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        我國各省對外經(jīng)貿(mào)水平PCA-聚類分析

        2023-08-18 12:08:38褚文杰畢貝寧張俊奇
        黑龍江科學(xué) 2023年13期
        關(guān)鍵詞:水平評價企業(yè)

        褚文杰,磨 然,畢貝寧,張俊奇

        (牡丹江師范學(xué)院 a.數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院;b.計算機與信息技術(shù)學(xué)院,黑龍江 牡丹江 157011)

        0 引言

        近年,我國對外經(jīng)貿(mào)水平逐年提高,但各地區(qū)對外經(jīng)貿(mào)水平參差不齊。東部地區(qū)經(jīng)濟相對發(fā)達,地域資源、交通設(shè)施等較其它地區(qū)更為豐富。中西部地區(qū)各省市在經(jīng)濟發(fā)展、交通設(shè)施等方面相對落后,導(dǎo)致其對外經(jīng)貿(mào)發(fā)展滯后,對外經(jīng)貿(mào)效益相對較低,影響了我國對外經(jīng)貿(mào)發(fā)展的均衡性及全面性。

        學(xué)者們從不同角度對我國對外經(jīng)貿(mào)發(fā)展水平進行了綜合評價。孫秀平、孫強主要探究了我國對外經(jīng)貿(mào)效益評價指標(biāo)存在的問題,提出了修正評價指標(biāo)的原則[1]。李玉娟、王慕涵通過中日、中韓產(chǎn)業(yè)內(nèi)貿(mào)易影響因素對比分析,構(gòu)建了我國外貿(mào)規(guī)模效益及結(jié)構(gòu)效益評價指標(biāo)體系[2]。余升國、梁湄淇使用固定效應(yīng)模型對西部各省市外貿(mào)發(fā)展情況進行了研究分析[3]。梅林基于K-均值聚類及數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的細胞圖像自動分割法構(gòu)建了我國外貿(mào)轉(zhuǎn)型升級的綜合評價體系[4]。汪素芹從我國東中西部選取15個地區(qū)的有關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo),分析我國各地區(qū)外貿(mào)發(fā)展模式的差異并提出相應(yīng)建議[5]。何其翀采用因子分析法從3個維度構(gòu)建指標(biāo)體系,研究了廣州市的對外貿(mào)易競爭力[6]。

        本研究選取2021年我國31個省(臺灣省及香港、澳門地區(qū)除外)對外貿(mào)易的9個正向指標(biāo)為評價依據(jù),即經(jīng)營單位所在地出口總額(X1)、經(jīng)營單位所在地進口總額(X2)、境內(nèi)貨源地出口總額(X3)、境內(nèi)目的地進口總額(X4)、外商投資企業(yè)出口總額(X5)、外商投資企業(yè)進口總額(X6)、外商投資企業(yè)投資總額(X7)、外商投資企業(yè)注冊資本(X8)、外方外商投資企業(yè)注冊資本(X9),分析各省的對外經(jīng)貿(mào)發(fā)展水平及其影響因素。

        1 因子分析

        采用主成分法對國家統(tǒng)計局官網(wǎng)[7]的相關(guān)數(shù)據(jù)進行公因子提取,得到總方差解釋表,詳見表1。

        表1 總方差解釋

        由表1可知,用兩個公因子代替原有指標(biāo)后,旋轉(zhuǎn)荷載平方和的累積方差貢獻率為90.28%>85%。基于此,記歸一化后各公因子的方差貢獻率為ωi(i=1,2),則:

        (1)

        為使各公因子的意義更明確,以最大方差法為旋轉(zhuǎn)法,得旋轉(zhuǎn)后成分矩陣及成分得分系數(shù)矩陣由表2可知,第一公因子恰好包含X1到X6這6個指標(biāo)綜合反映了經(jīng)營單位所在地、境內(nèi)、外商投資企業(yè)3類進出口總額,記分為F1;第二公因子包含X7、X8、X93個指標(biāo),主要反映了外商企業(yè)的資本信息,記分為F2。各公因子及綜合因子得分的計算公式為:

        表2 旋轉(zhuǎn)后的成分及其得分系數(shù)矩陣

        F1=0.172X1+0.193X2+0.182X3+0.19X4

        +0.192X5+0.185X6-0.022X7

        -0.069X8-0.076X9

        (2)

        F2=-0.041X1-0.031X2-0.028X3-0.018X4

        -0.033X5-0.033X6+0.324X7

        +0.361X8+0.365X9

        (3)

        F=ω1F1+ω2F2

        (4)

        故2021年我國31個省對外經(jīng)貿(mào)各因子得分、綜合因子得分及排序如表3所示,我國沿海水路運輸發(fā)達地區(qū)各省對外經(jīng)貿(mào)發(fā)展有著得天獨厚的地理優(yōu)勢。

        表3 2021年我國31個省對外經(jīng)貿(mào)各因子得分、綜合因子得分及排序

        2 聚類分析

        為確保類別劃分的客觀性,采用兩步聚類分析法,對所提取的兩個公因子類別的選取進行探索性分析。根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則,采用對數(shù)似然法進行距離測量,得出自動聚類數(shù)及檢驗結(jié)果如表4所示。

        由表4可知,將31個省聚成3類時,AIC=30.315最小,距離測量比率=4.146最大,說明聚成3類的效果較好。故在類別數(shù)已確定的條件下,根據(jù)“3類進出口總額”因子及“外商企業(yè)資本信息”因子對我國31個省對外經(jīng)貿(mào)水平進行劃分,結(jié)果詳見表5。

        表5 聚類成員劃分統(tǒng)計

        1)第一類包含廣東省、江蘇省、上海市。這三個地區(qū)在對外經(jīng)貿(mào)方面的共性是進出口口岸發(fā)展程度、外商投資水平、與國際接軌程度等因素較其他省份具有更大優(yōu)勢,對外經(jīng)貿(mào)水平名列前茅。

        2)海南省單獨分為一類。作為沿海城市其地域優(yōu)勢吸引了更多外商投資企業(yè)的資本,使得除廣東省、江蘇省、上海市外海南省較其余省份在對外經(jīng)貿(mào)水平上略勝一籌。

        3)除上述各省市外,其余27個省被劃為一類。此類中各省多位于內(nèi)陸、西部地區(qū),其進出口總額與引進外商企業(yè)投資方面均存在劣勢,應(yīng)結(jié)合地方特色,創(chuàng)新優(yōu)化對外經(jīng)貿(mào)水發(fā)展路徑,在對外經(jīng)貿(mào)發(fā)展中力爭上游。

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