多元統計分析在區域投資環境聚類中的應用

摘要：近年來，各地區為了吸引外來投資，大力開展招商引資工作，很重視投資環境的建設。為幫助各地區更好地對各自的區域投資環境進行準確定位，有目的地改善投資環境，在選取區域投資環境評價指標的基礎上，對中國各地的投資環境作了系統聚類分析。同時對中國的投資環境進行分類，避免單一方法的片面性，為此選擇了四種系統聚類方法對中國的31個地區進行聚類研究，通過對各聚類結果的分析比較，得出聚類結論。

關鍵詞：區域投資環境，指標體系，系統聚類方法

中圖分類號：F224．12 文獻標識碼：A

The Application of Pluralistic Statistics Survey to Regional Investment Environment Clustering

FAN De-cheng，PAN Xia

(School of Management Economy，Harbin Engineering University，P.R.China，150001)]

Abstract:

In resent years，many areas of China carry out business promotion and investment attraction，so they pay more attention to regional investment climate(RIC)improvement to attact outside investment.In order to help these regions know their RIC position accurately and improve the RIC，the paper draws a system cluster analysis on the basis of RIC evaluation indexes system setting.Four cluster methods are chosen to access overall cluster result of the RIC and avoid one-sided analysis.The study samples 31 Chinese provinces(including 22 provinces，4 municipalities directly under the central government and 5 autonomous regions)and reaches the conclusion through a comparative analysis.

Key words:regional investment environment;index system;system cluster analysis

一、引言

經過了20多年的改革，中國各地的經濟都有了較大的發展。為了尋求更好的發展，各地需要通過對投資環境進行不斷的改善，以吸引充足的資金支持經濟建設。為了有針對性地改善投資環境，各地區首先需要對本地區的投資環境進行準確地定位，還要與其它地區進行比較，才能找到本地區投資環境的相對優勢和劣勢。系統聚類研究可以幫助各地區準確的為自己的投資環境在整體中進行定位。在對區域投資環境進行聚類研究時，多數研究者只采用一種聚類方法，所以得出的結果難免帶有一定的片面性?？紤]到這一點，筆者選取了四種系統聚類方法對31個地區進行聚類研究，通過比較得出了最后的聚類結果，在一定程度上避免了單一聚類方法的片面性。

二、區域投資環境聚類研究

（一）系統聚類法的基本思想

系統聚類法是目前國內外使用的最多的一種方法，它的基本思想是：首先計算n個樣本兩兩之間的距離；構造n個類，每個類只包含一個樣本；按照一定的規則，合并與規則相符的最相似的兩類，歸為新的一類，計算新類與當前個類的距離，再合并包括新類在內的與規則相符的最相似的兩類；直到最后所有樣本都歸為一類。借助SPSS進行聚類分析，可以得出聚類譜系圖，通過聚類譜系圖可以很直觀地給出聚類的結果。

（二）區域投資環境聚類研究基礎的數據

筆者依據有關投資環境評價指標體系構建的系統性、針對性、直觀性、可操作性和國際慣例等原則，采取統計指標取舍法并結合滿意度發來選取指標，建立了中國區域投資環境評價指標體系。指標體系共選取了五類影響區域投資環境的因素，14類子因素的43個指標。需要說明的是，一些如政治穩定性、匯率、通貨膨脹等不具備區域差異性的影響因素以及影響小或資料難以獲取的氣候條件、災害等因素，在文中未考慮。

選取中國的31個省（自治區、直轄市）為研究對象，根據相關的統計數據資料，為大部分指標賦予2005年的數值，少部分有較長周期的指標賦予2004和2003年的數值。借助統計分析軟件，對所選的指標進行處理。首先將原始數據標準化，然后采用主成分分析的處理方法，把43個指標所覆蓋的信息量的88．63%用9個綜合的不相關的指標表示出來，并以新的經濟含義命名，如表2所示。

根據主成分分析的新因子指標與原始指標之間的線性成分轉換矩陣，運用Excel工具對數據樣本值進行計算，得出31個?。ㄗ灾螀^、直轄市）相應的新因子指標值矩陣，如表3所示。

三、中國區域投資環境的系統聚類研究

以表3為系統聚類研究的基礎數據矩陣，運用SPSS軟件進行系統聚類分析。以31個省（自治區、直轄市）為樣本。以u1-u9為聚類變量，分別選擇類間平均法、離差平方和法、最長距離法、重心法對樣本進行聚類。

（一）類間平均法

類間平均法采用平均聯結的方法。平均聯結法有兩種：組建聯結法和組內連接法。組建聯結法在計算距離時，將兩類中所有成對的樣本（各來自一類）間的平均距離作為類間距離并要求該距離最小，它只考慮兩類樣本之間的距離。組內聯結法是計算組成類的所有樣本兩兩之間的距離，并使有樣品之間的平均距離盡可能的小。類間平均法的聚類效果較好，應用也比較廣泛。筆者采用類間平均法（組內聯結法）對樣本進行聚類，結果如圖2所示。

（二）離差平方和法

該方法是沃德（Ward）提出來的，該思想來源于方差分析，如果類分的合理，同類樣品的離差平方和較小，類與類之間的離差平方和較大，它要求樣品之間的距離必須是歐氏距離。離差平方和法的聚類結果如圖3所示。

（三）最長距離法

該方法將兩個類之間的距離定義為一個類的所有樣本與另一個類的所有樣本之間的距離的最大者。采用最長距離法的聚類結果如圖4所示。

（四）重心法

將兩類之間的距離定義為兩類重心之間的距離。它考慮了每一類所包含的樣品數，每一類中心即為該類樣品的均值。用重心法對31個樣本進行聚類分析的結果如圖5所示。

四、聚類結果的分析

通過四種方法的聚類譜系圖，可以總結得出如表4所示的聚類結果?？梢钥闯?，雖然所用的系統聚類方法不同，但是聚類的結果基本上把31各地區分成了四大類。

五、結論

通過對四種聚類方法的結果進行分析，可以得出初步的結論：所選中國的31個地區的投資環境大致可以分為四類，不考慮先后順序，第一類廣東、浙江、江蘇，第二類為天津、山東、福建、遼寧，第三類為為北京、上海，第四類為余下的22各地區。其中，第四類又可分為三小類：西藏地區自成一類；新疆、黑龍江為第二小類；云南、陜西、吉林、甘肅、貴州、海南、寧夏、青海、內蒙古、山西、河南、河北、重慶、廣西、江西、安徽、湖北、四川和湖南19個地區為第三小類。

第一類為：16，第二類為：12，第三類為：11，第四類為：21。

筆者把聚類的最后結果與我國三大經濟地帶的劃分作一下比較，具體情況如表5所示。從表5看出，中國區域投資環境分類的結果與我國三大經濟地帶的劃分非常相似，其中聚類結果的前三類包含的地區基本上與東部沿海地帶所包含的地區重合，而第四類基本上與中西部所包含的地區重合，可以說投資環境的類別與三大經濟地帶有很密切的關系。所以，一個地區的經濟發展水平對該地區的投資環境有重大的影響。具體影響程度有多大，還需要進一步研究探討。

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（責任編輯：呂洪英）

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