主成分分析应用于江西欠发达地区产业集群研究

5.5.1　主成分分析

在产业集群形成和发展中，环境和投资效益的优劣事关重大。为此有必要对其进行分析，在此则采用实践中运用较多的主成分分析法作相关分析。

主成分分析法是多元统计分析中常见的一种方法，旨在减少研究中的变量个数，然后用于标图、回归、聚类等，换句话说，主成分分析一般不是最终目标，而是达到某种目的的一种手段，因此它广泛运用于某个项目研究的中间过程的分析。⁽⁵⁾

对2025年度江西省工业园区投资环境与投资效益的主成分分析如下:

工业园区的相关指标较多，依据主成分分析法的要求，选择以下9个有代表性且与园区投资环境关联的指标进行分析:

环境方面的指标:

X₁:本年实际开发面积(平方公里)

X₂:投产工业企业数(个)

X₃:从业人数(人)

X₄:招商实际到位资金(万元)

投资效益方面的指标:

X₅:工业增加值(万元)

X₆:出口交货值(万元)

X₇:产品销售收入(万元)

X₈:利润总额(万元)

X₉:税金总额(万元)

笔者认为，这9个指标能体现江西工业园区投资环境与投资效益的基本特征和内涵，方便下一步的分析和计算。按主成分法的要求，要研究的工业园区个数要大于指标个数，且越多越有利于提高分析的准确性，为此选取了江西省29个重点工业园区进行分析，有关数据见表5－10。

表5－10　江西工业园有关数据表

续表

资料来源:江西统计年鉴(2007)。

为对江西省工业园区投资环境与投资效益进行评价，在此建立有关因子模型如下:

简单记述为:X=AF+aε

以上A=(a_ij)_m×p(m＜p)为因子载荷矩阵，F为X的公共因子，a_ij为指标变量，X_i(i=1，2，…，p)为在公共因子F_j(j=1，2，…，m)上的载荷，ε为特殊因子。

按主成分分析法的要求，有以下步骤需完成:(1)对原始数据进行标准化变换并求相关系数矩阵;(2)求相关系数矩阵的特征根λ_j，j=1，2，…;(3)根据λ₁≥λ₂≥…≥λ_n≥0，确定特征向量ε₁，ε₂，…，ε_n;(4)计算特征根的信息贡献率、累计贡献率，根据累计贡献率≥85%的一般原则，确定主成分个数K;(5)计算综合评分值。综合评分值为Z=a₁Z₁+a₂Z₂+…+a_KZ_K，其中Z₁，Z₂，…，Z_K为每个主成分得分值，a_i(i=1，2，…，K)为第i个主成分的信息贡献率。在此基础上，通过SPSS软件对投资环境和投资效益等相关指标变量分别进行主成分分析，计算出各工业园区关于投资环境和投资效益的有关分值，再用同样方法将两类指标综合分析，得出工业园区的综合得分。

1.投资环境主成分分析(SPSS软件)

Correlation Matrix

(https://www.daowen.com)

Communalities

Extraction Method:Principal Component Analysis.

Total Variance Explained

Extraction Method:Principal Component Analysis.

2.投资效果主成分分析(SPSS软件)

Correlation Matrix

Communalities

Extraction Method:Principal Component Analysis.

Total Variance Explained

Extraction Method:Principal Component Analysis.

ComponentMatrix

Extraction Method:Principal Component Analysis.

a1 components extracted.

计算结果见表5－11，表中指标为正数的表明该区域工业园区的发展水平高于全省平均水平，负数值则表示发展水平低于平均水平。从表5－11按投资环境分值、投资效益分值和总分值分别得出江西省29个重点工业园区的投资环境排名、投资效益排名和综合排名。

表5－11　江西省29个重点工业园区的因子得分及排名

续表

根据以上模型分析，得出的基本结论:

1.从表5－11中不难看出，投资环境因子得分＞1的工业园区有南昌高新技术产业开发区、南昌经济技术开发区和南昌昌东工业园，这几个开发区的投资环境优;投资环境因子得分＞0而＜1的工业园区主要有南昌小蓝开发区、上饶开发区、九江开发区、新余开发区、宜春开发区、信丰工业园区、萍乡经济开发区、龙南工业园区、奉新工业园区等9个园区，投资环境较优;玉山工业园区、德安工业园区、乐平工业园区、抚州开发区、贵溪工业园区等17个园区的投资环境因子得分均＜0。

2.从投资效益因子得分来看，投资环境因子得分投资环境因子得分＞1的工业园区有南昌高新技术开发区、南昌经济技术开发区，综合实力较强;其次是新余开发区、南昌小蓝开发区、广丰工业园区、萍乡经济开发区、丰城工业园区、上饶开发区等6个园区，得分＞0而＜1;得分＜0的园区21个，其中信丰工业园区、景德镇高新区、玉山工业园区、永丰工业园区、新干工业园区、抚州开发区得分均＜－0.5。

3.造成以上有关区域分值不等的主要原因是:经济基础和区位优势。南昌高新技术产业开发区、南昌经济技术开发区由于地处省会城市南昌，其“增长极”的效应远大于其他园区，加之江西省政府提出“大力支持南昌做大做强”等政策的影响，基础设施连年投入较高，强化了招商引资的力度，为取得较高的相对投资环境与投资效益奠定了基础;得分较低的袁州医药区工业园、抚州市临川区抚北工业园等园区，区位优势相对弱，工业基础薄弱，产业集聚难度大，因而导致土地开发利用率不高，园区面积不大，入园企业少。从综合得分排名来看，南昌高新技术产业开发区是江西省重点园区，近几年招商力度大，入园企业多，尤其是大企业和实力强的企业多，以4.38766的得分居第1位;江西唯一的国家级经济技术开发区和江西最早建立的开发区是南昌经济技术开发区，则以1.811的得分排名第2;新余开发区、南昌小蓝开发区、南昌昌东工业园、上饶开发区、广丰工业园区、萍乡经济开发区分列第3、4、5、6、7、8位，综合得分均大于0。新余开发区依托新余的工业基础优势，加大引资力度，推动工业产业升级，产出水平较高，工业园区内企业质量得到了提升，其投资环境得分列第7，而投资效益因子得分排名第3;南昌县的小蓝工业园排名第4，尽管建立较晚但投资效益排名还是靠前。从以上分析可以直观看出，综合得分较高的工业园区，主要分布在集中两种地区:一是省会城市南昌;二是工业基础设施好和交通发达的地区，说明空间区位优势和产业集聚程度对工业园区的发展影响比较大。⁽⁶⁾