中部六省FDI吸收能力影响因素评价,本文是一篇关于影响因素论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
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[摘 要]近年来,随着我国中部崛起战略的实施力度不断增强,中部六省的外商直接投资吸收能力也随之增强,但各省表现各不相同.运用因子分析方法,结合国内外的研究方法和研究成果,选取2006—2014年的14个评价指标对吸收能力的影响进行实证研究,实证结果表明,中部六省在不同公因子因素上的表现不同,并分别对各省提出政策建议.
[关键词]中部六省；FDI；吸收能力；因子分析
[中图分类号]F832.6
[文献标识码]A
[文章编号]2095-3283（2017）10-0068-04
[作者简介]宋晨晨（1993-）,女, 汉族,江苏泰州人,助教,硕士,研究方向：国际贸易管理.
一、我国中部地区利用FDI概况分析
2006—2014年,我国中部六省的平均GDP增长率为16.36%,经济增长速度相对较快.其中,湖南和湖北的GDP增长速度在中部六省中排名第一和第二,分别为18.35%和17.25%.经济的快速发展也带动了产业结构的转型升级,和1980年相比,2014中部地区的第一产业比重仅为10.8%,比1980年下降了近22%.中部地区在其经济发展过程中,机会和挑战并存,优势和劣势共生.就中部六省的整体投资状况而言,外商投资行业各不相同（见图1）.
图1由于各省数据的可得性问题,湖南省并未公布具体行业的实际利用外资额,因此是中部五个省份包括河南、安徽、湖北、山西、江西的行业分布数额综合.从总额可以看出各省在制造业方面吸引外商直接投资较为突出,占投资总额的56.5%左右,超出了其他产业的投资总额.投资额排名第二的为房地产业,占投资总额的14.7%.湖南省并没有公布具体的行业投资,由于数据的不可得性,仅以第一产业、第二产业、第三产业来区分直接投资的数额.
FDI 是影响经济发展,推动社会进步的一个重要指标,因此影响FDI吸收能力的因素必然和衡量经济发展水平的国内生产总值GDP具有一定的联系,因此可以通过数据的选择定量分析出FDI和GDP之间的量化关系,同时也验证出下面的指标变量选择的科学性.
使用 SPSS19.0 分别对中部六省的外商直接投资和地区生产总值两个变量进行相关性检验,同时对2000—2015年中国外商直接投资总额和GDP之间也进行相关性检验,检验的结果如表1所示：
综合相关性分析可以看出,中部各省的FDI和GDP都呈现正向发展的关系,其中湖南、江西和安徽是表现趋势最明显的三个省份,这种正向的趋势超过了全国宏观范围内的相关性.这种明显的正向的相关性联系一方面说明了FDI和GDP之间相互影响相互促进的关系,另一方面也说明了选择和GDP相关的衡量指标的科学性.
二、中部六省的吸收能力衡量指标的选择
(一)衡量指标的选择
吸收能力是一个定性的指标,衡量一个地区的吸收能力必然需要进行定量分析,因此衡量指标的选择是一项最重要的过程.在选择评价指标方面,本文要综合考虑几个方面的影响.首先,最重要的是指标选择的影响因素；其次,一个因素和指标的原始数据的可得性也是比较重要的一个因素,选择的指标数据如果不能得到或不完整,必然会对结果产生重要的影响,选择一个数据易得的指标才具有意义；第三,基于研究意义的可操作性,将从成本因素、市场规模因素、技术因素、基础设施因素等方面进行论述.
(二)变量的汇总和数据来源
为了更好地描述中部六省的外商直接投资的吸收能力,本文选取了主成分分析的因子分析方法,从14个统计指标中提取相互之间独立的公共因子,并将14个因子进行分类,利用回归方法构建各指标的得分系数,从而算出各省的因子得分,并对中部六省的各省份因子得分进行排名.
三、中部六省FDI吸收能力影响因素研究的实证分析
结合2006—2014年的数据,利用spss19.0进行因子分析,為了保证因子分析的可行性和分析结果的有意义性,首先需要对原始数据进行KMO和Bartlett检验,检验结果如表3所示：
(一)KMO 和 Bartlett 检验
如表3所示,从bartlett检验结果可见,统计值的显著性水平为0.000,根据统计学规则,显著性水平值介于0.0000—0.01之间则说明变量之间具有较强的相关性,因此通过了bartlett检验.根据KMO的检验标准,KMO的检验值必须超过0.5,这样数据因子分析才具有可行性,表3表明原始数据都通过了检验,说明因子分析具有很高的可行性.
(二)主成分因子的提取
本文采用主成分分析法对因子进行提取,在提取公因子时,根据特征值的方法,当特征值大于1的时候则输出这一因子,同时方差的累积供应率也是考虑公因子的一个方面.结果表明,第一个公因子的供应率为46.485%,第二个公因子的累积供应率达到61.769%,四个公因子的累积贡献率达到82.014%,超过了公因子贡献率达到80%的水平的要求.不同的公共因子在本文所选取的不同变量指标上的最大因子载荷,第一个因子在R&D从业人员（RP）、每万人在校大学生数（S）、居民可支配收入（CI）、人均国民生产总值（AG）、职工工资（w）上均有较大的载荷；第二个因子在铁路长度（R）、公路长度（H）、货物周转量（TQ）、进出口总额（IO）、专利授权量（GP）和专利申请量（AP）方面拥有很大的载荷；第三个公因子则在R&D支出总额占GDP的比重（RC）及社会消费品零售总额占GDP的比重方面（SC）具有较大的载荷；第四个公因子在固定资产投资总额占GDP比重（I）方面具有较大的载荷.根据上述四个因子包含的变量,本文命名第一个公因子为人力资源状况因子F1,第二个因子为基础和政策因子F2,第三个因子为市场规模因子F3,第四个因子为投资状况因子F4.
结论：适合影响因素论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关影响因素分析模型开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
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