基于主成分研究区域固定资产投资效益评价

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1、基于主成分研究区域固定资产投资效益评价摘要：本文首先建立了反映区域固定资产投资效益水平的指标体系，然后运用主成分分析和聚类分析法，对我国31个省区的区域固定资产投资效益进行实证研究和比较分析，得出了各地区固定资产投资效益的综合排名，最后以新疆为例，指出了其固定资产投资效益存在的差距，并提出了相应的对策和建议。关键词：主成分分析聚类分析固定资产投资效益新疆固定资产投资是经济增长的重要推动力。提高固定资产投资效益是加快经济发展，提升经济运行质量的重要途径。新疆经济发展的重要特征为投资拉动型，投资对支撑新疆经济社会

2、发展的作用毋庸置疑。近年来，在国家和各省市的大力支持下，新疆投资呈现出前所未有的髙速增长，有力地支撑了全疆经济快速发展。在新的社会经济背景下，准确把握经济社会发展走向、调整优化投资结构、提高投资效益，对确保实现新疆经济社会发展目标具有重要的现实和战略意义。本文对我国31个省市的固定资产投资效益进行了实证分析和比较研究，对新疆固定资产投资效益水平进行定位，然后针对其不足提出了相应的对策建议。这对优化新疆投资结构、提高固定资产投资效益具有一定的指导意义。一、分析过程（一）固定资产投资效益指标体系的构建在评价一个地

3、区的固定资产投资效益时，评价指标的选取非常重要。本文在系统性、全面性、有效性和数据的可获得性等原则基础上选取指标，构建固定资产投资评价指标体系。如表1所示：表1固定资产投资经济评价指标体系（二）样本数据来源根据上文构建的固定资产投资效益评价指标体系，本文选取除香港、台湾、澳门之外的我国31个省市区为样本，以2011年的固定资产投资相关数据为基础，对各地的固定资产投资效益进行研究。文中所有原始数据均取自《中国统计年鉴》和《新疆统计年鉴》，并经过科学严谨地计算处理。（三）指标的筛选在对10个指标进行因子分析的过程

4、中，发现房屋建筑峻工率指标的提取概率最低，仅为55.70%,并且在主成分提取中，有3个指标的特征值大于1,因而提取这3个指标为主成分，但其累计贡献率只有81.13%,小于85%,对所有指标的解释力度不是太强。接下来，剔除房屋建筑峻工率变量（X2）,对其余9个变量再次进行主成分分析。（四）分析过程首先，利用因子分析方法的原理，运用统计软件SPSS16.0可计算得到所选取指标的相关系数矩阵，并对各指标做KMO和Bartlett?s球形检验。其结果表明：Bartlett检验量为511.169,相应的概率为0.000

5、,因此认为选取的指标变量相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时，KM0统计量0.762,根据Kaiser给出的KM0度量标准，所选取的指标适合做主成分分析。其次，对选取的9个指标做因子分析，得到各指标相关系数矩阵的特征值，贡献率和累计贡献率，第一成分、第二成分和第三成分的特征值分别为5.135,1.603和1.018,均大于1,并且三者方差累积贡献率达到86.18%,大于85%,浓缩了原始数据的绝大部分信息，因此可以提取前3个成分作为评价地区固定资产投资效益的主成分指标。以这3个特征值对应的特征向量作为新的综合

6、指标，进而对全国31个省市的固定资产投资效益进行评价。主成份的经济意义主要由线性组合中系数较大（绝对值）的几个原指标的综合意义决定。从表3中数据可以看出,第一主成分F1对X4、X6、X7和X8有绝对值较大的负荷系数，反映了投资弹性、投资财政收入弹性系数、投资对外贸易效果系数和投资对外贸易弹性系数的信息；第二主成分F2对XI、X3、X5、X9有绝对值较大的负荷系数，反映了项目建成投产率、定资产投资效益系数、投资财政效果系数和城镇固定资产交付使用率的信息；第三主成分F3对X10有绝对值较大的负荷系数，反映了投资对

7、就业效果系数的信息。由因子得分系数矩阵得到3个主成分Fl、F2、F3的线性组合为：F1=O.038X1+0.017X3+0.293X4+0.004X5+0.291X6+0.158X7+0.290X8+0.194X9-0.102X10F2=-0.345X1+0.203X3-0.122X4+0.254X5-0.122X6+0.091X7-0.125X8-0.499X9-0.003X10F3二0.042X1+0.181X3-0.107X4+0.228X5-0.092X6+0.031X7+0.075X8+0.166X

8、9+0.897X10把原始数据带入以上线性模型中，可以得到各主成分值，并以各主成分的方差贡献率作为权重，计算各省市综合投资效益得分。由于前3个主成分总的贡献率为0.8618,还应对权重进行单位化。即：F=H(0.4629F1+0.2739F2+0.1250F3)(1)二、结果分析(一)主成分分析结果在确定主成份之后，运用SPSS16.0可得到2011年全国31个省市区在各主成份的得分，并以各主成分的