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摘 要：本文选取了能够反映地区经济实力的13个代表性指标，通过因子分析和聚类分析方法研究我国“一带一路”沿线15国代表性地区的经济实力情况，为我国“一带一路”沿线地区提供相关的对策建议。
关键词：一带一路 经济实力 因子分析 聚类分析
一、评价指标的建立
“一带一路”战略的实现不仅需要沿线各个国家和地区的积极参与，更需要各个国家地区根据各自经济比较优势。因此本文选取丝绸之路经济带沿线陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、重庆、四川、云南、广西9个地区和21世纪海上丝绸之路天津、上海、浙江、江苏、广东、福建具有代表性的6个地区，通过构建反映经济实力的13个指标，具体指标如表1所示。
表1 2016年“一带一路”沿线地区主要经济指标
二、因子分析在经济实力评价指标的实际应用
（一）数据分析
首先对已经标准化的数据进行因子载荷求解，得出相关系数矩阵的特征值与累计贡献率。可以看出，从初始解来看，前三个因子的的特征值的方差累计贡献率超过了85%，说明这三个因子可以解释又有13个变量总方差的85.84%，信息仅损失了14.16%，并且前三个因子的特征值均大于1，因此本文将选取前三个因子作为公共因子。且KMO的值为0.6466，并且每个变量的SMC的值也都较高，所以可以最终判断本文所选取的变量适合做因子分析，对因子进行方差最大正交旋转变换得到旋转后的因子载荷进而得到表2。
表2 旋转后的公共因子特征值、贡献率、累计贡献率及因子的经济含义
最后，依据旋转后的因子得分系数和原始变量的标准化的值可以得到各公共因子得分，得出“一带一路”沿线15个地区的主因子得分矩阵，矩阵如下：
F1=-0.95797X1+1.33705X2+0.20283X3+0.32266X4+0.00534X5-0.09437X6-0.12912X7-0.06305X8+0.76417X9+0.04973X10-0.39629X11+0.00686X12-0.05761X13
F2=-2.33783X1+0.74911X2-0.36503X3-4.07466X4+0.04102X5+1.41450X6+
0.09679X7+0.23620X8+2.80785X9+2.81003X10+0.36809X11-0.12655X12+0.17465X13
F3=-2.25187X1+4.57595X2+1.76328X3+4.02657X4+0.08875X5-1.24850X6-
0.84954X7-0.30438X8-0.13197X9-5.39337X10-1.57519X11-0.11766X12+0.56117X13
（二）基于因子分析結果总结
（1）由表2可以看出，在评价地区经济总体实力时经济规模总量因子和经济创新能力因子是重要考察的指标，两者加起来的方差累计贡献率达到61.46%，可见经济规模总量在地区经济中的重要性。
（2）江苏、广东、浙江等地区的经济规模总量因子得分高于宁夏、青海等地区。天津、上海、陕西经济创新能力因子得分高于海、云南地区。天津、上海、广东地区经济发展潜力得分高于四川、重庆、陕西 。进而可以判断21世纪海上丝绸之路沿线地区总体经济实力普遍高于丝绸之路经济带沿线地区，同一地带内部也存在较大差异。
三、聚类分析的实际应用
首先，本文选用基于上文因子分析中计算出来的三个公共因子F1、F2、F3作为自变量，通过Je（2）/Je（1）和pseudo T-squared 值， 将“一带一路”沿线15个地区经济实力大致分为5类， 第一类陕西、重庆，两个地区的经济创新能力因子得分较高，为西部丝绸之路经济带中强科技创新能力的地区；第二类四川，四川由于内地与西藏的交通枢纽和经济交流中心，经济规模总量因子较西部其他地区得分高，并且经济规模总量因子在经济实力评价中方差贡献率最高；第三类包括甘肃、青海、宁夏、新疆、云南、广西、浙江、福建地区。由聚类结果可以看出这些地区的经济创新能力因子得分均为负值，普遍低于平均水平，属于弱科技创新能力的地区。第四类包括天津、上海，此类地区归为21世纪海上丝绸之路沿线强经济潜力地区。第五类包括广东、江苏。两个地区的经济规模总量因子和经济发展潜力因子得分较高，是强经济实力地区。
总之，“一带一路”战略的实现和其沿线地区的经济发展相辅相成，为此，各地区一方面要继续发挥各自的比较优势，另一方面要加强交流合作，吸收借鉴好的经验政策。
参考文献：
[1]匡小平，杨得前.基于因子分析与聚类分析的中国地方财政支出结构的实证研究[J].中国行政管理，2013（01）：105-110.
[2]郑丽娟.我国“一带一路”沿途港口城市区域物流竞争力聚类分析[J].商业经济研究，2016（24）：88-90.
[3]王霞，苏林，郭兵，李雪.基于因子聚类分析的高新区产城融合测度研究[J].科技进步与对策，2013，30（16）：26-29.
关键词：一带一路 经济实力 因子分析 聚类分析
一、评价指标的建立
“一带一路”战略的实现不仅需要沿线各个国家和地区的积极参与，更需要各个国家地区根据各自经济比较优势。因此本文选取丝绸之路经济带沿线陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、重庆、四川、云南、广西9个地区和21世纪海上丝绸之路天津、上海、浙江、江苏、广东、福建具有代表性的6个地区，通过构建反映经济实力的13个指标，具体指标如表1所示。
表1 2016年“一带一路”沿线地区主要经济指标
二、因子分析在经济实力评价指标的实际应用
（一）数据分析
首先对已经标准化的数据进行因子载荷求解，得出相关系数矩阵的特征值与累计贡献率。可以看出，从初始解来看，前三个因子的的特征值的方差累计贡献率超过了85%，说明这三个因子可以解释又有13个变量总方差的85.84%，信息仅损失了14.16%，并且前三个因子的特征值均大于1，因此本文将选取前三个因子作为公共因子。且KMO的值为0.6466，并且每个变量的SMC的值也都较高，所以可以最终判断本文所选取的变量适合做因子分析，对因子进行方差最大正交旋转变换得到旋转后的因子载荷进而得到表2。
表2 旋转后的公共因子特征值、贡献率、累计贡献率及因子的经济含义
最后，依据旋转后的因子得分系数和原始变量的标准化的值可以得到各公共因子得分，得出“一带一路”沿线15个地区的主因子得分矩阵，矩阵如下：
F1=-0.95797X1+1.33705X2+0.20283X3+0.32266X4+0.00534X5-0.09437X6-0.12912X7-0.06305X8+0.76417X9+0.04973X10-0.39629X11+0.00686X12-0.05761X13
F2=-2.33783X1+0.74911X2-0.36503X3-4.07466X4+0.04102X5+1.41450X6+
0.09679X7+0.23620X8+2.80785X9+2.81003X10+0.36809X11-0.12655X12+0.17465X13
F3=-2.25187X1+4.57595X2+1.76328X3+4.02657X4+0.08875X5-1.24850X6-
0.84954X7-0.30438X8-0.13197X9-5.39337X10-1.57519X11-0.11766X12+0.56117X13
（二）基于因子分析結果总结
（1）由表2可以看出，在评价地区经济总体实力时经济规模总量因子和经济创新能力因子是重要考察的指标，两者加起来的方差累计贡献率达到61.46%，可见经济规模总量在地区经济中的重要性。
（2）江苏、广东、浙江等地区的经济规模总量因子得分高于宁夏、青海等地区。天津、上海、陕西经济创新能力因子得分高于海、云南地区。天津、上海、广东地区经济发展潜力得分高于四川、重庆、陕西 。进而可以判断21世纪海上丝绸之路沿线地区总体经济实力普遍高于丝绸之路经济带沿线地区，同一地带内部也存在较大差异。
三、聚类分析的实际应用
首先，本文选用基于上文因子分析中计算出来的三个公共因子F1、F2、F3作为自变量，通过Je（2）/Je（1）和pseudo T-squared 值， 将“一带一路”沿线15个地区经济实力大致分为5类， 第一类陕西、重庆，两个地区的经济创新能力因子得分较高，为西部丝绸之路经济带中强科技创新能力的地区；第二类四川，四川由于内地与西藏的交通枢纽和经济交流中心，经济规模总量因子较西部其他地区得分高，并且经济规模总量因子在经济实力评价中方差贡献率最高；第三类包括甘肃、青海、宁夏、新疆、云南、广西、浙江、福建地区。由聚类结果可以看出这些地区的经济创新能力因子得分均为负值，普遍低于平均水平，属于弱科技创新能力的地区。第四类包括天津、上海，此类地区归为21世纪海上丝绸之路沿线强经济潜力地区。第五类包括广东、江苏。两个地区的经济规模总量因子和经济发展潜力因子得分较高，是强经济实力地区。
总之，“一带一路”战略的实现和其沿线地区的经济发展相辅相成，为此，各地区一方面要继续发挥各自的比较优势，另一方面要加强交流合作，吸收借鉴好的经验政策。
参考文献：
[1]匡小平，杨得前.基于因子分析与聚类分析的中国地方财政支出结构的实证研究[J].中国行政管理，2013（01）：105-110.
[2]郑丽娟.我国“一带一路”沿途港口城市区域物流竞争力聚类分析[J].商业经济研究，2016（24）：88-90.
[3]王霞，苏林，郭兵，李雪.基于因子聚类分析的高新区产城融合测度研究[J].科技进步与对策，2013，30（16）：26-29.