皖北县域投资环境评价

赵现军

皖北（包括淮南、阜阳、蚌埠、亳州、宿州、淮北六市）国土面积占安徽的1/3，总人口占安徽的43%。进入新世纪以来安徽经济保持了较快的增长态势，经济总量已由2000年的2902.09亿元快速增加到了2011年的15300.65亿元。然而，在此过程中安徽经济的区域发展并不平衡，突出表现为皖北地区经济总量在全省经济中的地位持续下降（图1）。

图1 2000年-2011年皖北地区经济总量占安徽全省的比重趋势图

造成这种局面的主要原因在于：相比全省其他地区，皖北六市新世纪以来自身及引进投资过少，从而导致其产业结构相对落后，与全省其他地区的经济差距不断拉大。这突出表现在其第一产业产值占经济总量的比重过大，而第二产业产值占经济总量的比重过小。

由图2可知，虽然新世纪以来，皖北六市第一产业产值占经济总量的比重在持续下降（已由2000年的33%下降到2011年的20%），但相比全省平均（2011年为13%）仍然明显偏高。

与此相对应，皖北6市第二产业产值占经济总量的比重虽在不断提升 （已由2000年的33%升至2011年的49%），但相比全省平均（2011年为55%）则明显偏低（见图3）。这种相对落后的产业构成，一方面阻碍了农业生产率的快速提高，另一方面也限制了第二产业乃至经济总量的迅速扩张。

图2 2000年-2011年安徽全省及皖北地区第一产业产值占经济总量的比重

图3 2000年-2011年安徽全省及皖北地区第二产业产值占经济总量的比重

当前东部沿海发达地区产业向内地梯度转移的趋势已日益明显，安徽全省正处于承接产业转移实现跨越式发展的有利时机。在此背景下，皖北六市应紧抓机遇，在不断优化投资环境的基础上通过争取更多的投资来逐渐缩小与全省其他地区的差距，否则，错过此机遇其落后状态将不断恶化。基于此，本文拟对皖北县域投资环境作对比研究，以期为地方政府有针对性地优化本地投资环境及投资者进行投资决策做参考。

一、模型构建

投资环境评价的研究一般认为起源于跨国公司为寻找理想投资区位，而对发展中国家投资气候进行的普遍研究。自1968年，美国学者伊西·特利法克和彼德·班廷提出“冷热评价法”来评价各国投资环境以来，各种投资环境评价方法层不穷，实证研究也不断跟进。投资环境评价的核心是指标体系的选取，而投资环境评价指标体系的选取一般应遵循以下原则：系统性、可比性和差异性。

在充分借鉴相关文献研究成果的基础上，结合皖北县域区位及经济发展特点，同时考虑到数据的可获得性，我们提出了包括经济环境、基础设施环境、自然资源、市场环境等在内的综合评价指标体系。并在此基础上运用主成分分析法对皖北县域投资环境进行研究，具体指标见表1。由于本文主要研究县域投资环境问题，因此在样本选取上只包含了皖北17个县而没有把地级市中的区包括进来。

表1 皖北县域投资环境评价指标体系

二、数据分析及结果解读

对一项投资而言，X1、X2、X10通常应被看做负指标，因此做主成分分析时应使用其倒数1/X1、1/X2和1/X10来进行分析。由于数据大小及意义差异性较大，因此在运用SPSS软件进行主成分分析时，笔者选择了以相关系数矩阵为出发点的做法。具体运行结果如下：

表2给出了各主成分的特征值、方差贡献率以及主成分的累积贡献率。从中可以容易看出按特征值由大到小排序前5个主成分的累积贡献率已经达到了87.891%，这说明原始数据的大部分信息用这5个主成分来反映效果已经比较理想，因此用这5个主成分来替代原始变量并进行下一步分析是合适的。

表3是因子载荷矩阵，对因子载荷矩阵第i（i=1，…，5）列的每个元素分别除以第i个特征根的平方根，就得到主成分分析的第i个主成分系数（表略）。对原始数据进行标准化处理，然后按主成分系数表进行计算即可得到17个县的主成分得分（表4）。

表2 Total Variance Explained

表3 因子载荷及主成分系数矩阵

表3左半部是因子载荷矩阵，它反映了原始变量（经标准化）的信息在各主成分上的荷载情况。对因子载荷矩阵第i列的每个元素分别除以第i个特征根的平方根，就得到主成分分析的第i个主成分系数结果（表3右半部），它放映了各主成分被原始变量线性表示的情况。根据载荷矩阵，可以看出第一主成分主要包含原变量 X4、X9、X12、X13、X16 的信息，即：人均生产总值、县域总人口、县域乡村人口、人均工业增加值等，反映人口及人均经济情况，因此可称为人力资源因子。第二主成分主要包含原变量X3、X6、X7、X14的信息，即县域生产总值、社会商品零售总额、县域财政支出、年末金融机构贷款余额等，反映经济总量情况，可称为总量经济因子。第三主成分主要包含原变量X1、X8、X17的信息，即：与地级区域中心的距离、县域固定资产投资规模、人均耕地等，反映基础设施情况，可称为基础设施因子。

在对原始数据进行标准化处理之后，依据表3的系数矩阵就可以分别计算出皖北17县的主成分得分情况见表4（F代表主成分）。

表4 皖北县域投资环境主成分得分表

根据各主成分的经济含义，就皖北县域投资环境而言，其影响因素主要有：人力资源充沛度、经济总量规模、区位条件等。根据总得分大体可将皖北17县投资环境分为3类：第一类（总得分1分以上）包括：太和县、临泉县、颍上县和涡阳县；第二类（总得分0分以上1分以下）包括：蒙城县、阜南县、利辛县、萧县和怀远县；其余归为第三类。投资环境的排名也不是绝对的，以上结果是在本文指标体系框架内得到的。在笔者选取指标体系时，有些相关指标如交通等，由于不可得而不得不舍弃，有些指标如政府效率等由于不容易量化亦未能入选，这些都是今后有待完善的地方。

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