国际产能合作背景下基于因子分析法的“一带一路”沿线国家和地区区位优势测评

刘敏

[摘 要]运用探索性因子分析方法对选取的 30个“一带一路”沿线国家和地区与我国开展国际产能合作的区位优势进行测评，研究结果显示，区位优势排名前十的国家依次为韩国、俄罗斯、日本、乌克兰、土耳其、新加坡、以色列、捷克、哈萨克斯坦和匈牙利。按次级区域区位优势情况看，东北亚地区区位优势最大的国家为韩国和日本，中东欧地区区位优势最大的国家为俄罗斯和乌克兰，西亚北非地区区位优势最大的国家为土耳其和以色列，中亚地区区位优势最大的国家为哈萨克斯坦，东南亚地区区位优势最大的国家为新加坡和泰国。

[关键词]一带一路；国际产能合作；区位优势测评

[中图分类号]F1254

[文献标识码]A

[文章编号]2095-3283（2018）06-0006-03

Abstract： This paper calculates the national advantage of 30 countries cooperate with China from “the Belt and Road” by using factor analysis method It can be found that South Korea， Russia， Japan， Ukraine， Turkey， Singapore， Israel， Czech， Kazakhstan and Hungary were the top ten national advantage countries among “the Belt and Road” Judging from the evaluation results of the location advantage in the secondary region， it shows that the top two countries with the greatest national advantage in Northeast Asia are South Korea and Japan， the top two countries in central and Eastern Europe are Russia and Ukraine， the top two countries in Western Asia and northern Africa are Turkey and Israel， the top one countries in Central Asia are Kazakhstan and the top two countries in Southeast Asia are Singapore and Thailand.

Keywords： the Belt and Road； International Production Capacity Cooperation； Evaluation on National Advantage

一、引言

國际金融危机的爆发以及随之而来的发达国家“再工业化”浪潮，使得“一带一路”沿线发展中国家和地区陷入“困境中（佟家栋、刘程，2017）[1]。在此背景下，中国提出与“一带一路”沿线国家和地区开展多时空、多领域以及多维度的国际产能的合作构想，迎合了广大发展中国家借助外力实现突破式发展的需求（吴福象、段巍，2017）[2]。

随着我国制造业发展取得长足进步，中国与“一带一路”沿线国家和地区开展产能合作的规模也逐年增加，但多集中于新加坡、俄罗斯等少数国家。这种集中度较高的区位分布潜藏着较大的风险，也限制了中国开展对外产能合作的潜力（邸玉娜、由林青，2018）[3]。因此，科学测评“一带一路”沿线国家和地区区位优势，逐步增加我国开展对外产能合作的对象，对深入与“一带一路”沿线国家和地区开展产能合作具有重要意义。

通过回顾国际产能合作区位选择的相关文献发现，目前对于国际产能合作区位选择的影响因素研究并无定论（王培志等，2018[4]；刘晓凤等，2017[5]；李建军、孙慧，2017[6]）。鉴于此，本文选取探索性因子分析方法，将错综复杂的产能合作影响因素变量综合为几个核心因子加以解释，提高准确性。

二、区位选择评价指标选取

本文指标体系的构建参照科学性、可行性、可比性和全面性原则，选取GDP（X1）、R&D;研究人员数量（X2）、航空运输量（X3）、货柜码头吞吐量（X4）、劳动力（X5）、高等院校入学率（X6）、外国直接投资净流入（X7）、物流绩效指数（X8）、营商便利指数（X9）、人均 GDP（X10）、企业注册的启动程序（X11）、创办企业所需时间（X12）、总税率（X13）、通货膨胀（X14）、货物和服务进口（X15）和货物和服务出口（X16）共16个指标。

三、基于因子分析法的国际产能合作区位选择评价

运用SPSS软件对2016年30个“一带一路”沿线国家和地区的区位优势进行测评，涉及的数据均来自联合国UN COMTRADE数据库。

（一） KMO和Bartlett检验

通常用KMO和Bartlett检验来评价变量是否适合做因子分析（林海明，2009）[7]。通常认为KMO统计量的值大于0.6时，适宜构建因子分析模型。经软件计算得到，KMO统计量值为0.70，表明适宜构建因子分析模型。

（二）提取公共因子

计算公因子方差发现，除X5、X7、X11和X14这4个变量共同度略低外，公共因子包含了其他12个原始变量至少80%的信息。进一步计算特征值与方差贡献率，前5个公共因子的特征根累计贡献率为82.18%，所以将前5个因子视作公共因子予以保留（详见表1）。

（三）因子旋转

公共因子在部分原始变量上的载荷不存在显著差别，则进一步进行因子旋转。旋转后的因子载荷矩阵表明：第一个因子在X2、X3、X8和X4这4个原始变量上有较大载荷，反映出产能合作国家的科技发展水平和交通基础设施水平间具有较高的相关性，把此类因子命名为技术及交通因子；第二个因子在X1、X10和X5这3个原始变量上有较大载荷，把此类因子命名为国家财富因子；第三个因子在X16、X15和X7这3原始变量上有较大载荷，把此类因子命名为对外开放因子；第四个因子在X6、X9和X11这3原始变量上有较大载荷，把此类因子命名为营商有利条件因子；第五个因子在X14、X12和X13上有较大载荷，把此类因子命名为营商不利条件因子。

（四） 测评结果

选用回归算法得出产能合作区位优势的因子得分函数，具体如下所示：

进一步用因子的方差贡献率作为综合评价的权重，加权得到国际产能合作区位优势综合评价得分，具体如表2所示：

四、結论与启示

由以上分析可知，选取的“一带一路”沿线样本国家和地区区位优势排名前十的国家和地区依次为韩国、俄罗斯、日本、乌克兰、土耳其、新加坡、以色列、捷克、哈萨克斯坦和匈牙利 。从次级区域层面的区位优势得分情况看，东北亚地区开展国际产能合作区位优势最大的国家为韩、日二国，中东欧地区区位优势最大的国家依次为俄罗斯和乌克兰，西亚北非地区区位优势最大的国家依次为土耳其和以色列，中亚地区开展国际产能合作区位优势最大的国家是哈萨克斯坦，东南亚地区区位优势最大的国家则为新加坡和泰国。

我国应在继续维护与新加坡、俄罗斯等东盟和欧洲国家产能合作关系的基础上，与其他区位优势显著的国家进一步挖掘产能合作的潜能，让更多的国家融入“一带一路”建设。在拓展与“一带一路”沿线国家和地区产能合作的同时，也要充分防范我国与这些国家开展产能合作可能面临的汇率、政治、法律等多种风险。中国企业在开展国际产能合作前应对可能遭遇风险给予重视，在与“一带一路”沿线国家和地区开展国际产能合作过程中善于采取保险公司信用证、第三方评估机构风险预警等方式进行及时、妥当的风险管控，以降低产能合作中的风险，推动国际产能合作顺利开展。

[参考文献]

[1]佟家栋，刘程.“逆全球化”浪潮的源起及其走向：基于历史比较的视角[J]. 中国工业经济，2017，（06）：5-13+59

[2]吴福象，段巍.国际产能合作与重塑中国经济地理[J].中国社会科学，2017，（02）：44-64+ 206.

[3]邸玉娜，由林青.中国对一带一路国家的投资动因、距离因素与区位选择[J].中国软科学，2018（02）：168-176.

[4]王培志，潘辛毅，张舒悦.制度因素、双边投资协定与中国对外直接投资区位选择——基于“一带一路”沿线国家面板数据[J].经济与管理评论，2018，34（01）：5-17.

[5]刘晓凤，葛岳静，赵亚博.国家距离与中国企业在“一带一路”投资区位选择[J].经济地理，2017，37（11）：99-108.

[6]李建军，孙慧.全球价值链分工、制度质量与中国ODI的区位选择偏好——基于“一带一路”沿线主要国家的研究[J].经济问题探索，2017（05）：110-122.

[7]林海明.因子分析模型的改进与应用[J].数理统计与管理，2009，28（06）：998-1012.

（责任编辑：张彤彤 刘茜）