【《苏州市开放型经济发展水平的实证分析案例》7000字】

苏州市开放型经济发展水平的实证分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u28402苏州市开放型经济发展水平的实证分析案例 1181371.1苏州自贸片区设立前后苏州市经济开放度比较分析 1255551.1.1对外开放度情况比较 1142161.1.2对外投资开放度比较 5129071.1.3对外经济合作开放度比较 7158541.2苏州开放型经济发展影响因素实证分析 8195401.2.1因子分析法 9240651.2.2结论评价 16以上是对苏州开放型经济发展的现状分析，本章将对2010-2020年苏州不同经济指标的开放度进行比较分析，再运用因子分析法具体测度历年苏州的经济开放度。1.1苏州自贸片区设立前后苏州市经济开放度比较分析测度一个国家或地区的经济开放度，可以了解这个国家或地区的开放型经济发展情况。本章借鉴了思荣夫的指标选取，并结合了苏州的实际情况，选取如下表4-1三个一级指标和七个二级指标构建苏州经济开放指数。表4-1苏州经济开放度指标体系框架结构一级指标二级指标相应开放度数据来源对外贸易方面进口总额进口开放度《2010-2020年苏州统计年鉴》出口总额出口开放度《2010-2020年苏州统计年鉴》服务贸易额服务贸易开放度《2010-2020年苏州统计年鉴》利用外资方面外商直接投资外商直接投资开放度《2010-2020年苏州统计年鉴》实际利用外资实际利用外资开放度《2010-2020年苏州统计年鉴》外商及港澳台商投资工业企业数量外资企业开放度《2010-2020年苏州统计年鉴》对外经济合作方面对外经济合作额对外经济合作开放度《2010-2020年苏州统计年鉴》1.1.1对外开放度情况比较（1）进出口开放度进口开放度（IO），IO=进口额/GDP；出口开放度（EO），EO=出口额/GDP。2010-2020年苏州出口开放度由110%下降到63.90%，进口开放度由87.25%下降到了46.33%，两者都呈现了下降趋势。2019年进出口开放度分别为45.56%，68.87%；2020年的分别为46.33%，63.90%，进口开放度上升了0.77%，出口开放度有所下降，具体下降了1.97%。说明苏州经济增长快速，对外贸易增长没有经济增长快，对外贸易对经济的拉动作用在逐年减弱；但是出口始终大于进口，表明苏州对外贸易近十年处于顺差状态，出口对苏州外贸拉动作用大于进口贸易。见表4-2，图4-1。表4-22010-2020年苏州进出口贸易开放度年份地区生产总值进口额出口额进口开放度出口开放度20101386.401209.681531.0887.25%110%20111611.231336.291672.3382.78%104%20121911.521310.031746.8968.43%91.24%20132130.111336.421757.0662.74%82.49%20142267.261301.281811.7857.39%79.91%20152240.081238.901811.9055.31%81.02%20162325.291098.131638.7047.23%70.47%20172572.761289.181871.6150.11%72.75%20182759.911472.832068.3153.37%71.94%20192788.401270.471920.4045.56%68.87%20202921.361351.791868.6846.33%63.90%单位：亿美元数据来源：2010-2020年苏州统计年鉴。图4-12010-2020年苏州进出口贸易开放度数据来源：2010-2020年苏州统计年鉴。（2）服务贸易开放度苏州2010-2019年国际旅游外汇收入总体来说一直处于增长状态，从2010年的12.51亿美元增加到了2019年的25.13亿美元，十年间增加了2倍多。2013年国际旅游外汇收入有所下降，只有13.57亿美元，但是2014年开始增长，达到17.05亿美元，增长6.4%。2014-2018年一直处于上升状态，2019年有小幅度的下降，2018年是25.22亿美元，2019年为25.13亿美元，下降0.3%。2020年由于全球疫情，国际旅游外汇收入急剧下滑，比上年减少71.4%。服务贸易开放度（STO），STO=国际旅游外汇收入/GDP。苏州2010-2020年的国际旅游开放度可以分为四个阶段，第一阶段：2010-2013年STO呈现下降的态势，其中2010年达到最大，2013年是四年来最低的，2013年国际旅游开放度较大幅度下滑，能够看出2010-2013年苏州国际旅游收入在拉动经济中的作用在下降。第二阶段：2014-2016年，国际旅游开放度呈现上升，2014年是0.75%，2016年上升到0.93%，达到近十年的最高点。第三阶段：2017-2019年小幅度回落，2017年下降到0.90%，2018年上升了0.01%，2019年变回了0.90%，总的来说，2017-2019年比较稳定，基本维持在0.90%。第四阶段：2020年，2020年的STO急剧下降，由于2020年全球疫情，STO下降到了近十年最低，只有0.22%。见下表4-3，下图4-2。表4-32010-2020年苏州服务贸易开放度年份地区生产总值（亿美元）国际旅游外汇收入（亿美元）服务贸易开放度20101386.4012.510.90%20111611.2311.700.91%20121911.5216.470.86%20132130.1113.570.63%20142267.2617.050.75%20152240.0820.020.89%20162325.2921.670.93%20172572.7623.040.90%20182759.9125.220.91%20192788.4025.130.90%20202921.366.440.22%数据来源：2010-2020年苏州统计年鉴。图4-22010-2020年苏州国际旅游外汇收入数据来源：2010-2020年苏州统计年鉴。图4-32010-2020年苏州服务贸易开放度数据来源：2010-2020年苏州统计年鉴。1.1.2对外投资开放度比较（1）外商直接投资开放度和实际利用外资开放度外商直接投资开放度（FDIO），FDIO=外商直接投资额/GDP。2010-2020年苏州外商直接投资开放度呈现先降后升的趋势，2010-2016年呈现下降，从2010年的12.20%下降到2016年的2.46%；2017-2020年开始上升，由2017年的3.48%上升到2020年的6.47%。2019年和2020年有上升的趋势，虽然相比2010年仍是较低的，但是2019年相比2018年上升到了1.07%，2020年比2019年上升了2.4%，可以看出自贸区的设立带来了更多的外商投资。见下表4-4。表4-42010-2020年苏州外商直接投资开放度年份地区生产总值（亿美元）外商直接投资（亿美元）外商直接投资开放度20101386.40169.212.20%20111611.23170.2410.55%20121911.52151.687.92%20132130.11100.111.70%20142267.2685.793.78%20152240.0889.393.99%20162325.2957.252.46%20172572.7689.543.48%20182759.91107.713.90%20192788.40113.421.07%20202921.36189.106.47%数据来源：2010-2020年苏州统计年鉴。实际利用外资开放度（DFO），DFO=实际利用外资额/GDP。实际利用外资开放度2010-2020年总体呈下降趋势，从2010年的6.16%下降到2020年的1.89%，说明近十年苏州外资依存度一直在下降。2019年相比2018年有略微的上升，2020年上升幅度较大，由2019年1.66%上升到1.89%，上升幅度0.23%，是近几年增长幅度较大的，相比前几年一直在下降，2020年开始有了回升的趋势。可以看出自贸区带来了大量优质外资，苏州利用外资增加，拓宽了苏州企业资金来源渠道。见下表4-5。表4-52010-2019年苏州实际利用外资开放度年份地区生产总值（亿美元）实际利用外资（亿美元）实际利用外资开放度20101386.4085.356.16%20111611.2389.125.52%20121911.5291.651.79%20132130.1186.981.08%20142267.2681.203.58%20152240.0860.002.68%20162325.2948.492.09%20172572.7645.041.75%20182759.9145.251.64%20192788.4046.151.66%20202921.3655.401.89%数据来源：2010-2019年苏州统计年鉴。苏州2010-2020年的外商直接投资开放度一直大于实际利用外资开放度。2010-2020年，只有2013年、2014年和2016年两者趋于重合。以2016年为间隔点，2010-2016年，外商直接投资开放度与实际利用外资开放度都趋于下降；2016年之后，外商直接投资开放度开始上升，但是实际利用外资开放度一直处于下降趋势，2020年稍有回升。可以看出苏州的外资依存度在逐年降低。我们观察2019年和2020年，同时对比前几年不断下降的态势，可以发现FDIO和DFO在这两年都有回升的趋势，尤其是2020年，上升幅度更加明显。自贸区较大程度促进了苏州对外投资开放度。见图4-4。图4-42010-2020年苏州外商直接投资开放度和实际利用外资开放度数据来源：2010-2020年苏州统计年鉴。（2）外资企业开放度外资企业开放度（FEO），FEO=外商及港澳台商投资工业企业数/规模以上工业企业数。外资企业开放度用来衡量一个国家或地区能否吸引优质的外商投资。见下图1.1.5，2010-2016年苏州外商企业投资开放度整体浮动不大，基本维持在45%左右。2017年后开始下降，从2017年的41.78%到2020年只有35.79%。说明苏州有稳定的外商投资环境，但近几年处于下降水平，应继续营造外商来苏创业的有利环境。见表4-6，图4-5。表4-62010-2020年苏州外资企业开放度年份外商及港澳台商投资工业企业数（个）规模以上工业企业数（个）外资企业开放度201056591353841.80%20114661990447.06%201247771044445.74%201347681077641.25%201446231043241.32%201543901006243.63%20164174961643.41%20174111984041.78%201840571039339.04%201939611104235.87%202039541104935.79%数据来源：2020年苏州统计年鉴；2010-2020年苏州市情市力。图4-52010-2020年苏州外资企业开放度数据来源：2020年苏州统计年鉴；2010-2020年苏州市情市力。1.1.3对外经济合作开放度比较对外经济合作开放度（ECO），ECO=对外经济合作额/GDP。2010-2020年苏州ECO可以分为四个部分，第一部分：2010-2016年一直处于上升趋势，从2010年的1.00%上升到2016年的2.03%；第二部分：2017-2018年开始下降，2017年为1.60%，2018年下降了0.48%。第三部分：2019年有所回升，比2018年的1.12%上升了0.17%，2019年为1.29%；第四部分：2020年大幅度回落，2020年仅有0.63%，比2019年下降了2倍左右，甚至成为近10年最低。表明2020年受疫情影响，苏州对外提供的工程、劳务和投资项目较少，对外经济合作层次降低；从2010-2020年宏观来看，苏州的对外经济开放度仍有发展空间，开发区和自贸区建设将会带动苏州对外经济进一步提升。见下表4-7，下图4-6。表4-72010-2020年苏州对外经济合作开放度年份对外经济合作额（亿美元）GDP（亿美元）对外经济合作开放度201013.871386.401.00%201116.451611.231.02%201222.481911.521.17%201326.992130.111.27%201430.472267.261.34%201539.282240.081.75%201647.22325.292.03%201741.292572.761.60%201831.002759.911.12%201935.862788.401.29%202018.572921.360.63%数据来源：2010-2020年苏州统计公报。图4-62010-2020年苏州对外经济合作开放度数据来源：2010-2020年苏州统计公报。分析了苏州近十年各个指标的开放度，阐述近十年苏州经济开放度的变化趋势，苏州的经济开放度仍需加强，自贸区的设立有助于发展苏州的开放型经济，使苏州的开放型经济更进一步。下面将使用因子分析法根据上述指标构建苏州的经济开放度。1.2苏州开放型经济发展影响因素实证分析1.2.1因子分析法（1）构建模型因子分析是利用SPSS软件进行降维处理。将原始数据导入软件，生成相关矩阵。然后需要从这下原始变量中找出其共同因子，并用这些因子来描述几个指标之间的相关性。这意味着几个具有高度相关性的变量被分类在同一个类别中，每个变量代表一个因子（不能直接测量）。通过减少变量的数量，达到简化分析，使原始变量的大部分信息和它们之间的相关性即使通过少量公共因子也可以反映出。构建如下模型：设原始变量数目为p个，是可观测随机变量，公共因子，特殊因子，F和e是独立的随机变量，并且不能被直接测量，因子载荷矩阵，，是总体X的均值，则有模型如下：（4-1）通常会先对X做标准化处理，使均值为0，方差为1，即：（4-2）也可以表示为公共因子与特殊因子相加：（4-3）（2）检验因子分析可行性因子分析法适用于本文，根据原始变量的信息，找出影响的公共因子，减少数据，最后建立苏州市经济开放度综合指数。首先利用SPSS因子分析七个指标，得到如下表4-8相关性矩阵，通过分析可以看出,其中大部分相关系数值均大于0.3，于是两两指标之间具有相关的关系，适合采用因子分析法。表4-8相关性矩阵IOEOSTODIODFOECOFEOIO1.0000.9900.2650.8900.9610.579-0.356EO0.9901.0000.3780.8510.9480.614-0.248STO0.2650.3781.000-0.0030.1630.4080.570DIO0.8900.851-0.0031.0000.8430.241-0.622DFO0.9610.9480.1630.8431.0000.644-0.320ECO0.5790.6140.4080.2410.6441.0000.321FEO-0.356-0.2480.570-0.622-0.3200.3211.000只通过以上相关性矩阵检验是否适用因子分析还不够严谨，为进行更深入检验，采用KMO、Bartlett球形度两种检验方式。KMO值用来说明变量之间是否有足够强的偏相关性，大于0.9时，最适合；如果大于0.7，则适用；如果大于0.6，勉强适合；如果小于0.5，则不适合采用。通过Bartlett球形度检验来对相关矩阵进行判断，以p值等于0.05作为分界线来判定其是否为单位矩阵，如果大于分界线，则是单位矩阵，不能适用因子分析；反之，如果低于分界线，则可以使用。见下表4-9，KMO值为0.715，大于0.7，再看Bartlett球形度检验的P值远远要小于0.05的显著性水平，两者看来，因子分析法适用。表4-9KMO和Bartlett检验KMO和Bartlett检验KMO取样适切性量数0.715巴特利特球形度检验近似卡方91.789自由度21显著性0.000（3）提取公共因子下表4-10可以提取主因子对原变量的影响，公因子方差说明公因子多大程度能解释各变量中包含的原始信息。从下表4-10可以看出，初始值均为1.000，表明使用该方法是可行的，利用主成分分析法提取的因子，能够解释被提取变量的信息。较多变量的方差在0.9以上，服务贸易开放度（STO）和外资企业开放度（ECO）虽没有达到0.9以上，但是也都达到了0.7以上，说明提取因子后这些变量信息丢失较少，并且这些公因子对大多数变量拥有较强解释能力。表4-10公因子方差初始提取IO1.0000.990EO1.0000.984STO1.0000.726DIO1.0000.932DFO1.0000.952ECO1.0000.729FEO1.0000.927提取方法：主成分分析法。接下来提取公共因子，特征根大于1只有成分1和2，分别为：1.271和1.968，这两个成分就是公共因子。其中成分1的方差贡献率61.009%，成分2的方差贡献率为28.119%，它们的累积贡献率达到89.128%，这说明提取的两个公共因子包含了七个经济开放指标89.128%的信息，可以解释原始变量，并且全面而准确测度开放度。见下表4-11。表4-11总方差解释总方差解释成分初始特征值提取载荷平方和总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%11.27161.00961.0091.27161.00961.00921.96828.11989.1281.96828.11989.12830.5648.06497.19240.1241.77498.96650.048.68799.65360.022.31399.96670.002.034100.000提取方法：主成分分析法。通过碎石图直观地展示了能作为公因子的变量个数，通过看特征值是否大于1，来找出公因子的个数。特征值大于1的只有成分1和2，即一共需要提取出两个主成分。见下图4-7。图4-7碎石图（4）解释公共因子成分矩阵是用来写因子表达式时，表达式各个变量前面的系数，这个系数表示的是该因子所能解释的原始变量程度。主成分1中IO、EO、DIO、DFO和ECO比重在0.6以上，主成份2中STO和FEO两个指标的比重大于0.6。成分矩阵中所包含的信息相对来说表现略低，为了得到具体有意义的系数，利用方差旋转法旋转初始的因子载荷矩阵，使因子和原始变量的关系能被重新分配，旋转后各因子的意义更加明确和合理，更有利于对数据进行解读和运用，从而更好的解释因子。见下表4-12。表4-12成分矩阵成分矩阵成分12进口开放度（IO）0.995-0.016出口开放度（EO）0.9870.099服务贸易开放度（STO）0.2600.811外商直接投资开放度（DIO）0.889-0.376实际利用外资开放度（DFO）0.975-0.015外资企业开放度（ECO）0.6180.590对外经济合作开放度（FEO）-0.3420.900提取方法：主成分分析法。提取了2个成分。经过因子旋转，下面矩阵中每一项原始变量都与2个公共因子产生了相对应的数值，这些数值的绝对值代表该项原始变量与该公共因子之间的相关性，绝对值越大，表示相关性越高。这些变量中在第一公因子中具有较大的载荷是下表4-13的前四个变量，数值都超越了0.9，而这四个变量在第二公因子中具有极小的载荷，这说明主成分1与这四个变量具有最高的关联性。而在第二公因子中实际利用外资开放度、外资企业开放度和对外经济合作开放度是具有较大影响的变量，都达到0.65以上；第二个公因子中进口开放度、出口开放度、服务贸易开放度和外商直接投资开放度的影响力较小，说明主成分2与表中后三个变量具有高相关性。见下表4-13。将第一公因子命名为F1，第二公因子命名为F2。表4-13旋转后的成分矩阵旋转后的成分矩阵成分12进口开放度（IO）0.9900.095出口开放度（EO）0.9710.093服务贸易开放度（STO）0.9700.207外商直接投资开放度（DIO）0.925-0.275实际利用外资开放度（DFO）-0.4390.857外资企业开放度（ECO）0.1680.835对外经济合作开放度（FEO）0.5480.655（5）计算公因子得分以及列出因子表达式接下来计算各变量在各个公共因子的得分，通过下表4-14，更深程度分析和计算出成分得分矩阵，提高各个指标在两个公因子中的载荷分布合理性。表4-14成分得分系数矩阵成分得分系数矩阵成分12进口开放度（IO）0.2320.018出口开放度（EO）0.2240.075服务贸易开放度（STO）0.0150.416外商直接投资开放度（DIO）0.228-0.167实际利用外资开放度（DFO）0.2280.018外资企业开放度（ECO）0.1100.314对外经济合作开放度（FEO）-0.1300.446根据上表4-14，分别代表两个因子式，具体如下：（4-4）（4-5）根据下表4-15，提取旋转载荷平方和中各公共因子方差百分比、累积百分比，以及各公共因子的得分，进行综合得分运算，由此得到下式：（4-6）表4-15旋转后的总方差解释总方差解释成分初始特征值提取载荷平方和旋转载荷平方和总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%11.27161.00961.0091.27161.00961.0091.24260.60560.60521.96828.11989.1281.96828.11989.1281.99728.52389.12830.5648.06497.19240.1241.77498.96650.048.68799.65360.022.31399.96670.002.034100.000提取方法：主成分分析法。将2010-2020年七个指标的数值代入（4-4）和（4-5）中，得到下列2010-2020年的F1和F2因子；再将2010-2020年综合因子代入（4-6），得到下列综合得分；见下表4-16。可以看出2010-2020年中，F1除了在2013-2015年对苏州的开放度影响较小，其他年份都影响较大，因子得分普遍较高，除了2018年和2020年，都达到了0.7以上。总体来看，2010-2020年有下降，但是近几年开始上升，2019年达到0.94，2020年也有0.63，表明F1对苏州开放型经济发展具有较大的影响。再看F2，可以发现F2得分总体呈现上涨态势，2019年虽然只有0.3，但是比起2018年0.19已经有了上升，2020年得分更是增加到2.59，表明2020年F2对苏州经济开放度的影响力大大上升。对比历年F1和F2，发现2010-2013年F1在开放度影响因素中占较大的份额；2014-2016年F2的影响增大，反超了F1的影响力，F2中的变量成为影响开放度的主要影响因素；2017-2019年F1的影响力有所增加，2019年F1得分0.94，F2得分只有0.34，表明F1中变量在2019年极大的影响了苏州的开放型经济发展，F2中的变量只小幅度的影响了苏州开放经济发展。2019年、2018年和2017年F1因子对苏州开放型经济发展影响较大，主要通过进口开放度、出口开放度、服务贸易开放度和外商直接投资开放这四个影响因素影响苏州开放型经济发展。接下来着重观察2020年的F1和F2得分，可以看出F2的影响力在2020年大幅度增长，达到2.59，F2因子成为2020年苏州开放型经济发展的最大影响因子，即实际利用外资开放度（DFO）、外资企业