【《苏州市开放型经济发展水平实证分析案例》6100字】

PAGE2PAGE1苏州市开放型经济发展水平实证分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u1183苏州市开放型经济发展水平实证分析案例 1111111.1苏州自贸片区设立前后苏州市经济开放度比较分析 135251.1.1对外贸易开放度 1229731.1.2对外投资开放度 4304741.1.3对外经济合作开放度 6195111.2苏州开放型经济发展测度研究 7295421.2.1因子分析法 7163551.2.2结论评价 141.1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，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对外贸易开放度（1）进出口开放度进口开放度（ImportOpenness），以下简称为IO，IO=进口额/GDP；出口开放度（ExportOpenness），简称为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，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。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（2）服务贸易开放度由下图1.1.2得知，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（ServiceTradeOpenness），简称为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年整体呈现下降的趋势，其中最大值和最小值分别为2010年的0.90%和2013年的0.63%，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。 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1.1.2对外投资开放度（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（ForeignDirectInvestmentOpenness），简称为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%。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%20202921.36189.16.47%数据来源：2010-2020年苏州统计年鉴。实际利用外资开放度（DisbursementOfForeignCapitalOpenness），简称为：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。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。2020-2020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。见图4-4。数据来源：2010-2020年苏州统计年鉴。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（2）外资企业开放度外资企业开放度（ForeignEnterprisesOpenness），简称为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。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。表4-62010-2020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。图4-52010-2020年苏州外资企业开放度1.1.3对外经济合作开放度对外经济合作开放度（EconomicCooperationOpenness），简称为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：2017-201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。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分析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对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测度研究1.2.1因子分析法（1）构建模型因子分析实际上是一种降维思想。出发点是原始变量的相关矩阵。利用SPSS分析软件，可以从多个变量中找出共同因子，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，用较少的因子来反映原始变量的大部分信息和相关性。构建如下模型：设有P个原始变量，是可观测随机变量，是公因子，是特殊因子，F和e均为不可直接观测的随机变量且相互独立，A=，（i=1，2，...，p；j=1，2，...，m）是因子载荷矩阵，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）表示成矩阵的形式为：，（4-3）表示一个原始变量是公共因子和特殊因子之和。（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。利用SPSS因子分析进口开放度（IO）、出口开放度（EO）、服务贸易开放度（STO）、外商直接投资开放度（DIO）、实际利用外资开放度（DFO）、外资企业开放度（ECO）和对外经济合作开放度（FEO）等七个指标，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为进一步检验所选各指标之间是否具有相关性，使用KMO检验和Bartlett球形度检验对各个指标再次检验。其中KMO值说明变量之间的偏相关是否足够强，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。Bartlett球形度检验判断相关矩阵是否为单位阵，如果p值大于0.05，则是不适合因子分析的单位矩阵。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。见下表4-9。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4-11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4-11可以看出，初始值均为1.000，表明用主成分分析法从原始变量中提取的因子可以解释原始变量的信息。大部分变量的共同度在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。见下表4-11。表4-11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，通过下表4-12，成分1和2的特征根大于1，分别为：1.271和1.968，表明有两个公共因子。其中第一公因子方差贡献率61.009%，第二公因子方差贡献率为28.119%，两个公因子累积贡献率达到89.128%，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4-12。表4-12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。碎石图可以更加直观地显示各因子的重要程度，提取主成分的标准是所有对应的特征值大于1的值，从图中可以看到特征值大于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：又叫因子载荷矩阵。是各个原始变量的因子表达式的系数，显示提取的因子对原始变量的贡献值。从下表4-13看出，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，而因子分析要求提取的因子要是具体的，有实际意义的，为了得到显著的因子载荷矩阵系数，利用方差旋转法将初始因子载荷矩阵进行旋转，将因子和原始变量之间的关系进行重新分配，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4-13。表4-13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。下表4-14是因子载荷系数值，经过了因子旋转，在载荷矩阵中，每一项原始变量与2个公共因子都有相对应的数值，这个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，绝对值越大，表示相关性越高。可以发现变量中进口开放度、出口开放度、服务贸易开放度和外商直接投资开放度在第一公因子中具有较大的载荷，在第二公因子中具有极小的载荷；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，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。见下表4-14。表4-14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4-15，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4-15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1.2.7，分别代表两个因子式，具体如下：（4-4）（4-5）根据下表4-16，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：F=60.605/89.128*F1+28.523/89.128*F2（4-6）表4-16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-