“一带一路”沿线城市投资环境评价

韩金红，潘 莹

（1.新疆财经大学 会计学院，乌鲁木齐 830012；2.通号（北京）轨道工业集团有限公司 财务部，北京 102600）

0 引言

城市投资环境的优劣直接关系到国内外投资者的投资意向，优质资源的流入会改善当地投资的效率和效果，从而影响经济的发展。推进“一带一路”建设，重点是要发挥其沿线城市支撑作用，从而可以辐射带动周边城市共同发展，对于优化城市之间的资源配置以及统筹区域经济发展具有重大意义。

纵观国内外关于投资环境的研究可以发现[1-6]，考察对象从单一到多数，分析体系从松散到系统，研究方法越来越规范；关于“一带一路”的研究文献不断丰富[7-11]，视角越来越宽泛。但是目前对沿线节点城市投资环境方面的研究鲜有涉及，因此本文以“一带一路”沿线的36个城市为考察对象，通过构建投资环境评价指标体系，依托因子分析法，客观评价“一带一路”沿线城市的投资环境。本文的创新之处在于首次通过因子分析法对“一带一路”沿线重要节点城市的投资环境进行评价，为改善沿线城市的投资环境提出建议。

1 指标体系的构建

本文在充分借鉴已有评价指标体系的基础上[12]，考虑到数据的可获得性和可操作性，结合“一带一路”沿线城市实际状况，本着全局性、差异性、有效性、可操作性以及可量化的原则，从基础环境、经济环境、人力资源、政府行为、社会服务水平5个角度考虑，并选取15小类，共计28个具体指标，如表1所示。

2 实证分析

2.1 样本选择及数据来源

本文选取的研究对象为“一带一路”沿线城市，由于涉及的节点城市众多，所以选择的样本的标准是：中国政府发布的《愿景与行动》中明确提出的节点城市和重点涉及省区的省会城市，共计36个样本，包括北京、天津、哈尔滨、沈阳、长春、大连、上海、连云港、合肥、宁波、杭州、福州、泉州、厦门、青岛、烟台、郑州、西安、长沙、武汉、南昌、南宁、广州、深圳、汕头、湛江、海口、三亚、重庆、成都、昆明、兰州、西宁、银川、乌鲁木齐、呼和浩特（由于拉萨市数据缺失较多，故未作分析）。指标体系中的原始数据来源于《中国城市统计年鉴2015》及城市国民经济和社会发展公报。

2.2 因子分析

为了消除量纲的影响，本文采用极值法对各指标的原始数据进行标准化处理。

2.2.1 因子分析条件检验

利用stata12.0对相关数据进行KMO检验和SMC检验，KMO的结果值为0.7685，SMC的均值为0.98。上述检验表明各变量有较高的相关性，适合采用因子分析法。

2.2.2 公因子提取

按照特征值大于1和方差累计贡献率大于85%的原则，选取前4个公因子，其累计方差贡献率达到87.62%，表明这4个公因子能够涵盖原始信息的87.62%，代表性相对较高，如表2所示。

表2 提取的公因子特征值和贡献率

2.2.3 因子命名

为明确和清晰投资环境的内部结构，对因子进行正交旋转，获得更具有解释力的公因子。旋转后因子载荷矩阵如表3所示。

表3 旋转后因子载荷矩阵

由表2和表3得知，第一公因子对投资环境的贡献率达到47.66%，表明各指标在第一公因子上集中了大部分的载荷，是决定投资环境的重要因素。其中，供水总量X3、移动电话年末用户数X4、互联网宽带接入用户数X5、公园绿地面积X6、社会消费品零售总额X12、城乡居民储蓄存款余额X13、金融业从业人员X16、年末金融机构人民币各项存款余额X17、年末金融机构人民币各项贷款余额X18、职工平均工资X20、教育支出X21、科学技术支出X22、地方一般公共财政预算收入X23、地方一般公共财政预算收入X24、公共图书馆藏书X25、医生数X26、床位数X27、从业人员期末人数X28等指标主要反映城市基础设施水平、城市金融服务水平以及政府和社会支持水平因素，命名为城市化水平因子。

第二个公因子在客运总量X1、货运总量X2、固定资产投资X9、普通高等学校在校人数X19指标上的载荷较大，它反映了城市的交通运输能力、潜在投资能力以及人力资源等要素，命名为潜在能力因子。

第三个公因子在近两年地区生产总值平均增速X7、人均地区生产总值X8、城镇居民人均可支配收入X14、城镇居民人均消费性支出X15指标上的载荷较大，主要反映城市的经济发展水平，命名为经济发展因子。

第四个公因子在第二产业占GDP比重X10、第三产业占GDP比重X11指标上载荷较大，故命名为产业因子。

2.2.4 计算因子得分及排名

利用表4的因子得分系数矩阵，计算各个城市的因子得分。

表4 因子得分系数矩阵

按照表4所示的各个指标所对应的因子得分系数和标准化处理后的原始变量，计算出四公因子F1、F2、F3、F4的具体得分，再按照各因子所对应的贡献率占4个公因子方差贡献率之和的比值为权数，得到综合的投资环境评价得分F，按照分数结果的大小进行排序，如表5所示。

表5 “一带一路”沿线城市投资环境得分及排名

通过因子分析的结果可以发现，各城市投资环境之间存在一定的差异。在空间上总体呈现出由东部向西部、由沿海向内陆逐渐降低的趋势，这也是符合现实状况的，我国东西部地区、沿海与内陆地区间的城市发展水平差异较大。排名第一的是北京，第二是上海，第三是重庆，广州、深圳、天津分别位居第四到第六名，综合得分均在0.25以上，投资环境较优越。这六个城市作为我国的直辖市或者经济特区，物质基础雄厚，受国家政策倾斜的影响，对优质资源的吸引力大；城市的硬件设施条件完善，社会服务水平高；市场容量大，潜在投资机会以及就业机会多，具备良好的城市投资环境。排名在7～15名的城市大多位于我国的东部或南部，综合得分在0.1～0.2之间，投资环境一般。由于东部、南部的地区优势，这些城市对外开放程度相对较高、经济实力较强、辐射带动作用较大；排名较靠后的城市综合得分在0.1以下，投资环境不太理想，城市大多处于我国中西部内陆或者规模较小、城市化发展水平相对较低的特点突出，对于资源的吸引力小。

3 结论及建议

基于“一带一路”沿线36个城市投资环境的测度，结果表明各城市投资环境存在较大的不均衡性，东部投资环境较中西部地区优势明显。各沿线城市居于关键地位，不同类型的城市其关注点也是不同的，每个城市存在不同的优势和劣势，因此，各城市要积极调动和发挥各自的优势资源条件，借助“一带一路”倡议，整合和配置沿线的优质资源，提升城市投资的产出水平，增进东、中、西部各区域之间的互动与合作，不断改善和提升投资环境的质量，促进沿线地区经济繁荣。

本文通过对投资环境影响因素的分析得到以下启示：（1）充分发挥沿线核心城市的辐射带动作用，接受辐射的城市再发挥辐射作用，从整体上改善和提升“一带一路”沿线城市的投资环境。（2）地区、城市之间的经济发展不是孤立的，通过不同区域联动发展实现更大范围、更高层次的合作交流，合理引导资源的流动，实现高效配置资源从而不断改善各城市投资环境。（3）在城市化水平因子方面大多得分为负数，表明各城市的发展水平较低，基础设施建设是推进“一带一路”实施的硬件因素，只有提高各城市的基础设施水平才能保障各国之间的通畅交流。（4）优化城市产业结构，各城市的产业因子得分均较低，不同城市居于不同的产业层次和产业类型，应该重视产业之间的合理分布，优化产业结构，推动区域交流合作和产业集聚蓬勃发展。