本文摘要：1问题的明确提出 在新形势下的西部大研发，要适应环境社会主义市场经济体制的拒绝，充分发挥市场机制和企业的主体作用，转变以往依靠政府投放的作法，就要充分调动西部各类经济主体投资研发的积极性，并大力引入国内外资金和技术。而这个更有投资、利用外来资金和技术的过程，首先必须西部有一个较好的投资环境，否则西部研发和腾飞将是一个空中楼阁。目前，对西部投资环境的研究多集中于在对西部各省（市、自治区）的资源优势、资金、人才和优惠政策等方面的定性分析。

1问题的明确提出　　在新形势下的西部大研发，要适应环境社会主义市场经济体制的拒绝，充分发挥市场机制和企业的主体作用，转变以往依靠政府投放的作法，就要充分调动西部各类经济主体投资研发的积极性，并大力引入国内外资金和技术。而这个更有投资、利用外来资金和技术的过程，首先必须西部有一个较好的投资环境，否则西部研发和腾飞将是一个空中楼阁。目前，对西部投资环境的研究多集中于在对西部各省（市、自治区）的资源优势、资金、人才和优惠政策等方面的定性分析。

面临机遇和挑战共存，西部地区各省（市、自治区）只有对自己的投资环境有一个客观、精确、科学的综合评估，才能有效地引进外资、利用外资。本文以此为出发点，企图运用多变量统计资料因子分析方法对西部各省（市、自治区）的投资环境展开定量分析，对各省（市、自治区）的投资环境有一个客观做到，以期对适当的发展战略的制订起参照起到。

　　2西部12个省（市、自治区）投资环境指标的自由选择　　投资环境，一般是指投资所处的大自然、技术、经济和社会的各种条件。它还包括地理位置、资源条件、基础设施、工资水平、技术水平、原料供应、市场情况、信息渠道、纳税开销、资金融通、投资政策、法律确保、政治局势、社会秩序等等。　　遵循科学性、系统性、区域性、可操作性原则，指标的挑选不应覆盖面长，有代表性，能体现西部12省（市、自治区）的总体投资环境，既还包括宏观环境和微观环境，又还包括硬环境和软环境。根据目前国内投资环境评估专家组创建的投资环境指标体系，本文用于中国经济信息网2000年的数据，挑选了具备代表性的11类17个明确指标：　　(1)经济水平：人均GDP（元）　　(2)投资政策反映度：固定资产投资总额（亿元）　　(3)电讯：人均邮电业务总量（元）、仅有年发电量（亿千瓦时）　　(4)收入水平：城镇居民人均农村居民收益（元）、农民人均纯收入（元）　　(5)经济外向度：进口占到GDP的比重(%)、实际利用外资占到GDP的比重(%)　　(6)经济结构：第二产业比重(%)、第三产业比重(%)　　(7)交通：货运周转量（亿吨公里）、客运周转量（亿人公里）　　(8)消费水平：社会消费品零售总额（亿元）　　(9)经济效益：独立核算企业资金利税亲率(%)　　(10)技术资源：每十万人中高中文化以上人口（人）　　(11)城市公用设施：城市自来水普及率(%)、城市人均公共绿地面积（平方米）　　3西部地区投资环境分析　　3.1本文所采行的定量分析方法　　本文的研究主要采行因子分析法。

因子分析是近些年来极为风行的多元变量统计资料方法。它是用较多个数的公共因子的线性函数和特定因子之和来传达原本观测的每个变量，从研究相关矩阵内部的倚赖关系抵达，把一些具备错综复杂的变量概括为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。

当这几个公共因子（或综合因子）的总计方差和（即贡献率）超过88%以上时，就解释这几个公共因子集中反映了研究问题的大部分信息，而彼此之间又不涉及，信息不重合。因子分析的数学模型为X=BZ+E 　　其中E为残差向量。本文采行主成分法萃取公因子，并使用方差最大化于是以转动。

　　本文采行的因子分析法具体步骤是：第一，首先将挑选的各类指标因素，不论起到大小，尽可能一一所列，把这些因素看做彼此之间是有机联系的；第二，使用统计分析中多元变量的因子分析技术，从众多的因素中检验出有几个主要支配性因素，并计算出来因子分数，对西部各地区展开投资环境排序；第三，在第二步因子分析基础上，对各省（市、自治区）的投资环境状况展开非常简单评价。　　3.2因子分析和公因子的说明　　本文运用SPSS，按照特征根小于1.00的原则，入选5个公共因子，其方差总计贡献率约89.349%，即体现了原先信息的89.349%（闻表格1）。

我们将这5个公共因子作为评价西部地区12个省（市、自治区）的投资环境的综合变量。　　表格1公因子总计贡献率公因子　　　　特征值　　　　方差贡献率　　　总计方差贡献率1　　　　　　7.579　　　　　　42.104　　　　　　42.1042　　　　　　3.041　　　　　　16.895　　　　　　58.9993　　　　　　2.569　　　　　　14.271　　　　　　73.2704　　　　　　1.831　　　　　　10.170　　　　　　83.4395　　　　　　1.064　　　　　　5.910　　　　　　　89.349　　公因子与原先变量指标之间的关联程度由因子载荷值密切相关。因子载荷值越高，指出该因子包括该指标的信息量就越多。

表格2得出了经19次向量转动的因子负荷矩阵（闻表格2）。　　向量转动后，从众多的指标变量中萃取出有的5个公共因子分别体现的是西部地区12个省（市、自治区）的投资环境的5个方面的主要特征：(1)公因子1在人均公共绿地面积、第二产业比重、实际利用外资占到GDP的比重、城市自来水普及率、每十万人中高中文化程度以上的人口、人均邮电业务总量等6个指标变量上有小于0.5的载荷量，该因子主要体现的是城市公用设施水平和技术信息水平，其贡献率仅次于，为42.104%；(2)公因子2与社会消费品零售总额、客运周转量、固定资产投资总额、仅有年发电量、农民人均纯收入、货运周转量、城镇居民人均农村居民收益有较小相关性，其方差贡献率为16.895%。

该因子主要体现的是最后消费水平和交通状况；(3)公因子3与进口占到GDP的比重、人均GDP、每十万人中高中文化程度以上人口所占到比重、人均邮电业务总量相关性较小，其贡献率是14.271%。该因子主要体现的是经济总量；(4)公因子4在资金利税亲率、城市煤气普及率、城镇居民人均农村居民收益等3个指标变量上有较小载荷值，其方差贡献率为10.170%。该因子主要体现的是经济效益；(5)公因子5与第三产业所占到比重、仅有年发电量有较小相关性，主要体现的是经济结构。

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