【導(dǎo)讀】綜合競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)排行榜報(bào)告現(xiàn)已問(wèn)世。融資、創(chuàng)新和發(fā)展戰(zhàn)略，促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。的能力和機(jī)會(huì)，從而達(dá)到港口企業(yè)價(jià)值的最大化。全球化、信息化和都市化是中國(guó)經(jīng)濟(jì)面臨的選擇。中國(guó)近18萬(wàn)億的國(guó)民生產(chǎn)總值有一半以。企業(yè)效益產(chǎn)生重大影響。計(jì)學(xué)軟件排序，從中國(guó)60個(gè)港口中遴選出中國(guó)最具競(jìng)爭(zhēng)力的10大港口。至世界頭號(hào)大港。本報(bào)告只限于中國(guó)大陸關(guān)稅區(qū)內(nèi)的港口。中國(guó)港口綜合競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)排行榜所包含的信息不僅有利于我們的實(shí)證研究，更。中國(guó)的和平崛起以成為不爭(zhēng)的事實(shí)，中華民族的偉大復(fù)。這是中國(guó)港口綜合競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)排行榜研究的目的。港口競(jìng)爭(zhēng)力鑄就國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力,國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力增強(qiáng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)實(shí)力。的內(nèi)部條件和外部環(huán)境，為提高港口競(jìng)爭(zhēng)力提供分析問(wèn)題的依據(jù)和思路。參考信息，各港口可以發(fā)現(xiàn)自身的薄弱環(huán)節(jié)有針對(duì)性地進(jìn)行改進(jìn)。同樣也是理想值比較的真實(shí)水平，能夠體現(xiàn)反映距最高水平的差距。

　　

【正文】 港航企業(yè)進(jìn)入本地區(qū)經(jīng)營(yíng)。這些貿(mào)易保護(hù)主義將會(huì)阻礙規(guī)模經(jīng)濟(jì)和范 圍經(jīng)濟(jì)的實(shí)現(xiàn)，降低我國(guó)港航企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。因此，中央政府有必要考慮制定政策以降低地方的保護(hù)程度。政府的角色和功能應(yīng)該進(jìn)一步得到簡(jiǎn)化和削減。消滅地區(qū)保護(hù)主義有利于建立一個(gè)流動(dòng)性市場(chǎng)，使之能夠減少區(qū)域間的不平等，允許資本和有較高技能的勞動(dòng)力流向投資回報(bào)更高的地方。 經(jīng)濟(jì)全球化極大地促進(jìn)了我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。長(zhǎng)三角和珠三角的港航企業(yè)從融入國(guó)際經(jīng)濟(jì)的過(guò)程中獲得了極大的收益。他們?cè)诤艽蟪潭壬铣晒Φ剡\(yùn)用產(chǎn)權(quán)、技術(shù)合作等方式，使國(guó)外合作者參與其港航經(jīng)濟(jì)發(fā)展與建設(shè)。中外港航合資企業(yè)往往創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會(huì)和更高的效率。招 商引資并不意味著犧牲地方企業(yè)的利益來(lái)以優(yōu)待外資企業(yè)，而是需要營(yíng)造一個(gè)公平競(jìng)爭(zhēng)的環(huán)境，讓內(nèi)資和外資享受平等待遇。 中國(guó)最大的管理資源中心 第 22 頁(yè) 共 27 頁(yè) 附錄：因子分析 因子分析模型 因子分析原來(lái)是用于處理多維隨機(jī)變量在線性變換下其分量相關(guān)問(wèn)題的，它通過(guò)求協(xié)方差陣或相關(guān)系數(shù)陣的特征值和特征向量，按指定的貢獻(xiàn)率求出集中原來(lái)隨機(jī)變量主要信息的、相互無(wú)關(guān)的主因子。其模型如下： 設(shè)有 n個(gè)樣本，每個(gè)樣本有 p個(gè)觀測(cè)變量，分別用 X1,X2,Λ ,Xp表示； F1,F2,Λ ,Fm(mp)分別表示 m個(gè)因子變量。如果： （ 1） X=(X1,X2,Λ ,Xp)T為 p 維可觀測(cè)變量，且均值向量 E(X)=0，協(xié)方差陣 cov(X)=∑ ，且協(xié)方差陣與相關(guān)系數(shù)矩陣 R 相等； （ 2） F=(F1,F2,Λ ,Fm)T(mp)是不可測(cè)的變量，且均值向量 E(F)=0，協(xié)方差陣 cov(F)=I，即向量 F 的各分量之間是相互獨(dú)立的； （ 3） ε =(ε 1,ε 2,Λ ,ε p)T與 F相互獨(dú)立，且 E(ε )=0，協(xié)方差陣 cov(ε )是對(duì)角陣，即 cov(ε )=∑ε ，說(shuō)明 ε 各分量之間也是相互獨(dú)立的，則模型 1 11 1 12 2 1 12 21 1 22 2 2 21 1 2 2mmmmp p p pm m pX a F a F a FX a F a F a FX a F a F a F???? ? ? ? ? ??? ? ? ? ? ? ??? ??? ? ? ? ? ? ?? 或?qū)懗桑?X=AF，即為因子模型。 其中，模型中 的 F1,F2,Λ ,Fm(mp)被稱(chēng)為公共因子，是相互獨(dú)立的不可觀測(cè)的理論變量； ε1,ε 2,Λ ,ε 被稱(chēng)為特殊因子，是向量 X 的分量 Xi(i=1,2,Λ ,p)所特有的因子，各特殊因子之間以及特殊因子與所有公共因子之間都是相互獨(dú)立的；矩陣 A=(aij)的元素 aij 被稱(chēng)為因子載荷， aij 的絕對(duì)值越大（ 1ija ? ），表明 Xi與 Fj的相依程度越大，或稱(chēng) Fj對(duì)于 Xi的載荷量越大，故矩陣 A稱(chēng)為因子載荷矩陣。 （ 1）確定原有變量是否適合進(jìn)行因子分析 因 子分析的最終目的是從原有眾多變量中提取出少量具有代表意義的綜合因子變量，這必定有一個(gè)潛在的前提要求，即原有變量之間應(yīng)具有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。因此，一般在運(yùn)用因子分析時(shí)需要對(duì)原有變量進(jìn)行相關(guān)分析。最簡(jiǎn)單的方法是計(jì)算變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。 設(shè)有 n個(gè)樣本，每個(gè)樣本有 p個(gè)指標(biāo)，于是得到原始數(shù)據(jù)矩陣： 中國(guó)最大的管理資源中心 第 23 頁(yè) 共 27 頁(yè) 11 12 121 22 221 22 2pppX X XX X XXX X X??????? ??????，設(shè)相關(guān)矩陣為11 12 121 22 221 22 2pppr r rr r rRr r r??????? ???????? 矩陣中相關(guān)系數(shù) rij的計(jì)算公式為： rij=∑ Xij39。Xij39。/(n1)(i,j=1,2,3,Λ ,p)。如果相關(guān)系數(shù)矩陣中的大部分相關(guān)系數(shù)都大于 且通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，那么，這些變量就可以作因子分析。 （ 2）對(duì)原始變量數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理 由于各個(gè)指標(biāo)會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)意義和表現(xiàn)形式的不同而不具有可比性，因此，為了進(jìn)行科學(xué)的綜合排行，有必要對(duì)各個(gè)指標(biāo)予以標(biāo)準(zhǔn)化處理。所謂標(biāo)準(zhǔn)化處理，也就是對(duì)排行指標(biāo)數(shù)值的無(wú)量綱化、正規(guī)化處理，它主要是通過(guò)一定的數(shù)學(xué)變換方法，把性質(zhì)、量綱各異的指標(biāo)轉(zhuǎn)化為可以進(jìn)行綜合的一個(gè)相對(duì)數(shù) —— 量化值，以此來(lái)消除量綱的影響，并使其保持方向上的一致性。 KMO 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 用 KMO（ KaiserMeyerOlkin）樣本測(cè)度檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否適合做因子分析。 KMO 值俞大時(shí)，表示變量間共同因子俞多俞適合進(jìn)行因子分析。根據(jù)學(xué)者 Kaiser 的觀點(diǎn)，如果 KMO 的值小于 ，則不適宜進(jìn)行因子分析。本分量表 KMO 值達(dá)到 ，適合進(jìn)行因子分析。 表 2 KMO 與 Bartlett39。s 檢驗(yàn) KaiserMeyerOlkin Measure of Sampling Adequacy. .761 Bartlett39。s Test of Sphericity Approx. ChiSquare df 78 Sig. .000 （ 2）求相關(guān)系數(shù)矩陣 R 的特征值和特征向量，并提取因子 本文按特征值大于 1 的標(biāo)準(zhǔn)，采用主成分分析法來(lái)提取主因子，結(jié)果見(jiàn)圖 4。 表 3 特征值和特征向量一覽表 因子 特征值 貢獻(xiàn)率 % 累計(jì)貢獻(xiàn)率 % 1 2 3 .873 4 .780 中國(guó)最大的管理資源中心 第 24 頁(yè) 共 27 頁(yè) 5 .271 6 .232 7 .098 .751 8 .027 .205 9 .017 .130 10 11 12 13 從表 2 可看到，前 2 個(gè)特征值分別為 、 ，其累積貢獻(xiàn)率已達(dá)到了 %，可以說(shuō)他們基本上包含了全部指標(biāo)的所有 信息。 （ 3）建立因子載荷矩陣并命名采用方差極大旋轉(zhuǎn)法（即 Varimax 法）旋轉(zhuǎn)之后的因子載荷矩陣見(jiàn)表 4。 表 4 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣 變量 主因子 1 2 X1 .923 .063 X2 .884 .404 X3 .954 .154 X4 .709 .631 X5 .830 .288 X6 .713 .635 X7 .684 .625 X8 .586 .450 X9 .514 .718 X10 .314 .779 X11 .653 .692 X12 .415 .693 中國(guó)最大的管理資源中心 第 25 頁(yè) 共 27 頁(yè) X13 .956 中國(guó)最大的管理資源中心 第 26 頁(yè) 共 27 頁(yè) 參考文獻(xiàn) 主要參考文獻(xiàn)： 1. 劉斌 . 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