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user: 3. 因子分析与系统聚类分析的综合评价 3.1. 评价指标的选择与数据来源 为了充分体现出我国各地区电子商务的发展情况，本文从企业环境、网络基础设施、经济水平、物流方面选取企业数、企业拥有的网站数、有电子商务交易的企业比重、域名数、网站数、网页数、GDP、城镇居民人均可支配收入、快递量、快递营业网点数10个指标数据，数据来自2014年、2015年以及2016年的《中国统计年鉴》相关指标数据。 3.2. 因子分析评价 3.2.1. 选择因子分析缘由 因子分析主要有以下两个方面的应用：一是将具有复杂关系的对象经过因子分析后综合为少数几个因子，用这几个因子的信息包含大多数因子的信息，二是用于分类，对变量或样品进行分类，本文主要采用第一方面的应用 [ 8 ]。 3.2.2. 因子分析操作步骤 1) 标准化：分析–描述统计–描述将标准化得分另存为变量 2) 因子分析：分析–降维–因子分析j描述–相关矩阵–KMO和Bartlett检验 j 抽取–主成份 l 旋转–最大方差法 m 得分–显示系数矩阵 3.2.3. 适合性检验 因子分析的主要目的是用来降维，从表2可以看出KMO 测量值为0.804，根据KMO指标值的判断标准，处于0.8~0.9之间，适合性为良好，从Bartlett球形度检验来看，P值接近0，即认为变量之间存在一定的相关关系，因此结合KMO和Bartlett球形度检验，采用因子模型是适宜的。 Table 2 KMO and Bartlett test KMO和Bartlett的检验 取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量 0.804 Bartlett的球形度检验 近似卡方 448.574 Df 45 Sig. 0.000 表2. KMO和Bartlett检验 3.2.4. 提取的因子个数 从表3可以看出特征值大于1的有两个因子，且累计方差贡献率符合条件，第一个包含10个指标变量的68.054%的信息，第二公因子个包含17.301%的信息，提取的两个公因子的累计方差贡献率为85.355%，大于85%，说明这两个公因子代表了10个指标变量的大多数信息，已经达到降维的目的。 Table 3 Explains the total varianc 成份 初始特征值 提取平方和载入 旋转平方和载入 合计 方差的% 累积% 合计 方差的% 累积% 合计 方差的% 累积% 1 6.805 68.054 68.054 6.805 68.054 68.054 5.195 51.952 51.952 2 1.730 17.301 85.355 1.730 17.301 85.355 3.340 33.403 85.355 3 0.541 5.407 90.762 − − − − − − 4 0.360 3.596 94.358 − − − − − − 5 0.230 2.300 96.658 − − − − − − 6 0.156 1.556 98.214 − − − − − − 7 0.127 1.270 99.484 − − − − − − 8 0.032 0.317 99.801 − − − − − − 9 0.013 0.133 99.934 − − − − − − 10 0.007 0.066 100.00 − − − − − − 表3. 县解释总方差 3.2.5. 因子的命名解释 从表4可以看出，提取的两个因子中，第一个因子与10个变量的值都较高；第二个因子与10个变量的载荷普遍较低，解释作用不显著，因此采用最大方差法对载荷矩阵进行正交旋转。 Table 4 Matrix of unrotated component 成份 1 2 Zscore(企业数) 0.897 −0.371 Zscore(有电子商务交易的企业比重) 0.425 0.710 Zscore(企业拥有网站数) 0.922 −0.312 Zscore(域名数) 0.855 0.036 Zscore(网站数) 0.906 0.272 Zscore(网页数) 0.774 0.501 Zscore(GDP) 0.877 −0.447 Zscore(城镇居民人均可支配收入) 0.698 0.549 Zscore(快递量) 0.914 0.010 Zscore(快递营业网点) 0.853 −0.405 表4. 未旋转成份矩阵 从表5可以看出经过旋转后，第二因子与变量间的相关性升高，能更好解释变量，公因子F1在企业数、企业拥有网站数、GDP、快递营业网点上的载荷量比较大，都在0.9以上。企业数、企业拥有网站数的载荷量分别为0.95、0.938，对于企业来说，电子商务的快速发展，带动更多的人目睹电子商务的市场存在的巨大的发展潜力，越来越多的企业间纷纷开展电子商务的业务往来，导致拥有互联网的企业越来越多，同时也让电子商务在企业间得到快速发展，二者反映的是企业环境方面的指标；GDP的载荷量达到0.977，它是国民经济的指标，可以近似衡量地区的经济发展状况和发展水平，在一定程度上反映经济环境方面的指标；对于快递营业网点来说，载荷量达到0.933，接近1，电子商务的发展带动物流行业快速发展起来，消费方式也在此基础上发生变化，比如我们平时网购的东西，都离不开物流，该指标表示的是物流方面的指标，所以公因子F1主要反映企业环境、经济环境、物流方面的指标，将F1命名为带动发展的因子 [ 12 ]。 Table 5 Rotation component matri 成份 1 2 Zscore(企业数) 0.950 0.199 Zscore(有电子商务交易的企业比重) −0.049 0.826 Zscore(企业拥有网站数) 0.938 0.261 Zscore(域名数) 0.686 0.511 Zscore(网站数) 0.595 0.735 Zscore(网页数) 0.357 0.850 Zscore(GDP) 0.977 0.125 Zscore(城镇居民人均可支配收入) 0.268 0.846 Zscore(快递量) 0.749 0.523 Zscore(快递营业网点) 0.933 0.145 表5. 旋转成份矩阵 公因子F2在网站数、网页数、城镇居民人均可支配收入上的载荷量比较大。城镇居民人均可支配收入上的载荷量达到0.846，由于经济快速发展，城镇居民人均可支配收入不断提高，越来越多的人跟上潮流，居民收入与电商的发展存在相辅相成的关系；网站数和网页数的载荷量分别达到0.735、0.85，二者主要反映基础设施方面的指标，因而公因子F2主要反映经济水平方面和基础设施方面的指标，将F2命名为硬性条件因子。 根据表3，由式2-1原始变量可由公因子F1、F2表示为： { x 1 = 0.59 F 1 + 0.199 F 2 x 2 = − 0.049 F 1 + 0.826 F 2                                 ⋮ x 10 = 0.933 F 1 + 0.145 F 2 (3-1) 3.2.6. 计算因子得分 根据表6，由式(2-3)得出因子得分函数： F 1 = 0.23 x 1 − 0.18 x 2 + 0.214 x 3 + 0.092 x 4 + 0.021 x 5     − 0.069 x 6 + 0.252 x 7 − 0.094 x 8 + 0.108 x 9 + 0.236 x 10 F 2 = − 0.103 x 1 + 0.374 x 2 − 0.073 x 3 + 0.088 x 4 + 0.205 x 5     + 0.303 x 6 − 0.141 x 7 + 0.32 x 8 + 0.081 x 9 − 0.1236 x 10 Table 6 Scoring coefficient matri 成份 1 2 Zscore(企业数) 0.230 −0.103 Zscore(有电子商务交易的企业比重) −0.180 0.374 Zscore(企业拥有网站数) 0.214 −0.073 Zscore(域名数) 0.092 0.088 Zscore(网站数) 0.021 0.205 Zscore(网页数) −0.069 0.303 Zscore(GDP) 0.252 −0.141 Zscore(城镇居民人均可支配收入) −0.094 0.320 Zscore(快递量) 0.108 0.081 Zscore(快递营业网点) 0.236 −0.123 表6. 得分系数矩阵 最后综合得分的计算，采用综合评价法，对加权形成一维综合评估标准，累计方差贡献率为权重，由式(3-1)可得 F = 51.592 ∗ F 1 + 33.403 ∗ F 85.355 2015年各公因子得分、综合得分以及2014年综合得分比较见附录B，可以看出西藏的硬性条件虽然已经提升很多，排名第七，这是值得鼓励的，但是它能带动的发展还是比较差的，主要原因是由于西藏属于高寒地区，自然环境恶劣，交通不便利；山东带动的发展是比较可喜的，排名第三，但是与广东还是有很大，综合得分相差1.39，主要是由于山东发展的硬性条件较差。综合多的分排在前六的地区分别是广东、江苏、浙江、北京、山东、上海，且广东、江苏、浙江、北京的综合得分都在1以上，得分最高的广东得分为2.317，比第二名高出0.924。上海的得分与浙江、广东、北京存在差别，主要是由于上海的经济发展趋势不如广东 [ 12 ]，从得分可以看出，电子商务的发展最好的是广东，发展较差的是青海地区。综合得分前五的地区都是属于东部经济发展较好的地区，得分靠后的新疆、甘肃、宁夏、西藏、青海都属于西部地区，其中青海和西藏地区是由于地理环境多的限制才导致电子商务和经济发展较差 [ 13 ]。 不过东部地区与中部和西部地区的发展也没有绝对优劣之分，比如，属于西部的河南和四川的综合得分都排在前十，分别为第八名和第九名。而对于东部的海南来说，该地区的综合得分相对较后，排在26名，和西部地区发展较差的青海相差不是很大，再次说明西部地区的发展空间在逐渐扩大，有些地区甚至已经超过发展优势比较大的东部地区，西部地区正朝着赶上或者超越东部一部分地区的趋势发展。西部的大部分地区应该向四川多借鉴一下电子商务的发展模式以及政策。对比2014年可以明显看出，排名前十的地区都没有发生改变，并且这些地区中，大多数都是增长的状态，只有山东和上海呈现下降趋势，但是下降的趋势并不大，10名到31名的地区也或多或少出现上升或者下降，程度都不大，说明各个地区都在加强电子商务的发展 [ 13 ]。 在发展水平较好的几个地区中，以北京、广东为例。广东在电子商务发展方面独占鳌头，和经济水平有密不可分的关系，当然也离不开国家近年来对互联网的大力支持，广东地区的电子商务发展得到很好地发挥，以至于在短短10多年的时间里，就创造了广东经济遥遥领先的地位，这是其他地区应该学习的。对北京来说，优势在于大部分电子商务交易平台企业都聚集在北京，当然离不开国家政策的支持与鼓励。电子商务发展水平较低的地区中，选择宁夏、青海、西藏为例。这几个地区电子商务的发展相对来说是比较差的，原因方面有自身地理位置恶劣程度，导致与其他地区的发展难以维持，也有政策问题及对电子商务的认识等原因。首先说一下宁夏，在政策上虽然该地区的政府强调要加快该地区的电子商务的发展，也成立了电子商务协会，并且网民数量也在增长，但是相对其他发达地区还是相当落后的，主要是由于当地的经济水平较低，还不能够快速跟上时代的步伐，加之对电子商务的观念意识不够强，导致宁夏电子商务的发展不容乐观。对于青海来说，虽然已经出台很多政策，但海拔较高，难以发展 [ 14 ]。对于西藏来说，政府也开始重视农牧区的通讯建设，开展了宽带通讯工程，建立一些电子信息服务平台，物流平台，让西藏地区的人也能慢慢享受电子商务所带来的便利。 3.3. 系统聚类分析评价 3.3.1. 选择系统聚类分析缘由 聚类分析中比较常用的方法主要是系统聚类和K均值聚类，对于K均值聚类法来说，优点是计算速度快，但对分类数没有统一的标准，并且当样本的变量超过3个时，K均值聚类法的可行性较差 [ 15 ]。因此本文选择系统聚类。 3.3.2. 系统聚类分析操作步骤 分析–分类–系统聚类j方法–组间连接 j区间–平方Euclidean距离 3.3.3. 类别的确定 经过SPSS软件操作后得出聚类结果，并在excel中用聚类距离与聚类步数得出下图： 图1. 聚合系数随分类数变化的曲线图 从图1可以看出在聚合系数为3.944时，该曲线逐渐趋于平坦，所以将将31个地区分为4类。 3.3.4. 系统聚类结果的分析 经统计软件SPSS运行结果如下图所示： 图2. 系统聚类树状图 从图2可以得到的分类结果如下：第一类：{广东} 第二类：{山东、浙江、江苏}第三类：{上海、北京} 第四类：其他地区 从分类结果可以看出，我国电子商务发展水平极不平衡，可以看出区位条件对地区的经济的发展有着重要的影响 [ 16 ]。前三类的综合得分相对而言较高，都是排在前十，其中广东、江苏、浙江、北京的综合得分分别是前四名，值都在1以上，说明综合得分较高的地区，电子商务的发展水平也相对比较高，结合综合得分可以看出，电子商务发展水平相似或相近的地区会被分成一类，在第二类中山东、江苏、浙江的综合得分分别为0.92、1.38、1.25比较接近，在第三类中上海、北京的综合得分分别为0.64、1.12，虽然相差有点大，但是从地里位置的划分上都是属于东部地区。这些地区的地理条件都比较优越，广东地处沿海，与香港和澳门相邻，加之港口较多，经济实力一直都很雄厚，经济技术方面也是数一数二的，因此发展电子商务比较有优势；浙江相邻地区较多，并且这些地区的经济实力都排在前面，比如上海、江苏；北京是交通要道，自然条件较好，地质比较稳定；上海有我国最大的海港，加之国家政策支持，海运在上海的发展是较好的。在第四类得分类中，属于东部地区的福建、河北、天津、海南综合得分排名分别为第七名、十二名、十五名、二十六名，属于西部的四川综合得分排名为第九名，而对于综合得分相对较低的地区当然被分为该类中。再次说明分类要考虑综合得分和地理位置的划分。对于综合得分较低的地区其电子商务的发展水平比较低，主要有：贵州、吉林、海南、新疆、甘肃、宁夏、西藏、青海这几个地区，其中西藏和青海的综合得分比较低。其主要原因是由于地理环境比较恶劣，西藏的海拔大多在5000米以上，属于高寒地区，并且该地区远离海洋，高山比较多，阻碍与其他地区经济的联系，比较难以扩展经济；交通也不便利，出行大多靠牛和马；教育比较落后，对电子商务的认识非常淡薄，西藏实行政教合一体制，农牧民把大多时间都用来参加宗教活动，没有更多的时间来进行达电子方面经济的发展；对于青海地区来说，地理位置也是非常不容乐观，海拔都在3000~5000米，地形复杂多样，同样阻隔与相邻地区经济的联系。以上这些原因导致西藏和青海的电子商务发展水平是很低的 [ 16 ]。