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user: 2. 正文 2.1. 指标选取 本文以RCEP成员国的发展水平为研究对象，首先通过聚类分析先大致对于RCEP成员国的经济发展情况进行归类，再利用主成分因子回归对RCEP成员国的经济发展水平进行排序。 雷平和顾新悦(2020)曾对于“一带一路”沿线国家的发展情况进行了一个类似的研究。在指标的选取上，从就业情况、价格水平和经济持续增长情况三个方面选取了GDP等十个经济指标 [ 2 ]。 本文在变量的选取上也参照了以上三个方面，选取了7个经济发展指标，具体如表1所示。 Table 1 Meaning of variables and unit 变量 含义 单位 X 1 国民生产总值 美元 X 2 GDP增长率 % X 3 人均国民收入 美元 X 4 CPI 以2010年为基年 X 5 失业率 % X 6 总出口占GDP的比重 % X 7 境外直接投资 美元 表1. 变量含义及单位 2.2. 数据来源 本文选取了除中国外的14个RCEP成员国作为研究对象，包括日本、韩国、澳大利亚、新西兰、印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、泰国、新加坡、文莱、柬埔寨、老挝、缅甸和越南。 本文数据主要从World Bank Database中获取，主要为2019年的数据，部分缺失的数据以2018年可获得的数据替代。 2.3. 对于RCEP成员国的聚类分析 本文通过采用系统聚类法中的Ward聚类，利用欧几里得距离来计算类与类之间的距离。 聚类的结果如图1所示，可见，RCEP的成员国主要可以分为两类。第一类是以东南亚发展中国家组成的，包括柬埔寨、越南、印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、泰国、老挝和缅甸。这类国家普遍经济并不是很发达，但有着相当多的劳动力资源，大多数国家经济都以农业为主。如果进行进一步的聚类，可以将第一类国家分为4类，柬埔寨和越南分别独自形成一个类别；印度尼西亚、马来西亚和菲律宾形成另一个类别，这三个国家均为岛国，优势资源比较相似；泰国、老挝和缅甸形成另一个类别。 图1. 系统聚类结果 第二类是主要以发达国家组成的，包括新加坡、日本、澳大利亚、文莱、韩国和新西兰。其中唯一作为发展中国家的文莱在宏观经济指标上也比较出色，虽然在制度上比较落后，但其拥有丰富的原油和天然气资源，有较高的人均GDP。这类国家经济比较发达，大多数科技水平高，城市化程度和工业化程度高。 2.4. 对于RCEP成员国的因子分析 2.4.1. Bartlett球形检验和KMO检验 Bartlett球形检验和KMO检验是进行因子分析前必不可少的步骤。Bartlett检验的零假设为相关系数矩阵是一个单位阵，如果拒绝该原假设则说明变量之间存在相关性。而KMO检验可以得到变量之间的简单相关和偏向关系数，KMO的取值范围介于0到1之间，越接近1说明越合适做因子分析。 本次实验的Bartlett球形检验的结果中，P值为0.0006484，小于0.001，在0.001的显著水平下拒绝原假设，说明变量之间存在相关性。KMO检验中，KMO值为0.58，大于0.5小于0.6，说明数据勉强适合使用因子分析。综上，本次数据适合使用因子分析。 2.4.2. 主成分因子分析 各变量间的相关系数如图2所示。 图2. 关联系数矩阵 其中，GDP增长率(X 2 )、CPI (X 4 )、人均GNI (X 3 )和GDP (X 1 )的相关系数较大，可以用一个因子表示；总出口占GDP的比重(X 6 )和FDI (X 7 )的相关系数较大，可以用一个因子表示。再通过主成分法进行因子分析，可以消除指标之间的相关性，得到三个独立的因子。 为了更好地解释因子的含义，对主成分法采用方差最大化作为因子正交旋转，其结果如下： Table 2 Contribution rate of each facto 方差 贡献率 累计贡献率 Factor1 3.135 0.4479 44.79 Factor2 1.595 0.2278 67.57 Factor3 1.096 0.1566 83.23 表2. 各因子贡献率 由表2可知，经过旋转后得到的三个主因子的累计贡献率为83.23%，大于80%，说明这三个因子的解释能力较强。 如表3和图3所示，因子1与GDP (X 1 )和人均GNI (X 3 )有较强的正相关关系，和GDP增长速度(X 2 ) Table 3 Factor loadin Factor1 Factor2 Factor3 X 1 0.72923 −0.2932 −0.039 X 2 −0.8976 −0.2255 0.19637 X 3 0.81198 0.41991 0.31751 X 4 −0.8238 −0.0562 0.05892 X 5 −0.0789 0.00386 0.98878 X 6 −0.1592 0.92511 −0.0411 X 7 0.42886 0.7964 0.06913 表3. 因子载荷 图3. 因子关联度 和CPI指数(X 4 )有较强的负相关关系；因子2与总出口占GDP比例(X 6 )和FDI (X 7 )由较强的正向关关系；因子3仅有失业率(X 5 )一个变量。所以，第一个因子可以解释为“经济稳定性因子”，第二个因子可以解释为“国际影响力因子”，第三个因子可以解释为“失业率因子”。在“经济稳定性因子”中，GDP和人均GNI越高的国家经济水平越高，GDP增长速度和CPI指数越低的国家经济越稳定。在“国际影响力因子中”，总出口越多，表示对于其他国家的影响越大，FDI越多，说明本国受其他国家看好，被其他国家资本的影响越大。 2.4.3. 因子评分 本文利用综合因子评分对于RCEP的成员国的经济发展状况进行了比较，其中，综合评价指标函数是以各因子的方差贡献率作为权重，并由各因子的线性组合而得： f = λ 1 f 1 + λ 2 f 2 + λ 3 f 3 λ 1 + λ 2 + λ 3 其中， λ 是各个因子的方差贡献率，f为各个因子的因子得分，具体得分如表4： Table 4 Score on each facto Factor1 Factor2 Factor3 日本 2.1163 −1.05358 −0.27929 澳大利亚 0.7829 −0.36548 0.15654 新西兰 1.0973 0.31392 1.03834 印度尼西亚 0.4992 −0.39695 0.47976 马来西亚 −0.486 −0.57268 0.08437 菲律宾 −0.2974 0.02419 −0.16684 泰国 −0.5774 −0.49756 −0.4035 新加坡 0.1112 0.06389 −1.31993 文莱 0.665 3.15335 −0.12026 柬埔寨 0.2421 −0.27153 1.35409 老挝 −1.576 −0.18918 2.13616 缅甸 −0.5871 −0.45545 −1.13132 越南 −0.5073 −0.43727 −1.29294 表4. 各项因子得分 原始变量在前两个因子上的载荷图如图4所示。 从图5可以看出，日本、韩国、新西兰、新加坡和文莱在经济稳定性方面较好，在因子1上得分较高。这些国家的GDP和人均GNI相较而言比价高，但是GDP的增长率略低。近两年，由于受到经济一体化和国外投资的影响，再加上人口红利，发展中国家的经济增速普遍较快。 同时，新加坡、越南和澳大利亚在国家影响力方面较好，在因子2上得分较高。其中，越南和新加坡是出口大国，其出口总额分别占GDP的105%和177%。新加坡是著名的贸易中转国，其地理优势使得新加坡成为了转口贸易国家。其他国家将货物出口到新加坡，除了部分供本国消费外，将又再出口到邻近国家和地区。而越南是来料加工贸易型国家。外商向越南提供大部分的原材料、辅料、零部件、元器件、配套件和包装物料等，然后越南将其加工后再出口到其他国家，因此使得其出口超过了其GDP。 图4. 第一个因子和第二个因子的载荷图 图5. 原坐标在前两个因子上的坐标图 通过加权计算，最后得出各个国家的综合因子得分及其排名。如表5所示，新加坡、澳大利亚、日本、韩国、新西兰这些发达国家占据了前6的位置，自然资源丰富的文莱排名第5，其他发展中国家分别位于7到15的位置。该结果大致符合现实的经济情况。 Table 5 Comprehensive factor scor 因子得分 排名 日本 0.6693 3 韩国 0.3055 4 澳大利亚 0.8429 2 新西兰 0.2175 6 印度尼西亚 −0.4024 9 马来西亚 −0.1724 7 菲律宾 −0.519 11 泰国 −0.1807 8 新加坡 1.2845 1 文莱 0.2982 5 柬埔寨 −0.4269 10 老挝 −0.6517 14 缅甸 −0.6378 13 越南 −0.6272 12 表5. 综合因子得分