中国人民大学流通研究中心
本文已初步形成了“流通规模与基础设施指数”（T1）、“配置密度与服务强度指数”（T2）、“要素投入指数”（T3）、“经济贡献指数”（T4）、“效率/效益指数”（T5）、“营商环境指数”（T6）、“现代装备指数”（T7）、“成长能力指数”（T8）以及“其它因素指数”（T9）等九大城市流通竞争力综合评价指标。接下来需要通过建立模型来确立两个重要关系：一是九大综合评价指标与原始指标之间的数量关系，二是九大综合评价指标与集成度最高的城市流通竞争力评价指标——“城市流通竞争力指数”之间的数量关系。
由于每个综合指标的最终信息是由全部42个原始指标的信息共同构成的，所以每个综合指标都可以与42个原始指标建立明确的线性数量关系，即：
（
=1，2，……，9）
可见，确立九大综合评价指标与原始指标之间的数量关系，关键在于获得构成每个综合评价指标的42个原始指标的系数 （在因子分析中，这一组系数称为因子得分系数）。
一般在因子分析法中，可以基于样本数据对因子得分系数采用最小二乘意义下的多元线性回归法进行估计。[1]同样，本文是以我国33个主要城市即目标城市流通领域的2007年的截面统计数据为依据，进行多元线性回归的，从而得到表10中的因子得分系数矩阵。
| 原始 | 综合指标 |
||||||||
| 指标 | T1 | T2 | T3 | T4 | T5 | T6 | T7 | T8 | T9 |
| X1 | 0.0792 | -0.0509 | 0.1428 | 0.0118 | 0.0297 | -0.0292 | -0.1159 | 0.0682 | -0.0904 |
| X2 | 0.0205 | -0.0599 | 0.1941 | -0.0189 | 0.0423 | -0.0668 | -0.0552 | -0.0018 | -0.025 |
| X3 | 0.1217 | -0.0219 | 0.0351 | 0.0098 | -0.0029 | -0.045 | -0.1188 | 0.0185 | -0.0098 |
| X4 | 0.1187 | 0.0089 | -0.0093 | 0.0265 | 0.0093 | 0.0018 | -0.0685 | 0.0183 | -0.0245 |
| X5 | 0.2063 | -0.0254 | -0.1427 | -0.0182 | 0.0618 | 0.1401 | -0.0105 | 0.0655 | 0.0062 |
| X6 | 0.0339 | 0.0128 | -0.0171 | 0.201 | 0.0107 | 0.0571 | -0.102 | 0.0277 | -0.0232 |
| X7 | 0.0491 | -0.0099 | -0.1087 | 0.1329 | -0.005 | -0.0423 | 0.0563 | 0.1376 | -0.0417 |
| X8 | 0.058 | -0.0371 | -0.0555 | 0.0364 | 0.0634 | -0.2421 | 0.0376 | 0.0094 | -0.2973 |
| X9 | 0.1421 | 0.0069 | -0.0597 | -0.0056 | 0.0412 | 0.0669 | -0.1267 | 0.0108 | -0.1558 |
| X10 | 0.1033 | 0.0268 | -0.0902 | -0.0388 | -0.0571 | -0.0669 | -0.0543 | 0.0248 | 0.1524 |
| X11 | 0.0937 | -0.0105 | -0.019 | 0.0577 | -0.0793 | 0.1643 | 0.0405 | -0.0047 | 0.071 |
| X12 | 0.0533 | -0.0573 | 0.157 | -0.0141 | 0.0257 | -0.0508 | -0.0568 | 0.0214 | -0.0142 |
| X13 | 0.1333 | -0.1031 | 0.0243 | -0.0338 | -0.0139 | -0.0902 | 0.0866 | -0.0109 | 0.0607 |
| X14 | 0.1587 | -0.1544 | 0.0448 | -0.0099 | 0.0169 | -0.0465 | 0.1433 | -0.0173 | -0.0132 |
| X15 | 0.0386 | -0.1006 | 0.0194 | 0.0191 | -0.0237 | 0.0483 | 0.3508 | -0.0995 | -0.0519 |
| X16 | 0.0046 | 0.0677 | 0.0076 | 0.1081 | -0.1266 | -0.1029 | 0.0107 | -0.1001 | 0.057 |
| X17 | -0.0143 | 0.0929 | -0.0343 | 0.1303 | -0.0445 | -0.0226 | 0.1044 | -0.059 | 0.0093 |
| X18 | -0.0615 | 0.0122 | 0.1777 | -0.0335 | -0.0244 | -0.0274 | 0.0389 | -0.0006 | 0.0985 |
| X19 | -0.063 | 0.1075 | -0.0009 | 0.0152 | -0.0569 | -0.0868 | 0.1815 | 0.0954 | 0.0347 |
| X20 | -0.0162 | 0.0435 | 0.1353 | 0.0632 | -0.0402 | 0.0913 | -0.0416 | 0.0584 | -0.0896 |
| X21 | 0.0656 | 0.0495 | -0.0743 | 0.0155 | -0.0609 | -0.0034 | 0.1087 | -0.0941 | 0.0547 |
| X22 | 0.0387 | 0.1427 | -0.1246 | -0.0203 | -0.034 | 0.1167 | -0.0167 | 0.0034 | 0.1428 |
| X23 | -0.0666 | 0.1672 | 0.0169 | -0.0163 | 0.0161 | 0.0359 | -0.0526 | -0.0082 | -0.0388 |
| X24 | -0.0638 | 0.2218 | -0.0813 | -0.0126 | 0.0041 | 0.0624 | -0.0277 | 0.0168 | -0.0507 |
| X25 | -0.0424 | 0.1931 | -0.0379 | 0.0137 | 0.0043 | 0.0573 | -0.098 | -0.0256 | -0.1108 |
| X26 | 0.0441 | 0.0316 | -0.058 | -0.0029 | 0.2335 | 0.0918 | -0.0085 | 0.0004 | 0.0504 |
| X27 | -0.005 | -0.0157 | 0.0137 | 0.0165 | 0.2451 | 0.0213 | 0.0279 | 0.0061 | 0.1012 |
| X28 | -0.0377 | 0.0227 | 0.0488 | -0.0684 | 0.0805 | 0.0921 | 0.0974 | 0.1262 | 0.352 |
| X29 | -0.0135 | -0.0554 | 0.0424 | -0.0179 | 0.3437 | -0.0033 | 0.0548 | -0.1005 | -0.2169 |
| X30 | -0.0149 | -0.005 | 0.0231 | 0.1699 | 0.028 | 0.0433 | -0.0117 | 0.049 | -0.0433 |
| X31 | -0.028 | 0.0058 | 0.003 | 0.1832 | 0.024 | 0.0036 | 0.011 | 0.0107 | -0.0508 |
| X32 | 0.084 | -0.0577 | 0.0314 | 0.0619 | -0.1036 | 0.0089 | -0.4235 | -0.0313 | 0.1189 |
| X33 | 0.0254 | 0.0232 | -0.022 | -0.1295 | -0.1778 | 0.0536 | 0.0287 | 0.0934 | 0.0667 |
| X34 | -0.014 | 0.0242 | 0.0544 | 0.1705 | -0.1493 | -0.0769 | -0.0598 | -0.0906 | 0.0143 |
| X35 | -0.0108 | 0.1234 | 0.004 | -0.007 | 0.0712 | 0.0464 | -0.0506 | -0.0221 | -0.1438 |
| X36 | -0.0151 | 0.0368 | 0.0318 | 0.0407 | -0.1083 | -0.0577 | -0.029 | 0.4235 | 0.0191 |
| X37 | 0.1356 | -0.0665 | -0.1264 | -0.0168 | 0.124 | 0.3722 | -0.0006 | -0.0042 | -0.0385 |
| X38 | -0.0482 | 0.0494 | 0.0454 | -0.0091 | 0.0682 | 0.0637 | 0.1192 | 0.0599 | -0.4884 |
| X39 | -0.042 | 0.0756 | 0.0227 | 0.0112 | -0.0093 | 0.4097 | -0.0269 | 0.0333 | -0.0634 |
| X40 | 0.0382 | -0.0656 | 0.0319 | -0.0237 | 0.0869 | -0.0697 | 0.1957 | 0.3079 | 0.0502 |
| X41 | 0.0622 | 0.0913 | -0.2501 | -0.0111 | -0.071 | -0.0288 | -0.1012 | -0.0435 | 0.0642 |
| X42 | -0.0232 | -0.0059 | -0.0208 | 0.0195 | 0.023 | -0.0986 | 0.0484 | -0.3811 | 0.0046 |
这就建立综合指标与原始指标之间的线性数量关系——因子得分系数矩阵。这一关系具体可由如下综合指标计算模型1表示：
其中，A为综合指标计算模型中原始指标的系数矩阵，也就是上表列出的因子得分系数矩阵的转置。
为了描述和比较城市流通竞争力评价的单一指标，本文确定了由原始指标集成而形成的9个综合评价指标，显示了这9个指标能够有效反映原始指标所带来的所有信息的83.85%，其中，T1反映了33.93%的原始指标信息，T2反映了12.28%的原始指标信息，T3反映了9.27%的原始指标信息，T4反映了7.39%的原始指标信息，T5反映了5.81%的原始指标信息，T6反映了4.51%的原始指标信息，T7反映了4.00%的原始指标信息，T8反映了3.66%的原始指标信息，T9反映了3.01%的原始指标信息。
按照因子分析法的原理，最终形成的集成度最高的单一指标，要能够反映足够多的原始指标信息和特征。由于综合评价指标T1-—T9相互之间不相关，能够共同反映绝大部分原始指标信息和特征，并且反映原始指标信息的比重也比较明确，所以，本文就将用这9个综合指标来集成“城市流通竞争力指数”。一方面，能充分反映原始指标信息，避免原始指标信息的重复反映；另一方面用9大综合指标反映的原始指标信息的比重作为基础权数，计算不同综合指标在“城市流通竞争力指数”值中的构成系数，可以最大限度地避免人为确定系数的主观性误差。本文在基础权数的基础上，征求了多位业内权威专家的意见，适当调低T4（代表流通经济贡献，下调1个百分点）、T6（代表流通发展环境，下调0.3个百分点）权重，同时相应调高了T1（代表流通规模和流通设施，上调0.8个百分点）、T2（代表配置密度与服务强度，上调0.5个百分点）的影响力。
遵循上述思路，本文采用计算综合指标加权平均值的方法来形成集成度最高的评价指标“城市流通竞争力指数”（T）。具体而言，“城市流通竞争力指数”与九大综合指标之间的数量关系如模型2所示：
进一步，引入九大综合指标与42个原始指标的数量关系，则可最终形成城市流通竞争力指数的综合评价模型3：
其中A为综合指标计算模型中原始指标的系数矩阵。
[1]注：（1）进行最小二乘意义下的回归分析，默认线性回归方程的常数项为0；（2）除了最小二乘意义下的回归分析法之外，估计因子得分系数还可以采用Bartlette法和Anderson-Rubin法。
完
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