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因子分析在江西创业环境评价中的应用 　　摘要：创业环境的优劣直接影响一个地区创业的形成，通过对地区创业环境进行评价能够明晰地掌握该地区创业环境状况进而有的放矢地实施改良。本文使用因子分析方法对江西11个城市的创业环境进行整体评价，指出了这些城市创业环境各方面优良程度的差别。 　　关键词：因子分析；创业环境；创业观察 　　中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2013）09-0-01 　　一、引言 　　创业对地区经济的推动作用已经得到越来越多学者的验证，创业活动的促进作用大小往往取决于所在地区的创业活跃水平，而创业环境决定了一个地区的创业活跃水平，因此评价地区的创业环境也就成为创业研究的重要课题之一。江西区域经济不均衡，各个地区的政治、经济、社会和文化环境存在一定的差异，因此它们所构成的创业环境对创业活动的影响会有所差异，那么深入研究江西创业环境则具有重要意义。本文在回顾已有研究的基础上，选取GEM项目衡量创业环境条件的九个因素作为评价指标，使用因子分析对所选取的创业环境指标进行研究，从而揭示江西地区创业环境现状。 　　二、创业环境研究现状及其指标体系的选取 　　创业环境可以定义为影响创业发展的外部环境因素组合。已有研究揭示了不同外部环境因素对创业存在一定的影响。政府能够影响市场机制，他们通过制定相关政策以形成一个“创业氛围”，使得企业去承当合理的风险以及寻求匹配的利润（Fogel，1994）。贷款的可得性、技术支持、基础设施以及充足的信息都会对创业产生影响（Gartner，1985）。成功的创业者的楷模效应将会激励其他潜在创业者创办新企业（Zapalska， 1999）。教育和短期培训能够提高创业的成功率，特别是在不完全竞争市场条件下，大企业控制了某个领域，并且政府政策也不支持小企业发展，教育和短期培训的促进作用更加明显，不同国家与地区的创业环境实证研究显示最小程度的法规制度限制，提供优惠的税收方案以及其他激励因子，为创业者提供培训和咨询服务都能促进新创企业的发展。金融资源的可得性、是否在大城市以及培训和研究的大学的存在对创办新企业都有重要的影响（Pennings 1982）。Zapalska和Fogel（1998）指出政府应该在风险投资基金、税收优惠激励、政府服务流程、产权保护观念、教育和研究的投入、创业回报和进入壁垒等几个方面做好政策引导以促进创业的发展。 　　在已有研究基础上，GEM提出了新的国家经济增长模型，该模型建立了创业环境研究指标体系。它指出创业环境条件由九个方面（金融支持、政府政策、政府项目、教育和培训、研究开发转移、商业环境和专业基础设施、国内市场开放程度、实体基础设施的可得性、文化及社会规范）组成。本文选取这九个方面条件作为江西创业环境的评价指标，并对江西11个城市的创业环境进行评价。 　　三、数据来源 　　数据来源于2012年江西创业环境调查，此项目按照创业环境条件的九个方面，选择了各个地区在这些方面的专家进行了访谈和问卷调查，针对GEM模型框架关于创业环境条件的九个方面的各个相关问题做出1至5分之间的评分。本文将其评分进行汇总，由此获取江西11个城市创业环境数据。 　　四、因子分析在创业环境评价中的应用 　　因子分析就是将大量的彼此可能存在相关关系的实测变量转换成较少的，彼此不相关的综合指标的一种多元统计方法。本文使用SPSS 13.0统计软件对数据进行处理，得到创业环境九个指标的相关系数矩阵，从分析的数据可以看出，数据间存在较高的相关性，可以对该数据实施因子分析。KMO值为0.737， Bartlett球形检验显著性水平小于0.0001，说明九个指标数据适合进行因子分析。公因子方差在0.889至0.990之间，表明九个指标变量能被因子说明的程度较高。 　　通过分析矩阵特征值与累积贡献率，本文选取特征值大于1，累积贡献率为93.11%的前两个因子作为公共因子。在此基础上，使用最大方差法旋转，经过4次迭代后收敛，得到旋转后因子载荷及因子得分矩阵，如表1： 　　表1矩阵数据表明：创业文化、教育与培训、金融支持、研发转移和商务环境在因子f1上有较高载荷。而政府政策、政府项目、基础设施和市场开放程度在因子f2上有较高载荷。在f1有高载荷的5个创业环境指标主要反映一个地区的经济和文化环境，剩下的4个创业环境指标主要代表的是一个地区的政策和行业环境。为了进一步对创业环境进行分类评价，需要对因子进行测度，因子的得分值可表示为：fj=∑wijxij，其中是wij因子得分矩阵值，xij是创业环境九个指标值。根据以上公式可获得江西11个城市的因子得分，将其得分进行排名，如表2： 　　五、因子分析结论 　　根据因子载荷矩阵和因子得分排名可以得出，在江西11个城市中