长江三角洲地区正在逐步形成经济一体化，开始进行各自资源的整合和调配，形成了不同的城市定位和分工，即以上海为中心，南京、苏州、杭州、宁波为次中心的城市带。改革开放以来，凭借着得天独厚的区位优势和历史因素，长江三角洲成为了吸引外商直接投资（FDI）最具活力的地区之一。为了更加高效地投资、改善投资环境，对上海、南京、苏州、无锡、杭州和宁波等长三角主要城市的投资环境有必要进行比较研究，通过比较找出问题症结以改善投资环境。

一 投资环境的主成分分析

（一）评价指标的选取

投资环境，是一个地区对于开展投资活动所具有的外部条件，它是投资赖以进行的基础和前提。它既是主动的选择，也是满足投资者目的的配合。投资环境评价目的是客观地反映各个城市综合投资环境现状。投资环境包括投资软环境和投资硬环境。投资硬环境主要是指基础设施和工业配套程度、整体经济水平、对外交通条件、工业科技园区、邮电通信设施、环境保护措施、销售市场、原料和零部件的供应、水电气价格和市内交通等。投资软环境主要是指城市所提供的台商居住环境、法制环境、劳动力供应和工资水平，商业信息服务、技术和管理人员的供应、信用环境、税收减免政策、融资环境、知识产权保护力度、政府办事效率和土地及房产价格。

因此，投资环境是一个复杂的动态的综合系统。因而在研究城市投资环境时应综合考虑各个方面。有些指标，如政策、法规、体制、服务、政治环境、居民观念、社会氛围等，本身是影响投资环境的重要因素，但由于这些指标极难量化，因此未列入本次指标体系。

基于此，遵循重要性、差异性、可比性、可量化、资料可获得原则性，选取6类共22项因子作为长三角各城市投资环境比较研究的参考指标（见表1）。

表1 长三角城市投资环境测度指标体系

（二）主成分分析计算

本文对投资环境的评价采用主成分分析法，按照下面的步骤对各城市统计数据进行计算，具体的计算过程借助统计软件包SPSS来完成，从而得到各城市投资环境综合评价的排序。

（1）对原始数据进行标准化处理。由于各评价指标数值的大小相差较大，有的单位是亿元，有的是亿美元，有的还是万吨等，如果直接使用主成分分析方法，则主成分会过于照顾数值较大的指标，而对数值较小的指标却照顾不够。为使主成分分析能够均等地对待每一个指标，消除由于数值大小的差异而可能带来的一些不利影响，需对各指标作标准化处理。即：

其中为 为第j个评价指标的样本均值，

（2）求出相关矩阵R。

（3）用SPSS求出R的特征值及相应的一组正交单位特征向量及累计贡献率，确定主成分个数，使累计贡献率≥90%。见表2

表2 主成分情况

从中可以看出：前三个主成分的累积贡献率已达91.597%，而后19个主成分的累积贡献率只有8.403%，因此可以得出结论：最多抽取3个主成分作为因素，就可以概括数据的特性，即这三个主成分是影响投资环境的决定因素。

（4）由主成分分析法构造回归模型，即把各主成分作为新的变量代替原来自变量X做回归分析。把数据代进去，计算出各个城市的主成分得分。

表3 2003年长三角各主要城市投资环境得分

续表3

（三）投资环境分析

由表3可以看出上海市的投资环境最好，居长三角城市之首，其他14个城市与其相差很大；接下依次是南京、杭州、无锡、宁波、苏州、常州、绍兴、湖州、舟山、嘉兴、镇江、扬州、南通、泰州；其中南京、无锡、杭州、苏州、宁波综合分值为正，说明这几个城市的投资环境高于长三角15个城市的平均水平。

上述计算过程和结果只是粗线条的给出了长三角各主要城市投资环境的基本状况，还不足以明确各个城市的投资环境的特点，为更清楚地看出各城市环境的详细情况，进而明确改善的方向，下面通过因子负荷量来解释各个主成分。由旋转后的因子载荷阵（表4）可以看出，主成分1在X8（医生数/万人）、X7（公共汽车数/万人）、X12（货运总量）、X10（人均邮电业务量）、X22（社会消费品零售总额）、X4（进出口总额）、X17（环境噪声达标率）上的载荷值很大，显而易见主成分1表达的是社会服务设施和基础设施状况；主成分2在变量X2（固定资产投资总额）、X18（工业废水排放达标率）、X6（人均用水量）上的载荷值较大