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表7-2 经济指标说明与预处理
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（三）描述性统计
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1．描述性统计量
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我们将表7-2中的经济指标进行各项描述性统计量的计算，结果如表7-3所示。结果发现样本国家间存在着显著的统计差异，且各指标的分布一般不符合正态分布。
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表7-3 描述性统计量
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2．因子分析
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我们对上述指标剔除掉服务贸易指标后的国家核心经济指标进行因子分析，以期对存在相关关系的经济变量进行适度降维，提高描述性统计功效。因子分析中特征值提取结果见表7-4，因子载荷矩阵结果见表7-5。
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结果显示，国家核心经济指标可以归纳为6个相互独立的综合指标，如果进一步归纳又可以归纳为三个核心层面：其一是经济总量及其经济结构；其二是单位生产率以及对外开放程度；其三是政府在经济中的地位和影响。
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表7-4 因子分析中的特征值提取
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表7-5 因子分析中的因子载荷矩阵
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3．聚类分析
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我们利用聚类分析对样本国家进行聚类，为了更好地刻画各个国家的相似程度，我们在聚类分析中应用 Spearman 方法，具体结果见图7-1。结果显示，将服务外包视为重要经济发展引擎的国家可以归纳为四类：疆域广阔的发达国家（如美国）、疆域较小的发达国家（如欧盟国家）、疆域广阔的发展中国家（如中国、印度）以及疆域较小的发展中国家（如肯尼亚、菲律宾）。
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图7-1 聚类分析结果
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（四）因素分析
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