1703789700
1703789701
1703789702
1703789703
2．因子分析
1703789704
1703789705
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。
1703789706
1703789707
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。
1703789708
1703789709
表7-4 因子分析中的特征值提取
1703789710
1703789711
1703789712
1703789713
1703789714
表7-5 因子分析中的因子载荷矩阵
1703789715
1703789716
1703789717
1703789718
1703789719
3．聚类分析
1703789720
1703789721
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）。
1703789722
1703789723
1703789724
1703789725
1703789726
图7-1 聚类分析结果
1703789727
1703789728
（四）因素分析
1703789729
1703789730
1．分析框架与计量方法
1703789731
1703789732
为了更好地分析影响国际服务外包发展的影响因素，我们将贸易服务出口总额、交通服务出口额、信息通讯出口额、保险服务出口额、金融服务出口额、计算机服务出口额、商业许可出口额、其他贸易服务出口额、政府服务出口额以及商业服务出口额作为相关领域国际服务外包的替代指标，分析哪些核心经济变量会给上述服务外包产生较为重大的影响。
1703789733
1703789734
我们应用的分析方法为逐步回归。逐步回归分析是建立在多元回归基础上的一种回归方法，它的基本思想是：通过对各因子的筛选建立多元回归方程，将自变量逐一引入多元回归方程中，引入的条件是该自变量的偏回归平方和在所有未入选的自变量中具有最大值，经过 F 检验具有显著意义，并将偏回归平方和最小且无显著性的自变量从多元回归方程中剔除掉，直至多元回归方程外的自变量不能再引入，且多元回归方程内的自变量不能再剔除时为止。
1703789735
1703789736
2．整体服务外包的影响因素
1703789737
1703789738
我们以各国服务出口总额作为服务外包整体发展水平的替代指标，以其为因变量进行逐步回归，结果如表7-6所示。结果显示，对整体服务外包能够产生较为重大影响的因素包括五个层面：一是该国的富裕程度；二是以人口为重要指征的国家整体规模；三是政府在经济中所扮演的角色；四是以工人工作效率为重要指征的劳动素质；五是以汇率为指征的国际金融环境。
1703789739
1703789740
表7-6 整体服务外包影响因素
1703789741
1703789742
1703789743
1703789744
1703789745
同时，我们以商业服务出口额作为服务外包整体发展水平的替代指标，以其为因变量进行逐步回归，结果如表7-6所示。结果显示，对整体服务外包能够产生较为重大影响的因素与服务出口总额的影响因素基本相同，不过商业服务外包更容易受以人均 GDP 为指征的社会富裕程度的影响。
1703789746
1703789747
3．交通服务外包影响因素
1703789748
1703789749
我们以各国的交通服务出口额作为交通服务外包发展水平的替代指标，以其为因变量进行逐步回归，结果如表7-7所示。结果显示，对交通服务外包能够产生较为重大影响的因素包括四个层面：一是以真实 GDP 为指征的国家经济规模；二是以人口为重要指征的国家整体社会规模；三是政府在经济中所扮演的角色；四是以工人工作效率为重要指征的劳动素质。