[精品]國家形象影響因素實證研究

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1、家形象影響因素實證研究國家形彖影響因素實證研究摘耍：國家形象作為無形資產(chǎn)和軟實力的重要組成部分，對于一國的國際地位、外交權威、健康發(fā)展等均具有重要影響。文章根據(jù)2009年?2013年IMD數(shù)據(jù)，采用LASSO方法，對國家形象的影響因索進行定量研究。結果發(fā)現(xiàn)：采用LASSO方法所構模型的擬合優(yōu)度為0.8862,選定影響因素的數(shù)量為70個，能夠科學全而有效地解釋國家形象；綜合考慮影響因素的個數(shù)和強度，發(fā)現(xiàn)政府管理是構建和提升國家形象最主要的影響維度，金融體系以及企業(yè)運營維度次之。因此，為科學有效全面地提升屮國國家形象，屮國應當提高政府效率，構建和諧環(huán)境；優(yōu)化金

2、融體系，提升服務質量；規(guī)范企業(yè)行為，保障高效運營；并特別注意提升經(jīng)濟效率，控制失業(yè)率以及提高科學技術國際認可度。關鍵詞：國家形象；IMD數(shù)據(jù)；影響因素；LASSO一、引言國家形象作為新聞傳播和國際關系學界的交叉領域，國內(nèi)學者主要從國家形象基本概念、國家形象形成解讀以及國家形象如何構建，三個維度對其開展研究。這些研究成果對于認識國家形象、提升中國國家形象都具有非常重要的作用。但仔細閱讀后發(fā)現(xiàn)存在三個明顯的缺失：第一，多定性分析，少定量研究；第二，多單一影響因素考察，少系統(tǒng)全而梳理;第三，多就某一國家著手探究，少從國家類別對比著眼。鑒于此，本文嘗試使用趙彥云和

3、李望月對國家形象影響因索進行分析時采用的2009年?2013年IMD數(shù)據(jù)，根據(jù)LASSO方法，分別對參評國家（地區(qū)）國家形象的影響因索進行定量研究,給出模型的整體擬合優(yōu)度和各影響因索的影響方向及強度,揭示影響國家形象構建和提升的一般性規(guī)律，以期為中國科學、有效、快速地提升國家形象提供有益參考。本文后續(xù)結構安排為：第二部分，IMD數(shù)據(jù)介紹；第三部分，LASSO方法介紹；第四部分，影響因素實證分析；第五部分，簡要結論及對策建議。二、IMD數(shù)據(jù)瑞士洛桑國際管理發(fā)展學院（IMD）于1980年創(chuàng)建了世界競爭力評價指標體系，并和世界經(jīng)濟論壇（WEF）一起逐漸發(fā)展為國際

4、最著名的國家（地區(qū)）綜合競爭力評價機構。自1989年起，IMD每年編輯出版一份《世界競爭力年鑒》數(shù)據(jù)，從經(jīng)濟表現(xiàn)、政府效率、商業(yè)效率以及基礎設施四個方面公布參評國家（地區(qū)）的競爭力年度情況。2013年出版的《世界競爭力年鑒》數(shù)據(jù)涵蓋了全球60個參評國家（地區(qū)）的數(shù)據(jù)信息，其中發(fā)達國家（地區(qū)）35個，發(fā)展中國家（地區(qū)）25個，這60個國家（地區(qū)）的當年GDP占世界GDP總量的92.89%,因此有理由認為IMD數(shù)據(jù)在相當大程度上反映了世界整體經(jīng)濟系統(tǒng)的全貌。IMD數(shù)據(jù)包含206項硬指標和117項軟指標，共323項指標，較為全面展現(xiàn)了世界經(jīng)濟體系運行的方方面面。

5、國家形象就是其中一項軟指標，是IMD在全球通過問卷調查獲取得到的數(shù)據(jù)，其問卷調查含義為一國或地區(qū)的國家形象在世界范圍內(nèi)的經(jīng)濟活動中是否具有積極作用，其中0表示國家形象很差，國家形象對經(jīng)濟活動沒有積極作用；10表示國家形象很好，國家形象對經(jīng)濟活動有積極作用。國家形象指標取值范圍為0?10。本文借鑒前人研究成果，基于IMD數(shù)據(jù)能夠反映世界經(jīng)濟系統(tǒng)整體全貌，所涉指標涵蓋經(jīng)濟體系運行方方面面的事實，根據(jù)2009年?2013年IMD發(fā)布的各項指標數(shù)據(jù)，以參評國家（地區(qū)）為研究對象，設定國家形象為被解釋變量，探索其他322項指標對其影響規(guī)律。三、LASSO2009年?

6、2013年IMD數(shù)據(jù)的有效樣本為300個，即N二300,而待測影響因素為322項，即P二322,這屬于典型的高維數(shù)據(jù)樣本。傳統(tǒng)成熟的統(tǒng)計方法對于高維數(shù)據(jù)往往難以得到滿意的估計參數(shù)，因為傳統(tǒng)統(tǒng)計方法參數(shù)估計要求待估參數(shù)數(shù)量小于樣木量，這樣才能保證推斷統(tǒng)計所得結果的穩(wěn)定和可靠。另外，處理高維數(shù)據(jù)吋往往會出現(xiàn)多重共線性和變量選擇等問題，傳統(tǒng)統(tǒng)計方法，如多元回歸、逐步回歸以及嶺刨歸等，均不能完美處理高維數(shù)據(jù)。例如，多元回歸處理高維數(shù)據(jù)時往往使得多數(shù)估計參數(shù)無法通過顯著性檢驗；逐步回歸會過度刪除重要解釋變量；嶺冋歸模型穩(wěn)定，能估計出模型屮所有解釋變量的參數(shù)，但是無法

7、提供一個稀疏模型，即無法將某些凹歸系數(shù)壓縮為0從而優(yōu)化模型，模型可解釋性差。四、實證分析圖1為交叉驗證圖，可以看出，使所有參評國家（地區(qū)）的交叉驗證預測均方誤差達到最小值的就是我們所要選取的值。結合簡化模型的要求，在交叉驗證預測均方誤差相差不大時，選擇更為稀疏的模型作為故終結果，故確定為0.0188O進一步進行擬合運算，最終選定70個影響因素，各影響因素的名稱和強度如表1所示，圖2為各影響因素進入模型的擬合路徑，模型擬合優(yōu)度？琢為0.8862,擬合效果良好，能夠科學有效全面解釋國家形象這一被解釋變量。70個影響因素可以分成經(jīng)濟實力、政府管理、基礎設施、金融

8、體系、科技發(fā)展、企業(yè)運營、國際化和社會結構8個維度，其中，經(jīng)濟實力