从第3章对经济开放的内涵与结构的分析中可以清楚地看到，经济开放看似简单，实则包含着众多存在重要差别却又相互联系的组成部分，这使综合评价经济开放度存在着很大的困难。目前，学者们对于经济开放度的综合评价主要是基于两种方法，一种是采用经济开放中最为重要的指标来作为总体经济开放的代理变量，并基于此对经济开放的作用和影响进行研究；第二种方法则是利用线性加权方法将经济开放的各个组成部分加总成为一个综合指标。第一种方法中难免存在主观判断，而且很难比较客观地评价该单一指标对总体经济开放的代表性，所以，在经济开放度的测度研究中，学者们有意或无意地主要采用了第二种方法，也即线性加权方法。
对于线性加权方法，它的两个要点分别是指标体系的选择和各指标相应权重的确定。对于指标体系的选择，即使可以对它在深入分析的基础上进行，它最终也是主观确定的。而对于各指标相应权重的设定，却存在着多种不同的方法。简单而言，根据第2章中对经济开放度测度研究现状的述评，主要有主观赋权法、实际发生法和数理统计法这3种权重确定方法。其中，主观赋权法和实际发生法都不具有确定的理论基础，而数理统计法则是根据数据的统计特性，也即数据的离散程度来确定各指标的相应权重，具有一定的理论基础。根据第3章中的最优经济开放度理论，在外部条件一致的条件下，经济开放的各组成部分都应当具有一个均衡值，但是取消外部条件一致的假定后，不同国家和地区的最优或均衡经济开放度水平便会出现差异。而各国在追求本国最优经济开放度的过程中也会形成实际的经济开放度的差别，而且这些实际的经济开放度将会围绕其最优值或均衡值波动（当然主要是低于这个最优值）。一个可以接受的假定是，经济开放中对于经济增长和经济波动具有更大弹性的组成部分对于总体经济开放度而言会具有更大的相对重要性。这个相对重要性主要体现在该指标统计数据的离散程度上，指标数据离散程度越高则说明该指标在整体经济开放中具有越重要的地位。所以，基于数据离散程度来判断一个指标重要性的数理统计方法应当能够比较客观地评价经济开放各组成部分的相对重要性，并赋予其相应的权重。目前文献中主要使用了主成分分析法、因子分析法和聚类分析法3种数理统计方法。本书中计划同时采用主成分分析法和熵值法来测度经济开放度，以相互对照得到更为稳定和精确的测度结果。其中主成分分析法还有一个重要的优点，即它简化得到的主成分是相互独立的，这样就解决了综合评价时各分指标间的相关性问题。(www.xing528.com)
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
