| 2．对应分析过程
本文对应分析用的统计软件是SPSS17，其中对距离的测量采用的是卡方距离。表2显示，第一维的特征根为0.42，第二维的特征根为0.003，对应右侧的特征根比例分别为0.994和0.006，它们分别解释了总信息量的99.4%和0.6%。因此可以认为，只要用一个维度就可以解释行变量（比较优势）与列变量（商品贸易结构）之间所有的关系。但是为了作出最直观的二维图，仍然保留两个维度。
表3反映的是列变量（贸易结构）和行变量（比较优势）在两个因子上的载荷，利用载荷矩阵作相应的散点图，结果如图1所示。需要说明的是，在图1中，只需要观察横坐标的两个点的距离，纵坐标的距离由于对于分析贡献不大而可以忽略。该图说明， 的点和HIIT以及和VIIT的距离最近， 的点和OWT的距离接近。
表2 比较优势和贸易结构对应分析有关统计指标表
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维度
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奇异值
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特征根
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特征根比例
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贡献率
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累积百分比
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1
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0.648
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0.420
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0.994
|
0.994
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2
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0.052
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0.003
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0.006
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1
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合计
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0.423
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1
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1
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表3 行变量和列变量的因子载荷矩阵
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行变量
（比较优势）
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因子载荷矩阵
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列变量
（贸易结构）
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因子载荷矩阵
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F1
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F2
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F1
|
F2
|
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-0.394
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-0.246
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0.875
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0.002
|
|
|
-0.580
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0.287
|
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-0.752
|
0.391
|
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1.350
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0.038
|
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-0.734
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-0.247
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 图1 比较优势和贸易结构的对应分析图
四、简要结论
本文将96个行业按照比较优势和贸易结构这两个属性变量进行分类，以此建立列联表以及对二者进行对应分析。列联表显示国际贸易论文，在我国96个行业中，行业间贸易占比最多，同时不具有比较优势的行业占比也最多。而列联表的 检验则显示，比较优势和贸易结构具有关联性。对二者的对应分析则进一步深入显示了它们间的这种关联性。正如引言所介绍的那样，图1的结论证实了比较优势和行业间贸易以及和垂直行业内贸易有密切的关系。并且，从我国的96个行业的实际数据来看，行业间贸易的产品反映出较强的比较优势，而垂直行业内贸易的产品则反映出较弱的比较优势。尽管如此，从总体上看，这两种类型的贸易结构还是都能反映出比较优势。
此外，图1的结论还显示我国的水平型行业内贸易和比较优势也存在密切的关系，这一点有点出人意料。因为在理论上，新贸易理论认为水平型行业内贸易是不反映比较优势的。但是，上述分析恰恰说明，比较优势也是影响水平型行业内贸易的重要因素。对此，一个较为合理的解释是，前面用CA指数测度的比较优势，在范畴上已不仅仅是大卫·李嘉图的劳动生产率差异和赫克歇尔·俄林的要素禀赋差异，还纳入了规模经济、消费者偏好、收入水平等诸多因素，因此实际上是一个拓展了的概念。
参考文献：
1.Balassa, Bela(1965), Trade Liberalization and RevealedComparative Advantage[J], The Manchester School of Economics and Social Studies,Vol.33 pp.99-123.
2.Horácio Faustino(2008),Intra-industry and revealed comparativeadvantage:an inverted-U relationship[R],Technical university Lisbon.
3.鲁晓东、李荣林,中国对外贸易结构、比较优势及其稳定性检验[J],世界经济，2007（11）：39-48.
4.马征、李芬，从产业间贸易到产业内贸易——我国贸易结构演变的实证研究[J]，国际贸易问题，2006（3）：15-20.
5.黄卫平、韩燕，产业内贸易指标述评[J],财贸经济，2006（4）：19-22.
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