区域产业竞争力二维综合分析模型的构建与运用

简兆权，肖 霄

（华南理工大学工商管理学院，广州510640）

0 引言

国外学者对产业竞争力的实证研究主要采用的是参数和非参数两种方法。1942年美国经济学家Fabricant提出了偏离份额分析法（Shift-Share Analysis，简称SSA）。Seashore（1956）在《组织效能评价标准》中将各种评价指标及相关关系组合成一个金字塔式层次结构，使原先处于混乱状态的评价指标具有了逻辑和秩序。Charnes等人[1]以相对效率概念为基础，提出了一种新的评价方法，即数据包络分析法（DEA）。Glassa等人[2]研究了用复合DEA、随机边界（SFA）方法评价产业竞争力的新发展。Wilson[3]描述了如何用软件包进行非参数DEA模型的竞争力效率评价。

偏离份额分析法是国内外区域经济和产业结构分析中被普遍使用的方法。最早在1942年由Fabricant提出，后经Dunn，Lampard，Perloff等人在20世纪60年代进行了扩展，但传统模型有一定局限性与不足。一些学者对模型提出了批评，认为运算结果对产业与区域划分很敏感，区域竞争分量容易受区域内公司、产品及产业划分方式的影响[4]等。基于此，学者们尝试对传统模型进行改进，构建了一些新的模型，如：Arcelus[5]拓展模型、Marquillas6]拓展模型和Rigby[7]拓展模型。至今，各种拓展模型仍有不完善之处，为了回应各种批评，学者们仍在继续探索新的方法。

虽然偏离份额分析传统模型有不足之处，但其简便性、灵活性与直观性仍使它成为区域竞争力评价中被广泛运用的方法[8]。传统偏离份额分析法的弱点是其未考虑区域内部各产业间的比较优势，只对区域和其所在大区（全国）的各区域之间对应产业进行了相应的比较分析，即区域间相同产业的比较分析。但对于一个区域的产业竞争力分析而言，因区域间产业发展极不均衡，产业结构差异大[9]，所以除了研究各产业在所在大区的相对发展情况外，还应该考虑该区域内各不同产业间的相对发展情况，以找出该研究区域内各产业的相对优劣势。为了克服区域内部结构与划分差异所带来的敏感性影响，本文拟在SSA思想的基础上构建区域内部偏离份额分析方法（Internal Shift-Share Analysis，为行文方便引入记号ISSA），并结合SSA和ISSA法构建二维综合分析模型，以期从区域内部和外部对区域产业竞争力作出综合的分析与评价。

1 基于SSA法的二维综合分析模型构建

1.1 传统偏离份额分析法

SSA法基本思路是：将被研究区域的增长与标准区域的增长联系起来分析，认为区域经济增长的差异可从产业结构因素和竞争力因素两方面予以统计说明。与其他方法相比，其能比较准确地确定区域内各部门或产业与大区相关部门或产业相比竞争力的大小，有较强的综合性及动态性。具体模型分析如下：

设Fj(T)表示T时期j产业全国报告期的经济总规模，则：

其中，Nij为全国增长分量，即i区域j产业按全国的增长速度而应有的增长额；Pij为产业结构分量，即i区域j产业经济规模增长偏离全国j产业平均增长的部分；Dij为i区域j产业增长额分界的属于成分，即扣除了全国经济增长和部门结构变动因素后的增长额，它体现了该部门在全国相同产业中的相对增长水平，即竞争力分量。PDij为总偏离分量，反映区域i的j产业部门总的增长优势。

1.2 基于SSA的区域内部偏离份额分析法（ISSA）

以下依据SSA法的基本思想，构建评价区域内部竞争力的新方法。假设区域i在经历了时间[t，T]之后，各产业的经济规模和产业结构都已发生了变化。假定区域i在基年t和报告年T的经济总规模分别为at、aT，并用ajt、ajT分别表示区域i第j产业的基年和报告年的经济规模；用Aqjt、AqjT分别表示区域i所在大区（全国）的m个产业竞争力较强的区域中第q个区域的基年t和报告年T的第j个产业的经济规模。

区域i内部第j个产业部门在[t，T]时间段的经济规模变化率为：

区域i在[t，T]时间段的内部经济总规模变化率为：

其中：

将区域i各产业部门经济规模标准化得到：

其中，m为区域i所在大区或全国范围内产业竞争力处于较强优势的地区的个数，Aqjt为这m个地区中第q个区域第j产业的经济规模量。

引入记号IGj，表示在[t，T]时间段内区域i第j产业部门的经济规模变化量，可以分解为INj，IPj，IDj三个分量，用公式表示为：

其中，区域内产业份额分量INj表示标准化后的j产业部门的经济规模按所在区域内部的平均增长率增长所带来的变化量。IPj为区域内产业结构偏离分量，它是i区域j产业部门经济规模按所在区域内部平均增长率增长所产生的变化量与标准化了的j产业部门按平均增长率增长的变化量之差，反映了产业部门结构对增长的影响和贡献。容易看出，IPj为正且越大，说明在区域内部各产业间，j产业部门所占比重结构素质好，对经济总量增长的贡献较大，反之，则表明部门结构素质较差。IDj为区域内产业竞争力偏离分量，它是区域i的j产业部门经济规模按其实际增长率增长与按所在区域内各不同细分产业平均增长率增长所得值之差，反映了j产业部门在区域内部各不同产业间的竞争能力强弱。不难发现，IDj为正且越大，说明j产业在区域内具有相对优势，对经济规模增长产生的积极作用越大；反之，说明j产业部门优势不明显，在区域内各产业竞争中处于弱势地位。IPDj为区域内产业总偏离分量，反映区域i的j产业部门在区域内部各产业中的总的增长优势。

SSA法与ISSA法最大的不同点在于，SSA法的目标是比较区域i的第j个产业与大区（全国）相应产业j的竞争力相对情况，如比较区域i的金融业与全国金融业的平均水平。而ISSA法的目标则在于比较区域i内部n个产业部门间的相对竞争力，如比较区域i内金融业与房地产业的相对竞争优势，确定哪个产业是区域i内部发展较具有竞争优势的产业，因为区域间产业发展极不均衡，产业结构差异大[9]，在区域内各不同产业比较中具有竞争优势的产业，在区域外相同产业比较中不一定具有竞争优势；而在区域内各不同产业比较中不具有竞争优势的产业，在区域外相同产业比较中可能具有竞争优势，所以我们必须从内外结合，综合分析，依据各产业不同的竞争能力制定不同的发展战略。

1.3 基于SSA与ISSA法的二维综合分析模型

本文以大区（全国）内各区域间产业竞争力总偏离分量为横轴，以区域内各不同产业间竞争力总偏离分量为纵轴建立如图1的二维综合分析模型。区域间产业竞争力总偏离分量PD代表了由SSA法计算得到的产业在区域外的竞争力状况；区域内各不同产业间竞争力总偏离分量IPD代表了由ISSA法计算得到的产业在区域内的竞争力状况。根据区域内外、产业内外竞争力偏离分量的不同，可以将不同区域的产业竞争力状况分布到图中的四个象限内，各象限所代表的产业竞争力特点见表1。根据竞争力变化一般趋势的不同，又可描绘出几条演化路径，如图1所示。

图1 产业竞争力二维综合分析图

尽管总体上都是向第Ⅰ象限变动，可不同产业演化路径及速度存在差距。竞争力处于第Ⅲ象限的产业有三条演化路径可以到达竞争状态最佳的第Ⅰ象限：

①Ⅲ→Ⅳ→Ⅰ；②Ⅲ→Ⅱ→Ⅰ；③Ⅲ→Ⅰ。

具体的路径选择要根据具体的产业发展情况以及时期加以综合考虑。

表1 产业竞争力特点表

2 模型的实证运用

2.1 基于SSA法的区域外部产业竞争力分析

首先运用SSA法，以2005～2009年作为分析期，采用广州市服务业各细分产业城镇单位就业人员数作为分析对象，以代表服务业经济规模，并以全国为参照系分析广州市服务业竞争力现状，具体结果见表2。

表2 基于SSA法的广州市服务业各细分产业竞争力状况

表2数据分析显示，广州市服务业大部分细分产业结构偏离分量Pij大于0，结构基础较好，现有的经济结构对经济总量的贡献较大，只有交通运输、仓储和邮政业、批发和零售业、金融业等六个产业的Pij为负，结构基础较薄弱。其中租赁和商务服务业、信息传输、计算机服务和软件业以及卫生、社会保障和社会福利业、房地产业的结构优势较为突出。

竞争力偏离分量Dij数据分析显示，信息传输、计算机服务和软件业以及金融业的Dij为负，对国民经济的贡献相对较弱。绝大多数产业的Dij为正，均较全国平均水平有一定优势。其中批发和零售业的Dij水平最高，表明此产业极具市场竞争力，虽然Pij为负，处于劣势地位，但其竞争力优势明显，如果能够加大产业结构调整力度，提升结构优势，加之竞争力的相对优势，其对国民经济的贡献必大大提升。

2.2 基于ISSA法的区域内部产业竞争力分析

在SSA分析之后，将对区域内各不同产业的相对竞争力情况作出比较分析，以2005～2009年作为分析期，运用ISSA法进行数据分析，结果见表3。对广州市服务业数据进行ISSA法分析时，令m=3，选取北京、上海、深圳三个产业竞争力较强地区作为标准化的参照系，则A1jt、A2jt、A3jt分别表示北京、上海、深圳第j产业部门的城镇单位就业人员数。

表3 基于ISSA法的广州市服务业竞争力分析

表3数据显示，广州市区域内产业结构偏离分量IPj只有信息传输、计算机服务和软件业、批发和零售业、住宿和餐饮业等五个细分产业为正，表明在区域内部这五个产业的结构基础较好，所占比重结构素质好，对经济总量增长的贡献较大。其中又以批发和零售业的结构优势最为突出，居民服务和其他服务业、住宿和餐饮业等次之。从区域内产业竞争力偏离分量IDj分析可看出，计算机服务和软件业、批发和零售业、住宿和餐饮业、房地产业等七个细分产业IDj为正，在区域内具有相对竞争优势。

2.3 结合SSA法及ISSA法的分析结果构建二维综合分析模型

综上，与相应产业对比具有竞争优势的产业，在区域内部不同产业间比较时不一定体现出较强的竞争优势，这与各区域自身的经济发展特点和经济基础有关，如交通运输、仓储和邮政业，在大区或全国内相应产业比较时其PDij为14614.6，较全国相同产业的平均水平具有一定的竞争优势，但其IPDj值却为负，说明在广州市各产业比较中，交通运势、仓储和邮政业并没有竞争优势，与信息传输、计算机服务和软件业、批发零售业相比反而体现出较为突出的劣势。所以我们不能单纯依靠一个产业在全国大区的竞争力状况而确定其发展的战略方向，而是要结合当地经济的状况、产业格局等多重因素综合考虑，选择适当的战略，优化调整区域产业经济格局。本文根据以上数据分析绘制了以下广州市服务业竞争力二维综合分析模型图，如图2。

图2 广州市服务业竞争力二维综合分析模型图

从图2可看出，有5个产业的竞争力状况处于第一象限，1个产业处于第二象限，2个产业处于第三象限，6个产业处于第四象限。处在第一象限的产业无论在区域内各不同产业间还是在全国相应产业中都具有较强的相对竞争优势，处于第二象限的产业在区域内具有较强的相对竞争优势，而在全国范围内却竞争力较弱，处于第三象限的产业无论在区域内还是区域外，其竞争力都明显不足，处于第四象限的产业与第二象限的产业情况相反。

从图中还可看出，处于不同象限的产业的演化路径。对于不同的产业可以选择不同的演化路径，如对于处于第三象限的金融业，可以考虑采用三种不同演化路径：①Ⅲ→Ⅳ→Ⅰ；②Ⅲ→Ⅱ→Ⅰ；③Ⅲ→Ⅰ。对于不同的路径选择应该制定不同的战略战术，以期有主有次地逐步优化调整区域产业经济格局。

3 结论

本文利用广州市服务业14个细分产业2005～2009年面板数据，实证检验了二维综合分析模型较传统模型的合理性及有效性，得到主要结论如下。

（1）产业在区域内部的竞争力与区域外部的竞争力并不总存在一致性

理论上，由于区域自身发展基础，地域差距，政策倾向，战略定位等的不同，产业的区域内竞争力状况与区域外竞争力状况也应不同。实际上，广州市服务业竞争力实证研究也证实了这一观点。在区域所在大区（全国）相应产业中具有竞争优势的产业，在区域内部不同产业间不一定具有较强的竞争优势，这与各区域自身的经济发展特点和经济基础有关。

SSA法和ISSA法是从不同的对象及角度对产业竞争力作出分析，而两者的结果可有不同。实证结果也证明，一些传统优势产业在全国范围内仍具有竞争优势，但面对信息化、全球化、科技化的冲击，战略性新兴产业发展的需求，新兴产业的成长性开始显现（裴长洪，2010）[10]，许多传统优势产业与区域内部其他产业发展情况相比，由于政策倾向、供求变化、经济环境改变等因素，已经出现了竞争力下降趋势。

（2）二维综合分析模型较传统SSA法能更好拟合现实情况。

从实证分析可看出，二维综合分析模型完善了SSA法的分析结果，其是在SSA的基础上加入了ISSA法的分析结果，弥补了SSA中内部竞争力比较的不足，解决了区域内部结构与划分差异所带来的敏感性影响等问题。

（3）产业竞争力向最佳状态转移可有不同演化路径

竞争力较弱的产业向竞争力状态最佳的方向演化，可有不同演化路径及速度。具体的路径选择要根据具体的产业情况以及时机加以综合考虑。例如处于第三象限的产业，可以先考虑提升内部产业竞争力，追赶区域内其它发展较好的产业，而后逐步使自己从第三象限过渡到第二象限，再进行区域外部相同产业的追赶，使自己逐步跃入竞争力最佳的第一象限；也可考虑先提升该产业在外部的竞争力，以追赶相同产业中的优势竞争者，使自己从第三象限进入第四象限，再逐步追赶区域内部不同产业中的优势者，而后逐步从第四象限过渡到第一象限，实现竞争力的提升。不同的演化路径有不同的战略定位与竞争策略，也需要有不同的步骤与速度，必须具体情况具体分析，以实现最佳的发展状态。

[1]Charnes,A.,Cooper,W.W.,Rhodes,E.Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J].European Journal of Operational Research, 1978,2(6).

[2]Glass,J.C.,McCallion,G.,McKillop,D.G.,Stringer,K.A‘Technically Level Playing-Field’Profit Efficiency Analysis of Enforced Competition between Publicly Funded Institutions[J].European Economic Review,2006,50(6).

[3]Wilson,P.W.FEAR:A Software Package for Frontier Efficiency Analysis with R[J].Socio-Economic Planning Sciences,2008,42(4).

[4]Dawson,J.A.Shift-Share Analysis.A Bibliographic Review of Technique and Application[M].Monticello:Vance Bibliographies,1982.

[5]Arcelus,F.J.An Extension of Shift-Share Analysis[J].Growth and Change,1984,(15).

[6]Marquillas,J.M.E.A Reinterpretation of Shift-Share Analysis[J].Regional and Urban Economics,1972,2(3).

[7]Rigby,D.L.The Impact of Output and Productivity Changes on Manufacturing Employment[J].Growth and Change,1992,405～427.

[8]Jackson,R.W.,Haynes,K.E.Shift-Share Analysis[J].International Encyclopedia of Human Geography,2009，125～131.

[9]刘世锦，任兴洲，王微.关于服务经济发展的若干认识[J].科学发展，2010，（8）.

[10]裴长洪.我国现代服务业发展的经验与理论分析[J].中国社会科学院研究生院学报，2010，（1）.