政府采购对我国汽车产业国际竞争力影响实证分析①

东华大学 王宏 范中枢

2010年，我国政府汽车采购额已经超过了1000亿元，占采购总额的10%左右。随着工业和信息化部《2012年度党政机关公务用车选用车型目录》的出台，要求政府必须采购国产汽车，这对汽车产业的发展创造了机遇。同时加入《政府采购协议(GPA)》谈判的进行，使得政府采购市场的开放又箭在弦上，从而带来了巨大挑战。因此，研究政府采购对汽车产业国际竞争力的影响就成了一个必要而迫切的现实任务。

1 文献回顾

政府采购市场作为最大的采购市场，在相当大的程度上能够支持一个产业的迅速发展，在政府采购对汽车产业影响关系的研究过程中 很多学者发表了各自的观点。董本云(2008)在对政府汽车采购的研究中认为政府采购直接促成了韩国汽车业的崛起，与韩国政府全力支持国产汽车相比，我国在政府采购中对自主品牌的支持力度较小。他认为政府应该加大政府采购对自主研发的支持力度。[1]曲婕(2008)认为汽车政府采购市场将成为国内最大、最具增长潜力的公共消费市场，为我国汽车企业扩大市场份额和提升品牌效应、增强自主创新能力提供了机会。但是我国将开启加入GPA谈判，我国政府采购需要利用GPA有关有利条款争取政策上的缓冲期以来给予足够时间来发展我国汽车工业。[2]李晓明(2009)认为我国汽车自主品牌企业的自主创新需要政府采购政策扶持，自主品牌汽车企业由于自身规模、发展历史、资金投入、人力资源等因素的限制，需要政府的支持才能实现自主创新。[3]

上述学者的研究大部分建立在理论基础上，本文将从前人研究的基础上，利用政府汽车采购与汽车产业的相关数据研究政府汽车采购对汽车产业国际竞争力影响做全面的实证分析，并利用分析结果提出合理的建议。

2 实证分析

2.1 评价指标选取与说明

在现实经济运行中，影响产业国际竞争力的因素众多而且错综复杂，它涉及到社会、政治、经济、文化和环境等各个方面。如何将这些影响产业国际竞争力的因素整合起来分析，许多国内外学者进行了不懈地研究。评价产业国际竞争力指标有很多种，著名的有波特的钻石模型，该模型认为产业国际竞争力取决于四个基本要素：生产要素、需求条件、相关产业与支持产业的表现和企业的战略、结构、竞争对手的表现。四大要素之外还存在两大变数：政府与机会。国内学者金碚(1997)建立了工业品国际竞争力因果分析模型，从原因和结果两个方面分析，实现指标包括：市场占有率、市场份额模型指标、显示性比较优势指标。本文将波特的钻石模型与金碚的因果模型结合起来选取指标，这样的选取综合性强，评价更深入，能够更好地反映政府汽车采购对汽车产业国际竞争力的影响。指标包括：A1汽车工业增加值占GDP比率、A2汽车工业全员劳动生产率(十万元/(人·年))、A3工程技术人员占职工总数比率、A4研发与发展支出强度、A5销售收入(万亿元)、A6工业利税(万亿元)、A7国内市场需求(万亿元)、A8显示性比较优势指数、A9贸易竞争力指数和A10国际市场占有率。使用来自《中国政府采购年鉴》、《中国汽车工业年鉴》和《中国统计年鉴》1998~2010年整理所得数据进行实证分析。

2.2 模型的建立

本文要研究的是政府汽车采购对汽车产业国际竞争力的影响分析，这就要建立一元回归模型来研究。一元回归模型为：yt=β0β1xt+εt(t=1,2,3,…,T)。其中x是解释变量，y是被解释变量，ε是误差项，T为样本个数。

由于指标数量较多，本文将先用因子分析法从多指标中提取综合指标。采用因子分析法提取公因子，然后用公因子解释的综合变量来与政府汽车采购额做一元回归分析。在运用统计方法研究多个变量问题时，变量太多会增加问题分析的复杂性和计算量，不利于直观描述统计分析结果。运用因子分析把多指标转化为少数几个综合指标，易于解释汽车产业国际竞争力。一元回归分析法：政府汽车采购规模对汽车产业竞争力影响用一元函数表示能够直观地评估每增加一单位政府汽车采购额对汽车产业国际竞争力产生变化的大小。本文将利用政府汽车采购额与上面因子分析法提取竞争力指标的公因子的综合因子做一元回归分析。这一方法的好处就在于用综合指标分析，能直观得出政府汽车采购对汽车产业竞争力影响的程度；不足则是无法确知政府汽车采购对汽车产业各个指标的特定影响。

2.3 实证部分

(1)运用SPSS17.0软件对A1、A2、…、A10进行因子分析。首先进行KMO检验和Bartlett球形检验，得出KMO统计量为0.752>0.7说明适合做因子分析；Bartlett球形检验统计量的Sig=0.00<0.01说明各变量之间具有显著的相关性。提取公因子结果如表1：

表1

从表2中得出提取了两个公因子，前两个公因子解释了累积方差达到了92.389%，已经能够很好解释原有变量所包含的信息了。

表2

表2通过成分得分系数矩阵可以得出最终因子得分公式：

输出结果中旋转成分矩阵可以得出第一主成分F1综合了A1,A2,A3,A5,A6,A7,A8,A10这8个指标信息，它们的值越大F1就越大，则汽车产业国际竞争力就越强，可以把F1归纳为生产销售因子。从表二的F1值看，我国汽车产业国际竞争力是逐年提高的，这主要说明了我国汽车产业制造销售能力的增强，带动了整个产业国际竞争力的提高。第二主成分F2综合了A4和A9两个指标的信息，F2的值越小则汽车产业国际竞争力越小，可以把F2归纳为研发贸易因子。从表二的F2值来看，有逐年递减的趋势，这说明我国在汽车研发投入的不足，贸易条件需要改善，影响了汽车产业国际竞争力的提高，这必须引起足够重视。

用因子方差贡献率可以求出因子综合贡献率公式为F=0.6835*F1+0.24039*F2；并利用公式中F1和F2的值可以得出综合指标F的值，从表2中可以得出F值是逐年递增的，说明我国汽车产业国际竞争力是在不断提高的。

(2)运用Eviews5.0软件对政府汽车采购额(GP)和汽车产业国际竞争力综合指标F进行一元回归分析。首先对GP和F做ADF单位根检验，GP的ADF检验值-2.691078和F的ADF检验值0.112275均大于1%显著水平上的临界值-5.124875和-5.295384，可以判断出二者都是非平稳序列，故对二者进行差分。从检验结果得出F与GP经过两次差分，两个数据的ADF值都小于1%临界值，可以得出二者差分后存在平稳性。

对GP和F进行协整检验，具体方法是：用OLS法对方程作回归估计。然后对残差值进行ADF检验。通过分析得出残差项的ADF值=-2.781971，小于5%显著水平下的临界值-1.977738，可以拒绝零假设，故GP和F之间存在协整关系。一元回归分析后得出一元一次线

由回归结果可以得到回归系数为25.49814且为正值。调整R2=0.907954说明拟合优度很好；F=119.3695；t检验和F检验的概率都为0.0000<0.01,所以在α=0.01显著水平下，拒绝原假设，故政府汽车采购额与汽车产业综合国际竞争力成显著的正相关关系，从方程系数可以得出政府采购每增加一亿元，汽车产业综合国际竞争力就提高0.000763。

3 结论与建议

从上述分析可以得出，政府汽车采购对我国汽车产业国际竞争力具有正的促进作用，不足之处在于从研究的方法上看，没有研究政府汽车采购对汽车产业各个具体指标的影响程度，具体影响程度如何，需进一步研究。总体上我国政府对国产汽车产品的大力采购促进了汽车产业的发展，提升了我国汽车产业的国际竞争力，但是在当前我国正在进行加入GPA的谈判，在这样的一个大背景下，为如何提升我国汽车产业国际竞争力提出一些建议：

3.1 建立健全完善的政府采购体制

政府汽车采购促进了汽车产业的发展，落实优先购买国产汽车产品，利用政府采购保护国内汽车产业的发展需要有法律的坚强保障。要以《政府采购法》为基础，严格按照工业和信息化部《2012年度党政机关公务用车选用车型目录》采购国产车的要求，着手联系实际，逐步与国际接轨，完善采购法律制度，真正保护国内产业发展。

3.2 合理利用GPA的规则保护国内汽车产业

我国在不久的将来要加入GPA，按GPA的规则对外开放政府采购市场，这对于政府采购市场保护国产汽车产业是一个巨大的挑战，但规则同时明确发展中国家与发达国家适用不同的条款。发展中国家可以充分利用这些差别条款，规避GPA对政府采购国货的限制，我国作为发展中国家加入WTO，可以合理利用这些差别条款，给予我国汽车产业一定的缓冲期来发展，最大限度地发挥政府采购对汽车产业的保护和促进作用。

3.3 注重人才培养，提高自主创新能力

我国汽车产业经过多年的发展，取得了迅猛的发展，但是目前自主创新能力仍然不强。从实证分析中发现研发投入拖了汽车产业竞争力的后腿，我国汽车产业虽然工程技术人员占职工总数比例是在逐年增加，但是同时研发与发展强度却有下降趋势。这就需要对汽车产业加大投入，培养优秀的相关人才，集中资金和人才资源，优化汽车产业规模，促进自主创新，研发具有自主知识产权的产品与技术，提高核心竞争力。

[1]董本云.我国汽车企业发展自主品牌对策分析[J].工业技术经济,2008(172).

[2]曲婕.加入GPA对中国汽车产业影响几何[J].汽车工业研究,2008(02).

[3]李晓明.汽车产业自主创新需要政府采购政策扶持[J].中国政府采购,2009(07).