基于因子分析的中国三大区域高技术服务业竞争力评价

2013-08-19 08:30
中国科技论坛 2013年10期
关键词:高技术竞争力服务业

(安徽大学商学院,安徽 合肥 230601)

1 引言

近年来,我国高技术服务业发展迅速。截止到2011年,高技术服务业占服务业整体比重约为9%,并呈逐年上升的趋势,其年增长率达到16%,远远超过了国民经济的增长速度,成为新的经济增长点。2011年12月12日,国务院办公厅发布了《关于加快发展高技术服务业的指导意见》,明确要重点推进八个领域的高技术服务业快速发展。但是具体政策的制定要以产业发展的实际情况为依据,因此有必要对高技术服务业的竞争力状况进行评价。而环渤海、长三角和珠三角地区作为我国经济总量最大、最具发展潜力的地区,其高技术服务业增加值占全国总量约为70%,能较好地代表全国高技术服务业的竞争力水平。

2 文献回顾

高技术服务业是中国特有的提法,目前国外研究中与其较为相近的概念是“生产性服务业”。1966年,H.Greenfield[1]首次提出 “生产性服务业”的概念,此后学术界针对生产性服务业的研究多偏向于产业关系和增长分析两方面。在生产性服务业与制造业关系研究方面,Shelp[2]和Riddle[3]均认为生产性服务业是促进其他部门增长的过程产业;Cohen和Zysman[4]提出制造业是生产性服务业存在的基础。与之相反,Eswaran和Kotwal[5]则提出生产性服务业是制造业生产率得以提高的前提和基础。在此基础上,Shugan[6]进一步将生产性服务业与制造业的关系描述为协同发展、互为基础和推进动力的关系。在生产性服务业增长分析方面,Goe[7]提出了影响生产性服务业增长的几大因素;Beyers[8]研究指出生产性服务业在整个区域均显现出较快的增长势头,尤其在大都市区增长最快;Harrington[9]则重点分析了生产性服务业增长对就业的贡献。

近年来国内学者密切关注高技术服务业的发展,并从不同角度和层面进行了研究。从研究内容来看,王瑞丹[10]虽然未明确提出高技术服务业的概念,但对“高技术型现代服务业”形成的内在机理进行了最初的分析。陈华鹏等人[11]详细阐述了高技术服务业的概念和特征,这是国内关于高技术服务业最早的、最完整的概念界定与特征总结。此后,石庆焱、赵玉川[12]深入探讨了中国高技术服务业统计体系建设的问题,完善了高技术服务业计量标准方面的理论研究。从评价体系和方法来看,王仰东等人[13]通过构建高技术服务业创新项目评价及服务评价指标体系,建立了多级模糊综合评价模型。仇冬芳等人[14]则采用了主成分分析方法,并具体构筑了囊括16个指标的高技术服务业评价指标体系。从研究对象来看,赵弘、谢倩[15]详细论述了北京高技术服务业发展的比较优势;而王江、李郁璞[16]则进一步指出北京高技术服务业在总量和空间上均存在较大的发展空间。湖北是中部崛起的战略支点,李光等人[17]从实现湖北跨越式发展的角度指出高技术服务业的支撑作用。此外,王仰东[18]选择SWOT方法评价了珠三角高技术服务业状况,夏海力[19]则针对苏州高技术服务业的发展环境进行了问卷调查,两人都从政策支持的角度提出发展高技术服务业的建议。

通过对上述文献的梳理可以发现:目前学术界对高技术服务业的研究处于起步阶段,主要集中于相关概念及评价体系的理论分析,实证分析相对较少,其中,关于高技术服务业竞争力的评价尚未涉及。在区域研究方面,多是针对个别省市的分析,缺乏对中国高技术服务业整体发展状况的宏观评价,也未见到从三大区域的角度实证分析区域高技术服务业的竞争力水平。

3 三大区域高技术服务业竞争力的评价与比较

3.1 高技术服务业竞争力评价指标体系和方法

高技术服务业竞争力评价的关键在于建立科学的指标体系,而各指标的选取需满足以下原则:①客观性原则,客观地分析所选指标的经济含义,确保各指标从不同角度全面客观地反映高技术服务业竞争力的实际状况;②相对性原则,相对性指标能综合体现高技术服务业的结构性和动态性特点,进而反映出高技术服务业竞争力的相对水平和发展趋势;③可操作性原则,应尽可能采用有数据支撑的指标,并保持各指标计算口径的一致,保证同一指标动态可比。基于以上原则,本文依据现有可获得的统计数据,结合高技术服务业竞争力的性质和特点,在参考国内外学者有关产业竞争力指标体系的基础上,构建了包含6个一级指标、23个二级指标的评价体系 (见表1),各项指标选择如下:

(1)发展基础。高技术服务业作为产业链高端的新兴产业,其发展依赖于区域的经济实力、服务业发展状况以及技术水平。本文从“人均GDP”、“第三产业增加值”、“高技术服务业增加值”和“现代服务业增加值”4个方面来考察区域高技术服务业的发展基础,从区域经济实力和产业结构的角度来评价高技术服务业的竞争力状况。

(2)发展规模。要素的投入是提升产业竞争力的内生变量,资金和人员则是要素的主体部分。“高技术服务业增加值”、“固定资产投资”、“从业人员数”以及“法人单位数”4个指标可用来衡量区域高技术服务业的要素投入强度和发展规模。

(3)结构层次。高技术服务业的竞争力不仅体现在规模上,更与产业的结构和层次有关。本文采用“高技术服务业占GDP比重”、“高技术服务业占第三产业比重”及“高技术服务业占现代服务业比重”3个相对指标来评价区域高技术服务业结构的合理性。

(4)发展速度。产业的增长速度也是衡量产业是否具有高竞争力的重要指标,高技术服务业增长的速度体现了产业的活力和发展潜力。因此,选取“高技术服务业增加值增长速度”、“高技术服务业固定资产增长速度”和“高技术服务业从业人员增长速度”3个指标作为发展速度的衡量标准。

(5)创新环境。本文从人才资源、政府支持和研发环境3个方面来考察高技术服务业的创新环境,“大专及以上学历人数”体现出区域知识资源和高素质人才的拥有量, “地方财政科技经费支出”是政府在财政资源配置中对科技投入重视程度的表现,“R&D人员全时当量”、“R&D经费内部支出”、 “R&D机构数”及“R&D课题数”则是评价研发投入强度的重要指标。

(6)创新能力。创新是高技术服务业发展的核心内容,因此创新能力是高技术服务业竞争力的集中体现。本文对创新能力的评价涉及“有效发明专利数”、“技术市场成交额”、“形成国家或行业标准数”3个指标。

表1 三大区域高技术服务业综合竞争力评价指标体系

考虑到上述指标数量较多,且度量的单位和尺度并不统一,为了减少需要分析的变量数,同时最大限度地反映出所有指标的信息,本文采用因子分析方法对三大区域高技术服务业的竞争力水平进行测算与评价。

3.2 样本与数据的选取

基于以下两方面因素考虑,本文选取三大区域作为分析样本。首先,目前很多省市还未针对高技术服务业进行相关的统计工作,而三大区域各省市的数据较为全面,对其进行分析具有较强的可行性和可操作性;其次,三大区域是目前高技术服务业发展最为迅速的地区,2011年三大区域高技术服务业增加值总量占全国总量的比重达到66.5%,且每个省市所占比重都在2%以上,可见三大区域能较好地代表全国高技术服务业的竞争力水平。

为了保证指标统计口径的一致,本文参考了《国民经济行业分类注释 (2011)》和国家发改委、科技部的分类标准,选用信息传输、计算机服务和软件业及科学研究、技术服务和地质勘查业两大行业的数据作为高技术服务业的统计数据。采用的数据主要来源于《中国统计年鉴 (2012)》、《中国第三产业统计年鉴 (2012)》以及三大区域内各省市的地区统计年鉴,具体选取2011年的统计数据。

3.3 因子分析过程

考虑到上述指标之间存在相关性,本文运用SPSS18.0软件中的因子分析方法对23个指标进行降维处理,提取主因子,并进行因子旋转,具体步骤如下:

(1)KMO检验和Bartlett球形度检验。为了检验因子分析的适合性和有效性,对原始数据进行KMO检验和Bartlett球形度检验。根据KMO统计量的度量标准可知,KMO值越接近1表示越适合做因子分析;而在Bartlett球形度检验中,如果Sig值为0,表示变量之间存在相关关系并适合做因子分析。从表2可知,KMO统计量等于0.735,Sig值为0.000在0.05的水平上显著,说明原始变量适合进行因子分析。

表2 KMO检验和球形Bartlett检验

(2)提取主因子。对指标数据进行标准化处理,得出相关系数的特征值和方差贡献率,并采用主成分分析方法提取主因子。从表3可以看到,前4个因子的特征值均大于1,且累计方差贡献率达到93.029%,表明这4个因子包含了23个变量的绝大部分信息,可以有效地反映三大区域高技术服务业的竞争力水平,因此提取前4个因子作为主因子。

表3 相关系数矩阵R的特征根、方差贡献率

(3)因子旋转及解释。为使每个主因子的载荷分配更加清晰,以便于解释各因子意义,对初始因子载荷矩阵进行旋转,得出4个主因子载荷值(见表4)。由于每个主因子只在少数几个指标上的因子载荷值较大,因此可以按高载荷来定义各个主因子。

F1的权重最大,约为42.1%,是最主要的影响因子。由于在人均GDP、高技术服务业增加值、高技术服务业从业人员数、技术市场成交额等指标上的载荷系数较大,说明高技术服务业的发展首先取决于产业的投入规模,所以命名为“规模因子”。F2的权重为35.8%,是次要影响因子。其在第三产业增加值、现代服务业增加值、固定资产投资、大专及以上学历人数、R&D经费内部支出等指标上有很高的载荷系数,主要反映了高技术服务业发展的经济基础和创新能力,说明地区本身的基础环境对高技术服务业的发展起到支撑作用,称为“基础因子”。F3的权重为7.9%,只在高技术服务业增加值增长速度、高技术服务业从业人员增长速度等反映高技术服务业发展速度的指标上具有较大载荷,因此称为“速度因子”。F4的权重约为7.3%,并在高技术服务业增加值占GDP的比重、高技术服务业占第三产业比重及高技术服务业占现代服务业比重指标上的载荷系数较大,这三个指标都与地区高技术服务业的结构层次有关,可称为“结构因子”。

(4)计算因子得分及综合排名。为了计算各主因子得分,对各指标变量进行线性回归,得到因子得分系数矩阵,据此可进一步得出三大区域各省市主因子得分的计算公式:

式中,Fi为第 i个主因子的得分,bi1,bi2,…,bi23表示各指标在第i个主因子上的得分。

三大区域各省市综合得分则根据主因子得分加权计算得出,权重取各主因子的方差贡献率,分别为42.093、35.824、7.863和7.249。计算公式为:

将相关数据分别带入Fi及F的计算公式,可以计算出三大区域各省市高技术服务业竞争力水平的4个主因子得分、综合得分以及相应的排名顺序,结果见表5。

表4 旋转后因子载荷阵 (采用最大方差法)

表5 三大区域高技术服务业因子得分及排名

3.4 实证结果分析

(1)综合竞争力分析。环渤海地区高技术服务业具有一定的综合竞争力,但区域内发展极不平衡;长三角地区高技术服务业整体上处于中间水平,区域内发展同样不平衡;相比于环渤海和长三角地区,珠三角地区高技术服务业的综合竞争力处于相对领先的地位。其中,在环渤海地区,北京以绝对优势名列第一,其高技术服务业竞争力最强;山东位于第四,竞争力处于中上游水平;而辽宁、河北和天津高技术服务业的竞争力较弱,处于垫底的位置。在长三角地区,江苏高技术服务业的竞争力水平较高,跻身前三名;相比之下,浙江、上海的竞争力水平差强人意,仅处于第五和第六的中间位次;安徽高技术服务业的竞争力稍弱,但仍领先于河北和天津,位于第八。在珠三角地区,经济大省广东高技术服务业综合竞争力占据了第二的位置,稳住了珠三角地区高技术服务业的竞争力水平。

(2)F1规模因子分析。凭借北京强劲的规模竞争力,环渤海地区整体的规模竞争力水平领先于珠三角和长三角地区。其中,北京、上海、广东作为三大区域中的龙头省市,规模因子的得分均处于领先地位,表现出强劲的规模竞争力。其中,上海的规模竞争力虽强,却未形成相应的综合竞争力,究其原因可能是投入规模大,但缺乏效率。浙江和江苏是长三角地区经济总量、发展潜力较大的地区,但其规模竞争力却没有名列前茅,可见高技术服务业的发展规模还有待进一步提高,应适当加大投入力度。而天津、河北及安徽由于经济发展相对落后,对高技术服务业发展的投入能力有限,因此规模竞争力较弱。

(3)F2基础因子分析。珠三角地区高技术服务业发展的基础最好,具体表现为相关产业增加值高、高技术服务业固定资产投资规模大。广东省2011年第三产业、高技术产业及现代服务业增加值分别为 24097.7亿元、23576.3亿元、12757.8亿元,均居于全国之首;此外,高技术服务业固定资产投资达到406.5亿元,仅次于江苏省。黄渤海地区得分依然不平衡,北京作为我国创新资源最为密集的地区,高新技术产业是经济发展的主导方向,因此高技术服务业的创新环境和经济基础较好;而天津、辽宁和河北是我国的老工业基地,工业发展水平较高,但服务业基础较差。长三角地区高技术服务业发展基础整体上优于环渤海地区。江苏和浙江得分较高,发展环境良好;上海虽然经济总量大,但发展重点仍是制造业和传统服务业,对高技术服务业的支撑能力不足;安徽是农业大省,地区经济中农业比重较大,因此高技术服务业发展的基础薄弱。

(4)F3速度因子分析。长三角地区高技术服务业整体的增长速度最快,表明该地区具有较大的发展潜力。其中,江苏以较大优势位居第一,其2011年高技术服务业的增长速度达到45%的高水平,这主要得益于政府投资和政策支持的逐步加强;而浙江、安徽及上海的得分却较为落后,减慢了长三角地区高技术服务业整体的增长速度。此外,环渤海地区大部分省市速度因子得分位于中上游水平,表明该地区高技术服务业整体增长的速度较快。而珠三角地区得分处于垫底的位置,反映出其高技术服务业的发展缺乏活力,这可能因为经济规模大,因而导致了相对增长速度较慢。

(5)F4结构因子分析。整体而言,珠三角地区的产业结构最为合理,其次是环渤海地区,长三角地区结构因子得分最低,主要由于环渤海及长三角地区内部各省市结构因子得分悬殊。其中,北京、广东、江苏和上海等省市的结构因子得分处于中下游水平,说明这些地区产业结构不合理,高技术服务业在GDP及第三产业中的比重较低,究其原因主要是由于GDP、第三产业产值的增长幅度远远超过高技术服务业的增长幅度,因此高技术服务业所占比重则相对降低。相比较而言,安徽、辽宁及河北等经济落后省份的产业结构却是较合理的,主要由于这些地区工业和农业处于基础地位,导致第三产业、现代服务业在地区经济中所占份额较小;此外,政府重视产业结构升级,加快发展高技术服务业也是原因之一。

4 结论及建议

本文利用因子分析方法,测算并评价了三大区域高技术服务业的竞争力水平,得出如下结论:第一,中国三大区域高技术服务业的竞争力水平呈现出显著的差异性,其中,珠三角地区综合竞争力处于相对领先地位,长三角地区综合竞争力整体上处于中间水平,上升空间较大,得益于北京高技术服务业的迅猛发展,环渤海地区高技术服务业也具有相当的竞争力;第二,三大区域内各省市高技术服务业的竞争力水平参差不齐,存在较大差距,其中,北京、广东、江苏、山东等地由于产业规模较大、发展基础良好,高技术服务业发展迅速,而河北、辽宁、安徽等地高技术服务业竞争力均低于区域内平均水平,发展后劲明显不足。

为了实现高技术服务业持续、高效、快速的增长,首先,各地政府应加强对高技术服务业的政策支持力度,政府应该强化宏观规划和政策引导作用,优化高技术服务业的发展规模和结构层次,加大对高技术服务业的资金扶持力度,提供多种税收优惠政策等;其次,应积极推进三大区域间合作,强化核心省市的辐射作用,应建立区域高技术服务业发展交流的平台与合作机制,加强三大区域内部、区域之间甚至全国范围内科研成果与先进技术的共享,北京、广东等地要充分发挥科技、人才和资本优势,带动整个区域高技术服务业发展;再次,三大区域各省市应重视创新环境的建设,加大研发投入,增强自主创新能力,吸引并汇聚科技资源,加强技术创新和新产品开发,积极引进人才,完善高技术服务业人才培养体系;最后,高技术服务业企业也应积极提高自身生产经营和管理水平,准确把握市场需求,形成特色核心业务,提升企业自身竞争力水平。

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