长江经济带高技术制造业竞争力的统计评价

何师元

（武汉大学 经济与管理学院，武汉 430072）

0 引言

长江经济带在经济地理意义上包括上海、浙江、江苏、安徽、江西、湖南、湖北、重庆、四川、贵州和云南这十一个省市。创新驱动促进产业转型升级是长江经济带的主要任务之一，高技术制造业作为知识经济的实体产业和区域经济竞争力的先导产业，成为长江经济带发展的重要动力和产业升级的主要目标，而对长江经济带目前高技术制造业竞争力的科学评价则是进一步促进其发展的前提。对高技术制造业竞争力的评价在我国学界所采用的评价方法主要有层次分析法、因子分析法和主成分分析法三种，其中层次分析法多采取专家访谈的方式根据作者和部分专家的主观偏好对各评价指标赋予权重，而因子分析法和主成分分析法则根据数据性质进行赋值，相对具有科学性，而因子分析法通过降维和因子旋转，有效合并了评价要素，同时保证了公共因子含义的明确性，更利于分析评价结果并给出更精确的政策建议。

本文将运用因子分析法对长江经济带高技术制造业竞争力进行评价和研究。

1 竞争力评价指标体系设计和数据来源

1.1 竞争力评价指标体系设计

对区域高技术制造业竞争力的评价是一个多层次的复杂的综合性问题。用不同标准来衡量，可以用多样化的指标来反映区域高技术制造业竞争力的各个方面。而为了使评价指标满足综合性、代表性以及操作的便捷有效性，能够做到简明的刻画全国各地区高技术制造业竞争力的水平，本文拟从以下三个方面着手对区域高技术制造业竞争力进行评价：其一是高技术制造业发展规模；其二是高技术制造业投入力度；其三是高技术制造业技术创新能力，详细评价体系如表1所示。

表1 高技术制造业竞争力评价指标

1.2 数据来源

基于以上研究内容，本文选取了全国31个省市2014年的相关数据作为研究样本。数据整理自《2014年中国高技术制造业统计年鉴》各省（直辖市、自治区）的相关数据，在分析时剔除了有缺省数据的地区（西藏）。

2 评价模型的构建

2.1 因子分析适合度检验

本文运用spss19.0统计分析软件进行数据分析，在对各项考察指标进行因子分析之前，本文采用KMO检验和Bartlett检验来考察各指标样本中的数据能否使用因子分析的方法。KMO（取样适切性量数）检验是通过比较指标样本间的相关系数及偏相关系数大小来分析变量间的相关性，从而计算KMO值（取值在[0,1]之间），KMO值越大，则表明变量间相关性越强，越适合做因子分析。Bartlett检验是假设各评价指标的样本相互之间不相关，系数矩阵为单位阵，如果不能在较高水平上拒绝原假设，则表明样本相互之间相关性不大，不适合采用因子分析，而如果能够在较高水平上拒绝原假设，则表明各指标变量存在相关性，可以运用因子分析法对评价指标体系进行降维，找到公共因子，使评价结果更为精炼。

本文中对各评价指标的变量进行KMO和Bartlett检验的结果见表2所示。检验结果显示，KMO值为0.806，说明各指标变量间相关性较大；Bartlett检验结果显示，球形检验值P为0.000，这表示原假设可以在0.001的显著性水平上拒绝，也就否认了各指标变量不存在相关性的假设。两者综合起来表明，指标变量间具有较强的相关性，适合进行因子分析。

表2 KMO与Bartlett检验

2.2 公共因子的提取

通过主成分分析法对全体样本数据进行因子分析，得到了碎石图（图1）以及主成分分析结果表（表3）。根据特征值大于1的原则，提取了三个公共因子F1、F2和F3。根据主成分分析结果表显示，这三个公共因子的累计贡献率达到了94.89%，大于90%。这意味着这三个被提取出来的公共因子足够体现出原有15个指标中的大部分信息，可以精炼的刻画区域高技术制造业的竞争力。

图1 碎石图

表3 主成分分析结果

2.3 载荷矩阵和因子旋转

找出公共因子之后，接下来的一个重要步骤就是对各个公共因子的内涵进行分析和描述，从而使这些公共因子能够进一步用于对实际状况的评价和结论分析之中。旋转原因子的载荷矩阵，并进行正交变换予以简化之后，3个公共因子累积的方差贡献率没有变化，而各个因子具体分配的方差贡献率有所改变，具体分析结果如表4所示。

2.4 公共因子的命名和竞争力评价模型的建立

由因子分析模型和因子旋转载荷矩阵可知，主因子F1主要由产业支出与产业产出两大方面构成，其中产业支出主要由发明专利数量、R&D经费支出、新产品开发经费支出、机构经费支出四个指标决定，而产业产出则主要由R&D人员折合全时当量、新产品销售收入、资产总计、出口交货值、主营业务收入和利润总额六个指标决定，这些指标总体而言代表了高技术制造业在区域中的发展规模，故将主因子F1命名为发展规模因子。发展规模因子对各指标的方差贡献已经达到了57.1%，是最具有影响力的公共因子，也表示这是影响区域高技术制造竞争力的最关键因素。

表4 旋转后因子分析结果

公共因子F2由投资额和新增固定资产两个指标所决定，因此主要代表了高技术制造业在区域投入力度的大小，本文将其命名为投入力度因子。投入力度因子对各指标方差的贡献率达到27.2%，影响力较弱。

公共因子F3由科研机构数量，科研机构员工占全体员工比重以及购买国内技术支出三者决定，三者共同反映了区域高技术制造业的技术创新能力，因此本文将公共因子F3命名为技术创新因子。技术创新因子对各指标方差的贡献率为10.7%，相较发展规模因子和投入力度因子更少，说明我国各省市目前高技术制造业的发展仍主要依赖传统的资金投入等方式，尚未进入依靠科技进步而发展的新阶段。

表5 因子得分函数的参数估计

通过因子分析所得出的这三个公共因子，即发展规模因子、投入力度因子还有技术创新因子三者可以表示为所有指标变量的线性组合，表5显示的是运用回归法则所解出的这些线性组合的参数估计值。从而可以计算各省市高技术制造业在这三个公共因子的得分。

根据表3中各个公共因子不同的方差贡献率可以得到因子分析中最终的综合评价模型，如下方程：

Fi=0.57051×F1i+0.27186×F2i+0.10653×F3i

其中，Fi表示区域i的高技术制造业竞争力总体水平，F1i、F2i和F3i则分别表示在区域i高技术制造业的发展规模因子、投入力度因子和技术创新因子得分。

3 评价结果分析

3.1 长江经济带高技术制造业发展规模竞争力评价

表6给出了长江经济带中各省市在发展规模因子上的得分以及全国总体排名和长江经济带内部排名，并给出了全国得分最高分、平均分以及长江经济带整体的平均分。

表6 高技术制造业发展规模得分

由表6得知，从整体而言，长江经济带高技术制造业在发展规模方面整体得分不高，低于全国平均水平，表明长江经济带在高技术制造业的现有发展规模领域竞争力不够强。在长江经济带内部，各地区在发展规模方面的差距非常大，其中在长江经济带内部排名前四位的江苏、上海、浙江和四川在全国均在前十位，而在长江经济带排名后两位的江西和安徽在全国范围内也处在后几位。

3.2 长江经济带高技术制造业投入力度竞争力评价

表7给出了长江经济带中各省市在投入力度因子上的得分以及全国总体排名和长江经济带内部排名，并给出了全国得分最高分、平均分以及长江经济带整体的平均分。

由表7得知，从整体而言，长江经济带高技术制造业在投入力度方面整体得分较高，高于全国平均水平，表明长江经济目前带对高技术制造业的投入力度较大。在长江经济带内部，各地区在投入力度方面大都较强，其中在长江经济带内部排名前六位的江苏、安徽、江西、湖北、湖南、四川在全国均在前十位。由此可以看出长江经济带中各个省市对于高技术制造业均给予了较大关注，希望能实现高技术制造业的快速发展。

3.3 长江经济带高技术制造业技术创新竞争力评价

表8给出了长江经济带中各省市在技术创新因子上的得分以及全国总体排名和长江经济带内部排名，并给出了全国得分最高分、平均分以及长江经济带整体的平均分。

表7 高技术制造业投入力度得分

表8 高技术制造业技术创新得分

由表8得知，从整体而言，长江经济带高技术制造业在技术创新方面整体得分较高，稍高于全国平均水平，表明长江经济带高技术制造业的技术创新整体实力较强。然而细化来看，长江经济带各地区在技术创新方面在全国没有很突出的优势，其中在长江经济带仅有上海、江苏和浙江三个省在全国排前十位。

3.4 长江经济带高技术制造业竞争力评价

表9给出了长江经济带中各省市竞争力水平综合得分以及全国总体排名和长江经济带内部排名，并给出了全国得分最高分、平均分以及长江经济带整体的平均分。

由表9得知，从整体而言，长江经济带高技术制造业竞争力得分高于全国平均水平，表明长江经济带在高技术制造业目前竞争力较强。但是在长江经济带内部，各地区在发展规模方面的差距较大，其中在长江经济带内部排名前四位的江苏、上海、浙江和四川在全国均在前十位，而在长江经济带排名后两位的贵州和云南在全国范围内也排在20名以后。

表9 高技术制造业竞争力得分

4 结论

本文以2013年我国内地30个省市区的高技术制造业竞争力的15个指标为研究对象，采用因子分析的方式对高技术制造业的发展规模因子、投入力度因子、技术创新因子以及综合竞争力水平进行评价。结果表明，在2013年长江经济带高技术制造业竞争力整体水平在全国范围内处于领先地位，但是在发展规模方面差距较大，在技术创新方面优势省份不足，虽然沿江各省市对于高技术制造业均给予了较大的资源投入，但是高技术制造业作为知识经济的实体产业和区域经济竞争力的先导产业，想要在长江经济带实现其进一步发展，今后还需加快提升自主创新能力，优化产业结构，加强上下游之间技术与资源沟通合作，继续增强高技术制造业核心竞争力，进一步实现创新驱动促进产业转型升级。

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