我国区域产业竞争力实证分析

作者简介：刘思兰（1994-），女，汉族，山西，在读研究生，产业经济学。

摘要：区域一体化和经济全球化的趋势要求对区域产业竞争力有明确清晰的认识，因此，对我国区域产业竞争力进行实证分析是十分有必要的。我国区域产业竞争力实证分析从基础竞争力、生产竞争力、市场竞争力、创新竞争力四个方面选取10个指标构建了区域产业竞争力指标体系。方法上主要运用主成分分析和因子分析方法，利用SPSS软件对构建的2013年我国各区域产业竞争力指标体系进行分析评价，从而得到了我国区域产业竞争力的一些特点和规律，并择取几个典型地区进行了深入分析。

关键词：区域产业竞争力；主成分；因子分析；SPSS

近年来，受区域一体化、经济全球化趋势的影响，学者们对产业国际竞争力的宏观层面研究要多于国内区域产业竞争力。但是，不积跬步无以至千里，每一省份、市、区、乡乃至村拥有因地制宜的市场经济体制，完善的产业结构、产业组织，锦上添花的产业政策，整个国家的产业竞争力才能提升到一个高度。波特曾对区域产业竞争力有这样一段经典的描述：“国家的实力根植于该产业和产业集群的表现，国家竞争优势也正是该国许多产业发展的综合表现”。本文依据前辈们对区域产业竞争力的内涵出发，从基础竞争力、生产竞争力、市场竞争力、创新竞争力四个方面来建立指标体系，运用因子分析、综合评价法等统计方法来对我国区域产业竞争力做出评述，并提出相关的政策建议。

一、区域产业竞争力的内涵

产业竞争力一词首先出现在产业国际竞争力的概念中，早在1985年，世界经济论坛（WEF）便率先对产业国际竞争力作出了定义“产业的国际竞争力是‘一国企业能够提供比国内外竞争对手更优质量和更低成本的产品与服务的能力”。随着后人研究的不断深入，定义的内容也发生了一些变化。目前，为大多数学者接受应用的定义是“某国或某一地区的某个特定产业相对于他国或地区同以产业在生产效率、满足市场需求、持续获利等方面所体现的竞争能力”。

根据产业竞争力的含义，本文认为区域产业竞争力是指区域内各经济主体在市场竞争过程中形成并表现出来的争夺资源的综合能力。前人研究表明，导致区域经济特点和发展水平差异的因素主要为：区域资源禀赋的差异性、聚集经济和转移成本的差异性或距离成本。上述三个要素在决定了区域产业发展的差异性的同时，进一步决定了区域比较优势和企业的竞争优势，二者共同形成了一个区域的产业竞争力。

二、指标体系的构建及分析方法

1、指标体系的构建

根据上述区域产业竞争力的内涵，本着指标选取的全面性、代表性、间接性、可操作性原则，本文将区域产业竞争力分解为基础竞争力、生产竞争力、市场竞争力、创新竞争力四个部分，并选取了如下指标。基础竞争力包括的指标有：人均工资、从业人员数和企业数；生产竞争力包括的指标有：工业总产值、成本费用利用率、成本费用利用率、固定资产原值、固定资产净值；市场竞争力包括的指标有：出口依存度；创新竞争力包括的指标有：科技创新新产品产值

对人均工资、从业人员数和企业数、工业总产值、成本费用利用率、成本费用利用率、固定资产原值、固定资产净值、出口依存度、科技创新新产品产值，依次分别定义为X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10。对个中指标做如下解释：

成本费用利用率：企业一定期间的利润总额与成本、费用总额的比率。计算公式为：成本费用利润率=利润总额/成本费用总额*100%

科技创新新产品产值：采用新技术原理、新设计构思研制、生产的全新产品，或在结构、材质、工艺等某一方面比原有产品有明显改进，从而显著提高了产品性能或扩大了使用功能的产品产值。

2、分析方法

目前区域产业竞争力的评价分析方法多采用多指标综合评价法，如综合指数法、主成分分析法、聚类分析法、赋权法，也有基于特定数据而总结出的模型来分析特定国家某产品或产业的竞争力，如“显示性比较优势指数（RCA）”、“显示性竞争优势指数（CA）”、“可比净出口指数（NTB）”。

本文主要采用主成分分析法和因子分析对我国区域产业竞争力作实证分析。首先用主成分分析方法对我国31个省份的总体区域产业竞争力作横向的比较，了解我国总体区域产业竞争力的情况。然后，在此基础上用因子分析方法对其进行深入讨论，分析竞争力的实际影响因素。

3、数据来源

本文选取了2013年除香港、澳门外两个特别行政区外31个省份的数据，指标数据均来自于《重庆市统计年鉴》，由于本文所选用的指标均为正指标，所以在用SPSS分析之前，利用EXCEL做了均值标准化处理，即原指标实际值减去该指标的均值，再除以该指标的标准差，数学表达式为：Xi=xi-x0s。

三、实证分析

1、主成分分析

主成分分析是利用降维的思想，在损失少量信息的前提下，把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。通常把转化生成的综合指标称为主成分，其中每个主成分都是原始变量的线性组合，v且每个主成分之间互不相关，使得主成分比原始变量的线性组合，且每个主成分之间互不相关，使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能。这样在研究复杂问题时就可以只考虑少数几个主成分而不至于损失太多的信息，从而更容易抓住主要矛盾，揭示事物内部变量之间的规律性，同时使问题得到简化，提高分析效率。本文通过主成分分析法意在所选质量指标进行综合评价，从而得出我国各省份区域产业竞争力的一个总体排名情况。

初始化数据经SPSS主成分分析后，除出口依存度和人均工资信息损失较大外，主成分几乎包含了各个原始变量至少70%的信息。SPSS自动保留了λ>1的值，即前两个变量，提取了原始信息的85.827%的信息。由aij=uij/λi可得出主成分系数矩阵：

y1=0.344564x*1+0.357962x*2+0.352075x*3+0.352839x*4+0.3512x*5+0.352283x*6-0.15556x*7+0.266711x*8+0.195304x*9+0.351731x*10y2=0.037472x*1+0.109879x*2+0.112525x*3+0.112622x*4+0.173681x*5+0.110301x*6-0.734143x*7+0.029696x*8+0.61492x*9+0.030611x*10（其中，x*i表示对原始变量标准化后的变量。）

y1主要是企业单位数、亿元工业总产值、亿元固定资产原价、亿元固定资产净值、亿元利润总额、年平均从业人数（万人）、亿元科技创新产品产值的综合反映，且与这些变量成正比。

y2主要是工业成本费用利润率、人均工资的综合反映，y2与成本利润率成正比，与人均工资成反比。

由于第一主成分有11个指标系数为正，与原变量综合相关度最强，对应于数据变异最大的方向，也就是使得数据信息损失最小、精确度最高的一维综合变量，所以选取第一主成分作为我国区域产业竞争力评价指数。

2、因子分析

因子分析模型是主成分分析的推广。它是利用降维的思想，由原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。相比主成分分析，因子分析更倾向于描述原始变量之间的相关关系，因此分析的出发点是原始变狼的相关矩阵。因子分析的基本思想是根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量间的相关性则较低。原始变量可以分解成两部分之和的形式，一部分是少数几个不可测的所谓公共因子的线性函数，另一部分是与公共因子无关的特殊因子。

按照特征根大于1的原则，选入两个公共因子F1、F2，其累计方差贡献率为85.872%，可见提取了超过85%的原始信息。为便于得出结论，对载荷系数进行大小排列，使在同一个公共因子上具有较高载荷变量排在一起。由旋转后的因子载荷矩阵结果图可以看出，公共因子F1在亿元利润总额、亿元工业总产值、亿元固定资产净值、亿元固定资产原价、年平均从业人数万人都有较大的因子载荷。其中，年平均从业人员数万人、企业数反映的是一个地区基础竞争力，工业总产值、固定资产原值、固定资产净值反映的是区域生产竞争力，科技创新产品产值反映的是创新竞争力。而公共因子F2在工业成本费用利润率、人均工资、亿元科技创新产品产值、企业单位数、出口依存度上因子载荷较大。其中，人均工资、企业数反映的是基础竞争力，出口依存度反映的是市场竞争力，科技创新新产品产值反映的是创新竞争力。综上所述，F1代表区域生产竞争力和创新竞争力，F2代表区域基础竞争力和市场竞争力。

有了对各个各个公共因子合理的解释，结合各个城市在三个公共因子上的得分和综合得分，就可对各中心城市的综合区域竞争力水平进行评价了。在城市区域竞争力规模因子F1上得分较高的前五个省份（城市）依次是湖南、上海、江西、江苏、山东，其中，湖南、上海、江西得分分别为2.87、2.56、2.214，远高于其他城市，这就是说，就区域产业生产力竞争力和产业创新竞争力来说，湖南、上海、江西是我国区域产业竞争力最强的三个省份。区域产业生产力竞争力和创新竞争力最低的省份是青海。区域基础竞争力、市场竞争力比较强的前五个省份分别是海南、黑龙江、江苏、北京、青海，其中，海南黑龙江、江苏分别以1.196、1.1512、1.024远远地超过了其他省市。F2得分最低的省份为云南。说明云南在区域产业基础竞争力和市场竞争力上较弱，需要在基础竞争力和市场拓宽上面加强。

四、结论

2013年我国区域产业竞争力得分位次表中显示，湖南省、上海市的产业竞争力得分最高，且遥遥领先于其他省份，表明其产业竞争力在全国领先于其他省份。而新疆、云南产业竞争力得分居后，在百分制的得分成绩中，与前面省份差距略大。总体来说，我国产业发展存在厚此薄彼的现象，中等产业竞争力水平的省份发展较为均衡，但与竞争力排名前四位的省份差距较大。这些与我国地域广泛，生产要素优劣因地而异以及产业布局政策有关系。

具体分析来看，总体产业竞争力较强的区域，F1因子一般得分较高，但是，F1跟F2并不成正比，F1因子得分较高的区域，可能F2因子得分很低。也就是说，生产竞争力、创新竞争力比较强的省份，区域竞争力一般较强，但往往在基础竞争力和市场竞争力方面相对较弱。以上海、北京、山西省为例来说明。

上海无论是在在整体产业竞争力还是两个因子得分上都是名列前茅的。上海作为我国最大的金融中心，在出口依存度、科技创新能力以及员工福利待遇方面理应首屈一指。发达的市场竞争体系，倾斜的产业政策、良好的经济效应，合理的产业组织和产业结构设置，这些都是上海市产业竞争力的王牌。但上海作为人才聚集的地方，精英和普通劳动生产力在工资待遇方面可能存在很大的差异，且员工生活成本较高，有贫富差距悬殊的现象。

北京整体产业竞争力排名靠前，在F2因子上得分较高，但在F1因子上得分比较低，为-0.3623，说明北京在基础竞争力市场竞争力水平较高与生产竞争力和创新竞争力不匹配，市场商品需求和人力资源需求大于供给，需要更高层次的创新来支撑工业总产值、成本费用利用率等一些列生产竞争力。区域竞争力强的市场必然是在动态上供需平衡，资源更接近帕累托最优的市场。造成北京这种现象的原因，有以下三点：1、地域受限。北京市作为我国的首都，其定位是国际金融化大都市，是带有政治辐射的一个城市。2、产业结构受限。北京在产业结构规划上，侧重于“去工业化”战略，也就是说，北京是在全国范围内更早进入工业化后期阶段的城市，故而在工业总产值、笃定资产原值等指标上，北京会逊于工业大省。3、主导产业限制。北京主导产业是高新技术产业和发达的金融业务。

山西省是我国比较典型的老工业基地之一，也是内陆省份的一个代表。以煤炭、冶炼等重工业产业为地区支柱产业。2014年山西省人均GDP35064元，低于同期全国人均GDP46531.19元，而山西省三次产业结构为6.2：49.7：44.1，低于全国水平9.2：42.6：48.2，这些数据表明，山西省在整体经济水平和产业结构设置上都处于全国中游或中下游水平，这与得分位次表所得出的区域产业竞争力中游，人均工资、企业数、出口依存度等居于下游水平相一致。相比其他资源大省，在地理位置上，山西既不临海也不靠近国界，交通要素上并不占有优势；在工业技术上，山西省煤炭资源分布较分散，没有形成理想的规模经济。所以说，山西省产业结构转型升级已经是形式所迫。

区域产业竞争力是综合实力与竞争力的统一，包括区域资源优化配置能力、持续发展能力和产业、企业等多层次的竞争能力，提升以经济和科技为核心的综合实力，发展企业竞争力和产品竞争力，发展原动力（体制机制）和环境吸引力（要素集聚能力），涵盖文化、人力资本、政府行为和发展环境等诸多方面。（作者单位：四川省社会科学院）

参考文献：

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