基于因子分析的皖北地区医药制造业增长极的选择

雷　宇, 张德化

(安徽科技学院　管理学院，安徽　凤阳　233100)



基于因子分析的皖北地区医药制造业增长极的选择

雷宇, 张德化

(安徽科技学院管理学院，安徽凤阳233100)

摘要：文章基于2013年安徽省统计年鉴和亳州、蚌埠等6个地级市统计年鉴中医药制造业的相关数据，构建医药制造业区位优势评价模型，借助因子分析法，利用SPASS软件工具，对皖北地区6个地级市的医药制造业区位优势进行了分析和排名，并对结果进行了相应的解释。以定量分析的结果为基础，提出了皖北地区医药制造业增长极的选择和发展建议：即以亳州、蚌埠为产业增长极，提高产业规模化水平，促进区域差异化优势，发展特色医药经济。

关键词：皖北地区；医药制造业；增长极；选择

皖北地区在本文中指的是安徽省沿淮和淮河以北的狭义皖北地区，包括蚌埠市、淮南市、阜阳市、亳州市、宿州市和淮北市[1]。“振兴皖北”是安徽省政府长期坚持的发展战略之一，皖北不振，安徽难强。在新一轮的经济发展中，战略性新兴产业已经成为地方经济的先导产业和支柱产业，近几年来，皖北地区一直把培育和发展新兴产业作为产业政策的重点，但在实践过程中呈现了类似传统产业投资的“潮涌现象”，难免会存在一些问题，如技术引进和产业布局雷同、概念炒作、不顾成本打价格战等，因此，笔者拟以医药制造业这一新兴产业为例，将增长极理论的思想运用到该产业发展的布局与规划中，运用定量分析法，找到皖北地区医药制造业发展的“增长极”，以点带面，从而形成皖北地区战略性新兴产业布局合理的、可持续发展的态势，促进皖北地区经济又好又快发展。

本文基于2013年安徽省统计年鉴和皖北地区亳州、阜阳、蚌埠等6个地级市统计年鉴中医药制造业的相关数据，构建医药制造业区位优势评价模型，并基于因子分析理论，分析这6个地级市医药制造业的综合得分及影响因素，提出皖北地区医药制造业增长极的选择和发展建议。

1皖北地区医药制造业区位优势评价模型

文章以增长极基本理论为基础，结合医药制造业特点，建立皖北地区医药制造业区位竞争优势的评价指标体系，利用因子分析法，对皖北六市发展医药制造业的区位优势进行评估和比较。

1.1指标体系与研究方法

因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法[2]，因为其自身的优势，是目前经济分析较为实用和可行的一种方法。

企业首先要面对的是市场，有了市场能在激烈的竞争中生存并发展，同时，医药企业不同于其它产业，科技是决定其市场竞争力的非常重要的因素；企业的集聚能够形成规模经济效益，特别是企业集聚所带来的资源共享、信息技术共享等优势能够加快企业的发展速度；当地的基础设施包括医疗基础设施和一般基础设施也对医药企业的竞争力有很大的影响，政府的政策包括一般政策和专门针对医药产业的特殊政策，也对整个医药产业的发展和竞争力起着举足轻重的作用。鉴于此，笔者遵循统计学指标选取的科学性、系统性、可比性和可行性原则，选取了市场、科技、规模、基础设施和政策环境这5个一级指标，选取了市场规模、经济发展速度、劳动了成本、劳动力数量与质量、服务业水平、科技创新规模、科技创新水平等13个二级指标，设计了如下指标体系(见表1)。

表1　医药制造业区位竞争优势的评价指标体系

1.2因子分析

笔者通过查阅安徽省2013年统计年鉴、安徽省医药行业协会统计资料、皖北六市2013年统计年鉴和2013年国民经济与社会发展公报、分别获取皖北各地级市医药制造业的相关数据，运用统计分析工具SPASS19.0，进行因子分析，具体步骤如下：

1.2.1KMO.Bartlett球度检验的结果根据统计学家Kaiser给出的结论，当KMO>0.6时，都可进行因子分析[3]，详情见表2。

表2　KMO和Bartlett’s检验

1.2.2旋转前后的方差贡献分析旋转前，前5个因子的累积方差贡献率达到95.212%，前5个因子的特征值大于1，旋转后前5个因子的特征值也均大于1，累计方差贡献率不变，因此，选取前5个因子进行分析是比较理想的。

表3　各因子的初始、提取、旋转特征值及方差贡献率

1.2.3因子荷载矩阵

表4　旋转后的因子载荷矩阵

“*”表示变量j在因子i有较高的负载。

1.2.4因子提取及解释根据旋转后的因子载荷矩阵，将各因子上有较高负载的变量汇总，如表5所示：

表5　各因子上有较高负载的变量汇总

因子F1上有7个原始指标有较高负载，模糊指标下所有的规模因素指标(C1-C4)都在因子F1中得到了反映，另外地区GDP总量、劳动力数量、劳动力成本等也是促成产业集聚，产生规模效益的因素，所以综合考虑可以将因子F1定义为医药制造业规模因子。

因子F2上有5个原始指标有较高负载，模糊指标下所有的科技因素指标(B1-B3)都在因子F2中得到了反映，另外医药制造业R&D科技人员数及研究经费政府资金，都是影响产业科技创新的重要因素，在此将因子F2定义为科技创新因子。

因子F3上有4个原始指标有较高负载，包括人均GDP、人均财政支出、第三产业GDP/GDP，体现了医药制造产业发展的软环境，而以人均道路面积为代表的指标反映了医药制造业发展的硬环境，在此将因子F3定义为产业发展环境因子。

因子F4上有2个原始指标有较高负载，包括卫生机构数和床位数，均为医疗基础设施方面的指标，在此将因子F4定义为医疗基础设施因子。

因子F5上有3个原始指标有较高负载，考虑到GDP增长率、第二产业GDP增长率、第三产业GDP增长率是反映市场增长潜力的非常重要的指标，在此将因子F5定义为地区发展潜力因子。

2运算结果的评价与分析

2.1皖北地区各市医药制造业综合得分

运用统计软件SPASS19.0计算出6个地级市的5个公因子得分，得到因子得分表，并以各自的方差贡献率为权重进行回归计算，计算公式为：F=0.2879F1+0.2809F2+0.2554F3+0.1010F+0.02114F5，各地级市医药制造业综合得分及排名情况详见表6。

表6　6个地级市医药制造业区位优势评价得分及排名

2.2基于因子得分的产业增长极的选择

从表6中可以看出，皖北地区医药制造业综合因子得分最高的是亳州，其次是蚌埠，之后从高至低分别是阜阳、淮南、淮北、宿州。这样的排名与皖北地区医药制造产业发展现状基本吻合，也与国家的有关政策相吻合。2012年8月3日，工业和信息化部公布了《产业转移指导目录》，针对医药产业在全国各区域转移的方向和重点，该目录指出在安徽，医药产业应向皖北和沿淮经济区转移，包括淮北、亳州、宿州、蚌埠、阜阳、淮南六市，重点建设亳蚌医药基地[4]。

综合得分优势最高的亳州市，其医药制造业基础比较好，特别是中药产业，曾被列为国家火炬计划特色产业基地，产业硬件配套设施相对完善，但是医疗基础设施和地区经济发展潜力得分较低。蚌埠的优势在于科技创新，蚌埠地区高校、科研院所、研究机构是皖北六市最多的地级市，蚌埠也具有较好的发展基础，部分产品生产规模省内甚至国内领先，但产业发展环境和医药基础设施有待加强，作为安徽省发展比较早的工业城市，其发展潜力还有待提高。其他几个地区的具体分析不予赘述。

从医药制造业规模因子来看，亳州得分最高，蚌埠排第二；从科技创新因子来看，蚌埠得分最高，亳州排第二；从产业发展环境因子来看，阜阳得分最高，淮南排第二；从医疗基础设施因子来看，淮南得分最高，淮北排第二；从地区发展潜力因子来看，淮北得分最高，宿州排第二。由此可见，规模水平、科技创新能力和产业发展环境是影响皖北地区医药制造业区位优势的主要因素。

基于表6得到的结果，皖北地区可以选择亳州、蚌埠两市作为医药制造业的产业“增长极”。

3结论

本文通过搜集整理皖北地区6个地级市医药制造业区位相关指标，通过评价模型的建立与运算，得出下列一些有益的结论：

第一，地区间发展不平衡是皖北地区医药制造业的基本现状，根据安徽省医药产业“十二五”规划中体现的产业发展目标，结合增长极理论的基本思想，皖北地区医药制造业应该走一条“由点及面”的不平衡发展之路，允许一部分地区优先发展特色医药经济，形成产业增长极，再带动周边地区发展，有计划有步骤地实现全面增长、协调发展，最终实现整体制药产业水平的提高。

第二，根据文中定量分析的结果，皖北地区医药制造业着力打造的增长极应考虑定在亳州、蚌埠两市。产业规模、科技创新、产业发展环境与制药产业竞争力存在显著的正相关关系，而政府在这三方面都扮演着重要的引导角色，所以，政府应当积极发挥宏观规划与调控作用，制定一系列促进医药企业集聚的优惠政策，加大对新药研发和技术创新的财政投入力度，加强医药产业发展的各项硬性和软件环境建设，从各地的实际出发，结合各地区资源禀赋、经济发展水平、产业环境、市场分布等因素，促进区域差异化优势，培育特色产业，发展特色医药经济。

参考文献：

[1] 徐康宁,韩剑.中国区域经济的“资源诅咒”效应:地区差距的另一种解释[J].经济学家,2011(6):96-102.

[2] 余建英,何旭.宏数据统计分析与SPASS应用[M].北京:人民邮电出版社,2004:23-28.

[3] 薛薇.基于SPASS的数据分析[M].北京:中国人民大学出版社,2007:36-45.

[4]中华人民共和国工业和信息化部产业政策司.产业转移指导目录[EB/OL]. Http://www.miit.gov.cn/n11293472/n11293832/n12843926/n1391701.html,2012-08-03.

(责任编辑：郭万红)

The Growth Pole Selection for Pharmaceutical Manufacturing Industries in Northern Anhui Based on Factor Analysis

LEI Yu, ZHANG De-hua

(College of Management, Anhui Science and Technology University, Fengyang 233100, China)

Abstract：An evaluation index system of regional competitive advantage for pharmaceutical manufacturing industries had been established, based on relevant data of pharmaceutical manufacturing industry in 2012 statistical yearbook of Anhui Province and 6 prefecture-level cities, such as Bozhou, Bengbu. Using the theory of factor analysis and SPSS software tool, comprehensive score and ranking of pharmaceutical manufacturing industries for 6 prefecture-level cities were put forward. The result had been correspondingly explained. On the foundation of quantitative analysis, the growth pole selection and development suggestion of pharmaceutical manufacturing industries in North Anhui had been bought forward: choosing Bozhou and Bengbu as industrial growth pole, enlarging the scale of pharmaceutical manufacturing industries, promoting the regional differences advantages and developing characteristic medical economy.

Key words:Northern Anhui; Pharmaceutical manufacturing industry; Growth pole; Selection

中图分类号：F062

文献标识码：A

文章编号：1673-8772(2016)01-0082-06

作者简介：雷宇(1982-)，女，湖北省松滋县人，硕士，副教授，主要从事产业经济学研究。

基金项目：安徽省高校省级优秀青年人才基金重点项目( 2013SQRW047ZD)；教育部人文社会科学青年基金项目(13YJC710062)。

收稿日期：2015-07-13