我国31个省市区工业综合竞争力水平的评估

资源类型:pdf 资源大小:267.00KB 文档分类:经济 上传者:冯秀娟

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【作者】 曾鹏  熊文 

【关键词】工业竞争力 竞争优势 因子分析 不平衡 

【出版日期】2005-02-28

【摘要】本文根据地区工业竞争力测定方法,设计了中国各省市区的工业竞争力的评价指标体系,对地区工业要素生产率、竞争优势和竞争力进行了测定,并采用因子分析法对影响中国大陆3 1个省市区工业综合竞争力水平的主要因子做了进一步因子分析。通过对中国三大区域的比较,发现我国工业发展的东西部差距呈进一步扩大的趋势,而生产率发展不平衡是最主要的因素。

【刊名】生产力研究

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一、地区工业竞争力的测定(一 )竞争力测定所谓竞争力 ,是指竞争主体 (国家、地区、行业、企业等 )在一定时期内的国民经济在市场竞争中表现出来的综合实力及其发展潜力的强弱程度 ,它集中体现为该竞争主体的产品 (或劳务 )所占市场份额的大小及持续扩张的能力。市场份额的大小反映了竞争主体现实的或显在的竞争力 ,可通过市场占有率来反映 ;市场份额持续扩张的能力则反映了一种潜在的竞争力 ,它是竞争主体在市场竞争中建立起来的持久的获取优势地位的能力 ,可用竞争优势 (系数 )来反映。1.市场占有率的测定。市场占有率是指在一定的市场范围内 ,某竞争主体 (地区、行业或企业 )所生产的某种商品的销售量占同一市场 ,同一商品总数量的比例。在市场竞争中 ,竞争力突出表现为产品与服务的市场份额之争 ,竞争力强者就拥有更多的市场份额 ,因此 ,用市场占有率 (市场份额 )来反映竞争主体在市场中的 (显在 )竞争力。当我们把某竞争主体放在国内市场的坐标系中进行研究时 ,设Si为某省、市、区 (总额或某行业 )的销售收入 ,S为全国 (总额或某行业 )的销售收入 ,则某竞争主体的市场占有率Pi 可用下式计算 :Pi=Si/S× 10 0 %具有市场竞争力的竞争主体应该是具有一定生产规模和竞争优势的主体 ,亦即市场竞争力是生产规模和竞争优势的函数。我们用市场占有率表示市场竞争力 ,则一个竞争主体的市场占有率的大小 ,取决于两个主要因素 :一是竞争优势系数的高低 ,二是生产规模的大小。三者之间的因果关系如下 :Pi=F(竞争优势 ,生产规模 )2 .竞争优势的测定。一个竞争主体的竞争优势的高低取决于多方面因素 ,主要有三个 :一是产品 (或劳务 )销售率 ,产品销售率是销售收入占总产值的比率 ,反映了产品适销对路的状况 ;二是综合要素生产率 ,它是劳动生产率和资金生产率的几何加权平均数 ,反映了单位投入要素的产出成果 ,其高低主要由生产技术和管理水平决定 ;三是增加值率 ,增加值率是增加值在总产值中所占比重 ,其大小主要受专业化程度和产品结构的影响。在考察一个地区或一个行业的经济竞争力时 ,我们用竞争优势系数Ki 反映竞争主体的竞争优势 (潜在竞争力 )的大小 ,可用下述公式计算 :Ki=Ai×Bi×Ci=(PAi/PA) (PBi/PB) (PCi/PC)式中Ai 为产品销售率因子 ,Bi 为增加值率因子 ,Ci 为生产率因子 ;PAi、PBi、PCi分别为某地区工业品 (总额或行业 )销售率、工业增加值率、工业综合要素生产率 ,PA、PB、PC 分别为全国工业品 (总额或行业 )销售率、工业增加值率、工业综合要素生产率。根据以上测定方法我们对 2 0 0 1年全国各省市区工业竞争力及其相关因素进行了测定 ,结果见表 1。3 .综合要素生产率的测定。我们采用常用的C -D生产函数为基本工具。Y =ALαKβ (1)式中 ,Y为工业增加值 (亿元 ) ,L为从业人员年平均数 (万人 ) ,K为资金总额 (亿元 ) ,α、β分别为L、K的产出弹性系数 ,A为结构参数。为便于估计 ,我们对式 (1)进行对数变换 ,得到lnY =lnA +βlnK +αlnL (2 )然后 ,引入适当条件 ,对式 (1)经过一定的数学变换后 ,可得综合要素生产率的测定模型 :P =PαLPβK (3 )式中 ,P为综合要素生产率 ,PL=Y/L为劳动生产率 ,PK=Y/K为资金生产率 ,α =α/α + β ,β =β/α + β。式 (3 )表明 ,综合生产率为劳动生产率和资金生产率的几何表 1 地区工业竞争力及其相关因素地 区 市场占有率排序竞争优势系数排序产品销售率因子排序增加值率因子排序生产率因子排序生产要素占有率因子排序全 国 10 0 % 11111北 京 3 .2 0 7910 1.0 952 71.0 52 611.14 9540 .90 51150 .0 2 93 12天 津 3 .182 7111.13 1961.0 3 3 161.19872 0 .914 13 0 .0 2 82 14河 北 4.0 2 92 70 .90 5910 1.0 2 190 .8986190 .987510 0 .0 4458山 西 1.4497180 .55772 80 .990 7160 .82 952 50 .67862 80 .0 2 60 15内蒙古 0 .87612 50 .61812 71.0 0 7114 0 .80 112 70 .76612 2 0 .0 14 2 2 4辽 宁 4.886660 .818513 1.0 414 1.0 58960 .742 52 50 .0 5986吉 林 1.90 99150 .82 3 112 0 .9714 2 3 0 .9455150 .8961160 .0 2 3 2 18黑龙江 2 .562 913 0 .7855151.0 3 4 2 50 .5813 3 0 1.3 0 662 0 .0 3 2 711上 海 7.6953 51.192 3 51.0 4872 1.0 45471.0 87560 .0 6464江 苏 11.9992 1.3 4 0 110 .97492 2 1.18443 1.160 650 .0 8972浙 江 8.3 0 93 4 1.3 3 2 2 2 1.0 0 62 151.2 48111.0 60 990 .0 62 55安 徽 1.8898160 .80 7814 0 .9886180 .93 83 160 .870 8170 .0 2 3 4 17福 建 2 .975612 1.0 43 580 .96442 50 .998791.0 83 570 .0 2 8613江 西 1.0 3 872 3 0 .70 952 2 0 .97582 10 .9782 110 .743 2 2 3 0 .0 14 72 3山 东 9.69653 1.2 56740 .987190 .959613 1.3 2 710 .0 773 3河 南 3 .885880 .860 3 110 .96512 40 .912 7180 .976712 0 .0 452 7湖 北 3 .2 473 90 .92 42 90 .95682 60 .89612 0 1.0 77980 .0 3 52 9湖 南 1.812 7170 .770 1160 .9553 2 70 .8862 2 10 .90 9614 0 .0 2 3 616广 东 14 .82 11.3 12 83 1.0 0 7913 1.114 551.168740 .113 11广 西 1.0 982 2 0 .72 78190 .9894170 .9175170 .80 18180 .0 1512 1海 南 0 .2 0 573 0 0 .713 12 0 0 .89453 0 0 .997610 0 .79912 0 0 .0 0 2 93 0重 庆 1.14 52 10 .7653 171.0 18710 1.0 3 3 180 .72 72 2 60 .0 152 2四 川 2 .44414 0 .70 172 3 1.0 12 3 12 0 .8653 2 3 0 .80 11190 .0 3 4 910贵 州 0 .6892 2 70 .553 52 90 .9443 2 90 .8742 2 0 .670 72 90 .0 12 52 7云 南 1.2 3 92 0 0 .73 55181.0 2 1870 .590 12 91.2 1983 0 .0 1692 0西 藏 0 .0 1793 10 .3 0 0 2 3 10 .953 4 2 80 .5592 3 10 .563 13 0 0 .0 0 0 63 1陕 西 1.3 791190 .63 12 2 60 .983 72 0 0 .8642 40 .742 62 40 .0 2 1919甘 肃 0 .873 62 60 .63 992 50 .87663 10 .952 2 14 0 .76662 10 .0 13 72 5青 海 0 .2 13 2 2 90 .42 553 0 1.0 4813 0 .80 2 2 2 60 .50 613 10 .0 0 52 8宁 夏 0 .2 8782 80 .6772 2 41.0 2 1880 .962 112 0 .68892 70 .0 0 43 2 9新 疆 0 .93 192 40 .712 52 11.0 14 7110 .712 42 80 .9856110 .0 13 12 6加权平均数。利用 2 0 0 1年度全国统计年鉴数据 ,我们先拟合出函数 (2 )为 :LnY =-2 .3 43 + 1.0 12K + 0 .14 2LnL (4 )式中 ,R2 =0 .982 ,F =75 0 .944 ,表明由LnL和LnK作为解释变量所得到的断面回归曲线 ,对LnY的样本估测值的拟合优度甚好 ,故 (4 )式适用。从而 ,便可得出我国 3 1个省市区工业的C -D生产函数 :Y =0 .0 963 9L0 .14 2 K1.0 12 (5 )将 (5 )式改写成产出构成恒等式 ,可得各省市区工业综合要素生产率的测定模型 :PC=P0 .12 3 0 5L P0 .87695K (6)由 (6)式 ,对 2 0 0 1年 3 1个省市区工业综合要素生产率进行测定 (见表 1)。二、因子分析为了全面、系统地分析评价我国 3 1个省市区工业综合发展水平 ,往往要考虑众多对经济效益有影响的因素 ,即指标 ,也称为变量 ;我们可以运用企业竞争优势模型所得出的中国各省市区的工业竞争力的评价指标体系进行分析。然而 ,每一个因子都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息 ,每一个因子对整个模型的贡献和作用又概不相同。为了对我国 3 1个省市区工业综合竞争力水平做出更细致的评价 ,有必要再对地区工业竞争力及其相关因素做进一步的因子分析。本文采用SPSS统计分析软件对我国 3 1个省市区工业竞争力各因子的贡献率进行了确定。这里 ,我们选用产品销售率因子 (A) ,增加值率因子 (B) ,生产率因子 (C) ,生产要素占用率因子 (D)进行分析。首先 ,我们求出这四个指标的相关系数矩阵R(见表 2 )。表 2 相关系数矩阵R变  量ABCDA 产品销售率因子 1 0 .0 546 0 .1 4 36 0 .2 2 62B 增加值率因子 0 .0 546 1 0 .1 1 4 90 .50 76C 生产率因子 0 .1 4 36 0 .1 1 4 91 0 .644D 生产要素占有率因子 0 .2 2 62 0 .50 76 0 .644 1由表 2可知 ,原始变量数据中 ,增加值率因子和生产要素占用率因子、生产率因子和生产要素占用率因子之间具有较强的正相关性。这说明 ,我们进行因子分析是有必要的。然后 ,我们求出了特征值的贡献率和累计贡献率 (见表 3 )。由于此次因子分析的目的是为了分析各个因子的贡献率 ,我们没有采用常规的主成分法 ,而是尝试性的提取了所有的因子 ,从而得出了因子载荷矩阵A。通过观察我们发现 ,各个指标的载荷系数的分布并不明显 ,也就是说 ,经济意义不明显。为了更加清楚的解释各个因子的含义 ,我们进一步计算了方差极大正交旋转后载荷阵 (见表 4)。表 3 特征值的贡献率和累计贡献率变 量特征值贡献率累计贡献率1 1 .949948.74948.7492 0 .96692 4 .1 72 72 .923 0 .8553 2 1 .382 94.30 24 0 .2 2 795 .6982 1 0 0表 4 经过方差极大正交旋转后载荷阵变 量公因子 1公因子 2公因子 3公因子 4A 产品销售率因子 0 .0 596 0 .0 1 82 0 .99440 .0 859B 增加值率因子 0

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