長江經濟帶高技術制造業競爭力的統計評價

何師元

（武漢大學 經濟與管理學院，武漢 430072）

0 引言

長江經濟帶在經濟地理意義上包括上海、浙江、江蘇、安徽、江西、湖南、湖北、重慶、四川、貴州和云南這十一個省市。創新驅動促進產業轉型升級是長江經濟帶的主要任務之一，高技術制造業作為知識經濟的實體產業和區域經濟競爭力的先導產業，成為長江經濟帶發展的重要動力和產業升級的主要目標，而對長江經濟帶目前高技術制造業競爭力的科學評價則是進一步促進其發展的前提。對高技術制造業競爭力的評價在我國學界所采用的評價方法主要有層次分析法、因子分析法和主成分分析法三種，其中層次分析法多采取專家訪談的方式根據作者和部分專家的主觀偏好對各評價指標賦予權重，而因子分析法和主成分分析法則根據數據性質進行賦值，相對具有科學性，而因子分析法通過降維和因子旋轉，有效合并了評價要素，同時保證了公共因子含義的明確性，更利于分析評價結果并給出更精確的政策建議。

本文將運用因子分析法對長江經濟帶高技術制造業競爭力進行評價和研究。

1 競爭力評價指標體系設計和數據來源

1.1 競爭力評價指標體系設計

對區域高技術制造業競爭力的評價是一個多層次的復雜的綜合性問題。用不同標準來衡量，可以用多樣化的指標來反映區域高技術制造業競爭力的各個方面。而為了使評價指標滿足綜合性、代表性以及操作的便捷有效性，能夠做到簡明的刻畫全國各地區高技術制造業競爭力的水平，本文擬從以下三個方面著手對區域高技術制造業競爭力進行評價：其一是高技術制造業發展規模；其二是高技術制造業投入力度；其三是高技術制造業技術創新能力，詳細評價體系如表1所示。

表1 高技術制造業競爭力評價指標

1.2 數據來源

基于以上研究內容，本文選取了全國31個省市2014年的相關數據作為研究樣本。數據整理自《2014年中國高技術制造業統計年鑒》各省（直轄市、自治區）的相關數據，在分析時剔除了有缺省數據的地區（西藏）。

2 評價模型的構建

2.1 因子分析適合度檢驗

本文運用spss19.0統計分析軟件進行數據分析，在對各項考察指標進行因子分析之前，本文采用KMO檢驗和Bartlett檢驗來考察各指標樣本中的數據能否使用因子分析的方法。KMO（取樣適切性量數）檢驗是通過比較指標樣本間的相關系數及偏相關系數大小來分析變量間的相關性，從而計算KMO值（取值在[0,1]之間），KMO值越大，則表明變量間相關性越強，越適合做因子分析。Bartlett檢驗是假設各評價指標的樣本相互之間不相關，系數矩陣為單位陣，如果不能在較高水平上拒絕原假設，則表明樣本相互之間相關性不大，不適合采用因子分析，而如果能夠在較高水平上拒絕原假設，則表明各指標變量存在相關性，可以運用因子分析法對評價指標體系進行降維，找到公共因子，使評價結果更為精煉。

本文中對各評價指標的變量進行KMO和Bartlett檢驗的結果見表2所示。檢驗結果顯示，KMO值為0.806，說明各指標變量間相關性較大；Bartlett檢驗結果顯示，球形檢驗值P為0.000，這表示原假設可以在0.001的顯著性水平上拒絕，也就否認了各指標變量不存在相關性的假設。兩者綜合起來表明，指標變量間具有較強的相關性，適合進行因子分析。

表2 KMO與Bartlett檢驗

2.2 公共因子的提取

通過主成分分析法對全體樣本數據進行因子分析，得到了碎石圖（圖1）以及主成分分析結果表（表3）。根據特征值大于1的原則，提取了三個公共因子F1、F2和F3。根據主成分分析結果表顯示，這三個公共因子的累計貢獻率達到了94.89%，大于90%。這意味著這三個被提取出來的公共因子足夠體現出原有15個指標中的大部分信息，可以精煉的刻畫區域高技術制造業的競爭力。

圖1 碎石圖

表3 主成分分析結果

2.3 載荷矩陣和因子旋轉

找出公共因子之后，接下來的一個重要步驟就是對各個公共因子的內涵進行分析和描述，從而使這些公共因子能夠進一步用于對實際狀況的評價和結論分析之中。旋轉原因子的載荷矩陣，并進行正交變換予以簡化之后，3個公共因子累積的方差貢獻率沒有變化，而各個因子具體分配的方差貢獻率有所改變，具體分析結果如表4所示。

2.4 公共因子的命名和競爭力評價模型的建立

由因子分析模型和因子旋轉載荷矩陣可知，主因子F1主要由產業支出與產業產出兩大方面構成，其中產業支出主要由發明專利數量、R&D經費支出、新產品開發經費支出、機構經費支出四個指標決定，而產業產出則主要由R&D人員折合全時當量、新產品銷售收入、資產總計、出口交貨值、主營業務收入和利潤總額六個指標決定，這些指標總體而言代表了高技術制造業在區域中的發展規模，故將主因子F1命名為發展規模因子。發展規模因子對各指標的方差貢獻已經達到了57.1%，是最具有影響力的公共因子，也表示這是影響區域高技術制造競爭力的最關鍵因素。

表4 旋轉后因子分析結果

公共因子F2由投資額和新增固定資產兩個指標所決定，因此主要代表了高技術制造業在區域投入力度的大小，本文將其命名為投入力度因子。投入力度因子對各指標方差的貢獻率達到27.2%，影響力較弱。

公共因子F3由科研機構數量，科研機構員工占全體員工比重以及購買國內技術支出三者決定，三者共同反映了區域高技術制造業的技術創新能力，因此本文將公共因子F3命名為技術創新因子。技術創新因子對各指標方差的貢獻率為10.7%，相較發展規模因子和投入力度因子更少，說明我國各省市目前高技術制造業的發展仍主要依賴傳統的資金投入等方式，尚未進入依靠科技進步而發展的新階段。

表5 因子得分函數的參數估計

通過因子分析所得出的這三個公共因子，即發展規模因子、投入力度因子還有技術創新因子三者可以表示為所有指標變量的線性組合，表5顯示的是運用回歸法則所解出的這些線性組合的參數估計值。從而可以計算各省市高技術制造業在這三個公共因子的得分。

根據表3中各個公共因子不同的方差貢獻率可以得到因子分析中最終的綜合評價模型，如下方程：

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

其中，Fi表示區域i的高技術制造業競爭力總體水平，F1i、F2i和F3i則分別表示在區域i高技術制造業的發展規模因子、投入力度因子和技術創新因子得分。

3 評價結果分析

3.1 長江經濟帶高技術制造業發展規模競爭力評價

表6給出了長江經濟帶中各省市在發展規模因子上的得分以及全國總體排名和長江經濟帶內部排名，并給出了全國得分最高分、平均分以及長江經濟帶整體的平均分。

表6 高技術制造業發展規模得分

由表6得知，從整體而言，長江經濟帶高技術制造業在發展規模方面整體得分不高，低于全國平均水平，表明長江經濟帶在高技術制造業的現有發展規模領域競爭力不夠強。在長江經濟帶內部，各地區在發展規模方面的差距非常大，其中在長江經濟帶內部排名前四位的江蘇、上海、浙江和四川在全國均在前十位，而在長江經濟帶排名后兩位的江西和安徽在全國范圍內也處在后幾位。

3.2 長江經濟帶高技術制造業投入力度競爭力評價

表7給出了長江經濟帶中各省市在投入力度因子上的得分以及全國總體排名和長江經濟帶內部排名，并給出了全國得分最高分、平均分以及長江經濟帶整體的平均分。

由表7得知，從整體而言，長江經濟帶高技術制造業在投入力度方面整體得分較高，高于全國平均水平，表明長江經濟目前帶對高技術制造業的投入力度較大。在長江經濟帶內部，各地區在投入力度方面大都較強，其中在長江經濟帶內部排名前六位的江蘇、安徽、江西、湖北、湖南、四川在全國均在前十位。由此可以看出長江經濟帶中各個省市對于高技術制造業均給予了較大關注，希望能實現高技術制造業的快速發展。

3.3 長江經濟帶高技術制造業技術創新競爭力評價

表8給出了長江經濟帶中各省市在技術創新因子上的得分以及全國總體排名和長江經濟帶內部排名，并給出了全國得分最高分、平均分以及長江經濟帶整體的平均分。

表7 高技術制造業投入力度得分

表8 高技術制造業技術創新得分

由表8得知，從整體而言，長江經濟帶高技術制造業在技術創新方面整體得分較高，稍高于全國平均水平，表明長江經濟帶高技術制造業的技術創新整體實力較強。然而細化來看，長江經濟帶各地區在技術創新方面在全國沒有很突出的優勢，其中在長江經濟帶僅有上海、江蘇和浙江三個省在全國排前十位。

3.4 長江經濟帶高技術制造業競爭力評價

表9給出了長江經濟帶中各省市競爭力水平綜合得分以及全國總體排名和長江經濟帶內部排名，并給出了全國得分最高分、平均分以及長江經濟帶整體的平均分。

由表9得知，從整體而言，長江經濟帶高技術制造業競爭力得分高于全國平均水平，表明長江經濟帶在高技術制造業目前競爭力較強。但是在長江經濟帶內部，各地區在發展規模方面的差距較大，其中在長江經濟帶內部排名前四位的江蘇、上海、浙江和四川在全國均在前十位，而在長江經濟帶排名后兩位的貴州和云南在全國范圍內也排在20名以后。

表9 高技術制造業競爭力得分

4 結論

本文以2013年我國內地30個省市區的高技術制造業競爭力的15個指標為研究對象，采用因子分析的方式對高技術制造業的發展規模因子、投入力度因子、技術創新因子以及綜合競爭力水平進行評價。結果表明，在2013年長江經濟帶高技術制造業競爭力整體水平在全國范圍內處于領先地位，但是在發展規模方面差距較大，在技術創新方面優勢省份不足，雖然沿江各省市對于高技術制造業均給予了較大的資源投入，但是高技術制造業作為知識經濟的實體產業和區域經濟競爭力的先導產業，想要在長江經濟帶實現其進一步發展，今后還需加快提升自主創新能力，優化產業結構，加強上下游之間技術與資源溝通合作，繼續增強高技術制造業核心競爭力，進一步實現創新驅動促進產業轉型升級。

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