中國產品出口競爭力分析

馬騫

一、研究背景

在全球開放的背景下，我們應該關注出口額和出口競爭力的變化。雖然我國的出口額的數量在不斷增長，但是隨著資本和產品的自由流動導致我國出口數據中包含著不少“水分”，中國在過去的年份中出口總額大幅度的上漲與全球范圍中的垂直專業化、外包過程密切相關。近年來，中國的出口受到了來自四面八方的關注，面對中國快速增長的趨勢，很多國家認為中國產品的出口競爭力對本國相關產業的生存以及相關出口形成了巨大的威脅。通過分析其中的原因和問題，從而為未來提升出口競爭力提出思路。本文通過選取影響我國出口競爭力的幾個因素，研究有利于我們更加明確我國不同行業產品出口競爭力存在的問題，并提出相關的政策建議，從而能使不同的行業及時作出調整，應對激烈的市場競爭。

二、數據來源

本篇論文的數據來自統計年鑒，指標主要包括政府支持、專利、R&D內部支出、R&D人員支出、外商直接投資、全社會固定資產投資、進出口總額、技術交易等13個指標。

三、回歸分析

挖掘過程主要分為三大部分，首先通過預處理將自變量和因變量進行合并，然后通過回歸和聚類兩種方法進行分析。主要過程如下所示。

3.1預處理過程

對涉及到的變量做以下說明：因變量是出口競爭力指數回歸;自變量包括專利、R&D內部支出、R&D人員、技術交易、全社會固定資產投資、外商直接投資、政府支持、進出口額8個指標。對數據預進行處理因為因變量和自變量在2張不同的表上，但是進行回歸分析需要將兩個表進行合并，合并過程如下：

通過預處理可以得到完整的數據，再將數據導入R語言進行下一步的回歸處理。

3.2回歸過程

回歸分析是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的變量的多少，分為一元回歸和多元回歸分析;按照自變量的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析;按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。本次試驗運用是線性回歸。

首先需要對數據進行數據描述性統計得到需要建立的模型。描述性統計，是指運用制表和分類，圖形以及計算概括性數據來描述數據特征的各項活動。具體過程如下所示：

我們能夠得到八個指標的指數如上中所示，其中對出口競爭力指數影響較大的是進出口額、技術交易、政府支出、外商直接投資。我們可以得到具體的模型為：出口競爭力指數=8.85-1.18專利-1.51 R&D內部支出- 1.15R&D人員+7.667技術交易+1.263全社會固定資產投資+4.84外商直接投資-5.78政府支持+8.538進出口額

回歸的代碼，如下圖所示

>ax<-read.xlsx（file="C：＼＼Users＼＼excel_output9.xls"，"daily"）

>a2<-read.xlsx（file="C：＼＼Users＼＼excel_output8.xls"，"daily"）

>ax<-merge（ax，a2）

> model<-lm（var13～var4+var5+var6+var7+var8+var9+var10+var11，data=ax）

> model<-lm（x13～x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10+x11，data=ax）

> summary（model）

> describe（ax）

回歸圖形如下圖所示：

殘差圖如下：

模型的R^2=0.10， （-@R）^2=0.09，F=8.234，擬合效果較一般。由p值小于0.05的顯著性水平可知，技術交易因素影響顯著。出口競爭指數與政府支持、專利、R&D內部支出、R&D人員成反比關系，即出口競爭指數越高，政府支持、專利、R&D內部支出、R&D人員支出越低，其中影響程度最高是政府支持、R&D內部支出、專利次之，最后是R&D人員支出。出口競爭指數與外商直接投資、全社會固定資產投資、進出口總額、技術交易成正比關系，即即出口競爭指數越高，外商直接投資、全社會固定資產投資、進出口總額、技術交易也越高，其中影響程度最高是進出口總額、技術交易，接著依次為進出口總額、外商直接投資、全社會固定資產投資。

四、聚類分析

4.1聚類模型的建立

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類分析的目標就是在相似的基礎上收集數據來分類。聚類源于很多領域，包括數學，計算機科學，統計學，生物學和經濟學。在不同的應用領域，很多聚類技術都得到了發展，這些技術方法被用作描述數據，衡量不同數據源間的相似性，以及把數據源分類到不同的簇中。首先要進行模型的建立：對專利、R&D內部支出、R&D人員、技術交易、全社會固定資產投資、外商直接投資、政府支持、進出口額分別采用 k-means聚類法，分為4類，每一類如下，means代表著每一個類的平均值。

模型檢驗：組成4類時betweenss/totss=92.4，結果可以接受

模型解讀：每個聚類下的數目，有圖中的數字我們可以看到第一組有58個數，第二組有478個數，第三組有36個數，第四組有8個數。由于第四組的數量太少，所以在聚類圖中我們不易察覺出第四類數據。

4.2聚類的代碼

具體的聚類代碼如下所示：

> km_result <- kmeans（ax， 4， nstart = 24）

> print（km_result）

> dd <- cbind（ax， cluster=km_result$cluster）

> table（dd$cluster）

> fviz_cluster（km_result， data = ax，

+?palette = c（"#2E9FDF"， "#00AFBB"， "#E7B800"， "#FC4E07"），

+?ellipse.type = "euclid"，

+?star.plot = TRUE，

+?repel = TRUE，

+?ggtheme = theme_minimal（））

聚類圖如下所示，橫坐標是變量，縱坐標是特征值：

五、結論分析與建議

對產品競爭力影響較大的因素主要包括技術交易、政府支持、外商直接投資，因此主要從這三個方面進行分析。

5.1關于進出口總額的分析與建議

進出口總額指數為8.538，進出口總額與競爭指數成正比。為了擴大生產規模可以采取推動生產企業集群。為了提高產品出口競爭力，就要鼓勵企業不斷的擴大生產規模，實現產品生產企業集群，從而降低生產經營成本，提高經濟效益。在產業集群的企業可以共享群內的有形資源和無形資源，而且由于集群內的企業可以互相依靠，互相借鑒，企業之間取長補短，并且能夠迅速聚合成為新的共享資源。此外，由于企業集群可以使產業鏈上的廠家在此易得到所需的技術、勞動力等，可減少經營風險，降低成本，因而有利于吸引更多廠商加入，不斷的擴大產業規模。一般而言，擴大企業規模有兩種途徑，一種是靠增量來實現，另一種是靠調整存量來實現，鑒于企業規模的擴大和集群的發展主要依靠市場，我國應該以存量調整為主，也即通過參股、聯合、兼并和改組等多種形式，組建跨區的大型企業集團，提高行業的綜合競爭力。

5.2關于技術交易的分析與建議

技術交易的指數為7.667，在八個因素中屬于影響較大的。它與競爭指數成正比，長期以來，我國在國際產業的分工中總是處于全球產業鏈的最低端，雖然我國部分企業已經開始出口自主品牌產品，但由于缺乏自主知識產權，特別是缺乏核心技術，品牌的附加值仍然在低位徘徊。同時，我們很難引進真正的核心技術，因此，我們必須重視核心技術的獨立自主開發。首次，要重視科研成果的產業化，特別是大專院校、科研機構科技成果的產業化。其次，隨著技術水平和研發能力的提升，國內有必要通過產業聯合的方式，鼓勵企業與跨國公司建立戰略聯盟，通過合作和分享來提升本地企業的整體技術能力，以及在發達國家設立研發機構和公司，學習和利用國外人才開發先進。聯盟中的各個企業可以利用合作帶來的技術溢出效應逐步積累起自身的核心業務，建立起自身的研發能力和生產能力。

5.3關于外商直接投資的分析與建議

外商直接投資的指數為4.84，外商直接投資與競爭指數成正比，所以我們應該改善引資環境，這就要通過完善我國招商引資的相關政策法規來完成。首先，要完善市場經濟法律體系，創造公平公正的投資和貿易環境。重新審視和調整招商引資的相關政策，制定統一透明的引資政策，使得這些政策更具公平性和科學性，實行內外統一的產業競爭政策，促使不同類型企業公平競爭，維護公正的市場競爭秩序。健全招商引資政策，規范審批程序，減少各地區為了競相引資而競相提供過度的優惠政策，減少投資的盲目性。同時要不斷完善社會服務體系，提高政府部門的服務效率，以期通過有序的市場環境，最大限度利用外商直接投資，促使我國出口貿易乃至整個國民經濟的持續健康發展。