江苏省战略性新兴产业竞争力实证分析

江苏省战略性新兴产业竞争力实证分析

陈露猪淑贞

(中国药科大学国际医药商学院，江苏南京211198)

摘要：江苏省战略性新兴产业已进入一个高速发展的时期，需要对战略性新兴产业的发展情况与其他产业的 竞争力进行比较针对江苏省的各个产业的发展情况，根据其各项指标的投入产出，通过因子分析进行归类，建立一 套简化的指标体系，对江苏省省内各个产业的竞争力发展排名，并针对战略性新兴产业的发展提出政策建议。

关键词：战略性新兴产业；竞争力比较；因子分析中图分类号：F2 1

研究内容

为应对经济危机，战略性新兴产业这个新理论被 提出，在应对金融危机的过程中，党中央、国务院认为 应对金融危机除了改造传统产业还必须培育新的产 业。我国要转变经济发展方式，实现可持续发展，必然 需要发展战略性新兴产业。近几年来，江苏省积极发 挥其技术创新方面的优势，加快了新兴产业的发展，部 分产业在一些关键领域取得较大突破。节能环保、新 材料、生物医药等战略新兴产业的增速连续三年高于 工业平均水平，区域创新能力连续四年居全国首位。 本文主要针对江苏省的战略性新兴产业的根据其各项 指标的投入产出，通过因子分析进行归类，建立一套简 化的综合评价指标体系，对江苏省省内各个产业的竞 争力发展排名，并针对战略性新兴产业的发展提出政 策建议。22. 1

战略新兴产业竞争力评价指标体系构建 指标综合评价方法

综合性和内在性是产业竞争力两大基本特点。只 有探究其内在性和综合特性，才能评价产业竞争力，并 且尽可能地用具体指标来体现产业竞争力的两大特 性，使其成为可计量的统计数值。指标综合评价法最 大特点是：其评价过程不是逐一'针对各指标，而是通过 某种方法同时完成对多个指标的评价。该评价法的一 大优点就是能够系统地将竞争结果与一些重要影响因 素综合起来以对竞争力进行评价。目前这种方法被大 家广泛应用，具有较高的可信度和实用价值。

2.2战略新兴产业竞争力评价指标的选取

根据产业竞争力的评价方法与所要评价的内容， 以及获得产业竞争力优势的主要方面，在借鉴已有成 功分析的基础上，本文主要考虑新产品产值率、总产 值、销售收入、每年支付工资、固定资产价值等26个指 标（见表1)。

表1选取的战略性新兴产业竞争力评价指标较为 完整理想，但实际应用过程中，由于数据获得困难以及 实际可操作性较低，因此本文在具体分析时，根据数据 的获得情况以及考虑到因素的相对重要性，对评价指 标进行了一定的简化和修正，只选择了其中的15个指 标作进一步分析。

3

文献标识码：A

doi：10. 19311/j. cnki. 1672-3198. 2016. 10. 005

表1

战略新兴产业竞争力评价指标选取

备注（计算公式）

指标名称新产品产值率

总产值 销售收入 每年支付工资 固定资产价值

总资产

出口额占总出口额之比

企业总数 资金利税率

销售利润率 企业平均规模资产回报率总产值增长率 销售收入增长率 行业利润增长率专利授权数量 科研项目数量高级技术人员数量研发经费支出额

利税总额/总投资利润/销售收入营业利润/总资产

本期利润总额/上年利润总额

R&D人员强度R&D经费强度

新产品投产率创新效率废弃品回收处 理、再利用率社会承担度

研发人员数量/生产人员总数量本期技术研发投入/本期销售收入

本期实际投产新产品种数/ 本期试制成功新产品种数创新成功率（每百人创新数量）创新效率水、金属等原料的再利用率实际支付社会负担额/企业税后利润额

评价指标的选取

以前面已选取的指标为基础，结合简要性和数据

可获得性的原则，本文最终选取了 15个评价指标来分 析江苏省战略新兴产业竞争力，分别为新产品产值率、 总产值、销售收入、每年支付工资、固定资产价值、总资 产、出口额占总出口额之比、企业总数、资金利税率、销 售利润率、企业平均规模、资产回报率、销售收入增长 率、总产值增长率以及行业利润增长率。4

数据说明

通过对江苏省的30个工业子行业进行研究，借鉴

作者简介：陈露（992 —），男，江苏泰州人，中国药科大学国际医药商学院硕士研究生，研究方向：产业经济；褚淑贞（965 —），

女，黑龙江虎林人，中国药科大学国际医药商学院教授，研究方向：产业经济、战略管理。

8 现代商贸工业 2016年第10期

现代商贸工业

《2013年江苏统计年鉴》、《2012年江苏统计年鉴》以及 赴实地考察所获得的资料，本文研究得以进行。5 实证过程

本文选取2013年度江苏省30个工业子行业、15项 指标作为数据源，运用因子分析获取竞争力评价体系。 5.1数据处理与分析

为确保不同指标的数据具有可比性，首先将所获 得的数据进行无量纲化处理，得到标准化数据。各列 指标数据的均值为0,标准差为1。最大收敛性迭代次 数为150次。

5.2 巴特利特球度检验和KMO检验

中可以看出：个公因子对原始变量方差的累计贡献率 达83. 60%，因此原有变量的信息丢失较少，因子分析 效度较高。

看出前3个因子的特征值均大于1(见图1)，对解 释原有变量的贡献很大；第4个以后的因子特征根值 都较小，对解释原有变量的贡献很小，可以忽略。因 此，选取3个公因子是合适的。

为确定原有变量之间是否存在线性关系以及验证 数据变量是否适合进行因子分析，首先对其进行巴特 利特球度检验和KMO检验，检验结果如表2所示。

表2 巴特利特球度检验和KMO检验结果

KMO and Bartlett's Test

Kaiser— Meyer— Olkin Measure of Sampling Adequacy.

Approx.870.500Bartlett's Test

Chi—Squareof Sphericitydf

105

Sig.

0

从表1的巴特利特球度检验统计量的观测值为870. 500,相应的概率P接近于0。在显著性水平a为 0.05,那么应拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位阵 有显著差异。同时，KMO的值为0.692,因此判定原有 变量可以进行因子分析。

5.3提取因子及因子载荷矩阵求解

在初步检测完因子分析的可行性后，接着进行提 取因子和对因子载荷矩阵求解的步骤。5.3. 1 提取因子

表3

旋转后的因子载荷矩阵指标名称公因子F1公因子F2 公因子F3 上的载荷

上的载荷

上的载荷

新产品产值率

0. 960

—0.058—0.089总产值0. 954—0.131—0.182销售收入0. 953—0.132—0.183每年支付工资0. 936—0.037—0.032固定资产价值

0. 926—0.156—0.221总资产0. 913—0.157—0.246出口额占总出口额之比0. 8320. 0070. 034企业总数0. 670—0.225—0.110资金利税率

—0.2120.923—0.028销售利润率—0.0910.8390. 140企业平均规模—0.0610.818—0.239销售收入增长率—0.149—0.0590. 945总产值增长率—0.178—0.0760. 932行业利润增长率—0.1630.3190. 864特征值6. 5973.0132. 930贡献率/%43.98220.08819.534累计贡献率/%

43.982

64.071

83.60

对变量进行因子分析，选取特征值大于1的因子， 得到了 3个比较显著的因子。通过因子旋转，最终得 到了比较理想的因子解的分析效果（见表3)。从表3

5. 3. 2 因子载荷矩阵求解及因子命名

F1因子在新产品产值率、总产值、销售收入、每年 支付工资、固定资产价值、总资产、出口额占总出口额 之比、企业总数上有较高的载荷，可将其定义为产业规 模因子；

F2因子在资金利税率、销售利润率、企业平均规 模和资产回报率上有较高的载荷，可将其定义为资金 利用率因子；

F3因子在销售收入增长率、总产值增长率、行业 利润增长率上有较高的载荷，可将其定义为市场表现因子。

5.4计算因子得分

在求出因子载荷矩阵并确定了 3个主要的因子

后，下面进行因子得分的计算。

(1)采用回归法对因子得分系数进行估计，通过计 算，输出得分系数矩阵。具体结果如表4所示。

表4

因子得分系数矩阵

Component Score ComponentCoefficient Matrix

123

总产值X10. 1490. 0150.008销售收入X20. 1490. 0150.007企业总数X30. 098—0.0380. 016销售利润率X40. 0980. 2930.021总资产X50. 1350.005—0.019固定资产价值X60. 1390.006—0.009总产值增长率X70.035—0.0660.346资金利税率X80. 0150. 321—0.055资产回报率X90. 0530.2460. 117企业平均规模X100. 0190. 299—0.121销售收入增长率X110.043—0.0590. 353行业利润增长率X120. 0560.0790. 309出口额占总出口额之比X13

0. 1520. 0510. 077新产品产值率X140. 1620.0390.042每年支付工资X15

0. 163

0.043

0. 061

(2)根据得分系数矩阵表，可以写出各因子得分函

数：

现代商贸工业 2016年第10期 9卜

产业经济

F1=0. 149X1十0. 149X2 十0. 098X3 十0. 098X4 十 0. 135X5十 0. 139X6十 0. 035X7 十 0. 015X8十 0. 053X9 十 0. 019Xi0 十 0. 043X11 十 0. 056Xi2 十 0. 152X13 十 0. 162X14 +0. 163X15

(1)

F2—0. 015X1 + 0. 015X2 — 0. 038X3 十0. 293X4 十 0. 005X5 十0. 006X6 —0. 066X7 十0. 321X8 十0. 246X9 十 0. 299Xi0 — 0. 059X11 十 0. 079Xi2 十 0. 051X13 十 0• 039X14 十 0. 043Xi5

(2)

F3 —0. 008X1 +0. 007X2 +0. 016X3 +0. 021X4 — 0. 019X5 —0. 009X6 +0. 346X7 —0. 055X8 +0. 117X9 — 0. 121Xi0 + 0. 353Xii + 0. 309Xi2 + 0. 077Xi3 + 0. 042X14 +0. 061X15

(3)

(续表5)

皮革、毛皮、羽毛及

_ —0. 7003648 —0. 02005824 0. 21855252 —0. 26937171 22其制品和制鞋业有色金属冶炼和压延加工业其他制造业

—0. 4605581 —0. 38572696 —0. 1584969 —0. 31100829 23一0. 8340268 0. 55176946 —0. 3693148 —0. 32812417 24

橡胶和塑料制品业一0. 4301888 —0. 43154977 —0. 5195507 —0. 37738437 25 化学纤维制造业一0. 5851538 —0. 92818661 —0. 8001200 —0. 6001117 26 造纸和纸制品业石油加工、炼焦和 核燃料加工业家具制造业 废弃资源综合利用业

一1.0367389 -0.7563952 —0.6543122 —0.7357365 29—1. 1102617 —1. 09007086 —0. 5888559 —0. 82231585 30-0. 7252721 —0. 73730988 —0. 8354952 —0. 6303056 27-0. 9333776 —0. 01912955 —1. 3771628 —0. 68337586 28

观察上述3式亦可看出，在计算3个因子得分变 量的变量值时，相应的指标的权重较高，这与因子的实 际含义是吻合的。

(3) 将标准化后的数据代入（1) (2) (3)三式，F1 — F3的得分，见表5。

(4)

按照各个因子对总方差的贡献度，可以得终计算公式：F —0. 43982F1 +0. 20088F2 +0. 19534F3 (4)

将30个行业的3个因子得分，按照公式（4)进行

加权计算并进行排名，结果亦见表5。

表5

因子得分表

Fl得分

F2得分

F3得分

F

总洱名

计算机、通信和其 3. 908

—0. 0174

1. 687

2. 045

他电子设备制造业 电气机械和器材制 1. 980

—0. 144

0. 455

0. 931

造业

化学原料和化学制 1. 84792896

-0. 410997960.55666268

0.838933333

品制造业 烟草制品业 -0. 28270084. 3428886-0. 99592720.553517564通用设备制造业 0.80285426-0. 34640550. 156418320.314080178酒、饮料和精制茶 制造业 —0. 28522591.665436050.119028350.232355754医药制造业

-0. 1336216

0.730284810.694420240.223578228木材加工和木、竹、

-0. 3375464

1.099867580.483921270.167010923藤、棕、草制品业 汽车制造业 0. 15671583

0.23717342

0.24564799

0.164555031文教、工美、体育和 -0. 3668567-0. 000668891.63787885

0.158457983

娱乐用品制造业 纺织业

0.50341903-0. 52353546-0. 17021780.082995613农副食品加工业 —0. 21322140.20846845

0.67231613

0.079428335

专用设备制造业 0. 24632209 -〇. 29498577 0. 01328433 0. 051675601 13 金属制品业

0. 13056114 -0. 30416093 0. 03410589 0. 002985798 14

纺织服装、服饰业 0. 01383447 -0. 02025246 -0. 0834672 -0. 01428811 15黑色金属冶炼和压 0.64166365 -1.01684382 -0.5641363 -0.03224546 16

延加工业 仪器仪表制造业

-0. 2842973 -0 07629801 0.03839159 ■ -0. 13286699 17

非金属矿物制品业 -0 1289913-0 51599634-0 2028091-0 200003 18

印刷和记录媒介复 制业

-0.6410671 -0. 50496588 0. 89278996 -0.2089941 19

铁路、船舶、航空航

天和其他运输设备 -0.0629273 -0.08894933 -0.9560288 -0.2322954920制造业 食品制造业

-0. 6801914 -0. 20101863 0. 36993073 -0.2672801321

4 10 现代商贸工业| 2016年第10期

6分析结果

通过产业竞争力的综合排名比较可以发现计算

机、通信和其他电子设备制造业、电气机械和器材制造 业、化学原料和化学制品制造业、烟草制品业、通用设 备制造业排名前五位。其中，第1、2、5名的产业均为 战

略新兴产业。这说明战略新兴产业在江苏省总工业 体系的竞争力已经大幅提高。电气机械及器材制造业

与化学制品制造业分列2、3名，这两个产业仍然是目 前江苏的支柱产业之一。另外排名比较靠前的还有 酒、饮料和精制茶制造业，医药制造业，汽车制造业，文 教、工美、体育和娱乐用品制造业等。这些产业也一直

都是江苏省传统的优势产业，如医药制造业中的扬子 江药业、恒瑞医药、豪森制药、正大天晴等知名企业，它 们依靠产品研发创新，不断开发新产品并积极营销等 策略，在中国的医药市场中依然占有较大的市场份额， 保持着较强的行业竞争优势。7

研究结论

战略性新兴产业的发展是纷繁复杂的，江苏省在 制定其相应的发展政策时，需要从产业结构、产业技术 以及产业布局等三个方面来考虑。江苏省应继续大力 发展生物医药、新能源、新材料、新一代信息技术和软 件等优势产业。应继续完善以企业为主体、市场为导 向、产学研紧密结合的技术创新体系。政府需要调整 高新区内的组织结构，将市场机制和政策优惠结合起 来，着重培育一批主营业务突出、拥有自主知识产权、 核心竞争力强并且具有良好社会效益的大型企业，同 时发挥中小型企业的基础作用，形成一个由核心企业 带头的产业集群。

参考文献

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