长三角区域经济竞争力的综合分析

长三角区域经济竞争力的综合分析摘要本文在明确区域经济竞争力概念的基础上，首先构建评价经济竞争力的指标体系，通过搜集长三角与珠三角、环渤海地区近三年相关统计数据，利用因子分析法对三大经济圈进行定量分析，根据因子得分对其进行排序，得出长三角经济竞争力最强；然后运用管理学中常用的定性分析方法——SWOT分析——结合因子分析结果找出长三角区域经济竞争力的不足之处，并提出一些政策建议。

关键词长江三角洲经济竞争力因子分析Abstract This paper establishes the region economic evaluation index system on the basis of comprehending the conception of the regional economic competition. First, according to cluster analysis、finishing the nearly three years relevant statistical data of the three large economic region 、making use of the factor analysis and Lining up the data ,we can have the conclusion that the economic competition of Yangtze River Delta is strongest.. Then, this paper use management methods commonly used in the analysis——SWOT analysis——combining with the result of factor analysis which can find the problem and disadvantages of Yangtze Rive Delta. At the same time, making some policy recommendations Keyword Yangtze River Delta economic competition factor analysis一、引言目前我国已具规模的三大经济圈为长三角经济圈、珠三角经济圈以及环渤海经济圈，可以说他们的发展将直接关系着整个中国经济的发展，而其中长三角经济圈又最具发展潜力。

J. Gottmann在上世纪50年代就提出长三角经济圈将成为世界第六大经济圈；有“世界城市规划之父”之称的英国学者彼得霍尔爵士也预言“如果长江三角洲保持目前的发展趋势，50年后，它可以与伦敦、纽约比肩，成为世界一流的大都市圈”。

由此证明了长三角经济圈的研究价值。

到现在为止，我国除少数专著和报告对区域竞争力模型做出深入研究外，其他都很少涉足。

他们大多集中于区域竞争力定义、内涵和评价研究，正是由于对区域竞争力定义和内涵存在不同的理解，在评价指标体系的建立和评价方法的选择上也存在较大差异，至今未出现一套相对权威的评价指标体系和方法。

而针对长三角区域经济竞争力研究，大部分以学术论文形式公开发表。

这些成果虽说对长三角区域竞争力进行了一定深度的研究，但共同缺陷在于:没有对区域经济竞争力进行严格界定，从而在一定程度上混淆了区域竞争力与区域经济竞争力的本质区别。

本文在明确区域经济竞争力概念的基础上，通过对长三角、珠三角以及环渤海三大经济圈的现状和特点进行深入地分析，构建体现经济竞争力的评价指标体系，并通过搜集、整理长三角、珠三角、环渤海这三大经济圈的有关数据，运用因子分析法对三大经济圈进行评价。

同时运用管理学中常用的定性分析方法——SWOT分析——结合因子分析结果期望能够解决如下问题：（1）长江三角洲经济圈的经济发展现状如何?（2）长江三角洲地区与珠江三角洲和环渤海地区相比具有哪些经济竞争优势?（3）在分析了我国三个经济圈以后是否能够分析出这些差异的原因并给出长江三角洲区域经济发展的对策和思路？二、区域竞争力概念本文认为很难对“竞争力”做出统一的定义。

福建经济干部管理学院的王秉安教授根据国内外学者的研究，对区域竞争力的概念归纳为以下几类:财富创造论。

研究者将区域竞争力定义为区域创造财富的能力。

“国际竞争力是指一个国家或一个公司在世界市场上均衡地生产出比其竞争对手更多财富的能力。

”此定义突出了区域经济的产出层面，其最大优势是用经济的产出来直接衡量区域竞争力的强弱。

资源配臵论。

研究者将区域竞争力定义为区域的配臵资源能力。

这种观点以王秉安教授本人对区域竞争力所作的定义为代表，他认为“区域竞争力就是一个区域争夺大区域市场和资源的能力。

或者可以说，区域竞争力是一个区域在其所从属的大区域中的资源优化配臵能力等。

”这一类定义突出投入与过程层面，力求将概念立足于经济学的基本原理:经济的本质是资源的优化配臵。

产品提供论。

研究者将区域竞争力定义为区域向大区域提供产品与服务的能力。

这一类型的区域竞争力应该属于一种狭义的区域竞争力，把竞争的注意力集中到产品或服务市场的竞争上。

经济实力论。

研究者用区域经济实力来定义区域竞争力。

该观点对区域竞争力的概念侧重于区域经济综合实力。

综合论。

研究者将以上讨论中的两种或多种提法结合起来，对区域竞争力进行界定，试图对区域竞争力作更全面的定义。

本文主要侧重点在于对区域经济竞争力的分析。

因此本文引用了经济实力论学者对区域竞争力的界定①——是对一个区域经济发展状况和发展环境的概括，是该区域经济规模、经济增长质量、经济结构的综合体现，是各种经济变量的有机组合及其变动合力的结果。

①陈秋月2002年著三、区域经济竞争力定量分析（一）研究对象的选择与数据来源本文在研究中用江浙沪来代替长三角，用广东省来代替珠三角，环渤海湾地区则包括北京、天津、河北省、山东省、辽宁省。

这样做，虽然在地域范围上不完全吻合，但对分析结果没有太大的影响，基本上能反映长三角、珠三角、环渤海湾地区的基本情况。

更为有意义的是:这样处理后，研究地区的数据资料具有较大的可得性，可以进行精确的定量比较和分析。

本文指标体系所需数据主要来源于《中国统计年鉴》（2005-2007）、《北京统计年鉴》（2005-2007）、《天津统计年鉴》（2005-2007）、《河北省经济年鉴》（2005-2007）、《上海统计年鉴》（2005-2007）、《江苏省统计年鉴》（2005-2007）、《浙江省统计年鉴》（2005-2007）和《广东省统计年鉴》（2005-2007）。

（二）评价指标体系的设计原则区域经济竞争力的指标众多，为了更确切地反映区域经济竞争力，对指标的选取必须遵循一定的原则。

（1）系统性原则。

区域经济竞争力是一个综合的概念，指标体系的设计必须符合系统性原则，各方面指标构成一个有机整体，使指标体系符合研究模型的内在逻辑关系。

（2）可操作性原则。

区域经济竞争力评价指标体系的设计过程中，对于具体指标的选取受到诸多限制因素的制约。

由于数据获取等方面的限制，可能使一些指标无法被包含在指标体系之中。

因此在指标选取的过程中，必须充分考虑可操作性原则，舍弃无法获得数据的指标，用相近指标进行替代或者选择数据容易获取的指标。

总之，尽量使指标体系所选用的指标有意义，在整个指标体系中起到作用。

（3）可比性原则。

区域经济竞争力是对不同区域经济竞争力水平的评价，虽然各个区域存在差异性，但是在指标选取中必须体现可比性原则。

数据的选取尽量保持统计口径的一致，从而增加评价结果的可信度和现实比较意义。

（三）评价指标的选择本文在指标体系的建立过程中参考了众多己有的研究成果，其中包括IMD竞争力指标体系、肖红叶等人的《1985一2004中国区域竞争力发展报告》所采用的指标体系。

在此基础上，根据本文研究的需要做了修正，最终建立了区域经济竞争力评价指标体系。

区域经济竞争力指标体系中大部分指标的设计既可以用总量数据，也可以采用人均数据。

本文努力在总量数据和人均数据之间寻求一个平衡:部分指标采用总量数据，反映该地区的整体实力:部分指标采用人均数据，从效率上反映该区域的经济竞争力。

根据以上指标设计原则结合现实情况，设臵评价区域经济竞争力的指标体系，详见表1。

表1 指标体系构架表（四）研究方法的选择本文选择多元统计分析方法中的因子分析方法。

因子分析是一种多元统计分析方法，主要用来浓缩数据，即采用较少的概括性公共因子来反映原本众多的观测变量所代表的信息。

具体来说，它从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归纳为少数几个公共因子，当这几个公共因子特征值都大于l或者累计贡献率达到某一百分比时，就说明它们能够集中反映问题的大部分信息；而公共因子之间的相关性很小，信息重叠率低。

可见本文采用因子分析来研究区域经济竞争力问题是合适的。

表2是2004-2006年度三大经济圈相关指标三年统计数据的平均值。

表2 三大经济圈相关指标原始数据（五）区域经济竞争力的因子分析本文将以SPSS13.0统计分析软件进行因子分析，下面阐述一下分析过程：1．录入数据并标准化在利用SPSS13.0进行分析时首先应当将变量进行标准化，这样可以转化成无量纲的数据便于三地区的比较。

由输出的初始结果(附表1)可以发现，第二列和第三列值均为1.00。

第一列是20个原始变量名；第二列是根据因子分析初始解计算出的变量共同度。

利用因子分析方法得到2个特征值和对应的特征向量计算出因子载荷矩阵。

这时，每个原始变量的所有方差都能够被因子变量所解释，于是，每个原有变量的共同度都为l。

第三列是根据因子分析最终解计算出的变量共同度，结果都是1，说明所提取的因子能说明原始信息的100%，没有可以忽略的信息（共同度能够很好的反映进行因子分析的可行性）。

2．提取公共因子计算得出特征向量由附表2所得到的结果发现可以提取到2个公共因子，而且，2个因子能刻画所有的原始变量。

由于2个公共因子能100%刻画原始变量，则20个原始变量全部保留，意味着特殊因子为零。

利用因子载荷矩阵可求得特征向量:利用旋转后的因子载荷矩阵(附表3)因子1a 、2a 的系数和附录2中的因子方差贡献(特征值1λ、2λ)，我们可以在EXCEL 中利用公式11λA ，22λA ，求出各原始变量的特征向量系数1M ，2M 。

计算结果见表3：3．计算因子得分为了充分保证标准化后的原有数据所包含的信息量被新的因子所概括，提取主要因子21,Y Y ，（()2,1=⋅=i M ZX Y i i ）。

所以由得到的数据和特征向量得到两个因子得分值如表4：（计算过程通过EXCEL 进行计算）4．计算综合得分以每个因子的信息贡献为权数，对提取的每个因子进行加权求和，即得到构成要素各构成部分的综合得分分别为：2.383852、-1.32243、-1.06143。