各地区规模以上工业企业竞争力评价与思考

各地区规模以上工业企业竞争力评价与思考

一、引言

工业一直是拉动经济增长的主要动力，据国家工业和信息化部发布《2010年中国工业经济运行报告》统计，2010年工业对经济增长的贡献率为49.3%，比2009年提高9.3个百分点，可见，工业拉动经济增长的效益越来越明显，而且拉动效应越来越大。而规模以上工业企业作为工业的主要组成部分，其对产业发展、经济增长的拉动作用和贡献也占据了很大一部分，而且规模以上工业企业的劳动生产率是小企业的5倍以上，可见，规模以上工业企业。加快培育和发展规模以上工业企业是进一步推动实施大企业集团带动战略的重要措施，研究各地区规模以上工业企业竞争力，可以进一步明确各地区规模以上工业企业的竞争力情况，同时提高规模以上工业企业的行业地位，激励其做强做大。通过加强培育和扶持发展，形成一批规模大、经济效益好、主业突出、主导产品市场占有率高、自主研发能力强、技术装备先进的规模以上工业企业和企业集团，使之成为各地区经济发展的主导力量和产业结构优化升级的重要依托，全面提升各地区规模以上工业企业竞争力，充分发挥规模以上工业企业的带动效应。

二、规模以上工业企业界定

要界定规模以上工业企业，得首先明确工业企业的范围，工业企业指从事自然资源的开采，对采掘品和农产品进行加工和再加工的物质生产部门或企业。虽然从2011年开始，全国规模以上工业企业起点标准由原来的年主营业务收入500万元提高到年主营业务收入2000万元。但是鉴于统计资料收集年限有限，本研究所指的规模以上工业企业还是沿用年主营业务收入500万元以上的工业企业。

三、各地区规模以上工业企业竞争力评价指标体系的构建及评价方法

（一）构建评价指标体系

对各地区规模以上工业企业竞争力进行科学评价的前提是评价指标的选取，对于其竞争力评价的指标不仅能全面反映规模以上工业企业竞争力，还需要对其量化。因此，遵循科学性、可比性、全面性及可行性原则，并考虑数据信息的收集的可行性，本文从各地区规模以上工业企业规模、各地区规模以上工业企业经济效益及成长潜力三方面构建了评价指标体系 (见表1)。

表1规模以上工业企业竞争力评价指标体系

年平均人数可以从各地区规模以上工业企业主要指标

总资产贡献率、资产负债率、产品销售率、流动资产周转次数、工业成本费用利润率从各地区规模以上工业企业主要经济效益指标提取，而工业增长率则通过2009年度数据与2008年度数据相比较求得，即工业增长率=2009年工业生产总值/2008年工业生产总值-1。

（二）评价方法

根据规模以上工业企业分类标准，本研究包括31个省、自治区、直辖市的主要规模以上工业企业的评价，本文采用主成分分析法来评价。 三、基于主成分分析的各地区规模以上工业企业竞争力评价

（一）采集原始数据

本文根据各地区规模以上工业企业竞争力评价指标体系，选取《中国统计年鉴2009》和《中国统计年鉴2008》中的统计数据,在31个省区市工业经济状况主要指标体系提出数据如下表2。

表2 各地区规模以上工业企业竞争力指标原始数据

运用SPSS 统计分析软件对31个省区市规模以上工业企业竞争力指标进行标准化处理，以消除无量纲与数量级的不同。通过SPSS自动对原始数据进行标准化处理, 所以在得到计算结果后的变量都是指经过标准化处理后的变量，并同时通过系数相关矩阵相关选项同时得到相关矩阵如下表3所示。

人数这几个指标存在着极其显着的关系,可见许多变量之间直接的相关性比较强, 证明他们存在信息上的重叠。因此，需进行主成分的选取，明确对于规模以上工业企业竞争力贡献的主要指标。

（三）主成分提取

主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于1的前m个主成分。特征值在某种程度上可以被看成是表示主成分影响力度大小的指标, 如果特征值小于1, 说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大, 因此，一般可以用特征值大于1 作为纳入标准。通过SPSS软件进行因子分析，得到总体方差分析表如下。

表4 总体方差分析

成份

初始特征值提取平方和载入

合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 %

, 即m=3。说明有三个主成分对于规模以上工业企业竞争力影响较大。同时在进行因子分析的过程中，得到了各因子得分系数。

表5 各因子得分系数矩阵

全部从业人员年平均人数在第一主成分上有较高载荷,说明第一主成分基本反映了这些指标的信息；工业增长率、总资产贡献率和流动资产周转次数指标在第二主成分上有较高载荷,说明第二主成分基本反映了工业增长率、总资产贡献率和流动资产周转次数三个指标的信息，资产负债率、工业成本费用利润率在第三成分上有较高载荷,说明第三主成分基本反映了资产负债率和工业成本费用利润率两个指标的信息。所以提取三个主成分是可以基本反映全部指标的信息, 所以决定用三个新变量来代替原来的十一个变量。

（四）竞争力综合得分

这三个新变量的表达还不能从输出窗口中直接得到, 需要将其特征向量运用SPSS描述性功能求出来，与标准化后的数据相乘, 然后就可以得出主成分表达式如下：

F 1=0.416233ZX

1

+0.433484ZX

2

+0.425522ZX

3

+0.416233ZX

4

+0.077408ZX

5

-0.103063ZX

6

+0.153046ZX

7-0.030521ZX

8

+0.114564ZX

9

+0.422868ZX

10

+0.228685 ZX

11

F 2=-0.147927ZX

1

-0.096416ZX

2

-0.129436ZX

3

+0.052831ZX

4

+0.281985ZX

5

+0.320948ZX

6

+0

.282645ZX

7+0.421326ZX

8

+0.546800ZX

9

-0.112266ZX

10

+0.44444ZX

11

F 3=0.019910ZX

1

+0.053094ZX

2

+0.018251ZX

3

+0.213206ZX

4

-0.520987ZX

5

+0.644597ZX

6

-0.

279574ZX

7-0.160112ZX

8

+0.336816ZX

9

+0.060561ZX

10

-0.205740ZX

11

通过上述三个新变量，代入经标准化处理的数据可以计算三个变量的得分值，然后以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分综合模型，得到综合模型如下：

F=0.288217ZX

1+0.390162ZX

2

+0.314338ZX

3

+0.682270ZX

4

-0.161594ZX

5

+0.862482ZX

6

+0.1