沈阳装备制造业竞争力分析
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
三、沈阳装备制造业竞争力分析
中国装备制造业的竞争力呈阶梯状分布,即东部竞争力最强,中部次之,西部最弱1。我国在2003 年提出振兴东北老工业基地时,装备制造业就是振兴的重中之重。新一轮的东北振兴计划既不像西部大开发那样一味地“给项目”,也不像东部沿海地区那样“给政策”,而是通过制度创新促进东北振兴2,作为东北老工业基地的重工业城市——沈阳市成为装备制造业的“试点城市。经过近十年的发展,已经初步形成三个装备制造业聚集区和两个配套城的基本格局,沈阳机床集团、沈鼓集团、北方重工、沈阳特变等原来的老企业正在逐渐恢复活力,挺起中国装备制造业的脊梁。为更科学地分析沈阳市装备制造业7大行业的竞争力具体情况,提出与时俱进的合理化投资建议,综合评价沈阳市装备制造业竞争力非常必要。
借鉴国际上对产业竞争力分析最新方法,结合沈阳市装备制造业具体情况,考虑到数据收集过程中的数据不完整性,首先构建沈阳市装备制造业竞争力综合评价的模型和指标体系,从静态和动态两个角度分别分析沈阳市装备制造业综合竞争力。
(一)沈阳市装备制造业竞争力综合评价模型及指标体系
1.评价模型的建立
因子分析法是寻找一种不能或不易直接观测到却影响或支配可测变量的潜在因子,并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的关联性。该方法在不损失或极少损失原有信息情况下,将多个可测变量转换为少数几个不相关的综合变量,通过计算样本之间候选指标在各样本之间的相对差距,将样本差距大的指标提取出来构成综合评价指标体系的元素,从而排除样本之间差距不大的指标,构建综合评价函数为:i 1
F=n
i i
F α=∑。其中,i
α是
综合因子 F 的权数,i F 是根据公因子的贡献率确定的。
由于指标权重是通过多重共线性变换和数据运算获得的,不仅可以避免主观因素的影响,还消除了指标间信息的重叠问题。同时通过指标的减少来抓住主要矛盾,综合评价结果客观合理且唯一。
2.指标选择
根据沈阳市装备制造业竞争力基本情况,遵循指标体系的科学性、代表性、可获取性和可比性原则,期望在空间上反映沈阳市装备制造业的静态整体布局和结构,在时间上反映沈阳市装备制造业的动态发展趋势和趋向,在数量上反映企业规模和经济效益,在层次上反映沈阳市装备制造业的功能和水平。将沈阳市装备制造业分为金属制造业:通用设备制造业:专用设备制造业:交通运输设备制造业:电气机械及器材制造业:通讯设备、计算机及其它电子设备制造业和仪器仪表及文化办公用机械制造业七个类别3,分别分析和评价各自的综合竞争力。本文在构建沈阳市装备制造业竞争力评价指标体系时,将评价指标体系分为 6 个二级指标和 10 个三级指标,沈阳市装备制造业竞争力评价指标体系如表3.1 所示。
1 李相银,韩建安,中国装备制造业区域竞争力比较,经济纵横,2003年第八期
2
郭长义,基于制度创新的辽宁装备制造产业竞争力提升,辽宁大学学报(哲学社会科学版),2012年第三期 3
李媛,郝娜,辽宁装备制造业产业结构竞争力分析与建议,辽宁经济,2005年第12期
表3. 1 沈阳市装备制造业竞争力评价指标体系
3.样本的选择及数据来源
装备制造业主要包括金属制造业:通用设备制造业:专用设备制造业:交通运输设备制造业:电气机械及器材制造业:通讯设备、计算机及其它电子设备制造业和仪器仪表及文化办公用机械制造业七大类。本文选择 2001~2011年的时间序列数据,所有数据来自《沈阳统计年鉴》。数据统计口径为沈阳市装备制造业七大类的规模以上企业,原始数据见附件1-10。
(二)沈阳市装备制造业静态竞争力综合评价的实证分析
1.数据处理
为消除数据类型的差别而产生的分析误差,消除量纲和数量级的影响,本文采用标准化方法对原始数据进行处理,将七个装备制造业的十个指标分别与总值相比,计算各个指标在总值中的占有率. 即:7
ij 1
X /
ij ij
i x x
==∑,其中ij x 是十个指标的原值,ij X 是各指标在各指标
总值中的占有率。 2001-2011年的ij X 计算结果见附件11-20。2011年的ij X ,即沈阳市装备制造业各行业指标占有率状况根据附件20整理后如图3.1所示。
0%
10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%资
产总
工业
总产工
业
销售
产利税总主
营业务税金及附从业人员年均外商及港澳台资出口交货R &D 投新产品产
图3.1 2011年沈阳市装备制造业各行业指标占有率图
2.数据分析
运用统计软件 SPSS 输入图3.1中的十个指标数据,得出成分的矩阵特征值和累积方差贡献率如表3.2所示, 并选取特征根大于1的作为公共因子。
表3.2 主成分分析的特征值和贡献率
由表 3.2 可知,F1、F2的主成分方差累积达到 88.801%,各自方差贡献率分别为 72.695%和14.106%,所以可将其确定为所需提取出来的 2 个主成分,根据主成分得分系数和标准化后的各变量观测值, 计算出沈阳市 7 类装备制造业在 2011 年的 2个因子得分,再以各因子的方差贡献率为权重进行加权汇总,得出样本单元最后综合得分评价公式:
F=0.8411036F1+0.1588964F2
3.计算综合得分
利用统计软件SPSS输入图3.1中的十个指标数据,得到各主成分系数矩阵见表3.3。
由表3.3得到F1、F2的主成分表达式如下:
F1=0.997X1+0.994X2+0.948X3+0.987X4+0.873X5+0.888X6+0.869X7+0.362X8+0.930X9+0.904X10
F2=-0.73X1+0.12X2+0.18X3+0.050X4+0.165X5-0.122X6-0.142X7+0.916X8+0.25X9-0.304X10
与此同时,得到7个行业在两个公因子上的各自得分如表3.4