南通六大主导产业 [基于产业关联及因子分析的南通主导产业选择]

　　【摘要】文章运用投入产出模型对江苏省2007年投入产出表进行分析，从产业关联角度界定驱动南通产业结构高度化的主导产业集；根据产业关联、产业规模、产业发展、比较劳动生产率及经济效益等五方面11个指标对主导产业集各产业进行因子分析，判定2008年以来南通主导产业集的基本构成及变迁轨迹。
　　【关键词】产业关联；因子分析；主导产业；南通
　　
　　为了应对国际金融危机的不利影响，通过调整产业结构，特别是主导产业的优化和升级，不仅是扩内需、保增长的需要，而且有利于促进消化、吸收和重新配置生产能力，带动中间需求，从而实现南通市经济平稳较快增长。
　　一、基于投入产出分析的南通主导产业集界定
　　投入产出分析法是研究经济系统各个部分间表现为投入与产出的相互依存关系的经济数量分析方法，是由美国经济学家瓦西里・列昂惕夫于20世纪30年代研究并创立的。在衡量分析产业关联度大小确定地区主导产业时，通常运用投入产出表中的感应度系数、影响力系数及影响范围系数。感应度系数（Ei）是指国民经济各部门都增加一个单位最终使用时，某一部门因此而受到的需求感应程度，也就是指需要该部门为其他部门生产而提供的产出量。其计算公式如下：
　　Ei=（1）
　　其中wij是第i部门对第j部门的完全分配系数，wij为完全分配系数矩阵的第i行之和，即第i部门对国民经济各部门的感应度，wij为完全分配系数矩阵的行和的平均值。
　　影响力系数（Fi）是指当国民经济某一部门增加一个单位最终产品的使用时，对国民经济各部门所产生的生产需求的波及程度，表明一个部门的生产变化对其他部门所产生的影响。其计算公式如下：
　　Fi=（2）
　　其中bij是第i部门对第j部门的完全消耗系数，bij为完全消耗系数矩阵的第i列之和，即第i部门对国民经济各部门的影响力，bij为完全消耗系数矩阵的列和的平均值。
　　影响范围系数（ηj）反映第j部门对国民经济的影响范围。该指标要求选取的行业对国民经济影响范围广，对各个行业都有带动作用（拉动力和推动力），本文选取完全消耗系数和完全分配系数均大于平均值的行业所占的产量百分比来衡量。其计算公式为：
　　ηj=（3）
　　其中i满足：bji>average（bji）＆Wij>average（Wij）；Xi为i产业的总产量。
　　本文首先从产业关联角度找到相关的可以作为南通市主导产业考虑范畴的行业集，然后再对该行业集按主导作用大小排序。鉴于《南通统计年鉴》无投入产出部分统计，本文假设南通投入产出表的直接消耗系数、完全消耗系数、直接分配系数和完全分配系数与江苏投入产出表的各项系数完全一致。因此可首先从2007年江苏省投入产出表计算出42个行业的直接消耗系数矩阵、完全消耗系数矩阵、直接分配系数矩阵和完全分配系数矩阵；然后在此基础上计算出各行业的感应度系数（Ei）、影响力系数（Fi）、影响范围系数（ηj）；最后分析得到可以作为主导产业考虑范畴的行业集，这些行业应该不但在关联度总量指标上，而且还应该在关联度结构指标上都比较突出。本文选取影响力系数+感应度系数>1.5或者影响范围大于平均的行业作为主导产业集。分析结果如表1。
　　表1南通市2008～2010年主导产业集
　　二、基于因子分析的南通市2008～2010年主导产业选择
　　（一）因子分析评估指标的选取
　　在确定好主导产业集后，我们将对主导产业集内的行业进行主导产业综合分析。本文选择了11个主导产业判断指标（见表2），采用因子分析方法，对南通市各产业的产业关联、规模等指标做全面的评估，以判定2008年以来南通主导产业的基本构成和变迁轨迹。
　　表2南通市2008～2010年主导产业集选择指标
　　注：除产业关联三指标外，其余各指标数据来源于南通市2008～2010年的统计年鉴。
　　（二）基于因子分析的数据计算及处理
　　1．原始数据标准化处理。由于各个变量的量纲不同，而且个别变量的数量级较大会对因子分析产生影响，为了避免计算结果受此影响，需要对指标进行标准化处理，以使综合评价结果趋于合理。处理公式为：
　　X*ij=（4）
　　其中：i=1，2，…，26（其为行业序号，总数为26）；j=1，2，…，11（其为指标序号，总数为11）：Xij，X*ij分别为经标准化处理前后的数据；j为第j个指标的均值；Sj为第j个指标的标准差。在原始数据标准化处理后，下面将应用SPSS11.0软件，对2010年度南通市主导产业集中各产业相关数据进行因子分析提取公因子，然后再根据各因子得分和方差贡献率来计算各产业综合得分。
　　2．提取公共因子。在做因子分析之前，要进行统计检验，其中KMO检验值为0.51，根据统计学家Kaiser给出的标准，适合因子分析。同时Bartlett检验给出的相伴概率为0.000，小于显著性水平0.05，因此拒绝Bartlett球度检验的零假设，适合因子分析。公共因子是根据原始指标信息提取的反映指标间公共信息的因素。公共因子变量比原始指标变量的数量大为减少，但能够反映原始指标变量的绝大部分信息。在软件SPSS11.0上运行数据计算，选择用主成份法提取公共因子，得到解释方差分解表（表3）。
　　表3总方差分解表
　　根据方差分解表，我们可以得到各公因子的特征值、方差贡献率、累计方差贡献率。从累计方差贡献率可知，当提取4个公因子时，累计方差贡献率达75.394％，即此4个公因子包含了原11个指标的75.394％的信息含量，作为综合因子的损失只有24.606％，原始变量的大部分信息能够被提取的4个公因子解释，所以提取4个公因子是合理的。
　　3．因子旋转。建立因子分析模型的目的在于找到公共因子，更重要的是知道每个公共因子的经济含义。由于初始因子载荷矩阵对因子命名和解释不明显，为了理解公共因子的实际意义，采用方差最大法对因子进行旋转，使每个因子上的负载尽可能向1或0的方向靠近。旋转后的因子载荷矩阵如表4。
　　表4旋转后的因子载荷矩阵
　　从该表可以看出，第一主因子在X21、X22、X51上有较大载荷，所以可认为第一主因子主要体现产业规模、利税规模、产值利税率的信息；第二主因子在X11、X12和X13上有较大载荷，所以可认为第二主因子主要体现感应度系数、影响力系数和影响范围系数的信息。第三主因子在X23、X33上有较大载荷，所以可认为第三主因子主要体现就业规模、就业增速的信息；第四主因子在X31、X22和X41上有较大载荷，所以可认为第四主因子主要体现新增固定资产投资、产值增速和比较劳动生产率的信息。
　　4．因子得分。在了解了各个公因子的具体经济含义后，采用回归法计算出样本数据的因子得分系数矩阵（参见表5）。
　　表5因子得分系数矩阵
　　根据表5中因子得分系数和原始变量标准化后的值计算每个样本数据的各因子得分数，其得分，公式为：
　　 Facl=0.161*X11-0.149*X12-0.048*X13+0.315*X21+0.362*X22-0.055*X23+0.077*X31-0.141*X32+0.099*X33+0.185*X41+0.326*X51（5）
　　 Fac2=0.185*X11+0.414*X12-0.347*X13-0.098*X21-0.007*X22+0.015*X23+0.139*X31+0.084*X32-0.025*X33-0.112*X41+0.256*X51（6）
　　 Fac3=-0.329*X11+0.145*X12+0.045*X13+0.045*X21+0.006*X22+0.538*X23-0.018*X31+0.042*X32+0.278*X33-0.342*X41-0.099*X51（7）
　　Fac4=-0.287*X11+0.330*X12-0.008*X13-0.054*X21-0.018*X22+0.058*X23+0.422*X31+0.594*X32-0.113*X33+0.228*X41-0.034*X51（8）
　　然后，以各主因子对应的方差贡献率为权数得出各样本产业的综合得分公式为：
　　F2010=(29.083*Facl+23.065*Fac2+13.759*Fac3+9.487*Fac4)/75.394（9）
　　依据4个主因子得分，以及上述综合因子得分公式，我们可以得到南通主导产业集中各产业的综合因子得分和排名，见表6。
　　表62010年南通主导产业综合因子得分和排名
　　使用同样的方法可对南通市2008、2009年的主导产业集中的产业进行排序，从而可得出2008至2010年南通市主导产业排序表（参见表7）。
　　表72008～2010年南通主导产业排名变化情况
　　（三）南通市2008～2010年前六位主导产业因子分析
　　根据前面的因子分析结果，下面将选择2008至2010年综合因子得分排名前六的产业进行详细分析。结合表8及表4，可以看出在2010年，电气机械及器材制造业、交通运输设备制造业、通用、专用设备制造业和金融业在FAC3就业规模、就业增速方面较为突出；化学工业在FAC2感应度系数、影响力系数和影响范围系数方面较为突出；通信设备、计算机及其他电子设备制造业在FAC4新增固定资产投资、产值增速和比较劳动生产率方面较为突出。
　　表8南通市2010年前六位主导产业四因子分析
　　根据2009年的情况，提取了3个公因子，方差综合达到 73.4％。各变量对应的因子如下。因子一：产业规模、利税规模、新增固定资产投资、产值利税率；因子二：感应度系数、影响力系数、影响范围系数、产值增速；因子三：就业规模、就业增速、比较劳动生产率。结合表9，可以看出在2009年，房地产业、批发和零售业在FAC1产业规模、利税规模、新增固定资产投资、产值利税率方面较为突出；教育业在FAC2感应度系数、影响力系数、影响范围系数、产值增速方面较为突出；通用专用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业在FAC3就业规模、就业增速、比较劳动生产率方面较为突出。
　　表9南通市2009年前六位主导产业三因子分析
　　根据2008年的情况，提取了4个公因子，方差综合达到 74.7％。各变量对应的因子如下。因子一：产业规模、利税规模、新增固定资产投资、比较劳动生产率、产值利税率；因子二：感应度系数、影响力系数、影响范围系数；因子三：产值增速、就业增速；因子四：就业规模。结合表10，可以看出在2008年，房地产业、批发和零售业、金融业在FAC1产业规模、利税规模、新增固定资产投资、比较劳动生产率、产值利税率方面较为突出；房地产业在FAC2感应度系数、影响力系数、影响范围系数方面较为突出；交通运输设备制造业在FAC3产值增速、就业增速方面较为突出；通用、专用设备制造业在FAC4就业规模方面较为突出。
　　表10南通市2008年前六位主导产业四因子分析
　　三、结论
　　南通市2010年按综合因子得分排名前十位的产业分别为：电气机械及器材制造业，交通运输设备制造业，化学工业，通用、专用设备制造业，金融业，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，房地产业，金属制品业，批发和零售业，金属冶炼及压延加工业；排名后十位的产业分别为：石油加工、炼焦及核燃料加工业，交通运输、仓储和邮政业，信息传输、计算机服务和软件业，租赁和商务服务业，科学研究技术服务业，水利、环境和公共设施管理业，居民服务和其他服务业，文化、体育和娱乐业，公共管理和社会组织，教育。由此可见，南通社会经济的发展主要依赖于第二产业，特别是以电气机械及器材制造业，交通运输设备制造业和化学工业为代表的制造业，而租赁和商务服务业，科学研究技术服务业，居民服务和其他服务业，文化、体育和娱乐业等为代表的第三产业在南通仍处于比较弱势的地位。
　　进一步从表7的分析结果来看，南通市从2008年以来，新兴的或获得长足发展的行业主要也是以金属冶炼及压延加工业、通信设备、计算机及其他电子设备制造业、石油加工、炼焦及核燃料加工业等为代表的制造业，而第三产业，特别是以居民服务和其他服务业、批发和零售业、租赁和商务服务业等为代表的服务业，相对地位都处于下降过程中，由此表明南通市从社会经济发展阶段上来看仍处于工业化社会中后期阶段。例如，从2008年到2010年，南通市主导产业位次上升前十位的分别是：金属冶炼及压延加工业，工艺品及其他制造业，电力、燃气及水的生产和供应业，木材加工用家具制造业，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，非金属矿物制品业，金属制品业，电气机械及器材制造业，化学工业，造纸印刷及文教体育用品制造业；主导产业位次下降最严重的十位产业分别是：信息传输、计算机服务和软件业，科学研究技术服务业，文化、体育和娱乐业，仪器仪表及文化、办公用机械制造业，房地产业，交通运输、仓储和邮政业，居民服务和其他服务业，批发和零售业，租赁和商务服务业，水利、环境和公共设施管理业，公共管理和社会组织业，教育业。
　　
　　参考文献
　　[1]张辉、任抒扬.从北京看我国地方产业结构高度化进程的主导产业驱动机制[J]，经济科学．2010（6）
　　[2]苏辉.南通经济开放度评析[J]．企业导报．2009（11）
　　[3]王静、高瑞峰.基于投入产出分析的河南省主导产业选择[J]．沿海企业与科技．2010（5）
　　[4]徐巍．武汉市工业主导产业的选择研究[J]．企业导报．2009（8）：142
　　项目基金：本文系2011年度南通市社科基金课题《“十二五”时期推进南通产业现代化研究》（2011BNT0013）阶段性研究成果之一。

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