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    廣西規(guī)模以上工業(yè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)效益水平的分析研究

    2013-05-10 02:30肖靜月
    科學(xué)時(shí)代·上半月 2013年3期
    關(guān)鍵詞:總產(chǎn)值因子經(jīng)濟(jì)效益

    肖靜月

    【摘 要】規(guī)模以上工業(yè)是工業(yè)經(jīng)濟(jì)中重要的部分。本文簡(jiǎn)要分析了廣西規(guī)模以上工業(yè)的總體發(fā)展情況,然后通過(guò)因子分析深入分析廣西規(guī)模以上工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益水平在地區(qū)間的差異情況,得出廣西規(guī)模以上工業(yè)地區(qū)差異較為顯著,需要進(jìn)一步消除差異,實(shí)現(xiàn)整體發(fā)展。

    【關(guān)鍵詞】規(guī)模以上工業(yè);經(jīng)濟(jì)效益水平

    1.引言

    在實(shí)際的工業(yè)統(tǒng)計(jì)調(diào)查中,我國(guó)的工業(yè)按照經(jīng)營(yíng)規(guī)模分為兩部分,一部分是規(guī)模以上工業(yè),另一部分是規(guī)模以下工業(yè)。2011年前,工業(yè)規(guī)模的劃分以年主營(yíng)業(yè)務(wù)收入500萬(wàn)元為界限;2011年后,工業(yè)規(guī)模的劃分以年主營(yíng)業(yè)務(wù)收入2000萬(wàn)元為界限。即年主營(yíng)業(yè)務(wù)收入2000萬(wàn)元以上的工業(yè)企業(yè)為規(guī)模以上工業(yè)。

    規(guī)模以上工業(yè)在工業(yè)經(jīng)濟(jì)中地位很重要,其工業(yè)總產(chǎn)值在全部工業(yè)總產(chǎn)值中占的比重很大,其他各項(xiàng)工業(yè)指標(biāo)如工業(yè)增加值、資產(chǎn)、利潤(rùn)、稅收等也均占據(jù)絕大部分,所以規(guī)模以上工業(yè)代表著整個(gè)地區(qū)的工業(yè)發(fā)展水平。2011年,廣西規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)共有5046家,工業(yè)總產(chǎn)值約占廣西全部工業(yè)總產(chǎn)值的80%,但在中國(guó)發(fā)達(dá)地區(qū),如上海、浙江、江蘇、廣東一帶,規(guī)模以上工業(yè)的總產(chǎn)值占到其全部工業(yè)總產(chǎn)值的90%以上。所以,廣西規(guī)模以上工業(yè)還需要進(jìn)一步做大做強(qiáng),以促進(jìn)整個(gè)廣西工業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

    2.廣西規(guī)模以上工業(yè)總體發(fā)展情況

    圖1廣西5個(gè)地區(qū)的工業(yè)總產(chǎn)值

    注:圓點(diǎn)代表的是柳州地區(qū),星號(hào)代表的是南寧地區(qū),連線代表的是桂林地區(qū),虛線代表的是防城港地區(qū),帶菱形線代表百色地區(qū)。

    從圖1來(lái)看,基本上每個(gè)地區(qū)的工業(yè)總產(chǎn)值十年來(lái)都在持續(xù)增長(zhǎng),而且增幅比較顯著(呈指數(shù)增長(zhǎng))。但是也發(fā)現(xiàn)了這5個(gè)地區(qū)作為廣西的代表地區(qū),它們的增長(zhǎng)速度和起點(diǎn)、終點(diǎn)的值卻有著很大的差異情況。

    為了消除價(jià)格變動(dòng)的影響,我們采用最高的工業(yè)總產(chǎn)值除以最低的工業(yè)總產(chǎn)值,為研究廣西規(guī)模以上工業(yè)在各地區(qū)的平衡發(fā)展提供一個(gè)較為科學(xué)的量化指標(biāo)。

    圖2廣西各地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值的高低比值圖

    由圖2發(fā)現(xiàn),廣西規(guī)模以上工業(yè)在各地區(qū)的發(fā)展情況隨著時(shí)間的增長(zhǎng),高低間的差距在縮小,近幾年來(lái)基本在10%上波動(dòng)。因此說(shuō)明廣西各地區(qū)的規(guī)模以上工業(yè)發(fā)展正趨于平衡發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

    3.廣西規(guī)模以上工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益水平的地區(qū)差異

    首先對(duì)廣西規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值這個(gè)時(shí)間序列進(jìn)行確定性時(shí)序分析,通過(guò)觀察變量高低工業(yè)總產(chǎn)值比值的相關(guān)系數(shù)圖發(fā)現(xiàn),高低工業(yè)總產(chǎn)值比值的時(shí)序圖是平穩(wěn)的,自相關(guān)系數(shù)短期相關(guān)且是截尾,偏自相關(guān)系數(shù)也是截尾。因此通過(guò)SAS進(jìn)行模型最優(yōu)定階認(rèn)為ARMA(2,3)模型的BIC值最小,且殘差序列為白噪聲序列,因此該模型相對(duì)來(lái)說(shuō)擬合效果比較好。即高低工業(yè)總產(chǎn)值比值的模型表達(dá)式為:

    下面通過(guò)單因素方差分析來(lái)說(shuō)明廣西不同地區(qū)的投資回報(bào)率是否存在顯著性差異。

    由表2可知,大致上可認(rèn)為引起各地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益差異的主要來(lái)源為南寧、桂林、柳州、河池、來(lái)賓、崇左這幾個(gè)地區(qū)。

    下面通過(guò)各地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)投資回報(bào)率的直方圖來(lái)直觀地說(shuō)明各地區(qū)的投資回報(bào)率情況。

    由圖3可看出,大部分地區(qū)的投資回報(bào)率在2008年以前都呈現(xiàn)上升的趨勢(shì),說(shuō)明在2008年以前這些地區(qū)的工業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)較好,但在2008年只有欽州市的投資回報(bào)率出現(xiàn)突長(zhǎng),其它地區(qū)基本都相對(duì)下降。其外部因素是在2008年受到了國(guó)際金融危機(jī)的嚴(yán)重沖擊,市場(chǎng)銷量下滑,企業(yè)大幅減產(chǎn)、限產(chǎn),工業(yè)發(fā)展嚴(yán)重受阻。而內(nèi)部制約因素則是,企業(yè)設(shè)備簡(jiǎn)陋、技術(shù)落后、生產(chǎn)環(huán)境差、產(chǎn)品檔次低、競(jìng)爭(zhēng)力弱等特點(diǎn)突出。設(shè)備、技術(shù)等重要因素的“短腿”現(xiàn)象,使規(guī)模以上工業(yè)的產(chǎn)品缺乏應(yīng)有的穩(wěn)定性,企業(yè)缺乏強(qiáng)有力的競(jìng)爭(zhēng)能力,最終沒(méi)能抵抗住金融危機(jī)。但在2008年之后投資回報(bào)率又呈現(xiàn)出上升的趨勢(shì)。經(jīng)歷了2008年金融危機(jī)的重創(chuàng),各級(jí)政府、部門想方設(shè)法為企業(yè)出謀劃策,排憂解難,加大政策、資金、技術(shù)、人才、項(xiàng)目、信息扶持,推進(jìn)自主創(chuàng)新、減輕企業(yè)負(fù)擔(dān)、加強(qiáng)運(yùn)行監(jiān)測(cè)、創(chuàng)新融資方式、建立服務(wù)體系等方面的有針對(duì)性的措施,為規(guī)模以上工業(yè)提供了更寬松的政策環(huán)境、更平等的市場(chǎng)準(zhǔn)入和更直接的金融支持。再加上各企業(yè)及時(shí)積極地做好企業(yè)內(nèi)部調(diào)整,克服自身的不足,加大人才、科技的引進(jìn),抓住機(jī)遇,化危為機(jī),創(chuàng)下奇跡。

    4.廣西各地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的因子分析

    本文在指標(biāo)選用上,選取影響廣西規(guī)模以上工業(yè)發(fā)展的10個(gè)指標(biāo)來(lái)構(gòu)建衡量工業(yè)化水平的指標(biāo)體系,以期更全面的分析判斷工業(yè)化水平。主要包括:工業(yè)增加值(X1)、流動(dòng)資產(chǎn)年平均余額(X2)、固定資產(chǎn)年平均余額(X3)、資產(chǎn)合計(jì)(X4)、企業(yè)單位數(shù)(X5)、企業(yè)人員年平均人數(shù)(X6)、工業(yè)總產(chǎn)值(X7)、產(chǎn)品銷售收入(X8)、利稅總額(X9)、負(fù)債合計(jì)(X10)。

    首先采用Z-Score變換使原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,然后對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)做相關(guān)性檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)變量間呈現(xiàn)較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系,采用KMO檢驗(yàn)法和Bartlett球度檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn),根據(jù)表3可知,KMO=0.787達(dá)到可行性標(biāo)準(zhǔn),Bartlett球度檢驗(yàn)的顯著性Sig.為0.00小于5%,因此拒絕零假設(shè),認(rèn)為適合做因子分析。

    從表4可知,各個(gè)指標(biāo)的共同度都比較大,在77%以上,說(shuō)明變量空間轉(zhuǎn)化為因子空間時(shí),保留了較多的因子,因此因子分析的效果是顯著的。

    在進(jìn)行因子分析時(shí),本文采用的是主成分分析提取法。通過(guò)因子模型,計(jì)算R的特征值和貢獻(xiàn)率以及正交因子表。

    從表5可以得知,第一主成分的特征值8.437>1,方差解釋度為84.368%<85%,而第二主成分的特征值0.936<1,累積貢獻(xiàn)率達(dá)到93.73%〉85%,且旋轉(zhuǎn)后變量相關(guān)矩陣有2個(gè)大特征根:4.990,4.383,它們累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到了93.73%,說(shuō)明這兩個(gè)主成分因子能夠表達(dá)原始數(shù)據(jù)足夠多的信息,對(duì)各地區(qū)工業(yè)水平的反映較為綜合全面。

    由于初始因子矩陣不能明顯地看出因子代表的指標(biāo),因子的意義含糊,不便于對(duì)因子進(jìn)行解釋,因此我們對(duì)因子載荷矩陣實(shí)行方差最大正交旋轉(zhuǎn)法,達(dá)到簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)的目的,使各變量在某個(gè)因子上有高額載荷,而在其余因子上只有小到中等的載荷。

    從表6可以看出第一主因子在X1,X2,X3,X4,X7,X8,X10上有較大載荷,在X1,X2,X5,X6,X7,X8,X9上有較大的載荷,重疊因子有X1,X2,X7,X8,變量劃分度還是不太明顯,那么公因子應(yīng)該如何提取才更合理呢?

    由圖4可以看出,所有變量進(jìn)行聚類后,變量X2,X3,X4,X7是處于同一層次,而X1,X5,X6,X8,X9,X10處于同一層次。結(jié)合上面因子旋轉(zhuǎn)前后的結(jié)果,我們發(fā)現(xiàn):

    第一個(gè)公因子在X2(流動(dòng)資產(chǎn)年平均余額),X3(固定資產(chǎn)年平均余額),X4(資產(chǎn)合計(jì)),X7(工業(yè)總產(chǎn)值)載荷很高,而這些因子從側(cè)面基本上反映了工業(yè)的經(jīng)濟(jì)狀況和企業(yè)規(guī)模,因此可歸為經(jīng)濟(jì)狀況和規(guī)模因子。第二個(gè)公因子在X2(工業(yè)增加值),X5(企業(yè)單位數(shù)),X6(企業(yè)人員年平均人數(shù)),X8(產(chǎn)品銷售收入),X9(利稅總額),X10(負(fù)債合計(jì))上載荷也比較高,且這些因子從側(cè)面反映了企業(yè)的效益狀況和社會(huì)競(jìng)爭(zhēng)力,因此可歸為效益競(jìng)爭(zhēng)因子。

    其中表示各地區(qū)的綜合得分,是地區(qū)在主因子上對(duì)應(yīng)原始指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的值(通過(guò)SPSS處理得到)。式中計(jì)算綜合得分的權(quán)重0.8437,0.09362分別是旋轉(zhuǎn)后的主因子的方差貢獻(xiàn)率。由此得各地區(qū)在各因子上的得分及綜合得分排名如下:

    由表8可知,只有南寧、柳州、桂林、玉林的綜合得分大于0,其它10個(gè)地區(qū)的綜合得分都小于0。由此說(shuō)明南寧、柳州、桂林、玉林的工業(yè)經(jīng)濟(jì)實(shí)力較為雄厚,為整個(gè)廣西的工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市,對(duì)廣西工業(yè)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著輻射作用。

    5.結(jié)論

    綜合上述分析可知,廣西規(guī)模以上工業(yè)近年來(lái)雖然發(fā)展較快,有自己的一些優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè),但整體實(shí)力還不夠強(qiáng),且地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)效益水平還存在較大差異。所以需要通過(guò)一些措施比如合理的資本配置、地區(qū)扶持政策等來(lái)消除廣西各地區(qū)間的差異,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),促進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的整體發(fā)展。

    參考文獻(xiàn):

    [1]周一星,楊齊發(fā).中國(guó)城市工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的多因素分析[J].經(jīng)濟(jì)地理,1990.10(1)43-50.

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