鄧智團(tuán)

（上海社會科學(xué)院 城市與區(qū)域研究中心，上海 200020）

產(chǎn)業(yè)效益是人們從事經(jīng)濟(jì)活動(dòng)關(guān)注的最根本問題，汽車制造業(yè)又是產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度極高的產(chǎn)業(yè)，它涉及到上游的冶金、鋼鐵、橡膠、玻璃以及化學(xué)等許多工業(yè)領(lǐng)域，同時(shí)，其產(chǎn)業(yè)鏈還延伸到諸如保險(xiǎn)、運(yùn)輸和維修等服務(wù)業(yè)領(lǐng)域。因而，汽車制造業(yè)對相關(guān)產(chǎn)業(yè)的依賴性和帶動(dòng)作用就很強(qiáng)烈，甚至可以說汽車制造業(yè)的發(fā)展與整個(gè)國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展息息相關(guān)。近幾年，我國的汽車制造業(yè)高速發(fā)展，其在國民經(jīng)濟(jì)中的重要地位與日俱增，評價(jià)區(qū)域汽車制造業(yè)的績效水平成為廣泛關(guān)注的重點(diǎn)。然而，對汽車制造業(yè)的績效問題的研究成果并不多見。本文在對現(xiàn)有文獻(xiàn)梳理的基礎(chǔ)上，綜合采用相對值法、聚類分析法以及主成分分析法，分別以省級區(qū)域和大區(qū)為樣本單位，量化分析了汽車制造業(yè)區(qū)域績效差異和影響績效的主導(dǎo)因子。

1 分析方法

本文擬采用相對值法、聚類分析方法以及因子分析方法對我國汽車產(chǎn)業(yè)區(qū)域績效及主導(dǎo)因子進(jìn)行比較研究。

1.1 初步度量：相對值法

本文采用的相對效率法包括了區(qū)位商分析、區(qū)位商GE值分析和效率相對值分析三種方法。

區(qū)位商是產(chǎn)業(yè)的效率與效益分析的定量工具，一種較為普遍的區(qū)域績效比較方法，用來衡量某一產(chǎn)業(yè)的某一方面，在一特定區(qū)域的相對優(yōu)勢程度。區(qū)位商計(jì)算公式為：

式中，LQij表示 i地區(qū) j行業(yè)的區(qū)位商，Lij表示 i地區(qū) j行業(yè)的產(chǎn)出（就業(yè)人口），Li表示i地區(qū)的全部產(chǎn)出（總就業(yè)人口）；Tj表示全國j行業(yè)的全部產(chǎn)出 （就業(yè)人口），T表示全國所有行業(yè)的總產(chǎn)出（總就業(yè)人口）。LQij為非負(fù)值，當(dāng)LQij＞1，表明i地區(qū)j行業(yè)相對全國比較水平而言，具有比較優(yōu)勢，值越大，優(yōu)勢越明顯；反之，小于1則表明i地區(qū)j行業(yè)具有比較劣勢。

同時(shí)我們定義區(qū)位商GE值（區(qū)位商偏離度）和相對勞動(dòng)生產(chǎn)率來反映地區(qū)產(chǎn)業(yè)相對于全國水平的相對效率。區(qū)位商GE值定義為產(chǎn)值區(qū)位商與就業(yè)區(qū)位商之比，該指標(biāo)衡量產(chǎn)值區(qū)位商對就業(yè)區(qū)位商的偏離程度。一般而言該指標(biāo)越大，表明產(chǎn)值區(qū)位商對就業(yè)區(qū)位商的偏離程度越大，說明該地區(qū)該產(chǎn)業(yè)越具有相對效率，臨界值為1。相對勞動(dòng)生產(chǎn)率采用如下定義：相對勞動(dòng)生產(chǎn)率＝地區(qū)汽車產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值與汽車產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口之比/全國汽車產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值與汽車產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口之比，當(dāng)其值大于1，表明該地區(qū)某產(chǎn)業(yè)的效率水平相對于全國平均水平具有比較優(yōu)勢；等于1，表明該地區(qū)某產(chǎn)業(yè)的效率水平與全國平均水平相當(dāng)；小于1，表明該地區(qū)某產(chǎn)業(yè)的效率水平相對于全國平均水平具有比較劣勢。

1.2 區(qū)域差異與歸類

聚類分析，這是一種非常方便常用的多元統(tǒng)計(jì)分析方法，包括系統(tǒng)聚類法等多種聚類方法，其宗旨是將相似元素歸為一類。本文有30個(gè)地區(qū)Li,i=1,2,…,30，9個(gè)指標(biāo)Xj,j=1,2,…,9,每個(gè)地區(qū)都有這9個(gè)指標(biāo)的觀察值,如第i個(gè)地區(qū)的觀察值為 Li1，Li2，…，Li9，把 30個(gè)地區(qū)看成 9維空間中的 30個(gè)點(diǎn),則兩個(gè)地區(qū)間相似程度可用9維空間中兩點(diǎn)的距離來度量。常用的距離有：明氏距離、馬氏距離、蘭氏距離和歐氏距離，但采用何種度量方法，對具體聚類結(jié)果并無決定性影響。本文距離采用歐氏距離，聚類方法采用“最近鄰居法”和“類間平均鏈鎖法”進(jìn)行Q型聚類。通過對結(jié)果進(jìn)行比較，這兩種方法的運(yùn)行結(jié)果并無太大差異。因而以下內(nèi)容，具體對采用類間平均鏈鎖法進(jìn)行的省級和大區(qū)兩個(gè)聚類分析結(jié)果進(jìn)行分析。

1.3 績效主導(dǎo)因子判定

因子分析是一種主要用于數(shù)據(jù)化簡和降維的多元統(tǒng)計(jì)分析方法，是主成分分析的推廣，它也是從研究相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合變量的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。其通過變量的相關(guān)系數(shù)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)的研究，找出能夠控制所有變量的少數(shù)幾個(gè)隨機(jī)變量去描述多個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系，然后根據(jù)相關(guān)性的大小把變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，但不同組的變量相關(guān)性較低。這樣較少的幾個(gè)因子反映原資料的大部分信息。

2 指標(biāo)說明及數(shù)據(jù)來源

影響汽車制造業(yè)績效水平的因素有很多，本著“客觀、科學(xué)、通用、可比、可操作”的原則出發(fā)，本文擬從運(yùn)營能力、產(chǎn)銷能力以及盈利能力三個(gè)方面來評價(jià)汽車制造業(yè)績效水平，本文選取數(shù)據(jù)共涉及汽車制造業(yè)三個(gè)面共9個(gè)具體指標(biāo)。

汽車制造業(yè)運(yùn)營能力，包括汽車工業(yè)總產(chǎn)值（X1）汽車工業(yè)利潤總額（X2）、汽車工業(yè)全年完成投資額（X3）、年末資產(chǎn)總計(jì)（X4）四個(gè)指標(biāo)。 本文采用的指標(biāo) X1、X2、X3和 X4為 2007年汽車分類構(gòu)成的合計(jì)值，即為按主導(dǎo)產(chǎn)品分類的汽車、改裝汽車、摩托車、車用發(fā)動(dòng)機(jī)、汽車摩托車配件的合計(jì)統(tǒng)計(jì)值，按現(xiàn)行價(jià)計(jì)算。汽車制造業(yè)產(chǎn)銷能力，包括汽車產(chǎn)量（X5）、汽車銷量（X6）和市場占有率（X7）。 X5喝 X6前兩個(gè)指標(biāo)具體值為2007年汽車產(chǎn)銷量分地區(qū)構(gòu)成統(tǒng)計(jì)值，不包括改裝汽車及發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)銷量，其中甘肅、青海、寧夏三省市該項(xiàng)指標(biāo)均為零。注意的是，《2008汽車工業(yè)年鑒》中的該部分?jǐn)?shù)據(jù)來源于中國汽車工業(yè)協(xié)會，其中部分企業(yè)集團(tuán)含外省市子公司。X7是根據(jù)汽車銷量指標(biāo)計(jì)算得出。汽車制造業(yè)盈利能力，選取產(chǎn)品銷售收入（X8）、以及產(chǎn)品銷售利潤（X9）兩個(gè)指標(biāo)，這兩項(xiàng)指標(biāo)均為2007年汽車工業(yè)利潤全年產(chǎn)品銷售收入和銷售利潤分類構(gòu)成的合計(jì)值?？傮w而言，這些指標(biāo)的具體取值基本來自于《中國汽車工業(yè)年鑒2008》和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2008》，部分指標(biāo)根據(jù)年鑒中的數(shù)據(jù)計(jì)算得出。由于西藏自治區(qū)上述9個(gè)指標(biāo)均為零，同時(shí)由于受限于數(shù)據(jù)來源，本文研究范圍剔除了西藏和港澳臺地區(qū)。因此，全部樣本為2007年中國30個(gè)省、市、自治區(qū)。本文選取的具體指標(biāo)及其統(tǒng)計(jì)屬性見表1。

3 計(jì)算結(jié)果及討論

本文擬采用相對值法、聚類分析方法以及因子分析方法對我國汽車制造業(yè)區(qū)域績效及主導(dǎo)因子進(jìn)行比較研究。

表1 具體指標(biāo)及基本統(tǒng)計(jì)屬性

3.1 相對值法：初步比較

本文采用的相對效率法包括了區(qū)位商、區(qū)位商偏離度和效率相對值三種。《中國汽車工業(yè)年鑒2008》缺乏就業(yè)人口直接的總體數(shù)據(jù)，但提供汽車生產(chǎn)企業(yè)的個(gè)體數(shù)據(jù)，因而可以通過加總可獲得區(qū)域總值，從而可分別計(jì)算出各省市區(qū)的汽車制造業(yè)產(chǎn)值區(qū)位商、就業(yè)區(qū)位商、區(qū)位商偏離度和相對勞動(dòng)生產(chǎn)率。

（1）產(chǎn)值區(qū)位商。在30個(gè)樣本中，產(chǎn)值區(qū)位商大于1的有 8個(gè)樣本， 依次是吉林 （5.335）、 重慶 （3.426）、 湖北（3.341）、 上 海 （2.419）、 海 南 （1.528）、 江 西 （1.386）、 廣 西（1.099）和北京（1.086）。這反映出這8個(gè)省市區(qū)的汽車制造業(yè)在全國具有專業(yè)區(qū)位優(yōu)勢，尤其是吉林、重慶、湖北和上海四個(gè)省市專業(yè)區(qū)位優(yōu)勢極為明顯。

（2）就業(yè)區(qū)位商。在30個(gè)樣本中，就業(yè)區(qū)位商大于1的有 3個(gè)樣本，依次分別是重慶（1.860）、湖北（1.412）和吉林（1.038）。這反映出這3個(gè)省區(qū)的汽車制造業(yè)對勞動(dòng)力的吸納能力超出全國的平均水平。

（3）區(qū)位商偏離度。從圖1看出，區(qū)位商偏離度比較高的省市區(qū)依次分別為：海南（5.91）、吉林（2.65）、福建（2.05）、北京（1.89）、上海（1.75）。反映出這些地區(qū)汽車制造業(yè)的相對優(yōu)勢較為顯著。

（4）相對勞動(dòng)生產(chǎn)率。從圖1可以看出，相對勞動(dòng)生產(chǎn)率大于 1的有 8個(gè)省區(qū)，依次為海南（4.26）、上海（3.01）、福建（2.47）、廣東（1.87）、吉林（1.85）、北京（1.22）、天津（1.13）和湖北（1.04）。海南和上海的相對效率最高。

根據(jù)以上的分析，我們可以得出這樣的初步結(jié)論：各個(gè)省級行政單位汽車制造業(yè)績效存在很大的區(qū)域差異，大致而言，吉林、上海、湖北、廣東、重慶和海南處于較高的水平，汽車產(chǎn)量較大的安徽省并沒有顯示出較高的績效。

3.2 區(qū)域差異與歸類

本文通過采用聚類分析法對所有樣本進(jìn)行歸類，排除缺少數(shù)據(jù)的港澳臺地區(qū)和所有指標(biāo)值都為零的西藏地區(qū)，共包括30個(gè)樣本，每個(gè)樣本包含了9個(gè)指標(biāo)（運(yùn)用“0-1標(biāo)準(zhǔn)化值”方法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化），采用歐氏距離、類間平均鏈鎖法，運(yùn)用SPSS 10計(jì)算得出聚類樹型圖（具體計(jì)算過程略）。從最終運(yùn)行結(jié)果不難看出，這30個(gè)樣本可以劃分為5類。第一類：上海；第二類：吉林、重慶和湖北；第三類：北京、廣東、江蘇、安徽、遼寧、山東、浙江；第四類：湖南、福建、河北、天津、廣西、江西、黑龍江；第五類：河南、陜西、四川、海南、云南、貴州、內(nèi)蒙古、山西、新疆、甘肅、寧夏、青海。其中第四類可以分為兩個(gè)亞類：湖南、福建、河北；第二亞類：天津、廣西、江西、黑龍江。第五類也包含了兩個(gè)亞類，第一亞類：河南、陜西、四川、海南和第二亞類：云南、貴州、內(nèi)蒙古、山西、新疆、甘肅、寧夏、青海。依據(jù)聚類分析的原理結(jié)合本文數(shù)據(jù)的實(shí)際情況（本文的9個(gè)指標(biāo)分別反映了汽車制造業(yè)運(yùn)營能力、汽車制造業(yè)產(chǎn)銷能力和汽車制造業(yè)盈利能力），因而處于第一類的上海，這三種能力的總體能力是所有區(qū)域中最高的，也即是說，上海的績效水平是最高的，緊隨其后的是吉林、重慶和湖北，然后北京、廣東、江蘇、安徽、遼寧、山東、浙江，這些省市區(qū)都是我國的汽車生產(chǎn)大省。處于西北區(qū)的新疆、甘肅、寧夏、青海排在了最后，這與這些省區(qū)的汽車制造業(yè)還處于起步階段的實(shí)際情況是一致的。

通過相對值法和聚類分析兩種方法的分析，可以對我國汽車制造業(yè)績效的區(qū)域格局有一個(gè)較清晰的定性的認(rèn)識。但這兩種方法都不能掩蓋一個(gè)明顯的缺陷，就是在我們選取的這9指標(biāo)里，不能確定哪一個(gè)或者哪些指標(biāo)對區(qū)域績效水平的度量起著主導(dǎo)性關(guān)鍵性作用。為了解決這個(gè)問題，下文才用因子分析法對我國各省級區(qū)域進(jìn)行分析，以確定主導(dǎo)影響因子。

表2 主成分分析被解釋方差

表3 主成分分析旋轉(zhuǎn)成分矩陣

3.3 績效主導(dǎo)因子判定

績效主導(dǎo)因子的判斷本文采用因子分析，這是一種主要用于數(shù)據(jù)化簡和降維的多元統(tǒng)計(jì)分析方法，是主成分分析的推廣，它也是從研究相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合變量的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。其通過變量的相關(guān)系數(shù)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)的研究，找出能夠控制所有變量的少數(shù)幾個(gè)隨機(jī)變量去描述多個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系，然后根據(jù)相關(guān)性的大小把變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，但不同組的變量相關(guān)性較低。這樣較少的幾個(gè)因子反映原資料的大部分信息。

運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件對本文30個(gè)樣本9個(gè)指標(biāo)進(jìn)行因子分析，計(jì)算方差貢獻(xiàn)率、累積方差貢獻(xiàn)率，從而確定成分個(gè)數(shù) （一般以累積方差貢獻(xiàn)率大于等于80%為標(biāo)準(zhǔn)確定主成分個(gè)數(shù)），本文為了提高精度提取了三個(gè)因子，其貢獻(xiàn)率超過了98%（表2）。

通過旋轉(zhuǎn)成分矩陣可知，成分1與X3和X4兩項(xiàng)指標(biāo)相關(guān)系數(shù)較大，反映出汽車制造業(yè)的運(yùn)營能力；成分2與X5和X6兩項(xiàng)指標(biāo)相關(guān)系數(shù)較大，反映出汽車制造業(yè)的產(chǎn)銷能力；成分3與X2、X8和X9三項(xiàng)指標(biāo)相關(guān)系數(shù)較大，大致可反映出汽車制造業(yè)盈利能力（表3）。

用回歸法計(jì)算三個(gè)因子的得分，并將計(jì)算的因子得分作圖（圖2）。

從圖2，可以得出如下結(jié)論：

（1）湖北、吉林和山東三個(gè)省的“因子1”得分較高，具體為3.049、2.645和1.597，從而反映出這三個(gè)省汽車制造業(yè)的運(yùn)營能力較強(qiáng)。湖北省汽車制造業(yè)主要以東風(fēng)汽車集團(tuán)為主，2007年，東風(fēng)汽車公司實(shí)現(xiàn)銷售收入774.82億元。同比增長10.1%；實(shí)現(xiàn)利潤42億元，剔除執(zhí)行新會計(jì)制度和計(jì)提重組費(fèi)用因素，公司效益同囗徑與2002年持平。與此同時(shí)，流動(dòng)資產(chǎn)同比上升14.4%，其中，貨幣資金同比增長28.5%；應(yīng)收帳款凈額同比下降22.0%，經(jīng)營質(zhì)量繼續(xù)保持改善的勢頭。

（2）北京、吉林、重慶、廣西、黑龍江和天津六個(gè)省份的“因子 2”得分較高，分別為 2.204、2.079、2.035、1.197、1.114和1.032，反映出這幾個(gè)省份汽車制造業(yè)的產(chǎn)銷能力較強(qiáng)。北京汽車工業(yè)控股有限公司2007年生產(chǎn)汽車：347947輛，同比增長92.8%，完成年計(jì)劃的158.2%；銷售汽車：336657輛，同比增長86.5%，完成年計(jì)劃的153%；市場占有率：從2002年的5.6%增加到7.8%。

（3）在 30個(gè)樣本省區(qū)的“因子 3”得分中，上海以 5.103的得分遙遙領(lǐng)先，這反映出上海汽車制造業(yè)較強(qiáng)的盈利能力。2007年，上汽集團(tuán)各整車廠紛紛推出市場新品，一年內(nèi)先后在6個(gè)平臺上推出12款新車型或重大改進(jìn)車型。其中，1月上海通用推出別克君威，2月上海大眾推出全新Gol，6月上海大眾推出Polo三廂，8月匯眾公司推出新大通HL100重型載貨車，9月上海通用凱越轎車正式銷售，12月上汽通用五菱推出Spark微型轎車。這些新品的問世，有力地支撐了上汽集團(tuán)繼續(xù)保持國內(nèi)轎車市場的領(lǐng)先地位。

4 結(jié)論與思考

績效的研究還沒有形成一個(gè)統(tǒng)一的范式，本文通過相對值、聚類和因子分析三種方法，對我國汽車制造業(yè)績效的區(qū)域差異進(jìn)行了比較研究，給出了一個(gè)產(chǎn)業(yè)區(qū)域差異和決定因子分析的一般方法。通過標(biāo)準(zhǔn)計(jì)量分析工具的采用，對30個(gè)省級區(qū)域樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析。得出如下結(jié)論：

（1）相對值分析法可以初步度量各個(gè)樣本區(qū)域的績效差異水平。就我國現(xiàn)有的汽車制造業(yè)格局而言，吉林、重慶、湖北和上海四個(gè)省市汽車制造業(yè)專業(yè)區(qū)位優(yōu)勢極為明顯；重慶、湖北和吉林汽車制造業(yè)對勞動(dòng)力的吸納能力超出全國的平均水平；海南和上海的相對勞動(dòng)生產(chǎn)率最高。

（2）聚類分析方法的運(yùn)用，能將總體水平相似的樣本歸為一類。我國汽車制造業(yè)績效的區(qū)域差異非常明顯，根據(jù)相似程度可歸為五類。第一類：上海；第二類：吉林、重慶和湖北；第三類：北京、廣東、江蘇、安徽、遼寧、山東、浙江；第四類：湖南、福建、河北、天津、廣西、江西、黑龍江；第五類：河南、陜西、四川、海南、云南、貴州、內(nèi)蒙古、山西、新疆、甘肅、寧夏、青海。也既是說，上海的績效水平是最高的。

（3）主成分分析的使用，可以把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合變量。通過對30個(gè)省級樣本區(qū)域和9個(gè)指標(biāo)的實(shí)證分析，一共抽取了3個(gè)因子來代替9個(gè)指標(biāo)，而這個(gè)三個(gè)因子的方差累積解釋率近99%，這三個(gè)因子分別反映了我國汽車制造業(yè)的運(yùn)營能力、產(chǎn)銷能力和盈利能力。通過旋轉(zhuǎn)成分矩陣得出，湖北、吉林和山東三省汽車制造業(yè)的運(yùn)營能力較強(qiáng)；北京、吉林、重慶等省份汽車制造業(yè)的產(chǎn)銷能力較強(qiáng)；上海汽車制造業(yè)有最強(qiáng)的盈利能力。

這些具體結(jié)論對我國地方政府制訂汽車制造業(yè)區(qū)域發(fā)展政策提供的指導(dǎo)意義在于：產(chǎn)業(yè)發(fā)展受經(jīng)濟(jì)規(guī)律作用的影響，其空間差異通過區(qū)域績效水平直接體現(xiàn)出來，對各個(gè)區(qū)域而言，采取何種發(fā)展方法，一定要應(yīng)時(shí)而宜、因地制宜。目前我國汽車制造業(yè)已處于產(chǎn)能過剩和降價(jià)競爭的格局。因此，區(qū)域間產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略應(yīng)從傳統(tǒng)的“紅海戰(zhàn)略”轉(zhuǎn)向超越產(chǎn)業(yè)競爭的 “藍(lán)海戰(zhàn)略”，避免惡性競爭，力爭優(yōu)勢互補(bǔ)發(fā)展適合本地域的產(chǎn)業(yè)，將有利于促進(jìn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)績效的改善和提高。

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