胡俊超 王丹丹

摘要：作為關(guān)系國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展全局的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性、先導(dǎo)性產(chǎn)業(yè)，軟件產(chǎn)業(yè)對(duì)中國(guó)城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展具有重要的支撐和引領(lǐng)作用。研究中國(guó)城市軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，有利于加快中國(guó)城市軟件產(chǎn)業(yè)布局和政策調(diào)整，爭(zhēng)搶新一代信息技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展先機(jī)。文章在充分借鑒已有研究成果的基礎(chǔ)上，創(chuàng)新地提出城市軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)體系應(yīng)結(jié)合世界八大科技園區(qū)成功關(guān)鍵要素以及世界科技園區(qū)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，通過(guò)綜合環(huán)境、產(chǎn)業(yè)實(shí)力、創(chuàng)新能力和發(fā)展?jié)摿λ膫€(gè)維度構(gòu)建。結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)實(shí)力對(duì)軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力影響最大，貢獻(xiàn)度高達(dá)54.5%。具體來(lái)看，軟件產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)作用、軟件產(chǎn)業(yè)政策以及軟件產(chǎn)業(yè)盈利水平成為影響中國(guó)城市軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的主要因素。

關(guān)鍵詞：城市軟件產(chǎn)業(yè)；競(jìng)爭(zhēng)力；支持向量機(jī)

一、 引言

近年來(lái)，包括美國(guó)、歐盟、日本、韓國(guó)和中國(guó)在內(nèi)的世界各個(gè)主要國(guó)家和地區(qū)紛紛加大投入，出臺(tái)包括云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域戰(zhàn)略規(guī)劃，積極推進(jìn)對(duì)新一代信息技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，加快技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)和產(chǎn)業(yè)布局，力圖搶占發(fā)展先機(jī)和戰(zhàn)略制高點(diǎn)。

伴隨各國(guó)加快支持、布局新一代信息技術(shù)和產(chǎn)業(yè)，爭(zhēng)搶發(fā)展先機(jī)，軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“軟件產(chǎn)業(yè)”）的重要地位日益凸現(xiàn)，其在IT產(chǎn)業(yè)中的比重不斷提高。根據(jù)Gartner的相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算，2013年世界軟件產(chǎn)業(yè)支出占世界IT支出的比重高達(dá)33%。工業(yè)和信息化部數(shù)據(jù)顯示，在中國(guó)IT產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中，軟件產(chǎn)業(yè)的比例從2008年的11.3%上升至2014年的24.2%。

研究中國(guó)城市軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，有利于加快中國(guó)城市產(chǎn)業(yè)布局和政策調(diào)整，爭(zhēng)搶新一代信息技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展先機(jī)，帶動(dòng)資源要素向具有較強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力的城市流動(dòng)，促進(jìn)資源合理優(yōu)化配置。

二、 研究思路與指標(biāo)體系

1. 研究思路。關(guān)于城市軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力研究成果有很多，大部分研究以波特鉆石模型為分析依據(jù)，從產(chǎn)業(yè)投入、產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力等方面構(gòu)建指標(biāo)體系，研究軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力現(xiàn)狀、揭示影響軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的主要因素。

賈建莉、劉西林等（2005）以產(chǎn)業(yè)的投入和產(chǎn)出、產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)的市場(chǎng)績(jī)效和產(chǎn)業(yè)的外部支撐環(huán)境為關(guān)鍵要素，加入勞動(dòng)強(qiáng)度等相關(guān)指標(biāo)，將陜西省軟件產(chǎn)業(yè)與其他省和直轄市的軟件產(chǎn)業(yè)進(jìn)行了橫向比較；嵇留洋，何有世（2012）等人從生產(chǎn)成本、基礎(chǔ)設(shè)施、人才、軟件產(chǎn)業(yè)的業(yè)務(wù)收入等方面對(duì)國(guó)內(nèi)軟件外包的競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行分析，并對(duì)江蘇省和國(guó)內(nèi)其他7個(gè)省市軟件外包的競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行橫向的比較和分析；孫德祥（2012）通過(guò)主成分分析方法，從產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)投入、產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出、創(chuàng)新能力、集聚能力、社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益等方面建立18個(gè)指標(biāo)對(duì)國(guó)內(nèi)9個(gè)城市進(jìn)行了評(píng)價(jià)；袁丹、雷宏振（2014）基于因子分析法，通過(guò)軟件研發(fā)人均經(jīng)費(fèi)支出、軟件研發(fā)人員占比等8個(gè)指標(biāo)對(duì)國(guó)內(nèi)12個(gè)軟件園區(qū)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行了比較分析。

筆者認(rèn)為，研究中國(guó)城市軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力時(shí)，在充分借鑒已有城市軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力研究成果的基礎(chǔ)上，應(yīng)當(dāng)認(rèn)真研究全球軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律，總結(jié)世界科技園區(qū)成功的關(guān)鍵要素，尋求世界科技園區(qū)核心競(jìng)爭(zhēng)力，同時(shí)結(jié)合中國(guó)軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)際，從科學(xué)性、全面性和系統(tǒng)性等方面構(gòu)建中國(guó)城市軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，這也是本文的創(chuàng)新之一。

2. 指標(biāo)體系設(shè)計(jì)。在全球范圍內(nèi)，具有重要影響力的科技園區(qū)包括美國(guó)硅谷、日本筑波科學(xué)城、法國(guó)安蒂波利斯科技城、愛(ài)爾蘭國(guó)家科技園區(qū)、英國(guó)劍橋科技園區(qū)、德國(guó)慕尼黑高科技園區(qū)、印度班加羅爾、中國(guó)臺(tái)灣新竹科技園區(qū)等，通過(guò)研究這些科技園區(qū)的發(fā)展歷程，筆者發(fā)現(xiàn)，世界八大科技園區(qū)成功的關(guān)鍵，一是具有強(qiáng)有力的技術(shù)基礎(chǔ)，包括健全的基礎(chǔ)設(shè)施和完善的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，二是具有鼓勵(lì)創(chuàng)新、容忍失敗、政策靈活的創(chuàng)業(yè)氛圍，三是毗鄰高校、依托人才的智力支持，四是在園區(qū)管理方面，引入景觀規(guī)劃、行政管理、招商引資方面先進(jìn)的理念。

從產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力角度看，世界八大科技園區(qū)的競(jìng)爭(zhēng)力突出體現(xiàn)在三個(gè)方面：一是知識(shí)創(chuàng)新，二是產(chǎn)業(yè)聚集，三是政府和市場(chǎng)推動(dòng)，具體體現(xiàn)在研發(fā)支出、科研機(jī)構(gòu)數(shù)量、專(zhuān)利數(shù)量、產(chǎn)品新形態(tài)、信息設(shè)施、生活質(zhì)量等方面。

值得注意的是，與國(guó)外科技園區(qū)的發(fā)展完全由市場(chǎng)主導(dǎo)的發(fā)展路徑不同，中國(guó)城市軟件產(chǎn)業(yè)一般采用城市發(fā)展與軟件園區(qū)同步一體的發(fā)展模式，具有獨(dú)特的發(fā)展特點(diǎn)，突出表現(xiàn)出城市軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜合環(huán)境好、產(chǎn)業(yè)集聚能力強(qiáng)、政策支撐力度大、后發(fā)優(yōu)勢(shì)明顯等優(yōu)點(diǎn)。

根據(jù)本文此前擬定的分析思路，筆者認(rèn)為，中國(guó)城市軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系應(yīng)當(dāng)構(gòu)建如下：

三、 樣本城市和研究方法選擇

1. 樣本城市選擇。根據(jù)軟件產(chǎn)業(yè)實(shí)力強(qiáng)，軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿Υ笠约皵?shù)據(jù)可比、可得等原則，本文將樣本城市鎖定在：北京、上海、天津、重慶、大連、寧波、廈門(mén)、青島、深圳、長(zhǎng)春、哈爾濱、南京、杭州、濟(jì)南、沈陽(yáng)、武漢、廣州、成都、西安等19個(gè)城市。

2. 研究方法選擇。本文在進(jìn)行中國(guó)城市軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力研究時(shí)，樣本城市為19個(gè)，即樣本量為19個(gè)，評(píng)價(jià)指標(biāo)為24個(gè)，即變量為24個(gè)。由于樣本量小于變量個(gè)數(shù)，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法將會(huì)失效，應(yīng)當(dāng)尋求小樣本分析方法。

目前，國(guó)內(nèi)外常用的解決小樣本問(wèn)題的方法主要包括：貝葉斯（Bayes）方法、自助法（Bootstrap）方法、貝葉斯-自助法（Bayes Bootstrap）方法、蒙特卡洛（Monte Carlo）模擬及支持向量機(jī)（SVM）方法。

貝葉斯（Bayes）方法通過(guò)將關(guān)于未知參數(shù)的先驗(yàn)信息與樣本信息綜合，再根據(jù)貝葉斯公式，得出后驗(yàn)信息，然后根據(jù)后驗(yàn)信息去推斷未知參數(shù)。使用這種方需要事先獲得先驗(yàn)信息。自助法（Bootstrap）方法通過(guò)從給定訓(xùn)練集中有放回的均勻抽樣來(lái)對(duì)總體進(jìn)行推斷的方法，這種方法在樣本量較小時(shí)，會(huì)產(chǎn)生較大的誤差。貝葉斯-自助法（Bayes Bootstrap）方法將貝葉斯（Bayes）方法與自助法（Bootstrap）方法有效結(jié)合，提高了估計(jì)的精度，不過(guò)它仍然需要掌握部分先驗(yàn)信息。蒙特卡洛（Monte Carlo）模擬通過(guò)構(gòu)造概率模型或模擬系統(tǒng)模型，使所求問(wèn)題的解正好是該模型的參數(shù)或特征量，然后通過(guò)模擬給出模型參數(shù)或特征量的估計(jì)值。它操作簡(jiǎn)單、程序簡(jiǎn)單，但存在著收斂速度慢等缺點(diǎn)。支持向量機(jī)（SVM）方法以結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則為理論基礎(chǔ)，通過(guò)適當(dāng)?shù)剡x擇函數(shù)子集及該子集中的判別函數(shù)，使學(xué)習(xí)機(jī)器的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到最小。

綜合以上幾種方法，支持向量機(jī)（SVM）方法在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢(shì)，如對(duì)于維數(shù)不敏感、可收斂到全局最優(yōu)、可去除大量冗余樣本等。鑒于此，本文選擇支持向量機(jī)（SVM）方法建模。

SVM方法假定支持向量機(jī)目的是把空間中的兩類(lèi)點(diǎn)（y=-1或y=1）用超平面wTx+b=0分開(kāi)，而且希望這個(gè)超平面距離兩類(lèi)點(diǎn)的距離最大，也就是說(shuō)，使得隔離帶寬？籽=2/||w||最大，這等價(jià)于用Lagarange乘子法求下式的極小值，即：

根據(jù)得到的解w*，b*，？琢*得到最優(yōu)分割超平面方程w*Tx+b*=0。任意點(diǎn)（x）的函數(shù)值w*Tx+b*的符號(hào)確定了該點(diǎn)的分類(lèi)，或者說(shuō)判別函數(shù)為sgn（w*Tx+b*），其數(shù)值大小代表了位置，即可用來(lái)進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)力判斷。

四、 實(shí)證研究

根據(jù)前述中國(guó)城市軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，有四個(gè)分類(lèi)變量（7.1是否云計(jì)算試點(diǎn)城市、7.2是否信息消費(fèi)試點(diǎn)城市、7.3是否智慧軟件園區(qū)試點(diǎn)城市和8.1是否擁有軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)發(fā)展規(guī)劃），可以按照各個(gè)變量結(jié)果為是或否，將樣本城市分為訓(xùn)練集和測(cè)試集體，然后按照前述方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，使得？籽=2/||w||達(dá)到最大的參數(shù)估計(jì)為最優(yōu)選擇。

本文中指標(biāo)體系數(shù)據(jù)全部來(lái)自于工業(yè)和信息化部，考慮到部分指標(biāo)2014年度數(shù)據(jù)尚未發(fā)布，本文統(tǒng)一采用2013年度數(shù)據(jù)。同時(shí)，為消除量綱因素，本文在進(jìn)行計(jì)算之前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化，軟件選擇Matlab和minitab。

1. 競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)結(jié)果。根據(jù)前述內(nèi)容，使得？籽=2/||w||最大（即||w||最?。┑姆诸?lèi)變量為最優(yōu)分類(lèi)變量。根據(jù)計(jì)算結(jié)果，當(dāng)分類(lèi)變量為“7.3是否智慧軟件園區(qū)試點(diǎn)城市”時(shí)||w||最小，此時(shí)對(duì)應(yīng)的w*和b*數(shù)值帶入相應(yīng)方程即可得到最優(yōu)超平面表達(dá)式f（x）為：

f（x）=-40.3x1+79.8x2-4.2x3+164.6x4+16.2x5+207.4x6+302.8x7+15.8x8+198.8x9-140.1x10+221x11+126.4x12+127.5x13+100.5x14+157.7x15-36.7x16+117.7x17+122.9x18+218.2x19+227.2x24+0.789 5

根據(jù)最優(yōu)分類(lèi)變量對(duì)應(yīng)的參數(shù)估計(jì)結(jié)果，將樣品觀察值代入相應(yīng)的方程中，可以得到中國(guó)城市軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力按照從高到低的順序?yàn)椋罕本┦?、深圳市、上海市、南京市、廣州市、杭州市、成都市、沈陽(yáng)市、濟(jì)南市、大連市、武漢市、廈門(mén)市、西安市、青島市、重慶市、天津市、寧波市、哈爾濱市和長(zhǎng)春市，結(jié)果如圖1示。

2. 聚類(lèi)分析。根據(jù)快速聚類(lèi)法，本文研究對(duì)象中的19個(gè)樣本城市聚類(lèi)結(jié)果如下：

由聚類(lèi)樹(shù)圖（圖1）可以看出，這19個(gè)樣本城市大致可以分為五類(lèi)：第一類(lèi)：北京市、深圳市、上海市、廣州市；第二類(lèi)：南京市、杭州市、成都市；第三類(lèi)：天津市、重慶市、武漢市；第四類(lèi)：大連市、沈陽(yáng)市、廈門(mén)市、濟(jì)南市、西安市；第五類(lèi)：寧波市、青島市、長(zhǎng)春市、哈爾濱。

從分類(lèi)情況來(lái)看，第一類(lèi)屬于一線城市，在多項(xiàng)指標(biāo)上領(lǐng)先，處于總體上具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的梯隊(duì)；第二類(lèi)比較優(yōu)勢(shì)在于軟件業(yè)務(wù)收入占城市GDP比重和中國(guó)軟協(xié)年度推優(yōu)產(chǎn)品數(shù)量，表明第二類(lèi)軟件城市競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)在于軟件產(chǎn)業(yè)對(duì)城市經(jīng)濟(jì)的帶動(dòng)作用；第三類(lèi)比較優(yōu)勢(shì)在于市轄區(qū)面積和高等院校數(shù)量，表明城市發(fā)展空間和智力資源成為第三類(lèi)的比較優(yōu)勢(shì)；第四類(lèi)城市各要素競(jìng)爭(zhēng)力均處于中游，其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)在于發(fā)展軟件產(chǎn)業(yè)的整體性，第五類(lèi)軟件城市的比較優(yōu)勢(shì)在于軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)收入增速，表明第五類(lèi)城市發(fā)展軟件產(chǎn)業(yè)的潛力較大。

3. 競(jìng)爭(zhēng)力影響因素分析。通過(guò)最優(yōu)超平面方程發(fā)現(xiàn)，對(duì)軟件競(jìng)爭(zhēng)力影響較大的因素包括：軟件業(yè)務(wù)收入占城市GDP比重、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)發(fā)展政策及資金和軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)盈利水平，這三項(xiàng)指標(biāo)的貢獻(xiàn)度達(dá)到40.5%。由此可見(jiàn)，軟件產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)作用、軟件產(chǎn)業(yè)政策以及軟件產(chǎn)業(yè)盈利水平成為影響中國(guó)城市軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的主要因素。

將各個(gè)競(jìng)爭(zhēng)力影響因素的貢獻(xiàn)度累加可得到四個(gè)一級(jí)指標(biāo)對(duì)中國(guó)城市軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響程度，結(jié)果如下：綜合環(huán)境的貢獻(xiàn)度為7.45%，產(chǎn)業(yè)實(shí)力的貢獻(xiàn)度為54.5%，創(chuàng)新能力的貢獻(xiàn)度為27.18%，發(fā)展?jié)摿Φ呢暙I(xiàn)度為10.87%。

結(jié)果表明，中國(guó)城市軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的主要影響因素為產(chǎn)業(yè)實(shí)力，其次是創(chuàng)新能力和發(fā)展?jié)摿Α?/p>

五、 結(jié)論展望

本文從綜合環(huán)境、產(chǎn)業(yè)實(shí)力、創(chuàng)新能力和發(fā)展?jié)摿λ膫€(gè)維度刻畫(huà)了中國(guó)城市軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，其中，對(duì)軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力影響最大的是產(chǎn)業(yè)實(shí)力，方差貢獻(xiàn)率高達(dá)54.5%。從具體指標(biāo)上來(lái)看，軟件產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)作用、軟件產(chǎn)業(yè)政策以及軟件產(chǎn)業(yè)盈利水平成為影響中國(guó)城市軟件產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的主要因素。根據(jù)已有數(shù)據(jù)，可將國(guó)內(nèi)19個(gè)軟件城市分為四類(lèi)：第一類(lèi)為北上廣深等一線城市，總體上競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)較強(qiáng)，未來(lái)需要在保持已有優(yōu)勢(shì)基礎(chǔ)上，通過(guò)不斷創(chuàng)新增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力；第二類(lèi)為南京、杭州和成都，其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)在于軟件產(chǎn)業(yè)對(duì)城市經(jīng)濟(jì)的帶動(dòng)作用，未來(lái)應(yīng)進(jìn)一步擴(kuò)大這方面的優(yōu)勢(shì)，提升整體競(jìng)爭(zhēng)力；第三類(lèi)為天津、重慶和武漢市，其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)在于城市發(fā)展空間和智力資源，未來(lái)應(yīng)通過(guò)軟件產(chǎn)業(yè)空間布局、促進(jìn)當(dāng)?shù)乜蒲性核R(shí)轉(zhuǎn)化方面出臺(tái)更多有效措施；第四類(lèi)為大連、沈陽(yáng)、廈門(mén)、濟(jì)南和西安，其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)在于整體性，未來(lái)應(yīng)發(fā)揮這些城市發(fā)展軟件產(chǎn)業(yè)的協(xié)同效應(yīng)，增強(qiáng)協(xié)同創(chuàng)新性，不斷提高整體競(jìng)爭(zhēng)力；第五類(lèi)寧波、青島、長(zhǎng)春和哈爾濱，其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)在于發(fā)展?jié)摿?，未?lái)應(yīng)當(dāng)出臺(tái)措施培養(yǎng)軟件產(chǎn)業(yè)的成長(zhǎng)性、挖掘軟件產(chǎn)業(yè)的市場(chǎng)潛力。

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作者簡(jiǎn)介：胡俊超（1981-），男，漢族，河南省泌陽(yáng)市人，中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院博士生，新華社中國(guó)經(jīng)濟(jì)信息社征信中心總經(jīng)理、主任編輯（副高），研究方向?yàn)閼?yīng)用統(tǒng)計(jì)；王丹丹（1983-），女，漢族，河南省安陽(yáng)市人，北京交通大學(xué)中國(guó)產(chǎn)業(yè)安全研究中心博士后，就職于交通銀行北京市分行，研究方向?yàn)楫a(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、產(chǎn)業(yè)安全、商業(yè)銀行壓力測(cè)試。

收稿日期：2016-03-14。