长三角区域经济竞争力的综合分析.doc

南京财经大学本科毕业论文（设计）

长三角区域经济竞争力的综合分析

摘 要 本文在明确区域经济竞争力概念的基础上，首先构建评价经济竞争力的指标体系，通过搜集长三角与珠三角、环渤海地区近三年相关统计数据，利用因子分析法对三大经济圈进行定量分析，根据因子得分对其进行排序，得出长三角经济竞争力最强；然后运用管理学中常用的定性分析方法——SWOT分析——结合因子分析结果找出长三角区域经济竞争力的不足之处，并提出一些政策建议。
关键词 长江三角洲 经济竞争力 因子分析

Abstract This paper establishes the region economic evaluation index system on the basis of comprehending the conception of the regional economic competition. First, according to cluster analysis、finishing the nearly three years relevant statistical data of the three large economic region 、making use of the factor analysis and Lining up the data ,we can have the conclusion that the economic competition of Yangtze River Delta is strongest.. Then, this paper use management methods commonly used in the analysis——SWOT analysis——combining with the result of factor analysis which can find the problem and disadvantages of Yangtze Rive Delta. At the same time, making some policy recommendations
Keyword Yangtze River Delta economic competition factor analysis

一、引言
目前我国已具规模的三大经济圈为长三角经济圈、珠三角经济圈以及环渤海经济圈，可以说他们的发展将直接关系着整个中国经济的发展，而其中长三角经济圈又最具发展潜力。J. Gottmann在上世纪50年代就提出长三角经济圈将成为世界第六大经济圈；有“世界城市规划之父”之称的英国学者彼得霍尔爵士也预言“如果长江三角洲保持目前的发展趋势，50年后，它可以与伦敦、纽约比肩，成为世界一流的大都市圈”。由此证明了长三角经济圈的研究价值。
到现在为止，我国除少数专著和报告对区域竞争力模型做出深入研究外，其他都很少涉足。他们大多集中于区域竞争力定义、内涵和评价研究，正是由于对区域竞争力定义和内涵存在不同的理解，在评价指标体系的建立和评价方法的选择上也存在较大差异，至今未出现一套相对权威的评价指标体系和方法。而针对长三角区域经济竞争力研究，大部分以学术论文形式公开发表。这些成果虽说对长三角区域竞争力进行了一定深度的研究，但共同缺陷在于:没有对区域经济竞争力进行严格界定，从而在一定程度上混淆了区域竞争力与区域经济竞争力的本质区别。
本文在明确区域经济竞争力概念的基础上，通过对长三角、珠三角以及环渤海三大经济圈的现状和特点进行深入地分析，构建体现经济竞争力的评价指标体系，并通过搜集、整理长三角、珠三角、环渤海这三大经济圈的有关数据，运用因子分析法对三大经济圈进行评价。同时运用管理学中常用的定性分析方法——SWOT分析——结合因子分析结果期望能够解决如下问题：
（1）长江三角洲经济圈的经济发展现状如何?
（2）长江三角洲地区与珠江三角洲和环渤海地区相比具有哪些经济竞争优势?
（3）在分析了我国三个经济圈以后是否能够分析出这些差异的原因并给出长江三角洲区域经济发展的对策和思路？

二、区域竞争力概念
本文认为很难对“竞争力”做出统一的定义。福建经济干部管理学院的王秉安教授根据国内外学者的研究，对区域竞争力的概念归纳为以下几类:
财富创造论。研究者将区域竞争力定义为区域创造财富的能力。“国际竞争力是指一个国家或一个公司在世界市场上均衡地生产出比其竞争对手更多财富的能力。”此定义突出了区域经济的产出层面，其最大优势是用经济的产出来直接衡量区域竞争力的强弱。
资源配置论。研究者将区域竞争力定义为区域的配置资源能力。这种观点以王秉安教授本人对区域竞争力所作的定义为代表，他认为“区域竞争力就是一个区域争夺大区域市场和资源的能力。或者可以说，区域竞争力是一个区域在其所从属的大区域中的资源优化配置能力等。”这一类定义突出投入与过程层面，力求将概念立足于经济学的基本原理:经济的本质是资源的优化配置。
产品提供论。研究者将区域竞争力定义为区域向大区域提供产品与服务的能力。这一类型的区域竞争力应该属于一种狭义的区域竞争力，把竞争的注意力集中到产品或服务市场的竞争上。
经济实力论。研究者用区域经济实力来定义区域竞争力。该观点对区域竞争力的概念侧重于区域经济综合实力。
综合论。研究者将以上讨论中的两种或多种提法结合起来，对区域竞争力进行界定，试图对区域竞争力作更全面的定义。
本文主要侧重点在于对区域经济竞争力的分析。因此本文引用了经济实力论学者对区域竞争力的界定 陈秋月 2002年著
——是对一个区域经济发展状况和发展环境的概括，是该区域经济规模、经济增长质量、经济结构的综合体现，是各种经济变量的有机组合及其变动合力的结果。

三、区域经济竞争力定量分析
（一）研究对象的选择与数据来源
本文在研究中用江浙沪来代替长三角，用广东省来代替珠三角，环渤海湾地区则包括北京、天津、河北省、山东省、辽宁省。这样做，虽然在地域范围上不完全吻合，但对分析结果没有太大的影响，基本上能反映长三角、珠三角、环渤海湾地区的基本情况。更为有意义的是:这样处理后，研究地区的数据资料具有较大的可得性，可以进行精确的定量比较和分析。
本文指标体系所需数据主要来源于《中国统计年鉴》（2005-2007）、《北京统计年鉴》（2005-2007）、《天津统计年鉴》（2005-2007）、《河北省经济年鉴》（2005-2007）、《上海统计年鉴》（2005-2007）、《江苏省统计年鉴》（2005-2007）、《浙江省统计年鉴》（2005-2007）和《广东省统计年鉴》（2005-2007）。
（二）评价指标体系的设计原则
区域经济竞争力的指标众多，为了更确切地反映区域经济竞争力，对指标的选取必须遵循一定的原则。
（1）系统性原则。区域经济竞争力是一个综合的概念，指标体系的设计必须符合系统性原则，各方面指标构成一个有机整体，使指标体系符合研究模型的内在逻辑关系。
（2）可操作性原则。区域经济竞争力评价指标体系的设计过程中，对于具体指标的选取受到诸多限制因素的制约。由于数据获取等方面的限制，可能使一些指标无法被包含在指标体系之中。因此在指标选取的过程中，必须充分考虑可操作性原则，舍弃无法获得数据的指标，用相近指标进行替代或者选择数据容易获取的指标。总之，尽量使指标体系所选用的指标有意义，在整个指标体系中起到作用。
（3）可比性原则。区域经济竞争力是对不同区域经济竞争力水平的评价，虽然各个区域存在差异性，但是在指标选取中必须体现可比性原则。数据的选取尽量保持统计口径的一致，从而增加评价结果的可信度和现实比较意义。
（三）评价指标的选择
本文在指标体系的建立过程中参考了众多己有的研究成果，其中包括IMD竞争力指标体系、肖红叶等人的《1985一2004中国区域竞争力发展报告》所采用的指标体系。在此基础上，根据本文研究的需要做了修正，最终建立了区域经济竞争力评价指标体系。区域经济竞争力指标体系中大部分指标的设计既可以用总量数据，也可以采用人均数据。本文努力在总量数据和人均数据之间寻求一个平衡:部分指标采用总量数据，反映该地区的整体实力:部分指标采用人均数据，从效率上反映该区域的经济竞争力。根据以上指标设计原则结合现实情况，设置评价区域经济竞争力的指标体系，详见表1。
表1 指标体系构架表
一级指标
二级指标
经济竞争力
GDP（亿元）
全社会固定资产投资总额（亿元）
社会消费品零售总额（亿元）
一般预算财政收入（亿元）
工业总产值（亿元）
人均GDP（元）
GDP增长率（%）
人均财政收入（元）
城乡平均每人全年家庭可支配收入（元）
城乡平均每人全年家庭消费性支出（元）
二三产业合占GDP比重（%）
三产业占GDP比重（%）
规模以上工业企业工业成本费用利润率（%）
规模以上工业企业全员劳动生产率（元/人·年）
进出口商品总值(按目的地、货源地分)（亿美元）
外贸依存度(进出口总额占GDP比重)(%)
外商投资企业进出口商品总值(亿美元)
外商投资企业数(户)
外商投资总额(亿美元)
国际旅游外汇收入(百万美元)
（四）研究方法的选择
本文选择多元统计分析方法中的因子分析方法。因子分析是一种多元统计分析方法，主要用来浓缩数据，即采用较少的概括性公共因子来反映原本众多的观测变量所代表的信息。具体来说，它从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归纳为少数几个公共因子，当这几个公共因子特征值都大于l或者累计贡献率达到某一百分比时，就说明它们能够集中反映问题的大部分信息；而公共因子之间的相关性很小，信息重叠率低。可见本文采用因子分析来研究区域经济竞争力问题是合适的。表2是2004-2006年度三大经济圈相关指标三年统计数据的平均值。
表2 三大经济圈相关指标原始数据
经济指标
长三角地区
珠三角地区
环勃海地区
GDP（亿元）
47753.96
26204.47
55218.37
全社会固定资产投资总额（亿元）
21559.4
7973.4
27388.1
社会消费品零售总额（亿元）
21521.31
12892.81
24597.77
一般预算财政收入、
4530.9606
2179.4608
4328.6577
工业总产值、（亿元）
23370.92
12500.22
25336.45
人均GDP（元）
33289.62
28164.74
23868.92
GDP增长率（%）
13.6
14.6
13.86
人均财政收入（元）
4980
2342.499
1871.124
城乡平均每人全年家庭可支配收入（元）
17986.55
16015.58
13425.4
城乡平均每人全年家庭消费性支出（元）
12031.76
12432.22
9834.568
二三产业合占GDP比重（%）
95.36667
94
92.38
三产业占GDP比重（%）
42.3333
42.7
43.16
规模以上工业企业工业成本费用利润率(%)
5.326667
5.48
6.628
规模以上工业企业全员劳动生产率(元/人·年)
99684.54
113349.1
125736.5
进出口商品总值(按目的地、货源地分)(亿美元)
6803.4930
5418.2988
3242.7978
外贸依存度(进出口总额占GDP比重)(%)
113.574
164.8329
46.8158
外商投资企业进出口商品总值(亿美元)
4417.6232
3452.3910
1771.6165
外商投资企业数(户)
88987
61999
63950
外商投资总额(亿美元)
6755
3143
3460
国际旅游外汇收入(百万美元)
8824
7533
6843
（五）区域经济竞争力的因子分析
本文将以SPSS13.0统计分析软件进行因子分析，下面阐述一下分析过程：
1．录入数据并标准化
在利用SPSS13.0进行分析时首先应当将变量进行标准化，这样可以转化成无量纲的数据便于三地区的比较。由输出的初始结果(附表1)可以发现，第二列和第三列值均为1.00。第一列是20个原始变量名；第二列是根据因子分析初始解计算出的变量共同度。利用因子分析方法得到2个特征值和对应的特征向量计算出因子载荷矩阵。这时，每个原始变量的所有方差都能够被因子变量所解释，于是，每个原有变量的共同度都为l。第三列是根据因子分析最终解计算出的变量共同度，结果都是1，说明所提取的因子能说明原始信息的100%，没有可以忽略的信息（共同度能够很好的反映进行因子分析的可行性）。
2．提取公共因子计算得出特征向量
由附表2所得到的结果发现可以提取到2个公共因子，而且，2个因子能刻画所有的原始变量。由于2个公共因子能100%刻画原始变量，则20个原始变量全部保留，意味着特殊因子为零。利用因子载荷矩阵可求得特征向量:利用旋转后的因子载荷矩阵(附表3)因子、的系数和附录2中的因子方差贡献(特征值、)，我们可以在EXCEL中利用公式，，求出各原始变量的特征向量系数，。计算结果见表3：
表3 主要因子特征向量数据
指标

GDP（亿元）
-0.03866
0.358907
全社会固定资产投资总额（亿元）
-0.05173
0.35601
社会消费品零售总额（亿元）
-0.04036
0.358545
一般预算财政收入、
0.054293
0.355648
工业总产值、（亿元）
-0.00824
0.362167
人均GDP（元）
0.283688
-0.02282
GDP增长率（%）
-0.10205
-0.3379
人均财政收入（元）
0.274023
0.095974
城乡平均每人全年家庭可支配收入（元）
0.27914
-0.06917
城乡平均每人全年家庭消费性支出（元）
0.201822
-0.25497
二三产业合占GDP比重（%）
0.280561
-0.05867
三产业占GDP比重（%）
-0.27971
0.064466
规模以上工业企业工业成本费用利润率(%)
-0.24531
0.182894
规模以上工业企业全员劳动生产率(元/人·年)
-0.28312
0.031146
进出口商品总值(按目的地、货源地分)(亿美元)
0.276013
-0.08656
外贸依存度(进出口总额占GDP比重)(%)
0.132463
-0.32052
外商投资企业进出口商品总值(亿美元)
0.274023
-0.09634
外商投资企业数(户)
0.252988
0.16551
外商投资总额(亿美元)
0.250998
0.170218
国际旅游外汇收入(百万美元)
0.283688
0.021368

3．计算因子得分
为了充分保证标准化后的原有数据所包含的信息量被新的因子所概括，提取主要因子，（）。所以由得到的数据和特征向量得到两个因子得分值如表4：（计算过程通过EXCEL进行计算）
表4 因子得分值
经济圈

长三角
0.82672
3.429109
珠三角
-3.27434
-0.01246
环渤海
2.447619
-3.41665
4．计算综合得分
以每个因子的信息贡献为权数，对提取的每个因子进行加权求和，即得到构成要素各构成部分的综合得分分别为：2.383852、-1.32243、-1.06143。因子1中因子载荷绝对值大于85%的有13个指标，可以发现，这些指标基本都是人均数据，这大致可以归纳为各个区域经济效率的竞争力。利用同样的方法可知因子2可以解释另7个指标，其基本为一些总量指标，这主要反映了各个地区经济规模上的竞争力。
5．结果评价
通过以上分析结果可以看到，因子分析结果显示：长三角的经济竞争力最强，环渤海湾其次，珠三角竞争力最弱。不过从单个公共因子的分析结果来看，环渤海湾在经济规模上要优于珠三角；而从经济效率指标来分析，珠三角又要远优于环渤海湾。同时也要提醒注意，本文竞争力得分仅代表位次关系，不能以数据差距和倍数关系衡量区域竞争力水平的实际差距。另外，本文未将香港和澳门的统计数据没有纳入分析过程中，这主要是因为其统计数据并不全面比较难于收集。其实这两个地方的经济发展是很完善的，如果将香港和澳门也纳入评价的范围，那么，珠三角的整体竞争力地位将有一个极大的提高。具体来说两个公共因子所代表的信息可以归纳为以下四个方面：因子2可以解释经济规模的信息，而因子1则能够解释经济效益、产业组织分布、吸引外资这三个效率方面的经济竞争力。
（1）经济规模
本文分析显示经济规模有5个指标：GDP总量、社会固定资产投资、社会消费品零售总额、一般预算财政收入、工业总产值。在区域总量上，大部分表现为环渤海优于长三角、珠三角，仅一般预算财政收入指标中长三角优于环渤海。就其原因不难发现主要是因为各区域所包含的范围不同所致：长三角包括江浙沪二省一市的大部分地区，环渤海包括北京，山东等五省市大部分地区，而珠三角则只含广东一省部分地区。五指标中，有四个指标环渤海优于长三角，但是二者指标值相差并不大。整个总量指标表明环渤海规模经济竞争力处于较为领先的地位，长三角落后于环渤海但领先于珠三角。
（2）经济效益
经济效益主要有以下5个指标：人均财政收入、城乡平均每人全年家庭可支配收入、城乡平均每人全年家庭消费性支出、规模以上工业企业工业成本费用利润率、规模以上工业企业全员劳动生产率。在总体上长三角效率最好，珠三角次之，环渤海最弱。不过规模以上工业企业工业成本费用利润率、规模以上工业企业全员劳动生产率这两个指标上环渤海又表现出较强的优势，这不仅由于该区域本就是传统的重工业基地，更体现了该区域强劲的势头是不容小觑的。
（3）产业组织分布
本文数据显示长三角地区产业结构分布比例呈现出：二三产业拥有很大比重，优于另两个经济圈。另外在众多的经济资料中我们发现：江苏、上海拥有较多的企业集团和跨国公司，同时，江苏、浙江拥有众多的中小企业，这使产业组织的市场化整合具有了基础。产业组织的市场化整合还有利于在长三角整体区域形成产业网络。特别是浙江民营经济的发展更是异军突起，像我们所知道的“温州模式”就是很好典范。因此，长三角具有很大的产业优势。
（4）吸引外资
本文的统计数据显示：长三角外商投资企业进出口商品总值(亿美元) 4417.6232，外商投资企业数(户) 88987，外商投资总额（亿美元）6755，国际旅游外汇收入（百万美元）8824，这几个数据都明显高与另外两个经济圈。可见长三角地区在吸引外资上具有极大的优势。这对于发展该地区中小企业特别是民营企业产生了一个很好的资本积累的过程，并使该地区企业的技术进步和寻找新的上升空间变的更为活跃。
四、经济竞争力定性分析
虽然本文的数据分析结果显示在总体上特别是在产业组织分布和吸引外资上长三角区域经济竞争力高于另外两个经济圈，但这只是定量的分析结果，除了依赖科学的数据我们也需要有定量分析的思想。在此，本文运用了类似于管理学中常用的定性分析法——SWOT分析——其主要目的就是通过研究某一事项的优势和劣势从而罗列出其面临的机遇和挑战。长三角经济优势已在定量分析中加以阐述，在此将其存在的劣势和面临的机遇和挑战表述如表5：
表5 长三角经济竞争力的SWOT分析
S（优势）
1产业组织分布，
2吸引外资
W（劣势）
1各自为政缺乏合作，市场分割和地方保护阻碍了经济资源的自由流动和跨地区的经济合作。
2 产业结构趋同：片面追求各自利益的最大化，因而地区产业结构趋同问题十分严重。
O（机遇）
1长三角发展机遇主要来自08奥运会
2 2010年上海世博会的举办
3 全球经济一体化
T（挑战）
1如何规避自身劣势进行产业结构重组
2怎样抓住机遇发挥自身优势
3面对另两个经济圈强劲的发展势头该如何应对
4 国家有关宏观调控政策出台，引起经济滑坡

五、建议与总结
（一）长三角经济发展建议
通过以上定量分析和定性分析的结果，本文拟提出如下建议：
1．加快经济一体化进程，提高区域合同协作
长三角地区是一个包含上海市全域和苏浙部分地区的经济区域概念, 在现行行政区划和管理体制下, 苏浙两省在积极参与长三角整体规划的同时, 还要关注本省其他落后地区的发展。要充分考虑苏北和浙西南的发展问题, 在配置区域发展资源时应当对苏北和浙西南进行充分考虑和有所倾斜, 以两省的平衡和协调发展促进长三角地区发展，本文有理由相信，当长三角地区在这方面进一步的提高，其区域经济规模的优势将指日可待。
2．抓住机遇，提高其国际化程度
长三角地区应当抓住08奥运会和2010年世博会契机，通过这样的平台，加大宣传，大力发展外向经济，提高国际知名度，加快国际化进程。如加强区域协调，提高政府的服务水平，发挥市场引导作用，根据长三角各城市的比较优势，使外商投资按照市场的引导，合理流入长三角地区。通过对外开放，引入先进的现代市场经济理念，加快自身改革，迅速提升国际竞争力。提升发展层次, 加快发展速度, 成为中国参与国际竞争的龙头和样板。
（二）本文总结
其实，在大多的研究成果中，大家基本是在研究各个地区作为整体的综合竞争力的研究，并不限于经济方面的研究。但鉴于目前本人驾驭材料的水平有限，缺乏全面的分析问题和解决问题的能力;另外，因为本文是一篇学士论文，没有进行专业的统计研究，数据收集也并不全面，如这里我没有将能源，环境，人力资本等引入本文中进行分析，因此也淡化了对其经济发展潜力观察。

[参考文献]
[1] 朱耀人．长江三角洲区域经济一体化发展思路[J]．探索与争鸣．2003，(1)：
26一29.
[2] 宋巨盛．长江三角洲区域经济一体化研究[J]．当代财经.2003，(2)：I11一113．
[3] International Management Development (IMD).The World Competitiveness Yearbook[R], 1996-1997.
[4] 王秉安.区域竞争力研究述评[N].经济管理福建行政学院福建经济管理干部学院
学报，2003(4)：29一30.
[5] 朱铁臻.经济全球化与提高城市竞争力[J].现代经济探讨，2001，(4)：3.
[6] 费洪平．中国区域经济发展[M].北京：科学出版社，1998．
[7] 徐康宁，等．国内中心城市经济发展环境与竞争力比较研究[J]．科技与经济，
2001，(5)：2．
[8] 高洪深．区域经济学[M]．北京：中国人民大学出版社，2002 ．
[9] World Economic Forum，The Global Competitiveness Report，1996，1997．
[10] 王德发.国际经济比较统计分析[M].北京：上海财经大学出版社 ，1997．
[11] 中国人民大学竞争力与评价研究中心研究组．中国国际竞争力发展报告(2001)[R].北京：中国人民大学出版社，2001．
[12] 钱国靖．比较经济学[M]．上海：复旦大学出版社，1997．
[13] 万斌．中国长三角区域发展报告[R]．北京：社会科学文献出版社，2005．
[14] 周晓平.长江三角洲整体竞争力研究[D]．南京：河海大学，2004.．
[15] 陈耀，京津冀经济圈与长三角、珠三角比较分析．前线，2005（11）：P42一44．
[16]　网易:温家宝作政府工作报告(全文) ［EB/OL］．
http://news.163.eoTt“06/0305/12/2BETE3CE000ll24L.html，2006-3-5．
[17] 刘艳强．长江三角洲区域综合竞争力研究[D]．上海：华东师范大学，2004．
[18]　陈宣庆．长三角怎样提升国际竞争力[J]．今日浙江，2007， (3)．
[19]　祝彦成．多元统计分析在评价武汉市各区经济状况中的应用[N]．武汉冶金管理干部学院学报， 2003(2)．
[20]　新望．三大都市经济圈大比拼[N]．浙江经济报，2002- 08-28 (2)．
[21]　李宝新，岳亮．中国三大三角地区产业竞争力对比研究[J]．经济问题，2007 (6)．

附录
附表1
因子分析的初始分析结果

Initial
Extraction
Zscore(X1)
1.000
1.000
Zscore(X2)
1.000
1.000
Zscore(X3)
1.000
1.000
Zscore(X4)
1.000
1.000
Zscore(X5)
1.000
1.000
Zscore(X6)
1.000
1.000
Zscore(X7)
1.000
1.000
Zscore(X8)
1.000
1.000
Zscore(X9)
1.000
1.000
Zscore(X10)
1.000
1.000
Zscore(X11)
1.000
1.000
Zscore(X12)
1.000
1.000
Zscore(X13)
1.000
1.000
Zscore(X14)
1.000
1.000
Zscore(X15)
1.000
1.000
Zscore(X16)
1.000
1.000
Zscore(X17)
1.000
1.000
Zscore(X18)
1.000
1.000
Zscore(X19)
1.000
1.000
Zscore(X20)
1.000
1.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.

附表2：
特征值和特征方差贡献率

附表3：
旋转后的因子载荷距阵
Rotated Component Matrix(a)

Component
1
2
Zscore(X1)
-.136
.991
Zscore(X2)
-.182
.983
Zscore(X3)
-.142
.990
Zscore(X4)
.191
.982
Zscore(X5)
-.029
1.000
Zscore(X6)
.998
-.063
Zscore(X7)
-.359
-.933
Zscore(X8)
.964
.265
Zscore(X9)
.982
-.191
Zscore(X10)
.710
-.704
Zscore(X11)
.987
-.162
Zscore(X12)
-.984
.178
Zscore(X13)
-.863
.505
Zscore(X14)
-.996
.086
Zscore(X15)
.971
-.239
Zscore(X16)
.466
-.885
Zscore(X17)
.964
-.266
Zscore(X18)
.890
.457
Zscore(X19)
.883
.470
Zscore(X20)
.998
.059
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization
15