产业转移格局中的不同地区产业承接能力分析(老稿)

产业转移格局中的不同地区产业承接能力分析 区域经济学 江朦朦 摘要：近年来，随着全球化进程的加速和劳动力成本的上升，企业为了寻求最有力的生产经营地点，降低生产成本，抢占市场的制高点，无论是国际间还是国内地区之间，都出现了产业转移不断加快的趋势。我国东部沿海地区产业向中西部地区转移步伐加快，不仅有利于加速中西部地区的新型工业化和城镇化进程，促进区域协调发展，而且有利于推动东部沿海地区经济转型升级，在全国范围内优化产业分工格局。本文分析的重点在于产业承接方的承接能力，试图构建一组指标，对国内东中西三大地区产业承接能力进行衡量。 关键字：产业梯度转移理论 产业转移承接力 主成分分析法 一、问题提出和文献综述

（一）研究问题的提出 近年来，随着全球化进程的加速和劳动力成本的上升，企业为了寻求最有力的生产经营地点，降低生产成本，抢占市场的制高点，无论是国际间还是国内地区之间，都出现了产业转移不断加快的趋势。 产业转移的理论依据是产业梯度转移理论，其前提是不同地区处于产业发展周期的不同阶段，即处于不同的梯度，高梯度地区的产业因成本上升而往低梯度地区转移的趋势。产业梯度转移是在市场经济条件下，发达地区的边际产业在内外部力量的驱动下，借助企业的跨区投资活动，转移到欠发达地区，从而使产业在国内不同区域间发生空间转移的过程和现象。从微观看，产业转移无疑将有利于提高企业的竞争力，但从宏观上看，它对转入区和转出区将产生不同影响，而这种影响既可能是有利的，也有可能是不利的。在现实经济中，为争夺各种有利资源，吸引企业迁入或防止企业迁出，各地区招商引资的竞争近年来也日趋激烈。 国内的学者认为我国地域空间经济发展水平可分为东部、中部、西部三大地带，我国经济发展的空间和时序选择应当是：由东向西，按技术梯度，由先进技术地带东部逐渐到中间技术中西部地带。根据梯度推移理论，发达地区的产业可以通过梯度推移转移到欠发达地区，从而缩小两地区差距。 在当前国际国内产业分工深刻调整的关键时期，我国东部沿海地区产业向中西部地区转移步伐加快，中西部地区发挥资源丰富、要素成本低、市场潜力大的优势，积极承接国内外产业转移，不仅有利于加速中西部地区的新型工业化和城镇化进程，促进区域协调发展，而且有利于推动东部沿海地区经济转型升级，在全国范围内优化产业分工格局。本文分析的重点在于产业承接方的承接能力，试图构建一组指标，对国内东中西三大地区产业承接能力进行衡量。 （二）相关研究文献综述 刘易斯关于劳动密集型产业由发达国家向发展中国家转移的观点，赤松要的“雁行产业发展形态理论”，小岛清的“边际产业转移论”还有弗农提出的产品生命周期理论，主要焦点都集中在全球范围、洲际范围、国际范围的产业转移大方向上。 我国学者对产业转移的研究，除了一部分关注全球价值链视角下中承接国际产业转移的相关问题外，更多的研究聚焦于国内区域间的产业梯度转移。目前关于国内产业转移的动因、效应以及模式，许多学者进行了深入研究，而对于产业转移承接地的研究甚少，产业转移效应不仅包括移出效应，还包括移入效应，即优化效应、扩大效应和发展效应。事实上，只有正确选择产业承接地，才能让产业转移达到“双赢”，实现转移方自身的结构优化和内部空间联系有机化，也使得产业承接地的产业结构得到优化，从而强化转移方与被转移方之间的外部联系，由此可见产业承接地的选择是产业转移效应得以实现“双赢”的重要环节，产业转移承接力的评价是顺利实现产业转移的先决条件。 何龙斌以陕南三市为例，通过层次分析法（AHP）建立了产业转移承接力评价体系并得出了汉中、安康和商洛三市产业转移承接力综合评价得分。马涛等运用主成分分析法对全国各地区工业承接产业转移的能力进行了综合评价和全面比较，其中承接力建设的评价指标体系共分为两个层次，包括成本因素等6个一级指标和9个二级指标。陈凤桂等运用区域分析方法，对广东省珠三角经济区以外的各个县区进行综合分析，建立评价指标体系，并运用主成分分析方法确定各项指标权重，通过评价模型进行适宜度和优势度评价。展宝卫建立一个完整的产业转移承接力评价体系，包括承接力评价的原理流程、指标体系的构建、指标权重的确定和综合评价结果的确定及分析，但未进行实证检验。陈云利用SWOT分析探讨了湛江市承接珠江三角洲产业转移的条件和对策。张婷婷等对我国欠发达地区承接产业转移进行了实证比较分析，并分析了制约产业承接地承接能力的影响因素。李捷对产业承接力的构成进行研究，认为产业承接力分为两个部分：一是聚集转移产业的吸引力，即由于比较优势所具有的吸引转移产业的能力；二是甄别转移产业的选择力，即从备选转移产业中选择最佳者，选择适当承接时机的能力；并对龙海承接台湾、厦门产业转移进行了实证分析。杨凡等运用因子分析法评价了中西部地区的产业承接能力。苏华等构建产业能力评价指标体系，运用熵值法对中国各个地区的产业承接能力进行了量化分析。 二、产业转移承接力评估模型

（一）产业转移承接力评价方法梳理 研究文献中关于区际产业转移承接力评价的主要方法大体上有评价指标体系、SWOT分析、主成分分析法、层次分析法（AHP）、因子分析法、熵值法等。产业转移承接力的评价方法较为集中，提炼精华和扩大外延后可以形成一整套完整的评价体系，而这一体系包括建立层次清晰的评价指标、运用因子分析法确定各指标权重、计算评价结果。产业转移承接力评价方法的关键就在于产业转移承接力评价指标体系的设计，科学合理地建立一级指标、二级指标等指标层次有助于在评价地区产业转移承接力时得到较为客观、真实、理想的结果。 因此本文在对国内产业转移承接力进行评价的实证分析过程中，综合数据可得性和反映多元性构建了一套评价指标体系，并通过主成分分析法确定指标权重，进而得出综合评价结果。 （二）产业转移承接力指标体系和评价模型 1、指标的选取 为定性指标来衡量产业承接能力，从移出方和承接方两个方面进行考虑：第一，产业移出方需要对承接地进行评价，在这个过程中需要考虑的问题有：承接方有无承接产业转移的基础、交通是否便利；承接方的成本费用是否低廉；承接方的产业结构是否合理，能否确保在现有产业结构的基础上承接产业转移；承接方是否有消化产业转移的市场，其经济发展速度和收入水平是否能给所承接的产业以支撑。第二，产业承接力需要对可以承接的产业转移进行选择，这个过程涉及到承接力方信息处理能力和科研水平。在承接产业转移后，承接方是否有足够的劳动、资本和技术以保障承接产业存续并得到可持续发展。综上所述，选择了18项指标：货物周转量（X1）, 客运总量（X2）, 全社会固定资产投资总额（X3）, 工业固体废物综合利用率（X4）, “三废”综合利用产品产值（X5）, 外商直接投资额（X6）, GDP（X7）, GDP增长率（X8）, 人均GDP（X9）, 职工平均工资（X10）, 年末金融机构各项贷款余额（X11）, 本科毕业生数（X12）, 工业成本费用利润率（X13）, 工业总资产贡献率（X14）, 第一产业占GDP比重（X15）, RD经费支出占GDP比重（X16）, 高新技术产业总产值占GDP比重（X17）, 二三产业从业人数占总就业人员比重（X18）。 2、指标体系的构建 作为承接地应该先考虑是否具备产业发展最基本条件，其次是承接地是否具备为产业提供市场和发展环境支撑和鉴别的能力，此外还必须考虑到承接产业转入后是否具有推动促进产业发展壮大的潜力。基于以上考虑将一级指标划分为产业吸引力因子、产业支撑力因子、产业鉴别力因子和产业发展因子四个方面，见表1。产业吸引力因子主要反映承接地的交通状况、固定资产投资、经济外向程度、融资环境、经济发展总量水平、人力资源丰富程度和环境治理；产业支撑力因子主要反映产业承接地的经济发展人均水平、生产经营成本、产业结构优化度、就业结构优化度、高新技术产业产值、运输状况；产业发展力因子则主要反映承接地的企业研发投入、经济效益；产业鉴别因子反映承接地的经济增长速度、总资产贡献率和生态环境状况。 表1产业转移承接力评价指标体系 一级指标 二级指标 计算方法 产业吸引力因子

交通状况 客运总量/万人X2 固定资产投资 全社会固定资产投资总额/亿元X3 经济外向程度 外商直接投资额/万美元X6 融资环境 年末金融机构各项贷款余额/亿元X11 经济发展总量水平 GDP/亿元X7 人力资源丰富程度 本科毕业生数/人X12 环境治理 “三废”综合利用产品产值/万元X5 产业支撑力因子

经济发展人均水平 人均GDP/元X9 生产经营成本 职工平均工资/元X10 产业结构优化度 第一产业占GDP比重/%X15 就业结构优化度 二三产业从业人数占总就业人员比重/%X18 高新技术产业产值 高新技术产业总产值占GDP比重/%X17 运输状况 货物周转量/万吨X1 产业发展力因子 企业研发投入 RD经费支出占GDP比重/%X16 经济效益 工业成本费用利润率/%X13 产业鉴别力因子

经济增长速度 GDP增长率/%X8 总资产贡献率 工业总资产贡献率%X14 生态环境状况 工业固体废物综合利用率/%X4 3、评价模型 地区综合实力反映一个地区社会经济系统的发展水平，主成分分析法能够在保证原始数据损失最小的情况下，以少数的综合变量取代原有的多维变量，使数据结构大为简化，并且客观地确定权数，避免了主观随意性，因而是地区综合实力评价的一种有效方法。通过主成分分析，可以全方位地了解各个地区社会经济系统的发展水平及其差距。 假设从样本总体中随机抽取了n个样品，每个样品选取p个指标作为观测变量，这p个指标间具有一定的相关性。设所选原始变量为X1,X2,X3,……,Xp，为了消除数据量纲及数量级不同所造成的影响，首先要对其进行标准化处理： X’i=(Xi-Xi)/Si 2.1

这里Xi表示第i个指标的均值，Si表示第i个指标的标准差，标准化结果使得各变量的均值为0，标准差为

1。为简化表示，我们仍用（ε1, ε2, ε3……, εp）X1,X2,X3,……..Xp对应标准化的评价指标数据，将其进行分组，得到公共因子变量记为Y1,Y2,……,Yp,若： （1） X=（X1,X2,X3,……..Xp）’是可观测随机变量，且均值向量E(Y)=0,协方差cov(X)=∑,且协方差阵∑与相关矩阵R相等； （2） Y= (Y1,Y2,……,Yp) ’是不可测的向量，其均值向量E(ε)=0,协方差矩阵cov(Y)=I,即向量Y的各分量是相互独立的； （3） U=( ε1, ε2, ε3……, εp) ’与Y相互独立，ε的协方差矩阵∑u是对角阵。则原始变量可以用各因子的线性组合来表示： X1=α11Y1+α12Y2+α13Y3+……..+ α1mYm+ε1