安徽省各地市核心竞争力比较研究

吴义根，项桂娥

（池州学院 经济贸易系，安徽 池州 247000）

2008年初，胡锦涛总书记在视察安徽时第一次明确提出了“泛长三角”和“泛长三角区域发展分工与合作”，并指出：安徽要“充分发挥区位优势、自然资源优势、劳动力资源优势，积极参与泛长三角区域发展分工，主动承接沿海地区产业转移，不断加强同兄弟省份的横向经济联合和协作”。安徽省在“十一五”期间综合经济实力得到较快发展，但同时全省经济发展也存在一些问题。其中省内各地市之间核心竞争力的不平衡表现尤为突出，是一个尤其需要高度重视，并且需要采取有效措施加以解决的问题。如何客观、正确地评价安徽省各地市经济发展的核心竞争力，找出地市间经济发展的差异，进而提出地区经济发展规划，促进泛长三角区域协调发展，这是当前迫切需要解决的问题［1］。

一、安徽省各地市核心竞争力评价指标体系构建

从国内外学术界的已有研究成果来看，相关理论较多，其中我国学者对区域综合经济实力评价方法主要分为主客观两大类：一类是主观赋值法，如层次分析法、德尔菲法、模糊综合评价法等；另一类是客观赋值法，如主成分分析、因子分析、ANN（人工神经网络法）等。客观赋值法摆脱了主观赋值法分析评价过程中的随机性和专家评价时主观上的不确定性及认识上的模糊性，根据客观对象构成要素的因果关系设计指标体系，由原始数据计算指标权重，增强了结果的客观性和准确性。

近年来，国内学者在地区综合实力的研究中，更倾向于使用客观赋值法。武友德运用主成分分析法对云南省各地区综合经济实力的比较研究［2］，冯利华运用ANN法对浙江省金华市综合实力的评价，颜卫忠用因子分析法对全国29个省区的综合实力的分析评价［3］，刘玲玲用因子分析法对江苏省区域综合经济实力比较研究等。本文依据《安徽省2011年统计年鉴》的数据，选取了反映安徽省各地市经济发展的核心竞争力比较研究的指标，建立了相应的评价指标体系（见表1）。

表1 安徽省各地区核心竞争力指标体系

二、评价数据来源

本文所依托的原始数据主要是根据《安徽省2011年统计年鉴》上公布的数据，经作者适度计算得到。指标选取虽有一定的主观性，但关注了规模、结构、速度、效益四个方面，主要参考了颜卫忠、武友德等学者使用的评价体系，评价结果与真实情况基本一致。但不排除当某一地区某些变量短期异常波动时，会引起得分的异常波动。评价指标2010年的原始数据如表2。

表2 安徽省各市核心竞争力评价指标数据

三、各城市经济发展的核心竞争力因子评价分析

（一）因子分析检验

运用软件SPSS17.0对原数据进行处理得出指标变量的相关矩阵。观察计算得到的相关系数矩阵，可以发现相关矩阵中的大部分相关系数都大于0.3，各变量呈现出很强的相关性，并对原始数据进行巴特利特球度检验和KMO检验，如表3。

表3 KMO和Bartlett的检验

由表3 看出，Bartlett 球形检验的χ2值为411.562（自由度为105），伴随概率值为0.000＜0.01，达到了显著性水平，说明拒绝零假设而接受备择假设，即相关矩阵不是单位矩阵，代表母群体的相关矩阵间有共同因素存在，适合进行因子分析［4］。同时，KMO值为0.580，根据Kaiser给出的KMO度量标准①可知原有变量适合进行因子分析。可以运用SPSS17.0软件求解相关系数矩阵的特征值、贡献率和累积贡献率。

（二）对数据进行处理和分析

本文按特征值大于1 的标准，采用主成分分析法提取因子，输出结果见表4 解释的总方差，从表4 可以看出，特征值＞1的因子有4个，累积的贡献率为93.264%＞80%，可以反映出各城市的核心竞争力。采用主成分分析法提取因子，可以从碎石图（图1）输出结果看出，该特征值曲线前4个因子的特征值大于l。从解释总方差提取表中也可以看出，累计贡献率己经达到了93.264%的解释水平，解释力己经非常显著，因此选取4个因子来计算并反映各市经济发展的核心竞争力。

表4 解释的总方差

图1 碎石图

软件SPSS17.0 计算得出的公因子方差（提取值），除有个别指标的公因子方差低于0.8，其余指标变量与因子之间仍存在较强的相关关系，因子对样本指标信息量的反映程度较高，于是通过软件SPSS17.0计算公共因子与指标变量之间的因子载荷矩阵（采用方差极大旋转法，即Varimax法），考虑到因子的典型代表，变量采用旋转之后的因子载荷矩阵见表5。

表5 旋转成份矩阵

设F 为提取出的因子，则4个因子可分别表示为F1、F2、F3、F4。从表5 可以看出，第一主因子Fl在X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7上因子载荷比较大，分别是0.968、0.957、0.924、0.922、0.921、0.914、0.860，涵盖了经济发展中的各种总量的指标，可概括为经济发展规模因子，方差贡献率达51.625%，是反映地区核心竞争力的主要因子；第二主因子F2在X8、X9、X10、X11上 因 子 载 荷 比 较 大，分 别 为0.944、0.938、0.923、0.907，涵盖了经济发展的效益指标，可概括为经济发展的效益因子，贡献率为22.058%；第三主因子F3在X12、X13上因子载荷比较大，分别为0.926、0.888，是经济发展速度的综合反映，可以概括为经济发展的速度因子，贡献率为12.206%；第四主因子F4在X14、X15上因子载荷比较大，为0.894、0.823，反映了经济发展的结构，可以概括为经济发展的结构因子，贡献率为7.375%。

通过SPSS17.0计算输出因子得分系数矩阵，见表6。

表6 成份得分系数矩阵

记F1、F2、F3、F4分别是安徽省各市在4个因子上的得分，则有：

其中，X1、X2、X3、…、X15为各项指标经过标准化处理的新数据。

再以各因子所对应的贡献率（表7）为权重进行加权求和，即可得到核心竞争力综合评价得分F②。

各因子得分、以及各城市核心竞争力总得分，见表8。

表7 解释的总方差

表8 因子得分以及各城市核心竞争力得分

四、实证结果分析

通过实证结果以及计算的得分可以看出，安徽省各市经济发展的的核心竞争力在经济发展规模、速度、结构、效益等方面表现出的特征，以2010年为例，安徽省各地市的核心竞争力是不平衡的，竞争力强的地区较少，竞争力弱的地区较多，对应的每个因子得分排名与最后的综合排名并不完全具有一致性（如图2），而且有些市核心竞争力的因子排名与其综合排名还有很大差距［5］。

图2 核心竞争力各因子得分以及总得分的折线图

（一）从差异角度来看

从安徽省各地区经济发展核心竞争力得分的分布状况，可以看出各地区之间的差距是比较大的。从得分情况来看，处在第一的合肥几乎是第二名芜湖的两倍多，其差距（1.17）基本赶上了第二名和最后一名的差距（1.23）。这种近似于孤立的核心竞争力优势即合肥经济发展核心竞争力水平的较大优势，促成了安徽省各地市经济发展的塔形结构。

（二）从因子贡献率来看

安徽省各市经济发展的核心竞争力主成分分析共提取四个主成分，第一主成分因子反映了区域核心竞争力中经济发展的规模因素，方差贡献率达51.625%，是反映地区核心竞争力的主要因子，可以认为经济发展的规模基本决定了各地区综合经济发展的核心竞争力的大小。从安徽省2010年的GDP排名来看，GDP的排名和经济发展的核心竞争力排名有很大的相似性，这也就说明了地区的核心竞争力大小很大程度上取决于其经济发展的规模，要想改变其核心竞争力大小，显然在发展速度、结构和效益上必须有相当明显的优势。

（三）从空间布局来看

根据核心竞争力得分，F＞0的城市一共有5个，从各市在安徽省的地理位置看，其中属于皖南的有4个，属于皖北的只有合肥。不难理解，皖南由于区位优势而赢得了较强的竞争力，属于皖北的合肥，因为是省会城市占住了各方面的优势，因而获得较好的发展。从这个得分情况来看，竞争力排在前几名的都是安徽的南部城市，北部城市显然在竞争力上落后于南部城市。核心竞争力在空间上的表现验证了安徽省区域之间的差异较为明显，因此，安徽在“十二五”期间应注重皖南皖北的协调发展，才能促进安徽省经济发展的核心竞争力的提高。

（四）从得分结构来看

根据安徽省各城市核心竞争力的得分，属于强竞争力的城市是合肥，属于一般竞争力的城市有4个，分别是芜湖、宣城市、马鞍山、安庆。其余12个城市属于弱竞争力，主要表现在局部的竞争力较强，整个地区的核心竞争力呈现出明显的塔型结构，从而也可以得出安徽省各地区经济发展的核心竞争力布局不均衡，在相同竞争力区域地区核心竞争力差距也不是很大，主要是合肥、芜湖表现突出一些。安徽应抓住泛长三角发展机遇，以马鞍山和芜湖为突破口，争取带动整个安徽省经济的发展。

（五）从单个因子得分情况来看

从得分因子F1的折线图来看，处在高位的是合肥、芜湖、安庆，说明它们在规模上拥有较大的优势，振幅较大说明在规模因子上安徽省的差异明显。F1＞1，也即是强有力竞争的城市只有合肥，具有一定竞争力的城市在安徽南部较多。

从得分因子F2的折线图来看，处在高位的是马鞍山、铜陵、芜湖、合肥、淮南、黄山，在经济发展效益方面拥有较大竞争优势，振幅较大。F2＞1 的城市一共有3个，即马鞍山、芜湖和铜陵，都在皖南。

从得分因子F3的折线图来看，宣城表现最为突出，得分为3.43616，从经济发展速度因子来看表现最弱的是淮南（得分为-1.12238），说明其发展后劲不足，淮南是一个资源枯竭型城市，必须突破发展的瓶颈。其余得分均在1 以下，具有一般竞争力的城市分别是芜湖、滁州、六安。进一步分析发现，宣城市的非公有制经济工业增长值在GDP的比重发展很快，而且二、三产业产值增长率表现显著，达到了132.3208%，其余均在40%以下，也正是这个因子的显著变化带动了宣城市总体得分大幅提升。

从得分因子F4 的折线图来看，F4＞1 的城市是黄山、池州、合肥，经济发展结构因子属黄山市表现最好，其次是池州。分析数据不难得出原因。结构因子中旅游总收入对黄山和池州有明显影响，黄山市借黄山风景区的收入促使其得分达到了2.86961，而池州市借九华山和太平湖弥补了自己的不足，这种地理位置是其他市无法比拟的，显然这两个市应在旅游上多做文章，池州市目前是国家第一个生态经济示范区，以生态旅游发展自己的经济是符合自身特点的。

［注 释］

①K 值＜0.5 不适宜做因子分析，本文计算K 为0.580＞0.5，因此可以使用因子分析，其实证结果是可以接受的。

②一般认为，当F＞1时,表示具有较强的竞争力,F越大,竞争力越强,优势越显著;当0＜F＜1 时,表示具有一定的竞争力,即竞争力在比较样本中处于弱优势;当-1＜F＜0 时,表示具有较弱的竞争力,即竞争力在比较样本中处于劣势。

［1］赵彦云.中国国际竞争力研究发展报告（2001）［M］.北京：中国人民大学出版社，2001.

［2］武友德.云南省地区综合经济实力与竞争力比较研究［J］.经济问题探索，2009，（5）：123-130.

［3］颜卫忠.关于地区综合实力的评价方法研究［J］.统计与信息论坛，2001，（7）：12-16.

［4］赖国毅，陈超.SPSS17.0中文版常用功能与应用［M］.北京：电子工业出版社，2011：316-321.

［5］郭小金.安徽和谐城市竞争力实证研究［J］.华东经济管理，2009，23（2）：15-19.