品牌形成的省区竞争力差距分析

2014-05-29周平，熊曦，黎瑞

财经论丛 2014年5期

周平，熊曦，黎瑞

(1.中南大学商学院，湖南长沙 410083;2.中南大学法学院，湖南长沙 410083)

一、引言

进入21世纪以来，区域与区域之间的竞争变得越来越激烈，尤其是经历了2008年世界性的金融危机以后，全国各省区市正处于经济社会转型发展的关键时期，转型发展要求在转变经济增长方式的同时，努力促进市场在资源配置中的重要作用［1］。党的十八届三中全会的召开，更是明确提出要发挥市场在资源配置中起决定性作用。从全国范围来看，塑造区域的竞争优势需努力提升自身区域市场的竞争力，新一轮的区域与区域之间的竞争将聚焦到市场竞争力上来。当然，一个区域要形成市场竞争优势，需依赖该区域拥有的品牌产业和品牌企业、品牌产品。可以说，一个区域拥有的品牌多少，既是该区域展示外部竞争力和形象的重要体现，也是打造区域竞争力的重要因素。然而，尽管进入21世纪以来各省区市高度重视品牌建设和区域品牌塑造，但品牌形成的区域差距还比较明显，这在一定程度上不利于区域的协调可持续发展，因而认清当前区域间品牌形成的竞争力差距，推出有针对性的改善措施，既是提升区域竞争力的必然要求，也是缩小区域差距的重要途径。基于此，借助对我国品牌形成的省区竞争力进行准确的评价分析显得十分必要。但如何评价各省区市品牌形成的竞争力差距问题，理论界的相关研究还较为欠缺，尤其在具体的评价考核量化方面几乎没有相应的成果，从而难以界定和评价品牌形成的省区竞争力，对省区品牌培育的进一步实施也缺乏指导。本研究拟就品牌形成的省区竞争力差距及其演变趋势展开分析，以进一步明确各省区品牌形成的竞争力差距，找准差距形成的原因并提出有针对性的措施，为各省区品牌建设提供参考。

二、品牌形成的省区竞争力差距分析方法

(一)评价原理

本研究选取利用客观数据进行评价常用的主成分分析法作为评价方法。该方法是运用数学降维的手段，将原来的变量进行线性组合，形成几个能分析和解决问题的综合变量。因此，其基本思想是通过找出几个能代表原来众多变量的综合变量来代替原先众多的变量，提高分析问题和解决问题的针对性［2］。按照变量线性组合的顺序，第一个线性组合用综合变量表示F1，也称第一主成分。Var(F1)(即信息衡量数学标识)越大，表示F1包含的信息越多。如果F1这个综合变量还不能代表所有变量的信息，那么就剔除F1已包含的信息，再进行第二个线性组合形成第二个综合变量F2，也称第二主成分。F1和F2的关系可以表述为Cov(F1，F2)=0。其余的依此类推。主成分分析主要借助SPSS17.0软件进行运算。基于主成分分析的基本原理，我们认为可引入到品牌形成的省区竞争力差距分析中来。

(二)评价步骤

假设品牌形成的省区竞争力的样本观测数据矩阵为:

第一步，对省区形成的品牌关联原始数据进行标准化处理。

第二步，计算省区形成的品牌关联样本相关系数矩阵。

第三步，用雅克比方法求相关系数矩阵R的特征值(λ1，λ2，…，λp)和相应的特征向量ai=(ai1，ai2，…，aip)(i=1，2，…，p)。

第四步，选择重要的主成分并写出主成分表达式，即利用主成分及其相应系数相乘并相加构成表达式。

第五步，计算主成分得分。主成分的得分是根据主成分模型来计算，结合原始数据，导入模型进行演算，其结果即为主成分得分。

第六步，依据主成分得分的数据，并根据主成分本身赋予的含义和诠释展开分析，同时还可以进行统计分析。例如，计算主成分的综合得分，以分析品牌形成的省区竞争力综合排名等。

为方便，假定原始数据标准化后仍用X表示，则经标准化处理后的数据的相关系数为:

三、品牌形成的省区竞争力衡量变量的选择

(一)变量选择原则

从现有的研究来看，衡量省区竞争力的变量已有很多，但基于一个省区形成的品牌综合实力来衡量省区竞争力的关联性研究几乎没有，因而缺乏可供借鉴的衡量变量体系。考虑到品牌形成的省区竞争力差距的客观性、科学性等因素，本研究遵循以下几个原则来选择衡量品牌形成的省区竞争力变量:

一是客观性。选择一个省区有代表性的衡量品牌实力的变量，应避开主观性变量的影响，尽量选择有客观的统计数据可查的变量(如各省区中国驰名商标个数)。

二是可比性。在选择变量的过程中充分考虑衡量变量的可比性，选取的变量应在选取的时间点上要保持一致，同时保持变量的统一口径和范围［4］。

三是可操作性。品牌形成的省区竞争力差距分析需要用到的是与省区形成的品牌相关联的变量，因而变量本身要能真实地反映一个省区品牌的综合实力。

四是科学性。对于一个省区来说，品牌的形成过程是一项系统工程，包括品牌投入、品牌输出、品牌形成、品牌扩散等［5］，因而其变量选取要系统、全面地包含品牌形成的省区竞争力，科学地反映品牌形成的省区竞争力差距。

(二)变量的具体选择

根据目前掌握的资料，品牌与区域竞争力研究方面有了几篇零碎的文献，对品牌形成的竞争力衡量变量选择可以提供借鉴。夏骥(2006)从宏观层面认为一个区域品牌的投入与品牌的产出是正向影响的(如科技投入产生专利数，并巩固了自主品牌)。因此，专利数是衡量区域自主品牌竞争力的重要标志。同时，夏骥(2007)还对中国大陆品牌的总体分布和各地区的首位品牌进行分析，研究了品牌数量和品牌价值与城市竞争力的相关性(如选择世界500强拥有量作为一个城市竞争力的数据)［3］。李佛关和谢佩洪(2012)则利用世界品牌实验室推出的中国品牌500强数据，对我国品牌的地区分布与区域竞争力(流通产业)进行了实证研究［4］。结合本研究并借鉴夏骥和李佛关的研究成果，我们可以提炼三个衡量省区竞争力的品牌实力变量，即从品牌投入角度衡量的省区拥有专利数、从品牌扩散效应产生的地区生产总值、从衡量品牌形成的省区拥有中国驰名商标或著名商标的数量。曾建明(2006)强调了区域内拥有的品牌形象的覆盖面对区域整体竞争力形成强有力的影响［5］。借鉴该研究成果，我们可以从区域的品牌形象衡量区域竞争力角度选择两个变量，即国家工商行政管理总局评出的商标示范城市和示范企业数量，以反映省区品牌形象和覆盖面。朱辉煌(2009)从商标的有效注册数等来衡量区域品牌的竞争力。罗云华、李姗姗和李昊泽(2013)认为一个区域拥有的集群品牌对区域竞争力提升有很大的影响，而集群品牌体现在该地区拥有的地理标志数量［6］。因此，一个地区拥有的地理标志数量对区域竞争力有较强的影响。借鉴上述研究，本研究结合品牌投入、品牌输出、品牌形成、品牌扩散这一过程涉及到的能衡量品牌实力的一些客观性、可操作性、可比性的变量进行斟酌，从品牌形成的省区竞争力差距进行变量选择(如表1所示)。

基于选取变量直接明了的特点，本研究不再对变量做出具体的解释。其中，全社会固定资产投资、专利数、地区生产总值、优等品比例等数据从2012年中国统计年鉴中提取［7］，商标有效注册数、中国申请人马德里注册数、著名商标数量、商标战略实施示范城市个数、中国驰名商标个数、商标战略实施示范企业个数、地理标志个数等数据从国家工商行政管理总局发布的《中国商标战略2012年度发展报告》中提取［8］，而中国驰名商标增长比例则通过2012年的统计数据与2011年统计数据相比较求得，即中国驰名商标增长比例=2012年中国驰名商标数/2011年中国驰名商标数。

表1 品牌形成的省区竞争力差距衡量变量选择

四、品牌视角下的省区竞争力评价过程与结果分析

(一)数据采集与相关分析

本研究根据品牌形成的省区竞争力差距衡量的变量体系，对31个省区市的相关变量数据进行收集。在收集上述数据的基础上，运用主成分分析常用的软件——SPSS17.0统计分析软件，对31个省区市竞争力评价变量进行标准化处理，以消除无量纲与数量级的不同。同时，借助主成分分析法还可以消除各变量之间的共线性，减少变量的个数。通过SPSS17.0软件自动对原始数据进行标准化处理后得到相关矩阵，通过观察可知选取的多个变量存在极其显著的关系，说明这些变量之间存在信息上的一些重叠，因而需进行主成分的选取，以进一步明确品牌形成的省区竞争力差距的主要变量。

(二)主成分提取

主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于1的前m个主成分。特征值在某种程度上可以看成是表示主成分影响力度大小的变量，如果特征值小于1，说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大。因此，一般可以用特征值大于1作为纳入标准。通过SPSS17.0软件进行因子分析，我们得到总体方差分析表(限于篇幅，本研究略去了4－12个成分的初始特征值)。

表2 总体方差分析

通过表2(方差分解主成分提取分析)可知，提取两个主成分(即m=2)，说明有两个主成分对品牌形成的省区竞争力作用较大。同时，在进行因子分析的过程中，我们还得到了各因子的得分系数。

表3 各因子得分系数矩阵

从表3(各因子得分系数矩阵)可知，著名商标数量、商标战略实施示范企业个数、商标战略实施示范城市个数、中国驰名商标个数、地理标志个数、中国申请人马德里注册数、商标有效注册数、专利数、全社会固定资产投资、地区生产总值等在第一主成分上有较高载荷，说明第一主成分基本反映了这些变量的信息。而从第一主成分代表的这些变量的名称和含义来看，我们可以将第一主成分代表的信息用“一个省区的品牌规模竞争力”来表述。优等品比例和中国驰名商标增长比例在第二主成分上有较高载荷，说明第二主成分基本反映了这两个变量的信息，我们可以将第二主成分代表的信息用“一个省区的品牌竞争的成长潜力”来表述。因此，提取的两个主成分可以基本反映全部变量的信息，故本研究决定用两个新变量来代替原来的12个变量。

(三)综合测量得分

这两个新变量的表达还不能从输出窗口中直接得到，需将其特征向量运用SPSS17.0软件描述性功能求出来，与标准化后的数据相乘，然后就可以得出主成分表达式:

通过上述两个新变量代入经标准化处理的数据可以计算两个变量的得分值，然后以每个主成分对应的特征值占提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分综合模型，最后我们得到综合模型如下:

根据主成分综合模型可计算综合主成分值，并对其按综合主成分值进行排序，即可对品牌形成的省区竞争力进行综合评价比较，并利用本研究2011年对2010年品牌形成的省区竞争力分析结果予以比较(如表4所示)。

表4 品牌形成的省区竞争力比较

(四)结果分析与启示

从综合得分来看，品牌形成的省区竞争力差距是十分明显的，这种态势与区域竞争力的态势是基本吻合的，即东部、南部沿海地区竞争力较中西部、西北、西南地区要强。但从品牌形成的省区竞争力差距来看，也发生了一系列的变化(如表5所示)。

表5 品牌形成的省区竞争力层次分布(2010年与2012年比较)

从品牌形成的省区竞争力层次分布和演变来看，我们可以得出如下的主要启示:

1．品牌对省区经济发展的贡献越来越大。广东、江苏、浙江、山东等省区作为东部和南部沿海省区，其经济发展一直在国内保持领先水平，这与其品牌企业是有很大关系的。这些区域拥有诸多的品牌企业和品牌产品，全国500强企业也占了一定的份额，而正是因为这些大型品牌企业拉动了整个省区的经济发展。

2．品牌形成的东西部省区竞争力差距加大且呈上升趋势。从品牌形成的省区竞争力综合得分来看，分值的差距越来越大，由2010年的最高值6、最低值－1.79变化为2012年的最高值8.03、最低值－5.06，可见其绝对性差距在扩大，并呈现上升的趋势。当然，也有一些中西部地区的省份能进入前十强，原因在于这些省区近年来推进品牌战略和新型工业化，着力培育具有区域特色的企业品牌、产业品牌和产品品牌，品牌的形成与发展极大地推动了当地经济的发展。

3．品牌投入对省区品牌的形成和品牌输出起到了关键作用。以北京、天津、上海为例，2010年与2012年相比，在著名商标拥有量及驰名商标增长比例上的提高较少，投资也基本稳定，随着其他省区这些品牌输出因素的不断提高和增长，它们相继赶上或超过了北京、天津、上海。例如，湖北由第三梯队直接跃升为第一梯队，湖北省的中国驰名商标增长比例高达2.93，而推动驰名商标增长迅速的重要原因在于湖北近年来加大了对品牌培育的重视，在培育驰名商标上也给予一定的政策扶持，品牌投入迎来了湖北品牌经济发展的“春天”。仅以东风、武钢这两大品牌为例，两家公司2011年的销售收入就高达五、六千亿元，对湖北经济的贡献不言而喻。