基于因子分析法的区域高新技术产业集群核心竞争潜力研究

周勇 李苗苗

摘 要：区域高新技术产业集群竞争力水平的高低是衡量一个国家经济综合实力的关键。区别于以往的区域高新技术产业集群竞争力评价研究，文中主要强调了集群与核心企业竞争力对区域经济增长潜力的影响。从核心企业竞争力、人力资本竞争力、集群竞争力、基础竞争力等4个方面构建了区域高新技术产业集群核心竞争潜力评价指标体系。运用因子分析法对关中-天水经济区高新技术产业集群竞争潜力进行实际评价，得出关中-天水经济区高新技术产业集群核心竞争潜力的得分与排名，并发现关中-天水经济区高新技术产业集群竞争力主要体现在社会固定资产投资、集群财政科技拨款、集群占所在城市GDP比重3方面。

关键词：区域高新技术产业集群；产业集群竞争力；关中-天水经济区

中图分类号：F 270 文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2016）06-0629-05

高新技术产业集群促进了高新技术产业的快速发展，实现了高科技优势向经济竞争优势的转化。高新技术产业集群内核心企业群是推动其集群竞争力发展的关键。从结构观点（纵向结构）角度出发，高新技术产业集群竞争力是企业层面、集群层面、环境层面竞争力的综合，其中，企业层面竞争力是形成高新企业集群竞争力的核心[1]。此外，在衡量一个地区综合实力中，不可忽视集群层面上的竞争力。区域高新技术产业集群的集群竞争力主要体现在集群聚集能力、集群聚集程度、集群受当地政府重视程度等几个方面。因此，在评价一个地区高新技术产业集群竞争潜力的研究中，强调集群与核心企业竞争力能更好的抓住影响区域高新技术产业集群竞争潜力的关键，更准确的观察区域经济运行规律，促进区域产业集群竞争力的提升，提高本区域或地区的经济发展水平。

1 高新技术产业集群竞争力评价的国内外研究

国外对产业集群竞争力的研究最早是美国哈佛大学迈克尔·波特（1990）[2]的定性分析，他提出“钻石模型”，指出生产要素、需求条件、相关产业及支持产业、企业战略、结构及竞争对手、机遇以及政府是产业集群竞争力的影响因素；定量分析中最著名的是加拿大学者Tim Padmore 和Hervey Gibson（1998）[3]构建的GEM 模型，在波特的“钻石模型”分析和改进的基础上将产业集群竞争力的影响因素进一步划分为资源、设施、企业的结构、战略和竞争、供应商和相关辅助产业、本地市场和外部市场等六类，并将这六个影响因素分为基础、企业和市场3组因素对，通过评分计量得出该地区的产业集群竞争力水平；Mitra（2003）[4]则从一个地区的产业集群的宽度、密度、深度、跨度以及企业的活动、创新能力、范围等11 个方面对产业集群竞争力进行评价。

在国内，张晓芬等学者（2014）[5]用GEM模型的六大要素构建出辽宁省高新技术产业集群竞争力评价指标体系，运用层次分析法（AHP）计算出 GEM值，得出辽宁高新技术产业集群竞争力水平已达到国内平均水平 250分的结论；吴思静等（2010）[6]用GEM构建出的高新技术产业集群竞争力模型中强调知识吸收能力和创造力是构成高新技术产业集群竞争力的核心；刘秋生等学者（2010）[7]从集群竞争力、集群发展环境、集群升级能力等方面构建出长三角地区汽车产业集群竞争力评价指标体系进行模糊综合评价；孙卫东等学者（2011）[8]从集群发展能力、集群创新能力、集群市场开拓能力、集群资源整合能力、集群环境因素5个方面建立了产业集群竞争力评价指标体系，用层次分析法及灰色关联分析法对河北产业集群竞争力与国内部分省份进行比较研究。

综上所述，波特（1990）、张晓芬（2014）、吴思静（2010）等是从要素观点的视角出发提出了产业集群竞争力评价指标体系，Mitra（2003）、孙卫东（2011）、刘秋生（2010）是从集群能力视角出发提出了产业集群竞争力评价指标体系。文中尝试将要素与集群能力结合来研究产业集群的竞争潜力。强调产业集群要素中的核心企业竞争力与集群能力视角中的集群竞争力。

2 区域高新技术产业集群竞争力评价体系的建立

2.1 区域高新技术产业集群竞争力影响因素的分析

唯物辩证法认为，在事物发展的任何阶段上，主要矛盾居于支配的地位，起着规定或影响其他矛盾的作用。基于这个角度，文中将高新技术产业集群竞争力的影响因素划分为主要竞争力影响因素和辅助竞争力影响因素2部分。其中，主要竞争力影响因素指高新技术产业集群发展的主要因素，包括人力资本竞争力与核心企业竞争力；辅助竞争力影响因素是指高新技术产业集群存在和发展的外部条件，主要包括集群竞争力、基础资源竞争力。上述影响因素共同起着促进或阻碍高新技术产业集群发展的作用。

核心企业竞争力：指区域集群内微观核心企业竞争力，反映该区域内高新技术产业集群企业价值的综合性指标，体现企业目前的发展以及可持续发展情况。文中选择该区域高新技术产业集群内的核心企业单位数、出口创汇、R&D经费内部支出等指标作为核心企业竞争力的衡量指标，反映核心企业竞争力的大小。

人力资本竞争力：反映一个地区的高新技术产业从业人员总量、研发人员数量等，体现该地区人力资源的竞争实力和优势。文中主要选取的指标包括科技活动人员、R&D人员。

集群竞争力：作为介于企业与市场之间的中间态组织形式，主要反映出一个区域的集群环境、集群聚集程度、集群企业竞争力等。文中从集群财政总支出、集群占所在城市GDP比重、集群财政科技拨款等方面考虑，衡量产业集群在一个地区的产业竞争力中占据的作用。

基础资源竞争力：是一个区域高新技术产业集群竞争力的供给源头。各种基础生产要素的投入是在发挥区域高新技术产业集群竞争潜力作用的同时，给其他要素发挥作用提供前提和保障。文中选择的衡量指标主要包括地方财政收入、全社会固定资产投资、工业总产值等。

2.2 区域高新技术产业集群竞争力评价指标体系

基于指标的多样性与全面性、可得性与客观性、代表性与准确性、科学性与可比性等设计原则，并根据上述涉及的影响因素，文中选取了区域高新技术产业集群竞争力1个一级指标，主要竞争力、次要竞争力2个二级指标，人力资本竞争力、核心企业竞争力、集群竞争力、基础资源竞争力4个三级指标，企业单位数、出口创汇、R&D经费内部支出、科技活动人员、集群占所在城市GDP比重、工业总产值等13个四级指标建立评价指标体系，见表1.

2.3 数据获取

文中主要采用2014年关中-天水经济区的统计数据。数据来源包括2014年中国火炬统计年鉴、陕西区域统计年鉴（2015）、科技统计报告（2014年）、国家重点园区创新监测报告（2014）等。结合关中-天水经济区各地市实际可得数据，主要选取了具有代表性的西安市、宝鸡市、杨凌、渭南市、咸阳市、天水市作为研究对象。

3 基于因子分析法构建区域高新技术产业核心竞争潜力评价模型

根据因子分析的前提条件，文中在对各数据进行分析前，借助于SPSS 20.0做检验。因子分析的检验结果KMO值为0.623>0.5，Bartlett球形检验的伴随概率值为0.000<0.05，两者检验均达到了显著性水平，表示适合进行因子分析。选择主成分分析法对主因子进行筛选，以累计方差贡献率大于85%为原则，得到的前3个主因子的累计方差贡献率为 96.111%>85%，通过因子分析得出解释的总方差表见表2.

从表2中可以看出，所选取的3个因子累计方差贡献率达到了96.111%，对高新技术产业集群竞争力的原始指标解释能力很强，具有一定的代表性。通过因子分析得出的初始成份矩阵见表3.

通过表3初始因子载荷矩阵可以看出，各个指标没有在其主成分上有明显集中的载荷。为解决各因子所反映的因素指标不明显的问题，对因子载荷矩阵实施旋转，运用方差极大正交旋转方法得出旋转后的成分矩阵，其结果见表4.

提取方法：主成份。旋转法：具有 Kaiser标准化的正交旋转法。a旋转在 6次迭代后收敛。

表4为旋转后的公因子成份表，表中各变量根据对原因素数据负荷量的多少进行排序。在主成分1中，前9个指标都具有较高负荷量，取大于0.8的前2个指标——全社会固定资产投资（X42）、工业总产值（X41）作为代表归入第一公因子。根据其共同特征，将第一公因子命名为地区发展水平因子；在第二主成分中，地方财政收入（X43）、集群财政科技拨款（X33）负荷量相对较高且在第二主成分中排名靠前，可作为第二公因子，将其命名为财政支持因子；在第三主成分中，集群占所在城市GDP比重（X32）、人均生产总值（X14）相对具有较高负荷量，可以归纳为集群规模因子。

通过SPSS20统计软件计算出每个主成分变量的组合系数矩阵（表5）。

在上述模型也可以看出全社会固定资产投资（X42）、工业总产值（X41）在因子F1上有较大荷载；对因子F2影响较为显著的因子为地方财政收入（X43）、集群财政科技拨款（X33）；集群占所在城市GDP比重（X32）、人均生产总值（X14）在因子F3上有较大荷载。因此可以得出关中-天水经济区高新技术产业竞争潜力的差异主要体现在社会固定资产投资、集群财政科技拨款、集群占所在城市GDP比重3方面。对关中-天水重要经济区高新技术产业集群潜在竞争力的综合得分和排名具体见表6.

在表6中可以看到得分为正的是西安市、杨凌示范区，说明这2个地区的高新技术产业集群潜在竞争力水平较高，已奠定了较好的发展基础，正处于平稳发展的上升阶段。从文中的评价结果看，西安市在地区发展水平因子、财力支持因子、集群规模因子上都为正，说明其高新区技术产业集群的竞争力一直处于地区的龙头地位，具有鲜明的优势，这也反映出了评价体系的科学性。在关天经济区的其他地区，可以看到竞争潜力在各因子之间存在差异。在地区发展水平上，咸阳具有一定的优势，但在地区对集群发展的财力支持上得分较低，集群对地区经济的贡献也有限，因此总体高技术集群的竞争潜力较弱；天水地区地方财政对集群的支持力度最高，但是由于地区总体发展水平较弱，因此集群对地区的贡献有限，然而由于对集群的财力支持较强，提升了集群竞争力的排名；杨凌示范区尽管其发展水平及地区对集群的财力支持较弱，但是因为集群在地区的发展中占据重要位置，形成了集中富有特色的集群经济，也使得其具有较好的集群竞争潜力。

4 结 论

与以往区域高新技术产业集群竞争潜力的评价设计不同之处在于文中强调集群和核心企业竞争力对区域经济增长潜力的影响。对关中-天水经济区高新技术产业集群进行实证研究，得出关中-天水经济区重要区域的综合得分与排名，并发现关中-天水经济区高新技术产业竞争潜力主要体现在社会固定资产投资、集群财政科技拨款、集群占所在城市GDP比重3方面。

对提高关中-天水经济区高新技术产业竞争潜力的建议：首先，进一步发挥西安市高新技术产业集群带头作用；其次，扩大关中-天水各地区产业集群占GDP的比重范围，发挥集群发展的作用，优化集群资源配置，加强市场与企业之间的中介集群力量；最后，加大对天水、渭南、咸阳等高新技术产业集群竞争潜力水平较弱区域的技术创新、人力资本的投入，缩短与西安市的差距，进而促进整个关中-天水经济区的经济发展。

参考文献：

[1] 代碧波.基于因子分析法的高新技术产业集群竞争力评价模型研究[J].哈尔滨商业大学学报：社会科学版，2013（3）：28-33.

[2] Porter M E.The competitive advantage of nations[M].New York：Basie Books，1990.

[3] Tim Padmore，Hervey Gibson.Modeling system of innovation：A framework for industrial cluster analysis in region.Research Policy，1998.

[4] Mitra J.Building entrepreneurial clusters[R].Final Dissemination Workshop，University of Luton，United Kingdom，2003.

[5] 张晓芬，露 娇.辽宁省高新技术产业集群竞争力研究[J].辽宁工业大学学报：社会科学版，2014，16（2）：14-19.

[6] 孙卫东，邢延铭，董莉等.河北省产业集群竞争力评价比较研究[J].工业技术经济，2011（9）：41-46.

[7] 吴思静，赵顺龙.基于GEM模型的高新技术产业集群竞争力研究[J].科技管理研究，2010（5）：154-156.

[8] 刘秋生，朱 静.长三角地区汽车产业集群竞争力的模糊综合评价[J].科技管理研究，2010（22）：67-71.