基于空间异质性的中国服务外包产业竞争力分析

把 君 薛国琴

(绍兴文理学院 经济与管理学院，浙江 绍兴312000)

基于空间异质性的中国服务外包产业竞争力分析

把 君 薛国琴

(绍兴文理学院 经济与管理学院，浙江 绍兴312000)

在服务外包概念界定、分类与文献回顾的基础上，构建我国服务外包承接地竞争力评价体系.以我国18个服务外包示范城市为代表，可以划分为长三角、珠三角、环渤海湾和中西部四大区.基于空间异质性利用因子分析的主成分分析法，对我国服务外包产业竞争力进行分析，结果发现,我国长三角地区服务外包产业竞争力最强，其次为环渤海湾地区、珠三角地区和中西部地区.各地区要根据自身情况因地制宜制定相关发展政策，以更好地促进我国服务外包产业的良性发展.

服务外包产业；因子分析；竞争力分析

在经济全球化深入推进、全球产业转移加快、云计算及互联网的快速发展和“一带一路”战略推出的背景下，服务外包产业迅速发展，并逐渐在世界经济发展中获得一席之地.服务外包业的发展已成为一种新的全球产业组织形态[1].

据商务部统计的数据，2009年我国企业签订的服务外包合同金额为200.1亿美元，离岸服务外包合同金额为147.7亿美元，到2015年分别增长至1309.3亿美元和872.9亿美元.这六年间我国服务外包产业不断壮大.随着我国服务外包产业的迅猛发展，各空间区域服务外包产业发展状况尤其是其竞争力如何？这是本文要研究的重点.

1 服务外包概论

1.1服务外包概念

服务外包名词出现至今，学术界一直在对其概念进行界定，但至今尚未统一.在现有的文献中关于服务外包的概念非常之多，表1将其中一些学者的理解进行了归纳[2-9].

表1 服务外包的概念界定

资料来源：作者根据相关文献整理得来.

本文以以上不同学者的理解为基础，认为服务外包是指企业利用外部专业的服务供应商来完成本应在企业内部完成的一些非核心业务，以达到降低成本、提高自身效率的目的，从而增强企业自身竞争力的一种服务模式.

1.2服务外包的分类

根据《中国服务外包统计操作指引》，现行国家是以业务内容作为统计分类基准，将服务外包总体划分为信息技术外包(ITO)，业务流程服务外包(BPO)和知识流程外包(KPO)三类[10].

根据服务产品交付是否跨国界，将其划分为在岸服务外包和离岸服务外包两类.即如果接包方与发包方同处于一国国界，其外包行为属于在岸服务外包；反之则为离岸服务外包[11].离岸外包其形式细分可分为近岸外包、远岸外包和多岸外包[12].

2 文献回顾

2.1服务外包示范城市的空间分类

通过文献阅读，发现学者们在对服务外包产业竞争力进行分析时主要将我国21个服务外包示范城市为代表进行区域划分.本文基于戴慧(2014)[13]、王维(2013)[14]、曾国军(2011)[15]等学者的研究结果，将北京、天津、济南和大连四个城市划分为环渤海湾地区；上海、南京、杭州、苏州和无锡划分为长三角地区；广州、深圳和厦门划分为珠三角地区；重庆、成都、西安、合肥、南昌、武汉、长沙、大庆和哈尔滨划分为中西部地区.

2.2服务外包产业竞争力的定性研究

杨志芳等[16]对我国长三角、珠三角、环渤海和中西部四个地区的外包发展现状和特点进行分析，认为中西部地区与东部的差异主要包括成本差异、人才差异、资金扶持差异和软环境发展水平差异方面.袁永友[17]指出我国服务外包示范城市存在基础设施质量、产业规模与层次、人才供应、社会条件、外商投资以及商业环境的差异，而这些差异有利于转化成空间比较优势.杨丽琳[18]从产业的规模、企业的技术水平、人才储备和商务运营成本这四个方面出发，以我国20个服务外包示范城市为代表，对我国区域软件产业发展的差异进行了论述分析.而戴慧[13]从地区间承接国际外包业务规模、业务结构和就业效应三个方面对服务外包发展的差异进行了论述.

关于服务外包产业的竞争力定性研究文献比较少，学者们为了更好的对服务外包产业竞争力进行研究，一般采用定量分析方法.

2.3服务外包产业竞争力的定量研究

国内外学者主要从承接地的视角构建服务外包承接地竞争力评价体系，对服务外包承接地综合竞争能力进行分析，来研究各空间区域服务外包业发展的异质性，以更好地推进服务外包产业的发展.

Wangwei和Chen junfeng[19]以20个服务外包示范城市作为研究对象，从经济竞争力、开放竞争力、基础设施竞争力、人力资源竞争力、外包园区和外包产业6个方面建立了服务外包示范城市的竞争力评价模型，采用熵权法和标准偏差法计算出服务外包城市综合竞争力得分并进行排序，并提出了相关看法.杨学军[20]等从经营环境、接包成本、人才资源三个方面构建评价体系，而贺武等人[21]考虑到服务外包业本身的特点，从各城市的人力资本状况、服务外包企业状况、城市的商务环境以及城市的基本经济实力四个角度对20个示范城市服务外包竞争力做出定量评估.张宇卓等[22]通过三大评估要素即基础商业环境、人力资源与技能和财务成本结构以及对应的9个评价因素构建了区位评价指标体系并利用云模型与熵权理论构造了服务外包示范城市承接优势综合评估模型.许立帆[23]从服务外包城市企业竞争力、教育与法制环境和政策、资金支持三个角度建立了服务外包城市竞争力指标体系.彭杰等[24]、宋欣茹等[25]主要从服务外包产业竞争力、人力资源竞争力和环境竞争力三个方面构建了我国服务外包城市的承接能力评价指标体系.其中产业竞争力包括产业绩效和承接规模；人力资源竞争力包括人力资源数量、劳动力成本、教育水平和科技水平这4个二级指标；环境竞争力包括基础设施建设水平、政府作用和经济开发程度这3个二级指标.通过分析最后得出我国各城市服务外包业的竞争力状况，并表明各城市竞争力差异较大.

通过文献梳理可以发现国内外学者对服务外包示范城市竞争力的研究主要通过定性和定量两种分析方法.通过比较我们认为定量分析法更为全面与合理，能更好地反映竞争力的差异.但是在定量分析中以上学者主要停留于不同城市之间的比较，很少上升到空间区域异质性比较层面.本文以我国服务外包示范城市为切入点，从承接方的角度，将我国划分为四个区域空间，从空间异质性角度对我国服务外包产业的竞争力差异进行定量分析研究.

通过对以上学者的研究，我们认为服务外包承接地竞争力评价体系可以概括为产业绩效、承接规模、企业优势、外包园区、从业人数、教育水平、科技水平、劳动力成本、政府政策、资金支持、商务成本和经济开发程度12个方面.

3 实证分析

3.1指标体系

本文结合服务外包产业自身的相关特点，根据不同学者研究及其使用的评价体系并考虑数据的可得性，选择了14个指标分别用于反映产业竞争力、环境竞争力和人力资源竞争力.

选取的指标为服务外包总额X1；离岸外包合同总额X2；第三产业占GDP比重X3；企业实缴营业税额X4；企业实缴企业所得税额X5；服务外包从业人数X6；学校在校人数X7；其中研究生在读人数X8；拥有发明专利数X9；科技活动中科学家和工程师人数X10；职工平均工资X11；高速公路总里程X12；民航旅客吞吐量X13；互联网普及率X14.

3.2数据来源

原始数据来源于《2015中国城市统计年鉴》，中国服务外包网和其他相关网站及论文.主要收集了北京、天津、大连、上海、南京、杭州、苏州、无锡、广州、厦门、深圳、重庆、西安、合肥、武汉、哈尔滨、长沙和南昌这18个服务外包示范城市的数据.

3.3实证分析

3.3.1 统计检验

从表2可以看出，KMO统计量0.576>0.5,Bartlett球型检验的近似卡方统计量为232.042，P=0.000<0.05,适合进行因子分析.

表2 KMO和Bartlett的检验

3.3.2 变量共同度

表3给出了14个原始变量的变量共同度，表中结果显示，11个变量共同度在80%～90%以上，这说明提取的公因子中包含了原始变量的大部分信息，因而我们认为因子提取效果较为理想.

3.3.3 因子提取与因子命名

我们根据主成分的累积贡献率进行因子的提取，一般来说主成分的累积贡献率达到80%以上就可以了，另一方面也可以根据特征根的值大小来提取因子，确定因子个数的标准是特征值大于1.

从表4的数据中可以看出，当提取4个公共因子时，累积贡献率达到81.838%，这说明4个因子体现了原始变量的大部分信息.另一方面，从第五个因子开始其特征值<1，所以综合以上两种方法，本文提取了4个公共因子.

表3 公因子方差

提取方法：主成份分析.

图1 因子分析碎石图

通过分析图1的因子分析碎石图，我们发现第一个因子的特征值最大，对解释原有变量贡献也最大，随后因子的特征值逐渐减小，到第四个因子后，各因子特征值都较小，对解释原有变量贡献也较小，因而我们认为可以忽略.综合考虑特征根和累计贡献率，认为提取4个因子较为合适.

表4 解释的总方差

提取方法：主成份分析.

表5 旋转成份矩阵a

提取方法:主成份.

a.旋转在6次迭代后收敛.

表6 成份得分系数矩阵

提取方法:主成份.

表7 服务外包示范城市竞争力综合排名与得分

资料来源：由因子分析法得来.

表8 我国各地区空间服务外包产业竞争力排名

资料来源：根据表7计算得来.

我们将提取的公共因子设为F，则上述四个公共因子分别命名为F1，F2，F3，F4.在表5中，公因子F1在x3第三产业占GDP比重；x7学校在校人数；x8其中研究生在读人数；x9拥有发明专利数；x10科技活动中科学家和工程师人数；x11职工平均工资；x13民航旅客吞吐量上有较大的载荷，这说明F1主要解释了这7个变量，可归为一类.同理，公因子F2在x4企业实缴营业税额；x5企业实缴企业所得税额上载荷较大，同样可以归为一类.公因子F3在x1服务外包总额；x2离岸外包合同总额；x6服务外包从业人数上载荷较大，可以归为一类.公因子F4主要解释了x12高速公路总里程和x14互联网普及率.根据这四个公共因子的实际含义，本文将F1命名为人力资源竞争力，F2命名为企业竞争力因子，F3命名为产业竞争力因子，F4命名为基础设施竞争力因子.

3.3.4 因子评分

因子得分矩阵结果如表6所示，根据表中的结果计算每个公共因子的得分，本文以各公因子旋转后的方差贡献率为权数，从而计算18个城市的竞争力的综合得分，最后测算出各城市外包竞争力.关于四大地区的综合得分本文主要通过计算平均分得来，并以此为依据排名.

3.4 实证结果分析

从表7的输出结果可以看出，18个服务外包示范城市之间的竞争力存在明显的异质性.在18个城市中，南京、北京、上海、广州这4个城市优势比较突出.这4个城市的服务外包产业竞争力得分较高，竞争优势较强.其中南京市的服务外包竞争力最强，其次是北京、上海和广州.南京市虽然服务外包竞争力最强，但其企业竞争力却有待提高.为了更好地促进南京市服务外包产业的发展，南京市政府应该积极采取相关措施来提高企业的竞争力.

其次，苏州、深圳、天津、无锡和大连市的后发优势突出.其中苏州市企业竞争力、产业竞争力和基础设施竞争力都比较靠前，但是由于苏州市人力资源竞争力却比较靠后.从统计数据上可以看出，2014年苏州市的研究生在读人数仅为1.18万人，人数相对非常少，且学校在读人数与其他地方相比较也较少.为了更好地促进苏州市的发展，弥补人才竞争力不足的优势，苏州市政府应大量引进外来人才，提高苏州市的人才竞争力.

再者，武汉、西安、成都、杭州、厦门和重庆这6个城市的潜力突出.虽然目前这几个城市的竞争力排名相对不是很靠前，但却各有其优点.如西安市有较强的人才竞争优势，这与西安市近年来大力支持发展教育事业密不可分.

最后，南昌、哈尔滨与合肥市排名比较靠后，服务外包竞争力较弱.如南昌市2014年服务外包总额为12.75亿美元，离岸外包合同总额为9.99亿美元，服务外包从业人员仅为11.5万人次.服务外包产业整体发展不尽如人意.但其人力资源竞争力、企业竞争力和基础设施竞争力却不是最弱的，因而，为了更好地促进南昌市服务外包产业的发展，必须提高其产业竞争力.

通过利用表7中数据，我们计算得出了长三角、珠三角、环渤海和中西部四大区的数据.从表8中可以看出，我国四大区竞争力各有差异，其中我国长三角地区服务外包产业竞争力最强，其次是环渤海湾地区，再者是珠三角地区，最后是中西部地区.但是长三角地区人力资源竞争力排名却为最后，主要有以下几点原因：首先，本文选取的反映人力资源竞争力的指标(在校学生数、研究生在校人数)与其他地区相比较人数较少，因而拉低了F1的得分与排名.同时，随着近年来我国经济的快速发展以及人口红利的消失，长三角地区的人力成本不断上升，这也直接影响了我国长三角地区的人力资源竞争力的提升.

中西部地区排名靠后主要是因为其企业竞争力、产业竞争力和基础设施竞争力都较弱.我国服务外包产业主要分为ITO、BPO和KPO，相对而言ITO处于价值链低端，BPO处于价值链中端，KPO处于价值链高端.因而我国的中西部地区可以因地制宜根据自身的发展状况更多地从事ITO业务，而像我国的长三角和环渤海湾地区的服务外包竞争力较强，可以更多地承接BPO和KPO业务，以此更好地促进我国服务外包产业的转型升级发展.

同时，也希望政府在推动各城市服务外包业发展时，不要一概而论，能根据各城市、各地区自身情况因地制宜制定相关发展政策，以更好地促进我国服务外包产业良性发展.

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AnalysisofCompetitivenessofServiceOutsourcingIndustryinChinaBasedonSpatialHeterogeneity

Ba Jun Xue Guoqin

(School of Economics and Management, Shaoxing University, Shaoxing, Zhejiang 312000)

Based on the definition and classification of service outsourcing and literature review, this paper attempts to establish the competitiveness evaluation system of the service outsourcing landing place.Represented by the 18 service outsourcing model cities, China can be divided into such four regions as the Yangtze River Delta, Pearl River Delta, Bohai Bay and Midwestern.Using the principal component analysis (PCA) to analyze the competitiveness of service outsourcing industry in China based on spatial heterogeneity, the paper finds that the Yangtze River Delta boasts the strongest competitiveness of service outsourcing industry, respectively followed by the Bohai Bay, the Pearl River Delta and the Midwestern.Each region is supposed to adopt relevant development policies according to its own local conditions to promote the healthy development of service outsourcing industry in China.

service outsourcing industry; factor analysis; competitiveness analysis

10.16169/j.issn.1008-293x.k.2017.08.009

F719

A

1008-293X(2017)08-0048-09

2017-03-08

把 君(1990- )，女，江苏常州人，绍兴文理学院经济与管理学院硕士研究生在读，研究方向：技术经济评价与技术创新管理.

薛国琴(1968- )，女，浙江上虞人，绍兴文理学院经济与管理学院教授，研究方向：产业经济、区域经济，E-mail:gq_xue@126.com.

(责任编辑王海雷)