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辽宁生产性服务业集聚影响因素分析

2017-11-07刘利超胡国杰

关键词:生产性辽宁省服务业

刘利超,胡国杰

(1. 辽宁工业大学 研究生学院,辽宁 锦州 121001;2. 辽宁工业大学 管理学院,辽宁 锦州 121001)

辽宁生产性服务业集聚影响因素分析

刘利超1,胡国杰2

(1. 辽宁工业大学 研究生学院,辽宁 锦州 121001;2. 辽宁工业大学 管理学院,辽宁 锦州 121001)

生产性服务业集聚能够加速区域产业结构优化,使区域内企业获得竞争优势,本文首先对集聚的影响要素分析,提出了5个影响因素并用7个指标进行量化分析,其次收集相关数据,确定影响辽宁省生产性服务业的集聚因素的权重,从而提出一些建议。

生产性服务业;集聚;影响因素;主成分分析

近年来,随着辽宁省产业结构的不断调整和优化,第三产业的比重越来越高,以生产性服务业为核心的第三产业,对辽宁省经济的影响日趋增加。随着生产性服务业的不断发展,生产性服务业集聚现象和集聚规模越来越明显,集聚的影响更加显著,对区域经济的发展促进程度就越大。因此,在辽宁省经济转型和产业结构调整期间,推动第三产业的发展,促进生产性服务业的集聚程度有着非常重要的意义。本文以辽宁省生产性服务业集聚程度及其影响因素作为研究对象,依据区位商指数对生产性服务业集聚程度进行测度,采用主成分分析方法对影响因素进行分析,提出了加速辽宁省生产性服务业集聚的对策建议。

一、集聚影响因素分析

(一)信息化水平

信息化水平对生产性服务业的集聚产生两方面的作用。其一,因为信息化水平的提高,提高了生产性服务业的产品的技术含量和服务的附加值,使得区域内生产性服务业企业竞争加剧,促进了生产性服务业的集聚。其二,信息化水平的提高,使得生产性服务业企业能够通过远距离的信息传输交流,完成远程的产业活动,不利于生产性服务业企业的集聚。本文选取地区上网总人数和总人口的比值作为测量指标。

(二)知识外溢水平

制造业通过集聚来降低成本、增加需求,生产性服务业则通过集聚来创造一种创新的环境,生产性服务业之间的集聚形成一个相互交流的网络,生产性服务业企业间通过这个网络进行高速、高频率的知识交流,知识外溢的效果越明显,从而可能从原有的企业剥离出一个新的企业,增加了区域内生产性服务业企业的数量,促进了生产性服务业的集聚。本文选用每万人拥有的高等教师数量作为测量指标。

(三)区域规模

区域经济和发达就能形成规模经济,这样就形成了一个良好的经济环境,为地区内的生产性服务业企业提供了一个完善的上下游产业链,增强了地区内生产性服务业企业的竞争力,加速了地区生产性服务业的集聚。本文选用地区人口规模和经济规模作为测量指标。

(四)政府经济行为

一个区域政府的行为对生产性服务业的集聚产生两个方向的作用,一个方面,政府颁布开放性的经济政策,增加对科研的投入,对产业发展进行相关的政策引导,从而促进了产业间的集聚,另一方面生产性服务业中的一些行业如:金融业、勘测业等属于一个区域的经济命脉,较多的受到政府的管制,对生产性服务业的集聚产生一定的阻碍作用。本文选用地区财政一般支出占区域总GDP比值作为测量指标。

(五)产业结构

生产性服务业它不为消费者提供最终的产品,它只是为其他产业提供一种中间性的产品或服务。因此生产性服务业和其他产业有着深厚的联系,一个地区内产业结构发生很小的变化,对生产性服务业影响也非常大。一个地区内的产业结构的不断优化,生产性服务业与其它产业的分工不断细化、合作关系愈加紧密,这个地区生产性服务业集聚的趋势就愈加的明显,集聚的效率就愈加高速。本文选用生产性服务业就业人数占总就业人数的比值和第三产业GDP占总GDP的比值作为测量指标。

二、指标选取和数据来源

(一)指标选取和研究方法说明

根据上文的分析得出,有五个因素对生产性服务业的集聚产生影响,下面我们依据科学性、可操作性、稳定性、系统性的原则给出五个因素的测量指标。具体指标评价体系如表1。

表1 辽宁省生产性服务业集聚影响因素指标体系

(二)数据来源

借鉴国内外研究,本文选取主成分分析对生产性服务业六大主要产业的集聚影响因素的权重进行分析,选用辽宁省2007—2015年的相关数据。

(三)研究方法说明

主成分分析是通过减少变量,将多个有线性关系的变量降维成少数几个不相干新变量的统计方法,它的主要目的是为了减少原有变量之间线性关系,用少数的新变量来解释原有变量的大部分信息。本文通过主成分分析来确定影响因素的权重,能够减少因素之间的相关性,更好的反映出影响因素的轻重缓急。

其主要步骤如下:

1. 假设有m年的数据、n个变量 ,那么就构成了一个矩阵:

其中Xij表示第i年第j个变量的数据。

2. 将初始矩阵标准化处理得到新的矩阵:

3. 计算向量相关系数矩阵R。

其中rij是标准化后i向量和j向量的相关系数。

5. 建立综合评分函数。

其中α1...αk是主成分的贡献率,F1...Fk是主成分的表达式。

三、集聚影响因素的权重分析

(一)模型构建

根据上文的分析中得出以下8个指标:地区上网总人数/总人口(X1),高等学院教师数/地区总人数(X2),地区人口数/全国总人数(X3),地区生产总值/全国生产总值(X4),地区财政一般支出/地区GDP(X5),生产性服务业就业人数/总就业人数的(X6),第三产业GDP/地区GDP(X7)。

权重确定模型如下:

其中Y是综合得分,iα(i=1...7)是7个影响因素的权重,Xi(i=1....7)代表8个影响因素。

(二)实证分析

由于指标数据的统计单位不同,将收集到的数据输入SPSS中,并将数据标准化,得到标准化后的数据ZXi(i=1.......8)。

对标准化后的数据进行相关系数检验,检验结果如下:

表2 相关矩阵

从表2可以看出,一些变量之间有很强的线性关系。接着对变量进行KMO和巴特莱特检验:

得到KMO值为0.523>0.5,说明样本适合做主成分分析,巴特莱特检验检验的sig值为0.00远小于显著水平0.05,拒绝原假设,说明变量之间的相关性很高,还是适合做主成分分析的。

表3 公因子方差

从表3中可以看出,提取的主成分可以解释原有变量80%以上的信息。

表4 成分特征值

从表4可以看出,相关系数矩阵有两个特征根大于1,且第一个特征根为5.119,解释方差为63.994%,第二个特征根为2.318,解释方差为28.977%,累积方差贡献率为92.970%大于85%,说明这两个特征根可以解释8个变量92.970%的意义。

图1 主成分析碎石图

通过碎石图可以看出,前两个特征根就可以很好的解释原有变量,从第三个特征根开始,就很难解释原有变量,因此提取两个特征根非常合适。

表5 成份矩阵a

根据表5的主成分得分矩阵和表4的特征根计算特征向量,通过计算可以得到主成分的表达式:

用两个主成分的系数乘以各自的方差贡献率,除以两者方差贡献率之和,得到综合得分模型:

Y=0.360*ZX1+0.361*ZX2-0.331*ZX3+0.102*Z X4-0.005*ZX5+0.216*ZX6+0.185ZX7

四、结果分析

由上文分析可得影响因素各指标的影响力系数。如下表:

表6 集聚影响因素的影响系数表

信息化水平对辽宁省生产性服务业集聚的影响力系数是0.504,说明信息化水平对辽宁省生产性服务业的集聚有着巨大的影响,当这也可能与本文只选取一个指标来衡量信息化水平有关,如果多选取几个衡量指标,可能更接近实际情况;知识外溢水平对辽宁省生产性服务业集聚的影响力系数是0.361,这从侧面说明了生产性服务业知识密集型产业的性质,同时表明辽宁省知识外溢程度越高,对本省生产服务业的集聚提供的助力越大;区域规模因素的两个测量指标称相反的影响效果,其中人口规模因素对辽宁省生产性服务业集聚的影响力系数是-0.331,说明人口规模过大不利于辽宁省生产性服务业的集聚,也验证了陈国亮2010年所提出的由于人口的急增,使生产性服务业企业的一些费用(如产房租金)增高,不利于企业的发展,对本省生产性服务业的集聚产生的不利影响;地区经济规模指标对辽宁省生产性服务业集聚的影响力系数是0.102,表明地区经济的良好发展对辽宁省生产性服务业的集聚有一定的促进作用;政府经济行为对辽宁省生产性服务业集聚的影响力系数是-0.005,表明政府的干预对辽宁省生产性服务业的集聚产生一些负作用,但不明显。产业结构的两个衡量指标对辽宁省生产性服务业集聚的影响力系数分别是0.216和0.158,这表明伴随着辽宁省产业结构的不断调整、优化升级,将极大的带动辽宁省生产性服务业的集聚。

通过分析可以发现,辽宁省生产性服务业的集聚是在信息化水平、知识外溢两个因素的推动下缓缓完成,因此辽宁省要加大对本省教育的重视程度,增加对教育的投入,积极培养生产性服务业所需的各类型人才,其中经济规模和产业结构优化对集聚也有一定的促进作用;一个地区的人口规模到一定阶段会变成集聚的反向作用力,辽宁省政府可以适当的为本地生产性服务业企业提供一些优惠性的政策,从政策上降低本地生产性服务业企业一些资金压力;同时对辽宁省生产性服务业集聚禅城反作用力的还有辽宁省政府的干预行为,因此省政府应该在不影响本省经济发展战略的前提下,适当减少对本省生产性服务业的管制,从而加快辽宁省生产性服务业的成长的步伐,提高辽宁省生产性服务业集聚的效率。

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F127

A

1674-327X (2017)05-0020-04

10.15916/j.issn1674-327x.2017.05.006

2017-03-31

辽宁省教育科学“十三五”规划立项课题(JG17DB255)

刘利超(1992-),男,河南濮阳人,硕士生。

(责任编校:李延军)

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