苏红键，李季鹏，朱爱琴

(1.中国社会科学院城市发展与环境研究所，北京 100028;2.新疆财经大学新疆企业发展研究中心，新疆 乌鲁木齐 830012;3.新疆财经大学工商管理学院，新疆 乌鲁木齐 830012)

中国地区制造业竞争力评价研究

苏红键1，李季鹏2,3，朱爱琴3

(1.中国社会科学院城市发展与环境研究所，北京 100028;2.新疆财经大学新疆企业发展研究中心，新疆 乌鲁木齐 830012;3.新疆财经大学工商管理学院，新疆 乌鲁木齐 830012)

本文在对以往制造业竞争力评价进行述评的基础上，以产业组织理论的SCP分析框架为基础，构建了包含结构-行为-绩效三个维度的地区制造业竞争力评价体系，利用因子分析法对中国地区制造业竞争力进行评价。根据评价结果分为五类地区，其中，上海、北京、天津三个直辖市是制造业竞争力最强的地区，宁夏、云南、新疆、甘肃、青海、西藏等西部地区制造业竞争力最低。影响竞争力的主要因素是开放发展、创新发展、绿色发展等行为指标。基于此，本文提出要积极促进各地区制造业绿色、创新、开放发展与相关多样化发展。

制造业竞争力；评价；SCP

Abstract：Based on the review of previous manufacturing industry competitiveness evaluation,the article constructed a SCP evaluation system including“Structure-Conduct-Performance”(SCP)to evaluate the competitiveness of the manufacturing industry by factor analysis method.According to the results of the competitiveness evaluation,the regions are divided into five kinds.Among them,the three municipalities,Beijing,Tianjin,Shanghai are the most competitive cities,and the development of the manufacturing industries in Ningxia,Yunnan,Xinjiang,Gansu,Qinghai,Tibet are relatively backward.The main factors affecting the competitiveness are the dimension“conduct”including opening,innovation,green development.Based on the results,actively promoting the regional manufacturing green development,innovation,opening up and related diversification development could be more effectively enhance the competitiveness of China’s manufacturing industry.

Keywords:Manufacturing competitiveness;Evaluation system;SCP

1 问题提出

“中国制造2025”是中国政府做出的全面提升制造业发展质量和水平、打造具有国际竞争力的制造业的重大战略部署。在此背景下，对各地区制造业竞争力情况进行评价分析，把握制造业发展的空间格局，为“制造业发展全国一盘棋和分类指导相结合”提出对策建议，对制造业整体竞争力提升具有一定的参考价值。

较早的影响较广泛的地区产业竞争力的研究是荷兰格林根大学建立的ICOP 方法(International Comparisons of Output and Productivity)[1-2]。国内关于地区产业竞争力的研究从2000年左右开始出现(见表1)。从研究方法来看，主要包括分项比较、层次分析法、偏离-份额分析以及DEA分析。其中，建立指标体系进行评价是地区竞争力评价比较常用的方法。从指标体系的构建来看，主要包括两大类：一类指标体系仅包括工业绩效指标(产值、增长率、生产率等)，如武义青等[3]、陈立敏等[4]；另一类指标体系综合性较强，既包括绩效指标，也包含了创新、可持续发展等其他指标，比较有代表性的有魏后凯和吴利学[2]、林先扬[5]、石军伟[6]等。除此之外，还有一些关于制造业竞争力的研究专注于更细分领域，比如制造业R&D竞争力[7]、高技术产业竞争力[8-10]或者某个细分行业的竞争力[11]等。从以往的研究来看，主要存在两方面问题：第一，单纯的工业绩效指标不符合目前工业发展的导向。这在近期的研究中已经形成共识，近期的指标体系已经开始引入行为指标和结构指标。第二，综合性指标体系还缺乏一个适当的微观基础。虽然利用因子分析法可以避免指标的共线性问题，但是不能解决综合指标体系中可能存在的重要指标缺失的问题。

由此，在“中国制造2025”战略下，结合“一带一路”战略、生态文明建设的大背景，考虑以往工业竞争力评价指标体系中存在的问题，本文借鉴产业组织理论中的SCP分析范式，构建中国制造业竞争力SCP评价指标体系，利用省级单位数据和因子分析法对地区制造业竞争力进行评价，以期为新时期制造业转型升级和区域协调发展提供借鉴。本文的创新之处主要体现在：一是基于产业组织理论SCP分析框架构建竞争力评价指标体系，具有一定的微观基础；二是根据SCP框架，除了绩效指标，还比较全面地包含了绿色、开放、创新等行为指标以及结构指标；三是通过评价明确了各个地区制造业竞争力水平，并考察了各个指标对竞争力影响力的大小。

表1 以往关于地区产业竞争力的评价研究

2 地区制造业竞争力SCP评价体系与指标说明

产业组织理论中哈佛学派按结构、行为、绩效三个方面(三分法)研究产业组织，构造了一个既能深入具体环节又有系统逻辑体系的市场结构(structure)—市场行为(conduct)—市场绩效(performance)的分析框架(简称SCP分析框架)[16]。之后，芝加哥学派和新产业组织理论分别对SCP范式进行了完善，认为企业的市场结构、市场行为和市场绩效之间存在双向的、相互影响的多重关系，进一步表明了SCP分析范式的系统性、完整性和逻辑性。

企业是地区产业发展的微观主体，产业组织理论为区域产业经济研究提供了很好的微观基础。基于这一完整的分析框架，在地区产业竞争力的研究中，可以构建出产业竞争力的SCP框架(见表2)。其中，地区产业结构主要用生产结构(专业化水平)、市场结构(市场化程度)等表示，与产业组织理论中的市场集中度、差别化程度等对应；地区产业行为主要用开放合作、创新发展、绿色发展等体现，既反应地区产业发展总体技术状况，又与产业组织理论中的研发策略、市场策略等相对应；地区产业绩效主要用市场规模、增长潜力、生产效率等表示，与产业组织理论中的市场绩效对应。由此，以微观层面的SCP分析框架为基础，构建出中观层面地区产业竞争力评价的SCP框架。与以往产业竞争力的评价研究对比可以看出，该框架基本涵盖了以往产业竞争力评价指标体系中的所有指标，并且具有系统性。

表2 两类SCP框架对比

在产业竞争力SCP框架基础上构建地区制造业竞争力的SCP评价指标体系(见表3)。当某项指标缺乏制造业数据时，采用工业部门数据替代。绩效(P)用规模、增长趋势、生产率三个二级指标衡量。其中，规模用市场份额和增加值比重表示，分别采用“(规上企业)地区制造业销售产值/全国制造业销售产值”“地区工业增加值/各地区工业增加值之和”衡量；增长趋势方面，用近5年工业销售产值、工业增加值的平均增长率衡量；生产率用劳动生产率表示，考虑工资本质是劳动生产率的市场标尺，因而采用制造业城镇单位就业人员平均工资、城镇私营单位就业人员平均工资来衡量。行为(C)用开放、创新和绿色发展三个二级指标衡量。开放发展采用“制造业出口交货值/制造业销售产值”“港澳台与外商资本/实收资本”“港澳台与外商投资企业销售产值占总销售产值的比重”表示；创新发展用R&D人员全时当量比重和R&D经费比重表示，分别用“(规上企业)R&D人员全时当量/平均从业人员”“(规上企业)R&D经费/产值衡量”表示；绿色发展用单位工业增加值废水排放、单位工业增加值废气排放表示，由于固体废物与危险废物基本都能够综合利用、处置或者贮存，所以指标体系中不再包含。结构(S)包括生产结构和市场结构两个二级指标。生产结构用地区制造业相对专业化、绝对多样化和相关多样化指标衡量，分别采用Gini系数、熵指数及其分解来衡量，以往研究认为，相对专业化与经济发展水平存在U形关系，相关多样化与经济发展水平正相关，总体多样化水平有利于促进经济稳定[17]。市场结构由私营企业与国有企业销售产值比重表示，用来衡量市场化程度。

表3 地区制造业竞争力SCP评价指标体系

注：废水总量用废水中的化学需氧量、氨氮、总氮、总磷之和衡量；废气排放总量为二氧化硫、氮氧化物、烟(粉)尘之和。

地区制造业绝对多样化与相关多样化的指标，分别用来衡量地区自身制造业集中度和制造业的关联度。根据制造业细分行业特点，结合潘文卿、李子奈、刘强(2012)“2007 年中国35 个工业部门MDS 聚类图”，将本研究中31个制造业部门分为三大类：

第I 类：农副食品加工业(C13)；食品制造业(C14)；酒、饮料和精制茶制造业(C15)；烟草制品业(C16)；纺织业(C17)；纺织服装、服饰业(C18)；皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业(C19)；木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业(C20)；家具制造业(C21)；造纸和纸制品业(C22)；印刷和记录媒介复制业(C23)；文教、工美、体育和娱乐用品制造业(C24)。

第Ⅱ类：石油加工、炼焦和核燃料加工业(C25)；化学原料和化学制品制造业(C26)；医药制造业(C27)；化学纤维制造业(C28)；橡胶和塑料制品业(C29和C30)。

第Ⅲ类：非金属矿物制品业(C31)；黑色金属冶炼和压延加工业(C32)；有色金属冶炼和压延加工业(C33)；金属制品业(C34)；通用设备制造业(C35)；专用设备制造业(C36)；汽车制造业、铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业(C37)；电气机械和器材制造业(C39)；计算机、通信和其他电子设备制造业(C40)；仪器仪表制造业(C41)；其他制造业(C42)；废弃资源综合利用业(C43)；金属制品、机械和设备修理业。

借鉴Frenken等[19]、苏红键和赵坚(2012)的方法，关于多样化的测度采用如下指标：

ERV=ETV-EUV

其中，ETV、EUV、ERV分别代表总体多样化、不相关多样化、相关多样化指标；i为31个细分制造业行业，g为3大类根据“技术距离”聚类的行业，Pi和Pg分别表示各细分行业销售产值占总产值的比重。ETV的取值范围为(0，lnn]，这里为(0，ln31]，ETV越大表示多样化水平越高，绝对专业化水平越低。

本研究采用2014年中国工业相关数据，数据来源为《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》相关年份数据。

3 地区制造业竞争力SCP综合评价

本部分对中国各省级单位制造业竞争力进行评价。考虑SCP竞争力评价体系的三个维度及其子维度各指标之间的相关性，采用因子分析法进行综合评价。

对各个指标数据，正向指标和逆向指标分别按照最大最小值法进行标准化，对标准化的数据进行因子分析。KMO检验结果为0.736，大于0.5，表明本研究比较适合做因子分析。表4显示了特征根大于1的主成分列表，一共三个公共因子，累计贡献率81.298%。其中，第一个公共因子特征根为8.529，方差贡献率为50.168%；第二个公共因子特征根3.667，方差贡献率21.573%；第三个公共因子特征根1.625，方差贡献率9.556%。

表4 因子特征根及其贡献率

为了明确公共因子的相关变量，对公共因子进行方差最大化正交旋转，并按照载荷系数大小进行排列(见表5)。

表5 旋转后的因子载荷系数(按大小排序)

公共因子F1在X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13上的载荷系数较大，包括了行为维度(C)的所有指标(X7～X13)以及绩效维度(P)的生产率指标(X5和X6)，可以称为“技术与生产率指数”。可以认为F1代表综合的生产技术或者生产质量，反映生产效率、开放水平、创新水平以及绿色生产水平。这表明生产效率指标与行为指标的相关性较高，这一结论也是合理的。从图1显示的各个指标与竞争力综合指数的相关性来看，衡量行为维度的变量X7、X8、…、X13与地区竞争力之间的正相关关系显著性最强，相关系数大于0.800以上。衡量生产率的指标X5和X6与地区制造业之间的正相关关系也很显著。

公共因子F2在X1、X2、X14、X15、X16、X17上的载荷系数较大，包括绩效维度(P)的规模指标和结构维度(S)所有指标，可以称为“规模与结构指数”。这反映了结构与规模的相关关系，符合理论研究中地区专业化、多样化、相关多样化等与经济规模的关系研究[17,20-21]。可以认为F2代表综合的生产规模或实力，与专业化程度、市场化程度紧密相关。变量X1和X2两个规模指标与竞争力的正相关关系同样显著，但离散性的相对较高，主要表现在少数整体规模较低的地区表现出较高的竞争力，如上海、北京和天津的F2分别排在第23、29和19位。X14、X15、X16三个生产结构指标与竞争力之间的拟合曲线表明，制造业多样化水平越高，竞争力越高，其中，相关多样化X16与竞争力的相关关系最强、相对专业化X14与竞争力之间为负相关关系，这与以往研究中关于产业结构与经济发展水平关系的研究基本一致。另外，衡量市场化程度的指标X17与竞争力之间的正相关关系存在几个异常样本，如上海、北京和天津的私营企业与国有控股企业的工业销售产值比分别只有31.83%、9.03%、61.64%，该项指标分别排在第25、31和21位。

公共因子F3在X3和X4上的载荷系数较大，主要是绩效维度(P)的增长趋势指标，可以称为“增长趋势指数”。增长趋势指标独立性较强，这主要是由于各地区发展阶段不同，相对发达地区规模较大而增速放缓，落后地区规模较小但增速较高，因而增长趋势指标与其他指标的关系比较特殊。衡量增长趋势指标的变量X3和X4与竞争力之间的相关关系表现为负向，但关系并不显著，这也符合增长趋势指标的内涵。增长趋势一方面反映了该地区未来一段时间的发展潜力，该指标越大，表明增长潜力也大，对竞争力有正向作用。但是，近年来，制造业发展水平较高的地区增速开始放缓，而后发展地区的后发优势开始显现，这符合区域增长接力的观点[22-23]，因而增长趋势较快的地区也有可能是发展相对落后的地区，由此发展趋势与竞争力之间存在负向关系。综合这两种因素，X3、X4与F的散点图离散度较高，相关性并不显著。

对3个公共因子按照贡献率进行加权，计算得到综合评价结果F值(见表6)。根据F值，地区制造业竞争力前五名分别为上海、天津、北京、广东和江苏；最后五名分别为西藏、青海、甘肃、新疆、云南，均为西部地区省份。考虑F1和F2与竞争力F的关系更大(解释力达71.742%)，而且这两个公共因子承载的主要因子显著性更高，因而对F1、F2和F做三维图(见图2)，并结合表6中的竞争力大小排序将各省级单位分为五类地区。

图1 各个指标与竞争力综合指数的拟合关系

地区F1排序F2排序F3排序F排序上海241273-0595523143024149891天津251602-0451019-1327829127682北京256021-1368029-0210518119213广东108004113054171361116784江苏073887178832104306105315浙江082405107735089477089956福建080646088937-0567322066697重庆059408-0055916-0627923027798山东-0518921181901081148025789安徽010909072709-14428300090610辽宁-04032160585911058399-0024711湖南-0268313089406-0993327-0045112湖北-01723120581712-0873125-0054613四川-03377140677310-0518921-0089614陕西0089910-0002715-1245628-0091715河北-075572605348130554510-0259216海南-0066211-1439830134525-0264817江西-0650523073588-0782724-0298118广西-04523180284014-0985226-0319519河南-11666311405530214112-0321820内蒙古-0444517-03436180132714-0349921山西-0760127-0467720155053-0410922黑龙江-0852630-0540121166262-0474023吉林-0553422-0593322-0145617-0516024贵州-0343215-0284417-2154631-0540525宁夏-0496519-0865625-0428220-0586426云南-0770828-06469240108615-0634527新疆-0503920-1141327-0240419-0642128甘肃-0680224-09800260211113-0655029青海-0704525-12987280041716-0774430西藏-0829629-20562310246211-1028631

第一类为上海、北京和天津三个直辖市，属于行为驱动型的制造业竞争力最强地区。公共因子F1远高于其他地区，制造业开放、创新和绿色发展以及生产率指标是三个直辖市工业竞争力的主要来源，虽然这三个城市制造业份额并不太大，但制造业发展的质量、技术、效率等较高。三个直辖市制造业所占份额不大，这是因为直辖市的总体经济规模较小。上海的四大优势制造业(占全国相应产业份额最大的四个行业，下同)分别是烟草制品业、金属制品、机械和设备修理业、汽车制造业、计算机、通信和其他电子设备制造业，占全国的份额为6%～10%；天津的四大优势制造业分别是废弃资源综合利用业、食品制造业、黑色金属冶炼和压延加工业、铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业，所占份额为5%～6%；北京的四大优势制造业主要是汽车制造业、金属制品、机械和设备修理业、仪器仪表制造业、医药制造业，所占份额为2%～5%之间。

第二类为广东、江苏、浙江、福建、重庆、山东，属于综合实力较强的制造业竞争力次强地区。这些地区的公共因子F1和F2的排名均比较靠前，以东部沿海地区省份为主，还有西部地区直辖市重庆，均属于开放度较高、综合实力较高的先发展地区。除了重庆之外，其他五个省份的优势制造业占全国的份额均较高，属于制造业规模较高的地区。其中，广东省的四大优势制造业为计算机、通信和其他电子设备制造业(32.08%，该数据为该省该行业占全国的份额，下同)；文教、工美、体育和娱乐用品制造业(28.53%)；废弃资源综合利用业(28.45%)；家具制造业(22.70%)。江苏的四大优势制造业为仪器仪表制造业(39.95%)；化学纤维制造业(35.28%)；电气机械和器材制造业(23.09%)；计算机、通信和其他电子设备制造业(20.31%)。浙江省的四大优势制造业为化学纤维制造业(34.75%)；纺织业(15.53%)；其他制造业(11.93%)；纺织服装、服饰业(11.47%)。福建省的四大优势制造业为皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业(20.79%)；金属制品、机械和设备修理业(13.76%)；化学纤维制造业(11.84%)；其他制造业(9.44%)。山东省的四大优势产业为纺织业(22.49%)；橡胶和塑料制品业(19.85%)；化学原料和化学制品制造业(19.71%)；农副食品加工业(18.93%)。另外，重庆市优势制造业占全国的份额与其他三大直辖市比较类似，分别为铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业(7.68%)；汽车制造业(5.64%)；计算机、通信和其他电子设备制造业(3.35%)；其他制造业(2.71%)。

第三类为安徽、辽宁、湖南、湖北、四川、陕西、河北、海南、江西、广西、河南属于中西部、东北地区综合实力较强的制造业省份。该类地区的区位条件与第二类地区存在一定的差距，综合实力略低于第二类地区。该类地区的安徽、辽宁、湖南、湖北、四川、陕西、河北7个省份的综合实力较强，公共因子F1和F2的排名基本在中上水平；部分省份的F1和F2的分异较大，比如河南省的F1排第31位、F2排第三位，海南省的F1和F3分别排第11位和第5位、F2排第30位。其中，安徽、辽宁、湖南、湖北、四川、河北、江西、河南属于优势制造业份额较高的地区，其次是山西和广西。海南省的优势制造业份额较低，进入第三类主要是受F1行为指标以及F3增长趋势指标拉动。

第四类为内蒙古、山西、黑龙江、吉林、贵州，属于制造业专业化特色明显，但综合实力偏低的地区。其中贵州与第五类比较接近，由于近几年发展较快，归入第四类。其中，内蒙古的优势产业为有色金属冶炼和压延加工业、食品制造业、农副食品加工业、黑色金属冶炼和压延加工业；山西省的优势产业有黑色金属冶炼和压延加工业、石油加工、炼焦和核燃料加工业、有色金属冶炼和压延加工业、专用设备制造业等；黑龙江的特色优势产业包括农副食品加工业、木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业、石油加工、炼焦和核燃料加工业、食品制造业等；吉林省的优势产业主要有汽车制造业、医药制造业、木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业、农副食品加工业等；贵州省的优势产业主要有烟草制品业、酒、饮料和精制茶制造业、非金属矿物制品业、其他制造业等等。

第五类为宁夏、云南、新疆、甘肃、青海、西藏等制造业发展落后的西部地区。这些西部内陆地区各类指标排名均靠后，与前两类地区的差距非常显著。该类地区的优势制造业主要依托特色优势资源，主要包括石油加工、炼焦和核燃料加工业、有色金属冶炼和压延加工业等，还有特色的食品制造业、医药制造业等。除了云南的烟草制品业(16.62%)之外，该类地区各个细分行业占全国的份额均很低。

4 结论与建议

本研究结果表明，地区制造业竞争力SCP指标体系中，对竞争力最重要的影响因素是开放、创新、绿色等行为维度指标，而不是规模和趋势指标，由此，为了提高各地区的制造业竞争力，各地区要积极促进制造业绿色发展，积极提高创新水平和开放水平，这也契合“中国制造2025”战略、“一带一路”战略、生态文明建设、“双创”战略的要求。一要促进地方制造业绿色发展。按照生态文明建设的要求，积极促进传统行业绿色转型，实现生产过程的资源节约和环境友好，同时要积极开发绿色产品，促进绿色产业发展。二要促进地方制造业开放发展。在“一带一路”战略、长江经济带等发展战略的背景下，积极完善内陆开放体制机制和基础设施，扩大内陆开放，同时要积极利用全球资源和市场，加强产业全球布局和国际交流合作。三要促进地方制造业创新发展。积极落实“双创”战略，推动跨流域跨行业跨地区协同创新，突破一批重点领域关键共性技术，积极促进制造业数字化、网络化、智能化发展。除此之外，从产业结构来看，各个地区要积极提高制造业相关多样化水平，要围绕核心优势产业，积极促进制造业相关多样化发展，同时促进制造业与农业、服务业的联动发展、融合发展。

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(责任编辑 沈蓉)

EvaluationofRegionalManufacturingCompetitivenessinChina

Su Hongjian1,Li Jipeng2,3,Zhu Aiqin3

(1.Institute for Urban and Environmental Studies，CASS，Beijing 100028，China;2.Research Center for Xinjiang Enterprise Development，Xinjiang University of Finance& Economics，Urumqi 830012，China; 3.School of Business Administration，Xinjiang University of Finance& Economics，Urumqi 830012，China)

F42

A

新疆企业发展研究中心项目(XJEDU050215A01、XJEDU050214B01)，新疆软科学项目(201542106)。

2016-11-20

苏红键(1984-)，男，湖南慈利人，中国社会科学院城市发展与环境研究所副研究员;研究方向：产业发展、城市与区域发展。