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重庆商贸流通产业竞争力研究_因子分析-论文网

时间:2014-01-22  作者:佚名

论文摘要:商贸流通产业是第三产业的重要组成部分,是连接生产和消费的重要纽带,是支撑和促进国内贸易的载体。随着商贸流通产业影响力逐渐被认可,提高流通产业竞争力,促进流通产业发展的任务日益迫切。重庆作为我国西部地区唯一的直辖市和重要的经济增长极,对其商贸流通产业竞争力进行研究十分必要。本文通过构建商贸流通产业竞争力评价体系,利用因子分析方法,得出重庆商贸流通产业在全国的排名,并就促进重庆商贸流通产业发展提出了相关的对策和建议。
论文关键词:商贸流通,产业竞争力,因子分析

一、商贸流通产业竞争力概述

从20世纪80年代美国劳动部国外经济研究办公室提交第一份正式的国家竞争力报告到现在,关于竞争力的研究一直是一个热点问题。在欧洲,从1985年起,世界经济论坛和瑞士洛桑国际管理发展学院合作,每年出版《世界竞争力年鉴》,对工业化国家和重要的发展中国家的竞争力进行综合评价。英国和欧盟也成立了研究小组,专门从事竞争力方面的研究。但是研究的重点大多处在国家层面上,直到1990年哈佛大学教授迈克尔·波特《国家竞争优势》一书的出版,开始从产业角度研究竞争,建立了由6个要素组成的影响产业竞争力的“钻石模型”,研究的重心开始向产业转移。

商贸流通产业是第三产业中专门从事商品和服务流通的所有组织组合而成的集合体,主要包括批发零售业和住宿餐饮业。随着经济全球化和世界贸易的发展,商贸流通生产力不断加强,国内学者逐渐改变了“流通无用论”的观点。黄国雄(2005)认为商贸流通产业实质上是一个基础产业,因为它具备“社会化、关联度、贡献率、就业比、不可替代性”五个基础产业的基本特点。冉净斐(2006)坚持商贸流通产业是一个战略产业,因为它能够扩大内需和增加就业,对经济增长贡献很大。

在流通产业竞争力的研究上,以知名学者宋则(2007)为代表,认为商贸流通产业竞争力是在国际资本流动和国际市场中表现出来的财富积累能力和成本、效率状况。本文将商贸流通产业竞争力放在区域经济发展的层面,因此,将其定义为与其他地区相比,能够以更有效的方式进行商贸流通服务以及与此相关的综合实力。

二、重庆商贸流通产业竞争力的实证分析

(一)竞争力评价体系的构建

对于商贸流通产业竞争力评价体系的构建,国内很多专家学者已经进行了相关研究。宗颖(2008)从市场环境、市场化程度、规模、贡献、成长与效益5个方面对商贸流通产业竞争进行了评价;岳牡娟、孙敬水(2009)则选取了流通规模、流通增长力、流通结构、流通效率、信息化水平、基础设施水平6个方面进行分析;宋则(2006)选取了流通贡献率、流通集中度、流通效率、流通业人员素质、流通业态结构等方面进行了综合而全面的分析和评价。

本文借鉴迈克尔·波特的竞争模型和他人研究成果,本着系统性、实用性和可操作性的原则,结合资料的搜集情况,现选取6个一级指标和个16二级指标,并对6个一级指标做简要说明。

产业规模主要考察商贸流通产业目前的总量规模和水平层次,主要包括商贸流通产业增加值、固定资产投资额、商品销售额和规模以上企业数。

产业结构主要考察商贸流通产业的内部结构是否合理,选取批零系数作为评价标准。

产业绩效主要考察商贸流通产业的流通速度和创造经济效益的能力,主要包括流动资产周转率和总资产利用率。

产业增长力考察商贸流通产业的增长潜力,主要包括商贸流通产业增加值占GDP的比重、商贸流通产业固定资产投资额占全社会固定资产投资额的比重和地区人均消费水平。

产业生态主要考察商贸流通产业所处在区域环境,主要从市场建设和基础设施角度来分析,选取亿元以上商品交易市场个数、运输汽车拥有量、年货运量和运输线路长度四个指标。

产业现代化水平主要考察流通现代化的发展情况,选取消费品零售连锁率和零售业物流统一配送率两个指标。

(二)各地区商贸流通产业竞争力的实证分析

1、分析方法

因子分析方法最初是由英国心理学家C·Spearman提出的,是利用降维的思想,把多个指标转化为几个综合指标的多元统计分析方法。

由于影响商贸流通产业竞争力的评价指标之间具有一定的先关性,因此必然存在着起支配作用的共同因素,可以利用因子分析方法,找出几个影响过程的综合指标,把综合指标变成原来指标的现象组合,从而保证既保留了原是变量的主要信息,又抓住了主要矛盾。

具体数据分析和操作过程通过SPSS17.0软件来完成。

2、样本数据来源

样本数据取自《2010中国统计年鉴》和各省统计局及相关网站,并根据分析的需要整理得出。

3、因子分析过程

因子分析首先是通过研究多个变量相关系数矩阵之间的内部依赖关系,找出能够综合所有变量的少数几个随机变量,称为因子。然后根据相关性的大小对变量进行分组,使同组内的变量相关性较高,不同组的变量相关性较低。最后根据公共因子的得分和相对应的方差贡献率进行加权计算出总的得分。

(1)变量之间的相关性检验

1 KMO Bartlett 的检验

取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。

.675

Bartlett 的球形度检验

近似卡方

499.085

df

120

Sig.

.000

根据KMO样本测度,0.675接近于1,巴特利特球体检验的显著性概率0.000,说明数据具有先关性,适宜做因子分析。

(2)提取公共因子及公共因子说明

由相关矩阵计算得到因子变量的特征值、方差贡献率和累计方差贡献率。前4个因子的特征值均大于1,累计访查贡献率达到82.873%,具有较强的解释力度。因此,选取前4个因子来描述地区商贸流通产业的竞争力。

2 公共因子解释的总方差

成份

初始特征值

提取平方和载入

旋转平方和载入

合计

方差的 %

累积 %

合计

方差的 %

累积 %

合计

方差的 %

累积 %

1

6.134

38.337

38.337

6.134

38.337

38.337

5.211

32.570

32.570

2

4.397

27.482

65.819

4.397

27.482

65.819

5.132

32.072

64.642

3

1.696

10.598

76.417

1.696

10.598

76.417

1.723

10.770

75.413

4

1.033

6.455

82.873

1.033

6.455

82.873

1.194

7.460

82.873

提取方法:主成份分析

采用方差最大化方法对初始因子荷载进行旋转,得到下表:

3 旋转成份矩阵

成份

1

2

3

4

增加值(亿元)

.765

.570

.053

.107

销售额(亿元)

.332

.907

-.107

-.022

规模以上企业数(个)

.669

.665

-.080

.009

固定资产投资额(亿元)

.920

.028

.141

.031

批零系数

-.291

.872

-.214

-.084

总资产利润率

.041

.131

.866

-.124

流动资产周转率

-.023

-.233

.768

.374

增加值比重

-.019

.863

.208

.031

固定资产投资比重

.555

-.267

.441

.122

居民消费水平(元)

.017

.964

-.012

-.033

亿元以上交易市场个数

.773

.390

-.144

.225

运输汽车拥有量(万辆)

.923

.012

-.098

-.008

年货运量(万吨)

.920

.064

.057

-.122

运输线路长度(公里)

.724

-.394

.095

.031

消费品零售连锁率

.071

.805

-.098

-.072

零售业物流统一配送率

.059

-.048

.088

.964

提取方法 :主成分分析法。 旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法,旋转5次迭代后收敛。

由分析结果可知,公共因子F1在商贸流通产业增加值、规模以上企业数、固定资产投资额、固定资产投资额比重、亿元以上交易市场个数、运输汽车拥有量和年货运量、运输线路长度上有较大的载荷,主要反映商贸流通产业规模和产业生态情况;公共因子F2在商贸流通企业销售额、批零系数、商贸流通产业增加值占GDP的比重、居民消费水平上有较大的载荷,主要反映商贸流通产业结构和产业增长力因素;公共因子F3在商贸流通企业总资产利润率、流动资产周转率、消费品零售连锁率上有较大的载荷,主要反映商贸流通产业效率;公共因子F4在零售业物流统一配送率载荷很高,反映商贸流通产业的现代化水平。
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