我国石化产业园区竞争力评价研究

2014-10-21 00:39文/张
经济论坛 2014年12期
关键词:梯队产业园竞争力

文/张 鑫 焦 阳

一、引言

石化产业是第二产业的重要组成部分,也是高能耗、高排污的产业。近年来,尤其是“十二五”规划提出石化产业“基地化、一体化、园区化、集约化”的目标以来,石化产业园区的规划建设及健康发展越来越得到社会各界的重视。石化产业高能耗和容易产生污染的特殊性,使得加快石化工业园区建设、促进石化产业集聚显得尤为重要。

国内对石化产业园区竞争力的研究仍处于摸索阶段,不论是指标体系的构建还是评价方法的选择都有很大的进步空间。鉴于此,本文试图通过构建石化产业园区竞争力指标体系,对我国具有地域代表性的20个国家级石化产业园区综合竞争力进行评价,并分析评价结果,以揭示我国石化产业园区目前竞争力的发展状况。

二、石化产业园区竞争力评价指标体系的构建

石化产业园区是一种以石油化工产业为主导产业的产业园区。根据波特(1990)在《国家竞争优势》中提出的竞争力的概念,结合石化产业园区的实际情况,本文认为石化产业园区竞争力是指在市场竞争环境下,某一园区较其他园区在资源优化配置方面具有获取持续比较优势的能力。对我国的石化产业园区来说,不同地区的石油资源和生产能力各不相同,产业链也存在一定差异,因此形成了区域间石化产业园区竞争力的差异。

(一)评价指标体系的构建

本文借鉴国内外学者对石化产业园区竞争力研究成果,遵循科学性原则、可行性原则、代表性原则、可比性原则,参照《中国开发区年鉴》提供的各种指标,遵循石化产业园区指标体系的构建原则,构建了衡量石化产业园区竞争力的综合评价指标体系。

该指标体系包括三个层次。第一层目标层为石化产业园区竞争力;第二层准则层由投资环境竞争力、经济总量竞争力、经济发展竞争力、国际竞争力、可持续发展竞争力五个方面构成;第三层指标层是在上述五个方面下设立13个评价指标,最终构成石化产业园区竞争力综合评价指标体系(表1)。

(二)基于因子分析的石化产业园区竞争力综合评价

1.评价方法的选择。本文的研究重点是石化产业园区竞争力,以本文所掌握数据情况为基础,尽可能地反映石化产业园区竞争力的真实情况。因子分析是一种多元统计方法,基于变量的方差协方差矩阵,尽可能保留原始数据信息,对原始变量提取少量公因子的方法,是一种有效的降维方法。因此本文采用因子分析法作为指标体系的数学处理方法。

表1 石化产业园区竞争力评价体系

表2 20个国家级石化产业园区

2.评价对象。为了比较我国石化产业园区竞争力的整体情况,本文选取了一些具有代表性的国家级石化产业园区进行比较分析。由于石化产业园区发展受区域经济水平、地理位置、基础资源等因素影响较大,根据这一基本情况本文选取了如表2所示的20个石化产业园区作为研究对象。

3.数据来源。本文试图以数据的全面性、准确性以及可得性为出发点,收集尽可能详细的数据来进行研究。本文进行了大范围的数据收集工作,以各石化产业园区公布的2010~2012年统计公报为主,结合《国家开发区统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国环境统计年鉴》等,多渠道获取有用信息,力求指标数据的可靠性。此外,本文选取的三级指标园区战略性地理位置和园区机构管理水平属于半定量指标,数据采用1~5级评分法,通过专家打分法得出。

表3 KMO和Bartlett检验结果

表4 因子特征值及累计贡献率表

表5 旋转后的因子载荷矩阵a

4.评价过程。本文使用SPSS19.0统计软件中的KMO检验对原始数据进行相关性分析。从表3中可知,本文所用样本指标数据KMO检验结果为0.632,大于0.5,说明原有变量之间存在较强的相关性,可以使用因子分析法。

使用SPSS19.0统计软件中的主成分分析法对原始数据进行因子分析,结果如表4。

表4显示,特征值大于1。根据累计方差贡献率大于80%的提取原则,本文提取了5个公因子,由此可知这5个公因子中包含了样本数据指标中81.521%的信息。

本文对因子载荷矩阵使用方差极大化旋转法进行旋转,便于因子命名解释,旋转后的因子载荷矩阵如表5所示。

旋转后的因子载荷矩阵显示,第一个因子在X3固定资产投资额、X4国内生产总值、X6工业增加值、X8财政收入、X11高新技术企业工业总产值这6个指标上有较高的载荷,该因子定义为经济总量竞争力;第二个因子在X5国内生产总值年增长率、X7工业增加值年增长率这2个指标上有较高的载荷,该因子定义为经济发展竞争力;第三个因子在X2园区机构管理水平、X12绿化覆盖率这2个指标上有较高的载荷,该因子定义为基础竞争力;第四个因子在X1园区战略性地理位置、X13单位地区生产总值能耗上有较高的载荷,该因子定义为可持续发展竞争力;第五个因子在X9实际利用外资金额、X10进出口金额上有较高的载荷,该因子定义为利用外资能力。

从因子得分系数矩阵可以计算出每个因子的得分函数,如第一公因子(用f1表示)

计算石化产业园区竞争力综合得分时,用各个公因子的方差贡献率计算权重,具体公式如下:

表6 因子得分表

经计算后,各园区各因子得分如表6所示。

三、评价结果分析

通过因子分析结果可以看出,2012年我国石化产业园区竞争力得分的地区差异性较大。其中,有11家石化产业园区得分为正,其余9家为负。得分最高的上海化学工业区得分为0.9152,得分最低的宁波大榭开发区得分为-0.6532。

在综合排名上,长三角地区发达城市的成熟园区排名上整体靠前,处于石化产业园区竞争力的第一梯队;泛珠三角地区及渤海地区的成熟园区竞争力处于第二梯队;而一些规模相对较小、成立时间相对较短的园区竞争力稍弱,处于第三梯队。这一结果与我国石化产业园区的发展实际情况相吻合。

首先,处于第一梯队的园区基本上都在我国经济最发达的东部沿海地区,并且依托大型城市而建。一是东部沿海地区经济较为发达,其石化产业园区建设较早,发展时间较长,管理机构水平较高,管理机制较为成熟;二是东部沿海地区拥有较强的区位优势,不仅交通便利,而且拥有许多吞吐量较大的港口,有利于石化产业园区原料和产品的运输;三是东部沿海地区是我国优秀人才的聚集地,为园区发展创新提供了可能。因此,处于第一梯队的园区无论在硬件还是软件上都拥有较大的优势,并将在未来的发展中占有领先地位。

其次,处于第二梯队的园区分布在我国泛珠三角地区及渤海地区,依托大中型城市而建,在区位条件、经济条件和人才资源条件上都与第一梯队的成熟园区存在着一定的差距。这些园区发展时间较短,在硬件和软件方面都有待提高。随着地方经济的发展和园区建设的完善,这些园区的竞争力将进一步提升。

再次,处于第三梯队的园区是一些规模相对较小、成立时间相对较短、区位条件相对较差的园区。这些园区的经济总量竞争力、经济发展竞争力和投资环境竞争力3个因子得分相对较低,而这几个因子在总得分中占有较大权重,这就导致了这些园区的总得分排名较为靠后。但随着我国经济的快速发展,投资金额的扩大,这些园区具有极大的发展潜力,在园区的建设过程中要加强向国内外先进石化产业园区学习,争取在未来的发展中追赶上第一第二梯队的优秀园区。

四、结论

本文通过构建石化产业园区竞争力评价指标体系,对我国20家石化产业园区竞争力进行实证分析,在对评价结果进行分析后得出以下结论。

第一,对于我国东部沿海地区的石化产业园区来说,在未来的发展中,要继续发挥自身优势,优化产业结构,加快园区经济发展,并重视循环经济产业链的构建。

第二,对于我国泛珠三角地区及渤海地区的石化产业园区来说,其在区位条件、经济条件和人才资源条件上都与第一梯队的成熟园区存在着一定的差距,应该重视园区规模竞争力的培育,提高自主创新能力。

第三,对于规模相对较小、成立时间相对较短、区位条件相对较差的园区来说,应该挖掘自身潜力,多向国内外先进石化产业园区学习。

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