中國汽車制造業產業績效的區域比較研究

鄧智團

（上海社會科學院 城市與區域研究中心，上海 200020）

產業效益是人們從事經濟活動關注的最根本問題，汽車制造業又是產業關聯度極高的產業，它涉及到上游的冶金、鋼鐵、橡膠、玻璃以及化學等許多工業領域，同時，其產業鏈還延伸到諸如保險、運輸和維修等服務業領域。因而，汽車制造業對相關產業的依賴性和帶動作用就很強烈，甚至可以說汽車制造業的發展與整個國民經濟的發展息息相關。近幾年，我國的汽車制造業高速發展，其在國民經濟中的重要地位與日俱增，評價區域汽車制造業的績效水平成為廣泛關注的重點。然而，對汽車制造業的績效問題的研究成果并不多見。本文在對現有文獻梳理的基礎上，綜合采用相對值法、聚類分析法以及主成分分析法，分別以省級區域和大區為樣本單位，量化分析了汽車制造業區域績效差異和影響績效的主導因子。

1 分析方法

本文擬采用相對值法、聚類分析方法以及因子分析方法對我國汽車產業區域績效及主導因子進行比較研究。

1.1 初步度量：相對值法

本文采用的相對效率法包括了區位商分析、區位商GE值分析和效率相對值分析三種方法。

區位商是產業的效率與效益分析的定量工具，一種較為普遍的區域績效比較方法，用來衡量某一產業的某一方面，在一特定區域的相對優勢程度。區位商計算公式為：

式中，LQij表示 i地區 j行業的區位商，Lij表示 i地區 j行業的產出（就業人口），Li表示i地區的全部產出（總就業人口）；Tj表示全國j行業的全部產出 （就業人口），T表示全國所有行業的總產出（總就業人口）。LQij為非負值，當LQij＞1，表明i地區j行業相對全國比較水平而言，具有比較優勢，值越大，優勢越明顯；反之，小于1則表明i地區j行業具有比較劣勢。

同時我們定義區位商GE值（區位商偏離度）和相對勞動生產率來反映地區產業相對于全國水平的相對效率。區位商GE值定義為產值區位商與就業區位商之比，該指標衡量產值區位商對就業區位商的偏離程度。一般而言該指標越大，表明產值區位商對就業區位商的偏離程度越大，說明該地區該產業越具有相對效率，臨界值為1。相對勞動生產率采用如下定義：相對勞動生產率＝地區汽車產業總產值與汽車產業就業人口之比/全國汽車產業總產值與汽車產業就業人口之比，當其值大于1，表明該地區某產業的效率水平相對于全國平均水平具有比較優勢；等于1，表明該地區某產業的效率水平與全國平均水平相當；小于1，表明該地區某產業的效率水平相對于全國平均水平具有比較劣勢。

1.2 區域差異與歸類

聚類分析，這是一種非常方便常用的多元統計分析方法，包括系統聚類法等多種聚類方法，其宗旨是將相似元素歸為一類。本文有30個地區Li,i=1,2,…,30，9個指標Xj,j=1,2,…,9,每個地區都有這9個指標的觀察值,如第i個地區的觀察值為 Li1，Li2，…，Li9，把 30個地區看成 9維空間中的 30個點,則兩個地區間相似程度可用9維空間中兩點的距離來度量。常用的距離有：明氏距離、馬氏距離、蘭氏距離和歐氏距離，但采用何種度量方法，對具體聚類結果并無決定性影響。本文距離采用歐氏距離，聚類方法采用“最近鄰居法”和“類間平均鏈鎖法”進行Q型聚類。通過對結果進行比較，這兩種方法的運行結果并無太大差異。因而以下內容，具體對采用類間平均鏈鎖法進行的省級和大區兩個聚類分析結果進行分析。

1.3 績效主導因子判定

因子分析是一種主要用于數據化簡和降維的多元統計分析方法，是主成分分析的推廣，它也是從研究相關矩陣內部的依賴關系出發，把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數幾個綜合變量的一種多變量統計分析方法。其通過變量的相關系數矩陣內部結構的研究，找出能夠控制所有變量的少數幾個隨機變量去描述多個變量之間的相關關系，然后根據相關性的大小把變量分組，使得同組內的變量之間相關性較高，但不同組的變量相關性較低。這樣較少的幾個因子反映原資料的大部分信息。

2 指標說明及數據來源

影響汽車制造業績效水平的因素有很多，本著“客觀、科學、通用、可比、可操作”的原則出發，本文擬從運營能力、產銷能力以及盈利能力三個方面來評價汽車制造業績效水平，本文選取數據共涉及汽車制造業三個面共9個具體指標。

汽車制造業運營能力，包括汽車工業總產值（X1）汽車工業利潤總額（X2）、汽車工業全年完成投資額（X3）、年末資產總計（X4）四個指標。 本文采用的指標 X1、X2、X3和 X4為 2007年汽車分類構成的合計值，即為按主導產品分類的汽車、改裝汽車、摩托車、車用發動機、汽車摩托車配件的合計統計值，按現行價計算。汽車制造業產銷能力，包括汽車產量（X5）、汽車銷量（X6）和市場占有率（X7）。 X5喝 X6前兩個指標具體值為2007年汽車產銷量分地區構成統計值，不包括改裝汽車及發動機產銷量，其中甘肅、青海、寧夏三省市該項指標均為零。注意的是，《2008汽車工業年鑒》中的該部分數據來源于中國汽車工業協會，其中部分企業集團含外省市子公司。X7是根據汽車銷量指標計算得出。汽車制造業盈利能力，選取產品銷售收入（X8）、以及產品銷售利潤（X9）兩個指標，這兩項指標均為2007年汽車工業利潤全年產品銷售收入和銷售利潤分類構成的合計值?？傮w而言，這些指標的具體取值基本來自于《中國汽車工業年鑒2008》和《中國統計年鑒2008》，部分指標根據年鑒中的數據計算得出。由于西藏自治區上述9個指標均為零，同時由于受限于數據來源，本文研究范圍剔除了西藏和港澳臺地區。因此，全部樣本為2007年中國30個省、市、自治區。本文選取的具體指標及其統計屬性見表1。

3 計算結果及討論

本文擬采用相對值法、聚類分析方法以及因子分析方法對我國汽車制造業區域績效及主導因子進行比較研究。

表1 具體指標及基本統計屬性

3.1 相對值法：初步比較

本文采用的相對效率法包括了區位商、區位商偏離度和效率相對值三種?！吨袊嚬I年鑒2008》缺乏就業人口直接的總體數據，但提供汽車生產企業的個體數據，因而可以通過加總可獲得區域總值，從而可分別計算出各省市區的汽車制造業產值區位商、就業區位商、區位商偏離度和相對勞動生產率。

（1）產值區位商。在30個樣本中，產值區位商大于1的有 8個樣本， 依次是吉林 （5.335）、 重慶 （3.426）、 湖北（3.341）、 上 海 （2.419）、 海 南 （1.528）、 江 西 （1.386）、 廣 西（1.099）和北京（1.086）。這反映出這8個省市區的汽車制造業在全國具有專業區位優勢，尤其是吉林、重慶、湖北和上海四個省市專業區位優勢極為明顯。

（2）就業區位商。在30個樣本中，就業區位商大于1的有 3個樣本，依次分別是重慶（1.860）、湖北（1.412）和吉林（1.038）。這反映出這3個省區的汽車制造業對勞動力的吸納能力超出全國的平均水平。

（3）區位商偏離度。從圖1看出，區位商偏離度比較高的省市區依次分別為：海南（5.91）、吉林（2.65）、福建（2.05）、北京（1.89）、上海（1.75）。反映出這些地區汽車制造業的相對優勢較為顯著。

（4）相對勞動生產率。從圖1可以看出，相對勞動生產率大于 1的有 8個省區，依次為海南（4.26）、上海（3.01）、福建（2.47）、廣東（1.87）、吉林（1.85）、北京（1.22）、天津（1.13）和湖北（1.04）。海南和上海的相對效率最高。

根據以上的分析，我們可以得出這樣的初步結論：各個省級行政單位汽車制造業績效存在很大的區域差異，大致而言，吉林、上海、湖北、廣東、重慶和海南處于較高的水平，汽車產量較大的安徽省并沒有顯示出較高的績效。

3.2 區域差異與歸類

本文通過采用聚類分析法對所有樣本進行歸類，排除缺少數據的港澳臺地區和所有指標值都為零的西藏地區，共包括30個樣本，每個樣本包含了9個指標（運用“0-1標準化值”方法進行標準化），采用歐氏距離、類間平均鏈鎖法，運用SPSS 10計算得出聚類樹型圖（具體計算過程略）。從最終運行結果不難看出，這30個樣本可以劃分為5類。第一類：上海；第二類：吉林、重慶和湖北；第三類：北京、廣東、江蘇、安徽、遼寧、山東、浙江；第四類：湖南、福建、河北、天津、廣西、江西、黑龍江；第五類：河南、陜西、四川、海南、云南、貴州、內蒙古、山西、新疆、甘肅、寧夏、青海。其中第四類可以分為兩個亞類：湖南、福建、河北；第二亞類：天津、廣西、江西、黑龍江。第五類也包含了兩個亞類，第一亞類：河南、陜西、四川、海南和第二亞類：云南、貴州、內蒙古、山西、新疆、甘肅、寧夏、青海。依據聚類分析的原理結合本文數據的實際情況（本文的9個指標分別反映了汽車制造業運營能力、汽車制造業產銷能力和汽車制造業盈利能力），因而處于第一類的上海，這三種能力的總體能力是所有區域中最高的，也即是說，上海的績效水平是最高的，緊隨其后的是吉林、重慶和湖北，然后北京、廣東、江蘇、安徽、遼寧、山東、浙江，這些省市區都是我國的汽車生產大省。處于西北區的新疆、甘肅、寧夏、青海排在了最后，這與這些省區的汽車制造業還處于起步階段的實際情況是一致的。

通過相對值法和聚類分析兩種方法的分析，可以對我國汽車制造業績效的區域格局有一個較清晰的定性的認識。但這兩種方法都不能掩蓋一個明顯的缺陷，就是在我們選取的這9指標里，不能確定哪一個或者哪些指標對區域績效水平的度量起著主導性關鍵性作用。為了解決這個問題，下文才用因子分析法對我國各省級區域進行分析，以確定主導影響因子。

表2 主成分分析被解釋方差

表3 主成分分析旋轉成分矩陣

3.3 績效主導因子判定

績效主導因子的判斷本文采用因子分析，這是一種主要用于數據化簡和降維的多元統計分析方法，是主成分分析的推廣，它也是從研究相關矩陣內部的依賴關系出發，把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數幾個綜合變量的一種多變量統計分析方法。其通過變量的相關系數矩陣內部結構的研究，找出能夠控制所有變量的少數幾個隨機變量去描述多個變量之間的相關關系，然后根據相關性的大小把變量分組，使得同組內的變量之間相關性較高，但不同組的變量相關性較低。這樣較少的幾個因子反映原資料的大部分信息。

運用SPSS統計軟件對本文30個樣本9個指標進行因子分析，計算方差貢獻率、累積方差貢獻率，從而確定成分個數 （一般以累積方差貢獻率大于等于80%為標準確定主成分個數），本文為了提高精度提取了三個因子，其貢獻率超過了98%（表2）。

通過旋轉成分矩陣可知，成分1與X3和X4兩項指標相關系數較大，反映出汽車制造業的運營能力；成分2與X5和X6兩項指標相關系數較大，反映出汽車制造業的產銷能力；成分3與X2、X8和X9三項指標相關系數較大，大致可反映出汽車制造業盈利能力（表3）。

用回歸法計算三個因子的得分，并將計算的因子得分作圖（圖2）。

從圖2，可以得出如下結論：

（1）湖北、吉林和山東三個省的“因子1”得分較高，具體為3.049、2.645和1.597，從而反映出這三個省汽車制造業的運營能力較強。湖北省汽車制造業主要以東風汽車集團為主，2007年，東風汽車公司實現銷售收入774.82億元。同比增長10.1%；實現利潤42億元，剔除執行新會計制度和計提重組費用因素，公司效益同囗徑與2002年持平。與此同時，流動資產同比上升14.4%，其中，貨幣資金同比增長28.5%；應收帳款凈額同比下降22.0%，經營質量繼續保持改善的勢頭。

（2）北京、吉林、重慶、廣西、黑龍江和天津六個省份的“因子 2”得分較高，分別為 2.204、2.079、2.035、1.197、1.114和1.032，反映出這幾個省份汽車制造業的產銷能力較強。北京汽車工業控股有限公司2007年生產汽車：347947輛，同比增長92.8%，完成年計劃的158.2%；銷售汽車：336657輛，同比增長86.5%，完成年計劃的153%；市場占有率：從2002年的5.6%增加到7.8%。

（3）在 30個樣本省區的“因子 3”得分中，上海以 5.103的得分遙遙領先，這反映出上海汽車制造業較強的盈利能力。2007年，上汽集團各整車廠紛紛推出市場新品，一年內先后在6個平臺上推出12款新車型或重大改進車型。其中，1月上海通用推出別克君威，2月上海大眾推出全新Gol，6月上海大眾推出Polo三廂，8月匯眾公司推出新大通HL100重型載貨車，9月上海通用凱越轎車正式銷售，12月上汽通用五菱推出Spark微型轎車。這些新品的問世，有力地支撐了上汽集團繼續保持國內轎車市場的領先地位。

4 結論與思考

績效的研究還沒有形成一個統一的范式，本文通過相對值、聚類和因子分析三種方法，對我國汽車制造業績效的區域差異進行了比較研究，給出了一個產業區域差異和決定因子分析的一般方法。通過標準計量分析工具的采用，對30個省級區域樣本數據進行了實證分析。得出如下結論：

（1）相對值分析法可以初步度量各個樣本區域的績效差異水平。就我國現有的汽車制造業格局而言，吉林、重慶、湖北和上海四個省市汽車制造業專業區位優勢極為明顯；重慶、湖北和吉林汽車制造業對勞動力的吸納能力超出全國的平均水平；海南和上海的相對勞動生產率最高。

（2）聚類分析方法的運用，能將總體水平相似的樣本歸為一類。我國汽車制造業績效的區域差異非常明顯，根據相似程度可歸為五類。第一類：上海；第二類：吉林、重慶和湖北；第三類：北京、廣東、江蘇、安徽、遼寧、山東、浙江；第四類：湖南、福建、河北、天津、廣西、江西、黑龍江；第五類：河南、陜西、四川、海南、云南、貴州、內蒙古、山西、新疆、甘肅、寧夏、青海。也既是說，上海的績效水平是最高的。

（3）主成分分析的使用，可以把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數幾個綜合變量。通過對30個省級樣本區域和9個指標的實證分析，一共抽取了3個因子來代替9個指標，而這個三個因子的方差累積解釋率近99%，這三個因子分別反映了我國汽車制造業的運營能力、產銷能力和盈利能力。通過旋轉成分矩陣得出，湖北、吉林和山東三省汽車制造業的運營能力較強；北京、吉林、重慶等省份汽車制造業的產銷能力較強；上海汽車制造業有最強的盈利能力。

這些具體結論對我國地方政府制訂汽車制造業區域發展政策提供的指導意義在于：產業發展受經濟規律作用的影響，其空間差異通過區域績效水平直接體現出來，對各個區域而言，采取何種發展方法，一定要應時而宜、因地制宜。目前我國汽車制造業已處于產能過剩和降價競爭的格局。因此，區域間產業發展的戰略應從傳統的“紅海戰略”轉向超越產業競爭的 “藍海戰略”，避免惡性競爭，力爭優勢互補發展適合本地域的產業，將有利于促進區域產業績效的改善和提高。

[1]A.P.Lerner.The Concept of Monopoly and the Measurement of Monopoly Power[J].Review of Economic Studies,1934，（1）.

[2]Joe S.Bain.Relation of Profit Rate Industry Concentration:American Manufacturing,1936-1940[J].Quarterly Journal of Economics,1951，65.

[3]Tobin.A General Equilibrium Approach to Monetary Theory[J].Journal of Money,Credit and Banking,1969，（1）.

[4]Cockerill,Anthony，Silberstion.The SteelIndustry:International Comparisons of Industrial Structure and Performance[M].London:Cambridge University Press,1974.

[5]Scherer,F.M.Industrial Market Structure and Economic Performance(3rdEdition.)[M].Boston:Houghton Mifflin,1990.

[6]賀繼紅.煤炭產業績效分析與對策[J].統計與信息論壇,2001,1.

[7]劉國新.中國汽車制造業的市場行為與市場績效分析[J].中國機械工程,2001，7.

[8]楊東進，劉人懷.自主GVC模式:中國汽車產業升級的可靠路徑[J].管理工程學報,2008，(2).

[9]陳朝暉.全球價值鏈視角下的產業集群創新成長戰略——以柳州汽車產業集群為例[J].亞太經濟,2008，(2).

[10]劉小玄.中國轉軌經濟中的產權結構和市場結構——產業績效水平的決定因素[J].經濟研究,2003，(1).

[11]汪瑩.基于集群理論的我國汽車產業績效水平分析[J].安徽大學學報(哲學社會科學版),2007,(1).

[12]高艷，汪秀婷.湖北汽車制造業績效水平評價[J].汽車研究與開發,2008，（9）.