汪曉夢
(中共合肥市委黨校,合肥 230031)
近年來,經濟開發區的發展評價逐漸得到理論界、學術界的關注和研究。國外很多研究是基于發達國家地區或是與中國存在較大差異的發展中國家地區的實際,盡管研究方法不乏借鑒意義,但這些成果及結論均與我國地區現實相差甚遠,難以回答我國區域經濟開發區建設和發展中出現的問題。
國內針對經濟開發區發展的研究基本集中于對戰略、動力、形勢、規劃、狀況、模式、理念和趨勢等的研究,圍繞開發區發展評價的文獻相對較少。在可查的文獻中,代表性的有谷文琴以合肥市經濟技術開發區為研究對象,從經濟發展水平與經濟結構水平、經濟發展潛力、經濟發展活力和宏觀經濟效益四個方面進行評價和對比分析[1];范嬌艷運用多元統計中的因子分析和聚類分析方法,對甘肅省開發區經濟發展水平進行評價[2];陶文浩運用因子分析法對我國各省、市、自治區的開發區高新技術企業發展的整體經濟效益進行實證檢驗,并根據計算結果歸類、評價,在反映差距的同時,以期為更好地促進開發區高新技術企業發展提供理論依據[3];俞曉瑩建立基于可持續發展條件下的生態滿意度指標體系,利用可持續發展協調度、發展度及社會、經濟與環境綜合指數模型,采用層次分析法和專家打分法,對耒陽經濟開發區可持續發展條件下的生態環境進行綜合評價[4]。
以上文獻除個別涉及合肥市個案外,均不是以安徽省各地市開發區為研究對象,但是為本課題的開展提供了理論參考和研究方法借鑒。我國經濟發展進入新常態,開展安徽開發區評價基于以下考慮:第一,雖然安徽省級以上開發區經過多年的發展取得了一定的成就,但是出現發展非均衡性,經濟效益規模層次不一,開發區的投入與產出績效不盡如意。開發區急待于轉型升級,發揮其在當地經濟社會發展中的創新引領作用尤為重要。第二,如何對安徽省級開發區發展進行評價目前由政府主導,主要是設計評價指標,采用加權平均法,指標單一,方法簡單,結果缺乏說服力。第三,拋磚引玉,期待更多專家學者力量集聚,為安徽開發區發展評價研究尋找更科學的研究方法,評價結論更可信。
系統性。開發區經濟發展實質上是投入與產出活動,隸屬于經濟系統。評價開發區發展既要有投入指標又要有產出指標,避免片面性。
重要性。從現有開發區統計報表來看,反映其發展情況的指標非常多,且不盡統一,指標目錄各異。根據求同存異性,選擇最能反映開發區經濟發展的關鍵性指標,即影響開發區能力的決定性因素,使得評價標準具有一致性。
可比性。主要指選取的指標涵義界定、計算方法、統計口徑相同,否則得出的結果可能與事實存在一定的偏差,缺乏說服力,評價工作失去實際意義。
便捷性。在評價過程中,由于評價對象較多,采集的數據量較大,所設指標原始數據的獲取存在一定的困難,甚至會造成某些數據缺失,在操作中應考慮便捷性。
根據指標設計原則和安徽省各地市開發區發展的現狀,設計評價指標如下:全區經營收入(萬元)、工業總產值(當年價格,萬元)、第二工業增加值(萬元)、出口總額(萬美元)、稅收總額(萬元)、財政收入(萬元)、固定資產投資額(萬元)、新批進區外商投資企業(個)、實際利用外商直接投資(萬美元)、億元以上省外境內投資項目數(個)、億元以上項目到位省外境內資金額(萬元)、專利申請量與專利授權量(件)。
評價指標的原始數據主要來源于2016年度安徽省16個地市的統計年鑒、科技統計年鑒以及各地市的國民經濟與社會發展公報,部分數據來源于各開發區內部簡報和工作報告。
由于安徽省開發區評價所需的連續年份數據很難獲取,且不具備一定的數學函數特征,對于同一年度數據,針對指標較多,部分信息相互關聯,選擇主成分分析法較為適宜。
所謂主成分分析,本質上是一種多元統計分析方法,主要利用“降維”的思想,利用線性代數中的正交變換,把多個指標轉化為少數幾個綜合指標,即為主成分[5]。其中要求每個主成分都要反映原始變量的大部分信息,并且所含信息互不重復、相互獨立。這種方法在引進多方面變量的同時,將復雜因素歸結為幾個主成分,使問題簡單化,而且得到更加科學有效的數據綜合信息[6]。

表1 KMO和Bartlett檢驗
使用SPSS23.0軟件,對開發區原始數據進行計算。
1.KMO和Bartlett檢驗。兩種檢驗方法用來判定評價對象是否適合因子分析和主成分分析。表1給出了KMO和Bartlett的檢驗結果,其中KMO值越接近1,越適合作因子分析,本次的KMO值為0.824,比較適合作因子分析。Bartlett球形度檢驗的原假設是相關系數矩陣為單位矩陣,Sig值為0.000,小于顯著水平0.05,因此拒絕原假設,說明變量之間存在相關關系,適合作因子分析。
2.因子貢獻率。根據因子貢獻率可以確定因子個數。
根據表2,只有一個特征根值大于1,且方差貢獻率達到91.818%(一般要求達到85%),綜合的信息比較全面,效果很理想,主成分因子只有一個。

表2 解釋的總方差
3.成分矩陣與特征向量矩陣。特征向量矩陣是根據成分矩陣除以特征值的算術平方根而得,如表3所示。

表3 成分矩陣與特征向量矩陣
4.綜合得分F的計算。對開發區原始指標數據進行標準化處理。利用標準值和特征向量矩陣,可得F的綜合得分計算公式:F=0.285*全區經營收入+0.287*工業總產值+0.287*第二工業增加值+0.285*出口總額+0.286*稅收總額+0.279*財政收入+0.287*固定資產投資額+0.270*新批進區外商投資企業+0.247*實際利用外商直接投資+0.236*億元以上省外境內資金項目數+0.274*億元以上項目到位省外境內資金+0.288*專利申請量+0.288*專利授權量,具體如表4所示。

表4 主成分綜合得分及其排序
合肥市F得分最高,為10.803;黃山市F得分最低,為-2.644。二者相差達13.447,差距很大。合(肥)蕪(湖)蚌(埠)國家自主創新示范區的經濟開發區F得分較高,排名前三;淮北市、淮南市、黃山市的F得分較低,排序位居后三。合肥、蕪湖、蚌埠F得分均為正,高于全省開發區發展的平均水平,其它13個地市得分均為負數,低于全省平均水平。滁州市和馬鞍山市接近平均水平。合肥都市圈開發區發展水平領先于其它地市,皖北地區開發區發展水平總體上高于皖南地區。安徽省經濟開發區發展水平差異性較大,凸顯非均衡性。
合肥市是安徽的省會城市,是全省政治經濟文化中心、長三角城市群副中心城市、合肥都市圈中心城市、國家創新試點城市、皖江城市帶核心城市、國家“一路一帶”重要節點城市,同時又是全國四大科教基地城市。合肥市經濟發展迅速,經濟實力雄厚,創新文化氛圍濃厚,科技創新人才集聚,其開發區發展水平在全省遙遙領先。合(肥)蕪(湖)蚌(埠)自主創新試驗區上升到示范區,成功加入國家自主創新示范區陣營。合肥、蕪湖、蚌埠開發區實力不斷增強,聚集帶動引領作用持續上升。滁州市和馬鞍山市位于安徽省東部,與江蘇省接壤,同屬南京市經濟圈,開發區的發展勢頭良好。安徽省其它地市受地理位置、交通條件、區位和經濟發展水平限制,在吸引人才、招商引資、產業轉型升級等方面存在一定弱勢,這些地方的開發區發展水平相對不是很好。
合肥市區位優勢明顯,其經濟開發區發展水平處于領先地位。合肥市集聚了優勢產業和大量的科技人才,提升了經濟開發區的發展能力和水平。合肥市經濟開發區的發展要更好地發揮帶動作用,充分發揮輻射和極化性效應,產業發展、政策紅利、人才布局應該向其它地市延伸,帶動后發城市發展,在全省范圍內實現優先發展和均衡發展,從而促進安徽省經濟又好又快的發展。
安徽省地市各具特色,有自己獨特的產業發展資源。開發區是產業發展集中區,是產業發展能力和水平的具體體現。各個地市要做好開發區發展規劃,開發產業發展資源,挖掘產業發展潛力,加快傳統產業轉型升級步伐,優化產業發展要素有效供給。借鑒先發城市經驗,立足本地,尋求產業發展的突破口,加強新興戰略性產業發展的后勁,加快開發區產業發展的全面升級。安徽省委、省政府要聯合地市黨委、政府對地方開發區的發展進行統籌安排,給予產業優先發展的財政和政策扶持力度。地方開發區發展要堅持特色,避免同質化發展。
鼓勵安徽省16個地市因地制宜,立足實際,開展人才政策創新。通過提高人才的福利待遇、改善工作環境、解決生活顧慮等系列措施,形成待遇吸引人、事業留住人、環境養育人的效應,引進開發區發展急需的技術人才、領軍人才和企業家。特別是安徽引進的兩院院士、長江學者、“千人計劃”“百人計劃”等人才向地方開發區優化配備,科研院所的技術人才力量由全省開發區統一調配,為開發區提供人才資源保障。
做好開發區發展的財政預算,對后發地區給予更多的支持。給予開發區適度的融資政策,制定政府擔保融資制度,設立創新資金擔保和投資風險補償機制,開拓融資渠道,鼓勵民間資本進駐地方開發區。在開發區的土地使用、市政設施、公共服務、績效考評等諸多方面給予政策保障。
開發區的發展是區域經濟發展的晴雨表,反映當地經濟與社會發展的實力和水平。一方面要做好開發區發展的配套服務工作,另一方面要做好開發區發展狀況的監測和評價。對各個地市開發區的發展實行適時監控,監督發展狀況,做好科學評價,運用監測和評價結果指導開發區健康發展。對開發區的評價堅持去行政化,避免體制內自我評價,使用定量的評價方法[7]。建立第三方評價機構,力求評價方法科學、評價機構獨立、評價結論可信、政策建議可行。
[1] 谷文琴,陳芳.合肥經濟技術開發區經濟實力評價及轉型發展研究[J].重慶三峽學院學報,2015(5):72-77.
[2] 范嬌艷.甘肅省開發區經濟發展水平評價[J].資源開發與市場,2013(3):253-256.
[3] 陶文浩.開發區高新技術企業發展的經濟效益評價[J].經濟研究導刊,2013(32):24-25.
[4] 俞曉瑩.基于可持續發展的耒陽經濟開發區生態滿意度評價[J].西北林學院學報,2010(3):219-222.
[5] 陳可勝.SPSS統計分析從入門到精通[M].北京:清華大學出版社,2010.
[6] 主成分分析法[DB/OL].[2017-05-20].http://baike.baidu.com.
[7] 汪曉夢.皖江城市帶區域科技創新能力評價實證分析[J].重慶交通大學學報(社會科學版),2015(5):41-44.