我国西部大开发中工业经济效益实证分析，本文主要内容关键词为：实证论文,经济效益论文,大开发论文,工业论文,我国西部论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
[中图分类号]F127[文献标识码]A[文章编号]1003-3890（2004）04-0009-04
实施西部大开发，是党中央面向新世纪做出的战略决策，为保证西部工业以较高的速度持续、稳定、协调发展，提高工业经济效益成为西部大开发工业发展工作中的一个重要问题。本文运用因子分析的方法，根据国家发展与改革委员会、国家统计局《工业企业综合评价指标体系》，引用了12个反映工业经济效益的指标，对我国西部四川、重庆、西藏等10省，市、自治区的工业经济效益情况进行了实证分析。结果表明我国西部10省、市、自治区的工业经济效益普遍较低，存在诸多问题，需采取有效措施加以解决，以全面提高我国西部10省、市、自治区的工业经济效益。
一、分析方法
本文所采用的因子分析的方法，是将具有错综复杂关系的变量（或样品）综合为数量较少的几个因子，以再现原始变量与因子之间的相互关系，同时根据不同因子还可以对变量逆行分类，它的实现可以通过以下几个步骤：
假设有p个变量、n个样品，则矩阵x=[x[，ij]]p×n为样本矩阵。
1.因子分析模型
西部各地区工业经济效益的因子分析模型如下：（设降维为m各主因子）
x[，1]=a[，11]f[，1]+a[，12]f[，2]+…+a[，1m]f[，m]+k[，1]h[，1]
x[，2]=a[，21]f[，1]+a[，22]f[，2]+…+a[，2m]f[，m]+k[，2]h[，2]
x[，p]=a[，p1]f[，1]+a[，p2]f[，2]+…+a[，pm]f[，m]+k[，p]h[，p]
简记为：x=af+kh
其中：x[，1]、x[，2]、x[，3]……xn为各原始变量；a为因子载荷矩阵，表示各变量在各个公共因子上的负荷。f为公共因子。kh为特殊因子，包含各变量不能被公共因子载荷的部分及随机误差。
2.由因子分析模型分析结果，对主因子命名
3.将公共因子表示为样品的线性组合得出因子得分函数
f[，j]=b[，j1]x[，1]+…+b[，jp]x[p]（j=1，2，…m）
4.计算各地区因子得分、各地区的综合因子得分，并排序
将因子分析运用到工业经济效益的分析上具有一定的现实意义，同其他分析方法一样，因子分析必须满足一定的条件才是一种有效的分析方法，（1）m＜P；（2）f和kh是不相关的；（3）f[，1]，f[，1]……f[，m]不相关，且方差皆为1；（4）kh[，1]…kh[，p]不相关，且方差不同。
（通过以下的实证分析过程可以看出不仅对以上条件都满足，而且数据处理结果与实际情况基本相符，说明这种定量的分析方法用于分析此类情况是适用的。）
二、实证分析
本文由中国统计年鉴2001年数据资料，经计算处理后得到反映西部10省、市、自治区工业经济效益的12个指标（原始变量）值，分别用x[，1]、x[，2]、x[，3]……x[，12]表示，其中：
x[，1]：各地区工业对全国工业销售收入的工业贡献率（％）=各地区工业销售收入/全国工业的销售收入×100％
x[，2]：各地区工业企业对全国工业利税的贡献率（％）=各地区的工业利税/全国工业的利税总额×100％
x[，3]：全员劳动生产率（元/人·年）=工业增加值/全员职工平均人数
x[，4]：成本费用利润率（％）=利润总额/成本费用总额×100％
x[，5]：流动资产周转率（次数/年）=产品销售收入/该流动资产平均余额
x[，6]：产品销售率（％）=工业销售产值/工业总产值×100（％）
x[，7]：总资产报酬率（总资产贡献率）（％）=（利润总额+税收总额+利息支出）/平均资产总额×100％
x[，8]：净资产收益率（％）=利润总额/平均所有者权益×100％
x[，9]：净资产负债率（％）=期末负债总额/期末资产总额×100％
x[，10]：营运资金比率（％）=（流动资产年平均余额-流动负债年平均余额）/流动资产年平均余额×100％
流动资产年平均余额=（期出流动资产余额+期末流动资产余额）/2
流动负债年平均余额=（期初流动负债余额+期末流动负债余额）/2
x[，11]：资产保值增值率（％）=期末所有者权益/期初所有者权益
x[，12]：工业增加值率（％）=工业增加值/工业总产值×100％
上述12个指标的计算（见表1）。本例中p=12，n=10
表1 反映西部10省、市、自治区工业经济效益的12个指标值计算表
变量 x[，1] x[，2] x[，3] x[，4] x[，5] x[，6] x[，7] x[，8] x[，9] x[，10] x[，11] x[，12]
（％） （％）（元/人）（％） （％） （％） （％） （％） （％） （％） （％） （％）
新疆 0.880.91 57167.3
1.31.17
98.2
6.74
0.10
61.2
-6.8
1.2 44.9
西藏 0.020.06 24556.5
3.81.49 102.8
3.47
5.87
33.1
-4.8
1.2 44.9
陕西 1.351.32 28296.3
1.30.98
97.4
6.08
0.99
68.1
-151.3 35.1
宁夏 0.280.19 25639.3 10.97
0.98
95.3
4.99 -0.43
60.6
-4.8
1.2 31.6
甘肃 0.920.68 26680.4 -1.50.98
98.5
4.60 -1.17
69.1
-8.8
0.9 32.2
青海 0.230.19 34592.7
1.80.98
98.6
5.36 -0.76
64.5
-20.5 1.6 33.8
四川 0.682.70 31246.7
2.10.99
97.3
5.99
1.77
62.31.4
1.2 351
贵州 0.730.99 29214.0
1.10.81
96.5
7.64
0.17
67.4
-1.0
1.1 36.0
云南 1.404.62 87354.4 10.71.30
99.4
20.5
5.71
50.21.6
1.1 56.0
重庆 1.220.86 26382.8 -1.61.01
98.0
4.92
1.59
66.5
-7.7
1.2 28.1
资料来源：由《中国统计年鉴》2001年数据计算
利用SPSS软件可以计算出各变量的特征值和贡献率（如表2），以及因子载荷阵（略）。由于得出的公共因子含义不清不便于进行分析，根据因子载荷阵的不惟一性对因子载荷阵进行方差最大化旋转，旋转的目的是使因子载荷阵简化，即尽可能的使每个变量仅在一个公共因子上有较大的载荷，而在其余公共因子上载荷比较小，或至多是中等大小，使所得的公共因子能更好地表达原始变量，本文数据经过一次方差最大化旋转后，（表3）可以清晰看出每个公共因子的含义。
表2 变量特征值及贡献率计算表
累计累计
特征值贡献率％贡献率％ 特征值贡献率％
贡献率％
x[，1]
6.012251.01451.014 4.144 34.536 34.536
x[，2]
2.795 23.29074.350 4.052 33.736 68.299
x[，3]
1.490 12.41586.719 1.533 12.744 81.073
x[，4]
0.738 6.153 92.873 1.416 11.800 92.873
x[，5]
0.443 3.696 96.568
x[，6]
0.219 1.827 98.396
x[，7]
0.103 0.859 99.698
x[，8]5.218E-0.2
0.435 100.000
x[，9]3.728E-0.2
0.311 100.000
x[，10]
1.118E-16
9.320-16
100.000
x[，11] -1.97E16-1.64E-15
100.000
x[，12] -1.02E-15
-8.48E-15
100.000
表3 相关系数矩阵特征根计算表
f[，1] f[，2] f[，3] f[，4]
x[，1] -0.191 0.154
0.157
0.942
x[，2]6.014E-0.20.781
0.194
0.583
x[，3]
0.122 0.9588.711E-0.3
4.364E-0.2
x[，4]
0.480 0.837-4.08E-0.3 0.101
x[，5]
0.913 0.2603.318E-0.2-0.134
x[，6]
0.887
3.341E-0.2-0.115 -0.118
x[，7]5.619E-0.20.963
0.143
0.143
x[，8]
0.845 0.376
0.164
0.212
x[，9] -0.951 -0.145-9.46E-0.2 0.167
x[，10] 0.550 0.146
0.712
0.196
x[，11] 0.110
-7.55E-0.2 0.940-9.60E-0.3
x[，12] 0.551 0.7849.694E-0.2 -5.67E-0.2
由表2可以看出变量相关系数矩阵有四大特征根：4.144、4.052、1.533、1.416累计贡献率达92.873％，说明前4个因子提供了原始数据92.873％的信息足以表达原始数据的信息。
从表3可以看出，第一个主因子f[，1]在x[，5]、x[，6]、x[，8]、x[，9]上有较大载荷，这些指标都反映了地区工业资产的变现能力、资金周转情况、收益情况以及偿债能力，从资产的流动速度来说明工业经济效益，所以，将f[，1]命名为周转因子。第二个主因子f[，2]在x[，2]、x[，3]、x[，4]、x[，7]、x[，12]上有较大的载荷，这五个指标从不同侧面说明了地区工业盈利率、产出增值情况，因此，将f[，2]称为利润因子。第三个主因子f[，3]在x[，10]、x[，11]上有较大的载荷，这两个指标分别从流动资产和总资产角度说明了所有者权益保值、增值情况，这里将f[，3]称为净资产因子，同时反映了资产增值情况。第四个主因子f[，4]只在x[，1]上有较大载荷，x[，1]为各地区工业对全国工业销售收入的贡献率，从销售收入方面反映了地区工业市场占有率及销售规模，因此称f[，4]为销售因子。此外，从表3可以看出f[，1]在x[，9]上的载荷为负值，称之为负相关，几个地区指标值越高相应因子得分越低，指标值越低，相应因子得分越高，这是与实际情况相符的，即负债率越高，则资产运营能力越差。
由以上载荷阵可以得出西部各地区工业经济效益指标体系数学模型，把相应a值带入上面模型即可（略）。
将相应b值带入因子得分函数可以得出因子得分矩阵（如表4）同时通过公式
T=34.0536％f[，1]+33.736％f[，2]+12.763％f[，3]+11.8％f[，4]
表4 西部10省、市、自治区综合得分排序
地区 f[，1] f[，2] f[，3] f[，4]
T 排序
新疆-0.123460.47576 -0.17572 0.599510.0267 4
西藏 2.58456
-0.85813 0.19961-0.651040.5939 2
陕西-0.44686
-0.15385 -0.75870 0.56914
-0.2541 6
宁夏-0.67487
-0.29509 0.58091-1.02212
-0.4082 9
甘肃-0.68446
-0.56482 1.05936-0.46217
-0.3729 8
青海-0.304050.02219 -2.43238-0.60155
-0.516010
四川 0.09770
-0.46483 0.11851 2.391930.5145 3
贵州-0.83821
-0.00838 0.87916-0.43996
-0.2497 5
云南 0.582562.60953 0.42346 0.294931.2610 1
重庆-0.19290
-0.76238 0.10579 0.52035
-0.2682 7
得出各地区的综合得分T，并将各地区综合得分排序，各因子得分排序。
从因子得分情况可以一目了然的看出各省区工业经济效益现状都相当低，而且有很多的负效益，这说明西部工业发展经济效益很低，这是西部大开发工作所面临的一个重要问题。
三、结论和建议
由上可见，直接根据西部各省、区工业经济效益综合得分及其排位，来对西部各省、区工业经济效益的优劣进行评价，并非完全符合实际情况。因为西部各省、区经济落后是众所周知的，他们之间的总分比较并不能分析出实质的问题。这里可对西部各省、市、区分别分析他们的工业经济效益优势与劣势（即各地区在各主因子上的得分情况），才具有一定的现实经济意义，以有助于各省、市、自治区针对自己的缺陷，从而制定有效的措施，以弥补自己的不足。
从得分表中可以看出云南的情况较特殊，云南省总分列第一位，各因子得分均很高，但这并不说明云南工业经济效益综合水平高。这是由于“烟草效应”引起的，因为烟草业是云南省的支柱产业，所以，“烟草效应”夸大了云南省工业经济效益水平，掩盖了潜在的矛盾，工业发展失衡成为云南越来越严重的问题，云南对烟草业的依赖程度越来越深。云南应加大其他工业的发展，否则随着人们对健康的重视，一旦烟草业衰退，云南工业将会坍塌于瞬间。根据得分情况可以把另外9个省、市分为以下几种情况：
（一）高销售高成本类
高销售高成本类地区，包括四川、重庆、陕西。这一类省、市（尤其是四川）工业的销售情况良好，面对国内市场持续疲软，四川、重庆的企业为了保证其短期经营目标的实现，在产品结构的市场适应性调整上基本放弃了困难、阻力较大的主营业务内的结构调整，转而采取了压缩主营业生产规模，降低成本费用，并在主营业外寻求利润新增点的经营策略，这不能不说是正确的。但是从长期看，过低的发展速度对经济的健康发展和社会的稳定是极为不利的，经济效益的提高最终也将受到严重影响。另外，虽然四川、重庆的企业市场意识相对较强，能够在一定程度上按照市场的变化组织生产和经营，但并不意味着工业经济效益的基础好，因为其工业产品结构老化，市场适应能力较差，仍然是其突出问题，对此应有清醒的认识。此外，周转因子、利润因子得分较低这一特征也说明工业企业总体成本费用过高，工业企业投资大方向不好。
陕西省是我国的革命老区，工业水平落后，虽然有些情况类似于四川但总体水平相差甚远。成为西部大开发的重点投资省份，陕西工业在销售因子上得分较高，而其他三个因子得分很低，由于资产周转效率低、成本较高，销售额全靠降低利润实现，这种现状是由一定的历史原因和地理原因引起的。
由以上特点，对这些省、市工业发展提出以下策略建议：
1.加大能源、交通等国民经济基础设施建设的投入。
2.加强对中小型工业企业发展的引导，要制定积极的宏观调控措施鼓励中小企业发展，要创造宽松环境便于由小企业发展，改变中小企业数量多、平均规模小、生产经营绩效差的现状，为提高工业整体经济效益创造必要的条件。
3.“抓管理、降成本”，增加工业的弹性效益。
4.正确引导投资行为，加快企业产品结构调整步伐（另外对于陕西省还要加大科技的引入）。
（二）低销售高成本类
低销售高成本类，包括宁夏、甘肃、贵州、新疆。该类由于企业管理不善，市场竞争意识薄弱，产品的质量较差，生产成本高，投资大方向不好等原因，造成产品竞争力低，销售情况差，产品大量积压，资金周转速度慢，一定程度上生产的投入被大量浪费。所以，尽管该类净资产保值因子较高，但这是由于大量的积压产品使期末资产虚增，并不能说明利润高，相反，只能说明资产变现能力较差。
对于这种情况提出以下建议：
1.正确引导投资行为，加快企业产品结构调整步伐。
2.加强企业市场竞争意识，提高产品质量，降低生产成本，提高市场竞争力。
（三）小规模类
小规模类包括青海、西藏，这些省份位处我国西疆，交通相当不便，人口稀少，多为少数民族，给东部的投资者造成很大的阻碍，只靠国家和当地投资，投资规模很小，而投资规模与经济效益之间的关系可以用下图表示：
上图横坐标轴表示工业投资规模，竖坐标轴表示工业经济效益，可以看出投资规模达到一定程度时，经济效益才达到最优，所以这两个省份的工业经济效益提高的关键是扩大投资规模。其次工业企业还存在以上两类的问题，所以加大投资规模的同时也要吸取以上两类的教训，注意投资方向，加强工业企业市场竞争意识。
由此可见，在西部大开发中，西部各省、市、自治区的工业经济发展必须要立足自身的比较优势，以市场为导向，积极发挥产业结构政策、产业组织政策及产业技术政策的导向作用，大力推进工业结构调整，促进结构优化和产业升级。发挥西部丰富的电力、石油天然气、煤炭、旅游等资源优势，集中力量扶持优势行业发展，使之成为支撑西部地区经济发展的支柱。用高新技术、先进适用技术改造、提升传统产业。通过微电子、计算机等高科技手段提高西部工业产品竞争力，提高经济效益。