我国物联网产业发展的驱动因素研究--基于八个城市的实证分析_物联网产业论文

我国物联网产业发展的驱动因素研究——基于八大城市的实证分析，本文主要内容关键词为：实证论文,产业发展论文,大城市论文,因素论文,我国论文，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。

       一、问题的提出

       近年来，物联网产业作为各国的战略性产业得到高度重视。美国、韩国、日本、欧盟等国都出台有关物联网发展的相关政策，旨在利用新兴信息技术引领新一轮的技术与产业革命，促进经济与产业结构升级。然而，尽管物联网作为一项新兴的技术，对我国经济转型升级具有重要作用，但是我国在物联网方面的研究与应用尚处在摸索与探究阶段。因此，研究驱动物联网产业发展的因素，对促进我国物联网产业发展具有理论价值和现实意义。

       随着物联网技术的蓬勃发展，物联网产业已成为国内外学者研究的一个热点领域，主要集中在三个方面：其一，物联网的概念及物联网技术应用。欧洲智能系统集成技术平台(EPOSS，2008)①从应用角度对物联网概念进行界定，认为物联网是由具有标示和虚拟个性等信息的物体和对象所组成的网；我国在《物联网白皮书》(2011)②则从宏观角度对物联网进行了定义，认为物联网是通信网和互联网的拓展应用和网络延伸，它利用感知技术与智能装备对物理世界进行感知识别，通过网络传输互联，进行计算、处理和知识挖掘，实现人与物、物与物信息交互和无缝链接，达到对物理世界实时控制、精确管理和科学决策目的。在物联网关键技术应用方面，很多学者讨论了关于RFID在供应链方面的应用。其二，影响物联网产业发展的因素研究。张军杰、杨铸(2011)③从影响因素缺失角度对其进行了探讨，认为统筹规划、标准规范等方面的缺失是影响物联网发展的主要因素；周晓唯、杨露(2011)④利用修正的“钻石模型”，分析了我国物联网产业发展的竞争优势问题。其三，物联网产业发展的实证研究。吴亮、邵培基(2011)⑤运用决策树选择模型和用户新技术采纳行为方法对物联网隐私信息保护进行了相关分析；沈哲(2012)⑥运用因子分析方法对物联网技术与物流企业竞争优势进行了实证分析。

       可见，已有的文献为我们进一步研究提供了良好的基础，但对我国物联网发展的影响因素分析尚缺乏系统性。上海、北京、广州、南京、杭州、无锡、苏州和重庆是我国物联网产业发展较快的城市，本文拟以这八大城市为研究对象，借助波特的“钻石模型”，比较分析八大城市物联网发展的驱动因素，以期为我国物联网产业更好发展提供有益的思路。

       二、影响物联网产业发展的因素

       (一)波特的“钻石模型”

       钻石模型是迈克尔·波特于1990年在《国家竞争优势》⑦一书中提出的，较全面地概括了影响特定产业国际竞争力的因素。波特通过对10个发达国家的上百种产业进行分析得出结论，将产业发展的影响因素分为四个关键因素和两个辅助因素，前者为要素条件、需求条件、相关和支持性产业、企业战略、企业结构和同业竞争；后者为政府作用和发展机遇。生产要素、需求条件、相关和支持性产业和企业战略是物联网产业发展的决定因素，而物联网作为我国的新兴的战略性产业，具有投入大、风险高、周期长的特征，特别是面对高成本的瓶颈，研发成果又具有较大的不确定性，实现市场化和规模化也需要较长的时间。而且，企业战略是一个多要素相整合的结合体，企业治理结构、国家政策等都是企业战略发展要考虑的因素。因此，物联网的发展与产业化离不开政府的扶持，需要政府出台相应政策，鼓励和支持物联网产业的发展，故政府成为推动物联网产业发展的重要驱动因素。同时，充分利用国际物联网的蓬勃发展的机遇，吸取各国发展物联网的经验教训，对推动物联网产业发展具有重要作用。因此，本文借助钻石模型的六个因素来分析我国城市物联网产业发展的驱动因素。

       (二)城市物联网产业发展影响因素比较

      

       随着物联网产业在全球范围的兴起，一些城市对物联网产业的发展日益重视。上海、北京、广州、南京、杭州、无锡、重庆和苏州将物联网产业作为提高城市竞争力的主要抓手，制定发展规划，整合和集聚研发资源，加强对物联网产业的扶持和投入，促进物联网产业的快速发展，如表1所示。

       三、物联网产业发展驱动因素实证比较

      

       (一)模型说明

       因子分析法是根据各个指标相关性的大小将各个指标变量分组，每组指标变量可以表示为一个因子，它能反映影响物联网发展的某一方面因素，通过几个主因子的方差贡献率来构造一个综合评价函数。因子分析法能够简化众多原始指标变量，并有效处理各个指标间的重复信息，其评价结果具有客观合理性。考虑到数据的可获得性，本文采用因子分析法进行实证。另外，由于现在我国对于物联网分类没有明确界定，所以现用通信设备，计算机及其他电子设备制造业的数据来代替物联网产业。

       (二)指标选取

       以“钻石模型”理论为依据，考虑到发展机遇因素具有较强的不确定性、偶发性和主观性，故本文选择五大因素进行量化。根据数据可获得性进行相应的指标选取，具体指标如表2所示。表2中指标体系分五个因素指标，包括生产要素指标、需求状况指标、相关产业及支持产业指标、企业战略、组织结构和竞争状况指标以及政府作用指标，每个指标下有若干子指标。

       (三)样本选择

       基于数据的可获得性，本文选取无锡、苏州、南京、上海、杭州、北京、广州、重庆八个物联网产业发展较快的城市为研究对象，数据来源于八个城市2012年的统计年鉴以及2011年八个城市国民经济和社会发展公报，数据如表3所示。

      

       (四)实证分析

       1.特征值、贡献率和累计贡献率

       利用SPSS软件因子分析法对物联网产业发展的驱动因素进行实证研究，首先对表3的数据进行标准化处理，由此计算出数据变量的相关系数矩阵R以及相关系数的特征值，贡献率和累计贡献率。根据特征值大于1的提取原则，本文选取五个公共因子，其累计方差贡献率为92.433％，即这五个公因子所解释的方差占总方差的92.433％，故用这五个公因子来反映物联网产业发展的影响因素所损失的信息不多。第一个主成分的贡献率达到34.8％，在五个因子中占据最主要地位，如表4所示。

      

       2.因子载荷矩阵

       根据特征值、贡献率等通过SPSS输出因子载荷矩阵，此矩阵可以反映公共因子与各变量之间的关系，如表5所示。

      

       由表5可知，通信企业数X2、地区发明专利授权数X6、人均地区生产总值X10、高新技术产品出口总额X11、规模以上高新技术企业生产总值X15在第一主因子上拥有较高的载荷，第一主成分反映了物联网产业的供需指标；科学技术财政支出X16、新增高新技术企业数X9、通信产品移动手机产量X14在主因子二上拥有较高载荷，主因子二反映了物联网产业支持指标；通信就业人员数X1、规模以上通信业工业总产值X7在主因子三上拥有较高载荷、主因子三反映了物联网产业规模指标；通信业新增固定资产X8、高等学校学校数X5、高等学校毕业生人数X4在主因子四上拥有较高载荷，将主因子四解释为物联网产业发展潜力指标。货运量X12在主因子五上拥有高载荷，将主因子五解释为物联网产业相关产业指标，如表6所示。

      

       3.利用因子得分矩阵估算各城市综合得分

       利用回归法求得因子得分矩阵系数，估算各公共因子得分和综合得分，公式如(1)、(2)式所示。式中，I为因子数，J为指标数，

为各因子得分系数，

为各个指标数据，Z为公共因子得分，M为旋转后因子的方差贡献率，P为综合得分。

      

       利用公式估算我国八个城市的综合得分，结果如表7所示。

      

       4.实证结果进一步分析

       由表6可知，与物联网产业关联度较大的因素依次是物联网供需情况、物联网支持、物联网规模、物联网发展潜力以及物联网相关产业。由表7可知，苏州在物联网供需指标方面得分较高，充分说明苏州在物联网产业供求上有广阔的空间，对于物联网产业的需求较为旺盛。与此同时，苏州物联网企业众多，供给较为充分；北京在物联网支持指标方面得分较高，表明北京出台的物联网产业的扶持政策较为全面，八个城市也仅有北京和上海两个城市支持效应有所发挥；上海在物联网规模指标方面得分较高，体现上海物联网产业规模较为庞大，产业体系较为健全，规模实力较为雄厚；广州在物联网发展潜力指标方面得分较高，广州物联网发展前景较好，各方逐步对物联网产业加强重视将会使广州在物联网产业有较大的发展空间；重庆在物联网相关产业指标方面得分较高，进一步说明重庆相关产业对物联网的支持发挥显著作用，相关产业将会为物联网产业提供更多支持。

       由表7可知，八个城市由高到低的排名依次为：上海、苏州、广州、北京、重庆、无锡、南京、杭州。其中，上海分值最高，占据绝对优势。上海推进了物联网产业研发及应用示范平台建设，已基本建成物联网产业化公共研发服务平台、物联网运营服务平台、物联网数据管控中心、物联网信息获取网络平台等共性技术支撑平台。在国家战略布局中，上海拟建成国内最具竞争力、具有国际影响力的物联网研发中心、工程中心、应用中心和核心技术产业化集聚地，并与国内其他地区的物联网研发计划形成错位发展的格局。与杭州、无锡相比，上海更多的是作为基础研发中心，而杭州则偏重制造环节，无锡则被定位为实验室技术转向实际应用的基地。(12)同时，上海与北京政府支持力度较大，两城市的科技研发分别高达103亿元和183亿元，远远高于其他六个城市，这也与城市经济发达水平有很大的关系。而作为发达地区的无锡、杭州，虽然人均地区生产总值高居前列，但是科技研发支出却差强人意。此外，作为第一方阵的上海、广州、重庆、北京在吸引优秀人才方面具有较强的竞争力，而南京尽管高校及毕业生较多，但许多优秀人才选择上海，留在江苏省内城市的还偏少，人才的流失也是江苏城市排名靠后的主要因素。对重庆而言，物流业的快速发展带来了物联网的发展机遇，据统计，重庆2011年货运量达9.68亿吨，在八个城市中占据首位，客运量达14.12亿人，(13)仅次于北京。

       四、结论与建议

       1.本文以我国物联网产业发展名列前茅的八大城市为研究对象，借助“钻石模型”对影响物联网产业发展的驱动因素进行了实证分析，研究结果表明，影响我国物联网产业发展的驱动因素主要有物联网产业的供需因素、支持因素、规模因素、发展潜力因素以及相关产业因素。

       2.利用因子得分矩阵估算各城市综合得分，八个城市由高到低的排名为：上海，苏州，广州，北京，重庆，无锡，南京，杭州。为使我国各城市物联网产业更好更快发展，应根据各城市的资源禀赋和比较优势，借鉴其他地区的成功经验，采取切实可行的对策建议，将以北京为龙头的环渤海地区建成物联网重要的研发、设计、设备制造及系统集成的基地；以上海，无锡为核心的长三角地区建成我国物联网技术和应用基地；以广州、深圳为中心的珠三角地区着眼于物联网基础设施建设、城市管理信息化水平提升以及农村信息技术应用等基地；以成都、重庆为中心的中西部地区建成物联网成果孵化基地和产品制造基地。(14)

       3.物联网作为新兴产业，其发展需要政府的大力引导与支持。具体来讲：一是应在投资方面加大财政预算，扩大对物联网产业科技研发的支持力度，通过采取减免税收或增加补贴等方式，充分发挥政府投资的引导和撬动作用，进一步拓宽物联网融资渠道，促进物联网产业发展。二是完善高层次人才引进政策，拓宽高层次人才引进方式，集聚和储备更多的优秀人才。三是应着重引导物联网企业进行横纵向整合、并购以及合作，实现生产要素和供应链进行深度重组和融合，并带动其他应用领域产业链的拓展、延伸和融合，通过产业链横纵向整合促进成本降低和效率提高。四是加强物联网产业科技法规、政策的健全和完善，为物联网产业发展营造一个良好的外部环境，从而促进我国物联网产业健康发展。

       注释：

       ①Eposs Expert Workshop Internet of Things In2020[R].EPOSS.2008.

       ②工业和信息化部电信研究院：《物联网白皮书》2011年版。

       ③张军杰、杨铸：《我国物联网产业发展状况、影响因素及对策研究》，《科技管理研究》2011年第13期。

       ④周晓唯、杨露：《基于“钻石模型”的我国物联网产业发展竞争优势研究》，《理论导刊》2011年第8期。

       ⑤吴亮、邵培基：《基于决策树选择模型的物联网隐私信息保护策略研究》，《管理学报》2011年第8期。

       ⑥沈哲：《物联网技术与物流企业竞争优势实证研究》，《浙江社会科学》2012年第2期。

       ⑦波特：《国家竞争优势》，华夏出版社2002年版，第45-67页。

       ⑧http：//it.sohu.com/20130116/n363658939.shtml.

       ⑨http：//news.rfidworld.com.cn/2012_09/676a4ee61db59b77.html.

       ⑩http：//www.beijingit.gov.cn/xxh/hydt/201112/t20111207_20905.htm.

       (11)http：//www.doc88.com/p-645586046792.html.

       (12)曾航：《长三角大战物联网，新兴产业是否坠入圈钱运动》，http：//it.sohu.com/20100306/.

       (13)《重庆统计年鉴(2012)》。

       (14)张琪：《探索中国物联网之路》，电子工业出版社2012年版，第380页。

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