医药工业园区政府功能定位的实证研究

摘 要 为探索医药工业园区中的政府功能及与园区的关系，在文献研究和专家访谈基础上，进行问卷调研并构建结构方程模型。通过因子分析，提取出制度供给、公共产品供给、园区监管、软件配套支持四个因子；结构方程拟合数据较好，得出制度供给对公共产品供给和园区监管有直接、正向的影响，对软件配套没有直接影响，只能通过公共产品供给、园区监管对软件配套产生间接、正向影响。

关键词 政府功能 政府行为 医药工业园 结构方程

中图分类号：R402.2 文献标识码：C 文章编号：1006-1533（2013）23-0048-05

随着社会的进步，产业集聚式发展成为高新技术产业的一个重要趋势。医药产业的强政府监管、高技术、高投入、无法直接面向最终消费者等特点，使得医药产业集聚的形成有其自身特殊性。我国医药产业的集聚大多依托于政府建立的医药工业园（医药产业园），其发展离不开政府的引导与支持。政府主导已成为我国医药工业园区形成与发展的主要形式，例如张江药谷、泰州医药城等。

美国战略管理学家波特认为，政府在产业集聚中的真正作用在于影响集群的四个基本要素，即要素条件，需求条件，相关及支持产业，企业的战略、结构和竞争，从而对集聚的竞争优势产生积极或者消极的影响，尽管其作用可能是有限的，但非常重要[1]。结合我国国情，政府在医药产业集聚发展中的作用更是不可小觑。国外工业园区发展的经验表明：市场对园区竞争力的形成具有巨大的推动作用，但同时也离不开政府的参与。当市场出现失灵时，政府将发挥积极作用调节市场。为了进一步了解政府在园区所发挥的作用，本文通过实证研究，运用统计学方法，对园区政府功能进行定位，探索政府行为在园区发展过程中所起的作用及其之间的关系，以期为医药产业升级的政府干预提供新的思路，丰富政府行为研究。

1 探索性因子分析（EFA）

1.1 医药工业园区政府行为指标的初步选取

医药工业园区的政府包括中央政府、地方政府、药监等多个政府部门，涉及的部门机构较多，因此筛选指标比较困难。为了尽可能全面地反应政府行为内涵，通过和领域内专家的深度访谈，结合大量文献阅读的基础上，选取出了17个指标作为本次实证调研的初始指标（见表1）。

1.2 问卷设计与数据收集

首先，我们根据初始指标，编制了一份医药工业园区政府作用调查问卷。问卷形式为5维度李克特量表，调查上述17个指标在医药工业园区中的实施效果。该调查是针对全国范围内的医药工业园区，调研区域涉及山东、浙江、上海、湖南、福建、江西、江苏7个省，20个医药工业园区。调研对象是医药工业园区内的企业、政府及其他相关单位人员。此次问卷共发放300份，回收280份，有效问卷269份，有效率为89.7%。

1.3 数据处理

本研究采用SPSS19.0统计软件，对问卷进行信度和效度检验。

1.3.1 问卷信度检验

问卷信度检验主要是检测问卷调研结果的一致性和稳定性。一般常用克朗巴哈（cronbach）的α系数法来检验问卷信度。α系数取值在0～1之间，α系数越高，信度越高，问卷的内部一致性越好。经验判断，问卷的α系数在0.8以上该问卷才具有使用价值。运用SPSS对样本的信度进行检验，结果表明量表整体的Cronbach’s α值为0. 955，说明该量表具有较高的信度。

1.3.2 问卷效度检验

文本采取因子分析法来验证问卷的结构效度。一般因子负荷值越大，通常在0.5以上，表明收敛度越高；且每一个项目在所属的构面中，出现一个大于0.5的因子负荷值，符合这个条件的项目越多，则量表的区别效度越高。

在进行因子分析时，首先对样本数据进行显著性检验，采用SPSS中KMO检验和Bartlett’s球形检验。经验判断，KMO在0.9以上，非常适合做因子分析；0.8～0.9，很适合；0.7～0.8，适合；0.5以下，不适合。本样本KMO值为0.959>0.9，非常适合做因子分析。同时，从Bartlett’s球形检验的值为3 262，自由度为136，达到显著，说明样本指标之间存在显著相关，适合进行因子分析。

然后，采用主成分分析法作为因子提取方法，选择最大方差旋转方式，获得更加清晰的因子。观察旋转后的矩阵，发现G17在各成分上的因子负荷值都小于0.5，将该指标剔除。然后，对剩余的16项指标重新进行因子提取，发现所有的因子都满足在同一构面中，有一个大于0.5的因子负荷值，说明本问卷构建效度良好（见表2）。

1.4 因子提取与因子命名

本研究通过因子分析共提取了4个因子，累计方差贡献率为73.56%。根据变量之间的关系，分别用4个维度来表示4个因子，维度1包含政府的税收优惠政策、投融资政策、技术创新激励机制等，将其命名为制度供给；维度2包含建立公共平台、引进金融机构、医药类人才吸引等一些园区的公共基础方面建设，将其命名为公共产品供给；维度3包含药品审批和监管、环境保护、市场秩序维护，将其命名为园区监管；维度4包含文化建设、管理制度等软环境设施建设，将其命名为软件配套支持。

2 构建模型

2.1 验证性因子分析（CFA）

本文采用了LISREL8.7进行验证性因子分析。根据探索性因子分析的结果，提出待检验的模型，其运行结果如图1所示。

在模型比较时，卡方自由度比x2/df越小的模型拟合越好。当x2/df3表示模型适配度不佳，其值介于1～3之间表示模型适配良好。该模型x2/df为2.01，表示模型适配良好。GFI为拟合度指标，范围一般在0～1之间，一般可接受的模型的GFI>0.9，该模型的GFI为0.92，表示拟合良好。RMSEA为根均方误差，一般RMSEA

2.2 因子间的因果关系

2.2.1 模型假设

本文主要研究的是政府功能定位，所以有必要对政府功能之间的关系进行研究。通过前面的分析确定了政府功能的4个因子。我们认为，政府行为最直接的体现就是制度供给，园区公共产品供给、监管、软件配套支持都是在其基础上开展而来，因此，本文假设四者之间存在因果关系，并建立如下假设关系，如图2。

2.2.2 模型修正

应用LISREL软件对上述假设模型进行参数拟合。为得到更理想的模型，笔者对模型进行修正。修正的原则：① t值

2.2.3 模型分析

从修正后的结构模型可以看出，制度供给对公共产品供给的路径系数为0.93，t值为12.27，说明制度供给对公共产品供给有显著的正向关系。制度供给对园区监管的路径系数为0.83，t值为10.87，说明制度供给对公共产品供给有显著的正向关系。制度供给对软件配套支持的路径被修正删除，表明制度供给对软件配套没有显著的直接正向关系，只能通过公共产品供给、园区监管路径对软件配套产生间接影响关系，通过公共产品的路径系数为：0.93×0.61=0.57；通过园区监管的路径系数为：0.83×0.37=0.31。公共产品对软件配套的路径系数为0.61，t值为6.67，说明公共产品对软件配套有显著的正向关系。园区监管对软件配套的路径系数为0.37，t值为4.34，说明园区监管对软件配套有显著的正向关系。（见表3）

3 结果与结论

通过实证分析，我们可以得出医药工业园区中的政府功能主要可以分为制度供给、公共产品供给、园区监管以及软件配套支持4个方面。政府通过出台一系列的政策、制度来推动园区的发展，一方面，政府会加大对园区的公共服务设施建设（H1），引服务机构，促进产业链上下游的企业、高校、科研机构参与园区建设，形成“产、学、研”一体化的产业网络。同时，政府通过产业政策来影响园区的上下游支持产业，直接影响园区的产业链构成；提供优惠政策，吸引大量中介机构、科研机构、金融机构进驻园区，构建企业融资服务体系、人才服务体系、信息服务体系、物流仓储服务体系、技术服务体系等，为园区企业发展提供更多便利，创造更好的发展环境；提供创新激励政策，激发企业、科研机构的创新热情，提高园区创新能力，增强园区持续竞争力。另一方，政府依靠法律、法规及规范性文件，对园区活动进行合法管理与监督（H4），确保市场运行畅通、保证公平竞争、交易、维护企业合法权益。没有规矩，无以成方圆。政府还通过各种监管措施，根据园区的特色，因地制宜，合理定位，制定有效的管理体系，形成政府管理和行业自律相互补充、相得益彰的管理新局面。

同时，通过实证分析，我们还得出政府对于园区的软件设施不能产生直接的影响作用（H3），只能通过公共产品供给以及园区监管来间接对其产生影响（H2、H5）。其主要作用方式主要有促进企业与大学、科研机构的联系，建立利益共享、风险共担的结盟机制；促进集群共享的研发机构和技术质量监测机构、人才机构建立；加大对企业技术改造的支持力度，推动产业现代化、信息化改造等。软件配套主要是园区自身的市场运行建立起来的。完备的公共产品资源，良好的市场环境，更有助于推动配套软件的建立，如提供管理咨询服务在内的配套服务，加大对人才的培养；重视园区文化的营造，注重培养员工的创新精神、创业精神、团结协作能力；为员工提供宽松、自由的学术氛围，并鼓励尝试、挑战风险，创新气息浓厚，有力支撑园区的健康发展等。

4 结语

我国医药工业园区是由政府设立园区的管理机构，全面负责园区的基本设施建设、土地开发、招商引资和经济社会管理等工业园区运转中的一些活动，与市场和企业相比较，政府对工业园区的建立无论是方向还是速度上都起到主导作用。同时，政府还是根据不同地区的地理位置、自然条件、资源要素，因地制宜建立不同特点的医药工业园区，从而更好地拉动地区经济，发展医药产业。本文主要是通过实证分析，对政府功能进行明确的定位，并尝试对以上功能之间的因果关系进行探索，丰富了我国医药工业园区的政府行为研究。但是，文中并没有涉及到政府功能对医药工业园区发展的具体影响，因此还需要进一步研究。

参考文献

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（收稿日期：2013-08-29）