基于因子分析的四川省工业主导产业选择及发展研究

摘要：采用因子分析法，结合资源优势、产业基础和当前发展主线，科学选择指标，对四川省各工业产业进行综合分析评估，提出转型期的四川省工业主导产业选择思路；同时根据因子分析呈现出的各产业优劣势情况，有针对性地提出扩大产业规模、加大科技投入、提高节能减排等发展工业主导产业、推动区域经济发展的对策建议。

关键词：主导产业；选择基准；因子分析；对策建议

中图分类号：F204 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2014）12-0140-05

Research on Sichuan Provinces Industry Leading IndustriesSelection and Development Based on Factorial Analysis

YANG Lian

（Institute of Economics，Sichuan University，Chengdu 610064）

Abstract：This paper uses the factor analysis method，combined with the advantages in resources，industrial base and the main line of development，scientific select index，comprehensive analysis and evaluate all industrial Sichuan Province evaluation，proposed the ideas of choosing the leading industries of Sichuan Province；at the same time， according to the factor analysis shows the advantages and disadvantages of each industry，puting forward the countermeasures and suggestions of expanding industry scale，increasing investment of science and technology，improving the energysaving emission reduction，to develop the leading industry and promote the development of regional economy.

Key words：leading industry；choosing standard；factorial analysis；suggestions

主导产业是指能够依靠科技创新提高生产率，以较快的增长作用带动其他关联产业迅速发展的产业或产业群[1]。它对国家（地区）经济发展及产业结构升级具有明显的导向性和带动性作用，具有技术创新能力强、市场前景广阔等特征[2]。从地区经济发展规律来看，区域经济发展初期主要依靠一个或几个优势产业，然后围绕这些主导产业逐渐发展起一系列的关联产业，从而形成产业集群，促进区域经济发展。同时，主导产业往往标志着区域的产业优势，代表着区域经济发展的专业化水平。因此，科学合理选择主导产业，充分利用区域资源优势，使其有效地转化为经济优势，对促进区域经济协调发展具有重要意义。

就中国成立以来，四川省作为国防建设的西南大后方和重要基地，电子、科技、机械等工业得以长足发展。改革开放及西部大开发以来，四川省经济发展迅速，工业产值大幅增加，但从工业结构来看，高能耗、低附加值、低劳动生产率产业所占比重仍然较大；从产业发展来看，长期以来处于全国领先地位的工业产业优势逐渐减弱，而部分具有较好发展基础、占据工业产值较大比重、与区域资源和产业基础相匹配的产业亦未被科学评估为主导产业得以及时培育。因此，“十二五”期间四川省工业发展的重点是充分结合自身优势资源和产业基础，科学选择、重点发展工业主导产业，走优化结构的新型工业化道路。那么，科学正确地选择工业主导产业，并合理确定其发展速度和规模，无疑成为四川工业发展研究面临的首要问题，对四川域经济发展和产业结构调整优化亦具有重要的现实意义。

1 研究综述

一直以来，众多的专家学者对主导产业选择问题进行了深入的探索与研究，得出了诸多主导产业选择的方法。例如，灰色聚类分析法、模糊决策法、因子分析法、层次分析法等[3]。总体而言，主导产业选择的指标种类较多，指标之间存在一定关联性，因此呈现出数据信息部分重复的现象；其中层次分析和灰色聚类法的主观判断和人为偏好因素影响很大，投入产出法和钻石模型等理论也从不同角度提供了主导产业选择方法，但由于存在主观加权因素，影响了结果的客观性。

而因子分析法主要是通过对众多数据内部关系的研究，寻找数据所代表的基本结构，并将数据浓缩为几个变量，这些变量被称为因子，能够客观反映众多数据所反映的主要信息并解释他们之间的相互依存关系。它具有重复率较低、代表性高的特点，较其他分析方法而言，能够更多地保留原有数据信息，通过自动赋权方式排除主观因素影响，综合反映出结果的客观性和可信度[4]，从而得到广泛应用。例如，叶蔓（2011）运用因子分析法，以鸡西市为例对资源型城市主导产业选择进行实证分析和研究；赵元笃（2011）运用因子分析法和聚类分析方法，对广东省主导产业选择进行实证研究；于美玲（2011）运用因子分析法对山东省各产业的竞争力水平进行总体评估，提出主导产业选择建议，并针对分析出的各产业优劣势，提出推动主导产业发展的针对性建议；吴文洁等（2012）采用因子分析法对山西省转型期主导产业进行分析，并得出应以电力热力生产、供应业、建筑业和批发零售业为主导产业的结论；苏辉（2012）运用投入产出模型，从产业关联角度界定驱动南通产业结构高度化的主导产业集，并运用因子分析法从中选择出主导产业。

不难看出，现有研究成果中运用因子分析法来选择主导产业的研究较多，但对于四川主导产业选择的研究少之又少，而运用因子分析法来选择四川主导产业的研究几为空白，导致主导产业选择不够科学明晰。基于此，本文运用因子分析法对四川省工业主导产业选择进行研究，为四川主导产业选择及发展提供参考。

2 指标选取

2.1 主导产业选择基准

事实上，主导产业选择没有固定模式和标准，只须结合自身发展特点和瓶颈制约，对诸多关联因素进行综合考虑、谨慎筛选。目前，世界各国普遍采用的主导产业选择标准

主要有以下四种：产业关联度基准（Hirschman Criteria）：1958年赫希曼在《经济发展战略》提出应将产业关联度作为主导产业选择基准之一。筱原两基准（Xiaoyuan Criteria）：日本筱原三代平提出主导产业选择应遵循“收入弹性”和“生产率上升率”两条标准。罗斯托基准（Rostow Criteria）：罗斯托提出主导产业选择应包括具有较高增长率和较大规模、能带动相关部门经济增长两方面。相对比较优势基准（Relatively Comparative Advantage Criteria）：主要体现产业竞争优势，包括资源、地理环境、技术、人才和产业规模等方面的相对优势。

2.2 样本选择及数据来源

本文以四川省各工业产业为样本进行研究，按照《国民经济行业分类与代码》标准，以2012年四川省统计年鉴和2007年投入产出表中的数据为原始数据，采用定性与定量相结合的方法，合并、淘汰具有显著劣势的工业产业，重组筛选后确定36个工业部门作为研究对象。

2.3 指标选取

本文选取产业总产值（X1）、产业从业劳动力（X2）、产业利税额（X3）三个绝对指标。选取能源消耗率（X4）、产值增长率（X5）、产业规模系数（X6）、劳动生产率（X7）、劳动生产率上升率（X8）、就业吸纳率（X9）、感应度系数（X10）和影响力系数（X11）8个相对指标，力争能够全面反映产业现有状况、发展潜力、技术进步、关联带动能力、可持续发展能力和综合社会效益等方面水平，见表1。

3 模型建立与实证分析

3.1 模型建立

从上述多变量分析中，可以看出产业利税额和产业规模系数等变量间存在一定的相关性。采用因子分析法，则可运用较少的综合指标来代替原来较多的指标（变量），将众多的变量综合为能够体现出众多变量特征及其相互依存关系的少数几个因子，减少变量个数，并通过对变量间关系的探测，对初始变量进行分类，从而对各个样本进行综合评价。模型建立步骤如下：

3.2 实证分析

3.2.1 适用性检验

将标准化的数据在SPSS12.0中进行处理后，表明11个指标相互之间有较强的相关性，因此，可利用因子分析进行降维处理。进行KMO检验和Bartlett球度检验，结果表明，KMO值为0.603，满足因子分析需要；Bartlett球度检验在000的显著性水平上拒绝相关系数矩阵为单位矩阵的假设，且x2值为219.15（p

3.2.2 提取公共因子

一般而言，公共因子的提取主要遵循三个原则，一是特征值原则，即特征值大于1的变量可作为初始因子，其余变量则放弃；二是因子累计方差贡献率原则，即一般选择累计方差贡献率达到80%以上的公共因子；三是碎石检验原则，即利用碎石图，提取曲线开始扁平前的点数，作为最大公共因子数。结合上述原则，运用SPSS12.0软件，提取前5个公共因子进行分析，如表3和图1所示。

由旋转后的因子载荷矩阵可知，第一主成分在产业总产值（X1）、产业规模系数（X6）、产业从业劳动力（X2）、产业利税额（X3）上有较大的载荷系数，记为规模效益系数F1；第二主成分在产值增长率（X5）、劳动生产率（X7）上有较大的载荷系数，记为增长潜力系数F2；第三主成分在影响力系数（X10）、感应度系数（X11）上有较大的载荷系数，记为关联带动系数F3；第四主成分在就业吸纳率（X9）上有较大的载荷系数，记为社会效益系数F4；第五主成分在劳动生产率上升率（X8）、能源消耗率（X4）上有较大的载荷系数，记为可持续发展系数F5。如表4所示。

3.2.3 因子得分及排名

根据因子得分系数矩阵，如表5所示，可以计算各个样本在各个因子上的得分，并根据得分进行排名。一般而言，综合排名得分F利用5个主因子得分进行加权，权重为该主因子的方差贡献率。

4 相关结论

4.1 结果分析

4.1.1 总体情况分析

从表6可以看出，综合得分排名前10位的产业依次为：纺织业，计算机、通信和其他设备电子制造业，文教、美工、体育和娱乐用品制造业，黑色金属矿采选业，黑色金属冶炼和压延加工业，通用设备制造业，煤炭开采和洗选业，化学原料和化学制品制造业，非金属矿物制品业，汽车等运输设备制造业。可知四川省工业发展目前正处于从资源型产业向先进制造业成功转型之过程：即资源型产业仍占据重要地位，但制造业也蓬勃发展，并占据越来越突出的地位。上述分析结果与四川省经济发展和工业产业发展现状基本相符。

4.1.2 具体因子分析

F1因子主要体现为产业规模效益，可知煤炭开采和洗选业，计算机、通信和其他电子设备制造业以及黑色金属冶炼和压延加工业规模效益较为明显。F2因子主要体现为增长潜力，可知文教、美工、体育和娱乐用品制造业，黑色金属矿采选业以及计算机、通信和其他设备电子制造业增长潜力较好。F3因子主要体现为关联带动能力，可知煤炭开采和洗选业，通用设备制造业，化学原料和化学制品制造业的产业关联和带动能力较强，仍未完全摆脱资源型产业的束缚。F4因子主要体现为综合社会效益，可知纺织业、黑色金属矿采选业和通用设备制造业吸纳的劳动力就业数量较多，结合F1因子可知其属于劳动密集型产业。F5因子主要体现为可持续发展能力，可知纺织业、黑色金属矿采选业和通用设备制造业的可持续发展能力较强。

4.1.3 结论

根据上述分析，结合四川省工业产业发展现状，可得出如下结论：

第一，四川目前处于资源型产业向先进制造业转型的关键时期，因此，主导产业的选择既不能完全抛弃尚具有优势的资源型产业，也必须下大力气发展计算机、通信和其他电子设备等先进制造业。

第二，从今后较长时间的发展来看，四川省的产业选择应重点放在计算机、通信和其他电子设备制造业，通用设备制造业和汽车等运输设备制造业方面，因为制造业的规模效益、关联带动效益、综合社会效益和可持续发展能力较好。

第三，综合上述情况，四川主导产业选择的思路可分为两个阶段：当前转型期阶段，仍应选择纺织业，计算机、通信和其他电子设备制造业，文教、美工、体育和娱乐用品制造业，黑色金属矿采选业，黑色金属冶炼和压延加工业，通用设备制造业，煤炭开采和洗选业，化学原料和化学制品制造业，非金属矿物制品业，汽车等运输设备制造业为主导产业，但应注重技术改造、节能减排和效率提升，逐步实现产业转型；转型成功后，则以纺织业，计算机、通信和其他电子设备制造业，文教、美工、体育和娱乐用品制造业，通用设备制造业，汽车等运输设备制造业为主导产业，逐步走向产业高端化和高端产业发展方向。

4.2 对策建议

基于上述工业主导产业选择，针对存在问题及今后发展方向，提出如下对策建议：

第一，扩大产业规模，增强规模效益。对于文教、美工、体育和娱乐用品制造业，黑色金属矿采选业以及计算机、通信和其他电子设备制造业等增长潜力较好的产业，要扩大产业规模，增强规模效益，不断促进新产品开发和产品的标准化、专业化生产，提高产业竞争力。

第二，加大科技投入，增强发展能力。

从第二、第五主因子指标分析可知，产业的增长潜力、可持续发展能力都离不开科技发展。对于计算机、通信和其他电子设备制造业等可持续发展能力较强的产业，要增加科技投入，大力引进科技、管理等专业人才和高端复合型人才，提高自主研发和创新能力，不断突破产业高端化和高端产业化发展的技术瓶颈；同时还要依靠省内的几大高新技术产业开发区，大力发展高新技术产业，加快科研成果转化，推动产业结构的调整转型和优化升级，持续增强产业优势。

第三，提高节能减排，促进可持续发展。

对于黑色金属冶炼和压延加工业，煤炭开采和洗选业，化学原料和化学制品制造业，非金属矿物制品业等目前规模效益较大的资源型产业，要抓紧降低产业能耗，可采取增强自主研发能力和引进先进技术相结合的方式，增加科技投入，提高自主研发能力，改进现有生产技术和设备；同时积极引进国外先进生产技术和设备，提高能源使用效率，突破能源瓶颈，实现可持续发展。

参考文献：

[1] 水.产业经济学[M].北京：高等教育出版社，2000.

[2]孟庆红，李耀平.产业选择论[M].昆明：云南大学出版社，1999.

[3]李新，王敏晰.区域主导产业选择理论研究述评[J].工业技术经济，2007（26）.

[4]秦耀辰，张丽君.区域主导产业选择方法研究进展[J].地理科学进展，2009（1）.

[5]于美玲，周德田.张辉.基于因子分析的山东省主导产业选择研究[J].工业技术经济，2011（9）.