制造业竞争力与结构调整绩效评价的理论与方法

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1、制造业竞争力与结构调整绩效评价的理论与方法文/周青梅【摘要】本文基于不同的层次，从制造业产业竞争力、国际竞争力和企业与产品竞争力角度，对制造业结构优化绩效评价的理论与方法进行了梳理，分析了我国制造业面临的问题。.jyqkp;D投入密度、全要素生产率TFP等指标来衡量产业的竞争优势。国内有学者构建了包括制造业实力竞争力、成长竞争力、市场竞争力、成本竞争力、创新竞争力、投资竞争力和管理竞争力7大要素，共49个指标的制造业竞争力评价框架，详细描述了地区制造业竞争力水平和态势。以实力竞争力为例，它是根据产值规模指数、资产规模指数、职工规模指数、区位熵等来衡量制造业的规模和实力。具体的测评方

2、法与分析工具有很多，一般可以分为单因素方法和综合评价法，常见的有成本收益法(Siggel，1998)、区位熵方法、单一比较法、加权综合法、CMS模型、投入产出法、主成分分析法（因子分析法）、聚类分析法、数据包络分析（DEA）、组合分析等。较早进行实证检验的有J.Fagerberg（1995）、MarionKim(1997)、LourdesMoreno(1997)，他们分别运用OECD国家、美国和西班牙的数据，建立计量模型对产业竞争力问题进行了研究。分析制造业的发展程度可以从制造业对就业的贡献、制造业增加值比率和制造业对出口的贡献三个角度来进行。在工业化阶段，制造业的增加值应占40%

3、～35%；后工业化阶段，亦应保持在30%～25%之间，这应视为规律性的产出结构。这一比例是制造业产业结构调整中必须十分重视的。一些研究从产业效率角度，构建了包括人均固定资产净值在内的12个反映制造业财务绩效的指标体系，用因子分析法得到产业绩效的主因子得分，构建面板数据模型，考察制造业竞争力和产业绩效的关系。或者从产业投入、产业产出、经济绩效和技术水平指标方面构建评价指标体系，用混合回归或DEA方法测算制造业的竞争力和影响因素。在分析方法上，对各省（市区）及省际间制造业竞争力进行比较研究和综合评价，多用主成分分析法。主成分分析法利用降维的思想，把多指标通过线性变换转化为少数几个重要的

4、综合指标。把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。主成分分析法是一种多元统计分析方法，首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。偏离-份额（SS）分析法也常用于地区间竞争力的比较研究。此方法由美国著名经济学家丹尼尔.B.克雷默于1942年首先提出，后由E.S.邓恩和埃德加.M.胡佛在应用中做了进一步的发展与完善，到了20世纪80年代初，由Dumn集各家之长，总结成现在普遍采用的形式。偏离-份额分析法是把区域经济变量与标准区域(通常指一个国家)联系起来比较，将区域自身经济总量(G)在某一时期

5、的变动分解为三个分量，即份额分量（RS）、结构偏离偏离分量（PS）和竞争力偏离分量（DS），它们之间的关系是：G=RS+PS+DS。三个分量可以作为评价区域经济竞争力强弱、确定区域未来经济发展方向和产业结构调整原则的标准。另外，增长速度也可以显示制造业的增长情况，所以经济增长速度也是反映制造业竞争力强弱的一个主要指标，是分析制造业在不同发展阶段发展特征的主要依据。2.制造业国际竞争力评价与分析。制造业国际竞争力是以一个国家为主体的制造业发展程度及综合素质。20世纪80年代以后，随着经济全球化的出现和信息化的飞速发展，揭示产业国际竞争力演变规律的方法也逐渐形成。制造业国际竞争力指标体

6、系，可以简单地依据跨国公司数量及其表现来度量，也可以使用进出口数据(包括显性比较优势指数RCA、贸易竞争指数TC、国际市场占有率MS、产业内贸易指数IIT等)、生产率数据、产业环境数据(研发投入和工业集中度)和利润指标数据进行国际竞争力的评价。其发展历程从一开始的少数几个粗放指标发展到多而杂的多指标，最后又回到了更加精确的少指标的研究。显性比较优势指数（RCA）是衡量一国产业在国际市场竞争力最具说服力的指标，指一个国家某种商品出口额占其出口总值的份额与世界出口总额中该类商品出口额所占份额的比率。RCA值接近1表示中性的相对比较利益，无所谓相对优势或劣势可言；RCA值大于1，表示该产

7、业商品有出口相对优势，具有一定的国际竞争力；RCA值小于1，则表示国际竞争力相对较弱。贸易竞争指数（TC）是一国或地区进出口贸易的差额占其进出口贸易总额的比重。TC指数取值范围为(-1，1)，TC值越大，表明竞争优势越强，反之则竞争优势越小。国际市场占有率(MS)是地区产业出口额占世界该产业出口总额的比重，反映某一区域产业或产品的国际竞争力或竞争地位的变化。制造业国际竞争力的研究方法主要有关键指标、多边比较和综合指数等方法。一般是从宏观数据角度出发，用生产效率、劳动成