闫海峰
（兰州财经大学 国贸学院，甘肃 兰州 730020）
摘 要：安徽省16个市的资源禀赋不同，相差较大，如何能更好地抓住承接产业转移的机会是安徽省当前面临的关键问题所在。承接产业转移能力是很多因素综合作用的结果，通过从16个市的经济发展水平、对外开放程度、基础设施条件、科学技术文化水平和市场吸引能力等5个方面构造了14个二级指标对安徽省承接产业转移能力进行了详细的计量分析。提出确定各市的发展重点、发展各市的特色产业和合理规划承接产业转移机制等安徽省承接产业转移的对策建议。
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关键词 ：安徽；承接产业转移能力；因子分析
中图分类号：F260文献标识码：A文章编号：1673-260X（2015）08-0130-02
1 引言
近年来，国内关于承接产业转移能力方面有关学者也做了大量的研究，周江洪、陈翥（2009）将区际产业转移能力表达为区际产业转移推力、区际产业转移拉力、区际产业转移阻力三个作用力的函数关系[1]。王满四、黄言生（2012）利用结构方程模型对影响产业转移的影响因子进行排序，顺序为经济发展水平、人力资源状况、市场潜力、产业配套能力[2]。本文从承接能力方面进行实证分析。
考虑到计量结果的客观全面性，本文利用spss19.0对安徽省16市的各项指标做了因子分析。下面是关于因子分析的具体计量过程和步骤。
2 评价指标及分析方法
2.1 评价指标
考虑到在选取指标时保证能充分反映安徽省16市的具体差异性和代表性，本文从经济发展水平、对外开放程度、基础设施条件、科学技术文化水平和市场吸引能力5个方面选取了14个二级评价指标。
（1）经济发展水平。该指标最直接的影响因素就是年生产总值（x1）、固定资产投资（x2）、财政收人（x3）等。
（2）对外开放程度。此处选取了实际利用外资额（x4）、进出口总额（x5）等具体指标。
（3）基础设施条件。主要反映在城市供水能力（x6）、废水治理设施数（x7）、工业废气治理设施数（x8）等。
（4）科学技术文化水平。影响该指标的因素主要有人均受教育年限（x9）、人口文盲率（x10）、授权专利（x14）。
（5）市场吸引能力。此处选取了城镇家庭每人平均年消费性支出（x11）、社会消费品零售总额（x12）、财政支出（x13）等三个指标。
2.2 因子分析法
因子分析法具有“通过多元统计方法从多个观测变量中找出少数几个综合因子来解释原始数据的特点，进而能客观有效地确定综合指标，所确定的权重是基于数据分析而得出的指标之间的内在结构关系，不受主观因素影响，有较好的客观性，且得出的指标之间的信息交叉少，可比性强”。[3]因子分析法在分析因素评价时具有比较优势，因此本文选用因子分析法构建模型更为合适。
3 安徽省承接产业转移能力实证分析
3.1 数据来源
本文14个二级指标主要是从安徽省统计局网站上的2013年安徽省统计年鉴整理计算得来，为了保证因子分析的科学性与客观性，本文在评价能力时都是用正向关系反映，因此需对指标进行一致性处理。鉴于此，本文的“人口文盲率（%）”属于逆指标，需要对其取倒数处理，这样能使整体指标保持一致性。
3.2 分析过程
3.2.1 因子分析法的适用性
由SPSS19.0得出相关矩阵中14个指标变量之间相关系数绝对值大于0.3表示适合做因子分析。
从表1可以看出，KMO值为0.632大于0.5，近似卡方值为337.398，自由度为91，P值为0.000小于0.01，表明适合做因子分析。
由表2可以看出，本文的14项指标的变量共同度基本都在0.7以上，说明适合做因子分析。
3.2.2 提取公因子并解释
运行spss19.0软件，得出解释的总方差表，表中前两个因子解释了方差的82.865%，反映了原变量的大部分信息。根据特征值大于1的原则提取了两个公因子，作为评价16个城市承接产业转移能力的综合变量。
由spss19.0得出旋转成份矩阵表，第一公因子F1在年生产总值（亿元）、社会消费品零售总额（万元）、财政支出（万元）、固定资产投资（万元）等方面载荷比较重，主要是经济发展水平、对外开放程度、市场吸引能力三个一级指标比重较大，第二公因子F2在人均受教育年限（年）、城市供水能力（万立方米/日）、等方面载荷较重，主要反映科学技术文化水平和基础设施条件两个一级指标较重。
3.2.3 分析结果
运行SPSS19.0生成成份得分系数矩阵表，由表得出以下因子得分函数：
F1=0.138x1+0.126x2+0.124x3+0.085x4+0.09x5-0.021x6
+0.077x7-0.019x8-0.051x9-0.13x10-0.049x11
+0.156x12+0.165x13+0.121x14
F2=-0.046x1-0.015x2-0.011x3+0.044x4+0.059x5
+0.231x6+0.053x7+0.208x8+0.258x9+0.287x10+0.228x11
-0.104x12-0.137x13-0.006x14
综合得分函数为：F=0.64419*F1+0.18446*F2.
根据得分函数式由spss19.0运行计算得出F1公因子排名：合肥、芜湖、安庆、马鞍山、蚌埠、滁州、六安、阜阳、宣城、淮南、宿州、亳州、淮北、铜陵、黄山、池州。F2公因子排名：池州、铜陵、黄山、淮北、淮南、宿州、亳州、宣城、马鞍山、滁州、六安、蚌埠、阜阳、安庆、芜湖、合肥。综合得分排名：合 肥、芜湖、马鞍山、安庆、滁州、蚌埠、六安、宣城、阜阳、淮南、宿州、亳州、淮北、铜陵、黄山、池州。
在F1公因子得分上，合肥、芜湖、安庆、马鞍山、蚌埠、滁州、六安等排名靠前，说明在年生产总值（亿元）固定资产投资（万元）、财政收人（万元）、授权专利（件）实际利用外资额（万美元）等方面具有竞争优势，主要反映出经济发展水平、对外开放程度、市场吸引能力三个能力方面较强，而池州、黄山、铜陵、淮北、亳州、宿州等市在经济发展水平、对外开放程度、市场吸引能力三方面的能力较为薄弱，表明在以合肥和芜湖为代表的环巢湖经济圈在承接产业转移方面具有经济发展水平、对外开放程度、市场吸引能力等方面竞争优势。在F2公因子得分上，池州、铜陵、黄山、淮北淮南等得分靠前，说明这些城市在人均受教育年限（年）、人口文盲率（%）等方面具有竞争优势，主要反映出科学技术文化水平和基础设施条件两个方面能力较强，而合肥、芜湖等市在这两方面能力表现较弱，表明在科学技术文化水平和基础设施条件方面长江沿线城市经济带具有竞争优势。最后，在综合得分排名上合肥、芜湖、马鞍山分别位列前三名，表明环巢湖经济圈在承接产业转移能力方面能力较强，而池州、黄山、铜陵等市在综合得分方面劣势明显，表明长江沿线城市经济带在承接产业转移能力方面能力较弱。
4 对策建议
4.1 确定各市的发展重点
各市承接能力水平变现不平衡。合肥、芜湖和马鞍山市属于综合承接能力优势明显，在继续提高科学技术文化水平和基础设施条件基础上，着重发挥其辐射带动作用，引导其他城市实现承接能力的共同提高。合肥、芜湖、安庆、蚌埠、滁州等市承接能力优势较为明显，但是他们都存在着自身的弱点，需改善基础设施条件和教育科技文化建设。池州、铜陵、黄山等市在继续提高基础设施同时要努力提高经济发展水平、对外开放程度和市场吸引能力。
4.2 发展各市的特色产业
合肥和芜湖具有人才方面的比较优势，可以发展高新技术产业、电子计算机服务外包产业等技术密集型产业。沿江城市则需要充分发挥沿江岸线和特色资源的优势，如安庆市发展轻纺和石化业，铜陵、池州发展有色金属为主和附加产业为辅，马鞍山市发展钢铁产业为主和附加产业为辅，芜湖则以发展汽车产业为主来带动相关产业发展，如物流业、汽车零配件产业等。发展较薄弱的池州、黄山、亳州、宿州可尝试发展化工产业、机械制造业和农产品深加工业等，淮北尝试发展以煤炭为导向的深加工产业，铜陵发展以铜制品等精工产业。这样可以充分发挥各市的区位优势，进而形成产业协同发展效应。
4.3 合理规划承接产业转移机制
立足安徽省各市的资源禀賦、区位特点、产业结构、环境保护等方面的实际合理编制安徽省承接产业转移发展规划，试点进行，优先发展，逐步带动周边经济区发展，以国家级、省级开发区为龙头，率先发展并逐步带动市县级经济区发展，毕竟带动市县经济区发展才能形成全省的经济优势并逐步实现产业结构升级转型。以此为承接产业转移的模式，最终形成区域产业集聚优势。
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参考文献：
（1）周江洪，陈翥。论区际产业转移构成要素与形成机理[J]。中央财经大学学报，2009，30（2）：66-70.
（2）王满四，黄言生。欠发达地区承接产业转移的关键影响因素研究一以江西省赣州市为例[J]。国际商务，2012，28（2）：96-104.
（3）宁连举，李萌。基于因子分析法构建大中型工业企业技术创新能力评价模型[J]。科研管理，2011，28（3）：53-54.