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內容摘要：我國第三產業在經濟中的地位和作用日漸凸出，第三產業競爭力的高低直接影響地區經濟發展水平。本文在回顧競爭力理論發展的基礎上，對我國各地第三產業的競爭力進行實證分析。為準確評價各地區第三產業競爭力的真實水平，本文構造出一個多層次的指標體系，并利用因子分析法建立了相應的綜合評價模型，通過數據分析得出各地區第三產業競爭力評分和排序結果。并以此為依據，對各地區第三產業的發展給出建議。

關鍵詞：第三產業因子分析法競爭力

競爭是市場經濟的常態，任何經濟主體要想在社會中生存都必須具備一定的競爭力。在經濟一體化的浪潮和市場經濟激烈的競爭壓力下，各區域也不例外。區域之間的經濟競爭體現于區域產業之間的競爭，后者將成為決定區域經濟發展的主要因素。在近代經濟發展進程中，第三產業的發展越來越受到人們的重視，其在國民經濟中的地位和作用日漸凸出。在實現第三產業快速健康發展的過程中，如何正確評價各地區第三產業的競爭力、準確把握區域第三產業在國內市場或國際市場的地位、制定合理的發展方針和政策，是各區域面臨的重要任務，因此對各地區的競爭力的研究成為迫切的課題。

國際競爭力研究現狀

世界經濟論壇（WEF）和瑞士洛桑國際管理發展學院（IMD）最早對國際競爭力進行了詳細科學的研究，并總結出一套評價體系。IMD認為國際競爭力是“一國或一公司在國際市場上均衡地生產出比其競爭對手更多財富的能力”，WEF則從經濟增長的前提研究競爭力，其定義競爭力為“在人均實際收入方面達到持續高增長的能力，就像以不變價來測定人均GDP一樣”。它們共同協作的評價各國競爭力的體系包括了8大要素：國家經濟實力、國際化、政府管理、金融體系、基礎設施、企業管理、科學技術和國民素質，由290個指標來反映。

隨著對國際競爭力分析研究的深入發展，一些學者逐漸把視角轉到了更廣泛的領域，如競爭力在產品、產業、區域這些層面所發揮的重要性。邁克爾•波特是第一位從產業角度來研究競爭力的學者，經過對許多國家的產業國際競爭力比較研究后，他提出鉆石模型來判斷一國特定產業是否具有國際競爭力。該模型包括六個因素：生產要素的狀況、相關及輔助產業的狀況、需求狀況、企業的經營戰略結構與競爭方式、政府行為及機遇。

我國學術界從20世紀80年代開始研究國際競爭力，在國際競爭力和產業國際競爭力（主要是工業的國際競爭力）方面的研究已日漸成熟，而在產業區域競爭力和第三產業競爭力方面還是處于初期發展階段，特別是第三產業區域競爭力。國外研究的重點是第三產業的國際競爭力，主要在WEF和IMD每年公布的《世界競爭力報告》中體現。此報告對第三產業國際競爭力的評價側重項目和資產過程，評價的指標中軟指標較多，所以獲得的數據不太客觀。國內也大多側重于第三產業的國際競爭力，如國家體制改革研究院、中國人民大學和綜合開發研究院聯合研究的成果——《中國國際競爭力報告（1997）-產業結構主題研究》。也有少數學者如吳士元對省級服務業競爭力做了分析，但還有待進一步的深入。我國第三產業區域競爭力評價體系構建

服務業的區域競爭力是特定區域第三產業綜合能力的體現，是其在一定的政治、經濟、科技、文化、人才等環境和條件下，相對于其它區域所表現出來的生存能力和可持續發展能力的總和。

第三產業的區域競爭力是一個綜合指標，它不僅涵蓋第三產業本身的發展規模和結構狀況，還包括經濟基礎條件對第三產業發展的支持、技術發展水平對未來第三產業的促進和第三產業可持續發展的能力等因素，因此對第三產業區域競爭力的評價要從多角度、多方面進行綜合考察。按照研究的科學性、全面性、可操作性、選取指標的真實性和可獲性，筆者利用2006、2005、2004、2003年中國統計年鑒和中國人口統計年鑒構造一個多層次的指標體系，從不同側面反映我國31個地區第三產業競爭力水平和發展態勢。為消除各項指標之間可能的相關性，采用因子分析法對各項指標進行綜合分析，以反映各地第三產業競爭力的真實水平和在全國的位次。

（一）第三產業區域競爭力評價體系

指標：本文設計六個方面的指標來綜合反映第三產業區域競爭力：經濟基礎；第三產業總量水平；第三產業內部結構狀況；第三產業產出效率；技術發展水平；第三產業可持續發展狀況。每個方面又由一些具體的指標構成，具體如表1所示。

構建評價模型。以上選取14項指標構成的綜合評價指標體系，由于數量較多，并各指標之間可能存在相關關系，所以不能直接用其進行第三產業競爭力的判斷。因子分析法是在主成分分析法的基礎上發展起來的一種處理多因子變量的科學的經濟計量方法。該方法從大量的可觀測因子變量中通過因子分析計算，把眾多因子變量概括、析取和綜合為少數重要因子（這些因子對綜合變量有較大的解釋力和承載荷力），并通過對各因子變量的綜合得分值進行次序排位，還可進一步研究影響綜合得分次序的因素。

（二）因子分析過程

借助SPSS11.0進行因子分析，過程如下：

1.求各指標間的相關系數矩陣，如表2所示。由表2的相關系數矩陣知，原始變量數據中，很多指標的相關度都非常高。如人均GDP與人均消費支出、人均第三產業增加值、第三產業從業人員比重、第三產業勞動生產率和專業技術人員比重之間具有極其強的相關關系。

經KMO和BARTLETT檢驗表明：近似卡方值為476.381，自由度為66，檢驗的顯著性概率為0.000，即相關矩陣不是一個單位矩陣，故可以進行因子分析。KMO（KAISER-MEYEROFOLKINMEASUREOFSAMPLINGADEQUACY）是用于比較觀測相關系數與偏相關系數值的一個指標，其值越接近1，表明對這些變量進行因子分析的效果越好。在本文的實證分析中，KMO值為0.733，結果比較理想，因此因子分析的結果應可以接受。

2.按照特征根大于1的原則選取公共因子（也稱為主因子）：按照特征根大于1的原則，本文選取兩個公因子，其累計方差貢獻率為76.677%。用兩個公因子代替12個原始變量，可以概括原始變量所包含信息的76.677%。兩個公因子代表了12個指標的大部分信息，可以充分反映31個地區第三產業競爭力的評價信息。各主因子的對應特征根及方差貢獻率見表3。

3.采用主成分分析法計算出因子載荷矩陣。為了便于對主因子解釋，本文采用方差極大正交旋轉對主因子載荷矩陣進行旋轉，經過旋轉后，得到主因子正交旋轉載荷矩陣，見表4。

由旋轉后的因子載荷矩陣知，第一主因子在人均GDP、人均消費支出、人均第三產業增加值、第三產業增加值比重、第三產業就業比重、第三產業勞動生產率和專業技術人員比重方面具有很大的載荷和解釋能力，從各指標的經濟含義可知它們反映了經濟發展狀況和第三產業產出效率，所以本文將這個主因子定義為第三產業發展基礎條件和未來發展潛力。第二主因子在第三產業增加值、二產比重、金融房地產和其他服務業上具有很大的載荷和解釋能力。對原始數據進行標準化處理，以消除各指標單位大小的影響，然后按下列公式計算各主因子：