国有工业企业竞争力的实证分析
时间：2021-01-27 04:01:35 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
【摘 要】本文采用2015年国有和私营工业企业发展数据，构建包括15个指标的工业企业竞争力测度指标体系，采用主成分分析法和因子分析法，对我国40类工业企业的竞争力进行测度。测评结果显示，我国国有工业企业除在发展规模因子得分上高于私营工业企业外，经营效益因子得分和综合竞争力水平均落后于私营工业企业。对此，我国国有工业企业改革过程中应注重发展规模对竞争力水平的影响力，同时高度重视在经营效益方面国有工业企业与私营工业企业的巨大差距。
【关键词】国有工业企业;竞争力;因子分析法;对比研究
一、引言
20世纪90年代中期以来，我国开展了一轮以“抓大放小”和公司化改制为主要内容的国有企业改革。二十年国有企业改革过程中，全面深化改革的成效正逐步呈现，与此同时国有企业改革也不断面临新的机遇和挑战。2016年《政府工作报告》中对上一年国有企业改革的有序推进表示充分肯定，同时也明确提出在今明两年的国有企业改革中要综合利用创新发展、重组整合、清理退出相结合的改革措施，鼓励民营企业扩大投资、参与国有企业改革，更好地激发非公有制经济活力。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》中对国有企业改革、国有资产管理、混合所有制经济的改革和完善提出了详细规划，提出要坚定不移把国有企业做强做优做大。
国有工业企业是国有企业的重要组成部分，然而我国国有和私营工业企业发展现状如何？竞争力怎样？本文对工业企业竞争力的测度和评价对促进工业企业发展具有重要的指导意义。
二、文献回顾
本文将从国有企业改革政策和国有工业企业改革的研究两个方面对现有文献进行回顾：
（一）国有企业改革政策的研究
刘伟华（2008）通过杭州市国企改革的实证研究，分析了国企改革中成本控制的重要性。[1]陈君文（2008）居于常德市国企改革的实际，评价研究了中小型国企产权改革的模式与绩效。[2]代彬等（2011）以2004—2008年的国有上市公司为研究样本，分析了国企高管通过权力运用对薪酬契约产生的影响。[3]陈林等（2014）以1999—2007年全国工业企业数据为大数据样本，测算出国企所承载的社会性负担和战略性负担，使用双重差分法计量模型进行了实证检验。[4]徐朝阳（2014）基于一个扩展的预算软约束模型，研究了国有企业承担政府职能以后的预算软约束和道德风险问题。[5]原战船（2016）认为深化国企改革要从微观入手，立足问题导向，在顶层设计的总框架下，各层级协同完善配套机制，最大限度地提高资本、资产、资源的配置效率和国际竞争力。[6]
（二）国有工业企业改革的研究
王刚（2010）以山东省为例，分析了国有工业企业的竞争力。[7]于东华等（2010）基于1998-2007年省域面板数据，采用DEA方法测算了中国30个省市的国有工业企业自创创新效率变化情况。[8]徐明东等（2013）使用1999-2007年中国全部国有及规模以上工业企业数据库，采用GMM动态面板方法检验了不同转型经济改革方式对国有企业投资的资本成本敏感性的差异化影响。[9]
现有关于国有企业改革的研究主要集中于国有企业政策的分析和研究，对于国有工业企业的研究主要集中于省际国有工业企业发展竞争力的测度和比较。虽然省际国有工业企业发展竞争力的研究较为常见，但对于国有工业企业各行业竞争力的比较研究并不多见。本文基于《中国统计年鉴》关于工业企业的划分标准，测度了各行业的竞争力水平，并通过与私营工业企业竞争力的比较，为我国国有工业企业改革政策提供参考。
三、指标设计与数据来源
（一）研究指标的设计
在省际工业企业发展竞争力的比较研究中，学界主要采用的测度指标包括规模实力、运营实力、经营效益、成长性、综合能耗和技术能力等方面。在各行业竞争力的测度研究中，部分省际竞争力评价指标数据获得性较差，根据指标体系综合性、代表性、操作性的原则，同时考虑到数据可得性，本文整理出15个评价指标，如表1所示。
（二）数据选取与来源
基于研究内容和测度指标，本文选取按行业分国有工业企业和私有工业企业相关数据作为研究样本，数据整理来自中国统计出版社出版的《中国统计年鉴（2015）》。本文分析样本中包括工业企业40个分类，统计指标15个。i
表1 工业企业竞争力测评指标
四、竞争力评价模型的构建
（一）因子分析法适合度检验
在对各项指标进行因子分析之前，本文运用Spss22.0统计分析软件进行数据分析，采用KMO检验和Bartlett检验来考察各指标样本中的数据能否使用因子分析的方法。本文对各测评指标的变量进行了KMO和Bartlett检验，2014年统计数据检验结果如表2所示。如表所示，KMO值为0.625，Bartlett球形检验Sig.值为0.000，可见选取变量间存在较强的相关性，2014年数据能够进行因子分析。
表2 KMO与Bartlett检验
（二）公共因子的提取
通过主成分分析对全体数据进行因子分析，得到了碎石图和主成分分析结果表，如图1和表3所示。根据特征值大于1的标准，本文提取了两个公共因子F1和F2。根据主成分分析结果表，提取公共因子的累计贡献率达到99.833%，大于90%。这表明两个被提取出来的公共因子足够体现出原有15个指标中的大部分信息，能够精炼地刻画工业企业的竞争力。
（三）载荷矩阵和因子旋转
