《廣東省家具出口競爭力影響因素實(shí)證分析》5600字

廣東省家具出口競爭力影響因素實(shí)證分析目錄TOC\o"1-2"\h\u28118廣東省家具出口競爭力影響因素實(shí)證分析 1159121.1基于“鉆石模型”的廣東省家具出口競爭力影響因素分析 159501.1.1生產(chǎn)要素 1126221.1.2需求要素 3104571.1.3相關(guān)和支持產(chǎn)業(yè)因素 440861.1.4企業(yè)戰(zhàn)略競爭對手要素 5216501.1.5政府要素 6121161.2廣東省家具出口競爭力影響因素的實(shí)證分析 786961.2.1數(shù)據(jù)選取與模型建立 728791.2.2嶺回歸模型的基本原理 9281641.2.3嶺回歸模型的建立與分析 108621.2.4模型結(jié)果分析 111.1基于“鉆石模型”的廣東省家具出口競爭力影響因素分析通過資料收集發(fā)現(xiàn)，很多學(xué)者在分析出口競爭力時把“鉆石模型”作為基礎(chǔ)分析工具。該模型的大概結(jié)論是：可以將一個國家(地區(qū))某項(xiàng)產(chǎn)業(yè)競爭力的影響因素歸為五大類：生產(chǎn)要素、需求要素、相關(guān)和支持產(chǎn)業(yè)、企業(yè)及同業(yè)競爭和政府等因素。因此，為了研究結(jié)果的可靠性，本節(jié)在對廣東省家具出口競爭力的相關(guān)因素進(jìn)行分析時，以“鉆石模型”作為背景。1.1.1生產(chǎn)要素1、原木進(jìn)口額我國自2000年正式實(shí)施天然林保護(hù)計(jì)劃，出臺政策對國內(nèi)主要林區(qū)嚴(yán)禁砍伐，尤其禁止商業(yè)性天然林采伐，致使國內(nèi)市場的木材產(chǎn)量急劇減少。原木是木質(zhì)家具的必備原材料，直接影響木質(zhì)家具的實(shí)用耐用性和環(huán)保性。中國優(yōu)質(zhì)原材料減少，而進(jìn)口原材料價格飆升，最終的結(jié)果是家具產(chǎn)品價格上漲，對外貿(mào)易中會降低出口競爭力。從圖1.1來看，2001-2019年廣東省近來的原木金額從2.42億美元上升到7.8億美元；其中2001-2015年原木進(jìn)口額呈現(xiàn)上升趨勢，2015年廣東省家具原木進(jìn)口額為近15年最高，為17億美元；2011-2019年家具進(jìn)口額整體呈現(xiàn)下降趨勢。可以看出，近年來廣東省進(jìn)口原木的金額在逐步降低，一方面可能由于國際上原木價格上漲，另一方面可能因?yàn)閺V東省家具對原木的需求變少。圖1.12001-2019年廣東省原木進(jìn)口額數(shù)據(jù)來源：國研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫/www/int/2、家具制造業(yè)勞動力工資勞動力市場的工資是對廣東省家具生產(chǎn)制造的一個很重要的生產(chǎn)因素，由圖1.2看出，2001-2019年家具制造業(yè)勞動力工資由1.41萬元上漲至6.44萬元，整體呈現(xiàn)上升的趨勢。勞動力工資的提高會使家具制造的成本變高，家具制造業(yè)壓力變大；但另一方面工資的提升也會吸引人員從事這個行業(yè)，使得家具制造業(yè)更壯大。圖1.22001-2019年廣東省家具制造業(yè)勞動力工資數(shù)據(jù)來源：2006-2020年《中國勞動統(tǒng)計(jì)年鑒》3、研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)為了廣東省家具的可持續(xù)發(fā)展，高技術(shù)含量的家具產(chǎn)品是很有必要的。近年來，廣東省一直重視技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，在家具制造業(yè)投入很多研究經(jīng)費(fèi)。由圖1.3可知，2001-2019年廣東省在家具制造業(yè)投入的研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)由0.06億元上升至22.6億元，增幅巨大。這勢必對廣東省家具的出口產(chǎn)生不少影響。圖1.32001-2019年廣東省家具制造業(yè)研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)來源：廣東統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)/1.1.2需求要素1、人均可支配收入人均可支配收入可以反映一個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，一般來說，人均可支配收入越高，說明該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，這對該地區(qū)的產(chǎn)業(yè)有一定的影響。由圖1.4看出，2001-2019年廣東省人均可支配收入由1.48萬元上升至4.81萬元，側(cè)面反映廣東省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展很快，也會帶動家具制造業(yè)的發(fā)展。圖1.42001-2019年廣東省人均可支配收入數(shù)據(jù)來源：廣東統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)/2、GDP一個地區(qū)的GDP直接反映該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，由圖1.5看出，2001-2019年廣東省GDP從22557.37億元上升到107671.07億元，增加了三倍多。因此近15年來，廣東省經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，這對廣東省家具產(chǎn)業(yè)勢必帶來不少影響。圖1.52001-2019年廣東省GDP數(shù)據(jù)來源：國研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫/www/int/1.1.3相關(guān)和支持產(chǎn)業(yè)因素影響現(xiàn)代物流業(yè)的主要因素有物流服務(wù)水平、物流技術(shù)水平、物流管理水平、物流制度安排、物流信息化等，而這里面很多因素都屬于高級生產(chǎn)要素，因此能夠?qū)Q(mào)易產(chǎn)生很大的影響。通過分析過去經(jīng)濟(jì)學(xué)家的研究發(fā)現(xiàn)，衡量物流業(yè)指標(biāo)數(shù)據(jù)時使用的大概是貨運(yùn)量、貨物周轉(zhuǎn)量、港口貨物吞吐量或物流產(chǎn)業(yè)增加值等。而本節(jié)為了研究家具出口的影響因素，結(jié)合廣東省自身的條件，選擇物流增加值作為指標(biāo)數(shù)據(jù)。從圖1.6看出，近15年廣東省物流增加值整體呈現(xiàn)上升趨勢，從11.5百億元上升至34.7百億元，增長一倍多，可見廣東物流發(fā)展之迅速，勢必會帶動廣東省家具出口的發(fā)展。圖1.62001-2019年廣東省物流增加值數(shù)據(jù)來源：廣東統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)/1.1.4企業(yè)戰(zhàn)略競爭對手要素貿(mào)易競爭力潛力如何，很大部分還是應(yīng)該取決于一國(地區(qū))從事貿(mào)易經(jīng)營的企業(yè)競爭上來，一般包括企業(yè)內(nèi)部管理戰(zhàn)略優(yōu)劣，市場開放度高低，貿(mào)易產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)市場參與度越高，其就越具有競爭優(yōu)勢，相應(yīng)的出口競爭力也越強(qiáng)。為了研究企業(yè)戰(zhàn)略競爭對手的影響因素，貿(mào)易開放度可以作為具體的指標(biāo)代表，該指標(biāo)能夠反映一國貿(mào)易市場競爭程度，是衡量一國經(jīng)濟(jì)對外開放規(guī)模和水平的重要指標(biāo)。從圖1.7看來，2001-2019年廣東省家具貿(mào)易開放度由1.22%下降到0.64%，說明廣東省家具對外開放的規(guī)模在近15年呈現(xiàn)下降的趨勢。一個地區(qū)家具的知名品牌也是其擁有競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵要素。著名的國際著名家具品牌公司的歷史都比廣東的家具企業(yè)歷史要長，而且最為顯著的是這些公司都特別的注意家具的設(shè)計(jì)，公司都與著名的設(shè)計(jì)師合作開發(fā)設(shè)計(jì)家具產(chǎn)品。設(shè)計(jì)師與公司的合作促進(jìn)了家具品牌的形成，公司為設(shè)計(jì)師提供了廣闊的設(shè)計(jì)天地，而設(shè)計(jì)師的創(chuàng)造活動和產(chǎn)品設(shè)計(jì)又支撐了公司的品牌形象。例如北歐和意大利家具風(fēng)格是分別代表著世界現(xiàn)代家具設(shè)計(jì)潮流的兩大流派。百年家具老品牌弗利茨·漢森公司、瑞典宜家家居國際集團(tuán)、20世紀(jì)30年代的阿泰克公司、80年代的阿旺特公司、瑞典大衛(wèi)設(shè)計(jì)集團(tuán)、芬蘭的雪崩公司等。隨著廣東省家具的發(fā)展，其也擁有了聯(lián)邦、皇朝、中拓、華成等知名品牌，但是在國際上的知名度還不夠高，其發(fā)展水平還處于初級階段，競爭優(yōu)勢不足。圖1.72001-2019年廣東省家具貿(mào)易開放度數(shù)據(jù)來源：國研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫/www/int/計(jì)算整理1.1.5政府要素人民幣匯率升值對廣東省家具的出口競爭力產(chǎn)生重大的影響。從積極方面分析，人民幣升值有利于進(jìn)口貿(mào)易。由于廣東省家具發(fā)展所需要的優(yōu)質(zhì)原木等原材料與大型的先進(jìn)的木工機(jī)械都需要從國外進(jìn)口，在國外進(jìn)口產(chǎn)品的價格不變的情況下，人民幣升值意味著在中國市場上，家具企業(yè)購買一單位的進(jìn)口產(chǎn)品所需要支付的人民幣將會更少。同樣數(shù)量貨幣的購買力得到提升，國外產(chǎn)品的價格相對下降，將有利于廣東省家具產(chǎn)業(yè)進(jìn)口更多的原材料和生產(chǎn)設(shè)備。從消極方面分析，人民幣升值對廣東省家具國際競爭力的不利影響主要體現(xiàn)在兩個方面：一是人民幣升值會提高廣東省出口產(chǎn)品在國際市場上的相對價格，在廣東省出口產(chǎn)品價格不變的條件下，人民幣升值意味著在國際市場上以美元表示的家具的出口價格上升，國外消費(fèi)者購買一單位的廣東省家具產(chǎn)品需要支付更多的美元，從而削弱了廣東省家具的國際競爭力；二是不利于吸收家具行業(yè)的跨國企業(yè)來廣東直接投資，人民幣匯率升值將導(dǎo)致外商直接投資成本提高，降低外資來廣東的吸引力。從圖1.8看，2001-2019年匯率（美元兌人民幣）由8.1下降到6.9，整體看來，人民幣在近15年呈現(xiàn)升值趨勢。圖1.82001-2019年美元兌人民幣匯率數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計(jì)局/ 1.2廣東省家具出口競爭力影響因素的實(shí)證分析1.2.1數(shù)據(jù)選取與模型建立根據(jù)2001-2019年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《廣東統(tǒng)計(jì)年鑒》、《廣東省國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報》等中有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行查找和處理，選取8項(xiàng)影響廣東省家具競爭力的指標(biāo)。如表1-1，設(shè)原木進(jìn)口額、家具制造業(yè)勞動力工資、研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)、人均可支配收入、GDP、物流增加值、貿(mào)易開放度、匯率分別為X1、X2、X3……X8；廣東省家具出口額作為因變量，用Y表示，則：令X={X1、X2、X3……X8}，對X和Y進(jìn)行線性回歸，即：（1-1）表1-1廣東省家具出口影響因素?cái)?shù)據(jù)選取自變量選取單位初始代表式預(yù)期符號生產(chǎn)要素原木進(jìn)口額萬美元X1+家具制造業(yè)勞動力工資元X2+研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)萬元X3+需求條件人均可支配收入元X4+GDP億元X5+相關(guān)和支持產(chǎn)業(yè)物流增加值億元X6+國內(nèi)競爭狀況貿(mào)易開放度%X7+政府匯率—X8-1、最小二乘法回歸以表1-l中的影響因素為樣本，運(yùn)用最小二乘法估計(jì)回歸系數(shù)β，借助SPSSAU，求得回歸系數(shù)，結(jié)果如表1-2所示。表1-2最小二乘法回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)tpVIFR

2調(diào)整R

2FX1-0.062-1.0130.359.7730.9980.995F

(8,6)=321.302,p=0.000X20.2612.0250.08942.952X30.0540.1710.87257.668X4-0.936-2.1790.072471.932X51.3153.1490.020449.189X60.2792.6090.04029.551X70.70310.0540.00012.581X8-0.35-7.7060.00011.329由表1-2可以看出標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值X4的系數(shù)小于0，與實(shí)際經(jīng)濟(jì)情況不太符合，之所以出現(xiàn)這樣的問題，主要是自變量數(shù)據(jù)之間存在相關(guān)性，用最小二乘法估計(jì)回歸參數(shù)只有數(shù)學(xué)上的意義，而沒有物理上的意義，即無法客觀反映自變量與因變量的影響關(guān)系。2、共線性診斷判斷自變量是否存在共線性，首先可以從最小二乘法回歸系數(shù)表中的共線性統(tǒng)計(jì)資料中初步掌握，它有2個指標(biāo)：容忍度和膨脹系數(shù)（VIF）劉紅勇，胡健，王鵬，等．基于嶺回歸法的四川省房地產(chǎn)價格影響因素研究田．?dāng)?shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識，2014，44(12)：72—78．，其實(shí)它們二者可以合為一個指標(biāo)，因?yàn)榕蛎浵禂?shù)是容忍度的倒數(shù)，所以最直觀的指標(biāo)就是膨脹系數(shù)。如果其中有一個自變量的VIF大于10，就可以說明存在共線性。其次可以從共線性診斷進(jìn)一步核實(shí)，它有3個指標(biāo)，一是考察特征值，如果某一維度的特征值大于10或等于0，就證實(shí)存在共線性；二是考察條件指數(shù)，若某一維度的條件指數(shù)大于30時，就可以證明存在共線性；三是考察方差比例，如果在任一維度，任一自變量的方差比例大于0.5，就表明存在共線性。劉紅勇，胡健，王鵬，等．基于嶺回歸法的四川省房地產(chǎn)價格影響因素研究田．?dāng)?shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識，2014，44(12)：72—78．從表1-2可看，8個自變量的膨脹系數(shù)VIF均大于10或者接近于10，說明存在多重共線性。再看表1-3中共線性診斷結(jié)果，特征值8、9維度均為0，證實(shí)存在共線性；條件指數(shù)：5、6、7、8、9維度均大于30，證實(shí)存在共線性；方差比例：X1在第3、5、9維度大于0.5，X2在第4、6、8、9維度大于0.5，X3在第第7維度大于0.5，X4在第9維度大于0.5，X5在第7、9維度大于0.5，X6在第5、9維度大于0.5，X7在第8維度大于0.5，X8在6維度大于0.5，證實(shí)存在共線性。綜上所述，自變量滿足共線性診斷的所有條件，說明8個自變量數(shù)據(jù)之間存在嚴(yán)重的共線性。無怪乎回歸的參數(shù)不能客觀反映自變量與因變量的關(guān)系。解決的最好辦法就是采用嶺回歸法估計(jì)回歸系數(shù)。表1-3共線性診斷維特征值條件指標(biāo)方差比例(常量)X1X2X3X4X5X6X7X818.344100000000020.5134.03300000000030.1228.2730000929.90200.040.220.02000.030.020.0250.00636.2930.010.340.070000.160.040.1160.00349.61100.050.40000.0600.7370.001103.5350.1800.010.60.040.1600080130.750.810.010.240.300.010.230.92090241.6110.010.410.060.080.960.820.510.0嶺回歸模型的基本原理嶺回歸分析是在構(gòu)建多重線性回歸模型時，對基于“最小二乘原理”推導(dǎo)出的估計(jì)回歸系數(shù)的計(jì)算公式作一下校正，使回歸系數(shù)更穩(wěn)定。當(dāng)自變量之間存在較強(qiáng)的多重共線性時，求得的多重線性回歸模型很不穩(wěn)定;尤其是某些自變量回歸系數(shù)的正負(fù)號與實(shí)際問題的專業(yè)背景不吻合時，嶺回歸分析可以很好地解決這一問題。具體步驟如下：嶺回歸分析通常要先對X變量作中心化和標(biāo)準(zhǔn)化處理，以使不同自變量處于同樣數(shù)量級上而便于比較。第一步根據(jù)嶺跡圖確定k值嶺跡法主要是通過將

β(

k)的分量

βi(

k)的嶺跡畫在同一幅圖上，從圖中選擇盡可能小的

k

值，使得各回歸系數(shù)的嶺估計(jì)大體穩(wěn)定，即各分量在圖上的嶺跡曲線趨于平行于X

軸。選擇

k

值的一般原則主要有：①各回歸系數(shù)的嶺估計(jì)基本穩(wěn)定；②用最小二乘估計(jì)時符號不合理的回歸系數(shù)，其嶺估計(jì)的符號將變得合理；③回歸系數(shù)的大小要與實(shí)際相符，即從專業(yè)上講對因變量影響較大的自變量其系數(shù)的絕對值也較大；

④均方誤差增大不太多。第二步對模型進(jìn)行表達(dá)及作出結(jié)論帶入k值進(jìn)行嶺估計(jì)，寫出回歸方程，并結(jié)合專業(yè)知識判斷方程中各自變量的系數(shù)及正負(fù)號是否符合實(shí)際情況。最后根據(jù)回歸系數(shù)的大小來判斷各自變量對因變量影響的大小及根據(jù)所求得的回歸方程進(jìn)行預(yù)測。1.2.3嶺回歸模型的建立與分析按照嶺回歸算法估計(jì)回歸系數(shù)。運(yùn)用SPSSAU軟件，設(shè)定迭代步長取0.01，以確定最佳嶺回歸參數(shù)k。運(yùn)行程序得到嶺軌圖，如圖1.9所示。圖1.9廣東省家具出口影響因素嶺跡圖數(shù)據(jù)來源：根據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《廣東統(tǒng)計(jì)年鑒》、《廣東省國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報》整理表1-4嶺回歸模型匯總樣本量R

2調(diào)整R

2模型誤差150.9490.880.1387538從圖1-l可見，當(dāng)k逐漸增大時，各自變量系數(shù)逐步趨于穩(wěn)定，當(dāng)k=0.50以后，自變量系數(shù)基本不變，故最佳嶺回歸參數(shù)取k=0.50。將k=0.50加人程序再運(yùn)行，得到結(jié)果。如表1-4所示，模型R方值為0.949，意味著這八個自變量可以解釋家具出口金額的94.87%變化原因。表1-5Ridge回歸分析結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)tpF常數(shù)-3.1670.019F

(8,6)=13.879,p

=0.003X10.2324.3980.005X20.1063.3790.015X30.0864.3150.005X40.1074.5060.004X50.0894.1510.006X60.1193.4340.014X70.2514.7090.003X8-0.259-4.4570.004從表1-5可知，對模型進(jìn)行F檢驗(yàn)時發(fā)現(xiàn)模型通過F檢驗(yàn)(F=13.879,p=0.002<0.05)，得到最終嶺回歸模型公式為：（1-2）1.2.4模型結(jié)果分析有公式1-2可以看出，所選取的8個解釋變量中，除了匯率對廣東省家具出口是負(fù)向作用，其余對廣東省家具出口都是正向影響，對各個