食品制造业的特点范文

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消费者对食品制造业社会责任认知情况

为了解消费者对于食品制造业社会责任的认知情况，我们在参考国内外相关研究成果的基础上，结合食品制造业的特点，从消费者对食品制造业社会责任的关注程度、对食品制造业不同社会责任内容及其重要性的认识、对食品制造业承担社会责任的必要性的看法等方面，设计了初步的调查问卷。2012年1～4月，我们进行了小规模的预调查，根据消费者的反映及问卷预调查的结果对初步的调查问卷进行了修改和完善。正式调查在2012年7～8月进行，我们组织了50名在校大学生，在江苏省13个市的范围内开展对消费者的调查工作。本次研究共发放问卷2000份，回收问卷1748份，在对回收的问卷进行编号和内容检查时，剔除了填写不认真和不完整的问卷246份，最终保留有效问卷1502份，有效回收率为75．10％。调查样本的基本情况见表1。表1的数据表明，本次调查的样本分布相对比较广泛，消费者的统计特征没有出现某一类型消费者过度集中现象，具有较好的代表性。

（一）消费者对食品制造业社会责任的关注程度

根据调查结果，对食品制造业社会责任表示“非常关注”与“比较关注”的消费者共占82．9％，而“不怎么关注”与“不关注”的仅占8．8％。这表明目前大多数消费者对食品制造业社会责任问题较为关注，说明随着社会的发展，消费者的社会责任意识正在逐步提高。

（二）消费者对食品制造业应否承担社会责任的看法

调查结果显示，87％的消费者认为食品制造业应该承担社会责任，7．1％的消费者认为应否承担社会责任要视食品制造企业的性质（国企还是民企）与发展阶段而定，但有5．9％的消费者认为食品制造业不应该承担社会责任。调查结果还显示，分别有11．52％及17．11％的消费者完全及基本支持“食品制造企业应该先考虑自己的发展和建设，然后再考虑承担相应的社会责任”的观点，而分别有28．76％及33．36％的消费者表示基本反对和完全反对。这表明大多数消费者认为食品制造企业无论是国有性质还是民营性质，也无论是处于什么发展阶段，都应该承担社会责任。

（三）消费者对食品制造业社会责任的内容及重要性的看法

食品制造业应当承担的社会责任内容

按照利益相关者理论，企业应对股东、债权人、员工、消费者、供应商、社区、政府等各利益方承担社会责任。那么消费者作为利益群体的一部分，对食品制造业承担社会责任的内容存在什么样的看法？不同的责任内容消费者在认同程度上有着怎样的差异？为此，本文对消费者对食品制造业社会责任的内容的认同程度进行了调查。借鉴2007年中国企业经营者成长与发展专题调查报告［7］中通过相关题目来了解企业经营者对企业经济责任、法律责任、伦理责任和公益责任的看法，本次调查的问卷针对股东、债权人、消费者、员工、供应商、社区、政府等七个方面，设计了11个选项让消费者进行选择，以了解消费者对食品制造业社会责任内容的看法，具体统计结果见表2。表2的调查结果显示，大部分消费者认同食品制造业应对与企业有密切关系的七个方面的利益群体承担社会责任，并维护其权益。其中，消费者权益责任的认可度最高，消费者对自身利益的责任意识高于对政府、债权人、员工、供应商、股东、社区等其他利益相关者的责任意识。这说明作为消费者来说，比较关注自身利益的保障，尤其是在近几年食品安全不断出现问题的情况，消费者更加重视食品安全和质量，对食品制造业保障消费者的利益提出了更多的诉求。

在各项具体的社会责任内容当中，消费者对“保证食品安全和质量”认同程度最高，高达88．02％的被问卷对象认为保证食品安全和质量是食品制造业社会责任的内容，其次为“关注消费者满意度，建立售后服务和投诉机制”，消费者赞同比例为83．69％。仅次于对消费者权益诉求的是“依法纳税”和“诚信经营，遵守行业道德规范”，分别被80．96％及71．64％的消费者认同。68．77％的消费者认可食品制造业应对债权人承担社会责任。“节能降耗，保护环境，减少环境污染”作为食品制造业的社会责任被58．32％的消费者认可，体现了我国消费者对环境保护意识的提高。而消费者对于股东利益、供应商权益的关注没有排在较为靠前的位置，被消费者的认可度仅分别为53．46％和56．72％，排在倒数第二、三位。消费者对“开展社会捐赠，支持公益事业”作为食品制造业社会责任的内容认同程度最低，只有42．01％被问卷对象选择该项为食品制造业社会责任的内容。#p#分页标题#e#

从以上的调查结果可得出，食品安全被认为是食品制造业最重要的社会责任。这可能由于近几年来频发的食品安全事件，使得消费者强烈希望食品制造业主动承担食品安全责任。也就是说，对于食品制造业而言，保证食品的质量安全是食品制造业社会责任的最重要体现，食品制造企业必须在履行基本的社会责任———保证食品安全的基础上，履行其他的社会责任才会得到消费者的认可。有社会责任感的食品制造企业，应该把食品安全放在第一位。同时，调查结果显示，消费者对“开展社会捐赠，支持公益事业”作为食品制造业社会责任的内容认同程度最低。消费者不看重食品制造业的社会捐赠，可能源于人们对“伪善”行为的厌恶。一般消费者认为，企业履行慈善责任带有强烈的商业目的，并非纯粹的“做善事”。

消费者对食品制造业社会责任认知的影响因素

在对消费者对企业社会责任认知状况调查研究的基础上，本部分运用调查数据、通过多元线性回归模型进一步探讨消费者对食品制造业社会责任认知的影响因素。

（一）研究假设

1．消费者对食品制造业社会责任的认知与关注程度

在我国，企业承担社会责任仍旧处于初级阶段，许多消费者对社会责任不够关注。消费者对食品制造业社会责任问题的关注程度可能直接会影响消费者对食品制造业社会责任的认知，包括对食品制造业是否应当承担社会责任、在何阶段承担社会责任、社会责任应包括的具体内容等的看法。也就是说，消费者对食品制造业社会责任问题的关注程度越高，可能对食品制造业社会责任的认知相对更为全面、准确。故本研究提出假设：

H1：消费者对食品制造业社会责任的认知水平与其对食品制造业社会责任的关注程度正相关。

2．消费者对食品制造业社会责任的认知与消费者特征

曾寅初等［8］选取了人口统计特征包括性别、年龄、婚姻状况、受教育程度、从事的职业、月平均收入对消费者对绿色食品的认知水平的影响进行研究。刘增等［9］选取性别、年龄、学历、收入、家庭特征等因素对认证食品的认知水平及影响因素进行分析。参考学者所考虑认知水平的人口特征变量，本文认为食品制造业社会责任的认知水平除了受关注程度影响外，性别、年龄、受教育程度、从事的职业、月平均收入、工作和学习所在地等消费者特征也会影响认知水平。

（1）从中国的现实情形考虑，女性在家庭中更多的承担了购买食物，关注家庭成员健康状况的责任，从而女性有可能接触更多的食品制造业相关信息，对食品制造业承担社会责任的认知水平可能更高。故提出假设：

H2：与男性消费者相比，女性消费者对食品制造业社会责任的认知水平更高。（2）随着年龄的增长，消费者的事业和家庭逐步稳定，会更多的关注食品制造业社会责任，同时他们拥有相对丰富的阅历和更广泛的视野来看待食品制造业的社会责任，因而对社会责任的认知水平越高。故提出假设：

H3：消费者对食品制造业社会责任的认知水平与其年龄正相关。（3）教育水平越高的人，对企业发展和道德问题有着更为清楚的认识和明确的价值观，更会认识到食品制造业承担社会责任的重要性，对食品制造业社会责任的内容认知水平也会越高。同时，他们拥有更强的能力和更多的渠道接受和了解食品制造业的社会责任信息，因此对社会责任的认知水平更高。故提出假设：

H4：消费者对食品制造业社会责任的认知水平与其受教育程度正相关。（4）由于学生在校学习，与社会接触面窄，而个体户和自谋职业者、其他职业群体迫于生计压力，会更多地关心个人利益，因此学生、个体户和自谋职业者、其他职业群体对食品制造业社会责任的认知水平较低。而医生因为工作性质的需要、政府机构人员对政策信息方面把握比较及时、教育研究机构的人对科学和技术的理解和关注水平都比较高（曾寅初等［8］），因此，医生、公务员、教师及科研人员对食品制造业社会责任的认知水平会相对较高。在企业单位工作的消费群体，由于工作的性质，必须与股东、债权人、员工、供应商、消费者、社区、政府等多方利益相关者进行接触和开展关联活动，因此对食品制造业社会责任认知水平最高。故提出假设：

H5：学生、个体户和自谋职业者、其他职业群体对食品制造业社会责任的认知水平最低，公务员、医生、教师及科研人员等的认知水平较高，在企业单位工作的消费群体的认知水平最高。（5）按照马斯洛的需要层次理论，人的需要分为不同的层次，只有排在较低层次的需要得到满足后才会产生更高一级的需要。拓展该理论，随着收入的提高，消费者对食品制造业的需要层次会逐步变高。当食品制造业提供的食品满足其维持生命的基本需要后，会对食品的安全及质量提出更多的要求，然后由于社交的需要、感情和归属甚至尊重、自我实现的需要，他们对食品制造业承担社会责任会提出更多的要求，希望食品制造业能对员工、股东、债权人等各利益群体承担相应的社会责任，因此对企业社会责任理解更加透彻。故提出假设：

H6：消费者对食品制造业社会责任的认知水平与其收入水平正相关。（6）生活在农村、县城或建制镇、地级市、省会城市或直辖市等不同地区的消费者，对食品制造业社会责任的认知水平不同。生活在经济更为发达地区消费者，由于生活环境的影响，更为关注食品制造业的社会责任，同时获取企业的社会责任的信息渠道更为广泛，对食品制造业社会责任的认知水平更高。故提出假设：H7：消费者对食品制造业社会责任的认知水平跟消费者所在地的经济发达程度正相关。

（二）变量选取

1．消费者对食品制造业社会责任认知水平的衡量

本文通过调查问卷中的相关问题选项采用计分加总的方法，来反映和度量食品消费者对社会责任的认知水平。问卷题项设计及分值确定如下：（1）通过列举食品制造业是否应该承担社会责任、对企业发展与承担社会责任的关系如何看待等有关社会责任概念问题，让消费者根据自己的认识进行选择，对不同选项给予相应的赋值。对有关社会责任概念问题的认知共计6分。（2）通过列举食品制造业社会责任的涵盖内容，让消费者进行选择，以了解消费者对食品制造业社会责任内容的了解程度。陈旭东［10］按特殊群体责任、社会责任、公益责任、消费者责任、诚信责任、环境责任、员工责任、经济责任、投资者责任等八个方面设计相关项目，对民营企业进行问卷，并根据选项赋值，根据结果计算得分，以了解民营企业社会责任内容的认同度。参考该研究成果，本研究在问卷调查设计了对食品制造业社会责任的具体内容认知题项，涉及食品制造业社会责任股东、债权人、员工、供应商、消费者、社区、政府等七个方面内容，给每个方面分别赋值2分，如该方面细分为若干个子项，则将2分分摊到各个拆分的题项。对食品制造业社会责任内容的认知共计14分。（3）根据消费者对与食品制造业社会责任认知水平相关题项的选择结果确定分值，最终计算出合计值，从而得出消费者对于食品制造业社会责任的认识水平。消费者对食品制造业社会责任的认知水平的分值在0～20之间（见表3），分值越高代表消费者对食品制造业社会责任的认知水平越高。#p#分页标题#e#

2．消费者对食品制造业社会责任认知的主要影响因素

本文将消费者对食品制造业社会责任问题的关注程度、性别、年龄、受教育程度、职业、个人月收入、工作或学习所在地作为自变量，结合调查数据的实际情况，分析消费者对食品制造业社会责任认知的主要影响因素。

（三）模型建立

根据前面的研究假定，拟构建以下的多元线性回归方程：Y＝β0＋β1X1＋β2X2＋β3X3＋β4X4＋β5X5＋β6X6＋β7X7＋ε其中，Y是因变量，标识的是消费者对食品制造业社会责任的认知水平；β0表示常数项，β1、β2…β7表示待估系数，X1、X2…X7是自变量，具体含义见表4；ε表示误差项。

（四）回归结果分析

1．描述性统计

消费者对食品制造业社会责任的认知状况的描述性统计见表5。根据表5，消费者对食品制造业社会责任认知水平取值范围在3～20之间。可看出，有些消费者对食品制造业社会责任的理解到位，社会责任认知水平得到满分（20分），但是，部分消费者仍然对企业社会责任理解比较局限，社会责任认知得分仅为3分。总体上来说，消费者对社会责任的认识水平均值为13．22，说明消费者对社会责任的认识水平有待提高。

2．回归结果

根据选定的多元线性回归模型，运用Spss统计软件16．0版，对回归方程的参数进行估计并进行检验，F（7，1494）＝23．71，p＜0．05，表明回归模型是显著的。回归系数估计及显著性检验结果见表6。由表6的回归结果可知，各解释变量的特征根未发现接近于0的值，方差膨胀因子（VIF）较小，在1．033～1．209之间，自变量之间不存在共线性问题。消费者对企业社会责任的关注程度这个指标的检验值在0．05的水平显著。在消费者的人口统计学特征中，年龄、受教育程度、职业、个人月收入、工作或学习所在地的检验值均在0．05的检验水平显著。

3．回归结果分析

根据表6的回归结果，可以发现消费者对食品制造业社会责任的认知水平与消费者统计特征等解释变量间的关系呈现如下特征：（1）消费者对食品制造业社会责任关注程度与消费者认知水平显著正相关，这验证了研究假设1，说明对食品制造业社会责任问题关注程度越高的消费者对食品制造业社会责任的认知水平也越高。（2）消费者认知水平与性别之间不存在显著的关系，假设2未能通过检验，说明消费者认知水平不受性别差异的影响。（3）消费者年龄与认知水平显著正相关，该结果与假设3一致，说明年龄越大的消费者对食品制造业社会责任的认知水平更高。（4）消费者认知水平与受教育程度存在显著的正向关系，验证了假设4，这表明教育水平越高的消费者对社会责任的认知水平更高。（5）消费者职业与认知水平显著正相关，这与假设5一致，学生、个体户和自谋职业者、其他职业群体对食品制造业社会责任的认知水平较低，公务员、医生、教师及科研人员对食品制造业社会责任的内容的理解和认知水平更高，而在企业单位工作的消费群体对食品制造业社会责任认知水平最高。（6）消费者认知水平与个人月收入的关系显著正相关，这验证了假设6，说明随着收入的提高，消费者对食品制造业社会责任的认知水平上升。（7）消费者工作或学习所在地与认知水平显著相关，这验证了假设7。生活在经济较发达地区的消费者，对食品制造业社会责任的认知水平更高。反之，经济发展相对落后地区的消费者对食品制造业社会责任的认知水平较低。

结论及政策建议

本文通过对消费者进行问卷调查，运用调查数据研究了我国消费者对食品制造业社会责任的认知状况及影响因素。通过研究，得出以下主要结论：第一，绝大多数消费者对食品制造业社会责任问题都比较关注，但关注的重点内容不尽相同。大部分消费者认同食品制造业应考虑各利益群体的利益，但其关注最多的还是食品制造业对消费者自身的责任，消费者对自身利益的责任意识高于对政府、债权人、员工、供应商、股东、社区等其他利益相关者的责任意识。在各项社会责任具体内容当中，消费者最为看重的是食品质量与安全责任，而对社会捐赠责任认同度最低。第二，我国消费者对食品制造业社会责任的认知水平有待进一步提高，消费者对社会责任问题的关注程度以及人口学特征，与其对食品制造业社会责任的认知水平有着显著相关性。消费者对食品制造业社会责任的关注程度以及消费者的年龄、受教育程度、收入状况与其认知水平显著正相关，对食品制造业社会责任的关注程度越高、年龄越大、教育水平越高、收入越高的消费者对食品制造业社会责任的认知水平也越高。职业、所在地的经济发展程度也与消费者认知水平呈显著相关关系，在企业单位工作的消费群体对食品制造业社会责任认知水平最高，生活在经济较发达地区的消费者对食品制造业社会责任的认知水平也较高。

篇2

随着我国社会主义市场经济体制及改革开放的快速发展，地区之间的经济发展水平在逐步提升，经济竞争尤其是产业竞争不断的加剧。而国内目前还缺乏一个较为科学的对产业竞争力的评价体系。合理的产业竞争力评价体系要考虑产业的所处地位、发展状态等因素，并据此来制定产业发展的政策和进行区域调控。为此，本文以广西为例，建立产业竞争力的综合评价体系进行分析。

一、产业竞争力内涵

产业竞争力定义为，某一产业可以生产出其他产业更多的财富竞争力，而这一结果得益于对生产要素及资源的有效配置。产业竞争力是由产业的生产特征所决定的，其既可以是对现实生产力的体现也预示着未来的发展潜力。比较生产力是产业竞争力的实质。究其原因，其可以提供更容易让人接受的产品或服务，产生更强的经济效益能力。

由于不同的区域其自然环境、生态环境、文化背景等等各不相同，适合其发展的特色产业也不尽相同，在某一地区适合其地区特色优势的产业将更具竞争力。产业竞争力的提升要综合考虑如下因素：可能对区域经济发展产生影响的各项因素；产业竞争力的理论基础及实践研究方法；客观分析产业竞争力的发展现状（优势与劣势），并对其面临的挑战和机遇做综合的分析与评估，实现产业结构的动态优化和自我完善。

二、产业竞争力评价指标的选取

本文参考《广西统计年鉴2010》中工业的38个产业，基于对应的《中国统计年鉴2010》的数据收集，为保持数据的完整性，剔除了其他矿采选业和废弃资源和废旧材料回收加工业这两项产业，对煤炭的开采和洗选业、黑色金属矿采选业、有色金属矿采选业、非金属矿采选业、农副食品加工业、食品制造业、饮料制造业、烟草制品业、纺织业、家具制造业、印刷业、医药制造业等其他36个工业产业，用上文列出的13项指标进行产业竞争力评价。

三、因子分析计算结果

本文运用因子分析方法，对广西36个产业的11项指标进行综合分析，得到KMO值为0.516>0.5，可进行因子分析，从中选取6个公共因子，贡献率达到87.6%。旋转后的因子载荷矩阵如下：

factor1：X1=0.097；X2=-0.170；X3=0.068；X4=-0.061；X5=-0.080；X6=0.145；X7=-0.295；X8=0.977；X9=0.979；X10=0.250；X11=0.777。

factor2：X1=0.882；X2=0.876；X3=-0.084；X4=-0.197；X5=0.313；X6=0.099；X7=0.156；X8=-0.108；X9=-0.105；X10=-0.010；X11=0.239。

factor3：X1=-0.195；X2=0.287；X3=0.103；X4=0.772；X5=0.803；X6=0.081；X7=0.121；X8=0.027；X9=0.022；X10=0.057；X11=-0.366。

factor4：X1=0.004；X2=0.076；X3=0.023；X4=0.007；X5=0.172；X6=0.027；X7=0.615；X8=0.057；X9=0.060；X10=0.887；X11=0.021。

factor5：X1=0.273；X2=-0.160；X3=0.065；X4=0.438；X5=-0.157；X6=0.920；X7=-0.006；X8=0.045；X9=0.046；X10=0.033；X11=0.168。

factor6：X1=-0.006；X2=-0.067；X3=0.925；X4=-0.030；X5=0.268；X6=0.067；X7=0.457；X8=0.017；X9=0.005；X10=-0.067；X11=-0.006。

得到其综合得分，其排名排序如下：

第1名：农副食品加工业，85.78分；第2名：木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业，59.43分；第3名：烟草制品业，58.61分；第4名：有色金属矿采选业，56.86分；第5名：皮革、毛皮、羽毛（绒）及其制品业，39.19分；第6名：家具制造业，28.36分；第7名：文教体育用品制造业，28.08分；第8名：饮料制造业，21.98分；第9名：交通运输设备制造业，21.67分；第10名：黑色金属矿采选业，20.16分；第11名：纺织服装、鞋、帽制造业，19.04分；第12名：黑色金属冶炼及压延加工业，17.41分；第13名：工艺品及其他制造业，16.39分；第14名：金属制品业，15.83分；第15名：非金属矿采选业，14.47分；第16名：印刷业和记录媒介的复制，12.42分；第17名：有色金属冶炼及压延加工业，8.25分；第18名：水的生产和供应业，2.84分；第19名：非金属矿物制品业，0.50分；第20名：电气机械及器材制造业，-0.88分；第21名：专用设备制造业，-4.03分；第22名：通信设备、计算机及其他电子设备，-6.79分；第23名：塑料制品业，-9.12分；第24名：石油加工、炼焦及核燃料加工业，-9.50分；第25名：通用设备制造业，-16.49分；第26名：电力、热力的生产和供应业，-20.51分；第27名：医药制造业，-26.08分；第28名：食品制造业，-26.39分；第29名：造纸及纸制品业，-26.85分；第30名：化学原料及化学制品制造业，-29.92分；第31名：燃气生产和供应业，-39.84分；第32名：纺织业，-40.47分；第33名：仪器仪表及文化、办公用机械制造业，-44.89分；第34名：橡胶制品业，-59.16分；第35名：煤炭的开采和洗选业，-82.02分；第36名：化学纤维制造业，-84.32分。

四、结论

在对广西36各产业的排名中，前十名为农副食品加工业、木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业、烟草制品业、有色金属矿采选业、皮革、毛皮、羽毛（绒）及其制品业、家具制造业、文教体育用品制造业、饮料制造业、交通运输制造业和黑色金属矿采选业。具体呈现出以下特点：

第一，重点产业及优势产业都具有竞争优势。广西的四大重点产业及优势产业有：制糖为主的食品产业、以铝为主的有色金属产业、以中型轿车为重点的汽车产业以及以钢铁为主的冶金产业，这四大优势产业都分别属于处在竞争优势前十的农副食品加工业、有色金属矿采选业、交通运输制造业以及黑色金属矿采选业中。

第二，以农产品为原料的轻工业具有竞争优势。以农产品为原料的轻工业是指直接或间接以农产品为基本原料的轻工业，主要包括食品制造、饮料制造、烟草加工、纺织、缝纫、皮革和毛皮制作等工业。20世纪90年代以来，广西农业在农村各业产值中的比重远远高于全国平均水平。2001年，种植业产值占农业总产值的比重超过50%，2010年广西的农业产值占全国的4.1%，超过平均水平，因此这些产业都具有很强的竞争力。广西可依托其第一产业的资本积累，发展以农产品为原料的具有产业竞争力的轻工业。

参考文献：

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中图分类号：F127

文献标识码：A

改革开放以来胶州市凭借优越的地理位置和丰富的劳动力资源和逐渐积累起来的雄厚工业基础，吸引了大量的外资企业投资建厂，尤其是制造业入驻和加速发展已经成为我市发展的一大亮点。据不完全统计，胶州市目前共有制造业企业890家（外商投资企业和规模以上私营企业），约占青岛市（相同口径）制造业企业数量的十分之一，制造业企业数量雄踞五市七区之首，当前，青岛市着力打造山东省的制造业龙头，胶州制造俨然是其中不可或缺的重要部分。

截止2012年上半年，该市制造业企业共有从业人员172689人，其中在岗职工165958人，占全市在岗职工人数的74.3%，比例达到七成以上。庞大的制造业体系不仅吸纳了本市闲散劳动力，改变了许多人的生产生活方式，同时也为外来从业者提供了大量的就业机会。繁荣发展的制造业犹如推动我市职工就业、生产生活、城市建设等方面不断前进和优化的发动机，矣为该市建设现代化幸福宜居新区的重要推动力量。

1、制造业门类丰富，重点门类掌控“胶州制造”半壁江山。首先，胶州的“大”制造体现在制造门类的丰富上。该市制造业门类十分丰富，囊括了按照国民经济行业分类的制造业中的所有28个二级门类。其中从业人数超过5000人的行业有十四个，分别为纺织服装、鞋、帽制造业；通用设备制造业；金属制品业；农副食品加工业；家具制造业；电器机械及器材制造业；专用设备制造业；纺织业；交通运输设备制造业；工艺品及其他制造业；皮革、毛皮羽毛及其制品业；塑料制品业；非金属矿物制品业及化学原料及化学制品制造业。这十四个行业共有从业人员153330人，占全部制造业从业人员数的89.3%。其中从业人员超过一万人的制造行业有四个，分别是纺织服装、鞋、帽制造业（31205人）；通用设备制造业（22051人）；金属制品业（19477人）及农副食品加工业（16381人）。这四大行业的从业人员总数为89112人，占全部制造业从业人数的51.6%，从从业人数角度看，这四个行业无疑是胶州制造的引擎所在，掌控胶州制造的半壁江山。

2、制造业企业（规模以上）创造产值近乎全部工业（规模以上）总产值，前五个制造类行业创造产值占全部制造类企业产值的一半多。2011年报数据显示，我市规模以上工业企业创造工业总产值15283792万元，其中制造类企业创造总产值为15088601万元，占全部工业企业（规模以上）总产值的98.7%，利税总额1789827万元，近180亿。制造业的发展引领了该市经济建设的主动力，为市建设做出了巨大贡献。

从行业内细分看，通用设备制造业、金属制品业、农副食品加工业及电器机械及器材制造业创造产值均超过100亿，分别为2424677万元、1934872万元、1417043万元和1011097万元，第五名为纺织服装鞋帽制造业，创造产值909291万元，前五大制造行业创造工业产值已占全部制造业创造产值的51%。17%的制造业门类（全部28项制造业二级门类）创造了50%多的产值，体现了该市产业集群初步形成的特点。

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引言

产业集聚是产业地理空间分布的重要形式，对区域生产率的增长具有显著的影响。集聚产生了集聚效应，如信息与知识的外溢，劳动力市场与基础设施的共享等，从而成为影响生产率差异的重要因素，而产业集聚发展的不平衡，必然导致全要素生产率增长的不平衡。早在1890年马歇尔就研究了地方产业集聚所形成的规模经济效应对地方经济增长的影响，而后国内外大量经济学家研究了产业集聚与生产率增长之间的关系（Jocabs，1969；Dogan，2001，Mukkala，2004；范剑勇，2006；薄文广，2007；柴志贤、黄祖辉，2008，刘修岩，2009）。

长期以来，我国制造业发展呈现出区域和行业发展的不平衡现象，这既有地理区位、社会文化制度等因素，同时也与行业特征高度相关。目前，我国大部分制造业都集聚在东部沿海地区，而部分资源依赖型的产业寄居在中西部地区，不同行业之间的集聚度水平相差很大。而改革开放的市场竞争，导致不同行业沿着不同的路径集聚变迁，并进一步影响生产率水平的波动。测度行业集聚度和行业的生产率变化，并分析两者之间的关系，有利于进一步分析我国行业集聚变迁路径和生产率水平，提出相应的区域和行业发展政策。

指标选取及数据来源

本文以我国制造业为研究对象，样本数据来自于1991-2009年历年《中国工业经济统计年鉴》，部分年度的工业统计年鉴（1991、1995、1996和1998）缺失，2004年数据来自《中国工业经济普查年鉴2004》。

为了保持统计口径的一致性，统计口径为“全部国有及规模以上非国有工业企业主要经济指标统计”数据。为了保持地区数据的一致性，排除港、澳、台地区，因地区数据过小而忽略不计，并且将重庆合并到四川当中去。这样本文共选取了29个省市自治区。

为保持行业数据一致性，排除采掘业以及电力、煤气、水的生产和供应与建筑业，同时排除一些因前后无数据而无法延续的行业，并将食品加工业和食品制造业合并为食品加工与制造业，将普通设备制造业和专用设备制造业合并为机械制造业。这样选择出的制造业共有17个，分别为食品加工及制造业、饮料制造业、烟草加工业、纺织业、造纸及纸制品业、石油加工及炼焦业、化学原料及化学制品业、医药制造业、化学纤维制造业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、金属制品业、机械制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、电子及通信设备制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业。

行业集聚度分析

产业集聚度研究可以分为地区维度和行业维度，相应的产生了一系列测度方法。测度地区维度集聚度的常用方法有Theil指数、克鲁格曼指数和区位熵等，测度行业维度集聚度的方法有集中率、赫芬达尔指数、空间基尼系数、EG指数等，各种方法各有利弊。

Ellision和Glaeser（1997）提出了新的集聚指数来测定产业空间集聚程度。假定国家或地区的某一产业内有N个企业，且将国家或地区划分为M个地理区域，这N个企业分布于M个区域之中。Ellision和Glaeser建立的产业空间集聚指数计算公式为：

（1）

其中，si表示区域i的某产业就业人数或工业总产值占该产业就业人数或全部工业总产值的比重，xi表示区域i全部就业人数或工业总产值占全部就业总人数或工业总产值的比重。赫芬达尔指数（Herfindahl Index）。表示该产业中以就业人数或工业总产值为标准计算的企业分布。由于无法获取每个企业的规模，因此需要对EG指数中的进行修正，修正为：

Qij表示地区i产业j的企业单位数，Yij表示地区i产业j的工业总产值，Yij /Qij表示地区i产业j的企业平均规模，Y是制造业工业总产值。Ellision和Glaeser建立的产业空间集聚指数充分考虑了企业规模及区域差异带来的影响，弥补了空间基尼系数的缺陷，使能够进行跨产业、跨时间、甚至跨国的比较。

利用EG指数公式，采用工业总产值指标，对1990-2008年的行业集聚度计算，部分年份结果如表1所示。从结果来看，行业集聚度变迁呈以下特征：

第一，在1990-2008年间，我国17个制造业的行业集聚度有了大幅度提高，产业趋向于空间集聚。1990年产业集聚系数rj≥0.04行业只有烟草加工业，而2008年增加到了5个行业，为化学纤维制造业、电子及通信设备制造业、烟草加工业、仪器仪表及文化办公用机械制造业和纺织业；1990年产业集聚系数0.02≤rj

第二，从行业类型来看，集聚度较高的行业多为资本技术密集型、垄断型和自然资源依赖型行业，如化学纤维、电子及通信设备制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业、烟草加工业、黑色金属冶炼及压延加工业、石油加工及炼焦业等。这结论与罗勇和曹丽莉（2005）、路江涌和陶志刚（2006）、杨洪焦和孙林岩（2009）的研究结论基本一致。同时，高集聚度行业还包括两个传统制造业：食品加工及制造业与纺织业。这用传统经济地理理论难以解释，杨洪焦、孙林岩和高杰（2008）等认为可以从新经济地理学中找到一些理论依据，如一个地区的企业数量、人力资本、消费者购买力及交通运输条件等都可以导致制造业在该地区的集聚。

第三，从行业集聚度变化的趋势来看，两种类型的行业集聚度上升较快，一是传统行业，如食品加工与制造、饮料制造业、纺织业；二是资本密集型和技术密集型的行业，如造纸及纸制品、医药制造、化学纤维制造、电气机械及器材制造、电子及通信设备制造、仪器仪表及文化办公用机械制造。而垄断型的烟草制造和资源型的石油加工及炼焦以及交通运输设备制造的行业集聚度变化则不大。这也说明市场竞争的结果是企业更趋向于空间集聚，以获取集群竞争优势；而垄断则延缓了这一结果。

全要素生产率分析

Battese和Coelli对生产率的测度方法进行了总结，认为主要有四种：回归生产函数模型、随机前沿法（SFA）、指数法和数据包络分析法（DEA），前两种为参数方法，需要事先设定生产函数形式，后两种为非参数方法，不需要设定生产函数模型。以数据包络分析为基础的Malmquist指数方法，可以将生产率拆分为技术进步、技术效率变化和规模效率的改善，从而被广泛使用。Fare等（1994）提出了基于产出的Malmquist生产率指数，其基本公式为：

（2）

方括号外的比值表示时期t到t+1的相对效率指数（TE）变化，方括号内的两个比值测度了技术边界从时期t到t+1的移动，即技术进步率指数（TP）变化。因此，全要素生产率的变化可以分解为技术效率的改善和技术进步率的变化。效率变化指数又可以进一步分解为纯技术效率变化指数（PE）和规模效率变化指数（SC）。

根据Malmquist指数计算方法，运用DEAP2.1，本文计算了17个制造业的Malmquist指数。限于篇幅，本文只给出了1990-2008年各行业生产率平均指数，如表2所示。

从表1中可以看出，1990-2008年间，17个制造业的全要素生产率都有较大幅度的提高，其中增长最快的两个行业是石油加工及炼焦业（1.166）和交通运输设备制造业（1.114），平均增长速度超过了10%，其技术效率和技术进步率都得到了较大的提高；生产率平均指数介于1.05-1.1之间的行业有化学纤维制造业（1.086）、黑色金属冶炼及压延加工业（1.083）、仪器仪表及文化办公用机械制造业（1.075）、化学原料及化学制品业（1.073）、电子及通信设备制造业（1.065）、饮料制造业（1.064）、烟草加工业（1.059）、机械制造业（1.058）和电气机械及器材制造业（1.05），这些行业的技术效率和技术进步率均大于1，但增速相对较小；而低于1.05的行业为食品加工及制造业（1.048）、纺织业（1.017）、造纸及纸制品业（1.032）、医药制造业（1.019）、非金属矿物制品业（1.04）、金属制品业（1.037），这些行业技术效率相对较低甚至倒退，技术进步率也相对较低。

从技术效率分解来看，纯效率指数提高相对较差，石油加工及炼焦业、交通运输设备制造业、电子及通信设备制造业三个行业的纯效率指数大于1，烟草加工业、黑色金属冶炼及压延加工业、机械制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业纯效率指数等于1，其它行业的纯效率指数小于1。相反，绝大部分行业的规模效率指数提高较快，除电子及通信设备制造业外均大于1，这也反映了这个行业增长主要依赖于技术进步，其它行业产业集聚度提高产生了经济规模效应。

行业集聚度对全要素生产率的影响分析

根据产业集聚度和全要素生产率的计算结果，建立全要素生产率与制造业集聚度之间的行业面板数据模型：

（3）

j代表行业，i=1，2，3，4，5，分别代表技术效率指数、技术进步指数、纯效率指数、规模效率指数和全要素生产率指数。β0是常数项，β1为系数，ηj代表行业的个体固定效应， ε是误差项。

为保证面板数据时间变量的平稳性，首先对各变量进行单位根检验，检验结果如表3所示。结果表明各种生产率指数和产业集聚度均具有很好的平稳性。

分别对各种生产率指数和产业集聚度的面板数据模型进行估计，模型估计结果如表4所示。从模型估计结果来看，各生产率指数对产业集聚度均具有正向的弹性系数，也即行业集聚程度的提高促进了生产率的提高。从具体影响分析来看，行业集聚度的提高对技术效率的改善影响较为明显，其弹性系数达到0.020，从对技术效率指数分解来看，对纯效率提高的弹性系数为0.011，对规模效率的提高为0.009。这也验证产业集群形成了规模经济效应，共享的劳动力和商品市场、信息资源和基础设施等为企业带来了竞争优势；而集群内的专业化分工协作体系促进了纯效率的提高，从而提升了技术效率。同时，集群内部市场竞争引发了企业技术创新的动力，刺激企业加强R&D投入、引入新技术、改变生产组织方式等，以及集群内的劳动力流动和知识溢出为企业模仿和创新提供了机会，促进了整个行业的技术进步，形成了规模报酬递增效应，验证MAR溢出效应的存在。

结论

本文通过行业维度对我国17个制造业的1990-2008年间EG指数的计算分析，发现不同行业之间的产业集聚变迁差异很大。

总体上来说，我国各行业集聚度总体呈上升趋势，垄断型、自然资源依赖型和技术密集型行业集聚度相对较高，传统行业如食品加工与制造、饮料制造业、纺织业及资本密集型和技术密集型行业的集聚度上升较快，产业集聚分布空间来看，绝大部分行业分布前几位地区都集中在东部地区。与产业集聚度相似，各行业的全要素生产率呈上升趋势，但存在行业差异，全要素生产率的提高主要依赖于技术进步和规模效率的提高，纯效率的提高则相对较弱。

产业集聚度的提高促进了各行业生产率的提高，尤其是提升了技术效率，同时促进了技术进步，但行业差异也非常明显。因此，要提高行业生产率，促进区域经济发展，应该制定更为合理的产业政策，本文认为应：

一是调整区域产业结构。行业集聚度的变迁不仅与行业特点有关，也与地理区位、社会文化制度、区域人力资本存量等紧密相连，因此需要遵循行业发展特点和区域发展特点，加快产业结构调整与产业集聚的合理分布，形成规模报酬递增效应。

二是加强集群组织制度创新。行业集聚有效地改善了技术效率，但这主要是众多企业的集聚形成了规模经济效应，部分行业纯效率的提高则不明显甚至倒退。因此需要加强集群内部的组织制度创新，形成更为合理地专业化分工合作体系，减少恶性竞争，提升行业组织的制度绩效。

三是加强行业的技术创新投入。行业集聚促进技术进步，一是源于集聚体内R&D投入增加，二是源于集群知识溢出效应。加大行业的R&D投入与创新，形成合理的集群R&D合作体系，加强专利保护的同时共享R&D创新与知识溢出效应，促进行业集聚的技术进步，提高行业的生产率水平，提升整个行业的市场竞争力。

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