供给侧结构性改革视域下工业转型升级绩效评价研究
——以辽宁省为例

翟 璐，刘春芝

(沈阳师范大学，辽宁 沈阳 110034)

一、引 言

在中国经济步入“新常态”的外部作用催化下，工业经济结构和体制机制弊端得到了最大释放，工业经济下行压力明显增大，2015年全国规模以上工业企业增加值增长率为6.1%，创近23年最低工业增速。面对严峻的工业经济运行情况，亟须新的理论引导，供给侧结构性改革为适应这一需要应运而生。长期以来，工业供给侧的有效和高端供给不足、无效和低端供给过剩导致全要素生产率低下，供需错配现象严重。这些问题的本质在于供给结构不能适应需求结构变化的结构性矛盾，迫切需要结构调整和体制机制改革，以化解结构性矛盾，实现工业健康可持续发展。2015年11月，习总书记在中央财经领导小组第十一次会议上强调：“在适度扩大总需求的同时，着力加强供给侧结构性改革，着力提高供给体系质量和效率，增强经济持续增长动力，推动我国社会生产力水平实现整体跃升。”[1]供给侧结构性改革的提出是我国经济发展指导思想的重大变革，是工业供给侧结构调整的动力和突破口。

伴随着工业供给侧结构性改革研究而生的一个重要议题，是如何评价供给侧结构性改革视域下工业转型升级绩效水平的高低，这直接关乎政府主管部门在相关问题上的决策。因此，迫切需要树立一个客观、科学、可评价的价值导向，引导工业供给侧结构性改革迈向新的高度。这种价值导向的表现形式应为一种统计指标体系，通过选取具有代表性的评价指标，利用合理的统计方法，客观评价工业转型升级的绩效，为政府决策提供可靠依据。

本文拟通过统计调查，筛选数个能够代表统计意义的评价指标，利用因子分析方法降维，梳理描述工业转型升级绩效的潜在因子，并利用潜在因子得分及回归，对选取的典型区域——辽宁省工业转型升级绩效进行综合评价。选择辽宁省作为考察对象的原因在于：辽宁省是东北乃至全国老工业基地的典型代表和历史缩影，国有经济比重较大，工业结构矛盾和体制机制矛盾表现得尤为突出，具备工业供给侧结构性改革研究的典型性。另外，近年来辽宁省经济出现了“断崖式”下跌，迫切需要实质性的供给侧结构性改革，构建工业强省建设的有效体制机制，促进辽宁老工业基地的再振兴。

二、文献述评

(一)关于工业转型升级绩效评价的文献综述

2008年的国际金融危机使国际社会深刻意识到了经济转型升级的必要性，于是在全球范围内掀起了一轮关于工业转型升级研究的热潮。在国内外有关工业转型升级的研究中，以定性分析为主流，学者们主要从工业转型升级的内涵、路径、影响因素和政策建议等方面展开研究。近年来，随着该领域研究的深入，少数学者也开始了关于工业转型升级绩效评价的研究，主要围绕两个方面展开。一个方面是以工业转型升级的内涵为基础构建评价指标体系，运用多种统计方法进行评价分析。ShanlinYang，YuBai，Sufeng Wang等(2013)[2]585-594以经济增长、资源与环境、自主创新、居民生活质量等六个方面为框架构建综合评价指标体系，利用层次分析法对2000—2009年中国工业发展方式的转变进行了评价。卢强等(2013)[3]34-41借鉴脱钩理论的核心思想，以工业资源环境脱钩弹性指数、结构脱钩弹性、技术脱钩弹性和回用脱钩弹性作为评价指标，深入地研究了广东省工业绿色转型升级各个环节的发展状况。杨立勋等(2016)[4]109-112从工业发展、抑制产能过剩、资产结构、技术创新等7个方面构建工业转型升级发展水平的综合评价体系，利用2004—2014年的面板数据系统地测度了西北五省工业行业转型升级的发展水平及变化趋势。王玉燕等(2016)[5]130-138构建囊括经济效益、技术创新、结构优化、绿色驱动等四大类要素的工业转型升级效果评价指标体系，借鉴PCA方法，测算中国工业转型升级效果指数，并分析效果指数变化及行业异质性特征。

另一方面是以全要素生产率的视角，通过测量全要素生产率对工业转型发展水平做出评价。Jefferson G H，Rawski T G 和Zhang Y(2008)[6]121-140对中国工业绿色全要素生产率进行了分析，并以此为基础评价了中国工业绿色转型水平。郑兵云等(2010)[7]480-489通过建立随机前沿模型，测算了转型期我国工业及其细分行业的全要素生产率，并对其进行了效率分解和原因分析。陈诗一(2011)[8]75-101以中国经济的主要增长引擎——工业为例，分析结构改革是如何通过要素重置来推动中国工业全要素生产率进步和发展方式转变的。周五七等(2012)[9]73-83将能源与碳排放统一纳入全要素生产率测度模型，测算低碳导向的工业行业绿色全要素生产率增长及其来源构成。Shuai Shao，Ranran Luan和Zhenbing Yang等(2016)[10]758-770在分析上海市工业绿色全要素生产率及其决定因素的基础上，评价了上海市工业绿色转型的绩效。

(二)关于工业供给侧结构性改革的文献综述

“供给侧结构性改革”自提出以来，学术界给予了热情关注，研究成果不断丰富。归纳起来，学者们主要从供给侧结构性改革的内涵、任务与目标、国外经验与启示和供给侧结构性改革的政策取向等方面展开研究。部分学者进一步研究了工业领域的供给侧结构性改革问题，但成果较少，尚未形成体系。李天舒(2016)[11]10-12认为工业供给侧结构性改革的内涵可概括为：供给侧结构性改革是工业经济发展方式的根本性转变，目的是提高全要素生产率，结果是形成新的工业经济增长机制。杨丽君、邵军(2016)[12]10-14认为，德国工业4.0关注的是制造业硬实力的提升，而制造业是供给侧的核心产业，所以新常态下其对我国供给侧的产品供给、生产要素和供需匹配三个方面的改革带来不少启发。黄群慧(2016)[13]5-23认为推进产业层面的工业供给侧结构性改革的关键任务是化解产能过剩和积极推进《中国制造2025》战略“双管齐下”，实现工业经济增长动能转换。金喜成(2017)[14]34-37认为，工业供给侧结构性改革的方式是传统产业升级拉动新兴产业发展，重点是重化工业向新型工业转型，难点是产品结构由低层次产品向高端产品转型，目标是工业技术结构由传统制造向智能制造迈进。

针对当前钢铁、煤炭领域出现的产能过剩和环境约束的问题，部分学者尝试从实证分析的角度评价供给侧结构性改革背景下煤炭、钢铁行业结构调整及企业环境绩效。贾海涛(2017)[15]5-10从布局结构、组织结构、生产结构和产品结构四个方面构建了我国煤炭工业结构的评价指标体系，为供给侧结构性改革背景下我国煤炭工业结构逐步优化提供理论支持。姚翠红(2017)[16]40-46强调了生产端为主的内部管理和环保创新能力对于钢铁企业环境绩效评价的重要性，在供给侧结构性改革内涵的指导下，构建了以生产部门、研发部门、环保部门和财务部门为主的环境绩效评价体系，对上市公司数据进行实证分析，发现了企业环境绩效内部管理存在的问题并提出了相应的政策建议。

通过梳理相关文献发现，多数学者以工业转型升级内涵为基础构建工业转型升级评价指标体系，指标的选取随着学者们观察角度的不同也有所差异，但突出区域内工业发展特点及产业政策的研究较少，并且，在现有的文献中，以供给侧结构性改革的视角研究区域工业转型升级评价仍是空白。另一方面，在工业供给侧结构性改革的研究成果中，主要以规范分析为主，利用实证分析的方法评析工业供给侧结构性改革绩效问题的尚属空白，并且多数学者注重从全国层面对供给侧结构性改革进行研究，对各地实践经验概括总结的偏少，结合区域特色研究工业供给侧结构性改革问题的更是少见。本文将供给侧结构性改革的思想与方法引入工业转型升级评价体系，以《辽宁省人民政府关于推进工业供给侧结构性改革的实施意见》中的四项基本原则为指导，构建辽宁工业转型升级绩效评价指标体系，进一步丰富地方工业供给侧结构性改革的相关研究。

三、评价要求及指标选定

(一)供给侧结构性改革思想对辽宁工业转型升级评价的要求

供给侧结构性改革是针对由于供给结构不适应需求结构变化的结构性矛盾而产生的全要素生产率低下问题所进行的结构调整和体制机制改革[13]5-23。供给侧结构性改革可分拆为“供给侧+结构性+改革”，其中，“供给侧”是问题的表象，“结构性”是问题的本质，“改革”是解决问题的对策。可见，供给侧结构性改革的关键在于对“结构性”问题的梳理与把握，辽宁工业供给侧结构性改革应结合辽宁工业转型升级的要点，制定“因地制宜”的“差异化”的改革策略。2016年8月，辽宁省人民政府出台了《辽宁省人民政府关于推进工业供给侧结构性改革的实施意见》，提出了“坚持市场主导，有效发挥政府引导作用；坚持调存增优，实现工业结构优化升级；坚持创新驱动，实现工业发展动力转变；坚持质量为先，牢固树立绿色发展理念”四项基本原则，为辽宁省工业供给侧结构性改革指明了方向，根据上述指导思想，辽宁工业转型升级绩效评价应突出以下三点要求：

第一，考察工业结构优化及要素驱动的表现。工业结构优化是供给侧结构性改革问题的核心，工业结构优化具体可划分为工业结构高级化和产业链高度化，而决定工业结构优化程度的根本在于经济增长的要素驱动力。

第二，考察企业产品结构的表现。工业供给侧结构性改革要求以供需协同为重点，不断扩大工业有效供给，以推进企业降本增效为重点，增强企业市场竞争力。这就要求企业在增加高端品质、高附加值的产品供给的同时不断降低企业成本，提高产品的竞争力。

第三，考察绿色生产的表现。工业供给侧结构性改革要求牢固树立绿色发展理念，推广清洁生产，突出节能降耗，提高资源综合利用率。

(二)指标选定

本文选取涵盖上述要求的12个评价指标，梳理隐含的潜在因子，计算因子得分，对供给侧结构性改革视域下工业转型升级绩效做出评价。12个评价指标是大中型工业企业新产品销售收入(X1)、工业固体废弃物综合利用率(X2)、工业产品销售收入占比(X3)、主营业务成本(X4)、工业成本费用利润率(X5)、总资产贡献率(X6)、重化工业产值占比(X7)、主要生产性服务业增加值(X8)、高技术产业主营业务收入(X9)、落后产能产量(X10)、人均技术市场成交额(X11)、工业全员劳动生产率(X12)。数据来源于《中国工业统计年鉴2000—2016》《辽宁统计年鉴2000—2016》《中国统计年鉴2000—2016》《中国高技术产业统计年鉴2016》《辽宁省国民经济和社会发展统计公报2000—2016》。全部统计分析结构由软件SPSS22.0计算得出。

四、实证分析

(一)统计方法概述

1.模型设定

设X=(X1，X2，X3，…，Xp)为观察到的随机向量，F=(F1，F2，…，Fm)为不可观测的向量。用矩阵模型表示如下：

XiAFε，

(1)

其中，F=(F1，F2，…，Fm)为公共因子，矩阵A为因子载荷，ε是特殊因子，是不能被前m个公共因子包含的部分。

该模型应满足的假设为：

(1)m≤p；

(2)cov(F，ε)=0；

2.主要参数的统计意义

(1)因子载荷aij是第i个变量与第j个公共因子的相关系数，公因子之间不相关，相同公因子的相关系数为1，则：

(2)

(2)变量共同度越大，说明因子分析模型的解释能力越强，效果越好。将因子载荷阵A第i行元素的平方和定义为变量共同度，则：

(3)

显然，特殊因子方差的取值越小，说明因子分析模型的解释力越强，效果越好，从原变量空间到公共因子空间的转化性质越好。

(3)公因子方差贡献度可定义为因子载荷矩阵中列的平方和，记为：

(4)

称Sj为公共因子Fj对Xi的贡献，它表示同一公共因子Fj对各变量所提供的方差贡献之总和，是衡量公共因子相对重要性的指标。

3.估计方法说明

(1)采用极大似然估计法估计因子载荷阵。基本原理是：如果假定公因子F和特殊因子ε服从正态分布，那么可以得到因子载荷和特殊因子方差的极大似然估计。设X1，X2，…，Xn为来自正态总体Np(μ，Σ)的随机样本。

Σ=AA′+Σε，

(5)

似然函数通过Σ依赖A和Σε。上式并不能唯一确定A，为此可添加一个唯一性条件：

(2)采用方差最大旋转法进行因子旋转，方差最大旋转法从简化因子载荷阵的每一列出发，使和每个因子有关的载荷平方的方差最大。当只有少数几个变量在某个因子上有较高的载荷时，对因子的解释最简单。方差最大的直观意义是希望通过因子旋转后，使每个因子上的载荷尽量拉开距离，一部分的载荷趋于1，另一部分趋于0，使各个因子的实际意义能更清楚地表现出来。

4.因子得分采用回归分析法

采用回归分析法计算因子得分，假设公共因子可对P变量进行回归，则有：

(6)

令回归系数矩阵为：

则有

(7)

其中，X=(X1，X2，…，Xp)′，上式即为估计因子得分的计算公式。

(二)实证过程

1.原始变量描述统计分析

因子分析的前提条件是原始变量间的较强相关性，以便形成共享因子。因此，在因子分析之前首先对已选取的12个原始变量进行描述统计及相关性分析。各变量的分析数(N)、最小值、最大值、平均数和标准偏差如表1所示。

表1 原始变量描述性统计

利用相关系数矩阵考察原始变量之间的相关性，如果相关系数矩阵中的大部分相关系数值大于0.3，则说明各变量间有较强的相关性，可以进行因子分析。原始变量间的相关系数如表2所示，可以看出矩阵中的大部分相关系数值大于0.3，其中，大中型工业企业新产品销售收入与主营业务成本、主要生产性服务业增加值、高技术产业主营业务收入、人均技术市场成交额等变量相关性较高，总资产贡献率与主营业务成本、高技术产业主营业务收入、落后产能产量等变量也具有较高的相关性。总体来看，变量间相关度较高，具备因子分析的前提条件。

表2 原始变量相关系数情况

在进行数据分析前进行KMO与Bartlett检定，KMO值越接近1，意味着变量间的相关性越强，原有变量适合作因子分析。如表3所示，KMO测量取样适当性为0.787，Sig.值接近0，检验结果显著，说明变量适合做因子分析。

表3 KMO与Bartlett检定

表4 公共因子方差

注：提取方法为主成分分析。

表4给出了公共因子方差表，根据式(3)可知，表4中的“提取”列即为变量共同度的取值，取值范围为[0，1]。表4给出的共同度取值均靠近1，表明变量中的大部分信息均被因子所提取，说明因子分析的结果是有效的。

2.公共因子确定

在检验变量相关程度后，结合总方差分解、初始特征值碎石图等确定公因子个数。表5给出了总方差的解释情况，可以看出，前3个公因子解释的累积方差已达到93.958%，后面的公因子特征值可以忽略。从“旋转载荷平方和”来分析，旋转后的公因子较之于旋转前的解释率有所变化，但到第3个公因子时的累积贡献率不再变化，从而确定3个公因子较为合适。根据表5的起始特征值合计列，描绘出初始特征值的碎石图(如图1)。如图1所示，特征值从元件号4开始趋于平缓，从而确定3个公因子较为合适。

表5 总方差解释

注：提取方法为主成分分析。

图1 初始特征值碎石图

图2 旋转空间中的成分图

3.解释公因子

表6中的系数为旋转后的因子载荷估计值，其统计意义在于变量与因子的相关系数，对于某个指标，载荷绝对值越大的因子与它的关系更为密切，也更能代表这个因子。图2显示了旋转空间中的各变量在不同成分中的成分图。

表6 旋转后的成分矩阵A

注：提取方法为主成分分析；旋转方法为Kaiser标准化最大方差法；在4迭代中收敛循环。

根据表6和图2可知，因子1在大中型工业企业新产品销售收入(X1)、主营业务成本(X4)、主要生产性服务业增加值(X8)、高技术产业主营业务收入(X9)、落后产能产量(X10)、人均技术市场成交额(X11)、工业全员劳动生产率(X12)上具有较高载荷，定义因子1为结构优化及驱动因子。

因子2在工业产品销售收入占比(X3)、工业成本费用利润率(X5)、总资产贡献率(X6)上具有较高载荷，定义因子2为企业产品竞争力因子。

因子3在工业固体废弃物综合利用率(X2)、重化工业产值占比(X7)上具有较高载荷，定义因子3为绿色生产因子。

综上，通过因子载荷旋转，把12个可以描述供给侧结构性改革视域下工业转型升级的统计指标归纳为三类，从而可以建立一套评价指标体系。

4.因子得分

将表7中输出的公因子得分与对应变量相乘后求和，便得到最终的公因子得分公式。公因子F1得分公式表达为：

F1=0.129X1-0.125X2-0.027X3+…+0.195X12.

(8)

同理可求得F2、F3，F1、F2和F3分别表示结构优化及驱动因子、企业产品竞争力因子、绿色生产因子的绩效得分，如表8所示。

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表7 因子得分系数矩阵

注：提取方法为主成分分析；旋转方法为Kaiser正规化的最大方差法。

表8 因子得分

进一步地，将公共因子的得分与各自的权数进行线性加权平均求和，便可得到工业转型升级的综合绩效及3个公因子的绩效。计算公式可表示为：

(9)

其中:ZX表示综合绩效，Qk(k=1，2，3)表示公因子的载荷方差百分比，Fj(j=1，2，3)表示公因子得分。供给侧结构性改革视域下工业转型升级综合绩效及各公因子绩效如表9所示。

表9 供给侧结构性改革视域下工业转型升级绩效评价结果

(三)实证结果分析

图3描述了2000—2015年辽宁工业转型升级绩效指数变化趋势。从整体上看，绩效指数由2000年的-69.562上升到2015年的65.267，年均增长率为4.51%，辽宁工业转型升级取得了较大的进展。观察2000年以来绩效指数的走势，可以把辽宁工业转型升级分成四个阶段：第一阶段是2000—2003年，绩效指数由-69.562下降到-74.443，降幅7.02%；第二阶段是2004—2008年，得益于国家振兴东北老工业基地的政策红利，工业转型升级速度开始加快，绩效指数由-61.269上升到-6.676，增幅61.16%；第三阶段是2009—2013年，在2008年国际金融危机后世界各国加快经济结构转型升级步伐的时代背景下，辽宁工业转型升级实现了前所未有的飞跃，绩效指数由6.716上升到100.277，增幅1393%，；第四阶段是2014—2015年，中国经济步入“新常态”的背景下，一方面企业低端产能过剩、经济效益不高，另一方面高端产品的需求得不到满足，供需错配现象严重，辽宁工业经济出现了断崖式下跌。绩效指数由93.259下降到65.267，降幅42.89%。现阶段，通过供给侧结构性改革来优化调整工业结构，提高供给体系的适应性和灵活性显得尤为迫切。

图3 2000—2015年辽宁省工业转型升级绩效指数变化趋势

从公因子的角度分析，图4所示，结构优化及驱动因子呈平稳上升态势，2000—2015年的年均增长率为7.86%，有效地提高了工业转型升级绩效。长期以来辽宁省政府注重对工业结构的调整与改造，取得了不小的成就。工业结构逐渐向纵深发展，高加工度化开始显现，高技术产业发展出现新亮点，生产性服务业发展取得了新突破。

图4 2000—2015年结构优化与驱动因子变化趋势

图5所示，企业产品竞争力因子走势经历了“四降三升”的过程，2000—2015年的年均增长率为-15.76%，成为工业转型升级过程中的最大阻力。以2010年为分水岭，2010年以前呈震荡式上升，2010年后呈震荡式下降，尤其在2013年后直线下降，2015年的指数甚至远低于2000年的指数水平。指数的下降暴露了企业产品供给与需求不匹配的结构性矛盾，也反映了企业生产成本过高、素质结构不合理等问题。

图5 2000—2015年企业产品竞争力因子变化趋势

图6所示，绿色生产因子呈不规则震荡态势，2000—2015年的年均增长率为23.96%，是年均增长速度最快的公因子。以2011年为分水岭，2011年前震荡剧烈，2011年至今表现较平稳，这与近年来辽宁省高度重视节能降耗和清洁生产密切相关。

图6 2000—2015年绿色生产因子变化趋势

综上所述，本文测算的供给侧结构性改革视域下工业转型升级绩效综合指数走势及各因子指数走势与经济运行的实际情况相吻合，说明本文构建的评价指标体系合理，选取的评价方法可行。

五、结论与启示

(1)2000—2015年辽宁工业转型升级绩效整体呈上升趋势，具体可以划分为四个阶段：2000—2003年为阶段性下降期，2004—2008年为快速上升期，2009—2013年为飞跃上升期，2014—2015年为震荡调整期，不同阶段的指数表现都对应着不同的经济背景。

(2)在公因子中，结构优化及驱动因子呈平稳上升态势，其波动趋势与工业转型升级绩效指数的总体趋势基本一致，有效地提升了工业转型升级的绩效。企业产品竞争力因子经历了“四降三升”的过程，成为工业转型升级过程中的最大阻力。绿色生产因子呈不规则震荡态势，年均增长速度最快。

(3)2014年和2015年，对辽宁工业转型升级绩效作用力由强到弱的公因子依次是：结构优化与驱动因子、绿色生产因子和企业产品竞争力因子。值得注意的是，企业产品竞争力因子由2014年的-6.784急剧下降到2015年的-50.908，侧面暴露了辽宁工业企业产品结构无法适应消费结构的变化、企业运营成本较高、企业所有制结构不合理等突出问题。

概括而言，工业供给侧结构性问题主要表现在企业结构、产业结构和动力结构等方面，在企业结构层面，应积极稳妥处理“僵尸企业”，提升工业企业整体素质；有效降低企业成本，提高企业竞争力；实质推进国有企业改革，建立有利于各类企业创新发展、公平竞争发展的体制机制。在产业结构层面，应进一步完善市场机制，积极控制和消化过剩产能；加快发展新兴产业，使新兴产业成为经济增长的主要力量；打造重点产业链，发挥拳头企业的骨干作用和对上下游产业的集聚作用；促进工业与生产性服务业的协调发展。在动力结构层面，应加强制度创新，引导技术创新和人力资本培育，以智能制造为引擎构建现代产业体系。同时，注重绿色生产，构建绿色制造体系，走资源节约、环境友好的可持续发展道路。

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