基于因子分析和结构方程模型的临港产业共生能力测度
——以曹妃甸工业区为例

李 南，张立华

（华北理工大学经济学院，河北唐山063210）

目前，世界范围内人口超过130 万的城市中有65%坐落于沿海地区。Merk（2011）指出，沿海地区的核心问题就是如何强化港口能力以继续为城市提供增加值，进而增进城市的繁荣和福利[1]。当然，港口对所在地域既有正面影响，又有负面影响。很多港口的周边布局了资源密集型的重化工业，从而经历了集中而持续的资源、环境和健康压力[2]。根据欧洲海港组织（ESPO）发布的2019 年环境报告，欧洲港口首要的环境问题是空气质量和能源消耗[3]。因此，鉴于区域性高资源依赖、高污染排放、高人口密度等特征，临港经济区大都面临着疏解环境和社会压力的严峻挑战。产业共生可以将传统意义上分离存在的各产业通过集体行动的方式获取竞争优势，这一效果归功于因为地理集聚而产生的协同可能性，使得临港经济区成为产业生态化的有趣实验室（Cerceau，2014）[4]。

唐山港曹妃甸港区的货物吞吐量一直保持迅猛增长的态势，2019 年约为3.5 亿吨。曹妃甸工业区虽为我国东部沿海的后发力量，却正在依托快速壮大的港口规模，大力发展临港产业。近年来，京津冀协同发展作为重大国家战略而深入推进，曹妃甸则谋求打造京津冀协同发展示范区。作为全新开发区域，曹妃甸工业区没有原有束缚，完全可以先行先试，发挥引领示范作用。特别是围绕首钢京唐公司、华润电力等领导厂商“建链”“补链”，从资源共享、协作机制等方面加强顶层设计，渐进形成高水平的临港产业共生系统[5]。

能够促成临港产业共生的驱动力主要包括：环境规制压力、废物处理成本的提高、经济竞争、社会关系等。在现实中，很多产业共生网络建立的速度很快，但却是脆弱的。因而迫切需要探寻支撑临港产业共生形成到持续演化的内在动因，需要评估临港产业系统的共生能力。国内外现有研究成果仍然缺少完整的理论架构及数学模型，尤其是针对临港产业共生能力的定量研究还处于空白。本文将对临港产业共生能力进行专门探索，识别其关键性影响因素，梳理临港产业共生因素之间的关系以及对共生能力的作用程度，为构建和优化临港产业共生系统提供依据。

1 变量设定与基本模型选择

1.1 研究变量

临港产业共生系统是由具有横向经济合作及纵向价值分工的厂商、特定的港口环境以及研究机构、中介服务、投资金融等支撑体系共同组成的网络系统。在厂商内部功能模块共生的基础上，临港产业共生单元基于发展战略的一致性而形成共生关系，临港产业的价值创造与提升取决于网络各节点间的共生优化。地理集中对于临港产业系统构造是一项基础优势，这使得共生单元之间在物流衔接、资源循环利用、知识共享、技术合作等方面拥有便利，在共生过程中提高各方效率，产生相互受益与自我强化的效果。为了表征和评价临港产业共生能力，选取的16 项指标如表1 所示。

表1 临港产业共生能力构成因素指标体系

1.2 基本模型

本文通过研究确定影响临港产业共生能力的因素，寻找变量间内在的结构关系，建立和验证临港产业共生能力测度模型。虽然临港产业的共生特性是客观存在的，但由于人们认知水平或事物本身的抽象性而无法直接观测，选用结构方程模型可以通过一些可观测变量对这些潜变量的特征和相互关系做出描述[6]。在利用结构方程模型之前，首先要对选择的显变量进行归类，在此采用因子分析法。

1.2.1 因子分析法

因子分析是把一些复杂变量归结为少数综合因子的一种统计分析方法。这样，要研究的问题就可以转化为用少数几个公因子和特殊因子的线性组合来表示原来的观测变量，即：

用矩阵可以表示为：X=AF+B上式中，xi（i=1，2，…，p）为原始变量；fj（j=1，2，…，k）称为公共因子称为变量共同度，它是反映所有主因子对原始变量的方差（Var（xi））的贡献度，衡量fj对xi的影响程度，变量共同度越大，说明原始变量对主因子的依赖程度越大，反之越小表示主因子对原始变量x1，x2，…，xp的方差贡献率，如果越大，说明主因子fj对原始变量x1，x2，…，xp的方差贡献越大，反之越小。如果把都算出来，按照从小到大进行排序，就可以找到影响较大的主因子。

1.2.2 结构方程模型

结构方程模型一般由测量方程和结构方程两部分组成。测量模型描述隐变量和显变量之间的关系，模型形式为：

（a）式和（b）式称为测量模型，表示隐变量与显变量之间的关系，方程（a）将内生隐变量η 连接到显变量y；方程（b）将外生隐变量ξ 连接到显变量x；矩阵Λy和Λx分别反映y对η 和x对ξ 关系强弱程度的系数矩阵；ε 和δ 分别是y和x的测量误差。

结构模型主要表示隐变量之间的关系，模型形式为：

其中，η 是内源潜在变量；ξ 是外源潜在变量；β 是内源潜在变量间的通径系数矩阵；Γ 是外源潜在变量对相应内源潜在变量的通径系数矩阵；ζ 代表残差。上述模型有以下假定：E（ζ）=0，E（σ）=0，E（ε）=0，E（ξ）= 0，E（η）= 0；ε 与ζ 相互独立，σ 与ξ 相互独立，ε 与η 相互独立，ζ、σ 及ε 相互独立。

2 实证方法

2.1 调查问卷的效度与信度检验

可以通过信度和效度来检验调查问卷的可靠性，效度检验一般采用巴特利特球形检验，根据调查问卷得到的数据，利用SPSS 软件计算该统计量值为243.540，对应的P值接近于0，小于0.01，也就是有99%的概率可以确定原始变量适合做因子分析，调查问卷效度较高。

信度检验采用Cronbach’s α 系数衡量信度值（参考标准：当变量个数小于6 时，Cronbach’s α 值大于0.6；当变量个数大于等于6 时，系数值大于0.7，问卷具有很好的信度）。本文利用SPSS 计算的Cronbach’s α 系数为0.862，高于0.7，说明调查问卷的信度比较高。

2.2 计算累积贡献率

采用主成分分析法，用最大四次方差法进行旋转，经旋转后获得6 个主因子，累积贡献率为84.5%，说明这6 个因子可以解释84.5%的原始信息，从而这6 个主因子能够很好地解释临港产业共生能力，结果见表2。

表2 方差累积贡献率

2.3 确定主因子

由于初始因子模型的载荷矩阵结构较为复杂，对问题难以做出详细解释，所以引入最大方差旋转法。旋转后各因子的载荷矩阵出现分化，有利于解释因子的含义[7]。旋转后的因子载荷矩阵详见表3。

由表3 可以看出，因子1 在需求预测一致性、平均采购提前期适度性、交货准确率等方面具有较高的载荷，所以可以称因子1 为商流共生能力因子；因子2 在物料流程协调配合、共享物流设备能力、物资准时交货率、物资平均货差率上具有较高的载荷，可以称为物流共生能力因子；因子3 在流动资金周转率、现金周转周期上具有较高的载荷，称为资金共生能力因子；因子4 在共生单元间信息流通的准确率、信息共享价值、信息互补程度上具有较高的载荷，因子4 称为信息共生能力因子；因子5在知识共享程度、技术合作参与程度上具有较高的载荷，因子5 称为知识共生能力因子；因子6 在物质和能量的梯级循环、副产品及废物再利用率两个方面具有较高的载荷，因子6 称为资源共生因子。

表3 旋转后的因子载荷矩阵

3 唐山市曹妃甸工业区的算例

3.1 数据来源

本文下面以唐山曹妃甸工业区为研究范围，根据前述的临港产业共生能力影响因素，开发设计调查问卷，运用李克特五点量表，被调查者根据自身实际情况打分，分值越高表明同意的程度越高。数值1 为完全不同意、数值3 为不确定、数值5 为完全同意，介于两者之间的用数值2 和数值4 来表示。以唐山港曹妃甸港区为核心、成立于2005 年的曹妃甸工业区是国家首批循环经济示范园区之一，目前已经建立了以港口物流、钢铁、化工、装备制造等产业为主导，电力、海水淡化、建材、环保等关联产业循环配套，现代服务业协调发展的产业体系。本次共发放和回收了138 份调查问卷，有效答卷为130 份，有效回收率94.2%，符合调查要求。问卷发放对象是曹妃甸工业区内的71 家企业，涉及再生资源产业园区、新兴产业园区等各主力园区，以制造业企业为主，也包括物流仓储、商贸、公用事业等各类临港企业。

下面采用结构方程模型，对曹妃甸工业区的临港产业共生能力进行测度。依据产业共生理论、文献回顾以及上述因子分析的结果，本文建立包含商流共生性、物流共生性、资金共生性、信息共生性、知识共生性、资源共生性、临港产业共生性7 个潜变量的结构方程模型，利用Amos17.0 软件对曹妃甸工业区的调查数据进行计算，得到的结构方程模型路径图如图1 所示。

图1 临港产业共生能力的结构方程模型路径图

通过上述模型研究临港产业共生能力问题，在其给出的数据中集中使用了曹妃甸工业区130 份调查问卷，调查了16 个变量：X1-X16，上述16 个变量可以实际观测到，为显变量，用矩形框表示；此分析包含7 个隐变量（分别是商流共生性、物流共生性、资金共生性、信息共生性、知识共生性、资源共生性、临港产业共生性），用椭圆形来表示；以圆形表示残差。根据这些假设的结构关系，利用显变量数据，建立结构方程模型。箭头连接的两个变量表示假定存在因果关系，箭头由原因（外生）变量指向结果（内生）变量。

3.2 结构方程模型检验

在对结构方程模型进行检验时，各个显变量之间的模型相关系数矩阵在理论上应该等于样本相关系数矩阵，于是我们构建统计量来进行拟合程度的检验。按照国际惯例，模型的拟合好坏主要通过以下指标来衡量，拟合优度指标GFI（越接近1 越好）；比较拟合指数CFI（越接近1 越好）；正规指数NI（越接近1 越好）；非正规指数NNI（越接近1 越好）；均方根残差RMR（值越小越好，小于0.08 方程拟合优度比较高）。

表4 模型拟合优度指数

表4 列出了临港产业共生能力测度模型的各拟合优度指数，效果均较好，由此可以接受上述结构方程模型，并且验证了临港产业共生能力各项指标之间的相关关系。

3.3 总体效应标准化估计

分析图1 中得到的数据并进行标准化，变量“临港产业共生性”对“商流共生性”“物流共生性”“资金共生性”“信息共生性”“知识共生性”“资源共生性”的解释比重分别为：20.9%、13.4%、10.3%、17.6%、14.4%、23.4%，说明模型对各个变量的相互影响做出了很好的解释。表5 表示结构方程模型中潜变量之间的路径系数，能看出在这6 组路径系数中，资源共生性与临港产业共生性的相关系数最高，为0.824，说明资源共生性对临港产业共生性的影响最大；商流共生性与临港产业共生性的路径系数为0.735，说明商流共生性与临港产业共生性之间相关性也很高。后面则依次是信息共生性、知识共生性、物流共生性和资金共生性。另外，从表5 的最后一列P值可以看出，显著性概率P值检验（参考标准：＜0.05）表明，商流共生性等都对临港产业共生能力具有显著影响。

表5 模型潜变量之间的路径系数

4 结论与启示

本文归纳了临港产业共生能力的影响因素，借助因子分析方法确定了6 个主因子，进而建立了临港产业共生能力的结构方程模型，并以唐山市曹妃甸工业区为实例进行了实证分析。观察模型系数和拟合优度指标，发现模型可以较好地解释某区域临港产业共生的可行性及可实现程度，可以全面测度临港产业共生能力。

具体结论包括：第一，在选定的6 个潜变量中，对临港产业共生性影响最大的是资源共生性。随后依次是商流共生性、信息共生性、知识共生性、物流共生性和资金共生性。第二，在反应商流共生性的3 个可测变量中，路径系数最大的是需求预测一致性，其次为平均采购提前期；对物流共生性影响最大的观测变量是物料流程协调配合；在资金共生性方面，流动资金周转率和资金周转周期对其影响都较大；在信息共生性方面，这三个变量的影响相差不大；在知识共生性方面，知识共享程度和技术合作参与度对其影响很大；在资源共生性方面，对其影响最大的是物质和能量的梯级循环。

基于以上两点实证结论，主要得到相对应的如下政策含义：第一，临港产业共生以企业间要素共享、资源循环利用为基础性内涵，首先是对资源节约型和环境友好型经济发展模式的新探索。资源共生是临港产业共生的最基础性的特征，要避免因为缺乏有效信息而使工业废弃物难以进入新生产系统，尽量实现资源的最大限度利用。要开发临港产业共生的区域性公共信息平台，在平台中展示资源流程和对接信息。加强撮合对接的规模化管理，以成功撮合的对接案例作为标杆示范，搭建涵盖临港经济区各产业的共生网络。第二，临港产业共生系统是从分立无序的状态经过自组织达到的一种新的有序架构，各共生单元之间的关系演化可以分为磨合共生、啮合共生和耦合共生三个步骤。在实施过程中，政府要加强顶层安排，建立完善必要的公用物流设施；企业要以互利共赢为原则，形成资金、知识和技术方面的协同联动；全社会要积极营造产业共生文化，取得各界的理解和支持。