蔣國洲，吳 昊，蔡 亮

(1.海南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，海南 ?？?70228;2.瓊州學(xué)院 團(tuán)委，海南 三亞572022)

0 引言

海南服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)在國際旅游島政策剛出臺時(shí)有過短暫的快速發(fā)展，建成了海南國際創(chuàng)意港、海南生態(tài)軟件園和三亞創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)園等幾個(gè)有一定影響的服務(wù)外包承接基地，但實(shí)際入駐企業(yè)數(shù)量少且規(guī)模小，實(shí)現(xiàn)的產(chǎn)值與建園當(dāng)初的目標(biāo)有較大差距.

近年來，國內(nèi)學(xué)者對服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)開展了大量研究，例如，王曉紅論述指出承接服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)，通過技術(shù)外溢、促進(jìn)就業(yè)、調(diào)整與優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等途徑促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長［1］.學(xué)者高書麗和郭彥麗從國家層面對于服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)承接能力進(jìn)行分析研究，更多的是以示范城市為研究對象［2］，李竹寧等通過構(gòu)建服務(wù)外包承接能力綜合評價(jià)體系進(jìn)行實(shí)證分析，從產(chǎn)業(yè)、基礎(chǔ)環(huán)境、人力資源和成本競爭力四個(gè)方面編制了上海服務(wù)外包承接地綜合評價(jià)體系，并用層次分析法分析了服務(wù)外包承接地選擇的評價(jià)方法［3］;部分學(xué)者從企業(yè)角度出發(fā)，如Levina＆Ross從供應(yīng)商角度闡述了外包企業(yè)的獨(dú)特能力如何為客戶創(chuàng)造價(jià)值，認(rèn)為服務(wù)外包供應(yīng)商可以從人力資源開發(fā)、項(xiàng)目管理與交付流程、客戶互動(dòng)技能等三個(gè)方面實(shí)現(xiàn)與客戶的長期合作［4］.還有的學(xué)者對城市服務(wù)外包的承接效率進(jìn)行了估算，如趙征和趙雪菊運(yùn)用考慮到規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的松弛變量數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型對服務(wù)外包示范城市承接效率進(jìn)行了實(shí)證分析［5］.

目前，對海南省服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究還較少，例如，溫兆琦采用PESTLE大環(huán)境分析模型來分析海南服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)發(fā)展所面臨的宏觀環(huán)境，再用SWOT戰(zhàn)略分析方法來分析海南省服務(wù)外包本身的微觀層面的優(yōu)勢、劣勢、機(jī)會和挑戰(zhàn)，提出了要培育大型服務(wù)外包企業(yè)、提高城市綜合實(shí)力、加快人才培養(yǎng)與引進(jìn)等建議［6］.

?？谑惺呛Ｄ鲜〉氖鞘校呛Ｄ系恼?、經(jīng)濟(jì)、文化中心，其承接服務(wù)外包的能力基本代表了海南省的領(lǐng)先水平.本文擬在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上選取相應(yīng)指標(biāo)構(gòu)建海南省服務(wù)外包承接能力評價(jià)體系，對海口及21個(gè)服務(wù)外包示范城市進(jìn)行對比分析，找到海南省發(fā)展服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勢和劣勢，并在此基礎(chǔ)上提出加快發(fā)展海南省服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)的對策要點(diǎn).

1 指標(biāo)與數(shù)據(jù)選取

本文借鑒企業(yè)集群競爭力分析模型(即GEM模型，Groundings－Enterprise－Market)的幾個(gè)維度來獲取評價(jià)城市承接服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)能力的指標(biāo).簡單來說，該模型涉及關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、基礎(chǔ)設(shè)施條件、人才供給狀況、政策支持環(huán)境等基礎(chǔ)因素(Groundings)和包括企業(yè)創(chuàng)新能力在內(nèi)的企業(yè)因素(Enterprise)，其中企業(yè)因素是影響城市離岸服務(wù)外包承接能力的主要因素.由于是從承接方視角探討承接能力大小，本文未考慮市場因素.

1.1 關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平

按照GEM的競爭優(yōu)勢評價(jià)理論，相關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的成熟度越高，對目標(biāo)產(chǎn)業(yè)的促進(jìn)作用越大;承接地區(qū)服務(wù)業(yè)發(fā)展水平越高，其服務(wù)市場規(guī)模越大，發(fā)包決策方的選擇也就更多，找到所需要的承包商的可能性越大.關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)可以用地區(qū)生產(chǎn)總值、人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重來度量.

1.2 服務(wù)外包企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r

服務(wù)外包企業(yè)是承接離岸服務(wù)外包業(yè)務(wù)的行為主體.由于目前還沒有服務(wù)外包企業(yè)的正規(guī)統(tǒng)計(jì)口徑，本文擬用計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件企業(yè)數(shù)量來衡量.服務(wù)外包企業(yè)的數(shù)量和承接能力是整個(gè)城市外包承接能力的重要體現(xiàn)，對該城市承接離岸服務(wù)外包能力有重要影響.服務(wù)外包企業(yè)同業(yè)競爭加劇，有助于企業(yè)創(chuàng)新能力的提升和改善，從而可以提高服務(wù)外包企業(yè)的國際認(rèn)可度，是促進(jìn)承接能力提升的突破口.

1.3 金融支持程度

金融對一個(gè)城市經(jīng)濟(jì)增長、經(jīng)濟(jì)社會穩(wěn)定的積極促進(jìn)作用得到了廣泛的認(rèn)可，一個(gè)城市金融支持程度的高低會影響到服務(wù)外包企業(yè)的發(fā)展水平乃至城市的服務(wù)外包承接能力.本文用年末金融機(jī)構(gòu)貸款余額來度量一個(gè)城市的金融支持程度.

1.4 城市開放程度

城市開放程度可以體現(xiàn)為承接離岸外包城市的貿(mào)易水平以及對外國投資的吸引力，可以用城市進(jìn)出口金額、外資企業(yè)數(shù)量、實(shí)際利用外資金額來衡量.開放程度越高的城市越容易得到其他國家的認(rèn)可和信任，承接能力就越強(qiáng).

1.5 人力資源素質(zhì)及成本

服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)是知識密集型產(chǎn)業(yè)，一個(gè)城市的知識承載度與當(dāng)?shù)氐姆?wù)外包產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r成正向相關(guān).作為承接方，必須能夠提供可以與發(fā)包方溝通并且工資水平低于發(fā)包國家國內(nèi)水準(zhǔn)的勞動(dòng)者，而掌握國際化語言、熟悉發(fā)包方業(yè)務(wù)流程是服務(wù)外包發(fā)包方所要求的基本素質(zhì).本文擬用高等學(xué)校數(shù)、在校大學(xué)生數(shù)量和城市職工平均工資來量化這一指標(biāo).

1.6 基礎(chǔ)設(shè)施水平

城市的基礎(chǔ)設(shè)施能力是發(fā)展當(dāng)?shù)胤?wù)外包產(chǎn)業(yè)的外部條件，特別是信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施條件尤為重要.本文擬用互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量、貨運(yùn)總量、全年用電量來衡量這一指標(biāo).

1.7 科技創(chuàng)新能力

提高服務(wù)能力，站在價(jià)值鏈上游獲取更高服務(wù)附加值的手段只有科技創(chuàng)新.本文通過專利授予數(shù)量、研發(fā)支出水平來衡量一個(gè)地區(qū)的科技創(chuàng)新水平.

1.8 政策環(huán)境支持

學(xué)者江小涓將外包看做一個(gè)從企業(yè)內(nèi)部合約轉(zhuǎn)向外部市場合約的過程，即重新劃定市場和企業(yè)的邊界，并指出限制服務(wù)外包發(fā)展的主要因素是外包合同簽訂和執(zhí)行的宏觀制度［7］.另外，服務(wù)外包業(yè)務(wù)技術(shù)含量較高，甚至?xí)婕暗讲糠稚虡I(yè)機(jī)密，對于發(fā)包方來說良好的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)環(huán)境是開展服務(wù)外包業(yè)務(wù)的前提.對于這一指標(biāo)的分析，國內(nèi)學(xué)者通常使用模糊評價(jià)分析法或者博弈方法來分析，本文不做量化處理.

綜上所述，本文擬選取地區(qū)生產(chǎn)總值、人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件企業(yè)數(shù)量、年末金融機(jī)構(gòu)貸款余額、城市進(jìn)出口金額、外資企業(yè)數(shù)量、實(shí)際利用外資金額、高等學(xué)校數(shù)、在校大學(xué)生數(shù)量和城市職工平均工資、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量、貨運(yùn)總量、全年用電量、科技技術(shù)支出、專利授予數(shù)量、研發(fā)支出水平這17個(gè)指標(biāo)來衡量城市的服務(wù)外包承接能力.本文所研究示范城市上述各項(xiàng)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)來自于國家商務(wù)部商務(wù)數(shù)據(jù)中心和《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒(2012年)》.

2 模型與實(shí)證分析

因?yàn)樽兞枯^多且通常都存在相關(guān)性，本文擬用因子分析來削減變量個(gè)數(shù)，在降維的同時(shí)保證信息的完整性.

2.1 數(shù)據(jù)處理

為了保證因子分析的合理性，需要對各指標(biāo)進(jìn)行同向化處理，使所有指標(biāo)方向相同，來解決由于指標(biāo)方向原因造成的失誤.本文擬采用正向指標(biāo)，即指標(biāo)數(shù)值與承接能力狀況成正相關(guān)的指標(biāo).本文的17項(xiàng)指標(biāo)中城市職工平均工資(X13)指標(biāo)屬于逆指標(biāo)，值越大代表人力成本越高，其他指標(biāo)都為正向指標(biāo).學(xué)者孫紅彥等采取了正指標(biāo)保持不變，對逆指標(biāo)取倒數(shù)的方法進(jìn)行同向化處理.本文借鑒這一數(shù)據(jù)處理方法，先對逆向指標(biāo)取倒數(shù)，再通過SPSS 13.0對同向化處理后的17項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理［8］.

2.2 適用性檢驗(yàn)

首先，需要驗(yàn)證本文樣本數(shù)據(jù)的適用性，即數(shù)據(jù)是否能通過相關(guān)系數(shù)矩陣、KMO＆Bartlett檢驗(yàn).KMO統(tǒng)計(jì)量是比較變量間簡單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的指標(biāo)，偏相關(guān)系數(shù)越小于簡單相關(guān)系數(shù)，說明相關(guān)性越強(qiáng)，那么KMO值越接近于1.Bartlett檢驗(yàn)的假設(shè)變量相關(guān)系數(shù)矩陣是一個(gè)單位陣，如果Bartlett檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量數(shù)值較大，且對應(yīng)概率值小于給定顯著性水平，拒絕原假設(shè)，認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣不太可能是單位矩陣，適合做因子分析.由表1可知，巴特利特球度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測值為438.503，相應(yīng)的概率p接近0，應(yīng)拒絕零假設(shè)，認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異.同時(shí)，KMO值為0.705，較為適合做因子分析.

表1 巴特利特球度檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)

3 確定公共因子

表2中，第一列是因子編號，以后三列組成一組，每組中數(shù)據(jù)項(xiàng)的含義分別是特征根值、方差貢獻(xiàn)率和累積方差貢獻(xiàn)率.第一組數(shù)據(jù)項(xiàng)(第2到4列)描述了初始因子解的情況.由于提取了17個(gè)因子，原有變量的總方差解釋度達(dá)到100%.第二組(第5到7列)提取了四個(gè)因子，共解釋了原有變量總方差的88.36%.總體因子分析效果比較理想，原有變量信息丟失較少.第三組數(shù)據(jù)項(xiàng)(第8到10列)描述了最終因子解的情況.可見因子旋轉(zhuǎn)后累計(jì)方差并沒有改變，但重新分配了因子的貢獻(xiàn)度.

表2 因子解釋原有變量總方差情況

續(xù)表2

經(jīng)過旋轉(zhuǎn)，依據(jù)表中“旋轉(zhuǎn)平方和載入”中的“方差貢獻(xiàn)率”和“累積貢獻(xiàn)率”，4個(gè)公共因子分別解釋了總方差的30.82%、22.92%、18.00%和16.61%，共解釋了總方差的88.36%，即前四個(gè)公共因子解釋了原指標(biāo)88.36%的信息量，符合公共因子的選取標(biāo)準(zhǔn)，且較旋轉(zhuǎn)前賦權(quán)更為均衡.

表3 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

表3顯示了旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，是采用方差最大法對因子載荷矩陣實(shí)施正交旋轉(zhuǎn)使得因子具有命名解釋性，指定按第一因子載荷降序的順序輸出旋轉(zhuǎn)后的因子載荷.根據(jù)該表可以看出，全社會用電量、貨運(yùn)總量、國際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、地區(qū)生產(chǎn)總值、人均GDP、外資企業(yè)數(shù)量、實(shí)際利用外資金額、城市進(jìn)出口總額、年末金融機(jī)構(gòu)貸款額在第一個(gè)因子上有較高的載荷，因此可以說第1個(gè)因子主要解釋了上述9個(gè)變量，可以解釋為宏觀經(jīng)濟(jì)因子;同理，第二個(gè)因子在第三產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員、信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人員、授予專利數(shù)、科技技術(shù)支出5個(gè)變量，可以歸納為產(chǎn)業(yè)發(fā)展因子;第三個(gè)因子主要解釋了高等學(xué)校數(shù)量、在校大學(xué)生數(shù)量，可以歸納為人力數(shù)量因子;第四個(gè)因子在在崗職工平均工資上載荷較高，歸納為人力成本因子.

總結(jié)來看，4個(gè)因子對17個(gè)變量的解釋載荷相對來說還是比較大的，對原有變量的解釋作用比較顯著.城市服務(wù)外包承接能力可以構(gòu)建指標(biāo)體系如下:

表4 示范城市服務(wù)外包承接能力指標(biāo)體系

由表4可以看出，17個(gè)指標(biāo)中因子載荷最大的是信息運(yùn)輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)與軟件從業(yè)人員，說明信息技術(shù)是服務(wù)外包行業(yè)發(fā)展的主要承載工具，信息技術(shù)從業(yè)人員能更快捷地轉(zhuǎn)換為服務(wù)外包從業(yè)人才，與以往單純注重勞動(dòng)力成本不同，現(xiàn)階段服務(wù)外包行業(yè)的發(fā)展更加依賴信息技術(shù)的運(yùn)用;同時(shí)因子載荷最小的是人均GDP，可能這個(gè)指標(biāo)對服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有雙向抵消影響，指標(biāo)高的地區(qū)可能關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)發(fā)展較好、基礎(chǔ)設(shè)施較完善但不具備勞動(dòng)力成本優(yōu)勢，指標(biāo)低的地區(qū)則相反;除第三產(chǎn)業(yè)比重、城市進(jìn)出口總額的影響程度一般外，其余的指標(biāo)都對城市的服務(wù)外包承接能力具有重要影響.

通過把4個(gè)公共因子旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)數(shù)，可以計(jì)算出各個(gè)城市的綜合得分.計(jì)算公式為:

F=(30.820%*f1+22.923%*f2+18.002%*f3+16.612%*f4)/88.358%

整理歸納出?？谂c21個(gè)服務(wù)外包示范城市服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)承接能力綜合排名及得分，從得分大小可以看出每個(gè)城市4個(gè)公共因子所處的位置不同，從而所代表的服務(wù)外包承接能力影響因素方面的優(yōu)劣勢也不同(見表5).

表5 22個(gè)城市綜合得分評價(jià)結(jié)果

續(xù)表5

由表5可以得出，服務(wù)外包承接能力高于示范城市平均水平的有上海、北京、重慶、廣州、天津、武漢、成都、南京、杭州和深圳，綜合得分f均為正.?？诘木C合得分排名倒數(shù)第四.

在宏觀經(jīng)濟(jì)因子上排名前五位的城市有上海、廣州、蘇州、重慶、天津，這類城市經(jīng)濟(jì)活躍度高，基礎(chǔ)設(shè)施較為完善，在吸引服務(wù)外包發(fā)包商方面具有較強(qiáng)的競爭力，而?？谠谶@一方面以－1.281的得分排名.最后，說明其較小的經(jīng)濟(jì)規(guī)模和不完善的基礎(chǔ)設(shè)施限制了服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，城市的容納能力有限.

在產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)因子上排名前列的是北京、上海、深圳、蘇州和廣州，這類城市的第三產(chǎn)業(yè)特別是信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展較好，科技技術(shù)支出與研發(fā)水平較高，企業(yè)的創(chuàng)新能力較強(qiáng).?？谝裕?.05517得分略低于22個(gè)城市的平均水平，得益于海口目前第三產(chǎn)業(yè)及第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比重較高，理論上來說服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)既涉及生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，更與消費(fèi)性服務(wù)業(yè)緊密相連，第三產(chǎn)業(yè)及從業(yè)人員的優(yōu)勢有利于更好地為服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ).

在人力資源數(shù)量因子上排名前列的城市有重慶、武漢、廣州、西安以及成都，這類城市高等學(xué)府較多，培養(yǎng)的高素質(zhì)人才較多，為服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)提供了較多的人才儲備.?？诘梅郑?.11452低于22個(gè)城市的平均水平，目前海口甚至海南只有海南大學(xué)一所“211”高校，且高等教育資源比較匱乏，培養(yǎng)出來的人才素質(zhì)參差不齊，人才離島率較高，不能為海南省服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)提供全方位的人才支持.

在人力資源成本因子上，?？谝暂^高的得分0.72396排在第三位，高于大部分服務(wù)外包示范城市，這是海南省目前發(fā)展服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勢所在，除了勞動(dòng)力成本優(yōu)勢之外，其他辦公綜合成本也較低，有利于海南省發(fā)展和引進(jìn)服務(wù)外包企業(yè).

4 政策含義

通過?？谂c21個(gè)服務(wù)外包示范城市的對比分析發(fā)現(xiàn)，海南省服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)承接能力較弱但具有一定的發(fā)展空間.要提高海南省承接服務(wù)外包的能力，就必須抓住影響服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)承接能力的幾個(gè)關(guān)鍵因素，特別是在解決人力資源瓶頸、利用特區(qū)政策優(yōu)勢上下足功夫.同時(shí)，在有限的資源支持下，要充分發(fā)揮海南自身的特色和優(yōu)勢，在承接服務(wù)外包的產(chǎn)業(yè)布局上，力爭在信息技術(shù)軟件外包業(yè)、文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)以及石油、汽車行業(yè)等業(yè)務(wù)流程規(guī)劃相關(guān)的服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)上有新的突破.

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