论文部分内容阅读
摘要：软件服务市场逐渐成为21世纪全球软件企业创造利润的新领域和新空间，引起全球的广泛关注。文章通过构建区域软件服务业发展状况评价模型对我国主要从事软件服务业务的城市进行横向比较，分析南京市软件服务业在国内的发展地位，并提出南京软件服务业的发展对策。
关键词：南京软件服务业
区域经济贡献度 评价模型
实证分析
【中图分类号】F127
【文献标识码】B
【文章编号】1009—9646(2009)09一0160—03
当前南京经济发展的三大支撑产业包括高新技术产业、现代制造业、现代服务业，而软件服务业作为高新技术产业和现代服务业的重要组成部分，同时又是提升现代制造业和现代服务业生产力的基础性产业，在南京经济发展中占据非常重要的地位。
1 软件服务业的内涵
随着软件服务的快速发展，软件服务业涉及的领域仍然在不断的扩大，因此产业界对软件服务业的概念没有具体的定义。董小梅(2005)认为如果我国能够在人才培养和项目管理两个关键方面取得突破，把人力资源优势转化为人才资本优势，并利用已有的良好的基础设施资源优势，挖掘经济强劲增长带来的市场资源优势，就可以逐渐建立软件服务业的竞争优势。胡国良(2007)指出中国软件外包业不应该照搬印度的发展模式，中国发展软件外包业应该走自己的创新发展之路，政府应该把重点放在产业政策、法律体系和市场规则建立上。中国软件企业必须提高自身的质量管理能力、资源管理能力、内部运营管理能力，注重培养软件开发核心的、长远的竞争力。方慧(2008)指出，印度软件服务业在政府政策的支持下，发展的初期以代工作为进入国际软件价值链条的切入点，先后经历了在岸服务与离岸外包的发展过程后，随着宏观环境的改善和企业能力的不断提高，逐渐向多种行业价值链的上游推进。韩健敏(2008)对发展河南省IT产业和软件服务业的多种途径进行了分析，提出自主创新等多项有实际意义的发展思路和具体方法。
2 区域软件产业经济贡献率评价模型的建立
2.1 区域经济贡献率。本研究将软件服务产业分为5类主要业务：系统集成收入(S1)、软件技术服务收入(S2)、嵌入式系统收入(s3)、IC设计收入(S4)、软件外包服务收入(S5)。因此，软件服务产业对区域经济的贡献率可以描述为各项业务对区域经济的贡献率。若令Xij表示第i个地区、第j项软件服务业务的区域经济贡献率为：
其中Mj为第i个区域的年度经济生产总值。
相对于绝对的软件服务业务产值，经济贡献率能够更好的反映其在促进经济发展中的作用，同时能够规避由于宏观经济环境波动而造成的分析误差，从而提高分析的精度。本研究的数据对象就是在区域软件产业业务原始产值数据基础上经转换计算后得到的xjj。本研究模型中所有的变量及变量标识如下表表1所示，其中研发人员强度是指研发人员占所有软件服务产业从业人员的百分比。
2.2 数据样本选择。本研究选取了2007年度南京市和其他9个主要从事软件服务业务的城市的相关数据为样本进行研究。这9个城市分别是：北京、上海、大连、青岛、深圳天津、宁波、厦门、重庆。
2.3 评价方法的选择。对南京市软件服务业发展状况地位的评价是一个多指标的综合评价问题，它是把反映南京市软件服务业发展状况的多项指标的信息加以综合，从整体上评价区域软件服务产业发展状况在全国的地位。不论采用哪种方法，其都需要解决评价指标赋权问题和评价指标之间的相关性问题。本文采用因子分析来对南京市软件服务业在全国主要城市中发展状况的地位进行综合评价。该方法的基本思想是通过降维把多项指标转化为少数几个综合指标，然后选出主因子考察各主因子与原始指标集之间的联系，确定各主因子的内部结构以及认定各主因子的经济含义，再以每个主因子的方差贡献率作为权重构造一个综合评价模型。
2.4 因子分析。根据SPSS统计软件的分析，该数据样本的KMO值和球形假設检验结果如下表2所示：
由上表的分析结果可以看出，KMO的值为0.512，大于0.5，因而可以做因子分析；而球形检验的显著性水平的相伴概率为0.019，显著小于0.05，说明原假设应该被拒绝，即相关系数矩阵不为一个单位阵，因此同样说明该样本数据适合做因子分析。
样本数据的共同度分析如表3：
由上表可以看出，以上绝大多数指标的再生共同度都大于或接近0.8，说明这些评价指标与被提出的主因子之间有着较为密切的内部结构关系，仅有少量的信息丢失，可以满足因子分析的要求。
按照特征值大于1的要求，共提取出了2个主因子，它们的方差贡献率分别为43.657“、27.274,％，累计方差贡献率达到了70.932％。由于初始主因子载荷分析的结果与上述8个评价指标的结构关系不是很明确，为此采用方差极大正交法对载荷值矩阵做进一步旋转，旋转后的主因子的方差贡献率分别为39.351％、31.401％，累计方差贡献率为70.932％。旋转后的因子载荷矩阵即方差贡献率下表4所示：由上表可以看出，在主因子1上具有较高载荷系数的评价指标有系统集成贡献率(x，)，软件技术服务贡献率(X)，Ic设计贡献率(X4)，研发人员数置(X6)和研发人员强度(X7)；而在主因子2上具有较高载荷系数的评价指标有系统集成贡献率(x1)，嵌入式系统软件贡献率(X8)，软件外包服务贡献率(X5)，研发人员强度(X7)，大专以上学历从业人员比(8)。从上述两类主因子的主要构成内容来看，并没有发现这些构成内容之间存在较为显现的涵义共性，因此对公因子1和公因子2分别命名为核心因子A和核心因子B。
构建区域软件产业经济贡献率评价得分模型。由表4数据得：
F＝0.394F1+0.314F2
(1)
3 区域软件产业经，济贡献率评价模型的实证分析
3.1 样本分析。根据SPSS分析结果和上述公式并引入样本数据，则可以得各城市的因子得分和综合得分，得下表5：
由上表分析可知，在2007年区域软件服务业发展状况综合评价中，南京市则位居第三。虽然区域软件服务业发展状况评价前五名城市综合得分都在平均水平以上，但是综合得分差距较大：位居2、3、4名的上海市、南京市、大连市的平均综合得分则与北京市相差高达0.58分；位居后5名的城市的平均综合得分则与前5名的相差达0.8分。由此可见，我国软件服务产业 在区域经济中的贡献率因地区而呈现出巨大的差异。由上表我们可以看出北京市的优势在于核心因子A的贡献率较高，而南京市、大连市、深圳市的优势在于核心因子B的贡献率较高。并且从中可以看出上海市软件服务业的发展相对均衡剩余，其核心因子A和核心因子B的得分都在同一水平上。
3.2 类别分析。以上分析以城市为单位揭示了软件服务产业在不同区域之间存在的发展差异性，我们同样希望从更宏观的角度观察软件服务产业发展的差异性从而提出更好的对策建议，因此引入类别分析。
运用SPSS中的聚类功能将样本按照特定的聚类指标以样本为单位进行聚类。结合实际的分析需求并考虑到聚类的变化，选定聚类类别数为5，聚类的最终结果如下表表6所示：
由上表分析可得，北京市、上海市、大连市是重新聚类后的一个孤立点；南京市和深圳市则聚为一类；第五类别中的城市则是综合得分排名后五位的城市。
各个聚类类别的因子得分和综合得分如下表表7所示：
由此可以看出，南京市和深圳市之间的距离更加接近，也即有更加相似的业务表现。其所在的聚类类别与类别1和类别2的综合得分之差分别达到了0.66和0.12。而大连作为单独一类其综合得分还高于聚类3的综合得分，这主要是由于核心因子B的差距较大而造成的。而聚类5的综合得分低于平均分0.27，与前4类的聚类都存在较大的差距，由此可见从更宏观层面的类别分析来讲，这10个城市的软件服务产业发展状况也存在相当的差异。
4 南京市软件服务产业发展对策
南京市软件服务业近几年取得了很大发展，但是与北京、上海等软件强市相比，其竞争力还是较弱的。南京市存在人力资本不足、人才结构不合理，具有自主知识产權的核心技术和产品的比例不高等问题。针对这些问题，本文提出了相关建议。
4.1 促进国际交流与合作，拓展软件出口市场。南京市软件服务产业是以出口导向型为主的产业，因此出口是软件服务业市场竞争力的重要体现。南京要扶持出口导向型软件服务企业，大力发展软件出口服务业务，提升软件出口在南京软件服务业息产值中的比重。
4.2 采取切实措施，引进和培养软件服务业人才。一方面积极吸引和聘用海内外高技术人才来南京工作。另一方面稳定本土人才，降低人才流动率。
4.3 循序渐进，建立健全高效的投融资机制。政府和企业要通过各种渠道广泛吸引国内外各方面的社会资金，加大投资力度，构建南京市软件服务业的资本市场。此外，鼓励外商在本市独资或合资、合作创办软件服务企业。
4.4 推进技术创新，增加自主创新能力。支持和鼓励有条件的市内企业、科研院所、高等院校与外国企业联合设立软件研究与开发中心，鼓励软件企业建立技术中心，支持有条件的科研院所以多种形式进入或转变成企业。
南京软件服务业的发展需要南京市政府对软件业的发展高度重视。加快发展南京市软件服务业的对策措施实施，会极大地促进南京市软件服务业的发展。同时，软件服务业的发展和成熟，也为现代服务业、高新技术产业、现代制造业提供了更为广阔的发展空间，使南京市的三大支撑产业发挥各自的优势，相互促进，共同发展，从而使南京市经济实现跨越式发展。
参考文献
[1]董小梅，中印软件服务业比较分析及对我国的启示[J]，世界贸易组织动态与研究，2005(5)：24～28。
[2]胡国良，中国、印度软件外包业国际分工、发展模式及竞争力比较[J]，世界经济与政治论坛，2007(6)：18～22。
[3]方慧，印度软件业外包服务模式的成因、效果及启示[J]，宏观经济研究，2008(2)：57～63。
[4]韩健敏，大力发展河南IT产业和软件服务业问题研究初探[J]，福建电脑，2008(7)：58～70。
关键词：南京软件服务业
区域经济贡献度 评价模型
实证分析
【中图分类号】F127
【文献标识码】B
【文章编号】1009—9646(2009)09一0160—03
当前南京经济发展的三大支撑产业包括高新技术产业、现代制造业、现代服务业，而软件服务业作为高新技术产业和现代服务业的重要组成部分，同时又是提升现代制造业和现代服务业生产力的基础性产业，在南京经济发展中占据非常重要的地位。
1 软件服务业的内涵
随着软件服务的快速发展，软件服务业涉及的领域仍然在不断的扩大，因此产业界对软件服务业的概念没有具体的定义。董小梅(2005)认为如果我国能够在人才培养和项目管理两个关键方面取得突破，把人力资源优势转化为人才资本优势，并利用已有的良好的基础设施资源优势，挖掘经济强劲增长带来的市场资源优势，就可以逐渐建立软件服务业的竞争优势。胡国良(2007)指出中国软件外包业不应该照搬印度的发展模式，中国发展软件外包业应该走自己的创新发展之路，政府应该把重点放在产业政策、法律体系和市场规则建立上。中国软件企业必须提高自身的质量管理能力、资源管理能力、内部运营管理能力，注重培养软件开发核心的、长远的竞争力。方慧(2008)指出，印度软件服务业在政府政策的支持下，发展的初期以代工作为进入国际软件价值链条的切入点，先后经历了在岸服务与离岸外包的发展过程后，随着宏观环境的改善和企业能力的不断提高，逐渐向多种行业价值链的上游推进。韩健敏(2008)对发展河南省IT产业和软件服务业的多种途径进行了分析，提出自主创新等多项有实际意义的发展思路和具体方法。
2 区域软件产业经济贡献率评价模型的建立
2.1 区域经济贡献率。本研究将软件服务产业分为5类主要业务：系统集成收入(S1)、软件技术服务收入(S2)、嵌入式系统收入(s3)、IC设计收入(S4)、软件外包服务收入(S5)。因此，软件服务产业对区域经济的贡献率可以描述为各项业务对区域经济的贡献率。若令Xij表示第i个地区、第j项软件服务业务的区域经济贡献率为：
其中Mj为第i个区域的年度经济生产总值。
相对于绝对的软件服务业务产值，经济贡献率能够更好的反映其在促进经济发展中的作用，同时能够规避由于宏观经济环境波动而造成的分析误差，从而提高分析的精度。本研究的数据对象就是在区域软件产业业务原始产值数据基础上经转换计算后得到的xjj。本研究模型中所有的变量及变量标识如下表表1所示，其中研发人员强度是指研发人员占所有软件服务产业从业人员的百分比。
2.2 数据样本选择。本研究选取了2007年度南京市和其他9个主要从事软件服务业务的城市的相关数据为样本进行研究。这9个城市分别是：北京、上海、大连、青岛、深圳天津、宁波、厦门、重庆。
2.3 评价方法的选择。对南京市软件服务业发展状况地位的评价是一个多指标的综合评价问题，它是把反映南京市软件服务业发展状况的多项指标的信息加以综合，从整体上评价区域软件服务产业发展状况在全国的地位。不论采用哪种方法，其都需要解决评价指标赋权问题和评价指标之间的相关性问题。本文采用因子分析来对南京市软件服务业在全国主要城市中发展状况的地位进行综合评价。该方法的基本思想是通过降维把多项指标转化为少数几个综合指标，然后选出主因子考察各主因子与原始指标集之间的联系，确定各主因子的内部结构以及认定各主因子的经济含义，再以每个主因子的方差贡献率作为权重构造一个综合评价模型。
2.4 因子分析。根据SPSS统计软件的分析，该数据样本的KMO值和球形假設检验结果如下表2所示：
由上表的分析结果可以看出，KMO的值为0.512，大于0.5，因而可以做因子分析；而球形检验的显著性水平的相伴概率为0.019，显著小于0.05，说明原假设应该被拒绝，即相关系数矩阵不为一个单位阵，因此同样说明该样本数据适合做因子分析。
样本数据的共同度分析如表3：
由上表可以看出，以上绝大多数指标的再生共同度都大于或接近0.8，说明这些评价指标与被提出的主因子之间有着较为密切的内部结构关系，仅有少量的信息丢失，可以满足因子分析的要求。
按照特征值大于1的要求，共提取出了2个主因子，它们的方差贡献率分别为43.657“、27.274,％，累计方差贡献率达到了70.932％。由于初始主因子载荷分析的结果与上述8个评价指标的结构关系不是很明确，为此采用方差极大正交法对载荷值矩阵做进一步旋转，旋转后的主因子的方差贡献率分别为39.351％、31.401％，累计方差贡献率为70.932％。旋转后的因子载荷矩阵即方差贡献率下表4所示：由上表可以看出，在主因子1上具有较高载荷系数的评价指标有系统集成贡献率(x，)，软件技术服务贡献率(X)，Ic设计贡献率(X4)，研发人员数置(X6)和研发人员强度(X7)；而在主因子2上具有较高载荷系数的评价指标有系统集成贡献率(x1)，嵌入式系统软件贡献率(X8)，软件外包服务贡献率(X5)，研发人员强度(X7)，大专以上学历从业人员比(8)。从上述两类主因子的主要构成内容来看，并没有发现这些构成内容之间存在较为显现的涵义共性，因此对公因子1和公因子2分别命名为核心因子A和核心因子B。
构建区域软件产业经济贡献率评价得分模型。由表4数据得：
F＝0.394F1+0.314F2
(1)
3 区域软件产业经，济贡献率评价模型的实证分析
3.1 样本分析。根据SPSS分析结果和上述公式并引入样本数据，则可以得各城市的因子得分和综合得分，得下表5：
由上表分析可知，在2007年区域软件服务业发展状况综合评价中，南京市则位居第三。虽然区域软件服务业发展状况评价前五名城市综合得分都在平均水平以上，但是综合得分差距较大：位居2、3、4名的上海市、南京市、大连市的平均综合得分则与北京市相差高达0.58分；位居后5名的城市的平均综合得分则与前5名的相差达0.8分。由此可见，我国软件服务产业 在区域经济中的贡献率因地区而呈现出巨大的差异。由上表我们可以看出北京市的优势在于核心因子A的贡献率较高，而南京市、大连市、深圳市的优势在于核心因子B的贡献率较高。并且从中可以看出上海市软件服务业的发展相对均衡剩余，其核心因子A和核心因子B的得分都在同一水平上。
3.2 类别分析。以上分析以城市为单位揭示了软件服务产业在不同区域之间存在的发展差异性，我们同样希望从更宏观的角度观察软件服务产业发展的差异性从而提出更好的对策建议，因此引入类别分析。
运用SPSS中的聚类功能将样本按照特定的聚类指标以样本为单位进行聚类。结合实际的分析需求并考虑到聚类的变化，选定聚类类别数为5，聚类的最终结果如下表表6所示：
由上表分析可得，北京市、上海市、大连市是重新聚类后的一个孤立点；南京市和深圳市则聚为一类；第五类别中的城市则是综合得分排名后五位的城市。
各个聚类类别的因子得分和综合得分如下表表7所示：
由此可以看出，南京市和深圳市之间的距离更加接近，也即有更加相似的业务表现。其所在的聚类类别与类别1和类别2的综合得分之差分别达到了0.66和0.12。而大连作为单独一类其综合得分还高于聚类3的综合得分，这主要是由于核心因子B的差距较大而造成的。而聚类5的综合得分低于平均分0.27，与前4类的聚类都存在较大的差距，由此可见从更宏观层面的类别分析来讲，这10个城市的软件服务产业发展状况也存在相当的差异。
4 南京市软件服务产业发展对策
南京市软件服务业近几年取得了很大发展，但是与北京、上海等软件强市相比，其竞争力还是较弱的。南京市存在人力资本不足、人才结构不合理，具有自主知识产權的核心技术和产品的比例不高等问题。针对这些问题，本文提出了相关建议。
4.1 促进国际交流与合作，拓展软件出口市场。南京市软件服务产业是以出口导向型为主的产业，因此出口是软件服务业市场竞争力的重要体现。南京要扶持出口导向型软件服务企业，大力发展软件出口服务业务，提升软件出口在南京软件服务业息产值中的比重。
4.2 采取切实措施，引进和培养软件服务业人才。一方面积极吸引和聘用海内外高技术人才来南京工作。另一方面稳定本土人才，降低人才流动率。
4.3 循序渐进，建立健全高效的投融资机制。政府和企业要通过各种渠道广泛吸引国内外各方面的社会资金，加大投资力度，构建南京市软件服务业的资本市场。此外，鼓励外商在本市独资或合资、合作创办软件服务企业。
4.4 推进技术创新，增加自主创新能力。支持和鼓励有条件的市内企业、科研院所、高等院校与外国企业联合设立软件研究与开发中心，鼓励软件企业建立技术中心，支持有条件的科研院所以多种形式进入或转变成企业。
南京软件服务业的发展需要南京市政府对软件业的发展高度重视。加快发展南京市软件服务业的对策措施实施，会极大地促进南京市软件服务业的发展。同时，软件服务业的发展和成熟，也为现代服务业、高新技术产业、现代制造业提供了更为广阔的发展空间，使南京市的三大支撑产业发挥各自的优势，相互促进，共同发展，从而使南京市经济实现跨越式发展。
参考文献
[1]董小梅，中印软件服务业比较分析及对我国的启示[J]，世界贸易组织动态与研究，2005(5)：24～28。
[2]胡国良，中国、印度软件外包业国际分工、发展模式及竞争力比较[J]，世界经济与政治论坛，2007(6)：18～22。
[3]方慧，印度软件业外包服务模式的成因、效果及启示[J]，宏观经济研究，2008(2)：57～63。
[4]韩健敏，大力发展河南IT产业和软件服务业问题研究初探[J]，福建电脑，2008(7)：58～70。