广东省服务外包产业竞争力研究

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6小结

随着经济全球化的加深以及国际产业结构的升级，离岸服务外包成为世界服务业现代化、全球化发展的重要趋势，广东省的服务外包产业也在这新一轮的产业结构调整中迅速地发展起来。广东省实施外向带动和经济国际化战略，着力调整优化外经贸结构，提升外经贸发展质量，不断改善投资贸易环境，对外开放水平进一步提高，服务外包产业也有了较快较好的发展。然而，随着服务外包产业的快速发展，广东省承接服务外包既面临着国外服务外包城市的竞争，也面临着国内其他城市的激烈竞争。

本文通过参考国内外对服务外包产业的理论研究，总结出服务外包产业竞争力所涉及的理论基础主要有大卫·李嘉图的比较优势理论和核心竞争力理论。文章通过对理论基础的研究，结合广东省自身的发展情况，对影响广东省服务外包产业竞争力因素进行了定性研究，提出影响广东省服务外包产业竞争力的主要因素，主要影响因素有综合环境因素、核心技术产业发展因素、人才储备因素、政策支持因素。本文还运用了计量经济学的方法进行定量分析，采用EViews软件，对各要素进行回归分析，证实以上四个因素与广东省服务外包产业的发展有着密切联系，对广东省服务外包产业的发展有显著影响。最后，根据四个主要影响因素，结合广东省自身的发展情况，提出与其相对应的对策和措施，希望对未来广东省服务外包产业的发展有所脾益。

本文尚存在的问题主要体现在定量分析部分，由于本人知识结构的局限性和数据的可获得性，在代表四个主要影响因素变量的选取上相对比较片面，变量的选取有待优化和提升；其次，由于服务外包产业本身的历史原因，所有数据都是从2000年到2008年，样本容量只有9个。样本容量过小，所以该模型没有进行异方差的修正和检验。假如能够获得更多的数据，扩大其样本容量，从而进行异方差的检验和修正，该模型将会更加精确和更具有指导性。

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参考文献

【1】庞皓：《计量经济学》[M]，科学出版社2008年版。

【2】于俊年：《计量经济学软件——EViews的使用》[M]，对外经济贸易大学出版社。 【3】孙晓琴：《我国服务外包城市竞争力评价研究》[J]，《国际经贸探索》2008年第7期，第28页。

【4】裴瑱：《服务外包中发包方选择接包方的影响因素分析——基于中国的研究》[J]，《国际经贸探索》2007年第10期，第12页。

【5】喻春娇：《武汉市吸引服务外包的竞争力分析》[N]，《湖北经济学院学报》2009年5月第7卷第3期，第67页。

【6】杨青、杜云：《服务外包竞争力分析及政策选择》[J]，《宏观经济管理》2008年第6期，第62页。

【7】鄂丽丽：《服务外包竞争力影响因素研究：基于中国的分析》[J]，《经济问题探索》2008年第3期，第151页。

【8】王秀娟：《济南市服务外包产业竞争力研究》[J]，《当代经济》2007年第8期，第108页。

【9】T.Kearney: Offshoring for Long-Term Advantage [EB], The 2007 A.T. Kearney Global Services Location Index,

http://www.atkearney.com/index.php/Publications/foreign-direct-investment-confidence-index.html。

【10】Atul Vashistha，Avinash Vashistha．The Offshore Nation：Strategies for Success in Global Outsourcing and Ofshoring[M]．New York：The McGraw—Hill Companies．Inc．，2006：59。

【11】张锦：《制约我国第三产业发展的因素分析》[EB]，2006，http://61.138.111.246/xxzx/pages/pagelist.jsp?id=10122

【12】刘积仁：《软件业应正视影响服务外包的非技术因素》[EB]，2007，http://www.surprising.cn/n1523c7p2.aspx

【13】郭振、贾丹、高欣：《我国进入国际服务外包市场的对策研究》[J]，《北方经贸》2005年第11期，第73页。

【14】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年第5期，第24页。

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附 录

1、采用Eviews软件对以上14个数据进行回归分析以及经济变量的筛选 1.1被解释变量Y的选取

考虑到数据的兼容性和可获得性，“广东省服务外包业生产总值”能够较好地体现广东省服务外包产业的变化发展情况，故取其作为被解释变量Y。 1.2解释变量的选取

考虑到广东省服务外包产业的发展历史和数据的可获得性，这13个参考解释变量的数据均从2000年至2008年。由于样本容量只有9个，所以该模型的解释变量控制在6个一下（含6个）比较合理。

选取航空运输客流量X2、实际利用外资金额X3、技术服务合同金额X4、高等学校在校生人数X5、研究发展经费内部支出X6、企业科技活动人员数量X7 6个具有代表性的数据进行 1.3回归分析

回归分析。用OLS方法估计得出一下回归结果：

Y= -7071744 -2092.687X2 +5.5856X3 +10.1513 X4 +404647.5X5 +3.8403X6 -54.8386X7 (5190331) (753.6786) (1.7908) (12.7899) (43989.84) (0.5772) （60.6573） t=(-1.3625) (-2.7766) (3.1190) (0.7943) (9.1987) (1.4272) -0.9041） R2 = 0.9989 R2 = 0.9958 F = 314.6519 df = 2

从以上回归可以得到R2 = 0.9989，修正可决系数为R2 = 0.9958，说明模型对样本的拟合很好。

在F分布表中查询可得在5%的显著水平下，自由度为k-1=7-1=6和n-k=2的临界值F（6，

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2）=9.33。而该模型F=314.6519 > 9.33，说明各解释变量联合起来确实对被解释变量有显著影响。

在t分布表中查询可得在5%的显著水平下，ta/2（2）=4.303，除X5以外，其他的解释变量t检验均不显著，均小于4.303，这表明很可能存在严重的多重共线性。

从以上回归分析中可以看出，解释变量企业科技活动人员数量X7系数的符号与预期相反，而且可能与变量高等学校在校生人数发生重合，产生多重共线性，应予剔除。

2、表4-6的回归分析过程： 2.1、Y对 X2的一元回归图

2.2、Y对X3的一元回归图

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