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摘要:本文将中国石油产业置于国际市场大环境中加以研究。探讨了产业国际竞争力的内涵。借鉴国内外有关产业国际竞争力评价的研究成果,结合石油产业的特点,提出了石油产业国际竞争力的研究模式。通过对影响石油产业竞争力的因素分析,设计了石油产业国际竞争力评价指标体系,在该指标体系的基础上,应用灰色关联分析方法建立了石油产业竞争力评价模型。并且选择了美国、英国、哈萨克斯坦等10个国家与中国石油产业进行了实证研究,为石油产业政策制定以及该产业内的企业发展提供理论依据。
一、引言
20世纪90年代以来,随着经济全球化进程的加快,国际竞争日趋激烈,国际政治、经济格局发生了重大变化,国际竞争力问题倍受政界、学术界所瞩目。国际竞争各个层面上的研究已经成为各国政府和学者关注的焦点。随着我国加入世界贸易组织,中国石油产业市场国际化进入了一个新的阶段,国际石油市场的发展趋势将对中国石油产业产生深刻的影响。面对国际石油竞争愈演愈烈,较强的产业国际竞争力是取得国际石油竞争胜利的必要保证。但是不论是从竞争实力、竞争潜力,还是从竞争环境来看,中国石油产业与国外相比均具有较大差距。因此,实施大石油公司战略,加强科技创新以及构建多层次的战略联盟是我们在市场国际化条件下提高石油产业竞争力的重要保证。在这种背景下,本文立足产业层面上,对中国石油产业竞争力进行研究。
二、关于产业国际竞争力的内涵
从目前所出版的文献看,关于产业竞争力内涵,没有形成统一的定论。根据文献研究,大致有以下几种观点:
一是国家环境说,主要代表是美国哈佛商学院教授迈克尔·波特。从其出版的著作看,他并没有直接地给“产业国际竞争力”下一个简单明了的定义,但他从产业和企业的角度研究国家竞争力问题,认为国家竞争力取决于产业和企业的竞争优势,而产业和企业的竞争优势又取决于“国家环境”。他在1990年出版的巨著《国家竞争优势》中说:“本书的主要任务是解释一国的经济环境、组织、机构与政策在产业竞争优势中所扮演的角色,并找出一个国家可以维持产业竞争优势的那些因素”,他根据对10个国家上百种产业发展历史的研究归纳出著名的“钻石体系”,以分析国家如何在特定领域建立竞争优势[1]。
二是生产力+市场力说,代表人物是中国社会科学院工经所的金碚博士。他对产业国际竞争力的定义作了详细阐述:“在国际间自由贸易条件厂(或在排除了贸易壁垒因素的假设条件下),一国特定产业以其相对于他国的更高生产力,向国际市场提供符合消费者(包括生产性消费者)或购买者需求的更多产品,并持续地获得盈利的能力” [2]。显然,这一定义包含了两个内容:生产力和市场力(“盈利的能力”)。这一定义在国内影响广泛,有许多学者延用。
三是比较优势和竞争优势说,代表人物是中国社科院的裴长洪博士。他指出:“产业竞争力是指属地产业的比较优势和它的一般市场绝对竞争优势的总和” [3]。
四是综合生产能力说。中共浙江省委党校盛世豪教授认为:“产业竞争力,是指某一产业在区域之间的竞争中,在合理、公正的市场条件下,能够提供有效产品和服务的能力”,并进一步指出:“产业竞争力是产业的供给能力、价格能力、投资盈利能力的综合[4]。”
五是效率能力创新说。四川师院张超副教授认为:“产业国际竞争力是指属于不同国家的同类产业之间效率、生产能力和创新能力的比较,以及在国际间自由贸易条件下各国同类产业最终在产品市场上的竞争能力”。
另外,有的学者认为产业国际竞争力实质上就是一国产业与外国产业在国际与国内市场上对市场份额的争夺能力;也有的认为,产业国际竞争力就是一定环境下产业自我生存和发展的能力[5]。
三、影响石油产业国际竞争力的因素分析
石油行业是具有高投入、高技术、高风险、高回报和回收期长等特点的行业。确定其竞争力大小的最佳因素是营业利润。营业利润大小是由企业成本结构决定的,而成本和收益石油公司规模、技术、资金、资源拥有量、管理水平等因素决定的。如果石油公司拥有丰富的优质油气资源、现金的技术和充足的资金,那么,它们的油气勘探开发效益就好,其竞争力和抗风险能力就强。如果经营规模大,管理水平高,那么经营成本就低,综合效益就高。另外,在发展中的产油国,国家石油公司尽管管理水平和技术水平往往不高,但通过合理的政府保护与其经营优势相结合,适当发挥政府优势和充分利用税收等方面的特殊待遇,可以充分与国际大石油公司在本国受保护范围内进行竞争,并在竞争中处于有利地位,获得良好的投资和经营效益。这就决定了反映石油产业竞争力的主要因素包括资源拥有量、经营规模、技术水平、资本实力、管理水平、生产成本和政治因素等。
(1)资源拥有量
石油产业是资源采掘型产业,油气资源是其生存和发展的物资基础。石油资源具有三个天然属性:一是高度依赖性,二是天然的稀缺性,三是分布的不均衡性。石油资源的这三个属性决定了资源的实际可获得性,以及在数量和质量上能否保障该国经济当前的需要及可持续发展的需要,对石油产业的发展具有至关重要的意义。这也决定了石油业必定是全球化程度最高的产业,同时也是竞争最激烈的产业。
(2)经营规模
经营规模是指企业各生产要素(主要包括资金、人力、技术、设备和生产状况等)的集中程度和积累水平,是企业经营状况和经济实力的综合表现,也是企业具备市场竞争能力的基础和依托。对于整个产业内的企业来说,保持一定的规模是增强产业竞争力的保障和支撑。
(3)管理水平
管理是实现和保障企业生产要素有效运作的最重要手段,它促使企业各生产要素形成最佳组合、集中发挥优势,以谋取企业最大经济效益。石油产业国际竞争力是由多种要素或能力构成的综合性能力,要素之间的协调配置、优化组合、监督控制以及上游整体竞争力的形成,都是通过管理手段实现的。也就是说管理具有改变竞争力各要素状况的能力,对石油产业竞争力有着直接和深刻的影响。
(4)科技水平与科技创新能力
技术创新潜力对石油产业国际竞争力来说是一个有着直接和深刻影响的潜在的竞争力,是石油产业发展中最持久、最根本的动力。
首先,技术进步和技术创新的重要地位,是石油产业技术密集的特点决定的。随着油藏的不断开发,油气资源的勘探开发难度越来越大,世界油气储量和产量每迈上一个高峰都依赖于新理论、新技术的推动;其次,技术创新和技术进步,大幅度降低了石油企业的油气成本和勘探开发风险,过去十年技术进步使上游勘探开发成本降低60%,探明储量比十年前增长80%以上(世界平均水平)。最后,技术创新能力的发展变化,会引起石油企业其他竞争力要素在总量和结构上的变化,是未来竞争力发展的主导影响因素。
二、中国石油产业国际竞争力评价与比较
对于世界石油产业来说,由于石油资源地理分布的不均性、石油产品的标准性和石油产业资金、技术以及风险的高度密集性,使得跨国石油公司在整个产业中的地位尤为重要。随着经济全球化进程的加快,国际竞争越来越演化为各国的大公司、大集团相互之间的竞争,资本聚集、产业集中和市场垄断的程度越来越高,跨国石油公司寡头主导型竞争将成为国际石油竞争的主要形式。市场的国际化趋势意味着中国石油市场将融入世界石油市场之中,成为世界石油市场不可分割的组成部分。在市场国际化进程中,中国石油企业既要走出国门,参与国际市场竞争,又要打开国门,应对国外石油公司进入的竞争。世界石油产业的竞争,主要表现为这些巨型跨国石油公司之间的抗争。此时较强的产业国际竞争力是取得国际石油竞争的必要保证。
我们在评价石油产业国际竞争力时,以世界上主要的十个石油生产国与中国石油产业进行比较。
1.中国石油产业国际竞争力的灰色评价
(1)确定评价指标集
应用上述我们所建立的石油产业国际竞争力的评价指标体系,考虑到评价的可操作性和某些数据采集的困难,本文选取以下21项指标。
图4.1 石油产业评价指标
我们以美、英、哈等10个国家与中国石油产业进行对比分析,数据如表1。
表1 原始数据表
|
指标 |
中 |
美 |
俄 |
哈 |
日 |
英 |
加 |
法 |
德 |
伊 |
沙 |
|
D1 |
956 |
1185 |
986 |
856 |
657 |
1854 |
1358 |
769 |
678 |
945 |
1254 |
|
D2 |
665 |
1167 |
857 |
456.8 |
367 |
956 |
768.8 |
656 |
567.6 |
354.2 |
454 |
|
D3 |
0.085 |
0.25 |
0.152 |
0.068 |
0.087 |
0.223 |
0.087 |
0.125 |
0.064 |
0.024 |
0.136 |
|
D4 |
1678 |
1676 |
2018 |
1965 |
1977 |
2394 |
1523 |
1895 |
1854 |
2361 |
2876 |
|
D5 |
15.4 |
9.65 |
16.3 |
15.2 |
10.25 |
7.87 |
15.3 |
13.2 |
11.4 |
11.8 |
14.5 |
|
D6 |
13.5 |
21.52 |
15.34 |
10.2 |
18.65 |
22 |
13.54 |
16.85 |
9.4 |
11.44 |
16.31 |
|
D7 |
0.76 |
1.25 |
0.95 |
0.67 |
1.34 |
1.28 |
0.65 |
0.97 |
1.12 |
0.87 |
0.74 |
|
D8 |
16.3 |
19.54 |
23.54 |
20.31 |
29.3 |
17.23 |
24.5 |
15.23 |
19.64 |
28.35 |
16.54 |
|
D9 |
0.63 |
0.74 |
0.43 |
0.48 |
0.62 |
0.65 |
0.79 |
0.65 |
0.48 |
0.52 |
0.35 |
|
D10 |
6.72 |
6.25 |
7.53 |
6.98 |
7.03 |
6.54 |
7.95 |
6.31 |
7.23 |
7.16 |
6.97 |
|
D11 |
15.67 |
13.77 |
18.58 |
13.47 |
5.4 |
14.5 |
10.25 |
9.65 |
9.98 |
19.54 |
23.54 |
|
D12 |
12.5 |
11.23 |
13.23 |
19.68 |
10.21 |
12.35 |
10.68 |
11.69 |
13.65 |
15.64 |
20.17 |
|
D13 |
143 |
126 |
146 |
197 |
103 |
138 |
119 |
167 |
135 |
197 |
175 |
|
D14 |
0.45 |
0.58 |
0.43 |
0.36 |
0.42 |
0.54 |
0.49 |
0.57 |
0.53 |
0.45 |
0.32 |
|
D15 |
12.03 |
16.4 |
11.53 |
10.23 |
10.65 |
15.23 |
13.25 |
10.25 |
12.65 |
11.98 |
9.65 |
|
D16 |
65 |
48 |
67 |
69 |
30 |
75 |
46 |
32 |
67 |
79 |
85 |
|
D17 |
1.13 |
1.23 |
0.95 |
0.98 |
0.86 |
1.21 |
1.10 |
1.06 |
1.34 |
0.45 |
0.67 |
|
D18 |
0.72 |
0.98 |
0.67 |
0.56 |
0.86 |
0.8 |
0.78 |
0.67 |
0.76 |
0.89 |
0.65 |
|
D19 |
0.68 |
0.86 |
0.67 |
0.85 |
0.93 |
0.73 |
0.75 |
0.86 |
0.90 |
0.63 |
0.81 |
|
D20 |
0.87 |
0.86 |
0.85 |
0.65 |
0.71 |
0.73 |
0.76 |
0.54 |
0.67 |
0.81 |
0.77 |
|
D21 |
5.62 |
3.68 |
1.75 |
3.23 |
1.86 |
1.26 |
4.63 |
1.57 |
3.43 |
2.45 |
0.78 |
对原始数据进行标准化处理,标准化处理后的数据如表2,并由此得出最优向量。
表2 标准化处理后的数据
|
指标 |
中 |
美 |
俄 |
哈 |
日 |
英 |
加 |
法 |
德 |
伊 |
沙 |
|
D1 |
0.24 |
0.44 |
0.27 |
0.16 |
0 |
1 |
0.58 |
0.09 |
0.01 |
0.24 |
0.49 |
|
D2 |
0.38 |
1 |
0.61 |
0.12 |
0.02 |
0.74 |
0.51 |
0.37 |
0.26 |
0 |
0.12 |
|
D3 |
0.26 |
1 |
0.56 |
0.19 |
0.27 |
0.88 |
0.27 |
0.44 |
0.17 |
0 |
0.49 |
|
D4 |
0.11 |
0.11 |
0.36 |
0.32 |
0.33 |
0.64 |
0 |
0.27 |
0.24 |
0.61 |
1 |
|
D5 |
0.10 |
0.78 |
0 |
0.13 |
0.71 |
1 |
0.11 |
0.36 |
0.58 |
0.53 |
0.21 |
|
D6 |
0.32 |
0.96 |
0.47 |
0.06 |
0.73 |
1 |
0.32 |
0.59 |
0 |
0.16 |
0.54 |
|
D7 |
0.15 |
0.86 |
0.43 |
0.02 |
1 |
0.91 |
0 |
0.46 |
0.68 |
0.31 |
0.13 |
|
D8 |
0.92 |
0.69 |
0.40 |
0.63 |
0 |
0.85 |
0.34 |
1 |
0.68 |
0.06 |
0.90 |
|
D9 |
0.63 |
0.88 |
0.18 |
0.29 |
0.61 |
0.68 |
1 |
0.63 |
0.29 |
0.38 |
0 |
|
D10 |
0.72 |
1 |
0.24 |
0.57 |
0.54 |
0.82 |
0 |
0.96 |
0.42 |
0.46 |
0.57 |
|
D11 |
0.56 |
0.46 |
0.72 |
0.44 |
0 |
0.50 |
0.26 |
0.23 |
0.25 |
0.77 |
1 |
|
D12 |
0.33 |
0.10 |
0.30 |
0.95 |
0 |
0.21 |
0.04 |
0.14 |
0.34 |
0.54 |
1 |
|
D13 |
0.63 |
0.24 |
0.45 |
1 |
0 |
0.37 |
0.17 |
0.68 |
0.34 |
1 |
0.76 |
|
D14 |
0.50 |
1 |
0.42 |
0.15 |
0.38 |
0.84 |
0.65 |
0.96 |
0.80 |
0.50 |
0 |
|
D15 |
0.35 |
1 |
0.27 |
0.08 |
0.14 |
0.82 |
0.53 |
0.08 |
0.44 |
0.34 |
0 |
|
D16 |
0.63 |
0.32 |
0.67 |
0.70 |
0 |
0.81 |
0.29 |
0.03 |
0.67 |
0.89 |
1 |
|
D17 |
0.76 |
0.87 |
0.56 |
0.59 |
0.46 |
0.85 |
0.73 |
0.68 |
1 |
0 |
0.24 |
|
D18 |
0.38 |
1 |
0.26 |
0 |
0.71 |
0.57 |
0.52 |
0.26 |
0.47 |
0.78 |
0.21 |
|
D19 |
0.17 |
0.76 |
0.13 |
0.73 |
1 |
0.33 |
0.4 |
0.76 |
0.90 |
0 |
0.60 |
|
D20 |
1 |
0.96 |
0.93 |
0.33 |
0.51 |
0.57 |
0.66 |
0 |
0.39 |
0.81 |
0.69 |
|
D21 |
1 |
0.59 |
0.20 |
0.50 |
0.22 |
0.09 |
0.79 |
0.16 |
0.54 |
0.34 |
0 |
在综合评价中,权重系数确定的精确度和科学性将直接影响评价的结果。根据样本数据的有无,可将计算方法分为主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法三种。主观赋权法主要有德尔菲法、层次分析法;客观赋权法主要采用主成分分析法、变异系数法、概率法等;组合赋权法是主观赋权法和客观赋权法的结合[8]。为了避免主观因素对指标权重的影响,这里,我们选用变异系数法,也就是根据各项指标值的变异程度来确定指标的权重。具体计算方法如下:
一组数据的变异系数是他的均值除以标准差的绝对值,即:对样本数Z1,Z2,…,ZK
及标准差 
则: 
就是Z1,Z2,…,ZK 的变异系数。
于是对选的指标X 1,…,X K,利用被评价对象的数据,各个指标都有各自的变异系数。为了方便,用V i表示X i的变异系数,I=1,2,…,k,此时,X i 相应的权就是  这种加权的方法是为了突出各指标的相对变化幅度,从评价的目的来看,就是区别被评价的对象,V i的值大表示X i在不同的对象身上变化大,区别对象能力强,所以应该给予重视。
根据上面所述变异系数法计算的指标权重为:
wAB=(0.5532,0.3131,0.1338)
wB1C=(0.4738,0.2357,0.2264,0.0641)
wB2C=(0.5951,0.1537,0.2512)
wB3C=(0.1417,0.1523,0.7060)
wC1D=(0.2929,0.2765,0.4306),wC2D=(0.6154,0.3846),wC3D=(0.2809,0.3455,0.3736),wC4D=(0.5547,0.4453),wC5D=(0.4314,0.3973,0.1713),wC6D=(0.4475,0.5525),wC7D=(0.4768,0.5232),wC8D=1,wC9D=(0.6894,0.3106),wc10d=1.
利用表4.2规范化处理后的数据,根据公式(3-7)求得到各指标与参考数列中个最佳值的关联系数  值列于表3。
表3 关联系数值表
|
指标 |
V1 |
V2 |
V3 |
V4 |
V5 |
V6 |
V7 |
V8 |
V9 |
V10 |
V11 |
|
D1 |
0.39 |
0.47 |
0.40 |
0.37 |
0.33 |
1 |
0.54 |
0.35 |
0.33 |
0.39 |
0.49 |
|
D2 |
0.44 |
1 |
0.56 |
0.36 |
0.33 |
0.65 |
0.50 |
0.44 |
0.40 |
0.33 |
0.36 |
|
D3 |
0.40 |
1 |
0.53 |
0.38 |
0.40 |
0.80 |
0.40 |
0.47 |
0.37 |
0.33 |
0.49 |
|
D4 |
0.36 |
0.36 |
0.44 |
0.42 |
0.42 |
0.58 |
0.33 |
0.40 |
0.39 |
0.56 |
1 |
|
D5 |
0.35 |
0.70 |
0.33 |
0.36 |
0.63 |
1 |
0.36 |
0.44 |
0.54 |
0.51 |
0.38 |
|
D6 |
0.42 |
0.92 |
0.48 |
0.34 |
0.65 |
1 |
0.42 |
0.55 |
0.33 |
0.37 |
0.52 |
|
D7 |
0.37 |
0.79 |
0.46 |
0.33 |
1 |
0.85 |
0.33 |
0.48 |
0.61 |
0.42 |
0.36 |
|
D8 |
0.86 |
0.62 |
0.45 |
0.58 |
0.33 |
0.77 |
0.43 |
1 |
0.61 |
0.34 |
0.84 |
|
D9 |
0.57 |
0.81 |
0.37 |
0.41 |
0.56 |
0.61 |
1 |
0.61 |
0.41 |
0.44 |
0.33 |
|
D10 |
0.64 |
1 |
0.39 |
0.53 |
0.52 |
0.74 |
0.33 |
0.93 |
0.46 |
0.48 |
0.54 |
|
D11 |
0.53 |
0.48 |
0.64 |
0.47 |
0.33 |
0.50 |
0.40 |
0.39 |
0.40 |
0.69 |
1 |
|
D12 |
0.42 |
0.35 |
0.41 |
0.91 |
0.33 |
0.38 |
0.34 |
0.36 |
0.43 |
0.52 |
1 |
|
D13 |
0.58 |
0.39 |
0.47 |
1 |
0.33 |
0.44 |
0.37 |
0.61 |
0.43 |
1 |
0.68 |
|
D14 |
0.5 |
1 |
0.46 |
0.37 |
0.44 |
0.76 |
0.59 |
0.92 |
0.72 |
0.50 |
0.33 |
|
D15 |
0.43 |
1 |
0.40 |
0.35 |
0.36 |
0.74 |
0.51 |
0.35 |
0.47 |
0.43 |
0.33 |
|
D16 |
0.57 |
0.42 |
0.60 |
0.63 |
0.33 |
0.73 |
0.41 |
0.34 |
0.60 |
0.82 |
1 |
|
D17 |
0.67 |
0.80 |
0.53 |
0.55 |
0.48 |
0.77 |
0.64 |
0.61 |
1 |
0.33 |
0.39 |
|
D18 |
0.44 |
1 |
0.40 |
0.33 |
0.63 |
0.53 |
0.51 |
0.40 |
0.48 |
0.70 |
0.38 |
|
D19 |
0.37 |
0.68 |
0.36 |
0.65 |
1 |
0.42 |
0.45 |
0.68 |
0.83 |
0.33 |
0.55 |
|
D20 |
0.37 |
1 |
0.94 |
0.43 |
0.51 |
0.55 |
0.61 |
0.33 |
0.45 |
0.76 |
0.64 |
|
D21 |
1 |
0.55 |
0.38 |
0.50 |
0.39 |
0.35 |
0.70 |
0.37 |
0.52 |
0.43 |
0.33 |
利用公式  可以得到C层各指标的关联度:
 =(0.4081,0.8447,0.5002,0.3715,0.3601,0.8171,0.4686,0.4265,0.3665,0.3475,0.4543)
 =(0.3568,0.4920,0.3983,0.3978,0.5019,0.7433,0.4321,0.4162,0.4486,0.5417,0.7620)
 =(0.5671,0.7630,0.4619,0.4262,0.6514,0.8622,0.3926,0.6940,0.5314,0.3761,0.5843)
 =(0.6012,0.8946,0.3789,0.4634,0.5421,0.6679,0.7016,0.7525,0.4322,0.4578,0.4238)
 =(0.4948,0.4129,0.5195,0.7365,0.3300,0.4420,0.3710,0.4157,0.4170,0.6756,0.9453)
 =(0.4613,1,0.4268,0.3589,0.3958,0.7490,0.5458,0.6051,0.5819,0.4613,0.33)
 =(0.6222,0.6188,0.5633,0.5881,0.4084,0.7509,0.5303,0.4813,0.8093,0.5636,0.6801)
 =(0.3700,0.7793,0.5401,0.5817,0.8478,0.4604,0.4997,0.5713,0.7120,0.4636,0.5772)
上式中分别为表4.3中对应的数据所组成的矩阵,再利用公式3-10可求得B层个指标的关联度。
 =(0.4443,0.7463,0.4597,0.3959,0.4712,0.8001,0.4366,0.5055,0.4274,0.4068,0.5549)
 =(0.5217,0.5549,0.5163,0.6407,0.3598,0.5668,0.4379,0.4613,0.5409,0.6145,0.7843)
 =(0.7179,0.6784,0.4280,0.4959,0.5602,0.4058,0.6048,0.4322,0.5679,0.4742,0.4095)
最后得出最高层指标的关联度:
 =(0.4906,0.6774,0.5319,0.4809,0.4732,0.6745,0.5659, 0.6061, 0.4595, 0.4483,0.5118,)
根据以上关联度的大小可以得出我国及其他10个国家的竞争力大小的排名:
表4 竞争力大小排名
|
|
V1 |
V2 |
V3 |
V4 |
V5 |
V6 |
V7 |
V8 |
V9 |
V10 |
V11 |
|
市场竞争能力 |
7 |
1 |
3 |
8 |
10 |
2 |
4 |
6 |
9 |
11 |
5 |
|
生产竞争能力 |
11 |
5 |
9 |
10 |
4 |
2 |
7 |
8 |
6 |
3 |
1 |
|
资金运用能力 |
6 |
2 |
8 |
9 |
4 |
1 |
10 |
3 |
7 |
11 |
5 |
|
技术水平 |
8 |
1 |
11 |
7 |
6 |
4 |
3 |
2 |
9 |
5 |
10 |
|
资源优势潜力 |
7 |
9 |
4 |
2 |
11 |
5 |
8 |
10 |
6 |
3 |
1 |
|
技术创新潜力 |
8 |
1 |
7 |
10 |
9 |
2 |
5 |
3 |
4 |
6 |
11 |
|
发展潜力 |
4 |
5 |
7 |
6 |
11 |
2 |
9 |
10 |
1 |
8 |
3 |
|
竞争实力 |
8 |
2 |
6 |
11 |
5 |
1 |
7 |
4 |
9 |
10 |
3 |
|
竞争潜力 |
5 |
4 |
8 |
2 |
11 |
3 |
6 |
9 |
10 |
7 |
1 |
|
竞争环境 |
7 |
1 |
11 |
8 |
4 |
5 |
2 |
3 |
6 |
9 |
10 |
|
总体竞争力 |
7 |
1 |
5 |
8 |
9 |
2 |
4 |
3 |
10 |
11 |
6 |
以美、英、哈等10个国家与中国石油产业进行对比分析,根据关联度的大小可以得出我国及其他10个国家的竞争力大小的排名为:美国、英国、法国、加拿大、俄罗斯、沙特、中国、哈萨克斯坦、日本、德国、伊朗。可以看出我国石油产业竞争力总体上相对较弱,处于中下水平,但是具有一定的潜在竞争力。
从竞争实力指标所反映的情况来看,我国石油产业处于劣势,除原油产量居于世界先进水平以外,中国石油产业市场竞争能力、资金运用能力以及技术水平均较差,产业竞争实力不足。
与世界其他国家石油产业相比,中国石油产业的总体盈利能力较弱,中国石油企业的资本回报率为13.5%,仅相当于其他石油企业平均数的3/4。在资本利用效率方面中国石油公司总资产周转率是国际石油公司平均水平的大约1/2,资产负债率也相对较高。中国石油企业的勘探开发科技能力基本上处于或接近世界先进水平,而导致技术水平指标较低的原因,是由于我国在炼油化工技术方面与世界先进水平存在至少10~15年的差距,特别是石油化工工艺尚未形成成套技术,技术开发能力差,直接影响了中国石油企业的盈利能力和市场竞争能力。
从市场竞争能力指标可以看出,我国石油产量较多,但是油品销售市场占有率却很低。国外领先的石油公司如埃克森莫比尔、BP等,既注重发展生产,也非常重视产品的销售,在保证自产货物顺利销售的同时,还从事原油、天然气和油品的转手贸易,所以这些石油公司在世界上的油品市场占有率较高,与他们相比,中国石油公司油品销售规模较小。
从竞争潜力指标来看,我国石油产业具有较强的发展潜力,而技术创新潜力和资源优势潜力相对较弱。
从技术开发经费比例看,与国际大石油公司相比我国石油企业技术开发经费比重严重不足。在国际范围内,企业技术开发经费占销售收入比重在5%以上才具有较强的竞争力,我国石油开采也技术开发经费比例1.4%,石油加工业技术开发经费比重不足1%,均低于全国平均水平。而国外石油公司的技术开发经费投入一般都占销售收入4%~7%。
从研究开发和技术人员的比例看,我国石油产业与世界先进水平相差不大,但总体上我国石油产业的技术竞争潜力还相对较弱。所以,我国石油产业要与国外抗衡,必须加大技术开发经费的投入,积累一定的技术创新能力。
就石油资源优势潜力来说,我国石油探明储量较高,石油可采储量及储采接替率处于中等以下水平,而且可开发利用率较低。我国自1993年起从自给自足的石油国家变成了一个进口石油的国家,我国正处于大规模快速度工业化时期,必然需要大量的石油资源。国内石油资源增加生产的空间已相当有限,同时,我国石油接替资源量和后备可采储量也日趋紧张,根据中国油气资源评估报告,我国的石油资源量大于1021亿吨,天然气资源量为38万亿立方米。但陆上石油平均探明程度仅为28%,天然气平均探明程度只有6%,远低于世界平均探明率。与许多国家相比,中国近海油气资源勘探还处在开发初期。从近几年储量增长的构成看,约65%的增量来自于已开发油田的老区,增长潜力有限,储量接替难度较大。并且很多石油资源埋藏较深,工艺技术要求高,勘探技术难度很大。
在竞争环境方面,评价指标显示我国石油产业处于中下水平。中国石油产业面临的最大冲击是加入世界贸易组织.加入世界贸易组织使中国长期依靠高关税壁垒和非关税壁垒封闭的石油市场成为世界石油市场的一部分,石油产业将失去关税和非关税的双重保护。但这种冲击也为石油产业发展带来机遇,迫使石油产业尽快转变观念,制定新的发展战略,主动参与国际竞争与国际合作。同时国家的主要经济法规和政策以及相关产业的发展水平都对石油产业的发展起着举足轻重的作用.我国石油产业相关法律法规及政策的制定还不够完善,尚需不断加强。
三、结论
随着经济全球化,特别是我国加入世界贸易组织后国内市场国际化、国际竞争国内趋势的加快,国内许多产业和企业都面临着越来越严峻的国际竞争挑战。石油产业作为关系国家经济命脉和安全的支柱产业,在促进国民经济和社会发展中具有重要地位和作用,从石油本身的特征来说,它又是一项国际性工业,因而对石油产业竞争力的研究就显的十分的重要。
评价结果表明,我国石油产业竞争力总体上相对较弱,处于中下水平,在资源潜力上具有较明显的竞争优势,但在市场竞争能力、资金运用能力、技术创新能力等方则存在着较大差距。从国际比较来看,中国石油公司的上游业务已经具备了相当国际能力:油气储量与原由产量已经与埃克森莫比尔、壳牌和BP三家超大型国际石油公司基本相当;天然气产量有较大差距,但资源潜力很大。但是,也应当清醒的认识到,中国石油公司的整体规模、经营收入、净利润等方面,特别是原油加工业务盈利能力、市场销售规模和技术创新能力与国际石油公司相比差距十分明显,资本运营效率与劳动生产率也有待进一步提高。基于对石油产业国际竞争力的比较分析,一方面,市场国际化要求我国从事国际化经营的企业具有相当经济规模,而另一方面,中国石油产业的国际竞争力较弱,表现为企业规模小,上游竞争不足,下游竞争过度,与有效竞争相差甚远。因此,在市场国际化条件下,我们提出了提高石油产业国际竞争力的几点对策建议:培育几家经济势力雄厚的国际水平大石油公司,充分利用规模经济效应;加强技术开发人才培养,增加技术开发投入,以提高石油产业的技术创新能力;加快管理体制改革,完善管理制度,深化重组战略;积极统筹国内外两个市场、两种资源,解决中国石油资源短缺问题。(编辑:李丹蕾)
参考文献
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[2] 金碚.中国工业国际竞争力――理论、方法与实证研究[M].经济管理出版社,1997:24-26
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[8] 张学甫,陈述云,等.统计分析方法及其应用[M].重庆:重庆大学出版社,1995:65-87
(关键词:石油产业 国际竞争力 评价方法)
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