基于PCA的区域产业竞争力系统评价分析

史宝玉，赵英姝

（齐齐哈尔大学经济与管理学院，黑龙江 齐齐哈尔 161006）

一、引言

为了更清晰了解各行业在地区经济发展中的地位，充分发挥优势产业在区域经济中的带头作用，本文认为应对区域内主要产导进行分析、对比，确定区域的优势产业，大力发展优势产业，提高其竞争力，同时发挥优势产业的溢出和集群效应，带动区域经济整体发展。美国经济学家迈克尔·波特指出竞争优势可以细分至产业乃至企业竞争优势，并提出了著名的“钻石模型”。该模型由需求条件、生产要素、企业的结构战略、相关产业和支持产业的表现和竞争对手等四个关键因素，同时他认为政府行为、机遇等也会影响竞争力，可作为两个辅助因素加以研究。这些因素会强化或者改变其它因素的表现，共同作用形成一个动力系统，相互影响和制衡的情况下，决定和影响着特定产业的竞争地位及竞争优势[1]（P.29-164）。

二、PCA法及评价指标的选择

产业竞争力量化评价的基本思路是通过科学合理方法对评价指标界定，并对各指标进行科学的权重分配；根据选取的评价指标，通过调查手段对各指标进行数据采集，经标准化处理后运用相关程序分析计算，即得竞争力量化评价水平。

评价体系的构建，是开展科学的评价研究的前提。运用成熟和定型的分析框架分析，结果易于使人信服，也可以简化研究工作。产业竞争力评价是一项前瞻性、客观性、科学性要求很高的工作，而不同的产业有其各自的特点，就目前看关于产业竞争力评价还没有形成统一的分析框架。在借鉴前人研究基础上，结合所要研究的新问题，本文确立了新的分析框架，采用PCA（主成份分析法）进行产业竞争力评价。

在实证研究中，问题的分析可能要涉及到多种因素或变量，它们之间又有一定的关联性，变量多必然增加计算量，分析问题的复杂性也随之增加。主成分分析（PCA）旨在利用降维的思想，用较少的综合指标取代多指标，是解决这一难题的理想工具，既能满足全面、系统地分析问题，又能在进行定量分析的过程中，以较少变量，获得较多信息量。主成分分析法应用数学变换的方法,用一组不相关的变量通过线性变换取代给定的一组相关变量，从而实现在数学变换中变量的总方差保持不变，将这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。1个变量拥有1个主成分，令第一主成分为第一变量具有最大的方差，依次类推。由于第一主成份在所有的主成分中包含最大信息量，很多学者在研究综合评价问题时常采用第一主成分来比较不同实体间的差别。因为即使舍弃若干分量，也可以保证将85%以上的变差信息体现在综合评分中，使评价结果真实可靠。

依据上文产业竞争力影响因素的分析，以及评价体系构建的原则，首先进行评价指标的选取和说明。

（一）产业生产能力

产业生产能力是指企业在既定的生产组织技术条件下所能生产的最大产品数量或能提供的服务数量，它是一项反映企业生产可能性的指标，通常情况下它代表了企业处理原材料数量的能力。对于一个企业来说，影响其竞争力的主要因素之一便是生产规模，没有规模难以降低成本，没有规模难以增强实力，企业必须以壮大自身规模为前提，形成合理的规模经济，利用核心规律和协同发展规律，带动整个区域内相关产业的发展，相互扶持、相互促进，从而带动区域整体经济的发展，实现区域经济的持续发展[2]（P.115）。综合以上分析，本文选用人均总产值、工业增加值和工业总产值三个指标从不同角度衡量地区各产业的生产能力。

（二）资源配置能力

资源配置力是指地区使用各种经济资源进行生产活动实现产业配置并获得经济利益或效益的能力。一般来讲，较强的产业资源配置力能更有效地争取、利用和控制经济资源，以提高技术效率和经济效率都，从而增强企业在市场竞争中的地位。资源配置能力的强弱直接影响产业是否能实现持续发展。本文选用利润总额和主营业务收入来反映地区产业的该项能力。

（三）市场开拓能力

市场开拓能力主要指企业获得市场份额、抢占市场的能力，市场开拓能力的强弱直接反映产业区域竞争力的高与低。市场表现是评价产业竞争力最基本的标准。市场开拓能力弱，说明企业与竞争对手相比，占领和开拓市场的能力不强，企业在市场的表现将不佳；市场开拓能力强说明企业与竞争对手相比有较大竞争优势，有能力影响市场并在一定程度上左右竞争对手[3]（P.42）。本文用市场占有率来衡量市场开拓能力，通常市场占有率以地区工业收入占地区产业主营业务收入的比值来表示。

（四）产业配套能力

产业的发展与支持产业及相关产业的配合密切相关，产业配套能力是指在技术和生产上具有联系的各产业间协作配合及相互支持的能力[4]（P.29）。具有生产、技术联系的产业间存在着相互促进和制约的作用。对于产业而言，如果与其配套的关键产品能以最捷径的方式的获取，使交易成本降低，企业便可实现以较小成本获取较高利润，在一定程度上可以认为该产业具有较强的产业配套能力。绝大部分工业行业是关联性极强的产业，因其生产过程的复杂性和连续性，其配套问题也变得更为复杂，产业配套能力是其竞争力的重要组成部分，工业在为其它产业提供必要工具或产品的同时，也需要得到其它产业甚至是本产业内各子行业的合作配套服务。目前理论界关于产业配套问题还处于研究阶段，为了较好地反映产业配套能力，在指标选取上要注意指标的科学性和合理性。为了能较好地衡量区域产业配套能力通常使用反映产业集聚程度的指。通常来讲，在一特定区域内企业集聚程度越高，即生产同类产品或相近产品的企业越集中，越能促使提供配套产品的企业向其靠拢，产业配套服务效果越好，这就是产业的集聚效应。本研究将调整后的空间基尼系数作为反映产业配套力的指数，G=（si一xi）2其中si表示i地区产业就业人数占地区工业总就业人数的比重，xi表示工业就业人数占地区总就业人数的比重。

表一：

鉴于考察产业的评价指标涉及面广，影响因素较复杂，且因素相关联性不一，为剔除多重共线性的影响，避免主观随意性，可采用因子评价模型进行因子评分，以便对产业竞争力进行全面的分析和评价。

三、应用PCA法进行产业竞争力系统评价

为进一步证实该方案的可靠性，本研究以齐齐哈尔为例，通过齐齐哈尔经济统计年鉴、企业、相关部门提供大量资料收集有关数据，将数据利用S PS S（15.0）中的因子分析法进行主成分分析，得到实证模型，其总方差分解表如表所示。

从表中可以看到，前2个主成分的特征值大于1，分别为5.802、1.045，并且这两项指标的累计贡献率已达到超过85%（85.535%），也就是说前两个主成份包含了大部分的信息，其所占比例已达原始指标变量包含全部信息的85.535%，由此我们在对行业竞争力进行综合评价时，可以选择前两个相互独立的主成分作为评价的综合指标。由碎石图可进一步验证上述选择的正确性，根据斯格里准则，通过主成分的提取过程我们发现，自第2个主成分所对应点处斜率明显变小，所以提取前2个指标作为主成分，应能反应大部分信息。

component 12345678 T otal 5.0821.0450.6400.4200.2760.1600.0960.009% of V ariance 65.06720.4684.5742.9971.9691.1420.6880.062 Cumulative%65.06785.53590.11993.11595.08497.88199.490100.000 T otal 5.0921.045% of V ariance 65.07720.468 Cumulative 65.07785.545

因子分析的核心内容是因子载荷矩阵，利用S PS S 软件做出上述因子的载荷矩阵，再利用回归法得出函数的系统，最后写出以下因子得分函数为：

F1 = 0.184X1 + 0.258 X2 + 0.210X3 + 0.247X4 +0.235X5+ 0.132X6－0.094X7－0.136X8

F2= 0.098X1 － 0.027X2 + 0X3 － 0.066X4 －0.056X5+ 0.085X6－0.189X7+ 0.421X8

想要求解出最终的竞争力表达式，还需要计算两个因子的权重。如前所述将两个因子特征值的累积贡献率85.535%定为1,则可算出因子1和因子2的权重分别是0.76和0.24，由此可以得出最终竞争力表达式：产业综合竞争力（Z）=0.76*F1+0.24*F2

分析结果表明，专用设备制造业、食品加工业、通用设备制造业、农副食品加工业和交通运输设备制造业等位列前矛，与专家其它方法论证结果一致。

产业竞争力的影响因素众多，因此竞争力的评价和分析是一项复杂和综合的工作，产业竞争力的评价和分析结论是政府制定相应政策和发展策略的依据，因此评价方法的科学性与评价结果的有效性至关重要。区域经济的发展除要考虑重点产业的选择外，还应考虑产业竞争潜力及产业关联度等因素，以经济的可持续发展作为最终标准。

[1]迈克尔·波特.国家竞争优势[M ].北京：华夏出版社，2002.

[2]李芳凝.中国地区文化产业竞争力的实证研究[J].辽宁大学学报，2011，（4）.

[3]张保胜.装备制造业自主创新能力的统计分析[J].统计观察，2007，（8）.

[4]韩书成，李晶.产业转移提升本土企业产业配套能力的机理研究——以武汉承接制造业转移为例[J].中国集体经济，2010，（3）.