李瑩杰，劉洪業(yè)，郝生躍

(1.北京交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100044;2.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院基本建設(shè)局，北京 100081)

近來(lái)年，我國(guó)建筑業(yè)取得了快速發(fā)展，規(guī)模持續(xù)增大，技術(shù)和效益水平不斷提高，但受地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)和產(chǎn)業(yè)政策等諸多因素影響，我國(guó)建筑業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異性。隨著新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，我國(guó)建筑業(yè)將迎來(lái)新的發(fā)展契機(jī)。在此背景下，對(duì)各省市建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)，針對(duì)各地區(qū)建筑業(yè)的發(fā)展實(shí)際，制定其發(fā)展戰(zhàn)略和產(chǎn)業(yè)政策，對(duì)促進(jìn)各地建筑業(yè)的健康發(fā)展有著重要的理論和實(shí)踐意義。

目前關(guān)于建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的研究主要集中在以下四個(gè)方面:

(1)構(gòu)建建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力分析模型并建立相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，通過(guò)一定的方法賦予各指標(biāo)的權(quán)重，對(duì)全國(guó)建筑業(yè)或者具體省市建筑業(yè)進(jìn)行實(shí)證研究，從而對(duì)建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)［1，2］;

(2)運(yùn)用偏離–份額分析法對(duì)建筑業(yè)各產(chǎn)業(yè)部門(mén)發(fā)展的水平進(jìn)行實(shí)證，分析建筑業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離和競(jìng)爭(zhēng)力偏離狀況［3～5］;

(3)運(yùn)用CRn指數(shù)、洛倫茲曲線、基尼系數(shù)以及HHI指數(shù)等指標(biāo)衡量全國(guó)建筑業(yè)或者某些省市建筑業(yè)的集中度情況，分析其建筑業(yè)的規(guī)模及市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，從而衡量其建筑業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)情況［6～9］;

(4)選取一定的評(píng)價(jià)指標(biāo)，利用因子分析法抽取公共因子，并計(jì)算各個(gè)公共因子得分和綜合得分，進(jìn)而對(duì)建筑業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)［10～12］。

鑒于建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的復(fù)雜性以及有些指標(biāo)間存在相關(guān)性而造成指標(biāo)的重復(fù)，因子分析法在能夠適當(dāng)減少指標(biāo)總量的同時(shí)盡可能地降低原有指標(biāo)包含信息的損失，因子分析法得到了越來(lái)越多的應(yīng)用。本文運(yùn)用因子分析法對(duì)目前我國(guó)各個(gè)地區(qū)建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)，分析其發(fā)展優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì);并在因子分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行聚類分析，對(duì)建筑業(yè)發(fā)展水平和特點(diǎn)類似的地區(qū)進(jìn)行歸類，進(jìn)而對(duì)各省市建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展水平進(jìn)行較為系統(tǒng)的分析和比較。

1 建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

通過(guò)構(gòu)建建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法以及因子分析法、聚類分析等方法進(jìn)行實(shí)證，進(jìn)而對(duì)我國(guó)建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力水平進(jìn)行評(píng)價(jià)，是目前建設(shè)管理領(lǐng)域研究的一大熱點(diǎn)。目前，關(guān)于建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建的研究雖然尚未形成統(tǒng)一結(jié)果，但基本都由反映了建筑業(yè)生產(chǎn)規(guī)模、技術(shù)水平、資源擁有狀況以及盈利水平的指標(biāo)構(gòu)成。因此，為準(zhǔn)確地對(duì)建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力水平進(jìn)行評(píng)價(jià)，首先，指標(biāo)的全面性和綜合性是選取指標(biāo)的原則，選擇的指標(biāo)必須能全面反映建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力;第二，數(shù)據(jù)的可得性和可靠性也是指標(biāo)選取的重要原則，所以在選取指標(biāo)時(shí)參考了《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2012)關(guān)于建筑業(yè)統(tǒng)計(jì)的原始數(shù)據(jù)和指標(biāo)。此外，對(duì)于所選方法的適用性和可操作性也是選擇指標(biāo)必須考慮的原則，這決定了方法是否可行。根據(jù)以上原則，在借鑒以往研究的基礎(chǔ)上，本文所構(gòu)建的建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，具體包括建筑業(yè)總產(chǎn)值V1(萬(wàn)元)、從業(yè)人員V2(人)、企業(yè)資產(chǎn)V3(萬(wàn)元)、新簽合同額V4(萬(wàn)元)、技術(shù)裝備率 V5(元/人)、動(dòng)力裝備率V6(千瓦/人)、自有施工機(jī)械設(shè)備年末凈值V7(萬(wàn)元)、利潤(rùn)總額V8(萬(wàn)元)、產(chǎn)值利稅率V9(%)和資產(chǎn)利稅率V10(%)。

2 因子分析法與聚類分析的基本原理

2.1 因子分析法

因子分析法是一種從研究變量?jī)?nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸為少數(shù)幾個(gè)包含原變量所代表的大部分信息的公共因子的多元統(tǒng)計(jì)分析方法，其核心是對(duì)若干變量進(jìn)行因子分析并提取公共因子，以公共因子的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)數(shù)與其得分乘積之和構(gòu)造得分函數(shù)。假設(shè)有p個(gè)可能受到m個(gè)公共因子Fj(j=1，2，…，m)影響的指標(biāo)Xi(m＜p)，其他影響因素記為 ei(i=1，2，…，p)，則因子分析模型為:

式中:aij為因子載荷，其絕對(duì)值越大，表明Xi依賴Fj的程度越高;A為aij組成的因子載荷矩陣;ei為影響Xi的特殊因子，在實(shí)際處理中可忽略不計(jì)。第i個(gè)公共因子得分函數(shù)為:式中:eij為標(biāo)準(zhǔn)化的公共因子得分矩陣的元素;xi為標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)數(shù)值。Fi數(shù)值越大，表示第i個(gè)公共因子得分越高。

2.2 聚類分析

聚類分析，是一種根據(jù)數(shù)據(jù)特征對(duì)樣品或指標(biāo)進(jìn)行分類的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。聚類分析討論的對(duì)象是大量的樣品，要求能合理地按各自的特性來(lái)進(jìn)行合理分類，沒(méi)有任何模式可供參考或依循，即是在沒(méi)有先驗(yàn)知識(shí)的情況下進(jìn)行的。

根據(jù)分類對(duì)象的不同，聚類分析可分為Q型和R型兩大類。Q型是利用多個(gè)變量對(duì)樣本進(jìn)行分類處理，即用于樣本(個(gè)體)聚類。R型是根據(jù)變量間及變量組合間的親疏關(guān)系對(duì)變量進(jìn)行分類處理，即用于指標(biāo)聚類。由于本文的研究是在通過(guò)因子分析得到各省市建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力各公共因子評(píng)價(jià)得分及綜合得分的基礎(chǔ)上，根據(jù)各地建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)綜合競(jìng)爭(zhēng)水平以及各公共因子的得分情況進(jìn)行聚類，屬于利用變量對(duì)樣本進(jìn)行聚類的情況，所以采用Q型聚類分析。

3 實(shí)證研究

3.1 公共因子確定

3.1.1 相關(guān)系數(shù)矩陣計(jì)算及檢驗(yàn)

因子分析法的第一步是對(duì)每個(gè)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理以消除量綱的影響，而IBM SPSS Statistics v20默認(rèn)自動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，因此可以直接計(jì)算各變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣R(表1)，并進(jìn)行KMO和Bartlett檢驗(yàn)(表2)。從表1可以看出，一些變量間(如 V1與 V4、V2與V7)存在高度相關(guān)性，表明這些變量所反映的信息有較大的重疊，所以進(jìn)行因子分析來(lái)減少變量的共線性問(wèn)題是必要的。從表2的檢驗(yàn)結(jié)果看，KMO度量值為0.689，接近 0.7，根據(jù) Kaiser給出的度量標(biāo)準(zhǔn)表示適合進(jìn)行因子分析，加上Bartlett的球形度檢驗(yàn)結(jié)果表明原變量之間相關(guān)性顯著(近似卡方值為484.891，伴隨概率為 0.0000)，適合進(jìn)行因子分析。因此，應(yīng)用因子分析法對(duì)我國(guó)各省市建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)是必要且可行的。

表1 各變量相關(guān)系數(shù)矩陣R

表2 KMO和Bartlett檢驗(yàn)

3.1.2 計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值和貢獻(xiàn)率

選擇主成分分析法計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值、解釋方差的貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率，結(jié)果見(jiàn)表3。特征值是衡量因子重要程度的指標(biāo)，表3中前三個(gè)因子特征值均大于1，表示這三個(gè)因子非常重要;方差貢獻(xiàn)率是表示該因子代表變量信息大小的指標(biāo)，因子F1、F2、F3的方差貢獻(xiàn)率分別為 56.149%、21.009%、10.192%;累計(jì)方差貢獻(xiàn)率表示前m個(gè)因子所代表的變量信息量占全部信息量的比例，前三個(gè)因子的累積方差貢獻(xiàn)率為87.350%，能夠反映10個(gè)變量87.350%的信息量。根據(jù)提取公共因子時(shí)累積方差貢獻(xiàn)率至少達(dá)到85%的標(biāo)準(zhǔn)，可以提取特征值均大于1的F1、F2、F3作為公共因子。

表3 R的特征值及貢獻(xiàn)率

3.1.3 計(jì)算旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣

為解決因子載荷矩陣中各公共因子的代表變量不很突出的問(wèn)題，需將其旋轉(zhuǎn)，以便對(duì)公共因子的內(nèi)涵進(jìn)行明確。運(yùn)用具有Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，迭代4次得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣(表4)。

表4 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

從表4可以看出，公共因子F1在變量V1(建筑業(yè)總產(chǎn)值)、V2(從業(yè)人員)、V3(企業(yè)資產(chǎn))、V4(新簽合同額)、V7(自有施工機(jī)械設(shè)備年末凈值)和V8(利潤(rùn)總額)上載荷很大，說(shuō)明F1集中代表了建筑業(yè)投入資源及產(chǎn)出規(guī)模情況，因此將其命名為規(guī)模因子。公共因子F2在變量V5(技術(shù)裝備率)和V6(動(dòng)力裝備率)上載荷較大，說(shuō)明F2集中代表了建筑業(yè)技術(shù)和動(dòng)力的裝備水平，因此將其命名為技術(shù)因子。公共因子F3在變量V9(產(chǎn)值利稅率)和V10(資產(chǎn)利稅率)上載荷較大，說(shuō)明F3集中代表了建筑業(yè)盈利能力，因此將其命名為盈利水平因子。

3.2 公共因子得分計(jì)算及分析

為對(duì)我國(guó)各省市建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力水平進(jìn)行比較，運(yùn)用回歸方法計(jì)算公共因子F1、F2和F3的得分，在此基礎(chǔ)上以各個(gè)公共因子方差貢獻(xiàn)率為系數(shù)進(jìn)行線性加權(quán)求和計(jì)算各省市建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力水平的綜合得分F并按照綜合得分高低進(jìn)行排序(表5)。其中:

表5 各地區(qū)建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)公共因子得分及綜合得分情況

從公共因子綜合得分看，建筑業(yè)大省江蘇和浙江綜合得分排在前兩位，且明顯高于其他省市，天津、湖北、山東、北京、廣東等省緊隨其后，而江西、廣西和海南得分最低。綜合得分為正值的共有13個(gè)省市，表示其建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力水平高于全國(guó)平均水平，其中位于東部地區(qū)的省市有8個(gè)、中部有3個(gè)、西部和東北各1個(gè)，而其余的綜合得分為負(fù)值的18個(gè)省市則主要分布在中部和西部，表明我國(guó)建筑業(yè)的分布呈現(xiàn)出明顯的“東部較強(qiáng)，中西部較弱”的區(qū)域化分布特點(diǎn)。

進(jìn)一步分析來(lái)看，綜合得分前十名的省份中，除了湖北、廣東和河北三省的規(guī)模、技術(shù)和盈利水平相對(duì)于其排名比較均衡外，其他省市建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力排名在三個(gè)公共因子的體現(xiàn)上均存在較大的不匹配性，表明各地區(qū)建筑業(yè)綜合實(shí)力的提升存在著不同程度和層面的制約。江蘇、浙江和山東的技術(shù)和盈利水平相對(duì)各自綜合排名均較低，江蘇和浙江尤為明顯。天津市建筑業(yè)技術(shù)因子得分排名第一，但規(guī)模和盈利因子得分排名分別為11位與20位，明顯的技術(shù)優(yōu)勢(shì)使得其綜合得分排在了第3位。北京市建筑業(yè)的規(guī)模及技術(shù)實(shí)力均較強(qiáng)，但盈利因子得分卻只排在第26位，這與多家規(guī)模大、技術(shù)實(shí)力強(qiáng)但盈利水平不高的大型建筑企業(yè)集中在北京有著密切關(guān)系。而遼寧和河南技術(shù)因子得分排名分別為19、22位，相對(duì)于綜合得分均偏低，技術(shù)水平是制約兩省建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素。

同樣的，綜合得分排名在第11～31位的各省市建筑業(yè)也各有其特點(diǎn)。建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力水平處于中游水平的省份均在公共因子中的一個(gè)上得分較高，而其他兩個(gè)因子得分則較低，如內(nèi)蒙古和吉林的盈利水平因子得分較高，青海、陜西和山西技術(shù)因子得分較高，四川和上海規(guī)模因子得分較高。建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力水平處于下游水平的省份(如江西、廣西和海南等)的建筑業(yè)規(guī)模、技術(shù)和盈利水平基本全部處于較低的水平。

3.3 聚類分析及結(jié)果解釋

在上述因子分析法的基礎(chǔ)上，采用三個(gè)公共因子的得分?jǐn)?shù)據(jù)，選擇Ward’s method(離差平方和法)，個(gè)案距離為歐式距離，對(duì)各地區(qū)建筑業(yè)進(jìn)行系統(tǒng)聚類(Hierarchical Cluster Analysis)的Q型聚類分析，分類結(jié)果如圖1。

圖1 聚類分析樹(shù)狀圖

根據(jù)圖1，并結(jié)合因子分析法的結(jié)果可以按照建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力水平將各省市分為五類。

第一類包括江蘇和浙江，其共同特點(diǎn)為綜合實(shí)力很強(qiáng)，建筑業(yè)投入和產(chǎn)出規(guī)模優(yōu)勢(shì)明顯，但技術(shù)和盈利水平有待大幅提高。應(yīng)采取舉措提高技術(shù)裝備率及盈利能力，從而促進(jìn)建筑業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力的全面提升。

第二類包括湖北、山東、北京、廣東、遼寧、河南、河北、陜西和湖南9個(gè)省市，這些省市建筑業(yè)綜合得分均處于全國(guó)中上游，且至少有兩個(gè)公共因子得分處于中上水平(且有6個(gè)省份在前10位之內(nèi))，表明其建筑業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力較強(qiáng)，且在規(guī)模、技術(shù)和盈利水平中至少兩個(gè)方面競(jìng)爭(zhēng)力較強(qiáng)，這些省市應(yīng)充分發(fā)揮優(yōu)勢(shì)，并針對(duì)短板(如北京在盈利水平、遼寧和河南在技術(shù)方面)有的放矢，以實(shí)現(xiàn)均衡發(fā)展。

第三類包括內(nèi)蒙古和吉林，這兩個(gè)省份建筑業(yè)的盈利水平較高，但規(guī)模和技術(shù)方面的劣勢(shì)制約著建筑業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力的提升，且規(guī)模劣勢(shì)尤為明顯。兩省應(yīng)通過(guò)擴(kuò)大建筑業(yè)規(guī)模并提高技術(shù)水平來(lái)提升建筑業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力，且擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)規(guī)模的作用更加明顯。

第四類包括天津、山西、青海、貴州、寧夏和新疆6個(gè)省市，除天津建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力綜合得分排在第3名外，其他省份均處于中下游水平。這類省市建筑業(yè)技術(shù)水平較高，但規(guī)模和盈利水平較低。天津市是這類中的典型，其技術(shù)因子得分排名第1，但是規(guī)模和盈利因子卻分別為11和22位。其他5個(gè)省市，技術(shù)得分均在前10位之內(nèi)，而另外兩個(gè)因子得分基本處于20名之外。這類省市應(yīng)擴(kuò)大投入和產(chǎn)出的規(guī)模，并提高盈利水平。

第五類包括江西、甘肅、海南、廣西、黑龍江、云南、西藏、福建、重慶、安徽、四川和上海共12個(gè)省市。這類省市建筑業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力較低，且規(guī)模、技術(shù)和盈利水平也普遍偏低。從各公共因子得分來(lái)看，這類省市又可以細(xì)分為兩類，上海、四川、重慶和福建屬于一類，這4個(gè)省市均有一個(gè)因子得分排名靠前，四川和上海規(guī)模因子排名分別為第9、10位，重慶和福建盈利因子排名分別為第5、9位;其余8個(gè)省市屬于一類，其公共因子排名均處于中下游水平，這8個(gè)省市應(yīng)從各個(gè)方面著手，全面提高建筑業(yè)的規(guī)模、技術(shù)和盈利水平。

4 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)因子分析法和聚類分析對(duì)我國(guó)31個(gè)省市建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力水平進(jìn)行分析與評(píng)價(jià)，相對(duì)于通過(guò)層次分析法、專家打分法等對(duì)指標(biāo)賦予權(quán)重進(jìn)而對(duì)建筑業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)，既可以消除原始評(píng)價(jià)指標(biāo)間的相關(guān)性影響，避免指標(biāo)包含信息的重復(fù)，保證權(quán)重確定的客觀性，又能較好地解決建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的全面性和獨(dú)立性的矛盾，公共因子能夠代表原始數(shù)據(jù)大部分信息，但是對(duì)指標(biāo)選擇要求較高，選取不當(dāng)則不能進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，這樣可能導(dǎo)致選取的指標(biāo)相對(duì)較少，而忽略某方面的信息。而相對(duì)于從建筑業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的研究，因子分析和聚類分析能夠?qū)^多數(shù)據(jù)進(jìn)行同時(shí)處理，結(jié)果較為直觀，而且便于對(duì)各省市情況進(jìn)行分類分析。

從結(jié)果上看，本文研究和其他研究的結(jié)果基本一致，而在個(gè)別省份的排名情況中有一定差異，這主要來(lái)源于數(shù)據(jù)的時(shí)效性，近幾年各省市建筑業(yè)發(fā)展發(fā)生了較大變化。整體來(lái)看，我國(guó)建筑業(yè)的發(fā)展不僅呈現(xiàn)出明顯的“東部較強(qiáng)，西部較弱”的區(qū)域分布特點(diǎn)，而且存在著很大程度的不平衡性，個(gè)別省市建筑業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力非常強(qiáng)，而大多數(shù)省份建筑業(yè)發(fā)展卻很落后。具體來(lái)看，各個(gè)省市的建筑業(yè)在規(guī)模、技術(shù)和盈利水平上也各有長(zhǎng)短，根據(jù)聚類分析的結(jié)果，大致可以將31個(gè)省份分為五大類，每類均有其共同之處，但也有一定的差異。因此，各級(jí)主管部門(mén)在制定全國(guó)或者具體省市的建筑業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略及相關(guān)政策時(shí)，應(yīng)在充分分析各地區(qū)建筑業(yè)實(shí)際情況的基礎(chǔ)上，結(jié)合建筑業(yè)在當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展中的定位和作用，因地制宜，切實(shí)提高各省市建筑業(yè)的綜合競(jìng)爭(zhēng)力，從而保障我國(guó)建筑業(yè)朝著又好又快的方向發(fā)展。

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