范林勝,鄧建新,2,張 琦,閔 浩
(1.廣西大學制造系統與先進制造技術重點實驗室,廣西南寧530004;2.廣西大學機械工程學院,廣西南寧530004)
專論綜述
基于因子分析與多元線性回歸的廣西汽車產業(yè)集群影響因素實證分析
范林勝1,鄧建新1,2,張琦1,閔浩1
(1.廣西大學制造系統與先進制造技術重點實驗室,廣西南寧530004;2.廣西大學機械工程學院,廣西南寧530004)
廣西汽車產業(yè)是廣西重要產業(yè)之一,近年來其產業(yè)發(fā)展受到政府、企業(yè)、市場等多重因素的制約,出現了制約因素不清晰以及發(fā)展目標不明確的問題。因此,根據鉆石理論模型建立影響廣西汽車產業(yè)集群發(fā)展的因素集,運用因子分析方法,提取主要因子,再運用多元線性回歸模型確定影響比例,最后得出發(fā)展廣西汽車產業(yè)集群要加強企業(yè)規(guī)模以及設備臺數建設。該結論可以為相關部門發(fā)展廣西汽車產業(yè)集群提供參考意見。
廣西汽車;產業(yè)集群;因子分析;多元線性回歸;影響因素分析
產業(yè)集群可以提高規(guī)模經濟,減少交易費用,增加協同效應和有利于技術的創(chuàng)新,在整體水平上可以提高產業(yè)的綜合競爭力。汽車產業(yè)是一個綜合性和關聯性很強的產業(yè),其發(fā)展水平不僅能反應一個國家或地區(qū)的綜合科技水平,也能帶動鋼鐵、機械、玻璃、橡膠、金屬和服務業(yè)等相關產業(yè)的發(fā)展。汽車產業(yè)是廣西的支柱產業(yè),也是廣西擬定發(fā)展的“千億元”產業(yè)之一,2013年廣西汽車銷量為186.91萬輛,汽車工業(yè)總產值為795.77億元,汽車主營業(yè)收入為715.97億元,但與上海市、吉林省等相比,廣西的汽車產業(yè)還存在著較大的差距,如表1所示,需要從各方面加快廣西汽車產業(yè)的建設,形成系統的有競爭優(yōu)勢的產業(yè)集群,帶動廣西經濟發(fā)展。然而產業(yè)發(fā)展受著企業(yè)數量、規(guī)模、布局等多種因素的制約,結合現狀找到最關鍵的制約因素意味著能更有效解決瓶頸,提出對策。
表1 2013年廣西省、吉林省、上海市汽車產業(yè)集群基本情況
對于汽車產業(yè)集群的發(fā)展,以前的學者已經開展了大量的研究,定性和定量研究都有涉及。在定性研究方面,主要分析了汽車產業(yè)發(fā)展模式、發(fā)展對策、形成機制、生命周期、創(chuàng)新網絡結構等。豆玲[1]從競合機制、集體學習機制、信任機制三方面方面探討了創(chuàng)新網絡促進產業(yè)集群升級的運行機制,并以柳州汽車產業(yè)集群進行實證研究。李國策等[2]采用生命周期的仿生學方法對汽車產業(yè)集群知識網絡產生、發(fā)展、成熟、衰退的各個階段的影響因素進行了系統分析。趙斯亮[3]深入剖析了我國汽車產業(yè)集群創(chuàng)新網絡的合作機制以及網絡的演化規(guī)律,優(yōu)化了我國汽車產業(yè)集群創(chuàng)新網絡。Veeris Ammarapala等[4]對泰國汽車產業(yè)集群發(fā)展提出建議。相關的定量研究主要分析了汽車產業(yè)的影響因素、競爭力、整合模式等。楊揚[5]運用多元線性回歸模型,分析了人力資本、資本投資、運輸效率、地方政府政策等對我國東北汽車產業(yè)集群的影響。吳漩[6]以因子分析和層次聚類分析,指出了廣州汽車產業(yè)集群發(fā)展中存在的問題和提出廣州汽車產業(yè)集群發(fā)展的對策建議。楊章成[7]運用“波特鉆石模型”以及AHP模糊評價分析法,建立評價產業(yè)集群競爭力的指標體系,對柳州市汽車產業(yè)集群競爭力進行客觀評價。鄧丹鳳[8]運用Eviews5.5將勞動力、資本要素、企業(yè)規(guī)模、運輸成本作為影響我國汽車產業(yè)集群的因素,分析了我國六大區(qū)域對產業(yè)集群的影響。Fucai Lu等[9]運用多元線性回歸模型分析中國汽車制造產業(yè)升級,得出技術創(chuàng)新能力和外部聯系對于中國汽車制造產業(yè)升級很重要。XIE Ningyu等[10]運用鉆石模型和逐步回歸模型分析了吉林省和上海市汽車產業(yè)集群,得出提高汽車行業(yè)生產集中度、完善相關配套產業(yè)可以提高汽車產業(yè)集群的發(fā)展。這些研究在使用多元線性回歸模型分析汽車產業(yè)集群時,選入了大量的因素作為解釋變量,但會出現影響效果不顯著;采用逐步回歸模型分析則是為了擬合而擬合,找不出影響的關鍵因素。
綜合文獻發(fā)現,對于如何發(fā)展廣西汽車產業(yè),目前還主要停留在定性研究上面,鮮有具體的有針對性的定量研究。為此,本文試圖進行廣西產業(yè)集群的發(fā)展的定量研究。結合廣西汽車產業(yè)的特點和綜合現有汽車產業(yè)定量研究的不足,本文首先利用鉆石模型來選擇更多的影響因素,保證信息的完整性,然后使用因子分析方法,篩選出關鍵因子,再運用多元線性回歸模型確定影響比例,為相關部門發(fā)展廣西汽車產業(yè)集群提供參考依據。
結合廣西產業(yè)的發(fā)展要求,為了找到廣西汽車產業(yè)的關鍵因素,本文擬定的廣西汽車產業(yè)集群影響因素分析框架如圖1所示。
圖1 廣西汽車產業(yè)集群展影響因素分析框架
1.1確定影響因素集
根據波特構建的“鉆石模型”,影響產業(yè)集群的因素包括四大類,它們分別是生產要素、需求條件、相關及支持產業(yè)、企業(yè)的戰(zhàn)略、結構和競爭[11]。
汽車生產要素是生產汽車工業(yè)的基礎條件,對發(fā)展汽車工業(yè)有重要的作用,生產要素包括:基礎設施、人力資源、知識資源、天然資源等。基礎設施指廠房、實驗基地、生產設備等,而廠房可通過汽車工業(yè)所占的廠房面積來間接衡量;人力資源指當地從事汽車及其零配件生產的人員,一般可通過人力資本或人員數量來衡量;汽車知識資源指產業(yè)掌握的技術、專利等,天然資源指企業(yè)生產過程所用到的特有的原材料,如鋁材等。由于缺乏對知識資源和天然資源數據的獲取,本文將不考慮這兩個影響因素。因此,本文選擇人力資本(x1)、占地面積(x2)、設備臺數(x3)代替生產要素。
需求條件是市場對汽車的需求情況,是發(fā)展汽車工業(yè)的核心因素,如某地區(qū)每年汽車銷售是多少。為此,本文選擇汽車銷售數量(x4)代替需求條件。
相關及支持產業(yè)是指汽車工業(yè)與周圍上游企業(yè)配套情況,如生產汽車需要鋼鐵、玻璃、橡膠等相關產業(yè)的支持。為此,本文選擇固定資產原價(x5)代替相關及支持產業(yè)。
企業(yè)的戰(zhàn)略、結構和競爭是指企業(yè)面對同行和競爭者的壓力,為了獲得競爭優(yōu)勢而采取的策略,如企業(yè)可通過產品差異化、成本領先以及企業(yè)規(guī)模來獲取競爭優(yōu)勢,因此,本文選擇企業(yè)規(guī)模(x6)代替企業(yè)的戰(zhàn)略、結構和競爭,其中企業(yè)規(guī)模用廣西汽車工業(yè)總產值與廣西汽車工業(yè)公司個數比值來表示;
考慮到汽車產業(yè)集群本身的特點,汽車產業(yè)發(fā)展還與政府對當地汽車產業(yè)發(fā)展的扶持力度和優(yōu)惠政策以及成品的汽車一般都是依靠公路運輸方式,銷售到全國各地。因此還將資產投資總額(x7)、公路里程(x8)、銷售稅金(x9)作為影響因素。設所有因素集為X,則X={xi|i=1,2,...9}.
1.2提取關鍵因素
利用鉆石模型獲取的汽車產業(yè)集群的影響因素X較多,不便于分析各因素的重要程度,為此,選取因子分析法來提取關鍵因素。因子分析(Factor Analysis)是一種尋找隱藏在可預測的變量中,不能或者不易直接觀測到,但卻影響或支配可預測變量的潛在因子,并估計潛在因子對可測變量的影響程度及潛在因子之間關聯性的多元統計分析方法。汽車產業(yè)集群發(fā)展的影響的主要因素提取步驟如下:
(1)消除各影響因素量綱差異的影響,對X進行標準化處理。設獲取了n組影響因素的統計數據,第i個影響因素的數據為xki(i=1,2,...9;k=1,2,...n),則該因素標準化的結果為:xi*=(xi-)/σi,其中為標準化值,與σi分別為第i個影響因素數據的樣本均值和標準差。其中
(2)計算影響因素相關矩陣R=(rij)n×n,則第i個影響因素與第j個影響因素的相關系數rij,可表示為為第i個影響因素與第j個因素因素的相關系數。
(3)計算該矩陣R的特征值和特征向量。求出特征值λ1、λ2...λi(i=1,2,...9)按從大到少排列,并求出對應的特征向量。
(5)取累計貢獻率大于某一主成分時,求出主成分矩陣,設根據貢獻率提取的因素集為X'.設提取的累計貢獻率(Em>93%)的因子為x1',x2',…,xm',則因子集X' =(x1',x2',…,xm').
1.3多元線性回歸模型
將得到進行多元線性回歸分析,如(1)式所示:b0為常數項,b1,b2,…,bm為偏回歸系數,y?為銷售收入。
本文的數據是根據2001年~2014年《中國汽車工業(yè)年鑒》和《廣西統計年鑒》整理得到的。如表2所示。
表2 廣西汽車產業(yè)集群相關指標
運用spss20.0將數據x1~x9輸入進去,得到的特征值、方差貢獻率。如表3所示
表3 各成分的特征值和方差累計貢獻率
根據方差累計貢獻率和本文選擇累計貢獻率,得到成分矩陣如表4所示。根據表4中的絕對值數值在0.5以下可以忽略不計的一般原則,所有的影響因素都與因子1有關,可以稱之為“公共因子”,而占地面積和生產設備與因子1和因子2都有關,因此,需要進一步分析。采用因子旋轉法,得到旋轉成分矩陣和旋轉成分得分矩陣矩陣如表5、表6所示。
表4 成分矩陣
表5 旋轉成分矩陣
表6 旋轉成分得分系數矩陣
在本文選擇的累計貢獻率條件下,從表5中可以看出絕大多數的影響因素都與因子1有關,還是稱之為“公共因子”,記為x1',占地面積和生產設備只與因子2有關,稱之為“生產要素”因子,記為x2'.從表6中可以直接寫出因子與影響因素的關系式,因子1和因子2的表達式如(2)、(3)式:
為了能確定因子1和因子2對廣西汽車產業(yè)銷售收入的影響比例程度,本文選擇因子1和因子2作為作為多元線性回歸的自變量,銷售收入作為應變量(y?),求解得到表7、表8的結果。
表7 模型概要
表8 模型系數
從表7可以得出,R2為0.861,整體模型擬合較好;表8中常量和偏回歸也都具有統計意義,得到的多元線性回歸模型如(4)式:
將(2)、(3)式代入到(4)式,最后整理得(5)式,從(5)式中可以發(fā)現,企業(yè)規(guī)模、設備臺數、公路里程對廣西汽車產業(yè)集群的因素最大。
對于廣西汽車產業(yè)集群,在其它條件不變的前提下,企業(yè)規(guī)模每增加一個單位,銷售收入則會增加68.832個單位量。廣西汽車產業(yè)一直以來是以柳州為主導,柳州市的汽車工業(yè)產值占整個廣西汽車工業(yè)產值大部分以上,這里集聚了上汽通用五菱、東方柳汽、一汽柳特等國內大型汽車制造商,但隨著經濟的發(fā)展,玉林有玉柴集團,桂林有桂林大宇公司,廣西逐漸形成了以柳州為中心,玉林、桂林為基礎的汽車工業(yè)局面,以柳州為主導的汽車生產基地正在逐步的喪失,因此發(fā)展廣西汽車產業(yè)集群,企業(yè)規(guī)模是重中之重。
同理,設備臺數每增加一個單位,銷售收入會增加61.846個單位量,設備臺數反映的是廣西汽車生產主要是以人工為主,缺乏生產自動化、信息化、智能化,這是將來發(fā)展廣西汽車產業(yè)應該努力的方向。公路里程每增加一個單位,銷售收入會增加17.195個單位,隨著最近幾年廣西經濟的崛起,政府部門投入大量資金建設交通基礎設施,這個問題已經得到了緩解。
廣西汽車工業(yè)總產值在全國屬于中等水平,與上海市、吉林省相比還存在很大的差距,本文根據影響廣西汽車產業(yè)集群的因素集,運用因子分析,篩選主要因子,再運用多元線性回歸模型確定影響比例,最后得出發(fā)展廣西汽車產業(yè)集群要加強企業(yè)規(guī)模以及設備臺數,為相關部門提供參考意見。
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An Em piricalAnalysis of the Factors of GuangxiAutomobile Industry Cluster Factor Analysis based on Factor Analysis and Multiple Linear Regression
FAN Lin-sheng,DENG Jian-xin,ZHANG-Qi,SU Xiao-gen
(1.Guangxi Key Lab ofManufacturing System&Advanced Manufacturing Technology,Guangxi University,Nanning 530004,China;2.School of Mechanical Engineering,Guangxi University,Nanning 530004,China)
Guangxi automobile industry is one of the most important industries in guangxi,in recent years,its industrial development is restricted by government,business,market and othermultiple factors,the emergence of constraints and development objectives are not clear.To clearly know which key factor affects automobile industry cluster for many factors in guangxi,according to theoretical models diamond,using factor analysis to extract the key factors,then using multiple linear regression model to determine the impact ratio.Finally,the conclusion is drawn that enterprise scale is expected to be strengthened and number of devices are supposed to be built for development of automobile industry cluster in guangxi,this conclusion can provide reference for the relevant departments automotive industry cluster development in guangxi.
guangxi car;industrial clusters;factor analysis;multiple linear regression;influencing factors
F062.9
A
1672-545X(2016)06-0110-04
2016-03-19
廣西自然科學基金項目資助(2014GXNSFBA118281)。
范林勝(1989-),男,廣西桂林人,在讀碩士研究生,主要研究:物流工程;鄧建新(1979-),男,博士,副教授,主要研究:制造系統及其信息學,物流信息學。