路光明+徐建萍+嚴(yán)由亮

摘要：文章構(gòu)建了制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的綜合評價指標(biāo)體系，基于因子分析和聚類分析對貴州省制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析評價。結(jié)果顯示貴州省制造業(yè)各產(chǎn)業(yè)在發(fā)展?jié)摿敖?jīng)濟(jì)效益、規(guī)模、可持續(xù)發(fā)展方面不協(xié)調(diào)不合理。酒、飲料和精茶業(yè)是貴州省最具優(yōu)勢和特色的產(chǎn)業(yè)，但可持續(xù)發(fā)展能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于其他產(chǎn)業(yè)，裝備制造業(yè)的綜合發(fā)展處于落后水平。從分類結(jié)果看，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)種類多而雜，產(chǎn)業(yè)水平參差不齊。

關(guān)鍵詞：制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；因子分析；聚類分析

一、引言

制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的主體，然而資源和環(huán)境約束不斷強化，勞動力等生產(chǎn)要素成本不斷上升，調(diào)整結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)型升級刻不容緩。發(fā)展制造業(yè)應(yīng)大力推動重點領(lǐng)域突破，引導(dǎo)社會各類資源集聚，推動優(yōu)勢和戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，強化和改善宏觀調(diào)控，分業(yè)分類施策（中國制造2025）。

貴州省制造業(yè)發(fā)展水平嚴(yán)重滯后于東部其它省份，這造成貴州經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平嚴(yán)重滯后。所以貴州省應(yīng)分業(yè)分類制定制造業(yè)發(fā)展規(guī)劃，從而實現(xiàn)貴州制造業(yè)的跨越式發(fā)展。而掌握制造業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀是發(fā)展制造業(yè)的前提和基礎(chǔ)。因此應(yīng)首先對貴州省制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的現(xiàn)狀進(jìn)行客觀、全面、詳細(xì)的分析與評價。

從制造業(yè)分行業(yè)角度進(jìn)行多指標(biāo)綜合分析與評價有利于從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的視角審視制造業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，從而為分業(yè)分類施策提供有針對性的依據(jù)。因子分析被眾多學(xué)者用于多指標(biāo)綜合評價。它利用少數(shù)幾個綜合因子反映眾多指標(biāo)提供的信息，從而更加容易地對問題進(jìn)行深入分析。聚類分析將個體或?qū)ο蠓诸?，其目的在于使類間對象的同質(zhì)性最大化和類與類間對象的異質(zhì)性最大化。

趙元篤，趙艷軻（2011）構(gòu)建了工業(yè)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)評價指標(biāo)體系，并利用因子分析和聚類分析選出廣東省的工業(yè)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。程翠鳳（2014）對我國制造業(yè)29個行業(yè)的經(jīng)濟(jì)水平進(jìn)行研究分析，得出我國資本技術(shù)密集型行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益水平嚴(yán)重落后于資源勞動密集型行業(yè)的，制造業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的提升與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型不同步的結(jié)論。王理，傅德?。?007）利用因子分析對2003年甘肅工業(yè)28個行業(yè)的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，得出甘肅工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)外延擴(kuò)大，內(nèi)涵不足，工業(yè)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部發(fā)展不平衡不協(xié)調(diào)的結(jié)論。

因此，首先構(gòu)建科學(xué)全面的評價指標(biāo)體系，并基于因子分析和聚類分析對貴州省制造業(yè)32個行業(yè)進(jìn)行多指標(biāo)綜合分析與評價以審視貴州當(dāng)前制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、不同行業(yè)在經(jīng)濟(jì)效益和發(fā)展水平等方面的現(xiàn)狀，為分業(yè)分類制定貴州省制造業(yè)發(fā)展規(guī)劃提供借鑒。

二、構(gòu)建評價指標(biāo)體系

客觀、全面、科學(xué)地進(jìn)行綜合評價的前提是構(gòu)建有效的評價指標(biāo)體系。本文綜合相關(guān)文獻(xiàn)并考慮數(shù)據(jù)的可得性，構(gòu)建的評價指標(biāo)體系如下：

第一類為體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)規(guī)模的指標(biāo)：X1規(guī)模以上企業(yè)單位數(shù)（個），X2規(guī)模以上大中型企業(yè)資產(chǎn)合計（億元），X3能源消耗總量（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）。第二類為體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量的指標(biāo)：X4規(guī)模以上工業(yè)增加值（億元），X5規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值（億元），X6規(guī)模以上大中型企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入（億元），X7規(guī)模以上大中型企業(yè)利稅總額（億元），X8規(guī)模以上大中型企業(yè)利潤總額（億元）。第三類為體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢的指標(biāo)：X9市場占有率（%）。第四類為體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的指標(biāo)：X10規(guī)模以上企業(yè)資產(chǎn)利稅率（%），X11規(guī)模以上企業(yè)產(chǎn)值利潤率，X12規(guī)模以上企業(yè)資產(chǎn)利潤率（%）。第五類為體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的指標(biāo)：X13能耗產(chǎn)出率（億元/萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤），X14單位能耗產(chǎn)值（億元/萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）。

三、研究方法及數(shù)據(jù)處理

（一）因子分析基本原理

因子分析利用降維的思想，把一些具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個綜合因子，利用少數(shù)幾個綜合因子反映眾多指標(biāo)提供的信息，從而更加容易地對問題進(jìn)行深入分析。因子分析將指標(biāo)所提供的信息定義為指標(biāo)的變異性，指標(biāo)的變異性越大，說明它對各種情況的“遍歷性越強”，所提供的信息量也就更加充分。它將在變異性上具有很大程度相似性的指標(biāo)聚為一類而成為一個公共因子。

（二）聚類分析基本原理

聚類分析是根據(jù)一批樣品的多個觀測指標(biāo)，具體找出一些能夠度量樣品或指標(biāo)之間的相似程度的統(tǒng)計量，以這些統(tǒng)計量作為分類依據(jù)，把一些相似程度較大的樣品聚合為一類，把另外一些彼此之間相似程度較大的樣品又聚合為另外一類，關(guān)系密切的聚合到一個小的分類單位，關(guān)系疏遠(yuǎn)的聚合到一個大的分類單位，直到把所有的樣品都聚合完畢，把不同的類型一一劃分出來，形成一個由小到大的分類系統(tǒng)。通過將樣品分類能夠使分析更加簡潔、具有層次性。

（三）數(shù)據(jù)處理

分析工具是spss19。原始數(shù)據(jù)來源于《貴州省統(tǒng)計年鑒2015》。

四、實證分析

（一）數(shù)據(jù)處理

為了分析的方便將貴州省制造業(yè)32個行業(yè)分別編號如下：1農(nóng)副食品加工業(yè)，2食品制造業(yè)，3酒、飲料和精制茶制造業(yè)，4煙草制品業(yè)，5紡織業(yè)，6紡織服裝、服飾業(yè)，7皮革、毛皮、羽毛（絨）及其制品和制鞋業(yè)，8木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業(yè)，9家具制造業(yè)，10造紙及紙制品業(yè)，11印刷和記錄媒介復(fù)制業(yè)，12文教、工美、體育和娛樂用品制造業(yè)，13石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)，14化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)，15醫(yī)藥制造業(yè)，16橡膠和塑料制品業(yè)，17非金屬礦物制品業(yè)，18黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)，19有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)，20金屬制品業(yè)，21通用設(shè)備制造業(yè)，22專用設(shè)備制造業(yè)，23汽車制造業(yè)，24鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設(shè)備制造業(yè)，25電氣機械及器材制造業(yè)，26計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)，27儀器儀表制造業(yè)，28其他制造業(yè)，29廢棄資源綜合利用業(yè)，30電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，31燃?xì)馍a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，32水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)。

為了消除量綱的影響，首先將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理過的指標(biāo)分別按X1到X14的順序編號為Z1到Z14。

對標(biāo)準(zhǔn)化處理過的數(shù)據(jù)進(jìn)行Bartlett球體檢驗，spss19輸出的Bartlett統(tǒng)計量為764.913，p值為0.00<0.05表示原始變量之間存在相關(guān)性，適合進(jìn)行因子分析。

（二）因子分析

因子載荷是對因子的意義進(jìn)行解釋的關(guān)鍵。因子載荷的絕對值越大表明因子與所解釋的變量的相依程度越大。為了對公共因子的實際意義進(jìn)行解釋需要進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，因為一個絕對值比較大的載荷aii表明公共因子Fi在很大程度上解釋了Xi的變化。這樣，如果任一原始變量都與某些公共因子存在較強的相關(guān)關(guān)系，而與另外的公共因子之間幾乎不相關(guān)的話，公共因子的實際意義就會比較容易確定。因子提取結(jié)果如表1。

共提取3個公共因子F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，方差貢獻(xiàn)率分別為：35.919%，33.354%，12.083%，累積方差貢獻(xiàn)率為81.356%，表示3個公共因子共解釋了原始變量81.356%的信息，信息提取比較充分。

旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如表2所示。根據(jù)變量在公共因子上的載荷值對因子進(jìn)行命名以解釋因子的意義。由因子載荷陣可知指標(biāo)Z1，Z2，Z3，Z4，Z5，Z6在F1上的載荷值比較大，將F1命名為發(fā)展?jié)摿敖?jīng)濟(jì)效益因子；Z7，Z8，Z9在F2上的載荷值比較大，將F2命名為規(guī)模因子；Z13，Z14在F3上的載荷值比較大，將F3命名為可持續(xù)發(fā)展因子。

選用回歸方法計算F1、F2、F3的因子的得分，并以3個因子的方差貢獻(xiàn)率占3個因子總的方差貢獻(xiàn)率的比值作為權(quán)重計算綜合因子F的得分。本文中綜合得分計算公式如下：

F=（35.919*F1+33.354*F2+12.083*F3）/81.356

因子得分及排名如表3所示。

（三）聚類分析

采用系統(tǒng)聚類法以F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3作為指標(biāo)變量對貴州省制造業(yè)32個行業(yè)進(jìn)行聚類分析。采用平方歐氏距離進(jìn)行相似性度量。以y軸為聚合系數(shù)，x軸為分類數(shù)，畫出聚合系數(shù)隨分類數(shù)的變化曲線，會得到類似于因子分析中的碎石圖，在曲線開始變得平緩的點選擇合適的分類數(shù)（何曉群，2012）。聚合系數(shù)隨分類數(shù)變化曲線如圖1所示。由圖可知當(dāng)聚類數(shù)為8時曲線開始變得平穩(wěn)，所以將貴州省制造業(yè)32個行業(yè)劃分為8類比較合適。

采用不同的方法定義類間距離得到的分類情況有可能不一致，本文綜合運用最短距離法、最長距離法、組間類平均法、組內(nèi)類平均法、重心法、離差平方和法、中位數(shù)法共7種聚類方法對貴州省制造業(yè)32個行業(yè)進(jìn)行分類。分類情況如表4所示。

（四）結(jié)果分析與評價

分別抽取按F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，F(xiàn)排名前十位的行業(yè)，并標(biāo)明每個行業(yè)所屬類別結(jié)果如表5所示。

3酒、飲料和精制茶制造業(yè)按發(fā)展?jié)摿敖?jīng)濟(jì)效益因子排名第一，按規(guī)模因子排名第五，所以是貴州省最具特色和優(yōu)勢的產(chǎn)業(yè)，然而這類產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展排名在32個行業(yè)中卻在第29位。如果貴州省想要保持這類產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勢就必須提高這類產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展能力。

按發(fā)展?jié)摿敖?jīng)濟(jì)效益因子得分和規(guī)模因子得分排名均在前五位的只有3酒、飲料和精制茶制造業(yè)；排名均在前十位的有3酒、飲料和精制茶制造業(yè)，4煙草制品業(yè)，15醫(yī)藥制造業(yè)，17非金屬礦物制品業(yè)，所以貴州省制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在發(fā)展?jié)摿敖?jīng)濟(jì)效益和規(guī)模上并不協(xié)調(diào)，而且這些產(chǎn)業(yè)均為傳統(tǒng)的資源勞動密集型產(chǎn)業(yè)沒有技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)。

三類因子得分均在前十的產(chǎn)業(yè)只有4煙草制品業(yè)、15醫(yī)藥制造業(yè)，可見貴州省制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理，缺乏活力和競爭力。且規(guī)模上排名前五的產(chǎn)業(yè)多為高能耗和高污染產(chǎn)業(yè)，綜合排名前五的產(chǎn)業(yè)也都是高能耗高污染產(chǎn)業(yè)。所以貴州省制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)落后，迫切需要進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級。

四類裝備制造業(yè)（通用設(shè)備制造業(yè)，專用設(shè)備制造業(yè)，鐵路船舶航空航天和其他運輸設(shè)備制造業(yè)，計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)）在發(fā)展?jié)摿敖?jīng)濟(jì)效益因子上的排名均在16名以后。在規(guī)模因子上的排名均在10名以后。在可持續(xù)發(fā)展因子上的排名，除計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)排名第四，其他三類電子設(shè)備制造業(yè)均在10名以后。可見貴州省裝備制造業(yè)綜合發(fā)展水平在32類制造業(yè)中處于落后水平。而裝備制造業(yè)對于制造業(yè)的發(fā)展作用至關(guān)重要，貴州省的裝備制造業(yè)急需加快發(fā)展速度。

從聚類的結(jié)果來看貴州省制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)分為八類，且絕大部分產(chǎn)業(yè)為第一類，少部分為第二類，極少部分均勻分布在另外六類?？梢娨园l(fā)展?jié)摿靶б?、?guī)模、可持續(xù)發(fā)展為指標(biāo)對貴州省制造業(yè)進(jìn)行分類時貴州省制造業(yè)呈現(xiàn)出的特點是種類多，制造業(yè)各產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平參差不齊。

五、總結(jié)

基于因子分析與聚類分析，對貴州省制造業(yè)產(chǎn)業(yè)的主要指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合排名與系統(tǒng)分類，描述了貴州省制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的主要特征及其各個制造業(yè)產(chǎn)業(yè)的主要特點，為貴州省制造業(yè)的發(fā)展規(guī)劃提供參考。綜合因子與聚類分析的結(jié)果，貴州省制造業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展還不平衡、不協(xié)調(diào)，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)落后急需轉(zhuǎn)型升級。排在前10位的主要是和礦藏相關(guān)的高能耗和高污染行業(yè)。以這些產(chǎn)業(yè)作為優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)發(fā)展顯然不能長久持續(xù)發(fā)展。各產(chǎn)業(yè)以發(fā)展?jié)摿敖?jīng)濟(jì)效益、規(guī)模、可持續(xù)發(fā)展為指標(biāo)構(gòu)成的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出不協(xié)調(diào)不合理的特點。

酒、飲料和精茶業(yè)制造是貴州省最具優(yōu)勢和特色的產(chǎn)業(yè)，然而目前的狀況是可持續(xù)發(fā)展能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于其他產(chǎn)業(yè)。裝備制造業(yè)的綜合發(fā)展水平在32類制造業(yè)中處于落后水平。貴州省當(dāng)前的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)多為傳統(tǒng)的技術(shù)水平低、能耗高的產(chǎn)業(yè)。從分類結(jié)果看，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)種類多而雜，產(chǎn)業(yè)水平參差不齊。

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*本文系2013年貴州省教育廳高等學(xué)校人文社會科學(xué)研究基地項目“貴州裝備制造業(yè)的服務(wù)增強路徑研究”（項目編號：JD201304）的研究成果之一。

（作者單位：貴州大學(xué)管理學(xué)院）