楚秀娟，梁 揚(yáng)

(昆明理工大學(xué)土木工程學(xué)院，650500，昆明)

基于PCA-TOPSIS的云南省建筑業(yè)在西部地區(qū)的競爭優(yōu)勢(shì)分析

楚秀娟，梁 揚(yáng)

(昆明理工大學(xué)土木工程學(xué)院，650500，昆明)

為明確地區(qū)建筑業(yè)的競爭力優(yōu)勢(shì)與不足有助于地區(qū)建筑業(yè)的發(fā)展，基于PCA-TOPSIS基本模型，對(duì)云南省建筑產(chǎn)業(yè)的競爭力優(yōu)勢(shì)進(jìn)行分析。地區(qū)建筑業(yè)競爭力水平的影響因素眾多，綜合考慮到建筑產(chǎn)業(yè)指標(biāo)的意義和數(shù)據(jù)獲得的可能性，并結(jié)合相關(guān)研究構(gòu)建了包含25個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)體系，以近3年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)云南省與四川、重慶等西部12省市的建筑業(yè)競爭力進(jìn)行比較分析，確定其省域競爭力。結(jié)果表明云南省建筑業(yè)競爭力處于西部12省市的中下游水平，但是發(fā)展?jié)摿芎谩?/p>

建筑業(yè)；競爭優(yōu)勢(shì)；主成分；理想點(diǎn)

AnalysisontheCompetitiveStrengthin

0 引言

隨著西部大開發(fā)戰(zhàn)略的實(shí)施，國家對(duì)西部地區(qū)的投資力度逐步加大，西部各省市以此為契機(jī)大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)建設(shè)。投資的增加直接帶動(dòng)了建筑業(yè)的發(fā)展，建筑業(yè)的發(fā)展又拉動(dòng)其他相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，由此形成一個(gè)緊密聯(lián)系的經(jīng)濟(jì)循環(huán)圈。雖然建筑業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的重要支柱產(chǎn)業(yè)，但是西部地區(qū)的建筑業(yè)總產(chǎn)值占國民經(jīng)濟(jì)的比例最小，西部各省市之間建筑業(yè)產(chǎn)值占地方經(jīng)濟(jì)的比重也各不相同，所呈現(xiàn)的發(fā)展態(tài)勢(shì)不一，總體上西部地區(qū)的建筑業(yè)發(fā)展較弱。因此，分析西部地區(qū)建筑業(yè)競爭力影響因素并構(gòu)建競爭力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，將為建筑產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供指向性的技術(shù)支持。

近年來，國外學(xué)者M(jìn)omaya、Selby、MAOZHI、Griliche、Denison etc，國內(nèi)學(xué)者金維興、關(guān)柯、康學(xué)增、李啟明、王雪青[1]等致力于建筑業(yè)競爭力的熱點(diǎn)問題研究。學(xué)者對(duì)于建筑業(yè)競爭力的影響因素分析主要集中在區(qū)域環(huán)境、生產(chǎn)要素、政府作用、相關(guān)輔助產(chǎn)業(yè)、需求條件和產(chǎn)業(yè)組織狀況6個(gè)方面；構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系方面主要采用了層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)、綜合指數(shù)評(píng)價(jià)法等多種方法[2]。

本文將構(gòu)建基于主成分分析法和TOPSIS法的數(shù)學(xué)模型，以西部12個(gè)省市作為比較對(duì)象，對(duì)云南省建筑產(chǎn)業(yè)競爭力進(jìn)行評(píng)價(jià)研究，以全面掌握云南省建筑業(yè)綜合競爭力的發(fā)展?fàn)顩r。

1 地區(qū)建筑業(yè)競爭力指標(biāo)選擇

大多數(shù)學(xué)者對(duì)于建筑業(yè)競爭力指標(biāo)的選取主要依據(jù)邁克爾·波特(Michael Porter)教授提出的產(chǎn)業(yè)競爭優(yōu)勢(shì)理論[3]和英國的KPLs(Construction Industry Key Performance Indicators)[4]。其中，波特教授的“鉆石模型”[3]包括投入和產(chǎn)出指標(biāo)，為生產(chǎn)要素、需求條件、相關(guān)和支持性產(chǎn)業(yè)、企業(yè)戰(zhàn)略、企業(yè)結(jié)構(gòu)與同業(yè)競爭機(jī)會(huì)以及政府6個(gè)要素；KPLs指標(biāo)包含定量指標(biāo)和定性指標(biāo)兩類，主要為客戶對(duì)產(chǎn)品的滿意度、客戶對(duì)服務(wù)的滿意度、利潤、生產(chǎn)能力、產(chǎn)品缺陷對(duì)客戶的影響、安全、成本預(yù)測能力、建設(shè)成本、工期預(yù)測能力及建設(shè)工期10個(gè)方面[4]。

本文在查閱文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，并遵循以下原則：1)兼顧全面性和代表性；2)數(shù)據(jù)易于采集，并滿足準(zhǔn)確性和時(shí)效性；3)降低各指標(biāo)間的相關(guān)性，避免重復(fù)性。選取了5個(gè)評(píng)價(jià)因素和25個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系見表1。

表1 地區(qū)建筑產(chǎn)業(yè)競爭力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2 應(yīng)用主成分分析法確定指標(biāo)權(quán)重

2.1主成分分析法原理

主成分分析法(Principal Components Analysis,PCA)是由霍特林提出的一種數(shù)據(jù)壓縮和特征提取的多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，旨在利用降維的思想，把多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的綜合變量，而且這些不相關(guān)的綜合變量包含了原變量提供的大部分信息，其計(jì)算原理如下[5]：

1)設(shè)有p個(gè)指標(biāo)組成的隨機(jī)變量X=(x1,x2,…,xp)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化；

2)利用SPSS軟件得到特征值、特征向量及方差貢獻(xiàn)率；按照特征值大于1、累計(jì)方差貢獻(xiàn)率不低于85%的原則，提取主成分；

3)根據(jù)主成分對(duì)應(yīng)的系數(shù)a和貢獻(xiàn)率c計(jì)算權(quán)重W

(1)

(2)

2.2建立TOPSIS數(shù)學(xué)模型

TOPSIS方法的基本原理是：通過檢測評(píng)價(jià)對(duì)象與實(shí)際不存在的最優(yōu)解和最劣解的距離來進(jìn)行排序，若評(píng)價(jià)對(duì)象最靠近最優(yōu)解同時(shí)又最遠(yuǎn)離最劣解，則為最好；否則為最差。其中最優(yōu)解的各指標(biāo)值為各評(píng)價(jià)指標(biāo)的最優(yōu)值。最劣解的各指標(biāo)值為各評(píng)價(jià)指標(biāo)的最差值[6]。其具體算法步驟如下。

2.2.1 用向量規(guī)范化的方法求得規(guī)范決策矩陣 設(shè)有n個(gè)評(píng)價(jià)目標(biāo)，每個(gè)目標(biāo)有p個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，得到?jīng)Q策矩陣X:X=[xij]np；其中，xij表示第i個(gè)評(píng)價(jià)目標(biāo)對(duì)應(yīng)于第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的觀測值。由于各評(píng)價(jià)指標(biāo)觀測值的量綱不同會(huì)影響方案決策，需要對(duì)決策矩陣進(jìn)行規(guī)范化處理，從而得到規(guī)范化向量yij和標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣Y。處理過程如下：

對(duì)于成本型指標(biāo)取值越小越好，令

(3)

對(duì)于效益型指標(biāo)取值越大越好，令

(4)

則標(biāo)準(zhǔn)化處理后的方案標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)決策矩陣表示為：

(5)

2.2.2 構(gòu)造權(quán)重規(guī)范化矩陣 根據(jù)主成份計(jì)算出的權(quán)重向量W=(w1,w2,…,wp)與標(biāo)準(zhǔn)化矩陣向量Y相乘，得權(quán)重規(guī)范化矩陣，其中：tik=wkyik。

確定虛擬的理想解和負(fù)理想解。根據(jù)已構(gòu)建的權(quán)重規(guī)范化矩陣，可以通過以下公式分別計(jì)算出理想解S+和負(fù)理想解S-：

(6)

(7)

ci取值越大，表示評(píng)價(jià)目標(biāo)越優(yōu)。

3 實(shí)例分析

3.1數(shù)據(jù)來源與處理

根據(jù)表1構(gòu)建的指標(biāo)體系，將2012年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中對(duì)陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、內(nèi)蒙古、西藏、廣西、云南、貴州、四川和重慶西部12個(gè)省市依據(jù)指標(biāo)整理數(shù)據(jù)(限于篇幅，從略)。

3.1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算 將數(shù)據(jù)運(yùn)用SPSS19.0軟件進(jìn)行主成分分析，得到方差分解主成分提取表和初始因子載荷矩陣。詳見表2和表3。

把相關(guān)數(shù)據(jù)代入公式計(jì)算出主成分對(duì)應(yīng)的系數(shù)，再根據(jù)系數(shù)和貢獻(xiàn)率c得出權(quán)重值為：

3.1.2 建筑產(chǎn)業(yè)競爭優(yōu)勢(shì)評(píng)價(jià)結(jié)果 將上述權(quán)重值代入本文建立的評(píng)價(jià)模型，計(jì)算2012年各地區(qū)與理想解的貼近度，按由大到小排序，如表4所示。為了體現(xiàn)各省市的縱向發(fā)展趨勢(shì)，將其與 2011年以及2010年的競爭優(yōu)勢(shì)情況進(jìn)行比較，同時(shí)計(jì)算2011 年和2010年的評(píng)價(jià)結(jié)果，如圖1、圖2所示(數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計(jì)年鑒)。

表2 方差分解主成分分解表

表3 初始因子荷載矩陣和主成分的特征向量

表4 2012年地區(qū)綜合競爭優(yōu)勢(shì)評(píng)價(jià)計(jì)算結(jié)果

圖1 西部12省市貼近度

圖2 西部12省市競爭力排序

3.2結(jié)果分析

通過運(yùn)用PCA-TOPSIS模型進(jìn)行的評(píng)價(jià)分析，可以發(fā)現(xiàn)：

1)在一級(jí)指標(biāo)權(quán)重中產(chǎn)業(yè)規(guī)模要素占到0.312，生產(chǎn)要素占到0.219，關(guān)聯(lián)及輔助性產(chǎn)業(yè)占到0.338，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)占到0.019，生產(chǎn)經(jīng)營能力占到0.112。這說明產(chǎn)業(yè)規(guī)模要素和關(guān)聯(lián)及輔助性產(chǎn)業(yè)是決定區(qū)域建筑產(chǎn)業(yè)競爭力高低的主要因素，生產(chǎn)要素、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)經(jīng)營能力是輔助因素。

2)在單個(gè)競爭力觀測指標(biāo)權(quán)重比較中，建筑業(yè)企業(yè)負(fù)債總額、建筑業(yè)企業(yè)總資產(chǎn)、建筑業(yè)總產(chǎn)值、建筑業(yè)增加值和利稅總額所占的比重較大，其中建筑業(yè)企業(yè)總資產(chǎn)的比重最大。這說明區(qū)域建筑產(chǎn)業(yè)競爭力高低與建筑業(yè)企業(yè)總資產(chǎn)直接相關(guān)，同時(shí)區(qū)域建筑產(chǎn)業(yè)競爭力的高低與成本和效益有較大的關(guān)系。

3)從表4排名來看，2012年西部12省市中，四川省的建筑業(yè)競爭力優(yōu)勢(shì)最強(qiáng)排在第1，云南省排名第9，在12省市中屬于競爭力較弱的省份，西藏則排在最后；從貼近度來看，西部各省市的貼近度較小，建筑業(yè)整體競爭力較弱，各省市之間貼近度的差距不明顯，按照貼近度>0.5、0.4<貼近度<0.5、貼近度<0.4，把12省市分為3級(jí)，四川、重慶、陜西屬于第1級(jí)，內(nèi)蒙古、廣西、新疆、云南、甘肅、貴州屬于第2級(jí)，寧夏、青海、西藏屬于第3級(jí)，級(jí)次分布符合地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

4)圖1和圖2反映了近3年來西部地區(qū)建筑業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，期間四川、重慶、陜西穩(wěn)居前3名；西藏的排名波動(dòng)較大，主要由于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)里面產(chǎn)值利稅率和資產(chǎn)利稅率的值較高；云南從2010、2011年的第8名到2012的第9名，排名下降，但貼近度有所提高，說明西部12省市建筑業(yè)競爭力水平整體增長，但是各省市之間的增長幅度不一致。云南省2011年的貼近度有所下降，并且3年的貼近度均在0.4附近，說明云南省建筑業(yè)競爭力整體水平較弱，但是發(fā)展?jié)摿芎谩?/p>

4 結(jié)束語

通過與四川、重慶、陜西、廣西、內(nèi)蒙古、貴州、甘肅、新疆、青海、寧夏和西藏12個(gè)省市連續(xù)3年的建筑業(yè)競爭力比較，云南省建筑業(yè)在整體發(fā)展上與四川省有較大的差距，需要加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模競爭力和關(guān)聯(lián)及輔助性產(chǎn)業(yè)，并對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整，達(dá)到云南省建筑業(yè)穩(wěn)定快速發(fā)展的期望。

[1]劉炳勝,王雪青,林麗.基于PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的中國建筑業(yè)競爭力預(yù)測[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2010,12(6):61-64.

[2]金婷,盧梅,劉洋.基于主成分分析的陜西省建筑業(yè)競爭力分析[J].工程管理學(xué)報(bào),2012,4(2):12-17.

[3]邁克爾·波特.國家競爭優(yōu)勢(shì)[M].北京:華夏出版社,2002.

[4]劉貴文,鄧飛,王曼.中國建筑產(chǎn)業(yè)競爭力評(píng)價(jià)研究[J].土木工程學(xué)報(bào),2011,7(7):157-164.

[5]張潤楚.多元統(tǒng)計(jì)分析[M].北京:科學(xué)出版社,2006.

[6]龔博聞,李曉偉,胡長明.基于TOPSIS的公路網(wǎng)規(guī)劃方案評(píng)價(jià)模型[J].河南科學(xué),2013,6(6):810-813.

ConstructionIndustryofYunnanProvinceinWesternRegionBasedontheModelofPCA-TOPSIS

CHU Xiujuan,LIANG Yang

(Faculty of Civil Engineering and Mechanics,Kunming University of Science and Technology,650500,Kunming,PRC)

Identification of competitive strength and weakness for a regional construction sector can contribute to its development.The article analyzed the competitive strength of Yunnan province based on the model of PCA-TOPSIS.A variety of factors can impact regional construction industry.By combining re-searches of other scholars,an evaluation system which contains 25 indicators,is built in a comprehensive consideration of the meaning of construction industry indicator and the possibility of data acquisition.Analyzing the statistic data of recent three years in approach of sorting and comparing the competitiveness of the 12 provinces in western region such as Yunnan,Sichuan and Chongqing identify its regional competitiveness.The consequence shows that the construction industry competitiveness of Yunnan province is at mid-low level among 12 western provinces,but has a good development potential.

construction industry;competitive strength;principal components;ideal point

2014-06-26;

2014-07-18

楚秀娟(1967-)，女，黑龍江人，教授，研究方向?yàn)橥聊竟こ?、?xiàng)目管理等。

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71262028)。

10.13990/j.issn1001-3679.2014.04.029

F207

A

1001-3679(2014)04-0543-06