建筑业是我国国民经济的支柱产业, 建筑业的发展涉及到经济、环境、生态环境、社会发展等多个方面, 例如环境保护、国家建设发展、农村发展等问题。近五年以来, 我国经济发展势头良好, 固定资产投入比例持续增加, 建筑业也呈现快速增长态势。但是, 我国建筑业现在依然存在技术创新能力较低、劳动生产率较低、产业结构不合理、效益不佳等问题, 而这些问题在一定程度上影响了建筑业的健康发展, 表现为建筑业产业综合竞争力仍不高。

本文根据2011~2015年建筑业产业竞争综合实力评价的数据, 运用因子分析对我国2015年各省、市、自治区建筑业产业竞争综合实力进行排序和打分, 基于因子分析的结果使用聚类分析对各省、市、自治区进行分类, 从而更加多方面、科学地对我国各省份建筑业产业的竞争力进行分析, 找出各省份在建筑业发展中的不足, 促使建筑业快速健康地发展。

一般认为, 各省建筑业产业竞争综合实力是对产业的一种综合测度和分析, 其指标体系应是反映一个复杂、多样系统的多个指标所组成的相互联系、相互依从的统计指标群。因此, 本文建立指标遵循其科学性、全面性、动态指标和过程指标相结合、可操作性、可比性和简明性原则。

近年来, 建筑业产业的竞争力日益增加, 从而导致技术日益创新, 所以必须重视对建筑业产业的竞争力分析。本文采用综合评价指标对全国31个省、市、自治区或直辖市 (不含台湾数据) 的建筑业产业竞争综合实力进行分析, 依据2011~2015年《中国统计年鉴》, 并结合行业特点, 选取了包括三个方面13个具体指标, 建立如表1所示的指标体系, 目标层为各省建筑业产业竞争综合实力A。其中, 由于2013~2014年各省份生产要素因子中部分指标的缺失, 本文采用根据2012相较于2011年的同比增长率估算2015年数据。建筑业产业竞争综合实力评价指标体系包含三个要素:

(1) 生产要素。企业的生产要素是建筑业企业在进行各种经营活动中的所需要的社会资源, 能够决定该地区建筑业保持竞争优势的潜在能力, 能够反映运用新技术的能力和企业创新、研发能力。

(2) 产业结构与效益。产业结构的是否合理是市场是否良好的体现, 良好的市场环境对产业的发展至关重要, 而效益水平则是该地区所有建筑业企业在经营活动中的成果体现, 表明企业的整体水平。

(3) 经营状况与规模。企业的经营状况与规模反映了该地区建筑企业的生产条件与能力, 直接表现为建筑业企业满足市场需求和争夺市场份额的能力, 是决定企业竞争综合实力的决定性因素。

因子分析法是用较少个数的公共因子的线性函数和特定因子之和表达原来观测的每个变量, 从研究相关矩阵内部的依赖关系出发, 把具有错综复杂关系的变量归纳为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。其优点在于可以用来寻求基本结构, 简化观测系统, 减少变量维数, 对指标或样本进行分类。

本文运用因子分析法把确定的变量进行分组。分组依据是代表指标的变量间相关性大小:同组变量之间的相关性较高, 不同组变量之间的相关性较低, 用较少个数的公共因子的线性组合与特定因子之和来表达原来观测的每个变量, 以便达到解释原始变量间的相关性和降低指标体系维数的目的。然后以旋转后各主成分 (其中特征值大于1的综合指标称主成分) 的方差贡献率作为权重, 与各主成分得分的加权求和作为各省建筑产业竞争水平综合指标, 并以此作为比较评价依据。

聚类分析是研究事物分类的多元统计方法, 按“物以类聚”原则, 根据一批样品的多个观测指标, 定量地确定样品或指标之间存在的相似性或亲疏关系, 把相似程度较大的样品或指标聚合为一类, 直到将所有的样本都聚合完毕。该法可用于区域建筑业竞争力分类。

综上, 本文采用因子分析法对中国31个省份建筑业竞争力进行分析, 获得31个省份的建筑业竞争力各因子和综合因子得分与排名;通过聚类分析进一步得出区域建筑业竞争力的层次分类, 在因子分析和聚类分析的基础上, 综合二者结果, 进行集成分析, 得出中国建筑业31个省份竞争力的排名。

根据因子分析的基本原理和步骤, 本文选取31个省份的13个指标数据, 运用SPSS18.0统计分析软件先对各指标的原始数据进行标准化处理, 并得出各主因子特征值、贡献率与累积贡献率。

(1) 适宜性检验

确定相关系数矩阵并进行因子分析适宜性检验。直接通过软件计算得相关系数矩阵, 如表2所示。从相关系数矩阵初步可以看出指标之间存在很强的相关性, 因此变量个数可以通过因子分析法精简和分类, 使最终评价结果更加科学。

本文采用KMO统计量和Bartlete’s球型检验进行因子分析适宜性检验。KMO越接近于1, 说明变量间共同因素越多, 做因子分析效果就较好。一般认为当KMO大于0.7时可以进行因子分析。本文KMO统计量为0.738, 表明做因子分析效果好。Bartlete’s球形检验用于检验相关矩阵是否是单位矩阵, 即各变量是否各自独立。显著性概率小于0.05拒绝相关矩阵是单位矩阵的零假设, 说明各变量不相互独立。本文Bartlete’s球形检验的显著性概率为0.000, 因此拒绝相关矩阵是单位矩阵的零假设, 检验通过。

(2) 计算相关矩阵的特征值、方差贡献率并提取公共因子

本文以主成分方法作为公共因子的提取方法, 因子提取后, 绝大部分变量共同度均在0.9左右, 由于共同度反映了各变量中所包含的原始信息被提取的公因子表示的程度, 说明提取出的公因子能反映原始变量90%左右的信息。通过因子贡献率表 (表3) 可知, 曲线中前3个公因子的特征值大于1, 累积方差贡献率也达到80.472%以上, 基本上包含大部分指标信息, 故而提出此3个因子效果总体较理想。

(3) 求因子荷载矩阵, 确定公共因子

初步得出的因子荷载矩阵结构不够简单, 各公共因子的典型代表变量不是很突出, 容易使公共因子的意义含糊不清, 不便于对公共因子进行解释。为此对因子荷载矩阵实行旋转, 使因子荷载矩阵中的因子荷载的平方值向两个方向分化, 即各变量在某公共因子上有高额荷载, 如表4所示。

1) 因子F₁:在C₂ (建筑业企业从业人数) 、C₉ (建筑业企业承揽工程完成的产值) 、C₁₀ (建筑业企业签订合同总额) 、C₁₁ (建筑业企业单位数) 、C₁₂ (建筑业总产值) 和C₁₃ (建筑业增加值) 变量上具有较高的载荷。

上述指标中C₂为生产要素, 建筑企业的从业人员人数与建筑企业的规模, 在一定程度上呈正相关。C₉、C₁₀、C₁₁、C₁₂和C₁₃这些变量大多属于发展程度和规模水平, 因而可以命名为“经营状况与规模因子”。

因子F₁对全部初始变量的方差贡献率为47.137%, 是研究各省建筑业产业竞争力综合实力时需要考虑的重点方面。

2) 因子F₂:在C₁ (企业资产负债率) 、C₅ (特级、一级总承包产值比重) 、C₆ (按建筑业总产值计算的建筑业企业劳动生产率) 、C₇ (专业承包企业占比) 、C₈ (人均利润) , 这5个变量上具有较高载荷。

其中, C₁反映在总资产中有多大比例是通过借债筹资, 即反映企业资产结构。C₅、C₆、C₇和C₈都属于产业结构与效益要素。上述这些变量多反映建筑企业结构水平和产业效率, 故命名为“产业结构与效益因子”。

因子F₂对全部初始变量的方差贡献率为22.039%, 这也是研究各省建筑业产业竞争综合实力时需要考虑的主要方面。

3) 因子F₃:在C₃ (建筑业企业技术装备率) 、C₄ (建筑业企业动力装备率) 这两个变量上具有较高的载荷, 主要反映资金实力、人力资源和机械设备, 可以命名为“生产要素因子”。

因子F₃对全部初始变量的方差贡献率为11.296%, 其对衡量各省建筑业产业竞争综合实力的重要性相对较弱。

通过以上因子分析, 将13个指标变量降维成3个公共因子, 如表5所示。

4) 计算因子得分

依据因子荷载矩阵写出F_l、F₂、F₃的因子得分表达式为:

根据测量的因子得分值和公共因子的方差贡献率占3个因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权求和得到各因子的得分。即F= (F₁·47.137+F₂·22.039+F₃·11.296) /80.472, 最终各省市结果排序如表6所示。

利用SPSS18.0软件在因子分析的基础上将样品的3个公共因子的得分乘以各自贡献率作为聚类变量进行聚类分析, 用来划分各省建筑业产业竞争综合实力。

采用系统聚类方法, 首先对原始变量的数据进行标准化处理, 运用组间联结法, 选择平方欧氏距离进行聚类。最终得到接近度矩阵、冰柱图、树状聚类图;通过接近度矩阵, 初步了解样品的相异程度, 结合冰柱图和树状聚类图 (如图1) 得到分类结果如表7所示。

通过分析聚类分析结果, 可划分为4个大类:

(1) 定型竞争综合实力强省, 综合因子得分大于0.5, 共4个省份, 分别为江苏、浙江、北京和天津。

第一小类为江苏和浙江两省属于东部沿海地区, 且因子F₁排名分别为第一和第二, 其原因在于这两省改革开放领先于全国, 经济发展速度快, 为建筑业产业经营状况与规模提高创造了良好的体制框架与市场经济体系, 这也说明经营状况与规模等决定了我国建筑业行业竞争综合实力。但是这两个地区的因子F₂和F₃得分不高, 且在产业结构与效益F₂得分为负, 说明这两个省均需要合理调整产业结构, 提高产业经济效益, 增强本区域的建筑业产业竞争综合实力。

第二小类为北京和天津, 因子F₂和F₃的得分都比较靠前。北京是我国的首都, 经济发展速度快, 天津为直辖市且处于北京附近, 为建筑业的产业结构、建筑业高新技术和装备水平提供了良好的发展环境;但是这两个地区的因子F₁的得分不高, 尤其是天津, 其F₁与江苏和浙江两省有较大差距, 因此还应在培育规模大的建筑总承包企业、提高企业效益方面下功夫。

(2) 上升型竞争综合实力发展省份, 综合因子在0~1之间, 处于全国平均水平以上, 这一大类各有千秋, 需再进一步细分为三类。

第一类为仅在某一方面突出的上海市。上海是我国的经济繁荣地区, 其建筑业产业结构和经济效益水平较高, 但由于面积小、从业人员较少的情况, 上海在生产要素方面处于全国平均水平之下, 由此可考虑加大引进高素质人才和对外的建设投入。

第二类为某一方面较薄弱而其他两方面较强的河南省和辽宁省。由于河南省是人口大省, 而辽宁省设备较为先进, 这两个省在生产要素方面均较为突出, 但在产业结构与效益方面存在问题, 因此应引进高新技术, 提高建筑业技术水平。

第三类为经济较为发达的广东、湖北、山东和四川。广东省属于沿海地区, 改革较早且科技实力强, 湖北省是我国中部的核心省份, 四川是我国西部地区的重点省份, 山东沿海是经济发达地区, 这些地区距离综合实力强省还存在一定距离, 应当在提高效益、提高设备装备率、引进高技术人才等方面下功夫, 加大技术装备投入度、加强技术创新能力培养。

(3) 相对落后型竞争综合实力发展省份, 综合因子在-1~0.1之间, 共计19个省, 可以分为两类。

第一类多为西部、部分北部以及边疆地区, 它们在建筑业产业结构与效益、经营状况与规模、生产要素等各个方面都落后全国其他省份, 其原因在于天气恶劣、交通不便以及条件艰苦, 但随着我国对贫困地区的精准扶持和发展战略的逐步推广, 这些地区的建筑业产业竞争综合实力将会进一步提高。

第二类的省份属于在某一方面存在明显的劣势, 比如福建、湖南、江西在产业结构与效益方面处于全国较低水平, 海南、广西、贵州、重庆、安徽则在生产要素方面处于较低水平, 该类各省应该根据自身的问题, 进行深入分析原因并结合其省份的特点采取有效措施。

(4) 特殊省, 西藏被单列出来, 除了生产要素因子外其他各项都十分低。它有着独特的历史和高海拔、天气恶劣等特殊情况, 应该单独研究。它的产业结构与效益同样处于较低水平, 和黑龙江、云南、内蒙古、新疆、甘肃、青海等类似, 但较之更低。

本文基于因子分析和聚类分析的方法, 对我国31个省份的建筑业产业竞争综合实力进行评定, 科学性的评定方式能够发现各省份存在的问题, 有利于及时采取措施提高我国国民经济水平。根据研究结果, 各省份建筑业产业竞争综合实力的核心评价指标是经营状况与规模因子, 我国各省市建筑业所处的竞争综合实力分为四级, 可根据其特征分别改进。本文研究也有一定的局限性:各省份建筑业的发展会受到各省外部环境、地理位置、国内生产总值等外部因素的影响。未来研究可以根据外部因素的影响, 对每个省份的实际情况进行具体分析。