基于PCA-TOPSIS的云南省建筑业在西部地区的竞争优势分析

楚秀娟，梁 扬

(昆明理工大学土木工程学院，650500，昆明)

基于PCA-TOPSIS的云南省建筑业在西部地区的竞争优势分析

楚秀娟，梁 扬

(昆明理工大学土木工程学院，650500，昆明)

为明确地区建筑业的竞争力优势与不足有助于地区建筑业的发展，基于PCA-TOPSIS基本模型，对云南省建筑产业的竞争力优势进行分析。地区建筑业竞争力水平的影响因素众多，综合考虑到建筑产业指标的意义和数据获得的可能性，并结合相关研究构建了包含25个指标的评价体系，以近3年的统计数据为基础，对云南省与四川、重庆等西部12省市的建筑业竞争力进行比较分析，确定其省域竞争力。结果表明云南省建筑业竞争力处于西部12省市的中下游水平，但是发展潜力很好。

建筑业；竞争优势；主成分；理想点

AnalysisontheCompetitiveStrengthin

0 引言

随着西部大开发战略的实施，国家对西部地区的投资力度逐步加大，西部各省市以此为契机大力发展经济建设。投资的增加直接带动了建筑业的发展，建筑业的发展又拉动其他相关产业的发展，由此形成一个紧密联系的经济循环圈。虽然建筑业作为国民经济的重要支柱产业，但是西部地区的建筑业总产值占国民经济的比例最小，西部各省市之间建筑业产值占地方经济的比重也各不相同，所呈现的发展态势不一，总体上西部地区的建筑业发展较弱。因此，分析西部地区建筑业竞争力影响因素并构建竞争力评价指标体系，将为建筑产业的发展提供指向性的技术支持。

近年来，国外学者Momaya、Selby、MAOZHI、Griliche、Denison etc，国内学者金维兴、关柯、康学增、李启明、王雪青[1]等致力于建筑业竞争力的热点问题研究。学者对于建筑业竞争力的影响因素分析主要集中在区域环境、生产要素、政府作用、相关辅助产业、需求条件和产业组织状况6个方面；构建评价指标体系方面主要采用了层次分析法、模糊综合评价、综合指数评价法等多种方法[2]。

本文将构建基于主成分分析法和TOPSIS法的数学模型，以西部12个省市作为比较对象，对云南省建筑产业竞争力进行评价研究，以全面掌握云南省建筑业综合竞争力的发展状况。

1 地区建筑业竞争力指标选择

大多数学者对于建筑业竞争力指标的选取主要依据迈克尔·波特(Michael Porter)教授提出的产业竞争优势理论[3]和英国的KPLs(Construction Industry Key Performance Indicators)[4]。其中，波特教授的“钻石模型”[3]包括投入和产出指标，为生产要素、需求条件、相关和支持性产业、企业战略、企业结构与同业竞争机会以及政府6个要素；KPLs指标包含定量指标和定性指标两类，主要为客户对产品的满意度、客户对服务的满意度、利润、生产能力、产品缺陷对客户的影响、安全、成本预测能力、建设成本、工期预测能力及建设工期10个方面[4]。

本文在查阅文献的基础上，并遵循以下原则：1)兼顾全面性和代表性；2)数据易于采集，并满足准确性和时效性；3)降低各指标间的相关性，避免重复性。选取了5个评价因素和25个评价指标，评价指标体系见表1。

表1 地区建筑产业竞争力评价指标体系

2 应用主成分分析法确定指标权重

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种数据压缩和特征提取的多元统计分析技术，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个不相关的综合变量，而且这些不相关的综合变量包含了原变量提供的大部分信息，其计算原理如下[5]：

1)设有p个指标组成的随机变量X=(x1,x2,…,xp)，对原始数据进行标准化；

2)利用SPSS软件得到特征值、特征向量及方差贡献率；按照特征值大于1、累计方差贡献率不低于85%的原则，提取主成分；

3)根据主成分对应的系数a和贡献率c计算权重W

(1)

(2)

2.2建立TOPSIS数学模型

TOPSIS方法的基本原理是：通过检测评价对象与实际不存在的最优解和最劣解的距离来进行排序，若评价对象最靠近最优解同时又最远离最劣解，则为最好；否则为最差。其中最优解的各指标值为各评价指标的最优值。最劣解的各指标值为各评价指标的最差值[6]。其具体算法步骤如下。

2.2.1 用向量规范化的方法求得规范决策矩阵 设有n个评价目标，每个目标有p个评价指标，得到决策矩阵X:X=[xij]np；其中，xij表示第i个评价目标对应于第j个评价指标的观测值。由于各评价指标观测值的量纲不同会影响方案决策，需要对决策矩阵进行规范化处理，从而得到规范化向量yij和标准化决策矩阵Y。处理过程如下：

对于成本型指标取值越小越好，令

(3)

对于效益型指标取值越大越好，令

(4)

则标准化处理后的方案标准指标决策矩阵表示为：

(5)

2.2.2 构造权重规范化矩阵 根据主成份计算出的权重向量W=(w1,w2,…,wp)与标准化矩阵向量Y相乘，得权重规范化矩阵，其中：tik=wkyik。

确定虚拟的理想解和负理想解。根据已构建的权重规范化矩阵，可以通过以下公式分别计算出理想解S+和负理想解S-：

(6)

(7)

ci取值越大，表示评价目标越优。

3 实例分析

3.1数据来源与处理

根据表1构建的指标体系，将2012年《中国统计年鉴》中对陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、内蒙古、西藏、广西、云南、贵州、四川和重庆西部12个省市依据指标整理数据(限于篇幅，从略)。

3.1.1 评价指标权重计算 将数据运用SPSS19.0软件进行主成分分析，得到方差分解主成分提取表和初始因子载荷矩阵。详见表2和表3。

把相关数据代入公式计算出主成分对应的系数，再根据系数和贡献率c得出权重值为：

3.1.2 建筑产业竞争优势评价结果 将上述权重值代入本文建立的评价模型，计算2012年各地区与理想解的贴近度，按由大到小排序，如表4所示。为了体现各省市的纵向发展趋势，将其与 2011年以及2010年的竞争优势情况进行比较，同时计算2011 年和2010年的评价结果，如图1、图2所示(数据来源于中国统计年鉴)。

表2 方差分解主成分分解表

表3 初始因子荷载矩阵和主成分的特征向量

表4 2012年地区综合竞争优势评价计算结果

图1 西部12省市贴近度

图2 西部12省市竞争力排序

3.2结果分析

通过运用PCA-TOPSIS模型进行的评价分析，可以发现：

1)在一级指标权重中产业规模要素占到0.312，生产要素占到0.219，关联及辅助性产业占到0.338，产业结构占到0.019，生产经营能力占到0.112。这说明产业规模要素和关联及辅助性产业是决定区域建筑产业竞争力高低的主要因素，生产要素、产业结构和生产经营能力是辅助因素。

2)在单个竞争力观测指标权重比较中，建筑业企业负债总额、建筑业企业总资产、建筑业总产值、建筑业增加值和利税总额所占的比重较大，其中建筑业企业总资产的比重最大。这说明区域建筑产业竞争力高低与建筑业企业总资产直接相关，同时区域建筑产业竞争力的高低与成本和效益有较大的关系。

3)从表4排名来看，2012年西部12省市中，四川省的建筑业竞争力优势最强排在第1，云南省排名第9，在12省市中属于竞争力较弱的省份，西藏则排在最后；从贴近度来看，西部各省市的贴近度较小，建筑业整体竞争力较弱，各省市之间贴近度的差距不明显，按照贴近度>0.5、0.4<贴近度<0.5、贴近度<0.4，把12省市分为3级，四川、重庆、陕西属于第1级，内蒙古、广西、新疆、云南、甘肃、贵州属于第2级，宁夏、青海、西藏属于第3级，级次分布符合地区经济发展水平。

4)图1和图2反映了近3年来西部地区建筑业发展状况，期间四川、重庆、陕西稳居前3名；西藏的排名波动较大，主要由于统计数据里面产值利税率和资产利税率的值较高；云南从2010、2011年的第8名到2012的第9名，排名下降，但贴近度有所提高，说明西部12省市建筑业竞争力水平整体增长，但是各省市之间的增长幅度不一致。云南省2011年的贴近度有所下降，并且3年的贴近度均在0.4附近，说明云南省建筑业竞争力整体水平较弱，但是发展潜力很好。

4 结束语

通过与四川、重庆、陕西、广西、内蒙古、贵州、甘肃、新疆、青海、宁夏和西藏12个省市连续3年的建筑业竞争力比较，云南省建筑业在整体发展上与四川省有较大的差距，需要加强产业规模竞争力和关联及辅助性产业，并对产业结构进行调整，达到云南省建筑业稳定快速发展的期望。

[1]刘炳胜,王雪青,林丽.基于PCA-BP神经网络组合的中国建筑业竞争力预测[J].北京理工大学学报(社会科学版),2010,12(6):61-64.

[2]金婷,卢梅,刘洋.基于主成分分析的陕西省建筑业竞争力分析[J].工程管理学报,2012,4(2):12-17.

[3]迈克尔·波特.国家竞争优势[M].北京:华夏出版社,2002.

[4]刘贵文,邓飞,王曼.中国建筑产业竞争力评价研究[J].土木工程学报,2011,7(7):157-164.

[5]张润楚.多元统计分析[M].北京:科学出版社,2006.

[6]龚博闻,李晓伟,胡长明.基于TOPSIS的公路网规划方案评价模型[J].河南科学,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，黑龙江人，教授，研究方向为土木工程、项目管理等。

国家自然科学基金项目(71262028)。

10.13990/j.issn1001-3679.2014.04.029

F207

A

1001-3679(2014)04-0543-06