陕西省装备制造业国内竞争力评价研究——基于主成分分析法

王新安，尹纪洋

(西安财经学院 商学院， 陕西 西安 710100)



陕西省装备制造业国内竞争力评价研究
——基于主成分分析法

王新安，尹纪洋

(西安财经学院 商学院， 陕西 西安 710100)

经过多年的发展，在国家各项产业政策的推动下，陕西省目前已形成了八大支柱性产业，而装备制造业作为陕西省工业产业的关键组成部分，其在发展过程中还存在一定的问题，因此提高装备制造业的综合竞争实力是目前陕西省亟须解决的重要问题。本文通过学习和借鉴产业竞争力评价的先进理论和模型，设计出陕西省装备制造业竞争力评价体系，运用主成分分析法对29个省市装备制造业进行比较，通过比较得出各行业在国内竞争力排名中的地位。通过分析论证，揭示了陕西省装备制造业存在的问题，并针对陕西省装备制造业竞争力提升，提出了加快产业集群建设，重视经费投入，寻找多元化投资渠道，培养高端人才等建议。

陕西；产业经济；装备制造业；竞争力评价；主成分分析法

一、引 言

装备制造业作为工业经济的核心，对整个国民经济的发展具有十分关键的促进作用，更是国家核心竞争力的代表。陕西省装备制造业经过多年的发展，尤其是“十一五”和“十二五”以来，取得了重要的发展成就，成为引领陕西省经济社会发展的重要引擎。随着市场经济的不断发展和完善，各地区装备制造业的市场竞争不断加剧，作为典型的技术密集型产业，装备制造业对技术创新、知识产权保护、创新资源的投入等要求不断提升。“十三五”规划中明确提出要大力发展装备制造业，陕西省更是将装备制造业作为经济发展的重要目标。陕西省装备制造业的八大行业在发展现状方面具有较大的差异，如何集中有限的资源加强优势装备制造业的发展，提升整个装备制造业在国内市场的竞争能力成为目前陕西省装备制造业亟须考虑的重要问题。

二、文献综述

国外对产业集群的研究最早出现在马歇尔1990年的产业区理论中。马歇尔首次使用集聚这一概念，用其描述地理方位的相近性、空间的相近性和企业产业的集中现象，认为集聚能产生积极有利的正外部效应。波特(2002)在研究国家竞争优势时，观察到一国的优势产业一般地理位置相近时集聚，由此研究集聚经济的效应，并提出了产业集群这一概念：在某一特定领域内互相联系的在地理位置上集中的公司和机构的集合[1]。另有学者从产业规模的角度研究，认为大企业之间的合作本身规模已经达到产值占比度高的效果，即使没有其他组织或机构的参加也没有多大影响[2]。

张军生(2013)在经济全球化的背景下，以中国制造业和机电产业为研究对象，采用定性分析和定量分析相结合的方法，得出在国际竞争力方面需要结构性调整，机电产业处于产业价值链的低端，以竞争优势提升资本密集型产业等四个结论[3]。张振刚(2014)从后发企业技术链的角度构建研究了技术研发的效果，并提出了技术追赶的概念[4]。虽然装备工业的产业链长，涉及到的产业门类广，但是很少有文章研究装备工业产业链的问题，如果能将技术研发引入装备工业，并且考虑产业链的联动作用，那么将为装备工业理论体系的优化做出新的贡献。

路世昌(2012)基于竞争力和技术创新角度以中国装备制造业上市公司经营绩效为研究对象,利用主成分法构建装备制造业上市公司绩效指标体系。运用DEA指数法对经营绩效进行评价。得出装备制造全要素生产率取决于技术进步,且要重视企业内部管理决策能力的发挥，实现规模经济[5]。段一群(2013)从产业安全和实现机制的角度研究了中国装备制造业，对中国装备制造业的产业安全进行了实证研究[6]。

综上，从国外的研究文献来看，大部分学者都是从装备制造业的技术创新要素进行分析，很少有学者将装备制造业的市场竞争力投入要素作为研究对象。装备制造业竞争力的提升不仅仅依赖于技术创新，还要受到多层面因素的影响。国内学者在此基础上进行了相应地改进和研究，但是其很少将某一区域的装备制造业在全国范围内进行详细对比分析，本文在此基础上进行了一定的改进。

另外，目前学者们所提出的综合提升装备制造业市场竞争力的对策大多是单独从企业或政府角度出发，很少综合考虑到企业和政府两方面的因素。本文拟在以上方面有所突破。

三、陕西省装备制造业竞争力发展现状

(一)产业规模

2013年陕西省装备制造业工业总产值4048.30亿元，陕西省工业总产值16045.21亿元，装备制造业占工业总产值的比重高达1/4。2012年陕西省装备制造业工业总产值3413.35亿元，占陕西工业总产值的20.16%。近年来陕西省装备制造业工业总产值持续增长，以2011-2013年工业总产值为例，除汽车制造业工业总产值2012年比2011年稍有下降，其他7个子行业工业增加值均明显上升(见表1)。

表1 2009-2013年陕西省装备制造业各行业工业产值

(二)陕西省装备制造业利润变动情况*高投入和高产出是不是一定会带来高效益，装备制造业的利润变动有什么特点，因此有必要分析其利润变动的情况。

陕西省装备制造业的工业总产值和投资额都有不同程度的提升，金属制品业、专用设备制造业、电器机械和器材制造业的利润额稳定增长；通用设备制造业利润额在2012年达到12.6%，但2013年其利润额却下降了22.2%；汽车制造业从2011年至2013年利润额逐年降低，2012年利润额比2011年降低21.6%，2013年利润额比2012年降低10.1%，结合汽车制造业工业产值和投资额的逐年增加的现状，综上分析可知：陕西省装备制造业的投入与收益不一定成正比(见表2和图1)。

图1 2011-2013年陕西省装备制造业利润额变动

表2 2011-2013年陕西省装备制造业利润额变动情况

四、陕西省装备制造业竞争力问题的实证分析

(一)指标体系的设计

评价指标体系的设计至关重要，本文在设计指标体系时遵循以下原则：第一，实用性，指标体系对测度陕西省装备制造业竞争力提供依据和方法；第二，客观性,选择评价指标时首先要分析指标的现实意义，要按照实际数据计算，对指标的计算方法和过程进行明晰，做到客观准确；第三，可行性原则，考虑数据的可获得性并兼顾评价指标差异。

变量指标由于数据收集的局限性，考虑到数据的可获得性和实践性，在进行主成分试验的基础上，设计了如下指标，详见表3。

(二)实证分析模型的选择

本文采用SPSS17.0统计分析软件,对选取的样本指标变量数为P、样本容量为N的变量集进行主成分分析,记为X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8，X9，X10，X11，X12，X13，X14，…，XN。主成分分析方法利用P个原始指标构造少数几个新的综合变量，即主成分F1，F2，F3，F4，…，Fi为X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8，X9，X10，X11，X12，X13，X14，…，XN的线性组合，Fi的个数远小于N，达到了降维的目的。首先对原始数据标准化处理(无量纲处理)，经过标准化处理的数据才可以借助多元统计分析方法做模型的变换，这样做是为了计算特征值，进而通过特征值来选择主成分个数；然后按特征根大于1和累计方差贡献率大于80%的原则选出n个主成分；最后，计算主成分综合得分，在主成分输出结果中可以量化的指标较少，一般采用输出结果中的方差贡献率为权数，将各个主成分得分进行综合计算。

表3 装备制造业竞争力指标体系

(三)数据的收集

本文原始数据主要来自《中国工业经济统计年鉴2013》、《中国科技统计年鉴2009-2013》、《陕西统计年鉴2013》以及中国国家统计局网站。根据收集的原始数据，结合第四章建立的竞争力评价指标体系，本文首先对陕西省的装备制造业进行主成分分析，然后分别对装备制造业八个子行业分别进行竞争力的实证分析。

在进行主成分分析的过程中，文章选择了17个具有代表性的变量指标数据展开分析，分别为X3资产、X5流动资产周转率、X6存货周转率、X7资产负债率、X8速动比率、X9流动比率、X10产品销售率、X11总资产贡献率、X12成本费用利润率、X13工业资金利税率、X15管理费用率、X16出口产品率、X20区位熵、X21R&D经费投入强度、X22有研发机构的工业企业占工业企业的比重。将上述变量X3，…，X22引入到模型中，从输出结果中分析，X5的提取值明显较小，且对总方差的解释贡献率较小，因此将X5从模型中删除；重新选取变量，删除X5以后，主成分KMO数值增大，此时提取了四个主成分，更适合做主成分分析，因此将17个变量指标值引入实证分析模型。

本文从两方面进行实证研究，首先对29个省份的装备制造业竞争力进行实证分析，然后对29个省份的八个子行业分别进行实证研究，全面地分析陕西省装备制造业在全国的竞争地位，对陕西省装备制造业竞争力指标体系的构建提供理论支撑。

五、陕西省装备制造业竞争力国内比较

第1步，主成分分析的统计检验。本研究指标数据利用SPSS17.0统计分析软件得到的分析检验结果如下：将整理好的样本数据经标准化(无量纲)处理后，得出17个指标(变量)的相关系数矩阵的特征根及其特征向量，同时得到统计检验值，如表4所示。KMO计算值为0.601，大于0.5说明变量间的偏相关性较强，适合做主成分分析；同时Sig.为0说明通过Batrletts球形检验，故适合进行主成分分析。模型可以通过检验，可以对收集的装备制造业数据进行主成分分析。

表4 KMO和Batrletts球形度检验

然后对每一个变量引入模型的必要性进行检验，分析各个变量公因子方差的提取值(见表5)，其提取值均在0.6以上，因此17个变量都可以引入到指标模型中。

第2步，提取公因子。根据变量的相关系数矩阵，计算出方差贡献率和累计方差贡献率，见表6。

表6 主成分分析变量解释的总方差

根据特征值大于等于1和特征值累计贡献率大于等于80%的公因子选择原则,可以提取前4个因子作为公因子，其累计贡献率达81.322%，说明4个公因子基本包括了17个指标的总信息量。从表6中的数据可以看出:第一个因子的特征值为6.299，它解释了17个变量指标总方差的37.055%；第二个因子的特征值为3.681，解释了14个指标总方差的21.666%，累计方差贡献率为58.721%；第三个因子的特征值为2.240，解释了原有17个指标总方差的13.177%，累计方差达到了71.898%；第四个因子的特征根为1.602，对原有变量总方差的解释度为9.424%，累计方差为81.322%。前4个因子对原有变量总方差的解释超过80%，选取前4个因子作为公因子，可以较为全面地说明问题，使研究对象原有指标信息丢失较少，因子分析效果是比较理想的。

基于研究的谨慎性，为了保证提取公因子过程和结果的准确性，文章通过因子分析的碎石图进一步分析和验证。如图2所示：横坐标为因子个数，纵坐标为特征值。从图中可以看到:有4个因子的特征值大于1；第一个因子的特征值较高，明显大于6，对解释变量指标所作的贡献最大，第二个因子和第三个因子的特征值明显大于2，第四个因子的特征值接近2。而之后的因子特征值明显小于1，其值逐渐接近于0，对变量指标的解释贡献可以忽略。所以，碎石图也进一步证明提取4个主成分是较为合适的。

图2 陕西省装备制造业主成分分析碎石图

第3步，求得旋转后的成分矩阵。根据旋转后的成分矩阵，可考察各公因子包含的经济意义及其与内部主要指标之间的数量关系。由表7可知,第一个公因子在X3资产、X16出口产品率、X17资产有效发明专利数、X18新产品开发项目、X19新产品销售收入、X22研发机构比重6个指标上有高负荷，这些指标主要体现的是产业的创新和环境情况，第1主成分可以成为创新环境效益因子；第二个公因子在X6存货周转率、X11总资产贡献率、X13工业资金利税率、X15管理费用率这4个指标有高负荷，这4个指标是资源转化能力的衡量指标，第2主成分是资源转化效益因子；第三个因子在X5流动资产周转率、X7资产负债率、X8速动比率、X9流动比率、X21R&D经费投入强度5个指标上有高负荷，是产业营运能力的重要表现，第3主成分可命名为偿债营运效益因子；第四个公因子在X12成本费用利润率、X20区位熵三个指标上有较高的负荷，这些指标反映了地区产业市场占有率，第4主成分可以称为经济效益因子。

表7 旋转后的成分矩阵

第4步，计算主成分得分。因为主成分分析方法是以相关矩阵为基础进行数据分析的，因此计算主成分得分时需运用标准化后的原始数据，原始数据标准化后记为矩阵ZX。主成分得分的表达式为F=ZX×T,其中ZX为标准化后的变量指标矩阵，T为旋转后的因子载荷矩阵。在主成分分析中旋转前的因子载荷矩阵，并不是主成分分析中所需要的标准化的正交向量，要进行主成分分析并得出得分矩阵，需要得到标准化正交特征向量矩阵。在SPSS统计分析软件中具备该功能。对因子载荷矩阵进行标准化处理，得到标准化正交特征向量，并记为T向量。在因子载荷矩阵中得知提取的四个主成分的得分系数，如表8所示。据此可得知各个主成分的得分。在SPSS17.0中可以直接得到因子得分系数矩阵和因子得分。

黑与白是永远的流行色，太极也正是黑白两色组成，苏泊尔R9713净水机正是演化了极简式设计，和MUJI风格非常相似。

表8 成分得分系数矩阵

运用主成分分析方法评价陕西省装备制造业竞争力时，各个主成分得分计算公式如下：

F1=0.205ZX3+0.013ZX5-0.008ZX6+0.093ZX7-0.063ZX8+0.013ZX9-0.014ZX11-0.034ZX12-0.037ZX13-0.012ZX15+0.156ZX15+0.201ZX17+0.214ZX18Z+0.2ZX19-0.053ZX20+0.038ZX21+0.142ZX22

F2=0.013ZX3-0.101ZX5+0.249ZX6-0.002ZX7+0.023ZX8_0.129ZX9+0.232ZX11+0.099ZX12+0.234ZX13-0.222ZX15-0.022ZX15-0.023ZX17+0.005ZX18Z+0.028ZX19-0.007ZX20-0.111ZX21-0.069ZX22

F3=-0.064ZX3+0.288ZX5-0.044ZX6-0.338ZX7+0.307ZX8-0.107ZX9-0.034ZX11+0.05ZX12-0.006ZX13+0.093ZX15+0.006ZX15-0.067ZX17-0.083ZX18Z-0.072ZX19+0.068ZX20+0.276ZX21+0.04ZX22

F4=0.001ZX3+0.203ZX5-0.154ZX6+0.083ZX7-0.104ZX8+0.372ZX9+103ZX11+0.285ZX12+0.07ZX13+0.016ZX15+0.028ZX15+0.017ZX17+0.026ZX18Z+0.001ZX19-0.489ZX20-0.066ZX21+0.095ZX22

然后将陕西省装备制造业29个地区的标准化后的原始数据代入上述公式中，得到29个省市各个因子得分。为了综合评价陕西省装备制造业竞争力，需得出综合得分。根据特征值的方差贡献率表，以各个主成分的方差贡献率为权重，将四个主成分得分作为变量，求装备制造业八个子行业的综合得分，用F综合表示。公式如下：

其中μ表示权重，t表示提取的主成分个数，i表示第i个主成分，μi是第i个主成分的权重，用第i个主成分的方差贡献率代替；Fi表示第i个主成分的得分。陕西省装备制造业8个子行业因子得分，计算结果如表9所示。

六、结论与政策建议

(一)结论

从主成分分析可以得知，陕西省装备制造业综合竞争力非常弱，排在24位。陕西地区多年的发展优势，已经形成了一定的规模，因此其创新和竞争环境成分、营运能力成分得分均排在29个省市的中间水平，如陕西省的工业产品出口产品率为7.69%，研发机构比重达到了6.84%，有效发明专利数、新产品销售收入、新产品开发项目数等指标有较大的取值。但是其资源转化能力却远远低于其他地区，排在倒数第2，陕西省装备制造业的转化能力非常差。陕西省装备制造业的区位熵和成本费用利润率较高，经济效益成分得分排在全国第6位。综合以上，说明陕西省虽然具有较好的创新和竞争环境，并且产业发展成熟，营运能力非常强，但是这些优势并没有得到充分利用。

表9 装备制造业主成分分析因子得分与排名

(二)政策建议

1.加快产业集群建设，扩大产业规模

陕西已经形成一定的产业集群，如民用航空产业基地等。但是其运作效率较低，仅在西安、汉中经济发展较快的地区集中，并没有实现全面的带动作用，产业集群优势没有全面发挥。因此，龙头企业应该担当起负责人的角色，在政府发展规划的指导下，充分发挥出领头军作用。装备制造业的产业关联度高，只有发挥大企业的辐射作用，才有望突破行业发展的界限，实现技术创新、技术转化等资源的共享。另外，在此过程中也可以提升相关行业的发展速度，在扩大产业链时又增强产业链的稳定性。

2.重视经费投入，提高自主创新水平

为了提升该产业竞争力，需要加大科研经费的投入。由于技术创新力度不够，而且对引进技术的吸收利用程度不高，致使陕西装备制造业技术依然低于全国的平均水平，更无法与长三角沿海地区、山东产业区、东北老工业地区的装备水平相比。也就是说陕西的装备制造业依然低于发达地区的水平，发展滞后，严重影响地区经济的发展。装备制造业没有发挥产业带动作用，其产业关联度对地区经济的贡献并没有全面爆发。装备制造业只有增强自主创新能力,从根本上改变发展模式，从技术模仿型、技术跟随型向自主创新型转变，才能够从根本上解决陕西装备制造业缺乏竞争力的现状。

3.寻找多元化的资金渠道

提高科研经费的投入，如果仅从企业内部转移资金，将会影响营运能力或者造成产业发展的阻碍。因此，需要拓宽科技资金来源渠道和政府部门的扶持，形成产业集聚，这样将起到事半功倍的作用。多方面多渠道获得资本市场、吸纳闲置资金,甚至可以成立产业集聚区，为陕西地区建立良好的、多元化的资本市场，提高产业化水平。

4.高端人才的培养

产业的持续发展离不开人才的支持，人才培养对任何行业都有重要作用。因此加大研究经费投入强度、提高研发机构比重是提升装备制造业产业竞争力的关键。培养高端人才是实现该目标的必经之路。本文认为，应加强校企合作，不能仅从高学历人才起步，从大专、本科阶段加强实践培养是十分重要的。在避免人才流失方面，可以通过设立项目基金、做好技术开发项目预算、提高薪金补助等方法储备人才。

[1] 迈克尔·波特．国家竞争优势[M]．北京：华夏出版社，2002：67-69．

[2] RUGMAN, ALAN M，D CRUZ,JOSEPH R.“The Double Diamand”model of international competi tiveness:the canadian experience[J].Management Internationgal Review,1993,33(2):99-110.

[3] 张军生．中国制造业国际竞争力研究——基于机电产业的实证分析[M]．北京：人民日报出版社，2013：9．

[4] 张振刚，李晓杰．基于技术追赶的装备制造业后发企业技术链构建[J]．科技和产业，2014(2):80-89．

[5] 路世昌．基于DEA-Tobit的装备制造业上市公司经营绩效研究——来自2005-2010年装备制造业的经验数据分析[J]．工业技术经济，2012(2)：108-115．

[6] 段一群．中国装备制造业产业安全评价与实现机制研究[M].北京：科学出版社,2013：25.

(责任编辑：马红鸽)

An Evaluation on Industry Competitiveness of Shaanxi Equipment Manufacturing in China:Based on Principal Component Analysis

WANGXin-an，YINJi-yang

(School of Business,Xi’an University of Finance and Economic,Xi’an 710100,China)

After years of development,in the promotion of national industrial policy,Shaanxi Province has formed eight pillar industries, and as a key component of equipment manufacturing industry, in the development process it also exist some problems,so as to improve the equipment manufacturing industry’s overall competitive strength is currently an urgent important problem. Through the advanced theories and models to learn from industry competitiveness evaluation,design the evaluation system of equipment manufacturing in Shaanxi province industry competitiveness,using principal component analysis of 29 provinces and the equipment manufacturing industry comparison, comparing the status of the industry,it find the existing problems.Finally,it puts forward some political suggestions to enhance competitiveness of equipment manufacturing industry in Shaanxi Province.

Shaanxi; industrial economy; equipment manufacturing industry; competitiveness evaluation; principal component analysis

2015-05-18

王新安(1965-)，男，陕西西安人，西安财经学院商学院教授，博士，硕士生导师，研究方向为企业管理、产业经济、市场营销；尹纪洋(1989-)，男，山东临沂人，西安财经学院商学院硕士生，研究方向为企业战略与产业发展。

F407

A

1672-2817(2016)04-0068-08