基于聚类分析的安徽省装备制造业竞争力评价

肖 红，李宝礼

(安徽科技学院 财经学院,安徽 蚌埠 233100 )

一、引言

装备制造业是为国民经济其他行业提供支撑产品的产业，近几年装备制造业的发展越来越受到国家层面和地区层面的关注。安徽省作为国家中部崛起战略以及长三角一体化发展战略中的重要省份，近几年在承接东部产业转移的过程中也更加重视工业的发展质量，尤其是装备制造业的竞争力水平更是受到全省上下的普遍关注。安徽省在“十三五”规划中，明确提出努力实现从制造业大省向制造业强省的跨越。“十三五”期间，安徽省以芯片、平板显示、工业机器人、人工智能为代表的先进制造业产值占规模以上工业总产值比重超过40%。“十四五”期间，安徽省将继续提高制造业自主创新能力，同时注重与长三角的协同发展，协同推进机器人、新能源和智能联网汽车、通航等5个产业联盟建设，协同推进产业基础高级化、产业链现代化。本文运用聚类分析方法对安徽省装备制造业竞争力进行综合评价，并探索影响安徽省装备制造业竞争力的影响因素。

二、文献综述

关于装备制造业竞争力最早的研究始见于马歇尔的产业区位理论之中，后来波特也发现一国的优势产业通常在地理位置相近的区位进行集聚[1]。孙千红运用模型分析估算了中国台湾地区16个制造业的全要素生产率增长，认为中国台湾地区制造业的成功动力来源于全要素生产率的增长[2]。Jhuma Mukhopadhyay等运用面板VAR模型对印度23个制造业行业的竞争与绩效进行了评估研究[3]。王新安等对陕西省装备制造业做了主成分分析并提出了多维度、多措并举提升装备制造业竞争实力的建议[4]。杜文忠等从微观企业出发，研究装备制造业竞争优势，建议应均衡发展[5]。明星等对我国装备制造业进行了区域划分，基于聚类分析方法分析了装备制造业的区域竞争力[6]。方亮等运用超效率SBM方法对安徽省国家级高新区的科技创新效率进行了研究，并提出相关建议[7]。王厚双等运用贸易竞争力指标对我国装备制造业细分行业的国际竞争力进行了评价，并提出提高我国高端装备制造业国际竞争力的建议[8]。张玉行等运用动态DEA及灰色关联度模型分析了我国不同区域和不同行业的装备制造业技术创新效率，并对我国装备制造业竞争力进行评价[9]。江露薇等运用生态位强度、宽度及重叠度模型对中国不同区域的装备制造业的地区差异与时空演进特征进行了测度，并运用Moran’s I指数模型对区域装备制造业关联性进行了分析[10]。韩会丽等运用层次分析法对我国装备制造业中的6个重点行业的竞争力水平进行了测算[11]。蒲阿丽等以山东省为例分析了技术创新对我国装备制造业国际竞争力的影响[12]。孙少勤等从国际竞争力的角度对我国装备制造业竞争力影响因素进行挖掘分析，并从价值链的视角提出追赶建议[13]。关于装备制造业竞争力提升路径方面张振刚提出必须将技术创新融入到装备制造业整个产业链条中，从产业链的角度谋划竞争力提升路径[14]。徐建伟从装备制造业与现代服务业深度融合发展的角度提出了提高我国装备制造业核心竞争力的建议[15]。李天芳等以国际化的视角对我国整体装备制造业发展进行研究，并提出降低成本、创新技术、打造品牌来发展装备制造业，占领国际市场[16]。朱建民等从知识管理的角度提出提升我国装备制造业竞争力水平的建议[17]。

总体来看，目前大多数学者从国家层面研究居多，大多用的实证分析方法是因子分析或主成分分析，以区域为研究对象的不多。本文以中部制造业大省，也是国家中部崛起战略和长三角一体化发展战略中的重要节点省份安徽省为例，对安徽省装备制造业综合竞争力应用聚类分析方法进行评价，并深度挖掘影响安徽省的装备制造业竞争力的影响因素，助推安徽省“十四五”期间真正实现由制造业大省向制造业强省的跨越，并更好地融入长三角一体化协同发展大格局。

三、安徽省装备制造业竞争力评价模型构建

(一)实证模型

传统上分析产业竞争力是由研究人员根据主观的经验知识选取指标，构建指标体系，根据指标得分进行加权求和得出竞争力评分。而这样选取的指标难免会存在很强的相关性和重叠性。学者们使用因子分析法或主成分分析法选取指标避免指标与信息的重叠性和相关性。

因子分析法或主成分分析法，就是通过对原始变量相关性分析，利用原始变量的线性组合形成几个综合指标，保证保留原始变量主要信息的前提下起到降维与简化问题的作用。见式(1)

(1)

式中，Xi表示原始变量;Fj表示相关评价指标的公共因子;Bi表示为每个原始变量的特殊因子;Aij表示变量Xi在因子Fj上的载荷，i=1,2,…,m,j=1,2,…,n。

通过变换，竞争力评价模型表述如下：

(2)

式中，Y为竞争力综合得分；Xi为评价指标；Wi为每个评价指标在竞争力评价中所占的权重，i=1,2,…,m。

(二)指标提取

聚类分析的基本思想是根据样品与指标之间的相似性找到多个观测指标，根据这些指标找出一些能够度量指标之间相似度的统计量，以这些统计量为分类依据，把一些相似度高的样品聚为一类。其中关系密切的聚为一个小类，关系较远的聚为一个大类，直到所有指标聚类完毕。在选用测量相似度的方法时要考虑指标的性质或观测尺度，同时受相关经验知识的影响。其中测量相似度方法主要有绝对值距离、欧氏距离、切比雪夫距离、眀考斯基效力距离、夹角余弦等。本文选择余弦距离，见式(3)

(3)

式中，xi，yi分别表示两个测度相似性的聚类变量，i=1，2，……，m。

聚类方法通常包括系统聚类法和K-均值聚类法，由于K-均值聚类法一般需要先确定K值，K值选择的不同会带来不同的聚类结果，而系统聚类法可以避免此类问题，据此本文选择系统聚类法。系统聚类法步骤如下：

(1)根据公式(3)测算出n个样品的相似度，得到n类样品。

(2)找到性质最相似的样品进行合并以减少分类，继续计算剩下的样品的相似度，再把性质接近的合为一类。

(3)如此反复，直到所有研究的样品最后聚为一个大类为止。将上述结果呈现在聚类图中便可了解共有多少分类，各个分类涵盖了哪些样品。

四、安徽省装备制造业竞争力实证分析

选取2018年数据，由于数据的滞后性，数据主要来源于2019年《安徽省统计年鉴》和2019年《中国科技统计年鉴》等，有的指标直接从年鉴中获得，有的指标经过计算整理得到。

(一)安徽省装备制造业竞争力评价指标构建

对于装备制造业竞争力评价指标的选取，文章一方面借鉴了其他学者的做法，同时考虑安徽省的客观实际，主要从规模、产出效益、营运能力、创新能力等方面进行选取，具体情况如下：

1.规模指标

规模代表了一个产业的综合实力，具有一定的规模是提升其他能力的前提和基础。文章主要选择企业单位数、资产总额、年从业人员数和主营业务收入4个指标作为规模指标。相关数据直接从统计年鉴中获取。

2.产出效益指标

产出效益代表了投入的效率，在一定程度上也是衡量投入价值的标准，没有产出效益的投入是无效投入。本文选择的代表性指标有工业总产值、应交增值税、出口交货值、利润总额和利税总额5个指标。相关指标有的在年鉴中可以直接查阅，有的经过整理计算得出。

3.营运能力指标

一个产业可持续发展的能力可以从营运能力看出。本文选择的代表性指标是资产负债率、存货周转率和流动比率3个指标。有的指标可从年鉴获取，有的指标经过整理计算得到。

4.创新能力指标

创新是任何产业都要关注的焦点，创新能力是一个产业的竞争力的关键，是产业发展的助推器。本文选择人均销售收入、研发经费内部支出、新产品开发项目数和新产品销售收入4个指标来表征产业的创新能力。相关指标从统计年鉴中计算得到。具体指标见表1。

表1 安徽省装备制造业竞争力评价指标表

(二)安徽省装备制造业竞争力评价

本文运用统计分析软件Stata12.0对安徽省装备制造业竞争力进行聚类分析，选择系统聚类方法。具体分析结果见图1。

图1 指标体系聚类分析图

从图1可知，企业单位数指标与新产品开发项目数指标接近度较高，说明近些年安徽省装备制造业在国家鼓励创新政策的支持下更注重技术创新，尤其是作为全省经济中心的合肥市，更加重视创新，有“大湖名城，创新高地”之称，所以，这两个指标可以合并；资产总额、存货周转率和人均销售收入这3个指标比较接近，它们一定程度上代表了安徽省装备制造业的规模情况和营运能力，可以将这些指标合并；资产负债率和流动比率两个指标比较接近可以合并；年从业人员数和研发经费内部支出两个指标比较接近可以合并；利润总额和利税总额共同反映了产出效益情况，两指标比较接近可以合并；工业总产值和新产品销售收入反映了创新能力，两者比较接近可以合并；而出口交货值、应交增值税和主营业务收入3个指标比较独立，需对其进行单独计算。

从以上的聚类分析结果可以得到安徽省装备制造业竞争力得分及排名评价表2。

表2 安徽省装备制造业竞争力综合得分及排名

由表2可知，排名靠前的多是创新效率比较高的行业，例如汽车制造业，近些年安徽省对汽车制造业大力度投入创新资源，汽车产业如新能源汽车不仅在国内竞争力不断攀升，甚至出口国外，在国际市场上声名远扬。而排名比较靠后的行业大多是传统装备制造业，如仪器仪表制造业、铁路船舶航空航天和其他运输设备制造业等，这些产业大多设施陈旧、人才匮乏、创新能力弱，所以安徽省明确提出在“十四五”期间要补齐“短板”、锻造“长板”，继续加大制造业创新力度，打造战略性新兴产业集群，壮大先进装备制造业集群。

五、安徽省装备制造业竞争力影响因素分析

根据对安徽省装备制造业竞争力的实证分析，挖掘出安徽省装备制造业竞争力的影响因素，建立如下回归模型：

yi=β0+β1xi+μ

(4)

式中，y为装备制造业竞争力评价得分；x为装备制造业竞争力影响因素；β0为截矩项；β1为待估参数；μ为误差项；i代表装备制造业细分行业。

文章选取工业总产值、固定资产净值、从业人员数和对外开放度4个变量作为装备制造业竞争力的影响因素。其中工业总产值和从业人员数即为上文中安徽省装备制造业竞争力的评价指标体系中的指标，而固定资产净值和对外开放度两个指标也可以表征装备制造业竞争力，同时是上文装备制造业竞争力评价指标中规模指标中的资产总额指标和产出效益指标的深化指标。具体指标说明见表3。

表3 安徽省装备制造业竞争力影响因素量表

(一)描述性统计分析结果

文章通过Stata12.0软件得到安徽省装备制造业各行业描述性统计表，见表4。由表4结果来看,安徽省装备制造业各细分行业竞争力得分并不均匀，其中得分最高的为电气机械及器材制造业为0.60，得分最低的为仪器仪表制造业仅为-1.13，各行业的均值为0，标准差为0.66；在工业总产值方面，行业均值为482.50，最大为电气机械及器材制造业为759.79，最小为仪器仪表制造业仅为92.57，远低于行业均值，两者差距较大；在固定资产净值方面，行业均值为366.10，最大为计算机通信和其他电子设备制造业为944.59，最小仍旧是仪器仪表制造业仅为30.75，低于行业平均水平；在从业人员方面，行业均值为13.22，最大为电气机械及器材制造业为25.32，最小为仪器仪表制造业，仅为1.44；从对外开放度来看，行业均值0.80，最大仍旧是电气机械及器材制造业为2.15，最小为仪器仪表制造业仅为0.15，两者差距比较大。

表4 安徽省装备制造业各行业相关变量描述性统计分析表

(二)相关性检验

相关变量是否适合做回归分析要对变量进行相关性分析，被解释变量与解释变量之间必须具有高度的相关性，因此解释变量之间的相关系数原则上应该小于0.5，表明适合做回归分析。运用Stata12.0软件得到各变量相关系数，见表5。由相关系数表5可知解释变量与装备制造业竞争力之间是正相关，而解释变量之间的相关系数均较小，符合回归分析要求，可以做相关分析。

表5 各变量相关系数表

(三)回归结果分析

运用Stata12.0软件得到回归结果，如表6所示。由表6可知:

表6 回归分析结果表

(1)工业生产总值的回归系数为0.834，在1%显著水平下与装备制造业竞争力显著正相关，工业生产总值每提高1%，装备制造业竞争力将提高0.834%，说明装备制造业产值越大规模越大，竞争力越强。

(2)固定资产净值与装备制造业竞争力在1%显著水平下显著正相关，回归系数为0.063，固定资产净值每提高1%，装备制造业竞争力将提高0.063%。说明固定资产净值越大装备制造业竞争力越强，这也是符合事实的，固定资产净值一定程度上体现了一个产业的规模和实力。

(3)从业人员与装备制造业竞争力也是正相关，但结果并不显著。这说明一个产业的竞争力高低,从业人员的数量并不一定是决定因素，其他因素，如规模、技术创新等可能更重要，从安徽省频繁出台的鼓励创新的政策足以证明。

(4)对外开放度对装备制造业竞争力的影响为正，且通过了5%的显著性水平检验，回归系数为0.149，说明安徽省装备制造业借助于对外开放在不断提升自身竞争力，同时随着竞争力的提高也反过来促进了对外开放。

六、结语

运用聚类分析方法对安徽省装备制造业综合竞争力进行评价，首先通过相似度对多个指标进行分类，归为一类的指标再提炼出一个综合指标。通过聚类分析最终计算得出安徽省装备制造业综合竞争力得分及排名情况。从排名情况来看，位居前三的分别是电气机械及器材制造业、汽车制造业和通用设备制造业。这3个产业是安徽省装备制造业的支柱产业，也是近几年投入创新资源和获得政府政策支持最多的产业。其次是金属制品业、专用设备制造业和计算机通信及其他电子设备制造业，这几个产业有一定规模，但创新力度不够，发展潜力还需加强。竞争力最弱的是铁路船舶航空航天和其他运输设备制造业及仪器仪表制造业，这两个产业规模偏小，缺乏龙头企业，企业设施设备陈旧，创新资源投入不足，人才匮乏。

在聚类分析的基础上选择了表征装备制造业竞争能力的若干指标对安徽省装备制造业竞争力影响因素进行了更加深入的实证分析，以聚类分析中得到的安徽省装备制造业竞争力综合得分为被解释变量，以工业生产总值、固定资产净值、从业人员数和对外开放度4个变量为解释变量进行回归分析。分析发现，工业生产总值、固定资产净值与对外开放度3个因素对装备制造业竞争力都具有显著的正向影响。其中工业总产值和固定资产净值均通过了1%的显著水平检验，说明安徽省装备制造业做强做大发挥规模优势很重要，要进一步支持龙头企业的发展，实现规模经济。对外开放度通过了5%的显著性水平检验，安徽装备制造业发展要加强对外开放，走出去、引进来，在对外开放中不断创新，利用技术溢出效应加快创新。从业人员数对装备制造业竞争力也有正向影响，但结果并不显著，说明安徽省装备制造业的从业人员可能多数是初级劳动力，技能型创新型人才比较匮乏。