基于PCA-SVM的中國(guó)省域建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力預(yù)測(cè)

楊志勇，申映華，霍騰飛，吳斌堂

0 引言

建筑業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，是一個(gè)重要的物質(zhì)生產(chǎn)部門。我國(guó)建筑業(yè)增加值約占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的7%，建筑業(yè)總產(chǎn)值是固定資產(chǎn)投資總額的2/3，建筑業(yè)總就業(yè)人數(shù)達(dá)4000多萬(wàn)人[1]。因此，在今后很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)中國(guó)建筑產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況很大程度上影響著中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的速度，以及中國(guó)的就業(yè)等社會(huì)民生問(wèn)題。但是目前，我國(guó)的建筑產(chǎn)業(yè)整體競(jìng)爭(zhēng)力不足，與發(fā)達(dá)國(guó)家相比有著不小的差距。在《美國(guó)工程新聞?dòng)涗洝罚‥ngineering News-Record，簡(jiǎn)稱ENR）發(fā)布的2010年度國(guó)際承包商225強(qiáng)榜單上，美國(guó)上榜企業(yè)為20家，其海外營(yíng)業(yè)總額為497.3億美元，僅僅略低于中國(guó)54家企業(yè)的海外營(yíng)業(yè)總額[2]。因此，分析影響建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的因素，預(yù)測(cè)省域建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，提高建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，對(duì)于提高我國(guó)整個(gè)建筑行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

本文將借鑒波特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)理論[3]，依托金碚教授提出的“因果分析范式”[4]，將競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和競(jìng)爭(zhēng)結(jié)果加以區(qū)分，建立中國(guó)省域建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)和競(jìng)爭(zhēng)力度量模型，并運(yùn)用PCA與SVM相結(jié)合的方法實(shí)證分析預(yù)測(cè)中國(guó)省域建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

1 中國(guó)省域建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，結(jié)合中國(guó)省域的建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力狀況，選擇了生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效益；產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率；生產(chǎn)要素；需求狀況；輔助產(chǎn)業(yè)；產(chǎn)業(yè)集中度和創(chuàng)新因素7個(gè)一級(jí)個(gè)指標(biāo)22個(gè)二級(jí)指標(biāo)作為評(píng)價(jià)地區(qū)建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。其中產(chǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)效益及產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率兩個(gè)指標(biāo)視為競(jìng)爭(zhēng)結(jié)果，其余5個(gè)一級(jí)指標(biāo)視為競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)形成的原因。具體如圖1。

由于我國(guó)各地區(qū)建筑產(chǎn)業(yè)主管部門統(tǒng)一受中央主管部門的管理，各地區(qū)根據(jù)具體情況，將中央主管部門的法律、法規(guī)、規(guī)章等細(xì)化，用于指導(dǎo)具體工作，加之各地區(qū)具有較強(qiáng)的地方保護(hù)主義，因此，政府在影響區(qū)域之間建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的作用不明顯，在建立競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí)不考慮政府行為的影響。

圖1 中國(guó)省域建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)

2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

圖1構(gòu)建的指標(biāo)體系，全部數(shù)據(jù)可從2006～2010年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒獲得，其中總承包企業(yè)特、一級(jí)產(chǎn)值比例、一級(jí)專業(yè)分包企業(yè)人均利潤(rùn)，是三個(gè)復(fù)合指標(biāo)，其他19個(gè)指標(biāo)為單一指標(biāo)。根據(jù)29個(gè)省份（因數(shù)據(jù)缺乏，不含西藏、海南、香港、澳門、臺(tái)灣5個(gè)地區(qū)）22個(gè)指標(biāo)5年中的平均值，利用SPSS12.0軟件的因子分析計(jì)算出的“七因素”主成分提取個(gè)數(shù)情況以及累計(jì)達(dá)到的貢獻(xiàn)率見(jiàn)表1。

表1 主成分選取分析

產(chǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)效益、需求狀況和輔助產(chǎn)業(yè)三個(gè)指標(biāo)的第一主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率已經(jīng)超過(guò)了85%；生產(chǎn)要素、產(chǎn)業(yè)集中度、生產(chǎn)效率和創(chuàng)新因素第一主成分的累積貢獻(xiàn)率雖然未達(dá)到85%，但生產(chǎn)要素第一主成分的特征值為5.668，第二主成分的特征值為0.788，產(chǎn)業(yè)集中度第一主成分的特征值為1.463，第二主成分的特征值為0.537；生產(chǎn)效率第一主成分的特征值為1.359，第二主成分的特征值為0.641；創(chuàng)新因素第一主成分的特征值為1.682，第二主成分的特征值為0.318，因此，各提取一個(gè)主成分。

依據(jù)主成分載荷矩陣，分別寫出生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效益、產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率、生產(chǎn)要素、需求狀況、輔助產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)業(yè)集中度及創(chuàng)新因素的主成分表達(dá)式。

根據(jù)上述主成分表達(dá)式確定各省份生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效益、產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率、生產(chǎn)要素、需求狀況、輔助產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)業(yè)集中度、創(chuàng)新因素綜合得分狀況,具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表4。

3 中國(guó)省域建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的度量

產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力是一個(gè)非常復(fù)雜的概念，涉及到許多的因素，對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)力的度量，目前在學(xué)術(shù)界還未形成統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)。通過(guò)對(duì)前文相關(guān)文獻(xiàn)的閱讀可以看到，國(guó)內(nèi)和國(guó)外的學(xué)者和相關(guān)的研究機(jī)構(gòu)對(duì)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的概念定義以及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不盡相同。但是通過(guò)歸納總結(jié)不難發(fā)現(xiàn)，其包含的內(nèi)容主要有四個(gè)方面，一是市場(chǎng)占有率；二是財(cái)富收益率；三是資源利用率；四是可持續(xù)發(fā)展能力。這四個(gè)方面之間并非相互獨(dú)立地存在著的，其中，財(cái)富收益率可以用市場(chǎng)占有率和資源利用率構(gòu)成的某一函數(shù)來(lái)表示。由于“可持續(xù)發(fā)展能力”是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化過(guò)程的指標(biāo)，本研究只針對(duì)同一時(shí)期的靜態(tài)競(jìng)爭(zhēng)力展開(kāi)研究，因此，只采用市場(chǎng)占有率和資源利用率兩個(gè)指標(biāo)刻畫產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。本文將借鑒劉炳勝提出的靜態(tài)競(jìng)爭(zhēng)力度量模型[5]：

該模型新簽訂的合同額代替市場(chǎng)占有率，用資本利潤(rùn)率代替資源利用率，這就有一定的局限性。本文考慮用生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效益代替市場(chǎng)占有率，用產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率代替資源利用率。即使用：

作為建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的度量模型。

4 基于SVM的中國(guó)省域建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力預(yù)測(cè)

4.1 SVM原理

支持向量機(jī)（Support Vector Machine，簡(jiǎn)稱SVM）是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的新一代學(xué)習(xí)算法,它集成了對(duì)偶理論、凸二次規(guī)劃、泛化性理論、核函數(shù)理論、最優(yōu)化算法,稀松解和松弛變量等多項(xiàng)技術(shù)。SVM能較好的解決分類和回歸問(wèn)題，本文主要運(yùn)用SVM解決回歸問(wèn)題。和其它神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，SVM在估計(jì)回歸函數(shù)時(shí)具有以下三個(gè)獨(dú)特的特征：第一，SVM用高維特征空間中的一組函數(shù)來(lái)進(jìn)行回歸。第二，SVM用風(fēng)險(xiǎn)最小化的原理來(lái)進(jìn)行回歸估計(jì)，風(fēng)險(xiǎn)運(yùn)用Vapnik的非敏感損失函數(shù)來(lái)衡量。第三,SVM貫徹了SRM（結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理）,即最小化由經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和置信范圍組成的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)。

考慮給定的n個(gè)學(xué)習(xí)樣本(xi,yi),xi∈Rd,yi∈R,i=1,2，…，n,線性回歸的目標(biāo)就是求回歸函數(shù)：

式中，權(quán)重ω∈Rd,閥值b∈R,＜ω·x＞為ω與x的內(nèi)積。在以往的學(xué)習(xí)算法中,優(yōu)化目標(biāo)是使經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)即樣本損失函數(shù),然而統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論指出，經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小并不能保證期望風(fēng)險(xiǎn)最小，在結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化的目標(biāo)下，線性回歸方程（5）中的參數(shù)應(yīng)該滿足。

上式中的‖ω‖2/2反映了回歸函數(shù)f(x)的泛化能力，C為懲罰因子。上式表明，結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化能夠折中考慮回歸函數(shù)的經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和泛化能力，因此回歸函數(shù)具有更好的性能。本文利用SVM中的v-SVR進(jìn)行建立模型。v-SVR是用參數(shù)v來(lái)控制支持向量的數(shù)量，n為訓(xùn)練樣本個(gè)數(shù)。為求解（3）中的w和b，引入正的松弛變量ξ≥0和ξ*≥0，ε稱為管道大小，它反映函數(shù)逼近的精確程度。將（4）式轉(zhuǎn)化為最小化的原規(guī)劃問(wèn)題：

表2 標(biāo)準(zhǔn)化并提取主成分后的數(shù)據(jù)

引入?yún)?shù)αi,αi*,ηi,ηi*,β≥0構(gòu)造Lagrange函數(shù)對(duì)上述優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解：

為了最小化式（5），需要最小化變量ω,ε,b,ξ*i及最大化變量α*i,β,η*i，因此，可以得到以下4個(gè)方程，即：

求解上述問(wèn)題，可得到回歸函數(shù)式（10）。根據(jù)支持向量機(jī)回歸函數(shù)的性質(zhì)，只有少數(shù)(α*i-αi)≠0，這些參數(shù)對(duì)應(yīng)的向量稱為支持向量，回歸函數(shù)f(X)完全由其決定。對(duì)于式中閥值b，任選一支持向量便可求出。

對(duì)于非線性問(wèn)題，引入核函數(shù)K（Xi,Xj）代替樣本向量的內(nèi)積運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)空間到特征空間的非線性映射，并使低維數(shù)據(jù)空間的非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為高維特征空間的線性問(wèn)題。引入核函數(shù)后，式（10）變成如下形式：

在具體問(wèn)題中，選擇一個(gè)合適的核函數(shù)很重要，它可以提高支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)效率。目前最常用的四種核函數(shù)：

（1）多項(xiàng)式核函數(shù)：K(x ,xi)=(＜ xi?x ＞ +1)q

（2）徑向基函數(shù)核函數(shù)：

Ki(x ,x)=exp(-γ‖x-xi‖2)，γ＞0；

（3）二層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Sigmoid核函數(shù):

支持向量機(jī)形式上類似于一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其輸出是中間節(jié)點(diǎn)的線性組合,每個(gè)中間節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于一個(gè)支持向量,其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 支持向量機(jī)示意圖

4.2 SVM的訓(xùn)練與測(cè)試

根據(jù)表4分別將各個(gè)省的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效益與產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率相乘得出對(duì)應(yīng)省域的競(jìng)爭(zhēng)力。將27個(gè)樣本作為訓(xùn)練集，2個(gè)樣本作為測(cè)試集，如表3所示。通過(guò)SVM的學(xué)習(xí)訓(xùn)練獲得生產(chǎn)要素、需求狀況、輔助產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)業(yè)集中度、創(chuàng)新因素與建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力之間的映射關(guān)系。

表3 訓(xùn)練集與測(cè)試集

運(yùn)用SVM進(jìn)行預(yù)測(cè)研究時(shí)，所選用的核函數(shù)及參數(shù)很重要。通過(guò)實(shí)際操作發(fā)現(xiàn)，本研究選用徑向基函數(shù)核函數(shù)：K(x ,xi)=exp(- γ‖x-xi‖2)效果較其他核函數(shù)更佳。

核函數(shù)中γ采用1/k＝0.2（k為因素個(gè)數(shù)），其余參數(shù)均采用默認(rèn)值。通過(guò)調(diào)整懲罰系數(shù)C和ν，將訓(xùn)練樣本輸入，進(jìn)行SVM的學(xué)習(xí)，根據(jù)不同的參數(shù)C和v，形成不同向量機(jī)模型。本研究中用不同的四組參數(shù)學(xué)習(xí)形成了四種SVM模型，并在這四種模型上進(jìn)行了測(cè)試，測(cè)試效果如表4。

表4 測(cè)試效果對(duì)照表

從測(cè)試對(duì)照表中可以看出，對(duì)于四組SVM模型，參數(shù)估計(jì)的MSE均屬于較小的數(shù)?？蓻Q系數(shù)R2均為1,說(shuō)明競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)力值的解釋程度較高。廣西和云南兩個(gè)省的測(cè)試均取得了較好的效果。特別是在第三組c=16,ν=0.5參數(shù)下的測(cè)試效果較其他組更為精確，廣西的偏差率5.7%,云南的偏差率為2.9%，兩個(gè)省區(qū)的平均偏差為4.26%，均方誤差為0.001041?？梢?jiàn)SVM在競(jìng)爭(zhēng)力的測(cè)試上取得了不錯(cuò)的測(cè)試效果，對(duì)競(jìng)爭(zhēng)力有一定的預(yù)測(cè)能力。

5 結(jié)論

本文在借鑒金碚教授的“因果分析范式”的理論基礎(chǔ)上，將區(qū)域建筑處產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)及競(jìng)爭(zhēng)結(jié)果加以區(qū)分，建立了中國(guó)省域建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用了靜態(tài)競(jìng)爭(zhēng)力競(jìng)爭(zhēng)力度量模型刻畫產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用主成分分析與支持向量機(jī)相結(jié)合的方法定量地分析預(yù)測(cè)中國(guó)省域建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。研究表明，PCA與SVM相結(jié)合的方法具有較好的預(yù)測(cè)效果，對(duì)省域建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力有一定的預(yù)測(cè)能力。在今后的研究中，可以方便地更新數(shù)據(jù)，根據(jù)各地區(qū)建筑產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢(shì)對(duì)區(qū)域建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力展開(kāi)預(yù)測(cè)研究。更具現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義的是，各地區(qū)可以與其他地區(qū)進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)及競(jìng)爭(zhēng)結(jié)果對(duì)比，找出本地區(qū)建筑產(chǎn)業(yè)在發(fā)展過(guò)程中存在的不足，有針對(duì)性地提高本地區(qū)建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

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