城市竞争力关键要素的识别方法，本文主要内容关键词为：要素论文,竞争力论文,关键论文,方法论文,城市论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：C912.81文献标识码：A文章编号：1002-6487(2007)08-0139-02
1城市竞争力模型及要素
1.1城市竞争力模型
波特在研究国家竞争优势模型时指出：一个国家的竞争优势主要源于该国的产业在国际上的竞争力。而一国的产业能否具备竞争优势主要取决于四种因素：生产要素；需求条件：相关产业和支持性产业的表现；企业战略、企业结构和竞争对手。波特的理论模型研究的是微观层面产业的竞争力及宏观层面上的国家竞争优势。虽然城市竞争力不同于产业竞争力和国家竞争力，但其中模型的建立有类似之处(李怀建，刘鸿钧，2002)。因此，以波特的“钻石”理论体系为基础，建立城市竞争力模型(见图1)。
图1城市竞争力模型
1.2城市竞争力的构成要素
(1)生产要素。一个城市所拥有的生产要素是其发展的基础，生产要素根据重要性不同可分为初级生产要素和高级生产要素。初级生产要素主要包括天然资源、气候、地理位置、非技术人工等因素；高级生产要素则以高等教育人力资源培养、现代化通信的基础设施、大学与研究机构等为代表。在经济发展的早期，初级生产要素对城市的发展起着很重要的作用。但是，随着经济发展，初级生产要素对于城市的发展，其重要性已逐渐降低，而高级生产要素则越来越重要(倪鹏飞，2002)。城市通过大量的投资可以获得更多的生产要素，从而形成并保持自己的竞争力。但对一个城市而言，其在一定时期所拥有的生产要素是有限的，单纯拥有初级生产要素不足以形成一个城市的竞争力，重要的是能创造出生产要素，更重要的是形成高级生产要素的产生机制。
(2)需求条件：除了资源供给和生产要素之外，城市竞争力的形成还依赖于需求方面的因素。需求不足会造成城市的衰退与萎缩。
(3)城市间竞争力。城市总是处于特定的区域内，因而会面临与区域内外其他城市的竞争，包括对生产要素、需求条件、发展战略的竞争。城市间的竞争并不遵循“零和博弈规则”，即一个城市竞争力的上升并不必然以别的城市的损失为代价。竞争不但激励了静态的效率，而且能够给城市提供创新的动力。
(4)城市发展战略。城市要形成竞争优势，首先要有正确的定位和发展战略目标。在对城市进行定位及制定发展目标时，要考虑城市的现有规模、所处区域的地位以及发展潜力等多方面因素的影响。只有定位正确才可能选择和培育合理的产业体系，充分利用和发挥属于自己的核心资产和生产要素的潜力，并通过竞争形成城市的竞争力。虽然，城市定位及发展目标的制定以现实为基础，但也可以制定跨越式发展目标不完全拘泥于现实。
城市竞争力理论模型中各要素之间具有相互强化或弱化的作用。一项因素的效果必然影响到另一项因素的状态，各项要素之间形成了一个互动的整体，其核心在于城市经营的创新。
2主成分分析法的赋权原理
(1)设有n个评估指标，对m个评估对象进行评估，则原始评估矩阵为
在实际应用中，为了消除原变量量纲、数量级的不同带来的影响，通常对各原始数据做标准化变换，变换公式为
(1)
式中：
这样得到标准化评估矩阵
(2)求指标数据的相关矩阵
R是对称方阵，经标准化处理后的数据的相关系数可简化为
(2)
前k个主成分的累计贡献率为
(4)
样本数据组的第k个主成分的表达式为
(5)
(4)选择p个主成分，实际中通常所取使得累计贡献率达到85％以上，
(6)
则对m个评估对象来说，前p个主成分的主成分表达式为
>>>
…………
(7)
则W中各元素的值即为相应指标的权重。
(6)被评估对象的评判和排序。以各主成分的贡献率ρ[，k]为权重，确定各评估对象的综合评价值表达式为
(9)
将E[，i]按大小顺序排序，即可知各评估对象的名次。综合评价值越大，该评估对象对总目标的贡献权重越大。
(7)被评估对象的权重
被评估对象的综合评价值越大，该评估对象对总目标的贡献权重越大，即
(10)
3对主成分分析法的改进
主成分分析法中的标准化方法使标准化矩阵中出现负值，这样，在后面第6步利用标准化矩阵计算出的各评估对象的综合评价值就出现负值。该负值并不表示该评估对象对组合无形资产的作用为负，而只是表示它与平均水平的相对关系。为了不让各评估对象的综合评价值为负，有利于第7步中权重的计算，本文对主成分分析法的标准化过程进行了改进，采用如下公式进行：
(11)
4主成分分析法在城市竞争力关键要素识别中的应用
主成分分析法在城市竞争力的关键要素识别中的应用，实际上作了两个层次的线性合成。第一层次将原始指标通过恰当的线性组合而成主成分，按累计方差贡献率不低于某个值(比如0.85)的原则确定前几个主成分，这反映了原始指标的信息；第二层次是各主成分以各自的主成分贡献率为权重，通过线性加权求和得到各单项无形资产的综合评价指标，据此分析各单项无形资产对组合无形资产评估价值的贡献权重，这反映了各主成分的信息。
也以WH市为例，则以该城市生产要素、需求条件、城市定位和城市发展为评估对象，以经济发展程度、经济开放程度、城市间经济相互作用度、城市体系发育程度为评估指标。由若干专家独立地给评估对象赋值。赋值时按照很重要、比较重要、一般、并不重要、可以忽略这五级进行判断，分别给予5、4、3、2、1的值。
假设m个专家按上述尺度对4个评估对象的4个评估指标分别进行了打分，并经过统计平均得到如下的原始数据(见表1)。
经过标准化处理，得到标准化矩阵，再利用多元统计分析软件SPSS对数据进行主成分分析，得到样本相关系数矩阵(见表2)，样本特征值、贡献率(见表3)和样本特征向量(见表4)。
下面计算4个主成分的得分及各种状态下城市竞争力的综合得分和权重(见表5)。
根据表5城市竞争力的综合得分，计算出该城市生产要素、需求条件、城市定位和城市发展在城市竞争力中的权重大小为0.427、0.275、0.209、0.089。
5结论
主成分分析属于现代多元统计分析方法，它有许多优点：①全面性：虽然一般只取2～3个主成分，但却保存了原数据85％以上的信息量，而且包括了每一个指标的信息；②可比性：分析过程进行了数据的标准化处理，消除了指标量纲和数量级的影响；③客观性：主成分分析法其综合评价函数的系数是主成分方差的贡献率占总方差的比重，方差越大的主成分越重要，而方差是从原始数据中计算出来的，消除了人为影响。
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