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【摘 要】 中国房地产业是我国目前发展最迅速的产业之一，它同时是我国发展潜力巨大的产业，与其他产业的关联系数也位居前列。我国的房地产业经过二十几年的发展，已经成为了我国国民经济重要的支柱产业之一，本文對江苏房地产业进行分析，并通过构建房地产业竞争力评价指标体系，运用因子分析法对江苏房地产业进行综合评价，结果显示：江苏省的房地产业在东部十省(市)中的综合竞争力最强。
【关键词】 房地产业 钻石模型 因子分析 评价
江苏地处中国经济实力最强的长三角地区，其区位优势明显，加上基础设施建设较为完善，房地产业作为国民经济的支柱性产业，其展对整个长三角地区有着举足轻重的作用。本文首先用钻石模型分析江苏房地产业的总体情况，然后通过因子分析法研究东部十省(市)的房地产业，对江苏房地产业进行详细分析。
1. 模型构建与变量的选取
通过选取北京、天津、江苏、浙江、上海、山东、广东、辽宁、河北、福建等东部十省(市)的房地产业进行比较分析，由于各省在房地产业的从业人数、企业个数、竣工面积、利润总额等方面具有较大差别，通过比较，取长补短，从而提出对提高江苏省房地产业竞争力具有一定参考价值的对策思路。但由于竞争实力指标是截止于某一时间点上的静态能力的比较。
本文选取一些可量化及易获取的指标作为因子分析的变量，因此，本文选取B1:生产要素指标：X1为完成开发土地面积、X2为新增固定资产，B2：需求条件要素指标：X3为竣工面积、X4为GDP，相关与支持性产业指标：X5为销售面积，企业战略与竞争状况指标：X6为房地产企业个数、X7为从业人数、X8为利润总额等八项指标作为评价指标对我国东部十省(市)的房地产业进行综合测评。
2. 实证分析
房地产业竞争力的8个指标，运用SPSS软件对这些指标进行因子分析。巴特利特球度检验统计量为95.879，相应的概率Sig.为0.000，因此可认为相关系数矩阵与单位阵显著差异。同时KMO值为0.623，根据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量适合进行因子分析。因子提取方法选择主成分分析法，得到特征根值和因子的方差贡献率。
按照因子分析的原则，公共因子的特征值必须大于0.7,所选因子对方差解释的累计百分比应该达到70%以上。大于0.7的特征值有3个,这3个特征值的累积贡献率是96.756 %。损失的信息极少,可以采用3个因子进行因子分析。可以看出，前3个特征值分别是74.861、14.763、7.131，其累计贡献率已达96.756，它们能够反映房地产业的综合竞争力，初始因子载荷矩阵,即公共因子与指标变量之间的因子载荷矩阵。可以看出,经旋转后的因子载荷矩阵中的载荷值向两极分化,说明公共因子代表的变量变差信息明显。
用主成分分析法进行方差极大值法旋转后，X1完成开发土地面积、X2新增固定资产、X3竣工面积、X5销售面积4个变量在第1个因子上有较高的负荷，第1个因子主要解释这4个变量，可解释为产业规模；X4GDP、X6企业个数、X7从业人数3个变量在第2个因子上有较高的负荷，第2个因子主要解释这3个变量，可解释为市场竞争力；第3个因子主要解释X8利润这个变量，可解释为盈利能力。
根据回归算法得到因子得分矩阵，（经过旋转之后的各主成分区分度明显，经过计算可以得到每个主成分的表达式）因子得分函数如下:
在此基础上计算得到各省水海产品深加工产业在各因子上的得分
根据上述分析结果对10个省(市)的房地产业竞争力水平进行综合评价。首先，根据3个因子的方差贡献率确定权重。由于3个因子在较大程度上反映了原变量的大部分信息，其累计贡献率达到96%以上，因此可用因子的方差贡献率作为综合评价的权重，于是3个因子按各自的方差贡献率加权相加得到综合评价得分。由综合评价得分值的大小确定各省(市)房地产业的综合竞争力，对单项和综合进行排序见表
东部十省市房地产业竞争力排名
要加强房地产业的竞争力，首先应该从加大投入生产要素，进一步促进房地产业的产业规模来增加该产业的竞争力，其次要以发展相关及支持产业为抓手，提高房地产业的盈利能力；再次从部署企业发展战略的角度提升房地产业的市场竞争力。
从总体竞争力水平看，江苏省在东部十省(市)中名列第二，这说明江苏省房地产业综合竞争力在全国处于领先地位，总体竞争力很强，其中，房地产业的产业规模位居第一，这反映出江苏省在生产要素的投入，需求条件方面具有很强的竞争力，房地产业作为国民经济的支柱产业，对国家与各省(市)的经济发展具有重要意义。
结论
本文基于波特的钻石模型，分析了江苏省房地产业的发展状况和该产业的竞争力，又通过因子分析法对我国东部十省市的房地产业进行了对比分析，结果表明：江苏省的房地产业具有很强的竞争力，综合排名在东部十省(市)中位居第一。根据分析结果,可以针对影响竞争力的因素,结合各省(市)的发展规划，提出提高房地产业竞争力的有效举措。
参考文献：
[1]迈克尔·波特.国家竞争优势[M].李明轩，邱如美，译.北京：华夏出版社，2003.
[2] 徐晓明,梁艳红,郭志博等.因子分析在国际汽车产业竞争力中的应用[J]. 河北工业大学成人教育学院学报,2007,09.
[3] 徐小怡.基于钻石模型的广东省水产品加工产业竞争力研究[J].广东海洋大学学报，2011,04.
作者简介：李彬，1987年生，河北邯郸人，南京财经大学研究生,研究方向：区域经济学。
宋静，1987年生，江苏盐城人，南京财经大学研究生,研究方向：区域经济学。
（作者单位：南京财经大学 江苏产业发展研究院）
【关键词】 房地产业 钻石模型 因子分析 评价
江苏地处中国经济实力最强的长三角地区，其区位优势明显，加上基础设施建设较为完善，房地产业作为国民经济的支柱性产业，其展对整个长三角地区有着举足轻重的作用。本文首先用钻石模型分析江苏房地产业的总体情况，然后通过因子分析法研究东部十省(市)的房地产业，对江苏房地产业进行详细分析。
1. 模型构建与变量的选取
通过选取北京、天津、江苏、浙江、上海、山东、广东、辽宁、河北、福建等东部十省(市)的房地产业进行比较分析，由于各省在房地产业的从业人数、企业个数、竣工面积、利润总额等方面具有较大差别，通过比较，取长补短，从而提出对提高江苏省房地产业竞争力具有一定参考价值的对策思路。但由于竞争实力指标是截止于某一时间点上的静态能力的比较。
本文选取一些可量化及易获取的指标作为因子分析的变量，因此，本文选取B1:生产要素指标：X1为完成开发土地面积、X2为新增固定资产，B2：需求条件要素指标：X3为竣工面积、X4为GDP，相关与支持性产业指标：X5为销售面积，企业战略与竞争状况指标：X6为房地产企业个数、X7为从业人数、X8为利润总额等八项指标作为评价指标对我国东部十省(市)的房地产业进行综合测评。
2. 实证分析
房地产业竞争力的8个指标，运用SPSS软件对这些指标进行因子分析。巴特利特球度检验统计量为95.879，相应的概率Sig.为0.000，因此可认为相关系数矩阵与单位阵显著差异。同时KMO值为0.623，根据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量适合进行因子分析。因子提取方法选择主成分分析法，得到特征根值和因子的方差贡献率。
按照因子分析的原则，公共因子的特征值必须大于0.7,所选因子对方差解释的累计百分比应该达到70%以上。大于0.7的特征值有3个,这3个特征值的累积贡献率是96.756 %。损失的信息极少,可以采用3个因子进行因子分析。可以看出，前3个特征值分别是74.861、14.763、7.131，其累计贡献率已达96.756，它们能够反映房地产业的综合竞争力，初始因子载荷矩阵,即公共因子与指标变量之间的因子载荷矩阵。可以看出,经旋转后的因子载荷矩阵中的载荷值向两极分化,说明公共因子代表的变量变差信息明显。
用主成分分析法进行方差极大值法旋转后，X1完成开发土地面积、X2新增固定资产、X3竣工面积、X5销售面积4个变量在第1个因子上有较高的负荷，第1个因子主要解释这4个变量，可解释为产业规模；X4GDP、X6企业个数、X7从业人数3个变量在第2个因子上有较高的负荷，第2个因子主要解释这3个变量，可解释为市场竞争力；第3个因子主要解释X8利润这个变量，可解释为盈利能力。
根据回归算法得到因子得分矩阵，（经过旋转之后的各主成分区分度明显，经过计算可以得到每个主成分的表达式）因子得分函数如下:
在此基础上计算得到各省水海产品深加工产业在各因子上的得分
根据上述分析结果对10个省(市)的房地产业竞争力水平进行综合评价。首先，根据3个因子的方差贡献率确定权重。由于3个因子在较大程度上反映了原变量的大部分信息，其累计贡献率达到96%以上，因此可用因子的方差贡献率作为综合评价的权重，于是3个因子按各自的方差贡献率加权相加得到综合评价得分。由综合评价得分值的大小确定各省(市)房地产业的综合竞争力，对单项和综合进行排序见表
东部十省市房地产业竞争力排名
要加强房地产业的竞争力，首先应该从加大投入生产要素，进一步促进房地产业的产业规模来增加该产业的竞争力，其次要以发展相关及支持产业为抓手，提高房地产业的盈利能力；再次从部署企业发展战略的角度提升房地产业的市场竞争力。
从总体竞争力水平看，江苏省在东部十省(市)中名列第二，这说明江苏省房地产业综合竞争力在全国处于领先地位，总体竞争力很强，其中，房地产业的产业规模位居第一，这反映出江苏省在生产要素的投入，需求条件方面具有很强的竞争力，房地产业作为国民经济的支柱产业，对国家与各省(市)的经济发展具有重要意义。
结论
本文基于波特的钻石模型，分析了江苏省房地产业的发展状况和该产业的竞争力，又通过因子分析法对我国东部十省市的房地产业进行了对比分析，结果表明：江苏省的房地产业具有很强的竞争力，综合排名在东部十省(市)中位居第一。根据分析结果,可以针对影响竞争力的因素,结合各省(市)的发展规划，提出提高房地产业竞争力的有效举措。
参考文献：
[1]迈克尔·波特.国家竞争优势[M].李明轩，邱如美，译.北京：华夏出版社，2003.
[2] 徐晓明,梁艳红,郭志博等.因子分析在国际汽车产业竞争力中的应用[J]. 河北工业大学成人教育学院学报,2007,09.
[3] 徐小怡.基于钻石模型的广东省水产品加工产业竞争力研究[J].广东海洋大学学报，2011,04.
作者简介：李彬，1987年生，河北邯郸人，南京财经大学研究生,研究方向：区域经济学。
宋静，1987年生，江苏盐城人，南京财经大学研究生,研究方向：区域经济学。
（作者单位：南京财经大学 江苏产业发展研究院）