基于主成分法的区域主导产业选择评价

                      作者：吴传清　杨威　周志平　刘春波　钟晟

　　内容摘要：本文基于主成分法的评价结果，提出湖北省随州市应以专用车及零部件制造业、电子信息技术产业、食用菌生产及深加工业为主导产业，并在规模及专业化、产业链完善、创新等方面积极促进，以期为提升区域主导产业的竞争力提供借鉴。
　　关键词：主成分法 区域经济 主导产业
　　
　　区域产业结构功能分类理论认为，根据各产业间的关联程度和方式，以及各产业在区域产业系统中的地位、作用和功能，区域产业结构系统可分解组合为主导产业、辅助产业和基础性产业三类（见图1），构成以主导产业为核心的区域三环同心圆产业结构模式（见图2）。主导产业具有生产规模大、产业关联效应强特点，是区域经济发展的核心，主导区域产业结构发展方向，带动区域其他产业发展。本文以湖北省随州市为个案，采用主成分法就区域主导专业选择进行定量测度分析。
　　
　　方法选取、模型构建和指标设计
　　
　　（一）方法选取
　　目前，学术界关于区域主导产业选择评价研究已取得较为丰富的研究成果（苏文才，1990；刘克利、彭水军，2003；张明举，2003；党耀国，2004；李晓兵，2006；赵成柏，2006；柏昊，2007）。
　　研究工作的关键步骤为：一是设计全面的评价指标体系，二是选取合适的分析方法，以构建评价模型。以往采用的评价指标体系多集中在经济效益与效率、产业关联、产业规模、技术进步、比较优势、社会就业等方面，评价指标主要有需求收入弹性、劳动生产率上升率、比较劳动生产率、资金利税率、产业推动系数、产业带动系数、区位熵、综合就业系数等；在新型工业化道路模式的导向下，又新增了产业构成、信息化程度、研发强度、废弃物排放、工业“三废”综合利用率、创汇代价比、出口规模、出口依存度等评价指标。
　　已有的研究成果在指标设计及模型运算方面大致相同，但在指标权重确定（即模型构建方法）上存在区别。学术界采用的方法主要有模糊综合评价法、灰色聚类分析法、德尔菲法、层次分析法（AHP）、主成分法、熵值法、直接主观赋值等。
　　实证研究对比表明，如果样本数据完整，那么嫡值法运用可信度较高；如果缺乏样本数据，那么应采用层次分析法（AHP），可信度高于德尔菲法；如果样本中含有大量的模糊数据，且同一层次指标个数较多，那么应先采用模糊聚类分析法分类，再用层次分析法（AHP）分别做各个子类的权重。
　　以上方法都是多指标体系评价，使用多指标体系评价方法能在一定程度上克服单项指标的局限性，提高评价的全面性和科学性，但这些多指标体系中很多指标之间又彼此相关。同时，如果人为地确定权重，简单地加权合成，会导致对某一因素过高或过低的估计，使评价结果不能完全反映产业评价的真实情况。主成分法是利用降维的思想，将原来较多的指标尽可能压缩、降维并尽可能多地反映原来资料信息的一种综合评价方法。
　　在数据完整可得、软件（SPSS）及方法成熟的条件下，主成分法相比其他方法显得更加科学、客观，评价结果也更加接近真实情况。因此，本文采用主成分法评价随州市主导产业。
　　（二）模型构建
　　设原始变量为Xj=（X1j，X2j，K，Xn，j），对X作正交变换，令Y=ωX，其中ω为主成分交换矩阵，Y为主成分向量，且各分量Y=（Y1，Y2，K，Yk）互不相关。k为模型主成分的个数，n为原始变量的评价指标个数，k通常比n小。这样新构造的模型就可以从Y的主分量中选择主要成分，剔除对经济过程影响微弱的部分，克服多因素之间的相关性，实现降维目的。
　　先根据多指标间相关系数，分别求出各主成分表达式；再以每个主成分量Yi的方差贡献率αi作为权数，构建综合评价模型。
　　Fkj为j产业第k个主成分得分值，即Ykj；ωik表示 j 产业的第i个指标与第k个主成分因子的相关系数，ω为主成分交换矩阵；表示第 j 产业在第 i 指标上的标准化值，i=1，2，……，12（本文选取12个指标）；j=1，2，……，32（本文选取32个产业）；k为选取的主成份个数，k小于n； Fj为j产业综合得分；αk为第 k 个主成分对综合得分的贡献率，也即综合得分模型中的权重，一般采，为第 k 个主成分的特征值。根据上述模型，就可以分别对每一产业做综合得分计算，并排名、评价。
　　（三）评价指标体系设计
　　本文对随州市32个产业（包括25个第二产业行业部门，7个第三产业行业部门）采用12项指标进行综合评价：感应度系数（X1）、影响力系数（X2）、需求收入弹性（X3）、比较劳动生产率（X4）、区位熵（X5）、市场占有率（X6）、产值比重（X7）、出口依存度（X8）、利税贡献率（X9）、产业贡献率（X10）、创新综合系数（X11）及就业吸纳率（X12）。评价总体为32个产业，每个样本测得Xj=（X1j，X2j，K，X12，j）个指标数据，即j产业在12个指标上的数值。其中，感应度系数、影响力系数分别采用湖北省2002年产业感应度系数及影响力系数代替；需求收入弹性=i产业的同期销售值增长率/该地区同期人均国民收入增长率；比较劳动生产率=i产业产值占该区域总产值的份额/i产业劳动力占该区域社会总劳动力的份额；区位熵=（该地区i产业同期生产总值/该地区同期生产总值）/（全国i产业同期生产总值/全国同期生产总值）；市场占有率=该地区i产业同期工业增加值/全国i产业同期工业增加值；产值比重=i产业同期工业增加值/该地区同期GDP；出口依存度=i产业同期的产品出口额/该产业同期的生产总额；利税贡献率=i产业同期利润总额/该地区同期利税总额；产业贡献率=i产业同期的工业增加值/该地区GDP；创新综合系数=（i产业同期的新产品总值/该产业同期的工业增加值总额+i产业同期的R&D支出/该地区总的R&D支出）/2；就业吸纳率=i产业从业人员/该产业总产值。

　　[8]电大学习网.免费论文网[EB/OL]. /d/file/p/2024/0425/fontbr />　　数据来源和测算
　　
　　本文分析采用的数据整理自《随州五年（2000-2004）》、《随州统计年鉴（2007）》及《湖北省2002年投入产出表》。
　　首先利用SPSS 13.0软件，计算出样本内部指标间的相关系数矩阵（见表 1）。
　　由表1可知，就业吸纳率与比较劳动生产率的相关系数为-0.582，区位熵与市场占有率的相关系数为0.966，产值比重与利税贡献率的相关系数为0.519，产值比重与与产业贡献率的相关系数为0.722。涉及较大相关程度的原指标达7个，占原12个指标比重超过58.3%，说明采用原有12个指标衡量和评价主导产业存在不合理，需要剔除部分指标。通过KMO and Bartlett's Test检验，可采用主成分法评价随州市主导产业。
　　主成分分析结果（见表2）表明，选取4个特征值大于1的主成分，其累积方差贡献达69.093%，虽未达到80%，但足够代表原样本。此外，相似度分析表明，选取的主成分代表性较好。可见，本样本中选用4个主成分因子已能充分地反映各备选主导产业的综合水平。

　　选取前4个主成分作进一步分析，得出主成分因子载荷矩阵，并运用正交旋转法，经过6次旋转，得到旋转后主成分因子载荷矩阵（见表3）。
　　利用求出的主成分系数得分矩阵，可得到各主成分的表达公式；结合表2中各主成分对综合得分的贡献率，求出相应权重；并进一步求出综合评价模型如下。
　　F=0.099X1’+0.1211X2’+0.068X3’+0.088X4’+0.091X5’+0.089X6’+0.133X7’+0.01X8’+0.053X9’+0.148X10’-0.003X11’ -0.085X12’
　　使用SPSS 13.0软件，输入数据，得到各产业的综合得分及排名（见表4）。
　　
　　结论
　　
　　（一）未来应重点发展的主导产业
　　随州市现有产业的排序结果为： 论文检测天使-免费论文检测软件http://www.jiancetianshi.com
第一方阵为交通运输仓储及邮电通信业、交通运输设备制造业、建筑业、农副食品加工业、通信设备计算机及其他电子设备制造业；第二方阵为烟草制品业、房地产业、旅游业、黑色金属冶炼及压延加工业、非金属矿采选业、化学原料及化学制品制造业；第三方阵为纺织业、皮革毛皮羽毛（绒）及其制造业、医药制造业和通用设备制造业等。
　　根据随州市“十一五”规划，汽车及零部件制造、医药化工、电子信息产品制造、纺织服装和轻工食品等产业为目前随州市五大支柱产业，风机制造和新材料产业为预备重点扶持的潜导产业。这说明本文基于主成分法的评价结果是有效的。
　　可见，作为 论文检测天使-免费论文检测软件http://www.jiancetianshi.com
第一方阵的以新型服务业为主的第三产业（如交通运输仓储及邮电通信业、建筑业、房地产业和旅游业等）、高技术及有比较优势的制造业（如交通运输设备制造业、通信设备计算机及其他电子设备制造业等）、特色农产品生产及加工业（粮食深加工、肉禽制品深加工、食用菌生产及深加工、果蔬微粉及果蔬饮品深加工、蜂产品深加工等）均有作为随州主导产业的潜力。
　　结合产业结构演变的一般规律、国内外市场需求变化趋势、产业部门技术经济特性和随州市经济资源能力，并考虑到作为中国的“专用汽车城之都”和波导手机中部生产基地，及独特的生物资源和气候资源优势，随州市政府未来应重点支持的主导产业是：专用车及零部件制造业、电子信息技术产业、食用菌生产及深加工业等比较优势产业。
　　（二）提升主导产业竞争力的对策建议
　　本文测算结果表明，交通运输设备制造业的四个主成分为衡量经济效益、规模及专业化、增长及关联、创新及就业带动，其得分分别为9.34、-1.58、1.62、-2.77；而通信设备计算机及其他电子设备制造业的四个主成分得分分别为18.96、-4.74、-2.21、 -5.44；农副食品加工业的四个主要成分得分分别为10.43、-1.89、0.95、-3.16，三大产业均共同面临着：规模及专业化不够、产业链不够完善、创新不足等突出问题。对此，随州市应该抓住东部产业转移的契机，着重在专用车及零部件制造业、电子信息技术产业和食用菌生产及深加工业三大领域引入有实力的企业或工业项目，通过培优扶强、鼓励企业兼并联合等多种形式整合行业内企业、壮大企业规模，推动企业“二次创业”增强企业竞争力；通过完善产业规划、引入上下游企业、延长及完善产业链；通过优化服务环境、加强企业间联系，促进专业化分工协作，培育产业集群；通过推进本地企业与武汉高校及科研院所的产学研合作、推动企业技术改造更新等形式提升企业技术创新能力，增强市场竞争力。
　　
　　参考文献：
　　1.苏文才.试论安徽省主导产业选择[J].预测，1990
　　2.刘克利，彭水军.主导产业的评价选择模型及其应用[J].系统工程，2003
　　3.张明举.主成分分析在小城镇经济辐射区研究中的应用——以重庆大足县为例[J].经济地理，2003
　　4.党耀国.区域主导产业评价指标体系选择与数学模型[J].经济经纬，2004

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