基于DEA-CCR模型的安徽省工業主導產業的選擇

李　　智

（安徽財經大學，安徽蚌埠 233000）

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基于DEA-CCR模型的安徽省工業主導產業的選擇

李智

（安徽財經大學，安徽蚌埠 233000）

摘 要：以安徽省2013年16個工業部門的相關統計數據為樣本，運用數據包絡分析法（DEA）中的CCR模型對這些工業部門的運行效率進行評價，根據模型的評價結果結合安徽省工業發展現狀，最終確定出4個工業部門可作為安徽省的主導產業。

關鍵詞：工業主導產業；DEA；CCR模型；安徽省

一　問題提出和文獻綜述

主導產業是指那些在經濟發展過程中，能夠快速吸收轉化科技創新成果，目前擁有較大增長率，日后具有較強發展潛力，同時對其它關聯產業具有較強帶動作用的產業。從其他國家發展的歷程來看，一國或一地區的經濟增長往往是由若干主導產業的優先發展帶動起來的，因而正確的選擇合適的產業作為主導產業對于該國或地區的經濟發展具有重要影響。安徽作為中部崛起的主戰場，是我國實施中部崛起戰略的重要一環，在國內經濟發展新形勢下，安徽如何抓住機遇，在新常態下做到穩中有進，涉及到自身主導產業選擇的問題。因此，本文運用DEA方法基于2014年安徽省統計年鑒數據，經過對所選取的16個安徽省工業部門進行實證分析，進而確定該省工業主導產業。

關于主導產業的選擇基準，目前國內外都已取得了較多的研究成果。就國外來看，美國經濟學家赫希曼于1958年在其著作《經濟發展戰略》一書中提出發展中國家應率先、重點發展某些部門，即主導產業，并提出了主導產業選擇的一個“產業關聯度基準”。美國經濟學家羅斯托也提出了著名的主導產業擴散效應理論，認為在經濟發展中要重視發揮主導產業的擴散效應。此后，日本經濟學家筱原三代平根據日本當時的國情和經濟形勢，對日本主導產業的選擇提出了兩大基準，即“生產率上升基準”與“需求收入彈性基準”。他認為日本應該選擇需求收入彈性較大的和生產率上升較高的產業作為主導產業來帶動本國經濟發展。在基于外國已有的研究理論并結合我國基本國情的基礎上,我國學者紛紛提出了各自主導產業基準。其中有周振華提出了主導產業選擇的三個新基準：“增長后勁基準”“短缺替代彈性基準”“瓶頸效應基準”。孟慶紅結合筱原三代平和周振華研究的基礎上進一步發展為四個基準：生產要素可再生基準,生產率上升基準,收入彈性基準和產業鏈延伸效應基準。此外,其他學者還從不同角度提出了諸如“高附加值基準”“貨幣回籠基準”“邊際儲蓄率基準”等基準。

在現有主導產業選擇基準的前提下，我國學者通過選擇不同的研究方法來確定主導產業的選擇。如吳楊運用偏離-份額分析方法（SSM）并結合區位熵來研究主導產業的選擇[3]；梁妍、王青運用主成分分析法來研究揚州市主導產業的確定[5]；王宏偉，朱德威用模糊優選模型來實證分析西安市的主導產業選擇[8]；趙昌昌基于投入產出法[9]；婁昭運用層次分析法（AHP）[10]；吳海民、王建軍、方美燕[12]等人分別采用了數據包絡分析法（DEA）。從上述的各種方法可以看出，目前對于主導產業的選擇學者采用的大多都是定量分析。但這些定量分析法又有所不同，和數據包絡分析法相比，其他方法如層析分析法，模糊優選，灰色系統分析等需要主觀判斷來賦予各指標權重，因而其結果往往具有較強的主觀性。而數據包絡分析法，即DEA方法是由美國運籌學家Clarns-Cooper等人在1978年提出的用于評價各部門之間相對效率的分析方法，DEA適用于多投入和多產出的有效性的綜合評價問題，該種方法運行的原理是通過首先假定每個決策單元（DMU）具有相同的投入，然后借助數學規劃和統計數據確定相對有效的生產前沿面，接著將各個決策單元投影到DEA的生產前沿面上，通過比較各決策單元偏離該前沿面的程度來評價各自的相對有效性。由于該方法是根據DMU輸入和輸出的數據來自動賦予權重，而不必事先人為設定，因此具有較強的客觀性。正是由于該方法客觀性的這一特點，本文采用了這一方法。

二　工業主導產業指標的選擇

根據主導產業的定義，一個產業要成為主導產業不僅需要有較強的經濟效益，還應具有社會效益和環境效益。因此，在考慮三大效益的基礎上，在結合上述的主導產業的選擇基準，本文確定了以下選擇指標。

（一）比較優勢

所謂區域比較優勢就是指一個地區應該利用自己的相對優勢來發展自己，選擇本地區在全國范圍內具有競爭力的產業來作為自己的主導產業。對于區域優勢這一指標我們用區位商(LQ)來衡量。

LQ=(Ei/E)/(E0i/E0),i=1,2,3…n。

其中Ei/E表示某地區i產業的產值占該地區全部產業產值的份額；E0i/E0表示全國i產業的產值在全國所有產業產值中所占的份額。LQ主要衡量的是該地區的該產業在全國范圍內是否具有競爭力。

（二）技術進步

主導產業具有的一個重要特點之一就是具有較高的科技創新水平，

只有不斷的創新，才能持久的帶動其他產業的發展。根據“筱原二基準”提出來的“生產率上升基準”和“勞動力上升基準”，一個產業勞動生產率上升的快表明該產業的經濟效益較高，因而選擇這類產業作為主導產業能帶來更多的社會效益。所以我們選用勞動生產率上升率來衡量產業的技術進步速度。

勞動生產率上升率=（W1/W0-1）*100%

其中，W1表示計算期的勞動生產率，W0表示基期的勞動生產率。

（三）產業的增長后勁

主導產業除了現在具有較高的增長率外，還應有較強的增長后勁。該指標我們選需求收入彈性來衡量。所謂需求收入彈性是指當人均國民收入每增加一單位時，所帶來的該產業產品需求量的變動。

需求收入彈性=(ΔQi/Qi)/(ΔY/Y),i=1,2,3…n。

其中，ΔQi/Qi為某區域i產業需求量的增長率，ΔY/Y表示該地區人均國民收入的增長率。當需求收入彈性大于1時，表明該產業的需求對人均國民收入變動的反應度較低。數值大于1時，則說明該產業的需求對人均國民收入變動的反應度較高。

（四）產業的關聯度

根據赫希曼提出的“產業關聯度基準”，一個主導產業除了自身能夠獲得較快的發展外，還應帶動其關聯產業的發展。這種關聯包括“前向關聯”和“后向關聯”。我們用感應度系數和影響力系數來衡量該指標。

其中，i,j=1,2,3…n。Cij是投入產出表中的里昂惕夫矩陣（I-A）-1中的元素。Fi>1，表示i產業所受到的感應程度要超過社會的平均感應程度。該值越大，表示i產業受到其他部門的影響越大。即經濟發展中對該產業的需求越大。若Bj>1，表示i產業所受到的影響程度要超過社會的平均影響程度。Bj越大表示，j產業對其他產業的影響程度越高，也即對其他產業的帶動力越強。

（五）可持續性

近年，我國進入經濟轉型和產業升級時期，因此選擇一個產業是否適合作為主導產業，其可持續性也是一個必不可少的判斷指標。加入可持續性這一指標可以選擇出具有更好發展前景的主導產業。用產能消耗系數來判斷該指標。

產能消耗系數=Ni/NCi

其中i=1,2,3…n。Ni為產業i的總產值，NCi為產業i的能源消耗總量。產能消耗系數越大說明該產業越節約能源。

綜上，安徽省工業主導產業的選擇指標如圖1所示。

圖1　安徽工業主導產業選擇指標體系

三　實證分析

（一）工業部門的選擇

將安徽省2014年統計年鑒中各工業部門的總產值進行排序，從中選取16個產業部門作為研究對象，即農副食品加工業，電氣機械和器材制造業，電力，熱力生產與供應業，黑色金屬冶煉和壓延加工業，汽車制造業，化學原料與化學制品制造業非金屬礦物制造業，有色金屬冶煉與壓延加工業，通用設備制造業，專用設備制造業，橡膠與塑料制品業，金屬制品業，計算機通信與其他電子設備制造業煤炭開采與冼造業，紡織業和紡織服裝，服飾業。由于所選的16個產業部門2014年的工業總產值占安徽省工業總產值的84%以上，所以本文認為主導產業應該出自于這些產業。

（二）數據準備

所有決策單元的數據主要來源于《2014安徽統計年鑒》，為了消除各指標由于單位不同所產生的影響，先對獲取的數據進行無量綱處理，本文采用的是指數處理化處理方法。公式為:

Zij=(Yij-Yjmin)/（Yjmax-Yjmin）

其中Yij表示第i個產業的第j個指標，Yjmax表示在第i個產業中第j個指標最大的值，Yjmin表示最小的值。

（三）模型的確定

本文選取的是DEA方法中的CCR模型，具體模型構造如下：

設有n個DMUj（1? j ?n）,每個DMU有m種類型輸入和s種類型輸出，將輸入和輸出向量分別記為：Xj=(X1j,X2j,…Xmj)T>0，Yj=(Y1j,Y2j,…,Ysj)T>0，j=1,…,n,其中：Xij為第j個決策單元對第i種類型輸入的投入總量，Yrj為第j個決策單元對第r種類型輸出的產出總量，且Xij> 0(i=1,2,…,m),Yrj>0（r=1,2,…,s）,Vi表示第i種輸入指標的權重系數，Ur表示第r種輸出指標的權重系數，且Vi≥0,Ur≥0。于是，每個決策單元DMU投入與產出比的相對效率評價指數如下：

選擇適當的U和V，使得0

以第j0個決策單元的效率指數為目標，對式（1）進行Charns-Cooper變換，得CCR模型如下：

結論：若式（2）存在w0，μ0，使得hj0=μTy0=1,則DMUj0為弱DEA有效；若存在w0>0，μ0<0,且目標值hj0=μTy0=1，則DMUj0為DEA有效；若hj0=μTy0=1，則為非DEA有效。

將上述指標體系中的6個指標作為CCR模型的輸出指標，將固定資產，流動資產和電力消耗作為輸入指標，將數據輸入到軟件中，運行DEASOLVER所得結果如表1所示。

表1　16個產業部門的分析結果

從上述評價結果來看，所選的16個工業部門可以分為有效和無效兩個部分。其中有效的產業為電氣機械和器材制造業，農副食品加工業，汽車制造業，計算機通信與其他電子設備制造業。這四個產業的相對效率值為1，表明DEA有效。無效的產業為電力，熱力生產與供應業，黑色金屬冶煉和壓延加工業，化學原料與化學制品制造業，非金屬礦物制造業，有色金屬冶煉與壓延業，通用設備制造業，專用設備制造業，橡膠與塑料制品業，金屬制品業，煤炭開采與冼造業，紡織業，紡織服裝服飾業。這12個產業部門的相對效率值不為1，故DEA無效。根據DEA有效的含義，相對效率值為1，說明這些產業在生產過程中既實現了規模有效又達到了技術有效。和其他12個無效的產業部門相比，在相同的投入下，上述四個有效的產業部門產出最大，表明它們的有較高的資源利用率，即具有較好的經濟效益。這是其他無效產業所不能做到的，因此本文將，電氣機械和器材制造業，農副食品加工業，汽車制造業，計算機通信與其他電子設備制造業選擇為安徽省的工業主導產業。

四　結論

隨著經濟的不斷發展，中國經濟的區域失衡日益嚴重，中部和東部地區相比差距越來越大。由于不能發揮自身的相對優勢，合理的選擇主導產業，安徽第二產業一直存在結構不合理的問題。如何對工業內部結構進行合理的調整成為振興安徽的主要任務，而產業結構的調整很大程度上依賴于主導產業的選擇。

故本文首先基于主導產業的特征并結合現有主導產業選擇基準，確定了文中主導產業的選擇指標體系，即比較優勢，技術進步，產業增長后勁，產業關聯，可持續性，利用這四個指標對一個產業部門從不同的角度來評價，并且運用DEA方法測出評價值。通過比較各評價值，進而確定出安徽省工業主導產業為電氣機械和器材制造業，農副食品加工業，汽車制造業，計算機通信與其他電子設備制造業。文中不足之處在于，沒有考慮到外部因素如：政策因素，市場因素等對主導產業選擇的影響。

參照安徽省出臺的《關于培育壯大安徽省工業主導產業的指導意見》，安徽省“十二五”期間將大力發展汽車和裝備制造、材料及新材料、食品藥品、電子信息和紡織服裝業這五大產業，與文中所確定的電氣機械和器材制造業、農副食品加工業、汽車制造業、計算機通信與其他電子設備制造業這四個主導產業相比可知，本文得出的研究結果還是較為合理的，既反映了安徽省的工業優勢，又符合主導產業的特征，在安徽省今后的產業發展中，政府應通過制定合理的產業政策來引導和扶持這些產業的發展，使這些產業在自己飛速發展的同時也能帶動相關產業的不斷增長，從而使得安徽省經濟持續健康的發展。

參考文獻：

[1]魏權齡,岳明.DEA概論與C2R模型-數據包絡分析(一)[J].系統工程理論與踐,1989(1):59-69.

[2]郭克莎.工業化新時期新興主導產業的選擇[J].中國工業經濟,2003(2):5-14.

[3]吳楊.基于“SSM-區位熵”的沿海經濟低谷區主導產業的選擇研究——以濟南商河縣為例[J].河北師范大學學報,2009,33(1):111-123.

[4]茹少峰,田真.基于DEA模型的陜西省工業主導產業選擇研究[J].西北大學學報,2009,39(2):84-88.

[5]梁妍,王青.基于主成分分析法的揚州市主導產業選擇[J].產業與科技論壇,2011,10(3):74-78

[6]蘇東水.產業經濟學[M].北京:高等教育出版社.2005(8).

[7]王秋紅,呂沙.基于DEA-CCR模型的甘肅主導產業選擇[J].開發研究,2013(4):38-41.

[8]王宏偉,朱德威.城市主導產業選擇的模糊優選模型方法[J].經濟地理,1994(14):15-19.

[9]趙昌昌,王貴森,張興旺,王粒芽.基于投入產出分析的區域主導產業選擇研究——一個關于陜西省主導產業選擇的案例[J].統計調查與分析,2006,21(2):62-70.

[10]婁昭,徐忠,張磊.基于層次分析法的安順試驗區主導產業的選擇[J].安徽農業科學,2011,39(8):4962-4978.

[11]趙艷軻,余興厚.基于投入和產出DEA的重慶主導產業選擇研究[J].重慶工商大學學報,2011,28(3):33-37.

[12]吳海民,王建軍,方美燕.產業運行的DEA有效——一個選擇主導產業的新基準[J].山西財經大學學報,2006,28(5):72-76.

[責任編輯 劉貴陽]

The Choice of Leading Industries in Anhui Province based on DEA-CCR model

LI Zhi
(Anhui university of Finance and economics,Bengbu 233000,China)

Abstract:This paper choose the statistic data of 16 industrial sectors in Anhui province 2013 as a sample,and evaluate the operational efficiency of these industrial sectors with CRR model in data envelopment analysis(DEA).Finally,assess the results and according the current situation of industrial development in Anhui province,selected 4 industrial sectors in Anhui Province as the leading industry.

Key words:leading industry; DEA; CCR model; Anhui Province

作者簡介：李智 （1989-）,男，安徽滁州人，碩士生，研究方向：產業集群理論與實踐。

收稿日期：2015-04-25

DOI:10.13963/j.cnki.hhuxb.2016.02.014

中圖分類號：F427

文獻標識碼：A

文章編號：1008-9128（2016）02-0049-04