河源工業主導產業選擇評價

鄧文博 葉冬秀 呂春燕

摘要：在選擇區域工業主導產業時應考量產業的發展水平和產業效率，采集河源市2016年的34個工業產業的數據，綜合運用主成分和DEA模型構建了產業發展水平評價模型和產業相對有效評價模型，選擇了黑色金屬冶煉和壓延加工業與計算機、通信和其他電子設備制造業為工業主導產業，同時選取了6個產業作為工業主導產業的培育產業，對河源市鼓勵和支持這8個工業產業的發展提出了建議。構建的評價模型可以為區域選擇主導產業提供借鑒和參考。

關鍵詞：逆全球化;安徽;中小型外貿企業;發展對策

中圖分類號：F121? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1005-913X（2019）06-0119-03

一、引言

河源市為廣東省粵北山區的欠發達城市，自1998年確立“工業立市”的重要發展方向之后，工業經濟得到快速發展，但近年的增速明顯放緩。[1]河源市工業經濟增速放緩的原因是該市處于工業化初期，工業產業呈粗放式發展，工業經濟增長主要依賴于資源消耗，這種發展模式難以長期堅持，要讓工業經濟保持快速發展就必須調整和優化產業結構。調整和優化產業結構的一個非常關鍵的問題是為區域經濟發展選擇主導產業。

主導產業是指某地區在經濟發展的一定階段，能迅速引入技術創新，對產業結構和經濟發展起導向性和帶動性作用，并且是成長性很高、帶動性和擴散性很強的產業;地區的經濟增長很多時候都是由若干個主導產業的發展帶動起來的， 正確選擇區域的主導產業對地區的經濟增長乃至社會發展均具有深遠影響。[2]

國內外學者對主導產業選擇問題開展了深入的研究，就主導產業選擇的模型方法而言，劉思峰等人（1998）以定權聚類評估模型對河南省武陟縣工業的主導產業選擇進行了實證研究。[3]劉克利等人（2003）運用主成分分析法，構建一個主導產業選擇的評價模型對湖南省主導產業進行評價，[4]吳傳清等（2009）、趙冰等（2010）、陳立龍等（2011）、馬國霞等（2011）、肖洋（2013）、劉學之等（2017）均采用了主成分分析法來選擇主導產業。吳海民等（2006）基于DEA有效基準來選擇河南省工業部門的主導產業，張根明等（2008）、茹少峰等（2009）、李俊林等（2011）、王秋紅等（2013）均運用DEA方法來確定主導產業。參考現有文獻的做法，綜合采用主成分法和DEA模型來選擇河源市工業主導產業。

二、研究模型與指標選擇

根據主導產業對產業結構與經濟的導向性、帶動性和擴散性的特性，要求主導產業應該具有一定的產業發展水平，所以本文將首先采用主成分分析法選取代表河源工業產業發展水平的備選的產業，再運用DEA模型從備選產業中選取相對有效的產業作為主導產業。下面分別介紹基于主成分分析法的工業產業發展水平評價模型和基于DEA的工業產業相對有效評價模型。

（一）工業產業發展水平評價模型

采用主成分分析法建立產業發展水平評價模型。主成分分析法是利用數據降維的思想，通過線性變換，把多指標轉化為少數幾個主成分的多元統計分析方法，是常用的量化評價功能的方法 ，并且提取的主成分指標要能盡量多反映原來的信息，一般要求保留原始變量85%以上的信息。[5]本文將選取合適的指標對2016年河源市的工業產業部門進行主成分分析的基礎上，測算出各產業的主成分及綜合成分得分，并選擇產業發展水平得分較高的產業作為備選的主導產業。本文選取行業的規模企業個數、生產總值、工業增加值、利稅總額、利潤總額、增值稅、固定資產、流動資產、從業人數、總產值增長率、增加值增長率11個指標來評價產業部門的發展水平。

（二）工業產業相對有效的評價模型

采用數據包絡分析法（DEA）來構建工業產業相對有效的評價模型，DEA是一種能有效處理多輸入、多輸出的問題，同時評價多個同類組織、項目相對效率的一種線性規劃方法。在DEA模型中，以決策單元（DMU）的輸入、輸出指標為變量進行運算，通過比率分析確定有效生產前沿面，根據各決策單元是否落在有效生產前沿面上來判斷其是否DEA有效。[6]選擇工業產業總產值和利稅總額為輸出指標;輸入指標為固定資產、流動資產、從業人員平均人數。

三、區域主導產業選擇分析過程與結果

為了保證數據的有效性，本文各指標的數據來源于 2017 年的《河源市統計年鑒》中的河源市2016年工業產業發展數據，以河源市現有的34個工業行業為分析樣本。

（一）河源市工業產業發展水平評價

首先利用SPSS19.0統計分析軟件，對34個樣本的11個評價指標進行 KMO 和 Bartlett 檢驗，KMO值為0.740，一般顯著水平sig.小于0.001，說明適合進行主成分分析。采用主成分分析法進行數據處理，提取初始特征值大于1的主成分三個，其累積方差貢獻率達到89.22%，足夠代表原樣本，見表1。

進一步，計算三個主成分的成份得分系數矩陣，考察各主成分對綜合得分的方差百分比，得到相應主成分的權重，進而求得河源市各工業產業發展水平的綜合得分，其中得分排名前14的產業如表2所示。

根據表3中工業產業發展水平得分排名，前14個產業的產值達到河源市工業總產值的82.47%，能較好代表河源市工業發展狀況，故把這14個產業作為主導產業的備選產業。

（二）工業產業相對有效的DEA模型分析

進一步采用 DEA模型，將 14個備選產業的輸入和輸出指標數據利用DEAP2.1 軟件進行處理，得出河源市14個產業部門的效率值，如表3所示。

從表3中可以看出，僅黑色金屬冶煉和壓延加工業為相對有效，其他工業產業為相對無效，這在一定程度上反映了河源市作為廣東省的欠發達地區經濟效益偏低。為促進河源市工業經濟的發展，可從以上14個產業中選擇綜合效率前2名的黑色金屬冶煉和壓延加工業和計算機、通信和其他電子設備制造業為工業主導產業，同時把排3-8名并且綜合效率高于平均值0.6的食品制造業、紡織服裝與服飾業、酒與飲料和精制茶制造業、電力與熱力生產和供應業、專用設備制造業和紡織業作為主導產業的培育行業。

四、結語

河源市在經濟發展的進程中，要想實現快速、高效的經濟增長，必然要進行產業結構調整，促進產業結構升級，而產業的結構調整和升級必然先做好主導產業的選擇與培育工作。本文從產業發展水平和產業相對有效進行考量，綜合運用主成分分析法和DEA模型，選取了黑色金屬冶煉和壓延加工業和計算機、通信和其他電子設備制造業為工業主導產業，同時選取了六個重點培育的產業，分別為：食品制造業、紡織服裝與服飾業、酒與飲料與精制茶制造業、電力與熱力生產和供應業、專用設備制造業和紡織業。

區域經濟的發展離不開政府部門對主導產業和培育產業的引導和扶持，首先由于黑色金屬冶煉和壓延加工業發展水平和相對效率均居于前列，同時考慮到黑色金屬為資源類產業，應該制定合理的發展政策來引導產業健康發展;其次，由于計算機、通信和其他電子設備制造業的發展水平最好，但是產業相對效率為0.808，主要體現為規模效率不佳和規模效益遞減，建議應該適當控制發展規模，引導效益偏低的企業改進或退出;再次，由于食品制造業、紡織服裝與服飾業的技術效率較高，但是規模效率偏低并呈規模效益遞增，建議應制定政策來鼓勵產業發展，以擴大產業規模，提升產業產值;最后，由于酒與飲料和精制茶制造業、電力與熱力生產和供應業、專用設備制造業和紡織業的技術效率偏低，建議應加強這些產業的技術創新和設備改造，以提升產業的技術效率。

選擇區域工業主導產業是一個復雜的問題，需要綜合考量各方面的影響因素，本文通過構建基于主成分方法的產業發展水平評價模型和基于DEA的工業產業相對有效評價模型來選擇主導產業，綜合考量了產業發展水平和產業的效率，可以為區域選擇主導產業提供借鑒和參考。

參考文獻：

[1] 鄧文博.欠發達地區工業經濟增長驅動因素的實證分析——以廣東河源為例[J].惠州學院學報，2018（2）：79-83.

[2] 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].山東經濟，2006（6）：36-40.

[3] 劉思峰，李炳軍，楊 嶺，等. 區域主導產業評價指標與數學模型[J].中國管理科學，1998，V（2）：8-13.

[4] 劉克利，彭水軍，陳富華.主導產業的評價選擇模型及其應用[J].系統工程，2003，21（3）.

[5] 趙忠君，蔣東梅.基于主成分分析法的湖南省城市人力資本競爭力評價研究[J].湘潭大學學報：哲學社會科學版，2017（1）.

[6] 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.

[責任編輯：胡 冰]