基于熵權(quán)法的廣西地級市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)發(fā)展水平評價(jià)

文/周子元 伍偉煜

本文先用總量指標(biāo)、戶均指標(biāo)、人均指標(biāo)分別比較了廣西14個(gè)地級市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)發(fā)展水平的差異，然后用熵權(quán)法計(jì)算了14個(gè)地級市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)發(fā)展水平的綜合評分值。研究發(fā)現(xiàn)2019年與2015年相比，規(guī)上工業(yè)企業(yè)數(shù)量和從業(yè)總?cè)藬?shù)指標(biāo)的地區(qū)差距明顯縮小，對規(guī)上工業(yè)發(fā)展水平評價(jià)的重要性下降；與資產(chǎn)價(jià)值和營業(yè)收入有關(guān)的指標(biāo)成為拉開各地規(guī)上工業(yè)企業(yè)發(fā)展水平的重要指標(biāo)。規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)（下文簡稱為規(guī)上企業(yè)）在地區(qū)的工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有非常重要的作用，是評價(jià)地區(qū)工業(yè)發(fā)展水平的重要方面。規(guī)上企業(yè)的數(shù)量、資產(chǎn)總值、營業(yè)收入和從業(yè)人數(shù)是評價(jià)地區(qū)工業(yè)發(fā)展水平的基本指標(biāo)，根據(jù)這些總量指標(biāo)可以計(jì)算出戶均和人均指標(biāo)，隨后用總量指標(biāo)、戶均指標(biāo)和人均指標(biāo)可以對地區(qū)規(guī)上企業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行多指標(biāo)綜合評價(jià)。從多個(gè)指標(biāo)中得到綜合評分需要對每個(gè)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，常見的主觀賦權(quán)法有層次分析法等，客觀賦權(quán)方法有因子分析法和熵權(quán)法。應(yīng)用因子分析法時(shí)要求觀測對象個(gè)數(shù)遠(yuǎn)大于指標(biāo)個(gè)數(shù)，應(yīng)用熵權(quán)法時(shí)并無此要求。由于筆者研究采用的數(shù)據(jù)是廣西的14個(gè)地級市層面的數(shù)據(jù)，擬采用的評價(jià)指標(biāo)有9個(gè)，觀測對象數(shù)目少，不滿足使用因子分析法的條件，但不影響熵權(quán)法的使用，所以筆者用熵權(quán)法來給9個(gè)評價(jià)指標(biāo)賦權(quán)，并計(jì)算加權(quán)后的綜合分值，用來反映14個(gè)地級市的規(guī)上企業(yè)綜合發(fā)展水平。

一、總量指標(biāo)的地區(qū)差異及變化

從全自治區(qū)來看，2019年與2015年相比，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的總量指標(biāo)值有增有減，其中企業(yè)數(shù)量增加了707家，企業(yè)資產(chǎn)總值增加了2942億元；而營業(yè)收入下降了3158億元，從業(yè)人數(shù)減少了46.9萬人。分地級市來看，表中的標(biāo)準(zhǔn)差反映地區(qū)間絕對差異，離散系數(shù)反映地區(qū)間相對差異。在4個(gè)總量指標(biāo)中，企業(yè)數(shù)量和企業(yè)資產(chǎn)總值的標(biāo)準(zhǔn)差變大，說明地區(qū)間的絕對差異變大；企業(yè)營業(yè)收入和從業(yè)人數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差變小，說明地區(qū)間的絕對差異變小。從相對差異來看，企業(yè)營業(yè)收入的離散系數(shù)變大，說明地區(qū)間相對差異變大；其他三個(gè)總量指標(biāo)的離散系數(shù)都是下降的，說明地區(qū)間相對差異變小。

二、戶均和人均指標(biāo)的地區(qū)差異及變化

用表1的后三個(gè)指標(biāo)除以企業(yè)數(shù)量指標(biāo)就得到戶均指標(biāo)，除以從業(yè)人數(shù)得到人均指標(biāo)，因論文篇幅所限，戶均和人均指標(biāo)值不單獨(dú)列表，只對數(shù)據(jù)的觀察結(jié)果進(jìn)行陳述。從全自治區(qū)來看，2019年與2015年相比，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)戶均資產(chǎn)總值從2.71億元增加到2.88億元，略有增長；戶均營業(yè)收入從3.67億元減少為2.74億元，下降了約25%；戶均從業(yè)人數(shù)從298人下降到189人，減少了約1/3。分地級市來看，通過比較2019年與2015年同一指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差和離散系數(shù)，可分別看到3個(gè)戶均指標(biāo)的地區(qū)間絕對差異和相對差異的變化。先觀察絕對差異，戶均資產(chǎn)總值的標(biāo)準(zhǔn)差從1.12增加到2.50，增加了1倍，說明該指標(biāo)的地區(qū)差異明顯擴(kuò)大。而戶均營業(yè)收入和戶均從業(yè)人數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差都是減少的，說明這兩個(gè)指標(biāo)的地區(qū)間差異變小了。再觀察相對差異，3個(gè)戶均指標(biāo)的離散系數(shù)都是上升的，說明地區(qū)間的相對差異變大了，其中，戶均資產(chǎn)總值的離散系數(shù)從0.37變?yōu)?.74，增加了1倍，是3個(gè)指標(biāo)的離散系數(shù)中增加最大的。2019年與2015年相比，14個(gè)市規(guī)上企業(yè)人均總資產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)差從52.24 增加到110.26，人均營業(yè)收入的標(biāo)準(zhǔn)差從60.97增加到75.82；兩個(gè)指標(biāo)的離散系數(shù)分別從0.47增加到0.63，從0.46增加到0.5，說明這兩個(gè)指標(biāo)的地區(qū)間絕對差異和相對差異都變大了。

表1 廣西14個(gè)地級市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)基本指標(biāo)（單位：戶，億元，萬人）

三、各市規(guī)上工業(yè)企業(yè)發(fā)展水平的綜合評價(jià)

前文對9個(gè)反映規(guī)上工業(yè)企業(yè)發(fā)展水平的指標(biāo)分別進(jìn)行了地區(qū)間的差異比較，下面將綜合9個(gè)指標(biāo)的信息進(jìn)行綜合評價(jià)。在綜合評價(jià)中，9個(gè)指標(biāo)要按照重要程度進(jìn)行賦權(quán)。筆者采用熵權(quán)法賦權(quán)。基本步驟為：1.對指標(biāo)觀測值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，標(biāo)準(zhǔn)化值=（觀測值-最小值）/(最大值-最小值),標(biāo)準(zhǔn)化值的取值在0到1之間。2.用同一個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值計(jì)算該指標(biāo)的信息熵。3.匯總各指標(biāo)的信息熵，計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重，信息熵大的指標(biāo)被賦予小的權(quán)重。各指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算結(jié)果見表2。

表2 各指標(biāo)在綜合評價(jià)中的權(quán)重

1.首先觀察權(quán)重值，權(quán)重值反映了各指標(biāo)的重要性，權(quán)重值越大，表示該指標(biāo)的信息含量越多，對評價(jià)越重要。根據(jù)權(quán)重值可以把9個(gè)指標(biāo)劃分為重要指標(biāo)，一般指標(biāo)和非重要指標(biāo)3類，劃分的標(biāo)準(zhǔn)是與1/9做比較。1/9是對9個(gè)指標(biāo)進(jìn)行簡單算術(shù)平均時(shí)所使用的權(quán)重，因此權(quán)重明顯大于1/9的是重要指標(biāo)，和1/9接近的是一般指標(biāo)，明顯小于1/9的是非重要指標(biāo)。根據(jù)此劃分方法，在2015年，企業(yè)數(shù)量、從業(yè)人數(shù)、營業(yè)收入和戶均營業(yè)收入是重要指標(biāo)，戶均總資產(chǎn)、戶均從業(yè)人數(shù)和人均總資產(chǎn)是非重要指標(biāo)。在2019年，營業(yè)收入、戶均營業(yè)收入和資產(chǎn)總值是重要指標(biāo)，企業(yè)數(shù)量、戶均從業(yè)人數(shù)變成非重要指標(biāo)。2.其次觀察權(quán)重值的變化，2019年與2015年相比，企業(yè)數(shù)量指標(biāo)的權(quán)重值變化最大，從0.163下降到0.099，意味著該指標(biāo)從非常重要的指標(biāo)變成了非重要指標(biāo)。戶均總資產(chǎn)和人均總資產(chǎn)的指標(biāo)值上升明顯，從非重要指標(biāo)變成了一般指標(biāo)。用表2的權(quán)重乘以標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值，再按14個(gè)市分別加總后得到各市規(guī)上工業(yè)企業(yè)發(fā)展水平的綜合評分值。但因?yàn)?019年和2015年的權(quán)重值不同，所以直接比較這兩年的綜合評價(jià)分?jǐn)?shù)是不科學(xué)的，筆者只比較評分值的排序。具體結(jié)果如下：

表3中的標(biāo)準(zhǔn)差和離散系數(shù)是有可比性的。2015年和2019年綜合評分的標(biāo)準(zhǔn)差很接近，說明規(guī)上企業(yè)發(fā)展水平的地區(qū)絕對差異并沒有明顯的變化，但綜合評分的離散系數(shù)從0.553增加到0.669，說明規(guī)上企業(yè)發(fā)展水平的地區(qū)相對差異變大了。比較14個(gè)市在2015年和2019年的位次排名，位次有大幅度下滑的有兩個(gè)市，即桂林市和梧州市，位次分別下降了8位和4位。位次有大幅度提高的有三個(gè)市：百色市、貴港市和防城港市，位次分別提高了4位和3位。

表3 各市規(guī)上工業(yè)企業(yè)發(fā)展水平的綜合評價(jià)分及位次

四、研究結(jié)論

1.2019 年與2015年相比，各地級市的規(guī)上工業(yè)企業(yè)數(shù)量和從業(yè)總?cè)藬?shù)的地區(qū)差距縮小，在綜合評價(jià)中，規(guī)上企業(yè)數(shù)量從重要指標(biāo)變成非重要指標(biāo)，從業(yè)總?cè)藬?shù)從重要指標(biāo)變成一般指標(biāo)。規(guī)上工業(yè)企業(yè)戶均總資產(chǎn)和人均總資產(chǎn)的地區(qū)差距變大，在綜合評價(jià)中，這兩個(gè)指標(biāo)從非重要指標(biāo)變成一般指標(biāo)。2.2019年與2015年相比，規(guī)上工業(yè)企業(yè)發(fā)展綜合水平位次下降明顯的是桂林市和梧州市，位次上升明顯的是百色市、貴港市和防城港市。C