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基于主成分法的區域主導產(chǎn)業(yè)選擇評價(jià)
作者：吳傳清 楊威 周志平 劉春波 鐘晟
內容摘要：本文基于主成分法的評價(jià)結果，提出湖北省隨州市應以專(zhuān)用車(chē)及零部件制造業(yè)、電子信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)、食用菌生產(chǎn)及深加工業(yè)為主導產(chǎn)業(yè)，并在規模及專(zhuān)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)鏈完善、創(chuàng )新等方面積極促進(jìn)，以期為提升區域主導產(chǎn)業(yè)的競爭力提供借鑒。
關(guān)鍵詞：主成分法 區域經(jīng)濟 主導產(chǎn)業(yè)
區域產(chǎn)業(yè)結構功能分類(lèi)理論認為，根據各產(chǎn)業(yè)間的關(guān)聯(lián)程度和方式，以及各產(chǎn)業(yè)在區域產(chǎn)業(yè)系統中的地位、作用和功能，區域產(chǎn)業(yè)結構系統可分解組合為主導產(chǎn)業(yè)、輔助產(chǎn)業(yè)和基礎性產(chǎn)業(yè)三類(lèi)（見(jiàn)圖1），構成以主導產(chǎn)業(yè)為核心的區域三環(huán)同心圓產(chǎn)業(yè)結構模式（見(jiàn)圖2）。主導產(chǎn)業(yè)具有生產(chǎn)規模大、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應強特點(diǎn)，是區域經(jīng)濟發(fā)展的核心，主導區域產(chǎn)業(yè)結構發(fā)展方向，帶動(dòng)區域其他產(chǎn)業(yè)發(fā)展。本文以湖北省隨州市為個(gè)案，采用主成分法就區域主導專(zhuān)業(yè)選擇進(jìn)行定量測度分析。
方法選取、模型構建和指標設計
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目前，學(xué)術(shù)界關(guān)于區域主導產(chǎn)業(yè)選擇評價(jià)研究已取得較為豐富的研究成果（蘇文才，1990；劉克利、彭水軍，2003；張明舉，2003；黨耀國，2004；李曉兵，2006；趙成柏，2006；柏昊，2007）。
研究工作的關(guān)鍵步驟為：一是設計全面的評價(jià)指標體系，二是選取合適的分析方法，以構建評價(jià)模型。以往采用的評價(jià)指標體系多集中在經(jīng)濟效益與效率、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)、產(chǎn)業(yè)規模、技術(shù)進(jìn)步、比較優(yōu)勢、社會(huì )就業(yè)等方面，評價(jià)指標主要有需求收入彈性、勞動(dòng)生產(chǎn)率上升率、比較勞動(dòng)生產(chǎn)率、資金利稅率、產(chǎn)業(yè)推動(dòng)系數、產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)系數、區位熵、綜合就業(yè)系數等；在新型工業(yè)化道路模式的導向下，又新增了產(chǎn)業(yè)構成、信息化程度、研發(fā)強度、廢棄物排放、工業(yè)“三廢”綜合利用率、創(chuàng )匯代價(jià)比、出口規模、出口依存度等評價(jià)指標。
已有的研究成果在指標設計及模型運算方面大致相同，但在指標權重確定（即模型構建方法）上存在區別。學(xué)術(shù)界采用的方法主要有模糊綜合評價(jià)法、灰色聚類(lèi)分析法、德?tīng)柗品�、層次分析法（AHP）、主成分法、熵值法、直接主觀(guān)賦值等。
實(shí)證研究對比表明，如果樣本數據完整，那么嫡值法運用可信度較高；如果缺乏樣本數據，那么應采用層次分析法（AHP），可信度高于德?tīng)柗品�；如果樣本中含有大量的模糊數據，且同一層次指標個(gè)數較多，那么應先采用模糊聚類(lèi)分析法分類(lèi)，再用層次分析法（AHP）分別做各個(gè)子類(lèi)的權重。
以上方法都是多指標體系評價(jià)，使用多指標體系評價(jià)方法能在一定程度上克服單項指標的局限性，提高評價(jià)的全面性和科學(xué)性，但這些多指標體系中很多指標之間又彼此相關(guān)。同時(shí)，如果人為地確定權重，簡(jiǎn)單地加權合成，會(huì )導致對某一因素過(guò)高或過(guò)低的估計，使評價(jià)結果不能完全反映產(chǎn)業(yè)評價(jià)的真實(shí)情況。主成分法是利用降維的思想，將原來(lái)較多的指標盡可能壓縮、降維并盡可能多地反映原來(lái)資料信息的一種綜合評價(jià)方法。
在數據完整可得、軟件（SPSS）及方法成熟的條件下，主成分法相比其他方法顯得更加科學(xué)、客觀(guān)，評價(jià)結果也更加接近真實(shí)情況。因此，本文采用主成分法評價(jià)隨州市主導產(chǎn)業(yè)。
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設原始變量為Xj=（X1j，X2j，K，Xn，j），對X作正交變換，令Y=ωX，其中ω為主成分交換矩陣，Y為主成分向量，且各分量Y=（Y1，Y2，K，Yk）互不相關(guān)。k為模型主成分的個(gè)數，n為原始變量的評價(jià)指標個(gè)數，k通常比n小。這樣新構造的模型就可以從Y的主分量中選擇主要成分，剔除對經(jīng)濟過(guò)程影響微弱的部分，克服多因素之間的相關(guān)性，實(shí)現降維目的。
先根據多指標間相關(guān)系數，分別求出各主成分表達式；再以每個(gè)主成分量Yi的方差貢獻率αi作為權數，構建綜合評價(jià)模型。
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