区域主导产业选择方法研究述评

2014-11-05黄春分

安徽工业大学学报（社会科学版） 2014年1期

黄春分，王哲

（1.皖西学院经济与管理学院，安徽六安237012；2.皖西学院大别山产业承接与创新研究所，安徽六安237012）

区域主导产业是指在区域经济发展的各个阶段处于主导和支配地位的区域专门化产业或产业群，是形成区域核心竞争力的主引擎。［1］区域主导产业的选择和判定，是区域经济资源在原有产业结构下在不同产业间的最优配置，对于地区制定经济发展规划和战略以及产业政策至关重要。纵观国内外相关文献资料，大都集中在对区域主导产业选择的基准和指标体系的构建研究中，定量研究居多。区域主导产业选择基准的确定问题是一个相对复杂的多准则决策问题，因而建立的指标体系也多种多样。因此，通过分析来选择并确定一种较合理的基准体系和指标体系显得非常紧迫和必要。

一、区域主导产业的选择基准及评价指标体系

（一）国外主导产业选择基准及评价指标体系

国外主导产业选择基准研究是建立在整个国民经济的基础上。整个国民经济的主导产业应该是那些扩散效应（前瞻、回顾、旁侧）较强、需求收入弹性高、生产率上升较快、技术要素密集、产业关联度高带动性强、比较优势明显的产业。综合来看，国外主导产业选择基准具有代表性的主要有扩散效应基准、收入弹性基准、生产率上升基准、产业关联基准、动态比较优势基准等，见表1。由于国外主导产业选择基准的基础并非某个区域，因而体现的是宏观标准、一般标准，而不是微观标准、特色标准。所以，在整个国民经济主导产业选择的应用上可以综合各基准进行分析，但在区域主导产业选择的应用上只能借鉴，要突出区域特色，因而具有一定的局限性。

表1 国外主导产业选择基准及其评价指标体系研究进展

（二）国内区域主导产业选择基准及评价指标体系

国内的主导产业理论是逐渐从国家层次走向区域层次的。20世纪80年代末是起始阶段，此阶段的理论停留在国家层次，主要是直接借用国外的关于国民经济主导部门的各个选择基准来进行分析和选择。到了20世纪90年代，主导产业的研究转入区域层次。伴随1994年国家主导产业的确定，各省（自治区、直辖市）和市、县区陆续在其发展规划和远景纲要中提出自己的主导产业。由此，国内许多专家和学者纷纷展开对区域主导产业选择的研究。

国内区域主导产业选择理论在应用研究中不断丰富和进步，选择基准逐步补充，指标不断更新，指标体系差异性增强。在选择的基准上，除了借鉴比较有影响力的国外主导产业选择基准，如“赫希曼基准”、“罗斯托基准”、“筱原基准”外，也根据相应经济理论，提出了能体现区域优势和特色的相关基准，如：周振华博士提出的三基准（增长后劲基准、短缺替代弹性基准和瓶颈效益基准），还有其他学者的比较优势基准、产业协调基准等。根据对区域主导产业的不同认识和研究，国内研究者们提出了不同的基准构成，包括三基准、四基准、五基准、六基准甚至更多补充基准，［2］不同的基准构成形成不同的指标体系，比较有代表性的见表2。通过比较可以看出，基准和指标体系均存在差别，且差别性逐渐拉大。不同的基准和基准排序，不同的指标体系和指标测算，可能对主导产业的选择结果产生较大的影响，有时得出的结论可能截然相反。所以，选择的基准和指标并非越多就越能做出正确的选择，也并非越少就会做出错误的选择，要做到适量并且适当。

表2 国内有代表性的区域主导产业选择基准及其评价指标体系

综合来看，区域主导产业选择要体现区域性和特色性，关键是基准的主导性要强，最能体现区域优势和特色，只有这样，才能达到基准的最优选择和最优排序，指标体系的最优建立和最优测算，从而精确确立区域主导产业，实现资源的最优配置和区域经济的最优发展。

在评价指标体系建立后，关于区域主导产业选择问题的关键就是评价方法的选择，不同的评价方法往往得出不同的结果。

二、区域主导产业选择的评价方法

主导产业的选择是一个多目标决策问题。国内评价主导产业常用的方法是综合法，比较有代表性的有主成分分析法、层次分析法、因子分析法、灰色聚类分析法、BP神经网络法等。实践表明，每种方法都有各自的优缺点，关键是找到一个最适合某一特定区域的主导产业选择分析法，需要进行分析和比较，找出每种方法的适用性。以下就几种主要方法进行简单论述：

（一）层次分析法（AHP法）

层次分析法（以下均称AHP法）的主要思想是通过有序的递阶层次结构将复杂的目标问题逐步分解，再通过两两比较法确定各层次中各指标的重要性大小，并综合专家的判断得出各因素的重要性排序，以此确立各指标对目标的权重大小。层次分析法的层次性较强，体现了人们的决策思维过程。主要步骤为：首先，建立层次分析结构，通常从上到下依次为目标层、准则层和指标层，层层之间相互影响；然后，构建两两判断矩阵，运用专家打分法确定各项指标的权重；最后，运用基础数据和指标权重进行实证研究，得出主要结论。刘佳杰运用AHP法对辽宁工业主导产业选择进行实证分析，首先确立五个层次的指标体系，接着计算各指标的年度基础数据，然后建立判断矩阵确立各指标权重，最后运用统计软件分析得出各产业竞争力排序，据此确立辽宁工业的主导产业。［8］

AHP法充分体现了人们决策思维的“分解-判断-综合”特征，它的系统的思维方式、递阶性的层次结构、定性与定量相结合的分析方法较好地适用于主导产业选择问题，因而得到了很好的应用。但它最明显的缺点在于建立层次结构和构建判断矩阵对指标权重的主观赋值，使得其结论主观性较强，难以使人信服，选择结果的实际应用性也遭到质疑。

（二）主成分分析法

主成分分析法是一种数学变换法，它把给定的一组相关变量通过线性变换转换成另一组不相关变量，用较少变量解释原有多个变量，新变量按照方差递减的顺序排列。方差最大的是第一变量，成为第一主成分，依次类推，有多少个变量就有多少个主成分。具体分析步骤为：第一步，基础数据的标准化；第二步，求相关系数矩阵；第三步，一系列正交变换；第四步，求特征根，递减排列；第五步，求特征根对应各特征向量；第六步，计算特征根贡献率，贡献率越大，新变量的综合能力越强。赵冰等应用改进的主成分分析法对内蒙古主导产业的选择进行实证研究，成为资源型城市主导产业选择的范文。［9］

主成分分析法最重要的思想和特点就是降维，实质上是一种降维法。该方法客观性较强，指标权数采用计算赋值，排除了主观性，衡量标准完全客观，在单层指标体系的分析中增强了可信度。但它也存在缺乏层次处理、不具有评价等级论域等缺点，制约了主导产业决策分析的科学性。

（三）最优脱层法

最优脱层法即具备最优综合评价功能，也具备层次结构分析功能，是二者的融合，这也是该方法的优点所在，缺点在于当评价指标数量庞大时，很难区分数值离差的大小精度，重要指标判别将会失效，主导产业的选择将无从谈起。

（四）BP人工神经网络法

BP人工神经网络法是模仿大脑神经网络结构和功能而建立的并采用BP算法的一种多层神经网络模型方法。典型的BP网络是三层网络，是由输入层、隐含层和输出层组成的阶层型神经网络。它的工作原理为：描述评估对象的指标体系信息，作为神经网络的输入向量X，把相应综合评价的量值作为神经网络的输出向量Y，用足够的样本实例训练该网络，使不同的输入量得出不同的输出量，神经网络持有的那组权系数，便是网络经过自适应学习所得到的内部正确表示。当人工神经网络训练完毕时，即可对主导产业选择进行综合评价，得出综合判断结论。刘爱文等运用BP逻辑模糊神经网络法对资源型城市主导产业选择进行研究，并以陕西省榆林市为例展开分析。［11］

人工神经网络法的优点在于既可进行层次处理，又可客观计算指标权重，但该方法也存在缺点，当评价指标较多时，训练时间将过于漫长，神经网络的实用性会受到制约。

（五）模糊优选模型法

模糊优选模型法在模糊数学的基础上产生，在模糊模型中，凡不能被精确定义的对象（事件、概念和参数等）都被处理成一种恰当的模糊集，模糊集包含多种具有不同置信水平的可能选择。模糊模型的数据结构具有柔性，选择方式也较灵活，模型的适用性大大增强。模糊优选模型法的主要思想是：设X为几个产业部分组成的方案集，主导产业模型优选的目的在于确定每个产业部门对于模糊概念“优”（以A表示）的隶属度，隶属度最大的部门确定为各项指标综合最优部门。一般采用AHP法或专家评审法确定指标权重。刘祥伟等提出改进的多层次模糊一致矩阵决策方法进行安徽省某高新技术主导产业的选择研究，首先求出各方案指标因素的优度值及各方案评价指标的综合优度值，然后求出方案总体优度值，从而确立各方案的优劣次序，为优选决策方案提供基本依据。［12］

模糊优选模型法具有排序和评定等级双重功能，是其他方法所不具备的。但该方法也存在明显的局限，表现在其指标权重的主观赋值问题。

（六）其它方法

姜龙梅用投入产出方法分析上海地区主导产业的选择，具体方法是根据上海市的投入产出表基础数据计算各产业的感应度系数和影响力系数，然后选择感应度系数和影响力系数大于平均值的产业作为该地区的主导产业。［13］粱靖廷（2002）等用功效系数法、李方林等（2006）用SWOT分析、刘颖琦等（2006）用钻石模型，卓玉国等（2012）用区位熵法，王敏晰等（2010）用粗糙集法，张军以等（2010）用偏离-份额分析法等分别对区域主导产业进行相应选择。这些评价方法在我国区域产业决策中的运用，不断丰富区域主导产业选择理论。每种方法都各有利弊，有些方法主观性强，有些方法客观性强，要做到扬长避短，需要各种方法的搭配使用和评价模型在实践中的不断改进。

总之，这些方法都具有基本的多指标综合排序功能，实践证明它们都具有一定的适用性，所不同的是它们具有不同的实用性和侧重性。

三、主导产业选择理论研究的综合评价

综合国内外有关专家学者对主导产业选择理论的研究和探索，主导产业选择的基准理论在丰富，指标体系在不断完善，方法在不断更新，大量应用研究也在不断出现，但尚存在以下几个方面的不足。

（一）对第一和第三产业的主导产业选择缺乏系统科学研究

区域主导产业选择主要集中在对第二产业的研究上，尤其是工业或制造业的研究上，同一区域工业或制造业的主导产业选择应用方法有所不同。只有少数学者对农业、服务业的主导产业选择进行过研究，研究文献较少，而且研究也缺乏系统性，还没有形成基本理论。在实际中也忽视了主导产业的生命周期，同时使区域的产业结构性矛盾凸显。

（二）不同发展阶段主导产业选择的不同基准欠缺系统性研究

在不同的经济发展阶段，主导产业选择理论决策者的目标是不同的。在经济刚刚起步阶段，能够给政府创造更多收入（包括外汇收入）、提供更多就业机会的产业应该得到优先发展。在起飞阶段，产业的关联效应对工业化的发展有着重要影响，产业关联度高的产业发展将会带动工业的快速发展。所以，在经济发展的不同阶段，区域主导产业选择的基准应有针对性，并应做出系统的研究。

（三）不同区域和层次的主导产业选择基准缺乏特色研究

不同区域和层次的主导产业选择基准侧重点应有所不同，选择指标赋值权重应有所差别。区域包括国家、省域、市县域甚至某个产业区，我们不能把国家范围内主导产业选择基准照搬到省域、市县域和某个产业区，这样做出的选择也是没有任何意义的。国家的主导产业选择应充分体现产业的技术创新能力和后向拉动能力，相应指标应赋予较大权重，而省域、市县域和某个产业区主导产业的选择应结合该区域产业发展的实际情况，充分体现产业比较优势，比较优势相应指标应赋予较大权重。不同区域和层次的主导产业选择基准和指标应避免高度的一致性，有所取舍，比如有些指标选择可行，但对于市县域和某个产业区没有相应的数据编制，所以对于基准的测算就缺乏合理性。

（四）同一区域的主导产业选择缺乏动态研究

国内关于区域主导产业的选择停留在静态研究上。很多学者在某一区域的主导产业选择研究上，一般采用的基础数据均为年度横截面数据而不是时间序列数据，往往根据往年某一年的实际分析得出今后的选择方向，忽略了主导产业的动态选择问题。对于同一区域的主导产业选择应建立在十年以上数据分析的基础上，通过研究得出这些年主导产业选择变化的规律和方向，为这一区域今后的产业规划和发展提供更加全面和实际的指导。

（五）指标的选择缺乏严谨性，指标体系的建立缺乏规范性

在选择基准确定后，指标的选择尤为重要。在指标的选取上，不同的学者从不同的角度和不同的思维选择的往往不同，随意性和主观性比较强，没有统一的标准，指标体系的建立因而缺乏规范性和完整性。在基准相同的情况下，指标选择不同，得出的结果往往不同，有时甚至会截然相反，这使主导产业选择的科学性和可行性大大降低。

（六）有些指标的测算缺乏科学性和准确性

由于基础数据的搜集整理存在问题，有些指标的测算过程缺乏监督，准确性和科学性就会大大降低。不同的学者在同一指标的测算上所采取的方法不同，选取的基础数据不同，指标值可能就不同，从而分析得出的结论值可能就会不同。比如影响力系数、感应度系数和区位商等。还有些指标本身就不容易准确测度，采取手工算法，比较繁琐，缺乏系统软件分析，比如部门比较优势、技术进步率等指标。因此，在指标值的测算上，急需科学的系统软件分析和更精准的测算模型设计。

（七）各指标的内在联系缺乏研究或研究不足

各指标体系存在差异甚至巨大差异，这给研究成果的比较带来困难。同一区域的主导产业选择，构建的指标体系不同得出的结论就会不同，要得出较优的结论，就要讨论各指标之间的内在联系。各指标在指标体系中所处地位不同，一些指标是在指标体系中处于核心地位，一些指标处于基本地位，还有些指标处于补充地位。比如：技术进步率、需求收入弹性、关联度系数等指标就处于核心地位，但这些基准和指标之间存在内在联系，选择不同的指标对主导产业的选择也会产生不同的影响。

四、关于皖江城市带主导产业选择问题的研究

目前国内鲜见对皖江城市带主导产业选择问题进行研究。首先，综合国内对于皖江城市带产业问题的研究，主要集中在皖江城市带承接产业转移问题研究、皖江城市带各城市承接产业转移比较研究、皖江城市带产业集群问题研究、皖江城市带各类产业的发展问题研究等几个方面。大多数学者集中研究承接产业转移问题，而从整个皖江城市带的角度研究主导产业选择问题基本没有涉及。其次，对于皖江城市带所包含城市的主导产业选择问题的研究文献很少，且只涉及到合肥、马鞍山和六安市金安区。再次，对安徽省主导产业选择问题的研究，主要从工业和第三产业的角度，涉及的区域包含省域、县域和集中区。

皖江城市带的主导产业目前还处于成长阶段。皖江城市带的产业结构一直在“二三一”的不断演进中，工业化程度较高，制造业是支柱产业，而第三产业发展比较滞后，传统服务业仍然占主导。［14］近年来，高新技术产业得到迅速发展，集聚力和辐射力逐渐增强。对于皖江城市带主导产业的研究，目前还停留在定性分析或简单单一的计量分析的初步阶段，无论在研究方法，还是在研究内容的广度和深度上，都亟待完善。

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［11］刘爱文，郑登攀，赵璟.基于BP逻辑模糊神经网络的资源型城市主导产业选择研究——以陕西省榆林市为例［J］.科技管理研究，2010（6）：153-156.

［12］刘祥伟，杨力.地区主导产业选择的模糊优选模型及其应用［J］.合作经济与科技，2010（11）：34-36.