中国新型工业化评价指标体系的构建和实证分析*

2015-12-16商勇

区域经济评论 2015年3期

商勇

以科技含量高、信息涵盖广、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥为主要内涵的新型工业化，在经济社会发展中具有决定性作用。新型工业化既是我国工业发展的战略目标，更是工业发展的实际过程。在我国经济面临“新常态”和资源约束双重背景下，我们认为构建科学的评价指标体系，对我国新型工业化水平进行科学测度，并审视各地区工业化水平、差距及其变动趋势，具有重要的理论和现实意义。

一、文献综述

对新型工业化进行评价主要涉及指标体系构建和评价模型选择问题，下面简述已有研究成果。

指标体系构建问题。早期的研究主要是借鉴国外有关理论，从经济发展水平、产业结构、就业结构和城镇化水平四个方面对我国工业化进程进行测度。郭克莎（2000）从人均收入水平、三次产业结构和工业内部结构分析我国工业化进程，并认为产业结构偏差影响了经济的持续增长和质量的提升。陈佳贵、黄群惠、钟宏武（2006）认为可以从经济发展水平、产业结构、工业结构、就业结构和空间结构等方面衡量工业化水平，并对中国各地区工业化所处阶段进行了判断。陈元江（2005）通过第一、二产业产值比例，人均国内生产总值，城市化率，第一、二产业就业比例四个指标构成的指标体系来反映工业化进程和运行质量，体现了新型工业化对经济增长质量的要求，但是并没有把信息化、人力资源等因素纳入指标体系，与党的十六大所表述的新型工业化尚有一些差异。也有部分学者开始考虑新型工业化的评价问题，如吴亚燕（2003）、张克俊、曾科（2004）等的研究。还有一些学者另辟蹊径，设计了一些新颖的指标体系，如李建、周继红（2003）在新型工业化进程中引入了风险指标的概念，从投入、产出和风险（成本）三方面来衡量新型工业化水平。这一做法的可操作性不强，尤其是风险很难量化，进行实证有一定困难。杨同宇（2004）则主张在指标体系中引入GDP增长速度以及工业增加值增长速度指标来反映工业发展速度，这一思想明显受到传统工业化道路中注重速度的影响。

我们看到这一时期的研究受西方结构主义影响较大，也反映了我国经济发展中结构性矛盾逐渐显现的现实。传统的指标体系的突出优点是指标含义清晰、便于度量，但没有考虑环境质量、资源消耗及人力资源等方面因素，容易产生片面追求工业化速度，忽视经济效益和社会效益的倾向。总体来说，这一时期人们关注的焦点集中在我国工业化所处的阶段判断上，很少涉及新型工业化的特征及其测度问题。

随着人们对新型工业化内涵和特征的理解不断深入，学者开始把工业化进程和工业增长质量结合起来综合评价。如杨杰（2005）等构建的指标体系包括经济发展、产业结构、就业结构、城镇化水平、科技贡献、经济效益、资源利用、环境改善、人力资源发挥等方面，前四个方面实际上是反映传统工业化进程的指标，后五个方面反映新型工业化的特征。李同宁（2006）以转变增长方式为核心构建逻辑分析框架，从工业化水平、集约化水平、信息化水平、全球化水平、科技教育水平五个方面构建评价指标体系，对我国新型工业化进程进行监测分析。李世英（2009）从工业化进程、结构变动、科技水平、经济效益、可持续发展、人力资源和信息化水平七个方面来测量新型工业化水平，除引入就业结构外，还引入城乡恩格尔系数来反映消费结构。鄢军、王传捷（2010）从技术、组织、制度和其他社会指标角度设计了一套新型工业化指标体系，这一方法在标准参数的选择上存在困难。谢春和李健（2011）则强调创新的因素，从工业化进程与结构、工业化质量、工业化发展潜力与可持续发展三个准则层面来评价我国新型工业化水平。耿修林（2012）则从新型工业化的投入、产出和推进强度三个大方面用52个指标来测度新型工业化水平，强调了近年来两化融合的思想。孙智君、周滢（2013）则考虑了国际竞争力要素，突出了经济全球化对工业化的影响。

评价模型选择问题。目前新型工业化评价模型大致可以分为两大类：第一类是直接采用主成分分析法或因子分析法进行评价，第二类是运用系统综合评价方法进行评价。但是，这种分类的关键集中在权重的处理上，即采用主观赋权还是客观赋权。相对来说，客观赋权法更受研究者的青睐，但是这一方法综合时经济意义有时候并不明显（具体见表1）。另有一些学者为了避免使用一种方法可能导致的缺陷，综合运用上述方法中的两种甚至几种来确定权重。如余华银（2006）、詹浩勇（2010）、杨建仁和刘卫东（2011）、唐浩河和贺刚（2014）等，都是把主观赋权和客观赋权结合起来，以求得到更为科学的结论。

我们看到，当前在对新型工业化进行评价时，大多采用“传统工业化评价指标+新型工业化评价指标”的评价模式。传统工业化评价指标基本没有分歧，但是在反映新型工业化方面，由于对“新”的理解不同，相应的评价指标也有所不同。但是无论指标体系是复杂还是简单，始终都是围绕党的十六大对新型工业化的表述来进行设计的。可以说在理解新型工业化的内涵上，这一表述最为全面准确，得到了学者们的一致认同。因此，我们认为，在对我国新型工业化水平进行评价时也应该遵循这一思路。无论对“新”的内涵如何进行拓展，信息化、工业化、科技水平、经济效益、资源环境、人力资源这六个方面的内容都应该始终是评价的核心，其他方面只能是对它们的补充和完善。工业化虽然是我国经济发展过程中的重要阶段，但是它绝不是经济发展的全部，因而在建立指标体系时不宜包罗万象、一味复杂化。在考虑指标的系统性同时，也要兼顾其简约性。

表1 常见的评价模型和方法

二、指标体系的构建和评价方法

（一）指标选取原则

1.科学性原则。新型工业化的基本特征是科技含量高，经济效益好，资源消耗低，环境污染少，人力资源优势得到充分发挥，这是我们建立评价指标体系的科学依据和标准。指标的选择应该围绕这一核心展开，设计科学合理的评价体系，同时也是进行科学评价的基础和前提。

2.系统性原则。新型工业化具有丰富的内涵，涉及经济、科技、环境和信息等多个层面。指标的选取要从不同角度反映新型工业化的特征，但不是指标的简单堆砌，而是体现其内在联系，使得各指标彼此衔接，形成有机整体。

由高水分小麦干基含水率随时间的变化曲线可以看出，物料厚度在3.5～6.5cm范围内，薄层厚度大的物料比厚度小的物料可获得较大的干燥速度。在干燥起始阶段，随着物料厚度的增加，单位时间内物料水分的蒸发量明显增加，其根本原因在于物料薄层厚度增加，干燥热空气在物料层中停滞的时间增加，湿——热交换进行的比较彻底。高水分小麦的薄层厚度越大，高水分小麦籽粒中所含有水分也就越多，拥有足够多的水分供其干燥，所以薄层厚度大的物料干燥速度高。但如果物料层厚度过大，将会增加干燥设备中风机的载荷，致使物料干燥速度的降低。根据试验结果得知不同薄层厚度条件下高水分小麦的干燥速度之间差异显著。

3.简约性原则。新型工业化的测度与评价是一项实践性很强的工作，在指标的选取上，力求把握新型工业化最本质的特征，选取那些概括性强、信息量大，且容易获取的指标。注意指标的简约性，兼顾指标的实用性和可操作性。

4.可比性原则。信息工业化评价指标的选择需要在计量口径、计量方法、时空范围等方面具有一致性，同时应吸收国内外已有先进成果，从而使该指标体系可以进行纵向和横向比较，以便对评价结果进行深入分析。

（二）新型工业化水平综合评价指标体系

根据新型工业化内涵、特征和影响因素，按照指标选取原则，并参考借鉴国内外关于我国新型工业化评价指标体系成果，从五个方面构建了新型工业化水平评价指标体系（如表2）：

工业化基础水平主要包括人均GDP、第二产业产值比重、城镇化水平等指标。其中人均GDP直接反映一个国家或地区的工业化水平和发展阶段，主要衡量和评价工业化进程。第二产业增加值比重反映工业化演进中引起的结构变动，城镇化率则反映二元经济的结构指标，从空间上衡量城乡协调发展程度，是新型工业化进程的重要指标。

科技进步与创新主要包括工业企业R&D投入强度、技术改造经费比重、高技术产业占比、信息化发展指数等。工业企业R&D投入强度可以反映一个国家（地区）对研发的资金投入规模和重视程度。技术改造经费比重则反映企业转型升级能力。高技术产业占比反映行业结构的高端化程度，体现新型工业自主创新能力。信息化水平是新型工业化的重要特征，而信息化发展指数（IDI，Informatization Development Index）能够全面评价信息化发展水平，这里采用国家统计局的计算方法进行计算。

表2 新型工业化水平评价指标体系

经济效益主要包括工业增加值增长率、总资产负债率、工业成本费用利润率和全员劳动生产率四个指标。其中工业增加值增长率反应宏观层面的经济效益，后三个指标是从微观层面反映新型工业化的经济效益。

节能减排方面。这里选择了单位工业增加值能耗、单位工业增加值用水量、工业固体废物综合利用率和工业主要污染物排放强度四个指标，从污染物的排放和治理侧面反映新型工业化对节能减排的要求。

考虑到指标的可得性，我们用工业企业职工平均工资增长率和工业企业从业人员年均增长率两个指标来反映人力资本特征。前一指标体现一定时期内工业企业职工劳动报酬的增长水平，可以反映工业化发展对提高居民收入、改善民生方面的贡献，后一指标则衡量了工业发展过程中吸纳就业能力的高低。

（三）评价方法

三、实证分析

根据上述思路，我们利用《中国统计年鉴2013》收集和计算了各项指标数据，并对数据进行无量纲化处理。

首先对数据进行Bartlett's球形检验。KMO值为0.668，卡方统计值为420.769，p值近似为0.000，检验结果表明适合采用因子分析。这里我们采用广泛使用的主成分分析法提取公共因子，各因子对原始变量的信息提取最低也达70%以上，特征值和累计解释方差结果如下：

通常，人们在选择公因子数目时，可以有不同的标准：比如特征根大于1，累计贡献率达到85%，或者说单一因子的解释能力超过5%等。这里选择5个公因子显然不满足前两个标准，结合碎石图，我们提取5个公因子，累计贡献率达到83.5%，基本能够满足分析需要。

为了更好地解释各因子的实际意义，我们进行方差最大化旋转。通过提取的各因子的载荷，我们看出第一个公因子对各原始变量的载荷都比较大，且大多符号为正，因此我们把这一因子称之为综合因子，反映新型工业化的主要特征。第二个公因子在能耗上载荷较大（0.671），我们命名为节能因子。第三个公因子在工业企业平均工资增长率和从业人员增长率上有显著载荷（分别为0.865和-0.889），反映的是人力资本对新型工业化的影响，我们称之为人力资本因子。第四个公因子在资产贡献率、第二产业产值比重方面载荷较大，我们命名为结构效益因子，最后第五个公因子则在成本费用率（0.898）、技术改造经费占比（0.533）方面更为突出，因子命名为技术效益因子。

利用各因子得分系数矩阵，可以计算各地区的因子得分，再利用方差贡献率对各因子综合加权得到综合得分，表达式如下：

对各因子得分和综合得分进行排序，结果分析如下：

从综合因子得分看，这一评价方法还是比较符合实际的。京、津、沪等直辖市和经济发达的江苏、浙江、广东省等地区新型工业化水平处于国内领先水平，其综合得分也位于前几位；而甘肃、宁夏、青海等西部边远地区得分都低于全国平均水平，新型工业化水平最为落后，其他各地区表现也大多与实际相符。如河南省新型工业化水平综合得分只有-0.177，位于全国第19位，低于全国平均水平，与其经济总量位于前五的地位很不相称，说明河南新型工业化发展还任重道远。从图1可以看出，我国各地区新型工业化发展很不均衡，明显高于全国平均水平的仅有北京、天津、上海、广东等11个地区，约占总数的1/3。虽然地区发展差异是一种常态，但是各地区新型工业化水平差距是非常明显的，不利于我国推行新型工业化战略的发展目标，因此我们应该采取措施缩小地区差异，促进不同地区间相互促进和协调发展，推动我国新型工业化建设的健康发展。

图1 各地区因子得分比较图

进一步看各省市新型工业化水平各因子得分，我们发现同一地区的新型工业化水平具有明显的不均衡性。如上海综合得分高居第一，这主要是因为第一个公因子得分远远高出其他地区的原因所致（超出得分第二的广东一倍多），其他各因子的表现并不理想。而北京尽管综合新型工业化水平高居第三，但是结构效益因子方面的得分却是所有地区中最低的，这可能与北京产业结构有关，第二产业产值比重并不高，只有22.7%，只有天津和江苏新型工业化水平发展相对均衡。另外，作为对比，可以明显看出河南省的差距是全方位的。唯一高出全国平均水平的是结构因子得分（第二产业产值比重达56.3%），这得益于河南近年来推行的工业化战略。一方面确实促进了工业的快速发展，提高了河南省的经济地位；但是另一方面，由此产生的结构性失衡却也越发严峻，第一产业，尤其是第三产业的发展远远滞后，既不能很好地提供与工业化发展相匹配的生产性服务能力，也不能很好地满足人们因物质生活水平提高对精神文明的追求。这在未来的发展时是需要引起有关各方高度关注的。

根据各因子和综合因子得分结果，我们可以把它们分成如下五类：第一类是综合得分超过1的地区，也是新型工业化水平最高的地区。包括京、津、沪三个直辖市，这一类地区在因子综合得分和各因子得分方面都表现出明显优势，反映了京、津、沪地区在国内范围里所具有的巨大优势；第二类是综合得分超过0.622（这一值是综合得分的标准差）以上的地区，包括广东、浙江、江苏（它们也是地区经济综合实力的前三位），也是新型工业化水平发展很好的地区；第三类是综合得分超出平均水平的地区，新型工业化水平在国内也位于前列，包括黑龙江、福建、陕西、内蒙古、山东等省份；第五类是新型工业化水平最落后的地区，综合因子得分低于-0.622，主要分布在西部地区（包括贵州、云南、西藏、甘肃、宁夏），唯有江西属于中部地区，其得分低主要是综合因子得分排名靠后（第26位）所引起的。其他地区归属于第四类，综合因子得分也低于平均水平，这一类新型工业化水平发展相对落后，但是这一类得分较为分散。进一步细分的话，如辽宁、吉林、新疆、湖南、湖北得分接近于0（绝对值小于0.1），基本处于全国平均水平，和同类的其他地区相比还是有一定优势的。

上述分析是从变量的差异和相似性方面来比较各地区新型工业化水平，但是新型工业化水平的地区差异也会影响到变量的表现。因子分析以及基于其结果的聚类分析只是反映了变量之间的关系，为了把变量和地区（样本）结合起来，我们采用对应分析（Correspondence Analysis）对上述结果作进一步分析。对应分析是在R型因子分析（变量）和Q型因子分析（样本）基础上发展起来的一种多元统计分析方法。它通过标准化数据将R型因子分析和Q型因子分析结合起来，利用降维（一般为二维）把变量和样本的载荷反映在相同的公因子轴上，把众多的变量和样本在一个二维空间展示出来，根据其结果还可以对样本进行直观分类，还能指示分类的主要参数（主要因子）和依据，可以更好地分析变量之间的相互关系，在实践中得到了广泛应用。

表3 对应分析摘要

从分析结果看（见表3），前两个惯量（相当于因子分析中的特征根）分别为0.089，0.023，它们累计解释了所有惯量（0.136，即原始信息）的82.1%，因此二维图就能够很好地解释变量和样本之间的关系，二维图如下②：

图2 对应分析图

从二维图我们看到不同指标、不同地区之间的联系和区别。我们注意到经济发展较好的地区基本都在第一维度的参照线左侧，而工业化水平的五个指标都落在维度2的上方，因此可以这样理解：维度1主要反映了地区差异，维度2主要反映了指标差异。从指标看，工业化水平（f1）、技术创新（f2）和节能减排（f4）联系密切，人力资本（f5）和经济效益（f3）与其他指标表现迥异，这说明在反映新型工业化水平方面，前三个指标较为类似，后两个指标则差异较大。从地区看，北京、上海、浙江、广东、江苏与其他地区差别明显，云南、西藏、贵州、新疆等西部地区则正好处于相反方向，经济发展相对滞后，湖北、安徽、河南、江西、吉林等地区靠近中心，社会经济发展位于中游。把地区和指标结合起来看，北京、上海、浙江、广东、江苏等地区与工业化基础水平、技术创新和节能减排指标靠近，它们在这些方面都处于领先地位，福建、山东、重庆在这三个指标上也表现较好，这些也都是社会经济较为发达的地区，其因子得分也都相对靠前；天津与这些地区表现明显不同，说明其新型工业化水平整体发展较好，但在工业化水平、节能减排、技术创新上却与其他经济发达地区有明显差别；甘肃、山西、宁夏、河北、辽宁整体表现十分近似，它们在所有指标上都表现不佳，新型工业化水平整体较低。我们可以和因子分析一样，在此基础上进行分类，当然因为分析角度不一致，分类结果也有所不同。

四、结论和建议

本文基于工业化理论，在充分把握新型工业化特征和文献梳理基础上，结合我国工业发展实际，从工业化基础、技术创新和信息融合、经济效益、节能减排和以人为本五个方面建立综合指标体系，并利用因子分析和对应分析相结合，对我国31个省市工业化发展实际进行验证。分析结果较好地反映了新型工业化发展的实践情况，综合看，我国新型工业化呈现出非均衡发展态势，既有经济指标发展的非均衡特征，也有地区发展的非均衡特征。在推进新型工业化发展建设时，必须注意加强顶层设计，从制度、法制、市场化建设等方面推动新型工业化建设，充分利用现有有利条件加快发展优势产业，以点带面，形成各区域协同发展的立体产业体系，促进整个经济持续快速健康发展。

（1）加强顶层设计，从制度、法制、市场化建设等方面推动新型工业化发展。新型工业化本身是一项系统工程，涉及面广，影响巨大。因此，必须要求在发展战略上进行顶层设计，充分考虑到产业发展的一般规律，又必须考虑到当前国际、国内经济和市场现实，深入调研，合理安排，推进制度、法制和市场化建设等方面的配套改革，消除体制机制障碍，拓宽投资融资渠道，优化投资环境，真正形成有利于新型工业化发展的外围环境。

（2）产业协调发展，提高产业竞争力。科学有序地推进战略性新兴产业发展和传统产业的更新改造，提高产业综合竞争力。同时各地资源禀赋不同，统筹协调区域间发展格局，兼顾地区利益，形成区域优势互补、协调推进的新局面。充分利用现有有利条件加快发展优势产业，以点带面，形成各区域协同发展的立体产业体系，促进整个经济持续快速健康发展。

（3）加大人力资本的培育，以人为本，和谐发展。加大高级人才引进力度，科学配置人力资源，充分调动劳动者的积极性和创造性，形成一支结构合理、基础厚实的技术生力军，加快科技成果转化为现实生产力的步伐，实现人力资源优势的充分发挥和可持续发展。深入开展多渠道、多形式培训工作，不断提升培训的覆盖面、效率和质量。加强技术进步，改善劳动条件，积极改善创业、就业环境。

（4）发展绿色经济，实现可持续发展。大力推进节能降耗工程，从工业生产设计、生产过程、产品销售和使用各环节，推动节能降耗，规范能耗的准入门槛，加强新投资项目的能耗评估审查，淘汰一批落后产能。对已有项目加大污染治理力度，把节能减排和污染治理紧密结合。同时加强各种排放物的废物的回收与综合利用，变废为宝，发展循环经济，构建全面立体的绿色经济体系，实现可持续发展。

当然，对我国新型工业化进程进行综合评价是一项系统工程，既要体现工业化发展的内涵和特征，又要体现新型工业化的时代要求。为了更好地促进我国工业化发展，形成科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的新局面，这就需要我们在实践中反复摸索和探讨，最终形成科学的指标体系，使得该体系既能有效反映和监测我国工业化发展现状，又能指导新型工业化的未来发展。

注释

①由于涉及的文献众多，在参考文献里不再一一列出，感兴趣的读者可以自行查阅，也可向作者索取。②这里对应分析按如下思路进行：首先利用原始指标进行标准化变换后再进行正则化处理，综合成工业化水平、技术创新、经济效益、节能减排和人力资本五个方面，然后再进行分析，并不是直接根据因子分析得分得到的，前面分析中我们看到五个因子才能综合反映原始变量的大部分信息，如果直接利用五个因子得分进行综合，由于对应分析只能做出二维图，因此综合的信息更少（只有58.8%），会使结果偏误太大而失去分析的意义。

［1］郭克莎.中国工业化的进程、问题与出路［J］.中国社会科学，2000，（3）:24-27.

［2］陈佳贵，黄群慧，钟宏武.中国地区工业化进程的综合评价和特征分析［J］.经济研究，2006，（6）:4-15.

［3］陈元江.工业化进程统计测度与质量分析指标体系研究［J］.武汉大学学报（哲学社会科学版），2005，（11）:12-17.

［4］吴亚燕.建立新型工业化评价指标体系的思考［J］.江苏统计，2003，（4）:45-46.

［5］张克俊，曾科.新型工业化标准与评价指标体系研究［J］.中国科技论坛，2004，（6）:125-127.

［6］李建，周继红.试论我国新型工业化测度与评价指标体系的建立［J］.兰州学刊，2003，（4）:17-21.

［7］杨同宇.新型工业化评价指标体系及其应用研究［D］.南京:南京工业大学，2004.

［8］杨杰，罗志恒，张春元，等.新型工业化评价指标体系研究［J］.吉林大学社会科学学报，2005，（5）.

［9］李同宁.我国及各省市区新型工业化进程监测分析［J］.软科学，2006，（2）:40-47.

［10］李世英，李亚.新型工业化发展水平测度指标体系的构建及实证研究——基于陕西的数据［J］.当代经济科学，2009，（5）:28-35.

［11］鄢军，王传捷.我国新型工业化的指标体系构建与指数估算［J］.商业时代，2010，（35）:10-11.

［12］谢春，李健.我国新型工业化指标体系构建及评价方法［J］.财经理论与实践，2011，（7）:114-118.