基于熵值法的皖江城市带四化发展水平评价实证

2018-05-31田时中陈子玮

长春理工大学学报(社会科学版) 2018年3期

田时中，李婷，陈子玮

（安徽大学经济学院，安徽合肥，230601）

近年来安徽省的工业化和城镇化处于快速发展阶段，产业结构升级以及农业产业化发展，并且内部行政区划的改变也带来了经济的发展。2006年《中共中央国务院关于促进中部崛起的若干意见》确定皖江城市带是重点发展区域和六大城市群之—，并且2010年的《皖江城市带承接产业转移示范区规划》是优化产业结构和分工，推动区域协调发展，促进中部地区崛起的重要政策，力图到2020年将皖江城市带建设成为在全国具有重要影响力的城市带。党的十八大提出“四化同步”，即“推动信息化和工业化深度融合、工业化和城镇化良性互动、城镇化和农业现代化相互协调，促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展”。在经济转型的关键期，客观评价安徽省四化发展水平能够为新时代安徽省经济快速发展提供经验参考。国内相关研究集中体现在三个方面：

一是主要研究四化的内涵和机理，薛桂霞和钟钰［1］揭示我国四化互动关系，提出针对性的政策建议。李裕瑞、王婧［2］等着力揭示我国地级区域四化协调发展的空间格局。李标、宋长旭等［3］研究四个指标间的相互作用以及它们对能源强度的影响。杨彩萍、汤茂林［4］研究江苏省四个系统对综合发展起不同强度的促进作用。郭俊华和许佳瑜［5］对陕西四化同步协调状态提出对策建议。阮家港［6］提出我国四化同步发展水平高水平同步型省份少，总体上呈西高东低，南北高、中部低的格局。

二是主要研究四化的实现路径，颜双波［7］从工业化、城镇化、农业现代化、信息化和评价制度对福建四化发展路径选择提出建议。杨勇、李忠民等［8］提出应深入把握四化之间的内在联系，促进全国及各地区四化同步发展。孙才志、郜晓雯［9］等认为推进四化过程中提高水资源利用效率并未得到足够重视。

三是主要运用四化的评价指标体系及计量模型进行实证研究。潘竟虎、胡艳兴［10］运用数据包络法和探索性空间数据技术，发现中国的城市群总体效率相对较低。吴义根、冯开文［11］运用全局主成分分析法、几何平均法与HR模型发现安徽省地市四化协调度有空间相关性。李扬、张建军等［12］运用主成分分析法对我国31个地区新四化融合发展水平进行了测度。尹鹏、刘继生［13］等运用耦合协调度模型、探索性空间数据分析和障碍度模型判别吉林省四化发展的协调性。舒季君、徐维祥［14］采用相对发展率结合ArcGIS空间分析刻画我国的四化同步发展水平时空分异特征。周振、孔祥智［15］采用几何平均数法与HR评价模型测算中国各省市区四化综合发展水平与协调发展程度。潘竟虎、胡艳兴等［16］借助地理加权回归模型揭示中国343个地级及以上四化协调发展效率的影响因素及其空间差异。

前人的研究成果为本文的研究提供了理论和方法指导，但仍存在可以拓展的空间：一是评价方法适用性有待深入探讨；二是研究样本过于宏观，对区域四化发展的评价较少。基于此，以皖江城市带为例，通过构建皖江城市带四化发展水平评价指标体系，依据2007～2016年的数据，运用熵值法测度皖江城市带四化发展水平，为新时代皖江城市带的协调发展提供经验参考。

一、评价指标及数据来源

（一）指标体系

在分析已有文献的基础上［17-22］，根据熵值法的原则以及实际的可操作性和数据可获得性，结合皖江城市带四化发展水平的实际情况，选取评价指标，建立指标体系，如表1所示。

（二）数据选取

依据建立的评价指标体系，搜集皖江城市带包括合肥市、芜湖市、马鞍山市、铜陵市、安庆市、池州市、滁州市、宣城市以及六安市的2007～2016年安徽统计年鉴。（因2011年行政区划的调整，2007～2010年巢湖市单独列出，2011～2016年不单独列出）

表1 皖江城市带四化发展水平评价指标体系

二、评价模型与结果分析

采用熵值法测算四化发展综合指数，由于本次评价指标皆为正指标，不需要进行非负化处理，关键步骤如下：

（1）计算第j项指标下第i个方案占该指标的比重

（2）计算第j项指标的熵值

（3）计算第j项指标的差异系数

对于第j项指标，指标值Xij的差异越大，对方案评价的作用越大，熵值就越小

gj=1-ej，则：gj越大指标越重要

（4）求权数

（5）计算各方案的综合得分

三、实证分析

（一）指标标准化

运用SPSS 19.0对评价指标值进行描述统计，求出极大值、极小值和均方差，通过极值法处理，求出2007～2016年间16个评价指标的标准量化值，具体计算由Excel和SPSS 19.0完成，过程省略。

（二）确定指标权重

运用熵值法计算16个指标权重，2016年各指标权重计算结果如表2所示。相应地，可以求出准则层的权重，工业化发展指数、城镇化化发展指数、信息化发展指数、农业现代化发展指数分别为0.1979、0.3584、0.2353、0.2084。

表2 评价指标权重

表3 皖江城市带四化发展水平综合指数（2007-2016）

（三）评价结果及分析

运用上述计算方法对皖江城市带2007～2016年4个准则层16个指标的数据进行相关处理，计算得出皖江城市带四化发展水平综合指数如表3所示。

在此基础上，根据“厚今薄古”思想对样本综合指数进行时间加权，并对时间结果进行排序，计算样本排序方差（表4、表5）。

1.从整体上看，在样本考察期内，综合指数排序依次为铜陵市（0.6360）>马鞍山市（0.6257）>合肥市（0.6314）>芜湖市（0.5599）>池州市（0.3231）>宣城市（0.2845）>滁州市（0.2684）>安庆市（0.1553）>六安市（0.1529）。指数越高表明四化发展水平越好，故皖江城市带中铜陵市四化发展水平较高，六安市四化发展水平相对落后。四化发展水平平均指数为0.3699，池州市、宣城市、滁州市、安庆市、六安市低于平均值，可见池州市、宣城市、滁州市、安庆市、六安市四化发展比较落后，应该加大四化发展力度，加快四化发展的进程。

2.从四化发展水平纵向的动态变化过程来看，大致分为两种趋势：一是合肥市、马鞍山市、芜湖市、铜陵市逐年下降；二是池州市、宣城市、滁州市、安庆市、六安市逐年上升。铜陵市的四化发展水平波动最大，说明铜陵市的发展综合指数虽然较高，但是不稳定。马鞍山市和芜湖市起点较高，但是逐年下降，可能在四化发展方面重视不够或者没有抓住重点。合肥市在2014年之前总体呈下降趋势，2014年之后开始逐步上升，对于四化发展逐步完善。池州市、宣城市、滁州市、安庆市、六安市的总体指数虽然不高，其中略微有起落，但一直保持良好的增长趋势，这几个城市的四化发展水平正在逐步提高，如图1所示。

表4 时间加权综合指数（2007-2016）

表5 皖江城市带四化发展水平综合指数排序及方差

图1 2007-2016皖江城市带四化发展水平综合指数趋势图

3.从皖江城市带四化发展水平指数动态演变特征来看，皖江城市带四化发展水平综合指数的方差大小依次为铜陵市（4.0444）>合肥市（0.9333）>池州市（0.9000）>六安市（0.7667）=芜湖市（0.7667）>滁州市（0.6667）>马鞍山市（0.444）>宣城市（0.2667）>安庆市（0.1778）。表明铜陵市四化发展水平波动最大，合肥市、池州市次之，六安市、芜湖市、滁州市四化发展水平有较大幅度的波动，马鞍山市、宣城市波动较小，安庆市波动最小，四化发展水平最稳定。各市需根据自身发展情况，提高四化发展水平，安徽省政府也应重点支持四化发展水平相对落后的市，从而缩小各市发展差距，促进各市的均衡发展。

4.从各市四化发展水平来看，各市都有影响四化发展的“短板”。就合肥市而言，其四化指数均超过了均值，工业化发展指数接近均值，其他三化远超过均值，并且城镇化发展指数最高；其次为信息化发展、农业现代化发展，工业化发展指数最低。马鞍山市、铜陵市、芜湖市四化指标均超过了平均值，马鞍山市的城镇化发展指数最高，不过信息化发展指数比较低；芜湖市的工业化发展指数较高，信息化发展指数和马鞍山市类似；铜陵市的工业化发展很高，相对来说农业现代化发展落后。滁州市、六安市、巢湖市、宣城市、池州市、安庆市的四化发展指数均比平均值要低，滁州市、六安市、巢湖市的农业现代化发展指数在各市均比较高，信息化发展都存在落后现象。宣城市和池州市的工业化发展指数比较低，安庆市的城镇化和农业现代化指数比较低。这些“短板”的存在，抑制了皖江城市带四化发展水平综合指数的提高，说明各市应该针对自身的实际情况，以薄弱环节为突破口，重点发展四化中的“单化”或者“双化”如表6所示。

5.从四化发展的影响因素权重值来看，2007～2016年影响因素权重值排序为城镇化发展、工业化发展、农业现代化发展和信息化发展。其中，城镇化发展总体占权重最大，均值为0.3021，其他影响因素权重次之。基于熵值法的功能，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大。城镇化发展权重占比最大，说明各市四化发展水平受其影响最大，皖江城市带城镇化发展指标值数据的离散程度较大。

表6 准则层指数（2007-2016）

从动态变动来看，城镇化发展权重自呈现先上升后下降再上升态势，城镇化对于城市发展的作用不容小觑。工业化发展的权重自 2007年最大值以来大幅度下降到一个区间平稳波动状态，其对于四化发展作用达到稳定状态。农业现代化发展自2007～2013年呈现上升趋势，2013～2016年呈现下趋势，其对于四化发展的作用正在减弱。信息化发展权重虽然比其他三个因素小，但是一直呈现上升趋势，说明信息化正在成为推动皖江城市带四化发展的重要动力见图2。

图2 2007-2016影响因素权重值趋势图

四、结论与建议

（一）结论

整体上，皖江城市带四化发展水平呈现各市发展不平衡，差异较大的格局。评价期间铜陵市四化发展水平综合指数高出六安市0.5左右，在人口较多、相对发达的市比如铜陵市、马鞍山市、合肥市、芜湖市的四化发展水平也比较高，小城市的就比较低。

上述提到的综合指数高的城市的四化发展水平却呈现逐年下降的趋势，并且波动也比较大，不是很稳定，属于高水平的波动发展性型。相反，池州市、宣城市、滁州市、安庆市、六安市四化发展水平一直稳定增长，属于低水平的稳定发展型。

在准则层指数评价中，各市的四化发展都有自己的薄弱环节，不过铜陵市、马鞍山市、合肥市、芜湖市的四化发展指数均超过平均值，合肥市的信息化程度较高，其他三市较低。池州市、宣城市、滁州市、安庆市、六安市均小于平均值，而且信息化程度和城镇化程度不高。

在评价因素中，城镇化发展对评价结果的影响最为突出，权重值占比较大；而信息化权重占比不断增加，影响力增大。

基于四化发展水平的影响因素，以关键评价指标为依据，运用熵值法对皖江城市带四化发展水平进行实证分析与综合评价，实现了预期研究目标，表明评价指标和方法具有较强的适用性。

（二）建议

第一，坚定不移的走新型城镇化道路。城镇是皖江城市带四化发展的重要支撑，推进皖江城市带城乡一体化建设，坚定不移的走新型城镇化道路是实现全面小康社会的重要举措，是实现四化发展的必经之路。皖江城市带要合理地引导人口流动，发挥城镇化发展过程中的辐射效应，让农村居民能够享受与城镇居民对等的公共服务；各市要根据资源、能源和环境承载能力科学布局，逐步推进，提高土地资源利用效率；部分城市可以结合自身的自然历史文化差异性，坚持文化传承，试点特色小镇，如合肥市环巢湖特色小镇等。

第二，以信息化带动农业现代化发展。信息化是推动四化发展的重要动力，皖江城市带政府要出台税收优惠等政策增加资本市场对农业现代化的投入，推动农业信息化发展；利用新兴的生物技术和适用于农业的信息技术改造皖江城市带的传统农业，先行试点，逐步推行，使农业生产更规模化、标准化，同时，重视培养和引进既懂农业生产又懂信息技术的复合型人才，招揽专家传播教导广大农民现代农业技术，使其带动起广大农民应用农业信息技术，推进农业现代化的发展。

第三，推进工业化绿色发展。皖江城市带要坚持以创新为本，推动全产业链发力，奠定皖江城市带四化发展的工业基础，如合肥市应利用互联网、云计算等为绿色产品开发销售提供新型商业模式，传统产业的绿色改造、资源回收利用也需要信息平台做支撑。安庆市将绿色能源、环保材料及再循环技术等运用到传统工业中，使传统工业不至于被时代吞噬。马鞍山市对于汽车、电子科技等传统与创新结合的产业，逐渐转变到以创新技术为本的产业，发展光伏等绿色产业。

第四，促进区域协调发展。促进区域协调发展对于促进皖江城市带经济健康可持续增长至关重要。在推进四化发展的过程中，要处理好不同城市内部的单化发展，弥补四化发展短板。皖江城市带不仅要利用好区域增长极的引领作用，还着力促进区域内部之间的协调发展，实现区域差异的收敛和均衡发展；合肥作为省会城市，城镇化和信息化程度高，应发挥其集聚和辐射作用，把地区的前沿科技、优惠政策等惠及到周边地区；芜湖市应加大信息技术的投入，并且将信息技术运用到工业产业和农业产业，使农业生产实现自动化、规模化；宣城市要充分利用其独特的文化资源和生态旅游资源增强经济实力来加快城镇化进程。

［1］薛桂霞，钟钰.我国“四化”协调发展的内在关系研究［J］.农村经济，2015（01）：93-97.

［2］李裕瑞，王婧，刘彦随，等.中国“四化”协调发展的区域格局及其影响因素［J］.地理学报，2014，69（02）：199-212.

［3］李标，宋长旭，吴贾，等.中国新四化对能源强度的影响［J］.资源科学，2017，39（08）：1444-1456.

［4］杨彩萍，汤茂林.江苏省“四化”协调发展及空间格局演化分析［J］.现代城市研究，2016（08）：52-59.

［5］郭俊华，许佳瑜.工业化、信息化、城镇化、农业现代化“四化”同步协调发展测度与对策研究——以陕西为例［J］.西北大学学报：哲学社会科学版，2017，47（04）：32-39.

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［8］杨勇，李忠民.发展新理念下中国“四化”同步发展趋势与特征分析［J］.科技进步与对策，2016，23（11）：36-41.

［9］孙才志，郜晓雯，赵良仕.“四化”对中国水资源绿色效率的驱动效应研究［J］.中国地质大学学报：社会科学版，2018，18（01）：57-67.

［10］潘竟虎，胡艳兴.中国城市群“四化”协调发展效率测度［J］.中国人口·资源与环境，2015，25（09）：100-107.

［11］吴义根，冯开文.安徽省“四化”协调发展的时空格局和动态演进［J］.经济地理，2016，36（12）：28-36.

［12］李扬，张建军，李向辉.中国“新四化”融合发展水平的测度与评价［J］.统计与决策，2017（07）：129-133.