基于熵权法和聚类分析的开发区发展水平评价——以安徽省为例

曹承龙

(安徽财贸职业学院 安徽合肥 230601)

开发区是政府为了促进经济迅速发展，划定在其内实施特殊政策和管理服务的区域。1980年我国首批四个经济特区对外开放，经济运行逐年高速增长。4年之后，中央政府批准12个市创办经济技术开发区，开启改革开放的第二个层次。随着国家级开发区成效显现，各省政府也纷纷批准成立省级开发区。安徽省自1988年建立首个工业园以来，经过30年的发展，现已建成省级以上开发区162家，其中国家级21家，省级141家，逐步形成以国家级为龙头、省级为支撑的多级开发区空间布局。

虽然，全国各省市的开发区在规模和数量上急速增长，但专业化、综合功能一体化的特色园区较少，大多数开发区的前期规划目标与实际运营成效差距甚远，一些长期圈占土地、开发程度低的开发区，也未得到有效治理。针对开发区土地利用中存在的问题，学者们对土地集约利用进行深入研究。徐丹在苏南、苏中、浙西等开发区调研基础上，全面阐述了开发区土地集约利用的概念和内涵[1]。陶运平等针对山西省开发区存在用地功能错位、产出效率低等问题，提出加强土地规划管理与调控，建立土地集约评估体系和实施退出制度等建议[2]。王成新等研究指出，山东省开发区的土地集约水平不高且区域差异大，但土地集约利用程度与区域经济发展水平，并没有显著的相关性，而加强开发区管理才是提高集约用地水平的关键因素[3]。魏宁宁等采用灰色关联法、综合指数法对南京市11个开发区土地集约利用水平进行评价，建议政府应加大土地投资力度，进而提高开发区的产出效益[4]。关于开发区促进区域经济和产业发展等研究，况伟大的实证结果显示，开发区对区域经济增长具有显著作用，即开发区不仅具有较强的技术外溢效应，而且比非开发区具有更高的生产率[5]。吴敏等利用回归估计研究发现，开发区能够显著地促进区内企业的出口贸易及其二元边际，对外资企业出口促进作用最大，对国有企业出口作用次之，而对内资非国有企业的影响作用不显著[6]。李力行等的研究表明经济开发区有效推动制造业内部的产业结构调整，当设置目标行业符合当地比较优势时，产业结构调整的积极作用将更加明显[7]。周茂等研究指出开发区推动地区制造业升级，可通过产业集聚、资本深化和出口学习3个渠道实现，并且开发区的升级发展对其制造业升级有正向影响作用[8]。这些研究为各级政府科学治理开发区提供了有益的策略建议。

然而，大多数学者的研究以定性研究为主，定量研究较少；宏观研究较多，中观和微观研究较少；而且，研究成果中较少对省级以上开发区所属地市进行评价分析。因此，本研究查阅2012年至2016年安徽省统计年鉴，以各地市的省级以上开发区主要经济指标数据为基础，结合开发区改革发展的相关政策和学者们的研究成果，对各地市开发区的发展水平进行综合评价，本研究结果对开发区主体综合评价分析研究领域有一定补充作用。另外，由于现有研究往往基于开发区发展现状及问题展开讨论，并未考虑相似开发区所面临的共性问题，本研究则通过K均值聚类算法有效理清地市开发区归属梯队问题，基于聚类结果探讨各地市的发展优势与不足，进而提出兼具普适性和针对性的应对策略。

一、研究方法

目前国内关于多指标综合评价的方法有很多[9-10]，如层次分析法、模糊综合评判法、TOPSIS评价法等。然而，综合评价开发区发展水平，不仅要选择合适的评价方法，还需要从效益、规模、创新等多指标对评价对象做动态分析。由于指标评价角度不同，因而评价时不能把各指标要素同等看待，所以，确定各级指标权重尤为重要。权重确定方法大致分为主观赋权法和客观赋权法两类。主观赋权法是以专家给出的指标权重进行赋权，其主观性成分较多，通常容易引起争议；客观赋权法则根据原始数据之间的关系，运用数学的方法确定指标权重，克服了主观赋权法依赖专家主观判断的不足，因此它也是最常用的方法。

熵值法是一种客观赋权法。熵值可以判断一个事件的随机性和无序程度，也可以判断某些指标的离散程度，若指标的离散程度越大，则该指标对综合评价的结果影响越大。因而，熵值法较好体现指标信息熵值的效用价值，其评价结果具有较高的可信度。因此，本研究将采用熵值法对省级以上开发区发展水平进行评价分析。

二、评价指标与数据来源

(一)综合评价指标

依据指标选取的科学性和系统性、数据可得性和可操作性等原则，结合政府对开发区综合考核的相关文件，本研究从经济效益和创新能力等方面，选取3项一级指标和9项二级指标，确立省级以上开发区发展水平的综合评价指标体系，具体内容见表1。

表1 综合评价指标体系

一级指标二级指标指标类型发展绩效(H1)全区经营(销售)收入(H11)绩效产出第二产业增加值(H12)绩效产出税收总额(H13)绩效产出固定资产投资总额(H14)成本投入开放水平(H2)出口总额(H21)绩效产出进口总额(H22)绩效产出实际利用外商直接投资(H23)成本投入亿元项目到位省外境内(H24)成本投入创新能力(H3)专利授权量(H31)绩效产出

对于创新能力的二级指标，考虑成本投入可能包括：研发投入规模，技术引进经费等，考虑绩效产出可能包括：专利授权数，技术市场交易额。但是，由于面向开发区的统计数据不足，因此，根据实际的数据获取情况，本文选取了专利授权数量作为创新能力的二级指标，并结合发展绩效、开放水平方面的8项二级指标，对开发区发展水平进行分析与评价。

(二)数据来源

开发区数据主要来自于《安徽省统计年鉴(2012-2016)》的统计资料，包括16个地市情况，在删除无关性的数据后，整理得到评价指标体系的原始数据，利用熵值法对数据进行标准化处理，生成新的无量纲数据集，再对数据集进行可靠性和信度分析，确知整体数据趋于稳定，可适用于计算与分析。

三、熵权法的开发区综合评价

现已知评价对象为安徽省省级以上开发区，隶属于安徽省16个地市，针对开发区 9个二级评价指标构成的数据集，根据熵值赋权方法，对数据标准化后，解得正常数，进一步计算，分别求解得到2012年至2016年各二级评价指标的信息熵、效用值和权重(表2)。

表2 评价指标的信息熵、效用值和权重

年份H11H12H13H14H21H22H23H24H312012年信息熵0.7752 0.7988 0.7988 0.8302 0.7060 0.5209 0.8843 0.9707 0.7645 效用值0.2248 0.2012 0.2012 0.1698 0.2940 0.4791 0.1157 0.0293 0.2355 权重0.1153 0.1031 0.1032 0.0871 0.1507 0.2456 0.0593 0.0150 0.1207 2013年信息熵0.7811 0.8092 0.8088 0.8368 0.7355 0.5023 0.8690 0.9728 0.7692 效用值0.2189 0.1908 0.1912 0.1632 0.2645 0.4977 0.1310 0.0272 0.2308 权重0.1143 0.0996 0.0998 0.0852 0.1381 0.2599 0.0684 0.0142 0.1205 2014年信息熵0.8075 0.8235 0.8027 0.8329 0.7422 0.5435 0.8162 0.9756 0.7784 效用值0.1925 0.1765 0.1973 0.1671 0.2578 0.4565 0.1838 0.0244 0.2216 权重0.1026 0.0940 0.1051 0.0890 0.1373 0.2431 0.0979 0.0130 0.1180 2015年信息熵0.8051 0.8242 0.8007 0.8412 0.7169 0.5457 0.8158 0.8625 0.7624 效用值0.1949 0.1758 0.1993 0.1588 0.2831 0.4543 0.1842 0.1375 0.2376 权重0.0962 0.0868 0.0984 0.0784 0.1398 0.2243 0.0909 0.0679 0.1173 2016年信息熵0.8027 0.8209 0.8056 0.8434 0.7032 0.5140 0.7960 0.8790 0.7522 效用值0.1973 0.1791 0.1944 0.1566 0.2968 0.4860 0.2040 0.1210 0.2478 权重0.0947 0.0860 0.0933 0.0752 0.1425 0.2333 0.0979 0.0581 0.1190

由表2可看出， 2012-2016年间的进口总额(H22)指标权重显著高于其他指标，出口总额(H21)次之。这表明，在这五年间，安徽省开发区的进、出口总额相对于其他指标稳定，开发区对外贸易发展稳健。考虑到进口有利于缓解国内紧张资源的供给，出口能使我国的产品进入国际市场，创造外汇收入；进出口总额是衡量经济发展的一项重要指标。因此，本研究中进口总额、出口总额的权重具有其合理性。同时，由表2还可看出，亿元项目到位省外境内(H24)指标权重从2012年的1.5%增加到2016年的5.8%。这表明，在2012到2014年间，安徽省各区域在省外境内投资方面存在差异，进入2015、2016年，投资差异逐步减少，各地市向着均衡增长的方向发展。

在表2基础上，对样本数据集进行运算，求出2012年至2016年间，安徽省16个地市省级以上开发区发展水平综合评价得分，并根据得分进行排名(表3)。

为了清晰对比16个地市省级以上开发区发展水平综合排名情况，本研究将表3中排名数据转换为图形显示(图1)。

表3 综合评价得分及排名

地区2012年2013年2014年2015年2016年 得分排名 得分排名 得分排名 得分排名 得分排名合肥市0.3968 10.3757 10.3681 10.3690 10.3868 1淮北市0.0181 120.0177 120.0183 120.0149 130.0142 13亳州市0.0209 110.0191 110.0189 110.0215 110.0228 11宿州市0.0126 150.0113 140.0117 140.0134 140.0104 14蚌埠市0.0447 50.0508 50.0536 40.0588 40.0557 4阜阳市0.0279 100.0386 70.0378 70.0401 70.0372 8淮南市0.0132 140.0097 150.0096 150.0088 150.0094 15滁州市0.0488 40.0623 30.0624 30.0610 30.0642 3六安市0.0288 90.0271 100.0275 100.0252 100.0243 10马鞍山市0.0443 60.0444 60.0469 60.0491 50.0477 5芜湖市0.1962 20.1937 20.1950 20.1926 20.1853 2宣城市0.0318 80.0337 90.0375 90.0351 90.0350 9铜陵市0.0375 70.0384 80.0379 80.0393 80.0397 7池州市0.0174 130.0166 130.0167 130.0169 120.0173 12安庆市0.0512 30.0520 40.0512 50.0453 60.0417 6黄山市0.0040 160.0045 160.0045 160.0033 160.0028 16

图1 2012年-2016年各地市排名

从图1可知，在2012年至2016年期间，合肥、芜湖分别位居全省地市的第一、二名；亳州排名第十一；黄山连续五年排名末位。五年期间，阜阳和安庆两地市排名升降幅度变化最大；其他8个地市排名上下微弱波动。

排名结果表明，安徽省各地市省级以上开发区的发展水平存在梯度差距。合肥地区开发区发展水平较高，稳居龙头地位；芜湖相比合肥存在一定差距，但相较其他地市而言，其开发区的发展优势明显，可归属全省排名的第二梯队。然而，由于其他14个地市开发区得分差距不明显，难以简单判断其归属梯队，因而需要进一步探究。

四、K均值聚类的地市分析

K均值聚类算法是基于划分的硬聚类算法，它的原理是以距离作为相似性的评价指标，两个点的距离越近，其相似度就越大，若满足聚类要求，便可划归同簇。此算法能够有效理清地市开发区归属梯队问题。因而，本研究选择K均值聚类算法，对16个地市做聚类分析。

(一)K均值聚类演算

首先，提取表3中各地市的综合评价得分作为已知数据集N，记为N(16，5)。其次，依据安徽省政府对全省16个地市的定位布局和发展规划，结合各地市的发展现状，假设k值取5，即假设16个地市可划分为5类簇群。再次，根据K均值聚类分析算法步骤，输入样本数据进行程序运算，经过5次迭代运算，聚类准则函数实现全局收敛，确定最终聚类中心。最后，利用最终聚类中心数据计算目标函数的最优解，得到分布在5个簇群的各地市聚类结果(图2)。

图2 全省地市的聚类结果

(二)聚类结果分析

图2显示，合肥、芜湖两市分处在第1类和第2类，与其他3类地市相比，其发展水平优势明显，这一方面得益于它们的地理位置和交通枢纽，能够吸引大量的国内外企业入驻开发区；另一方面得益于其科研优势和人才优势，依靠高新技术和创新能力助推了地区经济的发展。就两地市比较而言，第一类省会城市合肥，其发展水平和创新能力远胜于第二类地市芜湖，此处不再赘述论证。

蚌埠、马鞍山、安庆和滁州四个地市归属第3类簇群。此类地区具有共性优势：一是地方工业经济基础较好，钢铁、化工是其主营业务，开发区对产业发展和企业集聚的作用显著。二是城市地处沿江，长江、淮河为地市企业提供便利的航道运输，“长江城市带”“淮河生态经济带”等政策优势较为明显。不足之处是受新兴产业冲击，工业园区活力不足，老旧技术设备改造成本高，现有生产效率低下，亟待完成产业结构升级。

宣城、阜阳、铜陵、六安四个地市归属第4类簇群。此类地区特点明显，铜陵地市辖区范围全省最小，但铜矿资源是地方经济支柱来源；宣城、阜阳、六安三地市虽然缺乏地矿资源，但区域面积较大，人口较多，开展轻工业生产和拓展服务业产业基地是此类区域发展的策略优选。

宿州、池州、亳州、淮北、淮南和黄山六个地市归属第5类簇群。其中淮北、淮南、宿州是煤矿资源城市，煤炭、煤化工和输变电等是区域经济主要来源，然而，随着当前煤矿资源价格回落，工矿企业经营效益与活力下降，开发区面临发展困境。池州、黄山地市以旅游资源为主，保护地区生态环境，开发绿色资源是园区发展主题[11]，不足之处是开发区受要素资源约束，其发展空间有限。亳州地市资源特色明显，中药材市场是地方名片，不足之处是受地域劣势影响，区域内企业创新能力不足，独特资源的深加工技术水平欠缺，导致园区特色发展后劲不足。

五、总结与建议

开发区作为对外开放窗口和产业发展助推器，在吸引大量外来投资扩大就业的同时，保持着经济快速增长和优势资源集聚；不仅有效促进产业结构变革升级，而且持续发挥“改革开放实践区”的引领作用，对地市经济发展做出了重要贡献。

但是，安徽省16个地市省级以上开发区发展水平还不均衡，合肥、芜湖两地市开发区发展水平较高，而黄山、淮南等地市开发区发展水平较低，而且这样的分化现象还在延续，一方面优质资源流向省会城市和沿江开放城市，另一方面要素资源不足的偏远地市，其开发区的发展困境并未突破。虽然，安徽省政府出台“长江城市带”“淮河生态经济带”“皖江城市带承接产业转移示范区”等多项政策，促进全省各地市协同发展，但地域差异，人才匮乏，资源配置不均等问题，难以在短期内解决。对此，本研究提出如下建议：

(一)立足区域经济发展，优选特色资源发展

安徽省16个地市省级以上开发区发展水平不均衡，地市之间经济落差较大，已为现实状况。各地市应立足本区域经济发展，激发开发区各类企业经营活力，在全要素资源开发基础上，发掘特色资源予以政策扶持，打造开发区特色品牌，扩大园区集聚效应。例如，六安地市现有8个省级以上开发区，其中，霍邱、霍山、金寨、舒城四县各有一个经济开发区，其他4个开发区分布在六安市不同辖区。在四县开发区中，霍邱、舒城为丘陵地区，农副产品是地方主要经济来源，开发区特色发展方向首选涉农产品加工生产。而霍山、金寨为大别山区，山区特色资源有茶叶、毛竹、果木等，虽然资源为小众产品，但企业开发精品资源的路径可期。

(二)改善政企关系，提升服务管理水平

开发区是企业的承载体，也是企业经营发展的平台，而政府作为开发区管理者和园区企业的服务者，既要做好开发区规划治理，又要做好招商引资吸引优质企业入驻园区，政府的主导作用决定了开发区发展前景。因此，建立良好的政商关系，是开发区政府的首要职责。当前，一些地市开发区政府与园区企业关系松散僵化，其原因一方面源于企业诉求难以满足；另一方面政府对园区治理缺乏抓手。对此，本研究建议开发区政府应主动服务企业，征询企业问题向主管部门反映，帮助企业对接银行、工商等机构，了解融资信息和税费减免政策等，以服务行动改善政企关系，促进开发区良性发展。

(三)加快融入互联网经济，促进开发区服务升级

互联网经济是当前新经济的典型代表，也是驱动社会发展的主要动力。加快融入互联网经济，不仅要求传统企业向互联网企业转型升级，而且，各地市开发区也应顺应新时代发展趋势，投入到互联网服务平台建设队伍中。因为，开发区提供在线服务，不仅展示了开发区服务特色，开启对外招商引资的互联网窗口；而且为园区企业搭建信息平台，发布企业供需信息，增强了企业经营活力。总之，融合互联网服务的开发区，在功能上能够实现转型升级；在服务模式上能够实现创新发展。

另外，本研究过程中，由于一些开发区数据难以获得，指标体系建设存在不足。对此，后续工作将通过走访调研，获得更多数据，完善评价指标体系，以期为政府科学治理开发区，促进区域经济发展提供策略参考。