区域经济运行机制模型建立

危明铸　麦伟杰　袁峰

摘  要：智慧城市指综合利用各类信息技术，通过对城市人与物的感知和互通，大幅优化并提升城市运行效率的过程。文章针对广州市南沙区的区域经济运行展开结构化、动态化、指数化的定量研究，建立区域经济运行指标体系模型，并借助该模型提升南沙区政府决策的“智慧度”。首先运用计量经济学的相关方法构建区域经济运行指标，然后通过德尔菲法对指标进行权重赋值，并应用AHP层次分析法确定最终的指标权重，最后通过基准对比分析每个指标值及其测度。

关键词：智慧城市;德尔菲法;权重;层次分析法

中图分类号：TP391.9      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）05-0001-07

Establishment of Regional Economic Operation Mechanism Model

——Nansha District of Guangzhou as Example

WEI Mingzhu，MAI Weijie，YUAN Feng

（Institute of Software Application Technology，Guangzhou & Chinese Academy of Sciences，Guangzhou  511458，China）

Abstract：Smart city refers to the process of comprehensively using various type of information technologies to greatly optimize and enhance the efficiency of urban operations through the perception and interaction of urban people and objects. Based on the regional economic operation in Nansha District，Guangzhou，this paper develops a structured，dynamic and exponential quantitative study to establish an index system model of regional economic operation，and improves the “wisdom degree” of the decision-making of the Nansha district government with the help of this model. Firstly，the relevant methods of econometrics are used to construct the regional economic operation index，and then the index weight is assigned by Delphi method，and the final index weights are determined by AHP analytic hierarchy process. Finally，the value and measure of each index are analyzed by comparing the datum.

Keywords：smart city;Delphi method;weight;analytic hierarchy process

0  引  言

当前，我国正处于全面建成小康社会的关键阶段时期，城市现代化建设有利于加快全面建成小康社会。随着经济的快速发展以及面对环境、资源、人口等因素的制约，研究如何根据地方区域的真实情况，科学把握区域经济发展趋势，从居住、营商、人文、创新等方面构建一个良好环境气氛，保证地区区域经济向稳定、健康运行，是各个政府部门不懈努力的研究方向。

自从IBM公司在2008年底第一次提出“智慧城市”的概念起，各国政府和部门相继进入建设阶段。智慧城市与数字信息化密切相关，集中体现在“数据化”层次上的建设，因此在研究地方区域经济运行发展体系建模中，我们必须用数字体现地方区域的“智慧度”。加拿大学者Peter Kitchen等人在2009年应用主成分分析法与GIS空间分析功能，从人口、教育、劳动力等数据中甄选38个指标综合评估萨斯卡通市区域社会状况[1];Ryan Jensen通过城市面积、人口密度、收入、房价等有关数据来评估美国印第安纳州城市生活水平[2];殷克东等人利用解释结构模型建立了我国沿海地區经济发展水平综合评价指标体系[3];曹建新等人在“钻石模型”和GEM模型的基础上设计了一套区域经济体系模型，之后运用层次分析法（AHP）确定体系中各指标权重，并应用该模型对珠三角区域的经济发展进行了评价[4];刘秀梅等人结合内蒙古实际情况，从人口、资源、环境以及科技方面提出了区域发展评价体系理论研究策略[5];赵静等人以创新为主要因素评估区域经济发展的创新驱动特征[6];薛永杰等人以青岛市为例，从经济发展水平、产业结构、对外贸易、生活水平及社会医疗教育等指标上运用熵值法对数据进行处理，并计算各指标指数值，建立反映区域经济发展水平模型[7]。

除此之外，学者们把区域经济和其他城市设施也结合到一起研究。例如，郭朝晖等人将江西省11个地级市的公共交通建设投资和该地区的经济效益联系一起，研究不同交通行业投资对当地经济发展影响[8];栾庆熊、段莉珍等人以云南省为例，分析公路运输和区域经济发展耦合机理，并借鉴物理学建立区域经济建设协调模型[9];金丹即以“一带一路”建设为北京，研究社会资本支撑推动中国-东盟地区经济交流和合作的作用[10]。

广州市南沙区被国务院批准于2015年成立的自由贸易区试验点之一，本文结合南沙区“真实化”情况，对广州市南沙的区域经济运行开展结构化、动态化、指数化的定量研究，有利于政府部门科学把握南沙区宏观经济运行状态，精准实施政策创新与制度供给。特别是在当前围绕国际化、法治化、便利化营商环境建设的关键阶段，构建一套与国家战略相匹配，与深化改革相对接，与南沙区发展实际相关联的区域经济运行指标体系，对于南沙区政府部门科学判断宏观经济运行以及提升南沙区的“智慧度”，具有重大的现实意义。

1  研究目标

广州中国科学院软件应用技术研究所通过构建反映南沙区域经济运行状况的三级指标体系，利用2015、2016年度的宏观发展真实数据（政府部门提供），对“南沙区域经济运行状况指数”进行建模、权重计算，并进而得出对应的“一级指标指数”“二级指标指数”，根据计算结果并联系南沙区实际开展政策分析。

2  相关技术

本文在体系构建中邀请了50位行业专家对体系指标进行权重赋值构成德尔菲法，然后运用统计分析得出专家们对南沙区域发展指标体系的“偏好权重”，最后应用AHP层次分析法确定最终的指标权重，具体所用到关键技术如下。

2.1  Delphi

Delphi法是专家调查法中很重要的一种方法，它是根据调查得到的情况，凭借专家的知识和经验，直接或经过简单的推算对研究对象进行综合分析，寻找其特征发展规律，并进行预测的一种方法。Delphi最早创立于美国空军资助兰德公司的“德尔菲”项目[11]，而日本是第一次运用Delphi法进行预测技术的国家，进行了多次并取得巨大成功。我国从上世纪70年代引进Delphi法以来，在多个方面证明了它的预测有效性[12]。其专家表示法如式（1）（2）所示：

E={E1，E2，…，En}                                                     （1）

其中，E代表专家集合，Ei为第i个专家。

A={（a1，r1），（a2，r2），…，（an，rn）}          （2）

其中，A为打分集，（ai，ri）为第i个专家给出的原始打分，ai为第i个专家的打分值，ri为对于指标项分数的取值范围。

Delphi法预测步骤如下：

Step1：明确打分主体和目标。首先要确定评估对象，这样才能借助人的逻辑思维和经验对目标进行评价;

Step2：选聘专家。选聘研究领域且经验丰富的权威专家对目标进行研讨;

Step3：设计相关问题调查表，且邀请专家对其进行打分;

Step4：回收调查表，并对调查数据进行处理。

2.2  AHP

AHP（Analytic Hierarchy Process）是美国运筹学家Thomas L.Saaty教授于20世纪70年代初期提出的，对定性问题进行定量分析的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。自提出到今，每年全球都有多篇AHP的论文发表，其理论成熟且应用众多，并于1982年传入中国，在1987年中国第一届研讨会议上专门进行讨论。

AHP将一个复杂的决策问题逐层拆分为以影响因素集为基本单元的层次结构，然后在Delphi法基础上两两比较得到结果，并且根据结果计算该层次元素对上一层次的局部优先权重，最后通过各层元素局部优先权重合成迭代得到各层方案对决策目标的权重。其涉及到理论如下：

（1）一致矩阵的秩。对于n×n正互反矩阵A=（aij）n×n，当且仅当rank（A）=1时，A是一致矩阵。

（2）一致矩阵的主特征值。对于n×n正互反矩阵A=（aij）n×n，当且仅当A的特征值（最大特征值）λmax=n时，A是一致矩阵。

（3）一致矩阵的主特征向量。对于n×n正互反矩阵A=（aij）n×n，令X为A的主特征向量，即AX=λmaxX，X=（x1，x2，…，xn）T，则存在函数w=（w1，w2，…，wn）T，w：RC（n）→[0，1]n，使得：

1）aij=wi/wj;

2）第i个因素（指标）的相对重要性wi（A）=xi;

3）对任意两个因素Ai和Aj，当且仅当wi（A）=wj（A）时，Ai≥Aj。其中，i，j=1，2，3，…，n。

（4）一致性量度。对于n×n正互反矩阵A=（aij）n×n，令X为A的归一化主特征向量，即Aw=λmaxw，w=（w1，w2，…，wn）T，=1，CI=（λmax-n）/（n-1）是度量一致性平均偏离度的指标。

AHP层次分析法可归结为4个步骤：

1）确定层次结构及影响因素;

2）构造判断矩阵;

3）单排序及一致性检验;

4）总排序及一致性检验。

AHP层次分析法流程图如图1所示。

3  模型构建

3.1  区域经济运行指标设计

如何能够更全面、更真实、更有预见性地开展指标体系设计，使得评估指数对于区域经济运行信息的挖掘能力更强大，是本文设计指标的核心原则。对此，本评估体系结合南沙区实际现状，并依据政府部门获得的真实数据，围绕“服务国家戰略”“突出创新驱动”“优化营商环境”等维度设计指标体系，具体如下：

（1）区域经济运行（X1）。该指标包含三个二级指标，分别从南沙区经济发展规模、经济发展质量、民生改善等视角出发，涉及到的指标数据来自南沙区发改局公布的“广州市南沙区国民经济与社会发展统计年鉴”，该指标体系突出了经济增长的可持续性考察，经济结构不断改善和居民生活质量的不断提升等维度。

（2）区域创新能力（X2）。该指标包含两个二级指标，分别从知识获取能力和知识转化能力两个方面，重点围绕南沙区高新技术企业数量、独角兽公司分布、获得国家、省市级科技项目资助以及专利情况开展指标设计，既考虑了南沙区科技创新的投入问题，又突出了科技成果的转化与市场发展问题，涉及到的指标数据来自《广州市南沙区国民经济与社会发展年鉴》。

（3）区域绿色发展能力（X3）。该指标包含一个二级指标，重点对南沙区绿色环境的培育问题开展数据分析。选取了人均公园绿地面积、GDP单位能耗情况、建成区绿化面积、空气优良率以及绿色金融服务体系等维度，数据来自《广州市南沙区国民经济与社会发展年鉴》。该指标体系突出了南沙区经济发展过程中对环境保护的实际效果分析。

（4）区域国际化水平（X4）。该指标包含三个二级指标，分别从国际贸易、国际投资、国际金融维度，开展对南沙区经济发展国际化程度的考察，围绕外贸航线、集装箱吞吐量、进出口总额、外商投资和跨境金融产品创新等方面，开展数据分析，数据来源于《广州市南沙区国民经济与社会发展年鉴》《广州南沙经济技术开发区金融工作局政府信息公开工作年度报告》。该指标体系突出了南沙区经济发展过程中对外开放的实际效果，特别是当前南沙自贸试验区、自主创新示范区和国家新区三重政策叠加情况下，国际化是南沙区发展的突破口和巨大的历史机遇。

（5）区域营商环境优化能力（X5）。该指标包含两个二级指标，分别从法治化和便利化的角度，对南沙区打造世界级营商环境的能力进行分析。法治化的问题，既是国家战略，又是自贸试验区制度创新的关键领域，便利化主要是发挥市场决定性作用机制，建设“放得开、管得住”的政府行政管理体制。该指标数据来自于蔡朝林书记、曾进泽局长所作的政府工作报告。

具体的指标体系结构如表1所示。

3.2  权重计算

对所构建的评估指标体系进行指数测度。由于区域经济运行的数据主体是“年度”形式的截面数据，在对指标体系进行估计时，根据德尔菲法，首先邀请本研究领域的50位专家学者（由于时间关系，实际回收调查邮件34份）对“一级指标”的权重进行赋值，然后征询3遍，最后运用统计学与数据分析得出专家们对南沙区域发展指标体系一级指标的“偏好权重”，具体如表2所示。

由表2可知，34位专家对一级指标的偏好权重当中，X4（区域国际化水平）的得分最高，表明各位专家都对南沙区域发展的国际化能力表示关注，其次是X5（优质营商环境培育），对于区域创新能力和区域绿色发展能力的评价较为相近，对于X1（区域经济规模）指标的打分最低，说明各位专家对南沙区域发展的关注重点，由单一的经济增长水平向国际化和营商环境维度转变。

AHP常与Delphi法结合计算指标权重，其关键是构造判断矩阵，在两两比较中算出权向量，之后做一致性检验。计算权重向量给出了一个通用的代码如下：

weight_calculation<-function（B）{

A = matrix（B， nrow = sqrt（length（B））， ncol = sqrt（length （B）），

byrow = TRUE）

n<=ncol（A）

mul_col=c（1：n）

for（i in 1：n） mul_col[i]=prod（A[i，]）

weight=mul_col^（1/n）

weight_one=weight/sum（weight）

round（weight_one，2）

}

34位專家的第一次权重打分，为后续的AHP模型确定最终的指标权重，起到了非常关键的指导作用。从表2我们可以给出一级指标之间有如下的轻重关系：（X5严格偏好于X1，X2与X3有着近似的偏好，X1的偏好程度最低），根据层次分析法对五个指标体系的权重计算，国际上通常采用（1、3、5、7、9）一串数字来代表其“偏好程度”。

建立AHP权重计算矩阵：

其中n=5，也就是说我们可以按照偏好权重的大小，来定义X1～X5彼此相对对方的重要性。例如X4是专家给出的最高偏高，可以定义为数值“7”，X1为数值“1”，X2、X3为数值“3”，X4为数值“7”。进一步可以得到X4相对X3，X2的重要性赋值均为“3”，X5相对X4的重要性为“0.80”，可以得到下面的数值分布矩阵，其中aij=1/aij，这里的i、j分别表示第i个指标（横）第j维（纵）的值，如表3所示。

接下来根据AHP层次分析法对表4进行归一化、标准化处理，计算X1～X5的权重，结果如下：

X1=0.05，X2=0.12，X3=0.19，X4=0.37，X5=0.27

至此，体系中的一级指标权重计算已经完成，对于二级指标，结合指标体系情况作如下定义：

（1）二级指标为2维度时，分别给予各个维度50%的权重;

（2）二级指标为3维度时，按照一级指标方法运用AHP对其重新计算得到如表4所示的权重。

3.3  指数测度与分析

广州中国科学院软件应用技术研究所分别以2015、2016年的真实数据（政府部门提供）为指导，对“最终权重（总指数）”“一级指标指数”“二级指标指数”的结论分析，测度方式是：最终权重*三级指标的“数据得分”，由指数得分值反映南沙区经济运行的状况。

对三级指标的数据形式进行说明：一是百分比形式。例如增长率，占比之类;二是总量形式。例如亿元，企业数量，套数、事项等;三是创新案例的形式。例如政府行政职能转变，监管方式的改变等;四是二维（0-1）数据，用来衡量法治化改革所采取的政策。

我们将2015年的实际数据作为“基期”标准，采用“对比评分”方式给出三级指标的数据得分（Z），再用对应的权重乘以数据得分，即可以得出加总之后的各级指标指数得分Scorei=wi·zi。

表5为本文建模过程中整理出来的2015、2016年度南沙区域经济运行状况实际数据。

表6给出了南沙区域经济发展的实际运行数据，本文在建模过程中将2014年的数据作为基期，按照每一项指标得分为70来进行设定，根据2015年、2016年的实际数据增长情况，计算2015、2016年度的总指数和分级指数值。根据上面的假定，我们可以得到对应的年度得分，如表6所示。

由表7进一步可以计算出2014～2016年的总指数和分级指数的得分情况，如表7、表8所示。

把上述发展指数得分部署到南沙区企业数据分析平台进行数据可视化，如图2、图3所示。

无论是从表8、表9还是图2、图3看，南沙区经济运行状况总体上是上升的（总指标），5个一级指标也随着年度而增长。其中，南沙行政体制改革导致的“营商环境优化指数”增长是最快，非常符合南沙区的实际情况，这与南沙区成为自由贸易试验区以来政府部门制定的政策有关，也是今后南沙区国际化的标志所在。

另外，“区域创新能力指数”和“区域国际化水平指数”都有所提升，但是增速较慢，说明有关部门在该方面还落实得不到位，而这些正好是政府部门发力的方向。例如：人才引进、高科技产业投入等政策的制定。

4  结  论

广州中国科学院软件应用技术研究所围绕广州市南沙区在智慧城市建设过程中，科学建立一套能够正确反映南沙区经济运行的指标体系。文中基于南沙区2015、2016年度的真实数据进行建模，首先邀请50位领域专家对一级指标打分构成Delphi法，然后结合AHP对体系各级指标进行分析计算，得到所对应的权重，而权重值的大小即直观反映出各指标对南沙区经济运行的影响。

此外，从三级指标实际数据的值及所对应权重，我们可以计算各指标的指数得分，并由得分进一步研究这些指标如何度量南沙区经济的运行状况，最后以2014年为基准得出2015、2016年度的各级指数值。

由结论可知，南沙区经济运行总指数及各级指数很恰当地反映其经济的运行状况，特别是“创新能力”和“国际化水平”这两个指标更加体现了南沙区目前的实际情况：国际化水平有所上升，但人才紧缺。本文研究成果为政府部门制定宏观经济政策指明了方向，为南沙区提升“智慧度”提供科学依据。

参考文献：

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作者简介：危明铸（1974-），男，汉族，广东广州人，副高级职称，智慧城市架构师，硕士，研究方向：智慧城市、经济规划与管理;通讯作者：麦伟杰（1985-），男，汉族，广东广州人，工程师，硕士，研究方向：数据挖掘、智慧城市;袁峰（1977-），男，汉族，北京人，副研究员，博士，研究方向：智慧城市，物联网。

收稿日期：2020-02-27

基金项目：广州市科技计划项目（201907010 015）