我国工业产业发展与区域优势的适应性研究主导产业发展与区域优势、经济发展的适应性分析以安徽省池州市为例

我国工业产业发展与区域优势的适应性研究主导产业发展与区域优势、经济发展的适应性分析以安徽省池州市为例

著名的国外科学研究期刊期刊，如赫希曼、罗伯塔和斯特尔，反映了国外科学研究的代表性。他们主要着眼于宏观层面的区域产业结构中主导产业特征、选择和效应的研究。赫希曼在研究发展中国家的不平衡增长时论述了主导产业的基本特点。罗斯托提出主导产业扩散效应理论,认为产业结构的变化对经济增长具有重大的影响,在经济发展中要重视发挥主导产业的扩散效应。筱原三代平提出选择主导产业的两基准理论,即收入弹性基准和生产率上升基准,可以用来指导选择扶持的产业。赫克歇尔和俄林提出根据比较优势即以要素密集度来选择主导产业。国内关于主导产业的研究始于介绍、评价国外产业理论和产业政策,在20世纪80年代末和90年代初较为突出。近几年来,研究集中在中宏观层面的区域主导产业的选择、政府在主导产业成长中的职能、特色经济与主导产业的培育等,但更多的是侧重于区域主导产业的选择基准研究。基于金融危机倒逼沿海产业加快转移升级、安徽省建设国家级皖江城市带产业转移示范区和沿江布局重化工业的重大机遇,笔者从主导产业发展的视角,实证分析池州市主导产业的发展与区域优势、区域经济发展的适应性。一、数据的基本特征依据指标体系的构建原则,建立了如表1所示的池州市主导产业的发展与区域优势、区域经济发展的指标体系。分析主导产业发展的指标体系,主要从产业成长性和产业技术进步两个方面构建。以产业需求收入弹性和产业利润率反映产业的成长性,其中,产业需求收入弹性=产业需求增长率/人均国民收入增长率,产业利润率=某年利润总额/某年销售收入。实际计算时,产业需求收入弹性中的产业需求增长率用产业增加值的增长率代替;另外,考虑到池州市目前的对外开放水平,国民收入(GNP)和GDP相差不大,故人均国民收入增长率用地区人均GDP增长率代替。以产业技术进步贡献率、产业资本增加贡献率和产业劳动增加贡献率三个指标反映产业技术进步,其中,产业技术进步贡献率=ln(At/At-1)÷ln(Yt/Yt-1),产业资本增加贡献率=(1-技术进步贡献率)×ln(Kt/Kt-1)÷[ln(Kt/Kt-1)+ln(Lt/Lt-1)],产业劳动增加贡献率=(1-技术进步贡献率-资本增加贡献率),这里Y代表总产出、L代表劳动投入、K代表资本投入、A代表技术进步。区域优势通过显性优势来描述。为测定区域的显性优势,我们选用3个指标:工资效率、资金效率和物质效率。其中,工资效率可以在一定程度上度量区域劳动力的投入产出的效率,等于全社会劳动生产率除以社会平均工资;资金效率采用产业利润总额除以产业固定资产净值年平均余额,反映区域投入资金的效率;物质效率采用产业增加值占工业总产值的比重来反映,用以描述区域利用物质资源创造价值的效率。二、研究模型的介绍1、经过严重程序处理投影寻踪的核心思想是将高维数据投影(Project)到低维子空间上,通过观测高维数据在低维空间的投影,最终能够寻找(Pursuit)出反映原始高维数据的结构和特征。投影寻踪分类(ProjectionPursuitClassification,PPC)模型就是根据该方法建立投影指标函数Q(α),将多样本(如样本容量为n)的高维(如p维)数据(经过无量纲化处理){x(i,j)|i,=1,2,⋯,n;j=1,2,⋯,p}通过寻优运算而得到,以α={α(j)|j=1,2,⋯,p}为投影方向的、使Q(α)达到最优的一维投影值是{z(i)=p∑j=1α(j)x(i,j)‚i=1,2,⋯,n},在此基础上,建立如下投影寻踪分类模型:maxQ(α)=S(α)D(α)s.t.p∑j=1α2j=1①模型①是复杂的非线性优化模型,其中,投影指标函数为Q(α)=SzDz,而Sz=√n∑i=1[z(i)-E(z)]2n-1为投影值的标准差,Dz=n∑j=1n∑j=1(R-r(i,j))⋅u(R-r(i,j))为投影值的局部密度,R为局部密度窗口半径,其大小由经验确定,r(i,j)=|z(i)-z(j)|为投影值之间的距离,而u(t)={1,t≥00,t<0为符号函数。运用该模型的关键就在于构造投影指标函数Q(α)以及寻求最佳投影方向向量α。笔者在研究中,采用基于实数编码的加速遗传算法(RealcodedAcceleratingGenicAlgorithm,RAGA)对模型①进行寻优求解以获得最佳投影方向向量α={α(j)‚j=1,2,...,p},将其代入z(i)=p∑j=1α(j)x(i,j)而得到各样本的投影值(也称之为综合指数)。2、适应度公式为了较准确地反映经济变量序列之间的适应程度,笔者根据对文献的研究,采用如下适应度公式:模型②中,x,y分别为某一经济变量序列。3、dea模型的建立数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)模型,是目前在数学、经济、管理领域应用颇为广泛的一种非参数统计分析方法,可以实现对决策单元(DecisionMakingUnits,DMU)的多输入和多输出系统进行相对有效性的独特评价。设n个DMUj(j=1,2,…,n)的输入、输出向量分别为Xj(j=1,2,…,n)、Yj(j=1,2,…,n),ω,μ分别为输入、输出权重,δ1,δ2,δ3为取值0或1的参数,则建立综合的DEA模型如下:相应的生产可能集为:C={x,y|n∑j=1xjλj≤x,n∑j=1yjλj≥y,δ1(n∑j=1λj+δ2(-1)δ3λn+1)=δ1,λj≥0,j=1,2,⋯,n,n+1}对模型③进行线性规划求解,可以得到决策单元的相对效率。笔者根据研究需要,采用考虑规模收益的DEA模型对BC2进行决策单元的相对效率分析。三、模型计算与结果分析1、企业技术创新贡献率测算根据2002-2010年度的《池州市统计年鉴》,选取2001-2009年上述指标的原始数据,经计算整理得到年度具体指标数值(见表2、表3、表4)。由于主导产业一般是对区域经济带动大、在区域经济中占有较大比重、可以代表区域产业发展方向的产业部门,必定产生于区域内具有一定规模的企业群体,因而,笔者研究的主导产业则以全部规模以上工业企业为代表。为了获得池州市主导产业的技术进步贡献率、劳动和资本增加贡献率的测度数据,采用柯布—道格拉斯(C-D)生产函数Yt=AtKαtLβt,并假设投入要素为资本和劳动力,通过余值法测算技术进步。原始数据取自2000-2009年度池州市规模以上工业企业的总产值(Yt)、从业人员(Lt)和固定资产净值年平均余额(Kt)。利用普通最小二乘回归方法测算lnYt=lnAt+αlnKt+βlnLt,在回归系数、F统计量具有统计显著性、模型不存在一阶自相关并且R2=0.9825(模型对数据的拟合程度良好)的情况下,得到α=0.9846,β=0.4275。进一步利用α、β,反求出各年度的技术水平:At=Yt/(KαtLβt)。运用前述公式计算得到技术进步贡献率、劳动增加贡献率、资本增加贡献率数据(见表4)。2、模型计算(1)基于ppc算法的企业综合指数评价在计算之前,先对各测度指标进行无量纲化处理。因前述指标(表2-4)均为越大越优型的,故采用公式x(i,j)=X(i,j)-Xmin(j)Xmax(j)-Xmin(j),(i=1,2,…,n;j=1,2,…,p)来处理,然后通过Matlab7.0软件编制PPC模型①程序和RAGA程序(种群规模为400,交叉概率为0.8,变异概率为0.2,优秀个体数目为10,加速次数为8,密度窗口半径取投影值标准差的0.1倍),分别得到2001-2009池州市主导产业现实发展的综合指数(Y1)、区域优势综合指数(Y2)和区域经济发展综合指数(Y3)(结果见表5)。由加速遗传算法的结果,同时得到主导产业现实发展综合指数的最优投影方向为[0.3577,0.6270,0.0154,0.5087,0.4689],投影函数的最大值为0.3317;区域优势综合指数的最优投影方向为[0.0108,0.7031,0.7110],投影函数的最最大值为0.2395;区域经济发展综合指数的最优投影方向为[0.5410,0.5829,0.1125,0.5957],投影函数的最最大值为0.4553。(2)各区域优势适应度表a运用适应度模型②,根据表5数据分别计算得到主导产业现实发展与区域优势的适应度,以C12表示(即主导产业现实发展综合指数和区域优势综合指数之间的适应度)、主导产现实发展与经济发展的适应度C13(即主导产业现实发展综合指数和经济发展综合指数之间的适应度)。(3)对三大指标的测算采用DEA模型③(考虑规模收益的BC2模型),以投入指标为主导产业现实发展综合指数,产出指标为区域优势综合指数和经济发展综合指数,运用Deap2软件测算出主导产业现实发展与区域优势、经济发展的相对有效性指数(结果见表6)。3、结果分析(1)对促进池州市经济发展的影响因素的调查与分析由PPC模型计算结果所得到的综合指数序列(见表5和图1)可以看出,在“十五”和“十一五”的前4年期间,池州市经济发展水平逐年上升,并具有加速趋势,尤其是在2008年下半年的全球性金融危机影响下,至2009年全年经济发展水平仍不减上升的趋势,发展依然强劲。而同期的区域显性优势呈现出高于起点的具有正弦波变化的趋势,其在2003年表现出最高水平后逐渐回落,至2005年出现拐点后又表现出恢复性的平稳上升,但在2009年区域优势出现了下降。在此期间,池州市主导产业现实发展的轨迹与区域优势趋同,但除2004年其综合水平略低于后者外,其他年份均高于后者。同时,由三个综合指数序列的各自最优投影方向可以发现不同影响因素的贡献大小。主导产业现实发展综合指数的最优投影方向是[0.3577,0.6270,0.0154,0.5087,0.4689],表明影响主导产业现实发展的5个因素(产业需求收入弹性、产业利润率、产业技术进步贡献率、产业资本增加贡献率、产业劳动增加贡献率)中,产业利润率影响最大,对综合指数的贡献为31.7%,其它依次是产业资本增加贡献率、产业资本增加贡献率和产业劳动增加贡献率,它们对综合指数的贡献分别为25.7%、23.7%和18.1%,其中产业技术进步贡献率的影响最小,其对综合指数的贡献仅为0.8%,这同时也说明池州市主导产业的现实发展受传统要素(资本和劳动)投入的影响较大,在一定程度可以认为池州市主导产业目前尚属传统要素密集型的产业,但主导产业现实发展的效益良好,表明与池州市的区域优势和经济发展具有适应性,从表4中的数据可以得到佐证。区域优势综合指数的最优投影方向是[0.0108,0.7031,0.7110],说明在影响区域显性优势的因素(工资效率、资金效率和物质效率)中,物质效率的影响最大,其对区域优势的贡献高达50%,其次是资金效率,贡献率为49%,这表明池州市物质资源创造价值的效率和资金投入的产出效益较高,这与池州市的物质资源优势紧密相关,也体现出池州市区域显性优势带有明显的资源和资金的依赖型特征。区域经济发展综合指数的最优投影方向为[0.5410,0.5829,0.1125,0.5957],其表明在影响池州市经济发展综合水平的4因素(人均GDP、人均地方财政收入、城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入)中,具有显著影响的因素是农村居民人均纯收入、人均地方财政收入和人均GDP,它们对区域经济发展综合水平的贡献分别为32.5%、31.8%和29.5%,而城镇居民人均可支配收入的影响最低,贡献率只有6.1%,说明农村居民的富裕程度对池州市经济发展的综合水平影响很大,也可以推论国家和地方政府着力抓农村经济发展的卓越成效。另一方面,人均地方财政收入和人均GDP的影响明显,也表明地方政府具有发展经济的较强实力,或对经济发展有着较强的财政支持能力。(2)5年之前的区域优势、经济发展模式和历史发展特征主导产业现实发展与区域优势的适应度C12和主导产业现实发展与经济发展的适应度C13都在1.0以上,显示了主导产业现实发展同区域优势、经济发展具有良好的适应性(见表5和图2)。在2005年之前,主导产业现实发展与区域优势的适应性由2001年快速上升至2003年达到最大值,然后渐趋平稳,呈现出上凸的演化路径。主导产业现实发展与经济发展的适应性,由2001年的高点回落到2002的最低点,以后平稳上升,呈现出下凸的演进轨迹。两个适应度(C12、C13)在2005年以后基本稳定在1.4左右。(3)区域优势、经济发展的适应性较强在2004、2008、2009年,主导产业现实发展与区域优势、经济发展的适应度较其他6年更为有效,这与上述适应度的分析是一致的,表明尽管面临着尚未消退的世界性金融危机,但池州市作为中部内陆省份的一个经济区域受