基于DEA-CCR模型的安徽省工业主导产业的选择

李　　智

（安徽财经大学，安徽蚌埠 233000）



基于DEA-CCR模型的安徽省工业主导产业的选择

李智

（安徽财经大学，安徽蚌埠 233000）

摘 要：以安徽省2013年16个工业部门的相关统计数据为样本，运用数据包络分析法（DEA）中的CCR模型对这些工业部门的运行效率进行评价，根据模型的评价结果结合安徽省工业发展现状，最终确定出4个工业部门可作为安徽省的主导产业。

关键词：工业主导产业；DEA；CCR模型；安徽省

一　问题提出和文献综述

主导产业是指那些在经济发展过程中，能够快速吸收转化科技创新成果，目前拥有较大增长率，日后具有较强发展潜力，同时对其它关联产业具有较强带动作用的产业。从其他国家发展的历程来看，一国或一地区的经济增长往往是由若干主导产业的优先发展带动起来的，因而正确的选择合适的产业作为主导产业对于该国或地区的经济发展具有重要影响。安徽作为中部崛起的主战场，是我国实施中部崛起战略的重要一环，在国内经济发展新形势下，安徽如何抓住机遇，在新常态下做到稳中有进，涉及到自身主导产业选择的问题。因此，本文运用DEA方法基于2014年安徽省统计年鉴数据，经过对所选取的16个安徽省工业部门进行实证分析，进而确定该省工业主导产业。

关于主导产业的选择基准，目前国内外都已取得了较多的研究成果。就国外来看，美国经济学家赫希曼于1958年在其著作《经济发展战略》一书中提出发展中国家应率先、重点发展某些部门，即主导产业，并提出了主导产业选择的一个“产业关联度基准”。美国经济学家罗斯托也提出了著名的主导产业扩散效应理论，认为在经济发展中要重视发挥主导产业的扩散效应。此后，日本经济学家筱原三代平根据日本当时的国情和经济形势，对日本主导产业的选择提出了两大基准，即“生产率上升基准”与“需求收入弹性基准”。他认为日本应该选择需求收入弹性较大的和生产率上升较高的产业作为主导产业来带动本国经济发展。在基于外国已有的研究理论并结合我国基本国情的基础上,我国学者纷纷提出了各自主导产业基准。其中有周振华提出了主导产业选择的三个新基准：“增长后劲基准”“短缺替代弹性基准”“瓶颈效应基准”。孟庆红结合筱原三代平和周振华研究的基础上进一步发展为四个基准：生产要素可再生基准,生产率上升基准,收入弹性基准和产业链延伸效应基准。此外,其他学者还从不同角度提出了诸如“高附加值基准”“货币回笼基准”“边际储蓄率基准”等基准。

在现有主导产业选择基准的前提下，我国学者通过选择不同的研究方法来确定主导产业的选择。如吴杨运用偏离-份额分析方法（SSM）并结合区位熵来研究主导产业的选择[3]；梁妍、王青运用主成分分析法来研究扬州市主导产业的确定[5]；王宏伟，朱德威用模糊优选模型来实证分析西安市的主导产业选择[8]；赵昌昌基于投入产出法[9]；娄昭运用层次分析法（AHP）[10]；吴海民、王建军、方美燕[12]等人分别采用了数据包络分析法（DEA）。从上述的各种方法可以看出，目前对于主导产业的选择学者采用的大多都是定量分析。但这些定量分析法又有所不同，和数据包络分析法相比，其他方法如层析分析法，模糊优选，灰色系统分析等需要主观判断来赋予各指标权重，因而其结果往往具有较强的主观性。而数据包络分析法，即DEA方法是由美国运筹学家Clarns-Cooper等人在1978年提出的用于评价各部门之间相对效率的分析方法，DEA适用于多投入和多产出的有效性的综合评价问题，该种方法运行的原理是通过首先假定每个决策单元（DMU）具有相同的投入，然后借助数学规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面，接着将各个决策单元投影到DEA的生产前沿面上，通过比较各决策单元偏离该前沿面的程度来评价各自的相对有效性。由于该方法是根据DMU输入和输出的数据来自动赋予权重，而不必事先人为设定，因此具有较强的客观性。正是由于该方法客观性的这一特点，本文采用了这一方法。

二　工业主导产业指标的选择

根据主导产业的定义，一个产业要成为主导产业不仅需要有较强的经济效益，还应具有社会效益和环境效益。因此，在考虑三大效益的基础上，在结合上述的主导产业的选择基准，本文确定了以下选择指标。

（一）比较优势

所谓区域比较优势就是指一个地区应该利用自己的相对优势来发展自己，选择本地区在全国范围内具有竞争力的产业来作为自己的主导产业。对于区域优势这一指标我们用区位商(LQ)来衡量。

LQ=(Ei/E)/(E0i/E0),i=1,2,3…n。

其中Ei/E表示某地区i产业的产值占该地区全部产业产值的份额；E0i/E0表示全国i产业的产值在全国所有产业产值中所占的份额。LQ主要衡量的是该地区的该产业在全国范围内是否具有竞争力。

（二）技术进步

主导产业具有的一个重要特点之一就是具有较高的科技创新水平，

只有不断的创新，才能持久的带动其他产业的发展。根据“筱原二基准”提出来的“生产率上升基准”和“劳动力上升基准”，一个产业劳动生产率上升的快表明该产业的经济效益较高，因而选择这类产业作为主导产业能带来更多的社会效益。所以我们选用劳动生产率上升率来衡量产业的技术进步速度。

劳动生产率上升率=（W1/W0-1）*100%

其中，W1表示计算期的劳动生产率，W0表示基期的劳动生产率。

（三）产业的增长后劲

主导产业除了现在具有较高的增长率外，还应有较强的增长后劲。该指标我们选需求收入弹性来衡量。所谓需求收入弹性是指当人均国民收入每增加一单位时，所带来的该产业产品需求量的变动。

需求收入弹性=(ΔQi/Qi)/(ΔY/Y),i=1,2,3…n。

其中，ΔQi/Qi为某区域i产业需求量的增长率，ΔY/Y表示该地区人均国民收入的增长率。当需求收入弹性大于1时，表明该产业的需求对人均国民收入变动的反应度较低。数值大于1时，则说明该产业的需求对人均国民收入变动的反应度较高。

（四）产业的关联度

根据赫希曼提出的“产业关联度基准”，一个主导产业除了自身能够获得较快的发展外，还应带动其关联产业的发展。这种关联包括“前向关联”和“后向关联”。我们用感应度系数和影响力系数来衡量该指标。

其中，i,j=1,2,3…n。Cij是投入产出表中的里昂惕夫矩阵（I-A）-1中的元素。Fi>1，表示i产业所受到的感应程度要超过社会的平均感应程度。该值越大，表示i产业受到其他部门的影响越大。即经济发展中对该产业的需求越大。若Bj>1，表示i产业所受到的影响程度要超过社会的平均影响程度。Bj越大表示，j产业对其他产业的影响程度越高，也即对其他产业的带动力越强。

（五）可持续性

近年，我国进入经济转型和产业升级时期，因此选择一个产业是否适合作为主导产业，其可持续性也是一个必不可少的判断指标。加入可持续性这一指标可以选择出具有更好发展前景的主导产业。用产能消耗系数来判断该指标。

产能消耗系数=Ni/NCi

其中i=1,2,3…n。Ni为产业i的总产值，NCi为产业i的能源消耗总量。产能消耗系数越大说明该产业越节约能源。

综上，安徽省工业主导产业的选择指标如图1所示。

图1　安徽工业主导产业选择指标体系

三　实证分析

（一）工业部门的选择

将安徽省2014年统计年鉴中各工业部门的总产值进行排序，从中选取16个产业部门作为研究对象，即农副食品加工业，电气机械和器材制造业，电力，热力生产与供应业，黑色金属冶炼和压延加工业，汽车制造业，化学原料与化学制品制造业非金属矿物制造业，有色金属冶炼与压延加工业，通用设备制造业，专用设备制造业，橡胶与塑料制品业，金属制品业，计算机通信与其他电子设备制造业煤炭开采与冼造业，纺织业和纺织服装，服饰业。由于所选的16个产业部门2014年的工业总产值占安徽省工业总产值的84%以上，所以本文认为主导产业应该出自于这些产业。

（二）数据准备

所有决策单元的数据主要来源于《2014安徽统计年鉴》，为了消除各指标由于单位不同所产生的影响，先对获取的数据进行无量纲处理，本文采用的是指数处理化处理方法。公式为:

Zij=(Yij-Yjmin)/（Yjmax-Yjmin）

其中Yij表示第i个产业的第j个指标，Yjmax表示在第i个产业中第j个指标最大的值，Yjmin表示最小的值。

（三）模型的确定

本文选取的是DEA方法中的CCR模型，具体模型构造如下：

设有n个DMUj（1« j «n）,每个DMU有m种类型输入和s种类型输出，将输入和输出向量分别记为：Xj=(X1j,X2j,…Xmj)T>0，Yj=(Y1j,Y2j,…,Ysj)T>0，j=1,…,n,其中：Xij为第j个决策单元对第i种类型输入的投入总量，Yrj为第j个决策单元对第r种类型输出的产出总量，且Xij> 0(i=1,2,…,m),Yrj>0（r=1,2,…,s）,Vi表示第i种输入指标的权重系数，Ur表示第r种输出指标的权重系数，且Vi≥0,Ur≥0。于是，每个决策单元DMU投入与产出比的相对效率评价指数如下：

选择适当的U和V，使得0

以第j0个决策单元的效率指数为目标，对式（1）进行Charns-Cooper变换，得CCR模型如下：

结论：若式（2）存在w0，μ0，使得hj0=μTy0=1,则DMUj0为弱DEA有效；若存在w0>0，μ0<0,且目标值hj0=μTy0=1，则DMUj0为DEA有效；若hj0=μTy0=1，则为非DEA有效。

将上述指标体系中的6个指标作为CCR模型的输出指标，将固定资产，流动资产和电力消耗作为输入指标，将数据输入到软件中，运行DEASOLVER所得结果如表1所示。

表1　16个产业部门的分析结果

从上述评价结果来看，所选的16个工业部门可以分为有效和无效两个部分。其中有效的产业为电气机械和器材制造业，农副食品加工业，汽车制造业，计算机通信与其他电子设备制造业。这四个产业的相对效率值为1，表明DEA有效。无效的产业为电力，热力生产与供应业，黑色金属冶炼和压延加工业，化学原料与化学制品制造业，非金属矿物制造业，有色金属冶炼与压延业，通用设备制造业，专用设备制造业，橡胶与塑料制品业，金属制品业，煤炭开采与冼造业，纺织业，纺织服装服饰业。这12个产业部门的相对效率值不为1，故DEA无效。根据DEA有效的含义，相对效率值为1，说明这些产业在生产过程中既实现了规模有效又达到了技术有效。和其他12个无效的产业部门相比，在相同的投入下，上述四个有效的产业部门产出最大，表明它们的有较高的资源利用率，即具有较好的经济效益。这是其他无效产业所不能做到的，因此本文将，电气机械和器材制造业，农副食品加工业，汽车制造业，计算机通信与其他电子设备制造业选择为安徽省的工业主导产业。

四　结论

随着经济的不断发展，中国经济的区域失衡日益严重，中部和东部地区相比差距越来越大。由于不能发挥自身的相对优势，合理的选择主导产业，安徽第二产业一直存在结构不合理的问题。如何对工业内部结构进行合理的调整成为振兴安徽的主要任务，而产业结构的调整很大程度上依赖于主导产业的选择。

故本文首先基于主导产业的特征并结合现有主导产业选择基准，确定了文中主导产业的选择指标体系，即比较优势，技术进步，产业增长后劲，产业关联，可持续性，利用这四个指标对一个产业部门从不同的角度来评价，并且运用DEA方法测出评价值。通过比较各评价值，进而确定出安徽省工业主导产业为电气机械和器材制造业，农副食品加工业，汽车制造业，计算机通信与其他电子设备制造业。文中不足之处在于，没有考虑到外部因素如：政策因素，市场因素等对主导产业选择的影响。

参照安徽省出台的《关于培育壮大安徽省工业主导产业的指导意见》，安徽省“十二五”期间将大力发展汽车和装备制造、材料及新材料、食品药品、电子信息和纺织服装业这五大产业，与文中所确定的电气机械和器材制造业、农副食品加工业、汽车制造业、计算机通信与其他电子设备制造业这四个主导产业相比可知，本文得出的研究结果还是较为合理的，既反映了安徽省的工业优势，又符合主导产业的特征，在安徽省今后的产业发展中，政府应通过制定合理的产业政策来引导和扶持这些产业的发展，使这些产业在自己飞速发展的同时也能带动相关产业的不断增长，从而使得安徽省经济持续健康的发展。

参考文献：

[1]魏权龄,岳明.DEA概论与C2R模型-数据包络分析(一)[J].系统工程理论与践,1989(1):59-69.

[2]郭克莎.工业化新时期新兴主导产业的选择[J].中国工业经济,2003(2):5-14.

[3]吴杨.基于“SSM-区位熵”的沿海经济低谷区主导产业的选择研究——以济南商河县为例[J].河北师范大学学报,2009,33(1):111-123.

[4]茹少峰,田真.基于DEA模型的陕西省工业主导产业选择研究[J].西北大学学报,2009,39(2):84-88.

[5]梁妍,王青.基于主成分分析法的扬州市主导产业选择[J].产业与科技论坛,2011,10(3):74-78

[6]苏东水.产业经济学[M].北京:高等教育出版社.2005(8).

[7]王秋红,吕沙.基于DEA-CCR模型的甘肃主导产业选择[J].开发研究,2013(4):38-41.

[8]王宏伟,朱德威.城市主导产业选择的模糊优选模型方法[J].经济地理,1994(14):15-19.

[9]赵昌昌,王贵森,张兴旺,王粒芽.基于投入产出分析的区域主导产业选择研究——一个关于陕西省主导产业选择的案例[J].统计调查与分析,2006,21(2):62-70.

[10]娄昭,徐忠,张磊.基于层次分析法的安顺试验区主导产业的选择[J].安徽农业科学,2011,39(8):4962-4978.

[11]赵艳轲,余兴厚.基于投入和产出DEA的重庆主导产业选择研究[J].重庆工商大学学报,2011,28(3):33-37.

[12]吴海民,王建军,方美燕.产业运行的DEA有效——一个选择主导产业的新基准[J].山西财经大学学报,2006,28(5):72-76.

[责任编辑 刘贵阳]

The Choice of Leading Industries in Anhui Province based on DEA-CCR model

LI Zhi
(Anhui university of Finance and economics,Bengbu 233000,China)

Abstract:This paper choose the statistic data of 16 industrial sectors in Anhui province 2013 as a sample,and evaluate the operational efficiency of these industrial sectors with CRR model in data envelopment analysis(DEA).Finally,assess the results and according the current situation of industrial development in Anhui province,selected 4 industrial sectors in Anhui Province as the leading industry.

Key words:leading industry; DEA; CCR model; Anhui Province

作者简介：李智 （1989-）,男，安徽滁州人，硕士生，研究方向：产业集群理论与实践。

收稿日期：2015-04-25

DOI:10.13963/j.cnki.hhuxb.2016.02.014

中图分类号：F427

文献标识码：A

文章编号：1008-9128（2016）02-0049-04