区域战略性新兴产业的分阶段选择模型及应用——以重庆市为例*

敖永春,金　霞

(1.重庆邮电大学 网络社会发展问题研究中心，重庆 400065；2.重庆信息技术职业学院，重庆 404100)



区域战略性新兴产业的分阶段选择模型及应用
——以重庆市为例*

敖永春1,金霞2

(1.重庆邮电大学 网络社会发展问题研究中心，重庆 400065；2.重庆信息技术职业学院，重庆 404100)

摘要：运用定量评价与定性分析相结合的研究方法，构建了区域战略性新兴产业的分阶段选择模型。模型将选择过程细分为区域分析、定量选择和综合分析三个阶段，解决目前战略性新兴产业分类与现有统计数据分类存在差异、选择过程复杂等问题。以重庆市为例进行实证分析：第一阶段通过对重庆市进行区位分析筛选出有色金属采选业、金融等35个产业；第二阶段针对第二产业和第三产业分别采用因子分析法和熵值法进行优选，得到交通运输设备制造业、金融等13个产业；第三阶段结合技术发展方向对以上产业进一步分析，提出重庆市战略新兴产业重点应放在高端装备制造业和新一代信息技术，其次是新能源汽车、生物医药和新能源领域。

关键词：区域经济；新兴产业；分阶段选择；因子分析；熵值法

全国各省市在选择战略性新兴产业的发展目标时，既要注重与国家战略性新兴产业的框架相吻合，又要注重与地区实际和地区发展战略相匹配，这样才有利于形成各具特色、优势互补、结构合理的战略性新兴产业发展格局。考虑到战略性新兴产业选择过程中的特殊性，现有一些主导产业选择的理论和方法，是不应当被直接、简单地应用到战略性新兴产业选择评价中的[1]。从系统论的观点来看，区域经济系统是一个开放和复杂的系统，区域战略性新兴产业的选择亦是一个复杂的过程，在这个过程中，不仅要进行科学合理的定量分析，还要在定量分析前后做一定的定性分析。

一、分阶段选择基本模型

(一)区域分析阶段

本阶段的目的是为了把可能成为战略性新兴产业的候选产业区分出来。任何一个区域经济体在对战略性新兴产业作选择时，都需要对其自身环境进行系统分析。区域战略性新兴产业的功能是促进区域产业结构升级，带动区域经济增长；同时，区域经济体的区位因素、要素条件和资源禀赋等客观条件对战略性新兴产业的成长也有影响。客观了解和分析区域自身条件是进行区域战略性新兴产业选择的前提，其中包括：生产要素资源禀赋、产业结构现状、区位条件等。

(二)定量选择阶段

区域战略性新兴产业的定量选择，建立在对区域内外环境进行系统分析的基础上。包括：选择基准与指标的确立、数据收集、评价方法选择、指标量化分析、计算综合得分、综合评价。笔者主要采用因子分析和熵值法，分别以重庆市第二产业和第三产业为例进行实证研究。

(三)综合评价阶段

1.区域战略性新兴产业的选择既要分析区域的自身情况，还要分析区域之外的情况。分析内容包括：国家的产业布局与发展政策、产业分工、经济发展趋势、国际市场的需求及其变化等。要结合国家的产业布局和当前的技术发展趋势，选择区域的战略性新兴产业，在国家统筹下发挥自身优势，形成区域特色产业发展集群。

2.由于战略性新兴产业的特殊性，相关研究特别是相关数据统计都处于初级阶段，只能以现有的统计分类为基础进行选择，因此需要对最后的结果进行一定的定性分析，从现有分类中析出战略性新兴产业的具体分类产业。主要是通过将定量选择出来的产业进行细分，在更细小的产业类别中选出战略性新兴产业的具体产业而不仅仅是产业领域。

二、实证分析——以重庆市为例

(一)重庆工业结构分析

重庆地处中国西部、长江上游，全市总面积82 403平方公里，是我国面积最大的直辖市。重庆地区矿产资源十分丰富，已发现矿产75种，已探明储量40多种, 是全国特大城市中矿产资源最丰富的地区之一。重庆有水、陆、空的立体交通网络，是长江上游的物资集散地和贸易中转地、西南地区的物流中心，具有战略性新兴产业发展的有利条件。

重庆直辖以来，GDP由1998年的1 602.38亿元增加到2014年的14 262.60亿元，总量翻了三番多，年平均增长速度达到14.64%。在经济总量增长的同时，产业结构也发生了一定的变化。三次产业结构从1998年的18.8∶42.2∶39变为2014年的7.4∶45.8∶46.8。第一产业比重下降11.4个百分点，第二产业比重上升3.6个百分点，第三产业比重上升7.8个百分点。2014年全市第二产业对经济增长贡献率达到54.9%，比1998年上升14.6个百分点，其中工业对经济增长的贡献率上升了17个百分点[2]。可见，第二产业尤其是工业的增长成为重庆经济快速增长的主要动力，是促进重庆产业结构调整和推动全市经济快速、健康、协调发展的主导力量。

重庆三次产业近5年持续增长，第二产业仍然具有一定优势，第三产业增长趋势明显，在总产值中比重和贡献率都有所上升。根据重庆市国民经济和社会发展统计公报数据可知，2014年第一、第二、第三产业对生产总值的贡献率分别为2.7%、54.9%、42.4%，分别比2010年下降0.5个百分点、13.7个百分点，上升14.2个百分点。这些数据说明第二产业在重庆的国民经济中仍然占有重要位置，第三产业的比重也在不断提高，发挥的作用在不断增强，产业结构日趋合理。

重庆大中型企业的数量和固定资产的规模都不小，现在已经形成以汽车为重点产业的先进制造业，以钢材和铝材为代表的冶金工业，以天然气、化工和医药工业为重点的化学工业三大支柱产业。从优势产业看，2014年规模以上工业中，汽车制造业比上年增长19.9%，实现总产值3 846.94亿元，占工业总产值20.5%；装备制造业总产值1 797.63亿元，增长18.1%，占工业总产值9.6%；材料工业总产值2 636.34亿元，增长9.6%，占工业总产值14.1%；电子信息产业总产值3 683.62亿元，增长22.2%，占工业总产值的19.7%；化医产品制造业同比增长11.4%，实现总产值1 388.82亿元，占全市工业总产值的7.4%。全市金融业比上年增长12.3%，实现增加值1 225.27亿元，占全市生产总值的8.6%。其中，新型金融业企业增长17.7%，实现增加值167.21亿元[3]。

综合以上重庆产业结构和产业状况的数据分析，分别对第二产业和第三产业进行了选择。从第二产业中选取煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、黑色金属矿采选业、有色金属矿采选业、非金属矿采选业等27个行业作为候选战略性新兴产业。从第三产业中选取信息传输、计算机服务和软件、房地产、租赁与商务服务、交通运输及仓储和邮政、金融、文化体育与娱乐、住宿和餐饮、科学研究及技术服务等8个行业作为候选战略性新兴产业。

(二)重庆战略性新兴产业的定量选择

1．指标体系的建构

对于区域战略性新兴产业的选择，原则既要科学，基准还要合理可行。笔者将区域战略性新兴产业选择基准确定为：产业增长潜力、产业综合效益、产业带动性、产业技术创新、产业资源环境和产业比较优势基准[4]。共选择了6个一级指标、15个二级指标来构建区域战略性新兴产业选择的指标体系。由于第二产业和第三产业的统计口径不同，产业特性也有较大区别。因此，针对第二产业和第三产业分别采用不同的指标体系。表1是第二产业的选择指标体系，表2为第三产业的选择指标体系。

表1　区域战略性第二产业选择的指标体系

表2　区域战略性第三产业选择的指标体系

目前战略性新兴产业的相关统计处于起步阶段，数据难以获取。由于统计数据的滞后性, 只有2010年有其投入产出表。为了指标数据的完整性，本文的数据主要来源于2010年重庆42部门投入产出表、2010年至2012年共三年的《重庆统计年鉴》和2011年《中国统计年鉴》，收集了我市第二产业中27个产业、第三产业中8个产业的2010年的相关数据。由于投入产出表中的产业划分和统计年鉴中的产业划分有一定的差异，笔者以统计年鉴的分类为准，同时对得到的影响力和感应度系数加以近似处理。

2．重庆市第二产业的因子分析

笔者首先将重庆市的13个指标数据采用极差变换，进行标准化处理，以消除量纲。具体操作方法如下：

(1)

(1)式中：Iij为第i个产业第j个指标标准化结果；Xij为第i个产业第j个指标数据；min(Xj)为第j个指标的所有样本最小值；max(Xj)为第j个指标的所有样本最大值[6]。

变换后的数据在0～1之间，相当于把坐标原点移动到最大(小)值，其变量间的相关程度保持不变。将收集和整理的数据按(1)式进行标准化处理。样本量是一个15×27的矩阵形式，行是15个指标，列是27个候选产业。指标包括总资产贡献率、成本费用率、三废综合利用产品产值、产值综合能耗、技术密集度、工业增加值率、科技经费比率、影响力系数、感应度系数、产值比重和区位商，依次表示为(X1,X2,…,X14,X15)。

将处理后得到的数据，用SPSS软件进行分析，操作步骤“Analyze-Data Reduction-Factor”。相关系数矩阵的特征值和方差贡献率如表3所示。

表3　特征值和方差贡献率表

根据原有变量的相关系数矩阵，我们选取数值大于1的特征根，最后得到5个公共因子。因为前5个因子的累计贡献率达到80.500%，所以选择这5个主因子，原有信息的丢失量较少，可以反映出指标体系中15个原始指标的大部分信息，此时采用因子分析方法来评价备选产业是可行的。

为了让公因子变量更加具有可解释性，采用方差最大正交旋转法将采用主成分分析得到的因子载荷矩阵进行旋转，进而得到旋转后的因子载荷矩阵(见表4)。

由表4的各因子载荷大小，我们选取载荷>0.5的来提取公共因子，然后总结出5大主因子的各个分因子的包含情况，具体详见表5所示。

从表3可以看出，第1主因子的方差贡献率为32.086%，在5个主因子中最大；从表4可以看出，第一主因子在X12区位商、X13市场占有率、X14产值比重和X15产业贡献率方面有较大载荷，这四个指标反映的是产业的比较优势，因此被称为“比较优势因子”。

第2个主因子的方差贡献率为16.220%，在X6感应度系数、X7影响力系数、X8新产品产值比重和X9科技经费比率方面有较大载荷，这三个指标反映的是产业的创新和带动性，因此被称为“创新及关联因子”。

表4　旋转后的因子载荷矩阵

表5　各主因子包含情况表

第3个主因子的方差贡献率为13.935%，在X3利税增长率、X4总资产贡献率和X5全员劳动生产率方面有较大载荷，这三个指标反映的是产业的综合效益，因此被称为“效益因子”。

第4个主因子的方差贡献率为10.442%，在X1工业增加值率和X2成本费用利润率方面有较大载荷，这三个指标反映的是产业的增长潜力，因此被称为“增长因子”。

第5个主因子的方差贡献率为7.838%，在X10单位产值能耗率和X11三废综合利用率方面有较大载荷，这三个指标反映的是产业对环境的影响，因此被称为“环保因子”。

在用SPSS进行因子分析、计算因子得分的时候，勾选保存为变量后即可得到各行业的比较优势因子、创新及关联因子、效益因子、增长因子和环保因子得分，然后根据5个主因子各自的方差贡献率加权求和得到产业综合得分。前15个产业的综合得分情况如表6所示。

表6　前15个产业得分及排名情况

根据表6可知，综合得分排在前十位的产业分别为交通运输设备制造业，烟草制品业，化学原料及化学制品制造业，煤炭开采和洗选业，医药制造业，石油和天然气开采业，通用设备制造业，非金属矿物制品业，黑色金属冶炼及压延加工业，电力、热力的生产和供应业。

按F1比较优势因子排名，排在前面的依次为交通运输设备制造业、非金属矿物制品业、煤炭开采和洗选业；按F2产业创新及关联因子排名，排在前面的依次为化学原料及化学制品制造业、仪器仪表及文化、办公用机械制造业、医药制造业、专用设备制造业和通用设备制造业；按F3效益因子排名，排在前面的依次为石油和天然气开采业、烟草制品业；按F4产业增长因子排名，排在前面的依次为烟草制品业、煤炭开采和洗选业；按F5环保因子排名，排在前面的依次为电力、热力的生产和供应业，化学原料及化学制品制造业，煤炭开采和洗选业，黑色金属冶炼及压延加工业。

3．运用熵值法对重庆市第三产业的选择

因为第三产业较少，数据样本量相对也少，很难用因子分析方法进行定量选择，所以采用熵值法对第三产业进行选择。熵值法是通过固有的数据来进行权重的确定，可减少主观因素的影响。其主要原理是通过判断各个因素的变化剧烈程度来确定该因素在最终目标中所占的权重。

(1)数据标准化。设m个评价指标n个产业的原始数据矩阵为A=(aij)m×n，标准化后得到R=(rij)m×n。

×100

(2)

(2)式中，R是由原矩阵A标准化后的新矩阵，rij是由原始数据aij标准化后的值。

(2)计算第j指标下第i产业占该指标的权重

(3)

(3)计算熵值。第j个指标的熵为

(4)

(4)式中，k>0,k=1/ln(n),ei≥0

(4)计算权重。第j个指标的熵权

(5)

(5)线性加权计算产业的综合得分

(6)

按(2)式对数据进行标准化，本文m=9,n=8。再按(3)式至(5)式进行计算，得到各指标的权重：劳动生产率=0.126 55，产值规模=0.102 199，从业人员平均=0.117 775，增加率=0.108 83，影响力=0.068 033，感应度=0.164 063，区位商=0.083 005，产业贡献率=0.146 54，市场占有率=0.083 005。最后按式(6)得到重庆市8个第三产业的综合得分，并进行排序，结果如表7所示。

表7　 产业综合得分及排名情况

从表7中，可以看出排在前三位的产业分别为金融业，交通运输、仓储和邮政业，信息传输、计算机服务和软件业。因此，笔者把这三类产业作为下一阶段综合分析的产业。

(三)综合分析选择重庆战略性新兴产业

笔者采用了因子分析和熵值法，都是基于实际数据本身的处理和分析，比较科学合理。但是，不管什么样的模型都是有缺点的，把模型计算结果、技术发展方向和宏观调控政策结合起来进行分析，可较好弥补相关缺点。

技术的发展往往会带来新的产业革命。要想选择合适的战略性新兴产业，就必须对科学技术发展的未来方向做出分析和预测，只有这样才能更快地实现产业升级和产业的长远发展。世界科学技术发展的优先领域主要表现在以下方面：(1)信息技术和科学将是实现经济增长的主要动力。未来微电子、通信、计算机、软件、网络等技术发展即将带领新的产业革命。(2)生命科学技术。生命科学在揭示生命本质规律以及认识和控制生命过程方面，尤其是为农业可持续发展和人类健康领域的问题提供了新的解决途径。(3)能源和环境技术。很多能源都是有限的，而且在开发利用过程中往往伴随着环境污染。(4)材料科学。由于信息技术以及生物技术的发展，对材料的要求越来越高，高性能材料、纳米材料、生物材料、多功能等将会对制造、生活等方面产生重要影响。(5)先进制造技术。制造技术将呈现更加智能化、集成化、高密度，为产业升级提供重要的技术和装备基础，同时创造高附加值的新产品。

根据定量选择中综合排名的情况，将第二产业中的交通运输设备制造、烟草制品、化学原料及化学制品制造、煤炭开采和洗选、医药制造、石油和天然气开采、通用设备制造、非金属矿物制品、黑色金属冶炼及压延加工、电力、热力的生产和供应和第三产业中的金融、交通运输仓储和邮政、信息传输、计算机服务和软件作为分析的对象。此外，仪器仪表及文化、专用设备制造业在F2上得分较高，排在第二位和第四位，与第一位相差较小，且此因子对区域战略性新兴产业具有十分重要的意义，因此增加这两个共15个产业作为综合分析的对象。

2011年，政府组织编写了《战略性新兴产业分类目录》，为以后的相关统计工作奠定了基础，但本文的数据基于现有的统计分类，与战略性新兴产业分类存在差别。因此，将上节中定量选择结果与战略性新兴产业的分类进行对照(见表8)，以更加清晰地展现重庆市战略性新兴产业的选择结果。

表8　战略性新兴产业对照表

定量选择中选出的煤炭开采和石油开采洗选，不能作为战略性新兴产业，因为资源总会枯竭，历史数据良好但是难以持续发展。金融业虽然在国家的战略布局中并未提及，但现代金融业的新兴衍生产品，对其他战略性新兴产业的发展具有重要的支持作用，因此可作为战略性新兴产业。

三、结论

1．据实证分析，重庆市的战略新兴产业重点应放在高端装备制造业、新一代信息技术，其次是新能源汽车、生物医药和新能源领域，在满足其他产业的发展要求之后应适当考虑新材料和节能环保业。

2．文章构建的分阶段选择模型结合了定量选择和定性分析的优点，考虑了数据的获取性和统计分类的不统一性，具有较强的可操作性。此模型不仅可以用来进行战略性新兴产业的选择，而且可以拓展运用到其他新兴的行业或者新兴事物的评价方面，为新兴事物在统计数据缺乏的条件下的评价选择提供了一种全新的思路。

3．文章旨在提出区域战略性新兴产业的选择方法和模型，经过实证分析检验，此种方法是科学可行的，可以运用到重庆以外的更多地区，丰富区域产业选择理论。

参考文献：

[1]胡振华，黎春秋，熊勇清．基于“AHP-IE-PCA”组合赋权法的战略性新兴产业选择模型研究[J]．科学学与科学技术管理，2011(7)：104-110．

[2]重庆市统计局，国家统计局重庆调查总队．重庆统计年鉴2015[M]．北京：中国统计出版社，2015:12-24．

[3]重庆市统计局，国家统计局重庆调查总队．2014年重庆市国民经济和社会发展统计公报[EB/OL]．(2015-03-16)[2015-05-10]．http://www.cqtj.gov.cn/html/tjsj/tjgb/15/03/7345.html.

[4]敖永春，金霞.区域战略性新兴产业的选择理论初探[J].商业时代，2012(21)：116-117．

[5]贺正楚，吴艳．战略性新兴产业的评价与选择[J]．科学学研究，2011(5)：678-683．

[6]胡莺，赵景兰．应用因子分析法对战略性新兴产业的选择研究[J]．社会科学辑刊，2010(6)：127-129．

(编辑:段明琰)

The Stage Model and Its Application in the Selection of Emerging Regional Industries of Strategic Importance:A Case Study of Chongqing City

AO Yongchun1, JIN Xia2

(1.NetworkSocialDevelopmentResearchCenter,ChongqingUniversityofPostsandTelecommunications,Chongqing400065,China；2.ChongqingVocationalCollegeofInformationTechnology,Chongqing404100,China)

Abstract:The Stage Model in the Selection of Emerging Regional Industries of Strategic Importance is introduced by means of the Combination of quantitative analysis and qualitative evaluation. The selection model has several subdivisions: regional analysis, quantitative selection, and comprehensive analysis，which solves key problems, such as the gap between strategic emerging industry classification data and the existing statistics of data classification, the full complexity of the selection process, etc. Then the present study takes Chongqing city as an example to analyze: in the first stage, non-ferrous metal mining industry, financial industry and other 35 industries were selected through the method of location analysis; in the second stage, transportation equipment manufacturing industry, financial industry and other 13 industries were selected from the secondary industry and tertiary-industry through the factor analysis and entropy method respectively; in the third stage, taking into consideration technological development direction, the present study argues that the strategic emerging industry of Chongqing city should focus on high-end equipment manufacturing industry and new generation of information technology firstly, then new energy vehicles, biological medicine industry and new energy field.

Keywords:regional economy; emerging industry; phase selection; factor analysis; entropy method

DOI：10.3969/j.issn.1673- 8268.2016.03.018

收稿日期：2015-10-15修回日期：2016- 03- 01

基金项目：重庆市软科学项目：重庆战略性新兴产业的优选及发展研究(CSTC2011CX-RKXA40003)

作者简介：敖永春(1977-)，男，江西新余人，副研究员，硕士生导师，主要从事信息经济理论研究。

中图分类号：F062.9

文献标识码：A

文章编号：1673- 8268(2016)03- 0114- 07