基于熵值-TOPSIS模型产业集群与新型城镇化区域协调研究

田新翠，赵彦云

（1.太原科技大学 经济与管理学院，山西 太原 030024；2.中国人民大学 统计学院，北京 100872）

一、引言

新型城镇化发展是我们国家经济发展战略的关键，也是走集约化、绿色的发展之路的必然选择。Dezfoulian，H.R[1]研究发现在产业集群的作用下，企业之间可以通过各种形式的合作节约资源，降低成本，提高企业的竞争能力。美国的城市地理学家诺瑟姆[2]（Ray MoNortham）研究认为产业集群对城镇化发展具有正向推动作用。国内学者徐维祥[3]也早就通过实证研究，认为产业集群的过程，本身就是创新的过程，能够大力推动城镇化的进程，而且城镇化的过程不应该仅用一个指标人口城镇化来衡量，一个指标的衡量是片面的，不系统、不科学的。在今天创新驱动的战略下，城镇化的内动力更应该是依靠产业集群的方式、技术创新、人力资本等因素的推动[4]。

关于影响新型城镇化建设的因素的研究，国内学者从不同角度，运用各种相关变量进行了实证研究。其中石正坤[5]根据新型城镇化建设中的产业之间的关联性研究，认为创新是城镇化发展的关键影响因素。张中英[6]采用典型相关分析的方法，认为产业集群与城镇化之间的相关关系比较大。由这些学者的研究结论可见，产业集群与城镇化之间的逻辑关系是存在的。不过，关于产业集群与新型城镇化水平之间的关系研究比较少，很多的学者从不同角度去测度新型城镇化这个变量，但是依然没有统一的标准，计算复杂。另一方面二者之间如果存在着比较强的关系，那么二者又是否协调发展呢，等等问题的研究还比较少见，还需要通过实证做进一步的研究。

二、理论模型简介

（一）熵值法

熵值法是指在一个系统中，如果系统中的某个指标值的变异程度越大，就说明这个指标对项目进行评价时所起到的影响就越大，也就是说在一个系统中发挥的作用比较大，在进行综合评价时赋予的权重应该大一些。

假如在一个系统中有m种不同的状态。而每种状态出现的概率记为Pi（i=1，2，…，m）时，那么我们就可以把这个系统的熵定义为：

也就说，如果每种状态的概率是相等的，记为Pi=1/m 时（其中 i=1，2，…，m），熵值 e会达到它的极值状态，达到最大值，即表示为：emax=lnm。

现在假设存在有m个备选评价方案，每个方案的系统有n个评价指标，这样我们用一个原始矩阵 R 来表达，R＝（rij）m×n。那么，也就是说，对于系统中的第j个指标rj来说，就会有如下的熵值：

其中：

从信息熵的公式可以看出：如果rj计算出来的熵值ej比较小，那么就表示这个指标rj的波动范围比较大，这个指标rj所承载的价值就比较大，这个指标在综合评价系统中的权重就应该比较大；反之，权重应该小一些。

（二）熵权法的步骤

第一步：假设现在有m个需要评估的方案，n个评价指标，这样就会形成了一个原始数据矩阵R＝（rij）m×n：

第二步：数据的非负数化处理。由于熵值法本身的计算值都是比重，量纲的影响就自动消除了，不需要再进行标准化数据处理。当然，如果数据集中存在负数值，还是需要对数据进行一个处理。

对于正向的指标，我们需要按照以下公式进行调整：

对于负向的指标，我们需要按照以下公式进行调整：

第三步：需要计算各指标权重：

第四步：计算第j个指标的熵值ej：

在上面这个式子中，k≥0，ln取了其自然对数，0≤e，由于常数k和样本数m是存在这样的一种关系，即：k=1/lnm，那么我们就可以保证e的取值范围是：0≤e≤1。

第五步：计算第j个指标的熵权wj：

（三）TOPSIS方法

在运算之前，我们首先要梳理以下指标，使这些指标具有单调性，对于逆指标来说，就需要采用它的倒数进行转换成正指标。

第三步：这里，用Ui代表城镇化水平的综合值，用Ci代表产业集群综合值。

第四步：计算两个系统的耦合度（城镇化水平和产业集群系统）。

式中：H 表示耦合度值，H∈（0，1）

表1 耦合度分类表

第五步：计算二者的耦合协调度

两个系统处于哪个阶段，需要运用耦合协调度指标来反映：

式中：D为耦合协调度；H为耦合度；T为城镇化与产业集群系统综合评价指数，它反映两者的整体协同效应或贡献；α、β为待定系数，本文取α=β=0.5。

表2 耦合协调度分类

三、变量选取与数据来源

（一）变量的选取

1.新型城镇化体系：城镇化体系主要包括四个方面：

（1）人口城镇化（U1）。人口密度（U11）是反映一个区域人口集中的程度；城镇人口比重（U12）是指城镇人口所占比重、第三产业从业人员占比重（U13）反映城镇的服务业人口的状况，也可以衡量城镇化的程度；乡村人口转城镇人口（U14）从另一个方面的体现城镇化人口的来源这四个指标。

（2）经济城镇化（U2）。人均 GDP（U21）；第三产业所占比重（U22）反映城镇区域的服务产业经济发展；工业化水平（U23）反映第二产业所占比重。

（3）社会城镇化（U3）。城市居民可支配收入（U31）；人均生活用水量（U32）从另外一个角度说明城镇化程度；人均拥有道路（U33）和城市市区公共汽车运营车辆数（U34）从公共设施角度去反映城镇化程度；市区年末移动电话用户数（U35）和互联网宽带接入用户数（U36）从通信、信息化角度去反映城镇化程度。

（4）生态城镇化（U4）。人均公园绿地（U41）从环境的视角看城镇化的质量；单位能源消耗产出GDP（每万元 GDP能源消耗量的倒数）（U42）越大说明城镇化发展付出的代价越小；空气质量达标天数（U43）从环境治理的角度去衡量城镇化水平；建成区绿化覆盖面积（U44）从新建绿地面积去看生态城镇化的水平（见表3）。

表3 新型城镇化指标体系的权重

2.产业集群体系：鉴于数据的可获得性，产业集群系统指标体系由5个一级指标组成：产业集群的发展水平（C1）是从产业集群的规模角度反映；产业集群的发展活力（C2）是从产业集群的活跃度角度反映；产业集群的发展吸引力（C3）是指吸引企业进入产业集群的能力，比如外资水平；产业集群的发展潜力（C4）是指产业集群内部发展的可持续发展能力；互联网大数据新兴产业集群发展驱动力（C5）是指随着互联网大数据的发展，越来越多的企业与互联网大数据融合，也是反映产业集群与时俱进，运用科学技术的重要推动力的体现。

（1）产业集群的发展水平（C1）。产业集群的发展水平指标主要反映产业集群的规模大小，具体指标有：重点产业集群个数（C11）、一般产业集群个数（C12）、产业集群企业年销售收入（大中型工业企业工业销售产值亿元）（C13）。

（2）产业集群的发展活力（C2）。产业集群的发展活力主要反映产业集群内企业发展的运行状况。具体的指标层包括：新投资项目个数（C21）、海关出口总额（C22）、海关进口总额（C23）、固定资产投资额（C24）、全社会用电量（C25）。

（3）产业集群的发展吸引力（C3）。具体的指标层为：引入外资水平（C31），引入外资水平从一定程度上反映了该地区与外界的交流水平和本地区对国外企业的吸引力。

（4）产业集群的发展潜力（C4）。具体的指标层为：GDP 总量（C41）、科技活动人员（C42）、信息技术服务业的法人单位数占比（C43）、科学研究和技术服务业法人单位数所占比重（C44）、电信业务总量（C45）。

（5）互联网大数据新兴产业集群发展驱动力（C5）。具体的指标层为：互联网大数据意识程度（C51）、互联网大数据信息数（C52）、互联网大数据质量（C53）、新增高新技术企业个数（C54）。

表4 产业集群系统指标体系

（二）数据来源

本文样本指标数据主要利用2016年《山西统计年鉴》、《中国统计年鉴》，高新技术企业相关数据来源于2015年山西省高新技术企业认定管理工作办公室公示数据。运用MATLAB软件，采用熵值法，确定产业集群与新型城镇化指标体系的权重（见表3、表 4）。

四、山西省产业集群与新型城镇化耦合协调度研究

（一）对山西省产业集群状况与新型城镇化水平进行综合评价

首先，利用山西省11地市的相关资料计算各地市的产业集群综合评价值和城镇化综合评价值，并对各地市进行排名比较。

表5 山西省各地市的产业集群与新型城镇化综合评价及排名

由表5可以看出：山西省11地市产业集群发展较为不均衡。太原市产业集群的竞争力排在第一位，其产业集群的综合评价值为0.978323376，综合得分比较高，接近1。排在第二位的是运城市，其产业集群综合评价值是0.135197891，与太原市的差距有7倍的距离，差距较大，发展极为不均衡。朔州市排在最后一位，其产业集群综合评价值是0.034572866，与太原市相比较，相差有将近30倍的差距，极为的悬殊。

另外，从表5中也能看出，从城镇化系统综合评价值来看，太原市位居首位，临汾市位居第二位，大同市位居第三，吕梁市倒数第一位，差距较大。临汾地市的城镇化水平排名是位居第二名，但是产业集群水平则落在第九名。表现出极大的不协调性。当然协调度也需要进一步的研究。

（二）产业集群与新型城镇化耦合度分析

从表6可以看到：耦合度最高的是太原市，其耦合度值为0.5，处于磨合阶段；忻州市和吕梁市两个地市处于较低水平的耦合阶段；其他8个地市都处于颉颃阶段，即互相抗衡阶段。

（三）山西省11地市耦合协调度比较研究

从表7可以看出，第一类城市，是太原市，其产业集群与新型城镇化的协调度值为0.928846299，属于优质协调发展类；第二类是中度失调衰退类，有大同市和晋城市两个城市；其他属于严重失调衰退类。由此可见，山西省内部区域发展表现出极为不均衡状态。

表6 山西省11地市的产业集群与城镇化水平的耦合度

表7 山西省11地市产业集群与新型城镇化耦合协调度

（四）山西省11地市产业集群与新型城镇化关系研究

山西省产业集群发展水平与新型城镇化存在密切的相关关系，从表中也可以看出，太原市、运城市、忻州市、吕梁市的产业集群系统综合评价值明显是高于新型城镇化系统的综合评价值，说明这几个地市的产业集群水平发展较为好些，而城镇化发展水平则较为落后，今后的工作重点应该加大力度发展其新型城镇化水平。

阳泉市、长治市、晋城市这三个地市的城镇化水平是明显高于产业集群发展水平的。在今后的发展战略上应该大力发展产业集群。

整体上来看，产业集群系统综合评价值高的地市，其城镇化系统综合评价值也相对比较高；反之亦然，可见二者表现出较强的相关度。依据统计软件SPSS20.0测算，可知产业集群系统综合评价值和城镇化系统综合评价值的相关系数为0.854498。

五、结论与启示

（一）结论

1.山西省处于低阶协调发展阶段。从前面的分析中可以看出，山西省除了省会城市太原市之外，其他10地市的产业集群水平、新型城镇化水平都发展较为落后，导致总体上表现出低阶协调发展状态。

2.山西省协调发展不均衡，内部差异大。目前由于山西省119个县（市、区）中就有58个是贫困县，贫困人口为 365万人，贫困面大，制约着产业集群的健康有序的发展，也不利于推动城镇化建设。

3.适应互联网大数据时代要求基础建设还很落后。在互联网、大数据、智慧城市发展的时代下，城镇化建设更要注重文化底蕴，城镇特色。城镇化水平建设的观念还很落后，互联网大数据等新兴动能产业的配套设施还很不完善。这些都在一定程度上制约了城镇化及产业集群的快速发展。

4.产业集群的创新驱动力不足。近年来，山西人口城镇化仍然滞后于工业化。长期以来，城镇布局分散，产业结构单一，创新产业集群程度弱，拉动城镇化的动力尚未真正发挥出来。

（二）启示

1.关于产业集群与新型城镇化的评价指标体系代表性不强。产业集群的指标应该包括产业集群中企业个数、企业规模、产业从业人员、主营业务收入、产值、生产效率、贡献能力等指标，但由于各级政府统计年鉴中并未提供公开数据，鉴于数据的难获得性，都用其他指标替代；其次，在互联网大数据时代，产业集群所表现出的特征比如人机交互设备数量、产业集群生产管理平台软件数量、信息安全数字认证系统开发及使用量、新业态培育状况、工业企业云服务状况等指标均未能纳入评价体系，目前国家也无统一的标准指标。当然关于智慧城市的评价指标也存在没有统一的指标口径等类似问题，也没有反映智慧化、互联网+、新型城镇化的具体明细指标。评价会受到一定的影响。

2.互联网时代背景下，依靠大数据分析产业集群与新型城镇化系统将成为主流方式。互联网时代已经到来，传统的数据统计分析已经不能满足新时代的要求，需要借助大数据来分析其真正互动关系。

山西省应该加快推进城市群的建设，尤其发挥功能性的城镇化建设为基础，并且应该以提高质量为关键的新型城镇化建设。除了两大系统建设之外，还应该制定相应的土地政策，比如土地合理规划，体现效率性政策，以及相应的资金配套政策，合理制定财政政策。在合理规划的过程中，还应该保障公共服务均等化、基础设施标准化的理念，使得山西省整体协调性、均衡性得到有力的保障。同时，还应该加强“互联网+”的实施规划，完善相应的互联网技术创新配套体系。上下联动、协同推进互联网大数据等公共云平台及软实力建设。