战略性新兴产业识别研究*

王菲

（郑州大学西亚斯国际学院 河南 新郑 451150）

战略性新兴产业识别研究*

王菲

（郑州大学西亚斯国际学院 河南 新郑 451150）

战略性新兴产业对经济长远发展具有重大推动作用和战略意义。本文从经济效益、技术创新、比较优势、关联效应和持续发展五个维度建立战略性新兴产业竞争力识别指标体系，同时提出基于Weaver-Thomas模型和组合赋权法的战略性新兴产业优选方法，并进行实证研究。

战略性新兴产业 Weaver-Thomas模型 组合赋权法一、引言

Hirschman（1991）认为非平衡增长以及由此引起的不平等是国家或区域经济增长的必然，增长核心区的动力源是集聚经济效益和“动态增长氛围”，其中战略部门与经济体系中的投入产出关联最密切。Porter（2002）认为新兴产业为新建立的或重新塑型的产业，其特点是采用新兴技术进行生产且产品技术含量高，前提是社会科技创新及产业自身成本相对较低。Krugman（2000）认为战略性产业应当具备大量的“租”及存在广泛的外部经济两项标准。因此，战略性新兴产业为掌控该领域的关键核心技术以保持强劲的技术优势，必须着力于四大储备：战略决策储备、科技创新储备、领军人才储备和产业化储备。本文将识别战略性新兴产业的指标体系构建如表（1）所示。需求收入弹性指产业需求变化率对国民收入变化率的反应程度，该指标为正向指标。工业增加值指工业企业生产过程中新增加的价值，是工业企业全部生产活动的总成果扣除在生产过程中消耗或转移的物质产品和劳务价值后的余额。当年工业增加值除以上年工业增加值即为工业增加值增长率，该指标为正向指标。R&D投入比重是指产业研究与开发的投入与产业销售收入之比，该指标为正向指标。科技人员比重是指从事研究与开发工作的人员数量与产业全部就业人员数量之比，该指标为正向指标。区位商指数是指一个地区特定部门的产值在地区工业总产值中所占的比重与全国该部门产值在全国工业总产值中所占比重的比值。区位商大于1，该产业是地区的专业化部门；区位商越大，专业化水平越高；如果区位商小于或等于1，则该产业是自给性部门，该指标为正向指标。Michaely波动指数主要用于衡量经济变数每年变动的平均程度，亦即经济变数稳定程度。该指数计算公式为MI=Xij/∑Xi-Mij/∑Mi，取值范围为［-1，1］，其中：正数表示具有比较优势，负数表示具有比较劣势。影响力系数指国民经济某一个产品部门增加一个单位最终产品时，对国民经济各部门所产生的生产需求波及程度。影响力系数越大，该部门对其他部门的拉动作用也越大。其计算公式为该产业里昂惕夫逆矩阵纵列系数之和除以里昂惕夫逆矩阵所有纵列系数之和的平均值，该指标为正向指标。感应度系数是指国民经济各部门每增加一个单位最终使用时，某一部门由此而受到的需求感应程度。系数越大说明该部门对经济发展的需求感应程度越强，反之，则表示对经济发展需求感应程度弱。计算公式为该产业里昂惕夫逆矩阵横向系数之和除以里昂惕夫逆矩阵所有横向系数之和的平均值，该指标为正向指标。单位产值能耗是相对于工业产业的，是工业综合能耗与工业总产值之比，一般工业总产值以万元为单位，工业综合能耗单位为吨标准煤，该指标为逆向指标。环保设施投入率反映了产业对环境保护的重视程度，该指标越大，说明产业在关注自身经济利益的同时也越关注社会利益，反之亦然，故该指标为正向指标。

表1 战略性新兴产业识别指标体系

二、战略性新兴产业的识别方法—W eaver-Thom as模型

表2 七大战略性新兴产业Weaver-Thomas模型值

表3 经济效益判断矩阵

表4 技术创新判断矩阵

表5 比较优势判断矩阵

表6 关联效应判断矩阵

表7 持续发展判断矩阵

表8 战略性新兴产业竞争力判断矩阵

表9 层次单排序权重值

表10 层次总排序权重值

（二）基于层次分析法的主观赋权 层次分析法（TheAnalytic HierarchyProcess，简称AHP法）的基本原理是把所要研究的复杂问题看作一个大系统，并将其逐步分解成多个子问题或元素，按所属或支配关系将这些子问题或元素分组，使之形成有序的递阶层次结构。通过构造两两比较的判断矩阵及运用矩阵运算的数学方法，得出各层次中诸元素相对重要的定量表示，最后在递阶层次结构内进行合成，得到元素相对于目标层的重要性程度的总排序和权重值。其基本步骤包括：建立层次结构；构建不同层次的判断矩阵；层次单排序及一致性检验，若一致性指标CR小于0.1，则认为层次总排序的结果具有满意的一致性；层次总排序；指标的规范化、同趋势化和归一化处理；计算备选战略性新兴产业的权值并排序优选。

（三）基于因子分析法的客观赋权 因子分析法是用较少的相互独立的因子变量来代替原来变量的大部分信息，其数学模型表示为：X=A×F+α×ε，其中X=（x1，x2，…，xp）T为p个原有变量，F为m个公共因子变量，m≤p，A为p×m的因子载荷矩阵，其中aij表示第i个原有变量和第j个公共因子变量的相关系数，aij越大说明公共因子Fj和原有变量xi越强，ε为特殊因子，表示原有变量不能被公共因子变量所解释的部分。本文选用主成分分析法来确定公共因子，其步骤包括：指标体系的正向化和标准化处理；计算相关系数矩阵；确定公共因子；确定公共因子的载荷矩阵；计算各公共因子的得分；计算综合评价指标值并归一化处理和排序优选。

（四）基于德尔菲法的综合赋权 为综合前述两评价方法的优点，采用德尔菲法（DelphiMethod）对两类方法其进行重要性赋权评价。德尔菲法依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，即专家之间不得互相讨论，不发生横向联系，只能与调查人员发生关系，通过多轮次调查专家对问卷所提问题的看法，经过反复征询、归纳、修改，最后汇总成专家基本一致的看法，作为预测的结果。利用德尔菲法确定了AHP法以及因子分析法的相对重要性权重后，分别将之与前述的每个产业的AHP法权重值以及因子分析法权重值作加权平均处理和归一化处理，其结果即为该产业的综合赋权值。按照各产业的该权重值从大至小排序，前nq个产业就是基于组合赋权法的战略性新兴产业。

三、案例研究

（一）AHP法主观赋权优选 本文选取具有代表性的29家上市公司作为行业替代，并通过问卷调查、经营报告查询、行业平均水平估计等方式获取其2011年战略性新兴产业识别指标体系数值。借助改进的Weaver-Thomas模型进行优选排序分析，其计算结果如表（2）所示。在求解出最优战略性新兴产业个数后，采用组合赋权法确定各指标的权重。结合前面构建的指标体系，分别对准则层各指标所属的二级指标以及准则层指标构造判断矩阵，如表（3）、表（4）、表（5）、表（6）、表（7）、表（8）所示。经计算，各层次单排序权重及一致性检验结果如表（9）所示。各层次单排序的权重值具有较高的一致性。进行层次总排序，结果如表（10）所示。最后，对各指标原始数据值进行规范化、同趋势化和归一化处理后，利用表（10）的总排序权重计算各产业的AHP法权重值，并取新能源、新能源汽车、新一代信息技术、生物、节能环保这五大产业作为战略性新兴产业。如表（11）所示。

表11 基于AHP法的战略性新兴产业权重值

表12 主成分提取表

表13 主成分得分系数矩阵

（二）因子分析法客观赋权优选 表（1）中除了单位产值能耗为逆向指标外，其余均为正向指标。因此，对该非正向化指标进行正向化处理，采用

i量纲化，得到标准化后的数据。同时，在SPSS软件中，根据标准化数据得出碎石图、主成分提取表和主成分得分系数矩阵。分别见表（12）和表（13）。主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于1的前m个主成分。特征值在某种程度上可被看成是表示主成分影响力度大小的指标，如果特征值小于1，说明该主成分的解释力度没有直接引入一个原变量的平均解释力度大，因此一般可以用特征值大于1作为纳入标准。由主成分提取表可确认按特征值原则应提取三个主成分。同时，这三个主成分的累计方差贡献率达到78.54%，整体解释力度较强。利用主成分得分系数矩阵（Componentscorecoefficientmatrix）可以得出各处理。这样，对正向化处理后的各指标进行无主成分表达式：F1=-0.161×ZX1+0.2×ZX2+0.041×ZX3+0.278× ZX4-0.041×ZX5+0.124×ZX6+0.2×ZX7+0.242×ZX8+0.203× ZX9+0.06×ZX10F2=-0.436×ZX1+0.051×ZX2+0.298×ZX3+0.112× ZX4-0.027×ZX5-0.051×ZX6+0.12×ZX7+0.027×ZX8+0.151× ZX9-0.327×ZX10F3=-0.109×ZX1+0.28×ZX2+0.071×ZX3+0.138× ZX4-0.503×ZX5+0.524×ZX6+0.032×ZX7-0.008×ZX8+0.074× ZX9+0.097×ZX10；以旋转后的累计方差贡献表中的各主成分对应的方差贡献率作为各主成分的权重构造主成分综合模型：F=36.584× F1+26.001×F2+15.955×F3。根据主成分综合模型即可计算综合得分值，将其归一化为权重数值并进行排序，从中选择新能源、新能源汽车、新一代信息技术、生物、高端装备制造作为战略性新兴产业。结果见表（14）。

（三）德尔菲法综合赋权优选 随机选取10位专家对两种方法重要性进行赋权，要求每位专家的各方法赋权值之和为1。设德尔菲法的赋权结果如表（15）所示。最后，利用上表中两种方法的加权平均权重对战略性新兴产业的层次分析法排序权重以及因子分析法排序权重进行加权计算其综合权重值，结果如表（16）所示。在战略性新兴产业的优选中，应当顺次重点发展新能源、新一代信息技术、高端装备制造、新能源汽车、生物产业。

［1］乔芳丽等：《辽宁战略性新兴产业选择评价研究》，《沈阳工业大学学报》2010年第3期。

［2］朱瑞博、刘芸：《我国战略性新兴产业发展的总体特征、制度障碍与机制创新》2011年第5期。

［3］李金华：《中国战略性新兴产业发展的若干思辨》，《财经问题研究》2011年第5期。

［4］郝明丽：《区域战略性新兴产业选择评价研究》，《华北水利水电学院》2011年第4期。

［5］熊正德、詹斌、林雪：《基于DEA和Logit模型的战略性新兴产业金融支持效率》，《系统工程》2011年第6期。

王 菲（1980-），男，河南郑州人，郑州大学西亚斯国际学院讲师

*本文系2011年度河南省哲学社会科学规划项目“河南省新兴战略产业的培育机制研究——布局、路径与制度的探索”（项目编号：2011BJJ019）；2012年度河南省科技厅软科学研究计划项目“产业安全视阈下的河南省外贸产业发展研究”（项目编号：122400440018）；2012年度河南省教育厅科学技术研究重点项目“中原经济区城市再生资源回收利用研究”（项目编号：12B790031）；2012年度国家社科基金项目“煤矿动态安全预警与关联管理问题研究”（项目编号：12CGL101）的阶段性成果

（编辑 孙艳阳）

表14 战略性新兴产业综合得分及排序权重

表15 基于德尔菲法的赋权方法重要性比较

表16 基于德尔菲法的综合赋权值