战略性新兴产业常见评价方法简析

檀雅丽

阜阳职业技术学院经济贸易系 安徽阜阳 236001

[摘要]在研究战略性新兴产业发展的过程中，选择合适的评价方法是十分必要的，本文对目前国内常用的产业选取评价方法，即层次分析法、Weaver-Thomas模型法和因子分析法进行了比较分析，从而为地方性政府选取适合的区域战略性新兴产业提供一定的理论参考。

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关键词 ]战略性新兴产业；层次分析法；Weaver-Thomas模型法；因子分析法

面对日益严峻的资源和环境约束条件，转变国内的经济增长方式，加快产业的转型和升级已经成为摆在各地地方政府面前的唯一出路。战略性新兴产业是一个国家或地区实现未来经济持续增长的先导产业，对国民经济的发展与产业结构升级具有关键性的促进和导向作用，同事具有关阔的市场前景和引领科技发展的潜力［1］。本文结合国内目前对于战略性新兴产业评价方法的研究，对这些方法加以简要评价，从而对于指导各地结合自身实际，选个合适的方法来选取地方性的战略性新兴产业。

一、层次分析法分析

该方法是将决策问题的有关元素分解成目标、准则、方案等层次，用一定标度对人的主观判断进行客观量化，再次基础上进行定性分析和定量分析的一种决策方法。在董树功（2012）的研究中，是以战略性新兴产业作为目标层；以现金技术前提、潜在市场前提、引领带动作用、产业替代作用、综合效益作用作为准则层；以专利密度系数、技术密度系数等作为方案层来评价一个产业是否适合作为战略性新兴产业培育的。而在郝明丽（2012）的研究中，是以产业贡献和产业区域竞争力作为目标层；以产业增长潜力、产业盈利能力、产业关联效应、产业就业吸纳能力、产业绿色度、产业比较优势、培育环境和技术资源作为准则层；以需求收入弹性、工业增加值增长率等作为方案层。

通过对上述两位学者的研究比较可以看出，在运用层次分析法来研究战略性新兴产业时，选取哪些指标作为准则层和方案层，以及每个指标的权重系数时多少，都会对研究的结果带来直接的影响。这就要求学者在运用该方法时，不仅要对层次分析法熟练运用，同时对于战略性新兴产业自身的特点也要有较为深入的研究。此外，层次分析法运用在原始数据相对较少的情况下是比较恰当的，而对于影响因素众多，且各因素之间交叉影响的情况下，则不建议选用。

二、Weaver-Thomas模型法分析

Weaver-Thomas模型是把一个观察分布与假设分布相比较，以建立一个近似分布［2］。在李俊强（2013）对河北省战略性新兴产业评价研究中，采用了以战略性新兴产业为目标层；以技术创新、成长性、带动性、可持续发展和区域比较优势为准则层；以R&D投入比重、需求收入弹性、产业增长率、影响力系数、感应度系数、单位产值能耗、单位产值需水量和区位商8个指标为指标层，同时借助层次分析法对上述各准则层和指标层指标辅以不同的权重系数，从而来进行研究的。在王红艳、王利和王艳军（2013）对大连市工业产业选择的研究中，以弹性原则、技术进步原则、规模原则和效益原则的基础上，选取了产品市场弹性系数、技术进步水平、工业产值规模、就业规模、固定资产规模、利税规模、劳动生产率、资金利税率、成本费用利润率和产业能耗系数来作为指标进行研究的，最终得出大连市应该发展的战略性新兴产业为通用设备制造、食品制造业等7项产业。

通过对上述学者研究内容的分析可知，Weaver-Thomas模型分析法只能在现有的统计数据基础上进行分析，而这些数据往往已经是历史数据，因此在体现战略性新兴产业的新兴上和先导性上是有不足之处的，因此在使用该方法的过程中，如果能通过学者的智慧，对此加以弥补，则不失为一种较好的选择。

三、因子分析法分析

该方法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种分析方法。具体为：将原始变量的数个观察变量进行分类，将相关性较高的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本因子，也就是公共因子［3］。

在封宁（2011）对山东省战略性新兴产业的研究中，通过对全要素生存率等10种指标在12中产业中的分析比较，通过相关计算，得出4个公共因子，即产业科技集约化程度因子、产业生产效率水平因子、产业可持续发展因子和产业市场发展潜力因子，从而以公共因子为基础，得出适合发展的产业。在王维（2012）对广西荔浦县战略性新兴产业的研究过程中，设置了3个一级指标，8个二级指标和19个三级指标来对5个产业进行筛选分析，通过计算，得出产业竞争力、产业主导力和产业发展力共3个公共因子，并以此为基础得出该县适合发展的产业。

因子分析法最大优势在于各综合因子的权重不是主观赋值而是根据各自的方差贡献率大小来确定的，方差越大的变量越重要，从而具有较大的权重。这就避免了人为确定权重的随意性，使得评价结果唯一，而且较为客观合理。但是，因子分析对数据的数据量和成分有一定要求，需要先进行KOM检测数据是否可以运用因子分析法。同时，因子分析本身的工作量比较大，在分析中数据出现错误，不容易发现，这都要求研究人员在用这种分析方法的时候注意自我前后的核对以及对数据的推理复核。

总之，国内在评价战略性新兴产业的过程中，还有其他一些方法，例如BP神经网络法、灰色关联分析法等，但是需要注意的是，并没有一种完美的方法可以直接得出一种完美的战略性新兴产业。每种方法都有自身的适用范围和自身不足的地方，在具体运用的过程中，要求我们的研究者根据当地的资源禀赋、政策环境、产业特点和不同产业自身发展的规律，选取恰当的方法，来甄选出合适的区域性战略性产业进行培育和扶持发展。同时，研究者也可以将不同的方法结合起来使用，例如：层次分析法和灰色模糊综合评价法和结合、层次分析法和BP神经网络法和结合等。

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参考文献

[1]课题组.战略性新兴产业:推动中国经济增长的下一组支柱产业.北京:中国经济热点分析报告,2010.

[2]敖永春,金霞.区域战略性新兴产业选择基准和方法研究—以重庆市工业行业为例YJY.科学管理研究,2012,32(17):21-25.

[3]姚效兴.基于循环经济的区域主导产业选择研究YOY.南京:河海大学,2007

[4]董树功.战略性新兴产业评价指标体系的构建——基于产业特征的分析与思考YJY.中国城市经济,2012,01:7-9.

[5]郝明丽.区域战略性新兴产业选择平价研究YJY.华北水利水电学院学报(社科版),2011,27(04):91-93

[6]李俊强.基于Weaver-Thomas拓展模型的区域战略性新兴产业评价—以河北省为例YJY.商业时代,2013,20:123-125.

作者简介

檀雅丽，女，汉族，1982年01月生，籍贯：河南渑池县；学历：硕士研究生；职称：讲师；主要研究方向：产业经济学。

课题项目

阜阳职业技术学院2014年校级课题“地区战略新兴产业评价问题研究---以阜阳市为例”，编号“2013JKYXM04”。