经济学地方战略毕业论文 基于主成分法的区域主导产业选择评价.doc

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1、湖南师范大学本科毕业论文考籍号：XXXXXXXXX姓名：XXX专业：经济学地方战略论文题目：基于主成分法的区域主导产业选择评价指导老师：XXX二〇一一年十二月十日作者：吴传清　杨威　周志平　刘春波　钟晟　　内容摘要：本文基于主成分法的评价结果，提出湖北省随州市应以专用车及零部件制造业、电子信息技术产业、食用菌生产及深加工业为主导产业，并在规模及专业化、产业链完善、创新等方面积极促进，以期为提升区域主导产业的竞争力提供借鉴。　　关键词：主成分法区域经济主导产业　　　　区域产业结构功能分类理论认为，根据各产业间的关联程度和方式，以及各产业

2、在区域产业系统中的地位、作用和功能，区域产业结构系统可分解组合为主导产业、辅助产业和基础性产业三类（见图1），构成以主导产业为核心的区域三环同心圆产业结构模式（见图2）。主导产业具有生产规模大、产业关联效应强特点，是区域经济发展的核心，主导区域产业结构发展方向，带动区域其他产业发展。本文以湖北省随州市为个案，采用主成分法就区域主导专业选择进行定量测度分析。　　　　方法选取、模型构建和指标设计　　　　（一）方法选取　　目前，学术界关于区域主导产业选择评价研究已取得较为丰富的研究成果（苏文才，1990；刘克利、彭水军，2003；张明举，2

3、003；党耀国，2004；李晓兵，2006；赵成柏，2006；柏昊，2007）。　　研究工作的关键步骤为：一是设计全面的评价指标体系，二是选取合适的分析方法，以构建评价模型。以往采用的评价指标体系多集中在经济效益与效率、产业关联、产业规模、技术进步、比较优势、社会就业等方面，评价指标主要有需求收入弹性、劳动生产率上升率、比较劳动生产率、资金利税率、产业推动系数、产业带动系数、区位熵、综合就业系数等；在新型工业化道路模式的导向下，又新增了产业构成、信息化程度、研发强度、废弃物排放、工业“三废”综合利用率、创汇代价比、出口规模、出口依存度

4、等评价指标。　　已有的研究成果在指标设计及模型运算方面大致相同，但在指标权重确定（即模型构建方法）上存在区别。学术界采用的方法主要有模糊综合评价法、灰色聚类分析法、德尔菲法、层次分析法（AHP）、主成分法、熵值法、直接主观赋值等。　　实证研究对比表明，如果样本数据完整，那么嫡值法运用可信度较高；如果缺乏样本数据，那么应采用层次分析法（AHP），可信度高于德尔菲法；如果样本中含有大量的模糊数据，且同一层次指标个数较多，那么应先采用模糊聚类分析法分类，再用层次分析法（AHP）分别做各个子类的权重。　　以上方法都是多指标体系评价，使用多指标

5、体系评价方法能在一定程度上克服单项指标的局限性，提高评价的全面性和科学性，但这些多指标体系中很多指标之间又彼此相关。同时，如果人为地确定权重，简单地加权合成，会导致对某一因素过高或过低的估计，使评价结果不能完全反映产业评价的真实情况。主成分法是利用降维的思想，将原来较多的指标尽可能压缩、降维并尽可能多地反映原来资料信息的一种综合评价方法。　　在数据完整可得、软件（SPSS）及方法成熟的条件下，主成分法相比其他方法显得更加科学、客观，评价结果也更加接近真实情况。因此，本文采用主成分法评价随州市主导产业。　　（二）模型构建　　设原始变量为

6、Xj=（X1j，X2j，K，Xn，j），对X作正交变换，令Y=ωX，其中ω为主成分交换矩阵，Y为主成分向量，且各分量Y=（Y1，Y2，K，Yk）互不相关。k为模型主成分的个数，n为原始变量的评价指标个数，k通常比n小。这样新构造的模型就可以从Y的主分量中选择主要成分，剔除对经济过程影响微弱的部分，克服多因素之间的相关性，实现降维目的。　　先根据多指标间相关系数，分别求出各主成分表达式；再以每个主成分量Yi的方差贡献率αi作为权数，构建综合评价模型。　　Fkj为j产业第k个主成分得分值，即Ykj；ωik表示j产业的第i个指标与第k个主成

7、分因子的相关系数，ω为主成分交换矩阵；表示第j产业在第i指标上的标准化值，i=1，2，……，12（本文选取12个指标）；j=1，2，……，32（本文选取32个产业）；k为选取的主成份个数，k小于n；Fj为j产业综合得分；αk为第k个主成分对综合得分的贡献率，也即综合得分模型中的权重，一般采，为第k个主成分的特征值。根据上述模型，就可以分别对每一产业做综合得分计算，并排名、评价。　　（三）评价指标体系设计　　本文对随州市32个产业（包括25个第二产业行业部门，7个第三产业行业部门）采用12项指标进行综合评价：感应度系数（X1）、影响力系

8、数（X2）、需求收入弹性（X3）、比较劳动生产率（X4）、区位熵（X5）、市场占有率（X6）、产值比重（X7）、出口依存度（X8）、利税贡献率（X9）、产业贡献率（X10）、创新综合系数（X11）及就业吸纳率（X12）。