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时间:2017-08-03
《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》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
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)。
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