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區(qū)域現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿υu價

2019-09-23 07:59:44趙麗華師澤萸王亞廣
商業(yè)經(jīng)濟研究 2019年18期
關(guān)鍵詞:區(qū)域因素評價

趙麗華 師澤萸 王亞廣

內(nèi)容摘要:文章通過建立TOPSIS價值函數(shù)模型分析了我國區(qū)域現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿Γτ绊懛?wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ囊蛩剡M行系統(tǒng)評價。結(jié)果表明:我國不同省份之間的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿ο嗖钶^大,其中西部地區(qū)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿^大,中部地區(qū)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿χ械龋瑬|部地區(qū)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿^小;經(jīng)濟發(fā)展水平與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿Τ守?fù)相關(guān),地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平越高,現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿υ降汀?/p>

關(guān)鍵詞:現(xiàn)代服務(wù)業(yè) ? TOPSIS價值函數(shù)模型 ? 影響因素 ? 發(fā)展?jié)摿?/p>

評價指標(biāo)選取、指標(biāo)權(quán)重確定與評價模型構(gòu)建

(一)評價指標(biāo)選取

本文結(jié)合之前學(xué)者的相關(guān)研究,建立了現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ脑u價體系。本文將評價目標(biāo)設(shè)為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿Γ洖锳,并將評價準(zhǔn)則分為三個層次,其分別是發(fā)展?jié)摿χС至τ洖锽1、發(fā)展?jié)摿ΡU狭τ洖锽2、需求和供給潛力記為B3。并對不同評價準(zhǔn)則分析其影響因素,本文將經(jīng)濟發(fā)展水平記為C1,政府投資狀況記為C2,科技發(fā)展?fàn)顩r記為C3,基礎(chǔ)設(shè)施條件記為C4,投入水平記為C5,需求潛力記為C6,供給潛力記為C7。

上述C1—C7為整理歸納的影響區(qū)域現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ囊蛩兀疚膶⑦@些影響因素進一步細(xì)化得到最終的評價指標(biāo)。其中對經(jīng)濟發(fā)展水平(C1)的評價指標(biāo)分為第三產(chǎn)業(yè)貢獻率(X1),第三產(chǎn)業(yè)增加值(X2),人均固定資產(chǎn)投入額(X3),城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)(X4)以及人均GDP(X5);政府投資狀況(C2)的評價指標(biāo)分為政府財政收入(X6),政府財政支出(X7),人均實際利用外資額(X8)以及財政收入增長率(X9);科技發(fā)展?fàn)顩r(C3)的評價指標(biāo)分為每十萬人高等學(xué)校平均在校生人數(shù)(X10)、教育經(jīng)費支出占GDP總量(X11),每萬人專利申請數(shù)量(X12),科研機構(gòu)技術(shù)開發(fā)費用占GDP比重(X13),科技支出占地方財政支出比重(X14);基礎(chǔ)設(shè)施條件(C4)的評價指標(biāo)分為城市人口密度(X15),城鎮(zhèn)化率(X16),第二產(chǎn)業(yè)增加值(X17),交通線路密度(X18),人均電信業(yè)務(wù)量(X19)以及每萬人擁有病床數(shù)(X20);投入水平(C5)的評價指標(biāo)分為R&D活動人員數(shù)(X21),R&D經(jīng)費投入額(X22)以及外商直接投資額(X23);需求潛力(C6)的評價指標(biāo)分為全年授權(quán)專利數(shù)量(X24),城鎮(zhèn)居民可支配收入(X25)以及商品零售價格指數(shù)(X26);供給潛力(C7)的評價指標(biāo)分為第三產(chǎn)業(yè)法人單位數(shù)所占比重(X27),第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)(X28),第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資額(X29)以及第三產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率(X30)。

(二)指標(biāo)權(quán)重確定

本文選取的賦權(quán)方法為層次分析法,將分析結(jié)構(gòu)分為三層,其中現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿锳層,經(jīng)濟發(fā)展水平為C層,各個評價指標(biāo)為X層,并在此基礎(chǔ)上采用幾何平均法構(gòu)建矩陣,通過計算得到各指標(biāo)的權(quán)重。本文以發(fā)展?jié)摿ΡU狭εc基礎(chǔ)設(shè)施條件各評價指標(biāo)為例計算兩者權(quán)重計算結(jié)果,下面為幾何平均法計算權(quán)重的過程:

1.發(fā)展?jié)摿ΡU狭?quán)重計算。首先根據(jù)專家打分建立發(fā)展?jié)摿ΡU狭ε袛嗑仃嚕绫?所示。將矩陣中數(shù)據(jù)變量按行相乘,得到向量M,即M1=5,M2=1/5。將上述向量進行開平方處理,得到w1=3.347179,w2=0.5581225。將得到的新向量進行歸一處理,得到特征根向量W=(0.74444,0.25556)T。由于上述特征根向量為二階矩陣,所以該矩陣具有一致性,所以該特征根向量可以作為發(fā)展?jié)摿ΡU狭Φ臋?quán)重。

2.基礎(chǔ)設(shè)施條件評價指標(biāo)權(quán)重計算。首先根據(jù)專家打分建立基礎(chǔ)設(shè)施條件評價指標(biāo)計算矩陣,如表2所示。將矩陣中數(shù)據(jù)變量按行相乘,得到向量M,即M1=0.07222,M2=0.52558,M3=0.00053,M4=269,M5=4,M6=63。對上述新向量開六次方根,得到新向量:w1=0.771812,w2=0.753125,w3=0.364184,w4=3.631212,w5=2.368832,w6=3對上述新向量進行歸一處理得到特征向量為:W=(0.07584,0.22462,0.04485,0.44557,0.27465,0.35225)T。將上述特征根向量進行計算得到特征根為λmax為:

計算得到特征根為

3.一致性分析。根據(jù)上述計算得到的特征值判斷其一致性CR,即,得到結(jié)果小于0.1,則表明該向量可以作為基礎(chǔ)設(shè)施條件評價指標(biāo)的權(quán)重結(jié)果。根據(jù)上述計算方法去計算其它評價指標(biāo)的權(quán)重結(jié)果,將計算結(jié)果整理如表3所示。

(三)評價模型構(gòu)建

數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)處理

上述30個評價指標(biāo)(x1-x30)均為2017年我國18個省市及自治區(qū)的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源《中國統(tǒng)計年鑒》。首先,將這三十個數(shù)據(jù)進行無量綱化處理,以統(tǒng)一各指標(biāo)中的單位。經(jīng)過無量綱化處理后,要對指標(biāo)采用極值化法,對各指標(biāo)進行同向化處理,其方法是:

上式中,Yij—無量綱化數(shù)值;Xij—第i各樣本第j項的樣本結(jié)果;maxXij—最大樣本值;minXij—最小樣本值。

區(qū)域現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿υu價

根據(jù)上述各指標(biāo)權(quán)重,將其中七個因素通過指標(biāo)體系,構(gòu)建權(quán)重矩陣W:W={0.26615,0.68272,0.35842,0.74444,0.25556,0.77778,0.44444},將上述矩陣與因素相乘的結(jié)果作為各因素的合理值,其結(jié)果如表4所示。表4為七個影響因素的合理值。將表4中的合理值與上述權(quán)重矩陣再相乘,得到各省市、自治區(qū)的各因素的矩陣得分,其結(jié)果如表5所示。

表5為各因素的得分矩陣。將表5與上述建立的發(fā)展?jié)摿δP拖嘟Y(jié)合,最終得到我國各區(qū)域服務(wù)行業(yè)的發(fā)展?jié)摿ε琶浣Y(jié)果如表6所示。本文將表6中的18個區(qū)域自下而上的劃分為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ娜墔^(qū)域。其中,上海、廣東和浙江為一級區(qū)域;西藏到福建之間為二級區(qū)域;青海到吉林之間為三級區(qū)域。由表6可知,三級區(qū)域的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿ψ畲螅浯螢槎墔^(qū)域,而一級區(qū)域的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿ψ钚 _@表明我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿Υ嬖诘貐^(qū)差異性,其中西部地區(qū)的服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿^大,中部地區(qū)的發(fā)展?jié)摿χ械龋鴸|部地區(qū)的服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿^弱。將表5中各因素矩陣的得分與表6的結(jié)果相結(jié)合可以看出,上海、廣東和浙江的經(jīng)濟發(fā)展水平較高,但其現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿ψ畹停@是由于這些地區(qū)的經(jīng)濟已十分發(fā)達,受制于邊際效益遞減規(guī)律,故其現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展?jié)摿ψ畹汀?/p>

建議

綜上所述,為了進一步促進我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展,首先,對于西部地區(qū),我國政府應(yīng)加大扶持服務(wù)業(yè)發(fā)展力度,鼓勵中小企業(yè)投資入場,以此促進就業(yè)、提高西部地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)水平;其次,對于中部地區(qū),我國政府應(yīng)進一步加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),并要大力引進專業(yè)人才,從而提升中部地區(qū)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)水平;最后,對于東部發(fā)達地區(qū),由于其服務(wù)業(yè)已十分發(fā)達,所以東部地區(qū)應(yīng)將西方服務(wù)業(yè)管理理念與自身實際相結(jié)合,從而走出自己特色的發(fā)展道路。

參考文獻:

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3.張健,李沛.京津地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新融合度評價:灰色關(guān)聯(lián)分析[J].現(xiàn)代財經(jīng)(天津財經(jīng)大學(xué)學(xué)報),2016(1)

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5.賈榮言,李榮平,盧艷麗.供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革背景下河北省服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿ρ芯縖J].商業(yè)經(jīng)濟研究,2017(13)

6.俞軍,李德才,王書珍.合肥市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及路徑選擇[J].華東經(jīng)濟管理,2016,30(6)

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