產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力測(cè)量
從17世紀(jì)威廉•配第發(fā)現(xiàn)各國(guó)國(guó)民收入水平差異和經(jīng)濟(jì)發(fā)展處于不同階段的關(guān)鍵原因是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不同，到費(fèi)雪提出三次產(chǎn)業(yè)分類法，再到克拉克對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的密切關(guān)系已經(jīng)為經(jīng)濟(jì)學(xué)界所認(rèn)同和關(guān)注，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化或者說(shuō)轉(zhuǎn)換能力也因此常被作為判斷經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要指標(biāo)。在發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)中，人口的產(chǎn)業(yè)遷移也是經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的一個(gè)重要衡量指標(biāo)，并在過(guò)去一段時(shí)期內(nèi)一直受到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有關(guān)研究的重視。
在此前的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型能力測(cè)評(píng)中，我們以“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變換指數(shù)”來(lái)衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)據(jù)可得性，采用三次產(chǎn)業(yè)之間增加值的比值法來(lái)衡量三個(gè)產(chǎn)業(yè)部門(mén)之間的換，并具體以“第二產(chǎn)業(yè)增加值/第一產(chǎn)業(yè)增加值+第三產(chǎn)業(yè)增加值/第一產(chǎn)業(yè)增加值”來(lái)綜合衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力。而經(jīng)過(guò)后續(xù)的深入分析和論證，我們發(fā)現(xiàn)，從發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度來(lái)看，在一個(gè)國(guó)家工業(yè)化以及市場(chǎng)化發(fā)展的初期和中期，這種衡量方式是有很大適用性的，但是隨著產(chǎn)化、市場(chǎng)化進(jìn)程的深入推進(jìn)，產(chǎn)業(yè)體系、市場(chǎng)體系的日趨完善，其適用性越來(lái)越低，其對(duì)現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)體的描述能力也越來(lái)越有限。具體原因如下：一是在相對(duì)完善和豐富的經(jīng)濟(jì)體內(nèi)，三次產(chǎn)業(yè)之間的發(fā)展在現(xiàn)實(shí)中更加協(xié)調(diào)、更加同步、更加均衡，因此現(xiàn)實(shí)中三次產(chǎn)業(yè)增加值比例關(guān)系的變化，可能并不能反映出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化或者倒退，而更多只是客觀經(jīng)濟(jì)規(guī)律下的必然變動(dòng)趨勢(shì)和自發(fā)演變程；二是在相對(duì)完善的經(jīng)濟(jì)體內(nèi)，各地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)并不完全相同，不同地區(qū)的優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)也很可能不同。其直觀的事例就是，有些地區(qū)，因資源稟賦等條件，第一產(chǎn)業(yè)很可能是更加基礎(chǔ)的產(chǎn)業(yè)，因而第一產(chǎn)業(yè)增加值在三次產(chǎn)業(yè)增加值中所占比例的提高，很可能恰恰說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)經(jīng)歷了更為合理的變化，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變得更加優(yōu)化，而并非說(shuō)明其他。
鑒于此，我們廣泛征集了專家意見(jiàn)和建議，進(jìn)一步開(kāi)展了深層次的理論研究，并經(jīng)過(guò)多次分析論證，決定采用以“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換速度系數(shù)”來(lái)反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力。其中遵循邏輯為：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換速度越快，一定程度上表明了產(chǎn)業(yè)之間在互動(dòng)發(fā)展、相互轉(zhuǎn)換等方面更加具有活力，表明產(chǎn)業(yè)間互動(dòng)、轉(zhuǎn)換能力越強(qiáng)。所以，如果我們?cè)噲D通過(guò)采取市場(chǎng)手段等來(lái)推動(dòng)三次產(chǎn)業(yè)的比例以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)按照既定的路徑進(jìn)行優(yōu)化，將更加容易（當(dāng)然，這其中也包括采取宏觀調(diào)控手段等）。具體而言，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換速度系數(shù)的計(jì)算公式如下：
其中，Xi是i產(chǎn)業(yè)的年均增長(zhǎng)速度，Xp是GDP年均增長(zhǎng)速度，Ri是i產(chǎn)業(yè)在GDP中的比重。i=1、2、3，即分別代表第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)。
權(quán)重設(shè)定與數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理
在權(quán)重系數(shù)調(diào)節(jié)的具體操作上，我們采取有事先提示的專家調(diào)研法，即邀請(qǐng)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)領(lǐng)域的專家學(xué)者各15名，以及15名在綜合管理崗位上任職的黨政干部，讓他們分別給各指標(biāo)打分，并且明確告知他們要更多地考慮轉(zhuǎn)型發(fā)展的理念。指標(biāo)權(quán)重的計(jì)分方法是：我們列出待賦權(quán)重的指標(biāo)，要求專家對(duì)同一層級(jí)的指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較（如果專家認(rèn)為甲指標(biāo)比乙指標(biāo)重要，那么就給甲指標(biāo)計(jì)1分，乙指標(biāo)不計(jì)分）。在這一過(guò)程中，一個(gè)指標(biāo)“打敗”其它指標(biāo)的次數(shù)越多，所得的分?jǐn)?shù)就越高。當(dāng)然，這樣的打分工作在一、二級(jí)指標(biāo)層面同時(shí)展開(kāi)。將這樣的打分工作進(jìn)行五輪后（在開(kāi)展下一輪打分工作前，我們都將每個(gè)指標(biāo)在上一輪打分中所得的平均得分告知打分者，以供其參考），我們將各指標(biāo)在每輪中的得分相加，再進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，就得到了各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)（見(jiàn)圖2）。
同時(shí)，為了增強(qiáng)測(cè)評(píng)結(jié)果的科學(xué)性和可比性，在對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)的選擇和設(shè)定過(guò)程中，我們應(yīng)用了此前測(cè)評(píng)研究中連續(xù)使用過(guò)的具有單調(diào)性和凸性特征的指數(shù)功效函數(shù)，對(duì)二級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行了無(wú)量綱化和標(biāo)準(zhǔn)化處理。該功效函數(shù)的具體形式如下：
該功效函數(shù)中，d是量化后的得分，我們將其區(qū)間控制在了60-100之間，x是觀測(cè)值，也就是各指標(biāo)數(shù)據(jù)的實(shí)際統(tǒng)計(jì)值，xh是滿意值，xs是不允許值。一般來(lái)說(shuō)，正向指標(biāo)滿意值取各指標(biāo)的最大值，不允許值取其最小值；逆向指標(biāo)滿意值取其最小值，不允許值取其最大值。在操作過(guò)程中，經(jīng)過(guò)功效函數(shù)的轉(zhuǎn)換之后，就可將所有的指標(biāo)數(shù)值全部轉(zhuǎn)換為60-100之間的得分。
然而有必要指出的是，依據(jù)該功效函數(shù)所得出的結(jié)果是相對(duì)結(jié)果，前述五個(gè)二級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最小值和最大值會(huì)影響各地區(qū)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型能力的得分。也就是說(shuō)，如果改變參與測(cè)評(píng)的地市樣本量，可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)指標(biāo)的最大值和最小值發(fā)生變化，各地市經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型能力的最終得分也會(huì)發(fā)生變化。但是這并不會(huì)對(duì)各地市之間經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型能力的排名順序產(chǎn)生影響，也就是原有各地市經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型能力的先后排序?qū)⒈３植蛔儭?/p>
