运用PSR模型评价产业转移效应

第一节 制定评价体系

一 确定指标权重

指标的权重是指标在整个系统内不同侧面重要程度的大小的反映，确定指标权重的大小是对指标进行量化分析的重要步骤。统计学中关于权重的计算方法有很多，计算方法的差异往往会使得权重大小不一，结果也就会发生变化，因此确定适合研究主题的权重计算方法是构建指标体系的基本前提。目前权重计算的主流方法有因子分析法、层次分析法、均数法、RSR法、熵值法等多种方法。

基于产业安全的京津冀经济圈产业转移评价是一个多元的评价体系，既要突出单个因素的重要程度，又要处理好各因素之间的相关性，用一种方法确定权重，难免会出现疏漏，因此我们采取“组合赋权法”，运用两种方法对权重进行计算。首先采用层次分析法，也叫作专家赋权法，专家对各项指标的权重进行排序，优点在于对数据要求不高，通俗易懂，缺点在于主观随意性较大；其次使用熵值法进行赋权，它根据指标的具体数值，通过对熵的计算来确定权重，优点在于客观性较强，但缺点在于当指标数量较少时，计算的权重可能不是很精确。本书采取的权重计算方法是将改进后的层次分析法与熵值法进行组合，确定一个组合权重，这种方法可以有效弥补这两种分析方法各自的不足，提高评价结果的客观性与合理性。

（一）模糊层次分析法

层次分析法是将一个复杂的问题分解为多个目标与准则，再基于相关理论将这些目标与准则按照层次关系组成不同的层次结构，进而形成多指标的若干层次，最后通过整体比较或两两比较方式计算得到相关指标的重要程度。这种方法需要专家在各指标之间进行选择，做出主观判断，因此得出的指标权重主观性很强。此外采取整体比较法时，其通常构建的判断矩阵采用的指标评分为从1到9，专家在做主观判断时容易出现不一致性，需要再进行一致性检验。本书对传统的层次分析法进行改进，引入模糊一致性矩阵，使用模糊层次分析法对权重进行计算，该方法采用两两比较的方式，建立0—1标度的判断矩阵，这样一方面缩小指标的对比范围，省略一致性检验的步骤，另一方面最后得出的决策模型也更加简单、通俗易懂，为政策的制定提供借鉴。

1.建立比例标度

提取相关要素，构建互补型0—1标度，如表8-1所示。

表8-1 互补型0—1标度

2.构建模糊判断矩阵

F=（f_ij）_m×m　　　　　　（8-1）

其中f_ij指标表示f_i与f_j之间相互的重要程度，根据上文它的取值为：

很明显，f_ij+f_ij=1，f_ii=0.5，m为指标的个数。

3.计算模糊一致性矩阵

把矩阵F=（f）按行求和，每行的和记为 ，然后利用公式（8-3）计算得出模糊一致性矩阵H=（h）。

4.计算因素权重

将模糊一致性矩阵H=（h_ij）_m×m的每一行进行乘积运算，得到：

然后将X_i开m次方得方根向量h_i：

最后将方根向量h_i进行归一化处理：

则W=（W₁，W₂，…，W_m）即为所求指标的权重。

（二）利用熵值法确定权重值

在信息论中，熵是系统有序程度的度量。在对指标权重进行熵值法计算时，指标提供的有效信息量越大，其在综合评价中起到的作用就越大，相应权重也就越大；反之有效信息量越小，其在评价中的作用就越小，权重也就越小。

1.无量纲化方法处理指标值

由于不同单位之间存在着无序性，无法进行直观的比较，因此需要采用无量纲方法使复杂的实际问题的数理建模合理化。目前常用的无量纲化处理方法有极值化、标准化、均值化以及标准差化方法，本书采用的是标准化方法。但是普通的无量纲化方法大多是针对静态环境，而本书指标值大多属于动态环境之中，具有一定的时间维度。使用传统的无量纲化方法对动态环境的数据进行处理，对评价指标相互之间的差异解释度较高，而对同一指标在不同时间维度的差异解释度不高。因此本书将指标在不同时间维度上的数据进行集中，再对此进行无量纲化处理，具体处理公式为：

2.计算第n项指标第m个时间点指标值的比重

3.计算各评价指标的熵值

其中 ；i=1，2，…，m；j=1，2，…，n

4.指标权重的计算

（三）确定综合权重值

层次分析法在确定权重时主要参考的是专家的意见，这样就具有相当程度的主观性，不同的专家对指标权重的认可程度不同；而熵值法虽然无须主观判断，客观性较强，但不能反映专家和决策者的意见，而产业规划恰恰需要相当程度的主观意见，同时本书的指标较少，利用熵值法得到的权重具有一定的不确定性。因此本书基于以上两种方法分别计算得出权重值后，再对权重值进行组合，形成综合权重，其计算方法如下：

二 评价标准的确定

制定相关的指标评价标准一方面可以使其具有一定的层次性，方便对指标进行归类划分，进一步研究其内在的不同特性，另一方面使评价结果更为直观，更容易被大多数人接受，更具有现实指导意义。根据本书的研究实际，我们采用等级判断法设定评价的相关标准，将指标得分区间划分为四个层次，如表8-2所示。

表8-2 指标体系结果评价标准

第二节 基于PSR模型的京津冀产业转移实证研究

一 京津冀产业布局现状及产业选择

目前京津冀经济圈的产业主要沿区域间的交通轴线来分布，呈现点—轴的分布结构。连接北京、天津的一级交通轴线系统（由铁路、高速公路组成）是产业布局的集中区域，一级交通轴线在产业带的形成与发展过程中起着核心引导的作用，例如中关村、亦庄、廊坊开发区、塘沽高新区、曹妃甸开发区、天津华苑、武清开发区7个产业园区均分布于京津交通干线周围。同时连接北京—保定—石家庄—邢台—邯郸、北京—唐山—秦皇岛的二级交通轴线（铁路、高速公路、一级公路），也有着众多的产业园区。二级交通轴沿线周围也分布着许多大型的制造业、化工业等产业园区。连接北京—承德、北京—张家口等城市的三级交通轴线系统，主要分布着饮料制造业、食品生产与加工业等以农业为基础的相关产业。

京津冀经济圈区域内的高新技术产业、科技服务业、社会服务业主要分布在北京和天津，其中中关村科技园区、廊坊经济技术开发区、华苑产业园区等高新产业园区对所在地区甚至京津冀经济圈整体的经济发展有较强的拉动作用。河北省境内分布的主要是工业基础产业，目前已经形成了以食品、建材、机械、冶金、化工为主导的五大产业。河北省西北地区的承德、张家口等地自然风光秀丽，适合发展旅游业；秦皇岛、唐山、沧州等沿海地区重工业基础较好，近年来承接京津地区产业转移，发展迅速；中部地区的石家庄、衡水依托于丰富的人力资源，服装纺织等产业发展时间较长，有着一定的产业积淀；南部地区的邢台、邯郸冶金、建材产业具有一定的工业基础，可以继续壮大发展；环京津的保定、廊坊利用自身的区位优势，发展了农副产品生产加工业，近年来也承接了一部分现代设备加工制造业。

从京津冀经济圈整体来看，北京的煤炭开采与洗选业相较于津冀两地比较优势已经消失，近年来煤炭开采洗选业产值也逐年降低，但由于工业城市基础较好、市场需求较大、煤炭资源比较丰富等历史原因，北京的煤炭开采和洗选业还有着一定优势。但从生态环境、经济发展等因素来考虑，北京应该对该产业进行产业转移。结合京津冀目前的产业发展现状与生态安全的相关要求，本书选取目前最有可能从北京转移出去的16个行业进行产业转移影响评价。这16个行业为：煤炭开采和洗选业，废弃资源和废旧材料回收加工业，有色金属冶炼及压延加工业，金属制品业，食品制造业，黑色金属冶炼及压延加工业，皮革、毛皮、羽毛（绒）及其制品业，橡胶制品业，塑料制品业，农副食品加工业，黑色金属矿采选业，文教体育用品制造业，纺织服装鞋帽制造业，饮料制造业，造纸及纸制品业，化学原料及化学制品制造业。在进行数据累加与分化分析时，可能会由于统计口径不一，导致最后的结论出现偏差，本书考虑到这16个行业全部都是第二产业，并且包含了“中国统计年鉴”所划分的第二产业中的大部分行业，因此以下的运算与分析均使用第二产业指标数值。

二 实证研究

1.获取数据并进行标准化处理

根据上文选取的相关指标，从《中国统计年鉴》《北京市统计年鉴》以及北京市环境保护局网站获取相关原始数据，再根据各个指标的具体含义和计算方法计算出具体的指标值，如表8-3所示。

表8-3 北京16个行业各指标数据

表8-3 北京16个行业各指标数据-续表

利用无量纲化方法处理以上原始数据，利用公式（8-7）对其进行标准化，得到各指标标准化值，如表8-4所示。

表8-4 北京16个行业指标数据标准化值

表8-4 北京16个行业指标数据标准化值-续表

2.计算各指标的权重

首先用传统层次分析法确定相关权重。

构造一级指标B的0—1标度法判断矩阵：

根据公式（8-3）对该矩阵进行模糊一致性处理：

计算一级指标B的权重，根据公式（8-3）至公式（8-6），最终计算得到B1、B2、B3三个一级指标的权重为：

W_B1=0.2739，W_B2=0.2739，W_B3=0.452199

重复以上步骤，根据公式（8-3）至公式（8-6），计算三级指标C分别相对于一级指标B的权重，计算结果如下：

W_C1=0.337057，W_C2=0.248346，W_C3=0.248346，W_C4=0.166251

W_C5=0.390171，W_C6=0.168657，W_C7=0.239321，W_C8=0.201851

W_C9=0.194947，W_C10=0.266713，W_C11=0.229751，W_C12=0.229751，W_C13=0.078837

结合相关指标数据，根据公式（8-7）至公式（8-10），用熵值法计算指标权重，计算结果如下：

W_B1=0.291442，W_B2=0.272204，W_B3=0.436354

W_C1=0.222185，W_C2=0.232331，W_C3=0.342482，W_C4=0.203001

W_C5=0.236744，W_C6=0.252426，W_C7=0.295386，W_C8=0.215445

W_C9=0.410253，W_C10=0.156213，W_C11=0.144997，W_C12=0.150711，W_C13=0.137826

根据公式（8-11）计算两种方法的组合权重：

W_B1=0.22697，W_B2=0.211988，W_B3=0.561041

W_C1=0.297899，W_C2=0.229517，W_C3=0.338334，W_C4=0.134250

W_C5=0.370782，W_C6=0.170892，W_C7=0.283763，W_C8=0.174564

W_C9=0.398996，W_C10=0.207856，W_C11=0.166195，W_C12=0.172744，W_C13=0.054208

由此可以得到各项指标的权重值，如表8-5所示。

表8-5 PSR评价指标体系各指标权重

3.对PSR模型评价结果的计算

根据以上各计算方法确定各指标数值与权重后，我们对此进行加总，得出指标最后的得分，计算方法如下：

其中，W_B1、W_B2、W_B3分别为压力、状态和响应三个系统一级指标的权重，r_i、r_j、r_k分别为系统内二级指标的权重，I为经过无量纲化处理后的各指标数值。根据公式（8-12），最后计算结果如表8-6所示。

表8-6 北京16个行业转移影响评价结果

三 评价结果分析

（一）对指标权重计算结果的分析

由表8-5可以看到，压力指标、状态指标和响应指标三个一级指标相对于整个评价系统的权重分别为0.227、0.212和0.56，可以看出响应系统的指标所占权重较大，大于前两个指标权重之和，这是因为我们对京津冀经济圈产业转移影响的评价是基于产业安全角度考虑的。本书将产业安全中的生态安全作为对京津冀经济圈产业转移影响评价的重中之重，这与近年来北京地区环境污染问题日益严重的现状与国家下决心对其进行治理的力度分不开。同时我们也不能忽视产业转移对社会经济的影响，所以分别将压力指标和状态指标的权重值设为0.227和0.212。

（二）评价结果的具体分析

由表8-6可以看出，2009～2011年的综合评价得分分别为0.184814、0.267243、0.298653，产业转移综合影响评价为差，压力系统和状态系统的得分相较于响应系统很高，说明这一阶段的产业转移还是以经济效益为重，相关环境指标的表现不尽如人意，产业转移的效果较差。2012年和2013年的综合评价得分分别为0.697587和0.889097，分值得到了极大的提升，产业转移影响评价结果分别为“好”和“很好”，具体来看，压力系统与状态系统变化不大，但响应系统的得分有了明显的上升趋势。在综合指标中，响应系统中的环境因素影响占了很大的比重，近几年对环境问题的重视，不再以经济利益为前提，突出了生态环境的重要性。2014年的综合评价得分为0.834091，低于2013年的0.889097，但是深入分析，减少的是压力指标，而状态指标与响应指标都有所增加，这说明产业转移取得了一定的成效，政府减少了投资，一些重污染企业已经完成产业转移，比如煤炭开采洗选业、黑色金属采选业、黑色金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制品业等工业产值都出现了负增长。对环境问题的重视、高能耗重污染企业的转移、“三废”处理力度的加大，极大地改善了生态环境，这表现为转出地环境压力的减小，以及相关环境指标的提升。

图8-1 北京市16行业转移影响评价结果

从图8-1可以看出，从所选择的16个行业2009～2014年的数据来看，压力与相应指标的变化不大，而响应指标在2012～2014年稳步提升，指标得分远远大于以上两个指标。考虑到这16个行业属于资源能耗大、环境污染重的行业，对其进行产业转移，其环境效益远远大于经济效益。

从PSR模型的评价结果来看，本指标体系基本反映了近年来产业转移给京津冀地区带来的具体影响，具有一定的现实意义，京津冀经济圈内部产业转移不能只看经济效益，环境效益也应该被看作重要的一部分，在一定的条件下，甚至要超过经济效益。特别是近几年来京津冀地区的生态环境问题日益严重，产业安全特别是生态环境安全对于产业转移中相关产业的选择有着特殊的意义。