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)代服務業(yè)發(fā)展?jié)摿?，并對影響服務業(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)代服務業(yè)發(fā)展?jié)摿ο嗖钶^大，其中西部地區(qū)的現(xiàn)代服務業(yè)發(fā)展?jié)摿^大，中部地區(qū)的現(xiàn)代服務業(yè)發(fā)展?jié)摿χ械?，東部地區(qū)的現(xiàn)代服務業(yè)發(fā)展?jié)摿^小;經(jīng)濟發(fā)展水平與現(xiàn)代服務業(yè)發(fā)展?jié)摿Τ守撓嚓P，地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平越高，現(xiàn)代服務業(yè)發(fā)展?jié)摿υ降汀?/p>

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

評價指標選取、指標權重確定與評價模型構建

（一）評價指標選取

本文結(jié)合之前學者的相關研究，建立了現(xiàn)代服務業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ脑u價體系。本文將評價目標設為現(xiàn)代服務業(yè)發(fā)展?jié)摿?，記為A，并將評價準則分為三個層次，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)展狀況記為C3，基礎設施條件記為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)代服務業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ囊蛩?，本文將這些影響因素進一步細化得到最終的評價指標。其中對經(jīng)濟發(fā)展水平（C1）的評價指標分為第三產(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)展狀況（C3）的評價指標分為每十萬人高等學校平均在校生人數(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），科研機構技術開發(fā)費用占GDP比重（X13），科技支出占地方財政支出比重（X14）;基礎設施條件（C4）的評價指標分為城市人口密度（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)務量（X19）以及每萬人擁有病床數(shù)（X20）;投入水平（C5）的評價指標分為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）的評價指標分為全年授權專利數(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）指標權重確定

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

1.發(fā)展?jié)摿ΡＵ狭嘀赜嬎?。首先根?jù)專家打分建立發(fā)展?jié)摿ΡＵ狭ε袛嗑仃?，如?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臋嘀亍?/p>

2.基礎設施條件評價指標權重計算。首先根據(jù)專家打分建立基礎設施條件評價指標計算矩陣，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設施條件評價指標的權重結(jié)果。根據(jù)上述計算方法去計算其它評價指標的權重結(jié)果，將計算結(jié)果整理如表3所示。

（三）評價模型構建

數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)處理

上述30個評價指標（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)一各指標中的單位。經(jīng)過無量綱化處理后，要對指標采用極值化法，對各指標進行同向化處理，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)代服務業(yè)發(fā)展?jié)摿υu價

根據(jù)上述各指標權重，將其中七個因素通過指標體系，構建權重矩陣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)域服務行業(yè)的發(fā)展?jié)摿ε琶?，其結(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)代服務業(yè)發(fā)展?jié)摿ψ畲?，其次為二級區(qū)域，而一級區(qū)域的現(xiàn)代服務業(yè)發(fā)展?jié)摿ψ钚?。這表明我國現(xiàn)代服務業(yè)發(fā)展?jié)摿Υ嬖诘貐^(qū)差異性，其中西部地區(qū)的服務業(yè)發(fā)展?jié)摿^大，中部地區(qū)的發(fā)展?jié)摿χ械?，而東部地區(qū)的服務業(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)代服務業(yè)發(fā)展，首先，對于西部地區(qū)，我國政府應加大扶持服務業(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)代服務業(yè)水平;其次，對于中部地區(qū)，我國政府應進一步加強基礎設施建設，并要大力引進專業(yè)人才，從而提升中部地區(qū)的現(xiàn)代服務業(yè)水平;最后，對于東部發(fā)達地區(qū)，由于其服務業(yè)已十分發(fā)達，所以東部地區(qū)應將西方服務業(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。

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