县域经济评价指标的赋权方法研 究

 　　摘 要：自2015年京津冀一体化上升至国家战略以来，许多学者对其内部县域经济差异从不同的角度进行评价。然而对于采用综合指标的研究而言，确定评价指标权重的方法准确与否，或多或少会影响到评价结果的现实意义，因而赋权方法的选择往往是区域经济发展水平研究的瓶颈。为此，本文以京津冀地区为例，选取人均GDP和人均第二产业产值等8项指标，运用因子分析法、变异系数法等6种客观赋权方法分别确定不同指标的权重，通过比较不同赋权方法在不同指标体系下、不同的样本数量下对指标间的区分度情况，认为熵权法在区域经济发展水平评价中最优。 
　　关键词：京津冀；县域经济；评价指标；赋权方法 
　　0 引言 
　　在经济研究中，区域经济发展水平评价一直是热点问题之一。由于考虑到传统的定性分析方法受到很多人为主观因素的干扰，并不能够客观、科学地进行区域经济发展水平的评价，因而人们近年来逐渐转向量化的经济水平�u价。在量化的区域经济发展水平评价研究领域，从空间尺度上，可从国家层面、区域层面、流域以及交通沿线、省域层面、市域层面、县域层面进行研究；从指标选取上，可采用单一指标或综合指标。单一评价指标虽具有方便直观的优点，但未能从综合、全面的角度对区域经济发展进行评价。而采用综合指标进行评价时，由于不同的赋权方法会得到相应各指标权重，进而得到不同的综合指标，这将直接影响着经济发展水平的最终评价效果。因此评价时所采用的赋权方法是定量化经济评价中的关键点，选择客观合适的指标赋权方法进行指标赋权对评价结果具有重要意义。 
　　自2015年京津冀一体化上升至国家战略以来，许多学者对其内部县域经济差异从不同的角度进行评价。考虑到主观赋权法的主观性和各种客观赋权方法评价结果的不一致性。为此，本文以京津冀县域经济发展水平评价赋权方法比较为例，分析6种客观赋权方法分别在不同指标体系以及不同样本数据的情况下，所确定的各权重值的变化趋势及其对指标间的区分度，以期选取一种最能准确、敏感地区分各指标间的差异性和相对重要程度的赋权方法，优化区域层面的县域经济发展水平评价方法，为区域经济评价提供新的视角。 
　　1 研究区概况、数据来源和研究方法 
　　1.1 研究区概况 
　　京津冀城市群是全国三大城市群之一，同时也是北方第一大城市群，由北京市、天津市和河北省组成，土地总面积为21.6万平方公里，2016年地区生产总值为75624.9亿元，年末常住人口为11205.1万人，城镇化水平达63.9%。 
　　1.2 数据来源 
　　本文的原始数据源于2017年《北京区域统计年鉴》、《天津市统计年鉴》和《河北省经济年鉴》。研究对象是根据上述统计年鉴划分而来的，其中包括北京市16个区，天津市16个区，河北省47个区、19个县级市和102个县，共计200个县域单元。 
　　1.3 研究方法 
　　1.3.1 评价指标体系的构建 
　　通过对大量文献的阅读参考，根据指标选择的综合性、差异性和科学性原则以及数据的代表性、可获得性，并结合京津冀地区实际情况制定了一系列符合该区域经济发展情况的指标；选取以下8项评价指标，构成京津冀城市群县域经济发展水平评价指标体系，见表1。 
　　1.3.2 指标数据标准化处理 
　　针对表1的指标体系进行分析，本文选取的指标均为正指标，即指标值为越大越优。为此，将选择极差正规化法处理原始数据。其公式为： 
　　式中为第i个县域单元在第j项指标上的标准值， 
　　；为第i个县域单元在第j项指标上的初始值；为第j项指标下样本的最小值；为第j项指标下样本的最小值[3]。 
　　2 不同的赋权方法间具有一定的联系 
　　首先采用6种赋权方法来确定8个评价指标的权重。结果如下图： 
　　从图1初步观察，各赋权方法的赋权结果间具有一定的相似之处，为了更深入地揭示各种赋权方法间的关系，采用SPSS软件的相关性检验功能，从数理统计角度对进行研究，得到结果如表2所示。 
　　从不同赋权法间的相关系数分析：因子分析法与其他赋权方法均不是显著相关，其中，灰色关联度法与其的相关系数最高，为0.6。熵权法与其他方法具有不同程度的相关性，灰色关联度法与其的相关系数为0.728，均方差决策法与其的相关系数为0.411，变异系数法与其的相关系数为 0.984，并在显著性水平为0.05上与其的显著相关。而变异系数法在显著性水平0.005上与灰色关联度法显著相关，且在0.01上与熵权法显著相关。在显著性水平0.01上，均方差决策法与离差最大化法存在相关性，其系数为0.813。灰色关联度法则和大部分赋权方法的相关系数大于0.5，与变异系数赋权法的相关系数也达0.817。 
　　总体而言，6种方法的计算结果具有一定的相关性，即各赋权方法相互间有相似之处，这也与前文折线图所反映的信息一致。 
　　3 不同指标体系下，熵权法在各赋权方法中为最优 
　　在京津冀城市群经济综合发展水平评价指标体系的基础上，考察不同的赋权方法在选取不同的指标数量及性质时对赋权结果的影响。在上文完全指标体系的基础上，逐次减少一个指标，共形成6个指标体系，并相应形成各自新的无量纲化的数据矩阵。再分别运用6种赋权方法确定指标权重。计算结果如图2～7。