中国海岛县经济测度与综合实力演变

张耀光

（辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研究中心，辽宁 大连 116029）

产业结构是经济结构的重要组成部分，它的演进对经济结构的变化具有较强的表征作用。中囯海岛县自1978年以来经济有了快速的发展，1980年国内生产总值为12.05亿元，人均GDP为473.5元，到2008年国内生产总值达到1 101.4亿元，人均GDP达37 017元，分别增长91倍和78.2倍。12个海岛县三次产业构成也有明显变化（表1），三次产业结构以“二三一”为主，说明海岛县仍处于工业化进程中。其中，渔业实现增加值仅占GDP的12.6%，以渔业生产为主的海岛县也仅有长岛县和长海县两个，说明中国海岛发展已由依赖海洋生物资源向依赖海洋综合资源转变。

1 海岛县产业结构动态灰色关联模型分析

从12个海岛县三次产业结构图中（图1），可以看出产业结构的静态变化。海岛县的产业结构自1995年以来发生了明显的变化。2000年之前三次产业的增长速度基本相同，2000年之后随着海岛开发建设的加强，海岛县的第二产业和第三产业增速明显超过第一产业，特别是2004年以后海岛县第二产业转变为海岛县的主导产业。第一产业占经济总产值的比重由1995年的近40%滑落至2008年的20%以下，而海洋第二产业则保持强劲的增长势头由原先的20%以下增长到2008年的45%左右，海洋第三产业的发展速度处于第一产业和第二产业之间，所占比重在2000年以后一直稳定在30%以上。

图1 中国海岛县三次产业构成Fig.1 Composition of three industries in island countries of China

灰色关联分析（GRA）是某一变化系统的发展态势的量化分析[1]。它可充分利用已有的白化信息，采用动态的分辨系数反映各因素间的联系。以12个海岛县的经济总产值为母序列，子序列分别为一、二、三产业产值。计算母序列与各子序列之间的关系，（子序列之间的关联度未进行计算）。

关联系数的计算公式为：

对初值化之后的矩阵按列求均值，即得均值：

若λt=0，即有一列绝对差值全部为0，这时ξ（t）与 ρ的取值无关。

若λt＜1/3，则观测数据有部分数据波动较大，所以取ρ=1.5λt来减小分辨系数对关联系数的支配作用。

若1/3＜λt＜1/2，则观测数据比较平稳，所以可取 ρ=2λt。

若1/2＜λt，则观测数据更平稳，可取ρ∈（0.8，1]（此种情况，本文计算中均取0.9）。

关联度是关联系数的平均值，其表达式为：

上述方法计算得到的关联度，仅反映某一时段内各因素之间的定量关系，适宜做静态分析。

从图2中可以看出，第二产业与海岛县总值的关联系数起伏比较大，并且一直处于高位，保持在0.6以上，在2000年时接近1。在2002年之前第一产业与经济总值的关联系数高于第三产业，2002年之后随着海洋第三产业的快速发展，第三产业的关联系数超过了第一产业，在2004年之后三次产业与海岛经济总值的关联系数趋于一致，说明三次产业向比较协调方向发展。

图2 中国海岛县海洋三次产业关联系数变化图Fig.2 Changes of correlation coefficient of three industries in China′s island counties

但由于不同时段内因素间的关联关系不尽相同，因此，采用动态关联度分析法，即把不同时段计算的关联度按一定顺序排列起来。用它可以分析系统内因素之间随时间而变化的动态关系。通过计算得出动态关联度矩阵（表1）和动态关联变化图（图 3）。

表1 动态关联度矩阵Tab.1 Dynamic correlation matrix

从图3中可以看出：（1）三次产业的动态关联序除了1995年—2008年和1996年—2008年时间段是γ02＞γ01＞γ03，以后各个时间段的关联序均为 γ02＞ γ03＞ γ01。（2）各关联度数值中，第二产业动态关联度明显高于第一、二产业，保持在0.7以上，说明第二产业是当前12个海岛县的主导产业。第一产业的动态关联度保持在0.5以上，略微有下降；第三产业与总产值的动态关联度在起伏中递增，表明第三产业发展态势较好。三次产业的动态关联度随时段的变化越来越接近，表明三个产业发展趋于协调。

图3 我国海岛县三次产业动态关联变化图Fig.3 Changes of the dynamic correlation of three industries in China′s island counties

2 产业结构变动程度和速度的测度

在分析产业结构变动状况时，首先应判断结构变动的程度。结构变动的程度，通常用结构变化值来衡量[2]。结构变化值的计算公式为：

式中：K为区域产业结构变化值，Xij为研究末期i产业j的构成比例，X0j为研究基期0产业j的构成比例。

该结构变化值仅反映产业结构变动的总体程度，而不识别结构变动的方向，即既不涉及内部各产业比例的变动，也不涉及产业比例变动的增减，产业比例无论增还是减都包括在结构变动的范围之内。

除了需要知道区域产业结构变动的总体程度，还需要知道其变动的速度。如果两个或多个不同时段包括的时间长度相同，比如具有相同的年份数，通过比较各时段结构变化值的大小就可以直接判断出各时段结构变化速度；但是如果两个或多个不同时段包括的时间长度各不相同，则无法直接从结构变化值中判断各时段结构变化的速度。这时，还需要另一个指标即“结构变化速度”来反映[2]。

结构变化速度的计算公式是：

式中：Ki为i时段产业结构变化值，Ni为i时段所包括的年份数，Si为i时段产业结构变化速度，可见结构变化速度实际上就是用序时平均法处理后的结构变化值的平均数。

2.1 海岛县产业结构变动及其与经济增长的关系

根据地区生产总值，运用式（5）和式（6）计算得到12个海岛县及海岛县总计各个典型时段（1978年—2008年、1978年—1990年、1990年—2004年、1995年—2000年、2000年—2008年）的三次产业结构变化值和变化速度，在时段1978年—2008年，即改革开放以来的27年中，海岛县总计三次产业结构变化值达到60.7%，远大于全国的平均水平（结构变化值为25.5%）；12个海岛县中变化值最高的玉环县达77.12%、普陀区74.31%，最低的东山县为20.43%；高于海岛县总计的有嵊泗、定海、洞头等县。

海岛县全部的变化速度为1.57%/a，玉环县最高为2.49%/a，其次普陀达2.40%/a，东山县最低为0.82%/a。变化速度在1.57%/a以上的有嵊泗、定海、玉环、洞头等县，其他则在1.57%/a以下。表2反映了改革开放以来各海岛县产业结构变化总体程度和速度的数量关系。

2.2 产业结构变动方向和强度的定量测度

在研究中，仅仅了解产业结构总体变动的程度和速度是远远不够的，而且需要知道产业结构中，哪个产业收缩了，哪个产业扩张了，收缩和扩张的程度有多大，这就是产业结构变动的方向和强度问题。产业结构变动的方向和强度可以用结构变化趋势值计量和表示[2]。结构变化趋势值的计算公式是：

式中：X0j和Xij分别为研究期初0和期末i产业j的比重，Qj为产业j从期初0和期末i的变化趋势值。Q等于1，表示产业比重没有变化；Q大于1，表示产业比重上升和扩张；Q小于1，表示产业比重收缩或下降；Q值与1的差距越大，表示产业扩张或收缩的强度越大。

1978年—2008年期间，海岛县总的趋势是三产扩张，二产、一产收缩，但存在两种类型：一种是和总体情况一致；另一种是二产扩张，一、三产收缩，主要是崇明、嵊泗、岱山、东山和南澳等县。但2005年—2008年三年中，各海岛县和整体有了一定变化，从各时段来看，由于1978年—2008年的时段较长，相应地各区域该时段的结构变化值也较大，2005年—2008年的时段较短，结构变化值也较小（表3）。

表2 我国海岛县产业结构变化值、变化速度和经济增长速度Tab.2 Variation value and velocity of industrial structure and economic growth speed of China′s island counties

3 中国海岛县经济实力的评估

每个海岛县经济都有不同程度的增长，但由于海陆资源、生产水平和人文社会经济条件等原因，海岛县域之间经济发展存在着明显的差异，在此对海岛县经济综合发展水平进行评估，从而进一步了解各海岛县经济差异状况[3，4]。

3.1 主成份分析方法

主成份分析是把原来多个变量转化为少数几个综合指标，并尽可能多地保留原来较多变量所反映的信息，也是为了克服多指标变量之间信息重叠及人为确定指标权重的主观性的一种统计方法，具有较强的全面性、综合性和客观性，是解决定性问题定量化的一种有效方法。因而在此用主成份分析法来确定海岛经济发展的实际水平。

3.2 指标体系建立与变量选取

影响海岛县经济发展的因素是多方面的，既与自然条件有关，也与经济发展水平、经济结构和经济规模等有关。为此根据海岛县经济发展的特点，共选取4类22个指标：这些指标主要反映海岛县经济发展、人均水平、产业结构、经济实际生产特点和能力的指标。每类指标下设若干个变量。1993年、2002年、2008年三年取相同的变量，各年不同的数据，所选用的变量见表4。

3.3 方差分析

利用SPSS软件进行计算，对原始数据进行标准化处理，以消除指标间的量纲，并建立相关系数矩阵（略）后，进行特征值提取。累计贡献率说明主成份所包括的全部要素信息百分比。按特征值大于1的原则来考虑主成份，在此提取6个主成份，其累计方差贡献率达到90%以上，因此可以认为反映了原来各要素所表示的主要特征。这就是经过数学变换，找出比原指标少的综合指标，用来反映22项指标提供的全部信息的主要部分，已能反映原始变量的绝大部分信息。经过提取主成份后计算主成份载荷、主成份得分和得分权重，最后计算综合实力水平。计算三年的特征值、贡献率与累计贡献率（表5）。

表3 海岛县三次产业结构变化趋势值Tab.3 Trend value of three industries structure change in island counties

表4 变量选取Fig.4 Selection of variables

从1993年、2002年、2008年三年的方差分析表中可以看出，一般都要取6个主成分，累计贡献率达到了90%左右，已能代表22个原始变量绝大部分信息。通过计算主成分载荷矩阵（见表6、表7、表8）。

3.4 综合得分

计算主成分得分系数矩阵、主成分得分和综合得分，现省略这几步计算过程，只列出1993年、2002年和2008年三年的综合得分对比表（表 9）。

从三年的综合得分表的排序可以看出各海岛县综合实力的变化情况，根据综合得分绘制综合得分柱状图（图4）。

将1993年、2002年和2008年计算的主成分得分，以第1主成分得分为横坐标，以第4主成分得分为纵坐标，绘制主成分得分图（图5a，b，c），从而反映产业结构的演变类型。

表5 方差分析（1993年、2002年、2008年）Tab.5 Variance analysis（1993， 2002， 2008）

表6 1993主成分载荷矩阵Tab.6 Principal component load matrix in 1993

表7 2002年主成分载荷矩阵Tab.7 Principal component load matrix in 2002

表8 2008年主成分载荷矩阵Tab.8 Principal component load matrix in 2008

表9 1993年、2002年、2008年综合得分对比表Tab.9 Contrast of comprehensive scores of economic strength of island counties in China（1993， 2002， 2008）

4 结 语

通过对海岛县经济发展与产业结构分析，反映了不同年代的动态变化演变过程，既反映在时间的变化上，也反映在12个海岛县的空间动态变化上，而且随着经济发展的推移，各海岛县综合实力也相应发生变化。其中除长海与长岛二个海岛县仍以第一产业占主导地位外，其他海岛县趋向以第二、三产业为主的产业结构，从而使经济综合实力有了明显的改变。

图4 综合得分图Fig.4 Comprehensive scores of island counties

图5 主成份得分图Fig.5 Principal components scores of island countries

[1]张晋青，张耀光.灰色关联度模型在海洋产业分析中的应用—以辽宁省为例[J].资源开发与市场，2010（2）：125-128.

[2]靖学青.经济增长、结构变化与区域差异[M].上海：学林出版社，2008.

[3]张耀光，王国力，肇 博，等.中国海岛县际经济差异与今后产业布局分析[J].自然资源学报，2005（2）：222-230.

[4]张耀光，刘 桓，张 岩，等.中国海岛县的经济增长与综合实力研究[J].资源科学，2008（1）：18-24.