高效率运作的政府是工业园区形成的保障

第3章　基于产业集群识别的未形成工业园区主导产业选择研究

区域主导产业是区域产业结构的核心，是区域特色经济的主要体现。选择、培育区域主导产业，形成各具特色的区域经济，是我国区域政策和产业政策的重要内容，也是新时期结构调整的重要举措。“十五”规划强调，“要打破行政分割，重塑市场经济条件下的新型地区经济关系。改变追求经济门类齐全的做法，发挥比较优势，发展有市场竞争优势的产业和产品，通过区域规划和政策，引导和调动地方政府的积极性，形成各具特色的区域经济”。

工业园区是一个国家通过制定各种工业区域开发政策建立起来的特殊的人为环境，其发展的动力来自于外力的推动。发展工业园区，尤其是对于政府出于发展经济的考虑刚刚成立的工业园区而言，首先要做的工作就是要确定在这个区域内主要发展什么样的产业。因为一个地区的资源是有限的，不可能发展经济体系中存在的所有产业，当然，由于条件的限制，也不是所有的产业都会适合在该地区发展。这就涉及到了工业园区主导产业选择的问题。

3.1　主导产业的内涵、地位和作用

区域主导产业，顾名思义，属于区域经济学和产业经济学的范畴。但是，纵观西方区域经济学的理论，从古典区位论到现代区域经济学，并没有今天在我国称之为“区域主导产业”的完整范畴。在西方区域经济理论中，只能看到“区域专门化”、“输出部门”、“推动型单位”等与之相近的概念。在《新帕格尔雷夫经济学大辞典》中，更没有单独的“区域主导产业”的词条。区域主导产业在西方区域经济研究中是在区域分工、产业聚集和输出基地等理论中发展形成的。

在我国学者编著的《现代产业经济辞典》中，对“主导产业”(leading industry)的解释是“国民经济中生产发展速度较快并能带动一系列产业发展的部门”，我国“主导产业”的范畴来自于罗斯托主导部门理论。

3.1.1　主导产业的起源

区域主导产业，从产业分析的角度来看，直接借用了罗斯托关于“主导部门”的界定。美国经济学家兼经济史学家罗斯托在《经济成长的阶段》中，把国民经济各产业部门按照在各国经济增长中所作贡献的差异划分为三类:主要增长部门、补充增长部门和派生增长部门，主要增长部门又被他称之为主导产业部门(leading sector)。

他认为，主导产业部门就是能够有效地进行创新，并利用创新，从而有效地利用新的有利可图的资源，并有很高的增长率，且能带动国民经济中其他产业部门发展的部门。补充增长部门则是直接适应主导产业部门的发展，或作为主导产业部门发展的条件，而取得迅速发展的产业部门。如若铁路部门是主导产业部门，同其有关的煤、铁和机器工业部门则是铁路部门的补充增长部门。

派生增长部门是指在经济增长过程中，由于国民收入水平、人口、工业生产的增长等因素的变化，适应这些变化而发展起来的产业部门。例如由于居民收入水平提高，耐用消费品需求增加，导致耐用消费品工业部门的发展，耐用消费品工业部门就是派生增长部门，在这几类部门中，罗斯托特别强调主导产业部门在经济增长中的决定性作用。他认为，正确选择和建设主导产业，是经济成长中实现经济“起飞”的基本条件，在经济增长的任何阶段，主导产业部门的迅速扩展都是经济向前跃进的决定性因素。在经济增长的不同阶段，都会形成一系列迅速增长的具有高度生产力的主导产业部门，这些部门将带动其他产业部门的发展，从而使经济不断增长。

在对主导产业部门的作用的分析中，对于主导产业部门对其他产业部门的带动作用作了比较全面的分析。罗斯托这种带动作用称之为“扩散效应”，认为这种扩散效应是指某些部门在各个历史间歇的增长中，起到了“不合比例增长”的作用。这种扩散效应又具体包括后向效应、旁侧效应、前向效应。所谓后向效应是指因主导产业部门的发展对向其提供投入品的产业部门的带动作用。旁侧效应是指由主导产业部门的发展在更广阔的领域所引起的一系列的广泛的变化，这些变化包括制度建设、国民经济地区结构、基础设施、人员素质等多方面的变化，这些变化对工业化能起到推动作用。前向效应则是指由主导产业部门的发展诱发出新的经济活动或产生出新的产业部门。主导产业部门的发展正是通过这几个方面带动各个产业部门的发展，引起社会经济结构的变化，为经济的进一步增长创造条件。

随着科学技术进步和社会生产力发展特别是社会分工日益深化，带动整个产业发展的已不是单个主导产业，而是几个产业共同起作用，罗斯托将之称为“主导部门综合体”。他认为，主导部门综合体是由主导部门和与主导部门有较强后向关联、旁侧关联的部门组成的，如最能体现技术进步的主导部门——机械，和与其有较强的后向关联和旁侧关联的钢铁、电子、化工、电力、石油、汽车等部门组成的主导部门综合体。

罗斯托认为区域经济是一个普通的有机体，在其成长和发展的过程中可以分成不同的阶段。他认为一个完整的现代经济演化系列可以分为六个阶段:传统社会阶段、为起飞创造前提的阶段、起飞阶段、向成熟推进阶段、高消费阶段和追求生活质量阶段。随着经济发展阶段的不同，经济的主导部门也在相应的转换具体的成长阶段和主导产业部门见(表3－1)。

表3－1　罗斯托的经济成长阶段与主导部门

续上表

资料来源:邓伟根．产业经济:结构与组织．暨南大学出版社．1990: P273

也就是说，经济增长总是首先发生在某个部门——主导部门或主导产业群。这个产业部门最快、最大量地吸收新的技术成果，利用新的资源(形成新的生产函数)，从而降低成本，增加利润和积累;它的产出(产品或服务)具有相对高的需求收入弹性，因而具有持续高的部门增长率;其迅速发展扩大的市场，对其他部门产品或服务的需求，产生广泛的直接和间接扩散效果，进而带动整个经济的发展。

罗斯托认为，新主导部门的出现并不是任意的、偶然的现象，新主导部门和旧主导部门之间有密切的联系。旧主导部门的发展就已预示着新主导部门的产生，具体来讲，旧主导部门的前瞻效应是新主导部门产生的依据。主导部门带动整个经济发展的使命一旦完成，就要发生主导部门的更迭，旧的主导部门的衰落和新的主导部门的形成标志着经济增长的不同阶段。

自美国经济学家罗斯托开主导部门理论研究之先河后，主导部门理论便成为现代产业经济学和发展经济学的重要组成部分，其分析的方法和原理也被广泛应用到区域经济的分析。把国家层面上的主导部门研究引申至国家范围内的区域经济层次，形成了区域主导产业的范畴。

3.1.2　主导产业的内涵

3.1.2.1　主导部门的特征

主导部门最基本的特征，就是能够有效地吸收新技术革命成果，具有高技术进步率和增长率，能够带动其他部门增长，是对国民经济起主要的支柱作用的带头部门。表现为:(1)迅速有效地吸收创新成果。主导部门体现了技术进步方向，能否有效地吸收创新成果是区别主导部门与非主导部门的最重要的标志。发达资本主义国家各时期的主导部门，一般都具有此特征。(2)对其他产业部门发展具有广泛的关联效应。主导部门同其他产业部门关联度大、带动系数高，从而形成了对其他产业部门乃至整个经济增长具有最重要、最广泛的关联扩散效应。(3)高增长率及对经济增长的高贡献率。主导部门较之国民经济其他部门具有更持续、更高的增长率。这种高增长率主要受两种因素作用。其一，引入新的生产函数和发挥规模经济效益;其二，具有高收入弹性，从而为高增长率提供广泛的市场。(4)在发展上的有序性。主导部门不是固定不变的，随着技术进步和供求关系的变化而不断更替，新的主导部门不断取代旧的主导部门。

3.1.2.2　主导产业的内涵

根据人们目前对主导产业部门的认识，一般认为主导产业是指在经济发展某一阶段对产业结构和经济发展起着导向性和带动性作用，并具有广阔的市场前景和技术创新能力的产业部门。这些产业是一个国家或地区经济的“龙头”，并在产业结构中占有较大比重。同其相关的概念主导产业群则是若干主导产业组成的产业体系。主导产业与其他产业的根本区别在于其自身固有的特性。

首先，主导产业是创新的结果，它具有与新技术相关联的新的生产函数;其次，主导产业具有大大超出国民经济总增长率的持续高速增长的部门增长率;再次，主导产业对其他部门乃至整个经济的增长有重要的、广泛的影响。这三个方面是一个有机整体，缺少任何一个都不称其为主导产业。

3.1.3　主导产业的地位和作用

3.1.3.1　主导产业的地位

我国学者对区域主导产业地位和功能的考察，是以区域产业结构的划分为基础的。根据各产业间的关联程度和方式，以各产业在社会再生产过程中的相对地位、作用和功能为标志，区域的全部产业可划分为主导产业、关联产业(或辅助产业)和基础产业三大类，具体又可以进行如下划分:

(1)与主导产业直接产生生产性和非生产性联系的产业。包括为主导产业直接提供原材料及其他发展条件的产业，利用主导产业产品进行深加工的产业，为主导产业技术进步进行研究与开发的产业，为主导产业发展提供人才培训的教育产业以及金融广告等，这些产业与主导产业一起构成了主导产业群，主导产业群在区域经济中所占的份额往往不低于50%。

(2)为地方生产和生活提供服务的产业。包括商业、饮食、卫生、教育等传统的服务业以及旅游、娱乐、保健、保险等新兴服务业，这些产业为中小企业提供广大的发展空间，对扩大就业、提高生活质量、活跃地方经济有重要的作用。

(3)基础设施产业。基础设施是区域内一切经济社会活动赖以进行的基本条件，是衡量区域投资环境硬件的主要指标。任何地区都要努力发展基础设施产业，尽可能的提高基础设施的技术水平和服务质量，使地区基础设施与全国乃至世界的基础设施发展水平接轨。

主导产业是决定区域在全国地域分工体系中的地位和作用的产业，是整个区域经济发展的支柱和核心(其具体地位如图3－1)。

3.1.3.2　主导产业的作用

(1)具有明显的相对优势，产出规模大，产品调出规模也大，在全国或高层次区域同类产业中是主要的生产供应基地，产品面向全国或高层次区域，能承担起全国或高层次区域地域分工的某一重大任务，为全国或高层次区域经济发展做出贡献。

(2)它是区域经济系统中的主体和核心，在区域产业结构中，不仅产值比重大，而且关联效应强，它的发展能够带动区域经济的发展，是区域经济的驱动轮。罗斯托认为主导产业对经济增长主要产生三种效应:一是回顾效应，即主导产业处于高速增长阶段时，针对其技术特点，会对各种要素产生新的投入要求，从而刺激这些投入品的发展;二是旁侧效应，即主导部门的兴起会引起它周围的一系列变化，甚至改变它所在的整个地区;三是前瞻效应，即主导产业的活动创造了能够引起新的工业活动的基础，为更大范围的经济活动提供了可能性，有时候还能为下一个重要的主导产业建立起台阶。

图3－1　主导产业地位示意图

3.1.4　区域主导产业选择存在的问题

改革开放以来，随着区域利益主体地位的确立，各地区培育具有跨区域竞争优势的主导产业，谋求自身在区际专业化分工体系中乃至全球产业链上的重要地位，已成为区域经济发展中引人注目的战略问题，为此，各级地方政府进行了战略研讨、规划、计划，并采取了若干重大措施。

然而，就全国来看，除少数地区开始形成有一定竞争力、发展前景好、带动作用强的主导产业外，相当多的情况是，“主导”乏力，规划悬空;有的地区追求低水平产业门类齐全，“支柱”林立，主导产业的地位、作用不突出;有的地区则将全国性支柱产业简单地移植到区域层次，区域间结构雷同，低水平重复建设现象不时发生。

实践中的这些问题，固然有所有制、体制以及决策管理等方面的缺陷，但从思想认识上讲，对区域主导产业作为“主导部门”的产业属性及其作用于不同地域空间的特性缺乏统一的认识有关。那么，如何把主导产业分析从国家层次引向区域层次，让主导产业在区域层次起作用，就是我国主导产业要面临的一个主要课题。我国目前工业园区所产生的种种问题很大程度上其实就是简单的将国家层次的主导产业移植到某一地区所导致的恶果。

3.1.5　工业园区主导产业确定的思路

工业园区主导产业的选择需要从两个角度来考量，一是从园区的需求角度判断什么样的主导产业既对区域经济的增长具有拉动作用，又能够保证区域经济的可持续发展;二是从产业发展规律的角度判断什么样的主导产业适合在该地区发展。二者缺一不可。

工业园区主导产业的确定不符合第一条原则，就会使区域经济的长期利益受损。例如以环境的损失换取经济的发展，往往是先破坏，后治理，而后期环境治理的成本甚至要远远高于该产业给经济带来的好处;如果工业园区主导的确定不符合第二条原则，由于企业落户于某一园区也是企业考虑自身利益的结果，这样的工业园区要么很难吸引企业入驻，难以形成产业能力，要么园区内的产业很难具有竞争优势，难以具备核心竞争能力。

为了保证上述两条原则的实现，工业园区的主导产业一方面要具有技术上的领先性，例如把高科技产业作为工业园区的主导产业;更为重要的是工业园区的主导产业要具备在当地形成规模的能力，也就是说当地具备工业园区主导产业发展壮大的条件。

如果用产业集群识别的思路来确定工业园区的主导产业，即将该地区已经形成或者处于雏形的产业集群作为工业园区产业发展的方向，会解决工业园区现在存在的很多问题。一是由于产业集群是经发展到一定阶段自发形成的产物，说明当地具备了主导产业生存的条件。二是如果将该地区已经形成的或者处于雏形的产业集群通过产业转移的方式迁移到新建工业园区内，既可以解决工业园区招商引资不力的问题，又可以解决工业园区缺乏特色，主导产业乏力的问题。三是产业集群是具有强大竞争优势的经济组织形式，已经成型的产业集群本身就具有强大的竞争能力，而处于雏形阶段的集群通过发展形成成型的产业集群，又能够使区域经济的长久竞争力，保证了区域经济的可持续发展。

3.2　产业集群的识别研究

3.2.1　产业集群识别的意义

鉴于产业集群表现出来的竞争优势，许多地方政府的工业政策开始注意把“集群”作为一种重要的战略工具来思考和解决区域经济发展问题。尤其是随着“第三意大利”的兴起，美国的“硅谷”和加利福尼亚的生物技术集群，丹麦的家具集群，我国浙江的一些“块状经济”和广东“专业镇”的成功，也为地方政府发展产业集群提供的一些成功的范本。近年来，我国各类产业集群得到了迅猛的发展。

集群的迅猛发展体现了人们集群意识的提高以及各级地方政府发展经济的迫切心态和良好愿望，但现在各地发展的集群显然存在着诸多的问题。集群数量众多，但质量参差不齐，有些甚至不能称其为产业集群的“集群”也按照集群的政策得到了支持。这样直接导致的后果就是不仅资源利用效率低下，而且地方的今后赖以生存的核心竞争力没有建立起来，集群政策效率不高乃至完全失效。

为了更好地实施集群政策，搞好产业集群识别研究，制定合理的识别标准就成为了以产业集群思路发展地方经济的一项基础的、重中之重的迫切工作。但是目前没有统一的方法来识别产业集群，对于应该测量哪些关键的变量或者产业边界和地理边界应该由哪些程序来决定也没有统一的方法。因此不同的学者使用不同的数据方法来识别产业集群，结果导致产业集群的数量和背景差异极大。例如，波特在美国地图上标出60个重要的产业集群，而OECD的秘书长认为美国至少有380个产业集群。

3.2.2　产业集群识别的思路

虽然目前没有统一的识别产业集群的识别方法，但从现有学者对产业集群的研究实践来看，产业集群的识别思路可以总结如下。

根据识别主体的不同，产业集群的识别可以分为自上而下的识别法和自下而上的识别法。自上而下的识别方法用于辨认已经形成一定基础的产业，根据可以选择的数据对进行产业专业化活动与相关活动的重要区域进行识别。这种方法虽然可能因为现行产业分类标准和地理边界标准同产业集群本身标准的不一致性导致数据获得难度较大，但总体来看，这种识别方法偏重的定量研究，是一种较为严谨的识别方式。自下而上的识别方法是通过一种高度定性的给人印象深刻的识别某个区域和地方集群的方法。是一些分析家只是通过简单地询问当地机构，让他们提供本地集群的名单，然后再深入研究的一种方法。该方法应用于生命周期处于各个阶段的产业集群，尤其在对初期的集群和潜在的集群的识别上有着自上而下的识别法不可比拟的优势。自上而下的识别方式有时也称作正向识别法，自下而上的识别方式被称为逆向识别法。

根据识别方法的不同，产业集群的识别可以分为定性研究、定量研究和定性与定量相结合的研究方法。自上而下的研究和自下而上的研究思路从本质上讲都属于定性与定量相结合的研究方法，只不过侧重点不同而已。自上而下的研究思路偏重于定量研究，而自下而上的研究思路偏重于定性研究。

3.2.3　产业集群识别的内容

为了更好地实施集群政策，搞好产业集群识别研究就成为了以产业集群思路发展地方经济的一项基础的、重中之重的迫切工作。完整意义上的产业集群的识别应该包括Edward W.Hill所说的产业集群的辨认，集群产业的分类和产业集群边界的确定三个方面。鉴于有关集群识别方法的内容较多，单列一节介绍。

3.3　产业集群识别的方法

识别产业集群关键是要抓住产业集群的关键的特征，根据产业集群的定义，产业集群的主要特征包括地理集聚特征、专业化经济特征、产业联系特征和创新性特征。地理集聚特征是指产业集群的群内企业要聚集于特定的地理区域，专业化经济特征是指产业集群内部要存在着社会分工，并且要在当地占有相当的经济比重;产业联系特征是指产业集群内的企业应该存在横向或者纵向的产业联系;创新性特征是指整个产业集群具有强大的创新能力。

现有的产业集群识别方式分别抓住了产业集群的某一个或某几个特征，从而形成了各具特色的不同识别路径。

3.3.1　空间基尼系数识别法

基尼系数是20世纪初意大利经济学家基尼根据洛伦茨曲线判断一个国家或地区居民收入平等程度的指标。经济地理学家们把这种思想引入产业集群的判定中，通过空间基尼系数(spatial Gini coefficient)来判断一个地区某种产业的集聚程度。这种判定方法的特点也是抓住了产业集群是一种地理集中程度比较高的经济现象这一特征。

空间基尼系数是通过比较某个地区的某一产业的就业人数占该地区全部就业人数的比重以及该地区全部就业人数占总就业人数的情况。其公式为:

其中，G为基尼系数，xi是i地区就业人数占全国总就业人数的比重，Si是该地区某产业就业人数占全国该产业总就业人数的比重。

该方法的价值在于简便直观，系数越高(最高为1)，表明集群值越大，即产业在地理上越加集中。该类计算方法是从面到点、从宏观到中观表明整个产业中本土产业所在的比例。但是基尼系数大于零并不代表集群一定存在，因为这种方法只能适用于中小企业的产业集群状况，在应用领域有一定的缺陷，因为它没有考虑到企业规模的差异，尽管中小企业的产业集群是集群的主要形式。例如，如果一个地区存在着一个规模很大的企业，可能会造成该地区在该产业有着较大的基尼系数，但实际上却并没有集群存在的情况。

为了解决这个问题，艾尔森和格莱塞于1997年提出了新的集群指数(the index of concentration)，他们把产业组织的差异情况考虑了进去。在完全竞争的情况下，即在存在大量中小企业的情况下，这种方法同基尼系数是完全一致的;在存在垄断即有大企业情况下，这个指数要求用(1－)去除基尼系数，以消除企业规模过大使基尼系数失真的结果。艾尔森和格莱塞的方法比克鲁格曼的方法有了改进 和完善，目前，更多的经济学家采用艾尔森和格莱塞的指数来测定产业的集群程度。

克鲁格曼(Krugman)于1991年计算了美国三位数行业的区位基尼系数，Amiti于1997年计算了EU10国的3位数水平的27个行业的基尼系数及5国65个行业的基尼系数，以检验EU国家在1968～1990年期间的工业是否更为集中了。

我国南京大学的梁琦博士计算了我国制造业以三位数行业为基础划分的区位基尼系数，填补了我国制造业产业分布研究状况的空白。本书只给出梁琦博士所计算的排名前10位的行业的基尼系数(见表3－2)。

表3－2　我国制造业排名前十位的基尼系数表

续上表

资料来源:梁琦.产业集群论［M］.北京:商务印书馆.2004

3.3.2　区位商识别法

区位商法是一种典型的根据当地经济规模的大小来识别产业集群的存在与否的方法，主要抓住了产业集群是一种专业化分工经济的特征。

区位商LQ(location quotient)是指一个地区特定部门的产值在地区工业总产值中所占的比重与全国该部门产值在全国工业总产值中所占比重之间的比值。其计算公式是:

式中: qij为i地区j部门的区位商，eij为i地区j部门的产值(增加值或者就业人口)，ei为i地区的总产值，Ei为全国或者上级区域(背景区域) i部门的总产值，E为全国或者上级区域(背景区域)工业总产值。

利用区位商判断产业的生产专业化状况，实际上是以上级区域产业结构的平均值为参照系，假定上级区域内各地区对产品的消费水平基本一致，那么，当一个地区的某产业或产品的总产值比重高于上级区域平均比重时，则认为该产业提供的产品或服务在满足了本地区消费需求后还有剩余，可用于输出，因而成为专业化部门。其比重比背景区域高出越多，则可用于输出的产品也越多，专业化水平越高。

对一般区域而言，当qij＞1时，可以认为j产业是该地区的专业化部门，qij值越大，专业化水平越高; qij≤1时，则认为j产业是i地区的自给性部门。但对工业化程度明显高于上级区域的地区来说，qij要明显大于1才有可能成为该地区的专业化部门，对于工业化程度明显低于上级区域的地区来说，qij甚至略小于1也有可能成为该地区的专业化部门。

当该产业能够成为该地区的专业化部门时，即当qij＞1时，表明该地区该产业具有比较优势，它在一定程度上显示出了该产业具有较强的竞争力，产业规模区位商越大，表明该地区该产业比较优势越显著，竞争能力越强。经验判断是当qij大于1.12表示高水平的专业化，特别是一个集群占有区域经济20%时，就被认为是“亮点”。

该方法的优势是操作简单，资料获取相对容易且计算方便，并能够反映地区主要产业特性。但该方法还有严格的假设条件:假设劳动生产率和产业结构在该地区及其背景区域是相同的;该方法还不能识别小的或者新兴的产业集群;最重要的是，该方法只能证明集聚现象的存在，对产业集群的数目、大小、组成和集群内各产业间的关系还无法判定。所以，该方法侧重于静态的分析，如果同其他方法一起使用如访谈等会更加有效。

王今、侯岚、张颖等就利用区位商的方法对我国汽车产业集群现象进行了研究，为了保证研究的准确性，王今等选取了汽车产业、汽车整车以及汽车零部件等三个方面的区位商系数作为判定的依据，以弥补区位商作为一种集群判定方法的不足。

表3－3　纽约部门制造业的区位商

续上表

资料来源: John W.Alexander: Economic Geography．1978

其实，早在1979年，约翰·亚历山大(John W.Alexander)曾计算过历史上(1958年)纽约的一些产业的区位商，即比较纽约部分产业的就业人口占全美产业内全部就业人口的情况，得出了纽约制造业中服装、玩具、印刷等行业区位商较高，存在着较强的集聚现象的结论(见表3－3)。

3.3.3　投入产出分析识别法

3.3.3.1　投入产出分析法简介

用投入产出分析法识别产业集群主要抓住了产业集群内的各个企业存在着紧密的产业联系这一特征。

投入产出分析(input output analysis)又称部门联系平衡分析、产业关联分析，是美国著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者列昂惕夫(W.Leontief)于20世纪30年代首先提出来的一种数量分析方法。列昂惕夫是在重农学派魁耐著名的《经济表》基础上，接受了里昂﹒瓦尔拉的“全部均衡理论”和马克思的再生产理论，吸收了原苏联中共统计局编制的1923/1924年国民经济平衡表的方法，将现代数学、统计学和经济平衡结合起来，创立了投入产出分析法。

其中，投入是指产品生产所消耗的原料、能源、固定资产和活劳动;产出指的是产品生产出来后的分配流向，包括生产的中间消耗、生活的消费和积累。简要的说，投入产出分析最初就是根据国民经济各部门相互之间产品交流的数量编制一个棋盘式的投入产出表。表中的各横行反映产品的流向，各纵列反映生产过程中从其他部门得到的产品投入。根据投入产出表计算投入系数(也称技术系数)，编制系数表，利用系数表可以建立一个方程组，通过求解线性方程组，可以计算出最终需求的变动对各部门生产的影响。

3.3.3.2　投入产出模型的构建

根据投入产出的平衡表，可以得出:

横行方程式:

式中xij为中间产品分配向量，yij为最终产品分配向量，Xi为社会分配的产品总价值。

纵列方程式为

式中Xij为中间产品投入向量，Vij为社会新创造的价值向量，包括社会所得和劳动者个人所得，Xj为社会生产的产品总价值。那么我们就有Xi= Xj。

根据3－2我们可以得出直接消耗系数aij:

其中，aij反映了j部门生产一单位产品的过程中直接消耗的i部门产品的数量。那么，A={ aij，i，j= 1，2，…，n}则为直接消耗系数矩阵。由于矩阵A不但表达了各部门之间的产品消耗情况，而且企业反映了生产技术水平，所以，也称为技术系数矩阵。

最后，我们可以得出最一般的投入产出模型:

在生产过程中，各部门的联系是非常复杂的，除了直接联系，还有复杂的间接联系，例如，汽车的生产需要消耗电，同时还需要钢材、加工设备等其他原料，而钢材加工设备的生产也需要电力，那么，对汽车生产而言，这部分电的消耗是一次间接消耗。我们把直接消耗和间接消耗之和称之为完全消耗，把j部门每生产一单位产品的过程中最终消耗的i部门产品的数量称之为完全消耗系数，记为bij，称矩阵B={　)b ij为完全消耗系数矩阵。其中，

3.3.3.3　基于投入产出法的产业集群的识别

通过构造直接消耗系数矩阵和完全消耗系数矩阵，我们就可以进一步得出以下两个指标，通过判断目标地区所有企业经济联系的强弱来识别该地区是否存在产业集群。

一是影响力系数，是指某一部门增加一个单位的最终使用时，对国民经济各部门所产生的生产需求波及程度。其计算公式为:

式中: bij为完全消耗系数;为列昂惕夫逆矩阵第j列之和;为列昂惕夫逆矩阵列和的平均值。当影响力系数大于1时，表示第部门对其他部门所产生的波及影响程度超过各部门影响力的平均水平。影响力系数Yj越大，该部门发展对其他部门的拉动作用也就越大，反之亦然。

一般来讲，制造业和建筑业具有较大的影响力系数，说明这些部门的发展需要其他较多部门的投入，发展这类集群，容易带动其他上游产业的发展，从而促进整个区域经济的发展。

二是感应度系数，是指整个国民经济各部门每增加一个单位的使用，某一部门因此受到的需求感应程度，也就是需要该部门为其他部门生产而提供的产出量。其计算公式为:

式中:为完全消耗系数;为列昂惕夫逆矩阵第行之和;为列昂惕夫逆矩阵行和的平均值。当感应度系数大于1时，表示第部门所受到的感应程度高于各部门感应度的平均水平;感应度系数Gi越大，说明该产业的感应度越大，反之亦然。

一般来讲，基础产业、上游产业(包括农业、各种采掘业及能源原材料工业)具有较高的感应度系数，说明其他产业的发展需要较多的消耗这些部门的产品。因为感应度系数高的产品是受其他产业的拉动而发展的，所以，在现实经济生活中，这类产业通常表现出不同的滞后性，成为发展中的“瓶颈”产业。也正是基于这个原因，在发展产业集群时，要由政府创造这种产业的发展，以促进整个集群顺利健康发展。

表3－4　1995年我国主要产业影响力系数、感应度系数和波及效果系数

续上表

资料来源:国家统计局国民经济核算司．中国投入产出表1995年度．中国统计出版社．1997．P14－15

影响力系数和感应度系数可以综合为一个指标，叫做波及效果系数。其计算公式如下:

波及效果系数越大，表明该产业与其他产业的关联性越强，它的发展对区域经济的带动作用越强。一般而言，某产业波及效果系数越高，说明该产业同其他产业的联系越强，越有可能是较为成功的集群。反过来讲，政府发展产业集群时，也应该把波及效果系数高的产业作为重点发展的产业。

作为一种能够显示产业本身同相关产业和上下游产业关联性的方法，投入产出法在识别产业集群中有着很高的应用价值。但该方法忽略了产业的空间特性，并且常常受制于产业关联资料缺乏或不足等因素，因而无法完全适用。但总的来讲，该方法是一种通过定量手段识别产业集群的非常有效的方法。表3－4给出了我国1995年各产业的影响力、感应度及波及效果系数。

3.3.4　主成分分析识别法

用主成分分析法来识别产业集群也是建立在识别集群内企业比较紧密的产业联系这一特征的基础之上的。

主成分分析法(Principal components factor analysis)是通过一组变量的几个线性组合来解释这组变量的方差——协方差结构。它的目的一般是两个，一是数据的压缩，二是数据的解释。

人们往往用p个成分再现整个系统的变异性，但大部分变异性常常只用少数k个主成分就可以完全说明。出现这种情况时，k个主成分中所包含的信息和那个原变量包含的信息几乎一样多。于是这k个主成分就可以取代初始的p个原变量，那么，现在的数据就由原来p个变量经过n次测量的数据集，就被压缩成了对k个主成分的n次测量的数据集。并且，主成分分析常常能揭示出一些原来不曾料想到的关系，因而常常会对数据给出一些不同寻常的解释。

用主成分分析法识别产业集群的基础是投入产出分析法中的直接消耗系数矩阵A。直接消耗系数矩阵中的各个产业存在着不明显的产业关系，特别是当我们对一个较大的地区进行研究时，矩阵A的维度很大，仅仅靠直观的观察很难判断各个产业间的产业关联。这时，我们就可以通过对直接消耗系数矩阵进行简化处理，以生成“主成分”，而每一个“主成分”就构成了一个产业集群，然后根据特定的决策准则再把每一个特定的产业分配到不同的集群中。

当数据由p个变量生成了k个主成分时，因为有时有的主成分影响力过小，有时我们并不是把所有的k个主成分都作为产业集群来对待，究竟选择多少个主成分呢?一般而言，我们可以选择一种能够帮助确定主成分个数的视觉工具——崖底碎石图来判断。具体方法是将特征值从大到小排列，崖底碎石图就是 对序号i(即特征值的大小对特征值的号码)的(i，λ)的图。在该图上找拐弯处(弯曲处)，选取一个拐弯点对应的序号，因为此序号后的特征值全部较小且彼此大小差不多，这样选出的号码数就可以作为主成分的个数——即我们所需要的产业集群的数量。

需要注意的是，主成分分析法对从标准化变量中得到的主成分同由原变量直接得到的主成分有可能不同，所以，当用主成分分析识别产业集群时，对“产业间流量矩阵”进行标准化处理时需慎重。另外，用主成分分析强调的是产业间的互补关联，所以，用该方法识别的集群往往是水平型集群而非垂直关联集群。

Feser和Bergman(2000)使用主成分分析法(Principal components factor analysis)得到了产业集群数量分析的结论。他们在案例分析中，用投入产出的交易模型创造出两个系数模型，两个系数模型相结合形成了一个从产业到产业的相互关系模型，利用相互关系模型能得到产业间最强的关联度，然后再利用因素分析法识别具有相似投入产出关联的一组产业，并由此形成了一个产业集群。而早在1971年，Czamanski就在投入产出模型的基础上应用主成分分析法对区域的产业集聚现象进行了分析。

3.3.5　多元聚类分析识别法

同主成分分析法类似，多元聚类分析也是在投入产出模型的基础上，通过对投入产出模型的系数矩阵进行分析，找出各产业间存在的联系，以此来识别产业集群。

聚类分析(Cluster analysis)是一种比较原始的技术，对组的数目或组的结构不做任何假定，在相似性或者距离(非相似性)的基础上进行分类。即为了发现项目或变量的自然分组方法，需要建立一个定量尺度也就是借助相应的算法来度量对象之间的联系性。度量数据相似性我们一般采用“欧式距离”来度量，有时也会采用闵可夫斯基(Minkowski)来度量，聚类的最后结果会因为采用的具体方法(如单连接法、完全连接和平均连接)的不同而不同。

在通过聚类分析识别产业集群的过程中，我们根据研究变量的特征对投入产出模型中的直接消耗系数矩阵A、完全消耗系数矩阵B进行分类，得到表示各产业间密切联系或相似程度，其结果会以树状图的方式表现出来。通过聚类分析识别的集群既有大集群下面的子集群的存在，也有同该集群存在完全不相干集群的存在。由于组内各元素之间的相似性反映了各产业之间密切联系的程度，所以，用聚类分析法判别出的集群具有较强的联系性。

由聚类分析法识别出的集群，既由于集群间各个子企业之间的密切联系而能判别出规模比较大、联系比较密切的产业集群，同时因为可能存在的不同集群间的排斥而使得所识别的集群不完全符合现实。毕竟，现实中复杂的产业关系让某一产业不可能只属于一个集群。最后，采用不同的算法和使用不同的具体分类方法也会对产业集群的识别结果产生一定的影响。

3.3.6　创新程度识别法

创新程度识别是通过对集群内企业的劳动生产率和比较劳动生产率的研究来实现的，其主要的理论依据是抓住了产业集群具有强大的创新能力这一特征。

比较劳动生产率又称相对国民收入，它的高低反映了产业技术水平的高低，代表了区域经济发展的方向和新的经济增长点。其计算公式如下:

式中，Rij表示i区域j产业的比较劳动生产率，Gij表示i区域j产业的增加值，Lij表示i区域j产业的劳动力从业人数，Gi表示i区域各产业总的增加值，Li表示i区域各产业总的劳动力从业人数。比较劳动生产率越高，说明该地区该产业的创新能力越强，反之亦然。

衡量某地创新能力的指标还可以包括集群中企业的成果、专利数、科研人员的数量、知识结构及占总人数的比例，研发投入比率和新产品率等。

3.3.7　案例分析法

前七种方法虽然都是通过抓住产业集群的某种特征来识别产业集群，但具体操作起来可能会存在三个方面的缺陷:一是数据的获得。数据获得历来是定量研究的一个难点，对于不同的地区，不同的数据，在研究者真正需要使用时，往往会因为统计部门不能提供而难以进行。二是对弱小集群的识别。当集群还处于比较弱小的阶段时，集群的很多特征未必能够充分显现出来，所以，某些定量方法在用来识别弱小集群时就可能出现偏颇了。三是识别产业集群与生俱来的瓶颈。作为一种仍需要进一步研究的经济现象，产业集群的产业内涵同现有的统计方式并不匹配，具体我们留待以后研究，这种不匹配却直接导致其成为了定量研究的“瓶颈”。在这种情况下，不那么专业的案例分析法就显出了其特有的优势。

案例分析法首先起源于哈佛大学教授迈克尔·波特，他首先采用了用于具体产业集群鉴别的分析工具，主要用历史分析、问卷调查、深入访谈的方法。通过对产业历史演进和现状的考察.对产业的竞争优势的源泉进行钻石分析，即进行产业的要素条件、需求条件、公司竞争与结构分析、相关支持产业分析，重点是这些要素之间的关联程度，进而考察集群效应的强弱，以此来评价该产业的未来竞争力。另外就是绘制该地产业集群地图，反映相关产业的关联程度。

此方法运用出口比重界定国家优势产业，同时理清产业集群内互动关系及特定产业的全球竞争力，兼具产业与国家策略之功效。但是全球贸易资料统计内容、分类标准不一致，有赖专家判断才能有效界定，且以国家竞争优势为主轴，并且其忽略产业空间的特性。但总的来说，这是一种给人印象深刻并且高度定性的产业集群识别方法。

3.4　产业集群边界的确定方法和集群产业分类方法研究

3.4.1　产业集群边界的确定方法

产业集群的空间范围究竟有多大?政策的制定者究竟要确定什么样的一个合理范围才能让地理上临近的企业都能够以集群的方式得以迅速发展?产业集群到什么程度才能成为产业集群?应该包括哪些相关的或者相互联系的企业?产业联系强弱的分割线又在哪里?不解决这些问题，就无法做到对产业集群的真正识别，就无法确定现实中的产业集群，进而也就无法以集群的政策去发展地区的经济。这就涉及到了一个问题，即产业集群的边界究竟在哪里?其确定的标准又是什么?对产业集群边界的识别有深入研究的只有波特、马丁等极少数学者，个案研究中也很少有详细介绍产业集群边界识别方法的。

3.4.1.1　产业集群边界确定的依据

实质上，产业集群边界的确定也是建立在对产业集群内涵的把握基础之上的。从产业集群的概念上来看，学者们对产业集群的边界认识实质上集中在两个维度:一是地理维度，认为产业集群是一群企业在空间上的依存关系，强调的是企业在特定地理位置上的集中或集聚。从这个维度上看，识别产业集群，必须要确定集群的地理边界。二是产业维度，认为产业集群是由共性或互补性的相关企业和机构构成的中间性组织，它们之间存在着横向或者是纵向联系。从这个维度上看，识别产业集群，必须要确定产业集群的产业边界。

3.4.1.2　产业集群边界确定

(1)产业集群的地理边界的确定

由于集群概念本身没有明确说明空间的范围或界限，所以，集群的地理边界的确定会因为企业使用不同的战略和企业竞争的细分市场的不同而不同，政策制定者依据地理临近的法则根据服务对象的不同在主观上任意确定。还有人主观的把集群确定在地理上临近的50英里甚至50米左右。

波特(M.Poter)教授认为可以在任何一种空间集聚中找到集群。它们存在于或大或小的经济体里，存在于农村或者城市，并且在国家、州、都市地区和城市等几种不同地理单位的跨度上。马丁(Martin)从国家、区域和地方三个层面认识集群，一种是有强烈产业联系的国家集群，分散在一个国家的几个不同的地方，没有明显的主要集中区位，这种产业联系主要体现在贸易依赖上;一种是在一个高度空间限制的区域内，相关产业的临近企业组成的地方群体。Enright曾对世界160位集群专家的调查结果显示，有50%以上的专家认为，集群会延伸到国内区域的大部分地区或多个临近区域，甚至是相邻的国家。由于我们在识别集群时只根据一个行政区域单位的数据计算(因为统计年鉴上的数据都是按照行政区域划分来收集)，所以，现实的集群往往会因此而被夸大或者缩小。

所以，产业集群地理边界的确定是一个极其复杂的问题，由于其经济维度的存在，我们很难从地理上给出一个标准化的确定依据，但有一点是确定的，即现在我们对集群的研究都以政治的地理边界为集群的地理边界，而实际上集群是可以跨越政治边界而存在的。其实，从本质上讲，也没有必要非给产业集群一个非常明确的地理边界标准，在产业集群发展的初期，产业集群还比较弱小，集群的边界确定完全可以以政治边界为准，发展产业集群的政策也可以仅仅惠及到政治边界内的企业，而在产业集群发展的成熟期，由于集群已经有了自组织能力，跨越政治边界的产业集群已经不需要政府很大的政策支持力度了，集群地理边界的确定也就显得不是那么重要了。从这一点上来看，以工业园区模式发展地区经济时，完全可以暂时以工业园区的界限作为产业集群的暂时地理边界。

(2)产业集群的产业边界的确定

组成产业集群的企业不仅仅包括在同一价值链上的企业，还包括同这些企业存在横向或纵向产业联系的相关企业和其他组织。所以，确定集群的产业边界，也就是确认产业集群的产业联系强度，从产业上确定集群的分界线，把不属于产业集群的企业从集群政策中剥离出去。

识别产业集群的产业边界要比识别集群的地理边界在方法上容易的多，基于投入产出的聚类分析就是一种非常有效的识别方法。通过树状图，研究者可以清晰的识别出隶属于不同产业的企业究竟属于哪个集群，从而判别出集群的产业边界。不过，需要注意的是，用聚类分析识别出的相互排斥的集群并非一定完全没有产业联系。为解决这一弊端，研究者可以采用不同的度量相似性的方式、利用不同的具体方法进行多次聚类分析。

有一点必须指出，聚类分析法仅仅是一种理想状态的产业边界确定方法，在实际操作中，常常会因为集群的产业边界同标准的产业分类体系不一致而导致依然无法准确判定集群的规模。因为产业集群往往包括不同的产业和不同的服务类别，而标准的产业分类体系不能准确的表达出很多竞争中的重要参与者及其相互联系。所以，要确定产业集群的产业界限，更好的识别产业集群，为发展区域经济服务，还需要对产业进行具体的重新分类，使它更能准确的反映一系列专业化的经济行为。这就涉及到了集群内产业分类标准重新确定的问题。

3.4.2　集群的产业分类标准的确定

3.4.2.1　现行产业分类标准

世界上大部分国家的产业分类标准与《国际标准产业分类》(ISIC/3.0)基本一致，是在后者的产业分类体系框架下，结合自己国家的实际情况确定的。国际产业标准分类体系(International Standard Industrial Classification of All Economic Activities，简称ISIC)是联合国制定的用于比较各国经济活动的分类标准，也是国际间统计数据对比和交流的工具。从其诞生至今，已历经半个多世纪，经过多次修订，已经成为目前世界上对经济活动分类最成熟、最权威、最有影响力的标准之一。

ISIC3.0版分类体系为四级，选用了字母和4位十进制阿拉伯数字作为它的分类符号体系。其中大类由一个A到Q的英文字母表示，部门由两位十进制阿拉伯数字表示，组由三位十进制阿拉伯数字表示，子组由四位阿拉伯十进制数字表示。

国民经济行业分类作为我国国家标准于1984年首次发布实施。随着经济的飞速发展，新兴行业不断涌现，产业结构发生了巨大变化，我国对国民经济行业分类进行了两次修订，即1994年进行了第一次修订，形成《国民经济行业分类与代码》(GB/T4754－1994); 2002年进行了第二次修订，形成了《国民经济行业分类》　(GB/ T4754－2002)，并于2003年起逐步应用于计划、统计、财政、税务、工商行政管理等国家宏观管理和部门管理活动中。

我国《国民经济行业分类》(GB/T4754－2002)在制定和修订过程中，遵循的一个基本原则就是必须从我国现阶段的行业发展情况出发，按照国际通行的经济活动同质性原则划分行业，并积极采用国际标准，同联合国1989年制定的《全部经济活动的国际标准产业分类》第三版，即ISIC/Rev3相衔接。

3.4.2.2　现行产业分类标准为集群识别带来的问题

由于现行产业分类标准同集群产业分类标准不一致，在产业识别中存在以下两个方面的问题。

一是各国产业分类标准之间的不一致让以此为基础识别的产业集群没有可比性。波特教授在辨认具有国家竞争力的产业集群时，采用的是4位的《国际贸易分类法》。法国在制定地方生产系统的标准中，是按照基于5位的ISIC码来确定LQ系数必须大于1的产业。当前，我国集群的产业分类尚未形成统一标准。实践表明，产业集群的分类标准不统一，不利于产业集群的区分，影响产业集群在国与国或地区与地区之间的比较。

二是产业集群中的产业内涵同标准产业体系的不一致使以此为基础识别的产业集群不准确。由于集群中包含的产业同产业分类体系的产业不一致给集群产业标准确定带来难度，制定的标准过宽，会使集群容纳了不属于该集群的行业，显得集群过于宽泛，失去了集群应该有的产业特色;如果制定的标准过窄，又会将很多同集群有关的企业排除在外。尤其是对于跨行业的产业集群，现行的标准产业分类体系干脆就无法提供和此类集群有关的数据支持。

所以，为了保证同产业集群相关的数据的完整性、准确性和一致性，有必要确定统一的产业分类标准，以恰当涵盖集群产业相关的内容。

3.4.2.3　基于集群识别的我国现行产业分类标准改进建议

我国《国民经济行业分类》(GB/T4754－2002)分为门类、大类、中类和小类四个层次，共有20个门类、95个大类、396个中类和913个小类。

在我国现行的产业分类体系(GB/T4754－2002)中，如果采用两位数的分类标准来识别产业集群，会使集群显得过于宽泛，失去特色;而采用四位数的分类标准识别产业集群，又会时集群范围过于狭小，不利于主导产业尤其是相关产业的识别。所以，在现有产业分类基础上，采用三位数的产业集群分类标准应该能够适当表达我国产业集群的绝大部分内容。

但是，对跨行业的产业集群，现行的标准无论如何也无法对其进行准确识别，为此，我们可以在产业分类标准的基础之上，兼顾产业集群的产业特色，重新确定新的产业标准。在这个方面，北京的创意文化产业集群的产业分类非常值得我们借鉴。

为了发展北京的创意文化产业集群，北京市在我国产业分类标准的基础上，重新确定了创意文化产业集群的分类标准，既保证了产业集群的可比性，同时保证了产业集群的完整性和准确定，其具体分类方法如下:

(1)依据分类原则，将文化创意产业划分为三层。

第一层根据部门管理需要和文化创意活动的特点分为9个大类，用汉字数字一、二……表示。第二层依照产业链和上下层分类的关系分为27个中类，用阿拉伯数字表示。第三层共有88个小类，它是第三层所包括的行业类别层，也是文化创意产业的具体活动类别。该层不设顺序号，在右侧设置代码，为对应的“国民经济行业代码”。

(2)为了科学、完整、准确地反映分类的文化创意活动，该分类标准对部分内容作了特殊处理:一是在第二层部分中类下设置了过渡层，用带括弧的阿拉伯数字表示。二是在第三层部分小类(行业类别)下设置了延伸层，延伸层不设代码和顺序号，在相应的类别前用横线“—”表示。三是第三层有部分小类(行业类别)的活动不是纯的文化创意活动，在相应的类别后用星号“*”表示。并对这些行业中的文化创意活动做了进一步解释。

3.5　基于AHP及熵值法联合确定权重的产业集群识别方法

现有的产业集群识别方法基本上都是单指标识别法，其都是抓住了产业集群的某一个比较典型特征，具有一定的片面性。若将上述各种方法结合起来，全面的反映产业集群的各个特征，即建立一系列反映产业集群特征的指标体系，并通过一定的方法对这些指标进行整合，必将对更全面、深刻的识别产业集群起到积极的作用。

3.5.1　产业集群识别评价指标体系的确定

根据产业集群的定义，本书拟将产业集群的地理位置集中、专业化分工程度较高、企业间的联系紧密以及产业集群拥有较高的创新能力作为产业集群的基本特征，并针对这些特征，建立产业集群的识别评价指标体系。即将识别产业集群的指标确定为地理集中程度指标、专业化分工程度指标、企业联系程度指标以及集群创新程度指标，借鉴已有的产业集群识别方法，各个指标的数据分别用空间基尼系数Gi　=Σ ［(xi－Si)2］、区位商(qij)、波及效果系数［B(Y+G)］和比较劳动生产率(来表示。

3.5.2　识别指标权重的确定

在产业集群识别中，识别体系中的各指标的地位、作用是不同的，有的指标包含的信息量大，对反映的问题敏感性好，其地位和重要性程度就大于其他指标。如果简单地以加法模型将各识别指标的评价结果进行综合，并以此来代表最终的识别结果，则有可能会得出失真的结论。因此，产业集群的识别宜采用加权求和模型，即采用适当的方法，分别确定同一层次中各识别指标在整个指标体系中的“相对重要性”以及下层识别指标对识别目标(上层评价指标)的“相对重要性”——权重，然后将各识别指标的权重与各识别指标的评价结果进行综合加权求和。只有这样，才能得出合理的综合评价结果。

由于产业集群识别本身的特殊性和复杂性，专家在产业集群识别过程中的作用是不可替代的，识别结果的科学性、准确性、正确性一定程度上依赖于专家在评价中作用的发挥。专家评估结果有赖于专家的知识、经验以及专家对问题的敏感性，因此，如何充分利用专家集体智慧合理地定出指标权重是一个值得进一步探讨的问题。

为了解决上述问题，改变目前单一用主观权重的不足，改善和提高权重的精确性，本书引入了熵值法。熵值法是根据评价对象的实际数据进行赋权的一种客观赋权，借鉴传递熵的思想，用熵表示专家评价结果的不确定性和各专家与理想专家的水平差异，建立基于熵的专家权重模型，得到各专家对评价指标权重确定的贡献度(权重)。对运用层次分析法和熵值法分别确定的指标主观权重和专家自身权重进行组合，进而可以得到更为合理的指标融合权重。

3.5.2.1　用层次分析法确定主观权重

层次分析法(AHP)是一种将半定性、半定量问题转化为定量计算的方法。它将决策者的思维过程数化，将人的主观判断的定性分析进行定量化，将各种评价指标之间的差异数值化，帮助决策者保持思维过程的一致性。从而为确定这些评价指标的权重提供易于被人接受的决策依据。层次分析法特别是在目标因素结构复杂且缺少必要的数据情况下，需要将决策者的经验判断定量化时有着非常巨大的优势。

AHP法基本思路为:首先把问题层次化，根据问题的性质将问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互联系、隶属关系，分解为不同的层次组合，从而构成一个多层次的系统结构分析模型，最终将系统分析归结为底层因素相对于上层因素的相对重要性权重的确定。

应用AHP法求解工程的评价指标主观权重包括如下4个基本步骤:

(1)建立递阶层次结构

通常的模型最简单的递阶结构有顶、中、低三层，顶层通常是决策的目标和目的，是唯一的，底层是可控选择的不同方案，中层是分析评价影响方案好坏的因素。

(2)构建判别矩阵

从递阶层次结构的方案层开始，将隶属于同一指标的各指标之间的相对重要性进行比较，形成判别矩阵。一般的，隶属于指标的指标，其判别矩阵为一个m维方阵。

对表示在隶属于Ai的指标中，指标i与j指标相比，对于指标j的相对重要性程度，一般采用Saaty提出的1～9比率标度法，如表3－5所示。

表3－5　判别矩阵的标度及其涵义

建立两两判别矩阵的具体步骤包括:①选择若干相关领域专家作为评价者;②编制专家调查表，并请权威专家对评价指标两两比较，建立判断矩阵;③对各位权威专家的判断矩阵进行适当的调整(调整明显异常的判断)，从而建立合理的判断矩阵。

判断矩阵是层次分析法的基本信息，也是进行AHP计算的基本依据，判断矩阵需要充分应用专家的知识和对工程的实际调研结果，从而保证其所得结果的客观性。

(3)计算单一准则下元素的相对权重

层次各元素的重要程度单排序，就是要确定同一层次各元素对于上一层次某元素的相对重要程度的排序权值。在数学上也就是计算判断矩阵最大特征根及其对应的特征向量问题。以判断矩阵A为例，即是由 解出最大特征根λmax及对应的特征向量 ，将λmax所对应的特征向量归一化，就得到所求指标的权重值W。

严格地说，计算W=(w1，w2，…，wn)T的方法是计算判断矩阵A的最大特征根λmax以及它所对应的特征向量W。它们满足:

计算步骤为:

任意一个与判断矩阵同阶的归一化的初始向量W;

计算，Wk+1= B×Wk，(k= 0，1，2，…)

令β=，计算

给定一个精度ε，当 ，对所有(i= 1，2，…，n)均成立时为止，这时为所求的特征向量;

最后，计算λmax:

(4)一致性检验

一致性检验就是检验各元素的一致性。求出的权重值是否合理，这很大程度上还取决于判断矩阵的一致性是否符合要求。因此，有必要对判断矩阵的一致性加以检验。

判断阵一致性可由相容性指标G. I.衡量，其定义式为:

其中λmax是矩阵最大特征值，n是判断矩阵的阶数。若矩阵完全一致，则满足G. I.= 0。汪应洛教授在文献中指出，G. I.≤0.1就可以认为判断矩阵一致性符合要求，从而计算所得的权重可以接受。

对于1～9阶判断矩阵，平均随机一致性指标的值如下:

表3－6　平均随机一致性指标的值

通过以上步骤，针对同一问题个专家给出个判断矩阵，得到各个指标的个主观权重。如何综合各个专家的意见，给出合理的权重，需要对专家的正确性进行判断，也就是说需要计算针对本问题，计算专家在专家组群中的准确性和重要性(权重)。

3.5.2.2　基于熵值法的专家自身权重的确定

(1)熵的基本内涵

①熵的概念

熵(Entropy)是简单巨系统的一个重要概念，最早是1864年由物理学家R Clausius在《热之唯动说》中提出用以描述系统状态的物理量。1865年被作为表征热力学过程进行方向的物理量正式命名为熵。H Helmholtz等将热力学熵引入理论化学领域。1870年，L Boltzmann提供了熵的微观物理图像。1923年，我国物理学家胡刚复首次将其译为熵。1945年E Schroedinger将其引入生物学领域。Shannon C E于1948和1949年分别发表了《通信的数学理论》和《在噪声中的通信》，提出了信息熵的概念，以其作为不确定性的量度。而后，信息熵被应用于几乎所有学科。1957年，E T Jaynes首次明确提出了最大熵原理(Max－Ent)。20世纪50年代末产生了Kolmogorov熵，20世纪60年代产生了拓扑熵、黑洞熵、Schrodinger熵、模糊熵等，并提出了最大熵谱。1991年我国学者顾昌耀、邱菀华首先定义了复熵并将其应用于决策分析。熵已广泛应用于热力学、化学、生物学、信息论和决策论等领域。纵观熵140年的历史，可以说熵是“不确定性”的最佳测度。里夫金和霍华德曾称熵定律是自然界一切定律中的最高定律。

②熵的计算公式

在热力学中熵为△S=△Q/T。其中S为熵函数，△S为熵变，△Q为热力过程中系统吸收的元热量，T为系统热力学温度;统计物理学中，熵S= K1n N，即系统的玻尔兹曼熵S等于玻氏系数K与系统物质状态个数N之对数的乘积;

非平衡态下，系统熵值为S=－k∑f 1n f，其中: f为系统分布函数;信息熵H=－其中: k为一大于零的恒量，Pi为状态发生的概率，n为状态数，Pi≥0，且

③熵的应用

熵理论目前应用的主要领域为:利用熵优化原理(最大熵原理和极小交叉熵原理)进行优化;确定权重;引入其他理论，作为不确定性的一种度量;作为复杂性评价的新尺度;作为算法的停机判断准则。

④传递熵

传递熵是信息准确度和价值的有效测度。设状态空间x上信息A的条件概率为P(yk，x1)(k，1= 1，2，…，n)，A的传递矩阵为E (A)=(e1，e2，…，en)，其中，e1(l= 1，2，…n)为状态l发生时信息A的准确度，其值越大，准确度越高。

称H(A)为信息A的传递熵。传递熵表明了给定信息A的不确定度。

(2)专家自身权重模型

受不完全信息、评价所需时间、个人偏好和对目标识别程度等不确定性因素的影响，专家构建的判别矩阵差别往往会很大。因为熵是不确定性的最佳量度，借鉴传递熵的思想，用熵表示各专家评价结果(给出的指标主观权重)的不确定性，可建立评价专家给定信息质量和给出专家权重的熵模型。

在构建判别矩阵的过程中，假定存在一理想的最优专家，其构建的判别矩阵最公正、最准确。实际的计算和判定时，可以选取对被评价物的认识与专家群体有最高一致性的专家，即与总体差异最小的专家。与最优专家给定结果差距越大的待评专家，其所给出结果的可信度就越低，此差距也用熵表示，可建立以下模型:

设S1，S2，…，Sm为m个专家，其构成评价群组G。被评价目标为B1，B2，…，Bn。xij(i= 1，2，…，m; j= 1，2，…，n)是第i个专家对第j个目标的评分值。向量xi=(xi1，xi2，…，xin)T∈En和矩阵X=(xij)m×n是各专家和专家组在一次评估中提供的结论。记S*为最优专家，取与专家群体有最高一致性的专家，其评分向量为x=(x*1，x*2，…x*n)T∈En。用各专家的评分结果与S*的差异大小来度量所选专家的优劣。专家的评价水平向量为:

式中，eik= 1－/max x ik，　(i= 1，2，…，m; k= 1，2，…，j)，反映了专家Si对目标B1，B2，…，Bn所做的评价结论的水平。

至此，可建立如下基于熵的专家评价结果评定模型:

此模型将专家对给定问题的评价能力用其给定的评分结果的不确定性来度量，熵值Hi的大小表示了不确定性的程度。熵值Hi越小，专家的决策水平越高，给出的评分越科学;反之，熵值越大的专家给出的评价结论可信度越低，给出的评价越不科学。故可采用下式表示各目标中专家所对应的权重，即第一个专家的权重为:

ci值越大，表示专家i的意见应在评价中占的比重越大。

这样，便建立了对专家评定的专家自身权重数学模型。根据专家构造两两判别矩阵得到的指标主观权重结果，可对专家的评价水平进行评定，将其应用于产业集群识别过程中，就可确定各专家结论的合理性及各专家意见的权重，以使评价指标权重的决策更具科学性。

(3)评价指标的加权融合权重

针对产业集群识别个评价指标权重的“对象针对性”特性，又充分考虑专家对指标重要性的认知(经验)的不同，分别计算了上述评价指标的主观权重以及专家自身权重，为了得到真实、有效的评价指标权重，需要对指标主观权重和专家自身权重进行综合，得到评价指标的加权融合权重。

设n为指标个数，m为专家个数。

定义1由层次分析法所得的权重为指标主观权重，=为第j个专家给出的主观权重向量，满足0＜ ＜1，= 1，i= 1，2，…，n，j= 1，2，…，m，。

定义2由熵值法所得的权重为专家自身权重，S= [S1，S2，…，S m ]T为专家权重向量，满足0＜Sj＜1，= 1，j= 1，2，…，m。

定义3将层次分析法得的指标主观权重和熵值法得的专家自身权重加权组合，得到的权重成为指标的融合权重，W= [w1，w2，…，wn ]T为融合权重，满足0＜wi＜1，= 1，i= 1， 2，…，n。

层次分析法得到的指标主观权重是专家依据个人经验得出的结果，熵值法得到的权重是依据专家给出的指标主观权重结果计算出的专家相对重要性权重，显然两者结合得出的加权融合权重要比通常的求和平均组合权重更为合理。实际操作中，依据情况可以将权重相对极小的专家的意见剔除，认为他的意见是不合理的，将其他专家的权重重新归一化后，再按照上式(4－29)得到指标的合理权重。

3.5.3　产业集群的最终识别

3.5.3.1　数据的无量纲化处理

假设要对某一地区的个产业进行研究，则这些产业将构成n个待选方案集，用表示X={x1，x2，x3，…，xn}，而每个方案都是由m个指标所构成的向量组成，记做目标集P={o1，o2，o3，…，om}，其目标矩阵为X= xij(m×n)，这里xij为第j个方案的第i个目标值。根据各个指标的计算公式，可得相应的矩阵X。

由于产业集群识别体系中各个指标数据的不一致，要确定产业集群是否存在，首先要对各个数据进行规格化处理。具体的处理方式如下:

式中，ximin=min，(xij)，i＜O，ximax=max(xij)，i∈O这样，就将目标矩阵X转换为相对隶属度矩阵R= rij(m×n)。

3.5.3.2　加权求和法识别集群

有了集群识别指标权重W，又有了相对隶属度矩阵R，二者相乘则得出该地区各个产业是否存在产业集群现象，如果该现象存在，各个产业集群的集群相对排序也就相应地得出了。

3.6　产业政策概述

产业结构政策是影响产业结构变化和促进经济增长的政策，其特点是强调运用国家力量对本国产业结构的调整进行有力的干预，从而达到加快产业结构转换和升级的目的。在第二次世界大战以后，产业结构政策被很多国家特别是后发国家所采用，以期达到赶超发达国家的目的。

3.6.1　产业政策的内涵

产业政策(industrial policy)一词最早出现的标志，是1970年日本通产省代表在经济合作与发展组织大会上所作的题为《日本的产业政策》的演讲。此后，有关产业政策的研究不断扩展，并逐步在各国政界和学术界受到关注。但目前各国对产业政策却并无统一的定义，学者们分别就自己的理解给出了自己对产业政策的看法。

日本原通产省经济研究所所长小宫隆太郎认为:产业政策(狭义的)的中心课题，就是针对在资源分配方面出现的市场失效采取对策。可以将产业政策的中心部分理解为，在价格机制下，针对资源分配方面出现的市场失败而进行的政策性干预。因而，所谓的产业政策，就是通过干预一国产业间的资源分配或产业内的产业组织达到该国国民的经济或非经济的目标的政策。

《现代日本经济事典》则对产业政策做了比较全面的概括，认为产业政策是指国家或政府为了实现某种经济或社会目的，以全产业为直接对象，通过对全产业的保护、扶植、调整和完善，积极或消极参与某个产业或企业的生产、经营和交易活动，以及直接或间接干预商品、服务、金融等的市场形成和市场机制政策的总成。

由日本一桥大学、东京大学和庆应大学教授共同主编的《经济辞典》认为，所谓产业政策，是指与产业之间结构有关的产业结构政策和与产业内部竞争组织有关的产业组织政策，前者以产业结构变化为目的，后者以实现公平竞争为目的。现实中产业政策总是随经济社会的发展而不断变化的。

美国学者查莫斯·约翰逊在产业政策争论中写到，产业政策是政府为了取得在全球的竞争能力打算在国内发展或限制各种产业有关的活动的总的概括。作为一种政策体系，产业政策是经济政策三角形的第三边，这是对货币政策和财政政策的补充。韩国学者李景台持相似的看法，认为产业政策是为了实现经济增长和加强国际竞争力，通过对产业的支援、调整和管制介入整个产业或特定产业的生产、投资、和交易活动的经济政策。

综上，产业政策可以概括为一个国家的中央政府和地方政府为了其全局和长远利益而主动干预产业活动的各种政策的总和。

3.6.2　产业政策实施的依据

产业政策的本质是一种政府行为，是一种非市场性质的经济调控手段，是政府管理经济的基本工具。制定和推行产业政策是政府经济职能的重要实现形式。各国学者对产业政策兴起和存续的原因有各种各样的理论认识，归纳起来，产业政策的兴起与存续的理论依据主要包括以下三种解释。

3.6.2.1　“市场失灵”说

持这一立场的学者强调，产业政策的兴起和存续是弥补市场缺陷、完善资源配置机制的需要。由于公共产品、外部性、规模经济等“市场失灵”领域的存在，仅仅依靠市场机制不可能实现产业资源的最优配置。于是，运用产业政策这一非市场调节的手段、发挥政府经济职能去弥补市场机制的缺陷便成为必要。“市场失灵”说对产业政策在发达市场经济国家的兴起和存续具有显著的理论解释力。

3.6.2.2　“赶超战略”说

该学说强调产业政策是政府在市场机制的基础上更有效的实施“赶超战略”的需要。它是总结后发国家实现赶超目标的成功经验所得出的理论认识，因而较好的揭示了“为什么后发国家在实现赶超目标的过程中比发达国家更多的运用产业政策”的奥秘。事实证明，由于“后发优势”的存在，发展中国家完全可能通过制定和推行合理的产业政策，来实现经济的超常规发展，缩短追赶先进国家所需要的时间。

3.6.2.3　“国际竞争”说

该学说强调产业政策是当今世界各国更好地参与国际竞争的需要。这是世纪之交在各国普遍兴起的理论主张，其基本共识是支持产业政策存续和适度强化。由于经济全球化趋势的出现，国际经济关系和国际分工体系正在经历前所未有的变化，各国经济都面临着新的机遇和挑战。在这种形势下，各国(无论是发达国家还是发展中国家)政府都迫切需要以产业政策作为基本工具，审时度势，充分发挥政府的经济职能，增强本国产业的国际竞争力，从而维持或争取本国产业在经济全球化过程中的优势地位。“国际竞争”说较好地解释了当今发达国家和发展中国家都在致力推行不同形式产业政策的深层原因。

3.6.3　产业政策的作用和局限性

3.6.3.1　弥补市场失灵的缺陷

产业政策的逻辑起点，在于政府有责任弥补“市场失灵”的缺陷。由于规模经济、公共产品、外部性等市场失灵领域的存在，如果仅仅依靠市场机制，就无法避免垄断、不正当竞争、基础设施投资不足、过度竞争、环境污染和资源浪费等现象的发生和蔓延。历史经验表明，各国产业政策的最普遍作用，就是弥补市场失灵的缺陷。如通过产业组织政策和产业结构政策，政府可以限制垄断，促进有效竞争，加速产业基础设施的建设，治理环境污染与生态失衡，加快教育与科技的发展等。

3.6.3.2　实现超常规发展，缩短赶超时间

产业政策形成的另一个逻辑起点，是充当贯彻国家经济发展战略的工具。例如，发展中国家在经济“起飞”的初期都会遇到基础设施(交通、电力、通讯等)和基础工业(重工业和基础化学工业)薄弱的瓶颈制约。这些部门的外部性较强，他们对整个经济的发展具有重大的促进作用，而且本身投资巨大、盈利性低、资本回收期长，仅仅依靠市场机制肯定无法在短期内达到经济“起飞”所要求的条件。韩国效仿日本的做法，以产业政策为手段，运用政府的力量推动产业结构的优化，在短短的二三十年时间里就走完了老工业国用了一二百年才走完的历程。

此外，通过有秩序地扩大对外开放，制定和实施出口导向型产业政策，政府可以有效地促进本国产业参与国际分工，从而充分利用后发优势，在技术和管理领域较快地接近国际先进水平。实践表明，产业政策是后发国家实现超常规发展，缩短赶超时间的重要工具。

3.6.3.3　增强产业的国际竞争力

产业的国际竞争力是建立在本国资源的国际比较优势、骨干企业的生产力水平、技术创新能力和开拓国际市场能力基础之上的。产业政策对增强企业创新能力和开拓国际市场能力都有重要作用。例如，美国政府通过加强对研究开发活动的投资，以及采取多种配套措施加快高新技术的研究开发和产业化进程，有效地促进了技术创新;通过从“自由贸易政策”向“战略贸易政策”的转变，开辟了以外贸、外交、军事等手段拓展海外市场的思路。

3.6.3.4　促进产业结构合理化和高度化，实现资源配置的优化

依靠市场机制虽然可以较好地实现资源的有效配置，但市场的力量往往是盲目的，其作用也主要是事后调节，因而不可避免的造成大量的资源浪费。产业政策作为政府行为，完全可以根据科学的预见实现事前调节，避免不必要的资源闲置和浪费。它在产业结构领域的作用尤其显著，通过制定和实施产业结构政策，政府这只“看得见的手”可以有效的支持未来主导产业和支柱产业的成长和壮大，可以有秩序、低成本地实现衰退产业的撤退和调整，从而加速产业结构的合理化和高度化，实现产业资源的优化配置。

虽然产业政策在一国经济发展中起着越来越重要的作用，扮演着越来越重要的角色，但我们依然要看到产业政策不是万能的，其局限性也非常的明显。例如，产业政策的实施需要一定的成本和代价，这就使得不是所有的产业政策都能顺利实施;产业政策作为政府行为，存在失败的可能性，这也就要求我们既不能盲目迷信产业政策，同时更要谨慎实施产业政策，对症下药，避免失败。

3.6.4　产业政策的手段

3.6.4.1　直接干预

直接干预包括政府以配额制、许可证制、审批制、政府直接投资经营等方式，直接干预某产业的资源分配和运行态势，及时纠正产业活动中与产业政策相抵触的各种违规行为，以保证产业政策目标的实现。

3.6.4.2　间接诱导

间接诱导主要是指通过提供行政指导、信息服务、税收减免、融资支持、财政补贴、关税保护、出口退税等方式，诱导企业在有利可图的情况下自主决定服从政府的产业政策目标。

3.6.4.3　法律规制

法律规制通常适用于比较成熟和比较稳定的产业政策，是以立法方式来严格规范企业行为、政策执行机构的工作程序、政策目标与措施等，以保障预定的产业政策目标的实现。欧美各国大都采取法律规制等手段，来实现反垄断和反不正当竞争等产业组织政策目标。在实践中，法律规制也可能充当直接干预和间接诱导的共同依据。例如，日本绝大多数产业政策都是以法律规制的形式出台的。随着法制原则的普及，越来越多的产业政策将以法律规制作为实现目标的主要手段。

3.7　基于产业集群识别的工业园区形成的政策研究

确定了主导产业，就为工业园区的产业发展指明了方向，但工业园区产业最终能否形成，还取决于工业园区招商引资能否成功。而工业园区招商引资的成功除了要以工业园区科学的主导产业确定为前提外，还需要政府能否出台高效的政策以及能够有效地执行这些政策。

一个区位能否形成企业的集聚，是企业效益最大化选择的结果。为了吸引企业投资，各地政府在某种程度上替代了市场主体、金融市场的投资行为，无论是利用优惠地价和优惠的基础设施来降低企业运行成本，还是通过税收优惠来间接增加企业利润。各地政府推出的优惠政策是决定工业园区的招商引资能否成功的重要因素。

但是，工业园区的产业组织基础是在长期演变的过程中形成的，而推出优惠政策的预期是要在短期内形成企业在工业园区的集聚，长期的产业组织演变与短期的政策效应，本身有着不可调和之处，这一对悖论是工业园区政府行为与企业行为之间的矛盾，无论用什么样的政策、何种开发手段，这两者的矛盾是永恒的，差别在于两者之间的权衡。基于上述考虑，作为有限职能的政府在为工业园区的形成发挥作用要从以下几个方面着手。

3.7.1　完善的基础设施是工业园区形成的前提条件

在产权制度和相应的市场体制不健全的条件下，政府通过建设工业园区提供公共产品具有不可替代的作用。使用公共产品的外部性很强，公共产品投资收益回收的长期性，时间越长，风险越大，所以超出了企业等市场主体投资意愿和能力。政府在某一个区位投资公共物品，尽管有外部性，但政府可以通过市场化的操作回收一部分投资。园区的公共产品对进人园区的企业是免费或低价格享受的，这种做法在金融体制不够发达的区域是对金融市场的有效替代，相当于通过政府向企业集资在特定区位集聚的兴建公共产品。而且这种市场化的方式真正体现了工业园区内公共产品的价值，避免低效率的公共投资。基础设施是一种典型的公共产品，要提高对园区外企业的吸引力，地方政府首先要做好的就是提供完善的基础设施服务。

这就要求地方政府高标准地抓好基础设施建设，展示园区魅力。一是要适度超前，坚持一次规划、分步实施，不能因为资金短缺而降低建设标准，为园区长远发展留下隐患;二是要梯度推进，立足实际，滚动发展，依托项目建设园区，节约土地资源和开发成本，减少潜在风险;三是要突出和谐发展，坚持依法依规抓好国土审批、征地拆迁和移民安置工作，努力赢取当地群众的拥护和支持。

3.7.2　完善的政策体系是工业园区形成的核心动力

完善高效的工业园区政策是工业园区形成的核心动力，在地方政府招商引资的过程中，被引入企业除了看中某一工业园区具备了符合该企业发展的基本条件外，还有一个重要的原因就是工业园区能够提供其他发达地区所不能提供的优惠政策。工业园区政策的制定要明确两个方面的问题:一是政策目标，二是政策的内容。

3.7.2.1　工业园区的政策目标

工业园区作为国家和区域经济的重要增长极和促进持续发展的技术高地，其发展规划理应纳入国家和区域发展的全局规划之中。在研究工业园区政策时，不应陷入“唯园区论”的误区，而应胸怀全局，将园区之间及园区内外的协调发展作为制定园区政策的出发点，把科技工业园区和区域经济的“双赢”作为政策目标。

3.7.2.2　工业园区的政策内容

从政策的作用效果来看，可以把工业园区的招商引资政策分成以下五类，这五类政策构成了完善的工业园区形成政策体系。

(1)准入政策

准入政策是从工业园区产业需求的角度出发制定的政策，依据是并非所有的企业都是本地区需要的企业，因为某些企业即使在短期内能带来经济的提升，但从长期来看，这些企业要么无法形成可持续发展的能力，要么无法产生长期对经济的拉动作用，而工业园区的资源例如土地是有限的，因此，必须坚决拒绝这些企业进入园区。

具体来看，诸如政府对各级科技工业园区建立或试办的批复、对高新技术企业的认定和淘汰政策、对某些行业的企业更多的支持等政策都属于准入政策。

(2)优惠政策

优惠政策是指为了吸引符合条件的企业入驻工业园区，所采取的一系列财政、税收政策。这方面的政策主要有:招商引资优惠政策、税收减免优惠政策、出口优惠政策、引进设备优惠政策、留学生创业优惠政策、孵化器优惠政策等等。

只有对园区支柱产业、税收大户、劳动密集型企业和招商引资突出个人，在土地征用、税费减免、银信贷款、资金扶持、奖励标准等方面予以照顾和倾斜，才能使园区朝着规划科学、管理规范、企业增收、国家增税的方向健康有序发展。

(3)便民政策

便民政策主要体现了政府的行政能力，通过政府行政效率的提高，降低园区内企业的开办、经营成本，以此来吸引企业入驻园区。

便民政策具体包括有海关出入、企业注册、人才落户、申报立项、申请贷款、一站式服务等方面的便利政策。

(4)激励政策

激励政策不同于优惠政策，优惠政策是一种普惠政策，只要进入工业园区的企业都可以享受到优惠政策带来的好处。激励政策是一种特殊政策，只有符合工业园区重点支持的行业的企业并达到了一定的要求才能享受到这些政策。

例如，地方政府为了发挥高新技术企业对经济的拉动作用，对在工业园区建设和发展中做出突出贡献的企业家、科技人员、管理者给予表彰和奖励。

(5)推行园区用地保护政策

虽然工业园区是政府划出的一块专门用于发展地区经济的土地，但这种土地资源依然是稀缺的，因此高效地利用、积极地保护园区土地的相关政策是提高土地利用率，真正做到园区集约开发的可靠保证。

工业园区用地保护政策包括积极调整现行土地规划，明确工业用地仅限于园区招商引资项目，确保土地资源用在最能带动经济增长和财政增收的地方。同时，进一步加大土地收购储备和闲置土地清理力度，扩充政府土地储备库，拓展园区建设用地的空间。

3.7.3　积极的稳妥的招商策略是工业园区形成的关键

工业园区最终是否能够形成具有一定规模的产业，最直接的因素是政府的招商引资能否成功，所以，合理的招商制度安排、优秀的招商业务团队、积极稳妥的招商策略就成为工业园区能否形成的关键因素。

具体来讲，地方政府要注意以下几个方面的工作:一是要调优机制，完善招商目标管理办法，严格奖惩兑现，努力营造招商引资的良好局面;二是要调强队伍，拓宽用人视野，启用招商能人，促进招商引资专业化;三是要调整策略，改政府招商为项目招商，坚持优惠政策与优质服务并举，逐步使单一的政策优惠转向依靠综合服务;四是要强化宣传引导，不定期举办经贸洽谈会、项目推介会，积极开展代理招商、中介招商和网络招商，构筑立体招商服务体系;五是要加强与高校、科研机构的沟通联系，把招商引资的重点转向行业竞争力和产业衔接强的企业，引进外资项目、高新技术项目、自主产权项目等“高含金量”项目，着力打造高新技术产业“孵化基地”。最后，“链式招商”直接影响着工业园区产业链的形成，从而决定了工业园区能够转化为有强大竞争能力的产业集群，所以，这种招商方式应成为工业园区招商引资的一个基本策略。

3.7.4　高效率运作的政府是工业园区形成的保障

科学的确定工业园区应该发展的主导产业和完善的优惠政策固然是工业园区形成的基础，但没有一个高效率的政府来沿着这一科学的思路执行这些政策，那么，所有的想法都会成为空谈。所以，一个高素质的、高效运作的政府是工业园区形成的保障。

具体来讲，从政府工作人员角度，要提高政府工作人员的素质，这就要求政府要改革现有的招聘制度，注重选拔高素质的人才，并通过合理的制度安排使高素质人才愿意进入政府部门。另外，加强对政府部门人员的培训也是提升其素质的一种有效方式。

从政府政策执行的角度，一是要优化服务环境，改革行政审批制度，除保留国家法律法规明令规定的前置审批外，其余的都要采取核准制管理，由前置审批改为后置备案;推行限时办结制度和首问负责制，全面实行项目跟踪服务责任制和挂牌保护制度，提高政府机关的服务效率和质量。二是要优化社会环境，建立和完善投诉机制和快速反应机制，推行软环境目标考核制度和以企业为主的民主评议机制，大力整治园区周边环境，真正把园区建设成为“远者投，离者归，居者兴”的创业福地。

最后要指出的是，工业园区招商引资的成功是各种力量综合作用的一个结果，科学的产业发展方向、完善的政策体系、高效的政府三者缺一不可。

3.8　本章小结

本章首先介绍了主导产业的内涵及相关概念，指出了建立工业园区首要的任务是明确工业园区的主导产业，并提出了现有工业园区很多问题的存在都是由工业园区主导产业确定方法不当导致的。

接下来论证了用产业集群识别的方法确定工业园区的主导产业是解决工业园区主导产业确定问题的有效方法，并介绍了以前学者识别产业集群的具体的内容、方法，提出了以前学者们这些方法存在的问题以及产业集群识别中存在的边界确定瓶颈和传统产业分类不一致带来的困境，并提出了具体的解决措施。

由于原有的产业集群识别方法都是单指标识别法，本章在原有识别方法的基础上，建立了产业集群识别的指标体系，并提出了基于AHP和传递熵联合确定权重的产业集群识别新方法。

最后，在以产业集群识别确定工业园区发展方向的基础上，提出了工业园区成功进行招商引资的一系列政策和策略。