基于TOPSIS法的我國(guó)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)研究

2014-04-03 17:45楊珂玲蔣杭張志剛

軟科學(xué) 2014年3期

關(guān)鍵詞：發(fā)展?jié)摿?/a>現(xiàn)代服務(wù)業(yè)主成分分析

楊珂玲+蔣杭+張志剛

收稿日期：2013-08-03

基金項(xiàng)目：全國(guó)統(tǒng)計(jì)科研計(jì)劃項(xiàng)目（2012LY038）

作者簡(jiǎn)介：楊珂玲（1981-），女，河南汝南人，博士、講師，研究方向?yàn)閿?shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)；蔣杭（1991-），男，湖北公安人，本科，研究方向?yàn)榻鹑趯W(xué)；張志剛（1975-）男，河北定興人，博士、副教授，研究方向?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)。

摘要：提出我國(guó)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ母拍睿瑯?gòu)建了現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ脑u(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并運(yùn)用加權(quán)主成分TOPSIS潛力評(píng)價(jià)模型，對(duì)我國(guó)31個(gè)省市區(qū)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展程度及發(fā)展?jié)摿M(jìn)行實(shí)證分析。最后根據(jù)實(shí)證結(jié)果提出相應(yīng)的政策建議。

關(guān)鍵詞：現(xiàn)代服務(wù)業(yè)；發(fā)展?jié)摿Γ恢鞒煞址治?；TOPSIS函數(shù)模型

中圖分類號(hào)：F121.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-8409（2014）03-0130-05

Evaluation of Modern Service Industry Development

Potential of China Based on the TOPSIS Method

YANG Ke-linga， JIANG Hangb， ZHANG Zhi-ganga

（a. School of Statistic； b. School of Law and Business， Hubei University of Economics， Wuhan 430205）

Abstract： This paper proposes the concept of the Chinese modern service industry development potential， Builds a modern service industry development potential evaluation index system. And makes a comprehensive evaluation of the Modern service industry development level， and development potential of thirty-one provinces and cities in our country by the use of TOPSIS potential assessment model. Finally， according to the results the specific policy recommendations will be carried out.

Key words： modern service industry； development potential； principal component analysis； TOPSIS function model

現(xiàn)代服務(wù)業(yè)是以現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)特別是信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為主要支撐，建立在新的商業(yè)模式、服務(wù)方式和管理方法基礎(chǔ)上的服務(wù)產(chǎn)業(yè)。它既包括隨著技術(shù)發(fā)展而產(chǎn)生的新興服務(wù)業(yè)態(tài)，也包括運(yùn)用現(xiàn)代技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)的改造和提升[1]。目前，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)成為國(guó)際經(jīng)濟(jì)新的增長(zhǎng)點(diǎn)，并呈現(xiàn)出細(xì)分化、國(guó)際化、數(shù)字化的發(fā)展趨勢(shì)?！笆濉睍r(shí)期，大力發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，是我國(guó)新時(shí)期經(jīng)濟(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略方針[2]。因此，只有對(duì)我國(guó)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的綜合發(fā)展現(xiàn)狀和潛力進(jìn)行測(cè)評(píng)，才能有目標(biāo)性地挖掘潛力，使其又快又好地發(fā)展。

1 文獻(xiàn)綜述

關(guān)于發(fā)展?jié)摿Γ诋a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)中均有研究。前者主要研究產(chǎn)業(yè)在發(fā)展過(guò)程中所體現(xiàn)出的潛在的、在一定要素的刺激下能夠發(fā)揮出來(lái)的，并能促進(jìn)多要素在充分利用和有效支配條件下能夠?qū)崿F(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最大限度。國(guó)外對(duì)發(fā)展?jié)摿Φ睦碚撗芯渴加?0世紀(jì)中期。其中Marjorie Kelly [3]分析了約旦的旅游發(fā)展?jié)摿ΑＱ芯拷Y(jié)果顯示，國(guó)家的政治環(huán)境、實(shí)施的產(chǎn)業(yè)政策、稅率、微觀管理以及主要客源市場(chǎng)的文化價(jià)值取向?qū)σ粐?guó)的旅游業(yè)發(fā)展?jié)摿哂袥Q定性的影響。在20世紀(jì)90年代，隨著新貿(mào)易理論的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)潛力被納入主流經(jīng)濟(jì)分析中[4]，Bruce Katz通過(guò)對(duì)美國(guó)城市經(jīng)濟(jì)潛力的分析，提出實(shí)現(xiàn)城市經(jīng)濟(jì)潛力開(kāi)發(fā)的6種途徑 [5]；Junichiro Takeuchi從教育、企業(yè)、金融、科技、基礎(chǔ)設(shè)施等方面構(gòu)建了潛在競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)體系，并運(yùn)用主成分模型進(jìn)行分析，得出日本的潛在競(jìng)爭(zhēng)力在世界50個(gè)國(guó)家排名中的位次從2008年的第12位下降到2009年的第14位[6]。

關(guān)于發(fā)展?jié)摿Φ难芯繃?guó)內(nèi)起步較晚，但發(fā)展較迅速。胡科[7]依據(jù)可持續(xù)發(fā)展相關(guān)理論，從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、資源、環(huán)境、生態(tài)等5個(gè)方面選取22個(gè)指標(biāo)構(gòu)建甘肅省縣域可持續(xù)發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并采用因子分析法綜合評(píng)價(jià)甘肅省各縣區(qū)的可持續(xù)發(fā)展?jié)摿?；段利民等[8]從區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、區(qū)域科技資源、區(qū)域制造業(yè)基礎(chǔ)、科技服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)以及地方政府支持等方面對(duì)科技服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿M(jìn)行分析，構(gòu)建了區(qū)域科技服務(wù)業(yè)動(dòng)態(tài)發(fā)展?jié)摿Φ脑u(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并運(yùn)用主成分分析法對(duì)我國(guó)30個(gè)省級(jí)的科技服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿M(jìn)行實(shí)證分析；王一卉[9]從服務(wù)業(yè)發(fā)展水平、人力資源與科技潛力、基礎(chǔ)條件水平3方面選取12個(gè)指標(biāo)構(gòu)建現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)體系，并采用因子分析法，對(duì)我國(guó)30個(gè)省市的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)潛力進(jìn)行評(píng)價(jià)；呂萍等[4]則根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿υ趨^(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)中的概念，提出經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿χ饕欠从车貐^(qū)經(jīng)濟(jì)未來(lái)發(fā)展的潛在后勁，是指區(qū)域改善內(nèi)部現(xiàn)有生產(chǎn)要素非正常利用（利用不足或過(guò)度利用），以及引進(jìn)區(qū)域內(nèi)部稀缺生產(chǎn)要素所產(chǎn)生的區(qū)域未來(lái)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的能力，并從內(nèi)源和外源的角度，給出綜合潛力的計(jì)算公式：

REP（經(jīng)濟(jì)潛力）=IEP（內(nèi)源經(jīng)濟(jì)潛力）+OEP（外源經(jīng)濟(jì)潛力）+α（不確定因素）

綜上，在發(fā)展?jié)摿Φ难芯恐校瑹o(wú)論研究對(duì)象是某個(gè)產(chǎn)業(yè)還是某一區(qū)域經(jīng)濟(jì)，主要區(qū)別在于研究的側(cè)重點(diǎn)不同。值得注意的是，對(duì)不同區(qū)域而言，因自身可利用的資源、所處的發(fā)展階段及研究對(duì)象不同，所選擇的發(fā)展?jié)摿Φ亩ㄎ缓驮u(píng)價(jià)指標(biāo)不同，因此很難確定一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量某地區(qū)特定產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?jié)摿ΑＧ以谝酝难芯恐?，研究者們多是采用德?tīng)柗品ā⒁蜃臃治龇?、主成分分析法、灰色系統(tǒng)、模糊數(shù)學(xué)等方法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)。

本文關(guān)于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ亩x是指某一地區(qū)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)在資源充分利用和有效支配條件下能夠?qū)崿F(xiàn)經(jīng)濟(jì)最大限度發(fā)展的潛在能力，即指某一地區(qū)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展程度與最優(yōu)合理值（現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展能使該地區(qū)的整個(gè)經(jīng)濟(jì)達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)）之間的差距。基于此定義，本文構(gòu)建了現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ脑u(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并運(yùn)用加權(quán)主成分TOPSIS潛力評(píng)價(jià)模型，對(duì)我國(guó)31個(gè)省市區(qū)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展程度及發(fā)展?jié)摿M(jìn)行實(shí)證分析，最后根據(jù)實(shí)證結(jié)果提出相應(yīng)的政策建議。

2 現(xiàn)代服務(wù)業(yè)潛力評(píng)價(jià)研究

2.1 現(xiàn)代服務(wù)業(yè)潛力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

目前，學(xué)術(shù)界對(duì)于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)涵括的產(chǎn)業(yè)范圍還沒(méi)有確切的定義，特別是評(píng)價(jià)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ闹笜?biāo)體系還未確立，也沒(méi)有合理的統(tǒng)計(jì)口徑對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)。本文關(guān)于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的界定參見(jiàn)文獻(xiàn)[10]，依據(jù)國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究成果[11～13]，并根據(jù)指標(biāo)的全面性、客觀性、代表性和可獲取性原則，結(jié)合我國(guó)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)狀選取了4個(gè)一級(jí)指標(biāo)，59個(gè)二級(jí)指標(biāo)，構(gòu)建我國(guó)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的潛力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見(jiàn)表1）。

表1 現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)指標(biāo)體系

注：表中部分服務(wù)業(yè)包含物流業(yè)、倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)、計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè)、商業(yè)服務(wù)業(yè)、租賃業(yè)及其他服務(wù)業(yè)

2.2 現(xiàn)代服務(wù)業(yè)潛力評(píng)價(jià)方法

本文采用加權(quán)主成分TOPSIS價(jià)值潛力模型對(duì)我國(guó)31個(gè)省市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展?jié)摿M(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，基本思路是：

（1）運(yùn)用SPSS對(duì)每個(gè)二級(jí)指標(biāo)的潛力因子進(jìn)行主成分分析，按累計(jì)貢獻(xiàn)率大于80%與特征值大于1的原則，分別提取j個(gè)主成分Yij（i=1，2，3，4；j=1，2，…，n）作為二級(jí)指標(biāo)，并列出主成分表達(dá)式，把標(biāo)準(zhǔn)化后的原始數(shù)據(jù)代入主成分表達(dá)式中，計(jì)算出主成分得分矩陣Yp×ij（p=1，2，3，…，31）。

（2）運(yùn)用向量規(guī)范化方法，根據(jù)每個(gè)一級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的主成分得分，構(gòu)建主成分規(guī)范決策矩陣Z={zp×ij}。利用主成分貢獻(xiàn)率與累計(jì)貢獻(xiàn)率的比值構(gòu)成權(quán)重矩陣W=（w1，w2，w3，…，wj）T，計(jì)算出加權(quán)規(guī)范矩陣X={xp×ij}。

（3）使用TOPSIS方法分別計(jì)算4個(gè)一級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的最大合理值，并通過(guò)計(jì)算各方案到最大合理值的相對(duì)接近度，作為評(píng)價(jià)各省市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展程度的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。

（4）運(yùn)用相對(duì)潛力計(jì)算公式，得出各省市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的潛力指數(shù)及其排名。

2.2.1 TOPSIS價(jià)值函數(shù)模型

TOPSIS法[4]（逼近理想解排序法）是系統(tǒng)工程中有限方案對(duì)目標(biāo)決策分析的一種常用方法，基本思想是最優(yōu)的方案應(yīng)與正理想方案的距離最小，與負(fù)理想方案的距離最大。TOPSIS方法可對(duì)多個(gè)具有可度量屬性的被評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行排序，基本步驟如下：

（1）用向量規(guī)范化方法求得規(guī)范決策矩陣Z=zp×ij。

（2）賦予向量矩陣權(quán)重W=（w1，w2，…，wj）T，權(quán)重系數(shù)wj=λj/nj=1λj，則構(gòu)成加權(quán)規(guī)范矩陣X={xp×ij}。其中，xp×ij=wj×Z， i=1，2，3，4；j=1，2，…，n；p=1，2，…，31。

（3）確定正理想解X+和負(fù)理想解X-，則X+ij=max（xij）；X-ij=min（xij）。

（4）計(jì)算各方案到正理想解和負(fù)理想解的距離S+pi和S-pi，并計(jì)算各方案到正理想解的相對(duì)接近度Spi，進(jìn)而檢驗(yàn)方案的優(yōu)劣程度。Spi取值在0和1之間，該值愈接近1，表示該方案越接近于最優(yōu)水平；反之，該值愈接近0，表示該方案越接近最劣水平。

S+pi=nj=1（xpij-X+ij）2，（j=1，2，…，n）（1）

S-pi=nj=1（xpij-X-ij）2，（j=1，2，…，n）（2）

Spi=S-piS+pi+S-pi（3）

借用相對(duì)接近度的檢驗(yàn)功能，即將各省市一級(jí)指標(biāo)的相對(duì)接近度加總，得到綜合相對(duì)接近度，用以衡量各省市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展程度。發(fā)展程度值越大，則現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展程度越高；相反數(shù)值越小，則發(fā)展程度越低。

2.2.2 相對(duì)潛力計(jì)算

由于不同地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)、資源和人口等各項(xiàng)指標(biāo)的最大合理值有所不同，為了對(duì)各地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展?jié)摿ψ龀龉侠淼脑u(píng)價(jià)，需要確定一個(gè)統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，從而使得評(píng)價(jià)結(jié)果具有可比性。利用研究區(qū)域內(nèi)統(tǒng)一評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)處理數(shù)據(jù)，得到潛力評(píng)價(jià)指標(biāo)中的相對(duì)分值，即：

Qpi=F+i-fpiF+i=1-fpiF+i（4）

式中：i=1，2，3，4；p=1，2，…，31；Qi：各省市一級(jí)指標(biāo)Fi中的第i項(xiàng)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化分值；F+i：一級(jí)指標(biāo)中第i項(xiàng)指標(biāo)的最大合理值；fpi：各省市對(duì)應(yīng)在加權(quán)規(guī)范矩陣中的值。

最后，利用加權(quán)求和的公式：ωp=ni=1λQpi，其中，ωp指各省市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ木C合得分，λ指一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重（本文取λ=1）。計(jì)算各省市的一級(jí)指標(biāo)的相對(duì)潛力指數(shù)，最終得出發(fā)展?jié)摿Φ木C合得分。現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ木C合得分表明各省市區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)在全國(guó)的相對(duì)潛力水平，得分越高，表明現(xiàn)代服務(wù)業(yè)在未來(lái)的發(fā)展?jié)摿υ酱蟆?/p>

3 實(shí)證分析

基于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的潛力評(píng)價(jià)模型，本文通過(guò)查閱2011年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省的統(tǒng)計(jì)年鑒，收集了全國(guó)31個(gè)省市、自治區(qū)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)相關(guān)的59項(xiàng)原始統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，得到各省市區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展程度和發(fā)展?jié)摿Φ木C合得分及排名。

3.1 數(shù)據(jù)的處理和檢驗(yàn)

本文基于31個(gè)省市區(qū)的59項(xiàng)原始統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)，通過(guò)繪制原始載荷圖（圖1左），發(fā)現(xiàn)了4個(gè)明顯的指標(biāo)聚集區(qū)（圖1右）。由圖1，本文一級(jí)指標(biāo)可設(shè)定4個(gè)，分別為發(fā)展基礎(chǔ)、投入水平、發(fā)展水平、可持續(xù)水平。通過(guò)分析將59個(gè)二級(jí)指標(biāo)劃分到4個(gè)一級(jí)指標(biāo)中，則二級(jí)指標(biāo)的分布情況為：發(fā)展水平含有15個(gè)，投入水平含有10個(gè)，發(fā)展基礎(chǔ)含有22個(gè)，可持續(xù)水平含有12個(gè)。然后對(duì)變量間是否具有相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表2。表2 KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)結(jié)果

由表2，發(fā)展基礎(chǔ)的KMO值為0.657，但Bartlett球形度檢驗(yàn)的結(jié)果較好，則數(shù)據(jù)可進(jìn)行主成分分析。其余三項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)的KMO值均大于0.7，說(shuō)明原始數(shù)據(jù)適合做主成分分析。而B(niǎo)artlett球形度檢驗(yàn)得出的概率（Sig.）值均小于0.05，表明拒絕原假設(shè)，故每組一級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的二級(jí)指標(biāo)間具有顯著性差異。

3.2 現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展程度及潛力的計(jì)算

使用SPSS對(duì)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，按照累計(jì)貢獻(xiàn)率大于80%與特征值大于1的原則提取主成分，得到4個(gè)一級(jí)指標(biāo)的主成分與解釋總方差的累積貢獻(xiàn)率分別為：發(fā)展基礎(chǔ)提取4個(gè)主成分，累積貢獻(xiàn)率為85.441%；投入水平提取3個(gè)主成分，累積貢獻(xiàn)率為84.776%；發(fā)展水平提取4個(gè)主成分，累積貢獻(xiàn)率為91.441%；可持續(xù)水平提取4個(gè)主成分，累積貢獻(xiàn)率為85.388%。并根據(jù)計(jì)算出的因子成分矩陣除以對(duì)應(yīng)開(kāi)根號(hào)后的特征值，得到主成分得分系數(shù)矩陣，進(jìn)而得到4個(gè)一級(jí)指標(biāo)的主成分表達(dá)式如下所示：

（1）發(fā)展基礎(chǔ)指標(biāo)的4個(gè)主成分表達(dá)式：

Y1=-0.006X1+0.084X2+…-0.035X15

Y2=-0.16X1+0.456X2+…+0.446X15

Y3=0.421X1+0.155X2+…+0.089X15

Y4=0.772X1+0.114X2+…+0.147X15 （5）

（2）投入水平指標(biāo)的3個(gè)主成分表達(dá)式：

Y5=0.374X16-0.075X17+…+0.318X25

Y6=-0.229X16-0.207X17+…+0.055X25

Y7=0.048X16+0.459X17+…+0.483X25 （6）

（3）發(fā)展水平指標(biāo)的4個(gè)主成分表達(dá)式：

Y8=0.143X26-0.126X27+…+0.222X47

Y9=0.221X26+0.285X27+…-0.008X47

Y10=0.159X26+0.396X27+…+0.063X47

Y11=0.315X26-0.107X27+…-0.503X47 （7）

（4）可持續(xù)水平指標(biāo)的4個(gè)主成分表達(dá)式：

Y12=0.355X48+0.228X49+…-0.355X59

Y13=-0.201X48+0.308X49+…+0.127X59

Y14=0.031X48+0.49X49+…+0.199X59

Y15=0.027X48-0.205X49+…+0.16X59（8）

將31個(gè)省市的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后，代入上述主成分表達(dá)式中，得到31個(gè)省市對(duì)應(yīng)的15個(gè)主成分的得分矩陣。由zpj=yj-min（yj），（j=1，2，…15；p=1，2，…，31）得到單向主成分規(guī)范矩陣，對(duì)每個(gè)主成分賦予相應(yīng)權(quán)重wj，得到加權(quán)規(guī)范矩陣X。運(yùn)用TOPSIS價(jià)值函數(shù)計(jì)算得到31個(gè)省市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展程度的綜合得分和排名，結(jié)果見(jiàn)表3。

另一方面，把每個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率在累計(jì)方差貢獻(xiàn)率中的比值作為權(quán)重，構(gòu)造出權(quán)重矩陣。提取每個(gè)主成分的單項(xiàng)主成分規(guī)范矩陣中的最大值，將其與權(quán)重矩陣相乘，分別得到發(fā)展基礎(chǔ)、投入水平、發(fā)展水平和可持續(xù)水平4個(gè)指標(biāo)的最大合理值依次為：8.692，8.315，12.791，10.168。再將單項(xiàng)主成分規(guī)范矩陣與權(quán)重矩陣相乘，得到主成分得分矩陣，即各省市對(duì)應(yīng)4個(gè)一級(jí)指標(biāo)的得分。根據(jù)相對(duì)潛力計(jì)算式（4），得到各省市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿C合得分及排名，見(jiàn)表3。

綜上，根據(jù)發(fā)展?jié)摿Φ牡梅謩澐譂摿Φ燃?jí)，分值在0～2的為潛力一級(jí)，分值2～3的為潛力二級(jí)，分值3～4的為潛力三級(jí)。劃分結(jié)果如下：潛力一級(jí)的地區(qū)有廣東、江蘇、浙江、山東、北京、上海；潛力二級(jí)的地區(qū)有遼寧、四川、湖北、河南、福建、河北、天津、湖南、安徽、陜西、內(nèi)蒙古、黑龍江、重慶、山西；潛力三級(jí)的地區(qū)有廣西、江西、吉林、云南、新疆、貴州、海南、甘肅、寧夏、青海、西藏。

4 結(jié)果分析及政策建議

我國(guó)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展是與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體水平分不開(kāi)的，由于各省市區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡，使省域間現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展程度差距較大。

（1）我國(guó)各地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展程度與發(fā)展?jié)摿Φ牡梅?、排名趨?shì)呈負(fù)相關(guān)，即發(fā)展?jié)摿Υ蟮耐乾F(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展程度較低的省份。發(fā)展程度及潛力分布如圖2所示。表3 2010年現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展程度與發(fā)展?jié)摿Φ木C合得分及排名

（2）每個(gè)區(qū)域的發(fā)展水平與發(fā)展程度完全一致。

（3）我國(guó)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展程度呈現(xiàn)出東高，中部次之，西部較低的格局；相對(duì)潛力方面，呈現(xiàn)東部潛力較弱，中部發(fā)展?jié)摿χ械?，西部潛力較強(qiáng)的趨勢(shì)。

綜上，結(jié)合表1、表3及各地區(qū)的潛力分級(jí)結(jié)果，提出相應(yīng)的政策建議如下：

（1）我國(guó)西部各省的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿^大，屬于潛力三級(jí)。該地區(qū)應(yīng)從發(fā)展基礎(chǔ)和投入水平方面來(lái)完善自己，進(jìn)而提升現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平，但在發(fā)展的同時(shí)也應(yīng)注意環(huán)境保護(hù)，節(jié)能減排。首先，應(yīng)健全政策支撐體系，增強(qiáng)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)投入效果。制訂并細(xì)化全省服務(wù)業(yè)發(fā)展指導(dǎo)目錄，指導(dǎo)各部門、各行業(yè)調(diào)整和完善產(chǎn)業(yè)政策；其次，應(yīng)加大科技和教育投入，積極培養(yǎng)和引進(jìn)人才；再次，應(yīng)扶持前景好、吸納就業(yè)多以及運(yùn)用新技術(shù)、新業(yè)態(tài)的中小服務(wù)企業(yè)發(fā)展，逐步淘汰污染性較大的項(xiàng)目[2]。并鼓勵(lì)服務(wù)企業(yè)與生產(chǎn)企業(yè)合作，實(shí)現(xiàn)服務(wù)品牌帶動(dòng)產(chǎn)品品牌推廣、產(chǎn)品品牌帶動(dòng)服務(wù)品牌提升的良性互動(dòng)發(fā)展。

（2）潛力二級(jí)的地區(qū)，發(fā)展?jié)摿θ孕柽M(jìn)一步釋放。首先，從發(fā)展基礎(chǔ)方面做起，注重基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；其次，加大科技投入和教育投入，積極培育和引進(jìn)人才，加快知識(shí)創(chuàng)新步伐，并鼓勵(lì)有條件的服務(wù)業(yè)企業(yè)與高校合作進(jìn)行項(xiàng)目研發(fā)。并構(gòu)建高校與企業(yè)進(jìn)一步的交流平臺(tái)，即在企業(yè)建立實(shí)訓(xùn)、實(shí)習(xí)基地，培養(yǎng)一批社會(huì)急需的信息服務(wù)、金融保險(xiǎn)、現(xiàn)代物流等熟悉國(guó)際規(guī)則的經(jīng)營(yíng)管理型人才、具有創(chuàng)新能力的科研型人才、適應(yīng)市場(chǎng)需求的技能型人才；最后，應(yīng)深化服務(wù)業(yè)體制改革，釋放現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展?jié)摿Α＜哟蠓?wù)業(yè)與制造業(yè)的合作，深度細(xì)化服務(wù)業(yè)，使其更具專業(yè)化、數(shù)字化。并積極拓展國(guó)內(nèi)國(guó)際市場(chǎng)，推進(jìn)服務(wù)業(yè)領(lǐng)域多層次的國(guó)內(nèi)及國(guó)際交流與合作。

（3）潛力一級(jí)的地區(qū)，應(yīng)深度優(yōu)化現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加快實(shí)施品牌戰(zhàn)略，深化現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展成果，尋求新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。同時(shí)要注意環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)以使其可持續(xù)發(fā)展，建立可持續(xù)環(huán)保型的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，從而建立面向未來(lái)新型現(xiàn)代服務(wù)產(chǎn)業(yè)。

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（責(zé)任編輯：冉春紅）

（2）潛力二級(jí)的地區(qū)，發(fā)展?jié)摿θ孕柽M(jìn)一步釋放。首先，從發(fā)展基礎(chǔ)方面做起，注重基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；其次，加大科技投入和教育投入，積極培育和引進(jìn)人才，加快知識(shí)創(chuàng)新步伐，并鼓勵(lì)有條件的服務(wù)業(yè)企業(yè)與高校合作進(jìn)行項(xiàng)目研發(fā)。并構(gòu)建高校與企業(yè)進(jìn)一步的交流平臺(tái)，即在企業(yè)建立實(shí)訓(xùn)、實(shí)習(xí)基地，培養(yǎng)一批社會(huì)急需的信息服務(wù)、金融保險(xiǎn)、現(xiàn)代物流等熟悉國(guó)際規(guī)則的經(jīng)營(yíng)管理型人才、具有創(chuàng)新能力的科研型人才、適應(yīng)市場(chǎng)需求的技能型人才；最后，應(yīng)深化服務(wù)業(yè)體制改革，釋放現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展?jié)摿?。加大服?wù)業(yè)與制造業(yè)的合作，深度細(xì)化服務(wù)業(yè)，使其更具專業(yè)化、數(shù)字化。并積極拓展國(guó)內(nèi)國(guó)際市場(chǎng)，推進(jìn)服務(wù)業(yè)領(lǐng)域多層次的國(guó)內(nèi)及國(guó)際交流與合作。