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摘要：当前我国工业经济正从高速增长转为中高速增长，进入结构调整和动力转换的新发展时期。2008年国际金融危机爆发后，西方发达国家纷纷提出“再工业化”战略，强调经济重心向实体经济回归，重视国内制造业发展，意在抢占国际产业竞争制高点。国际国内形势凸现我国经济发展新常态下工业提质增效的紧迫性。这些年中国工业增长质量如何？文章从工业增长目标框架出发，基于增长结果目标指向和增长驱动目标指向，建立工业增长质量指标体系，采用主成分分析方法编制中国工业增长质量指数，对2005年～2013年中国工业增长质量进行测度。工业增长质量指数对认识我国工业经济发展状况具有重要的参考意义。
关键词：工业增长质量；工业增长质量指数；主成分分析
一、 引言
2008年国际金融危机爆发后，美国等西方国家纷纷提出“再工业化”战略，强调经济重心向实体经济转移，抢占全球制造业制高点。为促进新兴产业发展，推动中国制造业转型升级，2010年和2015年国家先后出台了《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》和《中国制造2025》等重大战略规划。这些战略规划的提出，旨在促进新兴产业发展，转变工业增长方式，提高工业增长质量，实现中国经济结构调整和增长动力转换。当前深入研究工业增长质量内涵，构建中国工业增长质量指数，有利于全面认识中国工业增长质量的现实状态，把握近些年工业增长特点，为宏观政策提供参考。
工业增长质量内涵非常丰富，该领域早期研究多偏重于定性分析（吕政，1995；郭克莎，1998）。近年来，出现了一些对工业增长质量进行综合评价的成果，推动了该领域定量分析研究的发展。但是，现有相关研究存在以下方面的局限性：一是缺乏明确的工业增长质量价值判断视角，评价指标选择比较随意，没有构建出内涵清晰的工业增长质量指数；二是2008年以来，工业增长模式发生了不同以往的变化，由高速增长进入新常态下的中高速增长，由重化工业驱动向消费驱动转变，各种新产业、新动力频现。已有研究数据更新相对滞后，普遍缺失对近5年重要时间段的反映。
与现有相关研究不同的是，本文立足于社会价值判断视角，从工业增长目标框架出发，基于增长结果目标指向和增长驱动目标指向两个层面，明确界定工业增长质量的内涵和外延，建立指标体系，采用主成分分析方法，测算全国工业增长质量指数，对2005年～2013年工业增长质量进行评价。
二、 工业增长质量测度的理论与方法
1. 工业增长质量的理论界定。一些研究从狭义的角度，把工业增长质量的内涵界定为工业生产效率，用全要素生产率反映工业增长质量（陈诗一，2010）。工业增长质量内涵非常丰富，近年来，越来越多的研究者从广义的角度界定工业增长质量内涵，选择多维变量进行综合评价，得出很多有意义的研究成果（钞小静，2011）。但是，目前的研究也存在一些问题：一是价值判断视角模糊，对工业增长质量内涵和外延界定缺少明确标准；二是已有研究数据更新比较滞后，缺失对近五年工业增长质量的反映。基于此，本文从社会价值判断视角出发，基于工业增长质量目标框架，从结果目标指向和增长驱动目标指向两个层面，构建包含7个维度22个变量的工业增长质量指数，对工业增长质量进行综合评价。
工业增长质量评价属于价值判断范畴，对工业增长质量内涵进行界定，首先要确立价值判断视角。本文视角为社会价值判断，结合工业生产活动特点，从工业增长的结果目标和工业生产过程的驱动力两个层面，对工业增长质量进行评价，并严格基于两个层面的目标指向对工业增长质量的内涵和外延进行界定。从社会价值判断角度，工业增长的结果目标指向包括稳定（保证就业、稳定物价）、高效（高投入产出）、环保（绿色经济）和低耗（节约资源）等4个方面；工业生产过程的增长驱动目标指向包括创新驱动（科技引领）、人力资本（人才引领）和信息融合（互联网+）等3个方面。
2. 工业增长质量的测度方法。目前多指标综合评价常用方法有相对指数法、层次分析法、主成分分析法和因子分析法等。经过分析和比较，主成分分析方法更适合本研究。主成分分析是由霍特林（Hotelling）于1933年首先提出的，是利用降维的思想，在损失很少信息的前提下，把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。其几何意义是在n维空间中，构建新的坐标，建立原有变量的不相关的m个线性组合，能够代表原来变量的数据信息。邱东（1990）认为，主成分分析用于多指标综合评价的优点在于：消除评价指标间的相关影响，有助于更客观地描述样品的相对地位，也消去了选择合成方法的工作。主成分分析用于多指标综合评价时，对变量数据结构没有特别的要求，伴随数学变换过程把多维变量降维到少数几个不相关的主成分，用少数几个主成分代表原变量包含的绝大部分信息，评价指标间相关程度较高时能得到较为理想的主成分结果。工业增长质量内涵丰富，本文涉及7个维度22个变量，很多变量存在着起支配作用的共同经济因素，变量间相关程度较高，所以主成分分析更适合本研究。
模型如下：
设对工业增长质量的研究涉及p个指标，分别用X1，X2，…，XP表示，这p个指标构成的p维随机变量为X=（X1，X2，…，XP）′。对X进行线性变换，可以形成新的综合变量，用Y表示，新的综合变量Y可以由X变量线性表示，满足下式：
Y1=u11X1+u12X2+…+u13X3
Y2=u21X1+u22X2+…+u23X3
……
Yp=up1X1+up2X2+…+up3X3
以上线性变换约束在下面的原则之下：
1.u2i1+u2i2+…+u2ip=1（i=1，2，…，p）
2.Yi与Yj相互无关。（i≠j；i，j=1，2，…，p）
3.Y1是X1，X2，…，Xp所有线性组合中方差最大者。
3.Y1是X1，X2，…，Xp所有线性组合中方差最大者。
基于以上三条原则决定的综合变量Y1，Y2，…，Yp分别称为原始变量的第一、第二、…、第p个主成分。其中，各综合变量在总方差中占的比重依次递减。
三、 中国工业增长质量指数的构建与评价
1. 工业增长质量指数的构建。工业增长质量的内涵非常丰富，通过本文工业增长质量指数可以得出对中国工业发展状况的基本判断。从工业增长目标框架出发，在结果目标指向和增长驱动目标指向两个层面，工业增长质量内涵被界定为稳定（保证就业）、高效（高投入产出）、环保（绿色经济）、低耗（节约资源）、创新驱动（科技引领）、人力资本（人才引领）和信息融合（互联网+）等7个维度，所以本文构建的指标体系包括这7个方面的内容。
稳定方面的指标选择。中国经济进入新常态，工业增长从高速增长时期进入中高速增长时期。新常态下，为促进经济社会健康发展，工业生产需保持适度的增长速度，提供充足的就业岗位，同时保持相对稳定的市场需求和价格水平。所以本部分从工业生产、就业和价格三个方面选取测度指标。工业生产采用工业增加值可比价增长速度反映，工业就业采用工业从业人员平均人数反映，价格水平采用工业品出厂价格反映。
高效方面的指标选择。工业生产效率可以从劳动、资金、成本、费用等方面的投入和产出情况进行反映。本文从劳动生产率、资金生产率、成本费用产出率三个方面对工业经济的高效内涵进行反映，具体采用人均主营业务收入、每百元资产实现的主营业务收入和成本费用利润率等3个指标。
环保方面的指标选择。工业是废水、废气和固体废物的主要排放来源，所以环保内涵用以上工业污染物的排放强度进行反映。具体指标为万元工业增加值化学需氧量排放量、万元工业增加值氨氮排放量、万元工业增加值二氧化硫排放量和万元工业增加值固体废物排放量。
低耗方面的指标选择。在全社会能源消耗的和水资源消耗中，工业消耗占了绝大部分。工业低耗水平用工业资源消耗强度和中间投入水平表示，指标采用万元工业增加值能源消耗、万元工业增加值水消耗和工业中间投入率。
创新驱动方面的指标选择。通常从科技投入和科技产出两个方面对科技创新进行反映。本文反映科技投入的指标采用工业企业R&D经费支出占主营业务收入比重和工业企业R&D人员占全部从业人员年平均人数比重，反映科技产出的指标采用工业企业每亿元增加值拥有发明专利申请数、工业企业R&D经费支出占主营业务收入比重和工业企业R&D人员占全部从业人员年平均人数比重。
人力资本方面的指标选择。人力资本内涵主要从劳动者受教育程度、高素质人才数量和薪酬水平三个方面进行反映，指标采用大专及以上受教育程度人口占总人口比重、工业企业万人拥有科技活动人员数和城镇单位制造业人员平均工资。
信息融合方面的指标选择。实施"互联网+"战略，提高生产过程的信息化程度，是抢占制造业竞争制高点的关键。信息融合内涵从工业企业信息化基础设施和电子商务方面进行反映，指标采用平均每家工业企业期末在用计算机数、平均每家工业企业期末拥有网站数和工业企业电子商务采购金额占主营业务成本比重。
2. 中国工业增长质量指数的计算。
（1）数据来源和指标处理。本文部分数据来自《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》；部分数据来自国家统计局工业统计和信息化统计年报。
（2）工业增长质量指数的计算。为保持指标的同向性，本文对指标体系中的逆指标采用取倒数的方法进行同向化处理。对于量纲不同的指标或是取值范围彼此差异非常大的指标，若直接从协方差矩阵入手进行主成分分析，数量级大的指标将起到支配作用，其他指标的作用很难在主成分中体现出来，所以本文不直接由协方差矩阵进行主成分分析，而是先将数据标准化，以原始数据标准化后的相关矩阵作为主成分分析的输入。
通过主成分分析，各级指标的特征向量显示，环保、低耗和人力资本第一主成分的贡献率达到84%～95%，稳定、高效、创新驱动和信息融合第一主成分的贡献率达到70%～76%，这表明7个方面指标的第一主成分能够较好代表原变量的绝大部分信息。考虑研究目的需要，本文7个方面指标均选择第一主成分。通过计算7个方面指标第一主成分的特征向量，得到指标体系各指标的权重（见表1）。
根据各指标的数据和权重求得方面指数数值，然后按照以上方法得到方面指数权重，最后合成中国工业增长质量指数（见表2）。
表2显示，2005年～2013年，中国工业增长质量呈现出稳步上升的态势，特别是2012年、2013年质量提高明显。具体来看，环保和人力资本提高最为明显，8年来稳步提高，是支撑工业增长质量指数提高的最相关因素。科技创新和资源消耗方面的提高也较为明显，除个别年份，基本保持了逐年提升的态势，是支撑工业增长质量指数提高的第二因素。信息融合和高效呈现在波动中逐步提高的特点。值得注意的是，稳定指数呈现2005年～2009年逐步减弱，2010年～2011年恢复提升，到2012年开始明显下滑的态势。这与我国工业经济2008年受国际金融危机冲击前后的表现一致，2012年明显下滑的态势虽与我国经济发展步入新常态有关，也应该引起重视。
四、 结论
本研究构建的中国工业增长质量指数较为全面和客观的反映了我国工业增长质量情况。本体系中22个指标涉及工业增长质量各个重要方面，如增长、效率、环保、节能、信息融合、创新和人才引领等，强调了工业增长结果目标与工业增长驱动因素。从评价结果看，与2005年相比，环境保护和人力资本提高是工业增长质量改善的主要方面。需要注意的是，近两年稳增长方面出现了较大的下滑，这与经济发展进入新常态有关，但也要引起充分的重视，积极监测和关注态势变化，适时出台必要的政策措施。中国工业增长质量指数在指标体系构建方面，在总指数和方面指数分析方面，都有继续改进的空间，希望本文的探索能够推动这一领域的研究。工业增长质量指数也可以从区域评价视角进行分析研究，作者将在另文中探讨。
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基金项目：国家社科基金重大项目（项目号：11&ZD157）。
作者简介：赵彦云（1957-），男，汉族，天津市人，中国人民大学统计学院教授、博士生导师，经济学博士，研究方向为宏观经济统计；于卫宁（1978-），女，汉族，山东省海阳市人，中国人民大学统计学院博士生，研究方向为工业经济统计。
收稿日期：2016-03-12。