1．主导产业选择的指标体系计算

基于枣庄市2014年《统计年鉴》以及《国民经济发展和社会发展统计公报》相关数据，对各项指标进行测算。

（1）需求收入弹性系数。

根据公式计算得出农业、采掘业等17个产业的需求弹性系数，如表4- 6。

表4-6　枣庄市需求收入弹性计算表

①标准化值=（i产业j指标值-j指标所有产业中最小值）／（j指标所有产业中最大值-最小值）

续表

（2）生产率上升率。

根据公式计算得出生产率上升率，如表4- 7。

表4-7　枣庄市生产率上升率计算表

（3）根据公式计算得出影响力系数和感应度系数，如表4- 8。

表4-8　枣庄市感应度系数和影响力系数计算表

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（4）根据公式计算产业链长度，如表4- 9。

表4-9　枣庄市产业链长度计算表

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（5）根据公式计算技术进步速度，如表4- 10。

表4-10　枣庄市技术进步速度计算表

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（6）根据公式计算技术进步贡献，如表4-11。

表4-11　枣庄市技术进步贡献计算表

（7）根据公式计算比较劳动生产率、产业贡献率和劳动就业率，如表4- 12、表4- 13。

表4-12　枣庄市总产值和就业情况统计表

表4-13　枣庄市比较劳动生产率、产业贡献率和劳动就业率计算表

为了便于比较各个指标的计算值，将每个指标的计算值进行标准化，具体方法为：

标准化值=（i产业j指标值-j指标所有产业中最小值）／（j指标所有产业中最大值-最小值）

经过标准化后，各产业所有指标的数值都在0—1，便于不同指标间的比较和计算。所有产业的各项指标值标准化后如表4- 14。

表4-14　枣庄市各产业系数标准化值

2．根据AHP方法确定权重

（1）基准判断矩阵。

结合上文的AHP确定权重的方法，根据专家判断^[3]，构建判断矩阵。基准的判断矩阵如表4-15。

表4-15　基准判断矩阵权重

利用matlab计算层次分析法，得出每个指标的权重大小，权重大小代表该指标重要性的多与少，所有指标权重之和为1。同时，对于每一个成对比较阵计算最大特征根及对应特征向量，利用一致性指标做一致性检验。若检验通过，特征向量（归一化后）即为权向量；若不通过，需重新构造成对比较阵。表4-15矩阵的权重计算如下：

weight=｛0．057 2，0．101 0，0．256 7，0．585 1｝；

计算最大特征值，得：特征值λmax=4．260 4。

一致性检验结果为：一致性检验CI=0．086 8＜0．1。

一致性检验表明判断矩阵具有满意的一致性，各项权重没有严重逻辑错误。

（2）各层判断矩阵。

①需求供应基准指标打分如表4-16。

表4-16　需求供应基准指标打分

计算得出权重为：weight=｛0．750 0，0．250 0｝。(www.daowen.com)

特征值λmax=2；一致性检验CI=0。

②产业关联基准指标打分如表4- 17。

表4-17　产业关联基准指标打分

计算出权重：weight=｛0．637 0，0．258 3，0．104 7｝。

特征值λmax=3．038 5；一致性检验CI=0．019 3。

③技术进步基准指标打分如表4- 18。

表4-18技术进步基准指标打分

weight=｛0．250 0，0．750 0｝T。

④比较优势基准指标打分如表4-19。

表4-19　比较优势基准指标打分

weight=｛0．637 0，0．258 3，0．104 7｝T。

技术进步基准和比较优势基准指标均通过了一致性检验。

经过以上计算，得出四个准则层中各分项对于决策目标的权重Aiaij，如表4- 20。

表4-20　AHP权重矩阵

根据AHP权重计算各个产业的最终得分，并对产业进行排名，如表4-21。

从各产业最终得分来看，排在前3位的产业依次为：电力及蒸汽、热水生产和供应业，炼焦、煤气及石油加工业，化学工业。因此，枣庄市应该将电力及蒸汽、热水生产和供应业，炼焦、煤气及石油加工业，化学工业作为主导产业进行着重培育发展。

电力及蒸汽、热水生产和供应产业依托自备电网优势，实现“逆势增长”，为煤炭、煤化工以及化工等产业提供了充足的能源储备，新型能源设备和节能管理新机制满足清洁能源建设需要。

表4-21　各产业最终得分及综合排名

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煤化工是枣庄市最有优势、最有成长潜力的产业链。炼焦、煤气及石油加工业应突出下游产品的开发和产业链的培育，大力发展新型高附加值产品。

枣庄是北方少有的富水区，发展化学工业具有比较优势。建议可通过技术改造，采用新工艺、新设备，发展精细化工产品，拉长化工产业链，增加产品附加值。

3．AHP方法稳健性分析

由于AHP方法中各指标分数是专家打分，那么不可避免地会有一些主观性，本书特此做了AHP方法的稳健性分析，即检测各产业指标在不同打分情况下，其主导产业选择是否发生变化。

（1）本书将A3（技术进步基准）和A4（比较优势基准）指标的权重由原来的0．256 7和0．585 1更改为两者的平均值，即A3、A4均为0．420 9（见表4-22），以此为基准计算第二层指标的权重，最终计算各产业的指标分数（见表4-23）。

表4-22　AHP权重矩阵变动I

表4-23　各产业最终得分及综合排名（权重变动I）

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根据上表4-23我们可以看到，尽管A3与A 4权重发生了较大的变化，但是主导产业选择的最终结果没有发生很大的变化。主导产业选择的第1位（电力）与第2位（煤化工）交换了位置，3—6的位置均没有变化，原来的第7位变成了第8位，第8位变成了第10位，第9位没变化，第10位变成了第7位，11—17的位置没有发生变化，所以我们可以判定尽管我们的权重发生一定程度的变化，但是主导产业的选择结果保持了较为稳健的结果，没有较大的改变。主导产业的前三位仍然为电力及蒸汽、热水生产和供应业，炼焦、煤气及石油加工业，化学工业。

（2）在上述基础上，本书进行了更为普遍意义上的稳健性检测。即对A 1-A4四个指标给予了一样的权重，均为0．25（见表4-24），之后根据每个产业自身的分数进行了加权计算，得出最终的主导产业排名（见表4- 25）。

表4-24　AHP权重矩阵变动II

表4-25　各产业最终得分及综合排名（权重变动II）

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从上述表格中，我们可以看到，原来的前3名在新的权重下排名发生了一些较小的变化，化工行业由原来的第3名上升为第1名，机械设备制造业由原来的第4名上升为第2名，电力产业由原来的第1名下降到第3名，金属产品制造业由原来的第6名上升到第4名，煤化工由原来的第2名下降到了第5名。但总的来说，原来的前3名依旧在目前的前5名中，大部分产业排名基本没有发生较大的变化，只有商业饮食业和采掘业排名发生了较大的变化。商业饮食业由原来的13名上升到了第6名，主要原因是商业饮食业需求供应基准的指标数值高，原来该基准权重较低，所以当权重升高时，其排名上升幅度较大；同时，采掘业由原来的第5名下降到第13名，该产业原来比较优势基准指标数值高，所以当权重下降时，其排名下降幅度较大。

综上所述，通过稳健性分析，我们可以看到通过AHP层次分析法，我们选出的前3位主导产业：电力及蒸汽、热水生产和供应业，炼焦、煤气及石油加工业，化学工业，在不同的权重基础上依然排名在前5位，同时我们注意到机械设备制造业在最初的主导产业选择中排名第4，在稳健性分析第2轮中，排名跃居第2位，说明其也具备成为主导产业的潜力。总体而言，选择的主导产业受专家打分影响较低，说明该方法较为科学，结果可行度较高，对于枣庄市主导产业选择具有较强的现实意义。

【注释】

[1]吴哲理．菲利普斯曲线在中国适用性的实证分析与建议［J］．中国经济，2011（1）：93- 95．

[2]介绍资料引自百度百科。

[3]此处专家判断由复旦大学产业经济系芮明杰教授进行打分。