论文中国工业增长质量指数构建和评价是关于对不知道怎么写指数论文范文课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文期货指数今日行情论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料下载。
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,等,XP表示,这p个指标构成的p维随机变量为X等于（X1,X2,等,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等于u11X1+u12X2+等+u13X3
Y2等于u21X1+u22X2+等+u23X3
等
Yp等于up1X1+up2X2+等+up3X3
以上线性变换约束在下面的原则之下：
1.u2i1+u2i2+等+u2ip等于1（i等于1,2,等,p）
2.Yi与Yj相互无关.（i≠j；i,j等于1,2,等,p）
3.Y1是X1,X2,等,Xp所有线性组合中方差最大者.
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参考文献：
1、 中国工业景气指数构建和分析 摘要：目前，我国工业和主要工业行业周期性运行特征的研究及运行态势的监测和预测明显不足。利用时差相关分析等方法，从我国工业运行相关的经济指标中筛选。
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