雷曙光

(華東師范大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)部，上海 200062)

上海市開發(fā)區(qū)績效評估與轉(zhuǎn)型發(fā)展

雷曙光

(華東師范大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)部，上海 200062)

基于上海市經(jīng)信委公布的2009年至2015年上海市108家開發(fā)區(qū)普查數(shù)據(jù)，本文通過主成分分析法構(gòu)建了上海市開發(fā)區(qū)績效評價體系，并采用熵值法確定各指標(biāo)權(quán)重，最終得到各個工業(yè)園區(qū)2009年至2015年綜合績效以及創(chuàng)新、資源利用效率等6個方面的評分。本文構(gòu)建的指標(biāo)評價體系能夠科學(xué)、系統(tǒng)地反映上海市開發(fā)區(qū)全貌。通過比較2009年至2015年開發(fā)區(qū)績效排名，我們發(fā)現(xiàn)，在創(chuàng)新、資源利用效率等方面領(lǐng)先的工業(yè)園區(qū)往往能夠取得更快的發(fā)展，逐漸趕超其他園區(qū)，而以傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)為主的工業(yè)園區(qū)發(fā)展相對滯后。促進創(chuàng)新、提高資源利用效率是現(xiàn)階段上海市工業(yè)園區(qū)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要著力點。

主成分分析；熵值法；模糊運算；開發(fā)區(qū)績效評估

本文基于上海市經(jīng)信委公布的2009年至2015年上海市開發(fā)區(qū)普查數(shù)據(jù)，構(gòu)建開發(fā)區(qū)量化評估綜合體系，從而實現(xiàn)對上海市目前所有開發(fā)區(qū)現(xiàn)狀和變化趨勢的科學(xué)評估。

1 上海市開發(fā)區(qū)量化評估體系構(gòu)建

1.1 數(shù)據(jù)來源與描述

從2010年開始，為促進上海市開發(fā)區(qū)加快實現(xiàn)“創(chuàng)新驅(qū)動、轉(zhuǎn)型發(fā)展”，以新型工業(yè)化為發(fā)展主線，按照上海市工業(yè)區(qū)“十二五”規(guī)劃的要求，上海市經(jīng)濟信息化委員會從產(chǎn)業(yè)發(fā)展、資源利用、創(chuàng)新發(fā)展、投資環(huán)境等方面對上海市開發(fā)區(qū)(園區(qū))展開了定期(每年一次)的綜合評價工作，以服務(wù)于園區(qū)可持續(xù)發(fā)展和精細化管理，這為我們針對上海市開發(fā)區(qū)進行科學(xué)的績效評估提供了詳實且權(quán)威的數(shù)據(jù)。

上海市經(jīng)濟信息化委員會設(shè)置的開發(fā)區(qū)綜合評價指標(biāo)體系分為：1個綜合發(fā)展指數(shù)、4個分項指數(shù)(包括產(chǎn)業(yè)發(fā)展、資源利用、創(chuàng)新發(fā)展、投資環(huán)境)、11個專業(yè)指數(shù)(將四個分項指數(shù)細分為經(jīng)濟規(guī)模、發(fā)展速度、發(fā)展質(zhì)量、土地集約、節(jié)能減排等，詳見表1)，以及150個單項指標(biāo)。并基于這些指標(biāo)，賦以權(quán)重，最終獲得了上海市各個開發(fā)區(qū)的綜合評估得分。但我們認為，這樣的評估主觀性較強，指標(biāo)的選取與權(quán)重的確定更多依賴主觀判斷。為了較科學(xué)、全面地反映開發(fā)區(qū)的發(fā)展情況、發(fā)展?jié)摿蛢?yōu)勢，本文從已有指標(biāo)數(shù)據(jù)中篩選出了35個統(tǒng)計時間較長(2009年至2015年均使用該指標(biāo)統(tǒng)計開發(fā)區(qū)發(fā)展情況)的指標(biāo)，這些指標(biāo)能夠基本全面反映開發(fā)區(qū)在盈利能力、創(chuàng)新能力等方面的發(fā)展情況。具體如下：

R&D經(jīng)費占主營業(yè)務(wù)收入比例(%)(B1)、從業(yè)人員大專以上學(xué)歷人數(shù)占比(%)(B2)、從業(yè)人員平均勞動報酬(萬元/年)(B3)、單位生產(chǎn)總值COD排放量(噸/億元)(B4)、單位生產(chǎn)總值二氧化硫排放量(噸/億元)(B5)、單位生產(chǎn)總值新鮮水耗(噸/萬元)(B6)、單位生產(chǎn)總值綜合能耗(噸標(biāo)煤/萬元)(B7)、單位生產(chǎn)總值綜合能耗下降率(%)(B8)、單位土地稅收產(chǎn)出強度(萬元/公頃)(B9)、營業(yè)總收入(億元)(B10)、高新技術(shù)企業(yè)數(shù)(個)(B11)、工業(yè)用地(工業(yè)產(chǎn)值)產(chǎn)出強度(萬元/公頃)(B12)、工業(yè)總產(chǎn)值(億元)(B13)、工業(yè)總產(chǎn)值增長率(%)(B14)、環(huán)保投入占固定資產(chǎn)投資比重(%)(B15)、技術(shù)先進型服務(wù)企業(yè)數(shù)(個)(B16)、進出口總額(億美元)(B17)、累計安全生產(chǎn)時間(天)(B18)、認定為國家級或市級功能性園區(qū)加權(quán)合計數(shù)(B19)、企業(yè)利潤總額(億元)(B20)、企業(yè)利潤總額增長率(%)(B21)、區(qū)內(nèi)企業(yè)擁有專利數(shù)(個)(B22)、人均勞動生產(chǎn)率(萬元/人)(B23)、入選國家和本市相關(guān)人才計劃的人員加權(quán)合計數(shù)(人)(B24)、上繳稅金總額(億元)(B25)、上繳稅金總額增長率(%)(B26)、研發(fā)人員比重(%)(B27)、研發(fā)中心(機構(gòu))數(shù)(個)(B28)、園區(qū)單位面積基礎(chǔ)設(shè)施投入(萬元/公頃)(B29)、園區(qū)管理機構(gòu)是否通過ISO14000和ISO9001認證(B30)、園區(qū)集團總部和世界500強企業(yè)地區(qū)總部以及上市公司加權(quán)合計數(shù)(個)(B31)、園區(qū)銷售利潤率(%)(B32)、園區(qū)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)集聚度(%)(B33)、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重(%)(B34)、綜合容積率(B35)。

對上述35個指標(biāo)，首先在已有的開發(fā)區(qū)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上將2015年的指標(biāo)數(shù)據(jù)進行補全，具體方法是使用該開發(fā)區(qū)上一年度該指標(biāo)數(shù)據(jù)代替2015年數(shù)據(jù)。然后，使用主成分分析法按照數(shù)據(jù)分布和統(tǒng)計特性進行歸類和篩選，提取最具代表性的幾類指標(biāo)，構(gòu)造一套較為科學(xué)的開發(fā)區(qū)綜合評價指標(biāo)體系。

1.2 主成分分析

1.2.1主成分分析原理

主成分分析是設(shè)法將原來眾多的具有一定相關(guān)性的指標(biāo)(比如P個指標(biāo))，重新組合成一組新的互相無關(guān)的綜合指標(biāo)來代替原來的指標(biāo)。在本文中，主要借助主成分分析法避免已有綜合評價指標(biāo)體系存在的不同類別指標(biāo)意義重復(fù)等問題。通常，數(shù)學(xué)上的處理就是將原來P個指標(biāo)進行線性組合，將組合后的新指標(biāo)作為綜合指標(biāo)。最經(jīng)典的做法就是用F1(選取的第一個線性組合，即第一個綜合指標(biāo))的方差來表達，即Var(F1)越大，就表示F1包含的信息越多。因此，在所有綜合指標(biāo)的線性組合中選取F1可以將大部分的方差變異表示出來，故稱F1為第一主成分。如果第一主成分不足以代表原來P個指標(biāo)的信息，可以再考慮選取F2，即選第二個線性組合作為新的指標(biāo)的代替。為了有效地反映原來信息，F(xiàn)1已有的信息就不需要再出現(xiàn)，用數(shù)學(xué)語言表達就是要求Cov(F1,F2)=0，則稱為第二主成分，依此類推可以構(gòu)造出第三、第四，……直到第P個主成分[9]。

1.2.2主成分分析法計算步驟

(1)計算協(xié)方差矩陣

(2)求出Σ的特征值λ1及相應(yīng)的正交化單位特征向量αi。

(3)選擇主成分

當(dāng)累積貢獻率大于85%時，就認為能足夠反映原來變量的信息了，對應(yīng)的m就是抽取的前m個主成分。

(4)計算主成分得分

1.2.3主成分分析結(jié)果

使用SPSS軟件的主成分分析功能，基于數(shù)據(jù)，我們提取前六個主成分作為最終指標(biāo)。這些指標(biāo)的方差貢獻度累積達到了60%以上，并且之后的主成分下指標(biāo)載荷過低，因此選取最具代表性的前六個主成分下的19個指標(biāo)，具體如表1所示。

表1 根據(jù)因子載荷對35個指標(biāo)歸類

注：表格內(nèi)容通過SPSS軟件計算得到

根據(jù)主成分下指標(biāo)的涵義，可以認為主成分1代表了開發(fā)區(qū)的創(chuàng)新能力，主成分2代表了開發(fā)區(qū)的盈利能力，主成分3代表了開發(fā)區(qū)的資源利用效率，主成分4代表了開發(fā)區(qū)的資源集聚程度，主成分5代表了開發(fā)區(qū)的投入產(chǎn)出能力，主成分6則代表了開發(fā)區(qū)帶動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的能力。因此，可以構(gòu)建上海開發(fā)區(qū)的二級指標(biāo)體系，如表2所示。在主成分分析重新分類和篩選得到的指標(biāo)基礎(chǔ)上，在2.3部分，我們將使用熵值法求其權(quán)重。

表2 主成分分析得到的開發(fā)區(qū)評價指標(biāo)體系

注：表格內(nèi)容根據(jù)主成分結(jié)果得到

1.3 上海市開發(fā)區(qū)評價指標(biāo)權(quán)重分析

1.3.1熵值法原理

在確定了評價體系的指標(biāo)后，還需要確定指標(biāo)權(quán)重。為了保證科學(xué)性，本文使用較為客觀的熵值法求解各指標(biāo)的權(quán)重，原理是根據(jù)各指標(biāo)之間的相互聯(lián)系程度確定權(quán)重，而且還需要對評價得分數(shù)據(jù)的分布形態(tài)進行假定。此外，某項指標(biāo)得到的評價數(shù)據(jù)差距越大，則說明該項指標(biāo)包含的信息量也多(變異程度高)，所以該指標(biāo)的權(quán)重就會越大，信息論中的熵為指標(biāo)的變異程度。不同年份由于統(tǒng)計方法、開發(fā)區(qū)發(fā)展重點和區(qū)域發(fā)展規(guī)劃等因素，權(quán)重會根據(jù)數(shù)據(jù)差異的大小自動動態(tài)調(diào)整，可以更加客觀地反映不同指標(biāo)重要性的差異及其變化。熵值法求權(quán)重的公式為：

各個指標(biāo)的熵權(quán)值計算過程如下：

1.3.2計算權(quán)重

根據(jù)熵值法的計算方法，可以求得本文2.2部分所構(gòu)建的二級指標(biāo)體系各指標(biāo)權(quán)重，如表3所示。

2 上海市開發(fā)區(qū)模糊綜合評價及結(jié)果分析

2.1 模糊綜合評價法原理

在確定指標(biāo)評價體系和權(quán)重后，我們采用模糊綜合評價法計算最終得分。模糊綜合評價法的基本原理是先確定被評價對象的各級指標(biāo)的等級集合，然后再使用AHP(層次分析法)或者熵值法等數(shù)學(xué)方法確定各個指標(biāo)的權(quán)重值，以及確定各指標(biāo)的隸屬度向量，這樣就得到了模糊模型的模糊評判矩陣。最后，將模糊評判矩陣與指標(biāo)的權(quán)重向量進行模糊運算，然后進行歸一化處理，即為模糊綜合評價的最終結(jié)果。具體操作如下：

表3 熵值法計算的指標(biāo)權(quán)重

注：表格內(nèi)容通過SPSS軟件計算得到

再根據(jù)上一步通過熵值法計算得到的權(quán)重結(jié)果，按照公式：U×V→[0，1]，risj=Rs(uis，vj)，對指標(biāo)進行模糊處理。該公式表示U，V經(jīng)過扎德算子運算得到介于[0，1]的一個結(jié)果矩陣；R為評價指標(biāo)U到評價尺度集V的一個模糊關(guān)系；risj是第三層指標(biāo)uis對評價尺度vj的隸屬度(本文采用歸一化處理方法來替代性地求得隸屬度)。

本文采用的模糊合成算子為扎德算子，使用扎德算子將評價數(shù)據(jù)進行模糊變換。扎德算子計算原理為：bj=ˇ(ai＾r(nóng)ij)=max{min(ai,rij)}，其中＾為取最小運算，ˇ為取最大運算。據(jù)此，可以計算開發(fā)區(qū)在各級評價指標(biāo)下的模糊綜合分值，并最終可計算得出不同開發(fā)區(qū)的總體評價得分。

2.2 上海市開發(fā)區(qū)綜合評價——基于2015年最新數(shù)據(jù)

基于本研究獲取的最新開發(fā)區(qū)數(shù)據(jù)(2015年)和前文所構(gòu)建的評價指標(biāo)體系和評價方法體系，得到2015年上海市108個開發(fā)區(qū)(含4個開發(fā)區(qū)的分區(qū))的6個一級指標(biāo)得分和最終評分結(jié)果。各一級指標(biāo)得分前10名、最后10名以及最終得分的前10名和最后10名如表4、表5所示。

對比官方數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)，在創(chuàng)新能力方面，官方發(fā)布的開發(fā)區(qū)綜合評價指標(biāo)體系將“技術(shù)先進型服務(wù)企業(yè)”納入了“科技創(chuàng)新”指標(biāo)，而本文注重企業(yè)自身創(chuàng)新能力、創(chuàng)新人員、園區(qū)創(chuàng)新環(huán)境(功能性園區(qū)、世界500強企業(yè))等指標(biāo)，所以張江高科技園區(qū)、漕河涇新興技術(shù)開發(fā)區(qū)、金橋經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)等高新技術(shù)、新興技術(shù)類園區(qū)排名靠前。

在盈利能力方面，官方發(fā)布的開發(fā)區(qū)綜合評價指標(biāo)體系并未明確提出測度盈利能力的指標(biāo)，而是將相關(guān)指標(biāo)和產(chǎn)值、企業(yè)注冊數(shù)、新開工項目等一起納入產(chǎn)業(yè)發(fā)展相關(guān)指標(biāo)下，本文則明確選取了較有代表性的營業(yè)收入、繳稅金額等指標(biāo)，能夠較好地反映企業(yè)的經(jīng)營、納稅能力。

在資源利用效率方面，官方發(fā)布的開發(fā)區(qū)綜合評價指標(biāo)主要從土地利用、能源消耗等方面考慮，并未考慮對資金、人力、物力等各類生產(chǎn)資源的利用效率，本文則使用勞動生產(chǎn)率等指標(biāo)較好地測度了對各類資源的使用效率，所以張江高科技園區(qū)、漕河涇新興技術(shù)開發(fā)區(qū)與上海市北高新技術(shù)服務(wù)業(yè)園區(qū)等人才與科技資源密集的開發(fā)區(qū)排名靠前，以科技創(chuàng)新和高端人才為核心競爭力的開發(fā)區(qū)在資源利用效率方面表現(xiàn)尤為突出。

表4 開發(fā)區(qū)評價一級指標(biāo)得分和最終評價得分前10名(2015年)

注：表格內(nèi)容由本文構(gòu)建指標(biāo)體系計算得到

表5 開發(fā)區(qū)評價一級指標(biāo)得分和最終評價得分后10名(2015年)

注：表格內(nèi)容由本文構(gòu)建指標(biāo)體系計算得到

在資源集聚程度方面，官方發(fā)布的開發(fā)區(qū)綜合評價指標(biāo)并未明確提出相關(guān)指標(biāo)分類，雖然也考慮了產(chǎn)業(yè)集聚程度指標(biāo)，但是開發(fā)區(qū)對各類生產(chǎn)、創(chuàng)新資源的集聚還應(yīng)該反映在研發(fā)資源密度(研發(fā)經(jīng)費比例、研發(fā)人員比例等)、容積率等方面。所以，在本文構(gòu)建的指標(biāo)體系中，研發(fā)資源集聚程度高且產(chǎn)業(yè)鏈成熟的高科技類、新興技術(shù)類園區(qū)排名靠前，比如漕河涇新興技術(shù)開發(fā)區(qū)、上海國際醫(yī)學(xué)園區(qū)等。

在投入產(chǎn)出方面，官方發(fā)布的開發(fā)區(qū)綜合評價指標(biāo)將工業(yè)用地(工業(yè)總產(chǎn)值) 產(chǎn)出強度、單位土地利潤產(chǎn)出強度、單位土地稅收產(chǎn)出強度等指標(biāo)放在了土地集約利用指標(biāo)下，并未和工業(yè)產(chǎn)值等指標(biāo)一起用來測度開發(fā)區(qū)的投入產(chǎn)出效率。而本文所構(gòu)建的指標(biāo)體系則綜合考慮了已有指標(biāo)體系的工業(yè)產(chǎn)出強度、單位土地利潤產(chǎn)出強度與工業(yè)產(chǎn)值等多方面指標(biāo)，能夠較全面地反映開發(fā)區(qū)的投入產(chǎn)出效率。從評價結(jié)果看，出口加工類、工業(yè)類開發(fā)區(qū)排名靠前，比如上海松江出口加工區(qū)、上海康橋工業(yè)區(qū)，而國際汽車城則由于產(chǎn)業(yè)的資金密集、土地利用效率高等特點排名第一。

在開發(fā)區(qū)帶動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展能力方面，本文主要從稅收角度測度該項能力，而稅收是促進地方經(jīng)濟發(fā)展的方面之一。根據(jù)本文的主成分載荷計算，該方面指標(biāo)較少，不過依然可以看出工業(yè)園、工業(yè)基地類產(chǎn)業(yè)鏈長且綜合性園區(qū)排名較為靠前，也反映綜合性工業(yè)開發(fā)區(qū)目前仍是區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的主要動力。

2.3 基于2009年與2015年縱向數(shù)據(jù)的開發(fā)區(qū)綜合評價

上一節(jié)我們利用上海市工業(yè)園區(qū)最新數(shù)據(jù)對上海市開發(fā)區(qū)綜合績效和6個單項指標(biāo)進行了橫向?qū)Ρ龋瑥亩鴮δ壳吧虾Ｊ泄I(yè)園區(qū)的全貌進行了科學(xué)、系統(tǒng)的評估。同時，我們還需要關(guān)心的是近年來開發(fā)區(qū)的變化趨勢。因此，本文進一步計算2009年與2015年各年度開發(fā)區(qū)綜合評價得分，通過對比排名變化分析近年來開發(fā)區(qū)發(fā)展的變化趨勢并總結(jié)規(guī)律，為各開發(fā)區(qū)轉(zhuǎn)型發(fā)展和趕超提供數(shù)據(jù)支撐。2009年與2015年開發(fā)區(qū)評價的前10名如圖1所示。

圖1 上海市開發(fā)區(qū)2009—2015年

注：圖表內(nèi)容由所有2009與2015年評估結(jié)果計算得到

3 結(jié)論與政策含義

本文基于主成分分析法構(gòu)建了上海市108家工業(yè)園區(qū)的績效評估體系，并采用熵值法確定指標(biāo)權(quán)重，最終通過模糊綜合評價法對上海市近年來各個開發(fā)區(qū)單項以及綜合績效進行了科學(xué)、系統(tǒng)的評估。通過以上分析，我們認為，本文構(gòu)建的上海市工業(yè)園區(qū)量化評價體系能夠更加科學(xué)、全面地反映各個工業(yè)園區(qū)的績效和優(yōu)勢領(lǐng)域。本文不僅有綜合績效評價，還包含創(chuàng)新、盈利、資源利用效率、資源集聚程度、投入產(chǎn)出能力和帶動經(jīng)濟發(fā)展能力6個不同方面的單項評價，這也可以成為企業(yè)選址、不同開發(fā)區(qū)管委會進一步挖掘發(fā)展?jié)摿Γ浞职l(fā)揮比較優(yōu)勢的重要參考。

橫向?qū)Ρ瓤梢钥闯觯壳吧虾Ｊ邪l(fā)展良好、各項指標(biāo)領(lǐng)先的開發(fā)區(qū)主要集中在電子信息、高端裝備制造等以創(chuàng)新為重要特征的新型產(chǎn)業(yè)集聚的園區(qū)，排名落后的開發(fā)區(qū)基本集中在農(nóng)業(yè)、化工等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)集聚的園區(qū)。這些園區(qū)普遍存在土地利用效率不高，人才集聚不明顯，專利發(fā)明數(shù)量較少等現(xiàn)象。

縱向來看，對比2009年與2015年的排名情況，上海市張江高科技園區(qū)、漕河涇新興技術(shù)開發(fā)區(qū)、金橋經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)、紫竹高新技術(shù)開發(fā)區(qū)等開發(fā)區(qū)自2009年以來一直保持在前10名，而外高橋保稅區(qū)、嘉定工業(yè)區(qū)發(fā)展定位為資金密集和傳統(tǒng)工業(yè)布局為主，缺乏創(chuàng)新動力與創(chuàng)新發(fā)展?jié)摿?，因此近幾年的綜合評價得分有所下降?？梢钥闯?，上海市開發(fā)區(qū)在上海全球科技創(chuàng)新中心戰(zhàn)略和創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略背景下，具有較強創(chuàng)新資源集聚能力、創(chuàng)新資源配置效率等創(chuàng)新潛力的開發(fā)區(qū)評價得分保持上升，而傳統(tǒng)的工業(yè)型或出口加工型開發(fā)區(qū)綜合評價得分有所下降。

綜合來看，以張江高科技園區(qū)、漕河涇新興技術(shù)開發(fā)區(qū)、外高橋保稅區(qū)、上海金橋經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)與國際汽車城為代表的開發(fā)區(qū)逐漸成長為上海市開發(fā)區(qū)龍頭園區(qū)。其他落后園區(qū)也應(yīng)依托上海經(jīng)濟、地理區(qū)位優(yōu)勢，盡快實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級，以技術(shù)創(chuàng)新、研發(fā)與吸引人才為突破口，逐漸淘汰傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，發(fā)展技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，最終實現(xiàn)上海市創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展模式的總目標(biāo)。

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PerformanceEvaluationandTransformationDevelopmentofShanghaiDevelopmentZone

(LEIShuguang

(East China Normal University Department of Economics and Management, Shanghai 200062, China)

Based on the census data of 108 development zones in Shanghai from 2009 to 2015, this paper constructs the performance evaluation system of Shanghai development zone through principal component analysis method. Then the entropy method is used to determine the weight of each index. Finally, the comprehensive performance of each industry park from 2009 to 2015, as well as the innovation and the efficiency of resource utilization are obtained from 6 aspects. The index evaluation system constructed in this paper can reflect the whole picture of Shanghai Development Zone scientifically and systematically. Through the performance comparison between 2009 2015 Development Zone ranking, we found that the lead in innovation, resource use efficiency of industrial parks are often able to achieve faster development, and the development of traditional industries based Industrial Park is relatively slow. Promoting innovation and improving the efficiency of resource utilization are important directions for the transformation and development of Shanghai industrial parks at the present stage.

principal component analysis; entropy method; fuzzy calculation; development zone performance evaluation

2017-10-09

雷曙光(1976—)，男，湖北隨州人，華東師范大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)部世界經(jīng)濟專業(yè)在讀博士生，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟。

E-mail：bssqbs@qq.com。

1005-9679(2017)06-0070-06

F 260

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