朱志强，林　岚，张　娜

(福建师范大学 地理科学学院，福建 福州　350007)



福建省产业结构有序度的测度及优化策略

朱志强，林岚*，张娜

(福建师范大学 地理科学学院，福建 福州350007)

摘要：合理的产业结构是经济增长的重要保证。测度产业结构有序度有助于正确把握产业结构调整方向。引入产业结构有序度测度模型对2005～2014年福建省产业结构有序度进行测度，采用三角形图表法对各地市产业结构演变特征进行揭示。研究表明：福建省产业结构有序度上升较快，以2008年为拐点，出现波动；产业结构有序度演变经历了“低有序度—高增速”、“高有序度—波动”和“高有序度—稳定”3个阶段；不同城市之间的产业结构有序度变化存在较大差异。建议大力发展生态农业，巩固第一产业基础地位；着力培育战略新兴产业和提升传统产业相结合，优化第二产业内部结构；积极发展新兴服务业，提高第三产业比重；努力推动文化创意和设计服务与相关产业的融合发展。

关键词：产业结构;有序度;三角形图表法;福建省

0引言

现代经济增长的过程其实也是不断优化调整产业结构的过程。产业结构演变是区域经济发展的永恒话题。产业结构是否合理直接关系到地区生产力水平[1]、经济发展效率[2]、城镇化质量[3]以及生态环境效益[4]等方面。学者们对产业结构变迁研究涉及其对区域经济增长的影响、碳排放与城市化的响应、区域产业结构演进特征及其优化路径、产业结构合理化评价等方面[5-9]，积累了丰富的研究成果。其中对于产业结构变化的合理化评价，国内学者开展了大量实证研究。刘思峰等[9]于2004年首次提出产业结构有序度的定义，并建立产业结构有序度测度模型，提出通过对比实际产业结构和目标产业结构的接近程度来判断产业结构是否合理。胡荣等[10](2008)运用产业结构有序度模型测度江苏省及其各市产业结构有序度，揭示该省产业结构的变化趋势；姜玉砚[11](2013)通过灰色系统理论中的预测模型，对山西在“十二五”期间的产业结构有序度进行了预测；李秋香[12](2013)和唐天伟[13](2015)等对河南省和江西省的产业结构的有序度进行测度，分析产业结构变迁与经济发展水平之间的关系，并针对存在问题提出相应的调整优化对策。

改革开放以来，福建省经济发展备受关注，国家先后设立了海峡西岸经济区和福建自贸区。受地缘政治及福建省自然条件影响，与其他沿海省份相比还存在一定差距。福建省如何抓住21世纪海上丝绸之路核心区和自贸试验区建设的发展机遇，实现跨越式发展，产业转型升级是关键。不少学者就“福建省产业结构调整”进行了研究，但仍缺乏对福建省产业结构演变合理化评价的探讨。基于此，引入产业结构有序度测度模型，对福建省2005～2014年产业结构有序度进行测度，采用三角形图表法对福建省产业结构演变特征进行揭示，以期为福建省产业结构优化调整提供有益参考。

1数据来源与研究方法

1.1数据来源

人均国内生产总值及三次产业所占比重数据来自2006～2015年福建省统计年鉴、2006～2015各市统计年鉴及各市国民经济和社会发展公报等。世界经济不同阶段发展水平划分依据2014年世界银行发展报告，其中人均国民生产总值根据各年人民币对美元平均汇率转换成美元以便于国际比较。

1.2研究思路

确认2005～2014年福建省三次产业的目标结构，根据钱纳里的人均经济总量标准，把世界不同国家在不同收入阶段的产业结构的平均值作为世界“标准”产业结构来确定各产业的目标结构，采用2014年国际统计年鉴中划分的不同经济水平及其相对应的产业结构(表1)，视为合理结构，并作为参照标准进行测算。运用有序度测度模型测算出福建省产业结构有序度，借助EXCEL软件绘制产业结构有序度的变化图。根据同样方法测算出福建省9市的产业结构有序度。采用三角形图表法对2005～2014年9市的产业结构演变情况进行揭示。

1.3研究方法

1.3.1产业结构有序度测度模型

有序度测度模型是灰色关联度模型的一种应用，可用来测度实际序列和目标序列的关联程度[14]。产业结构的有序度反映一个国家或地区实际的产业结构和目标产业结构的接近程度，可以作为测度该国家或地区产业结构合理化水平的定量指标，通过对产业结构有序度变化情况的分析，能够准确地把握和判断产业结构调整方向正确与否。

(1)

则εoi为产业结构向量Xi的有序度。

产业结构向量Xi的有序度εoi是产业结构向量Xi与目标结构向量Xo之间接近程度的测度，取值0～1之间。Xi越接近Xo，εoi就越大。当产业结构向量Xi与目标结构向量Xo完全重合时，产业结构向量Xi的有序度εoi取最大值1。εoi越接近1，表明一个地区的产业结构更趋合理化。

1.3.2三角形图表法

三角形图表法被用来揭示事物现象内部结构特征[15]。三角形图表法的原理是在任意一个正三角形当中，每条边均匀地划分10等分，每一等分代表占有该边的10%，按照一定规则(顺时针或逆时针)标注百分比值，将各边的10等分点连接并形成网，形成一个三角形图表，3条边分别代表第一产业、第二产业、第三产业(其中a,b,c…代表不同分区)(图1)。以近10年来福建省9个地市国内生产总值中三次产业所占比值作为数据，在三角形内进行布点，再根据点位的分布特征对三角形进行分区，直观地反映产业结构的演变特征和趋势。

图1　三角形图表分区Fig.1　Triangular diagram division

2福建省产业结构有序度的测度

2.1目标产业结构的确定

在进行福建省产业结构有序度测度的过程中，需要将福建省的GDP按照当时的汇率折算成美元进行比较。2014年福建省的人均GDP为63 472元人民币，按照2014年全年人民币和美元之间的汇率均值6.216 6进行折算，得到2014年福建省的人均GDP为10 210美元。该数值在表1中，介于中高收入国家平均水平7 747美元和高收入国家平均水平38 623美元之间，采用加权平均的方法取两个类型的加权平均数作为福建省产业结构的目标标准。

对于加权系数的确定，由于10 211∈[7 747，38 623]，所以加权系数为：

因此，福建省的目标产业结构中各产业的比重，分别取2014年与中高收入国家平均和高收入国家平均水平相应的各产业比重的加权平均数。福建省目标产业结构中各产业的比重分别为：

第一产业产值比重：α×7.7+(1-α)×1.4=7.2

第二产业产值比重：α×36.7+(1-α)×24.5=35.7

第三产业产值比重：α×55.6+(1-α)×74.1=57.1

福建省目标产业结构为7.2∶35.7∶57.1。同理，计算2005～2014年福建省目标产业结构(表2和表3)。

表1　2013年人均GDP与产业结构的国际比较

表2　2005～2014年福建省人均GDP及其加权系数

2.2福建省产业结构有序度的时间演变特征

运用产业结构有序度的测度模型，结合之前确定的福建省目标产业结构(表3)，对2005～2014年福建省产业结构有序度进行测度，结果如表4所示。

表3　2005～2014年福建省实际产业结构与目标产业结构

表4　福建省产业结构相对于世界“标准”结构的有序度

据表4，2005～2014年，福建省产业结构有序度总体呈上升趋势，从2005年的0.755上升到2014年的0.952，上升幅度较大，但各年增长幅度不同。2005～2007年，产业结构有序度相对较低，到2008年快速、持续上升至0.946，年均增长2.46%，具有“低有序度—高增速”的特点，表明此期间福建省产业结构还处于低级不合理向高级合理的转变阶段，其中第一产业比重持续降低，究其原因，2006年我国全面取消农业税、福建省积极探索林权制度改革释放了农村生产力有重大关联，促使大量的农业剩余劳动力向第二、第三产业转移，导致福建省第一产业增加值比重从2005年的12.6%降到2008年的10.7%，其中2005年到2006年的下降幅度最明显。2009～2011年，产业结构有序度保持在0.93以上，期间有波动，但有序度整体较高，具有“高有序度—波动”的特点，表明此期间福建省的产业结构已经完成由低级不合理到高级合理的转变，其中第二产业发展较快，主要原因是2009年《国务院关于支持福建省加快建设海峡西岸经济区的若干意见》出台，国家政策大力支持使福建省第二产业得到快速发展，第二产业产值比重由2009年的49.1%提升到2011年的51.6%，第三产业产值比重开出现下滑，导致此期间产业结构有序度出现波动。2011～2014年，产业结构有序度持续保持在0.95以上的高位阶段，具有“高有序度—稳定”的特点，说明福建省产业结构呈现合理发展趋势。2005～2014年福建省产业结构有序度变化如图2所示。

图2　福建省产业结构相对于世界“标准”结构的有序度Fig.2　The order degree of industrial structure in Fujian province relative to the world "standard" structure

2.3福建省域内部产业结构有序度的测度

2.3.1福建省9市产业结构有序度

依据2005～2014年建省各市产业结构，按照世界“标准”产业结构(表1)和福建省各市的历年的人均GDP可计算出各市历年目标产业结构，计算出福建省各市的产业结构有序度。

表5　福建省人均GDP及其目标产业结构分类

根据2014年各市的人均GDP和目标产业结构，通过聚类分析可将福建省9市分为3类：第一类包括厦门市，人均GDP接近14 000美元，属经济发达地区；第二类包括福州市、泉州市、三明市、龙岩市，属于中等发达地区；第三类包括漳州市、莆田市、宁德市、南平市，属于中下发达地区(表5)。利用2005～2014年福建省9市的实际三次产业构成数据，对比各市目标产业结构，通过产业结构有序度测度模型，计算2005～2014年9市相对于世界“标准”产业结构的有序度(表6)。

表6　福建省相对于世界“标准”的产业结构有序度

从表6可以看出，2005～2014年福建省9市产业结构有序度都有不同程度的提高，说明产业结构正在朝目标结构不断优化，但各市之间还存在较大差异。从产业结构有序度平均值来看，福州市的平均值高达0.937，说明产业结构有序度较高；莆田市、龙岩市和泉州市则相对偏低，平均值低于0.78。从产业结构有序度的增长幅度来看，漳州市、南平市、福州市、莆田市和龙岩市增长幅度较快，说明通过产业结构调整，其产业结构的合理化程度逐步提高；厦门市和泉州市的产业结构有序度提升缓慢，产业结构调整效果不明显，同时也从侧面说明产业结构的调整过程是个循序渐进的复杂过程；三明市和宁德市的产业结构有序度则呈现波动中有所提高的趋势，波动幅度较明显，与其产业基础相对薄弱有关。

2.3.2福建省9市产业结构的演变特征

根据2005、2008、2011和2014年福建省9市国内生产总值中三次产业所占比值，制作三角形图表(图3)，根据各图表中点的分布，分析当年福建省各市产业结构的状况，对比各个年份的三角形图表，可知各市的产业结构演变。

2005年，点集中分布在从e区到c区的过渡地带，表明福建省大部分城市的产业结构正在由一、二、三均衡发展型向二、三、一工业主导型转变；d区分布有少量点位，说明第二产业发展占优势d的城市有一定数量，如厦门市、泉州市和莆田市。2008年，绝大多数点位完成从e区到c区的移动，并出现从c区向d区转移的趋势，表明福建省大部分城市的第二产业得到快速发展，产值比重不断提高，产业结构得到优化；2011年，各区点位的数量分布并没有发生太多变化，大部分城市继续由c区向d区转移，但个别城市表现出由d区回到c区再向b区转移的趋势，表明这些城市第三产业比重逐渐增强，产业结构得到进一步优化，如厦门市和福州市；2014年，多数点位已经完成从c区转移到d区的过程，第二产业占优势的城市占据绝大多数，而厦门市则已率先完成从d区到b区的转变，说明厦门市已经完成由二、三、一工业主导型向三、二、一服务业主导型的转变。综上，福建省各市除厦门市、福州市以外，多数城市的产业结构经历了第一产业比重逐步下降，第二产业比重逐渐增强，第三产业比重缓慢提升的发展演变趋势。

3结论与建议

3.1结论

引入产业结构有序度测度模型，对2005～2014年福建省的产业结构有序度进行测度，研究显示：福建省的产业结构有序度总体呈上升趋势，提升幅度较快，以2008年为拐点，之后出现波动；福建省产业结构有序度演变经历了“低有序度—高增速”、“高有序度—波动”和“高有序度—稳定”3个阶段。2005～2014年间福建省9市产业结构有序度都得到不同程度的提高，但不同城市之间存在一定差异。其中，漳州市、南平市、福州市、莆田市和龙岩市增长幅度较快，厦门市和泉州市的产业结构有序度提升缓慢，三明市和宁德市的产业结构有序度则呈现波动中有所提高。

图3　福建省9市产业结构演变情况Fig.3　The evolution of industrial structure in nine cities of Fujian Province

3.2建议

根据福建省产业结构有序度测度分析结果，为促进福建省不断优化调整产业结构提出以下建议：

1)大力发展生态农业，巩固第一产业的基础地位。借助“生态文明先行示范区”建设的机遇，大力发展生态农业，加快转变发展方式，用工业化思维，加快发展绿色农业、循环农业和品牌农业，提升现代农业园区建设水平，大力发展设施农业项目和农业物联网，提高单位面积农产品的经济效益和市场竞争力。

2)培育战略新兴产业和提升传统产业相结合，优化第二产业内部结构。鼓励高新技术产业、绿色生态环保产业发展，利用高新技术改造传统工业，淘汰落后高耗能产业，加快发展如节能环保、高端装备制造业、海洋高新产业等战略性新兴产业，努力打造新兴产业集聚基地；同时要借助“21世纪海上丝绸之路核心区”建设的机遇，将一些富余产能转移到 “一带一路”沿线国家，支持传统产业“走出去”积极参与国际市场竞争。

3)发展新兴服务业，努力提高第三产业比重。利用现有优势，借助“平潭综合实验区”、“中国福建自由贸易试验区”和“福州新区”等平台，大力推动物流、金融和旅游业创新发展，努力提高第三产业比重。在金融方面，推进闽台金融合作先行先试，努力将福建省打造成两岸区域性金融服务中心；在物流方面，充分利用现有的产业基础和港口资源，加快物联网技术的推广和运用，大力培育发展一批技术水平先进、核心竞争力强的第三方物流企业；在旅游方面，以“清新福建”为主题，支持发展以厦门、大武夷等为中心的旅游圈，整合区域旅游资源，策划推介精品线路，提高旅游服务质量。

4)积极推动文化创意和设计服务与相关产业的融合发展。推进文化创意与设计服务与旅游、体育、农业、制造业、数字内容产业等相关产业的融合发展，促进产业转型升级。如以旅游业为例，要加强农业科技进步，创新观光农业，打造一批农产品文化创意园，促进传统农业文化与现代农业科技的融合，大力发展以“农林牧渔”业为基础的乡村旅游业；加强创新力度，通过文化创意大力研发现代旅游商品，提高旅游工艺品的设计和制造水平。

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文章编号：1004—5570(2016)03-0018-07

收稿日期：2016-03-15

基金项目：国家自然科学基金面上项目(41371163)；福建省自然科学基金项目(2014J01150)

作者简介：朱志强(1991-)，男，硕士研究生，研究方向：旅游地理,E-mail: fsdzhuzq@163.com. *通讯作者：林岚(1971-)，女，教授，博士，研究方向：休闲与旅游地理,E-mail:linlancn@163.com.

中图分类号：F207

文献标识码：A

The measurement and controlling measures of the order degree of industrial structure in Fujian Province

ZHU Zhiqiang,LIN Lan*,ZHANG Na

(School of Geographical Sciences, Fujian Normal University, Fuzhou, Fujian 350007, China)

Abstract:The reasonable industrial structure is an important guarantee of economic growth. Measuring the industrial structure and orderly degree helps to correctly grasp the direction of industrial structure adjustment. Introduce the orderly degree model of the industrial structure to measure the industrial structure order degree of Fujian province in recent ten years, and use the triangle chart to reveal its evolution characteristics. The results showed that: The order degree of industrial structure in Fujian Province increased rapidly, taking 2008 as a turning point, then there has a fluctuations; The evolution of the industrial structure order degree has experienced a low degree of order-high growth, high degree of order-fluctuation and high order-stable three stages; There is a big difference in the change of industrial structure order degree between different cities. Proposed to develop ecological agriculture, consolidate the basic position of the first industry; optimize the internal structure of secondary industry by combing cultivate strategic emerging industries and upgrade traditional industries; actively develop new services, improve the proportion of the third industry; to promote the integration development of cultural and creative design services and related industries.

Key words:industrial structure; degree of order; triangular diagram method; Fujian province