基于政策文本的我国生产性服务业与制造业融合评价_李珊.pdf

第41卷 第4期2023年4月河 南 科 学HENAN SCIENCEVol.41 No.4Apr.2023收稿日期：2022-09-02基金项目：2021年工业和信息化部指导性软课题研究项目（GXZK2001-08）；江苏省社科应用研究精品工程（22SKC-04）；南京航空航天大学研究生科研与实践创新计划项目（xcxjh20210919，xcxjh20210904，xcxjh20210905）作者简介：李珊（1977-），女，副教授，博士，主要研究方向为信息抽取和大数据分析文章编号：1004-3918（2023）04-0568-09基于政策文本的我国生产性服务业与制造业融合评价李珊，柳莺，吴甜甜，唐春霞（南京航空航天大学 经济与管理学院，南京210036）摘要：选取31个省（市）为研究对象，研究其生产性服务业与制造业融合水平.利用文本处理技术对两业融合政策文本进行信息提取，修正指标体系，并基于TF-IDF法对指标权重进行计算.同时，对选取的31个省（市）采用TOPSIS 法进行两业融合水平评价，并提出建议.研究结果表明：从横向区域角度看，东部地区的融合水平远高于其他地区.其中，广东和江苏的融合水平较高，而西部和东北地区融合水平相对较低，整体发展滞后.从纵向不同维度融合水平看，政策制定、政府投入和科学技术投入对两业融合有促进作用，各省市在产业融合过程中应加大政府干预力度，加强产业融合领域科学技术的研发和科技人才的引进.关键词：融合；生产性服务业；制造业；政策文本；TOPSIS法；TF-IDF法中图分类号：F 719；F 424文献标识码：AEvaluation on the Integration of Productive Services and Manufacturing inChina Based on Policy TextLI Shan，LIU Ying，WU Tiantian，TANG Chunxia（School of Economics and Management，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 210036，China）Abstract：The integration level of productive services and manufacturing is studied by taking 31 provinces as theresearch object.The text processing technology is used to extract information from the relevant policy text of theintegration of the two industries，modify the indicator system，and calculate the indicator weight based on theTF-IDF method.At the same time，the TOPSIS method is used to evaluate the integration level of the two industriesin the selected 31 provinces and put forward suggestions.The results show that：From the perspective of horizontalregion，the levels of integration in the eastern region is much higher than that in other regions.Among them，theintegration levels of Guangdong and Jiangsu are relatively high，while the integration levels of the western andnortheastern regions are relatively low，and the overall development lags behind.From the perspective of the level ofvertical integration in different dimensions，policy formulation，government investment and science and technologyinvestment can promote the integration of the two industries.The provinces should increase government intervention inthe process of industrial integration，strengthen the research and development of science and technology and theintroduction of scientific and technological talents in the field of industrial integration.Key words：integration；productive services industry；manufacturing industry；policy text；TOPSIS；TF-IDF生产性服务业与制造业（以下简称“两业”）不断走向融合的过程中，离不开中央政府宏观政策的指导，目前与之相关的政策文件、规划措施、政策解读等政策文本较多，它们是政府政策部署最直观的体现，是政府政策行为的反映.对这些政策文本进行研究分析，可以直观地洞悉政府的政策方向和政治部署，准确全面地厘清宏观政策路径，为产业融合指明方向.但由于这些政策文本来源广泛、内容多样、篇幅较长，一些人工判读的方法已不能满足对政策文本分析的要求，于是越来越多的学者采用自然语言处理技术来进行政策文本分析，以期得到全面、直观和科学的两业融合评价机制.目前学界关于两业融合的研究大致分为3个方面：一是对两业融合理论及内涵展开研究，主要有需求遵从论、供给主导论、互动论和融合论1-6等，这些方法以定性的形式梳理融合现状，形式较为单一；二是对两业融合水平进行评价，常用方法有投入产出法、熵指数法、模糊综合评价和Malmquist指数7-13等，这些方法对应的可观测样本量较小，难以分析融合的趋势；三是从融合环境、融合条件、融合能力和融合过程14-19等方面，针对两业融合影响因素展开研究.本文选取我国31个省（市）作为样本，利用文本处理技术开展研究，先对两业融合的政策文本进行信息抽取，修正现有两业融合评价指标体系；然后采用TF-IDF算法，计算每个关键词的TF-IDF值，并使其自动映射到相应的指标中，从而计算指标权重，形成科学评价机制；然后基于TOPSIS法对两业融合水平进行评价，最后对促进两业融合提出对策建议.1研究方法1.1TF-IDF法TF-IDF值是词频（Term Frequency）和逆文本频率指数（Inverse Document Frequency）的乘积，计算公式为：QTF-IDF()i=timax()tlog|allDocdoc()i+1.（1）式中：ti表示某个特征词i产生的次数；max(t)为文本语料内出现频次最高的特征词的次数；allDoc为文档总数；doc(i)为包含i的文档总数.特征词在语料库中出现的频率越高、越“新鲜”，TF-IDF值也就越高，对于文档也有更好的表征作用.1.2TOPSIS法1.2.1构建原始数据在区域两业融合水平评价指标体系中，设评价模型中的某省（市）或自治区的某个评价指标，则建立初始矩阵A.A=|x11x1mxn1xnm.（2）式中：n代表某省（市）或自治区，m代表某项评价指标，xnm代表该省（市）或自治区某项评价指标的数值.1.2.2构造归一化初始矩阵对正向指标采用标准化处理：xnm=max()xnm-xnmmax()xnm-min()xnm；（3）对负向指标采用标准化处理：xnm=xnm-min()xnmmax()xnm-min()xnm；（4）经标准化处理后得到矩阵：S=|x11x1mxn1xnm.（5）式中：min(xnm)代表某省（市）或自治区某项评价指标中的最小值，max(xnm)代表最大值，xnm为标准化引用格式：李珊，柳莺，吴甜甜，等.基于政策文本的我国生产性服务业与制造业融合评价 J.河南科学，2023，41（4）：568-576.-569第41卷 第4期河 南 科 学2023年4月后的数值，S为归一化初始矩阵，表示经过标准化处理后该省（市）或自治区某项评价指标的数值.1.2.3确定最优方案和最劣方案最优方案S+由矩阵S中每列元素的最大值构成，用S+nm=maxx1m,x2m,xnm表示某省（市）或自治区中某项最优评价指标的数值，某项最优评价指标构成m1矩阵S+，即为最优方案.最劣方案S-由矩阵S中每列元素的最小值构成，用S-nm=minx1m,x2m,xnm表示某省（市）或自治区中某项最劣评价指标的数值，某项最劣评价指标构成m1矩阵S-，即为最劣方案.1.2.4计算综合得分计算与最优方案的距离：D+nm=1m(S+nm-Snm)2；（6）计算与最劣方案的距离：D-nm=1m(Snm-S-nm)2；（7）根据下式计算某省（市）或自治区的综合得分：Cn=D-nmD-nm+D+nm.（8）式中：D+nm表示某省（市）或自治区某项评价指标与最优方案的距离，D-nm表示与最劣方案的距离；为评价指标权重；Snm表示某项指标的数值；Cn表示该省（市）或自治区的综合得分.2数据来源2.1文本数据来源为保证样本数据的权威性和准确性，选取的政策文本来源于20112021年国务院和国家部委官网发布的政策文件和政策解读文件.在两业融合政策文本检索与选取过程中，主要遵循以下原则：由于与两业融合密切相关的政策文本较少，且基于政策文本段落语义分明的特点，因此以“生产性服务业与制造业”为关键词进行全文检索，要求政策文本正文包含“生产性服务业与制造业”关键词，具体的提取规则为利用Python进行全局搜索，爬取正文中包含“生产性服务业”“制造业”“服务”等关键字的相关段落和语句.要求政策文本发文机构为中央政府、国务院办公厅、各省（市）政府办公厅等.所选取的政策文本类型为法律法规、规划、通知、计划、意见、行动纲要和政策解读文件.根据以上检索过程和原则，本文共收集与两业融合相关的政策文本45份，政策解读文本43份，相关字数共计74 846.2.2实证数据来源根据 中华人民共和国按行业分类国家标准 和 中华人民共和国国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要 对生产性服务业的分类，生产性服务业包括交通、仓储和邮电业，信息传输、计算机服务和软件业，金融业，房地产业，租赁和商务服务业，科学研究和技术服务业，地质勘查业七大类.实证数据主要来源于2021年的 中国统计年鉴 和 中国工业经济年鉴，从中选取31个省（市）及自治区（考虑到数据的可获得性，不包含港澳台地区）的区域数据，并对所有变量进行了相应的去量纲处理，缺失的数据采用均值插补的方法补齐，这些实际数据能够切实反映我国区域生产性服务业与制造业融合现状.3指标体系的构建及权重确定3.1初始指标体系的构建结合现有研究成果，归纳整理5，7-10，20-24并构建经济、产业、政治、科技4个维度，选取10个二级指标构建-570经济发展水平修正前的两业融合评价指标体系修正后的两业融合评价指标体系经济维度人力资本资本要素产业结构科技创新能力产业发展水平政策支持科学技术投入可持续发展能力经济效率产业维度政治维度科技维度拆分保留保留删除保留保留保留保留保留删除经济发展水平经济效率人力资本产业结构产业发展水平政策制定政府投入科技创新能力科学技术投入初始指标体系.其中，经济维度的指标有经济发展水平、经济效率、资本要素和人力资本，产业维度的指标有产业结构和产业发展水平，政治维度的指标有政策支持，科技维度的指标有科技创新能力、科学技术投入和可持续发展能力.3.2政策文本内容分析为初步把握两业融合政策文本的主题内容，首先对预处理后的文本数据提取关键词，分词后筛选得到具有实质意义的名词和动词，绘制词云图（图1），其中关键词字体的大小表示出现频率的多少.进一步基于词性对关键词进行划分，得到动词和名词属性下的高频关键词（表1）.这些高频关键词出现频率的高低代表了该热点关键词在两业融合政策中被关注的程度.表1两业融合高频关键词统计Tab.1High-frequency words of the integration policy of the two industries名词关键词制造业服务业生产性创新物流频次82717878623841583209名词关键词企业技术应用装备频次2689243423541980动词关键词推动提高建设创新发展频次58975698430941584038动词关键词鼓励转型升级提出频次2390210519761893表1中词频较高的动词关键词“推动”“提高”“建设”“鼓励”等，明显体现出正向情感特征，反映出政府正积极推动两业融合的发展且两业融合正处于发展势头良好的阶段.“创新”“转型”“升级”揭示出生产性服务业在不断创新中促进制造业的转型升级.关键词中的名词能够确切反映两业融合政策关注的重点和着力点，“企业”“服务”“物流”表明两业融合政策施行的关键对象在企业，必须重视企业在两业融合工作中发挥的作用.“技术”“创新”“应用”揭示相关政策着重于推进两业融合的技术创新应用与发展.“装备”“物流”反映了装备制造业和物流业是生产性服务业中较为重要的两个细分行业，政府十分重视这两个细分行业的发展.3.3指标体系的修正结合政策文本分析结果，对初始指标进行修正（图2）.在经济维度方面，“经济增长”“制造业效率”“全要素生产率”等高频关键词都与经济发展水平、经济效率和人力资本相关，因此保留这3个指标；而资本要素的含义是通过直接或间接的形式最终投入产品、劳务和生产过程中的中间产品和金融资产，且图1两业融合政策词云图Fig.1Word cloud of the integration policy of the two industries图2评价指标调整与修正Fig.2Evaluation index adjustment and revision process引用格式：李珊，柳莺，吴甜甜，等.基于政策文本的我国生产性服务业与制造业融合评价 J.河南科学，2023，41（4）：568-576.-571第41卷 第4期河 南 科 学2023年4月占比不大，所以删去.产业维度方面，存在“转型升级”“制造业升级”“产业结构”“产业关联”“产业升级”等与产业结构和产业发展水平相关的高频关键词，因此保留这两个指标.政治维度方面，通过上面的分析可知，政府十分重视两业融合，各级政府不仅出台有相关的政策措施，还对加大了投入，因此将政策支持拆分为政策制定和政府投入两大指标.科技维度方面，创新和增加科技力量一直都是两业融合中的主要问题，因此保留科技创新能力和科学技术投入两个指标.3.4评价指标权重的确定对抽取的文本语句进行分词后，使用第三方工具包（Language Technology Platform，LTP）对15 762条文本语句进行词性标注.例如：深入/实施/创新驱动/发展/战略的词性标注结果为AD/VV/NN/VV/NN，含义为副词/动词/名词/动词/名词；提升/装备制造/竞争力的词性标注结果为VV/NN/NN，含义为动词/名词/名词；企业/是/融合/发展/主体的词性标注结果为NN/VC/NN/NN/NN，含义为名词/系动词/名词/名词/名词.从中筛选出所有的动名词，比如实施、创新驱动、发展、战略、提升、装备制造、竞争力、企业、融合、发展、主体等，选择出现频次在1000以上的34个动词或名词作为关键词；将选取出来的每一个关键词映射到评价指标中去，如创新驱动对应的是科技维度中的科技创新能力，最终将34个关键词映射到9个指标中（表2）.表2关键词评价指标配对Tab.2The pairing of key words evaluation index维度经济维度产业维度政治维度科技维度评价指标经济发展水平经济效率人力资本产业结构产业发展水平政策制定政府投入科技创新能力科学技术投入关键词消费、经济发展贸易、投资、市场人才、科技人员、人力资源商品结构、产业结构、工业、制造业、服务业产业国际化、集聚、融合政策、法规、举措、措施、制度政府、机构、事业单位科技创新、改革创新、创新驱动、研发科技、技术、智能制造、物联网、大数据、机器人3.4.1关键词指标分类为了后续进行关键词指标的打分和权重计算，需要将内容通过关键词映射到指标上进行分类.首先，对内容进行映射，标记对应指标，得到内容指标对应统计表，如“加快开发区产业结构优化”对应指标“产业结构”和“优化开发区土地利用政策”对应指标“政策制定”等.其次，将各个指标的内容进行统计，共分解出5785 条与指标相关的内容（图3）.从指标数量来看，科学技术投入相关内容最多（1494条），可以看出在两业融合领域需要加大科学技术的投入.科技创新能力作为第二重要的指标（相关内容632条），可以看出科技创新在两业融合工作中也十分重要.图3关键词指标分类统计Fig.3Classification statistics of key words indicator16001400120010008006004002000指标数量/条86474677398988945286321494经济发展水平经济效率人力资本产业结构产业发展水平政策制定政府投入科技创新能力科学技术投入指标-5723.4.2评价指标权重的确定采用TF-IDF法计算每一个关键词的TF-IDF值，再将文本关键词映射到关键词指标中，加权平均得出本文的关键词评价指标权重（表3）.由表3看出，政府投入、政策制定、科学技术投入这3个指标的权重最大，对两业融合有极大的促进作用；而经济发展水平和经济效率的权重低，且数量较少，不同于其他指标维度；其他重要指标有科技创新能力、产业结构、产业发展水平、人力资本.4实证结果与分析立足现行统计制度和方法，针对二级指标，从2021年 中国统计年鉴 和 中国工业经济年鉴 中选取 14 个含有实际数据的统计指标作为三级指标与之对应（表 4）.表4我国区域两业融合评价指标体系Tab.4Evaluation index system of integration of two industries in Chinese regions维度经济维度产业维度政治维度科技维度二级指标经济发展水平经济效率人力资本产业结构产业发展水平政策制定政府投入科技创新能力科学技术投入三级指标地区生产总值制造业固定资产投资增额工业生产者出厂价格指数生产性服务业从业人数占制造业从业人数占比生产性服务业就业人员工资总额占制造业就业人员工资总额的比重生产性服务业生产总值占制造业生产总值的比重生产性服务业增额占服务业增额比重生产性服务业固定资产投资增额占制造业固定资产投资增额的比重相关政策文件发布数目两大行业公共预算支出专利申请数和授权数技术市场成交额R&D经费投入率规模以上工业企业新产品开发项目数基于TOPSIS法对我国31个省（市）及自治区的区域两业融合水平进行打分，每个维度的评价得分和综合得分见表5.由表中可看出，广东、江苏、山东和浙江的两业融合水平评分较高，而海南、宁夏、青海和西藏较低.以上4个两业融合水平较高的省份均位于东部地区，说明东部地区两业融合发展的较好，为其他地区的两业融合发展提供了范本.东部地区中，广东、江苏、山东和浙江的两业融合的评价得分较高，均超过了全国水平；天津和海南较低，均低于全国平均水平，其中，天津的评分与全国水平的绝对差值不大，仅为0.048，但是海南的评分与全国水平的绝对差值极大，原因主要与海南的两业从业人数、相关政策发布数目、制造业固定资产投资额较小有关，即与人力资本、政策制定、经济效率维度有关；其他省份的两业融合评价得分都超过或接近于全国平均水平.中部地区中，河南、湖北、安徽等省的两业融合评价得分均超过了全国水平，其中只有山西低于全国水平，但与全国水平的绝对差值并不大，仅仅低了 0.100，原因主要是山西生产性服务业生产总值占制造业生产总值的比重、生产性服务业增额占服务业增额比重等指标的绝对水平偏低有关，即与产业结构维度有关.西部地区中，陕西、重庆、四川、广西、贵州和云南的两业融合评价得分均已超过全国水平，而内蒙古、新疆、宁夏、甘肃、青海和西藏的两业融合评价得分均低于全国水平，且这些省份与全国平均水平相差极大，原因主要是这些省份的两业从业人数、地区生产总值、制造业和生产性服务业固定资产投资增额、公共预算支出和规模以上工业企业新产品开发项目数少，即与人力资本、经济效率、产业结构等维度相关.东北地区中，黑龙江、吉林和辽宁的两业融合评分均低于全国水平，分别比全国水平低0.164、0.165和0.027，原因主要与这些省份制造业和生产性服务业从业人员数少相关，即与人力资本维度相关.表3评价指标权重Tab.3The result of index weight评价指标经济发展水平经济效率人力资本产业结构产业发展水平权重0.0290.0180.1150.1390.104评价指标政策制定政府投入科技创新能力科学技术投入权重0.1580.1720.1260.140引用格式：李珊，柳莺，吴甜甜，等.基于政策文本的我国生产性服务业与制造业融合评价 J.河南科学，2023，41（4）：568-576.-573第41卷 第4期河 南 科 学2023年4月表5区域两业融合水平评价结果Tab.5Evaluation results of integration of two industries区域东部中部西部东北省（市）北京天津上海河北山东江苏浙江福建广东海南山西河南湖北安徽湖南江西内蒙古新疆宁夏陕西甘肃青海重庆四川西藏广西贵州云南黑龙江吉林辽宁经济发展水平0.7740.3460.8470.6750.8780.9260.8910.7120.9630.2520.3320.8220.6520.6850.5700.4380.3650.3290.2460.4400.2920.2270.7240.7330.2020.3990.3250.3180.3320.3060.422经济效率0.8380.4910.9370.7390.9680.9280.9720.7820.9830.2980.6600.7250.7660.7750.7060.5410.4490.4040.4880.6430.3860.2770.8230.7840.2540.4920.6400.6160.3930.4700.520人力资本0.7790.6460.8500.8820.9110.9390.9500.8780.9050.2820.5600.9150.8860.8760.8190.7460.4010.2750.2140.6720.3490.2350.8200.7780.4380.5700.7610.3870.3540.3650.450产业结构0.6400.2700.8580.9310.8880.9170.8340.9150.8080.5380.7390.9230.8950.8820.8940.8880.3610.4920.5550.9130.4890.2830.8530.8390.3240.7340.7510.6760.5370.4330.828产业发展水平0.9130.8990.9200.9070.9300.9500.9410.9200.9840.3430.7230.8790.8820.8910.9180.8730.4250.4580.3570.8240.3550.3840.8380.8960.3260.9110.6080.9110.8060.8170.865政策制定0.9830.9280.9210.9410.9520.9540.9330.9190.9360.4830.7700.9300.9350.9140.8740.7930.5410.4550.4900.9170.8930.5900.9370.8910.2420.7350.7690.9280.5730.6250.700区域东部中部西部东北省（市）北京天津上海河北山东江苏浙江福建广东海南山西河南湖北安徽湖南江西内蒙古新疆宁夏陕西甘肃青海重庆四川西藏广西贵州云南黑龙江吉林辽宁政府投入0.8740.6020.8900.9220.9430.8930.9260.8730.9850.3590.5480.8880.9270.8740.8960.8740.6190.1810.2070.8840.3310.1660.9210.9490.2240.7000.8950.8590.6490.6020.695科技创新能力0.8810.6790.8750.9010.9170.9460.9640.8930.9980.2920.4150.9110.8960.8970.8760.7040.5870.5690.2450.9070.4230.3330.7300.8430.1550.7300.6420.7590.5610.6520.775科学技术投入0.8910.7450.8790.8860.9470.9520.9290.8890.9660.2490.5700.9250.8940.9250.8320.7450.3440.3280.3050.8860.3960.3860.7150.8590.3990.8260.6450.7630.4200.4120.564综合得分0.8520.6640.8860.9030.9290.9350.9250.8910.9420.3650.6120.9060.8960.8870.8620.7910.4730.3850.3420.8490.4670.3360.8350.8650.2920.7270.7230.7500.5470.5460.685排名13211063248128225791216252729142630151131181917232420-5745结论与建议5.1结论1）国家出台各项政策推进两业融合，地方政府积极响应，通过文本分析发现政府着重于推进两业融合的技术创新应用与发展，使生产性服务业在不断创新中促进制造业的转型升级.2）从区域角度来看，东部地区的两业融合水平远高于中西部.其中，广东和江苏的两业融合水平最高，且东部地区绝大多数省份的两业融合水平都超过全国平均水平，生产性服务业和制造业蓬勃发展；中部地区虽然两业融合水平略差于东部地区，但除山西外的所有省份两业融合水平皆高于全国平均水平；西部和东北地区两业融合水平较低，整体发展滞后.3）从不同维度的两业融合水平来看，政策制定、政府投入、科学技术投入3个指标的权重最高，对两大产业的融合有极大的促进作用.5.2对策建议1）从经济维度来看，企业是两业融合路径实现的关键主体，因此改善企业生产经营环境、规范企业的主体行为、鼓励企业多层面地进行改造升级和服务创新，是推动两业融合的关键.从区域经济角度来看，由于东部地区经济相对较好，政府可以参考东部地区的政策，为中西部地区建立区域性公共服务平台，通过金融支持、税收优惠等逐步减少由区域经济差距带来的两业融合发展差距.2）从产业维度来看，需提高两业从业人力资源的数量和质量，尤其是促进生产性服务业从业人力资源的开发，由相应机构发起，将制造业从业人员和生产性服务业从业人员快速吸纳到两业融合工作中去，同时以企业为主体，对产业融合从业人员进行在职培训，提高从业人员的业务水平和业务质量.3）从政治维度出发，应加强政策制定的力度和范围、加大政府投入，建立健全两大产业融合路径实现的法律法规体系，提高针对性并加强相关法律法规的配套，使之体系化、结构化；制定科学的产业融合路径管理政策，使实现产业融合的所有活动都处于相应的管理政策的约束和引导之下，两业融合路径实现各环节均有章可循.4）在科技维度应保障并加强科学技术和知识资源的投入，利用大数据、物联网、人工智能等技术，对融合系统内的技术和知识资源进行有效挖掘；积极进行技术和知识的再创新，鼓励以企业为主体加强科研创新，形成新的技术和知识成果.参考文献：1 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