材料和能源。技术进步一方面可以提高劳动生产率，降低产品成本，降低价格；另一方面可以提高产品质量和产品竞争力。技术进步使得原有的产业结构面临着新的技术结构选择，最终产业结构会发生为了适应技术进步的要求而发生变化。文中选取R&D支出和新产品开发支出作为技术进步条件的二级动力要素，选取劳动生产率、专利数、新产品销售收入作为技术进步效果的二级动力要素。
4.环境子系统。文中的环境子系统包括制度政策环境、国家经济状况环境以及经济全球化环境。制度政策作用于产业结构演化的主要作用方式是财政方式，在产业政策方面，中央政府通过增加财政补贴来扶持某些产业的发展。同时，在相关政策中，政府的财政支出也会影响产业的发展，引起产业结构的变化。经济全球化环境中，开放和入世使得我国不断利用经济全球化和世界产业结构转移的有利时机扩大出口，利用外资，积极开展多种贸易。在国际贸易过程中，我国出口具有国际竞争力的产品，扩大市场空间，提高经济效益，使具有国际竞争力的部门在整个国民经济中的比重上升，从而引起产业结构的变化。因此，选取财政支出、社会保障支出和税收状况作为制度政策而二级动力要素，选取GDP作为国家经济状况的二级动力要素，选取进出口总额和外商直接投資作为经济全球化的二级动力要素。综上所述，我国产业结构演化动力子系统要素的情况如表1所示。
三、研究方法
本文首先选取指标数值变化的方法对我国产业结构演化动力系统中子系统指标进行赋权，大多数现有客观赋权评价方法是根据评价指标在不同评价对象之间的数值差异程度来确定评价指标的权重，而忽略了指标的数值变化对评价结果的影响。指标数值变化的方法是根据指标数值变化前、变化后两种状态下评价结果的相似程度，计算该指标对评价结果的影响度，从而确定指标权重。指标数值变化的方法解决了现有研究在确定权重时忽略了指标值变化对评价结果影响程度大小的问题。之后，建立复合有序度模型对我国产业结构演化动力系统中子系统间的协同性进行综合评价，复合系统有序度模型可评价若干个系统之间的协同状况，正好适应本文的研究对象。
1.指标数值变化赋权方法。运用指标数值方法赋权的步骤如下：
1.1评价指标的打分。假设：xij为第i个评价对象第j个指标规范化处理后的分值，vij为第i个评价对象第j个指标的值，n为被评价对象的数量。
则，正向指标打分xij为：
1.2评价指标的赋权。采用评价指标的打分数据，通过组间平均法进行归类，得到原始的分类结果A = { a1，a2，…，al}。不同的类别代表不同的发展水平。对打分后的数据进行计算，将第i个评价对象第j个指标的数值用剩余n-1各评价对象的第j个指标的平均值替换。之后，仍采用组间平均法对n个对象的发展状况进行归类，得到第j指标取值变化后的分类结果B（i）j。同理，分别对之后的各个对象的第j个指标进行变化后的计算，得到分类结果B（i）j。
1.3计算原始分类结果、变化后分类结果的相似度r。假设r为变化后分类结果B与原始分类结果A的相似度，card（*）为集合中包含元素的个数，B为变化后的分类结果{ b1，b2，…，bl}，A为原始分类结果{ a1，a2，…，al}，ch为变化后分类结果B中第h个元素bh、原始分类结果A中的任一元素ak是否存在相似性，1表示存在相似关系，0表示不存在相似关系，h =1，2，…，l，T為信息含量的临界值。则r：
式（3）表示的是在变化后分类结果B中，与原始分类结果A的元素ak存在相似关系的元素bh所包含的省份个数占省份总数的比重。特别地，当变化后的分类结果B=原始分类结果A时，r =1。其中：
其中，card（bhak）表示变化后分类结果B的第h个元素分别与原始分类结果A的所有元素求交集后、交集所包含的元素个数。表示交集所包含的元素个数card（bhak）、对应的原始分类结果A的元素ak个数的对比关系。特别地，当bh= ak时，说明变化后分类结果B第i个元素bi包含原始分类结果A第k个元素ak的全部信息，即=1；bhak =φ时，说明变化后分类结果B第h个元素bh没有包含原始分类结果A第k个元素ak的任何信息，即=0。故，信息含量的临界值T[0，1]。
借鉴相关分析、偏相关分析认为相关系数大于等于0.8表示指标间存在相关性的思路，取信息含量的临界值T=0.8。计算可得，分类结果B（i）j与原始分类结果A的相似度r（i）j。
1.4计算评价指标对评价结果的影响程度。
假设Rj为第j个评价指标的数值变化对评价结果的影响程度。
式（5）通过比较分类结果相似度与1的差距，刻画特定指标数值变化对评价结果的影响程度。特别地，如果特定指标数值变化前后分类果完全一致，则=1，进而得到Rj=0，说明该指标对评价结果没有任何影响。同理可得其它评价指标对评价结果的影响程度。
1.5评价指标的权重确定。
假设wj为第j评价指标的数值变化权重，则
根据特定指标数值变化前、变化后两种状态对评价结果的影响程度来确定该指标的权重。体现对评价结果影响越大的指标、对应权重越大的赋权思路。
2.复合系统有序度模型。假设存在q个子系统，通过加权平均数来确定产业结构演化过程子系统的有序度函数，即：
由公式（2）可知，ui[ 0， 1]。ui越大，子系统的有序度越高，反之，则越低。在一给定初始时刻t0，产业结构演化动力子系统序参量的有序度为ui0，则在整个复合系统发展演变过程中的时刻t，产业结构演化动力子系统序参量的有序度为uit（ej）。产业结构演化动力子系统协同发展的协调度为：
由公式（3）可知，OD[ 0， 1]，则OD值越大，则产业结构演化过程子系统有序度越高，反之越低。
四、实证分析
本文选取31个省市作为研究对象，从《中国统计年鉴》中搜集数据，对我国2012年31个省市产业结构有序度发展进行评价。
1.指标数值变化赋权结果。首先，对我国产业结构演化动力系统中各子系统的指标进行打分。以“人均国民收入”指标为例，打分结果如表2所示。
之后，对评价指标的打分数据进行分类。将数据从0到1分为十类，分别为{[0， 0.1）， [0.1， 0.2 ）， [0.2， 0.3 ）， [0.3， 0.4）， [0.4， 0.5）， [0.5， 0.6）， [0.6， 0.7）， [0.7， 0.8）， [0.8， 0.9）， [0.9， 1.0] }，则按照表1中的打分结果将31个省市进行分类，分类结果A1为：{{贵州，云南，西藏，甘肃}， {山西，安徽，江西，河南，湖南，广西，海南，四川，青海，新疆}， {河北，黑龙江，湖北，重庆，陕西，宁夏}， {吉林}， {福建，山东，广东}， {辽宁，浙江}， {内蒙古，江苏}， {上海}， {北京，天津}}。将北京的“人均国民收入”0.92244用其他30个省市的平均值0.302229替换掉，则分类结果为B（1）1为：{{贵州，云南，西藏，甘肃}， {山西，安徽，江西，河南，湖南，广西，海南，四川，青海，新疆}， {北京，河北，黑龙江，湖北，重庆，陕西，宁夏}， {吉林}， {福建，山东，广东}， {辽宁，浙江}， {内蒙古，江苏}， {上海}， {天津}}。
则相似度：
同理，可求出其他省市这一指标的相似度，结果如表2所示。
则“人均国民收入”指标的影响度根据公式（5）计算为：
由此计算各个指标的影响度，如表3所示。
如表3中所示，需求动力子系统中，人均国民收入的影响度最高，其次是恩格尔系数，之后依次为服务消费比重、工业消费比重、居民消费水平和价格水平；供给动力子系统中，第一产业劳动力比重的影响度最高，其次为固定资产投资，之后依次为教育财政支出、农用地面积、第三产业劳动力比重、第二产业劳动力比重和专科及以上学历劳动力比重；技术动力子系统中，R&D支出的影响度最高，其次为劳动生产率，之后依次为新产品开发支出、新产品销售收入和专利数；环境动力子系统黄总，财政支出的影响度最大，其次为外商直接投资、税收状况、进出口总额、GDP和社会保障支出。而总体动力子系统中，第一产业劳动力比重影响度最高，其次是固定资产投资，之后为人均国民收入，而进出口总额、GDP以及专科及以上学历劳动力比重影响较小，社会保障支出位于最后。根据影响度结果，根据公式（6）计算我国产业结构演化动力系统中子系统指标的权重，结果如表5所示。
2.复合系统有序度模型实证结果。根据评价指标的打分数据和以上得出的权重，根据公式（7），计算子系统的有序度，结果如表6所示。
由表6所示，需求动力子系统方面，东部区域北京市有序度最高为0.82995，排名全国第一，上海和天津分别位于第二和第三，浙江、山东和江苏排名位于全国前十，而广东、河北、福建排名位于中游，海南省有序度最低为0.21108，排名位于全国倒数第二；中部区域各省市有序度排名较接近，相比之下安徽、湖北、江西的有序度排名较靠后；西部区域大多省市排名较靠后，只有内蒙古排名第四以及宁夏排名11；东北区域吉林和辽宁排名前十，黑龙江排名较靠后。供给动力子系统方面，东部区域山东有序度最高为0.82571，排名全国第一，江苏排名第二，广东、浙江、河北排名前十，上海、天津、海南、北京排名较靠后，其中北京排名全国倒数第一；中部区域河南有序度最高，排名全國第三，山西省有序度最低，排名较靠后，其他省有序度排名集中在中游；西部区域大多省市排名较靠后，只有四川和内蒙古位于前十，广西、陕西、西藏排名位于中游；东北区域辽宁有序度最高排名前十，黑龙江省有序度排名位于中游，吉林省有序度排名较靠后。技术动力子系统方面，东部区域江苏省有序度最高为0.74422，排名全国第一，广东、上海分别排名第二、第三，天津、浙江、北京、山东位于前十，河北、福建位于中游，海南省有序度最低排名全国倒数第二；中部区域排名较集中，只有安徽省有序度最高排名前十，江西省相对较差；西部区域排名集中在中下游，其中四川、内蒙古、陕西、广西排名中游，其他省市排名较靠后；东北区域辽宁省有序度最高排名前十，其他两省排名均靠后。环境动力子系统方面，东部区域江苏省有序度最高位0.95238，排名全国第一，广东和上海分别排名第二、第三，山东、浙江、北京、福建排名前十，海南省有序度最低排名靠后；中部区域河南省有序度最高排名前十，湖北、湖南、安徽排名中游，其他省排名靠后；西部区域省市排名大多靠后，只有四川省有序度最高排名前十，内蒙古、云南、重庆、陕西排名中游；东北区域辽宁省有序度最高排名前十，其他两省排名均靠后。
综上所述，东部区域产业结构演化动力系统各子系统的有序度总体来说相对较好，西部区域和东北区域总体较差；有些省市产业结构演化子系统的有序度不均衡，有的子系统有序度很高，有的子系统有序度很低；而且，区域内部各省市产业结构演化子系统的有序度也存在较大差别。
对复合有序度进行排序，结果如表7所示，东部区域江苏省复合有序度最高为0.76637，排名全国第一，广东和山东省位居第二和第三，上海、浙江、天津、河北排名前十，而首都北京的排名并不靠前，仅中游水平，海南省复合有序度在东部区域最低，排名全国倒数第二；中部区域各省排名大多位于中游，其中河南省复合有序度最高，排名全国前十，江西省复合有序度最低，排名较靠后；西部区域省市排名大多靠后，只有四川省排名全国前十，内蒙古和陕西排名中游，其他省市均排名靠后，其中西藏排名全国倒数第一；东北区域辽宁省复合有序度最高排名前十，其它两省排名较靠后。综上所述，各区域中均有省市位居全国前十，然而，东部区域产业结构演化动力系统中子系统的复合有序度总体水平最好，共有七个省市位居前十，而海南省水平较低，中部区域排名居中，西部区域和东北区域排名较靠后。
五、结论与对策建议
本文评价了我国产业结构演化动力系统中子系统的复合有序度，通过指标数值变化的方法进行赋权，并建立复合有序度模型，得出以下结论和对策建议：
1.产业结构演化动力系统及其子系统受多种因素影响。文中运用指标数值变化的方法计算各个指标的影响度及其在各个子系统中的权重。得出，在产业结构演化过程中的众多因素中，第一产业劳动力比重、固定资产投资、人均国民收入这个三个指标最为重要，其后依次为，外商直接投资、教育财政支出、恩格尔系数、农用地、R&D支出、服务消费比重、财政支出、劳动生产率、工业消费支出、居民消费水平、价格水平、税收状况、第三产业劳动力比重、第二产业劳动力比重、进出口总额、GDP、专科及以上学历劳动力比重、新产业开发支出、新产业销售额、专利数及社会保障支出。另外，需求动力系统中，人均国民收入的影响度最高，其次是恩格尔系数；供给动力子系统中，第一产业劳动力比重的影响度最高，其次为固定资产投资；技术动力子系统中，R&D支出的影响度最高，其次为劳动生产率；环境动力子系统中，财政支出的影响度最大，其次为外商直接投资。
2.东部区域各省市子系统及其间的协同状况总体来说相比其他区域较好，部分省市排名较靠后。东部区域各省市子系统及其间的协同水平相对其他区域较高。其中技术动力子系统和环境动力子系统的协同水平较高，省市排名在全国中上等，其次是需求动力子系统，供给动力子系统的协同水平较低，各省市排名较靠后。因此，东部区域应努力合理化劳动力结构及固定资产投资，适当减少第一产业劳动力的比重，改善固定资产投资状况，发展供给动力子系统。另外，东部区域的海南省各子系统及其间的协同状况均较差，大力发展各子系统，改善子系统之间的协同状况。
3.中部区域各省市子系统及其间的协同状况基本位于全国中等水平。中部区域各省市子系统及其间的协同水平均处于中等水平，其中河南省协同状况最好，供给动力子系统、技术动力子系统和环境动力子系统排名均靠前，而且各子系统间的协同水平也较高。因此，对于中部地区，应不断保持各个子系统的发展节奏，使其始终维持在同一发展水平，这样有助于使得各个子系统达到较好的协同状态。
4.西部区域各省市子系统及其间的协同状况较差。中部区域各省市子系统及其间的有序度排名均较靠后，唯有四川和内蒙古协同状况较好。因此，对于中部地区，应大力发展各个子系统，努力提高人均国民收入，合理化劳动力结构，改善固定资产投资状况，增加财政支出和R&D支出，提高劳动生产率，提高吸收外商直接投资的能力。
5.东北区域各省市子系统及其间的协同状况差异较大。东北区域各省市子系统及其间的协同状况差异较大，其中辽宁省各子系统的有序度排名均靠前，子系统之间的协同状况也较好，而吉林省之后需求动力子系统的有序度较好，其余各子系统有序度均较差，而黑龙江省各子系统及其间的协同状况均较差。因此，应保持吉林省需求动力子系统的状况，努力发展供给动力子系统、技术动力子系统及环境动力子系统，同时，黑龙江省大力发展各子系统，改善各子系统间的协同状况。
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