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一、引言

2008年，中國政府為應(yīng)對由美國次貸危機(jī)引起的全球性金融危機(jī)，通過投資四萬億元拉動經(jīng)濟(jì)增長，使得中國的經(jīng)濟(jì)增長模式由出口型向內(nèi)需型轉(zhuǎn)變，雖然在一定程度上有效地緩解了金融危機(jī)帶來的影響，但其不可持續(xù)性已成定論。“十二五”期間尋找新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展契機(jī)、培育新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)已成為各級政府統(tǒng)籌經(jīng)濟(jì)工作的重點(diǎn)。如何能夠找到新的增長點(diǎn)，將選擇過程變得有根有據(jù)，為政策制定提供依據(jù)，是本文研究的出發(fā)點(diǎn)。經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)理論來源于經(jīng)濟(jì)不平衡增長理論，法國經(jīng)濟(jì)學(xué)家弗朗索瓦•佩魯（F．Perroux）在《經(jīng)濟(jì)空間：理論的應(yīng)用》和《略論發(fā)展極的概念》等著述中最早提出了“發(fā)展極”（PolesofDevelopment）理論，他認(rèn)為某些主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)或有創(chuàng)新能力的企業(yè)在一些區(qū)域的聚集和優(yōu)先發(fā)展形成經(jīng)濟(jì)活動中心，這些中心具有輻射作用，可以帶動一個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展［1］。在西方，新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)主要指的是地理上的經(jīng)濟(jì)活動中心，在我國，新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)主要指產(chǎn)業(yè)上的帶動作用［2］。由此可見，新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)是一個經(jīng)濟(jì)屬性與空間屬性并重的概念，是經(jīng)濟(jì)點(diǎn)與空間點(diǎn)的結(jié)合［3］。本文認(rèn)為，新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)是一切能引起經(jīng)濟(jì)增長的潛在因素，不僅具有經(jīng)濟(jì)屬性和空間屬性，同時也具有時間上的潛在性，即不是已有的、成熟的增長點(diǎn)，而是在現(xiàn)階段尚不明顯或已初現(xiàn)，但在不久將來，因其巨大的成長性和帶動作用將成為一個時期發(fā)展的主流。新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)的選擇模型主要有三種：選擇圖譜法［4］，線性模型法［3］，因子分析法［5］。現(xiàn)有方法存在兩點(diǎn)不足，第一，沒有突出新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)的潛在性，區(qū)分出“已有的”增長點(diǎn)與“新的”增長點(diǎn)；第二，沒有指明新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)具體的增長環(huán)節(jié)。支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）方法是建立在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論和Vapnik－Cher－vonenkis（VC）維概念的基礎(chǔ)之上［6］225－260。雖然統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論論證堅實(shí)，理論完善，但是它對所研究對象的樣本數(shù)目要求較高，往往要有趨于無窮大的漸近行為，而實(shí)際問題中，研究對象的樣本數(shù)目有限，通常很難滿足以上假設(shè)前提。支持向量機(jī)的出現(xiàn)，為解決有限樣本學(xué)習(xí)問題提供了有力支持。鄭治偉、孟衛(wèi)東使用支持向量機(jī)對重慶市主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行了預(yù)測［7］，研究結(jié)果同“十一五”期間重慶市產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀和未來產(chǎn)業(yè)規(guī)劃基本吻合，證實(shí)了支持向量機(jī)的科學(xué)性、合理性和前瞻性。前人的研究成果啟發(fā)了筆者的研究思路。VM是一種典型的兩類問題分類器，可以根據(jù)已學(xué)會的知識和處理問題的經(jīng)驗對復(fù)雜問題做出合理的判斷決策，給出較滿意的解答［8］。對于新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)的選擇問題，可以使用過去的“新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)”對模型進(jìn)行訓(xùn)練，識別出未來的“新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)”的時間屬性。同時，針對新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)選擇更為具體、微觀的特點(diǎn)，在選擇出新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)后，將行業(yè)與本地區(qū)的自然資源和行業(yè)發(fā)展動態(tài)相結(jié)合，尋找具體的增長環(huán)節(jié)，完成新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)的微觀化，加深對增長環(huán)節(jié)具體化的理解和研究。

二、計量模型及測量指標(biāo)

（一）支持向量機(jī)簡介支持向量機(jī)是由V．Vapnik和A．Lerner提出的一種新型的基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。自從20世紀(jì)90年代提出相關(guān)概念后，SVM已在手寫體識別、圖像分類、時間序列預(yù)測等領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用和豐碩的成果。隨著對支持向量機(jī)的不斷深入研究，它已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘最重要的工具之一。SVM模型主要應(yīng)用于樣本點(diǎn)的分類問題。在線性可分的情況下，如圖1所示，對于分別屬于H1和H2的兩類樣本點(diǎn)，可以輕易地找出一條直線H，將兩類樣本很好地區(qū)分開來。在無法用直線來分類樣本點(diǎn)的情況下，SVM通過尋找唯一的分類間隔最大超平面來解決分類問題。在圖1中，超平面H1由兩個空心圓張成，超平面H2由兩個實(shí)心圓張成。這四個樣本稱為支持向量。所謂分類間隔最大超平面就是指平行H1和H2的超平面H，它不僅能將H1和H2正確分類，而且使得兩者之間的距離最大。無論是直線還是超平面，在線性可分的情形下，總可以在原空間上利用SVM解決分類問題。但是對于線性不可分的情況，在原空間上已不能直接應(yīng)用上述分類手段，必須利用非線性特征函數(shù)Φ∶Rd→W，將原空間上線性不可分的情形轉(zhuǎn)換為特征空間上線性可分的情形，才能夠繼續(xù)利用SVM進(jìn)行分類。由于無法直接在高維的特征空間上利用特征函數(shù)計算分類超平面，為此，引入核函數(shù)K（x，y）的概念。核函數(shù)，就是原空間上的非線性映射，它的函數(shù)表現(xiàn)為特征函數(shù)的點(diǎn)積形式，即K（x，y）＝Φ（x）•Φ（y）。因此，特征空間上的分類問題可以轉(zhuǎn)化為支持向量在核函數(shù)上的權(quán)重和問題。實(shí)際應(yīng)用中，由于徑向基函數(shù)實(shí)現(xiàn)非線性映射時使用參數(shù)較少，往往成為選擇核函數(shù)時的首選。本文即選用徑向基函數(shù)作為核函數(shù)進(jìn)行SVM分類。從以上介紹可知，相對其他統(tǒng)計方法，SVM具有以下優(yōu)勢：1．在有限樣本的前提下，可以求出問題的最優(yōu)解，降低了收集樣本信息的成本；2．SVM模型得到的結(jié)論是全局最優(yōu)的，克服了其他方法中無法避免的局部極值問題；3．通過引入核函數(shù)，使得可以僅僅通過兩個原始低維空間中的向量，獲得高維特征空間中的向量內(nèi)積，解決了在高維空間中難以求解最優(yōu)超平面的難題。

（二）建立分類模型已知新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)訓(xùn)練樣本（x1，y1），（x2，y2），…，（xl，yl），x∈R，y＝－1，非新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)1，｛新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，l為樣本容量，則建立SVM判別新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)的模型步驟為：1．訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）對訓(xùn)練樣本歸一化，消除量綱的影響；（2）yqi采用如下策略進(jìn)行調(diào)整：若行業(yè)屬于新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，則yqi＝1；反之，yqi＝－1。2．建立SVM模型分類器取徑向基函數(shù)為核函數(shù)，利用訓(xùn)練樣本（xi，yi）求解如式（5）的二次優(yōu)化問題，從而獲得（αi，b）及其對應(yīng)的支持向量：maxQ（α）＝∑li＝1ai－12∑lj＝1αiαjyqiyqjK（xi•xj）＋bs．t．∑li＝1yqiαi＝0，αi≥0，q＝1，2，…，烅烄烆m（5）利用獲得的αi，b和支持向量，得到行業(yè)的分類模型：f（x）＝∑pi＝1αiyqiK（xi，x）＋b，q＝1，2，…，m（6）重復(fù)上述分類過程l次，得到l個行業(yè)分類模型。3．判別行業(yè)是否屬于新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)利用獲得的判別模型，即可根據(jù)行業(yè)輸入模式，判別行業(yè)是否屬于新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。若第q個行業(yè)的輸出等于1，則該行業(yè)屬于新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)；若輸出為－1，則該行業(yè)不屬于新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。

（三）指標(biāo)體系的設(shè)立新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)是指那些處于潛在狀態(tài)，尚不明顯或者已初現(xiàn)，具有良好的發(fā)展勢頭和前景，能在不久的將來發(fā)揮作用的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，結(jié)合經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)的特征，經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)的選擇應(yīng)依據(jù)以下三點(diǎn)原則：1．增長潛力與成長性。新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)要有發(fā)展?jié)摿统砷L性，對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)要大，能夠成為拉動經(jīng)濟(jì)增長的主導(dǎo)力量。同時，具有技術(shù)進(jìn)步帶動作用，技術(shù)進(jìn)步才能使得增長點(diǎn)由外延式增長轉(zhuǎn)變?yōu)榧s式、內(nèi)涵式增長。2．經(jīng)濟(jì)效益。所選行業(yè)應(yīng)具有一定的經(jīng)濟(jì)規(guī)模和經(jīng)濟(jì)效益。3．帶動性。新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)的推動作用和帶動作用要大，能夠促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。結(jié)合以上原則，根據(jù)理論指導(dǎo)及實(shí)際數(shù)據(jù)來源，本文選擇如下指標(biāo)：1．反映增長潛力與成長性的指標(biāo)經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為，決定經(jīng)濟(jì)增長的主要因素有技術(shù)進(jìn)步、人力資源和資本積累。根據(jù)前言分析，中國現(xiàn)階段通過投資實(shí)現(xiàn)增長已經(jīng)不可持續(xù)，但可以通過鼓勵技術(shù)進(jìn)步得到，因此在增長潛力原則下選擇技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率指標(biāo)。技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率x1＝1－（α×K）／Y－（β×L）／Y其中K為資本的年均增長速度，L為勞動的平均增長速度，α為資本產(chǎn)出彈性，β為勞動產(chǎn)出彈性，通常假定生產(chǎn)在一定時期內(nèi)α、β為一常數(shù)，并且α＋β＝1。新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)應(yīng)該適應(yīng)市場需求，具有巨大的市場潛力，因此選擇需求收入彈性系數(shù)x2作為反映市場需求標(biāo)準(zhǔn)的指標(biāo)。該系數(shù)是指在價格不變的前提下，某行業(yè)的需求增加率同人均國民收入增加率之比，用以反映某行業(yè)的社會需求量的變化對國民收入變化的敏感程度。需求收入彈性系數(shù)x2＝ΔQiQi／ΔNiNi（7）其中x2表示某行業(yè)i的需求收入彈性系數(shù)；ΔQi／Qi為該產(chǎn)業(yè)的需求增加率；ΔNi／Ni為同期人均國民收入增加率，i＝1，2，…，n。2．反映經(jīng)濟(jì)效益的指標(biāo)增加值貢獻(xiàn)率x3＝Nit－Ni0GDPt－GDP0×100％，其中Nit代表i行業(yè)期末增加值，Ni0代表i行業(yè)期初增加值，GDP0代表區(qū)域期初GDP，GDPt代表區(qū)域期末GDP。產(chǎn)值利稅率x4＝SiYi×100％，其中Si代表利稅額，Yi代表工業(yè)總產(chǎn)值。成本費(fèi)用利潤率x5＝riwi×100％，其中ri代表利潤總額，wi代表成本費(fèi)用總額。資產(chǎn)增加值率x6＝NiCi×100％，其中Ni代表i行業(yè)增加值，Ci代表平均資產(chǎn)總額。全員勞動生產(chǎn)率x7＝NiLi×100％，其中Ni代表i行業(yè)增加值，Li代表i行業(yè)員工人數(shù)。3．反映帶動性的指標(biāo)新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)對一個時期一個地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的帶動性可以通過影響力系數(shù)和感應(yīng)度系數(shù)得以評價。影響力系數(shù)反映了某產(chǎn)品部門最終需求增加一個單位時對國民經(jīng)濟(jì)其他部門的影響程度。影響力系數(shù)x8＝∑ni＝1b珔ij1n∑nj＝1∑ni＝1b珔ij，其中b珔ij代表完全需求系數(shù)。感應(yīng)度系數(shù)反映了國民經(jīng)濟(jì)的其他部門的最終需求均增加一個單位，各部門應(yīng)該增加的總產(chǎn)出的數(shù)量。感應(yīng)度系數(shù)x9＝∑nj＝1b珔ij1n∑ni＝1∑nj＝1b珔ij，其中b珔ij代表完全需求系數(shù)。

三、實(shí)證分析

（一）訓(xùn)練集與實(shí)驗集樣本數(shù)據(jù)來源訓(xùn)練集中的訓(xùn)練樣本分為兩類，一類為“新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)”，另一類為“非新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)”。“新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)”一類選擇的是我國信息產(chǎn)業(yè)（2010）、汽車產(chǎn)業(yè)（2003），這兩個行業(yè)在相關(guān)文獻(xiàn)中有所提及并在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中得到檢驗［9－10］，因此選擇信息產(chǎn)業(yè)2005—2009年的數(shù)據(jù)及汽車產(chǎn)業(yè)1999—2003年數(shù)據(jù)；“非新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)”一類選擇的是我國水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)（2010），為與“新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)”一類保持同比性，數(shù)據(jù)同樣為5年期限，從2006—2010年。指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國信息產(chǎn)業(yè)年鑒》（2006—2010），《中國汽車工業(yè)年鑒》（2000—2004），《中國統(tǒng)計年鑒》（2004—2011），《中國投入產(chǎn)出表》（2002，2007），部分指標(biāo)數(shù)據(jù)經(jīng)計算得到。實(shí)驗集中的實(shí)驗樣本選擇《陜西統(tǒng)計年鑒》（2011）工業(yè)分類下的38個部門，數(shù)據(jù)來源于《陜西統(tǒng)計年鑒》（2005—2011），《中國投入產(chǎn)出表》（2007），《陜西省投入產(chǎn)出表》（2007）。

（二）計算步驟與結(jié)果1．?dāng)?shù)據(jù)無量綱化處理為了剔除量綱對計算結(jié)果的影響，首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化處理。本文選擇的無量綱化方法為標(biāo)準(zhǔn)化處理法，xi＊j＝xij－x珚jsj，式中x珚j、sj（j＝1，2，…，m）分別為第j項指標(biāo)觀測值的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，xij＊為處理后的標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)。2．指標(biāo)計算需求收入彈性系數(shù)的計算。在利用式（7）對需求收入彈性系數(shù)進(jìn)行實(shí)際計算時，對此公式做適當(dāng)?shù)霓D(zhuǎn)化，用某行業(yè)的產(chǎn)品收入彈性系數(shù)代表該行業(yè)的收入彈性系數(shù)；公式所指的需求量是指未來的需求量，但因無法提前預(yù)知，故用當(dāng)期的需求量替代；基于對統(tǒng)計數(shù)據(jù)可得性的考慮，用當(dāng)期的銷售量表示需求量。技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率的計算。技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率的計算根據(jù)C－D生產(chǎn)函數(shù)，ΔA／A＝ΔY／Y－αΔK／K－βΔL／L。式中，ΔA／A為全要素生產(chǎn)率；ΔY／Y為生產(chǎn)增長率，ΔL／L為勞動增長率；ΔK／K為資金增長率；α表示勞動對國民收入所做貢獻(xiàn)的百分比，β表示資金對國民收入所作貢獻(xiàn)的百分比。本文對陜西省第二產(chǎn)業(yè)各行業(yè)分別取2005—2011年產(chǎn)值、從業(yè)人員數(shù)、固定資產(chǎn)數(shù)，根據(jù)C—D生產(chǎn)函數(shù)，其中使用永續(xù)存盤法測算固定資本存量，使用SPSS11．0利用多元非線性回歸功能計算第二產(chǎn)業(yè)各行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率。3．模型擬合首先，按如下規(guī)則設(shè)置訓(xùn)練集樣本：（1）設(shè)“新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)”信息產(chǎn)業(yè)和汽車產(chǎn)業(yè)均為“1”；（2）設(shè)“非新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)”水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)為“－1”。模型采用基于徑向基函數(shù)的SVM分類器，令σ＝0．5。利用式（5），求出相應(yīng)的（αi，b）及其對應(yīng)的支持向量，并結(jié)合式（6）給出的行業(yè)分類模型，計算實(shí)驗樣本中各行業(yè)的分類結(jié)果。表1給出了以上計算過程的擬合結(jié)果。從表1中可以看出，模型將行業(yè)分為兩類：新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)（13個行業(yè)）和非新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)（24個行業(yè)）。通過計算各行業(yè)實(shí)驗數(shù)據(jù)到最優(yōu)平面的距離（d），可以給出各行業(yè)在各自分類中的排名次序規(guī)則：d越小，越與訓(xùn)練集中的分類標(biāo)準(zhǔn)相近，該行業(yè)越有可能成為（非）新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。

（三）結(jié)果分析經(jīng)計算可知，被劃分為新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)一類的行業(yè)為通信設(shè)備、計算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)，非金屬礦物制品業(yè)，石油和天然氣開采業(yè)，文教體育用品制造業(yè)，醫(yī)藥制造業(yè)，印刷業(yè)和記錄媒介的復(fù)制，有色金屬礦采選業(yè)，通用設(shè)備制造業(yè)，電氣機(jī)械及器材制造業(yè)，專用設(shè)備制造業(yè)，紡織業(yè)，化學(xué)纖維制造業(yè)，非金屬礦采選業(yè)。根據(jù)行業(yè)到最優(yōu)平面的距離（d）將排在前十位的行業(yè)作為重點(diǎn)發(fā)展行業(yè)。根據(jù)行業(yè)增長特點(diǎn)，具體的增長環(huán)節(jié)分析如下：通信設(shè)備、計算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)可發(fā)展一些污染小、附加值高、對整個西部輻射作用較大的產(chǎn)業(yè)，如高端軟件和集成電路產(chǎn)業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)；通用設(shè)備制造業(yè)著重發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)；有色金屬礦采選業(yè)注重其中新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；基于陜西省大力發(fā)展文化產(chǎn)業(yè)的實(shí)際情況，印刷業(yè)和記錄媒介的復(fù)制業(yè)的發(fā)展可側(cè)重于與文化產(chǎn)業(yè)相關(guān)部分進(jìn)行結(jié)合；醫(yī)藥制造業(yè)著重培育在生物產(chǎn)業(yè)的生物醫(yī)藥領(lǐng)域中的應(yīng)用；借陜西省建立國家民用航天產(chǎn)業(yè)基地的契機(jī)，專用設(shè)備制造業(yè)也可與之相結(jié)合發(fā)展；電氣機(jī)械及器材制造業(yè)可著重發(fā)展集成電路、激光、半導(dǎo)體照明等產(chǎn)業(yè)。《陜西省國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展“十二五”規(guī)劃綱要》中指出，“十二五”期間陜西省要重點(diǎn)發(fā)展裝備制造業(yè)、文化產(chǎn)業(yè)、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，其中戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)包括高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、能源產(chǎn)業(yè)，與本文的分析結(jié)果相比，通過支持向量機(jī)的方法選擇的新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)與陜西省“十二五”規(guī)劃確定的重點(diǎn)發(fā)展產(chǎn)業(yè)基本吻合。

四、結(jié)論

本文使用SVM選擇新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，其優(yōu)勢在于：通過經(jīng)時間證實(shí)的增長點(diǎn)挖掘潛在經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，使得模型同時具備經(jīng)濟(jì)屬性、空間屬性和時間上的潛在性。SVM在解決小樣本、非線性及高維模式識別方面具有優(yōu)勢，本文使用某個地區(qū)在某個時期成為新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)的行業(yè)作為新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)判斷的“標(biāo)準(zhǔn)行業(yè)”，利用SVM在識別時需要訓(xùn)練的特點(diǎn)，使用這些標(biāo)準(zhǔn)行業(yè)進(jìn)行訓(xùn)練，通過訓(xùn)練使模型對新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)的特征有了“記憶”，這時，再使用需要被評價的某地區(qū)當(dāng)下時間段的多個行業(yè)輸入模型進(jìn)行運(yùn)算，當(dāng)某個行業(yè)的特征同經(jīng)過時間驗證的過去的新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)的特征一致或接近時，模型就會識別出來新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。同時，在選擇出新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)后，將行業(yè)與本地區(qū)的自然資源和行業(yè)發(fā)展動態(tài)相結(jié)合，尋找具體的增長環(huán)節(jié)，完成新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)的微觀化，加深對增長環(huán)節(jié)具體化的理解和研究。