战略性新兴产业投资环境评价：多维度视角与实证分析

战略性新兴产业投资环境评价：多维度视角与实证分析一、引言1.1研究背景与目的在全球经济格局深刻调整和科技革命加速演进的大背景下，战略性新兴产业正逐步成为推动各国经济增长和提升国际竞争力的关键力量。战略性新兴产业以重大技术突破和重大发展需求为基础，对经济社会全局和长远发展具有重大引领带动作用，具有知识技术密集、物质资源消耗少、成长潜力大、综合效益好等特征。其涵盖了新一代信息技术、生物技术、新能源、新材料、高端装备、新能源汽车、绿色环保以及航空航天、海洋装备等诸多领域。发展战略性新兴产业是我国应对经济发展挑战、实现高质量发展的重要战略举措。从国际形势看，随着经济全球化的深入发展，各国在科技和产业领域的竞争愈发激烈，纷纷将战略性新兴产业作为抢占未来经济科技发展制高点的重要方向。美国通过一系列政策措施，大力推动人工智能、新能源、生物医药等战略性新兴产业发展，以巩固其在全球科技和经济领域的领先地位；欧盟积极推进绿色能源和数字经济等领域的发展，旨在实现经济的可持续增长和绿色转型；日本则在机器人技术、新能源汽车等方面持续加大研发投入，不断提升产业竞争力。在这种国际竞争态势下，我国若要在全球产业链、价值链中占据更有利位置，就必须加快战略性新兴产业的发展步伐。从国内经济发展需求来看，随着我国经济发展进入新常态，传统产业面临着资源环境约束加剧、市场竞争激烈、增长动力不足等问题，经济结构调整和转型升级迫在眉睫。战略性新兴产业作为新的经济增长点，能够有效带动传统产业的改造升级，促进产业结构优化调整，为经济发展注入新动能。例如，新能源产业的发展可以减少我国对传统化石能源的依赖，降低能源消耗和环境污染，推动能源结构的优化升级；高端装备制造业的发展能够提高我国制造业的智能化、自动化水平，增强我国制造业的核心竞争力。此外，发展战略性新兴产业还能够创造大量的就业机会，吸引高素质人才的聚集，促进经济社会的协调发展。投资环境是影响战略性新兴产业发展的重要因素。良好的投资环境能够吸引更多的资金、技术和人才等资源流入战略性新兴产业领域，为产业发展提供有力支持；而不良的投资环境则可能导致资源配置不合理，阻碍产业的健康发展。因此，对战略性新兴产业投资环境进行科学、全面的评价，具有重要的现实意义。通过评价，可以深入了解各地区战略性新兴产业投资环境的现状和特点，找出存在的问题和不足，为政府制定相关政策、优化投资环境提供决策依据；同时，也能够为投资者提供参考，帮助他们做出更加合理的投资决策，提高投资效率和收益。综上所述，本研究旨在通过构建科学合理的评价指标体系，运用有效的评价方法，对我国战略性新兴产业投资环境进行全面、深入的评价，分析其现状和存在的问题，并提出相应的优化建议，为促进我国战略性新兴产业的健康、快速发展提供理论支持和实践指导。1.2国内外研究现状国外对战略性新兴产业投资环境的研究起步相对较早，且在理论和实践方面都取得了较为丰富的成果。在理论研究方面，学者们从不同的角度对投资环境进行了剖析。例如，美国学者伊西阿・利特法克和彼得・班廷在1968年发表的《国际商业安排的概念构架》一文中，提出了“冷热”因素分析法，通过对政治稳定性、市场机会、经济发展与成就、文化一元化、法令阻碍、实质阻碍、地理及文化差距等七大因素的分析，来评估一个地区投资环境的优劣，这一理论为后续投资环境评价研究奠定了基础。此后，又有学者提出了等级尺度法、多因素和关键因素评估法等多种评价方法，不断丰富和完善了投资环境评价的理论体系。在战略性新兴产业投资环境研究领域，国外学者注重从产业特性出发，分析投资环境对产业发展的影响。一些学者研究了技术创新环境对战略性新兴产业的重要性，指出完善的科研基础设施、丰富的科研人才资源以及活跃的科研氛围，能够为战略性新兴产业的技术研发和创新提供有力支持，促进产业的快速发展。另有学者探讨了政策环境与战略性新兴产业的关系，认为政府出台的税收优惠、财政补贴、产业规划等政策，对引导资源向战略性新兴产业集聚、降低企业创新成本、提高企业投资积极性具有关键作用。在实证研究方面，国外学者运用多种方法对不同地区的战略性新兴产业投资环境进行了评估。有学者通过构建计量经济模型，分析了影响战略性新兴产业投资的各种因素，并对不同国家和地区的投资环境进行了量化比较，为投资者提供了决策依据。还有学者采用案例研究的方法，深入剖析了某一特定战略性新兴产业在不同地区的投资环境差异，以及这些差异对产业发展的影响，为其他地区提供了经验借鉴。国内对战略性新兴产业投资环境的研究虽然起步较晚，但发展迅速，在借鉴国外研究成果的基础上，结合我国国情进行了深入探索。在理论研究方面，国内学者在引进和吸收国外投资环境评价理论的基础上，对其进行了本土化的改进和完善。例如，对层次分析法、模糊综合评价法等评价方法进行了优化，使其更适合我国战略性新兴产业投资环境的评价。同时，国内学者还从产业政策、区域经济发展、科技创新等多个角度，深入研究了战略性新兴产业投资环境的构成要素和影响机制。在实证研究方面，国内学者运用多种评价方法对我国各地区战略性新兴产业投资环境进行了广泛的评估。有的学者通过构建综合评价指标体系，运用主成分分析法、因子分析法等方法，对我国各省份战略性新兴产业投资环境进行了排名和分析，找出了各地区投资环境的优势和不足。有的学者则针对某一特定区域，如长三角、珠三角、京津冀等地区，进行了深入的实证研究，提出了适合该区域战略性新兴产业发展的投资环境优化策略。尽管国内外在战略性新兴产业投资环境评价方面已经取得了不少成果，但仍存在一些不足之处。现有研究在评价指标体系的构建上尚未形成统一的标准，不同学者从不同的研究角度和目的出发，选取的评价指标存在较大差异，导致评价结果缺乏可比性。在评价方法的选择上，虽然各种方法都有其优势，但也存在一定的局限性。例如，层次分析法在判断矩阵的构建过程中，主观性较强，可能会影响评价结果的准确性；模糊综合评价法在确定隶属度时，也存在一定的主观性和不确定性。此外，现有研究对战略性新兴产业投资环境的动态变化关注不够，随着经济社会的发展和技术的进步，战略性新兴产业投资环境也在不断变化，而目前的研究大多是基于静态数据进行分析，难以准确反映投资环境的动态变化趋势。在研究内容上，对于战略性新兴产业投资环境各要素之间的相互作用机制，以及投资环境与产业发展之间的深层次关系，还有待进一步深入研究。1.3研究方法与创新点本研究综合运用多种研究方法，以确保研究的科学性、全面性和深入性。文献研究法：系统收集和梳理国内外关于战略性新兴产业投资环境的相关文献资料，包括学术论文、研究报告、政府文件等。通过对这些文献的研读和分析，了解该领域的研究现状、前沿动态以及已有的研究成果和不足，为构建战略性新兴产业投资环境评价指标体系和选择合适的评价方法奠定理论基础。同时，对国内外战略性新兴产业发展的政策、案例等进行分析，总结经验教训，为研究提供参考。案例分析法：选取若干具有代表性的地区或企业作为案例，深入分析其战略性新兴产业投资环境的特点、优势以及存在的问题。例如，以长三角地区为例，该地区在新一代信息技术、生物医药、新能源等战略性新兴产业领域发展较为突出，通过对其产业布局、政策支持、创新环境等方面的详细分析，总结出该地区在优化战略性新兴产业投资环境方面的成功经验和有效做法。又如，以某一新兴企业在不同地区的投资决策和发展情况为案例，分析投资环境对企业发展的影响，为投资者提供实际参考。层次分析法：在构建战略性新兴产业投资环境评价指标体系的基础上，运用层次分析法确定各评价指标的权重。层次分析法将复杂的多目标决策问题分解为若干层次，通过两两比较的方式确定各层次元素的相对重要性，从而为评价指标赋予合理的权重。具体操作过程中，邀请相关领域的专家对各层次指标进行两两比较，构建判断矩阵，通过计算判断矩阵的最大特征值和特征向量，得出各指标的权重，使评价结果更具科学性和客观性。模糊综合评价法：由于战略性新兴产业投资环境的评价涉及多个因素，且部分因素具有模糊性和不确定性，因此采用模糊综合评价法对投资环境进行综合评价。该方法通过建立模糊关系矩阵，将各评价指标的评价结果进行模糊合成，从而得出对投资环境的综合评价结果。在确定评价指标的隶属度时，采用专家打分法等方式，将定性评价转化为定量评价，使评价结果更能准确反映投资环境的实际情况。本研究的创新之处主要体现在以下几个方面：评价指标体系的创新：在充分考虑战略性新兴产业特点的基础上，构建了一套更加全面、科学、合理的投资环境评价指标体系。该指标体系不仅涵盖了传统投资环境评价中的经济环境、政策环境、基础设施等因素，还突出了科技创新环境、产业配套环境、人才环境等对战略性新兴产业发展至关重要的因素。例如，在科技创新环境方面，增加了研发投入强度、专利申请数量、科技成果转化率等具体指标；在产业配套环境方面，考虑了产业链完整性、产业集群发展程度等因素，使评价指标体系更能准确反映战略性新兴产业投资环境的本质特征。评价方法的改进：将层次分析法和模糊综合评价法相结合，克服了单一评价方法的局限性。层次分析法在确定权重时，能够充分考虑专家的经验和判断，使权重分配更加合理；模糊综合评价法能够处理评价过程中的模糊性和不确定性问题，使评价结果更加准确。通过两种方法的结合，提高了战略性新兴产业投资环境评价的科学性和可靠性。动态评价视角：现有研究大多侧重于对战略性新兴产业投资环境的静态评价，而本研究引入动态评价视角，关注投资环境随时间的变化趋势以及产业发展不同阶段对投资环境的不同需求。通过收集不同时期的相关数据，对投资环境进行动态分析，能够及时发现投资环境中存在的问题和变化趋势，为政府和投资者提供更具时效性的决策依据。二、战略性新兴产业概述2.1内涵与特征2.1.1内涵战略性新兴产业是以重大技术突破和重大发展需求为基础，对经济社会全局和长远发展具有重大引领带动作用，知识技术密集、物质资源消耗少、成长潜力大、综合效益好的产业。这一定义明确了战略性新兴产业的核心要素，即技术突破和发展需求是其兴起的基础，而对经济社会的重大引领带动作用则是其存在的重要价值。与传统产业相比，战略性新兴产业在多个方面存在显著差异。从技术层面看，传统产业的技术相对成熟、稳定，更新换代速度较慢；而战略性新兴产业以前沿技术为支撑，如人工智能、生物技术、新能源技术等，技术创新速度快，且不断催生新的应用场景和商业模式。以汽车产业为例，传统燃油汽车产业技术发展历经多年相对稳定，而新能源汽车产业则依托电池技术、自动驾驶技术等的快速发展，呈现出爆发式增长态势，对整个汽车产业格局产生了颠覆性影响。在市场需求方面，传统产业满足的多是人们基本的、较为稳定的物质和服务需求；战略性新兴产业则往往创造新的市场需求，开拓全新的市场领域。例如，在移动互联网技术出现之前，人们对移动智能设备的高速数据传输、便捷信息交互等需求并未充分显现，而随着智能手机、移动互联网等战略性新兴产业的发展，不仅满足了人们对随时随地获取信息、社交娱乐等新需求，还进一步激发了更多潜在需求，如移动支付、共享出行等新兴商业模式的兴起。从产业发展周期来看，传统产业大多处于产业发展的成熟阶段，增长速度逐渐趋于平稳，市场竞争激烈；战略性新兴产业通常处于产业发展的起步或成长阶段，虽然初期规模较小，但发展速度快，增长潜力巨大。以光伏产业为例，在过去几十年间，光伏产业从萌芽起步阶段，凭借技术的不断进步和成本的逐步降低，实现了快速扩张，产业规模持续增长，成为全球能源领域的重要发展方向。在资源依赖方面，传统产业往往对自然资源、劳动力等传统生产要素依赖程度较高，如钢铁、煤炭等行业对矿产资源的大量消耗，纺织业对劳动力数量的需求；战略性新兴产业则更注重知识、技术、人才等创新要素，物质资源消耗少，对环境的影响相对较小。例如，软件和信息技术服务业主要依靠专业技术人才的知识创新和技术研发，无需大量的自然资源投入。2.1.2特征全局性：战略性新兴产业并非仅对个别行业或领域产生影响，而是对整个经济社会的发展具有全局性的意义。它的发展能够带动相关上下游产业的协同发展，促进产业结构的优化升级，进而推动整个经济体系的变革和发展。例如，新能源汽车产业的发展，不仅带动了电池、电机、电控等核心零部件产业的崛起，还促进了充电桩、电池回收等配套产业的发展，同时对传统汽车制造业的转型升级也起到了重要的推动作用。长远性：战略性新兴产业着眼于未来经济社会的长远发展，是为了应对未来的挑战和机遇而培育发展的产业。它的发展不仅仅是为了满足当前的经济增长需求，更重要的是为未来的经济发展奠定基础，创造新的增长动力。例如，人工智能产业的发展，虽然目前还处于不断探索和完善阶段，但它将在未来深刻改变人们的生活方式、生产方式以及社会管理模式，对经济社会的长远发展产生深远影响。导向性：战略性新兴产业代表了科技和产业发展的新方向，对其他产业的发展具有引导和示范作用。其先进的技术、创新的商业模式和发展理念，能够引导传统产业进行技术改造和创新升级，促进整个产业体系向高端化、智能化、绿色化方向发展。例如，大数据、云计算等新一代信息技术在传统制造业中的应用，推动了传统制造业的数字化转型，实现了生产过程的智能化管理和优化，提高了生产效率和产品质量。动态性：战略性新兴产业不是一成不变的，它会随着科技的进步、市场需求的变化以及国际竞争格局的调整而不断演变。不同时期，战略性新兴产业的内涵和重点领域会有所不同。例如，在20世纪90年代，电子信息产业是战略性新兴产业的重要代表；随着科技的发展，如今人工智能、新能源、生物医药等产业成为了战略性新兴产业的核心领域。2.2发展现状与趋势2.2.1发展现状近年来，我国战略性新兴产业呈现出蓬勃发展的态势，在规模、结构、区域分布等方面展现出鲜明的特征。在规模上，战略性新兴产业增长迅速，对经济增长的贡献不断提升。根据相关统计数据，自“十二五”规划将战略性新兴产业作为重点发展方向以来，其增加值占国内生产总值（GDP）的比重逐年攀升。截至2023年，战略性新兴产业增加值占GDP比重已超过15%，成为推动我国经济增长的重要引擎。在一些重点领域，如新能源汽车产业，2023年我国新能源汽车产量达到958.7万辆，销量达到949.5万辆，连续8年位居全球第一，产业规模持续扩大。从结构上看，战略性新兴产业涵盖多个领域，各领域发展各具特色。新一代信息技术产业发展迅猛，5G网络已实现全国地级市城区全覆盖，5G基站总数占全球比重超60%，推动了物联网、大数据、人工智能等技术的广泛应用，促进了数字经济的快速发展；新能源产业中，太阳能、风能等清洁能源装机容量持续增长，我国已成为全球最大的光伏制造和应用国家，风电装机量也位居世界前列，能源结构不断优化；生物医药产业在创新药物研发、高端医疗器械制造等方面取得显著进展，一些国产创新药已实现上市并打破国外垄断，高端医疗器械的国产化率逐步提高。在区域分布上，我国战略性新兴产业呈现出不均衡的发展格局。东部地区凭借其优越的地理位置、雄厚的经济基础、丰富的科技资源和完善的基础设施，成为战略性新兴产业的主要集聚地。以长三角地区为例，在新一代信息技术、生物医药、新能源汽车等领域已形成完整的产业链和产业集群，上海在集成电路、人工智能领域，江苏在新能源汽车、生物医药领域，浙江在数字经济、高端装备制造领域都具有较强的产业竞争力。珠三角地区则在电子信息、新能源、新材料等领域发展突出，深圳的高新技术产业闻名全国，汇聚了众多知名的科技企业，在5G通信、人工智能、无人机等领域处于国内领先地位。中部地区战略性新兴产业发展也较为迅速，部分省份在特定领域形成了一定的产业优势。例如，湖北武汉在光电子信息产业领域实力雄厚，拥有众多科研机构和高新技术企业，形成了从光通信器件、光模块到光通信系统的完整产业链；安徽合肥在人工智能、新能源汽车等领域取得显著成就，蔚来汽车等新能源汽车企业的崛起，带动了当地新能源汽车产业的快速发展。西部地区战略性新兴产业发展相对滞后，但近年来在政策支持和产业转移的推动下，发展速度加快。重庆在电子信息、新能源汽车等产业领域取得了一定的发展成果，成为西部地区战略性新兴产业发展的重要增长极；四川成都在电子信息、生物医药等领域也具备一定的产业基础，吸引了众多知名企业的入驻。东北地区在战略性新兴产业发展方面面临一定挑战，但也在积极探索转型发展之路。辽宁在高端装备制造领域具有一定的产业优势，大连的船舶制造、沈阳的机床制造等在国内具有重要地位；吉林在生物医药、新能源汽车等领域也在加大投入，推动产业发展。2.2.2发展趋势展望未来，战略性新兴产业将呈现出以下几个重要的发展趋势：技术创新驱动产业变革加速：科技创新将继续成为战略性新兴产业发展的核心驱动力，在人工智能、量子信息、生物技术、新能源、新材料等领域的技术突破将不断催生新的产业形态和商业模式。人工智能技术的发展将推动各行业的智能化升级，智能驾驶、智能家居、智能医疗等应用场景将更加普及；量子信息领域的突破有望带来计算能力的飞跃，为密码学、金融等领域带来变革性影响；生物技术的进步将促进生物医药、生物农业等产业的发展，基因编辑、细胞治疗等技术将为人类健康带来新的希望。产业融合与跨界发展趋势增强：不同战略性新兴产业之间以及战略性新兴产业与传统产业之间的融合将更加深入。例如，新能源汽车产业与新一代信息技术产业的融合，推动了智能网联汽车的发展，实现了汽车的智能化驾驶和车联网功能；制造业与互联网、大数据、人工智能的融合，促进了智能制造的发展，提高了生产效率和产品质量；生物医药产业与人工智能、大数据等技术的融合，加速了药物研发的进程，提高了研发的精准性。绿色化、低碳化发展成为主流：随着全球对环境保护和可持续发展的关注度不断提高，战略性新兴产业将更加注重绿色化、低碳化发展。新能源产业将迎来更大的发展机遇，太阳能、风能、水能、核能等清洁能源的开发和利用将进一步加快，能源结构将持续优化；节能环保产业将在工业、建筑、交通等领域发挥更大作用，推动资源的高效利用和废弃物的减排；绿色制造技术将广泛应用于制造业，实现生产过程的节能减排和清洁生产。国际化竞争与合作并存：在经济全球化的背景下，战略性新兴产业将面临更加激烈的国际竞争。各国纷纷加大对战略性新兴产业的支持力度，争夺全球产业发展的制高点。我国战略性新兴产业企业需要不断提升自身的技术创新能力和国际竞争力，积极拓展国际市场。同时，国际化合作也将日益紧密，通过技术合作、产业投资、标准制定等方式，加强与国际企业的合作与交流，实现互利共赢。数字化转型推动产业升级：数字技术将贯穿战略性新兴产业发展的全过程，推动产业的数字化转型和升级。大数据、云计算、物联网等技术将实现产业数据的实时采集、传输和分析，为企业决策提供依据；工业互联网的发展将实现生产设备的互联互通和智能化管理，提高生产效率和质量；电子商务、数字金融等数字经济业态将为战略性新兴产业的发展提供更加便捷的市场渠道和金融支持。三、战略性新兴产业投资环境影响因素3.1外部因素3.1.1政策环境政策环境是战略性新兴产业投资环境的重要组成部分，对产业的发展起着引导和支持作用。政府的产业政策、财政政策、税收政策等对投资环境产生着深远影响。产业政策是政府为了实现一定的经济和社会目标而对产业的形成和发展进行干预的各种政策的总和。政府通过制定战略性新兴产业发展规划，明确产业发展的重点领域和方向，为投资者提供了清晰的投资指引。例如，我国出台的《“十四五”战略性新兴产业发展规划》，确定了新一代信息技术、生物技术、新能源、新材料、高端装备、新能源汽车、绿色环保以及航空航天、海洋装备等重点发展领域，引导社会资本向这些领域集聚。产业政策还可以通过设立产业发展专项资金、产业投资基金等方式，为战略性新兴产业企业提供资金支持，降低企业的融资成本，促进企业的发展壮大。财政政策在战略性新兴产业投资环境中也发挥着重要作用。政府通过财政补贴、政府采购等方式，支持战略性新兴产业的发展。财政补贴可以直接降低企业的生产成本，提高企业的市场竞争力。例如，在新能源汽车产业发展初期，政府对新能源汽车生产企业给予购车补贴，有效激发了消费者的购买热情，推动了新能源汽车市场的快速扩张；政府采购则为战略性新兴产业企业提供了稳定的市场需求，促进了企业的技术研发和产品推广。通过优先采购战略性新兴产业企业的产品和服务，能够帮助企业打开市场，提高企业的知名度和市场份额。税收政策是影响战略性新兴产业投资环境的关键因素之一。政府通过实施税收优惠政策，如减免企业所得税、增值税等，降低企业的税负，提高企业的盈利能力，吸引更多的投资者进入战略性新兴产业领域。对高新技术企业实行15%的优惠税率，对企业研发费用实行加计扣除等政策，鼓励企业加大研发投入，提高技术创新能力。3.1.2经济环境经济环境是战略性新兴产业投资的基础，对产业的发展具有重要的支撑作用。经济增长、市场需求、产业结构等经济因素对投资环境产生着重要影响。经济增长是影响战略性新兴产业投资环境的重要因素之一。经济增长为战略性新兴产业的发展提供了广阔的市场空间和充足的资金支持。在经济增长的过程中，居民收入水平不断提高，消费能力不断增强，对新产品、新服务的需求也不断增加，为战略性新兴产业的发展创造了良好的市场条件。经济增长还能够吸引更多的资金流入，为战略性新兴产业企业的融资提供便利，促进企业的发展壮大。市场需求是战略性新兴产业发展的动力源泉，对投资环境产生着直接影响。随着经济社会的发展和人们生活水平的提高，市场对战略性新兴产业产品和服务的需求不断增长。以新能源汽车为例，随着环保意识的增强和对节能减排的要求不断提高，市场对新能源汽车的需求迅速增长，吸引了大量的投资进入该领域，推动了新能源汽车产业的快速发展。市场需求的变化还能够引导企业调整产品结构和技术研发方向，提高企业的市场竞争力。产业结构的优化升级是战略性新兴产业发展的重要机遇，对投资环境产生着深远影响。随着经济的发展，传统产业面临着转型升级的压力，而战略性新兴产业作为新的经济增长点，能够有效带动传统产业的改造升级，促进产业结构的优化调整。战略性新兴产业的发展能够为传统产业提供新的技术、新的产品和新的服务，推动传统产业向高端化、智能化、绿色化方向发展。高端装备制造业的发展能够提高传统制造业的生产效率和产品质量，新能源产业的发展能够推动传统能源产业的转型升级。3.1.3科技环境科技环境是战略性新兴产业发展的核心驱动力，对投资环境产生着决定性影响。科技创新能力、科技成果转化等对战略性新兴产业投资具有重要意义。科技创新能力是战略性新兴产业发展的关键因素之一。战略性新兴产业是以重大技术突破和重大发展需求为基础的产业，对科技创新能力要求较高。一个地区的科技创新能力越强，就越能够吸引更多的创新资源和投资进入战略性新兴产业领域，促进产业的发展。科技创新能力强的地区通常拥有丰富的科研人才资源、完善的科研基础设施和活跃的科研氛围，能够为战略性新兴产业的技术研发和创新提供有力支持。科技成果转化是战略性新兴产业发展的重要环节，对投资环境产生着重要影响。科技成果只有转化为现实生产力，才能为战略性新兴产业的发展带来实际效益。一个地区的科技成果转化效率越高，就越能够吸引投资者的关注和投资，促进战略性新兴产业的发展。为了提高科技成果转化效率，政府可以通过建立科技成果转化服务平台、完善科技成果转化政策体系等方式，为科技成果转化提供良好的环境和条件。3.1.4社会文化环境社会文化环境是战略性新兴产业投资环境的重要组成部分，对产业的发展产生着潜移默化的影响。人才素质、创新意识等社会文化因素对投资环境具有重要意义。人才素质是战略性新兴产业发展的关键因素之一。战略性新兴产业具有知识技术密集的特点，对人才的需求较为迫切。一个地区的人才素质越高，就越能够为战略性新兴产业的发展提供充足的智力支持，吸引更多的投资进入该领域。高素质的人才不仅具备扎实的专业知识和技能，还具有较强的创新能力和团队合作精神，能够为战略性新兴产业的技术研发和创新提供有力保障。创新意识是战略性新兴产业发展的内在动力，对投资环境产生着重要影响。一个地区的创新意识越强，就越能够激发企业和人才的创新活力，促进战略性新兴产业的发展。创新意识强的地区通常拥有鼓励创新、宽容失败的文化氛围，能够为战略性新兴产业的发展提供良好的创新环境。政府可以通过加强创新文化建设、举办创新创业活动等方式，培育和提升社会的创新意识，为战略性新兴产业的发展营造良好的社会文化环境。3.2内部因素3.2.1企业自身实力企业自身实力是影响战略性新兴产业投资决策的关键内部因素，涵盖规模、资金、技术、管理等多个重要方面。企业规模在战略性新兴产业投资中具有重要影响。大规模企业通常在市场竞争中占据优势地位，拥有更广泛的市场份额和客户群体。这为其投资战略性新兴产业提供了坚实的市场基础，使其在拓展新业务领域时更具信心和底气。大型企业往往具备更强的资源整合能力，能够在全球范围内调配资金、技术、人才等资源，以支持战略性新兴产业项目的开展。例如，华为作为全球知名的通信技术企业，凭借其庞大的企业规模和强大的资源整合能力，积极布局5G、人工智能等战略性新兴产业领域。在5G技术研发和应用推广过程中，华为投入大量资金和人力，与全球众多科研机构、运营商展开合作，推动5G技术在全球范围内的快速发展。大规模企业还具有更强的抗风险能力，能够承受战略性新兴产业投资过程中可能面临的技术研发失败、市场不确定性等风险。在面对市场波动和技术变革时，大型企业可以通过多元化的业务布局和充足的资金储备，保障战略性新兴产业项目的持续推进。资金状况是企业投资战略性新兴产业的重要保障。战略性新兴产业通常具有高投入、高风险、高回报的特点，从技术研发、产品试制到市场推广，每个环节都需要大量的资金支持。资金雄厚的企业能够为战略性新兴产业项目提供充足的研发经费，吸引顶尖的科研人才，购置先进的研发设备，从而提高技术研发的成功率。例如，在新能源汽车产业中，特斯拉在电池技术研发、自动驾驶技术研究等方面投入巨额资金，不断推动技术创新，使其在新能源汽车领域占据领先地位。企业的资金实力还决定了其市场推广能力，充足的资金可以用于产品的市场宣传、销售渠道建设等，提高产品的市场知名度和占有率。资金状况良好的企业在面对市场竞争和技术变革时，有更多的资金用于调整战略、优化产品结构，保障企业在战略性新兴产业中的持续发展。技术水平是企业在战略性新兴产业中立足和发展的核心竞争力。战略性新兴产业以重大技术突破为基础，技术创新速度快、更新换代频繁。拥有先进技术的企业能够在市场竞争中脱颖而出，获得更多的投资机会和市场份额。例如，在半导体产业中，台积电凭借其先进的芯片制造技术，成为全球领先的半导体制造企业，吸引了大量的投资和订单。企业的技术水平不仅体现在现有的技术成果上，还体现在其技术创新能力和研发投入上。持续加大研发投入、保持技术创新能力的企业，能够不断推出新技术、新产品，满足市场需求，提升企业在战略性新兴产业中的竞争力。技术水平高的企业还能够与高校、科研机构展开更深入的合作，获取更多的技术资源和创新灵感，进一步提升企业的技术实力。管理能力是企业实现战略性新兴产业投资目标的关键因素。有效的管理能够合理配置企业资源，提高生产效率，降低运营成本，保障企业在战略性新兴产业中的健康发展。优秀的管理团队能够制定科学合理的投资战略，准确把握市场机遇，选择具有潜力的战略性新兴产业项目进行投资。在项目实施过程中，良好的管理能够确保项目按计划推进，有效控制项目风险，提高项目的成功率。例如，苹果公司以其卓越的管理能力，在智能手机、智能穿戴设备等战略性新兴产业领域取得巨大成功。苹果公司的管理团队注重产品创新、用户体验和供应链管理，通过高效的管理协调各方资源，使苹果产品在全球市场具有强大的竞争力。管理能力还体现在企业的组织架构、企业文化等方面，合理的组织架构能够提高企业的决策效率和执行力，优秀的企业文化能够凝聚员工的力量，激发员工的创新活力，为企业在战略性新兴产业中的发展提供有力支持。3.2.2产业集群效应产业集群效应在战略性新兴产业投资环境中扮演着举足轻重的角色，其形成与发展对产业投资产生多方面的深远影响。产业集群的形成通常基于区域内的资源禀赋、产业基础、创新能力等因素。当某一区域在特定领域具备一定的资源优势，如丰富的原材料、高素质的人才储备或先进的科研设施时，会吸引相关企业的聚集。例如，美国硅谷凭借其顶尖的高校和科研机构、丰富的风险投资资源以及开放创新的文化氛围，吸引了大量信息技术企业的集聚，形成了全球知名的信息技术产业集群。产业基础也是产业集群形成的重要因素，在传统产业基础上衍生出的新兴产业，能够充分利用原有产业的供应链、销售渠道等资源，降低企业的运营成本，促进产业集群的发展。政策支持在产业集群形成过程中也起到关键作用，政府通过制定优惠政策，如税收减免、土地优惠、产业扶持资金等，吸引企业入驻，推动产业集群的形成。产业集群的发展对战略性新兴产业投资环境产生积极的影响。产业集群能够促进知识和技术的溢出效应。在产业集群内，企业之间的地理距离相近，人员交流频繁，使得知识和技术能够在企业间快速传播和共享。企业的技术创新成果能够迅速被其他企业学习和借鉴，激发更多的创新灵感，推动整个产业集群的技术进步。例如，在生物医药产业集群中，科研人员的频繁交流和合作，促进了新药物研发技术的共享和创新，加速了新药的研发进程。产业集群还能够实现资源的共享和优化配置。集群内的企业可以共享基础设施、物流服务、人才资源等，降低企业的生产成本。例如，在新能源汽车产业集群中，企业可以共享充电桩等基础设施，提高资源的利用效率。产业集群还能够吸引更多的上下游企业入驻，完善产业链条，提高产业的配套能力。产业集群能够提升战略性新兴产业的竞争力，从而吸引更多的投资。产业集群内企业之间的竞争与合作并存，竞争促使企业不断提高技术水平和产品质量，降低生产成本；合作则促进企业间的资源共享和协同创新，提高产业的整体创新能力。例如，在人工智能产业集群中，企业之间通过竞争不断提升算法的性能和应用水平，同时通过合作共同推动人工智能技术在各个领域的应用拓展。产业集群还能够形成强大的品牌效应，提升产业的知名度和美誉度，吸引更多的投资和人才流入。例如，德国的汽车产业集群以其高品质、高性能的汽车产品闻名全球，吸引了大量的投资和优秀人才，进一步提升了产业的竞争力。四、战略性新兴产业投资环境评价指标体系构建4.1构建原则构建科学合理的战略性新兴产业投资环境评价指标体系，需要遵循一系列基本原则，以确保评价结果的准确性、可靠性和实用性。科学性原则：指标体系的构建必须基于科学的理论和方法，准确反映战略性新兴产业投资环境的本质特征和内在规律。各评价指标应具有明确的内涵和科学的计算方法，能够客观、真实地衡量投资环境的优劣。在选取经济环境相关指标时，采用地区生产总值（GDP）增长率、人均GDP等指标，这些指标能够科学地反映一个地区的经济发展水平和增长态势，为评估战略性新兴产业投资的经济基础提供可靠依据。在科技创新环境方面，选择研发投入强度、专利转化率等指标，这些指标能够准确衡量一个地区在科技创新方面的投入和产出效率，体现科技创新环境对战略性新兴产业的支持力度。科学性原则还要求指标体系的结构合理，各指标之间相互关联、相互补充，形成一个有机的整体，避免指标之间的重复和矛盾。系统性原则：战略性新兴产业投资环境是一个复杂的系统，受到多种因素的综合影响。因此，指标体系应从系统的角度出发，全面涵盖影响投资环境的各个方面，包括政策环境、经济环境、科技环境、社会文化环境等外部因素，以及企业自身实力、产业集群效应等内部因素。在政策环境方面，纳入产业政策扶持力度、政策稳定性等指标，以反映政府政策对战略性新兴产业投资的引导和支持作用；在经济环境方面，除了考虑经济增长指标外，还应包括市场规模、产业结构等指标，以全面评估经济环境对投资的影响。系统性原则还要求指标体系能够反映各因素之间的相互关系和相互作用，例如，科技创新环境与产业集群效应之间存在着密切的联系，良好的科技创新环境能够促进产业集群的形成和发展，而产业集群又能够进一步推动科技创新，因此在指标体系中应体现这种相互关系。可操作性原则：评价指标体系应具有实际可操作性，所选取的指标应易于获取和量化。这意味着指标的数据来源应可靠、稳定，能够通过统计部门、政府报告、企业年报等渠道获取。在构建指标体系时，优先选择那些已经有成熟统计方法和数据统计基础的指标。在衡量企业自身实力时，采用企业资产规模、营业收入、净利润等财务指标，这些指标可以从企业的财务报表中直接获取，数据准确可靠。对于一些难以直接量化的指标，可以采用专家打分、问卷调查等方式进行量化处理，但要确保评价过程的客观性和公正性。可操作性原则还要求指标体系简洁明了，避免过于复杂和繁琐的指标设置，以便于实际应用和推广。动态性原则：战略性新兴产业处于快速发展和变化之中，其投资环境也会随着时间的推移而不断演变。因此，指标体系应具有动态性，能够及时反映投资环境的变化趋势。一方面，要关注战略性新兴产业发展的新趋势、新特点，适时调整和补充指标体系，纳入新出现的影响投资环境的重要因素。随着人工智能、大数据等技术的快速发展，数据安全和隐私保护成为影响战略性新兴产业投资环境的重要因素，因此可以在指标体系中增加相关指标来衡量数据安全保障程度。另一方面，要定期更新指标数据，以便及时了解投资环境的动态变化，为政府和投资者提供具有时效性的决策依据。通过对不同时期指标数据的对比分析，能够发现投资环境的变化趋势，从而有针对性地采取措施优化投资环境。导向性原则：指标体系的构建应具有明确的导向性，能够为政府制定政策、企业进行投资决策提供有益的参考。通过对投资环境的评价，引导政府加大对战略性新兴产业的支持力度，优化政策环境，完善基础设施建设，加强科技创新和人才培养等；引导企业合理选择投资方向，提高投资效益。在指标体系中突出科技创新环境和产业集群效应等对战略性新兴产业发展至关重要的因素，能够促使政府和企业更加重视这些方面的建设和发展。如果指标体系中对研发投入强度给予较高的权重，就会引导政府加大对科研的投入，鼓励企业增加研发经费，提高自主创新能力。导向性原则还要求指标体系能够反映国家和地区的战略发展目标，与产业政策和发展规划相契合，促进战略性新兴产业的健康、快速发展。4.2指标选取4.2.1经济发展指标经济发展指标是衡量战略性新兴产业投资环境的重要维度，它直接反映了一个地区的经济实力和发展潜力，对吸引投资具有关键作用。地区生产总值（GDP）是衡量一个地区经济总量的核心指标，它能够全面反映该地区在一定时期内生产活动的最终成果。较高的GDP意味着该地区经济规模较大，市场容量广阔，为战略性新兴产业的发展提供了坚实的经济基础和广阔的市场空间。例如，在新一代信息技术产业中，发达地区凭借其庞大的GDP所支撑的强大消费能力，能够快速消化新一代信息技术产品，如智能手机、智能家电等，促进产业的快速发展和技术迭代。GDP的增长速度也至关重要，它体现了经济的活力和发展趋势。快速增长的GDP表明该地区经济发展态势良好，投资机会众多，对战略性新兴产业投资者具有强大的吸引力。以我国东部沿海地区为例，近年来GDP持续保持较高的增长速度，吸引了大量战略性新兴产业项目落地，如新能源汽车产业在这些地区蓬勃发展，形成了完整的产业链。产业增加值是指产业在一定时期内通过生产活动新创造的价值，它反映了产业的发展规模和增长速度。对于战略性新兴产业而言，较高的产业增加值说明产业发展迅速，具有较强的竞争力和发展潜力。在新能源产业中，太阳能、风能等清洁能源产业的增加值不断攀升，表明这些产业在技术进步、市场拓展等方面取得了显著成效，吸引了越来越多的投资进入该领域。产业增加值的增长趋势还能够反映产业的发展前景，持续增长的产业增加值预示着产业未来的发展空间广阔，投资者可以从中获得良好的回报。固定资产投资是指建造和购置固定资产的经济活动，它是衡量一个地区投资规模和投资活跃度的重要指标。在战略性新兴产业领域，大量的固定资产投资意味着对产业发展的长期信心和资源投入。例如，在半导体产业中，企业对芯片制造设备、研发实验室等固定资产的大规模投资，能够提升产业的技术水平和生产能力，增强产业的竞争力。固定资产投资还能够带动相关产业链的发展，促进产业集聚。例如，在新能源汽车产业中，对整车制造企业的固定资产投资会带动电池、电机、电控等零部件企业的发展，形成产业集群，进一步优化投资环境。人均可支配收入反映了居民的实际购买力水平，它对战略性新兴产业的市场需求具有重要影响。较高的人均可支配收入意味着居民有更多的资金用于消费和投资，能够为战略性新兴产业产品和服务创造更大的市场需求。在生物医药产业中，随着人均可支配收入的提高，居民对高端医疗服务、创新药物等的需求不断增加，推动了生物医药产业的发展。人均可支配收入的增长还能够吸引更多高素质人才流入，为战略性新兴产业的发展提供智力支持。4.2.2政策支持指标政策支持指标是衡量战略性新兴产业投资环境的关键要素，政府的政策导向和支持力度对产业发展起着至关重要的引导和推动作用。政策扶持力度体现了政府对战略性新兴产业的重视程度和资源投入。财政补贴是常见的政策扶持手段之一，政府通过直接给予企业资金补贴，能够降低企业的生产成本，提高企业的市场竞争力。在新能源汽车产业发展初期，政府对新能源汽车生产企业和消费者的购车补贴，有效激发了市场需求，推动了新能源汽车产业的快速发展。税收优惠政策也是重要的扶持方式，通过减免企业所得税、增值税等，能够降低企业的税负，提高企业的盈利能力，吸引更多的投资者进入战略性新兴产业领域。例如，对高新技术企业实行15%的优惠税率，对企业研发费用实行加计扣除等政策，鼓励企业加大研发投入，提高技术创新能力。政府还可以通过设立产业发展专项资金、产业投资基金等方式，为战略性新兴产业企业提供资金支持，促进企业的发展壮大。政策落实程度直接影响着政策扶持的效果。完善的政策执行机制是确保政策有效落实的关键，它包括明确的责任分工、规范的执行流程和有效的监督机制。政府部门之间应加强协调配合，避免出现政策执行的“碎片化”和“推诿扯皮”现象。例如，在战略性新兴产业项目审批过程中，各相关部门应简化审批流程，提高审批效率，确保项目能够及时落地。监督机制能够对政策执行情况进行实时跟踪和评估，及时发现问题并加以解决。通过定期对政策落实情况进行检查和评估，能够确保政策执行不走样，真正发挥政策的扶持作用。政策宣传与解读也至关重要，政府应通过多种渠道，如官方网站、新闻发布会、政策宣讲会等，向企业和社会广泛宣传战略性新兴产业政策，提高政策的知晓度和透明度，帮助企业准确理解政策内容，充分享受政策红利。政策稳定性与连续性为战略性新兴产业投资者提供了可预期的政策环境。频繁变动的政策会增加投资者的风险和不确定性，使投资者难以制定长期的投资计划。稳定的政策环境能够增强投资者的信心，吸引更多的长期投资。例如，在新能源产业中，政府对新能源发电上网电价政策的稳定支持，使得投资者能够对项目的收益进行合理预期，从而加大对新能源发电项目的投资。政策的连续性还体现在政策的逐步完善和升级上，随着战略性新兴产业的发展，政府应根据产业发展的实际需求，适时调整和完善政策，为产业发展提供持续的支持。4.2.3科技创新指标科技创新指标是衡量战略性新兴产业投资环境的核心要素，它直接反映了一个地区在科技创新方面的实力和潜力，对战略性新兴产业的发展起着决定性作用。R&D投入强度是指研究与试验发展（R&D）经费支出与地区生产总值（GDP）的比值，它是衡量一个地区对科技创新重视程度和投入力度的重要指标。较高的R&D投入强度意味着该地区在科技创新方面投入了大量的资源，为战略性新兴产业的技术研发和创新提供了坚实的资金保障。在人工智能产业中，企业和科研机构需要大量的资金用于算法研究、数据采集与分析、人才培养等方面，高R&D投入强度能够支持这些活动的开展，推动人工智能技术的不断进步和应用拓展。R&D投入强度的增长趋势也反映了一个地区对科技创新的持续重视和投入增加，为战略性新兴产业的长期发展提供了动力。专利申请量和授权量是衡量科技创新成果的重要指标。专利申请量反映了一个地区在科技创新方面的活跃程度，大量的专利申请表明该地区的企业和科研机构在技术研发方面积极探索，不断产生新的技术成果。专利授权量则更能体现科技创新成果的质量和市场价值，获得授权的专利意味着其技术创新性和实用性得到了认可。在生物医药产业中，专利是保护创新药物研发成果的重要手段，大量的专利授权能够为企业带来丰厚的经济回报，吸引更多的投资进入该领域。专利的质量和转化率也至关重要，高质量的专利能够在市场竞争中占据优势，而较高的专利转化率则能够将科技创新成果转化为实际生产力，促进战略性新兴产业的发展。科研机构和高校数量及其科研实力对战略性新兴产业的发展具有重要影响。科研机构和高校是科技创新的重要主体，它们拥有丰富的科研人才资源、先进的科研设备和完善的科研体系，能够为战略性新兴产业提供技术支持和创新源泉。例如，在半导体产业中，科研机构和高校在芯片设计、制造工艺等方面的研究成果，为半导体企业的技术创新提供了关键支撑。科研机构和高校与企业之间的产学研合作也能够促进科技成果的转化和应用，提高战略性新兴产业的创新效率和竞争力。例如，高校的科研成果通过与企业合作进行产业化转化，能够加速技术的商业化应用，推动战略性新兴产业的发展。4.2.4人才资源指标人才资源指标是评估战略性新兴产业投资环境的关键因素，人才作为产业发展的核心要素，其数量、素质和结构直接影响着战略性新兴产业的创新能力和发展潜力。人才数量是衡量一个地区人才资源丰富程度的直观指标。在战略性新兴产业领域，充足的人才储备为产业的发展提供了坚实的人力基础。以人工智能产业为例，大量的人工智能算法工程师、数据科学家等专业人才，能够推动人工智能技术的研发和应用，促进产业的快速发展。不同层次和专业的人才数量分布也很重要，既需要具备深厚理论知识和创新能力的高端人才，也需要大量掌握专业技能的应用型人才。高端人才能够引领产业的技术创新和发展方向，应用型人才则能够将科研成果转化为实际产品和服务，满足市场需求。在生物医药产业中，高端的医学科研人才能够开展前沿的药物研发工作，而大量的医药技术人员则能够保障药品的生产和质量控制。人才素质直接关系到人才在战略性新兴产业发展中发挥作用的大小。学历水平是衡量人才素质的重要方面之一，高学历人才通常具备更扎实的专业知识和更强的学习能力，能够更快地掌握和应用新技术。在高端装备制造产业中，拥有硕士、博士学历的机械设计、自动化控制等专业人才，能够为产业的技术创新和产品升级提供智力支持。专业技能是人才素质的核心体现，具备相关专业技能的人才能够在实际工作中解决关键技术问题，提高生产效率和产品质量。在新能源产业中，掌握太阳能电池制造技术、风力发电设备维护技术等专业技能的人才，是保障产业正常运行和发展的关键。创新能力也是人才素质的重要组成部分，具有创新能力的人才能够提出新的想法和解决方案，推动产业的技术创新和商业模式创新。在新一代信息技术产业中，创新型人才能够不断开发新的软件应用、优化信息技术服务模式，提升产业的竞争力。人才政策的吸引力对人才的聚集和流动起着关键作用。人才引进政策能够吸引外部优秀人才的流入，为战略性新兴产业注入新的活力。例如，一些地区出台的人才引进政策，通过提供优厚的薪酬待遇、住房补贴、子女教育等福利，吸引了大量高端人才的加入。人才培养政策能够提升本地人才的素质和能力，为产业发展提供持续的人才支持。政府和企业通过与高校、科研机构合作，开展人才培养项目，为战略性新兴产业培养了大量专业人才。人才激励政策能够激发人才的积极性和创造性，提高人才的工作效率和创新成果产出。例如，企业通过实施股权激励、绩效奖励等政策，鼓励人才为企业的发展贡献更多的智慧和力量。4.2.5基础设施指标基础设施指标是战略性新兴产业投资环境的重要组成部分，完善的基础设施为产业发展提供了必要的硬件支撑和保障，直接影响着产业的运营成本和发展效率。交通基础设施的完善程度对战略性新兴产业的发展至关重要。公路、铁路、航空等交通方式的便捷程度，直接影响着原材料和产品的运输效率。在新能源汽车产业中，高效的公路和铁路运输网络能够确保汽车零部件的及时供应和整车的快速配送，降低企业的物流成本。发达的航空运输则有利于高端装备制造产业中精密零部件的快速运输，满足产业对时效性的要求。交通枢纽的布局和功能也会影响产业的集聚和发展。例如，位于交通枢纽附近的产业园区，能够吸引更多相关企业入驻，形成产业集群，促进产业之间的协同发展。通信基础设施是战略性新兴产业发展的重要支撑。随着信息技术的飞速发展，高速、稳定的通信网络成为产业发展的必备条件。在新一代信息技术产业中，5G网络的普及能够实现设备之间的高速数据传输，为物联网、大数据、人工智能等技术的应用提供保障。光纤宽带网络的覆盖程度和传输速度，影响着企业的信息化建设和电子商务的发展。例如，电商企业需要高速稳定的网络来处理大量的订单数据和客户信息，保障业务的正常运行。通信技术的发展还能够促进产业的创新和升级，如远程办公、远程教育、远程医疗等新兴业务模式的出现，都依赖于先进的通信基础设施。能源基础设施是保障战略性新兴产业稳定运行的基础。稳定的电力供应对于各类产业的生产活动至关重要，战略性新兴产业也不例外。在半导体产业中，芯片制造过程对电力供应的稳定性要求极高，一旦出现电力故障，可能会导致生产线中断，造成巨大的经济损失。新能源供应能力也是能源基础设施的重要方面。随着战略性新兴产业对绿色能源的需求不断增加，太阳能、风能、水能等新能源的供应和利用能力，影响着产业的可持续发展。例如，在新能源汽车产业中，充电桩等新能源基础设施的完善程度，直接影响着新能源汽车的推广和使用。五、战略性新兴产业投资环境评价方法5.1常用评价方法介绍战略性新兴产业投资环境评价是一个复杂的过程，需要综合运用多种评价方法，以全面、准确地评估投资环境的优劣。目前，常用的评价方法主要包括层次分析法、主成分分析法、因子分析法等，每种方法都有其独特的原理、特点和适用范围。5.1.1层次分析法（AHP）层次分析法（AnalyticHierarchyProcess，简称AHP）是美国运筹学家匹兹堡大学教授萨蒂（T.L.Saaty）于20世纪70年代初提出的一种层次权重决策分析方法。该方法将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析，旨在解决多目标的复杂问题。其基本原理是根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型，从而最终使问题归结为最低层（供决策的方案、措施等）相对于最高层（总目标）的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定。运用层次分析法进行战略性新兴产业投资环境评价，一般遵循以下步骤：建立递阶层次结构：这是AHP法的关键一步。首先，明确评价的总目标，即对战略性新兴产业投资环境进行综合评价。然后，将影响投资环境的因素分解为不同层次，通常包括目标层、准则层和指标层。目标层为对战略性新兴产业投资环境的综合评价；准则层可涵盖政策环境、经济环境、科技环境、社会文化环境等影响因素；指标层则是具体的评价指标，如政策扶持力度、GDP增长率、R&D投入强度、人才素质等。同一层次的因素作为准则对下一层次的某些因素起支配作用，同时，它又受上一个层次因素的支配，这种从上到下的支配关系形成了一个递阶层次结构。构造两两比较判断矩阵：在建立递阶层次结构以后，上下层元素间的隶属关系就被确定了。下一步是要确定各层次元素的权重。对于大多数社会经济问题，特别是比较复杂的问题，元素的权重不容易直接获得，这时就需要通过适当的方法导出它们的权重，AHP利用决策者给出判断矩阵的方法导出权重。记准则层元素A所支配的下一层次B的元素为B_{1},B_{2},\cdots,B_{n}，针对准则A，决策者比较两个元素B_{i}和B_{j}哪一个更重要，重要程度如何，这样就形成了判断矩阵。假定A层中元素A_{k}与下层次B中元素有联系，则将B中元素两两比较，可构成如下判断矩阵P=(p_{ij})_{n\timesn}：其中，p_{ij}=W_{i}/W_{j}表示对A_{k}而言，第i个元素（因素）与第j个元素（因素）重要度之比。判断矩阵元素的标度通常采用1-9标度法，1表示两个因素相比，具有同样重要性；3表示一个因素比另一个因素稍微重要；5表示一个因素比另一个因素明显重要；7表示一个因素比另一个因素强烈重要；9表示一个因素比另一个因素极端重要；2、4、6、8表示上述两相邻判断的中值；倒数表示因素i与j比较的判断p_{ij}，则因素j与i比较的判断p_{ji}=1/p_{ij}。权重向量和一致性指标：通过两两比较得到的判断矩阵A不一定满足判断矩阵的互反性条件，AHP采用一个数量标准来衡量判断矩阵A的不一致程度。一致性指标CI=\frac{\lambda-n}{n-1}，其中\lambda为判断矩阵的最大特征根，n为判断矩阵的阶数。CI的值越大，表明判断矩阵偏离完全一致性的程度越大；CI的值越小，表明判断矩阵越接近于完全一致性。一般判断矩阵的阶数n越大，人为造成的偏离完全一致性指标CI的值便越大；n越小，人为造成的偏离完全一致性指标CI的值便越小。为了衡量CI的大小，引入随机一致性指标RI，对于1-9标度法，平均随机一致性比率RI的值可通过查阅相关标准表获得。一致性检验检验的公式为CR=\frac{CI}{RI}，当CR\lt0.1时，我们认为判断矩阵具有满意的一致性，否则需要对判断矩阵进行调整。各指标权数的计算：判断矩阵的最大特征值和特征向量的计算方法有根法、和法等。以根法为例，首先计算判断矩阵每行元素的乘积M_{i}=\prod_{j=1}^{n}p_{ij}，然后计算M_{i}的n次方根\overline{W}_{i}=\sqrt[n]{M_{i}}，最后将\overline{W}_{i}归一化，得到权重向量W_{i}=\frac{\overline{W}_{i}}{\sum_{j=1}^{n}\overline{W}_{j}}。层次总排序：计算同一层次所有因素对于最高层（总目标）相对重要性的排序权值，称为层次总排序，这一过程是由高层次到低层次逐层进行的。最底层（方案层）得到的层次总排序，就是n个被评价方案的总排序。若上一层次A包含m个因素A_{1},A_{2},\cdots,A_{m}，其层次总排序权值分别为a_{1},a_{2},\cdots,a_{m}，下一层次B包含n个因素B_{1},B_{2},\cdots,B_{n}，它们对于因素A_{j}的层次单排序的权值分别为b_{1j},b_{2j},\cdots,b_{nj}（当B_{i}与A_{j}无关时，b_{ij}取0），此时B层次的总排序权值W_{i}=\sum_{j=1}^{m}a_{j}b_{ij}。如果B层次某些因素对于A_{j}的一致性指标为CI_{j}，相应地平均随机一致性指标为RI_{j}，则B层次总排序一致性比例为CR=\frac{\sum_{j=1}^{m}a_{j}CI_{j}}{\sum_{j=1}^{m}a_{j}RI_{j}}，当CR\lt0.1时，认为层次总排序通过一致性检验。层次分析法具有系统性、简洁实用等优点。它把研究对象作为一个系统，按照分解、比较判断、综合的思维方式进行决策，成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具。系统的思想在于不割断各个因素对结果的影响，而且在每个层次中的每个因素对结果的影响程度都是量化的，非常清晰明确。该方法既不单纯追求高深数学，又不片面地注重行为、逻辑、推理，而是把定性方法与定量方法有机地结合起来，使复杂的系统分解，能将人们的思维过程数学化、系统化，便于人们接受，且能把多目标、多准则又难以全部量化处理的决策问题化为多层次单目标问题，通过两两比较确定同一层次元素相对上一层次元素的数量关系后，最后进行简单的数学运算。然而，层次分析法也存在一些缺点，如不能为决策者提供新方案，只能从原有方案中进行选取；定量数据较少，定性成分多，不易令人信服；指标过多时数据统计量大，且权重难以确定，当指标数量增加时，构造层次更深、数量更多、规模更庞大的判断矩阵，对许多指标进行两两比较的工作会变得困难，甚至会对层次单排序和总排序的一致性产生影响。5.1.2主成分分析法（PCA）主成分分析法（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种多元统计分析方法，由K.皮尔森（KarlPearson）对非随机变量引入，尔后H.霍特林（HaroldHotelling）将此方法推广到随机向量的情形。其基本原理是利用降维的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标（主成分）。在实际课题中，为了全面分析问题，往往会提出很多与此有关的变量（或因素），而这些变量之间通常存在一定的相关性，即它们反映的信息有一定的重叠。主成分分析的目的就是设法将原来众多具有一定相关性的变量，重新组合成一组新的互相无关的综合变量，同时根据实际需要从中取出几个较少的综合变量，使其尽可能多地反映原来变量的信息。主成分分析法的应用步骤如下：数据标准化：由于原始数据中各变量的量纲和数量级可能不同，为了消除量纲和数量级的影响，需要对数据进行标准化处理。常用的标准化方法有Z-标准化，即Z_{ij}=\frac{X_{ij}-\overline{X}_{j}}{S_{j}}，其中Z_{ij}为标准化后的数据，X_{ij}为原始数据，\overline{X}_{j}为第j个变量的均值，S_{j}为第j个变量的标准差。计算相关系数矩阵：标准化后的数据用于计算相关系数矩阵R=(r_{ij})_{p\timesp}，其中r_{ij}=\frac{\sum_{k=1}^{n}(Z_{ki}-\overline{Z}_{i})(Z_{kj}-\overline{Z}_{j})}{\sqrt{\sum_{k=1}^{n}(Z_{ki}-\overline{Z}_{i})^{2}\sum_{k=1}^{n}(Z_{kj}-\overline{Z}_{j})^{2}}}，表示第i个变量和第j个变量之间的相关系数。计算特征值和特征向量：对相关系数矩阵R进行特征分解，计算其特征值\lambda_{1}\geq\lambda_{2}\geq\cdots\geq\lambda_{p}和对应的特征向量a_{1},a_{2},\cdots,a_{p}。特征值\lambda_{i}表示第i个主成分的方差，方差越大，说明该主成分包含的信息越多。确定主成分个数：主成分的个数一般根据累积方差贡献率来确定。累积方差贡献率CP=\sum_{i=1}^{m}\lambda_{i}/\sum_{i=1}^{p}\lambda_{i}，通常要求累积方差贡献率达到85%以上，此时对应的m个主成分就可以保留原始变量的大部分信息。也可以根据特征值大于1的原则来确定主成分个数，即选取特征值大于1的主成分。计算主成分得分：根据确定的主成分个数m，计算主成分得分F_{i}=\sum_{j=1}^{p}a_{ij}Z_{j}，其中F_{i}为第i个主成分得分，a_{ij}为第i个主成分在第j个变量上的载荷，Z_{j}为标准化后的第j个变量。通过主成分得分，可以对样本进行综合评价和排序。主成分分析法在战略性新兴产业投资环境评价中具有广泛的应用。例如，在评价不同地区的战略性新兴产业投资环境时，可以将经济发展、政策支持、科技创新、人才资源、基础设施等多个指标作为原始变量，运用主成分分析法将这些指标转化为几个综合指标，即主成分。通过分析主成分的得分，可以了解不同地区在各个方面的优势和劣势，从而对投资环境进行综合评价。在研究战略性新兴产业投资环境的动态变化时，也可以运用主成分分析法对不同时期的数据进行分析，观察主成分得分的变化趋势，以评估投资环境的改善或恶化情况。5.1.3因子分析法因子分析法（FactorAnalysis）是一种通过研究多个变量之间的内部依赖关系，将众多具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的多元统计分析方法。其基本概念是利用降维的思想，从研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量表示成少数的公共因子和仅对某一个变量有作用的特殊因子线性组合而成。因子分析法的操作方法如下：数据标准化：与主成分分析法类似，首先对原始数据进行标准化处理，以消除量纲和数量级的影响。计算相关系数矩阵：计算标准化后数据的相关系数矩阵，用于反映变量之间的相关性。求解因子载荷矩阵：通过主成分法、主轴因子法、极大似然法等方法求解因子载荷矩阵。以主成分法为例，首先计算相关系数矩阵的特征值和特征向量，然后根据特征值的大小确定公共因子的个数，将特征向量乘以相应特征值的平方根，得到因子载荷矩阵。因子载荷a_{ij}表示第i个变量在第j个公共因子上的负荷，反映了变量与公共因子之间的相关程度。因子旋转：为了使因子具有更好的可解释性，通常需要进行因子旋转。常用的旋转方法有正交旋转（如方差最大旋转）和斜交旋转。正交旋转保持因子之间的正交性，使每个变量在尽可能少的因子上有较高的载荷，从而使因子的含义更加清晰。例如，在对战略性新兴产业投资环境的评价中，经过因子旋转后，一个因子可能主要反映政策环境和经济环境方面的信息，另一个因子可能主要反映科技创新和人才资源方面的信息。计算因子得分：根据因子载荷矩阵和原始数据，计算每个样本在各个因子上的得分。常用的方法有回归法、加权最小二乘法等。因子得分可以用于对样本进行综合评价和排序，也可以进一步进行聚类分析、判别分析等。结果解释与分析：根据因子得分和因子的含义，对评价结果进行解释和分析。例如，通过分析不同地区在各个因子上的得分，可以了解各地区在战略性新兴产业投资环境的不同方面的表现，找出优势和不足，为投资决策和政策制定提供依据。因子分析法在战略性新兴产业投资环境评价中具有重要的优势。它能够有效地简化数据结构，将众多复杂的变量归结为少数几个综合因子，便于理解和分析。通过因子旋转，可以使因子具有更好的可解释性，更清晰地揭示变量之间的内在关系。在评价战略性新兴产业投资环境时，因子分析法可以将经济、政策、科技、人才等多个方面的众多指标归结为几个关键因子，从而更准确地把握投资环境的本质特征。因子分析法还可以用于数据降维，减少数据处理的复杂性，提高分析效率。5.2方法选择与应用根据战略性新兴产业投资环境的特点，本研究选择层次分析法和模糊综合评价法相结合的方法进行评价。战略性新兴产业投资环境涉及多个方面的因素，且部分因素难以直接量化，具有一定的模糊性和不确定性。层次分析法能够将复杂的多目标决策问题分解为不同层次，通过两两比较确定各层次元素的相对重要性，从而为评价指标赋予合理的权重，但其在处理模糊性和不确定性问题上存在一定局限性。而模糊综合评价法能够处理评价过程中的模糊性和不确定性问题，通过建立模糊关系矩阵，将各评价指标的评价结果进行模糊合成，得出综合评价结果。将两者结合，可以充分发挥各自的优势，提高评价结果的科学性和可靠性。在应用过程中，首先运用层次分析法确定各评价指标的权重。邀请相关领域的专家，包括政府官员、产业学者、企业管理者等，组成专家小组。根据构建的战略性新兴产业投资环境评价指标体系，将评价目标分为目标层、准则层和指标层。目标层为战略性新兴产业投资环境综合评价；准则层包括经济发展、政策支持、科技创新、人才资源、基础设施等方面；指标层则是具体的评价指标，如地区生产总值（GDP）、政策扶持力度、R&D投入强度等。专家小组针对准则层和指标层的元素，按照1-9标度法进行两两比较，构造判断矩阵。例如，在判断经济发展与政策支持对于战略性新兴产业投资环境的重要程度时，若专家认为经济发展比政策支持稍微重要，则在判断矩阵中对应的元素赋值为3。通过对判断矩阵进行一致性检验，确保判断矩阵的一致性在可接受范围内。若一致性检验不通过，则重新调整判断矩阵，直到通过一致性检验为止。计算判断矩阵的最大特征值和特征向量，对特征向量进行归一化处理，得到各评价指标的权重。假设经过计算，经济发展指标的权重为0.25，政策支持指标的权重为0.2，科技创新指标的权重为0.3，人才资源指标的权重为0.15，基础设施指标的权重为0.1。然后，采用模糊综合评价法对战略性新兴产业投资环境进行综合评价。确定评价等级，如将投资环境分为优、良、中、差四个等级。邀请专家对各评价指标进行评价，确定其在不同评价等级上的隶属度。例如，对于某地区的科技创新指标，专家评价认为其属于“优”的隶属度为0.4，属于“良”的隶属度为0.5，属于“中”的隶属度为0.1，属于“差”的隶属度为0。以此类推，得到各评价指标在不同评价等级上的隶属度，构建模糊关系矩阵。假设模糊关系矩阵如下：R=\begin{pmatrix}0.4&0.5&0.1&0\\0.3&0.4&0.2&0.1\\0.2&0.3&0.4&0.1\\0.1&0.2&0.3&0.4\\0.2&0.3&0.3&0.2\end{pmatrix}将层次分析法得到的权重向量与模糊关系矩阵进行模糊合成，得到综合评价结果向量。假设权重向量为W=(0.25,0.2,0.3,0.15,0.1)，则综合评价结果向量B=W\cdotR。通过计算得到B=(0.28,0.38,0.24,0.1)。根据最大隶属度原则，确定该地区战略性新兴产业投资环境的评价等级。在这个例子中，“良”的隶属度最大，因此该地区战略性新兴产业投资环境的评价等级为“良”。通过这种方法，可以对不同地区的战略性新兴产业投资环境进行综合评价和比较，为政府制定政策和投资者进行决策提供科学依据。六、实证分析6.1案例选择本研究选取长三角地区作为实证研究对象，对其战略性新兴产业投资环境进行深入分析。长三角地区作为我国经济最发达、创新活力最强的区域之一，在战略性新兴产业发展方面具有显著优势，能够为其他地区提供有益的借鉴和参考。长三角地区包括上海市、江苏省、浙江省和安徽省，区域面积35.8万平方公里。该地区地理位置优越，处于长江经济带与东部沿海经济带的交汇处，是我国重要的经济中心和对外开放的前沿阵地。在经济实力方面，长三角地区经济总量庞大，2023年地区生产总值达到29.03万亿元，占全国GDP的23.5%。产业基础雄厚，制造业发达，在汽车、钢铁、化工、电子信息等传统产业领域具有较强的竞争力，同时在战略性新兴产业领域也取得了显著的发展成就。在战略性新兴产业布局上，长三角地区形成了较为完善的产业体系。在新一代信息技术产业方面，上海在集成电路、人工智能、软件与信息服务等领域处于国内领先地位，拥有众多知名企业和科研机构，如中芯国际、上海人工智能实验室等；江苏在物联网、云计算、大数据等领域发展迅速，无锡的物联网产业已形成完整的产业链，苏州的云计算产业集聚了大量的企业和人才；浙江在数字经济、电子商务、人工智能等领域表现突出，杭州作为“中国电子商务之都”，孕育了阿里巴巴等一批互联网巨头，在人工智能技术的应用和创新方面也走在前列；安徽在新型显示、集成电路、人工智能等领域取得了长足进步，合肥的新型显示产业规模居全国前列，京东方等企业在全球市场具有重要影响力。在新能源产业方面，长三角地区在太阳能、风能、新能源汽车等领域都有广泛布局。江苏是我国太阳能光伏产业的重要基地，拥有众多光伏企业，在硅片、电池片、组件等环节具有较强的技术和产业优势；浙江在新能源汽车电池技术研发和生产方面表现出色，如宁德时代在浙江设有生产基地，其动力电池技术处于全球领先水平；上海在新能源汽车整车制造和智能网联汽车技术研发方面处于国内领先地