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由于研究数据的侧重性有所不同，构建经济转型升级能力的指标体系至少要考虑以下两个原则：
一是可获性原则：本书评价的对象是区域经济转型升级能力，指标体系应能代表经济转型升级能力的各个方面，选取的指标不仅要能通过统计资料获取相应的数据，而且还应满足统计口径一致的要求，使其在时间尺度上具有可比性。
二是相关性原则：指标体系中的指标不仅概念要清楚，而且能体现经济转型升级的某一方面，即指标衡量的内容对评价对象和评价目标而言是十分重要且有意义的。
依据上述指标体系构建的原则，在借鉴现有研究成果和中国区域经济转型升级综合能力指数的基础上，从经济发展、民生改善、科技创新、产业结构、国际化水平、节能减排与环境保护七个维度构建了青海省经济转型升级能力评价指标体系（表1-4-1）。
表1-4-1 青海省经济转型升级能力评价指标体系
构建评价指标体系后，确定指标的权重就显得至关重要。通常，权重的确定有主观赋权法和客观赋权法两种，其中，客观赋权法依据各指标的联系程度或各指标所提供的原始信息量来决定指标的权重，充分考虑了数据的离散程度、相关程度和对比强度，较好地避免了研究者的主观性，因而被广泛应用。熵值法、主成分分析法、因子分析法与复相关系数法等均属于客观赋权法，本书选用熵值法来确定青海经济转型升级指标体系中各指标的权重。在信息论中，熵是系统无序程度的度量，某项指标的指标值变异程度越大，信息熵越小，该指标提供的信息量越大，该指标的权重也越大；反之，某项指标的指标值变异程度越小，信息熵越大，该指标提供的信息量越小，该指标的权重也越小。
采用熵值法进行综合评价的步骤如下：
第一步：建立原始指标数据矩阵。
设有 n 个指标， m 个年份，其中 m =1，2，…，6， n =1，2，…，17，则存在原始数据矩阵：
第二步：数据的处理。
一是逆向指标的处理。正向指标与逆向指标皆存在，指标之间缺乏一致性，因此，需要对其中的逆向指标做正向化处理。所有指标中单位GDP能耗、城镇居民恩格尔系数和农村居民恩格尔系数是逆向指标（即数值越小越好），因此对其取倒数转化为正向指标。
二是数据的无量纲化处理。由于各指标的量纲和单位不同，需要将各指标进行无量纲化处理。通常，数据无量纲化的处理方法主要有极差正规化法、标准化法等多种方法，而多指标综合评价中普遍使用标准化法。其中，标准化法的常用方法有阈值法、比重法、Z-score极值法等。于是，结合上述评价指标的含义，本书选用Z-score对原始数据进行标准化处理：
式中， x ij 为指标的原始数据； z ij 为标准化后的指标数据；- x i 为样本均值； Sx i 为样本标准差。
三是负值的处理。选用Z-score对原始数据进行标准化处理时，小于指标样本均值的数据会出现负值，而负值缺乏评价意义。因此，为了这种影响，需要进行坐标平移，其平移公式为
y ij = z ij + α （1-4-3）
式中， y ij 为标准化指标数据平移后的值； α 为平移幅度，且 α >｜min（ z ij ）｜。从理论上来说， α 的取值越接近｜min（ z ij ）｜，则评价效果越好。
第三步：计算第 j 项指标下第 i 个年份下指标值所占比重：
并得到新的矩阵 P ：
第四步：根据信息熵论，第 j 项指标的信息熵值 e j 可以表示为
由此可以得出信息熵的取值范围为：0≤ e j ≤1。第五步：确定第 j 项指标的权重 w j ：
第六步：根据权重和相应的指标数据，最终可以计算出第 i 年的青海经济转型升级能力指数：
式中， v i 代表第 i 年青海经济转型升级能力指数； w j 为第 j 项指标的权重； p ij 为第 i 年第 j 项指标标准化后的数值。由于本书采用Z-score极值法对指标数据进行标准化处理，因此，所得的 v i 取值范围为0~1，且 v i 越接近于零，说明经济发展转型能力越低，反之， v i 越接近于1，说明经济发展转型能力越高。
原始数据来源于2013—2018年出版的《青海统计年鉴》和《中国统计年鉴》，部分数据来源于当年的《国民经济和社会发展统计公报》。根据式（1-4-2）对原始数据进行无量纲化处理。
通过上述熵值法的计算步骤，利用2012—2017年的各项指标数据，得出其转型升级能力各指标的权重（表1-4-2）。
表1-4-2 青海转型升级能力指标权重
依据上述权重和各指标值即可计算出2012—2017年青海省经济转型升级能力指数（图1-4-1）。
图1-4-1 2012—2017年青海省经济转型升级能力指数
从图1-4-1可以看出，2012—2017年青海省经济转型升级能力指数由0.1096持续上升至0.2199，说明在此期间青海省经济转型升级的能力有了较为显著的提高。但是，该指数值仍然处于较低水平，青海省经济转型升级能力仍有待增强，通过供给侧结构性改革推升经济转型发展能力正逢其时。