在对无量纲化指标数值进行加权求和后，可计算得到2010年云南省各地区新型工业化发展水平的综合评价得分及排序。
　　三、评价结果分析
　　依据同样的方法，对2002年、2002—2005年、2006—2010年云南省各地区新型工业化发展水平进行测度后（2002—2005年、2006—2010年采用各指标的平均数据），可将各地区的新型工业化发展排名进行归纳对比。首先， 昆明、玉溪、迪庆、红河、德宏位列第一梯队。在云南推动新型工业化建设的进程中发挥了各地自己的经济基础和自然资源优势，昆明和玉溪依靠良好的经济和社会发展基础实现了新型工业化的有效推进， 而红河、德宏、迪庆地区则充分发挥了地区经济发展的后发优势，虽然经济总量优势尚缺， 但本地区独特的地理和自然生态资源为当前统计口径下的新型工业化水平提升提供了很大推动作用。其次，楚雄、曲靖、丽江、版纳、大理位列第二梯队。以传统工业转型发展并紧密结合地区资源基础， 是新型工业化的发展理念， 但在云南部分经济基础较好的地区并未充分发挥这种应有的调控能力， 而一些原本工业较少的地区正在依托已有的特色经济增长模式不断完善新型工业体系的支撑作用。第三， 文山、怒江、临沧、普洱、昭通、保山位列第三梯队。这些地区的新型工业化发展水平相对较低， 以传统工业和农业为主、 缺少可有效延伸产业层次， 不能充分发挥地区社会经济资源是这些地区存在的主要问题。此外，一些地区如怒江， 其经济基础较为薄弱，并且缺少发展工业以及相关现代产业的自然条件，所以现在的衡量指标并不能完整的反映这些地区的新型工业化发展需要。最后， 2002—2010年云南省各地区新型工业化发展水平综合排名前五名与后六名的得分差额分别为：0.180066、0.180871、0.187552、0.224832，得分差额数值仅小于得分最高的昆明市得分， 并且这个绝对差额数值正在逐渐增大。使用变异系数指标评价不同时间段内各地区的新型工业化发展水平综合得分差距，可得到2002—2010年各阶段的变异系数为：536.55、455.4、120.175、162.67， 这说明各地区得分的相对差距有所减小，但仍然处于较高水平。云南省新型工业化发展需要协调好各个地区的发展基础，进行前瞻性的全局发展规划，减少各地区间的发展不平衡。
　　四、结论
　　研究结果表明， 本文基于灰色关联分析（GRA）和层次分析（AHP）所构建的灰色层次分析法（GRA—AHP），受决策者知识结构差异的影响较小， 对样本量和样本分布均匀程度要求较低， 能够克服主观、客观赋权法的不足， 综合反映出系统特征数据间的客观关联程度和主观认知赋权， 尤其适用于新型工业化发展水平测度这种统计数据不多、数据灰度较大、没有典型分布的评价研究，使综合评价更具合理性和可信性， 对全面评价区域新型工业化发展水平， 优化选择和创新发展模式具有借鉴意义。■
　　参考文献：
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　　③谢春，李健.基于综合赋权法的中国特色新型工业化水平测度与实证分析[J].金融与财务，2011（2）：69—73
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　　⑤罗永乐. 新一轮西部大开发新型工业化模式的选择与创新[J].学术交流，2012（1）：76—79
　　⑥安虎森，陈明.工业化城市化进程与我国城市化推进的路径选择[J]. 南开经济研究，2005（1）：48—54
　　〔本文系云南省哲学社科“云南省新型工业化进程中城乡一体化建设的对策研究” （项目编号：KKSK201008002）、云南省厅级人文社科项目“云南省属国有企业“十一五”项目投资回头看及风险预警体系构建” （项目编号： KKSY20110 8011）阶段性成果〕
　　（李瑞光， 1979年生， 山东肥城人， 昆明理工大学管理与经济学院博士生，云南省应用技术研究院。研究方向：产业经济。段万春， 1956年生， 云南大理人， 昆明理工大学管理与经济学院教授。研究方向：组织管理、战略管理。许成磊，1986年生，河北唐山人，昆明理工大学管理与经济学院博士生。研究方向：企业管理）

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