[摘要]实践证明，产业结构调整是新疆生产建设（以下简称兵团）兵团经济发展的关键环节。本文以2003—2009年的统计数据为基础，采用灰色关联分析模型对兵团产业结构进行了实证分析。研究表明：农业仍是兵团的优势产业，第二产业和第三产业均是兵团产业结构中的弱项，表明兵团依然处于初级的产业结构水平。在上述结论的基础上，本文提出兵团产业结构调整的相关对策建议。
论文关键词：产业结构调整,灰色关联分析模型,实证分析,新疆生产建设兵团
产业是一国经济之基石，现代经济发展归根到底是一个产业结构不断调整优化的过程。新疆生产建设兵团（以下简称“兵团”）曾在20世纪80年代和90年代进行过多次产业结构调整，并有力地促进了兵团经济的发展。但由于历史等原因，同国内外发达国家和地区相比，兵团产业结构依旧处于一种相对不合理的状态，制约了兵团经济的进一步发展，因此，在借鉴国内产业结构调整研究成果的基础上，研究兵团产业结构，对其产业结构调整就有重要的启示与指导作用。
一、数据来源与模型
（一）研究指标与数据来源
经济学中一般采用地区生产总值、三次产业生产总值以及三次产业内部各行业生产总值来衡量某一国家和地区的产业结构状况。为此，本文将选取地区生产总值作为分析兵团产业结构的分析指标，所有数据均来源于《新疆生产建设兵团统计年鉴》（2004年——2009年）。由于《新疆生产建设兵团统计年鉴》在时间的完整性上不是很好，故收集大批量的样本数据非常困难，故本文选取了用灰色关联分析模型，对兵团产业结构的关联因素进行量化。
（二）灰色关联分析模型简介
1.模型的理论基础
所谓关联分析，就是系统的因素分析。因素分析方法，主要是统计的方法，如单因素回归，非线形回归等。但统计分析大多是少因素、线性的，线形回归，多因素回归难度很大。而多因素、非线性的回归分析难度很大(罗庆成，徐国新，1989)。
1982年，我国著名学者邓聚龙教授首次提出灰色系统理论，灰色关联分析应运而生。灰色关联分析是定量的比较或描述系统之间或系统中各因素之间，在发展过程中随时间而相对变化的情况，即分析时间序列的几何形状，用它们变化的大小、方向与幅度等的接近程度，来衡量他们之间关联性的大小。这种用于度量系统之间或因素之间随时间变化关联性大小的尺度，称为关联度。依据空间理论这一数学基础，按照规范性、偶对称性、整体性和接近性这四条原则，灰色系统理论确立了主行为序列与相关序列之间的关联系数，再做平均处理，便得关联度（孙静，邱蔻华，2003）。
2.灰色关联分析的步骤
（1）确定参考序列。所谓参考序列，就是用作比较的“母序列”，表示为：
{X0(k)}={X0(1),X0(2)，……，X0(n)},(k=1,2,……，n)
关联分析中与参考序列作关联程度比较的“子数列”，称之为比较序列，记为X1, X2，…，XN 。
（2）无量纲化。由于系统各因素的计量不同，所以数据的量化也不一致，不同量纲、不同数量级之间不便于比较，或者难以得到正确的结论。因此，在进行灰色分析时，一般都要进行无量纲化的数据处理。原始数列无量纲化的方法，有初值化、均值化、中值化、公值化、区间相对值化等。常用的方法主要是前两种。初值化方法，在一般悄况下适应于社会经济系统的无量纲化，故选取初值化。初值化，是指同一数列的所有数据，均除以第一个数据，得到一个新的数列。如对参考序列初值化处理后得：
{X0(k)}={,,…，}，（k=1，2…n）
（3）求关联系数。关联程度，实质上是曲线间几何形状的差别。因此，曲线间的差值大小，可以作为关联程度的衡量尺度。一般情况下的关联分析，是对于一个参考序列X0，有若干个比较序列X1,X2,…Xn。各比较序列(即比较曲线)与参考序列(即曲线的各点)的差，可用下述关系式表示：
（4）求关联度。因为关联系数是比较曲线与参考曲线在第k时刻的相对差值，所以它的数值不止一个，信息过于分散，不便于从整体上进行比较。因此，就有必要将各个时刻的关联系数集中为一个值，也就是求其平均值，作为关联度的数量表示。
关联度记为，其表达式为：
=,（i=1，2,…，n）
（5）排关联序。当比较序列有。个时，相对的关联度也有m个，按其值大小排列起来，即为关联序。关联度直接反映各个比较序列对于参考序列的优劣关系。关联度值大的比较序列，说明其对参考序列的影响较大，反之，则对参考序列的影响较小。
二、兵团产业结构关联的实证分析
（一）兵团三次产业的灰色关联分析
首先根据2009年《兵团统计年鉴》，得到2003年至2008年兵团国内生产总值、第一产业国内生产总值、第二产业国内生产总值、第三产业国内生产总值，选取国内生产总值为参考序列，第一、第二、第三产业国内生产总值为比较序列，首先得到原始数据，如表1：
表—1 2003-2008年三次产业序列原始数列（单位：亿元）
年份
2003
2004
2005
2006
2007
2008
生产总产值
257.7
281.2074
217.6585
358.9042
399.1845
437.989
一产总产值
109
112.074
126.2825
135.7345
147.1156
152.58054
二产总产值
63.9
69.03602
80.6429
94.880513
115.2677
139.02155
三产总产值
84.8
100.0973
113.2288
128.28914
136.8012
146.38693
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