岳斯瑋

(重慶商務(wù)職業(yè)學(xué)院公共管理系, 重慶 401331)

基于熵值—灰色關(guān)聯(lián)分析模型的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力評(píng)價(jià)

岳斯瑋

(重慶商務(wù)職業(yè)學(xué)院公共管理系, 重慶 401331)

從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的概念及其影響因素出發(fā), 構(gòu)建了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系, 在此基礎(chǔ)上提出了基于熵值法和灰色關(guān)聯(lián)分析法的熵值——灰色關(guān)聯(lián)綜合評(píng)價(jià)模型.該模型不僅將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換視為灰色系統(tǒng), 而且考慮了評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)價(jià)對(duì)象之間的相互聯(lián)系, 并且運(yùn)用該模型對(duì)西部具有代表性7省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià), 得到其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的排序, 充分證明了指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)模型的有效性和可實(shí)踐性.

熵值法；灰色關(guān)聯(lián)分析法；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力；評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；西部7省

1 引言

對(duì)于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展, 除了注重速度外, 還更應(yīng)該注重質(zhì)量.因此, 一個(gè)區(qū)域要保持經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速的發(fā)展, 除了要加大經(jīng)濟(jì)資源的開發(fā)投資外, 更重要的是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整.只有通過推進(jìn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和高度化來尋求速度和效益, 才能實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)又好又快的發(fā)展.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的關(guān)鍵是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換, 所謂產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換是指一個(gè)國(guó)家或地區(qū)國(guó)民經(jīng)濟(jì)各部分及整個(gè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)隨主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)更替而發(fā)生的質(zhì)的變化[1-2].而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的這種適應(yīng)市場(chǎng)變化和保持區(qū)域經(jīng)濟(jì)持續(xù)、快速發(fā)展, 向高級(jí)化調(diào)整、演進(jìn)的可能性和條件, 則為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化能力[3-4].因此, 一個(gè)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換能力決定了區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的速度和效果, 所以研究區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力, 有助于了解區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)所處的水平、相對(duì)變動(dòng)和發(fā)展?jié)摿? 進(jìn)而分區(qū)域析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的現(xiàn)實(shí)情況, 對(duì)正確調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu), 促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí), 從而提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有著重要意義.

目前, 眾多學(xué)者在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換能力的評(píng)價(jià)中多采用層次分析法、主成分分析法.層次分析法容易受主觀意識(shí)和判斷的影響, 而根據(jù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的概念可知, 影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的因素太多, 在其評(píng)價(jià)時(shí)只能選擇主要指標(biāo), 而這些指標(biāo)中, 有些是定性的, 有些是定量的, 因此具有灰色特征[5].但是, 目前在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換能力的評(píng)價(jià)中采用灰色分析法較少.不過灰色關(guān)聯(lián)分析法在計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)時(shí)采用均值加權(quán)的方式, 而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的評(píng)價(jià)指標(biāo)中各指標(biāo)的權(quán)重一般是不一樣的.因此, 本文針對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力概念和目前的評(píng)價(jià)現(xiàn)狀, 以及灰色關(guān)聯(lián)分析法的特點(diǎn), 采用熵值法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)加權(quán), 構(gòu)建熵值——灰色關(guān)聯(lián)分析綜合評(píng)價(jià)模型, 對(duì)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力進(jìn)行客觀評(píng)價(jià).

2 區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的優(yōu)劣, 反映了區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的綜合水平與潛力, 對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的持續(xù)、快速、健康發(fā)展有著重要作用.而影響區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的因素較多, 但根據(jù)這些因素的特點(diǎn), 可以將其概況為以下主要幾個(gè)方面[6,7]: 創(chuàng)新能力、需求因素、供給因素、結(jié)構(gòu)因素、對(duì)外貿(mào)易、政策因素.并且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力是一個(gè)綜合概念, 任何一個(gè)單一指標(biāo)都不能將其概括.所以, 根據(jù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的概念以及影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的因素, 構(gòu)建了區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系, 具體見表1.

表1 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 1 The industrial structure conversion capability evaluation index system

3 評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建

根據(jù)熵值法和灰色關(guān)聯(lián)分析法構(gòu)建熵值——灰色關(guān)聯(lián)分析綜合評(píng)價(jià)模型, 對(duì)區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力進(jìn)行評(píng)價(jià).該模型首先利用熵值法得到區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各指標(biāo)的權(quán)重, 然后利用灰色關(guān)聯(lián)分析法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù).在此基礎(chǔ)上, 計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象的加權(quán)灰色關(guān)聯(lián)系數(shù), 從而來測(cè)度評(píng)價(jià)對(duì)象的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力水平.

3.1 熵值法原理

在信息論中, 信息熵是系統(tǒng)無序程度的度量, 信息量越大, 不確定性就越小, 熵也就越??；信息量越小, 不確定性越大, 熵也越大.根據(jù)熵的特性, 通過計(jì)算指標(biāo)的信息熵, 根據(jù)指標(biāo)的相對(duì)變化程度對(duì)系統(tǒng)整體的影響來確定指標(biāo)的權(quán)重, 這種方法為熵值法[8,9].因此熵值法是一種客觀賦權(quán)方法, 可以為多指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)提供很好的客觀評(píng)價(jià)依據(jù).假設(shè)某評(píng)價(jià)系統(tǒng)包括m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象, 每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象有n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo), 從而構(gòu)成一個(gè)m×n的原始評(píng)價(jià)矩陣A, 其中元素為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象在第j個(gè)指標(biāo)上的指標(biāo)值, 則熵值法確定指標(biāo)權(quán)重的步驟如下:

1)為了消除量綱對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理, 得到各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值, 標(biāo)準(zhǔn)化的公式如下[10]:

對(duì)于正向指標(biāo):

對(duì)于負(fù)向指標(biāo):

由于, 在熵值的計(jì)算時(shí)需要取對(duì)數(shù), 因此指標(biāo)值必須為正數(shù), 所以如果標(biāo)準(zhǔn)化后的值若為0, 則對(duì)該指標(biāo)值進(jìn)行平移, 其公式為:

2)計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)下第 i 個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象指標(biāo)值的比重, 得到矩陣P, 其中元素為[11]:

3)計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值:

4)計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的差異系數(shù)[11]:

5)計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值權(quán)重系數(shù):

3.2 熵值—灰色關(guān)聯(lián)分析綜合評(píng)價(jià)模型

1982年, 鄧聚龍教授提出灰色系統(tǒng)理論, 該理論中的灰色關(guān)聯(lián)分析法可以定量分析兩個(gè)因素之間的相互關(guān)聯(lián)的程度, 該分析法的基本思想是根據(jù)序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷其聯(lián)系是否緊密.曲線越接近, 相應(yīng)序列之間的關(guān)聯(lián)度就越大, 反之就越小[12].但是, 在計(jì)算關(guān)聯(lián)程度時(shí), 灰色關(guān)聯(lián)理論是取關(guān)聯(lián)系數(shù)的算術(shù)平均值為關(guān)聯(lián)度, 這種方法要求同層各屬性重要程度差異不大.然而, 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的綜合評(píng)價(jià)涉及指標(biāo)不僅多, 而且各指標(biāo)之間是存在客觀聯(lián)系的, 對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的重要程度通常是不一樣的.因此, 必須區(qū)分各指標(biāo)的計(jì)算權(quán)重乘以關(guān)聯(lián)系數(shù)得到加權(quán)關(guān)聯(lián)度.

所以, 基于以上考慮, 根據(jù)熵值法、灰色關(guān)聯(lián)分析法的原理, 構(gòu)建了熵值——灰色關(guān)聯(lián)分析綜合評(píng)價(jià)模型,具體步驟如下:

1)設(shè)m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象, 有n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo), 建立原始評(píng)價(jià)矩陣:

2)確定參考序列:

3)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理:

由參考序列和原始評(píng)價(jià)矩陣組成評(píng)價(jià)增廣矩陣:

4)計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù):

根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)分析法原理可知, 計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)的公式為[13,14]:

5)計(jì)算熵值權(quán)重向量:

根據(jù)熵值法的原理, 利用熵值權(quán)重系數(shù)的計(jì)算公式(7), 計(jì)算出各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù), 從而得到總的權(quán)重向量為:

6)綜合評(píng)價(jià)

根據(jù)熵值權(quán)重向量, 計(jì)算得出各評(píng)價(jià)對(duì)象的熵值灰色關(guān)聯(lián)向量, 具體的計(jì)算公式為[15,16]:

熵值灰色關(guān)聯(lián)向量中各分量的值為各評(píng)價(jià)對(duì)象的熵值灰色關(guān)聯(lián)系數(shù), 并且關(guān)聯(lián)度系數(shù)的值即為各評(píng)價(jià)對(duì)象的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力水平, 從而根據(jù)熵值灰色關(guān)聯(lián)向量就可以對(duì)參評(píng)對(duì)象的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià).

4 實(shí)證分析

4.1 研究樣本和數(shù)據(jù)選擇

由于四川、重慶、云南、廣西、陜西、內(nèi)蒙古、新疆等這7個(gè)省份的發(fā)展在西部具有重要地位, 他們的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式對(duì)整個(gè)西部的發(fā)展來說具有示范性作用, 直接關(guān)系到整個(gè)西部的建設(shè), 從而影響到全國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平.并且, 這些省份中有很多是資源性城市, 隨著資源的開發(fā)利用, 必將面臨產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的的轉(zhuǎn)變問題, 這是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展的必然要求.因此, 選擇四川、重慶、云南、廣西、陜西、內(nèi)蒙古、新疆等7個(gè)西部具有代表性的省作為研究對(duì)象.另外, 為了了解這7個(gè)省份的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力在全國(guó)的地位, 從而推斷出西部的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力水平, 將全國(guó)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力也作為一個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象.

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各指標(biāo)的數(shù)據(jù)來源于2009年至2012年四川、重慶、云南、廣西、陜西、內(nèi)蒙古、新疆等7個(gè)省的統(tǒng)計(jì)年鑒和中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒.評(píng)價(jià)年限之所以選擇2009年至2012年, 這主要是綜合以下因素的選擇:

1)根據(jù)中國(guó)現(xiàn)行的統(tǒng)計(jì)制度, 年度數(shù)據(jù)更具規(guī)范性和準(zhǔn)確性, 因此選擇年度數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的評(píng)價(jià)更具精確性和操作性；

2)由于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的公布具體延遲性, 因此2009年至2012年是目前公布的數(shù)據(jù)最全面的4個(gè)年度, 且最接近目前的經(jīng)濟(jì)水平, 從而數(shù)據(jù)更具說服力；

3)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變是連續(xù)和穩(wěn)定的, 因此選擇4年的數(shù)據(jù), 應(yīng)能反映當(dāng)前區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力水平.

4.2 西部7省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整能力的綜合評(píng)價(jià)

根據(jù)前文建立的熵值——灰色關(guān)聯(lián)分析綜合評(píng)價(jià)模型, 以2012年為例, 對(duì)西部7個(gè)具有代表性的省份的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力進(jìn)行評(píng)價(jià), 具體過程如下:

4.2.1 構(gòu)建產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力評(píng)價(jià)增廣矩陣

按照熵值——灰色關(guān)聯(lián)分析綜合評(píng)價(jià)模型的步驟1), 根據(jù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系, 查找和計(jì)算出2012年西部7省和全國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力指標(biāo)數(shù)據(jù)值, 得到原始評(píng)價(jià)矩陣；在此基礎(chǔ)上, 根據(jù)綜合評(píng)價(jià)模型的步驟2), 確定各指標(biāo)值的最優(yōu)值, 得到參考序列；從而得到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力評(píng)價(jià)增廣矩陣, 具體見表2.

表2 2012年西部代表性7省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力評(píng)價(jià)增廣矩陣Table 2 Industrial structure typical conversion capability assessment augmented matrix in 7 provinces of western 2012

續(xù)表2 2012年西部代表性7省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力評(píng)價(jià)增廣矩陣Table 2 Industrial structure typical conversion capability assessment augmented matrix in 7 provinces of western 2012

按照熵值——灰色關(guān)聯(lián)分析綜合評(píng)價(jià)模型的步驟3), 為了避免各指標(biāo)量綱的影響, 需對(duì)各指標(biāo)的值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理.根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的建立過程知指標(biāo)X10為負(fù)向指標(biāo), 其余為正向指標(biāo), 因此根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化公式(1)和(2)對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理, 得到標(biāo)準(zhǔn)化的增廣矩陣, 具體見表3.

表3 2012年西部代表性7省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)價(jià)增廣矩陣Table 3 Representative seven provinces in western industrial structure transformation ability of standardized assessment augmented matrix 2012

續(xù)表3 2012年西部代表性7省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)價(jià)增廣矩陣Table 3 Representative seven provinces in western industrial structure transformation ability of standardized assessment augmented matrix 2012

4.2.2 關(guān)聯(lián)度系數(shù)矩陣的測(cè)算

按照熵值——灰色關(guān)聯(lián)分析綜合評(píng)價(jià)模型的步驟4), 根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的評(píng)價(jià)增廣矩陣, 利用公式(12)計(jì)算出各指標(biāo)的關(guān)聯(lián)系數(shù), 得到關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣, 具體見表4.

表4 2012年西部代表性7省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣(Table 4 Representative seven provinces in western industrial structure correlation coefficient matrix switching capability 2012()

表4 2012年西部代表性7省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣(Table 4 Representative seven provinces in western industrial structure correlation coefficient matrix switching capability 2012()

評(píng)價(jià)對(duì)象 X1X2X3X4X5X6X7四川 0.341 0.560 0.362 0.379 0.429 0.463 0.378重慶 0.352 0.583 0.390 0.444 0.616 0.657 0.482云南 0.382 0.335 0.333 0.333 0.333 0.333 0.333廣西 0.352 0.333 0.356 0.373 0.394 0.396 0.367陜西 0.360 0.438 0.438 0.439 0.437 0.550 0.449內(nèi)蒙古 0.333 0.336 1.000 1.000 1.000 0.680 1.000新疆 0.417 0.350 0.512 0.414 0.364 0.421 0.371全國(guó) 1.000 1.000 0.444 0.478 0.662 1.000 0.439

續(xù)表4 2012年西部代表性7省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣()Table 4 Representative seven provinces in western industrial structure correlation coefficient matrix switching capability 2012()

續(xù)表4 2012年西部代表性7省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣()Table 4 Representative seven provinces in western industrial structure correlation coefficient matrix switching capability 2012()

評(píng)價(jià)對(duì)象 X8X9X10X11X12X13X14X15四川 0.626 0.476 0.468 0.398 0.353 0.511 0.571 0.351重慶 1.000 0.683 0.333 0.442 0.351 1.000 1.000 0.417云南 0.411 0.335 1.000 0.631 0.349 0.383 0.577 0.420

廣西 0.536 0.333 0.675 0.408 0.374 0.460 0.501 0.333陜西 0.563 0.796 0.361 0.442 0.339 0.419 0.655 0.359內(nèi)蒙古 0.615 0.566 0.627 0.431 0.333 0.569 0.574 0.353新疆 0.340 0.477 0.627 0.333 0.480 0.351 0.333 0.352全國(guó) 0.333 1.000 0.703 1.000 1.000 0.333 0.381 1.000

4.2.3 指標(biāo)熵值權(quán)重的測(cè)算

按照熵值——灰色關(guān)聯(lián)分析綜合評(píng)價(jià)模型步驟5), 利用2012年這7個(gè)評(píng)價(jià)省份產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各指標(biāo)的具體數(shù)據(jù), 根據(jù)熵值法的步驟計(jì)算出產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)換能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中15個(gè)指標(biāo)的熵值權(quán)重, 從而得到熵值權(quán)重向量:

W=(0.1171, 0.1069, 0.0652, 0.0518, 0.0520, 0.0383, 0.0604, 0.0525, 0.0545, 0.0401, 0.0437, 0.1255, 0.0563, 0.0346, 0.1012)

4.2.4 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整能力綜合評(píng)價(jià)值的測(cè)算

按照熵值——灰色關(guān)聯(lián)分析綜合評(píng)價(jià)模型步驟6), 根據(jù)公式(15)計(jì)算得出熵值灰色關(guān)聯(lián)向量, 即2012年西部代表性7省以及全國(guó)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的綜合評(píng)價(jià)值.類似地, 可以計(jì)算出2009年到2011年的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的綜合評(píng)價(jià)值, 具體見表5.

表5 2009年—2012年西部代表性7省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力綜合評(píng)價(jià)Table 5 Industrial Structure Transfer Capability Evaluation representative seven provinces in western 2009-2012

5 結(jié)論

針對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的評(píng)價(jià)現(xiàn)狀, 從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的概念及其影響因素出發(fā), 在構(gòu)建產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上, 根據(jù)熵值法和灰色關(guān)聯(lián)分析法構(gòu)建了一個(gè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的綜合評(píng)價(jià)模型.該模型通過熵值法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重, 從而以熵值灰色關(guān)聯(lián)度作為判定評(píng)價(jià)對(duì)象優(yōu)劣的準(zhǔn)則.該模型不僅將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換視為灰色系統(tǒng), 而且考慮到了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力評(píng)價(jià)指標(biāo)之間以及評(píng)價(jià)對(duì)象之間的客觀聯(lián)系, 因此使得評(píng)價(jià)結(jié)果更符合實(shí)際, 從而有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義.并且利用該模型對(duì)西部代表性的7個(gè)省份的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力進(jìn)行了應(yīng)用驗(yàn)證, 所以該模型為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換能力的評(píng)價(jià)提供了一種新的可操作的方法.下一步可以對(duì)西部這7省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力的差異性進(jìn)行評(píng)價(jià)分析.

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Evaluation of the transformation of the industrial structure ability based on the entropy method and gray relational analysis method

YUE Si-wei
(Chongqing Business Vocational College, Chongqing 401331, P.R.C.)

Based on the influence factors of the transformation of the industrial structure, this paper constructs the transformation of the industrial structure ability evaluation index system. This paper puts forward a method based on entropy and gray correlation analysis, gray relation entropy weight comprehensive evaluation model. This model not only regards the transformation of the industrial structure as a gray system, but also considers the evaluation index and evaluation of the relationship between objects, and uses the model in the 7 representative western provinces to carry on the comprehensive evaluation. It is fully proved that the index system and evaluation model is of validity and practicality.

entropy method; gray relation analysis；transformation of the industrial structure ability；evaluation index system；7 western provinces

F224

A

1003-4271(2014)06-0953-08

10.3969/j.issn.1003-4271.2014.06.27

2014-08-26

岳斯瑋(1986-), 男, 漢族, 四川漢源人, 講師, 碩士, 研究方向: 數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)理論與應(yīng)用, E-mail:281693223@qq.com.

重慶市教育委員會(huì)科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(KJ100725)