李蘭君, Ярулин Илдус Файзрахманович

(1 沈陽大學(xué) 外事處, 遼寧 沈陽 110044;2. 俄羅斯太平洋國立大學(xué) 社會(huì)政治關(guān)系學(xué)院, 俄羅斯 哈巴羅夫斯克 680035)

遼寧省小城鎮(zhèn)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)方法研究

李蘭君1,2, Ярулин Илдус Файзрахманович2

(1 沈陽大學(xué) 外事處, 遼寧 沈陽 110044;2. 俄羅斯太平洋國立大學(xué) 社會(huì)政治關(guān)系學(xué)院, 俄羅斯 哈巴羅夫斯克 680035)

采用案例推理技術(shù),通過對(duì)標(biāo)桿小城鎮(zhèn)案例與目標(biāo)小城鎮(zhèn)的貼近度分析,有效識(shí)別目標(biāo)小城鎮(zhèn)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。以此作為小城鎮(zhèn)發(fā)展決策規(guī)劃的依據(jù),可提高小城鎮(zhèn)戰(zhàn)略發(fā)展水平,實(shí)現(xiàn)突出特色、強(qiáng)化功能、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)及制度與體制創(chuàng)新等小城鎮(zhèn)持續(xù)健康發(fā)展之路。

小城鎮(zhèn); 競(jìng)爭(zhēng)力; 案例推理

遼寧省小城鎮(zhèn)由于受到區(qū)域內(nèi)城市轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)重構(gòu)、縣域經(jīng)濟(jì)和民營經(jīng)濟(jì)實(shí)力相對(duì)薄弱等因素的影響,起步較晚,發(fā)展較慢。據(jù)中國中小城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展委員會(huì)、中小城市發(fā)展戰(zhàn)略研究院、中小城市科學(xué)發(fā)展指數(shù)研究課題組等發(fā)布的《2016中國中小城市發(fā)展報(bào)告·綠皮書》數(shù)據(jù)顯示,2016年遼寧省進(jìn)入“全國2016綜合實(shí)力千強(qiáng)鎮(zhèn)”的小城鎮(zhèn)有26個(gè),其中進(jìn)入榜單前100位的有3個(gè),前500位的只有8個(gè)[1]。新型城鎮(zhèn)化是我國重要的長期發(fā)展戰(zhàn)略,作為新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略的重要組成部分,小城鎮(zhèn)的健康發(fā)展是帶動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的重要路徑。在小城鎮(zhèn)發(fā)展過程中,小城鎮(zhèn)競(jìng)爭(zhēng)力的集群效應(yīng)對(duì)小城鎮(zhèn)建設(shè)發(fā)展起到了非常重要的作用,如何提高小城鎮(zhèn)的競(jìng)爭(zhēng)能力是一個(gè)不容回避的關(guān)鍵問題。

一、 小城鎮(zhèn)競(jìng)爭(zhēng)力界定

小城鎮(zhèn)競(jìng)爭(zhēng)力通常是指小城鎮(zhèn)在競(jìng)爭(zhēng)和發(fā)展過程中所具有的獨(dú)特的吸引、爭(zhēng)奪和配置資源,保持經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì),創(chuàng)造社會(huì)價(jià)值的綜合能力。為了更好把握小城鎮(zhèn)發(fā)展過程中的特點(diǎn),有必要對(duì)小城鎮(zhèn)的競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行系統(tǒng)分析。設(shè)計(jì)合理的方法,掌握不同小城鎮(zhèn)之間競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的區(qū)別,以此為根據(jù)向政府相關(guān)部門提供資政建議,作為決策的參考和依據(jù)。本文參考和借鑒企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力和城市競(jìng)爭(zhēng)力的思路和方法,構(gòu)建小城鎮(zhèn)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。從影響小城鎮(zhèn)競(jìng)爭(zhēng)力的要素入手,對(duì)小城鎮(zhèn)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià),包含區(qū)位、基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、生態(tài)環(huán)境、軟件環(huán)境、人文、政府管理和創(chuàng)新能力8項(xiàng)核心評(píng)價(jià)指標(biāo)[2-3]。

二、 基于案例推理的小城鎮(zhèn)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)和識(shí)別

案例推理(Case-Based Reasoning CBR)是在人工智能領(lǐng)域中逐漸興起的一項(xiàng)重要的推理技術(shù)。20世紀(jì)70年代美國學(xué)者提出,人類關(guān)于周圍環(huán)境的知識(shí)通常是以記憶的手稿(Script)形式存在的,Script被當(dāng)作一種事件或概念記憶的結(jié)構(gòu),具有相似性,同時(shí)又具有區(qū)別。20世紀(jì)80年代初,動(dòng)態(tài)記憶理論提出了比較完整和系統(tǒng)的CBR理論。經(jīng)過近幾十年的不斷發(fā)展和完善,CBR技術(shù)目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于多種領(lǐng)域的研究。

CBR求解問題的過程非常類似于人的思維過程,是對(duì)人類的認(rèn)知心理活動(dòng)的模擬。它是用案例來表達(dá)知識(shí),并把問題求解和學(xué)習(xí)相融合的一種推理方法。強(qiáng)調(diào)人在解決新問題時(shí),常常回憶起過去積累下來的類似情況的處理,并通過適當(dāng)修改過去類似情況處理的方法來解決新問題。比如當(dāng)人們遇到一個(gè)新的問題時(shí),我們習(xí)慣于回憶以前情境中的方式、方法、策略及解決方案等,來幫助找到當(dāng)前問題的解決方案。在具體應(yīng)用中,案例推理技術(shù)就是以案例作為知識(shí)元,根據(jù)目標(biāo)案例若干關(guān)鍵的特征和重要評(píng)判指標(biāo),對(duì)原始案例庫進(jìn)行檢索,找出與待求問題貼近度最高的一個(gè)或幾個(gè)候選案例,并根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果重新啟用候選案例的解決方法[4-5]。

通常,一個(gè)典型的案例推理問題求解過程包括4步:案例檢索(Retrieve)、案例重用(Reuse)、案例修改(Revise)、案例保存(Retain)。其中核心問題是案例檢索、相似度的判別等?？紤]到小城鎮(zhèn)競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)判和識(shí)別同樣需要主觀經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的重用,具有客觀世界重現(xiàn)性的特點(diǎn)。本文利用該方法對(duì)小城鎮(zhèn)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià),其基本框架結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1小城鎮(zhèn)核心競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)的CBR模式

1.基于CBR的小城鎮(zhèn)競(jìng)爭(zhēng)力識(shí)別

將CBR用于小城鎮(zhèn)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)一般需要如下幾個(gè)步驟:①根據(jù)案例的特征和檢索的需要,對(duì)案例進(jìn)行整理和分類,將競(jìng)爭(zhēng)力較強(qiáng)的小城鎮(zhèn)建立存儲(chǔ)集,將其定義為標(biāo)桿小城鎮(zhèn),待評(píng)價(jià)的案例定義為目標(biāo)小城鎮(zhèn)。②分析和梳理小城鎮(zhèn)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)的要求,在此基礎(chǔ)上對(duì)小城鎮(zhèn)競(jìng)爭(zhēng)力的一般知識(shí)信息和特定知識(shí)信息進(jìn)行定義,并將這些定義的信息輸入評(píng)價(jià)案例庫中。③根據(jù)一般知識(shí)信息,通過歸納法分類并獲取潛在的標(biāo)桿小城鎮(zhèn)源案例,通過相鄰檢索算法獲取匹配的潛在精確標(biāo)桿小城鎮(zhèn)案例,分析是否滿足核心競(jìng)爭(zhēng)力的識(shí)別要求。④上述步驟一旦符合要求,即將待評(píng)價(jià)小城鎮(zhèn)作為新的標(biāo)桿案例存儲(chǔ)入數(shù)據(jù)庫,否則進(jìn)行案例修改和調(diào)整,直至滿足條件。

2. CBR模型構(gòu)建

(1) 案例表述。在小城鎮(zhèn)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)估和識(shí)別中,將目標(biāo)小城鎮(zhèn)案例(Target Case)模型表示為

T=case(T1,T2,…,Tt;w1,w2,…,wn)。

式中:wi表示案例的各屬性值,包含定性和定量兩種類型;Tj表示第j個(gè)目標(biāo)案例。小城鎮(zhèn)源案例集P={P1,P2,…,Pm},其中Pi表示第i個(gè)源案例。

構(gòu)造小城鎮(zhèn)源案例屬性矩陣X如下:

考慮到小城鎮(zhèn)核心競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)有些評(píng)價(jià)要素?zé)o法精確評(píng)估,所以,將這些要素指標(biāo)分為兩類,其中:精確數(shù)類型指標(biāo)為xj,j∈M1(M1={1,2,…,k1});模糊數(shù)類型指標(biāo)為xj,j∈M2(M2={k1+1,k1+2,…,k1+n})。各屬性指標(biāo)評(píng)價(jià)值為xij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n),效益類型和成本類型的要素指標(biāo)下標(biāo)分別用Jc(c=1,2)表示。

(2) 檢索方法(貼近度計(jì)算)。根據(jù)區(qū)位、基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、生態(tài)環(huán)境、軟件環(huán)境、人文、政府管理和創(chuàng)新能力等8項(xiàng)核心評(píng)價(jià)指標(biāo),檢索與計(jì)算目標(biāo)小城鎮(zhèn)與小城鎮(zhèn)案例庫中的標(biāo)桿案例的各屬性匹配程度的加權(quán)和,以此確定與目標(biāo)小城鎮(zhèn)最佳匹配的標(biāo)桿小城鎮(zhèn)。

評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中包括兩類指標(biāo):主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)和客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)?？陀^評(píng)價(jià)指標(biāo)可以用精確數(shù)值表示,而主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)則可細(xì)分為區(qū)間數(shù)類型指標(biāo)和模糊數(shù)類型指標(biāo)。為了在小城鎮(zhèn)源案例庫中快速精確地檢索到貼近度最高的案例,嘗試采用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)進(jìn)行案例檢索。

① 精確數(shù)類型指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化:

② 模糊數(shù)類型指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化:

步驟2 求解貼近度。

目標(biāo)案例與源案例之間的貼近度求解公式:

式中:T表示目標(biāo)小城鎮(zhèn)案例;P表示源案例;pij表示第i個(gè)源案例的第j個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值;Tj表示目標(biāo)案例的第j個(gè)指標(biāo)值。貼近度越小,表明目標(biāo)小城鎮(zhèn)案例與標(biāo)桿小城鎮(zhèn)源案例擬合程度越高。

三、 競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)實(shí)證分析

選取1個(gè)具有代表性的遼寧省目標(biāo)小城鎮(zhèn),源案例庫中包含6個(gè)標(biāo)桿小城鎮(zhèn)。通過實(shí)際調(diào)研,采用式(3)～(5)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理(如表1)。

采用調(diào)查問卷法,對(duì)區(qū)位(w1)、基礎(chǔ)設(shè)施(w2)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展(w3)、生態(tài)環(huán)境(w4)、軟件環(huán)境(w5)、人文(w6)、政府管理(w7)和創(chuàng)新能力(w8)8項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重規(guī)定如下:w1=0.14,w2=0.18,w3=0.10,w4=0.12,w5=0.14,w6=0.10,w7=0.08,w8=0.14。

表1 小城鎮(zhèn)源案例及目標(biāo)案例標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)數(shù)據(jù)

根據(jù)式(6)求得標(biāo)桿小城鎮(zhèn)與目標(biāo)案例間的貼近度結(jié)果:最佳源案例為源案例5,貼近度為0.001 4;次源案例為源案例2,貼進(jìn)度為0.008 7;第三源案例為源案例6,貼進(jìn)度為0.023 3。目標(biāo)案例小城鎮(zhèn)的前3個(gè)貼近度最小的源案例分別是小城鎮(zhèn)5、小城鎮(zhèn)2、小城鎮(zhèn)6。從匹配結(jié)果上看,目標(biāo)小城鎮(zhèn)1與標(biāo)桿小城鎮(zhèn)5最為貼近,而標(biāo)桿小城鎮(zhèn)5與其他標(biāo)桿小城鎮(zhèn)相比,區(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯,產(chǎn)業(yè)聚集度較高,比較優(yōu)勢(shì)明顯。

四、 結(jié)論與相關(guān)建議

采用案例推理技術(shù)對(duì)小城鎮(zhèn)優(yōu)勢(shì)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行有效的評(píng)價(jià),有效識(shí)別目標(biāo)小城鎮(zhèn)現(xiàn)階段發(fā)展?fàn)顟B(tài),有助于將有限的資源合理投入到具有優(yōu)勢(shì)和特色的競(jìng)爭(zhēng)力環(huán)節(jié),實(shí)現(xiàn)突出特色、強(qiáng)化功能、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和制度與體制創(chuàng)新,為小城鎮(zhèn)發(fā)展決策規(guī)劃提供依據(jù),提高小城鎮(zhèn)戰(zhàn)略發(fā)展水平。

根據(jù)上述分析, 在小城鎮(zhèn)發(fā)展與決策中應(yīng)強(qiáng)調(diào): ①著力構(gòu)建特色產(chǎn)業(yè)體系,實(shí)施小城鎮(zhèn)發(fā)展的差異化產(chǎn)業(yè)政策, 調(diào)整產(chǎn)業(yè)組織結(jié)構(gòu)。 ②根據(jù)資源優(yōu)勢(shì)、地域優(yōu)勢(shì)、技術(shù)優(yōu)勢(shì),因地制宜,選準(zhǔn)支柱產(chǎn)業(yè), 抓住正在和已經(jīng)形成的特色產(chǎn)業(yè), 一業(yè)為主,多業(yè)驅(qū)動(dòng)。 ③促進(jìn)產(chǎn)業(yè)空間集中, 加大基礎(chǔ)設(shè)施和公共設(shè)施建設(shè)力度, 良好的基礎(chǔ)設(shè)施是吸引投資和產(chǎn)業(yè)集中的前提條件,也是小城鎮(zhèn)獲得長期穩(wěn)定發(fā)展的必要條件。 ④完善地方產(chǎn)業(yè)配套體系,減少不確定性、降低信息搜尋和交易成本,提高產(chǎn)業(yè)效率。 ⑤集中力量培植骨干龍頭企業(yè), 強(qiáng)化龍頭企業(yè)牽動(dòng)作用,努力開發(fā)新產(chǎn)品, 發(fā)展優(yōu)質(zhì)名牌產(chǎn)品, 提高產(chǎn)品科技含量,延長產(chǎn)業(yè)鏈條。

[1] 中小城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展委員會(huì),中小城市發(fā)展戰(zhàn)略研究院,中國中小城市科學(xué)發(fā)展指數(shù)研究課題組. 2016中國中小城市發(fā)展報(bào)告·綠皮書[R]. 2016.

[2] 溫燕,金平斌. 特色小鎮(zhèn)核心競(jìng)爭(zhēng)力及其評(píng)估模型構(gòu)建 [J]. 生態(tài)經(jīng)濟(jì), 2017(6):85-89.

[3] 李向輝. 基于案例推理的沈陽經(jīng)濟(jì)區(qū)新城新市鎮(zhèn)核心競(jìng)爭(zhēng)力研究[C]∥第十屆沈陽科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集, 2013(7):375-378.

[4] 董旭,吳傳清. 城市競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)的理論模型、體系與方法:一個(gè)文獻(xiàn)綜述[J]. 湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報(bào), 2017(1):66-72.

[5] 閆亞青. 基于案例推理方法建立決策模型[J]. 科技情報(bào)開發(fā)與經(jīng)濟(jì), 2015(15):112-114.

EvaluationMethodofCompetitivenessofSmallTownsinLiaoningProvince

LiLanjun1,2, ЯрулинИлдусФайзрахманович2

(1. Foreign Affairs Office, Shenyang University, Shenyang 110044, China; 2. School of Social and Political Relations, Pacific National University, Khabarovsk 680035, Russia)

Case-Based Reasoning (CBR) is mentioned, in which current situations of small towns are estimated through concrete case studies of standard small towns and target small towns. Urban policy planning is based on CBR, strategic development of small towns is improved. A sustainable development method, of which economic structure is optimized and mechanism innovation is emphasized, is established.

small town; competitiveness; case-based reasoning

2017-08-01

李蘭君(1983-)女,遼寧沈陽人,沈陽大學(xué)助理研究員,俄羅斯太平洋國立大學(xué)博士研究生; Ярулин Илдус Файзрахманович (1962-)男,俄羅斯哈巴羅夫斯克人,俄羅斯太平洋國立大學(xué)教授,博士研究生導(dǎo)師。

2095-5464(2017)05-0531-04

A

【責(zé)任編輯孫立】