当前位置：文档库 › 江苏省产业结构演化影响因素的灰色关联分析

江苏省产业结构演化影响因素的灰色关联分析

2006/14　总第346期

商业研究

　COMM ERC I AL R ES EARCH

文章编号:1001-148X (2006)14-0048-04

江苏省产业结构演化影响因素的灰色关联分析

任盈盈,刘思峰

(南京航空航天大学经济与管理学院,江苏南京　210016)

摘要:产业结构的演变是许多经济和非经济的因素综合作用的结果,一切影响经济发展的因素,都直

接或间接地作用于产业结构,推进或制约产业结构的发展变化。影响产业结构的内在因素和外在因素的发展变化都与产业结构的变化密切相关。导致江苏省产业结构演变的因素是复杂的,既有主观因素,又有客观因素;既有内部因素,又有外部因素。总之,产业结构的演化是受综合动力因素的影响。关键词:产业结构;演化;影响因素;灰色关联分析中图分类号:F06219 文献标识码:B 收稿日期:2005-09-10

作者简介:任盈盈(1981-),女,江苏南京人,硕士研究生。研究方向:技术经济与管理。基金项目:江苏省自然科学基金重点项目,项目编号:BK2003211。

一、江苏省经济发展概况

20世纪90年代以来,江苏经济增长经历了一个由高物价、高投资、高增长,向低物价、适度投资、适度增长的转变过程,产业结构已形成“二三一”的格局。推动这一转变的关键因素是随着经济的发展,宏观环境发生了质的变化,长期存在的短缺经济已经结束,市场由卖方市场转变为买方市场。在国家双紧政策下,全省发展战略向强调提高增长质量转变。这种低物价、适度投资、适度增长的发展态势,有利于产业结构在比较宽松的宏观环境下向高度化、深度化、规模化调整、产业格局向“三二一”转变,这样,有利于资源整体配置效益的提高,这既是国家宏观政策的导向所在,也是江苏经济总量达到一定水平以后发展的必由之路。

二、灰色关联度模型建立方法1.求各序列初始点的零化像,令

X i ′

=x i (n )-x i (1)=(x i (1),x i (2),……,x i (n ))　i =0,1,2,……,m

Y i ′

=y i (n )-y i (1)=(y i (1),y i (2),……,y i (n ))　i =0,1,2,……,m 2.对应于系统特征

|X n |=|6

n -1

k =n -1

　x i (k )+1/2x i (n )|;　i,n =0,1,2,……,m |Y n |=|

n -1

k =n -1

　y i (k )+1/2y i (n )|;　i,n =0,1,2,……,m

3.绝对关联度,为

εij =(1+|X n |+|Yn |)/(1+|X n |+|Yn |+|X n -Yn |) n =0,1,2,……,m 三、三个产业结构演化影响因素的灰色关联分析

考虑到数据的可取性和影响因素的综合性以及相对独立性,这里将影响产业结构演化的相关因素分为五大类:(1)技术因素,主要有基本建设占固定资产投资比重,更新改造占投资比重;(2)需求因素,主要有平均工资,社会消费品零售额;(3)劳动力因素,主要是从业人员占总人口比重;(4)国际供给和需求因素,主要有出口占海关进出口总额比重,外商实际直接投资比率;(5)产业政策因素,主要有人均财政总收入,基本建设占总支出比重。这里将从江苏、上海、浙江、山东、广州若干年有关经济数据入手,通过一些主要经济指标和相关因素的纵向分析和横向对比,按农业、工业和服务业不同特点,探求三产演化的具体影响因素,研究江苏省产业结构调整的基本动力,寻求产业结构高级化的动力增长点。

(一)农业产业结构演化的影响因素分析

农业结构演化的影响因素分析,重点考虑平均每个农村劳动力创造的农村社会总产值,平均每个农业劳动力创造的农业总产值和平均每千公顷土地产出的农业总产值三个经济效益指标。相关影响因素分为农业科学研究和综合技术服务人员占乡村劳动力的比例,非农业劳动力在劳动力中的比重,牧副渔业产值在农业总产值中的比重,机耕面积占总耕地面积的比重,农村人均用电量,平均每公顷耕地化肥施用量,有效灌溉面积在耕地总面积中

总第346期任盈盈:江苏省产业结构演化影响因素的灰色关联分析?49

　?所占比重,成灾面积占受灾面积比重。原始数据从略,相应的数据如表1所示。

表1主要年份农村主要经济指标与相关动力因素原始数据值

指　标代号

数据值

1990199520012002平均每个农村劳动力创造的农村社会总产值(万元/人)N Y10.74373.81085.74456.6893平均每个农业劳动力创造的农业总产值(万元/人)N Y21.34937.966312.457515.6104平均每千公顷土地产出的农业总产值(亿元)N Y30.45482.37563.10223.6370农业科学研究和综合技术服务人员占乡村劳动力的比例N X10.06210.07210.07560.0725非农业劳动力在全部劳动力中的比重N X20.44880.52160.53860.5686

牧副渔业产值在农业总产值中的比重N X30.28010.15960.12680.1128机耕面积占总耕地面积的比重N X40.79700.81820.82600.8238

农村人均用电量(千瓦小时/人)N X50.03780.08590.12830.1599

平均每千公倾耕地化肥施用量(万吨)N X60.04870.06580.06800.0688

有效灌溉面积在耕地总面积中所占比重N X70.87120.86160.78410.7923成灾面积占受灾面积比重N X80.47790.34530.46540.5256

算出N Y

i 和N X j的关联度ε

,i=1,2,3;j=1,2,3,4,5,6,7,8,得到关联矩阵如下:

　A=ε

0.5220.5310.5210.5240.5300.5230.5210.521

0.5100.5140.5100.5110.5140.5110.5100.510

0.5380.5540.5360.5420.5530.5410.5370.537

由关联矩阵知:ε

>εi5>εi4>i6<εi1>εi8>εi7>εi3;i=1,2,3

从而得:N X

>N X5>N X4>N X6>N X1>N X8>N X7>N X3

即农村中非农业劳动力在全部劳动力中的比重影响动力最大,而牧副渔业产值在农业总产值中的比重影响动力最小。由于我国人均耕地面积较少。农村剩余劳动力只有通过向农村工副业,向第二、第三产业转移,才能充分发挥作用,创造出更多的财富,大量过剩的劳动力堆积在有限的土地上,不可能使社会的财富迅速增加。因此,农村劳动力的转移是优化江苏省产业结构的最重要因素之一,及时地使农村剩余劳动力摆脱土地的束缚是产业结构优化的动力增长点之一。

农村人均用电量,机耕面积占总耕地面积的比重,平均每千公顷耕地化肥施用量反应出农业现代化水平,技术动力仍不可小视。但农业科技人员的比例对农业经济的影响不大,说明农业科技人员在江苏省农业发展中的作用尚未得到充分有效地发挥。目前不少人对科学技术是生产力虽有了一定程度的认识,但对依靠科技软投入放大硬产出的积极性仍需提高。深化农村改革,依靠科学技术推动第一产业的发展势在必行。

成灾面积占受灾面积比重,有效灌溉面积在耕地总面积中所占比重影响小,说明自然条件和资源禀赋的动力会随着技术进步逐渐削弱。随着知识型产业结构的兴起,自然资源禀赋条件对产业结构的影响更是微乎其微。而且,随着技术的进步,人们对资源的开发和有效利用能力也在不断地增强,从而改善能源和原材料的供给结构,增加总供给量。

(二)第二产业产业结构演化影响因素分析

分析工业结构演化的影响因素,重点考虑的是规模以上工业企业的经济效益指标:产值利税率、销售利税率、工业增加率、总资产贡献率、全员劳动生产率。相关影响因素分为重工业产值占工业总产值的比重,重工业职工人数占工业职工人数比重,非采掘业产值占工业总产值的比重,非采掘业职工人数占工业职工人数比重,工程技术人员占工业职工人数的比重,第二产业投资额占固定资产投资额的比重。具体数据从略,相应的原始数据如表2所示。

算出N Y

i 与N X j的关联度ε

,i=1,2,3,4;j=1,2,3,4,5,得到关联矩阵如下:

A=ε

0.5910.5800.5810.5840.581

0.6120.5980.5990.6020.598

0.5350.5310.5310.5320.531

0.6130.5990.6000.6040.600

0.5640.5560.5560.5580.556

由关联矩阵知:ε

>εi4>εi3>εi5>εi2;i=1,2,3,4,5

从而得:N X

>N X4>N X3>N X5>N X2

?50

　?商业研究2006/14表2主要年份工业主要经济指标与相关动力因素原始数据值

指　标代号

数据值

1999200020012002产值利税率%GY16.997.988.028.14

销售利税率%GY27.558.368.388.34

工业增加率%GY322.0824.9225.0625.58

总资产贡献率%GY48.478.929.429.67

全员劳动生产率%GY54.05475.02595.71776.6709重工业产值占工业总产值的比重GX10.546010.567760.574350.57800重工业职工人数占工业职工人数比重GX20.52260.52180.50980.5043非采掘业产值占工业总产值的比重GX30.98890.98920.99000.9897非采掘业职工人数占工业职工人数比重GX40.95210.95850.96050.9592工程技术人员占工业职工人数的比重GX50.08300.08650.07790.0673

重工业产值占工业总产值的比重影响最大,证实了重工业在工业中举足轻重的作用。重工业产值的大小,影响全省工业的经济效益。江苏省重工业占工业的比例适度,下一阶段应致力于发展高增值、低能耗的重工业。以及获利能力高,可持续发展前景好的高新技术工业。

非采掘业职工人数占工业职工人数比重影响大,重工业职工人数占工业职工人数比重影响小,说明投入非采掘业的劳动力占的比例越大,工业经济效益越高。而投入重工业的劳动力所产生的人均产值和利税则低于轻工业和其他工业。

工程技术人员占工业职工人数的比重影响最小,说明工程技术人员的数量不能代表技术水平,单纯依靠增加技术人员的数量于事无补,明智之举是提高技术人员的素质,抓好人员更新和技术更新,同时通过多渠道、多层次的培训,增强技术人员的管理思想,逐步从传统的单纯搞技术过渡到既能抓技术又能做管理的现代化人才。

(三)影响第三产业产业结构的因素分析

所选择省市各有关相应原始数据如表3所示。从江苏、上海、浙江、山东、广州2002年有关数据入手,通过灰色关联分析方法对第三产业进行横向比较研究。

表32002年第三产业G DP与相关演化动力序列的原始数据值

指　标代号

数据值

全国江苏上海浙江山东广东第三产业占G DP比重Z Y10.33720.37260.50950.39960.36500.4106第三产业人均G DP(万元/人)Z Y20.26880.53671.69590.65960.42400.6100基本建设占固定资产投资比重ZX10.39930.47920.39550.51410.46780.4219更新改造占固定资产投资比重ZX20.15240.18970.21100.15680.27860.1548平均工资(万元)ZX31.24221.35092.39591.87851.13741.7814

人均社会消费品零售额(万元/人)ZX40.31850.43571.25240.61920.35030.6379从业人员占总人口比重ZX50.57410.6040.45720.61000.52320.5048出口占海关进出口总额比重ZX60.52450.54730.44120.70110.62200.5358外商实际投资比重ZX70.63720.52690.47680.45770.65920.7443

人均一般财政预算收入(万元/人)ZX80.06630.08720.43630.12200.06720.1529

基本建设支出占一般财政支出比重ZX90.22190.09870.25980.09900.07210.1760

算出Z Y

i 与Z Y j的关联度ε

,i=1,2;j=1,2,3,4,5,6,7,8,9,得到关联矩阵如下:

A=ε

19ε

=0.9620.9360.6630.7040.7570.9310.7070.9210.706 0.6320.6250.9400.8500.5820.6230.5760.7120.576

由关联矩阵知:ε

>εi3>εi1>εi2>εi4=εi6>εi5>εi6>εi7>εi9;i=1,2

　?总第346期任盈盈:江苏省产业结构演化影响因素的灰色关联分析?51从而得:ZX

>ZX3>ZX1>ZX2>ZX4=ZX6>ZX5>ZX7>ZX9

ZX8最优,即人均一般财政预算收入对第三产业发展,产业格局由“二三一”向“三二一”转变的影响最大。事实上,产业政策是政府通过经济杠杆和行政手段干预资源在各产业间R配置过程,税收是政府财政收入的主要来源,也是政府实行宏观调控的重要手段。政府通过税收支持或限制某些产业的发展,弥补和修正市场机制的失误和不足,加强资源的合理配置和加速产业结构的演进。目前广东、上海等地已成立多家地方性银行,投资基金在全国已有几十个,而江苏省地方发展银行和投资基金还没有建立。因此,江苏省要调整经济结构,优化区域布局,增强发展动力,必须增强省级宏观调控能力。

基本建设占固定资产投资比重和更新改造占投资比重对第三产业的发展影响也很大,充分说明了技术是产业结构高级化的最根本的动力,以及三产之间的关系相辅相成。江苏省基本建设资金相对充裕,在一定程度上保证了三产的健康发展,有效地防止了“瓶颈”的制约。但江苏省要在保证基本建设良好的前提下,扩大更新改造资金的投入:(1)技术结构变化会对产业部门中的生产技术结构、生产工艺过程、生产率、生产方式、生产规模、市场竞争状况、市场需求状况等产生影响,从而提供新的、有效触发产业扩张的机制,对产业结构的变动产生深刻的影响。(2)新技术的出现,也会诞生新兴产业,改造和淘汰落后产业,导致产业结构发生变化。(3)任何一个产业都有与之相适应的技术状况,这一产业的技术突破和高新技术的广泛应用,会造成本产业和相关产业的结构变动,并通过前向、后向和旁侧关联,带动一系列其他相关产业的发展,而且,还可以通过技术的扩散、渗透与诱导等方面的作用,推动相关产业的技术变革。(4)技术水平的不同决定了部门之间比较生产率的不同,在众多产业门类中,拥有先进技术的“主导产业”大量吸收创新成果,促使生产率上升,使生产要素从比较劳动生产率低的部门转移到比较劳动生产率高的部门,从比较劳动生产率提高速度慢的部门转移到比较劳动生产率提高快的部门,而且当“主导产业”进入成熟期后,因生产率提高速率和成本降低速率趋于减缓,又会促使新的技术创新产生和新一轮主导产业的出现。技术创新下推动下“主导产业”的依次更替,便成为产业结构演进的显著特征与标志。技术的进步将直接导致我省G DP中三次产业比重的调整:二三产业比重上升,第一产业比重下降。

以平均工资和人均社会消费品零售额为代表的需求因素与产业结构优化的关系亦十分密切,充分说明市场需求决定一项经济活动的存在价值,决定某一产业存在的必要性。因此,需求变动是导致产业结构变化的直接原因。江苏省的平均工资低于上海、广东、浙江等省,在一定程度上也影响了社会消费品零售额。在寻求产业结构优化的过程中,江苏省不可忽视需求对产业的拉动作用。当人们的消费倾向日益转向以消费享受资料为主时,一方面要有收入的保证,另一方面也促进了适应消费结构的产业结构的调整,正是第三产业发展的大好时机。出口占海关进出口总额比重略小,这说明在进出口额基本持平的情况下,江苏省应致力于调整进出口产品的结构,提高出口的水平。外商实际投资影响力下降,说明单纯追求投资的数量对于推动产业结构调整于事无补,江苏省应注意扩大对外资的利用率的同时,提高投资效益,充分发挥外向型经济的优势,这样国际投资对经济增长的推动力才会进一步增强。

就业情况是宏观调控的重要指标之一,2000年到2002年,江苏省生产总值增幅始终保持在两位数的水平的情况下,从业人员占总人口比重指标正常,说明经济增长的总体质量得到了改善。在当前情况下,江苏省应致力于调整劳动力在三产中的结构,尽快把农业劳动力解放出来,剩余劳动力投身于第三产业的建设中,才能有效地促进产业结构的调整。

基本建设支出占一般财政支出比重对第三产业经济指标的影响力是最小的。这与政府财政收入增加息息相关。基本建设支出占一般财政支出比重小并不意味着对基本建设投资绝对额的减少。相反,基本建设占固定资产投资比重(ZX1)对调整产业结构影响力之大,正说明了江苏省在降低了“瓶颈”制约作用的同时,正在把更多的财政收入投入到房地产开发,社会保障等与第三产业和人民生活质量更密切相关的项目中去,这与优化产业结构,促进经济发展,改善人民生活的目标是一致的。

四、以信息化为龙头领航产业结构全面升级

随着江苏省信息技术推广应用加快,苏南信息产业带初步形成,为江苏省以信息化带动工业化,实现三产跨越式发展提供了坚实的物质基础和示范性作用。信息化对产业结构的影响表现在:一是信息技术的快速发展,带动了信息技术制造业、通信业、信息服务业及其它相关信息产业的高速发展,成为新经济增长点,产值比重不断增加,成为产业结构调整的基本动力;二是信息技术促进传统产业的技术改造,推动了传统产业产品结构和经济结构的调整;三是在市场需求结构方面,信息产业高速发展也扩大了产业内部投资类、消费类市场的规模,也带动了相关高新技术产业的市场规模,不同产品市场规模的扩大为国民经济结构调整提供了原始动力,它既影响了产业结构调整的方向,也加快了产业结构调整的进程;四是信息技术的扩散提高了企业的装备水平,改进了企业的流程工艺,大大降低了传统产业对资源的消耗,可以优化工业化进程中的各种资源,使生产要素进行合理的配置,可以大大节约,甚至代替部分资源,从而加速产业结构的调整。信息化可以全面推动产品结构继续优化。在未来的发展征程上,将一直领航江苏省产业结构上的跨越式发展。

2006/14　总第346期

商业研究

　COMM ERC I AL R ES EARCH

文章编号:1001-148X (2006)14-0052-04

S C M 对我国技术创新投入政策的影响

李晓桃1

,袁晓东

(11武汉科技大学文法学院,湖北武汉　430070;21华中科技大学管理学院,湖北武汉　430074)

摘要:政府的技术创新投入属于一种补贴,必须受到世界贸易组织《补贴和反补贴措施协议》(A 2

greement on Subsides and CountervailingMeasures )(以下简称SC M )的约束和规制。我国的技术创新投入应是不可诉的补贴,是完全合法的补贴,是受到SC M 保护的。因此,正确识别不同种类补贴的标准,是制定符合SC M 的财政投入政策的前提。关键词:SC M;补贴;投入政策中图分类号:F12413 文献标识码:A

The I nfluence of SC M on Ch i n ese I nput Poli c i es of Technolog i ca l I nnova ti on

L I Xiao -tao 1

,Y UAN Xiao -dong

(1.School of L iterature and L aw,W uhan U niversity of Technology,W uhan 430070,China;

2.School of M anage m ent,M id -China U niversity of Science and Technology,W uhan 430074,Ch ina )

Abstract:The govern mental input of technol ogical innovati on bel ongs t o a s ort of subsidy,which should be restricted and ruled by the “Agree ment on Subsides and CountervailingMeasures ”(SC M ).Chinese input policy should be not suing subsidy,under the p r otecti on of SC M.The clarificati on of diffe ment standards of Subsidy can be good reference t o the making of S C M fiscal supportive policies .Key words:SC M;subsidy;input policy

　收稿日期:2005-09-04

作者简介:李晓桃(1972-),女,湖北监利县

人,硕士,武汉科技大学文法与经济学院讲师。研究方向:民商学。

基金项目:国家社会科学青年基金资助项目,项目

编号:02CFX007。

一、SC M 对技术创新投入政策的影响

无论是传统经济增长理论,还是新经济增长理论,都普遍认为投资增长与经济增长具有很强的相关性,投资是经济增长的重要因素,有时甚至是决定性因

素。[1]

技术创新通常被划分为新知识产生、产品生产

准备和市场化三个不同阶段。[2]

不同阶段的实现和发展需要大量的资金支持,而且各个阶段对资金的需求量将逐级递增。为了确保各个阶段必要和充分的资金投入,促进技术创新持续稳定发展,各国政府都增加了对技术创新的技术创新投入。在20世纪70年代以前,绝大多数国家的科技经费投入基本上都是以政府财政的投入为主。自70年代末开始,一部分发达国家由于市场经济的驱动,企业技术创新投入的比重逐渐超过政府财政技术创新投入的比重,先是日本、德国,后来是美国、英国、法国等。即使如此,政府技术创新投入在技术创新财政资源中仍然占有非常重要的地位。

技术创新投入是政府以研究资金、政府担保、政府贴息和政府贷款等多种方式向企业和研究机构的技术创新行为进行的技术创新投入。作为激励手段,技术创新投入的优势在于:直接作用于创新企业,能够

参考文献:[1]　刘思峰,郭天榜,党耀国,灰色系统理论及应用(第二版)[M ]1北京:科学出版社,1999.[2]　钱志新,发展高新技术产业带,促进江苏产业发展[J ]1江苏经济,2002,(11).[3]　杨公朴,夏大慰,产业经济学教程[M ]1上海:上海财经大学出版社,1998.[4]　江苏省统计年鉴[Z]1北京:中国统计出版社,2003.[5]　全国省统计年鉴[Z]1北京:中国统计出版社,2003.[6]　浙江省统计年鉴[Z]1北京:中国统计出版社,2003.[7]　上海省统计年鉴[Z]1北京:中国统计出版社,2003.[8]　山东省统计年鉴[Z]1北京:中国统计出版社,2003.[9]　广东省统计年鉴[Z]1北京:中国统计出版社,2003..

(责任编辑:孙桂珍)

浅议灰色关联度分析方法及其应用

科技信息 SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION 2010年第17期 1关联度的概念关联度是事物之间、因素之间关联性大小的量度。它定量地描述了事物或因素之间相互变化的情况，即变化的大小、方向与速度等的相对性。如果事物或因素变化的态势基本一致，则可以认为它们之间的关联度较大，反之，关联度较小。对事物或因素之间的这种关联关系，虽然用回归、相关等统计分析方法也可以做出一定程度的回答，但往往要求数据量较大、数据的分布特征也要求比较明显。而且对于多因素非典型分布特征的现象，回归相关分析的难度常常很大。相对来说，灰色关联度分析所需数据较少，对数据的要求较低，原理简单，易于理解和掌握，对上述不足有所克服和弥补。 2关联度的计算灰色关联度分析的核心是计算关联度。一般说来，关联度的计算首先要对原始数据进行处理，然后计算关联系数，由此就可计算出关联度。 2.1原始数据的处理由于各因素各有不同的计量单位，因而原始数据存在量纲和数量级上的差异，不同的量纲和数量级不便于比较，或者比较时难以得出正确结论。因此，在计算关联度之前，通常要对原始数据进行无量纲化处理。其方法包括初值化、均值化等。 2.1.1初值化。即用同一数列的第一个数据去除后面的所有数据，得到一个各个数据相对于第一个数据的倍数数列，即初值化数列。一般地，初值化方法适用于较稳定的社会经济现象的无量纲化，因为这样的数列多数呈稳定增长趋势，通过初值化处理，可使增长趋势更加明显。比如，社会经济统计中常见的定基发展指数就属于初值化数列。 2.1.2均值化。先分别求出各个原始数列的平均数，再用数列的所有数据除以该数列的平均数，就得到一个各个数据相对于其平均数的倍数数列，即均值化数列。一般说来，均值化方法比较适合于没有明显升降趋势现象的数据处理。 2.2计算关联系数设经过数据处理后的参考数列为： {x0(t)}＝{x01，x02，…，x0n} 与参考数列作关联程度比较的p个数列(常称为比较数列)为： {x1(t)，x2(t)，…，x p(t)}＝ x11x12…x1n x21x22…x2n ………… x p1x p2…x pn 上式中，n为数列的数据长度，即数据的个数。从几何角度看，关联程度实质上是参考数列与比较数列曲线形状的相似程度。凡比较数列与参考数列的曲线形状接近，则两者间的关联度较大；反之，如果曲线形状相差较大，则两者间的关联度较小。因此，可用曲线间的差值大小作为关联度的衡量标准。将第k个比较数列(k＝1，2，…，p)各期的数值与参考数列对应期的差值的绝对值记为： Δok(t)=x0(t)-x k(t)t＝1，2，…，n 对于第k个比较数列，分别记n个Δok(t)中的最小数和最大数为Δok(min)和Δok(max)。对p个比较数列，又记p个Δok(min)中的最小者为Δ(min)，p个Δok(max)中的最大者为Δ(max)。这样Δ(min)和Δ(max)分别是所有p个比较数列在各期的绝对差值中的最小者和最大者。于是，第k个比较数列与参考数列在t时期的关联程度(常称为关联系数)可通过下式计算： ζok(t)=Δ(min)+ρΔ(max) ok 式中ρ为分辩系数，用来削弱Δ(max)过大而使关联系数失真的影响。人为引入这个系数是为了提高关联系数之间的差异显著性。0＜ρ＜1。可见，关联系数反映了两个数列在某一时期的紧密程度。例如，在使Δok(t)＝Δ(min)的时期，ζok(t)＝1，关联系数最大；而在使Δok(t)＝Δ(max)的时期，关联系数最小。由此可知，关联系数变化范围为0＜ζok(t)≤1。显然，当参考数列的长度为n时，由p个比较数列共可计算出n×p个关联系数。 2.3求关联度由于每个比较数列与参考数列的关联程度是通过n个关联系数来反映的，关联信息分散，不便于从整体上进行比较。因此，有必要对关联信息作集中处理。而求平均值便是一种信息集中的方式。即用比较数列与参考数列各个时期的关联系数之平均值来定量反映这两个数列的关联程度，其计算公式为： r ok=1 n n i=1 Σζok(t) 式中，r ok为第k个比较数列与参考数列的关联度。不难看出，关联度与比较数列、参考数列及其长度有关。而且，原始数据的无量纲化方法和分辩系数的选取不同，关联度也会有变化。 2.4排关联度由上述分析可见，关联度只是因素间关联性比较的量度，只能衡量因素间密切程度的相对大小，其数值的绝对大小常常意义不大，关键是反映各个比较数列与同一参考数列的关联度哪个大哪个小。当比较数列有p个时，相应的关联度就有p个。按其数值的大小顺序排列，便组成关联序。它反映了各比较数列对于同一参考数列的“主次”、“优劣”关系。灰色关联度分析方法的运用之一，就是因素分析。在实际工作中，影响一个经济变量的因素很多。但由于客观事物很复杂，人们对事物的认识有信息不完全性和不确定性，各个因素对经济总量的影响作用不是一下子就能够看清楚的，需要进行深入的研究，这就是经济变量的因素分析。运用灰色关联度进行因素分析是非常有效的，而且特别适用于各个影响因素和总量之间不存在严格数学关系的情况。例1：利用关联度分析方法研究某公路施工企业工资序列（表1）。表1某公路施工企业工资序列表单位：千元根据表1中数据，以工资总额为参考数列x0(t)，以计时工资x1(t)、档案工资x2(t)和承包工资x3(t)为比较数列，计算三种工资对于工资总额的关联度。第一步，对各数列作均值化处理。工资总额和三种工资的均值分别为：浅议灰色关联度分析方法及其应用孙芳芳 (濮阳市公路管理局河南濮阳457000) 【摘要】灰色关联度是灰色数学中的一种方法，用来研究事物相互关联、相互作用的复杂因素的影响作用，确定影响事物的本质因素，使各种影响因素之间的“灰色”关系清晰化。本文介绍了灰色关联度在实际工作中的分析方法和步骤，为定量描述事物或因素之间相互变化的情况提供了理论依据。【关键词】灰色关联度；分析方法；综合评价；应用年份工资总额计时工资档案工资承包工资 200313974.23831.06587.23556.0 200415997.64228.07278.04491.6 200517681.35017.07717.44946.9 200620188.35288.69102.25797.5 200724020.35744.011575.26701.0 x i軃18372.34821.78450.05098.6○公路与管理○ 880

江苏省产业结构的演变及其对经济增长的影响分析

江苏省产业结构的演变及其对经济增长的影响分析选题的背景及研究意义进入二十一世纪人类经济活动正以高新技术为动力推动着一场世界性新的产业革命并极大地推进着产业结构发展的进程当西方发达国家进入工业化社会之后更多的经济学家开始关注产业结构与经济增长的问题。其中克拉克在《经济发展条件》年中指出在经济发展过程中就业结构将发生由第一产业为主向以第二产业继而第三产业为主的转变。进入新世纪后罗默年通过对经济增长的计算后认为长期经济增长是由技术进步含经济制度的变迁贡献的而短期经济增长是由资本和劳动等要素投入的增加所贡献的。然而资本、劳动和技术是在一定产业结构中组织在一起进行生产的对于给定的资本、劳动和技术不同的产业结构会导致不同的生产。我国“十五”规划纲要的指导方针之一就是“坚持把结构调整作为主线我国已经进入了必须通过结构调整才能促进经济发展的阶段。要以提高经济效益为中心以提高国民经济的整体素质和国际竞争力、实现可持续发展为目标积极主动、全方位地对经济结构进行调整。”产业结构是经济结构中最主要的方面之一也是经济结构调整中要处理的首要问题。调整产业结构一是促进产业结构合理化二是要推进产业结构的高度化这是我国当前经济发展的重要内容。作为中国经济发展的强省之一的江苏省其产业结构随着科技进步正逐步地由技术水平低的传统技术产业向现代技术产业以至高新技术产业转变从劳动密集型向资金密集型再向技术密集型和知识密集型演进从初加工工业向高加工工业演进主导产业先由消费资料部门向生产资料部门再向消费资料部门和服务部门转换从与国际市场联系较少向与国际市场相适应建立完善的内外贸相结合的全方位的产业结构转变。这些转变都标志着江苏省产业结构正不断地向更高层次发展。尽管如此从总体上来看江苏省产业结构仍然存在诸多不协调如产业结构整体层次较低、自主创新意识不强对资源能源过度依赖城乡二元结构江苏大学硕士学位论文江苏省产业结构的演变及其对经济增长的影响分析问题严重苏南苏北区域差异加大第三产业发展相对滞后等问题仍旧存在有的问题还处于日益加剧的状况。江苏省如何在国家产业政策的指导下从省情出发充分发挥自身的比较优势正确进行产业结构的调整关系到全省经济的持续稳定发展。在江苏省“十一五”规划中明确地提出了产业发展的基本要求即“坚持走新型工业化道路切实转变经济增长方式推进产业全面优化升级。调强第一产业发展能力加快传统农业向现代农业转变调优第二产业结构提升制造业发展质量调高第三产业比重加速发展现代服务业。通过专业化和深加工不断提高增加值率形成以高新技术为主导、高效农业为基础、先进制造业为主体、现代服务业为支撑的产业发展新格局。”嘲国内外研究的现状国外研究现状美国学者的相关研究美国经济学家里昂惕夫早在世纪年代就着手研究投入产出分析研究美国的经济结构和经济的均衡问题他的《美国经济结构》、‘投入产出经济学是这个领域的经典之作。投入产出技术应用于以下几个专门问题①美国对外贸易②地区经济平衡和裁军③环境污染问题④世界范围的经济增长目前投入产出分析方法已经在世界各国进行产业结构分析中运用得最普通的工具。诺贝尔经济学奖获得者库兹涅茨对经济增长与产业结构的关系有更深入的研究他的代表作《现代经济增长》和‘各国经济增长》在现代经济增长的分析框架内研究的经济变化的一般趋势并得到他称之为的“世界性进程”的现代经济增长的六大特征初步讨论了国际相互依赖的若干机制。嘲发展经济学创始人之一、年诺贝尔经济学奖获得者刘易斯在年发表了著名论文劳动无限供给条件下的经济发展》提出了发展中国家劳动力转移的二元经济结构模型。另一位发展经济学家赫希曼在年出版的‘经济发展战略》提出的“不平衡增长”的模型即发展中国家必须按照一个平衡增长路线发展。经济学家罗斯托是最早提出主导产业理论的学者将经济成长划分为六个阶段将经济理论与经济史结合起来进行分析其经济增长阶段论和非总量部门分析法在当代经济学中影响很深第一章绪论钱纳里将开放的产业结构理论规范化提出了“发展型式”理论将研究领域

灰色关联分析(算法步骤)

灰色关联分析灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度[1]。灰色系统理论是由著名学者邓聚龙教授首创的一种系统科学理论(Grey Theory)，其中的灰色关联分析是根据各因素变化曲线几何形状的相似程度，来判断因素之间关联程度的方法。此方法通过对动态过程发展态势的量化分析，完成对系统内时间序列有关统计数据几何关系的比较，求出参考数列与各比较数列之间的灰色关联度。与参考数列关联度越大的比较数列，其发展方向和速率与参考数列越接近，与参考数列的关系越紧密。灰色关联分析方法要求样本容量可以少到4个，对数据无规律同样适用，不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。其基本思想是将评价指标原始观测数进行无量纲化处理，计算关联系数、关联度以及根据关联度的大小对待评指标进行排序。灰色关联度的应用涉及社会科学和自然科学的各个领域，尤其在社会经济领域，如国民经济各部门投资收益、区域经济优势分析、产业结构调整等方面，都取得较好的应用效果。 [2] 关联度有绝对关联度和相对关联度之分，绝对关联度采用初始点零化法进行初值化处理，当分析的因素差异较大时，由于变量间的量纲不一致，往往影响分析，难以得出合理的结果。而相对关联度用相对量进行分析，计算结果仅与序列相对于初始点的变化速率有关，与各观测数据大小无关，这在一定程度上弥补了绝对关联度的缺陷。[2] 灰色关联分析的步骤[2] 灰色关联分析的具体计算步骤如下：第一步：确定分析数列。确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。设参考数列（又称母序列）为Y={Y(k) | k= 1,2,Λ,n}；比较数列（又称子序列）X i={X i(k) | k = 1,2,Λ,n},i= 1,2,Λ,m。第二步，变量的无量纲化由于系统中各因素列中的数据可能因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行数据的无量纲化处理。

灰色关联分析法原理及解题步骤教学提纲

灰色关联分析法原理及解题步骤

灰色关联分析法原理及解题步骤 ---------------研究两个因素或两个系统的关联度（即两因素变化大小,方向与速度的相对性）关联程度——曲线间几何形状的差别程度灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法。灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密 1>曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小 2>灰色关联度越大，两因素变化态势越一致分析法优点它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。灰色系统关联分析的具体计算步骤如下 1》参考数列和比较数列的确定参考数列——反映系统行为特征的数据序列比较数列——影响系统行为的因素组成的数据序列 2》无量纲化处理参考数列和比较数列（1）初值化——矩阵中的每个数均除以第一个数得到的新矩阵

（2）均值化——矩阵中的每个数均除以用矩阵所有元素的平均值得到的新矩阵（3）区间相对值化 3》求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi）参考数列X0 比较数列X1、X2、X3…………… 比较数列相对于参考数列在曲线各点的关联系数ξ（i）称为关联系数，其中ρ称为分辨系数，ρ∈（0，1），常取0.5.实数第二级最小差，记为Δmin。两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。记为Δoi(k)。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式： 4》求关联度ri 关联系数——比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻

灰色关联度分析

第五章灰色关联度分析目录壹、何谓灰色关联度分析----------------------------------------- 5-2 贰、灰色联度分析实例详说与练习 ---------------------------- 5-8 负责组员工教行政硕士班二年级周世杰591701017 陶虹沅591701020 林炎莹591701025

第五章灰色关联度分析壹、何谓灰色关联度分析一.关联度分析灰色系统分析方法针对不同问题性质有几种不同做法，灰色关联度分析(Grey Relational Analysis)是其中的一种。基本上灰色关联度分析是依据各因素数列曲线形状的接近程度做发展态势的分析。灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统(或因素) 之间的数值关系。简言之，灰色关联度分析的意义是指在系统发展过程中，如果两个因素变化的态势是一致的，即同步变化程度较高，则可以认为两者关联较大；反之，则两者关联度较小。因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态(Dynamic)的历程分析。灰色关联度可分成「局部性灰色关联度」与「整体性灰色关联度」两类。主要的差别在于「局部性灰色关联度」有一参考序列，而「整体性灰色关联度」是任一序列均可为参考序列。二.直观分析依据因素数列绘制曲线图，由曲线图直接观察因素列间

的接近程度及数值关系，表一某老师给学生的评分表数据数据为例，绘制曲线图如图一所示，由曲线图大约可直接观察出该老师给分总成绩主要与考试成绩关联度较高。表一某一老师给学生的评分表单位：分/ % 由曲线图直观分析，是可大略分析因素数列关联度，可看出考试成绩与总成绩曲线形状较接近，故较具关联度，但若能以量化分析予以左证，将使分析结果更具有说服力。

灰色关联分析法原理及解题步骤

灰色关联分析

2 灰色关联分析方法在实际问题中，许多因素之间的关系是灰色的，人们很难分清哪些因素是主导因素，哪些因素是非主导因素；哪些因素之间关系密切，哪些不密切。灰色关联分析，为我们解决这类问题提供了一种行之有效的方法。一、灰色关联分析概述我们知道，统计相关分析是对因素之间的相互关系进行定量分析的一种有效方法。但是，我们也注意到相关系数具这样的性质： xy yx r r =，即因素y 对因素x 的相关程度与因素x 对因素y 的相关程度相等。暂且不去追究因素之间的相关程度究竟有多大。单就相关系数的这种性质而言，也是与实际情况不太相符的。譬如，在国民经济问题研究中，我们能将农业对工业的关联程度与工业对农业的关联程度等同看待吗？其次，由于地理现象与问题的复杂性，以及人们认识水平的限制，许多因素之间的关系是灰色的，很难用相关系数比较精确地度量其相关程度的客观大小。为了克服统计相关分析的上述种种缺陷，灰色系统理论中的灰色关联分析给我们提供了一种分析因素之间相互关系的又一种方法。灰色关联分析，从其思想方法上来看，属于几何处理的范畴，其实质是对反映各因素变化特性的数据序列所进行的几何比较。用于度量因素之间关联程度的关联度，就是通过对因素之间的关联曲线的比较而得到的。设x 1，x 2，…，x N 为N 个因素，反映各因素变化特性的数据列分别为｛x 1(t)｝，｛x 2(t)｝，…｛x N (t)｝，t=1，2，…，M 。因素j x 对i x 的关联系数定义为 min max max ()1,2,3,,(1)()ij ij k t t M t k ξ?+?= =?+? (5)式中，ξij (t)为因素j x 对i x 在t 时刻的关联系数； max min ()|()()|,max max (),min min ();ij i j ij ij j j j j t x t x t t t ?=-?=??=?k 为介于[0，1]区间上的灰数。不难看出，△ij (t)的最小值是min ?，

江苏省产业结构分析

江苏省产业结构分析摘要：合理的产业结构是区域健康发展的前提。它不但有利于充分利用区域资源，发挥区域优势，提高区域产业经济效益，增强区域经济实力，而且还有利于满足区域不断增长的人口和社会发展需求。同时合理的产业结构，也是保护生态环境实现区域持续发展的保证。影响区域经济发展的因素很多，如何正确分析我国的区域经济差异，对经济发展具有重要的理论意义和现实意义，本文分析了改革开放以来江苏省产业结构存在差异的原因，提出了不同区域产业结构调整的对策。关键词：合理的产业结构；区域经济；江苏；经济发展 Abstract: The rational industrial structure is the prerequisite for the development of regional health. It is not only conducive to the full use of regional resources to play a regional advantage, improve the regional industrial economic efficiency, enhancing the regional economy, but also to meet the region's growing population and social development needs. Have a reasonable industrial structure, but also protecting the environment to ensure the realization of regional sustainable development. Affecting regional economic development factors, how to correctly analyze the regional economic disparities in China, on the economic development of great theoretical and practical significance, the paper analyzes the reform and opening up in Jiangsu Province reasons for differences in industry structure, regional structure made of different Adjustment. Key words: rational industrial structure; regional economy; Jiangsu; economicdevelopment

灰色关联度分析解法及详细例题解答

1.地梭梭生长量与气候因子的关联分析下表为1995年3年梭梭逐月生长量（X0）、月平均气温（X1）、月降水量（X2）、月日照（X3）时数和月平均相对湿度（X4）的原始数据，试排出影响梭梭生长的关联序，并找出主要的影响因子。灰色系统理论提出了灰色关联度的概念，它是提系统中两个因素关联性大小的量度，关联度的大小直接反映系统中的各因素对目标值的影响程度。运用灰色关联分析法进行因素分析的一般步骤为：第一步：确定分析数列。确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。（Y）设参考数列（又称母序列）为Y = {Y （k）| k = 1，2，Λ，n}；影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。（X）比较数列（又称子序列）Xi = {Xi（k）| k = 1,2,Λ,n}，i = 1，2，Λ，m。第二步，变量的无量纲化由于系统中各因素列中的数据可能因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论。因此为了保证结果的可靠性，在进行灰色关联度分析时，一般都要进行数据的无量纲化处理。第三步，计算关联系数。X 0（k）与x i （k）的关联系数记，则，称为分辨系数。ρ越小，分辨力越大，一般ρ的取值区间为(0,1),具体

取值可视情况而定。当时，分辨力最好，通常取ρ = 。 ξi（k）继比较数列xi的第k个元素与参考数列xo的第k个元素之间的关联系数。第四步，计算关联度因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数集中为一个值，即求其平均值，作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示，关联度ri公式如下：第五步，关联度排序关联度按大小排序，如果r1 < r2，则参考数列y与比较数列x2更相似。在算出Xi（k）序列与Y（k）序列的关联系数后，计算各类关联系数的平均值，平均值ri就称为Y（k）与Xi（k）的关联度。本题解答过程：第一步：数据处理 X 0（k）= {，，，，13，，18，，，，8，1 } X 1（k）= {，，10，，，，，，22，18，， } X 2（k）= {17，，，，，，，，，，， } X 3（k）= {，，，137，，，，，，84，， } X 4（k）= {81，79，75，75，77，79，83，86，83，82，81，82}

灰色关联度分析

灰色关联度分析第五章灰色关联度分析目录壹、何谓灰色关联度分析 --------------------------------------- 5-2 贰、灰色联度分析实例详说与练习 --------------------------- 5-8 负责组员工教行政硕士班二年级周世杰591701017 陶虹沅591701020 林炎莹591701025 第五章灰色关联度分析壹、何谓灰色关联度分析一.关联度分析灰色系统分析方法针对不同问题性质有几种不同做法，灰色关联度分析(Grey Relational Analysis)是其中的一种。基本上灰色关联度分析是依据各因素数列曲线形状的接近程度做

发展态势的分析。灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统(或因素) 之间的数值关系。简言之，灰色关联度分析的意义是指在系统发展过程中，如果两个因素变化的态势是一致的，即同步变化程度较高，则可以认为两者关联较大;反之，则两者关联度较小。因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态(Dynamic)的历程分析。灰色关联度可分成「局部性灰色关联度」与「整体性灰色关联度」两类。主要的差别在于「局部性灰色关联度」有一参考序列，而「整体性灰色关联度」是任一序列均可为参考序列。二.直观分析 2 依据因素数列绘制曲线图，由曲线图直接观察因素列间的接近程度及数值关系，表一某老师给学生的评分表数据数据为例，绘制曲线图如图一所示，由曲线图大约可直接观察出该老师给分总成绩主要与考试成绩关联度较高。表一某一老师给学生的评分表单位:分/ % 姓名周阿舍刘阿华萧阿蔷评分项目总成绩(X) 100 95 60 0 考试成绩(X) 90 80 50 1 出席率(X) 100% 90% 80% 2 100 909090 85 總成績808080

灰色关联分析算法步骤

灰色关联分析算法步骤 SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#

灰色关联分析灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度。是由着名学者教授首创的一种系统科学理论(GreyTheory)，其中的灰色关联分析是根据各因素变化曲线几何形状的相似程度，来判断因素之间关联程度的方法。此方法通过对动态过程发展态势的量化分析，完成对系统内时间序列有关几何关系的比较，求出参考数列与各比较数列之间的灰色关联度。与参考数列关联度越大的比较数列，其发展方向和速率与参考数列越接近，与参考数列的关系越紧密。灰色关联分析方法要求可以少到4个，对数据无规律同样适用，不会出现量化结果与结果不符的情况。其基本思想是将评价指标原始观测数进行无量纲化处理，计算关联系数、关联度以及根据关联度的大小对待评指标进行排序。灰色关联度的应用涉及社会科学和自然科学的各个领域，尤其在社会经济领域，如各部门投资收益、区域经济优势分析、等方面，都取得较好的应用效果。关联度有绝对关联度和相对关联度之分，绝对关联度采用初始点零化法进行初值化处理，当分析的因素差异较大时，由于变量间的量纲不一致，往往影响分析，难以得出合理的结果。而相对关联度用相对量进行分析，计算结果仅与序列相对于初始点的变化速率有关，与各观测数据大小无关，这在一定程度上弥补了绝对关联度的缺陷。灰色关联分析的步骤灰色关联分析的具体计算步骤如下：第一步：确定分析数列。确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。设参考数列（又称母序列）为Y={Y(k)|k=1,2,Λ,n}；比较数列（又称子序列） X i={X i(k)|k=1,2,Λ,n},i=1,2,Λ,m。第二步，变量的无量纲化由于系统中各因素列中的数据可能因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行数据的无量纲化处理。第三步，计算关联系数 x0(k)与x i(k)的关联系数

江苏省产业结构分析 (2)

江苏省产业结构分析——以苏州市和徐州市为例姓名：王天玉班级：13商21 学号：130082031 摘要：产业结构是由生产力水平决定的，主要受社会消费、资源状况、科技水平、已有工业因素等的影响。产业结构影响着经济的增长，经济的增长反过来又可以促进产业结构的变化、演进和升级，两者是相辅相成的。正确把握一个地区的产业结构，有助于更好地进行产业结构的优化升级，促进地区更好发展。本文将主要通过分析苏南地区以苏州市为代表的和苏北地区以徐州市为代表的两个城市的产业结构，来研究江苏省的产业结构并对他们的产业结构优化提出自己的看法。 Abstract：Industrial structure is determined by the level of productivity, mainly by social consumption, resource status, scientific and technological level, the impact of industrial factors, etc.The industrial structure influences the economic growth, the economic growth can also promote the industrial structure change, upgrade, the two are complementary. Correctly grasp the industrial structure of a region, it will help to optimize the industrial structure and promote the development of the region. This paper will mainly analyze the industrial structure of South of Jiangsu city as the representative of the two cities in Suzhou, Xuzhou Province, to study the industrial structure of Jiangsu province and put forward their own views on the optimization of industrial structure. 关键词：产业结构三次产业产业优化苏州徐州

灰色预测灰色关联分析报告

灰色关联分析法根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，来衡量因素间关联程度。灰色关联分析法的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。根据评价目的确定评价指标体系，为了评价×××我们选取下列评价指标：收集评价数据（此步骤一般为题目中原数据，便省略）将m 个指标的n 组数据序列排成m*n 阶矩阵： '' ' 12''' '''1212''' 1 2(1)(1)(1)(2)(2)(2)(,,,)()() ()n n n n x x x x x x X X X x m x m x m ?? ? ? = ? ? ??? 对指标数据进行无量纲化为了消除量纲的影响，增强不同量纲的因素之间的可比性，在进行关联度计算之前，我们首先对各要素的原始数据作...变换。无量纲化后的数据序列形成如下矩阵： 01010101(1)(2) (1)(2)(2)(2)(,,,)()()()n n n n x x x x x x X X X x n x n x n ?? ? ?= ? ??? 确定参考数据列为了比较...【评价目的】，我们选取...作为参考数据列，记作 ''''0000((1),(2),,())T X x x x n = 计算0()()i x k x k -，得到绝对差值矩阵求两级最小差和两级最大差 01 1min min ()()min(*,*,*,*,*,*)*n m i i k x k x k ==-== 01 1 max max ()()max(*,*,*,*,*,*)*n m i i k x k x k ==-== 求关联系数由关联系数计算公式0000min min ()()max max ()() ()()()max max ()() i i i k i k i i i i k x k x k x k x k k x k x k x k x k ρζρ-+?-= -+?-，取 0.5ρ＝，分别计算每个比较序列与参考序列对应元素的关联系数，得关联系数如下：

灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用(精)

灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用李玉辉,张建 2 (1.长沙理工大学,湖南长沙410076;2.济南市公路管理局,山东济南250013) 摘要:基于灰色系统理论,研究了灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用。并通过实例对该方法进行了实证研究,表明了该方法的有效性。关键词:灰色关联度;综合评价;指标体系中图分类号:U491 文献标识码:A 的标准数据列,记为X0,设第一个指标值记为X0(1),第二个指标值记为X0(2),第k 个指标值记为X0(k),因此参考数据列可以用如下公式表示 X0=X0(i) i=1,2,3,,n ……………(1)比较数据列是研究的对象数据列,记为 X1,X2,,,Xm,可以用如下公式表示 X1=X1(i) i=1,2,3,,nX2=X2(i) i=1,2,3,,n,, Xm=Xm(i) i=1,2,3,, (2) 引言系统综合评价的方法很多,如层次分析法、模糊综合评判法、主成分分析法、因子分析法等。这些方法都有各自的优点,但是也存在着一定的不足。例如模糊综合评判法是对难以精确化的复杂系统进行分析的间接评判法,这种方法的重要步骤是确定评价指标的隶属度,如果隶属函数选择的不合适,则容易引起较大的误差;层次分析法是将人们的定性思维转化为定量分析的过程,很大程度上依赖于人的经验;主成分分析法则要求有多个非线性相关的指标,指标太少的话,会在很大程度上影响评价的客观性。笔者应用灰色系统的有关理论,研究了灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用。 1.2 关联系数在分析参考数据列和比较数据列的关联程度时,首先分析各个指标间的关联程度,用关联系数这个概念表示,计算公式如下 Gi(J)= vMin+K#vMax (3) i(J)+K#vMax 其中,vi(J)=&Xi(J)-X0(J)&;vMin=MiinMJin&Xi(J)-X0(J)&:vMax=MiaxMJax&Xi(J)-X0(J)& Gi(J)为Xi对X0的k指标关联系数;K为分辨系数,一般在0与1之间,通过计算验证,笔者取为0.5,结果较为合理。

灰色关联分析应用实例(求灰色关联度)

灰色关联分析应用实例设序列 12(30.5,34.7,35.9,38.2,41)(22.1,25.4,27.1,28.3,31.5) ==X X 求其绝对关联度、相对关联度和综合关联度（0.5ρ=）（数据取自教材77页第二题）由题目可知，原序列为等时距序列，且皆为1时等时距。第一步：求始点零像化，得 000000000000000000111111((1),(2),(3),(4),(5)) (0,4.2,1.2,2.3,2.8) ((1),(2),(3),(4),(5))(0,3.3,1.7,1.2,3.2) ====X x x x x x X x x x x x 第二步：求0110,,-s s s s 4 00 00024 00 1112 4 0000 1010 102 1()(5)9.12 1()(5)7.82 1(()())((5)(5) 1.32====+ == + =-= -+-=∑∑∑k k k s x k x s x k x s s x k x k x x 计算灰色绝对关联度 01 010110 10.93231ε++= =+++-s s s s s s 因此可以看出两个序列是高度相关的类似的再求相对关联度第一步：将序列初值化 '0'0'0'0'0'00000000'0'0'0'0'01 1 1 1 1 1 ((1),(2),(3),(4),(5)) (1,1.138,1.035,1.064,1.073)((1),(2),(3),(4),(5))(1,1.149,1.067,1.044,1.113) ====X x x x x x X x x x x x 再将其始点零像化

灰色关联度分析方法模型

灰色关联度分析方法模型灰色综合评价主要是依据以下模型：R=Y×W 式中，R 为M 个被评价对象的综合评价结果向量；W 为N 个评价指标的权重向量；E 为各指标的评判矩阵，（矩阵略） )(k i ξ为第i 个被评价对象的第K 个指标与第K 个最优指标的关联系数。根据R 的数值，进行排序。（1）确定最优指标集设 ],,[**2*1n j j j F =,式中*k j 为第k 个指标的最优值。此最优序列的每个指标值可以是诸评价对象的最优值，也可以是评估者公认的最优值。选定最优指标集后，可构造矩阵D （矩阵略）式中i k j 为第i 个期货公司第k 个指标的原始数值。（2）指标的规范化处理由于评判指标间通常是有不同的量纲和数量级，故不能直接进行比较，为了保证结果的可靠性，因此需要对原始指标进行规范处理。设第k 个指标的变化区间为],[21k k j j ,1k j 为第k 个指标在所有被评价对象中的最小值，2k j 为第k 个指标在所有被评价对象中的最大值，则可以用下式将上式中的原始数值变成无量纲值)1,0(∈i k C 。 i k k k i k i k j j j j C --=21，m i ,2,1=，n k ,,2,1 =（矩阵略）（3）计算综合评判结果根据灰色系统理论，将],,,[}{**2*1*n C C C C =作为参考数列，将 ],,,[}{21i n i i C C C C =作为被比较数列，则用关联分析法分别求得第i 个被评价对象的第k 个指标与第k 个指标最优指标的关联系数，即 i k k k i i k k i k k k i i k k k i C C C C C C C C k -+--+-=****i max max max max min min )ρρξ（式中)1,0(∈ρ，一般取5.0=ρ。这样综合评价结果为：R=ExW

灰色关联分析算法步骤

灰色关联分析算法步骤 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

江苏省产业结构演化影响因素的灰色关联分析

浅议灰色关联度分析方法及其应用

江苏省产业结构的演变及其对经济增长的影响分析

灰色关联分析(算法步骤)

灰色关联分析法原理及解题步骤教学提纲

灰色关联度分析

灰色关联分析法原理及解题步骤

灰色关联分析

江苏省产业结构分析

最新2灰色关联分析汇总

灰色关联度分析解法及详细例题解答

灰色关联度分析

灰色关联分析算法步骤

江苏省产业结构分析 (2)

灰色预测灰色关联分析报告

灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用(精)

灰色关联分析应用实例(求灰色关联度)

灰色关联度分析方法模型

灰色关联分析算法步骤