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基于网络层次分析的工业产业脆弱性研究 摘要：文章根据SCP产业分析范式从产业规模、产业发展水平和产业环境等3个方面提出了工业产业脆弱性评价指标，利用聚类分析、主成分分析、显著性分析等方法，定量化地构建了12个观测指标组成的综合指标体系。针对评价指标体系本身非递阶层次结构特点，利用网络层次分析法建立了工业产业脆弱性评价模型，对东、中、西、东北四个区域工业产业脆弱性进行了具体测定。计算结果表明：区域之间工业产业脆弱性存在着地域差异，西部相较于其他地区更加脆弱。 下载 关键词：工业；网络层次分析；灰色关联度；脆弱性 一、 相关文献回顾与述评 脆弱性思想来源自20世纪70年代的自然灾害研究。20世纪80年代，Timmerman提出了脆弱性的概念，脆弱性研究开始受到关注，如系统现有的分布状态、系统对外界胁迫的脆弱性以及地方灾害的脆弱性等方面的成果不断涌现。目前，脆弱性问题已成为可持续性科学的核心问题之一。 随着研究的不断深入，脆弱性研究也开始在金融、经济社会风险等人文领域得到应用，并且呈现不断拓展的趋势。1999年联合国开发计划署（UNDP）正式提出“经济脆弱性”的概念。Chandrashekaran等人研究消费者满意度转变为消费者忠诚过程中的脆弱性。冯振环、赵国杰对区域经济发展脆弱程度的评价指标体系进行了研究；夏建新、杨若明对西部地区经济社会系统脆弱性的原因进行了深入探析。产业脆弱性研究方面，Reid等对高科技产业国际化背景下的美国产业群落战略的脆弱性进行了研究。李军等研究了旅游业与工业、旅游业与工业在突发事件影响下的产业波动特点与联系。王兆峰对旅游产业脆弱性测度指标体系的构建进行了研究。李锋从环境、结构和行为三个层面，以旅游经济结构刚性为阻力，对旅游产业脆弱性形成机理进行了研究。 脆弱性研究还包括面对灾害进行抵制或恢复等。瑞典斯德哥尔摩环境研究所和克拉克大学论证了多种来源的脆弱性及其在制定解决方案时的重要性。周利敏认为社会脆弱性存在着4种典型的定义，提出社会脆弱性范式的三个基本理论假设。对于脆弱性分析的方法，国内外研究提出了指标体系法、函数模型法、危害分析和关键点控制法以及影响分析法等，其中指标体系法可操作性强，应用广泛。通过定性分析和定量评价，能有效测度系统在不利扰动影响下的脆弱程度，是当前脆弱性研究的一项重要内容，也是其面临的重要挑战之一。由于系统复杂性和脆弱性概念相对模糊，脆弱性评价指标体系的选择、各相关因子的确定以及各种评价模型精确性的验证等仍在争论，亟待深化研究。 文献回顾表明，现有经济脆弱性研究主要针对区域经济系统展开，对某个产业脆弱性研究较少，已有的研究也主要集中在金融、旅游等产业，鲜有对工业产业脆弱性的研究。此外，现有多数模型计算比较复杂，未能充分解释脆弱性问题。另外，已有的脆弱性评价指标体系差异较大，与现行经济社会发展指标和统计方法没有很好地衔接，难以实际应用。工业脆弱性综合评价作为一个复杂系统，指标间相互影响，本文引入网络层次分析法，对工业脆弱性评价进行研究。20世纪六七十年代美国哈佛大学产业经济学权威贝恩、谢勒等人建立了三段论的产业分析范式SCP范式，即“市场结构（Structure）-市场行为（Conduct）-市场绩效（Performa-nce）”相结合的研究模式，对产业组织学发展成独立的经济学分支起到了重要的推动作用。工业产业作为产业系统中重要的组成部分，本文借用哈佛学派的SCP范式，根据已有的脆弱性分析框架及维度，结合工业产业特征，提出了工业产业脆弱性的“产业规模产业发展水平产业环境”分析模式。 二、 模型概述 1. 网络层次分析模型。Saaty教授于1996年提出网络层次分析法（Analytic Network Process，ANP）。ANP是一种适应非独立的递阶层次结构的决策方法，系统内各元素之间的关系用网络结构表示。网络中的某一个节点表示一个元素或一个元素组，元素或元素组相互影响，即系统中的每个元素可能影响或支配其它元素，又可能会受其它元素的影响或支配。 本文认为工业产业脆弱性分析包含三个维度，即产业规模、产业发展水平和产业环境。采用综合方法，根据2012年中国统计年鉴数据，对初选指标进行显著性检验、聚类分析和主成分分析。首先使用显著性检验方法对指标进行一次筛选，然后使用SPSS（18.0）软件进行主成分分析和聚类分析，主成分分析可以通过降维技术把多个变量指标化为少数几个综合变量，使问题分析得以简化；聚类分析可以根据数据的特征把对象按一定规则分成若干类。最后从三个维度构建了了12个观测指标组成的指标体系（见表1）。 ANP将系统元素划分为两部分，第一部分是控制因素层，包括决策目标和准则。决策准则之间也可以是依存和反馈的，这时控制层变成了控制网络。第二部分是网络层，它是由所有受控制层支配的元素组构成，元素和层次间内部不独立，元素之间和元素组之间相互依存、支配，构成相互依存、反馈的网络结构。利用网络层次分析法，借助其计算软件（Super Decision）进行计算，可以判断指标的权重，最后并进行模型计算。 （1）构建网络结构。针对工业脆弱性问题的实际情况进行系统分析，找出影响评价目标的元素关系。构造ANP网络结构（见图1），将系统划分为控制因素层和网络层。 （2）超矩阵计算。设控制层P1，P2，Pm，网络层元素组C1，C2，CM，Ci元素Ci1，Ci2，Cin，i=1，2，N。超矩阵是构造网络层元素之间的影响度。采用德尔菲法构造判断矩阵，然后进行一致性检验。当阶数大于2时，只有当CR0.1时，才可以认为层次但排序的结果是满意的。 （3）加权超矩阵计算。加权矩阵式构造组之间的影响度，即Ci与Cj之间的影响度。对Cj（j=1，2，N）元素对准则的重要性进行比较。与Cj没有关联的元素组所对应的向量分量为零，加权矩阵为： A=a11 a1N aN1 aNN，其中aij 构建矩阵W=Wij，其中W=aijWij，i=1，2，N，j=1，2，N，这里W=Wij为系统的超矩阵，A=aij为系统加权矩阵，则 就是加权超矩阵。 （4）指标权重。对加权超矩阵进行求解，可以得到极限超矩阵并最终得到指标权重。 2. 灰色关联度分析。灰色理论最广泛的应用是关联度分析。关联度分析是对系统中各因素之间关联程度的强弱、大小和次序。灰色关联度方法分析的具体步骤如下：第一，确定比较数列和参考数列；第二，确定各指标值对应的权重；第三，指标值的规范化处理；第四，计算灰色加权关联度；第五，计算综合评价结果，进行评价分析。根据综合评价结果，对各评价对象进行排序。 灰色综合评价模型：R=EW（1） 公式1中：R=r1，r2，rmT为m个评价对象的综合评价结果向量； W=w1，w2，wnT为n个指标的权重分配向量， （1）确定最优指标集F*。设F*=j*1，j*2，j*n，其中 j*k=（k=1，2，n）为第k个指标的参考值（若某指标值越大越好，则取该指标在各个评价对象中的最（下转第27页）大值；若指标值越小越好，则取各个评价对象中最小值）。 选定参考指标集后，构造矩阵 D=j*1 j*2 j*nj11 j12 j1n jm1 jm2 jmn 其中jik为第i个对象中第k个指标的原始数值。 （2）标准化处理。各评价指标通常具有不同的量纲和数量级，需要对原始数据进行标准化处理。 设第k个指标的变化区间为jk1，jk2，jk1为第k个指标在所有评价对象中的最小值，jk2为第k个指标在所有对象中的最大值，则可用下式将上式中原始数值变换成无量纲值Cik （0，1）。 Cik= ，i=1，2，m；k=1，2，n（2） 这样DC矩阵 C=C*1 C*2 C*nC11 C12 C1n Cm1 Cm2 Cmn （3）计算综合评价结果。根据灰色系统理论，C*=C*1，C*2，C*n和C=Ci1，Ci2，Cin分别为参考数列和被比较数列，基于关联分析法求得第i个评价对象第k个指标与第k个参考指标的关联系数 （k），即： 三、 实证分析 本文以工业脆弱性为研究对象，根据本文建立的工业脆弱性评价指标体系，利用中国统计年鉴形成的数据库，进行实证研究。 1. 数据处理。首先对各地区的评价指标数据利用公式2进行无量纲化处理。对于脆弱性指标处理，取值越小越好。然后根据工业脆弱性网络评价模型计算出各个评价指标的权重，利用公式4得出工业产业脆弱性综合评价结果。 工业脆弱性综合评价结果： R=0.097 806C1+0.212 574C2+0.030 191C3+0.058 585C4+0.121 849C5+0.019 827C6+0.179 630C7+0.014 955C8+0.104 214C9+0.079 835C10+0.039 918C11+0.040 616C12（5） 最后，将各地区的无量纲化数据代入公式5中，就可得出各个区域工业脆弱性的综合评价排序结果（见图2）。 将所有省（市、自治区）按照四大区域进行聚类，由于东部、中部、西部以及东北部地区工业发展情况及其产生的问题存在差异，其脆弱性情况不一致（见图3）。 2. 结果分析。 （1）权重分析。在一级指标权重中，产业发展水平占0.50，产业规模占0.34，而产业发展环境为0.16。这说明产业自身发展情况是决定其脆弱性高低的主要因素，产业外部环境是辅助要素。表3表明，在单个脆弱性指标权重中最重要的是工业总产值C2、成本费用利润率C7和产品销售率C5，分别占到0.21、0.18和0.12，这说明经济效益是工业脆弱性高低的最直接体现。 （2）区域综合脆弱性。图3表明，从各区域的脆弱性结果来看，目前我国工业脆弱性在区域之间不平衡，江苏、山东、广东等东部沿海省份脆弱性最低，青海、宁夏、甘肃等西部省份脆弱性最高。图4表明，从四大区域来看，西部、东北部与东部、中部相比工业更加脆弱，脆弱性程度由西部到东部逐渐递减。 （3）指标脆弱性。如图4所示，东部地（下转第27页）区指标脆弱性集中且值偏小，各项指标发展相对比较均衡；中部和东北部地区指标脆弱性值较分散；西部地区最分散，部分指标偏离正常区域，相较于其他区域脆弱性明显。图5表明，东部和中部地区指标整体脆弱性较低，但东部地区的全部从业人员年平均数C3、资产负债率C9、外商工业总产值C12和中部地区的企业单位个数C1、工业总产值C2、全部从业人员年平均数C3、主营业务收入C4、资产负债率C9等指标脆弱性程度较高，有待改善。东北部和西部地区指标整体脆弱性较高，如东北部企业单位个数C1、工业总产值C2、全部从业人员年平均数C3和西部企业单位个数C1、工业总产值C2、全部从业人员年平均数C3、主营业务收入C4，但也有些指标脆弱性程度较低，如东北部产品销售率C5、总资产贡献率C6、国营/私营利润率C10和西部成本费用利润率C7、国营/私营利润率C10、国营/私营总产值C11等，这两个区域要在现有基础上应加大政策扶持力度，优化工业产业环境，提升工业产业发展能力。 四、 结论 将网络层次与灰色关联度分析相结合应用于工业产业脆弱性研究是一种新的尝试。本文以工业脆弱性评价为目标，首先采用综合选择方法，对初步指标进行筛选和优化，系统、科学地构建了评价指标体系；其次，利用网络层次分析法计算指标权重；最后，基于灰色关联度分析计算得出了了我国不同区域工业脆弱性情况。研究结果表明，我国不同区域工业产业脆弱性情况不一致，总体来看，综合脆弱性程度由西部到东部逐渐递减，东部沿海地区工业发展更加稳定。此外，不同区域之间不同指标的脆弱性程度不同，各区域都存在不同的指标短板，需要在不同方面进行加强。由于影响区域工业产业的因素众多，本文采取的指标皆为硬指标，并未考虑政府要素、政策环境等软指标，指标的完备性和应用的普遍性还有待深入的研究。 参考文献： 1. Timmerman P.Vulnerability， Resilience and the Collapse of Socillaumont P，Chauvet L.Aid and Perform- ance： A reassessm9. 3. 冯振环，赵国杰.区域经济发展的脆弱性及其评价体系研究兼论脆弱性与可持续发展的关系.天津财经学院学报，2005，（10）：54-57. 4. 夏建新，杨若明.西部地区社会经济系统的脆弱性及生态风险评估方法.中央民族大学学报（自然科学版），2003，（4）：331-335. 5. 李军，保继刚.旅游经济脆弱性特点与产业联系.旅游学刊，2011，（6）：36-41. 6. 王兆峰，杨卫书.旅游产业的脆