产业链分析及灰色聚类评价指标体系构建(1)

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产业链分析及灰色聚类评价指标体系构建

产业链运行和发展的作用及重要性的不同，可以将产业链划分为关键环节、主导环节和配套环节，并构建相应的评价指标体系，通过灰色聚类分析来确定产业链环节所属的类型，为进一步发展壮大产业链提
供基础。
［关键词］产业链
环节分析
灰色聚类指标体系
［中图分类号］Ｆ６．［０２９文献标识码］Ａ
的不同，将产业链划分为关键环节、主导环节和配套环
节。
主导环节是指能够带动并领导产业链发展的环节，主导环节的规模能够很大程度上决定或影响产业链的整体规模。主导环节包含的价值链环节较多，因此价值创造的途径较多，相应的带动的产业链的配套环节和辅助
节或关键环节的可能性就越大。（）经济效益指标，体５
现该环节的盈利能力，无论什么环节其目的都是要盈利，
２产业链环节评价指标体系构建
２１指标体系的构建原则．
否则就会被淘汰，退出产业链系统。上述５个方面可以
垄断的存在，使得关键环节可以得到控制，并且在一定时期内不会出现替代环节。关键环节包含的价值链环节
产业链的发展具有很强的带动作用，其发展的规模也直接影响了汽车产业链的整体规模，同时整车的生产制造创造了大量的经济效益，带动了劳动就业，成为当地经
第２卷８
２９第月Ｏ年６６期Ｏ
工业技术经济
Ｖ第，ｏ总２Ｎ６ｏ８．１．
１８８期
产业链分析及灰色聚类评价指标体系构建

灰色统计聚类在人力资源绩效考评中的应用

灰色统计聚类在人力资源绩效考评中的应用灰色统计聚类在人力资源绩效考评中的应用引言：人力资源绩效考评是企业管理中至关重要的一环，它是用于衡量员工在工作中表现的一种方式。

然而，在传统的人力资源绩效考评中往往存在着主观性强、标准不一致等问题，因此需要寻找一种更客观、科学的方法来评估员工的绩效。

在这篇文章中，我将探讨灰色统计聚类在人力资源绩效考评中的应用，并分享我对这一主题的个人观点和理解。

一、灰色统计聚类的基本概念和原理1. 灰色系统理论在介绍灰色统计聚类之前，我们先来了解一下灰色系统理论。

灰色系统理论是对非完全信息和不确定性系统进行研究的一种方法，它能够用较少的信息来建立模型并进行预测。

该理论包括灰色系统的建模方法和灰色关联度分析等。

2. 灰色统计聚类灰色统计聚类是灰色系统理论的一个重要应用领域，它主要用于处理多指标的复杂问题。

聚类分析是指将一组相似的对象分成若干个类别的过程，而灰色统计聚类则通过对不完全信息的处理，减轻数据的不确定性，提高聚类分析的准确性和可靠性。

二、灰色统计聚类在人力资源绩效考评中的应用1. 绩效指标的选择在人力资源绩效考评中，绩效指标的选择是首要的一步。

传统的方法往往会根据经验和主观判断来确定指标，而灰色统计聚类则可以通过对大量数据的分析，找出与绩效相关性较高的指标。

这样不仅能够在一定程度上减少主观性的干扰，还能够提高指标的科学性和客观性。

2. 绩效评分体系的构建根据灰色统计聚类的分析结果，可以将员工按照绩效水平进行分类，并构建绩效评分体系。

通过该评分体系，可以更加科学地评估员工在不同绩效水平上的表现，并提供给员工明确的绩效目标和发展方向。

这样不仅能够激励员工的工作动力，还能够提高绩效的公平性和准确性。

3. 绩效差异分析灰色统计聚类还可以用于对员工绩效差异的分析。

通过聚类分析，可以找出在绩效表现上相似的员工群体，进而分析造成绩效差异的原因。

这样有助于企业识别和解决员工绩效差异化的问题，提高整体绩效水平和企业竞争力。

第四章灰色聚类分析(精)

第四章灰色聚类分析在本章中，首先介绍了灰色聚类的概念及其类型。

其次对灰色星座聚类、灰色关联聚类、灰色变权聚类和灰色定权聚类的原理和计算方法进行了阐述。

最后利用实证分析来分析灰色聚类在渔业科学中的应用。

第一节灰色聚类的概念灰色聚类是根据关联矩阵或灰数的白化权函数将一些观测指标或观测对象聚集成若干个可定义类别的方法。

一个聚类可以看作是属于同一类观测对象的集合体。

在实际问题中，每个观测对象往往具有许多个特征指标，因而难以进行准确的分类。

灰色聚类按聚类方法的不同，可分为灰色星座聚类、灰色关联聚类和灰类白化函数聚类等方法。

灰色星座聚类是根据样本自身的属性，利用相似性原理定量地确定样本之间的关系，并按这种关系进行自然聚类。

灰色关联聚类主要用于同类因素的归并，以使复杂系统得到简化。

通过灰色关联聚类，可以分析出许多因素中是否有若干个因素关系十分密切，以便我们既能够用这些因素的综合平均指标或其中的某一个因素来代表这些因素，同时又使信息不受严重损失，从而使得我们在进行大面积调研之前，通过典型抽样数据的灰色关联聚类，可以减少不必要变量（因素）的收集，以节省成本和经费。

灰类白化权函数聚类主要用于检查观测对象是否属于事先设定的不同类别，以便区别对待。

从计算工作量来看，灰类白化函数要比灰色关联聚类和星座聚类复杂。

第二节灰色星座聚类一，原理和方法星座聚类在灰色聚类中是一种比较简单易行的聚类方法。

其基本原理为：将每个样点按一定的数量关系，点在一个上半圆之中，一个样点用一颗“星点”来表示，同类的样点便组成一个“星座”，然后勾画出区分不同星座的界线，这样就可以进行分类。

实质上，它是将一个样本中的大量信息（或指标值），经过原始数据的变换（极差变换）等手段转化成为无量纲，并成为一个简单的空间坐标比较的问题。

一般情况下，星座聚类有如下步骤：（1）对原始指标值进行极差变换，并使变换后的数值均落在[0°，180°]的闭区间内。

全产业链发展状况的评价指标体系构建

D01：10.13546/ki.tjyjc.2020.18.0370臥肝全产业链发展状况的评价指标体系构建贺正楚'，曹德2,潘红玉匕吴艳2(1.桂林理工大学商学院，广西桂林541004:2.长沙理工大学经济与管理学院，长沙410114)摘要：培育和发展全产业链，是近年来我国产业经济领域的新现象和产业发展新思路。

在发展全产业链当中，要树立全产业链发展理念，形成“产业融合与耦合发展、产业结构高度化发展、产业协调发展、产业共享发展、首位产业引领发展、产业创新生态发展”的全产业链发展指导思想。

文章依据这个指导思想，构建一套全产业链发展的评价指标体系。

建立包含产业融合度、产业耦合度、产业结构柔性系数、产业协调指数、产业共享指数、首位产业引领度系数、产业创新生态系数等7个指标体系在内的全产业链发展状况的评价指标体系。

关键词：全产业链；产业发展状况;评价指标体系中图分类号:F062.9文献标识码：A文章编号:1002-6487(2020)18-0163-040引言全产业链在产业层次上是不同产业的企业之间的供给与需求的关联关系,从研发设计、原材料生产与供应、终端产品制造、维护和服务等多个产业领域,是由分布在这些产业领域的多个企业形成的链式结构关联关系。

因此，在评价全产业链发展状况时，要树立产业融合与耦合发展、产业结构高度化发展、产业协调发展等全产业链发展理念和全产业链发展指导思想。

既有文献已经就产业融合度、产业耦合度等单个指标进行了研究。

一是产业融合研究，贺正楚等(2O13)1"用投入产出模型.从产业互动评价、产业融合评价两方面构建岀评价产业互动与融合发展状况的评价指标。

贺正楚和吴艳"「基于产业分工、产业集群、创新网络等理论,选取环境因素、技术融合等指标构建了产业融合的影响因素指标体系。

二是产业耦合研究，贺正楚等(2015严通过分析生产服务业与专业设备制造业的耦合运作机理并基于耦合发展模型，从产业规模、潜力指标、创新指标、关联指标等方面建立相应的指标体系。

第七章灰色系统综合评价方法

对于多指标分类综合评价而言，当按单项指标对评价对象的价值水平进行分类时，通常是将各指标按其实际取值情况划分为若干个不同的区间段，不同区间段属于不同的“灰类”。显然，每一区间段实际上就是一个“信息不完全明确”的灰数。例如，一个地区的人均GDP低于3000美元时，属于“竞争力弱”（记为灰类1）；当人均GDP介于3000美元至5000美元之间时，属于“竞争力一般”（记为灰类2），当人均GDP介于5000美元至8000美元时，属于“竞争力较强”（记为灰类3）；当人均GDP超过8000美元以上时，属于“竞争力很强”（记为灰类4）。相应于这四个灰类，就有四个灰数：、、、。对于特定的被评价对象（地区），其人均GDP指标的具体取值实际上就是灰类上灰数的一个白化值。计算该白化值的“权”，便可以确定该地区“单项竞争力”偏好于特定灰类的“程度”。通过综合这些程度，便可以判断被评价对象区域竞争力强弱的类型。因此，灰色系统中的灰类划分（或灰色聚类），为多指标综合评价提供了一条新的思路。也就是说，把灰色系统理论与方法应用于多指标综合评价是可行的。
（）
于是，灰色聚类系数（即加权合成值）为：
（）
第五步：进行灰色系统聚类评价。
记，则与模糊聚类评价类似，可以根据“最大隶属原则”进行聚类。若
则该单位被判别为“c灰类”。但当“最大隶属原则”失效时，采用点值进行灰类识别更加合理。
第六步：若需要进行综合评价排序，则将B转化为点值y，即
式中，tj为第j灰类的“灰水平”赋值。根据每个单位的y值大小就可以进行综合评价排序，其赋值原则与模糊综合评价类似。
第四步：计算聚类系数bj，确定聚类向量。
第j类的聚类系数定义为：
（）
即为第j灰类各指标的白化权函数值的加权算术平均。
若将各指标在各灰类之下的白化权函数值用矩阵表示，记为R，即

产业集群发展水平的评价模型及指标体系

产业集群发展水平的评价模型及指标体系产业集群是指多个相关产业在相同或相近区域内，通过互相合作、资源共享和信息流通，形成紧密的产业关联网络。

产业集群的发展水平评价模型和指标体系的建立对于推动区域经济的发展具有重要意义。

本文将介绍产业集群发展水平评价模型的构建和相应的指标体系。

一、产业集群发展水平评价模型构建1.确定评价目标：对于产业集群发展水平的评价，我们需要明确评价的目标。

如产业集群的规模、效益、创新能力、国际竞争力、发展潜力等。

2.选择评价方法：产业集群发展水平评价可以采用定量分析和定性评价相结合的方法。

常用的定量分析方法有层次分析法、灰色关联度分析法、TOPSIS法等，定性评价可以通过专家访谈、问卷调查等方式获取。

3.构建评价指标体系：为了综合评价产业集群的各个方面，需要建立一个完整的指标体系。

指标体系应包括以下几个方面：（1）规模指标：如产业集群的企业数量、从业人员数量、产值等。

（2）效益指标：如产业集群的税收贡献、利润率、劳动生产率等。

（3）创新能力指标：如产业集群的科研机构数量、科研经费投入、专利申请数量等。

（4）国际竞争力指标：如产业集群的出口额占比、进口额占比、国际市场份额等。

（5）发展潜力指标：如产业集群的就业潜力、技术创新潜力、产业升级潜力等。

4.确定权重：对于指标体系中的各个指标，需要设定相应的权重，以反映各指标对产业集群发展水平的重要程度。

可以通过专家评价、层次分析法等方法进行权重的确定。

5.数据收集和分析：根据建立的评价指标体系，收集相应的数据，对数据进行整理和分析，得出相应的评价结果。

6.评价结果表达与解释：将评价结果进行综合分析和解释，可以通过图表、文字等方式对产业集群的发展水平进行表达和汇报。

二、产业集群发展水平评价指标体系1.规模指标：（1）产业集群的企业数量（2）从业人员数量（3）产值2.效益指标：（1）税收贡献（2）利润率（3）劳动生产率3.创新能力指标：（1）科研机构数量（2）科研经费投入（3）专利申请数量4.国际竞争力指标：（1）出口额占比（2）进口额占比（3）国际市场份额5.发展潜力指标：（1）就业潜力（2）技术创新潜力（3）产业升级潜力以上仅为简要列举，实际的指标体系需要根据具体的产业集群和评价目标进行调整和拓展。

基于聚类-灰色关联分析的绿色产业评价指标体系构建

摘要：构建合理的绿色产业评价指标体系是绿色产业评价的关键。根据绿色产业的内涵，依据信息重复指标的剔除标准和加权灰色关联度最大的指标筛选标准，利用Ｒ聚类一灰色关联度分析相结合的方法定量筛选指标，构建绿色产业评价指标体系。主要创新与特色，一是通过离差平方和法对评价指标分准则层聚类，保证筛选后不同指标反应的信息不重复；二是通过灰色关联分析
基于聚类一灰色关联分析的绿色产业评价指标体系构建
顾在浜．一，石宝峰，迟国泰
（１．辽宁师范大学，辽宁大连１１６０２１；２．大连理工大学工商管理学院，辽宁大连１１６０２１；３．大连市发展和改革委员会，辽宁大连１１６０２１）
求解Ｒ聚类同类指标中各指标 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 加权灰色关联度，遴选关联度最大的一个指标，保证遴选出的指标对绿色产业评价影响最大；三是通过Ｒ聚类一灰色关联分析相结合的方法定量筛选指标，构建２２个指标涉及绿色生产、绿色消费、绿色环境三个准则层的绿色产业评价指标体系。关键词：绿色产业评价；指标筛选；灰色关联分析；指标体系
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇａｒｅａｓｏｎａｂｌｅｇｒｅｅｎｉｎｄｕｓｔｒｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｓｙｓｔｅｍｗａｓｔｈｅｋｅｙｏｆｇｒｅｅｎｉｎｄｕｓｔｒｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｏｎ— ｎｏｔａｔｉｏｎｏｆｇｒｅｅｎｉｎｄｕｓｔｙ，ｒａｎｄｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｆｏｅｌｉｍｉｎａｔｉｎｇｄｕｐｌｉｃａｔｅｉｎｆｏｍａｒｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｏｆｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｗｅｉｇｈｔｅｄｇｒｅｙｒｅｌａｔｉｏｎａｌｇｒａｄｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄａｎｇｒｅｅｎｉｎｄｕｓｔｒｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｏｓｒｓｙｓｔｅｍｔｈｒｏｕｇｈｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｐｐｒｏａｃｈｅｓｏｆＲｃｌｕｓｔｅｒａｎｄｇｒｅｙｒｅｌａｔｉｏｎａｌａｎａｌｙｓｉｓ．Ｔｈｅｃｏｎｔｒｉ — ｂｕｔｉｏｎｓｈｏｗｅｄｔｈａｔ，ｉｒｆｓｔｌｙ，ｉｔｕｓｅｄｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｓｑｕａｒｅ— ｓｕｍｏｆｄｉｓｐｅｓｉｒｏｎｔｏｃｌａｓｓｉｆｙｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｃｒｉｔｅｉｏｒｎｏｆｔｈｅｓａｍｅｇｕｉｄｅｌｉｎｅ，ｗｈｉｃｈｅｎｓｕｒｅｄｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉｎｄｉｃａｔｏｓｒｒｅｌｆｅｃｔｉｎｇｉｆｏｎｍａｒｔｉｏｎｔｈａｔｗａｓｄｉｆｅｒｅｎｔ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｉｔｕｓｅｄｔｈｅｒｅｇｙｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｔｏｓｏｌｖｅｈｅｔｗｅｉｇｈｔｅｄｒｅｇｙｒｅｌａｔｉｏｎａｌｒａｇｄｅｏｆｅａｃｈｉｎｄｉｃａｔｏｒｏｆｔｈｅｓｉｍｉｌａｒ，ｈｅｔｎｓｃｒｅｅｎｅｄｈｅｔｉｎｄｉｃａｔｏｒｔｈａｔｃｏｎｔａｉｎｅｄｈｅｔｍａｘｉｍｕｍｗｅｉｇｈｔｅｄｒｅｇｙｒｅｌａｔｉｏｎａｌｇｒａｄｅ，ｗｈｉｃｈｅｎｓｕｉｎｒｇｈｅｔｓｅ — ｌｅｃｔｅｄｉｎｄｉｃａｔｏｒｗａｓｈｅｔｍｏｓｔｓｉｇｎｉｉｃｆａｎｔｉｎｆｌｕｅｎｃｅｔｏｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔ．ｈｉＴｒｄｌｙ，ｔｈｒｏｕｇｈｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｐｐｒｏａｃｈｅｓｏｆＲｃｌｕｓｔｅｒａｎｄｒｅｇｙｒｅｌａｔｉｏｎｌａａｎａｌｙｓｉｓ，ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｔｈｅｇｒｅｅｎｉｎｄｕｓｔｒｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｓｙｓｔｅｍｃｏｍｐｏｓｅｄｏｆ２２ｉｎｄｉｃａｔｏｓｒｔｈａｔｉｎｃｌｕｄｅｄｔｈｒｅｅｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ：Ｇｒｅｅｎｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，ｒｅｇｅｎｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎａｎｄｇｒｅｅｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｇｒｅｅｎｉｎｄｕｓｔｙｒｅｖａｌｕａｔｉｏｎ；ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｃｒｅｅｎｉｎｇ；ｇｒｅｙｒｅｌａｔｉｏｎａｌａｎａｌｙｓｉｓ；ｉｎｄｉｃａｔｏｓｒｓｙｓｔｅｍ

灰色综合评价操作步骤

灰色综合评价操作步骤步骤一：明确评价的对象和目标。

确定需要进行灰色综合评价的对象是什么，以及评价的目标是什么。

比如，可以选取一个产品、一个项目、一个公司或者一个个人作为评价对象，然后明确评价的目标是对其综合各方面进行评价。

步骤二：确定评价指标和权重。

根据评价的对象和目标，确定需要考虑的评价指标，这些指标应该涵盖事物或者人的各个方面，如质量、性能、创新能力、市场影响力等。

然后给每个指标设定相应的权重，以反映其在整体评价中的重要性。

步骤三：收集数据和信息。

收集评价对象相关的数据和信息，包括定量数据和定性信息。

通过市场调研、问卷调查、访谈等方式来收集和获取所需的数据和信息。

步骤四：数据处理和分析。

对收集到的数据和信息进行整理、分类和处理，以便于后续的分析和评价。

可以使用统计方法、模型分析等工具来对数据进行处理和分析，得出相应的结果。

步骤五：综合评价和分等级。

根据所确定的评价指标和权重，对得到的评价结果进行综合计算和评估。

根据评估结果，对评价对象进行分等级，如优秀、良好、一般、不及格等。

步骤六：结果解读和建议提供。

对评价结果进行解读，说明各个方面的优势和不足之处，并提出相应的改进建议和措施。

这些建议应该针对评价对象的具体情况，具有可行性和可操作性。

步骤七：结果反馈和跟踪。

将评价结果反馈给相关的人员和决策者，并跟踪评价结果的执行情况和效果。

根据反馈和跟踪结果，及时进行调整和改进。

步骤八：定期复评和持续改进。

定期对评价对象进行复评，以了解其发展和改进情况，评估其综合评价的变化和趋势。

同时，不断改进评价方法和指标体系，提高评价的准确性和有效性。

以上就是灰色综合评价的操作步骤。

通过这些步骤，可以全面客观地评价一个事物或者一个人，发现其优势和不足之处，并提供改进的方向和措施，以促进其进一步的发展和提升。

产业集群发展水平的评价模型及指标体系

产业集群发展水平的评价模型及指标体系小铁[摘要]近年来，我国产业集群发展迅速，但由于在理论上缺乏一个科学合理的关于产业集群发展水平的评价体系，致使不少地方在具体实践中产生了一些盲目行为，制约着产业集群的持续健康发展。

该文根据产业集群发展和演进的一般规律，认为产业集群的发展水平分为萌芽期、成长期和成熟期三个阶段，并从集群规模、集群结构、集群效应和集群网络四个方面构建了产业集群发展水平的评价模型及指标体系。

[关键词]产业集群发展水平；评价模型；指标体系[中图分类号] [文献标识码] [文章编号]小铁（1966——），男，财经大学产业集群与企业发展研究中心、工商管理学院副教授，经济学博士，主要研究方向为产业集群、产业竞争力、企业管理。

（330013）本文系国家社会科学基金项目《我国文化产业集群发展水平评价及对策研究》（项目批准号：12BJY045）的阶段性成果。

大量的实践表明，构建产业集群是提升产业竞争力，促进区域经济快速发展的重要途径和模式。

近年来，我国是政府、产业和学术界都越来越重视产业集群的发展和研究，并取得了丰硕成果。

主要表现为：在实践中，各级各地政府及产业界，通过产业园区开发及产业链的构建，培育了一大批特色产业集聚区，成为区域经济发展的重要增长极；在理论上，许多专家学者从产业集群的基本涵、发展机理、发展条件、发展模式、演进规律及支持政策等方面展开了全方位的深入研究，出版了大量的专著、论文或研究报告。

然而，从现有的成果来看，关于产业集群发展水平的评价模型及指标体系研究鲜有涉及。

本文试图通过对此课题的探讨，力争使产业集群理论研究进一步深化，同时，为具体实践提供一个可操作性较强的分析框架，以避免或减少产业集群发展过程中的盲目性。

一、相关研究综述目前，国外关于产业集群发展水平的评价模型及指标体系研究，已有一些成果问世，主要围绕以下三个方面进行探讨。

（一）关于产业集群发展水平的判定根据现有文献，关于产业集群发展水平的判定主要有两种观点：一是从产业集群的演进过程划分产业集群的发展阶段。

基于灰色层次分析法与灰聚类相结合的供应商风险评价研究

制造中心、后勤保障中心和质量、成本控制中心，同时对供应
链中企业的新产品开发有着相当重要的作用。在企业所面临
的风险空前巨大的今天，供应商风险管理对企业生存与发展
具有十分重要的现实意义。供应商风险评估是供应商风险管理的重要基础。本文综合了灰色层次分析法与灰聚类的评价
ｇｅｌｓｅｎｎｄｆａｌｐｌｓｔｅｍｏｅｎｅｉｃｔｄｆｈｕｐｉｒｒｋｅａｕｔｎｏｅｔｉｎｅｐｓｒｙｃｕｔｒｇ，ａｎｌａｐｉｄｌｎａｍｐｒａｓｕｙｏｅｓｐｌｓｖｌａｉｆａｃｒａｎｅｔｒｒｅ，ｖｉａｉｉｙｅｈｉｉｌｔｅｉｏｉｌａｄ－ｔｇｔｅｆａｉｉｔｎｆｃｉｅｅｓｏｅｍｏｅ．ｉｅｓｂｌｙａｄｅｅｔｎｓｆｔｄ１ｎｈｉｖｈ
益的探讨。
供应商产品合格率ｌ供应商优等产品率ｕ２３
供应商信息系统的先进性ｕ．／ｔ供应商信息系统与企业
沟通性Ｕ２７
２确定供应商风险指标体系
供应商风险指在与供应商合作中，通过合作关系，供应从
ＳｐｌｒＲｉｋＥａｕｔｎＢａｅｎＣｏｉｅｕｐｉｓｖｌａｉｓｄｏｍｂｎｄＧＡＨＰａｄＧｒｙＣｌｓｅｉｇｅｏｎｅｕｔｒｎ
ＬＡＮＧＺＩｅ—ｂｎ，ＪＡＮＧｉＩＹｕ—ｈｎ，ＸＩｈｏ—ｍｏｏｇＡＳａ

灰色关联分析法(灰色综合评价法)

灰色关联分析法对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。

在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。

因此，灰色关联分析方法，是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”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。

应用于综合评价（灰色综合评价）步骤：（1）确定比较对象（评价对象）和参考数列（评价标准）。

设评价对象有m 个，评价指标有n 个，参考数列为{}00()|1,2,,x x k k n ==⋅⋅⋅，比较数列为{}()|1,2,,,1,2,,i i x x k k n i m ==⋅⋅⋅=⋅⋅⋅。

（2）对参考数列和比较数列进行无量纲化处理由于系统中各因素的物理意义不同，导致数据的量纲也不一定相同，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，一般都要进行无量纲化的数据处理。

设无量纲化后参考数列为{}00()|1,2,,x x k k n ''==⋅⋅⋅，无量纲化后比较数列为{}()|1,2,,,i i x x k k n ''==⋅⋅⋅1,2,,i m =⋅⋅⋅。

（3）确定各指标值对应的权重。

可用层次分析法等确定各指标对应的权重[]12,,,n w w w w =⋅⋅⋅，其中(1,2,,)k w k n =⋅⋅⋅为第k 个评价指标对应的权重。

（4）计算灰色关联系数：0000min min ()()max max ()()()()()max max ()()s s s t s t i i s s tx t x t x t x t k x k x k x t x t ρξρ''''-+-=''''-+- 为比较数列i x 对参考数列0x 在第k 个指标上的关联系数，其中[]0,1ρ∈为分辨系数，称0min min ()()s s t x t x t ''-、0max max ()()s s tx t x t ''-分别为两级最小差及两级最大差。

产业集群产业链核心指标

产业集群产业链核心指标研究一、产业集群与产业链概述产业集群是指在特定领域内，众多具有相互关联的企业和机构在地理上集中分布，形成一种协同发展的产业生态系统。

这种集群模式能够提高生产效率，降低交易成本，增强创新能力，从而推动经济发展。

产业链则是描述企业、供应商、销售商、投资者、政府等各参与方在价值增值过程中所形成的分工与合作关系。

二、核心指标概述在评估和分析产业集群时，以下几个核心指标具有重要意义：1. 附加值：衡量产业集群对经济的贡献，以及企业在产业链中的地位和盈利能力。

高附加值意味着更高的利润和更强的竞争力。

2. 就业密度：通过单位面积内就业人数的多少，可以衡量产业集群对地区经济的带动作用。

高就业密度地区能吸引更多人才流入，进而提高地区整体竞争力。

3. 创新能力：创新是推动产业集群持续发展的关键因素。

通过评估产业集群内的研发实力、技术转化能力以及知识产权数量，可以了解其创新能力。

三、指标体系构建一个完善的产业集群核心指标体系应包含以下几个方面：1. 产业发展水平：包括产值、就业人数、企业数量等基础指标，反映产业规模和发展程度。

2. 经济效率：通过比较投入与产出，评估产业集群的效率和经济性。

3. 创新能力：分析集群内的研发活动、知识产权数量及转化率，以评估创新能力。

4. 市场竞争能力：考察市场份额、产品质量、出口额等，反映产业集群在市场中的地位和竞争力。

5. 可持续发展能力：评估产业集群在环境、社会和经济方面的可持续性。

四、数据来源与收集方法数据的收集主要来源于国家统计局、行业协会和企业年报等官方和公开渠道。

对于某些敏感数据，如企业具体运营数据，可能需要通过问卷调查或深度访谈的方式获取。

五、案例研究以某发达国家的半导体产业集群为例，其成功运作的原因有以下几点：一是政府大力支持，提供资金和政策保障；二是高校和研究机构强大的研发实力，为产业输送了大量人才和技术；三是产业链各环节紧密配合，形成协同创新；四是强大的企业实力和品牌影响力，使产品在全球市场上具有竞争力。

产业集聚区企业分类综合评价指标体系

产业集聚区企业分类综合评价指标体系产业集聚区企业分类综合评价指标体系是在对产业集聚区企业进行综合评价时所用到的一套评价指标。

该指标体系的设计旨在全面、客观、科学地评价产业集聚区中不同类型企业的发展状况和综合实力，为相关政府部门和企业提供合理的指导和决策依据。

下面将从不同维度综合评价指标体系进行详细介绍。

一、产业发展1.企业数量：衡量产业集聚区中企业密度和吸引力的重要指标。

2.产业规模：衡量产业集聚区中企业生产能力的大小，包括资产规模、就业规模等。

3.产业结构：分析产业集聚区中企业所处产业链的位置和比例，评估产业结构的合理性和优劣。

4.产业竞争力：评估产业集聚区中企业在市场竞争中的地位和实力，包括市场份额、品牌影响力等。

二、创新能力1.研发投入：评估产业集聚区中企业在科技创新方面的投入，包括研发经费占比、人员占比等。

2.科技创新成果：评估产业集聚区中企业的科技创新成果和技术水平，包括专利数量、科研项目成果等。

3.创新合作：评估产业集聚区中企业与科研机构、高校等科技创新伙伴的合作程度和效果。

4.企业创新文化：评估产业集聚区中企业创新意识和创新文化的培养程度，包括员工创新能力培养、创新氛围等。

三、资源利用1.能源效率：评估产业集聚区中企业在生产过程中能源利用效率的高低，包括能耗指标、环境排放等。

2.资源回收利用：评估产业集聚区中企业对废弃物、副产品等资源的回收再利用程度，包括废物处理方式、资源利用率等。

3.劳动力利用效率：评估产业集聚区中企业在劳动力利用方面的效率，包括人均产值、劳动生产率等指标。

四、社会责任1.就业贡献：评估产业集聚区中企业对当地就业的贡献程度，包括就业人数、就业结构等。

2.社会公益：评估产业集聚区中企业对社会公益事业的投入和支持，包括捐赠金额、社会责任项目等。

3.劳动关系：评估产业集聚区中企业与员工之间的劳动关系是否和谐稳定，包括劳资纠纷频率、员工福利待遇等。

五、金融支持1.融资能力：评估产业集聚区中企业融资的能力和渠道，包括信用贷款额度、融资成本等。

全产业链标准体系构建

全产业链标准体系构建一、产业规划与政策标准1.产业规划标准：制定针对特定产业链的规划标准，包括产业布局、产业结构、产业组织等规划内容，指导产业链的高效运转。

2.政策标准：建立政策制定和实施的标准流程，确保政策与产业发展相协调，促进产业链的稳定和可持续发展。

二、基础设施建设标准1.设施建设标准：制定各类基础设施建设的标准，包括道路、交通、通讯、能源等基础设施，为产业链提供稳定、高效的支持。

2.设施维护标准：建立设施维护的标准和程序，确保基础设施的正常运转，满足产业链持续发展的需求。

三、科技创新与技术标准1.科技创新标准：建立科技创新的标准体系，包括创新管理、创新流程、创新评估等方面的标准，推动产业链的科技创新。

2.技术标准：制定针对特定产业的技术标准，包括技术研发、技术转化、技术应用等方面的标准，提升产业链的技术水平。

四、生产与质量标准1.生产标准：制定生产环节的标准体系，包括生产工艺、生产流程、生产管理等标准，提高生产效率和质量。

2.质量标准：建立质量管理体系，包括质量检验、质量控制、质量改进等方面的标准，确保产品的质量和安全。

五、市场与贸易标准1.市场准入标准：制定市场准入的条件和程序，确保进入市场主体的合规性和公平性。

2.贸易规则标准：建立贸易规则的制定和执行标准，包括贸易协议、贸易纠纷解决等方面的标准，促进贸易的公平和可持续发展。

六、环境保护与可持续发展标准1.环境评价标准：建立环境影响评价的标准体系，包括环境影响评价的程序、评价内容等方面的标准，确保产业发展的环境可持续性。

2.节能减排标准：制定节能减排的标准体系，包括能源消耗、污染物排放等方面的标准，推动产业的绿色发展。

3.循环经济标准：建立循环经济的标准体系，包括资源回收、再利用、循环等方面的标准，促进产业的循环经济发展。

七、公共服务与公共管理标准1.服务提供标准：制定公共服务的提供标准，包括服务内容、服务流程等方面的标准，确保公共服务的质量和效率。

产业链评价指标体系

产业链评价指标体系
产业链评价指标体系是一个衡量和评估产业链发展状况的依据。

该指标体系主
要包含以下几个方面：
1. 市场规模和增长：评价一个产业链的重要指标是其市场规模和增长潜力。

这
可以通过分析相关市场数据、市场份额和市场增长率来进行评估。

一个具有较大市场规模和良好增长趋势的产业链通常表明其发展潜力较高。

2. 供应链可靠性：供应链的可靠性是一个评估产业链强弱的关键因素。

这包括
供应链的稳定性、供应链中主要参与者的能力和可靠性，以及供应链协同合作的程度。

一个具有高度可靠性和协同合作的供应链可以提高产业链的整体竞争力。

3. 技术创新和竞争力：评估产业链的技术创新和竞争力可以通过分析相关技术
研发投入、专利申请数量和创新能力来进行。

一个技术创新能力强、具有较高竞争力的产业链通常能够在市场竞争中占据优势地位。

4. 环境和社会责任：一个健康和可持续的产业链应该关注环境保护和社会责任。

评价一个产业链的环境和社会责任可以从其在环境友好型生产方式的采用程度和社会责任项目的开展情况来进行判断。

5. 利润和效率：评估一个产业链的利润和效率可以从其销售额、利润率和资源
利用效率来进行。

一个具有良好利润和高效率的产业链能够提高企业的经济效益和竞争力。

综上所述，产业链评价指标体系是多维度的，包括市场规模和增长、供应链可
靠性、技术创新和竞争力、环境和社会责任以及利润和效率等方面。

通过对这些指标的综合评估，可以全面了解和评价一个产业链的发展状况和潜力。

产业链视角下汽车产业升级策略研究——基于灰色聚类分析法

ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅｉｎｄｕｓｔｙｒｃｈａｉｎ，ａｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｔｏｅｖｌｕａａｔｅｔｈｅｕｐｇｒａｄｉｎｇｃａｐａｂｉｌｉｔｙｏｆａｕｔｏｍｏｂｉｌｅｉｎｄｕｓ — ｔｙｒｃｈａｉｎ．ＡｌｓｏｔｈｉｓｐａｐｅｒｈａｓｓｔｕｄｉｅｄｔｈｅｄｅｔａｉｌｅｄｄａｔａｏｆｔｈｅａｕｔｏｍｏｂｉｌｅｉｎｄｕｓｔｙｒｉｎＣｈｉｎａｆｒｏｍ２００５ｔｏ２０１１ｒｏｆｍｆｏｕｒｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓ：ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｕｐｒａｇｄｉｎｇａｂｉｌｉｔｙ，ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｃａｐａｃｉｔｙ，ｍａｒｋｅｔｐｒｏｉｆｔａｂｉｌｉｔｙａｎｄｉｎｄｕｓｔｉｒａｌｓｕｐｐｏ￣一
产业链视角下汽车产业升级策略研究
基于灰色聚类分析法
王志勇，张聪群
（宁波大学商学院，浙江宁波３１５２１１）
摘要：产业链升级就是高效整合整条产业链上的各个环节，实现资源优化配置和效益最高的目标。在界定了汽车产业链的各个环节基础上，构建了汽车产业链升级能力测评指标体系，并通过考查中国２０ｏ５ — ２０１１年这一时期汽车产业技术升级能力、生产制造能力、市场盈利能力和产业配套能力四个方面的数据，运用灰色聚类分析法对中国汽车产业链的升级能力进行测评，根据测评的结果，提出了中国汽车产

产业链式发展:提升区域产业竞争力的有效途径

产业链式发展：提升区域产业竞争力的有效途径姜安印;杨银涛【摘要】当产业链全球配置成为一种基本趋势时,产业链式发展就成为提升区域产业竞争力的主要方式.本文以产业链的区域性分析为基础,指出了产业链式发展对区域产业竞争力的意义,提出了区域经济以产业链式发展提升产业竞争力的具体途径.【期刊名称】《甘肃理论学刊》【年(卷),期】2010(000)004【总页数】3页(P61-63)【关键词】产业链;产业竞争力;区域发展【作者】姜安印;杨银涛【作者单位】兰州大学,经济学院,甘肃,兰州,730000;兰州大学,经济学院,甘肃,兰州,730000【正文语种】中文【中图分类】F121.3产业链式发展,就是通过产业链的构建,加强企业之间的产业技术联系和市场交易关联,促进资源、信息等要素的共享程度。

区域经济中的产业链式发展,就是通过对地区原有产业链的整合和延伸,优化产业链结构,并以此深化地区产业分工和专业化,促进产业链形成规模经济,最终推动区域经济的整体发展。

近年来,国内对产业链与地区产业发展的研究主要集中在三个方面。

一是基于产业链对提升特定地域产业部门竞争力的研究,如:林学强(2002)从产业链构建的角度具体探讨了福建省区域竞争力提升的路径;曹洁(2006)在产业链的基础上分析了上海的产业竞争优势;李星群等(2007)以产业链融合为视角对会展旅游业的竞争力进行了分析。

二是从区域经济学的角度对产业链提升区域竞争力的分析,如:龚勤林(2004)分别从产业链的构建和延伸两个角度考察了城乡、区域的统筹发展问题;乔建勇(2006)在建立弹性分析模型的基础上对产业链所在地区经济增长进行了实证分析。

三是通过建立计量模型的方法对产业链的相关研究,如:张德存(2008)对产业链经济所产生的绩效进行了计量分析,并提出了具体的评价指标及评价方法;吴彦艳(2009)通过灰色聚类分析建立评价指标体系对产业链环节的类型问题进行了阐述。

产业链的区域性是对产业链空间属性的考察,主要指产业链在一定区域内的布局情况(空间存在状态),以及产业链在不同区域之间的融合程度。

第五章灰色聚类评估

k k k k f [ x (1), x (2), , x 为适中测度白化权函数，记为 j j j j (4)]
k k f ( ) f 3、若 j 无第三和第四个转折点，则称 j () 为上限测度白
k 化权函数，记为 f jk [ xk (1), x j j (2), , ]
f jk
时
定义 5.1.1 上述矩阵A称为特征变量关联矩阵. 取定临界值 r [0,1], 一般要求 r 0.5. 当 ij
则视 X i 与 X j 为同类特征.
关联聚类. 越细;
定义 5.1.2 特征变量在临界值
r 越小,分类越粗.
r 下的分类称为特征变量的 r灰色可以根据实际问题的需要确定, r 越接近于1,分类
对所有的
ij 得上三角矩阵
i j, i, j 1, 2,, m, 计算出 X i 与 X j 的绝对关联度
11 12 1m 22 2m A mm
其中
ii 1; i 1,2,, m
r (i j )
ik f jk ( xij ) j
j 1
5.4 基于三角白化权函数的灰色评估
设有 m个对象， n 个评估指标， s 个不同的灰类，对象 i 关于指标 j 的样本观测值为 xij (i 1, 2,, n; j 1, 2,, m) 我们要根据 xij 的值对相应的对象 i 进行评估、诊断，具体步骤如下：见书P89。
.
3.灰色聚类决策在上市公司投资中的应用灰色聚类分析是利用灰色系统中的决策理论 ,将不同的决策对象,根据评判指标,按照一定的评判目标进行聚类分析,从而对对象优劣进行排序 ,为投资者提供决策的参考依据。文章介绍了灰类聚类决策模型的原理, 并在此基础上详细阐述了其在上市公司投资中的应用。 16、日用陶瓷等级的灰色聚类分析利用灰色聚类分析的原理和方法来确定日用陶瓷等级归属问题,避免了人为判断中的主观任意性 ,从而使等级归属问题有定性判断推进到定量计算。

产业链分析及灰色聚类评价指标体系构建(1)