海南省区域经济发展优势分析_基于模糊综合评价模型的实证研究
中国产业税收政策有效性研究——基于模糊综合评价模型
世界 范 围 内产业 结 构调 整 的步 伐 ， 为我 国产 业 结 这 构调 整带 来 新 的机 遇和 挑 战 ， 这 加快 转 变经 济 发 在 展方 式 的攻 坚 时期 ， 究如 何有 效 发挥 以产业 为 导 研 向的税 收政 策 在转 变 经济增 长 方式 中的作 用 ， 于 对 加 快产 业结 构 调整 步 伐 ，催 生 新 的经 济增 长 点 ， 参
中 图分 类 号 ： ８ ０４ 文 献标 识码 ： 文 章 编 号 ：６ ２ ６ ６ ２ １ ）７ ０ ５ — ５ Ｆ １ ．２ Ａ １ ７ — ２ Ｘ（０ ２ ０ — ０ ４ ０
一
、
引 言
意义 。此 外 ，０ ８年全 球性 经 济危 机加快 了新一 轮 ２０
运 用 税 收 政 策 引导 和 支 持 产 业 结 构 升 级 进 而 促 进 经济 可持 续发 展 是世 界 多数 国家 的普 遍 做法 。 近 年来 ， 国政府 逐渐 意 识 到产业 结 构优 化 调整 在 我 国 民经济 发展 中的 战略 地位 ， 制定 了与 中 国经济 发
美 国战后 三 次税 收政 策 调整 对投 资 的影 响 ， 果 发 结 现 ，９ ４年 国 内收入 法案 采用 加速 折 旧法大 大促 进 １５
化 ？而 对我 国产业 税 收政 策有 效性 进行 评 价 ， 是 正
本文 所要研 究 和 回答 的 问题 。
当前 正值 强 调 提 高 政 府 管 理 效 率 和 提 高 经 济 增 长质 量 的关 键 时候 ， 其是 在讨 论政 府 对经 济 的 尤
了企业 对 建 筑 业 投 资 ，推 动 了美 国建 筑 行 业 的发 展 ；９ ２年 国 内收入 法案 主 张缩短 机器 设备 的折 旧 １６ 年 限及 对设 备 和机 器 实行 投 资税 收抵 免政 策 ， 对设
基于ARIMA模型的海南省国内生产总值预测
基于ARIMA模型的海南省国内生产总值预测海南省国内生产总值（GDP）是反映一个地区经济发展水平的重要指标之一。
通过对GDP 的预测和分析，可以更好地了解一个地区的经济发展趋势，为政府决策提供重要参考。
本文将利用ARIMA模型对海南省GDP进行预测，并进行详细的分析和讨论。
一、海南省GDP概况海南省是中国的经济特区之一，也是中国重要的旅游胜地。
近年来，海南省的GDP呈现出稳步增长的态势，经济结构逐渐优化，产业布局不断完善，对外开放程度不断提高。
海南省经济也面临着一些挑战，如环境保护、产业升级等问题。
通过对海南省GDP的预测分析，可以更好地了解其经济运行态势，有助于政府决策和发展规划。
二、ARIMA模型介绍ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，适用于对非平稳时间序列数据进行预测。
ARIMA模型包括自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分。
具体而言，ARIMA模型可以用数学公式表示为ARIMA(p, d, q)，其中p代表自回归部分阶数，d代表差分阶数，q代表移动平均部分阶数。
通过对历史数据进行ARIMA模型拟合，可以得到模型的参数，并用于未来数据的预测。
三、海南省GDP数据收集与预处理我们收集了2000年至2020年的海南省GDP数据，包括年度GDP总值。
然后，对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值剔除等步骤，以保证数据的完整性和准确性。
四、ARIMA模型拟合及参数选择接下来，我们利用Python中的statsmodels库对海南省GDP数据进行ARIMA模型的拟合。
我们对数据进行平稳性检验，以确定是否需要进行差分处理。
然后，根据自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的图形来选择合适的ARIMA模型参数。
经过分析，我们选择了ARIMA(1, 1, 1)模型，即自回归项阶数为1，差分阶数为1，移动平均项阶数为1。
通过最大似然方法估计模型的参数，并对模型进行拟合。
最终得到了拟合良好的ARIMA模型。
模糊综合评价模型的研究及应用
四、实验结果及分析
在实验过程中，我们得到了以下结果并进行以下分析：
1、模型的拟合度：通过比较模型预测结果与实际结果之间的差异，可以得 出模型的拟合度。实验结果表明，我们的模糊综合评价模型具有较高的拟合度， 能够较为准确地预测评价结果。
2、置信区间：通过计算模型预测结果的置信区间，可以评估模型的可靠性 和稳定性。实验结果表明，我们的模型的置信区间相对较小，说明模型较为稳定 可靠。
四、应用实例
为了验证基于云模型的模糊综合评价方法的有效性，我们将其应用于一个水 利工程项目的风险评估中。首先，我们确定了风险评估的主要因素，如技术风险、 市场风险、政策风险等。然后，我们利用云模型确定了各因素的权重。接着，我 们建立了评价集，将风险等级分为五级：低风险、较低风险、中等风险、较高风 险和高风险。最后，我们进行了单因素评价和多因素综合评价，得到了该项目的 风险评估结果。
4、计算综合评价结果
通过将权重向量和评价矩阵进行模糊运算，可以得出审计风险的综合评价结 果。该结果可以反映审计风险的总体水平，为审计师提供参考。
三、应用实例
假设某公司财务报表存在一定的不确定性、不完整性和不准确性，同时审计 师的执业能力和职业道德水平也存在一定的问题。通过应用基于动态模糊评价的 审计风险综合评价模型，我们可以得出该公司的审计风险较高。因此，审计师应 谨慎发表意见，充分披露相关信息，以降低审计风险。
三、模型建立与评价
在模糊综合评价模型的建立和评价过程中，我们需要以下几方面的考虑：
1、数据集的选择：为了建立有效的模糊综合评价模型，需要选择适当的数 据集。数据集应该具有一定的代表性，能够涵盖多种情况和情境，以便于我们更 好地训练模型并进行验证。
2、评价指标的选择：评价指标的选择对于模糊综合评价模型的建立至关重 要。我们应该根据评价对象的特征和评价目标，选择恰当的评价指标，并对评价 指标进行分类和权重分配。
基于主成分分析法的沿海11省市综合经济实力评价
基于主成分分析法的沿海11省市综合经济实力评价作者：杨山力来源：《中国集体经济》2014年第08期摘要：利用2013年中国统计年鉴数据，选择8项经济指标，采用主成份分析对我国沿海11个省市的经济实力进行综合评价排序，并按照主成份分析得分值的高低进行进一步分类和阐释。
关键词：经济发展；综合实力；主成分分析；沿海一、引言辽宁、河北、天津、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、广西、海南是我国大陆的沿海省、市。
自20世纪80年代实施改革开放以来，沿海地区先后通过设立经济特区、沿海开放城市、开发开放上海浦东等重大政策，使该地区成为中国经济最活跃、吸引外资最多、经济总量最大、对国家贡献最大、对外影响力最大的区域。
但区域经济差异是经济发展过程中不可避免的现象，地区发展不平衡也是我国的基本特征之一。
沿海各省、市有着比较相似的自然环境和资源等客观条件，经济发展水平依然存在较大的差异。
沿海地区的经济发展对中国的经济发展起着领头羊的作用，是中华民族崛起不可缺少的强劲动力，只有客观、准确地评价沿海各省、市的综合经济实力，分析各地区经济发展的差异，然后提出有针对性的政策和意见，才最终实现推动沿海各省、市经济的协调稳定发展。
二、研究方法（一）主成分分析简介主成分分析方法（Principal Component Analysis）简称（PCA），是一种解决最终问题的“中间过程”。
在社会经济研究中经常会遇到多指标的问题，这些指标间往往存在一定的相关，直接纳入分析不仅复杂，使变量之间难以取舍，而且可能因多元线性而无法得出正确结论。
主成分分析的目的就是运用线性变换，将原来的多个指标组合成相互独立的少数几个能充分反映母体信息的指标，从而在不丢掉主要信息的前提下，避开了变量之间共线性的问题，便于进一步分析。
在主成分分析中，提取出的每个主成分都是原来多个指标的线性组合，比如有两个原始变量x1和x2，则一共可提取出如下两个主成分：PCA1=a11x1+a21x2PCA2=a12x1+a22x2原则上如果有n个变量，则最多可提取出n个主成分，但如果将它们全部提取出来就失去了该方法简化指标的实际意义。
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平的建模与分析
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平的建模与分析随着城市化进程的加快和人们生活水平的不断提高，城市宜居水平成为了评价一个城市发展水平的重要指标。
而要对城市的宜居水平进行评价，需要考虑多个方面的因素，包括环境质量、居住条件、经济发展、文化教育等多个方面。
为了更客观、科学地评价城市的宜居水平，本文将基于模糊综合评价模型对城市宜居水平进行建模与分析。
一、模糊综合评价模型介绍模糊综合评价是一种利用模糊数学理论对多种指标进行综合评价的方法。
它能够克服传统评价方法中对指标权重设置困难、主客观权衡不明显等问题，能够更全面、客观地评价事物的优劣势。
其基本思想是将各指标的评价值转化为模糊数，然后进行模糊综合评价，得出综合评价结果。
二、城市宜居水平评价指标要评价一个城市的宜居水平，需要考虑多个指标，包括但不限于：1. 环境质量：包括空气质量、水质、噪音污染等。
2. 居住条件：包括房价水平、住房供应、社区配套设施等。
3. 经济发展：包括城市GDP、就业率、收入水平等。
4. 文化教育：包括教育资源、文化设施、人文环境等。
5. 社会治安：包括犯罪率、社会秩序等。
6. 交通便利：包括道路畅通程度、公共交通覆盖率等。
三、城市宜居水平评价的模糊综合评价模型建立1. 确定评价指标及其量化首先需要确定要评价的城市宜居水平的指标，然后将这些指标进行量化。
环境质量可以使用空气质量指数AQI来表示；经济发展可以使用城市GDP、人均收入等指标表示；文化教育可以使用高等教育覆盖率、图书馆数量等指标表示。
2. 建立模糊矩阵将各指标的量化值构成模糊矩阵，矩阵的行代表各指标，列代表各级别，如优良中差等级。
每个指标对应的等级为其隶属度函数。
3. 确定权重通过专家问卷调查、层次分析法等方法，确定各指标的权重，即对城市宜居水平影响最大的指标。
4. 计算模糊矩阵隶属度函数使用模糊数学理论将各指标转化为模糊数，并计算各指标对各等级的隶属度函数。
5. 进行模糊综合评价将各指标的模糊数值代入模糊综合评价模型，得出城市宜居水平的综合评价结果。
基于ARIMA模型的海南省国内生产总值预测
基于ARIMA模型的海南省国内生产总值预测随着我国经济的快速发展，各省份的国内生产总值（GDP）也在不断增长。
海南省作为我国的经济特区之一，其经济增长速度更是快速。
对于政府和企业来说，对未来海南省GDP的预测是非常重要的。
本文将基于ARIMA模型，对海南省GDP进行预测和分析。
一、ARIMA模型ARIMA模型是自回归移动平均模型的英文缩写，它是一种非常常用的时间序列模型，用于对未来数据进行预测。
ARIMA模型的主要思想是将时间序列数据转化为平稳时间序列数据，然后建立模型进行预测。
ARIMA模型有三个重要参数：p（自回归阶数）、d（差分次数）、q（移动平均阶数）。
其中p表示自回归模型中所包含的滞后项个数，d表示需要进行几次差分才能使时间序列平稳，q表示移动平均模型中所包含的滞后项个数。
通过调整这三个参数，可以得到适合于特定时间序列数据的ARIMA模型。
二、海南省GDP时间序列数据为了进行ARIMA模型的建立和预测，我们首先需要获取海南省历年的GDP时间序列数据。
根据国家统计局的数据，我们获取了2000年至2020年的海南省GDP数据，具体数据如下：| 年份| GDP（亿元）|| ---- | ----------- || 2000 | 377.607 || 2001 | 439.492 || 2002 | 513.776 || 2003 | 591.78 || 2004 | 690.753 || 2005 | 836.22 || 2006 | 1060.91 || 2007 | 1315.48 || 2008 | 1668.45 || 2009 | 1967.02 || 2010 | 2053.23 || 2011 | 2277.35 || 2012 | 2523.94 || 2013 | 2837.38 || 2014 | 3163.32 || 2015 | 3701.79 || 2016 | 4046.86 || 2017 | 4462.52 || 2018 | 4832.05 || 2019 | 5411.95 || 2020 | 5723.587 |由于ARIMA模型要求时间序列数据平稳，所以我们首先需要对海南省GDP数据进行平稳性检验和差分处理。
海南省东方市经济调研报告
海南省东方市经济调研报告一、概述本文是对海南省东方市进行经济调研的报告。
东方市位于海南岛东北部，是海南省五景之一的“东方天空之城”。
经过实地考察和数据收集，我们对东方市的经济发展状况、产业结构、投资环境、市场潜力等方面进行了深入分析。
二、经济发展状况根据数据统计，东方市的经济总量呈现稳步增长的态势。
2019年，东方市地区生产总值（GDP）达到X亿元，比上年增长X%。
在东方市的GDP构成中，第一产业占比X%，第二产业占比X%，第三产业占比X%。
可以看出，东方市的市场主体以第三产业为主导，服务业处于快速发展阶段。
三、产业结构东方市的产业结构以服务业为主导，其中旅游业是东方市的重要支柱产业。
作为海南省唯一一个滨海旅游城市，东方市拥有丰富的自然资源和独特的海岸线风光，吸引了大量的游客。
另外，东方市还发展了一些传统特色农业产业，如热带水果种植、草编产业等。
随着东方市经济的发展，高新技术产业也在逐步崛起，为东方市的产业结构升级提供了新的动力。
四、投资环境东方市拥有良好的投资环境，政策扶持力度较大。
政府出台了一系列鼓励和支持企业发展的政策，包括税收减免、土地优惠、人才引进等。
同时，东方市的基础设施建设也在加大力度，交通、电力、通讯等基础设施逐步完善。
这些措施为投资者提供了良好的条件，吸引了大量的资金流入。
五、市场潜力东方市作为滨海旅游城市，具有巨大的市场潜力。
随着人们生活水平的提高，旅游需求不断增长。
东方市以其独特的自然风光和文化底蕴吸引了大量的游客，同时也积极推进旅游业的多元化发展。
未来，东方市的旅游市场有望进一步扩大，为相关产业带来更多的机遇。
六、发展建议为了进一步促进东方市的经济发展，我们提出以下建议：1. 加大对服务业的支持力度，继续发展旅游业，进一步挖掘旅游资源，提升旅游服务质量。
2. 加强与周边地区的合作，打造旅游合作共赢模式，共同开展经济合作。
3. 继续加大对高新技术产业的扶持力度，推动产业结构升级。
基于模糊层次综合评价法(FAHP)的科技查新质量评价研究的开题报告
基于模糊层次综合评价法(FAHP)的科技查新质量评价研究的开题报告一、研究背景与意义随着科学技术的快速发展和知识经济时代的到来，科技查新已成为关键技术和战略选择之一，是企业、政府、科研机构和个人获取信息、提高竞争力的重要环节。
科技查新的质量直接关系着科研成果的质量，对于提高科学文献检索的效率、拓展知识领域、促进经济发展、推动信息化建设等方面都具有重要的意义。
科技查新质量评价作为科技查新研究中的一个重要分支，主要是评价各种科技查新信息源的搜索效率、相关度、全面性、更新速度等方面的质量，为科技创新提供科学、系统、客观的评价标准，具有重要的理论和实践意义。
本研究基于模糊层次综合评价法（FAHP），将其应用于科技查新质量的评价研究中，旨在建立一个科技查新质量评价的次级指标体系和评价模型，为科技查新质量评价提供定量和具体的参考。
二、研究内容和方法（一）研究内容本研究将对现有的科技查新质量评价研究及方法进行综述，以此为基础，构建科技查新质量评价次级指标体系，选取合理的指标进行评价，并运用模糊层次综合评价法（FAHP）等方法，建立科技查新质量评价模型，开展实证研究，检验模型的实用性和科学性，最终得出科技查新质量评价的定量结果。
（二）研究方法1.文献综述法：系统综述、分类整理和归纳总结相关的科技查新质量评价研究成果，明确研究领域的现状、问题和发展方向。
2.模糊层次综合评价法（FAHP）：选用模糊层次分析法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process）进行科技查新质量评价，将评价对象与评价指标两个层次转化为判断矩阵，在交叉比较矩阵、得出特征向量的过程中使用数学方法求解最终权重。
3.实证研究法：结合实际的数据，运用建立的科技查新质量评价模型进行实证研究，检验模型的实用性和科学性，并得出科技查新质量评价的定量结果。
三、预期研究成果1.建立科技查新质量评价的次级指标体系和评价模型；2.实证研究验证评价模型的实用性和科学性；3.为科技查新质量评价提供定量和具体的参考，对提高科技查新质量具有重要的实践意义。
基于AHP-模糊综合评价的多式联运风险管理研究
［作者简介］邵博（１９９９－），男，汉族，浙江江山人，福州大学经济与管理学院，本科生，研究方向：物流工程。 ［通讯作者］叶罛（１９７６－），男，福建福州人，副教授，硕士生导师，博士，福州大学物流系主任，研究方向：流通国际
化、流通业态论。 ［基金项目］福建省软科学基金项目“跨界融合创新催生新业态的预测研究”（项目编号：２０１８Ｒ００４８）；国家级大学
一、引言 “十三五”以 来，我 国 现 代 化 物 流 产 业 飞 速 进 步，我
国与发达国家之间的物流水平差距不断缩小。但总体来 说，我国的供应链物流产业仍处于发展的初级阶段，大型 物流项目如 多 式 联 运 工 程、物 流 园 区 （中 心 ）工 程、冷 链 物流工程等都还处于初步建设阶段，在投资建设中不乏 存在各种风险，对项目风险进行系统的分析管理，是政府 和企业决策的重要依据。针对这种现状，对大型物流项
２０１９年第 １１期·总第 ３０５期
【经贸管理】
基于 ＡＨＰ－模糊综合评价的 多式联运风来自管理研究邵 博 叶 罛
（福州大学，福建 福州 ３５０１１６）
［摘 要］ “十三五”以来，我国的物流水平迅速提高，逐渐向供应链物流方向发展，但是由于供应链物 流过程中伴随着诸多不确定性，供应链风险也不断增加，如何提高供应链物流协同联动，有效降低供应链物 流的风险成为亟待解决的问题。针对多式联运的特点，建立 ＡＨＰ－模糊综合评估组合模型，先运用层次分析 法（ＡＨＰ）对多式联运项目中的风险进行指标层次分析，再根据分析结果进行模糊综合评价，最后进行风险分 析及风险转移管理，通过对某多式联运项目实证分析表明，该模型可以有效进行供应链物流风险管控，促进 多式联运产业良好发展。 ［关键词］ 多式联运；风险管理；ＡＨＰ；模糊综合评价 ［中图分类号］ Ｆ２５９２２ ［文献标识码］ Ａ ［文章编号］２０９５－３２８３（２０１９）１１－０１０１－０５
模糊综合评价模型的优缺点
模糊综合评价模型的优缺点1. 什么是模糊综合评价模型？嘿，朋友们！今天咱们聊聊一个听起来挺复杂，但其实挺有趣的东西——模糊综合评价模型。
你想想，生活中有时候就是这么模糊，比如你不知道要不要吃汉堡还是披萨，或者在选择哪个电影的时候头疼得不行。
模糊综合评价模型就像个聪明的朋友，帮你在模糊的选择中找到答案。
简单来说，这个模型可以帮助我们把那些不那么明确的信息整理清楚，让决策变得更简单。
1.1 模糊评价的概念模糊评价就像你在吃火锅时，不确定要不要加点牛肉。
你脑子里就开始盘算，牛肉嫩不嫩，价格怎么样，能不能填饱肚子。
这个过程中，你心里其实有很多个小小的评判标准，而模糊综合评价模型就是把这些标准整合起来，让你一目了然，做出更好的选择。
1.2 应用范围说到应用，模糊综合评价模型的范围可是广泛得很，从企业管理、环境评价到社会科学，甚至在日常生活中的选择决策，它都能发挥出大作用。
比如说，你在买手机的时候，可能要考虑品牌、价格、功能等一堆东西。
这时候，这个模型就像个小助手，帮助你把这些“模糊”的因素整合到一起。
2. 模糊综合评价模型的优点好啦，咱们先聊聊它的优点。
首先，模糊综合评价模型能够处理不确定性。
生活中很多事情都不那么黑白分明，尤其是当你面临多个选项时，这个模型就能给你一个清晰的“路线图”。
2.1 灵活性其次，它的灵活性也是一大亮点。
你可以根据自己的需求调整评价标准，完全可以根据你的“胃口”来做决定。
就像你在选餐厅时，有的地方适合聚会，有的地方适合约会，模型能帮你把这些因素一并考虑进去。
2.2 提高决策质量再说，它还能提高决策的质量。
用它来做决策，就像是把所有的信息都“洗一遍”，让你不再有疑虑，直接就能下定决心。
相信我，这种感觉就像是在冰冷的冬天喝上一碗热汤，心里那叫一个暖和。
3. 模糊综合评价模型的缺点当然，世界上没有完美的东西，模糊综合评价模型也有自己的短板。
比如，它对数据的依赖性可不小。
要是你手里的数据不靠谱，最终的决策可能也就不靠谱了。
模糊综合评价模型的研究及应用
模糊综合评价模型的研究及应用模糊综合评价模型是一种基于模糊数学理论的决策分析方法，它可以解决具有模糊性问题的综合评价和决策问题。
模糊综合评价模型主要通过建立模糊评价矩阵，利用模糊数学的运算规则计算出各个评价指标的权重和综合评价值，从而对评价对象进行排序和决策。
在模糊数学的基本理论中，包括模糊集合的定义、模糊关系的建立和运算等内容。
模糊集合是对现实事物或现象的模糊描述，可以用来表示评价指标的隶属度程度。
模糊关系是一种模糊数值之间的映射关系，它可以用来描述评价指标之间的相互关系。
模糊数学的运算规则包括模糊矩阵的加法、减法、乘法和除法等运算，在模糊综合评价模型中起到了关键作用。
在模糊综合评价方法的建模和计算中，常用的方法包括模糊层次分析法、模糊敏感性分析法和模糊综合评判法等。
模糊层次分析法是一种基于层次结构的模糊评价方法，它通过建立评价指标的层次结构，确定各个层次之间的关系，以及评价指标之间的相对权重。
模糊敏感性分析法是一种基于模糊关系的模糊评价方法，它通过计算评价指标之间的模糊关系矩阵，对各个评价指标进行排序和评价。
模糊综合评判法是一种基于模糊矩阵的模糊评价方法，它通过计算评价指标之间的模糊矩阵，确定各个指标的权重和综合评价值。
在模糊综合评价模型的改进和应用中，主要包括模糊综合评价方法的改进和拓展以及模糊综合评价模型在各个领域的应用。
模糊综合评价方法的改进和拓展包括模糊综合评价模型的模糊数学运算规则的改进和扩展、评价指标的模糊化处理方法的改进和扩展等。
模糊综合评价模型在各个领域的应用包括工业工程、管理科学、经济学、环境科学等领域。
在工业工程中，模糊综合评价模型可以用于产品质量评价、供应链绩效评价等；在管理科学中，模糊综合评价模型可以用于人力资源评价、员工绩效评价等；在经济学中，模糊综合评价模型可以用于产业竞争力评价、金融风险评价等；在环境科学中，模糊综合评价模型可以用于环境污染评价、生态系统评价等。
基于循环经济的区域REE系统模糊多级综合评价研究
各要素 进行科学评 价 ， 发现问题 ， 出预警 ， 为政 府 区域 提 从而
经济发 展政 策的制订 、 调整和实施提供指 导。
２ 基 于循 环经 济 的 区域 Ｒ Ｅ系统 综 合 评 价 指 标体 系 的 Ｅ
确 立
界经济发展 的重要 任务 。循 环 经济 是一 个涉 及资 源 、 济 、 经
维普资讯
安徽农业科学 ， ｍ ｔｏ Ａ ｈｉ ｇ Ｓｉ Ｏ８ ３（９ ：３０—８７ Ｊ ｕ ｆ ｎｔ Ａｎ．ｃ． ０ ，６ １）８７ ３２ ｍ ｌ ｔ ２
责任编辑
李玮
责任校对
马君叶
基 于循 环 经 济 的 区域 Ｒ Ｅ 系统 模 糊 多级 综 合 评 价 研 究 Ｅ
ｗ ｉｈ ｖ ｕ ｔ ｎ ｍｅｈ ｄ ｃ￣ ｉｅ ｔ ｅｇ ｔｅａ ａｉ ｔｏ ｌ ｏ ｏ ｎｄ ｗｉ ＡＨＰ ａ ｄｅ ｔｏｙｖ ｕ ｏａ ｓ ｂｉｈ ｔｅｆｚｙｎ ｔ ｌｖ ｌｃｍｐ ｈ ｎ ｉｅｅａｕ ｔ ｎｍｏｅ ，ｗｈｃ ｒｖｄ ｅ ｈ ｎ ｎｒｐ ａ ｅｓ ｔ ｅｔ ｌ ｈ ｕ ｚ ｍｌ—ｅ ｅ ｏ ｒ ｅ ｖ ｖ ａ ｉ ｄ ｌ ｌ ｓ ｏ ａ ｓ ｉ ｅ ｓ ｌ ｏ ｉｈｐｏ ｉｅｔ ｈ
构成 的复杂系统 ， 环经济发展 的 目标就 是使得这 个复杂 而循 系统 中的各个子系统相 互之间 以一种 健康 的 、 的和充 分 协调
支持 的状态尽量维持整个 系统的最优存在 和发 展ｌ 。 ２ ｊ
生态环 境 多方面协 调 、 综合 发展 的集经 济 、 术 和社会 于一 技
体的系统 工程 。因此 ， 笔者 通 过对 区域 资源 一环 境 一经 济 （Ｅ ） Ｒ Ｅ 系统的模糊多级综合 评判方 法 的研 究 ， 探讨 在循 环经
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平的建模与分析
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平的建模与分析城市宜居水平是指城市环境、居住条件、公共设施等多个方面的综合评价指标，对于城市发展和居民生活质量具有重要影响。
为了对城市宜居水平进行建模与分析，可以采用模糊综合评价模型。
模糊综合评价模型是一种基于模糊数学理论的评价方法，它可以将多个因素的数值进行模糊化处理，然后进行权重分配和综合评价，得出对城市宜居水平的综合评估结果。
需要确定评价指标体系。
评价指标体系应包括城市环境、居住条件、公共设施、交通状况、文化教育等多个方面的指标。
每个指标可以有层次结构，包括一级指标和二级指标。
城市环境可以分为空气质量、噪声污染、绿化覆盖率等二级指标。
然后，需要对每个指标进行量化。
对于一些客观指标，可以根据相关数据进行量化，例如空气质量可以根据PM2.5浓度进行评价。
对于一些主观评价指标，可以采用问卷调查或专家评价的方法进行量化。
接下来，需要对量化后的指标进行模糊化处理。
模糊化可以将具体的数值转化为模糊集，例如将空气质量好、一般、差分别用“好、一般、差”来描述。
然后，需要确定各指标的权重。
可以采用层次分析法或主观评价的方法进行权重分配。
权重反映了各指标对宜居水平的重要程度。
使用模糊综合评价方法对城市宜居水平进行综合评估。
可以通过将各项指标的评价结果与对应的权重进行综合，得出城市宜居水平的综合评估结果。
评估结果可以使用语言型模糊数进行描述，例如“宜居水平较高”、“宜居水平一般”等。
通过以上步骤，可以建立城市宜居水平的模糊综合评价模型，并得出对于城市宜居水平的综合评估结果。
这样的模型可以为城市规划和政策制定提供科学依据，帮助改善城市宜居环境，提高居民生活质量。
基于模糊综合评价法的我国区域专利实力评价实证研究
ｓ ｉ ｃ ｎ ｅ ｃ ｎｅａ ｄＴ ｅ
ｅ ｅ ｔ ｅｅｒｈ ｍ ｎ ｓａｃ Ｒ
ｄｉ１．９ ９ ｊｉ ｎ １０ ７ ９ ． ０ １．４ ｏ：０ ３ ６／．ｓ ．０ ０— ６ ５２ １．６ ０ ３ ｓ １
基于模糊综合评价法 的我 国区域专利实 力评价实证研究
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｐ ｔｎ ｔ ｎ ｔ ｓｔ ｅ ｋ ｙ ｆ ｃｏ ｆｒｇｏ ａ ｃｅ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｃ ｎ ｅ ｔ Ｔ ｅ ａ ａ ｙ ｉ ａ ｄ ｅ ａｕ ｔ ｎ ｏ ｅ ａ ｅ ｔ ｒ ｇ ｈ ｉ ｅ ａ ｔｒｏ ｉｎ ｌｓ ｉｎ ｅ ａ ｄ ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｔ ｓ． ｈ ｎ ｓ ｎ ｖ ａ ｉ ｆｒ — ｓｅ ｈ ｅ ｌ ｓ ｌ ｏ ｇ ｏ ａ ａｅ ｔｓｒ ｎ ｔ ｉ ｅ ｂ ｎ ｆ ｉ ｎ ｈ ａ ｓ ｉ ｅ ｉｎ ａ ｅ ｔ ｒ ，ａ ｄ ｔ ｅ ｆ ｃｉｅ ｍｅ ｓ ｒ ｓｃ ｎ ｂ ａ ｅ ｉ ｎ ｐ ｔｎ ｔ ｇｈ ｗ ｌ ｂ ｅ ｅ ｃ ａ ｔ ｆ ｄ ｔ ｅ ｆ ｗ ｎ ｒ ｇｏ ａ ｐ ｔｎ ｋ ｎ ｈ ｎ ｅｆ ｔ ａ ｕ ｅ ａ ｅ ｔｋ ｎ ｌ ｅ ｌ ｉ ｌ ｏｉ ｌ ｌ ｗｏ ｅ ｖ ｔ ｒ ｍｏｅ ｔ ｅ ｐ ｔｎ ｔｅ ｇｈ ｎ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｆ ｒ ｅ ｅ ｒ ｈ ｎ ｔｒ ｔｒ ｓｏ ｈ ｓ ｅ ｓ ｎ ｓｏ ａｅ ｔ ｔ ｎ ｔ ｔｈ ｍｅ ａ ｄ ｏ ｐ ｏ ｔ ｈ ａｅ ｔ ｒ ｎ ｔ ．Ｉ ｓ ａ ｅ ，ａｔ ｓ ａ ｃ ｉ ｇ ｌ ｅ ａｕ ｅ ｎ ｔ ｅ ａ ｓ ｓ ｍｅ ｔ ｆ ｔ ｎ ｒ ｇ ｈ ａ ｏ ｎ ｓ ｈ ｅｒ ｉ ｐ ｓｅ ａ ｒａ ｂ ｄ，ａ ｅ ｌ ｓ ｏ ｈ ａ ｉ ｏ ｏ ｓ ｌｉｇ ｓ ｖ ｒ ｌｓ ｈ ｌｒ ｎ ｘ ｅ ｓ ｉ ｈ ｅｄ ｏ ｔｌ ｃ ｕ ｌ ｒｐ ｒ ｉｈ ，ｔ ｉ ｐ — ｏ ｓｗ ｌ ａ ｎ ｔ ｅ ｂ ｓｓ ｆｃ ｎ ｕ ｔ ｅ ｅ ａ ｃ ｏａ ｓ ａ ｄ ｅ ｐ ｆ ｎ ｔ ｅ ｆ ｌ ｆｉ ｅｌ ｔａ ｏ ｅ ｙ ｒ ｔ ｈｓ ａ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ｐ ｌ ｇ
基于层次分析法和模糊综合评价法的工程项目财务风险评估模型研究
基于层次分析法和模糊综合评价法的工程项目财务风险评估模
型研究
曹文君
【期刊名称】《知识经济》
【年(卷),期】2024()12
【摘要】文章建立了一个基于层次分析法和模糊综合评价法的工程项目财务风险评估模型,对工程项目的财务风险进行定量化和综合化的评估,为工程项目的财务风险管理提供参考和依据。
确定了工程项目财务风险的评估指标体系,并通过一个实例验证了模型的有效性和可行性。
【总页数】4页(P172-174)
【作者】曹文君
【作者单位】国网天津市电力公司宁河供电分公司
【正文语种】中文
【中图分类】F27
【相关文献】
1.基于层次分析法和模糊综合评价的私募股权投资项目风险评估—以3个私募股权投资项目为例
2.基于模糊层次分析法的水利工程项目风险性综合评价
3.深圳城市更新项目风险评估研究——基于层次分析法及模糊综合评价法
4.基于层次分析法与模糊综合评价法的企业财务评价研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于层次分析法的多因素模糊综合评价方法在专利转化中的应用_蔡祺祥
第 ４２ 卷第 ４ 期
随着信息社会的发展和科技的进步ꎬ人们在 各行各业往往会遇到评估、决策的问题ꎬ这些问题 一般影响因素较多ꎬ并且互相影响、相互联系ꎬ因 此需要借助有效的评估决策方法进行辅助决策ꎮ 目前国内外的学者从不同角度提出了多种评价指 标ꎬ如聚类分析法、因子分析法、ＢＰ 神经网络分析 法等ꎬ但在实际应用过程中会丢失一些有价值信 息ꎬ出现“ 泯灭” 现象ꎬ导致评价精度不准确[１ꎬ２] ꎮ 模糊综合评价是对具有相互联系、相互影响的多 个因素的事物做出评价的一种多因素决策方 法[３ꎬ４] ꎮ 基于此ꎬ 本文提出一种多因素模糊综合 评价方法ꎬ该方法具有结果清晰ꎬ系统性强的特 点ꎬ能较好地解决模糊的、难以量化的问题ꎬ适合 各种非确定性问题的解决ꎬ能够给出客观、公正的 评分结果ꎮ 本文试图通过高校专利转化进行实例 分析ꎬ分析结果表明基于层次分析法的多因素模 糊综合评价能够兼顾评价的主观因素和客观 因素[５－６] ꎮ
转化管理 水 平 主 要 强 调 转 化 过 程 的 管 理 水 平ꎬ设立此项指标的主要依据在于科学管理和保 证成果转化的质量ꎬ包括人员管理水平、资金管理 水平、物资管理水平、信息管理水平等 ４ 个三级指 标ꎮ “人员管理水平” 是选配合适的专利转化人 员ꎬ保障成果转化工作的顺利进行ꎻ“ 资金管理水 平” 是指投入和风险管理两部分ꎻ“ 物资管理水平” 是指在成果转化过程中对所需物资的采购、使用、 储备等行为进行计划、组织和控制ꎻ“ 信息管理水 平” 是指收集ꎬ处理和利用信息的管理能力ꎮ ２.２ 指标体系数据获取
网络出版时间：2019-01-09 09:02:55 网络出版地址：/kcms/detail/32.1397.N.20190109.0902.020.html
第 ４２ 卷 第 ４ 期
南京理工大学学报
基于AHP的软件质量模糊综合评价模型及实证研究
胡 冰 ＨｕＢｉｇ 栾 方 军 Ｌ ａ ａ ￣ｕ ｎ； ｕ ｎＦ ｎ ｎ
（ 阳建筑 大 学 ， 阳 １０ Ｈ 沈 沈 １０ ０） Ｄ
（ ｈ ｎ ａｇＪａｚ ｕＵｎｖ ｒｉ ｈ ｎ ａ ｇ １０００ Ｃ ｉａ） Ｓ ｅ ｙｎ ｉｎ ｈ ｉｅｓｔｊ ｅ ｙｎ （３ ， ｈｎ ｙ Ｓ １
ｎ ｊ＝ ｌ
擎一
（ ２）
ａ 算一致性指标 ： ． 计
Ｃ ：Ａｔ ｎ Ｉ ． ￣－
．
一
１ 评 价模 型 由于 软 件 质 量评 价 的指 标 很 难 用定 量 的 指 标 来 描 述 ， 其评 价 即 其中 ， 为判断矩 阵 Ａ的最大特征根 ， 一 ｎ为 Ａ的阶数 它是 衡 指 标 具 有 较 强 的模 糊 性 ， 因而 在 本 研 究 中 引入 模 糊 数学 的理 论 对 软 量 不 一 致 程 度 的 数 量标 准 。
中图 分 类 号 ：Ｐ １ Ｔ ３
文 献标 识 码 ： Ａ
文 章编 号 ：０ ６ ４ １ （ ００）４ ０ ７ — ２ １０ 言
软 件 作 为 一 个 新 兴 的 产业 ， 人 们 的 生产 生 活 中 占据 着 重 要 的 在
地 位 ， 件质 量 的评 价 结 果 是 指 导 其 开 发 出 高质 量 软 件 的 重 要 参 考 软 依 据 。 价 方 法 对 评价 结 果 的真 实性 起 着 决 定 作 用 ， 评 因此 ， 找 科 学 寻 合 理 的软 件 质 量 评 价 方 法 具 有 重要 意 义。
Ｖａｕｅ Ｅｎｇｎ ｅ ｉ ｇ ｌ ｉ ｅ ｒｎ
・１５ ・ ７
基 于 ＡＨＰ的 软 件质 量模 糊 综 合 评 价 模 型及 实证 研 究
Ｆ ｚ ｙＳ ｎ ｈ ｓ ｖ ｌａｉｎＭｏ ｅａ ｄＥｍｐｒｃ ｌ ｔｄ ａｅ ｎＡＨＰ Ｓ ｆ ａ ｅＱｕ ｌｙ ｕ ｚ ｙ ｔ ｅｉ Ｅ ａｕ ｔ ｄ ｎ ｓ ｏ ｉｉ ｕ ｙＢ ｓｄｏ ａＳ ｏｔ ｒ ａｉ ｗ ｔ
模糊综合评价法的项目风险评价研究
模糊综合评价法的项目风险评价研究随着市场竞争的日益激烈，现代企业面临着越来越多的项目风险。
为了降低项目风险对企业带来的负面影响，需要对项目风险进行准确的评估和管理。
模糊综合评价方法是一种常用的风险评估方法，本报告将探讨模糊综合评价方法在项目风险评价中的应用。
一、模糊综合评价方法简介模糊综合评价方法是一种基于模糊数学理论的风险评估方法。
它的主要优势在于可以将量化和非量化因素结合起来，对评估对象进行综合评价。
该方法通过数学公式将各种评价指标转化为数学模型，然后利用数学运算进行综合评价。
二、模糊综合评价方法在项目风险评价中的应用1.构建评价指标体系评价指标体系是风险评估的基础。
在项目风险评估中，评价指标可以包括时间、成本、质量、安全等多个方面。
为了准确评估项目风险，需要建立一个全面的评价指标体系。
这里的评价指标可以是模糊的，可以使用模糊数学理论对其进行处理。
2.确定评价因素权重在评价指标体系中，每个评价指标都具有不同的重要性。
为了衡量每个评价指标的重要性，需要对评价因素进行权重分配。
在模糊综合评价方法中，可以利用层次分析法、模糊综合评判法等方法确定各个评价指标的权重。
3.建立模糊综合评价模型在确定了评价指标体系和权重之后，就可以建立模糊综合评价模型。
该模型可以将各个评价指标进行综合评价，并为项目风险给出一个综合评价值。
同时，该方法还可以通过对单个指标的灵敏度分析，确定哪些指标对于风险评价具有较大的影响。
三、模糊综合评价方法的优势在实际项目中，模糊综合评价方法具有如下优势：1.对项目风险进行全面评估，不仅包括量化指标，还包括非量化指标。
2.可以将不同量级的评价指标相互比较，从而准确地评估项目风险。
3.可以确定风险因素的优先级，分析不同风险因素对项目风险的影响。
4.模型简单易懂，计算量较少。
四、模糊综合评价方法的应用案例1.某公司设计了一个新产品，需要对产品进行风险评估。
通过模糊综合评价方法，可以评估产品的市场前景、技术可行性、生产成本、竞争情况等因素，从而得出产品的风险等级，并采取相应的措施进行管理。
基于AHP的模糊综合评价系统
2. 构造判断矩阵
根据专家意见或数据信息，对 同一层次元素进行两两比较， 并按照1-9标度法（或1-100标 度法）给出重要性判断。
3. 计算权向量并做一致性 检验
通过计算判断矩阵的最大特征 值和对应的特征向量，得到各 因素的权重。同时进行一致性 检验，确保判断矩阵的一致性 满足要求。
4. 计算组合权向量
意义
为解决复杂性和不确定性问题提供更 加系统和科学的决策工具，提高决策 效率和效果，促进社会和经济的可持 续发展。
02 层次分析法（AHP）
AHP基本原理
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种定性与定量 相结合的多准则决策方法。它通过将 复杂问题分解为多个组成因素，并根 据因素间的相互关联影响以及隶属关 系将因素按不同的层次聚集组合，形 成一个多层次的分析结构模型。
系统构建思路
01
确定评价因素
根据评价对象的特点，确定影响评 价结果的主要因素。
建立模糊关系矩阵
根据各评价因素的实际值，建立模 糊关系矩阵。
03
02
确定权重
采用层次分析法（AHP）确定各评 价因素的权重。
综合评价
根据权重和模糊关系矩阵，进行模 糊运算，得出综合评价结果。
04
系统实现步骤
1. 确定评价因素
根据各层元素的权重和子准则 层相对于准则层的权重，计算 组合权向量，得出最终的评估 结果。
AHP的优势与局限性
优势
AHP方法简单明了，易于操作；能够 很好地处理定性和定量因素相结合的 问题；能够给出明确的决策依据，使 决策结果具有说服力。
局限性
AHP方法的主观性较强，判断矩阵的一 致性检验要求较为严格；对于复杂问题 的处理可能不够精确；对于某些难以量 化的因素，难以给出准确的权重。
数字经济驱动中国高质量发展的路径研究——基于模糊集定性比较分析
法律㊃经济研究D O I :10.3969/j.i s s n .1003-0964.2023.01.005数字经济驱动中国高质量发展的路径研究基于模糊集定性比较分析张咏梅,王晓艳,赵金凯(山东科技大学经济管理学院,山东青岛266590)摘 要:数字经济是驱动高质量发展的重要引擎㊂文章基于我国30个省份2015-2019年数据,借助模糊集定性比较分析方法,揭示不同省份数字经济驱动高质量发展的差异化组态路径㊂研究发现:(1)在全国层面,数字经济驱动高质量发展的组态路径可分为单核驱动型和双核驱动型㊂单核驱动型以产业数字化为主导,双核驱动型包括数字产业化+数字化治理㊁数字基础设施+数字生活两种组态㊂非对称分析表明,导致非高质量发展的原因包括数字基础设施建设不足㊁数字产业发展不充分㊁数字生活水平较低㊁数字政府建设不完备㊂(2)在区域层面,东部地区数字经济驱动高质量发展组态路径为综合驱动型,中西部地区驱动路径为双核驱动型㊂关键词:数字经济;高质量发展;组态效应;模糊集定性比较分析O S I D :中图分类号:F 49 文献标识码:A 文章编号:1003-0964(2023)01-0028-07一㊁引言我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,过去粗犷型发展模式已很难维持[1]㊂近年来,伴随互联网㊁云计算㊁大数据㊁人工智能等新兴技术的发展与运用,数字经济蓬勃发展㊂数字经济具有发展速度快㊁辐射范围广㊁影响程度深的特性,表现出良好的经济效应[2],已成为驱动高质量发展的重要引擎[3]㊂现有不少研究探讨了数字经济与高质量发展之间的关系㊂从数字经济整体角度出发,一些研究发现数字经济不仅可以直接促进高质量发展[4],而且还通过提高创新绩效[4]㊁推动产业结构升级[1]等路径间接促进高质量发展㊂此外,从数字经济单个因素角度出发,一些研究发现数字新基建[5]㊁数字治理[6]等均可促进我国高质量发展㊂数字经济成为驱动高质量发展的重要引擎已得到广泛证实[3],然而,现有研究仍存在一些可完善之处㊂首先,数字经济是一个综合系统且具有复杂的内部结构[7],但针对数字经济各因素间的互动关系探讨不足,这限制了数字经济对高质量发展的解释力度;其次,数字经济各因素相互影响相互依赖,但现有研究较多采用回归分析探讨变量间相互独立的线性关系,忽略了数字经济各因素相互影响的事实[8],需要进一步挖掘数字经济与高质量发展之间的非线性关系;最后,现有研究发现数字经济发展水平存在区域差异,并且数字经济对高质量发展的驱动作用也存在区域差异[9],然而针对数字经济发展策略的区域差异研究却涉及较少,从而难以体现不同区域数字经济驱动高质量发展的非对称路径㊂揭示数字经济驱动高质量发展的路径,有助于各省份㊁各区域因地制宜制定数字经济发展策略㊁合理安排有限的社会资源[8],更好驱动高质量发展㊂本文以我国30个省份为研究对象,基于组态视角探究数字经济驱动高质量发展的路径,尝试回答以下问题:数字经济单个因素是否构成高质量发展的必要条件?数字经济驱动高质量发展的组态路径是什么?如何进一步增强数字经济对高质量发展的驱动作用?二㊁文献综述(一)数字经济内涵近年来,数字经济成为学术界研究的热点㊂数字收稿日期:2022-10-11基金项目:全国统计科学研究项目重点项目(2022L Z 35)作者简介:张咏梅(1969 ),女,山东莱阳人,博士,教授㊁硕士生导师,研究方向:财务成本管理;赵金凯(1990 ),男,山东武城人,博士,副教授,研究方向:区域经济,通信作者㊂㊃82㊃信阳师范学院学报(哲学社会科学版) J o u r n a l o f X i n y a n g N o r m a l U n i v e r s i t y第43卷 第1期 2023年1月 (P h i l o s .&S o c .S c i .E d i t .)V o l .43N o .1J a n .2023Copyright ©博看网. All Rights Reserved.经济的内涵较为丰富,G20杭州峰会提出 数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素,以现代信息网络作为重要载体,以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动 ㊂大量学者在此基础上进一步对数字经济展开研究,发现数字经济是一个具有复杂内部结构的综合系统[7]㊂关于数字经济内部结构的划分,不同机构与学者各有侧重㊂中国信息通信研究院将数字经济划分为数字产业化㊁产业数字化㊁数字化治理以及数据价值化(简称 四化 )四个方面㊂陈岳飞等在 四化 基础上,认为数据价值化蕴含在前三个方面之中,故将数字经济划分为数字产业化㊁产业数字化以及数字化治理(简称 三化 )三个方面[8]㊂葛和平和吴福象在 三化 基础上,将数字发展环境作为数字经济的一个重要方面[10],且该划分得到了蔡延泽等的借鉴[11]㊂袁徽文和高波将数字经济划分为数字基础设施㊁数字产业发展㊁数字企业应用㊁数字渗透程度四个方面[12]㊂本文在现有研究基础之上,将数字经济划分为数字基础设施㊁数字产业化㊁产业数字化以及数字化治理四个方面㊂(二)高质量发展评价对于高质量发展的评价,经历了从单一指标评价向综合指标评价的演进㊂部分学者采用人均实际地区生产总值[10]㊁全要素生产率[8]等单一指标进行衡量,然而,单一指标无法揭示高质量发展全貌,综合评价指标体系能更好地涵盖高质量发展的多个维度㊂因此,构建综合评价指标体系来衡量高质量发展受到越来越多学者青睐㊂王伟认为高质量发展以满足人们日益增长的美好生活需要为目标,体现 创新㊁协调㊁绿色㊁开放㊁共享 的新发展理念,故应从创新㊁协调㊁绿色㊁开放㊁共享五个维度构建高质量发展评价指标体系[13]㊂王婉等同样从这五个维度构建综合评价指标体系,其认为高质量发展是一种可持续发展[14]㊂宋洋和李先军基于新发展格局,从内生动力与外在表现两个方面构建评价指标体系[15]㊂本文所探讨的高质量发展内涵与袁晓玲等的观点[16]相近,即认为高质量发展是数量增长与质量提升同步实现,体现新发展理念的一种可持续发展㊂(三)数字经济与高质量发展数字经济作为一个综合系统,为高质量发展提供重要驱动力[4]㊂然而,数字经济内部发展并不均衡[7],各因素相互依赖㊁相互竞争㊂数字基础设施是数字经济发展的基础[17]㊂数字基础设施包括5G网络㊁大数据中心等新型数字基础设施,其为推动我国发展的新旧动能转换提供强大支撑[5]㊂新型数字基础设施既可以直接促进高质量发展[5],又可以通过提升数字化能力[5]㊁促进产业结构升级[18]等路径间接促进高质量发展㊂郭朝先等发现新型数字基础设施具有数字化平台㊁固定资产投资㊁现代基础设施三重属性,故其通过新动能㊁促增长㊁强支撑三条路径促进高质量发展[19]㊂数字产业化是数字经济发展的动力源泉[12]㊂借鉴现有文献[10,20],本研究认为数字产业化包括信息传输与数字技术应用两个因素㊂刘家旗和茹少峰研究发现数字产业化通过提升技术效率促进高质量发展㊂此外,将数字技术与实体经济融合,有助于推动产业结构高级化,进而促进高质量发展[21]㊂产业数字化是数字经济发展的主引擎[22]㊂借鉴现有文献[10],本研究认为产业数字化包括数字生活与智能制造两个因素㊂伴随新一代信息技术的发展与应用,传统产业把握机遇进行数字化转型,产业数字化规模不断壮大㊂一方面,企业利用大数据对市场供需状况进行分析,发现客户需求偏好,提供定制化服务;另一方面,利用人工智能技术,实现 无人车间 ,助力企业实现规模化生产[20]㊂数字化治理是数字经济健康发展的保障[23],其主要指数字技术在政府治理中的应用情况[8]㊂借助数字技术构建数字政府,可以提高治理效率㊂我国数字政府建设涵盖数据治理㊁政务服务以及数字治理三个方面,加强数字政府建设对提升我国治理能力具有重要意义[6]㊂推动政府进行数字化建设可以起到先导性作用,进而激发社会和经济各方面进行数字化转型,加快实现高质量发展[24]㊂综上,数字经济共包含6个因素,分别为新型数字基础设施㊁信息传输㊁数字技术应用㊁数字生活㊁智能制造与数字政府㊂现有研究较多关注以上6个变量相互独立的线性关系,忽视了变量间存在的组态效应,无法解释因素间的复杂因果关系㊂因此,本文借助f s Q C A软件探究不同省份数字经济驱动高质量发展的差异化组态路径㊂三、高质量发展水平测度高质量发展要求以创新为第一动力㊁以协调为内生特点㊁以绿色为普遍形态㊁以开放为必由之路㊁以共享为根本目的,通过质量变革㊁效率变革㊁动力变革为我国经济发展注入动力㊂本文借鉴王伟[13]㊁王婉等[14]关于高质量发展评价指标的研究,选取经济增长㊁创新发展㊁绿色发展㊁协调发展㊁开放发展㊁共享发展6个一级指标,21个二级指标构建高质量发展综合评价指标体系,具体内容如表1所示㊂本㊃92㊃张咏梅,王晓艳,赵金凯.数字经济驱动中国高质量发展的路径研究Copyright©博看网. All Rights Reserved.研究采用熵值法对指标赋权,得到综合指标值㊂表1 高质量发展评价指标体系目标评价体系一级指标二级指标指标属性高质量发展经济增长创新发展协调发展绿色发展开放发展共享发展人均地区生产总值正政府财政支出占地区生产总值比重正城镇登记失业率负社会消费品零售总额占地区生产总值比重正技术市场成交额正R&D 从业人员全时当量正R&D 经费内部支出正第三产业产值占地区生产总值的比重正城乡人均可支配收入比负城镇化率正城乡居民消费水平比负单位G D P 能耗负工业污染治理完成投资总额正生活垃圾无害化处理率正森林覆盖率正进出口总额占地区生产总值比重正外商投资总额正每十万人口高等学校平均在校生数正城乡基本养老保险年末参保人数正公共图书馆个数正每千人口卫生技术人员正四、研究方法与设计(一)研究方法本文采用模糊集定性比较分析(f s Q C A )方法进行数据分析㊂f s Q C A 方法相较于传统回归方法,可以探究多个条件变量对结果变量的影响,揭示变量间的组态效应[25]㊂本文采用f s Q C A 方法主要基于以下考虑:第一,f s Q C A 方法可深入探究数字经济各因素之间的互动关系[26],揭示数字经济各因素间的多重并发机制㊂第二,数字经济驱动高质量发展是多因素相互作用的结果,借助f s Q C A 方法可以探究数字经济各因素与高质量发展之间的复杂因果关系[25]㊂第三,我国不同省份资源禀赋不同㊁数字经济发展环境不同㊁数字经济发展策略不同,借助f s Q C A 方法不仅可以准确定位每条路径所解释的案例省份[26],识别不同省份数字经济驱动高质量发展的策略差异,并且可以深入挖掘被测各省(直辖市㊁自治区)自身发展策略的优势与不足㊂第四,本文以我国30个省(直辖市㊁自治区)(不包括西藏和港澳台,下同)作为研究对象,传统量化研究方法对中等规模数据难以得出准确结论[25]㊂而f s Q C A 方法结合了定性分析与定量分析的优点,并且对样本量要求不高㊂(二)变量选取与数据来源1.结果变量结果变量是高质量发展水平㊂借鉴王伟[13]㊁王婉等[14]的方法,从高质量发展内涵出发,选取经济增长㊁创新发展㊁绿色发展㊁协调发展㊁开放发展㊁共享发展6个维度构建综合评价指标体系(见表1),并采用熵值法进行测算㊂2.条件变量(1)新型数字基础设施㊂目前采用互联网普及率对新型数字基础设施进行衡量的方法受到普遍认同[6],但由于近两年省份数据缺失,因此借鉴蔡延泽等[11]的方法采用互联网宽带端口密度对新型数字基础设施进行衡量㊂(2)信息传输㊂信息技术服务业是数字产业化的核心部分,借鉴郭蕾和黄郑恺[6]的方法采用信息技术服务收入占地区生产总值的比对信息传输进行衡量㊂(3)数字技术应用㊂在数字技术应用层面,软件业务收入增长明显,借鉴巫景飞和汪晓月[27]的方法采用软件业务收入对数字技术应用进行衡量㊂(4)智能制造㊂关于智能制造衡量指标,借鉴葛㊃03㊃第43卷 第1期信阳师范学院学报(哲学社会科学版)2023年1月Copyright ©博看网. All Rights Reserved.和平和吴福象[10]的方法采用企业每百人使用计算机台数对智能制造进行衡量㊂(5)数字生活㊂互联网的应用使人们生活方式发生重大变革,其中一个重要方面就是消费优化升级,进而可以为数字经济发展提供需求保障[3]㊂因此,本文采用电子商务销售额对数字生活进行衡量㊂(6)数字政府㊂数字化治理借助政府数字化实现㊂ 互联网+政务服务 成为建设数字政府的重要组成部分㊂因此借鉴郭蕾和黄郑恺[6]的方法采用省级政府网上政务服务能力总体得分对数字政府进行衡量㊂限于数据的完整性与可获得性,本文选取我国30个省(直辖市㊁自治区)(不包括西藏和港澳台),针对其2015~2019年数据进行研究㊂本文数据来源于相关年份‘中国统计年鉴“㊁各省(直辖市㊁自治区)统计年鉴㊁中央党校(国家行政学院)电子政务研究中心㊂分析框架如图1所示㊂图1 分析框架五、实证分析(一)变量校准借鉴杜运周和贾良定[25]的研究,本文采用直接校准方法进行校准,即将三个锚点分别设为样本数据的80%分位数(完全隶属点)㊁50%分位数(交叉点)㊁20%分位数(完全不隶属点)㊂对于模糊集隶属分数为0.5的情况,为了避免其不被分析,将其修正为0.501㊂结果变量与条件变量的校准锚点如表2所示㊂表2 各变量校准锚点变量校准锚点完全隶属点交叉点完全不隶属点高质量发展46.50039.84534.346新型数字基础设施0.0360.0130.006信息传输0.0490.0140.004数字技术应用3162.745423.59071.556智能制造31.16024.60021.800数字生活4886.7482663.935639.926数字政府86.34679.93375.653 (二)必要条件分析首先检验数字经济的单个因素(包括其非集)是否构成高质量发展或非高质量发展的必要条件[26]㊂一般当一致性水平高于0.9时,该变量就是结果的必要条件[25]㊂关于高质量发展与非高质量发展的必要条件分析见表3,由表中数据可知无论对于高质量发展还是非高质量发展,单个条件变量的一致性水平均低于0.9,不构成必要条件㊂因此需要进一步探究条件组态对高质量发展的影响㊂表3 必要条件分析条件变量高质量发展非高质量发展一致性覆盖度一致性覆盖度新型数字基础设施0.8490.8600.3560.361~新型数字基础设施0.3690.3640.8620.851信息传输0.7310.7760.3140.333~信息传输0.3720.3520.7890.745数字技术应用0.8150.8560.3230.339~数字技术应用0.3710.3540.8630.824智能制造0.4490.4620.6000.617~智能制造0.6280.6110.4770.464数字生活0.8560.8840.3190.330~数字生活0.3510.3410.8880.860数字政府0.7790.7730.4430.440~数字政府0.4350.4390.7710.777注:~表示非 ㊂㊃13㊃张咏梅,王晓艳,赵金凯.数字经济驱动中国高质量发展的路径研究Copyright ©博看网. All Rights Reserved.(三)条件组态分析1.全国层面数字经济驱动高质量发展的组态路径条件组态的充分性分析可以揭示构成结果的可能路径组合㊂借鉴杜运周和贾良定[25]的研究,将一致性阈值设为0.8,案例频数阈值设为1,P R I 阈值设为0.75㊂通过软件分析可得到简单解㊁中间解㊁复杂解㊂当一个条件变量被简单解和中间解同时包含时,该条件变量就是核心条件;当一个条件变量仅被中间解包含时,该条件变量就是边缘条件[26]㊂根据现有研究,本文重点分析中间解,辅之简单解㊂最终结果如表4所示㊂表4 产生高质量发展与非高质量发展的数字经济组态条件变量高质量发展非高质量发展A 1A 2A 3B 1B 2B 3新型数字基础设施••ʻʻʻ信息传输•Әοοο•数字技术应用•Әʻοο•智能制造ӘοοӘӘ数字生活Ә•Әοοο数字政府Әʻʻʻ一致性0.9500.9620.9420.9800.9430.893原始覆盖度0.3650.3370.1720.5430.4430.151唯一覆盖度0.2750.2310.1010.1800.0800.068总体覆盖度0.7150.691总体一致性0.9630.952注:Ә代表核心条件存在,ʻ代表核心条件缺失,•代表边缘条件存在,ο代表边缘条件缺失,空白代表相应条件可有可无㊂下同(1)驱动高质量发展的组态分析由表4可知,数字经济驱动高质量发展共有三条路径,即A 1㊁A 2㊁A 3㊂三条路径的一致性与总体一致性均超过阈值0.8,说明这三条路径均为高质量发展的充分条件,且三条路径整体上也是高质量发展的充分条件㊂三条路径的原始覆盖度分别为0.365㊁0.337㊁0.172,说明有相应比例的案例是通过这三条路径实现的;总体覆盖度为0.715,说明这三条路径可以解释超71%的案例㊂根据核心条件存在情况,可将三条组态路径归纳为单核驱动型㊁双核驱动型两大类型㊂具体路径分析如下㊂第一,产业数字化主导型㊂在该条路径下智能制造与数字生活同时作为核心条件存在,新型数字基础设施㊁信息传输㊁数字技术应用作为辅助条件存在㊂该路径所解释的省㊁市包括北京市㊁上海市㊁广东省㊁天津市㊁辽宁省,均位于我国东部地区㊂数字技术与传统产业深度融合,形成以产业数字化为主导的数字经济,对高质量发展起到重要推动作用㊂第二,数字产业化+数字化治理驱动型㊂在该条路径下信息传输㊁数字技术应用㊁数字政府同时作为核心条件存在,数字生活作为边缘条件存在,智能制造作为边缘条件缺失㊂该种路径说明,即使产业数字化水平较低,但是借助数字产业化与数字化治理也能实现高质量发展㊂该路径解释的省份包括江苏省㊁浙江省㊁四川省㊁福建省㊁湖北省㊂第三,数字基础设施+数字生活驱动型㊂在该条路径下数字生活作为核心条件存在,数字技术应用㊁数字政府作为核心条件缺失,新型数字基础设施作为辅助条件存在,信息传输㊁智能制造作为辅助条件缺失㊂该路径覆盖度较低,仅包括河南省㊂该路径说明只要数字基础设施建设达到一定水平,在此基础上进行产业数字化转型,仍有机会实现高质量发展㊂(2)导致非高质量发展的组态分析由表4可知,导致非高质量发展共有三条路径,即B 1㊁B 2㊁B 3㊂在这三条路径中,新型数字基础设施均作为核心条件缺失,即使智能制造条件存在,也无法产生高质量发展㊂这三条路径解释的省(直辖市㊁自治区)包括青海省㊁新疆维吾尔自治区㊁内蒙古自治区等㊂2.区域层面数字经济驱动高质量发展的组态路径我国东部地区与中西部地区数字经济发展存在较大差异①㊂对两者进行组态分析,结果如表5所示㊂东部地区数字经济驱动高质量发展共有一条路径,即C 1㊂在C 1路径中没有条件变量缺失,说明数字经济各方面发展相对均衡㊂在数字基础设施的支㊃23㊃第43卷 第1期信阳师范学院学报(哲学社会科学版)2023年1月Copyright ©博看网. All Rights Reserved.撑下,数字产业化与产业数字化协同发展,共同驱动高质量发展㊂该路径解释的省㊁市包括北京市㊁上海市㊁浙江省㊁广东省㊁江苏省㊁山东省㊁福建省㊁天津市㊁辽宁省㊂表5 不同区域产生高质量发展的数字经济组态条件变量东部地区中西部地区C 1D 1D 2新型数字基础设施•Ә信息传输•Әο数字技术应用Ә•ʻ智能制造οο数字生活Ә••数字政府Әʻ一致性0.9840.9170.929原始覆盖度0.8420.3650.344唯一覆盖度0.8420.2260.205总体覆盖度0.8420.570总体一致性0.9840.922中西部地区数字经济驱动高质量发展共有两条路径,即D 1㊁D 2㊂具体路径分析如下:第一,数字产业化+数字化治理驱动型㊂在D 1路径中信息传输㊁数字政府同时作为核心条件存在,数字技术应用㊁数字生活作为辅助条件存在,智能制造作为辅助条件缺失㊂该路径解释的省份包括四川省㊁湖北省㊂第二,数字基础设施+数字生活驱动型㊂在D 2路径中数字基础设施和数字生活条件存在,其他条件缺失,与产生高质量发展的A 3路径相同,解释的省份是河南省㊂3.稳健性检验本文借鉴唐开翼等[26]的方法,将P R I 阈值由0.75提升到0.8,对全国以及分区域数字经济驱动高质量发展的组态路径进行稳健性检验㊂结果显示无论单个组态还是整体,其一致性水平均高于0.8且所得组态与原组态一致或是原组态子集,结果通过了稳健性检验㊂六、结论与建议(一)结论本文以我国30个省(直辖市㊁自治区)为研究对象,借助f s Q C A 软件揭示不同省(直辖市㊁自治区)数字经济驱动高质量发展的差异化组态路径㊂结论如下:第一,数字经济的单个因素不构成高质量发展的必要条件;数字经济驱动高质量发展的组态路径包括单核驱动型(产业数字化主导型)㊁双核驱动型(数字产业化+数字化治理驱动型㊁数字基础设施+数字生活驱动型);非对称分析表明,导致非高质量发展的原因是数字基础设施㊁信息传输㊁数字技术应用㊁数字生活㊁数字政府条件缺失㊂第二,东部地区数字经济驱动高质量发展的组态类型是综合驱动型,中西部地区数字经济驱动高质量发展的组态类型是双核驱动型(数字产业化+数字化治理驱动型㊁数字基础设施+数字生活驱动型)㊂(二)建议十四五 规划再次强调发展数字经济㊂在新的发展阶段,我国应立足 十三五 时期的发展基础㊁补齐短板弱项,进一步推动高质量发展㊂综合上述结论,提出以下建议:第一,优化数字经济内部结构㊂数字经济驱动高质量发展是多因素协同作用的结果,且通过上述研究发现,数字基础设施是数字经济驱动高质量发展的基础㊂对于数字基础设施薄弱的省份,需要加大5G 基站建设力度㊁提高互联网普及率㊂数字产业化与数字化治理组合是驱动高质量发展的一条重要路径,因此两者应该协同发展㊂产业数字化是数字经济驱动高质量发展的重要引擎,因此应加强工业互联网㊁人工智能㊁数据分析等技术的运用,推进传统产业数字化转型㊂第二,各区域因地制宜制定数字经济发展策略㊂东部地区数字经济各方面发展相对均衡,应在保持现有优势的同时,进一步增强其对高质量发展的驱动作用㊂对于中西部地区,加强数字基础设施建设是首要任务,同时在此基础之上建立数字产业集群并协同推进治理方式数字化转型,提升产业数字化水平㊂㊃33㊃张咏梅,王晓艳,赵金凯.数字经济驱动中国高质量发展的路径研究Copyright ©博看网. All Rights Reserved.。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2009年12月海南大学学报人文社会科学版Dec .2009第27卷第6期Humanities &Social Sciences Journal of Hainan UniversityVol .27No .6海南省区域经济发展优势分析———基于模糊综合评价模型的实证研究陈福川1,马生全2(1.琼台师范高等专科学校,海南海口571100;2.海南师范大学数学与统计学院,海南海口571158)[摘 要]点轴开发模式已成为区域经济开发的重要模式。
从增强海南省区域经济开发中“点”与“轴”选择的科学性出发,利用模糊综合评价模型对海南省区域经济发展状况进行分析,结合本土实际,分析了海南区域经济发展的优势条件,重点研究了各级“点”与“轴”的选择方案,构建了增长极与增长轴的结构和布局,为制订海南省区域经济发展战略提供决策依据。
[关键词]区域经济;点轴式开发;海南省[中图分类号]F 127 [文献标识码]A [文章编号]1004-1710(2009)06-0601-06[收稿日期]2009-04-24[基金项目]海南省教育厅高校科研资助项目(H jsk200782);海南省自然科学基金项目(808152)[作者简介]陈福川(1966-),男,海南万宁人,琼台师范高等专科学校讲师,硕士,主要从事经济数学研究。
点轴开发理论最早在20世纪70年代由荷兰经济学家萨伦巴(Pi otr Zare mba )和马利士提出。
作为增长极限的延伸,该理论认为,区域经济发展的不平衡首先表现在一些“点”上,然后再由“点”向“点”延伸,随着经济的发展,这些“点”有必要用轴连接起来,形成新一的经济增长带,然后通过带动与扩散效应在区域内形成新的增长极与增长轴。
一般而言,采用这种“点———轴”式开发的地区至少应处于一个快速成长的时期,应具备良好的区位即交通条件,而且是综合实力较强的中心城市。
本文针对我国特有的生态省———海南省的区域经济发展实际,采用信息熵和模糊综合评价相结合的方法对海南省区域经济发展优势进行分析研究,为各级决策部门提供科学的决策依据。
一、研究方法与模型影响一个区域经济发展程度的因素有很多,其中既有静态因素又有动态因素,为了便于分析它们对区域经济发展程度的影响,结合海南省区域经济发展的实际,笔者依据海南省统计年鉴的数据资料,从经济发展的各个方面选出了34个具体的指标,通过信息熵方法择优选择“G D P 、人均G D P 、人均财政收入、人均固定资产投资、人均社会消费品零售额、在岗职工年平均工资、农民人均纯收入、农民人均消费支出”8个具有代表性的经济指标作为该区域经济发展水平评价的指标体系。
为了使“点”和“轴”的选择具有更好的科学性,参照参考文献[1]中的模型,首先对海南各地区的经济发展水平进行综合评价,再根据其综合评价值进行排序,作为选择“点”和“轴”的重要依据。
以县及县级市(统称为“县”)为研究单位,为了处理与分析方便,对海南省来说,海口市是全省政治、文化、经济和信息交流的中心,其经济发展实力相对最发达,所以将其综合评价值赋值为1,只对其他17个参评单位的经济发展状况进行综合评价。
具体做法如下:第一,首先对指标数据采用信息熵方法优选研究指标。
针对此待评价系统,设有m 个评价指标,n 个评价对象(研究单位),x ij 为第j 个评价对象在指标之上的值,经过定性与定量的标准化处理使xij [0,1],第i 评价指标的熵定义为H i =1ln n ∑nj =1f ij ln f ij , f ij =x ij∑nj =1xij,并假定,当f ij =0时f ij ln f ij =0。
(1)106依据以上公式并遵循下列三条原则进行指标选择:(1)当评价对象在指标i 上的值完全相同时,熵值达到最大值1,这意味着该指标向决策者提供的信息量为零,则取消该指标。
(2)当评价对象在指标上的值相差较大,熵值较小,则意味着该指标提供了有用的信息,同时说明了在该问题上各对象在该指标上有明显差异应重点考虑。
(3)从信息角度考虑,某指标的熵值代表该指标在该问题中提供有用信息量的多寡程度。
综合以上的考虑,根据各指标熵值分析比较(计算过程略),这里选用“国内生产总值”、“人均国内生产总值”,“人均财政收入”、“人均固定资产投资”、“人均社会消费品零售额”、“农民人均消费支出”、“农民人均纯收入”、“在岗职工年平均工资”8个代表性指标,以海南统计年鉴(2001—2006年)的经济数据为依据进行实证分析。
第二,构建评判模型。
评价一个区域经济发展状况涉及到众多的参评指标,而参评指标的优劣具有明显的模糊性,所以本文综合模糊数学方法与信息方法构建综合评价的主体模型为B =W 。
R ,(2)其中:B =(b 1,b 2,…,b m ),W =(w 1,w 2,…,w n ),R =(r ij )n ×m ,b j =∑mk =1wk・r k j ,这里b j 为参评县(或市)的评判结果,w k 为参评指标的权重,x ij 为第j 个参评县(或市)关于第i 个参评指标的指标值,r ij 是相应于x ij 的标准化值(按下列特征值量化方法计算),“。
”为模糊算子。
b j =∑m k =1w k・r k j是相应的模糊内积运算,选择不同的模糊算子,便可得到不同的评判结果。
第三,特征值量化方法。
参评指标的优劣具有模糊性,为更好地利用参评指标信息,本文用模糊概念的隶属函数描述指标的优劣,用V 表示模糊评判集。
设有m 个指标,n 个评价对象,按照定性和定量相结合的原则取得评价对象关于多指标的评价矩阵,对其标准化得到R =(r ij )n ×m ,(3)式中:r ij 为第j 个评价对象在指标i 上的标准化值,有rij [0,1]。
在多指标综合评价问题中,通常评价指标有“效益型”和“成本型”两大类。
“效益型”表示指标属性值越大越好的指标,“成本型”表示指标属性值越小越好的指标,根据本文选用的指标,这里采用“效益型”,按照以下方法定义各指标的隶属函数为:r ij =u (x ij )=x ij -m in {x ij }m ax {x ij }-m in {x ij }[2],(4)其中,x ij 为第j 个参评县(或市)关于第i 个参评指标的指标值,这里max 和m in 的含义指同一指标在所有参评县(市)中的最大和最小值。
依此,构建判断(评价)矩阵。
矩阵的各行分别代表某市地所辖各县,列分别代表各县的GD P 、人均GD P 、人均财政收入、人均固定资产投资、人均社会消费品零售额、在岗职工年平均工资、农民人均纯收入、农民人均消费支出等指标的评价值。
第四,权重集的确定。
各指标间由于其形成机制不同等原因,造成了各自的隶属函数的分布和离散程度不同。
由于海南省的参评指标的数据离散化严重,根据这一实际,本文提出信息化处理的办法,采用理想物作为“参照物”,从原始数据中挖掘出新的更重要信息进行信息化处理。
在多属性优化决策中,任意经济指标要达到省内该指标的最高值是比较困难的,但一般当指标值达到某一高度后人们就比较满意,这种状态可称为理想状态(或满意状态),人们把理想状态的指标值称作理想物。
这是一个相对的、动态的概念,具有鲜明的模糊性,相对这个经济系统而言,起着“参照物”的作用。
假设指标值达到S 点时,大多数人的满意度已达到1.0,则把S 点状态作为理想物。
本模型把各指标达全省前5名的均值作为理想态。
将各指标的理想物对最低状态的比值定义为该指标的离散度,然后再进行2062009年海南大学学报人文社会科学版第6期正规化处理,其结果定义为该指标对评判的信息量[2]。
因为该信息量反映了各指标对非均衡评判结果的重要性,故将该信息量进一步定义为评判模型的权重W。
即若设Si 为第j个参评指标的理想物,Ai是第j个参评指标的最低值,则Pi=S i/A i表示第i个参评指标的离散度,wi =P i/P为第i个参评指标的信息量,其中P=∑8i=1P i,i=1,2,…,8。
因此,可设县级单位的评判权重矩阵为W=(w1,w2,…,w n),且wi[0,1],∑8i=1w i=1。
(5)二、海南省区域经济发展现状分析海南省位于我国最南端,行政区域包括海南岛、西沙群岛、中沙群岛、南沙群岛的岛礁及其海域,全省陆地(主要包括海南岛和西沙、中沙、南沙群岛)总面积3.54万平方公里,海域面积约200万平方公里。
海南省是我国最大的经济开发区,区位优势和地缘优势突出。
海南还拥有丰富的自然资源、矿产资源以及旅游资源,1988年建省以来,经济取得了长足的发展。
然而,就其区域内部经济发展态势来看却呈现出较大的差异,地区经济实力各地发展不均衡。
按照以上模型设计算法,输入海南2002—2006年的8个指标的数据,经计算机处理数据[3],得到海南省2002—2006年17个市(县)经济发展水平评价结果(如表1)。
表1 海南省2002—2006年17个市县经济发展水平评价结果表市、县名称年份2002综合数据排序2003综合数据排序2004综合数据排序2005综合数据排序2006综合数据排序三亚市0.76820.85410.87310.86910.8761五指山0.42360.32780.26790.216100.23011文昌市0.52630.55730.50830.51330.5433琼海市0.76810.78720.63920.71820.7232万宁市0.39170.43160.38550.35670.3827定安县0.177130.201120.181110.210110.22112屯昌县0.221110.162130.163130.167130.17314澄迈县0.36080.35770.32880.34580.3668临高县0.267100.304100.254100.28990.3019儋州市0.50040.49940.43340.45840.4624东方市0.48250.46450.37860.41050.4325乐东县0.214120.214110.172120.201120.23110琼中县0.068170.067160.070170.072170.08117保亭县0.129140.092140.105140.107140.18713陵水县0.071160.076150.071160.073160.12315白沙县0.083150.065170.084150.086150.08916昌江县0.29590.31790.35870.36160.3926 从表1中可以看出,海南省的经济发展存在着不平衡。
经济发展相对而言,较好的地区分布在北部地区(海口、文昌、琼海)和南部地区(三亚市),海口、三亚、琼海、文昌这4个城市近年来经济发展一直稳定增长,在海南省的区域经济发展中具有较强的竞争实力。