基于灰关联分析的目标识别方法研究（精选8篇）
基于灰关联分析的目标识别方法研究 第1篇
基于灰关联分析的多元线性回归模型在中长期水文预报中的应用
采用灰色系统理论中的关联分析方法,对影响径流的各个因素进行分析,挑选出影响径流的主要因子,建立径流与主要影响因子之间的.多元线性回归预测模型.通过实例证明,该方法简单可行,预测精度较高.
作 者：谢敏萍 王志良 王得利 XIE Min-ping WANG Zhi-liang WANG De-li 作者单位：华北水利水电学院,郑州,450008 刊 名：重庆科技学院学报（自然科学版） 英文刊名：JOURNAL OF CHONGQING UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCES EDITION) 年，卷(期)： 9(2) 分类号：N941 关键词：中长期水文预报 灰色关联分析 多元线性回归 径流序列
基于灰关联分析的目标识别方法研究 第2篇
郑州工业技术创新的灰关联分析
以技术创新为内在机制的`发展模式是促进经济增长方式转变的有效途径.本文应用灰色关联分析方法对郑州工业技术创新进行了综合分析,并提出了相应的政策建议.
作 者：曹敏晖 作者单位：郑州大学现代管理学院,河南,郑州,450052刊 名：河南教育学院学报(自然科学版)英文刊名：JOURNAL OF HENAN EDUCATION INSTITUTE (NATURAL SCIENCE EDITION)年，卷(期)：10(1)分类号：F4关键词：郑州工业技术创新 灰关联分析 指标体系
基于灰关联分析的目标识别方法研究 第3篇
关键词：成本预警指标,灰关联,指标体系
纺织业作为我国国民经济传统支柱产业、重要民生产业和国际竞争优势明显的产业,在繁荣市场、吸纳就业、增加农民收入和促进城镇化进程以及促进社会和谐发展等方面发挥了重要作用。随着中国企业改革的不断深化,影响纺织企业成本控制的不利因素也在不断地增加,导致我国纺织企业成本管理存在较大的风险。对于一个盈利空间较小的产业来说,成本管理是否得当对其发展会产生很大的影响。当企业成本发生变化时,如果预警信息能很快地在预警指标中反映出来,这样可以帮助管理者进行判断和决策。 因此,建立纺织业的成本预警指标体系是很重要。
1纺织业成本影响因素分析
纺织业成本影响因素包括外部因素和内部因素。 外部因素主要是经济发展、国家政策、宏观调控、市场需求变化等产生的影响因素;内部因素主要由纺织业自身的发展、工业产品产量、环境污染、技术等问题而产生的。
1.1外部因素
1.1.1经济发展因素
成本是影响行业经济效益的一个重要因素,它的发生对经济的发展存在正反作用。一方面,成本增加会降低效益,阻碍经济发展;另一方面,要增加企业的经济效益,必要时是需要投入一定的成本,才能有助于企业获得更高的利润。GDP作为经济增长的重要指标,能够很好地体现经济的发展,同时失业率、居民消费水平等指标也从不同的角度反映经济的发展。
1.1.2进出口贸易因素
我国的纺织行业在对外贸易方面一直占据着重要地位,随着国际贸易不断地发展,纺织业的进出口贸易也在逐年地增大,进而纺织业的经济收入也在不断地增加。但是随着汇率的变动,进出口贸易额也在发生变化,进而影响纺织业的成本。人民币升值,以单位外币兑换成人民币的数额相对下降,使得以外币计价的外商投资企业面临着成本上升压力,同时也会降低行业的出口额,进而降低其经济效益。
1.1.3物价因素
物价的变动与成本存在着一定的关系,当通货膨胀上升,衡量通货膨胀率指标的居民消费价格指数也随之上升,使得物价上涨,原材料价格上升,企业购买原材料的成本就增加。物价的上涨同时也会使得企业生产产品出产价格和零售价格发生变动,进而影响企业的经济效益。
1.2内部因素
1.2.1劳动力因素
纺织业作为一个密集型行业,其需要大量的劳动力来维持企业的生产运营,所以工资总额在总成本中占的比例较重。劳动力成本变动主要由企业的用工量及劳动力价格的涨落所决定。近几年市场上经常出现“用工荒”的现象,这就导致了企业的劳动成本逐年增加。
1.2.2财务因素
财务指标可以反映一个企业盈利能力、运营能力、发展能力、偿债能力,它是企业日常经营活动、投资活动、融资活动的结果。从纺织业的资产总额可以反映出行业的规模,从主营业务收入、利润总额可以反映行业的盈利状况,从流动资产的周转率、主营业务成本、税金等指标可以看出行业资产周转状况和发生成本费用高低,这些指标虽然反映不同的企业状况,但是它们之间是相互影响。当收入增加,销售成本也会增加;资产的周转率的变化会对企业的库存变化会产生一定的影响,进而使库存成本发生变化,所以不同的因素,对成本也会产生不同的影响。
1.2.3投资因素
投资是企业获得经济收入的一个重要途径,纺织业是个生产加工为主的行业,因此需要投入大量的固定资产。固定资产投资是企业投资主要手段,其是反映固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方向的综合性指标。随着技术的不断进步,纺织业也逐渐由机器代替人工,这也就促使了增加对固定资产的投资以及对固定资产的后续维护,这些都会影响企业的成本发生。
1.2.4能源消费因素
纺织行业是能源消耗较大的行业,使得行业承受着较大的能源消费成本,特别是化纤、棉纺织、印染行业尤为突出。潘慧明认为纺织业的产能过剩会加剧行业竞争,以牺牲国家产业资源和环境为代价,造成了不必要的能源浪费,加大行业的成本压力[1]。目前,国家已把纺织行业作为节能改革的重点对象,并提出了提高能源利用效率、严把能耗增长源头关的建议,还颁发《中华人民共和国节约能源法》、《国务院关于加强节能工作的决定》等法规,以促进纺织业节约成本,减少能源消费。
1.2.5技术因素
技术是生产力发展和经济增长的第一要素,是推动行业发展中的重要因素和重要力量。近几年纺织行业通过技术的发展不断地提高自动化水平,利用机器代替人工,提高企业的劳动生产率,以减少纺织企业的人力成本。但是,要提高行业的技术水平,就需要投入大量的研究费用、开发经费、人员的培训费用等费用,这些费用都将会给企业带来一定的成本负担。所以技术的进步,劳动生产率的提高,成本也会增加。
1.2.6环境污染因素
目前,在倡导环保的背景下,环境污染成为各个行业以及社会重点关注的问题。2007年5月,国务院下发了第一次全国污染源普查方案,将纺织业列为重点污染行业,其中废水和废气是主要的环境问题。 作为一个高污染的行业,环境污染的整治费用也会给纺织业带来成本压力。
1.2.7工业产品产量因素
工业产品产量是指工业企业(单位)在一定时期内生产,并符合产品质量要求的实物数量。纺织行业是我国重要的基础行业,据中国纺织品协会统计,我国纺织业生产的布、纱、印染布、化学纤维等产品产量在逐年地增加,产量的增加一方面意味着市场对纺织产品的需求增加,可以促进企业获得更多的收入,但当需求达到饱和时,增加产量只会增加企业的库存, 提高库存的成本,影响企业资金的周转。
2构建成本预警指标体系
根据上述影响因素的定性分析,再根据指标体系建立的全面性、可比性、科学性、可操作性和灵敏性原则,选取具有代表性的可量化的指标进行指标体系的构建,如表1。
资料来源:根据中国统计年鉴、中国纺织工业年鉴、中国科技统计年鉴资料整理得来的。
3成本预警指标的灰关联度分析
3.1灰关联分析方法
灰关联分析基本思想就是根据序列曲线几何形状的相似程度判断其关联程度的密切性,曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小[2]。 关联度反映的是各相关因素对系统特征行为的接近次序,其中关联度最大的为最优因素。
灰关联分析的基本步骤如下[3]:
1)由原始序列确定参考序列X0和比较序列Xi(i=1,2,,n);
2)对序列进行无量纲化处理,本文采用初始化方法对各序列进行无量纲化,即同一指标序列的数据除以该序列的第一个数据;
3)计算灰关联系数δi(k)
其中,k=1,2,,m,ρ∈(0,+∞)为分辨系数,一般取值为0.5;
4)计算灰关联度ηi,即
5)根据关联度进行排序。
3.2实证分析
成本费用总额即总成本,包含成本和费用,它能够很好的体现企业成本发生总额,因此本文将选择成本费用总额作为参考序列,来分析它与各成本预警指标之间的关联度。选取1980-2011年各指标数据作为数据样本,数据主要来源于历年的中国统计年鉴、工业经济统计年鉴和纺织工业年鉴。由于年鉴上没有直接统计成本费用总额这个指标,于是通过成本费用利润率和利润总额这两个指标来计算成本费用总额。
由于需要进行大量的数据处理,本文将运用Matlab灰关联分析工具箱对1980-2011年样本指标进行灰关联分析。以成本费用总额为参考序列X0,各成本预警指标为Xi(i = 1,2,,n),通过Matlab运行上述的灰关联分析步骤,得到成本费用总额与各成本预警指标的关联度及排序,如表2。
从表2可以看出,环境污染因素中的两个指标X24和X25排序为1和3,都很靠前,关联度很高,说明了影响纺织业成本的很重要的一个因素就是环境污染,这也正好符合实际。纺织业作为一个高污染的产业,在倡导环保的社会下,就需要花费大量的资金来解决污染问题,因此它的变动会很大地影响成本发生变化。物价因素对成本影响也很大,它的二级指标与成本费用总额的关联度都很高,排序都有在前10名内。物价的变动会影响着原材料、工资等因素发生变动,这些都是成本的组成部分,因此要给予很大的关注。其次影响程度较大的就是能源消费、技术、财务、 经济发展、主要工业产品产量和进出口贸易因素。从整体看,指标中关联度最高的是纺织业工业废水排放总量(X24)指标达0.990 9,最低的是纺织原料及纺织制品出口总额(X7)指标为0.756 3,说明了这些指标与成本费用总额的关联度都比较高,能够比较好地反映成本的变化。所以,建立的成本预警指标体系是有效的,对于成本预警有一定作用,能为管理者提供有用信息,帮助他们进行决策。
4结论
基于灰关联分析的目标识别方法研究 第4篇
关键词光伏产业；贸易政策；AHP灰关联分析法
中图分类号F062.9 文献标识码A
1引言
贸易政策绩效如何，这是政府决策者所关心的问题.对贸易政策绩效产生影响的因素主要来自三个方面，即：R&D补贴政策、出口退税政策和技术性贸易壁垒.如何看待贸易政策的绩效，一些学者从以下三个方面进行了研究[1-7].
1）R&D补贴政策的绩效.R&D补贴政策是政府补贴政策中常用的一种补贴方式，主要针对新兴产业以及高新技术型产业.Jan Haland和Hans Jarle Kind在讨论一国成本节约型R&D补贴政策时[1]，认为一国的贸易成本越小，提供成本节约型R&D补贴越高，大厂商对于R&D投入的效果并不明显.
2）出口退税政策的绩效.出口退税主要是通过退还出口货物的国内已纳税款来平衡国内产品的税收负担，使本国产品以不含税成本进入国际市场，从而增强本国产品的国际市场竞争能力.ChiChur Chao、W.L. Chou、Eden S.H. Yu以中国经验为例[2]，研究了出口退税对出口发展的影响.研究表明出口退税政策确实可以促进出口，同时也能够促进上下游产业的发展，同时还会造成失业增加、税收减少和消费者剩余减少等负面影响.
3）技术性贸易壁垒的绩效.技术性贸易壁垒作为限制外国产品进口为目的的一种非关税壁垒措施，是推行贸易保护主义的最有效手段.昝宏主要针对技术性贸易壁垒对我国茶叶出口影响进行了实证分析[3]，研究表明我国茶叶出口的数量、金额存在明显的负相关关系，其影响程度较其他因素也具有更强烈的显著性.
太阳能光伏产业作为目前我国新能源产业的重点产业，近几年在国内发展规模迅速扩大，年平均增长高达40%以上.我国光伏电池产量在2007年就首次超过了德国和日本，位居世界第一位.然而，我国在发展光伏产业方面，现在却面临极为不利的国际贸易环境[8].据2012年10月11日的中国经济网（北京）报道：“美国终裁对中国光伏产品征收34%～47%关税”.美国之所以对我国的光伏产品课以沉重的关税，就是因为美国政府认为中国企业获得了政府不当补贴，光伏产品在美国市场以低于成本价格出售.我国光伏产业要应对来自国际贸易的重大挑战和强烈冲击，需要政府采用有利的国际贸易政策来保障光伏产业的发展.贸易政策促进我国光伏产业发展的绩效如何，本文从R&D补贴政策、出口退税政策和技术性贸易壁垒三个方面展开研究.
2基于AHP—灰关联分析法的贸易
政策绩效评价模型
要构建的评价模型属于多属性、多层次、多目标的决策综合评价模型，所选取的指标具有较强的不确定因素，指标的属性信息往往是不完全的.单纯地使用AHP只是将各因素指标进行比较，并没有考虑因素指标之间的关联.因此，将AHP与灰关联分析进行结合的方法能够有效地对复杂的指标体系进行不确定性评价分析.
经济数学第 29卷第4期
王洵迪等：基于AHP灰关联分析法的光伏产业贸易政策绩效研究
2.1AHP—灰关联分析模型及分析
2.1.1层次分析法确定指标权值
1）指标选择.主要采用专家评估法来确定所选取的指标体系.各初始指标按照“不重要”、“较不重要”、“一般重要”、“重要”、“非常重要”分别赋予1、3、5、7、9的分值.
2.2光伏产业贸易政策效应评价模型
2.2.1光伏产业评估体系的建立
1）经济效益.光伏产业作为新能源产业发展的主力军，其经济效益在一定时期内将会作为衡量我国新能源产业发展的重要指标.在考虑评价光伏产业绩效时，经济效益体现了产业的战略性目标，同时也反映了该产业的效益特征.本文将主要把总资产贡献率、产品销售率以及工业成本费用利润率三个方面作为二级指标来分析光伏产业的经济效益.
2）国际竞争力.在分析国际贸易政策对于光伏产业影响时，产业在国际市场上所表现出来的竞争力同样能够代表该产业的发展态势.进出口总额能够充分显示出该产业在国际市场上的综合经济效益；境外投资能够反映出该产业在国际市场上的发展前景和潜力；国际市场占有率能够反映出该产业在国际市场上的重要程度和国际发展态势.所以，本文选取以上指标来评价光伏产业在贸易政策影响下的发展现状以及未来发展趋势.
3）创新能力.产业的创新能力能够体现该产业的持续发展能力.光伏产业具有高新技术产业的特点，创新作为光伏产业发展的支撑点和动力，其发展能力决定了产业未来发展的走向.只有掌握了高端的研究技术，产业才能够在市场上与其他产业进行抗衡.因此，本文选取了科研成果转化率、新产品总值增长率和研发经费成本增长率三项指标作为研究产业创新能力的二级研究指标.
综上所述，光伏产业评价指标体系如下，见表1.
根据以上判断矩阵得出的指标层次总排序如下：W=（0.033，0.108，0.059，0.067，0.067，0.067，0.257，0.086，0.257）.因此，选择的R&D补贴政策影响下指标为：科研成果转化率、研发费用金额、产品销售率、新产品总值增长率.
2）出口退税政策.根据上述AHP评分规则，构造的判断矩阵，见表3.
根据以上判断矩阵得出的指标层次总排序如下：W=（0.285，0.086，0.157，0.200，0.067，0.067，0.047，0.047，0.047）.因此，选择的出口退税政策影响下指标为：总资产贡献率、出口总额、工业成本费用利润率、产品销售率.
nlc202309032103
3）技术性贸易壁垒.根据上述AHP评分规则，构造的判断矩阵，见表4.
根据以上判断矩阵得出的指标层次总排序如下： W=（0.135，0.041，0.074，0.313，0.197，0.083，0.077，0.049，0.031）.因此，选择的技术性贸易壁垒影响下指标为：出口总额、境外投资额、总资产贡献率、国际市场占有率.
2.2.3光伏产业贸易政策决策模型指标体系
根据AHP得出的各贸易政策下需要重点考虑研究的指标可以分为极大型指标（指标值越大越好）、极小型指标（指标值越小越好）和区间型指标（以某个固定区间值为最佳）.在构建灰关联分析的最优参考序列时，需要将上述指标进行规范化
综上研究，本文总结出在不同贸易政策影响下的光伏产业评价指标体系，见表5.
3实证分析——以江浙沪地区的
光伏产业为例
3.1中国光伏产业发展现状及产业链结构
光伏产业链结构从上游到下游的各相关环节能够为企业提供一系列配套的特定服务和产品.产业结构上游环节主要包括产业发展的关键资源和技术性材料；中间环节主要包括硅基太阳能和多元化合物薄膜电视；下游系统主要包括并网电站，户用光伏系统等.光伏产业链结构主要呈现出“微笑曲线模型”，如图1所示，光伏产业结构的上游环节和下游环节产业价值最高，在产业发展中需要重点关注，也是产业结构环节中需要着重发展.
3.2 江浙沪地区光伏产业的相关贸易政策绩效分析
3.2.1R&D补贴政策绩效分析
选取长三角地区浙江省2007—2011年相关指标数据来对光伏产业实施R&D补贴政策后的绩效进行评价.
从中可以发现浙江省在2007年实施R&D补贴政策之后，所存在的一些问题.即政府在加强R&D补贴政策引导之后，光伏企业的创新潜力得到了发挥，但政府对于创新活动的扶持不应仅仅只局限于资金的支持，还应关注创新人才的培养.
3.2.2出口退税政策绩效分析
本文将选取长三角地区的上海市2007—2010年相关指标数据来对光伏产业实施出口退税政策后的绩效进行评价.见表7.
从中可以看出上海市在2007年实施出口退税政策之后，所存在的一些问题.补贴光伏产业链条的关键环节能够提高产业的出口竞争力.上海市光伏产业链结构呈现“两端高、中间低”，发展光伏产业最大的价值环节在于产品的研发和市场的拓展.因此实施出口退税政策，应该选择最优的发展结构部分进行补贴支持，这样才能实现光伏产业的价值最大化.
3.2.3技术性贸易壁垒绩效分析
本文将选取长三角地区的江苏省2007—2010年相关指标数据来对光伏产业实施技术性贸易壁垒政策后的绩效进行评价.见表8.
从中可以看出江苏省在2007年实施技术性贸易壁垒政策之后，存在的主要问题.江苏省光伏产业在进口方面，运用技术性贸易壁垒来缓解外国产品对国内市场冲击的政策力度还不够，所实施的进口政策，最好既能对本国产业适度保护，又能引进国外先进技术.
3.3实证结果分析
从上述分析法所得出的数据来看，近几年江浙沪地区光伏产业的发展虽有波动，但整体来说还是平稳快速地发展着.在实行各贸易政策后的，产业的发展确实得到了保障，相关企业也得到了政策优惠，发展规模迅速扩大.同时，从数据中可以看出，江浙沪地区的光伏产业的发展在2009年面临了巨大的考验，整体数据相较于2008年出现了较大的波动.这其实是由于国际光伏市场的变化所导致的.2009年当时世界最大光伏需求国家西班牙的光伏政策发生了改变，该国光伏市场大幅缩小，这是当时长三角地区光伏产品出口大减的主要原因.
4发展我国光伏产业的贸易政策建议
1）加大力度扶持光伏产业的R&D创新活动.企业自主创新能力是企业核心竞争力的重要体现，是企业长久可持续发展的核心驱动力.加强政府政策在这方面的引导，能够充分发挥企业的创新潜力，在行业中也能够起到示范作用.对于创新活动的扶持不应仅仅只局限于资金的支持，还应着重关注创新人才的培养.在技术进步的进程中，高层次人才能够发挥中流砥柱的作用，才能为企业提供源源不断的技术创新.
2）完善光伏产业的进口政策.光伏产业的进口政策既要能对本国产业适度保护，又能引进先进技术，促进本国光伏产业的发展.同时在进口方面，还可以充分运用技术性贸易壁垒来缓解外国产品对国内市场的冲击.使用的进口政策既要能对本国产业适度保护，又能引进先进技术，促进本国光伏产业的发展.
3）政策补贴产业链结构的关键环节.补贴产业链条的关键环节能够提高产业的核心竞争力.前文分析的光伏产业链结构主要呈现“两端高，中间低”，发展光伏产业最大的价值环节就在于产品的研发和市场的拓展.因此我国在发展战略性新兴产业时，由于不同产业的关键发展环节也不同，政府的扶持政策也要因地制宜，选择最优的发展结构部分进行补贴支持，这样才能创造产业的价值最大化.
参考文献
[1]Jan HALAND， Hans Jarle KIND. Cost effectiveness of R&D and strategic trade policy[R].New York：Banco de Espana Research Paper Series，2008.
[2]Chichur CHAO， W L CHOU， Eden S H YU. Strategic trade policy，the committed versus noncommitted government and R&D spillovers[R].Boston：Harvard University，2001.
[3]昝宏.技术壁垒对我国茶叶出口影响的实证研究[J].现代农业科技，2006，30（12）：33-37.
[4]王宜斌.新兴产业发展中产业和贸易政策的效应分析[D].杭州：浙江大学经济学院， 2011.
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[6]王明旭，刘俊，毛楠.推动中国经济增长的下一个支柱产业：经济发展转轨期的战略性新兴产业[R].上海：东方证券研究所，2010.
[7]景欣.战略性贸易政策与中国新兴产业发展研究[J].商业时代，2011，28（22）：121-124.
[8]柳卸林，高伟，吕萍，程鹏.从光伏产业看中国战略性新兴产业的发展模式[J].科学学与科学技术管理，2012，33（1）：118-127.
基于灰关联分析的目标识别方法研究 第5篇
采用市场比较法评估关键在于选取合适的可比实例,进行比较差异因素的修正、求取比准价格。在房地产估价过程中,会存在以下三个问题:首先,由于房地产市场是一个不确定性很强的市场,而市场比较法只是一种经验方法,只从确定性的角度考虑房地产,忽略了房地产市场的随机和模糊性;因此,在经济活动比较活跃的市场运行中,这种比较得出的评估值是不能很好反映房地产的内在真实价格的。其次,在进行因素修正时,由于是凭经验打分得到量化结果,因此估价人员的主观性影响了估价的公正性和客观性。最后,求取比准价格时,一般采用简单平均数法将多个可比实例对应的比准价格综合成一个最终比准价格,这种操作十分简单,但是没有考虑到可比实例与待估实例的相似程度,因此直接影响了最终评估结果的可信度。
为解决市场比较法在实际应用中存在的以上三个问题,本文在假定可比实例的选择是最优情况下,建立因素选择的依据并对其进行量化,在比准价格求取中引入灰关联分析矩阵,以得到最符合实际的结果。
1 灰关联分析应用的基本原则
在应用市场比较法对房地产进行估价时,许多因素之间相互关系比较复杂,同时估价人员在认识、分析、评价各因素时,若得不到足够的信息,则难以形成明确的概念。灰关联分析法是一种直接的综合评价方法。这种方法的优点是在进行因素处理时,将因素直接量化处理,保护已有的信息,从而大大减少误差;并且这种方法简单实用,便于计算和理解。
灰关联分析研究的对象是无量纲化后的序列,分为母序列和子序列。通常称母序列为参考序列,子序列为比较序列。参考序列是灰关联分析中的标准序列,记为Y0,设第一个指标值为y01,第二个指标值为y02,第j个指标值为y0j,则参考序列可以用下式表示:
比较序列研究的是对象序列,类似地可记为Y1,Y2,…,Yh,h为比较序列个数。
灰关联分析主要是评价各方案与最优方案(或称理想最优方案)的关联度,即各方案的比较序列Yq(q=1,2,…,h)与参考序列的关联度。
关联系数是指各个指标间的关联程度,计算公式为:
式中:ρ为分辨系数,在0与1之间,一般取经验值0.5。
关联度是事物之间、因素之间关联的量度,是由关联系数演变而来。由于参考序列Y0和比较序列Yq的各个指标的关联系数共有n个;如果分别比较,则造成信息的分散。因此,需要将各个指标的关联系数通过一定的关系整合成为一个综合值,定义为关联度,用γq表示。它表示参考序列和比较序列接近程度的量化值,根据关联度的大小,可以确定参考序列和比较序列的拟合程度的大小。如果关联度越大(即越接近1),则表示序列Yq与参考序列Y0越接近,在一系列的比较序列中为较优序列,计算公式为:
2 市场比较法影响因素修正集的建立
按照市场比较法应用的步骤,在恰当地选取可比实例,正确地建立价格可比基础,并进行交易情况和交易日期修正的基础上,应进行区域及个别因素的修正,以使得因素修正结果更加科学。
2.1 区域因素修正
区域因素是指房地产所在地区的自然条件与社会、经济、行政等因素相结合所形成的地区特性对该区房地产价格水平的影响作用。区域因素除应重视房地产所属地区的地理经济环境差异外,根据房地产的类别不同,其所应重视的条件亦有很大差别。
本文均采用10分制评分,将房地产状况划分为五个等级“好、较好、一般、较差、差”,相应分值区间为“8~10、6~8、4~6、2~4、0~2”,见表1。通过对比较因素的量化值进行区域划分,可得到相应的属性区间,随后由估价人员在相应区间内进行分值调整,改进了以往较大主观性的缺点,使因素调整结果更科学客观。
2.2 个别因素修正
应该说可比实例房地产,在物质上有别于待估房地产的所有方面都属于个别因素。不过市场比较法只需考察那些决定和影响房地产市场价值的物质特征,针对具体的估价对象和可比实例确定比较内容。影响房地产价格的个别因素及其修正说明如表2。
3 求取比准价格
在对因素集进行初值化后,依次求取差序列、灰关联系数及灰关联度,最后得到灰关联矩阵。从自关联矩阵中得γ(x1,xj),且j=2,3,…,m+1,其中m为可比实例的数量。
则可比实例的权重为:
同理得θ3,θ4……。基准价格为:
4 实例分析
4.1 计算实例简介
本文选取的计算实例为评估上海市某区某路某号2202室某酒店公寓于2004年3月30日的公开市场价值。该住宅位于某商业区,临近地铁二号线某站,交通较便利,周围商业氛围较好。估价对象于1996年竣工,二室一厅,建筑面积136.90m2;建筑物总高28层,装修豪华,配简单家居及家电,但房间内已略显陈旧。公寓内有酒吧、健身房、娱乐中心、商务中心等完善服务设施。根据估价对象的状况和估价目的,搜集众多交易实例后选择了三个临近的酒店式公寓交易案例作为可比实例。具体情况如下:
案例A:某路某号2104室,2003年竣工,全装修;建筑面积132.50m2,二室一厅,朝南;多种交通方式,交通便利;面向绿地,居住环境良好;周围超市、银行、娱乐设施齐全,写字楼较多。交易日期2004年3月。
案例B:某路某号2302室,2000年竣工,全装修;建筑面积140.03m2,二室一厅,朝西南;交通干道旁,交通较便利;居住环境较好;周围超市、银行、娱乐设施齐全,写字楼较多。交易日期2003年8月。
案例C:某路某号2003室,1996年竣工,全装修;建筑面积134.64 m2,二室一厅,朝西南;周围交通干道少,交通相对不方便;居住环境较好;周围商业配套较齐全。交易日期2003年12月。
4.2 因素集量化
在交易日期修正中,采用的指标是“上海房地产价格指数”,最后将待估房地产交易日期情况因素量化为10,相比较得可比实例交易日期量化结果见表3。区域因素、个别因素的修正按照前文所述因素修正方法进行修正得到量化值见表3。
根据表3求得差序列Δij,并得Δ(max)=0.3684,Δ(min)=0。将其代入灰关联系数及灰关联度公式,得到自关联矩阵S-γ如下:
从S-γ矩阵可以看出:
据此,确定3项可比实例的权重:
最后,求得待估实例的比准价格为:
5 结论
灰关联分析最显著的特点是将待估实例与可比实例的比较因素形成矩阵,逐个比较其特性,并在因素集区域量化、专家评估和现场评定的基础上,初始化这些因素,使之成为可以进行计算和比较的初始集,恰当地反映了因素之间的相互关系。其不足之处在于,不如神经网络具有自组织、自学习、自适应等优点,只是数字的简单比较。但是灰关联分析具有计算简单、可用手工或EXCEL电子表格计算、结果直观等特点。
据此,灰关联分析应用于市场比较法,具有简单、准确、可靠等特点,并在房地产估价这一灰色系统中能很好反映被评估房地产价值,为房地产估价提供了一种新计算方法,具有一定推广和利用价值。
参考文献
(1)赵财福、赵小:《房地产估价》[M];同济大学出版社,2004。
(2)刘立、李志超:《房地产估价师实务手册》[M];机械工业出版社,2005。
(3)GB/T50291-1999,房地产估价规范[S]。
(4)郎启贵:《房地产估价的因素修正方法研究[J];《经济师》2006
基于灰关联分析的目标识别方法研究 第6篇
基于灰关联分析的目标识别方法研究 第7篇
政府财政科技投入在整个科技投入体系中具有明显的主导作用, 是一个地区科技进步的物质保障。地方政府财政科技投入不可能无限增加, 如何将有限的财力发挥更大的作用, 提高财政科技投入的绩效, 成为财政及有关部门关注的重要问题。
当前研究科技投入绩效评价与管理的文献较多, 涉及政府财政科技投入绩效评价与管理的文献较少。Kerssens和Cook (1997) 提出了政府财政科技投入绩效评价体系应遵循的基本原则[1]。Dominique和Bruno (2001) 在政府财政科技投入对企业R&D投入的影响作用方面进行了实证研究[2]。Gregory Tassey (2003) 分析了政府R&D投入对经济影响的相关评价方法[3]。袁志明, 虞锡君 (2004) 以1999-2001年嘉兴市市本级为例, 把财政科技投入绩效评估指标设计为“五个层面九个指标”[4]。王桂强等 (2007) 介绍了与地方政府财政科技投入绩效工作的中心内容评价模型相关的5个突破口:模块化、开放性、层次化、图形化以及方法库[5]。黄利潮, 张毕西 (2008) 通过研究和确定科学有效的科技投入绩效评价指标体系, 采用价值工程理论和方法、AHP为主要的分析工具, 构造了地方政府财政科技投入绩效评价的综合模型, 并用模型进行了实证研究[6]。陈碧琼, 刘春梅 (2009) 通过建立财政科技投入绩效评价指标体系, 利用数据包络分析 (DEA) 方法对重庆市1997-2005年财政科技投入绩效进行评价[7]。
科技投入绩效评价是政府财政科技投入决策的重要依据, 也是调整和改善政府财政科技投入结构、提升政府财政科技投入效率和效益的重要基础。本文采用灰关联分析的方法, 以河北省主要城市为例, 判断政府财政科技投入与相关绩效指标的关联度, 进而判断政府财政科技投入的有效性, 为政府财政科技投入决策提供可靠依据。
2 研究设计
2.1 指标设计
本文将评价政府财政科技投入的指标分为投入指标和产出指标两部分。投入指标选用财政科技拨款额;产出指标选用发表科技论文数量、专利申请授权量、技术成交额以及人均GDP增长四项指标。通过计算产出指标与投入指标的关联度来评价政府财政科技投入的绩效, 具体指标涵义如下:
(1) 财政科技拨款额。财政科技拨款额是指财政支出中用于科技活动的经费, 一般由科技三项费、科学事业费和基建中用于科技活动的经费三部分组成的。
(2) 科技论文数量。科技论文是指在学术会议和学术刊物上发表的科学研究成果, 必须是首次发表的原创性科学研究成果。科技论文的来源有:我国正式出版的学术类和科技类期刊上登载的论文;SCI, EI和ISIP三大检索系统收录的期刊论文和会议论文。
(3) 专利申请授权量。是指由专利机构对专利申请无异议或经审查异议不成立的, 做出授予专利权决定, 发给专利证书, 并将有关事项予以登记和公告的专利数。
(4) 技术成交额。技术市场成交额是指在技术市场中, 各地区成交的数额。
(5) 人均GDP增长。GDP反映一国或是一个区域的经济实力和市场规模, 而人均GDP则反映一国或是一个区域的富裕程度。本文考虑到科技对地区经济的贡献, 以人均GDP增长为产出指标来反映科技推动社会进步的效果。
2.2 样本选取
本文以河北省11个城市的相关数据进行实证研究。考虑到政府科技资金的投入与其产出之间存在一定的滞后性, 根据目前收集的相关资料, 把滞后时限设为1年, 投入指标数据选取2006年, 产出数据选取2007年。数据来源于相关城市的科技网站、统计年鉴、科技年鉴、科技统计年鉴、统计公报以及科技工作报告等, 原始数据如表1所示。
2.3 评价方法
灰色关联分析是基于行为因子序列的微观或宏观几何接近, 以分析和确定因子间的影响程度或因子对主行为的贡献测度而进行的一种分析方法[8]。由于关联分析是按发展趋势分析, 因而对样本量的大小没有太高要求, 分析时也不需要典型的分布规律, 而分析结果一般与定性分析相吻合, 因而具有广泛的适用性。
灰关联分析方法的主要步骤如下:
(1) 确定母序列X0和子序列Xi。母序列为参考数列, 是灰关联分析中的标准数列, 本文选择政府财政科技投入为母序列, 设母序列指标值为X0 (tj) , 第一个指标值为X0 (t1) , 第二个指标值为X0 (t2) , , 以此类推;子序列为比较数列, 本文选择反映政府财政科技投入绩效的具体指标为子序列, 设子序列指标值为Xi (tj) , 第一个子序列的第一个指标值为X1 (t1) , 第二个指标值为X1 (t2) , , 以此类推。
(2) 无量纲化处理。利用公式undefined;j=1, 2, , m) 对母序列、子序列进行初值化变换。X′表示初值化变换后的指标值;Xij表示第i列的第j个指标值;Xi1表示第i列的第1个指标值。
(3) 计算差值。利用公式△0i (tj) =│X0 (tj) -Xi (tj) │计算母序列数值与相对应的子序列数值的差的绝对值。△0i (tj) 表示母序列与第i列子序列相对应的第j个指标值的差的绝对值;X0 (tj) 表示母序列的第j个指标值;Xi (tj) 表示第i列子序列的第j个指标值。
(4) 选取最大差值和最小差值。从步骤 (3) 的计算结果中选取差值绝对值的最大值△max和最小值△min。
(5) 求关联系数。利用公式undefined计算母序列X0与相对应的子序列Xi的关联系数。L0i (tj) 表示母序列与第i列子序列的关联系数;ρ∈ (0, 1) 为分辨系数, 一般选取0.5左右, 本文选取0.5。
(6) 求关联度。利用公式γ0i=∑L0i (tj) /n计算关联度。γ0i表示母序列与第i列子序列的关联度, 从而进行相关的分析。
3 实证结果与分析
3.1 实证结果
运用灰关联分析方法进行计算, 得到11个城市政府财政科技投入绩效的关联度, 具体数据如表2所示。
根据以上结果可以看出, 在11个城市中, G城市政府财政科技投入的绩效最高, D城市绩效最差, 但是各城市之间的差距并不是很大。从各项产出指标关联度来看, 专利申请授权量受政府财政科技投入的影响最大, 关联系数为0.953;而科技论文数和人均GDP增长受政府财政科技投入的影响则较小, 关联系数分别为0.611和0.577。
3.2 各城市财政科技投入绩效分析
通过各城市的加权平均关联度和各绩效指标关联度进行比较, 可以看出每一个城市的财政科技投入的总体绩效和各绩效指标绩效有效性的差异。针对所得实证结果, 分析各城市财政科技投入绩效如下:
(1) A城市为河北省的政治、经济、文化中心, 具有较好的科研、贸易及信息等优势, 因此科技论文数量、申请专利数量和技术成交额的绩效较好, 作为经济中心, A城市经济发展多元化程度较高, 所以政府财政科技投入在GDP上产生的绩效并不明显。
(2) 个别城市因为经济产业单一、地理位置偏僻等原因导致某方面绩效较低, 如C城市的技术成交额绩效关联系数仅为0.363, 而相反在促进人均GDP增长方面却取得了较好的绩效。同时, C城市近些年引进数家大型企业, 也促进了专利申请授权的成功和技术转化。
(3) 由于受当地主导产业的影响, 政府财政科技投入能够引导当地科研水平的提升, 却难以与其主导产业接轨, 导致虽然某些指标绩效较好, 但是对当地经济贡献并不大, 因此对人均GDP增长这项指标的绩效并不显著, 如B、D、K城市。这类城市应更加注重将财政科技投入倾向于本地区的主导产业。
(4) 河北省大多数层次较高的高等学校集中在A、C、F、G四个城市, 因此在科技论文发表上有较大成效, 而E、H、I三个城市在此项绩效表现很不显著。经济繁荣程度并不亚于A城市的B城市也恰恰是因为这点原因造成综合绩效与A城市的较大差距。各城市均比较重视专利的申请, 但科技成果转化的绩效较弱。因此, 各级政府应更加关注城市之间的资源调配, 加强各种跨城市的重大科研项目合作, 促进更多的科研成果转化, 争取创造更大的利润。
(5) G城市在各方面绩效比较均衡, 整体效率较高, 是政府财政科技投入绩效最为显著的一个城市。
3.3 产出指标的绩效作用及修正分析
产出指标的绩效作用可以依据表2中以各产出绩效指标为标志的各列关联系数进行分析。
(1) 产出指标的绩效作用分析
从产出指标的绩效作用来看, 政府财政科技投入在专利申请授权量方面绩效最显著;在科技论文数和人均GDP增长两个指标上绩效关联较小。本文将关联度γ0i>0.9的定义为强关联绩效指标;γ0i<0.7的定义为弱关联绩效指标;其余的为关联绩效指标。各级政府应更加重视强、弱关联两种绩效指标, 让政府财政科技投入在弱关联绩效指标上发挥更好的作用, 加强投入的实效性;在强关联绩效指标上寻找更大的突破创新, 争取使政府财政科技投入的绩效更上一个层次。
(2) 产出指标绩效的修正
评价政府财政科技投入时, 某指标的关联系数越接近1, 说明投入绩效在该指标体现得越显著。由图1和上文分析可知专利申请授权量指标绩效显著, 其余指标均处于绩效较弱关联状态, 可以说河北省大部分城市的政府财政科技投入还处于使用不充分状态, 整体绩效不显著。
对各产出绩效指标的修正主要在政府财政科技投入倾向和监管两个方面。各城市要根据当地的经济状况、主导产业和周边产业群状况、区位条件及政策环境等合理进行地方财政科技投入的分配和使用;各级政府必须对各项投入积极实施监管才能使其发挥更好的绩效。
3.4 各城市财政科技投入对地方经济的贡献分析
地方财政科技投入会对当地的经济产生一定的影响, 本文选择两个指标进行比较分析, 确定地方财政科技投入对当地经济的贡献。选择地方财政科技拨款占财政支出的比例为输入指标, 选择人均GDP增长与财政科技投入的绩效关联系数为贡献输出指标, 输入指标越小, 贡献输出指标越大, 财政科技投入对当地经济的贡献就越大。因此, 如表3所示, 将贡献输出指标与输入指标的比值Gi定义为财政科技投入对地方经济的贡献系数。
结果显示, C、F、G、I四个城市的财政科技投入对当地政府的贡献度较高, 期中城市C最好;A、J两个城市的贡献度最低。因此, 在努力提高地方财政科技投入绩效的同时, 还要加大力度促进其对地方经济服务, 实现地方财政科技投入绩效的最大化。
4 研究结论与展望
财政科技投入的绩效评价是一项复杂的系统工程, 本文选择河北省的11个城市进行实证研究, 对各产出指标相对于财政科技投入的关联度进行整体分析和单指标分析, 所得结果较为合理, 可以为政府相关部门进行决策提供良好的辅助验证意见。
由于更加细化的指标较难搜集, 因此本研究的不足之处在于并没有将各个绩效指标进行细化, 导致一些指标绩效关联度较低的因素无法更详细定量研究, 这也是今后继续深入研究的方面。
参考文献
[1]KERSSENS, COOK.Design Principles for the Developing of Measure-ment Systems for R&D Processes[J].R&D Management, 1997 (4) :345-357.
[2]DOMINIQUE, BRUNO.The Impact of Public R&D Expenditure onBusiness R&D[J].Research Policy, 2001, 30 (8) :1253-1266.
[3]TASSEY G.Methods for Assessing the Economic Impacts of Govern-ment R&D[J].NIST, 2003 (9) :15-18
[4]袁志明, 虞锡君.财政科技投入绩效的内涵及评估实证分析——以1999-2001年嘉兴市市本级为例[J].浙江统计, 2004 (1) :20-22.
[5]王桂强, 朱栋, 班瑞凤.地方政府财政科技投入绩效评价模型的突破口研究[J].科学学与科学技术管理, 2007 (11) :20-24.
[6]黄利潮, 张毕西.地方政府财政科技投入绩效的价值工程分析及实证研究[J].科技进步与对策, 2008, 25 (8) :156-159.
[7]陈碧琼, 刘春梅.重庆市财政科技投入的绩效评价与模式分析[J].科技管理研究, 2009 (3) :117-120.
基于灰关联分析的目标识别方法研究 第8篇
[关键词] 对外直接投资(FDI) 产业结构调整 灰关联分析 趋势预测
中图分类号:F832•48 文献标识码:A 文章编号:1007-1369(2010)5-0013-13
问题提出
2008年的全球经济危机至今令人心有余悸,中国经济在本次危机中受到冲击后的集体反思就 是:“调结构”一定要成为后危机时代的主旋律。当然,这里的“调结构”包括经济、社会 、文化以及其他各个方面。但其中经济结构尤其是产业结构的调整理应成为经济工作的重中之重。“引进来”和“走出去”战略对一国产业 结构的调整效应早已被美、日、韩等国家的成功经验所证实。党中央在十六大明确提出“引 进来”和“走出去”并举的战略,改变以往重“引进”轻“出去”格局。在此战略部署下, 中国“走出去”也进入了快车道:非金融类对外直接投资(FDI)流量从2003年28.5亿美元增 加到2009年的433亿美元,增长了15倍。到2008年底所有FDI存量已达1839.7亿美元数据来自2003—2008历年中国对外直接投资统计公报,下文未特别标注来源的数据均与此相 同。。FDI对国内经济影响程度日益显著。本文试从产业层面上对“十六大”以来中 国非金融类FDI对国内产业结构调整的效应展开研究。
文献综述
真正从产业层面来研究FDI可以追溯到上世纪50—70年代,小岛清(Kiyoshi Kojima)教授以 日本FDI为研究对象,提出了一国应从已经或将处于比较劣势的产业(也称之边际产业)开 始依次开展FDI,进而实现转移边际产业,调整国内产业结构的观点,这就是后来著名的“ 边际产业扩张理论”Kiyoshi Kojima.Direct Foreign Investment:Japanese Modelof Multinational Business Operations.London:Croon Helm,1978,8991。 Li nda FungYee Linda FungYee N G, Chyau Tuan.Evolving Outward Investment,Industrial Concen trationand Technology Change:Implications for Post1997 Hong Kong.Journal ofAsian Economics,1997,8(2):315332对香港、Rossel V.Advincula Advincula R. Foreign Direct Investments,Competitiveness,and Industrial Upgrad ing:The Case of the Republic of Korea.KDL,2000对韩国、Marjan Svetlii Svetlii M, Rojec M, Trtnik A. The Restructuring Role of Out ward Foreign Direct Investment by Central European Firms:The Case of Slovenia .Advances in International Marketing,2000(10):5388对斯洛文尼亚,Salvador Barrios Barrios S, Gorg H, Strob E. Foreign Direct Investment,Competiti on and Industrial Development in the Host Country.European Economic Review,20 05(49):17611784对爱尔兰等国家或地区的FDI进行实证研究,结果显示均在不同程度上调整了国内或 地区的产业结构。尤其是Blomstrom,M.,Konan,D.&R.Lipsey Blomstrim M, Konan D, Lipsey R. FDI in the Restructuring of the Japanese Ec onomy. NBER Working Paper 7693,2000通过日本的数据验证了FDI流出对日本的产业结构调整起到了非常重要的作用。
进入21世纪后,随着中国FDI速度的日益加快,中国学者也开始研究中国FDI对国 内产业结构的影响。孙建中 孙建中.资本国际化运营——中国对外直接投资发展研究.中国经济科学出版社,2000:31 33认为:中国是一个经济发展不平衡的 发展中大国,FDI的动机也应该是多元的,中国应在FDI中寻求对其发展最有利的要 素条件和实现国内产业结构的高级化。江小涓和杜玲江小涓等.对外直接 投资理论及其对中国的借鉴意义.经济研究参考,2002(73):3244认为FDI会从 企业内部、产业内部、产业之间三个层次对母国产业结构产生影响。范欢欢和王相宁 范欢欢等.我国对外直接投资对国内产业结构的影响.科技管理研究,2006(11): 5658利用自回归分布滞后模型对中国FDI进行研究,发现中国FDI比例变化与第 一、三产业结构比例的变动基本无关,仅与第二产业结构有正的弹性系数比关系。王英 王英.中国对外直接投资的产业结构调整效应研究.南京航空航天大学,2007通过中国1985—2005的数据进行实证研究,结果显示中国FDI对国内产业结构调整 具有正面效应,同时找出了国际贸易、技术进步及就业等传导路径。潘颖、刘辉煌潘颖等.中国对外直接投资与产业结构升级关系的实证研究.统计与决策,2010(2):10 2104根据中国1990—2007 年的数据,运用协整理论、Granger因果关系检验 等实证研究, 结果表明中国FDI短期内不能促进产业结构升级而从长期来看可以促进产业结构升 级。
综上所述,已有的研究对FDI与母国产业结构的关系从不同的角度作了定性与定量研究 ,其结论大多是有显著的调整作用。但对中国实证的结论却有所不同。我们认为,这其中的 原因主要是中国的FDI总量相对于国内GDP而言比重太小,还不至于形成对国内产业结构的较 大影响,而已有的研究大多又是通过FDI总量对产业结构进行计量实证分析,所以得不到理 想的结论。为此,这里尝试通过2003—2008年中国FDI的行业数据,运用灰关联模型对中国 FDI与国内产业结构的关系进行实证分析,同时进行趋势预测,我们想可能更切实际、更有 意义。
模型构建及变量选取
由于中国FDI总体规模相对GDP而言仍然偏小,以及从2003年起中国才开始发布 FDI统计公报,中国FDI的行业统计数据只有从2003—2008年共七年的数据,样本容 量极为有限。因此,无法采用基于大样本的数理统计模型进行分析,而灰色关联分析及GM( 1,1)模型正适用这种“小样本、少数据、贫信息”的数据分析与预测。
1.灰色关联分析及预测模型的构建刘思峰等.灰色系统理论及其应用.北京科学出 版社,2004:1015
(1)灰色关联分析模型。
第一步:建立原始序列。
(1)技术获取型对外投资的行业尽管当前比例不高,但技术的反向溢出对调整国内产业结 构的作用明显。从表5可知,信息传输、计算机服务和软件业的关联度位居第一。由于该行业对外投资大多 属于技术获取型行业,虽然起步较晚, 但2000年后开始加快,到2003年该行业存量达到109 .6亿美元,占当年所有非金融类FDI存量的33%,后来几年有所减缓。但2006年后, 科学研究、技术服务和地质勘查业的对外投资逐年在提高,每年的存量占总投资的1.5%左右 。应该说,这些行业大部分属于高新技术领域,它们通过主动接近技术源,到技术领先的国 家进行对外投资,实现以“资本换技术”,促进母国的产业技术进步,从而提升产业结构。 不过技术获取型对外投资行业对产业结构优化效应周期较长,但效果明显。
(2)资源获取型对外投资行业仍然是影响国内产业结构调整的重要因素。从表5可知,中国对外投资的采矿业与产业结构优化的关联度位居第二。从2003—2008年 ,采矿业的对外投资每年流量占比均在15%左右,其中2003年、2006年两年都占48%。近年来 ,中 海油、中石油、五矿、宝钢、沙钢等企业,通过海外并购和战略联盟等形式,逐步获得海外 自然资源的掌控和使用权,每年源源不断地为国内输入石油、铁矿石及有色金属等战略性资 源,这在很大程度上缓解了中国相关产业发展的资源“瓶颈”,促进了相关产业的改造和提 升增值活动,并通过竞争效应、资源配置效应、关联效应等渠道促进其他产业的发展,从而 促进国内的产业结构优化。
(3)市场寻求型对外投资行业通过转移国内过剩产能和改善进出口贸易条件,达到优化产 业结构的目的。批发和零售业、制造业、交通运输仓储邮政业及租赁商务服务等行业都与此类型相关。从表 5可以看出它们与国内产业结构优化的关联度排名依次为第三、四、五、六名。批发和零售 业、制造业是典型的市场寻求型对外投资行业。批发和零售业与国际贸易相关,制造业与转 移产能有关,交通运输仓储邮政业及租赁和商务服务业很大一部分是服务于这些行业。2003 年以来批发零售业及制造业对外投资的存量占比一直保持在20%及10%左右,但从关联度排名 来看,这两个行业对国内产业结构优化的贡献度并非理想。这说明出口贸易还是粗放式,制 造业对外投资并没在多大程度上起到转移过剩产能的作用。
尤其是交通运输仓储邮政业、租赁和商务服务业的对外投资,2003—2008年期间它们占对外 投资存量的比例平均为10.8%及27.5%,但它们的关联度最低,那是因为中国对外投资的服 务业大部分仍停留在传统领域,而物流、投资管理、咨询等现代服务业占比重太小,导致难 以带动国内相关产业的发展。
趋势预测
为了反映中国FDI对产业结构优化的动态变化,这里通过GM(1,1)模型对中国20 09—2013年FDI的六大行业与产业结构优化的关联度进行预测。按照前文中GM(1 ,1)模型的步骤对产业结构优化及六大行业等七个指标序列进行往后五年的预测,其结果 见表6、表7,同样对预测的六大行业与产业结构优化进行灰关联分析,结果见表8。
表8数据显示了2009—2013年间产业结构优化与对外投资的六大行业的关联度排序。前三位 是 信息传输计算机服务和软件业、制造业及采矿业,后面依次是交通运输仓储邮政业、批发和 零售业及租赁和商务服务业。这里我们注意到制造业的关联度由原来的第四位上升到第二位 ,采矿业由第二位下降到第三位,批发零售业由原来的第三位下降到第五位。这预示着信息 传输、 计算机服务和软件业等技术获取型对外投资行业交对产业结构优化的作用越来越显现,始终 居于首位。随着政府不断出台的各种鼓励企业“走出去”的政策,尤其是2006年开始政府实 施的“建立境外经济贸易合作区” 的新 “走出去”战略,中国制造业加快了走出国门的步 伐,转移过剩产能的功能逐渐提高,越来越有利于优化国内产业结构。另外,随着中国人口 及经济规模的进一步增大,自然资源一直是中国产业发展的“瓶颈”,因此对外投资的采矿 业与国内产业结构优化的关联度仍然位居前三位。对于批发零售业的关联度下降,预示着未 来该行业对国内产业结构调整的能力下降。事实上,2008年由美国金融危机引发的全球经济 危机对中国的贸易所产生的冲击就已经敲响了中国经济再也不能过度依赖外需的“警钟”。
结论及政策建议
通过对2003—2008年中国FDI的六大行业与产业结构优化的灰关联分析及未来五 年的趋势预测分析。结果显示,当前与国内产业结构优化的关联度排前三位的是信息传输计 算机服务和软件业、采矿业、批发和零售业,这反映当前自然资源的获取与国际贸易仍然是 影响产业结构调整的重要因素。而从未来的趋势预测来看,制造业转移将成为调整国内产业 结构的最重要途径之一,对外投资的采矿业仍然是国内产业结构优化不可或缺的条件之一, 这是符合中国的国情及经济发展的规律的。为此,结合本文的研究提出如下政策建议:
1.继续加大技术密集型行业对外投资的比例
从上文的研究我们发现,无论当前还是未来,技术型产业始终是国内产业结构优化的关联度 最 高的行业。但实际上近年来该行业的对外投资比例一直偏低。要获取国外先进技术,一个重 要的方式就是尽量靠近先进技术的溢出源(如,美日欧等发达国家和地区)及研发投入大量 集聚的 地方。另外,技术密集型产业的发展需要大量的研发投入,与国外发达国家和地区相比,国 内企业目前明显的研发投入不足。那么在技术密集型行业进行对外投资,吸收国外研发的技 术溢出,就成为减少研发投入、缩短研发期限的有效途径。如,通过信息传输计算机服务软 件业的对外投资,中国企业可以深入技术源地,获得逆向技术外溢,通过对技术的吸收、模 仿创新,有利于提高中国技术水平,促进国内产业技术进步。
2.进一步加快过剩产能制造业的对外转移速度
盲目投资、低水平扩张及内需不足等原因导致的产能过剩已经成为当前经济运行的一个突出 问题。如果不抓紧解决,将会进一步加剧产业结构不合理的矛盾,影响经济持续快速协调发 展。将过剩产能转移国外,一方面,可以将国内竞争过度、技术含量落后的产能释放到海外 市场,为国内有竞争优势的产业让出空间与资源,同时,还能获取效益,带动相关产业的发 展,使原有的产业结构不断升级优化;另一方面,可以绕开各种贸易壁垒,避免每年无数的 贸易磨擦,进入当地市场,改善出口条件,并带动相关产品和服务的出口来促进贸易结构的 升级,进而优化国内的产业结构。这种产业结构升级的路径早已被美日韩等发达国家所证明 是可行的。近年来人民币升值预期不断,危机后各种贸易保护重新抬头,在这种背景下,政 府应出台各种优惠政策,继续促进与完善“建立境外经济贸易合作区”的政策,鼓励有条件 的制造企业走出国门到海外投资办厂,加快在国内已失去优势而在其他发展中国家仍有比较 优势的边际产业转移。
3.巩固并进一步推进采矿业的对外投资
2009年中国GDP超过德国位居世界第三。但是经济规模快速扩大与人均自然资源的减少成为 中国经济发展的一个突出矛盾。仅就石油而言,2009年中国石油的对外依存度首度超过50% 的国际警戒线达到52%。 数据来源:中国节能监察信息网.http://www.cecs.gov.cn/index.php? 201004 01APERC(Asia Pacific Energy Research Centre,亚太能源研究中 心)的研究认为,到2020年中国石油进口的依存度将达到70%左右 唐衍伟等.中国石油进口参与国际定价的现状、趋势及策略分析.资源科学,2007,29(1 ):184189。除此 之外,2009年 铁矿石对外依存度已达69%和精铜矿进口也在60%以上数据来源:中国工信部网.ht tp://www.miit.gov.cn/20100128。每年为铁矿石、精铜矿的进口谈判 付出极大的代价,而且最终基本是失去话语权。因此,为了能够获得稳定的资源供给,保证 中国经济发展的长期安全性,国家应该从战略高度促进有条件的企业到海外去投资采矿业。 当前中海油、中石油、五矿、宝钢、沙钢、中钢、华能及中铝等企业已经走在前面,其中有 些取得了较好的效益,有些项目还是亏损,但是我们认为如果从战略高度,从长远利益考虑 还是值得的。没有这些资源的保证,不要说国内产业结构调整,恐怕经济发展都会受到阻碍 ,国家安全都会受到威胁。
4.提高对外服务业的层次水平
实际上租赁与商业服务、批发零售及交通运输均属服务业,如果把三者的对外投资相加每年 存量均占2/3以上,2008年存量占比达到67%。但是从上文中可知,尽管它们占用资源这么多 ,但影响中国产业结构的优化程度却是弱的。仔细分析后发现,这些服务业绝大多数是为中 国的进出口贸易服务的,劳动密集型仍占主导地位。其实,当今传统的商业服务、运输和公 用事业的国际直接投资在整个第三产业国际直接投资中的比重大大下降,而银行、保险、电 信、媒体业的国际直接投资所占比重大大上升。因此,中国服务业的对外投资,不能再停留 在低层次的贸易、旅游、餐饮等传统三大项目,而应该向附加值高的知识、技术密集型服务 业方向发展,以此促进国内相关产业的升级。
