基于網絡層次分析的工業產業脆弱性研究

摘要：文章根據SCP產業分析范式從產業規模、產業發展水平和產業環境等3個方面提出了工業產業脆弱性評價指標，利用聚類分析、主成分分析、顯著性分析等方法，定量化地構建了12個觀測指標組成的綜合指標體系。針對評價指標體系本身非遞階層次結構特點，利用網絡層次分析法建立了工業產業脆弱性評價模型，對東、中、西、東北四個區域工業產業脆弱性進行了具體測定。計算結果表明：區域之間工業產業脆弱性存在著地域差異，西部相較于其他地區更加脆弱。

關鍵詞：工業；網絡層次分析；灰色關聯度；脆弱性

一、 相關文獻回顧與述評

脆弱性思想來源自20世紀70年代的自然災害研究。20世紀80年代，Timmerman提出了脆弱性的概念，脆弱性研究開始受到關注，如系統現有的分布狀態、系統對外界脅迫的脆弱性以及地方災害的脆弱性等方面的成果不斷涌現。目前，脆弱性問題已成為可持續性科學的核心問題之一。

隨著研究的不斷深入，脆弱性研究也開始在金融、經濟社會風險等人文領域得到應用，并且呈現不斷拓展的趨勢。1999年聯合國開發計劃署（UNDP）正式提出“經濟脆弱性”的概念。Chandrashekaran等人研究消費者滿意度轉變為消費者忠誠過程中的脆弱性。馮振環、趙國杰對區域經濟發展脆弱程度的評價指標體系進行了研究；夏建新、楊若明對西部地區經濟社會系統脆弱性的原因進行了深入探析。產業脆弱性研究方面，Reid等對高科技產業國際化背景下的美國產業群落戰略的脆弱性進行了研究。李軍等研究了旅游業與工業、旅游業與工業在突發事件影響下的產業波動特點與聯系。王兆峰對旅游產業脆弱性測度指標體系的構建進行了研究。李鋒從環境、結構和行為三個層面，以旅游經濟結構剛性為阻力，對旅游產業脆弱性形成機理進行了研究。

脆弱性研究還包括面對災害進行抵制或恢復等。瑞典斯德哥爾摩環境研究所和克拉克大學論證了多種來源的脆弱性及其在制定解決方案時的重要性。周利敏認為社會脆弱性存在著4種典型的定義，提出社會脆弱性范式的三個基本理論假設。對于脆弱性分析的方法，國內外研究提出了指標體系法、函數模型法、危害分析和關鍵點控制法以及影響分析法等，其中指標體系法可操作性強，應用廣泛。通過定性分析和定量評價，能有效測度系統在不利擾動影響下的脆弱程度，是當前脆弱性研究的一項重要內容，也是其面臨的重要挑戰之一。由于系統復雜性和脆弱性概念相對模糊，脆弱性評價指標體系的選擇、各相關因子的確定以及各種評價模型精確性的驗證等仍在爭論，亟待深化研究。

文獻回顧表明，現有經濟脆弱性研究主要針對區域經濟系統展開，對某個產業脆弱性研究較少，已有的研究也主要集中在金融、旅游等產業，鮮有對工業產業脆弱性的研究。此外，現有多數模型計算比較復雜，未能充分解釋脆弱性問題。另外，已有的脆弱性評價指標體系差異較大，與現行經濟社會發展指標和統計方法沒有很好地銜接，難以實際應用。工業脆弱性綜合評價作為一個復雜系統，指標間相互影響，本文引入網絡層次分析法，對工業脆弱性評價進行研究。20世紀六七十年代美國哈佛大學產業經濟學權威貝恩、謝勒等人建立了三段論的產業分析范式——SCP范式，即“市場結構（Structure）-市場行為（Conduct）-市場績效（Performa-nce）”相結合的研究模式，對產業組織學發展成獨立的經濟學分支起到了重要的推動作用。工業產業作為產業系統中重要的組成部分，本文借用哈佛學派的SCP范式，根據已有的脆弱性分析框架及維度，結合工業產業特征，提出了工業產業脆弱性的“產業規模—產業發展水平—產業環境”分析模式。

二、 模型概述

1. 網絡層次分析模型。Saaty教授于1996年提出網絡層次分析法（Analytic Network Process，ANP）。ANP是一種適應非獨立的遞階層次結構的決策方法，系統內各元素之間的關系用網絡結構表示。網絡中的某一個節點表示一個元素或一個元素組，元素或元素組相互影響，即系統中的每個元素可能影響或支配其它元素，又可能會受其它元素的影響或支配。

本文認為工業產業脆弱性分析包含三個維度，即產業規模、產業發展水平和產業環境。采用綜合方法，根據2012年《中國統計年鑒》數據，對初選指標進行顯著性檢驗、聚類分析和主成分分析。首先使用顯著性檢驗方法對指標進行一次篩選，然后使用SPSS（18.0）軟件進行主成分分析和聚類分析，主成分分析可以通過降維技術把多個變量指標化為少數幾個綜合變量，使問題分析得以簡化；聚類分析可以根據數據的特征把對象按一定規則分成若干類。最后從三個維度構建了了12個觀測指標組成的指標體系（見表1）。

ANP將系統元素劃分為兩部分，第一部分是控制因素層，包括決策目標和準則。決策準則之間也可以是依存和反饋的，這時控制層變成了控制網絡。第二部分是網絡層，它是由所有受控制層支配的元素組構成，元素和層次間內部不獨立，元素之間和元素組之間相互依存、支配，構成相互依存、反饋的網絡結構。利用網絡層次分析法，借助其計算軟件（Super Decision）進行計算，可以判斷指標的權重，最后并進行模型計算。

（1）構建網絡結構。針對工業脆弱性問題的實際情況進行系統分析，找出影響評價目標的元素關系。構造ANP網絡結構（見圖1），將系統劃分為控制因素層和網絡層。

（2）超矩陣計算。設控制層P1，P2，…，Pm，網絡層元素組C1，C2，CM，Ci元素Ci1，Ci2，…，Cin，i=1，2，…，N。超矩陣是構造網絡層元素之間的影響度。采用德爾菲法構造判斷矩陣，然后進行一致性檢驗。當階數大于2時，只有當CR<0.1時，才可以認為層次但排序的結果是滿意的。

（3）加權超矩陣計算。加權矩陣式構造組之間的影響度，即Ci與Cj之間的影響度。對Cj（j=1，2，…，N）元素對準則的重要性進行比較。與Cj沒有關聯的元素組所對應的向量分量為零，加權矩陣為：

A=a11 … a1N… … …aN1 … aNN，其中aij

構建矩陣W=Wij，其中W=aijWij，i=1，2，…，N，j=1，2，…，N，這里W=Wij為系統的超矩陣，A=aij為系統加權矩陣，則 就是加權超矩陣。

（4）指標權重。對加權超矩陣進行求解，可以得到極限超矩陣并最終得到指標權重。

2. 灰色關聯度分析。灰色理論最廣泛的應用是關聯度分析。關聯度分析是對系統中各因素之間關聯程度的強弱、大小和次序。灰色關聯度方法分析的具體步驟如下：第一，確定比較數列和參考數列；第二，確定各指標值對應的權重；第三，指標值的規范化處理；第四，計算灰色加權關聯度；第五，計算綜合評價結果，進行評價分析。根據綜合評價結果，對各評價對象進行排序。

灰色綜合評價模型：R=E×W（1）

公式1中：R=[r1，r2，…，rm]T為m個評價對象的綜合評價結果向量；

W=[w1，w2，…，wn]T為n個指標的權重分配向量，

（1）確定最優指標集F*。設F*=[j*1，j*2，…，j*n]，其中 j*k=（k=1，2，…，n）為第k個指標的參考值（若某指標值越大越好，則取該指標在各個評價對象中的最（下轉第27頁）大值；若指標值越小越好，則取各個評價對象中最小值）。

選定參考指標集后，構造矩陣

D=j*1 j*2 … j*nj11 j12 … j1n… … …jm1 jm2 … jmn

其中jik為第i個對象中第k個指標的原始數值。

（2）標準化處理。各評價指標通常具有不同的量綱和數量級，需要對原始數據進行標準化處理。

設第k個指標的變化區間為[jk1，jk2]，jk1為第k個指標在所有評價對象中的最小值，jk2為第k個指標在所有對象中的最大值，則可用下式將上式中原始數值變換成無量綱值Cik （0，1）。

Cik= ，i=1，2，…，m；k=1，2，…，n（2）

這樣D→C矩陣

C=C*1 C*2 … C*nC11 C12 … C1n… … …Cm1 Cm2 … Cmn

（3）計算綜合評價結果。根據灰色系統理論，{C*}=[C*1，C*2，…，C*n]和{C}=[Ci1，Ci2，…，Cin]分別為參考數列和被比較數列，基于關聯分析法求得第i個評價對象第k個指標與第k個參考指標的關聯系數 （k），即：

三、 實證分析

本文以工業脆弱性為研究對象，根據本文建立的工業脆弱性評價指標體系，利用《中國統計年鑒》形成的數據庫，進行實證研究。

1. 數據處理。首先對各地區的評價指標數據利用公式2進行無量綱化處理。對于脆弱性指標處理，取值越小越好。然后根據工業脆弱性網絡評價模型計算出各個評價指標的權重，利用公式4得出工業產業脆弱性綜合評價結果。

工業脆弱性綜合評價結果：

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，將各地區的無量綱化數據代入公式5中，就可得出各個區域工業脆弱性的綜合評價排序結果（見圖2）。

將所有省（市、自治區）按照四大區域進行聚類，由于東部、中部、西部以及東北部地區工業發展情況及其產生的問題存在差異，其脆弱性情況不一致（見圖3）。

2. 結果分析。

（1）權重分析。在一級指標權重中，產業發展水平占0.50，產業規模占0.34，而產業發展環境為0.16。這說明產業自身發展情況是決定其脆弱性高低的主要因素，產業外部環境是輔助要素。表3表明，在單個脆弱性指標權重中最重要的是工業總產值C2、成本費用利潤率C7和產品銷售率C5，分別占到0.21、0.18和0.12，這說明經濟效益是工業脆弱性高低的最直接體現。

（2）區域綜合脆弱性。圖3表明，從各區域的脆弱性結果來看，目前我國工業脆弱性在區域之間不平衡，江蘇、山東、廣東等東部沿海省份脆弱性最低，青海、寧夏、甘肅等西部省份脆弱性最高。圖4表明，從四大區域來看，西部、東北部與東部、中部相比工業更加脆弱，脆弱性程度由西部到東部逐漸遞減。

（3）指標脆弱性。如圖4所示，東部地（下轉第27頁）區指標脆弱性集中且值偏小，各項指標發展相對比較均衡；中部和東北部地區指標脆弱性值較分散；西部地區最分散，部分指標偏離正常區域，相較于其他區域脆弱性明顯。圖5表明，東部和中部地區指標整體脆弱性較低，但東部地區的全部從業人員年平均數C3、資產負債率C9、外商工業總產值C12和中部地區的企業單位個數C1、工業總產值C2、全部從業人員年平均數C3、主營業務收入C4、資產負債率C9等指標脆弱性程度較高，有待改善。東北部和西部地區指標整體脆弱性較高，如東北部企業單位個數C1、工業總產值C2、全部從業人員年平均數C3和西部企業單位個數C1、工業總產值C2、全部從業人員年平均數C3、主營業務收入C4，但也有些指標脆弱性程度較低，如東北部產品銷售率C5、總資產貢獻率C6、國營/私營利潤率C10和西部成本費用利潤率C7、國營/私營利潤率C10、國營/私營總產值C11等，這兩個區域要在現有基礎上應加大政策扶持力度，優化工業產業環境，提升工業產業發展能力。

四、 結論

將網絡層次與灰色關聯度分析相結合應用于工業產業脆弱性研究是一種新的嘗試。本文以工業脆弱性評價為目標，首先采用綜合選擇方法，對初步指標進行篩選和優化，系統、科學地構建了評價指標體系；其次，利用網絡層次分析法計算指標權重；最后，基于灰色關聯度分析計算得出了了我國不同區域工業脆弱性情況。研究結果表明，我國不同區域工業產業脆弱性情況不一致，總體來看，綜合脆弱性程度由西部到東部逐漸遞減，東部沿海地區工業發展更加穩定。此外，不同區域之間不同指標的脆弱性程度不同，各區域都存在不同的指標短板，需要在不同方面進行加強。由于影響區域工業產業的因素眾多，本文采取的指標皆為硬指標，并未考慮政府要素、政策環境等軟指標，指標的完備性和應用的普遍性還有待深入的研究。

參考文獻：

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4. 夏建新，楊若明.西部地區社會經濟系統的脆弱性及生態風險評估方法.中央民族大學學報（自然科學版），2003，（4）：331-335.

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6. 王兆峰，楊衛書.旅游產業的脆弱性及其評價指標體系研究.江西社會科學，2009，16（11）：81-86.

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8. 周利敏.從自然脆弱性到社會脆弱性：災害研究的范式轉型.思想戰線，2012，（2）：11-15.

9. 蘇飛，陳媛等.基于集對分析的旅游城市經濟系統脆弱性評價.地理科學，2013，（2）：51-57.

作者簡介：宗剛，博士，北京工業大學經濟與管理學院常務副院長、教授、博士生導師；韓建飛，北京工業大學經濟與管理學院博士生。

收稿日期：2013-09-28。