基于技術(shù)性貿(mào)易壁壘的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的研究

盧 娜，王 華

(商丘職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機(jī)電系，河南 商丘 476000)

基于技術(shù)性貿(mào)易壁壘的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的研究

盧 娜，王 華

(商丘職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機(jī)電系，河南 商丘 476000)

文章首先介紹了我國當(dāng)前嚴(yán)峻的貿(mào)易形勢及技術(shù)性貿(mào)易壁壘的預(yù)警機(jī)制，然后分析了具體的預(yù)警模型和方法，之后得到警情，依據(jù)警情通過系統(tǒng)發(fā)出警報，從而減少或者避免外貿(mào)企業(yè)的損失.

技術(shù)性貿(mào)易壁壘；風(fēng)險預(yù)警； AHP；預(yù)警系統(tǒng)

1 預(yù)警機(jī)制及流程

預(yù)警(Early-Warning)指某一事件發(fā)生之前，觀察它現(xiàn)在及以前的狀況并對它將來的情況進(jìn)行預(yù)測，包括它的危害程度，根據(jù)預(yù)測的結(jié)果提出解決的方法.本文所研究的TBT預(yù)警過程包括：指標(biāo)的選擇，選擇預(yù)警的方法，具體劃分預(yù)警等級、監(jiān)測預(yù)警、提出相應(yīng)對策等方面[1]35.

1)建立指標(biāo)體系：通常情況下，國際上TBT的建立，通常是在一些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的波動變化發(fā)生之后，這些指標(biāo)的波動常常能反映出一些不尋常的經(jīng)濟(jì)活動，所以，對于TBT預(yù)警的研究首先要選擇合理的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)；

2)預(yù)警方法的選擇：為了使結(jié)果更精確，本文選擇了比較適合TBT的方法；

3)預(yù)警等級的界定：按照預(yù)警結(jié)果對對外貿(mào)易的影響，預(yù)警的等級可以分為4級，按照警情的嚴(yán)重程度從高到低分為：紅、橙、黃、藍(lán)4色預(yù)警；

4)預(yù)警的過程：根據(jù)選擇的預(yù)警方法，對選擇的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分析、處理之后，得出警情的等級；

5)發(fā)出警報：根據(jù)警情，發(fā)出警報；

6)提出相應(yīng)對策：提出相應(yīng)的對策，盡量減輕損失.

2 預(yù)警方法的選擇及預(yù)警模型的建立

2.1 層次分析法(AHP)

AHP(The Analytic Hierarchy Process)，它把一個問題的多個單獨(dú)的組成要素分組為有序的層次結(jié)構(gòu)，之后比較它們的相對重要性，最后得出目標(biāo)合成權(quán)重[2]34-46.AHP在數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確和及時性方面相對較好，能監(jiān)測整體的經(jīng)濟(jì)活動，還能監(jiān)測某一經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，近年來應(yīng)用比較多.

2.2 建立指標(biāo)體系

由于經(jīng)濟(jì)預(yù)警的特殊性，在建立指標(biāo)體系的時候，我們要考慮更全面的因素.這里主要用主成分分析法(Principal Component Analysis，PCA) 和德爾斐法 (Delphi method)[3]46-57.

我們用10個國家的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，如表1所示.

表1 特征值大于1的主成分列表

可以看出，特征值大于1的主成分已經(jīng)包含了大部分的信息量.

在表2中，選取載荷系數(shù)絕對值大于0.8的指標(biāo)，可以看到第一主成分中，有：X1、X3、X5、X7、X11，第二主成分中有：X2、X4.

表2 因子載荷矩陣

2)對于定性指標(biāo)，用德爾斐法選取了6個指標(biāo).

2.3 技術(shù)性貿(mào)易壁壘預(yù)警模型的建立

2.3.1 建立模型

對于TBT預(yù)警模型的建立，這里采用層次分析法(AHP)[4]37-41,[5]34-48來完成，建立模型如圖2所示.

圖2 AHP模型[6]24-28

2.3.2 警情指標(biāo)權(quán)重的確定

我們根據(jù)具體的層次以及指標(biāo)的性質(zhì)來設(shè)定指標(biāo)的權(quán)重[2].首先采用專家評價法構(gòu)造判斷矩陣，如表3.

表3 因子判斷矩陣

構(gòu)造比較判斷矩陣：

(1)

對A的各列歸一化：

(2)

比較A各行元素之和為：

(3)

(4)

對于矩陣A，如果滿足AW=λmaxW，則λmax為A的最大特征根，W為對應(yīng)于λmax的正規(guī)化特征向量，根據(jù)AW=λmaxW求出最大特征值λmax：

(5)

下面求出CI(Consisteney Index)：

(6)

當(dāng)CI越小的時候，其一致性越好，再將CI與平均一致性指標(biāo)RI(Random Index)比較，即可得出其是否具有滿意的一致性，RI值可以查到如下表4所示.

表4 平均一致性指標(biāo)

一致性比例CR的值為：

(7)

當(dāng)CR<0.1時，其具有滿意的一致性，否則，需要修正.

2.3.3 預(yù)警等級的確定

1) 確定指標(biāo)隸屬度

本文采用德爾斐法來完成：①組織專家小組;②制定預(yù)警指標(biāo)排序表;③根據(jù)指標(biāo)影響程度排序，統(tǒng)計結(jié)果;④計算指標(biāo)隸屬度，得出評價矩陣Ri.

2) 一階模糊綜合評判

一階模糊綜合評價Bi=Wi×Ri=(bi1,bi2,bi3,bi4)，bik為指標(biāo)uij對于風(fēng)險度Mi的隸屬度，一階評價判斷矩陣如下所示[2]36.

(8)

3) 二階模糊綜合評判

二階模糊綜合評價B=W×R=(b1,b2,b3,b4)，bk為指標(biāo)集Ui對于風(fēng)險度Mi的隸屬度，B為M上的模糊子集[2]43.

4) 預(yù)警等級框架

TBT預(yù)警信息的風(fēng)險程度可以4級，如表5所示.

表5 風(fēng)險程度等級[6]48

5) 綜合評價結(jié)果

根據(jù)最大隸屬度原則G=B×MT，由G值得出TBT預(yù)警的綜合評價，如表6所示.

表6 TBT預(yù)警評價結(jié)果

6) 預(yù)警系統(tǒng)的實現(xiàn)

開發(fā)工具：Visual Studio 2010；

開發(fā)語言：C#；

數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)：Microsoft SQL Server 2008；

Web服務(wù)器：IIS6.0；最終，通過系統(tǒng)實現(xiàn)預(yù)警信息的發(fā)布.

3 結(jié)語

TBT預(yù)警系統(tǒng)有很重要的實際意義，它能夠及時地避免或者減輕TBT的設(shè)定對我國出口企業(yè)造成的巨大損失，本文完成了指標(biāo)的選取，通過層次分析法建立了預(yù)警模型，從而達(dá)到對TBT風(fēng)險的研究，由于其復(fù)雜性和特殊性，它的研究方法有多種，仍需進(jìn)一步研究.

[1] 藍(lán)公華.技術(shù)性貿(mào)易壁壘預(yù)警系統(tǒng)[J].蘭州學(xué)刊，2006,4.

[2] 盧 娜.WTO/TBT信息通報預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 成都：西南交通大學(xué)，2012.

[3] 劉世明.佛山陶瓷出口技術(shù)性貿(mào)易壁壘預(yù)警研究[D].長沙:中南大學(xué)，2007.

[4] 王虹曇，趙國榮.FAHP綜合評價法在預(yù)警機(jī)作戰(zhàn)效能評估中的應(yīng)用[J]. 青島大學(xué)學(xué)報(工程技術(shù)版)，2010,(01).

[5] SAATY T L,The Analytic Hierarchy Process[M].New York:McGraw-Hill,1980(01).

[6] 諶 銳.江西省技術(shù)性貿(mào)易壁壘風(fēng)險評價體系研究[D].武漢：武漢理工大學(xué)，2010.

[責(zé)任編輯 冰 竹]

The Research on the Risk Early Warning Based on Technical Barriers to Trade

LU Na, WANG Hua

(ShangqiuPolytechnic,Shangqiu476000,China)

This paper first introduces the severe trade situation and the early warning mechanism of technical barriers to trade, and then analyzes the early-warning model and methods, finally according to the alarm, sounds alarm to avoid or reduce the loss of foreign trade enterprises.

TBT; risk warning; AHP; Early warning system

2015-08-13

盧 娜(1982- )，女，河南商丘人，商丘職業(yè)技術(shù)學(xué)院講師，碩士，主要從事應(yīng)用電子、電子信息和控制理論與控制工程研究。

1671-8127(2015)05-0038-04

TP393.08；F752.02

A