基于灰色系統(tǒng)理論對產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)的研究——以黑龍江省林業(yè)產(chǎn)業(yè)為例

劉延龍,臧 睿*,張 濱

(1.東北林業(yè)大學理學院，黑龍江哈爾濱 150040;2.東北林業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，黑龍江哈爾濱 150040)

基于灰色系統(tǒng)理論對產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)的研究
——以黑龍江省林業(yè)產(chǎn)業(yè)為例

劉延龍1,臧 睿1*,張 濱2

(1.東北林業(yè)大學理學院，黑龍江哈爾濱 150040;2.東北林業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，黑龍江哈爾濱 150040)

摘要灰色發(fā)展系數(shù)是灰色GM(1,1)模型的核心，在運用灰色GM(1,1)模型進行預測時，灰色發(fā)展系數(shù)一般為定值，然而在實際情況中發(fā)展系數(shù)往往是變動的，其中一個重要的影響因素就是產(chǎn)業(yè)結構的變動。該研究通過將次級產(chǎn)業(yè)發(fā)展系數(shù)進行產(chǎn)值加權，得到灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)和灰色產(chǎn)業(yè)綜合發(fā)展模型，并將其運用于黑龍江省林業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析與預測中，計算得出2013～2017年黑龍江省林業(yè)產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)分別為0.243 1、0.259 3、0.276 、0.295 2、0.314 9，并據(jù)此對其相應年份的林業(yè)總產(chǎn)值進行了預測，取得了良好的應用效果。研究表明，分析產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)使產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況更能體現(xiàn)出產(chǎn)業(yè)結構的影響。

關鍵詞產(chǎn)業(yè)結構變動；產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)；灰色產(chǎn)業(yè)綜合發(fā)展模型；林業(yè)產(chǎn)業(yè)

研究事物的發(fā)展動力可以利用灰色GM系列模型中的參數(shù)進行體現(xiàn)，最常用的是灰色GM(1,1)模型中的發(fā)展系數(shù)-a。利用發(fā)展系數(shù)-a可以度量事物在一定時期內(nèi)的發(fā)展能力，這種能力是事物對內(nèi)在因素和外在因素影響的綜合體現(xiàn)。灰色GM(1,1)模型中的發(fā)展系數(shù)-a對于整個模型而言是動態(tài)發(fā)展的根源，但是從其自身來看，卻假定其保持不變。然而，在實際中，這個假定是不成立的，對于某一事物的發(fā)展而言，伴隨事物內(nèi)部環(huán)境和外部環(huán)境的變化，這些影響都將改變事物的發(fā)展狀態(tài)，體現(xiàn)在發(fā)展系數(shù)上就是發(fā)展系數(shù)-a隨著事物內(nèi)部和外部環(huán)境的變化而發(fā)生變動[1]。

筆者從產(chǎn)業(yè)結構變動的角度出發(fā)，以黑龍江省林業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展為例，利用灰色GM(1,1)模型求得林業(yè)三次產(chǎn)業(yè)內(nèi)各次級產(chǎn)業(yè)的灰色發(fā)展系數(shù)，進而對其進行加權處理，求得林業(yè)三次產(chǎn)業(yè)各自的產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)，這時的灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)則是根據(jù)產(chǎn)業(yè)結構的變動發(fā)展而形成的一種動態(tài)的發(fā)展系數(shù)，是對普通灰色發(fā)展系數(shù)的結構性時間分解。最后利用所得的灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)進行的預測，將這一發(fā)展系數(shù)進一步施于應用之中。

1灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)的確定及預測模型的建立

1.1灰色GM(1,1)模型灰色預測是灰色系統(tǒng)理論中的一種預測方法，灰色系統(tǒng)理論將研究系統(tǒng)視為灰色系統(tǒng)，其事物的發(fā)展具有一定的內(nèi)在規(guī)律性，可以通過對數(shù)據(jù)的灰化處理將其體現(xiàn)出來[2]。

灰色GM(1,1)模型參數(shù)計算的具體步驟如下：

根據(jù)相關設定，灰色GM(1,1)模型的影子方程為:

式中，a為灰色發(fā)展系數(shù);μ為灰色內(nèi)生控制灰數(shù)。

將上述計算結果代入影子方程式轉化求得時間影響序列，得到灰色GM(1,1)預測模型：

通過累減即可得到灰色預測值。

師生活動 學生獨立活動，然后全班交流.感知以下情況：教師在此基礎上進行引導：與與與分別互為倒數(shù)關系，我們只研究其中一種情況.也就是說，在初中階段，我們只研究本節(jié)課先研究對邊與鄰邊比商情況.

1.2灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)

1.2.1灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)的定義。根據(jù)灰色GM(1,1)模型即可求得各次級產(chǎn)業(yè)的灰色發(fā)展系數(shù)，利用次級產(chǎn)業(yè)的綜合發(fā)展情況配合綜合指數(shù)的形式求解得到灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)。

由于發(fā)展系數(shù)對模型的影響是以e-a的形式體現(xiàn)出來的，因此在對各產(chǎn)業(yè)的發(fā)展系數(shù)進行結合的時候也必須以e-a的形式進行。此外，產(chǎn)業(yè)結構的影響實質(zhì)就是各次級產(chǎn)業(yè)的重要程度，用數(shù)值表示就是各次級產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值，可以直接作為e-a的權重。如此，即可以利用如下計算公式定義：

式中，i為第i產(chǎn)業(yè);j為第i產(chǎn)業(yè)中第j次級產(chǎn)業(yè);k為年份;fjk為第k年第j個次級產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值;-aij為第i產(chǎn)業(yè)中第j次級產(chǎn)業(yè)的灰色發(fā)展系數(shù);-aik為第i產(chǎn)業(yè)第k年的灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)。

對e-aik取對數(shù)即可求得灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)。

1.2.2灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)的性質(zhì)。①由于利用產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值進行加權，最終求得系數(shù)帶有很強的產(chǎn)業(yè)結構色彩；②不求個體最優(yōu)，強調(diào)整體協(xié)調(diào)，即灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)體現(xiàn)的是產(chǎn)業(yè)整體的發(fā)展情況，個體的變動對整體的沖擊較小；③灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)實質(zhì)是對普通灰色發(fā)展系數(shù)的結構性時間分解。

1.3.1內(nèi)插預測。設求得第k年的灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)為-ak，第k年的產(chǎn)值為Xk，類似與灰色GM(1,1)模型的形式，有:

X1=Me-a1

模型的檢驗可以按照灰色GM(1,1)模型的檢驗進行，此處從略。

2灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)和模型的應用

2.1灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)的計算為了進一步闡釋灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)，該研究以2006～2012年黑龍江省林業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)為例，依次求得黑龍江省林業(yè)三次產(chǎn)業(yè)的灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)，再以之為基礎求得黑龍江省林業(yè)總產(chǎn)值的灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)。

黑龍江省林業(yè)第一產(chǎn)業(yè)中次級產(chǎn)業(yè)大致分為林木培養(yǎng)和種植X11、木材采運X12、經(jīng)濟林產(chǎn)品種植和采集X13、花卉種植X14、陸生野生動物繁育和利用X15、林業(yè)生產(chǎn)輔助服務X16和林業(yè)第一產(chǎn)業(yè)中林業(yè)系統(tǒng)非林產(chǎn)業(yè)X17，上述7個次級產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之和即為林業(yè)第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值X1。數(shù)據(jù)來源于2006～2012年《中國林業(yè)統(tǒng)計年鑒》。

表1　2006～2012年黑龍江省林業(yè)第一產(chǎn)業(yè)中各次級產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況

注：“產(chǎn)值”為2006～2012年產(chǎn)值之和(忽略通貨膨脹的影響)；Δ為灰色GM(1,1)模型的平均相對誤差。

顯然，這里的陸生野生動物繁育和利用模型平均相對誤差達到了52.064 8%，花卉種植和林業(yè)生產(chǎn)輔助服務也超過了20%，但是，這3部分的比重和僅為6.67%，再加上灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)“不求個體最優(yōu)，強調(diào)整體協(xié)調(diào)”，因此這樣的誤差也是可以接受的。同理，可以對林業(yè)第二、三產(chǎn)業(yè)以及林業(yè)總產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值進行灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)的計算，這里略去詳細的過程。最終得到林業(yè)三次產(chǎn)業(yè)和林業(yè)總產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)(表2)。

從圖1可以明顯看出灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)相比普通的灰色發(fā)展系數(shù)是動態(tài)的，因此利用灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)對有結構的事物進行分析時更能將結構變動的影響滲入模型分析之中。

表3　2006～2012年黑龍江省林業(yè)總產(chǎn)值的內(nèi)插預測結果

表4　2013～2017年黑龍江省林業(yè)總產(chǎn)值的外推預測結果

3結論

該研究基于對灰色GM(1,1)模型進行分析，在灰色發(fā)展系數(shù)為定值的基礎上，利用產(chǎn)業(yè)結構的變動，將灰色發(fā)展系數(shù)與產(chǎn)業(yè)結構相結合，生成了灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)，是發(fā)展系數(shù)隨著產(chǎn)業(yè)結構的變動而變動，化靜為動，同時建立了相應的預測模型。為了更好地說明灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)，以黑龍江省林業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展為例，分別計算得到了林業(yè)三次產(chǎn)業(yè)和林業(yè)總產(chǎn)值的灰色產(chǎn)業(yè)結構型綜合發(fā)展系數(shù)，并對林業(yè)產(chǎn)值總產(chǎn)值進行了預測，取得了良好的效果。

參考文獻

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中圖分類號S-9

文獻標識碼A

文章編號0517-6611(2015)30-263-03

作者簡介劉延龍(1990-)，男，山東莒縣人，研究生，研究方向：最優(yōu)化理論與應用。*通訊作者，副教授，博士，碩士生導師，從事最優(yōu)化理論與應用研究。

收稿日期2015-09-18

Research on Comprehensive Developmet Index of Industrial Structure Based on Grey System Theory—A Case Study on Forestry Industries in Heilongjiang Province

LIU Yan-long1，ZANG Rui1*， ZHANG Bin2(1.College of Science, Northeast Forestry University, Harbin，Heilongjiang 150040；2.College of Economics and Managment，Northeast Forestry University, Harbin ，Heilongjiang 150040)

AbstractGrey coefficient of development is the core of grey GM (1, 1) model. Under normal circumstances the development coefficient is constant value by the use of grey GM (1, 1) model to forecast.However, in fact, the development coefficient is fluctuant. One of the important influence factor is the change of industrial structure.The comprehensive developmet index of industrial structure and comprehensive developmet model of grey industries of foresty industries in Heilongjiang is obtained through output weighted coefficient of secondary industry development, calculated that the comprehensive developmet index of industrial structure of foresty industries in Heilongjiang from 2013 to 2017 are 0.243 1,0.259 3, 0.276 7, 0.295 2, 0.314 9.Then the forestry output value in the corresponding year has carried based on these data and achieves a good application effect. The study shows that the analysis of the comprehensive developmet index of industrial structure can reflect the influence of industrial structure better.

Key wordsIndustrial sturcturial change；Comprehensive developmet index of industrial structure；Comprehensive developmet model of grey industries；Foresty industries