基于灰色關聯和模糊物元的幾內亞灣區綜合競爭力評價

李敏，封學軍，蔣柳鵬，莊凱

（河海大學港口海岸與近海工程學院，江蘇南京210098）

0 引言

“灣區”的概念起源于美國舊金山灣。該地區依托硅谷形成了匯聚科技、創業以及人力資本的全球化聚集港灣。從世界經濟發展史看，全球60%的經濟總量集中在入?？趨^域，約75%的大城市、70%的GDP和人口集中在距海岸100 km的海岸帶地區[1-2]，國際大灣區已經成為了帶動全球經濟發展的重要增長引擎和引領技術變革的領頭羊，發揮著引領創新、聚集輻射、轉型升級的核心驅動作用[3]。

當前針對大灣區的研究方法以區域經濟學領域的方法為主，側重于經濟、人口等基礎性指標的分析[4]，如：綦魯明[5]將深圳作為主要研究對象，構建了深圳灣區經濟的評價指標體系，得出當前深圳灣區經濟處于快速發展期，魯志國等[6]從土地面積、GDP等反映灣區經濟的基礎指標入手，評價包含粵港澳大灣區的全球四大灣區的競爭格局，提出了推動灣區經濟發展的重點是發揮區域特色和推動體制機制創新。伍鳳蘭等[7]、馬忠新等[8]也運用了不同方法對灣區進行了相關研究。

針對大灣區的研究少有對其綜合競爭力評價的方法和成果，也缺乏對非洲是否在若干年后能形成大灣區進行的思考與探討。本文將提出幾內亞灣區的概念，基于灣區具有的共性特征，利用灰色關聯投影和模糊物元評價結合的方法通過對紐約灣區、舊金山灣區、東京灣區、粵港澳灣區以及幾內亞灣區競爭力進行比較研究，全面地得到五大灣區在競爭中各自的優劣勢，并為幾內亞灣沿岸國家決策提供相關科學的建議。

1 幾內亞灣區的發展現狀

幾內亞灣是非洲最大的海灣，沿岸地區涵蓋6個西非沿海國家和4個中非沿海國家，包括利比里亞、科特迪瓦、加納、多哥、貝寧、尼日利亞、喀麥隆、赤道幾內亞、加蓬，以及灣頭的島國圣多美和普林西比。如圖1所示。其三面環陸、海岸線長、經濟腹地廣的優越地理條件加上具備優先吸收外商投資能力的眾多港口城市符合形成灣區的前提基礎[9]。

圖1 幾內亞灣沿岸國家區位圖Fig.1 Location map of countries along the Gulf of Guinea

根據世界銀行數據統計，幾內亞灣沿岸國家的面積僅占非洲面積的0.8%，人口為非洲的2.2%，然而創造了非洲近30%的GDP，其中，尼日利亞GDP總量位居非洲第一，大多數國家GDP增速都超過非洲平均水平。巨大的人口紅利，飛速的城市化進程、全球的人口流動以及工業革命使得幾內亞灣地區有著十分可期的前景，豐富的自然資源更是使得幾內亞灣沿岸國家已經成為世界熱點關注的地區。經濟全球化和“21世紀海上絲綢之路”倡議的實施，給該地區提供了新的發展機遇。

2 大灣區綜合競爭力評價指標體系

指標體系選取和構造的合理性對評價灣區競爭力起著至關重要的作用，總結申勇[2]、吳家瑋[10]、田長霖等[11]的研究，同時通過對中國商務部、世界銀行、各國商務部、統計局等相關數據分析，建立了大灣區發展競爭力的評價體系，如表1所示。該系統主要由三層指標構成，即第一層：目標層，大灣區競爭力（A）；第二層：要素層：自然資源（B1）、經濟條件（B2）、物流條件（B3）、創新科研條件（B4）；第三層：指標層，反應大灣區競爭力的具體形態（C），共17個。

表1 大灣區綜合競爭力評級指標體系Table 1 Comprehensive competitiveness rating index system of the Greater Bay Area

3 大灣區綜合競爭力評價方法選擇與模型構建

在競爭力研究的方法選擇中，常用的評價方法有：層次分析法、綜合模糊評價方法、因子分析法、灰色關聯法等，每種方法均有其適用的范圍。通過對各評價方法的優缺點分析，最終選擇作灰色關聯和模糊物元評價法相結合的方法作為大灣區綜合競爭力的評價，該方法不僅能判斷待評物元與標準物元之間的接近程度，還能彌補傳統歐式算法計算關聯系數的弊端。

3.1 基于灰色關聯模糊物元法的評估模型

3.1.1 模糊物元法

根據文獻[12]，模糊物元是以“事物”、“特征”、“模糊量值”組成的三元有序組R=（M，C，x）。其中m個事物組成的n維復合模糊物元R可記為：

3.1.2 從優隸屬原則

各單項指標相應的模糊值從屬于標準方案各對應評價指標相應的模糊量值隸屬程度，稱為從優隸屬度[12]。從指標對總體評價的影響來看，可將各指標分為兩類，本文采用的是“效益型”指標，相應的屬性越大越好，具體公式如下：

其中：max xij，min xij分別為每一個評價指標的最大值，最小值。由此可以得到從優隸屬度模糊物元。

式中：為n維標準物元，μi0=1（i=1，2，…，n）。

3.1.3 確定指標權重

3.1.3 .1 AHP確定客觀權重

1）建立結構層次模型，將評價的一級指標（要素層）和二級指標（指標層）的相關信息進行采集，構建層次分析模型，如表1所示。

2）構造判斷矩陣，用成對比較法和1~9尺度，構造各層對上一層各因素的判斷矩陣。

3）計算權向量并做一致性檢驗，對應于判斷矩陣的最大特征值λmax和特征向量，計算的一致性指標CI和一致性比率CR，將特征向量經歸一化后得到主觀權重W。其中：式中：n為判斷矩陣的階數；RI為隨機一致性指標。

3.1.3 .2變異系數法確定主觀權重

1）求出各指標的平均值和標準差：

2）計算變異系數Zi：

3）計算各指標的權重Vi：

3.1.3 .3指標綜合權重的確定權重

由以上AHP方法和變異系數法得到的主觀權重向量W=（W1，W2，…，Wn）和客觀權重向量V=（V1，V2，…，Vn），應用“乘法”集成法獲取主客觀綜合權重系數ωi：

3.2 構造基于灰色關聯分析的模糊物元分析模型

在利用模糊物元評定各物元優劣性時，大多數文獻采用歐式距離作為關聯數，具體算法如下：

為了充分考慮模糊物元和標準物元的“相近”程度，解決歐氏“貼近度”因僅考慮了待評樣本向量終點與標準樣本向量終點之間的距離而導致多個待評樣本區分度不高的問題，本文將采用灰色關聯和模糊物元相結合的方法進行計算。

3.2.1 計算關聯系數

根據灰色系統理論，將標準物元M0={μ01，μ02，μ03，…，μ0n}作為參考數列，則Mj={μj1，μj2，μj3，…，μjn}與M0之間的關聯系數計算公式為：

式中：ρ為分辯系數，ρ沂（0，1），一般取0.5。

3.2.2 計算關聯度

計算關聯度公式為：

4 實例分析

4.1 指標值的確定

對于定性的指標本文采用問卷調查的形式獲得，共調研了40位專家，獲得37份有效問卷，最終整理的17項指標的原數據見表2（數據來源為世界銀行、中國商務部、相關國家的商務部、統計局以及其他網絡公開數據庫）。

表2 五大灣區競爭力評價的灰色關聯評價指標值Table 2 Grey relational evaluation index value for competitiveness evaluation of five bay areas

4.2 相關結論

利用公式（1），可以得到從優隸屬度：

由于17項指標重要性不同，所以采用AHP法和變異系數法共同賦權，使結果更加準確，關聯系數結果如表3所示。

表3 指標權重與關聯系數Table 3 Index weight and correlation coefficient

利用公式（11），得到五大灣區關聯度見表4。

表4 關聯度Table 4 Degrees of association

由評價結果可以得到，灣區排名依次是：紐約灣區，粵港澳大灣區，東京灣區，舊金山灣區，幾內亞灣區，根據公式（9），計算得：ρH1=0.375，ρH2=0.308，ρH3=0.343，ρH4=0.440，ρH5=0.090，即排名依次是：粵港澳大灣區，紐約灣區，東京灣區，舊金山灣區，幾內亞灣區。紐約灣區雖然有4個系數小于0.400，但是所占比例都較小，且在17項指標中有4項指標最高，位于五大灣區之首，所占比重都較高。

5 結語

本文基于對大灣區的影響因素進行分析，構建了幾內亞灣區競爭力評價體系，并通過灰色關聯和模糊物元相結合的方法對世界現有的四大灣區和幾內亞灣區進行了評價和排序，并通過歐式“貼近度”對結論進行了進一步驗證，結果顯示，紐約灣區位于五大灣區之首，幾內亞灣區最末。

運用AHP和變異系數法計算量化各指標權重，結果顯示，幾內亞灣區在資源、自然環境的破壞程度等方面占有絕對的優勢，但是其他各個方面得分均較低，受基礎設施建設、經濟基礎和創新環境等方面等權重系數較大的指標影響，無法將其在資源與自然環境方面的優勢發揮出來，較為落后。亟需從實現工業化轉型、加強技術升級和創新、完善交通基礎設施和重視教育發展、培養專業人才等方面補足短板，填補相關領域知識和技術缺口等來提高區域競爭力。

灣區的建設是一個長期且復雜的過程，灣區競爭力又是一個相當廣泛的概念，本文的評價體系還不夠涵蓋灣區評價的全部內容，如何使得評價指標體系更加完善科學標準，需要結合在后期的實踐中進一步研究和改進。