基于循環(huán)修正的黑龍江省各主要城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力綜合評(píng)價(jià)方法研究

馬　丹，于海芳，徐　偉

(1.大慶師范學(xué)院 教師教育學(xué)院，黑龍江 大慶 163712；2.朝陽(yáng)師范高等專科學(xué)校 數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)系，遼寧 朝陽(yáng)122000)

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基于循環(huán)修正的黑龍江省各主要城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力綜合評(píng)價(jià)方法研究

馬丹1，于海芳2，徐偉1

(1.大慶師范學(xué)院 教師教育學(xué)院，黑龍江 大慶 163712；2.朝陽(yáng)師范高等專科學(xué)校 數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)系，遼寧 朝陽(yáng)122000)

摘要：針對(duì)城市競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)中存在的單一方法評(píng)價(jià)結(jié)果不一致的問(wèn)題，對(duì)黑龍江省12個(gè)主要城市的11項(xiàng)指標(biāo)，分別采用綜合指數(shù)法、層次分析法、主成分分析法和因子分析法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)和排位；再以Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)為檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，利用平均值法、Board法、Copealand法、模糊Board法對(duì)單一模型進(jìn)行組合，反復(fù)迭代，得到黑龍江省各主要城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力的綜合評(píng)價(jià)和排序。

關(guān)鍵詞：主觀賦權(quán)法；客觀賦權(quán)法；Spearman相關(guān)系數(shù)；循環(huán)修正

0引言

20世紀(jì)80年代以來(lái)，對(duì)于城市競(jìng)爭(zhēng)和城市競(jìng)爭(zhēng)力的研究日益受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。他們不僅深入探討和闡述了城市競(jìng)爭(zhēng)力的概念、內(nèi)涵與特征，而且設(shè)計(jì)了一些城市競(jìng)爭(zhēng)力的指標(biāo)體系，在城市競(jìng)爭(zhēng)力量化評(píng)價(jià)方法模型的研究和實(shí)踐中也取得了很多成果。這些評(píng)價(jià)方法根據(jù)賦權(quán)方法的不同，大致可分為兩類，一類是主觀賦權(quán)法主要有綜合指數(shù)法、層次分析法、專家評(píng)價(jià)法等，一類是客觀賦權(quán)法主要有主成分分析法、因子分析法等。由于權(quán)重的主觀任意性，常導(dǎo)致一種方法的評(píng)價(jià)結(jié)果很難令人信服，而且不同方法對(duì)同一對(duì)象的評(píng)價(jià)結(jié)果往往存在差異，為解決此問(wèn)題，本文在研究相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，分別采用兩種主觀賦權(quán)法綜合指數(shù)法[1]、層次分析法[2]和兩種客觀賦權(quán)法主成分分析法[3]、因子分析法[4]，并將這四種方法分別采用目前常用的平均值法、Board法、Copealand法、模糊Board法[5]進(jìn)行組合，可實(shí)現(xiàn)不同評(píng)價(jià)方法的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，通過(guò)用組合評(píng)價(jià)方法對(duì)不同的單一評(píng)價(jià)方法得到的不同評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行修正，保證了不同評(píng)價(jià)方法結(jié)果的一致性。

1城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

以《黑龍江省2013年統(tǒng)計(jì)年鑒》為基礎(chǔ)，利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)黑龍江省12個(gè)主要城市進(jìn)行評(píng)價(jià)和分析，選取11項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建評(píng)價(jià)體系：X1：地區(qū)生產(chǎn)總值(億元)，X2:固定資產(chǎn)投資總額(億元)，X3：社會(huì)消費(fèi)品零售價(jià)總額(億元)，X4：公共交通客運(yùn)總量(萬(wàn)人次)，X5：衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)(張)，X6：普通高等學(xué)校在校生數(shù)，X7：進(jìn)口總額(萬(wàn)美元)，X8：外商直接投資使用金額(萬(wàn)美元)，X9：建成區(qū)面積(平方公里)，X10：城市園林綠地面積(公頃)，X11：人均城市道路面積(平方米)。

2循環(huán)修正的綜合評(píng)價(jià)步驟

(1)利用單一的評(píng)價(jià)方法。即綜合指數(shù)法、層次分析法、主成分分析法、因子分析法得到不同的評(píng)價(jià)結(jié)果和排序；

(2)對(duì)不同的方法得到的結(jié)果進(jìn)行Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)，若通過(guò)檢驗(yàn)，則結(jié)果為最終結(jié)果；若不通過(guò)檢驗(yàn)則轉(zhuǎn)入(3)；

(3)分別用平均值法、Board法、Copealand法、模糊Board法對(duì)單一評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，得到評(píng)價(jià)結(jié)果及排序；

(4)對(duì)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)，若通過(guò)檢驗(yàn)，則結(jié)果為最終結(jié)果；若不通過(guò)檢驗(yàn)則轉(zhuǎn)入(3)，直至評(píng)價(jià)結(jié)果通過(guò)Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)，且4種組合評(píng)價(jià)的結(jié)果趨于一致。

3單一評(píng)價(jià)模型

對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，分別采用綜合指數(shù)法、層次分析法、主成分分析法、因子分析法對(duì)黑龍江省各主要城市的綜合競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果見(jiàn)表1。

表1　各模型得分及排名

4循環(huán)修正的組合評(píng)價(jià)

4.1四種評(píng)價(jià)方法的一致性檢驗(yàn)

提出假設(shè)H0ij：兩種方法不相關(guān)；H1ij：兩種方法正相關(guān)(i,j=1,2,3,4;i≠j)

Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)公式為：

(1)

其中，di為兩種排序的等級(jí)差。

通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的處理，得到四種評(píng)價(jià)方法的相關(guān)系數(shù)矩陣：

由顯著水平α=0.05，cα=0.536，在上述的矩陣中，rij>cα，沒(méi)有理由接受H0，即四種方法正相關(guān)，具有一致性。

4.2平均值法

1)將排序名次轉(zhuǎn)換成得分，利用排序打分法

Rij=n-rij+1，

(2)

其中，rij:i=1,2,···,12;j=1,2,3,4為第i個(gè)城市在第j種方法下的排位。

2)平均值法組合評(píng)價(jià)

(3)

(4)

4.3Board法

Board法是一種少數(shù)服從多數(shù)的方法，，若評(píng)價(jià)方法認(rèn)為優(yōu)于城市j的個(gè)數(shù)多于城市j優(yōu)于城市i的個(gè)數(shù)，記為xisxj。

定義Board矩陣

(5)

組合評(píng)價(jià)值為

(6)

若兩個(gè)城市組合評(píng)價(jià)值相等，如方法2.1中標(biāo)準(zhǔn)差小為優(yōu)。(表2)

4.4Copealand法

4.5模糊Board法

1)計(jì)算隸屬度

(7)

注：xij為地區(qū)i在第j種方發(fā)現(xiàn)的得分；μij為地區(qū)i在第j種方法下的隸屬度。

2)根據(jù)城市的排位h及隸屬度μij定義模糊頻數(shù)

(8)

(9)

3)將排位h轉(zhuǎn)化為得分Qh，

(10)

4)計(jì)算模糊Borda數(shù)得分yi，按得分yi大小重新進(jìn)行排序。

yi=∑WhiQhi，i=1,2,···,12(表2)　(11)

表2(續(xù))

表2可見(jiàn)，運(yùn)用組合評(píng)價(jià)法進(jìn)行第1次組合，評(píng)價(jià)結(jié)果仍有差異，需要進(jìn)行第二次迭代修正。計(jì)算Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)，可見(jiàn)不同方法之間兩兩相關(guān)，可以通過(guò)一致性檢驗(yàn)，因此進(jìn)行第二次組合，結(jié)果見(jiàn)表3，從表3可見(jiàn)，不同組合評(píng)價(jià)方法的結(jié)果完全相同。綜合競(jìng)爭(zhēng)力由強(qiáng)到弱的排序?yàn)椋汗枮I、大慶、齊齊哈爾、牡丹江、佳木斯、綏化、雞西、黑河、雙鴨山、伊春、鶴崗、七臺(tái)河。

表3　第二次組合評(píng)價(jià)得分及排序

城市平均值法得分排序Board法得分排序Copealand法得分排序模糊Board得分排序哈爾濱12111111166.001齊齊哈爾103937345.003雞西5.75757-1712.777鶴崗211111-9111.0011雙鴨山4.25939-597.129大慶1121029255.002伊春310210-7103.0010佳木斯85753528.005七臺(tái)河112012-11120.0012牡丹江94845436.004黑河5848-3811.458綏化76661621.006

5模型與評(píng)價(jià)

本文采用了循環(huán)修正的組合評(píng)價(jià)法對(duì)黑龍江省各主要城市的綜合競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行了評(píng)價(jià)。這種方法相對(duì)于單一評(píng)價(jià)模型優(yōu)勢(shì)在于，克服了主觀賦權(quán)法與客觀賦權(quán)法的不足，評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行了多次組合最終得到了一致的排名結(jié)果，解決了單一方法結(jié)果具有差異性的問(wèn)題。使結(jié)果更具科學(xué)性和可參考性。從評(píng)價(jià)結(jié)果看到，黑龍江省各主要城市的綜合競(jìng)爭(zhēng)力由強(qiáng)到弱的排名為：哈爾濱、大慶、齊齊哈爾、牡丹江、佳木斯、綏化、雞西、黑河、雙鴨山、伊春、鶴崗、七臺(tái)河。這與人們直觀排序基本一致。從綜合評(píng)價(jià)得分上看，各地區(qū)差異較大，這說(shuō)明黑龍江省各城市的綜合競(jìng)爭(zhēng)力情況很不平衡。為縮小差距，黑龍江省可采取相應(yīng)政策，以協(xié)調(diào)各地區(qū)的發(fā)展情況。

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作者簡(jiǎn)介：馬丹(1981-)，女，遼寧鞍山人，講師，從事多元統(tǒng)計(jì)分析方向研究。

中圖分類號(hào)：O212.4

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：2095-0063(2016)03-0081-04

收稿日期：2015-3-26

DOI 10.13356/j.cnki.jdnu.2095-0063.2016.03.020