利用粗糙集方法精簡負面清單管理政策

周鈺云+喬帥淇+許梓坤+江淇+丁常悅

摘要：粗糙集是一種處理不確定性數據的數學工具，能有效地對數據進行分析和推理，從中發現隱含的知識。文章運用粗糙集理論和方法提取有效的政策措施，并通過求解最優化模型生成精簡的高質量的負面清單，為政策提供參考。

關鍵詞：粗糙集方法；負面清單

一、研究背景

早在國外，負面清單管理模式就已經很好的實施了下去。他們制定的負面清單都以法為依據，利用相關的法律條款來保障國家的安全和經濟利益，而且范圍比較廣泛，有的條例能夠涵蓋很多方面，所以給了執行者很大的空間。相比而言，我國上海自貿區制定的清單就沒有那么自由，細化了分類標準，這樣可能會導致潛在的行業由于涉及范圍較廣而不能完全的體現在所列的清單中。因此，我們的主要目標是對上海自貿區的管理政策進行調研，獲得數據。利用粗糙理論進行研究，對管理政策清晰化，并利用計算機編程對清晰化的政策進行精簡。

二、創新特色

采用粗糙集方法，對上海自貿區獲取的數據進行分析。已有的研究多用于信息科學中的數據挖掘領域，在管理領域應用尚屬首次，這是本課題的一個創新點。另外，對于清晰化的政策進行精簡時利用了最優化算法，而此前的研究工作多使用智能算法，這也是本課題的一個創新點。

三、主要內容

（一）負面清單管理政策的具體內容

“負面”即為消極的，不好的，不能被準許的。所以在清單上面列明了外商們不能投資的領域和產業。學術上的說法是，一切不利于國民利益的、不利于國家經濟發展的，都在該清單上列明。早在國外，負面清單管理政策就已經很好地實施了下去，所以上海自貿區借鑒了國際經驗與基本準則，對外商的投資實行“國民待遇”，制定了屬于上海自貿區特有的外商投資管理政策及模式，所有的限制條例都在負面清單上一一詳細地列明。

最初的負面清單中內容可以分為三類：鼓勵類、限制類以及禁止類。隨著清單的不斷修訂，原來的鼓勵類已經并入了限制類和禁止類中。清單明確了各類市場主體在自愿投資時，實行初始、擴大、并購投資等投資行為以及其他市場準入行為的準則。同時，對一些細化必須指明的準入事項，不同的準則提出了不同的明確的準入要求。

通過研究制訂外商投資符合國民待遇的負面清單，有利于提高資源的配置，提高各種資源的利用率；有利于促進并形成一個公平的資本交易市場，使得所有企業的利益都能在一定的程度上得到提高；有利于政府明確自己的職責所在，就政策改革而言促進政府職能進行轉變；有利于營造良好的、法治化的交易環境，促進企業與企業之間的交流，國家與國家之間的交流。

（二）粗糙集理論及其應用

粗糙集理論是一種與之前處理數據方法不同的一個處理不確定性數據的工具。

由于在很多實際運用中數據和其所處的環境都存在不同程度的不確定性，其中數據中又經常會包含噪聲干擾，數據本身具有不一致，不完整等特性，因此采用純數學上的假設并不能很好的消除或者回避這種不確定性。粗糙集理論處理數據的方法與之相反，這種理論通過對這些自身帶有缺陷的數據進行處理，對解決實際系統問題有很大的幫助。

通過查閱資料，我們也了解了一種最簡規則挖掘方法，對于數據的挖掘，這種方法可以給予更加簡化的規則。這種方法以概念的約簡入手，通過整合得到計算對象的約簡進而得到更加簡化的規則。

目前，研究粗糙集理論的學者越來越多，對粗糙集理論的研究與應用也越來越深入和廣泛。盡管這項理論目前還不夠成熟，還有很多的發展空間，但是它已經為我們的數據分析、決策等提供了很大的便捷與精確性。粗糙集理論較為突出的作用領域體現在計算機上，計算機要求精確與高效，而粗糙集通過不確定的條件來進行分析研究縮小研究范圍，提高精確度，為計算機應用提供了條件。為了更加貼合我們的課題，我們選用Rosetta軟件來精簡負面清單。Rosetta軟件建立在粗糙集理論的基礎之上，通過輸入輸出表格的形式判斷是否來分析數據。它的功能很齊全，不僅能完成與決策表有關的算法，也可以處理常見的粗糙集算法，數據的預處理與分析處理權都可以完成。因此，它十分適合我們的研究課題。

（三）模型的構建

粗糙集理論的研究對象是決策表（或者說是信息表），也就是我們課題所要建立的數學模型，為圖表形式。用數學語言來表示這個決策表可以分為四個部分，是一個四元有序組S=。其中U是研究對象的有限集合，A是研究屬性的有限集合，V是研究屬性的值域集合，F是信息函數。

建立決策表之前，通過詢問導師和小組討論，我們提出了幾點假設條件：1.決策表是相容的，也就是所研究的對象能夠用決策表來表示。2.條件屬性與決策屬性不矛盾。

經過探討和研究，我們整理對比了負面清單的各個項目，將它們進行了屬性的分類，并且刪除了屬性中的多余重復的部分，共分成了四類：不符措施、一般例外措施、保障措施及是否列入清單。如表1所示。分類的依據是：不符措施包括關系到國家的經濟安全的產業，如金融安全、信息安全等；一般例外措施包括促進國際的收支平衡、人與動植物和諧共處及資源節約、創新的產業等；保障措施包括需國家扶持的新興產業、在未來有很大的發展的產業等。我們將這些屬性和數據整合，構建了決策表。如表2所示。U={X1，X2，……，Xn}，共n個項目；A={A1，A2，A3，A4}， 共四個屬性，A1：不符措施，A2：一般例外措施A3：保障措施，A4：是否列入清單；V={Y，N}，共兩種值域；F={所有值域構成的框}。

以上的建立的模型為動態模型，該模型隨著政策的改變需要不斷地調整和完善，條目有不完整性。并且，以上屬性的分類僅為初步分類，決策表中的屬性的數量和重要程度仍然需要業界的專家們進行研究和探討，進而做到將決策表進一步優化。

（四）運用rosetta軟件對數據精簡

首先我們進行了Excel數據源處理，屬性分為不符，一般例外和保障。導入表格后對數據進行補齊，然后運用遺傳算法進行約簡。接下來我們對約簡后的數據進行等價類的獲取，其目的旨在對約簡后的數據進行更具體的劃分和分類從而得到我們想要的結果。接著我們對三個屬性變量進行等價類的獲取并對上下近似集的獲取。最后對我們的屬性變量進行規則的生成，我們對精度和覆蓋率進行嚴格的控制從而篩選出了我們所要的負面清單的最后條目。根據以上篩選來的結果還有屬性展示，我們重新整理了一下決策表，該決策表已然精簡化。

四、結語

我們運用粗糙集理論來對負面清單管理政策進行分析研究，有利于研究出高質量、精簡化的負面清單，降低投資帶來的風險。而對于優化我國自貿區的外商投資管理政策仍然需要不斷地探索研究和發現。

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（作者單位：南京財經大學）