應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析法分析山西省民用汽車運力動員能力

程雪菲

（云南民族大學 經(jīng)濟學院，云南 昆明 650504）

1 民用汽車運力動員的概念及分析意義

運力動員是運輸能力動員的簡稱。2003年9月11日頒布實施的《民用運力國防動員條例》第二條明確規(guī)定：“民用運力國防動員包括動員準備和動員實施。在戰(zhàn)時及平時特殊情況下，根據(jù)國防動員需要，國家有權(quán)依法對機關(guān)、社會團體、企業(yè)、事業(yè)單位和公民個人所擁有或者管理的民用運載工具及相關(guān)設(shè)備、設(shè)施、人員進行統(tǒng)一組織和調(diào)用[1，2]。”

目前，有關(guān)山西省民用汽車運力動員能力的研究，并未受到應(yīng)有的重視。文章針對山西省2010年至2017年民用汽車運力動員能力進行分析評估，對各年的民用汽車運力動員能力進行排名，以期對山西省民用汽車運力動員能力有更為深入的了解，從而發(fā)現(xiàn)制約山西省民用汽車運力動員能力發(fā)揮的關(guān)鍵因素，以此提升山西省民用汽車運力動員能力的參考依據(jù)。

2 建立山西省民用汽車運力動員能力的評估指標體系

根據(jù)民用運力國防動員的概念，文章構(gòu)建以公路運輸業(yè)就業(yè)人員數(shù)（A1）、民用汽車擁有量（A2）、公路通車里程（A3）、公路貨運量（A4）、公路貨物周轉(zhuǎn)量（A5）、公路旅客周轉(zhuǎn)量（A6）、公路旅客運輸量（A7）共7個指標的評估指標體系。

3 基于灰色關(guān)聯(lián)分析法的山西省民用汽車運力動員能力的分析

3.1 灰色關(guān)聯(lián)分析法（GRA）

灰色系統(tǒng)理論（Grey System Theory）是由我國鄧聚龍教授于1982年提出[3]，主要是針對當系統(tǒng)模型在具有不確定性及信息不完整性的情況下，通過系統(tǒng)關(guān)聯(lián)分析（Relational Analysis）、模型建構(gòu)（Constructing Model），再進行預測（Prediction）以及決策（Decision）的方法逐步了解系統(tǒng)。因此，灰色系統(tǒng)理論可以有效處理不確定性、離散數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)的不完整性等問題。

3.2 基于灰色關(guān)聯(lián)分析法的山西省民用汽車運力動員能力分析（等權(quán)）

山西省民用汽車運力動員能力分析的基本步驟是：首先建立參考數(shù)列與比較數(shù)列，然后對原始數(shù)據(jù)進行初值化，再計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)，之后再求出灰色關(guān)聯(lián)度的值，最后分析并排序。具體分析步驟為如下。

（1）建立參考數(shù)列與比較數(shù)列

研究數(shù)據(jù)取自2010年至2017年，并搜集歷年中國統(tǒng)計年鑒與山西統(tǒng)計年鑒所統(tǒng)計的各項數(shù)據(jù)進行分析評估。進行灰色關(guān)聯(lián)分析時首要工作是選定參考數(shù)列與比較數(shù)列。所選取的七項指標數(shù)值越大，表示動員能力越強。因此，文章以山西省在這七項指標中分別表現(xiàn)最佳的數(shù)值作為依據(jù)，并將此最大值的數(shù)據(jù)作為參考數(shù)列，進行局部灰色關(guān)聯(lián)分析。

（2）對原始數(shù)據(jù)進行初值化

進行局部灰色關(guān)聯(lián)分析時，為避免原始數(shù)據(jù)的大小和單位對結(jié)果造成影響，必須針對原始數(shù)據(jù)進行初值化處理，處理方式是以參考數(shù)列的值為初始值，各年原始數(shù)據(jù)除以初始值即可得初值化數(shù)據(jù)[4]。

（3）求算參考數(shù)列與比較數(shù)列的差序列

以公式Δ0i=|x0（k）-xi（k）|，i=1，2，…，8；k=1，2，…，7。計算各比較數(shù)列與參考數(shù)列之間的差。其中0代表參考數(shù)列，i代表比較數(shù)列。

（4）計算差序列最大值與最小值

（5）求算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

（6）計算局部灰色關(guān)聯(lián)度并進行排序

計算公式：

計算結(jié)果如表1所示。

3.3 基于灰色關(guān)聯(lián)分析法的山西省民用汽車運力動員能力分析（熵值權(quán)重法）

另考慮不同權(quán)重的分析方法，進一步比較所評估分析的動員能力結(jié)果是否存在顯著差異。熵值權(quán)重法利用熵值在信息論意義上所代表的不確定性來計算準則所能傳遞決策信息的能力，并進一步求算出變量間的相對權(quán)重，然后再比較各變量的熵值，計算出彼此間的相對重要性。因此熵值權(quán)重法屬于客觀權(quán)重法。其計算步驟如下。

（1）對原始數(shù)列予以初值化

對原始數(shù)列進行初值化后得到新數(shù)列dij（方法同上）：

（2）將dij轉(zhuǎn)化為發(fā)生概率Pij

（3）利用Pij計算出各變量的熵值ej

（4）求算變量間相對權(quán)重γj

采用熵值權(quán)重法分別求算各項評估指標的客觀權(quán)重值為：公路運輸業(yè)就業(yè)人員數(shù)（0.1732）、民用汽車擁有量（0.2641）、公路通車里程（0.0024）、公路貨運量（0.1471）、公路貨物周轉(zhuǎn)量（0.1126）、公路旅客周轉(zhuǎn)量（0.1028）、公路旅客運輸量（0.1978）。整體而言，權(quán)重值的大小排序為：民用汽車擁有量（0.2641）、公路旅客運輸量（0.1978）、公路運輸業(yè)就業(yè)人員數(shù)（0.1732）、公路貨運量（0.1471）、公路貨物周轉(zhuǎn)量（0.1126）、公路旅客周轉(zhuǎn)量（0.1028）、公路通車里程（0.0024）。求得各項評估指標權(quán)重（βk）后，改采用公式：

計算山西省2010年至2017年民用汽車運力動員能力的局部灰色關(guān)聯(lián)度，經(jīng)進行灰色關(guān)聯(lián)排序工作后，并與等權(quán)局部灰色關(guān)聯(lián)度排序作比較。其結(jié)果如表1所示。

通過比較可以發(fā)現(xiàn)：在權(quán)重方法的選擇上，無論是采用單純的平均權(quán)重還是采用熵值權(quán)重分析，所得結(jié)果完全相同。山西省民用汽車運力動員能力在公路運輸業(yè)就業(yè)人員數(shù)量方面，2014、2015、2017年分別位居前三名。2010年是8年中表現(xiàn)最差的；在民用汽車擁有量、公路通車里程、公路貨運量、公路貨物周轉(zhuǎn)量方面，2017、2016、2015年分別位居前三名，2010年表現(xiàn)最差；在公路旅客周轉(zhuǎn)量方面，2012、2011、2010年分別位居前三名，2016表現(xiàn)最差；在公路旅客運輸量方面，2012、2011、2010年分別位居前三名，2017年表現(xiàn)最差。

表1 局部灰色關(guān)聯(lián)度結(jié)果

4 總結(jié)

運用灰色關(guān)聯(lián)分析法（等權(quán)方法）分析2010年至2017年山西省民用汽車運力動員能力的結(jié)果表明：從2010年至2017年山西省民用汽車運力動員能力總體上穩(wěn)步提升，2017、2012、2016年分別位居前三名。進一步采用熵值權(quán)重法針對2010年至2017年山西省民用汽車運力動員能力進行分析評估，其動員能力排序結(jié)果與上述一致。其中2012年山西省民用汽車運力動員能力排名第二，得益于2012年山西省東西高速大通道（繁峙至原平大營高速公路以及渾源王莊堡至繁峙高速公路）建成通車以及旅客周轉(zhuǎn)量、旅客運輸量均處于最高位。同時，2012年山西省公路旅客周轉(zhuǎn)量和旅客運輸量達到最大值之后便一路走低，應(yīng)引起相關(guān)策者的重視。

熵值權(quán)重法首先計算變量間的相對權(quán)重，再比較各變量的熵值，計算出彼此間的相對重要性。文章計算出的各項評估指標權(quán)重值為公路運輸業(yè)就業(yè)人員數(shù)（0.1732）、民用汽車擁有量（0.2641）、公路通車里程（0.0024）、公路貨運量（0.1471）、公路貨物周轉(zhuǎn)量（0.1126）、公路旅客周轉(zhuǎn)量（0.1028）、公路旅客運輸量（0.1978）。而“民用汽車擁有量”這項評估指標的權(quán)重值排序為第一名，可見交通工具規(guī)模對運力動員能力有至關(guān)重要的影響。在目前資源有限的情況下，山西省應(yīng)著重加大對交通工具規(guī)模的投入力度。

由于熵值權(quán)重法屬于客觀權(quán)重法，因此使用該法所實證的結(jié)果應(yīng)該比較客觀。文章對于2010年至2017年山西省民用汽車運力動員能力的評估結(jié)果為：2017年、2012年、2016年、2014年、2015年、2013年、2011年和2010年。本研究結(jié)果可作為政府決策者擬定改進策略的參考依據(jù)。此外，由于本研究僅以部分指標對山西省民用汽車運力動員能力進行評估分析，對于其他影響指標并未納入考量范圍，因此建議后續(xù)研究者可納入更廣泛的評估指標來進行分析評估。此外后續(xù)研究者亦可再以網(wǎng)絡(luò)分析法（Analytic Network Process）等方式，探究各項評估指標的權(quán)重應(yīng)如何分配，方能使評估架構(gòu)更完整、且使評估結(jié)果更具公信力。