基于加权秩和比法的物流产业竞争力综合评价

【摘要】 在研究相关文献的基础上,决定采用加权秩和比法对我国省级区域物流竞争力进行定量评价,并对评价结果进行分档归类。

【关键词】 物流产业竞争力;评价;加权秩和比法

一、加权秩和比方法简介

秩和比法是用于有限方案多目标决策分析中的一种综合评价方法,在医学统计方面已有着广泛的应用。它的基本思想是:在一个决策矩阵中,通过秩转换,获得无量纲统计量,在此基础上,运用参数统计分析的概念和方法,研究它的分布,以秩和比值对评价对象的优劣进行直接排序或分档排序。加权秩和比法则是对评价指标赋予一定的权重,相对于秩和比法更具有实际意义。

具体来说,加权秩和比法就是把各项指标按照其指标值的大小进行排序得到秩次,用秩次作为变量进行加权综合为秩和比,以加权秩和比的大小对对象进行排序。加权秩和比是一个内涵极为丰富的统计量,它是指行(或列)秩次的加权平均值,具有 连续变量的特征,它能表明多个指标的综合水平,是一个高度概括的专用综合指数。在对个体进行评价时,加权秩和比值越大越好。加权秩和比法的一般过程是:

1.根据实际问题的需要选择综合评价所需要的指标,并确定各个指标的权重。然后将所有评价对象的评价指标列成一张表格,编出每个评价指标各个对象的秩,其中高优指标从小到大编秩,低优指标从大到小编秩,同一指标值相同者编平均秩。

2.计算各个对象的加权秩和比WRSRi=■■wjRij,其中, n为对象的个数,m为指标的个数,wj为第j个指标的权重。然后根据秩和比的大小对各对象进行排序,秩和比越大越好。

3.确定WRSR的分布,即用Probit表达的值特定的向下累计频率。方法是:编制频数分布表,计算出各组频数f,累计频数?鄱f;确定各组秩次范围R及平均秩次R;计算向下累计频率 p=■,然后将百分率p转化成概率单位Probit,Probit为百分率p对应的标准正态分位数u加5。

4.计算回归方程:以Probit为自变量,以WRSR为因变

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量,计算回归方程:WRSR=a+b×Probit。然后根据回归方程计算出的结果对评价对象进行分档排序。

二、加权秩和比法在物流产业竞争力评价中的应用

1.评价指标的选取。根据物流产业竞争力的基本内涵,借鉴相关的研究成果,本着系统性、全面性、客观性和可操作性相结合的原则,从基础设施水平、产业基础水平、产业竞争潜力和产业经营效率四个方面来构建与分析物流产业的竞争力评价体系,力求真实、客观地反映国内各地区物流产业的竞争力水平。

根据其影响力大小的差异,并根据相关的文献判断,给出各个指标的相应权重,即基础设施水平、产业基础水平、产业竞争潜力和产业经营效率的权重分别为0.1,0.4,0.3,0.2。同时可以判断四个指标都是高优指标,指标值越大越好,应从小到大编秩。文中的数据来自暨南大学姚建华所计算的全国31个省市(不包括台湾、香港、澳门)的指标系数值。

2.求加权秩和比WRSR。对各个指标进行排序,并计算每个指标的加权秩和比,记作WRSR。然后根据WRSR的大小对所有31个省市的物流产业竞争力进行排序比较(结果如下)。

由结果可以看出,广东的WRSR值最高,为0.91,宁夏的 WRSR值最低,仅为0.07,差别十分巨大,说明我国地区物流产业发展十分不平衡,东西部差别太大,应该继续西部大开发的战略,加大物流投入,提升物流产业竞争力。

3.分档排序。根据各个地区的加权秩和比值WRSR进行分组,确定WRSR的分布。本文共31个个体值,认为分成9组是比较合适的,分组后的WRSR的分布(如下图所示)。

然后以累计频率所对应的概率单位值Probit为自变量,以WRSR值为因变量,计算回归方程得到:

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WRSR=-0.7697+0.2537x(F=1339.056,p=0.00)

根据估计值对区域物流产业竞争力水平进行分档排序,分档的根据是正态分位数。本例分成3组,,将各组组限的概率单位带入回归方程,推算出各组组限的秩和比,然后根据各地区秩和比的大小,将31个省市自治区分成3类。

各组组限的秩和比具体值为:

4.分档结果。根绝最后的分档结果,将31地区分成3类:第一类物流产业竞争力强的地区包括广东、浙江、江苏、山东、河南、辽宁;第二类物流产业竞争力处于中等的地区包括:河北、湖南、上海、山西、内蒙古、四川、福建、天津、广西、安徽、云南、江西、湖北、、黑龙江、陕西、青海、北京、贵州;第三类物流产业竞争力较弱的地区包括:宁夏、新疆、海南、甘肃、重庆、吉林。

三、讨论

加权秩和比法是以非参数方法为基础,融合了参数分析方法的严密而精确的特点,适用范围广泛,尤其适用于对现有资料的再分析。加权秩和比法可以消除异常值的干扰,能够区分数据间的微小差异,分辨能力强,也有可能造成部分数据的丢失,尽管如此,加权秩和比法仍不失为一种直观、有效的方法,能够为管理决策提供一定的依据。

参考文献

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