基于贝叶斯网络的国际竞争力影响机制研究

围绕国际竞争力的影响机制这一核心问题展开研究。将 IMD竞争力决定模型的“线性”结构扩展为非线性网络结构。利用贝叶斯网络模型方法，通过对各指标数据的学习，研究各竞争要素及其子要素之间相互影响的路径与效应，并为国家的经济运行和相关法规政策的制定进行有效的评价和预测。

贝叶斯网络国际竞争力IMD

1前言

国际竞争力是以实现一国经济持续增长和发展为目标的，决定一国企业和产业创造更多财富的一系列制度、要素、环境的集合。目前，世界经济论坛（WEF）和瑞士洛桑管理学院（IMD）各自形成了较成熟的竞争力决定理论和综合指标体系评价方法。而IMD和WEF两种理论框架均是采用线性研究方法，并没有考虑到变量间复杂的网络关系。本文在讨论IMD和WEF评价指标信息线性合成方法的局限性基础上，利用贝叶斯网络模型方法，将 IMD竞争力决定模型的“线性”结构扩展为非线性网络结构，利用贝叶斯网络模型方法，通过对各指标数据的学习，研究各竞争要素及其子要素之间相互影响的路径与效应。

2基于贝叶斯网络的国际竞争力决定理论模型设计

国际竞争力的决定理论目前学术界还没有形成统一的框架。IMD基于其“竞争力是国家创造的维护企业环境的制度、要素和政策的集合”，将竞争力的决定因素分为4个竞争要素和20个子要素。本文采用IMD国际竞争力理论框架，假设一国竞争力由4个竞争要素和20个子要素组成的一整套政策环境组合来决定。四大竞争因素为：经济表现、政府效率、企业效率和基础设施。每个竞争要素分别由5个子要素测度。每个子要素由若干指标信息进行测度。

竞争要素之间贝叶斯网络结构假设可具体分解为：考虑到基础设施是经济增长与发展的基础条件，因此假设基础设施要素影响经济运行要素，基础设施要素影响政府效率要素，基础设施要素影响企业效率要素；考虑到一国的企业竞争力是国家竞争力的核心，因此假设企业效率要素影响经济运行要素。

3基于贝叶斯网络的国际竞争力决定模型实证分析

3.1数据的处理

本文数据采用的是IMD2010年对59个经济体要素得分的混合数据，但是由于无阿联酋的要素得分，所以一共是58组数据。所有数据均来源于《IMD国家竞争力年鉴》（1996-2012）。部分原始数据如表1：

在网络结构的确定中，本文应用专家知识确定网络结构，在一定程度上增加了研究的主观性，所以在确定概率分布时，采用数据学习的方法来获得概率分布，在一定程度上确保了结果的客观性。每一个节点必须是由一系列离散值组成（如果为连续值，则需要将其进行离散化）。离散化标准如表2所示：3.2实验结果分析

对于测试集1，将相应数据输入设计的网络后，综合竞争力为A（高水平）的可能性为100%，而在原始数据中，事件1的综合竞争力水平确实为A。对于事件13，将相应数据输入网络后，综合竞争力为A，B，C，D的可能性分别为：8.25，%、69.6%、13.9%、8.25%，显而易见，此事件的综合竞争力为B（较高水平）的可能性最大，而在原始数据中，事件13的综合竞争力水平确实为B。所以可以说明，模型是有效的。所得结果如表5所示：

由表可见，测试结果和实际值比较符合。但是在事件5中，其竞争力为B的可能性为67%，C的可能性为33%，而其原始数据为C，造成实际值与测试值不相符。造成这个问题的原因可能有两个：1、样本数量较少，本研究基本符合大样本（样本数>30）的统计学规定，但是更多的样本势必让模型更加精确。2、等级数较少，本文将竞争力水平划分为四个等级（A，B，C，D），这就使得结果较为粗糙。

4结论与展望

本文通过研究表明，基于贝叶斯网络的国际竞争力决定机制研究方法与其他研究方法相比，在方法的灵活性、操作的便捷性、评价的动态性和及时性以及评价结论的可解释性等方面都有了较大幅度的提高，可以满足日益复杂的竞争力评价与预警要求。由于多方原因所限，本文尚存在很多不足之处，未来还需要在以下几方面进行进一步研究：本研究中，将每个节点分为四个等级。研究结果在试验中虽然具有指导意义，但未来应该对每个节点的等级进行更加精确的划分，以增加研究结果的导向性与精确性。

参考文献：

[1]迈克尔・波特著.李明轩，邱如美译.国家竞争优势[M].北京：华夏出版社，2005.

[2]黄小玉.国家竞争力评价研究评析[J].读者论坛，2007（6）：25-31.

[3]谢亚光.北京企业竞争力分析[J].科技管理研究，2013（16）：36-58.