产业国际化水平统计模型构建

中图分类号：F253 文献标识码：A

内容摘要：对不同区域或不同国别的同一产业的国际化水平进行综合评价，不仅是国际化企业自身的要求，同时也是整个产业加快国际化步伐的决策依据。本文试图利用模糊综合评价法和多目标决策线性加权和评价法构建出产业国际化水平统计模型，通过此模型可以达到对产业的国际化水平进行综合评价，得出量化的评价结果。

关键词：国际化 统计模型 综合评价

随着世界经济全球化的不断发展，任何产业都不可避免地要参与国际竞争。当企业的经营活动跨越国界时，就有可能引发整个产业开始国际化，如何通过模型对产业国际化水平进行测度，并以此对不同区域或不同国别的同一产业的国际化水平进行比较，找出差距，对于产业的国际化发展有着很大的意义。本文构建出一个以定量指标为主的国际化测度模型，为产业国际化水平测度提供依据，以便更好地把握好评价对象的国际化水平，为产业国际化的进一步发展提供决策上的参考。

建立模型指标体系

本文从实际应用角度出发，选择贸易国际化（产品的进出口）、生产与投资国际化和技术创新国际化三大指标构成评价产业国际化水平指标体系的第一层。指标的选择无论是定性指标还是定量指标都必须考虑指标的量化问题，并且尽可能使所选择的指标满足量化要求，同时基于指标数据的可获得程度，经过分析得出构成本模型的指标体系如表1所示，其中最高层（A）是目标层，表示产业国际化程度，即贸易国际化（A1）、生产与投资国际化（A2）、技术创新国际化（A3）；中间层是准则层，表示目标层当中每个指标的构成；最低层为指标层，一共有24个指标。在实际进行国际化水平计算中，有些指标，如本产业总产值占GDP比重C211是运用数学公式计算的显示性指标；有些指标的数据如对外直接投资额C213需要从统计局和科技处取得；有些指标如贸易环境C232是定性指标，因此，本指标体系是一个相对全面而复杂的指标体系。

确定24个指标的权重

权重是指一个特定的指标集合体中，每项指标占有的比重。权重值的确定直接影响着模型的实际分析结果，因此科学的确定指标的权重是模型能够有效运用的关健。只有确定了指标的权重，才能对指标的实际值进行无量纲化处理，最终得出评价对象的国际化水平评价结果，因此指标在整个体系中相对目标层的权重直接影响模型统计结果的科学性和可靠性。

产业国际化指标体系具有多层次结构的特点，不仅要确定三级指标对二级指标的权重、二级指标对一级指标的权重，还要确定一级指标对总评价对象的权重，而层次分析（AHP）法可以将非定量问题定量化研究，将思维过程数学化，并能通过专家的判断和选择，对评价指标的重要性程度进行量化、排序，计算也简便，在解决多目标决策问题方面具有比其他方法简单、实用的特点。考虑到层次分析法的优点和适用性，本模型采用AHP法即层次分析法作为指标权重的确定方法会比较科学合理。

本文的模型指标权重是在打分的基础数据上，把有关评价指标权重标准和有关评价标准值资料相结合运用AHP法最终推算出来的数值。各指标相对目标层的权重以表1所示。

确定模型的评价方法

一个完整的产业国际化水平评价模型成功的构建完成，评价方法的选择是重要的，只有确定了评价方法，才能对来自两个不同区域或不同国别的评价对象的某个产业的国际化水平进行比较计算，最后得出优劣。

本模型对产业国际化水平评价方法的选定有两个要求：第一可以计算出最终评价单值并据此排序；第二选用的评价方法在实现目标的前提下，计算过程需尽可能简化。因此，本文在大量阅读文献的基础上选用模糊综合评价法（Fuzzy Comprehensive Evaluation，简称FCE）和多目标决策的线性加权和评价法。

（一）模糊综合评价法

模糊综合评价是对多种因素影响的事物做出全面评价的一种有效的多因素评价方法，通过构造等级模糊子集把反映被评事物的模糊指标进行量化（即确定隶属度），然后利用模糊变换原理对各指标进行综合的一种方法。该方法能够较好地将定性指标定量化。但由于本方法中隶属度由专家确定，难免主观性强，有时会使结果产生偏差，因此，专家的选取直接关系到评价结果的合理性。其数学模型可以分为一级模型和多级模型。为明确此方法的原理，本文以数学模型为二级模型为例来加以说明。

将评价指标集U按一定的共性和方法组成指标体系U={U1，U2，…，Um}，UiIUj =Φ(i≠j)，设Ui(i=1，2，…，m)有Ki个二级指标，记作Ui=(ui1，ui2，…，uiki)(i=1，2，…，m)，其中，uij表示Ui的第j个二级指标。各个专家要构造判断矩阵，利用判断矩阵确定同一层次下指标的相对权重，进而确定出指标层评价指标对于目标层的综合权重。设Ui的权数为Wi(i=1，2，…， m)，则一级权重为W={W1，W2，W 3，……，Wm}，0≤Wi≤1，=1。设二级指标uij的权数为Wij(i=1，2， ，…，m；j=1，2，，…，ki)，则二级权重为Wi={Wi1，Wi2，…，Wiki}， 0≤Wij≤1，=1，i=1，2，…，m。设每一指标的判断结果分为n等级，V=｛V1，V2，…，Vn｝，Vk(k=1，2，…，n)为第k级。

1.对一级指标Ui，做二级模糊综合评价。假定Uij的每个因素u 对于n个评价等级的隶属度(rij1，rij2，…，rijn)，ki个因素的评判结果可用ki×n阶模糊矩阵Ri表示，则确定R 方法如下：由s个专家组成评判组，其权向量为Wi=(W1，W2，…，Ws)，每人给Ui的每个因素uij评定一个等级，其评价矩阵为普通矩阵Ri(t)=(r(t)ijk)ki×n，t= (1，2，…，s)，对所有专家的评价矩阵运用公式（1）进行加权处理。

（1）

由此得到模糊矩阵Ri=( rijk)ki×n

（2）

矩阵（2）中Ri为Ui的模糊综合评价的单因素评价矩阵，Ri中第j行反映的是uij对于评价集中各等级的隶属度；第k列反映的是Ui中各因素分别取评价集中第k个等级的程度。

Ui的二级模糊综合评价向量为：

（3）

其中•为合成运算。

2.对一级指标进行一级模糊综合评判。一级模糊综合评判的单因素评判矩阵R由二级模糊综合评价向量Bi(i=1，2，…，m)构成。

（4）

因此模糊综合评判结果为：

（5）

B为U中所有因素的综合评判结果，bk表示评判对象按所有各类因素评判时，对评判集中第k级的隶属度。根据评价尺度集V，给各等级赋以分值，然后结合隶属度就可以得到一个点值，便于比较排序。

（二）多目标决策线性加权和（MODE）评价法

多目标决策线性加权和方法的主要原理是将无量纲化的数据与指标权重进行矩阵相乘，得到综合评价值。其主要优点是概念明确、方法简单、可操作性强，适用于有关统计数据齐全和规范的评价对象，其评价指标必须为定量指标。主要计算步骤如下：

1.指标无量纲化。为了使评价按照相应的基准进行，需要对每个有量纲指标无量纲化，由专家及主管部门给出一个同类指标的最佳者为基准值，将指标实测值与基准值相比，按比例确定无量纲值。对正效应指标无量纲化计算如下：

Cik=gik / gmax （6）

式中：gik表示评价指标的实测值；gmax表示同类指标的最大基准值；Cik表示评价指标的无量纲化值。

对负效应指标无量纲化计算如下：

Cik=(gmax+gmin-gik) / gmax（7）

式中：gik表示评价指标的实测值；gmin表示评价指标的最小基准值；gmax表示同类指标的最大基准值；Cik表示评价指标的无量纲化值。

2.综合评价值计算。在指标无量纲化基础上，由各类指标按隶属关系综合得到准则层各要素的分值。准则层指标的综合分值为：

（8）

目标层指标综合分值为：

（9）

以模糊综合评价方法和线性加权和法为支撑，实现了定性指标的量化，量化后的指标与定量指标的单值化，最终得到一个界于0与1之间的点值，这样一个完整的产业国际化水平评价模型最后构建完成。通过此模型可以对区域间或国别间的产业国际化程度进行比较综合评价。

结论

综上所述，此统计模型确定了评价指标、权重及评价方法，两个比较对象经过模型测算后得到两个点值，根据点值的大小，就可以判断比较对象相对的国际化水平的高低。待评价地区可以是不同的国家，也可以是同一国家的不同城市或地区，根据此模型得出的评价值可以进行直接比较，评价的结果可以为评价地区产业的国际化发展提供借鉴，有利于对评价对象的国际化程度有一个正确客观的把握，以便进一步加快国际化步伐。

参考文献：

1.肖艳红.高技术产业国际化水平测度研究[M].吉林大学，2007.9

2.邸景，张永安.企业国际化测度方法的比较及其适应性分析[J].企业经济，2009（6）

3.曹丽娜.企业人才竞争力的评价模型构建[J].商场现代化，2010.9

4.温亚光，赵瑞良.基于模糊综合评判模型的供应商评价研究[J].中国商贸，2010.9

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