河南省第三产业灰色关联分析与持续发展
河南省第三产业灰色关联分析与持续发展
摘要：运用灰色关联分析方法，测算2004-2011年间河南省第三产业增加值及其各行业增加值和投资额的关联度，分析河南省第三产业结构特征，并针对其中存在的问题提出政策建议。研究发现：居民服务、水利、环境等公共服务业投资额、增加值与第三产业增加值关联度均比较高，是拉动第三产业发展的主要力量；金融、信息、科技等现代生产性服务业增加值与第三产业增加值关联度不高，但其投资额关联度较高，是提高第三产业增加值的高效率行业；住宿、餐饮等传统生活性服务业投资额、增加值与第三产业增加值关联度均比较低。河南省第三产业优化与可持续发展的是重点发展现代生产性服务业，改造提升传统生活性服务业，适度调控房地产业。
关键词：第三产业；灰色关联分析；河南省
一、引言
随着经济、技术迅猛发展，全球产业结构已经呈现出了从“工业型经济”向“服务型经济”转型的总体趋势，第三产业成了区域经济发展的重要引擎和标志。相比全国而言，河南省第三产业发展比较迟缓，总体竞争力不强[3-5]。2004-2011年，河南省GDP第一、二、三产业的构成比例由19.28：48.89：31.83变为了13.04：57.28：29.76，第三产业比重不升反降。从内部结构来看，河南省第三产业内行业分布与全国相比也有较大差异，突出表现为生产性服务业所占比例低，增长比较缓慢；生活性服务业比重大于全国平均水平但有逐步下降趋势；公共服务业比重增长迅速，2007年后明显高于全国平均水平[3]。目前，国内外产业结构调整的整体趋势是变“二、三、一”结构为“三、二、一”结构，进一步发挥第三产业对社会经济发展的拉动作用。《国务院关于支持河南省加快建设中原经济区的指导意见》中提出，中原经济区加快发展服务业，一是要改造提升商贸、餐饮等传统服务业，二是要支持发展信息服务、电子商务等新兴服务业，三是要突出发展物流、金融等现代服务业。河南省作为中原经济区的主体，在改造、提升第三产业方面任重道远。本文运用灰色关联分析方法，测算2004-2011年间河南省第三产业增加值及其各行业增加值和投资额的关联度，分析河南省第三产业结构特征，总结其中存在的问题并探寻解决办法，以期为河南省第三产业可持续发展提供支持。
二、研究方法和数据
（一）灰色关联分析方法
灰色关联分析（GreyRelationAnalysis，GRA）主要通过分析系统特征序列和样本序列曲线几何形状的相似性，判断系统各因素间的关联程度。所研究的对象可以是时间序列也可以是空间序列，序列间发展变化的态势越一致则关联度越大，反之则越小。假设系统中的特征序列为，n为特征序列中的样本个数，本文中n=8；关联序列为，i为关联序列个数，本文中i=14。则特征序列x0与样本序列xi在第k个样本的关系系数为：
河南省第三产业灰色关联分析与持续发展
河南省第三产业灰色关联分析与持续发展 摘要：运用灰色关联分析方法，测算2004-2011年间河南省第三产业增加值及其各行业增加值和投资额的关联度，分析河南省第三产业结构特征，并针对其中存在的问题提出政策建议。研究发现：居民服务、水利、环境等公共服务业投资额、增加值与第三产业增加值关联度均比较高，是拉动第三产业发展的主要力量；金融、信息、科技等现代生产性服务业增加值与第三产业增加值关联度不高，但其投资额关联度较高，是提高第三产业增加值的高效率行业；住宿、餐饮等传统生活性服务业投资额、增加值与第三产业增加值关联度均比较低。河南省第三产业优化与可持续发展的是重点发展现代生产性服务业，改造提升传统生活性服务业，适度调控房地产业。 关键词：第三产业；灰色关联分析；河南省 一、引言 随着经济、技术迅猛发展，全球产业结构已经呈现出了从“工业型经济”向“服务型经济”转型的总体趋势，第三产业成了区域经济发展的重要引擎和标志。相比全国而言，河南省第三产业发展比较迟缓，总体竞争力不强[3-5]。2004-2011年，河南省GDP第一、二、三产业的构成比例由19.28：48.89：31.83变为了13.04：57.28：29.76，第三产业比重不升反降。从内部结构来看，河南省第三产业内行业分布与全国相比也有较大差异，突出表现为生产性服务业所占比例低，增长比较缓慢；生活性服务业比重大于全国平均水平但有逐步下降趋势；公共服务业比重增长迅速，2007年后明显高于全国平均水平[3]。目前，国内外产业结构调整的整体趋势是变“二、三、一”结构为“三、二、一”结构，进一步发挥第三产业对社会经济发展的拉动作用。《国务院关于支持河南省加快建设中原经济区的指导意见》中提出，中原经济区加快发展服务业，一是要改造提升商贸、餐饮等传统服务业，二是要支持发展信息服务、电子商务等新兴服务业，三是要突出发展物流、金融等现代服务业。河南省作为中原经济区的主体，在改造、提升第三产业方面任重道远。本文运用灰色关联分析方法，测算2004-2011年间河南省第三产业增加值及其各行业增加值和投资额的关联度，分析河南省第三产业结构特征，总结其中存在的问题并探寻解决办法，以期为河南省第三产业可持续发展提供支持。 二、研究方法和数据 （一）灰色关联分析方法 灰色关联分析（GreyRelationAnalysis，GRA）主要通过分析系统特征序列和样本序列曲线几何形状的相似性，判断系统各因素间的关联程度。所研究的对象可以是时间序列也可以是空间序列，序列间发展变化的态势越一致则关联度越大，反之则越小。假设系统中的特征序列为，n为特征序列中的样本个数，本文中n=8；关联序列为，i为关联序列个数，本文中i=14。则特征序列x0与样本序列xi在第k个样本的关系系数为：
灰色关联分析(算法步骤)
灰色关联分析 灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度[1]。 灰色系统理论是由著名学者邓聚龙教授首创的一种系统科学理论(Grey Theory)，其中的灰色关联分析是根据各因素变化曲线几何形状的相似程度，来判断因素之间关联程度的方法。此方法通过对动态过程发展态势的量化分析，完成对系统内时间序列有关统计数据几何关系的比较，求出参考数列与各比较数列之间的灰色关联度。与参考数列关联度越大的比较数列，其发展方向和速率与参考数列越接近，与参考数列的关系越紧密。灰色关联分析方法要求样本容量可以少到4个，对数据无规律同样适用，不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。其基本思想是将评价指标原始观测数进行无量纲化处理，计算关联系数、关联度以及根据关联度的大小对待评指标进行排序。灰色关联度的应用涉及社会科学和自然科学的各个领域，尤其在社会经济领域，如国民经济各部门投资收益、区域经济优势分析、产业结构调整等方面，都取得较好的应用效果。 [2] 关联度有绝对关联度和相对关联度之分，绝对关联度采用初始点零化法进行初值化处理，当分析的因素差异较大时，由于变量间的量纲不一致，往往影响分析，难以得出合理的结果。而相对关联度用相对量进行分析，计算结果仅与序列相对于初始点的变化速率有关，与各观测数据大小无关，这在一定程度上弥补了绝对关联度的缺陷。[2] 灰色关联分析的步骤[2] 灰色关联分析的具体计算步骤如下： 第一步：确定分析数列。 确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。 设参考数列（又称母序列）为Y={Y(k) | k= 1,2,Λ,n}；比较数列（又称子序列）X i={X i(k) | k = 1,2,Λ,n},i= 1,2,Λ,m。 第二步，变量的无量纲化 由于系统中各因素列中的数据可能因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行数据的无量纲化处理。
河南省产业结构演进和经济增长关系的 实证分析 ——以1978~2017年时间序列数据为例
Statistics and Application 统计学与应用, 2019, 8(1), 48-59 Published Online February 2019 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/045614956.html,/journal/sa https://https://www.wendangku.net/doc/045614956.html,/10.12677/sa.2019.81007 An Empirical Analysis of the Relationship between Industrial Structure Evolution and Economic Growth in Henan Province —Take the Time Sequence Data from 1978 to 2017 Yangyang Liu Henan University of Technology, Zhengzhou Henan Received: Dec. 27th, 2018; accepted: Jan. 9th, 2019; published: Jan. 16th, 2019 Abstract Since the reform and opening up, economic development has been the focus of our work that is closely related to the national economy and people’s livelihood. After decades of development, our province has achieved remarkable economic development results. In recent years, the proposal of the new normal has revealed the current situation of China’s development at this stage and in the future. The party and government are also gradually focusing on changing the development mode and optimizing the industrial structure. This paper mainly studies the relationship between in-dustrial structure and economic growth. First of all, it’s about the structure and economic growth of the industrial structure and the economy. Then the theory of mutual relation between them is discussed. According to the specific situation of Henan province, this paper discusses the achievements and problems of industrial structure and economic growth. Moreover, the relation-ship between the two has been empirically tested through the annual data from 1978 to 2017 since the reform and opening up. It shows that there is a long-term and stable equilibrium rela-tionship between the change of industrial structure and economic growth. Industrial structure op-timization can promote economic growth and each industry has different action mechanism to economic growth. Economic growth is counterproductive to industrial structure. In the conclu-sion, it analyzes the reason that the two can affect each other. Finally, aiming at the influence me-chanism and deficiencies reflected by the empirical study, this paper proposes to improve the output value and mechanization level of the primary industry, promote the development of the secondary industry through new forms of industrialization and increase the proportion and qual-ity of the tertiary industry. Keywords Industrial Structure, Economic Growth, Empirical Analysis
浅议灰色关联度分析方法及其应用
科技信息 SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION 2010年第17期 1关联度的概念 关联度是事物之间、因素之间关联性大小的量度。它定量地描述 了事物或因素之间相互变化的情况，即变化的大小、方向与速度等的 相对性。如果事物或因素变化的态势基本一致，则可以认为它们之间 的关联度较大，反之，关联度较小。对事物或因素之间的这种关联关 系，虽然用回归、相关等统计分析方法也可以做出一定程度的回答，但 往往要求数据量较大、数据的分布特征也要求比较明显。而且对于多 因素非典型分布特征的现象，回归相关分析的难度常常很大。相对来 说，灰色关联度分析所需数据较少，对数据的要求较低，原理简单，易 于理解和掌握，对上述不足有所克服和弥补。 2关联度的计算 灰色关联度分析的核心是计算关联度。一般说来，关联度的计算 首先要对原始数据进行处理，然后计算关联系数，由此就可计算出关 联度。 2.1原始数据的处理 由于各因素各有不同的计量单位，因而原始数据存在量纲和数量 级上的差异，不同的量纲和数量级不便于比较，或者比较时难以得出 正确结论。因此，在计算关联度之前，通常要对原始数据进行无量纲化 处理。其方法包括初值化、均值化等。 2.1.1初值化。即用同一数列的第一个数据去除后面的所有数据，得 到一个各个数据相对于第一个数据的倍数数列，即初值化数列。一般 地，初值化方法适用于较稳定的社会经济现象的无量纲化，因为这样 的数列多数呈稳定增长趋势，通过初值化处理，可使增长趋势更加明 显。比如，社会经济统计中常见的定基发展指数就属于初值化数列。 2.1.2均值化。先分别求出各个原始数列的平均数，再用数列的所有 数据除以该数列的平均数，就得到一个各个数据相对于其平均数的倍 数数列，即均值化数列。一般说来，均值化方法比较适合于没有明显升 降趋势现象的数据处理。 2.2计算关联系数 设经过数据处理后的参考数列为： {x0(t)}＝{x01，x02，…，x0n} 与参考数列作关联程度比较的p个数列(常称为比较数列)为： {x1(t)，x2(t)，…，x p(t)}＝ x11x12…x1n x21x22…x2n ………… x p1x p2…x pn 上式中，n为数列的数据长度，即数据的个数。 从几何角度看，关联程度实质上是参考数列与比较数列曲线形状的相似程度。凡比较数列与参考数列的曲线形状接近，则两者间的关联度较大；反之，如果曲线形状相差较大，则两者间的关联度较小。因此，可用曲线间的差值大小作为关联度的衡量标准。 将第k个比较数列(k＝1，2，…，p)各期的数值与参考数列对应期的差值的绝对值记为： Δok(t)=x0(t)-x k(t)t＝1，2，…，n 对于第k个比较数列，分别记n个Δok(t)中的最小数和最大数为Δok(min)和Δok(max)。对p个比较数列，又记p个Δok(min)中的最小者为Δ(min)，p个Δok(max)中的最大者为Δ(max)。这样Δ(min)和Δ(max)分别是所有p个比较数列在各期的绝对差值中的最小者和最大者。于是，第k个比较数列与参考数列在t时期的关联程度(常称为关联系数)可通过下式计算： ζok(t)=Δ(min)+ρΔ(max) ok 式中ρ为分辩系数，用来削弱Δ(max)过大而使关联系数失真的影响。人为引入这个系数是为了提高关联系数之间的差异显著性。0＜ρ＜1。 可见，关联系数反映了两个数列在某一时期的紧密程度。例如，在使Δok(t)＝Δ(min)的时期，ζok(t)＝1，关联系数最大；而在使Δok(t)＝Δ(max)的时期，关联系数最小。由此可知，关联系数变化范围为0＜ζok(t)≤1。 显然，当参考数列的长度为n时，由p个比较数列共可计算出n×p个关联系数。 2.3求关联度 由于每个比较数列与参考数列的关联程度是通过n个关联系数来反映的，关联信息分散，不便于从整体上进行比较。因此，有必要对关联信息作集中处理。而求平均值便是一种信息集中的方式。即用比较数列与参考数列各个时期的关联系数之平均值来定量反映这两个数列的关联程度，其计算公式为： r ok=1 n n i=1 Σζok(t) 式中，r ok为第k个比较数列与参考数列的关联度。 不难看出，关联度与比较数列、参考数列及其长度有关。而且，原始数据的无量纲化方法和分辩系数的选取不同，关联度也会有变化。 2.4排关联度 由上述分析可见，关联度只是因素间关联性比较的量度，只能衡量因素间密切程度的相对大小，其数值的绝对大小常常意义不大，关键是反映各个比较数列与同一参考数列的关联度哪个大哪个小。 当比较数列有p个时，相应的关联度就有p个。按其数值的大小顺序排列，便组成关联序。它反映了各比较数列对于同一参考数列的“主次”、“优劣”关系。 灰色关联度分析方法的运用之一，就是因素分析。在实际工作中，影响一个经济变量的因素很多。但由于客观事物很复杂，人们对事物的认识有信息不完全性和不确定性，各个因素对经济总量的影响作用不是一下子就能够看清楚的，需要进行深入的研究，这就是经济变量的因素分析。运用灰色关联度进行因素分析是非常有效的，而且特别适用于各个影响因素和总量之间不存在严格数学关系的情况。 例1：利用关联度分析方法研究某公路施工企业工资序列（表1）。 表1某公路施工企业工资序列表单位：千元 根据表1中数据，以工资总额为参考数列x0(t)，以计时工资x1(t)、档案工资x2(t)和承包工资x3(t)为比较数列，计算三种工资对于工资总额的关联度。 第一步，对各数列作均值化处理。 工资总额和三种工资的均值分别为： 浅议灰色关联度分析方法及其应用 孙芳芳 (濮阳市公路管理局河南濮阳457000) 【摘要】灰色关联度是灰色数学中的一种方法，用来研究事物相互关联、相互作用的复杂因素的影响作用，确定影响事物的本质因素，使各种影响因素之间的“灰色”关系清晰化。本文介绍了灰色关联度在实际工作中的分析方法和步骤，为定量描述事物或因素之间相互变化的情况提供了理论依据。 【关键词】灰色关联度；分析方法；综合评价；应用 年份工资总额计时工资档案工资承包工资 200313974.23831.06587.23556.0 200415997.64228.07278.04491.6 200517681.35017.07717.44946.9 200620188.35288.69102.25797.5 200724020.35744.011575.26701.0 x i軃18372.34821.78450.05098.6○公路与管理○ 880
应用文-制造业和服务业的产业关联分析
制造业和服务业的产业关联分析 '\r\n 内容摘要：本文从实证出发，通过计算得出直接消耗系数、感应度系数、影响力系数一系列产业关联指标，分析出 制造业和服务业之间产业结构的关联程度低、生产性服务业比重低、现代服务业 缓慢的特征，揭示了保持机械制造业这一传统优势产业核心地位的重要性，并通过生产性服务高度化，重点培育现代服务业来推动机械制造业的发展。 关键词：生产性服务业现代服务业机械制造业投入产出产业关联 服务业从性质和组成来看，主要包括金融、 、房地产、咨询、信息服务、科技开发、商务服务、 培训等行业。也有人将生产性服务业划分为八类行业：批发零售业、餐饮旅馆业、交通仓储业、通讯业、金融保险业、房地产和商务服务业、公共及个人服务业、其他服务业。 服务业从作用来看，包括生产性服务业和消费性服务业。生产性服务业是指那些为满足中间需求、向外部企业和其他 的生产活动提供中间性投入服务，用于商业运作和更进一步的生产而非用于满足最终消费和个人需要的行业。消费性服务业指用于满足最终消费和个人需要的服务业。若从服务业出现的时间顺序来看，服务业可分为传统的服务业和新兴的服务业。 一般来说，传统服务业包括运输、邮电、仓储、批发零售、金融、保险、房地产和商务等服务行业；现代服务业通常提供的服务属于技术密集和知识密集型服务，包括科学研究、技术服务业、广告、市场调查、会展、 事务，律师事务和 咨询等服务行业。论及服务业与机械制造业的关系，绝大多数学者认为二者是紧密 的，总体表现出相互依赖、相互促进、互动发展的关系。 产业关联分析 （一）感应度系数和影响力系数公式 感应度是指产业部门的前向关联度，它主要由感应度系数来反映。感应度系数是指当国民 各部门均增加一个单位最终使用时，某一个部门由此而受到的需求感应程度，也就是需要该部门为其它部门的生产而提供的产出量。用公式表示：。式中，b为列昂惕夫逆矩阵的第i行、第j列之值。感应度系数反映的是在一定的经济技术条件下，国民经济的各个部门对某一个产业部门产品的需求与依赖程度，也反映了该部门在整个国民经济产业链中所居的地位。 影响力是指产业部门的后向关联度，它主要由影响力系数来反映。影响力系数是反映国民经济某一部门增加一个单位的最终使用时，对国民经济各部门所产生的需求波及程度。影响力系数的计算公式如下：，式中，b 为列昂惕夫逆矩阵的第i行、j列之值。影响力系数反映的是在一定的经济技术条件下，某一个产业部门对国民经济各部门产品需求的波及程度，也反映了该部门在整个国民经济产业链中所居的地位。显然，影响力系数Fj越大，第j部门对其他部门的拉动作用越大。因此，影响力系数的高低从一定程度上反映了某一个产业部门的发展对国民经济可能产生的带动作用太小。 本文选取六个部门，他们分别是机械设备制造业，运输邮电业，商业饮食业，公用事业及居民服务业，金融保险业，其他服务业。根据这些行业的直接消耗系数表计算得到这六个部门在1997、2000、2002年三个年份的感应度系数和影响力系数，见表1。
灰色关联分析法原理及解题步骤教学提纲
灰色关联分析法原理及解题步骤
灰色关联分析法原理及解题步骤 ---------------研究两个因素或两个系统的关联度（即两因素变化大小,方向与速度的相对性） 关联程度——曲线间几何形状的差别程度 灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法。 灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密 1>曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小 2>灰色关联度越大，两因素变化态势越一致 分析法优点 它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。 灰色系统关联分析的具体计算步骤如下 1》参考数列和比较数列的确定 参考数列——反映系统行为特征的数据序列 比较数列——影响系统行为的因素组成的数据序列 2》无量纲化处理参考数列和比较数列 （1）初值化——矩阵中的每个数均除以第一个数得到的新矩阵
（2）均值化——矩阵中的每个数均除以用矩阵所有元素的平均值得到的新矩阵 （3）区间相对值化 3》求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi） 参考数列X0 比较数列X1、X2、X3…………… 比较数列相对于参考数列在曲线各点的关联系数ξ（i） 称为关联系数，其中ρ称为分辨系数，ρ∈（0，1），常取0.5.实数第二级最小差，记为Δmin。两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。记为Δoi(k)。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式： 4》求关联度ri 关联系数——比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻
灰色关联度分析解法及详细例题解答
1.地梭梭生长量与气候因子的关联分析 下表为1995年3年梭梭逐月生长量（X0）、月平均气温（X1）、月降水量（X2）、月日照（X3）时数和月平均相对湿度（X4）的原始数据，试排出影响梭梭生长的关联序，并找出主要的影响因子。 灰色系统理论提出了灰色关联度的概念，它是提系统中两个因素关联性大小的量度，关联度的大小直接反映系统中的各因素对目标值的影响程度。运用灰色关联分析法进行因素分析的一般步骤为： 第一步：确定分析数列。 确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。（Y）设参考数列（又称母序列）为Y = {Y （k）| k = 1，2，Λ，n}；影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。（X）比较数列（又称子序列）Xi = {Xi（k）| k = 1,2,Λ,n}，i = 1，2，Λ，m。 第二步，变量的无量纲化 由于系统中各因素列中的数据可能因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论。因此为了保证结果的可靠性，在进行灰色关联度分析时，一般都要进行数据的无量纲化处理。 第三步，计算关联系数。X 0（k）与x i （k）的关联系数 记，则 ，称为分辨系数。ρ越小，分辨力越大，一般ρ的取值区间为(0,1),具体
取值可视情况而定。当时，分辨力最好，通常取ρ = 。 ξi（k）继比较数列xi的第k个元素与参考数列xo的第k个元素之间的关联系数。 第四步，计算关联度 因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数集中为一个值，即求其平均值，作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示，关联度ri公式如下： 第五步，关联度排序 关联度按大小排序，如果r1 < r2，则参考数列y与比较数列x2更相似。 在算出Xi（k）序列与Y（k）序列的关联系数后，计算各类关联系数的平均值，平均值ri就称为Y（k）与Xi（k）的关联度。 本题解答过程： 第一步：数据处理 X 0（k）= {，，，，13，，18，，，，8，1 } X 1（k）= {，，10，，，，，，22，18，， } X 2（k）= {17，，，，，，，，，，， } X 3（k）= {，，，137，，，，，，84，， } X 4（k）= {81，79，75，75，77，79，83，86，83，82，81，82}
关联度分析
21.灰色系统关联度分析法 对两个系统或两个因素之间关联性大小的量度，称为关联度。它描述系统发展过程中因素间相对变化的情况，也就是变化大小、方向及速度等指标的相对性。如果两者在系统发展过程中相对变化基本一致，则认为两者关联度大；反之，两者关联度就小。灰色系统理论的关联度分析与数理统计学的相关分析是不同的，两者的区别在于第一，它们的理论基础不同。关联度分析基于灰色系统的灰色过程，而相关分析则基于概率论的随机过程；第二，分析方法不同。关联分析是进行因素间时间序列的比较，而相关分析是因素间数组的比较；第三，数据量要求不同。关联分析不要求数据太多，而相关分析则需有足够的数据量；第四，研究重点不同。关联度分析主要研究动态过程，而相关分析则以静态研究为主。 因此，关联度分析适应性更广，在用于社会经济系统中的应用更有其独到之处。 21.1原理与方法简介 关联度分析一般包括下列计算和步骤：(1) 原始数据变换；(2) 计算关联系数；(3) 求关联度；(3) 排关联序；(4) 列关联矩阵。在应用中是否进行所有步骤，可视具体情况而定。 设有m 个时间序列 亦即 {{{1(0)2(0)m (0)X t X t X t ()},()},,()} (t =1, 2, …, N ) N 为各序列的长度即数据个数，这m 个序列代表m 个因素(变量)。另设定时间序列： {X 0(0)(t )} (t =1, 2, …, N )
该时间序列称为母序列, 而上述m 个时间序列称为子序列。关联度是两个序列关联性大小的度量。根据这一观点，可给关联度一个量化模型，其计算方法与步骤具体叙述如下： 1均值化变换。先分别求出各个序列的平均值，再用平均值去除对应序列中的各个原始数据，所得到新的数据列。 2指标差值处理。在均值化变换后得到的新数据列 中，用第一列的数据分别与其他列数据相减取绝对值 3 计算关联系数 经数据变换的母数列记为{X 0 (t )}，子数列记为{X i (t )}，则在t =k 时母序列{X 0 (k )}与子序列{X i (k )}的关联系数L 0i (k )可由下式计算,式中?0i (k )表示k 时刻两比较序列的绝对差， 即 ?0i (k )=∣x 0 (k )-x i (k )∣ (1 ≤ i ≤ m )； ?max 和?min 分别表示所有比较序列各个时刻绝对差中的最大值与最小值。因为比较序列相交，故一般取?min ＝0；ρ称为分辨系数，其意义是削弱最大绝对差数值太大引起的失真，提高关联系数之间的差异显著性，ρ∈(0, 1)，一般情况下可取0.1~0.5。本文取0.5。 分析结果 不难看出，关联度与下列因素有关： 1) 母序列X 0不同，则关联度不同； 2) 子序列X i 不同，则关联度不同； 3) 参考点0 (或数据变换)不同，关联度不同； 4) 数据序列长度N 不同，关联度不同； 5) 分辨系数ρ不同，关联度不同。 L k k i i 0 0 ( ) ( ) min max max = + + ? ρ? ? ρ?
灰色关联分析法原理及解题步骤
灰色关联分析法原理及解题步骤 ---------------研究两个因素或两个系统的关联度（即两因素变化大小,方向与速度的相对性） 关联程度——曲线间几何形状的差别程度 灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法。 灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密 1>曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小 2>灰色关联度越大，两因素变化态势越一致 分析法优点 它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。 灰色系统关联分析的具体计算步骤如下 1》参考数列和比较数列的确定 参考数列——反映系统行为特征的数据序列 比较数列——影响系统行为的因素组成的数据序列 2》无量纲化处理参考数列和比较数列 （1）初值化——矩阵中的每个数均除以第一个数得到的新矩阵
（2）均值化——矩阵中的每个数均除以用矩阵所有元素的平均值得到的新矩阵 （3）区间相对值化 3》求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi） 参考数列X0 比较数列X1、X2、X3…………… 比较数列相对于参考数列在曲线各点的关联系数ξ（i） 称为关联系数，其中ρ称为分辨系数，ρ∈（0，1），常取0.5.实数第二级最小差，记为Δmin。两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。记为Δoi(k)。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式： 4》求关联度ri 关联系数——比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻（即曲线
河南省产业结构现状
河南省产业结构现状 一、产业结构发展现状 经过多年来的发展，河南省的产业结构出现了较为显著的变化，这主要体现在以下几个方面: (一)三次产业结构变化显著 2004年河南第一产业比重为19.8%，比2000年下降2.8个百分点;第二产业为48.9%，上升1.9个百分点;第三产业为31.3%，上升0.9个百分点。这说明经过5年的调整，第一产业占比重下降，第二、三次产业占比重上升，这基本上与发达国家工业化过程中产业结构变动趋势相吻合。 从增加值构成看，第二、三产业内部产业结构变动趋势大体相同;从产业结构看，三次产业在朝着逐步优化方向发展。从1997年和2002年河南省投入产出测算结果看，2002年河南省各产业平均带动力为2.0344点，比1997年提高0.5316个点，各产业平均推动力为1.2043点，提高0.3146点。三次产业配置效率的稳步改善，有效地促进了总生产率的提高。 (二)各产业内部仍存在一些结构性问题 虽然三次产业的结构变化显著，但各个产业内部仍然存在着一些问题。 1、第一产业内部结构不尽合理。在第一产业内部，无论是从增加值还是从固定资产来看，种植业所占比重都嫌较高，林、牧业所占比重偏低情况依然明显。农业各行业间关联度不强，农村工业发展依然缓慢，直接影响农民收入的大幅提高，进而又影响工业品在农村市场的开拓发展。 2、第二产业创新能力不强，高技术产业仍处在起步阶段。河南省第二产业内部结构处于资源初加工阶段，以资源开发型产业为主，煤炭、电力、冶金、建材等能源、原材料基础产业和以农产品为原料的初级加工业占比重依然过大。对经济增
长具有较大拉动作用的行业主要集中在加工链条短且综合利用程度低的原料加工、燃料动力工业和农产品加工领域，如有色金属、煤采选、食品加工、电力、造纸业等。高附加值、高技术含量、高环保的产业还未成为主导产业，特别是具有自主知识产权的高技术产业处于起步阶段。 3、第三产业数量增加较快，但基本以传统产业为主。2004年河南省从事第三产业的法人单位17.71万个，占二、三产业法人单位数量的66.1%，比2000年上升7.3个百分点。长期以来，三次产业中河南省第三产业无论是劳动力比重或增加值比重都较低，虽然近年来情况有好转，但与全国平均水平或周边省份相比，发展仍处于滞后状态。可以说，第三产业的发展还是河南省的一个短项、弱项。 整体来看，河南经济目前除面临上述问题外，还存在创新乏力和竞争过度的现象。河南99%的工业企业至今还是零专利，多数企业甚至没有主动进行技术创新的意识，也不懂得或不善于运用专利策略开拓市场。这就导致了低水平重复建设和过度竞争。 部分传统行业的“创新乏力、过度竞争”不仅严重地影响了全省产业层次的提高和结构的改善，还造成近期煤电铝及钢铁、水泥等行业出现产能过剩和价格波动，更影响到河南经济的运行安全、制约经济社会的全面持续可协调发展。因此，结构调整，正当其时。 三、产业结构趋向高度化，工业化阶段特征显著 河南省三次产业结构的变化，表明产业结构趋向高度化，工业化阶段特征显著这一特点。在河南省三次产业结构中，第一产业比重持续下降;第二产业比重持续上升，所占比重较高，但增速渐缓;第三产业比重总体上升，但有反复。这一变化过程，基本符合产业结构趋向高度化的演进规律，与整个国民经济的发展水平相适应。
灰色关联度分析
第五章灰色关联度分析 目录 壹、何谓灰色关联度分析----------------------------------------- 5-2 贰、灰色联度分析实例详说与练习 ---------------------------- 5-8 负责组员 工教行政硕士班二年级 周世杰591701017 陶虹沅591701020 林炎莹591701025
第五章灰色关联度分析 壹、何谓灰色关联度分析 一.关联度分析 灰色系统分析方法针对不同问题性质有几种不同做法，灰色关联度分析(Grey Relational Analysis)是其中的一种。基本上灰 色关联度分析是依据各因素数列曲线形状的接近程度做发展 态势的分析。 灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统(或因素) 之间的数值关系。简言之，灰色关联度分析的意义是指在系统 发展过程中，如果两个因素变化的态势是一致的，即同步变化 程度较高，则可以认为两者关联较大；反之，则两者关联度较 小。因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了 量化的度量，非常适合动态(Dynamic)的历程分析。 灰色关联度可分成「局部性灰色关联度」与「整体性灰色关联度」两类。主要的差别在于「局部性灰色关联度」有一参 考序列，而「整体性灰色关联度」是任一序列均可为参考序列。 二.直观分析 依据因素数列绘制曲线图，由曲线图直接观察因素列间
的接近程度及数值关系，表一某老师给学生的评分表数据数据为例，绘制曲线图如图一所示，由曲线图大约可直接观察出该老师给分总成绩主要与考试成绩关联度较高。 表一某一老师给学生的评分表单位：分/ % 由曲线图直观分析，是可大略分析因素数列关联度，可看出考试成绩与总成绩曲线形状较接近，故较具关联度，但若能以量化分析予以左证，将使分析结果更具有说服力。
中国产业关联分析 2
中国三次产业关联分析 一、2002年中国三次产业关联分析 通过对投入产出表进行投入产出分析，可以系统反映产业间的关联。 在投入产出表的三个组成部分中，中间投入部分是分析产业联系的重要依据，基本方法 是通过中间投入流量计算各产业的直接消耗系数里昂惕夫逆系数和完全消耗系数。 ·直接消耗系数：某产业生产单位产品所需消耗的各个产业部门提供的原材料等中间产 品的投入。系数矩阵用A表示。 ·完全消耗系数：某一部门每提供一个单位的最终产品，需要直接和间接消耗（即完全 消耗）各部门的产品或服务数量。统计上用完全消耗系数指标可以更全面地反映各部门之间 的相互联系。系数矩阵用B表示。 根据2002年投入产出表（42部门）的基本数据，先将其合并简化为三次产业分类的中间使 用矩阵，得到表1如下。 （注：部门的产业分类参考了《国民经济行业分类和代码》（GB4754—2002）） 表1 2002年中国三次产业的中间使用单位：万元 第一产业第二产业第三产业第一产业46368196 101679789 15339368 第二产业50425244 1006127544 234933953 第三产业22689323 241323052 191381781 总产出285787423 1905590585 942927009 由表1分别计算出中国直接消耗系数、完全消耗系数和里昂惕夫逆系数（请保留小数点后两 位小数） 表2 2002年中国直接消耗系数 第一产业第二产业第三产业第一产业0.16 0.05 0.02 第二产业0.18 0.53 0.25 第三产业0.08 0.13 0.20 表3 2002年里昂惕夫逆系数 第一产业第二产业第三产业第一产业 1.23 0.15 0.08 第二产业0.59 2.40 0.77 第三产业0.22 0.41 1.38 表4 2002年中国完全消耗系数
最新2灰色关联分析汇总
2灰色关联分析
精品资料 仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢2 2 灰色关联分析方法 在实际问题中，许多因素之间的关系是灰色的，人们很难分清哪些因素是主导因素，哪些因素是非主导因素；哪些因素之间关系密切，哪些不密切。灰色关联分析，为我们解决这类问题提供了一种行之有效的方法。 一、灰色关联分析概述 我们知道，统计相关分析是对因素之间的相互关系进行定量分析的一种有效方法。但是，我们也注意到相关系数具这样的性质： xy yx r r =，即因素y 对因 素x 的相关程度与因素x 对因素y 的相关程度相等。暂且不去追究因素之间的相关程度究竟有多大。单就相关系数的这种性质而言，也是与实际情况不太相符的。譬如，在国民经济问题研究中，我们能将农业对工业的关联程度与工业对农业的关联程度等同看待吗？其次，由于地理现象与问题的复杂性，以及人们认识水平的限制，许多因素之间的关系是灰色的，很难用相关系数比较精确地度量其相关程度的客观大小。为了克服统计相关分析的上述种种缺陷，灰色系统理论中的灰色关联分析给我们提供了一种分析因素之间相互关系的又一种方法。 灰色关联分析，从其思想方法上来看，属于几何处理的范畴，其实质是对反映各因素变化特性的数据序列所进行的几何比较。用于度量因素之间关联程度的关联度，就是通过对因素之间的关联曲线的比较而得到的。 设x 1，x 2，…，x N 为N 个因素，反映各因素变化特性的数据列分别为 ｛x 1(t)｝，｛x 2(t)｝，…｛x N (t)｝，t=1，2，…，M 。因素j x 对i x 的关联系数定义为 min max max ()1,2,3,,(1)()ij ij k t t M t k ξ?+?==?+? (5)式中，ξij (t)为因素j x 对i x 在t 时刻的关联系数； max min ()|()()|,max max (),min min ();ij i j ij ij j j j j t x t x t t t ?=-?=??=?k 为介于[0，1]区间上的灰数。不难看出，△ij (t)的最小值是min ?，
第三产业产业关联度分析
我国第三产业的中间服务投入率： 演变趋势及需求机理 张卿 （中共广东省委党校经济学部副教授） [摘要]根据对我国1981—2002年第三产业中间服务投入率的演变趋势及其需求机理进行的分析表 明，演变趋势呈现各年间第三产业的中间服务投入率均高于第一产业、第二产业，且上升更稳定，增长波动 更弱小，投入结构中金融、公用、商务、技术等现代中间服务投入占比不断提高，运输邮电、商业饮食等传统 中间服务投入占比趋于下降。从需求机理来看，第三产业发展规模壮大和城市化水平提升是第三产业中间 服务投入率上升的名义需求基础，而市场化水平增进和外置化水平提高是促进名义需求转化为实际需求 的基本条件。 [关键词]第三产业；中间服务投入率；演变趋势；需求机理 [中图分类号]F719[文献标识码]A [文章编号]1003-7462（2009）02-0023-04 检索国内外相关文献，三次产业的中间服务投入研究主要“集聚”在制造业上，这与生产服务业发展与制造业效率提升的互动关系更为“显性”有关。[1] 关于第三产业的中间服务投入问题，研究成果相对较少。Gruble 和Walker 从概念视角解析了中间服务（又称生产性服务）既可被投入实物产品生产过程，也可被投入其他服务产品生产过程，他们认为生产性服务“不是直接用来消费，直接可以产生效用的，它是一种经济中的中间投入，用来生产其他的产品或服务。”[2]215，①Lee 在研究英国维多利亚时代区域分工与服务业增长关系时发现，不同地区各服务部门发展水平指数与工业发展水平指数的相关性并不显著，部分地区国际金融和国际贸易等服务业的集中与发展是服务业对中间服务需求增加的结果。Se-Hark Park 采用日本、韩国、新加坡等国1975年和1985年的投入产出表，对产业间的依赖度进行了时序计量分析。结论显示，制造业与生产服务业的依赖度呈不对称关系，前者对后者的依赖小于后者对前者的依赖，而服务业与生产服务业的依赖度则超过制造业与生产服务业的依赖度。Juleff-Tranter ，L.E 对部分发达国家的大城市进行了实证分析，他发现美国哥伦比亚地区商业67％的价值源于服务部门，16％源于制造业和资源部门；芝加哥地区政府部门购买会计、工程咨询等服务产品非常显著；新西兰的奥克兰只有18.3％的生产服务业公司没有服务部门的客户。 [3]由此可见，与制造业相比，这些国家和地区的第三产业生产对中间服务投入的需求要更高。 在我国，第三产业研究先行者李江帆在生产信息化、社会化、专业化基础上，提出了国民经济生产软化系数逐趋增大的规律，并在2005年度有关课题中明确提出了广义生产服务概念（第一产业生产服务、第二产业生产服务、第三产业生产服务）。程大中采用了投入—产出方法，对我国三次产业的中间服务投入比重进行了时序实证分析，结果表明，1981—2000年间第三产业生产占用中间服务一、相关文献回顾及有关问题提出 经济与经济管理 23··
第2讲灰色关联分析体系(精)
2 灰色关联分析体系 一般地，把信息完全明确的系统称为白色系统，信息完全不明确的系统称为黑色系统，信息部分明确、部分不明确的系统称为灰色系统。当事物之间、因素之间、相互关系比较复杂，特别是表面现象，变化的随机性更容易混肴人们的直觉，掩盖事物的本质，使人们在认识、分析、预测、决策时，得不到全面的、足够的信息，不容易形成明确的概念。这些都是灰色因素，灰色的关联性在起作用. ，Xm= 假设X0=(x10,x20, ,xn0)T为母序列，X1=(x11,x21, ,xn1)T， ，则定义Xi与X0在第k点(x1m,x2m, ,xnm)T为子序列（比较序列） 的关联系数yi(k)为：yi(k)=a+bρ. ?i(k)+bρ minmin{?i(k)}，其中?i(k)=xki-x0i,i=1,2, ,m,k=1,2, ,n，a=1≤k≤n1≤i≤m b=maxmax{?i(k)}，ρ为分辨系数。取0~1之间的数（通常取ρ=0.5）. 1≤k≤n1≤i≤m 1n Xi与X0之间的关联度为：ri=∑yi(k),i=1,2, ,m. nk=1 灰色关联度分析应用非常广泛.例如当需要对n个方案进行评价时，有m个指标可以从不同的侧面反映出被评价的n个方案效益的情况.于是，可采取如下步骤：1.选定母指标：可选取对方案效益影响最重要的指标作为母指标，如选Xj为母指标. 2.对原始数据（指标值）进行处理：由于各指标的量纲不同，指标值的数量级也差别很大，为了用这些数据进行综合评价.首先必 须对原始数据进行无量纲、无数量级的处理.处理的方法通常有两种：均值化处理：即分别求出各个指标的原始数据的平均值，再用均值去除对应指标的每个数据，便得到新的数据；初值化处理：即分别用原始数据每个指标的第一个数据去除对应指标的每一个数据，得到新的数据. 3.计算关联系数：yi(k)=a+bρ. ?i(k)+bρ minmin{?i(k)}，其中?i(k)=xki-x0i,i=1,2, ,m,k=1,2, ,n，a=1≤k≤n1≤i≤m b=maxmax{?i(k)}，ρ=0.5. 1≤k≤n1≤i≤m 1n4.求关联度：ri=∑yi(k),i=1,2, ,m. nk=1 5.求出各指标对应的权重：rj'=rj (r1+r2+ +rm),j=1,2, ,m. '6.构造综合评价模型：Zk=r1'xk1+r2'xk2+ +rmxkm,k=1,2, ,n. 7.排序：将各方案的指标值带入得到该方案效益综合得分Zk,k=1,2, ,n.依据综合得分从大到小排序，也就得到个方案的综合效益的排序. 应用实例（图书馆订购计划）