TOPSIS分析法

TOPSIS分析法（精选9篇）

TOPSIS分析法 篇1

一、文献综述

对于运输业属性的认识, 早期马克思在《资本论》中指出它既有物质生产的共性, 又具有区别于一般物质生产的特性。其特征表现为运输需求的多重属性、运输产品的非实体性, 资本结构只由垫付在劳动资料和劳动力上的资本构成。19世纪30年代, 杜能创立了农业区位理论, 重视运输业对农、工业和商品经济的重要影响, 这实际上是对运输业正外部性的一种早期认识。20世纪70年代, 詹姆斯·布坎南提出的俱乐部经济理论中把运输来当做俱乐部物品来看待, 拥挤成本会带来负的外部效应。1993年, OECD/ECM研讨论把运输的社会效益分为包括质量改进、运输成本减少等对使用者而言的内部效益和对市场体系而言的外部效益。多数西方学者认为, 运输业的正外部性从长远看来是有限的。

近几年, 国内对运输业的外部性的研究则主要集中在各种运输方式的综合效率评价。张力, 李群仁 (2000) 将交通事故、环境污染成本通过定量化比较, 得出高速铁路较高速公路及民航的外部成本小。国建华 (2003) 在对交通运输的可持续发展研究中指出铁路在土地占用、保护环境方面具有比较优势。李连成、吴文化 (2008) 通过分析1995-2005年各种运输方式的能耗, 得出铁路运输较公路运输、飞机耗能少。

资源与环境是我国工业化和城镇化发展面临的最大问题和挑战。在大力发展铁路基础设施建设的同时, 通过对比各种运输方式在土地占用、资源消耗等方面的对比, 有利于在一体化交通的建设过程中发挥铁路的比较优势, 实现集约化发展。国内的研究, 多是将土地占用、外部成本分别研究。本文则从土地占用、资源消耗等方面结合起来, 运用TOPSIS模型对铁路、公路、民航进行比较, 分析铁路在综合交通中的比较优势。

二、影响因素分析

(一) 土地占用

交通运输是人们出行、货物交流交换活动的所依托的载体, 是城市发展的重要基础, 需要占用大量的土地和空间资源。随着交通运输需求的增长, 一方面因人口和产业分布更广, 要求增加交通基础设施规模, 提高交通网络的通行和负荷能力;另一方面, 土地资源的供给的刚性和我国目前交通用地的粗放式发展, 使交通运输发展过程中对资源的需求和供给问题日益突出。

铁路是以线、车站进行运输的, 除了线路以外, 还需要建造车站、机务段等, 线路也不仅仅是路轨, 还有路肩、边坡、护路等。在现代社会生产活动与生活方式中, 铁路沿线也还需要再建公路来提供短途运输和区间服务, 铁路本身建造及运营也需要沿线公路的支持。因而不能仅以公路和铁路各自的单位运输周转量用地面积来比较。通过测算, 国家I级双线铁路与四车道和六车道的高速公路的工程总体占地比约为1∶1.24-1.37, 单位货运能力占地比约为1∶1.87-2.8。从新建铁路与公路的项目书中, 可以得到, 铁路项目建设用地和公路建设项目用地中, 一级复线铁路与四车道高速公路的用地比约为1∶2 (见表1) 。

民航运输的占地主要是机场用地, 包括飞行区用地、航站综合区用地等。由于缺乏对民航占用土地的统计, 本文根据上海浦东机场的硬件设施和民用航空运输机场工程项目建设用地指标对其占地面积进行估算, 并根据上海浦东机场2007年的客货运周转量得到其单位通行能力0.6045亿吨/公里。

(二) 能源消耗

在能源上, 从总量看我国能源资源丰富, 但是由于我国人口众多, 人均能量资源占有量仅为世界平均水平的1/2。在2007年能源消费结构中, 以煤炭为主, 占69.5%, 石油占19.7%, 水电占7.3%, 天然所占3.5%。据有关数据统计, 我国国交通运输能源消费量占能源消费总量的7.6%, 其中, 石油消费量约占全国石油消费总量的25%。在能源资源日益紧缺的今天, 提高交通运输业的能源利用效率, 根据不同地区的能源结构, 发挥资源优势发展相适宜的交通运输方式, 有利于推动绿色交通的发展。

通过表2对不同运输方式能耗指标的比较可以看出, 铁路的优势一方面表现为能耗小, 另一方面能充分利用电力, 加快电气化铁路的建设, 也符合我国能源结构调整, 改变能源的利用方式。

(三) 环境保护

交通运输产生的废气和噪声已成为大中城市环境污染的主要来源。我国大气污染造成的损失已经占GDP的3%-7%, 噪声、酸雨等污染程度还在逐年加重。造成大气环境污染的各种因素中, 交通运输排放的二氧化碳和氮氧化物等废物所占比例最大。

在货物运输中, 卡车与常规铁路相比, 一氧化碳排放量为3.5倍, 二氧化碳排放量为4.6倍, 碳氢化合物排放量为46倍。在旅客运输中, 常规铁路与轿车、飞机的一氧化碳排放量之比为1∶130∶158, 二氧化碳排放量为1∶2.6∶4.3, 氮氧化合物为1∶11.4∶4.9, 碳氢化合物排放量为1∶56∶66。此外, 有关资料表明, 高速铁路的排放量比常规铁路均低70%左右。由此可见, 在我国, 铁路对环境的污染有下降的空间, 使铁路在环境保护方面的优势得到进一步的体现。

(四) 安全方面

旅客和货物的安全程度是衡量客货运输质量的最生要指标之一。2007年, 全国共发生道路交通事故327209起, 铁路运输发生的行车事故及交通运输事故共7224件。民航2007年没有发生航空运输飞行事故, 发生飞行事故征候116起。通过对1995年到2007年各种运输方式发生的交通事故统计对比可得, 铁路和道路事故次数之比为1∶246, 交通事故损失金额之比为1∶44。

另外, 气候和地理等条件对交通工具的安全也产生不同的影响。铁路适应性强, 除地震、洪水等重大自然, 可全天候运营。而汽车受气候和地理条件影响较大, 遇到雾、雪时, 运营安全系数大为下降。

三、外部成本估算

对交通运输的“社会成本”进行评估, 可以为各国制定可持续发展的交通运输发展政策提供依据。瑞士和德国的两家研究所曾经联合对17个国家1年的运输外部成本进行评估, 结论是, 交通事故和环境污染的外部成本高达5300亿欧元, 其中公路92%, 民航占6%, 铁路仅占2%。由于运输业的外部成本通常是与环境及人类生命价值相关的成本, 没有与之相联系的市场价格, 国内学者李群仁 (2004) 参照国际上有关规定及我国各种运输方式的污染物排放水平, 对污染物排放的外部成本进行相应调整, 计算出我国公路和铁路的单位外部成本 (见表3) 。就客运面言, 火车、公共汽车、飞机、小汽车的单位客运周转量的外部成本比为1∶1.9∶2.4∶4。就货运而言, 铁路完成的单位客运周转量的外部成本远低于任何一种方式。铁路、公路、民航完成的单位周转量的外部成本之比为1∶4.5∶10.8。

四、运用TOPSIS比较分析

(一) TOPSIS模型介绍

Topsis法是有限方案多目标决策分析的一种常用方法, 其基本思想是:基于归一化后的原始数据矩阵, 采用余弦法找出有限方案中的最优方案和最劣方案 (分别用最优向量和最劣向量表示) , 然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的距离, 获得各评价对象与最优方案的相对接近程度, 以此作为评价优劣的依据。同时, 对数据也没有特别的要求, 应用较为广泛。

(二) 基于TOPSIS的比较分析

首先, 确定最初的评价指标和指标值。初步的评价指标体系如表4所示:

其中, 能源项采用的指标是能源效率, 单位为千卡/公里;环境和安全项均为货币化的外部成本, 单位为亿元;土地项目的指标为单位通行能力的用地面积, 单位为亿吨/公里。需要注意的是, 由于民航总占地面积难以统计, 这里的单位通行能力用地面积是根据浦东机场2007年的数据计算出来的, 以此作为代表, 在一定程度上反映了民航的用地效率。

根据原始数据, 将表中数据标准化。标准化的公式为:, 其中xij表示第i种交通运输方式的第j项指标, Zij表示标准化后的值。得到标准化的指标 (见表5) 。

在标准化的数据中, 选出每一项指标选出最优值 (最小值) 作为最优向量w1, 最劣值 (最大值) 组成最劣向量w2。其中, w2= (0.963494, 0.993186, 0.993846, 0.999202) 。

在此基础上, 求出每种运输方式各项指标与最优向量距离D+和最劣向量距离D- (见表6) 。

根据各种运输方式的最优向量距离和最劣向量距离, 建立评价系数为 (见表7) 。

注:其中, Ci值越小, 运输方式越优。由Ci值可以判断, 铁路的综合评价要明显优于民航和公路。

五、结论

通过对铁路、公路和民航在土地占用、能源消耗及外部成本的具体比较, 并结合TOPSIS模型进行了定量分析, 得出铁路在节约土地和其他资源、保护环境、运输安全等方面, 有很明显的比较优势。而我国目前正在大力建设可持续综合交通运输体系, 受资源、环境等条件的限制, 要充分发挥各种交通运输方式的比较优势, 注重各种交通运输方式的相互衔接、补充, 才能形成高效的综合交通运输体系。铁路的比较优势突出了铁路在综合交通运输体系中的重要地位, 目前铁路的快速发展, 符合科学发展观的基本要求, 也是综合交通运输体系可持续化的必由之路。

参考文献

[1]、荣朝和.西方运输经济学 (第二版) [M].经济科学出版社, 2008.

[2]、罗仁坚.论铁路在综合运输体系中的地位与作用[J].综合运输, 2004 (7) .

[3]、吴文化.中国交通运输行业能源消费与排放状况及其与典型国家之比较[J].中国能源, 2007. (10) .

[4]、王娅飞, 李群仁.我国交通运输业的外部成本研究[J].铁道运输与经济, 2006 (10) .

[5]、李群仁.铁路运输的社会成本及对国民经济的贡献[J].世界轨道经济, 2004 (8) .

TOPSIS分析法 篇2

关键词：层次分析法（AHP） TOPSIS 供应商选择 评价指标

Synthetic application of AHP & TOPSISto Decision Making of Supplier Selection

Wang Long Yan Zigang

Abstract:Under supply chain management strategies,selection and evaluation of supplier is one of the key factors to form competitive power of a whole supply chain.This thesis analyzes the evaluation indexes of supplier selection under supply chain management strategies and put forward one mathematic model on the basis of AHP & TOPSIS algorithm and verifies the feasibility of synthetic application of AHP & TOPSIS algorithm to selection and evaluation of suppliers.

Keywords:Approach of Hierarchy Process(AHP)Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution(TOPSIS) Selection of Supplier Evaluation Index

【中图分类号】F202 【文献标识码】C【文章编号】1009-9646(2008)12-0105-03

由于市场的环境已经迈向国际化、全球化，因此企业所面对之竞争对手因而也不再局限于国内，竞争型态也从以往企业个体的竞争，发展为整体供应链之团队竞争，所以整合上、下游的资源，透过彼此信息的共享，使得整个供应链的竞争力加强。

为了加强供应链的整体竞争力，供应链管理的第一步就是选择适当的合作伙伴，因此中心厂要如何来选择最适合的供应商，建立符合自身产业特性的供应商评价是最好的决策方法。所以本文针对合适的评价指标，并以问卷调查与取得的厂商偏好评价值，再以层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）与理想解类似度偏好顺序评估法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，简称TOPSIS）来构建供应商选择评价决策方法货商评选模式。以期为中心厂选择最适宜的供应商，构建整体供应链的市场竞争优势，提供决策工具和方法支持。

1.AHP与TOPSIS基本原理

1.1 AHP。

系统决策问题，因为存在大量因素无法定量地表示出来，从而很难完全用定量的数学模型解决。于是运筹学家们回到人们的选择和判断上，认真研究决策思维的规律。在这种背景下，T.L.萨泰（Salty）教授在70年代初创立了层次分析法，后来韦伯（Weber）等提出将AHP分别用于供应商（合作伙伴）的选择。

AHP在数学原理上有深刻的内容，但是本质上是一种思维方式，它把复杂的问题分解成若干层次，使决策者在比原来问题简单得多的若干层次上对因素进行两两比较判断，并将判断结果表达和处理，实现决策方案对于目标相对重要性的总排序。由于层析分析法让评价者对照相对重要性函数表，给出因素两两比较的重要性等级，因而可靠性高、误差小。同时，层析分析法还能指出决策者对问题的前后判断是否矛盾，提示决策者及时进行修改。

1.2 TOPSIS。

TOPSIS是运筹学理论中的一种多目标决策方法，即理想解类似度偏好顺序评估法。基本思路是根据决策问题的要素，确定理想解和负理想解，将各方案按要素的理想解类似度进行排序，然后在其中找到一个方案，使其距理想解的距离最近，而距负理想解的距离最远。

2.供应商选择的评价指标

评价指标是评价分析的绩效参数或因子，它根据被选择方案的特性来确定的，评价指标之间互相冲突（Satty，1982）。根据这些评价指标来比较被选供应商彼此之间的优劣，因此选择合适的评价指标才能更加正确的反映被选供应方案的特性，也使决策者能做出更精确的判断。

Dickson（1966）提出了23个选择标准，如表1所示，是分别在不同的情况下调查发现的，在这些选择标准中，最重要的是前三个因素：品质、交货期、历史业绩。Lehmann和o’Shauhnessy（1982）发现基本的供应商评价指标为：价格、品质、交货期和服务。Wilson（1994）在Lehmann和o’Shauhnessy的基础上提出，在市场的全球化趋势与竞争关系日益增加，与供应商的关系逐渐由竞争转变为合作的策略，所以，价格的因素的影响在下降。相比较，品质、服务的重要性得到提升，交货期的重要性也在下降。

表1 Dickson 供应商选择之23 指标

1品质2交货期3过去绩效

4客诉政策5设备与产能6价格

7技术能力8财务状况9客诉处理程序

10沟通系统11业界的声誉12商业关系

13管理组织14管理控制15修复服务

16服务态度17过去的印象18封装能力

19劳资关系20地理位置21过去营业额

22训练23相互间协调

3.供应商选择模型

3.1 建立层级结构模型。

处理复杂的决策问题时，为了将问题加以结构化，系统化，使该问题能够被明确的了解，所以利用层级结构将问题分解。由最上层的是目标，再来分解成第二层是主评估准则，第三层是次评估准则以及最下层的是被选可行方案，形成层级结构模型，如图1所示。

3.2 构造判断矩阵进行一致性检验。

同一层级的评价准则间需要针对上一层级的评价准则来进行两两对比，这样使各评价准则间的相关性能更明确表示，根据表2的评价标度，决定两准则间相对重要性的比值。wi是指第i个评价准则ci对上一层级的评价准则的评价值，wj是指第j个评价准则cj对上一层级的评价准则的评价值，aij＝wi/wj表示第i个准则与第j个准则相互比较的结果。以aij构成判断矩阵A，其中对角元素为1，矩阵为逆矩阵。

A=a11 a12 … a1n

a21 a22 … a2n

  … 

an1 an2 … ann

表2 1~9的标度及描述

标度定义（比较因素ｉ与j）

1因素ｉ与ｊ一样重要

3因素ｉ比ｊ稍微重要

5因素ｉ比ｊ较强重要

7因素ｉ比ｊ强烈重要

9因素ｉ比ｊ绝对重要

2，4，6，8两相邻判断因素的中间值

倒数当比较因素ｊ与ｉ时

根据判断矩阵，计算对上层某因素而言本层次与之有联系的因素的权重值，即计算判断矩阵的最大特征值及对应的特征向量，将特征向量归一化就得到权重各量。实践中可以采用求和或法和求跟法来计算特征值的近似值。

当判断矩阵具有完全一致性时，存在唯一的非零的λ=λmax=n（为特征值）。在实际选择中,会出现不一致的错误，如已判断S1比S2重要，S2比S3较重要，那么S1比S3更重要。如果判断S3比S1较重要或者同样重要就犯了逻辑错误。为了检验判断矩阵的一致性（相容性），根据AHP的原理，可以利用λmax与n之差检验一致性。

检验判断矩阵的随机一致性指标CI=(λmax-n)/(n-1)；其次检验判断矩阵的随机一致性比例CR=CI／RI。其中RI为判断矩阵维数n所对应的修正值，本文利用matlab中的［d,v］=eig()函数进行计算，计算500个样本得到平均随机一致性指标RI的数值，见表3。

表3 平均随机一致性指标

阶数2345678

RI00.520.891.121.261.361.41

阶数9101112131415

RI1.461.491.521.541.561.581.59

当λmax=n，CI＝0为完全一致，CI值越大判断矩阵的完全一致性越差。通常只要CR≤0.1，就认为判断矩阵的一致性可以接受，否则重新进行两两比较判断。

3.3 TOPSIS分析。

根据上面的步骤，可以分别计算出方案层针对准则层的权值矩阵W和准则层相对目标层的权值集G，用G中的权值分别乘以W中的对应每个方案的各个相应评价准则的权值，得到一个综合起来的权值矩阵C。最后，把综合评价矩阵C中相对同一个准则各个方案中的最大值作为这个准则的理想解，最小值作为这个准则的负理想解，各个准则的综合和起来得到理想解c＋和负理想解c－，计算每个方案到理想解和负理想解的距离。每个方案到理想解的距离为:

Si+=∑nj=1(Cij-c*j)2

每个方案到负理想解的距离是：

Si-=∑nj=1(Cij-c-j)2

为了解决一个方案相对于另外一个方案离c+近,同时相对离c-近的问题,引入了相对接近程度指标Ci。

Ci=Si-(Si+)+Si-

计算每个方案相对理想解的相对接近指数,根据Ci的大小来排序,选出最优的合作伙伴。

4.实例验证

供应链中心厂决策者收集的供应商表现的结果，以及各供应商内部资料（包括：供应商库存量、交易价格、货品优良率、交货提前期）作为供应商表现评估的原始资料。经过专家评议转换成对应的评估值。

主准则次准则层级权重权重评估值

供应商库存量订货变动、调节能力缺货应变能力

方案

A商0.138500.009530.01638

B商0.098920.011920.03276

C商0.039570.009530.02184

价格

交易价格议价空间降价促销

方案

A商0.032530.007250.00017

B商0.013940.014500.00041

C商0.019520.007250.00041

品质

出货品质货品可靠度持续改善能力

方案

A商0.05760.03060.01390

B商0.05760.03060.02318

C商0.04480.02380.01390

交货期

提前期交期准确性订单承诺订单反应速度

方案

A商0.017940.017700.006660.00411

B商0.017940.012640.006660.00411

C商0.025110.012640.006660.00576

供应商以往记录

营运绩效过往印象业界声誉

方案

A商0.003310.007820.01436

B商0.002360.005580.01231

C商0.003310.005580.01231

售后服务与合作能力

处理速度服务态度信息共享能力能配合方式

方案

A商0.001470.003330.006840.00525

B商0.001050.003330.009570.00450

C商0.001470.003330.009570.00525

计算理想解c+和负理想解c-。

供应商库存量订货变动、调节能力缺货应变能力交易价格

理想距离0.138500.011920.032760.03253

副理想距离0.039570.009530.016380.01394

议价空间降价促销出货品质货品可靠度

理想距离0.014500.000410.05760.0306

副理想距离0.007250.000170.04480.0238

持续改善能力提前期交期准确性订单承诺

理想距离0.023180.025110.017700.00666

副理想距离0.013900.017940.012640.00666

订单反应速度营运绩效过往印象业界声誉

理想距离0.005760.003310.007820.01436

副理想距离0.004110.002360.005580.01231

处理速度服务态度信息共享能力能配合方式

理想距离0.001470.003330.009570.00525

副理想距离0.001050.003330.006840.00450

每个方案到理想解、负理想解的距离。

A商B商C商

与理想解距离0.006130.024260.09703

与负理想解距离0.096110.076420.00768

计算相对接近程度指标。

A商B商C商

Ci0.939970.759040.07342

C1>C2>C3。因此，A供应商为最佳选择方案。

5.结论

供应商选择在供应链管理中是一个很重要的决策分析问题，并且供应商选择的过程比较复杂，本文结合AHP和TOPSIS的特点，把AHP和TOPSIS结合起来，综合对供应商进行评价。通过实例分析也表明了该方法的可行性。AHP方和TOPSIS相结合的方法为选择出综合指标最优的供应商提供了可靠的依据，增加了决策的科学性。结果表明，该方法在结构复杂且评价指标多属定性的评价问题上更为实用。

参考文献

［1］ 汪应洛.系统工程理论、方法与应用［M］.北京：高等教育出版社，1998

［2］ 王景恒等.物流系统供货商选择的AH P评价与决策方法［J］.长春理工大学学报，2003（9）

［3］ 周丽娜等.层次分析法在业务外包选择决策中的应用［J］.物流技术，2003（9）

［4］ 吴通国等.层次分析法在选择第三方物流供应商中的应用［J］.科学技术与工程，2003（9）

［5］ Boer,L.D.and L.L.M.Wegen.2001.Practice and Promise of Formal Supplier Selection A Study of Four Empirical Cases.Journal of Purchasing & Supply Management［J］,109~118

［6］ Carter,J.R.and B.G.Ferrin.1995.The Impact of Transportation Costs on Supply Chain Management.Journal of Business Logistics［J］,Vol.16,No.1,189~212

［7］ Donald,R.and J.Lehmann O’Shaughnessy.1982.Decision Criteria Used in Buying Different Categories of Products.Journal of Purchasing and Materials Management［J］,Vol.18,No.1

TOPSIS分析法 篇3

针对飞机选型大众是围绕层次分析法及其引申方法开展的机型综合评价，主要考虑的因素是航线情况和机队规划，但是其数据的主观性较大，专家打分、个人意志都可能使最终结果偏离实际。也有针对经济性进行的建模研究，但都只是单一考虑了经济收益与成本问题，未考虑其他因素。近年，针对民机客舱环境、舒适性也有相关研究，但仅限于定性的描述分析。本文运用TOPSIS方法来评价各种备选方案的综合，进而实现客舱布局的方案优选，可综合考虑多个属性而不是单一目标，同时基于量化指标进行评价，而不是采用专家打分等主观性较强的方式，使选型过程更加客观。

1 客舱布局概述

1.1 客舱布局研究现状

国外早在上世纪70年代就针对航空公司机队规划开展了关于飞机座位数的研究，后期的研究集中在考虑提高航班客座率和航班频率的条件下选择运营机型，近年越来越多的研究提出了对机型选择产生影响的各个因素。国内于上世纪90年代开展了飞机选型的学术研究，围绕层次分析法及其引申方法开展了机型的综合评价。随着我国大飞机研制的不断进行，关于飞机选型方面的研究也越来越多，但是关于客舱布局选项的专题研究目前还处于空白阶段。

文献[1]根据座位数与航程间的关系给出一种快速设计客舱布局的方法。文献[2]则从航线经济性的角度给出一种客舱布局的选型方法。文献[3]分别使用模糊数学、灰色理论以及数据包络分析等方法对飞机的选型进行了研究。文献[4]通过层次分析法，对飞机选型的综合评价指标体系进行了研究。文献[5]分析了影响客舱布局的主要因素，基于收入值最大理论对客舱布局的合理性进行了论述。文献[6]主要探讨了飞机选型过程中有关BFE设备选型的流程和方法。文献[7]通过问卷调查、统计分析、流程分析等方法对某家航空公司的客舱布局与公司收益的关系进行了论述。文献[8]分析了飞机方案选型及关键设备选装的工作内容及流程，研究了飞机选型方案可靠性评估方法。文献[9]运用灰色层次分析法，对航空公司飞机机型评价过程中的几个相关因数进行了系统分析，建立了一种定量的机型综合评价模型。这些评价方法分别从性能与经济性等指标方面对飞机选型进行了评价，但是针对客舱布局选项缺少单独的评价体系与评估模型。

1.2 客舱布局选项评估模型

客舱布局是指飞机客舱内舱位类型的选择以及每种舱位的具体设置，主要是数量和位置的设定。客舱设备主要包含座椅、娱乐系统、应急设备、厨房、洗手间等。制造商是在航空公司明确客舱布局的方案后，按照具体要求投入生产。一般来说，舱位的类型分为头等舱、经济舱、公务舱;小型飞机(100座以下)只设经济舱;中型飞机(100座以上，200座以下)设有头等舱和经济舱;大型飞机(200座以上)除了设有头等舱和经济舱之外，一般还设有公务舱。舱位的设置主要是根据不同的市场定位，满足高端客户、大众客户，以及中间客户等不同层次客户的需求，从而达到利益最大化的目标。

飞机客舱是乘客与飞机最直接、最主要的交互界面和实现飞机运营的主要功能区域。客舱布局的选择不仅仅是以收益最大化为单一目标的，其还涉及到多方面的目标，因此包含的主要因素可以分为以下5方面:(1)满足适航要求。(2)考虑营销战略定位。(3)航线距离。(4)结合市场的竞争状况。(5)结合公司的服务标准。

2 TOPSIS基本原理

2.1 TOPSIS法的含义及优点

TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)，即逼近于理想解的技术，其是一种多目标决策方法，是系统工程中常用方法。其的基本原理是对原始数据进行归一化得出相关矩阵，找出有限方案中的最优方案和最劣方案，然后分别计算诸评价对象与最优方案和最劣方案的距离，获得各评价对象与最优方案的相对接近程度，以此作为评价优劣的依据。TOPSIS法对原始数据的信息利用最充分，其结果能精确地反映各评价方案之间的差距，TOPSIS对数据分布及样本含量，指标无严格的限制，数据计算亦简单易行。利用TOPSIS法进行综合评价，可得出良好的可比性评价排序结果。

2.2 距离的测度概念

采用相对接近测度。设决策问题有m个目标fj(j=1,2，…，m),n个可行解Zi=(Zi1,Zi2，…，Zim)(i=1,2，…，n);并设该问题的规范化加权目标的理想解是Z+，其中Z+=(Z1+,Z2+，…，Zm+)。则用欧几里得范数作为距离的测度，则从任意可行解Zi到Z+的距离为

式中，Zij为第j个目标对第i个方案(解)的规范化加权值。同理，设Z-=(Z1-,Z2-，…，Zm-)T为问题的规范化加权目标的负理想解，则任意可行解Zi到负理想解Z-之间的距离为

则某一可行解对于理想解的相对接近度定义为

于是，若Zi是理想解，则相应的Ci=1;若Zi是负理想解，则相应的Ci=0。Zi越靠近理想解，Ci越接近1;反之，越接近负理想解，Ci越接近0。则可对Ci进行排队，以求出满意解。

2.3 TOPSIS法计算步骤

步骤1设某一决策问题，其决策矩阵为A。由A可构成规范化的决策矩阵Z'，其元素为Z'ij，且有

式中，fij由决策矩阵给出。

其中，Wi为第i个目标的权。

步骤2确定理想解和负理想解。若决策矩阵Z中元素Zij值越大表示方案越好，则

步骤3计算每个方案到理想点的距离Si+和到负理想点的距离Si-。

步骤4按式(3)计算Ci，并按每个方案相对接近度Ci的大小排序，找出满意解。

3 客舱布局指标体系分析

在飞机客舱布局的影响因素分析的基础上，给出了客舱布局进行分析，总结归纳出客舱布局选型由客舱布局、盥洗间、厨房、客舱娱乐设备等4部分组成，每块选项的评估要素与安全性、通用性、舒适性、经济性、维修性指标的关系如表1所示。

为了对客舱布局进行客观评价，文中列出了以客舱布局的5个基本属性为核心评价指标的一级指标及其对应的二级指标。评价模型包括5个一级指标:经济性A1、舒适性A2、通用性A3、维修性A4和安全性A5。这里的一级指标又可细分为若干个可定量计算的二级指标，如下:

(1)经济性。包括收益A11、成本A12、重量A13和油耗A14等要素。其中，收益的计算公式为

客舱投入的成本的计算公式为

增加设备产生的油耗为

其中，T为头等舱座位数;G为公务舱座位数;J为经济舱座位数;TP为头等舱票价;GP为公务舱票价;JP为经济舱票价;TOD为头等舱客座率;GOD为公务舱客座率;JOD为经济舱客座率;TPD为头等舱折扣率;GPD为公务舱折扣率;JPD为经济舱折扣率;A121为客舱设备总成本;A122为客舱安装总成本;A123为客舱维护总成本;GS为单位公斤油耗。

(2)舒适性。包括客座间距A21;座椅宽度A22;飞行时间A23;过道宽度A24;卫生间A25;娱乐设备A26;厨房设备A27及舱门A28等要素。

客座间距计算公式为

其中，A211为头等舱客座间距;A212为公务舱客座间距;A213为经济舱客座间距。

飞行时间如式(13)所示。其中，S为飞行距离;V为平均速度

卫生间的计算公式为

其中，A251为卫生间数量;A252为卫生间面积

娱乐设备的计算公式如式(15)所示。A262i表示各种娱乐设备的总数

厨房设备的计算公式如式(16)所示。A272i表示各种厨房设备的总数

舱门计算公式如式(17)所示。其中，tpn表示总的舱门数;ts表示总的座位数

(3)通过性包括两个指标，分别是设备通用性和布局通用性。设备通用性的计算公式如下所示。新购买设备可互换的设备占总设备的比率公式如下

其中，A311为兼容设备;A312为已有设备;A313为加装数量;ET为已有设备总数。

布局通用性的计算公式如下式所示。其中PL为相似布局的飞机数量，PT为机队的总数量

(4)维修性有两个指标评价维修间隔、维修时间。维修成本在经济性中已做考虑。

(5)安全性主要包括安全裕度和适航取证风险两个指标。适航性是安全性的最低标准，飞机制造商给出的选型手册中一般都会给出4～5种客舱布局方案，这些方案均满足FAA和CAAR适航规章的要求，但是每种方案的存在安全裕度的差异，应急出口配置不同、通道宽度不同，适航取证风险的也不同。

4 算例分析

国内某航空公司要引入B787，波音给出的选型手册中提供了5种客舱布局方案，运用效用理论建立选型模型来确定哪种方案最合适，具体参数如表2所示。

根据式(9)，可算出每个航班总的收益

方案1收益A11=30×70%×1 800+244×80%×1 000=233 000，根据式(12)，则可计算出客座平均间距。

方案2客座间距值A21=(52+32)/2=42，计算出相应平均指标的值，如表3所示。

根据表2数据，利用式(4)进行归一化处理，得归一化矩阵值，如表4所示。

由式(7)和式(8)得最优方案和最劣方案

由式(1)和式(2)计算各个S+和S-。例如某个方案S+和S-为

其余各方案依此类推。由式(3)计算各方案Ci，如表5所示。

由表5的排序结果可知，方案1的布局最佳。

5 结束语

本文对客舱布局的影响因素分析进行了分析，然后构建了可准确度量计算的客舱布局评价指标体系，综合考虑5种指标，将适航性作为安全性的最低标准，将经济性、舒适性、通用性、维修性进一步量化，避免定性描述的指标而采用有实际数学意义的指标，建模处理实际的数据时可以进一步提高结果的客观性，同时用量化的客观指标值来作为评价的依据，避免了人为打分等其余的定量评价方法存在的不确定性和模糊性。同时，给出了相应指标的计算公式。接着，由于目前的方案可评价样本较少，无法使用神经网络等方法进行综合评价，本文采用综合评价TOPSIS理论建立模型，通过计算接近度实现价客舱布局的备选方案定量评价，并能够进行比较排序。最后，通过B787五个客舱布局的方案评价，证明了方法的正确性和有效性。该方法不仅适合小样本资料，也适用于多评价对象、多指标的大样本资料。同时可以结合权重分析方法，进一步提高评价方法正确性。

摘要：客舱布局的选择是机队规划过程中的重要部分。文中针对客舱布局方案评估问题,建立了以经济性、舒适性、通用性、维修性、适航性5个一级指标客舱布局的评价指标体系。通过对指标的合理量化以及相应指标的无量纲化,采用TOPSIS理论建立模型,通过计算接近度实现客舱布局备选方案的定量评价,并进行比较排序。最终,通过B787的5个客舱布局的方案实例分析结果表明,该方法的正确性和有效性。

关键词：客舱布局,TOPSIS,选项评估,方案优选

参考文献

[1]蒙文巩,马东立,崔飞.民用飞机系列商载航程匹配设计[J].北京航空航天大学学报,2013(2):210-214.

[2]何浩松,丁松滨.民用客机客舱布局对油耗以及经济性的影响分析[C].南京:南京航空航天大学第十六届学术会议,2014.

[3]何肇熙.飞机选型的模糊评判[J].中国民航大学学报,1992(3):6-17.

[4]官建成,夏云禄.飞机选型的综合评价与优先权灵敏度分析[J].航空学报,1993,14(11):618-624.

[5]吴棣华.航空公司飞机客舱布局选型的探讨[J].民用飞机设计与研究,2007(4):45-47.

[6]周洪典.飞机BFE项目选型初探[J].中国民用航空,2007(10):37-38.

[7]陆颖.收益管理下东方航空公司客舱设备布局及选型的优化策略研究[D].兰州:兰州大学,2013.

[8]宋海靖.飞机系统设备选型方案评估的研究[D].南京:南京航空航天大学,2010.

TOPSIS分析法 篇4

摘要：飞机维修方案的合理确定是飞机维修工作正常运行的一

个基础。本文对传统的TOPSIS法进行改进，结合区间数来对飞机维修方案进行决策。

关键词：TOPSIS法飞机维修维修质量

TOPSIS法作为一种常用的方法，但是明确设置指标权重的传统做法具有一定的盲目性和主观性，因此，本文在决策时采用了区间数特征向量法。在对飞机维修方案进行科学决策的时候采用TPOSIS法能够有效克服传统法中权重确定的不确定性的缺点。

1 TOPSIS法的基本理论

在1980年的时候，逼近思想点法（TOPSIS法）即由Hwang 和 Yoon提出，在多目标决策问题上得到广泛使用。这种方法的核心思想就是通过进行理想解和负理想解之间距离分析，对各种方案进行优先排列，最终将最优的方案选出来。在实际的飞机维修方案中，理想解和负理想解之间的替换性也比较常见，这种方法是具有更好比较性的。

1.1效用函数

决策理论中的实际价值都是通过效用来进行描述的，所谓的实际价值也就是决策人的一种偏好，效用是一种对偏好的实际数量化测量。效用函数是对效用进行线性描述的。

①定义。效用函数是u和c之间的一种关系表示，其中u是实际函数，c是后果集。如果两者之间呈现严格的偏好关系，即所有 c1，c2∈c，c1>c2当且仅当 u（c1）≥u（c2），那么就用u(c)来表示效用函数。

②加性独立。∀x，x'∈X，y，y'∈Y，均有<0.5，(x，y)；0.5，(x'，y')>～<0.5，(x，y')；0.5，(x'，y)>(～表示无差异)。

1.2 评估方案属性及构建决策矩阵

多属性的决策方案需要专家对各个方案进行评估，每一个方案用Yi(i=1，2，…，m)表示，在各属性下，其值用yij表示，由此得出了决策矩阵Y，即Y=(yij)n×m。该决策矩阵构成规范决策矩阵为 Z=(Zij)n×m。其中，元素为

zij=yij/

1.3 方案效用的计算

根据效用函数u(c)，对次理想解进行效用计算，u=e，次负理想解的效用计算为u=e。

1.4 各方案进行排序

对每一个方案的效用相对接近度进行计算，然后对其按照从大到小的顺序进行排序，在最前面的方案便是最优的方案。

2 确定飞机维修方案的相关指标

对于飞机维修方案，其好坏与否主要是受航空公司的需求影响的，即最低的成本和最短的时间是维修方案的基本要求，如何在这一要求下实现飞机状态的良好保持是飞机运行的根本任务。基于此，对于飞机维修方案相关指标的确定可以从维修的质量、维修的费用、维修的进度和维修的风险四个方面进行考虑。在此，本文对这四个指标进行分别分析。

2.1 维修质量

在飞机维修上，维修质量是基本的要求，是飞机机件应该达到的最基本的维修标准。对于维修质量的衡量，可以在控制维修过程的时候进行，也可以通过构建相关的质量体系来进行考证。在维修方案中，通过选取相关的技术指标来进行衡量，如维修的最小间隔时间，也就是机件在此次维修和下次维修所间隔的时间长短来对维修的质量进行衡量。

2.2 维修费用

在飞机维修上，维修的费用是方案确定需要考虑的一个非常重要的因素，是航空公司和维修公司双方进行谈判的重点。对于飞机维修费用主要包括机件费用、设备的保障费用、人力费用、相关的资料、设施费用等。本文所选取的维修费用是一个总的费用。

2.3 维修进度 对航空公司而言，其总体的经营目标就是获得最大利润，因此时效性是一个关键的考虑因素。在维修方案中，维修进度是实效性的一个衡量指标。维修进度的确保是航空公司是否盈利和盈利多少的一个重要衡量指标。对于这一指标，主要是用飞机机件从拆下到装上的时间间隔来进行衡量。

2.4 维修风险

在飞机维修方案中，维修风险是一个不可忽略的重要指标。这一指标在维修的技术、维修的进度和维修的费用等多个方面存在。在对飞机维修方案进行选择的时候，我们应该充分考虑多方面的风险因素，如维修的技术、维修设备是否足额储备、维修人员的维修水平和素质等，维修的预算是否合理，维修所使用的相关配套设备价格是否合适等，将这些风险进行综合分析，进而选取风险适中的方案。对于这一指标，我们可以通过采用方案的失败率来进行衡量。采用德尔菲法来对风险因素进行打分，根据相关专家的评估打分来进行信息交流，最终确定出方案的最终风险值。

3 结语

本文在传统方法的基础上对TOPSIS法进行了改进，在对飞机维修方案进行决策的时候运用区间数和权重结合的方法，这种方法除了方便快捷外，还能够得出科学的决策结果。

参考文献：

[1]郭辉，徐浩军，刘凌.基于区间数TOPSIS法的空战目标威胁评估[J].系统工程与电子技术，2009(12).

[2]朱绍强，王卓健.基于TOPSIS法的飞机维修方案的决策[J]. 航空计算技术，2004(03).

[3]吴兴旺.民航飞机维修管理思想介绍及其对其他工业领域的启示[J].机电技术，2003(S1).

TOPSIS分析法 篇5

1 资料来源

资料来源于某院病案统计室的2000年至2007年医院工作及医疗质量年报表,选择能反映医疗质量的治疗质量指标(治愈好转率X1,无菌手术甲级愈合率X2,危重患者抢救成功率X3),工作效率指标(病床周转次X4,出院者平均住院日X5),诊断质量指标(入出院诊断符合率X6,手术前后诊断符合率X7),进行汇总、分析、评价。

2 方法和结果

2.1 TOPSIS法进行综合评价的具体步骤

2.1.1 将某院近7年的医疗质量主要指标建立数据矩阵,使指标具有同趋势性,列成矩阵X。

用公式其中:i=1,2,3…n,n为评价单元数,j=1,2,3…m,m为评价指标数。对矩阵X中的指标值进行归一化处理,记为Z[1]

2.1.2 依据以上数据确定指标最优值和最劣值分别构成最优值向量Z+和最劣值向量Z-。

即Z+=max(Z,Z…Z),Z-=min(Z,Z…Z)

2.1.3 计算各评价指标值与最优值和最劣值间的距离D+和D-,及于最优值的相对接近程度Ci,结果见表1。

2.2 层次分析法

用层次分析法进行综合评价的具体步骤。

2.2.1 建立主要指标及层次分析图

2.2.2 评价计算法

根据指标体系逐层对比打分,评分标准如下:

求一致性指标CI,检验各指标的权重有无逻辑混乱。公式:CI=λmax-/m-1当CI<0.1时,可认为无逻辑混乱。

最大特征根λmax为3.0092,CI=(3.0092-3)/(3-1)=0.0048<0.1,可认为该指标权重系数合乎逻辑。

同理求得第二指标权重;最后求出各指标组合权重系数,即把各层各项的权重相乘即得:

C11=0.5396×0.5396=0.2912 C12=0.5396×0.2970=0.1603 C13=0.5396×0.1634=0.0882

C21=0.2970×0.6667=0.1980 C22=0.2970×0.3333=0.0990 C31=0.1634×0.6667=0.1089

C32=0.1634×0.3333=0.0545

设各指标的实际值为Xi,而各评价指标的期望值为Xie,指标出院者平均住院日与医疗工作质量成反比关系,故设Pi=Xie/Xi,而其他指标与医疗工作质量成正比关系,故设Pi=Xi/Xie,最后公式求出综合指数,见表4。

3 讨论

TOPSIS法对原始数据进行同趋势和归一化处理,消除不同量纲的影响,不需要确定评价指标的权重,能定量反应不同评价单元的优劣程度,对数据分布和样本含量、指标多少没有严格限制,既适用于小样本资料,也适用于多评价对象、多指标的大样本,比较灵活、方便,数学计算不复杂。

层次分析法对总体目标建立递阶层次结构,构造两两比较判断矩阵,由判断矩阵计算各元素的相对权重,并计算各层元素的组合权重,以最下层作为衡量目标达到程度的评价指标,计算出一个综合评分指数,依其大小确定评价对象的优劣,能将以人的主观判断为主的定性分析定量化,适用于有相互关联、相互制约的多因素的复杂资料,具有全面、准确、科学性,但数学计算较复杂[3]。

由表1和表4可见,某医院近7年医院工作质量最差为2003年,查阅原始数据了解到医院为了扩大规模,加强专科建设,在本年度增加了病床数,同时进行收费系统软件更新,因此影响了医疗质量,但很快从2004年起逐年提高,2007年为最优。实际统计和分析结果与医院发展情况基本符合。

随着医疗改革的不断深入[4],现代社会对卫生统计信息的深度、广度以及实时性上的要求越来越高,医院统计是卫生服务统计的重要组成部分,能全面反映医疗、教学、科研、设备等各方面的情况,其质量的好坏将会影响到卫生事业的发展,因此作为医院统计工作者更应该不断学习,建立创新观念,掌握多种统计分析的技能,为医院领导决策、医疗质量的提高和医院社会效益,提供最具真实、科学的依据。

摘要：目的分别应用TOPSIS法和层次分析法对某医院医疗质量作出合理的评价,并对两种方法进行比较。方法选择有明确意义、有较强代表性的医疗指标应用TOPSIS法和层次分析法进行综合评价。结果2007年医疗质量最好,其次2006年,第三是2005年,2003年医疗质量最差。评价结果与实际情况相符。结论TOPSIS法计算简便、快速、实用,而层次分析更具有全面、准确、科学性。统计工作者可根据掌握的信息资料和医院管理对评价的要求,选择最恰当的统计方法,使综合评价的医疗质量在医院管理中更具有价值。

关键词：TOPSIS法,层次分析法,综合评价,医疗质量

参考文献

[1]刘丽.层次分析加权法在评价医院综合效益中的应用[J].中国医院统计,1995,2(3):136-138.

[2]曹冬梅.应用TOPSIS法综合评价医疗工作质量[J].中国病案,2007,8(10):43-44.

[3]宋晓玲.做好医院统计工作,促进卫生事业发展[J].中国卫生统计,2008,25(5):558.

TOPSIS分析法 篇6

1 关于区域创新

谈到创新能力, 不如先来看看“创新”二字的定义。美国经济学家约瑟夫·熊彼特 (J.A.Schumpter) 对其的定义:创新是“对于生产要素的新的组合”, 也就是说把一种从来没有过的生产要素和生产条件的新的组合引入生产体系, 从而形成一种新的生产能力, 以获取潜在利润。

在全国经济不断发展的大环境下, 浙江经济发展迅速, 尤其是旅游业所带动的一系列发展。

浙江省下11个地级市区域分别是杭州市、宁波市、温州市、绍兴市、台州市、嘉兴市、金华市、湖州市、衢州市、丽水市以及舟山市。

根据数据显示, 2012年其生产总值达3.46万亿。在这样的大背景下, 如何运用地理优势快速发展, 创新能力将是一个很重要的因素。

初步核算, 浙江省2012年全年生产总值34606亿元, 比上年增长8.0%。人均GDP为63266元 (按年平均汇率折算为10022美元) , 增长7.7%。全年居民消费价格比上年上涨2.2%。全年财政总收入6408亿元, 比上年增长8.2%, 增速比上年回落12.8个百分点。不可否认的是, 浙江政府在创新这方面的成绩也是有目共睹的。

所以说, 对浙江省区域创新能力的评价不仅能够使各地级市区域之间能够相互比较, 从而更好地促进整体地发展和繁荣, 而且还能够将影响区域发展的因素客观地展现出来。

在选取指标的过程中, 本文将政策环境、融资能力、市场趋势、法律意识作为评价的主要考量, 同时将网络的创新能力也作为考量的标准之一。网络帮助企业获得各种资源, 基于这样的原因, 在计算统计各地级市区域的创新能力时, 网络也成为必不可少的因素。

在考虑评价指标时, 由于各类数据纷繁错杂, 所以在选取时需要制定相应的规则: (1) 代表性。选取的指标不在于多, 但是要与评估对象的关联度大。 (2) 数据的可参考性。在计算过程中需要用到的数据有一些是难以获得的, 或者获取的成本过大超过自身能力范围之外, 所以应该尽量避免这种情况的发生。 (3) 唯一性。数据本身只指代了一个指标, 这些指标与区域创新活动直接相关, 不存在模棱两可的现在。

本文用基于熵权的TOPSIS法去评价浙江省11个地级市的区域创新能力, 经过以上原则等考虑因素, 最终选取了以下7个指标:

A1——地区生产总值、A2——地区人口数、A3——地区财政总收入、A4——规模以上工业企业工业总产值、A5——各地外商直接投资中实际使用的外资、A6——地区专利授权量、A7——国际旅游收入 (数据来源于2012浙江省统计年鉴) 。

A1 (地方生产总值) 体现了地区区域的发展状况以及地区对科技等方面的创新的投入与支持的能力。A2 (地区人口数) 表现了城市居住水平, 与A1综合比较可以对地区生产总值指数有更全面的了解。A3 (地区财政总收入) 从侧面表现了政府对科技活动的财政支持, 这与创新能力的提高有着千丝万缕的关系。A4 (规模以上工业企业工业总产值) 直接说明了工业企业的发展状况。A5 (各地外商直接投资中实际使用的外资) 表明了各地级市区域与外商的交流情况。A6 (地区专利授权量) 代表性地表明各地级市区域产品类创新的具体个数。A7 (国际旅游收入) 浙江省作为旅游之都的特色典型数据。

2 关于熵权TOPSIS法

TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution) 法, 全称为逼近于理想解的排序方法。该方法的基本原理是通过对评价对象的分析, 计算其最优解、最劣解的距离来对评价对象进行评价的一种排序手段。其距离值越大则越好。

TOPSIS法中如何确定指标权重是一个非常重要的步骤。本文用熵权的方法给指标确定权重。所谓熵权法, 是一种客观的赋值方法, 按照信息论基本原理解释, 信息是系统有序程度的一个度量, 熵是系统无序程度的一个度量。

计算过程如下:

步骤一, 建立包含m个评价对象, n个评价指标的阵如公式。

设由n个指标构成一个指标体系来评价m个对象的优劣, 第个评价对象的第j个指标的值为可以得到各个方案的特征值矩阵为。为消除指标间由于量纲不同而带来比较困难使数据能够在同一个范围内进行度量, 需要对数据进行处理, 就是把各个类型的指标范围转换为无量纲的指标, 使不同指标有进行比较的可能。

步骤二, 用熵权法确定其权重。

在信息论中, 信息是系统有序程度的一个度量, 熵是系统无序程度的一个度量, 二者绝对值相等, 符号相反。按照熵的思想, 人们在决策中获得信息的多少和质量是决策精度和可靠性大小的决定因素之一。熵在应用于不同决策过程的评估时是一个很理想的尺度, 不确定性越小, 熵值也就越小, 反之, 熵值就大。

步骤三, 构成加权规范阵Z。

步骤四, 确定理想解Z+和负理想解Z-。

步骤五, 计算每个评价对象到最优方案和最劣方案的距离。

步骤六, 计算每个评价对象的综合评价指标, 按综合评价指标由大到小排列的优劣次序。

3 计算结果与分析

由以上分析计算可以得出, 浙江省各地级市区域创新能力的排名为:杭州市>宁波市>嘉兴市>绍兴市>温州市>金华市>台州市>湖州市>丽水市>衢州市>舟山市。

指标中的数据越大, 就代表区域创新能力的贡献越大, 指标数据的大小与最终结果成正比。具体的分析, 根据Ci指数的大小, 可以将11个地级市分成3个部分:第一部分, Ci数值在0.6以上的, 有杭州市、宁波市;第二部分, 是Ci数值在0.2至0.6的, 有嘉兴市、绍兴市、温州市;第三部分, Ci数值在0.2以下的, 有金华市、台州市、湖州市、丽水市、衢州市、舟山市。

杭州市作为浙江省的省会城市, 在很多方面都有很多优势, 比如杭州市的旅游业发展得很好, 政府对杭州环境方面下了一番功夫。其次, 宁波市作为第一部分的另一地级市区域, 虽然不如杭州市那么突出, 但是由于它作为浙江省第二大城市, 具有制定地方性法规权利较大的市, 是浙江的三大经济中心之一, 还是发挥了一定的优势。在浙江省内的第二部分城市中, 嘉兴市、绍兴市、温州市由于其各有突出优势, 所以还是有一定的优势。

4 总结与反思

最后, 经过对此方法学习和反思, 考虑到以下因素也可能造成结果的不准确性, 比如各个评价指标可能会存在函数关系, 本文只是部分地考虑网络在区域创新能力所起的作用, 又或者说熵权法虽然符合数学规律, 具有严格的数学意义, 但往往忽视了决策者和大众的主观意图等等。但是总的来说, 无论是地区生产总值或者是地区专利申请量等数据, 还是说明了一定的道理。

参考文献

[1]蔡立燕, 刘卫国.基于TOPSIS法的企业经济效益评价模型及其应用[J].长沙铁道学院学报, 2002 (5) .

[2]李永忠, 冯俊文, 高朋, 杨继明.区域创新能力及其评价综述研究[J].技术经济, 2007, 26 (12) .

[3]浙江省统计局.2012年浙江省统计年鉴[M].北京:中国统计出版社, 2012.

TOPSIS分析法 篇7

鉴于目前还没有人对湖北省城市土地利用绩效和其障碍因子进行分析,本文基于改进的TOPSIS法和障碍度模型,对湖北省城市土地利用绩效进行分析,并找出土地利用的障碍因子,为湖北省城市土地的利用提供建议。

1 研究区域概况、数据来源与研究方法

1.1 数据来源

本文的原始数据来源主要有3个:《湖北省统计年鉴》(2002-2014)、《中国城市统计年鉴》(2002-2014)和《中国城市建设统计年鉴》(2002-2014)。本文中的初始数据采用的是统计部门的相关统计资料,而评价方法中的数据是根据原始数据计算整理得到的。

1.2 研究方法

1.2.1 改进的 TOPSIS 法

改进的TOPSIS法与传统的TOPSIS法相比,不仅考察绩效型指标,也会考察非绩效型指标,从而具有全面性。

其具体步骤如下:

(1)数据规范化:反映评价指标实际值在该指标权重中所处的位置。

(2)采用熵值法确定指标权重,构建加权的决策矩阵,并建立加权的规范化矩阵。

(3)确定正、负理想解。

(4)计算正、负理想解的距离。

计算历年评价对象与最优方案的贴近度,根据前人的研究成果,本文将贴近度划分为4个等级标准来表示城市土地利用绩效的程度,如表1所示。

1.2.2 障碍度模型

城市土地利用绩效评价不仅要对区域土地利用水平进行评价,更要找出影响土地绩效的障碍因子,以便更有效利用城市土地,因此,需要进一步诊断障碍因子。具体方法是引入因子贡献度、指标偏离度和障碍度进行分析诊断。

2 城市土地利用绩效评价指标体系构建

本文参照已有土地利用绩效评价系统研究成果,结合《湖北省土地利用绩效考核暂行办法》和湖北省的实际情况,选取4个准则、14个指标来构建湖北省城市土地绩效评价指标体系,并根据熵值法确定指标权重,如表2所示。

3 结果分析

3.1 土地利用绩效评价结果分析

根据贴近值的计算得出2001-2013年湖北省土地利用绩效评价结果发现,湖北省土地利用绩效整体呈现不断增强的态势,准则层的指标出现明显的阶段性特征。

3.1.1 土地综合利用绩效不断增强

2001-2013年湖北省土地综合利用绩效不断增强,从2001年的0.0061上升到2013年的0.999,增强了163.8倍,平均每年增长13.65倍,整体上升态势非常明显。尤其是从2006年开始,湖北省的土地综合利用绩效水平实现了一个很大的突破和飞跃。土地综合绩效从低级绩效上升到优质绩效,并且后期发展变化的速度非常快。

湖北省城市土地综合绩效的变化情况也与社会经济发展的“十五”、“十一五”和“十二五”规划时期内湖北省的土地利用发展要求大体一致。“十五”期间,湖北省城市土地利用的政策集中在行业结构、产品结构和地区经济结构调整,土地利用综合绩效整体呈稳定但不明显的上升态势,从2001年的0.0061上升到2005年的0.0513,主要原因是由于结构调整的经济效益无法在短期内得以彰显。“十一五”期间的土地利用重点是按照实行最严格的节约用地制度的要求,建立和落实节约集约用地评价制度、激励与约束机制,优化城乡用地结构和布局。这期间,湖北省土地综合绩效呈现出非常明显的上升状况,远超“十五”期间的发展程度。这一方面是“十五”期间结构调整的作用开始彰显,另一方面是湖北省于2006年开始寻求高效、集约与可持续利用的土地科学发展道路,并且政策开始关注土地的生态可持续性和土地利用空间格局优化,导致土地利用综合绩效不断提升。2011年开始,湖北省进入到“十二五”时期,发展重点是统筹区域土地利用、协调土地利用与生态环境建设,土地利用程度绩效和生态可持续绩效都达到了历史最高点。湖北省在3个阶段的土地利用绩效和土地政策都有密切的关联,各阶段的土地政策均得到了良好的执行。

3.1.2 土地利用准则层绩效呈现阶段性特征

从土地利用准则层绩效的变化来看,4个层面同样呈现明显的阶段性特征。

土地投入水平在13年间呈现持续的发展,特别是后期发展尤为迅速。“十五”期间,湖北省城市土地投入整体量不大,但2004-2005年出现了一个较快的增长。这段时期湖北省处于从农业生产到工业化发展的转型期,但工业化生产的效果并不明显,因此在城市土地投入上并不多。“十一五”期间,湖北省城市土地投入绩效迅速实现了从“低级绩效”到“优质绩效”的转变,从2006年的0.0644一跃上升到2010年的0.9768,城市土地利用政策得到了良好的实施并取得了显著的成就。

土地利用绩效在“十五”期间呈现波动式的变化,并且绩效水平偏低。这个阶段的城市土地并没有得到很好的利用,产出经济效益也偏低。“十一五”期间,湖北省的城市利用水平急剧上升,从2006年的0.0702上升到2010年的0.9649。期间,湖北省土地利用重点是集约用地、优化城乡用地结构和布局,在这一政策的指导下,湖北省的土地利用绩效大幅提升,说明了优化城乡用地结构和布局的合理性。

土地利用效益和土地生态利用可持续性的绩效同样经历了一个从“低质绩效 - 优质绩效”的跨越,并且在“十一五”期间表现更为明显。“十五”期间,土地利用效益和土地生态利用可持续性的绩效呈上升态势但步伐缓慢,“十一五”则实现了“低级绩效”到“优质绩效”的跨越。这与湖北省“十五”期间和“十一五”期间都将集约用地、优化城乡用地结构和布局、统筹区域土地利用和协调土地利用与生态环境建设作为土地发展的重点,并围绕这些目标制订了一系列的政策来保障这些目标的顺利达成是分不开的。

3.2 障碍因子诊断

通过前文的障碍度分析模型,对影响湖北省城市土地利用绩效的障碍因子进行诊断,按照准则层指标(即土地投入水平、土地利用程度、土地利用效益和土地生态持续性4个指标)和指标层指标(14个指标)分别计算其障碍度,结果如表3和表4所示。

3.2.1 准则层障碍因子

3.2.1.1 准则层因子障碍度

准则层4个指标对湖北省城市土地利用绩效的障碍度各异,其变化程度也不尽相同,如表3所示。

整体而言,2001-2010年这10年间,湖北省土地投入水平和土地生态可持续性对土地利用的障碍度呈现逐年下降的趋势。土地投入水平从2001年的29.27% 下降到2010年的17.38% ;土地生态可持续性的障碍度从2001年的3.83% 下降到2010年的1.04% ;土地利用效益的障碍度呈现逐渐上升的状态,从2001年的62.41%上升到76.43%,上升比例达14%左右;土地利用程度呈现出不断波动的状态,大致维持在4.5%-8%左右,并且变化的幅度不超过2%。

从上述4个准则层指标的障碍度数值来看,土地利用效益一直是制约湖北省城市土地利用绩效的最大障碍,2010年之前,障碍度都维持在60%以上,说明土地利用效益的增强是湖北省城市土地利用绩效提高所需要攻克的一大难题。其次,土地投入水平的障碍度也相对较高,尽管2001-2010年呈现逐年下降的趋势,但是障碍度最低的年份也有17.38% 左右,说明城市土地的投入水平和投入结构有待改善。土地利用程度和土地生态可持续性对湖北省城市土地利用绩效的障碍度不高,从10年的数据来看,都低于10%,尤其是土地生态可持续性指标均低于5%。

其中尤其值得注意的是,2011-2013年的数据相对于2001-2010年的情况发生很大的改变。2011年湖北省城市土地利用绩效障碍度最高的指标由城市土地利用效益变为城市土地利用水平。城市土地效益的障碍度从2010年的76.43%下降到2011年的38.59%,下降近100%,说明了2011年湖北省城市土地利用效益得到了大幅提升;城市投入水平的障碍度从2010年的17.38%上升到2011年的39.71%,上升了128% ;城市土地利用程度从2010年的5.16% 上升到17.72%,上升近2倍,达历史最高值;城市生态可持续性也从2010年的1.04%上升到2011年的3.97%。从上面的数值可以推算出,城市土地效益的大幅度提高可能是建立在城市投入加大、城市利用水平加大和城市生态可持续性破坏的基础上,长远来看,对城市土地的可持续发展不利。

3.2.1.2 准则层障碍因子变化影响因素

从“十五”、“十一五”和“十二五”规划时期内湖北省的土地利用政策来看,准则层障碍因子同样呈现阶段性变化,说明土地政策对准则层障碍因子的变化造成了一定的影响。

单位:%

“十五”期间,湖北省城市土地利用准则层障碍度最大的是土地利用效益,但城市土地利用效益的障碍度小幅下降,从2001年的62.41%下降到60.19% ;土地生态可持续性和土地利用程度的障碍度呈现稳定的小幅上升趋势;土地投入水平的障碍度出现上下波动,但幅度不大。结合“十五”期间湖北省城市土地利用的政策主要集中在行业结构、产品结构和地区经济结构的调整,因此土地利用效益的经济产出不明显,但是土地利用效益的障碍度出现小幅下降。由于政策的中心在于结构调整,因此土地投入水平呈现波动状态,导致其土地投入水平的障碍度也呈现波动的状态。

“十一五”期间,湖北省城市土地利用的障碍度最大的准则层指标仍然是土地利用效益,并且其障碍度出现了大幅上涨,从2006年的61.01%上升到2010年的76.43%,而土地利用程度、土地投入水平和土地生态可持续性的障碍度都出现了稳定减少。土地投入水平的障碍度从2006年的29.31%下降到2010年的17.38%,下降近70% ;土地生态可持续性的障碍度下降近200%。可以看出,“十一五”期间的准则层障碍度指标变化和“十五”期间有较大的不同。这一时期土地利用发展的政策重点也发生了一些转变,“十一五”期间的土地利用重点是在土地集约利用、资源节约和优化土地布局上。由此,湖北省在土地投入水平和土地利用程度方面都加大了力度,城市土地生态可持续性的观念也开始普及和深入人心,因此这3个方面的障碍度呈现稳定的下降趋势。但是城市土地利用效益的体现是一个长期的过程,在政策调整的前期(前5年)一般无法立刻彰显其功效,因此“十一五”期间湖北省城市土地利用呈现出土地投入水平、利用程度加大但是利用效益却偏低的状况,直接导致了湖北省“十一五”这段时间的土地利用效益呈现出障碍度增大的趋势。

2011年,湖北省正式进入“十二五”时期,其发展重点开始转变为统筹区域土地利用和协调土地利用与生态环境建设。并且“十一五”期间政策转变带来的影响即土地利用效益的提高开始在2011年得到很好的体现。2011年之后,湖北省城市土地利用绩效障碍度最高的指标由城市土地利用效益变为城市土地利用水平。说明湖北省城市土地利用绩效障碍度因子的变化与湖北省在3个阶段的土地利用绩效和土地政策的关注重点有密切关联,也说明了各个阶段的土地政策较为合理并得到了良好的执行。

3.2.2 指标层障碍因子

3.2.2.1 指标层因子障碍度

由于指标层的指标数量较多,本节列出对土地利用障碍度最大的5个因子进行分析如表4所示。

整体而言,排序在前5的指标层障碍因子在准则层主要对应的是土地利用效益、土地投入程度方面的,截止2011年,反映城市土地利用程度和土地生态可持续的因子才出现在前5位因子中。

2011年以前,障碍度最大的因子是地均工业总产值,反映了城市土地利用效益较低。2011年,障碍度最大的是地均从业人员,而地均从业人员的影响是从2010年开始彰显的。2010年,地均从业人员的障碍度达到10.89%,位列当年第2,反映出城市土地投入对湖北省城市土地利用绩效障碍度的提高。2010年以前,障碍度第2大的指标层障碍因子是地均固定资产投资,说明城市土地投入不足极大的限制了湖北省城市土地的利用绩效。2001年至2009年建成区地均GDP和在岗职工工资一直交替出现在障碍因子的第3、4位,结合障碍度最大的地均工业总产值也属于城市土地利用效益的准则层指标,也说明了城市土地利用效益是城市土地利用绩效的最大障碍因子。2011年以来,城市土地利用程度和城市土地生态可持续因素逐渐成为影响湖北省城市土地利用绩效的一个重要部分,并且影响因子开始排在前5的位置,说明随着城市土地的发展,城市土地的利用程度变得更加重要,并且城市生态可持续性关系着城市土地的后续发展。近年来,对湖北省城市土地利用绩效影响程度排在第5位的大都是人均道路面积、地均社会消费品零售额,也都属于城市土地投入和城市土地效益层面。2011年,建成区绿化覆盖率首次成为湖北省城市土地利用绩效障碍度最高的5个因子之一。

3.2.2.2 准则层障碍因子变化影响因素

从湖北省城市土地利用指标层障碍度的变化来看,排序在前5的指标层障碍因子的阶段性特征不强,但是湖北省在城市土地利用政策重点上的变化还是促使了指标层障碍因素障碍度的变化。

“十五”和“十一五”期间,湖北省排名前5的障碍因素主要集中在地均工业总产值(C10)、地均固定资产投资(C1)、建成区地均GDP(C7)、在岗职工工资(C8)和地均社会消费品零售额(C9)。“十五”期间,湖北省城市土地利用政策的重点是产业结构的调整,因此土地的产出和经济效益不高,导致与土地利用效益和土地投入程度方面相关的上述5个方面的障碍因素的障碍度最大。“十一五”期间,湖北省开始将土地利用的重心转移到优化城乡用地结构和布局、节约集约用地等方面,并且主要集中在行业结构、产业结构和地区经济结构的合理调整。由于结构调整的刺激并不能够在短时间内收到成效,因此在“十一五”期间,湖北省排名前5的土地利用绩效障碍因素与“十五”期间基本没有变化。随着湖北省于2011年进入“十二五”规划时期,并且其土地利用重点调整为统筹区域土地利用和协调土地利用与生态环境建设,其前期城乡土地利用结构和布局调整的功效开始彰显,可以看到2011年湖北省排名前5的指标层障碍因子较之前发生了很大变化。排名前5的分别为地均从业人员(C2)、在岗职工工资(C8)、综合容积率(C6)、建成区人口密度(C5)和建成区绿化覆盖率(C12),分别反映了土地投入水平、土地利用程度、土地利用效益和土地生态可持续性4个指标层面的障碍度。“十二五”期间障碍因子反映的层面更为丰富,这也表现为随着城乡用地结构和布局的更合理利用,区域土地利用与生态环境的统筹和协调建设,使湖北省的城市土地形成了一个依赖性更为强烈的整体,并且其系统性和整体性开始增强。随着土地利用效益的不断增加,对土地投入水平和土地利用程度的投入也开始增加,随之而来产生的环境问题也让土地生态可持续性的障碍度增加。因此,作为一个统一的系统性的整体,城市土地系统的发展必须合理的利用规划和布局各个层面,才能实现城市土地利用绩效的提升。

单位:%

从2013年的障碍度分析来看,不仅其障碍因素变得多元,而且单个指标的障碍度趋于更低,说明“十五”期间和“十一五”期间,湖北省的城市土地利用政策具有一定合理性,并且其成果在“十二五”规划期间得到了良好体现。

4 结论与启示

4.1 结论

(1)本文基于改进的TOPSIS方法对湖北省城市土地利用情况进行分析。结果显示:湖北省的土地利用整体绩效呈现持续的上升趋势,并且后期上升趋势尤为明显。湖北省的城市土地利用绩效水平经历了一个从“低质绩效-优质绩效”的发展过程,并且其发展与湖北省“十五”、“十一五”和“十二五”规划的相关土地政策的重点一致。

(2)从准则层指标来看,2011年以前,土地利用效益一直是制约湖北省城市土地利用绩效的最大障碍。其次,土地投入水平的障碍度也相对较高,说明城市土地的投入水平和投入结构有待改善。

(3)从指标层来看,2011年以前,湖北省城市土地利用绩效障碍度最大的是地均工业总产值,其次是地均固定资产投资。而2011年,对湖北省城市土地利用绩效障碍度最大的是地均从业人员,建成区绿化覆盖率对城市土地利用绩效的障碍开始彰显。

4.2 启示

4.2.1 保证城市土地的生态可持续性

可以看到,2011年,虽然城市土地效益得到增强,但湖北省城市土地的生态可持续性的障碍却进一步升高。建成区绿化覆盖率也首次成为对城市土地利用绩效影响最大的5个指标之一,说明湖北省城市土地利用综合绩效的增强一定程度上是建立在生态可持续性破坏的基础上的。而生态可持续性对土地的可持续利用和经济的可持续发展具有重要作用。

为保障城市土地的生态可持续性不被破坏和城市土地利用绩效的进一步增强,在生态建设方面,湖北省政府必须出台一系列政策和措施来保障生态的可持续性。首先,在城市化进程过程中,城市土地的利用必须是集约型的,并且要对土地污染加大控制力度。从湖北省生态可持续性的障碍度和绩效评价来看,湖北省的生态目前还保持在一个良好的水平,但是有趋于恶化的趋势,因此湖北省必须在建设初期遏止住土地利用过程中出现生态恶化的势头。其次,在保障城市土地利用生态可持续性的同时,还应该加强城市绿化建设。城市土地是一个完整而复杂的系统,城市绿化建设保障的是城市土地的未来利用效益和城市未来的生态可持续性。

4.2.2 减少单一指标的障碍度

从湖北省城市土地利用绩效的障碍因子分析来看,单一指标的障碍度非常大,近10年障碍因子最大的都是地均工业总产值(C10),并且其障碍度在2010年达到了70%,即单一的障碍因素对城市整体的土地利用造成了非常大的影响,非常不利于城市土地利用绩效的提升。

因此,湖北省在制定保障城市土地利用绩效政策时,必须减少单一指标障碍度。2011年障碍因子最大的地均从业人员(C2)的障碍度减少为38%,说明有效的政策是可以克服这一现象的。

4.2.3 保障城市土地利用整体协调性

城市土地是一个受到多种因素影响的整体,就其本身而言就是一个完整的系统,因此其发展必须以整体的形式进行,而不能单独谋求某一个层面指标的发展,忽略其他部分。

“十五”期间,由于城市土地利用效益和城市生态可持续性的绩效水平较低,造成综合绩效水平也处于较低状态。2006年开始,湖北省将土地生态可持续性纳入考量的重点,其绩效开始提升。但由于城市土地投入水平、利用程度和利用效益绩效低造成了2006年湖北省城市土地绩效依然偏低。之后的4年,即2007年至2010年,受到城市土地利用绩效未达到良好级别的影响,尽管其他3项都是优质绩效,综合绩效也仅为良好。进一步说明城市土地利用必须同时优化各个方面,优化用地结构和布局,统筹区域土地利用。城市土地是一个复杂的系统,任何一个因素的障碍都可能导致整体绩效的低下,因此在城市发展的过程中必须保证城市土地各个层面的协调发展。

4.2.4 不一味追求增长城市土地效益

根据障碍度分析,2011年湖北省城市土地利用障碍度最大的因子从之前的利用效益和投入程度2个方面增加到4个方面,并且2011年湖北省城市土地利用效益大幅提高。可以推测2011年湖北省城市土地效益的大幅提高可能是建立在城市投入增大、城市利用水平加快和生态可持续性破坏的基础上的。长远来看,土地效益的过快提升会耗竭更多资源并对环境造成更大的破坏,不利于城市土地可持续发展。

尽管一直以来城市土地效益是制约湖北省城市土地发展的一个重要因素,但是一味追求土地效益的增长会对城市发展其他指标造成重要影响,甚至对土地生态可持续性造成不可逆的影响,从而影响城市土地的后续发展。因此,湖北省在城市土地利用过程中,不能一味追求土地效益的增长,而应该谋求城市土地的可持续发展。

参考文献

[1] .Kaplan R S,Norton D P.Transforming the Balanced Scorecard from Performance Measurement to Strategic Management:Part 1 Accounting Horizons.2001.15

[2] .Chimhamhiwa D,van der Molen P,et al.Towards a Framework for Measuring End to End Performance of Land Administration Business Processes-A Case Study.Computers,Environment and Urban Systems.2009.33

[3] .Bandeira P,Sumpsi J M,Falconi C.Evaluating Land Administration Systems:A Comparative Method with an Application to Peru and Honduras.Land Use Policy.2010.27

[4] .金晓斌黄玮易理强.土地整理项目绩效评价初探.中国土地科学.2008.6

[5] .李植斌.一种城市土地利用效益综合评价方法.观点引介.2000.8

[6] .藏波杨庆媛王成.城市建成区土地利用绩效评价——以重庆市为例.中国土地学会.节约集约用地及城乡统筹发展——2009年海峡两岸土地学术研讨会论文集.北京.2009

[7] .吴一洲吴次芳罗文斌.浙江省城市土地利用绩效的空间格局及其机理研究.中国土地科学.2009.10

[8] .潘竟虎郑凤娟.甘肃省县域土地利用绩效的空间差异测度及其机理研究.西北师范大学学报.2011.1

[9] .任力锋王一任张彦琼等.TOPSIS法的改进与比较研究.中国卫生统计.2008.1

TOPSIS分析法 篇8

3.2 差别支持, 优化财政支出结构

财政的差别支持在公共文化服务领域有三个取向:一是向农村和西部地区倾斜, 优先改善贫困地区公共文化服务网络的现状;二是向基本公共文化需求倾斜。在清晰界定政府与市场的边界、区分基本公共文化需求与非基本公共文化需求的基础上, 优先保障公众享受基本文化的权利;三是在总体上保持国家对文化事业投入不断增长的基础上, 逐步减少固定投入比例, 增加动态投入比例, 财政补助逐步从对机构及从业人员的一般投入为主转变为以项目投入为主。

就具体内容而言, 当前财政支出的重点在以下四方面:支持公共文化服务网络建设项目, 为公共文化服务的开展提供硬件保障;扶持承担政治性、公益性任务的新闻媒体和文化艺术院团等机构;加快全国文化信息资源共享工程建设;加强有代表性的物质文化遗产和非物质文化遗产的保护工作。

3.3 财尽其用, 建立经费使用的科学管理机制

按照公共经济学的理论, 政府应该是公共品的提供者, 但不一定是公共品的生产者和管理者。在文化资金的管理方式上应当借鉴国外对于文化管理项目的“一臂之距”的管理模式:“依法管理, 管办分离, 必要干预”, 真正提高财政资金的使用绩效。

首先, 强化公共财政意识, 深化预算管理改革。借助政府公共文化经费的引导, 通过完善财税政策、信贷手段建立起多渠道的社会投入机制。这样既可以发挥公共财政为社会提供必要的公共文化产品的职能, 保证政府不失位, 又可以通过市场有效地配置资源, 吸纳社会的力量。

其次, 按照公平、公开、公正原则, 逐步调整目前以政府决策为主确定文化项目的做法, 利用法制手段加强对于转移支付资金的管理, 增强其使用的规范性和透明性。从项目的选择、资金的投入到运行都纳入规范监管。向社会公开资金的预算、使用情况, 引入中介组织, 全面推行项目审计、验收和社会公示制度, 提高财政资金使用的透明度。

最后, 建立和完善财政投入激励约束和绩效评价机制。逐步建立和完善以市场和公众评价为主要指标的财政投入绩效评价机制, 把向社会提供更多更好的文化产品作为财政增加投入的重要依据。

参考文献

[1]林南, 卢汉龙.社会指标与生活质量的结构模型探讨[J].中国社会科学, 1989 (4) :76-97.

[2][美]K.苏斯衬, GA费舍.生活质量的社会学研究[J].国外社会科学, 1987 (4) :58-64.

[3]罗萍, 殷燕敏, 张学军, 等.国内生活质量指标体系研究现状评析[J].武汉大学学报 (社会科学版) , 2000 (9) :645-649.

[4]赵彦云, 王作成.我国生活质量的国际比较[J].统计与信息论坛, 2003 (4) :9-15.

[5]纪竹荪.我国国民生活质量统计指标体系的构建[J].统计与信息论坛, 2003 (4) :16-17.

[6]张润清, 谢艳辉.中国农村居民生活质量评价指标体系研究[J].经济论坛, 2004 (4) :116-119.

TOPSIS分析法 篇9

创新是推进国家或地区奋力前进的重要力量,也是推进人类社会奋力向前的一个核心推力。2015年3月,中共中央正式出台了《关于深化体制机制改革加快实施创新驱动战略发展的若干意见》,表明中央已经充分认识到了创新的重要性,也意识到了创新驱动战略在当今波诡云谲的世界形势下最核心的竞争优势,同时说明中国已经将创新驱动提升到了国家战略的高度。创新驱动发展战略的核心在于:(1)中国未来的发展要靠科技创新驱动;(2)创新的最终目的在于发展中国[1]。而高技术产业创新是创新驱动核心部分,是国家和地区经济发展的重要推动器。高技术产业是指技术密集型或知识密集型产业,它的技术含量很高,研发投入大,产业的附加值很高,有很强的市场竞争力。近年来,高技术产业的科技投入强度不断增加,有力的推动了高技术产品的大量增长,但是总体来说,这些增长主要是要素和投资带动的,而并非是因为创新的源动力。如果创新本身缺乏源动力,对今后的高技术产业的投入缺乏一个明确的目标,也就无法对创新驱动的绩效水平做出衡量。因此,研究近年来高技术的创新驱动绩效,分析高技术产业创新各方面的问题,有利于促进今后的高技术产业的发展,为经济新常态下高技术产业转型升级提供参考,找准着力点。

1 文献综述

目前,已经有很多学者从不同的角度以及不同的方法对高技术产业的创新驱动绩效做出研究:裴潇,陈俊领[2]运用灰色综合评价模型对湖北省的高技术产业技术创新绩效做出分析研究,得出了湖北省高技术产业科技创新成果丰富,但技术成果转化能力弱的结论;祝福云,陈晓暾,刘敏[3]采用了回归分析和相关分析法,利用跨国数据对投入因素,机制因素以及外部环境等因素影响高技术产业发展水平的机理进行了实证研究;张秀武,胡日东[4]构建了综合考虑R&D经费和知识存量的知识生产函数,从产业集群的视角对高技术产业区域创新驱动力进行了实证分析,准确的揭示了区域高技术产业知识生产的投入产出关系,区域内的产业集群因素和区域间的知识溢出都对区域高技术产业创新产出有影响。余泳,陈龙,王筱[5]运用因子分析和空间计量模型对中国30个省市2008~2012年的高技术产业创新绩效进行了测度和评价。欧阳峰,曾靖[6]从创新驱动的角度构建了企业绩效影响因素的评价指标体系,并运用了主成分———粗糙集方法进行评价分析新兴产业创新驱动绩效。

基于上述情况,虽然众多学者对创新绩效做出了评价,但是仍然少有人从创新活动投入和创新活动产出的这两个方面来对创新驱动绩效做出评价。因为创新是一个复杂的动态的过程,始终是依照投入———过程———产出的先后顺序,更重要的这两个方面也是创新的重要驱动力,更是囊括了以前学者研究的从内外因素来分析创新绩效水平。鉴于此,本文从这2个一级指标,4个二级指标以及16个三级指标出发,运用熵值法,得出各个指标在创新驱动绩效中的权重,各个省份在二级指标中得出的综合得分以及排名,最后运用TOPSIS物元模型得出各个省的贴近度以及正负理想解,并对排名进行分析,了解存在差距的原因,并得出结论。

2 创新驱动绩效评价指标体系

高技术产业的发展是创新驱动战略履行好坏的一个重要标杆,推动着经济的快速增长,技术产业的发展离不开大量的投入,投入是驱动创新的重要助力,这种投入主要包括人力和物力资源等方面。基于高技术产业的性质,所需要的员工素质与学历要求比较高,因此把科技活动经费内部支出中劳务费和有R&D活动的企业数作为主要的投入,并补充研发机构人员数和研发机构数量来作为驱动创新的指标,研发机构中的科技人员和工程师对技术创新的影响比较大。在物力投入方面将固定资产投资额,技术改造经费支出,新产品开发经费支出,R&D经费内部支出和科技活动经费筹额中政府资金等作为评价指标,在投入指标中,科研活动经费的内部支出,以及研发机构数量等可以看做是内部驱动中企业自身的创新意识的体现,而科技活动经费中政府资金是驱动企业创新驱动的外部因素———政府政策支持,从中可以看出各级政府对技术创新的重视程度[2]。

创新活动产出是指经济主体在所具有的创新能力的基础上通过各种资源的有效开发和配置所取得创新成果[7]。分为经济产出和非经济产出,经济产出主要通过技术市场成交额,新产品出口销售收入,新产品销售收入和新增固定资产这些指标来反映;经济产出主要由新产品开发科技项目数,专利申请数,以及万名R&D人员发明专利拥有量这3个指标来体现。对于高技术产业而言,驱动创新的动力在于创新科技成果在经济上的实现,即通过科技成果的成功商业化,获得经济效益[8]。因此,经济产出是直接驱动创新行为的重要因素之一,对于评价创新驱动绩效水平,这一指标必不可少。具体的评价指标体系见表1。

3 熵值和TOPSIS物元综合评判模型

3.1 方法的选择

目前对于创新驱动绩效分析的方法主要有层次分析法(AHP)、模糊综合评价、灰色关联以及改进的TOPSIS等。层次分析法能够很好的体现分析的问题上的众多指标的特点,能很好的体现要分析的问题,但是需要专家的打分,两两比较得出判断矩阵比较繁琐,存在主观性。模糊综合评价需要专家给出评语集,并且只适用于指标处于模糊状态的问题的分析,同时也存在着主观性的问题。灰关联适用于评价环境,而且能够对内部因素的分析的变化趋势进行分析,但是在对创新驱动绩效的整体判断上却存在比较大的缺陷[9]。

然而,本文的研究对象是中部六省的创新驱动绩效,它的主要特点是指标众多以及指标较为客观。故此,为了能够充分的利用客观的原始数据的信息,对各个评价对象之间的差距进行客观分析,同时对样本指标还没有特殊要求的多指标评价方法,所以本文采用熵权和TOPSIS物元法的综合评判模型对中部六省的创新驱动绩效进行分析。

3.2 研究方法

3.2.1 熵值法

熵值法[10]是一种客观赋权法,它根据各指标的变异程度,利用信息熵计算出各指标的熵权,通过熵权对各指标的权重进行修正,从而得到较为客观的指标权重。如果某项指标的熵值较小,说明其指标值的变异程度越大,在综合评价中该指标所起的作用越大,即权重越大。

(1)对于所讨论的系统有m个评价对象,n个评价指标的初始数据矩阵,

(2)消除原始数据中量纲以及数量级对模型带来的影响,对原始数据进行标准化处理,计算指标比重pij

(3)计算第j项指标的信息熵值ej:

式中的k与系统的样本数m有关,常取k=1/lnm

(4)计算各指标的熵权(即权重)wj:

(5)综合评价对象的各级指标的得分V:

3.2.2 TOPSIS法模糊物元综合评判模型

(1)TOPSIS法[10]的全称是“逼近于理想值的排序方法”(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)又名理想解,它是由Hwang等提出的一种适用于多指标、对多项目进行比较的方法,其中心思想在于求出各项目与最优项目的接近程度,来作为评价项目优劣的标准,在使用TOPSIS法进行评价分析时,比较重要的一环是指标权重的确定,故在本文中结合熵权法确定权重。

(2)模糊物元和复合模糊物元[11]。给定事物的名称M,它关于特征c的量值为v,以有序的三元组R(M,c,v)作为描述事物的基本元,简称物元,如果其中量值具有模糊性,便成为模糊物元[12,13,14]。如果事物M有n个特征值c1,c2,…,cn和相应的模糊量值v1,v2,…,vn称R为n维模糊物元,简记为,如果m个事物的n维物元组合在一起,便构成m个事物n维复合物元,记做Rmn,如果将Rmn的量值改为模糊物元量值,则称为m个事物n维复合模糊物元,记做,即有:

式中:Rmn———m个事物n维复合物元;R~mn———m个事物n维复合模糊物元;Mi———第i个事物(i=1,2,…,m);ck———第k个特征(k=1,2,…,m;j=1,2,…,n);xij———第i个事物第j项特征对应的量值(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n);uij———第i个事物第j项特征对应的模糊量值(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)。

将Rmn变成可以根据从优隶属度原则加以确定:

鉴于本文中所确定的指标值越大对被评判对象越好,故选用的从优隶属度计算公式为:

(3)加权模糊物元矩阵和理想解[11]

将符合模糊物元矩阵与各指标的权重相乘,得到加权模糊物元矩阵:

由此去确定矩阵Z的正理想解向量Z+和负理想解向量Z-:

式中:zj+=max(z1j,z2j,…,zmj),zj-=min(z1j,z2j,…,zmj),j=1,2,…,n

(4)被评判对象与正负理想解的距离Si+与Si-,见下式:

(5)贴近度Ci计算及方案结果说明

最终根据贴近度的计算值Ci对多个评判对象进行分析排序,若贴近度Ci越接近于1,则表明评判对象越优,第i方案越接近理想解。

4 中部六省高技术产业驱动创新绩效评判实证分析

采用上述的熵值法和TOPSIS物元法综合评判模型对中部六省的高技术产业的创新驱动绩效进行评判。我们选取山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南6个省作为评判对象,通过投入和产出的两个总指标(即物元特征)对这6个省的创新驱动绩效进行评判,由最终的正负理想解的距离以及贴近度进行分析并对其在高技术产业上的发展提出对策建议。通过查找《高技术产业统计年鉴2015》中的数据,得出2014年原始数如表2:

注:数据来源于《高技术产业统计年鉴2015》。m=6,n=16

4.1 数据处理

(1)根据上述模型,由式(2)求出指标比重pij(限于篇幅对其中某些数据不一一列出),再根据式(3)、式(4)求出各指标的熵值(即权重)wj,并由式(5)得出综合评价对象的各级指标的得分V以及各省的得分综合排名,见表3。

(2)确定复合物元,将表1中各省作为物元的事物,指标作为物元的特征,构造复合物元,以(1)中熵值法求得各指标权重,得到权重复合物元:

(3)依据本文所研究对象及指标的特点,采用式(8)越大越优型的计算公式计算从优隶属度,得到模糊物元(略)。

(4)根据式(9)求出加权的模糊物元矩阵Z(略),进而依式(10)、(11)求得正负理想解Z+以及Z-:

Z+=(0.0535,0.0247,0.0266,0.0342,0.022,0.0762,0.0444,0.0448,0.0543,0.1189,0.2814,0.087,0.0244,0.027,0.0401,0.0405)

负理想解Z-为零向量。

(5)由式(12)、(13)计算出各个方案与正负理想解之间的距离,见表4。

(6)由式(14)得出中部六省高技术产业创新驱动绩效的综合评判结果,依据贴近度得出:

根据贴近度的大小可以确定中部六省的创新驱动绩效排名为:河南、湖北、湖南、安徽、江西、山西。

5 评判结果分析

根据上述分析结果,河南省的高技术产业创新驱动绩效的贴近度为0.6541,在中部六省中排名第一,并且得分也比较高,表明河南的高技术产业的创新驱动绩效与其在2015年的GDP全国排名成正比。河南省作为中部大省,其创新的地理资源、创新意识,创新的人力与物力资本远远超过其他五省,其在高技术产业的创新驱动绩效更是如此。而山西省作为传统的能源大省,将大部分的精力投入到诸如煤炭等的能源行业,对于煤炭能源行业,创新的空间以及现在行业利润的降低使得创新的提升度和创新动力是极其有限的,更无法构成高效运行的创新驱动机制。高技术产业的创新驱动绩效要得到提升,创新驱动机制的构建尤其重要。这样的处境也与上述通过熵值法和TOPSIS物元法综合评判模型的分析评判结果是相符的。技术创新是推动高技术产业提升的最根本的动力,创新驱动绩效的评分高低是最能量化的体现,能给以最直观的感受。

(1)指标权重与综合得分的分析

由表3中指标权重可以看出,从三级指标上来看,权重在0.07以上的指标共有4个,分别是:新产品出口销售收入0.2814、技术市场成交额0.1189、新产品销售收入0.087、技术改造经费支出0.0762。表明此4个指标最为影响创新驱动绩效。可以看到其中3个指标主要集中在二级指标中的经济产出,由此说明,创新驱动绩效的最重要的影响因素是经济产出。采取措施,增大各省的高技术产业的经济产出,加强对有强经济产出的产业的企业投入力度,向着产业的集约化发展,这能给各省通过数据量化有着直观的驱动力加分,进而提高创新驱动绩效水平。

(2)正负理想解距离分析

当评价对象到正理想解的距离接近,即Si+值越小,说明该省份的评判结果越接近理想值,其创新驱动绩效越高;同样的,当Si-值越大,说明该省份的评判结果越远离最劣值,其创新驱动绩效越高。

从Si+角度来看河南省的正理想解的值最小为0.1594,表明与上述分析的贴近度结果相符合,说明河南省的创新驱动绩效最高;山西省的正理想解值为0.3516,说明山西省的高技术产业的创新驱动绩效远离最理想值,即其水平最低。

从Si-角度分析来看,河南省的负理想解的值最大为0.3013,说明了山西省的高技术产业的创新驱动绩效的结果远离了最劣值,而山西省的负理想解的值为0,说明其接近最劣值,即山西省的创新驱动绩效水平最低。通过正负理想解的结果分析也与贴近度的结果相符合,验证了分析结果的可靠性。