1、0人群对经济结构转型的影响摘 要随着经济全球化，我国的经济地位已经超过日本跃居第二，但是，近年来，全球经济出现疲软，波及到我国的经济，使得我国的出口经济或多或少的受到影响。实现经济结构的转型显得尤为重要，寻找实现经济结构转型的引擎人群也就显得迫切重要。针对问题一，我们通过查阅相关网络资料找出评价模型的相关指标（或因素），根据相关指标（或因素）建立层次分析模型，通过计算得出相应的特征值和特征向量，然后建立等级集合的评语集，建立的等级集合的评语集为：。4321 差很 好 ， 较 好 ， 一 般 ， 较， VV针对问题二，首先从经济学角度考虑，将经济结构分为产业结构、分配结构、交换结构、消费结构、劳
2、动力结构等，明确我国经济结构转型趋势。然后通过查阅各相关数据，按照数据的情况将人群分为城镇居民和农村居民。通过建立层次分析模型，分析人群对经济结构的影响，结果为城镇居民对经济结构转型的影响大于农村居民对经济结构转型的影响。针对问题三，我们按照题目的要求，运用问题一建立的评价体系对问题二建立的模型进行评价，模糊综合评价的结果为：此模型最终结果在80,100,等级为优。关键词：层次分析法(AHP) 模糊综合评价 经济结构转型1一、问题重述随着经济的全球化，我国的经济在世界上已经进入优先行列。但是，近年来，全球经济疲软，对我国的经济产生了很大的影响，特别是出口经济。因此，实现经济结构的转型对于我国来
3、说显得尤为重要，寻找实现经济结构转型的引擎人群也就显得迫切重要。问题：(1)建立“人群对经济结构转型影响模型”的评价体系；(2)从一个角度出发，对中国大陆的人群进行适当分类，建立不同人群对经济转型的影响模型；(3)利用(1)的评价体系评价(2)的模型，使得人群数越少越好，影响越大越好。二、问题分析问题一：首先我们对三个问题进行全面的探究，得出结论问题一是让我们建立一个对模型的评价体系，简单地说就是建立一个评价模型的模型。因此，我们要查阅相关资料找出对于一个模型评价的若干指标（或因素），分析这几个指标对模型的影响程度，从而确定出模型的优劣。问题二：我们通过网络资源对“什么是经济结构转型？什么样的
4、情况下经济结构发生转型？经济结构转型是通过什么体现出来的？”等问题进行了查询和了解，按照题目要求对中国大陆人口进行适当的分类，分析不同人群对经济转型有何种影响？影响有多大？问题三：根据问题要求，我们运用问题一建立的模型评价体系，对问题二建立的模型进行检验，目标使得人群数越少越好，影响越大越好。3、基本假设1、层次分析法本身主观性比较强，因此我们假设其合理存在；2、问题一的各项指标（或因素）之间相互独立；3、问题二的各项指标从经济学角度考虑，本身相互之间就有影响，在本文中，为简便起见，我们假设其相互独立。4、符号说明：表示目标；A：表示评价因素；ui：表示 对 的相对重要性数值；jij：表示判断
5、矩阵；P：表示判断矩阵每一行元素的乘积；Mi：表示 的 次方根；in：表示判断矩阵所求得的特征向量；2：表示判断矩阵的特征根；max：表示向量 的第 个元素；)(PiPi：表示判断矩阵的一致性指标；CI：表示判断矩阵的随机一致性比率；R：表示判断矩阵最大特征根的平均值；max：表示判断矩阵的平均一致性指标。I五、模型准备问题二中我们对经济结构进行必要的说明：经济结构：英文为 Economic Structure 指国民经济的组成和构造，它有多重含义。经济结构转型中的经济结构，一般指国民经济各部门和社会再生产的各个方面的组成和构造，包括产业结构、分配结构、交换结构、消费结构、技术结构、劳动力结构
6、等。产业结构是指各产业的构成及各产业之间的联系和比例关系。各产业部门的构成及相互之间的联系、比例关系不尽相同，对经济增长的贡献大小也不同。因此，把包括产业的构成、各产业之间的相互关系在内的结构特征概括为产业结构。消费结构(consumption structure)是在一定的社会经济条件下，人们(包括各种不同类型的消费者和社会集团)在消费过程中所消费的各种不同类型的消费资料(包括劳务)的比例关系。有实物和价值两种表现形式。实物形式指人们在消费中，消费了一些什么样的消费资料，以及它们各自的数量。价值形式指以货币表示的人们在消费过程中消费的各种不同类型的消费资料的比例关系 。在现实生活中具体的表现
7、为各项生活支出。劳动力结构指劳动就业人口在不同产业的分布，即不同产业的劳动就业人口在总劳动就业人口中所占的比重。技术结构是指国家、部门、地区或企业在一定时期内不同等级、不同类型的物质形态和知识形态技术的组合和比例。它反映技术水平和状况，影响及至决定产业结构和经济发展。合理的技术结构是国民经济持续地、高速度和高效益地发展的基础和重要条件。经济结构的转型，有以下的经济学知识需要了解：从产业结构的转型来看，加快发展现代服务业，优化服务业结构；从分配结构的转型来看：出口导向型转为扩内需、保增长，沿着“两防、一保一控”的路径走，要推进和实现我国经济结构转型，理应首先调整需求结构；我国经济结构的主体已经到
8、了由高能耗、高污染的加工制造业，加快向低能耗、高效益的服务业转变的新阶段，我们不能只做“世界工厂”，更要做“世界服务提供商”，服务业将是中国经济发展的源头活水。六、模型建立与求解问题一的模型建立与求解：针对本问题，我们查阅资料找到评价模型的下列指标（或因素）：31、准确性 ；结 果 的 准 确 性方 法 的 准 确 性概 念 的 准 确 性2、直观性 ；表 现 形 式 的 直 观 性计 算 方 法 的 直 观 性3、可移植性 ；模 型 的 使 用 范 围思 想 方 法 的 可 移 植 性4、易用性； 模 型 的 使 用 是 否 简 便模 型 是 否 容 易 学 习针对以上的影响因素，我们建立层
9、次分析模型：利用层次分析法(AHP)解决问题可以分为如下三步进行：第一层：目标层。这层只有一个元素，就是决策问题的预定目标。第二层：准则层。包括所有为实现目标所涉及的中间环节。在进行定位评估时往 往不是直接进行比较。因为存在许多不可比因素，比较直接的方法是选 取一些中间评价标准，即准则层的元素。第三层：子准则层。准则层中的每个因素包含的评价标准又构成子准则层，它受准则层的支配。以 表示目标，表示评价因素 .表示 对 的相对A),21(niUuiui ),21(nj重要性数值， 的取值依下表进行：uij判断矩阵标度及其含义标度 含义1 表示因素 与 比较，具有同等重要性ij3 表示因素 与 比较
10、， 比 稍微重要uijiuj5 表示因素 与 比较， 比 明显重要ijij7 表示因素 与 比较， 比 强烈重要ijij9 表示因素 与 比较， 比 极端重要ijij2，4，6，8 2，4，6，8 分别表示相邻判断 1 和 3，3 和 5，5 和 7，7 和 9 的中值倒数 表示因素 与 比较得判断 ，则 与 比较得判断 =uij uijji ujiij1根据上述各符号的意义采用 9 级记分法得到矩阵 uunnnP 212112称之为 判断矩阵。UA4用近似算法： ),321,(1njinjiuM计算 的 次方根 ：i i niiM对向量 归一化处理，即：Tn),(21njjii1则 为所求的
11、特征向量。Tn),(21计算判断矩阵的最大特征根 niiP1max)(式中 表示向量 的第 个元素，则)(Pi nnnuP 212112以上得到的特征向量即为所求权数，对判断矩阵进行一致性检验。检验使用公式 RIC其中，CR 称为判断矩阵的随机一致性比率，CI 称为判断矩阵的一致性指标，其公式为 ，1maxnIRI 称为判断矩阵的平均一致性指标，其公式为 ，其中 为判断矩axnImax阵最大特征根的平均值。对于 19 阶段判断矩阵，RI 值列于下表n 1 2 3 4 5 6 7 8 9RI 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45当 CR ，即产
12、业结15A2534构、分配结构、劳动力结构、交换结构、消费结构。同样的，子准则层对准则层的影响程度排序可以获得，程序结果显示：城镇居民和农村居民对于产业结构、分配结构、交换结构、消费结构、劳动力结构等的影响，城镇居民大于农村居民。问题三的模型建立与求解：建立评价矩阵：经专家按以上评语集对各指标进行评判，统计整理的模糊判断矩阵：, , ,1.02.4031R 01.23.42R 04.32.13R模糊综合评价一级综合评价： 157.0938.206.938.1.02.4035.2491.06.11 RWB,.171.2.3.7.22 ,02.3.67.04.3.0.6.033 RB8025.1.
13、25001.23.025.07.44 RWB二级综合评价： 025.1.2500367679898)14.275.0184.5327.0(BQ 3.868.3 TVD根据评判得知，此模型最终结果在80,100,等级为优。参考文献：1张靖.制造业供应链绩效评价体系与模型及其应用分析基于平衡积分卡的方法.企 业经济.34-36.2010 年第三期；2史丽萍，蔡歆.平衡计分卡在供应链企业绩效评价中的应用J.哈尔滨商业大学学报（社会科学版），2003，（2）；3戴明强. 李卫军. 杨鹏飞. 数学模型及其应用 .科学出版社.2007；9附录附录一：经济结构各相关数据：产业结构(亿元)年份国民总收入 国内
14、生产总值 人均国内生产总值1990 104.1 103.8 102.31991 109.1 109.2 107.71992 114.1 114.2 112.81993 113.7 114.0 112.71994 113.1 113.1 111.81995 109.3 110.9 109.71996 110.2 110.0 108.91997 109.6 109.3 108.21998 107.3 107.8 106.81999 107.9 107.6 106.72000 108.6 108.4 107.62001 108.1 108.3 107.52002 109.5 109.1 108.42
15、003 110.6 110.0 109.32004 110.4 110.1 109.42005 112.0 111.3 110.72006 112.8 112.7 112.02007 114.4 114.2 113.62008 109.6 109.6 109.12009 109.3 109.1 108.6消费结构（绝对数）年份全体居民 农村居民 城镇居民 城乡消费水平对比1990 833 560 1596 2.91991 932 602 1840 3.11992 1116 688 2262 3.31993 1393 805 2924 3.61994 1833 1038 3852 3.71995
16、 2355 1313 4931 3.81996 2789 1626 5532 3.41997 3002 1722 5823 3.41998 3159 1730 6109 3.51999 3346 1766 6405 3.62000 3632 1860 6850 3.72001 3887 1969 7161 3.62002 4144 2062 7486 3.62003 4475 2103 8060 3.82004 5032 2319 8912 3.82005 5573 2579 9644 3.72006 6263 2868 10682 3.72007 7255 3293 12211 3.7200
17、8 8349 3795 13845 3.6102009 9098 4021 15025 3.7交换结构（人民币：亿元）年份进出口总额 出口总额 进口总额 差额1990 5560.1 2985.8 2574.3 411.51991 7225.8 3827.1 3398.7 428.41992 9119.6 4676.3 4443.3 233.01993 11271.0 5284.8 5986.2 -701.41994 20381.9 10421.8 9960.1 461.71995 23499.9 12451.8 11048.1 1403.71996 24133.8 12576.4 11557.
18、4 1019.01997 26967.2 15160.7 11806.5 3354.21998 26849.7 15223.6 11626.1 3597.51999 29896.2 16159.8 13736.4 2423.42000 39273.2 20634.4 18638.8 1995.62001 42183.6 22024.4 20159.2 1865.22002 51378.2 26947.9 24430.3 2517.62003 70483.5 36287.9 34195.6 2092.32004 95539.1 49103.3 46435.8 2667.52005 116921.
19、8 62648.1 54273.7 8374.42006 140971.4 77594.6 63376.9 14217.72007 166740.2 93455.6 73284.6 20171.12008 179921.5 100394.9 79526.5 20868.42009 150648.1 82029.7 68618.4 13411.3劳动力结构年份 经济活动人口（万人）就业人员（万人） 第一产业 第二产业 第三产业 就业率（%）1990 65323 64749 38914 13856 11979 0.991212895921991 66091 65491 39098 14015 12
20、378 0.990921608091992 66782 66152 38699 14355 13098 0.990566320271993 67468 66808 37680 14965 14163 0.990217584631994 68135 67455 36628 15312 15515 0.990019813611995 68855 68065 35530 15655 16880 0.98852661391996 69765 68950 34820 16203 17927 0.988317924461997 70800 69820 34840 16547 18432 0.9861581
21、92091998 72087 70637 35177 16600 18860 0.979885416231999 72791 71394 35768 16421 19205 0.980808066932000 73992 72085 36043 16219 19823 0.974226943452001 74432 73025 36513 16284 20228 0.981096840072002 75360 73740 36870 15780 21090 0.978503184712003 76075 74432 36546 16077 21809 0.978402891882004 768
22、23 75200 35269 16920 23011 0.97887351444112005 77877 75825 33970 18084 23771 0.973650756962006 78244 76400 32561 19225 24614 0.976432697712007 78645 76990 31444 20629 24917 0.978956068412008 79243 77480 30654 21109 25717 0.977751978092009 79812 77995 29708 21684 26603 0.9772339999附录二：问题 2 的 MATLAB 程
23、序：1、求解准则层对目标层的权重向量 w 以及最大特征值 dA=1 2 5 7 3;1/2 1 4 5 2;1/5 1/4 1 2 1/3;1/7 1/5 1/2 1 1/4;1/3 1/2 3 4 1;v,d=eig(A)v =Columns 1 through 4-0.8464 0.8761 0.8761 -0.1366 - 0.5428i-0.1526 -0.1541 + 0.0151i -0.1541 - 0.0151i 0.2233 - 0.2771i-0.3372 0.1102 + 0.2358i 0.1102 - 0.2358i 0.3072 + 0.3164i-0.1131 -
24、0.0148 - 0.1423i -0.0148 + 0.1423i -0.0403 + 0.1461i-0.3659 -0.1874 + 0.2917i -0.1874 - 0.2917i -0.5854 Column 5-0.1366 + 0.5428i0.2233 + 0.2771i0.3072 - 0.3164i-0.0403 - 0.1461i-0.5854 d =Columns 1 through 45.0791 0 0 0 0 -0.0141 + 2.7073i 0 0 0 0 -0.0141 - 2.7073i 0 0 0 0 -0.6300 + 0.5810i0 0 0 0
25、Column 50 0 0 0 -0.6300 - 0.5810iw=v(:,2)/sum(v(:,2)w =0.43400.27120.07530.04800.17122、求解第三层队第二层的权重向量 w1，w2 ，w3 及相应的最大特征值 d1，d2，d3，并进行一致性检验B1=1 5;1/5 1B1 =1.0000 5.00000.2000 1.0000w1,d1=eig(B1)w1 =0.9806 -0.98060.1961 0.1961d1 =2 0120 0w1=w1(:,1)/sum(w1(:,1)w1 =0.83330.1667CI=(2-2)/(2-1)CI =0B2=1 3
26、;1/3 1B2 =1.0000 3.00000.3333 1.0000w2,d2=eig(B2)w2 =0.9487 -0.94870.3162 0.3162d2 = 2 00 0w2=w2(:,1)/sum(w2(:,1)w2 =0.75000.2500CI=(2-2)/(2-1)CI =0RI=0,58CI =0ans =58CR=CI/RICR=CI/ansCR =0B3=1 2;1/2 1B3 =1.0000 2.00000.5000 1.0000w3,d3=eig(B3)w3 =0.8944 -0.89440.4472 0.4472d3 =2 00 0CI=(2-2)/(2-1)C
27、I =0RI=0.58;CR=CI/RICR =0B4=1 7;1/7 1B4 =1.0000 7.00000.1429 1.0000w4,d4=eig(B4)w4 =0.9899 -0.98990.1414 0.1414d4 =2 00 0CI=(2-2)/(2-1)CI =0RI=0.58;CR=CI/RICR =0B5=1 5;1/5 1B5 =1.0000 5.00000.2000 1.0000w5,d5=eig(B5)w5 =0.9806 -0.9806130.1961 0.1961d5 =2 00 0CI=(2-2)/(2-1)CI =0RI=0.58;CR=CI/RICR =0w1=w1(:,1)/sum(w1(:,1)w1 =0.83330.1667w2=w2(:,1)/sum(w2(:,1)w2 =0.75000.2500w3=w3(:,1)/sum(w3(:,1)w3 =0.66670.3333w4=w4(:,1)/sum(w4(:,1)w4 =0.87500.1250w5=w5(:,1)/sum(w5(:,1)w5 =0.83330.1667W=w1*w2= , , *W1=w1,w2,w3,w4,w51W23w =0.8333 0.16670.7500 0.25000.6667 0.33330.8750 0.12500.8333 0.1667
