基于改進(jìn)的模糊層次分析法在影響全國人均收入及其差異性的多因素分析的應(yīng)用

姜淑紅 劉明權(quán)

【摘要】改革開放之后，我國的經(jīng)濟(jì)得到飛速的增長，國內(nèi)人均收入水平越來越高，我們不禁會想到是什么因素使得國內(nèi)人均收入高漲，如今，這個問題還沒有理論性研究。于是本文提出了改良的模糊層次分析法，采用三標(biāo)度方法，大大減少了計(jì)算量，在很大程度上提高了權(quán)重向量進(jìn)行迭代的收斂速度和計(jì)算精度，而且是合理有效的。另外，本文建立了遞階層次模型，通過給出的數(shù)據(jù)，運(yùn)用MATLAB軟件求出了各解釋變量的權(quán)重，通過這些分析數(shù)據(jù)，就知道解釋變量與被解釋變量之間的相關(guān)程度。

【關(guān)鍵詞】國內(nèi)人均收入 影響因素 權(quán)重 模糊層次分析法

【中圖分類號】F069 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】2095-3089（2018）22-0226-02

1.引言

按照國家統(tǒng)計(jì)局公布的報(bào)告顯示，自從改革開放以來，我國城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民在各方面較以前都有很大的提升。我國的國民收入也將近增加了100倍，這是個非凡的成就。十九大以來，黨提出了供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略等政策。隨著一帶一路、京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略、長江三角洲經(jīng)濟(jì)帶的推進(jìn)，我們的發(fā)展又會邁向一個新臺階，全國人均收入也會發(fā)生一個新的改變。

隨著國內(nèi)生產(chǎn)總值的不斷提高，人均GDP也不斷增長，那我們不禁就會想到底是哪些因素造就了越來越高的人均收入呢？本文從重點(diǎn)解釋變量來分析，挑選出一些重要因素來定性分析，通過各個重點(diǎn)因素來解釋全國人均收入的改變。研究意義在于今后我們對影響全國人均收入及差異性的因素不至于是個模糊的理解，對其進(jìn)行有力的理論分析，知道它的增長跟哪些重點(diǎn)因素有關(guān)，這樣國家政策就能根據(jù)所得的結(jié)果進(jìn)行對癥下藥，制定出正確合理的方針。

2.數(shù)據(jù)處理

本文通過查找的資料建立影響全國人均收入定性和定量結(jié)合的分析體系，主要就是以上述六個重點(diǎn)因素為研究對象。下面就城鎮(zhèn)年凈增就業(yè)人數(shù)X1、國內(nèi)生產(chǎn)總值X2、中央和地區(qū)一般公共預(yù)算的支出X3、第三產(chǎn)業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值X4、全社會固定資產(chǎn)投資X5、普通高等學(xué)校年畢業(yè)生數(shù)X6這六個因素進(jìn)行詳細(xì)的介紹。從中國統(tǒng)計(jì)年鑒里選出了2005年到2015年的六個因素的相應(yīng)的數(shù)據(jù)，我們可以通過引進(jìn)價格指數(shù)對上述價值量指標(biāo)加以修改，其中居民消費(fèi)指數(shù)是由查表得來的。其中由于X1和X6不是價值量數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)保持不變，這里只對價值量數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整。調(diào)整后的價值量指標(biāo)=調(diào)整前的價值量指標(biāo)/居民消費(fèi)指數(shù)，于是經(jīng)過調(diào)整后的數(shù)據(jù)如下表2.1所示。

上面使用的數(shù)據(jù)調(diào)整方法是相對正當(dāng)?shù)模ㄟ^引入居民消費(fèi)指數(shù)，對價值量指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，調(diào)整后的數(shù)據(jù)就可以相互比較了，接下來我們就開始運(yùn)用改進(jìn)的模糊層次分析法對這六個因素進(jìn)行分析了。

3.應(yīng)用改進(jìn)的模糊層次分析法計(jì)算各影響因素的權(quán)重

我們根據(jù)以下步驟建立階梯層次模型。首先以全國人均收入為目標(biāo)層A，以城鎮(zhèn)年凈增就業(yè)人數(shù)X1、國內(nèi)生產(chǎn)總值X2、中央和地區(qū)一般公共預(yù)算的支出X3、第三產(chǎn)業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值X4、全社會固定資產(chǎn)投資X5、普通高等學(xué)校年畢業(yè)生數(shù)X6這六個因素建立準(zhǔn)則層X，以影響全國人均收入及差異性為決策層Q，就可以建立相應(yīng)的層次分析結(jié)構(gòu)體系。

在上一章節(jié)中我們進(jìn)行了數(shù)據(jù)處理，通過這些數(shù)據(jù)我們可以得出各個因素之間的相對重要性，方法就是首先求各個因素對應(yīng)的數(shù)據(jù)的方差，然后就根據(jù)方差的大小來進(jìn)行排列，一般來說，通過兩因素之間的方差比較，方差大的說明該因素的波動大，也就是該因素對全國人均收入的影響大，從而該因素的重要性大。應(yīng)用MATLAB軟件求出了各個因素的方差且進(jìn)行了排序如下表3.1所示。

由上表的方差排名，就可以比較任意兩個因素之間的相對重要性程度，于是就得到A-X優(yōu)先關(guān)系判斷矩陣R。

求得了優(yōu)先關(guān)系判斷矩陣R之后，通過編寫MATLAB程序求解得到互補(bǔ)型判斷矩陣P：

則稱這個矩陣是互反型判斷矩陣。

最后用和行歸一法求得排序向量的初值：

W=（W1，W2，W3，W4，W5，W6）=（0.0972，0.2361，0.1528，0.1806，

0.2083，0.1250）為了提高精度，用特征值法排序向量進(jìn)行迭代，使用MATLAB軟件進(jìn)行求解，經(jīng)過五次迭代后的最終權(quán)重向量為：

W（5）=（0.0481，0.3735，0.1104，0.1593，0.2335，0.0751）

最終的各分量權(quán)重向量的大小表示該因素對全國人均收入的影響程度，因此，對六個因素對應(yīng)的權(quán)重按大小進(jìn)行排列的順序X2>X5>X4>X3>X6>X1。

4.結(jié)論分析

由上述結(jié)果可知，國內(nèi)生產(chǎn)總值X2對國內(nèi)人均收入的影響最大，事實(shí)證明也是如此，其次全社會固定資產(chǎn)投資X5，第三個是是第三產(chǎn)業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值X4，然后依次是中央和地區(qū)一般公共預(yù)算的支出X3、高等學(xué)校年畢業(yè)生數(shù)X6城鎮(zhèn)年凈增就業(yè)人數(shù)X1，最后影響最弱的是城鎮(zhèn)年凈增就業(yè)人數(shù)X1，這是因?yàn)樵撘蛩叵鄬τ谄渌蛩刂笜?biāo)等級較低，只是對國內(nèi)人均收入產(chǎn)生間接影響，并且每年的凈增就業(yè)人數(shù)有所下降，并不是呈穩(wěn)定性增長。

文中主要分析了城鎮(zhèn)年凈增就業(yè)人數(shù)、國內(nèi)生產(chǎn)總值、中央和地區(qū)一般公共預(yù)算的支出、第三產(chǎn)業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值、全社會固定資產(chǎn)投資、普通高等學(xué)校年畢業(yè)生數(shù)這六個主要因素，研究方法是采用定性與定量相互結(jié)合，對傳統(tǒng)的九標(biāo)度打分進(jìn)行了改進(jìn)，這樣判斷的結(jié)果不再具有主觀性。在滿足精度的條件下，可以有效的根據(jù)各分量的權(quán)重比較得出重要性程度。這個方法比較簡便并且容易進(jìn)行操作，為影響全國人均收入提供一條可行可靠的新思路。當(dāng)然，本文在這種方法中也會存在一些可預(yù)測的問題，比如本文未研究的其他因素，但是因?yàn)閿?shù)據(jù)不完整或沒有合理的數(shù)據(jù)，本文的模型就沒有加以研究，希望以后可以加以完善。

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作者簡介：

姜淑紅，中學(xué)二級教師，任職于山東省青島市即墨區(qū)即墨市市北中學(xué)。