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
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。
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
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
对应分析方法与对应图解读方法——七种分析角度 对应分析是一种多元统计分析技术，主要分析定性数据Category Data方法，也是强有力的数据图示化技术，当然也是强有力的市场研究分析技术。 这里主要介绍大家了解对应分析的基本方法，如何帮助探索数据，分析列联表和卡方的独立性检验，如何解释对应图，当然大家也可以看到如何用SPSS操作对应分析和对数据格式的要求！ 对应分析是一种数据分析技术，它能够帮助我们研究由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。交互表的信息以图形的方式展示。主要适用于有多个类别的定类变量，可以揭示同一个变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。适用于两个或多个定类变量。 主要应用领域： 概念发展（Concept Development) 新产品开发 (New Product Development) 市场细分 (Market Segmentation) 竞争分析 (Competitive Analysis) 广告研究 (Advertisement Research) 主要回答以下问题： 谁是我的用户？ 还有谁是我的用户？ 谁是我竞争对手的用户？ 相对于我的竞争对手的产品，我的产品的定位如何？ 与竞争对手有何差异？ 我还应该开发哪些新产品？ 对于我的新产品，我应该将目标指向哪些消费者？ 数据的格式要求 对应分析数据的典型格式是列联表或交叉频数表。常表示不同背景的消费者对若干产品或产品的属性的选择频率。背景变量或属性变量可以并列使用或单独使用。 两个变量间——简单对应分析。 多个变量间——多元对应分析。 案例分析：自杀数据分析 上面的交互分析表，主要收集了48961人的自杀方式以及自杀者的性别和年龄数据！POISON（毒药）GAS（煤气）HANG（上吊）DROWN（溺水）GUN（开枪）JUMP（跳楼）（我们就不翻译成中文了，读者可以把六个方式想象成品牌或别的什么）
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 ---------------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
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
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 ?，
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··
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}
四川省房地产行业产业关联度分析 摘要：从产业关联角度,利用投入-产出模型研究四川省地产的带动效应和其在发展过程中暴露的问题。进而通过投入产出分析表,计算相关系数,揭示四川省房地产对其他产业的定量关系;最后从达到明确并得到四川省也与房地产业相关联的主要产业类型;房地产业的带动效应和优化地区产业结构目标出发,提出四川省地产发展的建议。 关键词：房地产行业关联度分析投入产出表 一．研究目的和意义 房地产作为国民经济发展的重要产业之一,具有融资量大、产业链长、波及面广等特点。虽然房地产业与其他相关产业的关联作用日益受到重视,但是各种阐述房地产业在国民经济中的重要地位以及适度优先发展房地产业等方面的研究相对都缺少较为专门的、系统的分析。通过研究四川省房地产业与国民经济其他相关产业的关联度,可以定量分析四川省房地产行业对国民经济推拉效果;确定四川省与房地产业关联度大的主要产业类型;定量反映成都地区房地产业对相关产业的带动效应;从产业关联角度分析成都地区房地产业发展问题,给出相关产业协调发展的建议。 二．研究方法及数据来源 2．1理论方法与模型 房地产业界定:以土地和建筑物为经营对象为对象开发经营，从事房地产开发、建设、经营、管理以及维修、装饰与服务的一系列活动的综合性产业，属于第三产业。产业关联理论:是指在国民经济中一个产业与其他产业之间的经济技术联系,表示国民经济各产业之间投入产出、供给需求的关系,产业关联理论是对产业之机的联系进行量化研究的一种方法理论,揭示产业之间在生产、交换、分配过程中发生的数量比例上的规律性。在国民经济活动中,每个产业的生产都需要其他产业的产品或服务作为本产业的投入要素,其他产业的生产活动同样将产业的产品或服务作为本产业的投入要素。 产业后向关系数:直接消耗系数——a ij=x ij /x j(其中a ij是第j产业对第i产业的直接消耗系数; x ij是第j产业对第i产业的直接消耗值; x j是第j产业的总产值。)直接消耗系数越大,说明某产业对提供要素产业的直接需求越大,产业之间的直接关联度也越大。产业前向关联系数:直接分配系数——r ij=x ij/x i(其中r ij是第i产业对第j产业的直接分配系数; xij是第i产业分配给第j产业作为中间产品的使用的价值量; Xi是第i产业的总产值。)直接分配系数越大,说明i产业对j产业的直接供给推动作用越明显。 2.2数据来源与处理 本文书局来源于四川省统计年鉴，在定量分析过程中计算了直接消耗系数矩阵、直接消耗系数矩阵、并对关联系数进行排序等。 三．房地产市场规模现状 近几年成都房地产市场投资开发状况如下表所示。 表一四川省几年来房地产开发状况 年份全年房地产开发量商品房销售面积四川生产总值房地产行业生产总值（万m2 ）(亿元) （万m2）（亿元）
灰色关联分析算法步骤 SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#
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。 是由着名学者教授首创的一种系统科学理论(GreyTheory)，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，如各部门投资收益、区域经济优势分析、等方面，都取得较好的应用效果。 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。 灰色关联分析的步骤 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。 第三步，计算关联系数 x0(k)与x i(k)的关联系数
灰色关联分析法 根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，来衡量因素间关联程度。灰色关联分析法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。 根据评价目的确定评价指标体系， 为了评价×××我们选取下列评价指标： 收集评价数据（此步骤一般为题目中原数据，便省略） 将m 个指标的n 组数据序列排成m*n 阶矩阵： '' ' 12''' '''1212''' 1 2(1)(1)(1)(2)(2)(2)(,,,)()() ()n n n n x x x x x x X X X x m x m x m ?? ? ? = ? ? ??? 对指标数据进行无量纲化 为了消除量纲的影响，增强不同量纲的因素之间的可比性，在进行关联度计 算之前，我们首先对各要素的原始数据作...变换。无量纲化后的数据序列形成如下矩阵： 01010101(1)(2) (1)(2)(2)(2)(,,,)()()()n n n n x x x x x x X X X x n x n x n ?? ? ?= ? ??? 确定参考数据列 为了比较...【评价目的】，我们选取...作为参考数据列，记作 ''''0000((1),(2),,())T X x x x n = 计算0()()i x k x k -，得到绝对差值矩阵 求两级最小差和两级最大差 01 1min min ()()min(*,*,*,*,*,*)*n m i i k x k x k ==-== 01 1 max max ()()max(*,*,*,*,*,*)*n m i i k x k x k ==-== 求关联系数 由关联系数计算公式0000min min ()()max max ()() ()()()max max ()() i i i k i k i i i i k x k x k x k x k k x k x k x k x k ρζρ-+?-= -+?-，取 0.5ρ＝，分别计算每个比较序列与参考序列对应元素的关联系数，得关联系数如 下：
四川旅游关联产业的关联度分析 摘要：旅游资源开发作为旅游六大要素的核心要素“游”，不仅与旅行社、旅游交通、旅游饭店等旅游行业密不可分，而且与吃、住、行、购、娱五大要素涉及的产业部门直接间接相关。 关键词：旅游；关联产业；关联度 旅游业属于综合性、关联性较广的产业，旅游业的发展有助于提高地方知名度，推动区域经济的发展。四川旅游资源有效开发较差，不少旅游产品存在老化、单一的状况，缺乏现代旅游多样需求的新内容、新项目，如能正确认识并处理好旅游资源开发与相关产业的关系，不仅有利于四川旅游资源有效开发，而且能够带动相关产业乃至整个国民经济发展。 一、旅游资源开发与第一产业的关联 近年来，随着大量城市旅游者回归自然，返璞归真的需求，以农业林业资源为基础，把农园林园观光、农艺展示、农产品提供与农村空间出让等农业生产经营与旅游资源开发结合，使旅游者参与到农业的生产形态中来的生态农业旅游等新型旅游形式开始兴起，使旅游资源开发与农业、林业、畜牧业、渔业等第一产业关联更加紧密。四川按地貌和气候，以及农业利用方式可分为东西两大部分：东部为盆地丘陵平坝、亚热带湿润季风气候农耕文化区；西部为高原山地、立体垂直气候林牧农文化结合区。充分利用四川现有的农业旅游资源对其进行“包装”、改造、组合和深度加工开发，形成具有农业特色的旅游资源和产品进入旅游市场，以满足旅游者休闲消费的需求，同时实现农业产品增值和农民收人增加。 四川是中国“农家乐”旅游的发源地。早在1987年首个“农家乐”在成都出现后，成都近郊相继出现了利用庭院、堰塘、果园、花圃、农场等农、林、牧、渔业的资源优势和乡村风土民俗吸引旅游者的各类乡村旅游接待点，经过自然发展，竞争发展和规范发展阶段后，乡村旅游已成为以城带乡、以旅助农，推动城乡一体化，建设社会主义新农村的生力军。 四川具有发展乡村旅游的资源优势和良好基础，成都是“农家乐”旅游的重要发源地。通过区域统筹、规划引导，逐步形成不同类型、各具特色、错位发展的区域乡村旅游发展格局。根据各地的初步经验，大力发展以郫县农科村、温江万春镇等川西坝子为代表的园林型乡村旅游区；以锦江区三圣乡等花卉种植为代表的花卉产业型乡村旅游区；以龙泉驿区桃花沟、泸州张坝桂圆林等农家果园为代表的花果观赏型乡村旅游区；以都江堰青城后山、彭州银厂沟等自然风景区周边农家旅店为代表的避暑休闲型乡村旅游区；以锦江区江家菜地、都江堰青城山绿茶基地为代表的农事体验型乡村旅游区；以雅安上里镇、宜宾李庄、龙泉骚区洛带镇、邓妹平乐镇、大邑安仁镇等历史文化古镇为代表的古镇古街型乡村旅游区，形成乡村旅游特色化、差异化发展之路。 二、旅游资源开发与第二产业的关联 工业是国民经济体系中最为重要的产业。旅游资源开发不仅较大程度依赖工业经济的发展状况，而且促进了工业朝更好的方向发展，并充分挖掘出现代工业所具的独特魅力。在旅游自然资源的开发中，邮电通讯系统和交通运输系统的完善都直接或间接地需要工业产品或
我国物流业的产业关联度分析 ——基于2007年投入产出表 成都亿博物流咨询有限公司*咨询中心摘要：2009年国务院出台了《物流业调整和振兴规划》，把促进物流业发展上升到国家战略层面，提升了物流业在国民经济全局发展中的地位。本文以2007年中国投入产出表为依据，选用一系列投入产出指标从投入结构、使用结构以及前向和后向关联等角度，对物流业与国民经济各产业的关联度进行分析，为全面了解物流业对国民经济发展的影响提供一个视角。 关键词：物流业；投入产出分析；产业关联 1、物流业的界定及数据来源 目前，我国对物流业的界定还比较模糊。在中国国家标准局编制和颁布的《国民经济行业分类与代码》对产业的划分中，还没有形成独立的物流产业或物流行业。根据我国《物流业调整和振兴规划》中对物流业的表述，物流业是融合运输业、仓储业、货运代理业和信息业等的复合型服务产业，是国民经济的重要组成部分，涉及领域广、吸纳就业人数多、拉动消费作用大，在促进产业结构调整、转变经济发展方式和增强国民经济竞争力等方面发挥着重要作用。 现代物流在我国的发展历程还比较短暂。20世纪90年代，随着我国经济体制改革的推进，物流业开始蓬勃发展，进入21世纪，其发展势头更加迅猛。随着国家对物流产业的重视，物流产业对国民经济的影响日益显著。如今，物流业作为服务业的重要分支领域，与钢铁、汽车、轻工、机械等产业密切相关，成为各行业之间联系的重要纽带。 在金融危机背景下，大力发展物流业对于保增长、扩内需、调结构具有重要意义。本文以2009年国家统计局发布的《2007年中国投入产出表》为依据，对我国物流业进行投入产出分析，以了解物流业的产业特征。 由于我国目前还没有物流业的相关统计数据，本文采用2007年中国投入产
关于关联分析的研究综述 引言 从信息处理的角度，人们更希望计算机帮助我们分析数据、理解数据，帮助我们基于丰富的数据作出决策，做人力所不能及的事情。于是，数据挖掘——从大量数据中用非平凡的方法发现有用的知识——就成了一种自然的需求，它的主要目的便是从庞大的数据库中寻找出有价值的隐藏事件，找出其中的知识，并根据不同的问题建立不同的模型，以提供决策时的依据，数据挖掘对组织及决策行为将有相当大的帮助。 数据挖掘又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases），知识发现的一般步骤为：数据抽取，数据清理，数据设计，算法设计，算法运行，结果分析。 1.数据挖掘 数据挖掘的核心步骤是算法的设计阶段，一个好的算法（速度快、伸缩性好、结果容易使用且符合用户的特定需求）是影响数据挖掘效率的最重要因素。数据挖掘是一个循环过程，如果用户对结果不满意，可对数据库进行重新挖掘。 从数据库中发掘的规则可以有以下几种：特征规则、区分规则、聚类规则、关联规则和进化规则等。关联规则是比较新的一种，它的形式简洁，易于解释和理解并可有效捕捉数据间的重要关系。 2.关联规则 关联规则挖掘最相关的三个重要的研究领域是：统计学（Statistics），机器学习(Machine Learning)（或称人工智能，Artificial Intelligent）及数据库（Database）。关联规则挖掘与统计学和机器学习的共同特点是：都是从数据集中发现知识。 2.1基本概念 Agrawal等人于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，是数据挖掘的一个重要研究领域。它反映出一个事物与其它事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其它事物预测到。具体描述为：设I={i1，i2，…，im}是二进制文字的集合，其中的元素称为项(item)。记任务相关的数据D为交易T(transaction)的集合，这里交易T是项的集合，并且T?I。每个交易都有一个唯一的标识，如交易号，记作TID。设X是一个I中项的集合，如果X?T，