温州市区域竞争力研究

摘要

本文针对温州市区域竞争力等相关问题建立相应的数学模型进行了研究。

问题一首先利用主成分分析选取出影响经济发展的11个指标，利用模糊评价结合熵权的方法对浙江省各个市进行了综合评价，观察发现各个指标逐年呈线性关系，于是利用线性回归的方法，利用得出的斜率k值作为评价各个指标的增长率，利用熵权得到的权值，得出综合经济增长率，并作出排名，得出结果如下： 城市 杭州 宁波 嘉兴 湖州 绍兴 舟山 温州 金华 义乌 衢州 台州 丽水 196 152.4 70.3 37.3 74.9 23.0 93.4 65.5 22.7 22.1 63.7 22.0 k 综合实力排名 1 发展速度排名 1 2 5 8 4 9 3 7 12 10 6 11 2 5 8 4 9 3 6 10 11 7 12 问题二由于指标数据是以时间序列排列，且每年的数据都与之前的数据存在关联，且成线性关系，利用时间序列中的二次指数平滑预测每个指标2012年的数据，同样利用综合评价方法得出2012年的排名，预测结果：温州市在2012年浙江省综合经济排名第三。

问题三建立了两个模型，模型一是区域竞争力的因素及计量分析模型，同时利用灰色关联进行检验得出，温州市竞争力全省第三。模型二是产业竞争力测评模型，分析了RCA、TSC、ERP三个指标的温州市竞争力。

问题四对当前温州区域发展形势作出SWOT分析，通过对优势（Strengths）、劣势（Weakness）、机会（Opportunities）、威胁（Threats）的单独分析，以及建立SWOT矩阵，通过SO、ST、WO、WT四类分析，分析出温州当前发展形势，并制定温州下一步的发展计划，给出了下一步计划的9点建议。

关键词：熵权模糊评价 时间序列 区域竞争力 SWOT分析 发展前景

一、 问题重述

1

1.1 问题背景

改革开放以来，在温州地区形成的以民营经济为主体，市场经济为基础的“小商品，大市场”的产业聚集发展模式，称为“温州模式”。在过去的30年时间里，“温州模式”取得了令人瞩目的成就，造就了温州经济的腾飞与繁荣。但是，“温州模式”在三十年的发展过程中，本身也面临着诸多的“成长烦恼”。

在制定十二五发展计划前夕，面对新的烦恼与原有的劣势，温州市委、市政府有着清醒的认识和深深的忧患。温州必须冷静地分析自身的优势与劣势，加快发展，否则就可能落于人后。市委、市政府采取了一系列应对举措：通过围海造地，向海洋要发展空间；通过“百项千亿”工程，改善基础设施硬环境；通过品牌工程，提升“温州制造”的附加值与市场竞争力；加大引资力度，加快与世界经济接轨，„„。温州市政府主动承担起了突围领路人的责任，为企业提供各项政策上的支持和帮助。 1.2 需要解决的问题

1.对浙江省各个地区近几年的经济发展状况做出定量的综合评价，找出发展最快和最慢的地区，并给出温州市在浙江省经济发展中的排名。

2.对2012年浙江省温州市经济发展状况进行预测与分析，并预测2012年温州市在浙江省经济发展中的排名。

3.建立温州市区域经济竞争力评价模型，并进行相应的实证分析。 4.对当前温州区域发展形势作出SWOT分析。

二、 问题分析

题目要求对浙江省各个地区近几年的经济发展状况作出定量综合评价，找出地区发展的快慢，并对温州市经济发展状况进行预测与分析。为了利于提升温州的区域经济竞争力，需要建立竞争力评价模型，并对其发展形势作出SWOT分析。

对于问题一，在比较各个地区的经济发展状况时，首先需要找出它的主要影响因素，通过对这些因素进行量化处理来比较各个地区的经济发展状况，并求出各个市量化因素的增长率，将这些增长率做分析得出总的经济增长率，通过比较总增长率大小来分析地区发展快慢，之后利用选取的指标利用综合的评价方法得出各城市的综合得分，利用综合得分进行排名。

对于问题二，分析2006-2010年的温州市的各个影响经济发展的主要因素，得出各个因素的发展趋势，通过比较前几年的数据，利用其趋势得出2012年的各个指标的预测值并分析。用相同方法预测出其他各地区的主要指标，利用综合评价方法，得出温州市在2012年的经济发展排名。

对于问题三，评价区域竞争力，利用区域竞争力的模型对其竞争力进行评价，同时采取方法进行检验，也可以利用一些竞争力指标对温州市竞争力做出评价，得出温州竞争力的大小。

对于问题四，根据前三问的结果以及互联网上的相关数据文献，建立SWOT矩阵，通过SO、ST、WO、WT四类分析，分析出温州区域当前发展形势，并制定温州下一步的发展计划。

三、 模型假设及名词解释

2

3.1 模型假设

(1)近几年的影响因素对经济发展的影响大小不变； (2)当年的突发状况不影响温州后续的经济发展； (3)各经济指标之间相互不影响；

(4)每年的美元汇率取当年的汇率平均值。 3.2 名词解释

(1)综合实力排名：每个城市的各经济指标得出的该城市综合实力，并对各城市的综合实力进行排名，排名结果从一定程度上反应各城市的发展状况，同时也从侧面反应了各城市之间的竞争力。

(2)区域经济竞争力: 区域经济竞争力不同于产业竞争力，它反应该区域的整体经济实力与其他地区竞争的强弱，取决于区域的生产、需求条件、区域发展环境、机会与政府行为。

(3)SWOT分析：SWOT分析法又称为态势分析法，是一种能够较客观而准确地分析和研究一个系统现实情况的方法。SWOT即Strengths优势、Weakness劣势、Opportunities机会、Threats威胁的简称。从整体上看，SWOT可以分为两部分。第一部分为SW，主要用来分析内部条件，主要着眼于自身的实力及其与竞争对手的比较；第二部分为OT，主要用来分析外部条件及外部环境变化对产业的可能影响。

四、 符号说明

xij：第i个市第j项指标的值；

i：从1到12分别表示杭州市、宁波市等12个城市；

j：从1到11分别表示第一产业值、第二产业值、第三产业值等十一个指标。 X：浙江省各市的经济影响因素数值矩阵； Y：X矩阵归一化后的矩阵；

Ej：Y中第j项指标的信息熵； ：第j项指标的熵权；

jkj：第j项指标的变化率； St：表示季节变动趋势项； ：加权系数； RAC：优势系数；

Civt：i 市在t 时期对v 产业的出口额； Ciwt：t 时期v 产业的全省出口总额；

TSCi：i市的贸易专业化指数； ERP：产业的有效保护率； b： 产业的名义保护率； pd：产业的国内；

pf：产业的国际市场价格；

asv：自由贸易条件下,每单位v 产业生产成本中可进口性投入要素s 所占的比例；

3

F：代表区域竞争力； M：代表区域硬实力； A：代表区域软实力； mi：代表硬实力指标；

ai：代表软实力指标；

五、 模型建立与求解

5.1问题一模型的建立与求解 5.1.1 主成分分析

分析问题一的要求，首先要在诸多因素中选出影响经济发展的主要客观因素， 通过查询资料可以得出第一产业、第二产业、第三产业、全社会从业人员年末数、社会消费品零售总额、全社会固定资产投资、出口总额、财政总收入、地方财政收入、地方财政支出、城乡居民储蓄存款年末余额、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入这13个因子可能对经济发展状况产生影响，对这些影响因素进行主成分分析将高维数距通过投影以尽可能少的信息损失投影到低维的空间，使数据降维达到简化数据结构的目的。利用SPSS分析数据如下表：

表1 解释的总方差 提取平方和载入 成份 1 2 合计 10.376 1.627 方差的% 79.814 12.513 累积 % 79.814 92.326 合计 9.880 2.123 旋转平方和载入 方差的% 75.999 16.327 累积 % 75.999 92.326

表2 旋转成份矩阵 成份 1 第一产业值 第二产业值 第三产业值 全社会从业人员年末数 社会消费品零售总额 全社会固定资产投资 出口总额 财政总收入 地方财政收入

4

2 0.106 0.209 0.183 0.047 0.129 0.215 0.311 0.211 0.193 0.903 0.970 0.970 0.916 0.965 0.939 0.888 0.955 0.963 地方财政支出 城乡居民储蓄存款年末余额 城镇居民人均可支配收入 农村居民人均纯收入 0.981 0.945 0.155 0.147 0.092 0.149 0.932 0.944 通过分析2010年的浙江各市国民经济主要指标如果以主成分分析大于85%为可信区间，可以发现第一产业x1、第二产业x2、第三产业x3、全社会从业人员年末数x4、社会消费品零售总额x5、全社会固定资产投资x6、出口总额x7、财政总收入x8、地方财政收入x9、地方财政支出x10、城乡居民储蓄存款年末余额x11是主要的客观影响因素，去掉后两个次要因子。

5.1.2 基于熵权模糊法的综合评价及排名

利用这些因素来评价浙江省各市的经济发展状况好坏、快慢都是一些模糊的概念，于是想到模糊分析的方法，但是模糊评价的方法具有很强的主观性，为了排除这些主观因素，我们用熵权法改进模糊评价模型，即利用熵权模糊评价模型来评价浙江省各市的经济发展状况好坏、快慢。具体方法如下：

1.模型的建立

(1)模糊评价准备,确定对象集、因素集和评语集 对象集T因素集UT分别为：

第一产业值第二产业值杭州市第三产业值宁波市全社会从业人员年末数嘉兴市 社会消费品零售总额湖州市绍兴市UT全社会固定资产投资=舟山市出口总额金华市财政总收入义乌市地方财政收入衢州市地方财政支出台州市城乡居民储蓄存款年末余额T

由于评语集具有很高的主观性，结合熵权法得到一个客观的权值，将这些客观的权值作为评语集V。用VUT来求出对象的经济发展状况得分。

(2)利用熵权法求得权重； 2.模型的求解

(1)指标数据标准化处理； 将2010年的数据以市为行、影响因素为列制作成一个1111的矩阵。为了消除不同指标量纲的影响，并把定量和定性指标统一起来，需要对指标进行标准化处理。对于已经获得的m12个研究区域、n11个评价指标的初始数据矩阵为

X(xij)mn

i1,2,,m;j1,2,,n

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可以采用归一法对它们进行标准化处理，即

yijxijxi1m

ij可以得到标准化矩阵Yyijmn。

(2)计算出权重；

熵是系统状态不确定性的一种度量。应用熵可以度量评价指标体系中指标数据所蕴含的信息量，并依此确定各指标的权重。根据信息熵定义，评价矩阵Y中第j项指标的信息熵为

1mEjyijlnyij lnmi1当某指标对研究区域等概率作用时信息熵值最大，此时Ej1。等概率作用说明该指标包含的信息量对所有研究区域是一致的，该指标的存在不影响最终评价结果。．因此，某项指标的信息效用价值取决于该指标的信息熵Ej与1的差值，即:

Dj1Ej

某指标的效用价值越高，则对评价的重要性就越大，该指标的权重也就越大。于是得到第j项指标的熵权为

Dj jnDjj1得到各个因素的权重分别为

10.046106,20.084439,30.092538,40.059737,50.077054,60.078248,70.134065,80.139928,90.124618,100.079261,110.084006(3)构造评语集V1,2,3,,11。

将各权重乘以各年归一化后的因素集数据得出各市在各年的综合得分并将其排名：

表3 浙江各市在2006-2010年经济发展状况的综合得分 年份 2010 2009 2008 2007 2006 城市 0.224112 0.222409 0.222257 0.222571 0.226499 杭州市 0.204713 0.205736 0.206457 0.208753 0.206463 宁波市 0.081776 0.081587 0.081277 0.080608 0.080528 嘉兴市 0.043901 0.044329 0.043673 0.042498 0.042834 湖州市 0.091888 0.092229 0.092038 0.091323 0.091393 绍兴市 0.026985 0.025428 0.024577 0.023053 0.021296 舟山市 0.103841 0.105963 0.105912 0.107472 0.108568 温州市 0.073135 0.072286 0.072356 0.07243 0.072409 金华市 0.020752 0.02115 0.021264 0.021026 0.020589 义乌市 0.024203 0.024138 0.02372 0.023326 0.022939 衢州市 0.080611 0.080337 0.082694 0.082884 0.082662 台州市

6

丽水市 0.024084 0.024408 0.023773 0.024056 0.023821

表4 浙江各市在2006-2010年经济发展状况综合得分排名 年份 2010 2009 2008 2007 2006 城市 1 1 1 1 1 杭州市 2 2 2 2 2 宁波市 5 5 5 6 6 嘉兴市 8 8 8 8 8 湖州市 4 4 4 4 4 绍兴市 9 9 9 11 11 舟山市 温州市 3 3 3 3 3 7 7 7 7 7 金华市 12 12 12 12 12 义乌市 10 11 11 10 10 衢州市 6 6 6 5 5 台州市 11 10 10 9 9 丽水市 通过做散点图可以直观的发现各指标成线性关系，为了得到各市的发展速度的快慢，可以构造线性回归方程

ybkx

利用最小二乘法求出每个城市2006-2010年（这里将2006年作1代入x）每个影响因素的增长斜率kj,j1,2,3,,11，将一个城市的每个增长斜率乘以这个因素的权重然后累加得到总增长斜率，即

kiijkij,j1,2,3,11

j111得出k和排名如表5所示：

表5 浙江省各城市经济总增长斜率 城市 杭州 宁波 嘉兴 湖州 绍兴 舟山 温州 金华 义乌 衢州 台州 丽水 196.3 152.4 70.3 37.3 74.9 23.0 93.4 65.5 22.7 22.1 63.7 22.0 k 发展速度排1 2 5 8 4 9 3 6 10 11 7 12 名 通过比较各城市的总增长斜率k的大小，来比较各市的发展速度，斜率大的发展快。可以看出杭州市发展速度最快，丽水市发展速度最慢，温州的发展速度在浙江省各市中排名第三。综合分析温州市在浙江省的经济发展状况和发展速度可以得到温州的总体经济实力排名第三。通过数据分析可以看出虽然温州市在排名上处在第三位，但与第一、第二位的差距仍然较大，且GDP主要靠第二、第三产业来拉动，第一产业相对薄弱。在全社会从业人员数以及社会消费品零售总额上占有一定的优势，主要是应为温州的经济模式是以日用小商品为主的主导产业和门类齐全的社会服务业，并逐步形成交通运输、饮食服务、民间信贷等门类齐全的社会化服务体系，但在全社会固定资产投资、出口总额上相对薄弱，温州要想更好的发展必须保持原有的优势项目，同时采取经济产业结构调整，提高劣势经济体。

7

5.2问题二模型的建立与求解

为了建立问题二的模型，首先要分析各个客观主要影响因素的发展趋势，通过做各个市不同年份与主要影响因素的散点图不难发现各个因素总体都呈直线增长趋势，并且下一年数据与上一年的有密切关系。可以以时间序列法预测2012年经济发展状况。 5.2.1以时间序列法预测温州2012年经济发展状况

时间序列预测技术就是通过对预测目标自身时间序列的处理，来研究其变化趋势的。一个时间序列往往是以下几类变化形式的叠加或耦合。

（1）长期趋势变动。它是指时间序列朝着一定的方向持续上升或下降，或停留在某一水平上的倾向，它反映了客观事物的主要变化趋势。

（2）季节变动。

（3）循环变动。通常是指周期为一年以上，由非季节因素引起的涨落起伏波形相似的波动。

（4）不规则变动。通常它分为突然变动和随机变动。

通常用Tt表示长期趋势项，St表示季节变动趋势项，Ct表示循环变动趋势项，Rt表示随机干扰项。

如果在预测时间范围以内，无突然变动且随机变动的方差2较小，并且有理由认为过去和现在的演变趋势将继续发展到未来时，可用一些经验方法进行预测。

一般说来历史数据对未来值的影响是随时间间隔的增长而递减的。所以，更切合实际的方法应是对各期观测值依时间顺序进行加权平均作为预测值。指数平滑法可满足这一要求，而且具有简单的递推形式。

设观测序列为y1,,yT，为加权系数，01，一次指数平滑公式为：

1)(1)(1) St(1)yt(1)St(1St1(ytSt1) （1） 假定历史序列无限长，则有 S(1)tyt(1)[yt1(1)S(1)t2](1)jytj （2）

j0（2）式表明St(1)是全部历史数据的加权平均，加权系数分别为,(1),(1)2,；显然有

1(1) 由于加权系数序列呈指数函数衰减，加权平均又能消除或减弱随机干扰的影响，所以（2）称为一次指数平滑，类似地，二次指数平滑公式为：

2) St(2)St(1)(1)St(1 （3） 同理，三次指数平滑公式为：

3) St(3)St(2)(1)St(1 （4） 一般P次指数平滑公式为：

P) St(P)St(P1)(1)St(1 （5）

利用指数平滑公式可以建立指数平滑预测模型。原则上说，不管序列的基本趋势多么复杂，总可以利用高次指数平滑公式建立一个逼近很好的模型，但计算量很大。

因为通过散点图得知了影响因素呈线性趋势，为了更好的预测出2012年的经济发展状况，可以利用线性趋势预测模型－Brown单系数线性平滑预测（二次指数平滑预测）

j0(1)j1

ˆtmatbtm，m1,2, y 8

(St(1)St(2)) 1采用变的方法以预测值与实际值的标准差最小为目标，利用搜索的方法确定。编程得出当0.9时二次指数平滑预测能够很好的通过前几年的数据预测出下一年的数据。因为2009年全球爆发金融危机，2010年经济恢复正常，对于预测有着较大的影响，所以为了消除金融危机对温州后续的经济发展，可以将2008年与2010年的各因素平均值作为2009年温州的经济影响因素。通过时间序列预测法用2006-2010年的数据得到2011年和2012年的温州的各个影响因素的值，利用相同方法得到其他地域的预测值，并通过与问题一相同的方法求的各个市的综合得分并排名结果如下表：

表6 2012年浙江省各地域预测指标、综合得分及排名 杭州市 宁波市 嘉兴市 湖州市 绍兴市 舟山市 第一产业 242.33 282.29 148.91 130.25 193.49 77.19 第二产业 3365 3574.3 1612.1 848.87 1826.71 370.2 第三产业 3683.3 2613.3 1081.3 625.89 1450.27 373.97 全社会从业人员年末数 684.14 510.45 337.99 149.84 367.74 69.32 社会消费品零售总额 2791.6 2221.5 1005.3 657.94 1108.77 271.52 全社会固定资产投资 3621 2596.5 1979.8 891.75 1602.67 458.78 出口总额 374.1 580.7 180.79 68.81 248.12 105.31 财政总收入 1612.7 1532.3 434.82 215.6 433.38 134.21 地方财政收入 940.32 689.83 233.28 128.31 247.97 81.63 地方财政支出 848.22 779.42 270.24 166.14 317.13 136.04 城乡居民储蓄年末余额 6455 4177.3 2112 1092.4 2446.29 522.4 误差百分比 0.05 0.05 0.05 0.06 0.05 0.06 综合得分 0.227 0.203 0.082 0.043 0.092 0.028 排名 1 2 5 8 4 9 温州市 金华市 义乌市 衢州市 台州市 丽水市 第一产业 114.02 128.32 19.47 69.22 184.52 71.87 第二产业 1743.03 1288.25 314.95 520.06 1441.8 428.67 第三产业 1560.54 1168.5 425.59 374.82 1261.6 318.9 全社会从业人员年末数 582.32 359.54 104.1 130.22 373.08 144.62 社会消费品零售总额 1943.87 1175.11 376.56 369.61 1232.1 331.78 全社会固定资产投资 1071.11 1012.95 249.52 609.2 1121.9 397.44 出口总额 171.99 129.06 38.03 15.16 162.58 16.73 财政总收入 495.66 336.75 87.55 96.41 376.7 92.29 地方财政收入 282.92 197.93 42.48 61.98 209.72 52.96 地方财政支出 422.51 296.64 54.24 138.98 308.27 182.03 城乡居民储蓄年末余额 4045.58 2663.66 1065.7 552.29 2278.7 852.64 误差百分比 0.05 0.06 0.06 0.06 0.05 0.06 综合得分 0.101 0.072 0.02 0.024404 0.07911 0.023968 排名 3 7 12 10 6 11 通过分析表格可以看出预测的误差百分比较小，一般在0.05到0.06之间，可以说明预测值时准确可靠的，通过熵权模糊分析法得出综合得分可以看出在2012年温州的其中at2St(1)St(2)，bt

9

经济发展水平在浙江省各地域中排名第三。可以预测出温州在2012年第二、三产业仍处于优势地位，但由于第一产业、全社会固定资产投资以及出口总额上的劣势使其有被第四超越的危险，要想继续保持第三且更好发展的话，就要在确保第二、三产业的持续高速发展下，加快第一产业的发展，提高全社会固定资产投资，争取产业结构调整、改革加大对外贸易，增加出口总额。

5.3问题三模型的建立与求解

5.3.1模型一：区域竞争力的因素及计量分析模型

区域竞争力就是能支撑一个区域持久生存和发展的力量，即一个区域在竞争和发展的过程中与其他区域相比较，所具有的吸引、争夺、拥有、控制和转化资源，争夺、占领和控制市场的能力，为其自身发展所具备的资源优化配置能力，也可以说，是一个区域为其自身发展对资源的吸引力和市场的争夺力。主要体现在一个地区集散资源、创造财富、提供服务以带动辐射周边地区的能力，是地区经济、社会、科技、文化环境、人民素质的几个综合水平和能力的体现。

针对第三问，从企业竞争力的定义切入，用国家竞争力的解释去完备修饰，从整体大结构上考虑，而不是单单的比较优势。因此本文提出用硬实力和软实力这两个方面去定性并定量的探讨区域竞争力与指标之间的关系。针对本问题，采取温州与浙江省其他城市之间的比较，以反映温州的区域竞争力的排名和总体情况。 1.模型的建立

企业竞争力的定义式

FMAfimiai (6)

i1i1nnF代表区域竞争力，M代表区域硬实力，A代表区域软实力，mi代表硬实力指标

包括社会消费零售额，利用外资额，固定资产投资额，从业人数等，ai代表软实力指标包括基本养老人数，受高等教育人数，专利申请授权量，医院个数等。

由于区域竞争力不完全等同于企业竞争力，考虑到各市政府的政策影响，我们对此公式进行补充修改：

Fwifiwimivjaiu (7)

i1i1nnwi代表硬实力指标的权重，vi代表软实力，u代表受政策影响的一个误差项。 为方便起见，在此，我们以GDP作为反应硬实力的概括面，以民生指数作为反应软实力的概括面，并以此初步筛选出硬实力和软实力的八个指标，即：

硬实力：社会消费零售额，利用外资额，固定资产投资额，从业人

软实力：基本养老人数，受高等教育人数，专利申请授权量，医院个数 然后利用灰色关联度来表征这些指标对硬实力和软实力的影响，找出关联程度最大的几项以作为计算指标。

关联度是根据序列曲线的相似程度来判断其关联是否密切，曲线越接近，关联程度就越大。将各子列对母子列的关联度按大小顺序排起来，便组成关联序，它直接反映了对母序列因素来说，各指标的重要程度和影响力的大小。

记初值化后的某序列为母序列x0(t)，其余相关的因素为子序列xi(t)，则在时刻t=k时，母序列x0(t)与子序列xi(t)的关联系数为

10

r(x0(k),xi(k))minmini(k)maxmaxi(k)ikiki(k)maxmaxi(k)ik

其中，[0,1]，称为分辨率系数。显然，越大时，分辨率越大，为简便起见，取1。

对于所有的点k1,2,n则定义比较数列xi对参考数列x0的灰关联度为：

rir(x0,xi)r(x(k),x(k))0ik1nn(i1,2,,m)

2.模型的求解

分别以GDP和民生指数作为母序列，社会消费零售额，利用外资额，固定资产投资额，从业人数；基本养老人数，受高等教育人数，专利申请授权量，医院个数作为各自对应的子序列。

社会消费零售额与GDP的关联系数

rx0k,x1k1.0000,0.8597,0.9696,0.9542,0.8617,0.9799,0.6862,0.8620,0.9815,0.9192,0.9730 利用外资额与GDP的关联系数

rx0k,x2k1.0000,0.5743,0.9635,0.9829,0.6426,0.8293,0.5000,0.6225,0.8002,0.5445,0.8144 固定资产投资额与GDP的关联系数

rx0k,x3k1.0000,0.8637,0.7457,0.9136,0.9628,0.9148,0.7440,0.8592,0.9039,0.8780,0.9893 从业人数与GDP的关联系数

rx0k,x3k1.0000,0.8083,0.7894,0.8683,0.8561,0.9958,0.5298,0.6953,0.8533,0.7160,0.8066 其灰色关联度分别为0.9134,0.7522,0.8886,0.8108可以看出GDP（即硬实力）指标的影响程度分别为社会消费零售额，固定资产投资额，从业人数，利用外资额。

同理，可以求出软实力指标的关联度。 基本养老人数和民生指数的关联度

rx0k,x1k1.0000,0.9650,0.6475,0.5561,0.6350,0.5185,0.7785,0.6352,0.5773,0.6354,0.5721 受高等教育人数和民生指数的关联度

rx0k,x2k1.0000,0.5839,0.5421,0.5222,0.5433,0.5105,0.6072,0.5957,0.5465,0.5474,0.5696 专利申请授权量和民生指数的关联度

rx0k,x3k1.0000,0.9841,0.6293,0.5881,0.6715,0.5000,0.7165,0.6898,0.5551,0.6847,0.5616 医院个数和民生指数的关联度

rx0k,x4k1.0000,0.7763,0.6499,0.6580,0.7092,0.5852,0.5973,0.9101,0.7544,0.9349,0.7868 其关联度分别为0.6837,0.5971,0.6892,0.7602可以看出民生指数（即软实力）指标的影响程度分别为专利申请授权量，受高等教育人数，基本养老人数，医院个数。

从计算结果来看，这八个指标对硬实力和软实力的相关度都比较大，因此我们就以此为计算指标。将关联度向量进行归一化后按大小排序，保留两位将其作为权重向量。其结果为

0.27,0.22,0.26,0.25;0.25,0.22,0.25,0.28

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由于各市的政策存在差异，政府领导的方向不同，所以很难对u做出定量评估，所以暂且认为各市的u值相同。得出结果为：

表7 竞争力得分及排名 城市 杭州市 宁波市 嘉兴市 湖州市 绍兴市 舟山市 得分 0.0639 0.0309 0.0077 0.0027 0.0074 0.0004 排名 1 2 4 8 5 11 城市 温州市 金华市 衢州市 台州市 丽水市 得分 0.0124 0.0064 0.0008 0.0056 0.0013 排名 3 6 10 7 9 5.3.2 模型二产业竞争力测评模型

通过与一国的在世界的产业竞争力测评模型，可以类比得到，一个地区在全省中的产业竞争力测评方法：

1.产业竞争力的静态估计

产业竞争力的静态测定指标与模型主要有:显示比较优势模型、 省内资源成本法、 利益成本分析、 净出口指数与产业内贸易指数等 ,它们分别从贸易实绩、 资源转化、 规模经济等方面反映产业竞争力的现有状态。

（1）贸易绩效所反映出的产业竞争力

从总体上看 ,某一产业的竞争力最终总要表现在产品的贸易绩效上 ,因此对贸易绩效的直接观察能够 “显示” 出产业竞争力的程度。从这一角度出发 ,可以用显示比较优势模型揭示竞争力的状态。显示比较优势系数(RCA)是指一地区某种商品出口占其出口总值的份额与全省该种产品出口占全省出口总值的份额的比例。

CivtCivti计算公式:RCAijt

CiwtCiwti其中:Civt为i 市在t 时期对v 产业的出口额,Ciwt为t 时期j 产业的全省出口总额。虽然 RCA系数是为了揭示比较优势而提出的,但是 ,由于它是从贸易数据计算得出,而贸易数据可以说是在多因素(包括成本因素和非成本因素)影响下的一种贸易表现,因此 ,与其说 RCA 系数 “显示” 的是比较优势,倒不如说其是一国在某商品生产出口上的综合竞争力的体现。

如果RCAivt1，则表示i市在t时期v产业具有显示比较优势，其数值越大，显示比较优势越明显；RCAivt1，则表示i市v产业不具有显示比较优势，其数值越小，比较劣势越明显。

在这里我们取温州市2011年的第一、二、三产业的出口额分别分析其RCA系数。通过计算得出第一、二、三产业的产业竞争力分别为0.85、1.33和1.41，可以分析得到温州市的第二、三产业在浙江省中优势比较明显，而它的第一产业是它的软肋，有一定的劣势。

（2）产业竞争力中的规模经济因素 贸易专业化指数，是一个国家某类产品的进出口贸易差额与该国该类产品的进出口贸易总额之比，表明该国是某类产品的净出口国，还是净进口国，以及净进口或净出口的相对规模，用以衡量一国某产品的国际竞争力，也可以用来比较不同国家之间同种产

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品的竞争力。

贸易专业化指数的基本公式：出口（C)-进口(M)/出口（C）+进口（M）。其中，进口和出口分别表示某一年度的进口额和出口额。当TSC=1时，表示只有出口，没有进口，完全出口专业化，即净出口；TSC=-1时，表示只有进口，没有出口，完全进口专业化，即净进口。

当用来衡量一地区的国际竞争力时，其公式变为：

TSCiCiMi

CiMi当结果趋于1时，表明该地区国际竞争力强，当结果趋于-1时，表明该地区的国际竞争力弱。

表7 浙江省各地区TSC指数 城市 杭州市 宁波市 嘉兴市 湖州市 绍兴市 舟山市 TSC 0.3499 0.2537 0.4058 0.6919 0.5612 0.2928 城市 温州市 金华市 义乌市 衢州市 台州市 丽水市 TSC 0.7015 0.8468 0.8335 0.2751 0.6425 0.7599 单从TSC的大小来看，可以看出温州的在产业上具有很强的国际竞争力，不过多的依靠进口，在国际竞争力上温州在浙江省排第三，但从进出口的数量可以看出，温州的出口量排名并不靠前，之所以国际竞争力强，在于它较少的进口量，及其产业的国际竞争力强。温州靠近沿海，可以看出，在出口贸易上有很大的发展空间。

2.比较优势和竞争力的潜力

由于多种贸易条件的影响 ,产业可能具有不同于其现有竞争态势的潜在竞争力，衡量这种潜在竞争力的指标是有效保护率。

贸易保护政策会对产业真实的竞争力水平造成扭曲 ,这种扭曲可以用商品的有效保护率来测量。有效保护率是指在贸易保护的作用下 ,产品生产的附加值比贸易自由化条件下所产生的附加值增加的百分比 ,因此 ,这一指标可以反映 ,处于贸易保护下的某产品的竞争地位在自由贸易条件下的潜在变化趋势。其计算公式为:

ERPjd其中bvpvpvftjasvbi1asvi1i1nn

fpvf ,为 v 产业的名义保护率;pdj、pj分别为v 产业的国内、

国际市场价格;asv表示自由贸易条件下,每单位 v 产业生产成本中可进口性投入要素s

所占的比例,bs为可进口性生产要素 s的名义保护率。如果EPR0,说明 j 产业生产受到正保护,潜在竞争力低于现有竞争力水平,如果EPR0则说明 j 产业受到负保护,具有高于目前竞争力水平的潜在竞争力。

通过计算得出第一、二、三产业的潜在竞争力ERP分别为0.23,0.71,0.80可以看出二、三产业的潜在竞争力较小，第一产业的潜在竞争力较大，但是温州地少人多，大量的农村剩余劳力向二、三产业专业，农民要发展非农产业致富。

5.4问题四：温州形式的SWOT分析

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SWOT分析法又称为态势分析法，它是由美国哈佛商学院著名管理学教授安德鲁斯于20世纪60年代首先提出来的，是一种能够较客观而准确地分析和研究一个系统现实情况的方法。SWOT即Strengths优势、Weakness劣势、Opportunities机会、Threats威胁的简称。从整体上看，SWOT可以分为两部分。第一部分为SW，主要用来分析内部条件，主要着眼于自身的实力及其与竞争对手的比较；第二部分为OT，主要用来分析外部条件及外部环境变化对产业的可能影响。分析方法如下：

(1)分析环境因素，构造SWOT矩阵

通过前三问的分析与互联网资料可以得到如下SWOT矩阵： 1.市场化程度高， 1.人多地少，第一产 二、三产业竞争力 业发展较为困难； 强； 2.经济基础薄弱，资 2.拥有庞大的民间 源相对较少； 资本； 3.民营企业自己承S 3.人口众多，劳动力W 担风险； 廉价； 4.产业低小散，依靠4.就业率高； 规模取胜； 5.民营经济为主体，5.出口总额小，外资企业自主决策，不受引进少。 行政干预，机制灵 活。 1.国家实施“两海两 1.私营企业科技含 改”战略，温州的经 量低，技术水平不 济突破投资的制约； 高，规模不大，管理 2.温州是沿海城市， 落后； O 能够很好的发展对T 2.私营企业管理者外贸易。 素质不高，追求短期利益 3.存在家族制以及家族垄断。 （2）进行SWOT分析，制定行动计划 1.在保持温州经济发展优势的同时，牢牢抓住国家实施的海峡西岸经济区发展战略和浙江海洋经济发展示范区战略和成为全国农村改革试验区和金融综合改革试验区的机遇。

2.招商引资，加快工业发展，富民攻坚，促进金融改革。

3.树立品牌，引进高新技术，增加产品科技含量和附加值，将产业做大，规模化，提升国际竞争力，使产业在加大出口的浪潮中能够立于不败之地。

4.增加对外贸易，发展区位优势，利用出口推动温州经济发展。 5.坚持现代企业制度，对家族制进行扬弃，打破家族垄断。

6.解放思想，转变观念，为非公有制经济的健康创造良好的环境。 7.政府加强引导、监控管理。

8.促进企业造就有较高素质和水平的经营、管理、科研队伍。 9.使企业走集约化发展之路，组织企业集团立足长远。

六、 模型的评价

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6.1 模型的优点

（1）利用熵权与模糊的方法想结合，避免了主观性。

（2）各模型得出的结果一致，充分说明了模型的正确性。

（3）依据评价及SWOT分析得出温州市的发展现状，同时给出了发展建议。 6.2 模型的不足

（1）数据取自互联网，真实性不可考证，数据的误差必然带来模型的不准确性 （2）文章在指标的选取上存在一定的主观性

七、 参考文献

[1] 高英仪、杨纶标，模糊数学·原理及应用[M]，广州:华南理工大学出版社 ,2003.1 [2] 秦寿康，综合评价原理与应用[M]，北京:电子工业出版社,2002.1 [3] 刘杨等，基于层次分析法和熵值法的产品广义质量综合评价方法[J]-中国工程机械学报，2009.4

[4] 邱菀华，管理决策与应用熵学[M]，北京：机械工业版社，2002．226—227

[5] 黄祖辉、张 昱，产业竞争力的测评方法:指标与模型[J]，浙江大学学报(人文社会科学版)，第32卷第4期，2002年7月

[6] 王 田，影响区域竞争力的因素及计量分析[J]，《经济问题》2005年第3期 [7] 当前“温州模式”所面临的挑战及出路[J],2009.6 [8] 史晋川，朱康对，温州模式研究：回顾与展望[J]，《浙江社会科学》，2008.3 [9] 浙江统计年鉴，2006-2010

附录

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1.熵权

% 熵值法确定权重 % 确定指标层权重 clear; clc;

x=load“x.txt”; y=[];

[m,n]=size(x); for i=1:n

y(:,i)=x(:,i)/sum([x(:,i)]); % 原始矩阵归一化 end

for l=1:n s(1,l)=0; for j=1:m

p(1,l)=y(j,l)*log(y(j,l)); s(1,l)=s(1,l)+p(1,l); end end

k=(log(m))^(-1); e=-k*s;

h=ones(1,n)-e; % 权值

w=h/sum(h) % 指标权重值 sum(w);

% 计算综合评价值 g=y*w'

2.变的时间序列 clc,clear minsigma=999;

for alpha=0.1:0.1:0.9 y=[116.74 141.04 150.9 160.41 170.41 ]';

s1(1)=y(1); for i=2:5

s1(i)=alpha*y(i)+(1-alpha)*s1(i-1); end

s2=y(1); for i=2:5

s2(i)=alpha*s1(i)+(1-alpha)*s2(i-1);

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end

a5=2*s1(5)-s2(5);

b5=alpha/(1-alpha)*(s1(5)-s2(5)); yhat6=a5+b5; yhat(1)=y(1); for i=2:5

yhat(i)=s1(i-1)+1/(1-alpha)*(s1(i-1)-s2(i-1)); end

temp=sum((yhat-y).^2); sigma=sqrt(temp/6); if minsigma>sigma minsigma=sigma; al=alpha; y6=yhat6; end end

3.灰关联系数

function R=gray(vara) 细胞数组 rou=1;

for i=1:length(vara)

x(i,:)=vara{i}; 导入

x(i,:)=x(i,:)/x(i,1); 初值化 end

for i=2:length(vara)

delta(i-1,:)=abs(x(i,:)-x(1,:)); data end delta

M=max(max(delta')),m=min(min(delta')) for i=2:length(vara)

r(i-1,:)=(m+rou*M)./(abs(x(i,:)-x(1,:))+rou*M); end r

R=sum(r')/size(r,2);

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