基于集对分析法的海洋经济系统脆弱性评价研究

于谨凯，魏 云

（中国海洋大学 经济学院，山东 青岛 266100）

【区域经济】

基于集对分析法的海洋经济系统脆弱性评价研究

于谨凯，魏 云

（中国海洋大学 经济学院，山东 青岛 266100）

从海洋经济系统的内涵出发，结合集对分析法和熵值法，对2012年中国11个沿海省市区的海洋经济系统脆弱性进行了实证分析。实证表明：各地脆弱性差异较大；天津、上海的海洋经济系统具有弱脆弱性；广东、江苏、山东的海洋经济系统属于中等脆弱性；辽宁、福建、浙江、海南的海洋经济系统具有强脆弱性；河北、广西的海洋经济系统具有极强脆弱性，其脆弱性指数是天津、上海的两倍有余。根据障碍因子分析，海洋灾害频发、海洋经济总量过小、主要海洋产业增加值不足成为中国大部分地区海洋经济系统脆弱性的共同障碍因素。

海洋经济系统；脆弱性；熵值法；集对分析法；海洋灾害；海洋产业

1 研究综述

1.1 集对分析法研究综述

集对是指具有一定联系的两个集合所做成的对子，集对分析是一种较新的系统分析方法[1]。集对分析法的应用比较广泛，李锋（2013）将集对分析法运用在中国旅游经济系统脆弱性测度研究中，从旅游经济系统的敏感性和应对性两个方面构建指标体系，测度了1983—2011年中国旅游经济系统的脆弱性[2]。武剑等（2012）运用集对分析法（SPA）对广东省21个地级市经济脆弱性进行测度，根据障碍因素分析，珠三角最主要障碍因素有R&D经费/GDP、劳动生产率、消费率等，欠发达地区主要障碍因素是人均GDP、财政收入/GDP等[3]。赵克勤（2010）将集对分析法用于不确定性多属性问题的决策中，认为统计学中的样本特征参数均值和方差也属于模糊数特征参数的理论，并结合集对分析中的联系数理论进行不确定性多属性决策模型的构建和计算[4]。王泽宇（2014）等在海洋综合实力评价研究中将组合赋权法和集对分析法相结合，对2010年沿海11省市区（不包括港澳台）的海洋综合实力进行了评价研究[5]。集对分析方法应用于工程造价风险评价与决策方法确定方面，文洁（2013）用GSPA法对层次分析法进行了改进，提出了新的改进层次分析法——GSPA-IAHP主观赋权法；通过引入一种基于线性变化的用单指标IDO联系度确定方法，建立了基于集对分析的工程造价风险评估模型，同时提出了工程造价风险评价标准[6]。

1.2 海洋经济系统脆弱性研究综述

脆弱性指系统或系统组对风险事件的承受和恢复能力，最早由蒂默曼提出，并将其运用在自然科学领域中[7]。1999年联合国开发计划署（UNDP）正式提出“经济脆弱性”的概念，将其定义为“经济发展过程中对因遭受未预料到事件冲击而引起的损害所具有的承受能力”[8]。对海洋经济系统脆弱性的定义，目前尚未有统一的具体表述，赵国杰等（2006） 提出：“海岸带脆弱性的概念与布伦特兰所定义的可持续发展概念‘既满足当代人的需求，又不损害子孙后代需求能力的发展’紧密联系在一起。可以说，在更广泛的意义上，海岸带脆弱性被定义为一种度，即海岸带自然系统和社会系统遭受外部环境胁迫下的剩余影响及程度。其内涵主要包括三个方面：（1）海岸带区域对各类因素变化的敏感性；（2）外部变化对海岸带自然系统和社会经济系统的影响；（3）海岸带抵御各种影响的限制因子，以及防止或减轻这种影响的可能性”[9]。李博等（2014）提出人海经济系统脆弱性，采用熵值系数法进行权重赋值，通过建立脆弱性与敏感性、恢复性函数关系，对辽宁沿海地区人海经济系统进行研究评价，得出目前辽宁沿海地区人海经济系统的脆弱性特征[10]。在经济发展过程中，海岸带地区大量占用资源并污染外界环境。因此，经济社会系统表现出脆弱性，严重影响区域可持续发展，甚至造成系统崩溃，张炜熙等（2006）运用系统动力学的理论分析海岸带系统的发展过程，并通过对河北省海岸带的应用考察，论述了其产生脆弱性的成因[11]。王冰（2011）在综合海洋可持续评价指标体系和社会发展指标体系的基础上，全面地提出了海洋经济系统评估指标体系，强调海洋经济发展质和量个两方面，并落脚于可持续发展的目标，从资源、环境、产业、经济、社会五个方面构建了比较全面、系统、科学的海洋经济系统评估指标体系，共涵盖200个指标[12]。

总的来说，对于我国海洋经济系统脆弱性的研究目前还很少，特别是对于脆弱性的定量分析尤为欠缺，因此本文把中国海洋经济系统放在宏观经济社会背景之下，从海洋经济系统的内涵出发，结合集对分析法和熵值法，探讨了我国11个沿海省市海洋经济系统的脆弱性问题及障碍因子，以期为降低海洋经济系统脆弱性，促进海洋经济协调发展提供新的参考依据。

2 海洋经济系统脆弱性评价模型的构建

国务院印发的《全国海洋经济发展规划纲要》中，对现阶段中国海洋经济的概念定义为：海洋经济是开发利用海洋的各类产业及相关经济活动的总和。海洋经济系统是从系统的角度研究海洋经济，可分为四个子系统：海洋资源子系统、海洋生态子系统、海洋经济子系统、沿海社会子系统，其实质是社会经济与海洋生态资源互为作用的一个极为复杂的运动系统[13]。海洋经济系统是一个多变量相互作用的复杂系统，具有典型的非确定性特征，因此，本文将处理复杂系统不确定性分析的集对分析法引入到对海洋经济系统脆弱性评价之中，以评价分析我国沿海11个省市海洋经济系统的脆弱性[1]。

2.1 海洋经济系统脆弱性指标体系构建

海洋经济系统脆弱性是各种指标综合属性的体现，主要分为两个方面：敏感性、应对性。敏感性主要反映海洋经济系统对内、外部影响的承受能力；应对性反映自我保护能力，应对能力越强，从不利的影响中就恢复得越快；两者共同决定了海洋经济系统脆弱性，敏感性对脆弱性的影响为正（+），即敏感性越强系统越脆弱，应对性对脆弱性的影响为负（－），即应对能力越强系统脆弱性越小。对于敏感性（S）而言，其中的指标为正，说明海洋经济系统敏感性越强，承受内、外部冲击的能力越弱，反之亦然；对于应对性（R）而言，其中的指标为负，说明指应对能力越强即有较强的抵抗冲击的能力和自我适应能力，反之亦然。

2.1.1 海洋经济系统脆弱性指标体系

本文结合海洋经济系统的特点，同时借鉴王冰[12]、张炜熙[11]和殷克东[14]等学者关于海洋经济系统指标的选取方法，本着科学、可行的原则，考虑数据可获性，从经济效益、经济结构、经济环境、经济发展潜力几个方面制定了17个海洋经济系统脆弱性评价指标（表1）。

表1 海洋经济系统脆弱性评价指标体系Tab.1 The vulnerability assessment index system of marine economic system

2.1.2 熵值法确定各指标的权重W

由于各指标对海洋经济系统脆弱性的影响不同，因此有必要对每一个指标量化以便更确切和真实地反映其对脆弱性的作用程度。熵值法是通过计算熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大。由于影响海洋经济系统脆弱性的信息较多，为使各评价指标的权重具有一定程度上的客观性，因此，采用熵值法确定各指标的权重，其步骤如下：

（1）数据标准化处理：

指标值越大对评估的上一级目标越支持时，采用正向指标计算：

指标值越小对评估的上一级目标越支持时，采用负向指标计算：

式中：Xip表示i地区第p项评价指标的值，max{Xp}和min{Xp}分别为所有省份中第p项指标的最大值和最小值，m为评价的沿海省市个数，n为指标个数。

（2）i地区第p项指标值的比重：

（3）第p项指标的信息熵：

（4）第p项指标信息熵冗余度：

（5）第p项指标权重：

本文的研究对象为沿海11个省市，采用以上方法，将海洋经济系统的敏感性和应对性各指标值分别带入其中进行计算，由此得到我国沿海11个省市海洋经济系统脆弱性各评价指标的权重（如表2）。

表2 海洋经济系统脆弱性各评价指标权重Tab.2 The indexes'weight of marine economic system's vulnerability

2.2 海洋经济系统脆弱性评价矩阵构建

2.2.1 集对分析的核心思想

集对分析是先对不确定系统中的有关联的两个集合，如：X=（X1，X2，…，Xn），Y=（Y1， Y2，…，Yn），构造集对H（X，Y），再对集对某特定属性做同一性、差异性、对立性分析。两个集合的联系度用公式表示为：

式中：S+F+P=n，S、F、P分别为同、异、反的个数，I在（-1，1）区间内视不同情况取值，J取-1，I、J有时仅分别起差异、对立标记作用。

2.2.2 海洋经济系统脆弱性评价矩阵确定

根据集对分析的思想，将海洋经济系统中相应的评价指标确定为集合E，相应的指标评价标准确定为集合U，共同构成集对H（E，U），海洋经济系统脆弱性评价可以看成是对E、U进行同、异、反关系的对比分析过程。

设脆弱性问题Q={G，E，W，D}，其中评价对象G=（g1，g2，…，gm）（m=11），每个评价对象中包含的评价指标E=（e1，e2，…，en）（n= 17），各指标的权重W=（w1，w2，…，wn），各评价指标的值记为dkp（k=1，2，…，m；p=1，2，…，n），构成评价矩阵D，即

2.2.3 确定评价指标的同一度a和对立度b

在同一空间内进行对比确定评价对象中的最优、最劣评价指标，分别组成最优、最劣方案集U=（u1，u2，…，un），V=（v1，v2，…，vn）；根据集合（up，vp）和评价矩阵D中的dkp求同一度akp和对力度ckp。

当dkp对评价结果起正向作用时：

当dkp对评价结果起负向作用时：

2.2.4 确定脆弱性集对间的关系

集对（Ek，U）在区间（V，U）上的联系度μ为：

2.3 海洋经济系统的脆弱性确定

γk指数反映了评价方案Ek与最优方案集合的关联程度，γk越大表示被评价对象越接近评价标准。方案Ek与最优方案的贴近度γk可定义为：

根据γk的大小即可分析中国海洋经济系统的脆弱性程度，γk越大表示脆弱性越大，反之则越小。

2.4 11个沿海省市区海洋经济系统脆弱性等级划分

为进一步揭示各省市区海洋经济系统脆弱性的差异，利用脆弱性γv的平均值M和标准差Std将11个沿海省市区海洋经济系统脆弱性划分为四个等级：A～D。其中：A表示该地区海洋经济系统具有弱脆弱性（0＜γvi＜M-Std）；B表示海洋经济系统具有中等脆弱性的区域（M-Std＜γvi＜M）；C表示具有海洋经济系统具有强脆弱性的区域（M＜γvi＜M+Std）；D表示海洋经济系统具有极强脆弱性的区域（M+Std＜γvi＜1）。

2.5 分析影响海洋经济系统脆弱性下降的障碍因子

为了找到各省市区海洋经济系统脆弱性的影响因素，本文采用障碍性因素分析法来估算各敏感性和应对性指标对各省市海洋经济脆弱性的影响。

式中：Ap为障碍度即第p项指标对经济脆弱性下降的障碍程度；wp为敏感性和应对性中第p项指标相对于脆弱性的权重；Dp为第p项指标的标准值，由公式（1）、（2）计算得到。

3 海洋经济系统脆弱性评价实证分析

3.1 中国11个沿海省市区海洋经济系统脆弱性实证结果分析

根据集对分析法建立海洋经济系统脆弱性评价模型，把2012年我国海洋经济系统各指标数值带入相应公式得到各地区海洋经济系统的敏感性、应对性、脆弱性和脆弱性等级，并按照各地区脆弱性由小到大的顺序进行排列，如表3所示。

表3 各地区海洋经济系统的敏感性、应对性、脆弱性及脆弱性等级Tab.3 The degree of sensitivity,replication and vulnerability of regional marine economic system

从敏感性方面看，天津、上海、江苏、广东四个地区的敏感性低于11省市区的均值0.562，说明这些地区海洋经济受内、外部环境变化的影响较小，其海洋经济的发展具有一定的稳定性，具体表现在投入产出水平高，经济结构相对比较合理，资源环境条件及地理位置等比较优越。上海、广东不管是经济总量还是在高新技术产业方面均居中国各省市前列，因此有力地带动了海洋经济的发展。天津作为沿海直辖市，依托其区位优势以及丰富的海洋资源及雄厚的科技力量，近些年海洋经济总量增长迅速，2012年其海洋生产总值占地区生产总值的比重高达30.6%，位居全国首位。江苏是中国最大的海洋船舶、工程装备制造基地，沿海港口货物进出口总量除广东省外领先于其他地区，新兴产业发展迅猛，产业结构较为合理。其余七个地区的敏感性高于11省市区的均值，说明这些地区需进一步提高科技研发以及将科技转化为生产力的能力，进一步优化产业结构，进一步调整资源分配及有效的开发利用，进一步加强环境保护和做好防灾救灾工作。

从应对性方面看，河北、广西、海南、天津这四个地区的应对能力低于11省市区的均值，说明这些地区的海洋经济系统应对和适应环境变化的能力较弱。广西、海南两省海洋经济发展相对落后，基础建设资金缺口大，人均收入水平偏低限制了消费，整体上降低了海洋经济发展的应对能力。河北、天津作为“环渤海经济区”和“京津冀都市圈”的重要组成部分，在促进海洋相关产业的就业以及海洋科研教育服务业方面有待进一步提高。

根据海洋经济系统脆弱性的含义及实证结果分析，敏感性和应对性两者共同作用决定了脆弱性。11个沿海省市区根据海洋经济系统脆弱性由弱到强依次为：天津、上海、广东、江苏、山东、辽宁、福建、浙江、海南、河北、广西。天津、上海具有弱脆弱性，他们的共同特征是具有相对较低的敏感性和高应对性，其经济基础雄厚且发展后劲充足。广东、江苏、山东作为中国三个海洋经济发展大省，其海洋经济一直处于全国的中上游，但比起天津、上海其海洋经济的总量尚存在一定差距，处于中等脆弱性区域。辽宁、福建、海南近些年海洋经济快速持续增长，大连、厦门、海口分别作为三省海洋经济增长的核心，海洋第三产业尤其是旅游业及相关服务业有力地带动了当地海洋产业的发展，但其他沿海城市及临近的县域经济发展不平衡，经济基础薄弱等问题仍然突出，属于强脆弱性区域。浙江海洋经济系统的脆弱性主要是由于其极高的敏感性导致的，其海水养殖业相对落后，且海洋生态环境保护面临严峻挑战，2012年浙江海洋灾害造成的经济损失高达42.57亿元，远远超过其他沿海省份。河北对海洋经济的发展和规划整体上重视不够，其海洋相关产业的就业人数远远落后于其他省份，沿海地区人均可支配收入偏低，腹地经济对海洋经济的支撑能力不够，使其海洋经济系统脆弱性极高。广西的海洋经济总量最小，产业结构层次偏低，海洋经济仍处在自我发展的初级阶段，极高的敏感性和极低的应对能力共同导致了其海洋经济系统极强的脆弱性。

3.2 中国11个沿海省市区海洋经济脆弱性的障碍因子分析

降低海洋经济脆弱性是获得海洋经济可持续发展的保证，为了找到各省市区海洋经济系统脆弱性的影响因素，根据障碍因素分析法的公式（13）计算各省市区障碍值的大小，依次筛选出各地区障碍度最高的5个指标，障碍度数值越大，说明该指标由于自身发展不足，对降低该地区海洋经济系统脆弱性的阻碍越大，是构成该地区海洋经济系统脆弱性的主要因素，具体如表4所示。

表4 11个沿海省市区海洋经济脆弱性障碍因素Tab.4 The main vulnerability obstacle factors of marine economy in the eleven coastal areas

表4中所列出的都是障碍度较大的因素，而其他未列出的并不代表对各省市海洋经济脆弱性不构成障碍，而是其影响相对较小。

从第一障碍因素看，影响天津、河北两省海洋经济系统脆弱性最大的障碍是R17（海洋科研教育服务业占海洋生产总值的比重），因此加大科研教育投入是两省降低海洋经济系统脆弱性的首要任务；R15（沿海地区固定资产投资总额） 成为上海的第一障碍因素，2012年上海的固定投资总额在沿海11省市区中除海南外最低；S7（废水直排入海量）是阻碍辽宁、福建两省降低海洋经济系统脆弱性的首要障碍因素，S8（海洋灾害）是广东、山东、浙江三省最主要的障碍因素，2012年三省由于海洋灾害造成的经济损失分别位居11省市区的第四、第二、第一，因此这五个省份保护海洋环境和生态平衡迫在眉睫；江苏、海南、广西最主要的障碍因素集中体现在海洋经济总量小和海洋产业结构不合理方面，因此需要增强发展海洋经济重要性的意识，提高创新能力，优化升级海洋产业结构。

在前三个障碍因素中，S8（海洋灾害）、S1（海洋生产总值占地区生产总值额比重）出现的频率最高，所有地区五个障碍因素中，S2（主要海洋产业增加值）出现的频率最高，说明海洋灾害频发、海洋经济总量过小、主要海洋产业增加值不足成为中国大部分地区海洋经济系统脆弱性的共同障碍因素。

综合五个障碍因素，阻碍各沿海省市降低海洋经济系统脆弱性的障碍因素各不相同，各地区的障碍因素同时表现在敏感性和应对能力两个方面，需要根据各地区海洋经济发展现状及特点，有针对性地降低敏感性的同时提高应对能力，由此降低海洋经济系统的脆弱性和保障海洋经济的可持续发展。

4 结语

本文采用集对分析法从敏感性和应对性两方面构建了海洋经济系统脆弱性评价指标，测算了中国沿海11个省市区海洋经济系统脆弱性，并依据标准差法对各省市脆弱性进行等级划分，最后用障碍因素分析法找出了影响各沿海省市海洋经济系统脆弱性最主要的五大障碍。研究表明：①天津、上海的海洋经济系统具有弱脆弱性，广东、江苏、山东落入中等脆弱性区域，辽宁、福建、浙江、海南的海洋经济系统具有强脆弱性，河北、广西的海洋经济系统脆弱性极强。②根据障碍因子分析，阻碍各沿海省市降低海洋经济系统脆弱性的障碍因素各不相同，其中海洋灾害、海洋经济总量及主要海洋产业增加值成为造成大部分地区脆弱性的共同障碍。③各地区的障碍因素同时表现在敏感性和应对能力两个方面，敏感性和应对性两者共同作用决定了海洋经济系统的脆弱性。

基于以上结论，可以得到如下启示和建议：①要降低海洋经济系统的脆弱性，需从降低敏感性和提高应对能力两方面同时抓起。降低海洋经济系统敏感性必须尽量减少经济系统内生问题，内生问题主要来自于经济结构方面，需进一步加强对海洋资源优势的有效开发和合理利用，创造并稳步提高经济效益；增强应对性方面，需加大对其财政扶持力度，刺激投资和消费，推动海洋相关产业就业，构建相应完善的金融、科研教育服务体系，通过资金保障增强自生能力。②必须高度重视环境和资源问题，保护海洋生态平衡，做好灾害预报和防御机制，尽量避免由此造成的严重的经济损失。③需要进一步增强发展海洋经济的意识，提高海洋科技水平，提升自主创新能力、加快科研成果转化；在制度层面不断地深化改革，尽快地形成自主创新的激励机制，完善知识产权保护机制；从而促进中国海洋经济的快速持续发展。

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Evaluation Studies on Marine Economic System's Vulnerability Based on Set Pair Analysis

Yu Jinkai,Wei Yun
（College of Economics,Ocean University of China,Qingdao 266100,China）

This paper makes and empirical analysis of the vulnerability of marine economic system for 11 coastal provinces in China on the basis of the Set Pair Analysis.The results show that:There is a large gap among these regions in forms of vulnerability.The vulnerability of Tianjin and Shanghai is at the lowest level,while Guangdong,Jiangsu and Shandong are at the level of medium vulnerability.Liaoning,Fujian,Zhejiang and Hainan fall into the category of higher vulnerability while Hebei and Guangxi's vulnerability is the highest.According to the obstacle factor analysis,there are some reasons in common such as frequent marine disasters,small scale of total marine economy and insufficient value added of major industries marine.

marine economic system;vulnerability;entropy method;set pair analysis;marine disasters;marine industry

F207

：A

：2095-1647（2016）02-0026-08

2016-04-03

国家自然科学基金“海域承载力视角下海洋渔业空间布局优化的模型及应用” [71273247]；公益性行业科研专项“‘山东半岛蓝色经济区’建设的海洋空间布局优化技术体系及决策服务系统应用示范” [201205001]

于谨凯，男，经济学博士，主要研究方向为区域经济、海洋资源管理，E-mail：yujinkai8@126.com。