分类号_________ 编号___________ U D C _________ 密级___________
中国民航飞行学院
毕业设计（论文）
题目“中华酷联”企业核心竞争力分析
作者姓名赵蓉
指导教师姓名及职称吴永强副教授
二级学院及专业名称航空运输管理学院物流管理专业
提交日期 2014年6月6日答辩日期 2014年6月9日
答辩委员会主任评阅人
2014 年 6 月 6 日
“中华酷联”企业核心竞争力分析
学生：赵蓉指导老师：吴永强
摘要
随着技术的发展和集成度的提高，整个电子行业市场是完全竞争的，本文基于国内外对企业核心竞争力的研究成果，运用灰色关联度法对国内手机制造企业进行核心竞争力评价。为了改进灰色关联度分析评价模型的精确度和避免由于人的主观因素而形成权重分配偏差,本文将熵值法与灰色关联分析法相结合,建立起基于熵权的灰色关联度分析模型。模型首先从人力资源、技术创新、知识产权、组织协调能力、计划调控能力等5个方面评价企业的获利能力与可持续性，然后综合企业在这5个方面的表现形成对中华酷联核心竞争力的综合评价，并给出相应的核心竞争力提升建议。论文研究认为企业只有统筹兼顾各方面因素才能实现核心竞争力的提升。
关键词：手机制造业；核心竞争力；灰色关联度；熵值法
Research on Evaluation of “Zhong Hua Ku Lian”
Core Competence of Enterprise
Candidate：Zhao Rong Supervisor: Wu Yong Qiang
Abstract
With the increasing development of technology and integration, the market of the electronics industry is completely competitive. My paper based on the domestic and foreign research results of evaluation of core competence of enterprise and use the grey relational analysis on the development direction of the manufacture mobil-phone Industry.In order to improve the accuracy and personal factor caused the weight deviation, my paper combines the entropy method and grey relational analysis to establish the entropy method and grey relational analysis model.The model first from human resource, technical innovation, intellectual property, ability to organize and coordinate, the ability of planning control evaluate the profitability and the sustainability.Than combine their perfoemance to evaluate the core competence and given the homologous improved susgestion.Thesis research conclud that the core competence of enterprise only over all consideration every factor to realize the ascension .
Key Words:Mobile Phone Manufacturing;Core Competence;Grey Relational Degree; Entropy Methord
目录
1 绪论 (1)
1.1 选题背景 (1)
1.2 选题目的及意义 (1)
1.3 研究思路 (2)
2 核心竞争力的理论概述 (2)
2.1 核心竞争力的概念 (2)
2.2 核心竞争力的特征 (3)
2.3 核心竞争力的构成要素 (3)
2.4 核心竞争力的研究现状 (4)
2.4.1 国内研究现状 (4)
2.4.2 国外研究现状 (5)
3 核心竞争力评价指标体系设计 (6)
3.1 核心竞争力评价指标体系相关研究 (6)
3.1.1 国内相关研究 (7)
3.1.2 国外相关研究 (9)
3.2 核心竞争力评价指标体系设计 (10)
3.2.1 获利能力指标 (10)
3.2.2 可持续性指标 (10)
4 基于灰色关联度熵值法的核心竞争力评价模型 (11)
4.1 模型相关的定义 (11)
4.1.1 灰色关联度的定义 (11)
4.1.2 熵值法定义 (11)
4.2 灰色关联度熵值法评价模型 (12)
4.2.1 灰色关联度计算过程 (12)
4.2.2 基于熵值法的权重计算 (14)
5 “中华酷联”企业核心竞争力分析 (14)
5.1 “中华酷联”的背景介绍 (14)
5.2 “中华酷联”的核心竞争力评价 (15)
5.3 “中华酷联”企业核心竞争力提升建议 (23)
6 结论和建议 (24)
6.1 研究的成果 (24)
6.2 存在的问题 (24)
致谢 (24)
参考文献 (26)
1 绪论
1.1 选题背景
目前手机市场逐步以智能手机为主。智能手机市场，国外品牌手机仍然是主流，国产品牌手机企业受技术、成本等因素制约，仍然大幅落后于国外企业。而企业核心竞争力是企业所独具的能力，是竞争对手不易甚至是无法模仿的，具有使企业能够持续赢利的能力，对国产品牌手机企业具有决定性意义。而核心竞争力是现代企业在市场竞争中存身立命的法宝，发掘并培育核心竞争力是每个企业的必修课。因此，企业核心竞争力评价的研究一直是学者们热衷的话题。核心竞争力的评价的关键在于评价指标和评价方法。在以往的研究中学者们也都关注与此并取得了丰硕的成果。
1.2 选题目的及意义
在当今世界，经济全球化、一体化、信息化趋势已经成为一种不可逆转的过程，而复杂激烈的国际竞争也已然成为当前及未来的显著特征。随着全球信息化浪潮的推进，信息技术、信息资源已成为世界各国经济发展的主要推动力和社会扩大再生产的基础。我国手机产业也抓住了全球IT产业分工和跨国转移的机遇，发挥自身的比较优势，实现了从新型产业到国民经济主导产业和支柱产业的跨越。中国是目前全球最大的移动通讯市场，手机作为现代最基本的通讯工具已日益普及。
据国家工信部统计数据显示，2009年移动通信收入占电信业总收入的60%以上，全国手机用户净增10613.8万户，达到74738.4万户。当前，电子信息产品出口已成为全国外贸出口的重要引擎和主导力量，其中手机出口占电子信息产品出口额的6%，仅次于笔记本电脑，位列第二位，因此，扩大手机出口对信息产业发展具有积极意义，同时对调整国民经济结构、解决就业问题等都有不可忽视的作用。当前我国手机出口产量占据了全球50%的份额，但其中大部分出口仍然是由外资品牌贡献，且大多属于加工贸易。
因此，我国的手机产业发展整体态势并不乐观，研发实力较弱、产业链核心技术缺乏、品牌影响力不够等等，构成了我国手机产业发展的弊端。国内手机生产商加快实施品牌国际化战略，国产低价智能手机获得海外电信运营商青睐。近年来，在国内市场份额被“洋品牌”严重打压之下，号称“中华酷联”的中兴、华为、酷派、联想等先后开启了由OEM(Original Equipment Manufacture，原始设备制造商)、ODM(Original Design Manufacturer，原始设计制造商)向OBM(Original Brand Manufacturer，原始品牌生产商)的转变，积极实施品牌国际
化战略。特别是随着Andriod手机操作系统的普及和手机芯片成本的降低，中兴、华为、联想等国内厂商加快海外市场的开拓力度，无论是与全球顶尖运营商合作，还是新兴市场的开拓，都取得不错的成绩。据IDC数据显示，中兴通讯智能产品向中高端转化，中兴对中美欧日四大市场智能终端发货量占70%以上，高端布局持续优化；华为2012年采用自有品牌的手机出货量达到85%，华为2013年智能手机出货量将达6000万部，增长率超过300% 。因此，本文以分析华为，联想，中兴，酷派四个企业核心竞争力进行评价，观察其核心竞争力相对强弱，为中国的手机产业提供了发展思路和对策，便于促进行业的整体向前发展，应对激烈的国际竞争，同时对于提升我国手机产业竞争力，促进我国手机出口的进一步增长，有着非常重要的现实意义。
1.3 研究思路
本文首先提出了核心竞争力的相关概念，为论文研究提供理论依据。在核心竞争力的理论基础上对获利能力和可持续性建立二维评价空间，依据科学评价指标体系，通过计算各企业核心竞争力与华为企业灰色关联度对其核心竞争力大小进行评价，并定位于二维评价空间即评价其核心竞争力相对强弱。为手机企业发展提出可行性建议，最后，对本文的主要研究成果进行总结，也提出本文研究过程中，由于各方面客观条件的限制而存在的不足和问题。
2 核心竞争力的理论概述
2.1 核心竞争力的概念
所谓企业竞争力，实质上就是指企业配置和使用诸种生产要素的能力。企业竞争力表现在多个方面，但对于具体企业来说，并非每种竞争力都同等重要，而只是在研发、设计、制造、营销、服务等其中的某一两个环节上能使企业保持长期竞争优势，获取稳定超额利润的，明显优于且不易被竞争对手模仿的，能够不断提高顾客价值并能使企业获得可持续发展的竞争力，才是企业最关键的竞争力，亦即企业核心竞争力，也称核心能力。核心竞争力(Core Competence)最早提出是在1963年，而真正大规模的研究是在20世纪90年代以后。核心竞争力(Core Competence)，又称核心能力、核心竞争优势，最早由两位美国战略管理学家帕拉哈德(C.K.Prahalad)和哈默(Gary Hamel)1990年在《哈佛商业评论》发表的《公司的核心能力》一文中提出来的。文中提到：“核心竞争力是在一组织内部经过整合了的技术、知识和技能，尤其是关于怎样协调多种生产技能和整合不同技术
和技能。”[1]核心竞争力的提出得到学术界和企业界的广泛认可，并引起了企业家的高度重视。
2.2 核心竞争力的特征
分析核心竞争力的特征，可以使我们进一步理解核心竞争力的内涵，为构建核心竞争力的分析体系提供依据。
(1)价值性
核心竞争力在实现顾客所看重的价值需求方面能够做出显著贡献，从而创造出独特的用户价值；核心竞争力在为顾客创造价值的基础上为企业创造价值，使企业获得超过同行业平均利润水平的超额利润。
(2)不可模仿性
核心竞争力是企业在其长期的经营过程中以特定的方式，沿着特定的技术轨迹逐渐积累起来的，还融合了企业组织管理以及企业文化等方面的企业内质，它是在企业演进过程中长期培育和积淀而成的。因此具有鲜明的企业个性。正是核心竞争力的这种独特性才使得其难以被竞争对手复制和模仿。
(3)持续性
核心竞争力是企业内多种技术、技能、管理能力的有机整合而形成的一个有机的能力体，单项技能、技术的强大都不足以成为企业的核心竞争力。
(4)延展性
核心竞争力不局限于某一种产品或服务，它能够提供一个平台，为企业开发新产品或进入新领域提供支持，为企业创造新的利润点，使企业获得持续的发展潜力。
(5)动态性
随着企业内部组织结构、所处的外部环境、市场需求的不断变化，以及科学技术的不断进步，企业今天的核心竞争力到明天可能演变成一般竞争力。所以核心竞争力需要不断地创新、发展和培育，这样才能使企业长期保持竞争优势。
2.3 核心竞争力的构成要素
而企业核心竞争力与一般竞争力的区别是：前者是由一系列独有能力结合在一起的有机整体，真正构成这种核心竞争力的因素主要有以下5个方面:
(1)人力资源
人力资本是企业竞争力获得的基础，人是企业核心竞争力的制定者、执行者、创新者和评估者。如何留住人，发挥人才对企业核心竞争力的贡献和把人力资本与企业有机结合在一起，是企业核心竞争力的首要问题。同时，很多员工和业务
经理具有能够改变独立的组织因素，这样相互影响会使核心竞争力下降。高层管理者必须协调各方面的力量，保证这些单独的变化与总的核心竞争力方向一致。
(2)技术创新
这是竞争力的核心要素，包括研发能力、专利、技术改造能力、技术转化能力、技术保护能力、应变能力等。企业的技术创新能力越强，其产品的技术含量、质量、性能、工艺水平和服务水平就会越高，产品进入市场的障碍就越少，参与市场竞争的能力就越强，竞争力也就越强。相应地企业的生存和发展便有了保障。
(3)知识产权
知识产权是企业的核心资产，企业创造、运用、保护与管理知识产权的能力和水平决定着企业的核心竞争力，拥有自身的知识产权是企业获得竞争力的关键条件，知识产权表现为产品种类、研究所数量及不同形式的知识，一旦拥有领先的知识产权，企业竞争力就会迅速发展壮大。
(4)组织协调能力
企业市场竞争，最终得通过企业组织来实施。也只有当保证企业组织目标的实现必须完成的事务工作，事事有人做，并且知道做好的标准时，才能保证由决策竞争力所形成的优势不落空。并且，企业决策力和执行力也必须以它为基础的。没有强有力的组织明确而恰当地界定企业组织成员相互之间的关系，保障决策力和执行力的活动，没有恰当的人承担并完成，就无法决断企业的决策力和执行力。
(5)计划调控能力
计划调控能力包括计划和调控两大组成部分，企业通过有计划地将高效的产品以低廉的价格向顾客提供满足其个性化需求的商品和劳务；而后期调控是企业推销产品和售后服务的前沿阵地，其主要功能是产品的销售、市场调查、营销宣传、技术支持和市场开拓。企业一旦拥有了强大的调控能力，就将成为后来者进入该市场的壁垒，从而在相当长的时问内获得超额利润。
2.4 核心竞争力的研究现状
2.4.1 国内研究现状
我国学者对核心竞争力这一命题的研究相对西方而言起步较晚，在90年代末期至21世纪初期达到了研究的高潮，不少的学者树立了自己的观点。
刘世锦和杨建龙(1999)[2]认为，就具体的企业而言，并不是每种竞争力都同样重要，企业竞争力中那些最基本的，能使整个企业保持长期稳定的竞争优势、获得稳定的超额利润的竞争力，就是企业的核心竞争力。核心竞争力是企业获得长期稳定的竞争优势的基础，是将技能、资产和运作机制有机融合的企业组织能力，是企业推行内部管理性战略和外部交易性战略的结果。
程杞国(2000)[3]则提出了企业核心竞争力是由核心产品、核心技术和核心能力构成的, 它使企业能在竞争中取得可持续生存与发展的核心性能力。他首次将核心竞争力划分为硬核心竞争力和软核心竞争力，前者包括核心产品、核心技术等，后者则主要包括经营管理能力。
从核心竞争力的逻辑结构层次出发，王毅、陈劲和许庆瑞(2000)[4]认为，企业核心能力是蕴藏于企业所涉及的各个层次(包括经营环境、企业、学科、技术、产品、核心子系统等)，由能力元和能力构架组成的、能使企业获得持续竞争优势的、动态发展的知识系统。该理论不仅有助于我们研究国有企业经营管理的基本规律问题, 也有助于企业有效地管理核心能力的建立、提高和应用, 成功地向基于能力的竞争范式过渡。
通过对核心竞争力的特征分析，许正良和王利政(2003) [5] 发现，现有三个层面上的能力具备了这五个特征，即企业文化力、学习力、创新力。并认为这三力对于企业竞争优势的产生起到了决定性的作用，核心竞争力正是这三力有机结合构成的企业竞争优势的能量源，通过企业文化力以及在企业文化力作用下产生的学习力和创新力三者的有机结合表现出来。该理论将核心竞争力本身就是一个动态发展的体系，正是它内部三力之间能量的不断传递、循环与放大，使企业获得了源源不断的竞争优势。
管益忻(1999，2000，2003)[6-8]在经过多年的研究后认为，核心竞争力是以企业核心价值观为主导的，旨在为顾客提供更大(更多、更好)的消费者剩余的企业核心能力的体系。核心竞争力的本质内涵是消费者剩余。企业特有的、足以胜过竞争对手的所有要素都构成企业核心竞争力的一部分。
2011年，张建民[9]总结性地指出，核心竞争力是存在于企业内部的、能提供具有特异性或成本优势的关键性产品或服务的能力，或者能为企业带来持续竞争优势的能力组合。核心竞争力是企业内部一系列互补的知识和技能的组合，它能使企业的一项或多项关键事业达到业界一流水平。
2.4.2 国外研究现状
继普拉哈拉德和哈默尔两位教授提出“核心竞争力”后Leonard-Barton(1992)认为[10]，核心竞争力是使公司区别于其他公司，并对公司提供竞争优势的一种知识群，是一种行动能力；是一个组织能力长期形成专有能力，从而为顾客提供价值的关键所在。该观点从知识技能、管理体系、技术系统、价值观和规范四个维度出发，体现了核心竞争力制度化关联、专有性、提供价值持久性等主要特征。
Henderson和Rebecca Cockburn(1994)在文章中指出[11]，核心竞争力是元件能力(资源、知识技能、技术系统)和构架能力(合成能力、管理系统、价值标准、无形资产)的组合。将核心竞争力关注的焦点转移到了元件能力和构架能力，表明
每个核心竞争力都是独一无二的。
以Gallon(1995)为代表的学者认为[12]，核心竞争力是一个组织竞争能力因素的协同体, 反映在职能部门的基础能力和公司层次的和谐能力。这一观点重视了公司的基础结构能力，强调了影响组织竞争能力的各个因素之间的协同关系。
Foss(1996)又提出了新的观点[13,14]，他认为，核心竞争力不仅是组织资本又是社会资本，它们使企业组织的协调和有机结合成为可能。该论点从组织资本和社会资本的角度入手，揭示了核心竞争力有价值、异质、不能模仿、难以替代的重要特征。
上述观点虽然只是众多研究成果中的一小部分，但却几乎囊括了关于核心竞争力的主流观点。虽然学者们从不同的角度对企业核心竞争力的定义有所不同，但都认为核心竞争力是企业独特的、内在的、系统的、能够给企业带来持续竞争优势的资源或者能力。因此，企业只有构建起自己的核心竞争力并进行持续的创新、培育和以展，才能保持企业长久的竞争优势。
3 核心竞争力评价指标体系设计
3.1 核心竞争力评价指标体系相关研究
目前，核心竞争力的评价可以分为非定量描述法，半定量方法，定量方法，定量与定性相结合的四大类方法。其中，非定量描述法是采用文字或图表等对核心能力进行描述，如分类比较法、九方格评价屏幕和麦肯锡公司创建的五角图法等；半定量方法是构造一个指标体系，通过主观判断对指标评分，然后综合计算，采用这种方法的典型代表有Meyer(1993),Durand(1997)等；定量方法是采用可严格计量的指标测度，如Pate(1997)等运用专利计量法来测度企业核心竞争力；定量与定性结合的方法，如Henderson(1994)等的元件结构法，具体比较如表3-1：
表3-1核心竞争力评价方法比较
比较项目①非定量描述②半定量方法③定量方法④定量与定性结合法
层次性与系统性较差
随指标体系复杂程度而
增加，优于①和③
较差
随指标体系复杂程度而
增加，优于①和③
全面性较差不包括定量指标较差取决于指标体系设计细分程度较差较好较差较好
数据可获取性较好
指标设计是关键，一般
不如③
较好
指标设计是关键，一般不
如③
合理性一定范围有效指标设计的主观性较强有片面性指标设计是关键，优于②
借鉴之处简洁指标体系的设计可详可
简
指标简洁定
量性好
能结合①与③的优点
3.1.1 国内相关研究
为了客观评价企业的竞争能力，提高我国企业竞争力，我国企业联合会专门组织专家学者研究设计企业竞争力指标体系[15]，该体系从财务状况、经济效益、科技进步、管理水平、员工素质、对外开放程度和社会效益这七个方面来综合评价企业的竞争力。所设计的指标综合反映了企业的可持续成长能力、盈利能力、市场占有能力、销售能力、产品创新能力、技术开发能力、人财物利用能力及对社会贡献能力等综合素质。
鲁开垠、汪大海[16]在《核心竞争力——企业永续制胜之路》中提出R&D(Research and Development)能力、应变能力、创新能力、组织协调能力、企业影响力,这五个方面来建立企业核心竞争力指标体系。R&D能力包括企业科技人员比重、R&D人员占科技人员比重、R&D经费比重；创新能力包括专利拥有比例、新产品产值率、产品和技术领先当时科技水平的程度、同类产品更新换代速度、企业具有与自己技术有关的产品族；应变能力只有一个二级指标，即应变能力；组织协调能力包括聚合力、生产能力有效利用率；企业影响力包括市场占有率、产品美誉度。同时根据层次分析法或专家打分法确定各指标层权重，并采用模糊综合评价法来评价企业的核心竞争力水平。该指标体系主要是关注于企业的内部。
王毅[17]在其《企业核心能力与枝术创新战略》一书中构建了一个半定量与定量相结合的企业核心竞争力测度指标体系，用于核心竞争力的深入审计。该指标体系由3个一级指标，18个二级指标，50个三级指标构成。其中一级指标分别为战略整合能力、组织整合能力和技术整合能力。二级指标为政策整合能力、竞争环境整合能力、技术环境整合能力、战略营销能力、战略预测能力、战略领导能力、制造能力、研究发展能力、营销能力、子公司／事业部能力、功能之间的界面整合能力、子公司／事业部之间的界面整合能力、内部管理意识能力、核心人才管理能力、学科整合能力、单元技术整合能力、产品整合能力、产品子功能整合能力。
魏江、叶学锋[18]以价值性指标、延展性指标、刚性指标、异质性指标、缄默性指标为基础，采用模糊综合评价来识别企业的核心竞争力，通过对各种能力的比较分析，可以清楚地知道企业的优势和劣势在哪里，从而在实际运作中对企业的业务及资源作相应的调整，找出核心能力的培育和提高的切入点。同时提出从管理绩效的角度来评价核心能力的大小，按核心能力影响幅度的层次性和影响力范围大小，从战略管理、组织管理和职能管理三个方面的绩效来进行核心竞争力的评价。
杜刚等[19]将企业核心竞争力的内部构成分为吸收能力、开发与合成能力、延伸能力；将核心竞争力的外部特征归纳为顾客价值、竞争差异化和延展性三个方面。在此基础上，他们从市场层面、技术层面、管理层面三个层面构建了企业核心竞争力综合评价指标体系，共有50个三级指标。该指标体系的定性指标过多，指标之间存在重复现象，数据不易取得，而且同一层面下指标数过多，不利于权重的确定。
陈晶璞、宋之杰[20]基于知识系统观进行分析，改进了知识系统观中关于核心能力逻辑结构的层次系统模型，在重新界定核心能力层次系统模型的基础上提出核心竞争力评价指标体系。该体系包括核心市场能力、核心技术能力和核心管理能力三个层面。核心市场能力分为环境整合能力、市场营销能力。核心技术能力分为R&D能力、技术整合能力、技术应用能力和技术延展能力。核心管理能力分为战略管理能力、组织／界面管理能力、财务管理能力、人力资源管理能力、企业文化。
尚红兵[21]针对我国油田上市公司核心竞争力指标体系作了研究，从经济规模、盈利能力、技术创新能力、发展能力、管理效率五个方面设计了9个具体评价指标。其中经济规模分为探明储量、油气产量；盈利能力分为成本费用利润率、净资产报酬率；技术创新能力分为科技投入强度、技术进步贡献率；发展能力分为成本变动率、储采比；管理效率包括人均利润率。同时采用层次分析法进行评价得出企业的核心竞争力水平。
国内学者对企业核心竞争力评价指标体系以及指标体系构成进行了大量研究，这些研究主要有两类：各行业都适用的核心竞争力评价指标体系和针对特定行业设计的核心竞争力评价指标体系。可用于各行业的核心竞争力评价体系，可以对不同行业的企业之间进行核心竞争力的评价和比较，但在指标设计方面只能反映各行业共同的内容，对一些具有行业特点又促使核心竞争力形成的因素只能舍弃。针对特定行业进行设计的指标体系突出了指标的行业特色，能更深入的反映特定行业内企业之间的核心竞争力的强弱，但和行业以外的企业的核心竞争力不具有可比性。综合文献来看，目前学者关于企业核心竞争力的评价指标体系的研究，不论是各行业都适用的核心竞争力评价指标体系，还是针对特定行业设计的核心竞争力评价指标体系，还存在着许多分歧，关于指标体系的研究不很完善，还没有形成较成熟的核心竞争力评价体系。有的指标体系定性指标过多，评价结果受人为因素影响较大；有的指标过少，过于片面，不能真实反映企业的核心竞争力；有的注重经济效益指标，有的强调知识文化。目前，针对建筑企业核心竞争力的研究大多是关于建筑企业核心竞争力的界定和构建培育方面，而对建筑企
业核心竞争力进行评价研究的还不多，对建筑企业核心竞争力评价指标的构建还不够系统和全面。
3.1.2 国外相关研究
国外较成熟的企业竞争力评价体系有世界经济论坛评价体系、《财富》评价体系、瑞士洛桑国际管理开发学院评价体系。世界经济论坛评价体系主要是强调企业的国际竞争力，世界经济论坛评价体系将影响企业竞争力的主要因素分为八类：开放程度、金融、政府管理、基础设施、企业管理、技术、劳动力、法律制度，并为每个因素设计不同的具体评价指标来对企业竞争力进行全面分析与定量评价。瑞士洛桑国际管理开发学院建立的评价体系的八类评价要素分别是：国内经济实力、国际化程度、基础设施、金融环境、政府作用、科研开发、企业管理、国民素质，每个要素下又设计若干个子要素来进行企业竞争力的分析评价。《财富》杂志有两个评价体系：一个是全球500强评价；另一个是最受赞赏公司评价。全球500强评价体系的评价指标主要包括：营业利润、营业收入、资产和雇员：评价数据是选取各个公司上一年的财务数据。因此，全球500强评价体系主要是对公司过去竞争能力的评价，而却难以评价每个公司潜在的竞争力。为了弥补这一不足，《财富》杂志构建了最受赞赏公司评价体系，该评价体系包括八大指标：公司的创新能力、管理质量、产品的服务质量、长远投资评估、吸引与留住人才的能力、国际经营运作能力、社区与环境的责任感、资产应用整合能力。
Meyer和Utterback提出的平台法[22]，在产品族和产品平台背景下，从产品技术、对用户需要的理解、分销渠道、制造能力四个维度评价企业核心竞争力。Durandu[23]认为企业核心竞争力包括卓越资产、认知能力、程序与常规、组织结构、行为与文化五要素，并提出一个度量能力差距的测度框架，从研究开发、设计与工业化、采购、供应、制造、营销、分销、销售、总体管理等方面来评价能力五要素，得出能力差距。Meyer、Durand都是通过构造一个指标体系，然后通过主观判断对指标评分，进而综合计算出核心竞争力水平。
Patel等[24]利用专利计量法，采用可严格计量的指标测度企业核心竞争力。由于专利指标度量的仅仅是企业的核心技术能力，而忽视了企业组织结构、文化、战略等隐性因素对核心竞争力的影响。
Henderson等[25]认为核心竞争力由元件能力和构架能力组成，元件能力是局部能力与知识，是日常解决问题的基础，构架能力是运用元件能力的能力，即对它们的有效整合和开发所需新元件的能力；并分别构造元件能力和构架能力指标，结合了主观评分方法和纯粹定量指标方法，对企业核心竞争力进行评价。
国外学者对企业核心竞争力的评价和判断的研究，经过了评价指标体系从非定量描述、半定量主观评判、单纯的量化指标到主观评分与量化指标相结合的转
变。世界经济论坛和瑞士洛桑国际管理开发学院对国际竞争力的评价是在一个国家或者一个地区的国民经济素质的基础上，是对该国家或该地区经济总体能力的评价。
综合各位学者的观点，企业核心竞争力的评价方法需要科学合理，而又切实可行。而常用的评价方法由主成分分析法、因子分析法、模糊综合评价法、聚类分析法、数据包络法、层次分析法、距离综合评价法、灰色关联度评价法和神经网络评价法等。
3.2 核心竞争力评价指标体系设计
企业核心竞争力的评价是多指标综合评价，指标涉及范围广，既有定性指标，又有定量指标。本文认为若要客观科学的对企业核心竞争能力进行评价，应该对其全方位，多维度的进行评价，只有这样才能全面的反映企业核心竞争力水平。而设计核心竞争力的评价维度可以从核心竞争力的价值性、延续性、持续性、不可模仿性、动态性几大特征出发，从中提取主要因素作为评价维度，既可将他们作为基准进行五个维度的评价，也可以合并成多个维度进行评价。本文选取两个维度将他们命名为获利能力维度和可持续性维度建立平面坐标系，对核心竞争力进行坐标定位。
3.2.1 获利能力指标
能够帮助企业获利是核心竞争力的基本特征，而企业保有核心竞争能力的目的也是希望获得超额的利润，因此，对企业核心竞争能力的评价就不得不提及获利能力。获利能力维度反映了企业核心竞争力价值性的大小。本文将获利能力的评价指标分为成本费用利润率、净利润增长率、资金流动性、流动资产周转率、劳动生产率、人均培训时数、产品种类、主营业收入、主营业收入增长率。
3.2.2 可持续性指标
可持续性是核心竞争力的重要特征，真正的核心竞争力在一定程度上是可持续的，而产品的生产和回收做到可持续发展的时候才能更好的增加其附加值，从而起到节约资源、保护环境、缓解制造业和资源环境之间的矛盾。而要达到这一目标就涉及如何表达通讯类电子产品的可持续性。本文在其中列举了平均产品寿命、申请专利数、员工满意度、员工人均年收入、劳动强度、产品类型数目、研究所数目、员工人均年收入、环境污染率。
以此建立评价指标框架表3-2
表3-2 评价指标构架
核心竞争力构成要素维度评价指标
计划调控能力获利能力成本费用利润率可持续性成本费用利润率、
组织协调能力获利能力净利润增长率、资金流动性、流动资产周转率可持续性环境污染率
人力资源获利能力劳动生产率、培训时数
可持续性员工满意度、员工人均年收入、劳动强度
知识产权获利能力产品种类
可持续性产品种类、研究所数目、
技术创新获利能力主营业收入、主营业收入增长率可持续性申请专利数、产品平均使用寿命
由于资金流动性、员工满意度以及劳动强度属定性指标，而要转化为定量的指标则需要对资金流动性、员工满意度以及劳动强度打分，利用专家打分法对其评价指标打分。
4 基于灰色关联度熵值法的核心竞争力评价模型
4.1 模型相关的定义
4.1.1 灰色关联度的定义
对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联法，是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”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。
关联度分析是基于灰色系统的灰色过程, 进行因素间时间序列的比较来确定哪些是影响大的主导因素, 是一种动态过程的研究,而运用灰色关联模型进行评价分析已经成为一种广泛的使用方法。灰色关联系统是根据所给出的比较序列,通过分析计算参考序列与各比较序列的评价标准的关联度大小,来评价参考序列与哪一个比较序列的靠近程度。
4.1.2 熵值法定义
熵原本是热力学概念，它最先由申农(C.E.Shannon)引入信息论，称之为信息熵。现已在工程技术，社会经济等领域得到十分广泛的应用。申农定义的信息熵是一个独立于热力学熵的概念，但具有热力学熵的基本性质(单值性、可加性和
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
重庆三峡学院 大学生创新性实验计划项目申报表 项目名称灰色关联模型及其应用研究 项目负责人 所在院系、专业 指导教师 联系电话 电子邮件 填表日期 教务处制
项目名称灰色关联模型及其应用研究 申请经费0.3万元计划起止时间2014年5月至2015年6月 申报团队学号姓名年级所在院系、专业联系电话E-mail 2012 导师 姓名院系职称/学历E-mail 电话 申请理由（包括项目背景及自身具备的知识条件） 一、项目背景： 灰色系统理论是中国学者邓聚龙教授于1982年提出来的一门新兴理论，该理论是一种运用特定的方法描述信息不完全的系统并进行预测、决策、控制的崭新的系统理论。灰色系统理论认为任何随机过程都是在一定的幅值和一定时区变化的灰色量，并把随机过程看成灰色过程，其是控制论观点和方法的延伸，它从系统的角度出发来研究信息间的关系，即研究如何利用已知信息去揭示未知信息，也即系统的“白化”问题。灰色系统的实质为：部分信息已知部分信息未知的一类系统。灰色关联分析是灰色系统理论的主要内容之一，它是对运行机制与物理原型不清楚或者根本缺乏物理原型的灰关系序列化、模式化，进而建立灰关联分析模型，使灰关系量化、序化、显化，能为复杂系统的建模提供重要的技术分析手段。 灰色关联分析方法是一种多因素分析方法，其基本原理是通过对统计序列几何关系的比较，若序列几何形状越接近，则它们的灰关联度就越大。灰色关联分析的基本任务是基于行为因子序列的微观或宏观几何接近，以分析和确定因子之间的影响程度或对因子对主行为的贡献测度。关联分析的实质是整体比较，是有参考系的、有测度的比较。 目前，常见的灰色关联计算模型主要有以下几种：邓聚龙提出的邓氏关联度；王清印的灰色B型关联度和C型关联度；唐五湘的T型关联度；刘思峰的广义关联度；赵艳林的灰色欧几里德关联度等。
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。
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
第五章灰色关联度分析 目录 壹、何谓灰色关联度分析----------------------------------------- 5-2 贰、灰色联度分析实例详说与练习 ---------------------------- 5-8 负责组员 工教行政硕士班二年级 周世杰591701017 陶虹沅591701020 林炎莹591701025
第五章灰色关联度分析 壹、何谓灰色关联度分析 一.关联度分析 灰色系统分析方法针对不同问题性质有几种不同做法，灰色关联度分析(Grey Relational Analysis)是其中的一种。基本上灰 色关联度分析是依据各因素数列曲线形状的接近程度做发展 态势的分析。 灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统(或因素) 之间的数值关系。简言之，灰色关联度分析的意义是指在系统 发展过程中，如果两个因素变化的态势是一致的，即同步变化 程度较高，则可以认为两者关联较大；反之，则两者关联度较 小。因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了 量化的度量，非常适合动态(Dynamic)的历程分析。 灰色关联度可分成「局部性灰色关联度」与「整体性灰色关联度」两类。主要的差别在于「局部性灰色关联度」有一参 考序列，而「整体性灰色关联度」是任一序列均可为参考序列。 二.直观分析 依据因素数列绘制曲线图，由曲线图直接观察因素列间
的接近程度及数值关系，表一某老师给学生的评分表数据数据为例，绘制曲线图如图一所示，由曲线图大约可直接观察出该老师给分总成绩主要与考试成绩关联度较高。 表一某一老师给学生的评分表单位：分/ % 由曲线图直观分析，是可大略分析因素数列关联度，可看出考试成绩与总成绩曲线形状较接近，故较具关联度，但若能以量化分析予以左证，将使分析结果更具有说服力。
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
职业安全卫生 Excel在灰色关联分析中的应用＊ 刘建 刘丹 刘向远 (西南交通大学环境科学与工程学院 成都610031) 摘 要 介绍了灰色关联分析的一般步骤,并对其中分辨率的取值和权重的计算作了初步分析。在此基础上,通过将灰色关联分析方法编写成Excel VBA程序,并应用于铜锣山隧道出口端隧道水的来源识别,不仅在较大程度上简化了计算,而且也取得了良好的预期成果。 关键词 灰色关联分析 Excel VBA 铜锣山隧道 The Application of Excel in Grey Correlation Analysis LIU Jian LIU D an LIU Xiang-yuan (School of Southwes t Jiaotong Univ ers ity C hengdu610031) Abstract General steps of grey correlation anal ys is are introduced in this paper,al ong wit h pri mary anal ys is on its identification coefficient and weight.Based on this,an Excel VBA program of grey correlation analysis method is designed to be used t o identify the s ource of water in Tongluoshan Tunnel.It not onl y s implifies the process of calculation to s ome extent,but also gives an good result. Keywords grey correl ation analys is Excel VBA tongl uoshan tunnel 灰色关联的基本思想是根据曲线几何形状的相似程度来判别其联系是否紧密。曲线越接近,相应序列之间关联度就越大,反之就越小。与传统的多因素分析方法(相关、回归等)相比,灰色关联分析对数据要求较低且计算量小,便于广泛应用[1,2]。自创建以来,已在航天、医药、石油、经济、军事、教育等行业和领域得到迅速推广。 灰色关联分析的核心是灰色关联度的计算,因其步骤相对繁琐,通常情况下需编写程序进行。常用的C、C++、For-tran等语言的操作都不能脱离DOC环境,这给广大科研工作者带来不便。鉴于此,作者通过对具有强大计算功能的Ex-cel软件进行二次开发,将其编写成VB A程序,为用户提供了一个简单适用、方便快捷的操作平台。 1 灰色关联分析一般步骤[3] 1.1 计算灰色关联系数 设有输出时间序列 X0={x0(1),x0(2),…,x0(n)} 和m个输入时间序列 X1={x1(1),x1(2),…,x1(n)} X3={x2(1),x2(2),…,x2(n)} …… X m={x m(1),x m(2),…,x m(n)} 称输出时间序列X0为参考序列,输入时间序列X1、X2、……、X m为比较序列。则灰色关联系数ζ0i可由下式计算。 ζ0i(k)= min i min k Δi(k)+ρmax i max k Δi(k) Δi(k)+ρmax i max k Δi(k) (1)式中,Δ0i(k)=x0(k)-x i(k),k=1,2,…,n,i=1,2,…, m,ρ为分辨系数。空军工程大学申卯兴等人研究表明,随着ρ取值的增大,ζ0i(k)的取值区间在不断缩短,当ρ=19时,ζ0i(k)∈[0.95,1],即最坏的关联程度也会使关联系数不小于0.95,这和人们通常的心理和认知感觉有悖。经计算,认为取ρ=0.05附近最好,此时ζ0i(k)∈[0.05,1],这样可以使ζ0i(k)的取值区间较长,易于比较和分辨各因素之 政府部门要逐年增加水利投入,特别是资金投入和劳动力投入,增强工程除险能力,保证工程安全运转,增强工程蓄水供水能力。主要挖潜工程有:①近期,进一步开发大沽河、产芝水库,扩大供水能力,可增加供水量14.5万m3/d;②远期,开发建设沐宝岛水库,作为西部后备水资源,可增加供水能力19.6万m3/d;③对现有病险水库、拦河闸坝等地表水工程加固改造,在50%、75%和95%3种保证下,分别可增加供水量3.343亿m3、1.790亿m3和1.061亿m3。 2.4 加快南水北调工程的论证、决策与建设进程 青岛水资源的贫乏,决定了解决青岛市的供水危机不可能靠新建中小型水库来彻底解决,只能从外地引水来完成。尽管引黄济青缓解了供需矛盾,但仍不能满足2010年后的需求。为了彻底解决山东半岛水资源紧缺状况,除了引黄济青外,还须依靠南水北调引长江水来补充。根据国家南水北调工程规划,青岛市应加强与之相关的工程论证、决策与预案调研,并有计划地加大力度,推进与之相匹配的工程的准备与前期建设,为早日实现南水北调作不懈的努力。 (收稿日期:2006-06-20) ＊基金项目:四川省交通厅科学技术研究项目资助。 ·47· 2007年第33卷第7期 Jul y2007 工业安全与环保 Indus trial Safet y and Environmental Protection
基于灰色关联度分析企业竞争力分析设计
分类号_________ 编号___________ U D C _________ 密级___________ 中国民航飞行学院 毕业设计（论文） 题目“中华酷联”企业核心竞争力分析 作者姓名赵蓉 指导教师姓名及职称吴永强副教授 二级学院及专业名称航空运输管理学院物流管理专业 提交日期 2014年6月6日答辩日期 2014年6月9日 答辩委员会主任评阅人 2014 年 6 月 6 日
“中华酷联”企业核心竞争力分析 学生：赵蓉指导老师：吴永强 摘要 随着技术的发展和集成度的提高，整个电子行业市场是完全竞争的，本文基于国内外对企业核心竞争力的研究成果，运用灰色关联度法对国内手机制造企业进行核心竞争力评价。为了改进灰色关联度分析评价模型的精确度和避免由于人的主观因素而形成权重分配偏差,本文将熵值法与灰色关联分析法相结合,建立起基于熵权的灰色关联度分析模型。模型首先从人力资源、技术创新、知识产权、组织协调能力、计划调控能力等5个方面评价企业的获利能力与可持续性，然后综合企业在这5个方面的表现形成对中华酷联核心竞争力的综合评价，并给出相应的核心竞争力提升建议。论文研究认为企业只有统筹兼顾各方面因素才能实现核心竞争力的提升。 关键词：手机制造业；核心竞争力；灰色关联度；熵值法
Research on Evaluation of “Zhong Hua Ku Lian” Core Competence of Enterprise Candidate：Zhao Rong Supervisor: Wu Yong Qiang Abstract With the increasing development of technology and integration, the market of the electronics industry is completely competitive. My paper based on the domestic and foreign research results of evaluation of core competence of enterprise and use the grey relational analysis on the development direction of the manufacture mobil-phone Industry.In order to improve the accuracy and personal factor caused the weight deviation, my paper combines the entropy method and grey relational analysis to establish the entropy method and grey relational analysis model.The model first from human resource, technical innovation, intellectual property, ability to organize and coordinate, the ability of planning control evaluate the profitability and the sustainability.Than combine their perfoemance to evaluate the core competence and given the homologous improved susgestion.Thesis research conclud that the core competence of enterprise only over all consideration every factor to realize the ascension . Key Words:Mobile Phone Manufacturing;Core Competence;Grey Relational Degree; Entropy Methord
题目灰色关联分析及其应用 学生姓名魏婧学号 1109014115 所在学院数学与计算机科学学院 专业班级数学与应用数学数教1101班 指导教师马引弟 完成地点陕西理工学院 2015年06月08日
灰色关联分析及其应用 魏婧 （陕西理工学院数计学院数学与应用数学（师范类)专业数教1101班,陕西汉中 723000） 指导教师：马引弟 [摘要] 本文对灰色关联分析相关理论进行研究和总结,通过建立教师教育教学的评价指标体系,用灰色关联度模型进行决策,将定性与定量方法有机结合,使决策简单清晰,计算简单,便于实用. [关键词] 灰色关联分析;教育教学;评价;决策 1 引言 灰色系统理论是20世纪80年代,由中国华中理工大学邓聚龙教授首次在“含未知数系统的控制问题”的学术报告中提出“灰色系统”一词,它是以数学理论为基础的系统工程学科,为灰色系统理论鉴定基础[1].自灰色系统理论诞生以来,灰色关联分析理论作为其中最重要 的一部分就受到学术界的广泛关注.它不仅是灰色系统理论的重要组成部分,也是灰色系统、预测和决策的基石. 随着灰色系统在各个方面的推广、应用,对灰色关联分析的关注也越来越多,同时也存在一些不足.因此,为了更好的将灰色关联应用到实际生活中,对灰色关联分析理论探讨及实际应用进行研究是十分必要的. 党的十八大明确提出深化教育领域综合改革,努力办好人民满意的教育,要坚持教育优先发展,全面贯彻党的教育方针,对教师进行教育教学评价是十分有必要的.由于影响教师教育教学评价的因素很多,如何建立灰色关联模型进行合理的评价,是灰色关联分析应用实际教育教学评价体系的重点. 2 灰色关联分析概述 灰色关联分析理论的基本思想就是根据描述所研究系统指标序列曲线的几何形状与所选的标准系统指标序列曲线的相似程度来判断它们的关联程度是否紧密[1].曲线形状越接近,说明相对应的指标序列关联程度越大;曲线形状差异越大,说明相对应的指标序列的关联程度越小. 由此可以看出,对于如何定义关联度以及关联度的计算方法是灰色关联分析理论的重要组成部分[2].同时在进行关联分析时,必须先确定参考序列,然后比较其他序列的接近程度, 这样才能对其他序列进行比较,进而做出判断. 2.1灰色关联主要基本概念 X为表征系统特征行为的量,其在序号k上的观测数据为定义1[1]:设
电力系统及其自动化学报Proceedings of the CSU -EPSA 第30卷第6期2018年6月Vol.30No.6Jun.2018 计及灰色关联度分析的中长期负荷灰色预测方法 杨楠1，李宏圣1，袁景颜2，黎索亚1，王璇1 （1.新能源微电网湖北省协同创新中心（三峡大学），宜昌443002；2.天津天大求实电力新技术股份有限公司，天津300000） 摘要：中长期负荷预测是配电网规划的必要前提，预测精度的提升对于增强电力系统经济效益具有重要意义。针对传统灰色预测模型预测及拟合精度较低的缺陷，考虑到灰色关联度分析能够量化度量系统发展变化态势的特点，提出改进的灰色模型。以原始值与预测值序列之间灰色关联度最大为目标，引入炸点管理策略和自适应局部搜索策略，利用改进烟花算法实现对灰色模型背景值的权重系数和初始值修正项的优化求解。基于算例仿真结果表明，相比于传统预测模型，所提出的改进模型对于提升预测精度和拟合精度有明显效果。 关键词：中长期负荷预测；灰色模型；灰色关联度；炸点管理；自适应局部搜索；烟花算法 中图分类号：TM71文献标志码：A 文章编号：1003-8930（2018）06-0108-07 DOI ：10.3969/j.issn.1003-8930.2018.06.017 Medium -and Long -term Load Forecasting Method Considering Grey Correlation Degree Analysis YANG Nan 1，LI Hongsheng 1，YUAN Jingyan 2，LI Suoya 1，WANG Xuan 1 （1.New Energy Micro -grid Collaborative Innovation Center of Hubei Province （China Three Gorges University ），Yichang 443002，China ；2.Tianjin Tianda Qiushi New Electric Power Technology Co.，Ltd ，Tianjin 300000，China ） Abstract:Medium -and long -term load forecasting is a necessary precondition for the planning of distribution network.At the same time ，the improvement of prediction accuracy is of significance to enhancing the economic benefit of power system .Considering that the prediction and fitting accuracies of the traditional grey forecasting model are relatively lower ，an improved grey model is put forward in this paper based on grey correlation degree analysis that can quantify the characteristics of system development and changing trend.First ，the maximization of grey correlation degree be?tween sequences of the original values and predicted values is set as an objective.Then ，the fried management strategy and adaptive local search strategy are introduced to improve the fireworks algorithm （FWA ）.Finally ，the optimization problem in terms of weight coefficients of the grey model ’s background value and the modified term of the initial values is solved.The simulation result of a numerical example shows that compared with the traditional forecasting model ，the improved model proposed in this paper has advantages in prediction and fitting accuracies . Key words:medium -and long -term load forecasting ；grey model ；grey correlation degree ；fried management ；adaptive local search strategy ；fireworks algorithm （FWA ）随着智能电网的加快建设以及主动配电网渗 透率的不断提高，配电网安全经济运行面临着诸多 问题及挑战[1]，科学的配电网建设则是解决问题最 有效和最根本的手段[2]。而中长期负荷预测作为配电 网规划建设重要支撑，考虑到我国配电网中长期负 荷逐年增长的确定性和随机波动的不稳定性[3]，其 预测的精确性和可靠性是目前研究的热点和难点。 中长期负荷预测有着预测时间跨度大、周期长 等特点，而传统灰色一阶单变量的灰微分方程模型 GM （grey model ）受制于其背景值权重系数和模型初始值粗糙选择的缺陷[4]，致使其难以准确捕捉到系统负荷数据的持续变化规律。针对上述问题，常用经典逻辑计算对各个参数分别进行优化求解。文献[5]以预测值与实际值平均相对误差最小为目标，采用一维搜索法对模型背景值进行求解，虽然解决了模型背景值权重系数精度差的缺陷，但是对模型初始值的选择进行了模糊化处理，其预测精度尚有巨大改善空间。文献[6]中认为应该以原始数 收稿日期：2017-01-12；修回日期：2018-02-06 基金项目：国家自然科学基金资助项目（51607104）万方数据
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 ?，
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}
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：
1 灰色关联分析 1.1 理论提出 灰色关联分析理论是我国学者邓聚龙教授于20世纪70 年代末、80 年代初提出的，它以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象，通过对已知信息的加工提取有价值的信息，形成对系统运行规律的确切描述[1]。灰色关联分析方法对样本量的多少和样本有无规律同样适用，计算量少，且不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况，具有数理统计方法（回归分析、方差分析、主成分分析等）所不可比拟的优点 [2]。 1.2 基本原理 关联度表征两个事物之间的关联程度。灰色关联分析是通过计算灰色关联度，用灰色关联度来描述因素间关系的强弱、大小和次序的多因素分析技术[3]。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，曲线越接近，相应序列之间关联度就越大，反之就越小[2]。 1.3 灰色关联分析过程 1.3.1 确定参考序列和比较序列 选取系统特征序列0000((1),(2), ,())X x x x n =为参考序列，已知存在m 个因素序列与0X 相关。设(1,2,,)i X i m =为系统因素，其观测数据为()i x k ，1,2,3,,k n =，则称((1),(2),,())i i i i X x x x n =为因素i X 的行为序列。可用矩阵m n X ?表示比较序列如下： 111212122 212()n n ij m n m m mn x x x x x x X x x x x ???????==?????? 1.3.2 数据序列无量纲化 原始数据因其量纲不一定相同，且有时数值的大小相差悬殊，不能直接运用。因此，需要运用一定的方法对原始数据作无量纲化处理，将其转化为可直接运用的数据序列，然后才