王彩黎

（平顶山学院经济管理学院，河南平顶山467000）

食用菌经济发展受多重因素影响[1]，其内部的经济结构、运行特征等目前还并没有全部被人们所了解，我们只能根据以往的经验和少量不完整的已知信息来推断可能的结果，建立一个模糊的预测模型来描述食用菌经济的发展规律[2]。

由于这些信息是不完整的部分信息，就像是介于黑、白两色中间的灰色一样，黑色表示未知的信息，而白色表示已知的信息，而灰色就表示部分已知的信息，这种包含不完整信息的系统就是灰色系统（Grey System）。灰色系统理论就是以灰色系统为研究对象，是一种结合控制理论和运筹学研究不完整信息系统的新方法[3]。

灰色系统理论提出了一种关联度分析的新方法，用于分析多种影响因素之间的关联性，预测系统的发展态势。由于要求的影响因素样本数量少、也不需要研究影响因素的分布规律，因此常被用在农业经济、宏观经济分析等方面，取得了较为良好的效果。

将灰色系统理论应用到食用菌产业经济分析中，以期对食用菌产业经济未来的发展方向提供参考。

1 食用菌产业经济分析灰色评价模型

使用灰色系统理论对食用菌产业经济进行分析评价，需要首先了解上述经济学的内容，对食用菌产业经济的影响因素进行分析[4]，对复杂多变的影响因素进行排序，按主次关系进行排列，以确定哪些经济影响因素是需要加强的，哪些是需要限制的。其次要找出这些影响因素之间的关联性[5]，即它们之间有什么关系、关系的紧密程度如何等，这就是关联分析，也是灰色系统分析的第一步。

1.1 确定评价因子及权重

评价因子的确定。将食用菌产业经济分析的评价因子列出，主要包含了产业经济分析中的产业组织结构、产业关联性、产业布局、产业发展政策等。采用调查问卷法对食用菌产业经济方面的卖家和学者进行问卷调查，根据问卷调查结果，选取其中的18项影响因子作为评价因子。并根据经济学专家的意见，给出18项评价因子的权重值，具体如表1所示。

表1 食用菌产业经济分析评价因子权重表Tab.1 Weight table of economic analysis and evaluation factors of edible fungi industry

由表1可知，食用菌产业经济主要涉及食用菌产业的组织、结构、关联、布局、发展、政策等。产业组织是指食用菌企业之间的竞争等市场行为、企业规模、产业集中度等市场结构、还有利润率等市场绩效等经济指标；产业结构是指食用菌企业的战略规划和内部结构及其演变规律；产业关联是指食用菌产业与其它相关产业之间的关联关系，以及由此而引起的变化；产业布局则是指食用菌企业的区域、结构和产业的聚集；产业发展是指食用菌产业发展的规律、发展战略、发展周期和发展规划等；产业政策是指国家对食用菌产业所制定的产业扶持、产业发展的相关政策和实施方法。

从产业经济学观点来看，食用菌产业经济分析主要讨论食用菌产业与其他产业间的关联、各企业内部的经济发展规律以及在经济发展过程中出现的问题等，进行食用菌产业经济分析目的是为国家制定食用菌产业政策和经济发展战略提供理论依据。

1.2 确定指标分值

针对上述评价因子进行打分，打分采用5分制，“很好”打5分，“好”打4分，“一般”打3分，“差”打2分，“很差”打1分。分别对食用菌传统农户、公司+农户、小微型企业、中型企业、大型企业等3种生产模式进行调查统计，得到的评价因子的每项评价指标分值，如表2所示。

表2 食用菌企业评价指标分值表Tab.2 Evaluation index score of edible fungi enterprises

2 建立灰色评价模型

根据直观关联分析的方法，灰色关联评价方法的基本思想是根据曲线的几何形状接近程度来判断食用菌经济发展情况，曲线间的几何形状越相似，则其关联程度越大，食用菌经济发展程度与其评价标准就越接近。评价标准应选取所有评价的生产模式中各项评价指标最高得分者。

2.1 确定特征数据序列

确定灰色评价模型的特征数据序列，即食用菌企业类型为：X={Xi}，i=0，1，2，…m；Xi（k），k=1，2，…n为第i类食用菌企业的第k个评价指标，因此有Xi（k）∈xi，这i=0为参考数列，用于反映评价系统的评价标准，以各评价指标的最大分值构成参考数列；当i=0，1，2，…,m时即可形成一个指标系列，反映每种类型的食用菌企业的多个评价指标的分值，用于比较关联程度，称之为比较数列。

由表2可知，第1种生产模式xi的比较数列如式（1） 所示：

同理可求出其它4种生产模式的比较数列，取5种生产模式中最高分即可得参考数列，如式（2）所示。

2.2 无量纲化处理（Dimensionless）

由于灰色评价模型中各评价因素的含义不同，进行比较时没有实际意义，即数据的量纲不同，即使有些相同的纲量也很难得出确切的比较结果。因此在对初值不同的数列作关联度分析时，都要先对参考数列和比较数列进行无量纲化处理，从而生成新的数列。无量纲化处理的方法有很多，主要有标准化、极值化和均值化等，本文采用均值化生成法进行无量纲化处理，得到mX1，mX2，mX3，mX4，mX5，mX0的数值。

2.3 计算关联系数

关联系数是各被比较数列曲线和参考数列曲线在各点的相对差值。分别计算每个比较序列与参考序列对应元素的关联系数ζ(k)，计算公式如式（3） 所示。

式中：ρ为分辨系数，ρ∈[0,1],i∈{0,1,2,…m}，k∈{1,2,…n}

一般取ρ=0.5，ρ值越大，则关联系数之间的差异就越小，区分能力也就越弱。根据式（3）计算关联系数，可得 ζ（1），ζ（2），ζ（3），ζ（4），ζ（5）的值。

2.4 计算关联度

所谓关联度就是关联系数的平均值，按照关系联系的加权平均即可得到关联度：ζ（1）=648，ζ（2）=612，ζ（3）=726，ζ（4）=813，ζ（5）=865。由于 ζ（5）关联度值最大，所以第5种生产模式与参考数列的关联度最大，即对比这5种生产模式，采用大型企业工厂化生产对食用菌产业经济影响最大。

3 结论

通过对食用菌产业经济的影响因素进行分析，使用灰色系统理论建立了食用菌产业经济分析评价模型。综合评价了5种食用菌生产模式对食用菌产业经济发展的影响，使用灰色关联评价法解决了评价指标的量化问题，直观的打分也易于实际操作。可以为食用菌产业的发展提供科学的分析方法，对食用菌产业的发展具有一定的指导意义。但由于调查问卷的抽样较少，加上评价专家个人的主观判断影响，灰色系统理论在实际经济分析中的应用，还需要通过实践的进一步检验。