环境敏感产品贸易调控评价范文

我国对外贸易的快速发展在给我国带来巨额财富的同时，也对我国的生态环境造成了较大的影响。要实现经济的可持续发展就必须坚持科学的发展观，在发展贸易的同时注意加强国内生态环境的保护。目前国内关于外贸对生态环境影响的研究已颇为广泛，但是对易造成生态环境影响的贸易品的调控研究却比较缺乏。本文中的“环境敏感产品”系指在生产、流通、使用、废弃等过程中会对环境产生明显负面影响的产品，“对环境产生明显的负面影响”是指大量消耗能源，严重污染环境，破坏生态平衡，危害人类和动植物的安全与健康等后果。其典型代表是“两高一资”（高耗能、高污染、资源性）产品。对环境敏感产品进出口贸易的调控手段和调控力度，不仅直接影响到我国生态环境的保护和国民的安全与健康，而且也关系到劳动力就业和企业生存等问题。要做到科学的调控就必须构建科学的调控决策体系，运用科学的方法综合考虑和判断，比较调控带来后果的利弊得失，做到调控的结果使国家的利益最大化。

调控措施评价体系构建方法

（一）评价的层次分析法

层次分析法（AnalyticHierarchyProcess，AHP）属于系统评价法，是一种层次权重决策分析方法，最初由美国运筹学家Saaty教授于20世纪70年代提出，该方法是系统工程中对定性问题作定量分析的一种有效方法。层次分析法的步骤如下：通过确定系统的总目标，弄清规划决策所涉及的范围、所要采取的措施方案和政策、实现目标的准则、策略和各种约束条件等，广泛地收集信息；按目标的不同、实现功能的差异等，将系统分为几个等级层次，建立一个多层次的递阶结构；确定以上递阶结构中相邻层次元素间相关程度。通过构造两两比较判断矩阵及矩阵运算的数学方法，确定对于上一层次的某个元素而言，本层次中与其相关元素的重要性排序—相对权值；计算各层元素对系统目标的合成权重，进行总排序，以确定递阶结构图中最底层各个元素在总目标中的重要程度；进行一致性检验，根据分析计算结果考虑相应的决策。相对其他方法而言，AHP法可以避免大量指标同时赋权引起的混乱和失误，较好地考虑和集成综合评价过程中的各种定性与定量信息。

（二）评价指标选取

调控影响的因素分为三层：第一层也是目标层为综合考虑的国家利益；调控影响的因素为第二层即准则层；第三层是因素的细分即指标层。调控的目标是站在国家层面上的利益最大化，或者称为调控的最优化结果。经过综合处理后可以得到一个具体的指数值在0到1之间，数值越大代表调控的结果越好。准则层是基于调控影响的领域细化，是为了实现调控目标把调控影响的具体指标因素进行综合，这样做的目的是便于把握，可以相对清晰地选取不同的、进一步细化的指标，提高操作效率。

具体指标选取时应充分考虑三个原则：一是相关性，相关性指的是指标的内涵和外延的准确性，必须是调控措施直接或间接影响到的因素。相关性大小直接影响评价结果的可信度，指标失去了相关性，评价结果也就失去了意义。二是可操作性，可操作性不但指可测量性和数据的易获得性，而且也包括指标的代表性和数量的有限性。在指标的选取过程中往往存在这样的矛盾：一方面选择的指标越多，越能详细而准确的反应调控的影响程度；另一方面，如果选择的指标过多，不但数据很可能难以获得，而且许多指标很可能存在重叠与相关性，增加了实际的工作量。所以，在实际工作中应该采用现代统计方法，选取具有典型性和较强代表性的指标，避免采用相互之间有重叠性或者强相关性的指标。三是动态性，这是因为调控措施本身具有时间尺度，其影响的因素和结果同样会随时间改变而改变。同时，指标的适宜性问题也要求不断淘汰落后过时的指标，补充新的指标。在充分考虑上述三原则后，对于环境敏感产品进出口调控影响的因素指标选取见表1。

评价模型构建

（一）指标数据降维处理

在调控措施影响的因素综合评价研究中往往需要对多个指标变量进行大量观测，收集大量数据，然而许多指标变量之间可能存在相关性而增加分析的复杂性，对结果分析造成不便，与此同时，科学的确定指标权重对综合评价至关重要。因此，对指标变量的处理需要采取一个合理的方法，这种方法必须满足既能尽量减少原指标包含信息的损失又能减少分析变量，即对分析变量的降维处理，用较少的综合指标揭示存在于各变量中的信息，同时能够合理的确定权重。利用主成分分析法（PCA）寻找综合指标进行评价可以同时满足以上两个方面的要求：主成分分析法能充分利用尽可能全面的信息，又不特别依赖于某一单项指标，避免因某项指标选取不当而影响整个分析过程；同时，PCA法所得权重由指标间的相关关系或者指标的变异度即指标数据的信息量和系统效应决定，不受个人主观意识的影响，提高了评价结果的准确性与可靠性。PCA法的基本数学原理如下：

设定样本原始观测值矩阵X=（x1，x2，…xn），xi表示样本原始观测向量。在原始变量的n维空间中，找到新的n个坐标轴，新变量与原始变量的关系可以表示为：

(1)

在n个新变量中，可以找到m（m<n）个变量能解释原始数据大部分方差所包含的信息，这个变量就是原始变量的主成分。

（二）数据的无量纲化处理

环境敏感产品贸易调控影响到的因素多种多样，其衡量的指标量纲并不相同，其性质各异，有正向指标也有逆向指标，根据系统评价的要求，在进行多层次分析综合评价时应该转化成无量纲的相对值。目前无量纲化的方法主要有直线型、折线型和曲线型三种，其中直线型由于操作方便应用较多，在假设无量纲化处理后的指标评价值和实际指标评价值存在线性关系的情况下，通常又可采用归一化法、线形比例变换法或极差变换法对实际指标进行处理。本文中对正向指标和反向指标分别采取不同的无量纲化方法，对正向指标xj，x*j=max{xij}≠0，则，对反向指标xj，同样取x*j=max{xij}≠0，但是对x*j取，式中，x抜j是xij无量纲化处理后的数值。经过处理后所有的指标均化为正向指标，整个指标矩阵转化为线性比例标准化矩阵。

（三）层次分析法应用

第一步，计算原始数据矩阵X的协方差矩阵V=（vij）p×p，其中vij（i，j=1，2，…p）为指标变量xi与xj的协方差，计算公式为：(2)

第二步，计算协方差矩阵V的非负特征值λ1≥λ1≥L≥λ1≥0（q≤p），以及对应的单位特征向量e=（e1i，e2i，…epi）（i=1，2，…p）。

第三步，计算主成分的方差贡献率α及累积方差贡献率Q，主成分fi的方差贡献率αi，反映了fi所含原始数据信息量的大小，可以表示为：

（i=1，2，…q）(3)

其累积方差贡献率为：

（i=1，2，…q）(4)

在实际评价中，当前m个主成分的累积方差贡献率Qm大于85%~95%时，就可确定该变量矩阵的主成分个数为m。本文选取累积方差贡献率数值为90%。

第四步，选取最优样本A={maxxij|i=1，2，…n；j=1，2，…p}={x1+，x2+，…xp+，}和最劣样本B={maxxij|i=1，2，…n；j=1，2，…p}={x1-，x2-，…xp-}，检验特征向量ei是否满足（i=1，2，…p）。(5)

第五步，计算主成分fi的得分值：

当ei不满足条件(4)时，(6)

当ei满足条件(4)时，(7)

第六步，计算各准则层得分。求得各准则层主成分fi后，以方差贡献率αi为fi的权重系数加权求和，得到各准则层综合得分为：(8)

第七步，国家利益的综合考虑。对国家利益的综合考虑同样会涉及到决策者的偏好问题，比如相对于环境问题，决策者可能更看重环境敏感产品调控的就业影响等，为了更加合理地反映调控措施的科学性就必须剔除这种决策者的主观偏好。本文采用DEA法确定属性权重，选取模型为：

s.t.0≤θj≤1j=1，2，…n，uk≥0，vi≥0式中，ηkj为第j个决策单元第k个效益型属性值，uk为第k个效益型属性值权重，rij为第j个决策单元第i个成本型属性值，vi为第i个成本型属性值权重。对这一非线性规划模型求解并进行归一化处理得到γ=（u1，L，uh，v1，…vm-h）T，u1+…+uh+v1+…+vm-h=1，则γ为DEA法确定的权重，接下来可以计算出各调控措施的得分为φ=γf，从而比较出各调控措施的优劣，进而筛选出最优的调控措施。

环境敏感产品贸易涉及的领域广、元素多，牵扯到多方面的利益，很容易受到利益集团的游说以及决策者主观因素的影响，所以在筛选调控措施时必须尽量避免这种主观偏好，建立客观、科学的调控措施评价体系。本文所建立的调控措施评价体系采用改进的层次分析法，首先从分层程序入手在系统学的角度，从全面性出发对调控措施的影响进行分层，然后在考虑三原则的前提下对指标进行科学筛选。在进行层次分析时首先通过改进无量纲化的手段有效地避免叶宗裕（2003）中所提到的缺陷，其次，考虑到权重在层次分析法中的重要性，在最终对于各调控措施的影响结果权重进行处理时运用DEA法计算处理。DEA法的典型特点是用其模型计算得出的权重只反应属性之间客观存在的关系，完全剔除主观因素，通过在层次分析法中加入改进的主成分分析和结合DEA计算权重，有效避免了决策者对于调控措施所产生后果的主观偏好，使之真正体现客观性，增强了评价的科学性。另外，结合张云生（2004）中改进的主成分分析法除有效地避免主观因素影响外，还增强了评价的结果的稳定性，避免了在评价中出现的由于数学计量工具不同而出现的偏差。