认证认可对产业高质量发展的影响分析方法和模型

认证认可对产业高质量发展促进效用分析分为两个层面的分析：微观企业层面和宏观行业层面分析。微观企业层面的数据通过企业调查问卷获得，2011—2018年每年的数据都有近2000多份，因此对于微观企业层面的影响作用分析本书采用相对较为成熟的相关性分析法和回归分析法来展开。而在宏观行业层面，本书只有12个行业样本对象，因此对宏观行业层面分析属于小样本条件下的分析，用相关性分析法和回归分析法都难以获得较好的效果，为此本书采用对样本数量要求较少的邓氏灰色关联分析模型来分析宏观层面的影响作用。

1.相关性分析法

相关关系是两个研究对象之间存在的依存关系和制约关系，在数量分析中这种相互依存制约关系表现为对象相关变量之间的某种数量关系，相关系数即为表达这种数量关系的常用数学工具。相关性分析法对于衡量认证认可对产业高质量发展的影响作用具有很好的适用性，通过相关系数来揭示认证认可水平指数与产业高质量发展水平指数之间的相关性，计算公式为：

其中，ξ为认证认可水平与高质量发展水平的相关系数；Ri为某个认证认可评价指标，为Ri的均值；Hj为某个高质量水平评价指标，为Hj的均值。

相关系数ξ取值在-1到＋1之间，当ξ为正值时，认证认可与产业高质量发展存在正向相关关系，即认证认可对高质量发展有正向影响作用；当ξ取负值时，即认证认可对产业高质量发展有负向影响作用。

2.线性多元回归分析法

回归分析中是应用数理统计技术来评测影响作用的常用手段，在生产、科研、决策和管理中有着广泛的应用，它的建立就是为了把具有统计相关的对象的相互依赖、相互制约的关系数字化。在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归；而依据变量之间关系模式的不同，又可以分为线性回归与非线性回归。由于不同影响因素单位不同或取值范围不同，多元线性回归方程自变量前系数的大小不能直接反映该因素的重要程度，所以需要设法将各个自变量转化到统一的单位上来，就是进行数据标准化处理：将所有变量包括因变量都先转化为标准分，再进行线性回归，此时得到的回归方程称为标准回归方程，回归系数称为标准回归系数。

多元线性回归模型的一般回归方程为：

其中，Y表示因变量，X为影响因素，α0为常数项，α1—αn为回归系数。

多元线性回归模型的标准化方程为：

其中，β1—βn为标准回归系数。在此由于自变量都化成了标准分，所以就不再有常数项α0了，因为各自变量都取平均水平，因变量也应该取平均水平，而平均水平正好对应标准分0，当等式两端的变量都取0时，常数项也就为0了。

在本项研究采用多元回归中的线性回归模型，采取假设而后验证的方式，先假定产业高质量发展水平与认证认可的关系为线性关系类型，并且选用的是一般回归方程，以认证认可各级指标为因变量Xi，以行业高质量发展水平指数为因变量Y，二者均是100分制，这样可以直接通过回归系数α1—αn来衡量不同认证认可指标对行业高质量发展水平的影响程度。

3.灰色关联度分析方法

灰色关联度分析法是根据认证认可水平评价指标和行业高质量发展水平评价指标之间变化趋势的相似或相异程度，来评判认证认可和行业高质量发展之间的关系密切程度、影响作用等，这种变化趋势的相似或相异程度量化为一个关联度，进而利用关联度反映了认证认可和产业高质量发展的关联性。灰色关联度分析法对样本数据的数量要求较低，一般只需要4个以上样本就能取得较好的分析效果，特别适合于小样本条件下的数据分析。本书的行业样本数只有12个，属于小样本情况，采用相关性分析都难以取得较好的效果，为此本书采用邓聚龙教授提出的邓氏灰色关联分析模型来分析宏观层面的认证认可促进效用，计算认证认可指数与行业高质量发展水平指数之间的灰色关联度，数学模型如下：

其中：

γ是认证认可水平与产业高质量发展水平之间的关联度，一般认为：

1）当关联度达到0.8以上，表示关联双方的关系非常密切；

2）当关联度为0.7—0.8，表示关联双方关系的比较密切；

3）当关联度为0.6—0.7，表示关联双方关系的一般密切；

4）当关联度为0.4—0.6，表示关联双方关系的密切性偏弱；

5）当关联度在0.4以下，表示关联双方的关系不密切。

k＝1，2，31001ba1001ba，12，代表12个样本行业；

R（k）表示第k个受调查行业的认证认可水平评价指标得分；

H（k）表示第k个受调查行业的行业高质量发展水平评价指标得分；

γ（R（k），　H（k））为第k个行业的认证认可与高质量发展水平的关联系数；

ρ为分辨系数，一般取ρ＝0.5。

4.多截面数据归纳处理方法

（1）相关性分析结果归纳处理方法

本书在研究认证认可水平对产业高质量发展水平的促进效用分析中采取了相关性分析法，为了能够更好地深入分析和研究2011—2018年7个调查年度截面的数据综合特点，本书使用了两个变量来归结相关性分析结果，即平均相关系数和显著性概率，以更好地总结认证认可对产业高质量发展的促进效用。(www.xing528.com)

显著性概率是指在7个调查年度界面内分析结果中呈现在0.05水平以上显著性相关的年度比例，表示呈现影响作用或呈现显著影响作用的可能性或概率，计算公式如下：

其中：1）P为2011—2018年显著性概率（2014—2015年合并为一次调查）；

2）m为显著性水平为0.05水平以上的年度总数量。

平均相关系数是指所有在0.05水平以上显著性相关年度的相关系数均值，用来表示7个调查年度的整体相关程度，计算公式如下：

其中：1）为2011—2018年平均相关系数；

2）ρk为显著性水平0.05水平以上的某年度相关系数；

3）m为显著性水平0.05水平以上的年度总数量。

根据以上的思路，通过汇总2011—2018年认证认可与粤港澳大湾区出口行业高质量发展水平的相关性分析结果，得出认证认可水平各级评价指标对SQT指标体系中各级指标的平均相关系数和显著性概率整体情况。

（2）回归分析结果归纳处理方法

为了能够更好地总结分析2011—2018年7个调查年度截面数据回归分析结果，本书使用了两个变量来归结回归分析结果，即平均回归系数和显著性概率，以更好地总结认证认可对产业高质量发展促进效用的回归分析进行归纳和汇总。

显著性概率是指在7个调查年度回归分析结果中呈现在0.05水平以上显著性水平年度的比例，表示呈现自变量回归特性显著的可能性或概率，公式如下：

其中：1）P为2011—2018年显著性概率（2014—2015年合并为一次调查）；

2）m为显著性水平为0.05水平以上的年度总数量。

平均回归系数是指所有在0.05水平以上显著性的年度回归系数的均值，用来表示7个调查年度的整体回归关系水平，计算公式如下：

其中：1）为2011—2018年平均回归系数；

2）ρk为显著性水平为0.05水平以上的某年度回归系数；

3）m为显著性水平0.05水平以上的年度总数量。

根据以上的思路，通过汇总2011—2018年认证认可对粤港澳大湾区出口产业高质量发展水平的回归分析结果，得出认证认可水平各级评价指标对SQT指标体系中各级指标的平均回归系数和显著性概率整体情况。

（3）灰色关联分析结果归纳处理方法

为了更好地总结分析2011—2018年7个调查年度截面数据的宏观灰色关联分析结果，本书使用了两个变量来归结灰色关联分析结果，即：密切性概率和平均关联度，以更好地总结认证认可对产业高质量发展在宏观层面的促进效用。

密切性概率是指在7个调查年度界面内分析结果中灰色关联度在0.8水平以上的年度比例，表示认证认可呈现较强宏观促进效用的可能性或概率，计算公式如下：

其中：1）P为2011—2018年显著性概率（2014—2015年合并为一次调查）；

2）m为灰色关联度在0.8水平以上的年度总数量。

平均关联度是指所有灰色关联度在0.8水平以上年度的灰色关联度均值，用来表示7个调查年度的整体宏观关联程度，计算公式如下：

其中：1）为2011—2018年平均关联度；

2）ρk为灰色关联度在0.8水平以上的某年度相关系数；

3）m为灰色关联度在0.8水平以上的年度总数量。

根据以上的思路，通过汇总2011—2018年认证认可对粤港澳大湾区出口产业高质量发展水平的分析结果，得出认证认可水平各级评价指标对SQT指标体系中各级指标的密切性概率和平均关联度整体情况。