第一篇：基于灰色關(guān)聯(lián)分析的交通運輸設(shè)備制造業(yè)上司公司績效評價

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基于灰色關(guān)聯(lián)分析的交通運輸設(shè)備制造業(yè)上司公司績效評價

作者：儲謝東 裘哲勇 劉陽 葉飛飛 周婕妤

來源：《科技創(chuàng)新導(dǎo)報》2012年第13期

摘 要:本文構(gòu)建了交通運輸設(shè)備制造業(yè)上市公司財務(wù)指標,采用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法,對2010年52家交通運輸設(shè)備制造業(yè)行業(yè)上市公司進行績效評價,結(jié)果表明2010年交通運輸設(shè)備制造企業(yè)總體具有不錯的“償債能力”和“資產(chǎn)管理能力”,但“但盈利能力”、“成長能力”和“股本擴張能力”方面行業(yè)整體表現(xiàn)欠佳;本文結(jié)果為分析交通運輸制造業(yè)上市公司經(jīng)營業(yè)績的管理者和投資者們提供了的參考。

關(guān)鍵詞:交通運輸設(shè)備制造業(yè)企業(yè)績效財務(wù)指標灰色關(guān)聯(lián)度分析

中圖分類號:F407 文獻標識碼:A 文章編號:1674-098X(2012)05(a)-0199-02

第二篇：基于灰色關(guān)聯(lián)的浙江省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展分析

基于灰色關(guān)聯(lián)的浙江省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展分析

曹林 朱麗東* 吳勇

（浙江師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院浙江 金華 321004）

摘要：運用灰色關(guān)聯(lián)分析理論，對1996~2008年浙江省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟進行定量分析。研究結(jié)果顯示：農(nóng)業(yè)內(nèi)部各產(chǎn)業(yè)與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的關(guān)聯(lián)度排序為：?種植業(yè)>?牧業(yè)>?漁業(yè)>?林業(yè)；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的關(guān)聯(lián)度排序為：?農(nóng)村用電量>?農(nóng)業(yè)機械總動力>?農(nóng)藥使用量>?化肥使用量>?有效灌溉面積>?農(nóng)業(yè)勞動力。為此，根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果，為今后浙江省農(nóng)業(yè)的持續(xù)發(fā)展提出建議。關(guān)鍵詞：浙江?。晦r(nóng)業(yè)；灰色關(guān)聯(lián)分析

中圖分類號：F327文獻標識碼：A

Analysis of ZheJiang Agricultural Economic Development Based on GRA

Cao Lin,Zhu Lidong,Wu Yong

(Department of Geography and Environmental Sciences ,Zhejiang Normal University,jinhua ,321004)Abstract:The agricultural economic development in Zhejiang from 1996 to 2008 was analyzed using gray relational analysis method.The results showed that the correlation degree between the industry of agriculture and the total agricultural output value was in the order as follows:γ(Planting)>γ(Livestock)>γ(Fisheries)>γ(Forestry).The correlation degree between means of production of agriculture and the total agricultural output value was in the order as follows:γ(Rulal Electricity Consumtption)>γ(Total Power of Agricultural Machinery)>(The Use of Pesticides)>γ(Fertilizer Use)>γ(Effective Irrigation Area)>γ(Agricultural Labor Force).Based on gray correlation analysis,some advices were given for the sustainable development of Zhejiang's agriculture.Key words:zhejiang;agriculture;gray;gray relevance analysis

浙江省是一個農(nóng)、林、牧、漁各產(chǎn)業(yè)全面發(fā)展的綜合性農(nóng)業(yè)省份，許多農(nóng)產(chǎn)品如茶葉、柑橘等產(chǎn)量居于全國前列。雖然農(nóng)業(yè)在浙江省國民經(jīng)濟產(chǎn)值中比重較低，但是依舊是經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)。本文利用灰色關(guān)聯(lián)分析方法，從農(nóng)業(yè)內(nèi)部各產(chǎn)業(yè)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料兩個方面對浙江省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟進行分析，尋找出影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的主要因子，從而為浙江省農(nóng)業(yè)的持續(xù)發(fā)展提供參考。

1.灰色關(guān)聯(lián)分析原理及模型 灰色關(guān)聯(lián)分析屬于灰色系統(tǒng)理論中的一種分析方法，它是根據(jù)因素之間發(fā)展趨勢的相似或相異程度即“灰色關(guān)聯(lián)度”來衡量因素間的關(guān)聯(lián)程度。灰色系統(tǒng)理論提出了對各子系統(tǒng)進行灰色關(guān)聯(lián)度分析的概念，意圖透過一定的方法，去尋求系統(tǒng)中各子系統(tǒng)（或因素）之間的數(shù)值關(guān)系，因此，灰色關(guān)聯(lián)度分析對于一個系統(tǒng)發(fā)展變化態(tài)勢提供了量化的度量，非常適合動態(tài)歷程分析[1-2]。以下是灰色關(guān)聯(lián)分析的模型。

選取一參考序列x0(t)和比較序列xi(t)，并對x0(t)和xi(t)進行無量綱化處理，并且記它們在t時刻的絕對差值為

?0i(t)=| x0(t)-xi(t)|，(t=1，2，??，n)⑴

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收稿日期:

作者簡介:曹林（1985—），男，安徽休寧人，碩士研究生，研究方向：第四紀環(huán)境演變。E-mail：caolinszxy@163.com*通訊作者

二級最大差值是

?max=maxmax| x0(t)-xi(t)|⑵

i

t

二級最小差值是

?min=minmin| x0(t)-xi(t)|⑶

i

t

那么關(guān)聯(lián)度系數(shù)則是

?0i(t)=

?min?k?max

⑷

?oi(t)?k?max

式中：k為分辨系數(shù)，k?(0，1)由上式可以得出關(guān)聯(lián)度

?

1noi=??oi(t)nt?1

oi表示參考序列

⑸

x0(t)和比較序列xi(t)之間相關(guān)的程度，?

oi的數(shù)值大時，式中：關(guān)聯(lián)度?

表示x0(t)與xi(t)的相關(guān)程度高，反之則表示相關(guān)程度低[3]。

2.浙江省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)內(nèi)部產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)分析

根據(jù)浙江省1996~2008年的農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，選取以下5個指標：農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、種植業(yè)產(chǎn)

值、林業(yè)產(chǎn)值、牧業(yè)產(chǎn)值、漁業(yè)產(chǎn)值進行關(guān)聯(lián)分析，其中將農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值這一衡量農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的主要總量指標作為參考序列x0(t)，其它的農(nóng)業(yè)內(nèi)部各平行產(chǎn)業(yè)作為比較序列xi(t)：x1(t)表示種植業(yè)產(chǎn)值，x 2(t)表示林業(yè)產(chǎn)值，x 3(t)表示牧業(yè)產(chǎn)值，x 4(t)表示漁業(yè)產(chǎn)值。(表1)

表1浙江省農(nóng)業(yè)主要經(jīng)濟指標（單位：億元）

年份

農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（x0）種植業(yè)產(chǎn)值（x1）林業(yè)產(chǎn)值（x2）牧業(yè)產(chǎn)值（x3）漁業(yè)產(chǎn)值（x4）

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

932.85 1004.88 1003.66 1005.22 1057.07 1053.57 1101.86 1184.04 1332.27 1428.28 1422.6 1597.15 1780.01

431.9 426.56 434.22 431.57 446.15 471.52 495.72 515.24 578.22 640.2 669.44 721.63 796.12

54.77 59.26 59.46 62.31 54.48 60.2 60.84 65.67 78.36 83.51 86.04 95.47 106.95

155.88 190.03 165.85 157 183.94 195.94 205.09 233.01 277.89 285.95 279.01 367.6 418.86

204.92 239.38 255.37 266.91 297.36 308.84 324.51 337.11 361.99 380.81 347.53 369.9 407.82

資料來源：《浙江省統(tǒng)計年鑒》1996~2008年

先將表1中原始數(shù)據(jù)進行初值化(無量綱化)處理，即用x0(1)和xi(1)分別除x0(t)和xi(t)，并利用公式（1）計算它們的絕對差值?0i(t)，得到?max，,?min值，再根據(jù)公式（4）計算關(guān)聯(lián)系數(shù)?0i(t)（本文取k=0.2）,最后根據(jù)公式（5），得到參考序列和比較序列的關(guān)聯(lián)度?oi

（表2）。從表2中可以看出農(nóng)業(yè)內(nèi)部各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的關(guān)聯(lián)度大小依次為：?種植業(yè)>?牧業(yè)>?漁業(yè)>?林業(yè)，表明農(nóng)業(yè)內(nèi)部產(chǎn)業(yè)中種植業(yè)對浙江省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟影響最大，牧業(yè)影響次之，漁業(yè)影響居于第3位，林業(yè)影響最小。

表2浙江省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)內(nèi)部各產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)聯(lián)度

指標 關(guān)聯(lián)度 排序

種植業(yè) 0.8236 1

林業(yè) 0.4698 4

牧業(yè) 0.7425 2

漁業(yè) 0.5216 3

3.浙江省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件的關(guān)聯(lián)分析

表3為浙江省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料統(tǒng)計數(shù)據(jù)，選取農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值作為參考序列x0(t)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料作為比較序列xi(t)，其中x1(t)為有效灌溉面積，x2(t)為農(nóng)業(yè)用電量，x3(t)為農(nóng)業(yè)勞動力，x4(t)化肥使用量，x5(t)農(nóng)藥使用量，x6(t)為農(nóng)業(yè)機械總動力。

表3浙江省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料統(tǒng)計數(shù)據(jù)

年份 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值/(萬億)932.85 1004.88 1003.66 1005.22 1057.07 1053.57 1101.86 1184.04 1332.27 1428.28 1422.60 1597.15 1780.01

有效灌溉 面積/(khm2)1408.01 1405.04 1401.31 1400.81 1403.24 1403.99 1405.84 1403.8 1404.88 1411.06 1422.32 1431.35 1435.85

農(nóng)村用電量/(億kw)181.2 190.12 200.91 219.76 255.27 285.25 341.1 409.04 441.2 520.57 579.58 649.97 675.41

農(nóng)業(yè)勞動力/(萬人)1123.06 1106.59 1102.70 1073.58 1014.93 985.11 929.58 872.96 826.63 786.92 732.92 688.04 666.35

化肥使用量/ 農(nóng)藥使用量/（萬t）471.01 475.14 435.99 444.44 431.21 433.81 440.66 432.69 446.45 450.15 448.49 443.2 443.67

(萬t)6.34 6.52 6.59 6.7 6.53 6.63 6.39 6.17 6.34 6.56 6.62 6.49 6.58

農(nóng)業(yè)機械總 動力/萬kw 1707.59 1733.33 1798.84 1921.53 1990.09 2017.24 2053.21 2039.68 2026.74 2111.27 2293 2331.63 2331.38

資料來源：《浙江省統(tǒng)計年鑒》1996~2008年

根據(jù)表3中的數(shù)據(jù)計算得到參考序列和比較序列的關(guān)聯(lián)度?oi（表4）。從表中可以看出

?農(nóng)村用電量>?農(nóng)業(yè)機械總動力>?農(nóng)藥農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的關(guān)聯(lián)度大小依次為：

使用量>?化肥使用量>?有效灌溉面積>?農(nóng)業(yè)勞動力，表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料對浙江省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響程度分別為：農(nóng)業(yè)電氣化>農(nóng)業(yè)機械化>農(nóng)業(yè)化學(xué)化（農(nóng)藥使用量，化肥使用量）>農(nóng)業(yè)水利化>農(nóng)業(yè)勞動力。

表4浙江省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的關(guān)聯(lián)度

指標

有效灌溉面積 農(nóng)村用電量

0.5791 5

0.7721 1

農(nóng)業(yè)勞動力 0.5352 6

化肥使用量 農(nóng)藥使用量 農(nóng)業(yè)機械總動力 0.6262 4

0.6598 3

0.6821 2

關(guān)聯(lián)度 排序

4.浙江省農(nóng)業(yè)發(fā)展建議

通過對浙江農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)內(nèi)部各產(chǎn)業(yè)及農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的關(guān)聯(lián)分析，對浙江農(nóng)業(yè)發(fā)展提出以下建議。

4.1進一步調(diào)整和優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和布局，提高各產(chǎn)業(yè)特別是種植業(yè)和畜牧業(yè)發(fā)展水平

在對農(nóng)業(yè)各產(chǎn)業(yè)與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的關(guān)聯(lián)分析中，種植業(yè)和畜牧業(yè)對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響最

大，因此在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程當中更需予以重視。

在種植業(yè)發(fā)展方面，要穩(wěn)定發(fā)展糧食生產(chǎn)，堅持立足“口糧基本自給”，以加強糧食綜合生產(chǎn)能力建設(shè)為基礎(chǔ)，穩(wěn)定種植面積和生產(chǎn)總量，加強優(yōu)質(zhì)、多抗、高產(chǎn)糧食品種的選育和推廣，優(yōu)化品質(zhì)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)布局；在穩(wěn)定發(fā)展糧食生產(chǎn)的基礎(chǔ)上，重點發(fā)展蔬菜瓜果、茶葉蠶桑、花卉苗木、油菜、食用菌、中藥材等既有資源優(yōu)勢和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、又有市場潛力和發(fā)展前景的特色經(jīng)濟作物，扶持建設(shè)特色優(yōu)勢農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)基地和出口基地，提高產(chǎn)品檔次，做優(yōu)做精特色種植業(yè)。

在畜牧業(yè)發(fā)展方面，依據(jù)不同區(qū)域比較優(yōu)勢和資源承載能力，合理調(diào)整畜牧業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)布局。穩(wěn)定生豬生產(chǎn)，積極發(fā)展奶牛、羊、兔等草食動物、優(yōu)質(zhì)家禽、蜂和特色畜禽；實施畜牧業(yè)“西進東擴戰(zhàn)略”，畜牧業(yè)較發(fā)達地區(qū)要努力提高產(chǎn)品的質(zhì)量，扶持欠發(fā)達地區(qū)根據(jù)當?shù)貙嶋H，發(fā)展生態(tài)高效特色畜牧業(yè)。加大飼料資源的開發(fā)力度，為畜牧業(yè)發(fā)展提供可靠的物質(zhì)基礎(chǔ)；加強種植業(yè)和畜牧業(yè)之間的產(chǎn)業(yè)聯(lián)系，提高農(nóng)業(yè)資源的利用率。4.2繼續(xù)加大對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的投入，推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)

通過對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的關(guān)聯(lián)分析，確立了生產(chǎn)資料中主要的影響因素，因此可以有針對性的采取以下措施實現(xiàn)浙江省農(nóng)業(yè)又好又快發(fā)展。4.2.1加快推進農(nóng)業(yè)電氣化和機械化發(fā)展

在生產(chǎn)資料與農(nóng)業(yè)的關(guān)聯(lián)度中，農(nóng)業(yè)電氣化和農(nóng)業(yè)機械化對浙江省農(nóng)業(yè)影響最大，同時也是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要標志，需更加予以重視。

科學(xué)制定農(nóng)業(yè)電氣化發(fā)展規(guī)劃，依靠科技進步加強農(nóng)網(wǎng)建設(shè)與改造；加強政府政策引導(dǎo)，運用市場機制推動農(nóng)業(yè)電氣化發(fā)展；提高電能應(yīng)用普及率，規(guī)范和強化農(nóng)村供電管理；改善農(nóng)村用電，推進新一輪農(nóng)村電網(wǎng)改造升級；穩(wěn)步推進農(nóng)村電力體制改革，促進農(nóng)村電力發(fā)展。

加快推進農(nóng)機裝備結(jié)構(gòu)調(diào)整，提高農(nóng)機裝備水平，以適應(yīng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的需求；積極引進國外先進農(nóng)業(yè)機械，努力實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機械向高性能、復(fù)合式作業(yè)轉(zhuǎn)變；加大對高性能農(nóng)業(yè)機械的宣傳和推廣力度，提升農(nóng)業(yè)機械的技術(shù)水平和科技含量；繼續(xù)加大國家財政扶持力度，完善購機補貼、燃油補貼等扶持政策；加快農(nóng)機市場化建設(shè)，建立和完善農(nóng)機社會化服務(wù)體系。

4.2.2科學(xué)合理的發(fā)展農(nóng)業(yè)化學(xué)化，加強農(nóng)業(yè)水利化建設(shè)

合理使用化肥來提高農(nóng)作物產(chǎn)量，同時大力發(fā)展綠肥和有機肥，推廣測土配方施肥，提高化肥使用率；農(nóng)藥使用中要盡量提高農(nóng)藥質(zhì)量，推廣使用高效低毒、低殘留農(nóng)藥，減少有毒農(nóng)藥的使用。雖然化學(xué)措施能夠提高農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量和質(zhì)量，但不合理的使用也會對環(huán)境和人體造成不利影響。

在表4的關(guān)聯(lián)度比較中有效灌溉面積對浙江省經(jīng)濟的影響排在第5位，但影響不可忽視，并且農(nóng)業(yè)水利化是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ)[4]，所以應(yīng)該要加強農(nóng)業(yè)水利化建設(shè)，科學(xué)合理的利用水資源，提高防洪排澇和水資源保障能力，發(fā)展節(jié)水灌溉，加大水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度。

4.2.3進一步加強農(nóng)民職業(yè)教育和技能培訓(xùn)

農(nóng)業(yè)勞動力在生產(chǎn)資料與浙江省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的關(guān)聯(lián)度中影響最小，表明農(nóng)業(yè)勞動力的生產(chǎn)效率有待進一步提高。因此需要進一步加強農(nóng)民職業(yè)教育和技能培訓(xùn)，建立多層次、多渠道、多形式的教育和培訓(xùn)體系，大力提高農(nóng)民群眾科學(xué)文化素質(zhì)和轉(zhuǎn)產(chǎn)就業(yè)能力，培育有文化、懂技術(shù)新型農(nóng)民。

參考文獻

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第三篇：農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性與我國農(nóng)村貧困的灰色關(guān)聯(lián)分析[定稿]

農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性與我國農(nóng)村貧困的灰色關(guān)聯(lián)分析

摘要：本文在前人研究災(zāi)害脆弱性與農(nóng)村貧困之間的關(guān)聯(lián)性的基礎(chǔ)上，通過灰色關(guān)聯(lián)方法分析農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性各影響因子與農(nóng)村貧困之間的關(guān)聯(lián)度，并討論影響農(nóng)村貧困的主要因子。結(jié)果表面：第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口比例所占比例對農(nóng)村貧困影響最大，農(nóng)民人年均農(nóng)業(yè)收入占純收入比例的影響次之，其他依次為單位面積糧食產(chǎn)量、農(nóng)村恩格爾系數(shù)、有效灌溉率、農(nóng)業(yè)GDP所占比例。根據(jù)分析結(jié)果，從農(nóng)戶、政府、市場三個視角提出了開展扶貧工作的幾點建議，對增強抗災(zāi)能力，減輕農(nóng)村貧困具有重要的指導(dǎo)意義。

關(guān)鍵詞：旱災(zāi)脆弱性；農(nóng)村貧困；影響因

中國自然災(zāi)害頻繁發(fā)生，尤其是旱災(zāi)，給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了很大的損失，導(dǎo)致農(nóng)村人口和牲畜飲水困難。我國二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)明顯，農(nóng)民收入及農(nóng)業(yè)科技水平不高，農(nóng)村水利設(shè)施建設(shè)落后等影響到農(nóng)業(yè)系統(tǒng)對干旱的脆弱性程度，是導(dǎo)致農(nóng)民因災(zāi)致貧、因災(zāi)返貧的重要根源。由于全球氣候變暖，干旱區(qū)和半干旱區(qū)的干旱情況會變得越來越明顯，且這些地區(qū)往往是比較貧困的地區(qū)。因此，對脆弱性與貧困的關(guān)系進行定量分析對提高抗災(zāi)能力和減少貧困具有一定的指導(dǎo)意義。

災(zāi)害與貧困具有密切的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，很多學(xué)者對于災(zāi)害與貧困的關(guān)系都有所研究。在生態(tài)環(huán)境脆弱、自然條件惡劣、自然資源匱乏、經(jīng)濟文化落后的貧困地區(qū)，更易發(fā)生災(zāi)害。我國農(nóng)村每年較多的人因災(zāi)返貧，從而因災(zāi)制貧現(xiàn)象比較嚴重，而且70%的返貧是由自然災(zāi)害導(dǎo)致的，農(nóng)戶在面對重大災(zāi)害很容易陷入貧困的困境中。貧困陷阱是最小資產(chǎn)組合的個體在沒有外界支援的情況下無法從自然災(zāi)害沖擊中恢復(fù)的狀態(tài) [1]。一旦陷入貧困,脫貧的難度就更大。當受到自然災(zāi)害外部打擊時，農(nóng)戶的脆弱性高，很有可能導(dǎo)致貧困，即自然災(zāi)害能在一定程度上表現(xiàn)出貧困效應(yīng)[2]。災(zāi)害使貧困的人們更加貧困,形成災(zāi)害→貧困→更大災(zāi)害→更貧困的惡性循環(huán)。在“人類與自然耦合系統(tǒng)”中經(jīng)濟貧困、災(zāi)害風險、環(huán)境退化之間具有很強的耦合關(guān)系，經(jīng)濟貧困是形成“災(zāi)害頻發(fā)-生態(tài)退化-貧困加劇”惡性循環(huán)的外部驅(qū)動力，而災(zāi)害頻發(fā)是經(jīng)濟貧困的外在表現(xiàn)[3]。周毅等根據(jù)生態(tài)脆弱性與貧困因子的相關(guān)性建立數(shù)學(xué)模型，通過定量分析得出結(jié)論：區(qū)域脆弱生態(tài)環(huán)境是導(dǎo)致西部貧困的最主要的原因，直接影響區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平，決定各區(qū)域經(jīng)濟之間差異，同時區(qū)域生態(tài)環(huán)境條件變化影響著區(qū)域發(fā)展[4]。本文擬在前人研究的基礎(chǔ)上結(jié)合我國的實際情況，總結(jié)干旱旱災(zāi)脆弱性影響因子，并通過灰色系統(tǒng)理論，分析計算旱災(zāi)脆弱性影響因子與農(nóng)村貧困的關(guān)聯(lián)度，根據(jù)計算出的結(jié)果，提出減輕干旱風險，降低農(nóng)村貧困水平的主要結(jié)論與政策建議。

?農(nóng)業(yè)災(zāi)害脆弱性研究

目前，脆弱性研究分析逐漸成為各領(lǐng)域研究內(nèi)容的熱點，不同的研究領(lǐng)域根據(jù)不同研究角度對脆弱性的定義都有所不同。IPCC 第三次評估報告中從氣候變化角度定義脆弱性為: 系統(tǒng)易遭受氣候變化影響的程度，它取決于系統(tǒng)對氣候變化的敏感程度和適應(yīng)能力[5]。學(xué)者們普遍認同農(nóng)業(yè)氣候變化脆弱性定義為: 農(nóng)業(yè)系統(tǒng)易受到氣候變化影響(主要考慮不利影作者簡介：劉新意（1988.12-），碩士研究生，主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理研究，E-mail:xingyunxinxing@163.com 基金項目：湖南科技大學(xué)研究生創(chuàng)新基金項目（S120076）。

響)的程度，是農(nóng)業(yè)系統(tǒng)經(jīng)受的氣候變異特征、程度、速率以及系統(tǒng)自身敏感性和適應(yīng)能力的反應(yīng)。針對于其他生態(tài)系統(tǒng)，該脆弱性定義也十分類似，核心原則均為系統(tǒng)受到不利影響的程度，其高低決定于自身敏感程度和適應(yīng)能力。農(nóng)業(yè)災(zāi)害脆弱性是指某地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)易于遭受災(zāi)害影響的程度，取決于當?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的敏感程度和適應(yīng)能力，主要影響因子分為自然影響因子如溫度、降水等，以及社會因子，主要包括農(nóng)業(yè)GDP、耕地面積、單位面積糧食總產(chǎn)量、化肥施用量等。本文根據(jù)與農(nóng)村貧困人口關(guān)系最緊密的干旱脆弱性影響因子，以農(nóng)業(yè)災(zāi)害脆弱性為著手點，擬在前人研究的基礎(chǔ)上結(jié)合我國的實際情況，并應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論，分析計算干旱脆弱性影響因子與我國農(nóng)村貧困的關(guān)聯(lián)度，根據(jù)計算出的結(jié)果，提出減輕干旱風險，降低農(nóng)村貧困水平的主要結(jié)論與政策建議。旱災(zāi)脆弱性與農(nóng)村貧困的灰色關(guān)聯(lián)分析

2.1 資料來源于指標選取

本文所用樣本數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》2004-2012、《中國農(nóng)業(yè)年鑒》、《中國農(nóng)村貧困監(jiān)測報告》的歷史數(shù)據(jù)。本文借鑒國內(nèi)外學(xué)者的研究，聯(lián)系我國的實際以及考慮數(shù)據(jù)的可獲得性方面的要求，擬定的干旱脆弱性影響指標如下：

(1)反映農(nóng)業(yè)依賴度的：農(nóng)業(yè)GDP/GDP(X1)、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口/總就業(yè)人口(X2)；(2)反映農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的：有效灌溉面積(X3)、單位面積糧食產(chǎn)量(X4)；

(3)反映農(nóng)村人口情況的：農(nóng)村恩格爾系數(shù)(X5)、農(nóng)民人年均農(nóng)業(yè)收入占純收入比例(X6)。2.2 灰色關(guān)聯(lián)分析 2．3．1 灰色關(guān)聯(lián)分析原理

灰色關(guān)聯(lián)分析是分析灰色系統(tǒng)中各因素關(guān)聯(lián)程度的定量方法，在各個領(lǐng)域(社會、經(jīng)濟、農(nóng)業(yè)、生態(tài)等)都有實際應(yīng)用，它能夠較準確地進行預(yù)測和分析，并在某些研究角度彌補回歸分析方法的不足，其結(jié)果可用于預(yù)測以及宏觀決策分析等[6-8]?；疑P(guān)聯(lián)分析是一種多因素統(tǒng)計分析法，關(guān)聯(lián)度可表述各因素間關(guān)系強弱、大小和次序。該分析方法的優(yōu)點是可對動態(tài)過程發(fā)展態(tài)勢進行量化分析，且計算結(jié)果與定性分析相符，同時對樣本量的多少沒有太高要求，適合對復(fù)雜且具有不確定性問題的分析和評價，所求出的灰色關(guān)聯(lián)度可定量分析因子之間的不確定關(guān)聯(lián)程度。因此，本文選用灰色關(guān)聯(lián)分析法來分析和評價旱災(zāi)脆弱性與農(nóng)村貧困這種復(fù)雜而且具有不確定性問題的之間的關(guān)系。2． 3． 2 灰色關(guān)聯(lián)分析步驟。（1）確定參考序列和比較序列

參考序列又稱母序列，記為X0(k)，一般選取主研究對象為參考序列，本文選取貧困發(fā)生率為參考序列。比較序列又稱子序列，記為Xi?Xi(k)k?1,2,3常選取影響主研究對象的因素序列為子序列。（2）無量綱化處理。

由于系統(tǒng)中各因素的量綱不一定相同數(shù)據(jù)，為保證后續(xù)計算關(guān)聯(lián)序的可信度，對原始數(shù)據(jù)消除量綱，轉(zhuǎn)換為可比較的數(shù)據(jù)序列。本文用采用最小值化生產(chǎn)方法對參考序列及比較序列進行無量鋼化處理，從而得到一個新的序列，如表1。即

?,n;i?1,2,3,m?，通

Xi=Xi/Xi(1)，i=0,1,2,3,n;

表1 指標歸一化處理的參數(shù)

年份/指標 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 201

1X0 2.025 2.045 1.4300 1.3800 1.1900 1 2.0500 2.4000 2.0050 2.0150

X1 0.1247 0.1233 0.1278 0.1195 0.1120 0.1045 0.1006 0.1017 0.1036 0.1000

X2 X3 X4 X5 X6

1.4236 1 1 1.1436 1.2877 1.4109 1.0123 1.0324 1.1287 1.2428 1.3477 1.0210 1.1008 1.1683 1.3245 1.2874 1.0313 1.1060 1.1262 1.2406 1.2241 1.0447 1.1306 1.0644 1.1895 1.1724 1.0591 1.1313 1.0668 1.1586 1.0986 1.0958 1.1797 1.0817 1.1026 1.0583 1.1106 1.1606 1.0149 1.0695 1.0546 1.1309 1.1851 1.0173 1.0714 1 1.1560 1.2309 1 1

（3）求差序列、極大值、極小值

差序列是將無量綱化處理后的參考序列與子序列進行差值計算，其絕對指所構(gòu)成的序列，記：

?i(k)?x'o(k)?x'i(k),i?1,2,3,n,k?1,2,3，m

各因素間的最大的絕對差稱為極大差，記作M，最小的絕對差稱為極小差，記作m,一般可選為0，即：M?maxmax?i(k),m?minmin?i(k)

i

k

i

k

關(guān)聯(lián)系數(shù)

在計算關(guān)聯(lián)系數(shù)和關(guān)聯(lián)度之前，要先設(shè)定分辨系數(shù)?，0???1，一般可設(shè)??0.5，采取數(shù)字最終務(wù)必使關(guān)聯(lián)系數(shù)計算?(k)小于1為原則，至于分辨系數(shù)之設(shè)定值對關(guān)聯(lián)度并沒有影響。本文取?(k)?0.5，則關(guān)聯(lián)系數(shù)的計算公式如下：

Qi(k)?

（5）求關(guān)聯(lián)度、關(guān)聯(lián)序

m??M,i?1,2,3,?i(k)??M

n,k?1,2,3，m

關(guān)聯(lián)度是對分散的關(guān)聯(lián)信息的集中反映，是用比較序列與參考序列各個時間的關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值來表示，其計算公式為：

1m

Qi??Qi(k),i?1,2,3,nk?

1n,k?1,2,3，m

將比較序列對參考序列的關(guān)聯(lián)度按由大到小的順序排列起來就組成了關(guān)聯(lián)序，它直接反映了各個比較序列對于參考序列的聯(lián)系程度，如表2。

表2 2002-2011年農(nóng)業(yè)旱災(zāi)對農(nóng)村貧困的恢復(fù)關(guān)聯(lián)分析

指標/年份 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 關(guān)聯(lián)度 關(guān)聯(lián)序

2.3 結(jié)果與分析

X1 0.388 0.3853 0.4827 0.4911 0.5313 0.5787 0.3819 0.3432 0.3879 0.3862 0.4356 6

X2 0.6759 0.6636 0.9609 0.9529 1.0000 0.8954 0.5633 0.4751 0.5636 0.5468 0.7297 1

X3 0.5443 0.5423 0.7594 0.7900 0.9141 0.9794 0.5626 0.4852 0.5849 0.5893 0.6751

5X4 0.5443 0.5474 0.8004 0.8315 0.9791 0.9241 0.5859 0.4954 0.601 0.6121 0.6921

3X5 0.5827 0.5729 0.8387 0.8435 0.9282 0.9731 0.5588 0.4669 0.5538 0.5468 0.6865

4X6 0.6273 0.6064 0.9431 0.9183 0.9490 0.8235 0.5644 0.4772 0.5681 0.5468 0.7024

2從計算所得的關(guān)聯(lián)度和關(guān)聯(lián)序可以看出，農(nóng)業(yè)干旱脆弱性影響因子與農(nóng)村貧困有著密切的關(guān)系。以上灰色關(guān)聯(lián)序表明：農(nóng)業(yè)干旱脆弱性影響因子中第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口比例所占比例對農(nóng)村貧困影響最大，關(guān)聯(lián)度為0.7297，農(nóng)民人年均農(nóng)業(yè)收入占純收入比例的影響次之，關(guān)聯(lián)度為0.7024，其他依次為單位面積糧食產(chǎn)量、農(nóng)村恩格爾系數(shù)、有效灌溉率、農(nóng)業(yè)GDP所占比例。這說明了對農(nóng)業(yè)依賴度越大越脆弱，越容易因旱致貧；農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、農(nóng)村居民自身收入情況都對農(nóng)村貧困有著很大的影響。結(jié)論及政策建議

農(nóng)業(yè)干旱脆弱性水平受農(nóng)戶自身、政府、社會及制度等多重因素的影響。如何適應(yīng)氣候變化，防范或減輕干旱風險，減輕我國農(nóng)村貧困水平是本文研究的最終目的。3.1 農(nóng)戶視角：降低敏感性、提高適應(yīng)性

對農(nóng)戶自身來說，要提高適應(yīng)氣候變化的能力，降低脆弱性，提升自身調(diào)整能力。應(yīng)注重災(zāi)害科學(xué)知識的學(xué)習(xí)，提高干旱風險意識，提前準備好防災(zāi)措施。農(nóng)民多樣化收入來源，增加非農(nóng)收入，提高非農(nóng)收入所占的比重，減少農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)的依賴度。在條件許可的情況下，亦可考慮遷移出災(zāi)害易發(fā)區(qū)，避免遭受旱災(zāi)。

3.2 政府視角：構(gòu)建緩解干旱脆弱性和農(nóng)村貧困的社會安全網(wǎng)

政府是干旱風險管理以及恢復(fù)重建的主導(dǎo)者，如何適應(yīng)社會經(jīng)濟結(jié)構(gòu)發(fā)展要求，尋求降低干旱脆弱性的策略是政府的職責。從短期來說，在災(zāi)害易發(fā)區(qū)建立災(zāi)害風險基金，建立干旱應(yīng)急管理方案以儲備一定的資金，并提供制度支持，提高災(zāi)害風險管理能力。從長期來看，干旱的防大于治，政府應(yīng)建立具有前瞻性的計劃風險管理制度；加大水利基礎(chǔ)設(shè)施的投入和維護力度；重視干旱風險管理研究；提高科技水平，提供及時準確的信息，做好防范災(zāi)害的準備措施，并準備災(zāi)后重建的各種工作。防災(zāi)減災(zāi)是一項長期的復(fù)雜的工程，政府不斷提升和完善災(zāi)害風險管理能力，以免農(nóng)民因災(zāi)而陷入貧困中，降低災(zāi)害脆弱性。3.3 市場視角：發(fā)展農(nóng)村小額信貸資本市場及各種中介組織

農(nóng)戶、政府及各種社會活動都離不開市場，完善的市場機制和市場體系有利于提高各種市場主體運行的效率。對于農(nóng)戶來說，農(nóng)村小額信貸資本市場的發(fā)展可以起到平滑消費的作用。在受到干旱影響的情況下，農(nóng)村小額信貸資本市場可以為農(nóng)戶提供貸款，滿足農(nóng)戶正常生產(chǎn)和生活的需要，不至于因災(zāi)削減正常支出，甚至以犧牲子女上學(xué)或健康為代價。同時，降低干旱的脆弱性也需要各種市場中介組織的支持，如提供干旱信息與咨詢的風險評估公司及研究氣候變化、提供技術(shù)支撐的研究機構(gòu)等。

總之，緩解干旱的脆弱性和農(nóng)村貧困是我們面臨的亟待解決的現(xiàn)實問題，是一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程，需要政府、社會、個人等各界人士的共同努力和長期堅持。

參考文獻：

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第四篇：基于接近性灰色關(guān)聯(lián)分析的渠縣洪災(zāi)等級評價研究（共）

基于接近性灰色關(guān)聯(lián)分析的渠縣洪災(zāi)等級評價研究

摘 要：為了研究渠縣的洪災(zāi)等級，在綜合考慮渠縣經(jīng)濟和受災(zāi)情況的基礎(chǔ)上，針對渠縣5次特大洪災(zāi)，從經(jīng)濟損失、農(nóng)作物受災(zāi)情況、受災(zāi)人口、死亡人口、失蹤人口和房屋倒塌情況6個方面構(gòu)建評價指標，先對原始數(shù)據(jù)進行無量鋼化處理，再應(yīng)用接近性關(guān)聯(lián)模型確定洪災(zāi)災(zāi)情與極重災(zāi)的接近程度，計算渠縣的洪災(zāi)災(zāi)情的關(guān)聯(lián)度，最后確定渠縣的洪災(zāi)災(zāi)情等級。通過實際分析，評價結(jié)果與渠縣的實際災(zāi)情比較相符，能為渠縣洪災(zāi)災(zāi)情等級的綜合評價提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：接近性灰色關(guān)聯(lián)度 洪災(zāi) 災(zāi)情等級 評價體系

中圖分類號：O22 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2015）06（c）-0052-02

Research on Quxian’s Floods Evaluation Rating Based on Proximity Grey Correlation Analysis

Jiang Hongmei

（Department of Mathematics and Finance-Economics，Sichuan University of Arts and Science，Dazhou Sichuan，635000，China）

Abstract：In order to investigate Quxian’s floods rating，This paper constructs an evaluation system about the economic loss，crops disaster，affected population，number of dead and missing and housing collapse based on Quxian’s economy and disaster situation for five floods.The raw data is processed to dimensionless firstly.Then，the proximity grey correlation model is applied to determine the degree of proximity and then compute the correlation degree，so to determine the annual flood grade lastly.The result shows that our conclusion is consistent with the actual disaster fact through analysing，and thus provides the basis for comprehensive evaluation of local flood level.Key Words：Proximity of Grey Correlation Degree； floods； Flood Grade； Evaluation Ssystem

在自然災(zāi)害研究中，許多學(xué)者應(yīng)用灰色理論[1]評估災(zāi)害性天氣[2]、暴雨災(zāi)害 [3]等，其評價結(jié)果與實際災(zāi)情比較符合。為了定性地評估洪水災(zāi)情，國內(nèi)學(xué)者采用災(zāi)度判別[4]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[5]、投影尋蹤模型及混沌文化粒子群算法[6-7]等評估模型綜合評價洪災(zāi)的受災(zāi)程度。渠縣地處四川盆地東部，屬地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)易發(fā)地帶。僅2004-2011年，渠縣共發(fā)生5次特大洪災(zāi)，并呈逐年上升、多發(fā)、易發(fā)態(tài)勢，全縣工業(yè)、農(nóng)業(yè)、道路和通訊等損失嚴重，阻礙了該縣的經(jīng)濟發(fā)展。基于渠縣洪災(zāi)的多發(fā)性和不確定性，該文利用接近性關(guān)聯(lián)模型[8]確定洪災(zāi)災(zāi)情與極重災(zāi)的關(guān)聯(lián)程度，并對渠縣歷次特大洪災(zāi)情況進行定量的災(zāi)情等級評價。數(shù)據(jù)采集和評估指標

1.1 數(shù)據(jù)采集

以渠縣2004―2011年發(fā)生的5次特大洪災(zāi)受損情況為研究對象，通過市縣救災(zāi)辦、四川新聞網(wǎng)收集相關(guān)數(shù)據(jù)，詳細數(shù)據(jù)見表1。

1.2 評估指標

針對渠縣洪水災(zāi)害損失的實際情況，從6個方面構(gòu)建評估指標。

（1）直接經(jīng)濟損失（萬元）：因洪水災(zāi)害導(dǎo)致的直接經(jīng)濟損失。

（2）受災(zāi)人口（人）：因洪水災(zāi)害導(dǎo)致的受災(zāi)人口。

（3）農(nóng)作物受災(zāi)面積（公頃）：因洪水淹沒的農(nóng)作物面積。

（4）房屋倒塌（間）：因洪災(zāi)導(dǎo)致的房屋倒塌數(shù)。

（5）死亡人口（人）：由洪水災(zāi)害導(dǎo)致的死亡人口。

（6）失蹤人口（人）：由洪水災(zāi)害導(dǎo)致的失蹤人口。

根據(jù)上述指標，結(jié)合渠縣的經(jīng)濟及人口密度的特點，將洪災(zāi)損失等級分為極重災(zāi)、重災(zāi)、中災(zāi)、小災(zāi)、微災(zāi)5個等級。灰色關(guān)聯(lián)分析的評價過程

灰色關(guān)聯(lián)分析的基本思路是先確定參考數(shù)據(jù)序列和比較數(shù)據(jù)序列，將原始觀測數(shù)進行無量綱化處理，然后計算關(guān)聯(lián)度，根據(jù)關(guān)聯(lián)度的大小判斷參考序列和比較序列之間的相似程度?；疑P(guān)聯(lián)度分為接近性關(guān)聯(lián)度和相似性關(guān)聯(lián)度，接近性關(guān)聯(lián)度用于評價兩個序列在空間中的接近程度，如果兩個數(shù)據(jù)序列的變化趨勢越接近，則說明兩個序列的關(guān)聯(lián)度較大，否則它們之間的關(guān)聯(lián)度較小。

2.1 接近性灰色關(guān)聯(lián)度模型

無量綱化處理原始數(shù)據(jù)后得到比較數(shù)列，參考數(shù)列為利用接近性關(guān)聯(lián)度判斷比較數(shù)列和參考數(shù)列之間的接近程度，其一般步驟為：

第一步，求，（）

第二步，按接近性關(guān)聯(lián)度公式：，計算兩個序列間的關(guān)聯(lián)度。通過關(guān)聯(lián)度測度序列的大小關(guān)系，可以判斷洪災(zāi)災(zāi)情與極重災(zāi)的接近情況。如果關(guān)聯(lián)度越大，則說明洪災(zāi)災(zāi)情與極重災(zāi)更接近。

通過關(guān)聯(lián)度的數(shù)值確定洪災(zāi)的災(zāi)情等級。如果關(guān)聯(lián)度的數(shù)值越大，則說明洪災(zāi)災(zāi)害越嚴重。根據(jù)關(guān)聯(lián)度劃分渠縣洪災(zāi)災(zāi)情等級的評價標準，見表2。

2.2 接近性灰色關(guān)聯(lián)分析模型的建立和評價

根據(jù)渠縣2004-2011年5次特大洪災(zāi)受損情況，以每次洪災(zāi)的6個評價指標數(shù)據(jù)構(gòu)成比較數(shù)列，參考數(shù)列為極重災(zāi)的指標數(shù)據(jù)。接近性灰色關(guān)聯(lián)分析模型的建立步驟一般為：首先，利用轉(zhuǎn)換函數(shù)無量綱化處理原始數(shù)據(jù)，然后利用關(guān)聯(lián)模型計算關(guān)聯(lián)度，最后利用評價標準評價洪災(zāi)風險等級。

根據(jù)實際數(shù)據(jù)情況，我們給出相應(yīng)的轉(zhuǎn)換函數(shù)：

利用轉(zhuǎn)換函數(shù)無量綱化處理表1的數(shù)據(jù)，得表3。此時比較序列為，參考序列為，其中U0是各項指標的數(shù)值皆為1，屬于標準的極重災(zāi)。

由，計算接近性關(guān)聯(lián)度，見表4.3 結(jié)論

由表4知，在5次特大洪災(zāi)中，除2005年“7.8”洪災(zāi)是小災(zāi)外，其他4次洪災(zāi)均為中災(zāi)，這與渠縣實際遭受洪災(zāi)情況相符合。1990-2003年渠縣最高洪峰不超過15 m，而2011年9月18最高洪峰25.36 m，洪災(zāi)一年比一年兇猛。2004年整個達州地區(qū)遭受百年不遇的“9.3”特大暴雨洪澇災(zāi)害，由于洪災(zāi)來勢兇猛，渠縣受到源發(fā)性和次生性洪災(zāi)的影響致使洪災(zāi)損失嚴重；2005年“7.8”洪災(zāi)中宣漢受災(zāi)最重，渠縣主要是次生性災(zāi)害。后三次洪災(zāi)與2004年相比較災(zāi)情后果稍輕，原因在于總結(jié)抗洪經(jīng)驗，在特大暴雨來臨前，采取多部門聯(lián)動預(yù)警機制，加強監(jiān)測地質(zhì)災(zāi)害點和防汛隱患點，加強渠江流域的綜合治理，但由于雨量大、降雨密集度強等原因致使洪災(zāi)損失嚴重。由此可見，應(yīng)用接近性灰色關(guān)聯(lián)度評估渠縣洪災(zāi)災(zāi)情，是一種可行的洪災(zāi)災(zāi)害評估方法，其評估結(jié)果與實際災(zāi)情基本一致。

參考文獻

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第五篇：五糧液公司的關(guān)聯(lián)交易與實際理財目標案例分析報告（小編推薦）

五糧液公司的關(guān)聯(lián)交易與實際理財目標案例分析報告

摘要：股東財富最大化是西方企業(yè)的理財目標，“為股東創(chuàng)造價值”也往往是我國上市公司的理財目標，而在實際操作中理財目標往往被異化為“實際控制人利益最大化”。五糧液股份有限公司被認定通過關(guān)聯(lián)交易向五糧液集團有限公司輸送利益，損害其他利益相關(guān)者尤其是中小股東利益。隨著矛盾的不斷激化，最終證監(jiān)將依法按程序?qū)ξ寮Z液公司的“三宗罪”作出行政處罰。至此五糧液股份有限公司與五糧液集團有限公司的關(guān)聯(lián)利益交易鏈浮出水面。

關(guān)鍵字：理財目標、關(guān)聯(lián)交易、損害利益、“三宗罪”、正文：

五糧液股份有限公司，簡稱五糧液，股票代碼：000858。1998年五糧液酒廠除上市核心資產(chǎn)外的其他周邊產(chǎn)業(yè)組建成“四川省宜賓五糧液集團有限公司”。截止至2009年末，宜賓市國有資產(chǎn)經(jīng)營有限公司以持有五糧液股份有限公司56.07％股權(quán)處于絕對控股地位，第二大股東僅持股0.61％。宜賓市國有資產(chǎn)經(jīng)營有限公司是宜賓市國資委的全資子公司。五糧液股份有限公司是宜賓市國有資產(chǎn)經(jīng)營有限公司擁有的20家國企之一。上世紀90年代，宜賓市國有資產(chǎn)經(jīng)營有限公司還是宜賓市財政局的二級局，由于事業(yè)單位不能充當法人角色，不能發(fā)揮投融資和擔保的作用，宜賓市國資局改制為宜賓市國有資產(chǎn)經(jīng)營有限公司，這也是全國最早成立的國資公司之一。

在這一情況下，子公司（宜賓市國有資產(chǎn)經(jīng)營有限公司）的分紅和股權(quán)轉(zhuǎn)讓收益全部上繳財政，宜賓市國資公司沒有資產(chǎn)基礎(chǔ)。地方國資公司本身不從事生產(chǎn)經(jīng)營，如不能從下屬從事生產(chǎn)經(jīng)營的企業(yè)中獲取現(xiàn)金流去補充資本金，發(fā)展自然成為問題。在我國資本市場制度尚不完善的制度背景下，政府對股份制公司尤其是上市的股份公司的管理與指導(dǎo)處在嘗試階段，同時資本市場對普通股民開放也處于嘗試階段，因此政府、企業(yè)與中小股民之間因誤解而摩擦不斷。長期以來，五糧液這只股票一直是中國資本市場績優(yōu)股的代名詞，因此無論是政府還是與五糧液（代碼：000858）利益相關(guān)聯(lián)的中小股東都對其抱有較高期望。由于當時五糧液股份有限公司還未對另一控股子公司五糧液供銷有限公司進行控股，在五糧液股份有限公司和五糧液集團有限公司的經(jīng)營管理中，為了躲避經(jīng)營風險，經(jīng)營者將五糧液酒的銷售權(quán)讓渡給了五糧液集團有限公司的銷售公司，使五糧液股份有限公司的產(chǎn)品庫存量降至最低，這個現(xiàn)在看來尋常且必要的決策在當時被看成是令人匪夷所思的現(xiàn)象。五糧液釀酒時將酒壇密封發(fā)酵15年是五糧液酒考究的釀制工藝中的重要環(huán)節(jié)。五糧液的釀造特點導(dǎo)致了這是跨越15年的長期投資，與中小投資者購買股票尋求快速致富的心理相矛盾，于是在中小股東強烈要求分紅，上市公司不予理睬的情況下使矛盾激化。

2009年4月，四名上海小股東以五糧液股份有限公司年報造假和2006—2008年涉嫌偷稅漏稅19.51億元為由，提起訴訟，而此案最終因起訴認人未提供“行政處罰決定或公告”未被法院受理而告終。2009年9月9日，五糧液股份有限公司突發(fā)公告，稱收到中國證監(jiān)會的調(diào)查通知書，因公司涉嫌違反法律法規(guī)，證監(jiān)會決定對其立案調(diào)查。同年9月23日，證監(jiān)會發(fā)出正式通報，稱五糧液股份有限公司涉嫌“三宗罪”：

1.涉嫌存在未按規(guī)定披露重大證券投資行為及較大投資損失：五糧液股份有限公司未披露其控股子公司的上述資金借貸及重大證券投資行為，也未納入財務(wù)報表進行核算；在證券投資資金因證券公司清理和破產(chǎn)被限制、扣劃后，未調(diào)整利潤，導(dǎo)致財務(wù)報表存在虛假記載。

2.未如實披露重大證券投資損失：2000年7月20日，五糧液投資有限責任公司投入13000萬元在中科證券宜賓營業(yè)部開立賬戶用于證券投資，至2005年年底資金余額為8761.79萬元。2006年2月24日，中科證券因風險爆發(fā)被行政清理。2007年9月7日，北京二中院裁定宣告中科證券破產(chǎn)，五糧液投資有限責任公司隨后申報債權(quán)；2008年8月1日，中科證券清算組將第一次破產(chǎn)財產(chǎn)分配資金458.81萬元劃給五糧液投資有限責任公司。五糧液在中期報告和報告中均將上述資金作為正常的貨幣資金予以反映，并未計提相應(yīng)的減值準備，涉嫌虛增利潤。3.披露的主營業(yè)務(wù)收入數(shù)據(jù)存在差錯：2007，五糧液股份有限公司控股子公司“四川省宜賓五糧液供銷有限公司”主營業(yè)務(wù)收入為725066.15萬元，但五糧液在其2007年報告中披露該子公司的主營業(yè)務(wù)收入為825066.15萬元、合并報表后的主營業(yè)務(wù)收入為732855.58萬元，由此導(dǎo)致報告中披露的主營業(yè)務(wù)收入數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)不符，但五糧液并未對上述重大差錯予以及時更正公告。

事實上，股權(quán)托管帶來的關(guān)聯(lián)交易五糧液早有預(yù)料。在招股說明書的風險中提到，由于五糧液股份有限公司是由原五糧液酒廠的優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)剝離而成，導(dǎo)致五糧液股份有限公司和五糧液集團有限公司之間存在委托加工基酒、綜合服務(wù)等關(guān)聯(lián)交易，如處理不當，存在損害全部或部分小股東利益的風險。雖然托管關(guān)系解除了但五糧液股份有限公司與五糧液集團有限公司的關(guān)聯(lián)交易問題并沒有解決。我國上市公司股東采取股權(quán)托管行使轉(zhuǎn)移公司控制權(quán),公司經(jīng)營業(yè)績并沒有明顯改善。部分股權(quán)受托方還利用上市公司股權(quán)托管,掏空上市公司。調(diào)查結(jié)果顯示,77家中,有64家終結(jié)了股權(quán)托管。證監(jiān)會也出臺了《關(guān)于規(guī)范上市公司實際控制權(quán)轉(zhuǎn)移行為有關(guān)問題的通知》,要求托管必須取消。所以為了減少這種關(guān)聯(lián)交易對中小股東利益的損害和對實際理財目標的影響，證監(jiān)會應(yīng)該加大監(jiān)管力度，出臺更多的相關(guān)法律法規(guī)，嚴厲治理上市公司存在的違法行為。同時，中小股民需要盡量提高自身的法律意識，勇于維護自己的合法權(quán)益。共同創(chuàng)造一個更加法制透明公正合法的市場。

參考文獻：

《五糧液和五糧液集團》

《五糧液公司的關(guān)聯(lián)交易與實際理財目標》 《五糧液存在的“三宗罪”》 《五糧液：關(guān)聯(lián)交易管理制度》