基于Vague集的企业反倾销申诉问题研究

王宾容 谢思艳

［摘要］ 反倾销是重要的国际贸易救济措施，面对进口产品的倾销行为，企业是否提起反倾销申诉受很多因素的影响，本文运用Vague集的模糊多目标决策方法来分析单个企业的反倾销申诉问题，通过比较引领申诉、响应申诉、不申诉这3个方案的Vague值来选出最优方案，为企业是否进行反倾销申诉提供了一个实际可行的决策方法。

［关键词］ Vague 集；多目标决策；反倾销申诉

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 06. 018

［中图分类号］F272.3［文献标识码］A［文章编号］1673 - 0194（2012）06- 0037- 04

1引言

自１９９７年我国发动首例反倾销案——新闻纸案至今，反倾销已经成为我国产业对抗国外进口产品倾销的有力武器，对外反倾销立案数总体呈现上升趋势。虽然反倾销可以保护国际贸易秩序，维护公平竞争的贸易环境，但是面对国外产品的倾销，企业是否选择反倾销申诉受各种因素的制约，不同的企业会有不同的反应，一些企业成为反倾销的积极倡导者和实践者，一些企业持观望态度，还有一些企业则明确表示不参与乃至反对。企业应该以怎样的态度面对倾销？本文从企业的视角，运用Ｖａｇｕｅ集的多目标决策方法分析反倾销申诉问题，旨在为企业提供一种可行的决策方法，当企业面临国外产品的倾销时，是否要进行反倾销申诉，可以运用该方法做出科学的决策，避免盲目性，提高反倾销申诉的效率和胜诉的概率。

2研究背景

进口产品倾销直接损害的是企业利益，在遭遇国外倾销时，企业理应积极进行反倾销申诉。然而反倾销申诉的申请人应当能代表国内某类产业，而不只是一般的企业、组织或个体。所谓代表国内产业，根据我国《反倾销条例》第十七条的规定，是指在表示支持申请或者反对申请的国内产业中，支持者的产量占支持者和反对者的总产量的５０％以上的，但是，表示支持申请的国内生产者的产量不足国内同类产品总产量的２５％的，不得启动反倾销调查。这就决定了提起反倾销申请的主体是有一定限制条件的，申请者不足以代表国内产业的，就无法启动反倾销调查。在完全竞争的市场环境下，由于产业内企业众多，一些有心提起反倾销申诉的企业，由于产量有限，达不到提起反倾销要求的产量，无法单独提起反倾销申诉，这时联系产业内其他生产者共同发起申请这就成为理所当然的选择。企业应该成为申诉的引领者、响应者，还是不参加、不响应，静观其变成为便车的搭乘者？

对于反倾销申诉问题，以往的研究多是从产业的角度出发，一些以企业视角考察反倾销申诉的，往往是运用博弈的方法对企业的行为选择进行分析。如胡丹婷、何建华等人在多人贡献博弈的框架下分析了行业反倾销申诉问题，得出在混合策略均衡下行业提起反倾销申诉的概率与厂商数量成反比的关系，说明行业中企业的个数越多，行业反倾销申诉的概率越小。王耀中、侯俊军和胡守亭认为我国国内企业和行业少有反倾销申诉的原因之一，在于国内企业之间存在着一种囚徒困境博弈关系，这种博弈使得放弃反倾销成为它们的最佳选择，从而选择不提起反倾销调查。然而这些都是企业之间进行博弈的一种结果，博弈的方法是在权衡企业之间的行为选择问题，而忽略了企业也应该站在自身的角度来决定是否申诉，而不是单纯地与其他企业进行博弈来做出选择。因此本文从企业自身出发，不考虑其他企业的行为选择，运用决策分析方法来决定单个企业的决策。通过决策方法来决定企业是否选择申诉，以及在申诉中扮演什么角色。若企业引领申诉，那就是担当反倾销申诉的发起者；若企业响应申诉，就是担当申诉的追随者，众多企业联合起来进行反倾销申诉；若决策方法决定了企业根据自身条件选择不申诉，那么企业就可以决定不参与反倾销申诉。站在企业自身的角度来分析，一方面可以避免企业之间因博弈造成的囚徒困境而选择保持沉默，使企业能够快速有效地做出决策，积极参与反倾销申诉。另一方面，在遭遇国外倾销时，单个企业做出决策后，愿意申诉的企业能够很好地联合起来，提高了反倾销申诉的效率和胜诉的概率。

3研究方案设计

3．１ Ｖａｇｕｅ集

自从Ｚａｄｅｈ在１９６５年提出模糊集，模糊集理论就应用于处理模糊决策问题。作为一种应用，Ｖａｇｕｅ集被用于模糊多目标决策问题中，Ｖａｇｕｅ集的特点是由一个真隶属函数和一个假隶属函数来描述隶属度的界，这个界同时给出了隶属、非隶属和未知三方面的信息。Ｖａｇｕｅ集能恰当和全面地表达决策者的偏好信息，在处理不确定信息时有更强的表示能力。对于反倾销申诉问题，由于不同的因素对企业进行申诉选择的影响不同，在做决策时存在不确定性。因此本文在分析反倾销申诉问题时，就采用了基于Ｖａｇｕｅ集的多目标决策方法，计算结果表明，该方法能有效地应用到反倾销申诉的决策中。

3．２ 关键指标的确定

对于单个企业来说，在遭遇国外产品进口倾销的损害时，企业是否选择申诉，考虑的主要因素有哪些？李坤望、王孝松“在美国对华反倾销裁定影响因素的经验分析”一文中，指出有三类因素会影响美国对华反倾销决策，其中第二类是反映申诉者所属行业经济特征以及美国宏观经济形势的变量，这些因素包含进口渗透率、进口替代弹性、申诉者所在行业的经济效率和社会影响、国家的宏观经济形势。站在国家的角度，在进行反倾销裁定时，会考虑申诉者所在行业的经济效率和社会影响。对于单个企业来说，选择是否进行反倾销申诉，也需要考虑企业自身的经济效率，产品处于生命周期的哪个阶段，是否有光明的发展前景。此外，在进行反倾销申诉时，要考虑到最终反倾销的裁定能否成立。参考我国商务部对反倾销案的调查，调查机关对被调查产品是否存在倾销和倾销幅度、被调查产品是否对中国国内产业造成损害及损害程度以及倾销与损害之间的因果关系进行调查，被调查产品影响国内产业的相关经济因素和指标有以下１６项，分别是表观消费量、产能、产量、销售量、市场份额、销售价格、销售收入、利润、投资收益率、开工率、就业人数、劳动生产率、人均工资、期末库存、经营活动现金流量净额和投融资能力。在这些指标中，有些指标之间是存在一定相关性的，部分指标也会影响到企业对反倾销申诉的选择。

综合这两方面的指标，最终确定企业在该产业中所占的市场份额、产品对国内市场的依赖程度、产品的需求状况、企业的经济效率、研发投入、宏观经济形势和申诉成本这７个指标为关键指标。其中，产品对国内市场的依赖程度主要用来表示企业的产品主要是供给国内市场还是出口，产品对国内市场的依赖程度高，则国外产品的倾销就会对企业产生很大的影响，若企业的产品主要是出口，则国外的倾销对企业的影响就不大。宏观经济形势也是考虑的因素之一，一般来说，如果国家正处于经济衰退期，则某个行业面临的销量和利润的减少可能是由于宏观经济形势造成的，而并非国外厂商的不公平贸易行为造成的，而经济形势不好，即使存在反倾销，国家也会谨慎地给予申诉者贸易救济，因此进行反倾销申诉时要将宏观经济形势考虑在内。

4模型的建立

基于Ｖａｇｕｅ集的模糊多目标决策方法是根据各方案的目标权重来构造各方案的Ｖａｇｕｅ估计值，并据此选择最优方案，该方法的一般步骤如下：

（１）将决策者的意见（决策矩阵Ｆ）转化为目标优属度矩阵ｕ；在分析申诉问题时，决策方案有3种，引领申诉、响应申诉和不申诉。令ｘ１＝｛引领申诉｝，ｘ２＝｛响应申诉｝，ｘ３＝｛不申诉｝。则决策空间Ｕ＝｛ｘ１，ｘ２，ｘ３｝。决策目标集Ｉ＝｛Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４，Ｉ５，Ｉ６，Ｉ７｝， 其中Ｉ１为市场份额，Ｉ２为产品对国内市场的依赖程度，Ｉ３为产品的需求状况，Ｉ４为企业的经济效率，Ｉ５为研发投入，Ｉ６为宏观经济形势，Ｉ７为申诉成本。决策目标集与决策空间可以组成一个７行３列的矩阵。ｆ（ｘ１）＝（ｆ１（ｘ１），ｆ２（ｘ１），…，ｆ７（ｘ１））Ｔ表示方案ｘ１的７个目标的向量函数。记ｆｉｊ＝ｆｊ（ｘｊ）（ｉ＝１，２，３，４，５，６，７；ｊ＝１，２，３），则ｆ12表示方案ｘ２的第１个目标值。于是对于决策方案为数目有限的多目标决策，其目标空间可用决策矩阵Ｆ来表示，即

F=f11 f12 f13f21 f22 f23f31 f32 f33f41 f42 f43f51 f52 f53f61 f62 f63f71 f72 f73

将决策目标值为模糊语言的目标值采用语言变量进行处理，把决策目标的模糊语言与相对优属度进行转换，就可以得到Ｆ的目标优属度矩阵：

u=u11 u12 u13u21 u22 u23u31 u32 u33u41 u42 u43u51 u52 u53u61 u62 u63u71 u72 u73

（２）设定决策者满意和不满意的上下界，求出各方案的支持目标集、反对目标集合和中立目标集。λ（1）为决策者能接受的不满意度的上界，λ（2）为决策者能接受的满意度的下界，如果u12≥λ（2），则称第１个目标函数相对于第２个方案ｘ２是满意的，如果u12≤λ（2），则称第１个目标函数相对于第２个方案ｘ２是不满意的，如果λ（1）≤u12≤λ（2），则称第１个目标相对于第２个方案ｘ２是中立的。

（３）确定各方案的Ｖａｇｕｅ 估计值；赋予７个决策目标不同的权重，目标的权重向量为ω=（ω１，ω２，ω３，ω４，ω５，ω６，ω７）Ｔ。对于方案ｘ１而言，它在７个目标上满足决策者要求的程度可用一个Ｖａｇｕｅ值来表示，即v1=［ｔ（ｘ１），１－ｆ（ｘ１）］，其中ｔ（ｘ１）等于方案的支持目标集的目标函数对应的权重之和，ｆ（ｘ１）等于方案的反对目标集的目标函数对应的权重之和。

（４）根据Ｖａｇｕｅ值的排序函数，计算各方案的评分；根据公式Ｓ（Ｅ（ｘｉ））＝ｔ（ｘｉ）－ｆ（ｘｉ），Ｓ（Ｅ（ｘｉ））的值越大，方案ｘｉ越满足决策者的要求。

（５）对所有方案进行排序，选择最优方案。对于申诉问题，即判断Ｓ（Ｅ（ｘ１））、Ｓ（Ｅ（ｘ２））与Ｓ（Ｅ（ｘ3））的大小。

5反倾销申诉问题中的具体运用

对于单个企业来说，在不考虑其他企业的行为选择的情况下，从影响企业决策的７个关键因素来做出选择。由于这７个指标对企业进行反倾销申诉选择有影响，但其无法用精确的数值来表示企业的选择。运用Ｖａｇｕｅ集的模糊多目标决策方法时，当关键因素无法用精确的数来表示决策者的偏好时，可以根据问题选择一个适合的语言变量来表示决策者的偏好符合决策者的习惯。这里选取７级Ｖａｇｕｅ语言变量来确定Ｖａｇｕｅ目标的相对优属度，“很高”、“高”、“较高”、“中等”、“较低”、“低”、“很低”。对于不同的企业，决策者对这７个决策目标有不同的偏好，如有的企业在受到倾销损害时，所占的市场份额很高时选择引领申诉，所占的市场份额高时选择响应申诉，而有的企业在市场份额高时就选择引领申诉，在市场份额低时选择不申诉，因此单个企业可以根据决策目标对本企业选择引领申诉、响应申诉或不申诉的相对优属度来做出选择。以单个企业为例，７个关键指标的总体申诉与不申诉的目标值如下：

F=中等 较低 低很高 较高 很低很高 高 中等高 较高 低高 较高 较低高 中等 低低 中等 高

（１）将决策矩阵Ｆ转化为目标优属度矩阵。由目标值可以看出，决策矩阵中决策目标Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４，Ｉ５，Ｉ６，Ｉ７为模糊语言，可采用语言变量进行处理，本文中取模糊判断，“很高”、“高”、“较高”、“中等”、“较低”、“低”、“很低”的相对优属度分别为０．９， ０．７５， ０．６， ０．５， ０．４， ０．２５， ０．１。将模糊语言与相应的相对优属度进行转换，经过转换，得到Ｆ的目标优属度矩阵：

u=0.50.40.250.90.60.10.9 0.750.50.75 0.6 0.250.75 0.60.40.75 0.5 0.250.25 0.5 0.75

（２）确定各方案的支持目标集、反对目标集和中立目标集。令λ（1）＝０．３，λ（2）＝０．６，由目标优属度矩阵可得出方案ｘ１的支持目标集（F1）、反对目标集（A1）和中立目标集（N1），同理可得方案ｘ２、方案ｘ３的支持目标集、反对目标集和中立目标集，其分别如下：

Ｆ１＝［Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４，Ｉ５，Ｉ６］，Ａ１＝［Ｉ２］，Ｎ１＝［Ｉ１］；

Ｆ2＝［Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４，Ｉ５］，Ａ2＝［?椎］，Ｎ2＝［Ｉ１，Ｉ6，Ｉ7］；

Ｆ3＝［Ｉ7］，Ａ3＝［Ｉ1，Ｉ2，Ｉ4，Ｉ6］，Ｎ3＝［Ｉ3，Ｉ5］。

（３）计算各方案的Ｖａｇｕｅ值。采用专家打分法计算７个关键指标的权重。通过计算１０位专家对７个关键指标的权重赋值的平均值，可以得到目标的权重向量为ω＝［０．１４，０．１８，０．１３，０．０８，０．１３，

０．１５，０．１９］Ｔ。对第一个方案ｘ１，ｔ（ｘ１）=ω2+ω3+ω4+ω5+ω6＝０．６７，ｆ（ｘ１）＝ω7=０．１９，1-ｆ（ｘ１）＝０．８１，因此，得出第一个方案的Ｖａｇｕｅ的值为v1＝［０．６７， ０．８１］，同理得第二个方案的Ｖａｇｕｅ的值为v2＝［０．５２，１．００］，第三个方案ｘ３的Ｖａｇｕｅ值为ｖ３＝［０．１９，０．４５］。

（４）根据公式Ｓ（Ｅ（ｘｉ）＝ｔ（ｘｉ）－ｆ（ｘｉ），计算各方案的评分Ｓ（Ｅ（ｘｉ）），Ｓ（Ｅ（ｘ１））＝ｔ（ｘ１）－ｆ（ｘ１）＝０．４８，Ｓ（Ｅ（ｘ２））＝ｔ（ｘ２）－ｆ（ｘ２）＝０．５２，Ｓ（Ｅ（ｘ３））＝ ｔ（ｘ３）－ｆ（ｘ３）＝－０．２６。

（５）根据以上计算，得出3种决策方案的排序为x2>x1>x3，从而选择最佳方案ｘ２，即该企业在面临反倾销申诉时，会选择响应申诉。

通过该方法在反倾销申诉问题中的实际应用可以看出，单个企业要在反倾销申诉中扮演什么角色，可以运用该方法做出选择。由于不同因素对选择申诉方案的影响权重不同，因此支持企业进行选择的因素就不同。本例中，支持企业选择引领申诉的有５个因素，支持企业选择响应申诉的有４个因素，支持企业选择不申诉的只有１个因素。根据Ｖａｇｕｅ值的排序可以看出，方案ｘ２为最佳方案，即企业的决策为选择响应申诉。同时也可以看出， 产品对国内市场的依赖程度、产品的需求状况、企业的经济效率、研发投入这4个因素对企业选择响应申诉这一决策起了关键作用。

6结 论

本文通过实例，验证了基于Ｖａｇｕｅ集的模糊多目标决策方法可以应用到反倾销申诉问题中。在反倾销申诉问题中，单个企业对是否要进行申诉很难做出决策，如果企业能够应用此方法，从影响企业做出决策的关键因素出发，通过计算引领申诉、响应申诉与不申诉这3个方案的Ｖａｇｕｅ值，从而判断哪个方案更优，为企业在进行申诉选择时提供很好的决策标准，来决定是引领申诉、响应申诉或是不申诉。单个企业做出决策后，那么愿意申诉的企业就可以集中起来进行反倾销申诉，启动反倾销调查。这样可以避免各个分散的企业等待“搭便车”的行为，提高反倾销申诉的效率和胜诉的概率，同时也能够促使我国企业有效地利用反倾销措施抵制国外产品的倾销，维护国内市场的稳定运行。

主要参考文献

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