一种烟草专卖市场秩序评价的方法与流程

1.本发明涉及烟草专卖市场监管领域，具体涉及是一种烟草专卖市场秩序评价的方法。


背景技术：

2.市场秩序是市场监管工作成果的体现，也是烟草行业各方面工作整体效果的反映。建立市场秩序监测与评价体系，拓宽市场信息来源，加强监管数据挖掘，可以总体把握市场状况表现，客观评判市场监管成效，有利于及时发现各地工作中的缺位、越位和不到位问题，完善对专卖管理部门的工作督导机制，形成对生产经营部门的事前监督机制，同时，也有助于各地专卖管理部门对比发现工作中的差距，解决当前无法量化对比评判各地工作质量的难题。
3.目前烟草专卖市场秩序评价多基于评估人员的个人经验，未形成一套客观有效能够统一执行的评价方法，导致在具体实施时存在各地工作中的缺位、越位和不到位问题。


技术实现要素：

4.本发明针对以上问题，提供一种烟草专卖市场秩序评价的方法。
5.采用的技术方案是，一种烟草专卖市场秩序评价的方法，其中包括以下步骤：
6.s1.获取待秩序评价的区域内烟草市场评价指标；
7.s2.构建评价指标下的理想特征序列；
8.s3.构建待秩序评价的区域内各单位各评价指标的相关因素序列；
9.s4.确定数据质量；
10.s5.通过数据质量，得到各单位各评价指标序列理想状态关联度；
11.s6.待秩序评价的区域内各单位烟草市场秩序排序。
12.可选的，s1中，烟草市场评价指标包括通过报表、数据采集、查阅信息系统直接或间接获取的烟草市场数据。
13.进一步的，s1中，烟草市场评价指标包括条烟零售价格指数、平均月存销比、外流户数比例、真烟非法流通率、稳定订货率、持证户查处率、查获非法卷烟销量占比、大要案件查处数量占比、申请歇业比和消费者满意度中一种或多种。
14.可选的，s2中，理想特征序列为s1中选择的评价指标理想值归一化后随机排序组成的一组序列，且用yi(d)进行表示，其中y表示理想特征序列，i表示理想特征序列的烟草市场评价指标，d表示序列序号。
15.进一步的，s3中，各单位各评价指标的相关因素序列为各单位各评价指标的真实数据归一化后按照理想系统特征序列的顺序组成的多组序列，且每组序列用x
org
(d)进行表示，其中x表示相关因素特征序列，org表示各单位相关因素序列的指标，d表示序列序号。
16.可选的，s4中，确定数据质量包括市场秩序试算，测试平均偏差。
17.进一步的，市场秩序试算，测试平均偏差包括以下步骤：
18.s1’.设定理想特征序列和对比测试序列，对比测试序列是将理想特征序列的顺序随机打乱后得到的序列；
19.s2’.计算绝对关联度，通过s3得到相关因素序列与s1’中的理想特征序列计算得到绝对关联度，用ε
org
(d)表示；
20.s3’.计算测试关联度，通过s3得到相关因素序列顺序按照s1’中对比测试序列顺序排序，再计算各单位相关因素特征序列与对比测试序列的绝对关联度，用ε
org
(d)
′
表示；
21.s4’.计算s2’和s3’的偏差|ε
org
(d)-ε
org
(d)
′
|，再计算每个单位的偏差的标准差，用标识s(d)表示。
22.可选的，当s(d)＞0.1时，则市场评价指标存在结构性问题，需要进行市场评价指标的优化。
23.进一步的，优化的方式为建立市场评价指标的关联矩阵，取临界值r＝0.8，0.85，消除导致结构性问题的市场评价指标，其余市场评价指标重新按照s1’开始。
24.可选的，当s(d)≤0.1时，则市场评价指标设计合理
25.本发明的有益效果至少包括以下之一；
26.1、通过从待秩序评价的区域内选取烟草市场评价指标，并通过构建理想特征序列和相关因素序列，用以确定数据质量，并最终得到各单位各评价指标序列理想状态关联度，从而能够生成秩序评价的区域内各单位烟草市场秩序排序完成市场秩序评价。
27.2、可以更加科学客观的评价各地区专卖市场秩序，有利于及时发现各地工作中的缺位、越位和不到位问题，解决当前无法量化对比评判各地工作质量的难题。
附图说明
28.图1为一种烟草专卖市场秩序评价方法的流程图；
具体实施方式
29.为了使本发明的目的、技术方案及优点能够更加清晰明白，以下结合附图和实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明保护内容。
30.在本发明的描述中，需要说明的是，可能使用到的术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制；可能使用到的术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，此外，除非另有明确的规定和限定，可能使用到的术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
31.一种烟草专卖市场秩序评价的方法，其中包括以下步骤：
32.s1.获取待秩序评价的区域内烟草市场评价指标；
33.s2.构建评价指标下的理想特征序列；
34.s3.构建待秩序评价的区域内各单位各评价指标的相关因素序列；
35.s4.确定数据质量；
36.s5.通过数据质量，得到各单位各评价指标序列理想状态关联度；
37.s6.待秩序评价的区域内各单位烟草市场秩序排序。
38.这样设计的目的在于，通过从待秩序评价的区域内选取烟草市场评价指标，并通过构建理想特征序列和相关因素序列，用以确定数据质量，并最终得到各单位各评价指标序列理想状态关联度，从而能够生成秩序评价的区域内各单位烟草市场秩序排序完成市场秩序评价，可以更加科学客观的评价各地区专卖市场秩序，有利于及时发现各地工作中的缺位、越位和不到位问题，解决当前无法量化对比评判各地工作质量的难题。
39.在具体实施时，s1中通常烟草市场评价指标包括通过报表、数据采集、查阅信息系统直接或间接获取的烟草市场数据，一般所指的直接或间接获取的烟草市场数据包括条烟零售价格指数、平均月存销比、外流户数比例、真烟非法流通率、稳定订货率、持证户查处率、查获非法卷烟销量占比、大要案件查处数量占比、申请歇业比和消费者满意度中一种或多种。
40.s2中理想特征序列为s1中选择的评价指标理想值归一化后随机排序组成的一组序列，且用yi(d)进行表示，其中y表示理想特征序列，i表示理想特征序列的烟草市场评价指标，d表示序列序号，且序列序号为时间、空间或部门。
41.s3中各单位各评价指标的相关因素序列为各单位各评价指标的真实数据归一化后按照理想系统特征序列的顺序组成的多组序列，且每组序列用x
org
(d)进行表示，其中x表示相关因素特征序列，org表示各单位相关因素序列的指标，d表示序列序号，且序列序号为时间、空间或部门。
42.s4中确定数据质量包括市场秩序试算，测试平均偏差，包括以下步骤：
43.s1’.设定理想特征序列和对比测试序列，对比测试序列是将理想特征序列的顺序随机打乱后得到的序列；
44.s2’.计算绝对关联度，通过s3得到相关因素序列与s1’中的理想特征序列计算得到绝对关联度，用ε
org
(d)表示，其计算式如下所示；
45.烟草市场秩序各单位绝对关联度计算公式：
[0046][0047]
其中
[0048][0049][0050]
其中k为烟草市场秩序影响因素序列当前序号；i为第i个因素；n为烟草市场秩序影响度因素序列最末序号；d为参与市场秩序评价的单位序号；
[0051]
s3’.计算测试关联度，通过s3得到相关因素序列顺序按照s1’中对比测试序列顺序排序，再计算各单位相关因素特征序列与对比测试序列的绝对关联度，用ε
org
(d，)
′
表示，测试序列表征不同理想状态下，各单位样本数据序列相对于理想状态的稳定程度，其值平均偏差越小，则评价结论越可信，如果平均偏差较大，需要考虑数据质量是否存在结构性问
题，对烟草市场秩序评价指标进行优化，ε
org
(d)
′
计算公式同式(1)右半部分。
[0052]
s4’.计算s2’和s3’的偏差|ε
org
(d)-ε
org
(d)
′
|，再计算每个单位的偏差的标准差，用标识s(d)表示。
[0053]
当s(d)＞0.1时，则市场评价指标存在结构性问题，需要进行市场评价指标的优化，优化的方式为建立市场评价指标的关联矩阵，取临界值r＝0.8，0.85，消除导致结构性问题的市场评价指标，其余市场评价指标重新按照s1’开始。
[0054]
当s(d)≤0.1时，则市场评价指标设计合理，则可以通过理想序列进行关联分析得到待秩序评价的区域内各单位烟草市场秩序排序。
[0055]
以2020年四川地区烟草专卖市场为例，首先能够得到烟草市场评价指标，如表1：
[0056]
表1：烟草市场评价指标
[0057]
序号指标名称1条烟零售价格指数2平均月存销比3外流户数比例4真烟非法流通率5稳定订货率6持证户查处率7查获非法卷烟销量占比8大要案件查处数量占比9申请歇业比10消费者满意度
[0058]
然后通过以上10个烟草市场评价指标能够得到理想特征序列，如表2：
[0059]
表2：烟草市场秩序评价系统特征序列
[0060][0061]
接着构建待秩序评价的区域内各单位各评价指标的相关因素序列，如表3：
[0062]
表3 2020年四川省21个单位相关因素序列
[0063][0064]
然后通过市场秩序试算，测试平均偏差，确定数据质量。
[0065]
s1’，根据烟草市场秩序评价工作原则，设定理想特征序列和对比测试序列。系统特征序列：yi(d)＝(0，0，0，0，1，0，0，0，1，1)
[0066]
系统对比测试序列：yi(d)’＝(1，0，0，0，0，1，0，0，0，1)
[0067]
需要指出的是，在s1’中，理想特征序列示例：
[0068]
yi(d)＝(y
指标1
(d)，y
指标2
(d)，y
指标3
(d)，...，y
指标n
(d))
[0069]
随机排序后的对比测试序列示例：
[0070]
yi(d)
′
＝(y
指标3
(d)，y
指标n
(d)，y
指标1
(d)，...，y
指标2
(d))
[0071]
其中：对比测试序列中，指标3可以是指标2，也可以是指标n，是有理想特征序列随机组成。即是与理想序列数值相同，但顺序不相同的序列。
[0072]
s2’，以四川省2020年各市州局数据为样本，根据下方公式(1)构建各市州市场秩序评价指标的相关因素序列(归一化)；
[0073]
s3
’‑
s4’，对各地市州求取相对系统特征序列的绝对关联度，核心计算公式如下为：
[0074][0075]
[0076][0077]
其中k为序列当前序号；i为第i个因素；n为序列最末序号。
[0078]
表4 2020年四川省各市州局市场秩序绝对关联度
[0079][0080][0081]
基于表4可以看出，其中存在多个偏差大于0.1的数据，并且平均偏差亦大于0.1，因此表1中选取的10个烟草市场评价指标存在较大的结构性问题，需要进行数据的优化。
[0082]
在优化时，建立10个烟草市场评价指标的关联矩阵，如表5所示：
[0083]
表5 10个烟草市场评价指标的关联矩阵
[0084][0085]
取临界值r＝0.8，0.85，对10个烟草市场评价指标的相互关联聚类性进行分析，以聚类法，消除部分数据结构问题。见表6计算结果。
[0086]
表6指标优化表
[0087][0088]
基于表6进行优化，优化后的指标如表7：
[0089]
表7优化后指标
[0090]
序号指标1稳定订货率2大要案件查处数量占比3申请歇业比
[0091]
在进行优化后，将剩余的3个烟草市场评价指标重新代入s1’：
[0092]
优化后系统特征序列和系统对比测试序列。
[0093]
理想特征序列：yi(d)＝(1，0，1){稳定订货率，大要案件查处数量占比，申请歇业比}
[0094]
对比测试序列：yi(d)’＝(0，1，1){大要案件查处数量占比，稳定订货率，申请歇业比}
[0095]
s2
’‑
s4’，样本数据校核，计算平均偏差如下表8所示：
[0096]
表8优化后指标的平均偏差
[0097][0098]
经过数据优化后，评价偏差小于0.1，稳定性有显著提高，选择的烟草市场评价指标进行评价结果总体可信。
[0099]
s5-s6，计算各单位指标序列相对理想状态关联度，并完成待秩序评价的区域内烟草市场秩序排序，如表9所示。
[0100]
表9四川省烟草市场秩序排序
[0101][0102][0103]
通过从待秩序评价的区域内选取烟草市场评价指标，并通过构建理想特征序列和相关因素序列，用以确定数据质量，并最终得到各单位各评价指标序列理想状态关联度，从而能够生成秩序评价的区域内各单位烟草市场秩序排序完成市场秩序评价，可以更加科学客观的评价各地区专卖市场秩序，有利于及时发现各地工作中的缺位、越位和不到位问题，解决当前无法量化对比评判各地工作质量的难题。
[0104]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。