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        世博會(huì)對(duì)上海區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響研究

        2015-07-07 23:23:36王夢(mèng)
        現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2015年13期

        王夢(mèng)

        摘要:考慮世博會(huì)對(duì)上海區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響,利用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重系數(shù),建立了橫向影響力模型,計(jì)算得到申博成功后5年的橫向影響力。

        關(guān)鍵詞:上海世博會(huì);影響力;定量評(píng)估

        中圖分類號(hào):F2

        文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        文章編號(hào):16723198(2015)13002902

        0背景

        2010年上海世博會(huì)是首次在中國(guó)舉辦的世界博覽會(huì)。從1851年倫敦的“萬(wàn)國(guó)工業(yè)博覽會(huì)”開始,世博會(huì)正日益成為各國(guó)人民交流歷史文化、展示科技成果、體現(xiàn)合作精神、展望未來(lái)發(fā)展等的重要舞臺(tái)。

        由于世博會(huì)在上海舉行,所以整體的對(duì)上海區(qū)域影響較大。同時(shí),世博會(huì)是一個(gè)全世界關(guān)注的焦點(diǎn)。為了更好確切了解上海世博會(huì)影響力,我們準(zhǔn)備定量評(píng)估2010年上海世博會(huì)的影響力。

        定義:橫向影響力是指經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的增長(zhǎng)率與對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)乘積之和,其取值范圍是-1,1。

        1模型的建立

        通過(guò)查詢中國(guó)知網(wǎng),我們對(duì)上海經(jīng)濟(jì)的影響確定了七項(xiàng)指標(biāo):人均GDP、工業(yè)生產(chǎn)值、人均存儲(chǔ)春款、居民消費(fèi)水平、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出值、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出值和社會(huì)固定資產(chǎn)投資。

        根據(jù)收集整理得到的1996-2001年的數(shù)據(jù)利用灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)2003-2007的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

        1.1灰色預(yù)測(cè)模型的建立

        已知參考數(shù)據(jù)列X(0)=(x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n)),做一次累加,形成數(shù)列

        X(1)=x(1)(1),x(1)(2),…,x(1)(n),

        其中X1=∑ki=1x0i,k=1,2,…,n,X1是X0的一次累加。

        Z1=z12,z13,…,z1n,k=1,2,…,n,Z1為X1的緊鄰均值生成序列,其中,z1(k)=0.5x(1)(k)+0.5x(1)(k-1),k=2,3,…,n。

        若a=a,bT為參數(shù)列,且Y=x01x02x0N,B=-z121-z131-z1n1,則GM(1,1)模型為

        x0k+az1k=b的最小二乘估計(jì)參數(shù)列滿足:

        a=BTB-1BTY

        其對(duì)應(yīng)的時(shí)間相應(yīng)序列為xk+1=x01-b/ae-ak+b/a;k=1,2…n,還原值為

        x0k+1=1-eax01-b/ae-ak;k=1,2,…,n

        得到預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)矩陣為:

        K=xk+11xk+21…xm1xk+12xk+22…xm2

        xk+1Nxk+2N…xmN

        1.2指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)確定

        我們利用熵權(quán)值法,對(duì)各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)加以確定。設(shè)有m個(gè)參評(píng)對(duì)象,n項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo),形成原始指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣X=xijm×n。對(duì)于某項(xiàng)指標(biāo),指標(biāo)值xij的值變異程度越大,信息熵越小,該指標(biāo)提供的信息量權(quán)重越大;反之相反具體步驟如下:

        (1)對(duì)原始數(shù)據(jù)矩陣X=xijm×n作標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Y=yijm×n,計(jì)算公式為:

        yij=xijMji=1,2,…,m;j=1,2,…,n

        其中Mj為第j個(gè)指標(biāo)的最大值。

        (2)將各指標(biāo)同度量化,計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i省份指標(biāo)值的比重pij:

        pij=yij∑mi=1yij1≤i≤m,1≤j≤n

        (3)計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值:

        ej=-k∑mi=1pijlnpij1≤j≤n

        其中k=1lnm,則ej=-1lnm∑mi=1pijlnpij0≤ej≤1

        (4)計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的差異性系數(shù):

        gj=1-ej1≤j≤n

        其值越大,指標(biāo)就越重要;

        (5)確定指標(biāo)權(quán)重,第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)數(shù):

        wj=gj∑mi=1gj1≤j≤n

        為了進(jìn)一步的對(duì)橫向影響力進(jìn)行定量,我們對(duì)應(yīng)的選取指標(biāo)值的真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的差值作為標(biāo)準(zhǔn)來(lái)確定權(quán)重系數(shù),得到初始矩陣為xij-ijxijm×n。

        經(jīng)計(jì)算得到各個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重為:

        W=w1w2…wj

        1.3橫向影響力模型

        由此我們得到的世博會(huì)橫向影響力模型為:

        Fc=∑5c=1∑7j=1TcjW(j)

        其中:Tcj表示第c年的第j項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的增長(zhǎng)率;

        W(j)第j個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。

        2模型的求解及結(jié)果

        2.1模型求解流程圖

        我們對(duì)求解過(guò)程作出流程圖,具體如圖1所示。

        圖1橫向影響力的定量計(jì)算流程圖

        2.2灰色預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)果

        通過(guò)灰色預(yù)測(cè)模型,我們根據(jù)1996-2001年預(yù)測(cè)得到2003-2007年各項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)如表1所示。

        表1灰色預(yù)測(cè)出來(lái)的申博后5年和真實(shí)值數(shù)據(jù)比較表

        年份

        指標(biāo)20032004200520062007

        人均GDP預(yù)測(cè)3814341430450014888053093

        (元)真實(shí)4013046755525355883768024

        工業(yè)總產(chǎn)值預(yù)測(cè)91439983109001190112994

        (億元)真實(shí)11708.4914595.2916876.7819631.2323108.63

        居民儲(chǔ)蓄預(yù)測(cè)2136422862244652618128017

        存款(元)真實(shí)3538539956474165223150194

        居民消費(fèi)預(yù)測(cè)1419815566170661871020513

        水平(元)真實(shí)1424716470183962094424260

        第二產(chǎn)業(yè)預(yù)測(cè)32.9831.0329.2027.4725.85

        產(chǎn)出值真實(shí)44.146.344.243.244.2

        第三產(chǎn)業(yè)預(yù)測(cè)40.1637.6335.2533.0430.96

        產(chǎn)出值真實(shí)46.446.945.647.152.2

        社會(huì)固定資產(chǎn)投資預(yù)測(cè)19081901.91895.81889.71883.6

        (億元)真實(shí)2452.113084.663542.553925.094458.61

        通過(guò)表中我們可知,各個(gè)指標(biāo)的值逐年增長(zhǎng),且增長(zhǎng)值越來(lái)越大。由于2003-2007年份是世博會(huì)的準(zhǔn)備階段,時(shí)間越到后面,各個(gè)效益越明顯,與實(shí)際情況相符合。這進(jìn)一步表明了世博會(huì)的舉行對(duì)上海市的經(jīng)濟(jì)效益是有影響的。

        2.3灰色預(yù)測(cè)結(jié)果檢驗(yàn)

        我們對(duì)指標(biāo)人均GDP的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),并檢驗(yàn)其誤差,具體結(jié)果見表2。

        表2灰色預(yù)測(cè)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)表

        序號(hào)實(shí)際值預(yù)計(jì)值殘差相對(duì)誤差

        1996206472064700

        19972339723226170.52610.0073

        1998252062522822.32230.0009

        19992707127403331.70650.0123

        20003004729764282.50310.0094

        200132333323303.15410.0001

        殘差檢驗(yàn)誤差Δ=3.4492%<5%,模型通過(guò)檢驗(yàn),可以用來(lái)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)

        同理,我們對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行誤差的判定檢驗(yàn),得到各個(gè)指標(biāo)的誤差序列如表3所示。

        表37項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)灰色預(yù)測(cè)誤差檢驗(yàn)數(shù)據(jù)表

        指標(biāo)人均GDP居民消費(fèi)水平工業(yè)總產(chǎn)值居民儲(chǔ)蓄存款固定資產(chǎn)投資總額第二產(chǎn)業(yè)比重第三產(chǎn)業(yè)比重

        檢驗(yàn)誤差3.45%3.93%4.73%4.74%4.57%3.64%4.85%

        通過(guò)表3可看出,我們由灰色預(yù)測(cè)模型得到的數(shù)據(jù)均通過(guò)檢驗(yàn)。

        2.4熵權(quán)值結(jié)果

        為了進(jìn)一步的對(duì)橫向影響力進(jìn)行定量,我們對(duì)應(yīng)的選取指標(biāo)增長(zhǎng)率作為標(biāo)準(zhǔn)來(lái)確定權(quán)重系數(shù),經(jīng)計(jì)算得到各個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重為:

        W=[0.18200.04910.00690.51540.02480.13330.0886]

        3橫向影響力結(jié)果

        由此得到2003-2007年份的橫向影響力如表4所示。

        表42003-2007年份的橫向影響力數(shù)據(jù)表

        年份20032004200520062007

        影響力的大小0.06810.13600.16390.20330.2598

        根據(jù)表4,我們可以做出折線圖,如圖2所示。

        圖22002年后世博會(huì)對(duì)上海每年經(jīng)濟(jì)的影響力折線圖

        4結(jié)果分析

        從圖中我們可以看出曲線“向上走”,并且斜率變化的趨勢(shì)越來(lái)越大,表明2003年至2007年世博會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響力逐年增大,每年經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)率越來(lái)越大。

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