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      貨運量、工業(yè)用電量與GDP系統(tǒng)的SD建模與仿真
      ——以西安市為例

      2016-06-01 02:42:12閆莉李皓然
      當代經(jīng)濟 2016年13期
      關鍵詞:系統(tǒng)動力學貨運量

      閆莉,李皓然

      (西安工業(yè)大學機電工程學院,陜西西安710021)

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      貨運量、工業(yè)用電量與GDP系統(tǒng)的SD建模與仿真
      ——以西安市為例

      閆莉,李皓然

      (西安工業(yè)大學機電工程學院,陜西西安710021)

      摘要:貨運量和工業(yè)用電量是衡量經(jīng)濟發(fā)展水平的重要指標,對經(jīng)濟發(fā)展起到重要作用,為了解貨運量、工業(yè)用電量與GDP之間的相互作用情況,本文采用系統(tǒng)動力學方法描述了貨運量、工業(yè)用電量與GDP的因果關系,在此基礎上通過統(tǒng)計學方法確定各個參數(shù),從而構建出完整的系統(tǒng)動力學模型,最后以西安市作為研究對象,對模型進行仿真和驗證,來分析西安市未來經(jīng)濟發(fā)展情況。

      關鍵詞:貨運量;工業(yè)用電量;系統(tǒng)動力學

      一、引言

      貨運量、用電量作為“克強指數(shù)”中的重要指標,其對GDP的影響十分顯著。但目前的研究多集中在單一指標對GDP的影響上,較少出現(xiàn)多指標系統(tǒng)的研究。

      貨運量與經(jīng)濟發(fā)展關聯(lián)關系研究主要通過計量經(jīng)濟學完成。馮艷春分析了各個產(chǎn)業(yè)對貨運量的影響,發(fā)現(xiàn)第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對貨運量各自具有一定的影響。林航飛基于上海市數(shù)據(jù),利用協(xié)整理論及其分析軟件,對上海市公路貨運量與經(jīng)濟進行協(xié)整分析,發(fā)現(xiàn)公路貨運量與經(jīng)濟指標之間存在長期的均衡關系。

      電力與經(jīng)濟關系的研究中,主要通過格蘭杰因果檢驗模型、誤差修正模型、多變量格蘭杰因果檢驗模型等進行。1997年Glasure和Lee研究了南朝鮮及新加坡電力與經(jīng)濟增長之間的關系,結果表明二者的影響是雙向的。Morimoto應用Johansen模型研究了斯里蘭卡及泰國的電力消費、價格、收入之間的關系。Alice和Pun-Lee Lam對中國電力與經(jīng)濟之間的關系進行了研究。

      本文在已有研究的基礎上,基于系統(tǒng)動力學原理,努力構建出相對接近現(xiàn)實情況的模型,用于模擬貨運量、工業(yè)用電量與GDP系統(tǒng)的發(fā)展情況,為西安市經(jīng)濟發(fā)展提供一定的理論支持。

      二、系統(tǒng)動力學模型構建

      系統(tǒng)動力學的整個建模過程是從定性到定量的綜合分析過程。該過程主要分為以下幾個部分:一是明確建模目的;二是劃分系統(tǒng)邊界;三是系統(tǒng)的結構分析;四是建立數(shù)學模型;五是模型的模擬;六是模型的運用。

      本文主要研究貨運量和工業(yè)用電量對區(qū)域經(jīng)濟的影響情況,因此貨運(工業(yè)用電)供需關系、貨運量(工業(yè)用電量)、運輸投資(能源投資)等和經(jīng)濟因素都劃入系統(tǒng)邊界內。

      圖1 因果關系圖

      1、建立因果關系圖

      因果關系圖的建立是構建模型的重要步驟之一。經(jīng)濟發(fā)展與貨運量和工業(yè)用電量的相互關系主要通過供需和投資來連接。其具體關系為:經(jīng)濟的發(fā)展對貨運和工業(yè)用電需求產(chǎn)生影響;經(jīng)濟的發(fā)展決定資產(chǎn)投資的規(guī)模,而資產(chǎn)投資的一部分用于運輸和能源投資;在投資的作用下提高貨運和工業(yè)用電量的供給能力;供需產(chǎn)生貨運量和工業(yè)用電量促進經(jīng)濟發(fā)展的同時,也會因為能力短缺對經(jīng)濟產(chǎn)生阻礙作用。因果關系圖如圖1所示。

      2、建立系統(tǒng)流圖

      因果關系圖展示了貨運量和工業(yè)用電量與經(jīng)濟發(fā)展之間的關系,然而它只能描述反饋結構的基本關系,不能表示不同變量的區(qū)別。為了計算反饋系統(tǒng)中的動態(tài)累計效應,就必須對變量進行描述,建立系統(tǒng)流圖(見圖2)。本文選取生產(chǎn)總值、貨運供給能力、工業(yè)用電供給能力作為狀態(tài)變量,選取運輸投資、能源投資等作為輔助變量,來完成對系統(tǒng)的關系描述。

      由于貨運量、工業(yè)用電量在生產(chǎn)總值中實際占比較小,完全通過貨運量與工業(yè)用電量的變化情況來描述GDP的變化會導致較大誤差,因此本文在貨運量與工業(yè)用電量的基礎上引入生產(chǎn)總值增長系數(shù),三者共同來描述生產(chǎn)總值的具體情況:貨運量與工業(yè)用電量增長會導致GDP的增長,同時貨運量與工業(yè)用電量的短缺又會對生產(chǎn)總值的增長產(chǎn)生阻礙。當然貨運短缺以及工業(yè)用電短缺也會對經(jīng)濟的發(fā)展造成影響,本文通過GDP增長阻礙率來體現(xiàn)這一影響,而是否短缺則取決于供給能力與需求的比值,即供需比。當供需比大于等于1時,需求完全被滿足,不會對GDP產(chǎn)生不利影響;當供需比小于1時,需求得不到滿足,從而影響GDP的增長。貨運需求和工業(yè)用電需求受到生產(chǎn)總值的影響,本文通過曲線回歸計算其影響程度。而貨運供給和工業(yè)用電供給則受運輸投資及能源投資影響,本文通過確定運輸投資及能源投資在固定資產(chǎn)投資中所占比例來計算具體的投資情況,從而確定供給能力,而固定資產(chǎn)投資則由生產(chǎn)總值確定。

      三、系統(tǒng)動力學模型的參數(shù)確定

      本文以西安市為例,完成模型仿真。通過對西安市有關數(shù)據(jù)的調查分析,結合統(tǒng)計學方法進行處理,得到相關參數(shù)值。

      1、狀態(tài)變量方程及其初始值的確定

      狀態(tài)變量初始值的選擇為2008年西安市相關數(shù)據(jù)數(shù)值。

      (1)生產(chǎn)總值=INTEG(GDP增長量*(1-GDP增長阻礙率),2318.14)

      (2)貨運供給能力=INTEG(貨運供給能力增量,27560)

      (3)工業(yè)用電供給能力=INTEG(工業(yè)用電供給能力增量,696291)

      2、其他變量方程及常量的確定

      本文將運輸投資比率、能源投資比率視為常數(shù),通過查閱文獻,選取西安市近年來相關數(shù)據(jù),求算數(shù)平均值得到。GDP自增長系數(shù)通過對GDP增長率進行曲線回歸取得,通過表函數(shù)形式體現(xiàn)。其他相關方程通過回歸分析得到,以固定資產(chǎn)投資為例,其變動受到生產(chǎn)總值規(guī)模的影響,因此運用計量經(jīng)濟學的計算方法,以2008—2014年數(shù)據(jù)為樣本,選取固定資產(chǎn)投資為因變量,生產(chǎn)總值為自變量進行回歸計算,得到需要的表達式,考慮當年固定資產(chǎn)投資計劃由前一年經(jīng)濟發(fā)展水平確定,因此取一年滯后期進行回歸分析。貨運短缺及工業(yè)用電短缺對GDP的阻礙效果通過查閱文獻及分析后得出,通過運行改進并考慮其敏感程度,最終確定為貨運短缺阻礙效果為0.1,工業(yè)用電短缺阻礙效果為0.05。同理,確定貨運量與工業(yè)用電量對GDP增長的影響程度占比分別為0.1與0.05,即GDP增長量通過GDP自增長量、貨運量回歸結果、工業(yè)用電量回歸結果按0.85、0.1、0.05占比求得。

      圖2 系統(tǒng)流圖

      (1)GDP增長量=生產(chǎn)總值*生產(chǎn)總值自增長系數(shù)* 0.85+(0.106*貨運量+45.812-生產(chǎn)總值)*0.1+(0.011*工業(yè)用電量-4546.22-生產(chǎn)總值)*0.05

      (2)生產(chǎn)總值自增長系數(shù)=WITH LOOKUP(Time,([(2008,0)-(2019,0.3)],(2008,0.2008),(2009,0.1819),(2010,0.1631),(2011,0.1457),(2012,0.1299),(2013,0.1165),(2014,0.1053),(2015,0.0972),(2016,0.09),(2017,0.0834),(2018,0.0774),(2019,0.0719),(2020,0.0668)))

      回歸方程求得GDP自增長系數(shù)為當年GDP增長率,是通過當年GDP與上一年GDP求出的,而在系統(tǒng)動力學模型中會用當年的自增長系數(shù)乘以當年的GDP表示下一年的增量,意味著增長率相差一年。因此為了計算出正確結果,表函數(shù)賦值時所取增長率均前推一年,即2008年增長率20.08%實際為2009年增長率。同時,貨運量與工業(yè)用電量計算的也為下一年的增量,因此在同生產(chǎn)總值做回歸分析時取一年滯后期,即以2008年貨運量回歸分析2009年GDP的值。

      (3)GDP增長阻礙率=IF THEN ELSE(工業(yè)用電短缺<1,0.05*(1-工業(yè)用電短缺),0)+IF THEN ELSE(貨運短缺<1,0.1*(1-貨運短缺),0)

      貨運阻礙系數(shù)和工業(yè)用電阻礙系數(shù)分別為0.1與0.05,但并不意味著只要短缺就會造成完全系數(shù)值的阻礙,還要考慮短缺程度,因此通過阻礙系數(shù)與短缺程度的乘積來衡量具體阻礙程度。

      (4)工業(yè)用電量=IF THEN ELSE(工業(yè)用電短缺<1,工業(yè)用電短缺*工業(yè)用電需求,工業(yè)用電需求)

      (5)工業(yè)用電供給能力增量=312.701*能源投資+ 12138.9

      (6)工業(yè)用電需求=89.092*生產(chǎn)總值+502638

      (7)工業(yè)用電短缺=工業(yè)用電供給能力/工業(yè)用電需求

      (8)能源投資=固定資產(chǎn)投資*能源投資比率

      (9)能源投資比率=0.024

      (10)貨運量=IF THEN ELSE(貨運短缺<1,貨運短缺*貨運需求,貨運需求)

      (11)貨運供給能力增量= 16.308*運輸投資+917.913

      (12)貨運需求=9.18*生產(chǎn)總值+5239.55

      (13)貨運短缺=貨運供給能力/貨運需求

      (14)運輸投資=固定資產(chǎn)投資*運輸投資比率

      (15)運輸投資比率=0.061

      圖3 仿真結果圖

      表1 GDP仿真結果與實際值對比表

      (16)固定資產(chǎn)投資=1.312*生產(chǎn)總值-724.518

      四、模型運行及政策模擬

      1、仿真結果及分析

      運行系統(tǒng)動力學模型,對系統(tǒng)進行仿真,主要變量結果如圖3所示。

      2、有效性分析

      為了檢驗模型與實際情況是否吻合,可將實際數(shù)據(jù)與模型生成值進行對比分析,結果如表1所示。由表1可知,模擬值與實際值基本吻合,誤差均小于10%,說明模型能夠較好地反映實際情況。表1中工業(yè)用電量2010年誤差較大的原因是當年工業(yè)用電量產(chǎn)生了巨大的增長,考慮可能受到當時其他因素的影響,此后數(shù)年增長量恢復正常,并不影響模型整體情況。

      3、結論

      通過模型檢驗可以得出結論,西安市貨運量、工業(yè)用電量與GDP系統(tǒng)的運行狀況較好,可以相對準確地反映西安市近年及未來幾年貨運量、工業(yè)用電量與GDP的運行情況。因此通過仿真結果對西安市經(jīng)濟發(fā)展情況做出分析。

      (1)GDP、貨運量、工業(yè)用電量穩(wěn)步增長。通過模型運行結果可以發(fā)現(xiàn),西安市GDP從2008年的2318.14億元增長到2020年的8930.23億元,總量增長明顯,但增長幅度逐年下降,符合中國近年來的經(jīng)濟發(fā)展趨勢;貨運量從2008年的26520.1萬噸增長到2020年的87219.1萬噸;工業(yè)用電量從2008年的696291萬千瓦時增長到2020年的1298250萬千瓦時,期間波動幅度較大,增幅依次減小,考慮其體量較小,受外界刺激反應較GDP更明顯,結合西安市行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析,符合現(xiàn)實系統(tǒng)實際情況。

      (2)貨運量、工業(yè)用電量對GDP的影響。貨運量、工業(yè)用電量對GDP的影響主要通過兩個方面體現(xiàn),一是貨運量、工業(yè)用電量實際值變化對GDP的影響作用,二是貨運短缺與工業(yè)用電短缺對GDP增長的阻礙作用。通過仿真結果可知,西安市GDP在長期受到貨運量與工業(yè)用電量實際值增長產(chǎn)生的促進作用的同時,2009—2013年,由于貨運供給能力不足,出現(xiàn)貨運短缺,對其增長產(chǎn)生阻礙作用,2008—2016年,由于工業(yè)用電供給能力不足,出現(xiàn)工業(yè)用電短缺,對其增長產(chǎn)生阻礙作用。

      參考文獻

      [1]馮艷春、彭利人、王書娟:產(chǎn)業(yè)結構在貨運量預測中的應用研究[J].交通標準化,2007(6).

      [2]林航飛、羅宇龍:上海市公路貨運量與經(jīng)濟增長關系的協(xié)整分析[J].同濟大學學報(自然科學版),2008(10).

      [3]Glasure,Y.U.,Lee,A.R.:Cointegration,error-correction,and the relationship between GDP and electricity:the cose of South Korea and Singapore[J].Resource and Electricity Economics,1997(20).

      [4]Risako Morimoto,Chris Hope.:The impact of electricity supply on econornic growth in SriLanka[J].Energy Economics,2004(26).

      [5]Alice Shiu,Pun-Lee Lam.:Electricity consumption and economic growth in China[J].Energy Policy,2004(22).

      [6]朱天星、徐明圣、李倩、李丹:我國電力消費與經(jīng)濟增長關系研究[J].價格理論與實踐,2010(10).

      [7]郭瑞軍、王晚香、胡思濤:交通運輸系統(tǒng)工程[M].北京:國防工業(yè)出版社,2008.

      (責任編輯:張瓊芳)

      基金項目:陜西省社會科學基金項目,陜西制造業(yè)與物流業(yè)聯(lián)動發(fā)展系統(tǒng)研究,編號:12D156;西安市發(fā)改委項目,西安市貨運量、銀行貸款量與宏觀經(jīng)濟關聯(lián)研究,編號:[2015]-1。

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