灰色区域

灰色区域（精选7篇）

灰色区域 篇1

1 引言

能源强度即单位GDP能耗(或者单位增加值能耗、单位总产出能耗、单位总产值能耗)是测度一个国家、地区或行业总体能源效率水平时最常用的指标。近年来,我国的能源问题引起了社会各界的广泛关注,众多学者从不同角度对能源强度问题进行了分析。一类研究探析了我国能源强度的时间变化趋势及影响因素。其中一部分文献运用结构分解法或指数分解法对能源强度进行分解研究, 以找出能源强度变化的主要原因。另一部分文献研究了能源强度与经济增长、进出口和产业结构等经济变量的关系。另一类研究则探讨了中国能源强度的横截面数据的变化。史丹运用洛伦兹曲线、弗罗伦斯系数和基尼系数分析了中国能源效率的地区差异以及能源效率趋同条件下的节能潜力;齐绍洲和罗威分析了我国不同区域间能源强度的差异是否会随经济差异的缩小而收敛;Wang对我国各省能源强度的差异分析,认为资本积累提高了能源使用效率并且对地区差异有缩小的作用。

本文基于基尼系数,首先衡量GDP、能源消耗总量、技术进步、产业结构、FDI、出口额等区域分布的不平衡性,然后运用灰色关联理论考察各个变量和地区能源强度差距之间的关系,从而得到各变量在其中的作用和地位。

2 区域能源强度发展不平衡的测度

我们选取了2001-2010年全国30个省、自治区、直辖市的多项数据进行分析,西藏由于样本数据缺乏,在研究中予以剔除。同时为了消除物价的影响,采用样本期内国内生产总值指数将以上数据折算为2001年的不变价格。本文选取的指标有单位GDP能耗、GDP、能源消费总量、FDI、出口额、第二产业生产总值、R&D 技术知识存量等等。其中单位GDP能耗是用来表征能源强度的指标;产业结构由第二产业生产总值来衡量;R&D 技术知识存量则用来代表技术进步;出口额和FDI代表了对外开放程度。R&D 技术知识存量采用永续盘存法计算。所有数据均来自于各年份的《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》。

本文采用基尼系数法来测度区域能源强度的差异。区域的划分中东部包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南,中部包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖南和湖北,西部包括内蒙古、广西、四川、重庆、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆和西藏。根据这些数据可以计算出各个地区的人口比重、能源强度比重、GDP比重、能源消耗总量比重、FDI比重、出口额、产业结构比重、技术进步比重,以及区域的累计比重。以人口的累计百分比作为洛伦兹曲线的横轴,能源强度、GDP、能源消耗量、FDI、出口额、产业结构、技术进步的累计百分比作为洛伦兹曲线的纵轴,可以计算出2001-2010年间的能源强度基尼系数、GDP基尼系数、能源消耗量基尼系数、出口额基尼系数、FDI基尼系数、产业结构基尼系数和技术进步基尼系数。

以2010年的能源强度基尼系数为例,通过《中国统计年鉴2011》中的原始数据,可以整理得到2010年各区人口占总人口的比重分别为东部占41.36%,中部占31.77%,西部占26.88%。当年单位GDP能耗的比重分别为:东部占25.95%,中部占25.89%,西部占48.15%。由上述数据可以画出相应的洛伦兹曲线,再根据基尼系数的定义,计算2010年的能源强度基尼系数为

按上述方法可以计算出不同年份相应指标的基尼系数(表1)。由表1中的数据可看出,2001-2010年这十年间不同的指标衡量东部、中部和西部的差距所得到的结果不一。总体来说,以FDI、出口总额、R&D存量来衡量的区域差异较大,而已能源强度、GDP、能耗总量、第二产业生产值衡量的区域发展差异较小。具体到每一个基尼系数,以能源强度、R&D资本存量、GDP、第二产业生产总值和出口额衡量的区域差异时而扩大,时而缩小,以FDI和能源消耗总量衡量的区域差异不断减小。

3 区域能源发展差距的灰色关联分析

为了研究各因素对区域能源强度差异造成的影响,采用灰色关联分析法,考察单位GDP能耗基尼系数与其他几个基尼系数之间的关系。

3.1 模型建立

分别以2001-2010年间的能源强度系数和GDP基尼系数、能源消费总量基尼系数、FDI基尼系数、出口额基尼系数、产业结构基尼系数、技术进步基尼系数计算出灰色综合关联度,得到灰色综合关联序列,从而判断能源强度与其他指标之间的关系,具体的计算步骤如下:

3.1.1 求绝对关联度。

设行为序列Xi=(xi(1),xi(2),xi(3),…,xi(n)),i=0,1,2,…,m,当i=0时即X0为能源强度基尼系数,X1,X2,…,Xm为其它指标的基尼系数。灰色绝对关联度是序列X0分别与序列X1,X2,…,Xm之间相似程度的表征,X0与其越相似,灰色绝对关联度越大,反之就会越小。

首先,求X0与Xi(i=1,2,L,m)的始点零化象 X(i=0,1,2,L,m)。

X=(xi(1)-xi(1),xi(2)-xi(1),L,xi(n)-xi(1))=(x (1),x (2),L,x(n)),(i=0,1,2,L,m)。

其次,求|s0|,|si|和|si-s0|。具体公式为:

最后,求各灰色绝对关联度ε0i,(i=1,2,L,m)。具体公式为:

由上述步骤计算出能源强度基尼系数和其它各基尼系数之间的灰色绝对关联度ε0i。

3.1.2 求灰色相对关联度。

灰色相对关联度是序列X0与序列Xi相对于始点变化速率之联系的表征,X0与Xi变化速率越接近,灰色相对关联度就会越大,反之则越小。

首先,求X0与Xi,(i=1,2,L,m)的初值象X'i,(i=1,2,L,m)。计算公式为

其次,求X'i(i=1,2,L,m)的始点零化象

再次,计算|s'0|,|s'i|和|s'i-s'0|。

最后,计算灰色相对关联度r0i。

3.1.3 求灰色综合关联度。

灰色综合关联度能同时体现序列X0与序列Xi的相似程度和相对于起始点的变化速率的接近程度。因此它是一个能较为全面的反映序列之间的联系是否紧密的数量指标。计算公式为:ρ0i=θε0i+(1-θ)r0i,θ∈[0,1]。取θ=0.5表示对绝对关联和相对关联同等关注。由此得到能源强度基尼系数和其它基尼系数之间的灰色综合关联度ρ0i。根据其大小可以排列出灰色综合关联序,由此判断各因素对于区域能源强度差异的不同影响程度。

3.2 实证结果

利用表1中的原始数据计算2001-2010年间的能源强度基尼系数和其它基尼系数之间的灰色绝对关联系数、灰色相对关联系数和综合关联度。以此来判断变量之间的关系远近。首先其行为序列分别为:

能源强度基尼系数:X0=(x0(1),x0(2),x0(3),…,x0(10)) =(0.2147,0.2171,0.2367,0.2424,0.2451,0.2435,0.2438,0.2329,0.2364,0.1881);

GDP基尼系数:X1=(x1(1),x1(2),x1(3),…,x1(10)) =(0.2092,0.2147,0.2229,0.2218,0.2204,0.2152,0.2063,0.1904,0.1802,0.1632);

能源消耗总量基尼系数: X2=(x2(1),x2(2),x2(3),…,x2(10)) =(0.1034,0.1020,0.0926,0.0903,0.0925,0.0888,0.0847,0.0786,0.0734,0.0644);

R&D资本存量基尼系数: X3=(x0(1),x3(2),x3(3),…,x3(10)) =(0.3078,0.3167,0.3197,0.3157,0.2958,0.2951,0.3005,0.3057,0.3114,0.3106);

第二产业生产总值基尼系数:X4=(x0(1),x4(2),x4(3),…,x4(10)) =(0.2326,0.2355,0.2467,0.2608,0.2537,0.2428,0.2282,0.2067,0.1858,0.1578);

FDI基尼系数: X5=(x5(1),x5(2),x5(3),…,x5(10)) =(0.4928,0.4910,0.4870,0.4621,0.4319,0.4182,0.3983,0.3659,0.3480,0.3091);

出口总额基尼系数:X6=(x6(1),x6(2),x6(3),…,x6(10)) =(0.5318,0.5303,0.5289,0.5311,0.5279,0.5214,0.5113,0.4947,0.5032,0.4883);

其次根据上述灰色关联度的计算公式得到能源强度基尼系数和其他的基尼系数之间的绝对关联度、相对关联度和综合关联度(表2)。

最后得出的综合关联度的数据排列出综合关联序列,进而得出各变量的基尼系数相对于能源强度基尼系数不同的关系远近程度。也就是说,2001-2010年这十年间,对区域能源强度差异影响最大的指标按相关紧密程度从大到小排序依次为第二产业生产总值、GDP、R&D资本存量、能源消耗总量、FDI和出口额。这一结论也比较符合理论预期。

4 结论

根据上述分析,得到以下两点结论:

第一,从不同的指标看,东部、中部和西部地区之间的区域发展不平衡程度是不一样的。具体而言,能源强度、R&D资本存量、GDP、第二产业生产总值和出口额的基尼系数变化呈现“M”型的变化趋势;FDI和能源消耗总量基尼系数呈现下降的态势。由此可见,东部、中部和西部在FDI和能源消耗总量这两个指标上的差距是随着时间变化而减小的。而其他的几个基尼系数随着我国经济发展的变化并没有呈现固定的规律,这些指标的区域差异程度有时增大,有时是减小的。

第二,以单位GDP能耗基尼系数作为衡量区域能源强度差距的关键指标,运用灰色关联分析法计算得到的结果显示,产业结构、GDP和技术进步是造成各地区能源强度差异的最重要因素。第二产业作为能源消耗量最大的产业,自然会对能源消费强度产生重要影响。作为经济发展程度的代表GDP对能源强度的影响也不小,这是由于经济发展程度越高的地区,拥有的节能技术也就越先进,产业结构也相对合理,一些高耗能、低产出的产业逐渐丧失了生存的空间。而技术进步更是对能源强度有极大的影响,拥有先进的技术才能从本质上改善能源利用效率低的问题。

东部、中部和西部的层级发展有历史和自身条件的限制,区域的协调发展也并非要求区域之间发展的绝对平衡,但差距过大必然会影响我国对能源强度的整体控制。因此,在总体上我们应继续推进产业结构转型,加快高耗能产业结构内部的优化升级,推进企业加快技术进步的步伐,深化能源体制改革,提高能源价格的市场化程度,从而从各方面综合提高能源的利用效率。为提高我国整体的能源利用效率,更应对东、中、西部实行分层次、有差别的区域能源发展战略:东部地区的能源利用效率水平较高,但能源消费总量也是处在较大的范围。应以产业结构调整和技术创新作为节能降耗的重点,积极发展低能耗、高附加值的高新技术产业和服务业,同时发展技术含量高、能源消耗低的工业,并充分利用其所在地的地域优势进口优质清洁能源;中部地区则需要抓好第二产业内部的结构转型,重点淘汰高耗能、高污染的重化工业项目,培植能源消耗低的第三产业,通过科技投入改变现有的能源消费结构,同时注重同东部地区的合作,将先进的节能技术引进中部;西部地区目前需要通过与东、中部地区开展经济合作,引进先进的技术和人才,建设一批经济效率高、能源利用效率高、可持续发展的工业项目,同时也要依托本区能源储存丰富的优势,发展第三产业以促进西部地区的经济发展。

摘要：利用2001-2010年的时间序列和横截面数据,基于基尼系数测度了能源强度、技术进步、产业结构、出口额、FDI、GDP和能源消费总量区域分布的不平衡性;在此基础上运用灰色关联理论实证分析不同影响变量和地区能源强度差异之间的关系。结果表明,以不同的指标进行衡量,区域差异的不平衡程度也不一样;产业结构、经济发展水平和技术进步的区域分布差异是造成东部、中部、西部区域能源强度不平衡的主要原因。

关键词：能源强度,区域差异,灰色关联度,基尼系数

参考文献

[1]刘思风,党耀国,方志耕,等.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社,2005

[2]史丹.我国经济增长过程中能源利用效率的改进[J].经济研究,2002(9):49-56

[3]高振宇,王益.我国能源生产率的地区划分及影响因素分析[J].数量经济技术经济研究,2006,23(9):46-57

[4]齐绍洲,罗威.中国地区经济增长与能源消费强度的差异分析[J].经济研究,2009(7):74-81

[5]WANG C.Sources of energy productivity growth and its distributiondynamics in China[J].Resource and Energy Economics,2011,33:279-292

[6]MA HENGYUN,OXLEY L,GIBSON J.China's energy economy:Asurvey of the literature[J].Economic Systems,2010,34(2):105-132

[7]齐志新,陈文颖.中国的能源强度究竟有多高[J].数量经济技术经济研究,2009(8):51-58

[8]屈小娥.中国省际能源效率差异及其影响因素分析[J].经济理论与经济管理,2009(2):45-46

[9]邱灵,申玉铭.中国能源利用效率的区域分异与影响因素分析[J].自然资源学报,2008,23(5):920-921

[10]杨冕,杨福霞,陈兴鹏.中国能源效率影响因素研究:基于VEC模型的实证检[J].资源科学,2011,33(1):163-168

灰色区域 篇2

关键词：道路交通事故,驾驶员原因,灰色关联分析

1 前言

尽管我国近几年道路交通事故有所减少,但是道路交通安全形势仍然非常严峻。根据国家统计局和公安部官方网站公布的统计数据,2007年我国共发生各类生产安全事故506376起,事故死亡人数为101480人[1],其中,全国共发生道路交通事故327209起,造成81649人死亡[2]。道路交通事故起数占全国各类生产安全事故起数的64.6%,死亡人数占全国各类生产安全事故总死亡人数的80.5%,道路交通事故直接经济损失达12亿元。因此,减少和预防道路交通事故是实现我国安全生产形势根本好转的关键。

在构成道路交通系统的人、车、和道路环境三个因素中,各因素对道路交通安全的影响程度不同。驾驶员因素作为肇发道路交通事故的主要原因已被世界各国所公认[3]。因此,深入分析了解驾驶员因素的具体原因,才能为道路交通安全管理和事故预防提供科学的决策依据,才能有效地控制道路交通事故。

大量的道路交通事故统计资料表明,机动车驾驶员有多达十几种不安全因素都可以造成事故灾难,但是,不同的安全因素导致道路交通事故灾难发生的频率及后果是不同的,有的不安全因素引发的事故次数多,有的不安全因素引发的事故人员伤亡多,有的不安全因素引发的事故所造成的直接经济损失大。目前,我国道路交通事故统计采用事故次数、死亡人数、受伤人数和直接经济损失等四项指标分别从不同侧面对道路交通事故的危害作出反映。在这四项指标中,事故次数可视为反映事故易发性的指标,死亡人数、受伤人数和直接经济损失则可视为反映事故严重性的指标,但这四项指标的单位不同。因此,就不便于形成一个综合的评价指标利用道路交通事故统计资料对导致道路交通事故发生的主次要原因进行深层次的分析和判断。

灰色系统理论的灰色关联分析是通过计算灰色关联度,用灰色关联序来描述因素间关系的强弱、大小和次序的多因素分析技术[4]。与传统的多因素分析方法相比,灰色关联分析对数据要求比较低且计算量小,在经济、社会、科技多个领域都有成功的应用[5,6,7,8,9,10]。道路交通事故影响因素众多,是一个复杂、信息不完备、不确切的灰色系统。所以本文拟用灰色系统理论的关联分析法分析区域道路交通事故驾驶员影响因素,以期望准确找出影响道路交通事故的主要原因。

2 灰色系统理论的灰色关联分析具体计算步骤如下[11,12,13]

(1)原始数据预处理

各指标原始数据量纲不同,数量级差也悬殊,在进行灰色关联分析时,一般先应选用合适的方法对原始数据进行预处理。

(2)确定比较数列和参考数列

影响系统行为的因素组成的数据序列,称比较数列(又称子数列),记为

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反映系统行为特征的数据序列,称为参考数列(又称母数列),记为

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(3)求关联系数

所谓关联程度,实质上是曲线间几何形状的差别程度。因此曲线间差值大小,可作为关联程度的衡量尺度。Xi(k)与X0(k)的关联系数可以定义为:

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式中:ζ为分辨系数,0<ζ<1,ζ越小分辨力越大,一般取0.5;

关联系数ξ(Xi)可简化为如下公式:

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(4)求关联度

关联度常采用平均值法计算,即:

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(5)排关联序

因素间的关联程度,主要是用关联度的大小次序描述。它反映了对于母序列来说各子序列的“主次”“优劣”关系。

3道路交通事故驾驶员原因的灰色关联度计算结果

3.1 资料获取

负责道路交通事故信息统计的是公安交警部门。本文根据某省交警总队提供的2004年12月21日至2005年12月20日两年发生在该省境内的道路交通事故统计数据进行整理,得到由于驾驶员影响因素所导致的道路交通事故统计数据如表1所示。

续表1

3.2 对表1原始数据进行预处理

本文采用效果侧度法对原始数据进行预处理,其结果见表2。

3.3 求参考数列与比较数列的差的绝对值

参考数列为x0={1,1,1,1},得参考数列与比较数列的差的绝对值如表3所示。

3.4 并关联系数和关联度

在差序列中,得Δ(min)=0,Δ(max)=0.995,取分辨系数ζ=0.5,计算关联系数、关联度,结果见表4。

其关联序为:

X19Euclid ExtrafApX14Euclid ExtrafApX16Euclid ExtrafApX7Euclid ExtrafApX3Euclid ExtrafApX6Euclid ExtrafApX5Euclid ExtrafApX13Euclid ExtrafApX1Euclid ExtrafApX4Euclid ExtrafApX15Euclid ExtrafApX12Euclid ExtrafApX2Euclid ExtrafApX17Euclid ExtrafApX9Euclid ExtrafApX11Euclid ExtrafApX8Euclid ExtrafApX10Euclid ExtrafApX18

4 主要结论

(1)从关联序可以看出,排在首位的是驾驶员操作不当,表明导致该省道路交通事故最主要的原因是驾驶员操作不当,此外依次为不按规定让行、未保持安全距离、违章转弯等。

(2)驾驶员操作不当,包括制动不当、转向不当、油门控制不当和其他操作不当等,是安全驾驶技术问题。这一结果表明,该省道路交通驾驶员的安全驾驶技能整体偏低。近几年,该省平均每年新增汽车驾驶员约27.5万人,这些新驾驶员和低驾龄驾驶员,驾车经验不足,安全驾驶技能低下,对道路交通环境适应能力差,遇到突发情况容易紧张慌乱而导致操作不当,必然引发恶性交通事故。为此,必须进一步严格驾驶员培训、考试和管理制度,通过规范驾驶员培训内容和质量,改变驾驶培训方法和手段,严格驾驶考试制度和方法等措施,保证驾驶员具备安全驾驶的能力。

(3)不按规定让行、未保持安全距离、违章转弯等,主要与驾驶员缺乏道路交通法律意识、安全意识和修养有关,因此应加大这方面的宣传、教育。

灰色区域 篇3

区域竞争力是一个复杂的概念, 影响它的因素更是纷繁复杂, 主要有两类研究方向:一是建立一个能表达竞争力内涵的描述区域竞争力结构的模型, 开发出一个对应于该模型的指标体系, 选择参照系, 应用指标体系对所研究的区域与参照区域进行比较分析, 从而对该区域的竞争地位包括相对位次和相对优劣势作出判断;二是用定性的方法来探讨影响区域经济竞争力的因素。

本文从影响区域经济竞争力的因素出发, 竞争力的大小和提高其实都是生产要素和软环境在起作用, 即区域经济竞争力是生产要素和软环境的函数, 区域经济竞争力=f (生产要素, 软环境) 。本文认为产业集聚因素是个综合的要素, 它是一种经济软环境的体现, 它对经济的快速发展起到了很大的促进作用。本文将它作为对竞争力的一种投入要素, 该投入要素集合了众多影响经济竞争力的因素, 它的大小体现了产业竞争力的大小, 进而对区域经济竞争力起作用。综合影响区域经济竞争力的因素, 建立以下的区域经济竞争力影响函数模型:

区域经济竞争力=f (资本, 劳动, 产业集聚度, 其他因素) 。

2 产业集聚与区域经济竞争力灰色关联度

理论上产业集聚与区域经济竞争力之间相互联系和影响, 但是二者之间具体的数量关系, 还没有具体的公式和函数形式来表述。研究二者之间的数量关系, 首先看二者增长速度之比的关系, 如图1所示。

从图1中可以看出:二者的变动趋势呈一致性, 波动性向前发展, 但区域竞争力的增长速度比集聚的增长速度滞后1年。本文取间隔1年的集聚增长速度与竞争力增长速度作比较, 如图2所示 (图中时间刻度是对应于区域竞争力的增长速度) , 发现二者之间的走势吻合得非常好, 因此可以认为集聚度的变化对经济竞争力的影响滞后1年, 这也与本文从理论上的分析一致。

本文以灰色系统的灰色关联度分析来考察二者之间的关系。

定义1 设Xi= (xi (1) , xi (2) , …, xi (n) ) 为集聚度增长速度向量, 令xundefined (k) =xi (k) -xi (1) , k=1, 2, …, n, 称Xundefined= (Xi (1) , Xi (2) , …, xundefined (n) ) 为Xi的始点零化像。

设X0= (x0 (1) , x0 (2) , …, x0 (n) ) 为集聚度增长目标向量 (用区域经济竞争力增长速度向量来表示) , 其始点零化像记为Xundefined= (xundefined (1) , xundefined (2) , …, xundefined (n) ) 。

令:

undefined

undefined

undefined。 (3)

定义2 设undefined分别如式 (1) , (2) , (3) 所示, 令:

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称ε0i为集聚增长速度与区域经济竞争力增长速度的灰关联度。

事实上|s0|, |si|和|si-s0|分别为由X=0, X=Xundefined, t=n;X=0, X=Xundefined, t=n;X=Xundefined, X=Xundefined, t=n所围成的曲边三角形面积, 灰关联度ε0i是集聚增长速度Xi与区域经济竞争力增长速度X0之接近程度的测度。Xi越接近X0, |si-s0|越小, ε0i就越大。当集聚增长速度Xi与区域经济竞争力增长速度X0完全重合时, |si-s0|为0, 集聚增长速度Xi与区域经济竞争力增长速度X0取最大值1。

集聚增长速度与区域经济竞争力增长速度之间的灰色关联度反映了二者之间关系。如果灰色关联度为1, 则集聚增长速度快, 区域经济竞争力增长速度快。

下面测算产业集聚与区域经济竞争力二者之间的灰色关联度。本文用1994-2002年的集聚度变化速度与1995-2003年的竞争力速度, 运用测量灰色关联度的理论, 从量上来证明产业集聚度与区域经济竞争力之间的变化的相关性 (分别见表1～表5) 。

3 结 论

从表5中可以看出, 江苏的产业集聚度变化与区域经济竞争力变化之间存在很大的相关性, 江苏产业集聚与竞争力的相关度为0.827, 大于广东、上海和浙江, 说明江苏产业集聚的增长速度和区域经济竞争力的增长速度的走势吻合性最高, 可以从一个侧面反映出江苏的产业集聚对竞争力的作用会大于浙江、广东和上海。

灰色关联度可以反映研究对象的关系, 灰色关联度越大, 二者之间的关系越密切, 如果灰色关联度=1, 那么二者之间具有相同的变化, 二者存在着直接的相关关系。即从计算可以看出, 它们之间的灰色关联度都很大, 说明江苏省区域综合集聚度的变化与区域经济竞争力的变化方向一致, 集聚增长快, 那么竞争能力增长也快, 反之也成立。

参考文献

[1][美]迈克尔.波特.国家竞争优势[M].北京:华夏出版社, 2002.

[2]吴向鹏.产业集群理论及其发展[J].四川行政学院学报, 2003 (2) .

[3]刘思峰, 党耀国, 方志耕.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社, 2004.

[4]国家统计局.中国统计年鉴 (1999) [G].北京:中国统计出版社, 2000.

[5]国家统计局.中国统计年鉴 (2001) [G].北京:中国统计出版社, 2002.

灰色区域 篇4

贵州地处中国西南喀斯特典型区域, 特殊的地质地貌, 差异悬殊的地势, 是贵州干旱的主要自然因素, 其次降雨时空分布不均, 季节性干旱问题尤为突出。贵州全省按照水系可主要分为赤水河綦江水系、北盘江水系、红水河水系、柳江水系、沅江水系、乌江水系等六大水系。其中沅江水系处于黔东南, 辖1市15县和1个省级经济开发区、1个循环经济工业区, 东邻湖南, 南接广西, 西、北分别与本省的黔南州和遵义市相邻。全州年降雨量1 200mm左右, 经济、文化地位重要, 研究该地区的干旱年度特征和变化规律, 以及开展该地区的未来几年的旱情趋势预测, 制定出合理、可行、有效的抗旱对策, 抵御旱灾风险, 实现该区域安全、可持续发展, 具有重要的意义。

1 灰色系统理论概述

1.1 灰色理论概述

灰色系统理论是我国著名学者邓聚龙教授于1982年创立的一门新兴的横断学科, 主要通过对“部分”已知信息的生成开发, 提取有价值的信息, 实现对系统运行行为的正确认识和有效控制[2]。灰色系统方法主要是量化分析方法, 目前, 应用灰色模型建模预测方法应用较为广泛。灰色预测是通过GM (1, 1) 模型对系统行为特征值的发展变化进行预测, 对于行为特征值中的异常值发生的时刻进行估计。GM模型的特点:1建模所需信息少, 可以处理较短的观测资料;2 对无规律或服从任何分布的任意光滑离散的原始序列, 通过有限次的生成即可转化为有规序列;3 建模精度高, 能较好地反应系统的实际情况[1]。

1.2 GM (1, 1) 模型建模方法

GM (1, 1) 是灰色预测的核心, 它是一个单个变量预测的一阶微分方程模型, 其离散事件响应函数近似成指数规律, 建立GM (1, 1) 模型的方法如下:

设X(t)(0)为原始非负时间序列, X(t)(1)为累加生成序列, 则有:

GM (1, 1) 模型的白化微分方程:

式中:a为待识别参数 (发展系数) ;u为待辨识内生变量 (灰作用量) 。

灰色预测的离散时间响应函数为:

按最小二乘法求得:

由此求出a、u两个参数, 便求出了预测方程。

模型建立后, 还需对其进行检验, 灰色模型的精度检验通常有3种方法:残差检验、关联度检验和后验差检验, 本文主要采用残差检验和后验差检验2种方法, 完成对灰色预测模型精度的检验[2]。

2 GM (1, 1) 模型在贵州沅江水系区域干旱预测

(1) 贵州沅江水系区域长系列降雨概况。以1960-2011年52年降雨量作为建模数据, 应用灰色系统分析方法, 建立贵州沅江水系区域干旱灾害GM (1, 1) 预测模型。首先将1960-2011年降水序列进行编号, 年份依次编为1-52, 并求出相应的降水距平百分率, 表1为贵州贵州沅江水系区域1960-2011年降雨量表。

(2) 建立贵州沅江水系干旱年份数列。将年降水距平百分率不大于-15% 作为旱年 (即降水量不大于1 063.67) 。将1960-2001年 (2002-2011年为试报年份) , 贵州沅江水系区域干旱年份挑选出来, 贵州沅江水系区域干旱年份编号序列见表2。

(3) 建立干旱年累加生成数列。对x(k)(0)求得一次累加数列, 结果见表3, 利用Matlab7.0进行求解。分别在一张图上画出贵州沅江水系区域历年干旱年份序号的变化折线和一次累加后生成序列的变化折线, 对比两条折线, 可以看出原始数据经一次累加处理后, 随机性得以弱化, 规律性增强, 同时从累加生成序号可以看出, 经一次累加生成的数列的变化趋势近似满足指数函数曲线的变化规律, 因此可以构造近似一阶微分方程形式的GM (1, 1) 模型[3]。

(4) 构造数据矩阵X, Y。

(5) 求解参数向量^B。

由此可知:a=-0.188;u=14.2993;u/a=-75.687 8。

(6) 将参数向量^B带入微分方程的时间响应函数式。

(7) 求回代计算值, 计算结果见表4。

(8) 求原始数据还原回代值。由计算:

3 灰色模型电算流程图及部分关键Matlab代码

Matlab语言具有良好的运行环境、强大的函数资源, 其编程效率远远高于其他高级语言。被广泛地应用于灰色预测模型等许多领域。本文所建立的模型参数估计以及预测都需要经过比较复杂的计算, 故本文基于Matlab7.0编写灰色预测模型的Matlab计算代码, 实验表明:程序能够方便的解决模型的计算问题, 大大提高了工作效率[4]。

4 模型精度检验

建立模型以后, 必须对模型的精度进行检验, 当检验结果表明合格后, 才可以用于预测。灰色模型的精度检验通常有:残差检验、后验差检验和关联度检验。本文采用残差检验和后验差检验量种方法, 完成本系模型的精度检验[5]。

4.1 残差检验

残差被定义为现实数据与预测值的差。残差与现实数据相比的百分率称为相对残差。残差检验就是得到模型后, 检验残差 (绝对残差与相对残差) 是否满足要求。求原始数据x(k)(0)与还原回代值的残差, 计算结果见表5。

计算P=[1-ε (avg) ]100%=97.7%>80%, 得出本模型精度P=97.7%, 从残差趋势看:从k=2 起止k=3, 残差从-6.9%逐步减小到4.4%, 从k=4起止k=5, 残差从5.6%逐步减小到3.6%, 在k=1时略有增大, 为6.7%。一般要求P>80%, 总的来说, 精度要求合格。

4.2 后验差检验

后验差检验的主要内容为根据残差e (k) 的大小, 考察残差 (预测误差) 较小的点出现的概率, 以及与残差有关指标的大小, 其计算公式如下[6-9]:

(1) 计算(0)。

(2) 计算Sx2。

(3) 计算。

(4) 计算Se2。

(5) 计算C。

(6) 计算P。

(7) 评价预测精度等级。C=0.114 793<0.35, 所有的e(t)(0)<6.454 0, 故P=1>0.95, 根据表6预测精度好。

5 干旱年验证及预测分析

计算K>6, K=6时x (1) (6) =272.722 4, , 44.750 4-39 (1998年序号) =5.750 4, 1998+5.750 4=2004 (年) (2004年发生干旱) 实际上贵州沅江水系2004年降水量为1 058.9mm, 与模型预测相吻合。

K=7 时, , 51.930 5-45 (2004年序号) =6.930 5 (即预测2011年将发生干旱) 实际上贵州沅江水系2011年降水量为981.7 mm, 与模型预测相吻合。这一结果证实了干旱预测模型有效性[10]。

6 结语

本文采用贵州沅江水系区域1960-2011年52 年实测年降雨量资料, 根据灰色系统建模理论和方法, 建立了贵州沅江流域的灰色GM (1, 1) 预测模型, 通过残差检验和后验差检验表明所建立的预测模型精度好。在相关的预测计算中, 采用Matlab7.0进行, 具有快速准确的特点。通过干旱年验证结果表明, 贵州沅江水系2004年实测年降水量为1 058.9mm, 2011年实测年降水量为981.7mm, 均为干旱发生年份, 验证结果与实际情况相符, 表明预测模型的准确性。将该模型用于预测研究区域未来几年内的干旱发生年份, 预测结果表明, 干旱发生在2021年和2034年。该预测结果为抗旱决策提供了较为准确的依据的同时, 还可有效应用于工农业抗旱防洪减灾等相关工作中。

摘要：以处于贵州黔东南的沅江水系为研究对象, 以1960-2011年52年降雨量作为建模数据, 开展该区域的年度干旱特征和变化规律研究。在旱情趋势预测时, 选取灰色系统理论, 以GM (1, 1) 模型建模, 并采用残差检验和后验差检验对模型精度进行了检验, 检验结果表明:所建立的模型, 预测精度好。在此基础上, 开展了干旱年预测分析, 并对未来几年的干旱发生年份做出了预测。

关键词：贵州沅江水系,灰色预测模型GM (1, 1) ,预测干旱年份

参考文献

[1]王殿武, 迟道才, 梁凤国, 等.区域旱涝特征分析及灾害预测技术研究[M].北京:中国水利水电出版社, 2011.

[2]邓聚龙.灰理论基础[M].武汉:华中科技大学出版社, 2002.

[3]郭化文.灰色系统在干旱灾害预报中的应用[J].泰安师专学报, 2001, 23 (6) :9-13.

[4]王伟.应用灰色模型预测镇雄县中心城区中长期用水量[D].重庆:重庆大学, 2012:22-27.

[5]杨得平, 刘喜华, 孙海涛, 等.经济预测方法及MATLAB实现[M].北京:机械工业出版社, 2012:180-185.

[6]边红娟, 雷宏军, 王勇.灰色理论在区域降雨量预测中的应用——以河南商城县为例[J].安徽农业科学, 2009, 37 (13) :6 059-6 060.

[7]吴红斌, 林炳东.灰色理论在干旱预测中的应用[J].中国西部科技, 2005, (2) :30-32.

[8]邓丽仙, 杨绍琼.灰色系统理论在滇池流域干旱预测中的应用[J].人民长江, 2008, 39 (6) :26-28.

[9]黄显峰, 邵东国, 阳书敏.降雨时间序列分解预测模型及应用[J].中国农村水利水电, 2007, (9) :6-8.

灰色区域 篇5

区域物流发展影响因素的灰色关联分析——以甘肃省为例■文/马丽容马丁丑地理位置造就了甘肃发展物流的先决条件, 区位禀赋与通道优势对甘肃物流发展起到了非常重要的支撑与带动作用。深入研究甘肃物流发展问题并对影响物流发展的因素进行深入分析, 对提升甘肃物流竞争力和推动区域经济发展具有十分重要的意义。方法选择与分析指标选取近年来有一些学者应用灰色系统理论对物流发展问题进行研究, 因灰色系统理论主要以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本、贫信息”不确定性系统为研究对象, 而区域物流发展涉及到产业支撑、市场供求、交通运输条件、基础设施与信息化建设等各个方面, 其影响因素广泛复杂且具有较强的随机性和不确定性, 并且影响程度尚不完全清楚, 加之甘肃经济社会发展相对滞后、物流发展起步晚、相关数据缺乏, 较为符合灰色系统的特点, 故采用灰色关联法分析甘肃物流发展影响因素, 既具有可靠的理论依据, 也具备操作方面的可行性, 是一种行之有效的方法。本文基于已有研究成果及充分考虑甘肃资源条件和发展环境的基础上, 兼顾指标影响的动态性和基础数据的可获得性, 从物流需求、资源条件、吐纳能力三个方面选取17个影响物流发展的映射指标进行分析, 分别为:影响物流需求的映射指标:人

基金项目:2011年甘肃省社科规划项目《甘肃特色农产品物流发展问题研究》、《生态文明视域下甘肃特色农业转型升级的界面障碍与突破路径选择研究》。 (马丽荣:兰州资源环境职业技术学院;马丁丑:甘肃农业大学经济管理学院) 及率) >X15 (货运量) >X16 (货物周转量增长率) >X8 (铁路营业里程) >X3 (第一产业增加值) >X13 (交通运输与仓储及邮政业固定资产投资额比重) >X1 7 (货运量增长率) >X4 (第二产业增加值) >X11 (移动电话普及率) >X5 (进出口总额) 。计算结果显示, 灰色关联度在0.90以上影响甘肃物流发展最重要的因素有2个, 分别为货物周转量和公路密度, 其中货物周转量排在第一, 说明“坐中联七、濒藏临疆”的区位禀赋优势和“承东启西、南拓北展”的战略通道功能对甘肃物流发展的支撑作用特别明显, 这也是甘肃近年来按照“建设大通道、构筑大枢纽、发展大物流”思路。灰色关联度在0.80~0.90之间影响甘肃物流发展的重要因素有7个, 依次为:批发零售业增加值、人均G D P、G D P增长率、电话普及率、民航货运量、互联网用户普及率、货运量。说明近年来随着区域经济的稳定发展、人民物质文化生活水平的持续提高和市场规模的不断扩大;电话普及率和互联网用户普及率排名相对靠前在一定程度上反映出随着信息技术的迅猛发展, 信息资源对甘肃物流发展的作用越来越明显。民航货运量、铁路营业里程、货运量等因素的排名也相对靠前一些, 说明铁路与航空运输对甘肃物流发展的带动作用较为明显, 但铁路干线盖密度小、配套设施建设与装备条件不高及民航吞吐量小等因素, 导致铁路与航空运输所发挥的作用, 与其交通中枢地位要求尚有不小的差距。灰色关联度在0.70~0.80之间影响甘肃物流发展的次重要因素有4个, 依次为:货物周转量增长率、铁路营业里程、第一产业增加值、交通运输与仓储及邮政业固定资产投资额比重。其中货物周转量增长率、交通运输与仓储及邮政业固定资产投资额比重与货运量增长率在一定程度能够反映出区域物流的发展空间及货物吞吐能力的变化, 其排名相对靠后说明货物储运与仓储能力不足是制约甘肃物流发展的“瓶颈”, 在很大程度上限制了甘肃区位禀赋优势的发挥, 未来还需要进一步加大货物吞吐与仓储基础设施建设力度。灰色关联度在0.70以下影响甘肃物流发展相对重要的因素有4个, 依次为:货运量增长率、第二产业增加值、移动电话普及率、进出口总额。其中第二产业增加值排名靠后说明工业发展对物流需求的拉动力不足, 关键在于“路径依赖”导致甘肃工业主要以重工业和矿业开发为重点, 利润空间有限的初级加工和原材料对物流费用均比较敏感。另外移动电话普及率排名的靠后说明甘肃物流发展中各参与主体信息沟通与交流尚不够及时。主要结论地理位置造就了甘肃发展物流的先决条件, 区位禀赋与通道优势对甘肃物流发展起到了非常重要的支撑与带动作用, 未来区域物流发展的关键在于禀赋优势潜能的释放及其作用的发挥;多层次、立体化交通运输网络的日趋形成和完善, 对甘肃物流发展起了相当重要的推动作用, 其中公路网络因所占货运量比例最高而发挥的作用最为明显, 铁路中枢与航空运输虽然做起的作用相对有限, 但随着铁路建设项目的相继实施及配套工程的投入使用, 以及覆盖大部分市 (州) 航空网络的渐趋形成, 对区域物流发展的带动作用会越来越大;区域经济的稳定发展与社会商品购买力的逐步增强对甘肃物流发展的拉动作用较大, 其中人均居民消费对物流需求的拉升作用更为明显一些, 说明甘肃物流尚处于消费依赖与增量发展阶段;现代通讯技术的应用与公共信息服务水平的提高, 加快了各类物流数据信息的交换, 也提升了物流效率, 但物流参与主体的沟通与交流尚不够及时;固定资产投入与仓储能力的不足是制约甘肃物流发展的“瓶颈”, 在很大程度上限制了甘肃区位优势与通道作用的发挥;产业发展与外贸对甘肃物流发展的拉动力明显不足, 其中农业发展水平与市场化程度不高导致甘肃农产品流通向现代物流转变面临着很大的困难, 而工业生产领域物流社会化程度低导致甘肃工业物流服务潜在需求虽然很大、但实际供给严重不足, 进出口规模偏小和发展水平不高对甘肃发展外向型物流的拖拽作用短期内难有改观。甘肃省物流发展影响因素的灰色关联度

灰色区域 篇6

1 熵、耗散结构理论及其应用

1.1 熵和耗散结构理论

德国物理学家克劳修斯把可逆过程中主要物质吸收的热与温度之比值称为熵, 同时他发现熵有一个重要性质, 即其改变量的大小仅与研究对象的起始状态和终止状态有关, 而与其经历的热力学路径无关。即熵是一个状态函数, 系统状态一旦确定, 熵值就保持不变。1856年, 他把热力学第二定律视为孤立系统中熵仅能加大或不变的“熵增加原理”。香农信息熵是一种平均意义的信息量, 从一定程度上反映系统状态的有序性[4]。信息是系统有序程度的一个度量, 熵是系统无序程度的一个度量, 两者绝对值相等, 符号相反。当系统处于几种不同状态、每种状态出现的概念为Pi (i=1, 2, …, m) 时, 该系统的熵定义为:

由式 (1) 可知, 熵有如下主要性质: (1) 可加性。系统熵等于其各个状态的熵之和。 (2) 非负性。根据概率性质, Pi∈[0, 1] (i=1, 2, …, m) , 因此系统的熵是非负的。 (3) 极值性。当系统状态概率为等概率Pi=1/m (i=1, 2, …, m) 时, 其熵达到最大。 (4) 与状态编号无关性。系统的熵与其状态出现概率Pi的排列次序无关。熵与有序度之间存在一定的关系。即系统的信息熵越大, 有序程度越低;反之, 系统的有序程度越高, 则熵越小。这样就能利用熵与有序度的关系, 用物理量熵来描述系统的演化方向[5]。

比利时物理学家普利高津[6]1964年提出耗散结构理论指出:只有在非平衡系统中、在与外界有着物质与能量交换的情况下, 系统内各要素存在复杂的非线性相关效应时才可能产生自组织现象, 并且把这种条件下生成的自组织有序态称为耗散结构。一个典型的耗散结构的形成与维持至少需要具备三个基本条件:一是系统必须是开放系统;二是系统必须处于远离平衡的非线性区;三是系统中必须有某些非线性动力学过程[7]。

1.2 区域人力资源供求系统是一耗散结构

首先, 区域人力资源供求系统是开放的系统, 与所处的经济、社会环境进行大量的物质与信息交换, 从而发生区域之间的相互流动。经济相对发达、社会环境相对良好的地区往往能提供更多物质和信息方面的优势, 从而能够吸引另一区域人力资源的供给。其次, 区域人力资源供求系统是远离平衡态的。平衡态是指人力资源供给与需求相对平衡、稳定, 熵值极大。显然, 人力资源供求受到各种外在因素影响有自身流动的规律, 很难达到平衡, 因此供求系统是远离平衡态的。第三, 区域人力资源供求系统内部各要素之间的相互作用是非线性的, 政府、企业以及个人之间有着相互制约、相互影响的作用关系。第四, 区域人力资源供求系统不断受到外界因素的影响会出现无数个涨落状态, 尤其是外在环境。外在环境好就更能吸引人力资源, 系统各要素不断改变自身环境以形成独特优势, 将导致人力资源的你来我往, 这种涨落会进一步影响供求有序化进程[8]。可见, 区域人力资源供求系统是一个耗散结构, 必然遵循耗散结构的规律, 因此可利用耗散结构中熵的变化与系统有序性的关系对系统演化的方向进行判别。以往对人力资源供给与需求平衡问题的研究只局限在数量上的对比和预测, 没有运用科学的方法对供求平衡状态进行分析, 很难从整体上把握演化规律, 提出正确有效的政策建议。本文将耗散结构理论、灰关联熵引入到人力资源供求系统当中, 对供求系统分析提供一种新思路。

2 区域人力资源供求系统有序演化判别模型

2.1 区域人力资源供求系统的有序性

区域人力资源供求系统是由政治、文化和社会等部分组成的有机体, 系统内部各子系统有各自的演变规律, 同时彼此之间相互制约, 便形成了一个相互联系、相互支持和相互制约的复杂关系, 这种关系决定了系统的复杂结构和系统的演变规律。

对人力资源供求系统来说, 无论是研究供给还是需求都需要由人力资源数量来决定, 所以在研究其系统有序度演化时以人力资源数量为序参量。对特定的时期, 人力资源数量的开发与利用必须控制在一定合理的阈值范围内, 本文把这一合理阈值作为系统的人力资源可供给数量。由于人力资源供求系统的不确定性, 所以按照灰色关联系统理论中灰关联分析的原理, 把人力资源供求系统看作是灰色系统, 对区域人力资源供给和需求两者之间的相似程度用灰色理论进行描述, 表示实际人力资源需求量与合理阈值之间的关联程度。显然, 关联系数越大, 人力资源开发与利用就越合理, 系统有序度越高。但人力资源供求系统涉及到很多方面, 是一个复杂的系统, 如果计算的灰关联系数过于庞大, 很难反映系统的整体变化规律, 所以本文把这种关联系数用熵来表述, 通过不同年份各地区熵的变化情况就可对其演化规律进行判别[8]。

2.2 区域人力资源供求系统的灰关联系数

设x*= (x1*, x2*, …, xm*) 为某区域某一年的人力资源供给系列, xi* (1≤i≤m) 为给第i个省份人力资源的供给量, y*= (y1*, y2*, …, ym*) 为某区域某一年的人力资源需求量, yi* (1≤i≤m) 为第i个省份人力资源的需求量。依据灰色理论, 首先按照式 (2) 对系列xi*和yi*进行无量纲化, 然后按式 (3) 计算两个系列中各对应绝对值的最大值和最小值:

由灰关联分析 (GRA) 方法, xi*、yi*和t年灰色关联系数为:

式中, ρ (0<ρ<1) 为分辨系数, 通过设置其值, 可控制ρ■ (max) 对数据转化的影响;ρ取较小值, 可提高关联系数间差异的显著性[9]。从上式可见, 关联系数越大, 说明人力资源供给量和需求量两个系列之间的差距越小。但计算出来的灰关联系数较多, 每个系数只能反映相应人力资源供给量和需求量之间的协调性, 不能表明区域人力资源供给系统的整体供给情况。综合考虑, 本文运用灰关联熵来考察区域人力资源供求系统的演化机制。

2.3 区域人力资源供求系统的灰关联熵

按照信息熵的概念做如下定义:

定义1:设数列X= (x1, x2, …, xn) , xi≥0, 且΢xi=

1, 称函数ni=΢1xi log xi为序列X灰熵, Xi为属性信息。

定义2:设X为比较列, Y为参考列, Rj={ζ (x (k) , y (k) ) k=1, 2, 3, …, n) }, 则映射Map:Rj※Pj,

2, …, n) 称为灰关联系数分布映射, 映射值称为分布的密度值[10]。

根据灰熵定义以及灰关联系数分布映射, 灰关联熵可表示为:

式中, S (t) 为t年份区域人力资源供求系统的灰关联熵, 它是一种状态函数。区域人力资源供求系统是一个耗散结构, 系统与外界物质、能量交换不为零, 总熵有增有减。由熵与系统的有序度联系可知, 区域人力资源供给系统的演变方向取决于系统的供求平衡性和系统熵变机制, 可用熵理论和熵变关系作为检验和判断系统有序性的理论和方法。因此, 建立区域人力资源供求系统有序性的判别模型:

式中, S (t+1) 为系统第t时刻的末态熵;S (t) 为第t时刻的初态熵;■S为t时刻系统与外界物质交换引起的熵变, ■S值可大于、等于或小于零。根据熵变值■S的大小, 可判断系统演变方向和系统内部稳定程度:当■S>0时, 表示系统总熵增加, 无序度加大, 系统结构失稳, 处于不稳定状态的恶性循环过程中, 这时通过某种措施加以调控;当■S<0时, 即系统靠近熵产生最小的状态, 表明系统总熵减小, 有序度增强, 系统处于良性循环状态和过程之中, 人力资源开发、经济发展和社会发展可协调发展;当■S=0时, 表明一定时间间隔内熵无变化, 系统状态与开始一样[8]。

3 应用实例

对区域人力资源供求系统的控制, 首先应对人力资源供求状况进行评价, 在此评价基础上对供求平衡状态进行调控。由于人力资源流动受到各种复杂因素的影响, 对其供求状态进行评价较困难。本文以人力资源供求量作为序参量, 采用灰关联熵为调控依据进行分析。由协同论可知, 协同导致有序, 不协同导致无序。如果区域人力资源供给和需求量到达协同, 系统的有序化程度就会增加, 会对经济的健康发展和社会的稳定有序发展起到促进作用。

由此, 我们对环渤海地区三省两市2006—2011年人力资源供给量和需求量进行了统计, 由于收集资料有限, 我们把一个地区劳动适龄经济人口 (15—65岁) 在校生 (高中生以及大学生) -人力资源流出量+人力资源流入量作为人力资源供给量, 把一定时期和一定工资条件下企业或社会经济发展对劳动力需求的总量 (人力资源需求量) 用实际就业的劳动人数来替换, 对人力资源供给量和需求量之间的协同作用进行计算, 作为判别环渤海地区人力资源供求系统是否协调、有序的依据。表1为环渤海地区2006—2011年各省市人力资源供给量和需求量对比。

分别按式 (2) — (5) 计算每一年各省市人力资源需求量和供给量的灰关联熵。以2011年为例, 人力资源需求量x*= (2364.9, 3962.4, 907.7, 763, 6485.6) , 人力资源供给量为y*= (2988.2, 5047, 938.1, 1120.2, 7409.5) 。对上述值进行无量纲化, 得到:x= (0.82, 1.37, 0.31, 0.26, 2.24) , y= (0.85, 1.44, 0.27, 0.32, 2.12) 。根据式 (3) 得到:■ (min) =min{xi-yi}=0.03, ■ (max) =max{xi-yi}=0.12, 1≤i≤6。按照式 (4) 、式 (5) 计算灰关联系数和灰关联熵, 其中ρ=0.5。计算结果见表2, 图1为熵变化曲线。2011年各省的灰关联熵计算表达式为:

从图1可见, 2006—2008年系统灰关联熵减小, 说明这一时间段区域人力资源供求系统向着有序度增加的方向发展, 区域人力资源供给与需求逐渐平衡, 表明当时的经济发展较稳定、社会有序发展、环境较优异。2008—2011年各省之间的灰关联熵增加, 即区域人力资源供求系统并不是向着有序发展, 越来越趋向于不平衡性, 其原因有两个:一是2008年恰逢十年一遇的金融危机, 经济大环境不景气, 企业人力资源成本巨大, 导致人力资源需求量减少。二是外来人力资源供给以及本地大学生增加, 导致供过于求, 因此系统有序性降低, 熵增大, 这时政府、企业、个人就需要采取措施来保障人力资源供求的动态平衡。

4 结论

区域人力资源供求系统是一个耗散结构。熵变理论在系统管理学中应用前景广泛, 其熵值大小可表示区域人力资源供求系统演化过程中的特点和趋势, 因此可作为研究区域人力资源供给安全的重要量化指标, 对人力资源供给安全评价具有重大意义。区域人力资源供求系统熵值减小, 有序性增强。只有让系统处于良性循环、动态平衡状态时, 才能更好地保障经济、社会和环境的可协调发展。

参考文献

[1]杨雪.东北三省劳动力供给现状及趋势分析[J].人口学科, 2007, (6) ∶9-12.

[2]黄佛君, 焦黎, 闫志武, 等.2020年新疆人力资源供给与需求探讨[J].新疆社会科学 (汉文版) , 2006, (5) ∶95-98.

[3]韩颖, 马萍, 冯艳, 等.辽宁省劳动力供给与需求预测研究[J].东北大学学报 (社会科学版) , 2009, (3) ∶226-229.

[4]王秀山.复杂系统演化过程中的有序性和无序性[J].系统辩证学学报, 2005, 13 (1) ∶44-46.

[5]洪石奇.基于灰关联熵的边坡稳定性分析评价[J].采矿技术, 2005, 3 (30) ∶50-51.

[6]夏兆阳.现代物理概论[M].北京:中国计量出版社, 2004∶88-98.

[7]湛垦华, 沈小峰.普利高津与耗散结构理论[M].西安:陕西科学技术出版社, 1998∶128-129.

[8]畅建霞, 黄强, 王义民, 等.基于耗散结构理论和灰色关联熵的水资源系统演化方向判别模型研究[J].水利学报, 2002, 11 (28) ∶107-108.

[9]邓聚龙.灰色系统理论教程[M].武汉:华中理工大学出版社, 1990∶33-84.

灰色区域 篇7

1 港口物流的内涵及经济意义

1.1 港口物流的内涵。

随着经济全球化进程的加快,港口作为全球综合运输网络的连接点,其功能也在不断扩展,并向现代物流的方向转变。关于港口物流的概念,国内外学者还未有统一的定义,作者比较认同我国学者张丽君对港口物流含义的界定。港口物流是指港口城市根据港口自身条件,以港口的基础设施和现代通信网络为支撑,发挥港口集散地的优势,发展涵盖物流供应链所有环节特点的港口综合服务体系。

现代港口物流服务除了包括传统的运输中转、装卸搬运、仓储以及加工、包装和分拣功能外,还衍生出了诸如配送、信息处理、保税性质口岸以及其他一些辅助性的服务功能,进一步满足了现代经济发展的需要。

1.2 港口物流的经济意义。

港口物流从纵向看,涉及运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理以及为以上各环节提供装备和配套服务的诸多领域;从横向看,港口物流服务几乎涉及国民经济的各个方面,是一个跨行业、跨部门、跨地区的基础性产业,具有强大的经济渗透力和带动效应。可见,促进港口物流的发展,必然会对腹地区域的经济发展起到积极的促进作用。

港口物流对经济的贡献包括直接经济贡献、间接经济贡献和社会效益三个方面。港口作为一个生产部门,有其自身的生产效益,但其本身又具有特殊性,与社会经济各个部门有着极其密切的联系,因此,其社会经济效益大大超过了自身的生产效益。可见,港口物流的发展与区域经济的发展有着十分紧密而又复杂的联系,对两者关系的分析具有很大的指导意义。

2 河北省港口物流发展现状

河北作为沿海大省,海岸线长487多公里,具有建港、发展海上运输得天独厚的区位优势和良好的资源条件,是环渤海经济圈的重要组成部分。近年来河北港口吞吐量快速增长,从2006年的3.3亿吨到2011年的7亿吨,平均每年增长7 000万吨。同时,河北全省港口货种结构进一步得到调整和优化:煤炭比重由2006年的80%下降至2011年的69%;金属矿石比重从2006年的11%上升至2011年的19%;钢铁、石油、天然气及制品比重也有不同程度的增幅。在全国沿海十强港口中,河北占了两席———唐山港居第7位、秦皇岛港居第8位,初步形成黄骅港、秦皇岛港、唐山港3个亿吨大港三足鼎立、齐头并进的新局面。河北港口已初步形成以煤炭、铁矿石等大型专业化码头为主,集装箱、杂货、液体化工为补充,南北两翼共同发展的现代化港口群[1]。

2.1 秦皇岛港。

秦皇岛港是以能源运输为主的综合性国际贸易口岸,世界上最大的煤炭输出港和散货港。港口现有生产泊位45个,其中万吨级以上泊位42个;具有完善的集疏运条件,拥有国内港口最先进的机车和编组站,形成了公路、铁路、管道、空运等循环合理的港口集疏运网络。

集装箱业务方面,新港湾集装箱码头有限公司是秦港股份公司从事集装箱业务的唯一子公司。现有集装箱泊位3个,设计年通过能力65万标箱,可装卸第五代集装箱船舶,港区环境达到国家一级标准。新港湾公司发挥合资企业优势,业务辐射范围覆盖至新疆、内蒙古、辽宁等地,与多家船公司进行合作,已开通9条集装箱班轮航线,成为内贸运输航线上的干线港[2]。

2011年11月3日,河北港口集团就成立河北港口集团煤炭物流有限公司召开座谈会。会上秦皇岛海运煤炭交易市场与物流公司双方的合作与业务衔接进行了深入探讨,并达成多项共识。双方表示要积极合作共同打造港口煤炭物流产业,尽最大的努力为集团的发展贡献力量[3]。

2011年秦皇岛港货物吞吐量超过2.8亿吨,较去年增长2 298万吨。其中,煤炭完成2.53亿吨,同比增长12.8%;杂货吞吐量完成1 763万吨,标准集装箱完成43万个,同比增长26%;石油化工类吞吐量完成971万吨,创13年以来新高[4]。

2.2 京唐港。

京唐港已建成第一、二港池全部和第三、四、五港池部分泊位,形成5个港池建设运营的整体格局。建成散杂、件杂、多用途、集装箱、煤炭、水泥、纯碱、液化石油气等各种功能的1.5万~10万吨级泊位31个,设计通过能力7 388万吨/20万标准箱。京唐港腹地广阔,除以唐山地区为直接腹地外,兼济河北、京、津等其他周边地区,并辐射晋、蒙、陕等广袤的西部地区,水路通达50多个国家(地区),120多个港口。京唐港是国家重点物资运输的重要港口,在我国煤炭、矿石、钢铁等货物运输中占有重要地位,是“北煤南运”七港之一[5]。

成立于2004年4月的京唐港国际集装箱码头有限公司在上海、北京、青岛等30多个地区设立了分支机构,形成了较完善的现代化运输服务网络体系。公司现有8台集装箱装卸桥;9台“卡尔码”集装箱正面吊;150余辆集装箱专用拖车;具有一流存堆及仓储条件的8 170平米高标准仓库一座,具备了现代物流配送的条件。公司在短时期内获得了跨越发展,2005年完成箱量35 178标箱、2008年、2009年每年均完成24万标箱、2010年完成25万标箱[6]。

2011年,京唐港区实现了货物吞吐量1.37亿吨,同比增长14.16%;实现税收达到3.88亿元,同比增长17.5%,创历史新高。标志着京唐港区亿吨大港地位得到了进一步巩固和提升[7]。

2012年2月,唐山港京唐港区26号和27号集装箱泊位工程项目获得国家发改委的核准,该项目建成将为缓解唐山港集装箱码头能力不足的矛盾,推进京唐港区码头功能调整与结构优化,适应集装箱运输船舶大型化要求起到重要作用[8]。

2.3 黄骅港。

黄骅港是河北省沿海的地区性重要港口;是我国北方主要的煤炭装船港之一,是“三西”煤炭外运第二通道的重要出海口。截至2011年5月底,黄骅港共有生产性泊位26个(其中万吨级以上泊位19个),最大靠泊能力10万吨。年设计通过能力10 163万吨,其中:煤炭8 005万吨。2001年以前黄骅港仅河口港区承担少量晋中煤炭、矿建材料运输,吞吐量徘徊在50万吨。煤炭港区一、二期工程投产后,吞吐量迅猛增长,2010年达9 438万吨,其中约94.6%为“三西”外运国内沿海港口及出口日、韩等国的煤炭[9]。

而且,神华黄骅港还将完善信息化建设,将港口物流系统建立在“信息化”、“数字化”基础之上,使生产、流通及服务等环节都实现在“数字流”的基础上联动。神华黄骅港务公司将原计划用于三期工程的管控一体化软硬件开发提前,正式启动数字化港口建设。这打破了原有港口物流模式,在现代港口竞争因素多元化、港口腹地经济贸易化和港口竞争激烈的今天,无疑为港口提高服务质量和服务水平,进而强化整体竞争实力提供了重要手段[10]。

2011年,随着黄骅港综合大港集装箱码头正式开通,标志着黄骅港从单一能源输出港转向综合大港迈出实质性步伐。黄骅港全年货物吞吐量在2011年达到了1.1145亿吨,其中综合港区全年吞吐量达1 119万吨;煤炭港区达1.0026亿吨[11]。

2.4 曹妃甸港。

作为北煤外运系统的重要项目,曹妃甸煤码头规划建设5万~10万吨级煤炭泊位16个,年煤炭下水能力2亿吨。国投曹妃甸煤码头项目为规划建设5万~15万吨级煤炭泊位10个,年煤炭下水能力1亿吨。目前已建成投产的为一期起步工程,建设5个泊位,年设计通过能力5 000万吨,为国内目前最大单体码头项目之一。其码头结构是目前国内最大靠泊能力钢板桩码头施工;配备目前国内乃至世界规模最大,能力最强的四翻式翻车机2台(预留2台),单台卸车能力8 640t/h;堆场面积72.95万平方米,堆存量398.2万吨,适应各煤种、不同货主单堆单放需要。堆场设备采用悬臂式取料机、堆料机和带式输送机方案,配置5台堆料机(单台堆料能力7 780t/h)和8台取料机(单台取料能力6 000t/h)码头装船设备为4台移动伸缩式装船机(单台装船能力6 000t/h)[12]。

曹妃甸万吨级矿石码头、30万吨级原油码头已经先后建成投产,金属矿石、石油及制品迅速跃升为仅次于煤炭的另外两类重要战略资源货种,更凸显了河北港口在国民经济运行中举足轻重的地位。辖区秦皇岛、唐山、曹妃甸、沧州四大港区吞吐量均已超亿吨,尤其曹妃甸港吞吐量同比增幅位列全国首位[13]。

国投曹妃甸港口有限公司煤炭码头的信息化工作正在全面展开,这个港口公司的信息化建设包括MIS系统、生产业务系统、资产管理系统、OA系统和地理信息系统等,但是很多系统都处于调试阶段。在曹妃甸规划中,最终要建成整个曹妃甸港区包括各港口公司在内的大的信息系统。

通过图1可以看出河北省港口货物吞吐量与GDP的变动趋势呈一致性,均显现出逐年上升势头,河北省总量突破性发展,港口稳定快速发展,高速发展的河北省港口物流必将为河北省区域经济的发展发挥其更大的推动作用和促进作用。

3 港口物流对河北省区域经济发展作用实证分析

灰色关联分析是一种多因素统计分析方法,它是以各因素的样本数据为依据用灰色联度来描述因素间关系的强弱、大小和次序的,如果样本数据列反映出两因素变化的态势(方向、大小、速度等)基本一致,则它们之间的关联度较大;反之关联度较小。与其他传统的多因素分析方法相比,灰色关联分析对数据要求较低且计算量小,便于广泛应用。本章将采用灰色关联分析法对河北港口货物吞吐量和区域GDP间的关系进行分析。

3.1 确定分析序列。

设因变量数据构成参考序列,自变量数据构成比较序列。本文将河北省区域GDP作为参考序列,将河北省港口吞吐量作为自变量数据。表1是1990~2010年河北省GDP和港口货物吞吐量情况。

3.2 对变量序列进行无量纲化。

一般情况下,原始变量序列具有不同的量纲或数量级,为了保证分析结果的可靠性,需要对变量序列进行无量纲化。这里采用均值化法。各序列的均值分别为:19 853和6 993.26,上表中每列数据除以其均值可得均值化序列(如表2所示)。

3.3 求差序列、最大值和最小值。

两序列变化的态势是表现在其对应点的间距上。如果各对应点间距均较小,则两序列变化态势的一致性强,否则,一致性弱。计算港口货物吞吐量与GDP在对应期的间距(绝对差值),结果见表3所示。

表3中的数据绝对差值数据序列的数据间存在着较大的数量级差异(最大为0.228000638,最小的为0.036546881),不能直接进行综合,还需要对其进行一次规范化。

3.4 计算关联系数

单位:万吨、亿元

资料来源:《河北经济年鉴2011》

ξ0it称为序列xi和序列x0在第t期的灰色关联系数(或简称为关联系数)。

由上面的式子可以看出,ρ取值的大小可以控制对数据转化的影响,ρ取较小的值,可以提高关联系数间差异的显著性,因而称ρ为分辨系数。

3.5 计算关联度。利用上式对表3中绝对差值进行规范化,取ρ=0.4,结果见表4:

最后对港口货物吞吐量与GDP的关联系数序列求算术平均值可得:

r0i=0.6389891。r0i称为序列x0和xii=1的灰色关联度。关联度越大,说明比较序列与参考序列变化的态势越一致。

3.6 用灰色关联分析进行综合评价。

通过实证分析,可以明显得出港口物流与经济增长之间密不可分的关系,港口物流的发展确实能对区域经济发展起到促进作用。

这种促进作用一方面表现在港口物流业所直接产生的经济效益,即物流成本的节约,为企业和社会带来极为可观的经济效益;另一方面,表现在对第三产业的推动发展,不仅可以提高第三产业在区域经济结构中的比重及地位,而且可以带动相关产业如船务代理、房地产业的发展,既增加了第三产业的绝对数量,还提高了第三产业中高附加值行业的比重,从而优化了区域产业结构,繁荣区域经济;而且,港口物流还可以改善投资环境、扩大招商引资,有利于基础设施的进一步发展和完善。

摘要：文章在既有文献的基础上,利用1990～2010年河北省GDP与港口吞吐量的数据,利用灰色关联分析,证明港口物流与区域经济之间确实存在着密切的联系。