耦合协调度模型（通用8篇）
耦合协调度模型 篇1
1 前言
旅游经济的发展有自身运行的机制、结构与模式。在旅游经济网络中, 各节点之间的相互作用、相互影响、相互制约影响双方发展的现象称之为耦合, 此现象包括网络内部各节点之间的耦合和网络与社会环境之间的外部耦合两个方面。一个完整的旅游产业网络耦合体是由内部耦合和外部耦合有机叠加形成的动态复杂结构, 两个耦合层是基于经济交易、产业关联和知识共享等紧密联系在一起的, 任何一个耦合层的状况都对另一个耦合层面产生作用, 影响各层耦合功能, 各层网络结构中要素的高度耦合可以获得各子网络系统乃至整个产业网络系统功能的改善和提高, 同时也增加自身收益。
2 文献综述
对于旅游与交通耦合问题, 它是研究旅游交通的理论支柱, 是解决旅游业发展的瓶颈问题的关键。国外对旅游与交通关系的研究成果在广度和深度上均较国内丰富。Prideaux (2000) 通过论述距离、交通进入成本和目的地竞争力3方面作用分析了旅游发展与交通之间的关系。Gordon Waitt (1996) 分析了韩国交通部门和国家旅游公司市场营销的策略问题。L.J.Crampon建立了引力模型, 认为引力与旅游目的地资源吸引力大小以及旅游客源地与目的地之间交通便利程度密切相关 。Luis和Gillmor也分别以模型分析和案例研究的形式阐述了相似的观点, 即连接旅游客源地与目的地之间交通方式和距离影响着旅游目的地吸引力, 进而影响旅游者的决策。
国内对于旅游交通的研究主要集中在空间网络及其影响上。对此, 陈颖慧 (2002) 、魏洁 (2003) 、杜晓凯 (2003) 对经济网络、旅游网络与交通网络的关联性进行定量或定性分析, 并就其适应性进行了综合评价。缪婧晶 (2003) 和吴刚 (2003) 分别从成本分析模型和价值工程理论研究旅游交通成本对旅游业的影响。孙莉芬、张席洲 (2005) 就旅游交通设施协同设计进行了理念层面上的探讨。赵瑜 (2002) 、戴继锋 (2003) 、任杰 (2004) 等通过预测旅游交通流量来分析交通流量对旅游交通的规划建设以及旅游者出行行为的影响, 而旅游线路和旅游交通设施布局合理与否也会对旅游者目的地选择与出行方式选择有一定影响。
3 旅游产业与区域经济耦合协调发展的作用机理
作为具有较强综合性的新兴产业, 旅游产业的发展带动所在区域的经济发展。同时, 区域经济的发展又为旅游产业提供了产业基础和保障, 两者相互促进, 互为背景, 协调发展。
旅游产业的发展可以增加国民收入, 提供了更多的就业机会。旅游产业本身就是包含多种服务内容的产业, 并且许多服务项目不是用现代手段就能取代人力的, 因而旅游产业所需的就业人数相对于其他产业要高得多。再加上旅游业的带动力较强, 除了自身迅速发展外, 游客在旅游消费过程中, 同时带动和促进区域相关行业的发展, 还能带动相关产业的发展, 增加相关产业的就业, 为社会提供较多的就业机会。旅游产业的发展有利于扩大区域间的经济合作与交流。
旅游产业的发展也依赖于区域经济发展水平, 需要一定程度和水平的区域经济作为基础和支撑条件。区域经济促进旅游产业发展的作用机理主要表现在两个方面。一方面, 从游客旅游实现的要素来看, 区域经济的发展增加了居民的收入, 改善了居民的生活方式, 为居民外出旅游提供了较高的收入、较长的休闲时间和较强的旅游动机, 为旅游产业的高速发展奠定了基础。区域经济发展为旅游产业的发展从基础设施的建设、软实力的提升等奠定了基础。
旅游产业为区域经济发展提供了动力, 而区域经济发展又为旅游产业的发展奠定了基础, 两者相互协调发展, 并且这种协调发展在相同的时间内、相同的空间上能够发挥更大的效应。
4 旅游产业与区域经济耦合协调模型
旅游产业与区域经济的发展是两者相互协调作用的结果。常用的协调度是通过测量静态系统间距离的大小, 来判断系统之间是否协调。当系统中存在多个子系统时, 采用μi表示, 其中i=0, 1, …n, 得到多个系统间相互作用的耦合度模型为:
假设E、T分别代表区域经济系统和旅游产业系统, E (x, t) 和T (y, t) 分别是度量它们发展水平的函数, 其中, x、y分别为系统E、T的特征向量, t是时间。区域经济和旅游产业的协调是指两个函数的相对离差系数c, c越小越好, 则:
undefined,
通过变形可以得到:undefined
根据undefined, 则当undefined越大时, c越小, 也就意味着E (x, t) 和T (y, t) 两系统之间的协调程度越好。当E (x, t) =T (y, t) 时, α=1, c=0, 此时两系统离差最小, 协调程度最好。所以, α在一定程度上反映了E (x, t) 和T (y, t) 的协调程度。
由于区域经济系统和旅游产业系统是两个复杂、动态变换的系统, 上述理论分析与现实中会出现不一致的情况, 是因为每个地区的区域经济系统和旅游产业系统都有交集、存在动态和非均衡式发展的特性。构建区域经济系统和旅游产业耦合的协调度模型, 可以反映出两个系统间的协调程度, 而且还能反映二者之间相对水平的高低, 因此, 修改模型如下:
undefined
其中, Q表示系统间的协调度, 取值范围为0≤Q≤1, Z表示系统的综合评价指数, 反映整体效益或水平, λ、η为待定系数。当Q=1时, 耦合协调度最大, 系统之间或系统内部要素之间达到良好共振耦合, 系统将趋向新的有序结构;当Q=0时, 耦合协调度极小, 系统之间或系统内部要素之间处于无关状态, 系统将向无序发展;当0
当E (x, t)
5 总结
旅游产业与区域经济之间存在着交互耦合关系, 它们都处于旅游产业—区域经济发展这个大的系统之中, 但作为两个子系统, 它们之间的相互作用存在着不同的耦合协调状况, 协调好旅游产业与区域经济发展之间的耦合关系是旅游产业与区域经济良性发展的基础。旅游产业与区域经济发展的耦合协调度, 是表征旅游产业与区域经济发展交互作用过程中序参量之间协同作用的强弱程度, 它体现出系统由无序走向有序的趋势。
坚持市场导向原则, 并维护生态环境的可持续发展, 创造安全、便捷、舒适的交通条件, 提高铁路客运能力, 并积极发展航空客运、港口客运, 同时在旅游旺季时期, 通过增开临客, 列车加挂车厢, 增开航班, 增加包机服务来提高运力。加强各交通部门间协作, 改变规划、公交、航空、水运、铁路等各部门条块分割的现状, 组建协调机制体系。优化、美化交通基础建设如在路面两侧进行景观设计, 既愉悦了游客, 又能为旅游企业、旅游城市作宣传。提升旅游交通中的安全质量和服务质量, 并尽快引入旅游交通自动化、信息化的管理方法, 提高效率、降低成本, 实现城市交通与城市旅游系统共同协调发展。
摘要：交通状况的好坏也直接影响到旅游者对旅游目的地的选择, 通过国内外相关学者的理论研究, 分析旅游经济和交通发展耦合的作用机制, 提出二者协调发展的数学模型, 为打造旅游经济和交通发展的和谐发展提供建议。
关键词：旅游经济,交通发展,耦合协调度,模型
参考文献
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耦合协调度模型 篇2
关键词：农地流转；劳动力转移；城镇化；耦合协调度
中图分类号：F323.211 文献标志码： A文章编号：1002-1302（2015）09-0481-05
通信作者：王华丽，副教授，从事公共管理研究。E-mail：243950491@qq.com。城乡统筹发展是随着生产力发展而促进城乡劳动力、土地、资金、技术、公共服务等要素相互融合、相互补充，逐步实现城乡经济社会协调发展的过程。就农地流转本质而言，是通过适度规模经营促进农业现代化，以此达到提高农地产出率、农业劳动生产率、农业投入品利用率的目的。农地流转的前提是绝大多数农民自愿放弃农地经营权而融入城镇化，并有效转入二、三产业就业、创业，为农业新型经营主体实现规模化经营腾出发展空间。显然，没有以更大规模的农户及农村劳动力融入城镇化为前提，就不可能有稳定的规模化农地流转。农地流转、农村劳动力转移、城镇化三者是相互影响、相互交织、彼此耦合协调的交互关系复合体，忽视三者中的任何一方，都将可能对其内在关系产生误判。纵观国内现有研究成果，学者们的研究视角主要集中在就农户承包经营权论农地流转，关于切实有助于推动城乡统筹协调互动发展的研究成果明显不足。目前，我国关于耦合协调发展研究多集中在区域经济、土地利用效益、生态环境、旅游等方面[1-9]。本研究建立城乡互动发展的耦合协调度指标体系，运用耦合度、耦合协调度数学模型及计算方法，量化分析研究区农地流转、农村劳动力转移与城镇化的耦合度值、耦合协调性以及耦合协调类型。城乡统筹发展复合系统中，农地流转、农村劳动力转移、城镇化3个子系统之间既存在发展不同步方面的差异，也存在相互交织依存的耦合关系，通过对三者之间综合评价指数、耦合度、耦合协调度的计算、评价、分析，可以量化描述该复合系统内各子系统之间的耦合度、耦合协调程度、耦合协调类型及其动态变化过程与趋势，旨在为评价或者修订研究区域城乡统筹发展战略提供科学依据。
1研究区概况
菏泽市位于山东省西南部，与江苏省、河南省、安徽省3省接壤，总面积1.223 9万km2；截至2012年年底，全市常住人口966.51万，其中农业人口761万；乡村从业人员数402.57万，其中从事林牧渔业者200.52万；农林牧渔业实现总产值433.77亿元，其中林牧渔业实现产值146.48亿元；全市实现生产总值1 787.36亿元，比2011年增长13.0%，完成公共财政预算收入140.3亿元，增长25.7%。规模以上工业企业2 405家，工业总产值3 428.26亿元，其中私营企业实现产值1 880.43亿元。城镇居民人均可支配收入19 140元，比2011年增长15.0%；农民人均纯收入8 187元，比2011年增长15.0%；城镇化水平为40.01%，同比提高2.21百分点[10]。全市农地流转总面积1.13万hm2，占农户家庭承包地总面积的2.175%；涉及农地流转总户数65.35万户，占乡村总户数的3.2%。农地流转形式主要有无偿转包、低偿转让、地块互换、租赁经营、土地入股、反租倒包等，其中，选择无偿转包（不放弃农地承包权）的农户约占总流转户的53%，所涉农地面积占总流转面积的30%以上，并且农地流转行为只是在局部地区或少数农户之间进行，基本处于初始探索阶段。选择这样一个欠发达区域，将农地流转、劳动力转移与城镇化结合起来，对其城乡统筹发展进行纵向整体性耦合协调关系研究，进而量化描述其复合系统内各子系统之间的耦合度、耦合协调程度、耦合协调类型等具有重要意义。
2耦合协调度分析的理论依据
2.1耦合度与协调度理论
在物理学中，耦合是指2个或2个以上的系统或运动形式通过相互作用而彼此影响的现象[11]。当系统之间或系统内部各要素之间配合得当、互惠互利时，为良性耦合。反之，相互磨擦、彼此掣肘时，则为恶性耦合。耦合度是描述系统或系统内各要素相互影响的优劣程度。协调是2个或2个以上系统或系统要素之间良性关联，系统之间或系统内要素之间配合得当、和谐一致、良性循环是多个系统或要素保持健康发展的保证[12]。协调度是度量系统之间或系统内部要素之间在发展过程中彼此和谐一致的程度，体现系统由无序走向有序的趋势[13]。耦合度和协调度的区别在于前者指系统内部要素之间相互作用程度的强弱；后者指各子系统相互作用中良性耦合程度的大小，体现了协调状况好坏程度。本研究将农地流转、劳动力转移、城镇化作为城乡统筹发展复合系统中的3个子系统，将其相互作用、彼此影响、协调发展的程度定义为系统内部耦合协调度，并构建耦合协调度指标体系和模型，定量分析3个子系统之间的耦合度与协调度。
2.2城乡统筹发展耦合协调互动的作用机制
城乡统筹发展是一个具有高度开放性、复杂性、不确定性以及多层次性的复合系统。构成该复合系统的诸要素之间存在着多重关联性，既有正面影响，又存在负面影响。在城乡统筹发展复合系统内部3个子系统之间，农村劳动力转移是基础。在生产力发展诸要素中，解放劳动力是发展生产力的前提。没有数以亿计的农村劳动力转移到城镇从事二、三产业，就不可能有我国城镇化成就，也不可能有全国各地持续升温的农地流转趋势。转入城镇的农村富余劳动力越多，城镇二、三产业发展所需的劳动力资源就越充足，农地流转的市场空间也就越大。随着城镇落户成本的增加及惠农政策“含金量”的提升，农村劳动力逆城镇化因素也在增加，势必对农村劳动力造成影响，制约城镇化、农地流转规模，延缓城乡统筹发展战略的实现。
城镇化是农村劳动力转移就业和农地流转的必要条件。城镇化过程就是二、三产业、各类公共服务资源、农村人口不断向城镇聚集的过程，是人类社会发展的必经阶段。随着城镇吸引力增强，农村劳动力向城镇集中的速度会加快，城镇对农产品的需求量将随之增加，农地流转的外部环境也相应发生变化。一方面，希望转出农地从而融入城镇的农户数量逐步增多；另一方面，随着农产品供求矛盾的凸显及国家强农、惠农政策力度的加大，希望转入更多农地扩大规模的新型经营主体也在增加。 农地流转对城镇化和农村劳动力转移具有助推作用。“干活在城市，根基在农村”的“半城镇化”问题以及农民增产不增收的困局，导致农户普遍放弃依靠承包地经营增加收入、改善生活条件的模式，纷纷采取“农忙回乡务农，农闲进城务工”的“候鸟型”兼业模式，虽然这种模式能满足农民在现行体制下的利益最大化，却不能有效提高农地利用效率，不能增加农产品市场供给，相反会增加城镇化成本，阻碍农户融入城镇。由此可见，能否通过农地流转，发展适度规模经营，促进农业现代化，已经成为能否稳步推进城镇化，最终实现城乡统筹发展的关键举措（图1）。
3城乡统筹发展耦合协调度指标体系及模型构建
3.1指标体系构建
遵循整体对应、比例适当、重点突出等原则，根据农地流转、农村劳动力转移与城镇化耦合协调互动的作用机制，构建三者耦合协调度指标体系（表1）。表1城乡统筹发展复合系统中劳动力转移、农地流转与城镇化耦合协调度指标体系及权重
子系统第1层评价指标权重第2层评价指标权重劳动力转移子系统农村劳动力转移经济指标A10.096人均GDP（万元） A110.018非农产业所占比重（%） A120.014人均耕地面积（hm2） A130.006农村居民人均年纯收入（万元） A140.011城乡居民收入比（乡村为1）A150.048农村劳动力转移规模指标A20.412非农劳动力占农村劳动力的比重（%）A210.117非农劳动力占总人口的比重 （%）A220.144继续务农劳动力所占比重（%）A230.078非农劳动力增长速度（%）A240.074农村劳动力转移素质指标A30.155具有高中以上文化程度劳动力比重（%）A310.012外出劳动力平均年龄（岁）A320.143农村劳动力转移强度指标A40.337总迁移率（‰）A410.136迁出率（‰） A420.104迁入率（‰） A430.097农地流转子系统社会经济因素B10.514种植业产值占农林牧渔业产值的比重（%）B110.250种植业生产年均利润水平（万元/hm2）B120.128农村恩格尔系数（%）B130.248农村基尼系数 B140.038农业生产力因素B20.486农业机械总动力（亿kW） B210.011 种植业受灾面积（万hm2）B220.272农户人均种植业生产费用支出（万元/hm2）B230.060单位面积农地流入成本（万元/hm2）B240.025劳均耕地面积（hm2）B250.018城镇化综合评价子系统经济发展质量 C10.148地方GDP增长速度（%） C110.018人均地方财政收入（元） C120.041地方财政收入增长速度 （%）C130.028城镇居民人均可支配收入（万元） C140.001二三产业增加值占GDP的比重（%） C150.052地方财政预算内收入占GDP的比重（%） C160.007城镇化水平C20.134城镇化率（%） C210.028城镇化增长速度（%）C220.004城市人口增长率（%） C230.013当地固定资产投资额占GDP的比重（%） C240.036第三产业从业人员占总从业人员比重（%）C250.054城市功能完善程度C30.240城镇居民人均道路面积 （m2）C310.016城镇居民人均住房面积（m2） C320.016千人拥有医护人员数（人） C330.006万人拥有公交车数（辆） C340.003每百人公共图书馆藏书数（册、件） C350.010万人拥有中小学、幼儿园、特殊教育教师数（人） C360.062互联网普及率（%） C370.014广播、电视覆盖率（%）C380.059城镇家庭燃气普及率（%） C390.054城市环境质量C40.210人均绿地面积（m2） C410.016污水处理率（%） C420.046空气质量达标率（%） C430.057城市生活垃圾无害化处理率（%） C440.054环保投入占GDP的比重（%） C450.002城市建成区绿化覆盖率（%） C460.035资源利用率C50.123万元工业增加值耗水量（t） C510.086万元GDP能耗（t标准煤） C520.002万元工业增加值能耗（t标准煤） C530.004万元工业增加值废气排放量（m3）C540.030社会和谐度C60.145城镇职工、居民基本医疗保险参保率（%）C610.057城镇养老保险覆盖面（%） C620.056城镇登记失业率（%） C630.008万人高等学历数（人） C640.025注：表中数据来自2001—2012年菏泽市统计年鉴。
3.2耦合协调度模型构建
（1）式分别表示农地流转、农村劳动力转移与城镇化综合评价以上函数关系模型。ai、bj、ck表示各指标权重的赋值，采用熵值赋权法计算得出。熵值赋权法是根据各指标的信息载量大小来确定指标权重的方法[14]，通过分析各指标之间的关联度及各指标所提供的信息量来决定指标的权重，在一定程度上可避免主观因素导致的偏差（表1）。
耦合协调度模型 篇3
2004年以来房价快速上涨引发国内学者对房价上涨原因分析的研究热潮, 其中地价过快上涨推高房价论点为广大学界人士及普通民众所接受。然而国土资源部2009年对全国105个地价动态监测城市620个项目开展的“房地产项目用地地价专项调查”显示:620个项目地价房价比平均为23.2%, 356个项目比例在15%～30%, 比例在30%以下的约占总数的78%。东部地区共有项目316个, 地价房价比平均为27%, 地价房价比高于全国平均水平;中部和西部地区共有项目分别为158个和146个, 地价房价比平均值分别为21%和18%, 均低于全国平均水平。地价上涨最快的一线城市北京、上海、广州和深圳地价房价比分别为26.8%, 26.7%, 33.2%和34.4% (1) , 虽高于全国最高水平, 但是从国际经验来看此比值也在合理范围之内。地价房价比为判断住房市场与土地市场的协调状况、分析地价占房价比重的合理性从而为改善宏观调控政策提供了有效依据。但是全国甚至是一线城市房价与地价处于协调状态, 二者比重合理的调查结论为普通民众所不能接受。为此很多学者指出该指标具有如下缺陷:一、地价房价比仅涉及地价与房价两个指标, 地价与房价不能充分反映土地市场与住房市场整体状况。二、由于房地产开发两到三年的周期导致地价房价比存在时差, 历史地价与当期房价的比值必然会人为缩小其比值。鉴于以上地价房价比评价住房市场与土地市场协调性不可避免的缺陷, 笔者首次将耦合协调度模型引入以更为客观全面地评价二者协调性。耦合协调度衡量的两系统 (住房市场与土地市场) 涉及指标多且较为全面, 且住房市场与土地市场均为同期两系统的协调性衡量, 由此规避了地价房价比缺陷。
2 住房市场与土地市场耦合协调度模型介绍
2.1 住房市场与土地市场耦合协调度模型表达式
借鉴物理学中的容量耦合概念及容量耦合系数模型, 可以直接得到住房市场与土地市场的耦合度函数 (2) , 表示为:
C={ (X×Y) / (X/2+Y/2) 2}1/2 (1)
耦合度对判别住房市场与土地市场耦合作用的强度具有重要意义, 然而它只能说明两个系统间相互作用程度的强弱, 无法反映协调发展水平的高低, 如当两个系统发展水平都较低时, 同样也可以得到两个系统协调度较高的结果。因此借鉴已有学者的研究成果, 构建一个能够客观反映住房市场与土地市场协调发展水平的耦合协调度模型, 以评价不同城市不同年份住房市场与土地市场交互耦合的协调程度, 其计算公式如下:
D= (C×T) 1/2, T=αX+βY (α=β=0.5) (2)
式中:C为耦合度;D为耦合协调度, 取值范围为0≤D≤1;T为住房市场与土地市场综合评价指数。D的取值范围与协调度类型如下:D<0.2, 极不协调;0.2≤D<0.4, 不协调;0.4≤D<0.5, 不太协调;0.5≤D<0.6, 基本协调;当0.6≤D<0.8, 比较协调;0.8≤D≤1, 高度协调。
2.2 住房市场与土地市场指标体系说明
(1) 指标体系结构表。
本着指标选取的综合全面性、重要性以及数据的可获得性等原则本文选取住房市场与土地市场指标如表下1所示。
(2) 指标数据来源。
2001—2009年全国及35个大中城市八大指标数据来源分别如下:土地供给结构指标中城市居住用地面积和城市建设用地面积均来源于《中国城市建设统计年鉴》, 居住用地价格来源于中国城市地价动态监测系统, 房地产开发本年土地购置面积及其他指标均来源于相关年份《中国统计年鉴》。住房市场中人均居住面积来源于《中国城市年鉴》, 其余四大指标数据来源于相关年份《中国房地产统计年鉴》。
2.3 住房市场与土地市场耦合协调度计算步骤
(1) 原始数据标准化 (极值变换法) 。
本文采取极值变换法对住房市场与土地市场指标原始数据进行无量纲化处理, 同时也满足了耦合协调度对数据非负化的要求。极值变化法非负化原始数据公式为:
xij′= (xij-xijmin) / (xijmax-xijmin) +0.01 (3)
式中xij为i地区第j项指标原始数值, xij′为原始数据标准化数值, xijmin和xijmax分别表示选取年份指标最小值和最大值。
(2) 指标权重赋予 (熵值赋权法) 。
作为客观赋权法中重要的一种熵值赋权法避免了主观因素带来的偏差, 不掺杂评价者的主观期望。根据熵值赋权法计算步骤及公式, 本文选取全国及35个大中城市八大指标2001—2009年数据计算得出土地市场三大指标与住房市场五大指标权重如表2所示。
(3) 住房市场与土地市场综合指数的计算。
土地市场综合水平指数和住房市场水平综合水平指数计算公式为:
Xi=ai1×xi1′+ai2×xi2′+…+aim×xim′ (4)
Yi=bi1×yi1′+bi2×yi2′+…+bin×yin′ (5)
式中, X、Y 分别为i地区市土地市场综合水平指数和住房市场综合水平指数, m、n 分别为i地区土地市场和住房市场下属指标数目, aim、bin 分别为i地区土地市场和住房市场下属具体指标权重, xi1′…xim′、yi1′…yin′分别为i地区土地市场和住房市场指标原始数据通过极值变化法标准化数值。最后将各地区住房市场与土地市场综合指数X和Y代入式 (1) 和式 (2) 计算得出各地区各年份耦合协调度并判断其协调类型。
3 基于耦合协调度对住房市场与土地市场协调性的考察
3.1 全国住房市场与土地市场耦合协调度
根据耦合协调度计算公式及评价步骤, 计算得出全国住房市场与土地市场耦合协调度如表3所示。虽然耦合协调度较好地反映了二者协调状况, 但是住房市场与土地市场各自发展状态如何却反映不出来, 因此笔者在这里结合标准差法标准化原始数据的方法, 即xij′= (xij-xij平均) /δ, yij′= (yij-yij平均) /γ, 其中xij、yij为i地区土地市场与住房市场第j项指标原始数据, xij平均、yij平均为第j项指标2001—2009年平均值。采用各项指标标准
化数值与权重乘积之和算出土地市场与住房市场综合指数分别为X和Y, 从二者综合指数的正、负来判断发展水平的趋前与滞后, 这样能更好地分析出二者各自的发展状态。
从上表数据可以看出, 2001—2009年全国住房市场与土地市场协调状况良好, 且遵循了基本协调→比较协调→高度协调的路径, 协调性越来越好。2004年及之前年份住房市场发展落后于土地市场, 土地市场先于住房市场发展为后者提供了有效支撑作用, 带动了2004年起始的住房市场快速发展。随着住房市场的快速发展二者逐渐达到协调状态, 2008年达到高度协调。全国住房市场与土地市场协调状况趋好的态势通过下图可以更为直观地显示出来。
3.2 一线城市住房市场与土地市场耦合协调度
从计算出来的35个大中城市耦合协调度来看, 住房市场与土地市场协调状况趋势与全国基本相同 (故限于篇幅本文不再对所有35个大中城市耦合协调度进行分析) , 东北部地区耦合协调度状况最好, 中西部地区次之, 一线城市耦合协调度也趋势好转, 但是仍然低于全国水平。现仅就一线城市状况进行分析 (如表4所示) , 其他城市协调度变化趋势可参考全国趋势图。
将一线城市耦合协调度与全国耦合协调度比较可以看出, 一线城市耦合协调度趋势不如全国逐年递增那么明显, 一线城市波动性比较大。2008年一线城市受经济危机波动影响最为突出:与全国趋势相反北京和上海土地市场与住房市场都受到严重冲击, 二者协调状态转为非协调状态, 广州和上海亦由比较协调状态转变为基本协调状态。由此可见, 一线城市等热点城市受经济波动影响较为突出。经济危机之后2009年四个城市土地市场与住房市场迅速转好二者协调性也随之转好。总体看来, 一线城市及其他35个大中城市住房市场与土地市场协调性良好。
3.3 模型分析结果评析
模型分析结果显示中国以及35个大中城市住房市场与土地市场协调性良好, 这与国土资源部公布的地价房价比显示结果一致, 两模型分析结果与普通民众主观感知或预期 (地价过快上涨推高房价) 不符。导致民众认为土地市场非健康发展且与住房市场不协调的认知主要在于土地市场与住房市场仍然存在诸多不协调的问题。
(1) 房地产调控不力, 开发商房价上涨预期推高地价。
中国房价上涨的原因除了供求原理的作用外, 房地产开发商对房价上涨的预期是导致地价上涨的重要原因。住房具有商品属性的同时也是生活必需品, 因此住房市场化的同时也离不开中央宏观调控政策对居民住房基本需求的保障。2004年以来房价快速上涨加大了中央宏观调控政策力度与强度, 但是政策经常变化, 房地产开发商预期政府宏观调控不会长久从而依循原有市场行为路径, 调控长期成为“空调”。因此短期化的调控政策是房地产开发商预期房价上涨从而推动地价上涨的主要原因, 并非地价上涨推高房价。
(2) 招拍挂制度导致地王频现, “囤地”、“捂地”坐等土地升值。
招拍挂的土地出让制度促进了土地市场化并与住房市场化相辅相成推动了中国房地产市场发展。但是现有土地出让制度存在诸多缺陷:一是以价高者得为竞标原则, 导致住房市场供求结构矛盾。出价最高的房地产开发商为了谋求利润往往注重开发别墅、高档公寓等高档住房, 而广大消费者需求的小户型、小面积住房稀缺。二是单纯以购地坐等土地升值为目的, 利用地王地块地理位置等方面的稀缺性推高了社会整体对地价过高的感知。土地出让制度对房地产开发商囤地、捂地缺乏强制有效的规范, 导致开发商投机心理拉长开发周期, 并非当初土地出让价格过高。
(3) 财税制度不合理, 地方政府过于依赖土地财政。
1994年的分税制改革提高了中央政府财力但同时也导致中央与地方财权与事权相分离, 地方政府财源有限。作为地方政府财源的土地出让金成为其扩大财力的重要渠道。地方政府土地财政绝对量的增加是土地市场化改革的必然, 但土地财政占地方财政收入比重的上升则在于地方政府财源有限。
4 住房市场与土地市场协调发展的房地产宏观调控政策建议
正如国土资源部地价房价比和本文耦合协调度模型分析结果显示:中国住房市场与土地市场协调性整体良好, 但是抑制二者协调发展的问题依然存在, 根据这些问题本文提出以下政策建议。
4.1 调控由短期政策向长期制度转变, 有效转变市场主体预期
房地产宏观调控手段主要有行政手段和经济手段, 行政手段和经济手段的有效结合才能推动房地产市场健康发展。2010—2011年房地产调控逐步升级, 行政手段“限购令”、“限价令”调控效果初显需要推进这些行政措施的短期化, 这样才能从根本上发挥其有效抑制投资投机性需求的作用;经济手段中的差别化信贷政策、货币政策更有必要也有可能去短期化, 加大对普通自主性消费需求的支持;同时保障性住房要制定长期规划, 保障中低收入阶层基本住房需求。通过以上房地产调控措施的去短期化, 市场主体包括地方政府、房地产开发商以及购房者房价持续上涨预期才能得到有效扭转, 从而改变目前市场主体特别是房地产开发商房价上涨预期对低价的推动作用。
4.2 完善土地出让制度及土地增值税征管制度, 促进土地供给结构合理化
土地出让制度要改变招拍挂中以价高者得的原则, 制定竞标的综合性标准, 配以房价、户型、面积等综合指标进行考察, 解决住房供求结构矛盾;同时制订并公布土地中长期供应计划, 提高中小户型、中低价位等普通商品房建设用地比例, 控制高档住房用地供应, 促进土地供给结构的合理化;同时完善土地增值税征收制度, 扩大增值税征收范围并做好土地增值税专项评估, 同时加强对房地产开发经营过程监控, 以挤占开发商坐等土地升值的赢利空间, 有效打击“囤地”、“捂地”行为。
4.3 完善现有财税体制, 扩大地方政府财源减轻其对土地财政过于依赖
地方政府对土地财政严重依赖的根本原因在于现有财税体制下地方政府财源有限与其事权不相匹配, 推进财税体制的改革是减轻地方政府土地财政依赖促进住房市场与土地市场进一步协调的重要举措。在此特别提出房产税作为一种房地产宏观调控措施目前在上海与重庆两地已试点征收, 要在两试点经验总结基础上准确对房产税进行功能定位, 制定房产税推广规划促进房产税抑制投资投机性需求的同时扩大地方政府财源。
摘要：地价房价比是评价住房市场与土地市场协调性的重要指标, 但是其具有指标单一与地价房价“时差”性两大缺陷, 为众多学者及民众所质疑。在此背景下笔者将耦合协调度模型首次引入评价住房市场与土地市场协调发展状况, 计算结果与地价房价比结果一致, 都显示中国住房市场与土地市场协调性良好。笔者据此分析出导致模型结果与普通民众预期不一致的问题所在, 并提出房地产市场宏观调控政策建议以促进二者进一步协调发展。
关键词：住房市场,土地市场,协调性,耦合协调度
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耦合协调度模型 篇4
一、我国主要城市交通现状
通过研究可以发现,我国的许多旅游城市其经济发展也非常迅速,如西安、北京、上海、杭州、苏州、大理、三亚、青海、福建、台湾等。旅游业为城市带来了经济效应和投资机会。但同时也给城市交通带来了很大的考验。
交通是城市的动脉,影响和制约着城市的发展。现代交通已经和城市规划融为一体,出行方式更是变得多种多样,如高架桥、地铁、轻轨、公交车、城际列车等等。虽然城市在发展中对交通工具和道路规划进行了很大的改善,采用了很多举措,如将道路拓宽,将平面交通逐渐转化为立体交通、平行交通,但拥堵现象仍然每天都在发生,给我们的生活造成了很大影响,同时给旅游业也带来了不便。
二、城市旅游经济与交通发展的关系
旅游的产生过程一般分为:首先有主观意识,即人想要走出去,想要去旅游;其次是能够排除时间、经济、交通等阻碍去旅游,从而成为旅游者。在此过程中,时间、经济状况、交通等都是阻碍因素,其中以交通的影响最为显著。许多城市的旅游业的发展都是在解决了交通问题后才得以迅速的发展。如拉萨,近年来虽然旅游呼声很高,但其却仍处于起步阶段,归根结底是因为地域因素和交通的不便利。在近几年机场和铁路的建成后,通往拉萨的航班和车次逐渐增加,各大城市也开通了直达列车,它的旅游业才得以快速发展,经济也随之发展。但是旅游业在给城市经济带来发展的同时,对道路的养护和资金投入要求也越来越高,同时还给城市的交通带来了拥堵,尤其在节假日时,有些高速公路或景区入口处、出口处及周边道路甚至陷入瘫痪。
由此可见,旅游业可以促进消费、带动经济发展,促进城市建设(包括交通建设),但同时亦对交通带来了拥堵和不便。而交通的是否便利、舒适和全面性,亦制约着城市旅游业的发展水平。
三、我国主要城市旅游经济发展与交通耦合协调程度现状
通过参考相关文献和资料,我们可以发现,我国几大旅游城市的经济发展和交通耦合协调程度并不高。以西安为例,西安是陕西省省会,我国一线城市,是丝绸之路的起点,历史悠久、交通位置优越。我们通过建立模型、运用函数计算,根据各项指标发现,其在2000-2007年从严重失调状态发展到初步协调状态,但步入21世纪以来,其提升速度变得缓慢,交通的制约效果越来越明显,总体协调程度还处于较低水平。
再比如宝鸡市,与咸阳、西安相邻,旅游资源丰富,历史文化悠久,是秦朝文明的发源地。其最具旅游特色的便是山水等自然风光,但却因景点大部分在山区和县区,交通不便利、环境差,给旅游业的发展带来了很大的阻碍。其著名的佛教圣地—法门寺,因通往车次少、路况差、节假日交通拥堵严重、公路养护不足等原因,也给游客的出行带来了的很大的不便。而因其不能良好的利用这些天然优势,经济发展也未能达到理想的效果,面对城市道路交通基础设施的建造和优化也变得力不从心,从而制约了城市的经济发展,二者形成了恶性循环。
四、城市旅游经济与交通协调发展的总体对策
一个城市的旅游行业的开展不仅要依赖于其历史文化、自然风光,还包括交通建设和配套设施等因素。城市交通是城市最大的公益性基础设施,交通的合理建设是城市发展的百年大计。交通规划对城市的发展有着深远的意义和影响。为了使旅游行业与交通建设得以协调和良好的发展,我们可以从以下几个方面着手。
(一)加强城市之间的协调水平
现如今,无论是自助游还是旅行社的跟团游,人们都喜欢把相近的城市捆绑为一体作为旅游目的地。旅游地点的转换离不开交通,这就需要加强城市之间的协调。如通过研究游客常用的出行路线,适当增加旅游巴士、城际列车等,通过增加交通便利性来吸引游客,发展旅游经济,同时通过合理划分区域安排车次等方式,避免造成滞留、拥堵等情况给城市交通带来不便。
(二)优化旅游产业结构,便捷出行交通
要建立相应的旅游集散中心,将游客集中化,对城市交通的要塞建设要避开旅游景点路线,使两者避免冲突。将人流引出市中心,景点的开放和游览时间要合理设计,如在节假日可早开门晚关门,将人流分散,并及时张贴公告;在工作日,开放和关门时间尽量避开早晚上下班高峰期,避免游客影响城市人们的正常上下班休息。在提高交通便捷性的同时,也要优化旅游产业结构。如在旅游景点周边提供相配套的关联服务等。
(三)做好景点开发工作
规划者要重视对旅游景点的开发工作,带动旅游景点周边的经济发展。可以在旅游景点周边增设餐厅、旅店宾馆、咖啡茶座、购物广场、娱乐场所等,游客可通过景点观光车或步行到达,节省游客在路上的时间的同时减少了给城市中心交通造成的拥堵,使城市旅游经济与交通耦合协调发展。
耦合协调度模型 篇5
金融创新与科技创新的耦合既是金融创新与科技创新这两大系统的耦合,也是构成这两大系统的各组成要素的耦合。同时,两者的耦合强调的是在一定时期内科学技术以及技术创新与金融发展交互作用的时空协调性与协同性。它在地域空间上不是两要素之间的简单组合,而是由功能发挥与分工协作构成的有机联系的一组创新;在产业发展上不是企业之间或者企业与金融机构、企业与政府之间的简单聚集,而是具有内在联系的综合经济发展行为;在耦合发展原因上,资源优势的聚集力不是金融创新与科技创新耦合的唯一条件,社会资源环境如政府的公共政策、商业习惯等因素,在金融创新与科技创新耦合发展过程中发挥着越来越重要的作用。为了进一步了解两者的互助关系,本文通过构建耦合度模型对其进行详细分析。
二、建立金融创新与科技创新耦合协调度模型
本文以金融创新与科技创新两个子系统元素之间的相互影响程度定义了两者之间的耦合度,并通过其大小来反映其协调程度。
(一)建立功效函数。衡量金融创新与科技创新对系统耦合协调发展所作的功效贡献程度时,通常采用功效函数法。将金融创新与科技创新耦合系统的第i个子系统的综合序参量设为变量ui(i=1,2,3,4,…m),而对于第i个序参量的第j个指标对耦合系统的贡献大小设为uij,其数值表示为Xij(i,j=1,2,3,…m)。Aij、Bij是耦合系统稳定状态时序参量的上、下限值。功效系数uij可表示为:正功效系数uij=(Xij-Bij)/(AijBij);负功效系数uij=(Aij-Xij)/(Aij-Bij),其中,uij取值范围为[0,1],0表示最不满意,而1表示最满意。金融创新与科技创新作为两个相互依存、互利共生的子系统,在计算其子系统间协调作用的总贡献值时,可以采用集成方法论的方法,通常情况是以线性加权和法以及几何平均法来实现,本文采用线性加权和法,即:
式中:ui为子系统对总系统有序度的贡献;ωj为各个指标的权重。本文对权重的确定采用专家打分法与熵值赋权法。
(二)构建耦合度函数。金融创新与科技创新的耦合状态一般采用耦合度函数来表示,如式(1)所示;而金融创新与科技创新之间耦合作用的强度则用耦合度来表示。当耦合度较高时,说明两者的耦合关系良好,子系统之间协调发展,共同推进系统演化;当耦合度较低时,说明子系统之间的耦合程度较低,没有形成良好的互助关系,处于平行无交集的发展趋势,对耦合系统的有序发展产生阻碍。
由于本文研究金融创新与科技创新之间的耦合关系,故m取值为2,得出金融创新与科技创新耦合度函数,如式(2)所示。
在式(2)中,耦合度值C∈[0,1]。当C=1时,金融创新与科技创新耦合度最大,反映出这两个子系统之间形成了良性共振耦合;当C=0时,金融创新与科技创新的耦合度最小,说明两个子系统之间处于无关联状态。
(三)构建耦合协调度函数。在分析金融创新与科技创新时,通常考虑多种评价指标,并用其作为评价标准。但是,当系统整体呈现较高耦合水平时,其中各个评价指标间并非也处于相同高度的耦合状态,可能存在较大的波动,即耦合度函数在反映金融创新与科技创新所构成的耦合系统的整体功效和协同效应方面失去解释力。要解决上述问题,则需要建立耦合协调度函数,如式(3)所示,以此来衡量金融创新与科技创新两者的协同程度。
式中:C为耦合度;Z为耦合协调度;F为综合调和指数,这一指标反映了金融创新与科技创新耦合系统的全面协调程度;同时将α、β设为待定系数,并结合新疆的真实情况,得出其在本文中的取值均为0.5。在实际应用中,F∈[0,1],这样可以保证Z∈[0,1]。并且根据物理学相关判别准则制定耦合协调度划分标准,分为六种情况:Z=0,表示完全不协调,无耦合;0<Z≤0.3,基本不协调,低水平耦合;0.3<Z≤0.5,勉强协调,拮抗时期;0.5<Z≤0.8,比较协调,磨合时期;0.8<Z≤1,协调性强,高水平耦合;Z=1,完全协调,完全耦合。
三、评价指标体系及权重确定方法
为了全面分析金融创新与科技创新之间的耦合协调程度,更好地反映两者之间交融互动的条理性,本文遵照科学严谨、全面系统等原则建立了金融创新与科技创新耦合协调度评价指标体系。
在计算指标权重时,通常认为单纯的主观赋权法缺少权威性,具有偏差,因此一般采用主观与客观相结合的方法。将专家意见法与熵值赋权法相结合,得出评价指标体系9个评价指标的权重。
代表科技创新能力的选取了六个指标,分别为三大检索论文数x1;发明专利授权数x2;新产品销售收入占主营业务收入比重x3;高技术产业增加值x4;技术市场成交合同金额x5;相应的权重分别为0.1859、0.2105、0.2339、0.2262、0.1435。
代表金融创新能力的选取了四个指标,分别为金融机构贷款余额x6;股票流通市值x7;股票市价总值x8;全部保险机构保险费收入x9。相应权重分别为0.2974、0.2562、0.2576、0.1888。
四、实证分析
(一)数据收集与整理。根据耦合协调度指标体系,本文选取了新疆2010~2014年的金融创新与科技创新相关统计数据进行实证分析,初始数据如表1所示。(表1)
(二)结果分析。通过耦合协调度评价模型,分别对金融创新序参量u1、科技创新序参量u2进行计算,并最终根据耦合协调度的计算公式求得Z值。同时,在构建耦合度协调函数时,根据新疆的实际情况定义了待定系数α=0.5,β=0.5,因此T=0.5α+0.5β。对2010~2014年新疆金融创新与科技创新耦合协调度计算结果进行分析,得出以下结论:
1、新疆在2010~2014年5年中金融创新与科技创新的耦合协调度呈现逐年增长趋势。其中,2010年耦合协调度Z=0.2865,Z∈[0,0.3],处于低水平耦合状态,说明金融创新与科技创新系统的要素和要素之间影响作用不明显,系统有序性差,两者基本不协调;2011~2014年耦合协调度Z分别为0.3013,0.3243,0.3754,0.4012,Z∈[0.3,0.5],处于拮抗时期,反映了金融创新与科技创新系统的要素和要素之间存在一定的相互影响作用,但影响作用不大,系统勉强调和。金融创新与科技创新耦合协调度的逐年增长,体现了新疆对金融创新与科技创新互动耦合发展关系的重视,但仍需根据本区未来发展方向,确立正确的耦合协调发展的战略目标,为实现金融创新与科技创新的高度协调发展而不懈努力。
2、从整体来看,新疆金融创新与科技创新耦合协调发展呈现出金融创新滞后于科技创新发展状况。在所考察的5年中,每年的金融创新综合序参量数值u2分别为0.3786、0.4105、0.4256、0.5376、0.6537;科技创新综合序参量数值u1分别为0.6542、0.6541、0.6972、0.7013、0.7235,每年的金融创新综合序参量数值明显小于科技创新综合序参量数值。这反映了新疆在科技创新方面已有了较深的研究,对科技创新的认识也较为深入,但其金融创新发展得较为缓慢。新疆金融创新的发展速度是较快的,反映了政府对金融创新的重视程度在不断加大,并将其作为全区今后努力发展的对象,逐步实现金融创新与科技创新的耦合互动,以求将两者的协调性发挥到最佳。
五、结论
通过对新疆金融创新与科技创新内在联系以及两者之间相互作用关系的分析,得出两者之间呈现双螺旋结构的耦合关系的结论,同时构建了金融创新与科技创新耦合协调度模型,并对2010~2014年新疆金融创新与科技创新耦合协调度进行评价。结果表明,新疆金融创新与科技创新的耦合协调程度是逐年递增的,已经呈现出一般协调的状态。金融创新稍滞后于科技创新,但随着政府对其重视程度的加大,两者正趋于同步发展。因此,新疆应在现有的良好发展基础上,加大对金融创新与科技创新的重视程度,树立正确的方向目标,制定相关的政策制度,实现两者协调互助、互利共生的发展。
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耦合协调度模型 篇6
国内外的学者虽然对旅游经济与生态环境间的耦合协调状况进行了大量研究, 但以长三角地区为例进行研究的较少。长三角地区作为我国最早对外开放的地区之一, 经济实力雄厚, 科技创新能力强, 在国家现代化建设中的位置十分重要。近年来该地区旅游业发展迅速, 各市旅游收入不断提升, 但旅游业的发展也给当地环境带来了一定的破坏, 实现旅游和生态环境协调发展对长三角地区来说具有重要意义。本文参考借鉴了前人的研究成果, 运用耦合协调度理论, 基于2010—2014年的数据, 探讨了长三角地区16市旅游经济和生态环境间的协调发展状况, 并分析了它们之间的空间差异性, 以期为推动长三角地区正确处理发展旅游和保护生态环境的关系提供决策参考。
1 旅游经济与生态环境耦合机理分析
旅游经济和生态环境之间相互促进, 互相制约。一方面, 当地部门为了发展旅游业, 以至于吸引更多的游客, 必然改善当地生态环境, 包括排除安全隐患, 购买污水处理设备, 增加植被面积等;旅游获得的收入也为当地政府进行下一次生态环境的改善提供必要的资金支持, 这使得旅游和生态环境的发展进入良性循环;旅游带来的周边经济发展和生态旅游教育观念的传播促使游客和经营者主动自觉保护生态环境, 减少环境污染现象的发生, 政府也会在政策, 法律法规方面对生态环境进行保护。良好的生态环境对旅游有正向反馈作用, 首先它可以增加游客的旅游动机, 游客的增加和旅游消费的增长带来经济的发展。其次, 良好的生态环境及其配套的基础设施环境保障了游客旅游所需的物质条件, 给游客带来美好体验, 促进旅游经济发展。另一方面, 旅游也给生态环境带来了威胁。旅游的发展可能超越当地环境的承载能力, 严重破坏当地自然环境, 如造成水、土地和大气污染、动植物破坏等现象的发生。恶劣的生态坏境会使旅游目的地吸引力减少, 游客数量下降, 制约旅游经济的发展, 如图1所示。
2 研究方法与数据来源
2.1 研究方法
2.1.1 旅游经济系统和生态环境系统的综合评价指数
旅游经济系统和生态环境系统的综合评价指数是计算耦合度和耦合协调度的基础, 定义
其中:ui (i=1, 2) 表示旅游经济系统或生态环境系统各年度的综合评价指数;λij为相应指标的权重, 且有表示系统内的基础观测指标, 通过对原始数据标准化计算获得, 具体公式为
其中:αij, βij是第i个系统第j项指标的最大值和最小值。
2.1.2 旅游经济系统和生态环境系统的耦合度
耦合度是反映系统或要素间相互影响程度的重要指标, 对于判别系统之间耦合作用的强度具有十分重要的意义, 旅游经济和生态系统间的耦合度计算公式为
其中:c为旅游经济和生态环境之间的耦合度, 其值在[0, 1]内。当c趋近于0时, 认为旅游经济与生态环境所组成的耦合系统处于耦合失谐状态, 即旅游未能良好促进生态环境的改善;当c趋近于1时, 认为旅游经济与生态环境所组成的耦合系统处于有效耦合状态, 即旅游良好地促进了生态环境的改善。做以下划分, 如表1所示。
2.1.3 旅游经济和生态环境系统的耦合协调度
耦合度指标虽然能够有效计算旅游经济和生态环境所组成的耦合系统的耦合强度, 但不能反映系统的整体功效和协同效应。耦合协调度指标为
其中:D为耦合协调度;c为旅游经济和生态环境之间的耦合度;T为旅游经济和生态环境之间的综合评价指数, 它反映了旅游经济与生态环境之间的匹配效应或协同贡献;a、b为待定系数, 因为发展旅游经济与保护生态环境同等重要, 因此a、b均取值0.5。
将旅游经济和生态环境所组成的耦合系统按照耦合协调度的高低划分为10类, 如表2所示。
2.2 数据来源
本文所用数据来源于2011—2015年《中国城市统计年鉴》《中国旅游年鉴》和《中国统计年鉴》, 部分数据来源于上述城市的国民经济和社会发展统计公报。
3 实证分析
3.1 评价指标体系的构建
指标体系是综合评价的重要依据。根据长三角地区的实际情况, 借鉴相关研究成果[9,10,11,12,13], 构建旅游经济与生态环境系统评价指标体系, 并参考陈贤等的做法[14], 对2010—2014年长三角地区16市的各评价指标值进行汇总后取平均值, 利用主成分分析法求取指标权重, 如表3所示。
3.2 旅游经济和生态系统的综合评价
3.2.1 旅游经济的综合评价指数
利用旅游经济系统综合评价指数模型, 计算2010—2014年长三角地区16市的旅游经济综合评价指数, 如图2所示。
2010—2014年间, 长三角地区16市旅游经济差异明显, 其中, 上海的旅游经济明显高于其他15市, 综合评价指数均在0.77以上, 特别是2014年, 更是达到了0.91, 旅游总收入3 300.42亿元, 其中国内收入2 950.13亿元。究其原因是, 上海作为国际性大都市, 交通运输、仓储和邮电业发达, 为旅游业的发展提供了有力支撑, 保险金融业的成熟发展为旅游设施建设等提供了有力保障。杭州、苏州、南京、宁波处于中等水平, 综合发展指数在0.26以上。杭州作为省会城市, 地理位置优越, 自然和人文旅游资源也很丰富, 旅游经济综合评价指数从2010年的0.43稳步上升, 到2014年已经达到0.49, 旅游总收入1 886.3亿元;苏州凭借得天独厚的自然景观使得旅游业发展迅速;南京作为“六朝古都”和省会城市, 交通便利, 配套设施完善, 促进了旅游业的发展;宁波是一座历史文化名城, 港口经济发达, 旅游业稳步发展, 综合发展指数维持在0.3附近。由于受经济和交通等状况的限制, 长三角其他省市旅游经济较不发达, 综合评价指数在0.21以下。特别是泰州, 综合评价指数5年内未超过0.015。
3.2.2 生态环境综合评价指数
利用生态环境系统综合发展模型, 计算2010—2014年长三角地区16市的生态环境综合评价指数, 如图3所示。
2010—2014年, 长三角地区16市生态环境状况发展良好, 综合评价指数均在0.4以上, 但各市间差异明显。湖州一直保持领先地位, 平均值0.83。镇江、常州、扬州、嘉兴、舟山、台州、绍兴、杭州、南通紧随其后, 其他则处于相对靠后的位置。各市间的综合评价指数差异从2010年的0.34上升到2012年的0.45, 后又降到2014年的0.37, 呈现出倒U型。值得注意的是, 宁波、绍兴、杭州、嘉兴、湖州、台州、南京、苏州、无锡、镇江、常州在2012年有一个明显的凸型峰, 很可能和党的十八大提出的大力推进生态文明建设有关。扬州和镇江、泰州和南通、绍兴和台州在节奏上基本一致。
3.2.3 比较分析长三角地区旅游经济综合评价指数和生态环境综合评价指数
上海在2010—2014年的旅游经济综合评价指数均大于生态环境综合评价指数, 属于生态环境滞后型。其余15市的旅游经济综合评价指数均小于生态环境综合评价指数, 属于旅游经济滞后型。值得注意的是, 在2011年苏州几乎达到旅游经济与生态环境同步, 两者仅相差0.01, 在2012、2013和2014年生态环境综合评价指数超越旅游经济综合评价指数。湖州在2010—2014年间2个综合评价指数相较其他14市相差最大, 旅游经济综合评价指数严重落后于生态环境综合评价指数。如图4所示。
3.2.4 耦合度
根据公式 (3) 计算了长三角地区16市旅游经济与生态环境间的耦合度, 如图5所示。根据表1对耦合度的划分标准可以看出, 5年间宁波、杭州、南京、苏州、上海、无锡等地的耦合度均接近于1, 处于高水平耦合阶段, 说明这些地区的旅游经济与生态系统处于有序状态;绍兴、嘉兴、湖州、台州、舟山、扬州、镇江、常州、南通处于磨合阶段;而泰州的耦合度在[0, 0.3]之间, 处于低水平耦合阶段, 旅游经济的发展不能与当地良好的生态环境相适应, 两者没有达到互相促进的良性耦合。
3.3 长三角地区旅游经济和生态环境耦合协调度的时间变化特征
根据旅游经济和生态环境耦合协调度模型计算得出2010—2014年长三角地区16市的耦合协调度, 并绘制成曲线, 如图6所示。
2010—2014年长三角地区旅游经济与生态环境间的耦合协调度呈现出明显差异。上海旅游经济与生态环境间的耦合协调度在0.75~0.82之间, 属于中高级协调, 耦合协调度曲线平滑, 说明外界冲击对系统的影响不大。杭州旅游经济和生态环境间的耦合协调度在0.70~0.75之间, 属于中级协调。泰州在2010—2013年, 旅游经济和生态系统间的耦合协调度在0.2~0.3之间, 属于中度失调, 在2014年耦合协调度为0.17, 属于严重失调, 这可能与泰州旅游业起步较晚, 发展程度不能和生态环境的承载力相适应有关。并且耦合协调度曲线波动相对较大, 易受外界的影响。其他城市基本处在旅游经济和生态环境勉强协调和初级协调阶段, 耦合协调度曲线波动不大。
3.4 长三角地区旅游经济和生态环境耦合协调度空间分异
借助Arc GIS 10.2绘制长三角地区旅游经济和生态环境系统间耦合协调度的空间分异图, 利用自然间断点分级法将区域划分为耦合协调度的高值区域、较高值区域、较低值区域和低值区域4类, 如图7所示。
从纵向看, 长三角地区耦合协调度空间区域类型呈波动变化态势, 但程度不一。其中, 高值区域变化不大, 从2010—2014年, 分别有3、2、3、3、2个城市;较高值区域在2013年波动较大, 由2012年的4城市上升到9个;较低值区域则在2013年从原来的8个城市降到3个, 后在2014年又上升到9个;低值区域一直维持在1个城市。
从横向来看, 高值区域基本在上海、杭州、苏州三市, 说明这三市旅游经济和生态环境系统之间的关系已经步入良性循环, 上海作为国际大都市, 旅游经济发达, 生态环境良好, 耦合协调度在2010—2014年均居第一位。较高值区域固定市为南京、宁波, 镇江在2013年退出较高值区域, 与此同时扬州、常州、湖州、嘉兴、绍兴等地加入到较高值区域, 2014年较高值区域为南京、苏州、湖州、宁波。在2010—2012年较低值区域为南通、常州、湖州、嘉兴、绍兴、台州、无锡、扬州、舟山等地, 2013年较低值区域数量下降明显, 仅剩南通、镇江、台州3市, 2014年增加了扬州、常州、无锡、嘉兴、绍兴、舟山6市;较高值区域和较低值区域数量的波动变化表明“中间类”城市有巨大的发展潜力。低值区域一直固定在泰州, 其旅游业起步较晚, 要达到旅游经济和生态环境系统间耦合协调高值区域, 还需要很长时间。
4 结论
耦合协调度模型 篇7
关键词：入境旅游流,饭店业,耦合协调度,西安,成都
1 引言
饭店业作为旅游业的三大支柱产业之一,是地区旅游接待能力的突出表现,其拥有的固定资产、从业人数及实现的营业收入和利税在旅游业中都占有举足轻重的地位[1]。改革开放以来,饭店业一直是我国和各地区旅游经济收入和创汇的重要源泉。截止2010年底,全国共有14691家星级饭店,占全国旅游企业总数的28%,固定资产占全国旅游企业的53%,创造了营业总收入的40%,吸纳了旅游就业的61%,贡献了营业税的72%[2]。但我们不难发现,目前许多旅游城市饭店业遇到相当大的困难,普遍经营利润率低、季节差异明显、入住率较低。调查显示,旅游者普遍不满意住宿接待现状,认为住宿难、市场竞争不规范等。饭店业市场供求结构失衡,已然影响到旅游市场的健康、持续发展,直接造成饭店业和旅游经济效益增长缓慢。入境旅游作为世界旅游市场的重要组成部分,其发展状况是衡量一个国家或地区旅游业国际化水平和发展成熟度的重要标志。入境旅游也是我国率先快速发展的旅游市场,为我国旅游业乃至国民经济的发展发挥了重要作用。本文选取星级饭店为饭店供给主体,入境旅游流为饭店需求的显性表现,以西安和成都为样本城市,以旅游需求驱动与饭店供给响应的时空耦合关系为研究对象,揭示其内在关系、耦合协调规律和模式。希望为国家和区域饭店产业布局、投资政策的制定、饭店管理的提升等提供理论依据与实践指导。
2 国内外研究综述
2.1 国外对饭店的研究
国外对饭店的研究主要集中在市场营销、财务管理、行政管理、操作管理、研究与发展和人力资源管理[3],大多数研究在微观层面上研究单体饭店经营效益、环境效益等。Kimes Sherry探讨了收入管理方法在饭店业中的运用[4];Mintzberg建立了饭店业管理角色分类理论框架[5];David J Egan研究认为,投标地租决定宾馆场所在城市土地利用中的区位模式和等级结构[6];Jalan Broga研究了饭店房间的价格和国际入境旅游者之间的动态相互作用[7]。对宏观和中观层面区域视角下的饭店业研究相对不足,主要表现在危机管理、能源利用与环境保护、行业信息技术应用、饭店形态演进等方面。
2.2 国内对饭店的研究
随着我国饭店业快速发展,相关研究日渐增多。这些研究大都从微观入手,集中在饭店的经营管理、市场营销、服务质量、投资绩效、人力资源、空间差异、发展战略等方面[8]。从宏观角度对饭店业区域发展研究得不多,对饭店业发展综合水平与旅游需求之间的适应协调关系的研究更少。刘晓霞、王兴中对我国饭店供给方面的特征及存在的问题进行了探讨,认为空间供给不均衡主要因为经济发展的不平衡,随着我国经济发展和西部大开发,饭店分布不平衡的状况将得到改善[9];张秋娈等对河北省饭店的结构与合理性进行研究,对需求关系、功能档次、布局和个性化服务等提出了相应的对策[10];张海霞等对新疆饭店的等级、规模和空间结构进行分析,找出其诸多不合理性[11];戴斌对中国饭店产业结构优化的宏观目标与路径选择进行了论述,提出组建中国旅游饭店(集团)总公司的建议,阐述了该集团公司的基本组建思路与运行方案,分析了在组建过程中可能遇到的障碍,并提出相应的对策建议[12];李佳从总量、档次结构、空间分布、规模结构等多方面对重庆饭店业的供求现状进行剖析,做出重庆市旅游饭店供求失衡的基本判断,但没有进行深层次的定量评价[13];余伶莲、霍云霈、刘晓霞等从大尺度层面分析了我国旅游饭店的空间结构[14];胡志毅和刘伟强等则分别从小尺度层面对南京和北京的饭店区位及影响机制做了较深入的探讨[15,16]。入境旅游流与饭店业之间供求关系的定量研究也开始出现。吴冰等实证研究了西安市入境旅游流系统和饭店业系统的协调发展,认为两系统耦合互动效应明显[17]。
3 研究方法和数据来源
3.1 研究方法
本文建立入境旅游流与星级饭店业两个系统的评价指标体系,构建西安和成都两个典型旅游城市两系统的综合评价模型,借鉴物理耦合系数模型度量两系统之间的耦合度,通过耦合度和综合评价指数构建了两系统相互耦合的协调度模型。
综合发展水平评价模型:采用功效函数构建模型,求得功效贡献。设变量ui(i=1,2,3…,m)是入境旅游流—星级饭店系统序参量,uij为第i个序参量的第j个指标,其值为Xij(1,2,3,…,n)。αij,βij是系统稳定临界点上序参量的上、下限。因此,入境旅游流-饭店业系统对系统有序的功效系数Uij可表示为:
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式中,uij为变量Xij对系统的功效贡献大小。按式(1)构造的功效系数具有以下特点:uij反映各指标达到目标的满意程度,uij趋近0为最不满意,uij趋近1为最满意,所以0≤uij≤1。由于入境旅游流与饭店业处于两个不同又相互作用的子系统,对子系统内各个序参量的有序程度的“总贡献"可通过集成法来实现,在实际部门中一般采用几何平均法和线性加权和法:
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式中,ui为系统第i年的综合评价值,uij为指标j对系统的功效贡献大小,λij为指标的权重。
耦合度模型:借鉴物理学中的容量耦合概念及容量耦合系数模型,可得到两系统耦合度的计算公式。耦合度值0
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耦合协调度模型与等级评价:耦合度模型不足以反映两个系统各自的发展水平,当两个系统发展水平同时较低或较高时,都可得到耦合度较高的结果,而两个系统低发展水平的协调与发展水平均较高时的协调内涵是不一样的。因此,本文构建了能够客观反映入境旅游流系统和星级饭店系统协调发展水平的耦合协调度模型:
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式中,D为耦合协调度;C为耦合度;T为入境旅游流系统与饭店业系统的综合协调指数,反映入境旅游流与饭店业的整体发展水平对协调度的贡献;u1、u2分别为入境旅游流和饭店业系统的综合评价指数;α、β为待定系数。本文认为,入境旅游流系统与饭店业系统在相互作用中,具有同等重要性,这里α和β均取0.5。借鉴已有学者的研究成果,对入境旅游流系统与饭店业系统的耦合协调度进行等级划分,见表1[18]。
3.2 指标体系和数据处理
指标体系的建立:入境旅游流系统与饭店业系统之间存在着复杂的非线性耦合关系,单一的指标无法全面的反映两者之间的内在作用机理。所以,本文采用了多指标综合评价方法,遵循科学性、可比性、关联性、可操作性等原则,构建入境旅游流指标体系和饭店业指标体系。其中,入境旅游流指标体系包括入境旅游人数、国际旅游收入、入境旅游人天数、入境旅游者平均停留时间、入境旅游者人均天消费等5项;星级饭店指标体系包括星级饭店数量、营业收入、营业税金、固定资产、饭店从业人员等5项。
数据来源及处理:本文采用2001—2011年《中国旅游统计年鉴》、《中国旅游统计年鉴副本》、西安市国民经济和社会发展公报、成都市国民经济和社会发展公报等作为主要的数据来源。首先,采用极差标准化的处理方法,对数据进行了无量纲化处理:
本文采用熵值赋权法来确定指标权重λij,一定程度上避免了主观因素带来的偏差。为了避免求熵值时对数计算的无意义,对数据进行了非负化处理:
对指标作比重变换:
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计算第j项指标的熵值:
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计算第j项指标的差异度:
计算第j项指标的权重:
4实证分析
4.1西安市结果与分析
西安市入境旅游流与星级饭店发展的综合评价:从表2可见,10年间西安市入境旅游流和饭店业的综合发展水平基本保持上升态势。2003年入境旅游流综合发展水平是10年中的最低值,主要是由于SARS对西安入境旅游流的影响,综合评价指数下降高达63%。2004年迅速回复,评价指数比2003年增长了近6倍,体现了入境旅游流属于高弹性变量,入境旅游经济的恢复能力很强。此后发展态势良好,2007年入境旅游综合水平达到高峰,各项指标均为历年的最大值。2008年由于全球经济危机与汶川地震的双重影响,入境旅游流受到很大影响,综合发展水平回落。2009年和2010年,国务院先后发布了《关于加快发展旅游业的意见》和《关中—天水经济区发展规划》,为西安市旅游大发展创造了利好的时代背景,同时西安市充分利用了上海世博会与2011年西安世园会前期活动的宣传推广,抓住郑西高铁开通以及新国际航线通航的时机,大力发展旅游业,2010年起西安市入境旅游迅速恢复。
2000年及其以前时段,西安饭店业综合发展水平普遍较低,2002年有大的突破;但又遇到2003年SARS重创,各项指标迅速下跌,综合评价指数下降29%;2004年开始略有迟滞增长,2007年达到10年中最佳状态,如果没有2008年世界环境的消极影响,饭店业总体增长是主要趋势。在2003年和2008年的不良市场环境下,饭店业综合评价值下降幅度大于入境旅游流综合评价值,恢复较缓慢。我们认为,西安市的饭店业是敏感的,恢复反映也较滞后。2010年西安市入境旅游和饭店业的利好状态与世园会的召开关系密切。
两系统耦合度与耦合协调度分析:由表2和图1可以看出,西安市2001—2010年入境旅游流和饭店耦合协调度在0.305—0.643之间,波动中经历了轻度失调、濒临失调、勉强协调、初级协调4个阶段。系统耦合协调度经历了两个“U”型演变周期,影响的主要原因是2003年SARS和2008年全球金融经济危机。2008年以前,西安饭店业相对入境旅游流长期处于滞后状态,说明饭店业发展不能满足入境旅游的需求,供不应求,一定程度上制约了西安市的旅游发展。2009年以后,入境旅游流综合发展水平低于饭店业,是由于2008年的经济危机打击,主要来自于国际市场,入境旅游经济短期无法摆脱经济危机,而西安许多饭店调整目标市场,重心转向国内市场,很大程度上扩大了内需。
4.2 成都市结果与分析
成都市入境旅游与星级饭店发展的综合评价:从表3可见,10年间成都市入境旅游流和饭店业的综合发展水平基本保持稳步上升的发展态势。相对于西安市来说,成都市的入境旅游起步晚、起点低。2001年,成都入境旅游业还处于初级水平。2003年SARS来袭,成都入境旅游经济受到的影响并不很大,综合评价值下降了8%。2003年秋,成都市政府联合新浪、搜狐等全国50多家知名网站联手打造"魅力四川"品牌,并在以后年份持续推出系列促销活动。同时大力发展会展经济,以创建“中国最佳旅游城市”为主线,开展了一系列的活动来刺激旅游消费,入境旅游流综合发展状态稳步增长。2008年汶川地震和世界经济危机使成都入境旅游流受到极大重创,综合指数下降73.2%。震后,在国家的支持和全社会的援建中,成都国民经济恢复迅速。随着国家把旅游业建设成为国民经济的战略性支柱产业和人民满意的现代服务业的战略调整,以及西部大开发的深入,2009年入境旅游流综合评价指数比2008年翻了两番多,成都旅游业快速进入恢复期。
10年间成都饭店业总体处于快速发展状态。2003年成都饭店业综合发展水平仍有小幅度增长,相对于西安市来说,成都市入境旅游流对饭店业综合发展的影响度较小。一方面,由于成都入境旅游发展落后于西安市;另一方面,说明成都旅游经济的综合性高于西安市,使其饭店业的抗危机能力强于西安。同时,饭店业综合评价指数的升降幅度都小于入境旅游流的变化幅度,相对于入境旅游流,成都饭店业对市场变动的弹性较小。
两系统耦合度与耦合协调度分析:由表3和图2可见,成都市2001—2010年入境旅游流和饭店耦合协调度在0.07—0.588之间,经历了极度失调、轻度失调、濒临失调、勉强协调4个阶段,耦合度协调度逐年上升。除2008年下降外,两系统是越来越趋向于协调的方向。2003年以前属于饭店滞后型,表明成都市星级饭店还不能满足入境旅游的需求。自2003年后,成都加快了星级饭店的建设,到2004年星级饭店发展速度超过了入境旅游流的发展并继续上升,入境旅游流持续滞后,饭店业供给充足,在此基础上星级饭店应继续完善自身功能,发展良性竞争,促进入境旅游的快速发展。
4.3 两城市耦合协调状态比较
由表4可以得出,西安市入境旅游流系统与星级饭店系统的耦合协调度高于成都。2004年后西安市两系统一直处于协调状态,2008年经济危机西安市受到较大影响,发展的良好态势受阻,2009年后开始恢复,2010年达到初级协调。成都市发展速度较缓,徘徊在轻度失调与勉强协调之间。10年间,成都市星级饭店系统与入境旅游流系统间的耦合协调度一直在稳步上升,西安市则是在波动中螺旋上升。2003年SARS和2008年经济危机对两城市入境旅游业都有重创,2003年对西安市的影响大,2008年对成都市的影响更大。
5 结论
入境旅游流系统与星级饭店系统存在着相互影响、相互制约的关系,利用耦合协调度模型可以较好地评价两者的耦合协调状况。协调好两个系统综合发展之间的藕合关系,将奠定入境旅游流与饭店业共同持续、健康发展的基础。
2001—2010年,西安、成都的入境旅游流与星级饭店综合发展水平总体呈上升态势。西安市饭店业相对于入境旅游流弹性较大,而成都市则相反。成都旅游经济的综合性使其饭店业的抗危机能力强于西安,西安饭店业的综合发展受入境旅游的影响程度大于成都。2001—2010年,西安、成都的入境旅游流与星级饭店系统协调度都经历了从失调到协调的演变过程,体现出系统由无序走向有序的趋势。成都市两系统的耦合协调度低于西安市,其整体旅游经济中入境旅游所占的比重较低。成都市两系统间的耦合协调度一直在稳步上升,西安市则是在波动中螺旋上升。大事件对于入境旅游和星级饭店的发展有明显的影响,2003年SARS对西安市、2008年经济危机对两市入境旅游和星级饭店的打击都是沉重的。而举办大型国际性活动对两系统的促进作用也非常显著,2011年的西安世园会对城市的旅游业尤其是入境旅游起促进作用。
耦合协调度模型 篇8
城市化(Urbanization),亦被称为城镇化,是传统的农业社会向现代的工业社会逐步变迁过度和转型过程中的一个复杂的过程,城市化的维度,至少包含着人口城市化(亦即人口的增长)和空间城市化(亦即空间的扩张)以及经济城市化(亦即经济的发展)和社会城市化(亦即社会生活水平的提高)等四个维度。
产业生态化(Industrial Ecologization)是产业发展过程中的一种高级的形态,在这种形态下,仿照自然生态系统而构建产业生态系统,从而应用类似于自然生态系统中所存在的物质和能量“闭路循环”的思路和模式,在对产业经济的生产活动进行安排时,既要考虑到遵从产业经济的本有规律,另外又要考虑到充分利用自然生态的运行规律,实现产业系统的生态化,从而最大限度地实现资源物质利用的循环化以及废弃物排放的减少化,从而逐渐消弭生态环境的破坏,因而产业生态化的评价维度,主要从产业化水平和生态环境水平以及生态环境压力和生态抗逆能力并考虑到生态效率等共五个维度进行分析。
耦合(Coupling)是指两个或以上的系统通过相互之间的作用而互相影响以至于最终它们会联合起来而成为一个整体大系统的现象。而城市化与产业生态化可以分别被视为一个地区的经济社会大系统发展的过程中存在的两个子系统,它们相互之间通过各自内部的各种因素和耦合元素而相互作用和相互促进以致相互妥协与协调,这其实就是城市化与产业生态化之间的耦合联动关系。具体地说,城市化与产业生态化之间的耦合发展就是城市化的四个维度与产业生态化的五个维度之间的各种关联关系的总和。
二、基于变异系数的城市化与产业生态化耦合发展协调度测度模型
协调度是测度一个系统由无序状态转变为有序状态的一种趋势,是对系统在其发展变化过程中所属内部的多个子系统或者多个要素之间和谐程度的定量的度量。协调度测度模型的核心内容包括测度指标体系、功效函数和协调度测度函数三大部分。
(一)城市化与产业生态化耦合发展测度指标体系
城市化与产业生态化耦合发展测度的指标体系的筛选,应该符合科学性的原则、完备性的原则和独立性的原则以及动态性的原则和可操作性的原则。据此分别考虑人口城市化和经济城市化以及社会城市化和空间城市化四个维度而共选用24个指标来建立起城市化的测度指标体系,通过借鉴吸收中国科学院可持续发展研究组的有关科学研究成果,并结合考虑到生态效率的内涵和测度需要,分别考虑产业化水平和生态环境水平、生态环境压力以及生态抗逆能力和生态效率五个维度共选用27个指标来建立起产业生态化的测度指标体系。具体如表1和表2所示。
(二)功效函数
以决策论的视角来看,因为城市化子系统和产业生态化子系统都由多个要素构成,若将系统中的每一个要素的发展变化对整个系统的发展变化的贡献看成为整个系统发展变化的一个具体的子目标,则城市化与产业生态化的耦合发展其实可以被当作为一个多目标系统决策的问题。
而功效函数即为描述功效系数Ui与其具体的子目标gi(x)(i=1,2,…,M)之间的关系的函数,亦即Ui=Gi[gi(x)](i=1,2,…,M)。若设定总功效函数为K=K(U1,U2,…,UM)(其中0≤K≤1),则可将之用以呈现出该系统的总体功能,其中的K值愈是大,则说明这个系统的协调度愈发高,协调性愈发好。
若将城市化与产业生态化耦合大系统中的第i个子系统的第j个测度指标用记号表示为uij(i=1,2;j=1,2,…,n),而其具体数值则为xij(i=1,2;j=1,2,…,n),又假设将该系统的稳定的临界点上的测度指标的上限值表记为αij,下限值表记为βij,则城市化与产业生态化耦合大系统的测度指标对该系统的有序性的功效函数可用如下的方式来表示:
对于正的功效指标来说,其指标数值愈大,则对该系统的正贡献将愈大,有:
对于负的功效指标来说,其指标数值愈大,则对该系统的负贡献将愈大,有:
在上面的式子中,U(uij)表示该系统的测度指标uij对整个系统的有序性的功效函数,并用U(uij)的值的大小来反映和表征该系统的测度指标数值相对于目标数值的满意程度,若取值为U(uij)=0,则表示为最不满意,而若取值为U(uij)=1,则表示为最满意,因此,总有0≤U(uij)≤1。
基于上述的城市化与产业生态化耦合大系统的测度指标对该系统的有序性的功效函数的计算公式,我们可以更进一步地通过采用数学集成的方法(比如加权算术平均的方法)来分别计算而获得城市化子系统、产业生态化子系统以及整个城市化与产业生态化耦合大系统内部的各个测度指标对该系统的有序性的总功效函数,假若分别用X和Y以及K来表示,我们可以有:
在上式中,用来ω1j表示城市化子系统中各个测度指标u1j的权重,用ω2j来表示产业生态化子系统中各个测度指标u2j的权重;而用α和β来分别表示城市化子系统和产业生态化子系统的发展变化对整个城市化与产业生态化耦合大系统发展变化的影响程度的权重。
(三)基于改进的熵值法的测度指标权重决策
测度指标体系中所采用的指标的权重一般意即该指标在整个测度指标体系中所占有的比重。本文采用改进的熵值法来进行权重决策。
1. 熵值法(Entropy Method)赋权的基本原理
信息论的创始人、美国数学家克劳德·香农(Claude Elwood Shannon,1916-2001)提出信息熵(Information Entropy)的概念:H(X)=-∑[p(xi)lnp(xi)],其中的H(X)亦被命名为“平均信息量”,p(xi)为xi出现的概率,0≤p(xi)≤1,且有∑p(xi)=1。因此,我们有:H(X)≥0,其表征的是该系统中的随机变量xi的无约束的程度。信息熵H(X)愈大,说明该系统的无序程度愈高,亦即愈混乱,故而该信息的效用值会愈小;反过来,若信息熵H(X)愈小,则说明该系统的无序程度愈低,亦即愈有序,故而该信息的效用值会愈大。
由此,借用信息熵这个理论工具,我们可以依据各个测度指标各个年度的指标值的变异程度来对该测度指标进行赋权,从而为多指标的综合评价提供科学的依据。
2. 原始数据指标值的标准化
对于不同的测度指标xj(j=1,2,…,n),其原始数据值的量纲不完全相同,难以统一处理,由此,需要对这些数据进行量纲的统一化处理,亦即对原始数据进行标准化处理。
3. 熵值法赋权的操作流程
(3)差异系数计算。对于某个给定的j(j=1,2,…,n),若指标值xij之间的差异性愈小,则其Hj愈大,当指标值xij之间的差异性为0,亦即全部指标值数值相同时,有:Hj=Hmax=1,此时该测度指标对于综合评价完全没用;若指标值xij之间的差异性愈大,则其Hj愈小,此时该测度指标对于综合评价所起的作用、亦即其权重亦愈愈大。据此,我们定义差异系数为:gj=1-Hj,当差异系数gj愈大时,该指标愈重要,其权重亦愈大。
(四)城市化与产业生态化耦合发展的协调度测度函数
根据功效函数的要求,若要对城市化与产业生态化耦合发展的协调度进行测度,则城市化与产业生态化的协调发展不仅意味着整个城市化与产业生态化耦合大系统的K=αX+βY的值较大,而且要求城市化子系统的与产业生态化子系统的之间的差异程度比较小。
为此,我们采用“变异系数”(亦称“离散系数”)来测度两组数据X和Y之间的差异程度或离散程度的大小。定义变异系数为Cv:
式中的为X和Y的算数平均数,S为X和Y的标准差,如此,则变异系数Cv的数值是一个比值,没有量纲,因而可以用来比较量纲不同的数值之间的差异程度。对于两组数据X和Y,其变异系数Cv愈小,则表明X和Y之间的差异程度或离散程度愈小。
根据变异系数Cv的定义,我们具体细化其计算公式为:
式中的n表示协调度的层次系数,一般取值为n=2;而对于K=αX+βY式中的α和β,我们认为在整个城市化与产业生态化耦合大系统中,城市化子系统X和产业生态化子系统Y拥有同样的重要性,因而取值α=β=0.5。根据上述公式,我们可以知道:协调度0≤Ct≤1,其值愈大,表示城市化与产业生态化耦合发展的协调性愈好,反之,则表示其协调性愈差。
三、城市化与产业生态化耦合发展分类体系及其判别标准
因为Ct协调度的值愈大,表示城市化与产业生态化耦合发展的协调性愈好,其值愈小,就表示其发展的协调性愈差。因此,依据协调度Ct值的大小,我们应用均匀分布函数的方法,可对城市化与产业生态化耦合发展的协调性划分为7个不同的等级,如下表3所示:
依据协调度Ct值的大小,我们将城市化与产业生态化耦合发展协调性7个不同的等级归集为3个大类。又因为城市化与产业生态化的协调发展不仅意味着整个城市化与产业生态化耦合大系统的K值和协调度Ct值要比较大,而且要求城市化子系统的X与产业生态化子系统的Y之间的差异程度比较小,因此,若X和Y之间的差异不大于0.1,则将二者视为同步的发展,而若X和Y之间的差异大于0.1,则将二者视为不同步的发展,由此城市化子系统的X与产业生态化子系统的Y之间的对比关系可以分为3个基本类型,因此,综合起来,可以将城市化与产业生态化耦合发展细化地分为21个基本类型。如表4所示。
四、广东省佛山市城市化与产业生态化耦合发展的协调度研究
按照前文建立起来的城市化测度指标体系和产业生态化测度指标体系,收集广东省佛山市的相关数据。借助SPSS 13.0 for Windows和Microsoft Office Excel 2003软件,依照改进的熵值法的操作流程,计算各个测度指标的权重,按照协调度测度模型,分别统计出广东省佛山市2002-2007年的城市化综合指标值及其产业生态化综合指标值以及城市化与产业生态化耦合发展的协调度,并据此判断广东省佛山市城市化与产业生态化耦合发展的类型,结果如表5所示。
我们可以发现:
1.基于协调度发展变化的角度。总体上来说,广东省佛山市城市化与产业化耦合发展的协调度愈来愈高。若分阶段来研究,我们发现,佛山市城市化与产业生态化的发展大致可以划分为3个小的阶段:在2002-2003年的阶段处于失调衰退类型状态,在2004-2005年的阶段则过渡到勉强协调发展类型的状态,而到2006-2007年的阶段则开始进入到协调发展类型的状态。
2.基于城市化与产业生态化发展变化的角度。总体上来说,广东省佛山市城市化与产业生态化的发展亦都呈现出上升的势头。尤其是其城市化的进程,更呈现出强劲的发展势头,每年都有大的推进。但在产业生态化的进程方面,则出现了一些周折。在2002-2007的6年时间里,佛山市的产业生态化程度提高0.39,而同期的城市化程度提高0.44,高于产业生态化程度13%,据此可见,在这期间,佛山市的城市化进程快于其产业生态化进程,但总体上来看,其城市化进程与产业生态化进程基本上还是同步发展的。
研究广东省佛山市经济社会发展的历史,我们可以发现,上述的分析结果基本符合客观现实。
2002年12月,广东省佛山市的行政区划调整申请获得国务院的批准。撤销原来的佛山辖区的城区、石湾区以及县级的南海市、顺德市和三水市以及高明市,新设立佛山市的禅城区、南海区、顺德区和三水区以及高明区五个区。这符合佛山市的经济社会发展的客观需求,也有利于科学地制定佛山市的城市发展规划,加快佛山市的城市化进程。同时,广东省委、省政府也根据全省的形势和佛山的状态,规划将佛山市建设成为广东省除广州市和深圳市之外的第三大城市,并且要率先基本地实现现代化。基于此,佛山市的城市化进程和发展走上了新的快车道。与此同时,佛山市也特别注意加强城市环境保护和改善城市生态环境。佛山市严格限制传统的陶瓷、印染、电镀等高污染产业的发展,要求逐步地撤离佛山市中心城区以及人口密集区。同时,将园林绿化当作城市化建设当中重要的组成部分。佛山市在2001-2002年期间基本控制住工业污染,在2003-2006年期间有更进一步的改善,空气环境质量功能区方面全部达标,并进而在2007年成功地通过当时的国家环保总局的“创建国家环境保护模范城市”的考核和验收。由此我们可知,佛山市城市化与产业生态化的确是一直在不断地进步和发展的,与我们进行的数据测度基本相符。
摘要：城市化与产业生态化的耦合是城市化子系统的四要素与产业生态化子系统的五要素间各种关联关系的总和。文章构建出城市化子系统与产业生态化子系统的测度指标体系,基于熵值法和变异系数而选定城市化与产业生态化耦合发展的协调度,并依据协调度数值的大小构建起相应的分类体系以及其判别标准,并将理论成果应用于广东省佛山市的实践。