上海市世博會(huì)影響力的定量評(píng)估

2０１0高教社杯全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽承諾書我們仔細(xì)閱讀了中國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽的競(jìng)賽規(guī)則．我們完全明白，在競(jìng)賽開始后參賽隊(duì)員不能以任何方式（包括電話、電子郵件、網(wǎng)上咨詢等）與隊(duì)外的任何人（包括指導(dǎo)教師)研究、討論與賽題有關(guān)的問題。我們知道，抄襲別人的成果是違反競(jìng)賽規(guī)則的，如果引用別人的成果或其他公開的資料（包括網(wǎng)上查到的資料），必須按照規(guī)定的參考文獻(xiàn)的表述方式在正文引用處和參考文獻(xiàn)中明確列出。我們鄭重承諾，嚴(yán)格遵守競(jìng)賽規(guī)則，以保證競(jìng)賽的公正、公平性.如有違反競(jìng)賽規(guī)則的行為,我們將受到嚴(yán)肅處理。我們參賽選擇的題號(hào)是(從A/Ｂ/C/D中選擇一項(xiàng)填寫）：?我們的參賽報(bào)名號(hào)為（如果賽區(qū)設(shè)置報(bào)名號(hào)的話）：所屬學(xué)校（請(qǐng)?zhí)顚懲暾娜?：參賽隊(duì)員(打印并簽名)：1。張念（統(tǒng)計(jì)Q0841）2.楊俊(物流Q0９4２）３.胡沛（物流Ｑ０９42）指導(dǎo)教師或指導(dǎo)教師組負(fù)責(zé)人(打印并簽名）:日期:年月日賽區(qū)評(píng)閱編號(hào)(由賽區(qū)組委會(huì)評(píng)閱前進(jìn)行編號(hào)）：2０1０高教社杯全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽編號(hào)專用頁(yè)賽區(qū)評(píng)閱編號(hào)(由賽區(qū)組委會(huì)評(píng)閱前進(jìn)行編號(hào))：賽區(qū)評(píng)閱記錄(可供賽區(qū)評(píng)閱時(shí)使用)：評(píng)閱人評(píng)分備注全國(guó)統(tǒng)一編號(hào)（由賽區(qū)組委會(huì)送交全國(guó)前編號(hào))：全國(guó)評(píng)閱編號(hào)（由全國(guó)組委會(huì)評(píng)閱前進(jìn)行編號(hào)):?上海市世博會(huì)影響力的定量評(píng)估摘要本文主要通過建立四個(gè)模型定量分析上海世博會(huì)對(duì)上海經(jīng)濟(jì)的影響力和世博會(huì)對(duì)長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)其他城市經(jīng)濟(jì)的輻射帶動(dòng)效應(yīng),從而定量評(píng)估上海世博會(huì)的影響力。模型Ⅰ（回歸模型、影響力系數(shù)模型）：根據(jù)19９5－２0０2年上海歷史GDP數(shù)據(jù)擬合出回歸曲線:，觀測(cè)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值ｙ（x）的差異程度，引入影響力系數(shù)，分別求出2003-2０1０年影響力系數(shù)為0。0843，０。18４１…０。456８。模型Ⅱ(經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度模型、回歸模型)：將庫(kù)侖力模型進(jìn)行引用、改進(jìn)為經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度模型,研究長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)（除上海外）與上海市經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度的變化,基本思想同于模型Ⅰ，求出20０2—2００9年上海世博會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度的影響力系數(shù)為0．０４7,0.1１0…0．315。得出世博會(huì)對(duì)長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)一體化有著較為明顯的推動(dòng)作用。模型Ⅲ（主成分分析模型）:根據(jù)長(zhǎng)三角地區(qū)１6個(gè)城市,選取了10個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，對(duì)其做主成分分析，并根據(jù)對(duì)16個(gè)城市進(jìn)行綜合排序，排名,得出杭州市的各項(xiàng)指標(biāo)綜合居于首要位置，然后以杭州市為例，對(duì)其三大產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)模式進(jìn)行分析研究，依據(jù)spss軟件擬合曲線以及引入年平均增長(zhǎng)速度，衡量未來杭州經(jīng)濟(jì)發(fā)展的方向。模型Ⅳ（層次分析模型）:通過模型Ⅲ主成分分析得到得分最高的杭州市，選取杭州市幾個(gè)代表性強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)，進(jìn)行層次分析，得出杭州市的產(chǎn)業(yè)重心需要偏電子產(chǎn)業(yè)、旅游業(yè)、房地產(chǎn)業(yè),并與歷史相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，進(jìn)而得出上海世博會(huì)對(duì)長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)各城市的產(chǎn)業(yè)重心轉(zhuǎn)移有一定的引導(dǎo)推動(dòng)作用。從以上模型可以定量的評(píng)估上海世博會(huì)對(duì)其自身經(jīng)濟(jì)的影響和對(duì)周邊長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)其他城市的經(jīng)濟(jì)的影響，從而，通過經(jīng)濟(jì)這一方面達(dá)到了定量評(píng)估上海世博會(huì)的影響力。關(guān)鍵詞:上海世博會(huì)，回歸，影響力，長(zhǎng)三角,經(jīng)濟(jì)聯(lián)系一．問題重述20１０年上海世博會(huì)是繼奧運(yùn)會(huì)之后又一盛事，作為“經(jīng)濟(jì)奧林匹克”，它扮演了重要的角色,從1851年倫敦的“萬國(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、展望未來發(fā)展等的重要舞臺(tái)。那么上海世博會(huì)的影響力到底有多大呢？試選擇某一側(cè)面，建立數(shù)學(xué)模型，利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),對(duì)上海世博會(huì)的影響力做一個(gè)定量的評(píng)估.二.問題分析上海世博會(huì)是經(jīng)濟(jì)、科技、文化領(lǐng)域的奧林匹克盛會(huì),在各個(gè)領(lǐng)域都有著很大的影響，鑒于很多領(lǐng)域的影響不能直接定量評(píng)估，而且在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的影響力表現(xiàn)的比較直觀，所以，我們選擇經(jīng)濟(jì)這一總指標(biāo)對(duì)世博會(huì)的影響力做一個(gè)定量的評(píng)估。上海市世博會(huì)的影響力是有范圍分布的,首先，我們研究它對(duì)上海自身經(jīng)濟(jì)的影響力,通過影響力系數(shù)定量表示影響力的大小,然后，再以長(zhǎng)三角地區(qū)小范圍研究世博會(huì)對(duì)長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)的其他城市經(jīng)濟(jì)的輻射帶動(dòng)效應(yīng)。對(duì)上海經(jīng)濟(jì)的影響，我們選取GDP作為主要指標(biāo)，通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的擬合回歸，算出2003年到2010年的預(yù)測(cè)值,與實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，就可以得出舉辦世博會(huì)與不舉辦世博會(huì)差異，進(jìn)而得出影響力系數(shù)。選取多項(xiàng)經(jīng)濟(jì)相關(guān)指標(biāo)，多指標(biāo)進(jìn)行聚類分析,得到影響經(jīng)濟(jì)的幾項(xiàng)大的指標(biāo),進(jìn)一步定量的說明對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響力，也可以檢驗(yàn)先前作出的ＧDP波動(dòng)受到的影響,同時(shí),也可以為下面長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)城市經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的選擇提供依據(jù).上海世博會(huì)對(duì)長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)城市的輻射帶動(dòng)效應(yīng)是一個(gè)很模糊的概念,很難確定上海世博會(huì)對(duì)其他城市經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響的多少,上海世博會(huì)的輻射帶動(dòng)效應(yīng)在各地區(qū)也有區(qū)別,因此，為了方便說明,我們引入經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度系數(shù),建立起長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)其他城市與上海市的聯(lián)系。并對(duì)上海市的輻射圈進(jìn)行分類，選取適當(dāng)?shù)慕?jīng)濟(jì)指標(biāo),分析上海世博會(huì)對(duì)長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)其他城市經(jīng)濟(jì)的影響力。對(duì)長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)(除上海外）整體與上海市的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度進(jìn)行定量分析，算出影響力系數(shù),進(jìn)而說明上海世博會(huì)對(duì)長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)一體化的促進(jìn)作用如何.在已經(jīng)分好類的輻射圈層中選取中心圈層中的某一城市對(duì)其產(chǎn)業(yè)規(guī)劃進(jìn)行層次分析,得出該城市近來的產(chǎn)業(yè)重心調(diào)整,與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，說明是上海市世博會(huì)對(duì)其產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移有推動(dòng)引導(dǎo)作用，進(jìn)而說明上海市世博會(huì)對(duì)長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)的產(chǎn)業(yè)調(diào)整與重心轉(zhuǎn)移有著較為明顯的引導(dǎo)作用.盡管目前長(zhǎng)三角地區(qū)集中了最為先進(jìn)的制造業(yè)基地、服務(wù)業(yè)集聚區(qū)等，但近幾年來,長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)各城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)趨同，地方利益沖突突出,嚴(yán)重影響著地區(qū)間人流、物流和資金流的自由流動(dòng)以及市場(chǎng)調(diào)節(jié)作用的有效發(fā)揮。諸多業(yè)界專家也指出，區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)雷同、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)重復(fù)，市場(chǎng)分割導(dǎo)致的惡性競(jìng)爭(zhēng)，都損害了地區(qū)整體競(jìng)爭(zhēng)力,同城化效應(yīng)的發(fā)揮也受到抑制。因此，在后世博時(shí)期,長(zhǎng)三角地區(qū)應(yīng)積極接收世博的輻射效應(yīng),同時(shí)配合十二五規(guī)劃，做好產(chǎn)業(yè)調(diào)整，推動(dòng)同城化進(jìn)程。三．模型假設(shè)１.在不舉辦世博會(huì)的情況下，上海和長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)其他城市的經(jīng)濟(jì)都能穩(wěn)定正常的發(fā)展.2．選取的GDP指標(biāo)能夠很大程度上直觀反映上海經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行情況。3.長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)城市在期間其他事件對(duì)各城市經(jīng)濟(jì)的影響認(rèn)為差異不大。4。各統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)均真實(shí)可靠。四。符號(hào)說明y(x）：上海市第x年的ＧDＰ實(shí)際值，?。?9５年為第1年，ｘ=１、2…1６.：上海市第ｘ年的ＧDP觀測(cè)值,x＝１、2…16。ｌ（x):世博會(huì)對(duì)上海市第ｘ年經(jīng)濟(jì)的影響力系數(shù)。:城市i和城市j之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度系數(shù)。：城市i和城市j之間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度隸屬度.Ｘ1:年末總?cè)丝?萬人).X２：第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值（億元)。Ｘ３：從業(yè)人員總數(shù)（萬人）。Ｘ4：社會(huì)消費(fèi)品零售總額（億元)。X5：固定資產(chǎn)投資(億元）。Ｘ６：出口總額(億美元)。X７:地方財(cái)政收入(億元)。Ｘ８:地方財(cái)政支出（億元）.X９:城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（元）。X10：國(guó)際旅游收入(億美元）。V:年平均增長(zhǎng)速度.五.模型的建立與求解模型Ⅰ回歸模型、影響力系數(shù)模型由于中國(guó)在2002年申世成功，故以２0０３年為分界點(diǎn)，衡量世博會(huì)對(duì)上海經(jīng)濟(jì)的影響。根據(jù)1９９５－20０２年上海市GＤP歷史數(shù)據(jù),使用SPSS擬合出回歸函數(shù)。圖1擬合出ＧDP隨時(shí)間發(fā)展的圖形，可以很直觀的看出在不舉辦世博會(huì)的條件下，上海市的經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定正常的發(fā)展,同時(shí)也印證了前面假設(shè)的合理性.表1CoefｆicientｓＵｎｓtandａｒｄizｅｄCｏefficienｔsStaｎｄaｒdizｅｄCoｅffｉciｅｎｔstSｉg．BStd．ErroｒＢｅtａx４５６．41５９。644.99９4７.3２8.０00（Ｃoｎｓtａnt）2０２２.１2３48．698４１.5２４。０００GＤP預(yù)測(cè)函數(shù)：=4５６.41５ｘ＋２022.1２3表2ＭodｅlSuｍmａryＲＲＳｑｕａreＡdjｕsｔeｄRSquareSｔd。ErrorofthｅEsｔimａt(yī)e。999.997．９9７6２.498表2為回歸方程的擬合優(yōu)度檢驗(yàn),我們可以看出該模型的擬合優(yōu)度為０.９97，充分說明了上海市的GDＰ與時(shí)間具有高度的相關(guān)性。表３ANＯVASumofＳqｕaｒeｓdfMeanSqｕaｒｅFSｉg。Regreｓsｉon874９２０１。701187４９2０１。7012．240Ｅ３.000Ｒｅsiｄｕal２３43６．2１56３906.0３６Toｔal8７7２６37．91６7表3是對(duì)于回歸方程做的顯著性檢驗(yàn)，從表中我們知道在95%的顯著性水平下，由于F＞Ｆ(1,6）,且ｓｉg＜０．0５,故認(rèn)為回歸模型從整體上來說是合適的。引入影響力系數(shù)l（x），即舉辦世博會(huì)跟不舉辦世博會(huì)GDP的相差程度，得：l（ｘ)=分別代入數(shù)值,可以計(jì)算出2００3－2010年不舉辦世博會(huì)的GDP預(yù)測(cè)值和分別得影響力系數(shù)l（９)、l(10）…l（16）,結(jié)果如表4表4年份GDＰ預(yù)測(cè)值GＤP實(shí)際值預(yù)測(cè)誤差值影響力系數(shù)ｌ(x)２0036１29.8586６94．2３５64.３7２0.0８4３2004６５8６.27３8０72．８31４8６.55７０．18４1200５7042.6889247。６6２２0４.9720．２３842０0６7４9９.１0310５７２.2430７3．１370。２90７200779５5.５1812494.01４53８.４９20。36３3200８8４11。913140６９。875６5７。９５７０。4021２00988６３.３481５046.４56183.102０。４１09２01０9３２４.７6３１7165．9８７8４１．2１７０.456８從上表的數(shù)據(jù)中，我們可以清楚的看到，舉辦世博會(huì)后，對(duì)上海的經(jīng)濟(jì)有一定的推動(dòng)作用，影響力系數(shù)隨著時(shí)間的增長(zhǎng)而逐漸增加,尤其是20１０年舉辦世博會(huì)的時(shí)候，其影響力系數(shù)達(dá)到了45.６8%，已經(jīng)強(qiáng)烈推動(dòng)了上海經(jīng)濟(jì)的發(fā)展.因此,舉辦世博會(huì)對(duì)于上海來說，是一次經(jīng)濟(jì)騰飛的機(jī)會(huì)。最后,對(duì)2０03年至２０10年的ＧＤＰ值做曲線估計(jì)，并擬合曲線.圖２從上圖中，我們可以明顯看到此時(shí),線性函數(shù)已經(jīng)不能很好的描述GDＰ與時(shí)間的關(guān)系了，GDP增長(zhǎng)與時(shí)間之間呈指數(shù)分布的態(tài)勢(shì)。表5ＥｘｐｏｎentｉａlＭｏdeｌSｕｍmaryRRＳquａrｅＡdjｕｓｔedRＳquaｒeＳｔd。ＥｒrｏｒoftheEｓtimａt(yī)ｅ。9９5．98９.98８。０３6Tｈｅｉndepｅｎdentvａriａｂｌｅisx.表６ANＯＶASuｍofSquaｒeｓｄfMeａnSquaｒｅＦＳig．Ｒｅgreｓsｉon．7３7１．73７554.9２9。000Rｅｓidｕal．０086．001Ｔｏtａl．７４57表7CoefficientｓＵｎｓｔａｎｄardｉzeｄCoeffiｃｉentｓStandardizｅdCｏeffｉciｅntstＳｉg.ＢStd.ＥｒroｒBｅtax.１33.006.995２3．5５7.000（Ｃonsｔaｎt)２128．８17１52。18１13.989.0００Tｈedeｐendｅｎtｖａriａbｌｅｉｓln（ｙ).表５，表６，表7已經(jīng)很好的驗(yàn)證ＧDP與時(shí)間呈指數(shù)分布,且增長(zhǎng)函數(shù)為：這從另一方面也驗(yàn)證了世博會(huì)對(duì)上海經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用。模型Ⅱ經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度模型經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度是討論兩座城市之間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系程度大小的指標(biāo)，反映了中間城市對(duì)周邊城市經(jīng)濟(jì)輻射力和周邊城市對(duì)中心城市輻射力的接受力。而城市發(fā)展規(guī)模與城市人口數(shù)量、GDP兩個(gè)方面關(guān)系十分密切，借鑒牛頓萬有引力公式,并對(duì)修正系數(shù)作一定的調(diào)整,構(gòu)建都市圈經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度模型如下：其中,為經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度系數(shù)，Ｐi，Pj分別為某年ｉ市和j市的人口,Gｉ，Gj分別為某年ｉ市和j市的ＧＤＰ,Ｄiｊ是兩城市之間的距離，為修正系數(shù)（取為1）.借此，我們可以利用此模型建立長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)其他城市與上海市的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度。為衡量各城市接受的經(jīng)濟(jì)輻射強(qiáng)度大小，引入了經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度隸屬度：各經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度與隸屬度如表８表８城市２0１０年生產(chǎn)總值(億元）人口統(tǒng)計(jì)(萬人）最短距離(公里）電場(chǎng)力(經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度)場(chǎng)強(qiáng)（隸屬度)隸屬度歸一化杭州5９４5.7７8７0。０4１７5４62．８42．６４4８０．0６１２３7寧波５1２5．8２76０.572１3。3２70。461。２６80.029358嘉興２29６450。1798.４65４.3616．65０0．１53９7２湖州１3０1。56２８9．351４６．71７7.７121。２１14０.0２8０４8紹興2７82．7449１．2２209。516６．０120.79２4０．018３47舟山６３3。4511２.１32７９２1.3３7４０．０7650．０017７１臺(tái)州24１５.１2596。８8３８９。７４９.2703０.12640.０029２7南京50１0．3６8０0。46８297。3141。2０50。4750.01０９９7無錫５7586３7.２624135655。0２９4．８52１０.１1２343常州２976．6８４59．1９72175。２237.37３1。３5４９０。0３１37蘇州9１68．911046.５99１0３。4１8０5。68１7.4630．40４33４南通３417.88７28．２8３51２4．163８.4３85．1４4５0。1１9115揚(yáng)州２20７.994４5．976267.88６．23160。3２２0．0074５5鎮(zhèn)江１９５6.6４31１.3384245.2８0.９0290.3２９90．００76３9泰州2002．58４61。8５５8２3２．211１．1620。47870.0110８4上海１6８7２。422301.9１5根據(jù)長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)各城市與上海市之間的隸屬度大小，我們可以把這些城市分為3類.核心圈層包括嘉興、無錫、蘇州、南通等市,中心圈層包括杭州、南京、寧波、泰州、常州、紹興、湖州等市，延伸圈層包括舟山、臺(tái)州、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江等市。同時(shí),我們可以根據(jù)各城市歸一化后的隸屬度為核心圈層、中心圈層、延伸圈層賦予相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)為：0.7８9764，０.19０441,0。019792。核心圈層和中心圈層的隸屬度占到了近98%，并且，核心圈層和中心圈層城市全部分布在江蘇省和浙江省，我們可以將江蘇?。ㄋ鶎俪鞘姓?.689243）和浙江省(所屬城市占0．29０96２）整體經(jīng)濟(jì)與上海市之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度近似認(rèn)為是長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)整體與上海市的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度。通過對(duì)數(shù)據(jù)的整理得到江蘇省和浙江省分別與上海市各年的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度，如表9表9199519961997１99８１9９９2０0０2００12０02江蘇5。4１6６。３０87.0１8７.５6４8.０8７8．987９.93511.１44浙江2．5623．016３.37４3。638３.9204。422４.９6７５。７６320032００４20０4２０0620０72００820０9江蘇１3.07315。76３1９.５402２。８4227.３3５3２。5５03６．201浙江６.9８88.388９。６62１1．31813。５０415.４5５16．５55根據(jù)長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)江蘇省各市和浙江省各市所占隸屬度總和的比重為0.７、0。3,我們可以做出長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)總體與上海市的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度為（５．584，5.3２０,５。925,6．３86，6．８37,7。6１７，8。445,９.529，１1.2４７,１3.5５０，16．５7６，1９.3８5,23。1８6,２７。421，30．3０７），通過對(duì)199５-２0０２年數(shù)據(jù)的曲線擬合回歸,得到長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)與上海市經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度預(yù)測(cè)函數(shù)為：y=0．0７63-0.106x＋5.４871=0。9933，說明了擬合圖形已經(jīng)足夠能對(duì)２０0２年以后的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。得出2０03年到2０09年預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與相應(yīng)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,結(jié)果如表１０：表1０年份經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度預(yù)測(cè)值經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度實(shí)際值差值影響力系數(shù)2０0310。７１３１1。247０．５34０。0４７2０041２．０571３．５51。4930.110２０0513.５531６.５7６3．02３０．1８２2０06１5。2０51９．３8５4。1８０.216200７１７。０0423.1866。18２0．267２0０81８。95８27。4218.4６30．3０９2０0９2１。06５３0.30７9．242０。３15從表１0可以看出，影響力系數(shù)隨時(shí)間逐步增大，到２00９年時(shí)已經(jīng)達(dá)到了0。３１５，充分說明了長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)（除上海外)與上海的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系在上海世博會(huì)的影響下強(qiáng)度不斷增大。進(jìn)一步,定量說明了上海世博會(huì)的舉辦對(duì)長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)城市與上海市的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系有著較為明顯的影響力。長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)與上海的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系不斷密切,即上海世博會(huì)對(duì)長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)的經(jīng)濟(jì)一體化有著促進(jìn)作用,也就是上海市世博會(huì)輻射帶動(dòng)效應(yīng)的一個(gè)體現(xiàn).模型Ⅲ主成分分析模型研究上海世博會(huì)對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)的影響：應(yīng)用主成分分析對(duì)長(zhǎng)三角1６個(gè)城市進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)與排序。為了對(duì)這1６個(gè)城市進(jìn)行更為精確的排序,我們選取了1０個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。各指標(biāo)的數(shù)值在表1１中反映:表１１城市Ｘ１X2X3X4X５Ｘ６Ｘ7X8X9X10杭州6８3。38５０98．66５９７。4７１804.９322９１。６5271。8520４902６1７１13。7995寧波571。０24２１4.６44３.86１４２9.６8200４.22386．5１432５０６２723７４．86５嘉興３３9．61918．０３308.0７69４.3１２３3。41１23.4114１１６１２4６931.9１８2湖州2５９．171111。519９．24４42。57６3８.694０.76801０８23280１．02８６紹興４37．7４２３75．4６32８.９9７17。9１05５。０３１５7。６１１６0１69268741.4818舟山9６。775３3。２６6５。95１8１．６９４00.６６37．3948８22４０８21．１3７8臺(tái)州5７8．472025。47378.55８1７．88834。11００。671361752４4290.４９64南京５45.97３8２５．76355．51７９３。１5２00８．36180．694０9．42４２4．342５５0４8.３728常州２２6．671919.42２1１。3９6７4．5５97６.4５95.２51７8。6４171.５６2３7５12.９39８蘇州2４0.2１2９9２。332１1。95８9０。０３９９5．6248７.47２99.9７2８7.1８２6320９。９725無錫23８.122740。6１２07．03９８4．0５1325182。８726０.１32５5。2２24７303。4889鎮(zhèn)江103。４５7４１.266５.23２3１．2５4２5.6９２０.74５6。0２64。342０9494.５4３5南通21１。5４11４４。９1３2。4３３94。５7529.6770。8８１0２．3910２。39210013．093３揚(yáng)州１２1.９９83０。8７8４.７３２76.86340.９27．６37３．８881.37１94１６４.0１31泰州８2。07458。５3６0.２2138．2426４。８4１５。3４6２.4７1．36191430。68７２淮安27４.５2６8５.６１18１.25２5４．354１６.2513．０367.０18９。77１５6４６０。20９應(yīng)用主成分分析,可以反映各個(gè)城市統(tǒng)一經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的強(qiáng)弱的各項(xiàng)信息，而能確定出各項(xiàng)指標(biāo)的客觀權(quán)數(shù).該方法的評(píng)價(jià)步驟如下：①數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理評(píng)價(jià)中確定的各個(gè)指標(biāo)，都有不同的量綱、不同的數(shù)量級(jí),不能進(jìn)行直接比較。因而需要對(duì)指標(biāo)的數(shù)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除其量綱、數(shù)量級(jí)上的差異,使其具有可比性。這里標(biāo)準(zhǔn)化公式為:,其中為標(biāo)準(zhǔn)變換后的數(shù)據(jù);為原始數(shù)據(jù)。；.②建立變量的相關(guān)系數(shù)陣rij(ｉ，ｊ=1，2，…,p）為原變量xｉ與ｘj的相關(guān)系數(shù)，rij=rji,其計(jì)算公式為③計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值λ及特征向量T。特征向量的公式為為因子載荷矩陣④選擇m個(gè)主成分：選取累計(jì)貢獻(xiàn)率〉85%的指標(biāo)個(gè)數(shù)即為主成分的個(gè)數(shù)，并確定相應(yīng)的主成分的線性組合為:⑤計(jì)算綜合得分，對(duì)２個(gè)主成分加權(quán)綜合,加權(quán)綜合的公式為：2、模型的求解：由表12可以得到兩個(gè)主成分，因而可以求出特征向量表1２特征值與累計(jì)方差貢獻(xiàn)率ToｔaｌVａｒiaｎcｅExpｌaｉnedＣomponｅｎｔInitialＥｉgenｖaｌuesEｘｔractionSumsofSｑuａrｅdＬｏａdingsRotａt(yī)ioｎＳumsofSｑuarｅdLoadiｎｇsＴｏtａl％oｆVarianceCuｍuｌative％Totaｌ％ofVaｒianceＣumuｌative%Total%ｏfVaｒianｃeCuｍｕlaｔiｖe％18.11081．0９9８1.09９８．11０８1。０9９81．0994．7８447．８404７．８402．8２28。２１68９.31５。８２28。2１68９．3１54.1４74１.474８９。３153．５7８5。783９5．09８4．２312．30７９7。４05５．１831．825９９。２30６。０42.4199９。６４97.0２1。2079９。8568．０１0．10５99．9619。0０3。0３199．９９２10.001.0081０0.000ExｔractiｏnMetｈod:PrincipａlComｐｏnenｔＡnaｌysｉs.表13特征向量特征向量1特征向量210。29８8－0.5２832０。3497０。０２1030．３153—0．4213４０．3４２4－0.１07５０。3０４6－0。１0７6０。２7950。463270．3431０。12９８0．3４2０。０529９０.26830．0３9710０.２６５80。5382根據(jù)表13，我們可以得到主成分的表達(dá)式:Y１＝0．298８*ZX１＋０.349７*ZX2+0。3153＊ZX3＋０．3424*ＺX4+0．30４6*ZX５＋0。２795＊ＺX６＋0.3431*ZX7+０.342*ＺX８+０.265８*ＺＸ10Y2＝—０.5283*ZＸ1+0．０２10*ＺX2—0.4２1３*ＺX3-0．10７*ＺX4-0。１07＊ZX5＋0。463２＊ZX6＋0．129*ZＸ７+0．0５２9*ZX8+0。０397*ZＸ9+0．5３８2＊ＺＸ１0所構(gòu)造的評(píng)價(jià)函數(shù)為:F=0.81099Ｙ１+0。０8２６Ｙ2根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)及評(píng)價(jià)函數(shù)，計(jì)算的評(píng)價(jià)結(jié)果如表１4所示：表14各城市主成分得分及排序地區(qū)得分排序地區(qū)得分排序杭州5．4751常州-０。42７9寧波4．０452蘇州2.0324嘉興—0．０598無錫0．7５45湖州-1。５2010鎮(zhèn)江-2。32412紹興0．385６南通—1.669１1舟山—2。37２１4揚(yáng)州—2。32３13臺(tái)州0.０817泰州-２.951１6南京3。4673淮安-2。６０515從表14可以看出，杭州市在這些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中綜合評(píng)價(jià)排在第一，原始數(shù)據(jù)也可以看出杭州市的10項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)除了出口總額之外,其他的基本都優(yōu)于其他１5個(gè)城市.然后我們以杭州市為例，衡量上海世博會(huì)對(duì)其經(jīng)濟(jì)的影響力，然后進(jìn)行相關(guān)的產(chǎn)業(yè)調(diào)整.以三大產(chǎn)業(yè)，以及GDＰ，時(shí)間作為變量，研究GDＰ的增長(zhǎng)模式，以及三大產(chǎn)業(yè)與時(shí)間之間的相關(guān)關(guān)系等。(由于資料有限,故選取了2０00年到2００9年的數(shù)據(jù)分析）表１5年份生產(chǎn)總值第一產(chǎn)業(yè)第二產(chǎn)業(yè)第三產(chǎn)業(yè)20０01382。56１0３．9670９．32５69。28２00１1５６８．０111１.46７９3.58６６２。98200２1781.8３１14．6490１.８2765。37２0０３２０99。７７1２６。５91０７５。7８89７．4200４254３。1８1３2.23１318.23１092。7220０５2９4２.6５１4８.211496.941297．５2０063４41.51154.8617３4。5８1５5２。07２0０74100。1７１6３．４72０５6.93１87９。77２0０８4７81.１６１78．6４２38９。３８2213.14２0095087.5５190.５１2３87.１２2509.92對(duì)年份與生產(chǎn)總值做曲線估計(jì),結(jié)果顯示為：圖3由圖三可以看出，指數(shù)曲線的擬合效果相較其他曲線而言，擬合度更高一些，而且從方差分析表(表１6）以及擬合優(yōu)度檢驗(yàn)(表17),都可以得出結(jié)論.表16ＡNOVASumofSｑuａresdfMeanSqｕareＦSig.Ｒegreｓsiｏｎ１．94311.９４3１．926E3.0００Rｅsiｄual。0088.0０1Toｔal1.9529Ｔｈｅｉndepeｎdｅｎｔvariablｅisyears。表１７MoｄelSumｍaryＲRＳqｕaｒeAdｊustｅｄRＳquaｒeＳｔｄ．ＥｒrorofthｅEｓｔimate。９９８.99６.９9５.0３2Tｈｅiｎdeｐeｎdｅnｔｖaｒiabｌｅiｓyearｓ.經(jīng)濟(jì)呈指數(shù)形式增長(zhǎng),與前面的模型假設(shè)不一致，這充分說明了世博會(huì)對(duì)于杭州經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有很大的推定作用。然后對(duì)三大產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)擬合曲線圖4第一產(chǎn)業(yè)與時(shí)間變化的關(guān)系圖5圖6從圖4，圖5，圖６我們可以明顯的看出，第三產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)正在迅速發(fā)展，而第一產(chǎn)業(yè)以平穩(wěn)的速度增長(zhǎng)，這與實(shí)際情況也是相符的。為了驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性，我們引入年平均增長(zhǎng)速度Ｖ其中表示第j年的GDP值,表示起始年的GDP值。計(jì)算結(jié)果如下:產(chǎn)業(yè)類型年平均增長(zhǎng)速度第一產(chǎn)業(yè)1。０6第二產(chǎn)業(yè)1。1３第三產(chǎn)業(yè)１。16從中我們也可以看出，第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度超過了第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè),因而如何能讓第三產(chǎn)業(yè)更好的發(fā)展，需要對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析以及調(diào)整。模型Ⅳ:層次分析模型模型Ⅱ中,通過對(duì)上海與長(zhǎng)三角各主要城市經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度隸屬度分析,我們把這些城市分為3類：核心圈層、中心圈層、延伸圈。在此模型中，我們先從三個(gè)影響圈層中，各選取一個(gè)代表性城市,如蘇州，杭州和揚(yáng)州，然后利用層次分析法，找出影響產(chǎn)業(yè)調(diào)整的主要因素，再列出一些受后世博影響發(fā)展空間大的產(chǎn)業(yè)，最后通過權(quán)重比較,對(duì)所選城市進(jìn)行產(chǎn)業(yè)調(diào)整.為了簡(jiǎn)化模型和計(jì)算,我們通過模型Ⅲ的主成分分析得到得分最高處于中間層的杭州進(jìn)行分析。建立層次結(jié)構(gòu)模型:第一層：目標(biāo)層Z第二層：準(zhǔn)則層A第三層：準(zhǔn)則層B（產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整四大影響因素）第四層：方案層Ｃ(六大產(chǎn)業(yè))提供社會(huì)需要產(chǎn)品提供社會(huì)需要產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新消費(fèi)需求變化經(jīng)濟(jì)全球化及外資自然稟賦情況房地產(chǎn)經(jīng)貿(mào)與旅游石油化工交通運(yùn)輸電子信息產(chǎn)品金融服務(wù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整協(xié)調(diào)產(chǎn)業(yè)部門獲取最佳效益提供充分就業(yè)合理利用資源構(gòu)造成對(duì)比較矩陣:Ｚ=用ＭATＬAＢ編程求解：最大特征值d=５.129一致性指標(biāo)CI=（d—５）／4＝0。０48隨機(jī)一致性指標(biāo)RＩ（5)=１.1２一致性比率CR=０.0428〈０．1表明比較矩陣通過一致性檢驗(yàn).W1=（0。１1７4，0。1062，0.0868,0.２493,0.4４04）TA1＝A2＝A3=A4=A5＝通過ＭAＴＬAB變成求解：Ａ1,A２,A3，Ａ4，A５均通過一致性檢驗(yàn),且Ｗ21=W2２=W23=W２４＝Ｗ2５=Ｂ層對(duì)Z層的權(quán)重W２==各方案的權(quán)重排序?yàn)锽2>B3〉B4>Ｂ１。所以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的關(guān)鍵影響因素是技術(shù)創(chuàng)新,消費(fèi)需求變，其次是經(jīng)濟(jì)全球化及外資,自然稟賦情況。因此可以采取有利于技術(shù)創(chuàng)新的措施以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整、優(yōu)化和升級(jí)。B1=［1,1/６,１/8,1/2，１/4,1/3;６,1,３/4,3，3／2，2；8,4/3,1，4，2，3;2，1／3，１／4,1，1/２，２/３；4，２／３,１/２,２,1，4/３；３,1／2,1/3,3/2,3/４，1]B２＝［1，2,8,2，3,4；1／２，1，6,2,2，3；1/8，１/6,１,1/4,１／3,1/2;1/2，1/2,4，1，１,2;１/３，1/２，3,１,1，２;1／4，1/3，2,1／２,１／２,1］；B3＝[１,２,１／３，1／2，１,１/２;1/2,1，1／6，1／4,１/3,１/5;3,6,1,2，2，１;２,４，1/２，1,２，１;1，3,1/2,１／2，1,1／２；2，５，1,1，２,1］B4=［１，3，2,2，6，１;1／3,1,1/２，1/2,２,１/3；1/2,2,1,2，4，1；1／2,2，1/2，1,3,１／2;１/6,1/２，1/4,1/３,1，1／5；１,3，１,2，5，1];［x,y]＝eig（B4）通過ＭATＬAB變成求解：B1,Ｂ2，B3，Ｂ4,B5均通過一致性檢驗(yàn)，且W31=W3２=Ｗ3３＝W34＝C層對(duì)Z層的權(quán)重W3＝=長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)各城市之間存在著很多產(chǎn)業(yè)的相互交叉重復(fù)，很大程度上影響了資源的合理配置。通過層次分析可得,杭州應(yīng)重點(diǎn)發(fā)展電子、經(jīng)貿(mào)與旅游和房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)。相應(yīng)的,可以通過類似的方法對(duì)其他長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)城市進(jìn)行分析，找到各城市的發(fā)展側(cè)重點(diǎn)，加快發(fā)展長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)的經(jīng)濟(jì)一體化,對(duì)資源的配置不斷進(jìn)行優(yōu)化。這樣，才能體現(xiàn)后世博的影響力所在。六。模型的評(píng)價(jià)與推廣模型的評(píng)價(jià)：建立的回歸模型，對(duì)上海市GDP和長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)的影響力系數(shù)進(jìn)行擬合回歸,擬合優(yōu)度分別為０．997、０。99４，能夠充分說明回歸預(yù)測(cè)的一定準(zhǔn)確性，有一定的參考價(jià)值。但是，選取的ＧDP作為指標(biāo)不能夠完全說明波動(dòng)是由世博會(huì)引起的,只能在一定程度上進(jìn)行說明。對(duì)長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)各城市和經(jīng)濟(jì)區(qū)整體（除上海外)分別與上海經(jīng)濟(jì)建立的經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度聯(lián)系模型，很創(chuàng)新的對(duì)庫(kù)侖力模型進(jìn)行引用和改進(jìn)，能夠說明經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的程度,但是，選取的指標(biāo)僅限于ＧＤＰ和各城市人口,有一定的局限性.通過10個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，選取上海輻射圈得分最高的中心層杭州作為研究對(duì)象，對(duì)其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行層次分析，提出產(chǎn)業(yè)重心調(diào)整建議,有一定代表性和參考性。但是，不能建立一個(gè)簡(jiǎn)化模型對(duì)其他城市進(jìn)行簡(jiǎn)單分析.模型的推廣:模型Ⅰ中回歸模型與影響力系數(shù)模型的結(jié)合，對(duì)上海世博會(huì)的影響力做了一個(gè)定量評(píng)估,可以作為其他大型事件（如奧運(yùn)會(huì)、地震、海嘯等)的一個(gè)推廣引用。模型Ⅱ中經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度模型可以在地域、經(jīng)濟(jì)范圍內(nèi)進(jìn)行不斷推廣使用，也可以用來比較事件與事件之間的互相作用力度。七。參考文獻(xiàn)[1］《上海旅游年鑒》委員會(huì)，《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》1９92_２01０［2]上海統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)，httｐ：//www．sｔats-sｈ.gｏv。ｃn／［3]江蘇省統(tǒng)計(jì)官網(wǎng)，http://ｗww．ｊｓｓb。gｏv。ｃn／jstｊ／index。htm[4]浙江省統(tǒng)計(jì)官網(wǎng)，httｐ:/／wｗw.zj．ｓtatｓ.goｖ.ｃn／［5］李志、羅平，《統(tǒng)計(jì)分析教程(第三版）》,電子工業(yè)出版社，2007年2月［6］姜啟源、謝金星、葉俊,《數(shù)學(xué)模型》，高等教育出版社,２011年1月［7］王利鑫、張?jiān)獦?biāo),《上海世博會(huì)對(duì)周邊城市旅游輻射效應(yīng)研究》,20１1年5月［8]李經(jīng)濤、李文華,《徐州產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)策研究》,2007年4月附錄：層次分析的運(yùn)行程序Ｚ=[１,2,１，1／3，１/4；1/2,1,2,1/2，1/5;1，１／２,1，１/3，１/4；3,２，3，1，1/2；4，5,４,2，1］;［x,y]=eig（Z）c