关联的因素范文

关联的因素范文（精选9篇）

关联的因素 第1篇

粮食是经济社会得以持续发展的基础。我国是一个超过13亿人口的大国, 全国粮、油、肉的年消费量分别达5.5亿吨、2400万吨、8000万吨左右并以粮食每年250万吨、植物油100万吨、肉200万吨的速度继续增长。在耕地资源有限的情况下, 深入分析影响粮食产量的因素, 提出针对性的解决措施, 是十分重要的课题。

国内外已有许多学者对粮食产量影响因素进行了研究。刘钦普运用回归分析和时间序列分析的方法对河南省粮食产量影响因素进行了探讨。石洪景运用聚类分析的方法对粮食产量水平的影响因素进行了分析。结论表明, 粮食生产基础要素投入水平、自然因素和生产价格、土地投入三个因素对于粮食产量影响最大。范东君对于粮食产量影响因素进行了实证分析, 并且对每个因素贡献率进行了测算。以上作者的研究成果给本课题的研究提供了有益的借鉴。

本文将运用灰色关联理论, 以我国粮食总产量为被解释变量, 分析粮食总产量与各个影响因素之间的内在关联性。

二、灰色关联动态分析的建模步骤

1. 建立原始数列的因变量参考数列和自变量比较数列

因变量参考数列又叫母序列记作

自变量比较数列又叫子序列

2. 将原始序列进行无量纲处理

这是为了消除数量级大小不同而造成的影响, 便于进行计算和比较。可以运用初始化法, 均值化法等进行, 计算公式分别是

3. 计算每个时刻点上母序列与各个子序列差的绝对值, 找出最大差和最小差

差序列:Δi (k) =|x0 (k′) -xi (k′) | (i=1, 2, 3, ..., n) 。

则差序列为:Δi=[Δi (1) , Δi (2) , Δi (3) , …Δi (k) ]。

4. 计算灰色关联系数

其中L0i (k) 是子序列xi (i=1, 2, 3, ..., n) 的k个数与母序列x0的关联系数, 表示式中是分辨系数, 在0到1之间, 通常取λ=0.5。

5. 计算灰色关联度

要求得总的关联度, 需要考虑到不同的观测点在总体观测中的重要性程度, 因此需要确定各个点的权重。一般情况下, 采用算术平均数的方法计算灰色关联度。

r0i表示数列x0与数列xi之间的关联系数。

6. 关联度排序

根据r0i的大小进行关联度排序。关联度越接近于1, 说明关联程度越大。根据经验, 当λ=0.5时, 关联度大于0.6便认为关联性显著。

三、指标选取及计算

1. 指标选取

本文选取粮食产量作为衡量我国粮食生产水平的指标, 记为A1 (单位:万吨) 。影响粮食产量的因素有:粮食播种面积, 记为A2 (单位:千公顷) ;粮食单产, 记为A3 (单位:公斤/公顷) ;农林水支出, 记为A4 (单位:亿元) ;农业科技人员数量, 记为A5 (单位:人) ;化肥使用量, 记为A6 (单位:万吨) ;农业机械动力, 记为A7 (单位:万千瓦) ;有效灌溉面积, 记为A8 (千公顷) 。具体数据如表1所示。

资料来源:中国统计年鉴 (2004-2010)

选择上述因素的原因:粮食产量是粮食生产水平高低的最重要标志, 因此选择这个指标反映我国粮食生产水平;粮食播种面积和粮食单产显然是影响粮食产量的重要因素;农林水支出反映财政对于粮食生产的支持力度;农业科技人员数量反映农业科技水平, 而农业科技水平显然对粮食产量有重要影响;化肥使用量是粮食增产的重要保障;农业机械总动力反映农业机械化水平;有效灌溉面积反映水平建设的水平。

2. 基于灰色理论的计算

按照上述步骤计算的结果如表2所示。

记粮食产量与各个影响因素关联度为A1i, 其中i=2-8。按照粮食产量与各个影响因素关联度大小排序为:A16>A13>A17>A12>A18>A15>A14。

四、结论

根据上述分析可以看出, 对粮食产量影响最大的因素是化肥使用量。首先, 这表明我国农业还没有走出粗放型生产模式。因此, 今后农业生产中, 应实行更加科学的施肥方法, 如测土施肥法, 从而在减少化肥使用量的同时, 提高化肥使用效率。其次, 粮食单产对于粮食总产量影响作用相当大。随着我国人口不断增长, 各个方面使用土地的需求更加迫切。所以, 我国粮食总产量的增长不能寄希望于扩大播种面积, 应该高度重视提高粮食单产。要采用更科学的技术, 通过精耕细作, 提高粮食单产。再次, 农业机械总动力对粮食产量有很重要的影响。通过农业机械化生产, 可以提高粮食生产效率, 减少浪费, 从而稳步提高粮食产量。同时, 粮食播种面积对于粮食总产量有直接的影响。基于我国的国情, 不可能再大幅度扩大粮食播种面积。需要做的事情是要稳定粮食播种面积。最后, 有效灌溉面积表明我国水利设施对于粮食产量有很大的影响作用。

参考文献

[1]刘钦普.基于时空回归模型的河南省粮食产量预测[J].安徽农业科学, 2011 (28) .

[2]石洪景.粮食产量水平的影响因素及聚类分析[J].西南农业大学学报, 2011 (10) .

[3]范东君.粮食产量影响因素的实证分析与贡献率测算[J].湖南工业大学学报, 2011 (09) .

[4]刘思峰, 郭天榜.灰色系统理论及其应用[M].河南大学出版社, 1991.

[5]易德生, 郭萍.灰色理论与方法[M].石油工业出版社, 1992.

关联的因素 第2篇

智研数据研究中心网讯：

内容提要：从国家统计局烟台调查队获悉，畜禽监测抽样调查数据显示，从去年12月中旬开始，烟台生猪价格呈快速下跌态势，仅4个多月时间累计下降34.06%，创2010年7月份以来生猪价格最低水平。5月份之后，随着国家冻猪肉收储工作的深入开展，生猪价格开始稳步回升，至6月30日，烟台生猪价格1个月之内上涨了13.2%。

前四月生猪价下跌严重四大因素关联性影响

这半年之内，生猪价格先抑后扬的急转态势让很多人摸不着头脑。据畜禽监测抽样调查资料显示，从2011——2013年开始全市能繁母猪存栏量、肥猪出栏总量逐年增加，生猪平均出售价格也随着增长。到2013年底能繁母猪和肥猪出栏量供过于求，生猪价格逐月下降。2014年2月，生猪价格降到每公斤12元，3月中、下旬又降到每公斤11元，养殖户已经严重亏损。

而这种供需失衡的主要原因又来自于养殖户的盲目性，当生猪市场价格变动，养殖户就盲目地扩大或缩小养殖规模，生产的盲目性使生猪生产、供应，以及生猪市场价格发生关联性波动，生猪生产始终在阶段性盈利或阶段性亏损状态下进行。

同时，生猪价格涨跌受周期性的影响。大致三年为一个周期，这种周期性、重复性的波动与生猪的养殖周期性密不可分。从2011年开始至2014年生猪价格又进入到新一轮“猪周期”的末期，生猪市场价格通常会波动较大。

从消费者的角度看，国家出台“八项规定”后，餐饮企业消费额有所下降，猪肉作为餐桌上的主要副食品，需求量随之减少。同时，随着生活水平的提高，人们的饮食习惯和结构也发生了改变，对蔬菜和牛羊禽等的消费量逐渐增加，而猪肉的消费量逐渐减少，需求减少也在一定程度上影响生猪价格下跌。

生猪价“触底反弹”因宏观调控之手

但今年5月份之后，随着国家冻猪肉收储工作的深入开展，生猪价格开始稳步回升，至6月30日，烟台生猪价格1个月之内上涨了13.2%。近期中央有关部门按照《缓解生猪市场价格周期性波动调控预案》的规定，启动了冻猪肉收储工作，猪肉收储价格略高于市场价。烟台市按照国家规定，在全市各家屠宰企业，启动收储工作，扭转了生猪生产亏损的局面。

同时，生猪内部成本刚性推动也是重要因素之一。前期猪肉价格持续下跌，而饲料、人工、运输、生产和经营等成本持续高位运行推动了猪肉价格反弹上涨。

另外，今年3月末发生的H7N9禽流感疫情使居民产生恐禽心理，禽类产品的销量大幅下跌，居民消费转向猪肉等肉类产品，猪肉消费数量增加，也是拉动猪肉价格上涨的因素之一。

未来生猪市场将稳检测、保障、防疫机制齐出手

生猪市场健康稳定发展，事关饲养业的可持续发展、终端消费市场稳定和群众生活保障。目前，养殖效益处于保本状态，大中型养殖户生猪存栏、出栏数量基本稳定，并无大范围清栏或者延迟出栏现象。同时随着夏季的来临，生猪生长速度放缓，出栏量会受到一定影响，价格会小幅回升。

关联的因素 第3篇

1 资料与方法

1.1 资料

所有资料来源于我院医疗信息科2006—2008年单病种住院费用年报表。报表数据来自于我院病案统计数据库, 按照国际病病ICD-10统一分类进行统计, 从中抽取了2 800例急性阑尾炎住院患者作为分析对象, 所有资料真实、可靠, 见表1。

1.2 方法与计算过程

在表1中以人均住院总费用为参考数列, 以人均各项费用为比较数列。由于系统中各因素的意义不尽相同, 导致数据的量纲也不一定相同, 不便于比较, 即使比较也难以得出正确结论。因此本文对数据进行无量纲化处理, 以增加可比性。具体步骤如下:

①采用初值法进行数列的初值化处理, 即将同一数列的所有数据除以第一个数据, 得到一组定基发展速度序列:

X0 (k) ={1, 1.06, 1.20} X1 (k) ={1, 1.26, 1.36}

X2 (k) ={1, 1.07, 1.13} X3 (k) ={1, 1.33, 1.66}

X4 (k) ={1, 0.83, 1.00} X5 (k) ={1, 1.09, 1.38}

X6 (k) ={1, 0.92, 0.79}

②根据公式△0i (k) =│Xi (k) -X0 (k) │, 求得各个比较数列与参考数列的绝对差:

③找出序列中的最大值和最小值:△max=0.41, △min=0.00

④确定分辩系数:ρ=0.5

⑤根据公式undefined计算关联系数得:

ζ01 (k) ={1, 0.51, 0.56} ζ02 (k) ={1, 0.95, 0.75}

ζ03 (k) ={1, 0.43, 0.31} ζ04 (k) ={1, 0.47, 0.87}

ζ05 (k) ={1, 0.87, 0.53} ζ06 (k) ={1, 0.59, 0.33}

⑥求关联度 (γi) 和关联序

根据公式γ0i=∑ζ0i (k) /N得表2:按关联度的大小排序, 反映比较数列与参考数列的优劣关系。关联度越大则此比较数列对参考数列的影响越大。

3 讨论

从表2中首先可以看出西药费是本院近3年来对住院总费用影响最大的因素, 分析原因可能是:药价偏高, 个别医生在利益驱动下利用大处方获得经济回报, 而且萧山区是全国十大财政县区之一, 较为富裕, 人们倾向于选择质量较好、价格稍贵、效果明显的药品, 从而导致药品费对病人住院总费用产生的影响最大。

其次, 手术费用的上升与收费标准的调整有较大关系, 随着卫生体制的改革, 实行医药分家, 医院不能象以前一样以药养医, 因此, 在降低药费的同时, 物价部门调整了技术含量较高的手术费。

治疗费、检查费及化验费对住院总费用的影响最小, 说明我院单病种管理实施以来小有成效, 医生合理检查、治疗, 把治疗过程中的一些不可控因素尽量转换为可控因素, 严格执行单病种费用控制。

针对以上情况, 我院应加大单病种费用管理力度, 要指导医务人员合理检查、合理用药、合理治疗、同时真正做到以“病人为中心, 一切为病人着想“, 控制医疗费用的不合理增长。

摘要：应用灰色关联度法对急性阑尾炎病人住院总费用及其影响因素进行分析, 探讨单病种住院费用的主要影响因素, 为医院单病种管理及控制不合理费用增长提供依据。

关键词：单病种,住院费用,因素分析

参考文献

[1]“看病难看病贵”成百姓心中第一大患.h ttp://www.21m anager.com/h tm l/2007/2-13/14323033.h tm l[EB/OL].2007-2-14.

[2]柴军英, 李红梅.采用灰色关联分析法分析住院消费结构[J].中国医院统计, 2007, 14 (4) :334-335.

[3]薛楠, 邬贻萍, 郐晶.灰色关联度在单病种质控指标筛选中的应用[J].中国医院统计, 1999, 6 (22) :75-77.

[4]杨学岭, 王新菊花, 赵敬东, 等.单病种住院费用影响因素研究[J].中国医院统计, 2000, 7 (1) :34-35.

[5]邓聚龙.灰色理论基础[M].上海华中科技大学出版社, 2002年12月.

关联的因素 第4篇

改革开放以来,广西经济发展迅速,地区生产总值由1978年的75.85亿元增长到2008年的7 171.58亿元,在短短30年时间里增长了约94倍,年均增长速度为16.37%,高于我国GDP的年均增长速度。然而,从经济增长的质量来看,广西经济发展状况却并不乐观。具体表现在以下几点:(1)社会劳动生产率虽然增长较快,但是发展水平和发展层次并不高;(2)产业结构不合理,高度化水平依然偏低;(3)投资结构不恰当,投资规模与其他省区相比还较小;(4)人均GDP与GDP发展不同步,相对来说还比较低;(5)科技水平提高显著,但对经济贡献率还很低;(6)对外开放规模不大,市场化水平低。鉴于此,为了找出广西经济增长的决定因素,发掘潜力因素以及分析当前经济发展的薄弱环节所在,有必要对广西经济增长的影响因素进行深入研究,这对促进广西经济增长,巩固改革开放成果,指导经济改革实践,不仅具有重要的现实意义,更具有深远的历史意义。

一、经济增长理论综述

自现代经济增长理论诞生以来,经济增长的源泉问题就成为经济学家们探讨的理论焦点。长期以来,经济学家们对经济增长的动因进行了大量的探索与研究。亚当.斯密通过不同要素对经济增长贡献差异的分析认为一国的总产出取决于劳动、资本、土地的数量,从而为以后经济增长理论的研究奠定了基础;以哈罗德、多马为代表的古典经济增长理论学派认为资本积累率是决定经济增长的唯一要素,投资是经济增长的原动力[1,2];以索洛、斯旺为代表的新古典经济增长理论学派认为经济增长是资本积累、劳动力增加、技术进步综合作用的结果,经济增长率决定于资本和劳动的增长率,以及随时间变化的技术变化[3,4,5];而以罗宾逊为代表的新剑桥经济增长学派则认为,经济增长率不仅取决于资本生产率,还取决于各收入阶层的储蓄率及其在总收入中所占的比率[6];20世纪80年代后,以罗默、卢卡斯为代表的新增长学派将人力资本概念引入经济增长理论,认为知识和人力资本是经济增长的发动机[7,8];与此同时,以诺斯为代表的新制度经济学派则强调制度因素才是经济增长的决定性因素[9]。

二、指标选取与数据收集

综合以上各经济学派对经济增长影响因素的概述,同时考虑到现实经济中数据的可获得性,本文拟从产业结构、物质资本、劳动力因素、科技水平、人力资本,制度因素等六个方面选取影响经济增长的13个指标对广西经济增长情况进行深入分析。具体的指标体系设定见表1。

表1中指标的数据来源为1995-2009年广西统计年鉴,时间范围选择1994-2008这段时期,数据类别为时间序列。需要说明的是,部分指标数据是根据原始数据计算整理获得。同时,为了下面计算方便对原始数据的位数进行了取舍处理。

三、灰色关联分析理论介绍

灰色关联分析是指定量地比较或描述系统之间或系统中各因素之间在发展过程中随时间而相对变化的情况,其基本思路是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近,相应序列之间关联度就越大,反之就越小[10,11]。灰色关联的表示方法很多,其中,灰色综合关联度既体现了序列曲线间的相似程度,又反映了二者相对始点变化速率的接近程度,在各研究领域中较为常用。因此本文采用该指标对影响广西经济增长的相关因素进行分析,其计算步骤如下:

1.设序列X0=(x0,x1,x2,…,xn)和Xi=(xi(1),xi(2),…,xi(n))分别为系统的参考数列和比较数列。其中,i=1,2,…,n。

2.在对序列进行零化像处理基础上求灰色绝对关联度$\epsilon {}_{0i}=\frac{1+|s{}_0|+|s{}_i|}{1+|s{}_0|+|s{}_i|+|s{}_i-s{}_0|}$。

3. 为避免序列量纲不一致问题,首先对系统序列进行无量纲化处理。然后求灰色相对关联度$r{}_{0i}=\frac{1+|s^{\prime }{}_0|+|s^{\prime }{}_i|}{1+|s^{\prime }{}_0|+|s^{\prime }{}_i|+|s^{\prime }{}_i-s^{\prime }{}_0|}$。

4.求灰色综合关联度ρ0i=θε0i+(1-θ)r0i;θ∈[0,1]。这里分辨系数θ取0.5。

四、广西GDP与各影响因素的灰色关联分析

以按支出法计算的年度广西GDP X0为参考序列,以三大产业总值X1、X2、X3、全社会固定资产投资X4、基本建设投资X5、从业人员总数X6、职工工资总额X7、科技活动人员数X8、科技活动经费筹集总额X9、每万人在校大学生X10、预算内教育支出X11、对外开放度X12、市场化程度X13的历年统计数据资料为比较序列,根据前面灰色关联分析的计算步骤,带入数据计算整理,分别得到1994-1998年、1999-2003年、2004-2008年过去三个历史阶段广西GDP与各经济增长影响因素的灰色综合关联度矩阵。见表2。

从表2三个历史阶段各经济增长影响因素的灰色综合关联序排序可以看出,产业结构和物质资本这两个指标一直是影响广西经济增长的主导因素。其中,在第一、三阶段,影响广西经济增长最重要的因素是产业结构,在第二阶段是物质资本。

产业结构反映了一个地区经济发展的方向和水平,合理的产业结构是地方经济取得最佳效益的前提和基础。在产业结构指标中,第三产业产值在三个历史阶段一直是拉动广西经济增长的主要动力。在第一阶段,产业结构呈“三一二”的发展态势,第二产业对经济增长的影响最不突出,这主要是因为该时期广西工业企业中传统企业比重太大,而且规模偏小,结构单一,产品科技含量低,在市场中缺乏竞争力。到了第二、三阶段,产业结构转变为“三二一”的发展态势,由于一大批科技导向性较强的新型企业慢慢崛起,第二产业对经济的作用开始逐步提升。第一产业在三个历史时期对广西经济的影响起伏较大。在第一阶段,第一产业在所选取的13个二级影响因素指标中,其对经济增长的影响程度仅次于第三产业,排第二位。这主要是由于第一产业在国民经济中所占比重过大的原因所致。到了第二、第三阶段,第一产业对经济增长影响较第一阶段有所下降,原因可能在于第一产业受自然条件约束较大,机械化程度低,农业生产基本还是停留在传统的耕作方式上,使得第一产业对经济增长的贡献率不高。

物质资本投入是推动经济增长的重要力量,适当的物质资本投入能够为经济发展提供必要的物质基础。从三个阶段物质资本指标关联度排序可以看出,固定资产投资对广西经济增长的影响作用在不断增强。第一阶段,固定资产投入相对较少,较低的投资率不仅影响了劳动力的就业水平,也使支撑经济快速增长的资本总量显得不足,一定程度上影响了经济发展的整体水平。在第二、三阶段,由于政府加大了固定资产的投资力度,投资率较前一阶段有所改善,然而投资品的供给仍然不能满足投资的需求规模。

从劳动力因素来看,其综合关联度排序在第一、二阶段分别为第四和第三位,这反映出劳动力数量和劳动力报酬对经济增长的影响程度逐渐增强。然而到了第三阶段,虽然劳动力因素的两个二级指标在绝对数量上都显著增加,但是其综合关联度排序却下降到第五位,这说明随着经济的不断深入,广西经济增长对劳动力因素的要求不再单纯地停留在数量和劳动报酬上,而是更加注重对劳动力素质的需求,高素质劳动力的匮乏已成为制约广西劳动生产率发展水平和层次的重要因素。

科学技术是知识经济时代经济发展的首要推动力量,加速科技进步是促进经济增长方式转变的重要途径。从科技水平来看,其综合关联度在第一阶段为第三位,第二阶段却急剧下降到第六位,这说明在广西经济迅速增长的同时,科技投入并不到位。虽然科技活动人员数和科技活动筹集总额在数量上都有所增加,但从总体来看,科技投入不足已经成为广西经济发展中的一个薄弱环节。到了第三阶段,其综合关联度排名上升到第四位,这说明随着近几年广西政府加大了科技活动经费的投入力度,科技水平显著增强,但其对经济增长的贡献率还较低。科技创新与技术进步一直被视为经济增长的引擎,今后广西应加大科技投入的力度和效度,不断提高科技因素对广西经济增长的贡献率。

人力资本可以提高物质资本投入的使用效率,从而使同样多的物质资本投入可以获得更多的产出,因此,人力资本对地方经济发展同样具有重要的推动和促进作用。从人力资本因素来看,其综合关联度排名在第一、二阶段都是第五位,说明人力资本因素对广西经济增长影响程度较小,这与长期以来广西教育水平低下、财政预算中教育支出所占比重相对较低有很大关系。到了第三阶段,人力资本的综合关联度排序上升到第三位,对经济增长的作用有所提升,这主要是因为近年来广西教育投入的增加以及高校招生人数的扩大的缘故。

制度因素对广西经济增长贡献率一直都较低。在第一、三阶段,其综合关联度排序在六个一级指标中一直是倒数第一位,虽然在第二阶段影响程度有所提高,但是提高程度不明显。究其原因在于西部地区整体开放相对较晚,直至1992年市场经济体制改革以后,改革开放的机会才慢慢由沿海地区逐步向中西部转移,这在一定程度上导致了广西对外开放程度低,市场化水平表现也不高。

五、广西经济增长影响因素的灰色预测分析

灰色GM(1,1)模型是灰色系统理论中的一种预测模型[12],由我国学者邓聚龙教授于1982年首先提出。为了反映各影响因素对广西经济增长影响情况的未来变动趋势,我们以2004-2008年这五年的统计数据为原始序列,对各个指标分别建立以下GM(1,1)模型:

1.广西区生产总值X0(k+1)=19144.0935e0.1909k-15710.0935。

2.第一产业总产值X1(k+1)=5173.9219e0.1597k-4355.9217。

3.第二产业总产值X2(k+1)=5663.3573e0.2342k-4409.3573。

4.第三产业总产值X3(k+1)=9274.2059e0.1628k-7912.2059。

5.全社会固定资产投资X4(k+1)=6066.9856e0.2537k-4802.9856。

6.基本建设投资X5(k+1)=3609.2286e0.2255k-2982.2286。

7.从业人员总数X6(k+1)=251094.8182e0.1075k-258445.8182。

8.职工工资总额X7(k+1)=2071.5786e0.1786k-1719.5786。

9.科技活动人员数X8(k+1)=70.1113e0.7791k-64.9013。

10.科技活动经费筹集总额X9(k+1)=200.0825e0.2042k-158.3025。

11.每万人在校大学生X10(k+1)=503.8440e0.1285k-445.8440。

12.预算内教育支出X11(k+1)=370.2493e0.2639k-271.4493。

13.对外开放度X12(k+1)=1.4671e0.0674k-1.3641。

14.市场化程度X13(k+1)=14.7756e-0.0279k+15.1726。

通过以上各预测模型我们对2009-2013年广西GDP与各影响因素的发展情况分别进行了预测,预测精度均表现为“好”,预测结果见表3。

对表3中预测的数据再次进行灰色关联分析,通过计算整理可以得出在2009-2013年这段时期广西GDP与各经济增长影响因素预测值的灰色综合关联度及排序情况,见表4。

表4显示,在2009-2013预测期内,广西GDP与各影响因素的灰色综合关联度排序较前述第三阶段有所变动,但变动幅度不大。影响经济增长的主要因素依然是产业结构和物质资本这两个指标,其中,物质资本的灰色综合关联序上升到第一位,这表明未来广西经济增长的最主要推动力量是物质资本投入,尤其是固定资产投入。与此同时,产业结构的影响程度下降到第二位,发展态势呈现“二三一”的格局。从二级指标的关联度排序可以看出,第三产业总产值对广西经济中增长的影响程度减小是导致产业结构影响力下降的主要原因,虽然第二产业总产值的影响程度有所提升,但是总体上产业结构对经济增长的影响程度呈下降趋势。其他指标的关联序与前述第三阶段完全相同,说明短时期内影响经济增长的其他因素对经济增长贡献率变化不大。

六、结论

通过对1994-1998年、1999-2003年、2004-2008年三个历史阶段广西GDP与各经济增长影响因素灰色综合关联度排序的不断变化情况可知,近15年来在广西GDP绝对量呈现大幅增长的同时,各类影响经济增长的要素对地区生产总值呈现变化的驱动作用大小也在不断变化。总体而言,产业结构变动和物资资本投入这两个指标一直是影响广西经济增长的主要因素;劳动生产率和科技水平虽然有了很大的提高,但是它们对经济增长的贡献度还很低;人力资本对经济增长的影响程度不断增强,制度因素受历史原因影响对经济增长的贡献一直保持较低水平。在对三个历史阶段系统分析的基础上,本文进一步对2009-2013年广西经济的发展情况进行了预测分析,结果显示,未来五年影响经济增长的最主要因素是物质资本投入,尤其是固定资产投资;产业结构变动由于受第三产业贡献度减弱导致对经济增长的贡献下降。

总之,地方政府今后应优化投资结构,提高资金使用效率,切实加强农业、交通运输业、能源等基础产业的投资力度,同时还应积极扩大高技术产业和传统产业技术改造投资,减少高耗能、高污染行业投资。与此同时地方政府还应制定合理的产业政策,加快产业结构调整,尤其是注重提升第三产业所占比重,以增强劳动力素质为手段提高劳动生产率水平,加大对教育和科技的投入资金,以实现广西省经济增长方式的良性转变和社会的可持续发展。

摘要：改革开放以来,广西经济发展迅速,地区生产总值年均增长速度高于我国GDP的年均增长速度,但是经济增长的质量及发展状况却并不乐观。鉴于此,为了找出广西经济增长的决定因素,发掘潜力因素以及分析当前经济发展的薄弱环节所在,有必要对广西经济增长的影响因素进行深入研究。这对促进广西经济增长,巩固发展开放成果,指导经济改革实践,不仅具有重要的现实意义,更具有深远的历史意义。

关键词：经济增长,灰色关联分析,灰色综合关联度

参考文献

[1]Harrod R.F.,An Essay in Dynamic Theory[J].The Economic Journal,1939,49(193):14-33.

[2]Domar E.D.,Capital expansion,rate of growth,and employment[J].Econometrica,1946,14(2):137-147.

[3]Solow R.M.,A Contribution to the Theory of E-conomic Growth[J].Quarterly.Journal of Eco-nomics,1956(70):65-94.

[4]Solow R.M.,Technical Change and Aggregate Production Function[J].Review of Economic and Statistic,1957(39):312-320.

[5]Swan T.W.,Economic growth and Capital ac-cumulation[J].Economic Record,1956(32):334-361.

[6]Robinson Joan,The Measure of Capital:The End of the Controversy[J].The Economic Journal,1971,81(323):597-602.

[7]Romer P.M.,Increasing Returns and Long-Run Growth[J].The Journal of Political Econo-my,1986(94):1002-1037.

[8]Lucas R.E.,On the Mechanics of Economic Development[J].Journal of Monetary Econom-ics,1988(22):3-42.

[9]North Douglass C,Structure and Change in Eco-nomic History[M].New York:W.W.Norton and Company.1981:20.

[10]王学萌.灰色系统分析及使用计算程序[M].武汉:华中理工大学出版社,2001:8.

[11]刘思峰,党耀国,方志耕.灰色系统理论及应用[M].北京:科学出版社,2004:32-56.

气象因素与玉米重大病虫害的关联 第5篇

1 试验地概况

新泰夏玉米种植时间以5月下旬—6月上旬为主, 试验地选择在翟镇、果都镇、西张庄镇等播种面积较大乡镇的具有典型代表性地块, 以0.067 hm2 (1亩) 大小为样本, 调查整个生长期玉米病虫害的发生情况, 统计分析出玉米主要病虫害与气象因素的关系。

免耕和秸秆还田技术, 缩短了播种、收获时间, 提高了年有效积温利用率。但也造成了土传病虫害的病原菌和害虫栖息地的改变, 积累了田间菌源和害虫数量;玉米品种的更换使得玉米病虫害发生了新的变化。

全球气候变暖是导致病虫害发生加重的原因之一。许多真菌病害的流行常与当年降雨量多有直接关系, 而病毒病的流行与冬春暖和、介体昆虫越冬基数高, 春季发生量大关系密切。

2 内容与方法

在玉米的生长期, 每5 d到试验田进行病虫害普查, 对发生的病虫坚持一天一调查, 填写病虫田间发生记载表, 记录玉米不同生长期重大病虫害发生的种类、发生的数量和程度, 同时结合近6年气象资料, 分析总结出主要病虫害与气象因素的关系 (详见图1~图5) 。

根据玉米的生长期, 不同气候条件影响下记录玉米不同生长期重大病虫害发生的种类、数量、程度。研究制定不同的应对措施, 建立相应的研究模式。

3 结果与分析

3.1 玉米病虫害种类

共记录近6年来新泰市玉米上发生的主要病虫害约有20种, 主要造成叶部病害的有大斑病、小斑病、弯孢菌叶斑病、圆斑病、灰斑病、锈病、褐斑病、顶腐病;常见的穗部病害瘤黑粉病;全株性病害有苗枯病、茎腐病 (青枯病) 、纹枯病、粗缩病、常见害虫有地老虎、玉米螟、玉米蓟马、棉铃虫、玉米蚜、黏虫、玉米穗虫等。

玉米全生育期长, 在不同的生长阶段所发生的病虫害种类不同。在苗期阶段, 主要发生的病虫害为灰飞虱及其传播的玉米粗缩病、苗枯病、地老虎、玉米蓟马、二点委夜蛾等;在成株前期 (抽雄前) 发生的主要病害有玉米粗缩病、褐斑病、瘤黑粉病、弯孢菌叶斑病、玉米顶腐病等, 主要害虫为玉米螟、棉铃虫、黏虫、玉米蚜等;玉米抽雄后, 主要病害为大斑病、小斑病、灰斑病、茎腐病、纹枯病、锈病、玉米粗缩病等;主要害虫为玉米蚜、三代黏虫、玉米穗虫等。

3.2 玉米主要病虫害发生与气象因素的关系

从图1可以看出:温度对灰飞虱数量的影响不明显, 随着相对湿度的增大灰飞虱数量增加, 这与当时的小气候和虫源基数有关。

从图2可以看出:玉米蚜发生关键期温度对其影响不显著。平均气温23℃左右, 相对于相对湿度85%左右时最适于玉米蚜的繁殖。

从图3可以看出:温度在30℃左右时二点委夜蛾数量有所增加, 湿度变化对其影响不大, 但是温湿度对二点委夜蛾成虫数量的影响不显著。

从图4可以看出:相对湿度对玉米弯孢菌叶斑病病株率的影响不显著, 但总体趋势是湿度越大发病率越高。

从图5可以看出, 温湿度的变化与玉米顶腐病的发病率趋势大致相同, 不同年份不同日期在不同的温湿度下玉米顶腐病的发病率不同, 说明温湿度对其发生有一定的影响, 但是影响并不明显。

4 结语

关联的因素 第6篇

灰色关联分析方法的基本思想是根据所研究的因子间动态变化中其变化的相似程度来判断因子间的密切程度的, 关联度是反映这种密切程度大小的度量, 关联度越大说明因子间变化的势态越接近, 其相互关系越密切。蚕品种各数量性状之间的影响, 前人已有过通径分析和回归分析, 为此本文首次运用灰色系统理论进行关联分析, 进一步论述原蚕品种各数量性状对单张原种制种量影响的强弱程度。

2 材料和方法

以我场2008年春季五个班组 (其中:一个场内原蚕组, 四个农村原蚕组) , 分别对871、872、夏芳、秋白、菁松、皓月、洞庭、碧波8个原种饲育生产繁育一代杂交种 (871×872、夏芳×秋白、菁松×皓月、洞庭×碧波) 。调查项目及数据采集以各班组生产统计报表数据为准进行分析。

3 灰色关联度计算方法

3.1 母序列与子序列

考虑到m个时间序列

N1, N1, 。。。。。Nm均属只让集, 且不一定相等, 这m个序列代表有m种因素, 另外再给定时间序列称为母序列。相应地, , 称为子序列。研究这m个子序列与母序列的关联程度。

3.2 原始数据初值化

3.3 求关联系数εi (k)

上式中:

为两级最小差, 为两级最大差, ρ为分辨系数, 取0与1之间的数, 一般取ρ=0.5。

3.4 求关联度

4 关联度的计算过程

以表1中对影响单张原种制种量的9个因素:单张原种孵化蚁量、克蚁收茧量、公斤茧粒数、张原种收茧量、健蛹率、全茧量、茧层量、茧层率、公斤茧制种量为例, 来说明关联度的计算过程。见表1。

以蚕品种为参考序列, 将原始数据初值化, 见表2。

根据表2求差值△i (k) =│x0 (k) -xi (k) │, 差值结果见表3。

由表3可知:

关联系数的计算。根据表3, 取ρ=0.5, 则

算得关联系数见表4。

关联度ri的计算。根据关联度公式:

计算得:r1=0.619, r2=0.692, r3=0.565, r4=0.722, r5=0.577, r6=0.555, r7=0.552, r8=0.560, r9=0.545。因此, 有r4>r2>r1>r5>r3>r8>r6>r7>r9的关联序。即单张原种收茧量>克蚁收茧量>单张原种孵化量>健蛹率>公斤茧颗粒数>茧层率>全茧量>公斤茧制种量>茧层量。

5 结果与讨论

5.1 从本文的分析结果看出在原产生产繁育制种工作中, 对单张原种制种量影响最大的是上一代蚕种的品质质量 (单张原种收茧量、单张原种孵化量、克蚁收茧量) , 即要求原种首先无毒, 卵量足、卵质充实、孵化整齐, 蚕体强健、好养。即维持蚕品种种性。

5.2 在原蚕生产工作中, 亦是提高原蚕繁育系数的关键。在加强防病防微工作同时重点做好:

5.2.1 精管细养。加强蚕儿生长发育期的各项技术措施的管理, 确保蚕儿发育整齐、蚕体强健, 无遗失确保蚕儿上蔟头数。

5.2.2 加强饲料管理。重点加强稚蚕期桑叶采摘质量标准、确保蚕儿发育整齐, 4～5龄前5天务必采摘优质成熟桑叶并加强储桑室桑叶保鲜工作, 认真做到良桑饱食, 确保蚕体强健, 以提高结茧率、克蚁收茧量、健蛹率, 降低公斤茧颗粒数、提高造卵数。

5.2.3 加强种茧期及制种期管理。重点是加强温、湿度、通风换气以及削、鉴蛹工和制种期雌雄交配、产卵等工作, 降低后期死蛹、死蛾发生和人为损伤、遗失, 提高单蛾产正常卵数。

5.3 加强蚕种后期 (冷藏、浸酸、检验检疫、保种、催青等) 管理工作, 确保向蚕农提供优质合格蚕种。

参考文献

[1]、73灰色系统理论教程邓聚龙

[2]、刘思峰灰色系统理论及其运用科学出版社2004年11月出版

关联的因素 第7篇

由于矿井火灾事故人因管理致灾因素是一个辨识较为困难, 且很难以准确数字来进行衡量的一个因素[3,4]。通过平煤六矿的事故资料和各种事故隐患资料, 结合人机理论和安全系统工程相关的理论知识, 认为人因危险源可以分为:人员生理负荷超限;健康和心理状况突然异常;先天性生理缺陷等。

管理危险源主要包括:指挥失误;操作失误;救护措施不力;管理不力等。

本文着重以管理因素危险源为依据, 管理致灾因素评价主要通过矿井火灾事故责任的分析和矿井工作责任制的规定与划分来进行处理和研究, 矿井火灾事故管理因素主要可以分为以下几个部分, 如表1所示。

1 灰色系统理论

1.1 灰色系统理论简介

灰色系统理论的研究对象不简单地是一个数学系统或受控制的物理系统, 它可能是一个包含政治、经济、军事、科技诸因素在内的复杂系统, 并且有决策、管理、咨询等人为因素的参与、影响和调控。管理科学是管理领域中着重研究管理决策的一个分支, 决策是管理科学中最强调的部分。灰色系统, 以其处理“少数不确定性”的独特优点, 进而成为管理科学的重要工具[5,6]。

灰色关联度分析是一种相对性的排序分析。各因素的灰关联分析, 目的是定量地表征诸因素之间的关联程度, 以便提示出灰色系统的主要特征。

1.2 关联度分析的主要步骤

1) 确定参考数列x0= (x0 (1) , x0 (2) , ……, x0 (n) ) 及被比较的数列xi (i=1, 2……, n) = (xi (1) , xi (2) , ……, xi (n) ) ;

2) 对原始数据作无量纲化处理, 即将x0, xi化作无单位的相对数值;

由于各数列的单位不同, 为了使其具有可比性, 需对原始数据进行无量纲化处理, 以便有利于不同量纲和不同量级因素的比较。无量纲化的方法很多, 譬如:数据初始化、数据均值化、数据极差化等。本论文采用数据极差化方法, 它是数理统计中经常使用的一种方法, 即:

式中xi——原始数据;

maxxi和minxi分别是数列xi中的最大值和最小值。3) 求差序列。记为

4) 求两极最大差和两极最小差

5) 求关联系数

6) 计算关联度

关联系数只表示各时刻数据间的关联程度, 由于它过于分散, 不便于比较, 因此, 用其平均值作为集中化处理的一种方法。

2 人因管理致灾因素对矿井安全评价影响关系的计算

1) 以平煤六矿2001.1~2001.12.24日的统计数据为依据, 根据平煤六矿专家组的意见, 给各个工种的管理致灾因素打分, 安全生产责任制A (0分~20分) 、安全生产规章制度B (0分~20分) 、安全教育情况C (0分~10分) 、安全技术措施计划D (0分~10分) 、危险源评价与修改E (0分~10分) 、重大危险源防范措施F (0分~10分) 、井下事故应急措施与应急计划G (0分~10分) 、安全事故研究分析情况H (0分~10分) 、管理评定总分I, 评分如下表格2。

以平煤六矿2001年1月~2001年12月24日的统计数据为依据, 将六矿各工种安全综合评价得分记为参数列x0, 将对其综合评价得分产生影响的人因、管理致灾因素记为比较列xi。各工种人因致灾因素包含平均三违率X1、平均伤亡人数X2、人员合格率X3、缺岗率X4, 各工种管理致灾因素综合得分 (X5) 是安全生产责任制、安全生产规章制度、安全教育情况、安全技术措施计划、危险源评价与修改、重大危险源防范措施、井下事故应急措施与应急计划、安全事故研究分析情况的综合结果, 具体情况如表3所示。

2) 经极并规范化无量纲化处理结果如表4所示。

3) 求差序列

计算结果如表5所示。

4) 计算关联系数

根据已求出的有关数值:

5) 计算关联度

3 结果分析

由此可见, X4与x0的关联度r4最大, 即X4是与x0发展趋势最为接近的因素, 或者说X4对x0影响最大的因素。x1与x0的关联度r1最小, 即x1与x0是发展趋势最不接近的因素, 或者说x1是对x0影响最小的因素。则得到灰色关联序为:r4>r5>r3>r2>r1。

由以上的关联度分析可以看出, 人因致灾因素包含的人员合格率和缺岗率对各矿井安全综合评价的影响是最大的, 这就告诉决策者, 在岗人员的文化素质是矿井安全的关键所在。其次是要降低缺岗率, 保证井下重要岗位时时有人看管。管理致灾因素对矿井安全评价的影响也是显而易见的, 一个好的管理制度对矿井安全有促进的作用, 反之, 则会损害矿井的安全状况。通过对影响矿井安全的致灾因素的分析, 决策者可以抓住事物的主要矛盾, 然后加以解决, 到达促进矿井安全生产的目的。

摘要：本文着重以管理因素危险源为依据, 利用灰色系统理论对矿井人因管理致灾因素井下灰色关联分析, 提出管理致灾因素中人员合格率和缺岗率对各矿井安全综合评价的影响是最大的结论, 为决策者进一步改善管理制度提供了理论依据。

关键词：管理,安全对策,灰色系统

参考文献

[1]胡尚池.物质危险源及其辨识的探讨[J].中国安全科学学报 (增刊) , 1993 (3) :3-5.

[2]吴宗之, 高近东.危险源评价方法及其应用[M].冶金工业出版社, 2001, 6.

[3]张甫仁.矿山重大危险源评价及瓦斯爆炸事故伤害模型建立的若干研究[J].工业安全与环保, 2002, 1:42-45.

[4]周长春.连续危险源危险性评价原理与方法及其在煤矿瓦斯灾害中的应用[D].北京:中国矿业大学博士学位论文, 1995.

[5]景国勋, 冯长根, 杜文, 等.井下运输系统环境状况的灰色聚类分析[J].煤炭学报, 2000, 4:181-185.

关联的因素 第8篇

关键词：灰色系统分析法；农副食品加工业；吉林省

中图分类号：TS2 文献标识码：A 文章编号：1674-0432（2012）-10-0227-1

0 引言

近年来，吉林省将食品工业作为支柱产业之一加大培育和推动力度，其中农副食品加工业對全省经济发展的作用和贡献日益增强，其支柱地位进一步得到确认。但是，吉林省农副食品加工业发展仍很不足，但主要是对农副食品加工业重视程度不够，对吉林省农副食品加工业的影响因素缺乏认识。本文通过对吉林省农副食品加工业影响因素的分析，找出吉林省农副食品加工业发展中存在的问题。

1 灰色关联理论描述

灰色系统理论是由我国学者邓聚龙教授于1982年创立一种研究“小样本”、“贫信息”不确定性问题的新方法。它以“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，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、演化规律的正确描述和有效监控。灰色系统模型对实验观测数据没有特殊的要求和限制，因此在社会、经济、工业、农业、生物、生态等许多系统中都有广泛的应用。

2 吉林省农副食品加工业影响因素的实证分析

将2002-2007年间吉林省农副食品加工企业的工业增加值（1990年不变价格）作为参考数列X0，将固定资产净值平均余额（修正后）、流动资产平均余额、从业人员平均人数、科技人员比重、市场占有率、资产负债率等6个因素看成一个灰色系统，各因素也分别作为灰色系统的一个因素，分别为比较数列X1，X2，X3 ，X4 ，X5，X6。

2.1 建立数据列

依据吉林统计年鉴，收集6年（2002～2007年）间吉林农副食品加工企业的相关数据，进行关联分析，以便求各因素对企业影响的关联度大小。

2.2 灰色关联度的计算

第一步：求各序列的初值像

作关联度分析计算时，数据列的量纲要相同，量纲不同时，要化为无量纲。常用的方法有初值化、均值化和区间相对值化。这里采用均值化（用平均值去除所有数据），这样即可使数列无量纲，并得到一个新的数列。

第二步：求差序列。

第三步：求两极最大差与最小差。

1.064178；

0.01758。

第四步：求关联系数。

，通常情况下，取 =0.5。

从而求得关联系数序列如表1所示：

表1 关联系数序列

注：经计算得出

相应的关联排序为：X1>X4>X2>X3>X5>X6

3 结论

根据前面的讨论，吉林省农副食品加工业的影响因素，固定资产的影响最大，并且，流动资产与参考数列的相关度也较高，也比较稳定，综合二者可以看出，资本的投入是影响农副食品加工企业的最重要因素。科技人员比重与参考数列的相关度排在第二位，说明该指标对参考数列的影响也很大，即科技人员比重所代表的技术进步因素是影响农副食品加工企业的很重要的因素。劳动量的投入对农副食品加工企业的影响逐年减弱，但是在相关度的排序中排在第四位。市场占有率所代表的吉林农副食品加工企业的外部竞争环境对企业的发展有一定的影响。市场占有率与参考数列的相关度排在第五位，资产负债率与参考数列的关联度排在最后，说明在列出的所有影响因素中，企业的债务状况对农副食品加工企业的影响最小。即影响因素按关联度排序为固定资产、科技人员比重、流动资产平均余额、从业人员平均人数、市场占有率、资产负债率。除此之外，政府因素也不能忽视。

影响吉林省农副食品加工业的主要因素依次为：资本投入因素、技术进步因素、劳动量投入因素、市场竞争环境因素、企业债务状况因素。

参考文献

[1]财政部会计资格评价中心编.中级会计资格财务管理[M].中国财政经济出版社，2007.

[2]王振，徐晋，綦振法.供应商竞争力分析及其灰色关联模型[J].系统工程与电子技术，2004.

[3]张文彤.SPSS11统计分析教程（高级篇）[M].希望电子出版社，2002.

[4]全国统计科研计划项目领导小组办公室.统计新视点.中国统计出版社，2003.

关联的因素 第9篇

关键词：经济增长,灰色相对关联度,因素

一、相关研究综述

改革开放以来, 我国经历了快速、持久的经济增长, 堪称世界奇迹。特别是2000-2007年, 各省区经济平均增长率都在8%以上, 经济规模不断壮大。进一步分析发现, 省区间经济增长并不平衡, 东部沿海地区明显快于内陆地区, 地区经济之间的差距呈扩大趋势。省区经济高速增长的背后靠什么力量支撑和推动, 为什么省区间经济增长会出现不平衡, 是由资本投入的差异引致, 还是由技术水平变动造成, 这些问题启发着我们的研究。纵观对经济增长的已有研究文献, 多是从科技投入角度出发, 如苏方 (2006) 运用协整理论和VAR模型, 对科技投入与经济增长的关系进行实证分析;米传民等从“R&D经费投入和科技人员投入”两方面, 运用相对关联度对江苏省科技投入与经济增长的相关性进行了研究。黄鲁成 (2006) 和叶喆喆 (2007) 等人运用灰关联度法分别分析了科技投入与北京市、福建省经济增长之间的关系;也有许多学者对各省市分别进行了研究, 但所采取的方法有所不同, 导致得出的结论也迥异。笔者认为经济增长主要是由消费、资本投入和技术进步等因素共同推动的, 应把它们放入同一研究框架进行分析, 为了使结论具有可比性, 同样采用灰色关联度法进行分析。

二、山东省2000-2007年经济增长影响因素的实证分析

根据山东省2000-2007年统计数据, 以2000年为基准, 得到其经费投入情况、科技活动人员情况、固定资产投资情况和山东省城镇居民消费人均支出情况如表1所示:

数据来源:《山东省统计年鉴》相关年度相关数据整理

(一) R&D经费投入情况

从表1可以看出:第一, 山东省自2000年以来R&D经费投入持续增长, 2001-2002年、2003-2004年、2004-2005年、2006-2007年增长幅度都较大, 分别达到44%、35%、37%和33%, 波动幅度也较大;第二, 2000-2007年, 除2003年外, R&D经费投入增长率显著高于GDP同期增长率, 这是一个可喜的发展势头。按照国际惯例, R&D经费投入的增长率应当高于国内生产总值 (GDP) 的增长率, 这样一个国家和地区科技发展的后劲和实力才能得到长期保持和不断加强。但是2001-2006年R&D经费投入增长率不理想, 2001年两者的增长率接近, 2003年两者的增长率相同, 2006年的增长率略高于于GDP增长率, 好在2007年R&D经费投入增长率又高于GDP增长率, 且绝对额度有较大幅度的增长。

(二) 科技人员活动情况

从表1可以看出, 在科技投入的人力资源方面, 山东省从事科技活动的科技人员总量波动比较大, 2000年时达到了23万人, 但2001年却下降了3010人, 到2004年也只不过27万多一点, 2005年又下降了4299人, 说明山东省的科技人员虽然总数是不断增加的, 但流失状况也很明显, 其基本特点是波动较大。从绝对数上看, 2000年只有23万名科技人员投入到山东的科技活动中来, 到2007年已达33万人, 比2000年增长了43%, 是全国平均数的2倍, 但绝对量低于江苏 (43万人) 、北京 (45万人) 、广东 (37万人) 等省份, 说明山东省科技活动人员的数量与先进省份相比仍需要投入。

(三) 固定资产投资情况

从表1可以看出, 山东省固定资产从2000年的2542亿元增加到了2007年的12537亿元, 总量增长明显且巨大, 但增长速度不够均衡, 自2001年的10%, 2002年的25%猛增到2003年的51.8%, 2004年依然维持了43%的高速增长, 2005年略有下降, 2006年仅增加了5%, 2007年比2006年稍有回升, 但增长速度也仅有12%, 低于前几年的增长速度, 其增长速度的变化趋势和GDP的增长趋势是一致的。

(四) 城镇居民消费人均支出情况

从表1可以看出, 山东省城镇居民人均消费支出以每年2%左右的速度递增, 2000-2007年增幅明显, 增加了92%, 其人均支出绝对数从2000年的5000余元增加到2007年的近10000元, 幅度增加明显;此外, 从表中可以看出, 城镇居民人均消费支出的增长趋势与GDP的增长趋势相当一致, 这也验证了近年来山东经济社会突飞猛进的发展和人民生活水平的不断提高。

三、山东省科技投入与经济增长的灰色关联实证分析

(一) 分析经济增长的影响因素

笔者通过多种方法建立相应的模型来分析各个因素之间的关系。灰色关联分析方法具有独特的优势, 它主要根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密, 对样本量的多少和数据分布的规律性没有特殊要求, 而且计算量小, 易于实现。鉴于本文的研究问题参考序列比较明显, 所以采用局部性模型中的相对关联度进行分析。具体过程如下:

第一步, 确定分析序列。设参考序列为X0 (t) ={x0 (k) |k=1, 2, …, n}, 比较序列为Xi (t) ={xi (k) |k=1, 2, …, n} (i=1, 2, …, N) 。

第二步, 标准化, 即对原始数据进行无量纲化和初值化处理。x (k) =x (k) /x (1) , 则初值化后相应的参考序列与比较序列分别为X0 (t) 和Xi (t) 。

第三步, 计算关联系数。

为序列X0 (t) 和Xi (t) 在时刻k的关联系数。式中|X0 (k) -xi (k) |=△i (k) 称为在K点X0 (k) 和Xi (k) 的绝对差;称为最小绝对差;称为最大绝对差;ρ称为分辨系数。

第四步, 计算关联度并对其进行排序。

参考序列与比较序列的关联度为序列在各时刻关联系数的均值, 记作。

(二) 山东省经济增长因素的灰色关联分析

根据灰色关联分析方法, 以2000-2007年山东省GDP序列数据为基础, 建立灰色相对关联度模型, 分析山东省经济增长的影响因素。

1、原始数据的处理

设山东省国内生产总值 (GDP) 为X0序列, R&D经费投入、科技人员投入、固定资产投资额、城镇居民人均消费水平分别为X1、X2、X3、X4序列。在计算关联度之前, 需要对原始数据进行无量纲化处理, 本文采用初值法, 将表1、表2中的原始数据分别除以2000年的数据, 得到初始化后的数据Y0、Y1、Y2、Y3、Y4 (限于篇幅略) 。

2、计算关联系数

将Yi序列各期的数值减去Y0序列对应期的数值, 各比较数列对参考数列各点对应差值中之最小值, 即△min=0;各比较数列对参考数列各点对应差值中之最大值, 即△max=2.8973。根据这些计算结果, 计算关联系数 (见表2) 。式中ρ为分辩系数 (0<ρ<1) , 本文取0.5。

3、求关联度

根据公式ri求出表2中Y0和Y1、Y2、Y3、Y4序列的相对关联度:

排序结果如下:

四、结论

山东省城镇居民人均消费水平、科技人员投入、固定资产投资和R&D经费投入与山东省GDP的相对关联度分别为0.7878、0.7337、0.6848、0.6645, 这说明GDP与这四项指标间均存在明显的正相关关系, 四者均促进了山东省的经济增长, 但城镇居民人均消费水平和科技人员投入两项的促进作用相比较而言更为显著。R&D经费投入与GDP的相关度为0.6645, 固定资产投资与GDP的关联度为0.6848, 表明R&D经费投入、固定资产在一定程度上促进了山东的经济增长, 但不显著。与江苏、广东、浙江、北京等科技人员投入与GDP的强相关度相比, 山东省的科技发展和自主创新能力有待于进一步的提高。

参考文献

[1]、米传民, 刘思峰, 杨菊.江苏省科技投入与经济增长的灰色关联研究[J].科学学与科学技术管理, 2004 (1) .

[2]、黄鲁成, 李晓英.北京市科技投入与经济增长关联的实证分析[J].科技管理研究, 2006 (4) .

[3]、山东省统计局.山东统计年鉴[M].中国统计出版社, 2008.