智能化背景下上海市經濟增長的影響因素分析

匡 野

(上海工程技術大學， 上海 201620)

0 引 言

現有研究指出，上海的經濟增長速度與前幾年相比雖然有所放緩，但與全國其他地區相比，仍處于優勢地位。經濟增長水平代表著一個城市的發展程度，若能借助智能化手段對過去七年間影響上海經濟增長的主要數據進行灰色關聯分析，則可發現其中潛在規律。通過本文研究，就可找到在智能全球化背景下中國經濟繼續保持穩定增長的重要影響因素及未來發展的主要路徑，同時也可為中國其他地區的經濟發展提供參照坐標。考慮到經濟增長領域所涉及到的為灰色模糊系統，因而影響其經濟增長的原因有很多。本文擬運用灰色關聯模型對影響上海經濟增長因素的順序和程度做實證分析，對此可展開研究論述如下。

1 灰色關聯度分析

與其他的相關分析方法(如主成分、方差、因子分析等方法)相比，灰色關聯對計算量的要求較小，對樣本的數量和樣本的特征也沒有明確的限制，分析效果更好。灰色關聯法一般通過分析系統中各主要因子間的關聯，來確定可能導致整個系統發展的次要和主要因素，再根據其曲線的幾何相似度，判斷因素之間的關系。一般而言，形成曲線的幾何形態越相類，與之對應序列的關聯度則越大。

1.1 灰色關聯公理

條件10≤γ(X0,Xi)≤1,γ(X0,Xi)?X0=Xi;

條件2|x0(k),xi(k)|越小，γ(x0(k),xi(k))越大，則稱γ(X0,Xi)為Xi與X0為關聯度。γ(x0(k),xi(k))是Xi與X0在k點的系數。其中，

γ(x0(k),xi(k))=

(1)

所以，將ε稱為分辨系數。

1.2 灰色關聯度的計算

Step2求X0與Xi初值像，Δi(k)=|X0′(k)-Xi′(k)|,Δi=(Δi(1),Δi(2), ...,Δi(n)),i=1,2,...,m。

Step4計算關聯系數，γ(x0(k),xi(k))為Xi與X0在k點的關聯系數，記作γ0,i(k)，有:

(2)

在關聯系數的算式中，早期相關理論研究學者通常取ε=0.5。近年來，越來越多學者在其實際的應用中發現ε=0.5的不足，例如，對于分辨系數ε=0.5的不合理性，申卯興等人經過數學推導和論證，得出分辨系數ε=0.05時更符合實際情況，并且能夠進一步提高灰色分析的分辨率，該論述得到了許多學者的肯定。

基于此，取分辨系數ε=0.5。

Step5計算灰色關聯度，有:

(3)

2 實證分析

2.1 指標選取及數據收集

由于影響一個城市經濟增長的因素較為多樣，文章將影響因素分為2類.一類是第一、二、三產業；另一類則包括消費、投資、對外貿易。考慮到數據的可獲得性，文章將采用上海市2010～2016七年間GDP數據代表上海市經濟增長，并用上海市固定資產投資數據來表示總投資，用上海市達到社會消費品零售總額數據表示總消費，用上海市進出口總額數據表示對外貿易差額。以上全部數據都來自《上海統計年鑒(2017)》的面板數據。

為了能夠正確地觀察到影響上海市經濟增長的關鍵特征指標，基于城市經濟增長指標的相關研究，選取第一產業、第二產業、第三產業、總消費、總投資、進出口總額6個指標作為研究的自變量，見表1。

表1 變量指標

根據以上7項變量指標，對已經發布的面板數據進行整理和匯總，結果見表2。

表2 2010～2016年上海市經濟增長相關數據

2.2 各個指標的去量綱化處理

由于各個指標的計算單位不盡相同，因此無法忽視其差別直接進行對比。為了便于建立起各指標間的關系，需要對表2中的相關指標進行處理。對此過程可闡釋分述如下。

(1)計算指標X0-X6的算術平均值，可得到：

(2)研究可知：

(4)

運算后得出表2各個指標的初值像，計算結果見表3。

表3 2010～2015上海市經濟增長相關數據均值像

2.3 各個指標的均值像分析

由計算結果可知，選擇的6個自變量指標的變化范圍與因變量指標的變化范圍大體接近，這即表明論文選取的自變量指標能夠較為正確地反映出上海市的經濟增長情況，仿真繪制曲線如圖1所示。

圖1 均值像折線圖

由圖1可知，2010～2016年上海市生產總值與第一、二、三產業、總消費、總投資、進出口等變量指標之間存在密切關系。

2.4 灰色關聯度計算

由各指標均值像，求解X1,X2,X3,X4,X5,X6與X0對應序列Δi(k),i=1,2,...,6。 由Δi(k)=|X0′(k)-Xi′(k)|,Δi=(Δi(k),Δi(k),...,Δi(k)),i=1,2,...,m，可得：

Δ1=(0.18, 0.13, 0.08, 0.04, 0.15, 0.08),

Δ2=(0.18, 0.13, 0.08, 0.02, 0.01, 0.14),

Δ3=(0.16, 0.08, 0.05, 0.01, 0.00, 0.09),

Δ4=(0.06, 0.02, 0.01, 0.00, 0.01, 0.03),

Δ5=(0.03, 0.03, 0.02, 0.02, 0.03, 0.01),

Δ6=(0.22, 0.12, 0.07, 0.02, 0.04, 0.10),

Δ7=(0.33, 0.22, 0.13, 0.02, 0.08, 0.25),

找出Δi(k)=|X0'(k)-Xi'(k)|,k=1,2,...,n;i=1,2,...,m， 以及其最大值與最小值，分別記：

(5)

由此可知：M=0.33,m=0。

對各個關聯系數進行加總平均，可得出如下關聯度，即：

故而，研究求得的各影響因素對上海市GDP的灰色關聯度見表4。由計算結果可知：2010～2016年上海市經濟增長(GDP)與總消費關聯度最大，與第一產業關聯度最小。

表4 各影響因素對上海市GDP的灰色關聯度

Tab. 4 Grey correlation degree of each influencing factor to Shanghai GDP

變量指標灰色關聯度變量指標灰色關聯度X1第一產業0.14X4總消費0.53X2第二產業0.21X5總投資0.44X3第三產業0.29X6進出口總額0.24

從產業結構來看，上海與發達國家產業推動經濟發展次序相同，即農業<工業<服務業，屬于較健康的發展態勢。從城市總收支角度看，城市消費對經濟的影響大于城市投資、大于城市對外貿易。

3 結束語

(1)從分析結果來看，上海市的經濟發展狀況、即GDP增長情況與第一、二、三產業及社會消費品零售總額、社會固定資產投資、進出口總額密切相關。

(2)第三產業(即服務業)對上海市GDP增長的影響最大，推動作用最為明顯。而第二產業(工業)和第一產業(農業)對上海經濟的影響程度依次降低，其中農業的影響最小。由此可知，目前上海正處于健康的經濟產業結構。

(3)社會總消費與上海市GDP的關聯度最高，為0.53。社會總投資對上海經濟增長的影響次之，為0.44；而進出口總額、即對外貿易增長對上海經濟增長的推動作用最小。

總地來說，通過智能化手段的研究運用后可以發現，上海市經濟增長整體情況基本處于健康態勢，但仍需進一步重視進出口、即對外貿易的發展。