中国计量学院现代科技学院参赛论文-陈帅-章伟薇-骆喆霞

3?1?131判断矩阵为??122??1512m?n算一致性指标CI?maxn?15??122?，其最大特征值为m?4.0145。通过一致性检验计max?13?131?4.0145?4??0.0048

4?12查找相应的平均随机一至性指标RI，见表11。

表11：平均随机一致性指标RI 1 2 3 4 5 6 7 8 9 n 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 RI 此时n?4，故查表得RI?0.90，计算一致性比例CR?一致性成立。

作归一化处理后得到4个指标的权重比例如下：

?1?0.4829,?2?0.1570,?3?0.2720,?4?0.0882

CIRI?0.00480.90?0.0054?0.1故

根据公式（15），代入各个指标值与权重值，计算得到世博会对经济的综合影响力，所求得的数据结果如下表12。

表12：世博会对经济的影响力 年份 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 0．0800 0．1193 0．1378 0．1600 0．2074 0．2288 0．2206 E 年份 2010 2011 2012 2013 2014 2015 0．3824 0.2130 0.2066 0.1910 0.1669 0.1347 E 世博会对经济的影响力体现在投入相对率指标、第二、三产业相对率指标、就业相对率指标上，对其加权求和得到2003年到2015年的经济的综合影响力的量化值，分析表12中的数据可得到随着时间越接近世博会的开展，其对经济的影响力越大，当世博会结束后，其对上海的经济的影响力逐渐减弱。

六、模型的改进

2010 年世博会将是一次商机无限、市场空间巨大、各参展方均会享受到明显的共同利益的盛会。我们对上海世博会对上海自身的经济影响力进行了评估。在实际生活中，世博会同样会对周边的一些城市起到经济带动作用。最主要的是,世博会可吸引成千上万的世界各国各个层次的游客到上海来,按照有关部门预测,这个数字将超过7000 万人次。据估计这些人中有30%到35%的人会选择留下来继续在上海周边的江南名胜进行旅游，2000多万人次进入周边城市，这些人的消费绝大多数都是在第三产业上，所以对周边城市的第三产业起到很大的带动，建立周边城市的经济带动指标L4。

L4?世博游客的消费各城市第三产业值-世博游客的消费

最后把所有的指标通过层次分析模型，求得世博会对经济的影响力。

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七、模型的评价

模型的优点：

（1）在对世博的影响力的定量评价方面，我们从世博投资直接带动的经济效益、世博对第二、三产业以及就业量的影响三个方面订立指标，并通过层次分析方法对其进行加权，形成综合指标，在一定程度上能够反映世博对上海经济的影响力。

（2）运用乘数效应这一宏观经济学的效应对世博投资造成的收益进行了分析，能较好的反映世博带来的经济收益。

（3）在对世博未知的数据上，我们结合了上海不同方面不同时期的发展特点，对所需数据运用自回归等方法进行了合乎实际的预测，突破了数据不足的局限。

（4）对于世博对上海经济的影响，我们根据世博会召开的不同阶段具有不同的特点，对其影响分为三个阶段，即世博筹备期、世博开展期间、及世博后的效应，进行讨论，根据有针对性。

模型的缺点：

（1）指标的定义存在一定的主观性，由于问题的复杂因素较多，不能对所有因素进行全面考虑。

（2）问题涉及很多方面的相关数据，对数据的收集有一定的依赖性

八、模型的应用与推广

本文提出的世博会对上海经济发展的影响力定量评估的模型，不仅可用于上海世博会，通过搜集相关数据，还可用于其他重大事件对事件发生地的影响，如：奥运会的召开对北京经济发展的影响。本模型还可用于预测一些未发生事件的影响，以便主办方能更好的制定应对方案。

参考文献：

[1]张世贤,马莉，奥运经济与世博经济之比较研究，社会科学,1(5),19-24,2004 [2]姜启源等，数学模型（第三版），高等教育出版社，2004.2，第224页； [3] 2010年上海入境旅游人数预计，

http://www.chinairn.com/doc/70310/603606.html [4]苏福功等，要想方设法发展旅游产业，

http://www.17u.com/news/shownews_108936_0_n.html，2010.09.12 [5]上海统计局.上海统计年鉴.中国统计出版社.1993-2008

[6]张磊,毕靖,郭莲英.MATLAB实用教程.北京:人民邮电出版社,2008

[7]课题组,2010年世博会对上海第二产业的带动作用[J],上海市经济管理干部学院学报,1(4),1-12,2003.

[8] 何梓源,傅寒韵,上海世博会对就业溢出效应的理论和实证研究[J]. 商业文化(学术版),2009,(9).

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附录

附录一：

x=[272.81，286.43,311.89,324.76,337.07,351.81,390.85,466.75,490.83,545.46, 648.30,696.54,781.66,893.77,1114.32,1519.23,1990.86,2499.43,2957.55, 3438.79,3801.09,4188.73,4771.17,5210.12,5741.03,6694.23,8072.83, 9247.66];%the number of ill men %plot(x,'*') mu=mean(x);

r=[]; %self co-variance function n=length(x); for k=0:30 r(k+1)=0; for j=1:n-k

r(k+1)=r(k+1)+(x(j)-mu)*(x(j+k)-mu); end

r(k+1)=r(k+1)/(n-k); end

ro=r/r(1); %self relation function plot(ro)

x1=x;y1=x;% x1 indicate xt-1,y1 indicate xt y1(1)=[];

l1=length(y1); x1(end)=[];

xz1=[ones(l1,1),x1];

[b,bint,r,rint,stats]=regress(y1,xz1) x2=x1;% x2 indicate xt-2 y2=y1; y2(1)=[];

l2=length(y2); x2(end)=[]; x1(1)=[];

xz2=[ones(l2,1),x1,x2];

[b,bint,r,rint,stats]=regress(y2,xz2) %z(end)=[];

%xz=[ones(l2,1),x1,x2,z];

%[b,bint,r,rint,stats]=regress(y2,xz) x3=x2;% x3 indicate xt-3 y3=y2; y3(1)=[];

l3=length(y3); x2(1)=[]; x1(1)=[];

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x3(end)=[];

xz3=[ones(l3,1),x1,x2,x3];

[b,bint,r,rint,stats]=regress(y3,xz3) 附录二：

Y=[1042.87 1036.24 1038.36 1030.29 1023.82 1048.71 1060.49 1029.52 1066.83 1136.89 1188.14 1240.63 1301.72 1352.77 1408.3 1471.9 1534.8]';

x1=[740.47 1151.61 1567.72 1956.84 2048.95 2010.75 1970.24 2169.72 2356.71 2531.29 3076.68 3782.25 4186.86 4762.86 5568.49 6656.12 7586.02]';

x2=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3076.68 3782.25 4186.86 4762.86 5568.49 6656.12 7586.02]'; X=[ones(size(x1)),x1,x2];

[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X) figure (1)

rcoplot(r,rint) hold on refline(0)

title('残差图') figure (2)

z=b(1)+b(2)*x1+b(3)*x2; plot(x1,z,x1,Y,'*') 附录三： 年分 q p 1993 740.47 1042.87 2002 2531.29 1136.89 1994 1151.61 1036.24 2003 3076.68 1188.14 1995 1567.72 1038.36 2004 3782.25 1240.63 1996 年分 q p 2000 1956.84 2048.95 2010.75 1970.24 2169.72 1030.29 1023.82 1048.71 1060.49 1029.52 2005 2006 2007 2008 2009 4186.86 4762.86 5568.49 6281.12 7211.02 1301.72 1352.77 1408.30 1471.9 1534.8 1997 1998 1999 2001 2356.71 1066.83 14