经济学的发展史

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经济学的发展史范文第1篇

长期以来，经济学的发展均是围绕“竞争”来进行探讨研究，但是却忽略了在竞争中起重要作用的另一理念“合作”。“竞争”与“合作”作为经济学中的理念，在经济学的课文增添了很多经典案例。现如今社会的发展迅速，随着经济体的改变，笔者大胆的预测：“合作”理念将成为新经济学的主导，从而影响经济学的重大改革。

市场经济即是市场在进行资源分配中期基本型作用的经济，从我国改革开放来看，作为社会主义的中国搞市场经济，客观上肯定了“竞争”是市场经济中不可或缺的一部分，但肯定“竞争”的同时，“竞争”自身并不能代表这个市场经济。“竞争”在市场经济中可以充分的调动劳动群体的积极性与创造性，但是为了保证市场的正常运行，避免不必要的矛盾的发生，必须采用“合作”来维持市场经济的有序发展。在市场竞争中，没有绝对的“竞争”与“合作”，更多的采用以“竞争”为基础上的“合作”。所以，经济学有以“竞争”为主导转向“合作”是社会发展与市场经济的客观需要。

一、“合作”理论在经济学中的意义

哲学在经济学的发展过程中，一直发挥这重要的指导作用。“合作”型经济学是坚持基础原理为指导，一切从实际出发，客观分析新型经济发展现象的体现。随着经济的发展，全球交流日益密切，伴随着“全球化”与“一体化”条件的不断完善，“合作”将在“全球化”和“一体化”进行中发挥着重要的作用。“合作”有利于误会的降低，在全球化过程中，有利于帮助各国家之间交流的摩擦，达到“”实本文由收集整理现共同发展，促进全球化经济发展，实现资源在全球范围内进行合理的分配和利用，使市场经济在世界范围得到深化和发展。

“合作”经济学切实符合中国国情发展，中国作为世界人口第一大国，其占主导地位的经济学理论却存在着严重的不足，缺乏人文关怀和人性化的管理理念；而合作经济学恰好符合这一经济理念，在注重人文关怀和人性化管理。

近些年来随着数学发展，在经济学中的数学在某种程度上被滥用，传统的经济学已经沦为数学的“奴隶”，数学中经济学中发展应用的程度越高越复杂，在实际市场操盘时把经济学看成数字的无限演算，如此不切合实际的理论推算，必然导致经济学走进误区。因此经济学随着数字化信息的到来，经济学过多的注重数字带来的客观性，往往忽略了以“人”为主题的社会，合作经济学注重在竞争带来的效益的同时坚持人性化管理理论。所以合作必将成为21世纪新经济的主流。

二、中国社会文化发展背景奠定了合作经济学的基础

中国自古以来注重传统文化与社会经济的发展，在封建主义的国家中，由于经济的影响往往决定了国家帝王的更替。在中国传统文化思想中蕴含了丰富的经济学思想。例如：道家主张“无为”思想即使完全开放的自由市场；法家的“严刑峻法”主张，可以说成是国家干预市场经济及哲学启蒙思想等等。

在传统经济学的发展史中，我们不难看出经济学在以往的发展是以“竞争”为主流，如今提出“合作”经济学，并不能说明竞争经济学是错误的。作为竞争经济学本身来讲其最为突出的贡献是提出了竞争，揭示了竞争市场，并指导市场的发展。而市场的另一面合作在传统经济学中一直被忽略。而早在中国文化中，如：“无为”、“兼爱”、“非攻”、“以和为贵”等思想都带有“合作”的气息，这些古典思想必将作为合作经济学的哲学基础，为创建“合作”经济学提供良好的文化发育土壤。

三、合作经济学的主要内容依然围绕生产力与生产关系进行研究

1.合作经济学生产力的发展方向为生产力的交往

生产力的交往分为两种：一种是人与自然界之间的交往；另一种是人与人之间的交往合作对话。生产力的发展过程是负责的，他不仅包含客观技术与条件的改进，还包含人们在生产过程中的相互影响的关系。任何一个“产品”的生产都是有众多生产力共同协作的结果，在新型经济学中，人们的生产过程是一个不可分割的流水线，只有一起劳动，互相协作、取长补短，才可以确保生产安全无误的进行。整体化的经济需要“合作”来进行优化，来实现整体功能大于各个部分的功能之和。

2.实践型生产关系

实践的生产关系有社会性生产关系和技术性生产关系两种。在社会的生产实践中，合作发挥着不可替代的作用，它将技术性生产与社会性生产两种不同的生产关系相结合起来，使生产和技术有效的互补，促进社会经济的发展。从总体上讲，社会性生产关系主要体现了生产价值，因此生产关系对物质生产关系的实现有着一定的制约作用，而物质性生产关系体现为价值，所以我们更要重视物质生产关系的“合作”实现。

四、结束语

经济学的发展史范文第2篇

关键词：市场经济；高校；企业经济学；影响

高校企业经济学是相对独立于整体微观经济学的学科，是通过综合分析考量当前我国市场经济发展现状的基础上，对经济管理理念进行创新而设置的企业经济管理体系，是在遵守基础性的微观经济学理论知识的基础上，对企业经济管理理念的革新过程。目前，我国高校企业经济学的教学现状依然不容乐观，存在诸多方面的问题亟待解决完善，基于此，在市场经济发展的前提背景下，本文简单分析了当前我国高校企业经济学教学现状（存在的问题），并针对所产生的教学问题，提出几点建设性改进或完善策略，期望本文的分析阐述能够为我国的高校企业经济学教学改革提供一定的参考与指导。

一、浅析我国高校企业经济学教学现状（存在的问题）

1.重视理论知识的传授，忽视实践教育的价值

目前，虽然我国大多数的高校均设置了企业经济学这一专业，但是，由于全国各地的高校并没有设置统一系统的教学大纲，甚至连企业经济学的研究范围都不明确，缺乏统一、科学认识，而且各大高校的企业经济学研究认识自始至终对我国市场经济发展现状认知不深刻，缺乏与时俱进的调整和相应的教学结构，忽视实际的企业经济学教学与我国市场经济发展之间的联系研究，依然停留在照本宣科的传授理论知识，学生只能被动的接受教师“灌输式”的教学方式，对学生的健康发展并不能起到实质性的作用。举个例子，在企业经济学的教学过程中，教师往往注重学生对书本上的理论知识的分析、粗浅的理解，依然采用板书的形式，将深奥的理论知识灌输给学生，并没有进行一系列的市场调查考证，考证相应的理论知识能否有效的契合我国企业经济发展实际情况，在教学过程中，并没有与鲜明的市场经济运行规律或者相应的案例进行有机融合，学生不懂得其教育价值，而且灌输式的教学课堂，往往会挫伤学生的学习积极性，不利于学生健康成长，同时不利于学生毕业后的就业。

2.教学内容及教学手段均比较落后

实际上，我国正式引入企业经济学的时间较晚，而且大量的教学内容均来自于国外，与我国的市场经济发展情况相脱节，其中大量的教学案例均为国外比较典型、成功的案例，与我国高校学生的心理接受能力、思考判断能力等实际上存在很大的差距。我们以企业经济学理论教学为例：企业经济学的理论知识的创设，大多数情况下，是以完全信息假设作为设立的前提，如在博弈论的引入中，国外的理论知识为，不完全信息模型在一定程度上也存在均衡解，但是，由于我国经济制度、法律体系与国外的差别，国外的消费者以及产品生产者之间掌握的信息，所出现信息不对称的几率比较小，因此，该理论对国外企业的经济发展行为具有极强的解释力。但是，我国消费者与产品生产者所掌握的信息，存在严重的不对称现象，所以，该理论对我国企业经济发展行为的解释力不强。因此，不符合我国经济制度、法律体系的教学内容，难以调动学生的学习兴趣，难以实现全面的提升学生的综合素质的目的。除了教学内容的落后，在教学手段上也比较落伍，难以满足学生综合素质提升、发展的需要。目前，我国大多数的高校，在企业经济学教学中，依然采用传统老旧的“灌输式”的教学方法，在形式上表现为：学生从一个大学校门不是直接过渡到社会，而是重新走入另一所校门，即社会课堂，在高校学习期间，学生对企业经济运行几乎没有实质性的认识，更谈不上了解企业，而且现实生活中，学生学习到的理论知识已经严重脱节于现代企业经济的实际运行，无用武之地，培养出来的学生难以适应社会的发展。

二、阐述几点建设性问题的改进或完善策略

1.理论与实践的共同关注，甚至更加注重培养学生的实践能力

根据我国市场经济发展特点及规律，制定详细的、科学的企业经济学教学体系，重视教学结构的与时俱进，集中精力研究市场经济发展与企业经济学之间的关系，明确的掌握我国企业经济学的研究方向，其中，重点考量我国的法制环境以及相应的产权制度，将其与国外发达国家的企业经济学教学理念区分开来，构建企业诚信体系。另外，在立足于企业文化、市场行为以及市场绩效三者统一协调的基础上，在尊重国外企业经济学理论的就前提下，将其作为我国现阶段企业经济学教学研究的重点与方向，与此同时，提出适应我国市场经济发展国情的企业经济学理论，并加强其研究力度。

2.编订适应我国学生学习、掌握的教材内容，并多渠道的拓展教学手段

目前，我国高校企业经济学教材内容有待进一步规范和调整，应该根据我国市场经济发展转台，全国范围内所有设立了企业经济学专业的高校，集思广益，确定与我国企业产业发展实际情况相一致的企业经济学内容，促使学生所学习、掌握的理论知识能够更加高效、优质的解释我国企业经济发展过程中所出现的产业行为或现象，从而带动学生的学习兴趣，提升学生的主观能动性，少一些拿来主义，多一些中国特色，从而在提升教材内容编订质量的基础上，全面的提升学生的综合素质，以便他们毕业后顺利就业。另外，还需要多渠道的拓展教学手段，如：利用先进的互联网技术，构建企业经济学教学信息资源的共享平台，教师、学生均可以跨时空界限的实现线上线下互动，改变传统的“灌输式”教学模式，将学生由被动式学习转变为主动式学习，同时，可以开展丰富多彩的课外技术交流活动，鼓励支持学生积极参与，全面的提升学生的动手实践能力，而且在动手实践的过程中，使学生的理论知识得到强化，形成持久而强大的良性循环，帮助学生树立自信心，从而全面的提升学生的综合素质，为毕业后顺利就业打好坚实的基础。

结语

总之，为了全面的提升我国高校企业经济学教学水平，需要在结合我国当前市场积极发展实际情况的基础上，融入更多具有中国特色的教学内容（案例等），注重培养学生的实践能力，多渠道的拓展教学手段并加以优化等。本文的分析阐述可能存在一定的片面性，但是不能忽视其研究价值，期望本文能够为我国的高校企业经济学教学改革提供一定的参考与指导，产生一定的积极效用。

参考文献：

[1]李国文.从经济学视角分析我企业失信问题[J].世界华商经济年鉴•科技财经,2012,19(6):9.

[2]王均.基于制度变迁理论的中国高校产业管理体制改革研究[D].北京师范大学,2009，17（9）：156-158.

[3]赵嘉馨.上海市属高校资产经营公司运营模式研究[D].上海师范大学,2009，25（11）：215-216.

[4]龚丽敏,江诗松.多理论视角的新兴经济企业战略与行为研究最新进展[J].外国经济与管理,2014,36(7):72-80.

经济学的发展史范文第3篇

一、县域经济发展必须解放思想、开拓创新,明确科学的发展思路。

促进县域经济科学发展、和谐发展、跨越发展,一定要有开拓创新精神,要有科学的发展思路。2006年换届以来,××县始终把解放思想、创新思路、科学谋划、跨越发展作为首要的工作来抓,把解放思想渗透到各个领域、各个环节、各项工作中,时刻以创新的理念指导工作,以创新的思路谋划工作,以创新的实践完成工作。根据发展形势的变化,及时地对××的发展目标进行了新的明确定位,提出了“争创×ב三化’一流县,建设富裕文明和谐新××”的发展思路。工作中,不断强化“等不起”的责任感、“低不得”的目标感、“坐不住”的紧迫感、“慢不得”的危机感、“欠不起”的使命感,坚持“三化”并举、和谐发展、协调并进,依据工业、农业、城镇化建设工作实际,实行县四家班子领导分块抓落实的责任制,分块评比、考核、奖惩,确保了工农同步发展、城乡建设与旅游事业协调并进。

二、县域经济的发展必须以科学的理念推动工业化城镇化这个核心,实现工业化城镇化协调发展。

工业化是“三化”建设中最重要的一化,实现工业化是实现现代化的核心基础。没有工业化,城镇化就会失去产业支撑,服务业发展就失去了依托,“三农问题”就难以从根本上解决。因此,××县把工业放在重中之重的位置,坚定不移地深入实施工业强县战略,促进了工业经济跨越发展。一是立足××实际,发展特色优势产业。在巩固建材、医药、酿酒、化工、竹木和农产品加工等传统优势产业的同时,着力培育壮大新型无机粉体材料产业、电镀、太阳能和锰产业四大新型支柱产业。二是扶持培育一批重点规模企业。深化县领导、县直部门定点帮扶企业等制度,积极推进银企合作,着重把××海螺培育成年产值超10亿元的企业,把其他22家重点企业作为年产值超亿元的企业培育。三是实施园区建设大会战。2007年××工业集中区被评为自治区首批a类工业园区,并实行“一区三园”联动。先后投入资金1.5亿元,完成园区“五通一平”及2.7万平方米标准化厂房建设,工业集中区集聚功能和带动作用初步显现。四是创新举措抓强招商。通过制定实施“飞地工业”、引资入园“一票否决”、驻点招商、重奖招商先进等制度,在全县营造出浓厚的亲商、安商、富商氛围,实现了招商引资工作新突破。

城镇化主要解决城乡二元结构,工业、农业两大产业失衡问题。近年来,××县坚持以规划为龙头,城市建设与管理并重,走经营城市之路,有力地推进了城镇化。一是城镇规划取得较大进展。自2006年来,按照《××城市战略规划》和《××县城总体规划》,先后完成现状测量45平方公里,完成控制性规划设计20平方公里；组织编制了8个区域性详规,完成了县城给排水、燃气等专业规划。各乡镇总规修编工作进展顺利,并通过评审。二是认真把工业园区规划与城镇化发展结合起来。××县工业集中区为自治区a类工业集中区,分一区三园,即县城西产业园、溶江产业园、界首产业园,分别处于县城、国家级重点镇和自治区级重点镇,工业园区的建设极大地推动了城镇化建设步伐。三是城乡建设稳步推进。2005年以来投入资金10多亿元,完成了一批城市建设改造工程,县城面积从原来的3平方公里,发展到现在的12平方公里。房地产项目快速发展,仅2008年县城完成建筑面积38.7万平方米。各乡镇加大了基础设施建设力度,道路、排水排污、房屋立面改造、公共活动场所等建设不断完善,乡、村两级环境明显好转。四是想法激活三产,集聚人气。通过举办湘桂同源旅游推介会、桂林米粉节、国际市民古灵渠徒步大会等节庆活动,吸引了大批游客,提升了××知名度,繁荣了旅游市场,促进了城镇化。

三、县域经济发展必须以科学发展观引领农业,繁荣农村经济,实现城乡协调发展。

“三农”问题是县域经济工作的重点,而“三农”问题的核心是农民增收。近年来,××县认真贯彻实施“精品农业、礼品农业、工业农业”思路,取得较好成效。一是着力发展新型优势特色产业。每年从县财政安排600万元用于发展农业产业,银杏、葡萄等传统主导产业进一步巩固,甜玉米、食用菌、肉牛等三大新兴产业迅速壮大。从2006年试种几百亩甜玉米,到目前年种植增加到6万亩,××出口的甜玉米罐头占全国出口量的65%；食用菌从2006年70多万平方米增加到310万平方米；肉牛养殖从零起步,建成千头以上牛场2个,2008年出栏肉牛1.2万头。二是重点扶持规模示范场点建设。县财政每年安排200万元扶持规模示范场点建设。三是促进农产品加工企业蓬勃发展。全县有农产品加工企业1110多家,其中市级以上农业产业化龙头企业13家,莱茵公司被评为国家级农业产业化龙头企业。全县基本形成果蔬加工、酿酒业、林产、林化、中成药及植物提取物等农产品加工特色产业。2008年,全县农产品加工率达36%。四是扶持农业经济合作组织发展。全县现有农民专业合作组织57个,有10个协会建有生产示范基地并拥有自己的品牌。

经济学的发展史范文第4篇

关键词:ANN;经济学应用;发展趋势

中图分类号:F224．0 文献标识码:A 文章编号:1003―5656(2006)05―0005―07

人工神经元网络(Artificial Neural Network,简称ANN,下同)是一门活跃的边缘叉学科,研究它的发展过程和前沿进展趋势问题,对于经济学研究具有十分重要的意义｡神经网络理论是用来处理巨量信息和大规模并行计算的基础,既是高度非线性动力学系统,又是自适应组织系统,可以用来描述认知､决策及控制的智能行为,其核心问题是智能认知与模拟｡社会经济本身是一个动态随机的非线性系统,各种经济的､政治的､社会的因素相互作用,相互影响,传统的计量统计模型着眼于静态分析,且形式往往过于复杂不易准确掌握,或者包含了很多模糊性和混沌性的因素,不利于经济问题的精确分析｡而人工神经元网络则由于其自身具有分布式处理､自组织､自适应､自学习､鲁棒性､容错性等一系列优良特性,其良好的非线性映射能力避开复杂的参数估计过程,同时又可以灵活方便地对多成因的复杂未知系统进行高精度的建模,为非线性经济系统分析研究提供新的方法｡

随着对ANN研究的不断深入,其应用领域和范围也越来越广,将ANN模型用于经济领域中的识别､分类和预测等研究具有很高的实用价值｡同时神经网络理论的优势及其良好的算法､模拟性能也得到了大家广泛的证实和认同｡另外,对于其局限性的克服也已经有越来越多的策略和方法｡

一､ANN的技术原理――以自组织特征映射网络为例

人工神经元网络旨在模拟人脑的知识获得和组织运算过程,是大量简单的神经元广泛联结而成用以模拟人脑思维方式的复杂网络系统｡下面以ANN模型中较先进的,也是得到广泛应用的自组织特征映射网络为例,简要介绍神经网络模型的基本结构和算法流程｡

自组织特征映射模型(Self．Organizing Feather maps，简称SOFM)是芬兰学者科荷伦(Teuvo Koho．nen)于1981年提出的｡网络的拓扑结构只有两层,即输入层和竞争层(图1)｡SOFM网络的工作原理是:当网络接受外界输入模式时,将会分为不同的区域,各区域对输入模式具有不同的响应特征｡也就是说,特征相近的输入模式靠得比较近,差异大的分得比较开｡在各神经元联结权值的调整过程中,最邻近的神经元相互刺激,而较远的神经元则相互抑制,更远一些则具有较弱的刺激作用｡由此可见,自组织特征映射网络是无监督的分类方法,与传统的分类方法相比,它所形成的分类中心能映射到一个曲面或平面上,并且保持拓扑结构不变｡

同其它类型的自组织网络一样,SOFM的激活函数也是二值型函数,即Y=｡其算法步骤是:①初始化,从R个输入神经元到输出神经元的权值都进行随机初始化,赋予较小的随机值(0―1);②提供一个新的输入模式Xk=[X1k，X2k，…XRk];③计算输入样本与每个输出神经元之间的欧氏距离,并选取一个最小距离的输出神经元;对于输出神经元j,它和输入模式Xk之间的距离用djk表示,djk=||Xk．Wj||= ;④修改选定的神经元与邻近神经元的连接权值，对于领域外的神经元,其权系数不变Wij(t+1)=Wij(t)，对于领域中的神经元,其权系数的修正按下式执行,Wij(t+1)=Wij(t)+y(t)[Xi(t)．Wij(t)]，其中0

二､人工神经元网络(ANN)在解决经济问题中的优势及特点

有学者已经用人工神经元网络解决诸如会计､审计､金融(破产预测､信誉评估､股票预测､汇率预测､房地产价值评估等)､经济管理(区域经济增长仿真､国家外债管理模型)､决策支持(银行信用风险评估､洪水灾害风险预测模拟等)､市场划分(Segments)和生产预测(粮食生产预测､铁路客运市场分析)等方面的问题｡由于人工神经元网络具有一系列独特的优良性质,与传统计量方法相比又具有明显的算法优势,可将其用于经济学研究中的识别､分类､预测､经济系统仿真和模拟等方面｡目前它的发展已经与传统的计量模型等统计分析方法并驾齐驱,甚至于在前述领域的应用中比传统研究方法更胜一筹｡

1．ANN模型具有分布式存储､自组织､自适应(adaptability)､自学习､鲁棒性(robustness)和精确性(accuracy)等优良性质,能完成对环境的适应和对外界事物的有效学习｡神经元之间的连接强度也具有一定的可塑性,网络可以通过学习和训练进行自组织以适应不同的信息处理的要求｡在运算中,知识的获取采用“联想”的方式获得最优匹配解,信息的输出能经过对记忆的处理获得正确和完整的信息｡正是由于网络的这种容错性和联想记忆的功能,使人工神经元网络呈现出很强的鲁棒性｡在经济研究中可以充分利用神经网络的这些特性建立与研究对象相适应的应用模型,经济生活中涉及的预测预报问题､金融决策与信用评价问题以及分类与决策等问题都可以运用神经网络来解决｡比如用BP神经网络预测矿区环境污染的经济损失问题[2],股票市场行情分析预测等｡[3]

2．从理论上看,人工神经元网络具有逼近任意连续映射的能力,即可以充分逼近任意复杂的非线性关系,且具有很好的泛化能力(generalization)｡比如,在解决区域经济问题中与其它传统定量分析方法相比较,它能以一个多层前馈型网络来刻画一个高度复杂､高度非线性的映射系统(比如区域经济系统),进行经济系统仿真,通过其任意逼近能力得到变量之间的复杂关系,能够考虑变量之间的动态相互影响及作用,并将变量的随机性和不确定性等影响降到最低｡另外,经济数据变量常常是处于经常变动环境中的,因此,ANN模型能够依靠它的泛化能力,通过不断的再学习,能够基于经验对知识进行累积､存储和模式识别,并能不断反映和适应新环境,学到隐含在样本中的有关环境本身的内在规律性｡因此,它与传统的统计分析方法相比较,具有更高的精度(accuracy)､较低的预测风险和较小的误差｡在经济研究的实践中,人们建立的汇率预报模型(即前向组合神经网络模型)不仅能准确地拟合汇率的过去值,而且能较精确地预报汇率的未来趋势,预报的结果比统计方法优越｡在经济实践中,与计量模型相比,用人工神经元网络模型来预测通货膨胀率､经济周期､电价的边际价格､期货利率以及居民人均收入等准确率更高,效果也更好｡因此,人工神经元网络具有很多传统分析方法所不具有的优势｡

3．ANN模型是一个复杂的非线性动态系统,有很强的容错性｡ANN模型很容易处理环境信息十分复杂､知识背景不清楚的问题或不完整的､模糊不确定或无规律的数据｡尤其在信息不完备的情况下,用人工神经元网络能够很容易地解决这些问题｡它在模式识别､方案决策､知识处理等方面具有很强的能力,可学习和自适应不知道或不确定的系统｡比如Elman神经网络是一种具有部分反馈的神经网络,它可以很好的模拟动态系统,特别适用于模拟季节性和循环变动的对象｡像股票市场就是一个典型的循环变动的动态系统,就可以用Elman网络预测股市动向,而失业问题是一个具有季节变动的系统,El．man神经网络同样可以用来预测模拟我国的失业问题｡再以技术创新扩散为例,由于技术创新扩散问题非常复杂,涉及众多动态的､不确定性的因素,且系统内各因素之间､扩散系统与扩散环境之间存在着错综复杂的关联､相干､互动､反馈､自组织等效应关系,数据的搜集与整理存在困难,且很多数据信息是模糊不确定和无规律性的,在这种情况下,给人们认识和控制扩散过程带来了巨大困难,而以往所采用的方法存在较大的局限性,不能充分包含､反映扩散中的各种非线性关系,难以满足对技术扩散过程进行预测､控制和优化的应用需要,而建立技术创新扩散的人工神经元网络模型则可以很好地解决该问题,并且经过实践检验效果要优于传统的统计分析方法｡

4．由于人工神经元网络在结构上采用大规模并行分布处理方法,信息处理是在大量单元中平行而又有层次地进行,这就使得快速进行大量运算成为可能｡神经网络的并行性使得它能够考虑变量之间的相互影响及作用,提高模型拟合的精度｡以上文提到的技术创新扩散问题为例,神经网络的这一特性就能够使它准确描述技术创新扩散的内在动因及发展变化规律｡另外,由于技术创新扩散涉及众多因素,数据的运算量是非常巨大的,如果采用传统的统计分析方法很费时费力,并且结果不是很理想｡而运用人工神经元网络则能够比较容易的解决这一复杂问题,并且能得到令人满意的结果｡

综合以上认识,我们认为将人工神经元网络用于研究经济领域中的模拟､识别､分类和预测等是非常具有前景和实际应用价值的｡

三､ANN网络模型的主要局限性及其克服策略与方法

1．ANN网络模型的主要局限性

人工神经元网络在解决经济问题中的有效性和实用价值已经被人们广泛接受并越来越受到重视,但它自身也存在一些技术上的缺陷和不足,这主要表现在以下两个方面｡

(1)ANN网络模型是“暗箱”操作,也就是说它的理论基础不强,解释能力较弱｡[4]

(2)网络结构设计和参数的选择缺少相应的理论支持,通常依赖于经验选择,基于梯度的学习算法常常会导致网络收敛于局部极值点｡

2．克服策略与方法:

(1)对于存在的“暗箱”问题,如果希望对某些未知样本正确率反映较高,或者说推广能力更强,则应该在未知样本附近多选一些训练样本｡网络输出的可信度与方差有关,如果输入与权值间的方差越小,则可信度越高｡

(2)网络结构问题和参数选择问题是一个综合性的问题,它应满足多种不同要求｡由于网络结构设计没有固定的可遵循的模式,有许多参数要靠经验选择,并经试验比较,比如隐层数､隐单元数和连接方式等｡而在网络训练过程中也有一些参数要选择,如初始权值,学习步长,动量项系数等｡要训练出一个实用网络常常需要大量的试验比较,才能从中选择出效果最好的｡我们认为一个较好较便捷的方法是先咨询有关专家,同时要考虑所研究问题自身的特殊性,然后再设计网络结构及训练网络,当然,也有人提出,只保留效果最好的并非最佳方案,更好的方法是用各个网络的加权组合｡规模大的网络不但学习时收敛较慢,且更易于避免陷入局部极小｡通常情况下,训练样本有限,所以把推广能力作为主要要求,强调选择能达到要求的最小网络,当然这不是唯一的标准｡以BP神经网络在房地产评估中的应用为例,通常情况下BP神经网络能使待判别样本分类正确率达到90%以上,但仍然存在误判训练样本,特别是当训练样本很多的情况下更是如此｡其原因主要在于网络的拓扑结构设计不合理,收敛速度缓慢,预定选取的允许目标误差不够小等｡这时应考虑房地产作为较特殊的商品,影响其价格的主要因素有哪些,然后对网络的层数､输入输出节点数､隐层数进行不断的调整和改进｡最后,经过有关学者的研究,如果把距离算法与BP算法相结合,在对网络识别系统结构进行改进和调整之后,能够使网络分类的正确率提高到100%,相应的估价误差就从1.7%降低到0.3%｡[5]

(3)ANN模型与多种分析方法融合共同解决经济问题会达到较理想的效果｡比如可以与统计分析方法､人工智能方法､专家系统以及粗糙集理论(Roughset)相结合,各种技术之间相互取长补短,建立集成模型或混合系统其结果会更有效,且这种有效性不是各单部分之间简单相加能够比拟的｡比如Taha等人将判别分析与回归分析方法应用到ANN模型中,结果提高了合同债权结构的预测精度｡[6]Lee.Han和Kwon使用了三种混合的ANN模型来预测破产,增强了预测的精度和适应性｡[7]以ANN与专家系统结合运用为例,Kuncicky等人就总结出了4种方法:第一种是连接专家系统(connectionist expert system)模型,将全部的或部分的专家系统功能和一种ANN相结合;第二种是符号连接模型,即用符号结构约束神经元网络的构建,然后用到高层认识任务中;第三种是模块化系统模型,将专家系统和神经网络以模块化的形式用于解决较大的问题;第四种是转化模型,将在专家系统中获得的知识传输给神经网络｡[8]这些结合不仅允许ANN应用到决策的各种层次,而且大大提高了网络本身的质量｡[4]以预测成都市居民用水量为例,这里采用了自组织方法､改进的算法和两种方法融合――基于自组织方法的神经网络模型三种方法分别进行了预测(结果见表1),从表中我们可以明显地看出两种方法组合建立的神经网络模型明显优于其他方法,且预测精度很高｡[9]

四､人工神经元网络模型的应用实例分析

人工神经元网络有多种网络模型,就常用的RBF网络与BP网络相比较而言,基于正则化理论的RBF网络学习速度较快,无论网络的函数逼近能力､模式识别能力以及分类能力都优于BP网络,因此这里采用RBF网络来计算区域可持续发展度｡要运用RBF神经网络模型预测区域可持续发展能力状况,可以按以下几个步骤进行:①构建反映区域可持续发展的相关指标(由于区域可持续发展能力评估指标的选取是一个非常复杂的过程,限于讨论的主题及篇幅,具体过程略),利用相关分析方法按照一定的标准(95%)剔除相关性强的指标,同时去除难以采集数据的指标｡最后,我们把区域可持续发展能力预测指标细分为以下32个(见表2)｡②采集相关指标的数据｡采集数据的年份要尽可能的多一些,这样训练出来的网络模拟和预测能力会更强一些｡③构建RBF区域可持续发展能力预测网络模型(见图2)｡④将采集到的相关指标数据按照公式(1)(对于越大越好的指标)和公式(2)(对于越小越好的指标)进行无纲量化处理｡

Zij=yij/ymaxj(1)

Zij=yminj/yij (2)

(i=1,2,…,32;j=1,2,…,6｡ ymaxj 和yminj 分别为R指标的最大值和最小值)｡⑤RBF网络的学习与训练｡将选出的指标当期值归一化处理后的数据作为网络的输入,下期值作为其对应的期望输出,送入如图3所示的RBF网络中进行训练｡⑥利用MATLAB语言中的人工神经元网络工具箱函数newrbe进行相关的程序编制和计算｡

下图是按照上述RBF神经网络模型对西安市做的一个区域可持续发展度预测图(图4)｡当然,如果我们要用其他传统的计量方法来解决这个问题,其运算过程则会非常复杂和繁琐,最终结果可能并不理想｡

五､人工神经元网络的发展

趋势及其经济学应用前景

人工神经元网络是一个应用范围十分广泛的边缘叉学科,在各个工程领域均得到成功的应用｡展望21世纪中叶,人工神经元网络理论研究将可能在智能和机器关系问题､神经计算与进化计算以及神经网络结构和神经元芯片等重大问题的研究方面会有重大突破,而其自身日益强大的外向性､扩展性以及良好的工具性必将进一步带动所有相关学科研究的突飞猛进,甚至产生质的飞跃｡目前,大多数用于经济领域的ANN模型多来自科研机构,其产业化的程度并不高,把人工神经元网络应用于经济领域仅始于20世纪90年代,在国内也仅处于起步阶段,特别是比较成熟的模型并不多见｡人工神经元网络理论自身的发展必然会给经济学研究插上腾飞的翅膀,并将可能成为继数量经济学､计量经济学之后经济学研究的一个重要领域｡同时人工神经元网络理论也将必然为经济学研究提供强有力的分析工具｡以上本文通过对神经网络模型的简要分析,概述了其用于经济学领域的优点和不足,并作了应用模型研究的尝试――通过对区域可持续发展能力水平的精确量化度量,能够为区域可持续发展以及制定区域经济政策提供科学的决策依据｡运用神经网络模型对经济学问题进行深入的研究具有十分重要的理论和实践意义｡

参考文献:

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经济学的发展史范文第5篇

“知识经济”是美国前总统克林顿在1997年的一份报告中首次提出的新概念，其内涵是指建立知识和信息的生产、分配和使用之上的经济。学界通常把上世纪90年代以来美国的经济发展状况归纳成知识经济，即持续高增长，低通胀，科技进步快速，经济效率提高，全球配置资源的一种经济形态，目前已成为全球经济发展的主流形态和运行模式，这对中国经济的运行提出一个严峻的挑战。

中国经济从上一次宏观调控实现了“软着陆”以后，以制造业为龙头的经济增长十分迅速，已经被国际称为“世界工厂”。在GDP总量迅速庞大的同时，中国经济在宏观运行层面上的不平衡、不科学等弊端逐一显露，除了东西部差距、城乡差距之类的缺陷外，在资源的投入产出上严重不平衡也成为阻碍中国经济健康发展的致命伤：中国消耗了全世界25%的钢铁、30%的原煤、40%的水泥；去年进口了9000万吨原油，今年将进口1亿吨以上，对石油进口依赖率正逼进危险的临界线（50%），但如此之大的资源和能源消耗，产出的GDP却不成比例，投入产出率只占美国、日本等发达国家的几十分之一。近年来，我国原煤和电能等能源消耗的增幅明显高于GDP的增速，消耗弹性系数呈不断扩大趋势。按照我国GDP增长速度和目前能源消耗弹性系数增长的速度推算，我国未来对原煤、原油、电的消耗量基本上每5年增加一倍，这么高的能源消费，不仅资源不能满足，生态环境也不能承受。

低水平、粗放的生产方式带来了中国生态环境的不断恶化：黄河充斥泥沙、时常断流；长江水质恶化、含沙量增加；中西部土壤沙化严重、空气质量下降，除了生产力水平和科技水平低下外，中国经济缺乏科学发展观的指导，已成为阻碍可持续发展的最大症结，这种趋势与知识经济时代的要求是完全背道而驰的，必须从根本上加以改变。

党的十六大把中国经济长期发展的问题落到了“全面建设小康社会”上，提出以科学发展观指导经济工作，实现全面、协调、可持续的目标，这是十分正确的，我个人认为，这是使中国经济适应知识经济时代要求的一条正确的道路。

中国的经济发展，正面临着一个新的战略机遇期，来自知识经济两大基石的全球信息化和经济一体化、来自世界产业结构大调整和世界市场要素的重新配置、来自亚洲经济的新一轮发展，为中国经济进入新的起飞期提供了良好的外部环境，而党的十六届三中全会提出的统筹城乡发展、统筹地区发展、统筹经济社会发展、统筹人与自然和谐发展、统筹国内发展和对外开发的要求，则是为中国经济的可持续发展给出了科学的指导思想。我坚信，在科学发展观的指导下，中国经济将提高运行质量，继续迅速而健康发展，成为全球经济的发动机。