经济规模的定义

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经济规模的定义范文第1篇

一、水资源承载力的大小

影响水资源承载力大小因素有很多，该模型中考虑经济规模与人口规模两个方面，所选指标如表

1.经济规模

根据上表所选指标，该区域水资源经济规模指数Fa表达式为：Fa =GDP/Wa

如果计算区域水资源承载的最大经济规模Fam，其表达式为：Fam = （GDP/Wa） × Wc

Fam为区域水资源承载的最大经济规模。

2.人口规模

根据上表所选指标，区域水资源承载的人口最大规模Fb表达式为：Fb = Wc / Wb

应用此模型，计算区域水资源所承载的经济规模与人口规模，得出经济发展、人类生存分别于水资源供应能力的关系。

二、水资源承载力的所处状态

水资源承载力所处状态的计算包括单项指标的计算、各层指标关系的计算以及综合供需指数计算。本模型采用层次分析方法，先利用MATLAB等数据分析软件计算各指标的权重，探究各层指标之间的关系，再利用供需平衡模型计算供需指数，分析水资源承载力的所处状态。模型所选指标如下表：

1.消除各单项指标的量纲

利用表中提供的计算公式计算单项指标，得到基础数据。

利用某地近n年数据定义各单项指标时间序列向量：x=（x（1），x（2），…x（n））

则称映射f：xy

f（x（k））=y（k）=x（k）/x，k=1，2，…，n

为序列X到序列y的数据初值化变换，也即消除各单项指标的纲变量。下文中所用数据均采用此方法消除量纲，以后不再赘述。

2.各层指标关联度及权重的计算

采用层次分析方法，对供应指数、社会需求指数、经济需求指数、生态需求指数的单项指标进行层次分析，得到各单项指标的权重；再利用层次分析法求得社会需求指数、经济需求指数和生态需求指数分别占影响水资源压力指数的权重。

（1）构造判断矩阵

以的单项指标W1 W2 W3 W4的权重计算为例计算，利用层析分析法，构造判断矩阵。即每次取两个因子Wi和Wj，以aij表示Wi和Wj对C1的影响大小之比，全部比较结果用矩阵A=（aij）n×n表示，称A为C-W之间的成对比较判断矩阵（简称判断矩阵）。容易看出，若与对的影响之比为aij，则Wi与Wj对C1的影响之比应为aji =1/aij。

关于如何确定aij的值，引用数字1―9及其倒数作为标度。1表示两个因素相比，具有相同重要性；5表示两个因素相比，前者比后者明显重要；9表示两个因素相比，前者比后者极端重要；倒数，若因素i与因素j的重要性之比为aij，那么因素j与因素i重要性之比为aji =1/aij通过主观比较得出矩阵aij的值（标度），从而得到判断矩阵。

（2）判断矩阵的一致性检验

根据矩阵一致性定理，对判断矩阵的一致性检验的步骤如下：

①计算一致性指标CI

CI=（λmax-n）/（n-1）

λmax为判断矩阵A的最大特征值，n为矩阵A的阶；

②查找相应的平均随机一致性指标RI。对n=，有：

③计算一致性比例CR

CR=CI/RI

当CR

根据（1）（2）可以得出C1分指标的权重，相似的，即可求得C2 C3 C4的分指标权重，再将C2 C3 C4作为分指标进行层次分析得出其权重。

本模型由于各指标确定，但两两指标的标度需主观判断，我们给出可供参考的几个判断矩阵：

判断矩阵的一致性检验及求解权重的过程计算复杂，可由MATLAB进行计算既得到各单项指标所占的权重向量Q。

3.计算综合评价值

各层指标的综合评价值的求解公式为Y=∑I Qi Wi为第i个指标评价值， Qi为指标因子的权重。上述供应指数为C1，其综合评价值为；需求指数为C2 C3 C4，其综合评价值为Y2。

4.计算供需指数GX

根据供需平衡模型：GX= Y2/ Y1

当GX>1时，水资源的需求大于供应，说明水资源系统超载；当GX=1时，水资源的需求等于供应，说明水资源系统达到平衡，水资供需达到最大供需程度；当GX

四、区域供水能力的评判

通过已建数学模型以水资源承载力的大小来判定某地区的供应净水的能力。

首先区域供水能力体现在该地区供水量所能承担的最大经济发展规模Fam和人口发展规模Fb。计算Fam和Fa与其实际经济发展规模和人口规模的大小之比，水资源承载力的供需指数大小两方面综合分析评判区域供水能力。

参考文献

[1] WANG You-zhen1，2，SHI Guo-qing1，WANG De-sheng3.Study on Evaluation Indexes of Regional Water Resources Carrying Capacity. Journal of Natural Resources，2005，20（4）：598～601.

经济规模的定义范文第2篇

【关键词】经济结构；经济增长；Cobb-Douglas生产函数

1.引言

当今的时代是人类历史上发展最为迅速的阶段。生产生活从以农业为主转换到以工业为主，再到许多发达地区的以服务产业为主，每一个转变都有着跨时代的意义。经济的发展要以农业为生活物质基础，以工业为生产物质基础，才能够达到稳定持续的增长，才能够满足进军后工业时代的基本条件。

当代中国经济飞速发展，接连十年以上经济增长率始终保持在7%以上的高速率。而北京作为环渤海京津冀的中心城市之一，作为中国的经济中心，肩负着成为世界中心城市的重要责任。2009年，北京人均GDP达到10000美元以上，经济结构发生明显转变，是中国最先一批进入后工业社会的城市之一。研究其经济结构与经济增长的关系对促进中国其他城市的发展有重要意义。

2.研究内容和方法

本文运用规模报酬不变的Cobb-Douglas生产函数，利用EViews5.0软件，建立数量模型，并对其进行计量经济学和统计学检验，对北京经济结构与经济增长的关系进行研究，得出北京经济结构变动对经济增长的影响。

2.1 模型的建立

本文将从总供给的角度建立计量模型，研究经济结构与经济增长的关系。

首先，利用经济学中一个规模报酬不变的Cobb-Douglas生产函数（1）式表示资本存量和劳动力是如何决定生产能力的。

（1）

Y——产出

K——资本存量

L——劳动

?——资本的产出弹性

ε——随机扰动项，表示资本和劳动以外的其他生产因素对产出的影响

A——特定时期的技术结构特征

然后，将（1）式左右两边同除以L，得出人均产出函数：

（2）

再另y=Y/L ，k=K/L，得出规范式：

（3）

产业结构、投资结构和消费结构统一组成经济结构，因此所建模型应表现出它们的变化是如何通过影响资本效率或经济规模刺激经济增长的。设定模型如下：

（4）

x1——产业结构特征，用第三产业就业人员比重×100代入

x2——投资结构特征，用基础设施投资占固定资产投资的比重×100代入

x3——消费结构特征，用北京城市居民恩格尔系数代入，即北京城市居民食品支出/城市居民消费性支出×100

y——人均地区生产总值

k——人均资本拥有量

a1、a2、a3 ——产业结构、投资结构和消费结构变化对资本产出效率的边际影响参数

b1、b2、b3 ——产业结构、投资结构和消费结构变化对经济规模的边际影响参数

最后，将（4）式左右两边同取对数，得出模型：

㏑y=㏑A+（a1x1+a2x2+a3x3）㏑k+（b1x1+b2x2+b3x3）+ε （5）

2.2 数据与初步模型计量结果

根据《2010北京统计年鉴》的数据，计算并整理得到1978-2009年的相关数据。

利用这些数据和EViews5.0软件，对（5）式进行最小二乘法的回归分析。

结果显示，变量x1*log（k） 、x2*log（k）、x1、x2在5%的显著水平下没有通过t检验，模型存在自相关等缺陷，接下来要对其进行检验与改进。

2.3 模型检验

用怀特法（White）检验异方差，结果表明在60.29%的显著性水平下接受不存在异方差的原假设。

用拉格朗日乘数法（LM）检验序列相关性（Obs*R2=10.12122；Probability=0.006342），LM统计量显示，在5%的显著水平下拒绝原假设，回归方程的残差序列存在序列相关性。

用ARMA模型消除序列相关，结果如下：

表1 模型计量结果eq11

变量 t值 概率

C 4.71 0.0001

X1*LOG（K） 2.21 0.0386

X2*LOG（K） -3.04 0.0064

X3*LOG（K） 9.44 0.0000

X1 0.06 0.9524

X2 3.56 0.0020

X3 -6.50 0.0000

AR（1） 8.77 0.0000

AR（2） -6.36 0.0000

MA（1） -9.40 0.0000

LM统计量显示，在5%的显著水平下接受回归方程的残差序列不存在序列相关性的原假设。

通过表1可以看出x1的t检验的概率大于0.05，为极不显著，先去掉这个变量，（5）式变为：

㏑y=㏑A+a1x1*㏑k+a2x2*㏑k +a3x3*㏑k+（b2x2+b3x3）+ε （6）

得出如下回归结果：

表2 模型eq12计量结果

变量 t值 概率

C 10.99 0.0000

X1*LOG（K） 8.90 0.0000

X2*LOG（K） -3.62 0.0016

X3*LOG（K） 11.71 0.0000

X2 3.82 0.0010

X3 -8.11 0.0000

AR（1） 9.04 0.0000

AR（2） -6.58 0.0000

MA（1） -9.93 0.0000

表2中，常数项、各个变量的t检验的概率均小于0.01，通过显著性检验。

拟合优度检验，说明方程的拟合优度相当高。

F检验的概率约等于0，说明方程通过显著性检验，该方程有意义。

观察变量的简单相关系数矩阵，用Klein判别法检验多重共线性，不存在，即没有多重共线性。

再用方差膨胀因子VIF检验多重共线性，vifx1lk=22.79>10，vifx2=3.02，vifx2lk=43.82>10，vifx3=1.29，vifx3lk=9.05。x1*ln（k）与x2*ln（k）存在多重共线性。

结合testdrop检验：eq12.testdrop x1*log（k） ： p=0.000；eq12.testdrop x2*log（k） ： p=0.002。两个变量都不能去掉。

用逐步回归法筛选解释变量（下式中c为常数项），

log（y）= c + x1*log（k） ---eq01，；

log（y）= c + x2 ---eq02，；

log（y）= c + x2*log（k） ---eq03，；

log（y）= c + x3 ---eq04，；

log（y）= c + x3*log（k） ---eq05，；

由于eq01的回归系数最高，所以先选定变量x1*log（k），然后逐渐加入变量。

Eq01+x2*log（k），，AIC=-0.4660；

eq01+x2*log（k）+x3，，AIC=-0.5425；

eq01+x2*log（k）+x3+x3*log（k），，AIC=-1.4139；

eq01+x2*log（k） +x3+x3*log（k）+x2，，AIC=-1.4262。

但使x2*log（k）的系数变负，说明x2与x2*log（k）相互严重影响。若单独去掉其中一个，回归结果不如模型eq12。若都去掉，建立回归方程eq13，与模型eq12作比较：

eq12 AIC=-2.314 DW=2.64 MAPE=9.80%

eq13 AIC=-1.927 DW=2.21 MAPE=9.72%

通过比较得出，两模型各有优劣，难以决定取舍。

用ADF检验各个变量，发现lny、x1*lnk、x3*lnk、x3在10%的显著水平下都是一阶单整，x2与x2*lnk为0阶单整。舍去x2与x2*lnk之后，lny与x1*lnk、x3*lnk、x3可能存在协整关系，用格兰杰因果关系检验，结果显示，在10%的显著水平下，x1*lnk、x3*lnk、x3对Lny存在格兰杰因果关系。

检验残差的单整性，uroot（n） e13：p=0.08

表明以上变量之间存在（1，1）阶协整，不是虚假回归。

（6）式变为：㏑y=㏑A+a1x1*㏑k +a3x3*㏑k +b3x3+ε （7）

用Chow检验验证回归模型结构的稳定性。结果显示，F统计量的概率接近0，说明存在显著的结构变化。但结构变化后的判定系数为0.988，并没有提高。1978-1992的MAPE=4.72%，1993-2009的MAPE=3.61%，优于原来的9.72%。所以，回归模型需要分段。

我们主要需要后半段的回归方程，所以只研究1993年-2009年的部分。回归结果如下：LM检验p=0.668>0.05，不存在序列相关性；DW=1.9955，近似于2，不存在自相关；各个自变量在5%的显著水平下均通过检验；回归定义错误检验（误设定检验），RESET（1）——F检验的p=0.5678，不存在误设定；，拟合优度较高。

最终得出体现北京市经济结构特征的生产函数的估计模型：

其中，A==22.7544

3.结论

产业结构x1对资本效率k的弹性为0.00529，表明北京第三产业就业人员比重与资本效率成正相关，也就是北京第三产业就业人员比重增大，会导致资本效率的提高。x1对经济规模的影响不显著。这是由于近年来北京的产业结构调整主要是第二产业向第三产业转移，第三产业劳动生产率略高于第二产业，第三产业不再依赖规模扩张来提高劳动生产率，技术密集度与资本密集度都得到了显著的提高。

投资结构x2 对资本效率k的弹性影响不显著，表明北京基础设施投资占总投资比重与资本效率没有太大关系。x2 对经济规模的影响也不显著，表明北京基础设施投资占总投资比重与经济规模无太大相关性。这是因为政府的投资对民间投资具有一定的挤出效应，表现在两个方面：其一，政府投资无法直接进入到实物的生产中，不能立刻产生效益；其二，政府资金的投入会导致中小企业无法获得资源，造成挤出效应。且该效应的影响过于广泛，使得基础设施投资实际应带来的影响被掩盖了。

消费结构x3 对资本效率k的弹性为0.012525，表明北京食物消费占总消费比重与资本效率成正相关，但由于食物占比越低，消费结构越优化，所以消费结构的优化与资本效率成负相关，即食物消费占比下降、消费结构优化，反而会降低资本效率。x3 对经济规模的弹性为-0.04588，表明北京食物消费占总消费比重与经济规模成负相关，即食物消费占比下降、消费结构优化，可以扩大经济规模。

当北京第三产业就业人员增加1%、食品消费占比增加1%时，资本的产出弹性将分别增加0.529×10-2、1.2525×10-2个百分比，消费结构调整对资本效率的影响最大；食品消费占比减少1%时，经济规模将扩大4.588×10-2个百分比，消费结构调整对经济规模影响最深。

当前应该提高第三产业比重和食品以外消费品的资本效率，优化消费结构，扩大经济规模。

参考文献：

[1]北京市2010年度统计年鉴.http：///tjnj/2009-tjnj/.

[2]段霞.建设世界城市要注意发展的阶段性特征.中国城市发网，2010-03-25.

[3]高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].清华大学出版社.

[4]龚仰军.上海经济发展中的产业结构优化研究[J].上海财经大学学报，2003，05.

[5]李霞.产业结构与经济增长的关系[J].唯实，1998（8，9）.

[6]全球城市竞争力报告（2009-2010）新闻通稿.

[7]深圳产业结构调整正在强力推进[N].深圳特区报，2008-09-03.

[8]首都中长期人才发展规划纲要（2010-2020年）.http：///a/20100803/000077.htm.

[9]汪红丽.经济结构变迁对经济增长的贡献——以上海为例的研究1980-2000[J].上海经济研究，2002（8）.

经济规模的定义范文第3篇

我国台湾地区台北市这几年通过“通信安全会报”大力推动信息安全工作，各下属机关纷纷将资源投资在信息安全防护上。但是几年下来，很多单位在预算有限的情况下，往往投资了信息安全，就没办法做其他信息系统，让不少政务单位陷入“巧妇难为无米之炊”的境地。

台北市信息中心主任张俊鸿对此表示，除了系统开发、维护、信息安全防护等工作，信息中心要做的工作还相当多，受限于资源，信息外包是政务单位必然的选择。

在判断信息系统该不该外包时，张俊鸿认为，可以从3个角度去衡量，包括重要程度、成本与经济规模，以及是否为核心能力。毋庸置疑，重要系统肯定自己维护。以政务机关来说，像行政、民政、工商税务处等与个人隐私息息相关的系统，安全性要高，保密性更高，这些比较难外包。

信息外包是必然选择

至于成本与经济规模，一个系统如果能够让尽可能多的单位使用，经济规模就最大，所花经费除以单位数后就知道划不划算，台北市有数百个政务单位，每个单位的单位成本都必须受到控制。

台北市信息中心有信息工作人员30~40名，服务对象却包括400多个各级机关单位和学校。其中，行政体系有3~4万人，学校规模更为庞大，除教职员还有约7~8万名学生，信息人员与服务人数比例明显悬殊，与信息化先进标准2.5％~5％的比例相比少一半以上。张俊鸿表示，政务信息单位普遍缺乏人力与预算，外包成为必然的考量。

尤其是政务单位的信息预算普遍太低，只占整体预算的1.3％，网络、系统、硬件、耗材、信息安全等林林总总加起来，要做的事情很多，每个人每年平均只分到20000元新台币（折合5000元人民币），每个月不到2000元新台币，人力、物力不足是政务信息外包的主因。

举例来说，美国政府前4年大幅度增加IT外包预算。2002年，他们的IT外包费用为66亿美元，到2007年预计150亿美元，以年均18%的增长率剧增。布什政府2004财年的IT预算为593亿美元，这意味着需要雇用和培训IT人员来管理5000个数百万美元的技术项目。

2003财年(从2002年10月开始)，美国政府的IT预算是526亿美元，用来支持核心业务。2004财年政府的IT预算是593亿美元。与此同时，美国各方面积极为电子政务外包服务提供相应的法规环境，并表示将营造对外包服务商更为有利的环境。

在台北，目前所有的公共信息网、电子公务系统等通用信息系统一定外包，以创造经济效益最大化，但是多个系统跨平台连结的问题也跟着浮现，终于在2005年委托厂商开发单一进入系统，采取账号密码与身份认证卡并行制作为人员账号与权限管理。

张俊鸿表示，每台PC都配备卡片阅读机，采用身份认证卡固然方便，因为每次进入系统都要插入卡片，操作上太麻烦，所以就规定员工早上来先以身份认证卡录入，上班时间就以账号密码登入，但下班时间过后账号密码权限自动消失，必须重新以身份认证卡进入，员工还可以自己上系统检查每天登录的次数与纪录。

外包势在必行

核心能力方面，则要看单位规模，以及具不具备培养人才的能力，如果员工离职，是不是有办法递补？自己做是不是能比厂商做得更好？像是信息安全的部分，张俊鸿便认为外包比较有效益。

他表示，信息安全工作固然重要，但技术变化快速且门槛高，显然信息安全不是政务机关的核心能力。由专业厂商来做会比自己做得好，各单位自己做也不具经济规模，委托外面的专业团队来做是很自然的选择。

“除非由上级出面，成立一个专门服务所有政务机关的信息安全团队，以集中控制、集中训练、集中研发的方式，开始培养专门的组织团队，当这个团队可以做得比外面厂商好时，信息安全才有可能变成政务单位的核心能力。当服务范围扩及所有政务机关，经济规模达到一定程度时，单位成本就自然降低。”他说。然而，目前政务部门还没有办法做到这样的程度。

目前台北市政务信息安全的相关工作中，几千台、几万台个人计算机的终端管理就是一笔不小的支出，像是PC的防毒、防黑客、防木马、防垃圾邮件，再加上账号密码与存取权限的管理、系统的单一嵌入等，要做的事情相当多，都不是几万、几十万元可以做到的，预算有下限，很难真正做到滴水不漏。现在已经将部分客户端的防毒、防黑客业务外包，正在逐步加强服务器端的安全性，让终端设备的信息安全投入成本降低。

据了解，在美国，越来越多的机构和部门也将其非核心业务以服务合同的方式外包出去，以寻求优质的专业服务提高工作效率。美国人将这种外包服务称为“可管理的服务”，委托方通过单一的合同方可以获得多种IT服务。这种服务可以将委托方从信息系统的运行与维护中解放出来，使它们能够集中精力完成自己的核心业务。

建设一个大规模的软、硬件结合的系统，购买支持设备来运行这个系统，不仅需要花费大量的一次性投资，同时需要建立一支费用昂贵的专业队伍，还需要每年投入大量的运行费用。而外包服务不仅可以节约大量的初始投资，而且像使用水、电、煤气、道路交通等公用设施一样方便，委托方购买的是一种服务。显然，从经济、效能的角度考虑，IT服务外包将是大势所趋。

不断监控滴水不漏

对于政务信息安全工作的范围界定，张俊鸿有不同的看法，像政务网站的安全防护，因为是民众最常接触的一块，又等于是门面，一旦被黑客入侵或被恶作剧更改，很容易被视为信息安全防护不周。

政务单位最常见的就是网站被黑，政务网站被张俊鸿视为是民众的公布栏兼留言板，要让民众自由出入及公开发言。

“但现在大家都过度夸大了网站被黑事件。只为了守护网站门面而大大增加信息安全支出成本，究竟有没有矫枉过正？网站安全重要还是信息重要？都是很值得大家深思的问题。”他说。因此，台北市将网站的安全控制中心（SOC）全权外包，希望通过专业厂商进行7×24小时的安全监控与实时响应。张俊鸿表示，与系统安全整体投资相比，网站的信息安全花费算是少的。

他指出，一旦网站门面被擅自更改，快速恢复与实时应变都远比重重安全防护重要，交由专业团队处理就能达到实时发现、实时响应。网站就是要让民众网站进出，重要系统都在内部，受到防火墙与VPN的基本保护。

不过，他也强调，以SOC的服务来看，厂商必须建立具有经济规模的服务团队，具有服务一定数量厂商的能力，通过经济规模降低每一个用户所需支付的费用，才能让SOC更加平易近人，不然一般企业或政务机关仍然无法负担。

外包SLA评估

扣点扣钱作为把关

另外，既然要外包，如何评估厂商服务品质（SLA），台北市有行之有效的一套做法：先是将外包分为专业型与服务型，通过不同的差错扣钱制度来监督外包厂商，一旦外包厂商出现服务瑕疵就扣点、扣钱。续约评估则是透过每年固定的使用者满意度调查及监督委员会评分，两者相加如果超过80分就可以续约。

他认为SLA是一种警示作用，目的在协助厂商提升自己服务的能力，并不是真的要把厂商的钱扣光。因为张俊鸿相信“一件事情要做超过21次，才会变成本能”的理论，不管是信息人员、外包厂商，如果没有机会作业超过21次，如何要求他们完全不犯错？

政务安全认证

亟需分层落实

张俊鸿认为，信息安全是一个政策，但什么是信息安全的范围？这牵涉到所谓A、B、C、D分级的定义，这样的安全分级，究竟是该级机关的系统安全层级，还是网站安全层级？被分成不同层级的机关，到底该做哪些信息安全工作？目前还没有被明确定义出来，确实也很难定义。

经济规模的定义范文第4篇

关键词：碳足迹；影响因素分析； Lasso；K折CV验证

中图分类号：F062.2文献标识码：A文章编号：1001-8409（2014）09-0124-05

Analysis of the Factors Influencing Carbon

Footprint Based on LARSLasso Method

TANG Jianrong， DENG Lin

（School of Business Jiangnan University，Jiangsu Wuxi 214122）

Abstract： This paper used LARS to realize the Lasso process to get the weight of each factors choose from 12 possible factors and the normal Lasso estimation model. The results show that：the energy structure is the main reason for the formation of carbon footprint； population， economy of scale and energy intensity are significant factors influencing the carbon footprint； city level， population structure， industrial structure， the metastasis of carbon footprint， the proportion of clean energy and the public transportation development level is an important factor affecting the carbon footprint of the influence； the rate of economic development and the consumption level of residents is not significant.

Key words： carbon footprint； analysis of influence factors； Lasso； K foldCV

引言

全球气候问题已经引起了国际社会的广泛关注，人类生产、消费、流通等活动所产生的碳足迹（Carbon Footprint）对气候和环境的影响愈见明显。碳足迹是人类生态足迹的重要内容，如果任其发展并因此阻断了经济增长和生态环境的天然联系，则会沉没我们的生态方舟，因此，重新构架全球经济的发展模式，科学测定人类碳足迹并分析其动因，进而形成一种以生态法则为导向、以有效控制碳足迹为目标的经济发展方式是一项重要且迫切的任务。

国内外关于碳足迹影响因素的分析主要基于STIRPAT和LMDI模型。朱勤等对STIRPAT模型进行扩展，应用岭回归方法分析人口、消费及技术因素对碳排放的影响，统计实证结果表明，扩展的STIRPAT模型对中国国情有较高的解释力，居民消费水平、人口城市化率、人口增长速度三个因素对我国碳排放总量的变化影响显著[1]；杨建云运用LMDI模型，依据2001～2010年的数据，分析了能源结构、能源强度、劳动效率、人口数量对河南省碳排量的影响，结果显示，人均GDP提高、经济活动增加是导致河南省碳排量增加的首要因素[2]。

各种研究表明，影响因素的甄别筛选至关重要，全面纳入可能的影响因素，可以提高分析的准确性，但同时也会导致数据的高维化，从而引起多重共线性和数据分析难度加大。传统的统计回归方法无法处理数据的多重共线性问题，而变量选择方法对高维数据的处理分析缺乏准确性和高效性，对碳足迹的影响分析也显得苍白无力，因此本文运用Tibshirani提出的一种有偏估计方法Lasso（Least absolute shrinkage and selection operator）[3]对数据进行分析，该方法将模型系数的绝对值之和作为惩罚项来压缩模型系数，以尽可能小的误差将不显著因素的系数压缩为0，从而达到显著变量选择的目的，在此过程中，它可以同步实现对参数的估计，且其逐步回归过程可以很好地处理数据多重共线性。

通过评价指标文献的比较分析，结合指标的重要性、数据获取的科学性和全面性以及碳足迹影响的特点，选出12个碳足迹的可能影响因素，基于1996～2011年相关数据，运用LARS-Lasso算法实现变量选择过程，同时得到标准的Lasso参数估计模型，并据此分析显著因素对碳足迹的影响，为制定控制碳足迹的有效政策提供参考。

1LARS-Lasso算法

设X为自变量，Y为因变量，n次取样得到观测数据的标准化值为（X，Y），其中X为n×p矩阵（n>p），Y为n×1矩阵，X的第i个观测值Xi=（Xi1，Xi2，…，Xip）T，i∈[1，2…n]且各观测值相互独立，Y=（Y1，Y2，…，Yn）T。则Y对X的线性回归模型为：

yi=αi+βjxij+εi（1）

其中εi～N（0，σ2），=，对标准化的数据=0，因此α=0，进一步整理式（1）得到：

Y=βX+ε（2）

根据Lasso的定义，要筛选出显著性的变量，就要在式（2）基础上加上一定的约束条件，令约束范式表达式为：

式（3）中，t≥0，是一个调和参数（Tunning Parameter），Lasso过程就是通过不断调整t的值，使得整体回归系数变小，压缩不显著变量的系数，直至为0。

需要注意的是，假设0j为无约束最小二乘问题的解，那么当t>0j的时候，约束是没有意义的，因此把式（3）中约束条件两边同时除以0j，令s=t0j，s∈[0，1]，则：

式（4）中的s是选择最终模型的标准参数[4]。

Lasso实质是二次规划的求解问题，Bradley Efron提出的LARS（Least Angle Regression，最小角回归）算法[5]可以很好地解决Lasso计算问题。对LARS方法进行一点变动，限定每次只有一个变量进入或剔出模型，从而得到LARS-Lasso的解路径，并通过确定式（4）中参数s择定最佳模型。采用Efron和TibShirani提出的交叉验证法（CV） [6]来确定参数s定义统计量：

2指标选择及数据来源

2.1指标选择

2.1.1碳足迹测定

本文将1996～2011年各一次能源消费总量折合成标准煤参考系数，计算累加的碳排放量，以此核算碳足迹（CFP），这里所述的一次能源只包括煤炭、石油、天然气三大主要能源，其核算公式[8]为：

表1数据显示：1996～1998年，碳足迹持续下降，1999年后碳足迹逐步增加， 2002～2007年碳足迹上升速度明显加快，此后增速有所减缓，但2011年又出现了显著增长。从碳足迹变化趋势可以看出，碳足迹变动趋势与中国社会、经济发展状况密切关联。

212驱动因素分析

很多学者对碳足迹的影响因素进行了归纳，本文在前人研究基础上，从以下4个方面考虑可能的影响因素。

（1）经济方面。包括经济发展速度、经济规模、产业结构、碳足迹转移程度。工业革命以来，第二产业主导世界经济迅速发展，经济规模不断扩大，随之产生的污染问题日趋严重，经济发展状况、产业结构对碳足迹的影响可见一斑；引入碳足迹转移程度分析是否存在“碳转移”，这在中国发展过程中，寻求经济发展和节能减排平衡点、维护自身发展权益有一定作用。

（2）人口方面。包括人口数量、人口结构、城市化水平、居民消费水平。生活消费能源在能源消费中占有很大比重，人是生活能源消费的主体，而且现实生活中，城市人口、劳动适龄人口的生活能源消费量远超农村人口、婴幼儿和老年人。因此人口数量、居民消费水平、城市化水平和人口结构会对碳足迹产生影响。

（3）能源方面。碳足迹主要来源于能源消耗过程，可见能源对碳足迹的影响不可忽视，本文从能源结构、清洁能源比重以及能源强度三个角度考虑其对碳足迹的影响。

（4）政府方面。减少碳足迹与政府政策指向和大力扶持紧密相关，本文用公共交通发展水平衡量政府对节能减排的扶持力度。

综合上述4个方面的分析，初步构造指标体系，如表2所示。

22数据来源

依据表2中各变量的描述，查阅1996～2012年《中国统计年鉴》国民经济核算、人口、对外经济贸易、能源、价格指数、城市概况、资源和环境等分类统计数据，对原始数据进行计算和整理，得到各自变量的具体数据。

3LARS-Lasso实证研究

31数据预处理

观测各自变量与因变量CFP之间的散点-拟合线图，结果表明：变量A1、A4、P1、P2、P4、T3与CFP有明显的线性关系，而变量A2、A3、P3、T1、T2、G2与CFP之间的线性关系有待考证。

根据式（1）定义，Lasso标准模型是线性的，为消除可能存在的非线性关系，本文对原始数据取对数，而LARS算法对数据默认的标准化处理可以进一步消除可能存在的异方差。

33参数的确定

本文运用K折CV验证确定改进的调和参数s，即将样本数据等分为K份，依次以第k份数据作为测试样本，用于计算CV残差，k=1，2，…，K，剩余K-1份数据作为训练样本，用于拟合模型。Lasso问题的CV验证，通常令K=10， CV图如图2所示。

图2横坐标为压缩系数即参数s，纵坐标为CV值，根据具体CV演算表得到minCV（s）=1943794×10-4时，s=076767677，观察图1可知s介于第11步和第12步之间。

Lasso模型的验证参数为R2和Cp，其中R2是Lasso回归模型的拟合系数，越接近1，模型的拟合优度越高，而Cp值是Lasso判定系数，其数值定义为：

34模型构建与分析

根据已确定的参数s、图1解路径和式（4），得到Lasso标准化回归模型的系数解（精确到小数点后四位）如表4所示。

根据表4数据，经济规模（A4）、居民消费水平（P3）的系数被压缩至0，从模型中剔除，其他10个变量均被选入，其中清洁能源比重与碳足迹呈负相关影响，其余变量均为正相关影响，据此得到Lasso标准模型为：

lCFP=0773×lnA1+0027×lnA2+0015×lnA3+1046×lnP1+0096×lnP2+0080×lnP4+1187×lnT1-0009×lnT2+0702×lnT3+0003×lnG2（10）

据此分析各变量对碳足迹的影响。

（1）能源结构是形成碳足迹的主要动因。石油能源是目前人类生产消费的物质基础，也是产生碳排放的罪魁祸首，而不同能源的能源效率和洁净程度有着天壤之别，煤炭能源效率和洁净程度最差，但煤炭是中国最大的能源矿种，其在中国能源消费的主导地位短期内不会有所改变，煤炭消费比重越高，能源结构越差，碳足迹就越大。

（2）人口数量、经济规模和能源强度是影响碳足迹的直接原因。人口数量的扩大必然会导致社会生产与消费的增加，能源消耗也会水涨船高，因此人口增长越快，碳足迹提升越快；工业革命以来，环境污染问题愈发严重，目前中国经济发展难以脱离工业，工业发展污染大，加之政府难以监管到位，经济规模越大，污染越严重，碳足迹亦随之提高；能源强度反映的是能源技术发展水平，能源强度越大，同等能耗产生的碳足迹也水涨船高。

城市化水平、人口结构是助长碳足迹的重要因素。城市人口和劳动适龄人口的生活能源消耗相对较大，一方面，其相对高碳的消费模式和生活方式会引起家庭碳足迹的增加；另一方面，城市规划不合理，管理缺乏统筹性，低碳建筑拘于纸上谈兵，造成城市碳足迹居高不下。

（4）产业结构、碳足迹转移状况对碳足迹有一定影响。第二产业的主体工业尤其是重工业对环境的污染显而易见，因此产业结构对碳足迹的正向影响是符合实际情况的。碳足迹转移状况对碳足迹影响系数为00153，是正相关关系，证明发达国家对中国确实存在碳转移。

（5）低碳能源、公共交通对碳足迹的影响不可忽略。积极发展低碳能源，逐步优化能源结构，可以有效减少碳足迹；清洁能源比重的系数较小，仅为-00093，这是因为近16年低碳能源消费比重较小（59%～86%），但随着消费比重逐步增加，其作用亦会水涨船高，因此必须高度重视；系数为00033，与研究预期背道而驰，一方面是因为当前国内公共交通工具大多是燃油车，能耗高、污染大；另一方面，公共交通发展远跟不上经济发展的脚步，居民生活水平不断提高，而公共交通却难以满足居民需求。尽管如此，通过推进公共交通工具电气化、改善公共交通网络等一系列政策，必定可以发挥其抑制碳足迹增长的效用。

（6）经济发展速度和居民消费水平对碳足迹的影响尚未显现。中国经济发展有着明显的区域化差异，发达区域对GDP贡献大，经济发展速度快，且基本形成第三产业主导经济发展的格局，因此经济发展速度对于碳足迹的影响较小。城市居民恩格尔系数近16年来最小值为357%，远高于发达国家水平，说明生活必需品是中国居民消费的主体，因此对碳足迹的影响不显著。

4碳减技术路径及政策建议

综上所述，可以从碳足迹的10个显著影响因素着手，兼顾两个尚不显著的影响因素，有力控制碳足迹增长。在发展过程中，要引导产业结构和能源结构的调整，推动新能源发展；不断改革能源利用技术，提高能源效率；大力发展循环经济，让“静脉”产业为经济发展注入新鲜活力；呼吁国际社会重视“碳泄漏”，保障自身发展权益；控制人口增长，鼓励低碳生活；重视绿色城市建设，提高节能设施覆盖率；合理运用政府政策，推动关键链管理。

（1）构建智慧增长战略。注重城市经济、社会、环境之间的和谐发展，强调已开发区域的整合利用和紧凑式发展，关注各利益主体的诉求与合作，成功实现我国智慧增长。伴随着人口膨胀、城市扩张，我国固有的矛盾以及发展中的问题也水涨船高，城市化是发展所需，低碳化是大势所趋，要注重培养大众消费思想低碳化，倡导全民生活方式节能化，合理控制人口增长速度，积极稳定推动城市发展，构建低碳新兴城市，实现城市整合利用和紧凑式发展；逐步实现国家能源消费从传统煤炭矿种为主向现代石油和天然气矿种为主的结构转变，提高能源利用率，扶持新能源技术开发，优化能源结构，协调发展智慧经济。

（2）重视碳足迹转移。工业制成品出口额对碳足迹的影响不容忽略，发达国家凭借其技术垄断，高污染的产业转移到发展中国家，中国成为发达国家最大的“碳转移”基地；我国要发展，同时也要吸取发达国家的经验，舍弃牺牲环境的不合理发展模式，引导国际贸易低碳化，呼吁国际社会关注发达国家对我国的“碳泄漏”实情，为自身发展争取更多的机会和权益。

（3）推动关键链管理。设计严格的排污机制，落实碳税、碳排放交易政策，架构合理的碳排放认证、审核机制，建立体制健全的碳排放交易市场，充分运用财政政策控制碳足迹的增长；合理规划环境污染治理，推行“预防为主，治理为辅，防治并举”的上下游产业链发展战略；大力推动公共交通发展，建立高效快捷的公共交通体系，促进公共交通工具电气化，倡导选用公共交通和零污染的交通工具。

（4）发展“非蔓延式经济”。发展与环境协调的非蔓延式经济，逐步淘汰落后的生产技术，制定严格的企业排污制度法规；推动资源回收利用的“静脉”产业发展，将“城市矿山”化废为宝，促进循环经济发展；大力发展服务业，有计划地减少国民经济对工业的依赖，需要注意的是，第二产业对于一个国家而言不可或缺，只有通过技术改革、合理规制来减少工业污染，才能标本兼治。

中国是一个发展中大国，发展是第一要务，合理协调经济、环境与社会之间的关系也刻不容缓。处于后哥本哈根时代，我们不仅要承担起减少碳足迹的责任，也要呼吁国际社会正视发达国家的“碳泄漏”问题，为自身发展争取到更多权益和空间；积极转变对外贸易形式，集中精力发展自身，突破“中国制造”瓶颈，努力打造“中国创造”国际新形象，从根本上减少自身资源消耗，从而控制碳足迹的增长。

参考文献：

[1]朱勤，彭希哲，陆志明，于娟.人口与消费对碳排放影响的分析模型与实证[J].中国人口资源与环境，2010.2：98-102.

[2]杨建云.基于LMDI方法的河南省碳排放分析[J].经济论坛，2012，8：21-24.

[3]Robert Tibshirani. Regression Shrinkage and Selection Via the Lasso[J].Journal of the Royal Statistical Society，1996，58（1） ：267-288.

[4]周玮.变量选择中的LARS算法机器在国民经济中的应用[D].山东：山东大学，2011.

[5]Efron B， Hastie T， Johnstone I， et al.Least angle regression[J]. Annals of Statistics， 2004，32（2）：407-499.

[6]Efron B， Tibshirani R.An Introduction to the Bootstrap[M].London：Chapman and Hall，1993.

经济规模的定义范文第5篇

关键词：人民币国际化；经济社会转型；互动分析

一、经济社会转型的涵义

改革开放三十年来，中国经济社会转型取得了举世瞩目的成就。经济社会的转型不仅体现在经济体制改革、转变经济发展方式、政治体制改革和法律体制改革上，还表现在构建和谐社会、锻造与强化公民认同、国家认同、世界公民意识等方面。当前收入差距、地区差距、城乡差距逐渐拉大，教育、医疗等社会公共事业滞后，看病难、看病贵、上学难、上学贵的问题，还有资源能源消耗过大，环境污染严重的问题，这些问题的集中出现和解决，必然触及经济体制、文化体制和社会管理体制的方方面面。至此，经济社会转型也需不断向前推进。

二、人民币国际化进程及展望

对货币国际化的定义，学术界至今各执一词。如果参照 Hartmann(1998)对此的解释，人民币国际化就意味着人民币被除中国之外的国家或地区的个人或机构接受并用作交换媒介、记账单位和价值储藏手段。

从目前的情势来看，在亚洲货币中，人民币所具有的优越条件还是足以使人对其国际化的前景充满信心。其中，我国政治稳定，国际地位不断提高国际影响不断扩大。除此之外，我国经济持续增长，2010年经济规模已成为全球第二，金融市场不断开放和完善。

三、人民币国际化对经济社会转型的影响

（一）人民币国际化将促进资本市场的发展

人民币国际化的条件之一就是需要发达的资本市场。人民币国际化之后，各种以人民币计价的金融商品充斥市场，非居民将拥有更多的人民币金融产品，利率也将市场化。而资本市场在不断交易中和政府的放开中继续发展。拥有了发达的资本市场，刺激了直接融资的发展，国内各种资金通过虚拟市场纷纷投向效应高的实体企业，促进了市场的优胜劣汰。同时，中小企业筹措资金的路径扩大，不再存在筹资难的问题，有助于整个民族企业的战略发展，有效改进国内的经济发展经济结构，推动国家的经济社会转型。

（二）人民币国际化倒逼经济结构转型

因为经济不转型、出口的问题不解决，仍然是处于低产业化。而在人民币国际化过程中，（和讯财经原创）汇率将面临更大的弹性。当前中国人民币汇率低估，如果人民币国际化，汇率随市场而变化。一些出口企业在人民币升值情况下无利润可图的情况下，被迫选择加大产品开发力量，投入相应的科研，注重知识产权的构建。此外，中国需要通过汇率的改变，向世界发出信号，中国的出口产品不再依靠劳动力的低价和资源的粗放型开发，而是产品里所包含的技术成分。如此的话，经济发展方式有可能从粗放型转为简约型。

（三）人民币国际化后有利于国内的企业实行走出去战略

当前，我国的一些企业面临产能过剩的尴尬局面，但从某一程度来说，这种企业的核心技术在世界占据了遥遥领先的地位。如果这样停滞不前的话，是一种资源和效率的浪费。而这种情况下，人民币国际化有利于企业对外投资，收购和兼并国外的一些公司企业，在世界各地开发新市场，提高资金和技术的使用效率，形成开放性经济体。

四、经济社会转型对人民币国际化的促进

(一)经济社会转型给人民币国际化提供发达的金融市场

货币的国际化某种程度上取决于该货币发行国是否存在资本控制，是否具有一定深度和广度的金融市场。经济社会转型中不仅有经济结构的发展，随之产生的还有金融体制的转型。随着金融体系的改革和完善，中国将拥有发达的金融市场。历史经验表明，发达的金融市场是一种货币成为国际载体货币的关键因素。布雷顿森林体系的崩溃并没有终结美元作为国际货币的地位，原因之一是，相比欧洲和日本，美国拥有世界上最发达和最广泛的金融市场。

（二）经济社会转型能促进人民币资本项目的可兑换

经济社会转型的目标是保持宏观经济的稳定和高速增长，构建多样性、合理性的经济结构、财政收支和国际收支平衡。微观层面上来说，经济社会转型希望国内经济有一个良好的产业基础，拥有在国际市场具有竞争力和研发能力的独立自主、产权明晰、具有良好的公司治理结构与核心竞争力的现代企业。而拥有了这些，资本市场的开放，才不会对国内企业产生巨大的冲击和风险。也只有拥有这些，才不会有大规模的资本流入流出，保证资本项目可兑换的平稳运行。

(三)经济社会转型通过适当的渠道对外提供人民币

经济社会转型的最终目的是保持经济稳定增长。只有经济不断持向前增长，经济规模不断扩大，才能使人民币的流通范围不断扩大，更多人选择人民币为贸易计价货币。较大的经济体往往为其货币提供了较大的经济基础，因此很容易使其货币的使用产生规模利益；较大的经济体也容易避免外界对本国经济的影响和冲击，且更有可能为贸易投资者提供安全的庇护所。从历史上看，也往往经济规模庞大的国家，其货币才更有可能成为国际货币。一国经济规模过小，对全球经济的影响有限，使得各国贸易商没有广阔、便捷的途径获取其货币。另外，其货币规模也不足以支撑起整个世界贸易的货币用量。所以经济社会的转型有助于人民币扩大流通范围，为人民币国际化打下坚实基础。

此外，经济社会转型必然以制造业为主的经济结构向服务业、制造业并重的结构调整，以出口低端产品的结构向出口高附加值产品调整，经济增长模式就此摆脱投资和贸易驱动。在确立了以消费驱动为主导的经济增长模式的条件下，平衡国际收支就不会流于空谈。而在我国资本市场尚未开放的条件下，以进口作为对外提供资金的主渠道更有价值。因为鼓励进口原材料和低端产品，削减贸易顺差，实现国际收支大体平衡，有利于充分利用中国的人口优势和市场优势，更好地保护我国脆弱的生态环境，实现科学发展观。

参考文献：