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經(jīng)濟(jì)規(guī)模的定義范文第1篇

一、水資源承載力的大小

影響水資源承載力大小因素有很多，該模型中考慮經(jīng)濟(jì)規(guī)模與人口規(guī)模兩個(gè)方面，所選指標(biāo)如表

1.經(jīng)濟(jì)規(guī)模

根據(jù)上表所選指標(biāo)，該區(qū)域水資源經(jīng)濟(jì)規(guī)模指數(shù)Fa表達(dá)式為：Fa =GDP/Wa

如果計(jì)算區(qū)域水資源承載的最大經(jīng)濟(jì)規(guī)模Fam，其表達(dá)式為：Fam = （GDP/Wa） × Wc

Fam為區(qū)域水資源承載的最大經(jīng)濟(jì)規(guī)模。

2.人口規(guī)模

根據(jù)上表所選指標(biāo)，區(qū)域水資源承載的人口最大規(guī)模Fb表達(dá)式為：Fb = Wc / Wb

應(yīng)用此模型，計(jì)算區(qū)域水資源所承載的經(jīng)濟(jì)規(guī)模與人口規(guī)模，得出經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人類生存分別于水資源供應(yīng)能力的關(guān)系。

二、水資源承載力的所處狀態(tài)

水資源承載力所處狀態(tài)的計(jì)算包括單項(xiàng)指標(biāo)的計(jì)算、各層指標(biāo)關(guān)系的計(jì)算以及綜合供需指數(shù)計(jì)算。本模型采用層次分析方法，先利用MATLAB等數(shù)據(jù)分析軟件計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重，探究各層指標(biāo)之間的關(guān)系，再利用供需平衡模型計(jì)算供需指數(shù)，分析水資源承載力的所處狀態(tài)。模型所選指標(biāo)如下表：

1.消除各單項(xiàng)指標(biāo)的量綱

利用表中提供的計(jì)算公式計(jì)算單項(xiàng)指標(biāo)，得到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

利用某地近n年數(shù)據(jù)定義各單項(xiàng)指標(biāo)時(shí)間序列向量：x=（x（1），x（2），…x（n））

則稱映射f：xy

f（x（k））=y（k）=x（k）/x，k=1，2，…，n

為序列X到序列y的數(shù)據(jù)初值化變換，也即消除各單項(xiàng)指標(biāo)的綱變量。下文中所用數(shù)據(jù)均采用此方法消除量綱，以后不再贅述。

2.各層指標(biāo)關(guān)聯(lián)度及權(quán)重的計(jì)算

采用層次分析方法，對(duì)供應(yīng)指數(shù)、社會(huì)需求指數(shù)、經(jīng)濟(jì)需求指數(shù)、生態(tài)需求指數(shù)的單項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行層次分析，得到各單項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重；再利用層次分析法求得社會(huì)需求指數(shù)、經(jīng)濟(jì)需求指數(shù)和生態(tài)需求指數(shù)分別占影響水資源壓力指數(shù)的權(quán)重。

（1）構(gòu)造判斷矩陣

以的單項(xiàng)指標(biāo)W1 W2 W3 W4的權(quán)重計(jì)算為例計(jì)算，利用層析分析法，構(gòu)造判斷矩陣。即每次取兩個(gè)因子Wi和Wj，以aij表示W(wǎng)i和Wj對(duì)C1的影響大小之比，全部比較結(jié)果用矩陣A=（aij）n×n表示，稱A為C-W之間的成對(duì)比較判斷矩陣（簡(jiǎn)稱判斷矩陣）。容易看出，若與對(duì)的影響之比為aij，則Wi與Wj對(duì)C1的影響之比應(yīng)為aji =1/aij。

關(guān)于如何確定aij的值，引用數(shù)字1―9及其倒數(shù)作為標(biāo)度。1表示兩個(gè)因素相比，具有相同重要性；5表示兩個(gè)因素相比，前者比后者明顯重要；9表示兩個(gè)因素相比，前者比后者極端重要；倒數(shù)，若因素i與因素j的重要性之比為aij，那么因素j與因素i重要性之比為aji =1/aij通過(guò)主觀比較得出矩陣aij的值（標(biāo)度），從而得到判斷矩陣。

（2）判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)

根據(jù)矩陣一致性定理，對(duì)判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)的步驟如下：

①計(jì)算一致性指標(biāo)CI

CI=（λmax-n）/（n-1）

λmax為判斷矩陣A的最大特征值，n為矩陣A的階；

②查找相應(yīng)的平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI。對(duì)n=，有：

③計(jì)算一致性比例CR

CR=CI/RI

當(dāng)CR

根據(jù)（1）（2）可以得出C1分指標(biāo)的權(quán)重，相似的，即可求得C2 C3 C4的分指標(biāo)權(quán)重，再將C2 C3 C4作為分指標(biāo)進(jìn)行層次分析得出其權(quán)重。

本模型由于各指標(biāo)確定，但兩兩指標(biāo)的標(biāo)度需主觀判斷，我們給出可供參考的幾個(gè)判斷矩陣：

判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)及求解權(quán)重的過(guò)程計(jì)算復(fù)雜，可由MATLAB進(jìn)行計(jì)算既得到各單項(xiàng)指標(biāo)所占的權(quán)重向量Q。

3.計(jì)算綜合評(píng)價(jià)值

各層指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)值的求解公式為Y=∑I Qi Wi為第i個(gè)指標(biāo)評(píng)價(jià)值， Qi為指標(biāo)因子的權(quán)重。上述供應(yīng)指數(shù)為C1，其綜合評(píng)價(jià)值為；需求指數(shù)為C2 C3 C4，其綜合評(píng)價(jià)值為Y2。

4.計(jì)算供需指數(shù)GX

根據(jù)供需平衡模型：GX= Y2/ Y1

當(dāng)GX>1時(shí)，水資源的需求大于供應(yīng)，說(shuō)明水資源系統(tǒng)超載；當(dāng)GX=1時(shí)，水資源的需求等于供應(yīng)，說(shuō)明水資源系統(tǒng)達(dá)到平衡，水資供需達(dá)到最大供需程度；當(dāng)GX

四、區(qū)域供水能力的評(píng)判

通過(guò)已建數(shù)學(xué)模型以水資源承載力的大小來(lái)判定某地區(qū)的供應(yīng)凈水的能力。

首先區(qū)域供水能力體現(xiàn)在該地區(qū)供水量所能承擔(dān)的最大經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模Fam和人口發(fā)展規(guī)模Fb。計(jì)算Fam和Fa與其實(shí)際經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模和人口規(guī)模的大小之比，水資源承載力的供需指數(shù)大小兩方面綜合分析評(píng)判區(qū)域供水能力。

參考文獻(xiàn)

[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.

經(jīng)濟(jì)規(guī)模的定義范文第2篇

【關(guān)鍵詞】經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)

1.引言

當(dāng)今的時(shí)代是人類歷史上發(fā)展最為迅速的階段。生產(chǎn)生活從以農(nóng)業(yè)為主轉(zhuǎn)換到以工業(yè)為主，再到許多發(fā)達(dá)地區(qū)的以服務(wù)產(chǎn)業(yè)為主，每一個(gè)轉(zhuǎn)變都有著跨時(shí)代的意義。經(jīng)濟(jì)的發(fā)展要以農(nóng)業(yè)為生活物質(zhì)基礎(chǔ)，以工業(yè)為生產(chǎn)物質(zhì)基礎(chǔ)，才能夠達(dá)到穩(wěn)定持續(xù)的增長(zhǎng)，才能夠滿足進(jìn)軍后工業(yè)時(shí)代的基本條件。

當(dāng)代中國(guó)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，接連十年以上經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率始終保持在7%以上的高速率。而北京作為環(huán)渤海京津冀的中心城市之一，作為中國(guó)的經(jīng)濟(jì)中心，肩負(fù)著成為世界中心城市的重要責(zé)任。2009年，北京人均GDP達(dá)到10000美元以上，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)發(fā)生明顯轉(zhuǎn)變，是中國(guó)最先一批進(jìn)入后工業(yè)社會(huì)的城市之一。研究其經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系對(duì)促進(jìn)中國(guó)其他城市的發(fā)展有重要意義。

2.研究?jī)?nèi)容和方法

本文運(yùn)用規(guī)模報(bào)酬不變的Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)，利用EViews5.0軟件，建立數(shù)量模型，并對(duì)其進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，對(duì)北京經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行研究，得出北京經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。

2.1 模型的建立

本文將從總供給的角度建立計(jì)量模型，研究經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。

首先，利用經(jīng)濟(jì)學(xué)中一個(gè)規(guī)模報(bào)酬不變的Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)（1）式表示資本存量和勞動(dòng)力是如何決定生產(chǎn)能力的。

（1）

Y——產(chǎn)出

K——資本存量

L——?jiǎng)趧?dòng)

?——資本的產(chǎn)出彈性

ε——隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，表示資本和勞動(dòng)以外的其他生產(chǎn)因素對(duì)產(chǎn)出的影響

A——特定時(shí)期的技術(shù)結(jié)構(gòu)特征

然后，將（1）式左右兩邊同除以L，得出人均產(chǎn)出函數(shù)：

（2）

再另y=Y/L ，k=K/L，得出規(guī)范式：

（3）

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、投資結(jié)構(gòu)和消費(fèi)結(jié)構(gòu)統(tǒng)一組成經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，因此所建模型應(yīng)表現(xiàn)出它們的變化是如何通過(guò)影響資本效率或經(jīng)濟(jì)規(guī)模刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的。設(shè)定模型如下：

（4）

x1——產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征，用第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重×100代入

x2——投資結(jié)構(gòu)特征，用基礎(chǔ)設(shè)施投資占固定資產(chǎn)投資的比重×100代入

x3——消費(fèi)結(jié)構(gòu)特征，用北京城市居民恩格爾系數(shù)代入，即北京城市居民食品支出/城市居民消費(fèi)性支出×100

y——人均地區(qū)生產(chǎn)總值

k——人均資本擁有量

a1、a2、a3 ——產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、投資結(jié)構(gòu)和消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化對(duì)資本產(chǎn)出效率的邊際影響參數(shù)

b1、b2、b3 ——產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、投資結(jié)構(gòu)和消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化對(duì)經(jīng)濟(jì)規(guī)模的邊際影響參數(shù)

最后，將（4）式左右兩邊同取對(duì)數(shù)，得出模型：

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

2.2 數(shù)據(jù)與初步模型計(jì)量結(jié)果

根據(jù)《2010北京統(tǒng)計(jì)年鑒》的數(shù)據(jù)，計(jì)算并整理得到1978-2009年的相關(guān)數(shù)據(jù)。

利用這些數(shù)據(jù)和EViews5.0軟件，對(duì)（5）式進(jìn)行最小二乘法的回歸分析。

結(jié)果顯示，變量x1*log（k） 、x2*log（k）、x1、x2在5%的顯著水平下沒(méi)有通過(guò)t檢驗(yàn)，模型存在自相關(guān)等缺陷，接下來(lái)要對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)與改進(jìn)。

2.3 模型檢驗(yàn)

用懷特法（White）檢驗(yàn)異方差，結(jié)果表明在60.29%的顯著性水平下接受不存在異方差的原假設(shè)。

用拉格朗日乘數(shù)法（LM）檢驗(yàn)序列相關(guān)性（Obs*R2=10.12122；Probability=0.006342），LM統(tǒng)計(jì)量顯示，在5%的顯著水平下拒絕原假設(shè)，回歸方程的殘差序列存在序列相關(guān)性。

用ARMA模型消除序列相關(guān)，結(jié)果如下：

表1 模型計(jì)量結(jié)果eq11

變量 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統(tǒng)計(jì)量顯示，在5%的顯著水平下接受回歸方程的殘差序列不存在序列相關(guān)性的原假設(shè)。

通過(guò)表1可以看出x1的t檢驗(yàn)的概率大于0.05，為極不顯著，先去掉這個(gè)變量，（5）式變?yōu)椋?/p>

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

得出如下回歸結(jié)果：

表2 模型eq12計(jì)量結(jié)果

變量 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，常數(shù)項(xiàng)、各個(gè)變量的t檢驗(yàn)的概率均小于0.01，通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，說(shuō)明方程的擬合優(yōu)度相當(dāng)高。

F檢驗(yàn)的概率約等于0，說(shuō)明方程通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，該方程有意義。

觀察變量的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣，用Klein判別法檢驗(yàn)多重共線性，不存在，即沒(méi)有多重共線性。

再用方差膨脹因子VIF檢驗(yàn)多重共線性，vifx1lk=22.79>10，vifx2=3.02，vifx2lk=43.82>10，vifx3=1.29，vifx3lk=9.05。x1*ln（k）與x2*ln（k）存在多重共線性。

結(jié)合testdrop檢驗(yàn)：eq12.testdrop x1*log（k） ： p=0.000；eq12.testdrop x2*log（k） ： p=0.002。兩個(gè)變量都不能去掉。

用逐步回歸法篩選解釋變量（下式中c為常數(shù)項(xiàng)），

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的回歸系數(shù)最高，所以先選定變量x1*log（k），然后逐漸加入變量。

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）的系數(shù)變負(fù)，說(shuō)明x2與x2*log（k）相互嚴(yán)重影響。若單獨(dú)去掉其中一個(gè)，回歸結(jié)果不如模型eq12。若都去掉，建立回歸方程eq13，與模型eq12作比較：

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

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

通過(guò)比較得出，兩模型各有優(yōu)劣，難以決定取舍。

用ADF檢驗(yàn)各個(gè)變量，發(fā)現(xiàn)lny、x1*lnk、x3*lnk、x3在10%的顯著水平下都是一階單整，x2與x2*lnk為0階單整。舍去x2與x2*lnk之后，lny與x1*lnk、x3*lnk、x3可能存在協(xié)整關(guān)系，用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，在10%的顯著水平下，x1*lnk、x3*lnk、x3對(duì)Lny存在格蘭杰因果關(guān)系。

檢驗(yàn)殘差的單整性，uroot（n） e13：p=0.08

表明以上變量之間存在（1，1）階協(xié)整，不是虛假回歸。

（6）式變?yōu)椋憨Ry=㏑A+a1x1*㏑k +a3x3*㏑k +b3x3+ε （7）

用Chow檢驗(yàn)驗(yàn)證回歸模型結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性。結(jié)果顯示，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的概率接近0，說(shuō)明存在顯著的結(jié)構(gòu)變化。但結(jié)構(gòu)變化后的判定系數(shù)為0.988，并沒(méi)有提高。1978-1992的MAPE=4.72%，1993-2009的MAPE=3.61%，優(yōu)于原來(lái)的9.72%。所以，回歸模型需要分段。

我們主要需要后半段的回歸方程，所以只研究1993年-2009年的部分?；貧w結(jié)果如下：LM檢驗(yàn)p=0.668>0.05，不存在序列相關(guān)性；DW=1.9955，近似于2，不存在自相關(guān)；各個(gè)自變量在5%的顯著水平下均通過(guò)檢驗(yàn)；回歸定義錯(cuò)誤檢驗(yàn)（誤設(shè)定檢驗(yàn)），RESET（1）——F檢驗(yàn)的p=0.5678，不存在誤設(shè)定；，擬合優(yōu)度較高。

最終得出體現(xiàn)北京市經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)特征的生產(chǎn)函數(shù)的估計(jì)模型：

其中，A==22.7544

3.結(jié)論

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)x1對(duì)資本效率k的彈性為0.00529，表明北京第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重與資本效率成正相關(guān)，也就是北京第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重增大，會(huì)導(dǎo)致資本效率的提高。x1對(duì)經(jīng)濟(jì)規(guī)模的影響不顯著。這是由于近年來(lái)北京的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整主要是第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，第三產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率略高于第二產(chǎn)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)不再依賴規(guī)模擴(kuò)張來(lái)提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，技術(shù)密集度與資本密集度都得到了顯著的提高。

投資結(jié)構(gòu)x2 對(duì)資本效率k的彈性影響不顯著，表明北京基礎(chǔ)設(shè)施投資占總投資比重與資本效率沒(méi)有太大關(guān)系。x2 對(duì)經(jīng)濟(jì)規(guī)模的影響也不顯著，表明北京基礎(chǔ)設(shè)施投資占總投資比重與經(jīng)濟(jì)規(guī)模無(wú)太大相關(guān)性。這是因?yàn)檎耐顿Y對(duì)民間投資具有一定的擠出效應(yīng)，表現(xiàn)在兩個(gè)方面：其一，政府投資無(wú)法直接進(jìn)入到實(shí)物的生產(chǎn)中，不能立刻產(chǎn)生效益；其二，政府資金的投入會(huì)導(dǎo)致中小企業(yè)無(wú)法獲得資源，造成擠出效應(yīng)。且該效應(yīng)的影響過(guò)于廣泛，使得基礎(chǔ)設(shè)施投資實(shí)際應(yīng)帶來(lái)的影響被掩蓋了。

消費(fèi)結(jié)構(gòu)x3 對(duì)資本效率k的彈性為0.012525，表明北京食物消費(fèi)占總消費(fèi)比重與資本效率成正相關(guān)，但由于食物占比越低，消費(fèi)結(jié)構(gòu)越優(yōu)化，所以消費(fèi)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與資本效率成負(fù)相關(guān)，即食物消費(fèi)占比下降、消費(fèi)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，反而會(huì)降低資本效率。x3 對(duì)經(jīng)濟(jì)規(guī)模的彈性為-0.04588，表明北京食物消費(fèi)占總消費(fèi)比重與經(jīng)濟(jì)規(guī)模成負(fù)相關(guān)，即食物消費(fèi)占比下降、消費(fèi)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，可以擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)規(guī)模。

當(dāng)北京第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員增加1%、食品消費(fèi)占比增加1%時(shí)，資本的產(chǎn)出彈性將分別增加0.529×10-2、1.2525×10-2個(gè)百分比，消費(fèi)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)資本效率的影響最大；食品消費(fèi)占比減少1%時(shí)，經(jīng)濟(jì)規(guī)模將擴(kuò)大4.588×10-2個(gè)百分比，消費(fèi)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)經(jīng)濟(jì)規(guī)模影響最深。

當(dāng)前應(yīng)該提高第三產(chǎn)業(yè)比重和食品以外消費(fèi)品的資本效率，優(yōu)化消費(fèi)結(jié)構(gòu)，擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)規(guī)模。

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經(jīng)濟(jì)規(guī)模的定義范文第3篇

我國(guó)臺(tái)灣地區(qū)臺(tái)北市這幾年通過(guò)“通信安全會(huì)報(bào)”大力推動(dòng)信息安全工作，各下屬機(jī)關(guān)紛紛將資源投資在信息安全防護(hù)上。但是幾年下來(lái)，很多單位在預(yù)算有限的情況下，往往投資了信息安全，就沒(méi)辦法做其他信息系統(tǒng)，讓不少政務(wù)單位陷入“巧婦難為無(wú)米之炊”的境地。

臺(tái)北市信息中心主任張俊鴻對(duì)此表示，除了系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、維護(hù)、信息安全防護(hù)等工作，信息中心要做的工作還相當(dāng)多，受限于資源，信息外包是政務(wù)單位必然的選擇。

在判斷信息系統(tǒng)該不該外包時(shí)，張俊鴻認(rèn)為，可以從3個(gè)角度去衡量，包括重要程度、成本與經(jīng)濟(jì)規(guī)模，以及是否為核心能力。毋庸置疑，重要系統(tǒng)肯定自己維護(hù)。以政務(wù)機(jī)關(guān)來(lái)說(shuō)，像行政、民政、工商稅務(wù)處等與個(gè)人隱私息息相關(guān)的系統(tǒng)，安全性要高，保密性更高，這些比較難外包。

信息外包是必然選擇

至于成本與經(jīng)濟(jì)規(guī)模，一個(gè)系統(tǒng)如果能夠讓盡可能多的單位使用，經(jīng)濟(jì)規(guī)模就最大，所花經(jīng)費(fèi)除以單位數(shù)后就知道劃不劃算，臺(tái)北市有數(shù)百個(gè)政務(wù)單位，每個(gè)單位的單位成本都必須受到控制。

臺(tái)北市信息中心有信息工作人員30~40名，服務(wù)對(duì)象卻包括400多個(gè)各級(jí)機(jī)關(guān)單位和學(xué)校。其中，行政體系有3~4萬(wàn)人，學(xué)校規(guī)模更為龐大，除教職員還有約7~8萬(wàn)名學(xué)生，信息人員與服務(wù)人數(shù)比例明顯懸殊，與信息化先進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)2.5％~5％的比例相比少一半以上。張俊鴻表示，政務(wù)信息單位普遍缺乏人力與預(yù)算，外包成為必然的考量。

尤其是政務(wù)單位的信息預(yù)算普遍太低，只占整體預(yù)算的1.3％，網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)、硬件、耗材、信息安全等林林總總加起來(lái)，要做的事情很多，每個(gè)人每年平均只分到20000元新臺(tái)幣（折合5000元人民幣），每個(gè)月不到2000元新臺(tái)幣，人力、物力不足是政務(wù)信息外包的主因。

舉例來(lái)說(shuō)，美國(guó)政府前4年大幅度增加IT外包預(yù)算。2002年，他們的IT外包費(fèi)用為66億美元，到2007年預(yù)計(jì)150億美元，以年均18%的增長(zhǎng)率劇增。布什政府2004財(cái)年的IT預(yù)算為593億美元，這意味著需要雇用和培訓(xùn)IT人員來(lái)管理5000個(gè)數(shù)百萬(wàn)美元的技術(shù)項(xiàng)目。

2003財(cái)年(從2002年10月開(kāi)始)，美國(guó)政府的IT預(yù)算是526億美元，用來(lái)支持核心業(yè)務(wù)。2004財(cái)年政府的IT預(yù)算是593億美元。與此同時(shí)，美國(guó)各方面積極為電子政務(wù)外包服務(wù)提供相應(yīng)的法規(guī)環(huán)境，并表示將營(yíng)造對(duì)外包服務(wù)商更為有利的環(huán)境。

在臺(tái)北，目前所有的公共信息網(wǎng)、電子公務(wù)系統(tǒng)等通用信息系統(tǒng)一定外包，以創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)效益最大化，但是多個(gè)系統(tǒng)跨平臺(tái)連結(jié)的問(wèn)題也跟著浮現(xiàn)，終于在2005年委托廠商開(kāi)發(fā)單一進(jìn)入系統(tǒng)，采取賬號(hào)密碼與身份認(rèn)證卡并行制作為人員賬號(hào)與權(quán)限管理。

張俊鴻表示，每臺(tái)PC都配備卡片閱讀機(jī)，采用身份認(rèn)證卡固然方便，因?yàn)槊看芜M(jìn)入系統(tǒng)都要插入卡片，操作上太麻煩，所以就規(guī)定員工早上來(lái)先以身份認(rèn)證卡錄入，上班時(shí)間就以賬號(hào)密碼登入，但下班時(shí)間過(guò)后賬號(hào)密碼權(quán)限自動(dòng)消失，必須重新以身份認(rèn)證卡進(jìn)入，員工還可以自己上系統(tǒng)檢查每天登錄的次數(shù)與紀(jì)錄。

外包勢(shì)在必行

核心能力方面，則要看單位規(guī)模，以及具不具備培養(yǎng)人才的能力，如果員工離職，是不是有辦法遞補(bǔ)？自己做是不是能比廠商做得更好？像是信息安全的部分，張俊鴻便認(rèn)為外包比較有效益。

他表示，信息安全工作固然重要，但技術(shù)變化快速且門檻高，顯然信息安全不是政務(wù)機(jī)關(guān)的核心能力。由專業(yè)廠商來(lái)做會(huì)比自己做得好，各單位自己做也不具經(jīng)濟(jì)規(guī)模，委托外面的專業(yè)團(tuán)隊(duì)來(lái)做是很自然的選擇。

“除非由上級(jí)出面，成立一個(gè)專門服務(wù)所有政務(wù)機(jī)關(guān)的信息安全團(tuán)隊(duì)，以集中控制、集中訓(xùn)練、集中研發(fā)的方式，開(kāi)始培養(yǎng)專門的組織團(tuán)隊(duì)，當(dāng)這個(gè)團(tuán)隊(duì)可以做得比外面廠商好時(shí)，信息安全才有可能變成政務(wù)單位的核心能力。當(dāng)服務(wù)范圍擴(kuò)及所有政務(wù)機(jī)關(guān)，經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到一定程度時(shí)，單位成本就自然降低。”他說(shuō)。然而，目前政務(wù)部門還沒(méi)有辦法做到這樣的程度。

目前臺(tái)北市政務(wù)信息安全的相關(guān)工作中，幾千臺(tái)、幾萬(wàn)臺(tái)個(gè)人計(jì)算機(jī)的終端管理就是一筆不小的支出，像是PC的防毒、防黑客、防木馬、防垃圾郵件，再加上賬號(hào)密碼與存取權(quán)限的管理、系統(tǒng)的單一嵌入等，要做的事情相當(dāng)多，都不是幾萬(wàn)、幾十萬(wàn)元可以做到的，預(yù)算有下限，很難真正做到滴水不漏。現(xiàn)在已經(jīng)將部分客戶端的防毒、防黑客業(yè)務(wù)外包，正在逐步加強(qiáng)服務(wù)器端的安全性，讓終端設(shè)備的信息安全投入成本降低。

據(jù)了解，在美國(guó)，越來(lái)越多的機(jī)構(gòu)和部門也將其非核心業(yè)務(wù)以服務(wù)合同的方式外包出去，以尋求優(yōu)質(zhì)的專業(yè)服務(wù)提高工作效率。美國(guó)人將這種外包服務(wù)稱為“可管理的服務(wù)”，委托方通過(guò)單一的合同方可以獲得多種IT服務(wù)。這種服務(wù)可以將委托方從信息系統(tǒng)的運(yùn)行與維護(hù)中解放出來(lái)，使它們能夠集中精力完成自己的核心業(yè)務(wù)。

建設(shè)一個(gè)大規(guī)模的軟、硬件結(jié)合的系統(tǒng)，購(gòu)買支持設(shè)備來(lái)運(yùn)行這個(gè)系統(tǒng)，不僅需要花費(fèi)大量的一次性投資，同時(shí)需要建立一支費(fèi)用昂貴的專業(yè)隊(duì)伍，還需要每年投入大量的運(yùn)行費(fèi)用。而外包服務(wù)不僅可以節(jié)約大量的初始投資，而且像使用水、電、煤氣、道路交通等公用設(shè)施一樣方便，委托方購(gòu)買的是一種服務(wù)。顯然，從經(jīng)濟(jì)、效能的角度考慮，IT服務(wù)外包將是大勢(shì)所趨。

不斷監(jiān)控滴水不漏

對(duì)于政務(wù)信息安全工作的范圍界定，張俊鴻有不同的看法，像政務(wù)網(wǎng)站的安全防護(hù)，因?yàn)槭敲癖娮畛＝佑|的一塊，又等于是門面，一旦被黑客入侵或被惡作劇更改，很容易被視為信息安全防護(hù)不周。

政務(wù)單位最常見(jiàn)的就是網(wǎng)站被黑，政務(wù)網(wǎng)站被張俊鴻視為是民眾的公布欄兼留言板，要讓民眾自由出入及公開(kāi)發(fā)言。

“但現(xiàn)在大家都過(guò)度夸大了網(wǎng)站被黑事件。只為了守護(hù)網(wǎng)站門面而大大增加信息安全支出成本，究竟有沒(méi)有矯枉過(guò)正？網(wǎng)站安全重要還是信息重要？都是很值得大家深思的問(wèn)題?！彼f(shuō)。因此，臺(tái)北市將網(wǎng)站的安全控制中心（SOC）全權(quán)外包，希望通過(guò)專業(yè)廠商進(jìn)行7×24小時(shí)的安全監(jiān)控與實(shí)時(shí)響應(yīng)。張俊鴻表示，與系統(tǒng)安全整體投資相比，網(wǎng)站的信息安全花費(fèi)算是少的。

他指出，一旦網(wǎng)站門面被擅自更改，快速恢復(fù)與實(shí)時(shí)應(yīng)變都遠(yuǎn)比重重安全防護(hù)重要，交由專業(yè)團(tuán)隊(duì)處理就能達(dá)到實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)、實(shí)時(shí)響應(yīng)。網(wǎng)站就是要讓民眾網(wǎng)站進(jìn)出，重要系統(tǒng)都在內(nèi)部，受到防火墻與VPN的基本保護(hù)。

不過(guò)，他也強(qiáng)調(diào)，以SOC的服務(wù)來(lái)看，廠商必須建立具有經(jīng)濟(jì)規(guī)模的服務(wù)團(tuán)隊(duì)，具有服務(wù)一定數(shù)量廠商的能力，通過(guò)經(jīng)濟(jì)規(guī)模降低每一個(gè)用戶所需支付的費(fèi)用，才能讓SOC更加平易近人，不然一般企業(yè)或政務(wù)機(jī)關(guān)仍然無(wú)法負(fù)擔(dān)。

外包SLA評(píng)估

扣點(diǎn)扣錢作為把關(guān)

另外，既然要外包，如何評(píng)估廠商服務(wù)品質(zhì)（SLA），臺(tái)北市有行之有效的一套做法：先是將外包分為專業(yè)型與服務(wù)型，通過(guò)不同的差錯(cuò)扣錢制度來(lái)監(jiān)督外包廠商，一旦外包廠商出現(xiàn)服務(wù)瑕疵就扣點(diǎn)、扣錢。續(xù)約評(píng)估則是透過(guò)每年固定的使用者滿意度調(diào)查及監(jiān)督委員會(huì)評(píng)分，兩者相加如果超過(guò)80分就可以續(xù)約。

他認(rèn)為SLA是一種警示作用，目的在協(xié)助廠商提升自己服務(wù)的能力，并不是真的要把廠商的錢扣光。因?yàn)閺埧▲櫹嘈拧耙患虑橐龀^(guò)21次，才會(huì)變成本能”的理論，不管是信息人員、外包廠商，如果沒(méi)有機(jī)會(huì)作業(yè)超過(guò)21次，如何要求他們完全不犯錯(cuò)？

政務(wù)安全認(rèn)證

亟需分層落實(shí)

張俊鴻認(rèn)為，信息安全是一個(gè)政策，但什么是信息安全的范圍？這牽涉到所謂A、B、C、D分級(jí)的定義，這樣的安全分級(jí)，究竟是該級(jí)機(jī)關(guān)的系統(tǒng)安全層級(jí)，還是網(wǎng)站安全層級(jí)？被分成不同層級(jí)的機(jī)關(guān)，到底該做哪些信息安全工作？目前還沒(méi)有被明確定義出來(lái)，確實(shí)也很難定義。

經(jīng)濟(jì)規(guī)模的定義范文第4篇

關(guān)鍵詞：碳足跡；影響因素分析； Lasso；K折CV驗(yàn)證

中圖分類號(hào)：F062.2文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：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

全球氣候問(wèn)題已經(jīng)引起了國(guó)際社會(huì)的廣泛關(guān)注，人類生產(chǎn)、消費(fèi)、流通等活動(dòng)所產(chǎn)生的碳足跡（Carbon Footprint）對(duì)氣候和環(huán)境的影響愈見(jiàn)明顯。碳足跡是人類生態(tài)足跡的重要內(nèi)容，如果任其發(fā)展并因此阻斷了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和生態(tài)環(huán)境的天然聯(lián)系，則會(huì)沉沒(méi)我們的生態(tài)方舟，因此，重新構(gòu)架全球經(jīng)濟(jì)的發(fā)展模式，科學(xué)測(cè)定人類碳足跡并分析其動(dòng)因，進(jìn)而形成一種以生態(tài)法則為導(dǎo)向、以有效控制碳足跡為目標(biāo)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式是一項(xiàng)重要且迫切的任務(wù)。

國(guó)內(nèi)外關(guān)于碳足跡影響因素的分析主要基于STIRPAT和LMDI模型。朱勤等對(duì)STIRPAT模型進(jìn)行擴(kuò)展，應(yīng)用嶺回歸方法分析人口、消費(fèi)及技術(shù)因素對(duì)碳排放的影響，統(tǒng)計(jì)實(shí)證結(jié)果表明，擴(kuò)展的STIRPAT模型對(duì)中國(guó)國(guó)情有較高的解釋力，居民消費(fèi)水平、人口城市化率、人口增長(zhǎng)速度三個(gè)因素對(duì)我國(guó)碳排放總量的變化影響顯著[1]；楊建云運(yùn)用LMDI模型，依據(jù)2001～2010年的數(shù)據(jù)，分析了能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、勞動(dòng)效率、人口數(shù)量對(duì)河南省碳排量的影響，結(jié)果顯示，人均GDP提高、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)增加是導(dǎo)致河南省碳排量增加的首要因素[2]。

各種研究表明，影響因素的甄別篩選至關(guān)重要，全面納入可能的影響因素，可以提高分析的準(zhǔn)確性，但同時(shí)也會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的高維化，從而引起多重共線性和數(shù)據(jù)分析難度加大。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)回歸方法無(wú)法處理數(shù)據(jù)的多重共線性問(wèn)題，而變量選擇方法對(duì)高維數(shù)據(jù)的處理分析缺乏準(zhǔn)確性和高效性，對(duì)碳足跡的影響分析也顯得蒼白無(wú)力，因此本文運(yùn)用Tibshirani提出的一種有偏估計(jì)方法Lasso（Least absolute shrinkage and selection operator）[3]對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，該方法將模型系數(shù)的絕對(duì)值之和作為懲罰項(xiàng)來(lái)壓縮模型系數(shù)，以盡可能小的誤差將不顯著因素的系數(shù)壓縮為0，從而達(dá)到顯著變量選擇的目的，在此過(guò)程中，它可以同步實(shí)現(xiàn)對(duì)參數(shù)的估計(jì)，且其逐步回歸過(guò)程可以很好地處理數(shù)據(jù)多重共線性。

通過(guò)評(píng)價(jià)指標(biāo)文獻(xiàn)的比較分析，結(jié)合指標(biāo)的重要性、數(shù)據(jù)獲取的科學(xué)性和全面性以及碳足跡影響的特點(diǎn)，選出12個(gè)碳足跡的可能影響因素，基于1996～2011年相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用LARS-Lasso算法實(shí)現(xiàn)變量選擇過(guò)程，同時(shí)得到標(biāo)準(zhǔn)的Lasso參數(shù)估計(jì)模型，并據(jù)此分析顯著因素對(duì)碳足跡的影響，為制定控制碳足跡的有效政策提供參考。

1LARS-Lasso算法

設(shè)X為自變量，Y為因變量，n次取樣得到觀測(cè)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化值為（X，Y），其中X為n×p矩陣（n>p），Y為n×1矩陣，X的第i個(gè)觀測(cè)值Xi=（Xi1，Xi2，…，Xip）T，i∈[1，2…n]且各觀測(cè)值相互獨(dú)立，Y=（Y1，Y2，…，Yn）T。則Y對(duì)X的線性回歸模型為：

yi=αi+βjxij+εi（1）

其中εi～N（0，σ2），=，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)=0，因此α=0，進(jìn)一步整理式（1）得到：

Y=βX+ε（2）

根據(jù)Lasso的定義，要篩選出顯著性的變量，就要在式（2）基礎(chǔ)上加上一定的約束條件，令約束范式表達(dá)式為：

式（3）中，t≥0，是一個(gè)調(diào)和參數(shù)（Tunning Parameter），Lasso過(guò)程就是通過(guò)不斷調(diào)整t的值，使得整體回歸系數(shù)變小，壓縮不顯著變量的系數(shù)，直至為0。

需要注意的是，假設(shè)0j為無(wú)約束最小二乘問(wèn)題的解，那么當(dāng)t>0j的時(shí)候，約束是沒(méi)有意義的，因此把式（3）中約束條件兩邊同時(shí)除以0j，令s=t0j，s∈[0，1]，則：

式（4）中的s是選擇最終模型的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)[4]。

Lasso實(shí)質(zhì)是二次規(guī)劃的求解問(wèn)題，Bradley Efron提出的LARS（Least Angle Regression，最小角回歸）算法[5]可以很好地解決Lasso計(jì)算問(wèn)題。對(duì)LARS方法進(jìn)行一點(diǎn)變動(dòng)，限定每次只有一個(gè)變量進(jìn)入或剔出模型，從而得到LARS-Lasso的解路徑，并通過(guò)確定式（4）中參數(shù)s擇定最佳模型。采用Efron和TibShirani提出的交叉驗(yàn)證法（CV） [6]來(lái)確定參數(shù)s定義統(tǒng)計(jì)量：

2指標(biāo)選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1指標(biāo)選擇

2.1.1碳足跡測(cè)定

本文將1996～2011年各一次能源消費(fèi)總量折合成標(biāo)準(zhǔn)煤參考系數(shù)，計(jì)算累加的碳排放量，以此核算碳足跡（CFP），這里所述的一次能源只包括煤炭、石油、天然氣三大主要能源，其核算公式[8]為：

表1數(shù)據(jù)顯示：1996～1998年，碳足跡持續(xù)下降，1999年后碳足跡逐步增加， 2002～2007年碳足跡上升速度明顯加快，此后增速有所減緩，但2011年又出現(xiàn)了顯著增長(zhǎng)。從碳足跡變化趨勢(shì)可以看出，碳足跡變動(dòng)趨勢(shì)與中國(guó)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r密切關(guān)聯(lián)。

212驅(qū)動(dòng)因素分析

很多學(xué)者對(duì)碳足跡的影響因素進(jìn)行了歸納，本文在前人研究基礎(chǔ)上，從以下4個(gè)方面考慮可能的影響因素。

（1）經(jīng)濟(jì)方面。包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度、經(jīng)濟(jì)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、碳足跡轉(zhuǎn)移程度。工業(yè)革命以來(lái)，第二產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)世界經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)規(guī)模不斷擴(kuò)大，隨之產(chǎn)生的污染問(wèn)題日趨嚴(yán)重，經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳足跡的影響可見(jiàn)一斑；引入碳足跡轉(zhuǎn)移程度分析是否存在“碳轉(zhuǎn)移”，這在中國(guó)發(fā)展過(guò)程中，尋求經(jīng)濟(jì)發(fā)展和節(jié)能減排平衡點(diǎn)、維護(hù)自身發(fā)展權(quán)益有一定作用。

（2）人口方面。包括人口數(shù)量、人口結(jié)構(gòu)、城市化水平、居民消費(fèi)水平。生活消費(fèi)能源在能源消費(fèi)中占有很大比重，人是生活能源消費(fèi)的主體，而且現(xiàn)實(shí)生活中，城市人口、勞動(dòng)適齡人口的生活能源消費(fèi)量遠(yuǎn)超農(nóng)村人口、嬰幼兒和老年人。因此人口數(shù)量、居民消費(fèi)水平、城市化水平和人口結(jié)構(gòu)會(huì)對(duì)碳足跡產(chǎn)生影響。

（3）能源方面。碳足跡主要來(lái)源于能源消耗過(guò)程，可見(jiàn)能源對(duì)碳足跡的影響不可忽視，本文從能源結(jié)構(gòu)、清潔能源比重以及能源強(qiáng)度三個(gè)角度考慮其對(duì)碳足跡的影響。

（4）政府方面。減少碳足跡與政府政策指向和大力扶持緊密相關(guān)，本文用公共交通發(fā)展水平衡量政府對(duì)節(jié)能減排的扶持力度。

綜合上述4個(gè)方面的分析，初步構(gòu)造指標(biāo)體系，如表2所示。

22數(shù)據(jù)來(lái)源

依據(jù)表2中各變量的描述，查閱1996～2012年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算、人口、對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易、能源、價(jià)格指數(shù)、城市概況、資源和環(huán)境等分類統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和整理，得到各自變量的具體數(shù)據(jù)。

3LARS-Lasso實(shí)證研究

31數(shù)據(jù)預(yù)處理

觀測(cè)各自變量與因變量CFP之間的散點(diǎn)-擬合線圖，結(jié)果表明：變量A1、A4、P1、P2、P4、T3與CFP有明顯的線性關(guān)系，而變量A2、A3、P3、T1、T2、G2與CFP之間的線性關(guān)系有待考證。

根據(jù)式（1）定義，Lasso標(biāo)準(zhǔn)模型是線性的，為消除可能存在的非線性關(guān)系，本文對(duì)原始數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)，而LARS算法對(duì)數(shù)據(jù)默認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)化處理可以進(jìn)一步消除可能存在的異方差。

33參數(shù)的確定

本文運(yùn)用K折CV驗(yàn)證確定改進(jìn)的調(diào)和參數(shù)s，即將樣本數(shù)據(jù)等分為K份，依次以第k份數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本，用于計(jì)算CV殘差，k=1，2，…，K，剩余K-1份數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，用于擬合模型。Lasso問(wèn)題的CV驗(yàn)證，通常令K=10， CV圖如圖2所示。

圖2橫坐標(biāo)為壓縮系數(shù)即參數(shù)s，縱坐標(biāo)為CV值，根據(jù)具體CV演算表得到minCV（s）=1943794×10-4時(shí)，s=076767677，觀察圖1可知s介于第11步和第12步之間。

Lasso模型的驗(yàn)證參數(shù)為R2和Cp，其中R2是Lasso回歸模型的擬合系數(shù)，越接近1，模型的擬合優(yōu)度越高，而Cp值是Lasso判定系數(shù)，其數(shù)值定義為：

34模型構(gòu)建與分析

根據(jù)已確定的參數(shù)s、圖1解路徑和式（4），得到Lasso標(biāo)準(zhǔn)化回歸模型的系數(shù)解（精確到小數(shù)點(diǎn)后四位）如表4所示。

根據(jù)表4數(shù)據(jù)，經(jīng)濟(jì)規(guī)模（A4）、居民消費(fèi)水平（P3）的系數(shù)被壓縮至0，從模型中剔除，其他10個(gè)變量均被選入，其中清潔能源比重與碳足跡呈負(fù)相關(guān)影響，其余變量均為正相關(guān)影響，據(jù)此得到Lasso標(biāo)準(zhǔn)模型為：

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

據(jù)此分析各變量對(duì)碳足跡的影響。

（1）能源結(jié)構(gòu)是形成碳足跡的主要?jiǎng)右颉Ｊ湍茉词悄壳叭祟惿a(chǎn)消費(fèi)的物質(zhì)基礎(chǔ)，也是產(chǎn)生碳排放的罪魁禍?zhǔn)?，而不同能源的能源效率和潔凈程度有著天壤之別，煤炭能源效率和潔凈程度最差，但煤炭是中國(guó)最大的能源礦種，其在中國(guó)能源消費(fèi)的主導(dǎo)地位短期內(nèi)不會(huì)有所改變，煤炭消費(fèi)比重越高，能源結(jié)構(gòu)越差，碳足跡就越大。

（2）人口數(shù)量、經(jīng)濟(jì)規(guī)模和能源強(qiáng)度是影響碳足跡的直接原因。人口數(shù)量的擴(kuò)大必然會(huì)導(dǎo)致社會(huì)生產(chǎn)與消費(fèi)的增加，能源消耗也會(huì)水漲船高，因此人口增長(zhǎng)越快，碳足跡提升越快；工業(yè)革命以來(lái)，環(huán)境污染問(wèn)題愈發(fā)嚴(yán)重，目前中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展難以脫離工業(yè)，工業(yè)發(fā)展污染大，加之政府難以監(jiān)管到位，經(jīng)濟(jì)規(guī)模越大，污染越嚴(yán)重，碳足跡亦隨之提高；能源強(qiáng)度反映的是能源技術(shù)發(fā)展水平，能源強(qiáng)度越大，同等能耗產(chǎn)生的碳足跡也水漲船高。

城市化水平、人口結(jié)構(gòu)是助長(zhǎng)碳足跡的重要因素。城市人口和勞動(dòng)適齡人口的生活能源消耗相對(duì)較大，一方面，其相對(duì)高碳的消費(fèi)模式和生活方式會(huì)引起家庭碳足跡的增加；另一方面，城市規(guī)劃不合理，管理缺乏統(tǒng)籌性，低碳建筑拘于紙上談兵，造成城市碳足跡居高不下。

（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、碳足跡轉(zhuǎn)移狀況對(duì)碳足跡有一定影響。第二產(chǎn)業(yè)的主體工業(yè)尤其是重工業(yè)對(duì)環(huán)境的污染顯而易見(jiàn)，因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳足跡的正向影響是符合實(shí)際情況的。碳足跡轉(zhuǎn)移狀況對(duì)碳足跡影響系數(shù)為00153，是正相關(guān)關(guān)系，證明發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)中國(guó)確實(shí)存在碳轉(zhuǎn)移。

（5）低碳能源、公共交通對(duì)碳足跡的影響不可忽略。積極發(fā)展低碳能源，逐步優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，可以有效減少碳足跡；清潔能源比重的系數(shù)較小，僅為-00093，這是因?yàn)榻?6年低碳能源消費(fèi)比重較?。?9%～86%），但隨著消費(fèi)比重逐步增加，其作用亦會(huì)水漲船高，因此必須高度重視；系數(shù)為00033，與研究預(yù)期背道而馳，一方面是因?yàn)楫?dāng)前國(guó)內(nèi)公共交通工具大多是燃油車，能耗高、污染大；另一方面，公共交通發(fā)展遠(yuǎn)跟不上經(jīng)濟(jì)發(fā)展的腳步，居民生活水平不斷提高，而公共交通卻難以滿足居民需求。盡管如此，通過(guò)推進(jìn)公共交通工具電氣化、改善公共交通網(wǎng)絡(luò)等一系列政策，必定可以發(fā)揮其抑制碳足跡增長(zhǎng)的效用。

（6）經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度和居民消費(fèi)水平對(duì)碳足跡的影響尚未顯現(xiàn)。中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著明顯的區(qū)域化差異，發(fā)達(dá)區(qū)域?qū)DP貢獻(xiàn)大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度快，且基本形成第三產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的格局，因此經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度對(duì)于碳足跡的影響較小。城市居民恩格爾系數(shù)近16年來(lái)最小值為357%，遠(yuǎn)高于發(fā)達(dá)國(guó)家水平，說(shuō)明生活必需品是中國(guó)居民消費(fèi)的主體，因此對(duì)碳足跡的影響不顯著。

4碳減技術(shù)路徑及政策建議

綜上所述，可以從碳足跡的10個(gè)顯著影響因素著手，兼顧兩個(gè)尚不顯著的影響因素，有力控制碳足跡增長(zhǎng)。在發(fā)展過(guò)程中，要引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整，推動(dòng)新能源發(fā)展；不斷改革能源利用技術(shù)，提高能源效率；大力發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)，讓“靜脈”產(chǎn)業(yè)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入新鮮活力；呼吁國(guó)際社會(huì)重視“碳泄漏”，保障自身發(fā)展權(quán)益；控制人口增長(zhǎng)，鼓勵(lì)低碳生活；重視綠色城市建設(shè)，提高節(jié)能設(shè)施覆蓋率；合理運(yùn)用政府政策，推動(dòng)關(guān)鍵鏈管理。

（1）構(gòu)建智慧增長(zhǎng)戰(zhàn)略。注重城市經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境之間的和諧發(fā)展，強(qiáng)調(diào)已開(kāi)發(fā)區(qū)域的整合利用和緊湊式發(fā)展，關(guān)注各利益主體的訴求與合作，成功實(shí)現(xiàn)我國(guó)智慧增長(zhǎng)。伴隨著人口膨脹、城市擴(kuò)張，我國(guó)固有的矛盾以及發(fā)展中的問(wèn)題也水漲船高，城市化是發(fā)展所需，低碳化是大勢(shì)所趨，要注重培養(yǎng)大眾消費(fèi)思想低碳化，倡導(dǎo)全民生活方式節(jié)能化，合理控制人口增長(zhǎng)速度，積極穩(wěn)定推動(dòng)城市發(fā)展，構(gòu)建低碳新興城市，實(shí)現(xiàn)城市整合利用和緊湊式發(fā)展；逐步實(shí)現(xiàn)國(guó)家能源消費(fèi)從傳統(tǒng)煤炭礦種為主向現(xiàn)代石油和天然氣礦種為主的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變，提高能源利用率，扶持新能源技術(shù)開(kāi)發(fā)，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，協(xié)調(diào)發(fā)展智慧經(jīng)濟(jì)。

（2）重視碳足跡轉(zhuǎn)移。工業(yè)制成品出口額對(duì)碳足跡的影響不容忽略，發(fā)達(dá)國(guó)家憑借其技術(shù)壟斷，高污染的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到發(fā)展中國(guó)家，中國(guó)成為發(fā)達(dá)國(guó)家最大的“碳轉(zhuǎn)移”基地；我國(guó)要發(fā)展，同時(shí)也要吸取發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)，舍棄犧牲環(huán)境的不合理發(fā)展模式，引導(dǎo)國(guó)際貿(mào)易低碳化，呼吁國(guó)際社會(huì)關(guān)注發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)我國(guó)的“碳泄漏”實(shí)情，為自身發(fā)展?fàn)幦「嗟臋C(jī)會(huì)和權(quán)益。

（3）推動(dòng)關(guān)鍵鏈管理。設(shè)計(jì)嚴(yán)格的排污機(jī)制，落實(shí)碳稅、碳排放交易政策，架構(gòu)合理的碳排放認(rèn)證、審核機(jī)制，建立體制健全的碳排放交易市場(chǎng)，充分運(yùn)用財(cái)政政策控制碳足跡的增長(zhǎng)；合理規(guī)劃環(huán)境污染治理，推行“預(yù)防為主，治理為輔，防治并舉”的上下游產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展戰(zhàn)略；大力推動(dòng)公共交通發(fā)展，建立高效快捷的公共交通體系，促進(jìn)公共交通工具電氣化，倡導(dǎo)選用公共交通和零污染的交通工具。

（4）發(fā)展“非蔓延式經(jīng)濟(jì)”。發(fā)展與環(huán)境協(xié)調(diào)的非蔓延式經(jīng)濟(jì)，逐步淘汰落后的生產(chǎn)技術(shù)，制定嚴(yán)格的企業(yè)排污制度法規(guī)；推動(dòng)資源回收利用的“靜脈”產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將“城市礦山”化廢為寶，促進(jìn)循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展；大力發(fā)展服務(wù)業(yè)，有計(jì)劃地減少國(guó)民經(jīng)濟(jì)對(duì)工業(yè)的依賴，需要注意的是，第二產(chǎn)業(yè)對(duì)于一個(gè)國(guó)家而言不可或缺，只有通過(guò)技術(shù)改革、合理規(guī)制來(lái)減少工業(yè)污染，才能標(biāo)本兼治。

中國(guó)是一個(gè)發(fā)展中大國(guó)，發(fā)展是第一要?jiǎng)?wù)，合理協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)、環(huán)境與社會(huì)之間的關(guān)系也刻不容緩。處于后哥本哈根時(shí)代，我們不僅要承擔(dān)起減少碳足跡的責(zé)任，也要呼吁國(guó)際社會(huì)正視發(fā)達(dá)國(guó)家的“碳泄漏”問(wèn)題，為自身發(fā)展?fàn)幦〉礁鄼?quán)益和空間；積極轉(zhuǎn)變對(duì)外貿(mào)易形式，集中精力發(fā)展自身，突破“中國(guó)制造”瓶頸，努力打造“中國(guó)創(chuàng)造”國(guó)際新形象，從根本上減少自身資源消耗，從而控制碳足跡的增長(zhǎng)。

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經(jīng)濟(jì)規(guī)模的定義范文第5篇

關(guān)鍵詞：人民幣國(guó)際化；經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型；互動(dòng)分析

一、經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型的涵義

改革開(kāi)放三十年來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型取得了舉世矚目的成就。經(jīng)濟(jì)社會(huì)的轉(zhuǎn)型不僅體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)體制改革、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、政治體制改革和法律體制改革上，還表現(xiàn)在構(gòu)建和諧社會(huì)、鍛造與強(qiáng)化公民認(rèn)同、國(guó)家認(rèn)同、世界公民意識(shí)等方面。當(dāng)前收入差距、地區(qū)差距、城鄉(xiāng)差距逐漸拉大，教育、醫(yī)療等社會(huì)公共事業(yè)滯后，看病難、看病貴、上學(xué)難、上學(xué)貴的問(wèn)題，還有資源能源消耗過(guò)大，環(huán)境污染嚴(yán)重的問(wèn)題，這些問(wèn)題的集中出現(xiàn)和解決，必然觸及經(jīng)濟(jì)體制、文化體制和社會(huì)管理體制的方方面面。至此，經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型也需不斷向前推進(jìn)。

二、人民幣國(guó)際化進(jìn)程及展望

對(duì)貨幣國(guó)際化的定義，學(xué)術(shù)界至今各執(zhí)一詞。如果參照 Hartmann(1998)對(duì)此的解釋，人民幣國(guó)際化就意味著人民幣被除中國(guó)之外的國(guó)家或地區(qū)的個(gè)人或機(jī)構(gòu)接受并用作交換媒介、記賬單位和價(jià)值儲(chǔ)藏手段。

從目前的情勢(shì)來(lái)看，在亞洲貨幣中，人民幣所具有的優(yōu)越條件還是足以使人對(duì)其國(guó)際化的前景充滿信心。其中，我國(guó)政治穩(wěn)定，國(guó)際地位不斷提高國(guó)際影響不斷擴(kuò)大。除此之外，我國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)，2010年經(jīng)濟(jì)規(guī)模已成為全球第二，金融市場(chǎng)不斷開(kāi)放和完善。

三、人民幣國(guó)際化對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型的影響

（一）人民幣國(guó)際化將促進(jìn)資本市場(chǎng)的發(fā)展

人民幣國(guó)際化的條件之一就是需要發(fā)達(dá)的資本市場(chǎng)。人民幣國(guó)際化之后，各種以人民幣計(jì)價(jià)的金融商品充斥市場(chǎng)，非居民將擁有更多的人民幣金融產(chǎn)品，利率也將市場(chǎng)化。而資本市場(chǎng)在不斷交易中和政府的放開(kāi)中繼續(xù)發(fā)展。擁有了發(fā)達(dá)的資本市場(chǎng)，刺激了直接融資的發(fā)展，國(guó)內(nèi)各種資金通過(guò)虛擬市場(chǎng)紛紛投向效應(yīng)高的實(shí)體企業(yè)，促進(jìn)了市場(chǎng)的優(yōu)勝劣汰。同時(shí)，中小企業(yè)籌措資金的路徑擴(kuò)大，不再存在籌資難的問(wèn)題，有助于整個(gè)民族企業(yè)的戰(zhàn)略發(fā)展，有效改進(jìn)國(guó)內(nèi)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，推動(dòng)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型。

（二）人民幣國(guó)際化倒逼經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型

因?yàn)榻?jīng)濟(jì)不轉(zhuǎn)型、出口的問(wèn)題不解決，仍然是處于低產(chǎn)業(yè)化。而在人民幣國(guó)際化過(guò)程中，（和訊財(cái)經(jīng)原創(chuàng)）匯率將面臨更大的彈性。當(dāng)前中國(guó)人民幣匯率低估，如果人民幣國(guó)際化，匯率隨市場(chǎng)而變化。一些出口企業(yè)在人民幣升值情況下無(wú)利潤(rùn)可圖的情況下，被迫選擇加大產(chǎn)品開(kāi)發(fā)力量，投入相應(yīng)的科研，注重知識(shí)產(chǎn)權(quán)的構(gòu)建。此外，中國(guó)需要通過(guò)匯率的改變，向世界發(fā)出信號(hào)，中國(guó)的出口產(chǎn)品不再依靠勞動(dòng)力的低價(jià)和資源的粗放型開(kāi)發(fā)，而是產(chǎn)品里所包含的技術(shù)成分。如此的話，經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式有可能從粗放型轉(zhuǎn)為簡(jiǎn)約型。

（三）人民幣國(guó)際化后有利于國(guó)內(nèi)的企業(yè)實(shí)行走出去戰(zhàn)略

當(dāng)前，我國(guó)的一些企業(yè)面臨產(chǎn)能過(guò)剩的尷尬局面，但從某一程度來(lái)說(shuō)，這種企業(yè)的核心技術(shù)在世界占據(jù)了遙遙領(lǐng)先的地位。如果這樣停滯不前的話，是一種資源和效率的浪費(fèi)。而這種情況下，人民幣國(guó)際化有利于企業(yè)對(duì)外投資，收購(gòu)和兼并國(guó)外的一些公司企業(yè)，在世界各地開(kāi)發(fā)新市場(chǎng)，提高資金和技術(shù)的使用效率，形成開(kāi)放性經(jīng)濟(jì)體。

四、經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型對(duì)人民幣國(guó)際化的促進(jìn)

(一)經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型給人民幣國(guó)際化提供發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng)

貨幣的國(guó)際化某種程度上取決于該貨幣發(fā)行國(guó)是否存在資本控制，是否具有一定深度和廣度的金融市場(chǎng)。經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型中不僅有經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的發(fā)展，隨之產(chǎn)生的還有金融體制的轉(zhuǎn)型。隨著金融體系的改革和完善，中國(guó)將擁有發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng)。歷史經(jīng)驗(yàn)表明，發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng)是一種貨幣成為國(guó)際載體貨幣的關(guān)鍵因素。布雷頓森林體系的崩潰并沒(méi)有終結(jié)美元作為國(guó)際貨幣的地位，原因之一是，相比歐洲和日本，美國(guó)擁有世界上最發(fā)達(dá)和最廣泛的金融市場(chǎng)。

（二）經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型能促進(jìn)人民幣資本項(xiàng)目的可兌換

經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型的目標(biāo)是保持宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定和高速增長(zhǎng)，構(gòu)建多樣性、合理性的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、財(cái)政收支和國(guó)際收支平衡。微觀層面上來(lái)說(shuō)，經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型希望國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)有一個(gè)良好的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，擁有在國(guó)際市場(chǎng)具有競(jìng)爭(zhēng)力和研發(fā)能力的獨(dú)立自主、產(chǎn)權(quán)明晰、具有良好的公司治理結(jié)構(gòu)與核心競(jìng)爭(zhēng)力的現(xiàn)代企業(yè)。而擁有了這些，資本市場(chǎng)的開(kāi)放，才不會(huì)對(duì)國(guó)內(nèi)企業(yè)產(chǎn)生巨大的沖擊和風(fēng)險(xiǎn)。也只有擁有這些，才不會(huì)有大規(guī)模的資本流入流出，保證資本項(xiàng)目可兌換的平穩(wěn)運(yùn)行。

(三)經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型通過(guò)適當(dāng)?shù)那缹?duì)外提供人民幣

經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型的最終目的是保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長(zhǎng)。只有經(jīng)濟(jì)不斷持向前增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)規(guī)模不斷擴(kuò)大，才能使人民幣的流通范圍不斷擴(kuò)大，更多人選擇人民幣為貿(mào)易計(jì)價(jià)貨幣。較大的經(jīng)濟(jì)體往往為其貨幣提供了較大的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，因此很容易使其貨幣的使用產(chǎn)生規(guī)模利益；較大的經(jīng)濟(jì)體也容易避免外界對(duì)本國(guó)經(jīng)濟(jì)的影響和沖擊，且更有可能為貿(mào)易投資者提供安全的庇護(hù)所。從歷史上看，也往往經(jīng)濟(jì)規(guī)模龐大的國(guó)家，其貨幣才更有可能成為國(guó)際貨幣。一國(guó)經(jīng)濟(jì)規(guī)模過(guò)小，對(duì)全球經(jīng)濟(jì)的影響有限，使得各國(guó)貿(mào)易商沒(méi)有廣闊、便捷的途徑獲取其貨幣。另外，其貨幣規(guī)模也不足以支撐起整個(gè)世界貿(mào)易的貨幣用量。所以經(jīng)濟(jì)社會(huì)的轉(zhuǎn)型有助于人民幣擴(kuò)大流通范圍，為人民幣國(guó)際化打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

此外，經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型必然以制造業(yè)為主的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)向服務(wù)業(yè)、制造業(yè)并重的結(jié)構(gòu)調(diào)整，以出口低端產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)向出口高附加值產(chǎn)品調(diào)整，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式就此擺脫投資和貿(mào)易驅(qū)動(dòng)。在確立了以消費(fèi)驅(qū)動(dòng)為主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式的條件下，平衡國(guó)際收支就不會(huì)流于空談。而在我國(guó)資本市場(chǎng)尚未開(kāi)放的條件下，以進(jìn)口作為對(duì)外提供資金的主渠道更有價(jià)值。因?yàn)楣膭?lì)進(jìn)口原材料和低端產(chǎn)品，削減貿(mào)易順差，實(shí)現(xiàn)國(guó)際收支大體平衡，有利于充分利用中國(guó)的人口優(yōu)勢(shì)和市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，更好地保護(hù)我國(guó)脆弱的生態(tài)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)科學(xué)發(fā)展觀。

參考文獻(xiàn)：