结构指数范文（精选7篇）
结构指数 第1篇
在证券市场上, 共有某种共同属性且具有收益协同性的股票被归为一种风格, 按照风格而非单个证券配置资产投资组合的管理方法称为风格投资。风格投资不仅提供了一种高效进行资产配置和风险管理的新视角, 而且使业绩评估更加客观, 因此越来越受到国际机构投资者的青睐和学术界的关注。
对于风格投资的研究, 国外的已有文献较多。传统理论以Fama的有效市场假说和Sharpe的资本资产定价模型为代表, 认为在有效市场中证券价格等于其基础价值;Farrell (1974) 和Sharpe (1992) 都发现了股票收益间较高的相关性, 与风格有关[1,2]。一些实证研究也表明, 基础价值协同性并不是收益协同性的唯一根源, Fama和French (1995) 的研究表明某些证券的收益协同性与基础价值协同性无关[3]; 另外, 大量文献证明了除基础价值外, 投资者偏好、 交易地、 现金流、 指数都可能导致收益协同性而形成风格。Barberis (2005) 等总结已有的研究成果并提出了风格投资协同性理论风格投资产生收益协同性[4]。对于同种风格的股票收益之间存在的较强的相关性, 学术上存在包括La porLa (1997) 等的投资者企业价值低估[5]、 Fama和French (1996) 的风险补偿解释[6]、 Daninel和Titman (1997) 的大众心理等多种解释[7]。Raman和Frank (2008) 通过绘制投资组合的资产净值图形分析并证明了美国证券市场中风格对于证券投资组合的重要作用[8]。
对于证券投资的风格, 中国现有的研究还非常有限, 主要研究领域在于证实风格的存在性。施大洋和杨朝军 (2005) 分别按市值、 账面价值市值比率 (B/M) 以及净资产收益率 (ROE) 聚类, 实证结果表明中国证券市场上股票存在着以行业类别为基础的风格, 而以微观属性划分的风格不明显[9]。熊胜君和杨朝军 (2006) 利用Kuo的约束回归模型也证明了中国股票市场均具有明显的投资风格效应[10]。王宁和劳兰 (2007) 利用Kendall协同系数检验发现各风格指数的收益率、 总风险及指数特有风险均具有明显的分层结构, 风格效应显著[11]。肖峻 (2006) 证明了国内股市存在显著的中期风格动量, 股价可预测[12]; 其它方面的研究还包括肖春来 (2003) 等对市场风格指标的研究[13]、黄长青和陈伟忠 (2005) 对于调入调出指数的股票组合风格效应研究[14]、宋逢明 (2005) 等对指数效应显著性的研究[15]。但上述研究总的来说, 都忽略了从收益的视角直接对风格进行研究。
综上所述, 剔除研究角度的因素, 风格分析研究中往往由于选择分析变量的主观性导致结果迥异, 因此亟需一种可以唯一确定风格划分的计算方法。而亚超度量空间的拓扑方法[16]一直未用在分析风格的研究中。上述现状为本研究以亚超度量空间的拓扑方法研究证券投资风格的分类和特征提供了基础和条件。为解决风格研究中的主观性问题, 本文将采用亚超度量空间方法直接从市场个股的真实价格出发:首先利用股票价格计算出股间距离, 其次采用关联该证券组合的最小生成树优化方法, 从而得到亚超度量空间; 最后再将此亚超度量空间转换成指数分层结构树图。从而保证研究结果的唯一性与客观性。
2 研究方法
2.1 亚超度量空间、指数分层结构与风格投资
① 亚超度量空间与指数分层结构
亚超度量空间是超度量空间的一种特殊形式。空间距离满足
三条性质的空间即为超度量空间。超度量概念直接与分层概念相联系, 因此超度量空间为描述分层结构复杂系统提供了一个很自然的方法。在n个对象关联在一起的度量空间中, 通过确定关联n个对象的最小生成树 (minimum spanning tree, MST) 可以得到亚超度量空间。与度量空间相应的亚超度量空间具有准确定义的拓扑序列, 而这个拓扑序列对应着一个唯一的指数分层结构。因此, 亚超度量空间可以唯一确定被研究的n个对象的指数分层结构。
② 指数分层结构与风格投资
共有某种共同属性且具有收益趋同性的股票被归为一种风格, 风格投资是依照该属性进行投资组合的一种金融投资方式。由于在研究中直接采用股票的收盘价格计算超度量距离, 因此所得的最小生成树、 亚超度量空间及对应的指数分层结构均完全体现了股票的价格波动, 即股票收益率的变化。因此, 在体现收益率方面的一致性, 促成了指数分层结构与风格投资之间的一致性和对应关系。
指数分层结构树图的横坐标为股票名称, 纵坐标为股间距离。通过绘制指数分层结构树图, 可以清晰地看到股票的聚集状态, 从而推导出风格的分布和组成样本。
2.2 计算步骤
① 数据预处理
标记股票i在第t期的收盘价格为Yi (t) , 为削减不同股票价格差异造成的误差并保持数据序列平稳, 对股票价格进行一阶对数差分:
② 相关系数
相关系数变量体现了两支股票间价格的相关关系。
③ 欧式距离
记
则向量
由
而
可以验证, dij满足作为超度量距离所必须满足式 (1) 、式 (2) 、式 (3) 的三条性质。
④ 亚超度量空间
假设n个对象之间存在某种度量距离, 对这n个对象组成的集合做某种分割可以得到若干个亚超度量空间。通过计算上证50样本股票的两两相关关系, 得到该样本股票的距离矩阵, 通过某种某种分割可以得到上证50样本股票若干个亚超度量空间。
⑤ 基于最小生成树确定唯一的亚超度量空间
通过对上证50样本股票距离矩阵进行最小生成树 (MST) 操作, 就可以确定唯一的一个亚超度量空间。而常用MST算法为Kruskal与Prim, 它们的基本原理都是基于贪心 (Greedy) 法。由于Prim算法从单独一个根节点开始“增长”MST集, 并利用优先队列存储顶点-边对, 因此它仅与网络中顶点的个数n有关, 而与网络中的边数无关, 即时间复杂度为Ο (n2) , 更适用于求边稠密的网络的MST; Kruskal算法按照边的权值大小考虑每一条边, 并按簇“增长”MST, 利用优先队列存储边, 用表来实现集合集存储簇, 则它的时间复杂度为Ο (eloge) (e为网络中边的数目) , 当e=Ω (n2) 时, Kruskal算法比Prim算法差, 但当e=Ο (n2) 时, Kruskal算法确比Prim算法优越。因此相对于Prim算法, Kruskal算法更适合于求边稀疏的网络的MST。本文采用Kruskal算法, 在Matlab 6.5环境下编程实现, 得到了上证50样本股股票组合的最小生成树, 确定了唯一的亚超度量空间。
⑥ 指数分层结构
在生成最小生成树之后, 可由最小生成树得到其唯一对应着一个无交叉序列的指数分层结构树图。从指数分层结构树出发, 可以直接确定超度量距离
3 实证结果的分析与讨论
3.1 数据来源与缺失数据处理说明
研究涉及的数据全部来自上海证券交易所、深圳证券交易所网站及国泰安数据服务中心数据库。选取上证50指数样本股作为实证研究对象, 是由于该指数采用了科学的编制方法, 且具有很好的市场代表性。上证50指数是根据流通市值、成交金额对股票进行综合排名, 从上证180指数样本中挑选规模和流动性总体排名前50位的股票组成样本, 它能够综合反映上海证券市场最具市场影响力的一批优质大盘股的整体状况。
由于上证所根据指数编制规则, 每半年调整一次样本股, 为了保证研究对象的一致性, 采取半年为一个时间周期, 探讨上证50指数样本股的风格投资分类。结合每个周期上海证券交易所对上证50指数样本股的调整, 采用该周期内处于指数中停牌时间较长的个股, 新股及退市个股则不计入当期样本。有因短暂停牌等因素缺少部分数据, 为保证研究数据的完整性, 假设投资者对股票价格的预期取决于大盘走势, 即假设股票价格在停牌期间走势与上证综指一致, 采用上证综指的波动率来补齐缺失数据。
此外, 由于2005～2006年为中国证券市场集中进行股权分置改革的时期, 期间因讨论股改事宜而多日停牌的个股家数较多, 鉴于缺失数据对研究结果的影响较大, 实证中将剔除讨论期间连续停牌超过5天的个股; 其它讨论期间同理。数据经预处理后, 2004年1月1日至2007年12月31日以每半年计样本数分别为:50、50、41、25、25、43、45和46。
3.2 实证结果与分析
根据2.2节的计算方法, 得到8个时间区间内的上证50指数样本股指数分层结构树图。
图1、图2分别为较具代表性的2004年上半年和2007下半年的上证50指数样本股指数分层结构树图。
通过对比发现, 上证50指数样本股具有较为显著的行业风格, 而在行业风格内部也存在较明显的按照上市公司规模和业绩聚类的子结构。同时还发现了其它属性的风格, 如地区差异。在股改前后, 风格也发生了效应显著性和分布结构上的变化。
① 较为显著的行业风格
通过实证结果发现, 行业主导的风格最为显著, 如表1所示所示。
注:表中数字为当期构成对应行业风格的股票数量, “”表示未形成对应行业风格。
由表1、图1与图2可知, 在各个半年样本中发现:
第一, 银行与钢铁行业的风格效应最为显著。如银行业主要包括浦发银行、招商银行、华夏银行、民生银行; 钢铁业包括宝钢股份、马钢股份、武钢股份。这两个行业内部的成分结构非常稳定, 股间价格联动性较强。
第二, 电力能源业与高科技业的风格效应显著。如电力能源业的申能股份、华能国际、国电电力的电力能源业; 高科技行业的广电电子、上海贝岭、张江高科、方正科技等。它们的股票结构稳定, 股票收益趋同。
第三, 石化行业、航空业与高速公路的风格效应较显著。如石化行业的中国石化、上海石化; 航空业的南方航空和上海航空; 高速公路行业的山东高速、福建高速等。它们在前几个时间段的紧密性较高, 结构较稳定, 由于股票数较少, 形成小规模的行业风格。
第四, 汽车业、海运业、铁路业及有色金属业等也在其中少许年份形成显著的行业风格。
② 行业风格内部股票聚类结构
在行业风格内部, 存在明显的按照上市公司规模和业绩聚类的子结构。这一属性主要体现在银行和钢铁行业中。
在银行业, 华夏、民生、浦发和招商银行的收益协同性较高; 在2007年, 中国银行和工商银行纳入计算样本, 它们由于同为大型国有银行而收益趋同, 于是在银行业风格中形成了两个子结构。其中, 华夏银行和民生银行在价格波动上体现出更紧密的联系, 它们在同行业中的规模及经营理念等方面更类似。在钢铁业, 也同样有两个子结构, 一个是抱钢和武钢两个大型钢铁公司, 一个是马钢、包钢、邯郸钢铁等中小型钢铁厂。
③ 其它显现的风格
除了可辨认的行业风格之外, 指数分层结构树图还揭示了另外两种在证券市场上存在的风格类别。
地区风格:在2004年上半年, 一个明显的风格效应显现在地区差异上出现了哈尔滨风格, 构成元素为哈飞股份和哈药集团。此外, 在已有的组合中未发现其它与地区差异有关的风格。原因在于地区风格本身并不明显, 同时也可能与所选股票本身的地区分布有关。
交叉持股风格:交叉持股使相关的两个上市公司互为股东, 因此在利益上可谓“一荣俱荣、一损俱损”, 这也就导致了形成风格的收益趋同性。交叉持股风格体现在2004年上半年的四川长虹与北亚集团、2006年下半年的雅戈尔与中信证券等。
其它风格:其它一些与上述因素无关的风格, 可能与基金持有、同大股东等资金导向性因素有关。
④ 股改前后风格对比
2005～2006年的中国上市公司股权分置改革对于中国证券市场是一个意义重大的事件, 因此, 股改对于证券投资风格的影响也不容忽视。
一方面, 股改后的股间距离明显缩短, 风格效应更显著。2004年上半年的最短距离为0.5443, 2007年下半年的最短距离为0.3962; 2004年上半年的最长距离为1.1646, 2007年下半年的最短距离为1.0104。另一方面, 股改前后上证50指数的亚超度量空间出现了结构性变化, 股改前行业风格的划分较为明显, 而股改后股间关联也不再单纯地受行业属性影响。这可能是股改促使证券市场向更加有效市场迈进的结果。
4 结论
直接以收益趋同性为指标的风格分类, 是证券投资组合的一种新的研究方法。在以往常用的参数分析方法由于选取的参数和指标多样化导致风格划分的结果迥异, 而引入的亚超度量空间方法使这一问题得到解决, 具有准确定义拓扑序列的亚超度量空间和最小生成树都保证了风格分类结果的唯一性。利用上证50指数样本股数据得到的实证结果, 证明了行业属性在风格形成中的主导作用, 同时也发现了地区差异引起的风格、交叉持股风格效应及资金导向性效应。在行业风格中, 还发现在风格内部存在明显的按照上市公司规模和业绩聚类的子结构。另外, 股权分置改革也使得亚超度量空间更加紧密, 股间距离明显缩短, 风格显著性增强, 同时还有更多其它风格显现, 在某种程度上证明了股权分置改革积极作用。
摘要：针对常用的参数分析方法在证券风格投资分析中容易导致结果的差异性问题, 提出将亚超度量空间方法引入到风格投资研究中, 因为具有准确定义拓扑序列的亚超度量空间与指数分层结构、风格能够一一对应。首先利用股票价格计算出股间距离, 并采用关联该证券组合的最小生成树 (Kruskal) 优化方法, 从而得到亚超度量空间;其次将此亚超度量空间转换成指数分层结构树图, 最后得到风格的分布特征。20042007年的上证50实证结果表明:横向来看以行业分类的风格较为显著, 其中以银行和钢铁也最为明显, 此外还有与地区差异、交叉持股相关的风格效应显现;纵向则在股改后行业风格效应更显著, 其它的风格也显现得更多。结论为此方法是有效的, 同时结果也可为证券投资组合配置提供依据和参考。
用“辛苦指数”换取“幸福指数” 第2篇
——在宿城区党员干部擅做群众工作先进事迹报告会上的讲话
李
健
（2013年3月2日）
同志们：
在全国“两会”即将胜利召开、全区上下冲刺“首季开门红”的关键时刻，我们召开这次会议，主要基于三个方面考虑：一是，春节前后，区委连续召开了16场次的调研会、座谈会，各单位、各部门在汇报工作时，无一例外地提到了首季开门红、社会稳定、群众工作等关键词，我感觉，有必要进一步提炼提升，增强增进；二是，对2012全区涌现出来的擅做群众工作先进个人、维稳处突政法标兵等进行通报表彰，也是区委、区政府原定的工作安排；三是，全区信访稳定工作面临新形势、新要求，有必要通过宣传典型来引领带动全区各级党员干部，心系基层，情牵百姓，聚力用干部的“辛苦指数”换取发展的“景气指数”和群众的“幸福指数”。
刚刚，我们一同聆听了7位先进典型的精彩演讲，在感动的同时一定有所感悟，在感悟的同时还将努力领悟。7位先进典型性别差异、岗位不同、职位有别，但有一点是共同的：都能和群众坐在一条板凳上的，都是做群众工作的“能手”、“好手”、“高手”。群众视他们为友人、亲人、家人，在“你是幸福的我是快乐的”歌声传递中谱写出了更加融洽的党群关系、干群关系。希望在座的每位党员干部都要向他们看齐，争做群众满意信任的干部。
第一，做好群众工作，用干部“辛苦指数”换取群众“幸福指数”，必须注重民情民意。群众工作是社会管理基础性、经常性、根本性工作，不花心思去了解群众想什么，不费精力去深挖基层怎么样，开展工作必然不见章法，没得头绪。要弘扬百姓情怀。悠悠万事，民生为大。全心全意为人民服务是我们的最低要求，也是最高要求。所谓最低要求，是每个共产党员必备条件；所谓最高要求，是我们要为之奋斗终身也办不完的事情。反思静思：我们的一些干部不缺少对领导的尊重，缺少的是对百姓的关心；不缺乏抓发展的本领，缺乏做群众工作的能力；不缺失对企业家、能人大户的支持，缺失的是对困难群体的帮扶。只要有了百姓情怀，就会想尽办法不让老百姓吃亏，不让老百姓遭罪。交通运输局的干部天天跑工地，问老板，钱发了没有？问民工，工资领了没有。一年干30项重点工程没有出现一次农民工工资拖欠。要学会换位思考。关心别人的学问是第一等学问。在当今，这个人，就是老百姓。群众的某些困难，在你可能不算很大，在他则可能关系重大；在你可能不费太大的劲就能解决，在他则可能费很大的劲也过不去。做群众工作就要站稳立场，站在老百姓的角度去思考、去处理，就一定能身同感受他们的难言之隐，困难困惑。为什么我们要在全区推行“网格化管理、五代式服务”，就是一些特殊群体能力有限、各方限制，普通人能做事他们做不了，平常人能处理的问题他们处理不了，所以需要我们的干部去代办、代言、代理、代管、代访。要坚持“让干部找群众，不让群众找干部”。民找官，官离民越远；官找民，民离官越近。群众工作是我们在教室里、课堂上、机关里学不到的一门学问，要想真正做到学会群众语言、读懂群众表情、摸透群众心理、做好群众工作，既需要感情的培养，更需要实践的磨砺。仅仅公开热线，语音交流是固步自封；主动敞开大门，坐等接访是刚刚起步；群众最需要的是干部走出办公室，睁开双眼，竖起耳朵，张开嘴巴，察实情、听民意、访民生，这才是迈大步；转作风、走基层、接地气，这才算大进步。
第二，做好群众工作，用干部“辛苦指数”换取群众“幸福指数”，必须始终干事干活。干部就是要为百姓做事，干部就是要为群众干活，做事要持之以恒，干活要不厌其烦。我们都有这样的体会：踏实做事的干部，即使言语不多，群众也能看在眼里，组织更会记在心里；作风漂浮的干部，尽管滔滔不绝，群众也会嗤之以鼻，组织更会不予理睬。要在坚持上下功夫。为群众做一件好事、实事并不难，难得是把简单的事、平凡的事、为民的事坚持做、长期做，简单就变成不简单、平凡就变成不平凡。幸福街道幸福社区干部做的事都是小事，没有一件惊天动地。可是，只要坚持坚守坚定，利民惠民便民的小事同样会让老百姓感受幸福。干才能干出成绩、干才能干出智慧，干才能干出干群融洽。要在找事上下功夫。眼中没问题，必然手中没活干。只有提高标准，才能发现更多问题。党员干部就要树立“要事做、找事做、事情来了就该我做”思想认识，不推诿、不扯皮，问题看到底，帮扶帮到底，一竿子插到底，群众动嘴，干部跑腿。要在干成事上下功夫。有些地方干群关系差，群众意见大，说到底是该给老百姓办的事没有办或者没办好。而要改变这种现状，就要从看得见、摸得着的事情做起，做一件，像一件，成一件，不论大小，贵在成效。每名群众都会在心中为干部开设一个“账户”，干部每做一件事，在群众的心中不是“资产”，就是“负债”。当干部需要群众的时候，群众是“跟着上”，还是“对着干”，就看账户余额是正是负，就看平时干事多少，干成多少。陈集镇结合实际开展“走万户、转作风、解难题”主题活动，218名镇村干部全部参与入户走访，已走访9694户，占总数95%，化解群众误解200多件，当场解决问题315件。以往该镇捐元村村民为水泥路未铺设到庄头频频上访，现在自发集资铺路1500米，解决困扰多年的“出行难”问题。
第三，做好群众工作，用干部“辛苦指数”换取群众“幸福指数”，必须夯实基础基层。群众工作的对象就是基层老百姓，工作好坏成效也要老百姓说了算，做实基础、做强基层显得非常必要和重要。一要创新工作方法。方法不对，等于白费。信访稳定工作要强调预防为主，过程控制；扶贫救济工作要讲究公平公开，接受监督，真扶贫，扶真贫；房屋征收工作要关注弱势群众，一个不丢；社会治安提倡群防群治，齐抓共管。等等。本次会议下发了信访稳定“三提三争”意见、社会稳定基础考评台账等文件办法，有了好的办法，就要去研究、去执行，执行不到位，再好的办法也是废纸一张。二要抓好队伍建设。民风不好的背后往往是官风不正，官不像官，则必然民不像民。一个不关心群众冷暖的人，即使天天下基层，照样脱离群众；即便身在基层，并不等于贴近群众。当前，抓好基层司法维稳的队伍（乡镇信访办、综治办、司法所、派出所）和村居党组织书记的队伍显得非常重要。大家务必要放下架子，沉下身子，做到身入、心入、情入。只要你们好，群众就会说干部好、政府好、共产党好。三要做好典型示范。典型需要选树，更需要培育；典型需要崇尚，更需要追逐。典型既包括典型的事，也包含典型的人。好事越来越多，好人越聚越多，群众的满意度必然节节攀升。年前，全区各单位都组织了春节慰问活动，对7227户特困户进行走访。年后，我们又及时开展“四个一”集中回访活动。区委组织部正在拿全区深入开展结对帮扶的意见，基本原则就是一户一策、常态推进、动态管理、一帮到底。我们就是需要这样的典型做法，在全社会营造“为群众办事光荣、为百姓服务骄傲”的良好社会氛围。
同志们，做好群众工作是党员干部的“必备技能”和“永恒课题”。老百姓是天，只要天空晴朗，我们必然心情舒畅；老百姓是地，只要土地肥沃，我们必将收获希望。在座的每一位党员干部，都要能在学习先进中掌握技巧，在深刻反思中提升本领，在执行规定中全力而为，在今后实践中检验宗旨，汗水流下来，掌声响起来，让“幸福”写在每个宿城人的脸上！
结构指数 第3篇
摘要：现代旅游业正在从传统旅游观光向现代休闲度假、从一般服务业向特色服务业拓展，产品分工日趋细致，向着专业化方向发展，本文提出了旅游产业健康度指数的概念和评价方法，对上海旅游产业进行综合评价，在此基础上对上海旅游产业发展存在的问题进行深入分析，指出上海旅游产业结构调整的方向和相应对策。
关键词：上海市；旅游产业结构；健康指数；研究
中图分类号：F590文献标识码：A文章编号：1009-3060(2009)02-0108-06
旅游业在城市发展中的作用日益明显，但对城市旅游业发展水平及其结构合理性的评估方法，国内外学者均在探索之中，比较有代表性的方法即指标体系法，这种方法的缺点是指标过多，难以比较与应用，本文提出旅游产业结构健康指数理论及其计算方法，并以上海为例进行实证分析研究。
旅游产业结构分层
现代旅游业正在经历两个拓展：从观光向休闲度假拓展，从传统的观光服务向访问者多种需求服务以及居民户外休闲游憩需求服务方向拓展，传统意义上的一般服务业正在向多元化特色服务业拓展。旅游信息服务与物质需求服务、精神文化需求服务、健康需求服务并重。旅游服务的市场细分、产品细分趋势日益明显，休闲业、自驾车服务业、野营服务业、垂钓服务业、度假服务业、会展服务业、商务服务业等专门化特色服务业迅速发展，生产性旅游服务业从消费性旅游服务业中分离出来，日益受到广泛关注。
生产性旅游服务业主要是针对公务活动者的服务业，如商务、会议展览等，与城市性质、规模、地位密切相关，消费性服务业主要是针对观光休闲度假者的服务业，传统意义上的旅游服务业主要是针对观光服务业，吃、住、行、游、购、娱等6要素就是对这类服务业的特征描述。显然现代旅游业发展已不仅仅局限于这6个要素，
按照旅游产业服务对象可以分为三个层次：
(1)旅游公共服务业：也称之为旅游基础设施，包括旅游公共信息咨询服务中心、旅游指示系统、旅游集散中心、旅游网站等；
(2)旅游一般服务业：满足旅游者基本需求的服务业，如餐饮、住宿、交通、购物、娱乐、医疗、游览等；
(3)旅游特色服务业：在市场细分基础上满足特定需求的旅游服务业，如自驾车、野营、垂钓、自行车、康复、技能学习、金融、文化教育等特定的专门化服务，特色地域、特色设施与特色服务相结合。公务活动者在公务活动之余也有观光休闲需求，需要这些服务业的支持。
旅游业所依赖载体的广泛性一方面使旅游业边界模糊，另一方面使旅游业成为以服务为核心的庞大的产业群体，文化、工业、农业、房地产业、金融保险、邮电通讯、医疗保健等产业与旅游业日益交叉融合，形成互动关联发展的新型产业形态，如工业旅游、农业旅游、金融旅游、体育旅游、文化旅游、康复旅游等等，成为近年来上海旅游产业发展的亮点；旅游特色地域综合体成为城市旅游地域结构的核心节点，这类地域我们称之为旅游产业园。
旅游产业结构度量新方法——健康指数
健康度是对旅游产业运行状态的一种评价，旅游产业的健康发展首先要有稳定、有序的内部结构，其次要有强劲的外部竞争力和顽强的生命力，还要有整合各种资源、协调一体高效运行的能力，旅游产业健康指数是对这三千方面的综合评价和测度，它反映的不仅是城市或区域旅游产业的发展现状，同时也反映了旅游产业的发展潜力。
1旅游产业健康指数的测度方法
旅游产业健康度指标体系可以从旅游产业结构合理性(内部生长力)、旅游产业竞争力(外部竞争力)、旅游产业运行质量(整合力)三个方面构建，通过这三个方面的分析，选取能够反映旅游产业健康发展状况的指标，将其合理量化，运用层次分析法，最终计算得到旅游产业健康指数。
2旅游产业健康指数测度指标
根据以上测度方法分析，结合定量化、可操性，行业特性和重点性的指标选取准则，我们将旅游产业发展健康指数划分为三个分项指数，各分项指数由若干关键性评价指标量化评价获得。评价指标体系框架如表1所示。
上海旅游产业结构健康指数评价
1上海旅游产业健康指数
指标分析
这里限于篇幅，仅选取三个指标进行分析，指出上海旅游产业发展的一些问题。
(1)旅游产业结构生产力系数
根据上海2002-2005年旅游产业部门收入构成比重，计算得到2003-2005年上海产业结构变动指数CIs(表2)，表明2003年—2005年上海旅游产业结构变动指数变化不大，旅游产业结构年变动较小；进一步计算得到上海2003—2005年旅游产业结构生产力系数表(表3)，从中可以看到，2003—2005年上海旅游产业结构生产力系数变化较大，2003年结构生产力系数为负，反映了2003年“非典”事件造成的旅游产业结构变化对旅游产业产生负面影响，阻碍了旅游产业的发展；2004年，旅游产业结构的变动推动了旅游产业的发展，上海旅游产业得到迅速恢复；2005年在2004年的基础上继续发展壮大，但产业结构变化的推动力和影响力有所回落，旅游产业总量增长率仅为8.89％。
(2)旅游产业规模竞争力指标
上海是长江三角洲旅游圈内的中心城市，与南京、杭州共同形成长三角区域的旅游“金三角”。1997年上海首次提出发展“都市旅游”的战略，构建基于城市间快速交通网络，商务、休闲、度假有机结合的旅游发展新格局。上海旅游产业要充分发挥其区域旅游中心城市的集聚和辐射作用，带动周边乃至整个长江三角洲区域的旅游发展，共同形成资源配置合理、交通便捷、具有国际影响力和竞争力的旅游圈。
2006年上海旅游产业增加值已经占到GDP的6.8％，成为上海经济发展的支柱产业之一；表4表明上海旅游产业收入占到全国旅游产业总收入的近1/5，其产业规模仅次于广东、江苏、北京。
(3)旅游资源利用率指标
旅游资源的总量难以统计和量化，要精确计算旅游资源的利用率几乎不可能，而旅游饭店业的投资在旅游业投资中占了很大的比重，因此，旅游饭店业经营利用情况，在很大程度上反映了旅游资源的利用情况。本文通过计算上海市星级旅游饭店的平均客房出租率，作为上海旅游资源利用率。
近年来，上海旅游饭店数量稳步增长，年均增长率达到4.1％，2006年上海旅游饭店总数达到488家，客房数达到84000间。但客房出租率波动较大，波幅达到了19％左右，这反映出上海旅游饭店业投资、运行不够稳定，其发展和经营状况明显受到外部社会经济环境的影响，比如2003年受非典的影响，旅游饭店客房出租率仅为60.9％，年际波动率达10.1％(图1)。
上海旅游产业发展健康指数
依据以上对上海旅游产业各个指标的具体分析，我们通过专家打分法，得到各个指标的平均分值，结合各指标的权重，计算出上海旅游产业内部生长力指数、外部竞争力指数、整合力指数和整体健康指数如表5。
2上海旅游产业发展健康指数分析
(1)产业内部生长力指数分析
上海旅游产业内部生长力指数仅为81.7，与上海当前经济社会稳定、快速发展的社会经济条件、不断增长扩大、充满活力的市场需求环境、良好的配套服务设施、丰富的旅游资源等发展条件是不对称的。原因主要在于旅游产业结构存在不合理性。从都市旅游的五大产品：商务会展、赛事节庆、购物美食、休闲娱乐、户外运动等结构来看，购物美食、休闲娱乐是旅游业效益最重要的增长空间，而这两方面正是上海与其他国际旅游城市相比最薄弱的地方。
(2)产业外部竞争力指数分析
上海旅游产业外部竞争力指数达到96.1，充分证明了上海作为国际大都市和区域旅游中心城市的强大的集聚力、辐射力和竞争力，上海旅游产业以雄厚的社会经济实力为基础、高度外向型的经济为依托，积极开展区域旅游交流与合作，已经取得了一定的实效；2006年，长江三角洲城市在旅游信息化、旅游标准化、旅游集散功能、旅游法规建设与旅游诚信体系建设等方面交流合作取得了新的进展，区域性旅游合作的步伐正在加快。
近年来，上海社会经济迅速发展，人们生活水平得到明显提高，市民对良好的居住环境和休闲游憩环境的要求也相应提高，客观为上海旅游业的发展提供了广泛的客源市场和发展契机，同时也促进了城市生态环境的改善、城市形象、品味的提升，增强了上海旅游产业的外部吸引力和竞争力。
(3)产业整合力指数分析
上海旅游产业整合力指数仅为78.8，从2003—2005年上海旅游产业运行情况来看，上海旅游产业接待游客人数、旅游产业收入、旅游产业增加值都保持了持续、稳定的增长趋势，2003年受到全国“非典”事件的影响，波动较大；2005年，上海国民经济出现了下滑的趋势，旅游产业表现出稍微超前发展的迹象；旅游业发展稳定性较差，2003—2004年旅游收入增长年际波动较大，2005年年际波动率达-63.7％，2006年上海旅游产业已经摆脱2003年“非典”造成的影响，产业运行波动趋于平缓；以旅游饭店客房出租率为基础计算的旅游资源利用率指标较低，反映了上海旅游产业对旅游资源利用效率较低。从区域旅游发展的角度，上海作为长三角旅游圈的中心城市的作用尚未充分发挥，与杭州、南京、苏州等城市的竞争相当激烈，而交流合作不够深入，应该引导区域旅游交通网络和信息网络的建设，整合区域内部一切自然资源、社会经济资源、历史文化资源，形成区域旅游同盟，增强区域旅游产业的综合竞争实力和抵御风险的能力。
2006年上海旅游产业增加值占全市GDP的比重达到了6.8％，旅游产业对国民经济的贡献率9.7％。已经超过了成套设备制造业(7％)、金融业(5.8％)、房地产业(0.9％)和汽车制造业(-4.4％)，说明旅游业已经成为上海国民经济的动力型产业(图2)，但从产业的横向联系上来看，上海旅游产业还没有形成旅游业与工业、制造业、农业、文化体育事业、房地产业等互动关联发展的产业链，没有实现从单一化向多元化发展的转变。
上海旅游产业结构调整对策
上海旅游产业发展要在发挥“量”的优势的同时要注重“质”的提高，从根本上提高上海旅游产业的内生力、竞争力、整合力，实现旅游业从一般服务业向新型服务业的转变，必须从4个方面人手打造基础、优化结构、提升效益。
1加强五大工程建设，提升上海都市旅游发展层次
(1)加快上海主题形象工程建设：把旅游业作为战略性产业来发展，城市营销与旅游营销相结合，通过旅游营销推进城市营销。通过海内外广泛咨询与研讨，对上海目前已经开展或筹划开展的各类国际性事件从城市形象工程的角度进行整合、提升，扩大事件影响力和号召力，将城市重要事件与旅游效应相结合。
(2)加快旅游信息化工程建设步伐，加速区域整合，做大做强旅游集散中心功能，加强与民航交通运输部门的联合协调，完善长三角旅游网络，辐射全国，旅游辐射、旅游服务与经济辐射同步。
(3)加快特色服务业人才培训与经营管理工程建设，适时引导、开发特色旅游市场，率先在特色旅游业方面做出示范。
(4)加快休闲与旅游产业园工程建设，建立集文化艺术、表演创作、旅游商品设计生产于一体的综合性地域一文化旅游产业园区。
(5)加快旅游企业工程建设：加大旅游企业改革的力度，在进一步放开搞活旅游小企业的同时，要按照现代企业制度的要求，引进和培育一批能够参与国际竞争的大企业、大集团，以适应国际经济一体化的新形势；培育一批以旅游业为核心业务同时也适度发展其他现代服务业的综合性的现代服务集团。
2提升旅游产业素质，拓展旅游效益空间
上海都市旅游发展要上新的台阶，在现有的政策框架下，必须从量的扩张走向质的提升，增强上海旅游的国际影响力、号召力。商务会展、赛事节庆是都市发展旅游的优势所在，上海这两年在这方面做了大量的拓展工作，取得了很好的成效，但在管理、质量、品位、标准、规范、服务、文化、法规等方面存在着诸多亟待解决的问题。
旅游企业是旅游市场的主体，要发挥自身的主观能动性，积极参与企业制度改革和区域旅游合作，努力提高旅游服务质量和盈利水平；政府除在整体促销方面协助旅游企业之外，还要协同其他地区政府加强区域交通网络建设和政策支持，创建区域城市之间、区域旅游企业之间交流合作的平台，从而增进区域旅游企业的交流与协作。
采取强有力的措施降低旅游外汇的流失，加速旅游用品的国产化，以刺激发展旅游地制造业和其他产业的积极性，增强旅游企业同国民经济其他产业的联系。
3加快休闲度假产业制度建设，完善休闲度假产品体系，扶持推动休闲度假产业的发展
休闲度假业发展必须建立急需的政府主导系统，通过政策、法规明确规定休闲产业的行业范围、作用和地位，引导休闲产业向着有利于政治稳定、社会进步、经济繁荣的方向发展。只有通过休闲产业组织政策进行适度的引导和保护，才能把休闲产业培养成上海的支柱产业。
上海休闲产业发展一要以经济效益为基础，社会效益为中心，以满足全社会需求为目的。现阶段休闲产品结构应实施多元化战略，采取“中档为主，兼顾低高档”的模式，既满足大众需求，又满足高端消费者的个性化休闲需求；二要引导消费时尚，创造独特的休闲体验，开发出体验型的休闲新产品；三要引导、创造新的旅游需求和休闲消费方式，淘汰落后过时的旅游产品，推动休闲生产效率的提高和旅游产业结构向高层次的发展。
4整合都市服务业，发展都市旅游媒介业，满足游客个性化需求
上海都市旅游发展要在吃、住、行、游、购、娱等一般性服务基础上向个性化服务发展，如旅游汽车租赁、自行车租赁、自驾车、身心保健等特殊需求服务，这种服务的有效性是建立在对上海都市资源与服务业整合基础上，上海各行各业都建立起面向社会的服务体系，如何把各行各业的服务整合起来，为旅游者提供便捷的服务，满足游客个性化需求，是提高上海都市旅游质量与效益的一项重要举措，这种专门从事服务整合的产业可以称之为旅游媒介业(信息服务业、信息咨询业)。
运用健康指数理论及其评价方法，较好地反映了上海旅游产业结构的现状特征，表明健康指数的合理性和科学性。把复杂的评价指标体系转化为简单的健康指数评价法，提高了评价的可操作性、可推广性和可比性。
春大豆叶面积指数的空间结构性分析 第4篇
地统计学理论自被引入到土壤特性的空间变异性分析中以来,已广泛应用于土壤-水科学和水文水资源等领域中[1,2],但是在作物信息方面的应用相对较少。作物信息与气候条件、土壤特性及农业耕作水平密切相关。当某一区域的农业技术水平一致时,作物信息仅与土壤特性相关,即作物信息是土壤特性的间接反映,故也具有空间结构性特征[3]。叶面积指数(LAI)是反映作物长势与预报作物产量的一个重要农学参数[4]。开花结荚期适宜的LAI及其结构是大豆高产的主要标志。本文将运用地统计学原理对春大豆开花结荚期的LAI空间结构性进行分析,以获得田间大豆生长变异的规律,为有针对性地调控其生理性状,从而获得大豆种植的高产优质提供科学依据。
1 研究方法
1.1 基本理论
地统计学是以区域化变量为基础,以半方差函数为主要工具,研究那些在空间分布上既有随机性又有结构性、空间相关和依赖性的自然现象的科学[5]。
1.1.1 区域化变量
区域化变量Z(x)是以空间点x的3个直角坐标xu,xv,xw为自变量的随机场,即Z(x)=Z(xu,xv,xw)。区域化变量具有随机性和结构性两个最重要的特征。
1.1.2 平稳假设与本证假设
在空间变异性研究中,一般常用的二阶矩有先验方差、协方差和半方差。若一随机函数在整个研究区域数学期望存在,且不依赖于测定点x,即[Z(x)]=μ,且每对Z(x)和Z(x+h)的协方差均存在,且仅取决于其间隔h,则称其为二阶平稳假设。若一随机变量Z(x)在整个研究区域数学期望存在,且不依赖于测定点x,对所有间隔h,增量(Z(x+h)-Z(x))有一有限方差,此方差只与h有关,则称为本证假设。本证假设是区域化变量最基本的假设。
1.2 研究方法
半方差函数是地统计学中研究空间变异性的工具函数。若区域化变量Z(x)具有二阶平稳性,则半方差函数可定义为区域化变量Z(x)和Z(x+h)增量平方的数学期望E,即区域化变量增量的方差。其一般表达式为
undefined
在进行变差函数的具体计算时,采用Matheron推出的实验变差函数公式,即
undefined (2)
式中 γ*(h)半方差函数;
h分隔两点的矢量;
N(h)轴上相隔h的点对数;
Z(xi), Z(xi+h)观测值Z(x)和Z(x+h)的N(h)对实现。
2 采样设计
2.1 试验区概况
试验区设在山西农业大学林学院试验田,供试品种为晋大74号大豆。试验地东西长50m,南北长70m,面积约为3 500m2。土壤为中性沙壤土,种植方式为行种,行距为50cm,株距约为11～14cm。
2.2 信息的采集
采用密集采样方案,用DGPS定位系统按7m7m网格共布54个点,于开花结荚期测定各网格点处代表性LAI。采用的测定仪器为SunScan冠层分析系统。该系统由SunScan探测器、漫射系数传感器(BFS)、DCT1型掌上电脑和SunData软件等组成。系统利用冠层吸收光强的Beer法则,根据所测光的传输值,求得LAI。该系统操作简捷方便,试验证明具有较高精度[6],可用于田间作物LAI的测定。在田间测值时,首先安装并调整好漫射系数传感器,在每个网格点处,将SunScan探测器置于大豆植株的根部(地表处),按南北和东西方向测定两次,由掌上电脑读数,取其平均值作为该点处测得值。
3 结果与分析
3.1 经典统计理论分析
3.1.1 春大豆LAI分布类型
图1为春大豆开花结荚期LAI的频数分布图。可以看出,LAI的频数分布基本符合正态分布,这就为其空间变异性研究提供了理论分析的前提条件。
LAI组中值
经统计分析可知,春大豆开花结荚期LAI的特征参数均表现出明显的差异性(如表1所示)。LAI的最大值是最小值的4.1倍,变幅较大。按照反映离散程度的变异系数(Cv)的大小,可将空间变异性进行粗略的分级[7]:Cv
3.1.2 合理采样数
为使有限的观测值估计参变量的数学期望具有足够的精度,采样点或观测点应保持一定的数目,因此需确定合理的采样数目,既能减少工作量,又能满足一定的精度要求。
所谓合理采样数,是指在总体中抽出一定量的样本,用所抽样本的均值与方差能较好地估计总体的均值与方差,即抽取样本的均值具有足够的精度和较大概率近似于总体均值[5]。由统计学原理可知,采样数目愈大,随机变量x的均值undefined的方差愈小,因此x的分布愈集中,x落在μ(总体均值)±△范围之内的概率愈大。对于正态分布总体,合理采样数目应满足以下要求:样本均值undefined和总体均值μ之差的绝对值小于或等于某一规定精度△这一事件时的概率达到所规定的置信水平pi,即
undefined (3)
在实际应用中,由于总体方差是未知的,故用样本的方差代替。再根据统计学原理,得知undefined服从t分布,则
undefined (4)
由式(3)和式(4)可得合理的采样数目为
undefined (5)
式中 λα,ft分布的特征值,可根据显著水平α=1-pi(置信水平)和自由度f(N-1)查t分布表而得;
S样本标准差;
样本均值对总体均值的误差。
根据式(5),可得到同一置信水平不同精度要求及同一精度要求不同置信水平的LAI合理采样数目,如表2所示。
由表2可知,在显著性水平α=0.05的条件下,当采样精度要求从undefined提高到undefined时,采样数增大9倍多,显示出随着精度要求的提高,合理采样数目呈急剧增长的规律。在精度要求undefined条件下,当显著水平α从0.15变化至0.05时,合理采样数目由21个增至38个;在精度要求undefined条件下,当显著水平α从0.15变化至0.05时,合理采样数目由84个增至154个,也显示出急剧增长的规律。并且在显著水平α=0.05精度要求,undefined时,合理采样数N=38,小于本试验采样数目54,表明本采样数目已满足本试验研究的要求。
3.2 半方差分析
3.2.1 模型选择
因经典统计分析只能概括总体的变化,不能反映局部的变化特征,即只在一定程度上反映样本总体,而不能定量地刻画变量的随机性和结构性、独立性和相关性,所以需进一步采用地统计学方法进行空间变异结构的分析。半方差函数是分析区域化变量空间结构性的重要工具,可反映区域化变量的空间自相关性。选取半方差模型时,首先根据式(2)计算出γ(h)的散点图,再用不同类型的理论模型进行拟合,选取拟合度最好的模型类型。本文采用GS+5.0软件进行理论模型拟合,发现春大豆开花结荚期LAI的半方差函数理论模型较好地符合球状模型,即
undefined
(6)
式中 C0块金值,由测量误差和最小取样间距内采样特性(如土壤特性和作物信息)的变异性所引起;
C0+C基台值,反映系统内总的变异;
a观测点之间的相关范围(变程),采样特性在范围值内相关,在范围值外空间独立。
3.2.2 拟合精度检验
模型拟合之后,还需进行模型的检验。常用的检验方法有交叉检验法、估计方差检验法和I值检验法3种。交叉检验法将“各实测点上Kriging估计值与实测值之差的平方平均最小”直接作为拟合的理论半方差函数模型的最优性检验;估计方差检验法是用实际与理论的估计方差之比作为检验的方法,如果理论半方差函数确定得较好,则应当围绕1来波动;I值检验法是把上述两种检验性指标综合成一个统一的检验理论半方差函数最优性指标[6],即
undefined
式中 P经验性参数,
undefined
Z*Kriging估计值;
(s*)2估计值的方差。
I值越小,表明半方差函数模型拟合精度越高。
本文用DPS软件对春大豆开花结荚期LAI进行Kriging插值,利用交叉检验法、估计方差检验法和值检验法分别对其所拟合的理论球状模型进行检验,结果如表3所示,对应的半方差函数关系如图2所示。
3.2.3 自相关关系分析
基台值表示区域变量在空间上的总变异,块金值占基台值的百分数(u)可反映系统中变量的空间自相关性。若比值u<25%,表明变量具有强烈的空间自相关性;若u在25%～75%之间,表明变量具有中等空间自相关性;若u>75%,表明变量空间自相关性很弱[7]。由表3可知,大豆开花结荚期LAI的u为34.4%,在25%～75%之间,表明其具有中等空间自相关性;相关距离为44.8m,大于本试验所用的采样距离7m,表明该取样尺度已满足试验研究的要求。
4 结论
1) 在本试验中,大豆开花结荚期LAI的变异系数为30.9%,属中等强度变异,说明LAI在一定区域范围内具有空间结构性特征(既具有随机性,又具有结构性) 。
2) 对LAI合理采样数目的分析表明:随着精度要求的提高,取样数目会急剧增长;精度条件保持不变时,随着置信水平的提高,采样数目也急剧增长。
3) 由地统计学分析结果可知:Co/(C+Co)值为34.4%,表明大豆开花结荚期LAI在变程内具有中等空间相关性。
4) 通过对大豆开花结荚期LAI空间结构性的分析,可为后续作物生长性状指标与土壤特性、产量信息的空间变异性与相关性分析提供基础和前提。
参考文献
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结构指数 第5篇
一、产业内贸易指数
(一)产业间贸易
产业间贸易是传统的国际货物贸易方式。由于各国的自然禀赋和技术差异,形成了各国在不同产品的生产上有自己的成本优势、价格优势和竞争优势。如发达国家出口工业品和发展中国家出口农产品。贸易竞争力指数(TC)是产业间贸易的常用度量指标之一,即:
其中TC表示一国i产业的贸易竞争力指数,Xi为产业的出口值,Mi为产业的进口值,以1为标准,越接近于1,竞争力越强;越接近于-1,竞争力越弱;指数为零,表明此类商品为产业内贸易,竞争力与国际水平相当。
(二)产业内贸易
产业内贸易就是在双边货物贸易中,既进口又出口同类产品的现象。这个同类产品实际上就是差异产品。产业内贸易指数公式如下:
其中GL表示一国i产业的产业内贸易指数,Xi为产业的出口值,Mi为产业的进口值,GL值越大说明产业内贸易程度越高。
二、中马货物贸易结构基本情况
(一)货物贸易发展进程
因中国海关和马来西亚统计局公布的数据差距较大,排除出口退税、假出口等因素,本文换一种思路,统一采用马来西亚统计局公布的数据(如图1)。1974年5月31日,马来西亚成为东盟中第一个与中国建交的国家。1988年中马两国成立经贸联委会,2002年4月成立中马双边商业理事会,中马签有投资、贸易、关税、海运、民用航空运输等10余项经贸合作协议。2010年1月1日“中国-东盟自贸区”建成,推动中马双边货物贸易驶入“快车道”,双边货物贸易额从2009年的364.6亿美元增长到455.9亿美元,增长率为25%。2013年,中马两国“全面战略伙伴关系”确立,为双边货物贸易注入了“新活力”,双边货物贸易刷新历史最高记录,达到644.5亿美元,增长率为10.11%。马来西亚连续8年稳居中国在东盟的第一大贸易伙伴,占中国与东盟货物贸易额近1/4。
(二)货物贸易结构的基本情况
数据来源:马来西亚统计局
据马来西亚统计局公布的数据显示,2015年,马来西亚对中国出口的主要商品为机电产品,94.1亿美元;矿物燃料37.4亿美元;机械设备23.7亿美元;动植物油16.2亿美元13.5亿美元,合占马对中国出口总额的71.1%。其他对华出口商品还有有机化学品、塑料制品、光学仪器制品、矿砂、锡及制品、铜及制品、木材及制品等。马来西亚自中国进口的商品主要有机电产品、机械设备、钢材及钢铁制品、塑料制品、铝及制品。2015年,马来西亚进口的上述五类商品合计199.4亿美元,占马来西亚自中国进口总额60.1%。另外还有运输工具、无机化学品、铝及制品、新鲜蔬菜、纸张、家具和船舶等。中国出口的机电产品、金属制品、运输设备、纺织品和家具处于较明显的优势地位;但中国出口的化工品、塑料制品、光学仪器和食品等仍面临着来自日本、美国、法国、新加坡和马来西亚周边一些国家的竞争。
三、中马货物贸易结构分析
本文使用海关分类的HS编码,世界上已有200多个国家使用HS,全球贸易总量98%以上的货物都是以HS分类的。根据马来西亚统计局公布的2014年—2015年按海关分类HS编码的全部货物进出口数据,重新制表计算,得出产业内贸易指数GL(如表1)和贸易竞争力指数TC(如表2),对中马货物双边贸易的互补性、竞争性和产业间贸易进行分析。
(一)产业间贸易分析
表1显示,第1类活动物;动物产品(HS01-05)、第2类植物产品(HS06-14)、第3类动植物油脂(HS15)、第5类矿产品(HS25-27)等12类产品产业内贸易指数GL小于0.5,为产业间贸易,其余5类为产业内贸易。产业间贸易中,经过计算得出这12类产品的贸易竞争力指数(如表2)。
表2显示,产业间贸易中,马来西亚地处热带,矿产资源等自然要素禀赋丰富,第3类动植物油脂(HS15)、第5类矿产品(HS25-27)、第9类产品木及制品(HS44-46)和第12类产品鞋靴、伞等轻工产品(HS64-67)具有对中国出口的绝对优势。中国制造的技术差距使第10类产品纤维素浆;纸张(HS47-49)、第11类纺织品及原料(HS50-63)、第15类贱金属及制品(72-83)、第17类运输设备(86-89)和第20类产品家具、玩具、杂项制品(HS94-96)具有对马来西亚的出口优势。第1类产品活动物;动物产品(HS01-05)、第2类产品植物产品(HS06-14)、第13类产品陶瓷;玻璃(HS68-70)有较强的互补性优势。
第15类商品贱金属及制品(HS72-83),2015年产业内贸易指数为0.43,呈现产业间贸易特征。因跨度较大,需要进一步细分,则按章列表,计算产业内贸易指数和贸易竞争力指数(如表3)。
表3显示,中国的钢铁(HS72)和钢铁制品(HS73)为产业间贸易,有很强的互补性和出口优势,铝及其制品(HS76)有较强的互补性和出口优势;铜及其制品(HS74)为产业内贸易;马来西亚的镍及其制品(HS75)和锌及其制品(HS79)虽然出口量不大,有较大的互补优势和出口潜力。
结论一:中马货物双边贸易大部分门类为产业间贸易,表现为很强的互补性。
(二)产业内贸易分析
中马双边货物贸易中的5大类,即:第4类食品、饮料、烟草(HS16-24)、第6类化工产品(HS28-38)、第7类塑料、橡胶(HS39-40)、第16类机电产品(84-85)和第18类光学、钟表、医疗设备(HS90-92)为产业内贸易。
第4类食品、饮料、烟草(HS16-24),2014—2015年GL都是0.93,是由消费者偏好的多样性形成的技术差异产品;第6类化工产品(HS28-38),2014年GL是0.78,,2015年为0.75,属于水平差异产品;第7类塑料、橡胶(HS39-40),2014年GL是0.59,2015年是0.66,也属于水平差异产品;第16类机电产品(84-85),是中马两国贸易额最大的产品,2015年马方对中国出口额为117.78亿美元,占马方对中国出口总额的45.3%,自中国进口额为161.89亿美元,占马方自中国进口总额的48.8%。这是跨国公司构建全球价值链,总部和海外工厂之间实行纵向分工,由此产生的垂直贸易形成的。如戴尔笔记本电脑,则由马来西亚生产CPU、驱动器和无线卡,中国工厂生产CPU、显卡。第18类光学、钟表、医疗设备(HS90-92),2014年GL为0.59,2015年GL为0.75,是由技术差异产品形成的。
结论二:产业内贸易表示,中马两国同属发展中国家,尚在工业化进程中,有经济增长的潜力。
四、提升中马货物双边贸易的对策
(一)发挥两国商品互补性优势
马来西亚出口优势商品主要有油气、橡胶、胶乳、棕油和热带水果,马方也是世界上最大的棕榈油生产商和最大的磁盘驱动器生产国。但马方的优势商品在对中国出口贸易中所占比例甚微。中马经贸优势互补,在农业、渔业和传统医药等方面合作空间很大,如热带水果、白咖啡、燕窝等特色产品,颇受中国市场的欢迎。
(二)整合、重构价值链,提升产业内贸易
全球价值链可分为技术、生产、营销三大环节。中马同属发展中国家,在跨国公司的价值链布局中,被置于全球价值链的中低端(生产环节),属于垂直贸易模式,科技含量低,附加值低。建议两国一是要整合、重构价值链,由垂直贸易模式向水平贸易模式转变,提高产业内贸易水平。二是要充分利用制造业优势培育发展生产性服务业,推动产业集群由生产环节向技术环节和营销环节转型,形成结构高级化、发展集聚化、竞争力高端化的现代产业体系。
(三)提高出口商品的档次和质量
据马方统计局公布的数据显示,马方自中国进口的化工品、塑料制品、光学仪器和食品等仍面临着来自日本、美国、法国和马来西亚周边一些国家的竞争。中国的出口商品要从附加值低的劳动密集型商品向资本密集型和技术密集型的中高端商品转化,特别是化工品、塑料制品、光学仪器和食品等。
(四)加快推进产能合作,减少贸易摩擦
马来西亚钢铁业产能不足,2014年从中国净进口钢铁(HS72)16.91亿美元、钢铁制品(HS73)10亿美元,2015年从中国净进口钢铁(HS72)16.47亿美元、钢铁制品(HS73)9.37亿美元。近年来,马方发展基础设施和建筑业,螺纹钢(HS7214-7228)和盘条(HS7213-7227)进口明显增加,2013年进口螺纹钢25.93万吨,盘条78.66万吨;2014年进口螺纹钢攀升至52.90万吨,盘条106.96万吨;2015年螺纹钢进口量进一步增至134.76万吨,盘条增至131.64万吨。由于钢材用户过度依赖从中国低价进口,市场竞争激烈,马方钢厂只能削减生产和关闭,至2015年底,马方钢坯产能的50%以上已关停。2016年初中国出口钢价开始飙升,令钢材用户措手不及。马方建材经销商协会称,由于钢筋不足和价格快速上涨,超过一半的建筑工程可能被推迟。2016年5月31日,马来西亚向世贸组织通报,已分别对进口螺纹钢和盘条发起保障措施调查。我国钢铁产能规模大,有竞争优势且富余,马方又多次表示有与我国钢铁产能合作的愿望,因此,双方只有加快推进钢铁产能合作,才能形成双赢的格局。
(五)利用马来西亚贸易地位优势,合作开发第三方市场
马来西亚是英联邦成员,美国主导的泛太平洋战略经济伙伴关系协定(TPP)的参与国,伊斯兰会议组织的成员国,与众多国家保持良好关系,有贸易地位优势。马方是清真食品标准的制定国,马方的清真食品畅销全球。中国需要利用马来西亚贸易地位优势,合作开发第三方市场。如山东岱银纺织服装集团,2014年3月投资1.5亿美元,在马来西亚两期建设纺纱、服装基地,享受TPP零关税的优惠待遇,开发美国纺织市场。
参考文献
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结构指数 第6篇
一、文献综述
目前对能源消耗的研究文献集中于考察能源消耗量与经济增长的关系, 也有一些学者就产业结构对能源消耗的关系进行了研究, 具体如下:
(一) 产业结构变动是能源消费的重要因素
Panayotou (1993) 年用横截面数据估算环境库兹涅茨曲线, 指出伴随着工业化的加快, 越来越多的资源被开发利用, 资源消耗的速度开始超过资源的再生速率, 因此当一国的经济以农耕转向工业为主时, 环境污染的程度将加深, 而当产业结构进一步升级, 从能源密集为主的重工业转向服务业和技术密集型产业之后, 环境污染将有所缓解。路正南 (1999) 曾对产业结构调整对我国能源消费的影响做了实证分析, 得出产业结构的变化会直接影响能源的需求和改变能源消费结构。史丹、张金隆 (2003) 利用1980—2000年的数据建立了能源消费与产业结构之间的时间序列模型, 分析了产业结构变动对能源消费的影响, 认为产业结构变动是我国能源消费的重要因素。
(二) 能源消费与三次产业之间的关系
刘满平 (2006) 在分析我国产业结构变化与能源供给、消费协调发展的基础上, 并实证分析产业结构与能源消费内部结构的基础上, 得出经济增长、第二产业比重与能源消费总量及石油、天然气消费量之间存在长期协整关系。徐秀川、罗倩文 (2008) 采用新古典生产函数法, 在协整检验与分析的基础上, 建立向量自回归模型, 考察了重庆市三次产业发展与三次产业能源消费之间的关系。得出要缓解经济增长中的能源消费需求压力, 只有通过产业结构调整, 变粗放增长为集约增长才是可行之路。吴巧生、成金华等 (2005) 对比分析了美国与中国能源消费与经济增长的协整关系, 用非农产业就业比重测定的中国工业化水平与能源密度的协整关系表明, 中国工业化水平提高1%, 能源密度下降0.33%。史丹、张金隆 (2003) 认为产业结构变动与经济增长互为因果, 能源消费的变动不仅是由于经济增长的拉动, 而且也受产业结构的影响, 加入结构因素后的回归分析更为有效。郭志军、李飞等 (2007) 通过对能源消费与三次产业结构的时间序列进行分析, 发现三次产业结构变动对能源消费有影响, 从短期看, 三次产业的变动对能源消费的影响程度为正。
从上述文献不难看出, 虽然在产业结构变迁是能源消耗量的一个重要因素上已经取得了共识, 但是国内外学者对能源消耗量与产业结构变迁之间的关系研究不多。本文在国内外学者已经取得的研究成果基础上利用泰尔指数这一综合指标来描述产业结构变迁, 运用能源库兹涅茨曲线模型来考察我国能源消耗和产业结构变迁的关系, 以期对现有的研究做出补充。
二、理论与模型设定
(一) 产业结构变迁的度量指标
从动态的角度看, 一个经济体的产业结构变迁有两个方面, 产业结构合理化和产业结构高度化。产业结构的高级化是指产业结构从较低级的形式向较高级形式的转化过程, 也可将其称为产业结构的升级。产业结构的合理化是指产业与产业之间协调能力的加强和关联水平的提高, 它是一个动态的过程。产业结构合理化是高度化的基础, 没有合理化, 产业结构的高度化就失去了基本的条件, 不但达不到升级的目的, 反而有可能发生结构的逆转。产业结构合理化的基准主要有三种: (1) 国际基准。钱纳里等人倡导的以标准产业结构为依据。 (2) 需求结构基准。产业结构和需求结构两者适应程度越高, 则产业结构越合理;相反, 两者不适应则意味了产业结构不合理。 (3) 产业间比例平衡基准。从理论上说, 经济增长是在各产业协调发展的基础上进行了, 产业之间保持一定的比例平衡是经济增长的基本条件。一般文献采用结构偏离度衡量产业间比例, 并以此反映产业合理化水平。结构偏离度是指各产业的增加值比重和就业比重之比与1的差, 用公式表示为
其中Y表示产值, L表示就业, i表示产业, n表示产业部门数。
但是结构偏离度指标没有考虑各产业的重要性。所以本文采用郑若谷、干春晖 (2010) 提出的泰尔指数来衡量产业合理化, 其计算公式为:
这一指数是借鉴泰尔熵原理对结构偏离度进行的一种改进。泰尔指数定义保留了结构偏离度的理论基础和经济含义, 同时克服了其缺陷。当TL=0时, 表明产业结构处于均衡状态, 产业结构合理。当TL不为零时, 则表明产业结构不合理, 且离零差距越大越不合理。从图1可知, 产业结构合理化是一个动态的过程, 在很长一段时间内, 由泰尔指数衡量的我国的产业结构并不合理, 改革开放之后加速了我国的产业结构变迁, 泰尔指数有很大的下降幅度, 产业结构趋于合理, 但未达到产业结构均衡状态。
(二) 库兹涅茨曲线模型
20世纪50年代, 美国经济学家库兹涅茨首次用“U”型曲线描述了经济增长和收入分配的关系, 提出了著名的库兹涅茨曲线假说。该假说表明, 收入不均现象随着经济增长先升后降, 呈现倒“U”曲线。此后该假说在其他领域得到了广泛的应用, 例如环境污染的倒“U”曲线、区域经济发展的倒“U”曲线等等。研究一个国家或地区的能源消耗量和产业结构变迁的关系, 需要考虑对能源消耗起决定作用的一系列变量, 比如GDP、能源消费效率等等。本文主要是分析产业结构变迁对能源消费量的影响, 暂不考虑其他因素的作用。根据标准的环境库兹涅茨曲线模型原理, 构建包含一次项、二次项和三次项的能源消费库兹涅茨曲线回归模型:
其中, EC是能源消费量, TL是泰尔指数。根据模型可以推断, 能源消费与产业结构变迁可能存在三种曲线关系:线性、U型 (倒U型) 和N型 (倒N型) 。从回归系数来看:
(1) β1>0, 且β2 =β3=0, EC和TL之间是正向线性关系;β1<0, 且β2 =β3=0, EC和TL之间是反向线性关系;
(2) β1>0, β2<0, 且β3=0, EC和TL之间是倒U型关系;β1<0, β2>0, 且β3=0, EC和TL之间是U型关系;
(3) β1>0, β2<0, 且β3>0, EC和TL之间是N型关系;β1<0, β2>0, 且β3<0, EC和TL之间的关系与N型相反, 即倒N型。
三、数据与分析
(一) 数据来源与说明
本文数据包括我国1953—2009年的能源消费总量、三次产业生产总值、三次产业就业人数。利用三次产业生产总值、三次产业就业人数和 (2) 式计算泰尔指数。数据来源于《新中国60年统计资料汇编》以及《中国统计年鉴2010》。
(二) ADF检验
进行协整分析之前, 必须先检验变量的平稳性。采用ADF检验方法, 对能源消耗 (LnEC) 和泰尔指数 (TL) 及其一阶差分ΔLnEC和ΔTL进行平稳性检验。
由表1可知, 能源消耗量 (LnEC) 和泰尔指数 (TL) 都是非平稳的, 但其一阶差分的ADF值均小于1%显著性水平的临界值, 可以拒绝其具有单位根的假设, 表明ΔLnEC、ΔTL分别在1%的显著性水平下平稳, 即LnEC、TL均为一阶单整。由此可见, 满足进行协整检验的前提条件, 可以进行协整分析。
(三) Johansen协整检验
对于具有协整关系的经济变量, 可以建立模型来描述它们之间的关系。但在此之前, 还需要借助Johansen协整检验法对1953—2009年我国能源消耗量和泰尔指数的协整关系进行检验。本文利用Johansen协整检验法研究能源耗费量与产业结构变迁指数之间的协整关系。
由表2可知, 迹统计量为22.68741大于5%的临界值18.39771, 拒绝没有协整关系的原假设, 即存在协整关系。
(四) 建立模型及估计结果分析
在进行ADF检验和Johansen协整检验的基础上, 可以看到EC与TL之间存在稳定的均衡关系。利用Eviews5.0软件, 得出一下模型:
LnEC=-0.296+131.236TL-447.224TL2+457.051TL3 (4.346) (-4.639) (4.636) (3)
R2=0.525, F=19.547
其中下括号中的数值为T统计量。在式 (3) 中对各个变量的T检验P值均小于1%, 验证了泰尔指数的确是影响能源消耗的一个重要的因素。
估计结果表明, 泰尔指数一、三次项系数为正, 二次项系数为负, 能源消耗和产业结构变迁呈N型关系。能源消耗随着产业结构的变迁呈现增长—下降—增长的过程, 在未来的一段时间内, 我国能源消费量随着产业结构的变迁, 还有继续增长的趋势。从模型的估计结果来看, 今后, 随着我国产业结构不断调整、优化, 能源需求总量将在较长时期内保持较高的增长水平。因此, 为了保证经济的又好又快发展, 我们必须认真处理好产业结构升级、经济持续增长和能源消费三者之间关系, 除了大力改造传统能源产业的同时, 要积极发展各种新能源, 提高能源产业的科技含量, 同时要处理好能源产业的可持续发展问题, 坚决制止各种短期行为。
“十二五”时期, 我国发展仍处于可以大有作为的重要战略机遇期。随着工业化、城镇化进程加快和消费结构持续升级, 我国能源需求呈刚性增长, 受国内资源保障能力和环境容量制约以及全球性能源安全和应对气候变化影响, 资源环境约束日趋强化, 上述情况将在今后一段时期内制约我国产业结构优化、升级。在继续采取节能减排措施降低能源需求增长速度的情况下, 要想经济的增长、产业结构调整步伐不受影响, 必须做好切实可行的能源规划。
四、研究结论与政策建议
第一, 本文通过对1953—2009年能源消耗和产业结构变迁的动态关系研究, 运用能源库兹涅茨曲线模型, 发现我国能源消耗和产业结构调整呈N 型, 研究结果表明在未来一段时间内, 中国能源消费还将伴随着产业结构的变迁有继续增长的趋势。
第二, 大力开发替代能源与清洁能源, 优化能源消费结构。降低对煤炭、石油、天然气等传统不可再生石化能源资源的使用量, 减少石化能源的消耗和污染排放;另一方面, 要增大优质能源的使用比例, 大规模开发利用太阳能、风能、潮汐能、地热能, 用生物质燃料替代传统燃料, 加大核能的投入建设力度, 实现可再生能源、清洁能源、低碳能源的广泛使用, 从而优化各区域现有的能源消费结构。
第三, 加速产业结构升级, 走“科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少”的发展道路。我国正处于加速工业化和经济重型化的进程之中, 能源需求的快速增长不可避免。同时, 发达国家向发展中国家转移高能耗产品生产的趋势, 对我国经济结构的调整也是一项挑战。能否实现以较少的能源消费量完成经济高速发展, 很大程度上取决于产业结构是否轻型化。因此, 控制高耗能产业, 发展高科技产品和第三产业是未来我国产品结构和产业结构调整的主流方向和重要任务。
第四, 在保证我国经济稳定增长、产业结构顺利调整的前提下, 承担相应的碳减排国际责任。作为一个发展中大国, 中国需要有勇于承担国际责任的精神。但是这必须建立在中国保持稳定、保证发展的基础上, 在自己力所能及的范围内减少碳排放。
摘要：为了探究我国能源消费与产业结构变迁之间的关系, 本文通过对我国1953—2009年能源消耗量和产业结构变迁度量指标——泰尔指数的动态关系研究, 运用能源库兹涅茨曲线模型, 发现我国能源消耗和产业结构变迁呈现N型关系。这说明在未来的一段时间内, 我国能源消费伴随着产业结构调整, 还有继续增长的趋势。因此, 我国需要在能源消费总量持续增加的情况下, 加速优化产业结构, 提高能源利用效率, 大力开发替代能源与清洁能源, 优化能源消费结构, 从而达到能源消费与产业结构调整二者和谐发展, 推动我国经济又好又快发展。
结构指数 第7篇
BMI is calculated by dividing your weight (in kilograms) by your height (in metres) squared.It has been widely criticised for years.
“The BMI is flawed because it doesn’t take into account where you carry fat or how muscular you are, ”says Sue Baic, a dietician from Bristol University.“A woman with a fat stomach, thick waist and skinny arms and legs could be deemed a healthy weightyet people who carry fat around their mid-sec-tion are more at risk of heart disease, diabetes and even certain cancers.”
To calculate your ABSI you take your waist measurement (in centimetres) and divide that by the square root of your height (in centimetres) multiplied by the square of the cube-root of your BMI.
“It’s a very complicated formula!”says Sue.“But an online calculator is in development.I think it’s a brilliant measure of how healthy you are and it could end up replacing BMI.”
参考译文:
很多人体质指数“专业上”超重, 实际上却健康苗条。如果你也是其中的一员的话, 那么下面的这则报道会让你觉得很中听。一种新的测试体重的指数即将发布称为体型指数。
体质指数的测量方式是:体重 (千克) /身高 (米) 的平方。这一指数多年来受到的非议颇多。
来自布里斯托大学的营养学家苏柏克表示, “体质指数是有缺陷的, 因为它没有办法说明人体内脂肪堆积的位置或肌肉有多发达。比方说, 一名女性的肚子肥大、腰粗却四肢纤细, 而她有可能被视为体重健康。然而, 腰腹部肥胖的人群患心脏病、糖尿病, 甚至某些癌症的危险性更大。”
要计算你的体型指数, 你这么算:腰围 (厘米) 除以[身高 (厘米) 的平方根乘以体质指数的立方根的平方]。
