二元经济模型范文（精选12篇）
二元经济模型 第1篇
一、二元经济结构转化的经典理论模型
二元经济结构转化的经典理论模型是以美国著名经济学家威廉A刘易斯的两部门转化模型为起点经过费景汉和古斯塔夫拉尼斯等人的发展完善而成的一个著名的发展经济学理论模型。
1954年, 刘易斯在《曼彻斯特学报》上发表题为《劳动无限供给下的经济发展》的著名论文。在这一论文中, 刘易斯首先提出, 在发展中国家一般存在着性质完全不同的两个经济部门, 即“资本主义”部门和“生存”部门。资本主义部门即一般所讲的现代部门, 其中主要为工业部门。生存部门即一般所讲的传统农业部门。刘易斯假设农业部门只使用劳动和土地作为生产要素, 现代部门只使用劳动和资本;现代部门不断地吸收农业部门的剩余劳动力而得以发展;在假定土地、人口 (劳动力) 和生产技术不变的情况下, 传统农业部门的边际生产率为零甚至为负数, 劳动者在最低工资水平上提供劳动, 因而存在无限劳动供给。只要现代部门所提供的工资与农业部门的工资能够形成一个一定的差额, 就能够诱使农业部门的剩余劳动力向现代部门转移。所以, 只要现代部门的利润能够成为新的投资, 就能够促成更多农业部门的剩余劳动力向城市现代部门的转移, 经济自然就可能获得发展。当现代部门将农业部门的剩余劳动力吸收完毕, 农业部门中劳动的边际生产率就将提高, 并逐渐与现代部门达到一致, 这时经济中的二元结构也就消失了。这一过程如图1所示。
在图1中, OA表示全部劳动力, AE为农业剩余劳动力, N1Q1N5Q5为工业化过程中的劳动需求曲线, 即现代部门扩张过程中的劳动需求曲线的变化过程, SI曲线为工业化过程中的劳动力供给曲线, AG为农业部门每个劳动力的收入, SG为现代部门所提供的工资与农业部门的收入的差额。在这一过程中, 只要SG存在, 农业劳动力就会不断转移到现代部门, 而且这种转移并不会导致农业总产值的下降, 国家的经济也会由此获得持续的增长, 其增长的路径就是两部门经济结构的转化过程。但当农业中的剩余劳动力AE全部转移之后, 也就是工业劳动需求曲线达到N4Q4以后, 农业中也就不再存在边际生产率为零的劳动力, 如果劳动力继续转移, 农业产值就可能出现下降, 农产品就会短缺, 于是农产品价格就会提高, 农业部门劳动力的收入自然也就会提高, 这时工业部门要想获得新的劳动力, 就唯有提高工资。所以在点Q4之后, 工业劳动供给曲线就开始向上倾斜。农业部门也会由此转化为现代部门, 二元经济结构由此消失。
刘易斯二元经济结构转化模型基本符合发展中国家的现实, 但是, 这一模型本身也存在两个明显的缺点:一是不重视农业在促进工业增长方面的重要性;二是忽视农业生产率的提高而出现剩余产品是农业劳动力向工业流动的先决条件。鉴于此, 费景汉和拉尼斯在其合著的《劳动剩余经济的发展:理论与政策》一书中, 对此理论进行了发展和完善。
费景汉和拉尼斯认为, 二元经济结构转化问题的核心, 在于农业部门是否有能力提供足够多的剩余满足现代部门的劳动力之需要。问题的另一面是, 现代部门得到的由这种农业剩余加上工业利润投资所供应的资金, 是否增长得足够快, 去吸收再分配的劳动力。经过一段时间以后, 必定会在两个部门中的资本积累 (主要配置到非农业部门) 和技术之间形成一种平衡的状况, 从而完成了二元经济结构的转化。建立在这一思路的基础上, 费景汉和拉尼斯对刘易斯模型进行了改进, 见图2: (1)
此模型中沿用刘易斯模型中的两个基本的假设, 即土地是个常数, 人口或劳动力已知。另加上一条假设, 单位耕地面积的产量不变。为了分析简便, 这一图中省去工业扩张过程中的劳动力需求曲线。劳动供给曲线依然为SI, OA依然为劳动力总量。图中的ADI为农业部门的边际生产率曲线。为了更好地说明后面的问题, 这里忽略掉刘易斯模型中为吸引劳动力转移而使现代部门工资与农业部门收入之间应有的差额, 假设只要现代部门工资高于农业部门的边际生产率就可以吸引农业部门的劳动力向现代部门转移。为了便于分析, 图中加上了一条农业部门的人均产量曲线GKH, 这一曲线有一个不变斜率, 表示的是在农业部门产量不变的情况下随着农业部门劳动力的减少而导致人均产量的变化。只要保证人均产量曲线在GKH上运行, 农业部门的劳动力数量与人均产量的乘积不变, 即AG*OA=DK*OD=FP*OF, 也就是保证农产品总量保持不变。根据这一模型, 发展中国家的经济发展可以分为三个阶段:第一阶段 (AD) 与刘易斯模型没有区别。在这一阶段, 劳动力是无限供给的。当劳动力向现代部门转移时, 农业的总产量不受任何影响, 农业部门的人均产量曲线在GKH上运行。当这部分劳动力转移完毕, 经济发展就进入第二阶段 (DE) 。第二阶段, 现代部门所吸收的劳动力是那些边际生产率大于零但低于现代部门工资的劳动力。这一部分劳动力时, 农业总产量就会下降, 这时的农业部门的人均产量曲线开始偏离GKH曲线, 从K点开始转变为KR曲线, KR曲线的斜率小于原有斜率, 即农业劳动力数量与人均产量的乘积小于以前, 如FC*OF
在图3中, 由于工业扩张的同时农业生产率也在提高, 特别是由于农业机械化的推广, 人均耕地能力在提高, 所以总剩余劳动力随着农业生产率的提高不断地增加, 也就是短缺点D会不断地向右移动 (D1D2D3) , 即第二阶段来的越来越晚。而同时, 同样由于农业生产率的提高, 农业的边际劳动生产率曲线必然向上移动, 从而导致商业化点E不断地向左移动 (E1E2E3) , 也就是第三阶段来的越来越早。照此发展下去, 或迟或早, D点和E点会重合, 也就是第二阶段消失, 经济发展中不再存在一个农产品短缺阶段, 农业部门人均产量曲线一直为GKH, 当然这时现代部门的劳动供给曲线也就会由原来的SUI变为SPH, 工业化的同时粮食危机也就不再出现。
由此看来, 要使发展中国家经济结构的转化能够顺利进行, 主要需要以下几个基本条件:①现代部门的扩张足够快, 对于农业部门的剩余劳动力有足够的需求。②工业化的同时农业劳动生产率同步提高, 避免了工业化的同时出现粮食危机。③考虑到现代部门所要求的劳动力素质一般应高于传统农业部门, 所以, 还要求农业部门的剩余劳动力具备转移到现代部门就业的基本素质。
二、中印农业经营模式及其对二元经济结构的影响分析
我国的农业经营模式形成于上世纪80年代, 主要是由于两次大的改革。一是农村土地经营制度改革, 即实行家庭联产承包责任制。这一改革的核心是土地所有权和经营权的分离, 就是在不改变农村土地集体所有的前提下, 将土地经营权承包给农民。二是农产品市场及与此相关的农产品补贴的改革。我国农产品以前实行的是统购统销制度, 不存在真正的市场, 而在家庭联产承包责任制实施后, 也就开始逐渐改革统购统销制度, 最终建立起了统一的农产品市场以及对农民的直接种粮补贴制度。
印度当代农业经营模式形成的时间要早于我国, 可以说在上世纪60～70年代就已初步形成, 这主要是由于独立之后进行土地改革的结果。其改革的主要措施是废除殖民地时代的中间人制度以及重新分配土地。不过印度土地的重新分配不是将所有土地收归国有或集体所有, 再重新分配, 而是规定土地所有者持有土地的最高限额, 将大土地所有者超出最高限额的土地收归公有, 再重新分配给无地、少地的农村劳动者。另外, 印度在上世纪90年代也进行了一定的农业改革, 主要是废除各邦对于农产品交换的地区限制, 建立一个统一的农产品市场。
中印农业经营模式虽在不同时期形成, 但最终形成的模式却存在明显的相似之处, 首先, 两国在土地经营模式上极为接近, 都是以分散的小规模家庭经营为基本土地经营模式。据我国第一次农业普查资料显示, 我国平均每个农户的经营规模只有6.26亩, 种植9亩以下的农户占总农户数的83.4%, 而30亩以上的仅占1.9%。 (2) 而据印度农业统计, 1985～1986年度, 占印度农业人口58%的边际农每户占有土地也在1公顷 (15亩) 以下, 另有占印度农业人口32%的小土地占有者每户占有土地也仅为1公顷～4公顷。 (3) 其次, 经过改革之后, 两国也都基本上建立了全国统一的农产品市场体系。
但是, 两国也存在一些明显的不同之处, 首先, 我国土地的经营规模比印度更小, 而且更为平均。由于我国人均耕地少于印度, 而改革之初我国农业人口比重又高于印度, 所以户均规模小于印度是必然的。另外, 我国的家庭联产承包责任制实施后, 土地承包权完全实行的是按农业人口平均分配, 并进行好次搭配, 故土地的占有是极为平均的;而印度虽从独立后就开始进行土地改革, 然而, 一方面, 其土地改革并不是按人口均分土地;另一方面, 是这一政策执行本身就不彻底, 所以, 印度土地的占有是不均匀的, 虽然绝大多数印度农户经营规模很小, 但仍有少量的农户占有较多的土地, 如占印度农业人口2%的大土地占有者每户占有土地均在10公顷以上, 占印度农业人口8%的中等占有者每户占有土地也在4～10公顷。④其次, 也是最为重要的方面, 我国实行家庭联产承包责任制后, 土地所有权仍然是公有制, 农民虽可以通过一定的途径转移土地承包权, 但绝对不能买卖土地。而印度实行的是土地私有制, 土地可以买卖。也就是说, 印度农村土地的转移比中国更加灵活。
从二元经济结构转化的角度来看, 我国农业的经营模式下并不能避免二元经济结构转化过程中的农产品短缺阶段。这是因为, 在家庭联产承包责任制下, 农业土地的集中经营非常困难。一是由于农户不拥有土地的所有权, 土地不可能通过买卖的方式集中;二是由于土地的极度分割, 即便进行一定的转移后, 接受转移的农户得到的仍然是大量分散的小块土地, 故而土地的规模化经营很难出现。这样一来, 我国的农业就出现了长期只适合于手工劳动, 不适合于机械化经营。也正因为如此, 在这一制度实施后很长一段时间内, 我国农业生产的机械化程度不仅没有提高, 相反还有所下降。1979年和2001年每千名农业劳动力拥有的拖拉机数量没有任何变化, 都是2台, 而每百公顷可耕地拥有的拖拉机数量则从76台下降为70台。 (4) 这就可能导致当农业劳动力的转移达到一定程度, 也就是达到短缺点后, 我国的耕地就不可能得到有效的耕种, 甚至可能出现抛荒现象。在这种情况下, 如果生物化学技术水平没有相当的提高来抵消这种耕地无效耕种或抛荒的影响, 短缺阶段实际上就无法避免, 也就是说, 在我国农业的经营模式下, 二元经济结构的转化可能出现图2的情形。而出现这一情形之后, 粮食安全问题就极有可能出现。这时, 我国的二元经济结构的转化就会面临着一个两难:一是继续工业化就可能导致粮食危机;二是为了防止粮食危机就只有停止工业化。这一情况实际上在上世纪90年代末至本世纪初曾经已经出现。
资料来源:《中华人民共和国国民经济和社会发展统计公报》 (1998～2003) 。
但是, 对于印度来说, 其农业的基本经营模式并不会对二元经济结构的转化造成障碍, 事实上, 上世纪80年代以来, 印度农业的生物化学技术和机械化水平都在不断提高, 到本世纪初, 在其总体经济水平远远落后于我国的情况下, 其农业的机械化水平甚至还超过了我国, 见表2。
另外, 印度的粮食产量也没有出现持续减少的情况, 见表3。
资料来源:《2004年世界发展指标》, 中国财政经济出版社, 2005年。
资料来源:India Government: Economic Survey 2003-2004, http//www.indiabudget.nic.in。
也就是说, 就农业的经营模式而言, 印度并不存在一个工业化与粮食安全的两难问题, 从二元经济结构转化的经典模型来看, 印度二元经济结构的转化应该比我国更顺利。但是, 从上世纪80年代以来两国的实际来看, 印度在这方面的成绩实际上却明显不如我国, 见表4。
资料来源:世界银行:《世界发展报告 (1988) 》, 中国财经出版社, 1988年。
这其中主要是由于两方面的原因, 一是印度现代部门的扩张速度远远不及中国, 特别是作为劳动力密集型产业的制造业发展远远不及我国。印度自上世纪80年代拉吉夫甘地政府以来, 一直把电子信息产业作为主导产业, 而并不重视发展基本消费品制造业, 这种产业政策的结果, 一方面造就了今天印度“软件超级大国”的地位, 另一方面也使基本消费品制造业严重落后。印度高度发达的软件业对于劳动力的需求极为有限, 基本消费品制造业的严重落后使印度对劳动力的需求严重不够, 从而对于经济结构转化的拉力明显不足。二是印度农村人口的素质过于低下。直到上世纪90年代初, 印度成年女性中的文盲率仍高达60%左右, 成年男性的文盲率也高达35%左右。 (5) 这些文盲基本上都在印度的农村地区, 这就使大量的印度农业人口缺乏向现代部门转移的基本素质, 从而使印度二元经济结构转化中的推力也严重不足。
由此可以看出, 为了促进二元经济结构转化的顺利进行, 对于我国来说, 关键是农业经营模式的改革, 也就是建立一种适当的土地制度, 使部分农业劳动力转移之后土地能迅速地转移到剩下的农业人口手中, 从而消除工业化与粮食安全两难。对于印度来说, 关键是切实提高国民素质, 同时大力发展劳动密集型的现代产业。
三、中印新一轮农村改革的前景比较
自上世纪80年代中印先后推出重大经济改革措施以来, 两国都获得了经济的高速增长, 目前我国已经进入中等收入国家行列, 印度也将在不久的将来摆脱低收入国家的身份, 但与此同时, 中印都出现了城乡差距日益扩大的情况。鉴于此, 本世纪初, 中印两国先后推出了新的农村发展战略, 我国在2005年10月党的十六届五中全会通过的《关于国民经济和社会发展的第十一个五年规划的建议》中正式提出了建设社会主义新农村的战略, 并于2006年开始全面展开。印度则在2004年大选期间由原总理瓦杰帕伊正式提出了“第二次绿色革命”的口号, 后来当选的新总理曼辛格基本上接着推行了这一战略。由此, 中印两国都开启了新一轮的农村改革。
我国的改革措施主要有:①加大科技在农业中的推广力度, 大力推广优良品种, 并进行测土施肥, 同时发展适度规模经营, 推进农业的产业化。②加强农村的基础设施建设, 主要包括乡村公路建设和农田水利建设。③免除农业税, 加大农业补贴力度, 切实减轻农业负担。④加强农村各项社会建设, 缩小城乡之间公共服务的差距。⑤改善农村的基层民主自治制度以及加强农村的文化建设等。
印度的改革措施主要有:①推广生物和转基因技术运用, 培育和推广优良品种, 这是印度第二次绿色革命最核心的内容。②加强农村的基础设施建设, 修筑农村公路和建设农村通讯网、电力网等, 加大农村水利设施建设力度。③提高农产品附加值, 促进农业产业化、市场化和国际化。④促进农民就业, 解决农民的贫困问题。
从当前已经推出的措施来看, 一方面, 两国的新一轮农村改革存在很大的相似之处, 都把加强科技在农业中的推广, 加强农村的基础设施建设以及提高农业的产业化水平作为重要内容;另一方面, 两国也存在明显的区别。首先, 我国的措施更全面, 着眼点是农村, 试图从整体上改变农村落后的状况;而印度的着眼点是农业, 主要是通过促进农业的发展来解决当前的问题。其次, 我国把制度建设作为新一轮改革的重中之重, 而印度的重点仍在技术领域, 可以说, 基本上是原来“绿色革命”的进一步深化。
从长远来说, 像中印这样具有典型二元经济结构的国家, 农村问题的解决最终有赖于经济结构的转化, 因为农业产出受土地的制约而缺乏太大的弹性, 所以农业人口收入水平的提高最终有赖于农业人口的减少。所以, 中印新一轮的农村改革要想获得成功, 必须有利于促进二元经济结构的转化, 也就是说, 中印新一轮的农村改革必须为二元经济结构的转化创造有利的条件。而从前文的分析来看, 为了促进二元经济结构转化的顺利进行, 对于我国来说, 关键是农业经营模式的改革, 消除工业化与粮食安全两难。对于印度来说, 关键是切实提高国民素质, 同时大力发展劳动密集型的现代产业。所以, 对于中国来说, 解决问题的关键在于农业本身, 核心是土地制度的改革问题;而对于印度来说, 问题的解决却并不完全在农业本身, 而在于现代部门特别是制造业的发展以及农村人口素质的提高问题。由此看来, 在新一轮的农村改革中, 我国的前景明显好于印度, 因为我国不仅有着整体的战略眼光, 而且已经抓住了问题的关键所在, 特别是2008年党的十七届三中全会中更是明确提出了要把加强土地制度的流转作为新农村建设的重点内容。所以, 只要我国能够在新农村建设中进行适当的制度创新, 找到一种适合中国国情的土地流转制度, 最终就能够解决二元经济结构转化中的两难问题, 从而为农村的发展乃至为整个经济的发展创造良好的条件。而对于印度来说, 其农村、农业问题的解决实际上更依赖于现代部门特别是作为劳动力密集型产业的制造业的发展, 虽然2004年上台的辛格政府已经提出了制造业振兴的政策, 但从近几年的实践来看, 效果并不明显。另外, 印度农村人口的素质不仅受到经济水平的影响, 且与其根深蒂固的种族文化传统有着重大关系, 短时间内解决这一问题并不容易。因此, 笔者认为, 印度暂时只能从技术的角度出发, 尽量提高农业产出, 从而在一定程度上提高农村人口的收入, 可以说, 其农村、农业问题的根本解决尚需较长的时间。
注释
1 为了便于理解, 这部分的论述对费景汉、拉尼斯模型的图形进行了适当的变化, 原模型用工业部门、农业部门、农业部门总产出三个图表示, 本文简化成一个图, 其中加入了农业部门劳动力的人均产量曲线。
2 张秀生主编:《中国农村经济改革与发展》, 武汉大学出版社, 2005年。
3(印) 鲁达尔·达特、K·P·M·桑达拉姆著, 雷启淮、李德昌、文富德、戴永红等译:《1990年印度农业统计一览》, 四川大学出版社, 1994年。
4 世界银行:《2004年世界经济发展指标》, 中国财政经济出版社, 2005年
二元经济模型 第2篇
基于新型语言评估标度的二元语义改进模型
摘要：为了有效地求解基于语言评价信息的多属性决策问题,针对目前常用的二元语义分析方法中存在的.标度转换问题,提出一种处理语言评价信息的新型复合标度(该标度综合了指数标度和-n～n标度的优点),建立了基于新型复合标度的二元语义改进模型.算例验证结果表明,新型复合标度为处理定性的语言评价信息提供了科学依据,所提出的改进模型可以有效提高决策结果的精度和可信度. 作者： 鲍广宇连向磊何明王玲玲 Author： BAO Guang-yuLIAN Xiang-leiHE MingWANG Ling-ling 作者单位： 解放军理工大学指挥自动化学院,南京,210007 期 刊： 控制与决策 ISTICEIPKU Journal： CONTROL AND DECISION 年，卷(期)： ,25(5) 分类号： C934 关键词： 多属性决策 语言评价信息 标度转换 复合标度 机标分类号： C93 N94 机标关键词： 语言评估标度二元语义改进模型evaluationlinguisticnewbasedmodel语言评价信息语义分析方法复合指数标度信息提供决策问题决策结果处理标度转换可信度多属性综合 基金项目： 总装预研基金
引力模型和二元边际的研究综述 第3篇
关键词：引力模型；拓展边际；集约边际
引力模型是经济学中最成功的实证关系之一，该模型将两个国家的双边贸易总量与这两个国家的经济总量以及可变的贸易成本相联系。在企业生产率服从帕累托分布的假设下，Melitz模型产生了一个关于双边贸易流的引力方程。该方程在Chaney和Arkolakis都有涉及。引力模型最重要的一个特征是其贸易流对可变贸易成本的参数不取决于企业变量之间的替代弹性，而是取决于生产率帕累托分布的形状参数。
这个结果可以从直觉上产生一个结论：任何两个国家的双边贸易总量（Xij）都能够分解成拓展边际（Mij）和集约边际（Xij/ Mij）两个部分。拓展边际就是出口企业的数量，集约边际就是出口企业的平均出口量。可以用公式表示为：Xij=Mij（Xij/Mij）。
在Melitz模型中，可变贸易成本的增加对集约边际有两个互相抵消的影响。一方面，较高的可变贸易成本将减少一个给定出口企业的出口值，从而减少了企业出口的平均值。另一方面，较高的可变贸易成本意味着那些接近出口生产率阀值附近的企业将会无法获得足够的利润来弥补出口的固定成本，从而退出企业。因为这些退出企业的出口值较幸存企业的出口值小，这就通过一个补偿变化增加了企业的出口平均值。在生产率符合帕累托效应的这种特殊情况下，这两个效应完全互相抵消，使得集约成本不受可变贸易成本的影响。因此，可变贸易成本只通过拓展边际影响可变成本，并且这个拓展边际对可变贸易成本的弹性只由生产率的帕累托分布的形状参数决定。
Melitz模型基于生产率是帕累托效应的特殊情况包含在Arkolakis理论模型的一类中。实证研究追求特殊资源的福利效应的定量分析，如Broda & Weinstein考虑了产品种类，这个理论分析表明不同资源的福利效应和一般均衡中的另外一个相关，贸易对福利的总体效应不单单由一个国家贸易的份额决定。
Melitz模型的一个重要的应用就是出口企业的数量即拓展边际应该同时随贸易市场规模的变化而变化，因为在较大市场的企业有着较低的生产率能够产生足够的可变利润来弥补出口中的固定成本。Eaton利用法国出口企业和目标市场的数据证明了这个结论并得到了一些其他的实证规律。第一，法国出口到一个市场（与法国市场份额相关）的企业随着市场份额的增加而增加。这个关系近似于一个对数线性关系。第二，这个模式的企业出口市场参与展示了一个非完全的层级，企业在不受欢迎的市场有出口就更有可能在更受欢迎的市场上出口，但并不总是这样。第三，出口的分布在不同规模的市场上非常相似。同时这个分布的上端与帕累托效应非常相似，下端由于存在较少货物的出口其分布偏离了帕累托分布。第四，法国市场的平准营业额比企业出口到不受欢迎的市场以及很多的国外市场的值要大。
为了解释这些实证规律，Eaton等对生产率为帕累托分布的Melitz模型进行了改进。Arkolakis形成的营销成本就是允许进入每个出口市场的固定成本随企业服务该市场消费者比例的选择而进行内生性的变化。为了包括市场的不完全层级，进入出口市场的固定成本被假设成服从从一个对每个企业都有的特殊冲击，同时也服从对每个目标市场都有的一般冲击。为了产生进入一个给定出口市场和出口企业生产率的出口额的特殊变化，需求对每个企业和目的市场服从一个特殊冲击。同时一个企业决定是否进入一个出口市场依赖于市场进入和需求冲击的复合因素，一个企业拥有一个给定的生产率会进入一个市场是因为一个较低的出口冲击，同时在市场上有较低的销售额是因为有一较低的需求冲击。
该模型的特征依赖于五个关键的参数：（1）一个包括替代弹性和帕累托形状参数的复合参数，（2）凸性的营销成本，（3）变化的需求冲击，（4）变化的进入冲击，（5）需求和进入冲击间的联系。Eaton等利用法国企业和目的市场的数据采用矩阵模拟的方法估计了这些参数。这五个参数的精确估计以及参数模型对已观察的数据进行了一个很好的拟合。据估计的参数值，企业生产率占在有出口的企业中的变化差不多占了一般，但是解释实际上少于进入一个市场的出口企业的变化。
给定估计的参数值，这个模型能够用于检测设定的情况，比如法国企业的双边出口贸易障碍减少了10%的情况。在这个情况下，法国企业的总销售额增加了大约16，000，000美元，其中高分位上企业在销售上高达23，000，000的增长。另一方面，其他分位的企业销售额有所下降，大约一半的企业在最低分位上，从而退出了出口市场。总的来说，这些结果表明异质性企业理论强调的产业内贸易的再分配和贸易能够很大程度的量化，即使是在贸易摩擦的实证理论的改变上。
异质性企业理论也为双边贸易的零贸易理论的流行奠定了基础。Helpman等用158个国家从1970—97年的贸易数据发现了大约一半的国家对之间是没有进行贸易的。根据这些数据特征，他们建立了一个Melitz模型的多国版本。在这个模型中，生产率的分布服从一个截断的帕累托分布。在这个框架下，如果出口生产率的阀值超过了生产率在每个国家的上限，那么这两个国家之间就不会有出口。通过估计这个模型衍生出的引力方程，他们发现控制正贸易流的非随机性选择和出口企业的拓展边际对标准贸易摩擦对贸易流的影响非常重大。进行这两项修正后发现控制拓展边际比控制正贸易流的非随机性选择要在定量上更重要。
前馈神经网络连续二元蚁群训练模型 第4篇
反向传播 (Back-Propagation, BP) 算法是学习前馈神经网络最常见也是最有力的工具之一。它采用梯度下降方法试图最小化网络输出值和目标值之间的误差平方:
undefined (1)
其中, output则是网络输出单元的集合, tkd和okd是与训练样例d的第k个输出单元相关的输出值。进而通过如下方法更新权值:
w=-η∇E (w) (2)
w是权值的向量, ▽E (w) 是梯度, η是学习速率。
最基本的BP算法因为采用了一种最速下降优化技术近似方法, 所以也称最速下降反传算法 (Steepest Descent Back-Porpagation, SDBP) 。
蚁群优化算法作为一种可以和遗传算法相比拟通用的智能优化算法在解决CO问题时已被证明是行之有效的, 那么, 将蚁群优化算法应用于解决前馈神经网络的学习问题不失为一种值得一试的探索, 但是蚁群优化算法其本身是一种离散域上的优化方法, 而前馈神经网络的学习问题为一个连续域上的数值优化问题, 那么, 如何将蚁群优化算法推广到连续域上将是首先要解决的问题, 在下节中, 就将论述一种基于不同思路的将蚁群优化算法推广到连续域上的方法。
2 二元蚁群优化算法 (Binary-ACO) :离散对连续的逼近
在本小节中将主要根据熊伟清等提出的模型 (Binary ACO) 对二元蚁群优化算法进行一个详细的阐述。本小节将分为3个部分来详细阐述这个算法。第一部分中将给出算法的总论, 第二部分中给出解构建过程的描述, 最后给出信息素轨迹更新过程的描述。
2.1 算法提要
首先考虑一个d维实数空间上的优化问题:解空间为Dd, 求解undefined∈Dd, 即xk∈ (ak, bk) :
undefinedf (X) , X∈Dd (3)
其中f为Dd到实数域R的映射f∶DdR。
再考虑一个二元离散优化问题。定义可行解的有限集, 也即离散解空间S, 元素的有限集C和费用函数F。S定义为:
S={s1, s2, , sn}, n∈N, n∈∞ (4)
每个解Si都是一个长度为L的二进制串, 定义为:
si=
其中每个uundefined∈{0, 1}。费用函数为S到实数域R的映射:F∶SRF。求解undefined∈S:
undefinedF (s) , s∈S (6)
其中离散解空间S到实数值域R的映射分为两个步骤:首先要将离散解空间S映射到一个实数空间, 对于一个解Si, 假设要将其映射到一个d维的实数空间中, 那么即是要将解si中第k (0
undefined (7)
进而将解si映射为实数解空间Dd中的一个解Xi, 接下来就可以通过映射f将Xi映射到实数域中。事实上, 此一过程就是用一个二元离散优化问题去逼近一个d维实数空间上的优化问题, 进而可以通过求解这个二元离散优化问题来得到这个d维实数空间上的优化问题的近似解。
为了描述Binary-ACO算法求解过程, 要给出若干定义。首先引入可行偏序解的有限集χ, χ是S的超集。然后引入一个二元组 (U, Γ) , U为顶点集定义为:
U={u1, , uL} (8)
Γ为即信息素轨迹的集合, 定义为:
Γ={τ (ui, c) | τ (ui, j) ∈R, 1iL, c∈{0, 1}} (9)
那么, Γ即可表示为一个2L矩阵, Γ (i, c) =τ (ui, c) 。
2.2 解的构建
Binary-ACO算法的解的构建过程非常简单。一个可行解s∈S, 可以由一个空的二进制串开始构造, 构造过程可描述为:
χj-1=<, u1, , uj-1>χj=<, ui, , uj-1, uj> (10)
其中第j位uj的值以概率q0按照下式确定性选择
undefined (11)
以概率1-q0按照某个概率P在集合{0, 1}中选取。P定义为:
undefined (12)
其中, α>0是信息素的敏感度权重, α越大, 那么信息素值高的边被选中的概率就越大也即算法对信息素的值大小越敏感。重复构建过程, 直至s的长度达到指定长度L为止。
2.3 信息素轨迹更新
信息素轨迹的集合Γ可表示为一个2L矩阵。信息素轨迹更新采用ACS更新策略, 因此分为两部分, 局部更新和全局更新。局部更新, 那就是对所构建的节点排列上的信息素的一个衰减过程, 定义为:
τ (uj, c) = (1-ξ) τ (uj, c) +ξτ0 (13)
其中ξ为衰减系数, 0<ξ<1, τ0为信息素初始值。
undefined (14)
局部更新是一种在线 (on-line) 更新, 即在二进制位串的每一位被构建后立即更新其对应的信息素。全局更新是一种离线 (off-line) 更新, 即待每次蚁群构建解全部完成后, 迄今最优解sgb, 对迄今最优解sgb上的信息素进行更新, 定义为:
∀ui∈sgb, τ (ui, c) ←τ (ui, c) +Q (sgb) (15)
其中ρ为衰减系数, 0<ρ<1。
undefined (16)
其中δ为算法参数, 往往取一个极小正数。采用这种信息素更新策略是因为对于费用函数F () 来说, F (s) 既可能是一个正数也可能是一个负数, 鉴于信息素的值均必须为正, 显然必须将F (s) 映射到一个正数域上且满足条件:
if F (si)
才能够用于信息素的更新。显然, 采用式 (5.17) 就可以保证此一要求。这是在求解一般函数时采用的设计, 但是如果费用函数的值域不包括负数, 例如在本文的应用中训练FNNs的权值时, 函数Q () 就可以简单地定义如下:
undefined (18)
至于信息素的初始化, 在没有问题的先验知识的情况下, 最合理的假设就是认为在解空间上信息素是均匀分布的。那么信息素轨迹就初始化为:
τ (ui, c) ←τ0, 1iL, c∈{0, 1} τ0=Q (s′) (19)
其中, s′为一组colony_size个随机产生的解中最优的解。
3 实验设置和实验结果
在这个小节中, 将对Binary-ACO算法在前馈神经网络中的应用进行实验验证和分析。
3.1 前馈神经网络在模式分类问题中的应用设置
在本节中所有应用于模式分类问题 (如表1) 的前馈神经网络均为两层网络。采用的传输函数均采用标准sigmoid函数f (x) =1/ (1+e-x) 。输入数据个数和问题的属性个数相等, 输出神经元个数和问题的分类类别个数相等, 每个输出神经元代表一个样例的类别, 隐层神经元个数则根据所解决的问题本身的性质确定, 在文中已经给出了相应的设定 (如表2) 。
在用于解决模式分类问题时, 当网络所有的权值均给定, 将数据集中某个样例输入, 那么就可以获得网络的输出, 比较每个输出神经元输出信号的大小, 输出信号最大的那个神经元代表的类别就成为样例的类别。
训练前馈神经网络时衡量权值性能的函数也和标准的方差函数不同, 在本节算法中均使用所谓的平方误差率 (Square Error Percentage, SEP) 作为衡量标准, 定义为:
undefined (20)
其中, Omax和Omin分别为神经元的传输函数输出的最大值和最小值, n0为输出层神经元的个数, |Pt|为训练样例集的大小 (本文算法中训练样例集和测试样例集的分割比例为3∶1) , tpi和Oundefined分别为对于第p个训练样例输入, 第i个网络输出神经元应得的正确输出信号和其实际的输出信号。
3.2 实验采用的对比算法及其参数设置
本文中将采用BP算法作为对比, 对Binary-ACO算法的性能进行验证。本节中具体采用的算法有:SDBP算法, LMBP算法, SDBP和Binary-ACO的混合算法, LMBP和Binary-ACO的混合算法:①SDBP和LMBP在可参见两种经典的BP算法;②SDBP和Binary-ACO的混合算法, LMBP和Binary-ACO的混合算法则是受启发于TSP中的局部搜索策略, 和TSP中采用的3-opt等局部搜索策略相仿, 混合算法也是在每代蚁群搜索后采用SDBP或者LMBP策略对蚁群产生解进行一次改进。
对于Binary-ACO在前馈神经网络训练中进行应用, 有两个参数是需要特别注意的:其一是变量定义域参数, 其二是变量的编码精度参数。除了上述两个Binary-ACO的特定参数外, 还有若干蚁群优化算法的参数包括:算法利用和探索的比例q0;全局信息素衰减速率ρ;局部信息素衰减速率ξ;蚂蚁个数colony_size;算法收敛条件, 算法中简单采用了指定算法最大的SEP函数计算次数max_eval。
在这里给出各个算法的参数的设定如下:
3.3 对比实验 (Binary-ACO, SDBP, LMBP) 结果
本节中将给出的主要结果就是在上文中提到的分类准确率 (PA) 和平方误差率 (SEP) 。所有的算法均独立运行20次。训练样例集大小与测试样例集的大小比例为3∶1。在下文中将给出各个算法20次运行的分类准确率和平方误差率的平均值。
从分类准确率和平方误差率的平均值来看, 单纯的蚁群优化算法性能都是较差的, 尤其是Binary-ACO算法, 在3个数据集上的分类准确率和平方误差率都是所有算法里最差。3个数据集上, 有最优的分类正确率算法分别为LMBP算法和LMBP-BACO算法, 有最优平方误差率的算法分别为LMBP算法和LMBP-BACO算法。事实上, 在所有的数据集中上, 几类混合算法的性能都是相当不错的, 在分类误差率和平方误差率这两个主要指标上都要比对应的单一蚁群优化算法要有相当的改进, 特别是在balance scale和iris上甚至比其对应的BP算法亦有所进步。
参考文献
[1]王颖, 谢剑英.一种自适应蚁群算法及其仿真研究[J].系统仿真学报, 2002 (1) .
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[4]吴斌, 史忠植.一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法[J].计算机学报, 2001 (12) .
二元经济模型 第5篇
二元经济结构理论对解决我国三农问题的启示
西方发展经济学的二元经济结构理论认为:只有当农业部门的剩余劳动已全部由工业部门吸收之后,农业部门的工资水平才能提高.我国当前“三农”问题产生的`最主要原因:是建国初期城乡二元经济结构的制度化产生的阻滞作用.借鉴西方该理论对解决我国当前“三农”问题是一重要启示.
作 者：高海清 作者单位：榆林学院,社科系,陕西,榆林,719000 刊 名：榆林学院学报 英文刊名：JOURNAL OF YULIN COLLEGE 年，卷(期)：2004 14(2) 分类号：F06 关键词：二元经济结构 “三农”问题 阻滞 思路中国经济是前所未有二元经济 第6篇
一个意义及其重大的新《劳动合同法》仓促推出，造成双输，又增加了压力，使得二元经济的过冷环节更冷。
宏观调控的错误，又打击了二元经济里面民营企业。在这个打击之下，会使得二元经济的资金流向由过冷的部门转向过热部门，使过热部门更热，过冷部门更冷，造成宏观调控失败。通货膨胀除了二元经济过热部门通胀以外，过冷部门也一样膨胀，再加上金融超限战，国际大宗物资价格不再是供求决定，而是国际炒家决定，现在这些物资进口到中国，是二元经济结构扭曲在一起，极难克服。
二元经济过热部门有膨胀，过冷部门，以猪肉为例一样膨胀，再加上今天的国际金融炒家操纵大宗物资的定价权，供求和需求没有用了，所以使得国际金融价格打涨，这几个力量使得通货膨胀严重。国际通货膨胀所显示的意义，使得我们走入了一个前所未有的金融超限战的时代，而我国的人才是不足的，在这个金融超限战之下，我举例来说，透过建行的改制，他们轻轻松松席卷了1300亿元，同时席卷了每一个支行20%的股权。
为什么我们制造业衰退？真正的原因是我们的国际产业链是错误的，我们在整个六加一产业里面只做了“一”，而没有做“六”，但是“六”创造了90%的价值，“一”只是创造了10%的价值，而现在我们越生产，美国越富裕，而且是九倍的富裕。我们的制造业怎么办？不能以过去的劳动密集为主要思考，因为整个产业链里面劳动成本已经不重要，那么你要怎么做？你必须从一进入到六的整合。所以短期之下，你要确保投资风险的降低，确保现金流的上升，中长期之下，要从一走到六，这才是我理解的产业升级，而品牌效应，只是产业链高效整合的必然结果。
今天的企业家难做，不仅进入到金融超限战，同时还有产业链的战争，这两个战争都是一场没有硝烟的战争。由于产业链定位错误，价值本来就很低，因此就特别经不起风吹草动，我前面讲的汇率、新《劳动合同法》、宏观调控会使得产业链定位错误突然一起的爆发，使得我们出现了躲避百分之二三十的企业。
中国经济不是过热，而是二元经济环境，过热和过冷同时存在。过热的是对GDP有促进作用的行业、地方政府想极力推动的行业，如楼市。过冷的是民营制造业。
其实我们过去对于我们经济的理解都是错的，中国经济根本不是过热，也不是所说的过冷，而是全世界独一无二的二元经济环境，也就是过热和过冷同时存在。
我们以大家熟悉的GDP为例，这是非常畸形的GDP，和欧美相比非常奇怪的。我们以日本为例，他们的GDP组成是以消费为主的，为什么以消费为主？我想喝矿泉水就生产矿泉水，我穿衣服你生产衣服，这就很正常，因此他们GDP当中消费的比重是70%，而我们不是，我们的消费只有别人的一半，只有35%。那么我们的GDP是什么东西呢？就是我告诉各位的，二元经济当中过热的基础建设工程拉动的经济发展，因此我们GDP几乎超过一半都是你们看到的高楼大厦、桥梁高架等等，叫做固定资产投资，而消费只有35%，因此我们是一个消费力严重不足的国家。这就使我们浙江的做出口的企业要转内销更困难，因为我们国内的消费太少。
出口过多，使得我国出口减掉进口的贸易顺差惊人，而日本，他已经够惊人了，他们的比例占到了4.5%，我们更可怕，我们几乎是日本的两倍。大家知不知道造成深入结果？那就是外汇大量的积累，2007年12月突破1.5万亿美元，现在已经超过1.8万亿美元，过几天可能就达到2万亿，这一切都是流血的出口创造的必定积累的美元外汇。
这个新《劳动合同法》的推出，配合上面的汇率的上升，进一步打击了二元经济里面过冷民营企业部门，更不想干了。
但现在的宏观调控问题非常严重，那就是跟随着汇率上升，新《劳动合同法》的推出以后，宏观调控对于二元经济的打击是不可想象的。宏观调控什么意思？提高利率，提高存款准备金率，问题不是这样的。在二元经济环境之下，宏观调控的推出将透过三个管道，使得我国经济进一步恶化。
第一管道，那就是在宏观调控的压力之下，银行从民营企业部门大量收回流动资金，然后打给过热的部门，比如地方政府，去搞开发去，去修桥铺路。这就是4年宏观调控下来，我国的信贷规模增长率和广义货币增长率依然维持在16%到18%的水平，而没有因为宏观调控下降。这是第一个管道无可避免的，使得资金从过冷的部门转到过热的部门，因此使得过冷的部门更冷，过热的部门更热。
第二个管道，那就是在汇率、新《劳动合同法》、宏观调控的压力之下，江浙、广东的企业家更做不下去了，尤其是出口导向型的，他们也不想干了，把很多应该投资而不投资的钱抽出来，从过冷的部门拿出，打到过热的部门，去炒楼、炒股。这个行为使得过冷的部门更缺资金，过热的部门资金更多，所以更热。
第三个管道，简称海尔现象，就是原先在过冷的部门做家电制造的工厂做不下去了，因为萧条，因此从过冷的部门拿出大量的资金到过热部门自己做开发商，这种现象非常明显。第三个管道也同样的使得资金从过冷的部门流到过热的部门。
第一个管道通过银行，第二、三管道是企业家自己的行为，这三个管道都不可避免的使得资金从过冷的部门转到过热的部门，所以过冷的部门更冷，更热的部门更热，而使得的4年宏观调控失败，就是这个原因。所以这个股市、楼市的泡沫，就是敲响了制造业的警钟，回光返照。所以今年的股价、楼价的下跌，你不感到忧心忡忡吗？因为我们中国经济发展的主体——制造业产生重大的危机。
二元经济模型 第7篇
在计算智能(Computational Intelligence)领域主要有两种基于群智能的算法,蚁群算法(Ant Colony Optimization)[1]和粒子群算法(Particle Swarm Optimization)[2],这两种基于概率的搜索算法均具有较强的鲁棒性、可扩展性、并行分布性以及容易实现等优点,在离散域组合优化问题以及连续域优化问题中均有很好的应用。但这两种算法的搜索机理却完全不同,蚁群算法源自于对蚂蚁群落食物采集过程的模拟,而粒子群算法源于对鸟群捕食行为的研究。
从计算的视角审视世界,一些科学家不仅把大脑和生命系统看作是计算系统,而且认为整个世界事实上就是一个计算系统。当康韦证明细胞自动机与图灵机等价时,就有人开始把整个宇宙看作是计算机,因为特定配置的细胞自动机原则上能模拟任何真实的过程。蚁群系统和鸟群系统这两个生命系统均属于计算系统,若我们将细胞自动机观念加以推广,将基本粒子(ant或particle)看作是细胞自动机上的一个个格点,物质世界的规律可以看作是支配这些格点变化的行为规则。在这些规则的作用下,基本粒子发生各种变化,从而导致复杂智能的涌现。
本文首先对二元离散优化问题的基本模型进行描述,然后借助于一维细胞自动机Bug模型,让蚂蚁和粒子先后在一维细胞自动机上运动,通过设置细胞的内部状态以及细胞之间的转换函数,提出了一种适于求解二元离散优化问题的群智能算法模型(二元蚁群算法及二元粒子群算法),这不仅为二元离散优化问题的求解提供了较好的算法框架,而且也将这两种搜索机理完全不同的算法统一到一维二值二邻居细胞自动机模型下,具有较强的实用价值!
1 Bug模型与细胞自动机
1.1 二元离散优化问题基本模型描述[3]
考虑一个二元离散优化问题。定义可行解的有限集S,元素的有限集C和费用函数F。S定义为:
S={s1,s2,⋯,sn},n∈N,n<∞(1)
每个解si都是一个L元组,定义为:
其中每个sij∈C,C定义为一个二元集:C={0,1},(相应图示见图1)其中,集合C中的元素将根据具体的二元离散优化问题而附于不同的含义。
费用函数为S到实数集R的映射:F:SR。求解ŝ∈S,使得:
ŝ=arg min F(s),s∈S
1.2 由一维细胞自动机BUG模型所想到的
细胞自动机的构建没有固定的数学公式,构成方式繁杂,变种很多,行为复杂。故其分类难度也较大,自细胞自动机产生以来,对于细胞自动机分类的研究就是细胞自动机的一个重要的研究课题和核心理论,在基于不同的出发点,细胞自动机可有多种分类,其中,最具影响力的当属S.Wolfram在20世纪80年代初做的基于动力学行为的细胞自动机分类,而基于维数的细胞自动机分类也是最简单和最常用的划分。而为了与所讨论的二元离散优化问题相一致,我们只引入最简单的细胞自动机一维细胞自动机(一维CA),并且其状态集合为两个元素{0,1}。
为了更加形象逼真的说明一维CA“自下而上”的“涌现”本质特性,我们可以用如下抽象的人工生命模型来比喻。
假设有一个人工生命叫作Bug,它爬行在一条长长的纸带上(图2)。
任意时刻Bug可以感知到纸带上每个方格的颜色{黑、白}(黑色代表细胞的状态为0,白色代表细胞的状态为1),然后根据当前自己的内部状态{饥饿、吃饱}查询表1的Bug程序规则表来涂写改变某个方格的颜色。
循环此过程,Bug在纸带上爬行,很好的模拟了一维CA的计算过程。
由上述一维细胞自动机bug模型的运作过程,我们可以看出,一维的细胞自动机虽然结构简单,但是只要设定几条简单的规则,该模型就会“自底向上”地“涌现”出来让人不可预测的复杂现象。“涌现”是指在复杂的形态中许多相对简单的单元彼此相互作用时产生出来的引人注目的新的整体特性,这些特性事先是不可预言的。“涌现”的本质就是由小生大,由简入繁。
1.3 由bug模型衍生出来的有趣问题
在上面的一维细胞自动机bug模型中,bug通过感知本身及外界的信息,不断的修改方格的颜色。然而,这样的抽象模型也许不会让人看到它的价值,因为它太简单了,但是,如果我们从下面几个方面来扩展这个简单的bug模型,又会出现什么有趣的现象呢?
1)上述只是单个的bug通过自身及方格的信息更改方格的颜色,如果让若干个bug同时在图2的纸带上运动,并行地读取或修改纸带上方格的颜色,又会涌现出怎样的复杂现象?
2)如果让我们前面介绍的群集智能中蚂蚁(Ant)或粒子(Particle)(我们可以统称为agent)取代图1中的bug,会出现什么有趣的现象呢?
3)上述bug将表bug规则程序表作为细胞的转换函数,若更改bug的细胞转换函数,又会出现怎样的现象呢?
等等
2 一维二元细胞自动机群智能算法的提出
仔细观察图2的bug模型(它实质上是一个一维二元细胞自动机),纸带上每个方格的颜色{黑、白}(黑色代表细胞的状态为0,白色代表细胞的状态为1),正好对应二元离散优化问题中“0”或“1”的特性,如在解决单0/1背包问题[4]时:白色的方格可表示该物品被选择,黑色的方格可表示该物品没有被选择,bug遍历完一趟图2的纸带,实质上就是完成了一次对物品的选择过程。因此,我们完全可以将图2的一维二元细胞自动机引入到群智能算法中,让agent(包括Ant和Particle)在图2所示的一维网格上移动,将各agent遵循的数学模型作为细胞自动机的转换函数,设计如下基于细胞自动机的二元群智能算法(包括基于细胞自动机的二元蚁群算法BACO-CA及基于细胞自动机的二元粒子群算法BPSO-CA)(见图3所示)。
2.1 二元蚁群算法细胞自动机模型
这里认为采用固定的输入,假设在一条直线上均匀分布着L个细胞,任意时刻每个细胞可取0或1整数值的一个,某个细胞i下一个时刻的取值由自身的随机函数根据1或0的概率分布来决定。细胞之间的作用是邻近的局域作用,从左到右传递信号进行搜索,我们称为一维二值二邻居细胞自动机模型(BACO)(见图4)。
假设蚁群种群规模为w。初始时刻,各条路径上的信息素相等,设τ0=C(C为常数)。在运动过程中蚂蚁根据如下的公式(3~4)决定转移的方向。转移概率公式为:
其中pi0(t)是蚂蚁在第i个节点根据自身信息素选择状态0的概率,pi1(t)是蚂蚁在节点i根据自身信息素选择状态1的概率。α是轨迹的相对重要性(α≥0),β是能见度的相对重要性(β≥0)。τi0(t)是t时刻路径(i,j)(其中j为0)上残留的信息素;τi1(t)是t时刻路径(i,j)(其中j为1)上残留的信息素。ηi0(t)是t时刻蚂蚁选择状态0的能见度,ηi1(t)是t时刻蚂蚁选择状态1的能见度。由于任一细胞的状态集合为{0,1},蚂蚁无需像传统蚁群算法那样采用禁忌表来记录已经遍历过的节点,只需根据传递过来的信号按信息素的大小来进行选择。此外,随着时间的推移,信息素会逐渐的挥发,ρ是信息素的残留因子,1-ρ是信息素的挥发因子。经过t时刻,即蚂蚁根据传递过来的信号完成一次细胞状态选择后,信息素按公式(5)、(6)进行更新调整。同时为了提高算法的效率,在信息素更新过程中引入MAX-MIN原则,即每一次迭代之后,只有在本次迭代中取得最优的那个细胞阵列上的信息素进行更新:
其中,f(best)是每一代的最优解或全局最优解。同时为了改善算法的全局收敛性,将信息素设置了上、下界,若信息素更新之后大于τmax,则将其置为τmax,反之将其置为τmin。
2.2 二元粒子群算法细胞自动机模型
这里认为采用固定的输入,假设在一条直线上均匀的分布着n个细胞(见图5),第i个细胞对应第i维的空间,将n维空间中全局最优粒子的位置-pg存储到图1所处的细胞内。任意时刻每个细胞可取k个(0或1)整数值中的一个。某个细胞下一时刻的取值由粒子自身携带的信息并感知存储在细胞中的信息根据1和0的概率分布来决定。细胞之间的作用是邻近的局域作用,包括(1)粒子从左到右进行搜索;(2)从右到左对存储全局最优粒子位置的细胞进行更新。我们称为一维二值二邻居细胞自动机。
初始化粒子群种群规模popsize,及种群中每个粒子的自身信息(包括粒子的速度vij(t)∈[-vmax,vmax]、位置-xij(t)∈[-xˉmax,xˉmax](xˉmax为粒子位置坐标的上界,-xˉmax为粒子位置坐标的下界)及粒子本身最优位置-pij(t),i=1,2,⋯popsize.j=1,2,⋯n)。每个携带自身信息的粒子,从起点出发,在每个细胞处按公式(7)(8)根据自身在该细胞处的信息(vij(t),-xij(t),-pij(t))及通过感知存储在细胞处的全局最优位置-pg(t),修改得到粒子在该维的当前速度-vij(t+1)并得到粒子在该维的当前位置-xij(t+1),然后根据粒子的位置概率分布来决定细胞取0或1,转移概率公式如(9)[5],随后粒子转移到下一个细胞处。
其中,sign(x)=1/(1+e-x)为模糊函数,c1,c2为加速常数,r1,r2为两个相互独立的随机函数。随着时间的推移,所有粒子完成对细胞队列的遍历之后,更新存储在细胞中的全局最优粒子的位置得到-pg(t+1)及种群中粒子的个体最优位置-pij(t+1)。
3 结束语
本文提出的二元蚁群算法和二元粒子群算法在二元离散优化问题(如0/1背包问题[6]、组卷问题[7]、SAT问题等)均得到了较好的应用。
本文设计的通用算法框架均带有链式结构,这就很自然的联想到与遗传算法及DNA相结合,以及如何将本文设计的二元蚁群算法与二元粒子群算法相结合,让粒子和蚂蚁先后在二元有向图上运动,必定会“涌现”出意想不到的复杂智能现象。
本文中的bug只能感受本身的信息及方格中的信息,遵照bug程序规则表来涂改方格的颜色,但是如果bug的视力很好,它能一下子读到附近两格、三格或更多格的信息,会出现什么现象呢?bug内部状态只有两种:黑或白(即0或1),如果将其内部状态集合进行扩大,又会出现怎样的现象呢?这些都将是有待于深入研究的问题。
摘要：从一维有趣的Bug人工生命模型出发,并对该模型进行扩展,让agen(tAnt或Particle)运动在一维细胞自动机上,通过设置细胞自动机中细胞的内部状态以及细胞的转换函数,提出了适于求解二元离散优化问题的二元蚁群算法和二元粒子群算法模型,这不仅体现了计算的本质,而且具有较强的实用价值!
关键词：Bug人工生命模型,二元离散优化问题,二元蚁群算法,二元粒子群算法,细胞自动机
参考文献
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二元经济模型 第8篇
1.国外相关研究。经济增长(发展)理论源远流长，众多学者从不同的角度探索国家财富和经济增长的源泉。进入近现代之后，经济学者相继利用实证分析方法对这个问题进行研究，取得丰硕成果。其中，美国经济学家科布(C.W.Cobb)和道格拉斯(P.H.Douglas)开创了用生产函数解释经济增长的先河，他们通过对美国1899～1922年经济发展资料进行实证研究，提出了著名的“投入产出”(C-D)生产函数，得出美国生产函数具有规模报酬不变、资本与劳动要素替代弹性为常数的结论。
此后，Dulaner (1937)、Solow (1957)等经济学者先后对C-D生产函数进行了改进，提出包含技术进步的生产函数。而Arrow、Chenery、Mihas和Solow (1961)对C-D生产函数进一步拓展，提出了两要素不变替代弹性生产函数模型(CES生产函数)。20世纪60年代末70年代初，Sato与Hoffman (1968)、Revankar (1971)分别提出了变替代弹性生产函数模型，认为要素之间的替代弹性与样本点有关。至此，用生产函数解释经济增长的理论，已成为一个完整的理论体系。
2.国内相关研究。我国众多学者基于西方研究成果，结合国情，采用不同改进型生产函数对我国整体或某个地区或某个行业的经济问题进行实证研究。例如，李子奈利用我国全民所有制工业数据(1963～1984年)，估计修正C-D生产函数，得出资本和劳动产出弹性分别为“0.360 8和0.676 5，年技术进步速度为0.003 49”。舒元(1993)通过对我国1952～1990年期间国民收入增长的分析，得出以下结论：我国经济增长主要依靠固定资产投入的增加，其次是劳动力投入的增加，而技术进步增长在经济总增长中的份额较小。朱宁和张茂军(2011)把能源作为投入要素，用C-D生产函数对我国经济数据进行实证研究，结果表明，我国经济增长仍是资本驱动型，因此需加大投资力度，挖掘劳动力中蕴藏的巨大潜力。
综上所述，虽然我国基于生产函数的理论研究，取得了丰硕成果，但基于城乡二元结构下的生产函数研究却不多见。而作为典型的发展中国家，我国正经历着由传统农业经济向现代城市经济转型，因此，基于城乡二元结构下我国GDP生产函数的实证研究，具有重要的现实意义。
二、模型设定
我国经济城乡二元结构的特殊性，决定了不能完全照搬C-D生产函数模型来研究我国农村劳动力向城市转移(城镇化)、固定资产投资在城市与农村的分配比例和技术进步等因素对我国生产函数产生的复杂影响。因此，本文采用修正的C-D生产函数模型，实证研究农村劳动力向城市转移、城市与农村固定资产投资占总固定资产投资比率变动、技术进步和资本劳动投入要素的产出弹性等因素，构建城乡二元结构下我国GDP生产函数模型，具体设计如下：
（一）初始模型设计
式中：A>0，λ>0，β1>0，β2和β3具体取值范围不确定，
1. 变量和参数解释。
上述模型中：Yt表示第t年国内生产总值，单位为千万元人民币(主要为了取自然对数之后，方便回归方程参数估计);Lt表示第t年社会总劳动力;Ltr和Ltc则分别表示第t年农村劳动力和城市劳动力;Kt表示第t年社会固定资产投资总额，单位为千万元人民币;Ktr和Ktc则分别表示第t年城市和农村的固定资产投资额;Tt表示时间，本文以1980年为基期T1=1，逐年递增1，因此2010年的T31=31;e为自然对数的底数，ut为其指数，整体eut则代表第t期的随机干扰项。
2．待估参数说明。
上述模型中：待估参数A表示基础技术效率系数(或既有技术效率参数)，取值≥0，当社会固定资产投资小于简单社会再生产所需投资时，其值迅速下降;待估参数λ表示年技术进步速度，正常情况下取值>0;β1表示城市人均固定资产投资变动对人均GDP的弹性，取值>0;β2表示总劳动力与农村劳动力的比率对人均GDP的弹性;β3表示社会固定资产总投资与农村年固定资产投资之比对人均GDP的弹性。其中，β2和β3取值具有不确定性。
（二）初始模型解释
众所周知，发展中国家“普遍存在以城市制造业为中心的现代经济部门和以农业与手工业为主的传统经济部门”的城乡二元结构，对发展中国家的GDP产出或经济增长发挥着越来越重要的作用。可见，我国的经济发展不仅得益于技术进步和持续高增长的社会固定资产投资的推动，而且受到人口高速增长、城乡二元结构下农村劳动力向城市转移、社会固定资产投资在城市与农村间分配比例等因素的影响。
基于以上考虑，城乡二元结构下的我国GDP生产函数，虽然与西方国家传统的C-D或改进型C-D生产函数有颇多相似之处，但同样存在巨大差别，甚至存在本质差异性。因此笔者认为，城乡二元结构下的我国人均产出，不但受到技术进步、人均固定资产投资、总劳动力与农村劳动力比例的影响，而且受到社会固定资产总投资与农村固定资产投资比例的影响。为此，本文以模型(1)作为基于城乡二元结构下我国生产函数的初始模型。而模型(1)经过简单变换就可以转换为城乡二元结构下的我国GDP生产函数模型，即：
模型(2)即为本文所估计的城乡二元结构下的我国GDP生产函数。在城乡二元结构下，资本和劳动投入的规模报酬问题变得非常复杂，其深受二元结构之间不同要素配比(或者比例)的影响。因此，城乡二元结构下的一国经济存在很大不确定性和非常复杂性。这或许可以这样解释：20世纪中期之后，虽然绝大部分原殖民地或半殖民地国家纷纷获得独立，但经济发展取得突破的国家(成为发达国家)不多。
（三）估计模型设计
由于模型(2)中第t年的社会总劳动力(Lt)一般与其他解释变量存在比较密切的相关性，导致估计参数结果的经济含义不合理，因此，本文估计取自然对数的模型(1)。取自然对数之后的模型(1)具体形式如下：
取自然对数之后，非线性模型(1)已经转化为线性模型(3)。为了进一步简化，对模型(3)进行以下变量代换，即：
因此，经过自然对数化和变量代换后，回归模型(3)转换成多元线性模型，具体形式如下：
实际估计模型转化为如下形式：
三、实证分析
（一）样本的选择
为对我国城乡二元结构下的GDP生产函数进行实证研究，特选取1980～2010年我国(未包括港澳台)历年国民经济宏观时间序列数据作为样本。数据来源于《新中国55年统计资料汇编》(2005)和《中国统计年鉴》(2011)。其中，GDP和固定资产投资额单位为千万元RMB，劳动力单位为万人。考虑到物价的变动影响，统一使用GDP平减指数，将GDP和固定资产投资换算成2010年不变价值，数据处理使用Eviews6.0。
（二）实证分析
1. 模型估计。
样本的时间序列数据会使随机干扰项产生序列相关问题，影响参数估计的有效性，因此本文采用杜宾两步法来消除此问题。其中，杜宾第一步回归结果得到一阶自协方差系数ρ=0.597 833(见表1)。回归模型如下：
杜宾第一步回归模型结果如下表所示：
注：α=α*/(1-ρ)，ρ=0.597 833
2. 模型检验。
由于模型(6)解释变量为5，当样本容量为30的时候，dL=1.16, dU=1.74，此时杜宾瓦森检验法失效，因此采用LM检验，引入两阶滞后项，并对其采用怀特异方差进行检验。检验结果见表2、表3。
检验结果显示，采用杜宾两步法估计模型(5)之后，得到回归模型(6)，该模型已经不存在序列相关和异方差问题。同时，模型(6)不但单个变量的参数具有显著性，而且其整体也具有显著性，其中，调整的可决系数为0.944326。因此，该模型能够比较好地解释1980～2010年样本的相关数据。至此，可以判断模型(1)作为城乡二元结构下的我国生产函数的初始模型具有一定的合理性，而模型(2)自然就可以作为城乡二元结构下我国GDP生产函数模型。
3. 模型分析。
(1)最终模型。综上所述，根据样本模型(1)模型(5)和回归模型(6)，基于城乡二元结构下的我国生产函数最终可以确定为以下模型：
根据模型(1)假设，Lt=Ltc+Ltr, Kt=Ktc+Ktr，模型(7)经过简单变换，可以转换成如下形式：
(2)最优固定资产投资配比。
其中Kt既定, Kt=Ktc+Ktr, 如果假设则经计算, 当即城市固定资产投资占总固定资产投资的45.4835%时, 在其他条件不变的情况下, GDP总产出最大。Ktc Kt Ktr Kt Ktc Kt
四、基本结论
1.生产函数规模报酬不确定。根据模型(9)可知，在不考虑技术进步和城乡二元结构的情况下，我国固定资产和劳动力投入的产出弹性分别为0.506 14和0.493 86，表明生产函数规模报酬不变。但是，当考虑技术进步和城乡二元结构因素的时候，我国生产函数的规模报酬问题变得具有不确定性。另外，我国年技术进步率为0.040 85, t值检验显著大于零，表明技术进步对我国经济具有重要影响。由此可见，我国改革开放在经济上取得的巨大成就，其中固定资产投资和技术进步发挥了重要促进作用，而技术进步则是我国GDP生产函数，呈现出规模报酬递增的最重要因素之一。
2.城乡劳动力比例变动影响大。根据模型(9)可知，城市和农村劳动力在总劳动力中的不同比例对GDP产出影响极大，在总劳动力和其他因素不变的条件下，农村劳动力占总劳动力的比重对GDP产出的弹性是0.819 27，而城市劳动力占总劳动力的比重对GDP产出的弹性是-0.501 64。由此可见，在城市经济处于均衡状态没有资本配套的情况下，从农村向城市转移劳动力的行为会给GDP造成负面影响，而适当地放慢农村劳动力向城市转移的速度对GDP可产生正面影响。这说明城市化不是我国经济发展的驱动力，而是经济发展的结果。因此，我国现阶段应该注重中小型城市的发展。
3.城乡固定资本投资比例变动影响大。模型(9)显示城市固定资产投资占固定资产总投资比重对GDP的产出弹性是0.506 14，而农村固定资产投资占固定资产总投资的比重对GDP的产出弹性是0.606 66。由此可见，固定资产投资在城市与农村中的分配比例对GDP产出影响巨大。根据模型(10)可知，在其他要素既定的条件下，当城市固定资产投资占固定资产总投资的比例达到45.483 5%、农村固定资产投资占固定资产总投资的比例达到54.516 5%时，可以实现GDP最大化。因此，在当前我国过度偏重于城市固定资产投资的情况下，适当地降低城市固定资产投资的比重、加大农村特别是中西部地区农村固定资产投资的比重，可以增加GDP。
另外，从区域发展的层面看，适当地降低发达地区的固定资产投资在固定资产总投资中的比重，提高广大中西部落后地区固定资产投资的比重，那么，在固定资本总投资比重既定的条件下，可以提高GDP水平。
摘要：本文以C-D生产函数为依据, 利用我国1980～2010年期间序列数据, 结合城乡二元结构, 引入社会总劳动力与农村劳动力之比、社会固定资产总投资与农村固定资产投资之比、城市人均固定资产投资等变量, 研究我国的生产函数。研究结果表明, 技术进步、固定资产投资扩张对我国经济增长具有重要促进作用;而过于偏重城市固定资产投资、农村劳动力向城市转移速度过快, 会对我国经济产生负面影响。
关键词：城乡二元结构,GDP生产函数,固定资产投资,劳动力
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论消解城乡二元经济结构 第9篇
持续的、不断攀升的城乡居民收入差距的根源关键在于不公平的城乡二元经济结构。它是造成中国城乡居民收入差距不断扩大的深层次根源, 因此实现城乡之间真正意义上的平等和公平, 彻底根除城乡二元经济结构是问题解决的关键和根本。解决这一问题的关键是制度的创新与完善。“良好的制度能够降低交易成本, 实现经济利益的最优化。制度为每个参与经济活动的人设置了一套正式的和非正式的行为规则, 这就为每一个追求最大化利益的行为人规定了约束条件, 制约着每一个经济主体的行为。当制度约束有助于克服经济活动中的机会主义行为, 有助于解决不付费的免费搭车行为时, 它就能以比较低的代价换取较快的经济增长。”[2]
一、从政府方面而言, 完善制度的具体措施
1. 确立明确的产权制度。
产权是制度的核心内容之一。明确界定产权, 可以减少交易成本, 有效解决外部经济问题。对于农民而言最重要的生产资料莫过于土地。而现行的土地制度赋予了农民承包土地的权利, 而没有土地所有权, 权利的排他性不强, 在城市化的过程中农民很难获得土地增值收益。因此建立明确的产权制度, 加强产权立法保护力度, 确保农民利益不受损害, 让农民和市民共享改革发展带来的实惠。
2. 改革城乡二元财税体制, 扩大公共财政的覆盖范围, 加快建立以工带农, 以城带乡的长效机制。
“要顺应经济社会的发展变化和建设社会主义新农村的要求, 下决心调整国民收入格局, 特别是调整国家建设资金的结构和投向, 大幅度增加对三农的投入, 建立财政支农基金稳定增长的机制。同时加大支农资金协调整合的力度, 突出支出重点, 提高使用效率, 集中力量办大事”。减轻农民负担, 使农民能够在国际大环境下与其他人公平竞争。
3. 放活农村体制, 为农村经济发展注入强大活力。
要充分发挥市场在资源配置中的基础性作用, 推进征地户籍等制度改革, 逐步形成城乡统一的要素市场;“支持农民发展各类专业合作经济组织, 着力培育一批有竞争力, 带动力强的龙头企业, 推广龙头企业, 合作组织与农户有机结合的组合形式, 提高农民进入市场的组织化, 社会化程度;完善粮食流通体制, 实行粮食购销市场化和经营主体多元化”[3]。
4. 建设服务型政府, 实行“有限”政府的目标, 防止权力滥用。
权力是公共产品, 应该为公众服务。对于政府的行为要依照《行政许可法》的规定严格规范, 防止权力的“寻租”行为, 提高政府的服务意识。政府作为宏观调控的实施者, 不应该直接干预市场经济, 不应该直接参与资源配置, 而要为不同的市场主体的公平竞争创设良好的体制环境, 提供优质的服务, 以保证公平, 体现正义。
5. 建立完善的覆盖全社会范围的社会保障制度。
市场不能保证初次分配的公平, 对初次分配的修正实质是对机会不均等的修正。保护弱者是人道主义的要求。要逐步把农村也纳入社会保障的范围, 使农民与市民能够在同一起点上进行公平的竞争而无后顾之忧。要加大二次分配的调节力度, 保障弱势群体的生存和发展。
二、建立全国统一的平等竞争的开放的市场体系
建立全国统一的平等、竞争、开放的市场体系, 对于这一问题的解决也是必不可少的。具体说来, 主要应做到以下几点:
1. 给予农民完全的“国民待遇”。
市场经济的价值准则是平等自由, 每个市场主体的法律地位平等, 自由进出市场, 他们的利益追求不同, 需要调节。当前中国改革中关键是利益关系的协调。弱势群体、尤其是农民的利益保障机制残缺, 为了经济发展而牺牲他们的利益不能建成和谐社会。为了社会的长远利益, 既要使大多数人共同参与经济社会发展, 又要使大多数人共同分享发展的成果。要建立合理的利益结构, 给予农民完全的“国民待遇”是市场经济发展的必然要求。
2. 市场经济要给予每个市场主体充分的自由和机会。
当前中国城乡居民巨大的收入差距主要原因是农民收入太低了。“为了平等地对待所有人, 提供真正的同等机会, 社会必须更多的注意那些天赋较低和出生于较不利的社会地位的人。”[4]对于农民提高收入, 缩小差距, 就业是关键。而“弱势群体能够用来获取财富的唯一手段就是他们的劳动力, 因此要提高他们的经济地位, 唯一可持续的办法是给予他们所拥有的劳动能力以最大最充分的就业机会和按供求决定的合理价格”[5]。资源和生产要素的自由流动才会产生经济活力, 因此, 要保障劳动力、技术、资本、土地等生产要素和资源在城乡间流动畅通, 从而带来更多的机会以缩小城乡差距。
三、积极稳妥地推进城市化, 加快农业的现代化进程的步伐
“人口城市化是生产力发展的要求和社会进步的标志”。今后我们必须淡化“城市偏向”, 着眼于弱化和最终消除城乡二元经济结构。“按照平等的原则, 积极推进城镇化发展战略, 调整和规范城乡关系, 使城乡居民享有平等的经济机会和社会政治地位, 以加快农业农村发展, 不断提高农民收入, 以加快城乡经济的融合和协调发展。消除制度化障碍, 建立平等、竞争、自由、流动、统一、开放的劳动、资本等生产要素市场, 特别是消除城乡间的就业歧视和择业差别, 使劳动者能够根据自身的利益追求和特长自主择业, 形成劳动要素合理配置的局面。建立新型的城乡平衡发展战略, 为城乡居民提供追求自身发展的同等机会和条件。”[6]同时要实施农业产业化经营和规模经营, 按照社会化和市场化的本质要求完成从传统农业向现代农业的转变。
四、建立公平的教育体制
教育是准公共产品, 具有社会效益。“当没有其他的措施来保证收入差距不致于太悬殊时, 不断增加受教育的机会能够使弱势群体彻底摆脱贫困, 形成持久的拉平差距的趋势”。努力推进教育机会的平等, 人人都能接受教育, 使每个人的能力都得到提高, 提高人的素质, 增强弱势群体的自我发展能力, 逐步实现劳动者起点的一致。同时也为彻底消除城乡二元经济结构创造条件。
综上所述, 在经济全球化纵深发展, 中国融入国际化的程度越来越高的条件下, 自由、平等的观念深入人心, 成为我们追求的共同价值准则。人类的发展最终将消灭“一部分人的发展建立在牺牲另一部分人的发展上”的不平等现象。社会要想迅速发展, 必须保障大多数人享受发展的实惠, 以此达到社会稳定, 经济发展才能一帆风顺。社会主义必须坚持以人为本, 解放生产力, 发展生产力, 消灭剥削, 消除两极分化, 最终实现共同富裕。城乡二元经济结构的不合理、不正义已成为中国经济发展的赘瘤, 消解它是大势所趋。坚持科学发展观, 统筹城乡发展是我们始终坚持的准则。从二元走向一体, 实现经济正义, 为人的自由全面发展提供物质条件;消解城乡二元经济结构, 发挥城市对周边地区的辐射带动作用, 实现城乡经济互补, 为彻底消除城乡对立, 建立新型城乡互动关系, 实现城乡一体化准备条件;实现经济正义, 对中国完成全面建设小康社会的目标, 顺利实现现代化, 保障国民经济的健康稳定发展意义重大。
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二元经济模型 第10篇
企业财务困境预测已经成为金融风险评估中的一个重要问题。从20世纪30年代开始, 国外许多学者便开始尝试对这一领域进行研究。Fitzpartrick (1932) 选取了19对破产企业和非破产企业, 利用单变量分析法进行判别, 发现净利润/股东权益和股东权益/负债这两个指标能很好的对两类企业进行区分。随后, Beaver (1966) 选取1954-1964年79对财务失败企业和非失败企业, 进行相同研究, 发现现金流量/负债总额能较好的判定公司的财务状况, 其次是资产负债率。于此同时, 他还得出离财务失败年份越近预测效果越好的结论。1966年, Altman创建了“Z积分法”, 以1946-1965年间提出破产申请的33家破产企业和33家配对企业为研究对象, 利用5个财务指标构建了一个多元线性方程, 得出破产前一年该模型判断准确率明显高于单变量分析法的结论。1980年, Ohlson首次将logistic模型应用于财务危机预测领域, 他选用非配对样本进行研究, 认为Logistic回归方法比判别分析法更为合理, 并且发现公司规模是一个重要的模型预测变量。从20世纪90年代开始, 一些非传统统计方法的人工智能技术如神经网络也被引入了财务危机预警领域的研究, 并取得了不错的预测效果。
相比国外在该领域70多年的研究, 国内对企业财务困境预测的研究主要是引用国外方法或者在其基础上进行改进, 方法路线和国外大致相同。吴世龙 (1986) 、周首华 (1996) 、陈静 (1999) 、杨淑娥 (2003) 等都以我国上市企业为研究对象, 采用不同的方法对财务困境预测问题展开了相关研究, 具有一定借鉴意义。
在借鉴已有研究经验基础上, 本文与以前研究有所不同;一是样本新、时间长、容量大、行业统一。本文选取2007-2010年间存在的财务困境的企业52家以及配对企业52家作为研究对象, 样本量达到104家。二是初始预测指标选取范围广, 数量多。为了避免因随机选取初始指标而带来的重要指标的遗漏, 本文特选取了7大类74项财务指标作为初始预警指标。三是利用主成分分析法筛选回归变量。本文利用主成分分析法计算主成分的特征向量并以此为权重计算回归变量。
二、问题的提出
基于以上思考, 本文选取2007-2010年间存在的财务困境的制造业企业作为研究对象, 收集相关财务指标。
(一) 企业财务困境的界定
参考国内外相关研究资料, 结合我国企业的实际情况, 同时为了避免因行业差异性而降低模型预测能力。本文特将财务困境企业界定为我国上市制造业企业中因“财务状况异常”而被“特别处理”的ST企业。
(二) 预警指标的选取
本文选取样本企业财务困境发生前的财务指标进行风险预警。选取变量时, 主要考虑所选指标能反映企业短期偿债能力、发展能力、风险水平、现金流量、盈利能力、营运能力和长期偿债能力的要求, 同时考虑以前财务风险研究中指标选取情况和数据的可获得性。特选取7大类74项财务指标作为预警指标, 如下所示:
期偿债能力:流动比率X1、速动比率X2、保守速动比率X3、现金比率X4、营运资金比率X5、营运资金对资产总额比率X6;发展能力:资本保值增值率X7、资本积累率X8、固定资产增长率X9、总资产增长率X10、净资产收益率增长率X11、营业收入增长率X12;风险水平:财务杠杆系数X13、经营杠杆系数X14、综合杠杆X15;现金流量:现金流量利息保障倍数X16、现金流量比率X17、债务保障率X18、营业收入现金比率X19、全部资产现金回收率X20、营运指数X21、资本支出与折旧摊销比X22、现金再投资比率X23、每股经营活动现金净流量X24、每股投资活动现金净流量X25、每股筹资活动现金净流量X26、每股现金净流量X27;盈利能力:营业利润率X28、销售净利率X29、息税前利润与营业收入比X30、息税前利润与资产总额比X31、资产报酬率X32、总资产净利润率X33、流动资产净利润率X34、固定资产净利润率X35、净资产收益率X36、投入资本回报率X37、长期资本收益率X38、营业税金率X39、营业成本率X40、成本费用利润率X41、销售期间费用率X42、销售费用率X43、管理费用率X44、财务费用率X45;营运能力:资本密集度X46、应收账款与收入比X47、应收账款周转率X48、存货与收入比X49、存货周转率X50、应付账款周转率X51、营运资金 (资本) 周转率X52、流动资产与收入比X53、流动资产周转率X54、固定资产与收入比X55、固定资产周转率X56、长期资产周转率X57、总资产周转率X58、股东权益周转率X59;长期偿债能力:资产负债率X60、长期资本负债率X61、营运资金与借款比X62、利息保障倍数X63、息税摊销前利润与债务比X64、权益对负债比率X65、所有者权益比率X66、长期资产适合率X67、股东权益对固定资产比率X68、流动资产比率X69、非流动资产比率X70、固定资产比率X71、有形资产比率X72、流动负债比率X73、长期负债比率X74。
(三) 样本的范围
根据以上对财务困境企业的界定, 本文首先在我国制造业上市公司中选取了2007-2010年四年中首次因财务异常状况被ST的企业共72家, 并搜集其陷入财务困境之前的相关财务指标。需要指出的是, 大多数“财务异常状况”企业是都是因为“连续两年亏损”而被“特别处理”, 故以一年前和两年前数据预测财务困境没有任何实际意义。所以本文只选用“被ST”发生前三年相关财务指标, 来预测其三年后 (t+3年) 的财务状况。接着, 对入选企业进行筛选, 剔除20家因上市时间短、财务数据不全的的企业。然后, 对照这52家财务困境企业, 依据同时期、同行业、同规模的原则选取52家财务正常企业, 并搜集其三年前财务指标。如此便得到了一个容量为104的样本集。最后选取其中80%的样本作为训练数据建立模型, 而将剩下20%的样本作为检验数据。
(四) 数据的预处理
由于所选财务指标量纲指标不完全一致, 所以需要对其进行标准化处理, 本文采用的标准化公式为:xn= (xi-x) /σ2。
三、模型的建立
(一) 差异性检验
我们首先要对样本进行正态性检验, 以便进一步选择合适的差异性检验方法。经过单样本K-S检验发现在假设总体为正态分布和置信水平为95%的条件下, 共有9个指标接受原假设, P值大于临界值0.05, 它们分别是X17、X18、X20、X24、X40、X60、X66、X70、X71。与此同时, 另有65个指标不服从正态分布。对于服从正态分布的9个财务指标采用T检验, 剩下65个指标采用非参数检验法, 以便进一步筛选建模变量。
假设ST企业和非ST企业的财务指标间无差异。对服从正态分布的9个指标在进行T检验, 我们发现X17、X18均值之差与0的差异在95%水平下是显著的, 而不服从正态分布的65个指标在进行非参数检验时, 我们发现X11、X14、X15、X19、X21、X26、X28、X29、X30、X31、X32、X33、X34、X35、X36、X37、X38、X41、X63、X64这20个指标均值之差与0的差异在95%的水平下是显著的, 保留这22个显著性差异指标。同时为了使预警指标体系更完整, 结合前人经验, 将反映短期偿债能力的X1和X2, 反映发展能力的X8以及反映运营能力的X48、X50、X54和X58这7个不显著的指标同时纳入了最终的财务预警指标体系。
(二) 主成分分析
最终保留的财务预警指标还有29个, 但各指标包含的信息可能存在多重共线性的影响。因此在构建logistic模型的时候需要进行主成分分析。首先我们对样本进行KMO统计量和Bartlett’s球形检验判断样本是否适合运用主成分分析, 经检验KMO统计量 (0.7064) 大于0.5且巴特利特球度检验P值小于0.05, 说明样本适合用主成分法。
接着我们对样本进行主成分分析, 得到各主成分的方差贡献率如表1所示:
然后根据主成分累计贡献率大于80%和特征根大于1的原则提取8个主成分代替原来29个指标。
经过主成分产生的因子载荷矩阵, 我们发现主成分F1主要包括X28、X29、X30、X31、X32、X33、X34、X35、X36、X37、X38、X41这12个指标, 他们主要反映盈利能力, 因此可以将F1定义为盈利因子。同理我们将主要包含X17和X18的主成分F2定义为现金流量因子, 将主要包含X1和X2的主成分F3定义为短期偿债能力因子, 将主要包含X54和X58的主成分F4定义为营运能力因子, 将主要包含X14的主成分F5定义为风险水平因子。
同时由于主成分F6、F7和F8包含的因子载荷大于0.5的变量数目只有一个, 故解释力不强, 将其剔除, 只保留主成分F1、F2、F3、F4和F5。但主成分分析模型需要的不是因子载荷矩阵而是特征向量, 所以还需要计算特征向量。
ui为第i个主成分的特征向量;ai为因子载荷矩阵中的第i列向量;λi是第个特征根。经过计算得到各主成分的特征向量。
(三) Logistic回归模型
下面以保留下来的5个主成分的特征向量为权重计算回归变量 (见表2) , 并代入二元Logistic回归模型中, 采用后退法 (Backward:LR) 逐步筛选指标。此处由于是配对分析, 故分类临界值设置为0.5。
运行logistic回归, 经过4步剔除对模型贡献较小的变量以及wald检验, 最终剩下F3和F5这2个变量作为最终入选的建模变量。而从表3可以看出进行到第四步的时候, 模型对训练样本的分类准确率达到最高, 为69.05%。为了明确最终模型, 可以对模型进行HosmerLemeshow检验。
可以发现, 经过卡方检验, 本模型的P值为0.037小于0.05, 可以说本模型的模拟效果不错。因此可以以Logit (P) 为因变量建立线性回归模型。
P为给定自变量x1, x2, xi的值时事件发生的概率。将SPSS计算结果带入上式, 得到本文的回归模型。
进一步变换可得到最终的回归模型:
(四) 模型的检验
模型之前已经用训练样本进行了内部检验, 下面就引入事先预留的检验样本对它进行外部检验。将10家ST企业和10家非ST企业相关财务指标进行标准化处理, 计算筛选出的主成分F3和F5特征向量, 代入预测模型中, 计算出这20家企业的回归值P, 按照大于0.5取1, 小于0.5取0的原则对计算结果进行分类。如表5所示:
四、研究结论
本文针对我国上市企业的特点, 将由于“财务异常状况”而被“特别处理”的企业定义为财务困境企业, 选取2007-2010年间首次因“财务异常状况”而被“特别处理的”的制造业企业52家以及配对企业52家作为研究对象, 收集“被ST”发生前三年相关财务指标, 以80%样本作为训练样本, 利用主成分分析法提取回归变量, 建立二元Logistic回归模型, 得到训练样本69%的预测准确率以及测试样本65%的预测准确率。表明, 本文所建立的预测模型能较好的对企业财务状况进行判别。这也提醒财务状况良好的企业在以后的经营过程中应着重关注F3和F5 (即短期偿债能力和风险水平) 这两方面财务指标的变化情况, 以求尽量避免陷入财务困境。
与此同时, 本文对构建模型的变量仅仅限于财务指标, 而未考虑非财务指标。实际上公司在发生财务风险的前几年, 其非财务指标 (如企业信心指数等) 也会发生相应的变化。因此, 在以后的研究中可以考虑将这些非财务指标同时纳入预警指标体系中, 以求建立更全面、预测精度更高的预警模型。
摘要：文章针对我国上市企业的特点, 将由于“财务异常状况”而被“特别处理”的企业定义为财务困境企业, 选取2007-2010年间存在的财务困境的制造业企业52家以及配对企业52家作为研究对象, 收集t-3年相关财务指标, 以80%样本作为训练样本, 利用主成分分析法和二元Logistic回归建立模型, 剩下20%样本对模型预测效果进行检验得到65%的预测准确率。表明文章所建立的预测模型能对企业财务状况进行较好判别。
关键词：财务困境,主成分分析,二元Logistic回归
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二元经济模型 第11篇
关键词:二元结构 劳动力转移 资本水平 政府政策
二元结构特征,即尚没有完全摆脱自给自足影响的、依然采用传统方式的农业经济与市场化程度高、运用现代生产方式组织的城市经济并存及对立。大多数研究者将二元经济反差看作是发展中国家的一个特征性事实,主张通过适当的方式来促使经济结构转化。目前围绕转化路径的设定主要有以下两条线索:
第一条线索是古典主义思路,认为发展中国家农业中存在边际生产率为零的剩余劳动力。刘易斯模型认为传统部门的劳动力能够不断地向现代部门转移,直到两部门的劳动边际生产率相等。而费景汉和拉尼斯则认为工业不是总能从农业中获得剩余劳动力,只有在农业生产率提高之后劳动力才有可能从农业部门向外部转移。
第二条线索是新古典主义思路,这种思路否定存在边际生产率为零的劳动力。Jogenson,D.W.假定两部门的劳动边际生产率大于零,通过模型构建和求解,得出了二元经济结构转化的充要条件,强调农业发展对工业和二元经济结构转化的重要意义。Todaro,M.P.,A.K.在劳动边际生产率为正的条件下,从城乡就业的角度分析了二元经济结构转化问题。
上述两条线索都是围绕是否存在边际生产率为零的劳动力来建立模型的。目前,部分学者在研究东亚经济体经济持久增长中,提出了内生农业技术进步的二元经济增长模型。撇开考虑劳动力的边际生产率问题,该模型主要解释了资本和劳动力如何促进经济的发展。
农业技术进步的二元经济增长模型的基本假设:1.经济中只存在传统的农业部门与现代的非农部门。前者的生产主要由该部门的劳动力、技术水平和土地决定,后者的生产则由该部门的劳动力、技术水平和所投放的资本数量决定。2.农业部门的技术进步不是外生的,而是资本投入与农业基期技术水平的函数。其中资本投入是指非农业部门对农业部门的资本外溢。3.农业部门的产品部门的产出全部用于消费,对农产品的需求由总人口和人均消费需求决定;非农一部分用于最终消费,一部分作为新的生产要素用于再生产,用于再生产投资的比例外生不变,非农部门的技术进步率、土地增长率和人口增长率都外生给定;全部人口等于全部劳动力。
二元经济结构是处于动态均衡中的,非农部门对农业部门资本投入的速度决定了农业部门对非农部门劳动力转移的速度,而农业部门对非农部门劳动力转移的速度决定了非农部门资本增长的速度。两种经济主体相辅相成,彼此制约,共同决定了二元经济的平衡点。内生农业技术的二元经济增长模型的突出点在于,它利用模型很好的解释了二元经济的持续增长和发展。
首先,在劳动力非农化水平低于一定值时,应当依靠“非均衡发展”摆脱低积累均衡陷阱。在二元结构的均衡点处,由于资本增长率太低,非农部门要保持有效人均资本不变,就会减少对劳动力的吸收,导致非农部门劳动力失业;对于农业部门来讲,过低的资本增长率将抑制农业技术进步率,为了保证农产品产量,农业部门就需要更多的劳动力。这样就形成了低积累均衡陷阱。因此,非均衡发展才是理想状态。
其次,当劳动力非农化水平超过一定值后,二元经济将进入持续增长阶段。在二元经济结构的均衡点处,劳动力的非农化水平超过了一定值,这时劳动力的转移速度大于零,经济将持续增长。
第三,劳动力非农化水平等于特定值时,是二元经济发展的关键分界点。在低于这个特定值时,由于资本积累不足,农业部门仍占优势。一旦高于这个特定值,非农部门足够的规模效应就可以创造更多的资本来“反哺”农业,实现经济结构的一元化。
近年来政府推出了许多有关协调城乡经济发展的政策。从国家宏观管理角度来看,政府决策的关键是要了解何时作为,何时不作为。运用内生农业技术进步的二元经济增长模型,比照其实现经济发展的条件我们可以制定出相应的经济政策。
第一,实现经济非均衡发展,使资本积累与劳动力转移都处于加速推进的状态。这时政府干预就显得尤为必要。一方面政府应该鼓励各区域的工业化进程,对非农业部门进行补贴和提供优惠政策,加速资本的积累。另一方面,可以减少对农民进城的限制,在加快劳动力转移的同时又提高非农业部门的收入。
第二,提高劳动力的非农化水平,使经济跳出发展瓶颈的制约。我国长期严格的户籍管理制度严重阻碍了劳动力的转移,而且中国传统的文化思想使农民对土地产生依附。结果是,农业部门的生产率低下,非农业部门由于劳动力不足而得不到进一步的发展。因此,改善我国的户籍管理制度,提升农民的认知水平,对于我国劳动力的转移也有巨大的推动作用。
第三,就农业部门本身来说,由于农业部门的低效率而导致产出低于非农业部门,因此,提高劳动力的技术水平非常重要。政府应当鼓励和支持非农业部门对农业部门更多的资本投入,保证农业部门有充足的资金进行技术创新和最低收入水平。同时,政府应该建立健全农村社会保障制度,实现收入转移,缩小城乡发展差距。
全球经济危机对我国的各产业部门产生了不利影响,在危急中寻求经济发展的突破口,保持我国经济快速、持续增长的优势,改变二元经济结构,实现经济部门的非农化,加快城市化进程,能够使我国经济快速走出金融危机的阴影。
参考文献:
[1]陈宗胜 黎德福《内生农业技术进步的二元经济增长模型——对“东亚奇迹”和中国经济的再解释》 经济研究 2004年11期
[2]吴小华《实施城乡协调发展政策加快二元经济结构转换》宏观经济研究2009年1期
二元经济模型 第12篇
一、挂科原因的定性分析
综合国内外关于大学生挂科原因, 从定性的角度来分析, 主要体现为以下几点: (1) 学习目标不明确。大学的业余时间充足, 常有丰富多彩的社团活动和各式各样的比赛。一部分同学把精力全部寄托于社团活动, 本末倒置, 不再学习。 (2) 自控能力差, 沉迷网络。网络的诱惑是导致大学生挂科的重要原因。 (3) 盲目追求爱情。大学爱情美好而充满幻想。但是很多人急于在大学摆脱单身, 是一种攀比性恋爱心理在作怪。 (4) 打工分散精力。有一部分同学打工的目的是为了减轻家庭负担, 但是有些同学去打工, 只是为了拥有更多的钱去吃喝玩乐。 (5) 课堂学习资源和信息欠缺。有研究表明, 大量的由教师提供的网上课程资源与学生的低逃课率有关;另外, 也有一些研究表明, 讲课前运用多媒体放映一些跟教学内容相关的幻灯片可能对学生的出勤率和对课堂的参与性有积极影响。 (6) 学校对于师资的分配不合理。有的班级学生人数过多影响学生学习环境。有迹象表明, 当课堂人数增加时, 学生的平均成绩会出现下降。
二、挂科原因的定量分析
上面描述的大学生挂科原因涉及到的因素繁多, 主次有待通过定量分析来确定, 挂科以计数来定, 即考查大学生的挂科门数。基于此, 本文采取二元离散选择模型对大学生挂科的原因进行理论分析和实证研究。
1. 二元离散选择模型。实际的社会生活中, 我们常遇到二元选择问题。如公共交通和私人交通的选择问题, 对某商品的购买决策问题, 求职者对职业的选择问题等。本文以学生挂科问题为例, 如果某个学生的效用为Ui1, 上标表示“选择”结果, 下标表示第i个个体。该效用是随机变量, 并且由学生挂科状况所具有的属性和决策个体所具有的属性解释。于是有Ui1=Xiβ1+εi1 (1) 。类似地, 如果某个个体“选择”不挂科, 他的效用为Ui0, 该效用是随机变量, 并且由不挂科所具有的属性和决策个体所具有的属性解释。于是有Ui0=Xiβ0+εi0 (2) 。对于 (1) 和 (2) 模型中, 效用是不可观测的, 我们能得到的观测值仍是选择结果, 即0和1。但是, 如果不可观测的Ui1>Ui0, 学生“选择”挂科的效用大于不挂科效用, 对应的观测值为1;相反, 如果不可观测的Ui1≤Ui0, 相应的观测值为0。将 (1) 与 (2) 相减:Ui1-Ui0=Xi (β1-β0) + (εi1-εi0) (3) , 记为:Yi*=Xiβ+μi* (4) , 我们可以对 (4) 进行计量分析和估计。对于学生“选择”Yi=1的概率显然应该有:P (Yi=1) =P (Yi>0) =P (μi*>Xiβ) (5) 。
3. 实证分析。对于本文关于大学生考试挂科问题, 据经验分析和文献研究的结果, 影响大学生考试挂科的因素可能有高考成绩 (CEE) 、平时学习时间 (平均每周用于学习的时间, Stime) 、性别 (Sex) 、健康状况 (Dbody) 等。其中, 性别和健康状况为虚拟变量:
我们把学生挂科 (Unpass) 定义为被解释变量, 挂科为1, 不挂科为0。选择武汉科技大学2012级的部分同学作为样本, 选择问卷调查的方式, 列出5个变量, 由学生主动填写数据。发放问卷65份, 回收65份, 有效问卷62份, 有效率为95%。为了进一步了解该样本特征, 本文作者从学校教务系统中调出该样本的2013年秋季期末考试各门成绩, 并统计出平时成绩, 运用软件eviews7.0, 得出其J-B统计量为3.04 (如表3.1所示) , 相伴概率约为0.22, 因此在90%的显著性水平下不能拒绝原假设, 可以认为该样本来自正态总体。
高考成绩反映基础水平, 平时学习时间反映努力程度, 健康反映身体基础。基于以上数据收集, 以不及格门数为被解释变量, 建立二元离散模型。统计结果如表3.2。
从表3.2中我们可以看出, 性别和健康状况对挂科影响并不显著, 高考成绩对其略有影响, 而学习时间直接影响着考试挂科。从R2看, 模型拟合效果并不好。为了更直观反映学习时间对挂科的影响, 我们仍以考试挂科为因变量, 以学习时间为自变量, 建立模型, 模型参数估计结果见表3.3。
从以上结果中也可以看出, 学习时间与考试挂科成负向关系, 平时用的学习时间越少, 挂科的可能性就越大, 这也说明, 欲减少挂科门数, 必须在平时多投入时间, 加强课后的学习和巩固。表3.3中我们可以得出相应的预测模型为Unpass=1-@CNORM (- (2.257056-0.143409*Stime) ) (12) 。从估计结果可以发现, 检验拟合优度的R2检验统计量的值为0.367694, 检验总体显著性LR统计量的值为21.31330, 表明模型具有较高的总体显著性;通过模型3.1可以得知, 如果得到一个样本观测值, 也就是知道某位学生的平时学习时间 (Stime) , 代入方程中便可以得出相应的挂科 (Unpass) 概率, 如观测值Stime=30时, 代入方程右边, 计算括号内的值为2.04, 查看标准正态分布表, 对应于2.04的累积正态分布为0.979, 于是, 该学生挂科 (Unpass) 的概率为0.021。
对二元离散选择模型的分析结果可以看出, 高考分数对于挂科与否影响并不显著, 一个主要原因是大部分同学入学时的高考成绩相当接近。性别和健康状况对挂科与否也没有重要影响。而学习时间对于学生挂科现象有显著影响。因此, 充足的学习时间是至关重要的。其次, 要树立正确的学习态度。大学是一个让自己从稚嫩变成熟的过程, 要不断地从课堂、图书馆汲取知识的营养, 丰富自己, 以便造福于社会。同时作为教育管理者来说, 建议丰富课堂教学手段, 充实教学资源, 且对班级人数进行合理规划安排, 为学生和老师创造理想的学习、教学环境。
参考文献
[1]辛桂京, 高艺伦.大学生挂科探析J].高校讲坛, 2012, (15) .
[2]李子奈, 叶阿忠.高级应用计量经济学[M].北京:清华大学出版社, 2012:122-125.
