基于系统动力学城市GDP变化分析
影响GDP增长的经济因素分析共3篇
影响GDP增长的经济因素分析共3篇影响GDP增长的经济因素分析1随着国家经济的持续发展，人们对GDP这个指标也越来越关注。
GDP（Gross Domestic Product，即国内生产总值）是评估一个国家或地区经济增长情况的重要指标，它代表在一定时间内，该国或地区所有最终产品和服务的市场价值。
那么，究竟哪些因素会影响GDP的增长呢？本文将结合实际情况进行分析。
1. 投资投资是GDP的主要驱动力之一。
一个国家的经济发展和GDP水平与其投资水平高度相关。
投资不仅仅指在生产和建设方面的投资，还包括了科技、教育和环境等方面的投资。
比如，一些国家将高科技产业作为产业结构调整的重点，提高技术含量和附加值，进而推动经济增长。
2. 出口对于出口型国家而言，出口对于GDP增长的影响可能更加明显。
出口的增长会带动内需增长，形成产业链的效应。
当然，毫无疑问地是，随着全球经济的持续波动，世界各国贸易保护主义日益增强，滞留货船、堵口岸也是现实，这无疑对出口型国家带来了更大的压力。
3. 消费消费作为国内经济中的重要组成部分，直接影响到GDP增长。
消费的增长可以缓解经济压力，同时也会引导企业增加现有产能，增加生产，提高利润，形成新的市场和就业机会。
4. 政策政策对于GDP的影响也相当大。
政策的制定、调整和配套政策的落实对于经济的举步维艰或井喷式增长是至关重要的。
政策决策的正确性，决定了一个国家或地区未来经济的走向，政策的落实程度，决定了政策的有效性和效果。
5. 外部环境除了以上几点因素，一个国家的GDP增长还受到外部因素的影响。
例如：国际市场环境、气候情况和自然灾害等。
这些因素虽然不是人为因素，但它们对于经济的影响同样不能忽视。
对于一个国家而言，GDP增长不仅意味着经济上的进步，更意味着国民生活水平的提高。
通过对GDP增长影响因素的认真分析，我们可以更好地了解我们国家或者地区的经济运行情况，并适当的适应经济环境，更好的上升综上所述，GDP的增长受到多种因素的影响，包括投资、出口、消费、政策和外部环境等方面。
基于系统动力学的规划方案模拟与预测
基于系统动力学的规划方案模拟与预测一、引言在当今快速变化的社会和经济环境中，规划方案的模拟与预测对于决策者和管理者来说变得尤为重要。
传统的规划方法往往只能考虑到局部因素，无法全面、系统地分析和预测整个系统的发展趋势。
而基于系统动力学的模拟与预测方法，可以帮助我们更好地理解和预测系统的行为，并制定出更加科学、有效的规划方案。
二、系统动力学的基本原理系统动力学是一种以系统为研究对象，以时间和动态变化为核心的科学方法。
它通过建立系统的模型，模拟系统内部各个因素之间的相互作用和反馈关系，从而揭示系统的行为规律和演化趋势。
系统动力学的基本原理包括积分与微分、反馈环路和延迟效应等。
三、规划方案模拟的步骤基于系统动力学的规划方案模拟主要包括以下几个步骤：1. 确定系统的边界和目标：首先需要明确规划方案所涉及的系统范围，并明确规划方案的目标和约束条件。
2. 构建系统模型：根据系统的边界和目标，建立系统动力学模型，包括各个因素的变量、关系和参数等。
3. 模型验证与校正：通过与实际数据的对比，验证模型的准确性，并对模型进行校正和调整，以提高模型的预测能力。
4. 模拟实验与结果分析：利用建立的模型进行模拟实验，观察系统的行为和演化趋势，并进行结果分析和解释。
5. 方案优化与决策支持：根据模拟结果，优化规划方案，并提供决策支持，帮助决策者和管理者做出科学、有效的决策。
四、规划方案模拟与预测的应用案例基于系统动力学的规划方案模拟与预测方法已经在各个领域得到了广泛的应用。
以下是几个典型的应用案例：1. 城市交通规划：通过建立城市交通系统的动力学模型，可以模拟不同的交通规划方案对交通拥堵和环境污染的影响，从而为城市交通规划提供科学依据。
2. 能源供应规划：通过建立能源供应系统的动力学模型，可以模拟不同的能源供应方案对能源消耗和环境影响的影响，为能源供应规划和政策制定提供决策支持。
3. 经济发展规划：通过建立经济系统的动力学模型，可以模拟不同的经济发展方案对就业、产出和收入等指标的影响，为经济发展规划和政策制定提供科学依据。
基于系统动力学模型的政策仿真与评估研究
基于系统动力学模型的政策仿真与评估研究近年来，政策制定者和研究人员越来越意识到政策的复杂性和不确定性。
为了更好地理解政策的影响和效果，基于系统动力学模型的政策仿真与评估研究逐渐受到关注。
系统动力学是一种研究动态系统行为的方法，它强调系统内部各个因素之间的相互作用和反馈。
政策仿真与评估研究利用系统动力学模型，可以对政策的实施和效果进行定量分析，从而帮助决策者做出更明智的决策。
首先，政策仿真与评估研究可以帮助政策制定者预测政策的影响。
通过构建系统动力学模型，可以模拟政策实施后系统的行为和变化。
模型可以包括政策的各个方面，如经济、社会、环境等因素，以及它们之间的相互作用。
通过对模型进行仿真，可以预测政策对系统的影响，从而帮助政策制定者在实施前评估政策的效果和可能的风险。
其次，政策仿真与评估研究可以帮助政策制定者优化政策设计。
通过对系统动力学模型进行参数调整和敏感性分析，可以找到最优的政策方案。
政策制定者可以通过改变模型中的参数，比如政策的幅度和时机，来评估不同政策方案的效果。
这种方法可以帮助政策制定者在制定政策时更加全面地考虑各种因素和可能的结果，从而提高政策的效果和可行性。
此外，政策仿真与评估研究还可以帮助政策制定者理解政策的长期影响。
通过系统动力学模型的建立和仿真，可以模拟政策实施后系统的演化过程。
这有助于政策制定者了解政策的长期影响和潜在的不良后果。
政策制定者可以通过模型的分析和评估，及时调整政策，以避免可能的负面影响。
然而，政策仿真与评估研究也存在一些挑战和限制。
首先，系统动力学模型的建立需要大量的数据和参数，而且对模型的精确性和准确性要求较高。
其次，政策仿真与评估研究需要对系统的各个方面和因素进行全面的考虑，这对研究人员的专业知识和技能提出了较高的要求。
此外，政策仿真与评估研究也需要政策制定者对模型的理解和接受，以及对模型结果的正确解读和使用。
综上所述，基于系统动力学模型的政策仿真与评估研究为政策制定者提供了一种全面、定量的分析方法。
系统工程应用案例_157
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12.3 案例3:上海综合交通运输 与社会经济的协调发展评价研究
12.3.1 DEA方法的基本思路
12.3.展评价指标的选取
12.3.4 协调发展评价模型的数据处理
12.3.5 运行结果分析 12.3.6 综合交通运输结构调整方向
设有 个决策单元 n
j 1 ,2 , , n DMU ， 。 j
DMU 的输入向量为 j
T X ( x , x , , x ) 0 j 1 j 2 j mj ，输出向量为
4. 假设检验，诊断白噪声
5. 预测与分析
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12.2.3 结论
(1)从以上模拟预测分析可以看出，上海市GDP增长 具有长期可持续性，没有出现剧烈波动现象。 (2)ARIMA模型法对资料要求比较单一，仅仅用到某 个变量（如本文的GDP）自身的历史数据，模型虽简单， 但有着严格的数学保证，在短期预测方面有着独特的优 势。 (3)尽管ARIMA模型有诸多有点，但也有其缺陷，它 主要依赖惯性原理，往往只适于作短期的预测。 (4)GDP指标受诸多因素影响，当国家的宏观政策调 整、发展环境发生改变时都会使其出现相应地变化。
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12.1.3上海综合交通运输需求量预测
1. 灰色关联度分析
关联度分析是分析系统中各因素关联程度的方法。 关联度系数的定义
ˆ ˆ m m in x ( in k ) x ( k ) m m ax x ( ax k ) x ( k ) ( k ) ˆ ˆ x ( k ) x ( k ) m m ax x ( ax k ) x ( k )
系统动力学与经济管理理论及方法结合研究综述
系统动力学与经济管理理论及方法结合研究综述一、本文概述Overview of this article随着经济管理理论的不断发展和完善，系统动力学作为一种独特的分析方法，其在经济管理领域的应用日益广泛。
本文旨在对系统动力学与经济管理理论及方法的结合进行综述，旨在深入探讨两者之间的内在联系和相互影响，以期为经济管理实践提供新的理论视角和分析工具。
With the continuous development and improvement of economic management theory, system dynamics, as a unique analytical method, is increasingly widely used in the field of economic management. This article aims to provide a comprehensive review of the combination of system dynamics and economic management theory and methods, with the aim of delving into the inherent connection and mutual influence between the two, in order to provide new theoretical perspectives and analytical tools for economic management practice.系统动力学起源于20世纪50年代，最初主要应用于工程领域。
随着研究的深入，其逐渐扩展到社会科学领域，特别是经济管理领域。
系统动力学强调系统的整体性和动态性，通过构建系统模型来模拟系统的行为和发展趋势。
而经济管理理论则关注经济系统的运行规律和管理策略，旨在提高经济效率和管理水平。
系统动力学9种模型
系统动力学9种模型系统动力学是一种系统分析和建模方法，通过对系统的结构和行为进行建模，研究系统内部的相互作用和反馈机制，从而预测其未来的发展趋势。
在系统动力学中，有9种常见的模型，分别是增长模型、衰退模型、饱和模型、振荡模型、周期性波动模型、滞后效应模型、优化模型、风险分析模型和政策评估模型。
1. 增长模型增长模型是最基本的系统动力学模型之一。
它描述了一个系统在没有外界干扰的情况下，如何随着时间推移而不断增长。
这种增长可以是线性的也可以是非线性的。
例如，在经济领域中，GDP随着时间推移而不断增加。
2. 衰退模型衰退模型与增长模型相反，它描述了一个系统在没有外界干扰的情况下如何随着时间推移而逐渐减少。
例如，在生态学领域中，物种数量会随着时间推移而逐渐减少。
3. 饱和模型饱和模型描述了一个系统在达到某个极限之后停止增长或减少。
例如，在市场经济学中，销售量可能会在达到一定数量之后停止增长。
4. 振荡模型振荡模型描述了一个系统在内部反馈机制的作用下如何产生周期性变化。
例如，在经济领域中，经济周期的波动就是一种典型的振荡模型。
5. 周期性波动模型周期性波动模型是振荡模型的一种特殊形式，它描述了一个系统在内部反馈机制的作用下如何产生固定频率的周期性变化。
例如，在天文学中，月相变化就是一种周期性波动模型。
6. 滞后效应模型滞后效应模型描述了一个系统在外界干扰下，其响应速度比干扰发生速度慢的现象。
例如，在宏观经济学中，货币政策对经济增长的影响可能需要几个季度或几年才能显现出来。
7. 优化模型优化模型描述了一个系统如何通过最大化或最小化某个目标函数来达到最佳状态。
例如，在工业领域中，企业可能会通过优化生产流程和降低成本来提高利润率。
8. 风险分析模型风险分析模型描述了一个系统在面临不确定性和风险的情况下如何进行决策。
例如，在金融领域中，投资者可能会使用风险分析模型来评估不同投资方案的风险和回报。
9. 政策评估模型政策评估模型描述了一个系统在政策干预下如何变化。
《2024年基于系统动力学的煤炭资源枯竭型城市经济转型研究——以内蒙古乌海市为例》范文
《基于系统动力学的煤炭资源枯竭型城市经济转型研究——以内蒙古乌海市为例》篇一一、引言中国经济发展背景下，许多城市由于历史和地缘原因形成了高度依赖煤炭资源的经济结构。
随着资源的枯竭和国际环境的变化，如何有效推动这类城市经济转型成为了迫切的议题。
本篇论文旨在通过系统动力学的方法，对内蒙古乌海市这一典型的煤炭资源枯竭型城市的经济转型进行研究，分析其面临的挑战与机遇，并探索有效的转型路径。
二、乌海市经济现状与挑战乌海市作为内蒙古重要的煤炭产区，其经济结构长期以来高度依赖煤炭产业。
然而，随着煤炭资源的逐渐枯竭，城市经济发展面临着巨大的挑战。
一方面，传统产业衰退导致经济增长乏力；另一方面，新的经济增长点尚未形成，经济结构调整和产业升级的压力巨大。
此外，环境问题、社会问题等也日益凸显，对乌海市的经济转型提出了更高的要求。
三、系统动力学模型构建为了深入研究乌海市的经济转型问题，本文构建了系统动力学模型。
该模型包括社会经济系统、资源环境系统、产业系统等多个子系统，通过分析各子系统之间的相互关系和反馈机制，揭示乌海市经济转型的内在规律。
四、模型分析与应用1. 资源环境子系统分析：随着煤炭资源的枯竭，乌海市面临着严重的环境问题。
通过模型分析，可以了解环境保护与经济发展之间的平衡点，为制定可持续发展战略提供依据。
2. 产业子系统分析：通过对产业子系统的分析，可以了解乌海市产业结构的特点和问题，为产业升级和新兴产业的培育提供指导。
3. 政策子系统分析：通过模拟不同政策对经济系统的影响，可以评估政策的有效性，为政府制定科学合理的政策提供支持。
4. 实际应用：将模型应用于乌海市的经济转型实践中，通过模拟和预测，为决策者提供决策支持。
五、乌海市经济转型路径探索基于系统动力学模型的分析结果，本文认为乌海市的经济转型应遵循以下路径：1. 优化产业结构：在保持煤炭产业稳定发展的同时，加快培育新兴产业，形成多元化的产业结构。
2. 加强科技创新：通过科技创新推动产业升级，提高产业的附加值和竞争力。
基于多元回归分析的我国GDP影响因素实证分析
基于多元回归分析的我国GDP影响因素实证分析1. 引言1.1 研究背景研究背景：作为世界上人口最多的国家之一，中国的经济增长一直备受关注。
随着中国经济的快速发展，人们对于中国GDP增长的影响因素的研究变得愈发重要。
多元回归分析是一种有效的统计方法，可以帮助我们理解多个变量之间的关系，并且可以用来预测未来的趋势。
利用多元回归分析对中国GDP的影响因素进行实证分析，可以为政府部门制定更加科学的经济政策和战略规划提供重要参考。
过去的研究多集中在单一因素对GDP的影响，比如投资、消费、出口等。
这种单一因素分析往往不能全面准确地解释GDP变化的复杂性。
进行多元回归分析来研究中国GDP的影响因素是非常必要的。
通过分析不同因素之间的相互关系，我们可以更好地理解影响中国GDP增长的主要因素，从而为中国经济的可持续发展提供指导和支持。
在当前国内外经济形势不确定的情况下，加强对中国GDP增长影响因素的研究具有重要意义。
通过深入探讨中国GDP增长的内在机制，可以更好地应对外部经济环境的变化，实现经济持续平稳增长。
开展基于多元回归分析的中国GDP影响因素实证研究至关重要。
1.2 研究目的本研究旨在通过基于多元回归分析的方法，探究我国GDP的影响因素，促进对经济发展的深入理解。
具体而言，本研究将通过分析各种可能的影响因素，如投资、消费、出口等，来确定它们对GDP增长的具体贡献程度，并进一步探讨它们之间的相互关系及影响机制。
通过深入探讨我国经济发展的内在规律，为政府制定更加精准有效的经济政策提供理论支持。
本研究也旨在为学术界提供参考，丰富和完善有关经济增长方面的理论。
通过实证分析，可以验证现有理论的适用性，并为相关学科的进一步研究提供可靠的依据。
通过对GDP影响因素的深入探讨，有助于揭示经济增长的内在机制，为全面理解经济发展提供更为全面的视角。
本研究旨在通过多元回归分析，揭示我国GDP的影响因素，为政府经济政策制定提供参考，为学术界提供有关经济增长的研究依据，为推动我国经济发展提供理论支持。
基于多因素VAR分析的上海GDP预测
２０ ０ ５到 ２ １ ０ ０年 的 ＧＤ Ｐ进 行 了 预测 ； 献 ［ ］ 用 文 ３利
组 合预 测 方 法对 中 国 ２ ０ ０ ３到 ２ ０ ０ ６年 的 ＧＤ Ｐ进 行 分 析 ， ２０ 对 ０ ７到 ２ ２ ０ ０年进 行 了预测 等 ； 有其 他 的 也
ａＰｅｉｏｓ（ｏ ｓ ｎ）第二 产业 ， ． ｒ ｃ ｒ： ｎｔ ｔ， ｄｔ Ｃ ａ 第三产 业 ， 会消 费 品零 社 售 总额 ， 财政收入 ， 就业人数， 固定 资产投资额
Ｍｏ ｅ Ｓ ｍｍａ ｙ ｄｌ ｕ ｒ
些 学者 对该 问题 已作 出相关 研究 ． 中文献 Ｅ ｉ 其 ｌ 利
用 ＡＲ ＭＡ 模 型 研 究 了深 圳 市 １ ７ Ｉ ９ ９到 ２ ０ ０ ６年 的
ＧＤ Ｐ数 据 ， 进 行 了预测 ； 并 文献 Ｅ ］ 用 时 间序列 分 ２利
析 研究 了北 京 市 １ ７ ９ ８到 ２ ０ ０ ４年 的 Ｇ Ｐ 数 据 ， Ｄ 对
［ 文章 编号］１ ０ － ４ ８ （０ １０ —０ ８０ ０ ３ ６ ４ ２ １ ）３０ ２ —４
基 于多 因素 ＶＡＲ分析 的上海 Ｇ Ｐ预测 Ｄ
梅 沁 ，刘 宴 先 ，景 小楠
（ 北 经 济 学 院金 融 学 院 ，湖 北 武 汉 ４０ ０ ） 湖 ３ ２ ５ ［ 摘 要 ］以 上 海 市 为 例 ， 用 统 计 数 据 ， 择 ６个 重 要 的 经 济 指 标 作 为 影 响 因 素 ， 立 了 ＧＤ 利 选 建 Ｐ的 多 因素 动 态 系 统
ＶＡ 预 测模 型 ， 析 显 示 模 型 显 著 性 高 ， 测 结 果 的 相 对 误 差 小 ， 一 定 的实 际应 用 价 值 ． Ｒ 分 预 有
［ 关键词］国民生产总值 ； Ｆ检验 ； ＡＤ ＶＡＲ检验 ；预测模 型 ［ 中圈分类号］Ｆ ２ １７ ［ 文献标识码］ Ａ ：
基于系统动力学模型的政策影响评估方法在环境规划中的应用研究
基于系统动力学模型的政策影响评估方法在环境规划中的应用研究1. 引言环境规划是一项重要的任务，旨在保护和改善我们的生态环境。
然而，制定有效的环境政策并评估其影响并不容易。
传统的评估方法往往无法考虑到政策措施与环境系统之间的复杂相互作用关系。
因此，基于系统动力学模型的政策影响评估方法应运而生。
2. 系统动力学模型的基本原理系统动力学是一种研究复杂系统行为的方法，它基于对系统结构和动力学过程的建模和模拟。
系统动力学模型由一组差分方程组成，描述系统中各个变量之间的关系和变化规律。
通过调整模型中的参数和初始条件，可以模拟系统的行为，并预测政策措施的影响。
3. 政策影响评估方法的基本步骤基于系统动力学模型的政策影响评估方法包括以下基本步骤：3.1 确定政策目标：明确政策的目标和预期效果，例如减少污染物排放、提高生态系统稳定性等。
3.2 构建系统动力学模型：根据环境系统的特点和政策目标，构建系统动力学模型，包括环境变量、政策变量和其它相关变量。
3.3 收集数据和参数估计：收集系统模型中所需的数据，并估计模型中的参数，以确保模型的准确性和可靠性。
3.4 模型验证和敏感性分析：通过与实际观测数据进行比较，验证模型的准确性。
进行敏感性分析，评估模型对参数变化的敏感程度。
3.5 政策模拟和影响评估：通过调整模型中的政策变量，模拟不同政策措施的实施情况，并评估其对环境系统的影响。
4. 环境规划中的应用案例4.1 水资源管理：基于系统动力学模型的政策影响评估方法在水资源管理中具有广泛应用。
通过模拟水资源的供需关系和政策措施对水资源利用的影响，可以制定合理的水资源管理政策，保障水资源的可持续利用。
4.2 气候变化应对：系统动力学模型可以模拟气候系统的变化过程，并评估不同政策措施对气候变化的影响。
通过模拟温室气体排放、能源消耗等变量的变化，可以制定有效的减排政策，应对气候变化挑战。
4.3 生态保护与恢复：基于系统动力学模型的政策影响评估方法可以模拟生态系统的演化过程，并评估不同政策措施对生态系统的影响。
基于系统动力学模型的政策影响评估研究
基于系统动力学模型的政策影响评估研究引言：随着社会的发展和变迁，政策制定者越来越意识到政策的影响评估的重要性。
政策的实施往往涉及到复杂的社会系统，因此需要一种能够综合考虑各种因素和变量的方法。
系统动力学模型作为一种定量分析方法，逐渐被应用于政策影响评估的研究中。
一、系统动力学模型的基本原理系统动力学模型是一种描述和分析动态系统行为的方法，它基于一系列的差分方程，通过对系统内各个变量之间的相互作用进行建模，从而预测系统的行为。
系统动力学模型的基本原理包括积分方程、反馈机制和时间延迟等。
二、政策影响评估的需求政策影响评估是为了了解政策的实施对社会经济环境产生的影响。
传统的评估方法往往只能考虑到某些特定的因素，无法全面、系统地分析政策的影响。
而系统动力学模型可以综合考虑各种因素和变量，通过对系统内各个变量之间的相互作用进行建模，从而更准确地评估政策的影响。
三、系统动力学模型在政策影响评估中的应用1. 环境政策影响评估系统动力学模型可以用于评估不同环境政策对环境污染的影响。
通过建立环境污染、经济增长、政府政策等变量之间的关系模型，可以预测环境政策的长期影响，并提供政策制定者制定合适政策的依据。
2. 经济政策影响评估系统动力学模型可以用于评估经济政策对经济增长和就业率的影响。
通过建立经济增长、投资、消费等变量之间的关系模型，可以预测经济政策对经济发展的影响，并提供政策制定者制定合适政策的依据。
3. 教育政策影响评估系统动力学模型可以用于评估教育政策对教育质量和学生表现的影响。
通过建立学生学习、教师素质、教育资源等变量之间的关系模型，可以预测教育政策对教育发展的影响，并提供政策制定者制定合适政策的依据。
四、系统动力学模型的优势和局限性1. 优势系统动力学模型能够综合考虑各种因素和变量，从而提供全面、系统的政策影响评估结果。
它能够帮助政策制定者更好地理解政策的长期影响，并制定出更加科学、有效的政策。
2. 局限性系统动力学模型的建立需要大量的数据和参数，对于某些复杂的系统，数据的获取和参数的确定可能存在一定的困难。
政府引导信贷支持欠发达地区城镇化的系统动力学分析——以广东清远市为例
化组织 、 城镇居 民资金需求 不断增大 ， 另一方面欠发达地
区 的金 融 资 源 却不 断 流 出本 区 域 。 在 城 镇 化 升 级 为 国家 资 源 留在 本 区 域 内 ，甚 至 吸 引 辖 区 外 金 融 资 源 以更 好 地
河 梅 肇 潮 清 重要战 略方针 背景下 ，有必要 通过政策引导将更多信贷 部 人 口 比 重表 示 的 城 镇 化 率 ． 源 、 州 、 庆 、 州 、 远 位 居
导信 贷 资 源 服 务 于 欠发 达 地 区从 而加 快 其 城 镇 化 进 程
关 键 词 ： 镇 化 ； 府 引导 ： 城 政 系统 动 力仿 真
中图 分 类 号 ： ８２４ Ｆ ３． 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号 ： ０ — ０ １２ １ ）８ ０ ７ — ５ Ｏｈｌ．９ ９ ．ｓ．０ ３ ９ ３ ． １ ． ． １ ３ ９ ３ （０ １０ — ０ ０ ０ Ｄ ０ ０３６ ０ｉ ｎ１０ — ０ １２ １０ ２ ｓ ０ ８０
年 ” “０ ０年 涉农贷 款要努 力实 现 ‘ 、２ １ 三个高 于 ’ 目标 ， 即
各银行 业金融 机构涉农贷款增 速高于 贷款平均增 速 ， 增
资 料 来 源 ： 者根 据 相 关文 献 整 理得 出。 笔
（ ） 二 引导 信 贷 支 持 城 镇 化 的 系统 动 力 学 仿 真
１系 统 模 型 的 混 合 图 ．
农 民收 入
土
城 镇 化 水 平
一 一
一一
将新 吸收 的存 款主要用 于当地发放 贷款 ” 、银 监会强 调
“０ ０ 各 银 行 金 融 机 构 小 企 业 信 贷 投 放 的增 速 要 确 保 ２１年
经济学论文-影响GDP增长因素分析
影响GDP增长因素分析摘要：本文通过收集过去30年影响国内生产总值主要因子的数据，并对此作计量经济分析，明确影响国内生产总值主要因子对于国内生产总值的贡献，并作出计量经济模型。
关键词 GDP、居民消费水平、固定资产投资额、进出口总额、就业人员、能源消耗总量、增长、分析改革开放以来我国经济飞速发展，GDP增速每年在8%以上，创造了中国经济发展的奇迹。
消费、投资和进出口作为拉动增长的三驾马车对经济增长的贡献不言而喻，此外还有其他一些因素影响经济发展，到底国内生产总之于这些因子之间是一种怎样的关系，我们没有一个定量的概念，为了明确我国GDP增长的因子和这些因子对对我国GDP增长的贡献，为以后经济发展提供数据支持。
对我国过去30年的GDP增长因子做计量经济分析。
（影响GDP增长的因素很多，下面只把居民消费水平、固定资产投资额、进出口总额、就业人员、能源消耗总量作为最主要的因子进行分析。
）下表是下表提供我国1980—2010年的GDP总量及主要影响因素的数据。
其中Y=GDP（亿元）;X1=居民消费水平（元）；X2=固定资产投资额（亿元）;X3=进出口总额（亿元）；X4=就业人员（万人）；X5=能源消耗总量（煤万吨）obs Y X1 X2 X3 X4 X5 1980 4545.620 238.0000 910.9000 570.0000 42361.00 60275.00 1981 4889.460 264.0000 961.0000 735.3000 43725.00 59447.00 1982 5330.450 288.0000 1230.400 771.3000 45295.00 62067.00 1983 5985.550 316.0000 1430.100 860.1000 46436.00 66040.00 1984 7243.750 361.0000 1832.900 1201.000 48197.00 70904.00 1985 9040.740 446.0000 2543.200 2066.700 49873.00 76682.00 1986 10274.38 497.0000 3120.600 2580.400 51282.00 80850.00 1987 12050.62 565.0000 3791.700 3084.200 52783.00 86632.00 1988 15036.82 714.0000 4410.400 3821.800 54334.00 92997.00 1989 17000.92 788.0000 4517.000 4155.900 55329.00 96934.00 1990 18718.32 833.0000 4753.800 5560.100 64749.00 98703.00 1991 21826.20 932.0000 5594.500 7225.800 65491.00 103783.01992 26937.28 1116.000 8080.100 9119.600 66152.00 109170.0 1993 35260.02 1393.000 13072.30 11271.00 66808.00 115993.0 1994 48108.46 1833.000 17042.10 20381.90 67455.00 122737.0 1995 59810.53 2355.000 20019.30 23499.90 68065.00 131176.0 1996 70142.49 2789.000 22913.50 24133.80 68950.00 138948.0 1997 78060.85 3002.000 24941.10 26849.70 69820.00 137798.0 1998 83024.33 3159.000 28406.20 26967.20 70637.00 132214.0 1999 88479.16 3346.000 29854.70 29896.20 71394.00 133831.0 2000 98000.48 3632.000 32917.70 39273.20 72085.00 145530.9 2001 108068.2 3887.000 37213.50 42183.60 72797.00 150405.8 2002 119095.7 4144.000 43499.90 51378.20 73280.00 159431.0 2003 134977.0 4475.000 55566.61 70483.50 73736.00 183791.8 2004 159453.6 5032.000 70477.43 95539.10 74264.00 213456.0 2005 183617.4 5596.000 88773.61 116921.8 74647.00 235996.7 2006 215904.4 6299.000 109998.2 140974.0 74978.00 258676.3 2007 266422.0 7310.000 137323.9 150648.1 75321.00 280507.9 2008 316030.3 8430.000 172828.4 166863.7 75564.00 291448.3 2009 340320.0 9283.000 224598.8 179921.5 75828.00 306647.2 2010 399759.5 10522.00 251683.8 201722.2 76105.00 324939.2 一设估计模型为Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+U i运用OLS估计法对上式中的参数进行估计，回归结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/16/13 Time: 22:44Sample: 1980 2010Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 8621.314 8349.478 1.032557 0.3117X1 22.10706 2.137336 10.34328 0.0000X2 0.471963 0.064007 7.373655 0.0000X3 0.225350 0.193125 1.166863 0.2543X4 -0.282131 0.333525 -0.845904 0.4056X5 0.039960 0.164561 0.242828 0.8101R-squared 0.998855 Mean dependent var 95594.02Adjusted R-squared 0.998626 S.D. dependent var 109250.3S.E. of regression 4050.243 Akaike info criterion 19.62293Sum squared resid 4.10E+08 Schwarz criterion 19.90047Log likelihood -298.1554 Hannan-Quinn criter. 19.71340F-statistic 4360.504 Durbin-Watson stat 2.191273Prob(F-statistic)0.000000回归分析结果：从经济意义上讲，就业人口X2的系数为负，可初步认为国民经济在向技术密集型、资本密集型发展。
系统动力学_投入产出分析整合方法的区域发展协调性研究_张宝安
实现在不影响正确性的前提下，可以 通过投入产出分析在较短时间内全面、 正确地评价区域发展质量。以此为建 立区域绿色国民经济核算体系提供方 法基础，并为区域可持续发展规划的 优化决策提供科学依据。
１ Ｓ Ｄ ／ Ｉ Ｏ 整合方法用于区域 发展协调性分析研究 １．１ 建立系统动态仿真模型，辨析 出对系统发展影响较大的关键因素
ij
o 和 oo ；rs 为生产第 j 种产品时需要
ij
ij
ij
消耗第 i 种资源量；ors 为消费第 j 种产 ij
品时需要消耗第 i 种资源量； pw （pg ，
ij
i
ps ，p o ）为第 i 种产品在生产过程中排
ij
ij
放第 j 种水（大气、固废、其他类型）污
染的量；cw （cg ，cs ，co ）为消费第 i 种
需求的第 i 种产品或服务的数量（当i＝j
时，主对角线上有数值）；wij 为区域内 生产的第 j 种产品在生产过程中所占用
的第i 种水污染物环境容量；owij为区域 内消费第 j 种产品在消费过程中所占用
的第 i 种水污染物环境容量； 大气、固废
和其他类同义，分别为g 、og 、s 、os 、
ij
ij ij
主要行业的确定依据是：产业或行业的
ＧＤＰ 在区域 ＧＤＰ 总量指标中所占比重
大，对区域资源需求量影响较大，对区
域环境质量影响较大，影响力系数和感
应度系数比较大，且主要行业资源消耗
与污染排放量在区域总的资源消耗和污
染排放中所占比例δ 达 ８５％ 以上。 i
１．２ 编制投入产出简表，明确区 域社会经济发展过程中资源环境 投入产出情况
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｉｔ ｈａｓ ｂｅｃｏｍｅ ｔｈｅ ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ ｒａｎｇｅ ｈｏｔ ｉｓｓｕｅ ｔｏ ｅｍｂｏｄｙ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｖａｌｕｅ ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｃｏｓｔ ｉｎ ｔｈｅ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ａｃｃｏｕｎｔｉｎｇ ａｎｄ ｅｓｔａｂｌｉｓｈ ｔｈｅ Ｇｒｅｅｎ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｅｃｏｎｏｍｙ Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ． Ｔｈｅ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｕｔｕａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｍｕｔｕａｌ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ａｍｏｎｇｓｔ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ， ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ， ｓｏｃｉｅｔｙ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｙ ａｒｅ ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎａｌ ｗｏｒｋ ｆｏｒ ｅｍｂｏｄｙｉｎｇ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｖａｌｕｅ ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｃｏｓｔ ｉｎ ｉｎｐｕｔ－ｏｕｔｐｕｔ ａｎａｌｙｓｉｓ， ａｎｄ ｔｈｉｓ ｉｓ ｔｈｅ ｂａｓｉｓ ｆｏｒ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇ ｔｈｅ Ｇｒｅｅｎ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｅｃｏｎｏｍｙ Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ． Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｎａｌｙｚｅｄ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ ｏｆ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ａｎｄ ｓｏｃｉａｌ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ， ａｎｄ ｔｈｅｎ ｐｕｔ ｆｏｒｗａｒｄ ａ ｓｕｉｔａｂｌｅ ｍｅｔｈｏｄ， ｗｈｉｃｈ ｂｒｉｄｇｅｄ ｗｉｔｈ ｉｎｐｕｔ－ｏｕｔｐｕｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｖｉｅｗｅｄ ｉｎ ｍａｔｅｒｉａｌ ｂａｌａｎｃｅ ａｎｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｔｈｅｏｒｙ， ｔｏ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ｇｒａｄｅ ｏｆ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ． Ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｒｅａｌｉｚｅｄ ｅｍｂｏｄｙｉｎｇ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｖａｌｕｅ ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｃｏｓｔ ｉｎ ｒｅｇｉｏｎａｌ ａｃｃｏｕｎｔｉｎｇ， ａｎｄ ｐｒｅｐａｒｅｄ ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｔｈｅ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｇｒｅｅｎ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ａｃｃｏｕｎｔｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｖａｌｕｅ； ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｃｏｓｔ； ｉｎｐｕｔ－ｏｕｔｐｕｔ； ｓｙｓｔｅｍ ｄｙｎａｍｉｃｓ
基于聚类分析的我国各地GDP及影响因素分析
题目基于聚类分析的我国各地GDP及影响因素分析学生姓名陈煌学号1109014042所在学院数学与计算机科学学院专业班级数学与应用数学专业2011级数应1班指导教师李晓康基于聚类分析的我国各地GDP及影响因素分析陈煌（陕西理工学院数学与计算机科学学院数学与应用数学1101班,陕西汉中723001）指导教师:李晓康[摘要]:利用SPSS软件对全国30个省、直辖市、自治区的主要经济指标进行聚类分析,将其经济分成按照不同的分析方法可分为不同的几种类型.通过这种方法对全国各省进行经济分类.本文选取了7项经济指标作为决定经济类型的影响因素,各项数据均来自2010年国家统计年鉴.分析结果表明：北京市和上海市稳居第一类经济类型；江苏省和、山东省、广东省和浙江多数处于第四类经济；其他25个省、直辖市、自治区基本在第二类型与第三类型变化.[关键词]:SPSS软件;聚类分析;经济类型;GDP1.引言在当今欧美主导的经济发展理论下,衡量一个国家的综合实力看的不仅是国家的军事实力、国家影响力,而更看重国家的经济实力,而GDP代表一国或一个地区所有常住单位和个人在一定时期内全部生产活动的最终成果,是当期新创造财富的价值总量,它是一个国家经济实力的最好体现,具有国际可比性,是联合国国民经济核算体系(SNA)中最重要的总量指标,为世界各国广泛使用并用于国际比较.众所周知2008年我国GDP跃居世界第三位,是仅次于美国、日本的第三大经济国,而2009年在金融危机的影响下我国GDP稳中求进,依然保持着9.0%的增长态势.提高GDP已经成为经济发展的潮流,利用国家的各种有限资源,在最大程度上发挥资源的利用率,推动经济的发展是势在必行的,因为资源一直在减少,而人口一直在增加,要保持经济的增长就必要抓住主要因素,提高GDP.但是如果研究我国整体的GDP的意义就不大了，所以我选择了对中国各地的GDP进行研究.为了我国能够均衡发展.2.预备知识2.1聚类分析的概述聚类分析是研究（样品或变量）分析问题的一种多元统计方法，所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合.严格的数学定义是较麻烦的，在不同问题中类的定义是不同的.为了将样品（或变量）进行分类，就需要研究样品之间的关系.目前用得最多的方法有两个：一种方法是用相似系数，性质越接近的样品.另一种方法是将一个样品看作p维空间的一个点，并在空间定义距离，距离越近的点归为一类，距离越远的点归为不同的类.聚类通过把目标数据放入少数相对同源的组或“类”（cluster）里.分析表达数据，（1）通过一系列的检测将待测的一组基因的变异标准化，然后成对比较线性协方差.（2）通过把用最紧密关联的谱来放基因进行样本聚类，例如用简单的层级聚类（hierarchical clustering）方法.这种聚类亦可扩展到每个实验样本，利用一组基因总的线性相关进行聚类.（3）多维等级分析（multidimensional scaling analysis,MDS）是一种在二维Euclidean “距离”中显示实验样本相关的大约程度.（4）K-means方法聚类，通过重复再分配类成员来使“类”内分散度最小化的方法. 聚类方法有两个显著的局限：首先，要聚类结果要明确就需分离度很好（well-separated）的数据.几乎所有现存的算法都是从互相区别的不重叠的类数据中产生同样的聚类.但是，如果类是扩散且互相渗透，那么每种算法的的结果将有点不同.结果，每种算法界定的边界不清，每种聚类算法得到各自的最适结果，每个数据部分将产生单一的信息.为解释因不同算法使同样数据产生不同结果，必须注意判断不同的方式.对遗传学家来说，正确解释来自任一算法的聚类内容的实际结果是困难的（特别是边界）.最终，将需要经验可信度通过序列比较来指导聚类解释. 第二个局限由线性相关产生.上述的所有聚类方法分析的仅是简单的一对一的关系.因为只是成对的线性比较，大大减少发现表达类型关系的计算量，但忽视了生物系统多因素和非线性的特点. 从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法.传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等.采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等. 从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式.聚类是搜索簇的无监督学习过程.与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记.聚类是观察式学习，而不是示例式的学习. 从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一.就数据挖掘功能而言，聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析. 聚类分析还可以作为其他数据挖掘任务（如分类、关联规则）的预处理步骤.一般的,聚类分析有二阶聚类分析（TwoStep Cluster Analysis）、逐步聚类分析（K-Means Cluster）和系统聚类分析；聚类分析（Cluster Analysis）又称集群分析,它是按“物以类聚”的原则研究事物分类的一种多元统计分析方法,根据样品的多指标（变量）、多个观察数据,定量地确定样品、指标之间存在的相似性或亲疏关系,并根据此连结这些样品或指标归成大小类群,构成分类树状图（Dendrogram）或冰柱图（Icicle）.聚类分析的优点是简单直观,大部分用于探讨研究,可以提供多种分析的结果,并且可以让研究人员根据自己的研究方向进行判断与选择.聚类分析完全依赖于研究人员对该分析所选择的相关聚类变量,变量的选择或增减都有可能会对结果造成实质性的影响,总的来说聚类分析对研究人员的研究十分方便！3.我国各地GDP及影响因素分析3.1问题提出与分析随着改革开放的进行,我国进入了一个前所未有的经济飞速发展时期,整体经济实力与日俱增.但是,我们也应该看到各个地区的发展不平衡,沿海地区发展较快,经济增长也较快,而中西部发展相对较慢.因此,基于这种现状,本文对全国各地区的经济进行聚类分析.我选取了各省的国内生产总值X1、农业生产总值X2、工业生产总值X3、建筑业生产总值X4、进出口总值X5、批发企业销售额X6和餐饮业X7这7个指标进行聚类分析.根据2010年国家统计年鉴,选取了2009年30个省、直辖市、自治区的7项经济指标,如下表.2009年我国30个省、直辖市、自治区的各项经济指标数据统计单位：亿元地区国内生产总值(X1)农业生产总值(X2)工业生产总值(X3)建筑业生产总值(X4)进出口总值(X5)批发企业销售额(X6)餐饮业(X7)北京12153.03315.011039.1334297216533414822558.0341.7天津7521.85281.713083.631564191744880518599.562.6河北17235.483640.924062.762332805513435582730.626.5山西7358.31908.79249.98165014631631502705.044.9内蒙古9740.251570.610699.4491292641086941487.641.1辽宁15212.492704.628152.732855778530768826428.793.3吉林7278.751734.310026.55102412355557471049.418.2黑龙江8587.002251.17301.6012351015783452028.327.4上海15046.45283.224091.26324765451867021520170.8292.6江苏34457.303816.073200.03892893532596971215364.8205.2浙江22990.351873.441035.2988614109692914813888.0166.5安徽10062.822569.513312.59195980715231402937.041.2福建12236.532001.216762.821941583843774554617.180.5江西7655.181733.89783.96118532947706071002.824.7山东33896.656003.171209.424051631775598357584.4262.6河南19480.464871.527708.15322011973766123083.098.7湖北12961.102985.215567.02304684097037724259.081.4湖南13059.693207.913507.64232347341821771643.965.3广东39482.563337.668275.77298060433824131818599.1384.4广西7759.162377.26880.0487587303677651464.017.6海南1654.21705.01057.451366053301396517.58.4重庆6530.01913.16772.90175240462950472864.073.7四川14151.283689.818071.68290037109364692570.694.2贵州3912.68875.23426.69506015818647825.89.5云南6169.751706.25197.4510774227435932591.017.0西藏441.3693.451.609102749933.20.4陕西8169.801337.28470.40220527622526261956.276.1甘肃3387.56876.33770.385243473106931205.812.8青海1081.27157.31080.35184815619432184.2 2.6宁夏1353.31243.51461.58232358622142373.68.0新疆4277.051297.64001.127258850273622511.87.03.2 描述性统计分析描述性（Descriptives）过程可以在一个统计表中显示多个变量的单变量综合统计量,其中包括样本大小（sample size）、均值（mean）、最小值（minimum）、最大值（maximum）、标准差（standard deviation）、方差（variance）、偏度（skewness）及其标准误差（std.error）.通过spss statistics 21软件在数据编辑窗口的主菜单中选择“分析(A)”→“描述统计”→“描述性分析(D)”将左侧框中的全部变量依次选入右侧框中,点击“选项(O)”按钮,在“选项”对话框中,选择自己需要分析的统计量,这里我们选择极小值、极大值、均值、标准偏差、方差和偏度.最后点击“确定”按钮.分析结果如表3.2所示：由表3.2可知分析描述统计量的输出结果可知,统计量共为11个,在所有指标中,极大值最大的经济指标是建筑业生产总值（X1）(89289353.00) 极小值最小的经济指标是餐饮业（X7）(.40) 平均人均经济指标较高的三个指标分别是进出口总值(X5) 3927349.5806建筑业生产总值(X4) 21924060.8065工业生产总值(X3) 17687.4648标准偏差较大的三个经济指标是进出口总值(X5) 3927349.5806建筑业生产总值(X4) 21924060.8065工业生产总值(X3) 17687.46483.3 系统聚类分析PASW/SPSS Statistics 的系统聚类分析（Hierarchical Cluster ）或称分层聚类分析,其统计结果与图形有合并进程表（Agglomeration schedule ）、距离（相似性）矩阵、聚类成员（cluster membership ）结果的范畴,并可绘制垂直冰柱图（Vicicle ）、水平冰柱图（Hicicle ）或树状图（Dendrogram ）等,聚类分析根据用户选择不同的聚类方法（Method ）、不同的测度（Measure ）、是否标准化、不同连结的图形（Plots ）,其分类的结果是不尽相同的.在本文中所采用的是Q 型聚类.具体方法采用欧式距离（Euclidean 距离）和Ward 法（Ward 离均差平方和法）.在系统聚类分析中,欧式距离平方运用的最为广泛,它的表达式如下：ij d =其中ik X 表示第i 个样品的第k 个指标的观测值, jk X 表示第j 个样品的第k 个指标的观测值, ij d 为第i 个样品与第j 个样品之间的欧氏距离. ij d 如果越来越下,那么第i 与j 两个样品之间的性质就相对更接近,性质接近的样品就可以划为一类.Ward 法（Ward 离均差平方和法）,定义类间距离等于两类中所有样本的离均差平方和,此方法在实际应用中分类效果比较好,应用广泛,但是要求样品间的距离必须是欧式距离.3.4 输出结果分析：3.3个案处理摘要a个案有效 缺失总计数字百分比数字百分比数字百分比有效 N （成列）(X7)31表3.4显示的是凝聚计划,该表反映的是每一阶段聚类的结果,系数表示的是“聚合系数”,第2列和第3列表示的是聚合的类.从表中可知聚类共进行了10步,第一步首先合并距离最近的5号和7号样本,形成类G1,又因为下一阶为2,所以在第2步G1又与4号样本进行复聚类,形成G2,在首次出现阶群集里显示的群集1和群集2分别是0和1,在第一次出现的类的合并就在第6步,其中群集1和群集2分别是2和4,那么表示第2步和第4步合并形成的类在第6步合并；其余的类似,不再详细叙述.另外,系数值伴随着聚类的进行逐渐增大,开始增加的慢,后来增加的快,表明聚类开始时类与类之间的差异小,结束时类与类之间的差异大,这正是分层聚类所表现出来的特征.3.4凝聚计划阶段组合的集群系数首次出现阶段集群下一个阶段集群1集群2集群1集群212428.008007 22930.009004 3714.012008 42629.0240212 5820.0620011 6422.1020010 72124.1140112 857.1250311 92531.1560015 10427.2276017 1158.2668515 122126.3087421 131723.3530014 141718.35413018 15525.40011917 161213.6460020 1745.806101520 18317.81901419 1936 1.18718022 20412 1.225171621 21421 2.060201223 22316 2.10619025 2324 2.839021252419 3.32200292523 5.95223222926101110.869002727101516.2912602828101922.28027030291222.5112425303011040.02229280下表是冰柱图,是反映各个样本的聚类情况并显示包括所有聚类和聚类范围的图.可以显示个案合并到聚类的过程,若是依照设定的类数,在那类数的行上从左到右就能够找到各类所包含的样本.由图可知：最先聚类的是序号24和28 ,其余的各自为一类,这时聚集数目为30.下表是用“Ward连结法”聚类法生成的树状聚类图.可以直观地显示聚类的整个过程,当要分类的观测值（变量）个案较多时,就会比冰状图更加的清晰,并且树状图的上方横轴方向,标示出了各个指标类别之间的相对距离的大小,根据树状图还可以方便地了解指定聚类个数的分类结果,最简单的判断方法就是：可以在此图上垂直放一把尺子,将其左右移动,图中与尺子相交的每一根横线就是一类,每根横线左端与之联系的各个变量（指标）就是该分类里面的成员.通过上面结果可以看出：(1)使用聚类分析可以看出大致可以分为四个类型.第一类：北京市、上海市(2个)第二类：天津市、山西省、内蒙古、吉林省、黑龙江省、安徽省、福建省、江西省、河南省、广西省、海南省、重庆市、贵州省、云南省、西藏、陕西省、青海省、宁夏、新疆(19个)第三类：河北省、湖北省、四川省、湖南省、辽宁省(5个)第四类：江苏省、山东省、浙江省、广东省(4个)3.5分类结果分析与建议根据聚类分析的结果可知,以上分类结果大致反映了全国各省、直辖市、自治区所属的经济类型.北京市和上海市分别作为全国的政治、经济中心,综合经济实力较为突出,各个领域均衡发展,所以被一起划分为第一类经济类型.江苏省和山东省都是经济较为发达的地区,都为第三类型.它们的经济实力都很强,而且交通便利,拥有良好的发展空间和机遇.第四类经济类型仅为广东省,这可能是因为广东省的国民生产总值为39482.56亿元,位居全国首位.其他省、直辖市、自治区均属于第二类型.这些地区发展较为缓慢,甚至有的地区的经济相对第一、第三、第四类型的省相差很多.这也说明我国的经济发展还存在很大的不平衡性,还需要国家投入更多的力量在发展第二类省份当中.当然,在上述分析中也存在一些问题,在选择变量时没有综合考虑其他因素等对经济的影响,分析结果可能存在较大偏差.但还是存在很好的参考价值.参考文献[1]任雪松,于秀林.多元统计分析[M].北京:中国统计出版社,2010.12.[2]李志辉,罗平.PASW/SPSS Staistics中文版统计分析教程[M].电子工业出版社,2010.419-425.[3]贾俊平.统计学（第二版）[M].北京:清华大学出版社,2006.[4]中华人民共和国国家统计局编.中国统计年鉴2013[M].北京:中国统计出版社.[5]李晓松.医学统计学[M].北京:高等教育出版社,2008.[6]周衍庆.SAS的聚类分析功能在经济地理分区中的应用[J].枣庄师范专科学校学报,2003,(5):10-15．[7]白永秀,岳利萍.陕西城乡一体化水平判别与区域经济协调发展模式研究[J].嘉兴学院学报,2005,(1):76-86.[8]罗姗,朱国会.全国区域经济发展水平的聚类分析[J].重庆交通学院学报,2005,(4):78-81.[9]Podolny,J.M.,Baron,J.N.Relationships and resources:Social networks and mobility in the workplace[J]. American Sociological Review,1997,(62).[10]陈瑶，周建萌，我国人均消费和人均国内生产总值关系的实证研究[J]企业导报，2012，（16）Analysis of GDP and its influencing factors in China based onclustering analysisChen Huang(School of mathematics and computer science (shaanxi institute of mathematics and applied mathematics class1101, shaanxi hanzhong 723001).Tutor: xiao-kang li[abstract] : With the use of SPSS software to analyze the main economic index of the 30 provinces, municipalities directly under the central government and autonomous regions, its economy can be divided into several different types according to the corresponding methods of analysis. These provinces over our country can be classified from the economy through this way.This paper chooses the seven indicators as to decide theinfluenial factors of economic type. And all the data are from the national statistical yearbook in 2010. The results of analysis show that Beijing and Shanghai ranks in the first kind of economic type while Jiangsu, Shandong, Guangdong and Zhejiang provinces or other most in the fourth class economy; Other 25 provinces, municipalities directly under the central government and autonomous regions basicly range from the second type to the third type change.Key words: SPSS software;Clustering analysis;Economic type;GDP。
《2024年基于系统动力学的煤炭资源枯竭型城市经济转型研究——以内蒙古乌海市为例》范文
《基于系统动力学的煤炭资源枯竭型城市经济转型研究——以内蒙古乌海市为例》篇一一、引言随着全球经济的快速发展，煤炭资源作为重要的能源之一，在推动城市经济发展的同时，也带来了资源枯竭的问题。
特别是在一些以煤炭为主要经济支柱的城市，如内蒙古乌海市，经济转型成为了必然趋势。
本文以乌海市为例，运用系统动力学方法，对煤炭资源枯竭型城市的经济转型进行研究。
二、乌海市经济现状及煤炭资源枯竭问题乌海市位于内蒙古自治区西部，是一座以煤炭开采为主的资源型城市。
长期依赖煤炭资源开采的经济模式使得乌海市经济发展对煤炭资源具有较强的依赖性。
然而，随着资源的逐渐枯竭和全球能源结构的转变，乌海市面临着一系列经济和社会问题，如产业结构单一、经济增长乏力、环境污染严重等。
三、系统动力学方法及其应用系统动力学是一种以系统理论为基础，通过计算机仿真技术对系统进行建模、分析和优化的方法。
该方法适用于研究复杂系统的动态行为和长期发展趋势。
在煤炭资源枯竭型城市经济转型研究中，系统动力学可以帮助我们深入分析城市经济系统的内在机制和动态变化，为经济转型提供科学的决策支持。
四、乌海市经济转型的系统动力学模型构建本文以乌海市为例，构建了基于系统动力学的经济转型模型。
该模型包括人口、产业、资源、环境等多个子系统，通过分析各子系统之间的相互作用和影响，揭示了乌海市经济转型的内在机制和动态变化。
五、乌海市经济转型的策略建议根据系统动力学模型的分析结果，本文提出了以下经济转型策略建议：1. 优化产业结构：积极发展非煤产业，培育新兴产业，降低对煤炭资源的依赖性。
2. 推动技术创新：加大科技投入，提高煤炭资源开采的效率和利用率，同时开发新的能源技术。
3. 加强环境保护：加大环境治理力度，改善生态环境，提高城市宜居性。
4. 人才培养与引进：加强人才培养和引进工作，为经济转型提供人才支持。
5. 政策支持与引导：制定相关政策，引导企业进行技术改造和产业升级，同时提供政策支持，鼓励企业参与经济转型。
区域经济系统演化的动力学建模及应用
区域经济系统演化的动力学建模及应用区域经济是指一定的地理范围内的经济活动，它受到地理空间、人口、资源等多种因素的影响。
区域经济系统演化是一个复杂的过程，需要运用动力学建模方法来分析和模拟。
动力学建模是一种将自然和社会现象抽象为数学模型来描述和预测其演化规律的方法。
在区域经济中，动力学建模可以用于分析和模拟区域经济的演化过程及其内在机制。
动力学模型基于系统动力学理论，使用系统框架来探索经济系统中不同因素之间的相互作用，预测未来趋势并制定政策。
它需要明确模型的输入和输出，如何建立坡度函数和对模型结果的解释。
区域经济系统演化的动力学建模可以分为以下步骤：1. 确定研究对象和研究范围首先需要确定研究对象，比如一个城市、一个区域等，然后确定研究范围，包括经济、人口、自然环境等多个方面。
2. 收集数据和建立模型要收集相关数据并将其整理为模型的输入和输出，根据已有的数据和知识建立模型，包括选择合适的坡度函数和运用数学工具进行模拟和分析。
3. 模型的验证和优化通过比较模型的输出和现实情况进行比对，从而判断模型的优劣，并进行调整和优化。
4. 模型应用将模型应用到实际的经济分析中，主要应用在政策制定和决策中，可以预测未来的发展趋势，探究政策影响下的经济变化，帮助政府和企业制定合适的战略规划。
动力学建模方法在区域经济学中的应用非常广泛，它可以帮助我们更好地理解区域经济的发展和演化，提高分析和预测能力，从而指导区域经济的健康发展。
举例来说，我们可以运用动力学建模来研究某一地区的经济增长。
采用李雅普诺夫函数建模，将经济增长的外生变量和内生变量分别考虑，分析不同因素对经济增长的影响，比如人口、劳动力、资源环境等因素。
通过模拟和预测，可以得出该地区经济增长的未来趋势，为政府和企业提供战略指导和政策建议。
总之，区域经济系统演化的动力学建模在实际应用中具有重要作用，它能够分析区域经济发展的内在机制和趋势，辅助决策者制定合适的策略规划，实现区域经济可持续发展。
城镇化对GDP增长的贡献分析
城镇化对GDP增长的贡献分析近年来，随着城镇化不断加速，其对于国家经济发展的贡献也日益凸显。
城镇化不仅带来了新的市场需求和消费潜力，也为经济提供了新的发展动力和空间。
本文将从城镇化对GDP增长的影响这一角度，探讨城镇化对于国家经济的贡献。
一、城镇化对GDP增长的带动作用城镇化的主要表现是城市化水平的提升，随之而来的是城市人口和经济规模的快速增长。
这种人口和经济活动的集聚现象，为城市周边的农村地区提供了新的市场需求和就业机会。
相比较而言，城市化的经济效益更高，它能够为国家的GDP 发展带来更大的带动作用。
在实现城镇化的过程中，创造了更多的社会财富，促进了全国GDP的持续增长。
二、城镇化对劳动力市场的影响城市化的过程中，农村人口逐渐流入城市，形成城市内的劳动力市场。
这种流动，使得劳动力市场更加灵活，同时也激发了城市内部的经济活力。
由于城市内具有更多就业机会及更高的工资水平，来自农村的人口流入城市，劳动力市场的供需关系发生了变化，工资水平也随之提高。
由此，城镇化也带来了农村居民就业水平的提升。
调整劳动力市场结构的同时，也为国家整体经济的快速发展奠定了坚实的基础。
三、城镇化对科技发展的促进作用城市化的过程促进了知识和技术的交流，为社会的科技创新注入了新的活力。
城市的人口增长和密度增加，促使人们更加密切地联系和交流。
这种联系和交流的提升，促进了信息的传递和知识的共享。
尤其是在经济和商业方面，想象一下城市中的劳动力、企业、机构、学校和服务机构共同组成的网络，那浓缩和交流的力量简直是无穷的。
因此，城市化对于技术创新及科技领域的进步带来了积极的促进作用。
四、城镇化中存在的问题虽然城市化的发展对GDP增长有显著的贡献，但其中还存在着不可忽视的问题。
城镇化的进程中，一些城市出现过度扩张的情况，造成人口和资源的过度聚集，不仅加剧了环境问题，也使得经济发展的效果逐渐减弱。
此外，城市化往往仅为一部分人提供了更好的生计，而另一些人却面临着就业和居住上的困境。
动力学模型在经济预测中的应用现状
动力学模型在经济预测中的应用现状经济预测是指利用各种方法和模型对经济发展趋势进行分析和预测，以便为政府、企业和投资者的决策提供支持和参考。
在不确定和复杂的经济环境下，准确的经济预测对于决策者至关重要。
传统的经济预测方法往往基于统计分析和假设预测，但随着计算能力的提高和数学建模方法的进步，动力学模型在经济预测中的应用越来越受到关注。
动力学模型是一种描述系统随时间变化而变化的模型，它基于一组微分方程或差分方程，模拟和预测系统的动态行为。
动力学模型在自然科学领域中有着广泛的应用，如物理学、生物学和化学等。
近年来，学者们开始将动力学模型应用于经济学领域，以预测宏观经济变量、评估政策影响和研究经济系统的稳定性。
在经济预测中，动力学模型的应用主要包括以下几个方面。
首先，动力学模型能够帮助预测宏观经济变量。
宏观经济变量如GDP、通货膨胀率和失业率等对决策者和投资者来说具有重要意义。
传统的经济预测方法往往依赖于历史数据和增长趋势来进行推测，但动力学模型能够利用系统内部的因果关系和变量之间的相互作用来预测经济变量的动态变化。
通过建立动力学模型，我们可以更好地理解和预测经济波动的原因和趋势。
其次，动力学模型可以用于评估政策影响。
在制定经济政策时，决策者希望了解各种政策措施对经济系统的影响，以便做出正确的决策。
动力学模型能够模拟和分析政策的效果，从而帮助决策者理解不同政策选项对经济变量的影响，并为政策制定提供科学依据。
例如，经济预测模型可以用于预测减税政策对GDP增长、就业和通胀的影响，以及货币政策对利率和通货膨胀的影响。
此外，动力学模型还可以用于研究经济系统的稳定性。
经济系统是一个复杂的非线性系统，其内部的相互作用可以导致系统出现不稳定的行为，如经济危机和金融风险。
通过建立动力学模型，研究者可以模拟经济系统中各种因素之间的相互作用和反馈机制，从而分析系统稳定性和风险。
这有助于及早识别潜在的风险和设计相应的风险管理策略。
关于影响GDP的回归分析课程设计
关于影响GDP的回归分析摘要：GDP是体现国民增长状况和人民群众客观生活质量的重要指标。
为了研究影响GDP的潜在因素，通过收集到的样本数据，运用课本学过的回归分析知识，建立与GDP有影响的自变量与因变量间的多元回归模型，借助统计软件SPSS对样本做出初等模型，同时结合统计专业知识对初等模型做F检验、t检验、异方差检验以及多从共线性检验等，确立最终的经验回归方程。
再通过得到的经验回归方程对未来我国GDP预测，最后通过对做出来的模型分析得出GDP的主要影响因素，结果表明该模型具有较高的拟合度，对提高GDP具有一定的现实意义。
关键字：GDP 多元线性回归检验引言国内生产总值（Gross Domestic Product，简称GDP）是指按市场价格计算的一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动最终产品和劳务的价值，是目前用于反映一个国家或地区的经济增长的最重要指标。
在当今欧美主导的经济发展理论下，衡量一个国家的综合国力不仅是国家的军事力量、国家影响力，而更看重国家的经济实力，而GDP就是一个国家经济实力的最好表现，具有国际可比性，是联合国国民经济核算体系（SNA）中重要的总量指标，为世界各国广泛使用并用于国际比较。
众所周知2008年我国的GDP跃居世界第三位，是仅次于美国、日本的第三大经济国，而2009年在金融危机的影响下我国GDP稳中求进，依然保持着9.0%的增长态势。
提高GDP已经成为经济发展潮流，利用国家有限资源，推动经济发展势在必行。
要保持经济的增长就需要抓住主要因素，提高GDP。
一、数据收集从《中国统计年鉴》得到我国1990-2012年国内生产总值GDP 、进出口总额、固定资产投资、年底从业人数的统计数据。
二、模型设定由数据分析，可初步设定模型为：εββββ++++=Λx x x y 3322110，其中y 表示GDP ；x 1表示进出口总额；x 2表示固定资产投资；x 3表示年底从业人数；β0表示在没有任何因素影响下的GDP 值；β1表示进出口总额对GDP 的影响；β2表示固定资产投资对GDP 的影响；β3表示年底从业人数对GDP 的影响；ε为模型误差。
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基于系统动力学城市GDP变化的分析【摘要】本文以系统动力学为指导，从流图结构分析综合考虑，给出了城市GDP的系统动力模型，以探寻城市GDP变化过程中的基本规律，促进城市GDP同社会经济的协调发展和城市建设模型的进一步合理化，为城市建设质量的提高提供支持。
结合预测城市的发展，提出城市GDP与居民消费水平、企业投资、政府支出等共同促进城市GDP协调发展的建议。
关键词：城市GDP，系统动力学模型，协调一、建模背景和目的1.1背景21世纪，我国的城市发展和城市化进程进入了高潮。
预计在未来的20年时间里，城市数量将会从2000年的700座发展到近1500座，社会结构将发生巨大变迁，大规模的城市建设已经展开。
城市建设时实现城市加速发展、缩短城乡差距的前提条件，是实现政府的社会管理职能和宏观调控职能的主要手段，也是提高城市竞争力的重要基础。
而城市经济发展和建设的指标是要靠城市GDP来衡量的，所以本文根据城市发展的现状，研究城市GDP 变化的基本规律，为进一步加快城市建设提供相关的建议。
该系统动力学的有效运行，不仅取决于城市本身的基础条件及区域、国家乃至世界经济发展所带来的外部影响，还取决于系统内部要素之间的结构和关系的协调程度。
因此，本文对城市GDP系统的动力学模型研究，主要是立足于该系统所具有的动态复杂特性，以复杂系统理论为指导，运用系统动力学及其他相关方法，从宏观和微观两个角度综合考虑来探讨城市GDP发展过程中应遵循的基本规律，主要目的是促进城市建设和社会经济发展的有效协调和我国城市建设系统内部模式的进一步合理化，从而为城市建设系统功能的充分发挥和城市建设质量的提高提供有力支持。
1.2目的本文运用系统动力学理论，从城市发展的GDP角度出发，结合居民消费水平、企业投资、政府支出等诸影响城市GDP发展的要素，构建城市GDP系统动力学模型，致力分析城市GDP的发展机理与主要因素，预测未来的城市GDP发展走势，为提出相关政策性意见提供依据，保证城市的健康、持续的发展。
二、建立流率基本入树模型2.1建立流位流率系按定性分析问题主要建立5个流位流率系：(1)流位：城市GDP L1，流率：城市GDP变化量R1。
(2)流位：居民消费水平L2，流率：居民消费水平的增量R2。
(3)流位：城市人口数量L3，流率：城市人口净增长量R3。
(4)流位：企业投资L4，流率：企业投资增长量R4。
(5)流位：通货膨胀 L5，流率：通货膨胀率R5。
(6)流位：政府支出 L5，流率：支出规模R5。
主导结构流位流率系： {（L1，R1）（L2，R2）（L3，R3）（L4，R4）（L5，R5）（L6，R6）} 2.2建立二部分图（1）GDP 的计算公式=消费水平+企业投资+政府支出+贸易顺差，这些变量的增长都会影响城市GDP 的变化，城市的GDP 反过来也会影响城市GDP 的变化量，所以L1、L2、L4和L6都控制着R1，由于贸易顺差除了受外资企业投资的影响外还受其它因素的影响，这里把它视为外生变量，故没有把贸易顺差列为一个流位变量来进行分析。
（2）通货膨胀、城市人口数量、城市GDP 都会影响居民的消费水平，通货膨胀越厉害，物价水平就会越高，居民的消费水平就会降低；城市人口数量越多，人均收入会越低，消费水平也会随着降低；城市GDP 越高，城市人均GDP 也会增加，从而影响居民消费水平的增加，所以L5、L3和L1都控制着R2。
（3）城市GDP 的增长会影响城市扩张新增人口，，就会影响到人口的净增长，城市人口数量反过来也会影响城市人口净增长，所以L1和L3控制着R3。
（4）通货膨胀会导致投资成本的增加，从而会影响企业投资的增长量； GDP 增长会加大对企业投资的力度，对城市的发展也是有利的；政府支出会影响总需求的增加，物价会上涨，利率会增加，企业投资量就会减少，所以L5、L1，L6，控制着R4。
(5) 通货膨胀的变化是通过需求的拉动的成本的上升，需求又分为投资需求和消费需求，投资需求受企业投资的影响，消费需求受消费水平的影响，所以流位L4，L2控制R5。
(6)由于城市人口数量的增多，城市化率加快，人口增长率加快，导致政府支出规模变大；而城市GDP 和企业投资的增多导致政府占GDP 比重加大，从而影响政府的投资规模，所以流位L3、L1，L4控制R6。
R1(t)R2(t)R3(t)R4(t)R5(t)图2-1 6个流位控制6个流率定性分析二部分图2.3建立流率基本入树模型易顺差<L2(t)居民消费水平><L4(t)企业投资><L6(t)政府支出>T1T2企业投资率<L5(t)通货膨胀><L6(t)政府支出>T4T3上升投企业投资需求<L4(t)企业投资><L2(t)居民消费水平>+城市人口增长率出比重城市<L3(t)城市人口数量><L1(t)<L4(t)企业投资>T5T6动者受教育程度<L5(t)通货膨胀><L3(t)城市人口数量>市GDP>+净增城市扩张新增人口城市扩张系数GDP>三、基于基模分析生成管理对策根据上面的流率基本入树，可知本研究中不存在一阶极小基模，则考虑二阶极小基模。
3.1从T1的树尾出发经嵌运算生成二阶极小基模基模的入树组合因为T1尾中含有L2,L4,L6这三个流位，而T2、T4、T6尾中也含有L1这个流位，所以可以用T1和T2、T1和T4、T1和T6进行嵌运算，生产二阶极小基模，如图G12(t)、G14(t)、G16(t)G12(t)城市GDP 与居民消费水平增长二阶极小基模在这个二阶极小基模中，随着城市GDP 的增加，就会增加城市人均GDP ，进而使居民的消费水平增加，反过来也会使城市GDP 增加。
3.1.1基于基模生成管理对策这个二阶基模是一个正反馈环，说明城市GDP 是居民消费水平的一个很重要影响因素，城市GDP 的增加有利于居民消费水平的提高，居民消费者的提高反过来也会促进城市GDP 的增长，两者相互促进，相互向积极的方面影响，所以应该保持原状来促使城市GDP 增加来提高居民消费水平，促进城市的经济发展。
经教育程度胀>贸易顺差<L2(t)居民<L6(t)政府支出><L5(t)通货膨胀><L6(t)政府支出>G14(t)城市GDP 与企业投资增长二阶极小基模在这个二阶极小基模中，企业的投资随着城市GDP 的增加而增加，企业的投资增加，也会影响到投资的增加，进而再反过来使城市的GDP 增加。
3.1.2基于基模生成管理对策这是一个二阶正反馈环，城市GDP 的增加有利于企业投资的增加，企业投资的增加反过来有事城市GDP 增加，两者相互影响，相互增长，所以应继续保持现状，使得城市GDP在企业投资的影响下增长，促进城市经济的发展，提高劳动力的就业率，提高城市居民的人均收入，这种现状有利于城市经济的发展，应保持下去。
经济增长<L4(t)企业投资>长率政府支出占GDP 比重量><L4(t)企业投资>G16(t)城市GDP 与政府支出规模二阶极小基模在这个二阶极小基模中，政府支出随着城市GDP的增加引起政府支出占GDP比重增加而增加，企政府支出增加，也会影响到经济的增长，进而再反过来使城市的GDP 增加。
3.1.3基于基模生成管理对策这是一个二阶正反馈环，城市GDP的增加有利于政府支出的增加，而政府支出增加也将使城市GDP增加，两者相互促进增长，所以政府应保证政府的支出量，促使城市的GDP更好更快的增加，这样也对城市的经济发展有利，所以政府应继续保持现状。
3.2从T2的树尾出发经嵌运算生成二阶极小基模的入树组合因为T2尾中含有L5,L3,L1这三个流位，而T5尾中也含有L2这个流位，所以可以用T2和T5进行嵌运算，生产二阶极小基模，如图G25物价水平劳动者受数量><L1(t)城上升求业投资需R5(t)通货膨胀率<L4(t)企业投资>+G25(t)居民消费水平受通货膨胀制约的二阶极小基模随着居民消费水平的增加，就会增加对消费的需求，也就增拉动了需求，进而影响到通货膨胀，通货膨胀越厉害，物价水平就越高，反过来抑制居民消费水平的增加。
3.2.1基于基模生成管理对策这个二阶基模是一个负反馈环，居民消费水平是通货膨胀的一个很重要影响因素，而通货膨胀引起物价水平的提高有抑制了居民的消费水平，所以政府应适当采取相应的政策来稳定我国的通货膨胀，首先，应将稳定物价做为货币政策的首要目标，且政策要具有连续性。
3.3从T4的树尾出发经嵌运算生成二阶极小基模的入树组合因为T4尾中含有L5,L1,L6这三个流位，而T5、T6尾中也含有L4这个流位，所以可以用T4和T5、T6进行嵌运算，生产二阶极小基模，如图G45、G46G45(t)企业投资受通货膨胀制约的二阶极小基模随着企业投资的增加，就会增加对企业投资需求，也就增拉动了投资需求，进而影响到通货膨胀，通货膨胀越厉害，企业投资成本就越高，反过来抑制企业投资的增加。
3.3.1基于基模生成管理对策这个二阶基模是一个负反馈环，居企业投资是通货膨胀的一个很重要影响因素，而通货膨胀引起企业投资成本的提高有抑制了企业投资，所以政府应适当采取相应的政策来稳定投资的扩张，如果一国的投资扩张比较平稳，商品的服务与需求就能保持基本的平衡，如果投资扩张过快或持续的衰退，不利于居民生活水平的提高。
企企物价胀><L1(t)城长率府支出GDP 比重<L3(t)城市人口数量>城市GDP>税收企业投资需成本投资需求费需求R5(t)通货膨胀率G46(t)企业投资受政府支出制约的二阶极小基模随着企业投资的增加，就会增加政府政府支出占GDP 比重，进而影响到政府支出，政府支出越多，总需求就会越大，物价也会随着上升，利率就会增加，反过来抑制了企业的投资。
3.1.2基于基模生成管理对策这个二阶基模是一个负反馈环，企业投资是政府支出的一个很重要影响因素，而通政府支出引起物价水平的提高有抑制了企业的投资，所以政府应适当支出。
3.4 二阶极小基模与树T1生产三阶极小基模的入树组合劳动者受教育程度<L4(t)企业投资><L6(t)政+上升需求<L4(t)企业投资+G125(t)通货膨胀制约城市发展三阶基模当城市GDP 增加时，城市人均GDP 也会增加，进而影响到居民消费水平的增加，而居民消费水平的增加会影响消费需求，通过需求的拉动形成通货膨胀，通货膨胀又会是物价水平上升，从而抑制居民的消费水平，进而使得城市GDP 下降。