2010上海世博会的经济效应分析

2010上海世博会的经济效应分析

摘要：

2010年上海世博会是历届世博会中规模最盛、影响最大的世博会．为了对世博效应进行定量评估，本文以上海市地区生产总值为视角，将世博效应划分为确定性部分和不确定性部分来进行分析．

上海世博会申办成功是在2003年，模型一依托本底趋势线模型和多元线性回归方程，建立回归模型，在1992年—2003年这一与世博无关的阶段，对上海市生产总值和对生产总值构成影响的多个变量进行拟合，得到上海市生产总值的本底趋势线，然后用这一本底趋势线对2004年—2009年这一上海世博准备阶段的生产总值进行推算，从上海市地区生产总值中实现对世博前期效应的完全剥离，并通过和上海市2004年—2009年的实际生产总值的比较，量化得出上海世博会在准备期对上海市生产总值的贡献率。

模型二通过加入世博影响因子，以2004年—2009年的实际数据为基础，再次回归得到完善后的世博后期效应的预测模型，并对2010年—2015年这一上海世博会的后期影响作出预测性分析。在此基础上，从互联网上查询得到上海世博会的前期固定投资数据，结合固定投资的乘数效应，初步估算世博会给上海市带来的GDP总收入。这两个模型，是对上海世博会的确定性影响作出了量化的评估。

最后，通过模型分析，系统论证上海世博效应，并结合实际，对世博效应的不确定性影响作出相应的前瞻性分析。

关键词：定量分析本底趋势线回归模型预测分析

一、问题重述

世界博览会是由一个国家的政府主办，有多个国家或国际组织参加，以展现人类在社会、经济、文化和科技领域所取得成就的国际性大型展示会。2010年上海世博会是首次在中国举办的世界博览会。它给举办国家创造巨大的经济效益和社会效益，宣传和扩大举办国家的知名度和声誉，促进社会的繁荣和进步。由于世博会对举办城市经济的促进，世博经济也日益成为各界人士关注焦点，为此本文通过建立有关上海近年的GDP与时间变量、政策变量等的模型，量化分析世博会对举办城市经济的影响。

二、问题分析

对“影响力”的定性及定量

影响力只是一个模糊的概念，而且上海世博会的影响力也不可能完全通过一些实际的数据来完全量化。因此本文在考虑到这一点的同时将世博带来的影响力分为确定性影响和不确定性影响两个方面。

在实际生活中需要将确定性影响力转化为有参考价值的数据时，往往需要利用数学建模的方法对其进行定量的分析。本文在评估2010年上海世博会的影响力时，正是应用了这种方法。通过两种不同的思路，分别建立模型。上海世博会是在2003年申办成功的，模型一通过对1978年——2003年这一时期上海市的生产总值以及影响生产总值的各个因子变量进行分析，拟合出申办世博会成功之

前上海市生产总值的保底趋势线，并用SPSS 软件求得回归方程。然后用求得的这一方程进一步求得2004年——2009年这一世博准备阶段的剔除世博影响的上海市生产总值。然后和上海市2004年——2009年实际的生产总值进行比较，得到世博准备阶段的实际贡献率。从而实现将这一世博准备阶段世博影响力进行量化。

另外，本文在2004年——2009年的数据中，在原有模型的基础上，加入世博这一影响因素，并对所有因素用SPSS 软件进行拟合，得到融人世博变量的上海地区生产总值回归预测方程。从而对2010年——2015年这一世博中后期上海市生产总值的贡献率进行预测。

并且，在互联网上查询得到上海世博会的前期固定投资数据，结合固定投资的乘数效应，初步估算世博会给上海市带来的GDP 总收入。

然而，有些影响力是不可能完全定量的去进行分析的，对这些不确定性的影响，本文通过对一些实际因素的分析和综合考虑，总结出了一些不确定性的影响所在。

三、符号设定

j y ：为被解释变量，表示上海市第j 年的生产总值；ij x ：

（i=1,2,3,4）为被解释变量，表示从1978年起第j 年；i b ：为未知参数（i=1,2,3,4）

；为随机误差项。

，),2,1(n j g j …=四、模型的建立与求解

模型一

本模型中，先从1992年到2003年这一与世博无关的阶段为依托，建立上海市生产总值的本底趋势线，建立生产总值和各影响因子的多元线性回归模型，并用SPSS 软件求解。同时，以该模型为基础，推算出消除世博影响后上海市2004年——2009年的生产总值，并与实际的生产总值进行比较，从而可量化得到世博会准备阶段的贡献率。

模型假设

1、假设在1992年——2003年，上海市的生产总值主要受到所设定因素的影响；

2、假设在2003年——2009年这一世博准备阶段，世博会的影响力主要体现在对上海市生产总值上；

3、假设在所选取的时间段内，由于通货膨胀等因素引起的对生产总值的影响在可以接受的范围之内，不予考虑；

4、假设在2004年——2010年期间，上海市经济发展不受其它重大事件所干扰；模型建立与求解

首先，运用多元线性回归建立上海地区生产总值的本底趋势线：

j

j j j j g x b x b x b b y ++++=33221101、定义1j x 为时间序列变量，(1,2,,)j n =…，；

时间序列变量对经济发展的推动作用随时问的推移而逐渐加强，这是由于宏观经济学认为在一定时间内(除去战争等突发不可抗力因素)一国的经济增长与时间变化呈现出正相关关系。截止1992年，中国仍然没有完成工业化，在较长的一段时间内，经济必将继续高速增长。然而时间序列在本模型中表达的是中国地区工业化程度，因而在1992年中国经济增长与时间的正相关关系将继续保持，但其增长的程度确是逐年递减。2、定义()

2

12i j F x =为发展变量，其中Fi 为菲波那契数列：

()()

()⎪⎩⎪

⎨⎧≥+===−−3211121

j F F j j F i i i 本文认为。处于工业化中后期的上海地区生产总值发展变量与菲波那契数列

具有一定的相关性。之所以如此，主要是借鉴马军海等学者的研究成果①，因为菲波那契数列具有螺旋形向外扩散的特征，一开始发展速度较慢，在经历了一段时期的积累之后进人高速发展阶段。这种特性与我国自改革开放以来的经济发展特征相类似。从80年代初的步履维艰直到现阶段的高速发展无不与菲波那契数列的特性相契合。尤其是自2005年以来。中国的工业化水平综合指数达到50。这表明中国进入了工业化中期的后半阶段。从国际经验来看，这一阶段基本表现在于经济的持续高增长，菲波那契数列在一定阶段之后的飞速发展十分适用于中国目前的高增长模式。在运用此函数时发现，斐波那契额数列在最初i=1增长速度过快（例如i 取222=F 较11=F 增长率超过40%），实际经济的增长远不及此，经反复调整，我们从i=11开始取值。在引入发展变量同时我们对发展变量与上海市GDP 作相关性分析，得出二者在0.01的置信度水平下通过假设检验，二者存在相关性（见附件一）

3、定义3 j x 为环境变量，其中f(j)为j 的函数：30.,(1,2,)().,(1,2,)

j j w w n x f j j w j n ∈∉⋅⋅⋅⎧=⎨

∉∈⋅⋅⋅⎩本文认为，如果宏观经济平稳有序，可忽略环境变量的影响。反之，则必须考虑其波动。2000年开始，表示客观环境即处于东南亚金融危机后危机时代，对上海市的经济增长存在较强的抑制作用。

根据2010年上海统计年鉴发布的数据：

表11992-2003年上海GDP 实际值年份1x 2

x 3x 上海GDP

实际值（亿元）