前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇經(jīng)濟(jì)規(guī)模的定義范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發(fā)現(xiàn)更多的寫作思路和靈感。

經(jīng)濟(jì)規(guī)模的定義范文第1篇

一、水資源承載力的大小

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

1.經(jīng)濟(jì)規(guī)模

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

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

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

2.人口規(guī)模

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

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

二、水資源承載力的所處狀態(tài)

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

1.消除各單項指標(biāo)的量綱

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

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

則稱映射f：xy

f（x（k））=y（k）=x（k）/x，k=1，2，…，n

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

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

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

（1）構(gòu)造判斷矩陣

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

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

（2）判斷矩陣的一致性檢驗

根據(jù)矩陣一致性定理，對判斷矩陣的一致性檢驗的步驟如下：

①計算一致性指標(biāo)CI

CI=（λmax-n）/（n-1）

λmax為判斷矩陣A的最大特征值，n為矩陣A的階；

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

③計算一致性比例CR

CR=CI/RI

當(dāng)CR

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

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

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

3.計算綜合評價值

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

4.計算供需指數(shù)GX

根據(jù)供需平衡模型：GX= Y2/ Y1

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

四、區(qū)域供水能力的評判

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

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

參考文獻(xiàn)

[1] WANG You-zhen1，2，SHI Guo-qing1，WANG De-sheng3.Study on Evaluation Indexes of Regional Water Resources Carrying Capacity. Journal of Natural Resources，2005，20（4）：598～601.

經(jīng)濟(jì)規(guī)模的定義范文第2篇

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

1.引言

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

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

2.研究內(nèi)容和方法

本文運用規(guī)模報酬不變的Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)，利用EViews5.0軟件，建立數(shù)量模型，并對其進(jìn)行計量經(jīng)濟(jì)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)檢驗，對北京經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行研究，得出北京經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變動對經(jīng)濟(jì)增長的影響。

2.1 模型的建立

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

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

（1）

Y——產(chǎn)出

K——資本存量

L——勞動

?——資本的產(chǎn)出彈性

ε——隨機(jī)擾動項，表示資本和勞動以外的其他生產(chǎn)因素對產(chǎn)出的影響

A——特定時期的技術(shù)結(jié)構(gòu)特征

然后，將（1）式左右兩邊同除以L，得出人均產(chǎn)出函數(shù)：

（2）

再另y=Y/L ，k=K/L，得出規(guī)范式：

（3）

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

（4）

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

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

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

y——人均地區(qū)生產(chǎn)總值

k——人均資本擁有量

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

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

最后，將（4）式左右兩邊同取對數(shù)，得出模型：

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

2.2 數(shù)據(jù)與初步模型計量結(jié)果

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

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

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

2.3 模型檢驗

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

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

用ARMA模型消除序列相關(guān)，結(jié)果如下：

表1 模型計量結(jié)果eq11

變量 t值 概率

C 4.71 0.0001

X1*LOG（K） 2.21 0.0386

X2*LOG（K） -3.04 0.0064

X3*LOG（K） 9.44 0.0000

X1 0.06 0.9524

X2 3.56 0.0020

X3 -6.50 0.0000

AR（1） 8.77 0.0000

AR（2） -6.36 0.0000

MA（1） -9.40 0.0000

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

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

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

得出如下回歸結(jié)果：

表2 模型eq12計量結(jié)果

變量 t值 概率

C 10.99 0.0000

X1*LOG（K） 8.90 0.0000

X2*LOG（K） -3.62 0.0016

X3*LOG（K） 11.71 0.0000

X2 3.82 0.0010

X3 -8.11 0.0000

AR（1） 9.04 0.0000

AR（2） -6.58 0.0000

MA（1） -9.93 0.0000

表2中，常數(shù)項、各個變量的t檢驗的概率均小于0.01，通過顯著性檢驗。

擬合優(yōu)度檢驗，說明方程的擬合優(yōu)度相當(dāng)高。

F檢驗的概率約等于0，說明方程通過顯著性檢驗，該方程有意義。

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

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

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

用逐步回歸法篩選解釋變量（下式中c為常數(shù)項），

log（y）= c + x1*log（k） ---eq01，；

log（y）= c + x2 ---eq02，；

log（y）= c + x2*log（k） ---eq03，；

log（y）= c + x3 ---eq04，；

log（y）= c + x3*log（k） ---eq05，；

由于eq01的回歸系數(shù)最高，所以先選定變量x1*log（k），然后逐漸加入變量。

Eq01+x2*log（k），，AIC=-0.4660；

eq01+x2*log（k）+x3，，AIC=-0.5425；

eq01+x2*log（k）+x3+x3*log（k），，AIC=-1.4139；

eq01+x2*log（k） +x3+x3*log（k）+x2，，AIC=-1.4262。

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

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

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

通過比較得出，兩模型各有優(yōu)劣，難以決定取舍。

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

檢驗殘差的單整性，uroot（n） e13：p=0.08

表明以上變量之間存在（1，1）階協(xié)整，不是虛假回歸。

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

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

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

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

其中，A==22.7544

3.結(jié)論

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

投資結(jié)構(gòu)x2 對資本效率k的彈性影響不顯著，表明北京基礎(chǔ)設(shè)施投資占總投資比重與資本效率沒有太大關(guān)系。x2 對經(jīng)濟(jì)規(guī)模的影響也不顯著，表明北京基礎(chǔ)設(shè)施投資占總投資比重與經(jīng)濟(jì)規(guī)模無太大相關(guān)性。這是因為政府的投資對民間投資具有一定的擠出效應(yīng)，表現(xiàn)在兩個方面：其一，政府投資無法直接進(jìn)入到實物的生產(chǎn)中，不能立刻產(chǎn)生效益；其二，政府資金的投入會導(dǎo)致中小企業(yè)無法獲得資源，造成擠出效應(yīng)。且該效應(yīng)的影響過于廣泛，使得基礎(chǔ)設(shè)施投資實際應(yīng)帶來的影響被掩蓋了。

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

當(dāng)北京第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員增加1%、食品消費占比增加1%時，資本的產(chǎn)出彈性將分別增加0.529×10-2、1.2525×10-2個百分比，消費結(jié)構(gòu)調(diào)整對資本效率的影響最大；食品消費占比減少1%時，經(jīng)濟(jì)規(guī)模將擴(kuò)大4.588×10-2個百分比，消費結(jié)構(gòu)調(diào)整對經(jīng)濟(jì)規(guī)模影響最深。

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

參考文獻(xiàn)：

[1]北京市2010年度統(tǒng)計年鑒.http：///tjnj/2009-tjnj/.

[2]段霞.建設(shè)世界城市要注意發(fā)展的階段性特征.中國城市發(fā)網(wǎng)，2010-03-25.

[3]高鐵梅.計量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模[M].清華大學(xué)出版社.

[4]龔仰軍.上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究[J].上海財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2003，05.

[5]李霞.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系[J].唯實，1998（8，9）.

[6]全球城市競爭力報告（2009-2010）新聞通稿.

[7]深圳產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整正在強力推進(jìn)[N].深圳特區(qū)報，2008-09-03.

[8]首都中長期人才發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020年）.http：///a/20100803/000077.htm.

[9]汪紅麗.經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變遷對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)——以上海為例的研究1980-2000[J].上海經(jīng)濟(jì)研究，2002（8）.

經(jīng)濟(jì)規(guī)模的定義范文第3篇

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

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

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

信息外包是必然選擇

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

臺北市信息中心有信息工作人員30~40名，服務(wù)對象卻包括400多個各級機(jī)關(guān)單位和學(xué)校。其中，行政體系有3~4萬人，學(xué)校規(guī)模更為龐大，除教職員還有約7~8萬名學(xué)生，信息人員與服務(wù)人數(shù)比例明顯懸殊，與信息化先進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)2.5％~5％的比例相比少一半以上。張俊鴻表示，政務(wù)信息單位普遍缺乏人力與預(yù)算，外包成為必然的考量。

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

舉例來說，美國政府前4年大幅度增加IT外包預(yù)算。2002年，他們的IT外包費用為66億美元，到2007年預(yù)計150億美元，以年均18%的增長率劇增。布什政府2004財年的IT預(yù)算為593億美元，這意味著需要雇用和培訓(xùn)IT人員來管理5000個數(shù)百萬美元的技術(shù)項目。

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

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

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

外包勢在必行

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

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

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

目前臺北市政務(wù)信息安全的相關(guān)工作中，幾千臺、幾萬臺個人計算機(jī)的終端管理就是一筆不小的支出，像是PC的防毒、防黑客、防木馬、防垃圾郵件，再加上賬號密碼與存取權(quán)限的管理、系統(tǒng)的單一嵌入等，要做的事情相當(dāng)多，都不是幾萬、幾十萬元可以做到的，預(yù)算有下限，很難真正做到滴水不漏。現(xiàn)在已經(jīng)將部分客戶端的防毒、防黑客業(yè)務(wù)外包，正在逐步加強服務(wù)器端的安全性，讓終端設(shè)備的信息安全投入成本降低。

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

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

不斷監(jiān)控滴水不漏

對于政務(wù)信息安全工作的范圍界定，張俊鴻有不同的看法，像政務(wù)網(wǎng)站的安全防護(hù)，因為是民眾最常接觸的一塊，又等于是門面，一旦被黑客入侵或被惡作劇更改，很容易被視為信息安全防護(hù)不周。

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

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

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

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

外包SLA評估

扣點扣錢作為把關(guān)

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

他認(rèn)為SLA是一種警示作用，目的在協(xié)助廠商提升自己服務(wù)的能力，并不是真的要把廠商的錢扣光。因為張俊鴻相信“一件事情要做超過21次，才會變成本能”的理論，不管是信息人員、外包廠商，如果沒有機(jī)會作業(yè)超過21次，如何要求他們完全不犯錯？

政務(wù)安全認(rèn)證

亟需分層落實

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

經(jīng)濟(jì)規(guī)模的定義范文第4篇

關(guān)鍵詞：碳足跡；影響因素分析； Lasso；K折CV驗證

中圖分類號：F062.2文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1001-8409（2014）09-0124-05

Analysis of the Factors Influencing Carbon

Footprint Based on LARSLasso Method

TANG Jianrong， DENG Lin

（School of Business Jiangnan University，Jiangsu Wuxi 214122）

Abstract： This paper used LARS to realize the Lasso process to get the weight of each factors choose from 12 possible factors and the normal Lasso estimation model. The results show that：the energy structure is the main reason for the formation of carbon footprint； population， economy of scale and energy intensity are significant factors influencing the carbon footprint； city level， population structure， industrial structure， the metastasis of carbon footprint， the proportion of clean energy and the public transportation development level is an important factor affecting the carbon footprint of the influence； the rate of economic development and the consumption level of residents is not significant.

Key words： carbon footprint； analysis of influence factors； Lasso； K foldCV

引言

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

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

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

通過評價指標(biāo)文獻(xiàn)的比較分析，結(jié)合指標(biāo)的重要性、數(shù)據(jù)獲取的科學(xué)性和全面性以及碳足跡影響的特點，選出12個碳足跡的可能影響因素，基于1996～2011年相關(guān)數(shù)據(jù)，運用LARS-Lasso算法實現(xiàn)變量選擇過程，同時得到標(biāo)準(zhǔn)的Lasso參數(shù)估計模型，并據(jù)此分析顯著因素對碳足跡的影響，為制定控制碳足跡的有效政策提供參考。

1LARS-Lasso算法

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

yi=αi+βjxij+εi（1）

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

Y=βX+ε（2）

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

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

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

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

Lasso實質(zhì)是二次規(guī)劃的求解問題，Bradley Efron提出的LARS（Least Angle Regression，最小角回歸）算法[5]可以很好地解決Lasso計算問題。對LARS方法進(jìn)行一點變動，限定每次只有一個變量進(jìn)入或剔出模型，從而得到LARS-Lasso的解路徑，并通過確定式（4）中參數(shù)s擇定最佳模型。采用Efron和TibShirani提出的交叉驗證法（CV） [6]來確定參數(shù)s定義統(tǒng)計量：

2指標(biāo)選擇及數(shù)據(jù)來源

2.1指標(biāo)選擇

2.1.1碳足跡測定

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

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

212驅(qū)動因素分析

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

（1）經(jīng)濟(jì)方面。包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度、經(jīng)濟(jì)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、碳足跡轉(zhuǎn)移程度。工業(yè)革命以來，第二產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)世界經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)規(guī)模不斷擴(kuò)大，隨之產(chǎn)生的污染問題日趨嚴(yán)重，經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對碳足跡的影響可見一斑；引入碳足跡轉(zhuǎn)移程度分析是否存在“碳轉(zhuǎn)移”，這在中國發(fā)展過程中，尋求經(jīng)濟(jì)發(fā)展和節(jié)能減排平衡點、維護(hù)自身發(fā)展權(quán)益有一定作用。

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

（3）能源方面。碳足跡主要來源于能源消耗過程，可見能源對碳足跡的影響不可忽視，本文從能源結(jié)構(gòu)、清潔能源比重以及能源強度三個角度考慮其對碳足跡的影響。

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

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

22數(shù)據(jù)來源

依據(jù)表2中各變量的描述，查閱1996～2012年《中國統(tǒng)計年鑒》國民經(jīng)濟(jì)核算、人口、對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易、能源、價格指數(shù)、城市概況、資源和環(huán)境等分類統(tǒng)計數(shù)據(jù)，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行計算和整理，得到各自變量的具體數(shù)據(jù)。

3LARS-Lasso實證研究

31數(shù)據(jù)預(yù)處理

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

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

33參數(shù)的確定

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

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

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

34模型構(gòu)建與分析

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

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

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

據(jù)此分析各變量對碳足跡的影響。

（1）能源結(jié)構(gòu)是形成碳足跡的主要動因。石油能源是目前人類生產(chǎn)消費的物質(zhì)基礎(chǔ)，也是產(chǎn)生碳排放的罪魁禍?zhǔn)祝煌茉吹哪茉葱屎蜐崈舫潭扔兄烊乐畡e，煤炭能源效率和潔凈程度最差，但煤炭是中國最大的能源礦種，其在中國能源消費的主導(dǎo)地位短期內(nèi)不會有所改變，煤炭消費比重越高，能源結(jié)構(gòu)越差，碳足跡就越大。

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

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

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

（5）低碳能源、公共交通對碳足跡的影響不可忽略。積極發(fā)展低碳能源，逐步優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，可以有效減少碳足跡；清潔能源比重的系數(shù)較小，僅為-00093，這是因為近16年低碳能源消費比重較?。?9%～86%），但隨著消費比重逐步增加，其作用亦會水漲船高，因此必須高度重視；系數(shù)為00033，與研究預(yù)期背道而馳，一方面是因為當(dāng)前國內(nèi)公共交通工具大多是燃油車，能耗高、污染大；另一方面，公共交通發(fā)展遠(yuǎn)跟不上經(jīng)濟(jì)發(fā)展的腳步，居民生活水平不斷提高，而公共交通卻難以滿足居民需求。盡管如此，通過推進(jìn)公共交通工具電氣化、改善公共交通網(wǎng)絡(luò)等一系列政策，必定可以發(fā)揮其抑制碳足跡增長的效用。

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

4碳減技術(shù)路徑及政策建議

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

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

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

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

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

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

參考文獻(xiàn)：

[1]朱勤，彭希哲，陸志明，于娟.人口與消費對碳排放影響的分析模型與實證[J].中國人口資源與環(huán)境，2010.2：98-102.

[2]楊建云.基于LMDI方法的河南省碳排放分析[J].經(jīng)濟(jì)論壇，2012，8：21-24.

[3]Robert Tibshirani. Regression Shrinkage and Selection Via the Lasso[J].Journal of the Royal Statistical Society，1996，58（1） ：267-288.

[4]周瑋.變量選擇中的LARS算法機(jī)器在國民經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用[D].山東：山東大學(xué)，2011.

[5]Efron B， Hastie T， Johnstone I， et al.Least angle regression[J]. Annals of Statistics， 2004，32（2）：407-499.

[6]Efron B， Tibshirani R.An Introduction to the Bootstrap[M].London：Chapman and Hall，1993.

經(jīng)濟(jì)規(guī)模的定義范文第5篇

關(guān)鍵詞：人民幣國際化；經(jīng)濟(jì)社會轉(zhuǎn)型；互動分析

一、經(jīng)濟(jì)社會轉(zhuǎn)型的涵義

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

二、人民幣國際化進(jìn)程及展望

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

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

三、人民幣國際化對經(jīng)濟(jì)社會轉(zhuǎn)型的影響

（一）人民幣國際化將促進(jìn)資本市場的發(fā)展

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

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

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

（三）人民幣國際化后有利于國內(nèi)的企業(yè)實行走出去戰(zhàn)略

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

四、經(jīng)濟(jì)社會轉(zhuǎn)型對人民幣國際化的促進(jìn)

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

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

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

經(jīng)濟(jì)社會轉(zhuǎn)型的目標(biāo)是保持宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定和高速增長，構(gòu)建多樣性、合理性的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、財政收支和國際收支平衡。微觀層面上來說，經(jīng)濟(jì)社會轉(zhuǎn)型希望國內(nèi)經(jīng)濟(jì)有一個良好的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，擁有在國際市場具有競爭力和研發(fā)能力的獨立自主、產(chǎn)權(quán)明晰、具有良好的公司治理結(jié)構(gòu)與核心競爭力的現(xiàn)代企業(yè)。而擁有了這些，資本市場的開放，才不會對國內(nèi)企業(yè)產(chǎn)生巨大的沖擊和風(fēng)險。也只有擁有這些，才不會有大規(guī)模的資本流入流出，保證資本項目可兌換的平穩(wěn)運行。

(三)經(jīng)濟(jì)社會轉(zhuǎn)型通過適當(dāng)?shù)那缹ν馓峁┤嗣駧?/p>

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

此外，經(jīng)濟(jì)社會轉(zhuǎn)型必然以制造業(yè)為主的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)向服務(wù)業(yè)、制造業(yè)并重的結(jié)構(gòu)調(diào)整，以出口低端產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)向出口高附加值產(chǎn)品調(diào)整，經(jīng)濟(jì)增長模式就此擺脫投資和貿(mào)易驅(qū)動。在確立了以消費驅(qū)動為主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)增長模式的條件下，平衡國際收支就不會流于空談。而在我國資本市場尚未開放的條件下，以進(jìn)口作為對外提供資金的主渠道更有價值。因為鼓勵進(jìn)口原材料和低端產(chǎn)品，削減貿(mào)易順差，實現(xiàn)國際收支大體平衡，有利于充分利用中國的人口優(yōu)勢和市場優(yōu)勢，更好地保護(hù)我國脆弱的生態(tài)環(huán)境，實現(xiàn)科學(xué)發(fā)展觀。

參考文獻(xiàn)：