全国数学建模论文2010年上海世博会对上海市经济影响力的定量评估

2010 高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承 诺 书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、 网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的 资料（包括网上查到的资料） ，必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参 考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛 规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是（从 A/B/C/D 中选择一项填写）： B 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： 所属学校（请填写完整的全名）： 参赛队员 (打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名) ： 日期： 年 月 日 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 2010 高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编 号 专 用 页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）： 评 阅 人 评 分 备 注 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）： 全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）： wilyes11 收集 博客( 与学习无关) ： /u/1810231802 2010 年上海世博会对上海市经济影响力的定量评估 摘要 从 1851 年伦敦的“万国工业博览会”开始，世博会正日益成为各国人民交流历史 文化、展示科技成果、体现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。以“城市，让生活 更美好”为主题的中国 2010 年上海世博会，是一次中国加强与世界交流，近距离对话 世界多元文化，向世界学习的重要契机，更是实现科学发展、促进社会和谐的重要机 遇。 本文通过从上海统计年鉴、上海环境公报等互联网资源收集的数据，对 从世博申办成功以来上海 GDP 变化、世博对上海 GDP 的直接贡献、世博经济对环境的 影响、上海产业结构的改变等方面，定量分析世博会对上海经济的影响。主要内容如 下： 首先，通过 1978-2003 年的上海每年 GDP 数据拟合出 GDP 随年份变化规律，预测 了 2003-2009 年的 GDP 数据，并通过与 2003-2009 年的实际 GDP 数据比对，发现了世 博会的影响力正是上海 GDP 增长率突增的主要因素之一； 其次，我们利用凯恩斯宏观经济理论，同时收集了 1980-2009 年上海市人均收入 与人均消费水平的数据，建立世博会投资对上海 GDP 的直接贡献的线性回归模型并据 此算出了世博会投资对上海 GDP 的直接贡献值为 4349.1 亿元； 再次，我们查找并选取了 1995-2009 年上海工业废水 COD 排放量、工业废水总排 放量、工业废气总排放量、工业二氧化硫排放量作为环境指标，并选取 1995-2009 年 上海人均 GDP 作为经济指标，通过三次多项式拟合的方式得出人均 GDP 与环境指标的 拟合模型。从中可以看出上海政府在发展世博经济的同时确实在环境控制方面做出了 努力。 最后，针对本次世博努力营造的“绿色上海，低碳世博”的理念，我们收集了 1998-2009 年上海生产总值产业结构分布数据，分析了世博对上海市的产业结构调整的 影响。 关键词：影响力；定量评估；拟合；线性回归 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。从 1851 年伦敦的 “万国工业博览会”开始，世博会正日益成为各国人民交流历史文化、展示科技成果、 体现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。世博会享有“经济、科技、文化领域内 的奥林匹克盛会”的美誉，不仅能给参展国家带来发展的机遇，扩大国际交流和合作， 促进经济的发展，而且也能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。2010 年上海世博会是上海经济发 展的又一历史机遇，对于加速推进上海国际化大都市的建设和建设国际经济、金融、 贸易、航运中心具有积极作用。如何利用互联网数据，选择一个合适的侧面，建立数 学模型来合理评估上海世博会的影响也是一件很有意义的事情。 二 问题分析 考虑到上海世博会的影响涉及范围较广，为方便研究，我们主要选择从经济这一 侧面，利用互联网数据，建立数学模型，来定量评估 2010 年上海世博会对上海市经济 的影响力（对全国经济影响力评估亦可类似分析） 。为此我们需要查找一些与上海经济 相关的数据，对这些数据之间的关系进行研究，并建立数学模型。 2.1 解决问题的难点和关键 1、应该选取哪些具有代表性的经济指标 2、如何合理查找并筛选数据以及建立怎样的数学模型 2.2 解决问题的思路 根据世博会背景资料，上海于 2002 年底获得世博会举办权，我们可将采集来的数 据按 03 年前和 03 年后划分为两个部分。然后我们将根据不同时期上海的经济数据， 从上海 GDP 变化、世博对上海 GDP 的直接贡献、世博经济对环境的影响、上海产业结 构的改变等方面，定量分析世博会对上海经济的影响，并建立相关模型。 三 名词解释及符号说明 3.1 名词解释 1.GDP(国内生产总值)：一定时期内（一个季度或一年） ，一个国家或地区的经济中 所生产出的全部最终产品和提供劳务的市场价值的总值。 2乘数效应：它是一种宏观的经济效应，是指经济活动中某一变量的增减所引起 的经济总量变化的连锁反应程度。在经济学中，乘数效应更完整地说是支出/收入乘数 效应，是宏观经济学的一个概念，也是宏观经济控制手段，是指支出的变化导致经济 总需求与其不成比例的变化。 3边际消费：是指收入每增加一个单位时，消费增加的量。 wilyes11 收集 博客( 与学习无关) ： /u/1810231802 4. 产业结构：亦称国民经济的部门结构。国民经济各产业部门之间以及各产业部 门内部的构成。社会生产的产业结构或部门结构是在一般分工和特殊分工的基础上产 生和发展起来的。 3.2 符号说明 序号 符号 符号说明 1 GDP 国民生产总值（特指上海） 2 GDP国民收入总增加量（特指上海） 3 I 政府投资增量 4 K 投资乘数 5 xpenditurE人均消费 6 Income 人均收入 7 it消费增量 8 MPC 边际消费倾向 9 COD 化学需氧量 10 year 年份 四 模型假设 1、假设间接投资中的 30%左右，即约 930 亿元为世博提前投资金额，这些才应属 于奥运投资范畴（计算方法引自奥运经济对北京和国内其他地区的经济影响）。 2、假设通过各种渠道收集到的数据和信息真实可靠。 五 模型建立及求解 首先我们考虑世博会对上海 GDP 的影响，为此我们建立如下模型一和模型二。 5.1 模型一 预测模型 我们可通过考虑上海不承办世博会，经济按往年规律发展情形下上海 GDP 的变化 规律（下文称之为情景 1） ，从而与上海承办世博会，经济按实际情况发展（下文称之 为情景 2）之下的实际 GDP 对比分析，得出世博会对上海 GDP 的影响。 5.1.1 数据采集 按 2010 年上海统计年鉴 1，选用世博会前期共 32 年（1978-2002 年）上海 GDP 数 据，见表 1。 表 1 1978-2009 年上海 GDP 年 份 上海市生产 总值 （亿元） 年份 上海市生产 总值 （亿元） 年份 上海市生产 总值 （亿元） 年份 上海市生产 总值 （亿元） 1978 272.81 1986 490.83 1994 1990.86 2002 5741.03 1979 286.43 1987 545.46 1995 2499.43 2003 6694.23 1980 311.89 1988 648.30 1996 2957.55 2004 8072.83 1981 324.76 1989 696.54 1997 3438.79 2005 9247.66 1982 337.07 1990 781.66 1998 3801.09 2006 10572.24 1983 351.81 1991 893.77 1999 4188.73 2007 12494.01 1984 390.85 1992 1114.32 2000 4771.17 2008 14069.87 1985 466.75 1993 1519.23 2001 5210.12 2009 15046.45 5.1.2 情景 1 之下 2003-2009 年 GDP 预测模型的建立 由于情景 1 中假设上海不承办世博会，我们要得到情景 1 之下 2003-2009 年 GDP 预测模型，只能选用 2003 年之前的 GDP 数据拟合得到模型函数。 我们以年份（Year）为自变量，GDP 为因变量，首先利用 MATLAB 作出 1978-2002 年上海“年份-GDP ”图像。根据图像的特点决定采用二次多项式拟合的方式（程序见 附件 1：Prod_Model.m）作出拟合函数。得到了如下模型： 6790.045812541297.601237698.52 yearyearGDP 由图像可看出相关性明显。 图 1 1978-2002 年上海“年份-GDP”图 （程序见附件 1：Prod_Model.m ） 5.1.3 模型应用、 由以上得出的模型一，我们可以计算出情景 1 之下 2003-2009 年的上海 GDP 数据， 并附上情景 2 下 2003-2009 年上海 GDP 实际数据，如下表： wilyes11 收集 博客( 与学习无关) ： /u/1810231802 表 2 情景 1 下 2003-2009 年上海 GDP 预测 年份 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 上海生 产总值 （亿元） 6401.12 7034.81 7699.25 8394.44 9120.39 9877.09 10664.54 表 3 情景 2 下 2003-2009 年上海 GDP（实际） 年份 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 上海生 产总值 （亿元） 6694.23 8072.83 9247.66 10572.24 12494.01 14069.87 15046.45 图 2 情景 1 和情景 2 下 1978-2009 年上海 GDP 曲线图 （程序见附件 2：Prod_Model_Compare.m） 通过以上表格和图像中曲线斜率变化可以看出，不举办世博会的情况下， 2002 年 之后上海 GDP 增长率与之前近 10 年相比没有多大变化；而实际上，自 2003 年起上海 GDP 增幅明显增大。上海获得世博会举办权恰好是在 2002 年后期，为期 8 年的世博筹 建工作及宣传策划活动也在此时正式展开。依据以上数据及分析可以认为，世博会的 影响力正是上海 GDP 增长率突增的主要因素之一。 5.2 模型二 世博会投资对上海 GDP 的直接贡献模型 此模型应用凯恩斯宏观经济理论2，测算出世博会投资直接引起的 GDP 增加值， 进一步验证世博会对上海 GDP 的影响。 5.2.1 理论基础 按照凯恩斯宏观经济理论，乘数效应以一个变量的变化以乘数加速度方式引起最 终量的增加。它包括正反两个方面作用。当政府投资或公共支出扩大、税收减少时， 对国民收入有加倍扩大的作用，从而产生宏观经济的扩张效应。当政府投资或公共支 出削减、税收增加时，对国民收入有加倍收缩的作用，从而产生宏观经济的紧缩效应。 乘数理论中，设 ， I，K ， 分别表示国民收入增量、政府投资GDPeExpnditur 增量、投资乘数、消费增量，则投资乘数公式可表示为： IP/ 决定投资乘数的是边际消费倾向（MPC） ，因为 ，将IGDeExpnditur 代入，得：eExpnditurPI )1/()eExpnditur/( MPCGDK 其中： MPC 上述乘数公式表示：国民收入增量 等于政府投资增量 除以 ，即I)( 。投资乘数的大小主要决定于边际消费倾向的大小。边际消费倾)1/(PCIGD 向越大，则乘数越大，收入增量越大；反之，边际消费倾向越小，则乘数越小，收入 增量越小。 5.2.2 数据采集 上海消费者在世博会筹办到会展期间的 MPC，成为计算世博会乘数效应的关键。 我们通过对上海人均可支配收入及人均消费支出 1的分析，计算出消费函数，然后利用 消费函数和 MPC 的定义算出边际消费倾向的具体数值，进而得出世博会对上海 GDP 的 直接贡献值。 附上相关数据，如下表： 表 4 上海市人均收入与人均消费水平情况（元） 年份 人均收入 人均支出 1980 637 553 1981 637 585 1982 659 576 1983 686 615 1984 834 726 1985 1075 992 1986 1293 1170 wilyes11 收集 博客( 与学习无关) ： /u/1810231802 1987 1437 1282 1988 1723 1648 1989 1976 1812 1990 2183 1937 1991 2486 2167 1992 3009 2509 1993 4277 3530 1994 5868 4669 1995 7172 5868 1996 8159 6763 1997 8439 6820 1998 8773 6866 1999 10932 8248 2000 11718 8868 2001 12883 9336 2002 13250 10464 2003 14867 11040 2004 16683 12631 2005 18645 13773 2006 20668 14762 2007 23623 17255 2008 26675 19398 2009 28838 20992 5.2.3 世博会投资对上海 GDP 的直接贡献模型建立及求解 图 3 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 x 104 0 0.5 1 1.5 2 2.5x 10 4 Income Exp end itur e 一一一1980一-2009一一一一一一一一一一一一 （程序见附件 3：GDP_Economy.m） 通过 MATLAB 作图，可以看出， “叉”点组成的图形近似直线，所以我们采用一元 线性回归模型，以人均收入（Income）为自变量，对上海市 1980 年-2009 年这 30 年间 的人均收入与人均消费1(Expenditure)进行线性回归分析，得到了如图所示的拟合直线 和回归方程： （程序见附件 3：GDP_Economy.m）IncomeeExpnditur7204.18.349 从程序运行结果中可以看出它们的相关系数为 0.9984（越接近 1，回归效果越显 著） ，该模型经检验，显著性相关。 表 5 世博会投资情况 单位：亿元 建设投入 运营投入 合计 直接投资 180 106 286 间接投资 （轨道交通及其它）配套基础设施等约 3100 亿 元 合计投资 按“直接投资+间接投资*30%”计算：1216 注：间接投资按 30%比例计算，方法引自奥运经济对北京和国内其他地区的经济影响 由上表可知 ，而此线性回归方程的斜率即 ，故上海世博会126I 7204.MPC 投资所引起的 GDP 增加值为： 。1.39)1/(6)1/(IGDP 以上模型结果表明，世博会投资总计会对上海 GDP 直接贡献 4349.1 亿元。 wilyes11 收集 博客( 与学习无关) ： /u/1810231802 5.3 模型三 世博经济对环境的影响模型 随着全人类对于环境问题的关注，环境保护和可持续发展已经成为一股不容忽视 的世界潮流，越来越多的国际重大活动都将环保作为其成功举行的目标之一。历经 150 多年的世界博览会，也经由这股潮流带领，逐渐成为各国表达可持续发展理念的世界 舞台。世博会具有持续时间长、参与面广、传播形式丰富多样的特点，上海世博会的 预计参观人数可达七千万人，持续时间长达半年，这对于推广和普及环保理念无疑具 有重要的积极意义。中国 2010 年上海世博会主题着重于“人，城市，地球”的和谐相融， 始终坚持可持续发展的原则，节能减排的环保理念贯穿了世博会的主题、规划、建设、 运营和后续利用的全过程，切实体现“城市，让生活更美好”的主题，因此，在注重世 博经济的同时，我们同样要考虑经济增长对环境的影响。为此，我们建立模型三，结 合经济数据对上海主要废物排放指标进行分析，总结出世博经济对上海环境状况的影 响情况，希望人们通过参观本届世博会，加深对可持续发展的理解和重视，让保护环 境和可持续发展的理念更加深入人心！ 5.3.1 数据采集 我们查找并选取了 1995-2009 年上海工业废水 COD 排放量、工业废水总排放量、 工业废气总排放量、工业二氧化硫排放量作为环境指标 3，并选取 1995-2009 年上海人 均 GDP 作为经济指标 1，以分析世博经济与环境的关系。 表 6 1995-2009 年上海工业废物排放量表 工业废水 COD 排放（亿吨） 工业废水排放（亿 吨） 工业废气排放 （亿立方米） 工业二氧化硫排放 （万吨） 1995 12.29 11.61 4 625 38.15 1996 12.16 11.41 4 757 43.30 1997 11.70 9.99 4 755 43.62 1998 9.63 9.00 4 912 39.09 1999 8.92 8.52 4 947 31.09 2000 6.93 7.25 5 755 32.68 2001 5.27 6.80 6 964 30.00 2002 4.78 6.49 7 440 32.49 2003 4.38 6.11 7 799 30.07 2004 3.76 5.64 8 834 34.95 2005 3.66 5.11 8 482 37.52 2006 3.53 4.83 9 428 37.43 2007 3.38 4.76 9 591 36.44 2008 2.76 4.41 10 436 29.80 2009 2.90 4.12 10 059 23.93 图 4 1995-2009 年上海人均 GDP 5.3.2 模型建立及求解 我们通过三次多项式拟合（程序见附件 4：GDP_Environment.m） （使用 MATLAB 中 的 ployfit 函数）的方式得出人均 GDP 与环境指标的拟合模型。在图像中，红线表示 相应环境指标与人均 GDP 关系的折线，蓝线则是上述折线的拟合函数图像。每个图像 下方标明了拟合函数的相关系数，可以看出模型的相关系数均在 0.8 以上，因此得到 的拟合模型能够很好的解释两者之间的关系。 图 5 人均 GDP 与工业废水排放量拟合曲线 1 2 3 4 5 6 7 8 x 104 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13x 10 8 一一GDP一一一一一一一 一一 一一 一一 一t 一 本图像相关系数为：0.99320265065168 wilyes11 收集 博客( 与学习无关) ： /u/1810231802 由图像看出,上海人均 GDP 与工业废水排放量呈现二次的 U 型曲线的左半段,随着 人均 GDP 增长, 工业废水排放量呈现波动下降趋势, 环境质量向好的方向转变。 图 6 人均 GDP 与工业废水 COD 排放量拟合曲线 1 2 3 4 5 6 7 8 x 104 2 4 6 8 10 12 14x 10 4 一一GDP一一一一一一一 一一 一一 CO D一 一一 一t 一 本图像相关系数为：0.98037853553203 人均 GDP 与工业废水 COD 排放量关系和工业废水排放量关系类似，均呈斜率减小 的减函数图像。 图 7 人均 GDP 与工业废气排放量拟合曲线 1 2 3 4 5 6 7 8 x 104 4 5 6 7 8 9 10 11x 10 11 一一GDP一一一一一一一 一一 一一 一一 一一 一一 一一 本图像相关系数为：0.98059909221311 人均 GDP 和工业废气排放量呈开口向下的二次函数左半段关系。工业废气排放受 人均 GDP 增长影响较大。这略与低碳世博、低碳工业的宗旨相违，我们乐于见到世博 经济的发展，但不愿以环境为代价。 图 8 人均 GDP 与工业二氧化硫排放量拟合曲线 1 2 3 4 5 6 7 8 x 104 2 2.5 3 3.5 4 4.5x 10 5 一一GDP一一一一一一一 一一 一一 一一 一一 一t 一 本图像相关系数为：0.83262945825960 人均 GDP 与工业二氧化硫排放量呈现三次的倒 N 型曲线关系，即先呈正 U 型然后 呈倒 U 型关系。可以看出上海政府在发展世博经济的同时确实在环境控制方面做出了 努力。 由以上分析，我们得到一个较为乐观的结果：上海在重视世博、大力投资的同时， 也着眼控制环境问题，努力营造绿色上海，低碳世博。世博经济的发展总体上并没有 对上海的环境造成负面影响。 低碳经济是指以能源高效利用和清洁开发为基础，以低能耗、低污染、低排放为 基本特征的经济发展模式。值得关注的是，发达国家的碳排放主要存在于消费领域， 而在发展中国家则主要存在于生产环节。具体地说，在许多发达国家，企业与居民的 碳排放量之比是 37，即 30%的碳是企业排放的，而 70%的碳是居民排放的；对于我 国这样的发展中国家来说，情况恰好相反，即 70%的碳是企业排放的，30%的碳是居民 排放的。这也说明，我国在一个相当长的时期里，减少碳排放的主要压力在生产领域； 大幅度降低国内生产总值的二氧化碳强度是我国中近期内发展低碳经济、减缓碳排放 的核心任务。要看到，无论是降低生产领域的二氧化碳排放量，还是降低二氧化碳的 排放强度即降低每单位 GDP 增长所带来的二氧化碳排放量，都对调整和优化产业结构 提出了明确要求。这是因为，产业结构状况是决定 GDP 二氧化碳强度的关键因素。作 为全球瞩目盛会的上海世博会，无论是从空间、还是从内容等角度来讲，涉及范围都 非常广泛。尤其为尽力体现“城市，让生活更美好”这个主题，以“绿色” 或“低碳”为特色 wilyes11 收集 博客( 与学习无关) ： /u/1810231802 的上海世博会，在践行低碳经济的理念方面到底如何，我们可以从世博会承办前后上 海产业结构变化情况来作一简单分析和说明。 5.4 模型四 上海产业结构变化模型 首先，收集到本模型所需数据1如下： 表 7 1998-2009 年上海生产总值产业结构表 单位：% 年份 第一产业 第二产业 第三产业 年份 第一产业 第二产业 第三产业 1998 2.1 50.1 47.8 2004 1.3 50.8 47.9 1999 2.0 48.4 49.6 2005 1.0 48.6 50.4 2000 1.6 46.3 52.1 2006 0.9 48.5 50.6 2001 1.7 47.6 50.7 2007 0.8 46.6 52.6 2002 1.6 47.4 51.0 2008 0.8 43.2 56.0 2003 1.5 50.1 48.4 2009 0.7 39.9 59.4 根据上表各年份三个产业的百分比数据，我们用 Excel 作出了三产业各年份百分比 堆积柱形图，并用 MATLAB（程序见附件 5：prod_struc.m）作出了三产业数据点折线 图： 图 9 三产业各年份百分比堆积柱形图 0%10% 20%30% 40%50% 60%70% 80%90% 100% 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 第 三 产 业第 二 产 业 第 一 产 业 图 10 三产业数据点折线图 1998 2000 2002 2004 2006 2008 20100 10 20 30 40 50 60 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 根据以上图表可以看出，在世博会前期（2003 年之前） ，上海三产业生产总值所占 百分比虽然在小范围内波动，但其产业结构大体保持不变。世博会筹备建设期（2003- 2009 年） ，第三产业发展迅速，所占百分比明显提高，由 2004 年的 47.9%到 2009 年的 59.4%，增幅高达 11.5%；同一时期，第二产业比重同等程度下降，由 2004 年的 50.8% 到 2009 年的 39.9%，下降幅度达到 10.9%；第一产业所占比例每年均有轻微下降。图 表中 2004 年前后第三产业曲线上升、第二产业曲线下降这一现象正好与我们模型假设中的产 业结构变化情况吻合，模型假设经验证成立。因此我们得出结论：世博会在很大程度上促进了 上海产业结构的调整。 六 模型总结 本文中所有模型具有较强的兼容性适宜推广，针对不同的展会影响力的定量评估 按收集数据应用此模型只需对参变量进行适当的调整即可。但由于数据采集的困难， 本文只做了世博会对上海经济的影响力的定量评估，而未涉及对其他方面影响力的评 估，这是本文一个不足之处。 wilyes11 收集 博客( 与学习无关) ： /u/1810231802 参考文献 1上海统计局，2010 上海统计年鉴J, /2004shtj/tjnj/ tjnj2010.htm，2010.09.10 2 陈啸月, 凯恩斯宏观经济理论评述J, 中南财经政法大学新华金融保险学院,2010(2), 10 3上海环境保护局，上海市环境状况公报J, /hjzhiliang/main.jsp 4杨琳、王波、沈璐瑶，世博会影响下的上海经济与产业发展J，经济研究导刊, 2007,（1）：170-173 5李梦义，2008 奥运会对北京经济的影响J,四川科技师范学院学报,2005,4(3)：70-72 6杨越，奥运会对主办城市的主要经济影响研究奥运经济与北京城市发展J,中国社会 科学研究生院学报，2005(5)：25-31 7任学蓉、靳燕，宁夏经济增长与环境质量特征分析J,干旱区资源与环境，2010,24(1)： 1-5 8戴颖，往届世博会对 2010 年上海世博会的启示 D,上海交通大学，2008 9 王珍、许倩，奥运经济与北京城市发展J，北京市经济管理干部学院学报， 2005,20(70)：21-23 10 杨云山 杨林，北京 2008 年奥运会对我国经济的影响J,商场现代化，2004 11 张赛飞，2010 年亚运会对广州经济影响的定量分析J,集团经济研究， 2007,（82）：287-288 12 童玉芬，奥运活动对北京市流动人口影响的定性定量分析J,人口研究， 2008，32 （1 ）：76-82 13 董杰，奥运经济对北京和国内其他地区的经济影响J,体育与科学， 2010，31 （3 ）：31-41 14肖道刚，基于成本收益理论的上海世博经济影响研究D,上海：华东师范大学， 2008 15 吴殷，基于投入产出的体育赛事活动的经济影响个案分析J,上海体育学院学报， 2009，33 （4 ）：10-11 16陈秋玲、高秦境、黄舒婷，世博会与城市经济发展效应分析J,南京理工大学学报， 2010(4),23(2)：11-16 17 周毅 . 第 29 届奥运会对促进北京地区经济增长的分析J. 体育科学,2006 ,3 18 王皓波，陈迅2010 年上海世博会主要收入分析与预测叨J上海管理科 学2005(1) 19劳德 .塞尔旺等著，国际级博览会影响研究M,上海科学技术文献出版社，2003 20谢飞帆，世界博览会的效益评估J,社会科学，1999(12) 21朱若霖 .汉诺威世界博览会的特点和启示J,浦东开发，2010(1) 22王战， 2010 上海世博会创新和发展2003/2004 年上海发展报告M,上海，上海 财经大学出版社，2004 23 克劳德塞尔旺, 竹田一平.国际级博览会影响研究 M.上海: 上海科学技术文献出 版社, 2003 24 董杰 .奥运会对举办城市经济的影响M.北京：经济科学出版社,2004 25 杨帆 .北京 2008 年奥运会将为中国 GDP 贡献一个百分点OD/EL， . 2001-08-02 26 陈剑 1 奥运会:推进北京现代化全面提速 J 1 北京规划建设 1 2004, (3) 1 27孙乃彬世界各国博览会M中国大百科全书出版社 28中国与世博：历史纪录：185l1940M上海科学技术出版社2002 29 在世博会推动下匕海第三产业发展的新思考M ，2004 30 费定，熊锦云作为重要事件的世博会与上海城市发展的阶段跨越J规划 师2006(6) 31 毛广雄上海世博效应预 NJI上海经济 32郭英之，2010 年上海世博会旅游发展潜力的效应分析J,旅游学刊，2003(5) 33 郑国中世博经济：魅力到底有多大N 中国审计报2002(12) 34 艾东上海世博会投资 1000 亿元的经济奥运会J,中国投资,2003(8) 35 胡清，郑国中世博经济六大魅力J经济纵横 2003，6 36 中共上海市委宣传部走进世博会M上海人民出版社 37 中国与世博：历史纪录：185l1940M上海科学技术出版社2002 38 中共上海市委宣传部走进世博会M上海人民出版社 39 郑时龄，陈易。世博会规划设计研究M同济大学出版社2006 40 杨越. 2008 年奥运会对北京经济的影响基于投入产出的分析J . 体育科学, 2005 ,25 41陆琪、朱晓舟，奥运会对城市经济的助推作用J人文地理，2005,(4):34-36 42杨柳，上海世博会对城市就业的影响J,合作经济与科技，2010,(386):10-11 wilyes11 收集 博客( 与学习无关) ： /u/1810231802 附录 附件 1：Prod_Model.m clear clc year_prod=1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 272.81 286.43 311.89 324.76 337.07 351.81 390.85 466.75 490.83 545.46 648.30 696.54 781.66 893.77 1114.32 1519.23 1990.86 2499.43 2957.55 3438.79 3801.09 4188.73 4771.17 5210.12 5741.03 year=year_prod(1,:); prod=year_prod(2,:); p=polyfit(year,prod,2) y1=p(1)*year.2+p(2)*year+p(3) plot(year,y1,ks-,year,prod,r-); 附件 2：Prod_Model_Compare.m clear clc year_prod=1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 272.81 286.43 311.89 324.76 337.07 351.81 390.85 466.75 490.83 545.46 648.30 696.54 781.66 893.77 1114.32 1519.23 1990.86 2499.43 2957.55 3438.79 3801.09 4188.73 4771.17 5210.12 5741.03 6694.23 8072.83 9247.66 10572.24 12494.01 14069.87 15046.45 year=year_prod(1,:); prod=year_prod(2,:); y1=15.3763987367162*year.2-60979.5415259772*year+60458172.6766906 plot(year,y1,ks-,year,prod,r-); 附件 3：GDP_Economy.m Income=637 637 659 686 834 1075 1293 1437 1723 1976 2183 2486 3009 4277 5868 7172 8159 8439 8773 10932 11718 12883 13250 14867 16683 18645 20668 23623 26675 28838; Expenditure=553 585 576 615 726 992 1170 1282 1648 1812 1937 2167 2509 3530 4669 5868 6763 6820 6866 8248 8868 9336 10464 11040 12631 13773 14762 17255 19398 20992; Count=size(Income,1); Income=ones(Count,1),Income; b,bint,r,rint,stats=regress(Expenditure,Income); % stats(1)为相关系数 plot(Income,Expenditure,k+,Income,b(1)+b(2)*Income,r); 附件 4：GDP_Environment.m clear clc GDP=17779 20647 23397 25206 27071 30047 32333 35445 40130 46755 52535 58837 68024 75109 78989 ; inviroment=12.29 11.61 4625 38.15 12.16 11.41 4757 43.3 11.7 9.99 4755 43.62 9.63 9 4912 39.09 8.92 8.52 4947 31.09 6.93 7.25 5755 32.68 5.27 6.8 6964 30 4.78 6.49 7440 32.49 4.38 6.11 7799 30.07 3.76 5.64 8834 34.95 3.66 5.11 8482 37.52 3.53 4.83 9428 37.43 3.38 4.76 9591 36.44 2.76 4.41 10436 29.8 2.9 4.12 10059 23.93; cod=inviroment(:,1)*10000; waste_water=inviroment(:,2)*100000000; waste_gas=inviroment(:,3)*100000000; soo=inviroment(:,4)*10000; x=GDP; cod_result=polyfit(GDP,cod,3); cod_integration=vpa(poly2sym(cod_result),10); cod_integration=vectorize(cod_integration); cod_integration=eval(cod_integration); cod_integration Relate_coef_cod=min(min(corrcoef(cod,cod_integration) %相关系数 wilyes11 收集 博客( 与学习无关) ： /u/1810231802 new_cod_result=cod_result(1).*GDP.3+cod_result(2).*GDP.2+cod_result(3).*GDP+co d_result(4); figure(1) plot(GDP,cod,-ro,GDP,new_cod_result,-,LineWidth,2) xlabel(人均 GDP 生产总值（元）) ylabel(工业废水 COD 排放量（ t）) soo_result=polyfit(GDP,soo,3); soo_integration=vpa(poly2sym(soo_result),10); soo_integration=vectorize(soo_integration); soo_integration=eval(soo_i