城镇居民消费水平的预测

・１０・　价值工程　城镇居民消费水平的预测　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　Ｌｅｖｅｌ　ｏｆ　Ｕｒｂａｎ　Ｒｅｓｉｄｅｎｔｓ　罗世超ＬＵＯ　Ｓｌｌｉ—ｃｈａｏ　（乐山师范学院数学与信息科学学院，乐山６１４０００）　（Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ　ａｎｄ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｌｅｓｈａｎ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌｅｓｈａｎ　６１４０００，Ｃｈｉｎａ）　摘要：本文根据１９７８—２００９年的数据建立了Ｌｏｇｉｓｔｉｃ与ＧＭ（１，１）模型，并预测了２０１０—２０２０年我国城镇居民消费水平指数　最后　基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型的缺点考虑阻滞因素对Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型进行改进，得到了与ＧＭ（１，１）模型预测精度接近的模型，同时还能避免ＧＭ　（１，１）模型在中后期预测出现无限增长的情况。　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｄａｔａ　ｆｒｏｍ　１　９７８　ｔｏ　２００９，ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ　Ｌｏｇｉｓｔｉｃ　ａｎｄ　ＧＭ　ｆ１，１）ｍｏｄｅｌ　ａｎｄ　ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ　ｔｈｅ　ｕｒｂａｎ　ｒｅｓｉｄｅｎｔｓ　ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｌｅｖｅｌ　ｆｒｏｍ　２０１０　ｔｏ　２０２０．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓ　ｏｆ　Ｌｏｇｉｓｔｉｃ　ｍｏｄｅｌ　ａｎｄ　ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ　ｂｌｏｃｋｉｎｇ　ｆａｃｔｏｒ，ｉｔ　ｉｍｐｒｏｖｅｄ　ｈｅｔ　Ｌｏｇｉｓｔｉｃ　ｍｏｄｅｌ　ａｎｄ　ｏｂｔａｉｎｅｄ　ｔｈｅ　ｍｏｄｅｌ　ｗｈｏｓｅ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ａｃｃｕｒａｃｙ　ｉｓ　ｃ］ｏｓｅ　ｔｏ　ｔｈｅ　ＧＭ（１，１）ｍｏｄｅｌ，ｗｈｉｌｅ　ａｖｏｉｄｉｎｇ　ｔｈｅ　ｉｎｆｉｎｉｔｅ　ｇｒｏｗｔｈ　ｓｉｔｕａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＧＭ（１，１）ｍｏｄｅｌ　ｉｎ　ｌａｔｅ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．　关键词：城镇居民消费水平；Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型；ＧＭ（１，１）灰色预测模型；Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型的改进　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｕｒｂａｎ　ｒｅｓｉｄｅｎｔｓ　ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｌｅｖｅｌ；Ｌｏｇｉｓｔｉｃ　ｍｏｄｅｌ；ＧＭ（１，１）ｇｒａｙ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ；ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｌｏｇｉｓｉｔｃ　ｍｏｄｅｌ　中图分类号：０２１．３　文献标识码：Ａ　文章编号：１００６—４３１１（２０１３）２５—００１０—０３　Ｏ引言　长率随消费额的增加而减小，当消费水平增长到一定数量　２０２０年是我国步入小康社会的关键一年，为了使我　时会趋于稳定状态。　国社会主义经济更加发展，逐步实现三步走战略而最终实　我们记第ｋ年的城镇居民消费水平指数为ｙｋ，ｙｍ为最　现共产主义，因此有必要提高社会的消费水平，从而提高　高消费水平指数，ｙ０为初始消费水平指数，ｎ为固有增长　整个国家的经济水平，带动整个国民经济的发展，提升我　率，建立模型如下：ｙ　＝—＿＿『—　＿一　（１）　国的国际战略地位。为了使大家较为准确地了解我过步入　小康社会城镇居民的消费情况以及发展前景。我们选取　１９７８—２００９年的数据为样本，以预测２０１０—２０２０年的城镇　居民消费水平指数为目的，建立Ｌｏｇｉｓｔｉｃ与ＧＭ（１，１）模型，　以及对Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型进行改进，并对模型进行了检验，验证　了模型的合理性。　１数据收集与分析　１＋ｆ　一１　ｅ　ｎｋ　＼ｙ０　』　采用最小二乘法进行模型参数估计得到预测方程如　下Ｉ：ｖｋ：　‘　一　一　００５９６ｋ　（２）、　１＋２２９３．８ｅ　我国城镇居民的最高消费指数为２２９４８０：根据式（２）　可以预测出２０２０年的城镇居民消费水平指数１２９６．７１。　２．２　ＧＭ（１，１１灰色预测模型　２．２．１模型的建立　根据２０１Ｏ年《中国统计年鉴》围以及中华人民共和国　国家统计局网站等官方网站，搜集了从１９７８年到２００９年　城镇居民消费水平指数的数据保证了数据的有效性、合理　性和真实性。由于城镇居民消费水平内部规律的复杂性和　我们认识程度的限制，无法分析内在的因果关系，建立合　①记原始数据序列为：ｘｏ＝（ｘｏ（１），）【０（２），　３），…，）【０（ｎ））　②对原始数据进行一次累加得到序列：Ｘ　＝（ｘ。（１），ｘ　ｋ　乎机理规律的数学模型。鉴于此，我们以城镇居民消费指　（２），ｘ１（３），…，ｘ　（ｎ）ｏ其中ＸＩ（ｋ）＝　ｘｏ（ｔ），ｋ＝ｌ，２，３，…，ｎ　ｔ＝ｌ　数水平做为城镇居民消费水平的评价标准，通过对数据散　点图的绘制和数据分析，可以看出城镇居民消费水平是随　着时间的推进呈现增长趋势，前期增长速度较快，中间一　③用微分方程对ｘ　进行描述：　我们称ｄｉ（ｋ）＝ｘ　（ｋ）一Ｘｉ（ｋ—１）为序列Ｘ。（ｉ＿０，１）的灰导数；称　ｄ（ｋ）＋ａｚ　（ｋ）＝ｂ为灰色微分方程即ＧＭ（１，１）模型。　小段时间平稳，后来增长速度又逐渐增加。因此可以采用　其中Ｚ１（ｋ）＝　ｘ　）＋（１一　）ｘ　（ｋ－１）。ｄ∈［０，１］为ＧＭ（１，１）模　ｏｇｉＬｓｔｉｃ阻滞增长模型和ＧＭ（１，１）灰色预测模型来进行拟　型的权重系数，一般取仅＝０．５（此时称Ｚ１＝（Ｚｌ（２），Ｚ１（３），…，ｚ　合并预测出我国城镇居民消费水平的发展趋势，使我国人　ｆｎ））为Ｘ　的紧邻均值生成序列），ｂ为内生变量，它反映外　民了解我国经济发展的趋势，为尽快实现小康社会而不断　部环境对系统整体的作用，需要识别确定，ａ为系统变化　贡献力量，实现经济的快速和稳定发展。　参数，表明了系统整体的动态特征。　２模型的建立与求解　④由最小二乘法求得ａ＝（ａ，ｂ）　：（Ｂ　Ｂ）　Ｂ　Ｙ　２．１　Ｌｏｇｉｓｔｉｃ阻滞增长模型的应用消费增长要受到　多种因素的影响，诸如个人认知、消费观念、社会发展等，　但从总体上来说，消费水平增长到一定数量时消费水平增　作者简介：罗世超（１９８６一），男，四川犍为人，乐山师范学院数学　与信息科学学院，助理实验师，理学学士，研究方向为　其中为Ｂ数据矩阵，Ｙ为数据向量，ａ为参数向量。　一　Ｚ１（２）　１　ｌｌ　ｘ　ｆ２、　一Ｂ：　ｚ　（３）　１　１，Ｙ：１　＂ｘ－。Ｕ（＼－３）／　ｘ０（ｎ）　数学建模。　Ｖａｌｕｅ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　⑤求出预测模型为：；。（ｋ＋１）＝（　（１）一　）ｅ一＋　主。（ｋ＋１）＝Ｘ～　（ｋ＋１）一　，（ｋ）＿ｘｏ（１）一　一。删）　２２２模型的求解根据最小二乘法计算得到ａ＝－０．０６４７，　ｂ＝８９．８７：从而可以得到城镇居民消费水平的预测模型为：　程的平衡解，由式（５）可得ｌｉｍ　ｙ（ｃ）：　ａ，称　ａ为（４）式得稳　ｐ∞　Ｄ　Ｄ　定平衡解。由此可知不论开始时居民消费水平如何，经过　长期的时间以后，消费水平将稳定在　。　Ｄ　那么对于确定ａ，ｂ的值，假设：ｙ（ｔｏ）－ｙ０，ｙ（ｔ１）－ｙ。，ｙ（ｔ２）＝ｙ２　；，（ｋ＋１）：（ｘ。（１）一＿ｂ＿　，／ｅ－￣＋ｂｂ　＝１４８９．２４ｅ０．０６４７ｋ一１３８９・２４　ｔ￣ａ　ｔｌ＿ｔｏ＝ｔ／＿ｔｔ＝，ｒ，由（５）式得ｙ・　＝＿　’ｙｚ＝　～Ｘｏ（ｋ＋１）＝　（ｋ＋１）－ｘ　（ｋ）＝９３．２９ｅ　（３）　——＿　变形得到　根据式（３）可以预测出我国２０２０年的城镇居民消费　ｂｙ１＋（ａ—ｂ）ｙ１　ｅ　水平将会是１４１２。由于消费水平逐年增加，即消费水平与　时间之间是正相关的关系，如果按照这样的前景发展下　去，实现我国步入小康社会的战略目标，是可观的。　　ｌ＝　＋（　一旦ａ）ｅ　　３模型检验及评价　３．１　Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型的检验以及评价通过计算得知可　　Ｉ＝　＋（　一　）ｅ一　（６）决系数Ｒ２＝０．９７３５，可以看出拟合优度较高，效果极好。另　从而ａ：　ｌｎ　兰　二　（７）　外还能计算出平均相对误差为７．３２％，模型精度也相对较　．　Ｙ０ＩＹ２－Ｙｌ　Ｊ　高，可以用作初步预测。但是此模型在进行求解时会随着　ｂ：兰ｉ　竺二　！』　（８）　迭代初值的变化而变化，具有不稳定性，因此在进行求解　时对初值的选取要求较高。　３．２　ＧＭ（１．１）模型的检验以及评价灰色预测模型的检　令ｙ∽＝　，则由（６）式得到　＝｝＋（　１一　）ｅ　，　验主要分为三个方面：残差检验、关联度检验、后验差检　即ｅ　’：　验。若三种检验都在允许的范围内，则可以用所建立的模　５）式近似的形式上简单的表达式　ａ—ｂｙｏ　，所以与（型进行预测：否则应进行残差修正。　根据灰色预测模型的检验规则，我们通过计算得到该　ｙ（ｔ）＝——ｌ＋ｅ　＿ｕ衙　（９）　型精度较高：关联度ｒ＝０．６１７８＞０．５满足ｐ＝Ｏ．５时的检验准　由最小二乘法求解得到ａ＝１５７９８５．４，ａ＝０．０６４９１，ｔ　＝　１９　后验差检验可知模型精度为优。因此，此模型具有很高的　１１４，代入式（９）得到：ｙ（ｔ）＝—　（１０）　ｌ＋ｅ　同时也可以计算出可决系数Ｒ２＝０．９９９８，与Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模　通过根据式（１０）计算得到２０２０年我国城镇居民消费　水平为１４０５．９，这个结果与ＧＭ（１，１）预测结果１４１２非常　为３．７２％也比Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型的平均相对误差７．２３％小，从　相近，可见改进后的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型在预测效果较之更好。其　而更加说明ＧＭ（１，１）灰色预测模型的优越性，ＧＭ（１，１）模型　可决系数Ｗ＝０．９９６８，可以看出模型的拟合优度也较高，效　能够很好地应用于短期预测。但在使用灰色预测模型时自　果较好；其平均相对误差为３．７９％比直接应用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模　变量必须为等间距增长方可使用，在非等间距时使用就不　型预测（７．３２％）较小和ＧＭ（１，１）模型（３．７２％）也很接近。　如拟合那么方便，而且随着时间的增长还会出现无限增长　这就充分说明改进的ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型对于城镇居民消费水平　的预测效果更好，更加的符合实际情况，精确的反映出我　４模型的改进　国的城镇居民消费水平的发展趋势，按照这样的情况来　虽然ＧＭ（１，１）模型的预测效果较好，但是ＧＭ（１，１）模型　看，我国的消费水平是逐年上升的，但是将是以一个相对　稳定的缓慢上升的趋势，符合我国的基本国情。　仅适用于短期预测。现在从另外一个角度考虑阻滞增长模　型，在上述Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型的基础上增加一个阻滞因素一ｂｙ２　将求解结果代入式（４）画出　～ｔ关系（图１）以及根据　ｂｔ　（ｂ＞０），其作用是使纯增长率减少，如果我国的经济发展较　式（１０）画出我国城镇居民消费水平变化趋势（图２）。从图　快，使得出现供不应求，此时ｂ减小；反之ｂ增大，故建立　１可以看出我国城镇居民消费水平将从改革开放后１１４　方程｛誓－ｙ（ａ　ｙ）（ａ＞。＇ｂ＞０）　（４）　年（即２０９２年）增长速度达到最大，而从图２中可以看出　将在２２０６年达到最高并处于稳定消费状态，这种发展趋势　【ｙ（ｔｏ）＝ｙ０　是比较符合我国城镇居民实际情况，可以用作中长期预测。　５结束语　ｙ（ｔ）　ａＹｏ　（５）　Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型在社会经济领域应用广泛，它不仅大体　上描述消费水平及多种数量关系的变化趋势，而且对本文　令（４）式右边为０得到ｙ。＝０，ｙ　＝ｂ中城镇居民消费水平的调查研究数据的统计与分析相对　，称他们为微分方　ａ合理，通过ＧＭ（１，１）模型的建立于求解，较为真实的体现　・ｌ２・　价值工程　工信部直属高校发明专利状况分析　Ｐａｔｅｎｔ　ｆｏｒ　Ｉｎｖｅｎｔｉｏｎ　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｉｅｓ　Ｄｉｒｅｃｔｌｙ　ｕｎｄｅｒ　ｔｈｅ　Ｍｉｎｉｓｔｒｙ　ｏｆ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ　ａｎｄ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　郭剑坤ＧＵＯ　Ｊｉａｎ－ｋｕｎ；姚静ＹＡＯ　Ｊｉｎｇ；韩薇ＨＡＮ　Ｗｅｉ　（南京航空航天大学，南京２１００１６）　（Ｎａｎｊｉｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ　ａｎｄ　Ａｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ　２１００１６，Ｃｈｉｎａ）　摘要：文章以１９８５年至２０１２年Ｘ－信部直属高校申请的发明专利数据为基础，从专利申请趋势、发明专利ＩＰＣ构成、技术合作情　况、技术骨干情况等角度分析了专利现状，并提供建议。　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｐａｔｅｎｔｓ　ｆｏｒ　ｉｎｖｅｎｔｉｏｎ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｄａｔａ　ｏｆ　ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｉｅｓ　ｄｉｒｅｃｔｌｙ　ｕｎｄｅｒ　ｔｈｅ　Ｍｉｎｉｓｔｒｙ　ｏｆ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ　ａｎｄ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｆｒｏｍ　１９８５　ｔｏ　２０１２，ｔｈｉｓ　ｅｓｓａｙ　ａｎａｌｙｓｅｄ　ａｎｄ　ｐｕｔ　ｆｏｒｗａｒｄ　ｐｒｏｐｏｓａｌｓ　ａｃｃｏｒｄｉｎｇｌｙ　ｏｎ　ａｃｔｕａｌｉｔｉｅｓ　ｏｆ　ｐａｔｅｎｔ　ｏｆ　ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｉｅｓ　ｆｒｏｍ　ｔｒｅｎｄｓ　ｏｆ　ｐａｔｅｎｔ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，ｃｏｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ　ｏｆ　ＩＰＣ　ｏｆ　ｐａｔｅｎｔ　ｏｆ　ｉｎｖｅｎｔｉｏｎ，ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ　ｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎ　ｓｔａｔｕｓ，ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　ｂａｃｋｂｏｎｅ　ｓｔａｔｕｓ，ｅｔｃ．　关键词：发明专利；分析；工信部直属高校　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｐａｔｅｎｔ　ｆｏｒ　ｉｎｖｅｎｔｉｏｎ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ；ａｃｔｕａｌｉｔｙ　ａｎａｌｙｓｉｓ；ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｉｅｓ　ｄｉｒｅｃｔｌｙ　ｕｎｄｅｒ　ｔｈｅ　Ｍｉｎｉｓｔｒｙ　ｏｆ　Ｉｎｄｕｓｔｙ　ａｎｄ　Ｉｎｒｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　中图分类号：Ｇ３５０　文献标识码：Ａ　文章编号：１００６—４３　１　ｌ（２０１３）２５—００１２—０３　Ｏ引言　明专利数据进行了统计分析，为高校今后更好的开展知识　当今世界，随着知识经济的发展，知识产权日益成为　产权保护工作、制定科技创新政策提供依据。　国家发展的战略性资源和国际竞争力的核心要素［１】。高校　１数据检索与数据处理　的知识产权主要以专利为主，专利状况在一定程度上代表　为全面了解专利状况，多角度分析专利所反映的情报　了高校知识产权的整体水平翻。我国将专利分成发明、实用　信息，本文检索并获取了国家知识产权局网站截止２０１２年　新型、外观设计三类，其中发明是指对产品、方法或者其改　１２月３１日公开的工信部直属高校１９８５年至２０１２年申请　进所提出的新的技术方案。另外，由于发明专利需经过新　的发明专利数据，校验处理后得发明专利数据２３２５５条。　颖性、创造性、实用性等实质审查，相比其它专利更能代表　２发明专利趋势分析　较高技术创新水平，因此发明专利已经成为反映高校技术　２．１发明专利申请及授权趋势总体分析在我国专利　创新能力和综合实力的重要科技指标之一。借助先进技术　法实施的第一天（１９８５年４月１日）工信部直属高校共申　手段建立发明专利数据库，通过对专利信息进行数据规范　请了ｌ０项发明专利，其中哈工大申请５项，北理工申请３　化处理后，可直接以专利原始著录项信息作为要素进行统　项，南理工申请２项，其余４所高校也相继在１９８５年内递　计分析。本文对工信部七所直属高校（北航、北理工、哈工　交了发明专利申请：工信部直属高校１９８５年共申请了３７　大、哈工程、南航、南理工、西工大）１９８５年至２０１２年的发　项发明专利。说明工信部直属高校知识产权保护意识启蒙　较早，在我国专利法实施之初，已经有目的的对一些研发　基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金资助，Ｎｏ．ＮＲ２０１２０４６。　成果申请专利保护。　作者简介：郭剑坤【１９７８一），男，江苏南京人，知识产权主管，助理　工信部直属高校发明专利申请经历三个阶段四：认识　研究员，硕士，研究方向为知识产权管理及专利分析；　阶段：１９８５—２００１年，年度发明专利申请量基本都处在５０　姚静（１９８３一），女，江苏南京人，项目主管，助理研究员，　２００２—２００４年，此阶段年度发明专　硕士，研究方向为知识管理：韩薇（１９８２一），女，江苏南　件以下；逐步发展阶段：京人，项目主管，助理研究员，博士生，研究方向为项目　管理。　利申请量出现爆炸式增长，年度发明专利申请量增长率超　过６０％：稳定增长阶段：２００４至今，发明专利申请量稳步　Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型很多，本文只是采用了其中一种方法，此模型　不仅短期预测与ＧＭ（１，１）预测效果相似，而且还能够对我　国城镇居民消费水平进行较为准确的中长期预测。　参考文献：　『１１李争艳．用回归方法预测我区城镇居民消费水平『Ｊ１．内蒙古　民族大学学报，２００８，１１．　ｆ２伟滢坤．我国城镇居民消费水平的分析与预测，２０ｌｌ，０３．　马志明，耿生玲，尚次．基于多元统计的居民消费水平评价　ｌｉｔ　１　～ｔ关系　图２我国城镇居民消费　水平变化趋势　模型及应用『Ｊ１．数学的实践与认识，２００９，０８．　『４］ｔ映，李晓慧，胡超．四川省城镇居民消费水平和消费结构　了目前整个消费水平的发展趋势，可以看出我国在步入小　的实证分析『Ｊ］．区域经济，２０１０，０９．　康社会２０２０年的城镇居民消费水平前景乐观。改进的　ｆ５１中国统计局。２０１０中国统计年鉴，２０１１．