中国主要海洋产业预测研究

【前言】中国主要海洋产业预测研究由文秘帮小编整理而成，但愿对你的学习工作带来帮助。1.1级比检验、建模可行性判断 对给定序列 X=（x（1），x（2），…，x（n））， 计算级比 σ（k）=x（k-1）/x（k）（1） 进而获得级比序列 σ=（σ（2），σ（3），…，σ（n）（2） 然后检验级比σ（k）是否落于可容覆盖区间内。 当k=2，3，…，σ（k）均落于可覆盖，则该序...

摘要：海洋经济日益成为国民经济新的增长极，加强对海洋经济的预测对于促进海洋经济的发展，编制海洋经济计划和制定海洋政策措施有着重要的理论和实践意义。运用灰色理论，利用历史数据，构建海洋经济预测模型，并对中国六大主要海洋产业2007―2015年的产值发展趋势进行了预测。

关键词：海洋经济；预测模型；灰色理论；海洋产业

中图分类号：F062.9文献标志码：A文章编号：1673-291X(2009)08-0054－03

21世纪是海洋世纪，海洋丰富的资源为国民经济的发展提供了新的动力，世界各国都以全新的目光来关注和重视海洋。海洋经济已经成为国民经济的重要组成部分，中国海洋经济发展速度很快，自20世纪90年代以来，每年都以两位数速度增长，但与世界水平相比，中国海洋经济还有很大的发展空间。因此，加强预测工作，对于确定海洋战略目标、编制海洋规划和制定海洋发展政策就显得十分重要。由于影响海洋经济发展的因素很多，整个系统结构不易明确，作用原理难以阐述清楚，但对系统的最后结果总能得到一些资料和信息，即可以知道每年的海洋产业总产值，因而海洋经济发展可视为灰色系统。因此，可以应用灰色理论建立海洋经济发展动态预测模型。

灰色预测模型是近年来被广泛应用于经济领域的预测方法之一。灰色理论认为，在样本容量较小和原始数据不完全的情况下，研究对象仍然是具有一定整体功能的，可以通过研究整体的变化规律来建构动态的预测模型。由于海洋经济结构复杂，数据不完全，因此，可以用灰色动态模型进行预测。基于灰色系统理论的灰色模型主要有GM（1，1）一阶微分预测模型。GM（1，1）模型是基于随机的原始时间序列，经按时间累加后所形成的新的时间序列呈现的规律。当原始时间序列隐含着指数变化规律时,灰色模型GM（1，1）可成功地进行预测。灰色模型GM（1，1）用作短期预测时，一般能取得较高的精度。而用作长期预测时,由于经济系统运行起伏较大,往往产生较大的偏差。用灰色模型GM（1，1）进行预测一般包括GM（1，1）建模、模型检验和预测3个步骤。

1.1级比检验、建模可行性判断

对给定序列

X=（x（1），x（2），…，x（n）），

计算级比

σ（k）=x（k-1）/x（k）（1）

进而获得级比序列

σ=（σ（2），σ（3），…，σ（n）（2）

然后检验级比σ（k）是否落于可容覆盖区间内。

当k=2，3，…，σ（k）均落于可覆盖，则该序列可作GM（1，1）建模和进行数列灰预测[1]。

1.2数据变换处理

对于级比检验不合格的序列，必须做数据变换处理，使其变换后的序列，其级比落入可容覆盖中。通常变化处理途径有平移变换、对数变换和方根变换。

1.3GM（1，1）模型建模

GM（1，1）模型的构造方法是把离散的原始数据进行N次累加，得到规律性较强的序列，对累加生成序列建模，经累加后的时间序列可以用以阶微分的解来逼近[2]。其主要过程如下：

令x=x（1），x（2），L，x（n）

经一次累加后形成，x（k）=x（m），x可以建立一阶微分方程GM（1，1）：+ax（t）=u

式中，a，u为待定系数，可以按照最小二乘法求解，=BBBy。

首先构造GM（1，1）的数据矩阵B和数据向量Y，如下式：

B=-x（1）+x（2）-x（2）+x（3） L L L L L-x（n-1）+x（n），

y=x（2），x（3），L L x（n），（3）

利用上述方法可以得到微分方程的解为白化响应式：

（k）=x（0）-e+

其中a，u为模型的待定参数，（k）为原始数据的累加量。由GM（1，1）得出的（k）是一次累加量，为得到k∈（n+1，n+2，…）的预测值还须将其还原为（k），即：

（k）=（k）－（k－1）（4）

1.4 GM（1，1）模型的可靠性检验

构建好预测模型后，必须对模型的可靠性进行验证，其检验方法一般采用残差大小检验、关联度检验和后验差检验等。本文采用后验差检验，即分别计算实际数据离差S和残差的离差S，后验比c和小误差概率p，其公式如下：

s=x（k）-（k），s=q（k）-（k），c=（5）

p=q（k）-＜0.6745s，当p>0.95和c

由于中国海洋经济统计口径的修正，本文主要利用灰色动态模型对2007―2015年的海洋渔业、海洋船舶工业、海洋盐业、海洋油气业、海洋交通运输业、滨海旅游业六大主要产业进行灰色模型的构建和预测。考虑到数据的连贯性和可比性，本文采用2001―2006年的有关统计数据作为原始数据进行灰色系统预测[3]，尽管6年的样本容量对于长期预测略显不足，但灰色模型能够在较少的样本情况下做出比较精确的预测。

2.1主要海洋产业产值级比界区检验

已知原始数据数目n=6，有界区：（e，e）=（0.846，1.1813）[4]。只有各点的级比均落入此区间，原序列建模才有意义；级比点未落入此区间，则不能用原序列作满意的GM（1，1）建模，需对原始数据序列进行数据处理，经检验处理后的新序列在可容范围之中，才可建立预测模型。利用（1）式，对表1中2001―2006年六大主要海洋产业产值数据进行级比计算，得到级比序列σ（k）：

海洋渔业：

σ=（1.13，1.03，1.45，1.16，1.03）

海洋船舶工业：

σ=（1.3060，1.3863，1.3963，1.1040，1.4014）

海洋盐业：

σ=（0.99，0.68，1.14，1.78，0.76）

海洋油气业：

σ=（1.12，1.30，1.27，1.24，1.52）

海洋交通运输业：

σ=（1.70，1.22，1.49，1.21，0.88）

滨海旅游业：

σ=（1.15，0.87，1.34，1.50，0.93）

经级比计算发现，海洋渔业和海洋船舶工业各点级比均落入此区间，可直接建立GM（1，1）预测模型。海洋盐业2005年的级比、海洋油气业2006年的级比、海洋交通运输业2002、2003年的级比、滨海旅游业2003、2005年的级比均不在可容覆盖范围值内，需对原始数据序列进行方根变换处理，由此得新序列X（k），

海洋盐业：

X（1）=（9.54，9.49，7.81，8.35，11.13，9.70）

海洋油气业：

X（2）=（17.91，18.99，21.16，24.39，27.18，33.48）

海洋交通运输业：

X（3）=（28.09，36.63，43.66，49.34，54.22，50.84）

滨海旅游业：

X（4）=（50.03，53.62，50.13，58.04，71.08，68.60）

经二次级比判断，开方后的序列级比点均落入（0.846，1.1813）可容范围之内，可建立GM（1，1）预测模型。

2.2主要海洋产业灰色GM（1，1）预测模型建立

根据上述级比判断可知，海洋渔业、海洋船舶工业可直接用原始数据建模，而海洋盐业、海洋油气业、海洋交通运输业、滨海旅游业需在新序列X（k）基础上建立模型。通过（3）式，构造数据矩阵B，数阵向量Y和两个待估参数a、u的计算，得出六个主要海洋产业总产值预测模型：

海洋渔业：（k）=14984.58e-12728.01（6）

海洋船舶工业：（k+1）=158.14e-141.04（7）

海洋盐业：（k+1）=200.04e-190.50（8）

海洋油气业：（k+1）=119.13e-101.22（9）

海洋交通运输业：（k+1）=483.73e-455.64（10）

滨海旅游产业：（k+1）=568.176-518.14（11）

2.3预测模型检验

运用公式（5）对上述六个主要海洋产业产值GM（1，1）模型进行后验差检验，结果见表2。

通过残差检验，误差概率P和方差比C都在允许范围之内，可用所建模型进行预测，预测值基本反映各产业发展趋势。

3.1主要海洋经济产业产值预测

根据灰色预测模型（6）～（11）式计算出，2007―2015年中国六个主要海洋产业预测产值见表3。预计到2015年，其产业产值分别为19 650.79、11 475.01、216.38、13 987.79、12 407.73、23247.10亿元。

3.2中国海洋经济主要产业发展趋势分析

灰色预测研究结果的一系列数据表明，中国的海洋经济发展在此后的8年中将会持续加速发展的态势。经预测，2015年海洋经济总量将达到123 930亿元，海洋渔业、海洋交通运输业、海洋盐业、海洋油气业、海洋船舶工业、滨海旅游业六大主要海洋产业总产值将达到80 984.8亿元。其中，海洋油气业和海洋船舶业发展较快，平均年增长率分别达到33%、29%；比较而言，海洋盐业发展速度较慢，增长率仅为8.8%。伴随着滨海旅游的兴起，海洋旅游业和海洋交通运输业等服务性产业发展迅速，在海洋经济中的比重将不断增大。随着海洋科技的进步，海洋油气业将得到快速发展，成为中国能源的重要来源。另外，随着中国循环经济，节约经济的不断兴起和蓬勃发展，未来海洋经济的发展与现在基于高成本发展的情况是不同的，将是真正意义上的绿色可持续型发展型。可以预见，在科技的支撑下，中国海洋经济将会进入发展的“快车道”，从海洋大国转变为海洋强国。

灰预测模型既具有差分性质又具有微分性质，模型在关系、性质、内涵方面具有不确定性，使模型的灵活性较好，更加符合现实情况[5]。但是数列灰预测模型仍然是以历史数据为依据的，由于国家海洋局对海洋经济统计口径不断地进行修正，使得实际数据与预测数据相差较大，影响模型的精度。另外，数列灰预测模型建立后不是通用的，只对邻近的时间段的预测准确率较高，越向后发展其误差就可能越大，并且预测比较简单，但它能较为正确地显示产业发展趋势。通过灰色预测经济法可知，中国的海洋经济到2015年将会持续快速发展的势头，同时，在海洋经济迅猛发展的过程中，应注意海洋环境的保护与修护，坚持发展速度和效益的统一，提高海洋经济的总体发展水平，坚持经济发展与资源、环境保护并举，保障海洋经济的可持续发展，坚持科技兴海，加强科技进步对海洋经济发展的带动作用，坚持有进有退，调整海洋经济结构，全面推动海洋经济发展。

参考文献：

[1]邓聚龙．灰预测与灰决策[M]．武汉：华中理工大学出版社，2002：118-120.

[2]李学伟，关忠良，陈景艳．经济数据分析预测学[M].北京：中国铁道出版社，1998：200-212.

[3]中国海洋经济统计公报（2001―2007）,资料来源：www.soa.省略

[4]Deng Julong,On judging the admissibility of grey modeling via class ratio[J].The Journal of Grey System,1993，（4）：249.

[5]殷克东，等．基于数列灰预测的海洋经济预测[J] 海洋经济，2007，（7）.