上海世博会影响力的定量评估.doc

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1、上海世博会影响力的定量评估摘要本文对2010年上海世博会的影响力进行了定量评估，利用互联网数据，建立了两个数学模型。在模型一中，为了对上海世博会的影响力程度进行定量分析，引入一种新的多指标决策与综合评价的方法——主成分投影法来进行影响力的评价。首先，我们遵循建立指标体系的系统性、可比性、科学性和适用性的原则，经过初选、分析、筛选、归并，选出影响力评价指标体系（见表1）。为了便于对量纲不同的各指标进行综合评价和相互比较，我们采用极差变换法对各指标数据值进行无量纲化和标准化处理，则所有的指标值都转化为了0

2、~1之间的可以统一度量的分值，并将这些分值作为评价矩阵。为了表示各指标的相对重要程度，我们通过主观赋权法确定指标权重，得到归一化加权后的样本矩阵。为了过滤掉指标间的重复信息，将加权后的样本矩阵用正交变换的方法得到新的样本评价矩阵。通过构造理想评价向量求出样本矩阵在理想评价向量方向上的投影值。对于模型二，我们采用本底趋势线模型的方法为世博会这一重大事件对上海服务性行业的影响力进行了定量评估。首先，我们选取公用事业投资额（x1）、市政建设投资额(x2)、存量房成交套数(x3)、餐饮业从业人数(x4)这几个

3、方面作为服务性行业的影响指标。为了弥补2010年各指标值统计数据不完全的不足，我们采用MATLAB软件和灰色预测GM(1,1)模型的方法对2010年各指标的值进行预测，得出的结果见表，从而得出事件效应趋势线数据的实际值（见表）。然后，采用在趋势线分析基础上的直线内插即内插方程线性模型的方法对这些实际值进行订正，求出事件效应趋势线内插后的数据即内插值（见表）。我们依据本底趋势线的数学模型和统计数据时间序列的变化趋势选配最优本底线，再根据最小二乘原理进行数据的最优拟合，建立各指标的本底趋势线方程。根据这些

4、本底趋势线方程计算出各个指标的本底值，从而得出2006~2010年世博会对各个指标在的影响值，结果显示世博会对上海市公用事业投资额、市政建设投资额、存量房成交套数和餐饮业从业人数的影响值分别为316.2697亿元、936.9401亿元、104058套、5.2261万人，这些数值也就是上海世博会对服务性行业中公用事业投资额、市政建设投资额、存量房成交套数、餐饮业从业人数这几个方面所带来的效应。由此可关键词：影响力评价指标体系；主成分投影法；本底趋势线模型；灰色预测GM(1,1)；内插法和外推法一、问题重

5、述自1851年第一届世博会以来，历经一百五十余年的传承与发展，它日益焕发出新的光彩。作为影响城市发展的“大事件”，世博会为举办国带来了诸多机遇。以点带面，辐射全国，拉动宏观经济发展，催生“世博”经济圈，带动相关产业的发展；提升城市的基础设施建设，完成城市的整体功能升级；提高城市的国际知名度，完善城市人文精神和文化的塑造等等，数之不尽。2010年世界博览会会址花落中国上海，申博的成功将给中国的经济发展、科技进步和文化交流带来历史机遇和巨大的推动作用，尤其是对上海的现代服务业的发展带来巨大机遇。世博会的筹

6、备和成功举办需要大量的规划工作和投资，由此将带动房地产、商业、信息服务等领域的投资和规划，同时世博会需要高水平的融资、管理、法律等专业服务。无疑，世博会对这些服务业提出了新的发展要求，并将间接拉动它们的发展。综上所述，世博会对举办国的影响力是巨大的。也由此引出了我们的亟待解决的问题：定量分析上海世博会的影响力。二、问题分析该问题是在已知世博会具有影响力的前提下，通过相关数据，定量的分析上海世博会的影响力程度。通过阅读大量的资料，我们对世博会影响力做如下定义：世博会影响力是指举办国的经济增长、历史文化、

7、科技成果因影响而产生的发展变化和改变其他国家对世博会的认识与定位的能力。基于此，我们从上海的服务业入手，通过分析整合服务业相关数据，建立上海世博会影响力评价指标体系模型，横向的与历届世博会影响力比较；再建立本底趋势线模型纵向的通过服务业的巨大变化来反映世博会影响力。由此通过纵向和横向两方面的诠释，从而得出比较客观的反应上海世博会的影响力定量指标。三、模型假设及符号说明3.1模型假设3.2符号说明：服务性行业所包括的4个指标，i=1,2,3,4：第n年各指标经内插方程订正后的订正值：第i个指标的本底趋势

8、线方程的因变量，i=1,2,3,4：本底值与实际值的相关系数四、模型的建立与求解4.1模型一的建立从影响力评估的角度来看，现有的相关研究主要存在两个方面的问题：一是单独进行影响力评估并为世界所公认的专门研究目前还很少见。二是在少量的影响力评价的研究中，更多的是对世博会所产生影响进行的定性分析。影响力评估不能只局限于文字本身，需要更多的事实数据来阐释影响力本身所产生的作用和效果。要全面地描述世博会的影响力、准确地把握世博会影响力，应该采用若干指标来描述，以