公路运输业对国内生产总值的影响分析

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1、第二组组员：程志超高宇丁熊组长：赵洋40公路运输业对于国内生产总值的影响分析摘要交通运输业是核算国民经济的重要成分，而是体现一个国家综合国力的硬性指标。因此，本文研究公路运输业对于国内成产总值的影响分析具有重要意义。对于问题一，对附件一中与年收入有关的数据进行主成分分析，得到运输业对于其余产业经济影响的定性分析，进而对带动的增长效应进行研究，运用线性回归模型拟合函数：，得到公路运输产业带动其余产业增加值的定量分析。对于问题二，利用附件二的投入产出表，建立一个比较完善的投入产出模型。根据建立的投入产出模型求得运输业带动国民生产总值的增长系

2、数0.9435，对相关行业的波及效果21.72，以及带动就业712（人/亿元）。进而定量分析得到运输产业对于的增长效应。在调整调查项目时，一方面根据模型所需增加新指标，如：购买车辆时政府的补贴，各个城市的就业人数；另一方面根据题目要求剔除旧指标，如：结算形式（1、现金2、转账）。对于第三问，针对附件三中的数据指标，首先，进行主成分得到一些包含重要信息的数据指标，并进行必要的合并形成新的指标。然后，建立层次分析模型，得到这些指标对目标层（投资资金比例）的权重系数。再次，根据模糊数学模型求得这些指标作为一个整体对目标层的影响值。最后，将各个

3、城市的影响值进行比较就能够得出每个城市所占投资资金的比例系数。因此再利用模型预测未来五年的投资资金的比例，如2012年：。对于问题四，为利用附件3的数据对问题一的模型进行修正，本文对附件3的表格进行汇总，得到该省的经济指标数据。然后利用二次指数平滑法预测出2012的数据，并利用灰色关联度筛选出相关性较高的经济指标。最后采用熵权法求得筛选出指标的权重为，以作为其对国内生产总值的影响系数，并得出影响程度的函数关系式：，从而定量的分析交通运输业对国内生产总值的拉动情况，提高了问题一模型的精度。关键词：投入产出模型主成分分析法线性回归层次分析法

4、模糊数学灰色系统二次指数平滑熵权法40一．问题重述交通运输作为国民经济的载体，沟通生产和消费，在经济发展中扮演着极其重要的角色。纵观几百年来交通运输与经济发展的相互关系，生产水平越高，就越要求基础结构超前发展。工业化时期的基础结构，已经不允许交通运输滞后。进入现代化社会，经济社会对交通运输的要求本质上就是超前的，交通运输是国民经济的先行官，发展经济，交通先行，是经济发展的内在规律。发展公路运输对国内生产总值（）增长的贡献产生于交通建设和客货运输两个阶段，表现为公路运输对国民经济的直接贡献、波及效果、对于相关行业的直接消费以及创造就业机会

5、等几个方面。某省的统计部门想通过调查研究的方法估计公路运输业对于的影响，通过随机发放问卷，获得了附件1中所示的数据，该数据为真实调查得到的原始数据。问题1：请你建立合理的数学模型，估计该省公路运输业对于的影响。问题2：考虑所获得数据的情况，如果由你来设计调查项目，为了能够提高问题1中模型的精度，需要对现有的调查项目做哪些调整，并请陈述理由。问题3：附件3给出了该省主要城市的公路运输统计数据。请建立合理的数学模型，给出未来五年公路运输投资资金在各市的分配比例。问题4：请根据附件3给出的数据，对于问题1的结果进行修正，详细陈述修正的理由。二

6、．问题假设1.假设题目中的公路运输业只包括：交通运输设备制造业，公路建造业以及交通运输及仓储业。2.假设附件表2在问题一中对于公路建筑业这一行中缺失的数据都记做空值。3.假设附件表1中城市编号以及县城编号和附件表3中一一对应。4.假设生产部门保持原有计划按比例协调发展。5.假设表中有的数据过于庞大，因此可以理解为坏数据，则直接处理掉与该数据有关的任何指标。三．符号说明：表示第部门和第部门之间的产品流量。：表示第个部门的总产值或总投入量。：表示第个部门的的最终产品。即在表示第部门的产品中可供社会最终需求的产品。：表示第个部门的增加值。：表

7、示第个部门在生产过程中所消耗的固定资产价值。：表示第年的就业人数。：表示年份。：表示就业系数。：表示在问题三中表示准则层的变量。：表示在问题三中相对于的重要程度。:表示准则层下各个指标的权重集。四．问题分析对于问题一，题目要求估计公路运输业对于的影响。首先，由于数据比较庞大，所以对附件一的数据进行预处理，找出其中相对关联比较大的指标数据。然后主要在两方面求解对于的影响，40一方面定性的分析运输产业给相关产业带来的经济效应，另一方面，分析运输产业给中间产业带来的经济增加值。最后，综合分析公路运输业对飞影响程度。对于问题二，本文建立投入产出

8、模型从公路运输对国民经济的直接贡献，波及效果及相关行业的直接消费影响，以及创造就业机会等四个方面，分析公路运输业对于的影响程度。在对模型结果深刻分析的基础上，重新设计调查问卷的项目，补充其所没有的，去除其不