资源描述：
《基于可计算一般均衡模型城镇建设用地需求预测的研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、广西师范学院硕士学位论文摘要科学的选用城镇建设用地需求量预测的方法对城镇建设用地在未来一段时间内的增长进行预测，可以促进土地资源的优化配置，从而推动宏观社会经济整体的发展。从微观层面上来讲，在一个整体的经济系统内，研究未来一段时间内城镇社会经济中各行业对城镇建设用地的需求量，能够为规划者和决策者提供更加可信赖和更直观的预测结果，使规划更具有战略性、科学性、实用性和可操作性，真正起到对经济社会发展的宏观调控作用，起到土地管理的“龙头”作用。本文主要分为三大部分：第一部分是研究背景和理论分析，包括第1、2章。介绍了本文的研究
2、背景和意义，接着对所研究的内容进行了综述，提出了本文的研究方法、思路、研究框架和可能的创新；第二部分是数据处理和模型构建，包括第3、4章。根据本文的研究目的，细分出了城镇建设用地整理活动和城镇建设用地产出的商品账户，并考虑将土地使用税加入到SAM中进行核算，根据交叉熵法对SAM进行了平衡。根据平衡的SAM，建立了南宁市城镇建设用地的可计算一般均衡模型，在模型中加入了城镇建设用地整理方程组以区别于传统的可计算一般均衡模型，为了预测未来南宁市城镇建设用地的需求量，又添加了准递推动态方程组。第三部分是模型的求解与结果的分析，包
3、括第5、6章。介绍了模型的求解工具——通用数学建模系统（GeneralizedAlgebraicModelingSystem，GAMS）的特点以及开发步骤，并介绍主要的计算过程。接着对模拟结果进行分析并与《南宁市土地利用总体规划（2006—2020年）》中的城镇工矿用地新增指标做了对比分析。最后第7章对全文进行了总结并展望了未来的一些研究方向。关键词：可计算一般均衡模型；城镇建设用地预测；南宁市I基于可计算一般均衡模型的城镇建设用地需求预测研究——以南宁市为例ABSTRACTItcanpromotetheoptimize
4、dallocationoflandresourcethatbyselectingasciencescientificurbanconstructionlanddemandforecastmethodtotownconstructionlandinthefutureaperiodoftimeinsideofgrowthforecast,soastopromotethedevelopmentofthemacrosocialeconomicwholetotally.Andfromthemicrolevelandateamina
5、wholeeconomicsysteminfutureresearchaperiodoftimewithintheurbansocialeconomyoftowninallusethelandforconstructiondemand,forplannersanddecision-makerstoprovidemorereliableandmoreintuitivepredictionresultsmakeplanningmorestrategic,science,practicalityandoperationalit
6、y,andarealforeconomicandsocialdevelopmentmacro-controlrole,risetolandmanagementof"leadingrole’’.Thispapermainlydividedintothreeparts:thefirstpartisthebackgroundandtheoryanalysis,includingchapter1,2.Partonefirstlyintroducesthebackgroundandsignificance,andthenmakea
7、summaryofthecontent,atlastputsforwardthistheresearchmethod,thetrainofthought,theframeworkandthepossibleinnovation;Thesecondpartisdataprocessingandmodelbuilding,includingchapters3and4.Accordingtothepurposeofthearticle,subdivisionoutofthetownconstructionlandconsoli
8、dationactivitiesandtownconstructionlandoutputofgoodsaccount,andconsidertotakethelandroyalitiesinSAMforaccounting,andbalancetheSAMbythecrossentropy.Dependontheb
