国赛一等奖论文2010年上海世博会经济影响力的定量评估

2010年上海世博会经济影响力的定量评估

摘要

本文主要是对2010年上海世博会在经济领域的影响力进行定量跟踪评估。评论这次世博会成功与否，我们抽出了诸多衡量指标对上海世博会在经济领域的影响力进行了横向以及纵向的比较，并在最后通过时间预测模型研究了上海世博会与上海经济迅速发展的相关性。

鉴于影响力的多样性，我们站在经济的侧面对上海世博会的影响力进行评估分析，并建立了以下模型：

模型Ⅰ—主成分-因子分析模型。此模型主要目的把以上海世博会与往届世博会进行定量纵向比较，首先我们对往届影响力较大的世博会抽取了的相关数据指标（游览总人数，总投入，参与国家﹑组织数，会展占地面积），接着通过KMO和Bartlett检验，然后采用主层次分析法以及因子分析的方法，得出了历届世博会的综合指标得分，最终得出结论：上海世博会在与往届世博会的比较中，占有较大优势。

模型Ⅱ—经济效应预测模型。此模型主要目的是把上海世博会产生的经济效应[1]与北京奥运会进行横向比较。由经济学和统计学原理，世博会对上海产生的经济效应直接反映到世博会引发的直接净需求增长。我们通过建立世博会产生的经济效应预测模型，对上海世博会所产生的经济效应进行统计和预测，最终得出上海世博会产生的经济效应约为1985.4亿元，而北京奥运会约为745亿元，为北京奥运会的2.67倍，足以体现其在经济领域上的巨大影响力。

模型Ⅲ—时间序列预测模型。此模型主要是通过对比分析举办上海世博会对上海财政收入方面所产生的经济影响。结合上海地方财政收入，通过时间序列预测模型的趋势移动平均法，对上海在举办与不举办世博会上海的地方财政收入进行比较，最终得出在2012年度（上海世博对经济的影响后期）时，上海举办世博会比起不举办世博会增加了约1400亿元的地方财政收入。

本文思路清晰，模型恰当，具有很强的适用性和推广型。由于所查询到的数据繁杂，给数据的整理带来了很多麻烦，故我们灵活利用EXCEL，SPSS等软件，这样给统计数据和处理数据带来了不少的方便。本文成功地利用了主成分分析和因子分析进行了利用，简化了模型建立难度，并且可方便地利用数学软件进行求解。因此本文模型可适用于其它各种会展的定量评估。

关键词：会展经济；主成分分析；因子分析；经济效应预测；时间序列预测；SPSS

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1 问题背景

2010年上海世博会是首次在中国举办的世界博览会。2010年上海世界博览会（Expo 2010），是第41届世界博览会。于2010年5月1日至10月31日期间，在中国上海市举行。此次世博会也是由中国举办的首届世界博览会。上海世博会以“城市，让生活更美好”（Better City, Better Life）为主题，创造了世界博览会史上最大规模记录。

从1851年伦敦的“万国工业博览会”开始，世博会正日益成为各国人民交流历史文化、展示科技成果、体现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。请你们选择感兴趣的某个侧面，建立数学模型，利用互联网数据，定量评估2010年上海世博会的影响力。

2 问题分析

本文要求研究的是：从某一侧面，对2010年上海世博会影响力的定量评估，我们主要需要弄清以下几个概念：

（1）影响力：是指世博会的筹备期，会展期以及会展后的后续拉动给上海乃至中国带来的经济效益影响，文化理念宣传影响以及政治国际地位影响等。

（2）定量分析：从基本定义上来说，定量分析是依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。

（3）会展评估：根据项目评估及会展的相关概念, 会展评估是指对某一展会进行分析与评价, 即对一个展会的目的、执行过程、质量、服务、直接和间接的经济效益与社会效益、作用和影响所进行的系统的、客观的分析和评价, 判断该展览项目是否成功, 并分析其原因, 总结经验教训, 为项目的主办者与承办者提供借鉴, 并通过及时有效的信息反馈, 为参展商、专业观众乃至一般观众提供参考。

通过对以上概念的理解，我们可以明确地知道，要评估一个会展具有怎么样的影响力，就必须给出相应地能反映影响力的指标。为此，我们可以进一步地对世博会产生的影响力与其他会展进行横向以及纵向上的比较。横向上，我们可以从北京奥运会与上海世博会的比较入手；纵向上，我们可以从上海世博会与历届世博会的比较入手。接着对上海世博会与上海地方财政收入作宏观经济分析，即可分析出上海世博会影响力的定量评估。

3 模型假设

1.假设世博会注册报告预测的世博会期间国内外参观人数为7000万人次与实际 参观人数相差不大。

2.假设从官方获取的上海世博会和北京奥运会的统计数据信息真实可靠。 3.假设正在举办的上海世博会顺利进行，取得圆满成功。

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4 符号说明

本文主要的符号约定如下表1所示：

表1 符号说明

Fi Var() 第i个线性组合，即第i个综合指标 方差 协方差 游览人数 总投资 参加国家.组织 占地总面积 标准化后的评价指标变量 Cov() x1 x2 x3 x4 stdxi(i?1,2,3,4) 5 模型准备

5.1 模型Ⅰ（主成分-因子分析模型）的准备 ●主成分分析原理：

主成分分析[6]是设法将原来众多具有一定相关性（比如p个指标）的指标，重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来p个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来p个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2众，用数学语言表达就是要求Cov(F1,F2)?0，则称F2为第二主成分，以此类推可以构造出第三、第四??第p个主成分。

设对某一事物的研究涉及p个指标，分别用X1,X2,...,Xp表示，这p个指标构成的p维随机向量为X?(X1,X2,...,Xp)。设随机向量X的均值为

对X进行线性变换，可得m个新的综合变量，用Y表示，即满足下式：

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?Y1?a1X1?1aX12?...2?apXp1??Y2?a2X1?1aX22?...2?apXp2 ?： （5-1）

??Y?aX?aX?...?aXmpp?mm11m22

由于可以任意地对原始变量进行上述线性变换，由不同的线性变换得到的综合变量Y的统计特征也尽不相同。而求主成分问题要求新的综合指标必须满足两个条件：

（1） 新的综合指标彼此独立，即二者相关系数为零。 （2） 新的综合指标反映了样本总信息。

根据方差最大化原理，主成分问题实质是变量间方差最大化问题。 Var(Yi)?Var(aiX，)?ai，Cai （5-2）

ai?(ai1,ai2,...,aip)，C为协方差矩阵

若不对ai进行限制时，可使Var(Yi)任意增大，因此，我们可以再增加一个线性变换约束条件：

aiai'?1 （5-3）

基于上述原则和条件决定的综合变量Y1,Y2,?,Ym,分别称为原始变量的第一，第二，?，第p个主成分。其中，各综合变量在总方差中占的比重依次递减，在实际研究中工作中，通常只挑选前几个方差最大的主成分，从而达到简化系统结构、抓住问题实质的目的。

5.2 模型Ⅱ(经济效应预测模型)的准备

举办世博会对经济的影响涉及许多方面，包括增加就业机会和外汇收入，促进新技术开发，引发新一轮投资浪潮，产生资本重组效应，缩小地区差距等，但也可能产生“挤出效应”（包括“反感效应”和“转换效应”。“反感效应”指主办城市居民希望避免节事活动及其带来的大量旅游者的干扰而外出旅游。“转换效应”指由于节事活动引起的较高物价水平和正常旅行受到的干扰，课能租金度假者的商务旅行者等旅游者转移到其他地区）。对于这些广泛，复杂的因素，本文不做定量讨论。

5.3 模型Ⅲ（时间序列预测模型）的准备 ●时间序列预测原理：

时间序列预测法是一种历史资料延伸预测，也称历史引伸预测法。是以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性，进行引伸外推，预测其发展趋势的方法。其内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间数列，从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况。

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●趋势移动平均法原理

简单移动平均法和加权移动平均法，在时间序列没有明显的趋势变动时，能够准确反映实际情况。但当时间序列出现直线增加或减少的变动趋势时，用简单移动平均法和加权移动平均法来预测就会出现滞后偏差。因此，需要进行修正，修正的方法是作二次 移动平均，利用移动平均滞后偏差的规律来建立直线趋势的预测模型。这就是趋势移动平均法。 一次移动的平均数为

1 Mt(1)?(yt?yt?1???yt?N?1) （5-4）

N在一次移动平均的基础上再进行一次移动平均就是二次移动平均，其计算公式为

11(2))?M?(Mt(1)?Mt(1) Mt(2)?(Mt(1)???Mt(1)（5-5） ?N?1t?1?n)

NN下面讨论如何利用移动平均的滞后偏差建立直线趋势预测模型：

设时间序列{yt}从某时期开始具有直线趋势，且认为未来时期也按此直线趋势变化，则可设此直线趋势预测模型为

? （5-6） yt?T?at?bTt,T?1,2,?其中t为当前时期数；T为由t至预测期的时期数；at为截距；bt为斜率。两者又称为平滑系数。

现在，我们根据移动平均值来确定平滑系数。由模型（5-6）可知

at?yt yt?1?yt?bt yt?2?yt?2bt

?

yt?N?1?yt?(N?1)bt

所以

Mt(1)?因此

N?1bt （5-8） 2由式（5-7），类似式（5-8）的推导，可得

N?1yt?1?Mt(1)?bt （5-9） ?12所以

yt?yt?1???yt?N?1N?1?yt?bt （5-7）

N2 yt?Mt(1)? yt?yt?1?Mt(1)?Mt(1)（5-10） ?1?bt

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