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2017小议海陆经济的协同效应
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目前，关于海陆经济之间关系的研究主要集中于测量海洋经济与陆域经济之间的关联程度方面，运用的方法主要是海陆经济产值的灰色关联度分析。徐胜（29）对海陆经济内在关联关系的存在原因进行了阐释，并运用灰色关联分析方法计量了海洋三次产业与陆域三次产业之间的关联关系。董晓菲等（29）从自然资源、经济发展、社会需求及生态环境等方面分析东北地区沿海经济带与腹地海陆产业联动发展机制，其中也运用灰色关联分析方法测量海洋经济及主要海洋产业与陆域经济的灰色关联关系，从而说明海洋经济与陆域经济之间的密切相关。对于海洋经济与陆域经济相互作用方面，董晓菲、韩增林（27）分析了辽宁省海洋经济对东北老工业基地振兴的拉动效应，但只是进行了文字分析，没有对其进行数学计量。本文着重运用格兰杰因果关系和面板数据模型两种方法实现对海陆产业发展的协同效应的检验。一、海陆经济发展存在协同效应的理论依据协同效应是指两种或两种以上的组分相加或调配在一起，所产生的作用大于各种组分单独应用时作用的总和。1971年，物理学家提出了协同的概念。协同论认为整个中的各个系统间存在着相互影响而又相互合作的关系。社会现象亦如此。海陆经济之间同样存在着明显的协同效应：首先，海洋产业是陆域产业的延伸，在陆域产业的基础上发展起来的，因此，海洋产业的发展广泛需要陆域产业的支撑，陆域产业发展水平越高，其对海洋产业促进作用越大。其次，海洋产业的发展能够带动陆域产业的发展，海洋广阔的开发空间和丰富的蕴藏资源决定了海洋产业发展很好的前景，近年来，我国海洋产业发展速度均高于同期GDP增长速度，呈现出强劲的发展趋势。海洋产业的发展会通过乘数效应带动相关陆域产业的发展，因此，海洋产业较发达的地区，陆域产业发展水平一般也较高，人均收入水平相对高于其他地区。海洋经济与陆域经济之间存在着广泛而又密切的相互联系，海洋经济发展可以很大程度地借鉴运用陆域经济的发展成果，包括制度形式、发展方式、科技成果等方面；与此同时，陆域经济的发展也受到海洋经济发展的推动，如能源、原材料的提供，海洋经济的发展同样需要以沿海陆域地区为依托，这同样会拉动陆域经济的发展。如海洋经济的发展需要陆域交通运输、仓储等物流行业，资本市场、金融机构等进行金融服务支持，沿海旅游业的发展同时需要陆域餐饮、住宿等行业的支持。二、海陆经济发展的相互促进关系——基于格兰杰因果关系检验结果的分析首先，对海洋经济与陆域经济发展进行格兰杰因果关系检验。格兰杰因果关系检验可以进行如下表述：以两变量为例，其他条件不变，若xt加上的滞后变量后对yt的预测精度不存在显著性改善，则称xt-1对yt不存在格兰杰因果关系。根据以上定义，格兰杰因果检验式如下如有必要，常数项、趋势项、季节虚拟变量等都可以包括在上式中。则检验xt-1对yt不存在格兰杰因果关系的原假设是：H=β1＝β2＝β3＝…＝βk=显然如果式①中的xt的滞后变量的回归参数估计值全部不存在显著性，则上述假设不能被拒绝。即如果xt的任何一个滞后变量的回归参数的估计值存在显著性（不等于零），则结论应是xt-1对yt存在格兰杰因果关系。双数检验可通过F统计量完成。式中，RSSr表示施加约束（零假设成立）条件后的模型的残差平方和，表示RSSu不是加约束条件下的模型的残差平方和，k表示模型xt中的最大滞后期，2k表示无约束模型中被估计参数的个数。T为样本容量。在原假设成立条件下，F统计量渐进服从F（k，T-2k）分布。判断规则是：若用样本计算的F≤Fα（k，T-2k），接受原假设，即xt-1对yt不存在格兰杰因果关系。若用样本计算的F＞Fα（k，T-2k），拒绝原假设，即xt-1对yt存在格兰杰因果关系。本文运用格兰杰因果关系方法考察海洋经济与陆域经济之间发展速度的因果关系情况。选择发展速度指标，主要是为考查海陆经济之间的动态效应，同时能够有效避免因资源禀赋、地区差异等因素导致的初始状态对海洋经济及陆域经济产值的长期影响。鉴于我国海洋经济数据样本空间时间的短暂性，并同时考虑到政策、经济发展环境等因素的影响，本文选取1996-28年的数据作为样本数据，由于全国的样本数据数量较少，不能有效地进行检验，因此，选取全国11沿海省市的海洋经济、陆域经济等数据作为格兰杰因果关系的检验对象。选择的指标主要包括海洋经济发展速度、陆域经济发展速度以及海洋经济产值与陆域经济产值之间的比例。协同效应可以简单用海洋经济与陆域经济之间的协调发展水平对海洋经济及陆域经济发展速度的影响。为方便阐述，将以上三个指标分别记为HYZS、LYZS和HLBL。下文进行格兰杰因果关系检验，检验结果如表1所示。根据表1检验结果可以看出，在滞后阶数为2的检验前提下，海洋产值与陆域产值的比例指标对海洋产业的增速具有明显的影响：HLBL在5%的置信水平下是HYZS的格兰杰原因，在1%的置信水平下是LYZS的格兰杰原因。同时LYZS也是HLBL的格兰杰原因，而HYZS不是HLBL的格兰杰原因；而且在这种情况下，海洋经济增速与陆域经济增速之间并不存在格兰杰因果关系，说明海洋经济与陆域经济之间的静态效应大于动态效应，即既定的海陆经济比例对海陆经济发展起的作用较为明显，而由于海陆经济动态增长而给陆海经济带来的拉动效应在短期内不明显。当滞后阶数=3时，仅有陆域经济增长速度与海陆产值比例之间存在相互的格兰杰因果关系，而其他指标之间的因果关系均不明显，这可能是因为滞后三期处于一个海陆经济协同发展的静态效应起主导作用向动态效应作用更加明显的过度阶段。当滞后阶数为4时，海洋经济与陆域经济增长速度在5%置信水平下存在相互的因果关系，印证了海洋经济与陆域经济发展的协同效应的存在。三、海陆经济协同效应的面板数据回归方程计量为更准确地衡量海陆经济发展之间的协同效应，本文运用面板数据模型拟合海陆经济发展的各项主要指标，建立适当的模型形式，考察海陆经济之间存在的相互促进、共同发展的具体方程形式。选择的样本数据包括我国沿海11省市的海洋经济增长速度、陆域经济增长速度、GDP增长速度与海陆经济协调发展程度的关系。关于海陆经济协调发展程度的度量，本文选择海洋经济产值与陆域经济产值的比例作为解释变量，考察该解释变量对各个被解释变量的解释程度。文中选取的被解释变量分别为海洋经济增长速度、陆域经济增长速度、GDP增长速度，考察海洋经济产值与陆域经济产值对海洋经济增速、陆域经济增速以及GDP增速的影响，以我国沿海11省市1997-28年海洋经济增长速度、陆域经济增长速度、GDP增长速度以及海陆经济产值之间的比例作为模型的样本数据。为了增加模型的解释程度，我们同时选择各个被解释变量的之后一期数据作为解释变量。建立面板数据模型，具体模型方程形式分别为：GDPZS=α*GDPZS（-1）+β*HLBLHYZS=α*HYZS（-1）+β*HLBLLYZS=α*LYZS（-1）+β*HLBL其中GDPZS表示现实我国沿海各个地区生产总值与其上年生产总值相比增加的比例；GDPZS（-1）代表上期地区生产总值增加的数值；HLBL指标代表海洋生产总值与陆域生产总值之间的比例，是衡量海洋经济与陆域经济协调发展程度的指标；HYZS表示各期海洋生产总值的增加比例；LYZS表示陆域生产总值比上一年的增加比例。根据Hausman检验结果，建立随机效应模型，回归结果如表2所示：根据上述回归结果，海洋产值与陆域产值之间的比例对海洋经济发展速度、陆域经济发展速度以及GDP发展速度均有正向影响，即海洋经济与陆域经济产值之比越大，其对于海洋经济、陆域经济、GDP发展速度的推动作用越大。四、结论本文主要通过格兰杰因果关系检验和面板数据回归分析两种方法，验证了海洋经济与陆域经济之间存在一定的协同发展效应。在短期内，海陆经济静态布局（海洋经济与陆域经济产值之比指标反映）对海洋经济和陆域经济的发展均有推动作用。该指标数值越大，越有利于海陆经济的一体化发展，表现为海陆经济发展速度趋向平衡，海陆经济之间存在良好的协同效应两个方面。在中长期内，海洋经济与陆域经济之间存在相互拉动的效果，但存在一个滞后期，通过格兰杰因果关系检验结果初步确定，该滞后期约为4年。由上述结论可以看出，综合协调海洋经济与陆域经济的结构比例，实现海洋经济与陆域经济的结构协调不仅能够有效地推动海陆经济的发展速度，而且对于实现海陆经济的一体化发展具有重要意义。
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置信水平为95自由度为5的t值是多少
08-09-09 &匿名提问
置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大，置信水平越高。　　置信度也称为可靠度，或置信水平、置信系数，即在抽样对总体参数作出估计时，由于样本的随机性，其结论总是不确定的。因此，采用一种概率的陈述方法，也就是数理统计中的区间估计法，即估计值与总体参数在一定允许的误差范围以内，其相应的概率有多大，这个相应的概率称作置信度。　　置信水平Confidence level是描述GIS中线元素与面元素的位置不确定性的重要指标之一.置信水平表示区间估计的把握程度,置信区间的跨度是置信水平的正函数,即要求的把握程度越大,势必得到一个较宽的置信区间,这就相应降低了估计的准确程度.　　置信区间与置信水平、样本量的关系(　　置信水平 Confidence level　　置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大，置信水平越高。　　一、置信区间的概念　　置信区间又称估计区间，是用来估计参数的取值范围的。常见的52％－64％，或8－12，就是置信区间（估计区间）。置信区间是按下列三步计算出来的：　　第一步：求一个样本的均值　　第二步：计算出抽样误差。　　人们经过实践，通常认为调查:　　100个样本的抽样误差为±10％　　500个样本的抽样误差为±5％　　1,200个样本时的抽样误差为±3％　　第三步：用第一步求出的“样本均值”加、减第二步计算的“抽样误差”，得出置信区间的两个端点。　　举例说明：　　美国Gallup（盖洛普）公司就消费者对美国产品质量的看法，对美国、德国和日本三国共计 3,500名消费者（每个国家约1,200名）分别进行了调查,调查结果：有55%的美国人认为美国产品质量好,而只有26%的德国人和17%的日本人持同样看法。抽样误差为±3％，置信水平为95％。则这三个国家消费者的置信区间分别为：　　国别 样本均值 抽样误差 置信 区 间　　美国 55% ±3% 52％－58％　　德国 26% ±3％ 23％－29％　　日本 17% ±3％ 14％－20％　　二、关于置信区间的宽窄　　窄的置信区间比宽的置信区间能提供更多的有关总体参数的信息。　　假设全班考试的平均分数为65分，则　　置 信 区间 间隔 宽窄度 表 达 的 意 思　　0－100分 100 宽 等于什么也没告诉你　　30－80分 50 较窄 你能估出大概的平均分了（55分）　　60－70分 10 窄 你几乎能判定全班的平均分了（65分）　　三、样本量对置信区间的影响　　影响：在置信水平固定的情况下，样本量越多，置信区间越窄。　　下面是经过实践计算的样本量与置信区间关系的变化表（假设置信水平相同）：　　样本量 置信区间 间隔 宽窄度　　100 50%—70% 20 宽　　800 56.2%－63.2% 7 较窄　　1,600 57.5%—63% 5.5 较窄　　3,200 58.5%—62% 3.5 更窄　　由上表得出:　　1、在置信水平相同的情况下，样本量越多，置信区间越窄。　　2、置信区间变窄的速度不像样本量增加的速度那么快，也就是说并不是样本量增加一倍，置信区间也变窄一倍（实践证明，样本量要增加4倍，置信区间才能变窄一倍），所以当样本量达到一个量时（通常是1,200，如上例三个国家各抽了1,200个消费者），就不再增加样本了。　　通过置信区间的计算公式来验证置信区间与样本量的关系　　置信区间=样本的推断值±（可靠程度系数× ）　　从上述公式中可以看出：　　在其他因素不变的情况下，样本量越多（大），置信区间越窄（小）。　　四、置信水平对置信区间的影响　　影响：在样本量相同的情况下，置信水平越高，置信区间越宽。　　举例说明：美国做了一项对总统工作满意度的调查。在调查抽取的1,200人中，有60％的人赞扬了总统的工作，抽样误差为±3％，置信水平为95％；如果将抽样误差减少为±2.3％，置信水平降到为90％。则两组数字的情况比较如下：　　抽样误差置信水平 置 信 区 间 间隔 宽窄度　　±3％ 95％ 60％±3％＝57％-63％ 6 宽　　±2.3％ 90％ 60％±2.3％＝57.7％－62.3％ 4.6 窄　　由上表得出:　　在样本量相同的情况下（都是1,200人），置信水平越高(95％)，置信区间越宽。　　五、样本量对置信水平的影响　　影响：在置信区间不变的情况下，样本量越多，置信水平越高。　　举例说明：　　置 信 区间 样本量 置信水平　　52％－58％ 1,200 95% (前面美国盖洛普公司的例子)
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