羅清?夏慧玲?吳晶晶

摘要：本文以2007-2018年我國(guó)船舶工業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展數(shù)據(jù)為樣本，運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)度模型對(duì)兩者的耦合度及耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行分析與研究，結(jié)果表明兩者耦合協(xié)調(diào)度總體上呈現(xiàn)螺旋上升的變化規(guī)律、由中度失調(diào)向勉強(qiáng)協(xié)調(diào)的發(fā)展水平演化。同時(shí)根據(jù)2007-2018年耦合協(xié)調(diào)度的計(jì)算結(jié)果，運(yùn)用非平穩(wěn)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型ARIMA（p，d，q）對(duì)耦合協(xié)調(diào)度的變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果表明，到2022年兩者的耦合協(xié)調(diào)水平發(fā)展到初級(jí)協(xié)調(diào)階段，兩者的協(xié)調(diào)發(fā)展水平有所上升。

關(guān)鍵詞：耦合協(xié)調(diào)度;ARIMA模型;船舶工業(yè)

一、引言

船舶工業(yè)是我國(guó)的一項(xiàng)戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)，主要為海洋開發(fā)、運(yùn)輸以及國(guó)防裝備等提供載體支持，屬于技術(shù)、資本以及勞動(dòng)密集型的總裝制造業(yè)。在世界航運(yùn)市場(chǎng)需求低迷、我國(guó)造船產(chǎn)能嚴(yán)重過剩、船企盈利困難等經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下，我國(guó)船舶工業(yè)圍繞產(chǎn)業(yè)政策，不斷加大產(chǎn)業(yè)深度融合的力度，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)。在船舶工業(yè)“十三五”發(fā)展規(guī)劃的指導(dǎo)方針下，研究其與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展規(guī)律及未來發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)船舶工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有序優(yōu)化和轉(zhuǎn)型升級(jí)具有一定的實(shí)踐價(jià)值。

二、耦合協(xié)調(diào)度模型及評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

（一）指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

對(duì)船舶工業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行評(píng)價(jià)的前提就是要構(gòu)建一個(gè)科學(xué)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，所選取的指標(biāo)具有可獲得性及代表性。本文在參考相關(guān)文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)際，選取了船舶工業(yè)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)的21個(gè)指標(biāo)，具體見表1。

本文船舶工業(yè)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的采集區(qū)間為2007-2018年，數(shù)據(jù)主要來源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)船舶工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒、船舶工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析報(bào)告、交通運(yùn)輸網(wǎng)、交通運(yùn)輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)公報(bào)等，對(duì)于部分缺失數(shù)據(jù)采用回歸估計(jì)等方法補(bǔ)齊。

（二）評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定

本文采用熵權(quán)法來確定指標(biāo)權(quán)重，步驟如下：

1.對(duì)各指標(biāo)運(yùn)用極差變化法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，從而消除量綱帶來的誤差。

2.運(yùn)用熵權(quán)法計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值ej：

，其中，。

3.算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵權(quán)wj：

（三）耦合協(xié)調(diào)度模型的構(gòu)建

1.計(jì)算各產(chǎn)業(yè)的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)

本文以船舶工業(yè)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)為基礎(chǔ)，其計(jì)算公式為：。式中，i=1，2;u1，u2分別表示船舶工業(yè)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)的綜合評(píng)價(jià)指數(shù);yij為第i個(gè)產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)的第j個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值，即功效系數(shù);wij為第i個(gè)產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)的第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重值。

2.計(jì)算耦合度

耦合度用來反映不同系統(tǒng)之間相互作用和相互影響的程度。其計(jì)算公式為：

式中，C為耦合度，其取值區(qū)間為[0，1]，C值越大，說明不同系統(tǒng)之間的有序程度越高;反之則有序程度越低。

3.計(jì)算耦合協(xié)調(diào)度

耦合協(xié)調(diào)度的值反映了不同系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)程度，其計(jì)算公式為：;。式中，D為耦合協(xié)調(diào)度;T為船舶工業(yè)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)的綜合評(píng)價(jià)指數(shù);α，β分別為船舶工業(yè)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)的待定系數(shù)，由于船舶工業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)對(duì)兩業(yè)融合程度的貢獻(xiàn)度相當(dāng)，α，β的取值均為0.5。D值越大，說明不同系統(tǒng)之間的耦合協(xié)調(diào)性越好。耦合協(xié)調(diào)度的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)如表2所示。

三、船舶工業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度分析

根據(jù)船舶工業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)各指標(biāo)的功效系數(shù)及指標(biāo)權(quán)重，對(duì)2007-2018年兩者的耦合度及耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果如表3所示。

根據(jù)表3的評(píng)價(jià)結(jié)果分析如下：

（一）自2007年以來，國(guó)民經(jīng)濟(jì)的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)由0.0903292增長(zhǎng)到0.8947832，其綜合發(fā)展水平處于不斷上升的趨勢(shì);船舶工業(yè)的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)由0.144612增長(zhǎng)到0.606183，總體呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)，發(fā)展也較為穩(wěn)定，但是與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度相比，船舶工業(yè)的發(fā)展速度還是較為緩慢，還有較大的提升空間。另外，從船舶工業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)對(duì)比來看，2007-2012年船舶工業(yè)綜合發(fā)展水平高于國(guó)民經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平，國(guó)民經(jīng)濟(jì)處于發(fā)展的滯后階段，說明該時(shí)期船舶工業(yè)帶動(dòng)了國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，船舶工業(yè)對(duì)兩者的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的貢獻(xiàn)較大;2013-2018年國(guó)民經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平高于船舶工業(yè)，出現(xiàn)了船舶工業(yè)發(fā)展滯后的現(xiàn)象，說明該階段由于船舶工業(yè)的滯后發(fā)展導(dǎo)致兩者的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平受到制約。從整個(gè)研究階段來看，兩者協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系存在一方處于滯后型，沒有出現(xiàn)同步型的情形，導(dǎo)致兩者未能達(dá)到高度協(xié)調(diào)發(fā)展的水平。

（二）船舶工業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的耦合度C總體較為穩(wěn)定，總體在0.5左右，表明兩者之間屬于中度耦合程度，處于耦合發(fā)展的初期階段，還需要不斷優(yōu)化船舶工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)其與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的耦合程度。

（三）從耦合協(xié)調(diào)度來看，除了2016年和2018年有所下降外，船舶工業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)之間的耦合協(xié)調(diào)度總體上呈現(xiàn)螺旋上升的態(tài)勢(shì)，耦合協(xié)調(diào)情況由中度失調(diào)水平達(dá)到了勉強(qiáng)協(xié)調(diào)的水平，說明兩者的相互作用越發(fā)明顯，但仍處于較低水平的協(xié)調(diào)階段，兩者的耦合協(xié)調(diào)達(dá)到有序協(xié)調(diào)發(fā)展還需要一定的時(shí)間。

四、船舶工業(yè)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度的預(yù)測(cè)

（一）ARIMA（p，d，q）模型

ARIMA（p，d，q）模型實(shí)質(zhì)就是差分運(yùn)算與ARMA模型的組合，對(duì)于非平穩(wěn)序列yt經(jīng)過d次差分后變?yōu)槠椒€(wěn)序列，則yt是d階單整序列。令，wt為平穩(wěn)序列，然后對(duì)wt建立ARMA（p，q）模型：。式中，p為自回歸模型的階數(shù)，q為移動(dòng)平均模型的階數(shù)，d為差分次數(shù)。

（二）ARIMA（p，d，q）模型在耦合協(xié)調(diào)度預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

1.序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)。利用ADF單位根檢驗(yàn)方法對(duì)2007-2018年我國(guó)船舶工業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果如圖1所示。t統(tǒng)計(jì)量的值為-4.82301，小于給定檢驗(yàn)水平的臨界值，所以拒絕“包含單位根”的原假設(shè)，原序列視為平穩(wěn)序列，差分次數(shù)d=0。

2.確定p、q的值，建立ARIMA（p，0，q）模型。對(duì)上述平穩(wěn)序列進(jìn)行自相關(guān)和偏自相關(guān)分析，由PACF和ACF初步確定p為1，q為1。然后根據(jù)貝葉斯信息準(zhǔn)則BIC，最終確定Dt模型為ARIMA（1，0，0）。

3.參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn)。利用spss對(duì)ARIMA（1，0，0）模型進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)，從結(jié)果可以看出，R的平方達(dá)到0.898，擬合程度較好，AR的系數(shù)為0.842，顯著性水平小于0.01。預(yù)測(cè)模型為：Dt=0.842Dt-1+et。

估計(jì)的模型是否合適還需要判斷其殘差序列是否滿足白噪聲序列，如果殘差序列是白噪聲序列，那么模型是合適的，如果不是白噪聲序列，就需要對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整。運(yùn)用自相關(guān)圖對(duì)模型的殘差序列進(jìn)行檢驗(yàn)可知，殘差序列的ACF和PACF值均處于5%的置信區(qū)間內(nèi)，不存在相關(guān)性，所以模型的殘差序列屬于白噪聲序列，可用上述模型來預(yù)測(cè)。ARIMA（1，0，0）模型對(duì)我國(guó)船舶工業(yè)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度預(yù)測(cè)的結(jié)果如表4所示。

從表4可看出2019-2022年兩者耦合協(xié)調(diào)度始終處于上升趨勢(shì)，預(yù)測(cè)的兩者耦合協(xié)調(diào)度的平均值為0.626175，相比2018年的耦合協(xié)調(diào)度的值來說增長(zhǎng)了13.7%，預(yù)測(cè)到2022年兩者的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平上升為初級(jí)協(xié)調(diào)階段，兩者的耦合協(xié)調(diào)度有所增長(zhǎng)，主要原因是 “十三五”期間《船舶工業(yè)深化結(jié)構(gòu)調(diào)整加快轉(zhuǎn)型升級(jí)行動(dòng)計(jì)劃（2016-2020年）》的有效實(shí)施以及船舶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。

五、結(jié)論

本文運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)度模型和ARIMA模型對(duì)我國(guó)船舶工業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度的發(fā)展規(guī)律進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。研究結(jié)果表明：兩者耦合協(xié)調(diào)度總體上呈現(xiàn)螺旋上升的變化規(guī)律、由中度失調(diào)向勉強(qiáng)協(xié)調(diào)的發(fā)展水平演化;從兩者的綜合發(fā)展水平對(duì)比來看，船舶工業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展沒有出現(xiàn)同步型，兩者的發(fā)展水平不均衡，在一定程度上制約了兩者的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展;從兩者耦合協(xié)調(diào)度的預(yù)測(cè)來看，我國(guó)船舶工業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)出上升的趨勢(shì)，耦合協(xié)調(diào)水平上升到初級(jí)協(xié)調(diào)階段。

船舶工業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平不均衡，制約了兩者耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平。針對(duì)上述問題，建議營(yíng)造良好的金融服務(wù)環(huán)境，建立風(fēng)險(xiǎn)投資和融資保障機(jī)制，拓寬融資渠道、創(chuàng)新金融模式，幫助船企緩解資金壓力，解決中小船企融資難的問題;提升船舶工業(yè)的科技創(chuàng)新水平，優(yōu)化船舶工業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)，明確其產(chǎn)業(yè)定位以及制定有效的船企淘汰機(jī)制。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳治國(guó)，陳儉，杜金華.我國(guó)物流業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展[J].中國(guó)流通經(jīng)濟(jì)，2020，（1）：9-20.

[2]徐小峰，劉家國(guó)，郝俊.船舶工業(yè)與經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)融合程度分析—以青島市為例[J].哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào)，2017，（1）：140-146.

[3]李曉萍，王淑芹，周清.船舶工業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)研究[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)，2020，（6）：19-26.

[4]孫敬水.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第4版）[M].北京：清華大學(xué)出版社，2018.

[5]李根，張光明，劉家國(guó).我國(guó)船舶工業(yè)技術(shù)效率地區(qū)差異及收斂性分析[J].中國(guó)造船，2017，（58）：170-182.

科研項(xiàng)目：江蘇省高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究基金項(xiàng)目（2018SJA1283）;南通市熱點(diǎn)課題（RL1945）。

作者簡(jiǎn)介：

羅清（1986—），女，湖北荊州人，講師，碩士研究生，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)。