农村物流发展、农村经济增长与碳排放的结构及模型研究
发布时间：2021-06-13 17:42
从宏观与微观两个层面分析我国农村物流发展、经济增长与碳排放发展需求和市场规律,提出农村物流发展、经济增长与碳排放三者的束缚结构。在综合考虑使用频率、经济意义与完整性等因素的基础上,选择农村物流产值增加值、农村GDP增加值和农村物流碳排放增加值作为量化指标,构建非线性数学模型。针对非线性数学模型的多变量与时变等特征,运用具有全局搜索能力的差分进化算法,估计多峰值、非凸极、非线性模型的参数。采用我国1985～2017年的指标数据进行实证研究,验证非线性数学模型,估量农村物流发展、农村经济增长与碳排放之间的束缚参数。实证结果表明:农村物流发展对农村经济增长存在强拉动效应,农村物流发展对农村经济增长、碳排放的非线性影响显著,农村经济增长、农村物流发展与碳排放相互束缚,进而结合三者的束缚结构提出政策建议。
【文章来源】：软科学. 2020,34(06)北大核心CSSCI
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
农村物流、农村经济与碳排放的三体束缚结构
其中,xk(t)为t时刻第k个变量的观测值, x . k (t) 为t-1时刻第k个变量变动插值的预测值,N为样本数据总量。设定标准差分进化算法的参数,变异参数F=0.5,交叉概率CR=0.6,种群规模NP=100。具体步骤如图2所示,假设进化代数计数器t=0,D维实参数向量X i t =(x i1 t ,…x iD t ),确定适应度函数 min ∑ t=2 Ν [x k (t)-(x k-1 (t)+ x . k (t))] 2 ,种群初始化x i t =x i l +rand(0,1)(x i u -x i l ),计算当前种群适应度,即表示为观测值与估计值之间的误差倒数,记录最优个体和最劣个体。对初始种群个体X i t =(x i1 t ,…x iD t ),从种群中随机选择3个个体X r1 t ,X r2 t ,X r3 t ,将其中任意2个个体通过变异参数F缩放加至第3个个体,得到初始种群个体X i t 的变异个体V i t =(vti1,…,vtiD),则V i t+1 =X r1 t +F×(X r2 t -X r3 t ),并生成随机小数r∈[0,1]。若随机小数r≤CR,都需要进行交叉操作,即,为了保持后代种群规模不变,经过变异与交叉操作的试验个体将与初始种群个体以各自的评价函数的大小为标准进行竞争,确定下一代进入个体。
表1 模型参数的估计值 变量 参数 a1,1 a1,2 a1,3 b1,1,1 b1,1,2 b1,1,3 b1,2,2 b1,2,3 b1,3,3 c1 第一组 1.621 -1.273 -0.174 -0.376 0.56 -0.020 0.352 0.162 0 -0.466 x1 第二组 -2.615 0.708 1.483 3.018 -2.817 -2.373 0.104 2.618 -0.81 0.526 第三组 -0.492 1.534 -1.269 0.057 -0.175 -0.418 0.655 0.163 0.533 -0.03 a2,1 a2,2 a2,3 b2,1,1 b2,1,2 b2,1,3 b2,2,2 b2,2,3 b2,3,3 c2 第一组 1.347 -1.333 0.117 -1.388 2.904 -0.238 -0.69 -0.018 0 -0.307 x2 第二组 -2.49 0.884 1.421 3.875 -4.269 -1.84 0.761 1.912 -0.959 0.391 第三组 1.342 -0.309 -1.336 0.133 2.864 -0.268 0.019 -1.355 -0.683 -0.032 a3,1 a3,2 a3,3 b3,1,1 b3,1,2 b3,1,3 b3,2,2 b3,2,3 b3,3,3 c3 第一组 0.396 0.604 -0.007 -1.768 1.518 -0.745 0.554 -0.065 1.247 0.002 x3 第二组 -1.652 0.091 0.634 2.853 -3.918 -1.345 1.538 2.652 -1.376 0.471 第三组 0.007 0.385 -0.561 -0.001 1.385 -0.776 -0.058 -1.697 0.596 1.257图4中曲线①、②、③、④分别表示第一组、第二组、第三组、第四组农村物流碳排放增加值的计算值曲线。从图4可知,曲线①变化波动不大,与实际值曲线的发展趋势存在较大的误差。曲线②、曲线③与曲线④发展趋势基于一致,其中曲线③与曲线④波动幅度基本重合。
【参考文献】：
期刊论文
[1]电子商务物流最后一公里配送的碳排放研究[J]. 薛星群,王旭坪,詹林敏. 运筹与管理. 2019(12)
[2]绿色技术进步、农业经济增长与污染空间溢出——来自中国农业水资源利用的证据[J]. 闫桂权,何玉成,张晓恒. 长江流域资源与环境. 2019(12)
[3]物流基础设施与人力资源驱动区域经济发展的实证[J]. 寇晨欢,冷志杰,贾晓菁. 统计与决策. 2019(06)
[4]基于电商承诺送达机制的低碳“同日达”配送路径规划[J]. 浦徐进,李秀峰,付亚平. 系统工程. 2018(12)
[5]基于DSGE视角的中国碳排放政策与经济增长[J]. 赵杨,李天宇,姜国刚,王力威. 软科学. 2018(08)
[6]二氧化碳排放与经济增长关系的实证分析[J]. 赵哲,陈建成,白羽萍,王国峰,刘雨. 中国环境科学. 2018(07)
[7]低碳经济视角下农村物流系统动力学模型构建及仿真研究[J]. 姚冠新,边晓雨,何勇. 软科学. 2018(02)
[8]物流基础设施投资与经济增长关系研究——基于系统动力学与误差修正模型[J]. 刘俊华,李瑶琴,长青. 华东经济管理. 2013(12)
本文编号：3228005
【文章来源】：软科学. 2020,34(06)北大核心CSSCI
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
农村物流、农村经济与碳排放的三体束缚结构
其中,xk(t)为t时刻第k个变量的观测值, x . k (t) 为t-1时刻第k个变量变动插值的预测值,N为样本数据总量。设定标准差分进化算法的参数,变异参数F=0.5,交叉概率CR=0.6,种群规模NP=100。具体步骤如图2所示,假设进化代数计数器t=0,D维实参数向量X i t =(x i1 t ,…x iD t ),确定适应度函数 min ∑ t=2 Ν [x k (t)-(x k-1 (t)+ x . k (t))] 2 ,种群初始化x i t =x i l +rand(0,1)(x i u -x i l ),计算当前种群适应度,即表示为观测值与估计值之间的误差倒数,记录最优个体和最劣个体。对初始种群个体X i t =(x i1 t ,…x iD t ),从种群中随机选择3个个体X r1 t ,X r2 t ,X r3 t ,将其中任意2个个体通过变异参数F缩放加至第3个个体,得到初始种群个体X i t 的变异个体V i t =(vti1,…,vtiD),则V i t+1 =X r1 t +F×(X r2 t -X r3 t ),并生成随机小数r∈[0,1]。若随机小数r≤CR,都需要进行交叉操作,即,为了保持后代种群规模不变,经过变异与交叉操作的试验个体将与初始种群个体以各自的评价函数的大小为标准进行竞争,确定下一代进入个体。
表1 模型参数的估计值 变量 参数 a1,1 a1,2 a1,3 b1,1,1 b1,1,2 b1,1,3 b1,2,2 b1,2,3 b1,3,3 c1 第一组 1.621 -1.273 -0.174 -0.376 0.56 -0.020 0.352 0.162 0 -0.466 x1 第二组 -2.615 0.708 1.483 3.018 -2.817 -2.373 0.104 2.618 -0.81 0.526 第三组 -0.492 1.534 -1.269 0.057 -0.175 -0.418 0.655 0.163 0.533 -0.03 a2,1 a2,2 a2,3 b2,1,1 b2,1,2 b2,1,3 b2,2,2 b2,2,3 b2,3,3 c2 第一组 1.347 -1.333 0.117 -1.388 2.904 -0.238 -0.69 -0.018 0 -0.307 x2 第二组 -2.49 0.884 1.421 3.875 -4.269 -1.84 0.761 1.912 -0.959 0.391 第三组 1.342 -0.309 -1.336 0.133 2.864 -0.268 0.019 -1.355 -0.683 -0.032 a3,1 a3,2 a3,3 b3,1,1 b3,1,2 b3,1,3 b3,2,2 b3,2,3 b3,3,3 c3 第一组 0.396 0.604 -0.007 -1.768 1.518 -0.745 0.554 -0.065 1.247 0.002 x3 第二组 -1.652 0.091 0.634 2.853 -3.918 -1.345 1.538 2.652 -1.376 0.471 第三组 0.007 0.385 -0.561 -0.001 1.385 -0.776 -0.058 -1.697 0.596 1.257图4中曲线①、②、③、④分别表示第一组、第二组、第三组、第四组农村物流碳排放增加值的计算值曲线。从图4可知,曲线①变化波动不大,与实际值曲线的发展趋势存在较大的误差。曲线②、曲线③与曲线④发展趋势基于一致,其中曲线③与曲线④波动幅度基本重合。
【参考文献】：
期刊论文
[1]电子商务物流最后一公里配送的碳排放研究[J]. 薛星群,王旭坪,詹林敏. 运筹与管理. 2019(12)
[2]绿色技术进步、农业经济增长与污染空间溢出——来自中国农业水资源利用的证据[J]. 闫桂权,何玉成,张晓恒. 长江流域资源与环境. 2019(12)
[3]物流基础设施与人力资源驱动区域经济发展的实证[J]. 寇晨欢,冷志杰,贾晓菁. 统计与决策. 2019(06)
[4]基于电商承诺送达机制的低碳“同日达”配送路径规划[J]. 浦徐进,李秀峰,付亚平. 系统工程. 2018(12)
[5]基于DSGE视角的中国碳排放政策与经济增长[J]. 赵杨,李天宇,姜国刚,王力威. 软科学. 2018(08)
[6]二氧化碳排放与经济增长关系的实证分析[J]. 赵哲,陈建成,白羽萍,王国峰,刘雨. 中国环境科学. 2018(07)
[7]低碳经济视角下农村物流系统动力学模型构建及仿真研究[J]. 姚冠新,边晓雨,何勇. 软科学. 2018(02)
[8]物流基础设施投资与经济增长关系研究——基于系统动力学与误差修正模型[J]. 刘俊华,李瑶琴,长青. 华东经济管理. 2013(12)
本文编号：3228005
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/wuliuguanlilunwen/3228005.html
