李茹月

摘要：生態(tài)效率是生態(tài)資源滿足人類(lèi)需要的效率，它是經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出與資源投入的比值衡量。文章從生態(tài)效率進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)和預(yù)警監(jiān)測(cè)，通過(guò)構(gòu)建超效率SBM模型測(cè)算上海市青浦區(qū)生態(tài)效率，基于此，借鑒經(jīng)濟(jì)景氣分析原理，構(gòu)建生態(tài)效率景氣分析指標(biāo)體系，并對(duì)一致、先行、滯后指標(biāo)組編制擴(kuò)散指數(shù)及合成指數(shù)，作為生態(tài)效率預(yù)警的有效工具。

關(guān)鍵詞：生態(tài)效率；超效率SBM模型；經(jīng)濟(jì)景氣分析；長(zhǎng)三角示范區(qū)

一、研究意義

近十多年來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，新型工業(yè)化升級(jí)迫在眉睫。以煤炭消費(fèi)為主的能源結(jié)構(gòu)在短期內(nèi)難以逆轉(zhuǎn)，造成環(huán)境污染問(wèn)題，阻礙經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長(zhǎng)和社會(huì)的和諧穩(wěn)定發(fā)展。2018年發(fā)布的全球環(huán)境績(jī)效指數(shù)顯示，新興經(jīng)濟(jì)體中，中國(guó)和印度分別排第120位和第177位，反映出經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)給環(huán)境帶來(lái)的壓力。

在長(zhǎng)三角一體化的大潮當(dāng)中，上海市青浦區(qū)作為排頭兵正在實(shí)現(xiàn)“跨越式的發(fā)展”。2019年10月25日國(guó)務(wù)院關(guān)于長(zhǎng)三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)總體方案正式批復(fù)，方案要求兩區(qū)一縣能夠走出一條跨行政區(qū)域共建共享、生態(tài)文明與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展相得益彰的新路徑。以“聚焦長(zhǎng)三角一體化，推動(dòng)更高質(zhì)量發(fā)展”的上海市青浦區(qū)，將為其他地區(qū)乃至全國(guó)示范新發(fā)展理念。本文基于上海市青浦區(qū)生態(tài)效率分析其經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量間的關(guān)系，構(gòu)建生態(tài)效率預(yù)警指標(biāo)體系，為政府制定相應(yīng)政策提供理論參考和借鑒，從而在凸顯創(chuàng)新開(kāi)放理念基礎(chǔ)上，探索出一條將生態(tài)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)勢(shì)的綠色發(fā)展道路。

二、文獻(xiàn)綜述

目前對(duì)生態(tài)效率的國(guó)內(nèi)研究已經(jīng)較為豐富，主要以采用DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）作為研究方法。鄭繼承（2019）以珠江流域?yàn)檠芯繉?duì)象，運(yùn)用DEA-Malmquist分析模型與重復(fù)博弈模型研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展生態(tài)產(chǎn)出效率，探索建立流域內(nèi)生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境形成良性的互動(dòng)機(jī)制具有積極的促進(jìn)作用。韓增林等（2019）運(yùn)用超效率DEA模型結(jié)合核密度估計(jì)、馬爾科夫概率轉(zhuǎn)移矩陣方法對(duì)中國(guó)區(qū)域生態(tài)效率的時(shí)空動(dòng)態(tài)分布和演進(jìn)趨勢(shì)進(jìn)行實(shí)證分析，指出我國(guó)生態(tài)效率水平增速放緩，發(fā)展不協(xié)調(diào)，多極化等問(wèn)題明顯。馬駿等（2019）采用超效率SBM模型測(cè)算生態(tài)效率，并實(shí)證分析其驅(qū)動(dòng)因素的影響效果。任梅等（2019）采用考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型測(cè)度中國(guó)省際區(qū)域生態(tài)效率，構(gòu)建了空間計(jì)量模型，結(jié)果顯示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)區(qū)域生態(tài)效率呈正向影響，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)水平、城鎮(zhèn)化水平、對(duì)外開(kāi)放度、環(huán)境規(guī)制對(duì)區(qū)域生態(tài)效率的影響存在空間差異。DEA方法根據(jù)多項(xiàng)投入和產(chǎn)出指標(biāo)，利用線性規(guī)劃，對(duì)可比同類(lèi)型單位進(jìn)行有效性評(píng)價(jià)，在效率測(cè)度上十分便捷。

經(jīng)濟(jì)景氣分析即“經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)”，是對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的波動(dòng)性現(xiàn)象進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)的信息系統(tǒng)。以經(jīng)濟(jì)的周期性波動(dòng)為研究對(duì)象，采用由若干指標(biāo)編制出的指數(shù)描述，綜合判斷經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的狀態(tài)，預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)，設(shè)定狀態(tài)界限，預(yù)告經(jīng)濟(jì)局勢(shì)，從而為經(jīng)濟(jì)管理部門(mén)提供決策依據(jù)。通過(guò)構(gòu)建社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的動(dòng)向體系，把握環(huán)境的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展嚴(yán)重?fù)p害環(huán)境之前做出預(yù)警反應(yīng)，是環(huán)境與經(jīng)濟(jì)形勢(shì)分析的新角度。王妍等（2011）借鑒經(jīng)濟(jì)景氣分析的方法，構(gòu)建了環(huán)境與經(jīng)濟(jì)景氣分析框架，識(shí)別了影響環(huán)境發(fā)展態(tài)勢(shì)的主要社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素，對(duì)其進(jìn)行景氣指數(shù)分析，預(yù)測(cè)預(yù)警未來(lái)環(huán)境的發(fā)展態(tài)勢(shì)。蔣躍華（2016）采用綜合評(píng)價(jià)法改進(jìn)效率表達(dá)式，并編制擴(kuò)散指數(shù)和合成指數(shù)對(duì)環(huán)境效率進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

綜上所述，本文將結(jié)合現(xiàn)有成果，基于超效率SBM模型測(cè)算生態(tài)效率來(lái)改善有效決策單元之間效率差異的比較。將生態(tài)效率與景氣分析相結(jié)合，以生態(tài)效率作為基準(zhǔn)系，為生態(tài)效率景氣研究引入新嘗試，通過(guò)動(dòng)態(tài)景氣指標(biāo)體系模型，提高經(jīng)濟(jì)形勢(shì)與生態(tài)環(huán)境分析對(duì)經(jīng)濟(jì)決策及環(huán)保管理的指導(dǎo)意義。

三、研究過(guò)程

（一）研究方法

1. 超效率SBM模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）自1978年由美國(guó)著名運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes和W.W.Cooper等提出，是一種無(wú)須設(shè)定具體生產(chǎn)函數(shù)和指標(biāo)權(quán)重的非參數(shù)前沿面效率分析方法。目前它在測(cè)度多投入、產(chǎn)出相似決策單元間效率方面已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。本文在投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，采用超效率SBM模型來(lái)測(cè)算生態(tài)效率，以非射線方式估計(jì)效率，不僅有效解決了效率評(píng)價(jià)的松弛問(wèn)題，而且對(duì)處于前沿面的決策單元進(jìn)行有效評(píng)價(jià)，模型表示如下：

minρ＝■（1）

s.t.x≥■λkxkm；y≤■λkxkm；■λk＝1；x≥x0；y≤y0；y≥0，λ≥0

2.? 合成指數(shù)法

擴(kuò)散指數(shù)雖能有效預(yù)測(cè)波動(dòng)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，但不能表現(xiàn)波動(dòng)的強(qiáng)弱，而合成指數(shù)能反映經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的振幅，把握景氣變動(dòng)的大小，其編制方法如下：

（1）計(jì)算指標(biāo)對(duì)稱(chēng)變化率并無(wú)量綱化處理。

Cij（t）=200×■，t=2，3，…，T（2）

式中，指標(biāo)Yij（t）為第j個(gè)指標(biāo)組的第i個(gè)指標(biāo)，j=1，2，3分別代表先行、一致和滯后指標(biāo)組，i=1，2，…，kj是組內(nèi)指標(biāo)的序號(hào)，kj是第j個(gè)指標(biāo)組的指標(biāo)個(gè)數(shù)。

為防止變動(dòng)幅度過(guò)大的指標(biāo)在指數(shù)中占支配地位，需要對(duì)Cij進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使得其平均值歸一化，其標(biāo)準(zhǔn)化因子為

Aij＝■■（3）

用Aij將Cij（t）標(biāo)準(zhǔn)化，得到標(biāo)準(zhǔn)化變化率

Sij（t）＝■，t=2，3，…，T（4）

（2）求各指標(biāo)組的標(biāo)準(zhǔn)化平均變化率。

Rj（t）=■，j=1，2，3，t=2，3，…，T（5）

式中，Wij作為第j個(gè)指標(biāo)組的第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。為了把三個(gè)指數(shù)協(xié)調(diào)一致，將用一致指標(biāo)序列的評(píng)價(jià)變化率振幅來(lái)調(diào)整先行和一致指標(biāo)序列的平均變化率，標(biāo)準(zhǔn)化因子公式如下：

Fj=■｜Rj（t）｜/（T-1）■｜R■（t）｜/（T-1），j=1，2，3（6）

注：F2＝1。

用Fj將Rj（t）標(biāo)準(zhǔn)化，得到標(biāo)準(zhǔn)化平均變化率

Vj（t）=■，t=2，3，…，T（7）

（3）求合成指數(shù)。

Ij（t）=Ij（t-1）×■，j=1，2，3，t=2，3，…，T（8）

令I(lǐng)j（t）＝100，上式中Ij（t）為初始合成指數(shù)，當(dāng)合成指數(shù)為100時(shí)表示景氣波動(dòng)平穩(wěn)，小于100時(shí)表示生態(tài)效率惡化，大于100則表示環(huán)境好轉(zhuǎn)。

2.研究思路

文章研究的主要步驟：（1）基于投入產(chǎn)出法使用可變規(guī)模報(bào)酬的超效率SBM模型測(cè)算出生態(tài)效率值。（2）構(gòu)建生態(tài)效率景氣分析指標(biāo)體系，確定生態(tài)效率為基準(zhǔn)及一系列預(yù)警指標(biāo)后，再利用時(shí)差相關(guān)分析、K-L信息量結(jié)合峰谷對(duì)應(yīng)法判斷出指標(biāo)的先行、一致或滯后性。（3）編織并分析景氣指數(shù)，給出相應(yīng)的對(duì)策及建議。

（三）生態(tài)效率測(cè)算

1. 數(shù)據(jù)來(lái)源及指標(biāo)選取

本文選擇上海市青浦區(qū)2007～2018年的數(shù)據(jù)為樣本，基于投入產(chǎn)出法測(cè)算其生態(tài)效率。投入指標(biāo)從資本、勞動(dòng)力和能源三方面選取固定資產(chǎn)投資總額、從業(yè)人員平均數(shù)、全社會(huì)用電總量。產(chǎn)出指標(biāo)選取地區(qū)生產(chǎn)總值、從業(yè)人員年均工資和城市綠地面積，以及非期望產(chǎn)出工業(yè)三廢。具體指標(biāo)選取情況見(jiàn)表1。

2. 結(jié)果分析

本文基于可變規(guī)模報(bào)酬的超效率SBM模型計(jì)算出了上海市青浦區(qū)2007～2018年的生態(tài)率值。上海市青浦區(qū)歷年的生態(tài)效率值都達(dá)到了1，說(shuō)明在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中也兼顧了環(huán)境保護(hù)，生態(tài)效率較為有效。其中，在2010年生態(tài)效率達(dá)到了最高值，之后總體處于波動(dòng)降低狀態(tài)。具體生態(tài)效率值見(jiàn)表2。

（四）構(gòu)建生態(tài)效率景氣分析指標(biāo)體系

1. 基準(zhǔn)指標(biāo)選取

生態(tài)效率景氣分析指標(biāo)體系的構(gòu)建基于經(jīng)濟(jì)環(huán)境變量之間的時(shí)差關(guān)系來(lái)反映景氣的動(dòng)態(tài)變化，選擇一個(gè)基準(zhǔn)指標(biāo)來(lái)衡量其時(shí)間的先后順序。本文選擇由超效率SBM模型測(cè)算的生態(tài)效率指標(biāo)作為基本指標(biāo)，符合指標(biāo)的代表性原則。

由于我國(guó)總體經(jīng)濟(jì)指標(biāo)基本都在增長(zhǎng)，但增速和增幅不同，故本文選擇增長(zhǎng)率循環(huán)的方法來(lái)反映上海市青浦區(qū)生態(tài)效率的景氣變化情況，基準(zhǔn)指標(biāo)見(jiàn)表2。

2. 預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建和選取

生態(tài)效率的景氣預(yù)警分析是通過(guò)一系列能夠反映經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和生態(tài)環(huán)境之間有機(jī)影響的指標(biāo)構(gòu)成的，一旦生態(tài)效率出現(xiàn)緊張狀態(tài)，若能夠提前得到預(yù)警，便可以作出及時(shí)有效地調(diào)整。根據(jù)指標(biāo)選擇的科學(xué)性、重要性、準(zhǔn)確性和可獲得性原則，本文從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)、工業(yè)發(fā)展、科技實(shí)力、對(duì)外開(kāi)放及環(huán)境管理七方面初步篩選出19個(gè)指標(biāo)，結(jié)果見(jiàn)表3。

以上資料均來(lái)自上海市青浦區(qū)2007～2019年統(tǒng)計(jì)年鑒。

本文確定生態(tài)效率為基準(zhǔn)及一系列預(yù)警指標(biāo)后，對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行時(shí)差先后順序分類(lèi)。首先，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，計(jì)算相應(yīng)的增長(zhǎng)率序列，再利用時(shí)差相關(guān)分析、K-L信息量結(jié)合峰谷對(duì)應(yīng)法判斷出指標(biāo)的先行、一致或滯后性，計(jì)算共篩選出先行指標(biāo)7個(gè)，一致指標(biāo)7個(gè)，滯后指標(biāo)5個(gè)，結(jié)果見(jiàn)表4。

（五）地區(qū)生態(tài)效率景氣指數(shù)編制和分析

利用上海市青浦區(qū)各指標(biāo)組歷年增長(zhǎng)率序列，結(jié)合預(yù)警指標(biāo)分類(lèi)結(jié)果，使用公式（3）～（8）編制合成指數(shù)，結(jié)果見(jiàn)表5。

圖1為上海市青浦區(qū)生態(tài)效率的合成指數(shù)變化情況，在研究期間內(nèi)的先行、一致和之后指標(biāo)的景氣總體上呈現(xiàn)出上下波動(dòng)態(tài)勢(shì)。生態(tài)效率在2010年出現(xiàn)峰值，在2011年達(dá)到低谷，而一致合成指數(shù)與生態(tài)效率的峰谷具有一定的對(duì)應(yīng)性。先行合成指數(shù)指標(biāo)在2009和2010年對(duì)應(yīng)一致指標(biāo)的峰谷，大約有一年的先行性。滯后合成指數(shù)指標(biāo)也大約有一年的滯后性，2011年的峰對(duì)應(yīng)2010年一致指標(biāo)的峰?？傮w來(lái)說(shuō)，合成指數(shù)的效果相較于擴(kuò)散指數(shù)的景氣變動(dòng)情況更好，具有一定參考意義。

（六）景氣分析及對(duì)策建議

擴(kuò)散指數(shù)及合成指數(shù)衡量景氣預(yù)警的變化方向和變動(dòng)幅度，以上海市青浦區(qū)編制的擴(kuò)散指數(shù)效果一般，合成指數(shù)具有一定預(yù)警效果，能在一定程度上反映未來(lái)經(jīng)濟(jì)生態(tài)效率的運(yùn)行情況。

以2008年為基期，2010年的一致合成指數(shù)100.543為峰值，2009年具有谷值99.343；2010年的先行合成指數(shù)為100.014，低于上一年，開(kāi)始跌入不景氣的空間；2010年的滯后合成指數(shù)為100.703，略低于上年水平?？傮w上，上海市青浦區(qū)生態(tài)效率水平較高，歷年來(lái)處于上下波動(dòng)情形，于2010年處于峰值狀態(tài)，可能一定程度上為響應(yīng)上海世博會(huì)的召開(kāi)，全市乃至長(zhǎng)三角地區(qū)都對(duì)生態(tài)環(huán)境、工商業(yè)生產(chǎn)做了嚴(yán)格控制，使得當(dāng)年生態(tài)效率位于景氣空間。而從2018年關(guān)注一致指標(biāo)和先行指標(biāo)的擴(kuò)散指數(shù)和合成指數(shù)都呈現(xiàn)下跌趨勢(shì)。上海市青浦區(qū)作為長(zhǎng)三角一體化生態(tài)示范區(qū)，整體生態(tài)效率水平較高，但仍存在一些不確定因素致使生態(tài)效率運(yùn)行中出現(xiàn)局部震蕩。在眾多指標(biāo)中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)、對(duì)外開(kāi)放及環(huán)境管理等幾項(xiàng)指標(biāo)都已經(jīng)出現(xiàn)不景氣的動(dòng)向，要予以重視。

因此，編織生態(tài)效率景氣指數(shù)并研究其變動(dòng)方向意義重大。在未來(lái)的生態(tài)環(huán)境建設(shè)中，要根據(jù)景氣動(dòng)向、結(jié)合當(dāng)?shù)匕l(fā)展特色，提出相應(yīng)的生態(tài)提升策略使其能保持景氣運(yùn)行狀態(tài)，從而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展，為綠色發(fā)展給出答案。具體包括以下三個(gè)方面：第一，示范新發(fā)展模式，優(yōu)化各產(chǎn)業(yè)布局。第二，理順區(qū)域能源架構(gòu)體系，提高區(qū)內(nèi)能源發(fā)展水平。第三，縱深推進(jìn)環(huán)境管理，確保督察實(shí)效長(zhǎng)效落實(shí)。

四、結(jié)論和研究展望

生態(tài)效率的縱向測(cè)算目的在于對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行縱向比較，還可加入?yún)^(qū)域的橫向比較，本文僅提供一個(gè)具有代表性區(qū)域的生態(tài)效率的科學(xué)測(cè)算，為相關(guān)部門(mén)政策調(diào)整提供理論支撐。生態(tài)效率的景氣分析目的在于通過(guò)擴(kuò)散、合成指數(shù)的方法，捕捉生態(tài)效率的動(dòng)態(tài)變化，發(fā)現(xiàn)景氣動(dòng)向，作出及時(shí)預(yù)警。本文從生態(tài)效率的內(nèi)涵出發(fā)，借鑒以投入產(chǎn)出指標(biāo)組的超效率SBM模型計(jì)算生態(tài)效率指標(biāo)。再?gòu)念A(yù)警角度切入，構(gòu)建生態(tài)效率景氣指標(biāo)體系，以生態(tài)效率指標(biāo)為景氣模型構(gòu)建的基準(zhǔn)指標(biāo)從而編制擴(kuò)散指數(shù)和合成指數(shù)。結(jié)果表明：

第一，上海市青浦區(qū)總體上生態(tài)效率水平較高，存在一定的波動(dòng)，但是波動(dòng)幅度不明顯，整體呈波動(dòng)上升趨勢(shì)。

第二，編制的合成指數(shù)顯示，一致指標(biāo)在2009～2010年位于景氣空間內(nèi)運(yùn)行，而次年出現(xiàn)不景氣。先行指標(biāo)有一年的先行性，于2008～2009年處于景氣空間，次年反轉(zhuǎn)。在研究期間的未來(lái)，先行、一致和滯后指標(biāo)都呈現(xiàn)出不景氣的動(dòng)向變化趨勢(shì)，要在生態(tài)效率惡化之前及時(shí)采取相應(yīng)措施。

第三，由于經(jīng)濟(jì)生態(tài)復(fù)合系統(tǒng)的復(fù)雜性，數(shù)據(jù)收集較為困難，僅存在年度數(shù)據(jù)，相比其他景氣文獻(xiàn)，都采取季度或月度的數(shù)據(jù)所形成分析效果會(huì)更好。希望有關(guān)部門(mén)能基于此構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)或是加快數(shù)據(jù)更新頻率，以便模型的完善。只有在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)完善的基礎(chǔ)上，才能獲取更多的社會(huì)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境預(yù)警的指標(biāo)，采用更長(zhǎng)時(shí)間跨度和更細(xì)致時(shí)間頻度的序列，來(lái)剔除不規(guī)則變動(dòng)趨勢(shì)的影響，從而更加全面、細(xì)致地捕捉到生態(tài)效率的動(dòng)態(tài)變化。

參考文獻(xiàn)：

[1]國(guó)務(wù)院．長(zhǎng)三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)總體方案[Z].2019-10-25.

[2]鄭繼承．經(jīng)濟(jì)發(fā)展的生態(tài)產(chǎn)出效率測(cè)度[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2019，35（20）：121-125.

[3]韓增林，王倩雯，等．中國(guó)生態(tài)效率時(shí)空動(dòng)態(tài)分布與演進(jìn)趨勢(shì)[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2019（22）：85-88.

[4]馬駿，曹芳，周盼超．城市生態(tài)效率演變及驅(qū)動(dòng)因素分析——以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶107座城市為例[J].資源與產(chǎn)業(yè)，2020，22（01）：32-40.

[5]任梅，王小敏，等．中國(guó)區(qū)域生態(tài)效率時(shí)空變化及其影響因素分析[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2019，33（09）：71-79.

[6]王妍，曾維華，吳舜澤．環(huán)境與經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的景氣分析研究[J].中國(guó)環(huán)境科學(xué)，2011，31（09）：1571-1577.

[7]蔣躍華．中國(guó)區(qū)域環(huán)境效率評(píng)價(jià)及景氣指數(shù)研究[D].長(zhǎng)沙：湖南大學(xué)，2016.

[8]A.Charnes，W.W.Cooper and E. Rhodes，Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J].European Journal of Operational Research，Vol.2，No.6，1978，pp. 429-444.

[9]辛文，查奇芬．基于超效率SBM模型的長(zhǎng)三角地區(qū)環(huán)境效率的分析[J].企業(yè)技術(shù)開(kāi)發(fā)，2016，35（23）：109-110+115.

[10]高鐵梅，陳磊，王金明，張同斌．經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)分析與預(yù)測(cè)方法[M].北京：清華大學(xué)出版社，2015.

（作者單位：杭州電子科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院）