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经济量化分析范文1
关键词：水资源；压力指数；人口；经济；生态
中图分类号：F061.5 文献标识码：A doi：10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2013.01.02 文章编号：1672-3309（2013）01-04-03
一、文献回顾
近年来，地区水资源短缺现象引起了专家学者对水资源压力的关注和研究，如何衡量水资源压力成为研究的焦点。一些学者从地区水资源供需角度来阐述水资源需求过剩与供给不足的矛盾，以此来揭示水资源面对的巨大压力，比如代涛、郑林昌《2010年北京市水资源需求预测分析》（2006），管孝艳《北京水资源供需平衡分析及开发利用初探》（2004）。还有一些学者致力于通过建立水资源压力指标体系，对水资源压力进行量化分析，直观的呈现出水资源压力大小。刘玉龙等（2008）从城市人均废污水排放量角度考虑，用各地区的人均废污水排放量与全国平均废污水排放量水平的比值，从而得到区域水资源利用压力指数。Ohlsson（2000）引入社会水资源压力指数，即SWSI，利用水温水资源稀缺指数HWSI和人类发展指数HDI（即公式SWSI=HWSI/HDI）综合衡量了一个地区的社会水资源压力情况，它的创新之处在于考虑了社会适应能力，从水环境质量、社会经济发展水平、用水技术水平以及人民生活水平等方面来衡量社会水资源压力状况。它的不足在于，个别方面的衡量指标比较主观复杂，数据不易取得，比如HDI中的教育指数。这些学者对于水资源压力指标体系的建立各有侧重点，对指标的选择，以特定地区的具体现状和个人主观理解为基础，有些指标的选择不够客观和全面。
本文根据北京市的水资源现状和北京独特的城市性质，从经济社会发展过程中北京城市用水以及影响城市用水的主要因素出发，以水资源的可持续发展为主要原则，以历史数据为客观依据，建立水资源压力指标体系，量化水资源压力，从而得出北京水资源压力的变化趋势。
二、北京的水资源现状
北京位于海河流域中部，全市行政区域面积16800平方公里。西部、北部为山区，海拔高度为1000-1600米；南部、东南部为平原，海拔高度为50-100米。北京属温带大陆季风性气候，冬春干旱少雨雪，降雨集中于夏季。北京的水资源主要依靠天然降水形成。北京的水资源由两部分构成，一是本地区降雨形成的水量；二是上游入境水量，如南水北调、晋水进京等京外引水。
据表1所示，从2001-2010年，北京全年水资源总量大体呈不断增长的趋势，2008年后水资源总量有所减少。全年供水总量从2001-2010年在基本平稳的基础上有小幅变动。从水资源利用情况来看，居民生活用水增加显著，工业用水比重下降明显，农业用水量依然较大。近年来，北京的农业用水和工业用水不断缩减，
生活用水和环境用水不断增加，生活用水和环境用水在北京水资源利用总量中所占的比例不断增大，农业用水和工业用水所占比例逐渐缩小，见表2。
三、水资源压力指数指标体系建立
本文根据北京其独特的城市性质，以及经济社会发展过程中城市用水的主要方面以及影响水资源压力的主要因素，基于可持续发展原则，从水资源人口数量压力、水资源自身数量压力、水资源生态环境压力、水资源技术压力、水资源经济压力、水资源调度压力6个方面来反映北京水资源压力的状况。水资源压力指数是用来衡量区域水资源充足或短缺状况，区域水资源、人口、经济等因素关系是否协调，以及该地区是否存在水资源危机的量化指标。
水资源压力指数数学表达式为
WRPI=α1Ip+α2Iw+α3Ie+α4It+α5Im+α6Id （1）
其中，WRPI为城市水资源压力指数；还有标准化区域水资源人口数量压力指数Ip、水资源自身数量压力Iw、水资源生态环境压力Ie、水资源技术压力It、水资源经济压力Im和水资源调度压力Id ；αi（i=1，…， 6）分别为各分项指标的权重，且α1+α2+α3+α4+α5+α6=1。其中，权重数值确定是基于北京历年城市各项用水比重数据分析，和阅读大量文献的基础上采用Delphi方法确定的数值，具有一定的客观实证性，即αi（i=1，…，6）=（0.2，0.12， 0.13， 0.2， 0.2，0.15）。
各分项指标指数标准化处理公式为
Ij= （Pj-Pmin） /（Pmax-Pmin） （2）
式中：Ij为各区域标准化后的压力指数； Pj 为各区域无量纲的压力值计算结果；Pmax， Pmin分别为Pj的最大值和最小值。
1、水资源人口数量压力指数Ip=P0/Wb（3）
其中，P0为城市常住人口数量（人），Wb为年用水或供水总量（亿m3）。该指标表示人口给城市水资源带来的压力。人口越多，经济活动越频繁，用水量越多，对水资源的压力也就越大。
2、水资源自身数量压力指数Iw=Wb/Wa（4）
其中，Wb为年用水总量（亿m3），Wa 为水资源总量（亿m3）。该指标表示水资源本身可利用数量的多少带来的供需压力。比值越小，说明水资源越丰富。
3、水资源生态环境压力指数
Ie=r1*Wc/Wb+r2*Wd/Wb （5）
其中，Wc为区域废污水排放量（亿m3）； Wd为城市水资源总量中减去用水总量后的数值（亿m3），r1，r2分别为各自权重系数，各赋1/2。该指标表示人口，经济，社会等因素对水资源生态环境的影响。
4、水资源技术压力指数It=β1*R1+β2*R2（6）
其中，R1，R2分别为城市废水处理率，万元地区生产总值水耗下降率；β1，β2分别为城市废水处理率和万元地区生产总值水耗下降率的权重系数，各赋1/2。该指标表示技术在水资源开采，利用，保护中所起的作用。
5、水资源经济压力指数Im=GDP/Wb（7）
其中，Wb为年用水总量（亿m3），GDP为城市地区生产总值（亿元）。该指标表示经济的发展给水资源带来的压力。
6、水资源调度压力指数Id=（Wa-40%*Wb）/Wb（8）
其中，Wb为年用水总量（亿m3），Wa为水资源总量（亿m3）。按照区域水资源配置40%准则，可用于人类经济社会系统的水资源量取为其水资源总量的40%，其余的60%作为自然生态系统用水。该指标表示在一定条件下，区域的可供水资源的时空分布不能满足其需求时，需要从其他地方调度水资源状态下产生的压力。
四、北京市水资源压力指数计算与趋势分析
根据《北京水资源公报》、《北京市统计年鉴》、北京市水务局网站等信息来源，得到了计算2001-2010年北京市水资源压力指数需要的相关指标，见表3。采用上述指标体系对北京市2001-2010年的水资源压力指数进行计算，其结果见表4。进而对水资源压力指数进行量化分级，以更直观地观察评价北京市2001-2010年的水资源压力的变化趋势，见表3。
由上表我们可以直观的看出，2004-2006年的水资源压力指数均位于0.4-0.6之间，属于等级Ⅲ，说明2004 -2006年的水资源压力大，水资源与经济、社会、环境极不协调，存在比较严重的水资源危机；2007-2010年的水资源压力指数位于>0.6，属于等级Ⅳ，说明2007-2010年的水资源压力巨大，水资源与经济、社会、环境严重失调、水资源危机十分严重；其中2008年水资源压力值达到顶峰0.8445，2008年之后水资源压力稍有缓解，但依然大于0.6，水资源压力仍属巨大等级。
2001-2010年的水资源压力具体的变化趋势如图1所示。
从图1我们可以看到，10年间北京的水资源压力不断攀升，并在2008年达到峰值0.8445。其中2006年之前水资源压力均匀攀升，2007-2008年间攀升速度空前剧烈，2009年水资源压力骤然锐减，之后继续攀升。总体来看，水资源压力呈不断增加趋势。这些变化是水资源人口数量压力，水资源自身数量压力，水资源经济压力，水资源生态环境压力，水资源技术压力，水资源调度压力综合作用引起的结果。水资源已经呈现出与经济、社会、环境严重失调的状态，存在严重水资源危机。北京这样紧张的水资源局势，必然会引起政府部门和社会各界的广泛关注，政府应该加紧调整北京的水资源利用方式，提高水资源循环利用率和污水处理率，倡导节约用水，以及不排除可以使用市场机制使用价格歧视政策调整水价，旨在逐步缓解水资源压力。水资源是人类赖以生存和经济社会有序发展的宝贵资源，只有坚持水资源的可持续利用，不断进行用水方面的技术完善和节水意识培养，才能最终实现经济社会的可持续发展。
参考文献：
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经济量化分析范文2
摘要：在原油计量中，静态计量采用各类容器测得体积量；动态计量采用流量计等计量器具测得体积量，主要用于管道输送中的原油计量。原油计量工作涉及到的工作人员和相关操作人员数量都比较多，在实际计量过程中会有许多因素影响原油计量的精确性，导致其产生误差，必须要对原油计量工作进行完善，加强监督管理，使计量更加趋于规范化，提升计量操作人员工作积极性以及综合工作能力，从原油的取样、化验等环节入手，全面控制负面影响因素，提升原油计量的精确性，提升油田管理水平与经济效益。
关键词：原油；计量交接；体积量；密度；含水量；偏差
现行原油计量交接主要采用空气中的质量，即商业质量数值来进行贸易结算，通过静态或者是动态的方式，首先对原油的体积量进行计算，在通过人工的方式或者是管线自动取样的方式来获取原油样本，对原油样本的密度以及含水量进行分析，然后计算原油实际商业质量。这种计量方式所造成的原油质量差，可以从体积量、密度和含水量分析产生的偏差进行分析。
一、原油交接计量误差分析
1、原油体积量计量产生的误差
在原油计量中，静态计量采用各类容器测得体积量；动态计量采用流量计等计量器具测得体积量，主要用于管道输送中的原油计量。目前，胜利油田外输原油采用流量计动态交接计量方式。由于容积式流量计测量准确度较高，因此被广泛使用。目前在胜利油田使用的多为腰轮流量计或罗茨流量计，其计量误差的产生主要有以下几方面：
（1）流量计的精度等级、制造加工的质量以及配套设备的运行状况所引起的误差。为保证容积式流量计的转子灵活自如的转动，转子与壳体之间要有一定间隙，间隙大小直接影响到流量计的泄漏量。根据国家标准规定用于原油贸易交接计量的流量计的准确度等级应优于0.2级，容积式流量计在使用过程中由于本身的加工质量及使用不当往往会使基本误差发生变化，这会引起原油体积计量误差。原油中含有泥沙固体颗粒，会使流量计磨损加剧，间隙增大，泄流量增加。原油中含有气体会使流量计转速加快，影响体积计量准确性。
（2）被测原油本身物理性质变化以及计量工况的变化所引起的体积量差。不同性质的原油粘度、密度差异很大。粘度增大，流量计转动阻力增大，泄漏量变小；粘度变小，泄漏量增大。当计量工况下的温度、压力发生变化也直接影响到体积计量的准确性。
（3）流量计检定中存在的问题可直接影响流量计计量的精确度。对于管道输送原油的流量计多配有在线标准体积管，用于流量计在线检定。从近年来的工作情况来看，一些原油含蜡量较高，凝固c较高，如胜利原油，这些情况会导致标准体积管的内壁上出现结蜡现象，因而会使其体积缩小，导致流量计的指示值明显高于实际数值。
（4）流量计的读数准确与否是保证流量计计量准确的关键，读数不准会造成体积量差。
（5）流量计铅封要保证完好。铅封被破坏后，可能因人为地调整了某些部件或者使某些部件产生损坏，造成流量计测量不准确。
（6）流量计的管线通常情况下都会有一些与其相搭配的副线，有的因为扫线需要还有回油线，要注意相关阀门的开关情况，不应有内漏情况的产生，否则也会导致流量计测量结果出现偏差。
（7）流量计所测得原油流量是在计量温度、压力状态下的体积量，应按照相关标准，对温度、压力进行修正计算。
2、原油取样代表性造成的误差
在当前的原油计量中，按照规定2小时取样一次，4小时进行一次测定。无论在输油管线上还是在油罐或罐车上，有时所取得的样品代表性较差，在原油的取样过程中尤为突出。因为原油一般是非均匀物质，原油中含水，水和油的混合状态多种多样，有油包水、水包油、溶解水，游离水等状态，每2个小时取一次样，而且是采用时间比取样，即使流量大小都按照时间间隔，取一定量的油样，其代表性还是较差的。除此之外如果在取样过程中操作不当，如没有放净取样口的死油、取样瓶密封不严等都会使测定值产生较大误差。
3、密度测量产生的误差
测定过程中产生的误差主要是由所用设备和人员操作不规范造成的。
（1）选用的玻璃密度计、温度计不符合要求或未按周期检定会造成测量量差。密度测定时，应采用符合技术要求的SY-05型密度计，温度计采用符合技术要求的全浸式水银温度计。密度计和温度计应按照周期进行检定，在有效的检定周期内使用。
（2）配备恒温水浴。恒温水浴的尺寸大小应能容纳密度计量筒，使试样完全浸没在恒温水浴液面以下，整个试验期间保持温度在士0.25℃以内。
（3）恰当掌握密度测定的试验温度。测定时把原油试样加热到能使它充分流动的状态。但温度不能过高，否则会引起原油中轻组分的挥发和损失，而温度低时有的原油中会有蜡析出或流动性不好。温度过高或过低测得的油品密度都会偏差大。
（4）读数方法正确与否也会引起密度测量误差。正确的方法是当密度计离开量筒壁自由漂浮并静止时读取玻璃密度计的刻度值。
（5）玻璃密度计在使用前应擦拭干净，擦拭后不要用手再握最高分度线以下部分，否则会影响到密度测定值的准确性。
4、含水测量产生的误差
测定过程中产生的误差主要是由所用设备和人员操作不规范造成的。
（1）用于测定原油水含量的仪器在首次使用前，对仪器按照标准要求进行回收试验，以验证仪器的气密性和液密性，并且还要进行仪器的标定，以检验水分接收器刻度的精度。以上两项检验合格后才可以用于原油含水量测定。
（2）选择合格的溶剂油，溶剂油不合格也会造成原油含水量测定误差。
（3）在对原油的含水量进行检测分析时，首先要对样品进行均化操作。按照规定做样，将取样瓶倒8字摇样5分钟，边摇边放气，使油样均化，油水充分混合，否则会使原油含水量的测定值产生误差。
（4）原油试样的称量要准确。试样称量不准确，会使含水测定值偏高或偏低。
（5）原油试样的加热速度要合适。加热速度过快，会造成原油样品的突沸，会导致含水量偏低。
（6）循环冷却水温度过高，冷凝效果不够，会导致含水量偏低。
5、原油温度、压力引起的误差
（1）对于一定质量的原油，温度降低，体积减小，密度升高，粘度升高，均会影响测量的准确度。此外，温度降低会在计量设施中产生结蜡现象，影响到流量计的正确检定。
（2）原油的输送和计量都是在一定的压力下进行的。压力增大，被测原油的体积将受到压缩；流量计将产生某种程度的弹性变型，使其容积有增大的趋势。
二、原油交接计量误差的对策
1、加强过滤器和消气器的检查和维护，降低原油中含有的固体杂质和气体对计量准确度的影响。
2、加强流量计的日产管理和定期检定，保证流量的基本误差在标准允许范围之内。
3、采用自动取样技术来降低取样代表性造成的误差。
4、针对密度、含水测定过程中出现的实际问题，采用最新的标准，完善实验步骤和操作规程，尽可能减少操作带来的计量误差。
5、加强对计量操作人员的教育和培训，提高计量操作人员的业务水平，尽可能减少人为因素对计量误差的影响。
三、结论
近年来，随着经济的不断发展以及原油使用量的不断增多，许多国家原油需求量与原油的价格都在上升，所以如何提升原油交计量的精确性，是控制企业原油流失、降低企业生产成本、提升企业经济效益的关键所在。
参考文献
经济量化分析范文3
【关键词】电力营销；电能计量自动化系统
当前，电力市场不断扩大，相应的电网管理也遇到了诸多新的要求。为提升服务质量，获取更大的效益，电力公司必须随时掌握用户的用电情况，以及各线路之间的工作状态。而传统方法多是人工式抄表，效率低下，准确性得不到保证，且浪费人力资源，满足不了现在越来越高的要求，所以，必须建立一个科学有效的电能计量自动化系统。
1 电能计量自动化系统构建
不同设备占据位置也各有不同，据此可将电能计量自动化系统划分为三个部分，一是主站系统，二是自动化终端，三是通信信道。其中，主站系统指的是连接各种计量自动化终端的计算机系统，主要负责信息采集工作，利用通信信道采集自动化终端的数据信息，并加以控制，或分析整理，可以说是是整个系统的核心部分；计量自动化终端主要负责每个计量点的信息采集工作，分析整理后将所得数据向别处传输，或者传达由主战发出的控制命令；通信信道，有码分多址和分组无线业务，以及调度数据网等，是主站和终端之间的媒介，负责两者之间的信息传输。
2 电能计量自动化系统组成
用户类型不同，电压等级也不同，据此可将电能计量自动化系统划分为四个子系统，一是厂电能量遥测系统。二是负荷管理系统，三是低压居民集中抄表系统，四是配电变压器监测计量系统。它们涉及到发电、输电、配电以及售电等各个侧计量点，共同组成了电能计量自动化系统。
2.1 厂电能量遥测系统
在变电站中，因为安装的电能表过多，且来自不同的厂家，所以在选择遥测终端时，需尽量保证其抄表通道的多样性，同时具备多表计的功能。此外，对于变电站的遥测终端，选择的通讯方式大都是依靠以太网专线和主战来完成的。
2.2 负荷管理系统
负荷管理系统一般也有4部分构成，一是计量表计，二是数据通信网络，三是客户端现场终端，四是主站端计算机系统。它采用先进的自动控制技术和网络通信技术，在线对客户的用电情况进行检测，并将客户抄表有机融入到管理系统中，在此基础上，完成对客户用电情况进行自动采集、分析处理和计费等工作，以提升其负荷管理水平。
负荷控制管理终端除可以远程抄表，还能控制用户的用电负荷，缓解用电紧张的局势。如某地区出现用电紧张的状况，为保证能够给当地居民正常供电，可对用电高峰期或耗电量较大的施工进行控制。可利用此终端的遥控功能，电话告知需要限电的用户，尽量说服其能主动压电；不然的话，可借助计量自动化系统，将跳闸命令发送到用电负荷管理终端，从而对用户开关进行跳闸。
2.3 居民低压集中抄表系统
此系统以计算机技术和通讯技术（包括RS485总线、低压扩频载波等）为基础，通过低压配电网对用户的用电情况进行采集，并加以综合分析处理，将所得数据发送到主站。它的工作内容主要有：对系统内的用户的用电情况进行自动化的远方抄表，对各个设备的运行状况进行实时监控，以及对线损等情况的及时检测和分析等，最终是为了提供准确的电力数据给系统，从而保证能够正常供电。
对大多数小区而言，电表较为集中，在实际计量时可选择带有485通讯的电子电能表。而对一些乡镇来说，比较分散，在计量时适宜选择载波表。
2.4 配电变压器监测计量系统
自动化终端和主站之间通常需要有相应的通信信道，来完成两者之间的数据传送等问题，同样，配变监测终端和主站之间也需要有一个通信信道。配电变压器监测计量系统通过智能化的无线网为二者提供相应的通信信道；对低压配电变压器进行监测，并收集相关数据；实时掌握各测量点和线路的运行状态，一旦遇到异常的用电行为，能够及时发现并加以处理，从而使线路的受损程度有所降低。
3 电能计量自动化系统的应用
3.1 远程自动抄表
在电能计量中，抄表是一项基本的工作。大多供电公司一直以来采取的都是人工抄表的模式，需要抄表人员亲自登门用笔记录。经济的发展带动了技术的进步，目前，抄表业务量急剧上升，人工抄表的方法已经落后了，不足之处也越来越明显，质量和效率都有所下降，有时会出现抄错或漏抄的情况，提供的数据缺乏准确性，以至于无法正确把握线损程度，也难以做出准确的计费。
以郑州某供电公司为例，其抄表程序如下：每月初为固定抄表时间，工作人员带着抄表机来到用户住处，对用户的电表读数依次进行抄录，将所得数据导入营销系统，计算电费。此方法存有一些问题：
（1）工作量大，效率低下。由于用户过多，且地理位置不集中，再加上交通容易堵塞，工作人员要花费大量时间在路上。
（2）实际情况复杂，入户较难。随着现代化的建设，企业管理制度有所加强，有些企业来自国外或是中外合资，管理比较严格，在抄表时要经过很复杂的程序，浪费大量时间。
（3）现场所处形势比较被动。对某些特殊客户来说，抄表还需提前预约，实际中，也常常发生客户迟到的情况，以至于工作人员在等待上浪费大量时间，更有甚者，工作人员完成一次抄表任务需往返多次。
以上种种原因直接导致了抄表高成本、低效率现象的出现。工作人员要在固定时间内完成所有工作，劳动量大、时间不够，还需耗费大量人工成本和交通成本。
自从本公司建立了电能计量自动化系统，不必再人工抄表，完全可以远程自动抄表，其覆盖面积广，用户量大，在用户住处安装有各种计量终端，在每月初对上月用电情况进行自动抄读，并将所得数据信息发送至系统主站；而供电局的电能计量自动化系统也已实现与营销系统的连接，每月由主站把各用电量导入营销系统，工作人员进行核对后计算电费。
3.2 在线监测
电能计量工作主要是靠各种电能计量装置来实现的，电能计量装置能否正常运行直接影响着电能计量管理的好坏。在以前还没引进电能计量的自动化系统时，电能计量装置一旦出现故障，不易发现，通常都是在定期检测时发现，而郑州市电网的覆盖规模较大，全面的分析检查有很大难度，再加上故障产生和被发现之间时间很长，给电力营销带来诸多不便。
3.3 防窃电
该系统对预防窃电等方面提供了诸多方法。首先是异常报警，电流、电压或终端等一旦出现异常，系统就会自动发出警报；其次，该系统还有对线损异常、电量异常等异常现象进行自动分析的功能；再者是失压失流检查，以及对低压用户的重点监测。
4 结束语
电能计量自动化系统能够对各个侧计量点的电能情况和设备运行状态进行采集，并自动加以分析管理，其有效的方法和先进的技术，不但提高了工作效率，还拓展了新服务内容，既减少了用户的成本，又促进了电力营销工作的顺利开展。
参考文献：
经济量化分析范文4
关键词：有源层结构；980nm；多量子阱；半导体激光器
1 概述
为了获得更低的阈值电流和更高的出光功率，文中对载流子的泄露和不均衡的载流子分布以及光场限制因子进行分析，并且对量子阱的数目以及垒层材料中的铝组分进行优化仿真，得到最优的输出特性。
2 理论分析
2.1 载流子的泄漏电流
电子电流从N型层注入到量子阱并和量子阱中的空穴复合，因此电子电流密度在量子阱中减小。泄漏电流即是从量子阱中溢出的电流。泄漏电子电流对激光器的光学性能有很大的负面影响。有几种方法可以抑制泄漏电流，如增加势垒层的高度（增大带隙），在有源层与上波导层之间增加一层电流阻挡层都可以有效地抑制泄漏电流。
2.2 载流子分布不均匀
多量子阱激光器有源区的光特性很大程度上受到载流子分布不均匀的影响。增加垒层铝组分使得势垒高度变大，这将使载流子分布对光特性产生的影响更加放大，恶化光特性。载流子分布不均匀也会导致有源区光增益受到影响。为了提高激光器的性能，导带偏置比越靠近0.5左右，载流子分布不均匀的影响将越小。
2.3 光场限制因子
其中E（y）表示光场垂直于结平面的分布。激光器的光场限制因子受垒层、阱层材料的结构参数影响。小的光场限制因子会导致量子阱激光器所需的光增益增大，导致阈值电流密度变大。
2.4 阈值电流密度
其中，Nw表示阱层数目，J0是透明电流密度，ai表示内部损耗，L表示激光器腔长，R1，R2分别表示激光器端面反射率，G0表示材料增益，ΓN表示光场限制因子。
3 仿真结果与分析
3.1 载流子泄漏电流
文章主要是讨论有源区的优化，因此，从增加势垒高度的方法出发来抑制泄漏电流。势垒高度可有导带带阶Ec反映。器件波导层采用AlGaAs材料。电导越小器件的串联电阻越大，由此激光器的阈值电流也随之增大。
如图1知高Al组分的AlGaAs材料电导率小电阻大，因此将波导层中Al组分取0.18.
温度特性是激光器的一个重要指标，如图2可以看出AlGaAs材料随温度的变化趋势，其在低Al组分的情况下热阻较小，取低Al组分对激光器的输出特性有益。
如图3可知，随着垒层铝组分的增大，量子阱中导带带阶随之线性增大，为了更好地限制载流子，Al组分越高越好，但是垒层带隙高于波导层带隙会抑制载流子注入量子阱，综合上述考虑垒层中铝组分取0.12左右比较适合。
3.2 载流子分布不均匀
如图4，随着Al组分的增加，导带偏置比逐渐向0.5靠拢，综合导带带阶、AlGaAs的电导和热阻，垒层Al组分取0.12较合适。
3.3 光场限制因子
图5显示了不同量子阱数目的有源层的光场限制因子随着垒层Al组分的变化分布图，不难看出随着量子阱数目的增多，光场限制因子逐渐增大，对特定数目的量子阱，其光场限制因子随着垒层Al组分的增加而减小，而当Al组分在0.12左右时减小的幅度最大。
3.4 量子阱数目
由图5可知量子阱数目的增加有利于光场限制因子的增大，提高激光器的输出特性。综合上面的考虑，取垒层Al组分为0.12，垒层厚度为10nm阱层In组分为0.22，阱层厚度为7.6nm，图6为该有源层结构阈值电流密度与量子阱数目的关系分布。
由图可看出阈值电流密度开始随着量子阱个数的增加急剧减小，当量子阱个数超过3个时，阈值电流密度不再急剧减小，而是随着量子阱个数的增加出现缓慢增加，考虑到要实现半导体激光器的低阈值激射和激光器的制作技术，量子阱的个数最终取3。
4 结束语
精确计算了量子阱中导带价带的能级分布，由此确定了阱层材料中In组分为0.22并且阱厚7.6nm时，仿真结果显示峰值波长981nm。综合考虑AlGaAs材料的热阻和电导，确立波导层材料Al组分取0.2，并针对载流子泄漏和其分布不均匀恶化激光器的输出特性来分别提高垒层的带阶和导带偏置比。理论计算了不同量子阱数目时各Al组分对应的光场限制因子，并得出当量子阱数目为3个，垒层Al组分取0.12时得到最低的阈值电流密度。
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经济量化分析范文5
关键词：衡阳市;空气质量;变化趋势;对策
收稿日期：2011-11-06
作者简介：张艺（1964―），女,云南大姚人,工程师,主要从事环境监测技术、环境影响评价技术以及环境工程治理技术的研究与应用工作。
中图分类号：X831
文献标识码：A
文章编号：1674-9944(2011)11-0128-03
1引言
近年来,随着我国经济飞速发展,人民的物质生活水平也相应提高,但人民的生活环境却每况愈下。环境空气质量的好坏与人体健康息息相关,对于人口密集的城市,空气污染物不易稀释和分散,局部空气污染物浓度不断提高,对人身心健康有很大影响。衡阳市位于湖南省中南部,湘江中游,面积15 310km2。据2011年调查,衡阳城市建成区面积达到128km2,2010年第6次中国人口普查结果显示［1］衡阳市常住人口714.146 2万人,其中中心城区户籍人口138万人,占全省总人口比重为10.87%。步入了中国特大城市行列，因此对衡阳市区的空气质量的监测对人民生活水平的提高有重大意义［2］。
2监测方法
2.1监测点的布设
按照人口和功能区的划分原则［3］,2010年度衡阳市城区设4个常规空气监测点,分别为衡阳市仪表厂(手工测点)、珠晖区环保局(自动站)、市环境监测站(自动站)、衡阳化工总厂(手工测点)。
2.2监测项目及分析方法
主要监测项目及其分析方法分别为SO2(甲醛吸收-副玫瑰苯胺分光光度法,GB/T15262-94)、NO2(Saltzman法,GB/T15435-95)、PM10(大气飘尘浓度测定方法,GB6921-86),根据《环境监测技术规范》(空气部分)关于数据统计有效性的规定,SO2、NO2日均浓度每日连续采样至少18h;PM10日均浓度每日连续采样至少12h,每月至少有均匀分布的12个有效日均值。总计全年获SO2有效日均浓度值1 113个,NO2有效日均浓度值数据1 114个,PM10获有效日均浓度值数据1 110个(以上均未包括对照点和新增点)。
2.3空气质量的评价
采用空气综合污染指数对衡阳市区空气质量进行评价,以2010年为例,选择SO2、NO2和PM103种污染物计算综合污染指数。以国家《环境空气质量标准》(GB3095-1996)［4］的二级标准为评价标准,即年均值SO2为0.06mg•m-3,NO2为0.08mg•m-3,PM10为0.10mg•m-3。空气综合污染指数的数学表达式如下:
P=∑ni=1Pi,Pi=Ci/Si。
式中，P为空气综合污染指数;Pi为污染物i的分指数;Ci为污染物i的年平均值;Si为污染物i的环境空气质量二级标准浓度;n为大气污染物项目数。
3结果与讨论
3.1大气环境质量现状及变化趋势
3.1.1SO2污染现状
“十一五”期间,衡阳市SO2的年均值在0.041～0.058 mg/m3,5年年均值均达到环境空气质量国家二级标准。年均值最小的一年出现在2009年,5年间的全市日均值超标率在1.6%~11.4%之间。“十一五”期间,衡阳市SO2浓度总体呈逐渐下降趋势,见图1。
图1“十一五”期间衡阳市年均SO2浓度变化趋势
由图1可以看出,全市的SO2的浓度在“十一五”期间波动较大,在0.019～0.103mg/m3范围内,市环境监测站在2007年SO2浓度达到最大值0.103mg/m3,出现超标。除珠晖区环保局在2007年度SO2浓度有所减少外,其它测点都较上年度或多或少有所增加。整体来说,所有监测点在2009年度的SO2浓度都达到最小值,而在2010年有所升高,特别是衡阳市仪表厂升高到0.054mg/m3,这与2010年城市建设发展迅速,而忽视环境的保护有非常紧密的联系。
3.1.2NO2污染现状
“十一五”期间,衡阳市城区二氧化氮的年均值在0.036～0.046mg/m3之间,全部达到环境空气质量国家二级标准。年均值最大的一年出现在2007年,而2008年为这5年间最低。5年中全市二氧化氮日均值超标率在0.5%~2.3%之间,其中2009年、2010年连续两年均无超标情况出现。“十一五”期间,二氧化氮除在2007年有一个反常的升高外,整体呈逐渐下降趋势,见图2。
图2“十一五”期间衡阳市年均NO2浓度变化趋势
由图2可知,全市的NO2的浓度在“十一五”期间波动不大,集中在0.025～0.056mg/m3浓度范围内,除市环境监测站浓度在2006~2009年逐年增加,其它监测站都有所降低,但在2010年各监测站都达到0.037mg/m3左右的浓度。衡阳市仪表厂在2007年度NO2浓度达到最大值0.056 mg/m3。
3.1.3PM10污染现状
“十一五”期间,衡阳市城区空气可吸入颗粒物浓度年均值在0.069～0.094mg/m3之间,全部达到环境空气质量国家二级标准。年均值最大的一年出现在2007年,而2009年为这5年间最低。5年中全市日均值超标率在2.8%~9.8%之间。“十一五”期间,可吸入颗粒物年均值在0.080mg/m3上下窄幅波动,在2007年年均值达到最大,2008年、2009年呈下降趋势,但2010年呈上升趋势,见图3。
由图3可知,全市的PM10浓度在“十一五”期间波动较大,在0.035～0.133mg/m3浓度范围内,衡阳化工总厂和衡阳市仪表厂的PM10整体浓度较高,变化较大,均有升高后降低的趋势,分析应该与其2007年扩大工业化生产,向大气环境排放的污染物迅速增加,随后又控制排放,从而PM10浓度有所减低有密切关系。市环境监测站与珠晖区环保局的整体浓度较低,呈减低趋势,这与该监测站严格控制排放物有关。
图3“十一五”期间衡阳市年均PM10浓度变化趋势
3.1.4综合污染指数评价
2010年衡阳市城区各测点空气综合污染指数评价结果见表1。空气污染综合指数说明,城区污染最严重的测点是衡阳市仪表厂,其次是珠晖区环保局。城区最主要的大气污染物为PM10,其次是SO2,最后是NO2。
3.2全市空气污染物分布特征及变化趋势
“十一五”期间衡阳市城区主要空气污染物年均值分布特征见表2。衡阳市城区空气环境中SO2、NO2、PM10的年平均值自“十一五”期间的年际变化趋势经Spearmun秩相关系数检验(显著性水平为0.05),计算得出rs值在-0.60~-0.50之间,计算结果表明,SO2、NO2、PM10均呈下降趋势,但无显著意义,见表2。
3.3影响衡阳市区空气质量原因分析
(1)改革开放以来特别是“十一五”期间,衡阳市的经济、人口、交通迅猛增长,城市面貌发生巨大变化的同时,伴随着向大气环境排放的污染物也迅速增加。
(2)较特殊的地理气象条件增加了空气飘尘和降尘的污染几率。衡阳冬春时季干燥少雨,常有暖冬,干燥的空气加重了TSP、PM10的污染。冬天昼夜温差大,低空常出现逆温层,空气污染物扩散困难,因而冬季出现大气污染的概率较大。
表2“十一五”衡阳市城区各污染物年均值趋势判断
项目20062007200820092010rswp比较趋势判断
SO2(mg/m3)0.047 0.058 0.056 0.041 0.043 -0.600.9│rs│
NO2(mg/m3)0.040 0.046 0.036 0.037 0.037 -0.500.9│rs│
PM10(mg/m3)0.080 0.094 0.080 0.069 0.079 -0.600.9│rs│
图4“十一五”衡阳市城区主要空气污染物年均值年际变化图
(3)工业和能源结构的不尽合理导致大气污染加重。衡阳火电、冶金、水泥、陶瓷等高耗能的气型污染企业比重较大,能源消耗又以煤炭为主,许多能耗大户至今脱硫除尘措施不能正常运行,有些企业连消烟除尘设施都严重不足,很难甚至不可能做到国家要求的达标排放。
(4)以汽油(柴油)为动力的机动车快速增长,构成了城市空气污染的另一个重要来源。“十一五”期间,汽车工业发展较快,机动车的社会拥有量大幅增加,城市又是机动车的集散地,汽车尾气污染日益严重。因此富含大量CO、NOX、碳氢化合物等有害成份的机动车尾气是导致城市街区空气污染的重要原因。
(5)城市空气中颗粒物成分复杂,来源众多,多年来对煤烟的治理,使得扬尘污染对造成城市空气中颗粒物污染的影响突现出来。
4污染防治对策与建议
(1)深入持久地开展资源(能源)节约活动,加快城市能源结构调整,推广电、天然气、液化气等清洁能源的使用,切实减少污染物的排放总量,从源头上控制污染。
(2)推行清洁生产,通过产业结构调整,加快以节能降耗、综合利用和污染治理为主要内容的技术改造,加大环保投入,对重点行业和能耗大户强制燃煤脱硫与烟气治理,控制工业污染。
(3)采取包括技术在内的各种措施,控制汽车尾气污染和生活面源污染。植树造林、栽花种草、绿化城乡、净化空气。
(4)加强环境空气监测能力建设,努力强化现场应急监测能力和环境质量监测能力,用更先进的手段开展环境监测工作,提高对空气污染的监控能力和水平,为空气污染防治提供有效、及时的技术支持和服务。
5结语
通过对衡阳市“十一五”期间SO2、NO2和PM103种污染物的变化趋势分析,得出各污染物均有下降趋势,但有个别测点有较大波动。2010年的空气综合污染指数显示PM10是衡阳市区的主要空气污染物,其次是SO2,最后是NO2,衡阳市仪表厂是污染最严重的测点。通过对全市污染物分布特征分析可知,全市SO2、NO2 、PM10浓度基本保持稳定,并呈下降趋势。由此分析了影响衡阳市区空气质量的原因,并做出了对应的防治对策和建议。
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经济量化分析范文6
关键词 动态计量分析；城市建设用地；经济发展；城市化
中图分类号 F323.211 文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2011)01-0007-06 doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2011.01.002
随着经济持续平稳较快的增长，我国城市化率不断提高，从2000年的36.2%增加到2009年的46.6%，未来一段时期，我国仍处于高速城市化阶段。城市化进程伴随着人口从农村向城市的转移，农村地域向城市地域的转化和集中，导致大量的农地向城市用地流转和城市建设用地面积的增加，同时也使得各种非农业发展的经济要素向城市集聚，从而促进了经济发展，并且经济的发展也会进一步提高城市化率，引致城市建设用地面积的进一步增加。
目前关于城市化和经济发展的研究文献较多，主要集中在城市化与经济增长机制的研究或者两者之间关系的实证分析［1］，巴曙松［2］认为城市化可以通过影响总供给和总需求两方面的基础性因素而对中国经济长期增长和模式转变产生持久性作用。李金昌［3］利用时间序列数据，运行两变量协整的理论和相关的计量经济方法，检验了城市化与经济增长之间的动态关系。在此基础上，高魏［4］将农地城市流转纳入到城市化与经济增长系统来研究三者之间的动态关系；中国经济增长与宏观稳定课题组［5］考察了城市化、产业效率与经济增长之间的联系。关于城市建设用地的研究，学界主要集中于城市建设用地的驱动力［6-8］、城市建设用地对经济增长的贡献［9,10］ 两个方面，所采用的研究方法主要有灰色关联分析和以多元线性回归模型为主的计量经济分析。虽然上述角度的研究文献较多，但将城市建设用地与经济发展和城市化作为一个系统进行研究的文献较少。本研究利用我国1981-2007年的时序数据，利用动态计量分析中的协整检验、脉冲响应及方差分解模型，对城市建设用地、经济发展与城市化之间的长期均衡和短期变化关系进行检验和分析。
1 理论框架、研究方法与数据处理
1.1 理论框架
城市建设用地、经济发展和城市化三者之间相互影响，关系非常复杂。根据西姆斯的理论，如果在一组变量之中有真实的联立性，那么这些变量就应平等地加以对待，而不应该事先区分内生和外生变量［11］。因此，研究将城市建设用地、经济发展和城市化同视为被解释变量，考察其滞后值对被解释变量的影响程度，其之间关系的计量模型如下：[KG)]
式（1）中，UJS、GDP、URB分别表示城市建设用地、经济发展和城市化水平；α、β、χ、ε、、φ、η、ι、κ为各变量回归系数，δt、γt、λt代表各方程的随机扰动项，并且与解释变量和自身滞后值不相关。
1.2 研究方法
传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型，但是经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端，使得估计和推断变得更加复杂［12］，VAR模型能够很好地解决上述问题，并具有易操作性。
1.3 变量选择
（1）城市建设用地（UJS）。我国工业化、城市化的加速以及经济的强劲增长，还会使更多的农地转变为建设用地，其中主要为城市建设用地，并且城市经济在国民经济中处于主导地位，城市建设用地是城市经济的载体。因此选取城市建设用地面积（km2）作为研究对象。
（2）经济发展。研究选择国内生产总值（GDP）来衡量经济发展水平。为剔除价格影响因素，根据国内生产总值指数将当年GDP调整为以1978年为基年的实际GDP，折算公式为：GDPt=GDP1978×(当年GDP指数/100)，单位为亿元。
（3）城市化（URB）。对于衡量城市化水平的指标，学者们提出了许多不同的观点，有单一指标法、综合指标法等，角度不同，指标也不一样，综观各类指标，还是从人口角度衡量得到广泛的认同，一般来说，中国有两个城镇人口的统计指标：“城镇总人口”和“非农业人口”［4］。二个指标无论选择哪个作为城市化水平的衡量标准都存在一定的缺陷，研究选择城镇人口占总人口的比重来测度城市化水平，单位为%。
1.4 数据来源与处理
1981 -2007年的城镇人口、全国总人口数据来源于《中国统计摘要2009》，国内生产总值（现价）、国内生产总值指数（可比价，1978=100）、城市建设用地面积数据均来自于《中国城市建设统计年鉴2007》，只是其中2005年城市建设用地面积不含北京市和上海市。为此进行了如下处理：
UJS2005=UJSother+UJSBJ+UJSS（2）
式(2)中，UJSother表示2005年除北京和上海外其它省、直辖市以及自治区的城市建设用地面积；UJSBJ、UJSS分别代表2005年北京市和上海市城市建设用地面积，因为统计数据中查找不到，只能根据2004年和2006年统计数据进行推断。依据《2005年中国城市统计年鉴》和《2007年中国城市统计年鉴》，推断2005年北京市的建设用地面积为1 254km2，上海市城市建设用地面积以2004年数据作为替代。因此2005年中国城市建设用地总面积为32 715.8km2。
为了消除异方差，使得研究结果更有实际意义，对UJS、GDP和URB三个时间序列分别进行了对数化处理，这并不改变三者之间的协整关系，变换之后的序列分别为lnUJS、lnGDP和lnURB。计量分析软件采用的是EViews5.1。
赵可等：城市建设用地、经济发展与城市化关系的计量分析中国人口•资源与环境 2011年 第1期2 计量分析结果
2.1 平稳性检验
本文利用ADF检验和PP检验对时间序列的平稳性进行检验。检验结果表明lnUJS、lnGDP和lnURB三个时间序列在10%显著性水平下都是非平稳的，而其一阶差分序列dlnUJS、dlnGDP和dlnURB则全部平稳。因此，城市建设用地、经济发展和城市化三个时间序列均是一阶单整序列，即lnUJS～I(1),lnGDP～I(1),lnURB～I(1)。表1为城市建设用地、经济发展和城市化三个时间序列的检验结果。
2.2 协整检验
本研究采用Johansen协整检验的方法来检验城市建设用地、经济发展与城市化之间的协整关系，选择序列有确实性线性趋势，但协整方程只有截距项，做协整检验。表2迹统计量和最大特征根统计量都表明在1%显著性水平下，存在一个协整关系。
根据检验结果，将协整方程写成数学表达式，并令其等于VECM，得到：
VECM=lnUJS-0.6lnGDP-0.39lnURB-2.52（3）
采用ADF方法对VECM进行单位根检验，发现其是平稳的，进一步验证了协整关系的正确性。式3清楚地表明了城市建设用地、经济发展与城市化之间存在长期均衡关系。随着经济的发展和城市化水平的提高，城市建设用地面积增加。城市建设用地对经济发展的弹性为0.6，即经济增长1%，城市建设用地增加0.6%；而城市建设用地对城市化的弹性为0.39，表明城市化水平每提高1%，城市建设用地增加0.39%，后者的弹性小于前者，说明城市建设用地的增加主要是因为经济发展引起的，而城市化所起的作用较小，这是因为我国城市化的进程还落后于工业化和经济发展的步伐，农民转变为市民还存在着一些制度、经济等方面的障碍。研究结果还表明城市建设用地的增加是经济发展和城市化进程中的必然现象。
2.3 误差修正模型
协整关系反映的是变量之间长期稳定的关系，如要反映变量之间的短期变动关系，则需要建立误差修正模型[CM)]
-3.1273(C,0,1.18)-2.9862(5%)平稳[BG)F]注：dlnUJS、dlnGDP和dlnURB分别表示UJS、GDP、URB的一阶差分序列；(C,,K)代表ADF检验时包含截距项、时间趋势项和滞后阶数，滞后阶数由EViews5.1根据AIC准则自动给出；括号中的百分比为检验的显著性水平；(C,,B)表示PP检验时包含截距项、时间趋势项和采用Bartlett kernel估计方法时根据Andrews Bandwidth自动选择的带宽。
表2 变量的协整检验结果
ab.2 Results of co-integration test of variables
零假设0特征根Eigenvalue[B(][BDG6mm,K63mm,K]迹检验 race statistic最大特征根检验 MaxEign statistic[BDG6mm,K21mm。5，K] 统计量5%临界值Prob.统计量5%临界值Prob.[B）] r=0*0.685 737.501 029.797 10.005 327.780 121.131 60.005 0[BD] r≤10.331 19.720 915.494 70.302 89.650 214.264 60.2359（VEC）,VEC模型是含有协整约束的VAR模型［13］。下面建立lnUJS、lnGDP和lnURB三个变量的误差修正模型：
VEC模型整体检验结果表明，模型拟合效果较好。城市建设用地的误差修正项系数为-0.45，符合反向修正机制，表明在短期偏离长期均衡时，将会以45%的力度被调整到均衡状态；经济发展的误差修正系数则不显著，且为正值；城市化方程的误差修正系数为正，在滞后4阶的条件下，误差修正系数为-0.12，而此时，经济发展误差修正系数及其显著性无太大变化，城市建设用地的误差修正系数为-0.71，跟滞后2阶相比，可以发现随着时间的增加，非均衡状态被调整到均衡状态的力度更大。
2.4 脉冲响应函数
脉冲响应函数用于衡量来自随机扰动项的一个标准差的冲击对内生变量当前和未来取值的影响［14］。图1为lnUJS、lnGDP和lnURB对各自一个标准差冲击的响应函数，横轴表示冲击作用的滞后期数，纵轴表示因变量对解释变量的响应程度，图中实线为脉冲响应函数，虚线表示正负2倍标准差偏离带。
首先考察lnUJS对各变量标准差冲击的响应情况。图1第1行表明城市建设用地对其自身的一个标准差信息立刻有较强反应，但影响的时间不长，到第3期即回复到原来的水平。这说明当前的城市建设用地面积与其滞后值有一定的关联性，城市建设用地扩张具有一定的惯性特征。对来自lnGDP信息的冲击，lnUJS的响应函数呈正弦波状，第1期冲击为0，第3期冲击达到第1次波峰，之后衰减，直到第6期达到波谷，第8期又达到了第2次波峰。[KG)]
再考察lnGDP对来自各变量标准差冲击的响应情况。图中第2行说明当lnGDP受到来自lnUJS标准差信息的冲击时，响应为正向的，而且持续的时间较长，比较稳定，表明城市建设用地增加对经济发展的影响比较大，而且持续的时间比较长。lnGDP对自身标准差信息的冲击的响应在滞后期内也一直是正向的，第2期达到最大值，之后虽有起伏变化，但总体是衰减的。lnURB对lnGDP的冲击力度很小，直到第8期之后，力度才有所增强。
最后考察lnURB对来自各变量标准差冲击的脉冲响应函数。图中第3行显示当lnURB受到来自lnUJS标准差信息的冲击时，lnURB的响应力度先是增加，后是减小，5-7期之间保持稳定，而且力度最大，lnUJS带给lnURB的冲击一直是正向的。lnGDP对lnURB的冲击虽然为正，但力度较小，呈现先递减后递增的态势。lnURB对来自自身标准差的冲击的响应，总体上呈减弱趋势，并在第9期之后变为负向。
总的来说，城市建设用地面积的变化与其滞后值、经济发展和城市化水平有着非常强的关联性，特别是与经济发展表现出一定的阶段性特征。在经济发展水平较低的阶段，城镇土地仍然是一种重要的投入资源，加上土地市场的不完善，地价的不合理，地方政府追求GDP政绩，以及高耗地企业的普遍存在，经济增长对建设用地的冲击力度非常大。随着经济发展水平的逐渐提高，产业结构的调整，农地特别是耕地资源的进一步稀缺，经济发展对城市建设用地面积的冲击将会减小。
2.5 方差分解
方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量的变化（通常用方差来度量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性［12］。表3、表4、表5分别是城市建设用地、经济发展与城市化方差分解的结果。
表3表明lnGDP对lnUJS变动的影响在前4期增长较快，平均每期增长达到7%，之后基本稳定在28%左右，最大贡献度为30.1%；而lnURB对lnUJS的影响在前4期增长很快，5-8期基本稳定在13%，之后影响程度又以较快的速度增长；lnUJS变动主要还是来自其自身的冲击，贡献度达到55%。表4表明lnGDP的主要影响因素是lnUJS,前5期贡献率增长很快，从23.5%增加到52.1%，之后保持相对稳定，最大贡献率达到55.2%，说明城市建设用地对经济发展最为重要，而城市化的影响不大，最大贡献度也只有1.6%。表5分析结果表明lnURB的变化主要受到lnUJS的影响，城市建设用地面积的增加，吸纳了更多的农业人口到城市就业、居住，逐渐转变为城市人口，有利于城市化进程。经济发展对城市化的影响呈现出不同的特征，在第1期贡献度最大，之后以较快的速度降低，第5期最小，然后又以1%的速度增加，第10期贡献度达到10%，在预测期内并未出现较为稳定的状态。
3 主要结论与政策建议
通过1981-2007年我国城市建设用地、经济发展与城市化三个时间序列的计量分析，得到以下主要结论：
（1）城市建设用地lnUJS、经济发展lnGDP与城市化lnURB之间存在协整关系，即长期均衡关系。
（2）误差修正模型表明城市建设用地在短期偏离长期均衡时，会以45%的力度被调整到均衡状态。
（3）脉冲响应函数和方差分解结果表明城市建设用地变动主要受到自身冲击的影响，与其滞后值关联度很大；城市建设用地对经济发展起到了重要作用；并且城市建设用地面积的扩张有利于城市化的进程。
研究结果表明城市建设用地扩张是经济发展和城市化的必然结果，因此，未来一段时期，城市建设用地面积还会进一步增加，但鉴于新增加的城市建设用地的主要来源是农地流转，而这些流转的农地多为优质耕地，会危险到我国的粮食安全。因此，城市政府应该：①严格遵循城市规划和土地利用规划，控制城市增长的范围；②清理辖区内非法和违法建设用地，目前城市边缘区存在着大量的农地非法流转为建设用地的现象，不利于中央政府的宏观调控，也不利于土地资源的合理配置；③提高城市范围内土地利用强度，城市政府不仅从外延上寻求建设用地面积的扩张，更应该提高土地利用的集约程度，向“空间”要土地；④积极转变经济增长的方式，改变过度依靠投资推动型的发展模式，曲福田［14］研究发现，固定资产投资很大一部分用于城市和工业基础设施的建设以及场地的购买，这直接拉动了土地非农需求量的扩大。另外还应积极鼓励节地型产业的发展。
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An Econometric Analysis of the Relationships Among Urban Construction Land, Economic Development and Level of Urbanization
AO Ke ANG Anlu
(College of Land Management, uazhong Agricultural University, uhan ubei 430070, China)
