模糊数学方法 控制论 信息论 突变论 耗散结构理论 协同学 灰色系统方法 系统动力学 分形理论 小波分析 人工神经网络 遗传算法 细胞自动机 二、常用模型的应用
用于各种模糊现象、过程、决策和系统评价研究 用于过程、系统的调控研究 用于各种信息的分析、处理 用于突发性现象、事件的研究 用于系统、过程的组织与演化问题研究 用于有关系统、过程的自组织问题研究 用于系统的分析、建模、控制与决策研究 用于系统仿真、模拟和预测 用于实体的形态、结构分析 用于多层次、多尺度、多分辨率的时空过程的时频分析 用于模式的识别、过程机制的自学习及预测等 用于复杂的非线性问题的计算 用于过程的计算机模拟 （1）分布型分析。主要对要素的分布特征及规律进行定量分析。如，运用平均
值、标准差、概率函数、分形理论等。
（2）相关关系分析。主要对要素之间的相关关系进行定量分析。如运用统计相
关分析、灰色关联分析、回归分析、投入产出分析各产业之间的相互联系。
（3）类型研究。对对象进行定量划分。如应用模式识别方法、判别分析方法、
聚类分析等。
（4）网络分析。主要对对象的空间结构进行定量分析。如地理网络法、几何学
方法、图论等。
（5）趋势面分析。
（6）空间相互作用分析。主要定量地分析各种“流”在不同区域之间流动的方
向和强度。如应用线性规划、投入产出方法、万有引力模型等。
（7）系统仿真研究。
（8）过程模拟与预测研究。如回归方法、时间序列方法、马尔科夫方法、灰色
系统方法、系统建模方法等。
（9）空间行为研究。如应用线性规划、多目标规划、多维灰色规划方法、决策
方法如AHP、风险决策、非确定性方法、模糊决策、灰色局势决策等。
（10）系统优化调控研究。如现代控制论、大系统理论、灰色去余控制论等。 （12）系统复杂性研究。突变理论、分形理论、混沌理论、小波分析、人工神经
网络等。
三、常用模型的评价 主要方法的不足之处，见表
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方法 相关分析
学科理论 统计学、计量经济学
主要用途 要素之间相关分析
主要适用范围 城市化与生态环境系统内或系统间要素分析
明显优点 突出缺陷 改进办法 扩大样本容量、与其它方法联合使用 扩大样本容量、变量替换
简单、明了，最小样本容操作方便
量限制、要素之间作用关系是对等的
简单、明了，最小样本容操作方便
量限制、模型基础是线性方程
计算的权重比较客观
计算结果出现负值，不便于进一步分析
数据需求少、不能解决指提供评判信息丰富、适合主客观要素分析
标间信息重叠、存在评价的主观性
回归分析
统计学、计量经济学
拟合要素之间具体数量关系、预测发展趋势
城市化与生态环境系统内或系统间要素分析
城市化与生态环境耦合系统整体性评价 城市化与生态环境耦合系统整体性评价
主成分分析
统计学、计量经济学
数据降维处理及因素分析与综合评价
与其它方法联合使用
模糊综合评价
模糊数学 模糊系统综合评价
增加客观数据或将数据预处理(连环比率法)、与其它方法联合使用 与其它方法
灰色关联分析
灰色理论、系统理论
灰色系统要素关联分析
城市化与生态环境耦合系统相互作用
数据需求少、在数据无量提供评判信息丰富、与其它方法兼容性强
选择不当方法容易歪曲要素联系的本质 长期预测容易失真
纲化过程中，联合使用
灰色预测 层次分析
灰色理论、系统理论 系统工程
灰色系统发展预测
多层次、多要素重要性分析及系统决策
城市化与生态环境子系统 城市化与生态环境耦合系统整体性评价 城市化与生态环境耦合系统整体性评价 城市化与生态环境耦合系统相互作用
数据需求较少、近期预测效果好
与其它方法联合使用 改进或与其它方法联合使用 改进或与其它方法联合使用 与其它方法联合使用
数据需求少、存在评价的思路明了，分析结构清楚 模型规范、计算的结果通用性强 模型规范、思路明了，便于分析系统内部结构问题
主观性、判断矩阵一致性难以通过 数据详实、模型的理论基础是线性运算
数据较多、建模复杂、计算结果与实际容易出现偏差
存在评价的主观性、应用复杂
投入产出
经济学、计量经济学
产业部门联系分析、城市区域经济构成与相互作用分析
系统动力学
系统理论 对系统仿真、模拟、预测和系统要素相互作用分析
灵敏度模型
系统理论、生态学
系统要素重要性识别
城市化与生态环境耦合系统相互作用
思路明了，便于分析系统要素之间关
改进或与其它方法联合使用
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系
人工神经网络
神经科学、系统理论
系统模式识别、过程模拟及预测
城市化与生态环境耦合系统整体性评价与预测
数据需求较联想存贮和高速寻解、建模简单
预测中需要
改进或与其它方法联合
少、自学习、训练样本、模
收敛算法选取困难
型选取困难、使用
第二节 区域经济分析常用模型的发展与展望
作业：检索在区域经济分析中的最新模型有哪些？如何实现？主要应用软件是什么？或者应用什么语言和平台？。提示：现代模型在区域经济分析中主要向动态化、复杂化、集成化方向发展。
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第四章 常用计量经济方法理论概述
教学要求：通过本章的学习要求掌握区域经济分析中的常用计量经济模型。
本章重点：计量经济模型存的理论依据和常用领域、范围和应注意的问题。
第一节 计量经济模型概述
第二节 计量经济模型应用的理论依据 第三节 计量经济模型的分类 第四节 计量经济模型的常用领域 第五节
第一节 计量经济模型概述
1、什么是计量经济学
计量经济学一词，是挪威经济学家弗里希在1926年发表的《论纯解决问题》一文中仿照生物计量学一词而提出的。他对计量经济学的定义为“计量经济学就是统计学、经济学和数学的结合”。目前各个国家一般教科书对计量经济学内容所作的规定，都还没有超出这个范围。
美国现代经济词典定义：计量经济学是“用数学语言来表达经济理论，以便通过统计方法来论证这些经济理论的一门经济学的分支”。 2、计量经济学的产生和发展
直到19世纪后半期，在经济学中才大量运用数学来研究问题，当时瑞士洛桑大学教授瓦尔拉斯创立了所谓的“一般均衡经济学”，为计量经济学发展奠定了方法论基础。
计量经济学作为独立的学科是在20世纪30年代初才出现的。1930年2月29日在美国俄亥俄州克里富兰城，由弗里希、丁伯根和弗歇尔等经济学家发起成立了“国际计量经济学会”，其宗旨就是要“促进经济问题达大理论数量探讨和经验数量探讨相结合的目的”。到1933年以计量经济学的名义出版了《计量经济学》杂志，标志着计量经济学已正式成为一门独立的新兴学科。
在计量经济学发展初期的十多年中，主要用于研究微观经济。如舒尔兹在消费理论和市场行为方面的研究，道格拉斯对边际生产力的研究，丁伯根在景气循环方面的创建，都为计量经济学的发展作出了卓有成就的贡献。
1935年，丁伯根建立了世界上第一个宏观经济计量模型（即用于分析荷兰经济的宏观经济模型），开创了建立宏观经济计量模型的新阶段。
20世纪40年代，计量经济学迈进了新境界，学者们致力于经济理论的模型化及数学化
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计量经济模型应用中应注意的问题
的研究，并将统计推断应用到计量经济学中，因而几乎使计量经济学变成数理统计学的分支。
1950年、1957年，H．Theil和Basmann各自独立提出发表了二阶段最小平方法，对计量经济学的发展很多建树。
20世纪60年代是计量经济学的起飞阶段，学者们提出有关滞后分布的新处理方法，又有人将物理的光谱分析应用于计量经济学，同时有关非一次式模型的许多问题也被克服。
20世纪60年代中期，计量经济学的一场新方法变革开始从模型估计和检验的方法研究转向模型设定的方法论探讨。英国伦敦经济学院的萨根率先将误差修正模型形式运用于计量经济模型，为模型的理论假设提供了方便的计量检验形式，萨根所倡导的一个从一般到简单为原则的动态模型设定的新方法在20世纪70年代中期迅速发展。
20世纪80年代初，英国牛津大学的享德里提出的协调理论使计量经济学进入了一个新的理论体系。该体系认为模型与经济理论和数理统计原则的逻辑一致性应是计量经济学研究的发展趋势。于是，现代对策论、贝叶斯理论等在计量经济学中的应用也成为计量经济学的研究课题。应用计量经济学也由传统的生产函数、需求函数、消费函数、投资函数和宏观经济模型转向金融市场、工资、福利、国际贸易、经济周期波动、科技进步、经济增长方式转变、产业结构调整等新的研究领域。
计量经济学另一个重要的发展是在宏观计量经济模型的研制和应用方面。目前已有一百多个国家和地区都编制了不同的宏观计量经济模型，由克赖因发起研制的“连接”计划，到1981年就包括了美、法、英、日等70多个国家。
3、计量经济学与有关学科的关系
（1）计量经济学本身是一门经济学。用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学决非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征；计量经济学也不应看为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但本身并非充分条件。
（2）计量经济学与数理统计学是有严格区别的。数理统计作为一门数学学科，它可以应用于经济领域，也可应用于其他领域，例如社会、医学、自然科学等。但它与经济理论、经济统计学结合而形成的计量经济学，则主要应用于经济领域。更重要的，从建立与应用计量经济学模型的全过程也可以看出，理论模型的设定、样本数据的采集，则必须对经济理论、对所研究的经济现象的透彻认识为基础；即使是涉及数学方法较多的模型参数估计、模型的检验等，单靠数学知识也是难以完成的。
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