【正文】 he accuracy of the model in a certain extent, too.The model error is analyzed in this article. The annual GDP growth rate of the province that consist in question three are sensitivity analysis by using Matlab. Finally, we think about the uncertain factors about that taking 2007 to 2012 years of the country39。最后，把以07年到12年的全國(guó)GDP增長(zhǎng)率應(yīng)用到該省的不確定因素考慮進(jìn)來(lái)，將公路運(yùn)輸業(yè)對(duì)GDP的波及效果模型進(jìn)行了改進(jìn)；并從地方到全國(guó)、從運(yùn)輸業(yè)相關(guān)于其他產(chǎn)業(yè)和建模方法方面對(duì)模型做出了推廣。這在一定程度上提高了模型的精度。再利用上表求得2007年該省GDP總值，根據(jù)我國(guó)每年GDP的增長(zhǎng)率推算出該省2012年的GDP。由該表得到矩陣，建立了決定波及效果的感應(yīng)度系數(shù)模型和影響力系數(shù)模型。問(wèn)題一要求求出所給省各城市客貨運(yùn)輸對(duì)GDP的直接貢獻(xiàn)、對(duì)于相關(guān)行業(yè)的直接消費(fèi)和創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)三方面的數(shù)值，并求出以上三方面占客貨運(yùn)輸?shù)陌俜直葋?lái)評(píng)估各市對(duì)GDP的影響。參賽隊(duì)號(hào)1560 “認(rèn)證杯”數(shù)學(xué)中國(guó)數(shù)學(xué)建模網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)賽題 目 公路運(yùn)輸業(yè)對(duì)于國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的影響分析模型關(guān) 鍵 詞 公路運(yùn)輸業(yè)；感應(yīng)度系數(shù)；影響力系數(shù)；多元回歸分析法；Matlab； Eviews；靈敏度分析摘 要本文針對(duì)公路運(yùn)輸業(yè)對(duì)GDP影響的問(wèn)題，綜合利用了數(shù)形結(jié)合、多元統(tǒng)計(jì)、離散分析、回歸分析、靈敏度分析方法分別構(gòu)建了GDP比例預(yù)測(cè)、感應(yīng)度系數(shù)、影響力系數(shù)、多元非回歸等模型，使用Excel、Matlab、Eviews軟件，得出了公路運(yùn)輸業(yè)于直接貢獻(xiàn)、波及效果、對(duì)于相關(guān)行業(yè)的直接消費(fèi)和創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)四個(gè)方面對(duì)GDP的貢獻(xiàn)結(jié)果。由Excel作表和Matlab作圖可看出各市三方面對(duì)GDP的影響。運(yùn)用Matlab求解。從而得到2012年公路運(yùn)輸對(duì)該省GDP的貢獻(xiàn)占該省GDP的比例，%。針對(duì)問(wèn)題五，本文綜合以上模型，結(jié)合實(shí)際，提出了對(duì)原有的調(diào)查項(xiàng)目合理的分類和刪除，如將原創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)中駕駛員項(xiàng)改進(jìn)為駕駛員工資項(xiàng)，刪除對(duì)計(jì)算GDP無(wú)影響調(diào)查項(xiàng)等。整體思路清晰，切入點(diǎn)獨(dú)到，分析全面，特色鮮明。s GDP growth rate is applied to in the province. So we improve spread effect model about road transport industry39。主要承擔(dān)短途客貨運(yùn)輸。公路運(yùn)輸業(yè)即指在公路運(yùn)輸?shù)幕A(chǔ)上延伸出的一系列相關(guān)的產(chǎn)業(yè)鏈。這種波及對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)體系的影響，就是產(chǎn)業(yè)波及效果。三、要解決的問(wèn)題1．問(wèn)題一：根據(jù)2012年公路運(yùn)輸調(diào)查數(shù)據(jù)，分析客貨運(yùn)輸對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的直接貢獻(xiàn)，對(duì)于相關(guān)行業(yè)的直接消費(fèi)，創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)三個(gè)方面的影響，定量評(píng)估該省客貨運(yùn)輸對(duì)該省GDP的影響。5．問(wèn)題五：原調(diào)查表中所給的調(diào)查項(xiàng)目有些需要分類，有些利用不上的調(diào)查項(xiàng)需要?jiǎng)h除，這樣的調(diào)整可以很大程度地提高模型的精度。由于附表給出2007年公路建筑投入產(chǎn)出表，我們可以用通過(guò)分析和用MATLAB計(jì)算公路運(yùn)輸業(yè)的感受度系數(shù)和影響力系數(shù)來(lái)比較準(zhǔn)確的得到公路運(yùn)輸業(yè)對(duì)GDP的波及效應(yīng)。且該省公路運(yùn)輸業(yè)對(duì)GDP總影響是由這四個(gè)因素加總所得，通過(guò)分析四大因素的百分比的比例，反映公路運(yùn)輸業(yè)對(duì)GDP的影響。再通過(guò)2007公路建筑業(yè)投入產(chǎn)出表和歷年我國(guó)GDP增長(zhǎng)率，推出2012年該省GDP，再通過(guò)計(jì)算三者所占百分比分析，估該省客貨運(yùn)輸對(duì)該省GDP的影響。對(duì)直接貢獻(xiàn)，對(duì)于相關(guān)行業(yè)的直接消費(fèi)，創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)三個(gè)方面和波及效果的因素的綜合分析，運(yùn)用經(jīng)濟(jì)知識(shí)，我們將兩者的作用相加，可建立相應(yīng)的綜合評(píng)價(jià)模型，用以描述該省公路運(yùn)輸業(yè)對(duì)于GDP 的影響。對(duì)于相關(guān)行業(yè)的直接消費(fèi)我們也用了同樣的處理方法。167。4．感應(yīng)度系數(shù)：指國(guó)民經(jīng)濟(jì)各部門每增加一個(gè)單位最終使用時(shí)，某一部門由此而受到的需求感應(yīng)程度，也就是需要該部門為其他部門生產(chǎn)而提供的產(chǎn)出量。5 模型的建立與求解一、問(wèn)題一的分析與求解1．對(duì)問(wèn)題的分析根據(jù)2012年公路運(yùn)輸調(diào)查數(shù)據(jù)，分析客貨運(yùn)輸對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的直接貢獻(xiàn)，對(duì)于相關(guān)行業(yè)的直接消費(fèi)，創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)三個(gè)方面的影響，定量評(píng)估該省客貨運(yùn)輸對(duì)該省GDP的影響。2．對(duì)問(wèn)題的求解模型Ⅰ 各城市客貨運(yùn)輸對(duì)GDP直接貢獻(xiàn)影響模型①建模思路：在對(duì)問(wèn)題分析基礎(chǔ)上，我們將建模思路通過(guò)流程圖表示如圖1。各城市客貨運(yùn)輸關(guān)于相關(guān)行業(yè)直接消費(fèi)對(duì)GDP影響==由模型Ⅰ和模型Ⅱ的客貨運(yùn)輸圖可以看出貨運(yùn)對(duì)GDP影響比客運(yùn)的大。其計(jì)算方法是依據(jù)投入產(chǎn)出表的數(shù)據(jù)，用產(chǎn)品部門的總投入（）去除該部門生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中所直接耗的第產(chǎn)品部門的產(chǎn)品或服務(wù)的數(shù)量。完全消耗系數(shù)是全部直接消耗系數(shù)和全部間接消耗系數(shù)之和。系數(shù)大說(shuō)明該部門對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求感應(yīng)程度強(qiáng)，反之，則表示對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求感應(yīng)程度弱。影響力系數(shù)越大，該部門對(duì)其他部門的拉動(dòng)作用也越大。圖7 波及效果流程⑵模型的建立波及的程度由感應(yīng)度系數(shù)（S）和影響力系數(shù)用（R）來(lái)顯現(xiàn)，波及效應(yīng)主要體現(xiàn)在當(dāng)某一產(chǎn)業(yè)部門發(fā)生變化，這一變化會(huì)沿著同的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)方式，引起與其直接相關(guān)的產(chǎn)業(yè)部門的變化，故此時(shí)可用公路運(yùn)輸業(yè)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，和投入產(chǎn)出表中的第一象限的值進(jìn)行求解公路建筑業(yè)和交通運(yùn)輸及倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)對(duì)GDP的波及效果，即為公路運(yùn)輸業(yè)對(duì)GDP的波及效果。如：交通運(yùn)輸最終增長(zhǎng)1億元，直接和間接的波及效果為：。一般來(lái)說(shuō)GDP可以用生產(chǎn)法，收入法，支出法來(lái)計(jì)算。定義7 2012年該省客貨運(yùn)輸引起GDP的增長(zhǎng)是各市載貨汽車對(duì)GDP的直接貢獻(xiàn)，各市客運(yùn)汽車對(duì)GDP的直接貢獻(xiàn)，各市載貨汽車對(duì)相關(guān)行業(yè)的直接消費(fèi)的GDP影響以及各市客運(yùn)汽車對(duì)相關(guān)行業(yè)的直接消費(fèi)的GDP影響的和。可得模型設(shè)交通運(yùn)輸及倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)從各個(gè)部門得到投入為z,公路建筑業(yè)從各個(gè)部門得到投入為y。對(duì)于相關(guān)行業(yè)的直接消費(fèi)我們也用了同樣的處理方法。在object中選擇New object, q2 q3 q4 q5 q6，gdp1。選擇Quick，輸入gdp1, q1 q2 q3 q4 q5 q6。圖11 各項(xiàng)對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的（GDP）的直接貢獻(xiàn)散點(diǎn)單擊Quick,選擇Estimate Equation在對(duì)話框中輸入gdp1 c q1 q2?？蓻Q系數(shù)，%可由年運(yùn)輸收入和運(yùn)輸所得報(bào)酬的變化來(lái)解釋?？拓涍\(yùn)輸對(duì)相關(guān)行業(yè)直接消費(fèi)的影響模型客貨運(yùn)輸對(duì)相關(guān)行業(yè)直接消費(fèi)的影響顯著性步驟與客貨運(yùn)輸國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的（GDP）的直接貢獻(xiàn)顯著性步驟相似。從斜率項(xiàng)的t檢驗(yàn)值來(lái)看，大于5%顯著性水平下自由度為n2=10的臨界值。這在問(wèn)題一中已經(jīng)解決。而雇傭人員必然會(huì)對(duì)創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)產(chǎn)生影響。2．對(duì)問(wèn)題的求解（元）分為住宿成本與住宿花銷人員工資，將途中餐飲花銷（元）分為餐飲成本與餐飲人員工資，將途中其它花銷（元）分為其它花銷成本與其它花銷人員工資，將更換潤(rùn)滑油、濾清、防凍等費(fèi)用（元）分為更換潤(rùn)滑油、濾清、防凍等費(fèi)用成本與更換潤(rùn)滑油、濾清、防凍等費(fèi)用人員工資，將更換輪胎費(fèi)用（元）分為更換輪胎費(fèi)用成本與更換輪胎費(fèi)用人員工資，將機(jī)械故障、更換零部件等花銷（元）分為機(jī)械故障、更換零部件等花銷成本與機(jī)械故障、更換零部件等花銷人員工資，將正常保養(yǎng)費(fèi)用（元）分為正常保養(yǎng)費(fèi)用成本與正常保養(yǎng)費(fèi)用人員工資，將特殊原因費(fèi)用（元）分為特殊原因費(fèi)用成本與特殊原因費(fèi)用人員工資。計(jì)入客貨運(yùn)輸對(duì)創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)的影響；（國(guó)有 集體 個(gè)體私營(yíng) 承包租賃）、路途堵塞停駛天數(shù)（天）、停駛原因（待司機(jī) 待客貨源 待燃料 維修 其他）項(xiàng)。二、靈敏度分析問(wèn)題三時(shí)我們由2007年GDP推及2012年的GDP時(shí)，我們考慮“因?yàn)槠骄?，該省大致服從我?guó)GDP的平均增長(zhǎng)值，所以可以推出該省2012年的GDP。同時(shí)，對(duì)于不同的值，當(dāng)時(shí)即在2012年時(shí)， 誤差波動(dòng)在3%以內(nèi)，即問(wèn)題三的估計(jì)有誤差度，但有圖知誤差在3%內(nèi)。167。所以我們的模型是有偏差的。這里我們?cè)O(shè)為從2007年到2012年第行業(yè)對(duì)GDP的影響值的變動(dòng)率為已知量。167。并且可以應(yīng)用在每一年，各個(gè)國(guó)家或地區(qū)的各個(gè)行業(yè)上?；蛘哂糜诮y(tǒng)計(jì)調(diào)查，剔除影響不顯著因素，得到更優(yōu)的調(diào)查結(jié)果等各個(gè)方面。y12=[　63925274　30503160　152747097　18399269　19859100　　　　4122330]。*r39。客運(yùn)對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的直接貢獻(xiàn)折線圖39。plot(x,y11,39。)legend(39。)程序3 各城市客貨運(yùn)輸通過(guò)創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（ＧＤＰ）的影響x=[1　2　3　4　5　6　7　8　9　10　11　12]。*39?？瓦\(yùn)通過(guò)創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)對(duì)GDP影響折線圖39。M=[ 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。貨運(yùn)通過(guò)創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)對(duì)GDP影響折線圖39。*r39。y12=[　　　　　　　　　1]。,39。)hold onplot(x,y12,39。y11=[9953070　33011958　10659200　87838