船舶工业与国民经济的耦合协调度评价与预测研究

罗清 夏慧玲 吴晶晶

摘要：本文以2007-2018年我国船舶工业与国民经济的发展数据为样本，运用耦合协调度模型对两者的耦合度及耦合协调度进行分析与研究，结果表明两者耦合协调度总体上呈现螺旋上升的变化规律、由中度失调向勉强协调的发展水平演化。同时根据2007-2018年耦合协调度的计算结果，运用非平稳时间序列预测模型ARIMA（p，d，q）对耦合协调度的变化趋势进行预测，预测结果表明，到2022年两者的耦合协调水平发展到初级协调阶段，两者的协调发展水平有所上升。

关键词：耦合协调度;ARIMA模型;船舶工业

一、引言

船舶工业是我国的一项战略性产业，主要为海洋开发、运输以及国防装备等提供载体支持，属于技术、资本以及劳动密集型的总装制造业。在世界航运市场需求低迷、我国造船产能严重过剩、船企盈利困难等经济形势下，我国船舶工业围绕产业政策，不断加大产业深度融合的力度，推动产业结构转型升级。在船舶工业“十三五”发展规划的指导方针下，研究其与国民经济的耦合协调发展规律及未来发展趋势，对船舶工业产业结构有序优化和转型升级具有一定的实践价值。

二、耦合协调度模型及评价指标体系构建

（一）指标体系构建与数据来源

对船舶工业与国民经济的耦合协调度进行评价的前提就是要构建一个科学合理的评价指标体系，所选取的指标具有可获得性及代表性。本文在参考相关文献资料的基础上，结合实际，选取了船舶工业和国民经济的21个指标，具体见表1。

本文船舶工业和国民经济数据的采集区间为2007-2018年，数据主要来源于中国统计年鉴、中国船舶工业统计年鉴、船舶工业经济运行分析报告、交通运输网、交通运输行业发展统计公报、中国科技统计公报等，对于部分缺失数据采用回归估计等方法补齐。

（二）评价指标权重的确定

本文采用熵权法来确定指标权重，步骤如下：

1.对各指标运用极差变化法进行标准化处理，从而消除量纲带来的误差。

2.运用熵权法计算第j项指标的熵值ej：

，其中，。

3.算第j项指标的熵权wj：

（三）耦合协调度模型的构建

1.计算各产业的综合评价指数

本文以船舶工业和国民经济的综合评价指数为基础，其计算公式为：。式中，i=1，2;u1，u2分别表示船舶工业和国民经济的综合评价指数;yij为第i个产业系统的第j个指标的标准化值，即功效系数;wij为第i个产业系统的第j个指标的权重值。

2.计算耦合度

耦合度用来反映不同系统之间相互作用和相互影响的程度。其计算公式为：

式中，C为耦合度，其取值区间为[0，1]，C值越大，说明不同系统之间的有序程度越高;反之则有序程度越低。

3.计算耦合协调度

耦合协调度的值反映了不同系统之间的协调程度，其计算公式为：;。式中，D为耦合协调度;T为船舶工业和国民经济的综合评价指数;α，β分别为船舶工业和国民经济综合评价指数的待定系数，由于船舶工业与国民经济对两业融合程度的贡献度相当，α，β的取值均为0.5。D值越大，说明不同系统之间的耦合协调性越好。耦合协调度的评价标准如表2所示。

三、船舶工业与国民经济耦合协调度分析

根据船舶工业与国民经济各指标的功效系数及指标权重，对2007-2018年两者的耦合度及耦合协调度进行计算，计算结果如表3所示。

根据表3的评价结果分析如下：

（一）自2007年以来，国民经济的综合评价指数由0.0903292增长到0.8947832，其综合发展水平处于不断上升的趋势;船舶工业的综合评价指数由0.144612增长到0.606183，总体呈现出上升趋势，发展也较为稳定，但是与国民经济的发展速度相比，船舶工业的發展速度还是较为缓慢，还有较大的提升空间。另外，从船舶工业与国民经济的综合评价指数对比来看，2007-2012年船舶工业综合发展水平高于国民经济综合发展水平，国民经济处于发展的滞后阶段，说明该时期船舶工业带动了国民经济的发展，船舶工业对两者的耦合协调发展的贡献较大;2013-2018年国民经济综合发展水平高于船舶工业，出现了船舶工业发展滞后的现象，说明该阶段由于船舶工业的滞后发展导致两者的耦合协调发展水平受到制约。从整个研究阶段来看，两者协调发展关系存在一方处于滞后型，没有出现同步型的情形，导致两者未能达到高度协调发展的水平。

（二）船舶工业与国民经济的耦合度C总体较为稳定，总体在0.5左右，表明两者之间属于中度耦合程度，处于耦合发展的初期阶段，还需要不断优化船舶工业产业结构，增强其与国民经济的耦合程度。

（三）从耦合协调度来看，除了2016年和2018年有所下降外，船舶工业与国民经济之间的耦合协调度总体上呈现螺旋上升的态势，耦合协调情况由中度失调水平达到了勉强协调的水平，说明两者的相互作用越发明显，但仍处于较低水平的协调阶段，两者的耦合协调达到有序协调发展还需要一定的时间。

四、船舶工业和国民经济耦合协调度的预测

（一）ARIMA（p，d，q）模型

ARIMA（p，d，q）模型实质就是差分运算与ARMA模型的组合，对于非平稳序列yt经过d次差分后变为平稳序列，则yt是d阶单整序列。令，wt为平稳序列，然后对wt建立ARMA（p，q）模型：。式中，p为自回归模型的阶数，q为移动平均模型的阶数，d为差分次数。

（二）ARIMA（p，d，q）模型在耦合协调度预测中的应用

1.序列平稳性检验。利用ADF单位根检验方法对2007-2018年我国船舶工业与国民经济的耦合协调度进行序列平稳性检验，结果如图1所示。t统计量的值为-4.82301，小于给定检验水平的临界值，所以拒绝“包含单位根”的原假设，原序列视为平稳序列，差分次数d=0。

2.确定p、q的值，建立ARIMA（p，0，q）模型。对上述平稳序列进行自相关和偏自相关分析，由PACF和ACF初步确定p为1，q为1。然后根据贝叶斯信息准则BIC，最终确定Dt模型为ARIMA（1，0，0）。

3.参数估计与检验。利用spss对ARIMA（1，0，0）模型进行时间序列预测，从结果可以看出，R的平方达到0.898，拟合程度较好，AR的系数为0.842，显著性水平小于0.01。预测模型为：Dt=0.842Dt-1+et。

估计的模型是否合适还需要判断其残差序列是否满足白噪声序列，如果残差序列是白噪声序列，那么模型是合适的，如果不是白噪声序列，就需要对模型进行调整。运用自相关图对模型的残差序列进行检验可知，残差序列的ACF和PACF值均处于5%的置信区间内，不存在相关性，所以模型的残差序列属于白噪声序列，可用上述模型来预测。ARIMA（1，0，0）模型对我国船舶工业和国民经济耦合协调度预测的结果如表4所示。

从表4可看出2019-2022年两者耦合协调度始终处于上升趋势，预测的两者耦合协调度的平均值为0.626175，相比2018年的耦合协调度的值来说增长了13.7%，预测到2022年两者的耦合协调发展水平上升为初级协调阶段，两者的耦合协调度有所增长，主要原因是 “十三五”期间《船舶工业深化结构调整加快转型升级行动计划（2016-2020年）》的有效实施以及船舶产业结构调整。

五、结论

本文运用耦合协调度模型和ARIMA模型对我国船舶工业与国民经济耦合协调度的发展规律进行分析和预测。研究结果表明：两者耦合协调度总体上呈现螺旋上升的变化规律、由中度失調向勉强协调的发展水平演化;从两者的综合发展水平对比来看，船舶工业与国民经济的发展没有出现同步型，两者的发展水平不均衡，在一定程度上制约了两者的耦合协调发展;从两者耦合协调度的预测来看，我国船舶工业与国民经济耦合协调度呈现出上升的趋势，耦合协调水平上升到初级协调阶段。

船舶工业与国民经济的发展水平不均衡，制约了两者耦合协调发展水平。针对上述问题，建议营造良好的金融服务环境，建立风险投资和融资保障机制，拓宽融资渠道、创新金融模式，帮助船企缓解资金压力，解决中小船企融资难的问题;提升船舶工业的科技创新水平，优化船舶工业的产业链结构，明确其产业定位以及制定有效的船企淘汰机制。

参考文献：

[1]陈治国，陈俭，杜金华.我国物流业与国民经济的耦合协调发展[J].中国流通经济，2020，（1）：9-20.

[2]徐小峰，刘家国，郝俊.船舶工业与经济系统融合程度分析—以青岛市为例[J].哈尔滨工程大学学报，2017，（1）：140-146.

[3]李晓萍，王淑芹，周清.船舶工业与物流业耦合协调度评价及预测研究[J].数学的实践与认识，2020，（6）：19-26.

[4]孙敬水.计量经济学（第4版）[M].北京：清华大学出版社，2018.

[5]李根，张光明，刘家国.我国船舶工业技术效率地区差异及收敛性分析[J].中国造船，2017，（58）：170-182.

科研项目：江苏省高校哲学社会科学研究基金项目（2018SJA1283）;南通市热点课题（RL1945）。

作者简介：

罗清（1986—），女，湖北荆州人，讲师，硕士研究生，研究方向：产业经济。