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    福建省海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展研究

    2020-12-11 08:59:54黃文彬
    關(guān)鍵詞:陸域福建省子系統(tǒng)

    黃文彬 方 浩

    (福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院, 福建福州 350108)

    一、前言

    福建省位處我國(guó)東南沿海地區(qū),與寶島臺(tái)灣隔海相望,區(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯。為落實(shí)黨的十九大關(guān)于“堅(jiān)持海陸統(tǒng)籌,加快建設(shè)海洋強(qiáng)國(guó)”決策部署,促進(jìn)海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,國(guó)家支持建設(shè)福州海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展示范區(qū)。面臨全面深化改革帶來(lái)的發(fā)展機(jī)遇,福建省海洋經(jīng)濟(jì)的發(fā)展恰逢其時(shí)。[1]目前福建省海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在海洋經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)待優(yōu)化、海洋經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的科研水平較低、生態(tài)環(huán)境污染等問(wèn)題,這些因素限制了海洋經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。完善海陸統(tǒng)籌發(fā)展機(jī)制,實(shí)現(xiàn)海陸經(jīng)濟(jì)的互動(dòng)與互補(bǔ),是福建省建設(shè)海洋強(qiáng)省的新出路。

    為了評(píng)價(jià)我國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)與陸域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展情況,有學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究。范斐利用協(xié)同學(xué)理論解釋了海陸經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系,并運(yùn)用有序度模型和協(xié)同演化模型對(duì)遼寧省海陸經(jīng)濟(jì)的協(xié)同發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行研究。[2]趙昕從系統(tǒng)理論出發(fā),測(cè)度了我國(guó)海陸經(jīng)濟(jì)的耦合協(xié)調(diào)度及海陸經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)關(guān)聯(lián)度。[3]蓋美運(yùn)用DEA模型對(duì)海陸經(jīng)濟(jì)的相對(duì)效率進(jìn)行測(cè)度,并在此基礎(chǔ)上測(cè)算遼寧省海陸經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度。[4]趙梁從海陸統(tǒng)籌的角度出發(fā),以沿海11個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),計(jì)算我國(guó)2001-2013年沿海各省市海陸產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)度。[5]綜上可知,目前對(duì)于海陸協(xié)同發(fā)展的研究,大都集中于對(duì)樣本數(shù)據(jù)時(shí)期內(nèi)海陸協(xié)同發(fā)展水平的評(píng)價(jià),缺乏對(duì)未來(lái)的前瞻性研究,預(yù)測(cè)性較差。同時(shí),也未涉及對(duì)海陸協(xié)同發(fā)展進(jìn)行調(diào)控的實(shí)證研究,后續(xù)研究意義薄弱。鑒于此,本文利用協(xié)同學(xué)理論[6][7],從部分、整體兩個(gè)方面評(píng)價(jià)福建省海陸協(xié)同發(fā)展水平,并對(duì)未來(lái)海陸協(xié)同度進(jìn)行預(yù)測(cè),指出相應(yīng)的調(diào)控措施,為福建省海陸協(xié)同發(fā)展提供合理建議。

    二、海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展分析

    (一)海陸復(fù)合系統(tǒng)有序度模型

    復(fù)合系統(tǒng)[8][9]中的每一個(gè)子系統(tǒng)均由一定數(shù)量的序參量組成,序參量決定著子系統(tǒng)的演化過(guò)程。[10]設(shè)海陸統(tǒng)籌視角下海陸復(fù)合系統(tǒng)由海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)Si構(gòu)成,i∈[1,2]。海陸復(fù)合系統(tǒng)的序參量Ei=(ei1,ei2,…,eim),eij為第i個(gè)子系統(tǒng)序參量的第j個(gè)指標(biāo),其具體數(shù)值為xij,βij≤xij≤αij,βij為指標(biāo)eij的最小值,αij為指標(biāo)eij的最大值,j∈[1,m]。若eij的值越大,子系統(tǒng)Si的有序度[11]越高,那么eij為效益型指標(biāo);若eij的值越大,子系統(tǒng)Si的有序度越低,則eij為成本型指標(biāo)。海洋子系統(tǒng)和陸域子系統(tǒng)中各序參量分量的有序度可以表示為:

    (1)

    以上構(gòu)造的序參量分量有序度取值在0到1之間,即0≤μij≤1,μij的大小代表了指標(biāo)eij對(duì)子系統(tǒng)有序度的貢獻(xiàn)的大小,μij的值越大,說(shuō)明指標(biāo)eij對(duì)系統(tǒng)有序度的貢獻(xiàn)越大。子系統(tǒng)Si的有序度可以通過(guò)集成方法計(jì)算,目前,主要存在幾何平均法和線性加權(quán)法兩種集成方法。線性加權(quán)法通過(guò)不同的權(quán)數(shù)λij來(lái)考慮序參量各分量有序度在數(shù)值大小以及受重視程度上的差異,將序參量各分量有序度集成為單個(gè)有序度值,使得子系統(tǒng)有序度計(jì)算問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一般性的線性規(guī)劃類(lèi)問(wèn)題,更利于對(duì)有序度進(jìn)行比較,因此本文選用線性加權(quán)法進(jìn)行有序度的集成[12],具體公式如下:

    (2)

    上式中μi為子系統(tǒng)Si的有序度;λij為各序參量的權(quán)數(shù),代表著相應(yīng)的指標(biāo)eij在系統(tǒng)的有序發(fā)展過(guò)程中的重要程度。

    (二)海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度模型

    (3)

    其中:

    (4)

    海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度C具有如下特征:

    (1)當(dāng)C∈[0,1]時(shí),說(shuō)明海陸復(fù)合系統(tǒng)是協(xié)同發(fā)展的,C的值越大,則說(shuō)明海陸復(fù)合系統(tǒng)的協(xié)同程度越高,反之,則說(shuō)明系統(tǒng)的協(xié)同程度越低;

    (2)當(dāng)C∈[-1,0]時(shí),說(shuō)明兩個(gè)子系統(tǒng)的有序度在t0到t1這段時(shí)間都有所下降,或者其中一個(gè)子系統(tǒng)的有序度提升,另一個(gè)子系統(tǒng)的有序度下降,從而導(dǎo)致海陸復(fù)合系統(tǒng)不能協(xié)同發(fā)展。

    在公式(3)的基礎(chǔ)上,分別計(jì)算海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)對(duì)海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度的貢獻(xiàn)度[14],當(dāng)η=1時(shí),海洋子系統(tǒng)貢獻(xiàn)度u1與陸域子系統(tǒng)貢獻(xiàn)度u2可以表示為:

    (5)

    海洋子系統(tǒng)貢獻(xiàn)度u1與陸域子系統(tǒng)貢獻(xiàn)度u2分別表示海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度有多大程度上由海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)決定,其中,u1+u2=1。

    (三)海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展實(shí)證分析

    1. 序參量指標(biāo)的確定

    為了分析海陸復(fù)合系統(tǒng)的協(xié)同關(guān)系,并根據(jù)客觀性、系統(tǒng)性和有效實(shí)用性原則,分別構(gòu)建海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)的序參量指標(biāo)體系,其中海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)各28個(gè)序參量指標(biāo)。

    海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)均含有資源環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、科學(xué)教育這3個(gè)一級(jí)指標(biāo)。海洋子系統(tǒng)資源環(huán)境下二級(jí)指標(biāo)為海水養(yǎng)殖面積(公頃)、海鹽鹽田總面積(公頃)、規(guī)模以上港口生產(chǎn)用碼頭長(zhǎng)度(米)、沿海地區(qū)星級(jí)飯店客房數(shù)(間)、沿海地區(qū)旅行社總數(shù)(家)、海洋類(lèi)自然保護(hù)區(qū)面積(平方千米)、工業(yè)廢水直接入海量(萬(wàn)噸)、風(fēng)暴潮災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失(億元);海洋子系統(tǒng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)下二級(jí)指標(biāo)為海洋生產(chǎn)總值(億元)、海洋生產(chǎn)總值占GDP比重(%)、海洋第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占比(%)、海洋經(jīng)濟(jì)勞動(dòng)生產(chǎn)率、涉海就業(yè)人數(shù)(萬(wàn)人)、海洋捕撈產(chǎn)量(噸)、海水養(yǎng)殖產(chǎn)量(噸)、海洋礦業(yè)產(chǎn)量(萬(wàn)噸)、海鹽產(chǎn)量(萬(wàn)噸)、海洋化工產(chǎn)品產(chǎn)量(噸)、造船完工量(萬(wàn)綜合噸)、港口集裝箱吞吐量(萬(wàn)噸)、國(guó)內(nèi)旅游收入(億元)、國(guó)際旅游外匯收入(萬(wàn)美元)、臺(tái)站個(gè)數(shù)(個(gè));海洋子系統(tǒng)科學(xué)教育下二級(jí)指標(biāo)為開(kāi)設(shè)海洋專(zhuān)業(yè)高等學(xué)校教職工數(shù)(人)、海洋專(zhuān)業(yè)專(zhuān)科及以上學(xué)歷在校學(xué)生數(shù)(人)、海洋科研機(jī)構(gòu)經(jīng)費(fèi)收入總額(千元)、海洋科研機(jī)構(gòu)科技活動(dòng)人員(人)、海洋科研機(jī)構(gòu)科技專(zhuān)利授權(quán)數(shù)(個(gè))。海洋子系統(tǒng)序參量指標(biāo)中工業(yè)廢水直接入海量(萬(wàn)噸)、風(fēng)暴潮災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失(億元)為成本型指標(biāo),其他均為效益型指標(biāo)。

    陸域子系統(tǒng)資源環(huán)境下二級(jí)指標(biāo)為工業(yè)廢水排放量(萬(wàn)噸)、工業(yè)廢氣排放總量(億標(biāo)立方米)、工業(yè)固體廢物傾倒丟棄量(萬(wàn)噸)、鐵路營(yíng)業(yè)長(zhǎng)度(公里)、公路通車(chē)?yán)锍?公里)、農(nóng)作物播種面積(千公頃)、工業(yè)污染治理投資(億元);陸域子系統(tǒng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)下二級(jí)指標(biāo)為陸域生產(chǎn)總值(億元)、陸域生產(chǎn)總值占GDP比重(%)、陸域第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占比(%)、陸域就業(yè)人數(shù)(萬(wàn)人)、陸域勞動(dòng)生產(chǎn)率(元/人)、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額(億元)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值(億元)、能源生產(chǎn)總量(萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤)、工業(yè)產(chǎn)值(億元)、建筑業(yè)總產(chǎn)值(億元)、郵電業(yè)務(wù)總量(億元)、旅客周轉(zhuǎn)量(億人公里)、貨物周轉(zhuǎn)量(億噸公里)、社會(huì)消費(fèi)品零售總額(億元)、金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)存款(億元)、進(jìn)出口總額(萬(wàn)美元);陸域子系統(tǒng)科學(xué)教育下二級(jí)指標(biāo)為普通高等學(xué)校專(zhuān)任教師數(shù)(人)、普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)(萬(wàn)人)、研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出(億元)、科技活動(dòng)人員(人)、專(zhuān)利授權(quán)數(shù)(個(gè))。陸域子系統(tǒng)序參量指標(biāo)中工業(yè)廢水排放量(萬(wàn)噸)、工業(yè)廢氣排放總量(億標(biāo)立方米)、工業(yè)固體廢物傾倒丟棄量(萬(wàn)噸)為成本型指標(biāo),其他均為效益型指標(biāo)。

    2. 序參量指標(biāo)數(shù)據(jù)預(yù)處理與賦權(quán)

    本文采用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法為歸一化處理[15],將數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射到[0,1]區(qū)間上,這樣既可以去除數(shù)據(jù)的量綱差異,也可以提高模型的精度。同時(shí),本文采用客觀賦權(quán)法類(lèi)的熵權(quán)法[16]對(duì)歸一化之后的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行賦權(quán)。

    3. 海陸復(fù)合系統(tǒng)有序度、協(xié)同度的計(jì)算與分析

    根據(jù)海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)各序參量的性質(zhì),找出其所有年份中的最大最小值,并以最大值為上限,最小值為下限,將其代入公式(1)中,可以得到海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)序參量各分量的有序度,將序參量各分量的有序度的數(shù)據(jù)代入公式(2),可以分別得到海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)的有序度,如圖1所示。

    圖1 2007-2016年福建省海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)有序度

    從圖1中可以看出,海洋子系統(tǒng)和陸域子系統(tǒng)的有序度從總體上來(lái)說(shuō)是持續(xù)上升的,表明福建省海洋、陸域系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)良好。其中海洋子系統(tǒng)有序度在2007-2009年大于陸域子系統(tǒng)有序度,在2009-2016年小于陸域子系統(tǒng)有序度,表明福建省陸域子系統(tǒng)有序度整體上高于海洋子系統(tǒng)有序度,福建省海陸經(jīng)濟(jì)的發(fā)展存在一定程度的不平衡。

    將計(jì)算出的海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)有序度結(jié)果代入公式(3)與公式(5),即可得到海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度與海洋子系統(tǒng)、陸域子系統(tǒng)對(duì)海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同程度的貢獻(xiàn)度。其中,海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度趨勢(shì)變化如圖2所示,海洋子系統(tǒng)和陸域子系統(tǒng)對(duì)海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同程度貢獻(xiàn)度如圖3所示。

    圖2 福建省海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度

    由圖2可知,福建省海陸復(fù)合系統(tǒng)的協(xié)同度逐年提高,由2008年的0.069上升到2016年的0.701,可見(jiàn)在海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)有序度穩(wěn)步提高的基礎(chǔ)上,福建省海陸復(fù)合系統(tǒng)的協(xié)同效應(yīng)也隨之增長(zhǎng)。同時(shí),由圖3可知,海洋子系統(tǒng)對(duì)于海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同程度的貢獻(xiàn)度也呈現(xiàn)增加的趨勢(shì),其貢獻(xiàn)度始終保持的55%以上,并且在2016年達(dá)到了72%。這說(shuō)明隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,海洋子系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)規(guī)模雖然小于陸域子系統(tǒng),但其重要性卻與日俱增,在海陸復(fù)合系統(tǒng)的協(xié)同發(fā)展歷程中扮演著重要的角色。

    圖3 福建省海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)貢獻(xiàn)度

    三、福建省海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度的預(yù)測(cè)

    本文運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[17]對(duì)海陸復(fù)合系統(tǒng)的協(xié)同度進(jìn)行預(yù)測(cè),從而對(duì)未來(lái)福建省海陸復(fù)合系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顩r有明確的認(rèn)識(shí),為海陸統(tǒng)籌視角下的海陸協(xié)同發(fā)展提供經(jīng)濟(jì)決策的實(shí)證支撐。

    (一)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理介紹

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和算法有很多,其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用較為廣泛的一種。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是誤差逆?zhèn)骶W(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)稱(chēng),是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程主要分為兩個(gè)部分:

    第一部分:訓(xùn)練樣本從輸入層傳播至隱含層,再由隱含層輸入至輸出層,經(jīng)過(guò)輸出層的作用函數(shù)運(yùn)算之后得到輸出值。

    第二部分:將第一部分得到的輸出值與目標(biāo)輸出值相比較,看是否存在誤差,若有誤差,根據(jù)梯度下降學(xué)習(xí)算法,按照減小誤差的方向,從輸出層到隱含層逐層調(diào)整各節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值,直到輸出值與目標(biāo)輸出值之間的誤差在允許的誤差范圍之內(nèi),或者達(dá)到迭代次數(shù)上限為止。

    (二)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型注意事項(xiàng)

    1. 輸入與輸出數(shù)據(jù)樣本

    海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度數(shù)據(jù)是一組時(shí)間序列數(shù)據(jù),所以協(xié)同度數(shù)據(jù)既是預(yù)測(cè)模型的輸入樣本,也是期望輸出。若假設(shè)海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度序列為C(t),則輸入樣本序列為x(t)=(C1,C2,…,Ct-d),期望輸出序列為do(t)=(C1+d,C2+d,…,Ct),其中d

    2. 隱含層神經(jīng)元的數(shù)量

    當(dāng)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)確定之后,輸入層和輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)也隨之確定,接下來(lái)需要確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)。經(jīng)過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)證明,對(duì)于三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)[18]可以選?。?/p>

    (6)

    其中:a為1到10之間的常數(shù),n和m分別為輸入層和輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)。

    (三)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型實(shí)證分析

    1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練

    根據(jù)上文的分析,將樣本數(shù)據(jù)與期望輸出代入模型中,運(yùn)用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行訓(xùn)練。[19]根據(jù)公式(3)可知,每一年的協(xié)同度均由本年度和上年度海洋子系統(tǒng)、陸域子系統(tǒng)的有序度計(jì)算而來(lái),所以模型訓(xùn)練所用樣本數(shù)據(jù)為2009-2016年系統(tǒng)協(xié)同度數(shù)據(jù)。設(shè)定預(yù)測(cè)值輸出值與期望輸出值誤差為0.0001,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大迭代次數(shù)為1000次,經(jīng)系統(tǒng)程序運(yùn)行,在30次訓(xùn)練之后,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果小于預(yù)設(shè)的誤差閾值,結(jié)果如表1所示。從表1可以看出,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練所得結(jié)果與期望輸出值之間誤差較小,說(shuō)明模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)的擬合精度較高。

    表1 網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練及誤差

    2. 預(yù)測(cè)及結(jié)果分析

    通過(guò)訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)海陸復(fù)合系統(tǒng)2017-2018年的協(xié)同度,結(jié)果如表2與圖4所示。

    從圖4中可以看出,海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度在2008-2018年呈現(xiàn)穩(wěn)定上升的趨勢(shì),這說(shuō)明,隨著近年來(lái)福建省對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)重視程度不斷提高,并運(yùn)用海陸統(tǒng)籌思想對(duì)海陸復(fù)合系統(tǒng)的發(fā)展做出戰(zhàn)略規(guī)劃,促成了海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度的持續(xù)增長(zhǎng)。2008-2016年,海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度增長(zhǎng)較為迅速,2017-2018年,海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度的增長(zhǎng)則趨于平緩。這一方面表明福建省海陸復(fù)合系統(tǒng)總體達(dá)到了較高的協(xié)同水平,充分發(fā)揮了海陸經(jīng)濟(jì)之間的協(xié)同作用;另一方面,則表明了福建省海陸復(fù)合系統(tǒng)的演化進(jìn)入了較為平穩(wěn)的階段,在經(jīng)歷了10年的躍進(jìn)式發(fā)展之后,需要繼續(xù)對(duì)海陸復(fù)合系統(tǒng)內(nèi)部的各項(xiàng)因素進(jìn)行合理的調(diào)配,為下一階段海陸統(tǒng)籌戰(zhàn)略規(guī)劃的實(shí)施夯實(shí)基礎(chǔ)。

    表2 海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度預(yù)測(cè)值

    圖4 2008-2018年海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度趨勢(shì)

    四、海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展調(diào)控

    (一)海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同調(diào)控機(jī)制

    根據(jù)上文建立的海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度預(yù)測(cè)模型,當(dāng)系統(tǒng)協(xié)同度增長(zhǎng)停滯或者下降時(shí),需要在資源分配和戰(zhàn)略規(guī)劃上及時(shí)做出調(diào)整。海陸復(fù)合系統(tǒng)調(diào)節(jié)機(jī)制就是協(xié)調(diào)、控制海陸復(fù)合系統(tǒng)的運(yùn)行,以保證其達(dá)到預(yù)期協(xié)同發(fā)展目標(biāo)的功能體系。調(diào)控機(jī)制包括調(diào)控方法、調(diào)控模型和具體調(diào)控策略等部分。

    1. 調(diào)控的方法

    海陸復(fù)合系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的非線性系統(tǒng),因此,對(duì)于這類(lèi)復(fù)雜系統(tǒng)的調(diào)控可以使用非線性規(guī)劃[20]方法,常用的非線性規(guī)劃函數(shù)表達(dá)式如下:

    minf(x):

    (7)

    其中:X=(x1,x2,…,xn)T∈En,表示X是n維歐氏空間En上的向量或點(diǎn),X稱(chēng)為模型的決策向量,f(x),gi(X),hj(X)是定義在En上的實(shí)值函數(shù),f(x)為目標(biāo)函數(shù),gi(i=1,2,…,m)、hj(j=1,2,…,l)均為約束函數(shù),gi(X)≥0稱(chēng)為不等式約束,hj(X)=0稱(chēng)為等式約束。

    2. 調(diào)控的主體與客體

    海陸復(fù)合系統(tǒng)是復(fù)雜的巨系統(tǒng),其調(diào)控的主體是政府,調(diào)控的客體是影響系統(tǒng)運(yùn)行的相關(guān)要素。本文根據(jù)有序度評(píng)價(jià)模型,并結(jié)合調(diào)控的穩(wěn)健性原則,選擇有序度波動(dòng)較大、有序度增長(zhǎng)空間較大的子系統(tǒng)作為調(diào)控客體,有序度已經(jīng)達(dá)到較高水平且較穩(wěn)定的子系統(tǒng)作為參照,并隨著被調(diào)控系統(tǒng)的變化而變化。子系統(tǒng)有序度波動(dòng)性的大小采用熵值法[21]來(lái)確定,如公式(8)。

    (8)

    式中:μi為海洋子系統(tǒng)或陸域子系統(tǒng)在第i年的有序度。

    3. 調(diào)控模型

    (1)調(diào)控模型的目標(biāo)函數(shù)

    調(diào)控模型是針對(duì)海陸復(fù)合系統(tǒng)的協(xié)同度而建立的,所以,模型的目標(biāo)函數(shù)為:

    minf=|Cμ-MCμ|

    (9)

    式中:MC(μ)為預(yù)設(shè)的海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度目標(biāo)值,C(μ)為該年度協(xié)同度。目標(biāo)函數(shù)的含義:海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度的預(yù)測(cè)值與預(yù)設(shè)目標(biāo)值之差最小。

    (2)調(diào)控模型的約束條件

    調(diào)控模型的約束條件包含以下幾個(gè)方面:(1)μ1,μ2應(yīng)滿足協(xié)同度條件;(2)應(yīng)符合最優(yōu)發(fā)展模式,如果以海洋子系統(tǒng)為優(yōu)先調(diào)控對(duì)象,則有約束條件μ1>μ2;反之,若以陸域子系統(tǒng)為優(yōu)先調(diào)控對(duì)象,則有約束條件μ1<μ2;(3)根據(jù)海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)的有序度測(cè)算結(jié)果,2016年海洋子系統(tǒng)有序度為0.7740,陸域子系統(tǒng)有序度為0.9042,可見(jiàn)兩個(gè)子系統(tǒng)有序度都已達(dá)到較高的水平,因此根據(jù)實(shí)際情況,令μ1,μ2≥0.6。

    (3)調(diào)控模型的函數(shù)表達(dá)式

    根據(jù)以上的約束條件,建立如下非線性規(guī)劃模型:

    minf=|Cμ-MCμ|

    (10)

    (二)海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展調(diào)控算例分析

    1. 調(diào)控對(duì)象的選擇

    根據(jù)表2中的協(xié)同度預(yù)測(cè)值,選擇2018年作為調(diào)控目標(biāo)年,該年度海陸復(fù)合系統(tǒng)的協(xié)同度為0.7521,與上一年相比漲幅較小,并且從整個(gè)考察時(shí)間段來(lái)看,增長(zhǎng)率明顯低于平均水平,需要進(jìn)行調(diào)控?,F(xiàn)假設(shè)將該年協(xié)同度調(diào)控為0.8以上,使系統(tǒng)達(dá)到高水平的協(xié)同發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

    根據(jù)目標(biāo)函數(shù)公式minf=|Cμ-MCμ|,則有Cμ=MCμ≥0.8。

    根據(jù)公式(8)的計(jì)算結(jié)果,得出海洋子系統(tǒng)和陸域子系統(tǒng)有序度的熵值分別為E(μ1)=0.9613,E(μ2)=0.9316,選擇有序度波動(dòng)較大的海洋子系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)控,陸域子系統(tǒng)的調(diào)整策略與之相適應(yīng)。

    2. 調(diào)控的過(guò)程

    (1)在選定調(diào)控對(duì)象的前提下,根據(jù)調(diào)控模型的限制條件,即公式(10),分別計(jì)算出海洋子系統(tǒng)和陸域子系統(tǒng)的有序度變化臨界值,得出海洋子系統(tǒng)有序度變化范圍為0.8732≤μ1≤1,陸域子系統(tǒng)有序度變化范圍為0.8595≤μ2≤1。

    (2)根據(jù)約束條件公式,有0.6≤μ1,μ2≤1,在優(yōu)先發(fā)展海洋系統(tǒng)的情況下,則有μ1≥μ2,由約束模型可以得出當(dāng)μ2=μ1時(shí),海陸子系統(tǒng)有序度均取值0.9306。此時(shí),陸域子系統(tǒng)的取值范圍則變?yōu)?.8595≤μ2≤0.9306,海洋子系統(tǒng)的取值范圍變?yōu)?.9306≤μ1≤1。

    3. 調(diào)控的結(jié)果分析

    從以上的調(diào)控結(jié)果來(lái)看,福建省對(duì)于海陸復(fù)合系統(tǒng)的調(diào)控,重心應(yīng)該放在對(duì)于海洋子系統(tǒng)的調(diào)控上,使得海洋子系統(tǒng)的有序度在0.9306以上,同時(shí)陸域子系統(tǒng)的有序度也要保持在0.8595-0.9306之間。結(jié)合上文的分析,可制定具體的調(diào)控措施如下:

    在資源環(huán)境方面,減少各類(lèi)工業(yè)廢物的排放,加大對(duì)沿海港口碼頭的投資建設(shè),完善省內(nèi)交通物流網(wǎng)絡(luò),增加鐵路、公路里程。出臺(tái)擴(kuò)大就業(yè)的引導(dǎo)政策,鼓勵(lì)多層次、大范圍的就業(yè),增加就業(yè)人口。

    在社會(huì)經(jīng)濟(jì)方面,擴(kuò)大社會(huì)固定資產(chǎn)投資,促進(jìn)社會(huì)消費(fèi),健全金融服務(wù)機(jī)制。針對(duì)不同產(chǎn)業(yè)出臺(tái)相應(yīng)的扶持政策,調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。加大對(duì)海洋產(chǎn)業(yè)就業(yè)的引導(dǎo),鼓勵(lì)多層次的勞動(dòng)力進(jìn)入海洋產(chǎn)業(yè)。重視文化產(chǎn)業(yè)建設(shè),增加海洋第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出。增加沿海觀測(cè)臺(tái)站數(shù)量,為海洋產(chǎn)業(yè)提供豐富準(zhǔn)確的觀測(cè)信息,為海洋經(jīng)濟(jì)的發(fā)展保駕護(hù)航。

    在科學(xué)教育方面,既要加大科研經(jīng)費(fèi)的投入,產(chǎn)出更多對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有益的成果,也要加快科技成果向?qū)嶋H應(yīng)用的轉(zhuǎn)化。以海洋新興產(chǎn)業(yè)為導(dǎo)向,開(kāi)展專(zhuān)題科技攻關(guān)工作,為未來(lái)海洋產(chǎn)業(yè)的升級(jí)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。擴(kuò)大海洋類(lèi)專(zhuān)業(yè)的招生規(guī)模,為海洋經(jīng)濟(jì)的發(fā)展輸送大量高水平的人才,形成科研與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的良性循環(huán)。

    五、結(jié)論

    本文基于海陸統(tǒng)籌視角研究了海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)的之間的關(guān)系,選擇海陸復(fù)合系統(tǒng)作為研究對(duì)象,結(jié)論如下:(1)2007年到2016年福建省海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)的有序度均保持上升的趨勢(shì),截至2016年,陸域子系統(tǒng)有序度更高,并且有序度的增長(zhǎng)幅度也更大。但從增長(zhǎng)率來(lái)看,海洋子系統(tǒng)有序度正處于高速增長(zhǎng)時(shí)期,未來(lái)潛力巨大。(2)海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度保持了較高的增長(zhǎng)速度,并且海洋子系統(tǒng)有序度對(duì)于復(fù)合系統(tǒng)的協(xié)同度的貢獻(xiàn)度逐年增高,未來(lái)海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度的提高更多的在于海洋子系統(tǒng)有序度的增長(zhǎng)。(3)經(jīng)過(guò)對(duì)海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度的預(yù)測(cè),發(fā)現(xiàn)2017、2018年協(xié)同度增長(zhǎng)放緩,尤其是2018年,海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度與上年相比增長(zhǎng)量?jī)H為0.0071,單純的系統(tǒng)自適應(yīng)發(fā)展已經(jīng)不能帶來(lái)高速的協(xié)同度增長(zhǎng),需要政府利用多種手段對(duì)系統(tǒng)內(nèi)可調(diào)控因素進(jìn)行調(diào)控。(4)通過(guò)非線性規(guī)劃模型對(duì)海陸復(fù)合系統(tǒng)的協(xié)同度、各子系統(tǒng)的有序度進(jìn)行調(diào)控,發(fā)現(xiàn)若要實(shí)現(xiàn)2018年海陸復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度達(dá)到0.8的目標(biāo),應(yīng)該優(yōu)先對(duì)海洋子系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)控,并且海洋子系統(tǒng)有序度應(yīng)該在0.9306以上,陸域子系統(tǒng)的有序度也應(yīng)保持在0.8595到0.9306之間,在保證陸域子系統(tǒng)有序度波動(dòng)不大的情況下,大力發(fā)展海洋子系統(tǒng),提升其有序度。

    注釋?zhuān)?/p>

    [1] 許嫣妮:《摸清海洋經(jīng)濟(jì)“家底”》,《福建日?qǐng)?bào)》2017年6月1日,第4版。

    [2] 范 斐、孫才志:《遼寧省海洋經(jīng)濟(jì)與陸域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展研究》,《地域研究與開(kāi)發(fā)》2011年第2期。

    [3] 趙 昕、南 旭、袁 順:《巨系統(tǒng)視角下的海陸耦合協(xié)調(diào)機(jī)制研究》,《生態(tài)經(jīng)濟(jì)》2016年第8期。

    [4] 蓋 美、展亞榮:《遼寧沿海經(jīng)濟(jì)帶海陸經(jīng)濟(jì)效率與協(xié)調(diào)性研究——基于DEA-Malmquist模型》,《資源開(kāi)發(fā)與市場(chǎng)》2017年第6期。

    [5] 趙 梁:《我國(guó)沿海省市海陸產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)度分析》,《合作經(jīng)濟(jì)與科技》2018年第4期。

    [6] 曹 峰:《“一帶一路”背景下區(qū)域經(jīng)濟(jì)與港口協(xié)同——基于哈肯模型的實(shí)證分析》,《商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究》2019年第14期。

    [7] 徐海峰:《新型城鎮(zhèn)化與流通業(yè)、旅游業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展——基于協(xié)同理論的實(shí)證研究》,《商業(yè)研究》2019年第2期。

    [8] 張樹(shù)軍、王光謙、楊 玨,等 :《復(fù)合系統(tǒng)理論在區(qū)域生態(tài)修復(fù)決策中的應(yīng)用》,《清華大學(xué)學(xué)報(bào)》(自然科學(xué)版)2010年第12期。

    [9] 殷林森:《基于復(fù)合系統(tǒng)理論的上海市科技經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展研究》,《科技進(jìn)步與對(duì)策》2010年第4期。

    [10] 武淑萍、于寶琴:《電子商務(wù)與快遞物流協(xié)同發(fā)展路徑研究》,《管理評(píng)論》2016年第7期。

    [11] 王銀銀:《中國(guó)海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有序度研究》,《技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究》2017年第12期。

    [12] 任 騰、陳曉春:《基于DEAHP模型的區(qū)域生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展評(píng)價(jià)》,《湖南大學(xué)學(xué)報(bào)》(自然科學(xué)版)2015年第3期。

    [13] 汪明月、劉 宇、李夢(mèng)明,等:《區(qū)域碳減排能力協(xié)同度評(píng)價(jià)模型構(gòu)建與應(yīng)用》,《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2020年第2期。

    [14] 金 雪、殷克東、張 棟:《中國(guó)陸海經(jīng)濟(jì)協(xié)同關(guān)系測(cè)度研究》,《中國(guó)漁業(yè)經(jīng)濟(jì)》2016年第1期。

    [15] 張 戈:《課程推薦預(yù)測(cè)模型中的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法研究》,《中國(guó)新通信》2019年第19期。

    [16] 徐齊利:《熵權(quán)法綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)》,《軟件》2020年第1期。

    [17] 湯新程、王志海:《基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)研究——以邯鄲市為例》,《統(tǒng)計(jì)學(xué)與應(yīng)用》2019年第5期。

    [18] 葛彩霞:《三層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳逼近研究》,《應(yīng)用數(shù)學(xué)》1999年第1期。

    [19] 李 奇:《Matlab智能算法工具箱在數(shù)據(jù)處理方面的應(yīng)用》,《電腦編程技巧與維護(hù)》2018年第7期。

    [20] 戴彧虹、劉新為:《線性與非線性規(guī)劃算法與理論》,《運(yùn)籌學(xué)學(xué)報(bào)》2014年第1期。

    [21] 王富喜、毛愛(ài)華、李赫龍,等:《基于熵值法的山東省城鎮(zhèn)化質(zhì)量測(cè)度及空間差異分析》,《地理科學(xué)》2013年第11期。

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