广东工业大学学报 ›› 2019, Vol. 36 ›› Issue (03): 8-15.doi: 10.12052/gdutxb.180165

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基于可拓突变级数法的经济增长综合评价研究

李娜, 刘巍, 高红   

  1. 大连海事大学 理学院, 辽宁 大连 116026
  • 收稿日期:2018-12-07 出版日期:2019-05-09 发布日期:2019-04-04
  • 通信作者: 刘巍(1955-),男,教授,博士生导师,主要研究方向为可拓学理论与应用、运输优化.E-mail:liuwei09@aliyun.com E-mail:liuwei09@aliyun.com
  • 作者简介:李娜(1994-),女,硕士研究生,主要研究方向为可拓学理论与应用、突变级数法.
  • 基金资助:
    辽宁省自然科学基金资助项目(201502003)

A Comprehensive Assessment of the Economic Growth Based on Extension Catastrophe Progression Method

Li Na, Liu Wei, Gao Hong   

  1. School of Science, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China
  • Received:2018-12-07 Online:2019-05-09 Published:2019-04-04

摘要: 经济增长问题是经济学研究的核心内容之一,经济增长的快慢体现了一个区域在一定时期内的经济发展水平,也是衡量其总体经济增长速度的标志.本文利用可拓突变理论研究了2016年我国部分省、市、自治区的经济增长评价问题.从经济学的角度,按照一定的原则建立了经济增长的评价指标体系,基于指标性质建立可拓关联函数,求取关联度并根据突变级数法得出指标的可拓突变评价值,将其转换成一般意义上的综合值.最后,通过各省份的综合值评价与实际情况对比分析,得出经济增长起落的原因,验证了该方法的可行性和有效性.

关键词: 经济增长, 指标体系, 突变级数法, 可拓理论, 关联函数

Abstract: Economic growth is one of the core content of economics research. While the speed of economic growth reflects the level of economic development of an area in a certain period, it's also used to measure overall speed of economic growth. In this research, extension catastrophe theory is used to study the evaluation of economic growth of all provinces in our country in 2016. From the view of economics, an evaluation index system of economic growth is established according to the principle, and the extension dependent function is set up on the basis of the characteristics of indexes to get the relating degree. Using the extension catastrophe progression method, the extension catastrophe value of indexes is obtained and converted to a comprehensive value. Finally, an analysis of the reasons of the ups and downs of economic growth is conducted and the feasibility and availability of this method is assessed with actual situation by means of the comprehensive assessment value of each provinces.

Key words: economic growth, indicator system, catastrophe progression method, extension theory, dependent function

中图分类号: 

  • F202
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