上海世博会影响力的定量评估

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1、上海世博会影响力的定量评估中国矿业大学 xxx摘要：本文从两个方面较全面的分析了上海世博会的影响力。一方面，我们横向地将上海世博会与北京奥运会在经济效应方面作比较分析。本文将“会展经济周期”分为筹备，举办，后会展三个阶段，根据每各阶段的不同特点对其经济效应进行分析评价。对于第一阶段：筹备阶段，我们认为其主要是依靠相关投资拉动经济，对此我们基于凯恩斯的乘数理论，结合近20年的相关数据通过Matlab对其进行线性拟合，得到了GDP增长与投资增长间的线性关系，并结合北京奥运会比较性地分析了世博筹备阶段的经济效应，得出在此阶段，上海市较高的“投资乘数”2.93能更有力地拉动经济发展。对于第二阶段：举办

2、阶段，我们认为其对经济的拉动主要由举办期间产生的大量消费增长产生，我们依据消费函数公式，结合历史数据，建立GDP与社会零售商品总额的关系，并由此估算出世了博举办阶段所带来的经济效应。对比北京奥运会，我们得出世博会长周期、大客流的性质能带来更多的消费增长，举办阶段对上海经济的影响为2034.32188亿元的GDP提升。对于第三阶段，后世博阶段，我们从旅游就业人数方面对其可能引发的“低谷效应”进行分析，利用历年上海旅游数据拟合出指数回归方程，采用基于常态与基于世博的旅游服务行业从业人数差额比较的方法，较准确地计算了世博会对旅游直接就业的影响增量，后世博旅游业及其相关行业的就业过剩总数将可能达26万

3、人。另一方面，我们纵向地将上海世博会与日本大阪和爱知世博会进行对比分析。从主题、时间、展馆规模、参观人数及所带动的相关产业发展等几个方面进行论证分析，运用相关数据说明上海世博会的影响力。得到了上海世博会可能成为比日本两届注册世博会更加成功的世博会。不管从会期时间的长短、会馆的总面积、参与国家与组织数目、参观者数目及创造的经济效益来讲，上海世博会都可能成为世博之最。关键词：乘数理论回归分析GDP增长低谷效应对比分析法目录一、问题重述3二、问题背景3三、模型的假设与符号的说明33.1模型的假设33.2符号说明4四、问题分析4五、模型的建立及求解55.1对筹备阶段的分析55.1.1凯恩斯的乘数理论5

4、5.1.2用乘数理论测算世博投资经济效应55.2对举办阶段的分析85.3对后世博阶段的分析115.3.1上海世博会基于回归分析的旅游从业人数估计125.3.1.1上海世博会对旅游就业的影晌分析125.3.1.2后世博旅游就业人数分析145.4上海市世博会与日本大阪和爱知世博会的影响力分析比较145.4.1时间跨度、面积155.4.2展出国（地区）、企业和组织155.4.3参观人数155.4.4经济影响力165.4.5对其他相关产业影响力16六、结论及建议17七、模型的优缺点187.1优点：187.2缺点：18八、参考文献19九、附录20一、 问题重述2010年上海世博会是首次在中国举办的世界博

5、览会。从1851年伦敦的“万国工业博览会”开始，世博会正日益成为各国人民交流历史文化、展示科技成果、体现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。请你们选择感兴趣的某个侧面，建立数学模型，利用互联网数据，定量评估2010年上海世博会的影响力。二、 问题背景随着我国综合国力的不断提升，越来越多的国际大型盛会在我国举办，继北京奥运会之后，2010年上海又举办了世博会。然而，举办这样的大型展览会，我们必须保持一颗警惕的心，因为这样的机会既是机遇又是挑战。世界博览会又称国际博览会，简称世博会，是一项由主办国政府组织或政府委托有关部门举办的有较大影响和悠久历史的国际性博览活动。参展者向世界各国展示当代的文化、

6、科技和产业上正面影响各种生活范畴的成果。最早的现代博览会是由英国举办的：世界工业。继第一届成功举办后，至今世博会已举办了四十届。而第四十一届就是我们现在正在举办的上海世博会。世界博览会，是一个富有特色的讲坛，它鼓励人类发挥创造性和主动参与性。把科学性和情感结合起来，将有助于人类发展的新概念、新观念、新技术展现在世人面前。其特点是举办时间长、展出规模大、参展国家多、影响深远。因此，世博会被誉为世界经济、科技、文化的“奥林匹克”盛会。世博会与奥运会、世界杯足球赛并称世界三大盛会，国际大型盛会的经济效应都具有阶段性特征，世博会也不例外。在一定时间和空间范围内围绕举办世博会所发生的一切直接或者间接的经

7、济活动以及由这些经济活动所衍生的一切经济联系和经济效益，可以总称为“世博经济”。因此，世博会也成为众多学习者和组织竞相研究的对象。对世博会的研究有利于举办国通过世博会来提升国家影响力，增加经济效益，更能通过世博会这个世界平台，让各个国家展示最新最先进的科技文化成果。毫无疑问，对上海世博会影响力的研究，对于我们是意义重大的。三、 模型的假设与符号的说明3.1模型的假设1) 假设国民收入与全社会固定资产投资呈线性关系；2) 假设国民收入与全社会零售商品消费总量成线性关系；3) 会展经济对综合社会消费指数的经验数据1:6；4) 假设在旅游就业方面人员指的是旅游直接就业人员，即指纳入旅游部门统计范围之

8、内的旅游饭店（含旅游饭店、社会旅馆、个体旅馆）、旅行社、旅游景区点、旅游车船公司和其他旅游企业等的就业人员，不包含间接从业人员；5) 假设在世博会举办期间里吸引7000万观众到世博会参观；6) 假设来上海的游客的中，会有70到世博会场参观；7) 假设旅游业直接就业1个人，将给相关行业间接地创造4个就业机会。3.2符号说明1) 国内生产总值2) 全社会固定资产投入3) 全社会零售商品销售总额4) 最初消费5) 边际消费倾向6) 为接待游客总数（万人次）7) 为旅游从业人数（人）8) 取01，02，03，04，四、 问题分析世博会，奥运会之类的国际级盛会，一般会有上百个国家参与，在经济、文化、科技

9、等众多方面会对本国产生极大的影响。除少数例外，一般都能促进举办国和举办城市的经济增长，提升其整体形象。为了全面分析上海世博会的影响力，我们着重从两个方面来分析。一个是将上海世博会与国内重大会展进行横向比较分析，如08年北京奥运会。另一方面，我们将上海世博会纵向与历届公认比较成功的世博会进行比较，如日本大阪、爱知世博会，期望显示上海世博会在世博会历史上的重大意义。横向分析上，上海世博会与北京奥运会同为世界性的盛会。从准备申办这类盛会到成功举办再到后盛会对社会的影响，我们将分为三个阶段，即筹备、举办和后会展阶段，然后分别对它们进行分析比较。一个完整的大型会展经济周期持续时间大约为10年：第一阶段，

10、筹备阶段。以场馆及相关设施投资增长的拉动为主。第二阶段，举办阶段。即会展举办当年，以会展的举办而增加的各项消费带动为主，消费增势强劲。第三阶段，后会展阶段。即会展后的一段时间内，受需求不足制约，可能产生房地产闲置、旅游业不景气等低谷效应，也有可能对经济发展出现持续的正效应。纵向分析上，我们将对上海世博会与历史上较为成功的日本大阪和爱知世博会进行主题、时间、展馆规模、参观人数及所带动的相关产业发展等几个方面的比较。这样，通过横向和纵向的全面分析比较，我们期望得到上海世博会在与北京奥运会在影响力上的高低比较以及上海世博会与日本大阪和爱知世博会在本国和国际上的经济及其其他各方面影响力上的差异。最后再

11、进行综合分析比较，得到上海世博会的综合的影响力大小。五、 模型的建立及求解5.1对筹备阶段的分析筹备阶段的经济增长主要靠会展带来的投资增张来拉动，大型会展投资可以分为直接投资和间接投资。其中直接投资是指直接与两会有关的硬投资或刚性投资，主要包括：会前基础设施建设投资、会中的运营投资以及会后的设施维护投资等。间接投资是指即使不举办奥运会和世博会也需要进行的投资，只不过因举办奥运会和世博会而提前或进一步加强的投资，包括：交通、通讯、市政建设和环保等投资。这里我们假设国民收入与投资呈线性关系，引入乘数理论，结合北京奥运会对世博会筹备阶段产生的经济效应进行分析。5.1.1凯恩斯的乘数理论1936年凯恩

12、斯在其通论中首次系统明确地阐述了乘数概念，投资乘数被表示为国民生产总值的增量与原始投资的增量之比。投资乘数的形成过程可以理解为一种无穷的递推连锁反应过程，其暗含的前提是社会经济各部门间相互联系，某一经济部门的自发投资不仅会增加本部门的收入，而且会产生对其它部门的需求，从而增加其它部门的收入和投资，于是引起国民经济各部门的连锁反应，最终使国民收入成倍增长。在凯恩斯的投资乘数模型里，国民收入倍增的形成，初始动因是自发投资的增量，而中间的传导机制是消费的无限次循环，因此又可称该模型为消费内生的简单国民收入决定模型，或消费无限次循环模型。5.1.2用乘数理论测算世博投资经济效应根据凯恩斯理论，（其中表

13、示投资，表示GDP，表示回归方程的系数），这里新增投资所能产生的新增产值主要决定于“投资乘数”。即：这里投资乘数我们通过历史数据来求得的求得。根据上海市1990-2009年期间的GDP和全社会固定资产投资数据（见表1）。表 1上海市历年GDP和全社会固定资产投资数据单年 份1990199119921993199419951996GDP 781.66 893.77 1 114.32 1 519.23 1 990.86 2 499.43 2 957.55 227.08 258.30 357.38 653.91 1 123.29 1 601.79 1 952.05年 份199719981999200

14、0200120022003GDP 3 438.79 3 801.09 4 188.73 4 771.17 5 210.12 5 741.03 6 694.23I 1 977.59 1 964.83 1 856.72 1 869.671 994.73 2 187.06 2 452.11年 份200420052006200720082009GDP 8 072.83 9 247.66 10 572.24 12 494.01 14 069.87 15 046.45 3 084.66 3 542.55 3 925.09 4 458.61 4 829.45 5 273.33进行回归分析求得，（matlab

15、代码及运行结果见附录1），即：上图为回归分析拟合图与残差分析图，可以看出拟合曲线有较高的拟合度，能较好得体现总产值与投资之间的关系。调查显示，世博会的直接投资总额为250亿人民币，其中工程建设为80亿元，土地储备前期动迁为170亿元，这部分对上海市直接拉动效应为732亿元的GDP增长。根据北京市1990-2008年期间的GDP和全社会固定投资的数据（见表2）进行数据拟合，得：北京市近20年来的投资乘数为2.52。调查显示，奥运会的直接总投资为397亿元，则奥运会对北京GDP的拉动效应为1000亿元。表 2北京市历年GDP和全社会固定资产投资数据单年 份199019911992199319941

16、9951996GDP 500.80 598.90 709.10 886.20 1 145.30 1 507.70 1 789.20 179.20 192.00 266.00 410.40 648.80 841.50 876.90年 份1990199119921993199419951996GDP 781.66 893.77 1 114.32 1 519.23 1 990.86 2 499.43 2 957.55 227.08 258.30 357.38 653.91 1 123.29 1 601.79 1 952.05年 份20042005200620072008GDP 6 060.30 6

17、886.30 7 861.00 9 353.30 10 488.00 2 528.30 2 827.20 3 371.50 3 966.60 3 848.50 虽然北京奥运会的直接投资要明显大于上海世博会，但是由于上海的“投资乘数”要高于北京，所以在对于拉动GDP的效应上上海世博会与北京奥运会的差距并不是很大，筹备阶段举办地的经济效应取决于举办地本身的“投资乘数”而不是会展的性质。5.2对举办阶段的分析举办阶段的经济增长以会展的举办而强势增加的各项消费带动为主。由此可知此阶段经济增长的决定因素是城市的消费水平。根据凯恩斯消费函数理论，国民收入和消费关系可以表示为（代表最初消费，代表边际消费倾向

18、，代表国民收入，代表最终消费）。该式可以转化为：， 用代入式中得到：。根据上海市1990-2009年期间的GDP和全社会商品销售总额的数据（见表3），用matlab进行回归分析求得：，即：上海的新增消费将带来3.19倍GDP增长。上图为GDP与全社会商品销售总额回归方程的回归曲线与残差分析图，可见回归模型有着较好得拟合度，能够较好地反应GDP与社会商品销售总额的关系。根据有关资料测算，2010年上海世博会将吸引大约7000万游客，则门票收益将达73亿元，结合园内餐饮，纪念品等销售，世博会直接销售收入将达到91.1-98亿元。则按照会展经济对综合社会消费指数的经验数据1:6（通常意义上认为如果参

19、观者在展会上消费1元，就意味他将在其他行业，如交通，餐饮，住宿的方面消费6元），那么我们可以估算世博会最终消费需求将为637.7-686亿元。根据回归方程测算得：世博会举办阶段对上海经济的影响为2034.32188亿元的GDP提升。表 3上海市历年社会零售商品消费总额数据和GDP年 份1990199119921993199419951996C 333.86 382.06 464.82 675.92 834.76 1 050.96 1 258.00GDP 781.66 893.77 1 114.32 1 519.23 1 990.86 2 499.43 2 957.55年 份1997199819

20、992000200120022003C 1 435.38 1 593.27 1 722.33 1 865.28 2 016.37 2 203.89 2 404.45GDP 3 438.79 3 801.09 4 188.73 4 771.17 5 210.12 5 741.03 6 694.23年 份200420052006200720082009C 2 656.91 2 979.50 3 375.20 3 873.30 4 577.23 5 173.24GDP 8 072.83 9 247.66 10 572.24 12 494.01 14 069.87 15 046.45对北京1990-2

21、008期间的GDP和全社会零售商品总额的数据（见表4）进行回归分析得：2008年北京奥运会期间来京旅游人数达到1400万人次，合计奥运旅游收入达457亿，得奥运举办阶段拉动了北京1161亿的GDP增长。表 4北京市历年社会零售商品消费总额数据和GDP年 份1990199119921993199419951996C 345.10 408.30 503.00 611.20 766.60 950.40 1 061.60GDP 500.80 598.90 709.10 886.20 1 145.30 1 507.70 1 789.20年 份1997199819992000200120022003C 1

22、 208.50 1 373.60 1 509.30 1 658.70 1 831.40 2 005.20 2 296.90GDP 2 075.60 2 376.00 2 677.60 3 161.00 3 710.50 4 330.40 5 023.80年 份20042005200620072008C 2 626.60 2 902.80 3 275.20 3 800.20 4 588.99 GDP 6 060.30 6 886.30 7 861.00 9 353.30 10 488.00 在举办阶段上海世博会持续时间和带来的游客量远大于北京奥运会，所以世博会在此阶段对经济的拉动效应也要比北京好

23、运会强很多。在举办阶段会展性质是所能产生经济效应的重要因素。 5.3对后世博阶段的分析会展投资一般在会展前期或中期全面完工，之后，它对经济的强大拉动力瞬间消失。同时，会展通过投资和消费对经济的拉动作用越大，在后会展阶段，对主办城市和主办国的经济带来的冲击就越大，从而使会展经济的周期性特征也得以体现。如果会展期间的瞬间投资过度，“景气”变质为“泡沫”，紧随而至的会展“低谷效应”对经济的冲击就会更加剧烈，甚至会引起会展后经济长时期的衰退。世博会在举办过程中对经济的刺激过程中，会给举办地特别是当地旅游服务行业带来很多的就业机会，增加了大量的旅游就业人数。资料表明，1985年日本筑波世博会创造了45.

24、78万个就业机会，占该年日本全部就业人数的0.8%；1986年温哥华世博会曾为加拿大及其不列颠哥伦比亚省提供了6.31万个就业岗位；2000年的汉诺威世博会则为德国带来了10万人的就业效应。2010年上海世博会也不例外，估计届时至少可以产生10万个以上的新增工作岗位。但与此同时世博会带来的巨大的就业人数在世博会后存在着一个继续消化的问题；就旅游业而言，在世博会后也会因游客减少而产生旅游服务就业过剩，这就可能造成举办地的经济回落，以日本大阪世博会为例，1970年大阪世博会在举办前的五年时间内，举办地大阪府的生产总值增长率为12.87%，但在举办后的五年时间，大阪府的增长率却降为4.17%，这就是

25、后世博阶段的“低谷效应”。不仅是世博会，奥运会同样会在“后奥运”阶段产生“低谷效应”，即便以公认的举办得较为成功的北京奥运会为例，通过奥运因素拉动北京GDP增长情况，可以明显地看到其结束后GDP增长迅速回落的“低谷效应”。表 5奥运因素拉动北京市GDP增长情况年度2003200420052006200720082009GDP增量（亿元）124.43167.90211.76259.53128.40452.00114.40GDP增长率（%）3.875.036.046.983.2311.012.512003年2009年奥运因素拉动北京市GDP增长情况由以上图表可以看出，奥运经济拉动北京市GDP的环比

26、增长情况是：2003年的北京市GDP多增加3.87个百分点，2004年多增加5个百分点，2005年和2006年分别多增加6个百分点和近7个百分点，2007年增加3.23个百分点，2008奥运当年多增加11个百分点，2009年多增加2.5个百分点。由此可见，奥运对经济的拉动作用主要集中在2005至2008年，在2008年达到高峰，通常又被称为“奥运景气”，而从图中可以清楚地看到，在不存在其它因素冲击的情况下，奥运结束后的2009年经济增量将迅速回落，出现所谓的奥运“低谷效应”。5.3.1上海世博会基于回归分析的旅游从业人数估计游客的出现促使了旅游就业人员的产生，游客的数量大致决定了旅游就业人员。

27、本模型通过探讨旅游接待人次增长和旅游就业人员增长的关系，来衡量世博会和旅游就业的关系。假定在旅游就业方面人员指的是旅游直接就业人员，即指纳入旅游部门统计范围之内的旅游饭店（含旅游饭店、社会旅馆、个体旅馆）、旅行社、旅游景区点、旅游车船公司和其他旅游企业等的就业人员。5.3.1.1上海世博会对旅游就业的影晌分析根据20012008年的上海旅游人数和上海旅游直接就业人员数据（见表5），通过matlab可以拟合出上海旅游接待人数和上海旅游直接就业人数之间的指数回归方程，即模型一：；为接待游客总数（万人次）；为旅游从业人数（人）。回归模型一的解析度到86.6%，也就是说，上海旅游接待人数和上海旅游直接

28、就业人数具有相关性，运用这一方程进行的相关预测的结论也是比较可靠的。 表 6上海旅游接待人数和旅游就业人数年份20012002200320042005200620072008接待游客总数（万人次）8458.39035.57923.98996.99593.4102901110011646旅游从业人数（人）182623185813209212218087226276233761240548249501资料来源：上海旅游年鉴在讨论世博会对上海旅游就业总量的影响时，应分成五步：一是预测基于常态的旅游接待人数（即没有举办世博会的情况）；二是预测基于世博会的旅游接待人数；三是计算出基于常态的旅游直接就业人

29、数；四是计算出基于世博会的旅游直接就业人数；五是计算第三、第四步结果的直接差额，即为世博会对旅游直接就业的影响增量。1基于常态的旅游接待人数预测常态下旅游接待人数是通过预测分析计算出来的。首先依据2001-2007年间的上海旅游接待人数的历史资料，推导出预测模型，得出下列回归方程，即模型二：取01，02，03，04，；为旅游从业人数（人）。回归模型二拟解析度到86.1，具有较高的解释度。然后，根据这一模型预测出2010年上海常态下的旅游接待人数。其预测结果为11936万人次，见表6。2基于世博会的旅游接待人数预测上海世博会产生了巨大的旅游吸引力，自5月1日开园以来，海内外游客参观意愿不断增强，

30、参观人数不断刷新纪录。截至9月10日晚，上海世博会累计参观者突破5000万人次，世博园每日平均游客数量为37.59万。预计在世博会举办的半年时间里，将要吸引7000万观众到世博会参观。假定来上海游客的70，或者说70的访沪游客，将会到世博会场参观，那么，只有当访沪游客总量达到1亿人次时，才能保证到世博会场的7000万参观人次。而这只是计算了半年的游客数量，根据上海多年的旅游者来访特点，每年5月1日到10月31日的游客总数大约占全年的60，那么。据此推测，由于举办世博会，上海2010年游客数量将达到1.667亿人次，见表6。3基于常态的旅游就业人数预测将基于常态的旅游接待人数的预测结果带入模型一

31、，计算出基于常态的2010年上海旅游从业人数。其计算结果为254272人次，见表6。4基于世博会的旅游就业人数预测将基于世博会的旅游接待人数的预测结果带人模型一，计算出基于世博会的2010年上海的旅游从业人数。其计算结果为328173人次，见表6。表 7上海旅游接待人数和旅游就业人数预测年份基于常态的游客人数（万人次）基于世博会的游客人数（万人次）基于常态的旅游从业人数（人）基于世博会的旅游从业人数（人）201011936166672542723281732011123682760005.3.1.2后世博旅游就业人数分析将基于世博会的旅游就业人数预测数减去基于常态的旅游就业人数预测数，就是世博

32、会旅游就业人数增量，这一结果是73901个，也就是说，2010年世博会给上海旅游业带来的新的直接就业机会将达到7.4万个左右。一般来说，金融危机会造成就业过剩，2010年上海世博会正处于全球金融危机的萧条期，形势更加严峻。基于常态发展的世博会后旅游就业人数与基于世博会产生的旅游高峰的就业人数之间是有差距的，这差距就是世博会后旅游就业过剩量。下文将预测2010年上海世博会后的旅游就业过剩问题，并简单分析其影响。1后世博旅游直接就业过剩的总量根据上文所建模型，我们可以计算出世博会后上海旅游就业总的过剩量。以2011年为例，其计算步骤具体如下：一是运用模型二计算出基于常态的2011年旅游接待人数，是

33、12368万人次，见表7；二是运用模型一计算出基于常态的2011年旅游直接就业人数，是276000人，见表7；三是用基于世博的2010年旅游直接就业人数减去基于常态的2011年旅游直接就业人数，两者之差就是世博会后旅游直接就业过剩人数，这一结果是52173人。换句话说，上海世博会后旅游直接就业岗位将减少5.2万个左右。2后世博旅游就业过剩的影响有人可能认为，5.2万人旅游就业过剩总量并不是一个很大的数字。但是，旅游业是一个关联度较大的产业，如果我们考虑到由于世博会后旅游就业过剩导致的间接冲击，那么，其影响或许是巨大的。据测算，旅游业直接就业1个人，将给相关行业间接地创造4个就业机会。以此比例推

34、算，世博会后旅游业及其相关行业的就业过剩总数将可能达26万人；即使考虑其中一半是兼职人员或志愿者，那么，过剩总数也将达13万人。有关资料也显示，目前上海市旅游直接就业人员已经占到第三产业从业人员的5.23，占就业总人数的2.47，因此，由世博会后旅游就业过剩产生的直接和间接影响，将给上海的第三产业和现代服务业乃至整个社会经济的发展带来不可小视的冲击。5.4上海市世博会与日本大阪和爱知世博会的影响力分析比较日本是中国的邻国，而且日本迄今为止共举办过4届世博会，分别是1970年在日本大阪举办的大阪世博会、1975年在日本冲绳举办的冲绳世界海洋博览会、1985年在日本筑波举办的筑波世博会和2005年

35、在日本爱知县举办的爱知世博会。作为正在举办2010年上海世博会的中国，将上海世博会的情况与经验丰富的日本进行比较分析，更能总结出此次上海世博会的得失，也更能对比的表现出中国上海世博会的影响力。但由于仅大阪和爱知世博会是综合类世博会，因次上海与上述两届世博会具有可比性。主题方面，大阪世博会以“人类的进步与和谐”为主题，第一次提出了和谐的理念。爱知世博会以“自然的睿智”为主题来宣扬环保，绿色观念贯穿始末。上海世博会则以“城市，让生活更美好！”为主题，凸显以人为本的科学发展观，纵向上看，可以说是历届世博会精神的延伸和拓展，更加创新地将各项先进的科学技术应用于各场馆的建设和各项世博会的开展中。5.4.

36、1时间跨度、面积大阪市、爱知县和上海市时间跨度及展馆总面积比较：表 8时间、面积比较大阪爱知县上海市时间跨度/天183185184总面积/万m2330173528从表中可以看出，世博会展期基本相当，但上海世博会的展馆总面积远远超过在日本的两次世博会。5.4.2展出国（地区）、企业和组织参加大阪市、爱知县和上海市国际组织及企业比较：表 9参与方数目比较大阪爱知县上海市展出国（地区）72122189企业30316组织4957合计106134262从以上数据来看，上海世博会的参展国家（地区），企业和组织为历届最多，可见上海世博会的规模之大，自然越多国家和企业组织参展，对于世界了解中国，提升上海的名誉

37、和中国的国际声誉都是很有帮助的。从这个角度来说，上海世博会的对提升上海乃至我们国家的影响力绝对会超过历届世博会。5.4.3参观人数表 10参观人数比较大阪爱知县上海市参观人数642187702204954470000000（预计）从参观人数来看，上海世博会预计会有7000万的参观者，为历届之最，人为信息的传播者。从参观者的数量来分析世博会的影响力是最有说服力的，人又主观能动性，在接近两百天的展出时间里，如果从先参观者的口中了解的都是有关这届世博会的负面信息，那么人们肯定不会选择去参观。因此，上海世博会的影响力从这个角度来讲也是无人能及的。5.4.4经济影响力日本大阪世博会的门票收入约为350亿

38、日元，餐饮店、商店等营业性收入约为405亿日元。大阪世博会除了创造了客观经济收入外，而且也提高了大阪的就业率，大阪世博会期间，大阪就业率达到了63.45%，比未举办世博会时有了大幅度的提高。大阪世博会闭幕后，就业率也保持了较高的水平，稳定在60%左右。大阪世博会开幕前，大阪的生产总值增长率为12.87%，而当时日本全国的平均增长率为11.63%。无疑，大阪世博会是历届世博会中最成功的一届。爱知世博会共盈利1.2082万亿日元，吉祥物的销售达到1000亿日元，大大的促进了经济增长。同时，爱知世博会还新提供了5500个就业岗位。综合以上两届在日本举办的世博会，可以发现世博会的经济影响力在短期内是巨

39、大的。有关上海世博会的经济影响力已经在第一部分详细分析得出。在次不再进行赘述。不难发现世博会在短期内对经济的影响力是巨大的，但是长期来看，后世博经济的发展势头却有些萎靡。我们可以这样来理解这种现象，由于世博会的巨大扰动是原本正常发展的经济受到了推动，这样在短期内，生产总值涨幅较大。但是，世博会的推动作用的是随时间递减的。因此，较长时间后，受世博会影响的经济的基数变大按原有的速度发展肯定是会对经济不利的，因此就会出现经济增长率从较高水平下滑到较低水平。出现所谓的“低谷期”。关于上海世博会的后世博时段的研究会在接下来的部分做详细分析，最后的到上海世博会的后世博阶段的相关结论。5.4.5对其他相关产

40、业影响力世博会的举办不仅会对经济产生巨大的影响力，另外，世博会还会带动相关的产业的发展，如交通、邮电、商业、饮食业、旅游业、娱乐业和社会服务。即，世博会的举办会给相关的产业一个增加值。我们将这个增加值定义为直接增加值。这样世博会对这些的产业的影响力就通过这些增加值体现出来。另外，除了这些直接和世博会相关的产业外，其他和世博会联系较弱的产业也会受到世博会的辐射力影响。如建筑业和建材业。我们将这种增加值定义为间接增加值。从以上分析可以看出，大阪和爱知世博会的成功举办肯定和这些增加值的存在不无关系。据分析，上海世博会中，预测分析的7000万游客中60%参观者将会在场内用餐一次（以平均没人30元消费计

41、算），则餐饮收入大约为9-12.3亿元；估计会有90%的人将会在现场引用饮料（以平均每人消费10元计算），则饮料费收入大约为4.5-6.3亿元；估计30%的人将会在园内购买纪念品（平均每人消费30元计算）则纪念品销售额将达4.5-6.3亿元。综合起来，各项收入将达到91.1-98亿元。由此可见，上海世博会对其他相关产业的巨大影响力。六、 结论及建议通过结合北京奥运会对于上海世博会的分析，可知世博经济具有明显的阶段性特征，主办城市不仅要关注世博会在会前和会中为经济发展所带来的贡献，也要关注会后对经济、社会发展所产生的中长期影响。单纯的强调世博经济的积极影响，而忽视或回避其消极影响，无益于主办国或

42、主办城市的可持续发展。对世博会后的场馆进行改造和再利用，对城市更新和布局也会带来新的活力。无论世博会成功与否，这些都将为主办地带来长远的收益。一方面，通过这些建设和改造，完善了城市的基础设施、机场、道路、桥梁等设施建设，改善城市居民的居住环境，形成良好的生态环境。另一方面，举办世博会时的标志性建筑，不仅促进了建筑设计和材料技术的发展，而且标示着社会、文化、科技、建筑和美学等方面的时代印记，有些已经成为城市、甚至是国家的象征。同时，这些建筑又被用作教育、传播、普及和宣传科技文化知识的博物馆或是主题公园、旅游胜地、展览馆等诸多功能性场馆，全面提升了市的整体功能。旅游会展业是世博会受益最大的行业。无

43、论是世博会前，还是世博后，上海独具特色的现代都市游和周边秀美的江南风光游都会吸引国内外的游客。2010年世博会的筹办、举办和后续发展，为上海旅游业和会展业的发展以及旅游和会展的有机结合提供了很好的契机。后世博期间，因世博会扩大了上海在世界上的知名度和影响力。另外，世博会的策划、筹备、项目管理和现场运营将集聚国内外的会展专业人才，通过与国外会展发达国家的经理人面对面交流，学习积累国际性大型博览会的运作经验，对于后世博上海会展专业人才的培养和会展业发展都存在巨大推动作用，有利于形成上海特色会展品牌。做好“前世博”和“后世博”的旅游就业政策及管理工作的衔接，应充分利用世博经济作为一种会展经济所带来的

44、产业拉动作用，继续对重点行业维持并扩大投资规模，以延长世博经济的产业链及其可持续发展；应增加高新技术和知识服务在投资项目中的含量，以弥补依靠投资增长带动就业增长的传统模式的不足。同时，应进一步健全“后世博”时期的发展旅游、促进就业的政策支持体系。加强对旅游从业人员的培训，提高他们的就业机会，推动“后世博”的旅游就业转型。所谓就业转型，是指将旅游就业过剩人口向与旅游相关的行业转移，例如转移到会展业。综合上海世博会与日本大阪，爱知世博会的比较分析，我们认为上海可能成为比日本两届注册世博会更加成功的世博会。不管从会期时间的长短、会馆的总面积、参与国家与组织数目、参观者数目及创造的经济效益来讲，上海世

45、博会都可能成为世博之最。总的来讲，上海世博会的影响力不仅对于正在飞速发展中的中国还是对于世博会这样的会展本身，都是巨大的！这些影响力也会体现在社会经济生活的各个方面，如GDP的增长、各个产业链的稳定发展、文化的交流与传播、国际交流与合作等等方面。然而，由于世博会的巨大扰动，这些表现在短期内是明显的。如何能在长期保持这种经济增长率，达到世博会举办后的连锁效应，是我们政府和学者们要努力研究和解决的。由于世博会会期接近尾声，这项研究是急迫的。这样才可能减少后会展阶段对我们国家经济和各方面带来的冲击。不可不提的是，这样的负面作用是不可避免的，我们只能通过学习历届世博会的成功经验，经全力规避风险，争取各

46、方面的成功。因此，我们建议政府相关部门做好相应的会后各项工作，以世博会为契机，选择最热门的场馆建筑保留，期望做到让本届世博会有几项标志。同时，尽可能将世博会的辐射效应发挥出来，带动相关产业链的发展。如世博会吉祥物海宝生产销售。不仅如此，期望带动上海及周边旅游业的发展。创造后世博阶段的新的卖点和经济增长点。七、 模型的优缺点7.1优点：1. 通过横向和纵向两方面更全面有力地分析了上海世博会的影响力；2. 将世博会经济周期分成三个不同阶段，区别对待三个阶段不同的影响方式，能较好地反映会展经济的特点，同样也对其他会展分析有一定的意义；3. 依据凯恩斯的乘数理论，对20年间的相关数据进行线回归分析，得

47、到线回归模型，且具有较高的拟合度；4. 对于后世博阶段低谷效应分析，通过常态下与世博下的旅游服务就业人数比较，来计算出旅游从业人员过剩数量，避免了相关误差。7.2缺点：1. 对于筹备阶段的直接投资对于经济的拉动效应，忽略了世博引起的间接投资。2. 运用的部分数据是估测数据，对分析结果的准确度有一定的影响。八、 参考文献1 杨路红，陈佩英，上海世博会的乘数效应，上海管理科学2003年第三期2 徐炳胜，后世博效应研究及预测，上海经济研究：2010年第一期3 胡平，上海世博会后旅游就业过剩及其对策研究，华东师范大学学报：2008年第三期4 张世贤，马莉，奥运经济与世博经济之比较研究，社会科学：200

48、4年第五期5 李清海，上海世博会经济风险分析，同济大学学报：2004年2月6 孙俊，日本世博会的经营模式及影响研究，上海旅游论坛论文集，上海：20097 邹炜，李兴旭，云南旅游产业增加值及影响力研究，昆明大学学报：2008年九、 附录 22GDP与投资总额线性拟合： x=zeros(19,1); X=ones(19,1) x; Y=zeros(19,1); b,bint,r,rint,stats=regress(Y,X) b,bint,statsb =-236.2225 2.5173bint =-518.0880 45.6430 2.3746 2.6600r = 1.0e+003 * 0.28

49、59 0.3518 0.2757 0.0893 -0.2517 -0.3744 -0.1820 -0.1078 -0.2968 -0.0329 0.1313 0.0940 -0.0005 -0.1701 -0.0680 0.0056 -0.3899 -0.3957 1.0363rint = 1.0e+003 * -0.4070 0.9788 -0.3332 1.0367 -0.4220 0.9734 -0.6273 0.8059 -0.9651 0.4617 -1.0776 0.3288 -0.9069 0.5428 -0.8384 0.6228 -1.0158 0.4222 -0.7688

50、0.7029 -0.6028 0.8653 -0.6428 0.8308 -0.7382 0.7371 -0.8982 0.5580 -0.7923 0.6563 -0.7098 0.7209 -1.0485 0.2686 -1.0110 0.2197 0.6685 1.4042stats = 1.0e+005 * 0.0000 0.0138 0 1.2172b = -236.2225 2.5173bint =-518.0880 45.6430 2.3746 2.6600stats = 1.0e+005 * 0.0000 0.0138 0 1.2172 rcoplot(r,rint) z=b(

51、1)+b(2)*x plot(x,Y,k+,x,z,r)z = 1.0e+003 * 0.2149 0.2471 0.4334 0.7969 1.3970 1.8821 1.9712 2.1834 2.6728 2.7105 3.0297 3.6165 4.3309 5.1939 6.1283 6.8807 8.2509 9.74909.4517GDP与社会消费总额线性拟合： x=zeros(20,1); X=ones(20,1) x; Y=zeros(20,1); b,bint,r,rint,stats=regress(Y,X) b,bint,statsb =-761.5766 3.1885

52、bint = 1.0e+003 * -1.1710 -0.3521 0.0030 0.0034r = 478.7149 437.1378 393.8053 125.6172 90.7815 -90.0081 -292.0408 -376.3818 -517.5184 -541.3897 -414.7497 -457.5543 -524.5570 -210.8480 362.7764 509.0193 571.8990 905.4636 236.8235 -686.9907rint = 1.0e+003 * -0.4597 1.4172 -0.5091 1.3834 -0.5615 1.3491

53、 -0.8578 1.1091 -0.8998 1.0814 -1.0877 0.9077 -1.2851 0.7010 -1.3658 0.6130 -1.4927 0.4577 -1.5148 0.4320 -1.4052 0.5757 -1.4436 0.5285 -1.5015 0.4524 -1.2164 0.7947 -0.6278 1.3534 -0.4571 1.4752 -0.3711 1.5149 0.0600 1.7509 -0.6700 1.1437 -1.4710 0.0970stats = 1.0e+005 * 0.0000 0.0161 0 2.3122b = -

54、761.5766 3.1885bint = 1.0e+003 * -1.1710 -0.3521 0.0030 0.0034stats = 1.0e+005 * 0.0000 0.0161 0 2.3122 rcoplot(r,rint) z=b(1)+b(2)*x plot(x,Y,k+,x,z,r)z = 1.0e+004 * 0.0303 0.0457 0.0721 0.1394 0.1900 0.2589 0.3250 0.3815 0.4319 0.4730 0.5186 0.5668 0.6266 0.6905 0.7710 0.8739 1.0000 1.1589 1.3833 1.5733