宏观经济原理范文

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2宏观经济的主要分析方法

（1）通过数据收集并统计的方法进行分析。一般而言是收集衡量指标的数据，在收集和统计完数据后可以采取三种方式进行分析，一是以物价水平的变化为依据，进行前后数据结果的年度、季度和月度对比；二是通过经济增长速度快慢来进行年度、季度以及月度的分析；三是各个因素的权重进行对比，看哪个因子能占据影响数据结果的重要比例，从而研究数据结果的结构变化。（2）通过经济预测的方式进行分析。经济预测一般是在理论基础上，依靠众多专家的讨论和调查进行预测；通过数据收集进行先后时间对比分析，并剔除其中的客观因素，从而能减少一定的误差；另外就是采取建立模型的方式进行预测，这种方式进行预测的结果较为客观和准确。

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在高考招生中，独立学院为本科第三批，总分相对较低，并可以适当降分录取。这就导致独立学院的学生高中知识基础较差，特别经济学类的专业大多招收的是文科生，数学基础相对更差，而在宏观经济学里面有很多公式的推导，使得学生学习起来有困难。基础知识较差的原因大多是学习习惯和学习方法的问题，这很难在较短的时间内改正，所以很多学生对宏观经济学的学习感觉难跟上，听不懂。

（二）学生综合素质较高，学习新生事物能力较强

独立学院的收费较高，所以能上的学生大多家庭条件较好，家长一般对教育比较重视，学生思想活跃，情商高，兴趣广泛，大多有文艺特长，对计算机、网络技术等非常熟悉，善于利用现代技术学习。对自己感兴趣的事物有很强的探索和求知的欲望，讨厌刻板的理论学习。

（三）学生学习习惯和学习方法欠缺，缺乏刻苦精神

学生在高中阶段没有养成较好的学习习惯和学习方法，自控能力较差，在大学缺乏监督和制约的情况下，学习习惯很难改正，导致学习事半功倍，学习效果不显著；学习方法也缺乏灵活性，由于习惯了高中的填鸭式的学习方法，在学习上缺乏主动性，不会自己总结和解决问题，严重依赖教师。此外，由于家庭条件较好，学习上缺乏刻苦学习的精神，对较难的问题往往不愿深究，考试前临时抱佛脚。

二、提高宏观经济学教学质量的方法探讨

针对以上独立学院学生的特点，在宏观经济学的教学中，我认为应该扎实基础、加强课程教学的互动、培养学生的学习兴趣、激励学生主动学习的学习精神。这样才能从根本上改变独立学院学生对宏观经济学的畏难态度，使学生真正把宏观经济学学好

（一）扎实基础知识

主要体现在数学和经济学原理两门课程上，在大一的高等数学的学习中应该拿出相当的时间复习高中的数学知识，另外，在高等数学的学习过程中还要使学生不但知其然而且知其所以然。这样既可以提高学生的兴趣，又可以打实基础。在经济学原理的学习过程中，要通过各种手段，例如案例教学、实际问题分析等培养学生对经济学的兴趣，使理论和实践相结合，才能培养他们学习的信心和动力。

（二）加强案例教学

宏观经济学是一门实用性很强的课程，因为宏观经济学的产生和发展都是源于历代经济学学家对经济现象的解释和经济问题的解决。因此，在教学中，应该将经济理论和历史或现在的经济现象联系起来，培养学生分析问题和解决问题的能力。这和独立学院的学生注重实用性的特点是想符合的，通过形象的各种实际案例可以将抽象的理论转化为生动的现实问题，逐步培养起学生的学习兴趣和学习动力，建立起正确的经济学思维模式

（三）创新教学手段

在教学方法上，也不能单一的利用教授法，这样难免使学生感到枯燥，失去学习兴趣。而应该充分理由学生知识面广、才艺突出、对计算机和因特网的熟悉来创新不同的教学方法，例如：对于通货膨胀的学习，可以让学生去采访自己的亲朋好友的通货膨胀经历，然后用小品的方式呈现出来，既可以发挥学生的特长，又可以提高学生的主动性；对失业问题的学习，可以让学生在互联网上查找典型国家的失业率指标，然后用PPT的方式进行演讲；而对于国民收入决定理论这样理论性比较强的章节，就可以通过课程提问的方式互动，多做练习，多多激励和表扬学生，提高学生的学习信心。总之，不能采取单一的教学模式，要根据不同章节的特点，相应的选取合适的教学方式，使学生不感到枯燥，提高学生的学习效率。

（四）完善激励制约机制

独立学院的学生普遍自制能力较差，逃课现象比较突出，上课不专心听讲。对于宏观经济学的学习也同样如此，因此，在宏观经济学的教学上面也要在制度上对学生形成良好的制约。例如，在上课时，对积极互动发言的同学加平时学分，对上课玩手机不认真听讲的学生和迟到旷课的学生减平时学分，对旷课严重的学生给予退课处理等。通过奖惩两方面的作用，从外部起到激励和制约的作用，并转化为内在的学习动力。

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城市化在改变了城市道路、交通、住房等基础设施的同时，也引发了天气、水文、植被以及环境质量的转变。城市化进程不仅破坏了大面积的植被覆盖，而且也改变了水环境的自然循环过程。主要产生的问题主要体现在以下两方面：其一，大量的自然土地被城市用地所占用，导致城市雨洪问题的出现，雨水径流把污染物带人城市排水系统，影响城市河流水体的质量；其二，城市人口的增加使城市的需水量和用水量急剧增加，水资源供需矛盾增加，城市水环境压力增大。除此之外，城市雨洪问题对现有的公共基础设施造成了威胁，不断增加的雨水流量和雨水的流速侵蚀河道、河岸；强降雨时，降水量超出了城市排水系统的负荷，对现有的城市排水设施造成巨大冲击。

雨水收集及雨水花园设计

1.雨水收集

雨水收集是雨洪资源化利用的前提，海绵城市的建设可通过天然的水体及影响开发设施实现雨水储蓄。2014年我国中央提出住房城乡建设部关于印发海绵城市建设技术指南――低影响开发雨水系统构建的通知，指出我国城市基础设施建设和城市发展过程中面临的城市内涝、径流污染、水资源短缺、用地紧张等突出问题的复杂性需要靠低影响开发技术（LlD）来控制。其中具有储存功能第影响开发设施主要有湿塘、雨水花园、蓄水池及雨水灌。

2.雨水花园

雨水花园可以暂时滞留雨水，并通过植被吸收和吸附对雨水进行净化，在建筑与小区、绿地与广场、城市道路及水系统均可布置，适用性最为广泛。雨水花园只是在雨季用来蓄滞、储存、利用和净化雨水的花园，不是水景园。平时较少甚至是没有积水的，从形态来看更类似于一个随机出现的雨水渗透盆地。

雨水花园分为两类，一种以控制雨洪为目的，一般用在环境较好和雨水污染较轻的地域，如居住区等，主要起到滞留与渗透雨水的目的，结构相对简单。另一种以降低径流污染为目的，这种雨水花园不仅滞留与渗透雨水，同时也起到净化水质的作用，结构上需要进行严密的设计，适用于环境污染相对严重的地域。如城市中心和停车场等。

湿地设计

湿地是强调水文、土壤以及湿地植物三个要素同时存在的一种关系，水深一般不超过2m，湿生和水生植物占大多数，土壤为水成土，具有明显生物积累和潜育化特征，有利于水生动植物的生长和繁育。

1.湿地设计原则：①保护优先、科学修复、合理利用；②因地制宜、按需建设；③生态效益与景观效益同时兼顾；

2.湿地设计的目标：充分尊重自然，恢复自然，以水动力为基础，以水质为目标。以最完美的科学设计和工程，构建科学完善的水陆空间格局、丰富多样的植被系统及健全的水质净化系统，打造自然湿地，实现可持续发展，并可降低运营成本。

海绵城市水系空间格局设计

城市化地区应该减少不透水铺装，尽量恢复自然地貌和植被，增加水域，提高水系连通性，恢复丰富的河网、滞留塘、雨水湿地和湖泊等水体类型。海绵城市的水系设计既能将雨洪资源转化为水资源对地表和地下水进行补给，提高了水资源总量，缓解了生活和生产用水压力；又能增加水景观，提供更多亲水区域，提高周边土地价值；同时，也提供了更多的动植物栖息地，丰富生物多样性，真正意义上实现区域的良性水循环，实现区域城市水系统空间格局价值的最大化。

雨水就地下渗设计

降雨时会有以下三种情况：一部分蒸发变成水蒸气返回大气（大约占降雨量的40%），一部分下渗到土壤补充地下水（在自然植被区，大约占降雨量的50%），其余的降雨随着地形、地势形成地表径流（在自然植被区，大约占降雨量的10%），注入河流，汇人海洋。但是在城市发展的进程中，随着城市地表的硬质化，地表径流可以从10%增加到60%，下渗补充的地下水可能急剧减少，甚至是零。通过海绵城市的定义我们可以知道，一个具有良好雨水收集利用能力的城市，应该在降雨时就地或者就近吸收、存蓄、渗透、净化雨水，补充地下水，调节水循环。

低影响开发中，人工土壤渗滤主要用作蓄水池等雨水储存设施的配套雨水设施，使雨水达到回用水水质指标。每座城市和每一片区域都会存在区别于其他省市的独特的地理属性，下渗能力强的砂土地区，不需要对土壤性质做过多改变，以渗透功能为主。若该地区降雨量较大且时间集中，则可以考虑以储存及调节功能为主。下渗能力弱的黏土地区则首先考虑是否对土壤性质进行人工改良，壤土地区则要综合考虑当地情况。

小结

城市水资源的最大来源是降雨，海绵城市设施通过滞蓄、下渗，把城市降雨量最大限度地留在城市当中，将城市雨洪转化为宝贵的水资源。想要利用雨洪资源，就需要城市打造更多的湿地、湖泊、绿地、公园，城市的宜居程度和生态安全将得以提高，也成为城市增加活动空间和生态空间。而这些空间的大小、形态、分布格局，都应该考虑历史最大连续降雨量、地形地势、城市发展格局。当然雨洪是资源，如何存储这些资源，也就成为海绵城市建设的关键。

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水资源是国民经济和人民生活不可或缺的资源，它们相互制约相互矛盾；通过合理的规划，又可以做到共生共荣、互相促进，达到水资源利用与经济、环境协调可持续发展的目的［1］。

大连市是全国发展最快和最严重的缺水城市之一，其人均水资源占有量不足全国人均的四分之一，严重缺水的紧张局面多次出现；干旱和对地下水的不合理开采，造成了大面积下降漏斗区、海水倒灌等严重的环境问题。水资源已经而且还将成为大连市国民经济发展的瓶颈之一。本文以国家科委全国地方科技攻关项目“大连市水资源综合开发利用研究”为背景，以满足大连市国民经济持续发展、环境质量改善和人民生活水平的提高为总目的，将大连市的水资

源系统、社会经济和环境3个子系统作为一个相互联系的大系统，建立了大连市宏观经济水资源发展规划多目标决策模型，并提出了模糊切比雪夫多目标群决策方法，以生成和选择水资源供需调控策略，为大连市政府在制定该市发展规划和水资源的合理利用决策时提供科学依据。

1 大连市宏观经济水资源发展规划多目标决策模型

根据大连市宏观经济水资源发展规划的总目的，其所要求的结果可用多种目标来描述。由于区域宏观经济水资源系统是一多目标、多效益、多矛盾的复杂系统，与其相关的部门和团体有着各自不同的利益要求和目标，而这些要求和目标通常都是相互冲突、不可公度的。考虑到不使决策模型规模过份宠大，在充分调查研究与参考其它地区研究的基础上［2-4］，我们选择了国民生产总值(GNP)、生物化学需氧量(BOD)、粮食总产量(FOOD)3个目标。

1.1 经济目标与约束条件? 选择各规划水平年各地区国民生产总值之和(GNP)最大为主要经济目标，即：

式中：j=1，2，…，10为地区序号，分别为中山、西岗、沙河口、甘井子、旅顺、金州、瓦房店、普兰店、庄河、长海；s=1，2分别代表规划水平年2010和2020年；α(j，s)是各水平年各地区的附加值率。GNP(j，s)是地区j在水平年s的国民生产总值。国民经济结构约束为

(I-A)X(j，s，k)=BHO(j，s，k)XHO(j，s)+BSO(j，s，k)XSO(j，s)+

BFI(j，s，k)XFI(j，s)+BST(j，s，k)XST(j，s)+XEP(j，s，k)-XIM(j，s，k)

式中：I是单位矩阵；A是投入产出系数矩阵；k=1，2，…，7分别代表农、轻工、重工、建筑、运输邮电、商业和非物质部门；XHO(·)、XSO(·)、XFI(·)、XST(·)分别表示居民消费、社会消费、固定资产积累、流动资金积累；BHO(·)、BSO(·)、BFI(·)、BST(·)分别为相应变量的分配系数；XEP(·)、XIM(·)为各水平年各地区各部门的进出口变量；X(·)为各水平年各地区各部门的产值变量，它们与国民生产总值的关系为：

式中：IOC(·)是各水平年各地区各部门的附加值率。各地区固定资产积累与投资关系为：

KT(j，s)+IW(j，s)=K1(s)KT(j，s-1)+K2(s)GNP(j，s)+K3(s)GNP(j，s-1)

式中：KT(·)是各水平年各地区总资产存量；K1(·)是前一时段总资产存量在本时段的剩余系数；K2(·)是本时段国民生产总值对固定资产存量的贡献；K3(·)是前一时段国民生产总值对本时段固定资产存量的贡献；IW(·)是各规划水平年各地区分担的水投资。

1.2 社会目标与约束条件 根据大连市农业的实际，选择各规划水平年各地区粮食产量与其目标期望偏差之和最小：

式中：TFOOD(·)、FOOD(·)分别是各地区各规划水平年的粮食消耗量期望目标和实际粮食生产总量。粮食生产目标方程由下式确定

TFOOD(j，s)=KFO(j，s)PLO(j，s)

其中，KFO(·)、PLO(·)是各规划水平年各地区的人均粮食消耗量和人口总数。粮食产量方程为

其中YD1(·)、AR1(·)分别是各地区规划年旱地作物单产和播种面积；YD2(·)、AR2(·)分别是灌溉作物单产和播种面积；l=1，2，3是作物种类，代表水稻、小麦和玉米。农业产值方程为：

式中：PR1(·)、PR2(·)分别是各地区各规划年旱地单位面积产值和灌溉地单位面积产值；LM F(·)为各地区的林、牧、副、渔总产值，a=1，2，3，4；l=4，5，分别代表蔬菜和经济作物。

1.3 环境目标与约束条件? 考虑到城市化带来的人口增加等环境压力，选择各规划水平年各地区城镇生物需氧量(BOD)负荷排放量最小作为环境目标，即

式中，BOD(·)是各规划水平年各地区的BOD负荷排放总量，可由下列方程确定：

式中：B(·)是各地区单位产值的BOD排放量；UP(·)是城镇人均生活BOD排放量；PU(·)是城镇人口总数；KSE(·)是各地区污水处理百分率；BSE(·)是城镇污水处理后BOD的剩余量。污水排放量关系式为：

?

式中：M(·)、DB分别是各地区标准污水处理厂个数和每个厂的污水处理能力；WX(·)是单位产值的污水排放量；WPU(·)是城镇人均生活污水排放量。

1.4 水供需平衡关系方程 上述3个目标除相互促进相互制约外，还同时都受水资源系统的控制与制约。城镇水供需平衡方程为：

式中：WP(·)是城镇人均年供水量；WEA(·)是每亩蔬菜灌溉定额；WG(·)为各地区可利用水量；WE(j，s)各地区水平年环境用水量。

农村水供需平衡方程为：

式中：WPV(·)是农村人均年供水量；PV(·)是地区农村总人口；WL(·)(a=1，2，3，4)分别是林、牧、副、渔业单位产值耗水量；WAG(·)是地区农村可利用水资源量。

2 模糊切比雪夫多目标群决策方法

根据大连的实际，可将决策者分为市政府与地区二层次。前者的地位与决策权显然高于地区类决策者，其作出的决策应当给予高度的重视；地区类决策者为大连所辖的10个区县市。因此，上节建立的模型是半结构化、风险型、多层次和多目标的群决策问题。

2.1 模糊多目标切比雪夫模型 交互式切比雪夫决策方法由美国Steuer教授首先提出［5］，是一种通过与决策者交互逐步缩小决策空间，最终达到满意解的决策方法，也是求解单决策者多目标决策问题较理想的方法。

为叙述方便，将上节的宏观经济水资源发展规划多目标决策模型简述为：

(1)

其中，f1(X)=TGNP，f2(X)=TFOOD，f3(X)=M-TBOD，X是所有变量组成的向量，M是一个适当大的正数，S是上节中所有约束条件所组成的集合。

分别求解单目标规划(i=1，2，3)：

maxfi(X)

(2)

可得最优解与最大值。再分别求解单目标规划：

minfi(X)

maxfi(X)

(3)

可得最小值fi*。这样，可构造出目标函数fi(X)的相对隶属度［6］为

(4)

显然，μ*=(1，1，1)是相对隶属度的理想点值。为在应用切比雪夫方法时不易丢失满意解，在相对隶属度空间中将移动一个很小的距离εi≥0，可得到一个“更好的理想点”。由于，从而已不再有相对隶属度的意义。我们把称为超理想点。εi一般取0.01～0.1之间的任意值。

结合传统切比雪夫方法，并按使所有达到最小值进行求解满意方案，其中λ=(λ1，λ2，λ3)是切比雪夫权重向量，也即目标权重向量，满足。但为使所得的解总是有效解，避免模型可行域的局部病态给求解带来的不良影响，在模型中增加光滑项。于是，可建立如下的决策优化模型：

?

其中ρ为一综合比例系数，一般取较小的值。根据实际经验，通常取0.001～0.01之间的某个值为宜［2］。为了求解方便，令，于是可将上述决策优化模型转化成下列决策模型

?

2.2 模糊切比雪夫多目标群决策方法 多目标切比雪夫决策方法是一种交互式算法，能充分体现决策者的偏好和判断。首先，根据随机产生的权重空间和权重向量，计算并抽取若干个模型解，并将其提供给决策者挑选出“满意解”；然后以该解为核心进行离散和抽样［7］，计算缩小了的权重空间，并随机产生相应的权重向量和模型解，供决策者选择。交互过程是在不断缩小的满意解搜索空间中反复进行的，直至求出决策者的满意解或不可能产生的新解。但我们的决策问题是多层次多决策者的群决策，各决策者对切比雪夫过程提供的备选方案的选择不一定完全一致。因此各决策者在选取各自满意决策方案时必须进行协商，以形成群的最满意方案，才能继续下一轮切比雪夫过程。为此，通过引入“不满意度”概念，将两层决策转化为单层决策问题。最后利用广义加权切比雪夫模型式(5)将多目标问题式(1)转化为单目标问题求解。我们称这种决策方法为模糊切比雪夫多目标群决策方法。现结合决策模型式(5)，将该决策方法的具体过程和步骤简述如下：

第1步：确定迭代次数n0，每次迭代后抽取的决策方案个数n，权重空间缩小因子r。令W为由权重区间［li，ui］组成的权重空间域，即W=［l1，u1］×［l2，u2］×［l3，u3］。当t=0时，一般取。

第2步：由式(2)～(4)将式(1)转化为广义加权切比雪夫模型式(5)。

第3步：令t=t+1，形成权重向量空间，即。

第4步：利用随机抽样理论，产生50×3组权重向量，并从中筛选出2×11组差异最大、最不相同的权重向量。

第5步：将选出的2×11组权重向量逐一输入决策模型式(5)求解，可求得2×11组决策方案；

从中选出11个差别最大的方案，并将它们提供给决策者组成的决策群体。

第6步：群中各决策者经过协商，从11个方案中选择出具有最小群不满意度的方案作为群的最满意方案，记作μt，如何计算群不满意度将在下一小节里介绍；

第7步：若决策者想提前结束迭代，则转入第11步；否则，计算与μt相应的权重向量(记作λt)的分量：

第8步：由λt构造新的权重向量λt+1的权重空间，即



其中，

第9步：如果t

第10步：若决策群对所选方案不满意想继续迭代，则退回第3步；否则，转入下一步；

第11步：与μt相应的方案(解)Xt即为群的最满意解。

2.3 群最满意方案的产生方法 在多目标决策问题式(1)中，上层决策者为市政府，相应的决策称为上层决策，他作出决策一般有两种方式：一是作为普通决策者从切比雪夫备选方案中挑选最满意方案；二是直接给出理想值，称之为政策理想点。此时每个备选方案相对于最满意方案或政策理想点都有一个不满意度。相对于上层决策的不满意度称

为政策偏离度或上层不满意度。地区类决策者的决策称为下层决策，备选方案相对于其所选的最优方案的不满意度称为下层不满意度。

设模糊切比雪夫多目标群决策过程第5步产生的11个方案的相对隶属度矩阵为

下层决策者j可在上述备选方案中直接挑选自己的最满意方案；如果事先知道其关于经济、社会和环境三目标的偏好信息，则可用相对隶属度原理确定其关于目标的权重，并利用陈守煜提出的模糊优选模型［8］确定其最满意方案：

于是，相对于最满意方案μtlj，决策者j关于其它备选方案各指标的不满意度为

(6)

这里i=1，2，3;l=1，2，…，11;j=1，2，…，10。于是，决策者j对方案l的不满意度定义为：

(7)

这里p为距离参数，并记。综合所有下层决策者对备选方案的不满意度，可得到每个方案l的下层群不满意度，即

(8)

其中Dωj是地区决策者j的权重，显然影响大的地区权重应更大一些。

对于政策理想点，可用式(4)求得其各目标的“虚拟”相对隶属度向量，并得第l个备选方案对于政策理想点的偏离度pul，并记pu=(pu1，pu2，…，pu11)。

??? 综合上下两层的不满意度可得决策群体的综合不满意度。记第l个方案的综合不满意度为

(9)

其中ωU和ωL分别是上、下层决策者的权重，ωU+ωL=1。显然，最小的就是群最满意方案，即模糊切比雪夫多目标群决策过程中第6步的方案μt。

由于用相对隶属度函数统一了切比雪夫决策方法中不同量纲的目标函数，模糊切比雪夫多目标群决策模型(5)物理概念更加清晰，表述也更加清楚；同时，本方法对于解决多层次多决策者的群决策问题也提供了一种有效的途径。

3 应用

在第t轮迭代中，模糊切比雪夫过程产生了11个备选方案，其相对隶属度矩阵如下：

各下层决策者关于目标的权重向量分别为：(08，0，02)，(07，01，02)，(07，0，03)，(06，0，04)，(06，02，02)，(06，03，01)，(05，03，02)，(05，04，01)，(05，04，01)，(08，01，01)。用模糊优选模型可计算得10个下层决策者的满意方案分别为：8、1、8、8、3、1、3、3、3和1。由式(6)和式(7)可求得他们各自对各方案的不满意度向量分别为：

Lu1=(0.043，0.013，0，0，0，0，0，0，0，0，0)

Lu2=(0，0.111，0.034，0.056，0.013，0.027，0.061，0.049，0.009，0.014，0.02)

Lu3=(0.038，0.01，0.008，0，0，0，0，0，0，0，0)

Lu4=(0.032，0.012，0.007，0，0，0，0，0，0，0，0，)

Lu5=(0.026，0.009，0，0.032，0.02，0.031，0.04，0.022，0.005，0.035，0.035)

Lu6=(0，0.076，0.102，0.051，0.04，0.06，0.062，0.24，0.019，0.043，0.064)

Lu7=(0.022，0.015，0，0.038，0.03，0.047，0.049，0.022，0.007，0.053，0.052)

Lu8=(0.022，0.019，0，0.033，0.004，0.062，0.047，0.011，0.01，0.07，0.07)

Lu9=(0.022，0.019，0，0.033，0.004，0.062，0.047，0.011，0.01，0.07，0.07)

Lu10=(0，0.093，0.049，0.033，0.013，0.023，0.037，0.024，0.007，0.014，0.020)

设市政府的政策理想点为，其关于目标的权重为：(0.4，0.3，0.3)。则政策偏离度为：pu=(0.385，0.371，0.36，0.364，0.432，0.429，0.373，0.404，0.416，0.46，0.472)。其中参数p取为1。

设下层决策者权重为：Dω=(0.12，0.12，0.12，0.12，0.12，0.08，0.08，0.08，0.08，0.08)。则下层群不满意度为：GLu=(0.022，0.036，0.018，0.022，0.011，0.027，0.031，0.033，0.006，0.026，0.029)。

设上下层权重为(ωu，ωL)=(0.4，0.6)，则可得综合不满意度向量为：

GTu=(0.167，0.17，0.155，0.159，0.179，0.188，0.168，0.181，0.17，0.2，0.206)。可见第3个方案具有最小不满意度，故群的最满意方案即为方案3，而方案11是群最不满意方案。

4 结束语

研究结果表明：只有合理调整大连市的产业结构，积极进行开源节流，才能有效地缩小水资源需求的缺口，保持国民经济的稳定发展。耗水型的重工业应积极进行产业结构的调整；大力发展工业电子、信息等高新产业和港口、金融和旅游等第三产业，增加服装、面料、医药、饮料和食品行业的比重。新规划方案所需的水量比原规划水量要少，但国民生产总值得到了增加，在今后一段时间内，通过努力是可以实现的。

通过对决策模型的运行结果分析，本文提出的宏观经济水资源发展规划多目标决策模型能较好地反映大连市的实际情况，所提出的模糊切比雪夫多目标群决策方法有效地解决了该决策问题多目标多层次多决策者的复杂性，从而为大连市水资源开发与经济协调发展研究提供了一种多目标群决策分析方法，由此开发出来的水资源综合利用决策支持系统将为大连市政府作决策时提供科学依据。

参 考 文 献：

［1］ 陈守煜，等.大连市水资源、环境与经济可持续发展研究［J］. 水 科学进展，2001，19(3)：52-54.

［2］ 翁文斌，等.宏观经济水资源规划多目标决策分析方法研究及应用［J］. 水 利学报，1995，(2)：1-10

［3］ 陈家琦，王浩.水资源学概论［M］.北京：水利水电出版社，1999.

［4］ 李登峰.复杂模糊系统多层次多目标多人决策理论模型方法与应用研究［D ］.大连：大连理工大学，1995.

［5］ R E Steuer，E Choo.An interaetive weighted Tchebycheff procedure? for multiple objective programming［J］.Mathematical programming，1983，26:326-344 .