经济发展水平差异范文

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第1篇

关键词：重庆市；区域差异；经济发展水平；因子分析；聚类分析

中图分类号：F127 文献标识码：A

原标题：聚类支持下的重庆市经济发展水平差异研究

收录日期：2011年10月4日

区域经济差异问题已成了近年来学术界普通关注的热点问题。科学认识和评价区域经济差异状况，对于区域经济协调发展有着重要的理论和现实指导意义，同时也可以为区域内各级政府实行区域管理与调控提供科学依据。本文以重庆市为例，应用多元统计分析中的聚类分析法对各地区进行了大类划分，分析重庆市各地市的经济发展现状以及差异类别，从而为其经济的快速协调发展提供参考。

一、指标体系的构建

（一）指标体系的选取。对于区域经济的评价和划分研究，在很长一段时间内都是以国内生产总值和人均国内生产总值作为依据，但是随着社会经济的不断发展和区域经济影响因素的复杂性，这种单指标评价方法已经不能准确地反映区域经济发展的差异现状，因此重新建立一套完整、合理的指标体系来评价经济发展的区域差异就显得尤为重要。本文选取与经济发展水平密切相关的12个指标：X1：年末总人口（万）；X2：第一产业产值（亿元）；X3：第二产业产值（亿元）；X4：第三产业产值（亿元）；X5：GDP（亿元）；X6：实际利用外资金额（亿美元）；X7：社会消费品总额（亿元）；X8：地方预算内财政收入（亿元）；X9：城乡居民储蓄存款（亿元）；X10：城镇居民人均可支配收入（亿元）；X11：全社会固定资产投资（亿元）；X12：外贸出口总额（亿美元）。

（二）评价方法。因子分析法是区域经济发展评价常用的多指标评价方法之一，是一种降维、简化数据的技术。它的基本目的是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将密切相关的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子，以较少的几个因子反映原始资料的大部分信息。运用因子分析法，可以通过对最主要的几个综合因子或指标的分析，来实现对评价对象的等级排序或聚类分析，避免了人为评分的主观性和随意性，结果客观、准确，操作简便。

二、区域经济差异分析

（一）区域经济差距因子分析和聚类分析。根据所采用的综合评估指标体系，以2009年《重庆市统计年鉴》中重庆市40个区县2008年相应12项指标数据为原始资料，按照因子分析法的基本原理与步骤，采用数理统计软件SPSS17.0进行计算评价。经分析可以发现，影响各市（州）区域经济发展水平的因素主要有两个：第1主因子F1在X1、X2上的载荷值较大，主要是人口指标与农业指标；第2 主因子F2在X3～X12上的载荷值较大，主要是一些工业经济指标以及相关的投入指标。这两个主因子可以解释原始变量83.548%的方差，已经包含了大部分的信息。这样，根据两个因子可知重庆市40个区县的综合得分。（表1）

从表1可知，重庆市40个区县之间区域经济发展存在明显差异。进一步应用SPSS分析软件处理，通过系统聚类分析法，以表中各地区的F1、F2、综合得分值作为评价单元，对新指标进行聚类分析。依据分析结果，可以将重庆市40个区县划分为以下四个类别：

第一类：渝中区、江北区、巴南区、江津区、南岸区、合川区、永川区、沙坪坝区、涪陵区。

第二类：渝北区、九龙坡区。

第三类：大足县、奉节县、大渡口区、万州区、荣昌县、丰都县、北碚区、綦江县、璧山县、垫江县、彭水县、长寿县、潼南县、忠县、云阳县、南川区、铜梁县、梁平县、开县。

第四类：万盛区、城口县、秀山县、双桥区、巫山县、酉阳县、巫溪县、黔江区、武隆县、石柱县。

（二）区域类型划分。通过对因子分析和聚类分析的结果进行分析，采用基于Map info平台的GIS技术对其进行差异性分区，其经济差异空间分布见图1。（图1）（注：由于主城九区在重庆市尚未从范围上加以区分，因此在arc gis通过矢量化后未对主城九区加以划分，详细可见上述分类）通过图1可以看出，全市各区县经济发展水平的差异有明显的地域联系和分异，区域差异呈现出不规则的圈层分布；其中，离主城九区越近，经济发展水平越高。这说明用因子分析与聚类分析的方法对重庆市经济发展水平区域差异进行分析与评价能很好地反映客观现实。

三、对策建议

（一）正视区域差异，实施梯度开发，推进全域发展。在不断发展生产力以适应日益增长的人民物质和文化生活的前提下，逐步缩小地区间和城市间在经济文化发展水平方面的差距，使全市人民走向共同富裕，是重庆市社会经济建设的重要目标之一。

（二）因地发挥优势，加强区域合作，谋求共同发展。重庆市幅员广阔，自然条件复杂，各区县（市）在不同地理位置、自然资源和社会资源等物质条件的影响下，形成了各地在经济文化发展水平、工农业物质生产基础、交通运输、经济结构、产业布局等方面明显的地域差异。这些差异成为各区县（市）社会经济进一步发展的基础条件。因此，发挥区域优势，发展社会生产地域性分工，是促进区域经济增长的有效途径。

（三）做好移民教育培训工作是国家三峡移民工程的要求，也是重庆缩小地区差异的良好契机。重庆市是“百万三峡移民”的主要地区，移民总数量超过100万，三峡移民对缩小地区差异起到了积极推动作用，各级政府更应该把“后三峡”移民教育培训作为今后一段时间的主要工作对待。

主要参考文献：

[1]张可云.区域大战与区域经济关系[M].民主与建设出版社，2001.

[2]胡序威.区域与城市研究[M].北京：科学出版社，1999.

[3]王黎明.区域可持续发展[M].北京：中国经济出版社，1998.

[4]周国富.中国经济发展中的地区差距问题研究[M].东北财经大学出版社，2001.

[5]胡传东，罗仕伟，黄亚妍.重庆区域经济梯度差异及成因分析[J].重庆师范大学学报（自然科学版），2004.4.

第2篇

【关键词】黄河经济带 经济发展水平区域差异 变异系数 因子分析

一、黄河经济带发展概况

黄河经济带在中国的经济地理研究中一直处于重要地位，而且是多门学科及经济发展的研究热点[1]。黄河经济带是我国经济发展战略和宏观经济布局的重要地带，是我国重要的能源和重化工业产业带，具有丰富的煤炭、天然气、水能、钢铁、有色金属等资源，还是我国最重要的粮食、畜产品、奶产品等的重要产地。

二、指标体系的构建和因子分析

（一）指标体系的构建

为了全面了解黄河经济带各区域的经济发展水平，结合黄河经济带的实际情况和具体问题，根据客观性和可获取性原则，分别从产业结构、经济效益、经济总量和居民生活水平四个方面，共选取了九个指标，构建了黄河经济带区域经济发展水平评价指标体系。

（二）因子分析与综合评价

运用SPSS21.0软件，首先对原始数据进行标准化处理，由标准化数据得到相关系数矩阵，再利用主成分分析法抽取主因子，特征值大于1或者累计贡献率达到85%的即为主因子，在本文中主要选择了2个主因子，这2个主因子的累积贡献率达到了93.534%，这对于原始的各个指标都有较强的代表性，可以反映原始指标的绝大部分信息量，我们采用最大方差法进行因子转换，则主因子和旋转后的因子特征值和贡献率如表一：

将原始因子载荷矩阵进行因子旋转，得到旋转后的主因子矩阵（表二），旋转因子载荷矩阵表示抽取的主因子与原始指标因子之间的关系，即二者之间的关联程度。因子载荷的绝对值越大，表明两者之间的相关程度越大，则主因子对原始指标的代表性就越强。

分析旋转后的主因子，可以看出，第一主因子对七个原指标因子的载荷都超过了0.9，这七个原指标因子分别是城市人口比重、第三产业比重、人均社会固定资产投资，人均国内生产总值、城镇单位就业人员平均工资、农村居民和城镇居民人均可支配收入，说明第一主因子对产业结构、经济效益和居民生活水平等指标的代表性很强。第二主因子对2个原指标因子的载荷超过了0.9，这两个原始指标因子是全社会固定资产投资和社会消费品零售总额，说明第二主因子在经济总量的代表性很强。

通过因子分析和主成分法抽取主因子，将各正交旋转因子的贡献率占主因子总累计贡献率的比重作为权重，根据旋转后的主因子的贡献率和各个地区主因子的得分，可计算得出各个省的经济发展水平的综合得分，得出表三：

三、结论与建议

通过上述分析可知，黄河经济带的经济发展水平存在很大差异，且各个区域的经济发展差距较大，因而必须尽快地对黄河经济带的经济发展进行整顿：首先发达地区要继续发展，更加完善其基础设施，创造更加良好的发展环境，在不阻碍其自身发展的同时，以先富带动后富，帮助其他地区的发展，特别是欠发达地区，这是减小区域差异的一种有效途径。其次加强创新人才的培养。再次坚持“效率优先，兼顾公平”的原则。在发达地区经济迅速发展的同时，也要兼顾欠发达地区的发展，为发展落后地区起带头作用。最后根据各地区的经济发展不同实施有差别的梯度区域税收政策。需要构建有利于经济发展的体制环境。

参考文献

[1]李小龙.黄河经济带经济与人口时空格局演变及空间耦合研究[D].河南大学，2014.

第3篇

关键词：旅游业区域差异协调发展

一、江苏省旅游业发展现状及存在问题

(一)江苏省旅游业发展现状

近年来，江苏省旅游业的发展可谓突飞猛进，旅游总收入从2001年的744.1亿元增长到2007的2826.90亿元，短短7年之中旅游总收入增加近3倍。全省旅游增加值从2001年的296.2亿元增加到了2007年的1249.50亿元，增长幅度之大有目共睹。到2007年为止，全省旅游生产总值已经占到生产总值的4.9％。2007年，全省各类旅游景区接待游客3.2亿人次，同比增长15.5％，年游客接待量100万人次以上的景区达到了68个。旅游度假区经营管理取得新进展，2007年全省7个国家级、省级旅游度假区共接待游客2137.5万人次，同比增长7.2％：实现营业收入46.2亿元，同比下降10.7％：招商项目203个，合同金额67.7亿元，其中外资5.6亿元。2007年，全省公路、铁路、水路、航空等各种运输方式完成旅客运输量187240.54万人次，比上年增长16％：旅客周转量1596.06亿人，公里，比上年增长16.8％。

(二)江苏省旅游业发展存在的主要问题

据2007年江苏省旅游业年度报告提供的统计数据，国内旅游收入全省排名第1、第2的苏州(570.34亿元)和南京(526.03亿元)，分别是排名倒数第1、第2的宿迁(17.99亿元)和盐城(56.01亿元)的31.7倍和9.4倍：旅游外汇收入位于全省第1、第2的苏州(88916.27万美元)和南京(80763.71万美元)是位于全省末1、2位的宿迁(1188.18万美元)和淮安(2229.57万美元)的74.8倍和36.2倍。从以上两组数据的对比不难发现，在江苏省旅游快速发展的背后，存在着巨大的区域发展不平衡性。研究和协调这种旅游区域发展的不平衡性显然具有很强的现实意义。

二、江苏省旅游经济发展水平区域差异研究

(一)江苏省旅游经济发展水平差异定量研究

区域旅游经济的测度必须基于一定的指标，而且所选取的指标必须能反映各个区域旅游经济的整体状况，从经济角度研究旅游，可选取的指标主要有旅游外汇收入、国内旅游收入及旅游总收入等。指标的选取要保证数据的可获取性与区域间的可比性。由于各地级市旅游外汇收入和旅游总收入的基础数据较难获取，本文选取各地级市的国内旅游收入来表征各市旅游经济发展的总体水平。区域差异有绝对差异与相对差异两种。绝对差异表示经济总量方面的差异，会受物价水平、量纲的影响，因而不同时点之间可比性较差。相对差异本身是个比值，没有量纲，因此不受时间等因素的影响，具有广泛的可比性。因此，本文采用标准差(St)与变异系数(Vt)分别测算区域旅游经济绝对差异与相对差异的总体变化情况。

St=[∑(Yti-Yt)2]1／2(1)

Vt=St／Yt(2)

式中，Yti是第t年第i个城市的国内旅游收入，N为省内地级市个数，Yt为各地级市平均国内收入。

本文研究的目的在于求得市际差异。为了便于区域之间对比，平均国内旅游收入通过计算各地级市国内旅游收入之和，然后平均而得。1998—2007年江苏省各地级市旅游经济差异总体变化水平计算结果见下表和图。

上表与图显示：1998—2007年，各地级市旅游经济绝对差异呈逐年递增之趋势，从1998年的26.93上升到2007年的178.74，增长了563.72％，年平均增长率达到了56.37％。相对差异在1998—2002年期间，除了2000年稍有回落，基本呈现出逐年增长之态势，之后的2003—2007年5年中，相对差异稳中有升，但基本处于一个相对平稳的状态。由此可见，近10年来，不管是绝对差异还是相对差异，江苏省旅游经济发展水平区域差异都存在扩大之势。如何缩短日益扩大的区域差异，做到区域之间协调发展便成了一个亟待解决的问题。

三、区域旅游协调发展对策

(一)加强区域之间的旅游协作

要缩短江苏省各区域之间的旅游发展差异，加强区域之间的协作是很重要的一条途径。区域协作是指江苏省内不同地区之间的旅游经济主体按照一定的章程、协议或合同，将各类资源在地区之间重新配置、组合，以期获得最大的经济效益、社会效益以及生态效益的旅游经济活动。区域协作的内容主要包括：区域旅游发展战略的共同制定、旅游资源的重组和共享、旅游产品的更新与提升，区域旅游功能的分工、客源市场的共同开拓与互换、联合促销，旅游企业之间的优化组合以及区域旅游形象的构建组合等。

(二)挥苏南的辐射作用，带动苏中、苏北的旅游发展

从上文的分析结果看到，旅游经济发展水平位于全省前3名的分别是：苏州、南京和无锡，而且这3个城市遥遥领先与省内其他城市。从空间的角度上看，江苏省旅游发展水平向苏南集聚的态势非常明显，而且从城市贡献率的分析我们可以看出，苏州、南京、无锡3市在全省的旅游经济贡献率分别达到了23.04％、21.21％和16.13％。三者贡献率总和占全省的60.38％。由此可见，江苏省整体旅游经济的发展水平是由苏州、南京、无锡等苏南几个大城市的旅游发展所带动的。作者认为，要缩短不同区域之间旅游经济的发展差异，应通过宁镇扬和苏锡常所构建的沿江黄金旅游带的辐射效应，以沿海、沿江两轴来带动苏中、苏北地区旅游业的发展。最终实现江苏省旅游业的协调发展和整体水平的提升。当前应特别注重发展苏中、苏北地区的国内旅游。

第4篇

一、我国农村经济发展现状

我国农村经济从改革开放以来有了显著发展，但是仍然存在一定的问题，阻碍了我国农村经济的可持续发展，这些问题主要表现在陈旧的制度、僵化的观念、政府以及农民思想观念等方面。

一是二元结构体制使得规模经营难以实现。从上世纪五十年代开始，我国建立了农村和城市分割的体制，实行“二元化”管理。国外发达国家随着工业化进程加快，城乡二元化体制逐渐会向一元化经济过渡，但是我国城乡二元化经济结构矛盾相当突出，城乡差距日益扩大，户籍制度、养老保险、医疗保障、财政分配等都向城市倾斜，进一步拉大了城乡差距，二元结构体制的限制使得农村规模经营难以实现。

二是农村投入少，产业化经营基础薄弱。国家对农村投入少，农村地区交通落后、地理位置偏僻、各类基础设施条件较差、农业抗灾能力弱，使得农业经济得不到有利的发展条件。以湖南省为例，2007年湖南省汽车、电话、自来水收益分别低于全国平均水平的5、3、18个百分点，农村基础设施薄弱，使得农村发展产业化经济条件不足。

三是政府缺乏对农村现代化发展的科学规划和指导。农业经济发展是一项漫长而系统的工作，需要进行统一科学规划和战略指导。但是很多当地农村政府只顾眼前利益和局部效益，忽视整体利益，与其他地区雷同项目较多、不注重生产环境保护，进而导致环境污染、同行业间恶性竞争。有些地方盲目发展，重生产，轻销售，农产品标准化和质量化没有保障，市场信息指导滞后，导致农村经济发展屡屡受挫。

四是农民整体素质偏低。农民的文化素质是决定农民综合素质的基础，其他素质的提升必须建立在科学文化素质的基础之上。第一，从教育程度上来讲，我国的大部分农民的文化素质偏低，全文盲和半文盲的概率居高不下，特别是偏远山区和经济欠发达地区。第二，我国农村人口的整体文化水平尚处于较为落后的状态，尽管在高等院校连年扩招的教育政策的推动下，受教育人数和教育程度有大幅度的提升，然而处于中小学教育水平的农村人口占据大部分。第三，广大农民没有提高自身文化素质的紧迫感和危机感。由于自身思想观念的落后，不鼓励子女上学，而只贪图眼前的利益，诱使子女从农、经商、打工，从而为我国的义务教育扫盲工作带来极大的阻碍，最终导致农村积蓄的后背劳动力的整体素质呈现巨大的滑坡。以湖南为例，在本次接受调查的5000多农户中文盲人数占据7.6%，小学程度占据32.3%，初中程度占据40.2%，高中以上仅有19.9%，由此可见我国农民的文化素质尚处于偏低的状态。

二、农村经济发展区域差异测评

在研究农村经济发展水平区域差异过程中，本文选择标准差和标准差系数为指标作为主要研究指标。标准差主要是指样本内变数变异程度的度量，是离差平方和平均后的方根。标准差的计算公式为：

σ=

标准差是反映一组数据变化程度的绝对指标，标准差的数值大小与这组数据本身高度水平相关。而小瓶平均水平高低和计量单位不同的营销，则需要计算出标准差系数，标准差系数的计算公式为：

Vδ=

本文选取湖南省14个农村从2010到2014年的农民人均纯收入作为研究对象，通过标准差和标准差系数来分析湖南省农村经济发展区域差异。

三、我国农村经济发展区域差异形成原因――以湖南省为例

笔者以湖南省的农村为例，探讨农村经济发展存在的区域差异，确定了造成这些差异的原因主要表现为以下四个方面。

一是农业自然资源。自然资源是人们赖以生存的物质条件，是人们社会生产的原料、能源来源以及生产布局的场所。湖南省环长株潭城市群农业自然资源丰厚，一直是湖南经济发展速度最快、规模最大的区域。湘南地区，郴州有色金属资源丰富，永州水能资源和木材资料丰富湘西地区水能力资源、野生动植物资源以及旅游资源丰富。

二是区位条件。影响农村经济差异的重要原因之一就是区位条件的优越和城镇的辐射作用。长株潭城市沿湘江分布，高速公路网和铁路网纵横连接。湘南地区处于湖南南大门，交通便捷。湘西地区位于湖南西北部，有连绵山脉，地区整体农村经济发展落后。

三是劳动力条件。人作为社会经济和生产活动的主要操纵者，人口的数量、素质、劳动力迁移等情况都对该地区的经济发展产生重要影响。根据湖南省第二次农业普查结果现实，全省农村劳动力总计2564.83万人，其中男劳动力占51.3%，女劳动力占48.7%。农村劳动力资源呈现分布不均衡、年龄偏向老龄化、文化素质偏低等问题。

四是科技条件。农村中农民从事着各行各业的劳动，然而在科技素质方面，所掌握的科学技能较低。而缺乏技能专长是当前农村各行各业存在的普遍问题。在我国的第一产业的农业生产中，绝大部分农民没有掌握先进的生产技术，没有接受过系统的、先进的、正规的农业技术教育和培训，而只是依靠祖祖辈辈通过言传身教下来的技术维持，在技术和观念上没有更新，与当前日新月异的科技文化不适应。

四、我国农村经济发展区域差异的应对措施

如何解决农村经济发展区域差异问题，笔者认为可以从以下几个方面着手。

一是国家政府机关需全面落实惠农惠民政策，推动农村经济制度和思想观念的改革。从减轻农民赋税入手，切实减少农民负担，完善农业保险和补偿机制，激励农民脱贫致富。

二是大力发展现代化高科技农业，促进农业增产增效。引进先进的科学技术和机械设备，开发有实力、有品牌效应的农产品，从而引导农业向现代化、旅游化、绿色化的生态农业前进。

三是缩小城乡差距，拓展农民增收空间。最大限度了发挥农村庞大劳动力的有时，引导农村劳动力向城乡发展，结合当地的地理资源和环境优势，极力缩小城乡差距，拓展农民增收的途径。

第5篇

关键词：西北地区；经济发展；主成分分析；省际差异

中图分类号：F127 文献标识码：C 文章编号：0439-8114（2012）23-5508-06

Analysis on Measurement and Interprovincial Disparity of Economic Development in Northwestern Region of China

ZHAO Kai，LIU Xuan-zi

（College of Economics and Management， Northwest A & F University， Yangling 712100， Shaanxi， China）

Abstract： By choosing the northwest China as a study object and dividing the economic development into four aspects that economic， society， life and environment， a representative index system of appraising economic development level was built. The total score and the various departments of the economic development of score were calculated by principal component analysis. It was used for measuring the total level of the economic development of the northwestern region of China and the level of sector development. On this basis， the calculation of the coefficient of variation of the total score and the various departments of economic development score were used to measure economic development of interprovincial disparity. After further broken down the coefficients of variation， the various departments of the economic development gap that compared with the influence degree of the overall difference， which between the five provinces， was analyzed. Finally， the corresponding suggestions were brought out.

Key words： northwestern region of China； economic development； principal component analysis； interprovincial disparity

近30年来，中国经济一直以年均9%的比例高速增长。按不变价格计算，2009年中国GDP相当于1978年的18.8倍，人均GDP相当于1978年的13.4倍。但是，经济增长并不等于经济发展[1-4]，中国城乡差距和地区差距拉大、社会保障不足、人民生活质量不高、环境污染严重等经济发展问题依然十分突出。“十二五”规划提出，要加快转变经济发展方式，推动中国经济又好又快地发展。

关于不同地区的经济发展状况，一些学者都曾进行过研究[5-11]，但大都着眼于经济增长方面的差距，并没有对地区经济发展进行全面的分析。近年来，随着对经济发展的关注，这方面的研究也越来越多。国家统计局曾经从社会结构、人口素质、经济效益、生活质量、社会秩序及社会稳定等6个方面选取了36个重要指标[中国国情报告（1978-1996）]，采用综合评分法对中国各地区经济发展水平进行了综合评价[12]。徐新等[13]运用因子分析法对2007年中国31个省级行政单位的区域经济发展水平进行了综合评价，并对影响区域经济发展水平差异的原因作了分析；李芹芳等[14]从GDP、居民收入、产业结构等方面对陕西省各地区的经济差异进行分析；张纯记[15]从经济总量、产业结构、财政收支结构、居民收入水平等方面对全国各省的经济发展水平进行了测度。

中国西北地区主要包括陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区（下文简称宁夏）和新疆维吾尔自治区（下文简称新疆），一直是全国经济发展水平较低的一个区域。西部大开发战略实施以后，西北地区的经济有了较快的增长，经济实力明显增强，人民生活水平显著提高。然而，10年来，经济发展水平是否随着经济的增长而得到了提高，五省之间经济发展的差距发生了怎样的变化，目前尚缺乏相关文献进行研究。因此，本研究将经济发展分为经济、社会、生活、环境4个部门，通过建立指标体系，运用主成分分析法对西北五省10年来的经济发展进行综合评价，进而对每年西北五省经济发展的差异情况进行具体分析。

1 研究方法

1.1 经济发展水平的衡量

关于经济发展水平的衡量，不同的学者有不同的见解。瑟尔沃[2]认为，发展代表着基本需要改善、经济和物质进步、国家和人民自尊感提高以及人民权力扩大；吉利斯等[16]认为，成功的发展要求人均产出的增长、贫困的减轻以及健康和长寿状况的改善，而且至少不均等的情况不能有较严重的恶化；谭崇台[1]认为，发展至少应包括5个方面的指标，基本必需品的消费量、收入和分配的均等程度、识字率、健康水平和就业状况等。综合国内外不同学者的观点，本研究将经济发展分为4个方面，即经济、社会、生活、环境。其中，经济部门包括经济总量、经济增长速度、经济结构以及经济增长活力；社会部门包括人口、就业、社会保障、社会公平、文化、教育和卫生；生活部门包括居民收入、生活质量和城市基础设施；环境部门包括环境污染和环境保护状况。为了便于不同地区之间的对比，相关指标采用人均指标；为了消除不同年份物价水平的影响，相关数据折算为2000年的不变价。同时结合指标数据的可得性，建立指标体系（表1）。

1.2 经济发展水平的测度及分解

采用主成分分析法，通过计算主成分的总得分及经济、社会、生活、环境各部门的得分，来衡量各省经济发展总水平以及内部4个部门的发展水平。具体计算方法如下：

设样本数为n，指标数为m，原始数据矩阵为[Xij]n×m（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m），处理后的标准化数据矩阵为[Zij]n×m（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m）。经主成分分析后，设提取出k个主成分F1～Fk，对应的特征根分别为λ1～λk，则各主成分的权重分别为：

Wr=λr■λr■（r=1，2，…，k） （1）

设各主成分在各个指标上的载荷矩阵为[αrj]k×m，则第j个指标的总权重值为■Wrαrj。

由此可得，样本i经济发展总水平的综合评价值为■■WrαrjZij（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m；r=1，2，…，k），样本i指标j的综合评价值为■WrαrjZij。

若把全部m个指标分成两部门，第1～m1个指标为第一部门，剩下的为第二部门。则第一部门的评价值为■■Wr αrj Zij，第二部门的评价值为■■WrαrjZij。同理，可分成多个部门。由此可得出第i个样本的经济发展综合值分解到各个部门的数值大小。

1.3 省际经济发展水平差异的对比

测度区域经济差异可以从绝对差异和相对差异两方面考虑，极差、平均差和标准差等绝对指标的结果会受到计算变量值的一般水平的影响[17]，不能进行不同总体的直接比较。因此，为了便于不同地区之间的比较，宜采用极值差率、基尼系数、变异系数、离均差系数、广义熵指数等相对指标。考虑到变异系数的可分解性，且计算简便，这里采用变异系数来测度西北地区的经济发展差异。

变异系数（V）即标准差系数，等于标准差与算术平均数的比值。计算方法如下：

设样本数为n，对应d个指标T1～Td，且指标值可加，其和为总指标。第i个样本第j个指标的值为tij（i=1，2，…，n；j=1，2，…，d），第i个样本所有指标值的总和为si，即有si=■tij。则样本的总均值s=■■si，第j个指标的均值Tj=■■tij，二者之间存在如下关系：

■=■■si=■■■tij=■■■tij=■Tj （2）

另外，样本的总标准差为σs=■，第j个指标的标准差为σj=■。则样本的总变异系数为Vs=■=■■，第j个指标的变异系数为Vj=■=■■。

借鉴魏后凯等[18]对加权变异系数的分解方法，将总变异系数进行平方，结合式（2）做如下推算：

Vs2=■·■=■

=■

=■■■（tij-■）2+2■■（tij-■j）（tik-■k）

=■■■■（tij-■）2+2■■■■（tij-■j）（tik-■k）

=■■（V2j·■j2）+2■■COV（Tj，Tk）

=■■·V2j+■■■COV（Tj，Tk） （3）

如果把■看做是指标j的权重，把■Vj看做指标j的加权变异系数，那么式（3）就表达了总指标值加权变异系数的平方（总指标的权重为1，因此变异系数等于加权变异系数）与分项指标加权变异系数的平方之间的关系。令

Pj=■VjV■■ （j=1，2，…，d） （4）

可以看作各部门差距对总体差距的贡献率。

2 西北五省经济发展水平分析

2.1 各省经济发展总水平的变动分析

多指标面板数据在统计特征上要比单指标面板数据和截面数据复杂得多，目前没有现成的方法可以使用，一般都采取“降维”的方法[19-21]。例如，郑兵云[11]提出，对面板数据的多元统计分析，可以对每一指标在时间维度上取均值，抽象为某一特定时间的情形，从而退化为截面数据。但是这种“退化”的处理方法存在缺陷，且对本研究数据而言会导致样本数目减少，影响结果的有效性。由于不需要分析各个主成分的具体意义，只计算综合评价值，因此可将全部样本数据作为截面数据处理；另外，由于要同时进行截面和时间两个方向的对比分析，这样处理可使各个样本的相同指标对应相同的权重，从而在两个方向上都具有可比性。利用SPSS 16.0软件对2000-2009年西北五省的统计数据进行主成分分析，具体步骤如下：

第一步，数据标准化。将数据按如下公式进行归一化处理，得到标准化的数据矩阵。

Zij=■，若Xij为正向指标■，若Xij为负向指标

第二步，提取主成分。利用SPSS 16.0软件对上面得到的标准化数据矩阵进行主成分分析，得到各个主成分的特征根及累积贡献率，取特征根大于1的前6个主成分，结果累积贡献率达到88.44%，因此可以基本代表40个变量的变化。同时，得到6个主成分F1～F6在各指标上的载荷，据此计算出50个样本各主成分的值。

第三步，计算综合评价值。由前面得到的6个主成分的特征根，根据式（1）可求出其权重分别为W1=0.454 87，W2=0.212 36，W3=0.150 66，W4=0.089 69，W5=0.061 41，W6=0.031 01。因此，第i个样本的经济发展综合评价值等于■WiFi。

根据计算出的五省经济发展综合评价值，绘制得分曲线如图1。

由图1可以看出，2000年西部大开发战略刚开始实施时，西北地区经济发展水平最高的是新疆，其后依次是陕西、宁夏、青海、甘肃。在10年的发展过程中，5个省份经济发展水平都有较大的提高。新疆经济发展水平一直居于五省前列，以较为平稳的速度提高，几乎没有明显的波动。陕西虽然初始水平低于新疆，但经济发展速度快，从2003年开始逼近新疆，并在2006年超过新疆成为西北地区经济发展水平最高的省份，也是五省中发展态势最好的省份。宁夏与甘肃发展趋势相似，速度相对平缓，但在2009年明显加快，宁夏甚至在经历了较大的飞跃之后接近了新疆的水平。青海的经济发展水平在2001年短暂超过宁夏，后又重新回落到第四名的位置，沿着原来的轨道平稳发展。

2.2 各省经济发展四部门发展水平的变动分析

在对西北各省经济发展总水平进行了大概的分析之后，有必要进一步分析其4个组成部门各自的发展水平如何。由上面得到的6个主成分的载荷矩阵，可以由■Wrαrj计算得40个指标的总权重大小，继而通过加总计算出各省每年经济发展4个部门经济、社会、生活、环境的各部门得分值。这里按照各部门得分只对2000年和2009年进行排序，结果见表2。

由表2可见，①陕西省各方面的发展水平都比较高，无论是总得分还是各部门得分，在五省中都居前列，说明陕西不仅经济增长快，而且在经济快速增长的过程中同时带动了社会、生活、环境的提高，取得了各方面的均衡发展。②甘肃总得分和经济、社会部门的得分在五省中都居最后一位，但在环境部门的得分却处于中间水平，说明甘肃在西北五省中虽然是经济最落后的地区，但环境保护却做得很好，即使经济能力弱也保持了较高的环境水平。另外，较之10年前，甘肃的生活和环境得分排名都下降了一位，表明甘肃的经济发展有在西北地区继续落后的趋势。③青海的各项得分排名均处于下游水平，生活水平有所提高，但环境水平有所下降。④宁夏的多项得分基本处于第三位，说明宁夏经济发展在西北地区的排名比较稳定，没有落后但也没有进一步的突破。值得注意的是，环境得分排名从2000年的第五位提升至2009年的第一位，表明10年中宁夏加大环境保护力度，取得了显著成效。⑤新疆是西北地区的发展大省，2006年以前一直位居第一，但发展的速度相对较慢。新疆在社会部门的得分一直第一，经济与生活部门的得分与陕西不相上下，但环境部门得分的排名却十分靠后，说明新疆经济发达，人口结构、就业状况、文化、教育、卫生等方面发展良好，人民生活质量也较高，但在环境保护方面相对不足，低排名的环境与高排名的经济、社会、生活极不协调，且有继续落后的趋势。

2.3 各省经济发展影响因素的贡献度分析

由于各省每年的经济发展总水平不同，因此各部门的得分排序不能说明各部门对于经济发展的贡献额度大小。为了进一步确定经济、社会、生活、环境4个部门在该省经济发展总水平中所占的比例，将各部门的得分分别除以总得分，结果见表3。

由表3可知，与2000年相比，2009年4个部门的变化如下：①经济部门得分占经济发展总得分的比例，五省都有不同幅度的上升，表明对于五省来说经济增长在经济发展中的重要性都在持续上升。除新疆以外，其他四省的经济得分在2009年都成为经济发展得分中比例最大的部门，这说明各省经济发展总水平的提高很大程度上是由经济快速增长引起的。②社会部门得分比例除甘肃稍有升高外，其他四省都降低。说明社会部门的发展速度低于经济发展总水平的上升速度。③生活部门得分比例除青海和新疆外，其他三省都降低，说明五省中青海和新疆的生活水平提高速度高于经济发展总水平的提高速度。④环境部门得分比例中陕西、甘肃降低，新疆变化不大，青海和宁夏均由负变正，说明环境水平提高对青海和宁夏经济发展总水平的作用越来越大，而对于陕西和甘肃来说则相对不足。

由以上分析可知，从2000年到2009年，西北地区各省的经济发展水平都有了较大的提高，这一提高很大程度上是经济增长带来的。从相对发展排名看，除陕西在2006年超越新疆成为第一，五省经济发展水平的相对排名基本不变。经济发展最均衡的是陕西，各部门发展在西北地区都属高水平。排名第二的新疆环境水平较低，第四名的青海环境水平也落后至最后一名。形成对比的是，甘肃虽然各方面发展都十分落后，环境水平却处于中间位置；宁夏各部门发展都处于中间水平，环境排名却一跃成为第一。因此，新疆和青海应借鉴甘肃和宁夏的经验，加大环境保护力度，补上环境保护这块“短板”。

3 西北地区经济发展水平的差异分析

3.1 经济发展差距的变动趋势分析

根据上文得出的2000～2009年五省的经济发展水平总得分及各部门的得分，计算各年西北地区经济发展总水平的变异系数Vs及经济、社会、生活、环境各部门的变异系数V1、V2、V3、V4。结果见表4。

由表4可见，2000～2009年5个变异系数都呈下降趋势，说明10年来5种差距都在缩小。与2000年相比，2009年经济、社会、生活、环境与总水平的变异系数的缩小幅度分别为52.9%、60.5%、50.0%、86.3%和55.8%，以环境差距的缩小幅度最大。2000年，5种差距由大到小依次为环境、社会、经济、总体、生活；到2009年，经济差距超过了社会差距，这一排名变为环境、经济、社会、总体、生活。

①总体。从整体上看，西部大开发以来西北五省的经济发展差距缩小了。总体经济发展的差距在2006年以前逐年下降，2007和2008年出现反弹，小幅度地扩大，2009年又重新缩小。②经济。西北五省的经济差距在西部大开发战略实施之初下降幅度最大，2005～2007年处于低点，2006年最小。2008年虽然有所增大，但仍未达到2004年的水平，并在2009年重新缩小。③社会。社会差距每年都在缩小，说明五省的社会发展水平越来越趋同。④生活。生活差距虽然总体趋势在下降，但一直在不停地波动，在2005和2006年达到最低，2007年出现较大幅度的升高后又逐渐下降。⑤环境。环境差距在第一年即下降了64.38%，其后在2003和2006年又出现大幅度的减小，最低值在2007年。然而，自此之后环境差距出现扩大趋势。

3.2 经济发展各部门的差距贡献率分析

由式（4）可计算得每年经济、社会、生活、环境4个部门的变异系数占总体变异系数的比例，即各部门差距对总体差距的贡献率P1～P4，结果见表5。

由表5可见，2000年西北五省经济发展的总体差距中社会部门的差距贡献份额最大；到2009年，贡献份额最大的部门变为了经济。这10年间，经济差距对经济发展总体差距的贡献份额增长幅度为10.42%，而社会差距的贡献份额缩小幅度则高达18.24%。这说明造成西北五省经济发展差距的最重要因素，已经从2000年的社会差距变为2009年的经济差距。同时，生活差距的份额在波动中增加，但所占份额依然不大，而环境差距的份额最初与生活差距的份额几乎相等，现在变得越来越小。这说明生活和环境的差距都不会对西北五省经济发展差距造成大的影响。

综上所述，10年来西北地区的经济发展差距在不断缩小，其中以环境差距缩小的幅度最大，说明各省的环境水平越来越趋向一致。而导致经济发展差距的最重要因素，从社会差距变为了经济差距，因此西北地区要缩小经济发展差距，缩小经济差距应成为未来的主要努力方向，同时缩小社会差距也仍然是不可忽视的重要方面。

4 结论和建议

本研究将经济发展总体分解为经济、社会、生活、环境4个部门，对西北地区经济发展水平及地区差距进行了分析，发现2000年西部大开发战略实施以来，西北地区的经济发展水平显著提高，地区经济发展差距也逐渐缩小，但各省不同部门的发展差异较大。在未来的发展中，应注意以下3点：

1）经济发展各部门之间相互影响，健康持续的发展应保持各部门均衡发展。10年来，五省无一例外的都在经济部门取得了最快增长，而其他3个部门则相对发展较慢。虽然经济增长是其他各部门发展的必要前提，要发展必须要积累足够的物质基础，但经济发展的最终目的还是提高社会结构、人民生活、环境保护的水平，因此，充分发挥经济部门对社会、生活、环境的带动作用，提高这3个部门的发展水平，使人民享受到经济增长的成果，是西北地区未来的发展重点。

2）环境污染治理和环境保护力度仍需加强。经济发展总水平排名第一的新疆，环境水平在五省中却是倒数。各省环境得分在经济发展总得分中所占比重不高，也表明西北地区经济发展中环境是短板。这与西北地区脆弱的生态条件不无关系，也给环境保护带来了困难。但宁夏环境水平的迅速提高无疑可以作为其他四省的环保典范，甘肃经济落后但环境不落后的发展态势也应继续保持。在加大环境污染治理和环境保护力度的同时，在产业发展中要重点考虑环保因素，把建设资源型、环保型社会作为未来的发展方向。

3）经济发展要注意维持合理的地区差距。一定的差距可以促进经济的增长，同样也可以促进经济的发展，但某一差距越来越大则需引起重视。经济和社会差距是造成西北地区经济发展差距的主要原因，其中经济差距是最重要的原因。对经济落后的青海、甘肃等省来说，提高经济水平任重而道远。生活差距在10年中逐渐增大也应引起足够的重视，生活水平落后的甘肃和青海应重视改善人民生活、完善基础设施建设等，缩小与其他省的差距，提高人民生活质量。只有这样，才能实现西北地区又好又快地向前发展。

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第6篇

关键词：因子分析 聚类分析 经济发展 邯郸

中图分类号：F127 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2016）01-195-03

邯郸位于河北省南端，晋冀鲁豫四省交汇处，历史悠久、文化源远流长，在春秋时期就作为一个地方经济中心的城邑见于史册。邯郸交通便利，工业基础雄厚，自然资源、旅游资源丰富，近几年其经济取得了很大的发展，由于资源、交通、人口等因素，各县的经济发展水平存在较大的差异。

对于各县经济发展差异，已有的研究主要集中在地区经济差异的现状、原因及解决措施等方面。本文选取14个指标构建评价体系，运用因子分析和聚类分析方法，以邯郸15个县（峰峰矿区、市内三区除外）为样本，采用因子分析的方法， 对各县经济实力排序， 然后在此基础上采用聚类分析的方法， 结合因子分析提取的三大公因子对各地区进行类型划分， 最后进一步分析邯郸各县经济发展水平存在差异的原因，并对缩小县域经济发展水平差异，协调县域经济发展提出建议。

一、数据来源和指标选取

为了全面客观地衡量邯郸市各县的经济发展水平遵循指标数据的客观性、可获取性等原则，选择合适指标，建立评价模型，进而研究邯郸各县的经济发展水平。

数据来源于河北省统计局官网2013年统计年鉴中各县（市）主要国民经济指标（2012年）中提供的各项数据。

指标的选取是在考虑影响全面客观地衡量邯郸市各县的经济发展水平，借鉴相关研究成果，结合邯郸地区的实际情况和具体问题，遵循合理性、科学性、可操作性等原则下，选择邯郸地区15个县的14项指标建立指标体系，即选取X1生产总值（万元），X2农林牧渔业产值（万元），X3工业产值（万元），X4第二、三产业比重（%），X5人均GDP（元），X6全社会固定资产投资总额（万元），X7人均地方财政收入（元），X8人均地方财政支出（元），X9农村居民人均纯收入（元），X10人均社会消费品零售总额（元），X11城乡居民人均储蓄余额（元），X12常用耕地面积占行政区总面积的比例（%），X13医院、卫生院床位数（床），X14普通中学专任教师（人）等14个指标建立指标体系。

二、邯郸各县经济发展水平的因子分析

因子分析利用降维的思想，由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。通过因子分析，保证数据信息丢失较小的原则下，对原有数据进行降维简化，最终用少数几个公共因子来评价各地区的经济发展水平。通过因子分析，可以实现对各地区经济发展水平进行等级排序，避免人为评分的主观性，使评价结果更为客观。

（一）因子分析的适宜性检验

运用软件SPSS19.0，对指标数据进行因子分析适宜性检验。本文通过对数据进行KMO统计量和Bartlett’s球形检验，见表1。

由表1可以得出，KMO值=0.615>0.6，Bartlett球体检验的sig取值0.000，表示拒绝各变量是独立的假设，所选数据通过了KMO统计量和Bartlett’s球形检验。故选取指标数据适宜进行因子分析。

（二）公共因子个数的选取

从表2和图1得：前三个公因子能够反映原始指标92%的信息，且特征值均大于1，具有显著代表性，并且碎石图验证了提取前三个因子的可行性。因此，前三个因子包含了原指标的绝大部分信息，可以代替原14指标对邯郸市各县的经济发展水平进行评价。

（三）因子分析与模型建立

由于初始载荷矩阵不够简明，各因子的含义不够突出，为此，本文在因子旋转时采用方差最大正交旋转法，使各个指标在某个因子上产生较高载荷，在其他因子产生载荷较小，经过6次迭代收敛，得到旋转后的因子载荷矩阵，如表3（见下页）所示。

表3可知，第一个公因子F1在生产总值（X1）、农林牧渔业产值（X2）、第二、三产业比重（X4），人均GDP（X5），固定资产投资（X6）、人均财政收入（X7），人均财政支出（X8）、人均消费品零售总额（X10）、人均储蓄余额（X11）、耕地面积比例（X12）等指标上有较大载荷，这些指标是县域经济发展综合实力展示的重要指标。所以，可以将F1命名为经济发展因子；第二个公因子F2在工业产值（X3）、医疗机构床位数（X13）、学校专任教师数（X14）等指标上有较大载荷，这些指标是县域科技发展的现状和潜力的重要指标，所以，可以将F2命名为科技发展因子；第三个公因子F3在农村居民人均纯收入（X9）等指标上有较大载荷，这个指标是县域民生发展的现状的重要指标，所以，可以将F3命名为民生发展因子。

（四）综合得分及评价

根据各因子的方差贡献率占总方差贡献率的比重作为权重并进行加权汇总，得到各地区经济发展水平的综合得分F，其计算公式为：

F=（58.122×F1+24.493×F2+9.400×F3）/92.005

将邯郸所辖各县的数据代入，得到15个县的经济发展因子得分F1、科技发展因子得分F2、民生发展因子得分F3，以及经济综合发展水平得分F，并进行排序，见表5。

由表5可知，在经济发展因子F1上得分最高的前三个县区依次是武安、涉县、邯郸县，其中武安的得分约为2.34，涉县约为1.84，远远高过其他县区，在此项因子的得分上有11个县得分为负值，这就是说，武安、涉县经济发展能力远高于其他县区，其他县区需加大对此项因子的重视度。在科技发展因子F2上得分最高的前三个县区依次是永年、武安和大名，其中永年的得分约为2.27，远远高过其他县区，说明永年县对教育、工业、医疗等行业的较为重视，经济发展潜力较大。在民生发展因子F3上得分最高的前三个县区依次是永年、邯郸县、武安，特别是永年的得分约为1.46，农民平均纯收入远高于其他县区，生活质量较高。在经济发展综合得分F上最高的两个县区依次是武安、涉县，特别是武安综合得分约为1.92，远远高于其他县区，说明武安整体经济实力强，对经济发展的各方面都很重视。武安在经济发展因子、科技发展因子、民生发展因子都处在全市各县前三名。

三、邯郸各县经济发展水平的聚类分析

聚类分析将个体或对象分类，使得同一类中的对象之间的相似性比其他类的对象的相似性更强。其目的在于使类间对象的同质性最大化和类与类间对象的异质性最大化。常用的聚类方法有：系统聚类法、K均值聚类法、模糊聚类法等，本文采用的是系统聚类法中的离差平方和法。

（一）聚类分析的过程

在上述因子分析得到三个公因子的基础上，根据指标特征，我们选用系统聚类法中Ward法对各县经济发展水平进行聚类分析。借助SPSS18.0软件，距离上采用欧式平方距离，得到谱系聚类图如图2（见下页）。

（二）聚类分析的结果及评价

聚类分析的结果（表6，见下页）表明：邯郸市15个县按经济发展水平的高低可分为以下五类：第一类为发达县域，包括武安、涉县；第二类为较为发达县域，主要是磁县、邯郸县；第三类为中等发达县域，主要是永年县；第四类为一般发展县域，包括成安、曲周、广平、馆陶、鸡泽、邱县、肥乡、临漳；第五类为相对落后地区，包括魏县、大名。

第一类县域：武安、涉县为经济发达县域，综合得分远高于其他县的得分，特别是武安的综合得分为1.92，在经济发展因子、科技发展因子及民生发展因子的得分排名依次1，2，2；涉县在经济发展因子得分位列第二，在科技发展因子及民生发展因子有待提高。这类地区位于邯郸地区的西部丘陵地区，矿产资源丰富，旅游业发达，工厂企业众多，经济发展迅猛，为邯郸各县经济发展的典范。

第二类县域：磁县、邯郸县为较为发达县域，综合得分排名依次为第3名和第4名。这类地区经济发展拥有一定经济基础和实力，区位优势明显，邯郸县围绕邯郸市，磁县位于邯郸南部，且马头电厂与邯郸市相邻，邯郸机场就建在磁县码头镇。在经济发展因子、科技发展因子及民生发展因子的得分排名在比较靠前，各方面发展较为均衡。

第三类县域：永年县为中等发达县域，综合得分排名为第5名。这类地区位于邯郸市北部，人口和农业大县，人口超过100万，永年县城紧邻邯郸市，交通便利；近年来，永年房地产业发展较快，在蔬菜种植、轴承生产等方面有一定的特色，永年广府古城是旅游胜地，也是太极文化之乡。永年县在科技发展因子及民生发展因子的得分排名均为第一，发展潜力较大，但由于县域人口众多，在经济发展因子上得分最低，需发挥自身优势，加快经济发展。

第四类县域：成安、曲周、广平、馆陶、鸡泽、邱县、肥乡、临漳等8个县为一般发展县域。这类地区位于邯郸地区的东部，地处华北平原，各县农业较为发达，均为地域和人口小县，工业、第三产业相对落后。在经济发展因子和科技发展因子的得分均为负数，但各县应发挥自己的特色和优势，在养殖业、特色种植、招商引资等方面加大力度，增强自身的经济发展力，逐步缩小各县域经济发展的差异。

第五类县域：魏县、大名为经济发展相对落后地区。这类县域位于邯郸地区东南部，两县均为人口大县（90万以上），经济发展相对缓慢。在经济发展因子和民生发展因子得分较低，排名均在10名以后，而科技发展因子得分较高，排名均在前5名。这类县域应采取措施努力提高经济发展效益，改善人民生活水平，同时控制人口数量，发挥县域特色，比如魏县的鸭梨，大名的香油。

总之，通过上述简单的分析，结合邯郸地区自身的情况，制定各县域经济发展战略。在市政府的统一协调下，各县发挥各自的优势和特色，逐步缩小各县间经济发展水平的差距，实现全市各县均衡发展、持续发展、绿色发展之路。

四、结论

本文利用因子分析和聚类分析方法，对2012年邯郸各县经济发展水平进行了综合分析和评价，结果表明：（1）邯郸各县经济发展主要受三大因子影响。其中经济发展因子F1贡献最大，贡献率为58%，科技发展因子F2是影响经济发展的第二大因素，贡献率为24.5%，民生发展因子F3是影响经济发展的第三大因素，贡献率为9.5%。（2）把三个公因子作为聚类分析的变量，不仅剔除了传统聚类分析中变量间的信息重叠，提高了聚类精度，而且把聚类分析和因子分析结合起来，使得分析更加全面、客观。（3）运用因子分析法对邯郸15个县的经济发展水平进行了排序；运用聚类分析把邯郸15个县划分为五个经济发展区域，并提出更有针对性的经济发展政策。（4）从经济发展因子、科技发展因子、民生发展因子三个方面从发，分析邯郸各县域经济发展的特点，从而便于各县从中找出自己的亮点和不足，进而制定与自身适宜的经济发展策略，为邯郸各县域的经济发展提供决策参考。

[本文为2014年度邯郸市哲学社会科学规划研究课题（2014030）；2014年度河北省社会科学发展研究民生调研专项课题（201401603）]

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第7篇

关键词：区域经济；定量分析；差异

中图分类号：F061.5 文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2012）03-0031-01

一、背景

21世纪以来，中国的宏观经济持续运行良好，但是区域经济发展水平表现出明显的差异性，并随着社会经济的发展日益明显，这一直是我国社会经济发展的主要现实，也是政府决策者和学者们关注的热点问题。

一直以来，区域经济学、新经济地理学、空间经济学都致力于区域经济发展水平差异的研究。Friedman[1]认为中国的区域经济发展差异始终存在而且正逐步扩大；美国经济学家赫希曼的不平衡增长理论发现：发展国家和发展中国家都会经过区域经济差异先扩大后缩小的发展过程。[2]覃成林[3]的研究结果显示，1970~1980年，中国区域经济的绝对差异呈扩大趋势，相对差异呈缩小趋势，1990 年后，区域经济绝对差异和相对差异均呈扩大趋势，绝对差异扩大的速度大于相对差异。伍世代[4]分析了东南沿海地区55个地区市的经济发展数据后认为1995~2005年东南沿海三大地区内部经济差异水平分布层次不齐，存在明显的“两极分化”。任建军[5]从GDP、人均GDP 和城乡居民三个层面对四大区域经济发展进行了多维度分析，发现经济快速发展的背后是区域间经济发展差异呈现不断扩大的趋势。

二、主成分分析法的分析过程

（一）评价指标设计

本文共选取了辽宁省14个地级市作为研究对象，数据来源于《辽宁省统计年鉴2011》、《2011中国城市统计年鉴》及《2011中国县（市）社会经济统计年鉴》。参考现有区域经济发展水平评价指标的基础上，结合辽宁省区域经济发展自身情况，选取生产总值（X1）、人均生产总值（X2）、第三产业与第一产业产值比值（X3）、固定资产投资（X4）、外商直接投资（X5）、在岗职工平均工资（X6）、社会消费品零售总额（X7）、农民人均收入（X8）、非农人口比重（X9）、人均粮食产量（X10）、在校高中生数（X11）等11项经济指标构成评价指标体系。[6]

（二）实证测评过程

为消除指标数据在量纲和数量级的差别，对数据进行标准化处理，将指标数据标准化为均值为0、标准差为1的数据，运用SPSS软件对变量进行因子分析，如表1。

通过表1可知，共提取两个特征值均大于1的主成分，且前两个主成份的累积贡献率达85.959%，反映出提取两个主成分是可以基本反映所选取的11个经济指标的信息,可以用2个新变量来代替原来的11个变量。

用初始因子载荷矩阵中的数据除以主成分相对应的特征根开平方根，求出两个主成分中每个指标所对应的系数，从而得到主成份得分。用每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总特征值之和的比例作为权重，计算可得综合得分模型中每个指标的权重，进而建立主成分综合得分模型，其表达式如下：

F=0.107X1+0.087X2+0.073X3+0.106X4+0.101X5+0.099

X6+0.104X7+0.091X8 -0.07X9-0.034 X10+0.094 X11

根据主成分综合模型得到综合主成分得分，通过按大小对其进行排序，即可对辽宁省区域经济发展水平综合比较评价，见表2。

三、聚类分析法分析过程

本文把原始基础数据标准化后提取的2个主成分得分，看成是反映辽宁省区域经济发展水平的两个指标，采用组间联接法，以欧氏距离平方算法为度量标准，通过spss软件对辽宁省经济发展水平进行合理的区域划分。为了更加直观、清晰的了解聚类分析的，根据得到的树形图，绘制了辽宁省区域经济发展水平分布图。

四、结论

本文基于辽宁省14个地级市2011年11个基础经济指标，采用主成分分析法和聚类分析法，得出如下结论：

一是辽宁省区域经济发展水平相互之间存在很大差异，部分地区经济发展非常突出。在聚类分析过程中，若将辽宁省区域经济发展水平分为两类，沈阳市和大连市的经济发展水平单独是一类，而辽宁省其他所有区域为另一类。在辽宁省区域经济发展水平综合评价表中，沈阳市和大连市的综合得分遥遥领先，在仅有的三个正数得分中，他们的得分是第三名鞍山市的5倍多。

二是辽宁省区域经济发展水平层次分明，出现显著的断层现象。引入计算变异系数的方法，来检测分类数据的组内相对变化情况，计算可得第一类和第三类综合评分的变异系数分别为9.04%和6.29%，均未超过10%,相对变化程度很小；第四类和第五类的综合得分变异系数分别为37.0%和24.6%，相对变化也不大。在聚类分析结果中，只有第二类只有鞍山市，其他类别的区域则分布比较均匀，说明区域经济发展水平前后相对差距太大，出现了断层现象。

三是辽宁省经济发展水平区域分布不均。从整体上看，辽东地区经济发展水平较高，辽西地区的经济发展水平相对较低。沿海地区，大连市的经济发展速度一枝独秀，营口市、本溪市和丹东市的情况也比较理想，而葫芦岛市和锦州市的明显滞后。沈阳 “一小时经济圈”内，鞍山市、营口市、抚顺市、铁岭市经济发展水平较高，本溪市、阜新市和辽阳市经济发展明显落后。

2011年12月辽宁省经济工作会议在沈阳召开，会议指出辽宁省2011年度地区生产总值将超过2万亿元，增速有望达到12%。在过去的十年中，辽宁省经济连续保持了10%以上的增长速度。自国家实施振兴东北老工业基地战略以来，辽宁省工业化、城镇化加速推进，产业结构加快升级，总量扩张呈加速态势。

佩鲁的“增长极理论”和弗里德曼的“核心-理论”是区域经济研究中最有影响力的区域发展理论，他们认为区域经济的发展过程总是从一些区位条件较好的地区开始，进而影响并带动周边区域的发展，最终到达实现整个区域的稳步发展。2009年和2010年，“辽宁沿海经济带”和“沈阳经济区新型工业化综合配套改革试验区”相继上升为国家战略，从分析结果来看，沈阳市和大连市的区域经济核心的地位已经基本确立，但其对周边区域经济发展的辐射带动作用不太明显，对于缩小区域经济发展差异，带动周边区域协调发展的作用有待进一步提高。如何强化沈阳市和大连市的核心地位，释放其经济辐射能力和带动作用，最终实现共同富裕和社会和谐，将是“十二五”期间辽宁省社会经济发展面临的重大课题。

参考文献：

[1] Friedman E. Maoism and the liberation of the poor[J]. World Politics,1987.39(3):408～428.

[2] 马国霞，徐勇，田玉军.京津冀都市圈经济增长收敛机制的空间分析[J].地理研究，2007，26（3）590~598.

[3] 覃成林.中国区域经济增长趋同与分异研究[J].人文地理.2004，19（3）：36~40.

[4] 伍世代，王强. 中国东南沿海区域经济差异及经济增长因素分析[J]，地理学报，2008,36（2）：123~134.

第8篇

河南是农业大省，县域经济的地位十分重要。截至2007年，河南县域人口约占全省总人口的83％，GDP约占全省的68％(该数据不包括市辖区)。从20世纪80年代末期开始，河南县域经济实现了快速发展。在县域经济快速发展的同时，县域之间经济发展水平的差异也在迅速拉大。1988年，河南省县域经济人均GDP的标准差仅为223元，按可比价格计算，到2007年这一指标已经增长到了2560元。本文要分析的是，作为同一省域内的经济体，河南各县域经济有着相近的发展基础，是哪些因素让这些经济体在近些年来差距迅速拉开。讨论该问题的意义在于把握河南县域经济的发展特点和发展路径，为加快河南县域经济的发展和调控县域经济差异提供科学依据。

在经济发展的同时，我国各地区(经济区或行政区)县域经济发展水平拉大是普遍现象。有不少学者对该问题进行了研究。李桢业(2006)通过回归分析，得出影响长三角县际经济状况高低的因素是人口密度，人口密度越大的县域经济发展水平越高，并指出财政补贴在短期内不会有助于县际差异的缩小。欧向军(2005)运用基尼系数和广义熵指数的分解方法，对改革开放以来江苏省县域经济差异的演化进行了结构分析，指出20世纪90，年代以前影响县域差异的主要因素是第二产业的差别，90年代后是第三产业的差别，即90年代之前县域的经济发展水平与第二产业发展水平高度相关，90年代后则与第三产业发展水平高度相关。仇方道等(2004)以GIS技术为基础，分析得出影响江苏省县域经济发展水平差异的主要因素是市场化程度、经济政策原因、经济结构因素、文化观念因素和投资软环境因素。樊新生等(2005)分析了河南省20世纪80年代以来的经济空间结构的演化过程，得出工业发展的水平差异是影响河南省县域经济差异的主要原因。雒海潮(2006)运用GIS技术，得出河南省县域经济发展水平差异的成因有：区域发展战略、资源条件、区位优势、市场化程度。

这些文献为分析河南县域经济发展水平的影响因素提供了有益的思路。本文的研究逻辑是：提出河南县域经济发展水平影响因素的三个理论命题，然后用面板数据模型检验这些命题，并得出研究结论和相应的政策含义。

二、县域经济发展水平影响因素的三个理论命题

1978年以来，河南县域经济飞速发展的背景是市场体系的逐步形成和完善、县域经济和市域经济的分工与协作、工业化的推进，这一背景为本文的三个理论命题提供，思路。

命题1：县域人口密度是影响河南县域经济发展水平的重要因素。人口密度越大，县域经济发展水平愈高，反之则愈低。

我国从1978年开始了市场化取向的改革，市场配置资源的作用因此不断提高。与市域经济不同。县域经济较少参与外界的经济交往，是一个相对内向和封闭的经济系统。特别在市场经济发展初期，县域经济的经济活动主要是为自己系统内的家庭和组织服务。这样，这一经济体系自身的人口密度会影响到本地市场的形成和市场规模的大小，也直接影响分工的水平，进而影响到县域的经济发展水平。亚当，斯密(1776)指出，市场规模通过影响分工程度影响一个地区的经济发展水平，一般来说，市场规模越大，分工就越细，经济发展水平就越高，而人口密度过小会削弱市场一体化形成和阻碍经济扩散。因此，在其它条件相同的情况下，一个人口密度越大的县域经济，其本地市场的形成会较早。而市场规模会相对较大，特别在经济发展和市场发育的初期，这一因素尤为重要。基于此，提出命题1。

命题2：河南各地区中心城市的经济发展水平会显著影响辖区内县域经济发展水平。中心城市的经济发展水平越高，其所辖县域经济发展水平越高，反之则愈低。

我国行政区的划分与实际分工协作形成的经济区不尽相同，但在多数地区是重叠的。一般地，一个地级地区都有一个中心城市，其周边会有若干县级市和县、乡、镇，它们之间有非常紧密的经济联系和分工协作关系，形成一个经济系统。县域经济体给中心城市提供原材料和劳动力，以满足市域经济生产发展的需要；同时，由于城市的区位优势和技术、资金、人才优势，市域经济体为县域经济提供生产生活资料、科学技术、商贸流通等方面的支持，为农村劳动力转移提供就业岗位，为农产品提供市场需求，从而实现对县域经济的带动和技术的扩散。中心城市的带动效应和扩散效应，会使周边地区的经济发展水平和中心城市的经济发展水平高度相关。在县域经济发展的初期，这个因素非常重要，但随着县域经济外向度的提高和对处联系的拓宽，这一因素的影响会有所减弱。基于此，提出命题2。

命题3：河南各县域经济工业的比重是影响县域经济发展水平差异的重要因素。工业的比重越高，县域经济发展水平越高，反之则越低。

改革开放之前，我国虽然已经建立了较为完善的工业体系，但工业化程度和工业发展水平仍较低。改革开放30年来，我国依然处于工业化进程当中。河南属于比较落后的中部地区，工业化发展水平更低，且仍处在工业化进程的初期和中期阶段。根据世界各国的发展经验来看，工业化初期和中期是工业化比重迅速提高的阶段。也是工业对经济增长贡献最大的阶段。因此，河南各县域经济体的经济发展水平很大程度上取决于工业发展水平：某个地区工业发展快，经济发展水平就高；某个地区工业发展慢，经济发展水平就低。基于此，提出命题3。

根据以上的理论命题，结合河南省的实际情况，我们设立如下变截矩面板数据模型：

Inagdpit=α0+β1popdenit+γln citygdpit+δindustryit+α1+uit

其中，下标i表示县域经济单位，t表示年份；agdp是被解释变量，即人均GDP，用来衡量各县级经济单位的经济发展水平；popden、citygdp、和industry是解释变量，分别指人口密度、中心城市人均GDP和县域工业产值比重：表示非观测效应：为随机误差项。

为了使各年的数据有可比性，我们按1988年的价格水平，对数据进行平减处理，以剔除物价水平变化对各经济变量的干扰。1988-2007年，河南省县域单位数量发生了一些变化，1988年各县域单位为117个，2007年这个数字降到109个。为保持数据的连续性和可比性，笔者的观测对象以2007年的109个县域单位为准。

三、实证检验结果与分析

(一)相关性分析

本文首先对研究的几个变量做相关性分析，为计量建模分析做初步的准备。结果见表1。

从表中可以见看出，县域经济人均GDP和所在中心

城市GDP在1％的水平上显著相关，人口密度、工业比重和县域经济人均GDP在5％的水平上显著相关。三个解释变量之间，除了工业比重和所在中心城市GDP之间的相关性较强外，其它的相关性均不强。

(二)线性面板模型的估计和结果分析

变截矩面板模型的基本形式是：Yit=γi+X'it+uit。γi被称为个体效应，uit被称为特质误差项。静态面板模型有多种估计方法，最常见的是固定效应估计、随机效应估计、混合最小二乘法和可行的广义最小二乘法，

若把γi视为和观测到的解释变量Xit相关的观测不到的随机变量，选用固定效应模型(FE)是合适的，若把γi视为和观测到的解释变量Xit不相关的观测不到的随机变量，则选用随机效应模型(RE)是合适的。区分FE和RE需要用Hausman检验。混合最小二乘(POLS)估计面板数据模型需要满足较强的假定，当时间跨度较长时，这些假定很难得到满足。可行的广义最小二乘(FGLS)主要是为了解决面板模型存在的异方差问题。

本文的考察对象是河南109个县域经济自身，不是从一个较大总体中抽取样本，并根据样本信息对总体参数进行估计。因此，采取固定效应模型估计法是合适的。由于横截面数据相对较多，而且各县人均GDP方差较大，为解决异方差问题，可以采用FGLS方法估计。

一般来说，面板数据模型可以缓解但不一定能够完全消除内生性。在本文所建的线性模型中，各县域经济单位的初始条件和资源禀赋越好，其经济发展水平就越高，但考虑到数据的可获得性。计量模型把这些因素都归入了随机误差项中去。而初始条件和资源禀赋条件与一个地方的工业比重紧密相关，即COV(industry,u)≠0，这使模型产生了内生性，导致参数估计可能会产生偏差。如果出现这种情况，需要采用工具变量解决工业比重这个变量带来的内生性，从而得到满足一致性的估计量。这个工具变量要满足两个条件：(1)与工业比重相关性较强：(2)与误差项不相关。在面板模型中，工具变量可以直接采用被解释变量的滞后值，本文用被解释变量的滞后一期的值作为工业比重的工具变量，运用IV-FE方法进行估计。检验工具变量的有效性一般用sargan检验。表2列出了POLS，FE，RE，FGLS，IV-FE五种方法得出的估计值。

从表2可以看出，无论用哪种估计方法，三个解释变量都是显著的，这就证实了我们提出的三个理论命题。从表中还可以看出以下两点：一是当用Hausman检验来确定模型该选用FE还是RE时，拒绝了随机效应假定，这表明，和RE相比，FE的结果更可靠。二是当用被解释变量滞后一期作为工具变量估计固定效应模型时，Hausman检验拒绝了IV-FE与FE的系数没有系统性差异的原假设。同时，Sargan检验也证明了工具变量的有效性。这表明，工业比重是内生的，运用被解释变量滞后一期作为工具变量较好地消除了内生性偏误。因此，IV-FE估计的结果更为可靠和稳健。

实证结果表明：在控制了其他变量之后，县域单位的人口密度对人均收入有显著为正的影响。同样，所在地区中心城市的人均GDP和县域经济的第二产业比重均对县域单位人均GDP有显著的正影响。具体而言，控制了其它变量，所在地区中心城市的人均GDP每提高10％，县域经济的人均GDP提高2.02％，县域经济体的第二产业比重每提高1个百分点，县域经济的人均GDP提高0.443％。

四、结论和政策启示

第9篇

关键词：公共投资；政府行为；经济增长；理论模拟

一、问题的提出

农村公共投资由于能产生更具生产效率的生产和分配模式从而成为农村经济增长的基础。目前，国内外理论界对农村公共投资与经济增长、政府行为之间的关系进行了诸多探讨，如：Rebelo(1993)利用超过100多个国家的跨国数据证明了交通和通讯投资与农村经济增长之间具有直接稳定的联系。Canning(1994)发现，基础设施尤其是电话及电力的投资对农村经济增长率具有重要的积极影响。樊胜根、张林秀、张晓波(2002)利用1970-1997年间的省级数据，用联立方程模型估计了不同类型的政府投入效果，证明了地方政府在农业研发、灌溉、教育和基础设施领域的投入，不仅推动了农业产出的增长，而且有助于缓解农村贫困。刘晓昀、辛贤、毛学峰(2003)从农户收入和支出的角度分别利用OLS和TSLS法对贫困地区农村基础设施投资对农户收入和支出的影响作了研究，结果显示，贫困地区农户明显从基础设施投资中获益，基础设施投资对农户的影响往往因农户的人力资本状况不同而有显著差异。鞠晴江(2006)利用双对数Cobb-Douglas生产函数模型对基础设施和农村经济发展的内在关系进行实证分析，表明农村道路、电力、通讯和教育基础设施建设水平对于我国农业生产、非农生产以及农民人均收入均有统计上的显著影响。现有文献对政府行为和农村公共投资关系的研究主要聚焦在如何在有限财力下进行农村公共投资以及如何改革政府供给模式的问题上，如：匡远配等(2005)探讨了县乡财政状况对农村公共投资的影响。谢群、员晓哲(2006)提出要重构农村公共投资主体，改革农村公共投资的政府供给模式。

尽管理论界对农村公共投资与经济增长、政府行为之间的关系从理论上或实证上作出了多方面研究，但这些研究大都是把对政府行为倾向的分析放在了公共投资和经济增长的框架下，在理论层面上很少涉及到对政府行为、经济增长与农村公共投资三者关系的分析，也很少涉及到对经济发展差异的不同地方政府行为倾向的讨论。众所周知，经济发展水平和地区财政状况直接影响到公共投资水平，根据Niskannen(1974)提出的政府人垄断模型，经济发展水平较高从而财政充裕的地方政府人(官员)不是最大化利润，而是最大化产出和预算，更多的产出和预算也给政府人带来了更多的经济机会和更大的权威。因此在公共投资过程中，“理性”的地方政府有扩大公共支出的倾向，公共产品会得到充分甚至是过度供给。而周其仁(1994)认为，国家不会提供有效的产权保护，只有当国家与社会在对话、协商和交易的过程中形成一种均势，才能使国家租金最大化与保护有效产权之间达成一致。因此，从农村公共投资的角度分析，贫困落后地区基于地方财政紧张的现实，“理性”的地方政府更倾向于“不作为”，张维迎的农村公共投资的“变压器”理论对此也从不同的角度进行了佐证。这一推论同时还得到了经验文献的论证，如：樊胜根、张林秀、张晓波(2002)证明了不同地区公共投资对经济增长具有不同的敏感程度，不同地方政府具有不同的公共投资行为和倾向。Kanbur和Pottebaum(2002)指出了经济发展水平与公共投资呈正相关关系，经济发展水平高的地区倾向于提供较多的公共基础设施，经济发展水平低的地区倾向于少提供或不提供公共投资。如果推论成立，那么从经济增长视角分析，这些地方政府行为是真正理性么?经济增长、政府行为与农村公共投资的关系到底如何呢?下文就这些问题从理论视角进行模拟。

下文的结构如下：第二部分在Kanbur和Pottebaum(2002)所构建的理论模型的基础上提出本文的基本模型。第三部分分析经济增长、地方政府行为和农村公共投资的依存度及相互关系。第四部分得出相关结论并提出相应的制度安排。

二、基本模型

Kanbur和Pottebaum(2002)模拟了经济发展与公共投资之间的依存度关系，在理论层面上得出了具有一般性的结论：(1)经济发展水平与公共投资之间的关系非常密切。(2)经济发展水平高的地区倾向于提供较多的公共产品，两者之间的依存度较高；经济发展水平低的地区倾向于少提供或不提供公共基础设施投资，两者之间依存度较低。但笔者认为，KaPut和Pottebaum所构建的理论模型有两个缺陷：(1)只考虑到两种不同经济发展水平的地区，不能清晰展示经济发展水平差异程度不同的地区公共投资与经济增长之间依存的梯度差异。(2)只是从“突然损毁”和“重建”的角度来讨论经济发展水平与公共投资之间的依存关系，不具有真实的可能性分析基础。笔者所构建的数理分析模型是在Kan-bur和Pottebaum(2002)所提出的理论模型的基础上，考虑其两种主要缺陷所构建的一般性的纯理论分析模型。

模型所依据的基本假设如下：(1)有三个经济发展水平不同的地区A、B、C，总人口都是N，经济发展水平σA>σB>σC。(2)土地是经济发展的唯一资源，三个地区可以选择在有限的土地资源上种植粮食作物和经济作物，粮食作物的市场价格为常量1，经济作物的市场价格为p，三个地区粮食和经济作物的生产函数都是F、K，F、K具有标准生产函数的性质。(3)政府行为“经济人”理性，即公共投资所带来的获利能够补偿公共投资耗费，也大于在不进行公共投资下所带来的收益，且同一地区较多的公共投资可获取更多的收入。为简化模型，假定更多收入最终反映在更高的价格上。(4)地方政府的目标函数是最大化所在地区的经济发展，经济发展主要通过公共投资来实现，并且地方政府根据本地区经济发展水平与财政状况进行公共投资。根据假设(4)，三个地区被假定其收入：

三、地方政府行为、经济增长与农村公共投资的依存关系分析

在公共投资过程中，地方政府是一个特殊的经济主体，地方政府行为的具体表现就是这一经济主体实现利益的体现。根据假定条件(4)，地方政府行为应该在农村公共产品投资和经济增长的框架下具备怎样的倾向呢?以下在基本模型分析的前提下通过控制制度和政策以及其他因素的影响，探讨公共投资对经济增长的影响以及地方政府行为表现。

式(12)给予我们如下理论和政策启示：在满足政府行为“经济人”理性及农村公共投资快速顺畅传递(较多的公共投资可以获取更多的收入和更高的产品价格)的理论前提下，更高水平的农村公共投资

带来了更高的收入和更快的经济发展，即公共投资与经济发展之间呈正比例关系，且经济发达地区的农村公共投资对经济增长的回报高于贫困落后地区，从而以最大化所在地区的经济发展为目标函数的经济发展水平较高的地方政府倾向于更多的公共投资从纯经济的视角分析是真正符合“经济人”理性的。

我们再从经济增长“差异”的视角来重新审视不同地区的农村公共投资对经济增长的作用。从“差异”的视角来讨论农村公共投资的作用更能反映公共投资的合理性及其合理程度。“差异”视角需要考虑到四个方面的影响因素：其一，公共投资水平IA、IB、IC。其二，无任何公共投资前提下的地区经济发展水平或收入水平yA、yB、yC。其三，进行了不同程度的公共投资后的地区经济发展水平或收入水平y*A、y*B、y*C。其四，总人口N。根据影响经济增长“差异”的四个因素，用式(9)、式(10)、式(11)相应减去式(6)、式(7)、式(8)，得到“差异”水平因子ZA(p)、ZB(p)、ZC(p)。

其中，ZA1(p)、ZB1(p)表示公共投资前后的经济发展水平的差异程度。从式(13)、式(14)、式(15)可知，“差异”水平因子ZA(p)、ZB(p)、ZC(p)取决于两个因素：一是公共投资额度，二是公共投资在经济作物市场价格p上的反映。根据式(4)，由于经济发展水平y是经济作物市场价格的增函数，可知ZA1(p)>0，ZB1(p)>0，这表明经过农村公共投资后，A地区和B地区的经济水平都有所增长，经济增长水平及程度都有所提高。但“差异”水平因子ZA(p)、ZB(p)、ZC(p)的值取决于农村公共投资前后的经济发展水平的差异程度与公共产品投资额之间的差距。由于我们假设了F、K具有标准的生产函数性质，同时假设了PA0、PB0是A、B两地区在没有农村公共投资时经济作物所获得的市场价格，可近似假定两者相等；pA1、pB1是A、B两地区在进行了不同程度的农村公共投资IA、IB后经济作物所获得的市场价格，根据上述的理论假设前提和对地区生产函数的假定，因此得到PA1>PB1。我们可以作出如下推断：就经济增长与农村公共投资贡献程度的角度看，经济发展水平较低的B地区的经济增长对公共投资的反应更加灵敏，在假定前提下同等数量的公共投资对经济发展水平较低的B地区的贡献程度要大于对经济发展水平较高的A地区的影响，即经济发展水平落后地区经济增长过程中的公共投资存在着“后发优势”。这一推断与Kanbur和Pottebaum(2002)所构建的理论模型的结论是完全一致的，这一结论具有如下政策与理论含义：经济发展比较落后地区的地方政府在满足政府行为“经济人”理性的前提下应该有动力和倾向进行公共基础设施建设和公共投资，那么贫困落后地区基于地方财政紧张的现实，“理性”的地方政府更倾向于“不作为”从纯“经济”的视角分析显然是不理性的。从另一方面看，由于经济发展水平较高的地区经济实力较强且有较充裕的地方财政，其有能力进行更高水平的农村公共投资，因此其在农村公共投资框架下的经济增长具有“先天优势”。另根据上述分析，ZA(p)、ZB(p)值不仅取决于公共投资额度IA、IB，还取决于公共投资在市场价格p上的映射，因此无论是发达地区的地方政府还是贫困地区的地方政府，不仅应该着力于增加农村公共固定投资，还应该着力加强公共投资在市场价格p上的映射，而完善的社会化服务体系的建立、区域市场一体化和较高的政府办事效率等都有助于提高公共投资在市场价格上的映射程度，从而有助于推动经济增长。

四、结论

笔者在既定的假设前提下，通过构造数理模型，运用比较静态的分析方法，从理论的视角尝试性地构造了经济增长、地方政府行为与农村公共投资的理论分析框架，在此框架下通过控制制度和政策以及其他因素的影响，分析各种公共投资对经济增长及对政府行为的影响，得出了以下结论：

(1)由于农村公共投资和经济发展水平呈正比例关系，更多的公共投资可以带来更高的收入和取得更快的经济增长。并且经济发达地区的农村公共投资的回报高于贫苦落后地区，因此目标函数为最大化所在地区经济发展且经济发展水平较高地区的地方政府更倾向于提供较多的农村公共产品和公共投资，从经济视角分析这也是合乎地方政府理性的。

(2)从公共投资对经济增长回报率的层面分析，经济发展水平较低的地区的经济增长对农村公共投资的反应更加灵敏，经济发展水平落后地区经济增长过程中的公共投资存在着“后发优势”。樊胜根、张林秀、张晓波(2002)运用1970-1997年间的省级面板数据，证明了在中东部地区，虽然大部分公共投资的经济回报都比西部地区高，然而在西部地区公共产品投资的回报率更高，从而增加公共投资对扶贫和缩小地区差距的作用更大。Kanbur和Pottebaum(2002)所构建的纯理论分析模型也对这一结论作了充分的理论和经验验证。

(3)经济增长不仅取决于农村公共投资，还取决于公共投资在市场价格上的映射程度，通过完善的社会化服务和管理体系的建设、区域市场一体化的建立和提高政府办事效率等都有助于增强公共投资在市场价格上的映射，因此地方政府应该从增加农村公共投资和增强公共投资在市场价格上的映射两个方面来推动区域经济发展。

根据本研究所得到的结论，我们提出如下政策建议：

第一，发挥地方政府职能，增加公共投资，并按照公共投资对经济增长的敏感性和回报率的不同来选择公共投资的优先顺序，从而更有力地促进经济发展。

第二，由于在市场化进程较快的经济发达地区具有公共投资的“先天优势”，因此经济发达地区更应该大胆地创新农村公共投资机制，多渠道地筹集资金，形成公共投入的多主体的格局，发挥公共产品建设资金的集聚效应和规模效应。

第10篇

关键词：财政教育总投入；区域差异；经济发展水平；面板数据

一、文献综述

财政教育投入对教育发展的关键性作用得到了学界的共识，我国学者对此也进行了较多的研究。从财政教育投入水平的区域差异这一层面来看，有学者认为我国虽然加大了中央对地方的转移支付力度，但是东部地区与其他地区的教育投入存在较大的差距，分配结构不合理[1]。无独有偶，冯学军在研究我国的义务教育投入水平是也认为在教育投入水平上，在区域之间存在显著的差异，东部地区的义务教育投入明显高于西部[2]。在此理论基础上，沈百福虽认同在区域间教育投入存在差异，但在综合经济发展水平与教育发展水平划分教育区域时指出经济区域与教育区域不能完全一致地对应，既有联系，又相区别[3]。

针对财政教育投入与经济发展水平的关系这一问题，学者提出了不同的见解。

周宁在分析了吉林省的财政教育投入情况后认为经济发展水平是教育规模的主要影响因素，经济社会发展的不平衡导致了不同地区之间的教育投入的差异，且差距逐渐拉大[4]。在此基础上，张得娟在对我国财政教育支出的绩效评价问题研究中认为一国的财政教育支出与经济发展水平呈正相关关系，经济的增长促进财政教育支出的增长[5]，但张光就为什么我国的教育支出达不到GDP水平的4%这一问题上指出在一定范围内，经济增长不能提高教育投入，而超过了这个范围，地方的财政教育支出与经济发展呈正相关[6]。李伟军也提出了类似的看法，认为在经济发展的初期，教育投资的发展速度一般高于GDP的增长速度，随着经济的快速发展，教育的投资逐渐与GDP的增长保持协调[7]。但冯云却提出了完全相反的看法，认为我国地区财政教育投入与地区居民的收入不存在显著的相关关系[8]。祁毓利用泰尔系数分析我国的财政对教育的支持问题时指出地区内部的经济发展的差异并没有加大我国财政教育投入的不均衡[9]。

综合以上的研究结果可以看出，之前的研究多集中在地区财政对教育的投入水平上，未从宏观的角度研究国家财政对地区教育的影响。地区的教育发展需要中央的财政支持，仅研究地方的财政对教育的支出不能完全反映地方的教育投入。同时，在研究与区域经济发展水平的问题上，采用的经济发展水平指标过于单一，不同的研究对于财政教育投入总水平与经济发展水平之间的关系说法不一。因此本文基于实证的分析方法，重点研究国家财政教育总投入（中央和地方的财政投入）的区域差异以及财政教育投入总水平与经济发展水平的关系。

二、研究设计与数据整理

早在1995年我国就提出了科教兴国战略，但从我国教育现状来看，我国的教育虽有较大的发展，与西方国家相比还存在很大的差距。而财政投入对于教育的发展起着举足轻重的影响，本文重点就在于研究国家财政教育总投入在经济区域之间是否存在差异以及存在何种差异，经济发展水平是否会影响国家财政教育投入？基于2008-2013年30个省级地区（由于地区的数据缺失较多，因此忽略不计）的经济指标及国家财政教育总投入指标，对四大经济区域的数据进行研究。运用面板数据回归分析，单因子方差分析等研究方法，借助excel、spss、

eviews等工具进行实证研究，分析我国的财政教育投入现状。

为避免地区之间的其他因素影响，本文采用的是人均国家财政教育总投入水平指标（财政教育总投入/地区人口），地区的经济发展水平指标则引用许招元等人对地区经济发展水平的研究，其中包括人均GDP、固定资产投资率（固定资产投资/地区生产总值）、教育水平（初中文化以上人口/6岁以上总人口）、市场化程度（国有工业总产值/工业总产值）、基础设施建设（铁路密度和公路密度）、城市化水平（非农业人口/总人口）六个维度的七个指标[10]。数据来源于各省统计年鉴、中国人口和就业统计年鉴、中国交通运输统计年鉴、中国教育经费统计年鉴等。

根据国家统计局2011年公布的四大经济区域（东部经济区域，中部经济区域，西部经济区域和东北经济区域）将30个省级地区6年的数据划分分成四部分将数据按照年份分别录入excel表格中，并对数据进行编码，将东部地区2008-2013年的人均国家财政教育总投入编码为1，中部地区的人均国家财政教育总投入编码为2，西部地区的人均国家财政教育总投入编码为3，东北地区的人均国家财政教育总投入编码为4。数据处理步骤如下：

（1）运用excel画出6年30个省级地区的人均国家财政

教育总投入折线图，分析是否存在稳定的发展趋势。

（2）运用spss面板数据单因子方差分析方法深入分析各

区域之间是否存在差异，以及存在怎样的差异。鉴于四大经济区域的样本数差距较大，直接采用单因素方差分析其结果误差较大。为减少误差，采用面板数据单因子方差分析方法。通过

spss面板数据单因子方差分析结果，研究四大经济区域间的人均国家财政教育总投入是否存在显著性差异。

（3）基于eviews面板数据回归分析方法，研究区域间的经济水平是否影响人均国家财政教育总投入，对七个经济指标以及人均财政教育投入进行无量纲化后进行面板数据回归分析。

三、数据结果与分析

从六年各省级地区的人均国家财政教育总投入来看，其中最高的地区为内蒙古自治6907.7元/人，最低的地区则是青海地区人均的财政教育总投入只有97.59元，不同地区之间的差异较大。东部地区六年的人均财政教育投入为1357.29元/人，中部地区为705.02元/人，西部地区为1135.047元/人，东北地区为913.57元/人。从四大区域的均值分析，东部地区最高，中部地区最低，区域之间的人均财政教育投入存在较大的差异。

为分析财政教育投入水平与经济区域之间的关系，采用excel对数据进行分析，研究各省级区域的人均财政教育投入是否存在一定的稳定趋势。结果表明各省的人均财政教育投入存在某种稳定的发展趋势，折线图中六年的波峰和波谷均存在一致性。财政教育总投入水平在区域之间是否存在一定的差异性呢？运用spss对面板数据进行方差齐性检验，显著性为0.003，小于0.05，说明数据没有通过方差齐性检验，因而在多重比较分析时选择Games-Howell方法。

从上图中可以看出（I）地区的与（J）地区的人均国家财政教育投入总值的均值差在0.05的置信水平下存在差异，其中存在差异的有1-2，1-4，以及2-3，说明东部地区与西部地区和东北地区的人均财政教育投入总值存在差异，中部与西部亦存在显著差异。且东部地区与其他地区的均值差均为正数，表明东部地区的财政教育投入与其他地区相比较高。这与之前的研究存在一致性。

我国的人均财政教育总投入水平在四大经济区域之间存在差距，区域间的经济发展水平是否和国家财政教育总投入相关呢？本文采用七大指标来描述我国的区域经济发展水平，并研究经济发展水平与国家财政教育投入两者的关系。

对数据进行无量纲化，运用eviews的面板数据回归方法，鉴于是六年的数据，故不进行单位根检验。运用随机效应模型进行豪斯曼检验，显著性为0.743>0.05，不能拒绝原假设，因此采用随机效应模型。回归结果如下：

从回归结果可以看出通过0.1显著性检验的经济指标有地区生产总值、城镇化以及公路密度，模型的拟合程度较高，为0.933。地区生产总值与财政教育投入水平正相关，这与之前的研究存在一致性，而与城镇化水平和公路密度负相关，这样的结论可能是由于本文研究的是人均国家财政教育总投入，除地方财政对教育投入的影响外，还存在中央对教育的补贴的影响。可见，中央财政对地方的教育投入产生了较大的影响。

四、结论与政策建议

本文基于2008-2013年的30个省级地区的人均财政教育总投入指标和经济指标研究财政教育投入水平在区域之间是否存在差异，在此基础上，运用面板数据回归分析影响财政教育投入水平的因素，研究结论如下：

（1）我国的人均财政教育总投入在四大经济区域之间存

在不平衡，东部地区较其他地区的人均财政教育总投入水平高，中部地区的水平最低。

（2）地区的经济发展水平对财政教育投入总水平存在影

响，地区生产总值与人均财政教育总投入正相关，而公路密度和城镇化水平与财政教育投入总水平负相关。可见我国中央对教育的投入成效显著，促进了地区之间的教育公平，降低了地区生产总值对教育的影响。

基于以上的论证和分析，为实现区域之间的国家财政教育投入的公平，一是加快我国的经济发展，促进区域之间经济的协调；二是加大对贫困和落后地区的财政支持，尤其是中央的财政支持对于发展地区的教育具有重要意义。

参考文献：

[1] 合作研究课题组.财政教育投入有关问题研究[J] .财政研究，2000，（10）.

[2] 冯学军.中国义务教育财政投入不均衡问题研究[D] .辽宁大学，2013，（5）.

[3] 沈百福，俞师秋.中国省级地方教育投资的区域比较研究[J].教育与经济，1994，（12）.

[4] 周宁.吉林省财政教育投入的问题与对策分析[D].东北师范大学，2012，（3）.

[5] 张得娟.我国财政教育支出绩效评价指标体系研究[D].哈尔滨商业大学，2013，（3）.

[6] 张光.为什么财政教育投入达不到占GDP百分之四的目标：一个基于跨省多年度数据分析的实证研究[J].公共行政评论，2010，（8）.

[7] 李伟军.公共财政下我国教育投入问题研究[D] .苏州大学，2005，（4）.

[8] 冯云，王维国.教育投入差距与地区居民收入差距关系研究[J] .教育科学，2011，（6）.

第11篇

关键词：博士学位授权体系；多层线性模型（HLM）；追踪研究

中图分类号：G643.7 文献标识码：A 文章编号：1672-4038（2013）06-0073-05

学位授权体系的完善与发展是培养创新型人才的重要基础，它决定着我国高等教育的发展方向、层次和相应的布局结构。2005年至2011年，我国学位授权体系经历了两次（第十次、第十一次）学位授权审核，这两次学位授权审核工作突出了“优化结构、深化改革”的重要思想。但是，博士学位点作为学位授权体系的最高层次，其分布与发展情况表现出较强的区域差异性。从博士学位点的分布情况来看，“截止2008年底，东部、中部、西部地区的一级学科博士点分别为753个、287个、195个；二级学科博士点在这三个地区为793个、436个、284个”。从31个省份来看，“全国1235个一级学科博士点中，以北京、江苏、上海为首的14个省份的一级学科博士点占全国86.6%的比例。而广西、青海、宁夏、4个省份依然没有一级学科博士点授权资格”。另外，从2011年我国各省的博士学位点数据来看：我国总体博士学位点数目约为11591个，与2005年相比，增加了约6222个；其中，31省份以北京（约728个）、江苏（约562个）和上海（约421个）三个省份的绝对增长规模最大：另外，2005年至2011年期问，31省份中，博士学位点绝对增长率居前三位的省份为青海、宁夏和海南。可见，我国博士学位点的区域发展差异较为明显。

一、区域博士学位点（二级学科）发展的描述性统计分析

为了清晰地描述我国区域博士学位点随时间的变化趋势，本研究以2005年至2011年期间31个省份的博士点（二级学科）数据为基础，对我国博士学位点在31个省份的发展现状进行多元方差分析，分析结果如下表（表1）所示：

2005年至2007年之间，我国31个省份博士学位点的平均增加值约为74，标准差为67：2007年至2011年之间，我国31个省份的博士学位点数目平均增加值为127，标准差为104。

另外，为了进一步解析发展趋势中的差异显著程度，本研究采用多元方差分析所提供的四种估算方式进行了进一步分析，结果（表2）显示，31个省份（三个年度之间每两个年份的差值）博士点（二级学科）平均增加值与0之间存在显著差异。这说明，我国31个省份在2005年至2011年之间的博士学位点发展情况存在显著差异（P=0.000）。分析其原因，各省经济发展水平、高等教育规模、高等教育师资、高等教育投入以及现行的教育政策等都可能对这种差异产生影响。本研究将在后续的发展趋势分析中，以“各省经济发展水平”为核心切入点，分析区域经济发展对我国博士学点区域间发展差异中所产生的影响及其程度。

二、文献研究

学位授权体系中，博士学位点在区域间均衡的分布与发展是我国研究生教育在区域间协调发展的关键，也是我国区域科技与经济协调发展的必要条件。博士学位授权是我国学位授权体系的最高层次，是创新型人才培养的重要基础。因此，以博士学位点为核心的我同博士学位授权体系，在发展的过程中必然表现出不同于其他层次（学士、硕士）学位授权体系的独特性。仅仅从博士学位授权体系的发展来看，“30年的学位授权体系建设，我国的博士学位授权结构和布局已经基本形成”。但是，“我国博士学位授权点分布结构和学科结构还存在着非均衡性，特别是区域之间的不均衡”。因此，在学位授权体系“深化改革”的过程中，很多学者都对以博士学位点为核心的我国博士学位授权体系在区域之间的发展情况进行了研究，我国学者李国立等人的研究指出：“博士研究生教育的发展具有一定的独特性”，“博士生教育的发展不同于本科生教育和硕士生教育，它与地区经济发展的互动性相对较弱”。另外，相关研究还指出：“除了地区经济因素以外，博士生教育发展还受到地区高等教育规模、教学条件、学术环境、师资力量以及生源质量的影响”。那么，到底博士学位点在区域间的发展情况是怎样的？它区域间的具体差异程度是怎样？区域经济发展的差异情况与区域博士学位授权体系的差异情况存在怎样的相互影响和依存关系？已有研究大多集中于对我国博士研究生教育以及博士学位点现状的静态分析，缺乏从纵向数据中追踪并准确刻画我国博士学位点的发展趋势与区域差异的相关实证研究。

本研究以区域博士学位点随时间的发展变化情况为基础，从纵向数据出发，对第十批和第十一批学位授权审核以来（2005年、2007年和2011年）我国博士学位授权体系在31个省份的发展情况展开追踪分析，考察我国以博士学位点为基础的博士学位授权体系在区域间的发展情况与差异程度，追踪区域经济因素对区域博士学位点发展趋势的影响及其程度，为进一步展开我国学位授权体系发展的相关理论研究奠定实证基础。

三、研究数据与研究方法

近两年，随着追踪研究技术的不断深入发展，学者们渐渐发现“方差分析没有办法区分测量水平和个体水平之间的差异”。因此，如果需要在实证研究中进一步精准地刻画差异性的程度与来源，还应在方差分析的基础上，进一步展开研究与分析。而这种进一步分析的方法中，多层线性分析是比较不错的选择。相比方差分析而言，多层线性模型分析技术能够区分不同层级的差异性。从本研究内容来看，采用多层线性模型对博士学位点进行追踪分析将有利于揭示我国博士学位授权体系在每个省份的发展趋势，同时还有利于反映不同省份之间的差异情况和相关影响因素。因此，本研究将基于多层线性模型技术构建以博士点为核心的我国博士学位授权体系区域间的发展模型，在此基础上展开追踪研究。

本研究以我国31个省份在2005年、2007年以及2011年三个时间点的博士点数目为基础，构建了基于两水平的嵌套数据，即不同时间点的数据（2005年、2007年和2011年）是第一水平数据。不同省份（31个省份）的数据是第二水平数据。第一水平的数据嵌套于第二水平中。在此基础上，本研究构建了我国学位授权体系在不同省份的发展模型。

在实证分析过程中，对原始数据进行了标准化处理。同时，对年份变量作了中心化处理，以消除变量之间的多重共线性，增加分析结果的客观说服力。

在“各省经济发展水平”对博士学位点发展趋势的影响分析中，以我国学者杜金亮对31个省份的经济发展水平的评估结果作为类别变量进行相关数据统计分析。

四、博士学位点区域发展模型的构建与实证分析

以考察我国31个省份在2005、2007以及2011年三个时间博士点数目增长情况随时间变化的线性发展差异与发展趋势为目标，本研究构建了以博士学位点变化情况为基础的我国区域博士学位点发展模型。具体如下所示：

1 研究模型

整合模型中，因变量Yti是第j省份在时间点t的博士学位点数目；自变量Tli为时间变量，用以反映博士学位点随时间变化的线性增量：G10解读了我国31省份在2005年-2011年期间，博士学位点随时间变化的平均线性增长速度。

在本研究中，共采集了3个时间的观测值（分别为2005年、2007年和2011年），2005年为本研究的时间变量起点。鉴于多层线性模型分析的客观要求，分析过程中对时间变量进行了编码处理（2005=-1.5、2007=-0.5、2011=1.5）。研究中采用了HLM6.08（Trial）软件进行相关统计分析。

2 实证分析结果

本研究对博士学位点发展情况的分析模型（上述整合模型）的分析结果包含固定效应与随机效应两个部分，具体如表3、表4所示：

上述分析结果（表3与表4）表明，我国博士学位点随时间的变化存在显著的省份间差异。具体来说：固定效应中，时间变量对各省博士学位点变化的影响达到了统计学意义上的显著水平（回归系数G10=0.228，P=0.000），这说明随着时间的变化我国不同省份博士学位点数目表现为线性增长，增长的速度为0.227984个统计单位：随机效应中，截距（U0）的方差为0.93918（X2=13981.979、df=30、P=0.000），斜率（U1）的方差为0.033（X2=798.64327、df=30、p=0.000）。可见，模型总体方差中，来自区域之间发展差异所引起的变异非常显著，有必要进行进一步分析来挖掘更多的潜在影响因素。

五、经济因素对各省博士学位点发展趋势的影响研究

为了进一步检验各省经济发展水平对其博士学位点发展变化情况产生的影响，本研究将“各省经济发展水平”作为第二层级的自变量加入上述“整合模型”中，构建了包含第二层预测变量的我国各省博士学位点发展综合模型。在分析的过程中，仍然采用我国学者杜金亮在《我国各省市社会经济综合发展水平评价分析》中对31个省份的经济发达程度评估结果作为类别型自变量进行实证分析，具体的分析模型如下所示：

1 研究模型

上式中，因变量Yti代表在时间t时第i个省份的博士学位点数目；自变量Tti代表第i个省份在t时间点上的时间取值（编码后的时间取值）；自变量“JINGJI”代表“各省经济发展水平”。其中，系数G11为自变量“各省经济发展水平”与自变量“时间”的交互效应，它解读了各省经济发展水平对线性发展趋势的影响程度：而系数G10解读了在控制了经济发展水平这一因素后，我国31省份在2005年-2011年期间，博士学位点随时间变化的平均线性增长速度。本部分仍采用HLM6.08（Trial）软件进行相关统计分析。

2 实证分析结果

分析结果（表5与表6）显示：固定部分中，时间变量对各省博士学位点变化情况的回归系数为G10=0.695（P=0.000），而各省经济发展水平会对这个回归系数产生统计学意义上的显著影响（G11=-0.161，P=0.000）。这说明经济因素对各省博士学位点的增长率存在负向的影响关系，即，2005年至2011年期间，经济发展水平较高的省份，其博士学位点的增长速度较慢；相反，经济发展水平较低的省份，在此期间的博士学位点发展速度较快。

随机部分中，模型二中U0与U1的方差显著小于模型一，这说明加入了“各省经济发展水平”作为解释变量以后，发展模型的整体拟合效果加强。各省的博士学位点数目增长情况在不同省份之间存在显著的差异性，而“各省经济发达水平”显著地解释了这种差异性（R2=0.517，模型二较比模型一的R2下降了55.08%）。最后，模型二的方差仍然显著，说明经济发展水平这一因素还不能完全解释省际之间博士学位点发展情况产生差异的原因，还存在其他相关影响因素。

六、结论与建议

基于上述的实证研究结果。本研究得出如下结论：

第一，我国以博士学位点为核心的博士学位授权体系在不同省份之间的发展情况存在显著的省际差异性，这种差异性在博士学位授权体系的发展规模与发展速度上均有所体现。

第12篇

关键词：金融发展水平 经济发展 影响因素 评价体系 实证研究

在上世纪九十年代，在经济学以及政治学领域就普遍关注金融发展水平与经济发展水平的重要关系，并且基于不同国家经济发展的数据提供了相关的数据，进而形成了金融发展影响经济水平的重要文献。近年来，随着理论界对金融发展水平的研究不断深入，对于金融发展对促进经济发展的内在联系进行了系统的研究，而这其中必不可少的则是对对金融发展水平的科学评价与分析，这也是研究金融发展与经济发展内在联系的必要条件。

一、金融发展对经济的促进作用综述

早在20世纪初期，理论界就认识到了金融发展对经济增长错所起到的重要作用，McKinnon, R. I.通过对银行运行系统进行研究与识别，为早期的企业家进行产品和生产共议的创新提供了必要的物质支撑，同时，对于金融与经济发展水平之间的内在联系进行了详细的研究和考证，通过实证研究发展，金融的发展能够为一个国家或地区当地的居民创业提供巨大的可能性，并且有利于新企业的产生和发展，从而提高当地市场整体的竞争水平，进而实现促进经济发展的作用。研究资料表明，在意大利某些金融十分发达的地区，其人均GDP的增长率相比金融不发达的地区，高出一个百分点，而从金融不发达的地区到金融发达的地区进行创业的几率会增加近30%；并且在金融发达的地区创业的人员平均年纪则年轻5-6年，创业的成功几率也高出许多。

二、评价中国地区金融发展水平的指标体系构建

（一）构建金融发展评价体系的原则

在针对一个国家或者地区的金融发展水平进行评价体系的构建时，应当遵循以下几个原则：第一，确保评价指标具有一定的系统性。在建立评价指标时，要确保对其涉及到的地区的金融发展以及与其他指标之间内在的联系进行充分的考虑，使各评价指标之间既具备相对的独立性又具有一定的关联性，既要考虑典型指标又要充分考虑关联指标；第二，确保选择的评价指标具有重要性。

（二）金融发展评价体系的具体指标选择

在金融发展评价体系中，从以下两个方面进行具体指标的设置：

1.金融指标的设置

金融指标单纯地从金融方面来衡量地区金融发展的总体水平,有以下几个体指标,包括: (1)金融相关比率(FIR)和金融机构存款与地区GDP之比,用来衡量一个地区金融发展的总量规模和金融深化程度；(2)非四大国有商业银行贷款占比,其值为(金融机构贷款总额-工农中建四大国有商业银行贷款总额)/金融机构贷款总额,这一指标用来衡量金融部门之间的竞争程度；(3)当年境内股票市场融资额,其主要是对金融市场的发育程度进行评价和表示；(4)人均中长期贷款额,这里主要是反映一个国家或者地区当地民众的金融信用意识，其中以银行中长期贷款额/地区人口数所得到的数额作为评价指标。

2.经济基础指标的设置

经济基础指标的设置是金融发展评价体系的核心部分，设置金融部门的目标在于使市场交易的成本得到大幅度的降低，有效的促进资金和技术的流转，促进信息和技术的创新，进而推动经的快速发展。经济基础指标包括以下几个个方面: (1)人均地区生产总值,这是衡量一个地区或者国家经济发展水平的重要指标，也是当地居民生活富裕程度的一个重要体现；(2)社会商品零售总额和GDP增长率,该指标用来反映经济的发展速度以及发展程度；(3)第三产业占比,该指标是反映一个地区或者国家经济产业机构是否优化的一个重要目标；(4)工业总产值中非国有经济占比,用来反映地区经济的市场化程度；(5)外商直接投资额与商品出口额,用来反映所在地区的经济开放程度。

三、金融发展水平的评价与分析

1.我国中西部地区的金融发展水平和经济发展水平存在着明显的差异，分布不均衡。从整体上分析，排在前列的城市以北京、上海、广州、浙江等几大城市为首，而同时也可以看出这些城市多为沿海地区；而排在后面的城市则主要是青海、甘肃、广西等中部地区，这些地区的金融发展水平相比较明显的差异。这也从另一个方面体现出了金融发展与经济发展之间内在的联系。

2.东部地区金融发展的水平在全国都较高，而且其金融指标和经济指标也都较为平衡。东部地区主要包括的城市以北京、上海、广州、天津等几个城市为主，其金融和经济发展水平都比较均衡。因此说在经济发展的过程中，应当以金融发展作为重点，以此才能够促进经济发展，反作用于金融发展，为金融发展提供有力的基础。

3.西部地区的金融指标都较为良好，但是在经济基础方面的薄弱导致了金融发展水平的评价值提高。除了，西部地区都由于地理位置等因素的影响，而使得其在金融发展和经济发展方面都落后于其他省份和地区，然而在金融发展指标方面却有着一定几个的优势，所以说影响西部地区金融发展的主要因素是西部地区落后的经济，发展经济的前提一定是发展当地的金融，才能够有效的促进经济的发展。

结束语：

金融发展水平对一个国家或者地区的经济发展水平有着重要的影响，建立起金融发展水平科学的评价体系，对于衡量一个国家或者地区的金融发展有着重要的量化作用，进而才能更科学的评价当地的经济发展水平，因此，对我国金融发展水平的评价与研究，在促进我国经济发展、参与国际竞争，应对全球一体化的机遇与挑战等方面都有着重要的指导意义。

参考文献：

[1]McKinnon, R. I., 1973, “Money and Capital in EconomicDevelopment”, Washington, DC: Brookings Institution.

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[4]田菁.中国区域金融发展:差异、特点及政策研究[J].财经问题研究,2011,(02).

第13篇

改革开放以来，中国经济取得快速发展的同时，城乡之间、地区之间、不同行业之间的收入差距也在扩大，各种社会矛盾集中反映在利益关系调整的公平性上。由于社会保障水平过高或过低都会阻碍经济社会的发展，社会保障水平必须和经济发展水平相适应。

关于社会保障与经济发展关系的理论探讨，最早可以追溯到亚当·斯密， 他阐述了通过“看不见的手”来推动个体利益和社会福利的共同增长。

我国地域辽阔，各地区的自然禀赋、经济基础差异造成经济发展极不均衡，省际社会保障发展水平差异较大。省域层面的社会保障水平与经济发展水平之间到底呈现什么样的协调关系？是不是经济发展水平高的地区，社会保障水平就高，而经济发展水平低的地区，社会保障水平就低？为了弄清以上问题，有必要从省域层面开展社会保障与经济发展水平的比较研究，为建立健全同经济发展水平相适应的社会保障体系提供事实上的参考和依据。

二、指标体系和研究方法

1.指标体系的构建

社会保障水平是一个质与量相统一的概念，社会保障水平要与经济发展水平相适应，构建社会保障与经济发展耦合系统的指标体系。

本文从社会保障支出水平、覆盖水平以及待遇水平3个层面，使用10项指标来反映社会保障发展水平。其中基本养老、基本医疗、失业保险覆盖率借鉴了贾智莲的计算方法。通过社会保障水平和经济发展水平两大系统，共同构建社会保障与经济发展耦合系统的指标体系（见表1）。

2.综合水平计算方法

本文研究的时间序列为2003～2011年，由于这一时期是改革后第三次较明显的经济波动期，同时又是社会保障改革全面展开的关键时期，因而具有一定的研究意义。本文的研究数据主要来源于《中国统计年鉴》（2004～2012）、《中国劳动统计年鉴》（2004～2012）和分省市的统计年鉴等。

为消除数据量纲不同造成的影响，需对数据进行无量纲化处理，公式是uij′=uij/Max（ui），其中uij′为标准化值，uij为实际值，Max（ui）代表不同年份或不同地区第i指标的最大值。各指标权重赋值采用德尔菲法，通过征询不同专家的意见，依据各指标代表的含义及重要性、基础性程度，综合权衡确定各指标的权重，见表1。根据各指标的权重及标准化的数据，通过逐级加权求和计算社会保障与经济发展综合水平，计算公式为：

三、 社会保障与经济发展的时空耦合分析

1.中国社会保障与经济发展的时序耦合

从时间序列角度分析中国社会保障与经济发展耦合协调度的变化可以更清晰地揭示两者相互作用的阶段特性。如表3所示，2003～2011年，中国社会保障与经济发展耦合协调度呈现逐年上升趋势，从2003年的0.45稳步上升到2011年的0.71，协调等级从轻度失调逐渐向良好协调演化，表明2003年以来，中国社会保障与经济发展保持良性互动，两者关系从磨合阶段逐渐趋向协调适应。

中国社会保障与经济发展关系变化的重要原因是经济的快速发展为社会保障水平的提高奠定了坚实的物质基础。2011年中国国内生产总值达到47.2万亿元，扣除价格因素，比2002年增长1.5倍。国家财政用于社会保障的支出从2002年的2632.22亿元增加到2011年的11109.4亿元，年均增长17.3%。经济快速发展的同时，其成果更多惠及民生，社会保障水平也大幅提高。从覆盖面来看，截至2011年底，全国城镇职工基本养老保险、农村养老保险、城镇职工基本医疗保险的参保人数分别达到2.84亿人、3.2亿人、4.73亿人，比2002年分别增长了246.3%、481.8%、403.2%[20]。从待遇水平来看，2005～2012年，国家连续8年上调企业退休人员基本养老金，2012年全国企业退休人员月人均养老金达到1721元，是2002年的2.8倍[21]。由协调等级的变化可以看出，随着经济的发展，社会保障与经济发展的关系不断趋向协调适应，社会保障水平不断提高得益于经济的发展，经济发展水平在很大程度上决定了居民享受社会保障待遇的高低，因此，促进经济持续健康发展是保持社会保障与经济发展良性互动、协调发展的根本。

2.中国社会保障水平与经济发展水平的省际格局

（1）经济发展水平空间分布 特征。

改革开放30多年以来，我国东部、东北部、中部和西部地区经济发展极不平衡，区域间差距不断扩大。从图1可以看出，东部沿海地区经济实力明显高于东北和中西部地区，中国经济发展水平总体呈现出从东部向中西部递减的“阶梯”分布格局。2011年全国人均GDP达到35181元。其中，天津、上海、北京3个直辖市位居前三，分别达85213元、82560元、81658元。东部沿海地区显示出强劲的经济实力，江苏、浙江、广东、辽宁等省份紧随之后，人均GDP水平均超过全国平均水平，分别为62290元、59249元、50807元、50760元。山东和福建的人均GDP水平也较高。而中西部地区省份的人均GDP大多数低于全国平均水平。按照人均GDP水平高低排序的后10名省域单元中，西部地区占了6席，分别是广西、西藏、四川、云南、甘肃、贵州；中部地区占了3席，分别是河南、江西、安徽。其中贵州省人均GDP水平最低，仅为16413元，约占天津市的1/5。经济发展水平的空间分布呈现出极不均衡的特点，不同省区之间的经济发展水平差异较大。

（2）社会保障水平空间分布特征。

与经济发展水平不同，中国社会保障水平整体呈现了两头高、中间低的“U”型分布格局——东部、东北和西部地区社会保障水平较高，而中部地区社会保障水平相对较低。从社会保障水平指数来看，东部地区平均值为0.547，东北地区为0.572，西部地区为0.505，而中部地区平均值最低，为0.458。其中，上海、北京、青海

社会保障

水平指数列居前三，达0.776、0.771和0.672。按照社会保障水平高低排序的后10名省域单元中，中部地区占了5席，除了山西外其余中部省份都在其中。社会保障水平的空间分布与经济发展水平呈现一定的不匹配性，经济落后的地区，其社会保障水平并不一定低，比如西藏、甘肃等省区（见图2）。

从社会保障支出来看，2011年，社会保障支出占国内生产总值比重最高的是经济不发达的青海，其次是西藏和甘肃，而排名靠后的则是广东、浙江、江苏等东部沿海发达省份；财政社会保障支出占财政总支出比重最高的也是青海，其次是辽宁和甘肃，而排名靠后的仍是东部沿海发达地区，如浙江、江苏、广东等。鉴于中西部地区财力较弱，中央对中西部省份社会保障投入力度远远大于东部地区。2005年以来，中央财政对全国社会保障的投入中，中西部所占比重保持在80%左右[22]。从养老金支付水平指标来看，区域之间的差距是十分巨大的。2011年，全国人均养老金为18700元，有一半省份的养老金低于全国平均水平。在高于全国平均水平的15个省份中，除由于近年西部大开发带动的人均养老金水平快速提高的新疆、青海、西藏、内蒙古、陕西五省份和中部省份山西外，其余9个省份都位于东部地区。从省际的比较来看，江西的人均养老金水平最低，为13831元。西藏的人均养老金水平最高，达到33106元，是江西的2.4倍。按照人均养老金水平高低排序的后11名省域单元中，中部地区占了5席，除了山西外其余中部省份都在其内。

总体来看，养老保险待遇水平在全国表现出不平衡性。经济最为发达的东部地区，社会保障改革的步伐也最快，尤其是养老保险制度已基本成熟。西部地区的经济总量水平偏低，财政供养人口比例偏高，大量就业集中在政府部门，因而，养老保险待遇水平较高。而中部的社会保障水平相对较低，成“塌陷”态势。

（3）社会保障水平与经济发展水平关系的类型划分。

将社会保障水平指数（SSL）和经济发展水平指数（GDPP），采用Zscore法标准化处理，生成两个新变量数据列ZSSL、ZGDPP，ZGDPP表征样本点在散点图中偏离GDPP 样本的中心位置程度，ZSSL表征样本点在散点图中偏离SSL样本的中心位置程度，那么符号正负实际表征的就是两者偏离程度的协同性。以ZGDPP为X轴，ZSSL为Y轴，绘制出不同省份的人均GDP和社会保障水平的象限图，如图3所示。

根据象限图，将全国内地31个省级单元的社会保障水平与经济发展水平关系划分为4种类型，具体来看：①第Ⅰ象限，即高级协调型，以北京、上海为代表，该类型特征是经济发展和社会保障水平都比较高。②第Ⅱ象限，即社会保障过度型，包括青海、新疆、西藏等8个省份，该类型特征是经济发展水平较低，但社会保障水平较高。③第Ⅲ象限，即低级协调发展类型，包括除山西外的所有中部省份、广西、贵州、云南等13个省份，该类型特征是经济发展水平较低，社会保障水平也较低。④第Ⅳ象限，即社会保障滞后型，包括广东、浙江等5个东部沿海省份，该类型特征是经济发展水平较高，但社会保障水平比较低。

从象限图来看，我国一些省份的社会保障水平与经济发展水平出现了不相匹配的现象，为了能够对我国各区域社会保障与经济发展水平之间的联系有更深入的了解，进一步选取典型指标进行对比分析。总体来看，经济发达地区的社会保障支出水平低于经济落后地区，尤其在社会保障支出比重和财政社保支出比重两项指标上，以青海和上海为例，2011年青海省社会保障支出占GDP比重为14.6%，财政社保支出占财政总支出比重为16.9%，分别高于上海市5个百分点和6.2个百分点。出现这种现象的主要原因是：一是发达省份经济发展水平高，GDP和财政支出总额大，导致了社会保障支出占比相对偏小；二是由于国家近几年不断加大对中西部地区的财政转移支付力度，一定程度提高了经济落后地区的社会保障支出水平。当然，经济落后省份的财政支出中用于

社会保障支出的比重很大，表明社会保障支出的财政负担也很重。我国区域经济发展不平衡是造成社会保障发展水平差异的重要原因。从社会保障与经济发展之间的内在联系看，要提高社会保障水平，必须大力发展经济，为社会保障发展提供坚实的基础。

3.中国社会保障与经济发展的空间耦合

由于经济发展的不平衡，各地区经济发展水平差异较大，社会保障水平也不尽相同，为进一步明晰中国社会保障与经济发展耦合的空间分布规律和特点，从机制上揭示社会保障与区域经济耦合的规律性，本文以中国内地31个省份为研究对象，对2011年的社会保障与经济发展的耦合情况做了进一步研究。

利用耦合协调度模型，计算出2011年各省社会保障与经济发展的耦合协调度，并绘制出中国社会保障与经济发展耦合协调度的分布图（见 图4）。由图4可知，中国社会保障与经济发展耦合协调度呈现较为明显的区域差异，具体特征如下。

第一，东部地区，除河北、福建、海南轻度失调外，其余各省均实现了社会保障与经济发展的协调发展，但协调发展水平差异较大。其中北京、上海、天津达到良好协调发展类型；山东、江苏、浙江、广东属于基本协调发展类型。

第二，东北地区除了辽宁达到基本协调发展外，其余省份轻度失调；中部地区全部处在轻度失调发展阶段；西部地区多数省份属于失调类型。除了内蒙古为基本协调，贵州、云南为中度失调类型外，其余均为轻度失调。

第三，从协调等级来看，社会保障与经济发展耦合协调度的省域特征呈现“橄榄型”，良好协调和中度失调的省份较少，其中，良好协调的有北京、天津和上海，中度失调的只有贵州和云南；绝大多数省份属于协调等级的中间类型——轻度失调和基本协调。其中，属于轻度失调的省份个数最多，达到20个，基本协调的个数次之，有6个省份。从地域分布来看，基本协调及以上类型基本上都位于东部沿海地区，中西部省份大部分属于轻度失调。

总体来看，2011年来中国社会保障与经济发展的耦合情况不容乐观：超过2/3的省份处在失调状态，除了贵州、云南为中度失调外，其余都为轻度失调；两者协调的省份基本上都位于东部沿海地区，北京、上海、天津处于良好协调发展，山东、江苏、浙江和广东达到基本协调。

四、结论与讨论

通过构建评价指标体系及耦合协调度模型，从时空角度研究了我国社会保障与经济发展之间的协调状况，得出以下结论。

第一，2003～2011年中国社会保障与经济发展的耦合协调度在不断提高，两者关系从磨合阶段逐渐趋向协调适应。第二，中国社会保障与经济发展耦合协调度呈现较为明显的区域差异，经济发展水平总体呈现从东部向中部、西部逐渐递减的“阶梯”分布格局；而社会保障水平整体呈现两头高、中间低的“U”型分布格局。第三，经济发展水平高的省份，其社会保障水平也相对较高，如北京、上海等地区，但西部地区社会保障水平与经济发展水平呈现一定的不匹配性，如青海、甘肃、西藏等，尽管其经济发展水平较低，但社会保障水平并不低。第四，从耦合协调度看，社会保障与经济发展耦合度的省域特征呈现“橄榄型”，即良好协调和中度失调的省份较少；绝大多数省份属于协调等级的中间类型——轻度失调和基本协调，且东部地区协调度明显优于中部、西部地区。

虽然我国社会保障和经济发展整体处在协调发展阶段，但从区域来看，大部分省份仍然处于轻度失调状态。长期来看，社会保障与经济发展两大系统的失调，不利于经济的持续、稳定发展。通过分析中国社会保障与经济发展水平的空间格局以及两者的演变关系，本研究为各省份认识自身发展的客观规律，因地制宜地推动社会保障与经济协调发展提供了有益的启示，但本研究对社会保障与经济发展关系形成的机理尚未进行分析，还有待更加深入的研究。

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第14篇

关键词：经济发展水平；交通优势度；耦合关系；福建省

中图分类号：F49 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）23-0038-04

引言

一个地区具有良好的交通运输条件可以决定整个区域的经济发展的稳定性、交通运输方式或运输干线的枢纽度及密集度，方便了整个地区与外界的经济贸易交流。交通基础的建设促进区域经济增长，交通网络可达性的提高将对区域发展产生直接经济效益，因此，研究交通与区域经济之间的协调关系对于社会经济发展具有重要意义。

在交通基础设施与区域经济发展关系的实证研究方面，国外学者对交通网络构建与区域经济发展的关系研究取得不少成果。Aschauer运用新古典经济增长模型进行计量分析，认为交通基础设施对经济增长有重要作用[1]。Gutierrez和Gonzalez以高速铁路为例，研究了穿越欧洲大陆的高速铁路网的兴建对欧洲各大城市间交通通达性变化所带来的影响[2]。Linneker和Spence 研究了伦敦M25环形公路引起的通达性变化，结果表明，M25环形公路对大伦敦区域的经济发展具有积极促进作用[3]。关于交通与经济发展的相互关系，国内学者也做了相关研究。金凤君等对铁路客运提速的空间经济效果进行了评价[4]；麻清源使用节点连通性和可达性指标评价了甘肃交通网络与区域发展的内在关系[5]；吴威等探讨了过江通道建设对南通社会经济的促进作用以及挑战和威胁[6]；刘海隆等采用柯布道格拉斯生产函数结合GIS方法分析了交通可达性在区域经济发展中对投资绩效的影响并模拟了交通可达性在经济发展中的作用[7]；王伯礼等将投入产出分析与ESDA方法相结合，对1997―2008 年新疆公路交通基础设施建设对经济增长的贡献进行了分析[8]。

综合以往研究可以看出，研究内容上，目前关于交通与区域经济发展的研究较多集中在具体交通方式或某条线路与经济的关系研究；研究尺度上，多集中于国家与城市内部两个层面，从中观尺度整体上考虑综合交通运输体系的区域效应的研究并不多见。基于此，本文以福建省67个县级行政区为研究单元，通过构建交通优势度与经济发展水平评价体系，对福建省交通优势度与区域经济发展空间格局特征进行了分析，进而采用耦合协调度模型对福建省交通优势度与区域经济发展的协调发展空间格局进行了分析。

一、研究方法与数据来源

（一）研究方法

1.交通优势度测度方法

交通优势度是评价区域交通优势高低的一个集成性指标，由区域交通设施网络规模（支撑能力）、干线的技术等级的影响程度（联系与集聚能力）和在宏观整体交通基础设施网络中该区域的通达性状态（区位优势）三方面集成计算交通优势度[9]。

2.区域经济发展水平评价方法

评价区域发展水平，目前有综合指标法和单指标法。为了更全面地客观反映区域经济发展整体水平，本文采用综合指标法，并基于指标的科学性、全面性以及数据的可获取性三方面的考虑，选取了人均出口贸易额（美元）、人均GDP（元）、城镇人均可支配收入（元）、城镇化率（%）、农民人均纯收入（元）、人均财政收入（元）、人均固定资产投资额（元）、在岗职工平均工资（元）、非农产业增加值占GDP比重（%）、人均实际利用外商投资额 （美元）等共10项经济指标。采用主成分分析与多目标综合加权方法[10]计算福建各县市经济发展水平。

3.耦合协调发展度模型

交通与经济两系统间存在相互依赖、相互制约、相互促进、协同发展的动态耦合关联机制，可称为交通―经济耦合协调系统[10]。借鉴容量耦合系数模型，构建交通优势度与区域经济发展水平间的耦合度函数，并在耦合模型基础上构造交通与经济协调度模型，以判断交通与经济的协调发展程度。

（二）研究区概况与数据来源

福建省地处台湾海峡西岸，是海峡西岸经济区的主要组成部分。近年来，铁路发展迅猛，逐步形成两纵两横铁路网络；公路建设持续推进，“三纵八横”高速公路网逐渐成型。全省土地面积为12.14万km2，山地丘陵占土地面积的89.95%，2014年总人口为3 804万，国内生产总值达24 055.76亿元，人均GDP达63 238元。

本研究以福建省为研究区域，县（市）为研究单元，包括67个行政单位（金门县除外，设区市市辖区视为一个单元）。公路、铁路等矢量化数据来自2014年公路、铁路交通地图，经ACRGIS数字化获得；机场、港口、城市等分类及分布来自中国交通网、港口网等网站，各项经济指标来源于《福建统计年鉴（2014）》以及2014年福建省各地市经济普查资料。

二、结果分析

（一）交通优势度空间格局

（1）交通设施网络密度空间特征。在全省 67个县市中有41个低于全省平均水平0.92公里/平方千米，占县市单元总量的61.2%，其中35.8%的县市的路网密度还不足0.7公里/平方千米。总体而言，全省交通密度明显分布不均，南部高于北部，自东南向西北地区递减，呈现块状分布，形成以漳州-厦门为中心的四级阶梯分布。全省绝大多数县市的路网密度还比较低，反映了交通对这些县市经济发展的支撑能力还很低。（2）交通干线影响度空间特征。在全省 67个县市中有40个低于全省平均水平3.15，占县市单元总量的59.7%，其中37.3%的县市路网密度还不足2.5。总体上，城市建成区交通干线影响度比较大，各县市交通干线影响度大致呈“井”字形分布，以福州、厦门-泉州这两片区域为中心，向南北两端县市递减，再向内陆县市继续降低，呈明显的圈层结构，东西向差异减小。（3）区位优势度空间特征。在全省 67个县市中有36个低于全省平均水平1.27，占县市单元总量的53.7%，其中41.8%的县市路网密度还不足1.0。总体上，全省区位优势分布空间差异大，自东向西依次递减，形成以福州-厦门为中心的4条带状区域差异，反映了各县市接受中心城市辐射带动作用的机会和潜力较小。（4）交通优势度空间特征。在全省 67个县市中有37个低于全省平均水平0.375，占县市单元总量的55.2%，其中49.3%的县市的路网密度还不足0.3。总体上，空间分布差异明显，东部沿海县市交通优势度较高，西部偏低，省内交通发展地区不平衡，形成明显的由沿海向内陆递减的4个块状的区域差异，全省仍存在大量交通不便的地区。

（二）区域经济发展空间格局

将各县市的4项主成分进行分析，计算综合成分得分，利用ArcGIS的自然断裂点法对其进行分类，制作得出表示2014年福建省各县市综合成分得分空间分布图（图2），表示其经济发展水平。

从总体格局上看，2014年福建省各县市经济发展水平呈现南高北低的趋势，高值区主要由东部沿海、各市区市辖市以及内陆部分县市组成，呈环状分布。全省经济发展水平变异系数为0.229，表明县域经济发展水平地域差异显著，其中高于县市平均水平0.260的县市28个，占县市总数的41.8%，最高的厦门市综合评价值达1.787，最低的政和县仅-0.615。从次级区域来看，闽东南地区的福鼎―福州―莆田―晋江―厦门―龙海沿海一带，以及内陆的龙岩、永安、沙县、建瓯等县市其经济发展水平较高。北部呈块状分布的蒲城、松溪、政和、屏南、古田、尤溪、闽清、永泰县等为低值区，西部、南部的武平、长汀、宁化、光泽、蒲城、诏安等县市经济发展水平也较低。

（三）县域交通优势度与区域经济耦合协调度

交通优势度与区域经济协调度空间格局：

通过对县域交通优势度和经济发展水平的耦合度和协调度测算发现，86%的县市耦合度都在0.8以上，78%以上县市耦合度指数在0.9以上，有30%的县市耦合度指数达0.99，反映了各县市交通与经济发展的相互作用强度较高。但交通与经济的协调度区域差异显著，总体来看，呈现以福州、厦门、漳州、泉州、龙岩五市为中心，向四周逐渐减小的空间格局，闽东南地区协调度较高，闽北、闽西等地偏低。最高的厦门市为0.96，最低的政和县低于0.1，相差悬殊。其中严重失调型的占比有14.9%，主要分布在福建省西部和北部的一些经济较为落后的地区，如南平地区的政和县和光泽县、三明地区的宁化县、清流县和建宁县、龙岩地区的武平县等，这些县市主要位于福建省经济发展较为落后的地区。中度失调型的占比达34.3%，包括宁德地区的屏南县和寿宁县以及南平地区的松溪县，分布在福建省北部，以及东部的仙游县、永泰县以及南部的诏安县等，其经济发展属于中等偏低型。中度协调型的占比达34.3%，主要分布在东部沿海地区和大多数设市区市辖市，大多是一些经济较为发达的县市，如武夷山市、安溪县、福安市等。高度协调型的占比达16.4%，主要为地级市市区，在空间上呈点状分散分布，其中仅厦门市、石狮市、晋江市、泉州市协调度大于0.8，说明全省各县市交通与经济的协调度指数并不高，且县市间差异较为显著。

三、结论与讨论

本文以福建省为实例，以县域为基本单元，运用GIS空间分析技术，采用多指标，从多角度系统度量了交通网络的地域空间特征以及经济发展的总体水平，并对其耦合协调度进行测算，揭示交通优势度与区域经济发展空间格局的内在联系，主要得到以下研究结论。

1.交通发展空间格局。福建省各县市交通干线影响度呈“井”字形分布，中部凹陷，受铁路、公路布局影响大，城市建成区分布密集，交通干线影响度大。交通设施网络密度分布不均，东南部地区较高，而西部地区普遍偏低。区位优势度分布空间差异大，东部靠近厦门、福州等地区，优势度高，西部、北部地区普遍偏低。交通优势度区域差异明显，省内交通发展地区不平衡，仍存在大量交通不便的地区，总体上东部沿海地区交通优势度较高，西部偏低，呈明显的圈层结构，从沿海中部到内陆及南北两端地区的优势度减小。

2.区域经济空间格局。总体上，福建省区域经济发展差异较大，呈现南高北低、东高西低的趋势。高值区主要由东部沿海各市区市辖市以及内陆部分县市组成，呈环状分布；其余大多数地区经济实力仍然较弱，全省还有较大区域范围处于经济发展边缘区和不发达地区。次级区域上，受经济发展基础、资源禀赋、经济地理区位、产业结构等多种因素的影响，福建省县域经济差异主要体现在东部资源县高于山区农业县，沿海城市群地区高于内陆地区县市，中心城市经济发展水平相对较高但对县域经济的辐射带动作用还有待提升。

3.区域交通优势度与经济耦合协调度。各县市交通与经济耦合作用强度较高，但协调发展度有待提高，多数地区还处于中度协调或良好协调发展状态，高度协调的地区较少，交通仍然是制约其经济发展的重要因素之一。因此，福建省应该分区制定发展战略，东部地区考虑如何在现有的交通优势条件下加快促进各县市经济的快速发展这是实现其交通与经济协调发展的关键；而西部地区还应大力发展交通，以促进经济发展。

4.本文通过构建交通优势度与经济发展水平评价体系，对福建省交通优势度与区域经济发展空间格局特征进行了分析，进而采用耦合协调度模型对福建省交通优势度与区域经济发展的协调发展空间格局进行了分析。但是限于篇幅，本文仅选择2014年一年的数据为例讨论县域交通优势度与区域经济发展水平的相互关系，而忽视从长时间维度上分析交通与经济发展间的时空演变关系；仅通过统计分析得出交通优势度与经济发展的相关关系，但是对于交通与经济之间相互作用机理探讨不够深入。这些问题有待进一步探讨。

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第15篇

关键词：能源强度；区域差异；影响因素；实证分析

中图分类号：F25文献标识码：A文章编号：1672-3198（2008）12-0053-03

1 引言

根据能源强度的大小对各地区进行划分，然后在对我国能源强度区域差异的影响因素进行定性分析的基础上，采用2006年的各地区的截面数据进行实证分析，找出影响能源强度区域差异的因素，为因地制宜制定降低能源强度的政策提供依据。

2 能源强度区域划分

根绝2007年《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》的数据，整理计算得出我国30个省市（除外）能源强度，各地区能源强度大小见表1：

为了更直观的看出各地区的能源强度的差异，我们用给出了30个省市自治区能源强度变化曲线图（图1）。

图1 各地区能源强度比较

全国能源强度的平均水平为1.564，我们根据能源强度的高低，对各地区进行区域划分，划分标准为：低于1的称为低能耗区域，1－1.564之间的称为中能耗区域，高于1.564的称为高能耗区域。具体情况如下：

低能耗区域：北京、广东、浙江、上海、海南、江苏、福建和江西共8个省市；

中能耗区域：天津、广西、安徽、山东、河南、湖南、陕西、重庆、黑龙江、湖北、四川和吉林共12个省市区；

高能耗区域：云南、辽宁、河北、新疆、甘肃、内蒙古、山西、青海、贵州和宁夏共10个省市区。

从能源强度划分的区域来看，低能耗地区主要集中在经济发达的东部沿海地区；中能耗地区主要集中于我国中部地区；高能耗区主要集中与我国西部地区。 能源强度的总体趋势表明，随着地区经济发展水平的提高，能源消费强度呈下降趋势。上海、北京、广东三市人均收入水平位居全国前列，其能源消费强度远低于全国平均水平；人均地区生产总值较高的广东、江苏、浙江等省的能源消费强度也处于相对较低群组；人均收入水平处于较低群组的贵州、青海、宁夏等地区，其能源消费强度处于较高群组。这一结论与韩亚芬等人研究结论吻合。但与此同时，我们注意到，人均地区生产总值相近的地区之间，在能源消费强度上存在显著的差异，例如宁夏（10239元/人）的能源消费强度是海南（10871元/人）的4.56倍、辽宁（18939元/人）是福建（18646元/人）的1.91倍。因此，还需要进一步讨论能源强度与地区经济结构、能源消费结构等等之间的相互关系。

3 能源强度区域差异的影响因素定性分析

未来20年是中国工业化发展的关键时期，全面建设小康社会的发展目标也将使地区经济发展跃上新的台阶。随着地区经济发展水平的提高，能源消费强度是否会降低？经济结构转换对地区能源消费强度的作用方向如何等等，对这些问题的回答将有助于制定全国的能源发展战略。

3.1 经济发展水平

由前面对能源经济区域的划分我们可以看出来，经济发展水平与地区能源强度呈现出负相关的关系，经济发展水平的提高，能源轻度呈下降的趋势。沿海地区的市场化进程起步比较早，经济发展速度一直较快。而原有的一些老工业基地和中西部的一些省区，由于产业结构老化，市场建立较迟，因而经济增长速度低于东部沿海诸省。改革开放以来，尽管各地区GDP均以较快的速度增长，但它们之间的差距却在持续扩大。经济发展水平的差异导致了能源消费总量的差异，能源强度的差异就显现出来了。

3.2 产业结构

理论和实践证明，产业结构是影响能源消费的基本因素和长期因素。经济活动（GDP）可以分解为产业增加值之和，因此能源强度可以看成是各个产业源强度的加权平均，如式（1）

EI=EGDP=∑ni=1XiGDP*EIi

（1）

EIi是商品或服务i的能源强度，Xi表示产业i的增加值。式（1）表明若产业i的能源强度高于总能源强度，则产业i所占比重的增加将导致总能源强的上升，即如果能耗水平高的产业或行业比重大，则整个国民经济的能源消量就会提高。不同产业的能源强度是不同的，第三产业附加值较高，尤其是一些新技为基础的高科技产业，能源消费较低，能源强度较小，因此增加第三产业在民经济中的比重将降低能源强度。工业部门的能源消费较高，其能源消费量占中国能源消费总量的70%，在工业内部，重工业企业单位增加值的能源消费远高于轻纺工业，是中国能源消费的最大户。

3.3 投资水平

2002年以来，中国能源消费总量迅速增长，一个主要原因是投资增长过快。2002－2006年，全社会固定资产投资分别增长16.9%、27.7%、26.6%、26%和24%，年均增长24.24%，增长速度为1995年以来的最高水平。投资的高速增长拉动了对高耗能产品的需求，导致钢铁、水泥、电解铝、石化等高耗能产业迅速扩张，高耗能产业的过度发展不仅仅造成电力消费增长加快，而且使中国的煤炭消费增长也全面加速。2002－2006年成品钢材产量年均增长29.2%，水泥产量年均增长14.1%。这些产业的单位产出能耗过高，加剧了中国单位GDP能耗的升高。近年来，工业化的演进和服务业的发展带动了中国的城市化程度的提高，城市化的发展要求增加住房和城市基础设施的投入力度，也促进了高耗能产业的扩张。各地区的投资水平及城市化进程的差异也是造成了地区能源消费总量有很大的差异。

3.4 能源消费结构

能源消费结构的变化影响能源强度。目前我国的能源种类主要有煤炭、石油、天然气、水电、核电和风电等，各种能源的利用效率和对环境的污染程度都不一样。煤炭在中国的能源消费结构中一直居主导地位，以煤为主的能源结构不仅造成严重的环境污染，而且煤炭的利用效率也远远低于油气和电能，同时资源的开发和供应也成为严重的瓶颈。电能是清洁、高效的二次能源，是最理想的能源种类。我国地区间资源禀赋差异很大，能源消费结构差异也很大，这也是导致了我国能源强度差异的重要因素之一。

4 实证分析

4.1 变量选取及样本数据的来源

基于以上定性分析的基础上，我们选择了经济发展水平、产业结构、投资水平、重工业比重和能源消费结构作为自变量，能源强度作为因变量。具体的变量定义见表2。

对上述变量进行多元回归，建立的回归方程如下：

lnEI=β0+β1lnX1+β2lnX2+β3lnX3+β4lnX4+β5lnX5+ε

（2）

模型中，β0是常数项，β1-β5是回归系数，其意义是：当自变量每变动一个单位时所引起的因变量的该变量，ε是随机误差项。

4.2 回归分析过程及结果

采用样本数据采用最小二乘法估算回归系数，以t统计量检验回归系数的显著性，以F统计量检验模型的显著性，以R2检验模型的拟合精度，以VIF（方差膨胀因子）检验多重共线性。用spss13.0进行数据处理，得出的结果如下表3。

在回归过中，模型的拟合优度R2=0.704，F=11.421，Sig.=0.000a，说明模型通过了显著行检验，且模型显著效果比较好。从tolerance和VIF我们可以看出，模型不存在多重共线性问题。除LnX1和LnX5外，其他变量的系数都没有通过显著性检验，说明它们对因变量没有影响。因此，我们得到的非标准化回归模型如下：

由模型我们可以得出，能源强度与地区经济发展水平呈负相关关系，说明地区经济发展水平越高，能源强度会越低，这与我们划分的能源区域相符合。能源消费结构与能源强度呈正相关关系，即煤炭消费总量占能源总消费量的比重越高，能源强度就越大。而且将两个变量的系数的绝对值进行对比得出能源消费结构对地区能源差异的影响比经济发展水平对其影响要大。产业结构、投资水平和重工业比重对能源强度地区差异没有多大的影响。

5 结论与建议

本文首先选取了2006年各地区的统计数据对能源强度进行区域划分，通过划分的结果我们可以看出，我国能源强度区域差异很大，且具有一定的规律：低能耗地区主要集中在经济发达的东部沿海地区，中能耗地区主要集中于我国中部地区，高能耗区主要集中与我国西部地区。为了进一步分析能源强度区域差异的原因，我们选取相关变量对能源强度做多元回归分析，我们得出了主要影响因素是地区经济发展水平和能源消费结构。地区经济发展水平与能源强度呈负相关关系，煤炭消费总量占能源总消费量的比重与能源强度呈正相关的关系。

根据以上分析，我们提出了降低能源强度，缩小我国能源能强度区域差异的几点建议。

第一，增强人们节能减排的意识，从我做起，从小事做起，全社会投入到节能减排的行动中，以缓解日趋严重的能源资源紧缺和环境污染的压力。减低能源强度，即减低单位GDP的能耗，需要我们整个社会的努力，作为个人，应该树立从我做起，节约能源的观念，在现实生活中形成良好的节能习惯；作为企业，应该在生产前做好用能规划，在生产过程中要使得每一种能源发挥其最大的效用，在生产之后要对没有使用完全的能源进行回收利用；作为科研单位，应该尽快设计出新设备，新技术和新方法以开发清洁能源，提高能源的使用效率。

第二，针对各地区间能源强度的差异，我们要从根本抓起，从其影响因素着手，制定出具体的方针。经济发展水平的地域差异性，要求我国能源战略的推进与实施必须制定相应的地区政策。加强能源消费与能源开发的区域利益协调机制。对于能源禀赋条件好、人均收入水平低中西部地区，建议中央加大对相关地区的财政转移支付力度，避免这些地区依靠高能耗来换取经济总量的增长。能源消费结构的地域差异性，要求我们依据各地区的能源禀赋调整能源的消费结构，利用污染小的能源代替煤炭，如电能，油气等。对于煤炭消费量占能源消费总量比例较大的地区，国家应给予其科研投入，促进其开发清洁能源。

第三，国家的节能目标应在有效的制度约束下展开，关键是政府绩效考核指标的转变。摒弃用经济增长总量、增长速度等经济考核指标组成的传统绩效考核体系，把资源环境行政管理纳入政府部门不可或缺的责任。“节能减排”目标的落实必须与相关的体制环境和制度安排相协调和匹配，这样才可能真正落实为各级地方政府的自觉行动。

参考文献

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