区域经济发展水平精选(十四篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的14篇区域经济发展水平，期待它们能激发您的灵感。

篇1

1区域经济协调发展水平测度模型的构建

1.1测度指标体系

区域经济协调发展指标体系，是把能直接或间接地反映区域经济协调发展的目标、内容和要求等不同属性特征的单项指标按属性相同或相关原则、分级与分层原则组成的一个有序集合，这一指标的集合与集成应同时具备对区域经济协调发展现状的描述功能、结果评价功能和未来发展预警导向功能等多项功能，并且能直接或间接地反映区域经济协调发展的目标、内容和要求。为了科学地测度区域经济协调发展水平，正确地确定选择反映区域经济协调发展的指标体系非常重要。在选择指标时，一般要遵循科学性、可操作性、系统性、层次性、定量和定性分析相结合等原则。庄亚明等(2008)提出了从增长、依附与和谐三个维度评价区域经济协调发展水平。然而，其忽略了区域经济协调发展的竞争要素。因此，本文从增长（G）、依附（A）、竞争（C）与和谐（H）四个评价要素，在已有研究基础上构建了区域经济协调发展水平测度指标体系，如表1。由于增长主要体现为产出的增加，但也不能忽视现有对增长的研究，对“收入”等问题的关注，因此，在借鉴前人研究的基础上，选择如表1所示的指标体系以反映区域经济增长维度的总体特征。选择指标的过程中，进行了一些简化，力求使得入选的指标尽量精确地反映所需测量的经济事实，尽量保持指标间的独立性。依附维度主要反映区域与外界间的关系，主流方法是选取进出贸易额、FDI及其溢出效应等作为测度指标，但它们显然不能完全地反映区域主体在竞争中的整体情况，因为依附既包含资金技术的国际层面引进问题，也包含区域内扩散效应的问题。所以应加入资源、科技教育等方面的指标。竞争维度反映资源、制度、总量、质量等方面的优势，主要包括经济财政实力、产业竞争力、企业竞争力、人力及资本配套等构成要素。和谐维度包含的范围较为广泛，涉及到经济发展、社会和谐、可持续性等经济、社会、资源环境发展等诸方面的问题。

1.2基于ANP-ER的测度方法

在上述区域经济协调发展水平测度指标基础上，选择合适的测度方法就可对区域经济协调发展水平进行测度。本文选择基于ANP-ER的测度方法，其中利用网络层次方法（ANP）确定测度指标的权重，然后利用证据理论（ER）构建测度方法。因为，网络层次分析法在确定指标权重时充分考虑指标间相互关系，ER方法的优点之一是能有效集成定性指标和定量指标。

证据推理方法本质上是非线性集成方法，包括递归算法和解析算法两种。如果有L个指标，采用递归法需要迭代L-1次才能得到总的信度；如果采用解析法，只需要一步就可以完成证据融合过程，能大大简化模型及运算的复杂程度，提高证据融合的效率。但是，递归算法的思路和条理性等都优于解析算法。由于本文的计算量相对较大，为了简化计算过程，本文采用证据推理的解析算法进行证据融合。以评价对象al的证据合成过程为例，给出证据推理的解析算法过程。首先，将指标权重与初始信度融合，将初始信度转换为基本概率分配。具体过程如下：mn,i=mi(Hn)=wiβn,i(al)(i=1,2,...,L;n=1,2,...,N)（1）mH,i=mi(H)=1-∑n=1Nmn,i=1-wi∑n=1Nβn,i(al)(i=1,2,...,L)（2）mˉH,i=mˉi(H)=1-wi(i=1,...,L)（3）mH,i=mi(H)=wi(1-∑n=1Nβn,i(al))(i=1,...,L)（4）其中，mH,i=mˉH,i+mH,i，并且，∑i=1Lwi=1其次，通过以下的算法将L个指标的基本概率分配进行融合，得到集成后的基本概率分配：{Hn}:mn=kéêùú∏i=1L(mn,i+mˉH,i+mH,i)-∏i=1L(mˉH,i+mH,i)(n=1,...,N)（5）{H}:mH=kéêùú∏i=1L(mˉH,i+mH,i)-∏i=1LmˉH,i（6）{H}:mˉH=kéêùú∏i=1LmˉH,i（7）其中k=éêùú∑n=1N∏i=1L(mn,i+mˉH,i+mH,i)-(N-1)∏i=1L(mˉH,i+mH,i)-1（8）最后，将集成后的基本概率分配标准化，得到综合信度：{Hn}:βn=mn1-mˉH(n=1,...,N)（9）{H}:βH=mH1-mˉH（10）其中，βn和βH分别表示证据合成后的分配给等级Hn和识别框架H的综合信度。显然，集成后的综合信度仍然是分布式评估向量，可以记为S(y(al))={(Hn,βn(al)),n=1,...,N}（11）式（1）~（11）构成了完整的ER解析算法。与DS证据合成规则相比，ER算法至少有以下优点：考虑了指标的权重；将未知的信度分解为2部分，并且根据区别对待；能较好地融合冲突证据。假设0=u(H1)<u(H2)<u(H3)<u(H4)<u(H5)=1。经ER合成后，al的期望效用为u(S(y(al)))=∑n=1Nu(Hn)βn(al),l=1,...,M（12）如果βH(al)≠0，将βH(al)全部分配给H1（最低的等级），此时al的期望效用最小，为umin(S(y(al)))=(β1(al)+βH(al))u(H1)+∑n=2Nu(Hn)βn(al)(l=1,...,M)（13）如果βH(al)全部分配给HN（最高的等级），此时，al的期望效用最大，为umax(S(y(al)))=∑n=1N-1u(Hn)βn(al)+(βN(al)+βH(al))u(HN)l=1,...,M（14）uaver(S(y(al)))=(umin(S(y(al)))+umax(S(y(al))))/2（15）平均期望效用uaver(S(y(al)))即为al的综合发展水平。根据离差系数最小化协调度模型（汤玲等，2010），m个维度间的协调度为：ct=è÷÷1C2m∑i≠juitujtè÷÷∑i=1muitm2k（16）其中，ct为协调度，ct越大，则维度间越协调；k为调节系数（k2）；uit为t时期维度i的综合发展水平（期望效用），即为ER计算的结果，i=1,2,3,4。将度量维度间协调发展水平高低的定量指标称之为协调发展度或协调发展系数，用Dt表示。则t时期维度间的协调发展度为：Dt=ctTt，Tt=∑i=1mαiuit，（17）其中，αi为各维度的权重，本文中取αi=1/m，i=1,2,...,m。

2实证分析

2.1样本与数据

本文实证分析的对象是宁波市五县市，即余姚市、慈溪市、奉化市、宁海县与象山县。实证的数据中定量指标来源于2003~2010年《宁波统计年鉴》，而定性指标的数据来源于对宁波市的五个县市的问卷调查。

2.2实证分析结果

以2002~2009年间宁波市五县市经济协调发展的增长、依附、竞争以及和谐维度间的平均协调度为数据支撑，对这五县市进行横向对比，找出差距。首先，基于网络层次分析方法，利用super-decision软件计算出区域经济协调发展测度指标的权重，计算出的权重见表1。然后，利用上述测度方法的算法可以计算出2002~2009年间，宁市五个县市的G-A、G-C、G-H、A-C、A-H、C-H、G-A-C、G-A-H、G-C-H、A-C-H以及G-A-C-H的平均协调度及其变化趋势，相关结果如表2所示。由表2可知，2002~2009年，慈溪、余姚两个县级市G、A、C、H，无论是任意两个维度、三个维度还是四个维度间的平均协调发展度均高于奉化市、宁海县和象山县。平均而言，慈溪在宁波五个县市中经济发展结构间的协调度最高，协调性相对最好，为“中级协调发展”；余姚的经济发展结构间的协调性次之，基本上均为“中级协调发展”；宁海县经济发展结构间的协调性排第三，其G-C、A-C、C-H间的协调度要低于其他维度间的协调度，表现为“勉强协调发展”，其余维度间为“中级协调发展”；奉化市、象山县区域经济发展结构间的协调度普遍较低，大部分维度间为“勉强协调发展”。总体来讲，宁波五县市经济发展的G、A、C、H间的协调性有待进一步提高，即便是经济发展平较高的余姚市和慈溪市，经济发展的G、A、C、H维度间也仅仅是“中等协调发展”。奉化市和象山县经济发展的G、A、C、H维度间基本上属于“勉强协调发展”。

篇2

关键词：制度效率 行政效率 区域经济发展水平 差距

引言

改革开放以来，由于优惠政策的倾斜，东南沿海地区集聚了大部分优质生产要素，珠三角、长三角以及环渤海区域一跃成为无可非议的“增加极”。但是，随着优惠政策的逐渐取消以及向欠发达地区的转移，我国区域经济不平衡发展态势并没有得到缓解。近几年，虽然很多欠发达省份的人均经济总量增长速度较快，但是就绝对数量来说仍然与发达省份存在巨大落差，各种优质生产要素仍然趋向或活跃在经济发达区域。很明显，目前吸引要素集中的因子已经从优惠政策等外生变量转化为制度效率等内生变量。这种制度效率因子在发达区域三十几年的发展过程中已经内化为一种全社会的行为“习惯”，它能够有效减少各种行为之间的摩擦和内耗，成为吸引优质要素和决定经济发展态势的关键。

本文将利用2011年我国31个省区市的面板数据，来比较各地区在制度效率方面的差异，并据此与各地的经济发展水平作多元回归分析，探讨制度效率各因子与区域经济发展水平之间的影响方向和相关系数，总结分析欠发达地区制度效率低下的表现和根源，并提出相应的结论和政策建议。

文献综述

（一）制度与制度效率

Williamson（1975）等人提出了新制度经济学，该理论的核心是探讨“为什么正交易费用的存在使得在构建经济模型时必须将制度视为内生变量”。继科斯提出“交易成本”理论之后，诺思提出制度安排并不仅仅是为了降低交易费用，而且还有助于降低发展中国家和地区的转型费用（North and Wallis，1994）。至于制度经济学如何应用于中国实践，从上世纪90年代初，我国很多学者就给予了极大关注。如探讨我国改革开放制度变迁的方式和弊端以及向市场化过渡的三个阶段（杨瑞龙，1993）；制度变迁与中国经济改革的关系（杨友才，2010）等。

关于制度效率的分析，诺思最早建立了实证模型，依据交易成本不同来判断制度效率高低。并且，他认为，交易成本是不断增加的，但是交易费用和制度效率并不一定就存在着非常严格的负相关关系，在某些情况下存在特殊性。其后，韦森（2001）把制度看作是“约束机制”和“激励机制”的结合，并据此将制度效率定义为“制度安排本身产生的激励所引致的经济增长”。

国内一些学者往往借用经济学中常见的成本——收益分析法，将制度的运作看作是一种产品，通过衡量其成本和收益的高低来判断制度效率。如林毅夫（1994）认为，在交易成本相同的情况下，能提供较多服务的制度更有效率。袁庆明（2002）也提到，制度成本包括制度变革过程中的界定、设计、组织等成本和制度运行过程中的组织、维持、实施等费用；制度收益则指制度降低交易成本、减少外部性和不确定性的程度。

（二）制度效率与区域经济发展水平差异

目前，随着我国经济一体化程度持续加深、交通成本急速下降、要素流动性不断加大、技术低成本快速扩散、政策普惠化明显、政治经济体制改革日益深化，区域之间经济发展差异的根源已经从资源禀赋、区位要素、优惠政策、技术差异等外生变量中陆续抽离并趋于收敛，而应归结于某种在长期发展过程中逐渐凝结于内部化的因子，其核心就是制度效率的高低。完善的、低运行成本的制度可以提高整个社会运行效率，降低交易成本，增加绩效。如果制度缺失、不完善或者自身运行效率太低，会导致社会成员之间的互动过于繁琐，货币成本和时间成本太高，人们为了自身利益最大化而陷入无休止的争斗之中，整个区域陷入低效率运行状态，势必会阻碍经济发展。

笔者认为，区域制度效率主要体现在两个方面：政府的行政效率、政府提供制度的效率。首先，政府的行政效率。规范的、有效率的政府是推动社会降低运行成本，进入良性循环的必要条件。对于这一点，新加坡等国的政府调控模式和管理方式已经给出了很好的示范和验证。其次，政府所供给的制度效率。如果政府所制定的规则能够有效降低交易成本，减少不确定性和风险，为人们之间的合作提供保障，有效保护产权，为经济主体提供激励与约束机制，促进经济发展以及社会进步，那么制度就是有效率的。两者的关系在于，只要前者是有效率的，并且有着不断改善的内在驱动力，那么就会通过政府不断地试错、纠错，以及积极调整，最终会保证供给制度的高效性。如果前者就是低效的，那么也意味着自身并不具备改善供给效率的能力。同时政府所供给的制度效率反过来会影响到其行政效率。

欠发达区域低制度效率的表现

制度效率已经成为区域经济发展差异和未来发展潜力的决定性因素。制度的低效率导致对生产要素使用的低效率，使得优质要素流出，区域竞争力降低。制度效率作用于区域经济发展主要体现在两个方面：发展成本低，社会风险低。很多欠发达区域的经济发展从一开始就面临多种约束，如知识存量约束、技术约束、意识形态约束、权利约束等，这些约束共同影响了其制度竞争力和制度效率的提高。在现有的制度框架下，社会运行模式会保持一定的延续性，低效率的制度会得到保留而有效率的制度得不到实施，即传统的社会制度运行模式还存在着较大惯性，政府和市场之间的界限模糊甚至错位，既得利益群体所主导的格局导致制度运行的路径依赖严重，具体表现为：

（一）政府对企业的直接干预及暗箱操作

目前仍然存在众多的政府主管部门通过项目审批、能源、运输和重要物资的分配与人事任命对企业进行直接或间接干预。这些都会造成企业过多的寻租活动，带来社会资源的严重浪费和企业运行效率的低下。除此之外，暗箱操作现象大量存在，各种行为不能公开透明，绩效无法量化。无论是在微观的企事业单位内部还是在宏观的城市管理层面，各项事务都较难规范化、制度化、量化处理，信息闭塞，缺乏民主和监督，不能对经济行为形成良好的激励。

（二）各部门行政效率极低

和珠江三角洲等发达区域相比，欠发达省份非常明显的差别在于行政办事效率极其低下。国际上将政府从业人员人数占地区总人数的比重在1%～3%作为判断政府机构是否精干和高效的重要标准。但是这一指标在我国很多地区达到5%，甚至10%。很多落后地区多次表面上试图努力，但始终摆脱不了政府机构“精简——膨胀——再精简——再膨胀“的怪圈。除此之外，行政管理费用占财政支出的比例过高，大量的财政收入用于公车、接待、考察等个人消费，以及向下的设租和向上的寻租上。同时，行政手续复杂、程序繁琐也严重影响到企业和个人的经济效率和日常生活。

（三）民众的改革意识缺乏

很多欠发达地区的民众长期陷于这种低效制度，并已经习以为常、思维僵化，甚至没意识到自身的某些行为会继续助长这种情况恶化。比如说，大部分东北地区的民众一旦涉及到办理与政府公共服务相关的业务时，第一个想法就是寻求相关政府部门熟人的帮助，这种“人情思维”在欠发达地区普遍存在。在这种氛围下，社会各部门各行业的工作人员都严重缺乏服务意识和市场化意识，普遍的人为设置关卡和障碍，造成全社会成员彼此成本和精力的内耗。

假说和验证

制度效率体现在制度安排对于区域人均财富的影响上，本文仅试图以几个简单的指标对该问题进行验证。

本文假设：第一，各省区的制度效率与各省区的经济发展水平之间具有正相关关系；第二，政府消费水平与制度效率水平正相关。因为政府消费指政府为社会提供公共服务的支出和政府免费或以较低价格向居民提供的消费货物和服务所承担的净支出。第三，政府工作人员占职工人数的比例与制度效率负相关。第四，地方财政支出和地方财政收入之比与制度效率负相关。第五，行政管理费用占地方财政支出的比例与制度效率负相关。

本文以全国31个省市区的面板数据为基础，其数据全部来自于《中国统计年鉴2012》。其次，以各省份的人均GDP（RG）表示该地区现阶段经济发展水平高低。其次，从数据的可考核性、可操作性、易得性角度出发，本文选用了四个指标表示该地区制度效率的高低，分别是：各省政府消费支出占最终消费支出的比例（ZX）、政府行政人员占职工人数的比例（ZR）、地方财政支出和地方财政收入的比例（ZC）、行政管理费用占地方财政支出的比例（ZG）。

由于以上五个指标测度单位不同，根据需要，对原始值采用阀值法进行无量纲化处理。公式如下：

Ii=（Xi-Xmin）/（Xmax-Xmin）

其中，Ii 为每列第i个指标无量纲化处理后的值，Xi为每列指标的原始值，Xmax、Xmin分别为参加比较的同列指标中的最大原始值和最小原始值。处理后得到的数据见表1。

根据已经选定的指标体系，利用SPSS17.0统计软件，进行线性回归分析，以RG为因变量，ZG、ZX、 ZC、ZR为自变量，根据系数表中的回归系数，可以得到如下回归方程：

RG=0.797+0.602ZX-0.365ZR

-0.717ZC-0.540ZG

首先，ZX的系数为正，说明ZX和RG正相关；ZR、ZC、ZG的符号为负，这说明这三者和RG负相关。其次，回归方程检验：F=39.432，在F值分布表中，F0.05（4，26）=2.74，小于F值39.432，这说明了a=0.05的水平下，回归方程是有显著意义的。复相关系数R=0.932，表明方程的总体相关性很高。根据F=t2计算出的各指标的F值见表2。

F0.05（1，26）=4.22，上表中只有ZR的F值小于4.22，说明变量ZR对RG没有显著影响，其他变量都有显著影响。

该总体方程以及ZX、ZC、ZG等变量都可以通过检验，说明ZX、ZC、ZG都对RG存在显著影响。ZX的系数为正，说明ZX和RG正相关，且影响系数为0.602，即ZX增加1%，RG会相应增加0.602%；ZC的系数为负，说明ZC和RG负相关，且影响系数为0.717，即ZC下降1%，RG会相应增加0.717%；ZG的系数为负， ZG和RG负相关，且影响系数为0.540，ZG下降1%，RG会相应增加0.540%。

结论及其政策含义

综上所述，可以看出，各省政府消费支出占最终消费支出的比例、政府行政人员占职工人数的比例、地方财政支出和地方财政收入的比例、行政管理费用占地方财政支出的比例都是决定制度效率的因子，进而都会影响各地区经济发展水平高低。其中，除了政府行政人员占总职工人数的比例之外，各指标与制度效率都有严格的正或负相关关系，政府行政人员占总职工人数的比例与制度效率并不是严格的负相关关系。因为政府行政人员的比例并不是越低越好，因为比例过低即人员严重缺乏的话反而不能为民众提供更全面更便捷的公共服务，应该维持在一个合理的比例范围。

高效率的制度是有效减少发展中的不确定性以及降低社会运行成本，实现区域经济增长的关键。但是，在区域发展过程中，低效率的制度并不必然被高效率的制度所取代。欠发达地区的低效率运行仍然顽固根植于其体制内部，说明对低效率制度的改革异常艰难。提高制度效率的途径主要有：

（一）地方政府权力限定

政府的根本职能是为企业的生产经营与市场的有序运行提供全方位的服务，实现政府宏观发展目标与企业微观决策行为的有机藕合。政府行为的选择应谨慎，明确权力界限，权力过大或过小都不能确保社会经济的正常运转。首先，必须对地方政府的权力予以适当约束，树立正确的思维方式和价值取向，才能保证制度安排不偏离效率的轨道。其次，妥善处理政府和市场的关系，逐渐清晰两者的边界，同时也要适当为民间的制度创新提供空间。政府应通过各种制度改革致力于提高民众的利益，而不是利用权力在现有的资源分配内与民争利，从而导致出现制度悖论。

（二）克服制度惯性和路径依赖

制度改革具有明显的路径依赖特性，一种制度是否高效都会长期存在并影响其后的制度安排。发达地区往往是沿着良性循环的轨道，资本流动性增强，交易成本降低，社会风险分散，制度效率较高。而欠发达区域则往往沿着效率低下的路径下滑，甚至被锁定在某种状态下难以自拔。当落后区域固执于一个制度框架时，则无法摆脱其所限定的政府职能、意识形态、市场化程度、产权结构等制度因子的影响，改革与创新只能在有限的范围内和范式下进行。只有打破这种制度惯性，勇于承担转变所需要的成本和阵痛，实质性的制度效率提高才有可能。

（三）社会提供可置信的承诺

诺斯（1994）写道：“一个社会可得的技术潜力之所以不能实现，在于其游戏规则所暗含的激励结构未能有效地促进生产性努力”。在所有的制度安排中，最核心的就是界定良好的产权制度、强有力的法治制度、高度的契约精神和诚信意识。这些都能保证社会可以提供可置信的承诺，帮助经济主体建立合理明确的交易预期，减少不确定性和风险，降低交易费用，把阻碍市场各经济主体之间安全交易的摩擦系数降至最低，建立起与高效率制度相适应的社会信用结构和体系。

（四）提高政府行政效率

政府的制度效率改革包括两部分，作为制度的重要供给者所提供的制度产品的效率提高，以及政府自身的行政效率提高。欠发达区域政府行政效率极低是导致较高社会摩擦和内耗的重要原因。首先，应推进行政方式改革，提高政府效能，加强服务意识，全面推行政务公开。二是推进行政审批制度改革，减少审批环节和繁琐的行政干预，降低民众的社会活动成本。三是改善行政执法，推进行政执法规范化，减少人为因素的大量干预。最后需要改变对外排斥的区域内部保护方式，加强区域之间的合作与资源共享。

（五）制度系统优化

单独在某一领域或行业内的制度改革并不足以对区域经济发展产生实质性影响，需要的是各领域范围的制度改革相互协调配套及结构合理，提升制度系统的有序性和整体功能，力争发挥制度的最佳绩效。避免出现彼此之间的“不适应”，甚至是冲突，否则制度系统的改革还会成为阻碍。除此之外，还要注重非正式制度的影响和匹配。非正式制度，如行为习惯、文化信仰、社会结构和组织都影响着价值观念和实施机制的发展，从而压制了制度改革的灵活性。因此，欲破解经济发展的制度效率瓶颈，制度整体领域内的种种完善和合理架构也非常重要。

参考文献：

1.Williamson，Oliver E. The Economics of Organization： The Transaction Cost Approach [J].The American Journal of Sociology.Vol.87.NO.3.Nov.1981.

2.埃里克·弗鲁博顿，鲁道夫·芮切特著姜建强，罗长远译.新制度经济学—一个交易费用分析范式[M].上海人民出版社，2006

3.杨瑞龙.论制度供给[J].经济研究，1993（8）

4.杨友才.制度变迁、路径依赖与经济增长：一个数理模型分析[J].制度经济学研究，2010（2）

5.韦森.社会制序的经济分析导论[M].上海三联书店，2001

6.林毅夫.关于制度变迁的经济学理论：诱致性变迁与强制性变迁.财产权利与制度变迁[M].上海人民出版社，1994

7.袁庆明.论制度的效率及其决定[J].江苏社会科学，2002（4）

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篇3

关键词：城镇化水平；区域经济；协调发展

城镇化是一场深刻的社会变革，其发展水平是一个国家经济发展进程的重要标志。随着我国经济的快速发展以及城镇化进程的加速推进，城镇化与区域经济之间的协调发展显得愈加重要。坚持区域经济的协调发展，加快推进城镇化，缩小城乡差距，实现社会经济持续健康发展已成为我国各级政府工作的重要着力点。河南省连续多年国民生产总值稳居全国前五，仅2015年上半年全省GDP为16736.55亿元，比2014年同期增长7.8%，增速高于全国平均水平0.8个百分点，然而河南省的城镇化水平却一直低于全国水平。以2014年为例，河南省全年国民生产总值以增速8.9%领先全国排名第五，但2014年城镇化率仅为45.2%，低于同期全国城镇化率54.77%水平的9.57个百分点，在全国31个省级行政区排名中仅高于甘肃云南贵州四省份排名，城镇化水平与区域经济发展不协调、城镇化水平滞后于经济发展水平已成为河南省持续健康发展的羁绊，也是未来河南省必须解决的重要问题。河南省区域经济发展与城镇化水平之间有何内在联系，对城镇化水平究竟有何具体的影响，到底该如何推进区域经济与城镇化协调发展是本文探讨的关键。在此基础上通过对河南省17个地级市的相关数据检验，对河南省城镇化与区域经济发展的实际情况进行实证研究，并探讨二者协调发展的关系。

一、城镇化与区域经济协调发展的理论基础

1、内涵

城镇化与区域经济协调发展是指在经济发展的不同阶段，城镇化与区域经济发展二者之间相互促进、和谐互动的关系。协调的本意为和谐融洽、友好互补，强调整体性、一致性、多系统或要素综合发展的过程。协调发展是系统内或系统间各要素通过长期磨合形成的各种良性互动关系，从而使得系统整体功能最优或效应最大化。区域经济协调归根到底是区域内各系统要素之间利益关系的相互和谐、融洽。城镇和区域经济是整个社会经济系统中的两个子系统，因此城镇化与区域经济发展之间也存在有协调发展的问题。区域内部各经济要素之间的协调以及各要素与城镇化体系的协调发展是保证城市经济繁荣、产业结构转型升级和城镇化质量提升的重要前提。

2、关系

城镇化与区域经济发展是一个包含了互促共进、互为因果关系的复杂动态过程。

（1）区域经济发展推动城镇化体系的形成和演变。城镇化水平的提升依赖于经济的发展，经济的发展带来区域内收入结构和消费结构的转变，收入、消费结构的变动引起了需求的变动和技术的革新，从而导致农业产值比重逐步下降，工业和服务业产值比重不断上升，使投入与产出开始由第一产业逐步向第二、三产业大规模的转移，产业结构的调整是工业化发展为城市的形成演变和城镇化的推进提供了充足的物资需求，资本和人口向城市的高度集聚、城市数量的增加和规模的扩大又促使城镇化水平稳步提升。区域经济的发展程度往往决定着城镇的规模大小和发展潜力，区域经济内部的各项分工也决定着城镇的基本经济活动和功能的形成与发挥，区域内的各项经济活动最终都要以城镇空间作为现实载体来得以运行。只有在区域社会经济的发展过程中，才能实现城镇的规模经济和集聚效应从而提升城镇化的水平和质量。

（2）城镇化促进区域经济发展。城镇化使人口和资本由原来的分散无序状态转变为集聚有序的状态，并能够通过内部结构调整优化，使原来粗放的资源密集型产业部门逐步向城市边缘地带转移，而技术密集型产业以及管理和控制职能开始向城市集中。一方面，城镇化引起的产业结构的合理配置以及产业区位的置换，为区域经济的发展注入新的资本、技术及劳动力资源，使区域经济持续稳定增长。另一方面，粗放型产业向城市边缘地带的转移又通过辐射带动作用促进新的经济活动中心的出现，使城市文化及生活方式向农村地区传播，为农村城镇化创造了发展空间，从而对整个区域经济区的全面发展产生深远影响。总之，城镇化与区域经济发展二者相辅相成，区域经济内部各要素从各方面影响着城镇化水平，城镇化水平的提高也促进区域经济的发展。

二、河南省城镇化水平与区域经济协调发展的实证分析

1、指标的选用和数据来源

明确了区域经济发展与城镇化的内在关系，接下来的问题是如何来确定区域经济发展对城镇化的具体影响。本文采用河南省17个地级市的数据作为整个区域发展的例证。根据对区域经济发展的基本特征和规律的理解，在遵循系统性、科学性、可获得性和可操作性等原则的基础上，结合河南省自身的特点，从实际情况出发，并借鉴大量已有的相关研究，从多个角度选取了反映河南省区域综合经济实力的7项具有较强代表性的指标进行定量分析，以展现河南省城镇化水平与区域经济发展的关系，解释当前区域经济发展对城镇化的具体影响。下面分析中所采用的反映区域经济协调发展水平的指标分别为X1人均地区生产总值、X2公共财政预算收入、X3人均工业增加值、X4第三产业占GDP的比重、X5城乡居民收入差距比、X6乡村非农产业人员就业比重、X7工业废气烟尘排放量。本研究会将上述7项反映河南省区域经济发展水平的指标和“Y城镇化率”这一显著体现城镇化水平的指标进行多元线性回归分析，建立城镇化率与各主要变量间的线性关系模型。

依据以上指标体系，以河南省17个地级市2014年底的各项相应指标数据为基础进行分析。数据资料来源于：2014―2015年《河南省统计年鉴》；2014年《中国城市统计年鉴》；2014年河南省各市国民经济和社会发展统计公报。数据计算整理如表1所示。

2、模型构建和参数计算

假定区域经济的各个影响因素与城镇化率Y的关系是线性的，则建立河南省城镇化水平与区域内经济发展水平的多元线性回归模型：

Y=？茁0+？茁1x1+？茁2x2+？茁3x3+？茁4x4+？茁5x5+？茁6x6+？茁7x7+？着

其中？茁0……？茁7为待定参数，？着为常数。

使用SPSS18.0进行线性多元回归分析，根据上面的数据，我们分别检查X1……X7这七个反映县域经济水平的指标与Y城镇化率的相关关系，检验结果见表2。样本的统计结果显示城镇化率Y与X1、X2、X3、X6均呈现显著正相关关系，与X4和X7呈正相关，但相关关系并不显著。Y与X5呈现显著的负相关关系。回归方程拟合优度检验见表3，判定系数R2=0.917，调整后的R2=0.853，复相关系数R=0.958，这说明模型的拟合度较好，模型中的相关变量能够解释城镇化率。回归模型表示如下：

Y=0.005X2+0.011X4-2.298X5+

0.312X6+（3.569E-5）X7+17.375

3、实证结果分析

（1）人均地区国民生产总值X1与工业增加值X3均与城镇化率Y呈显著正相关，但X1和X3并没有被写入回归方程中，这在一定程度上说明当前区域经济的发展对城镇化发展的拉动作用有限。主要有两个方面的原因：一是现阶段河南省经济特别是工业化的发展与城镇化发展并未实现有效结合、协调同步。河南省经济总量大，但人均水平低，整体经济实力较弱；工业化对城镇化的拉动作用有限，使城镇化水平严重滞后于经济发展水平。二是缺乏规模以上的大城市使得中心城市的增长极及辐射带动作用发挥受限，降低了对周边县域及农村地区经济的辐射带动作用。现阶段河南省18座中心城市中规模在100万人口以上的城市仅有5个，且从《中国中小城市绿皮书2015》公布的结果来看，河南省仅4县入围全国百强县榜单，而人口相似的山东有16县市入围。区域经济尤其是工业化的实力不足，减缓了河南省城镇化进程。

（2）第三产业对城镇化的带动作用没有发挥。通过第三产业的发展来加速推进城镇化，是一条大多数农村走向城镇化所必经的道路。相关性分析显示，河南省城镇化率与第三产业成正相关，但相关关系并不显著，第三产业占GDP的比重每增加1单位，会引起0.011个单位的城镇化率的增加，这在一定程度上说明当前河南省区域经济中第三产业对城镇化的带动力度并没有发挥出来，影响较弱。改革开放以来，河南省第三产业总体上呈现显著的上升态势，对推动国民经济的增长起到了积极的作用，但与第二产业相比，第三产业基础薄弱、发展较为缓慢，对经济增长尤其是对区域内城镇化水平提升的贡献率仍显不足。第三产业发展水平低、产业结构不合理不利于农村剩余劳动力的转移和就业结构的优化，也阻碍了河南省城镇化质量的提升。

（3）从回归方程可知，当其他变量都受到控制后，城乡收入差距比每增加1个百分点，城镇化率就会降低2.298个百分点。由此可见，城乡收入差距对城镇化起着显著的负向抑制作用。由于河南省人口基数大、农业生产效率低、现代工业基础薄弱且起步较晚等，城乡居民收入水平整体不高，全省城乡居民收入水平仍然在全国平均线以下。虽然近年来经济的增长使得人民生活水平得以显著改善和提升，但在人均收入较快增长的同时，城乡居民收入差距却在不断拉大，城乡二元经济结构的长期存在，不可避免地导致城乡经济发展的不平衡。农民收入基数低、城乡差异的经济政策以及区域经济发展不平衡使农村居民收入结构并没有发生根本性的改变，这在一定程度上阻碍了城乡间人口、资源的流动，抑制了城镇化速度的提升。

三、结论与对策

通过以上实证分析，可以发现区域内各项经济指标与城镇化有着密切的相关性，区域内代表经济发展水平的人均国民生产总值、人均工业增加值以及第三产业占GDP比重三项指标，并没有充分发挥其推动城镇化水平提升的潜力，而较大的城乡收入差距已成为河南省城镇化水平进程中的重大阻力。推动城镇化水平与区域经济各要素的协调发展，应成为未来河南省经济增长和城镇化进程中的一项迫切任务。

对此，本文建议从河南省实际出发因地制宜，加快工业化与城镇化的融合，实现区域经济与城镇化的协调发展。一是通过发展关联性主导产业，强化产业对省内各地级市经济的支撑，着力引导特色产业集聚，在各地级市原有工业基础上，进一步提高产业集中度和精深加工水平并加大产品科技含量提高产品附加值，同时注意工农业协调并举发展。二是要加快城镇第三产业的发展。促进市场发育，发挥其吸纳劳动就业、缩小城乡收入差距、调适产业结构和拓展城镇化发展空间的积极稳健作用，通过工业和第三产业的发展增强区域综合实力。三是在强化经济功能的同时，要致力于消除政策壁垒并加大对农村的财政支持和人力资源的培育力度，提升农村人口整体素质和就业能力，多予少取，从根本上为城乡收入差距的缩小、农村剩余劳动力向非农产业和城镇的有效转移创造条件，使农村劳动力真正融入城镇。

参考文献

[1] 徐春祥、韩召龙：新型城镇化与区域经济协调发展研究―以辽宁省为例[J].沈阳工业大学学报，2015（8）.

[2] 程开明：中国城市化与经济增长的协调度研究[J].商业经济与管理，2010（9）.

[3] 张英、周伟：黑龙江省城镇化与区域经济发展互动关系研究[J].哈尔滨商业大学学报，2008（3）.

[4] 黄庶冰：区域经济增长与城镇化协调发展的实证分析[J].商业时代，2014（20）.

[5] 李妍、薛俭：中国城镇化水平与经济增长区域差异性分析[J].城市问题，2015（1）.

[6] 林挺进、宣超等：中国新型城镇化发展报告[M].北京大学出版社，2015.

篇4

关键词：第三产业 区域差异 经济发展水平

一、第三产业的内涵

第三产业是指除第一产业（广义的农业）、第二产业（广义的工业）以外的其它各行业，它以服务产品的运动为轴心。在我国，第三产业具体包括如下行业：交通运输、仓储和邮政业；信息传输、计算机服务和软件业；批发和零售业；住宿和餐饮业；金融业；房地产业；租赁和商务服务业；科学研究、技术服务和地质勘探业；水利、环境和公共设施管理业；居民服务业和其他服务业；教育业；卫生、社会保障和社会福利业；文化、体育和娱乐业；公共管理和社会组织；国际组织等。

二、河南内部区域的划分

在本文的研究中，根据河南省自然条件和经济社会发展的综合特征，考虑到地理上的连片、经济社会发展的类似、生产力布局和区域分工的要求， 主要基于河南省中原城市群、豫北、豫西豫西南、黄淮四个经济区第三产业发展差异的研究。

（一）中原城市群

中原城市群以郑州为中心，包括洛阳、开封、新乡、焦作、许昌、平顶山、漯河、济源共9个省辖（管）市， 14个县级市， 33个县。区域土地面积5.87万平方公里，占河南省的35. 1%；2011年末总人口4235万人，占河南省的40.4%。该经济区位于河南省中部，各城市之间距离较近，距离中心城市郑州大都在100公里以内；区域内矿产资源丰富，煤炭、铁矿石、铝土矿、钼矿等储量居河南省前列，工业门类齐全，发展基础较好；公路、铁路交通便利，河南省90%以上的高等院校和一些具有国内一流水平的科研院所聚集此地，区位优势显著。

（二）豫北经济区

豫北经济区由安阳、鹤壁、濮阳3市组成，土地面积1. 39万平方公里，占河南省土地面积的8. 3%； 2011年末总人口为1114万人，占河南省总人口的10.6%。该经济区位于河南省北部，与山西省、河北省和山东省相邻，油气、煤炭资源比较丰富。

（三）豫西豫西南经济区

豫西豫西南经济区包括三门峡和南阳2市， 土地面积为3. 71万平方公里，占河南省土地面积的22. 3%； 2011年末总人口为1390万人，占河南省总人口的13.3%。该经济区位于河南省西部西南部，与山西省、陕西省和湖北省相邻，工业有一定基础，煤炭、有色金属资源比较丰富。

（四）黄淮经济区

黄淮经济区包括驻马店、商丘、周口和信阳4市，土地面积为5. 67万平方公里，占河南省土地面积的34.1%； 2011年末总人口为3749万人，占河南省总人口的35.7%。该经济区位于河南省东南部，与湖北省、安徽省和山东省相邻，以平原为主，河网密布，农业发展条件优越，但矿产资源比较匮乏。

三、河南省四大经济区域第三产业发展水平差异分析

河南省四大经济区域由于区域面积和人口数量有着巨大的差异，本文为了便于进行横向对比，以其第三产业人均生产总值作为参考指标，如图1所示。

图1 2007-2011年河南省四大经济区域第三产业人均生产总值

我们从图1中可以看到，中原城市群的第三产业人均生产总值基本上是黄淮经济区的3倍。说明黄淮经济区第三产业发展的速度要明显落后于中原城市群；相对黄淮经济区，豫北和豫西豫西南经济区第三产业发展趋于平稳，两者相差不大。

形成河南省第三产业发展区域差异的影响因素众多，与河南省各个区域的具体状况有密切的关系。总的来说，形成河南省不同地区第三产业发展不均衡的根本原因是各个区域所具备的推动第三产业发展动力的差异性，其中不同区域的经济发展水平是其中的主要因素之一。

四、第三产业的发展与经济发展水平的关系

第三产业的发展与经济发展水平互为因果关系。由于人均 GDP 综合反映了社会生产率、生产总量、消费者与生产者的比例、人口、收入水平以及整个国民经济发展水平等方面的总体状况，所以，人均 GDP 是衡量经济发展水平的最重要的指标。Fuchs （1980）研究结论得出第三产业就业比重和人均GDP 之间存在着显著并且稳定的正相关关系，第三产业就业比重随着人均GDP 的增加逐渐提高。我国的李江帆（2004）也曾对92个国家的进行了两者关系的实证分析，结果显示：第三产业在 GDP 中的比重与人均 GDP 之间存在着严格的正相关关系。笔者在对河南省各区域的第三产业进行对比分析后，也可以看出随着经济发展水平的提高，第三产业在经济总量的比重也将随之上升的这一规律。因为第三产业的发展离不开服务需求的提高，服务需求增大了，将拉动产业结构做出相应的变化。而人均 GDP 是影响服务需求的最重要的因素。当人均 GDP 迅速提高时，人们对服务产品的需求会逐渐大于对实物产品的需求。服务需求提高了，自然会刺激第三产业快速地发展。

（一）数据采集

根据河南省统计局《河南省统计年鉴》提供的统计数据整理和计算得表1，

表1 ：1992年—2011年河南省人均第三产业

增加值与人均GDP指标

（二）对人均GDP和人均第三产业增值进行相关分析

用SPSS软件对我省人均第三产业增加值与人均和GDP进行相关分析，得出关系如下表2、表3所示：

表2：

表3：

表3显示了人均第三产业增值和人均GDP之间的Pearson相关系数，1%的显著水平的双尾检验概率值，叉积离差阵和协方差阵。从表中可以看出，社会零售总额与居民收入之间的相关系数为0.998，双尾检验的概率值为0，小于1%，即相关程度是显著的，叉积离差值为3.541E8，协方差为1.863E7；因此可以说，河南省从1992年到2011年人均GDP、人均第三产为增值之间有着明显的线性关系。

笔者对2011年河南省四大经济区的的经济数据进行了分析，河南省四大经济区域中，中原城市群人均GDP是38140元，豫北经济区人均GDP是27950元，豫西豫西南经济区人均GDP是25987元，黄淮经济区人均GDP是17653元。四个经济区域中，人均GDP最高的中原城市群比人均GDP最低的黄淮经济区高二倍多，两者差距较大。同期中原城市群、豫北经济区、豫西豫西南经济区和黄淮经济区的第三产业人均生产总值分别为11488元、6411元、6186元和4030元，明显体现出河南省人均GDP 高的区域是第三产业较发达的区域，反之，则第三产业的发展相对落后。充分说明了河南省这四个区域的经济发展水平对第三产业发展的区域差异有着非常重要的影响。

河南省区域发展战略的制定忽略了不同区域经济发展水平的巨大差异造成了河南省第三产业区域发展战略具有很强的相似性。通过第三产业发展水平与经济发展水平的关系分析使我们更加明确河南省应该根据不同区域的经济发展水平制定相应的第三产业发展策略。

参考文献：

[1]河南统计局.河南统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，1991-2012.

[2]何薇.我国第三产业发展区域问题研究[D].重庆大学硕士学位论文，2007-05.

篇5

本文采用《丽水统计年鉴2012》的数据，运用主成分分析测度丽水市各地区经济发展潜力。研究表明，丽水市各地区的经济发展潜力存在明显的空间异质性：莲都区发展潜力最强；缙云县、青田县、龙泉市、松阳县、云和县、遂昌县为处于中间水平；松阳县、云和县、遂昌县庆元县、景宁县发展潜力较差。

【关键词】

主成分分析；经济发展潜力

丽水市是浙江省辖地级市，位于该省西南部、南邻福建，古称处州，始名于589年（隋文帝开皇九年），是浙西南的政治、经济、文化中心。全市总面积17298平方公里，常住人口211.70万，是浙江省面积最大而人口最稀少的地区。下辖莲都区及景宁畲族自治县、缙云、青田、遂昌、云和、庆元、松阳七县，代管县级龙泉市。

地区经济发展潜力能反映一个地区社会经济系统的发展水平，也是评价一个地区社会经济系统发展状况的重要指标。由于丽水市各地区经济规模、经济结构、经济发展质量、可持续发展等方面还存在着差异，对各地区经济综合实力进行客观评价，可以为丽水市今后经济又好又快发展提供决策依据。因此，本文首先以丽水市为基本空间单元收集区域发展影响因素，在此基础上通过主成分分析，提取并分析各主因子的空间分布状况，在此基础上进行以下处理主因子得分综合，得到区域空间发展潜力。

一、主成分分析法

主成分分析法是一种考察多个变量间相关性的多元统计方法，由皮尔逊首先提出并使用，之后经众多统计学家不懈努力逐步发展和成熟起来。主成分分析是将原来众多具有一定相关性的指标，重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。

在建立县城单元评价指标选择的基础上，运用主成分分析方法（PCA），提取影响县域乡镇地域空间差异的主因子。对各县城的综合实力进行评价。

本文选取2011年丽水市13项反映社会经济发展水平的主要统计指标，分别为镇域户籍人口、县域暂住人口、第一产业就业人口比例、第三产业就业人口比例、财政收入、工业产值、农业产值、农民人均收入、旅游收入、镇域面积、建成区绿化覆盖面积、工业固体废物综合利用率、医院卫生院床位数。

运用统计分析软件stata对对数据进行因子分析，采用主成分法提取特征值大于1的主成分作为公共因子，得到方差最大正交旋转后的因子载荷矩阵、特征值、贡献率和累计贡献率。特征值大于1的前三个公因子的累计贡献率超过80%，可见提取三个因子后，它们反映了原始变量的大部分信息。

二、主因子得分及空间分布

根据因子荷载矩阵分析主因子含义，并根据因子得分系数矩阵，计算各乡镇主因子得分，分析各主因子的空间分布特征。

从表1可知：第一主因子主要解释镇域户籍人口、镇域暂住人口、财政收入、工业产值、农业产值、农民人均收入、旅游收入、建成区绿化面积及医院卫生院床位数等指标，可命名为社会经济发展因子。空间分布值排名为莲都区、缙云县、青田县、松阳县、龙泉市、云和县、遂昌县、庆元县、景宁县。

第二主因子主要解释镇域面积、第一产业就业比例，可命名为传统产业因子。其值排名为遂昌县、龙泉市、青田县、莲都区、景宁县、缙云县、庆元县、松阳县、云和县。

第三主因子主要解释第三产业就业人口比例、工业固体废物综合利用率，可以名为现代服务业发展因子。其值排名为莲都区、缙云县、云和县、松阳县、龙泉市、庆元县、青田县、景宁县、遂昌县。

三、发展潜力评估

依据主因子得分乘以贡献率权重得到的发展潜力是基于现状的发展潜力或空间格局。其结果如下表：

从表2的得分和排名可以看出：丽水市各地区经济发展不平衡的现象较为明显。莲都区是丽水市综合发展潜力最强，以绝对的优势名列第一；缙云县、青田县、龙泉市、松阳县、云和县、遂昌县为处于中间水平，松阳县、云和县、遂昌县庆元县、景宁县发展条件较差。

参考文献：

[1]张吉献.基于主成分分析法的河南省各城市综合实力评价[J].河南科学，2009（01）

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【关键词】水平井 录井技术 异常高压 发展趋势

录井技术是油气勘探开发活动中最基本的技术，是发现油气藏、评价油气藏最及时、最直接的手段，具有获取地下信息及时、多样、分析解释快捷的特点。综合录井技术是在地质录井基础上发展起来的，初期的综合录井服务包括深度测量、地质描述以及使用热导检测仪进行气测录井服务。随着找油找气难度的增加，油公司对提高钻井效率的重视和对安全、环保问题的关注的推动，现代电子学和计算机技术的应用，综合录井技术得到了突飞猛进的发展，增压防爆、定量脱气分析、快速色谱、钻具振动分析等技术应运而生，形成了实时录井、监测、处理、传输、评价服务及决策一体化系统的录井技术。录井技术难点分析及解决方案研究

1 异常高压地层预测

由于某些地域沉积环境的不同，部分地区地层压力分布的差异，同一地区、同一构造在垂向上存在着多套压力系统。由于不同压力系统对钻井液密度的要求不同，这就对地层压力监测技术有更高的要求。某些地层存在压力异常现象，易发生井喷、井涌事故。需要工程作业提出地层异常高压预报，提醒井队作好预防高压的施工准备。

2 “三低”储层油气层显示识别

“三低”（指低孔、低渗、低显示）储层往往由于油质轻、含气量高而伴随录井显示级别较低，给油气层识别带来了一定困难，根据录井实践表明，以下几种方法有助于“三低”储层油气层显示识别。2.1 采用先进的定量荧光录井技术

造成某些油气层存在无荧光显示现象的主要原因是深层系多含轻质油和凝析油，它们发出的荧光拉曼峰波长（主要在310-315nm之间）不在肉眼观察的范围内，所含的中质组分发出的波长在360nm以上的荧光相对较弱，用肉眼不易观察到。针对这种状况，可以引进定量荧光分析仪，测出样品荧光强度和含油量的定量参数，得出样品原油荧光谱图，初步判定原油有机成分类型、区分油质，适合凝析油和轻质油的检测。

3 水平井录井技术发展趋势

近年来，钻井技术可谓日新月异，突飞猛进，空气钻、PDC+螺杆钻进模式、欠平衡钻进等概念的不断引入，既大大提高了钻探速度和效率，又有效保护了油气层，但是相对于钻井技术来说，录井行业显得步履蹒跚。

结合录井现场急需解决的技术瓶颈，笔者认为应重点发展以下新技术：

3.1 岩屑图象分析技术

由于PDC钻井、空气钻井等岩屑呈粉末状，利用常规地质录井方法难以识别岩性、卡准地层层位。采用岩屑显微图像采集技术、彩色数字图像成像技术，可以很好的解决粉末状岩屑的岩性识别，实现岩屑特征信息的数字化、图像化采集、存储和岩屑岩性识别，进而提高地质录井技术含量，扩展录井信息的应用领域及价值。3.2 岩屑自然伽玛分析技术

岩屑的自然伽玛放射性强度的高低只与岩性相关，泥岩的自然伽玛放射性强度高，砂岩的自然伽玛放射性强度低。因此，可以利用岩屑自然伽玛曲线有效地判断地层岩性。

3.3 核磁共振、三维荧光

核磁共振应用技术的不断发展使得后一想法成为现实，并日趋完善，实现了对岩心、岩屑及井壁取心的快速、无损检测，形成了极具特色的核磁共振岩石物性录井技术。

传统的荧光录井技术是采用荧光灯对岩屑、岩心样品直照、喷照、滴照及用有机溶剂浸泡后进行系列对比，人为观察样品在紫外光照射下的颜色、强度、产状、系列对比级别等等。由于操作人员素质各不相同，造成荧光描述的人为误差。而三维荧光技术可以利用特征谱图来准确识别该物质。

3.4 录井参数的深层应用

综合录井仪直接采集的参数就有30多个，派生参数多达数百个，许多参数未加利用或者应用程度不深，这无疑浪费了大量的宝贵资源，限制了现场评价手段。为了更好地发挥综合录井系统的作用，丰富现场评价手段，有必要进行录井参数的深层次应用研究。

3.4.1 钻井工程异常情况自动预测技术

长期以来，安全钻井和优化钻井一直是钻探工程的重要研究课题之一。随着综合录井和计算机技术的迅猛发展，如果能有一套完整的预警系统在工程事故发生的早期，给出某种程度、某种意义上的报警，则对于控制事故的发展，最大限度地减少损失，具有重大意义。

3.4.2 地下构造情况分析

地下的构造情况复杂多变，特别是一些微小构造，但是处于同一构造上的同一层地层应该具有相同的地层压力系数。如果两口井间同一层地层的压力系数相差较大，则说明中间可能存在断层或岩性尖灭现象。

3.4.3 综合录井参数与地层信息相关性分析

相对于工程服务来讲，地质评价方面用到的录井参数却少之又少，我们应该深入研究各录井参数与地层信息的相关性、录井参数组合与地层信息综合评价的相关性，研究不同的钻井条件对录井参数在地质应用中的影响，分析不同钻井条件下各参数在现场地质评价中的地位和作用，研究录井参数在特殊地层上的变化规律，选择、筛选敏感的录井参数，建立特殊地层录井工作制度，丰富评价手段，提高录井参数在地质应用中的效果，提高评价准确性。

4 结语

录井信息集成不仅仅是录井资料的累加，而应是录井、钻井、物探、测井、测试信息的有效组合，应该是一个有效的系统，集中了方方面面的丰富的信息，并能够对信息进行有效处理，提供综合解释评价，为实现实时远程群体决策提供物质技术基础，以此开展系统深入的水平井地质录井技术和方法研究，既有其理论意义，也有重大的实际应用价值。

参考文献：

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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。

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[关键词]成渝经济区；经济发展水平；对比分析

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.38.026

1 研究背景介绍

成渝经济区位于我国西部，是西部最发达和城市最集中的区域。成渝经济区占地面积约20万平方公里，占四川省和重庆市总面积的35.75%，全国总面积的2.7%，常住人口9960多万人，由35座城市组成，包括成都、重庆两个特大城市，16个中等城市和17个小城市。其GDP总量超过了川渝两地的90%。成渝经济区有西部唯一的直辖市和世界最大的水库，区位优势非常明显，是国家“十二五”规划重点建设的四个区域之一，面临着经济腾飞的大好机遇。2011年5月5日，国务院正式批复《成渝经济区区域规划》，明确了成渝经济区发展的近期目标和远期目标：到2015年，建成西部地区重要的经济中心；到2020年，成为中国综合实力最强的区域之一。[1]

经济发展水平是衡量区域发展状况与综合实力的首要指标与基本单元。对成渝经济区的城市经济发展水平进行比较分析，有助于城市正确认识自身的位置，认识竞争对手、合作伙伴的优劣势，并制定正确的竞争与区域合作战略，有助于成渝城市群内部各城市间实现合理有序的竞争、充分积极的合作，形成优化的成渝经济区总体布局与发展战略，对于提升城市综合实力和挖掘城市发展潜力具有重要的现实意义。[2]文章在对成渝经济区城市经济发展水平进行指标选取的基础上，构建评价城市经济发展水平的指标体系，运用因子分析与聚类分析的统计方法对成渝经济区内城市经济发展水平进行实证分析，以提升城市群整体竞争力和实现内部的协调发展。

2 研究方法选取与指标体系构建

2.1 研究对象与范围确定

根据《重庆市人民政府四川省人民政府关于推进川渝合作共建渝蓉经济区的协议》，成渝经济区是以成都和重庆为双经济中心，包括四川省内绵阳、德阳等在内的14个沿高速公路、铁路的城市和重庆1小时经济圈的23个区县[3]。基于此，本文城市经济发展水平的研究对象包括成都和重庆两个省会城市以及绵阳、广安、达州、泸州、南充、遂宁、资阳、内江、自贡、宜宾、德阳、眉山、乐山、雅安14个沿高速公路、快速铁路、黄金水道的地级市。

2.2 研究方法选取

为了更好地测量与分析成渝经济区城市经济发展水平，文章在构建评价指标体系的基础上，采取因子分析与聚类分析的基本方法，对成渝经济区城市的经济发展水平予以测度、评价，并有针对性地提出推进成渝经济区城市经济发展水平提升的对策建议。因子分析的基本思想是，对观测变量进行分类，将相关性较高、联系比较紧密的变量分在同一类中。不同类别变量之间的相关性较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一变量。[4]聚类分析实质是一种建立分类的方法，它将一批样本数量或变量按照它们在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情动下进行自动分类。[5]

2.3 评价指标体系构建

为了更为有效地对成渝经济区的经济发展水平进行测度，文章对各类指标进行了分析筛选，最终选取人均GDP、固定资产投资总额、地方公共财政收入、全部单位就业人员平均工资、农村居民人均纯收入、城镇居民人均可支配收入、非农人口比重、非农产值比、第三产业就业比重、第三产业产值比10个指标来构建评价指标体系。

2.4 数据来源与处理

为保证评价的准确性与科学性，本文的研究数据均来源于《四川统计年鉴2013》与《重庆统计年鉴2013》，研究成渝经济区2012年的城市经济发展状况。运用统计软件SPSS17.0对原始数据进行相关处理。

3 评价结果比较分析

3.1 成渝经济区城市经济发展水平影响因素的因子分析

对数据进行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验和巴特利特球度检验（Bartlett Test of Sphericity），结果显示，KMO检验值为0.729，大于0.6；巴特利特球度检验值为212.185，其显著性水平为0.000，小于0.05，因而拒绝原假设，认为所选数据适宜作因子分析。

利用SPSS17.0统计软件对数据进行因子分析，根据公因子提取原则，提取特征值大于1的公因子，故对原始指标提取两个公因子（F1与F2），其特征值分别为6.965与1.419，从碎石图（见下图）也可以看出，前两个因子的特征值差异明显，从第三个因子开始，特征值差异很小。综合以上，提取前两个公因子。

因子分析碎石图

公因子提取后因子方差的均值均很高，且提取公因子的累计方差贡献率也达到83.839%，已涵盖大部分信息，能对成渝经济区城市的经济发展水平进行解释。

在确定公因子的个数后，由于现有数据经分析无法对因子进行较好解释，因而采取最大方差法进行旋转，得出旋转后的因子载荷矩阵如下（见下表）。

由上表可知，公因子F1在人均GDP、农村居民人均纯收入、城镇居民人均可支配收入、非农人口比重、非农产值比、第三产业就业比重及第三产业产值比上的系数较大，可以看出，这类指标受市场经济自身发展情况的影响较大，为市场经济自生型指标，故命名为市场经济自生因子F1；公因子F2在固定资产投资总额、地方公共财政收入与全部单位就业人员平均工资上的系数较大，这类指标主要受政府宏观调控策略的影响，因而命名为政府宏观调控因子F2。

此外，对成渝经济区经济发展水平进行分析和综合评价，采用回归方法求出因子得分矩阵，得到2个公共因子的得分F1及F2，以贡献率为权数，构建综合评价函数：F=0.756F1+0.654F2。

从中可以看出，城市经济发展水平受到市场经济运行规律与国家宏观调控策略两方面因素的共同影响，因而促进经济发展要双管齐下，注重“看不见的手”与“看得见的手”的双重作用，既要尊重经济运行规律，又要重视政府的宏观调控。

3.2 成渝经济区城市经济发展水平的聚类分析

在因子分析对成渝经济区城市经济发展水平各指标进行分类与公因子提取的基础上，采用聚类分析对各城市的经济发展水平进行类别划分。

本文采取系统聚类法，以成渝经济区各城市在10个经济发展水平衡量指标上的测度数值作为聚类变量，选择欧氏距离对样本进行Q型聚类，运用SPSS17.0统计软件对所得结果进行统计分析，得到聚类分析谱系图。根据各因子综合得分与聚类谱系图，将成渝经济区城市的经济发展水平由强到弱划分为四种类型。

成渝经济区城市经济发展水平最强的有成都和重庆两大城市，其次是绵阳、广安、达州和资阳，较弱的是德阳、乐山、眉山、遂宁和泸州，最弱的是内江、自贡、南充、雅安和宜宾。从中可以得知，城市经济发展水平由内而外呈圈层式扩散分布，这与成渝经济区的人口集聚程度以及资源投入力度有关。

4 提升成渝经济区城市经济发展水平的对策建议[6]

4.1 强化政府统筹协调作用，实现合作共赢

成渝经济区作为一个双核心的城市群，统筹协调两个一级中心城市之间的关系显得尤为重要。现在两地携手走共同发展繁荣之路，就必须要求区域政府之间建立长期有效的对话协调机制，实现良好的互动。成渝经济区应在总结现有区域协调组织经验的基础上，进一步打破体制束缚和思想上的对立隔离，强化政府的行政约束力作用，强调两核心的合作而非竞争，积极促进以跨区域城市分工协作为基础的成渝地区经济一体化发展。

4.2 突出城市间优势互补，实现错位联动发展

成渝经济区要引领西部地区经济的发展，就必须充分认识区域内各城市的竞争优势，构建产业互补、分工协作的区域经济体系，实现错位联动发展，增强城市群合力。目前成渝两地产业布局趋同现象较为严重，既不利于资源的优化配置又会导致城市之间的不良竞争[7]。因此，要提升各城市的竞争力，就必须加快产业结构的调整，培育具备国际竞争力的产业群。

4.3 培育次级核心城市，实现城镇体系结构优化

一个经济区要搞活，需要完整、成熟的城镇结构体系，成渝经济区内缺乏实力较强的次级核心城市。因此，成渝经济区在发展好成都、重庆两个核心城市之外，还应该挑选出有潜力的城市作为次级核心城市，给予重点培育，如自贡、绵阳、德阳。这些次级核心城市可以在“配角经济”定位中，满足两大中心发展的需要，同时辐射带动周边中小城市以及乡镇的发展，最终建立起成渝都市连绵带[8]。成渝经济区应注重培育次级核心城市，积极发展各类城市，形成大中小城市协调发展、辐射带动能力强的城市规模结构体系。

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篇9

关键词：DEA；低碳经济；聚类分析；收敛检验

中图分类号：F124.5 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2012）11-0085-05

The Measurement and Analysis about the Level of Low-Carbon Economy Development in Jiangsu Province

DONG Feng， LONG Ru-yin

（School of Management， China University of Mining and Technology， Xuzhou 221116）

Abstract： This paper is firstly based on the accurate measurement and analysis aboutthe level of the low-carbon economy development currently.Firstly Author makes low-carbon economy development index by means of DEA to measurethe level of regional low-carbon economic development in Jiangsu Province， and the results show Southern Jiangsu is the best， Central Jiangsu is in the second， and Northern Jiangsu is the last.Then， based on the low-carbon economic development index， author analyzes the level of regional low-carbon economy development in Jiangsu. The clustering results indicate that better development area of low-carbon economic include Wuxi， Changzhou， Suzhou， Nantong， Yancheng and Suqian. The Convergence test indicates that regional differences of low-carbon economic development become larger. The influencing factors analysis shows the impact direction of the economic development and industrial structure to the low-carbon economic development index is positive， and the impact direction of the energy intensity （unit GDP energy consumption） to the low-carbon economic development index is negative.

Key words： DEA； low-carbon economy； clustering analysis； convergence test

低碳经济的提法最早源自于2003年英国的能源白皮书《我们未来的能源：创建低碳经济》，目前国际上对于低碳经济的公认定义为人类通过技术手段和制度设计，降低化石能源的消耗，减少温室气体的排放，遏制全球气候变暖，从而减少由此带来的各类自然灾害的发生和生态环境的恶化，保护人类的生存安全[1]。景跃军和刁巍杨通过对东北地区低碳经济发展路径的研究发现东北地区碳减排成本与能源排放强度、能源消费结构和能源利用效率高度相关[2]；刘鸿渊和孙丽丽以新自由主义的理论为基础，从中观层面分析了低碳经济在异质性地区的生成条件和微观基础[3]；Zhou等从生产理论的角度，综合考虑能源、资本、劳动力等相关要素，利用环境生产技术和Malmquist 生产率指数比较了18个OECD国家的二氧化碳排放绩效[4]；王群伟等利用动态变化的 Malmquist 指数测度了 1996～2007 年我国 28 个省区市二氧化碳的排放绩效，并借助收敛理论和面板数据回归模型分析区域差异及影响因素[5]；Dong等构造了连续Malmquist–Luenberger生产率指数（SMLI）用其测算考虑技术可变性的环境敏感生产率[6]；胡宗义和刘亦文用动态CGE模型来模拟分析低碳经济对中国经济发展的产出影响。研究结果表明：发展低碳经济对我国各产业影响不尽相同，在一定程度上推动了我国经济的发展，但会导致企业削减就业岗位[7]。

关于江苏低碳经济的研究不是很多，主要有以下几篇代表性文献，聂锐等利用环境负荷模型与脱钩理论， 对江苏未来中长期的经济发展、能源需求与二氧化碳排放进行了情景分析， 并结合当前的环境政策， 对三种情景下主要指标的参数和结果进行了设计与分析[8]；赵荣钦和黄贤金采用2003～2007年江苏能源消费和土地利用等数据，通过构建能源消费的碳排放模型对江苏能源消费碳排放进行了核算[9]；张秀梅等对江苏1996～2007年的碳排放效应及时空格局进行了分析，得出江苏全省碳排放量、地均碳排放强度和地均建设用地碳排放都呈现苏南大于苏中大于苏北的分布格局的结论[10]；刘慧等通过设定基准情景（BAU）、低碳经济政策情景（LES）、推进低碳发展的国际合作与技术转移情景（ICS）三种政策情景对江苏未来中长期能源需求与二氧化碳排放强度进行分析[11]。

自从我国政府在哥本哈根年会上提出2020年单位GDP二氧化碳排放强度相较2005年降低40%～45%目标后，国内外学者对于中国二氧化碳排放问题的研究越来越多，大家的一致意见是低碳经济是实现碳减排目标、实现可持续发展的唯一路径，并从碳排放绩效、因素分解、情景模拟等角度进行了分析。对江苏碳排放的研究更多集中于江苏全省，缺乏对13地级市及苏南、苏中、苏北三大经济区域二氧化碳排放和低碳经济发展状况的系统梳理分析。制定低碳经济发展战略和实施路径首先要建立在对当前低碳经济发展状况的正确测评和认识的基础之上，本文正是基于这一现实，先以IPCC碳排放系数计算方法准确测算江苏各区域二氧化碳排放数据，然后用DEA方法设计低碳经济发展指数对江苏各区域低碳经济发展水平进行测度，并在此基础上进行聚类分析、收敛性检验和影响因素分析。

一、江苏区域二氧化碳排放测算及现状分析

《中国能源统计年鉴》将最终能源消费划分为9类，分别为煤炭、汽油、柴油、天然气、煤油、燃料油、原油、电力和焦炭，国内二氧化碳排放计算一般计算公式为：

C=∑iaiEi （1）

其中ai为IPCC提供的各种能源碳排放系数，Ei为终端能源消费量（标准煤）。本文没有将电力作为终端能源放入碳排放总量计算中，原因在于IPCC确定的电力碳排放系数为发电所导致的碳排放，我国2008年火力发电占总发电量的80.48%根据《中国统计年鉴2010》电力平衡表相关数据计算得到。 ，火力发电所用能源绝大部分为煤炭，各区域所消耗的电力可以分为自发电和买入电，自发电所消耗的煤炭已经在最终煤炭消耗中计算，买入电由于发电所产生的碳排放并不在本区域，而水电、核电等清洁能源碳排放系数为0资料来源：国家发展和改革委员会能源研究所.中国可持续发展能源暨碳排放情景分析[R].2003。 ，所以如果在碳排放总量计算中再加入电力会造成重复计算问题，而且重复的比率相当高，所以本文在最终能源消费中没有考虑电力，各区域八种最终能源消费量数据来自各地级市统计年鉴，碳排放系数采用IPCC数据。

根据式（1）计算的江苏全省和三大经济区域苏南包括南京、无锡、常州、苏州、镇江；苏中包括南通、扬州、泰州；苏北包括徐州、连云港、淮安、盐城、宿迁。 2001～2009年二氧化碳排放总量、单位GDP二氧化碳排放量、人均二氧化碳排放量图如下：

2001～2009年二氧化碳排放总量年均增长速度苏南为10.7%、苏中为9.2%、苏北为11.8%，三大经济区域及全省单位GDP二氧化碳排放量下降缓慢，在有些年份还出现反弹增长，2001年三大区域单位GDP二氧化碳排放量从高到低排位为苏南、苏中、苏北，2009年的排位为苏北、苏南、苏中，9年间苏南单位GDP二氧化碳排放量由2.52吨/万元下降为2.00吨/万元，苏中由2.35吨/万元下降为1.77吨/万元，苏北下降幅度很小。人均二氧化碳排放量一直是苏南最高，苏北最低，与经济发展水平呈高度正相关，2001～2009年三大经济区域及全省人均二氧化碳排放增长都比较迅速，苏南增长1.07倍、苏中增长1.04倍、苏北增长1.32倍。

二、江苏区域低碳经济发展水平测度

（一）研究方法与指标

DEA（Date Envelopment Analysis 数据包络分析）是研究同类型决策单元相对效率的常用方法之一。1957年Farrell在研究英国农业生产力中首先提出数据包络思想，1978年运筹学家Rhode、Cooper和Chames正式提出了这一相对效率的研究方法[12]。

假设有n个受评估单元，每个评估单元共有m种投入要素xij，共有s种产出yir，则决策单元O的相对效率衡量指标ho（u，v）可以表示为：

max ho（u，v）=∑sr=1uryor∑mj=1vjxoj

s.t. ∑sr=1uryor∑mj=1vjxoj≤1

∑ni=1λi=1  （2）

本文基于上述DEA模型设计低碳经济发展指数，投入产出共四个指标，分别如下：

（1）GDP

GDP数据来自各地级市统计年鉴，根据GDP平减指数转换为2000年价格。

（2）资本存量

张军等[13]采用永续盘存法来估计各个省和全国的资本存量，计算公式为：

Kt=Kt-1（1-α）+It  （3）

其中Kt为基期资本存量、Kt-1为上期资本存量、It为本年度固定资产投资总额、α为固定资本折旧率，本文沿用张军的思想方法估算江苏13个地级市的资本存量。方法为用各地级市GDP与江苏全省GDP之比乘以张军所测算的江苏省2000年资本存量估算出各地级市2000年基期资本存量，然后根据式（3）算出各地级市2001～2007年资本存量，其中α根据张军研究结论取9.6%。各地级市固定资本投资总额数据来自各地级市统计年鉴，所得资本存量数据根据GDP平减指数统一转换为2000年价格。

（3）人力资本

人力资本取各地级市年末从业人数。

（4）二氧化碳排放总量

二氧化碳排放总量计算方法见“江苏区域二氧化碳排放测算及现状分析”。

（二）低碳经济发展指数计算结果

本文所设计的低碳经济发展指数投入变量为资本存量和人力资本，产出变量为GDP，二氧化碳排放总量既可以作为投入指标也可以取倒数作为非期望产出指标，通过规划求解，可以得到江苏13地级市及苏南、苏中、苏北三大经济区域2001～2009低碳经济发展指数，结果见表1。

从结果来看：二氧化碳排放总量分别作为投入和非期望产出得出的江苏区域低碳经济发展指数差别不大，本文主要以二氧化碳排放总量作为投入来进行分析。从全省范围来看：除2009年外，江苏低碳经济发展指数是逐年下降的，2001年为0.966，2009年为0.83，由于当时没有2010年的相关数据，本文无从了解在哥本哈根联合国气候大会后我国各级政府日益重视碳排放问题背景下江苏2010年的低碳经济发展指数是否有所提高。

就区域来看，比较9年平均值和绝大部分年份，苏南低碳经济发展指数最高、苏中其次、苏北最低，这种排位与三大区域的经济实力相对应，根据区域低碳经济发展指数平均值排名前三个城市分别是苏州、盐城和无锡，其中两个位于苏南，一个位于苏北，平均值排名后三个城市分别是连云港、淮安、南京，其中两个位于苏北、一个位于苏南。盐城低碳经济发展指数较高与其工业化和人民生活水平较低有关，盐城2009年第二产业比重只有48.2%，远低于全省平均水平，人均GDP为25553元，排在江苏13个地级市第10位，较低的工业化和人民生活水平减少了二氧化碳排放总量从而提高了低碳经济发展指数。苏南低碳经济发展指数在三大区域最高，而位于苏南的南京低碳经济发展指数位于江苏全省倒数第三位令人意外，但是分析单位GDP 二氧化炭排放量和人均二氧化碳排放量数据就会理解本文所设计的区域低碳经济发展指数的合理性和准确性，南京2009年单位GDP 二氧化炭排放量和人均二氧化碳排放量在13个地级市中都排第2位，而低碳经济发展指数排第2位的盐城单位GDP 二氧化炭排放量和人均二氧化碳排放量在13个地级市都排在第12位。经济发展和人民生活水平的提高会增加二氧化碳排放，但是通过调整产业结构和提高能源效率可以提高碳排放效率从而提升低碳经济发展指数，同处苏南的苏州和无锡为南京作出了榜样。

依据DEA方法的BCC模型将区域低碳经济发展指数分解为纯技术效率指数和规模效率指数，结果见表2。

表2显示了江苏及各区域纯技术效率和规模效率指数的分布情况。苏南和全省纯技术效率为1，比较9年平均值，纯技术效率苏南最高、苏北最低，规模效率相反苏北最高、苏南最低。纯技术效率为1或接近1，而规模效率小于1时，这说明被评价单元本身的技术效率而言没有投入需要减少、没有产出需要增加，被评价单元的综合效率没有达到有效（即1），是因为规模、投入、产出不相匹配，需要增加规模或减少规模，规模效率与我国的产业结构、工业结构、能源消费结构都有很大关系。

三、江苏区域低碳经济发展水平分析

（一）聚类分析

根据上文得到的江苏13地级市2001～2009年低碳经济发展指数进行聚类分析，聚类树形（图4）。

按照聚类分析结果将江苏13地级市分为三类，其中低碳经济发展较好地区为无锡、常州、苏州、南通、盐城、宿迁；低碳经济发展居中地区为扬州、镇江、泰州；低碳经济发展较差地区为南京、徐州、连云港、淮安。从中可以看出低碳经济发展水平较高的地级市还是集中在经济发展水平较好的苏南地区。

（二）收敛性分析

技术创新理论认为一种新技术渗透到新市场，必然经历发明、创新和扩散三个阶段[14]，如果落后地区能够吸收和学习先进地区的技术，这样技术知识的扩散效应会使落后地区获益，因为技术的模仿总比创新成本高，因此当落后地区比先进地区在技术学习上处于更有利位置时，两地经济增长就会出现收敛的趋势[15]。利用收敛理论检验江苏13地级市低碳经济发展指数是否有收敛趋同的趋势。

借助Barro和Sala-i-matin[16]的研究成果，本文设计的β收敛公式如下：

 lnEEit-lnEEi0T=C+βlnEEi0+ε  （4）

其中lnEEi0表示期初相关指数（低碳经济发展指数、纯技术效率指数、规模效率指数）自然对数值，lnEEit表示第t期相关指数自然对数值，T表示时间跨度。如果β

收敛检验表明：低碳经济发展指数、纯技术效率指数、规模效率指数均不存在收敛，表明江苏13个地级市2001～2009年的低碳经济发展存在不均衡现象，各市低碳经济发展存在差异变大趋势。

（三）影响因素分析

前文分析了江苏低碳经济发展指数及组成，但是并未对指数变动的影响因素进行分析，本部分以低碳经济发展指数作为因变量，引进相关影响因素作为自变量进行分析。基于已有的研究成果和数据可得性，本文从经济发展、经济结构、能源效率三个方面考察各因素对资源型城市转型绩效的影响，表4给出了相关影响因素变量的定义及说明。

从式（5）可以看出：经济发展和产业结构对江苏低碳经济发展指数的影响为正方向，能源强度对江苏低碳经济发展指数的影响为负方向，即人均GDP和第三产业比重越高，江苏低碳经济发展指数越高，能源强度（单位GDP能耗）越高，江苏低碳经济发展指数越低。这些结果都符合本文的理论预期，经济发达地区由于先进的技术和管理，碳排放效率较高，低碳经济发展水平也较高；第三产业单位GDP二氧化炭排放量远低于第二产业，积极发展第三产业和现代服务业是实施低碳经济的必由之路；高能源强度带来的必然是高碳排放和较低的低碳经济发展指数。

四、结论与建议

本文利用数据包络分析方法设计低碳经济发展指数对江苏各区域低碳经济发展水平进行测度，投入指标为资本存量、人力资本和二氧化碳排放总量，产出指标为GDP，测评结果显示三大经济区域苏南低碳经济发展最好、苏中其次、苏北最低，13地级市低碳经济发展前三名为苏州、盐城和无锡。利用低碳经济发展指数的聚类分析结果表明低碳经济发展较好地区为无锡、常州、苏州、南通、盐城、宿迁。低碳经济发展指数收敛分析表明各区域低碳经济发展存在差异变大趋势，影响因素分析表明经济发展和第三产业比重对低碳经济发展指数影响方向为正，而能源强度对低碳经济发展指数影响方向为负。

结合分析结果，本文提出以下建议：（1）积极调整产业结构，发展现代服务业。第三产业单位能耗低、碳排放低，同时第三产业比重的提高也是经济发展、转型的重要标志，发达国家第三产业比重都在2/3以上，我国2010年底也只有43%。据测算，服务业单位增加值能耗仅为工业单位能耗的1/7，碳密度只有能源行业碳密度的1/10左右，发展现代服务业既能提升产业层次、优化三大产业比例，又能降低单位GDP碳排放量。（2）调整能源结构，积极开发新能源。江苏可再生资源较为丰富，地热资源地势优越地区面积占全省总面积的38%，开发后全部资源量折合标准煤量达到56亿吨；风场资源量居全国第七，可开发量约2100万千瓦；全省森林覆盖率达到16.9%，湿地面积占全省面积的21.5%，滩涂面积占全国总面积的1/4，这些可再生资源为江苏发展低碳经济提供了有利的现实条件。（3）政府要建立相应的管理体制，给予政策支持，为低碳经济的发展提供制度、法律保障，支持企业发展先进技术，鼓励企业对低碳技术进行引进和自主研发。（4）企业应抓住低碳产业转型升级的机遇，重视低碳技术更新和自主知识产权研发，将能源消耗列入企业预算，实行节能计划，以市场为导向，以技术为支撑，谋取更为广阔的发展空间。

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篇10

关键词：县域经济；因子分析；综合评价

县域经济是一个极为复杂的概念，它属于区域经济学研究的范畴，通常说来它是一种行政区划型的区域经济，它以县城为中心、乡镇为纽带、农村为腹地，是城市经济与农村经济的连接点，是宏观经济和微观经济的结合部，在国民经济和社会发展中处于重要的基础地位，县域经济的发达与否最能折射地区的经济发展程度。

本文采用因子分析法对江苏省苏北地区5个省辖市，24个县的县域经济可持续发展水平进行评价分析。根据江苏省苏北地区的特点，充分考虑资料的可得性及客观性，建立体现县域经济发展水平的经济实力、基础设施、开放程度、人才资源和环境保护这五方面内容共18个具体指标构成的县域经济发展评价指标体系（见表1）。

一、因子分析的基本原理

因子分析的基本步骤如下：

一是原始数据进行标准化处理，计算指标（变量）间的相关系数矩阵。二是确定因子变量。文章利用主成分分析，根据特征值大于1，因子累计方差贡献率大于80%的原则来确定主因子的个数。三是进行因子旋转。使每个变量在尽可能少的因子上有比较高的载荷，一个因子变量就能够成为某几个变量的典型代表，因子实际含义就更容易解释。四是计算各县、市综合得分。以因子变量方差贡献率作为权数，计算综合得分。

二、数据处理和分析

根据spssl6.0运行结果，kmo和球形bartlett检验情况如表2所示。kmo给出了抽样充足度的检验，是用来比较相关系数数值和偏相关系数是否适中的指标，其值越接近1，表明对这些变量进行因子分析的效果越好，bartlett检验用来检验相关系数矩阵时是否是单位阵，如果结论是不拒绝假设，则表示各个变量是各自独立的。从表中可以看出此时的kmo值为0.771，说明因子分析的结果是可以接受的，bartlett球形检验sig.的取值是.000，表示拒绝该假设。

三、确定公共因子和载荷矩阵

对上述选取的18个指标，运用软件分析可得到18个指标的相关矩阵及特征值，方差贡献率和累计方差贡献率（见表3）。按照特征值大于1、累计方差贡献率大于80%的原则，选出三个主因子。计算结果为：旋转前的3主因子的方差贡献率为80.677%，其中第1个公共因子f1的方差贡献率为61.998%，第2个公共因子f2的方差贡献率为9.586%，第3个主因子f3的方差贡献率为9.092%。

由于计算原始指标的初始载荷矩阵发现各个因子的典型代表指标不是很突出，其实际意义难以得到合理解释。故需对因子进行旋转，采用方差最大正交旋转法，经过25轮正交旋转，因子旋转不改变模型对数据的拟合。旋转后的3个主因子的方差贡献率为80.677%，其中第1主因子f1的方差贡献率为53.582%，第2个公共因子f2的方差贡献率为35.653%，第3个主因子f3的方差贡献率为18.281%。

据旋转后的因子载荷矩阵，第1主因子在x4、x6、x7、x8、x9、x10、x11、x14、x15指标上载荷较高，这些指标依次是反映县域经济发展水平指标中的经济实力、基础设施、人才资源，统称之为县域经济实力因子；第2主因子在x14上载荷较高，这指标是反映县域经济的对外开放程度称之为县域经济活力因子；因此我们第3主因子在x17指标上载荷较高，称之为县域经济环境因子。

四、县域经济可持续发展水平综合评价

县域经济可持续实力因子f1的特征根解释了原有18个变量总方差37.811%，故其权重为0.37811；县域经济可持续活力因子f2的特征根解释了原有18个变量总方差的35.653%，故其权重为0.35653；县域经济可持续环境因子f3的权重同理为0.18281，3大主因子累计解释方差贡献率为80.677%，分别计算各个县、市的综合因子得分并排序，得到江苏省苏北地区的县域经济可持续发展水平的综合得分。

f=（37.811*f1+35.653*f2+18.281*f3）/80.677

从总得分来看，连云港市、徐州市、盐城市、淮安市排在前4名，得分为正。其中连云港市、徐州市、盐城市的得分又遥遥领先于第4名淮安市，领先幅度分别在1.1和0.9分以上。从因子来看，盐城市是29个县、市中唯一3个主因子得分均为正的城市，可以说县域经济可持续发展在各方面发展都十分均衡。连云港市除了在第3 因子得分不甚理想、其余因子得分均较高，尤其是在第2因子得分可以说是遥遥领先，而第2因子主要反映的是城市开放程度，从这个角度看来与连云港市特殊地理位置不无关系。而徐州市在权重最高的第1因子得分极高，领先于盐城市2分左右，由于在第2因子上的落后，也使徐州市在总分上稍稍逊色于连云港市，但是还是能见徐州市经济实力的优势（见表4）。

苏北县域经济之间产业结构、产业构成都有着较大的相似性。要充分考虑原有产业基础、产业结构和产业布局，充分利用县域资源、地缘、资金、技术、人才等优势，寻求新的经济增长点。依靠项目推动技术进步，推动特色经济，大力推广先进技术和工艺，注重增加科技含量，由过去的初级加工向深度加工延伸，提高产品的附加值。区域产业竞争优势又依靠区域企业、产品竞争力的提高。各县主导产业之间形成互补、联动。这种基于不发达县域之间的集群可以有效地培育县域工业基础，改善投资环境，优化产业结构，是苏北县市之间打破行政区划，形成统一市场的必由出路，也是苏北县域经济发展的合理途径。

参考文献：

1、李小建,乔家君.20世纪90年代中国县际经济差异的空间分析[j].地理学报,2001(2).

2、沈正平,翟仁祥,李九全.中国新亚欧大陆桥沿线县域经济发展差异研究[j].经济问题探索,2004(4).

3、赵莹雪.广东省县际经济差异与协调发展研究[j].经济地理,2003(4).

4、陈俐谋.重庆市县域综合实力研究[j].重庆师范大学学报·自然科学版,2005(3).

5、楼海淼,孙秋碧.基于因子分析的我国各省经济活力评价研究[j].福州大学学报(哲学社会科学版),2005(3).

篇11

关键词：县域经济；因子分析；综合评价

县域经济是一个极为复杂的概念，它属于区域经济学研究的范畴，通常说来它是一种行政区划型的区域经济，它以县城为中心、乡镇为纽带、农村为腹地，是城市经济与农村经济的连接点，是宏观经济和微观经济的结合部，在国民经济和社会发展中处于重要的基础地位，县域经济的发达与否最能折射地区的经济发展程度。

本文采用因子分析法对江苏省苏北地区5个省辖市，24个县的县域经济可持续发展水平进行评价分析。根据江苏省苏北地区的特点，充分考虑资料的可得性及客观性，建立体现县域经济发展水平的经济实力、基础设施、开放程度、人才资源和环境保护这五方面内容共18个具体指标构成的县域经济发展评价指标体系（见表1）。

一、因子分析的基本原理

因子分析的基本步骤如下：

一是原始数据进行标准化处理，计算指标（变量）间的相关系数矩阵。二是确定因子变量。文章利用主成分分析，根据特征值大于1，因子累计方差贡献率大于80%的原则来确定主因子的个数。三是进行因子旋转。使每个变量在尽可能少的因子上有比较高的载荷，一个因子变量就能够成为某几个变量的典型代表，因子实际含义就更容易解释。四是计算各县、市综合得分。以因子变量方差贡献率作为权数，计算综合得分。

二、数据处理和分析

根据SPSSl6.0运行结果，KMO和球形Bartlett检验情况如表2所示。KMO给出了抽样充足度的检验，是用来比较相关系数数值和偏相关系数是否适中的指标，其值越接近1，表明对这些变量进行因子分析的效果越好，Bartlett检验用来检验相关系数矩阵时是否是单位阵，如果结论是不拒绝假设，则表示各个变量是各自独立的。从表中可以看出此时的KMO值为0.771，说明因子分析的结果是可以接受的，Bartlett球形检验Sig.的取值是.000，表示拒绝该假设。

三、确定公共因子和载荷矩阵

对上述选取的18个指标，运用软件分析可得到18个指标的相关矩阵及特征值，方差贡献率和累计方差贡献率（见表3）。按照特征值大于1、累计方差贡献率大于80%的原则，选出三个主因子。计算结果为：旋转前的3主因子的方差贡献率为80.677%，其中第1个公共因子F1的方差贡献率为61.998%，第2个公共因子F2的方差贡献率为9.586%，第3个主因子F3的方差贡献率为9.092%。

由于计算原始指标的初始载荷矩阵发现各个因子的典型代表指标不是很突出，其实际意义难以得到合理解释。故需对因子进行旋转，采用方差最大正交旋转法，经过25轮正交旋转，因子旋转不改变模型对数据的拟合。旋转后的3个主因子的方差贡献率为80.677%，其中第1主因子F1的方差贡献率为53.582%，第2个公共因子F2的方差贡献率为35.653%，第3个主因子F3的方差贡献率为18.281%。

据旋转后的因子载荷矩阵，第1主因子在X4、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X14、X15指标上载荷较高，这些指标依次是反映县域经济发展水平指标中的经济实力、基础设施、人才资源，统称之为县域经济实力因子；第2主因子在X14上载荷较高，这指标是反映县域经济的对外开放程度称之为县域经济活力因子；因此我们第3主因子在X17指标上载荷较高，称之为县域经济环境因子。

四、县域经济可持续发展水平综合评价

县域经济可持续实力因子F1的特征根解释了原有18个变量总方差37.811%，故其权重为0.37811；县域经济可持续活力因子F2的特征根解释了原有18个变量总方差的35.653%，故其权重为0.35653；县域经济可持续环境因子F3的权重同理为0.18281，3大主因子累计解释方差贡献率为80.677%，分别计算各个县、市的综合因子得分并排序，得到江苏省苏北地区的县域经济可持续发展水平的综合得分。

F=（37.811*F1+35.653*F2+18.281*F3）/80.677

从总得分来看，连云港市、徐州市、盐城市、淮安市排在前4名，得分为正。其中连云港市、徐州市、盐城市的得分又遥遥领先于第4名淮安市，领先幅度分别在1.1和0.9分以上。从因子来看，盐城市是29个县、市中唯一3个主因子得分均为正的城市，可以说县域经济可持续发展在各方面发展都十分均衡。连云港市除了在第3 因子得分不甚理想、其余因子得分均较高，尤其是在第2因子得分可以说是遥遥领先，而第2因子主要反映的是城市开放程度，从这个角度看来与连云港市特殊地理位置不无关系。而徐州市在权重最高的第1因子得分极高，领先于盐城市2分左右，由于在第2因子上的落后，也使徐州市在总分上稍稍逊色于连云港市，但是还是能见徐州市经济实力的优势（见表4）。

苏北县域经济之间产业结构、产业构成都有着较大的相似性。要充分考虑原有产业基础、产业结构和产业布局，充分利用县域资源、地缘、资金、技术、人才等优势，寻求新的经济增长点。依靠项目推动技术进步，推动特色经济，大力推广先进技术和工艺，注重增加科技含量，由过去的初级加工向深度加工延伸，提高产品的附加值。区域产业竞争优势又依靠区域企业、产品竞争力的提高。各县主导产业之间形成互补、联动。这种基于不发达县域之间的集群可以有效地培育县域工业基础，改善投资环境，优化产业结构，是苏北县市之间打破行政区划，形成统一市场的必由出路，也是苏北县域经济发展的合理途径。

参考文献：

1、李小建，乔家君.20世纪90年代中国县际经济差异的空间分析[J].地理学报，2001(2).

2、沈正平，翟仁祥，李九全.中国新亚欧大陆桥沿线县域经济发展差异研究[J].经济问题探索，2004(4).

3、赵莹雪.广东省县际经济差异与协调发展研究[J].经济地理，2003(4).

4、陈俐谋.重庆市县域综合实力研究[J].重庆师范大学学报·自然科学版，2005(3).

5、楼海淼，孙秋碧.基于因子分析的我国各省经济活力评价研究[J].福州大学学报(哲学社会科学版)，2005(3).

篇12

关键词：层次分析法；模糊综合评价法；循环经济；区域评价

中图分类号：F061.5 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2015）13-0063-04

引言

近年来，由于产业结构不合理和过分依赖能源资源消耗的粗犷型发展模式，导致了我国能源资源消耗过度和生态环境被严重破坏。发展循环经济是解决我国的资源紧缺和环境污染等问题的必经之路，也是实现产业结构调整，加快转变经济发展方式的必然选择。因此，对循环经济的发展状况进行评价，对促进我国区域循环经济的发展具有现实意义。

国内关于循环经济的评价研究已有不少。于丽英、冯之浚考虑并筛选了有关经济发展、人居环境、社会消费和资源环境等指标，建立了评价城市循环经济发展的评价体系，突出了绿色发展和人文发展指标的重要性，但是该评价体系也存在部分指标获取难度大和指标间互相干扰等问题[1]。另外，目前对我国各地区循环经济发展评价的研究成果较少，只有谢园园基于过程―效应原理，以省域为基本单元分析了我国区域循环经济发展水平，并初步确立了循环经济类型区划分方案[2]。王康从管理学的角度，参考了各地区的循环经济规划方案和循环经济实施计划之后，建立了我国各省域循环经济发展的评价体系[3]；但是也存在着部分指标可比性较低的问题。在研究方法的选择方面，钱翌等运用层次分析法构建了包含目标、准则、指标和分指标层次的四级评价体系，并采用特尔菲专家打分法，针对青岛市循环经济发展水平进行综合评价[4]。该评价方法优点是结构清晰、指标层数据相对便于获取，但是其评价过程比较繁杂，只能得出排序结果，不能客观评价各地区的发展水平。刘玉萍提出应用模糊估计法对南充市循环经济发展水平进行评估，并指出该方法存在一定的主观性问题[5]。王荣等以经济和环境资源为主要因素研究了2010年山西省各地级市的循环经济发展情况，运用SPSS软件，通过主成分分析方法进行评价[6]，但是运用主成分分析法在剔除某些指标的过程中，主观性较强而且要求各指标间必须满足一定的相关性，所以单独运用主成分分析法进行评价不具备普遍适用性。

因此，本文将层次分析法与模糊估计法相结合以解决单独运用某一方法产生的主观性过强和只能得出排序结果的不足。并把循环经济发展处于世界领先地位的日本作为成熟阶段的标杆，来客观评价我国各地区循环经济的发展阶段。

一、指标体系和评价标准

考虑到区域循环经济发展评价体系具有系统性、动态性和指标差异性等特征，本文将区域循环经济评价指标体系设计为“目标层―准则层―指标层”三个层次。其中目标层为循环经济发展水平，代表循环经济发展的最终结果；准则层涵盖了经济发展系统、资源消耗系统、生态环境系统、资源循环系统和社会发展系统；指标层为各系统下的具体评价指标。区域循环经济发展指标体系（如下页表1所示）。本文的指标分为两类，即正向指标和逆向指标。其中正向指标是指该指标数值越大，越能够对循环经济发展起推动作用，即“越大越好”；而逆向指标指该指标数值越小越有利于循环经济的发展，即“越小越好”。下页表1指标类型数列中：“1”表示正向指标，“2”表示逆向指标。区域循环经济的发展是一个由量变到质变的过程，对某一地区进行发展阶段评价时，合理并客观地定义各发展阶段的数值标准就尤为重要。黄和平等在参考了国际上各指标数值的基础上，将各指标数值在区间上等分，提出了区域循环经济指标分级标准，并对江苏省各市的循环经济发展阶段得出了较好的评价结果[7]。但是这种方法也存在一定问题，得出的发展阶段评价的结果只是相对好坏的结果，并不能客观地评价出各地区循环经济发展的真实水平。因此，本文以循环经济发展水平处于世界领先地位的日本作为成熟阶段的标杆，选择日本的各项正向指标数据的80%～100%（逆向指标数据的100%～120%）作为达到发展成熟阶段的标准，并将其正向指标数据的60%～80%（逆向指标数据的120%～140%）定义为中期阶段，正向指标数据的40%～60%（逆向指标数据的140%～160%）作为初级阶段，正向指标数据低于40%（逆向指标数据高于160%）即为准备阶段。

二、研究方法

（一）层次分析法确定指标权重

层次分析法确定权重的步骤包括：指标无量纲化处理、专家打分构造判断矩阵、一致性检验、层次单排序和层次总排序。由于本文改进了传统打分方法，故合理省略了其中一致性检验的过程。

1.指标的无量纲化处理。指标体系中各个指标的量纲各不相同，所以先对各指标的原始数据进行无量纲化处理。考虑到区域间的循环经济发展评价属于横向比较，而且涉及到正向指标和逆向指标，故选用阈值法对指标进行无量纲处理。首先对各指标进行分类处理，经过阈值法处理过后的正向指标的值均在0～1之间，逆向指标的值均在-1～0之间，处理后的指标都将是“越大越好”。

2.专家打分。本文运用专家打分法是在比较打分法的思路基础上的改进[8]。经检验，传统的1/9～9打分法在处理含有较多指标的矩阵时，容易得出指标权重相差多个数量级的问题，因此采用数字1对应9来代替用1/9对应9，即可解决这个问题。

将各判断矩阵中指标按重要程度排列成xa≥xb≥xc≥...≥xk，其中xa表示这组指标中最重要的指标。然后将各指标从最重要指标开始分层。本文定义了共5个层次，分别用“9”、“8”、“7”、“6”、“5”表示。由于筛选出的指标都具有一定的代表性，并不会出现指标间的重要性相差过大或者过小的情况，故5个层次即可满足需要。其中，“9”层为重要性最高的层次，层次之间差值的大小表示重要性相差的大小。举例说明：如果一个含有5个指标的判断矩阵中，若经过判断，各指标按照重要程度由高到低的排序为：x3>x2=x4>x1=x5，并且x2和x4的重要性比x3相差很小，而x2和x4比x1和x5一般重要。则分层结果为：先将最重要指标x3置于“9”层，然后将x2和 x4置于“8”层，x1和x5置于“6”层。

用分层代替比较打分不仅简化了专家打分的烦琐过程，而且解决了直接两两比较的结果可能不满足内在逻辑性的问题（例如比较结果中可能出现A比B重要，B比C重要，但C却比A重要的情况），从而使判断矩阵自然具备了较好一致性，可以省略一致性检验的过程[8]。也避免了判断矩阵不满足一致性时，需要专家重新打分的麻烦。

3.判断矩阵的构建。从“9”层的指标开始，依次与下面各层次的指标两两比较。本文采用的比较原则为：重要性相同的指标间相比较用5表示，第m个指标相对于第n个指标的重要程度（如式（1）所示）：

amn=5+（第m个指标层数-第n个指标层数） （1）

由于判断矩阵中对角线上的数字表示指标自己与自己相比的结果，故都为5。再根据公式（1）首先计算对角线上方的元素。再根据公式（1）可知，anm与amn之和为10。

4.计算权重。根据层次分析法的权重确定原理，计算出各判断矩阵的最大特征值对应的特征向量，即为对应指标的权重。将准则层和目标层下共6个判断矩阵分别应用Matlab软件进行处理，计算出各矩阵的最大特征值对应的特征向量wa，wb，wc，…，wk，即为指标xa，xb，xc，...，xk对应的判断权重。然后计算指标层中各个指标相对于目标层的重要性，即指标总权重WAi。设准则层B中指标i对于准则层B的权重为WBi，准则层B对于目标层A的权重为WAB，则指标总权重WAi如式：

WAi=WAB×WBi （2）

（二）模糊评价法进行综合评价

设指标集合为U= {u1，u2，u3，…，un}，评语集合为V= {v1，v2，v3，…，vn}；在对我国区域循环经济发展评价中，集合U表示无量纲化的各指标值，集合V表示各指标值对应的评价阶段（准备阶段，初级阶段，中期阶段，成熟阶段）。为方便计算，本文分别用1、2、3、4表示准备阶段、初级阶段、中期阶段和成熟阶段。各指标或因素对应的归一化权重集合为W，W={w1，w2，w3，…，wn}。综合评价的结果为：

bj= Wj×Vj （3）

其中，j表示评价对象，bj为评价集合与权重集合的加权结果。由于bj的值在1和4之间，故将数值域均分作为评价标准。因此bj∈[1，1.75）为准备阶段，bj∈[1.75，2.5）为初级阶段，bj∈[2.5，3.25）为中期阶段，bj∈[3.25，4]为成熟阶段。

三、实证分析

（一）数据来源

本文是以2012年《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》及各地方省市统计年鉴为数据基础，对我国各区域循环经济发展情况进行评价研究。本文的研究对象为我国大陆地区的31个省级区域。其中，自治区的部分数据无法获得，本文采用青海省的数据代替。

（二）区域评价结果

本文有五位专家进行打分，根据上文中权重的计算方法，分别计算各组指标权重，并将5组权重结果加权平均，得到各指标权重及归一化权重结果。将各指标无量纲化的数值与其权重加权之后，得到各地区循环经济发展水平综合指数及发展水平分布情况（如图1所示）。从图1中可以看出，我国各地区循环经济发展呈现明显的地域差异性。循环经济发展处于第一阶段，即发展指数高于1的地区共有8个，分别是北京、天津、浙江、上海、广东、江苏、山东和重庆。这之中除了重庆外的7个地区均位于我国三大经济圈内。并且这8个地区都具有经济发达、人口稠密、技术设备先进等共同特点。发展处于第四阶段共有4个地区，分别是宁夏、、新疆和青海。这些地区主要位于我国西部，经济发展相对落后，人口密度低、发展经济的方式多依赖于能源资源的消耗，污染物处理水平落后。我国循环经济发展水平处于第二、第三阶段的地区共有19个，占总数的60%以上，主要分布于我国中部及东北部地区。可以看出，我国区域循环经济发展水平受地域因素的影响很大，并且大多数地区发展处于中间水平。此外，从地区分布来看，我国区域循环经济发展水平从东至西总体上呈现出比较明显的逐级递减的阶梯性现象。

（三）发展阶段分析

本文以循环经济发展水平处于领先地位的日本作为标杆，对我国各地区循环经济的发展阶段进行较为客观地评价。根据P64表1中的分级标准，运用公式（3）推算出同日本对比下的我国各地区循环经济发展指数。结果表明，我国绝大多数地区的循环经济发展指数都处于1.75～2.5之间，即处于循环经济发展的初级阶段。只有位居前5位的北京、天津、广东、上海和浙江的循环经济发展水平达到了中期阶段。通过与日本循环经济发展情况的对比，整体来看，我国31个省区的循环经济发展均处于中等偏低的水平。近年来，我国在单位国内生产总值能耗和资源投入产出方面有了较大改善，特别是在推行清洁生产方面进步明显，部分地区的清洁生产和资源重复利用指标已达到了成熟阶段的标准。但是，循环经济发展的整体水平同世界发达国家相比仍存在巨大差距。

结论

1.我国区域循环经济发展水平呈现出明显的地域差异性和阶梯性。东部地区的循环经济发展水平处于我国的绝对领先地位，西部地区的循环经济发展水平最差，中部地区和东北地区的发展水平相差不大。另外，从东至西、从沿海到内陆地区的循环经济发展水平呈现出明显的递减趋势。

2.通过与日本循环经济发展水平的对比，可以看出我国各地区循环经济发展水平普遍较低，只有北京、天津、广东、上海和浙江处于中期阶段，其余各地区均处于发展的初级阶段。

参考文献：

[1] 于丽英，冯之浚.城市循环经济评价指标体系的设计[J].中国软科学，2005，（12）：44-53.

[2] 谢园园.基于过程―效应的区域循环经济评价方法及其实证分析[D].北京：中国环境科学研究院，2013.

[3] 王康.中国省域循环经济评价研究[D].太原：山西财经大学，2013.

[4] 钱翌，寻涛，赵荣敏.青岛市循环经济发展水平综合评价[J].环境科学与技术，2009，（5）：199-205.

[5] 刘玉萍，郭郡郡.AHP 模糊综合评价法在循环经济发展评价中的应用[J].资源开发与市场，2009，（9）.

[6] 王荣，张所地，徐治宇，等.城市循环经济发展评价的数学模型及实证分析[J].数学的实践与认识，2013，（4）：11-16.

篇13

关键词：区域经济；空间马尔可夫链；时空演变；山东省

中图分类号：F127.52文献标识码：A文章编号：1003-4161(2009)01-0072-04

区域经济非均衡发展是经济发展过程中客观存在的一种经济社会现象。由于区域间自然条件、区位因素、经济基础、制度环境等差异，导致区域间的经济发展存在着很大的差异，山东也是如此，尤其表现在鲁西部地区与山东半岛地区经济差异更加明显。为系统研究山东省区域经济时空演变规律，本文以山东省17个设区城市、31个县级市和60个县为研究单元（以下统称为城镇），选取了反映区域经济发展的10项统计指标进行研究。首先对108个城镇9年的10项统计数据进行了主成分分析，得出了反映各城镇经济发展水平的综合得分。然后分别计算了山东省区域经济发展水平的马尔可夫转移概率矩阵和空间马儿可夫转移概率矩阵，将区域经济发展的时间特征和空间特征结合在一起，探索山东省区域经济时空演变动态特征。最后利用GIS软件对计算结果进行了可视化分析，揭示了山东省区域经济演变过程的时空特征。

1 山东省区域经济数据的主成分分析

1.1 数据的采集和预处理

利用1997～2006年的《山东省统计年鉴》，采集了山东108个城镇9年的10个统计指标。包括年末总人口、土地面积、粮食总产量、地方财政预算内收入、地方财政预算内支出、年末金融机构各项存款余额、居民储蓄存款余额、规模以上工业总产值、基本建设投资完成额、人均道路面积等。由于各指标量纲不同，首先进行标准化处理。作者采用标准差标准化对数据进行了标准化处理。由这种标准化方法所得到的新数据，各要素的平均值为0，标准差为1，可有效消除量纲的影响。

1.2 主成分分析

在区域经济分析中，变量太多无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。主成分分析方法能在各个变量之间相关关系研究的基础上，用较少的新变量代替原来较多的变量，而且尽可能多的保留原来较多变量所反映的信息，是综合处理这种问题的一种强有力的工具［1］。作者运用Matlab的princomp函数进行主成分分析，分别计算各主成分载荷、主成分贡献率、主成分得分和综合得分。综合得分的计算方法为各主成分得分乘以其对应的主成分贡献率，然后求和。

2 山东省区域经济时间演变分析

2.1 主成分分析结果处理

对计算出的山东省108个城镇9年的综合得分分别进行排序，将全省的区域经济发展水平划分为四种发展类型：①（1）低水平地区：综合得分排序位于75％以后的区域；（2）中低水平地区：综合得分位排序于50％～75％的区域；（3）中高水平地区：综合得分排序位于25％～50％的区域；（4）高水平地区：综合得分排序位于前25％的区域。这四种经济发展水平类型由低到高分别使用数字1、2、3、4表示。然后根据序号重新对数据进行排序，得出每一个区域每年所处的经济发展水平类型。从而得出一个108×9的区域经济发展状态矩阵，从这个矩阵上可以看出每一个区域在每一年所处的经济发展水平，从而可见每一个区域所处经济发展状态在时间上的转移变化。

2.2 马尔可夫矩阵计算

根据以上经济发展水平的分类，计算出相应类型的概率分布及其年际变化，近似的表示出区域经济发展变化的整个演变过程。这样就可以得出一个4×4的马尔可夫转移概率矩阵，得出区域经济发展由某一状态转向另一状态的概率。用Pij表示从状态Ei转移到Ej的概率，即Pij＝P(EiEj)。如果某个区域的经济发展类型为i，在下一年份仍保持不变，则该区域转移类型为平稳；如果区域经济发展水平有所提高，则区域向上转移；否则向下转移。根据此矩阵来分析区域经济发展在时间上的变化，可以得出一个区域的经济发展状态转移到另一发展状态的概率。

1997～2000年处于“九五”规划期间，2001～2005年处于“十五”规划期间，为全面分析山东省108个城镇经济的时间演变规律，根据上述计算得出的108×9的区域经济发展状态矩阵，分别计算这两个时期山东省城镇经济综合得分的马尔可夫转移概率矩阵，（表1）所示。

2.3 结果分析

（表1）中，对角线上的元素表示区域经济发展状态不发生转移的概率，即该区域经济发展状态没有发生变化的概率，非对角线上的元素则表示区域经济发展从一种状态转移到另一种状态的概率。由（表1）可见，山东省区域经济状态转移在两个时期存在有许多共同点：

（1）所有对角线上的元素在数值上都大于非对角线上的元素。在对角线上的元素的最小值是0.667，最大值为0.917。这说明，区域经济发展类型不发生改变的概率很大，一个区域经济发展状态在某年属于i中类型，那么在随后的年份该区域仍然属于该类型的概率至少为66.7％，维持在原来的发展类型。（2）区域经济发展的不同类型之间发生状态转移的概率非常小，在非对角线上的元素，其数值远远小于对角线上的元素数值。在非对角线上元素的最大值为0.198，还不到对角线上最小元素0.667的三分之一。而且，非对角线上的元素数值大于0的都在对角线的两侧，这表明，在连续的两个年份，山东省县域的经济发展类型只能向上或者向下一级、二级类型转移，不可能实现跳跃两级的发展，如从低水平向中高水平或者从高水平向低水平状态转移，这种发展的可能性是不存在的。（3）山东省县域经济发展存在着明显的两极化现象。从这两个时期的状态转移矩阵上看，在初期属于发展高水平的区域，在随后的年份仍然处于发展高水平的概率至少为90.1％，而向下转移的可能性最大为9.9％，而且大多是转向中高水平，依然在发达状态，在第二个时期，仅仅有1.9％的概率转向中低水平，这表明发达地区的经济发展水平仍然处于高水平状态；而初期属于发展低水平的区域，在随后的年份仍然处于发展低水平的概率至少为80.2％，而向下转移的可能性最大为19.8％，而且是只能转向中低水平，不可能发生直接跳跃发展到中高水平或者高水平状态。这说明，山东省县域经济发展存在着高水平地区依然发达，低水平地区依然落后的经济发展局面，存在着两极化发展的现象。

此外，山东省区域经济综合得分类型转移在两个时期上也存在着不同之处：（1）随着时间的变化，经济发展处于低水平和高水平状态的区域，仍然维持其发展状态的概率明显增加。维持低水平发展状态的概率由1997～2000年期间的0.802增加到2001～2005年期间的0.843；维持高水平发展状态的概率由1997～2000年期间的0.901增加到2001～2005年期间的0.917。（2）经济发展水平处于中间阶段，即中低水平和中高水平的区域，仍然维持其发展状态的概率明显减小。维持中低水平发展状态的概率由1997～2000年期间的0.741减小到2001～2005年期间的0.667；维持中高水平发展状态的概率由1997～2000年期间的0.827减小到2001～2005年期间的0.750。由此可以看出，初期为低水平的区域经济发展向上转移的概率明显的减小，同时，初期为高水平的区域经济发展向下转移的概率也在减小。由此可得，山东省区域经济发展的两极化现象进一步加剧。

3.山东省区域经济空间演变分析

3.1 空间马尔可夫矩阵计算

空间马尔可夫链是传统的马尔可夫链方法与“空间滞后”这一概念相结合的产物［2］。空间马尔可夫转移概率矩阵以区域i在初始年份的空间滞后类型为条件，将传统的k×k马尔可夫矩阵分解为k个k×k条件转移概率矩阵，对第k个条件矩阵而言，元素Pij(k)表示以区域在t年份的空间滞后类型k为条件，该年份属于类型i而在下一年份转移为类型j的一步空间转移概率。为得到山东省县域空间马尔可夫矩阵，首先计算每一区域各年份的相邻区域的综合得分的加权平均值，对这些相邻区域的综合得分平均值进行排序分类，得到每一个区域综合得分的类别。山东省各相邻区域的综合得分平均值为各个区域9年的综合得分矩阵与空间权重矩阵的乘积。使用MATLAB软件对山东省各城镇经济综合得分分类矩阵与山东省各城镇相邻区域综合平均得分分类矩阵进行处理，从而得到山东省县域综合得分类型的空间马尔可夫矩阵。计算的1997～2000年份和2001～2005年的空间马尔可夫转移概率矩阵（表2）。

3.2 结果分析

由（表2）可见：（1）相邻区域的背景条件在山东省区域经济发展动态变化过程中起着十分重要的作用。在相邻区域经济发展水平存在差异的情况下，该区域经济发展状况发生转移的概率各不相同。即若区域背景对区域经济发展没有影响，（表2）中同一时段内的4个条件概率矩阵将分别相等，等于相应时段的传统马尔可夫概率矩阵（表1）。从以上的分析结果来看，事实并不是这样的，区域的背景与区域经济发展中存在紧密的联系。（2）不同的相邻区域背景在区域经济发展转移过程中所起的作用也各不相同。一般来说，一个区域，若与比本区域发展水平高的区域相邻，那么其经济发展向上转移的概率将增加，向下转移的概率将减小；若与比本区域发展水平低的区域相邻，那么其经济发展向下转移的概率将增加，向上转移的概率将减小。例如，在2001～2005年期间，一个低水平区域向上转移的概率平均为0.157（表1），当它分别与中低水平和中高水平地区相邻时，概率就分别增至0.156和0.174（表2），而与低水平地区相邻时，概率降至0.077。在1997～2000年期间，一个高水平区域向下转移的概率平均为0.099（表1），而当它分别与中高水平地区相邻时，向下转移的概率降至0.047，而与低水平地区相邻时，概率增至0.500（表2）。（3）一个区域向上或向下转移的概率与区域和周围相邻区域之间的差异程度不成比例。对于一个低水平区域，如果其相邻区域为中低水平，在2001～2005年期间向上转移的概率比其相邻区域为低水平时增加0.079，在其相邻区域为中高水平和高水平时向上转移的可能性增加更为明显，分别达到0.174和0.286。（4）空间马尔可夫转移概率矩阵为山东省区域经济两极化发展现象的存在提供了空间上的解释。区域背景对区域经济发展的确产生了某种程度的正面或者负面的影响。总体来说，一个区域，如果其相邻区域的经济发展水平相对较高，则该区域经济发展向上转移的可能性比较大；反之，如果其相邻区域的经济发展水平相对较低，则该区域经济发展向下转移的可能性比较大。也就是说，除个别区域外，近发达者愈发达，近落后者愈落后，但是不排除有某些情况不同。例如，一个低水平区域在其相邻区域为高水平时，其仍然停滞在低水平发展状态的概率在1997～2000年和2001～2005年期间分别为0.750和0.714，均小于同期不考虑相邻区域情况的0.802和0.843；而一个高水平区域在其相邻区域为低水平时，其仍然停滞在高水平发展状态的概率在1997～2000年和2001～2005年期间分别为0.500和0.500，均大大小于同期不考虑相邻区域情况的0.901和0.917。但是也有不同的情况，例如，在1997～2005年期间，一个低水平区域在其相邻区域为低水平时，向上转移的概率为0.211，而当其相邻区域为中低水平和中高水平时，向上转移的概率分别为0.184和0.200，向上转移的概率明显降低了。这些现象可以由比较这两个转移概率矩阵上呈现出来。

4.山东省区域经济发展状态转移的空间分布分析

根据以上计算的传统马尔可夫转移概率矩阵和空间马尔可夫转移概率矩阵，运用GIS软件进行可视化分析可见：（1）在1997～2000年期间，全省有十八个县域综合得分发展类型向下转移，除肥城市、安丘市、青州市、微山县个别县市以外，其他县市均在临沂、德州、聊城、菏泽等地区；有十七个县市综合得分发展类型向上转移，有六个县市在东部发达地区，其他县市均在鲁西地区；全省大部分的县市综合得分发展类型不发生转移。西部传统落后地区的综合得分发展类型转移方向不定，经济发展还不稳定，而东部沿海传统发达地区的综合得分类型要么向上转移，要么不发生转移，经济发展比较稳定。这说明，东部发达地区依然保持在高水平发展状态，西部地区的发展方向还不明确，在一定程度上印证了山东省区域经济发展的不平衡性，东西部经济发展状态还存在差距。（2）在2001～2005年期间，全省综合得分发展类型向下转移的地区有所减少，而且在空间分布上也发生了变化，不过大多数依然位于西部落后地区；其发展类型向上转移的区域大多位于滨州、德州、临沂和菏泽等经济落后地区；而东部沿海发达地区的综合得分发展类型没有发生转移，依然保持原来发展状态。这说明，西部地区的经济发展还存在有问题，发展转移状态还是不明确，而西部持续保持着高水平的发展状态，发展势头稳定，东西部的经济发展状态差距十分明显。（3）另外，从图上还可以明确的看出，在过去的九年里，无论在哪个时期，山东省东部沿海发达地区的综合得分发展类型状态总体上不发生向下转移的现象，整体经济发展处于稳定状态。此外，区域经济发展状态的转移，并不是仅仅与其本身的经济发展情况相关，由于区域在地理空间上不是孤立存在的，因此，其状态如何发生转移与周围相邻区域的经济发展状态也存在着密切的联系。以上两图只是表示了山东省各个县域综合得分类型转移的空间分布格局，并没有考虑到周围相邻区域的经济发展转移状况，无法反映出区域转移和周围相邻区域之间的联系。下面两图可以在一定程度上表现出区域转移与相邻区域转移的关系。同时可以发现：那些区域自身和周围相邻区域同时发生向上转移或同时不发生转移的大多数分布在山东半岛沿海高水平发展地区，而在区域或其相邻区域中，出现一方或双方均发生向下转移的县域几乎全部分布于滨州、德州、临沂、聊城和菏泽的传统经济落后地区；区域经济发展状态类型转移的研究，需要考虑到其相邻区域的发展状态和区域的地理空间特征。这又进一步证实了山东省区域经济发展水平存在着明显差距的现象。

5.结 论

本文以山东省108个城镇为研究单元，通过对区域经济发展影响因素进行主成分分析，计算出综合得分，基于马尔可夫链和空间马尔可夫链方法，对山东省1997～2005年区域经济动态发展过程中的时空演变特征进行了实证分析。并取得了以下结论：（1）9年间，山东省区域经济演变过程中，区域之间的经济发展水平存在着明显的差距。在传统的西部落后地区与东部沿海发达地区，这种差距表现的尤为显著。西部地区的经济发展状态还不稳定，东部半岛地区的经济发展平稳，有着明确的向上发展方向。（2）在山东省区域经济演变过程中，区域经济的发展状态转移在空间上不是孤立的，区域综合得分类型状态转移明显地受到其相邻区域发展状态的影响。一个区域，如果其相邻区域处于高水平发展状态，则其经济发展向上转移的概率会增大，而向下转移的概率会降到最小；反之，如果其相邻区域处于低水平发展状态，则其经济发展向上转移概率会有所减小，而向下转移的概率会明显的增大。（3）由于是对影响区域发展水平的多种指标进行主成分分析，最后采用综合得分类型来建立空间马尔可夫状态转移概率矩阵，因此，山东省西部落后地区与东部沿海发达地区的差距不仅仅是经济发展水平的差距，而且存在着社会发展水平等其他方面的差距，如:交通运输条件、基础设施建设、对外开放水平、科技发展和教育水平等。

基金项目：建设部科技计划项目（2008-R2-11）。

参考文献：

［1］ 徐建华．现代地理学中的数学方法［M］．北京：高等教育出版社, 1996：83-94.

［2］ 蒲英霞,马荣华,葛莹等．基于空间马尔可夫链的江苏区域趋同时空演变［J］．地理学报，2005，（5）：817-826．

篇14

关键词：十大城市群；高等教育；区域经济；协调度

中图分类号：G646 文献标识码：A 文章编号：1671-1610（2013）05-0044-07

一、研究背景

城市群是指在特定的区域范围内云集相当数量不同性质、类型和等级规模的城市，以一个或两个特大城市为中心，依托一定的自然环境和交通条件而共同构成的完整的“城市集合体”[1]。根据国家发改委国土开发与地区经济研究所肖金成、袁朱的研究结果显示，我国大陆地区目前已形成了包括京津冀、长三角、珠三角、山东半岛、辽中南、中原、长江中游、海峡西岸、川渝及关中等在内的十大城市群[2]。统计数据显示，十大城市群以不到10%的国土面积，承载了30%以上的人口，创造了50%以上的GDP[3]。历史经验证明，城市群区域经济与区域高等教育应保持适度均衡、协调发展，才能实现区域经济与高等教育的相互促进和共同发展。因此，对我国十大城市群高等教育与区域经济协调状况的考察具有重要的理论和现实意义。从现有相关文献来看，龚怡祖、章宗礼等人较早对我国苏南农村地区教育与经济的互动机制进行了探讨[4]，孙绍荣等人从国际的视角对高等教育与经济水平的关系进行了统计研究[5]，严全治和苗文燕利用1995-2004年的统计数据对区域高等教育与区域经济的非均衡发展情况进行实证研究[6]，晏成步和高金岭对大众化进程中我国高等教育与经济发展的空间特征进行了探讨[7]，佘远富和刘超的研究认为，在大众化进程中，我国高等教育系统表现出诸多与社会经济发展不协调和不适应的方面[8]，宗晓华和冒荣对高等教育扩张过程中教育结构与经济体系的适应性问题进行了研究[9]，此外，有学者对我国高等教育与区域经济的协调性[10]、我国31个省市自治区“高等教育-人口-经济系统”协调状况[11]、我国高等教育与区域经济发展关系[12]、我国高等教育结构和经济发展的协调性[13]等问题进行了研究。还有部分学者将研究视角聚焦于特定区域展开研究，如对河南省高等教育与经济发展协调状况[14]、西部高等教育与区域经济的协调互动[15]、甘肃省高等教育与区域经济协同发展状况[16]进行了研究。而以城市群为研究对象和分析单元，对其区域高等教育与区域经济发展水平协调状况的实证研究非常少。基于上述考虑，为定量衡量和测度大陆十大城市群高等教育与经济水平协调状况，本研究在构造评价指标体系的基础上，利用相关统计数据，对十大城市群高等教育与区域经济协调度进行实证考察研究，希望为促进城市群区域经济与高等教育协同发展寻求政策依据。

高 耀 等：中国大陆十大城市群高等教育与区域经济协调度因素分析与集成评估

二、研究范围、指标设计、研究方法与数据来源

（一）研究范围

根据国家发改委国土开发与地区经济研究所的前期研究成果，结合城市群的相关鉴定标准，即有一个到几个较强经济实力的中心城市；有完善的城镇体系；有一定规模的人口与空间；有较高的产业发展与分工协作水平；有完善的基础设施网络，并考虑到相关研究成果的可比性和同口径性，将中国大陆十大城市群界定为：长三角城市群、京津冀城市群、珠三角城市群、山东半岛城市群、川渝城市群、辽中南城市群、长江中游城市群、中原城市群、海峡西岸城市群及关中城市群。

（二）指标设计

遵循指标体系设计的科学性、系统性、典型代表性、可获性及独立性等原则，结合前期相关研究成果[17] ，本文构建了由目标层、准则层和指标层构成的评价指标体系。目标层为双重目标层，即城市群高等教育水平与经济发展水平；准则层从高等教育规模（包括学生数和教师数两个指标）和高等教育质量（包括普通高校生师比和教育经费支出两个指标）两个维度对高等教育水平进行反映，从经济规模（包括地区生产总值、全社会固定资产投资总额及社会消费品零售总额三个指标）、经济结构（包括三产增加值占GDP比重和三产从业人员占总从业人员比重两个指标）、经济增长（GDP增长速度指标）和经济效益（包括人均GDP和地方财政预算内收入两个指标）四个维度对经济水平进行反映；指标层总共包括13项具体指标，以全面衡量城市群高等教育水平与经济发展水平。

（三）研究方法

本文选取的变量指标较多，数据量较大，为避免采取简单或者加权算术平均法合成指数算法简单化的不足，本文采用较为成熟的因素分析法和聚类分析法进行研究。具体研究过程为：首先通过因素分析法计算出各城市群在高等教育水平和经济发展水平上的综合得分，并分别进行排序；然后根据得分排序情况得到各城市群在高等教育水平和经济发展水平上的等级差；最后进行协调度的衡量和分析，并在此基础上得出研究结论及政策建议。

（四）数据来源

评价指标体系中的数据是笔者根据《中国城市统计年鉴（2001、2011）》、《长江和珠江三角洲及港澳特别行政区统计年（2001、2011）》中相关数据直接引用或间接计算而得；十大城市群总量指标的数据则是按照城市群所包含的各个城市数据简单求和求得；均量指标数据则是按照城市群所包含的各个城市数据简单求和，然后除以相应城市群包含城市数求得。

三、实证研究过程与结果

（一）2000年十大城市群高等教育与经济发展水平综合评价

首先从凯泽-梅耶尔-奥利金（KMO）和球形巴特利特（Bartlett）检验中验证变量间是否适合做因子分析。结果显示，衡量十大城市群高等教育水平和区域经济水平各指标的KMO值分别为0704和0660，均在适合因子分析的临界值内；球形Bartlett检验的相伴概率P值为0000，相关系数矩阵和单位矩阵有显著差异，适合作因子分析。然后使用因素分析法，按照特征值大于09的原则进行因子提取，得到衡量十大城市群高等教育水平的两个公因子（特征值分别为3852和1020；方差贡献率分别为77047和20404）和衡量区域经济发展水平的三个公因子（特征值分别为5094、1130和0951；方差贡献率分别为63675、14125和11885），前两个公因子反映了高等教育相关变量总方差的97451%，前三个公因子反映了经济发展相关变量总方差的89685%。以公因子的方差贡献率为权数，分别得到十大城市群高等教育水平和区域经济发展水平的综合得分计算公式：

2000年十大城市群高等教育水平综合得分=（ F1×77047+F2×20404）/97451

（1）

2000年十大城市群区域经济水平综合得分=（F1×63675+ F2×14125+ F3×11885）/89685

（2）

根据公式（1）和（2）分别计算十大城市群2000年高等教育水平综合得分及区域经济发展水平综合得分，并根据综合水平得分排序，然后计算等级差，结果见表1所示。

表1 2000年十大城市群高等教育与区域经济水平的综合得分及排序

城市群名称 高等教育水平

综合得分 排序

区域经济水平

综合得分 排序

等级差

长三角城市群 16428 1 19123 1 0

京津冀城市群 11787 2 02902 2 0

珠三角城市群 03315 3 02805 3 0

山东半岛城市群 -00893 4 -00470 4 0

川渝城市群 -02243 5 -03222 6 -1

辽中南城市群 -03687 6 -01469 5 +1

长江中游城市群 -04184 7 -04573 7 0

中原城市群 -05401 8 -05166 9 -1

海峡西岸城市群 -06608 9 -04669 8 +1

关中城市群 -08513 10 -05259 10 0

注：综合得分的大小并无实际意义，数据中出现负数的原因是数据标准化的结果。等级差中的“+”表示区域经济水平高于高等教育水平；“-”表示高等教育水平高于区域经济水平。

（二）2010年十大城市群高等教育与经济发展水平综合评价

与上面的分析类似，检验结果显示，2010年十大城市群高等教育水平与区域经济发展水平的KMO检验值分别为0856和0586，满足因子分析要求；Bartlett检验的相伴概率P值为0000，因此均适合做因子分析。同样使用因素分析法，按照特征值大于04的原则进行因子提取，得到衡量高等教育和经济发展水平的提取公因子，前两个公因子（特征值分别为4381和0474；方差贡献率分别为87628和9484）反映了十大城市群2010年高等教育相关变量总方差的97112%，前三个公因子（特征值分别为5116、1315和0720；方差贡献率分别为63953、16440和8997）反映了区域经济发展相关变量总方差的89390%。以公因子的方差贡献率为权数，分别得到十大城市群2010年高等教育水平和区域经济发展水平的综合得分计算公式：

2010年十大城市群高等教育综合得分=（F1×87628+F2×9484）/97112

（3）

2010年十大城市群区域经济综合得分=（F1×63953+F2×14440+F3×8997）/89390

（4）

根据公式（3）和（4）分别计算十大城市群2010年高等教育水平综合得分及区域经济发展水平综合得分，并根据综合水平得分排序，然后计算等级差，结果见表2所示。

（三）十大城市群高等教育与经济发展相关度有所降低

分析结果显示，2000年十大城市群高等教育与经济发展之间的皮尔逊（Person）相关系数为0907，肯德尔（Kendall）相关系数为0911，斯皮尔曼（Spearman）相关系数为0976，且相关性非常显著。从中可以看出，2000年十大城市群高等教育与经济发展之间的协调程度较高。而到2010年，Person参数相关系数降为0842，而作为反映匹配性的Kendall相关系数降为0556，反映等级相关程度的Spearman相关系数降为0685，且显著性水平也降低为较为显著。由此可以看出，从2000年到2010年，十大城市群高等教育与区域经济的协调程度有所降低。

（四）十大城市群高等教育与经济发展的聚类结果

为考察城市群在区域经济发展水平和高等教育水平之间的相似性及差异性，对十大城市群高等教育与区域经济综合得分数据采用系统聚类方法进行聚类分析，聚类结果如图1和图2所示。

注：综合得分的大小并无实际意义，数据中出现负数的原因是数据标准化的结果。等级差中的“+”表示区域经济水平高于高等教育水平；“-”表示高等教育水平高于区域经济水平。

由图1可知，2000年，长三角城市群和京津冀城市群高等教育综合水平最高，聚为一类，珠三角城市群和关中城市群分别单独聚为一类，剩余其他城市群聚为一类；长三角城市群区域经济发展水平最高，单独聚为一类，京津冀城市群和珠三角城市群聚为一类，其他城市群聚为一类。由图2可知，2010年，长三角城市群和京津冀城市群高等教育综合水平最高，聚为一类，珠三角城市群、山东半岛城市群和川渝城市群聚为一类，关中城市群高等教育水平最低，单独聚为一类，其他城市群聚为一类；长三角城市群区域经济综合水平最高，单独聚为一类，京津冀城市群和珠三角城市群聚为一类，山东半岛城市群、川渝城市群和辽中南城市群聚为一类，中原城市群单独聚为一类，剩余城市群聚为一类。

（五）十大城市群高等教育对经济发展的贡献非常显著，但贡献度随时间推移有所下降

为了深入分析高等教育对区域经济发展的促进作用，分别采用2000年和2010年的高等教育水平综合数据和区域经济水平综合数据进行回归分析，回归分析结果见图3所示。

从分析结果中可知，2000年十大城市群经济发展水平与高等教育发展水平的线性回归方程为：E1=C1+0820H1，其中E1表示经济发展水平，H1表示高等教育水平，C1表示常数项，模型R2=0822，调整后的R2=0800，模型拟合情况良好；F=36982，F值的相伴概率为0000，且模型参数通过了显著性水平为0001的显著性检验。线性回归结果表明，在不考虑其他影响因素的条件下，对于十大城市群而言，高等教育发展水平每增长一个百分点，将导致经济发展水平增长082个百分点，由此可见，十大城市群高等教育对区域经济发展的贡献是非常显著的。

2010年，十大城市群经济发展水平与高等教育发展水平的线性回归方程为：E2=C2+0687H2，该回归模型的R2=0710，调整后的R2=0673，模型整体拟合情况良好；F=19560，F值的相伴概率为0002，且模型参数通过了001的显著性检验。线性回归结果表明，在不考虑其他影响因素的条件下，对于十大城市群而言，高等教育发展水平每增长一个百分点，将导致经济发展水平增长0678个百分点，可见，十大城市群高等教育对区域经济发展的贡献非常显著。但从2000年到2010年，十大城市群高等教育水平对区域经济发展的贡献度由082降低为0678，这可能是由于随着高等教育的大扩展，高等教育质量亦有所下降，所以导致对区域经济发展的促进作用有所降低。

（六）十大城市群高等教育与经济发展协调度评价

借鉴相关文献[18]和结合专家意见，将十大城市群等级差分为三个档次，等级差为“0”代表“强协调”；等级差为“[±1，±2]”代表“较不协调”；等级差为“[±3，±6]”代表“强不协调”。根据上述划分标准，将十大城市群2000年和2010年高等教育与区域经济协调度情况统计（见表3），从中可以得出如下结论：

第一，2000年高等教育水平领先于区域经济水平的城市群有川渝城市群和中原城市群，区域经济水平领先于高等教育水平的城市群有辽中南城市群和海峡西岸城市群，其他6个城市群高等教育水平与区域经济水平基本持平；而到2010年，高等教育水平领先于区域经济水平的城市群有山东半岛城市群、长江中游城市群、中原城市群和关中城市群，区域经济水平领先于高等教育水平的城市群有辽中南城市群和海峡西岸城市群，其他4个城市群的高等教育水平与区域经济水平基本持平。

第二，从2000年到2010年，十大城市群高等教育与区域经济的协调程度有所下降，表现为高等教育与区域经济“强协调”的城市群数量由2000年的6个降为2010年的4个；而高等教育与区域经济“强不协调”的城市群数量由2000年的0个上升为2个。

第三，根据高等教育与区域经济发展水平高低及总体城市群数量，可将“强协调”的城市群进一步细分为“高水平强协调”、“中等水平强协调”和“低水平强协调”。若高等教育发展水平和区域经济水平综合得分位于十大城市群前3位，则归类为“高水平强协调区”；得分位于中间4位，归类为“中等水平强协调区”；得分位于最后3位，归类为“低水平强协调区”。依据此划分标准，2000年和2010年“强协调”城市群中，长三角城市群、京津冀城市群和珠三角城市群为“高水平强协调”城市群；2000年山东半岛城市群和中原城市群为“中等水平强协调”城市群，而2010年川渝城市群为“中等水平强协调”城市群；2000年海峡西岸城市群为“低水平强协调”城市群。

第四，根据综合得分绘制二维象限图（见图4），并定义第Ⅰ象限为“双领先型”城市群，第Ⅱ象限为“经济领先型”城市群，第Ⅲ象限为“双落后型”城市群，第Ⅳ象限为“高教领先型”城市群。从图4可知，2000年和2010年，长三角城市群、京津冀城市群和珠三角城市群高等教育和区域经济得分水平均最高，为“双领先型”城市群；2000年其他城市群均落于第Ⅲ象限，为“双落后型”城市群；2010年，川渝城市群和辽中南城市群落于第Ⅱ象限，为“经济领先型”城市群，而山东半岛城市群落于第Ⅳ象限，为“高教领先型”城市群。

四、研究结论与政策建议

（一）主要结论

第一，整体而言，从2000年到2010年，中国十大城市群高等教育与区域经济的总体协调程度有所下降，二者“强协调”的城市群数量由2000年的6个降为2010年的4个，而“强不协调”的城市群数量由2000年的0个上升为2010年的2个。

第二，长三角城市群、京津冀城市群和珠三角城市群在高等教育水平与区域经济水平方面均领先于其他城市群，为“双领先型”城市群；中原城市群、海峡西岸城市群、关中城市群和长江中游城市群在高等教育水平与区域经济水平方面排名相对靠后，为“双落后型”城市群。

第三，相关分析结果表明，2000年，十大城市群高等教育与区域经济的相关系数大于09，且非常显著；而到2010年，二者的相关系数有所下降，且较为显著。这表明在整个“十五”和“十一五”期间，十大城市群高等教育与区域经济的协调程度有所降低。

第四，回归分析结果表明，整体而言，十大城市群高等教育对区域经济发展的贡献是非常显著的，但贡献度随时间推移有所下降。表现为从2000年到2010年，中国十大城市群高等教育对区域经济发展的贡献度有所下降，由2000年的082降低为2010年的0678。