经济发展水平的主要指标精选(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篇经济发展水平的主要指标，期待它们能激发您的灵感。

篇1

1．方法笔者首先运用ArcGIS软件分析旅游业发展的空间特征，然后运用空间探索性分析方法揭示各省域间旅游经济的空间关系。空间探索性分析(ExploratorySpatialDataAnalysis，ES-DA)是一种分析空间相连关系的方法，这种方法是基于样本数据驱动的分析，在没有先验的理论假设下，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段来了解被观察单元在空间分布、空间结构以及空间相互影响方面的特征;它的优点在于可将具有相同或相异属性值的地区以图像化的形式展示出来，并把空间关系分为空间全局自相关和空间局部相关两个部分，来揭示空间效应中的空间依赖性和异质性。常用测度空间关系的指数有Geary’指数和Morans’I指数，笔者采用Morans’I指数，取值在［－1，1］之间，若Morans’I指数为负，说明相似的地区在空间上呈离散状，若为正则呈集聚状，若为0，则不存在空间相关关系。

2．数据笔者采用旅游总收入作为度量旅游业发展水平的指标。文中数据来自国家旅游局网站、国家统计局网站、四川省旅游局网站、中国统计年鉴数据库各省市统计年鉴(2000～2012年)、《四川省旅游统计便览》、《浙江旅游统计便览》、《湖北省统计便览》。入境旅游收入根据当期年末美元与人民币兑换汇率进行了换算。

3．旅游业空间特征分析(1)旅游经济空间差异显著，发展水平由东部沿海向西北内陆递减;总体聚集与分散、多中心，局部“中心－”特点突出笔者运用ArcGIS软件绘制出2000～2012年间各省旅游总收入均值的5级分布图(如图1所示)，显见，我国旅游经济发展水平的空间差异显著。总体上，旅游经济发展水平的分布符合“腾冲－黑河”人口地理分界线，以东为高发展区，以西为低发展区，大致呈由东及西阶梯状分布。旅游经济发展水平最高的省区市由南到北为广东、浙江、上海、江苏、山东、北京;第二级由东到西为辽宁、福建、河南、湖北、湖南、四川;第三级由东到西为河北、山西、安徽、陕西、云南;第四级由东到西为黑龙江、吉林、江西、重庆、贵州、广西;发展水平最低的由南到北为海南、、青海、宁夏、甘肃、内蒙古、新疆。就全国而言，旅游经济的空间分布既有集聚、规则的分布，也有随机分布。集聚分布表现为旅游经济发展水平最高的省份聚集在东部沿海，最低的省份则集聚在西北部;发展水平相近的省份在空间上相邻，如第四级发展水平的黑龙江与吉林相邻、重庆与贵州、广西相邻;规则分布表现为东、中、西部虽呈梯度递减、但东部、西部区内仍然存在旅游经济发展高低相间分布;随机分布则表现在“腾冲－黑河”以东地区，多种分布方式共同存在。由此可见，旅游经济发展水平高的地区多分布在东部，但西部的四川省旅游经济发展水平较高;旅游经济发展水平低的地区多分布在西部，东部的海南省旅游经济发展水平较低。从描述性分析可知，旅游经济发展水平存在多样性，空间特征显著，聚集与分散同时存在。无论是高发展水平区，还是中、低发展水平区，旅游经济发展水平相似的省区皆存在空间相邻的现状;局部既有发展的“中心”也有发展的“凹点”。(2)旅游经济发展存在较强的空间依赖性，空间集群呈增强－降低趋势空间全局自相关揭示的是旅游经济的空间依赖性。根据2000～2012年旅游总收入、以边和点相邻作为空间链接关系(将广西、广东作为海南邻居)，运用GeoDa软件计算出其全局Morans’I指数(见表1)。2000～2012年间，指数值皆为正值，即我国旅游经济发展水平具有显著的空间正相关关系，意味着在此期间旅游经济发展水平相似的省份在空间上表现为集聚状态;其空间相关水平呈现先急剧增强后又有所下降但呈现出较为平缓的趋势。旅游经济发展水平的空间聚集程度在2005年达到最高(0.3123)，最低的是2000年(0.2091)。可见，我国旅游经济发展水平存在很强的空间全局自相关，即存在很强的空间依赖性。(3)相邻省份的空间关系显著与不显著的数量各占1/2笔者根据旅游总收入绘制旅游经济发展水平的局部空间分析(如图2所示)。局部空间分析旨在了解某一省份与其相邻省份之间的关系，揭示的是旅游经济发展的空间异质性特征，其分布模式分为4类:高－高、低－低、高－低、低－高。高－高、低－低相关模式指的是某一省份的邻省具有同样的特征，为正相关，表示空间集聚;高－低、低－高相关模式指的是某一省份的邻省与其特征相反，为负相关，表示空间离群。图2显示，旅游经济空间关系的空间聚集与“中心－”特征同存;同时，我国部分省区市与其相邻省份空间关联性不显著，部分省份的局部空间关系明显。旅游经济发展水平高－高相关的省份有上海、江苏，低－低相关的省区从东到西有甘肃、新疆;这说明高发展水平省集聚在东部，低水平发展省集聚在西北;高－低相关的省区仅有四川;低－高相关的省区有安徽、福建，“中心－”特点突出，四川省是西部旅游经济的发达地区，安徽、福建是东部地区的欠发达地区;也就是说，四川是西部旅游经济发展的极点，安徽、福建是东部的塌陷点。

二、旅游经济空间溢出效应计量分析

旅游经济发展的空间特征表明，相邻省份的旅游经济间存在较强的空间依赖性，这从描述性角度说明，2000～2011年旅游经济存在空间溢出效应，其溢出效应的大小则要通过定量分析而得。

1．计量模型构建本文旨在分析政府主导模式下旅游经济发展是否可以持续的问题，且从旅游经济系统本身入手。旅游经济系统包含了旅游需求、旅游供给两个方面，具体而言，需求主要指的是可支配收入以及闲暇时间，而2000年以来，闲暇时间并未大量增加。因此，此处的旅游需求主要是指可支配收入;供给主要指旅游资源、旅游接待设施。相关研究结果认为，旅游资源禀赋、交通可达性、区位、基础设施、产业结构、经济发展水平等均可对旅游业发展产生影响。产业发展环境反映了政府主导模式的具体内涵，其间主要是制度环境。因此，笔者构建空间面板回归模型考察旅游需求、旅游供给与产业发展环境对旅游经济发展的影响。其中，Y是各省旅游经济发展水平;D是各省的旅游消费需求，S是各省的旅游供给，P是各省的旅游发展环境，ρ表示空间溢出效应，ω表示空间相关关系，Xi，t为一组控制变量，μi为空间随机项。

2．变量说明旅游经济发展水平:用各省区的国内旅游收入表示旅游经济发展水平，原因在于入境旅游收入受区位和开放程度的影响(广东、上海、北京作为我国重要入境口岸，入境旅游收入远高于内陆地区)，为了剔除由于入境旅游与国内旅游的结构差异所导致的不一致，笔者未将各省的旅游总收入作为衡量旅游经济发展水平的度量指标。旅游产业发展环境:由两个方面构成，(1)旅游交通:交通被誉为旅游业三大支柱，对旅游业的发展具有重要的促进作用;旅游经济的特点之一是旅游消费者(即旅游者)的空间转移，便捷的交通为旅游者空间转移提供良好的服务，促进旅游经济的发展。由本地交通密度即铁路、公路的营业里程除以国土面积表示。(2)税收:用税收占旅游企业营业收入的比例代表政府对旅游企业发展的相关政策变量。税收比例越低说明政府支持力度越大，反之则反。旅游需求:旅游者出游主要受闲暇时间和可自由支配收入的约束，因休假制度的限制，大部分旅游者的闲暇时间是确定的，受可自由支配收入的约束更强。由于可自由支配收入的数据获取存在困难，本文将人均可支配收入作为衡量旅游消费的指标。旅游供给:由旅游景区点表示，旅游景区点是旅游业的发展基础，是吸引旅游者出游的主要因素。我国存在多种旅游资源评价体系，分别由国务院不同部门进行评价。为了保持评价体系的一致性和避免重复，笔者选择4A级景区和5A级景区作为旅游资源的变量，未将遗产类景区纳入分析，原因在于遗产类景区包含在5A级景区内。由于A级景区体系始于2001年，2000年旅游资源的数据则由国家级风景名胜区、世界遗产、优秀旅游城市加总而得。旅游接待设施为旅游者提供服务的，它依托旅游景区点的吸引力而存在，因此，未采用旅游接待设施作为旅游供给的变量。控制变量:对外开放水平，由外资酒店固定资产投入与酒店固定资产投入的比例表示，表示政府在产业发展过程中对产业的管制状态;由于对外开放水平部分省份部分年度的值为0，参照刘卫东等的做法，将其赋予一个很小的值10－8;各省区人口总数，用于人口规模对旅游出游率的影响。为了剔除价格因素的影响，笔者利用各个省份的居民消费价格指数对居民人均可支配收入、旅游收入进行了折算。

3．模型估计与结果分析面板模型的回归估计包括固定效应和随机效应两方面。由于本文是对我国大陆所有省份旅游经济中的本地消费倾向进行分析，所考察的截面单位是总体的所有单位;同时，旅游经济的两大特点即旅游产品的不可转移和旅游消费者的空间移动，各个地区的地理特定效应对于旅游经济发展具有重要意义，因此，采用地区固定效应回归模型更加合适。对模型进行空间效应检验可知，旅游经济发展水平的空间依赖性是通过空间误差冲击所致(见表2)，应选择模型(2)，并对模型(2)进行估计，结果见表3。表3中列出空间误差模型、空间滞后模型和无空间效应项时的估计结果，笔者主要以空间误差模型估计结果进行分析，将后两者的估计结果作为模型和变量参数是否稳健的参考。从3个模型估计结果来看，模型与变量参数在统计上具有稳健意义，但变量参数的大小存在差异。(1)旅游需求旅游需求对旅游经济发展的弹性系数为1.362，且在1%的水平上显著。这说明，国内旅游需求在2000年以来的旅游经济发展中具有重要的作用。旅游业是第三产业的重要组成部分，是国民经济发展到一定阶段的产物，从这个角度而言，旅游经济的发展水平与旅游需求的大小相关;按照国际经验，在人均GDP为1000美元时，旅游需求开始增长，尤其是国内旅游;为2000美元时，国内旅游进一步发展，出境旅游增长;5000美元时则出现城市的度假旅游。2000年以来我国旅游业的发展也佐证了这一发展途径。如2006年人均GDP2070美元，同年，我国国内旅游人次13.94亿人次，达到国民平均每人出游一次的规模，标志我国进入大众旅游时期;2011年人均GDP5450美元，这意味着旅游需求进一步增加。(2)旅游产业发展环境旅游交通对旅游经济发展具有重要影响，弹性系数为0.451，且在1%的水平上显著。旅游经济的旅游产品的不可转移和旅游消费者的空间移动两大特点决定了交通在产业发展过程的重要作用。交通作为旅游业发展的三大支柱之一，承载了游客从客源地到目的地往还的运输任务，是客流流向的主导力量之一，这样的矛盾现象集中体现在黄金周出游现象中。虽然有研究表明，交通对旅游业的发展影响不显著，原因可能在于所采用的计量模型有差别所致。产业发展环境的另一变量税负的估计系数在统计上不显著，可能的原因在于现阶段旅游经济发展并未受到政府的制度环境的影响。(3)旅游供给表示旅游供给的变量旅游资源对旅游经济的估计系数不显著。旅游资源作为旅游业的基础之一，主要指的是旅游资源对游客的吸引力，旅游的基本内涵是“愉悦”和“异地”(与居住地相异)，只要能够对游客构成吸引力的客观事物皆可称之为“旅游资源”，从旅游的基本意义来讲，旅游资源具有广义性，这也许是以星级旅游景区、国家风景名胜区、历史文化名城、优秀旅游城市等国家评定的旅游资源级别、数量来分析旅游资源对旅游经济发展影响不显著的原因。(4)旅游经济空间溢出效应旅游经济从描述性分析中可知旅游经济存在较强的空间依赖性，计量结果说明，空间依赖性达到0.449，且在1%的水平上显著。这说明，旅游经济发展存在较强的空间相互作用，这种作用是正向而有益的，即相邻空间的省份(本文指的是边界相邻的省份)在旅游经济发展过程中具有相互促进的作用;这种作用可以理解为空间示范作用，即一省的旅游经济发展可以带动相邻省份旅游经济的发展，其促进程度为47.4%，这也就解释了旅游经济相似水平发展的省份为什么在空间上出现集聚的原因。

三、结论与建议

篇2

【关键词】城市酒店业 经济发展 关系分析 协调发展

在房地产盲目助推大量高星级酒店诞生的情况下，“十二五”末已出现酒店布局不均、需求过剩、经营业绩下滑、部分酒店面临拍卖或转型，为此，及时科学指导城市酒店业的发展与城市经济的发展相协调，推进第三产业的健康发展，防止过度发展或发展不足而损害城市区域的经济发展。为此，科学指导城市酒店的发展规模及其分布在“十三五”建设期间显得尤其重要。

一、国内外文献及研究现状

国外针对区域酒店与经济发展相关性研究的不多，因世界前10酒店管理集团中有7个在美国，为此重点关注了美国在该方面的研究。主要有：学者Smith分析美国从1990年到1998年这段时期，洒店业构成比例、规模增长和收益变化，他的分析是很有意义的，能对投资者降低酒店投资的风险。学者JanA Deroos的研究主要基于NOR指标，即理论住房率，他研究分析这个指标的重要意义，是实现对美国酒店业的供求情况进行平衡。学者Jeong-Gil Choi根据美国近30年的酒店增长率情况以及对美国酒店业的未来发展周期和转折点进行预测。强调通过城市经济的发展从多因素的角度对区域酒店业布局等进行系统的研究。

国内酒店管理方面的学者专家也在不断完善相关的理论体系，瞿富强对酒店项目与区域经济建设可行性研究进行了比较与分析。马智亮、邓子瑜等提出了酒店业与城市经济发展研究集成化辅助系统的模型。葛良文结合以往宏观行业调控研究成果，论述了酒店业在区域经济建设中的框架及作用。王勇评述了酒店发展与地区建设的问题与对策，系统性地归纳了酒店业与地区经济相互促进相互依赖的重点关注区域。杨永堂研究了酒店规模发展与地区GDP与CPI数据的关系，从基准收益率、现金流、影响因素等方面细致地作了财务评价研究。

本文尝试通过地区经济发展的主要指标体系给出地区经济发展水平指数，将地区经济发展与酒店业发展进行关联分析，构建两者之间协调关系的模型，并运用重庆市的样本数据进行实证检验。

二、城市酒店业与经济发展的彼此影响动因

（一）城市酒店业的发展是经济发展的需要

酒店业的发展本身也是地区经济发展的重要组成部分。由于城市资源和发展定位的区别，对地区经济的贡献占比也就不同，如以旅游度假定位的三亚等，酒店的收入与利润对城市GDP的影响占比较大，而以中心城市定位的重庆等酒店对城市GDP的影响占比目前在10%-15%之间，且呈上升态势。主要影响体现在五个方面：一是酒店业的发展会为城市经济发展带来发展资金；二是高星级酒店能提升城市形象，创造良好的投资环境；三是增加城市国民生产总值和税收；四是会带动相关行业的发展，如建筑业、商业、交通业等；五是酒店I是劳动密集型行业，对就业的吸纳能力强，酒店业的发展能在很大程度上创造就业机会，提升城市的就业率。

（二）城市经济的发展促进酒店业的发展

酒店业的发展依赖于地区经济发展水平，且总是和地区经济发展水平相适应。主要影响表现在三个方面：一是资本逐利的本性会吸引财团在城市经济发展较好城市投资建造酒店；二是城市经济的发展带来商务和旅游人数增多、流动加快，促使解决餐饮、住宿问题的酒店业出现巨大的市场发展空间；三是政府部门会创造良好的投资政策，特别是银行资金的支持、税收的支持及土地费用的支持等；四是城市基础设施配套、交通、通讯和市政设施等的提升改造，为酒店业的发展创造了良好的外环境；五是在城镇化及房地产引领城市经济发展中，近5年新建的高星级酒店约90%是以房地产集团为背景的酒店。

三、关联性及协调性分析

（一）酒店业与城市经济发展水平的衡量指标

鉴于数据的可获取性，本文选取了国民生产总值、第三产业的投资额、第三产业的收入、房地产开发投资额、进出口总额、国内游客人次和收入、国外游客人次和收入、人均可支配收入、外资利用额等9个与酒店业紧密相关的经济发展指标来衡量经济发展水平。选取酒店数量、客房数量、床位数量、酒店员工数量等4个指标，及在地区的具有代表性的国有和私有酒店各一个，平均其总收入、总利润、可售房价格、可售房利润、客房收入、客房出租率等6个反映经营质量的发展指标来衡量酒店业的发展水平。数据来自《重庆旅游统计公报》、《重庆国民经济和社会发展统计公报》及重庆劲力、万友康年大酒店。

表1 重庆市2000年---2015年主要经济发展指标及酒店发展指标数据

（二）城市酒店业与经济发展水平指数测算

本文采用主分量分析方法来评价经济发展水平。步骤如下：首先，将原始数据转换成标准化的数据；然后，运用SPSS软件进行主分量分析，得到特征值和方差贡献率。将各主分量贡献率占选取主分量的累积贡献率的比重作为权重，计算经济发展水平指数计算公式为：

F=■wk*fk （1）

其中，F表示地区经济发展水平指数，wk为权重，wk=λk/■λk*λk，λk为第k个主分量的贡献率，fk为地区第k个主分量得分。运用因子分析方法对11个指标的数据做KMO和Bartlett检验，运算结果为KMO=0.62，大于0.5；Bartlett球形检验统计量值为209.23，其相位的伴随概率P值为0，小于显著性水平值0.01，表明变量指标之间存在复杂的统计相关关系，样本数据可做因子分析。对地区的相关指标数据做主成分分析，根据特征值大于1的原则，入选2个主成分的特征值分别为5.065、1.255，累积方差贡献率为80.45%，由此可以判断这两个主分量能够很好地代表所有指标的信息，能够较好地反映地区的经济发展水平。将地区在两个主分量上相应的得分和主分量的权重代入到公式（1）中，即得到城市经济发展水平指数-0.42，酒店业发展指数0.25。

（三）城市酒店业与经济发展关联分析

酒店业发展水平与地区经济发展水平的皮尔松相关系数为0.875（显著性水平在0.01的双尾检验），表明酒店业发展和经济发展高度正相关，两者之间相互促进。为了进一步验证酒店业发展与经济发展之间的关联关系，构建地区经济发展水平对酒店业发展水平的回归模型。建立回归模型：Y=a1+b1X+e1 （2）

经计算，回归系数b1=0.855，可决系数为0.756，回归结果进一步验证了酒店业与经济发展之间存在的正相关关系。

（四）城市酒店业与经济发展协调度y算

协调发展强调整体性、综合性和内在性，是多系统或要素在协调基础上的综合发展。由于系统处于动态变化之中，系统内部要素或系统之间的关系也在不断调整，通过协调度来度量系统之间或系统内部各要素之间协调状况。设酒店业发展指数和地区经济发展指数分别为X 与Y，参考有关协调度研究的文献，定义酒店业与地区经济发展的协调系数公式为：

SXY=（X+Y）/■ （3）

式中，SXY代表酒店业与地区经济发展协调系数。协调系数SXY的大小与系统发展的协调性呈正相关，SXY越大，系统的协调性越高，反之，则协调性越低；SXY的取值介于-1.322和1.322之间。为了清楚地反映两者协调发展的程度，根据SXY值的变化采用均匀分布函数法将协调度分为六个等级：1≤SXY

四、结论及意见补充

（一）结论

本文对城市酒店业与经济发展之间的关系以及两者之间的协调度进行了探讨，结果表明：①酒店业与地区经济发展之间有着较强的正相关关系；②酒店业与地区经济发展水平，受到地域资源差异及城市发展定位的影响；③酒店业与地区经济发展还受宏观政策的影响；④城市经济发展必然会带动酒店业的发展，酒店业的发展成为城市经济发展水平的标志。

（二）建议

酒店业是地区经济发展这个大系统中的子系统，协调好酒店业与地区经济发展之间的关系是酒店业与地区经济良性发展的基础。实证分析表明重庆地区酒店业与地区经济的协调度是轻度失调，为了使两者更好地协调发展，本文提出如下建议：（1）城市酒店业与经济发展之间的相互促进是不对称的，对当前酒店产能过剩，建议政府部门控制指导酒店建设的合理布局和总体建设规模；②对目前酒店的发展状况进行全面调研，适当采取减税等政策支持酒店的良性经营，调整两者发展的失调。③城镇化建设中，房地产企业为规避资产经营风险而利用政策投资建造酒店，政府部门应逐步退出对房地产企业的政策引导，同时也有利于当前对房地产的调控；④在酒店服务与管理人才方面，政府、酒店、学校要三方联动搭建平台，解决城市酒店业与经济发展中的人力资源问题；⑤建议行业协会加强对酒店之间无序竞争的干预，规范市场价格，确保员工薪酬，确保服务品质，与地区经济发展形成良性的互动。

（三）不足

以上分析主要是建立在高星级酒店层面，今后还需对城市酒店业中的特色酒店、主题酒店、民宿酒店和经济型酒店等进行主成因素的分析。

参考文献：

[1]魏锋，曹中.我国服务业发展与经济增长的因果关系研究[J].统计研究，2007.

[2]生延超，钟志平.旅游产业与区域经济的耦合协调度研究―以湖南省为例[J].旅游学刊，2009.

[3]吴建楠等.基础设施与区域经济系统协调发展分析[J].经济地理，2009.

[4]臧华.国际酒店集团经营策略比较研究[J].商业现代化，2010，（11）.

[5]曹晶.我国饭店业发展区域差异及对策探析[D].东北师范大学人文地理学，2010.

[6] 薛秀芬；尹晓华中外经济型酒店比较与启示[J].商业经济，2006.

篇3

社会保障水平评价指标是社保评价工作的载体，因此这一指标体系构建是各地社保水平测评研究的核心内容，它可以构筑一座桥梁，这座桥梁将有助于测度区域社保发展水平。社保测评指标的主要任务就是要准确地捕捉到系统内部相互作用的主要信息，并通过对这些信息的科学综合了解一体化发展的状态变化。在借鉴先发国家有关社会保障评价指标设置及我国社会保障发展历程和特征考虑，本文拟通过综合考虑城乡社会保障的发展水平、发展速度、内部平衡及与国民经济发展的协调关系，以评价我国社会保障综合发展水平和地方社保建设状况，最终建立社会保障水平评价指标体系。主要包括以下五方面内容：（1）通过对国民经济发展水平与社会保障水平协调关系的评价，反映地区经济实力发展与社会保障水平提高的协调性；（2）通过对各种类型的社会保障基金特别是社会保险基金的增值情况、基金收入占GDP的比重以及人均基金收入和基金收入与支出比例等统计结果，反映出一个地区社会保障基金方面的质量水平；（3）通过对占社保支出的90%以上的社会保险水平进行统计，反映社会保障覆盖率、人均社保支出、参保人数增长率以及社会保险负担系数等；（4）通过对社会福利进行有效统计，反映一个国家或地区社会保障水平层次的高低。比如通过人均福利床位数、敬老院覆盖率等指标的统计来反映老年人生活的幸福感程度。本论文选取以下主要指标对我国各地区社会保障水平进行基本评价（见表1）。

二、区域社会保障水平实证分析

（一）数据来源

通过对大量已有的统计数据和资料的分析、整理和加工，从中抽取与社会保障相关的信息。本文选取2009年衡水市11个区县的有关衡量社会保障的指标来进行分析，所涉及数据均来源于《衡水市统计年鉴》。

（二）数据的预处理

1.数据的无量纲化。在本文中，指标为区间指标，即指标值在区间0处达到最好最优水平，指标值离0点越接近越好。2.权重的确定。本文先采用因子分析客观赋权，然后采用层次分析主观赋权。因子分析是利用少数公因子来说明相关变量之间复杂结构的多变量技法。[2]在目前所有指标权数的设计方法中，应当说这是一种较为科学合理、易于操作的设计方法，目前被多数国家所采用。

（三）实证分析结果

对具有15个指标的指标体系进行主成分分析，得出各个指标的方差贡献率。根据SAS分析的结论，前五个主成分的方差贡献率都大于1，且它们的累计方差贡献达到了86.83%，符合累计贡献率大于85%的要求。因此，提取五个因子作为影响社保综合水平的因子。旋转后的因子载荷矩阵为（见表3）。根据旋转后的因子载荷矩阵，Factor1对指标Z7和Z8的载荷较大，可以解释为养老保险因子；Factor2对指标Z2、Z3、Z11、Z12的负荷较大，可解释为受GDP水平影响的医保因子；Factor3的情况比较复杂，它对指标Z3、Z4、Z6、Z8、Z10、Z14的因子载荷都超过了0.6，可以认为是受这些指标综合影响的结果，而这些指标对整个指标体系的5个二级指标所分列的内容都有所涉及，因此，认为Factor是影响社保整体水平的综合因子；Factor4在指标Z6、Z10、Z11上的载荷偏大，且都在0.8以上，这一因子可解释为受社保基金影响的医保因子；Factor5的情况很明显，它对Z13、Z14、Z15的因子载荷都达到了0.7以上，可解释为社会福利因子。综合得分及排名结果。可以看出，市辖区桃城区的社保综合水平最高，这与其经济发展水平和全市经济政治中心的角色是相符的。枣强县排名第二，这与枣强县实行新农保有关。新农保的实施让枣强县农村养老保险的保障范围和水平都得到了飞跃式的提高，参保人数是原来的6倍多，保障水平提高到基础养老金55元/月的水平，极大地改善了老农保时期老人月领取保费金额从几角到200多元不等的情况。排名第三和第四位的是安平县和冀州市，同时这两个地区的经济发展水平也在全市处于较为领先的地位。排名最后的阜城县与第10位的故城县差距不大，二者在今后都要注重社保领域尤其是基本养老和医疗保险的发展，下大力度推进社保政策实施，提高保障数量和质量。

三、政策建议

随着我国社会保障体系和水平的不断提高，近几年来，我国城镇基本养老、基本医疗、失业、工伤和生育保险参保人数大幅提升，覆盖面越来越广，使各种低生活水平人群生存条件得到极大改善。但与人民日益增长的物质和精神要求相比，提高保障水平、健全相关制度的任务还任重道远。[3]针对当前社会保障中存在的突出问题，本文对社会保障工作的基本思路和具体措施提出如下建议：

（一）夯实基础，健全社会保障法律体系

纵观欧美等发达国家的社会保障发展历程，每一次社保水平的提高都相应得到了法律支持，因此，立法先行是保障社保制度得到切实实施的政策手段。现阶段加快形成社会保障基本法律、行政法规以及有关政策相结合的法律保障体系，以便社会保障事业有序、有力、有保障地推进。

（二）完善制度，建立社会保障资金筹措的有效机制

多渠道筹集实现新生代农民工市民化的资金，加快新生代农民工市民化。[4]社会保障基金的来源主要是个人缴纳、单位承担以及中央和省一级政府的拨款，但市、县等各级政府也应当分担一部分资金压力，尤其是财政状况较好的地区，应合理确定市、县两级财政各自负担比例，根据保障对象和地方财政能力分担。也可以从有条件的乡镇财政和较富裕的农村集体经济收入中拿出一部分作为社保资金的来源补充，推动农民工养老保险工作进入实质阶段。

（三）突出重点，加速推进乡村养老保险的进程

从目前的实际情况看，乡村养老保险已经成为社会保障的突出问题。以实际购买力和可比价格来分析，根据联合国开发计划署和世界银行的公布数字，我国目前的人均收入水平和财政支付能力均已经超过英美等国家当年建立农村社会保险时的基础。因此，加快农村社会养老保险制度建设的时机已经成熟。应通过政府组织、引导、扶持和激励，加快建立与当地农村经济发展水平相适应的新型农村社会养老保险制度，[4]使社会养老保险尽快惠及这一特殊人群。

（四）突破难点，着力探索和建立农民工养老保险新机制

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1辽东半岛港口物流与区域经济的灰色关联分析

以灰色关联分析为研究方法，对系统内部的模糊关系进行描述，利用关联值大小来显示各因素之间关系的强弱，进而通过排序找到关联最大或者最小的因素进行分析。

1.1指标选取与原始数据采集从港口功能方面考虑指标的选择，衡量港口物流的主要量化指标即是货物吞吐量，拟选取辽东半岛港口货物吞吐量X0作为系统特征指标；反映区内经济发展水平的主要指标有：辽宁经济总产值X4，第一、二、三产业产值X1、X2、X3，外贸进出口总额X5，固定资产投资X6作为反映区内腹地经济发展水平的主要指标（如表2所示）。

1.2关联度计算（1）第一步，计算序列初值由于所选取指标单位或量纲不同，且其数值的大小也会因时间、地域等多种因素而改变，这样的原始数据不可以直接运用。所以，为消除这些不利因素对决策结果的影响，对序列进行规范化处理，实现指标无量纲化，转化为可直接运用的数据序列。

2结论

2.1港口与区域经济影响因素的关联性由表3可得，ρ04>ρ03>ρ02>ρ01>ρ06>ρ05，即辽宁省港口物流与各经济指标的关联程度为：辽宁省GDP总产值>辽宁省第三产业产值>辽宁省第二产业产值>辽宁省第一产业产值>辽宁省固定资产投资>辽宁省外贸进出口总额。可以看出，在三大产业口物流与第三产业即交通运输、服务业等的关联性最强，其次与第二产业工业的关系较大，与第一产业关系最弱。

2.2发展第二产业加强第三产业辽宁作为东北老工业基地，因此第二产业的发展自然会更胜一筹，由数据可以看出第二产业对港口物流业有很强的影响，而第二产业的发展同时也是带动第三产业发展的基础，因此，在今后的发展中，辽东半岛更应该发挥这一优势加强第二产业的发展，为第三产业的发展奠定更加坚实的基础，从而提升港口物流业的发展。

2.3加大固定资产投资力度省内经济固定资产投资对港口物流发展也有着重要的影响。这说明近些年来辽宁省内投资环境的不断改善，加上政府的大力支持和引导力度的加强，使辽东半岛经济区乃至辽宁省内各行业对投资吸引力的增强，对沿海港口发展的影响日渐增强。但从数据上看，固定资产的投资并没有三大产业对港口业的影响力度大，因此在今后的发展中，辽宁省可以适当加强在港口业方面的投资。

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关键词：区域经济；区域物流；研究方法

中图分类号：F259.27 文献标识码：A

Abstract： In recent years， domestic scholars analyzed causality， coordination and interaction between regional economy and regional logistics from different angles. This paper aimed to summarize the quantitative methods for research on regional economy and regional logistics， provide corresponding reference for further quantitative research of the relationship between regional economy and regional logistics.

Key words： regional economic； regional logistics； research methods

区域经济是指在一定的区域空间内进行的各种经济活动的总和，是按自然地域、经济联系以及社会发展需要形成的经济联合体，是社会经济活动专业化分工与协作在空间上的反映。区域物流是指区域内和区域间的物资流动，是区域经济的重要组成部分，在优化区域资源配置、促进区域产业结构升级和促进经济的可持续发展方面具有重要的作用。

1 指标的选取和基础数据

1.1 区域经济与区域物流衡量指标

根据研究惯例，在研究区域经济与区域物流时，通常选取国内或地区生产总值（GDP）作为衡量经济发展水平的指标。国内生产总值（Gross Domestic Product，GDP）是指在一定时间内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。某些研究考虑了数据的真实性和可靠性，选取研究起始年为基数，采用历年居民消费价格字数对各年度GDP和物流产值进行价格剔除，得到不变价格的GDP和物流产值。但是对GDP和物流产值等数据剔除物价因素后可能会扭曲相关信息，同时目前没有一个综合物价指数可供参考，大多数研究中只考虑GDP账面数字，而不考虑通货膨胀的因素。

物流产值是代表区域物流水平的主要指标，物流产值包括交通运输、仓储和邮政业年产值等衡量指标，目前国内对于仓储、邮政等产值缺乏统一的统计标准和真实的统计数据，研究中很少直接用区域物流产值作为衡量区域物流发展水平的指标。区域物流发展水平的衡量一般用货运量或货物周转量代替。货运量是指运输企业在一定的时期内实际运送的货物数量，反应运输的生产成果，体现运输业为国民经济服务的数量。货运周转量指标不仅包括了输运对象的数量，还包括了运输距离的因素，能够全面地反应运输生产成果。一般学术研究中用货物周转量作为衡量区域物流发展水平的指标。

1.2 综合评价指标

崔国辉等（2010）认为，选择GDP、物流产值、区域货物周转量作为衡量经济与物流发展的指标比较片面，研究中可能出现以偏概全的错误，提出建立区域经济与区域物流的综合评价模型，利用层次分析法计算出区域经济和区域物流发展实力综合得分，对区域物流与区域经济发展相关性和协调性进行深入广泛研究。区域经济发展水平评价体系包括经济总量规模、经济增长速度、经济效益水平、经济结构、经济发展潜力和经济发展协调度等6个方面。区域物流发展实力评价指标反应在区域物流需求服务规模、物流供给物质基础、物流从业人员保障、物流信息网络建设和物流产出成效水平等5个评价子体系。

2 区域物流与区域经济定量研究方法

2.1 格兰杰（Granger）因果关系检验

1978年，诺贝尔经济学奖得主恩格尔和格兰杰提出了协整理论，用于分析经济变量之间的因果关系。在时间序列情形下，两个经济变量X，Y之间的格兰杰因果关系定义为：若在包含了变量X，Y的过去信息的条件下，对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，即变量X有助于解释变量Y的将来变化，则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。检验步骤为：

（1）时间序列平稳性检验

经济序列有平稳与非平稳之分，从经济意义上讲，平稳时间序列是短记忆的，它的当前值不受以前值的影响，只受近期值的影响。平稳序列就好比有一条无形的引力线使其不断地向引力线回归，有明显的上下波动，形成一条围绕均值不断波动的曲线（曾嘉，2007）。非平稳序列则受以前值的影响较大，很久以前的一次冲击会对变量的当前值产生重要的影响。非平稳序列有明显趋势，一般不会返回某个固定值。

（2）协整检验

如果一些经济指标被某些经济系统联系在一起，那么从长远看来这些变量应该具有均衡关系。协整检验证明时间序列之间是否存在长期均衡关系，是避免假性回归的有效方法。一般的检验协整关系的方法分为两种：一是Engeland Granger的二阶段分析法（即E-G两步法）；二是Johansen和Juselius提出的多变量协整检验方法。Johansen检验是在VAR系统下用极大似然估计来检验多变量之间协整关系的方法，在样本容量有限且多变量的条件下，运用更为广泛。

（3）格兰杰（Granger）因果检验

格兰杰因果关系检验假定有关Y和X每一变量的预测信息全部包含在这些变量的时间序列之中，检验要求估计以下回归：

y■=■α■x■+■β■y■+u■ （1）

x■=■λ■x■+■δ■y■+u■ （2）

白噪声u■和u■假定为不相关，（1）式中假定y与y自身以及x的过去值有关，（2）式中假定当前x与x自身以及y的过去值有关。

（1）的零假设H■：α■=α■=……=α■=0

（2）的零假设H■：δ■=δ■=……=δ■=0

格兰杰因果检验的结果可分4种情况讨论：x到y单项因果性；y到x单项因果性；x和y双向因果性；x和y不存在格兰杰因果性。

2.2 一般回归模型检验

2.2.1 Logistic模型

现代物流业的发展过程类似与新产品或新技术的扩散过程，其增长表现出“S”型增长特征，即先缓慢启动，然后高速增长，最后减速增长并趋于饱和。“S”型增长模型即为Logistic模型，其函数表达式为：y=■。K，a，b为未知常数，K>0，a>0，0

Logistic模型常用于研究区域物流业对区域经济增长的促进作用。y代表区域经济发展水平，通常以GDP代表，为因变量；x代表区域物流业发展水平，通常以货运量或货物周转量代替，为自变量。在统计分析过程中，为方便使用线性模型参数估计法，对Logistic模型做如下变换：

■=K+ab■

Ln■-k=lna+xlnb

设Ln■-k=y'， lna=a'， lnb=b'

则转换为：y'=a'+b'x，可用线性模型最小二乘法来估计模型中的参数a'和b'。

边际作用分析。经济学中边际是描述一个经济变量变化1%对另一个经济变量所带来的变化额。边际点的自变量是经济决策的最佳点。根据Logistic模型，物流业对经济发展的边际作用为：

■=-alnb■

弹性作用分析。弹性作用是指一个经济变量变化1%对另一个经济变量带来的百分率的变化。根据Logistic模型，物流业对GDP的弹性系数为：

ε=■×■=-alnb■×■=-alnb■

2.2.2 物流发展模型

大多数研究中以区域经济发展为因变量，以货运量或货物周转量等其他变量作为自变量，研究区域物流发展水平对区域经济发展的影响。一个地区的物流发展水平一般认为与本地区的经济发展水平、人口和固定资产投资有关，王利等（2012）选取经济发展水平（GDP）、人口（Population）、固定资产投资（Investment）和货运量为指标，建立物流发展模型，对我国东、中、西部地区经济发展等各因素与物流发展水平关系进行了实证分析。

函数模型：Logistics=FGDP，P，I。

Logistics代表物流发展水平，以货运量或货物周转量表示，GDP代表经济发展水平，P代表人口，I代表固定资产投资。实证分析中可用面板数据模型完成回归检验。面板数据能够克服时间序列分析受多重共线性的困扰，提供更多的信息、更少的共线性、更多的自由度和更高的估计效率，是当前比较前沿的统计方法。

2.2.3 线性回归分析

线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

一元线性回归只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示。一元线性回归模型为：y=ax+b，a，b为常数项。

多元线性回归中包括两个或两个以上的自变量，多元线性回归的一般形式为：y■=α■+α■x■+α■x■+…+α■x■+u■，i=1，2，…，n。

其中k为解释变量的数目，α■为常数项，α■j=1，2，…，k称为回归系数（regression coefficient）。建立多元线性回归模型时，为了保证回归模型具有良好的解释能力和预测效果，在选择自变量时，应遵守以下准则：

（1）自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关；

（2）自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的；

（3）自变量之间应具有一定的互斥性，即自变量之间的相关程度不应高于自变量与因变量之间的相关程度；

（4）自变量应具有完整的统计数据，其预测值容易确定。

多元线性回归模型的参数估计与一元线性回归方程一样，在误差平方和Σe最小的前提下，用最小二乘法求解参数。

参考文献：

[1] 曾嘉. 新亚欧大陆桥区域物流发展与经济增长关系研究[D]. 北京：北京交通大学，2007.

[2] 张建升，胡秀忠. 区域物流与区域经济的耦合协调度研究[J]. 铁道运输与经济，2012（1）：50-55.

[3] 崔国辉，李显生. 区域物流与经济协调性的评价方法[J]. 统计与决策，2010（15）：46-48.

[4] 王小叶，洪国彬. 物流和经济增长的协整关系[J]. 价值工程，2007（6）：16-22.

[5] 刘庆广. 江苏沿江港口物流与区域经济互动关系的实证研究[J]. 南通航运职业技术学院学报，2012（6）：68-72.

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四川省统计局运用四川乡镇信息系统中的统计数据，从经济规模、发展水平、发展速度以及经济结构四个子系统出发，构建了乡镇经济发展的评价指标体系，并对四川乡镇经济发展进行了总体和分层的评价分析。现将2012年四川乡镇经济发展综合评价结果予以。

同时，本刊记者实地深入五凤、桤泉、山泉等特色乡镇探寻它们在新型城镇化与农业现代化的道路上所做的努力。

四川乡镇经济发展基本情况

乡镇经济保持平稳发展势头

总体来看，四川乡镇发展水平偏低。乡镇之间发展差距较大，少数乡镇发展很快，远远高于其它乡镇。乡镇经济总量增加显著，乡镇经济结构进一步优化。对比2011年和2012年的综合评价及各子系统得分的五数结构，大部分得分有了小幅提升，说明2012年乡镇经济保持平稳发展势头。

区位影响乡镇经济发展

从评价结果看，在参与综合评价的4458个乡镇中，百强乡镇大都集中于地理位置较好、交通较发达、经济基础也相对较好的地方。其中有63个乡镇属于成都，有7个属于眉山，泸州、绵阳、宜宾各有6个。

2012年四川百强乡镇的财政总收入和固定资产投资完成额分别占全省的26.86%和42.32%，企业实缴税金总额占全省的50.02%。

反观100个落后乡镇，除了南充南部县神坝镇以外，其余都位于甘孜州和凉山州地区，地理位置差，交通欠发达。

按乡镇类型分，乡镇经济呈现梯度发展

按照乡镇类型分类，可以将四川省乡镇分为乡、城关镇、非城关建制镇（以下简称一般镇）以及含农村的街道办事处（以下简称街道办）。在参与综合评价的4458个乡镇中，有2555个乡，占57.31%；有137个城关镇，占3.07%；有1664个一般镇，占37.33%；有102个街道办，占2.29%。

街道办总体得分较高，乡总体得分最低，城关镇和一般镇处于中间，城关镇要好于一般镇。乡得分最集中，其次是一般镇，城关镇得分也较为集中，但相比于前两者较不明显，而街道办得分最分散。

在乡的总体得分中，得66分以下有1381个，占54.05%；在街道办的总体得分中，74分以上的有50个，占全部街道办的49.02%。在城关镇和一般镇中，发展处于中等及以上水平的乡镇，即得分在74分以上的，分别占27.74%和11.24%。

按地势分，平原乡镇总体发展水平相对较好

依据地势，可将四川省乡镇分为平原、丘陵和山区，如果一个乡镇有多种地势特征，按照面积较大的特征进行识别。在参与综合评价的4458个乡镇中，分别有267个平原乡镇，占5.99%；2086个丘陵乡镇，占46.79%；2105个山区乡镇，占47.22%。

平原乡镇平均得分最高，山区乡镇平均得分最低，丘陵乡镇平均得分稍高于山区乡镇。平原乡镇得分最为分散，山区乡镇和丘陵乡镇得分都较为集中。

在平原乡镇的总体得分中，得82分以上的占13.48%，比2011年高0.37个百分点；得66分以下的占6.74%，比2011年低5.62个百分点。在丘陵地区的总体得分中，82分以上的占1.63%，比2011年高0.48个百分点；66分以下占14.86%，比2011年低10.55个百分点。在山区地区的总体得分中，82分以上的仅占0.24%，比2011年高0.05个百分点；66分以下占62.47%，比2011年下降了10.26个百分点。两年对比来看，三种地势类型的乡镇经济均保持平稳增长势头。

从主要指标分布看，二十强平原乡镇即得分在前7.49%的平原乡镇，2012年的财政总收入占全部平原的42.37%，固定资产投资完成额占全部平原的36.29%，企业实交税金总额占全部平原的38.26%。

按民族分，民族乡镇总体得分低于非民族乡镇

在4458个乡镇中，有106个民族乡镇，占2.38%；有4352个非民族乡镇，占97.62%。民族乡镇平均得分较低，发展较差，有96.23%的乡综合得分低于74分，处于中等以下水平；而非民族乡镇发展稍好于民族乡镇，发展差异较大，有93.31%的乡综合得分低于74分，处于中等以下水平。

按行政区划分，成都增长极特征明显

成都乡镇得分最高，远远高于其它地区。在得分高于90分的乡镇中，成都有17个，绵阳有1个，其它地区为零。在得分高于82分的乡镇中，成都有53个，其它地区共有22个。在得分低于66分的乡镇中，成都只有3个。

具体来看，成都发展水平最高。在成都全部乡镇中，74分以上的乡镇占45.06%，全省所有乡镇74分以上所占比重为6.62%，成都远高于全省水平。发展水平最低的地区为甘孜、凉山和阿坝，3个州66分以下的乡镇分别占91.67%、78.65%和63.18%。（见表2）

不同市（州）管辖下的乡镇经济总体发展情况差异较大。对比21个市（州）的五数结构，成都乡镇得分明显高于其它市（州）的乡镇，自贡、攀枝花、泸州、德阳、内江、眉山和宜宾七个市（州）的乡镇得分也均高于平均水平。从欠发达地区上看，广元、南充、达州、巴中、阿坝、甘孜和凉山七个市（州）的乡镇得分则均低于平均水平。

思考和建议

适度倾斜偏远乡镇。四川省乡镇整体发展差异较大，少部分乡镇的经济发展水平远高于其它乡镇，而这些少部分乡镇往往集中在地理位置较好，交通比较发达，经济基础也相对较好的地方；而发展最为落后的乡镇则主要分布在地理位置差，交通欠发达地区。为缓解这种差距，政策应对偏远乡镇适度倾斜。

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内容摘要：本文应用散点图法和相关系数法研究了我国社会保障发展水平的不平衡性，具体的是从我国各地区社会保障水平与国内生产总值、社会保障支出绝对值与社会保障水平、社会保障支出与财政社会保障支出占财政支出的比重以及财政社会保障支出占财政支出的比重与财政支出之间的相关系数以及散点图，揭示了我国社会保障地区之间发展不平衡性的特点。

关键词：社会保障支出 相关系数 散点图 不平衡性

研究背景

由于我国各地区间的经济发展水平不一，人口年龄结构也不同，社会负担水平也存在较大差异，因此社会保障水平也存在较大差异、各地区社会保障水平的不公平性比较突出。

林治芬（2002）就全国各地区社会保障支出占GDP 的比重、财政社会保障支出占财政支出的比重、养老社会保险基金收支比例及缺口、替代率、抚养比率等指标，分析了中国社会保障的地区差异，但该研究的统计指标都比较简单，而且没有分解区域差异；彭海艳（2007）首先运用GE 指数分解法，分析我国社会保障支出区域差异及贡献率；然后运用GINI 系数分解法，分析社会保障各项支出对总体差异的贡献率。结果表明：东部、中部和西部地区差异变动趋势不一致，且对总体差异的贡献率差别较大；社会保障各项支出的贡献率差异较大，其中社会保障补助支出成为总体差异的主体因素。冉维（2007）的研究表明我国财政社会保障支出水平问题有所凸显，国家财政社会保障支出数量较少、增长缓慢、结构不合理等问题越来越严峻，这是政府责任和社会公正的缺失，必将严重影响经济发展和社会稳定，我们必须站在战略高度来解决好这些问题。刘畅（2009）运用1998 - 2007年的相关数据分析我国财政社会保障支出存在的问题， 并试图提出应对方案。

本文试图分析我国各地区之间社会保障发展水平以及财政支出中的社会保障支出发展水平的平衡性问题，即要考察经济发展水平越高的省份，其社会保障水平是否也越高，两者是否为同向发展，如果是同向发展就是良性的，否则，经济实力越低，经济发展越慢的省份，社会保障支出水平却越高，而过高的社会保障支出对经济发展起到阻碍作用；反倒是经济发展实力强的省份社会保障支出水平却低，社会保障的负担水平越低，对经济的阻碍作用越弱。反映社会保障发展水平的指标是社会保障水平，其计算方法是用社会保障支出总额除以国内生产总值。

数据来源及分析方法

本文选择了北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆共29 个省、自治区以及直辖市作为样本。分析样本时间为2007 年的统计数据。

从目前的社会保障体系来看，我国社会保障支出主要由社会保险（养老、医疗、失业、工伤与生育保险等）、社会福利、社会保障补助支出、社会优抚与社会救济等项目组成，其中，后三项是财政支出中的社会保障支出，它与社会保险基金的总和构成了社会保障支出总额。本文社会保险基金分项、分省数据来源于2008年《劳动与社会保障统计年鉴》和《中国统计年鉴》，财政支出中的社会保障支出来源于2008年《中国统计年鉴》。

财政支出中的社会保障支出占财政支出比重，表示财政中用于社会保障的发展水平。该指标也是衡量社会保障支出水平的主要指标之一。

本文研究各指标相关性使用简单相关系数又称皮尔逊相关系数，它描述了两个定距变量间联系的紧密程度。样本的简单相关系数一般用r表示，计算公式为：

其中n为样本量， Xn，Yn，X，Y分别为两个变量的观测值和均值。r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的取值在-1与+1之间，若r>0，表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；若r

各地区社会保障支出相关指标相关性研究

为了分析各地区社会保障支出水平的差异，本文分别计算了2007年各省社会保障支出水平与国内生产总值、社会保障支出与社会保障水平、社会保障支出与财政社会保障支出占财政支出比重、以及财政支出与财政社会保障支出占财政支出比重的相关系数（如表1）并绘制了散点图（如图1），借以研究社会保障水平的差异及其与其他经济变量的关系。

（一）从社会保障支出水平与国内生产总值的关系来看

两者的相关系数为-0.60143，再从图1的散点图的分布区状态看也说明两者之间存在着负相关关系，这表明我国各省经济发展水平与社会保障水平存在着较为严重的不平衡现象，其中比例高的5 个地区是：青海11. 86 %、甘肃8.91 %、新疆8.31 %、宁夏8.05 %、云南7.93 %；比例低的5 个地区是：福建2.55 %、浙江2.62 %、贵州2.63 %、山东3.05 %、广东3.19 %。本来，随着经济发达程度的提高，社会保障支出占GDP的比重应该上升，但在上面的分析中，我们却看到相反的现象，社会保障支出占GDP 的比重低的却是经济发达的省份。这一方面是因为上述比例低的5 个地区经济发展较快，另一方面也是因为这5 个地区的城镇企业职工养老保险的负担相对较轻。

（二）从社会保障支出与社会保障水平的关系来看

两者的相关系数为-0.20554，再从图1的散点图的分布区状态看，也能够说明两者之间存在着负相关关系，这表明我国各省社会保障支出与社会保障水平也存在着不平衡现象，本来社会保障支出绝对值大的省份其社会保障水平也应当相应的较高，但是实际上却不是这样，反倒是社会保障支出绝对值小的省份，社会保障水平较高；而社会保障支出绝对值大的省份，社会保障水倒较低，这表明我国的社会保障负担水平存在着不合理现象，按理说，经济发达地区的社会保障支出绝对值虽然也相应较大，但是其社会保障水平却是相对较低的；而经济落后地区，社会保障支出绝对值相对较小，但是其社会保障水平（或者说社会保障负担水平）却相对较高，这暗含着，经济发达地区可以进一步提高社会保障支出额，因为其经济实力较强，并且其社会保障负担水平较低，提高地社会保障支出可以适当地转移支付到经济落后地区。

（三）从社会保障支出与财政社会保障支出占财政支出比重的关系来看

社会保障支出与财政社会保障支出占财政支出比重的相关系数为-0.21437，从图1的散点图的分布区状态看也说明两者之间存在着负相关关系，这表明我国各省社会保障支出与财政社会保障支出占财政支出比重同样存在着不平衡现象，本来社会保障支出绝对值大的省份其财政社会保障支出占财政支出比重也应当相应的较高，但是实际上却不是这样，反倒是社会保障支出绝对值小的省份，财政社会保障支出占财政支出比重较高；而社会保障支出绝对值大的省份，财政社会保障支出占财政支出比重反倒较低，这表明我国的财政社会保障支出占财政支出比重存在着不合理现象。财政社会保障支出占财政支出比重并没有与社会保障支出按比例增加。

（四）从财政社会保障支出占财政支出比重与财政支出的关系来看

财政社会保障支出占财政支出比重与财政支出的相关系数为-0.44645，再从图1的散点图的分布区状态看，也说明两者之间存在着负相关关系，这表明我国各省财政社会保障支出占财政支出比重与财政支出也存在着不平衡现象，本来财政社会保障支出占财政支出比重大的省份其财政支出也应当相应的较高，但是实际上却不是这样，反倒是财政支出小的省份，财政社会保障支出占财政支出比重较高；这表明我国的财政社会保障支出占财政支出比重也存在着不合理现象，经济发达地区，财政支出绝对值相应较大，但是其财政社会保障支出占财政支出比重却是相对较低的；而经济落后地区，财政支出绝对值相对较小，但是其财政社会保障支出占财政支出比重却相对较高，这也暗含着，经济发达地区可以进一步提高财政社会保障支出额，因为其经济实力较强、财政收入也较大，并且，其财政社会保障支出占财政支出比重较低，提高的财政社会保障支出可以适当地转移支付到经济落后地区。

结论

本文通过研究我国各地区社会保障水平与国内生产总值、社会保障支出绝对值与社会保障水平、社会保障支出与财政社会保障支出占财政支出的比重以及财政社会保障支出占财政支出的比重与财政支出之间的相关系数以及散点图，揭示了我国社会保障地区之间发展不平衡性的特点。而社会保障水平与经济增长呈现负相关，究其原因，负相关性来自于我国省际之间社会保障水平与经济发展水平、经济实力的严重不协调，这表明，我国省际之间在社会保障支出负担水平上的不均衡将导致我国社会保障发展水平的差异越来越大，难以达到各地均衡发展的总体目标。根本解决问题的途径是必须尽快实行社会保障的全国统筹，全国确定统一缴费标准收取社会保障基金，然后根据各地的消费水平确定社会保障支出水平，对社会统筹帐户实行全国范围内的统收统支。或者实行经济发达地区与经济落后地区社会保障基金的转移支付，从制度上确立富帮穷的公平机制，达到全国均衡发展的和谐社会目标。

参考文献：

1.林治芬.中国社会保障的地区差异及其转移支付.财经研究[J]，2005(2)

2.彭海艳.我国社会保障支出的地区差异分析.财经研究[J] 2007(6)

3.冉维.关于我国财政社会保障支出的分析.重庆工商大学学报(社会科学版)[J]，2007(4)

4.刘畅.我国财政社会保障支出困境及对策建议.中央财经大学学报[J]，2009(9)

作者简介：

篇8

关键词：生态型城市；聚类分析；集群特征；实证分析

中图分类号：F205 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2013）13-3189-03

生态型城市是1971年联合国教科文组织在第16届会议上“关于人类聚居地的生态综合研究”中提出的。1990-2002年，分别在伯利克、阿德莱德、约夫、库里蒂巴和深圳共召开了5次生态城市国际会议，使生态城市规划设计与建设的理念得到了更为广泛的普及。在人们对环境、资源日益关注的前提下，生态型城市建设必然会得到国家和公众的重视。我国也在如火如荼地开展生态型城市建设，自2002年启动我国首个生态城市贵阳试点后，天津、广州、上海、宁波、昆明、成都、长沙、扬州、威海、深圳、厦门、铜川、十堰等20多座城市都先后提出建设生态城市的奋斗目标，后续跟进城市也不在少数。随着生态型城市建设工作的普及，相互借鉴与比较[1]是必不可少的，尤其对后续城市来说，已建或在建试点城市的评价、规范等经验与教训更是宝贵的财富。

1 生态型城市建设研究现状

目前，对于参考城市或参考标准的选取还处于初始阶段，我国在生态城市建设方面还没有形成一套公认的较为权威的生态城市标准[2]。后续城市在借鉴试点生态城市的经验时，要么主观性地从地理位置相近性角度出发选取相邻城市的发展情况作为参考标准，或者简单地从经济发达、一般、落后[3]这一传统角度出发选取相同经济发展水平的城市作为参考标准。这种简单地以地域或经济发展水平标准来选取参考城市的方式并不完全合适，有时甚至会造成误解。本研究创新性地引入聚类分析方法，将代表性城市进行集群，分析各个群体的特征和标准，使得后续城市可结合自身的全方位条件，选取特征更为接近的城市群作为参考标准，以便其更加高效地建设生态型城市。

2 指标体系的构建

指标体系的选取是评价的基础。需要从反映生态型城市建设发展水平的众多指标中选取一系列主要指标。目前，各生态城市的基础指标往往较多，不同城市间的差异较大[4]。为了便于比较，采用主成分分析，在众多指标中选取包含原有指标大部分信息（80%～85%以上）的主成分作为各生态城市的指标[5，6]进行分析（表1），通过计算筛选出经济、政治、文化、社会、生态文明5个主成分作为二级指标，29个指标作为三级指标，既比较科学地筛选了严格独立意义的几个主成分，具有比较好的代表性，又减少了工作量。

3 对代表性生态城市集群聚类分析

聚类分析法[7]是研究“物以类聚”的一种方法，它根据一批样本（或变量）数据本身的特性，按照一定的类定义准则，对所研究的事物进行归类，最终绘成一幅系统聚类的谱系图，再根据一定的原则确定最终分类结果。在这里就是分别对各代表性城市的主要因子数据作为观测指标进行分析，进而将代表性城市划分成不同群的过程。可科学地了解哪些城市状况相类似，以便于其他同类城市开展生态型城市建设时方便快捷地找到归属城市群，在此基础上总结出不同集群城市的特征，从而为后续跟进城市进行生态型城市建设时提供借鉴和评价的基础。

详细聚类分析过程如下：

3.1 数据标准化

对初始数据来说，不同指标有不同的量纲，为了便于比较，对数据进行无量纲化处理。在此，采用平移·极差变化，即

x′ik=■ （k=1，2，…，m）

3.2 建立模糊相似矩阵

按照传统聚类方法确定相似系数，建立模糊相似矩阵，xi与xj的相似程度rij即可得到模糊矩阵R=（rij），在此，采用数量积法，即

rij=1，i=j■■xik·xjk，i≠j

3.3 聚类

因模糊关系R必须是模糊等价关系才能聚类，而一般R只满足自反性（r=1）与对称性（rij=rji），不满足传递性。所以，采用“传递闭包法”将R改造成模糊等价矩阵R*，即t（R）=R*。对R*根据不同的λ∈[0，1]截水平分类，并画出动态聚类图。

4 实证分析

4.1 12个代表性城市的集群

选取天津、上海、厦门、长沙、广州、大连、贵阳、杭州、成都、深圳、绵阳、宁波等12个已建或在建城市作为代表性城市进行研究。从各省统计年鉴中查询相关数据，得到每个城市的29个指标的具体数值（鉴于篇幅所限，在此略去原始指标取值表），即为原始数据矩阵，为29×12矩阵。运用SPSS统计软件[8]得出层次聚类分析的树状图（图1）。图形左边代表进行聚类的对象，线条连接表示类别的合并过程。

4.2 合理集群数量及集群特征分析

根据聚类图，并结合生态城市的实际情况，可把12个代表性生态城市分为若干个群（表2）。相应的集群数量划分为相应的群，分群间能体现出不同的特征[9]。

分析12个城市的集群情况，将城市划分成11组的时候，贵阳和绵阳首先被归为一类，定义为A组，可见贵阳和绵阳最为相近；同样，将城市划分成10组的时候，长沙和宁波又被单独划出，组成B组；继续分成9组的话，广州和杭州又成为最接近的一组，令其为C组。继续再往下集群的话，天津（8组时）被归到B组；大连（7组时）、深圳（6组时）被归到C组；当划分为5组的时候，B、C两组合并为一组（称其为Z组）；当划分为4组的时候，成都被划分到A组；当划分成3组的时候，厦门加入Z组；当最后划分成2组的时候，上海也加入到Z组。至此，A组成员有贵阳、绵阳和成都；其余9个城市全部为Z组成员。

由12个试点城市的归属过程可以看出，A、B、C 3个组最早出现，且在继续集群的过程中，使得其他城市纷纷加入，即数据证明这些城市大致可分为A、B、C 3个基础组。所以，在进行生态型城市集群时，A、B、C 3个集群的划分比较合理。当然，B、C组更为接近，在划分粗略的情况下会归属到一组，即合并为Z组。总结各组的特征见表3。

总的看来，以贵阳、绵阳为代表的A组，位于我国西部地区，有着天然的环境资源优势，对生态城市建设来说，其环境基础其它城市难以媲美。当然，同样由于处于西部欠发达地区，经济、文化、社会、政治等各方面，又有着较大的差距。后来归入到同组的成都也有着类似情况，只是它经济基础相对较好。

长沙作为内陆城市，既不占据天然的地理资源优势，也不具备高速发展的经济能力。但由于长久的历史积淀，使得经济、文化、社会、政治、生态文明等各指标均得到一定程度的发展。

以广州、杭州，尤其是随后加入的以上海为代表的C组城市，作为我国经济发达地区，经济、文化等方面发展迅速，但高速发展带来的社会、环境压力造成发展瓶颈，使生态城市建设面临着生活、自然环境的挑战。

4.3 参考城市及标准选择的实质分析

从上述生态型城市集群结果来看，地理与经济因素所占比重较大。这与传统的要么从临近城市，要么从相同经济发展水平选择参考对象的状况也是吻合的[10]。但从12个城市聚类的过程中仍可看出，仅从地理或经济两角度选取参考城市是不妥当的。

比如对绵阳来说，作为四川省第二大城市，于2006年启动生态型城市建设时，若直觉地从地理角度出发选取参考城市，则会倾向于选取临近的成都来建立参考标准。但从本集群过程来看，绵阳与成都确实具有相似性，但它在第一时间与贵阳划分到同一组。也就是说与成都相比，它跟贵阳有着更相近的基础条件。对绵阳来说，若选择贵阳作为参考城市进行生态城市建设更有实效性。

同样的广东省的广州和深圳也是如此。对广州来说，与深圳经济水平相当、地理位置相近，但生态型城市建设却与杭州最接近。对后续生态城市建设来说要特别注意进入直觉地以地理或经济水平作为选择标准这一误区。

因此，本研究认为参考城市选择的实质是目标群的群集特征，地理或经济发展水平只是其中的片面表现。即当包括地理、经济发展水平在内的综合群集特征相似时，才能作为理想的参考对象。确切地说，群集特征包括文中表1提出的经济、政治、文化、社会、生态文明五大主成分的主要指标。

5 结论

生态型城市建设过程中选择参考城市很重要，本研究运用科学的方法选择了生态型城市参考对象。后续跟进城市在选取目标参考群时，更须关注相关群的综合集群特征，再结合其历史条件、自然条件和经济发展状况，而后参照选定的目标城市群的经济、社会、文化、政治、生态文明指标进行生态型城市建设，必会达到有的放矢、事半功倍的效果。

参考文献：

[1] 陈华荣，王晓鸣.基于聚类分析的可持续发展实验区分类评价研究[J].中国人口·资源与环境，2010，20（3）：149-153.

[2] 白 杨，黄宇驰，王 敏，等.我国生态文明建设及其评估体系研究进展[J].生态学报，2011，31（20）：6295-6304.

[3] 陈 辉.生态城市可持续发展差异分析-以甘肃省14个市州为例[J].安徽农业科学，2009，37（31）：15471-15474.

[4] 王 伟.生态城市评价指标体系及应用研究[J].西北大学学报（ 自然科学版），2011，41（4）：715-718.

[5] 王 艳，曹俊茹，孟庆娟.基于综合评价模型的城市生态健康评价[J].湖北农业科学，2011，50（15）：3211-3213

[6] 王 艳，曹俊茹，孟庆娟.河北省人口、资源环境与经济协调发展评价研究[J].湖北农业科学，2011，50（21）：4524-4527.

[7] 郭 科，龚 灏.多元统计方法及其应用[M].成都：电子科技大学出版社，2003.

[8] 张文彤，董 伟.SPSS 统计分析高级教程[M].北京：高等教育出版社，2004.

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一、低碳经济内涵的文献综述

虽然低碳经济的术语早在20世纪90年代后期的有关文献中就出现了，但其首次出现在官方文件是2003年2月24日由英国时任首相布莱尔发表的《我们能源的未来：创建低碳经济》的白皮书中（付加锋等，2010）。低碳经济是指通过多种途径减少碳排放，发展以低能耗、低排放、低污染为特征的经济模式，其目标是将大气温度保持在合理水平，减少子孙后代的经济社会发展成本。进一步细化，该内涵包括以下内容：

1．低碳经济中的“碳”有广义与狭义之分。广义的“碳”是指《京都议定书》所限定的六种温室气体。《京都议定书》根据温室气体对全球变暖的贡献、来源、稳定性、易监测程度，并考虑到其他国际公约的约束等情况，从而将强制减排的温室气体种类限定为：二氧化碳（CO2），甲烷（CH4），氧化亚氮（N2O），氢氟碳化物（HFCs），全氟化碳（PFCs），六氟化硫（SF6）。在这六种气体中，二氧化碳、甲烷、氧化亚氮是自然界中本来就存在的成份，但氢氟碳化物、全氟化碳、六氟化硫则是人类活动的产物。狭义的“碳”仅指二氧化碳。在导致气候变暖的各种温室气体中，由于二氧化碳是最大“贡献者”，其贡献度高达60%（任仁，2005），因而美国能源信息管理局（EIA）、世界资源研究所（WRI）、美国橡树岭国家实验室CO2信息分析中心（CDIAC）、国际能源署（IEA）等绝大多数权威研究机构在测算温室气体排放时的测算对象都是二氧化碳的排放量。二氧化碳主要来自化石能源（煤、石油、天然气等）燃烧以及土地利用与土地覆盖变化（特别是森林被破坏）过程中有机碳的氧化引起，这一过程中，海洋和陆地生物圈并不能完全吸收由此引起的过多排放到大气中的二氧化碳，由此导致大气中的二氧化碳浓度不断增加。当前研究低碳经济时重点关注的是化石能源燃烧所产生的二氧化碳。

2“．减少碳排放”的两种途径。《京都议定书》提出了“技术减排”和“市场减排”两种减少碳排放的途径。“技术减排”就是通过清洁能源、可再生能源、新能源、碳埋存及生物碳汇等技术的创新，削减温室气体排放，该途径是长期降低碳排放的根本方法。“市场减排”则是依据“清洁发展机制”（CDM）原则，允许掌握技术优势的国家，通过对发展中国家提供技术支援，帮助降低有害物质排放，换取“二氧化碳排放权”，该途径是短期降低碳排放的变通做法。

3．低碳经济中的“低能耗”有两个要求。第一个是基本要求，即在能源消费量一定的情况下，在能源消费结构中降低化石能源所占比重。第二个是理想要求，即在达到基本要求的基础上，进一步降低能源消费总量。

4．低碳经济中的“低排放”是指降低人类活动增加导致的碳排放。地球上的碳排放源包括自然排放和人类活动增加导致的碳排放两种形式，后者被认为是使温室气体浓度逐渐上升的主要因素，因而降低碳排放主要指降低人类活动增加导致碳排放增加的部分。在正常情况下，自然界的碳排放和碳循环是平衡的。工业革命之前，大气中的二氧化碳浓度平均值约为280ppmv（1ppmv=10-6，即百万分之一体积单位），这种碳平衡形成的自然界温室效应不仅无害，而且是有益的，即在地球自身的温室效应作用下，地球具备了温度调节的功能，基本上保持在适宜人类发展的平均15℃的水平。政府间气候变化专门委员会（IPCC）在其第四次评估报告中指出：人为导致的温室气体浓度增加很可能（90%以上的可信度）是气候变暖的主要原因；另据美国国家海洋和大气管理局测算，到2008年大气中二氧化碳的浓度已达387ppmv，比工业革命之前增长了约40%，这促使全球温度不断上升。最近100年，据IPCC测算，全球气温升高了（0.74±0.18）℃，打破了生物圈中碳循环平衡和热平衡。

5．低碳经济的两个发展目标。从自然科学的视角看“，低”的目标是低排放、低升温或不升温。按照全球的尺度，1992年《联合国气候变化框架公约》规定“，低”是指应保证“将大气中温室气体浓度稳定在一个水平上，使气候系统免受危险的人为干涉”。1997年《京都议定书》又进一步明确要求，39个工业化国家在2008—2012年之间，应将温室气体排放量在1990年的基础上减少5.2%，达到2007年IPCC和2008年斯特恩报告认为的把气候变暖控制在2℃以内的目标。在这一基本共识下，有些国家根据本国的实际情况提出了自己的目标。如英国的目标是到2010年二氧化碳排放量在1990年水平上减少20%，到2050年共减少60%，届时建立低碳经济社会。从经济社会的视角看，“低”的目标是低成本。《斯特恩报告》认为，按照当前的发展模式，气候变化将造成全球经济下挫5%~10%，而贫穷国家则会超过10%。如果把环境和健康等一些额外的因素综合考虑进来，气候变化总成本的增加量相当于每人的福利削减20%，碳的社会成本将是85美元/吨二氧化碳当量。如果我们立即采取行动，到2050年，减排的经济成本大概是世界生产总值的1%左右，碳的社会成本约为25~30美元/吨二氧化碳当量，仅是当前发展模式的1/3。

二、低碳经济的四象限评价法

评价低碳经济发展水平对引导低碳经济的健康发展有很大价值（娄伟、李萌，2011），蒋金荷、吴滨（2010），鲁静（2010）对目前评价低碳经济的方法进行了评述。现有的方法主要有层次分析法（AHP）、物质流分析法（MFA）、指标值综合合成法、投入—产出（I—O）模型、宏观经济模型、可计算一般均衡（CGE）模型、动态能源优化模型、综合能源系统仿真模型、部门预测模型等，这些方法从各自研究的需要对低碳经济进行了评价。本文从经济要素的角度设计了评价低碳经济的四象限法。哥本哈根会议后，发达国家将要执行的“碳关税”、“碳标签”将全球市场带入了“低碳”竞争时代，“碳排放”如同资源、劳动力等一样被计入了企业成本，从而成为影响企业利润增或减的经济要素，因而设计评价低碳经济发展水平的方法，我们可以采用评价经济要素的基本思路：在一定的约束条件下，测算经济要素数量的多少和分析经济要素效益的高低。具体到本文，就是测算碳排放物理水平的变化和评价碳排放经济效益的高低，前者主要是为长期“如何应对变化”提供依据，后者主要是为短期“如何促进经济复苏”提供依据。四象限法是本文提出的综合评价解决低碳经济长、短期问题结合效果的一种方法。

（一）评价碳排放物理水平的方法

当前世界经济正在从高碳经济向低碳经济转型，转型过程中不同国家（地区）的不同产业碳排放的基础和特点不同，这就要求我们在遵循“环境库兹涅茨曲线（EnvironmentalKuznetscurve，EKC）”变化规律的基础上设计合理的评价方法。EKC曲线是指自20世纪60年代以来，一些学者基于质量守恒原理研究经济增长与环境变化之间关系后得出的一种倒U曲线。该曲线表明，当一个国家经济发展水平较低的时候，二氧化碳排放较少，但是随着收入的增加，二氧化碳由低趋高，环境恶化程度随经济的增长而加剧；当经济发展到达某个临界点或“拐点”后，随着收入的进一步增加，环境污染又由高趋低，其环境污染的程度逐渐减缓，环境质量逐渐得到改善。根据碳排放量变化的这一规律，我们在评价产业碳排放物理水平变化时，按照“共同但有区别”的原则评价。“共同”是指各产业都应降低碳排放量“，有区别”是指不同产业由于在不同发展阶段不同耗能导致的碳排放量不同，这种不同应区别对待，区别对待的方法就是从产业自身碳排放量动态变化的角度进行评价。为此，我们设基期本行业碳排放量为Pi0，报告期碳排放量为Pit，如果Pit/Pi0<1，我们称之为物理低碳化行业；如果Pit/Pi0≥1，我们称之为物理高碳化行业。

（二）评价碳排放经济效益的方法

低碳经济作为一种经济发展模式，其经济效益对实现该模式的可持续发展具有决定性意义，对此，《联合国气候变化框架公约》（1994）倡议：应对气候变化的政策措施应当讲求成本效益，确保以尽可能最低的费用获得全球效益。在评价碳排放经济效益时，我们设某一行业碳排放占全部产业碳排放的比重为Si，用Si来反映该行业碳排放相对量的大小。设该行业增加值占全部产业增加值的比重为Ri，用Ri反映该行业增加值相对量的大小。设Ei=Ri/Si，如果Ei≤1，表明该行业碳排放相对较多而增加值相对较少；如果Ei>1，表明该行业碳排放相对较少而增加值相对较大。设基期经济效益为Ei0，报告期经济效益为Eit，如果Eit/Ei0>1，我们称之为经济低碳化行业；如果Eit/Ei0≤1，我们称之为经济高碳化行业。

（三）四象限评价法

我们以横轴表示各行业物理碳排放水平，以纵轴表示各行业碳排放经济效益水平，以大于或小于1将座标图划分为四个象限（表1）。第Ⅰ象限的行业由于其既具有经济优势又具有物理优势，因而属于有综合优势的行业；第Ⅱ象限的行业由于其碳排放经济效益在提高而碳排放物理水平也在提高，因而属于有经济优势的行业；第Ⅲ象限的行业由于其碳排放物理水平在增加而碳排放的经济效益在降低，因而属于综合落后的行业；第Ⅳ象限的行业由于其碳排放的物理水平在减少而碳排放经济效益也在降低，因而属于发展低碳经济中有物理优势的行业。

三、应用

笔者采用低碳经济四象限评价法，对河北省两次经济普查时的30个制造业低碳经济发展水平进行了综合分析，结果如下：

（一）碳排放物理水平的评价结果

第二次经济普查与第一次经济普查相比，河北省制造业排放的二氧化碳从第一次普查时的2.84亿吨增加到第二次普查时的3.03亿吨。期间物理高碳化行业有19个，这19个行业在第二次普查时碳排放量为2.47亿吨，第一次普查时为2.22亿吨，增加了11%。物理低碳化行业有11个，这11个行业第一次普查时碳排放量为0.61亿吨，第二次普查为0.56亿吨，降低了8%。

（二）碳排放经济效益的评价结果

第二次经济普查与第一次经济普查相比，经济低碳化的行业有13个，第一次普查时这13个行业的增加值占全部制造业的25.47%，第二次普查时增加到26.97%；同期，这13个行业的碳排放量由30.27%下降到27.33%。经济高碳化的行业有17个，第一次普查时这17个行业的增加值占全部制造业的74.53%，第二次普查时下降到73.03%；同期，这17个行业的碳排放量由69.73%增加到72.67%。

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关键词：会展业;发展;影响因素

本文以迈克尔・波特的钻石理论为基础，分析影响城市会展业发展的因素。从会展业发展的生产要素来看，人力、资本资源是影响其发展和产生的重要原因;从会展业的发展动力来看，会展业的发展要有相应的需求，经济发展水平、居民消费水平及对外贸易水平都会产生对会展业的需求;从会展业与相关产业的关系来看，会展业是一个关联度相当高的产业，相关产业的支持会影响会展业的发展水平;从会展业的微观主体――会展企业来看，会展企业的竞争是提升地区会展业发展水平的重要动因。除此之外，机会和政府这两个因素也会对会展业的发展产生影响。

一、生产要素对会展业发展的影响

现代西方经济学认为生产要素包括劳动力、土地、资本、企业家四种，随着科技的发展和知识产权制度的建立，技术、信息也作为相对独立的要素投入生产。这些生产要素进行市场交换，形成各种各样的生产要素价格及体系。生产要素具体来讲，包括人力资源、天然资源、知识资源、资本资源、基础设施。本文主要从对会展业影响较大的人力资源及资本资源两个方面进行分析。

1、会展业的快速发展需要专业性人才进行支撑

会展业是一个新兴的行业，它的发展需要高素质、高水平的专业性人才作为支撑。随着会展业的迅猛发展，近年来会展人力需求旺盛与人才供给不足的矛盾日益突出，已引起了业内外人士的重视，成为摆在会展业界面前的一个亟待解决的课题。在会展行业内部纷纷举办各种培训班的同时，全国各地的一些高等院校和职业技术学院办起了形形的会展管理专业、会展经济系，甚至建立了会展学院，以满足会展业不断增长的人才需求。

2、会展业的快速发展需要足够丰富的资本资源

资本资源是一个经济体为了生产其他的物品而生产出来的耐用品。资本品包括机器、道路、计算机、铁锤、卡车、钢铁厂、汽车、洗衣机和建筑物。

会展业作为一个新兴的服务行业，其发展也需要有丰富的资本资源进行支撑。城市的交通状况及会展场馆是会展业发展必需的资本资源，这些资本资源建设优劣对于城市会展业的发展具大重要的影响力，也是各地政府非常关注的问题。城市交通即城市道路（地面、地下、高架、水道、索道等）系统的公众出行和客货输送。城市交通条件的优劣直接映射出城市的会展业发展水平，交通条件好，会展业发展水平就高;反之，会展业发展水平就很低。会展活动在运营的过程中需要良好的交通作为支撑，从前期的展品运输，到后期的人流聚集，都离不开城市道路交通。从促进会展业的角度出发，各地政府也非常重视城市交通条件的建设，包括航空、铁路、地铁、公交、高架等的建设，这些交通条件建设得越成熟，对于城市会展业的发展就越有利。可以说，城市良好的交通运输条件是会展活动成功运行的先决条件。

会展场馆对城市会展业的发展具有重要的影响，一个城市如果没有比较大型的会展场馆，大型的、国际化的会展活动便无法在该城市举办。因此，想要发展城市会展业，必须建成大型的、国际化的会展场馆。

二、会展业发展受其需求条件的影响

迈克尔・波特认为，市场需求是一个产业发展的动力，就会展业而言，文章认为影响地区会展业需求的因素主要有经济发展水平、市场需求、对外贸易水平及科技文化发展水平等。

1、经济发展水平决定会展业的发展

经济发展水平是指一个国家经济发展的规模、速度和所达到的水准。反映一个国家经济发展水平的常用指标有国民生产总值、国民收入、人均国民收入、经济发展速度、经济增长速度。

会展业的发展需要依托产业发展，产业发展状况可以通过经济发展水平进行体现。近年来，我国会展业发展迅速，产业规模不断扩大，经济效益逐年攀升，也是基于我国经济发展状况良好的情况下发生的。2014年全国国内生产总值为63.64万亿元，按可比价格计算，比2013年增长7.4%，在经济发展的环境下，会展业会得到较好发展。

地区经济发展水平也直接决定着当地会展业发展水平。从会展发展产业带来进行分析，西部不如中部，中部不如东部，这都与地域经济发展水平密切相关。

2、城市产业发展为会展业发展提供基础和动力

会展业对城市以及周边的产业依赖性非常强，它必须以相关产业发展作为基础，并对产业产品进行集中的展示。特别是专业性展会，完全依赖于相关产业群、产业链和产业体系的支撑，如果没有产业的发展做基石，要运作专业性会展几乎是不可能。

城市会展的市场需求是大量的企业，特别是中小企业。城市或周边地区的产业规模和经济发展水平往往是会展市场发展的首要因素。一般来说，大量生产企业和商业机构聚集于城市及其周边地区，形成完善的产业链和商品供应链，为了使商品交易的各方能够交流和共享市场信息资源，降低交易成本，获得尽可能多的收益，就必然会在一些产业较为发达的城市，特别是区域性的中心城市，提出对会展市场的需求，催生会展业的发展并促使其走向繁荣。

三、会展业发展需要相关产业的支持

会展业的健康发展需要相关产业的支持，会展业的关联产业主要包括旅游业、住宿和餐饮业、交通运输业、广告业等行业。一方面，会展业的发展离不开相关产业的支持;另一方面，会展业发展可以带动相关产业的发展。因此，相关产业的发展会阻碍或促进会展业的发展。

1、会展业与旅游业关系密切，互动发展

首先，会展业对旅游业有促进作用。会展举办地可以发展成为旅游目的地。从国内外的会展发展历程来看，高知名度的国际性会展能够大大提升目的地形象，增强知名度，使会展举办地吸引众多人群的注意力，发展成为旅游胜地。如海南博鳌，一个名不见经传的小渔村，由于亚洲论坛召开，迅速成为举世闻名的旅游胜地。其次，旅游业为会展业提供了坚实基础和保障。旅游业较发达的城市常常成为会展的举办地。会展的举办或会议的召开，一般会选择旅游业较发达的旅游目的地。

2、会展业对城市餐饮、住宿业依赖性强

会展活动是人流的大量聚集，很多的参展商和客商均来自外地，吃、住问题是外地参展商及客商参展之前考虑的重要问题。因此，很多会展场馆在选址和规划的过程中，都会考虑周边餐饮、住宿资源的情况。餐饮、住宿资源的状况也直接反映城市会展服务的整体水平。同时，会展业为城市餐饮、住宿业带来的收益非常突出。会展活动期间，大量的参展商和参展观众的涌入对举办城市的餐饮、住宿行业形成巨大的需求，为这些行业的发展创造了机遇。在美国，其饭店客人的33.8%均来自于国际会议及奖励旅游;1999年香港展览业为酒店带来了93.8万个入住数，占其总入住率的16.5%，2000年展览业为其带来了6亿多港元的餐饮消费。

四、企业竞争对会展业的影响

企业竞争即市场竞争，在市场经济条件下，企业从各自的利益出发，为取得较好的产销条件、获得更多的市场资源而竞争。通过竞争，实现企业的优胜劣汰，进而实现生产要素的优化配置。会展企业是会展产品及服务的主要提供者，是会展业的微观主体，会展企业的发展规模和竞争状况直接影响着会展业的发展水平。企业竞争越激烈就越会刺激会展企业提高其服务水平，完善其管理，从而推动会展业的整体发展。

2013年《会展经济蓝皮书》指出，随着中国会展业逐步迈向规范化和国际化，会展企业的竞争日趋激烈，两极分化初见端倪，主要表现在以下方面：一是不少品牌展会面临被“山寨展会”傍展的困扰。例如，享有“亚洲第一美容展”美名的第32届广州国际美博会在中国进出口商品交易会琶洲展馆举办，然而200多家并无参展资格的化妆品企业就在离会展中心很近的香格里拉大洒店办起“小展馆”，实行全天24小时交易。这种现象值得深思和研究。

二是由于缺乏有效的宏观调控和行业自律，多次出现举办主题雷同的展会现象。比如，在短短不到两周的时间内，第十二届东莞国际模具及金属加工展暨东莞国际橡塑胶、包装、压铸及铸造展和2010中国（东莞）国际塑料橡胶工业展览会以及中国（长安）国际机械五金模具展览会等三个类似的展会竞相在厚街、长安等地举办。如此众多相似行业的展会几乎同时进行，精力有限的参展商和参观者普遍感觉疲于奔命。

展会竞争是有效市场的特征之一，同类展会只要按照会展经济规律，有序竞争、优胜劣汰，就对会展经济的健康发展有利。如何发挥展会专业化特色，提高专业化服务水平，是展会组织者和活动策划者思考的大问题。

五、政府对会展业发展的影响

政府是会展经济的一个关键因素，在会展的经营和管理过程中发挥着重要作用。在发达国家，政府对会展业提供必要的支持，同时也给会展业一定的发展空间，如场馆建设投入、组织企业出国参展等，但政府不直接参与会展业的组织和管理。

会展业的运营需要大量资源的投入，政府可以从宏观调控的角度合理调配资源，缓解企业的压力。政府的投入主要分为政策投入和经济投入，政策投入主要是在税收、土地以及招商引资等方面对会展业给予优惠政策，扩大会展业市场的吸引力;经济投入主要指大型会展场馆的建设投资、土地投入等。在会展业发达的国家，几乎所有的展馆都是由政府投资建造的，政府能够有力节约社会资源，协调会展业的竞争。政府的游资往往以政府股份和政府委托企业的股份参与到场馆的建设中，目的在于减轻投资商的投资压力。在德国，两个大型的展览中心――汉诺威展览中心和法兰克福展览中心，政府都注资占有大量股份，其中的法兰克福展览中心政府所占股份高达60%。值得注意的是，政府大规模对展览中心持有所有权，却不干预它的经营，会展的经营工作都由会展公司负责。

政府还对会展业的国际化进程起到锦上添花的作用。发达国家的政府经常为企业提供出国参展的经费支持，或间接组织本国企业出国参展，以此促进本国企业的发展。在德国，联邦政府每年通过特定的组织或机构，包括联邦经济科技部、联邦食品、农业与林业部等部门组织本国企业赴外参加展览会达180―200个，参展企业4500多家。这种支持既帮助部分企业或会展公司解决了出国办展财力不足的困难，又减少了由于分散参展造成的资源浪费，更对会展业的国际化发展起到了积极的促进作用。

参考文献

[1] 高欣、张磊：基于灰色关联分析法的会展业影响因素分析――以大连为例[J].哈尔滨商业大学学报（社会科学版），2011（6）.

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关键词：区域经济的内涵；区域经济的特征；原则；指标体系

中图分类号：F49文献标识码：A文章编号：16723198（2007）11004102

1区域经济的内涵

区域经济是一个系统的概念。一个经济区域的区域结构、组织和发展水平，是许多行为主体决策及其相互作用的结果。区域经济学研究的客体是区域经济系统，区域经济主要考察决定区域内经济发展的主要因素和区域间经济发展的交互作用过程，进而描述、阐明和评价区域经济结构的形成及其变动趋势，揭示资源的空间配置过程和经济主体的空间活动规律。

区域经济发展是一个综合性范畴。从横向上看，它是指一定时期内经济各方面的综合发展状况；从纵向上看，它表现为该地区经济发展的潜力和可持续发展的可能性。

2区域经济的特征

2.1区域经济的理论特征

（1）综合性。区域经济是国民经济大系统中的重要组成部分，它是由多行业、多层次、多因素构成，是一个极为复杂的有机体。

（2）差别性。首先是各地区之间在生产力水平、自然条件、地理位置、资源状况、产业结构等许多方面存在着很大差异；由此形成各地区在经济发展水平、经济发展战略重点以及在国民经济中所处的地位上都有很大的差异。其次是区域内部之间也存在较大的差异。

（3）开放性。随着社会主义市场经济的深入发展，社会劳动地域分工程度的日益深化，地区经济的对外依存度将逐步提高，各地区自给自足的产品和劳务比重会越来越低，相互交换的比重则越来越大，地区经济与外界的联系更为广泛和密切，地区间形成相辅相成的交往和协作关系。

（4）竞争性。由于行政区划的存在，客观形成了生产力要素的使用与流动上的地区经济区别色彩。由此出发的地区经济产业发展、地区经济主体对市场的拓展甚至意识形态的归属感，都会在不同地区经济之间构成内在性的竞争。

2.2区域经济的实践特征

（1）相似性。区域经济发展是一个从不平衡到平衡的渐进历史过程，任何一个国家区域经济的发展都会受到这个规律的制约，从而表现出一定的相似性。

（2）结构趋同性。我国在实施区域不平衡梯度推移战略过程中，由于缺乏明确的区域产业政策指导，区域分工模糊，各地重复建设，产业结构趋同，资源配置效率不高。

（3）非均衡性。改革开放后，我国经济体制开始由计划经济逐步向市场经济迈进，区域经济的发展发生了重大的变化。这一时期实施的是区域不平衡梯度推移政策，这一政策实施的结果使我国经济建设的重心大规模东移，区域经济不平衡程度不断加剧，区域差距进一步拉大，经济重心更加偏向东南沿海。

（4）政府行为主导性。从多年的实践来看，区域经济的发展政府起着关键的作用，中国发达区域的成功在于政府在一些重要方面发挥了积极作用。地区经济产业布局结构和要素流动大部分是通过政府行为进行协调的，区域经济发展中政府主导统筹安排经济社会资源的痕迹较为明显。

3评价指标选取应遵循的原则

综合经济实力是一个地区赖以生存和发展的物质基础和基本条件，是一个地区在一定时期经济建设和整体经济发展的能力，包括经济发达程度、发展水平、经济发展速度、经济结构、经济体制和生产力布局等。综合经济实力是一个地区发展的基石和核心部分，反映一个地区经济在社会中的地位和地区之间实现资源配置优化的能力，同时还影响着国民的教育程度与基本素质以及国家政治的稳定等其他要素。正是由于综合经济实力的基础性作用，一般来说，某个地区的综合经济实力比较强的话，那么该地区的社会、文化发展水平也比较高。较高的综合经济实力为地区的各方面的发展提供了一个良好的平台，促进了其他各方面因素作用的发挥，比较容易形成一个良性循环，带动替他各方面因素的发展，形成互相促进，互相激励的动力。

我们知道，一个地区的社会经济发展状况是多方面的，任何单项指标都无法全面而客观地反映该地区的社会、经济、文化发展水平。所以我们需要构建一套指标体系对地区综合经济实力进行全面的评价，该指标体系即是利用多个指标从不同侧面，全方位，多角度地对地区综合经济实力进行评价。建立地区综合经济实力评价指标体系，应根据区域经济的理论特征和实践特征来考虑。具体应遵循以下原则：

(1)科学性原则。评价指标应建立在科学实用的基础上，即各个指标的选取、指标权重的确定、数据的选取、计算与合成等都必须建立在一定的科学基础上。

(2)系统性原则。建立的评价指标能够系统地反映商品经济发展水平。

(3)综合性原则。建立评价指标时尽量避免滥而多，因为许多指标有很大的共线性、相关性。

(4)区域性原则。由于区域之间的巨大差异性，研究构建评价地区综合经济实力的指标体系仅仅适用于本区域，对其他区域仅仅具有参考价值。

(5)可行性原则。指标的建立要结合实际情况，既能反映各地区的综合经济实力，又便于计算和获取数据。

4建立评价地区经济实力的指标体系

4.1建立评价地区经济实力指标体系的框架

地区综合经济实力的指标体系是指构成综合经济实力的各系统组成要素之间相互联系、相互依赖、相互制约的关系所形成的整体。对地区综合经济实力的测度可以通过反映综合经济实力的经济规模子系统、经济结构子系统、开放程度子系统、人力资本子系统、基础设施子系统、可持续发展水平子系统六大子系统来进行综合评价。当前对如何测度地区综合经济实力指标体系的研究已有很多，但多数研究只注重考虑地区经济实力，忽略了地区经济可持续发展的重要性。本研究是在已有研究成果的基础上强调地区经济可持续发展的重要性，故在评价地区综合经济实力的指标体系中加入了影响地区综合经济实力的重要因素-可持续发展水平。构建评价地区综合经济实力的指标体系框架图如下：

4.2评价地区综合经济实力的指标内容

(1)经济规模子系统。

人均GDP(元/人)=GDP/人口总数，该指标是反映区域经济发展水平的最主要指标之一，通常该指标的值越高，地区经济越发达。

国内生产总值增长率=当年GDP/上年的GDP

农民人均纯收入(元/人)，是反映该地区农村人口实际生活水平的重要指标。

人均社会消费品零售(元/人)=社会消费品零售总额/人口总数。

职工年平均工资(元)，是反映地区城镇居民工资所能达到的一般水平。

(2)经济结构子系统。

第三产业增加值占国内生产总值的比重=第三产业增加值/GDP，该指标的值越高，说明该地区第三产业越发达。

第二产业产值占GDP比重=第二产业值/GDP

第一产业产值占GDP比重=第一产业值/GDP

(3)开放程度子系统。

进出口额占国内生产总值比重=进出口额/GDP，该指标反映地区经济对国外市场的依存度。

国际旅游外汇收入(亿美元)，该指标反映地区旅游经济是发否发达以及对外开放程度。

人均实际利用外资额(元/人)= 实际利用外资额/人口总数，该指标是从吸引外资的角度来测度其开放程度。

(4)人力资本子系统。

每万人从事自然科技活动人员数(人/万人)，该指标反映地区科技水平的高低。

每万人高校学生数(人/万人)=地区高校在校学生数和高校毕业生数（本专科生）/地区人口总数。

教育投入率=教育投资经费/GDP。

(5)基础设施子系统。

人均城市道路面积=城市道路面积/人口总数。

每万人拥有公共汽电车数(辆/万人)=公共汽电车数/人口总数。

每万人拥有医生数(人/万人)=医生人员数/人口总数。

人均居住面积(m2/人)=住宅建筑面积/人口总数。

(6)可持续发展水平子系统。

工业废水排放达标率=工业废水排放达标量/工业废水排放量。

工业废气处理率=工业废气处理量/工业废气排放量。

人均绿地面积，是反映人们对生态环境重视程度的正指标。人均公共绿地面积越大，则人们居住的环境越好。

参考文献

［1］郝寿义,安虎森.区域经济学［M］. 北京:经济科学出版社,2000：2830.

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【关键词】模糊聚类 FCM 区域经济 模糊划分

一、引言

随着新一代领导班子上任，新一轮的五年计划-“十二五”期间，我国区域经济发展仍面临区域发展不平衡这一核心问题。目前东中西部人均差距不断扩大；外贸和利用外资不平衡，东部地区处于绝对优势地位；市场经济体制发展和产业结构调整不均衡，东部地区逐渐与国际接轨的同时，中西部地区却在所有制结构和产业结构上的调整缓慢。缓慢的经济发展和区域经济发展不平衡等因素严重制约了我国的经济建设，因而必须坚持从实际出发，深入分析各个地区经济发展的历史过程与现状，贯彻因时、因地制宜的原则，对处于不同发展阶段的地区经济采取不同的管理策略和方法。正确把握我国经济发展规律，找准经济发展的薄弱环节和经济发展的不平衡区域，宏观上给予倾斜性政策调控促使我国经济快速发展。

为了对我国各经济区域经济发展水平有较清晰、较具体的认识，本文根据某年我国31个省市地区（港澳台除外）经济发展情况的六项指标的统计数据（来源于中国统计年鉴）采用基于FCM算法模型的模糊聚类分析方法按各省市地区经济发展指标对我国的经济区域进行聚类分析。

统计数据往往蕴含着大量的统计规律，物以类聚，同一类的样本往往拥有相似的统计规律。反映在区域经济划分上，那就是发展水平相近的地区，在经济指标上拥有相近的某种统计规律。尽管我们无法明确的找出这种“相近的统计规律”，但是我们可以利用模糊聚类分析得出聚类结果，而不必深究前因，更好的把精力投入到结果的研究中。

二、模糊聚类分析方法及其数学基础

（一）模糊聚类分析

聚类分析是指对事物按一定要求进行分类的数学方法。聚类分析是数理统计中研究“物以类聚”的一种多元分析方法，即用数学定量地确定样品的亲疏关系，从而客观地分型划类。由于事物本身在很多情况下都带有模糊性，因此把模糊数学的方法引入聚类分析，就能使分类更切合实际。模糊聚类分析应用广泛，如在气象预报、地质、环境、林业、农业科学、经济等多方面已取得可喜的成果。

（二）FCM算法模型

模糊C均值聚类（FCM），即众所周知的模糊ISODATA，是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。1973年，Bezdek提出了该算法，作为早期硬C均值聚类（HCM）方法的一种改进。FCM把n个向量分为c个模糊组，并求每组的聚类中心，使得非相似性指标的价值函数达到最小。

FCM与HCM的主要区别在于FCM用模糊划分，使得每个给定数据点用值在0，1间的隶属度来确定其属于各个组的程度。与引入模糊划分相适应，隶属矩阵U允许有取值在0，1间的元素。不过，加上归一化规定，一个数据集的隶属度的和总等于1：

这里介于0，1间；为模糊组I的聚类中心，为第I个聚类中心与第j个数据点间的欧几里德距离；且m∈[1，∞）是一个加权指数。构造如下新的目标函数，可求得使（1.2）式达到最小值的必要条件：

由上述两个必要条件，FCM算法其实就划归为一个简单的迭代过程。在批处理方式运行时，FCM用下列步骤确定聚类中心和隶属矩阵U：

步骤1：用值在0，1间的随机数初始化隶属矩阵U，使其满足约束条件。

步骤2：计算c个聚类中心。

步骤3：计算价值函数。如果它小于某个确定的阀值，或它相对上次价值函数值的改变量小于某个阀值，则算法停止。本文采用后者方法。

步骤4：计算新的U矩阵。返回步骤2。

最终FCM算法的输入是分类数目c，输出的是迭代次数，隶属度矩阵U。

三、经济区域划分

（一）影响经济发展水平的主要指标选取

衡量经济发展水平的指标，我们选取GDP总量、人均GDP、第三产业、居民消费水平、人均工资、固定资产投资这六项基本的宏观数据。GDP是国际上通用的衡量地区经济最重要的指标之一，而第三产业的发展水平也是衡量经济发达水平的重要指标，居民消费水平和人均工资直接反映了地区人民的生活水平和质量，固定资产投资是经济持续发展的动力。总之，这六项指标相互之间有着密不可分的相关性，共同形成了指标集，能较好的反映地区经济发展水平。

（二）2012年全国各省市地区（除港澳台）经济统计数据

（三）经济区域划分的实验结果

采用matlab编程实现FCM算法，输入分类数目，迭代45次之后，得出隶属度矩阵：

四、分析与总结

根据实验结果，我们对全国31个省市地区（港澳台除外）作出了如下划分：

经济发达地区：北京，天津，上海。

经济较发达地区：江苏，浙江，山东，广东

经济欠发达地区：河北，内蒙古，辽宁，吉林，黑龙江，安徽，福建，河南，湖北，湖南，四川，陕西

经济贫困地区：山西，江西，广西，海南，重庆，贵州，云南，，甘肃，青海，宁夏，新疆

结果分析：北京和上海是我国两大中心，天津受益于和北京一体化发展，因此这三个区域代表了国内发展的最高水平。江苏，浙江，山东，广东均为东部沿海区域，受益于三十多年的改革开放，成为我国现代化发展的前沿阵地。东北，中原等中部地区则受困于物流，吸引外资等方面的劣势，经济发展始终不温不火。而西部地区大多十分落后，地广人稀，交通不便等因素严重制约了经济发展。因此实验结果揭示了过去的2013年，我国东中西发展差距依然存在，地区发展不平衡这个老问题必须引起我们足够的重视。

从分类结果看，大体上可以反映我国区域经济发展的真实情况，验证了模糊聚类方法的有效性，在没有任何先验信息的前提下，仅仅从数据本身出发，聚成四类发展水平不同的地区，取得了很好的效果。

2014年，我国应根据东中西经济发展阶段不同，顺应形势，采取有针对性的经济发展和宏观调控政策。一是根据我国东中西部发展阶段不同，制定差别化的产业政策。东部地区在保持一定经济增速的同时，要大力发展服务业和高端制造业，努力实现产业升级。中西部地区的产业还处于成长过程中，在接受东部地区产业转移的过程中，也要注重产业链的完善，逐步形成一个完整的上中下游产业链，为经济的持续增长提供动力保障。二是警惕投资过度带来的新一轮产能过剩。2013年我国地方政府已完成换届，换届后政府往往有投资冲动。同时，随着城镇化进程的推进，部分地方政府可能借新型城镇化之名，行过度投资之实。中央政府应加大政策引导，警惕投资过度带来的新一轮的产能过剩和重复建设。

参考文献

[1]王立新，刘华民.模糊聚类法在我国城市内河水质污染分类研究中的应用[J].内蒙古大学学报（自然科学版），2004，35（6）：710-715.

[2]田丽，陈俊，吕元锋.模糊聚类法在水环境质量评价中的应用[J].测控技术，2005，24（5）：69-70.

[3]王云峰，杨冬.模糊聚类分析法在山东区域经济中的应用[J].山东省农业管理干部学院学报，2006，22（4）：156-157.

[4]高新波.《模糊聚类分析及其应用》.2004-01-01.西安电子科技大学出版社.

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低碳经济综合评价研究现状

根据以上对低碳经济的概念和核心的分析，全面、客观地评价一个地区的低碳经济发展水平必须从“资源－环境－经济－社会”的角度出发。我们可将现有的相关研究大体分为3类。

（1）国际权威机构制定的指标体系。一类是20世纪80年代末国际经济合作与发展组织（Organi－sationforEconomicCo－operationandDevelop－ment，OECD）提出的“压力－状态－响应”（Pres－sure－State－Response，PSR）框架模型［4］。此后，联合国在此基础上提出了“驱动力－状态－响应”（driv－ingforce－state－response，DSR）框架模型。最后，欧洲环境局（EEA）综合前两种评价体系的优点，提出“驱动力－压力－状态－影响－反应”（DrivingForce－Pressure－State－Impact－Response，DPSIR）概念框架模型［5］。可以看出，DPSIR模型是PSR模型的扩展和修正，增加了造成“压力”的影响因素———“驱动力”以及当前所处状态对人类健康和资源环境的“影响”。另一类是澳大利亚气候研究所和欧洲E3G公司共同发表的《20国集团低碳竞争力》报告中提出的低碳竞争力指数、低碳改善指数和低碳差距指数［6］。

（2）国内权威机构制定的指标体系。具体代表性的指标体系有：中国社会科学院城市发展与环境研究所从低碳产出、低碳消费、低碳资源和低碳政策4个角度设计的指标体系［7］；中国社会科学院世界经济与政治研究所“具有中国特色的国际竞争力研究”课题组设计的指标体系［8］；清华大学气候政策研究中心设计的低碳发展指标［9］。

（3）其他学者研究得出的指标体系。例如：庄贵阳等在对低碳经济概念进行探讨的基础上，从低碳产出、低碳消费、低碳资源、低碳政策和低碳环境5个角度构建了低碳经济评价指标体系［10］；冯碧梅认为低碳经济发展评价指标体系由总体层、系统层、状态层、变量层和要素层组成，其中系统层又分为自然生态系统、产业生态系统和人文生态系统［11］；付允等从经济、社会和环境3个方面构建了低碳城市评价指标体系，并提出了低碳城市的5大支撑体系———产业结构体系、基础设施体系、消费支撑体系、政策制度体系和技术支撑体系［12］；谢传胜等从经济、技术、社会、能耗排放、环境等5个方面选取了23个指标构建了城市低碳经济综合评价指标体系［13］。学者们从不同角度构建了低碳经济评价指标体系，为低碳经济研究做出了巨大贡献。但是，现有的评价指标体系仍存在指标数量繁多、信息交叉重复和未充分考虑指标间内在联系等问题。同时，以上指标体系共同存在的不足之处是：缺乏足够的理论支撑，片面关注低碳产出、低碳资源和低碳消费等，很少考虑人类活动对低碳经济系统本身的结构和功能的影响，忽视了低碳经济发展应以人为本的核心，不能充分反映科学发展观的本质和内涵。

低碳经济综合评价指标体系的构建

构建基础发展低碳经济的目标是为了应对能源、环境和气候变化的挑战。低碳经济的实现途径是技术创新、提高能效和能源结构清洁化等。低碳经济是在一定的碳排放约束下碳生产力和人文发展均达到一定水平的一种经济形态，发展低碳经济旨在实现控制温室气体排放的全球共同愿景（globalsharedvi－sion）［14］。因此，发展低碳经济应立足于发展生产、保护环境和优化资源三者同时进行，以经济、生态、社会效益的统一为目标。研究低碳经济时应将资源科学、环境科学和社会科学有效结合，这就需要一个能将复杂问题明确化且又能将分解的各部分有效结合的指导方法。DPSIR模型为低碳经济评价提供了较好的研究工具。DPSIR模型被认为是一个系统考察人类活动与自然环境之间因果关系的基本而有效的工具［15］。利用该模型的学者认为，人类的生产、消费等行为给自然环境施加了压力，进而导致自然环境状态发生变化；自然环境具有相应的功能，其状态的变化会给人类带来一定的影响，因此人类会做出相应的反应。DPSIR模型被广泛应用于分析资源环境－经济社会方面的问题。例如：Maxim等运用复杂系统论方法对DPSIR模型进行了补充，并运用该模型从政策、社会、和经济等方面对生物多样化的风险进行了分析［16］；Ness等认为DPSIR模型符合可持续的科学发展观的要求，并用该模型研究波罗的海的富营养化问题［17］；Atkins等从生态系统服务和社会福利的角度对DPSIR模型进行整合，创建了一个支持海洋环境决策的模型［18］。可见，近年来国外学者运用DPSIR模型分析各类资源环境、社会经济问题，这表明DPSIR模型具有很强的适用性。DPSIR模型强调经济运作、其对环境的影响以及它们之间的相互联系，具有综合性、系统性、整体性、灵活性等特点［19］。其中，“驱动力”是造成环境变化的潜在原因，主要指城市社会经济活动和产业的发展趋势；“压力”是指人类活动对自然资源环境的影响；“状态”是指环境在上述压力下所处的状况，主要表现为区域的资源消费状况和环境污染水平；“影响”是指系统所处状态对环境及社会经济结构的影响；“响应”表明人类在应对环境的各种影响时采取的对策和制定的积极政策。基于此，本文构建了低碳经济综合评价指标体系，运用DPSIR模型，将人的需求、社会进步、经济发展、能源需求、碳排放等要素纳入低碳经济综合评价中，从而克服以前低碳经济评价片面关注资源状况与低碳消费或经济发展与碳排放的不足，反映了低碳系统作为一个涉及人类活动与自然资源相互影响、相互作用的复杂系统的特点，体现了低碳经济综合评价应以人为本、各方面协调发展的科学发展观的内涵。

构建原则要建立一个多维度的、科学的低碳经济评价指标体系，使之既能横向比较各地区的低碳经济发展水平，又能纵向反映各地区向低碳经济转型的努力成果，需要遵循以下原则：（1）系统化与层次化相结合的原则。对低碳经济进行评价，不仅要全面反映低碳经济发展的各方面，较客观地反映各地区的低碳转型成果，而且要避免指标之间重叠。因此，应根据系统结构分出层次、对指标分类，使指标体系结构清晰明了。（2）科学性与可行性相结合的原则。低碳经济评价指标不仅要能科学地揭示低碳经济的性质和其转型特点，而且要简繁适中，各项评价指标及其相应的计算要标准化、规范化、有明确的释义。即便有些指标数据无法从现有的统计源中获取，但只要它们能反映低碳经济现象、体现其特征，也应适当将之纳入指标体系。（3）全局性和代表性相结合的原则。低碳经济评价指标体系作为一个有机整体，应包含多种影响低碳经济发展的指标，虽然不可能涵盖所有的相关指标，但必须能反映当前社会经济中影响低碳经济发展的各个方面，所选指标应能从不同角度反映被评价系统的主要特征和状况。同时，在选取指标时，应强调指标的代表性、典型性，避免选择意义相近、重复的指标，以使指标体系简洁、易用。（4）规范性和导向性相结合的原则。在选择指标时，应遵循使用国内外公认且常见的指标的原则，使指标符合相应的规范要求；应尽可能采用国际上通用的名称、概念和计算方法，这样做有利于与国内外相似城市或地区进行比较。另外，低碳经济评价指标体系的构建是一项具有全局性、前瞻性、导向性的工作，因此设计指标体系时应充分考虑系统的动态变化，勇于创新，综合反映低碳经济的现状及发展趋势。

指标筛选根据低碳经济系统的特点，构建驱动力（D）、压力（P）、状态（S）和响应（R）4个准则，如表1所示。去掉DPSIR框架中的“影响”（I）准则的原因是：“影响”准则层下的指标具有很强的特殊性，如空气污染造成的经济损失、自然灾害的影响程度等，这些指标难以统计，相关指标数据难以获取。基于科学发展观构建因素层，如表1所示。通过设置社会发展驱动力（D1）和经济发展驱动力（D2）反映“驱动力”内涵，体现以人的需求、社会发展为本质的科学发展观；通过设置资源压力（P1）和环境压力（P2）反映“压力”内涵，体现社会进步和人类发展对资源的损耗和对环境的破坏；通过设置低碳消费状态（S1）和低碳资源状态（S2）反映“状态”内涵，描述低碳经济系统内资源和环境的客观状况；通过设置科技响应（R1）、人文响应（R2）和政策响应（R3）反映“响应”内涵，体现各国对环境污染、资源消费和生态破坏等问题的积极回应，反映可持续发展的本质思想。在把握以上原则的基础上，筛选出在权威机构的相关典型研究中高频出现的指标作为低碳经济综合评价指标体系的指标层。

指标计算（1）城市化率（D12）。城市化率是指城市人口占全部人口的比例，该指标反映了城市发展的历史和现状。鉴于现有的统计资料中没有各副省级城市的城市化率统计数据，本文采用我国公安部门认定的非农业人口占年末总人口比重来测算城市化率，即城市化率＝非农业人口数／年末人口总数。（2）人均碳排放量（S11）。全球二氧化碳年均排放量已从20世纪90年代的235亿吨增加到2000年的约264亿吨，限制二氧化碳排放是发展低碳经济的首要目标。鉴于目前没有官方公布的碳排放量统计数据，本文基于已有的其他统计量来估算化石能源（煤炭、石油和天然气）使用所产生的碳排放量，碳排放总量＝Σ（每种能源消费量×分品种单位能耗碳排放因子）［20］，人均碳排放量＝碳排放总量／人口数。（3）居民消费碳排放（S12）和政府消费碳排放（S13）。居民消费碳排放和政府消费碳排放可作为综合性指标来界定消费模式对碳排放的影响。居民消费碳排放是指居民在一定时期内对货物和服务的最终消费所产生的碳排放，能够反映居民的消费水平和结构对碳排放的影响；政府消费碳排放是指政府部门在公共服务时消费所产生的碳排放，能够反映政府部门的发展水平和模式对碳排放的影响。我们根据最终消费支出占GDP比重（即最终消费率）和单位经济总量的含碳强度（即单位GDP碳排放）核算这两个指标，居民消费碳排放＝碳排放量／居民消费支出，政府消费碳排放＝碳排放量／政府消费支出。（4）能源加工转换效率（R12）。能源加工转换是能源系统流程中的一个生产环节，是观察能源加工转换装置和生产工艺先进与否、管理水平高低等的重要指标。提高能源加工转换效率，意味着以较少的一次能源投入获得较高的二次能源产出———这是节能减排和发展低碳经济的一个重要方面。其计算公式为：能源加工转换效率＝能源产出量／能源投入量。（5）碳生产力（R13）。碳生产力被认为是衡量低碳化的核心指标，是指单位碳排放创造的GDP。该指标将能源消耗导致的碳排放与GDP产出直接联系在一起，能够直观地反映社会经济整体的碳资源利用效率，同时能够衡量一个国家或经济体在某一特定时期低碳技术的综合水平。此外，由于与经济结构相关联，碳生产力指标还能够体现一国在科技水平积累到一定程度时进一步降低单位能源消费碳排放强度的潜力。其计算公式为：碳生产力＝GDP／碳排放量。

指标权重确定评价指标的权重是衡量各评价指标在整个评价指标体系中重要性的数量表示，科学合理地确定指标权重非常重要。利用层次分析法能够将复杂问题分解为若干个层次，结合Delphi法，由专家对指标层指标进行两两比较，对其重要程度逐层打分，再利用计算判断矩阵的特征向量确定下一层指标对上层指标的贡献度，从而得到各指标对于总目标的重要性的数量表示。本文根据评价指标体系设计了专家打分表，请几十位高校、科研机构和政府决策单位的专家进行专家打分，得到各评价指标的权重。

评价指标评分原则（1）正向指标评分。正向指标即数值越大表明低碳经济发展状况越高的指标。设：xki为第i个被评价地区第k个指标经规范化处理后的分值；vki为第i个被评价地区第k个指标的值，n为被评价地区的数量。（2）负向指标评分。负向指标即数值越小表明低碳经济发展状况越高的指标。设：xki为第i个被评价地区第k个指标经规范化处理后的分值；vki为第i个被评价地区第k个指标的值；n为被评价地区的数量。（3）适中指标评分。适中指标即越接近某个理想值越好的指标。本文将“十五”期间国家人口自然增长率的规划目标V1＝6‰［21］作为人口自然增长率（D11）的理想值，将发达国家的平均城市化率V2＝75％［22］作为城市化率（D12）的理想值，这样就解决了因理想值不能确定而无法对适中指标进行评分的问题。设：xki为第i个被评价地区第k个指标经规范化处理后的分值；v0ki为第i个被评价地区第k个指标的理想值；vki为第i个被评价地区第k个指标的值；n为被评价地区的数量。

实证研究

评价样本及数据来源本文利用表1所示的低碳经济评价指标体系评价2007年我国30个省（自治区、直辖市）①的低碳经济发展水平。人口数据来源于《中国人口统计年鉴》；人均GDP、GDP增速和城镇居民家庭人均收入等数据通过整理《中国统计年鉴》和《中国统计摘要》中的数据得出；环境数据来源于《中国环境统计年鉴》；单位能源碳排放、能源加工转换效率等能源数据通过利用《中国能源统计年鉴》和各地区的统计年鉴中的数据计算得出；科技数据来源于《中国科技统计年鉴》；分别以6‰和75％作为适中指标———人口自然增长率和城市化率的理想值。

评价结果按上述原则对指标进行评分，然后进行指数合成，包括准则层指数合成和综合指数合成（均采用百分制），即采用线性加权求和法计算各准则层的指数值，再加总得到低碳经济发展水平综合评价指数值（lowcarbonevaluationindex，LCEI）。以zj表示低碳经济发展水平综合评价体系中的准则层数值，依次为准则层D指数、准则层P指数、准则层S指数和准则层R指数；以xk表示标准化后的无量纲指标；以wk表示对应指标的权重。

省域低碳经济发展状况分析为揭示不同地区低碳经济发展的特点，用Ward聚类法对我国30个省（自治区、直辖市）进行聚类分析。将表2中的综合评价指数值代入SPSS统计软件，可直接得到如图2所示的聚类结果。由图2可知，根据低碳经济发展水平，可将我国30个省（自治区、直辖市）大致分为5类，分别对应低碳经济发展水平的领先状态、较好状态、中等状态、较差状态和落后状态。评价结果说明，中国低碳经济发展水平的省域差异较大，2007年LCEI值排名第一的北京是排名最后的宁夏的5倍多。在空间分布上，2007年中国低碳经济发展水平总体上呈由北部地区向东南部地区逐渐提高的特征，表现为由东南沿海地区向西北地区逐渐降低、最后回归北部地区，东部地区的低碳经济发展水平表现出全面领先的优势。这种空间分布特征与我国产业结构、经济发展和资源分布特征密切相关。例如：山西和内蒙古都是煤炭出产地，煤炭资源分布较为密集，所以其低碳经济发展水平较弱，LCEI值排名分别为第28名和第29名；广东、福建的资源比较缺乏，其经济发展水平较高，因此其低碳经济发展水平相对较高，LCEI值排名分别为第2名和第4名；虽然北京位于我国北部地区，并且在地理位置上距离煤炭资源密集区非常近，其能源利用结构中煤炭使用量占相当大的比例，但是北京的经济发展水平较高，尤其是第三产业占比达到八成以上，工业以现代制造业和高新技术产业为主，所以其低碳压力较小，其LCEI值排名为第1；虽然上海的经济发展水平高于北京，但是其产业结构中工业仍占一定比重，所以其低碳压力要大于北京，LCEI值排名第6。以表2中各省（自治区、直辖市）的准则层得分和综合得分为纵坐标、以聚类后的顺序为横坐标标值顺序画图，见图4。从驱动力层来看，5类地区的得分差异较小，对低碳经济发展水平评价结果影响不大；从状态层和压力层来看，各省域的低碳发展状态存在较大差别，第一类地区明显好于第五类地区；从响应层来看，各省域的资源消耗和环境污染程度不同，而且治理污染和环境保护投入力度也存在较大差异，这反映出政府、制度、社会和个人为改善资源状态付出的努力程度越大，低碳经济发展状况越好。

（1）驱动力准则层指数值的情况。各省的驱动力准则层指数值存在很大差异，如上海的该指数是新疆的6倍多。各省的驱动力准则层指数值存在一定的规律性，总体上呈从东南地区向西北地区逐步降低的特点。这是由我国的地形和区域发展政策决定的。从表2可以看出，驱动力指数值较高的地区全部位于沿海地区。这些地区具有明显的区位优势，发展商业活动和从事生产活动所投入的成本相比其他地区要低很多，其经济活动的投入产出效率较高。同时，在改革开放前期，我国对沿海地区的经济发展给予了政策上的大力支持，出台了各种区域优惠政策，因此沿海地区率先获得了发展优势，其发展低碳经济的驱动力水平高于全国平均水平。

（2）压力准则层指数值的情况。该指数值整体上表现为局部集中，由南向北、由东向西逐渐降低的特征。这是由我国各地区的发展基础、区位条件和开发政策等多种原因造成的。长期以来，我国东部沿海地区的经济发展速度相比中、西部地区要快很多，而西部地区正处于工业化进程的关键时期，因此东部地区的低碳压力明显小于西部地区。可以看出，压力准则层指数值具有围绕主要的能源供给区向周边辐射性逐渐降低的特点，山西、内蒙古、宁夏、青海的低碳压力最大。

（3）状态准则层指数值的情况。该指数值具有由南向北逐步降低的特点，海南、广西、福建等的得分较高，陕西、湖南、湖北等为第二梯队。这是因为：东南沿海地区的经济发展水平高，同时其能源主要靠外部供给，石油、天然气、水电、核电等能源在能源消费结构中占比较高，所以这些省市的低碳状态较好；而中南部地区虽然也有煤炭资源分布，但是产量小于其消费量，需要从外部调入，同时这些地区大力发展水电能源，森林资源丰富，能源利用结构比北部地区好，所以这些省市的低碳状态优于北部地区。

（4）响应准则层指数值的情况。该指数值具有片部集中、局部跳跃的特点，北京、上海、广东为前三名，华北、西北和西南地区的指数值整体较低。这是经济和科技发展水平、能源利用效率和产业结构等因素共同影响的结果。西部地区的能源使用以煤炭为主，且大部分煤炭没有经过脱硫处理，同时其经济发展水平低，环保科技投入力度较差，导致其能源加工转换效率低、碳生产力水平不高。

结论与建议

根据以上评价结果，可得出以下结论：

（1）我国各省域的低碳经济发展水平存在较大差异，整体上具有由东南部沿海地区逐步向北部地区降低的特点，表现为东部地区高于西部地区、南部地区高于北部地区，同时存在局部跳跃现象，表现为北京、上海等的低碳经济发展水平良好，山西、内蒙古、宁夏等的低碳经济发展水平落后。

（2）各因素层的区域分布状态是各地区的经济发展水平、资源禀赋及其利用情况和政策扶持力度等多种因素共同作用的结果。

（3）中、西部地区的低碳经济建设是我国低碳发展的关键。相比已完成工业化进程的西方发达国家，我国在低碳经济发展过程中更多要考虑如何将工业化进程与生态文明建设相结合以实现可持续发展。而与东部发达地区相比，中、西部地区正处于工业化发展中期，产业重型化特征明显，其低碳经济发展水平低，有很大的提升空间。

根据科学发展观的内涵，基于以上分析，本文建议：

（1）优化产业结构，转变经济发展方式。在技术水平一定的条件下，在同样的经济规模下，产业结构不同会使碳排放量相差很大，产业结构越合理，其经济实力越强。同时，粗放型发展方式应逐渐向集约型发展方式转变。我国正处于工业化发展的关键时期，在工业化进程中必须正视环境恶化和气候变化的现实，尽可能实现建设生态文明与追求经济效益的和谐统一。

（2）加强各区域低碳经济发展的协调程度。一方面要继续保持东南部地区的发展优势，另一方面应加大对中西部地区的支持力度，使其快速走上发展道路，应着重注意增强能源产地———特别是煤炭和石油产地———的科技创新实力，提高能源转换效率，增加资源产品的附加值，积极延长资源产业链条。

篇14

关键词：丝绸之路经济带;物流;对应分析

中图分类号：F127 文献标识码：A

收录日期：2015年2月6日

一、引言

2013年9月，提出共同建设“丝绸之路经济带”的伟大构想，其目的是创新欧亚各国合作模式，促进形成一个经济联系紧密、彼此发展空间广阔的经济合作区域。众所周知，该区域自然资源丰富，并且拥有辽阔的地域，但是该区域生态环境脆弱，交通不便，经济发展水平较低。因而，建设“丝绸之路经济带”成为有关国家的共识。2014年12月18日，中外代表齐聚土耳其召开“共建‘一带一路’”：历史启示与时代机遇国际研讨会，明确加强经贸、基础设施建设、文化交流等方面合作。

在丝绸之路经济带逐渐形成联系紧密、互联互通的经济合作区域的过程中，其中有很多要素受其影响并促进其发展，首当其冲便是交通物流的基础保障。在2014年11月的亚太经合组织会议期间强调政策沟通、设施联通、贸易畅通、资金融通、民心相通五大领域的互联互通，其中政策沟通是促进丝绸之路经济带的保证，设施联通主要指的就是中国与中亚国家间铁路、公路、航空等物流要素的互联互通。完善的物流体系有利于商品、信息的流动，实现优势互补，从而吸引企业入驻以加速形成产业生态链。

现在我国物流发展尚处于初期阶段，物流基础设施需要向网络化、系统化、信息化发展，这样才能为丝绸之路经济带建设需要提供高水平的现代化物流的支撑。我国西北地区包括陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等五省区。面对丝绸之路经济带建设的大背景下，西北五省纷纷确立了各自在丝绸之路经济带中的定位，并且推出了相应的政策：陕西提出打造丝绸之路经济带新起点，为此陕西省大力支持交通物流体系建设，陕西省认为丝绸之路经济带的重要基础是发达的交通物流体系，“道路相通”可以为陕西建设丝绸之路经济带新起点提供重要支撑，为了建设现代化的物流体系，陕西利用“母子公司资金协同、金融产品创新突破”的综合融资模式已经累计向陕西公路网建设方面投入资金1，486亿元，期望打造自己成为沟通内陆与亚欧大陆桥和海上丝绸之路的交通枢纽;新疆在建设丝绸之路经济带核心区的进程中提出充分利用自身地缘、人文等优势建设包括交通枢纽中心、商贸物流中心、金融中心、文化科技中心和医疗服务中心等内容“五个中心”，其中交通枢纽中心、商贸物流中心更作为重点进行建设;另外，为提升开放型经济发展水平和能力，在融入丝绸之路经济带建设的步伐中，青海省利用正式运营的首家“国际保税仓库”，期望打造自己成为丝绸之路经济带“黄金口岸”;甘肃省着力构建综合交通体系，推进道路互联互通。期望充分发挥甘肃省向西开放的区位和通道优势，把甘肃建设成为丝绸之路经济带甘肃黄金段;宁夏为了打造丝绸之路经济带战略支点，提出包括交通物流体系在内的五大战略措施。据此可以看出，建设交通物流体系的重要性不言而喻，影响物流发展水平的因素有很多，制约各省物流发展水平的因素也有一定的差异性。因此，本文运用对应分析找出西北五省物流发展水平的影响因素，并提出相应的提升物流发展水平的策略。

二、文献综述

虽然物流作为“第三利润源”已经成为很多国家的共识，近年来在我国物流成为取得快速发展的一个新兴产业和新的经济增长点，在经济增长和社会发展中发挥着越来越重要的作用。因而对于物流理论和应用的研究引起了我国许多学者的兴趣，经过CNKI检索可知，其中大部分是关于物流发展水平的研究，对于区域物流发展差异的研究还比较少。刘强（2007）在沪港两地发展现代物流的比较研究一文中，选取我国物流产业发展最好的上海和香港作为研究对象，通过对上海和香港现代物流的比较，发现上海现代物流业发展中存在的问题并提出提高上海现代物流业的发展水平的对策建议;赵江（2010）采用标准分值比较法选择我国长三角地区，日本三湾一海地区以及德国鲁尔区作为辽宁省区域物流体系比较对象进行比较分析，从而提出对辽宁省区域物流体系发展有益的启示和建议;张建升（2012）构建了区域物流发展综合水平评价指标体系分析了我国各地区区域物流发展水平，然后采用平均差、变异系数和泰尔指数等绝对指标和相对指标，对我国各地区区域物流发展差异从省际、东中西部三大地区、经济区三个角度进行了比较分析;陈成栋、余朋林（2012）运用衡量区域产业专业化程度的重要指标的区位熵分析了近10来我国各省产值区位熵时空差异，得出我国各省、市物流业的专业化水平程度不一、物流业对不同省、市贡献程度也有差异等结论，并分析得出造成这种差异的一些原因;金凤花，徐旭（2014）在基于Theil指数的我国区域物流差异发展趋势研究一文中，选取我国31个省份作为研究对象，利用Theil指数模型构建区域物流差异发展趋势的模型并结合区域经济差异相关指数，分析得到对区域物流差异发展具有重大影响的因素，并且根据差异提出相应的对策;吴俊红（2014）以我国各省市的区域物流和东部、中部、西部和东北四大区域物流为研究对象，首先运用泰尔指数定量测算区域物流发展差异，然后运用回归分析，估计出各影响因素对区域物流发展水平的影响程度，最后运用夏普里值分解法计算得出各解释变量对区域物流发展差异的贡献度，在以上分析的基础上提出缩小区域物流发展差异的建议。

以上学者均运用不同的方法测算了区域物流发展的差异，但学者们都没有在分析物流的各因素的基础上对区域间的物流差异进行分析。鉴于此，本文首先构建物流发展影响因素的指标体系，然后运用对应分析分析影响西北五省物流发展的因素，在此基础上给出提高西部地区各省物流发展水平的建议。

三、实证分析

（一）指标选取和数据获取。由于我国物流的发展尚处于初期阶段，物流产业的概念虽然已经提出，但是还没有得出普遍统一的定义，我国的物流统计刚刚起步，因而难以保证数据的准确性和权威性。本文通过对物流所涉及的范围的界定和以上学者的研究用于物流密切相关的要素作为指标建立物流发展水平的指标体系。同时考虑到数据的可得性，主要选取了我国统计年鉴中交通运输、仓储和邮政行业的产值作为分析对象，因为作为我国传统物流产业主要组成部分的交通运输业、仓储业和邮电业等产业可以反映我国区域物流产业发展情况。另外，为了使本文构建的指标体系全面、客观，本文还选取了与物流业关系密切的一些其他指标。表1是本文所构建的物流业发展水平指标体系。（表1）根据以上指标体系，本文通过查阅2014年中国统计年鉴获取西北五省物流业发展水平指标的有关数据，获取的数据如表2所示。（表2）

（二）对应分析的基本方法与步骤。在研究经济发展水平时，目前应用较多的是聚类分析、因子分析等，但是以上分析方法将对指标的分析和对样品的分析分开，以致不能反映属性变量各状态之间的相互关系及不同属性变量之间的相互关系。考虑到以上原因，笔者认为多元统计方法中的对应分析是一种比较有效的方法，对应分析，也称相应分析，它是在R型因子分析和Q型因子分析的基础上发展起来的一种多元统计方法，它是利用降维的思想已达到简化数据的目的，它通过对数据表中行和列的处理以寻求低维图形表示数据表中行和列的关系，利用对应分析可以在一张二维表上同时画出属相变量不同取值的情况，以简洁的形式描述属性变量各种状态之间的相互关系及不同属相变量之间的相互关系。

利用统计软件SAS中的CORRESP过程编制的程序就可以实现对应分析。西北五省和物流影响因素的对应分析利用SAS软件强大的统计计算功能，得到的分析结果如下：惯量和卡方的分解如表3所示，由于前两个特征根的累积贡献的百分比已达98.97%，说明用两个公因子已能代表了变量与样品中的主要信息。其中的第一个公因子（Dim1）占85.82%，第二个公因子（Dim2）占13.15%。（表3）

表4是每个变量上两个公因子各自的贡献率，从这里可以看到，第一个公因子Dim1主要是由甘肃、青海和新疆来表示的;第二个公因子Dim2主要由陕西和宁夏来表示，其贡献率仅有13.15%。（表4）

从表5中的Mass（各变量的边缘频率）来看，F9（交通运输、仓储和邮政业就业人员数）以绝对的优势排名第一位，占80.42%，F9（交通运输、仓储和邮政业就业人员）、F4（货物进出口总额）和F12（交通运输、仓储和邮政业的全社会固定资产投资）的Quality（两个公因子的贡献率之和）较高，但F4（货物进出口总额）的惯量Inertia最大，说明在影响物流的各因素中，F4（货物进出口总额）占的地位非常重要，也就是说，要想提高物流发展水平，需要从F9（交通运输、仓储和邮政业就业人员）、F4（货物进出口总额）和F12（交通运输、仓储和邮政业的全社会固定资产投资）这三个方面下工夫。（表5）

（三）对应分析结果。根据表3可以看出，前两个因子的累计方差贡献率就达到了98.97%，说明前两个因子就能代表样本的主要信息。表4相当于因子分析中的公因子载荷，反映的是各省区在两个因子上的载荷，表示各省区在公因子Dim1和Dim2上的坐标，利用载荷矩阵作相应的散点图，得到图1。（图1）从这张图上我们可以非常直观地看到变量与样本之间的关系、样本（西北地区）之间按物流影响因素的大致分类等信息。在以两条零点线分成的四个象限中，我们称右上部分为1区，右下部分为2区，左下部分为3区。其中F11（民用汽车拥有量）与其他各因素联系不密切，因而没有反映到散点图上。

在1区中有陕西、宁夏、F1（地区生产总值）、（F2农业总产值）、F3（分地区工业产品产量）、F5（社会消费品销售总额）、F6（货运量）、F7（货物周转量）、F10（运输线路长度）、F12（交通运输、仓储和邮政业的全社会固定资产投资）、F13（交通运输公共财政支出额）落在此区中，说明这2个地区物流影响因素类似，而与因素F4（货物进出口总额）、F8（邮电业务量）、F14（电话普及率）、F15（互联网普及率）和F9（分地区交通运输、仓储和邮政业就业人员数）相距较远。因而这几个省份应该从发展进出口贸易、普及物流信息设备和培养物流专业人才等方面入手提高物流发展水平。

在2区中有甘肃、青海、F4（货物进出口总额）、F8（邮电业务量）、F14（电话普及率）、F15（互联网普及率）落在此区中，说明这2个省区在F4（货物进出口总额）、F8（邮电业务量）、F14（电话普及率）、F15（互联网普及率）等方面是类似的，而其他因素有所欠缺，特别是青海表现的尤为明显。要使甘肃、青海的物流水平有所提高，就要从增加物流基础设施投资、培养物流人才、提高工业水平等方面努力。

在3区中只有新疆和F9（分地区交通运输、仓储和邮政业就业人员数），这说明新疆在交通运输、仓储和邮政业就业人员数这一要素上比较有优势，制约新疆物流发展的因素主要有F8（邮电业务量）、F14（电话普及率）、F15（互联网普及率）和F12（交通运输、仓储和邮政业的全社会固定资产投资）等因素。因而新疆要提高物流信息的普及率、增加物流方面的投资。

四、结论

本文首先根据物流影响因素构建了物流发展水平影响因素的指标体系，然后在统计年鉴搜集了有关数据，最后运用对应分析对搜集到的数据进行分析，得到了西北五省与物流发展水平影响因素的对应关系，根据得出的西北五省和物流影响因素的散点图给出了相应的解释，并且针对各省份的限制因素给出了相应的对策建议。

主要参考文献：

[1]刘强.沪港两地发展现代物流的比较研究[D].西南财经大学，2007.

[2]赵江.辽宁省与国内外主要地区区域物流体系的比较研究[D].沈阳工业大学，2010.