城市经济发展水平范文

导语：如何才能写好一篇城市经济发展水平，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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关键词：环境友好；经济发展水平；空气质量；对比分析

Abstract： This work surveyed and analyzed the per capita GDP and air quality index of Chinese 31 provincial capitals or municipalities in 2013 and 2014， and compared the level of economic development of these cities from the environment-friendly view. Results show there is a negative relationship between per capita GDP and air quality among these cities， that is， the cities with higher per capita GDP may have relatively worse air quality. This observation implies that economy-oriented development mode may bring about some environment costs. According to 2014 data， the 31 provincial capitals or municipalities are respectively evaluated as "environmentally friendly development cities"， "economy-oriented development cities"， "environment-friendly cities"， and “NON environmentally friendly development cities”. The improvement level of per capita GDP and air quality among these cities in 2014 is also compared with 2013. These findings could provide some supports for implementing the economy-oriented development mode.

Keywords： Environment-Friendly； Economic Development Level； Air Quality； Comparison

1. 引言

经济社会的发展是建立在对自然资源的利用和改造的基础上，势必给自然生态系统中的物质与能量带来变化。良好的经济发展模式会考虑到人类活动对资源、环境和生态的影响，进而实现环境资源友好型发展，然而经济发展、环境友好和资源节约等多重目标并重的发展模式会对经济发展速度有所限制。因此，无论是发达国家，还是正在发展中的国家，都很大可能先是经历“经济发展主导型”发展模式，再转变为“环境资源友好型”发展模式[1，2]。

改革开放以来，由于我国经济和社会的高速发展，引起了空气污染物的迅速积聚，造成了当前面临的空气质量问题。因此，我国目前正在处于经济发展转型阶段，由以经济发展速度为主要或单一目标的“经济发展主导型”发展模式转向社会、环境与资源协调发展的“环境资源友好型”发展模式。近些年我国实施的“环境友好型社会”、“和谐社会”和“可持续发展观”等国家发展战略都体现了这一转变。然而，由于地理位置、自然资源、历史发展和开放水平等因素的不同，我国不同区域的城市发展水平存在较大差异[3]。东部沿海以及内陆核心城市经济社会发展很成熟，而一些内陆非核心城市可能正在处于起步发展过程中。单一从经济发展速度对城市进行评价不能充分反映出城市的总体水平，进而也会导致我国各城市的非健康发展。因此，从环境友好视角，对我国城市经济发展水平进行比较具有重要现实意义。本文主要是空气质量指标来对城市环境进行测量，结合空气质量对我国典型城市的经济发展水平进行比较，识别出当前我国不同城市的发展模式，为各城市的良好健康发展提供一定依据。

国内外学者越来越关注经济发展与空气质量问题。曹洪军和莎娜从区域环境视角对区域经济发展模式进行研究，并采用山东省1978到2009间的数据对区域经济发展环境与区域经济增长的相互关系进行了检验[4]；池建宇等考虑我国城市内生因素的影响，采用库茨涅兹曲线研究了我国经济发展水平与空气质量的关系，发现未来十年内我国省会城市和直辖市的空气质量改善程度会十分有限[5]；李雪敏认为城市环境质量是构建品牌城市的必须因素，从自然地理环境、经济环境、人居社会环境、历史文化环境等六个方面构建了一个城市品牌资产评估体系[6]；Sánchez de la Campa和de la Rosa通过分析空气质量和经济发展之间的关系，发现：对空气有害物质的极端控制对经济发展会产生明显影响，甚至会导致经济危机；Zilio和Recalde采用1970-2007期间拉丁美洲和加勒比海地区21个国家的数据，分析了经济增长与能源消耗的关系[8]。

可以看出，当前越来越多的研究识别出了经济发展与空气质量之间的相互影响关系，为社会经济与环境资源的协调发展提供了良好支持。然而目前研究中对于空气质量提升绩效的关注还比较少，尤其是关于空气质量提升绩效测评方面的研究更少[9-10]。本文从环境友好视角，结合我国典型城市在2013年和2014年的经济发展水平数据和空气质量测评指标数据，对经济发展水平与空气质量的相关关系进行分析，采用人均GDP和空气质量两个维度，识别不同城市的经济与环境协调发展模式，为各城市制定和实施与其相适应的环境友好发展战略提供一定参考。

2. 研究数据

本文选取了31个省会及直辖市作为研究对象，对其经济发展水平和空气质量水平进行对比研究。衡量一个地区经济发展水平的经济指标有很多，而人均国内生产总值，即人均GDP，是衡量经济发展水平的最重要的指标之一，因此本文采用人均GDP指标数据来表示各城市的经济发展水平。表1给出了2013年和2014年我国31个省会及直辖市的人均GDP及其排名情况（数据来源：中华人民共和国国家统计局）。

本文采用的空气质量测评指标是依据2012年我国环境保护部和国家质量监督检验检疫总局共同的《环境空气质量标准-GB3095-2012》[11]。表2给出了各监测指标的符号、含义、化学式和单位。其中除O3是8小时平均值外，其他指标浓度限值均为24小时平均值。由于本文研究中各城市多属于居住商业区，因此浓度限值应采用二级空气质量标准。

空气质量指标浓度会受产业结构、地理环境、气象条件、季节等多种因素影响[12-13]，为了进行空气质量提升绩效比较，需要对样本数据进行合理设置。从比较时段来看，日时间内平均浓度受气象条件影响较大，尤其是风速，而年平均浓度不能很好地区别各因素不同季节时的影响程度，因此，本文采取月平均指标浓度来进行比较。同时，由于不同城市的主要污染物不同，单一空气指标数据难以全面表达城市空气质量，因此，本文采用由表2中各分指标合成得到的空气质量总指数（AQI）来代表各城市空气质量。

根据表2中的空气质量监测指标，我们调查了31个省会及直辖市2013年11月和2014年11月的空气质量监测指标数值，并根据《环境空气质量标准-GB3095-2012》计算得到了各城市的AQI指数，具体如表3所示（数据来源：中国环境监测总站和中华人民共和国环境保护部）。

3. 结果与分析

3.1经济发展水平与空气质量相关分析

首先为了明确经济发展水平和空气质量之间的相关性，我们在SPSS 19.0软件中采用Pearson相关系数分别对2013年和2014年的人均GDP和AQI做了相关分析，结果如表4所示。说明：为了去除量纲对结果的影响，本文采用的是人均GDP排序和AQI排序数据。

从表4结果可以看出：2013年和2014年31个省会直辖市人均GDP排名与AQI排名的相关系数均是负值，说明人均GDP和空气质量具有一定的负相关性，即人均GDP较高的城市，其空气质量会相对较差。这一发现暗示了以经济为主导的发展模式很可能会带来一定的环境问题。

3.2经济发展水平变化对比

图1给出了2014年31个省会直辖市人均GDP与2013年相比的变化情况。从图1可以看出：与2013年相比，2014年天津、北京和上海这三个大型城市的人均GDP出现缩减，尤其是天津减少的幅度最大；在人均GDP增加的城市中，武汉、南京、杭州、广州、贵阳和长沙等城市的增加幅度最大，而乌鲁木齐、哈尔滨、石家庄、太原和兰州等城市经历较小的增加。这一结果在一定程度上反映了经济发展的层次性规律和边际递减规律。在未来十几年的发展中，一些人均GDP偏低但又有较强发展潜力的城市，其人均GDP会有较大增加，例如西安、济南、成都等城市。

3.3空气质量变化对比

图2给出了2013年11月与2014年11月31个省会直辖市空气质量的对比情况（数值越大说明质量越差）。从对比结果可以看出：与2013年11月相比，2014年11月除了乌鲁木齐，其他30个城市的空气质量都变得更差，尤其是哈尔滨、沈阳、郑州、济南、太原、天津和西安等城市空气质量变得相对更差；福州、贵阳、南昌、南宁、昆明、上海和海口空气质量具有相对减小幅度的变差。

3.4人均GDP水平与空气质量现状与提升幅度对比

3.4.1现状对比

图3给出了2014年31个省会直辖市人均GDP和空气质量排名对比情况，其中横纵坐标分别表示人均GDP排名和AQI排名。

从图3中的对比结果，可以发现：

（1）在31个省会直辖市城市中，广州、长沙、上海、南昌、乌鲁木齐和福州的人均GDP和空气质量排名相对都比较靠前，都处于前15名，尤其是广州和上海这两个城市的两个指标均在前10名以内。因此，这6个城市可以评价为“环境友好发展型城市”。

（2）南京、杭州、武汉、呼和浩特、北京、天津、济南、郑州和沈阳的人均GDP处于前15名以内，但其空气质量都排在15名之外，因此，这几个城市可以评价为“经济主导发展型城市”。这些城市未来发展中需要注重空气质量的提升，尤其是沈阳、郑州和济南。

（3）拉萨、昆明、贵阳、海口和南京的空气质量都排在前10名以内，但其人均GDP都排在20名以外，因此，这5个城市可以评价为“环境友好型城市”。这些城市未来发展中需要注重经济发展水平的提升，可以加大开发和利用这几个城市的旅游资源，带动整体经济的发展。

（4）成都、合肥、兰州、重庆、西宁、长春、西安、银川、太原、哈尔滨和石家庄这11个城市的人均GDP排名都在15名之外，空气质量都在10名之外，因此，这些城市可以评价为“非环境友好发展型城市”。这些城市未来发展中面临的经济提升和空气质量治理双重压力，尤其是哈尔滨和石家庄。

3.4.2提升幅度对比

在对各城市经济发展水平和空气质量现状进行对比之后，本文按照人均GDP变化和空气质量变化两个维度对31个省会直辖市进行对比，如表5和图4所示。其中为了保持两个指标的可比性，这里都采取提升幅度排名情况进行对比。

从图4的对比结果可以发现：

（1）与2013年相比，武汉、长沙、南京、合肥、成都和福州的人均GDP和空气质量提升幅度都在前15名以内。尤其是武汉、长沙和南京三个城市两个指标提升都在前10名，结合图3中的现状对比，可以预测这三个城市未来的人均GDP和空气质量的综合排名很可能会处于全国前列。

（2）贵阳、杭州、南昌、拉萨、郑州、广州、沈阳和重庆的人均GDP提升幅度位于前15名，但其空气质量提升幅度位于15名之外，因此，这些城市具有较强的经济发展潜力。进一步，从图3可以发现，拉萨、贵阳和南昌当前的空气质量位于前10，因此这四个城市未来可能会较快地发展成为“环境友好发展型城市”。

（3）济南、昆明、石家庄、南京、太原、西宁、上海和乌鲁木齐的空气质量提升幅度位于前15名，但其人均GDP提升幅度位于15名之外，因此这些城市未来的空气质量会得到较大的提升。进一步，从图3可以发现，济南和南京当前人均GDP排名位于前15名，因此这两个城市未来可能会相对较快地发展成为“环境友好发展型城市”。

（4）其余城市中除了海口之外，呼和浩特、银川、兰州、哈尔滨、西安、北京和长春的人均GDP和空气质量提升幅度都落在15名之外，即这些城市的经济发展和空气质量提升幅度都比较慢，尤其是西安、哈尔滨、北京和长春。对照图3中这些城市的现状，可以看出这些城市近期很难发展成为“环境友好发展型城市”。

4. 结论

本文根据2013年和2014年我国31个省会及直辖市的人均GDP和空气质量数据，对每个城市的空气质量与经济发展水平进行了对比研究。分别从人均GDP和空气质量指数AQI两个角度对各城市经济发展模式进行了比较，把这些城市划分为“环境友好发展型城市”、“经济主导发展型城市”、“环境友好型城市”和“非环境友好发展型城市”。同时，与2013年进行对比，根据2014年不同城市人均GDP水平和空气质量的提升幅度，对各个城市的发展趋势进行了分类和评价。该研究结果对提高我国城市空气治理积极性更具有促进和指导作用，也可以为我国实施环境友好发展型战略提供一定的依据。然而，由于空气质量统计数据的不充分，本文未能对经济发展和空气质量二者的因果关系进行分析。未来研究会持续收集我国主要城市的空气质量数据，进一步采用格兰杰因果关系等方法分析经济发展和空气质量的因果关系。

参考文献：

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[2] John Talberth， Alok K. Bohara. Economic openness and green GDP[J]. Ecological Economics， 58（4）： 743C758.

[3] 陈黎明， 王颖， 田建芳. 中国省域能源-经济-环境系统协调性实证研究[J]. 财经理论与实践， 2015， 36（193）： 105-110.

[4] 曹洪军， 莎娜. 区域环境视角下的区域经济发展模式研究――基于山东省数据的实证分析[J]. 中国工业经济， 2011， 281（8）： 25-35.

[5] 池建宇， 张洋， 晏思雨. 城市的经济发展水平影响空气质量吗――基于中国31个省会城市和直辖市的经验验证[J]. 经济与管理， 2014， 28（5）： 26-31.

[6] 李雪敏. 城市品牌资产评估体系构建研究[J]. 财经理论研究， 2015（2）： 103-112.

[7] A. M. Sánchez de la Campa， J. D. de la Rosa. Implications for air quality and the impact of financial and economic crisis in South Spain： Geochemical evolution of atmospheric aerosol in the ceramic region of Bailén[J]. Atmospheric Environment， 2014（98）： 519C529.

[8] M. Zilio， M. Recalde. GDP and environment pressure： The role of energy in Latin America and the Caribbean[J]. Energy Policy， 2011， 39（12）： 7941C7949.

[9] 杨文东. 武汉市大气环境质量评价模糊数学模型的研究[D]. 武汉： 武汉理工大学， 2002.

[10] B. Eder， J. Bash， K. Foley， J. Pleim. Incorporating principal component analysis into air quality model evaluation [J]. Atmospheric Environment， 2014， 82（1）： 307-315.

[11] GB3095-2012《环境空气质量标准》[R].中华人民共和国环境保护部和国家质量监督检验检疫总局， 2012-02-29.

[12] 李灵， 吴丰润. 基于经济发展水平的城市交通与空气质量分析[J]. 管理观察， 2014， 540（13）： 9-11.

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关键词：经济发展水平；因子分析；Borda模糊数学法；合理等级排序；聚类分析

中图分类号：F299 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2013）02-0016-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2013.02.04

国内外学者对城市经济发展状况的评价指标体系进行了不少研究，但由于各地区城市经济系统本身的复杂性和相关理论的有待深入，目前还没有一种公认可靠的评价方法[1]。

目前，综合排名有多种方法，主要的研究方法是直接利用因子分析结果，通过计算第一公共因子得分排序，或是结合权重计算公共因子综合得分排序。本文对国内研究成果加以利用和创新，首次将因子分析法和模糊综合评价法结合系统评价城市经济发展水平。本文的主要贡献体现在：一方面，方法上选择基于因子分析的Borda模糊综合评判法弥补了因子分析法的不足，并根据序数总和理论建立合理等级排序，优化排序方案；另一方面，本文得出的我国36个主要城市经济发展水平排名结果，对于帮助各城市判断其经济所处位置具有参考价值，对于思考其未来经济发展模式有一定启发作用。

一、研究设计

与因子分析法结合进行综合评估时，可将通过因子分析提取的公共因子作为Borda法的评价因子，权重选择因子分析确定的权重，Borda数依据各评价对象在每一公共因子上的得分排序计算获得，最后根据Borda法所建评价模型计算各评价对象综合评估Borda数。

因子分析基础上的聚类结果剔除了指标间相互影响，其精确度高[3]。聚类分析思路为：将每个数据对象各视为一类，根据类与类之间的距离将最相似的类合并，再计算新类与其它类之间的相似程度，不断继续这一过程，直到所有数据对象合并为一类。实际应用中可根据具体问题的现实需要选择阀值。

（三）实证结果

利用SPSS17.0对标准化后的数据进行因子分析[4]。由表1，相关矩阵特征值大于1的共有3个：λ1=13.919，λ2=3.505，λ3=1.05；其对应的贡献率分别是：63.268%，15.931%，4.772%，累计贡献率为83.972%。

为便于各因子的名词解释，采用方差极大法，对因子载荷矩阵进行旋转（表2）。从因子载荷来看，公共因子一F1在X5、X8、X11、X16、X9、X2、X17、X15、X14、X12、X4、X18、X21、X10和X7上有较大载荷；公共因子二F2在X1、X3、X20、X13、X6和X19上有较大载荷；公共因子三F3在X22上有较大载荷。结合各个指标的含义，可将F1命名为经济社会因子，主要反映各市地方财政预算、第二、三产业增加值和储蓄年末余额等经济指标；F2命名为基础设施因子，主要反映各市总人口和医疗教育等情况；F3命名为生态环境因子，反映各市三废综合利用产品产值。

依据序数总和理论，将2种评价方法下的排序号相加，得到序数总和，确定合理等级排序[5]。若序号之和相同，则再结合其重要指标（主要是第一公共因子得分）。结果见表4。

应用SPSS17.0进行聚类，将36个主要城市按其经济发展水平划分为三类（表5）。

二、结果分析

由聚类分析的结果并结合等级排名，把36个城市划分为三个能级。

第一能级城市数量最少，有3个，分别是：金融中心上海、沿海城市广州和我国首都北京，属于经济发展水平高的城市。因子分析综合得分上海为2.820 932 079，是最高分；而综合Borda数广州为31.49，是最高分。可见，按不同的衡量方法，会有不同的排序结果，因而综合两种排序方法的合理等级排序，比单独用某一种方法排序，可能更合理。从单个因子排名来看，这三个城市在经济社会因子排名都名列前茅，验证了经济社会因子的重要性。

第二能级城市队伍最为庞大，有19个，属于经济发展水平较好的城市。从地理位置看，排名相对较前的城市，如天津、深圳、杭州，多临海或位于东南沿海地区，说明区域也是影响经济发展水平的重要因素。从单个因子排名来看，杭州在第三公共因子生态环境因子位居第一，独具特色，其经验值得进一步研究、借鉴。

第三能级数量居中，有14个，属于经济发展水平一般的城市。从地理位置看，排名相对较后的城市，如西宁、银川和贵阳，多位于内陆的中西部地区。这与这些地区的交通不发达有关。另外这些地区的专业优秀人才大多流向经济较发达地区，使得这些地区与经济较发达地区间经济发展差距有进一步扩大的趋势。

分析各区域经济发展情况可看出，我国西部各省份应注意区域经济的协调发展，我国中部地区应充分发挥区域的资源优势， 加强区域间协调和协作，以增强区域竞争力；我国经济发展水平较高的城市，应力争建设成为特大城市。城市区域化与区域城市化成为当今城镇化发展的客观规律，城市间的竞争更多地表现为城市所依托区域间的竞争。因而，各市在经济发展中，应注意加快拓展城市发展空间，走区域协调发展的新型城镇化道路。

在此特别需要指出的是，聚类结果和合理等级排序有很大关系，但略有不同：石家庄和厦门两个城市排名和聚类结果有出入，可能是由于排序与聚类的数学原理和方法不同造成的，是合理的。

三、总结

本文对已有的研究成果加以创新，首次将因子分析法和模糊综合评价法结合对城市经济发展水平进行排名。实证发现，影响经济发展的主要因子有经济社会因子、基础设施因子和生态环境因子；基于序数总和理论，城市经济发展水平前三名依次为上海、广州和北京；运用聚类分析方法，36个城市按经济发展水平由高到低，可划分为三个能级。实证结果表明，区域城市化与城市区域化是当今城镇发展的规律，城市的竞争更多表现为城市所依托区域的竞争。基于此，各城市在经济发展中，应加快拓展城市的发展空间，走区域协调发展的新型城镇化道路。

应当指出的是，本文仍然存在一些不足。第一，根据因子分析法得到的权重，受客观数据采集的准确性影响，与实际可能会存在偏差；第二，本文参与因子分析的指标只有22个，可能不足以解释问题；第三，因子分析法的缺点表现在样本容量要足够大，评价标准与样本有关，评价结果是一个相对优劣顺序；第四，序号总和理论有两条立论的前提是评价方法要足够多，每种评价方法的结果要大体上准确，但评价方法多就很难实现[6]。

参考文献：

[1]于秀林，任雪松.多元统计分析[M].北京：中国统计出版社，1999.171-172.

[2]谢季坚，刘承平.模糊数学方法及其应用[M].武汉：华中科技大学出版社，2006.128-129.

[3]朱建平.应用多元统计分析[M].北京：科学出版社，2006.82-85.

[4]苏金明，傅荣华，周建斌，张莲花.统计软件SPSS For Windows 实用指南[M].北京：电子工业出版社，2000.462-463.

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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：因子分析；聚类分析；城市发展

一、问题提出及研究述评

改革开放近四十年，我国经济取得举世瞩目的成就，GDP增速多年维持在两位数，国际地位显著提高。但是，不可忽视的是，我国城市间发展存在不平衡现象。所以，如何分好改革开放这块大蛋糕，促进城市间协调发展，就成了急需解决的问题。鉴于此，众多学者对城市经济发展问题进行了研究。目前，我国城市经济发展依然存在众多问题，魏学文，刘文烈（2014）认为促进城市的集群化发展是当前中国城镇化和经济发展的一种重要方式。[1]而徐顽强，段萱（2014）认为区域整合进程中缺乏协同，导致城市群及区域经济发展从产业生态到功能定位的高度重叠。[2]不仅如此，孟德友，李小建等（2014）指出，充分发挥中心城市对全区的带动作用，以经济区来组织城市经济发展将是长三角地区城市经济均衡、协调和一体化融合发展的有效途径。[3]

二、城市经济发展水平的评价指标及实证方法

（一）评价指标的选取

本文选取指标时遵循指标数据的客观性、可比性和可搜集性原则，力争指标科学地、全面地反映城市经济发展水平。本文从地区生产总值 （单位：亿元）、工业增加值 （单位：亿元）、公共财政预算收入 （单位：亿元）、社会消费品零售总额 （单位：亿元）、进出口总额 （单位：亿美元）、固定资产投资 （单位：亿元）、金融机构存款余额 （单位：亿元）、金融机构贷款余额 （单位：亿元）及居民消费物价指数 （单位：%）这九个指标来综合分析江苏省内13个城市2012年的城市经济发展水平。这13个城市依次为南京、无锡、徐州、常州、苏州、南通、连云港、淮安、盐城、扬州、镇江、泰州、宿迁。

（二）实证分析方法

因子分析的基本思想是根据相关性大小把原始变量分组，每组变量代表一个基本性结构，这个结构就称为公共因子。然后再从研究相关矩阵内部的依赖关系出发， 把一些具有错综复杂关系的变量（指标）归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。同时本文在因子分析所得结论的基础上，使用Q型聚类分析进行验证分析。

三、城市经济发展水平的实证分析

（一）数据的选取

根据评价指标，选取13市的经济指标数据（因篇幅限制，原始数据未列出，如有需要，可至苏州市统计局网站获取）。

（二）标准化处理

本文采用标准化处理来消除不同量纲的不同可能所带来的不合理的影响。标准化后的新标量用字母 （i=1，2，3…9）表示，所代表的经济含义与原来的数据一一对应。

（三）对标准化的数据进行因子分析

应用软件SPSS做因子分析，得出第一主因子和第二主因子的累积贡献率为94.009%（因篇幅限制，总方差解释表未列出），而一般要求累积贡献率在85%以上，这就表明了这两个主因子能够基本包含原始指标的信息。

（四）确定城市经济发展水平

从分析的结果来看，苏州、南京和无锡是经济发展水平较高的城市，无论是从其财政预算收入上还是从其固定资产投资上，经济发展程度都是很发达的。而相比较之下，淮安、连云港和宿迁等城市的经济发展水平是比较落后的，每一项指标都是很低的。这就充分说明了江苏省的13个城市的经济发展水平是参差不齐的。总体上来看，苏南地区好于苏北地区。此外，苏南地区经济发展也并不同步，最典型的就是镇江，综合得分排在了第10位，只好于淮安、连云港和宿迁。

（五）Q型聚类分析

对于上述的因子分析结果，本文采用Q型聚类分析进行验证性检验。根据所选用的指标对江苏省13个城市进行Q型聚类分析，可以得出南京、苏州和无锡属于一类；常州和南通属于一类；镇江、泰州、扬州、盐城、徐州、连云港、淮安和宿迁属于一类。这三类城市基本上反映了江苏省的现行情况。南京作为全省的政治、经济中心，苏州和无锡作为全省的经济中心，无论是从固定资产投资数额，还是社会消费品零售总额上来看，较其他的市都有着显著的优势。

而常州和南通作为第二类城市，与南京、苏州和无锡这三个城市还有一定的差距。但还是具有发展潜力的，南通作为港口城市，常州作为轻工业城市，都有着自己独特的优势。而徐州、镇江和宿迁等其他城市就相对落后一些，较苏州和南京更有较大差距

通过以上所得结论可以看出聚类分析和因子分析得出的结果是基本一致的。这说明用因子分析和聚类分析评价城市的经济发展水平是合理的，本文的数据分析的结论是正确的。

四、结束语及政策建议

首先，根据以上分析，笔者认为江苏省应该采取大城市与小城市联动型的城市化发展模式。即发达城市帮助经济发展相对落后的城市。对于南京、苏州和无锡这几个中心城市而言，不仅要充分发挥其作为江苏省的经济和政治中心的作用，还要强化其对周边城市的辐射作用，而且更应该改善其投资的软硬环境，而政府应该加大这方面的监管。对于次中心城市的南通和常州而言，应以经济发展为基础，充分发挥各自的优势，并加强其与中心城市的经济联系，逐步形成以南京、苏州和无锡为主的城市群，实现共同发展。

其次，目前苏南地区的大部分劳动者都是来自苏北地区，对苏南地区的经济发展起到了重要作用。目前，苏南地区城市的人口压力正在增加以及基层劳动者市场趋于饱和。所以作为经济较发达的苏南地区应当反哺苏北经济较不发达地区，加大对这些城市的投资，吸引苏北劳动者向苏北地区流动，这既能加快苏北地区发展，而且能为苏南地区带来新的投资。

最后，必须打破行政区划的分割，坚决反对城市保护主义的存在。以经济联系和经济辐射为依据进行行政区划调整，特别要针对自身经济实力较弱，城市化水平较低的城市制定相应的保护政策， 带动其发展。

参考文献：

[1]魏学文，刘文烈.黄河三角洲城市群发展格局与战略研究[J].中国石油大学学报，2014（01）：29-34.

[2]徐顽强，段萱.从定位重叠到科技协同―区域整合视域下“中三角”城市群发展路径抉择[J].科技进步与对策，2014（06）：29-35.

篇5

关键词：产业聚集 物流业 经济发展 综合评价系统模型 VAR模型

问题的提出

产业聚集已成为当今世界经济活动的显著特征（刘军等，2011），其所产生的经济效应，不仅能提高产业竞争力，而且可以有效推进城市化建设。近年来，产业聚集的研究深度开始延展，产业聚集与经济的协调发展关系成为学者研究的热点问题（王传宝，2009；郁文凯、杨金鹏，2008；张婷，2010），同时，物流业的联动发展也引起了社会各界的关注（李舜萱等，2009；包菊芳，2010；刘丹，2009）。然而在经济发展过程中，当产业结构优化升级速度与经济发展要求不相适应时，就会产生“路径依赖”和“锁定效应”影响经济的可持续发展（张唯实，2009）；而经济发展与物流业发展的协调性直接关系到经济发展的质量，物流业若是落后发展将会制约经济发展，物流业若是超前发展则会导致不必要的社会浪费（安增龙等，2007）。所以研究产业聚集、物流业与经济发展三者之间的动态关系，实现三者之间的良性互动发展具有现实意义。从现有研究看，尚未有学者涉及产业聚集、物流与经济发展的相互联系和动态作用机理，因此本文的研究也能对相关研究做一定补充。

乌鲁木齐市作为新疆七城市经济圈的龙头，产业和经济得到了迅速发展，物流业也有了一定基础。基于此，本文在其他学者研究的基础上，以新疆乌鲁木齐市为例，构建产业聚集-物流业-城市经济发展复合系统评价指标体系，运用综合发展评价模型和VAR模型，对1995-2012年间新疆乌鲁木齐市产业聚集、物流业和经济发展的动态关系进行实证分析。

指标体系及综合评价系统模型构建

（一）指标体系构建及数据来源

为了测评新疆乌鲁木齐市产业聚集、物流业水平和城市经济发展的动态情况，本文通过设定产业聚集程度、物流业水平和经济发展水平评价指标体系，然后计算各指标体系的综合评价指数，以每年各系统的综合评价指数代表其在当年的发展水平，有利于避免以单个指标或某几个指标表征产业聚集、物流业和经济发展水平所存在的不足。本文利用CNKI数据库对近年来有关产业聚集与经济发展，产业聚集与城市竞争力，制造业与物流联动，物流与经济增长等方面的文献进行查询和统计，结合新疆乌鲁木齐市的客观实际，构建评价指标体系。

根据新疆乌鲁木齐市统计年鉴的数据，可以发现一次产业的增加值在城市GDP增加值中所占的比重呈逐年稳定递减的趋势，而且就城市的产业聚集来说一次产业所起的作用是可以忽略，因此产业聚集子系统的指标在设置上，侧重反映二、三产业的聚集情况；根据数据的可获得性，物流发展水平从物流需求和物流成效以及物流供给能力三方面来设置；经济发展水平不应仅仅以经济增长量来衡量，还应该兼顾贸易、人民生活水平等多个方面。鉴于以上考虑，指标体系最终在一级指标体系下建立三个二级子系统，共计15个三级指标组成，各指标及其权重如表1所示。原始数据来源于1996-2013年各年《乌鲁木齐市统计年鉴》。

（二）各系统综合发展评价模型

本文运用线性加权法，对产业集聚系统、物流发展水平系统和城市经济发展系统各自的综合发展水平进行计算，计算公式为：

（1）

在式（1）中，ui为构成系统第i年的综合评价指数，λij为权重系数，m为各系统所包含的指标个数。采用熵值赋权法对指标权重进行客观计算。uij是第i个子系统的第j个指标，为了消除数据数量级和量纲不同所带来的影响，对原始数据进行了极差标准化处理。

（三）各子系统综合评价指数时序分析

根据公式（1）计算新疆乌鲁木齐市产业聚集、物流业以及城市经济发展综合评价指数u1、u2、u3，结果如图1所示。

从图1可以看出，新疆乌鲁木齐市产业聚集、物流业和经济发展综合评价指数长期都呈现增长趋势，总体上呈现出相同的时序特征，从而可初步判断三者之间存在较强的相关关系。

产业聚集、物流业和城市经济发展动态关系实证分析

（一）变量选择

根据上述分析，本文分别选择产业聚集综合评价指数（CJ）、物流发展综合评价指数（WL）、经济发展综合评价指数（JJ）来衡量产业聚集程度、物流业水平和城市经济发展状况，分别取对数以消除数据可能存在的异方差，即LNCJ、LNWL、LNJJ。

（二）实证分析

1.单位根检验。如果是非平稳的时间序列，则回归分析时存在伪回归现象，所以首先对时间序列进行平稳性检验，这里采用ADF检验法。检验结果表明，在10%的显著性水平下，三个变量的原序列都是非平稳。经过一阶差分后，其ADF值均小于T统计量的临界值，因此拒绝存在单位根的原假设，即这三个变量都是I（1）过程。检验结果如表2所示。

2.VAR模型。VAR模型是一种非结构化的建模方法，它将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型（高铁梅，2005）。建立VAR模型之前先要确定变量的滞后阶数，这里选择Lag Length Greteria检验法。Lag Length Greteria检验结果显示，在5个评价指标中，有4个（*标记）认为应该选VAR（3）模型，而且经验证此时AIC达到-14.6269、SC达到-13.2108均为最小值，因此本文选择VAR模型滞后期为3期，得到相应的VAR（3）模型。在EViews5.0中，得出VAR（3）模型的参数估计值、各方程检验、整体检验结果，三个回归函数的调整拟合优度分别是0.9906、0.9992、0.9887，说明VAR（3）模型的拟合效果很好。

3.协整检验。Johansen协整检验法适于检验多变量协整关系，其不仅能够估计和检验多重协整关系，而且还允许对协整关系和调整系数施加约束进行检验。进行协整检验选择的滞后阶数应该等于无约束的VAR 模型的最优滞后阶数减1，即协整检验的滞后阶数为2（孙亚云等，2011）。对LNCJ、LNWL、LNJJ进行Johansen协整检验，将EViews5.0输出的结果整理如表3所示。

从表3可以看出，在5%的显著性水平下无论是迹检验结果还是最大特征值检验结果，均拒绝不存在协整关系的原假设，即说明1995-2012年间，新疆乌鲁木齐市的产业聚集、物流业与经济发展水平之间存在一种长期的均衡关系。其协整方程为：

LNJJ=2.022LNCJ-2.034LNWL-2.9614

从协整方程可以看出，经济发展与产业聚集之间存在正向的变动关系，与物流业发展之间存在反向的变动关系。说明1995-2012年间新疆乌鲁木齐市的物流业是滞后发展，符合实际。物流业作为新兴产业，在我国起步较晚，对于西部地区，物流业的发展更是呈现滞后和不成体系的发展现状，滞后的物流业抑制了经济的发展，其发展要依附于经济的发展而发展。

4.脉冲响应函数。鉴于VAR模型的建立不必事先区分自变量与因变量，因此，本文通过脉冲响应函数和方差分解来分析。脉冲响应函数是用以描述一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响。因为本文重点在于研究产业聚集、物流业和经济发展之间的动态关系，因此主要分析产业聚集、物流业和经济发展水平各自一个标准差大小的冲击对其他两个变量的脉冲响应函数。图2是其他两个变量的冲击引起的产业聚集变化的脉冲响应函数图。可以看出，在本期给物流业一个标准差的冲击后，前两期对产业聚集程度无影响，但从第3期开始正向效应显现并逐渐增大，经过一个短期下降后，自第7期开始正向效应呈逐步扩大的趋势。产业聚集对城市经济发展的变化响应较缓慢，也存在两期滞后性，但从第3期开始产业聚集程度迅速增长，尽管这种正向效应存在波动性，但是整体上这种正向效应均大于物流变动所产生的正向影响。经对比分析发现，产业聚集程度的变化对物流业的变化和经济发展的变化的感应均存在短期滞后性，但是物流业的变化和经济发展的变化均能促进产业聚集水平的提高且长期正向影响明显，而经济发展所带来的促进作用明显高于物流业发展的促进作用。

图3是其他两个变量的冲击引起的物流业变化的脉冲响应函数图。可以看出在本期给城市经济发展一个标准差的冲击后，迅速给物流业带来正向影响，在第2期开始回落，经过两次波动，10期以后正向影响效应呈逐步扩大的态势。经济发展水平的提升为物流业初期发展提供了有力支撑，无论是基础设施保障还是资金支持都为物流业的发展提供了必备的基础条件，因此对拉动物流业发展有明显的效果。产业聚集的变动对物流业的变动影响存在较长的滞后性，一直到第3期初，物流业都未发生明显改变，然后在第4期迅速增加到最大值后又开始回落，6、7、8期又稳定在0值，从第8期以后开始增长并在第12期以后稳定在一个不高的正向影响水平上，说明产业聚集对物流的影响存在生命周期性的起伏变化。

图4是其他两个变量的冲击引起的经济发展情况变化的脉冲响应函数图。可以看出在本期不管是给物流业还是给产业聚集一个标准差的冲击后，对经济发展都具有正向效应，即对经济发展有一定促进作用，且这种影响均呈现增长趋势。具体来看，物流业发展对经济的推动作用大于产业聚集所带来的推动作用。

研究结论及建议

（一）研究结论

本文对新疆乌鲁木齐市1995-2012年产业聚集程度、物流业及经济发展水平的综合评价指标的年度数据建立了一个VAR（3）模型。通过对3个变量进行单位根检验、协整检验以及脉冲响应函数的分析，主要得到以下几点结论：

1.产业聚集水平、物流业与城市经济发展之间具有长期的均衡关系。其中产业聚集与经济发展之间的协整系数为正，而物流业与经济发展之间的协整系数为负，说明新疆乌鲁木齐市产业聚集的发展会促进城市经济的发展，但是滞后的物流业发展现状在数据上还未呈现对经济的推动作用，他们之间的反向均衡关系表明城市物流业在很大程度上抑制了城市经济的发展水平，制约了经济的发展速度。

2.脉冲响应函数表明物流业对经济发展变化反应灵敏，而产业聚集对物流变化和经济发展变化反应不敏感，均存在2期滞后性，经济发展对产业聚集变动的响应也存在一定的滞后性。这是可以理解的，经济的发展对于城市基础设施等方面的投资，能使物流业在当期就得到明显改善，但是物流业和经济的发展不会立刻就吸引产业进驻城市；西部地区为了招商引资，在开始时总会先给企业提供政策或税收等方面的优惠条件，因此产业的进入并不会迅速对地区经济显现实质的推动作用。虽然物流业滞后发展将会阻碍经济发展，但是长期来看，物流业不论是对产业聚集水平的提高还是对经济发展的促进均呈现较为积极的正向效应。

（二）建议

实证结果分析表明，新疆乌鲁木齐市的经济发展有效拉动了城市的产业聚集水平及物流业发展水平，但是产业聚集和物流业还都处于发展的初级阶段，因此对经济的促进作用还未能凸显出来。因此，未来深化产业聚集水平，推动现代物流业快速稳步发展，促进产业聚集、物流业与经济发展三者之间的协调联动仍是长期需要努力的方向。

1.把握十九省市对口援疆的机遇，大力引进具有发展潜力又符合环保要求的第二、三产业。在稳定发展第二产业的同时，加大对第三产业的发展力度。缓解并解决当地劳动力就业问题，吸纳留住人才，减少 “人才东南飞”，为产业的聚集储备人力资本。

2.政府应加强对物流业发展的政策引导和资金支持，有效发挥经济增长对物流发展的拉动作用。即从全局出发，整合物流资源，统筹安排，加大对基础设施的投资，发挥和完善物流园区功能，加快物流技术与人才的引进与培育，分步骤、有规划地实现物流产业的集聚和升级，使物流业的支柱作用能得以发挥和加强。

3.物流企业应正视其发展中存在的规模偏小、管理不规范、理念落后、技术落后、人才匮乏等问题，从改变观念出发，引进先进物流技术，引入专业物流人才，提供专业化、规范化物流服务，健全物流企业功能，打造现代化的物流企业，建立现代化物流体系，使物流业能更好地服务于新疆乌鲁木齐市产业聚集和城市经济的发展。

参考文献：

1.刘军，吉敏.产业聚集理论研究评述[J].经济问题探索，2011（8）

2.王传宝.产业聚集与武汉城市圈“两型社会”建设[J].统计与决策，2009（2）

3.郁文凯，杨金鹏.产业聚集与城市化的互动研究―以浙江省为例[J].现代城市研究，2008（2）

4.张婷.西部地区产业聚集与城市化相关性研究[J].西南农业大学学报（社会科学版），2010（1）

5.李舜萱，陈海燕，常连玉.促进制造业与物流业联动发展[J].物流技术，2009（7）

6.包菊芳.马鞍山制造业与物流业联动发展研究[J].物流技术，2010（1）

7.刘丹.促进福建省制造业与物流业联动发展的对策研究[J].物流技术，2009（12）

8.张唯实.区域产业结构优化与我国西部经济发展[J].统计与决策，2009（23）

9.安增龙，李世武.大力发展物流产业推动大庆市经济发展[J].黑龙江八一农垦大学学报，2007（5）

10.王伟，陈伟成，黄莉，封学军.基于协同学理论的区域物流与区域经济协调度度量研究[J].中国市场，2010（15）

11.高铁梅.计量经济分析方法与建模：EVIEWS应用及实例[M].清华大学出版社，2005

篇6

1数据来源

从清华大学BankScope数据库中可获得包括包商银行、北京银行、长沙银行、成都银行、大连银行、东莞银行、贵阳银行、哈尔滨银行、汉口银行、杭州银行、徽商银行、吉林银行、江苏银行、锦州银行、莱商银行、洛阳银行、南昌银行、南充市商业银行、南京银行、宁波银行、宁夏银行、日照银行、上海银行、天津银行、温州银行、浙稠州银行、重庆银行等27家城商行2007～2010年的经营数据，从中国城市统计年鉴及相应的部分省级统计年鉴可得到有关城市经济发展水平的统计数据。

2投入产出变量的选择

我们利用生产法进行指标选择，把城商行看作是提品与服务的生产机构，城商行的存款总额和贷款总额是它们产出的重要部分，也反映了城商行的金融服务能力，同时考虑到城商行的盈利性质，税前利润可以反映银行的盈利能力，所以我们选择城商行的年末存款总额、贷款总额和税前利润作为模型中的产出指标，分别记为；理论上可选择银行职工人数、营业费用和固定资产投资作为银行的投入指标，由于银行的特殊性和数据的可得性，我们未能得到有关银行的职工人数方面的数据，而职工工资支出可以作为职工人数的替代性指标，在获得的资料中，职工工资支出被包含在了营业费用中了，所以我们选择城商行的年度营业费用和固定资产净值作为模型中的投入指标，分别记为。

3城市经济发展水平指标

城市经济发展水平应该包括总量水平和结构水平两个方面，我们使用城市人均国内生产总值和城市第三产业增加值占国内生产总值比重来反映城市经济发展水平，因为城市人均国内生产总值能够综合体现经济发展的总量水平，城市第三产业增加值占国内生产总值比重能够从结构上反映经济发展阶段，其计算方法为：城市人均国内生产总值=城市地区国内生产总值/城市地区总人口；城市第三产业增加值占国内生产总值比重=城市地区第三产业增加值/城市地区国内生产总值。

模型估计

1数据调整

考虑到数据有4年的跨度，由于通货膨胀会导致单位人民币“元”的价值发生改变，所以我们利用以2005年不变价格计算的国内生产总值与以当年价格计算的国内生产总值的比值对所有以当年人民币“元”为单位计量的指标值进行了调整。

2解释变量的相关性分析

当把2007年、2008年、2009年和2010年分别设为、、和时，通过计算包括在内的5个解释变量之间的相关系数矩阵，发现与之间的相关系数为0.8142，而其余几个解释变量之间的相关系数都在0.5526之下，对与进行典型相关分析发现它们之间的最大相关系数为0.6643，由此认为，与之间不存在明显的线性相关性，只有与之间可能存在多重共线性。对和的统计数据进行主成分分析，第一主成分为(0.7071,0.7071)，占到实际总变差的90.71%，为了减少多重共线的影响，我们使用作为模型中的，这也降低了模型自变量的维度。

3模型估计方法与估计结果

估计分为两步，第一步采用最小二乘法估计模型中线性部分的系数和非参数部分，第二步利用残差采用伪似然估计法估计模型中的两个分布参数。在第一步中需计算，对的非参数估计，我们采用了局部线性估计法，使用高斯核函数，并利用交错鉴定法选择窗宽(6个估计的最佳窗宽分别为：0.47,0.42,0.34,0.42,0.47,0.52)。上述估计具有渐进无偏性。

结果分析与讨论

1回归模型分析

分布参数和的估计值分别为0.2993和0.6259，的估计值分别为1.6202和3.3762，并且检验极为显著，表明模型在残差分布的设计上是合理的。的估计值分别为0.2750、0.1847和0.1703，与其被解释变量的的平均值10.91、10.28和6.80相比，表明回归模型具有非常高的解释能力。

2经济发展影响分析

模型(3)、(4)和(5)中的系数分别为0.9939,0.9002和0.8991，并且检验极为显著，这几个系数分别是城商行的存款、贷款和税前利润对城市第三产业增加值占国内生产总值比重的弹性系数的估计值，即当城市第三产业增加值占国内生产总值比重增加1%，将会引致单个城商行的存款平均增加0.9939%，贷款平均增加0.9002%，利润平均增加0.8991%。所以城市第三产业增加值占国内生产总值比重的变化对城商行经营绩效有非常显著的影响。模型(3)、(4)和(5)中的系数分别为0.0609、和0.0335，并且检验不显著，这表明，在2007年到2010年期间，我国城市人均国内生产总值的增长对城商行的存款、贷款和利润的增长没有起到显著的促进作用。但这并不意味着城市人均国内生产总值的增长对城商行的经营绩效不产生影响。模型(4)中的系数为，这也表明了某种特殊性。考察2007年到2010年的实际情况发现，这期间正处在美国次贷危机引起的世界性金融危机爆发期间，为了规避金融风险，银行缩小贷款规模甚至惜贷，很可能是这一作用的结果导致回归系数的负值情况。从总体上来说，在其他情况不发生改变的条件下，随着人均国内生产总值的增长，绝不会导致社会活动对金融服务的萎缩，所以排除金融危机的影响后，我国城市人均国内生产总值的增长对城商行经营绩效的提高有着一定的促进作用，只是这种作用没有城市第三产业增加值占国内生产总值比重的变化对城商行经营绩效的影响作用显著。由上述分析可知，城市经济发展水平的提高对城商行经营绩效的提高有着显著的促进作用，这种作用主要通过将经济总量转换为经济发展质量即第三产业在国民经济中的比重的提高来实现，第三产业占国民经济比重的变化是城市经济发展水平对城商行经营绩效产生影响的主要因素。如果商业银行能够有效地促进社会资源的有效配置，加快第三产业发展，推进经济结构调整，除了获得直接的经济利益外，也会通过乘数效应获得进一步的经营效益；如果国家出台有利于第三产业发展的政策，银行一定会加强对第三产业的投资力度。

3经济发展影响的贡献分析

利用模型(3)、(4)和(5)可以计算出2007年到2010年城市第三产业增加值占国内生产总值比重的变化对城商行的存款、贷款和利润的增长的贡献份额，计算结果分别为2.88%，3.54%和2.67%，可见2007年到2010年期间，城市第三产业增加值占国内生产总值比重的变化对城商行的贷款增长的贡献份额最大，其次是对利润增长的贡献份额，再次是对存款的贡献份额。这一结果也说明经济发展对城商行的经营绩效有显著影响。

4作用机制分析

经济发展会创造对金融服务的需求，银行是如何从扩大的金融服务需求中赚取利润的？我们认为银行主要是通过推高其生产边界和提高管理水平来提供更多的金融服务的，并以此进行建模。模型(3)、(4)和(5)的随机误差的估计值很小，表明模型对实际数据有极高的解释力，由此表明经济发展水平的提高会创造对金融服务的需求，银行主要通过技术进步、金融创新和提高管理效率等措施来提供更多更丰富的金融产品和服务，以满足社会对金融服务的需求，并从这种需求中获得利益。所以可以得出结论认为，经济发展对商业银行经营绩效的影响机制为：随着经济发展水平的提高，会引起经济结构的变化，第三产业在国民经济中的比重将不断提高，并伴随着社会对金融服务的更大需求，银行在经济利益的驱使下，主要通过技术进步、金融创新和提高管理效率来提供更多的金融产品和服务，从而使银行的经济绩效得到提高，当然这一结论成立的前提是银行总是处在最优利润生产规模。

结语

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［关键词］ 资源型城市；资源枯竭；经济转型；因子分析

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 17. 033

［中图分类号］ F299.27 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1673 - 0194（2012）17- 0058- 03

1 引 言

辽宁省是一个资源大省，同时也是耗竭性资源开采地区的集中省份。随着我国经济的发展，地区资源优势对经济的作用明显降低，甚至造成了地区资源的枯竭。经过较长时间的资源开采及城市发展，目前，辽宁省多数资源型城市已步入发展阶段的中年时期，部分城市资源已呈现衰退或枯竭而进入老年阶段:抚顺、阜新、朝阳处于老年阶段；本溪、盘锦、葫芦岛处于中年阶段。资源枯竭严重地影响了地区经济的发展。为了解决资源接续问题，减轻资源型城市沉重的经济负担，提高城市的竞争能力，对资源枯竭型城市的经济发展进行调整和转型就显得尤为重要。

2 经济转型能力评价指标设计

经济的发展与演变离不开它赖以生存和发展的条件。要实现城市经济的转型，也就是要实现城市的可持续发展，需要建立以人为中心的环境、经济、社会和资源共同发展的大系统，这5个方面相互联系、相互影响，共同作用于城市经济的发展。

本文以辽宁省进入中老年时期的资源型城市作为研究对象。考虑降低城市间规模差异对整体能力的影响，本文多采用二次指标，同时根据枯竭型资源城市的经济特点，从人口、经济、社会、资源和环境5个方面选取14个指标来构建辽宁省资源枯竭城市经济转型的指标体系，见表1。

3 利用SPSS多元统计软件进行因子分析

为了消除由观测量纲的差异所造成的影响，本文对所选指标数据进行标准化，使标准化后的变量均值为0，方差为1，然后对标准化后的数据利用SPSS统计分析软件进行数据计算。计算出公因子的特征值根、方差贡献率及旋转后的因子载荷矩阵。

方差贡献率是衡量公共因子相对重要程度的指标，方差贡献率越大，表明该公共因子相对越重要，或者说方差越大表明公共因子对变量的贡献越大。计算得出，前4个因子的累计方差贡献率为94.021%，这表明前4个公因子反映了原来14个指标的94.021%的信息量。各因子旋转后的方差贡献率说明，公因子1、公因子2、公因子3、公因子4可以解释原始信息的能力分别是31.683%、27.872%、18.564%、15.903% 。由此可见，第一因子是反映资源枯竭型城市经济转型能力的最主要因子，其余3个因子的评价能力逐渐减弱。

进行因子旋转是为了更好地对所选取的公共因子赋予合理的经济解释。由旋转后的因子载荷矩阵可以看出，公因子1在X1、X2、X4、X5上有相对较大的载荷，反映城市基本经济发展水平和基础设施；公因子2在X6、X7、X8上有相对较大的载荷，反映城市的社会结构和社会保障；公因子3在X11、X12上有相对较大的载荷，反映城市的资源环境；公因子4在X13、X14上有相对较大的载荷，反映居民的生活水平。

基于上面的计算，得出辽宁省资源枯竭型城市转型能力得分及排序，见表2。

由表2可以看出，盘锦的经济发展水平和基础设施建设在辽宁省这几个资源型城市中是最好的，本溪的社会结构、社会保障水平和资源环境都要高于其他几个城市，而居民生活水平最高的则是抚顺。但是由于第一因子是反映资源枯竭型城市经济转型能力的最主要因子，所以根据第一因子得分，再综合其他3个因子的得分，将得分按>0.5，-0.5～0.5，

4 结 论

本文通过分析辽宁省资源型城市的特点，以辽宁省进入中老年时期的资源型城市作为研究对象，从人口、经济、社会、资源和环境这5方面选取14个指标来构建辽宁省资源枯竭城市经济转型的指标体系。利用SPSS统计分析软件对辽宁省资源枯竭型城市经济转型能力进行定量评价和分析，得出经济发展水平和基础设施建设因子是反映资源枯竭型城市经济转型能力的最主要因子，其方差贡献率是31.683% 。根据第一因子的得分，再综合其他3个因子的得分，将得分按>0.5，-0.5～0.5，

主要参考文献

［1］何晓群．多元统计分析［M］．北京：中国人民大学出版社，2004：167-173. ［2］张文霖．主成分分析在SPSS中的操作应用［J］．市场研究，2005（12）.

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［5］郭艳秋．辽宁省资源枯竭型城市转型研究［J］．现代经济信息，2012（6）.

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［7］郭艳秋，路世昌．基于SFA的辽宁省行业技术效率研究［J］．现代企业文化，2009（11）.

篇8

关键词：城市交通 发展水平 等级差异

0、引言

城市是人们经济文化等活动中心，在国家的整体进步和发展中占有重要地位。而城市交通是城市基础建设的重要环节，对城市的整体发展有着直接的影响。例如：铁路交通网的建立促进了铁路线上城市的发展，最突出的例子是河北石家庄，提高了城市与城市之间的交流，推动了相关城市化的发展。一个城市的交通状况直接影响了其城市等级和城市整体的发展，而且城市交通主要分为市内交通网和对外交通网。城市交通运输发展水平主要涉及的是一个城市交通设施的完整性、发展空间、整体的运输能力等，其包含有市内的道路面积、铁路建设、航空建设等，依据城市的等级，其交通运输发展水平也不一致。随着我国经济水平的提高，城市化进程的不断加快，城市交通运输发展水平也不断的提高。

1、城市交通运输发展水平与经济社会发展之间的关系

一个城市交通运输发展的水平直接反应了该区域经济、社会、文化等方面的发展情况，反之，该区域经济、社会、文化等发展水平直接影响到城市交通运输的建设和投资，二者是辨证的关系。城市交通运输发展水平的等级差异需要从不同年限城市的客运量、货运量、公共汽电车客运总数、出租车数量等方面进行统计和比较，在此之中还需考虑人口变化的影响，因此需要依据具体的研究数据和研究需要，选用合理的指标。随着信息技术的发展，在对相关的数据进行收集、整理、对比时，可以使用相关的软件，这样可以减轻人力工作的负担，也能减少误差，同时，可以保证效率和质量。

城市经济社会等方面的发展，使得城市的整体实力得到发展，相关部门可以在城市交通运输建设中投入更多的成本，促进其发展。反之，城市交通运输得到提高，促进城市内部之间以及内部与外部之间的交流，进而推动城市的整体发展。例如，我国东部、中部、西部三个区域经济发展水平不一致，这三个区域城市交通运输发展水平显示也不一致，主要呈现由东部向西部递减的形式。在对我国城市交通运输发展水平等级差异进行研究时，需要将众多的因素进行对比，从而找出对其发展影响较大的因素，建立表格或者图表进行分析和展示，让人们直观的了解某一特定年限城市交通发展的概况，也能为我国城市整体的交通发展提供相应的真实的数据。

2、相关实际例子

以1991年、1995年、1999年、2003年城市交通运输发展水平为例子，对这几年的相关数据进行分析。使用相关的技术，对这四个年限里城市的人均客运量、人均货物量、道路密度、万人出租车数量等因素进行了比较，从中选取了三个较大的因素进行列表分析，即公共交通发展、城市交通运输量发展、城市道路发展。然后采用相关的软件，建立了一个等式，如下所示：

在这个等式之中，Fj表示的是城市交通运输发展水平的综合指数，i=1，2，3等数字，Wi是指三个主要因素的方差贡献率，Gi表示三个主要因素的得分。依据这个计算公式，结合四个年限的相关数据，制作了表1进行展示。

表1 1991年、1995年、1999年、2003年

中国的城市交通运输发展水平等级

从表1中看出，这四年中国城市交通运输发展水平等级差异变动呈现“纺锤形”。这四年之中，其发展水平较高的城市在省级单位上分布的特点主要是集中、分散、分散、集中这样一种循环发展的形式，等级较低的城市则分散的比较没有规则。

整体而言，从1991年到2003年，依据城市交通运输发展水平相关数据显示，其出现一种递减的形式，而城市之间的差异也不断的减小。这主要是由于改革开放不断深入内地，而且国家出台了相应的发展计划，从而缩小了东部、中部、西部地区相关的经济发展水平差异。1999年到2003年其出现上升的形态，城市间的差异也有所增加。1991年到2003年四个年限整体的城市交通运输发展水平呈现“U”字型的发展，1991年与2003年相比，其相关数据之间的差异较大，这也放映了我国经济发展的速度较快，1995年与1999年之间相关数据的变化不大，说明这两个年限中，我国经济整体呈现一种稳定发展的趋势。

总而言之，依据1991年到2003年四个年限相关的数据显示，可以初步将我国城市分为5个级别，城市经济发展与其交通运输发展水平之间是正比例的关系，二者同增同减，它们之间的联系随着国家整体实力的发展也在不断的加深。

3、总结

城市的交通从一定的角度出发可以看作是城市整体发展的命脉，读城市经济的交流和发展有着较为直接的影响。而且可以国家相关部门可以将不同年限城市交通运输发展进行对比，从而可以作为划分城市等级的重要依据。随着我国各个区域经济的不断发展，各个城市之间的差异也不断减少。而且，近些国家不断增加交通建设的资金投入，这进一步促进了城市之间的交流，完善了我国的城市交通网。再者，为了促进我国经济社会的和谐发展，需要在建设城市交通运输时，也要不断完善城市与乡村之间的交通网，从而促进该区域经济的协调发展。同时，在完善城市交通网的时候，需要从经济、生态、社会等方面进行综合考虑，从而满足人们的物质和精神方面的追求，推动“中国梦”的实现。

参考文献：

[1]李鑫.山西省公路交通运输水平及其与经济发展的相关分析[D].山西师范大学.2010.

[2]杨信丰.城市交通网络容量研究[D].兰州交通大学.2010.

篇9

【关键词】经济发展水平；因子分析；江苏省；地级市

0 引言

城市的经济发展水平是衡量一个地区经济、文化等综合实力及现代化水平的重要标志。随着城市数量的不断增加，个体的规模不断扩大，城市的发展水平会逐渐出现差距。如果依照现有的发展模式继续下去，可能导致整个地区发展的不平衡，从而阻碍本地区的共同发展，使贫富差距继续加大。很多文献[1]中已经对决定城市竞争力及影响城市经济和社会发展因素做了较详细的分析，通过一些反映城市发展的指标分析出了各个城市发展的优势和薄弱环节，提出了有效的建议。在此基础之上本人对江苏省13个地级市发展水平做出统计性的分析，选取了能反映城市经济发展的指标，对城市的发展规模进行系统分析，得出了由于固有的一些结构性的、机制性的和体制性的矛盾的存在阻碍了江苏省的共同发展，只有正确的评价城市的经济发展水平，合理的指出有效的改革措施，才能有效的缩小城市之间的差距，实现整个地区的共同发展这一结论，为今后的改进城市的发展模式提供了数据上的依据，并提出了有效的建议。

1 指标选取及其标准化

地区经济发展水平不仅仅要反映一个地区在一定时期内国民经济各方面的综合发展状况，而且也要反映该地区的国民经济持续发展的可能性。因此，测度地区经济发展水平的评价指标不仅要反映该地区现有的经济实力，还要反映其发展前景[2]。本着科学性、实用性以及可操作性、数据可获取性、可比性、可量化等原则选取地区生产总值X1、固定资产投资总额X2、公共财政收入X3、社会消费品零售总额X4、第二产业占GDP比重X5、第三产业占GDP比重X6、进出口总额X7、实际外商直接投资额X8，8项经济指标以全面、客观地反映江苏省13个地级市经济发展水平，这13个地级市是南京、无锡、徐州、常州、苏州、南通、连云港、淮安、盐城、扬州、镇江、泰州、宿迁。根据《2013年江苏省统计年鉴》得出江苏省13个地级市的相应数据指标。

对于具有不同量级或不同单位的数据，在进行数据分析数理统计前，都要进行处理，使数据在平等的条件下进行分析。本文采用标准化处理来消除不同量纲的不同可能所带来的不合理的影响。

2 实证分析

因子分析的基本思想是根据相关性大小将多个实测变量转换为少数几个不相关的综合指标的多元统计分析方法。通过因子分析，即可使用较少的不相关的综合指标来描述原来观察的每一分量指标，在尽可能少的信息损失情况下，降低分析问题的复杂性的统计分析方法。

2.1 因子分析适宜性检验

使用标准化后的数据进行因子分析。首先对原始数据进行KMO检验和Bartlett检验，通过SPSS软件可知，Bartlett检验统计量为181.791，相应的概率Sig.为0.000，因此可认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时KMO值为0.740，根据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量适合进行因子分析。

2.2 计算特征根及其累计贡献率

本文用主成分分析法，进行公共因子的提取，然后综合考虑和比较特征值大于1，累计方差贡献率大于85%来选择公共因子的个数，由软件可得前两个因子的特征值为6.077、1.256，前两个因子共解释了原有变量总方差的91.662%。总体上，两个因子反映了原有变量的大部分信息，因子分析效果较理想。因此，因子分析过程提取两个公共因子F1、F2。

2.3 建立因子载荷矩阵

对提取的两个主分量F1、F2，建立原始因子载荷矩阵A。同时，为便于对各因子载荷作合理解释，采用方差最大正交旋转法对其进行旋转使其结构简单化，以排除噪音的干扰作用。

根据SPSS得到的旋转后的因子载荷矩阵可知，地区生产总值、固定资产投资总额、公共财政收入、社会消费品零售总额、、第三产业占GDP比重、进出口总额、实际外商直接投资额在第1个公共因子上有较高载荷，其意义代表了地区规模经济的发展，因此将其命名为经济规模因子。第二产业占GDP比重在第2个因子上有较高载荷，可将其命名为经济结构因子。

3 结论及建议

通过计算可得，苏州市是得分第一的城市，分数远远高于其他城市。它不仅拥有很高的地区生产总值和大量外资，而且是我国重要的经济城市，其大部分指标都远远高于江苏省其他城市，苏州市经济发展基础优势与地域优势是造成这种结果的重要原因。但在第三产业占GDP比重略低，应当注意第三产业的发展。南京市是排名第二的城市。南京市作为江苏省省会，城市首位度高，总体文明程度高，这使经济发展水平仍居前列。从标准化后的数据我们可以看出第二产业占GDP比重为-1.69234，在一定程度上说明第二产业发展相对疲软，工业产业结构需要调整，进行产业优化。无锡市略低于南京市，排名第三。无锡市虽然也位于长江沿线，但在固定资产投资总额远低于苏州和南京。排在四、五位的是常州市和南通市，常州市是近几年发展速度较快的，两者均属于长江沿岸城市，其地域优势使其得到较好的发展。其他城市的综合实力不强，经济发展略高于或低于浙江省经济发展的平均水平。

为了有效的缩小城市之间的差距，实现整个江苏省的共同发展，针对现状我认为：

3.1 政府调控，协调发展

改革开放实践及其他省市的成功经验表明，通过发展横向经济联合与协作，能够增加科学技术手段和经营管理方法的有效投入量，使人流、物流、资金流、信息流畅通，所以要实现经济协调发展，就要密切区域间联系，加快横向经济协作的步伐，把苏南与苏北地区相互联系起来，从而使区域之间能实现相互促进的发展。

3.2 吸引内资和外资

在资本充盈的今天，应注意不仅要引进外资，国内资金也应重视，提高内资使用效率。此外要重视内资企业的发展，提高内资的科技含量和使用效率，鼓励内资企业进行研究与开发，提高企业的竟争力，真正实现依靠民族力量强大经济。

3.3 因地制宜，调整产业结构

处在不同发展水平的各个城市都应根据市场需求，发挥本地优势，不断地实现自身产业结构的合理化和高级化。（下转第160页）

【参考文献】

[1]付艳莉.吴群英.基于因子分析和聚类分析的山东省主要城市经济发展水平的综合评价[J].科技信息：学术研究，2008（34）：20-24.

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论文内容摘要：文章以河北省为例，简述了区域信息化和区域经济发展的关系。区域经济发展与区域信息化的关系越来越密切，信息化不仅能促进区域内社会的全面进步，而且能促进区域经济结构的优化升级与重建。

论文关键词：区域信息化区域经济差异性

发轫于20世纪中期的信息技术革命以无比强劲的冲击力、扩散力和渗透力在短短几十年里迅速改变了世界。发达国家都相继制定了自己的信息技术推广应用计划。信息化发展是促进经济发展的重要依托，但信息化具有区域性，而经济也同样具有区域性。区域经济是一种地理经济，也是一种传统特色经济。信息化能促进区域内经济的全面进步，推动区域经济结构的优化升级，同时，信息化加快了区域内知识积累的速度，增强了报酬递增的强度，信息化还会促进政府、企业等的体制改革，减少交易成本，为经济发展营造创新空间。区域信息化与区域经济的发展密切相关，如何把区域经济发展与信息化结合起来，以信息化带动区域的传统特色经济，以工业化和传统经济来促进和支撑信息化，使区域经济发展与信息化互为依托，融为一体，整体推进，是值得探讨的一个问题。文章以河北省为例，简述了区域经济发展和区域信息化过程的关系。

1区域信息化水平的差异性

信息化的内涵基本上可以包括两个方面，一方面是信息产业的发展，特别是软件产业的发展；另一方面是信息技术的应用。前者是信息化的基础，后者是信息化的核心，两者相辅相成。一个地区信息产业发展的水平会促进本地信息化水平的提高。同时，信息化水平的提高会为本地的信息产业创造巨大的市场空间，促进本地信息产业的发展。

由于中国各地区在地理位置、交通便利性、开放程度、基础设施等方面的差异，信息化水平存在明显的差异性。如秦皇岛、唐山、石家庄、张家口、廊坊、衡水、邯郸等代表河北东、中、西部在信息资源获取、掌握及运用信息技术水平方面的差距已经拉开，形成了“数字鸿沟”。整体上，河北的信息化水平指数低于全国信息化水平指数25.89，而衡水、张家口等市的信息化水平指数低于河北信息化水平指数。总体上，河北东部城市信息化水平高于中部城市信息化水平，中部城市信息化水平高于西部城市，东部与中西部城市信息化水平相差很大，中西部城市在信息化方面存在明显劣势。中西部城市信息化水平低下的原因主要有：一是中西部城市社会信息意识弱，信息作为一种战略资源的重要性还没有被社会所认识；二是信息化人才相对缺乏，教育体制落后，信息处理和加工水平低下，很难成为带动信息化建设的关键力量；三是中西部城市经济基础薄弱，财力不足，信息化所需基础设施、关键技术及装备滞后，信息市场发育缓慢；四是管理体制落后，部门间、地区间、企业间相互分割，存在严重的分散、浪费、重复建设和效率低下等问题。

2不同信息化水平下的区域经济发展水平

著名经济学家K•阿罗认为，经济主体掌握的初始信息是有限的，是不完全信息，因而其行为面临极大的不确定性，一旦不确定性的存在是可以分析的，信息的作用就变得十分重要了。人们可以花费人力及财力来改变经济领域以及社会生活其他方面所面临的不确定性，这种改变恰好是信息的获得。不确定性具有经济成本，因而不确定性的减少就是一项收益。区域信息化水平的提高为一个区域对信息资源的获取提供了便利，而这种信息资源的获得减少了不确定性，从而获得了收益。所以，较高的信息化水平为区域经济的发展壮大提供了舞台。研究资料显示，河北省各城市的人均GDP值与信息化水平指数之间存在密切的关系。因为信息化水平较高的区域，经济发展水平也较高；信息化水平较低的区域，其经济发展水平也较低；反之亦然。区域信息化水平对区域人均GDP有显著性影响，区域信息化程度的差异是形成区域经济发展水平差异的重要原因。

3区域信息化促进经济增长的原因

结合河北省当前的经济发展和信息化发展策略，由于区域信息化水平的差异是形成区域经济发展水平差异的重要原因，因此要缩小河北东部城市与中西部城市经济发展水平的差距，逐步实现经济“趋同”，就要求中西部城市必须加强区域信息化建设，实施以信息化带动区域经济发展的对策。主要原因如下：

第一，信息产业作为高新技术产业中的龙头，对区域经济的促进作用显而易见。这不但表现在信息产业本身，还表现在信息产业对相关产业的带动作用，比如其对机电一体化的带动作用就很突出，并且，机电一体化是很多行业的基础，其本身的发展又将进一步促进其他相关产业的发展，进一步产生乘数效应，推动整个经济的发展。

第二，信息化和软件产业的共生关系更为明显。软件产业的发展更是一个地区经济发达的具体表现和潜力所在。制造有形产品的整个环节包括研发、生产、营销、售后服务等。从规模经济的角度看，当企业扩大到一定规模后，企业将进入规模不经济的状态，因此制造有形产品的企业平均成本呈“U”型。然而，软件产品属于无形产品，其研发成果就是开发出第一套产品，而生产过程实际上是简单的复制过程，成本低到忽略不计。软件企业的规模是指营销规模。而营销成本和售后服务的边际成本是递减的，这使软件企业平均成本呈“L”型曲线。软件企业的销售规模受市场容量制约。本地的信息化进程将能为本地的软件企业提供发展的机会，并把市场空间拓展到周边地区，从而达到共同推进区域经济发展的作用。

第三，信息化加快了区域内知识积累的速度，增强了报酬递增的强度，加速了区域经济的发展。生产力水平的提高是经济增长的根本，而生产力水平提高的根本是知识的积累。因此，区域经济增长的速度是和区域内知识积累的速度成正比的。而从知识积累的过程来看，一般要经历会意知识向清晰知识的转化，然后再对清晰知识进行整合，得出新的知识体系，这正是通过信息化构建知识库的本质所在。

第四，信息化和区域产业结构有着密切的关系。任何一个区域的信息化从来不是为了信息化而信息化，而是针对本地区的特色经济、产业结构特征来进行的，比如以唐山市制造业为龙头产业的地区，其信息化应该以制造业的信息化为重点；以秦皇岛市旅游产业为龙头产业的地区，应该重点加强旅游产业的信息化。总之，各区域发展软件产业和信息化应结合本地区经济发展的特点进行，发展具有本地特色的软件产业，体现具有本地特色的信息化。

第五，信息化是工业化后期的发展阶段，是知识经济的具体表现，因此，区域信息化水平和区域经济发展水平成正比。这一关系可以利用某一区域的人均GDP和信息化指数的关系反映出来。与此同时，上述关系还能反映出区域经济的结构，比如有些城市的私有经济所占比重很大，经济总量也很大，人均GDP较高，但是，目前的私营企业信息化水平相对较低，因此，两者之间的关系就有些偏差。相反，在一些国有企业占主导的城市，人均GDP相对较低，信息化指数却相对较高。

第六，信息化会促进政府、企业等的体制改革，减少交易成本，为经济发展营造创新空间。在企业层面上，信息技术的采用使得企业内部管理发生质的变化，一方面表现为信息化可以消除时间和空间障碍，实现实时监控、集中监控；另一方面表现为把不同职能间的自我约束转化为由信息技术进行强制约束，这种集“集权+分权+自律”的管理体制为企业的发展提供了强有力的支撑环境。在政府层面上，信息化对加速政府职能转变、提高监管力度、减少腐败现象等也起着重要的作用，邯郸市等地的信息化已经说明了这一点。

4结论

总之，在拓展信息技术应用范围方面的根本任务是要加速对企业研发、生产、营销和管理四个环节的信息技术改造，实现对四个环节的创新。实践证明，推进深化区域经济与信息化工程，全面提升企业的核心竞争能力，必须抓好五个方面的工作，一是要领导重视，成立专门工作班子；二是企业要选择适用性强的信息化建设模式；三是要长抓不懈；四是要建立考核评估、推动机制；五是要加强技术人才的培养与使用。

信息化对区域经济的发展有着巨大的促进作用，在信息化进程中，只有认真分析本地的经济特点、龙头产业以及制约本地经济发展的瓶颈，抓住问题的要害，制定出符合本地经济发展条件的信息化规划，才能在信息化浪潮中，抓住机遇，直面挑战。针对河北省自2007年实施区域信息化促进区域经济发展工程以来取得的成绩，文章认为，接下来应做好以下几个方面的工作：在唐山、秦皇岛、廊坊、邯郸、石家庄等城市推进信息化与区域经济发展战略，促使该相关区域的经济大发展，同时要把区域信息化作为推进新型工业化的重要突破口和途径，坚持走政府引导与市场结合的道路，突出企业的主体地位；要坚持先进性与实用性相结合，企业信息化建设不但硬件要上去，更重要的是软件和人才要上去；要坚持信息技术与企业的技术进步和管理创新相结合，全面促进企业的技术创新和管理创新。

参考文献：

1.曲维枝.信息化建设重点发展四大方面.中国高新技术产业导报，2004-9-16