经济发展水平指标范文

导语：如何才能写好一篇经济发展水平指标，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：西部经济发展;构建评价指标体系;经济发展水平评价

国家政策倾斜等多种因素的影响改革开放以来，我国经济实现了快速发展，但是受到地域差别，资源禀赋有别，地区经济发展的不平衡状况也在加剧。西部大开发战略实行十多年以来，西部地区经济社会发展取得了巨大成就，也给西部工业发展注入了新的活力，但在以经济增长为主要导向的评价考核机制下，西部地区工业发展也付出了生态环境恶化以及自然资源大量消耗的沉重代价，因此，对西部地区工业经济发展水平进行综合评价，通过对西部各地区的经济发展水平以及工业经济发展状况的全面系统反映，分析其发展中所存在问题的共性和差异，引导和强化西部地区工业经济全面、科学、可持续发展，从整体上进一步有力推动西部大开发战略的实施就显得十分重要。

1.西部地区工业经济发展水平评价指数体系的构建

西部地区工业经济发展是一个复杂的大系统，且这一系统是由若干多元参量组成。可以将反映西部地区经济发展状况分解成一些具体的、可操作的指标，这些指标体系是一个综合性、系统性、多元性的指标体系，涉及到经济、社会以及环境等各个方面。

（1） 经济发展水平指标

a.经济总量指标

即人均国内生产总值。该指标主要描述西部地区经济发展水平、规模以及生产力发展水平的高低，是直接反映西部地区工业化水平的重要指标。

b.结构变动指标

主要包括产业结构、就业结构、消费结构以及外贸结构，其中以第三产业增加值占GDP比重来衡量产业结构的变动与优化;以乡村从业人数占全部就业人数比重来衡量就业结构的变动;以城镇居民家庭恩格尔系数来衡量消费结构的变动，该指标主要用于描述工业经济发展程度和发展的阶段性以及对工业经济的依赖程度，客观反映居民的收入、生活水平以及富裕程度。计算公式为城镇居民食品支出总额占居民收入总额的比重;以进出口总额占GDP的比重来衡量外贸结构。

c.城镇化水平

即城镇化率，它指城镇人口占总人口的比重，城镇化水平的高低已经成为衡量西部地区工业经济发展状况的重要标志之一。

（2） 工业经济结构水平指标

a.工业生产总值占GDP的比重

b.主要反映工业化水平。

c.规模以上工业增加值占工业总产值的比重

主要反映规模结构。

d.高技术产业总产值占工业总产值比重

主要反映工业技术进步水平。

（3） 工业经济发展综合效益指标

a.工业全员劳动生产率

该指标反映工业企业的生产效率和劳动投入的经济效益，其计算公式为：

工业全员劳动生产率（元/人）=工业增加值÷全部从业人员人数×12÷累计月数

b.成本费用利润率

该指标反映工业投入的生产成本及费用的经济效益，也反映企业降低成本所取得的经济效益，计算公式为：

成本费用利润率（%）=利润总额÷成本费用总额×100%

c.总资产贡献率

该指标反映工业企业全部资产的获利能力，是工业企业管理水平和经营业绩的集中体现，也是评价工业企业盈利能力的核心指标，计算公式为：

工业总资产贡献率（%）=（利润总额+税金总额+利息支出）÷平均资产总额×12÷累计月数×100%

d.流动资产周转率

该指标既反映工业企业的经营状况，也反映资金利用效果和再生产循环的速度，计算公式为：

流动资产周转率（次）=产品销售收入÷全部流动资产平均余额×12÷累计月数

e.产品销售率

该指标反映工业产品已实现销售的程度，是分析工业产销衔接情况，研究工业产品满足社会需求的重要指标，其计算公式为：

工业产品销售率（%）=工业销售产值÷现价工业总产值×100%。

（4）发展潜力指标

a.科技进步水平

科技进步水平指标主要包括R&D研究人员数、规模以上企业R&D经费支出占GDP比重、规模以上企业专利技术数量水平以及新产品产值率。其中R&D研究人员和规模以上企业R&D经费支出占GDP比重这两项指标均反映西部地区科技实力和基础，是工业经济发展的重要科技支持。规模以上企业专利技术数量水平：主要用人均专利申请数来衡量，公式为：专业申请数/行业平均就业人数，该指标用于体现西部地区技术创新能力和活跃程度。新产品产值率指标，是一定报告期内新产品产值占企业产品总产值的比率，该指标用于体现西部地区科技产出及对经济增长的直接贡献。

b.教育水平

教育水平主要包括教育经费占GDP比重、高等学校在校大学生数、高等学校普通本、专科学校数等。教育经费占GDP比重、高等学校在校大学生数、高等学校普通本、专科学校数都用于反映西部地区教育实力和基础，是西部地区工业经济发展的重要智力支持。

（5）生态环境水平指标：

a.万元GDP综合能耗

该指标是一定时期标准能源消耗与GDP之比，以能源消耗强度来反映资源利用率。

b.环境保护指标

主要从环境治理水平、环保投资水平等角度来反映西部地区工业经济发展水平。由于我国的环境污染主要来源于工业污染，因此，大气环境质量、水环境质量、固体环境质量等成为制约工业经济发展的重要因素。

单值废气排放量。该指标反映大气环境质量，计算公式为：

单值废气排放量=废气排放总量/工业总产值×100%

单值废水排放量。该指标反映水环境质量，计算公式为：

单值废水排放量=废水排放总量/工业总产值×100%

固体环境质量指标：主要包括工业固体废物综合利用（%）、单值固体废物产生量（千克/元）。其中，工业固体废物综合利用率是指工业固体废物综合利用量占工业固体废物产生量的百分率;单值固体废物产生量也是反映固体废物排放指标，其计算公式为：

单值固体废物产生量=固体废物产生量/工业总产值×100%

c.其他指标

主要包括：治理工业污染项目投资额占GDP比重（%）、城市生活垃圾无害化处理率（%）。

2.西部地区工业经济发展水平评价模型的构建

对于多指标综合评价模型，各指标权重的确定公式核心问题，因此选择适当方法，科学合理地确定指标权重至关重要。目前国内外关于权重确定的方法有很多，如层次分析法、主成分分析法、因子分析法以及人工神经网络评判法等。考虑到认为确定权重的主观性，本文采用主成分分析方法作为综合评测的方法。

（1）主成分分析法的数学模型

假设有n个地理样本，每个样本共有p个原始变量，表示为X1，…，Xp。这P个变量构成的N维随机向量为X=（X1，…，XP）。对X进行线性变化，考虑原始变量的线性组合：

Z1=l11X1+l12X2+l1pXp

Z2=l21X1+l22X2+l2pXp

……

Zp=lp1X1+lp2X2+lppXp

主成分是不相关的线性组合Z1，…，Zp，并且Z1是X1，…，Xp的一切线性组合中方差最大者，Z2是与Z1不相关的所有线性组合中方差最大者，Zp是与Z1，Z2，…Zp-1都不相关的所有线性组合中方差最大者。

（2）主成分分析法的基本步骤

步骤一：设原始矩阵为X=（Xij）n×p，其中Xij表示西部地区中第i个省市区的第j项指标数据。为了消除各项指标之间在量纲化和数量级上的差别，对指标数据进行标准化，得到标准化矩阵。

步骤二：计算相关系数矩阵：

R=

r11r12…r1p

r21r22…r2p

……

rp1rp2…rpp

其中rij（i，j=1，2，…，p）为原变量xi和xj的相关系数，rij=rji，其计算公式为：

rij=∑nk=1（xki-xi）（xkj-xj）∑nk=1（xki-xi）2∑nk=1（xkj-xj）2

步骤三：计算特征值和特征向量：

求解特征方程|λI-R|=0，求出特征值λi，并使其按大小顺序排列

λ1≥λ2≥……，≥λp≥0;并分别求出对应于特征值λi的特征向量ei（i=1，2，…p），并要求||ei||=1。

步骤四：计算主成分贡献率及累计贡献率：

主成分的贡献率为λi/∑pk=1λi（i=1，2…，p），累计贡献率为∑ik=1λi/∑pk=1λi（i=1，2，…，p）。根据选取主成分个数的原则，特征值要求大于1且累计贡献率大于85%的特征值λ1，λ2，…，λp所对应的的1，2，……，m（m≤p），其中整数m就是抽取的前m个主成分，即Z1，Z2，…Zm。

步骤五：计算主成分荷载：

主成分荷载是反映主成分Zi与原变量xj之间的相互关联程度，原始变量xj（j=1，2，…，p）在诸主成分Zi（i=1，2，…，m）上的荷载lij（i=1，2，…，m;j=1，2，…，p）。

lij=p（zi，xj）=λieij（i=1，2，…，p）

步骤六：计算主成分得分：

Fm=W1Z1+W2Z2+…WiZi

3.西部地区工业经济发展水平综合评价模型测算

（1）样本选取 本项目拟选取西部地区十一个省市区（除）2010年至2011年工业经济发展水平评价指标相关统计数据，进行西部十一个省市区工业经济发展水平的评价。数据均来自西部各地区统计年鉴、中经网统计数据库、中国经济社会发展统计数据库、中国工业经济统计年鉴以及中国高技术产业统计年鉴。

（2）工业经济发展水平综合评价模型的测算结果

运用所选取的样本以及所构建的工业经济发展水平综合评价模型，采用SPSS19.0统计软件，计算得出西部地区工业经济发展水平综合评价指数，结果如表1所示：

由上表可知西部是十一个省市区工业经济发展水平综合评价指数在2010至2011年的两年内，呈现出以下三大特征：

第一，从总体情况来看，西部地区十一个省区市只有重庆、四川、陕西、广西四省区市工业经济发展综合指标为正值，而其他七个省区均为负值，形势不容乐观。按指标值来排名，重庆最高，达到1.5031分值，宁夏最低，为-0.8514，排名如下：重庆、四川、陕西、广西贵州、内蒙、新疆、云南、甘肃、青海、宁夏。

第二，从横向比较来看，西部各地区工业经济发展水平综合评价指数存在局部波动，如重庆和四川的综合评价指数2011年较2010年分别上升了1.1653和0.0455，陕西、内蒙古以及广西的综合评价指数2011年较2010年则分别上升了0.6574、0.7210以及0.2962，其余省市区则出现下降的趋势。综合评价指数的波动性反映出了我国西部地区工业经济发展水平的动态性特征，在不同的发展时期，西部各地区由于选取的发展战略不同以及根据资源禀赋选取相应的优势产业重点发展，从而可能成为综合评价指数在不同时点上出现局部波动的原因之一。

第三，从纵向维度来看，贵州、甘肃由2010年的正值变为2011年的负值，广西则由负值转为正值。并且，西部各地区工业经济发展水平综合评价指数存在明显的地区性差异，2010年综合评价指数分布在-0.9379-1.0290之间;2011年综合评价指数分布在-0.8514-1.5031之间，地区性差异显著，这也验证了我国西部地区内部工业经济发展的不平衡性现状。我国西部各省市区之间由于地理位置、资源禀赋以及工业基础水平本身存在明显的差异性，从而使得区域工业经济发展出现不平衡性，并有可能使得区域间的差距进一步扩大，从而进一步拉大西部各省市区内部差距以及东西部之间的差距。

参考文献：

[1]KRICHELDOFH R.Syntheses and application of poly-lactides[J].Chemosphere，2001，43： 49-54.

[2]汪晓昀，吴纪宁.新型工业化综合评价指标体系设计研究[J].财经理论与实践，2006（6）：122-124.

[3]李同宁.我国及各省市区新型工业化进程监测分析[J].软科学，2006（2）：40-42.

[4]陈元江.工业化进程统计测度与质量分析指标体系研究[J].武汉大学学报，2005（6）：819-823.

[5]任保平.基于科学发展观的新型工业化及其创新支持[J].福建论坛.人文社会科学版2005，（5）：21-24.

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关键词：城市化水平；经济发展水平；关系特征；空间格局；河南省

中图分类号：F290 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2012）12-0138-02

引言

城市化与经济发展水平具有的高度关联性[1]。城市化与经济发展水平之间关系的空间格局研究，对区域城市化与经济发展道路的选择具有明确的实际指导意义。目前，对城市化与经济发展水平关系的研究，多侧重全国或全省的宏观尺度，对市域的研究较少。进入21世纪，中国城镇化进入快速的发展时期，在快速发展的过程中，有些地方出现了片面追求城市化速度、忽视了城市化速度与当地经济发展水平的关系，使得城镇化对当地经济社会发展产生了消极影响。本文基于国际和河南的城市化与经济发展水平的数据，通过定量的比较方法，侧重从市域的空间尺度出发，分析河南省城市化与经济发展水平关系的空间格局特征。

一、研究方法与数据来源

1.研究方法。本文采用陈明星等提出的引入偏离程度的象限图分析方法[2~3]，该方法以多国的城市化与经济发展水平关系为客观判断标准，能够对各地区的指标进行客观的比较分析，更直观的反映城市化与经济发展水平间的关系，增加地区类型的区分度。

具体数据处理方法如下：（1）选取2009年河南省多个地市的人均GDP（PCGDP）和城市化率（UBRAN）作为处理数据。（2）将两个指标数据进行z-score标准化处理，生成经济发展水平指标（ZPCGDP）和城市化水平指标（ZUBRAN）。标准化处理主要是由于数据单位不同，通过标准化处理来消除量纲的影响。

具体处理计算方法如下：z=（xi-x）/s

式中，i是样本观测值（1，2……n）；x为xi的平均值，x=xi /n

S为样本标准差，s=

（3）数据分析，经过处理后的数据ZPCGDP和ZUBRAN分别代表了其偏离PCGDP和ZUBRAN样本中心的程度。把ZPCGDP和ZUBRAN求差，当ZPCGDP-ZUBRAN=0时，表示两者偏离其样本中心的程度完全相同，即完全协调。当ZPCGDP-ZUBRAN>0时表示城市化滞后于经济发展。反之，当ZPCGDP-ZUBRAN

ZUBRAN|>0.1为轻微偏离型，1>|ZPCGDP-ZUBRAN|≥0.5为中度偏离型，当|ZPCGDP-ZUBRAN|>1时，为严重偏离型。据此，把城市化水平和经济发展水平的关系划分为七个类型，即：城市化严重超前、城市化中度超前、城市化轻微超前、基本协调、城市化轻微滞后、城市化中度滞后、城市化严重滞后。

2.数据来源。本文旨在对城市化与经济发展水平关系的市域间比较分析，主要数据指标为城市化指标和经济发展水平指标。城市化水平（URBAN）采用城市人口占总人口的百分比的城市化率来衡量。经济发展水平采用人均GDP（per capita GDP以下简称PCGDP）来衡量，人均GDP是一个包含综合信息的指标，能表达出多个经济相关的维度信息，联合国和世界银行均主要采用其作为衡量各国经济发展水平的指标，在一定程度上包含着产业结构、工资收入等信息，因为产业结构与工资收入与GDP之间存在关联关系[3]。另外，多国的数据比较方法在城市化水平研究中得到较为广泛的采用[3]。因此，本文采用世界多国的城市化和经济发展数据作为比较研究数据，其数据来源于世界银行在线数据库，样本选取采用2009年216个国家和地区数据，去除数据缺失的国家和地区，共有190个样本点。河南省的各地市的城市化和经济发展数据来源于《2010年河南省统计年鉴》，共18个地市，最终样本数为208个。

二、2009年河南省城市化与经济发展水平格局

1.河南省经济发展水平格局。2009年河南省GDP在全国31个省份（不包括港澳台）排名中，排第十九位。河南省2009年经济发展水平的空间格局总体特征是：除郑州的GDP最高外，其他地市大致呈由东向西逐渐增加走势，与该时期城市化水平空间格局基本一致，其中，郑州作为河南省省会人均GDP最高，达到44 231.35元，高于全国平均水平，济源次之为42 180.83元。全省经济发展水平从高到低排序依次为：郑州市、济源市、三门峡市、焦作市、洛阳市、许昌市、鹤壁市、漯河市、平顶山市、安阳市、濮阳市、新乡市、南阳市、开封市、信阳市、商丘市、驻马店市、周口市。经济发展水平空间差异显著。

2.河南省城市化水平格局。2009年河南省城市化水平空间格局特征其与经济发展水平的空间格局基本一致，2009年河南省城市化水平达到37.7%，其中郑州高达63.41%，超过全国平均水平。全省城市化水平从高到低排序依次为：郑州市、鹤壁市、济源市、焦作市、三门峡市、洛阳市、平顶山市、新乡市、开封市、许昌市、漯河市、安阳市、南阳市、濮阳市、信阳市、商丘市、驻马店市、周口市。城市化水平空间分布差异显著。

三、2009年河南城市化与经济发展水平关系格局

1.各地城市化与经济发展水平关系类型划分。根据前述数据处理方法，对河南省地市的人均GDP和城市化率数据进行处理，根据计算结果和划分方法，把河南省18个地市分为五种类型（见图1），即城市化中度超前（I）、城市化轻微超前（II）、基本协调（III）、城市化轻微滞后（IV）、城市化中度滞后（V）。

I类区属于城市化中度超前地区，属于该区的只有郑州市，其城市化水平为63.41%，人均GDP为44 231.35元，是河南经济最发达、人口最为集中的城市。

II类区属于城市化轻微超前类型，属于该区域的只有鹤壁市，其城市化水平为49.62%，人均GDP为25 369.96元。鹤壁市近年来经济发展迅速，城市人口不断增长，但总人口数较少，因此其人均GDP和城市化水平相对较高，发展态势良好。

III类区属于基本协调类型，包括济源、焦作、三门峡、洛阳。其城市化率分别为 49.01%、46.95%、45.4%、44.17%。其人均GDP分别为42 180.83、31 356.15、31 586.92、31 170.19。其城市化和经济发展水平潜力较大。

IV类区属于城市化轻微滞后类型，包括新乡、平顶山、开封、安阳、漯河、许昌、南阳、濮阳、信阳、商丘。城市化率分别为40.96%、41.75%、39.58%、38.93%、39.25%、39.26%、36.63%、35.43%、34.09%、33.38%。人均GDP分别为17 992.17、23 080.59、16 564.91、21 578.38、23 777、26 226.61、16 997.38、18 855.28、13 780.48、12 779.49。经济发展水平偏低，城市化水平落后。

V类区属于城市化中度滞后类型，包括周口、驻马店，其城市化率分别为29.49%、29.49%。人均GDP分别为10 648.65、11 708.35。还处于城市化起步阶段，经济发展水平和城市化水平都较低。

2.各地城市化与经济发展水平关系的特征。根据上述分类结果，用ARCGIS软件绘制河南省城市化与经济发展水平关系空间分布图，其特征如下：大致呈由东向西逐渐变化，从城市化中度滞后型到城市化基本协调，城市化超前的城市郑州和鹤壁相对分散。

结论

河南省城市化与经济发展水平关系可划分为五个类型。城市化中度超前城市1个，郑州市；城市化轻微超前城市1个，鹤壁市；基本协调型4个，济源、焦作、三门峡、洛阳；城市化轻微滞后型10个，新乡、平顶山、开封、安阳、漯河、许昌、南阳、濮阳、信阳、商丘；城市化中度滞后型两个，周口市、驻马店市。

河南省在市域尺度上经济发展水平和城市化水平关系上存在显著差异。既存在城市化中度超前的城市，又存在中度滞后的城市，部分属于基本协调，多数属于轻微滞后型。

河南省在市域尺度上经济发展水平和城市化水平关系区域分布特征上，大致呈由东向西逐渐变化，从城市化中度滞后型到轻微滞后型，再到城市化基本协调，城市化超前的城市只有两个，并且相对分散。

上述研究，对河南省城市化与经济发展水平关系进行了分类，并分析了空间格局特征，为各地认识自身发展规律，因地制宜的推动城市化与经济协调发展提供有益参考。

参考文献：

[1] Handerson J V.The urbanization process and economic growth:The so-what question.Journal ofEconomic Growth，2003，(1):47-71.

[2] 陈明星，陆大道，查良松.中国城市化与经济发展水平关系的国际比较[J].地理研究，2009，(2):464-474.

篇3

本文构建的低碳经济发展水平指标体系综合考量了能源、经济、环境等要素。各项指标都尽量采用人均量或百分比表示，从而合理地消除各个地区的差异性，在同一水平下公平地衡量各个地区的低碳经济发展水平。1.1指标选取的依据和内容科学合理地构建低碳经济发展水平指标体系，应该按照“目标层”、“准则层”、“指标层”自顶向下的顺序和步骤。目标层，是指建立指标体系的最终目的。文章建立指标体系是为了科学、客观、定量地评价各个国家的低碳经济发展状况和差异，因此指标体系的目标层就是低碳经济发展水平。准则层，是对目标层的初步分解，是目标层下属的子系统或各个方面。低碳经济的内涵表明应从碳排放、能源消耗、经济发展、环境保护这四个方面综合评价低碳经济发展水平。指标层，是具体的衡量指标。低碳经济发展水平指标体系的四个准则层共包含13个指标，如表1所示。1.2评价方法选用文章以熵权法和灰色关联分析法相结合建立模型。其最大的优点就在于能够全面、科学地将具有不同类型、不同量纲、不同物理含义的各项指标进行标准化处理，最真实地反映评价对象的情况；同时，模型还尽可能地消除人为因素对整个指标体系的影响，从而具有较强的自适应功能。在实际的评价操作过程中，通过建立低碳经济发展水平指标体系，获取数据，构造低碳经济发展水平指标数据矩阵，运用熵权法客观地计算出各评价指标的权重，利用灰色关联分析法结合各样本数据，把具有定量和定性关系的各指标数据与最优参考序列进行比较，最终得出各个国家低碳经济发展水平的优劣。

2实证分析

作为低碳经济发展水平指标体系的评价对象，文章共选取中国、日本、韩国、印度、美国、加拿大、法国、德国、意大利、俄罗斯、荷兰、西班牙、英国、澳大利亚、巴西等15个在全球经济发展和能源问题中扮演重要角色的国家。论文从《世界能源统计展望2011》[3]和世界银行集团网站获得数据，其中人均GDP、第一产业产值占GDP比重、第二产业产值占GDP比重、第三产业产值占GDP比重、森林覆盖率、国家保护区占国土面积比例和R&D经费投入强度等指标为直接获取，其余指标通过计算得出。2.1确定指标权重根据获得的数据，可以建立一个有13个指标、15个国家的多指标多评价对象的矩阵X=(xij)13′15，xij表示第j个国家的第i项指标数据。将原始矩阵X=(xij)13′15进行标准化处理，得到标准矩阵R=(rij)13′15，rij表示xij经过标准化处理后的数值，其中rij[01]。指标体系中，人均碳排放、能源碳排放系数、碳排放弹性系数、能源消费弹性系数、第二产业产值占GDP比重为逆指标，其余指标都为正指标。利用公式（5），先计算得出每个指标的信息熵Hi，再利用公式（6），得出每个指标的权重wi，具体数值如表2所示。2.2运用灰色关联分析进行综合评价运用灰色关联分析法计算灰色关联系数时，需要首先确定指标矩阵的参考数列，即各项指标的最优值。根据各项指标的属性，人均碳排放、能源碳排放系数、碳排放弹性系数、能源消费弹性系数、第二产业产值占GDP比重取最小值为最优值，其余指标取最大值为最优值。根据获得的数据，确定参考数列后再对数据进行标准化处理。利用公式（7），结合上一步进行标准化处理的数据，可以计算得出第j个国家的第i个指标与第i个指标最优值的关联系数εij。最后，根据表2中各个指标的权重，利用公式（8），求出各个国家的灰色关联度值，即各个国家低碳经济发展水平的综合评价结果，如表3所示。从综合评价结果看来，巴西、法国和日本是低碳经济发展水平最高的三个国家，关联度分别为0.7110、0.6923、0.6714；荷兰、俄罗斯、中国是低碳经济发展水平最低的三个国家，关联度均不足0.5。作为近年来发展势头强劲的南美国家，巴西有着极高的森林覆盖率，达到了61.41%，同时非化石能源利用比例也高达39.67%，碳生产力较高而人均碳排放较低，这是巴西低碳经济发展水平排名第一的最主要原因,巴西主要以生物燃料大力推动低碳经济的发展。法国位居第二，在单项指标上，法国的碳生产力，高达6338.93美元/吨，非化石能源占一次能源比例为45.45%、第三产业产值占GDP比重高达79.21%，都位列世界各国第一，现在，法国已把发展低碳经济作为刺激经济持续增长的重要举措，出台了一系列鼓励措施，并选择可再生能源、环保汽车、核能作为低碳发展的突破口。日本排名第三，其森林覆盖率为68.53%，R&D经费投入强度为3.44%，均位居首位，同时在碳生产力、非化石能源占一次能源比例、人均GDP这3项指标上都位列第五。这和日本高度重视低碳经济发展有着密切的联系，由于日本化石资源严重短缺，从20世纪90年代起，日本政府就重点推进能源和环境技术的应用和推广，多年来日本一直积极开发太阳能、风能、核能等新能源，利用生物发电、垃圾发电、地热发电以及制作燃料电池作为新能源，特别是对太阳能的开发利用给予厚望。根据低碳经济发展水平指标体系中各项指标的属性，分别对各个国家在单项指标上的排名进行统计，并列出了中国排名靠后的8个指标以及其他国家该指标的情况，如表4所示。中国是15个国家中低碳经济发展水平最低的国家，同时由表4中可见，中国的碳生产力低至689.48美元/吨，第三产业产值占GDP比重为43.14，均位列最后一名，而能源碳排放系数高达0.93吨/吨油当量，第二产业产值占GDP比重达46.75%，都居于15个国家之首，非化石能源占一次能源比例仅为7.89%，人均GDP4283美元/人，仅高于印度，森林覆盖率22.18%，R&D经费投入强度也只占1.44%。所以，可见除了当前中国人口基数大、能源需求增长快等情况，主要是由于化石燃料占能源消费比例偏高、人均GDP偏低、第二产业比重过大而第三产业比重不足、森林覆盖率偏低、对低碳技术投入不足等原因，才导致中国的低碳经济发展水平排在15个世界主要经济国家的最后一位。中国要进一步提升低碳经济的发展水平，必须从改变产业结构、调整能源结构、推广低碳技术、树立低碳意识等多个方面采取措施。

3结论

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[关键词]房地产经济；主成分分析；因子分析

本文立足于安徽省房地产经济的发展现状，构建出一套测度安徽省房地产经济发展水平的指标体系，运用主成分分析和因子分析法，测算出2004～2015年安徽省房地产经济发展水平综合得分以及2015年安徽省16个市房地产经济发展水平的综合得分。探索研究安徽省房地产经济的发展水平和发展能力，对加快安徽省房地产经济发展提供了一定的理论和现实借鉴。

1评价指标体系的构建与数据处理

1.1评价指标体系的构建

在对有关研究成果进行总结的基础上，依据代表性、科学性、综合性及数据可得性等指标选取原则，经过细分，最终从房地产投资、建设、销售及开发企业等四个方面选取了11个指标，建立了一套较为完整的评价体系（见表1）。1.2数据来源与处理通过对《安徽统计年鉴》2004～2015年的相关数据分析和整理，得到原始样本数据。由于各评价指标具有不同的性质和内涵，相互之间不具有可比性，因此要对原始数据进行标准化处理，将其转化为无量纲的纯数值，使各指标相互之间具有可比性，公式为：Yij=（Xij-Xmin）/（Xmax-Xmin）式中Yij为原始指标数据进行标准化处理后的数值；Xij为原始指标值；Xmin为该项指标的最小值；Xmax为该项指标的最大值。

2安徽省房地产经济发展水平评价

2.1总体评价

利用时序数据对安徽省2004～2015年整体房地产经济的发展情况进行纵向比较，研究安徽省房地产经济发展水平的时间变化。利用SPSS21.0软件进行因子分析，提取了2个公共因子。对原有的因子载荷矩阵进行正交变换，由旋转后的因子载荷图可知：第一主成分F1的F6、F8、F10的系数明显大于F2的系数，主要反映了房地产开发企业规模和平均销售水平；第二主成分F2的F1、F2、F3、F4、F5、F7、F9、F11的系数明显大于F1的系数，主要反映了房地产投资建设和开发企业经营情况。用因子的方差贡献率作为综合评价的权重，于是2个因子按各自的方差贡献率加权相加为综合评价得分，其计算公式为：F=0.87614*F1+0.06287*F2进一步计算，可以得出安徽省从2004～2015年间房地产经济发展水平的综合得分，结果如表2所示。从安徽省2004～2015年这12年间房地产经济的综合得分和排名可以看出：2004年以来安徽省房地产经济总体发展水平呈逐年上升的趋势，表明安徽省房地产经济在投资建设及销售，房地产开发企业的经营、规模方面都有显著提高，且增长速度较稳定。其中，因子F1的指标评价值逐年升高，综合得分值从2004年的-4.18上升到2015年的5.05，说明房地产开发企业规模和房地产平均销售水平均又好又快发展；而因子F2，反映房地产投资建设和开发企业经营情况这类指标的得分先下降后上升，综合得分值从2004年的1.14下降到2010年的-0.87又开始上升直至2015年的1.5，说明安徽省房地产投资建设和开发企业的经营状况有待改善。

2.2安徽省各地区2015年房地产经济发展水平综合得分及排名

对原有的因子载荷矩阵进行正交变换，由旋转后的因子载荷图可知：第一主成分F1的F1、F2、F3、F4、F6、F8、F9、F11的系数明显大于F2、F3的系数，主要反映了房地产投资建设与开发企业规模；第二主成分F2的F5、F7的系数明显大于F1、F3的系数，主要反映了房地产的供给与需求之间的关系；第三主成分F3的F10的系数明显大于F1、F2的系数，主要反映了房地产开发企业的经营情况。用因子的方差贡献率作为综合评价的权重，于是3个因子按各自的方差贡献率加权相加为综合评价得分，其计算公式为：F=0.67964*F1+0.13732*F2+0.08433*F3进一步计算，可以得出安徽省各地区2015年间房地产经济发展水平的综合得分及排名，结果如表3所示。对安徽省16个城市的房地产经济进行横向分析比较可以得出：安徽省各地区房地产经济指标得分差别较大，合肥市的房地产经济发展水平最高，达到6.43，芜湖市位列第二名，得分仅1.24，最后一名得分竟为-1.41。此外，16个城市中5个城市的房地产经济得分为正，分别是合肥市、蚌埠市、滁州市、马鞍山市和芜湖市，说明这5个城市的房地产经济发展水平高于安徽省房地产经济发展的平均水平；另外11个城市的房地产经济发展则低于平均水平，尤其是池州市，在16个城市中排名最后，说明该地区房地产经济发展较落后，房地产经济发展水平不高。

3结论与建议

3.1结论

对安徽省房地产经济的发展水平从纵向和横向两方面进行评价研究，可得出以下结论：第一，房地产经济发展水平地区差异较大。从横向来看，通过截面数据分析2015年安徽省16个市各自的房地产经济发展水平，得出合肥市房地产经济发展水平最高，芜湖市和滁州市分别位列第二、三名，池州市最后。依据综合得分将16个市划分为四个梯度，可以看出安徽省内各地区的房地产经济发展水平参差不齐，空间发展上不平衡。第二，安徽省房屋待售面积逐年增加，而建筑面积竣工率却逐年下降，供求矛盾突出。2004年安徽省房屋待售面积为272.1万m2，建筑面积竣工率为42.17%，而2015年安徽省房屋待售面积为2509.4万m2，建筑面积竣工率为16.17%，说明安徽省的房地产建设速度远远大于其销售速度，容易形成大面积房屋空置而房价却依然很高的现象，造成买房难的窘境。

3.2建议

第一，加强省内联动，实现优势互补、共同发展。安徽省内房地产经济发展差异明显，合肥市、芜湖市的房地产经济发展水平明显高于池州市、淮北市，发挥各地区优势，协调好省内发展水平的差异，对于促进安徽省房地产经济的可持续发展具有重要意义。对于安徽省房地产经济发达地区，如合肥市和芜湖市，市场、技术和资金具有较大优势，房地产经济发展水平在省内位于领先地位，应该发挥其对省内其他地区的模范带动作用，引领安徽全省房地产经济的快速发展；对于落后地区而言，劳动力和资源具有相对优势，因此，各市可以选择自身具有相对优势的项目参与到区域分工中去，将发达地区所拥有的资金、技术与落后地区的资源与劳动力优势结合起来，提高资源配置效率，在省内开展更广泛的分工与合作，缩小地区间发展差异，实现共同发展。第二，对于不同等级的城市，政府部门应当因地制宜地制定相关政策。对于房地产经济发达地区，应当时刻做好抑制房价快速持续上涨的应对工作并要努力健全租房市场，提高住房利用率。对于房地产经济较发达地区，应当积极引导并制定相关产业政策。这些地区与发达地区的部分政治、经济和社会功能相承接，具有增强、容纳发达地区产业资本、人力资本及相关资源“外溢”的城市能力，与发达地区之间形成良好的合作关系。对于房地产经济一般发达或欠发达地区，政府应当做到积极引导公共资金进入公共服务和基础设施领域。通过增加这些地区自身的生活、就业、生产等综合吸纳能力，循序渐进地培育并健全以满足住房消费需求为主的房地产市场。

[参考文献]

[1]钱力，曹巍.长江经济带现代服务业发展水平评价[J].蚌埠学院学报，2016（4）.

篇5

Abstract： Based on the current situation of Hebei Province， first of all， the paper analyzes the contingency factors of the evaluation index system and establishes a three-level evaluation index system. Then， on the basis of the statistical data from 2005 to 2010 and the results of survey， the paper presents an empirical study on the level of low-carbon economy development in Hebei Province for six years. The results of empirical study indicate the level of low-carbon economy development in Hebei Province has been improved significantly. However， in order to achieve further development， it is also necessary to improve the level of economic development greatly， develop the tertiary industry rapidly， continuously improve the low-carbon technologies to reduce carbon emissions and strengthen the construction of carbon sink.

关键词： 低碳经济；评价指标体系；层次分析法

Key words： low-carbon economy；evaluation index system；AHP （analytic hierarchy process） Method

中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）20-0021-03

0 引言

近年来我国经济的快速发展主要依赖于资源的过度消耗、低廉的劳动力成本、传统能源的大量使用，以及房地产业和金融业的膨胀式发展等。这种经济发展方式的不可持续性引发了诸多的社会问题和环境问题。为了使中国经济实现健康可持续发展，必须转变经济增长方式，而大力发展低碳经济可以帮助解决经济发展和环境恶化的矛盾问题。

1 河北省碳排放现状及影响分析

当前我国经济和环境的矛盾现状是一国在经济发展过程中的必然阶段。正如环境库兹涅茨曲线所描述的，当经济发展水平较低时，环境污染问题较轻；随着经济水平的提高，环境污染问题日益加剧；当经济发展达到一定水平后，随着经济水平的继续提高，环境污染问题逐渐得到改善。从而，环境库兹涅茨曲线揭示出环境质量与收入为倒U型关系。西方发达国家已经历了倒U型曲线中的环境污染随经济发展日益严重的阶段，目前已经过渡到了环境问题随经济发展得以改善的阶段。而我国经济正处于高速发展阶段，环境问题作为经济发展的附产品也在日趋严重。

在众多环境问题中，大气污染是中国目前第一大环境问题，本文将重点研究河北省碳排放量的治理问题。研究表明，人均GDP与温室气体排放水平之间同样存在近似倒U型的曲线关系。河北省当前经济发展速度有待提高，且处于产业结构亟须调整的关键时期，选取河北省统计局1980-2011年间的样本分析河北省碳排放量和人均GDP的关系。

碳排放量的计算依据是日本学者茅阳一（Kaya Yoichi）的Kaya[1990]公式，该公式提出影响一国或地区的碳排放量的主要因素包括人口总量、人均GDP、能源消费强度和碳强度，即，碳排放量=人口×人均GDP×单位GDP的能源消耗量×单位能源消耗量的碳排放量。出于数据的可得性和计算考虑，将上述公式进行变形，转换为：

C=∑ci=∑■×■×■×■×P

其中，C为碳排放总量，ci为第i种能源的碳排放量，ei为第i种能源的消费量，E为能源消费总量，Y为国内生产总值；P为人口数。因此，ei/E为第i种能源占能源消费总量的比重，ci/ei为各种能源的碳排放系数（单位：吨碳/万吨标准煤）。由于影响碳排放量的主要能源是煤炭、石油和天然气，因此在计算过程中我们也主要采用这三种能源的数据；碳排放系数采用国家发改委能源研究所提出的煤炭0.7476、石油0.5825、天然气0.4435。经过计算得到河北省碳排放量和人均GDP的关系，如图1所示，河北省仍处于倒U型曲线的上升阶段，即碳排放量随着经济的发展而不断增加。

由此可以看出，河北省的环境问题仍将随着经济的发展而继续恶化。但是，我们既然已经认识到了问题的严重性，就不能再任由事态呈自然恶化的态势，我们不能重复欧美发达国家的老路，而只能边发展经济边治理环境。虽然这样我们将在经济发展中背负更重的负担和肩负更大的压力，但是，为了能够获得“天蓝、地绿、水净”的生存环境，我们还将竭尽所能解决这一问题。

如何有效降低碳排放量问题的解决对于推进河北省低碳经济发展的进程，促进产业结构调整，解决大气污染问题有着重要的现实意义。在“十一五”期间，河北省在节能减排方面取得了一定的成绩，单位GDP能耗比2005年累计下降20.11%。“十二五”规划中河北省的节能减排目标更加艰巨，需要在“十一五”取得的成果的基础上实现GDP能耗降低17%。当前，大力发展低碳经济是在发展经济的同时降低碳排放量的有效方式。因此，为了推进河北省低碳经济发展的进程，构建一套科学完整的低碳经济评价指标体系，对于描述、评价以及预测地区低碳经济发展有重要意义。本文基于对河北省低碳经济发展的权变因素的分析，构建指标体系对低碳经济发展水平进行综合评价，并提出相应的政策建议。

2 河北省低碳经济评价指标体系的权变因素分析

结合河北省低碳经济发展现状，本文将影响低碳经济发展的权变因素分为直接敏感因素和间接敏感因素两大类。直接敏感因素指可以直接衡量某地区低碳经济发展水平的因素，对低碳经济发展水平敏感度最高；间接敏感因素指不能直接衡量某地区低碳经济发展水平，而要通过作用于直接敏感因素而间接对低碳经济发展产生影响。具体分析如下：

第一，直接敏感因素包括经济发展水平、能源消耗量和排放量，可以直接衡量一个地区的低碳经济发展水平。

①经济发展水平包括GDP总值、人均GDP增长和第三产业占GDP的比重等。国内外相关学者的研究表明能源消耗量会随着经济水平的提高而增加，同时，温室气体排放量也会随之增加。温室气体中CO2含量较多，所占的比例也最大，当前在我国CO2所占温室气体比重约为55%。但是，当经济水平大幅提高到一定水平后，能源消耗量和温室气体排放量会随着经济水平的提高呈现下降的趋势。究其原因主要是在经济起步阶段，特别是工业快速发展的时期，任何国家都需要大量能源投入，其中化石能源占主要地位，导致一段相当长的时间内，碳排放量呈大幅增长态势；随着经济发展到较高水平，该国家有足够的经济实力支持环境治理，投入大量人力物力进行低碳研发治理，最终使得碳排放量显著降低。

从统计数据来看，虽然当前河北省属于低排放高增长的模式，但是，经济发展水平仍不足以支持能源消耗量和温室气体排放量的绝对降低，碳排放量仍然随着经济发展而增加。可以预测，只有当经济发展到一定水平，能源消费总量才会逐步降低。同时，我们在研究经济发展对促进低碳经济的影响时必须考虑到人口的分母效应，因此，需要引入人均GDP加以研究。

产业结构是影响低碳经济发展的重要因素之一。目前河北省第二产业对GDP增长的拉动最大，以2011年为例，第二产业占GDP总值的53.54%，其中工业占48.01%，而这也是能耗最大、污染最高、亟待调整升级的产业。同时，第三产业是产业结构调整过程中重点发展的产业，其主要是低能耗、低污染产业，所占比重越大，越有利于地区低碳经济的发展。

②能源消耗量和排放量。低碳经济可以直接体现在低能源消耗量和低排放量。大多数国家经济水平的提高是建立在工业快速发展的基础上，而在工业快速发展时期，国家对煤炭、石油等化石能源需求量较高，出于经济和技术原因考虑，对低碳排放量的新能源需求量较低。而化石能源的大量消耗是高碳排放量的主要原因，这也直接导致了国家在工业快速发展时期碳排放量持续高速增长；当该国家有足够的经济实力支持时，就可以大力投入新能源领域，以新能源替代化石能源，从而减少能源消耗量，促进碳排放量的降低。统计数据显示，煤炭消费量在河北省能源消费量中占绝对主要地位，近三十年来，煤炭占能源消费比重平均高达90.39%，特别是经济快速发展的近十年间，煤炭消费量还略呈上涨态势。促进低碳经济发展，首要任务就是降低能源消耗量和排放量，基于能源消耗量和排放量与低碳经济发展的紧密关系，可以得出的基本结论是，低能源消耗量和低排放量是低碳经济发展的重要标志，可以直接衡量一个地区低碳经济发展水平。相对于农业和居民领域的能源消耗量而言，工业领域的能源消耗量所占比重最大，所以，衡量低碳经济发展的关键指标之一是工业能源消耗量和排放量。

第二，间接敏感因素包括低碳技术的发展和社会环境对低碳经济的支持两方面因素，两者通过提高社会经济发展水平、降低能源消耗和排放量，进而对低碳经济的发展起到促进作用。

①低碳技术发展。低碳技术的发展主要包括生活低碳技术和工业低碳技术的发展。生活低碳技术主要包括生活垃圾无害化处理率、城市污水集中处理率、新型动力汽车相关技术投入等方面的内容；工业低碳技术主要包括工业固体废物综合利用率、低碳技术研发经费占GDP比重、环境污染治理投资占GDP比重等方面的内容。低碳技术的发展需要以经济实力为依托，只有当经济发展到一定水平，才有能力支撑低碳技术的研发投入和推广应用，降低碳排放量，低碳经济水平才会随之提高。

②社会环境支持。社会环境对于低碳经济的发展起着重要作用，主要体现低碳概念在公众中的普及率和支持率和城市绿化面积、森林覆盖率、空气质量优良率等环境因素。低碳概念普及率越高，越有利于提高公众的低碳意识，促进低碳措施在全民、全行业的推广；绿化环境状况越好，越有利于降低碳排放量，从而有利于低碳经济发展。

3 河北省低碳经济评价指标体系的构建及实证研究

3.1 遴选评价指标 基于河北省低碳经济评价指标体系的权变因素分析，去除了部分数据不全和无法获取数据的指标，本文构建了低碳经济评价指标体系。评价指标体系以低碳经济发展水平为评价总指标，下设经济指标、能耗和排放指标、技术指标、社会指标为二级评价指标，各二级指标具体下设三级指标为参与衡量测算的基础性指标，具体指标如表1所示。

3.2 确定评价指标权重 在遴选出低碳经济评价指标的基础上，需要对各指标赋予不同权重，而科学合理的权重是正确评价低碳经济发展水平的前提条件。

本文综合利用AHP法和Delphi法，将定性问题进行定量分析。首先将指标体系分发给各位专家征询意见，专家将一层次各指标通过两两相较其重要性进行定量描述，综合专家意见构建判断矩阵，计算出反映每一层次指标相对重要性的权重。之后，将计算出的指标权重的综合结果反馈给各位专家再次征询意见，各专家依据结果修改自己的意见，然后再进行汇总。经过多次反复最终得出一致的评价指标的权重。

3.3 数据来源 部分数据来源于2006年—2011年的《中国统计年鉴》、《河北经济年鉴》；部分数据来源于问卷调查结果，如公众对低碳经济概念的知晓率等；部分数据来源于计算结果，如单位GDP的能源消耗量，即当年能源消耗量与GDP的比值；工业固体废物综合利用率，即工业固体废物利用量与工业固体废物产生量的比值等。

3.4 数据的标准化处理 由于采集的数据存在异量纲性，影响对低碳经济发展水平的整体评价，因此，要对数据进行无量纲化处理使其标准化。首先，要对负指标进行正向化换算，采用的方法是取其倒数使之正向化；其次，采用阈值法对数据进行无量纲化处理，即采用公式

Yi=（Xi-Xmin）/（Xmax-Xmin）

对数据进行处理，使之标准化。

3.5 低碳经济发展水平综合评价 本文采用线性加权法计算低碳经济发展水平综合评价得分。

Ij=∑YijZi

j = 1，2，3，4，5，6，分别表示所评价的各年度，即2005年—2010年；

i=1，2，3，……，n，n表示评价指标体系中所含指标总数；

Ij表示各年度的综合评价指数；

Yij表示经过标准化的各年度所含无量纲指标指数；

Zi表示各指标的权重。

经过计算，河北省各年度低碳经济发展水平综合评价指数如表2所示。

指标体系评价结果显示，总体来看，2005年—2010年期间，河北省低碳经济发展水平呈现显著提高，从0.2744提高到0.7762，特别是2007年和2008年，低碳经济发展水平年增长速度高于40%，取得了较大的成绩。

具体来看，通过对实证数据以及各指标对总评价指标的影响权重的详细分析，可以得出，河北省要进一步提高低碳经济发展水平，还需要在下列环节加大建设力度。

第一，经济发展水平，特别是GDP总值是影响地区低碳经济发展的最主要的因素。低碳经济的发展需要建立在雄厚的综合经济实力之上的，地区经济的快速发展可以带动当地的低碳经济的发展水平随之提高。反之，没有经济的高速发展作为基础，对低碳经济建设的投入和关注度会随之降低，直接影响低碳经济建设水平和速度。

第二，大力发展低碳产业，特别是包括旅游业、金融业等在内的第三产业占GDP的比重对评价地区低碳经济的发展具有重要意义。目前，河北省的第三产业发展相对滞后，大力发展低碳产业、推动传统产业升级，加快现代服务业的发展将是提高低碳经济发展水平的必要途径。

第三，碳排放总量对于评价低碳经济发展水平起着直接作用，因此，要通过降低地区碳排放总量来提高低碳经济水平，低碳技术的提高是关键因素。在GDP增长的前提下，需要不断加大对低碳技术和环境治理的投资力度，力求在经济发展的同时实现社会的可持续发展。

第四，继续大力加强碳汇建设。碳汇一般是指从空气中清除二氧化碳的过程、活动、机制，主要包括森林碳汇、草地碳汇、耕地碳汇和海洋碳汇等，其中，碳汇建设以森林碳汇建设为主。

统计数据表明，河北省虽然小幅提高了绿化覆盖率，但是，在提高森林覆盖率方面仍然进展缓慢，即在碳汇林建设方面没有显著成果。总体来看，六年来，河北省碳汇林建设效果不明显，是制约低碳经济发展水平的重要因素。因此，政府要鼓励个人和企业从事育林事业，将经济效益和生态效益相结合，实现经济社会的可持续发展。

参考文献：

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[3]肖翠仙，唐善茂.城市低碳经济评价指标体系[J].生态经济， 2011（1）.

篇6

【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：

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关键词：因子分析 聚类分析 经济发展 邯郸

中图分类号：F127 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2016）01-195-03

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

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

一、数据来源和指标选取

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

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

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

二、邯郸各县经济发展水平的因子分析

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

（一）因子分析的适宜性检验

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

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

（二）公共因子个数的选取

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

（三）因子分析与模型建立

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

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

（四）综合得分及评价

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

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

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

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

三、邯郸各县经济发展水平的聚类分析

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

（一）聚类分析的过程

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

（二）聚类分析的结果及评价

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

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

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

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

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

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

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

四、结论

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

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

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篇8

关键词：城乡基本养老保险；因子分析；财务可持续性

一、引言

十八届三中全会通过的《决定》明确我国社会保障应朝向更加公平、可持续的方向发展，但长期以来我国实行非均衡经济发展战略政策以及各地自然社会、人口年龄结构的差异，各省市地区之间的养老保险发展水平并不同步，尤其是在养老保险制度逐步走向定型时，检验其实际运行效果将有利于及时发现问题，如果财务可持续性受到地区分割的影响，说明我国统一养老保险制度在保障人们基本生活保障水平实际运行中遇到现实问题，需要分析不同的影响因素。近些年来，在人口老龄化和城镇化带来的流动人口加剧的双重困境下，人们在关注制度公平性的同时，制度自身健康、可持续运行关注成为关注的重点。

不同学者从不同角度分析养老保险发展水平地区差距问题。郑功成（2002）从养老保险水平地区差距的影响结果分析，由于经济发展水平、政府执行力等方面存在的差异，各地养老保险政策执行将出现明显地区分割，从而导致不同省份之间企业负担不公平和阻碍统一劳动力市场的形成[1]。林治芬（2002）以社会保障财政支出占GDP比重、养老社会保险基金收支比例及缺口、替代率和抚养比等指标分析2000年社会保障支出的地区差异[2]。王晓军（2005）通过测算我国31个省城镇职工基本养老保险历史债务，得出我国各省养老保险制度在历史债务、制度覆盖率、抚养比、替代率和缴费率上存在很大差异，地区差异将阻碍全国统筹的进程[3]。蔡小慎（2009）选取养老金总支出额、养老金支出占GDP之比、人均养老金给付和养老金替代率等四个指标，利用2001-2006年的数据，构建多元线性回归方程进行逐年回归，指出我国养老保险存在显著地区差异[4]。《2011年中国民生发展报告》选取“新型农村社会养老保险覆盖率”和“城镇职工基本养老保险覆盖率”这两个指标作为基本保险指数的测量指标[5]；杨立雄（2013）基于2011年各省面板数据选取城乡养老保险参保率、待遇水平和基金收支比及高龄津贴覆盖率等指标体系构建养老保障发展指数，指出各省养老保障发展指数与当地经济发展水平呈现较弱的正相关关系[6]。刘桂莲（2014）通过选取18个反映城镇职工和新农保养老金发展水平的指标，指出我国养老保险综合水平存在较为明显的地区差异 [7]。江华等（2012）构建省际社会保障非均衡发展评估指标体系衡量社会保障在省际和区域间的非均衡发展，利用2001-2010年数据，采取聚类分析方法指出我国社会保障因经济均衡程度、财政投入和制度流动性的影响存在省际差异[8]。

研究养老保险地区差异的文章更多关注单个险种，从整体视域量化城乡养老保险发展水平非均衡发展的文献尚有限，本文试图在借鉴已有研究结论的基础上，综合考虑数据的可得性，从城乡统筹的视角出发，通过选取更加全面衡量中国城乡养老保险发展水平的宏观经济和制度设计指标，运用主成分分析法分析31省（市）养老保险发展水平。

二、中国城乡养老保险非均衡发展指标设计与数据说明

一般而言，养老保险财务可持续性受到内外部因素的综合影响，其中外部因素包括地区的经济发展水平，因为经济发展水平直接支撑着一地区的财政能力和城镇化水平，是城乡社会养老保险制度运行的经济基础，经济发展水平越高，财政收入和工资水平相应提高。内部因素包括养老金待遇水平、缴费收入以及制度赡养率等。本文立足城乡统筹的视角，以城镇职工基本养老保险和城乡居民社会养老保险制度为考察对象，从地区经济发展水平、人口年龄结构及基金财务可持续性这三个维度选取15个指标构成指标体系（见表1）。基础数据来源于《中国养老金发展报告2014》和中国统计局官方公布的数据。考虑到各指标单位的不同，为消除不同量纲指标值的不可比性，通过SPSS统计软件中Z得分值法对15个指标数据进行无量纲化处理。

三、城乡养老保险非均衡发展因子分析过程

本文构建的综合评价指标体系涵盖指标较多，为了能够更加有效地反映各省城乡养老保险制度的非均衡发展，本文拟采用主成分分析法，通过几个公共因子的线性组合，在保证各公因子解释力度的基础上实现对样本的归类。

（一）我国城乡养老保险非均衡发展前提检验

本文选用SPSS17.0自带检验选项――KMO和球形Bartlett检验进行检验。一般而言，KMO的统计量值达到0.6以上可以进行因子分析，KMO值越大，表明各变量间的共同因素越多。本文KMO值为0.626，Bartlett球形检验中P

当数据通过SPSS17.0球形检验后，以特征值大于1为标准提取公共因子，本文得到4个公共因子分别用X1、X2、X3、X4表示，累计方差贡献率达到90.046%，这4个公共因子对原始数据信息的解释力度较大。

为了使因子载荷矩阵系数向0或1分化，对初始因子载荷矩阵进行旋转，结果如下：（1）第一个公因子在人均GDP、农村居民人均可支配收入、城镇居民人均可支配收入和城镇人口比重等变量上有显著负载，这四个指标主要衡量地区经济发展程度，经济发展水平是城乡社会保险制度发展的直接支撑，本文将其直接命名为地区经济发展水平因子，记为X1。（2）第二个公因子在城镇职工基本养老保险制度赡养率、基金收支比、基金备付率这三个指标上有显著负载，这三个指标反映城镇职工基本养老保险制度财务可持续性状况，本文将其命名为城职保基金财务可持续性因子，记为X2。（3）第三个因子在城镇职工人均养老金、人均缴费额、城居保人均养老金上有明显负载，本文将其命名为城乡养老保障水平因子，记为X3；（4）第四个因子在城居保收入支出比、城居保基金备付率上负载程度较高，这三个指标反映城乡居民社会养老保险制度基金财务可持续性的地区发展状况，本文将其命名为城乡居民社会养老保险基金财务可持续因子，记为X4。

（二）城乡养老保险非均衡发展实证测算结果

四、实证结果分析

本文综合考虑城镇职工基本养老保险和城乡居民社会养老保险制度，以衡量制度实际运行的基金财务可持续性指标、地区经济发展水平和人口年龄结构为分析维度，通过《中国养老金发展报告2014》年披露的2013年制度运行基础数据进行实证分析，整体而言，全国各省份之间城乡养老保险非均衡发展状况持续存在。

（一）主要结论

1.全国范围看，城镇职工养老保险财务可持续因子得分较高，其它三个因子得分普遍较低。四个公因子对区域差异的贡献率存在很大差异。2013年全国城镇职工可持续因子综合得分为0.1416，有11个省份得分高于全国平均水平，地区经济发展水平因子得分为-0.0829，最低的是城乡养老保障水平因子，有15个省份的保障水平因子高于全国平均水平，可见，城职保从建立至今运行时间较长，发展相对较为成熟，但综合考虑城乡社会养老保险制度，全国养老保障水平偏低。

2.东部省份在地区经济发展水平和城镇职工养老保险基金可持续性表现较好，而西部省份城乡居民社会保障水平表现良好。东部沿海发达省份明显在地区经济发展水平和城镇职工基本养老保险基金可持续性上得分较高，地区经济发展水平因子前10名基本上全是部沿海发达省份或是直辖市，包括上海、天津、北京、浙江、江苏、辽宁、广东、福建、山东和重庆；城镇职工养老保险财务可持续因子表现良好的省份有广东、北京、浙江、福建、、甘肃、浙江；、上海、北京、青海、山西、新疆、内蒙古等省份在城乡居民养老保障水平因子上得分很高，大部分西部省份得分普遍高于中东部地区；城乡居民社会养老保险基金可持续因子在天津、新疆、北京、、甘肃等地得分较高。

3.四大区域财务可持续性内部差异明显。东部省份除海南和河北外，其它8个省份综合排名靠前。西部各省份之间内部综合得分差异明显：新疆、、山西、内蒙古4省综合得分高出全国平均水平，贵州、甘肃、陕西3省综合得分排名靠后。西部地区在地区经济发展水平因子上得分差距不大，但在城乡居民社会养老保险水平因子和城乡居民养老保险基金财务可持续因子差距很大，这与财政支持和地区政策引导有关。东北地区除辽宁因地区发展水平得分较高综合排名第11位外，吉林和黑龙江排名靠后，东北地区是老工业基地，既有沉重的历史包袱，又因人口年龄结构老化现象突出，该地区基金可持续压力很大。

（二）城乡养老保险地区非均衡发展的宏观因素分析

中国城乡养老保险发展在东部和中西部之间存在失衡，东中部非均衡程度较小，西部地区内部差异最明显。地区经济发展水平影响到劳动者的缴费能力和财政支持力度，而且中国尚处于转型国家，城镇化水平不断推进，大量农村劳动力涌向城市，他们大多选择流向经济较为发达的省份，这样对流入地和流出地社会保障造成影响。同样，参数设计也会影响养老金水平，从退休者角度来看，养老金水平越高，退休后生活水平越有保障，但缴费收入或财政能力是养老金水平的硬约束，养老金水平刚性发展将给制度基金带来沉重负担。如果养老金水平较低，虽然会有基金结余，退休者老年基本生活水平将难以保障，这是不公平的。此外，制度内赡养率对于基金财务可持续起到关键作用。制度赡养率越高的地区，基金负担越重，基金可持续性面临的挑战越大，反之，赡养率越低的地区，基金负担越轻，制度可持续性越好。实际上这三个因素之间是彼此相互联系的，经济欠发达的省份，越是大量青壮年劳动力的流出地，影响当地人口年龄结构，从而影响地区基金支撑能力。

1.地区经济发展水平是城乡养老保险发展的直接支撑。中国长期二元经济结构下合理地区差距的存在是正常的。我国各地区经济增长速度并不一致，欠发达地区经济发展水平快于发达地区。笔者通过计算泰尔指数 得出，2012年人均GDP泰尔指数为0.2354，2013年人均GDP泰尔指数为0.2426，泰尔指数下降表明人均GDP地区差距有了一定程度的缩小，但地区间的显著差异依然存在，2013年天津市人均GDP是贵州人均GDP的4.5倍 。其次，地区经济发展水平将影响到各省的财政实力，进而影响到改善民生的经济基础。从城镇职工养老保险基金可持续因子得分可以看出，经济较发达地区的城镇职工养老保险财务可持续状况越好，经济发达地区市场经济环境状况较好，越能吸引企业投资和劳动力流动，较多年轻劳动者纳入制度将增加制度基金收入。再者，经济发展带动工资增长，劳动者可支配收入不断增加，在增加在职者缴费收入的同时也影响到退休者的待遇水平，因为退休人员待遇计发考虑当地在岗职工的平均工资，因此，地区经济发展水平将会影响到退休者基本生活水平。

2制度负担比是基金财务可持续性面临的重要挑战。制度负担比反映制度缴费者与参保者年龄结构关系。制度负担比之所以是财务可持续重要挑战的原因包括：一是制度负担比的上升表明缴费者人数相对较少，从而带来缴费收入额的缩水；二是退休者人数的相对上升表明需要从制度内支取待遇的人数不断增加，费基的相对缩小和待遇支出的刚性增长，给制度财务可持续性带来严峻挑战。东三省地区中吉林和黑龙江由于人口老化现象严重，制度负担比分别为0.66和0.61，较之2012年略有上升。以2013年数据为例，制度负担比在0.5以上的有重庆、四川、甘肃、内蒙古，负担比在0.4-0.5之间的省份有9个，基本上都是中西部欠发达省份，而北京、广东、浙江、江苏、福建这几个省份的制度负担比很轻，基本在0.2左右。可见，越是经济发达省份，其制度负担比越轻，缴费率越低，基金可持续性越好，广东省平均实际缴费远低于东北地区等老龄化较为严重的省份，越是欠发达地区，其制度负担比给基金财务可持续性造成的威胁越大。此外，还有一个重要原因是劳动力区域间流动加剧。随着城镇化进程的不断推进，农村人口大量涌入城市，根据数据显示，农民工在东、中、西部参加养老保险的比例分别为8.8%、5.2%和4.2% ，劳动力大多从中西部省份流向东部省份，其对人口输入地具有积极意义：一方面年轻劳动力流入增加了劳动供给，带动当地经济增长；另一方面年轻劳动力的流入在稀释制度负担比的同时，还增加了当期缴费收入，由于制度设计的缺陷，转移接续权益损失的存在，基金主要结余在经济发达地区。

3.较低的统筹层次影响劳动力流动性是制度财务可持续的关键影响因素。当前我国养老保险基本处于县市级统筹，大部分省份处于调剂金阶段，大多数基金流的收入、支出、管理和核算由县市级管理，基金分散在全国2000多个统筹单位，基金难以横向调剂。统筹层次较低使得各地基金结余出现苦乐不均，基金结余规模大的省份保值增值压力很大。当横向调剂出现阻碍时，只有通过纵向财政拨付才能缓解当期缺口，对政府财政补贴产生了巨大需求，以2013年为例，城镇职工基本养老保险基金结余率为18.56%，全国31个省份中，当期收不抵支的省份已从2011年的14个省份上升到2013年的19个省份，其中制度负担比严重的辽宁和黑龙江其当期基金缺口超过200亿元 。统筹层次较低带来的部分省份面临大量结余和部分省份当期收不抵支需要政府大量补贴的现象并存，这一扭曲的现实不仅损害了制度的正常运行、破坏了制度互济性和劳动力的合理流动，而且使制度在未来蕴含巨大财政风险。

五、小结与思考

我国城乡养老保险非均衡发展有其一定合理性，但仍有一些问题我们思考。

1.城乡基本养老保险与经济、财政适应性状态非均衡。通过前文实证结果表明，部分西部欠发达省份养老保障水超经济发展水平较高的中部省份，、新疆、山西、内蒙古四省的综合得分能够跻身前10，这主要在城乡居民社会养老保险制度上表现明显，尤其是城乡居民社会养老保障水平得分为3.2414，位列第一，这主要表明：一是城乡居民养老保险制度还与财政投入和地方政策引导密切相关，由于西部地区多为少数民族聚居地或由于经济非均衡发展引致大量贫困人口的存在，财政投入具有一定的倾斜性，中央政府对西部省份基础养老金提供全额财政补助，为保障西部民众的老年生活、缓解老年贫困做出突出贡献。我国养老保险制度的发展已逐渐从效率优先向公平优先转变。二是部分省份出现经济发展水平与地区养老保险发展不相适应，财政的大量非理性输血和投入的非机制化虽带来待遇水平的提高，但养老金水平出现非理性增长客观上要求提高在职者缴费，而缴费提高会影响企业竞争力，最终阻碍经济增长，待遇水平的确定应考虑国家、企业和个人的承受能力。因此，应努力推动中西部和落后省市经济的快速增长，明晰政府在公共资源配置上的主导作用，并努力实现财政责任机制化、比例化，尤其是在经济逐渐走向中低速发展、人口老龄化趋势不断加强以及劳动力流动加剧的新常态背景下，实现养老保险保障水平与地区经济发展水平和政府财政能力相契合显得十分必要。

2.城乡养老保险基金可持续的关键在于统筹层次的提高，适应流动性。统筹层次低下是掣肘我国养老保险制度健康发展的关键因素。虽然《社会保险法》明确了逐渐提高统筹层次，实现在更大范围实现基金统收统支和调剂使用，更好发挥出保险“大数法则”和风险分散的作用，这对于打破地区分割和促进劳动力合理流动意义重大。然而，提高统筹层次绝非易事，面临的挑战和困难很多：一是区域间利益冲突和各级政府之间利益博弈。基金结余省份和基金不足省份将出现利益再分配。二是统筹层次提高到哪一层，意味着哪一层级政府负责相关的基金征缴和管理工作，需要重新划分央地之间的财权和事权。在现行分灶吃饭的财税体制下，地方政府负责事权，如果统筹层次提高，中央政府不仅上收财权，也应当上收事权，如果事权依然留在地方，将会出现地方道德风险问题，央地关系中财权和事权需要重新划分。为解决基金财务失衡状况，实现养老保险制度健康、可持续发展，需要统筹考虑。

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关键词：财政教育总投入；区域差异；经济发展水平；面板数据

一、文献综述

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

针对财政教育投入与经济发展水平的关系这一问题，学者提出了不同的见解。

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

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

二、研究设计与数据整理

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

eviews等工具进行实证研究，分析我国的财政教育投入现状。

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

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

（1）运用excel画出6年30个省级地区的人均国家财政

教育总投入折线图，分析是否存在稳定的发展趋势。

（2）运用spss面板数据单因子方差分析方法深入分析各

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

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

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

三、数据结果与分析

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

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

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

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

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

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

四、结论与政策建议

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

（1）我国的人均财政教育总投入在四大经济区域之间存

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

（2）地区的经济发展水平对财政教育投入总水平存在影

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

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

参考文献：

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

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

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

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

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

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

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

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

篇10

鉴于此，笔者从二者协同发展的角度出发，创新性地运用耦合理论中关于容量耦合的理论，以2009—2013年数据为样本，构建川西地区经济发展水平与农业现代化发展水平耦合协调度模型，定量分析二者之间的协同发展关系，以期为政府相关部门提供决策参考。

1研究方法

在物理学中，耦合是指2个或2个以上的电路元件或电网络的输入与输出之间存在紧密配合与相互影响，并通过相互作用从一侧向另一侧传输能量的现象[2]。从协同性的角度看，耦合作用及其协调程度决定了系统在达到临界区域时的走向，即决定了系统由无序走向有序的趋势。系统由无序走向有序机理的关键在于系统内部序参量之间的协同作用，它左右着系统相变的特征与规律，耦合度正是反映这种协同作用的度量。因此，本研究构建经济发展-农业现代化耦合模型，分析经济发展与农业现代化2个子系统通过各自的耦合元素产生相互影响的程度，最后通过协调度函数计算2个子系统的协调发展情况。

1.1耦合度模型借鉴物理学中容量耦合（Capacitivecoupling）概念及容量耦合系数模型，得到n维系统相互作用耦合度原始模型。定义C2为经济发展与农业现代化的耦合度，由公式（2）可知，C2介于0和1之间。当C2趋向于0时，则认为经济发展与农业现代化的耦合系统处于耦合失谐状态，即经济的快速发展并未能有效地促进农业现代化水平的提高；当C2趋向于1时，则认为经济发展与农业现代化水平的耦合系统处于高效耦合状态，即伴随着经济的高速发展，农业现代化水平不断提高，二者高度耦合。

1.2权重确定计算权重通常采用的方法有专家咨询法、层次分析法，但这2种方法的主观性较强，往往会使评价的结果发生偏差。本研究采用熵权法计算各指标的权重。熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。信息熵是指事物属性及标识的集合或反映事物信息量的集合。一般来说，若某个指标的信息熵Ej越小，表明指标值的变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。相反，某个指标的信息熵Ej越大，表明指标值的变异程度越小，提供的信息量也越少，在综合评价中所起到的作用也越小，其权重也就越小。

1.3协调度函数根据前述模型可计算出经济发展与农业现代化的耦合程度，它对于判断经济发展与农业现代化耦合作用的强弱有着十分重要的意义。但耦合度并不能反映2个子系统之间的整体协同发展情况。因此，需要引入耦合协调度函数，通过计算2个子系统之间的协调程度，真实反映2个子系统间的协同发展情况。耦合协调度函数计算公式如下。式中，D为耦合协调度；T为经济发展与农业现代化的综合调和指数，反映了经济发展与农业现代化的整体协同效应；a，b为待定系数，考虑到经济发展与农业现代化对整个社会发展而言同等重要，因此，a，b同取0.5。参照相关研究成果，根据经济发展与农业现代化耦合协调度D以及2个子系统之间的关系，将耦合系统按照协调度的高低划分为4个一级分类层次和12个二级分类层次（表1）。

2指标体系的构建

根据川西地区的实际情况以及历年的相关统计资料，遵循科学性、实用性、多层次、连续性、独立性、系统性等原则，兼顾方便在GIS中存取表达和计算，本研究从区域经济增长、区域经济结构、区域经济效益、区域可持续发展4个方面共计11个指标衡量经济发展水平（U1），从农业投入水平、农业产出水平、农村社会水平、农业可持续发展水平4个方面共计11个指标衡量农业现代化水平（U2）。具体指标体系列于表2。

3结果与分析

根据信息熵理论，求得指标体系的权重（表3）。再根据耦合度函数、协调度函数求得2个系统耦合度（C）、综合调和指数（T）、耦合匹配度（D）（表4）。将2009—2013年川西4个市（州）的耦合协调度导入ArcGIS，分析5a来川西地区经济发展水平与农业现代化水平耦合协调度的时空变化特征（图1）。从表4和图1可以看出，川西地区的阿坝州、甘孜州、凉山州、雅安市2009—2013年中经济发展水平与农业现代化水平的耦合协调度跨越了几个类别，可以从地区及时间跨度2个方面进行分析。从地区上来看，雅安市、凉山州的经济发展与农业现代化耦合协同发展的程度要明显好于甘孜州与阿坝州。2012年以后，雅安市与凉山州的耦合协同发展的水平达到了优质协调发展的程度。从具体协调类型上可以看出，凉山州除2012年外，其他年份的数据表明，经济发展要快于农业现代化建设，而雅安市正好相反，5a间农业现代化建设都要略超前于经济发展水平，说明雅安市对农业现代化建设的重视程度要高于凉山州、甘孜州和阿坝州。甘孜州与阿坝州截止到2013年，经济发展与农业现代化仍然处于濒临失调的状态，从具体协调类型上来看，都是经济发展严重超前，而农业现代化发展相对滞后。从时间跨度上来看，2009—2013年5a间，耦合协调度上升最快的是雅安市，凉山州略有上升，甘孜州与阿坝州则基本维持在同一水平。雅安市在2009年处于失调发展阶段，经过5a的发展2013年已达到优质协调发展阶段；凉山州虽然上升幅度较缓，但除2009年处于勉强调和阶段外，其他年份都处于优质协调发展阶段；甘孜州与阿坝州5a来基本维持在同一阶段，耦合协调程度并未有明显的改善。

4结论