固定资产投资统计分析范文

导语：如何才能写好一篇固定资产投资统计分析，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 固定资产投资 统计工作 问题分析 对策分析

固定资产投资主要是指一个地区或者国家以价值的形式表示的投资建设活动的固定资产投资数量和范围，它所反映出来的是建设规模的综合性指标。固定资产投资被称为是推动我国国民经济增长的三驾马车之一，其投资指标是宏观经济周期景气分析中的指向标，它所提供的预测经济波动的趋势在政府的各项政策和进行宏观调控等行为中具有重要的参考价值，由此可见，固定资产投资统计在社会经济统计中具有重要地位，是其不可或缺的一部分[1]。但是在实际的固定资产投资统计工作中还存在着一系列亟待解决的问题，这些问题在新的经济发展形势下表现的更加突出。

一、现阶段固定资产投资统计工作中存在的问题分析

1.1项目信息收集困难

目前项目投资额的计算是按照项目进行统计的，项目的上报周期是从它开工建设到最终竣工完成。有的项目在有了投资且具备了投资能力之后就开始实施，而一些投资单位却由于各种各样的原因，导致一些项目不能按照计划按时完成施工任务，有的甚至拖了好几年才又开始施工，这些都给项目信息资料的及时、准确掌握带来了困难。并且还有一些项目单位配合程度不高，在工作中对统计工作的理解不够，不能及时主动的上报报表。

1.2人员的专业素质不足导致原始统计数字的准确度不够

在一些基层单位，由于对于投资统计工作认识不够，不能做到足够的重视，有的企业没有配备专职的投资统计人员，大多都是以兼职为主，缺乏专业的统计基础知识，因此统计报表的填报质量往往不高，再加上有时候时间比较紧而任务又比较中，一些管理人员为了节省时间和精力，没有对其进行严格的把关和审核，导致报表的质量较低。

1.3计划目标的考核压力太大

在政府的考核指标中，投资指标是非常重要的一项，在每年的年初，各级政府都会下达计划目标，各地层层加码，等下达到乡镇部门的时候计划目标的任务就会很大，难以完成。一些基层部门为了满足当地政府的考核政绩需要，就盲目的通过在统计数据上作假，虚报投资项目和投资额度，以追求投资增长的高速度。

二、加强和完善固定资产投资统计工作的对策分析

2.1加强基层工作人员对于统计工作重要性的认识

要想做好固定资产投资统计工作，必须要做好的一步就是对管理制度和管理细则进行规范，从整体上提高工作人员对统计工作重要性的认识，从组织上加强工作人员的工作态度和工作质量，并根据各个企业和部门的发展实际，制定适合本企业发展的统计工作制度；在人员的配备中也要坚持按照统计法的要求，确保统计人员的综合素质，在工作重要做到高效、实事求是、数据真实且完整[2]。

2.2加强对基层统计工作人员素质的建设和提高

统计工作人员的素质是对统计结果准确性和可靠性产生影响的直接因素。一方面，要定期加强对基层单位的领导者和统计人员进行《统计法》等相关法律法规知识的宣传和培训，明确他们在统计工作中需要履行的义务，增强认真完成统计报表工作的自觉性，并能够按时上报，拒绝弄虚作假，对于有此种行为的应充分利用法律赋予的权利，对其进行惩罚，进而达到应有的震慑作用[3]。另一方面，要对投资统计的具体任务和要求进行明确，抓好统计基础建设工作，将统计工作逐步规范化，提高统计数据的质量。

2.3结合现代信息技术，使统计工作上一个新台阶

固定资产投资统计工作在要求工作人员具有专业的统计知识之外，同时还要求他们能够工程投资方面进行专业的分析。通过现代化的信息自动系统，建立完善的统计信息，这样能够及时、快速的对大量统计数据进行处理和分析，因此，广大统计工作者在工作中掌握计算机技术是非常必要的。另外，统计人员还要定期的参加省、市级的统计部门学习班，对国家有关投资和统计管理方面的政策和规定进行及时的掌握和了解，开拓自己的视野，使固定资产投资统计工作能够达到更高的水平和质量。

三、总结语

固定资产投资统计工作要想获得较好的效果，首先必须要求统计人员在工作中真正做到积极主动的开展工作，树立积极的学习观念，通过新知识的学习和积累，提高自身的综合素质，在工作中用于开拓创新[4]。另外，通过对各种统计调查方法的综合利用，同时辅以计算机、数理统计方法以及网络技术等，对所获取到的统计信息进行现代化的信息分析和处理，这将使固定资产投资统计工作推向另一个发展的。

参考文献：

[1]解丽萍.浅谈统计在企业中的良好应用.中国高新技术企业.2013（12）：36-37.

[2]田建团，朱江东，，欧红薇，班莹，荣志刚.军工固定资产投资工作中统计方法应用探讨.现代商业.2011（35）：65-66.

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【关键词】固定资产投资；统计；国民经济行业分类

固定资产投资是建造和购置固定资产的经济活动，即固定资产再生产活动。统计上的固定资产投资是以货币形式表现的在一定时期内全社会建造和购置固定资产的工作量和与此有关的费用总称，也称固定资产投资完成额，反映的是运用各种资金完成的用价值体现的实物工作量。是固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方向的综合性指标，是观察工程进度和考核投资效果的重要依据。因此，固定资产投资统计对于追踪分析投资这一经济增长的关键因素有着十分重要的意义。文章将以如何理解固定资产投资统计中国民经济行业分类与投资按用途分类，作为切入点，并予以深入的探究，相关内容如下所述。

一、研究固定资产投资行业分类的意义

众所周知，投资、消费和出口是拉动经济增长的“三驾马车”。发挥好投资稳增长的关键作用，是我国应对外需不振以及国内有效需求不足双重压力的重要选择，也是在经济下行压力不断加大、传统增长引擎动力有所下降的形势下，保持经济运行在合理区间的重要举措。

投资是一种经济行为，涉及到人力、物力、财力、知识力等各种社会资源的整合和分配，它能提高生产力，创造社会财富，是国民经济赖以运行的基础。固定资产投资不仅能使区域经济总量快速增长，而且能高关联度地拉动许多产业发展，培育税源，增加财政收入，改善基础设施、增加就业和收入、增加公共产品供给、形成消费增长。

正因为固定资产投资是经济发展的助推器，是改善产业结构的发动机，我们除了应对固定资产投资总额的增长趋势保持密切关注外，对固定资产投资的结构分析也同样重要。分析固定资产投资结构，可预知一段时期后国家或地区的产业结构。而分析投资结构的基础工作，就在于固定资产投资统计中对投资项目的行业分类。

二、国民经济行业分类介绍

国民经济行业分类就是按照一定的原则和分类方法，对全社会的社会经济活动划分。它是反映全社会经济活动的标准的基础分类、简单地说，是对所有企业、单位、个体经营户所从事的经济活动性质的分类。国民经济行业分类为国民经济核算、专业统计确定产业结构和比例关系提供依据；为各项统计调查提供科学、统一、规范的调查范围和调查对象；为宏观统计分析提供科学的分类依据。

按照最新的国民经济行业分类，共分20个门类，95个大类，396个中类，913个小类。门类用英文字母表示，按照A、B、C、----顺序排列；大类用两位阿拉伯数字表示；中类用三位阿拉伯数字表示，前两位为大类代码，第三位是中类的本体码；小类用四位阿拉伯数字表示，前三位为中类代码，第四位是小类的本体码。

国民经济行业分类是针对一个单位而言，是依据该单位所从事的主要经济活动确定的。如果一个单位从事一种经济活动，则按该经济活动确定行业；如果一个单位从事两种或两种以上的经济活动，则先确定一个主要活动，再按主要活动确定行业。比如某钢铁公司从事多种经济活动有：型钢压延，房产出租、经营钢材，其中型钢压延是其主要经济活动。则该单位的行业分类应该为3140（钢压延加工），而非7040（自有房地产经营活动）或5181（贸易）。

三、固定资产投资行业分类的方法

固定资产投资行业分类不依照项目单位自身的行业种类予以划分，而是按照建设项目建成投产后的相关产品类型、用途与社会经济活动类型来填报。通常情况下，一个建设项目只能属于一种国民经济行业。若项目投产后有很多种类的产品，那么就按照主要产品去确定行业种类。举例说明，某矿业公司的国民经济行业分类为0917（镁矿采选），但其投资建设的项目为“镁及镁合金生产线”，则该投资的行业种类应为3217（镁冶炼）。

按照项目建成投产后的社会经济活动类型分，对于准确把握投资结构，进而分析产业结构的调整变化，具有非常重要的现实意义。一是企业转型的需要。在现有调查单位中，为适应市场变化，通过固定资产项目投资，实行全厂性转产后，其国民经济行业分类不再以原有主要经济活动为准，而是以转产后的主要经济活动（即项目投资的行业代码为准）。二是企业升级或多元化经营的需要。随着企业的发展，多元化经营成为普遍选择。如果多元化的投资仅以该企业的国民经济行业分类划分，就变成单一化，就不能准确反映未来产业结构的变化。

四、总结

国民经济行业分类是对全社会经济活动进行的标准分类。是政府综合统计、政府部门统计和企业统计的基础分类。为国民经济核算和各项专业统计按照经济活动观察事物提供了详细和科学的分类依据。固定资产投资统计是反映固定资产投资总额变化和结构变化的一门专业统计，对于社会经济研究与观察具有十分重要的作用。而比照国民经济行业分类，按照项目建成投产后的相关产品类型、用途与社会经济活动类型，来确定投资项目的行业分类，则无疑是固定资产投资统计最为关键的一环。

参考文献

[1]加强固定资产投资和重点项目统计 为开创社会主义现代化建设新局面服务――国家统计局副局长许刚同志在全国固定资产投资统计工作会议上的讲话（摘要）[J]；中国统计；2014（03）：37-38.

[2]全国生产资料流通重点企业统计工作会议在宁波召开[A]；中国物流与采购联合会会员通讯总第14期-32期（2015年1月-2016年1月）[C]；2015（07）：68-69.

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关键词：农业投资；农民收入；实证研究；湖北

中图分类号：F3文献标识码：A文章编号：1672-3198（2008）10-0256-02

1湖北农业投资的动态分析

一般而言,农业投资主体包括:政府、集体合作组织、农户、金融机构、大中型企业和外商。对经济欠发达的湖北而言,政府的投入主要是财政农业支出；集体合作组织的投入主要是农村集体固定资产投资；农户的投入包括农户固定资产投资和农户家庭经营费用支出(简单再生产投入)；金融机构对农业的信贷投入,主要是指农业银行、农业发展银行和农村信用社对农业的贷款。

1.1政府财政投入的变化

财政用于农业的支出总额在不断增加,但所占比重却呈下降趋势(见表1)。从总量上看,1991-2005年间,财政对农业的支出以平均每年大约14%的速度递增,大多数年份在绝对数上都有所增加,其中仅有1992年的财政支农支出为负增长。而且财政支农资金年度间增长幅度差不多,从1994-2002年间财政支农支出的比重连年下降，从2003年开始又有所回升，看来从2003年开始政府又开始加大对农业的投入，更加关注农民问题。

总体而言，财政对农业的投入力度不够且不稳定，还应该进一步加大投入，以增加农民收入。

1.2农村集体和农户投入的变化

(1)从农村固定资产的投入变化看(见表2)，1991-2000年间，农村集体固定资产投资总体在逐年增加，2003-2005年间一直下降，其中2005年降到了26.55亿元，比2004年下降了59.52%。农户固定资产投资在逐年增加,1991年为24.47亿元,2005年达到了135.95亿元。看来,各年的农户固定资产投资数额基本均高于当年农村集体的固定资产投资,其中1991、1992、1995、2000和2005年农户固定资产投资分别是当年农村集体固定资产投资的2.2、2.6、1.3、1.1和5.1倍,说明农户是农村固定资产主要投资主体。

（2）从农户简单再生产投入情况看(见表2),1991-1996年湖北农户简单再生产投入是逐年增加的,保持着较高的增长率,年均增长率为18.5%，1997-2000年呈逐年减少趋势,2001年后又开始逐年的增加。而从1991-2005年这15年间,农户简单再生产投入的年均增长率为10%,说明2001年以后,虽然投资总量的整体趋势在增加,但增速却比较缓慢。这说明农户对家庭经营投资的兴趣下降,农户的资金投向多元化。

1.3从农业比较投资率的角度来分析其变化趋势

农业比较投资率,是指农业固定资产投资占全社会固定资产投资的比重,与农业总产值占国民生产总值的比重之比率。由主要年份农民收入情况以及表3可以看出,2001-2004年间,农业比较投资率均在0.5以下,而且还有下降的趋势,这与世界农业的一般规律(在工业化中期,农业比较投资率的值应接近或超过1)的差距很大,说明湖北农业投资相当不足。

2农民人均纯收入增长与GDP增长的对比分析

由表4可知,在未扣除物价因素情况下,“七五”、“九五”及“十五”时期,各个时期农民人均纯收入年均增长率均低于GDP的年均增长率,1981-2005年20多年间农民人均纯收入年均增长率低于GDP年均增长率约4个百分点。这说明了农民收入的增长一直滞后于经济发展的速度。

3农业投资与农民收入间的相关性分析

3.1农业投资与农民收入间的变动关系

由表5可知,湖北农业投资总体呈上升趋势,由1990的189.03亿元上升到2003年的1114.07亿元,年均增长率为13.5%；而同期农民人均纯收入也从539.16上升到2499.33元,年均增长率为11.6%。这说明了随着农业投资的增加,农民人均纯收入也随之增加。但收入的增长速度却低于投资的增速,这一点可以由图1看出,收入曲线比投资曲线显得更为平缓。

通过运用统计分析软件SPSS13.0对农民人均收入与财政农业投资、农村集体固定资产投资、农户固定资产投资、农户简单再生产投入和农业贷款间进行相关分析,结果显示:农户人均纯收入与上述投资的相关系数分别为:0.728,0.677,0.979,0.858和0.893,经统计检验均达到0.0l的显著水平。这表明农民人均纯收入与财政农业支出、农村集体固定资产投资、农户投资和农业贷款均有极大的关联性。下面再对其进行回归模型的设定,以确定各投资主体的农业投资对农民收入增长的具体影响大小。

3.2回归模型分析

根据可获得的数据,运用E-views3.1计量经济分析软件,对1991-2005年湖北省农业投资与农民人均收入的关系运用C-D生产函数进行回归分析。

Y=Axα1xβ2xγο3x4

其中:Y为人均纯收入(元)；x1为财政农业支出；x2农村集体固定资产投资；x3为农户对农业的总投资；x4为农业贷款额。YCX1X2X3X4

回归结果如下表6。

YCX1X2X3X4

表6农民收入增长影响因素回归分析结果

解释变量系数t-Statistic值

常数项30.6691.264

财政农业支出(x1)55.1874.492

农村集体固定资产投资(x2)7.5752.889

农户总投资(x3)13.7104.593

农业贷款(x4)3.6282.764

调整后的R^20.987

F-statistic193.020

从以上的回归结果可以看出,该模型调整后的拟合优度为98.7%,通过99%显著水平的F检验,且各投入项的回归系数分别通过了95%的T检验,表明其模型整体的拟合优度较好。分析表明:农业投资的各主体财政支农、农村集体和农户投资及农业贷款,对农民人均收入的弹性系数均为正值,说明农民人均收入随着这四项投资的增加而增加。具体而言,每增加1%的财政支农资金,农民人均收入将增加55.19%;每增加1%农村集体固定资产的投资,农民人均收入将会增加7.57%;每增加1%的农户的投资,农民人均收入将会增加13.71%;每增加1%农业贷款的投资,农民人均收入将会增加3.63%。同时可以看出,在农业投资的各个主体中,农户投入的增加对农民人均收入的贡献最大,其次为农村集体固定资产的投资和财政资金投资;农业贷款的投资对农民人均收入增长的贡献位居最后。由此可见,要增加农业的总产值,就要加大对农业的投入力度,尤其是鼓励农户和农村集体对农业生产的投资,同时要稳定财政对农业的投资。

篇4

根据现有文献，企业的外源融资主要分为债务融资和股权融资。目前，我国关于投融资关系问题的研究上主要集中在债务融资与投资的关系研究（姚明安、孔莹，2008；刘星、杨益民，2008；伍利娜、陆正飞，2005等等），关于股权融资与投资的关系研究较少。Fama、French（2005）的研究证实了小企业比大企业会利用更多的股权来满足当前的融资需求。Carpenter和pertersen（2002）认为小企业在投资时可以采用股权融资，因为股权融资的优势大于债务融资。文静、贾莹丹与董春英（2010）的研究表明，创业板公司资金的77.04%都来源于股权融资。这些研究表明股权融资是小企业融资来源中的重要组成部分，因此，股权融资在投融资关系的研究中至关重要。

创业板公司大多是中小企业，具有不同于普通上市公司的投资行为。一是较高的科技含量决定了无形资产是创业板公司的重点投资对象，二是创业板公司中60%以上的公司都属于制造业，因此固定资产又是其投资的另一主要方面。投资对象不同，创业板公司所采取的融资方式也不同。从理论上来讲，由于投资风险的存在以及各方利益主体的考虑，创业板公司倾向于利用股权融资进行无形资产投资，债务融资进行固定资产投资。而实际上，实证结果表明，不论是进行固定资产投资还是无形资产投资，股权融资与创业板上市公司的相关程度均大于债务融资与其相关程度。这一方面说明创业板公司倾向于利用股权融资进行投资，另一方面也说明在融资来源与投资的关系研究中，股权融资比较重要。

本文与以往研究的不同在于：以创业板公司为研究对象；将企业的投资划分为无形资产投资和固定资产投资；将股权融资与债务融资对不同类型的投资进行了对比分析。

二、研究设计

（一）理论分析与假设提出 资产替代假说认为股东在有限责任制下，由于股东与债权人之间收益与风险的非对称性，使得股东会将所借取的债务资金进行高风险、高收益的项目。无形资产投资属于高风险投资项目，因此，资产替代假说支持了创业板公司倾向于利用债务融资进行无形资产投资的观点。张兆国、曾牧、刘永丽（2011），赵志卫、 李 翔（2011），Michael 、Alexandros（1999）等人的研究支持了这一结论。

Myers（1977）、Smith与Watts（1992）、Bradley（1984）、Long和Malitz（1985）、Bhagat 和Welch（1995）等人认为无形资产投资削弱了企业的贷款能力。Gatchev、Spindt、Tarhan（2009）的研究表明企业发行股本可以用来进行R&D和广告等投资。因此，股权融资是无形资产投资的重要来源。

鉴于上述国内外学者的不同研究结论，本文认为创业板公司倾向于利用股权融资进行无形资产投资。原因在于：第一，无形资产投资风险较高，未来收益的不确定较高。创业板公司作为高科技企业，无形资产投资比重较大，难于从银行取得进行无形资产投资的债务资金。第二，小公司、高成长公司比大公司更倾向于利用更多的股权融资来满足当前的融资需求（Fama、French，2005），企业的股权资金远大于债务资金，再加上股权资金不需要还本付息，即便是进行高风险无形资产投资失败，企业也没有那么多的财务负担。因此，本文提出如下研究假设：

假设1：创业板公司倾向于用股权融资进行无形资产投资

Gatchev、Spindt、Tarhan（2009）的研究表明信息不对称的公司会利用短期债务进行固定资产投资。只有在债务成本比较高的情况下，公司才倾向于利用更多的股权融资来进行固定资产投资。这说明债务融资是固定资产投资的首选方式。Asli Demirguc-kunt与vojislav Maksimovic（1996）的研究表明债务融资与固定资产投资呈现负相关关系，即冲突的存在使得债务融资抑制了企业固定资产的投资。这从侧面反映了债务融资并非固定资产投资的主要资金来源。本文认为，创业板公司倾向于利用债务融资来进行固定资产投资。原因在于：相对于无形资产投资，固定资产投资的风险较低。债权人出于自身利益的考虑，必然要对企业的投资进行限制，以避免企业的风险转移动机。因此，客观情况迫使创业板公司只能利用债务资金进行固定资产投资。因此，本文提出如下研究假设：

假设2：创业板公司倾向于利用债务融资进行固定资产投资

（二）样本选择及数据来源 本文以我国创业板上市公司2008

年～2011年的数据为研究对象。剔除数据不全的公司后，最终得到908个有效样本。本文使用的数据来源于wind数据库和深圳证劵交易所网站（http ：// ），并且利用Excel和stata.11数据分析软件对数据进行处理。

（三）变量定义 本文中所涉及的所有研究变量如表1所示：

为了区分债务融资和股权融资对不同投资的影响程度，本文将投资分为无形资产投资和固定资产投资，作为被解释变量。债务水平采用通用的测量方法，即年末的总负债与总资产之比。股权融资采用了彭程、刘星（2009）等人的做法，即股本与资本公积之和。诸多文献表明，影响企业投资的因素很多，如企业现金流（CF）、成长性（Gro）、盈利能力（Pro）等等，因此本文在模型中加入了这些影响因素作为控制变量。

（四）模型建立 本文所建立的模型如下：

模型（1）用来检验假设1，根据系数γ2与γ1的大小来判断研究假设1是否成立。模型（2）用来检验研究假设2，如果债务融资的系数ω1大于股权融资的系数ω2，说明创业板公司的倾向于用债务融资进行固定资产投资，则本文的假设2就得到验证。

四、实证结果与分析

（一）描述性统计 在进行实证检验之前，首先解释变量和被解释变量进行描述性统计分析结果如表2所示：

表2结果显示：第一，2009年～2011年股权融资的均值基本大于债务融资的均值，说明股权 融资是创业板公司最主要的融资来源。股权融资与债务融资的标准差与均值差异较大，表明样本公司在同一年度内的股权融资差异、债务融资差异较大。第二，2009年～2011年固定资产投资大于无形资产投资，可能的原因是我国创业板公司大多属于制造业，固定资产投资是其投资中的重要组成部分。

（二）回归分析 对模型（1）和（2）进行回归，其结果如表3所示：

根据表3的回归结果：在融资对无形资产投资的回归结果中，股权融资的系数为0.0936，债务融资的系数为0.0617，并且都通过了显著性水平5%的检验。股权融资与无形资产投资的相关性更强，说明创业板公司在进行无形资产投资的过程中更倾向于股权融资，假设1得到了验证。

在融资对固定资产投资的回归结果中，债务融资的系数为0.0805，并且通过了显著性水平5%的检验。股权融资的系数为0.1193，通过了显著性水平1%的检验。股权融资与固定资产投资的相关性高于债务融资与固定资产投资的相关性，说明固定资产投资的主要资金来源是股权融资，而非债务融资。创业板公司倾向于利用股权融资进行固定资产投资，假设2并没有得到验证。本文认为，这是由创业板公司偏好股权融资所导致。

通过对模型（1）和（2）的实证结果分析可知，无论创业板公司进行无形资产投资还是固定资产投资，股权融资与投资的相关程度均大于债务融资与投资的相关程度。一方面表明创业板公司偏好股权融资，公司投资时最主要的融资来源是股权融资，这既和股权融资自身的优势有关，也与创业板公司所面临的外部宏观环境有关；另一方面也说明股权融资对投资的影响程度远大于债务融资，反映了创业板公司中的主要矛盾是大小股东的冲突。

（三）高股权融资水平下的进一步分析 为了对以上结果进行进一步的说明，本文将将股权融资进行降序排列，选择前二分之一的高股权融资样本进行回归分析，其结果如表4所示：

回归结果显示：股权融资与无形资产投资的相关性仍然高于债务融资与无形资产投资的相关性，说明在进行无形资产投资的过程中，创业板公司还是倾向于利用股权融资。股权融资与固定资产投资的相关性也高于债务融资与固定资产投资的相关性，与上述研究结果一致。

同时发现，表4中股权融资系数均高于表3中股权融资的系数，说明在高股权融资水平下，股权融资与投资的相关性更强。

（四）稳健性检验 判断多重共线性的标准有两个，一是最大的Vif大于10，二是平均的Vif大于1。在两个同时满足的情况下，才能判定模型存在多重共线性。表3、表4中，可以看出没有一个变量的Vif值大于10，因此，可以断定模型（1）、（2）都不存在多重共线性问题。本文的回归结果都是经过处理异方差后的结果，因此并不存在异方差问题。对于内生性的检验，也是从输出的P值来考虑，均大于0.05，说明模型不存在内生性问题。

五、研究结论

本文以我国创业板公司为样本，通过与债务融资对投资影响的对比分析，得出了如下结论：股权融资和债务融资都与无形资产投资、固定资产投资正相关，说明股权融资、债务融资促进了创业板公司的投资。股权融资与无形资产投资、固定资产投资的相关程度均大于债务融资与他们的相关程度，说明创业板公司倾向于利用股权融资的方式进行投资。研究结论反映了创业板公司存在股权融资偏好的特征，出现该情况的原因有两点：一是股权融资不需要抵押品，并且没有固定的到期还本付息压力；二是创业板公司处于初创期，治理结构不完善、盈利模式不稳定、新技术的先进性与可靠性不确定等因素使得创业板在经营上存在着较大的风险。因此，创业板公司很难获取债务融资。

上市公司在利用股权融资优势的时候，必须警惕以下问题：过多的股权融资带来了大小股东之间的冲突，大股东很可能以牺牲小股东利益进行过度投资来满足自身利益；股权融资所占投资总额的比例高，那么债务融资就相应就低，财务杠杆的调节作用没有得到良好的发挥。因此，要合理利用股权融资来进行无形资产和固定资产投资所占投资的。

参考文献：

[1]姚明安、孔莹：《财务杠杆对企业投资的影响—股权集中背景下的经验研究》，《会计研究》2008年第4期

[2]刘星、杨益民：《融资结构与企业投资：理论分析及经验证据》，《管理工程学报》2008年第1期

[3]伍利娜、陆正飞：《企业投资行为与融资结构的关系》，《管理世界》2005年第4期

[4]文静、贾莹丹、董春英：《我国上市公司治理结构与融资偏好研究—基于创业板上市公司数据》，《现代经济信息》2010年第11期

[5]张兆国、曾牧、刘永丽：《政治关系、债务融资与企业投资行为—来自我国上市公司的经验证据》，《中国软科学》2011年第5期

[6]赵志卫、 李 翔：《上市公司无形资产与债务融资相关性实证分析》，《商业时代》2011年第34期

[7]彭程、刘星：《负债融资与企业投资决策：破产风险视角的互动关系研究》，《管理工程学报》2009年第1期

[8]Fama，E.F.，French，K.R.Financing decisions： who issues stock[J] Journal of Financial Economics，2005（ 76）， 549–582.

[9]Gatchev VA，Spindt PA ，Tarhan V.How do firms finance their investments？ The relative importance of equity issuance and debt contracting costs[J].Journal of Corporate Finance，2009（15）：179-195

[10]Myers，S.C.Determinants of corporate borrowing[J]. Journal of Financial Economics ，1977（5）：146–175

[11]Smith， C. W.， Jr.， and Watts， R. L. The investment opportunity set and corporate financing， dividend， and compensation policies[J]. Journal of Financial Economics 1992（32）：263–292.

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第一条为提高统计工作整体质量和效率，确保统计数据的准确性和及时性，依据《中华人民共和国统计法》、《中华人民共和国统计法实施细则》和《*市统计管理条例》的有关规定，结合本市实际情况，制定本准则，并以此作为检查统计调查对象统计法规执行情况的依据及内容。

第二条本准则适用于本市行政区域内各机关、社团、企事业组织等统计调查对象（下称统计单位）。

第三条统计基础工作包括统计组织建设、原始记录、统计台帐、统计报表、统计分析、管理制度、统计手段、法制建设等八部分内容。统计基础工作规范化总的目标是要求统计机构健全、原始记录完整、统计台帐准确、统计分析及时、统计资料齐全、统计执法规范，实现统计管理制度化、统计手段现代化。

第二章第二章统计基础工作规范化具体内容

第四条组织建设

统计组织建设包括：机构与人员设置、人员素质与培训等方面。

1.建立统计机构、健全内部统计网络，配置专（或兼）职统计人员，明确分管统计工作的领导。

各统计单位应当根据统计任务需要配备专（兼）职统计人员，并指定统计负责人，组织、协调本单位统计工作,并由一名领导分管统计工作。上规模或具有资质的统计单位应当设置统计机构或指定负责统计工作的部门。

各统计单位的其他职能业务部门，如劳动工资、投资、物资能源、外经、科技等，应配备专职或兼职统计人员。

行政村、居委会

⑴有一名村领导分管农村经济统计及其他专业统计工作；

⑵配置专（兼）职统计人员一名，负责本村、居委会的农村经济统计及其他专业统计业务。

农业企业

⑴建立有利于统计工作开展的统计机构及网络；

⑵有一名领导分管和协调统计工作；

⑶配备一名以上的专（兼）职统计人员负责统计业务。

工业

⑴大中型企业要建立厂部、车间、班组三级统计网络；

⑵企业有一名领导分管统计工作，指定一名统计负责人组织协调本单位统计工作；

⑶厂部设置专职统计人员，各车间、科室配置专职或兼职统计人员，班组配备兼职记录员。

建筑业

⑴企业设立综合统计机构。具有建筑业资质的企业要建立内部分层级的统计网络；

⑵企业有一名领导分管统计工作，指定一名统计负责人组织协调本单位统计工作；

⑶各业务科室设专职或兼职统计员；

⑷施工队（项目部）设专职或兼职统计员。

交通运输业

⑴建立公司、分公司（科室）、车队（船队、班组）三级统计网络；

⑵企业有一名领导分管统计工作，指定一名统计负责人组织协调本单位统计工作；

⑶公司设置专职统计人员，各分公司（科室）专职（兼职）统计人员，车队（船队、班组）配备兼职统计人员。

邮电通信业

⑴建立市级分公司、区县级分公司二级统计网络；

⑵企业有一名领导分管统计工作，指定一名统计负责人组织协调本单位统计工作；

⑶市级分公司设置专职统计人员，区县级分公司(配备兼职统计人员。

贸易、餐饮业

⑴公司企业要设置综合统计机构，建立公司、批发、零售三级网；批发企业建立批发店、业务组二级网；零售企业建立商店、商场、柜组三级网；

⑵企业有一名领导分管统计工作，指定一名统计负责人组织协调本单位统计工作；

⑶公司及大中型企业配备与统计任务相适应的专职统计人员，小型企业配备专职或兼职统计人员。

房地产业

⑴建立负责综合统计的工作部门，内部建立分层级的统计组织网络；

⑵企业有一名领导分管统计工作，指定一名统计负责人组织协调本单位统计工作；

⑶根据房地产开发资质规定，配备与统计任务相适应的统计人员。

社会服务业

⑴企业要有一名领导分管统计工作；

⑵根据统计任务需要设置专（兼）职统计人员，具体负责本单位的统计工作。

其他行业

除上述行业以外，其他单位应当根据统计任务需要配备专（兼）职统计人员。

2.统计人员要具备执行统计任务所需要的专业知识，必须先培训后上岗，基本文化程度应为大专毕业以上。直接承担填报政府统计调查表的统计人员，应按规定考取《统计证》，实行持证上岗。

各统计单位应有计划组织统计人员业务学习，并支持统计人员参加上级统计机构的统计业务培训。政府统计部门举办的统计业务培训学习，有关单位应当派人参加。

3.专业统计人员应保持相对稳定。统计人员工作变动应及时通知上级统计部门，并做好统计工作交接。交接的内容包括：各类统计资料、统计制度、统计业务档案和书籍等。

4.统计人员参加全国统一考试或经评定，取得技术职称后，享受与其它业务职称的同等待遇.

第五条统计原始记录

原始记录是核定统计报表数据来源的可靠性和准确性的基本依据之一。各统计单位应当根据统计核算和其他管理工作的需要，通过一定的表格形式设置各类原始记录，做好各项经济（业务）活动情况的最初记载。原始记录应当涵盖本单位的人、财、物及技术与质量等各个方面。

原始记录可设置为综合性原始记录和专项原始记录。原始记录必须采用国家法定的计量、化验、检测、编码标准及计算单位。

原始记录必须统一编号、制定样册，明确填写要求，并建立对原始记录的保管、存档、销毁、更新改进等制度。

采用电子计算机磁介质进行登记的原始记录，应当定期打印留底并作数据备份，以防资料丢失。

行政村、有农业生产的居委会原始记录

⑴建立各项农村经济统计指标原始记录（包括农作物面积、产量、粮食产量抽样调查、农村物价调查、农村住户调查、乡镇企业基本情况等）。

⑵在农林牧渔业生产、效益统计指标中，均要反映数据的收集途径和方法。属于部门的数据要写清楚从何部门或单位取得，要有村民小组、农业企业和有一定生产规模的专业户上报的原始数据或有关统计报表。

农业企业原始记录

⑴反映农产品生产情况的原始记录。包括农作物种植、养殖面积、生产量、销售量等；

⑵反映农林牧渔业经济效益的原始记录。包括各种物质消耗、收益分配、投资建筑、人员工资、外经科技等。

工业企业原始记录

⑴原材料、燃料、动力能源、设备、备件、易耗品等按规格、质量验收和计量的收、拨、存记录；

⑵各种在制品、半成品按规格质量验收和计量的存量记录；

⑶各种委托加工品按规格质量验收和计量的收、拨、存记录；

⑷成品、商品、半成品的收、拨、存记录；

⑸各种工程量、作业量按质量验收的完工记录；

⑹各种新产品试制、投产记录；

⑺各种设备运行、停工、工时、事故记录。

建筑业企业原始记录

⑴原材料、燃料、动力按实物计量验收记录和发放领用记录；

⑵隐蔽、变更、新增工程质量计量记录，各项在建工程分项质量计量验收记录，各种在制成品、半成品按规格质量计量验收记录；

⑶各项外分包工程、委托加工品按规格质量计量验收记录；

⑷竣工工程质量验收记录，工业产成品、商品半成品按规格质量入库（或返工、退货）记录；

⑸各种设备、备件、易耗品按规格质量验收计量记录；

⑹各种工程量、作业量按质量验收计量记录；

⑺各种资金(现金、基金、津贴、奖金等)周转记录；

⑻各种费用支出、消耗、分配、分摊记录。

交通运输业企业原始记录

⑴公路运输公司的行车路单、单车运输表；

⑵水路运输公司的提货单、仓单、航次完成表；

⑶港口企业的仓单。

贸易、餐饮业企业原始记录

⑴商品购进和验收凭证；

⑵商品销售凭证；

⑶商品内部调拨单凭证；

⑷商品升溢、损耗凭证，商品加工收付凭证，商品变价凭证；

⑸代购、代销商品入库及销售凭证。

房地产业企业原始记录

⑴开发前期的记录。具体有：用地规划许可证、拆迁安置补偿协议、各种征地补偿协议、三通一平合同、土地出让合同、设计类合同、建设规划许可证、预备或正式项目计划备案回执和开发前期过程中的各种税费记录及港澳台、外资企业涉及的批文记录等；

⑵开发过程中的记录。具体有：施工进度表、拨款进度表、工程材料及各类主要物资的收、拨、存记录和开发过程中所发生的各种税费记录等；

⑶开发后期的记录。具体有：单项工程竣工验收证明书、质量评定书、单体规划验收合格证、建筑工程保修书、消防等专业验收证明、房地产开发建设项目竣工综合验收合格证、工程结算书和开发后期中所发生的各种税费记录等；

⑷反映房地产开发经营情况的记录。包括：商品房预售许可证和外销许可证、商品房买卖合同、房屋交付使用通知书、租赁合同、土地或项目转让合同、房屋退租记录和房地产经营过程中所发生的各种税费记录等；

⑸反映资金情况统计记录。包括各种资金来源和资金用途的原始记录等。

社会服务业原始记录

⑴各种业务量的原始记录；

⑵企业经济活动过程中的各项有效凭证。

其他行业

除上述行业以外，其他单位应当根据统计核算和内部管理的需要，设置能够反映本单位内部各项经济（业务）活动过程的原始记录。

各统计单位的其他职能业务部门，如劳动工资、固定资产投资、物资能源、外经、科技等，也应设置与统计相应的原始记录。

劳动工资统计原始记录

劳动工资统计的原始记录是指劳动力调配和工资变动、劳动工时利用情况等的记录。

⑴各类职工新增、减少、调出、调入、职务变动等的通知单、录取书、合同书、命令书和职工花名册、职工卡片等；

⑵职工的考勤情况、工时利用情况和劳动工时定额完成情况的记录；

⑶职工工资变动情况记录。包括转正定级、升级调资、增加各种津贴补贴的标准、发放工资、奖金的通知及签收记录等；

⑷职工工资、收入等有关的财务帐证、现金费用帐证等。

固定资产投资统计原始记录

固定资产投资统计原始记录是指基本建设、更新改造、其他固定资产投资单位在固定资产投资全过程中的各种原始凭证记录。

⑴反映固定资产投资项目建设情况的原始记录

①投资前期的记录。具体有：项目可行性研究报告书、用地规划许可证、拆迁公告、拆迁安置补偿协议、各种征地补偿协议、三通一平合同、土地出让合同、建设规划许可证、投资项目登记备案证、引进或购进设备合同和投资前期过程中的各种税费记录及港澳台、外资企业涉及的批文记录等；

②投资过程中的记录。具体有：施工进度表、拨款进度表、设备到货签收表、工程材料及各类物资的收、拨、存记录和投资过程中所发生的各种税费记录等；

③投资后期的记录。具体有：单位或单项工程竣工验收证明书、质量评定书、单位规划验收合格证、建筑工程保修书、消防等专业验收证明、投资项目竣工综合验收合格证、工程结算书和投资后期中所发生的各种税费记录等。

⑵反映投资项目资金情况统计记录。包括：各种资金来源和资金用途的原始记录等；

⑶反映通过固定资产投资活动而增加的设计能力或工程效益记录。

第六条统计台帐

各统计单位应根据统计管理的需要，设置统计台帐，及时将各种统计数据按时间序列，分门别类系统地登记成册。对部分重要统计数据，还应当登记积累成为统计资料历史台帐。

台帐的设置和管理应当充分利用现代计算机技术，提倡建立电子台帐，定期打印台帐，并进行数据备份。对记载年份较长的统计资料，应当保留必要的手工登记台帐。台帐数字要与相应的原始记录及统计报表相衔接。统计台帐的登录要准确、及时、连续，指标齐全，手工登记的台帐要字迹清晰。

统计台帐主要包括：专业台帐、进度台帐、综合台帐、历史台帐等。综合统计台帐的内容包括：单位基本情况、主要经营（业务）活动情况、财务状况、劳资情况、技术质量水平等方面。

行政村、有农业生产的居委会统计台帐

设置由市统一制订的基层农村经济统计台帐。内容包括农作物种植、养殖面积、生产、销售量、粮食产量抽样调查、农村物价调查、农村住户调查、乡镇企业基本情况等。

农业企业统计台帐

⑴反映农产品生产情况的统计台帐；

⑵反映农林牧渔业经济效益的统计台帐；

⑶反映乡镇企业生产、经济效益的统计台帐。

工业企业统计台帐

⑴企业生产、经营、技术等各项指标进度和综合台帐；

⑵反映企业经济效果的综合台帐及历史资料台帐；

⑶反映企业全面情况（厂情、厂力、基本情况等）历史资料台帐；

⑷各科室按专业建立各项相关指标的进度和综合台帐（包括经济效益、主要经济技术、设备、劳动工资等方面）；

⑸新产品、新技术研制开发、试制、投产以及技术经济效果方面的统计台帐；

⑹车间建立成品、半成品、在制品生产进度台帐；

⑺车间建立产品质量、设备运行、物料消耗等统计台帐；

⑻车间建立反映本车间生产全面情况的综合台帐和历史资料台帐；

⑼班组建立分个人或机台生产进度、质量等台帐。

建筑业企业统计台帐

⑴建立企业生产、经营、技术各项指标和综合性的进度和历史资料台帐；

⑵各业务科室专业系统建立本专业各项指标的统计台帐和综合性历史台帐；

⑶各工程点建立工程台帐和物料消耗、设备利用等台帐；

⑷各车间建立成品、半成品、在制品的生产、物料耗用等台帐和历史资料台帐；

⑸技术部门建立技术经济及质量方面的统计台帐。

交通运输业企业统计台帐

⑴企业生产、经营、技术等各项指标进度和综合台帐；

⑵反映企业经济效果的综合台帐和历史资料台帐；

⑶反映企业全面情况的历史资料台帐；

⑷分公司（科室）建立生产经营的综合台帐；

⑸车队（船队、班组）建立生产进度台帐。

邮电通信业

⑴企业生产、经营、技术等各各项指标进度和分析性综合台帐；

⑵反映企业经济效果的分析性综合台帐及历史资料台帐；

⑶反映企业全面情况历史资料台帐。

贸易、餐饮业企业统计台帐

⑴商品流转统计台帐；

⑵企业商品流转总值、类值各项指标分月台帐和历史台帐；

⑶企业主要商品购销存数量分月台帐和历史台帐；

⑷商品流转对比分析台帐；

⑸企业商品销售总额进度台帐；

⑹企业经济效益主要指标综合性台帐和历史台帐。

房地产业企业统计台帐

⑴房地产开发投资情况进度台帐和历史台帐；

⑵房地产开发施工情况进度台帐和历史台帐；

⑶房地产开发竣工情况进度台帐和历史台帐；

⑷商品房销售情况进度台帐和历史台帐；

⑸商品房预售、空置情况进度台帐和历史台帐。

社会服务业统计台帐

⑴企业基本情况及各种业务量完成情况统计台帐；

⑵企业经济效益和财务状况等主要指标综合台帐和历史台帐。

其他

除上述行业以外，其他单位应当根据统计管理的需要和行业（部门）特点，建立、健全能够反映本单位各方面情况的统计指标台帐。

各统计单位的其他职能业务部门，如劳动工资、固定资产投资、物资能源、外经、科技等，也应设置主要统计指标台帐。

劳动工资台帐

⑴单位从业人员和劳动报酬情况统计台帐；

⑵不在岗职工情况与生活费统计台帐；

⑶各种奖金构成情况统计台帐；

⑷各种津贴和补贴构成情况统计台帐；

⑸其他从业人员和劳动报酬情况统计台帐；

⑹单位从业人员增减来源和减少去向变动情况统计台帐；

⑺在职职工和非在职职工保险福利费用构成情况统计台帐。

固定资产投资统计台帐

⑴固定资产投资完成情况和资金来源进度台帐和历史台账；

⑵固定资产投资项目施工、新开工、竣工情况进度台帐和历史台账；

⑶购置固定资产历史台账。

第七条统计报表

各统计单位执行的统计报表包括下列三类：

1.政府综合统计报表。指县级以上人民政府统计部门依法制定的各类统计调查报表。包括经常性统计报表（含抽样调查、重点调查，下同。）和普查报表。

经常性统计报表制度主要包括：基本单位统计、国民经济核算统计、工业统计、运输邮电业统计、批发零售贸易餐饮业统计、服务业统计、建筑业统计、固定资产投资统计、房地产开发统计、农林牧渔业统计、农村统计、人口统计、劳动统计、价格统计、科技统计、对外经济统计、企业调查、城乡住户调查等专业的统计报表制度。

普查报表制度主要包括：人口普查、经济普查、农业普查等。

2.政府部门统计报表。指经县级以上人民政府统计部门批准或备案的，由县级以上人民政府各部门制发的各类统计调查报表。

3.企业单位内部报表。指企业单位为适应生产、经营（业务）活动，根据原始记录的汇总、加工、整理形成的各类内部报表。

企业内部统计报表的设置要规范，各项指标均要有明确具体的口径范围、计算方法和指标解释，计算单位必须采用国家法定标准。统计报表必须统一管理、统一编号、制定样册和建立报表的保管、存档、销毁等制度。

统计报表的填报必须以原始记录为依据，通过计算表汇总相关统计数据，然后按规定的指标目录、指标顺序填写，按规定的报送日期、报送方式上报。报表上报前要认真审核，并经统计人员、部门负责人、单位负责人签字和单位盖章后方可上报。

报表审核各统计单位对上报的统计报表必须进行严格的审核，包括：

①审核是否按统计制度规定的指标填报，指标填报是否完整；

②审核计算方法、口径范围、计算依据、计算单位是否符合国家制度要求，报告期限是否符合规定；

③审核计算结果有无技术性差错，统计数据是否符合实际情况，相关指标是否一致；

④附报资料是否齐全；

⑤报表字迹是否清晰、工整，印章与签名是否符合要求。

差错处理统计报表报出后，如发现差错，应立即向授表的统计部门申请更正。如在当期不能更正时应在下一报告期进行调整，并附加说明。

数据说明对于统计数据出现较为异常的情况，如总量指标对比增减速度过高或过低、平均水平指标过高或过低、技术水平指标发生较大的变动等，在查明原因、排除差错后，应附报文字说明。

第八条统计分析与统计资料管理

各统计单位和统计人员要充分运用统计资料积极开展统计服务，对经济、社会、企业生产等情况进行统计分析和预测，定期向领导主管部门和政府统计部门提供统计信息，充分发挥统计信息与咨询的职能。

统计分析

统计分析包括：进度分析、统计预测分析、统计专题和综合统计分析等。统计分析要注重时效性和分析质量。

工业规模以上，商业服务业限额以上，建筑业资质以上的统计单位要定期开展统计分析，每年上报到上级政府统计机构的统计分析应不少于4篇。

小规模或不具备资质的统计单位可不定期地开展进度统计分析或年终进行一次综合统计分析。

统计资料管理

统计资料包括：统计调查中所取得的原始资料和经过整理汇总的综合统计资料。具体表现形式包括：原始记录、统计调查表、综合统计表、年度统计资料汇编、统计台帐、统计分析或报告及计算机等磁介质储存的统计数据信息等。

工业规模以上，商业服务业限额以上，建筑业资质以上的统计单位，要依据各种统计年度报表数据编制《统计资料汇编》手册，每年5月份前编制完成上年度的《统计资料汇编》。

报表装订的要求：

报表应按表种分类装订，厚度不宜超过5cm。

定报报表，一般采取分册订装的方式，可以一月一本、一季一本、半年一本或一年一本。

年度统计报表应当专册订装，并在目录上清楚列出各种报表的名称。统计单位较多的，年报表也可以按专业分类订装成册。

各统计单位必须建立统计资料的保管、调用和移交制度，任何单位和个人不得在规定保存的时间内擅自涂改或者销毁统计资料。统计资料的保存期限除法律、法规另有规定外，按下列标准执行：

⑴原始记录保存3年以上。

⑵进度性统计台帐、内部报表和上报的定期统计调查表、进度统计分析或报告等保存5年以上。

⑶反映企业建立、发展、变动等重大历史沿革的统计资料、年度统计报表、普查资料、年度统计资料汇编、历史性统计台帐、年度统计分析或报告及计算机等磁介质储存的统计数据信息等一般应永久保存。

第九条统计管理制度

工业规模以上，商业服务业限额以上，建筑业资质以上的统计单位要建立、健全完善的统计管理制度。统计管理制度包括：

1.统计工作管理制度

⑴统计工作流程图；

⑵统计报表报送、原始记录传递、反馈和统计台帐登记的管理制度；

⑶报[政策法规处1][政策法规处1]表数据审核和更正制度；

⑷统计电算化管理制度；

⑸统计分析制度；

⑹统计工作总结制度。

2.统计人员管理制度

⑴统计人员岗位责任制；

⑵统计人员业务培训制度.

3.统计资料归档、交接及保密制度

统计档案包括原始记录、统计报表、统计资料汇编、统计台帐、统计分析、统计报告、统计文件、统计制度及储存了统计数据信息的各种磁介质等。

统计档案应严格遵守档案管理的有关规定，实行统一编号、统一格式、统一封面及分卷装订和分卷保管。统计档案要有专人、专柜管理，符合档案资料标准化管理的要求。

统计机构或人员如发生变动，对所保管的统计资料应当及时造册登记，办理交接手续，做到交接清楚，确保统计资料连续与完整。

小规模或不具有资质的统计单位必须建立统计资料归档、交接及保密制度，其他统计管理制度可依据本单位的统计工作需要参照上述执行。

第十条第十条统计信息化建设

统计信息化建设的目标是：统计信息标准化，数据通信网络化，业务处理电子化，信息服务社会化。

工业规模以上，商业服务业限额以上，建筑业资质以上的统计单位应实行统计信息化，要利用计算机和网络技术，开展统计业务，对统计信息进行管理。在本单位内部的各个环节，以现有的统计工作流程和信息流向为基础，建立统计信息数据处理系统。统计信息数据处理系统具备原始记录输入、统计指标汇总、查询以及报表编制和打印等以及对主要经济指标进行分析和预测的功能，满足政府统计报表和专项调查的上报需要，为本单位内部管理提供服务。

小规模或不具有资质的统计单位可依据本单位的统计工作需要设置统计专用计算机，处理统计数据和统计报表。

各统计单位要加强计算机数据管理工作，定期进行统计资料备份，加强计算机和网络的日常维护，配备安全措施，防止各类计算机病毒侵害和恶意破坏，保证统计资料的安全。

第十一条统计法制建设

1.学习与执行统计法规

⑴分管统计工作的领导和统计人员必须人手一册《统计法》和《*市统计管理条例》；

⑵分管统计工作的领导要熟悉《统计法》及广东省、*市《统计管理条例》，定期参加上级的统计法规学习培训；

⑶建立健全内部各级统计数据质量控制、审核和评估检查制度，对数字质量的检查每年不得少于2次，发现问题及时向有关授表机关提出订正；

⑷统计人员要敢于坚持原则，恪守职业道德，如实上报统计数据，抵制、举报各种统计违法行为，维护统计数据的严肃性；

⑸认真配合政府统计部门组织的统计执法大检查，纠正和制止在统计工作中的偏差。

篇6

关键词：城市经济集聚;劳动生产率;动态面板数据

中图分类号：F062.5 文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2015）10-0080-03

根据国家统计局数据，自2002年以来，我国城镇化率以平均每年1.35个百分点的速度发展，城镇人口平均每年增长2096万人，2014年末城镇人口已达74916万人，比重达到54.77%，中国城市化正经历着快速发展的阶段，城市的形态、性质和功能正进行着演变，与此同时，中国正面临经济转型和结构调整的巨大压力，城市经济集聚能否成为经济转型和结构调整过程中的一种有效的资源配置效应？为了回答这个问题，国内学术界从多个角度对城市经济集聚对社会经济发展作用进行研究。陈德文，苗建军用联立方程的方法，得出空间集聚经济和区域经济增长之间呈现“倒U型”关系。[1]高丽娜和蒋茯心发现创新要素的空间集聚会产生区域经济协同发展效应。[2]国外学者对城市集聚早于国内，Ciccone and Hall采用实证分析的方法，发现一个地区就业密度提高一倍可以使劳动生产率提高6%。[3]Brulhart研究发现集聚效应只能在经济发展的一定阶段上促进 GDP 的增长。[4]但是也有研究发现集聚对于经济增长没有甚至有负的影响。例如陈林生，李刚利用1991-2002年省级面板数据，发现集聚经济对区域经济增长的回归系数为负值。[5] Futagami and Ohkusa认为用人口数量衡量的市场规模与经济增长率之间存在着U型关系，即较大或较小规模的市场都不利于经济增长。[6]综上可见，城市集聚对经济发展的作用还需要进行进一步的验证，本文以国内外相关研究为基础，采用2004-2013年江苏省动态面板数据来研究城市经济集聚对劳动生产率的影响。

一、模型设定

（一）基本模型

动态面板数据可以通过固定效应控制有效的克服变量遗漏的问题，并且还可以克服颠倒因果性问题。在动态面板数据模型中，因变量的观测值随个体和时间而改变，在这种情况下，前一期的因变量就有可能对当期的因变量产生影响，前一期的因变量成为解释变量，即解释变量中含有滞后被解释变量，此时便产生了动态面板数据模型，[7]该模型的具体形式如公式（1）所示。

yit=γyi，t-1+xit β+αi+εit（1）

其中，i=1，2，…，N ，t=2，3，…，T，β为k×1维向量，γ为常数，xit和yit是解释变量和被解释变量，yi，t-1为滞后被解释变量，αi和εit是未观测的个体效应和特质随机误差项，且，αi：∏D（0，σε2），αit：∏D（0，σε2），αi和εit相互独立。由于动态面板数据模型包含了滞后被解释变量，可以解决静态面板数据可能存在的不一致和内生性问题，但是在这种情况下，当N：∞，T固定时，采用固定效应估计量和随机效应估计量将不再具有一致性。[7]因此，本文采用广义矩阵法（系统GMM）来进行模型估计，该估计方法在且T固定时，可以通过差分剔除动态面板数据模型中的个体效应，利用yit的滞后项与εit误差项得到一些额外的工具变量来消除内生性问题。

（二）实证模型

鉴于动态面板数据相对于静态面板数据具有的优势，为了更深入的研究城市经济集聚与劳动生产率的关系，在公式（1）的基础上，我们构建实证动态面板数据模型如公式（2）所示。

lnyit=μ0+γlnyi，t-1+βlnxit+λitzit+αc+εit （2）

在（2）式中，y为各城市市辖区的非农劳动生产率，其下表i代表城市，t代表年份;x为各城市市辖区的集聚水平，是本文关注的核心变量;yi，t-1是非农劳动生产率的一阶滞后项;扰动项由城市固定效应αc和随机扰动项εit两部分构成;z为城市层面的相关控制变量，主要包括：劳均固定资产投资、人力资本、财政支出比重和外商直接投资占比;μ0为常数项，γ、β、λ为各变量的系数。

二、变量的定义与数据的来源

借鉴已有相关研究成果，我们选取非农劳动生产率衡量劳动生产率，选取产出密度衡量城市集聚水平，各变量定义如表1所示。

本文数据主要来自与2005-2014年《中国城市统计年鉴》以及《中国统计年鉴》和《江苏省统计年鉴》。在《中国城市统计年鉴》中分别提供了“全市”和“市辖区”的统计数据，其中“市辖区”是中国城市的基层行政区单位，一般是指在直辖市和较大的市设置的行政区，市辖区的城区为城市市区的组成部分，该区域人口和经济活动聚集。鉴于本文研究的是城市主体区域层面上的经济集聚对非农劳动生产率的影响，因此我们选择“市辖区”为研究对象，所使用的数据都是城市统计年鉴中“市辖区”范围下的统计指标。

三、变量描述统计

本文样本数据来自江苏省13个城市年份跨度为10年，下面通过描述统计对样本数据进行简单的分析。

如图1所示，江苏省2004-2013年平均产出密度整体上呈上升的趋势，但是在2008至2010年间略有下降，一个可能原因是2008年我国经济受到美国次贷危机的影响，国内生产总值降低。图2描述了江苏省2004-2013年平均非农劳动生产率和劳均固定资产投资的发展趋势，如图所示，平均非农劳动生产率从2004至2012年呈现出上升的趋势，其中2004-2010年增长速度较快，但2013年该指标下降明显。根据统计数据，导致2013年该指标下降的直接原因是2013年第二、三产业就业人数的大量增加，2013年第二、三产业新增就业人数较2012年增加了74.75%，而第二、三产业国内生产总值较2012年仅增加了9.42%。关于劳均固定资产投资的总体趋势与非农劳动生产率相似，从2004-2010年该指标增长较快，2013年较2012年该指标有明显的下降，但与非农劳动生产率不同的是，2011年该指标的平均值较2010年下降了17.00%，2012年该指标反转上升。2013年该指标下降的直接原因是平均年末单位从业人数较2012年增加了73.98%，而固定资产投资较2012年仅增加了14.22%。图3描述了江苏省2004-2013年平均财政支出比重和外商直接投资占比两个指标的发展趋势，其中财政支出比重指标整体上呈现了增长的趋势，2011-2013年较2004-2010年增长放缓;外商直接投资整体趋势平缓，值得说明的是，2005年和2013年较其他年份特殊，该指标2005年较2004年下降了16.7%，2013年较2012年下降了18个百分点，究其原因，2005年下降的直接原因是美元兑人民币汇率下降，而2013年该指标下降，除了汇率下降外，外商投资额较2012年降低也是一个原因。本文以江苏省普通高等学校在校学生人数来衡量人力资本，如图4所示，该指标从2004年至2011年呈上升的趋势，2012年下降了11.13%，2013年再次上升至137773人。

图1-图4从整体发展趋势上对样本数据进行了描述，表2则利用具体数据更加详细的对样本数据进行统计分析。由表2提供的信息可知，各指标最大和最小值之间的差幅都较大，例如2004年人力资本指标的最大值是最小值的52倍，2013年为46倍;此外该指标的变异系数较大，2004年为1.57，2013年为1.49，根据统计数据，指标最大值往往出现在南京、苏州、无锡等较大的城市，这一现象一定程度上体现了江苏省较大城市的发展速度较快，城市之间的发展存在不平衡的现象。

四、回归结果

从上述简单的统计分析很难得出产出密度与非农劳动生产率之间的关系，因此，我们使用stata11的graph命令画出了产出密度与非农劳动生产率之间的散点图。如图5所示。

图5中横轴表示非农劳动生产率，图中散点表示产出密度，Fitted values表示产出密度与非农劳动生产率拟合回归结果，lowess lnpro lnope表示我们进行了局部加权回归修匀散点。从图中我们可以得到产出密度与非农劳动生产率之间存在正的相关性，但是该图并不能说明两者之间的具体相关程度，因此，以下我们将按照第一部分所述方法，利用系统GMM估计法对江苏省2004-2013年动态面板数据模型进行估计，得到的计量结果如表3中第二列所示。

如表3所示系统GMM估计的结果，我们可以发现各解释变量对非农劳动生产率的相关系数都为正值，说明各解释变量对非农劳动生产率的正向作用。同时，Hansen检验值为0.38，表明过度识别限制是正确的，所使用的多于待估参数的工具变量是合理的。

根据Bond（2002）的研究结果，动态面板模型因变量的一阶滞后项系数大小介于Pool OLS估计和固定效应估计的系数估计结果之间。[9]因此，为了验证系统GMM估计结果的稳健性，我们还进行了Pool OLS估计和固定效应估计，估计结果如表3第三、四列所示。由结果可知，系统GMM估计的一阶滞后项系数0.3881754大于固定效应估计值0.018287小于Pool OLS估计值0.4127946，系统GMM估计稳健。

产出密度是我们关注的核心指标，由表3可见，产出密度对非农劳动生产率的相关系数是0.1045834，且在1%的统计水平上显著，表明江苏省城市具有经济集聚效应，且对非农劳动生产率有显著正的影响，当某城市产出密度增加一个单位时，该城市的非农劳动生产率会相应增加约10.46%。

依据回归结果，除了产出密度，其他指标也对非农劳动生产率有正的影响，其中劳均固定资产投资对非农劳动生产率的相关系数最大，为0.5115489，且在1%的统计水平上显著，依据相关理论，当劳均固定资产投资提高一个单位时，非农劳动生产率提高约51.15%，说明固定资产投资推动了该城市的基础建设，增加资本存量，从而有利于提高该城市的劳动生产率;人力资本对非农劳动生产率的相关系数为0.061906，在5%的统计水平上显著，人力资本每提高一个单位，非农劳动生产率提高约6.19%，说明人力资本是城市劳动生产率提高的重要推动力。此外，财政支出比重和外商投资占比对非农劳动生产率的相关系数也为正值，但是不显著，这表明政府对市场的过多干预对劳动生产率的提高没有显著正向影响，且随着国内经济的发展，各城市对外商的依赖在逐渐的减小。

五、结论

本文使用江苏省2004-2013年数据对该省各城市产出密度对非农劳动生产率的影响进行了计量分析，通过简单的描述性统计分析，发现江苏省各指标整体上呈上升趋势，但各城市间存在资源分布不平衡的现象;利用系统GMM估计对动态面板数据进行回归分析，发现非农劳动生产率对产出密度的弹性系数为10.46%左右，同时非农劳动生产率对劳均固定资产投资和人力资本的弹性系数分别也较高，且具有显著性。这一结果得到的启示是各城市可以通过增加人力资本、加强固定资产投、增加基础设施建设、提高城市集聚水平来提高地区劳动生产率。

参考文献：

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篇7

［关键词］物流；产业集群；区位熵

［中图分类号］F061.9 ［文献标识码］A ［文章编号］2095-3283(2012)04-0077-02

一、物流产业集群的内涵

物流产业集群是指依靠现代物流网络和物流技术，通过合并零散的物流资源并满足一定的物流市场需求，由整个物流产业链上的相关企业、组织和机构集聚在一起的有机整体。

二、基于区位熵方法的实证分析

（一）区位熵的概念及指标选取

区位熵由P.Haggett首先提出并应用于区位分析中，它可以衡量一个地区产业结构与全国平均水平之间的差异，以此来评价该地区的产业专业化程度。本文用区位熵来分析上海物流产业的集聚程度，评价上海物流产业集群的专业化程度。区位熵的计算公式如下：

LQij=Lij/LiLj/L

其中Lij表示在i地区j产业某类指标的数值，根据具体的分析情况，Lij表示的指标可以是就业人数、物流产业产值、固定资产投入、工业产值和销售收入等。根据Lij选取的指标，Li、Lj、L分别表示i地区所有产业某类指标的总值、j产业在全国的某类指标的总值、某指标的全国总值。Li、Lj、L三个指标的选取需与Lij保持一致。如果LQij=1，表明i地区j产业的集中度相当于全国平均水平；如果LQij>1，则表明i地区j产业的集中度高于全国平均水平；如果LQij

将选取物流产业产值、物流产业固定资产投资额两个指标来衡量上海市的产业集聚度。则相应的区位熵公式用文字表达为：

指标a：物流产业产值

上海市物流产业区位熵=

上海市物流产业产值上海市总产值全国物流产业总产值国家所有产业总产值（GDP）

指标b：固定资产投入

上海市物流产业区位熵=

上海市物流产业固定资产投资额上海市固定资产投资额全国物流产业固定资产投资额全国所有产业固定资产投资额

（二）有关分析数据的选取说明

由于物流业作为一个新兴行业，各部门在进行数据统计时相关数据并不全面，因此文中所有与物流产业相关的数据均用相应的交通运输业、仓储业和邮政业的数据替代。本文中用到的数据一部分来源于国家及各地方统计局公布的《统计年鉴》，鉴于国家统计局公布的完整年鉴数据截至2010年，故本文所采用的数据截至2009年底。2004—2009年上海市物流产业固定资产投资额的数据为上海市建设改造投资主要指标中交通运输业、仓储业和邮政业的数据，2000—2003年的数据为上海市全社会固定资产投资总额指标中交通运输业、仓储业和邮政业的数据，如表1和表2所示。

（三）区位熵计算结果和结果分析

根据区位熵的公式，用物流产业产值（a）和基础设施投入额（b）来衡量的上海市物流产业集群集聚度，如表3所示：

为了更加直观地看出以两个不同指标衡量的上海物流产业集聚度的变化情况，现将分析结果用图1表示。

2000—2009年，以物流产业产值为指标衡量的上海市物流产业的区位熵在1附近基本保持稳定。其中，2000年、2001年、2004—2007年，物流产业集聚度的值都在1以上，说明这几年上海物流产业集聚度略高于全国平均水平。自2006年开始，区位熵呈下降趋势。

以基础设施投入额衡量的区位熵虽然在某些年份出现过回调，但大体呈现上升趋势，且上升幅度较大，截至2009年底物流产业的区位熵约为2000年底的4倍。而且自2007年以来，基础设施投入额连续三年在1.6以上，这说明上海市为发展物流产业而对物流基础设施的投入远远高于全国平均水平。

三、上海市物流产业集群发展对策

（一）积极响应国家错位发展政策，促进生产要素的自由流通

在发展物流产业集群时，上海市政府要积极响应国家发展物流产业的错位政策，在结合自身特点的基础上，服从国家的统一安排。上海市要摈弃地方独大的观念，积极与周边各省市实现信息资源共享。在进行物流相关投入时，多考虑周边省市的发展状况。各地方政府之间通过协调，统一物流设施发展规划、建立促进经济一体化发展的协调机构，鼓励物流产业结构升级。

（二）打破条块分割的管理体制

条块分割的管理体制是我国多年计划经济的产物。物流产业被分至若干部门分别管理，使公路、铁路、水路、航空和管道等相应的统计数据、统计分析也由各部门分开进行。自上而下的纵向隶属和管理格局严重制约了物流产业的整体统筹规划，妨碍了我国物流产业集群的发展。因此，上海市应逐步打破条块分割的管理体制，整合物流资源，提高物流效率。

（三）重视现代物流领域的技术开发与创新，加强技术性人才的培养

物流产业集群是技术密集性产业，我国物流企业急需大量的高端物流人才。

由表4可知，上海市物流产业从业人数增长较快。2009年底，物流产业从业人数已达到54.28万人。但是，目前的物流产业从业人员多从事简单的物流工作，如货物的配送、运输之类；高端物流人才，如物流设计人员、物流咨询人员等数量仍较少。因此，上海市政府应加大物流教育投入，与相关大学和学术型机构协作以推进物流课程的发展。

（四）建立健全金融支持体系

物流业作为资本密集型产业，物流产业集群的进一步发展需要更强大的金融体系作为支撑。上海市政府可以在规模较大的物流基础设施及配套设施建设、公共信息平台等项目中给予更大的资金和政策支持，也可以通过投资等方式参与到项目当中。适当放开融资渠道，促进物流设施建设。

［参考文献］

篇8

关键词:民族地区;主成分分析;主成分因子;综合评价

中图分类号:F127.42文献标识码:A文章编号:1003-4161(2009)05-0041-04

甘肃省民族地区共包括21个县(市),分别为甘南、临夏自治州的16个县(市)及肃南、肃北和阿克塞、张家川、天祝5个自治县,有回、藏、东乡、土、满、裕固、保安、蒙古、撒拉、哈萨克等10个少数民族,其中东乡族、保安族和裕固族是我省独有的3个民族,土地总面积18万平方公里,占全省总面积的39.6%。截至2007年底,总人口为319.88万人,占全省总人口的12.22%,经济发展水平较低,国内生产总值只有全省的5.56%,人均国内生产总值只有全省的45.36%(全省的人均值为10 346元)。因此,加快民族地区经济社会全面发展,对协调全省国民经济发展,增强民族团结,维护社会、政治安定具有重要作用。本文运用主成分分析法,选取能够代表甘肃省民族地区21个县(市)经济实力的13项指标进行比较,找出各县(市)经济发展的特点及存在差异的原因,并对甘肃省民族地区经济发展的现状做出综合评价,进而提出对策建议。

1.主成分分析法

1.1 主成分分析

主成分分析(Principle Component Analysis)的概念最早在1901年由皮尔逊(Karl Pearson)首先引入。主成分分析是通过恰当的数学变换,使新变量――主成分成为原变量的线性组合,并选取少数几个在变差总信息量中比例较大的主成分来分析事物的一种方法。这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息,通常表示为原始变量的某种线性组合。当原来p个变量的总变差能由少数几个线性组合来概括,且这些线性组合中包含的信息与原来p个变量几乎一样多时,可以用这些线性组合替代原来的p个变量,这样会使观测数据从高维降到低维,从而简化数据。主成分就是p个变量Y 1,Y 2,…,Y p的一些特殊线性组合,如果以X i(i=1,2,…,p)表示标准化的原变量,F i (i=1,2,…,p)表示主成分,C ij(i=1,2,…,p;j=1,2,…,p)表示组合系数,则主成分分析的模型为:

F 1=C 11X 1+C 12X 2+…+C 1pX p

F 2=C 21X 1+C 22X 2+…+C 2pX p

……

F p=C p1X 1+C p2X 2+…+C ppX p

因主成分分析中各主成分是按方差大小依次排序的,则在分析问题时,可以舍弃部分主成分,用前后方差较大的几个主成分来代表原变量,这样不但可消除评价指标间的多重共线性,还可减少指标选择的工作量。

1.2 分析步骤

主成分分析的应用范围很广,但很多情况下,会出现主成分分析和因子分析两者混用的现象。实际上,两者在分析步骤上是有区别的,主成分分析的步骤①如下:

1.2.1指标的正向化。

1.2.2指标数据标准化(SPSS软件自动执行)。

1.2.3指标之间的相关性判定: 用SPSS软件中表“Correlation Matrix(相关系数矩阵)”判定。

1.2.4确定主成分个数m:用SPSS软件中表“Total Variance Explained(总方差解释)” 的主成分方差累计贡献率、结合表“Component Matrix(初始因子载荷阵)”中变量不出现丢失和碎石图“scree plot”确定主成分个数m。

1.2.5主成分表达式:将SPSS软件中表“Component Matrix”中的第i列向量除以第i个特征根的开根后就得到第i个主成分函数的系数(在“transform――>compute”中进行计算),由此写出主成分F 1表达式。在SPSS16.0②中可自动执行得到Component score Coeficient Matrix(因子得分系数矩阵),利用这个系数矩阵可以直接写出主成分F 1表达式。

1.2.6主成分F 1命名:用SPSS软件中表“Component Matrix”中的第i列中系数绝对值大的对应变量对F 1命名。

1.2.7主成分与综合主成分(评价)值:综合主成分(评价)公式:

F=∑mi=1(λ i/p)*F i

1.2.8检验:综合主成分(评价)值用实际结果、经验与原始数据做聚类分析进行检验。

1.2.9综合实证分析:根据SPSS运行结果分析、比较和判断经济发展水平,为区域经济发展提供对策。

2.甘肃省民族地区经济综合评价分析

2.1 指标的确定及数据来源

为了全面、系统地分析评价甘肃省民族地区21个县(市)经济发展水平和竞争力,根据甘肃省2008年统计年鉴和各县(市)的政府工作报告等文件及甘肃省民族地区实际经济状况③,本文选取了21个县(市)的13项指标:

X 1-国内生产总值(万元);X 2-人均国内生产总值(元);

X 3-全社会固定资产投资(万元);X 4 -财政收入(万元);

X 5-农业总产值(万元); X 6-工业总产值(万元);

X 7-第三产业总值(万元); X 8-社会消费品零售总额(万元);

X 9-人均固定资产投资总额(元);X 10-人均农业总产值(元);

X 11-人均工业总产值(元); X 12-城镇可支配收入(元);

X 13-农村人均年纯收入(元);

2.2 相关性分析

表1 相关系数矩阵

表1中可看出,X 1-国内生产总值、X 4-地方财政决算收入、X 5-农业总产值、X 6-工业总产值、X 7-第三产业总值、X 8-社会消费品零售总额这六个指标之间存在极其显著的关系;X 3-全社会固定资产投资、X 9-人均固定资产投资总额、X 10-人均农业总产值、X 11-人均工业总产值、X 12-城镇可支配收入、X 13-农村人均年纯收入这六个指标间存在极其显著的关系。2.3主成分个数m的确定

根据表2,每一个指标变量的共性方差均在0.8以上,且大多数都超过了0.9,说明这3个公因子能够较好地反映原各指标变量的大部分信息,本次主成分提取的总体效果较理想;根据主成分个数提取原则,应提取特征值大于1的主成分,因此一般可以用特征值大于1作为纳入标准。表3中包括了特征根由大到小的次序排列,各主成分的贡献率及累积贡献率:第一主成分的特征根为5.937,它解释了总变异的45.672%;第二主成分的特征根为3.884,解释了总变异的27.879%,第三主成分的特征根为1.199,解释了总变异的9.223%,前三个特征根均大于1,累积贡献率为84.774%,故宜取前三个主成分。从另一个侧面分析,在碎石图(图1)征根曲线的拐点及特征值根在3处拐点,也验证了本文取前3个主成分为宜。因此,本文的主成分个数m确定为3。

图1 碎石图

表2 变量的共同度

表3 主成分的统计信息

2.4 主成分的确定

根据主成分确定原则和以上分析,本文取前3个主成分是科学合理的。现根据因子载荷矩阵(Component Matrixa)确定主成分1、2、3(见表4,表5)。

主成分1:其因子载荷较大的指标有:X 2-人均国内生产总值、X 9-人均固定资产投资总额、X 10-人均农业总产值、X 11-人均工业总产值、X 12-城镇可支配收入、X 13-农村人均年纯收入,综合分析判断,主成分1是人民生活状况的综合性指标,可称为生活状况因子。

主成分2:其因子载荷较大的指标有:X 1-国内生产总值、X 4-财政收入、X 5-农业总产值、X 6-工业总产值、X 7-第三产业总值、X 8-社会消费品零售总额,它们的影响远远超过了其他指标,可以判断因子2主要体现综合经济实力,可称为综合实力因子。

主成分3:其因子载荷较大的指标只有:X 3-全社会固定资产投资,因此称为固定资产投资因子。

表4 初始因子载荷矩阵

表5 因子得分系数矩阵④

2.5评价模型

上表5的因子得分系数矩阵是主成分分析的最终结果,通过该系数矩阵可得各主成分值,也可将所有主成分表示为各变量的线性组合,由表5得主成分表达式:

F 1=-0.007*Z X1+0.159Z X2+0.057*Z X3+0.096*ZZ X4-0.101*Z X5+0.08*Z X6-0.041*Z X7-0.025*Z X8+0.161*Z X9+0.123*Z X10+0.154*Z X11+0.147*Z X12+0.158*Z X13

F 2=0.253*Z X1-0.012*Z X2+0.134*Z X3+0.189*Z X4+0.125*Z X5+0.161*Z X6+0.22*Z X7+0.219*Z X8-0.023*Z X9-0.031*Z X10+0.004*Z X12+0.013*Z X13

F 3=-0.064*Z X1-0.235*Z X2+0.507*Z X3+0.16*Z X4+0.149*Z X5+0.22*Z X6-0.322*Z X7-0.258*Z X8+0.065*Z X9+0.372*Z X10-0.222*Z X11-0.171*Z X12-0.17*Z X13

这里,F 1为第一主成分即生活状况因子;F 2为第二主成分即综合实力因子;F 3为第三主成分即固定资产投资因子。Z xi(i=1,2,3,……16)表示标准指标变量,利用SPSS中的Descriptive-compute计算得到。

以每个主成分对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分综合模型:

F=0.45672*F 1+0.29879*F 2+0.09223*F 3

即可得到主成分综合模型:

F=0.066*Z X1+0.047*Z X2+0.112*Z X3+0.115*Z X4+0.004*Z X5+0.104*Z X6+0.017*Z X7+0.030*Z X8+0.072*Z X9+0.081*Z X10+0.044*Z X11+0.053*Z X12+0.060*Z X13

最后,根据主成分综合模型即可计算综合主成分值,并对其按综合主成分值进行排序,即可对各地区进行综合评价比较,结果如表6。

表6 21个县(市)各主成分得分及排名

2.6 结果分析

从表6可看出,人民生活状况处在前三位的是苏北县、阿克塞县和肃南县,积石山县、东乡县和临夏县处在倒数三位,两个地级市临夏市和合作市分别为第九、第十位,人民生活状况差距比较大,城镇可支配收入和农村人均年纯收入的极差分别达到4 199元和5 078元;综合经济实力最强的为临夏市、永靖县和肃南县,最弱的依次为阿克塞县、碌曲县和迭部县,国内生产总值的极差达到16.38亿元;固定资产投资最好的为肃南县、肃北县和永靖县,最少的为积石山县、临潭县和东乡县。从综合竞争力来看,肃南县、肃北县、永靖县、天祝县、临夏市排在前5位。和政县、卓尼县、积石山县、临潭县和东乡县的综合竞争力最弱。

3.结论与建议

3.1 经济发展水平低,工业化、城市化进程缓慢

甘肃省民族地区2007年总人口为319.88万人,其中非农业人口占16.43%,低于全省非农业人口占总人口20%的水平,全省民族地区地方人均财政收入193元,远远低于323元的全国民族地区的人均水平,更低于482元的全省平均水平。因此,甘肃省民族地区应加快民族地区工业化和城市化水平,不断提高地方财政收入和人民生活水平,以增强经济发展水平。

3.2 公共基础设施和经济发展的必备条件欠缺

综合主成分中,固定资产投资的贡献率是所有指标中最高的,达到11.5%,说明固定资产投资在甘肃省民族地区的经济发展中具有重要的作用。因此,加大基础设施建设投资,将为甘肃省民族地区经济发展提供基础性条件。

3.3 各州县经济发展不均衡

从三个主成分和综合主成分可以看出,生活状况竞争力最强的肃北县的人均GDP是临夏县的21.13倍,综合实力最强的临夏市是阿克塞县的5.87倍,综合竞争力最强的肃南县是东乡县的1.3倍。城乡差距也很大,平均达到3 639元,差距最大的张家川县达到4 759元。因此,各县市应根据自身特色,积极发展特色优势产业,提高城乡收入水平,这是促进甘肃省民族地区经济发展和缩小城乡收入差距的当务之急。

注 释:

①林海明.主成分分析与因子分析详细的异同和SPSS软件.此文获中国统计学会“泰钢杯”全国优秀统计论文奖。

②宇传华.SPSS与统计分析.电子工业出版社.2007.12第486页.

③2008年《甘肃省统计年鉴》,21个县市政府工作报告及甘肃省统计局网站gstj.省略/.

④因子得分系数矩阵:初始因子载荷矩阵除以主成分相对应的特征值开平方根,在SPSS16.0中自动执行.

参考文献:

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[2]宇传华.SPSS与统计分析[M].电子工业出版社.2007:12.

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[5]左欣艳.基于主成分分析的2006年区域经济竞争力综合评价[J].安徽农学通报.2008,(16).

篇9

关键词：经济发展 主成分分析 多元统计分析

我国是一个经济与社会发展水平、资源与环境禀赋情况在各区域间差异非常大的国家，自科学发展观提出以来，各地区经济协调发展的研究得到了充分的重视。要制订出促进各地区经济协调发展的有效政策，就必需对各地区经济发展的水平做出合理的评价，从中找出形成区域经济发展水平差异的关键因素。本次研究的是2012年我国各地区经济发展情况，表示GDP（单位：亿元），表示居民消费水平（单位：元），职工平均工资（单位：元），固定资产投资（单位：亿元），居民消费价格指数（单位：%），商品零售价格指数（单位：%），表示工业总产值（单位：亿元）。

1、相关系数矩阵表

由相关系数矩阵表可以看出各个变量之间存在显著相关性，可以进行主成分分析。如GDP与工业总产值的相关系数为0.972，GDP与固定资产投资相关系数为0.885；居民消费价格指数与职工平均工资相关系数为0.842，而与固定资产投资相关系数较小，只有0.136。

2、特征根和累计贡献率

由表2可以看出，若按照特征根大于1来提取主成分，可以取前三个，这三个累计方差贡献率达到93.222%，即三个主成分共解释了总变异的93.222%。但是为了对各个省、市、自治区的经济发展进行综合评价、打分和排序，我们选取全部7个主成分进行分析。

3、特征向量

在得出因子载荷阵后利用因子载荷阵与相关系数矩阵的特征根来计算得出特征向量，然后利用特征向量计算出主成分。

由特征向量矩阵可得出所有7个主成分的具体形式：

y1=0.509*Zx1+0.33*Zx2+0.163*Zx3+0.448*Zx4-0.28*Zx5-0.244*Zx6+0.515*Zx7.

y2=-0.17*Zx1+0.514*Zx2+0.644*Zx3-0.36*Zx4-0.189*Zx5-0.338*Zx6-0.111*Zx7.

y3=0.203*Zx1+0.151*Zx2+0.154*Zx3+0.105*Zx4+0.684*Zx5+0.617*Zx6+0.288*Zx7.

y4=-0.109*Zx1+0.340*Zx2+0.138*Zx3-0.151*Zx4-0.629*Zx5+0.659*Zx6-0.050*Zx7.

y5=0.070*Zx1-0.687*Zx2+0.588*Zx3-0.214*Zx4-0.147*Zx5+0.077*Zx6+0.329*Zx7.

y6=-0.414*Zx1-0.964*Zx2+0.374*Zx3+0.768*Zx4-0.007*Zx5+0.052*Zx6+0.293*Zx7.

y7=0.683*Zx1-0.097*Zx2+0.179*Zx3+0.014*Zx4-0.035*Zx5+0.041*Zx6-0.683*Zx7.

我们以特征根为权，对7个主成分进行加权综合，得出各省份的综合得分，综合得分的计算公式为：

y=47.619*y1+28.633*y2+16.970*y3+3.913*y4+1.4*y5+1.172*y6+0.294*y7.

根据上式写出各省的综合得分，并可据此排序，排序结果见表4。

4、结论分析

篇10

【关键词】经济效益指标；聚类分析法；因子分析法

引言

我国地区由于空间跨度比较大，各地区的资源禀赋、气候环境、人口状况等因素有较大的差异，各地区经济发展很不平衡，在考核和评价各地区经济效益时，经济效益指标体系在一定程度上能反映经济效益水平，但由于各指标间具有比较复杂的相关性，我们难以直接用各指标值判断不同地区和同一地区不同时期的经济效益，这就使评价综合经济效益具有一定的困难。本文应用多元统计分析中的因子分析法，把各项指标归纳作为一项综合指标对我国各地区经济效益进行综合评价和分析，并用聚类分析法根据经济的主要指标把我国各省市进行了等级划分，从而具体研究各省市的经济效益情况。

一、分析经济效益的数据及指标选取

（一）评价经济效益相关数据

我国评价各省市的经济效益指标多种多样，为方便选取经济效益指标，同时在一定程度上反映出我国各省市的经济效益情况，本文选取五种经济效益指标来说明问题，包括：税收收入、固定资产投资、地区生产总值、单位地区生产总值能耗、进出口等。为使数据更加精确，本文选取了31个省市地区作为研究目标，分析数据如下表1-1：

（二）评价经济效益的指标含义

1.税收收入：国家凭借其政治权力，依据法定标准，从单位和个人无偿取得的一种财政收入。税收历来是国家财政收入的主要来源。从19世纪末到20世纪80年代，西方各主要国家的税收，一般都占财政收入的80%以上，例如美国税收收入总额占财政收入的比重已超过90%。因此，从一定程度上税收收入能反映一定的经济效益情况，更能体现地区间的差异。

2.固定资产投资：是建造和购置固定资产的经济活动，即固定资产再生产活动。固定资产再生产过程包括固定资产更新（局部和全部更新）、改建、扩建、新建等活动。固定资产投资是社会固定资产再生产的主要手段。固定资产投资额是以货币表现的建造和购置固定资产活动的工作量，它是反映固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方向的综合性指标。固定资产投资能反映国家经济建设以及经济活动的情况，从而具有代表评价各省市经济效益的能力。

3.地区生产总值：指本地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。地区生产总值等于各产业增加值之和。国民经济各行业的增加值之和等于地区生产总值。国民经济各行业的增加值之和等于地区生产总值。

4.单位地区生产总值能耗：是衡量一个地区能耗水平的综合指标，通常以万元GDP消耗的能源（折算为标准煤）来计算。它是衡量一个地区能耗水平的综合指标。常常用万元GDP能耗的下降来考核一个地区的节能降耗的工作成效。

5.进出口：指国家（地区）与国家（地区）之间的贸易往来，进为购入，出为外销，进口和出口的综合。对于各省市的进出口一定程度上能够说明该地区的贸易往来，从而能够说明经济效益，可以作为评价各省市经济效益的指标。

二、应用聚类方法探究各省市地区的分类情况

（一）聚类分析的基本思想

聚类分析指的是把具有相同或者相近属性的事物划分为一类，其基本思想是认为我们所研究的样本或指标之间存在着程度不同的相似性。聚类分析就是把一些相似程度较大的样本聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样本聚合为另一类。

（二）应用聚类分析方法分析城市发展相近程度

对于我国各省市地区不同情况，本文根据税收收入、固定资产投资、地区生产总值、指标值、进出口这五种经济效益指标，将31个省市地区进行聚类分析，运用SPSS软件得出31个省市地区划分情况。划分情况如下：

第一类地区：广东

第二类地区：北京、上海、江苏、浙江、山东

第三类地区：天津、辽宁、福建

第四类地区：河北、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖南、湖北、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆（省市排名不分先后）

三、运用因子分析主成分分析法分析聚类结果原因

（一）广东省分析情况：

广东地区之所以能够单独成为一类，主要的原因是由于其地理位置的特殊性。广东是我国发展比较早的城市之一，早在清朝后期《》签订的时候就开放了广州为最早的商埠，为广东的发展提供了契机。从数据中可以看出，广东省的税收收入和固定资产投资居于中等水平，表明近年来也进行了一些基础设施的建设，为国家的经济增长做出一定贡献。但是还有一个重要特点就是能耗比较少，因为拉动广东省经济增长的不是能源消耗型行业，而多是进出口外贸行业或者服务行业，第三产业在该省经济发展中起着举足轻重的作用。因此，该省的能耗很低，但是进出口贸易却和繁荣，这种特点是别的省份不具备的，所以广东省独立成一类。总而言之，经济效益情况较好。

（二）北京市、上海市、江苏省、浙江省、山东省分析情况：

这五个省的共同特点就是经济增长质量好，基础设施完善，财政资金支持力度很大，而且处于经济发展的枢纽地带，第三产业发展相对其他地方更为成熟，经济发展程度较高，公共基础设施相对齐全，国家的支柱型产业在这些省份均有体现，能够吸引一部分的外商直接或者间接投资，给本省和国家经济增长做出巨大贡献。所以，经济总量和固定资产投资相当客观，能耗也比较高，因为要兼顾传统产业与第三产业，因此，这五个省份的经济发展状况是全国经济发展状况的一个缩影，具有高增长，高产出，高能耗的特点，因此，这五类地区可以单独划分成一类。上述五省在四类中经济效益最好。

（三）天津市、辽宁省、福建省分析情况：

对于第三类地区天津、辽宁、福建而言，五种经济效益的指标都对其有相关影响。但同时运用多元统计回归主成分分析法，研究得出三所城市的进出口得分相对其税收收入、固定资产投资、地区生产总值以及单位地区生产总值能耗这四种经济效益指标相对较低，其四者得分分别为0.986、0.999、0.779、0.961，但进出口得分却为0.157。

天津滨海新区的开发，辽宁大连港及旅顺港的贸易往来，福建泉州的进出口强势，三个省市在吸引外资和对外贸易方面取得了显著的成就。但对于研究经济效益的分析方式来说，三者由于进出口指标与其他经济指标有较大差别，所以将经济指标划分为两大类：国内经济指标和国外经济指标。国内经济指标包括：税收收入、固定资产投资、地区生产总值、指标值。国外经济指标包括：进出口。

以上三省在四类中经济效益居于中等水平，有待改进。

（四）河北省、山西省、、吉林省、黑龙江省、安徽省、江西省、河南省、湖南省、湖北省、广西自治区、海南省、重庆市、四川省、贵州省、云南省、自治区、陕西省、甘肃省、青海自治区、宁夏自治区、新疆自治区（省市自治区排名不分先后）情况分析：

Extraction Method: Principal Component Analysis.

从数据上可以说明，四类地区划分的经济效益因素可以划分为能源消耗类指标和收益类指标。所以这些省市划分为一类最主要的原因之一这些省市地区的单位地区生产总值能耗居其他省市较高，从因子分析结果也显示了单位地区生产总值能耗与其他经济效益因素有所不同，因此可将此类划分省市的原因归结为单位地区生产总值能耗型地区。虽然税收收入或者其他经济效益因素也能反映一定问题，但是主城分分析法得出了分类依据，四类地区属消耗型地区，而从表1-1中也看出四类地区生产总值也较低。从而影响了税收水平，进而影响了固定资产投资水平及进出口贸易。上述各省市经济效益较差，有待从经济增长方式上提出改进。

四、对各城市提出的改进

（一）一类地区继续保持第能耗高速增长态势

广东地区虽然在经济效益评价中不是最优，但是其发展模式应该得到推崇。首先，我国传统的高增长高能耗增长模式暴露出越来越多的缺点，低能耗，高速增长，发展循环经济越来越得到人们的认可，因此，广东地区应该继续发扬本省特色，利用有力的地理优势发展第三产业，使服务业成为省内的支柱行产业，积累雄厚的资本，引进有利于环保的循环经济产业链，发展低碳环保，国家扶持的清洁能源行业，使得第三产业成为发展循环经济有力的资金支持。其次，广东省也要继续发展基础设施，向着先进，清洁，高效的目标迈进。最后，广东地区应该把发展第三产业作为经济增长的引擎，不应该太依赖进出口，金融危机后时代的贸易保护主义不利于省内经济的发展，应该响应国家的“促进内需”的政策。

（二）二类地区控制能耗是首要任务

二类地区的经济发展可以类比为管理学中的企业类型之一――金牛。这种企业的特点是市场占有率高，收益高，增长慢。类比于地区来讲，就是指总量大，占全国GDP的比重大，但是增长慢，能耗大。因此，这类地区应该一方面使经济保持平稳的增长态势，防止经济下滑，但是也不要过分追求经济增速，重要的是要控制能耗在一定范围内，可以适度引进一些能耗低的产业线，同时国家的政策应该向低能耗企业有所倾斜，例如发放低利率的”绿色贷款”，放宽贷款条件，降低贷款门槛，设立发展循环经济的专项基金，对于高能耗，高污染的企业征收高额税，限制其发展，逐步由高能耗高增长向低能耗平稳增长过度。

（三）三类地区重点发展进出口贸易

通过因子分析可以得出结论：影响三类省区的因素有两大类：国内指标和国外指标。国内指标包括衡量收入的税收和地区生产总值，反应资源利用率的能耗指标，国外的指标主要是进出口指标。从收集的数据来看，国内的指标居于其他地区中等水平，显示出三类省区在国内投资发展的较好，应该继续发展。然而，三类地区也不应该忽视进出口这个重要因素，当地政府应该提供适当的又会政策，积极引入外资发展当地经济，给予出口企业一定的税收优惠政策，提高出口企业积极性，逐步缩小和沿海地区的差距，从而达到一种多行业均衡发展的态势。

（四）四类地区重点发展能源，进出口，节能减排措施

四类地区通过主成分分析方法可以看出四类地区单位地区生产总值能耗相对较高，而地区生产总值较低，税收相对也较低。面对此种情况，四类地区应集中提高生产能力，提高资源使用效率，达到节能减排，注重资源环境的利用。同时，利用各省市的独特资源优势，积极发展对外贸易，增强对外合作，促进进出口发展，使进出口成为四类地区的主要产业。同时扶持地区的支柱产业，带动经济效益的发展。分析各地区的经济发展制约因素，努力提高地区间的合作交流，达到资源共享。同时四类地区应积极进行对外投资，扩大市场，达到资源环境与经济发展相适应。

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