地区经济发展水平大全11篇

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篇（1）

中图分类号：F127 文献标识码：C 文章编号：0439-8114（2012）23-5508-06

Analysis on Measurement and Interprovincial Disparity of Economic Development in Northwestern Region of China

ZHAO Kai，LIU Xuan-zi

（College of Economics and Management， Northwest A & F University， Yangling 712100， Shaanxi， China）

Abstract： By choosing the northwest China as a study object and dividing the economic development into four aspects that economic， society， life and environment， a representative index system of appraising economic development level was built. The total score and the various departments of the economic development of score were calculated by principal component analysis. It was used for measuring the total level of the economic development of the northwestern region of China and the level of sector development. On this basis， the calculation of the coefficient of variation of the total score and the various departments of economic development score were used to measure economic development of interprovincial disparity. After further broken down the coefficients of variation， the various departments of the economic development gap that compared with the influence degree of the overall difference， which between the five provinces， was analyzed. Finally， the corresponding suggestions were brought out.

Key words： northwestern region of China； economic development； principal component analysis； interprovincial disparity

近30年来，中国经济一直以年均9%的比例高速增长。按不变价格计算，2009年中国GDP相当于1978年的18.8倍，人均GDP相当于1978年的13.4倍。但是，经济增长并不等于经济发展[1-4]，中国城乡差距和地区差距拉大、社会保障不足、人民生活质量不高、环境污染严重等经济发展问题依然十分突出。“十二五”规划提出，要加快转变经济发展方式，推动中国经济又好又快地发展。

关于不同地区的经济发展状况，一些学者都曾进行过研究[5-11]，但大都着眼于经济增长方面的差距，并没有对地区经济发展进行全面的分析。近年来，随着对经济发展的关注，这方面的研究也越来越多。国家统计局曾经从社会结构、人口素质、经济效益、生活质量、社会秩序及社会稳定等6个方面选取了36个重要指标[中国国情报告（1978-1996）]，采用综合评分法对中国各地区经济发展水平进行了综合评价[12]。徐新等[13]运用因子分析法对2007年中国31个省级行政单位的区域经济发展水平进行了综合评价，并对影响区域经济发展水平差异的原因作了分析；李芹芳等[14]从GDP、居民收入、产业结构等方面对陕西省各地区的经济差异进行分析；张纯记[15]从经济总量、产业结构、财政收支结构、居民收入水平等方面对全国各省的经济发展水平进行了测度。

中国西北地区主要包括陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区（下文简称宁夏）和新疆维吾尔自治区（下文简称新疆），一直是全国经济发展水平较低的一个区域。西部大开发战略实施以后，西北地区的经济有了较快的增长，经济实力明显增强，人民生活水平显著提高。然而，10年来，经济发展水平是否随着经济的增长而得到了提高，五省之间经济发展的差距发生了怎样的变化，目前尚缺乏相关文献进行研究。因此，本研究将经济发展分为经济、社会、生活、环境4个部门，通过建立指标体系，运用主成分分析法对西北五省10年来的经济发展进行综合评价，进而对每年西北五省经济发展的差异情况进行具体分析。

1 研究方法

1.1 经济发展水平的衡量

关于经济发展水平的衡量，不同的学者有不同的见解。瑟尔沃[2]认为，发展代表着基本需要改善、经济和物质进步、国家和人民自尊感提高以及人民权力扩大；吉利斯等[16]认为，成功的发展要求人均产出的增长、贫困的减轻以及健康和长寿状况的改善，而且至少不均等的情况不能有较严重的恶化；谭崇台[1]认为，发展至少应包括5个方面的指标，基本必需品的消费量、收入和分配的均等程度、识字率、健康水平和就业状况等。综合国内外不同学者的观点，本研究将经济发展分为4个方面，即经济、社会、生活、环境。其中，经济部门包括经济总量、经济增长速度、经济结构以及经济增长活力；社会部门包括人口、就业、社会保障、社会公平、文化、教育和卫生；生活部门包括居民收入、生活质量和城市基础设施；环境部门包括环境污染和环境保护状况。为了便于不同地区之间的对比，相关指标采用人均指标；为了消除不同年份物价水平的影响，相关数据折算为2000年的不变价。同时结合指标数据的可得性，建立指标体系（表1）。

1.2 经济发展水平的测度及分解

采用主成分分析法，通过计算主成分的总得分及经济、社会、生活、环境各部门的得分，来衡量各省经济发展总水平以及内部4个部门的发展水平。具体计算方法如下：

设样本数为n，指标数为m，原始数据矩阵为[Xij]n×m（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m），处理后的标准化数据矩阵为[Zij]n×m（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m）。经主成分分析后，设提取出k个主成分F1～Fk，对应的特征根分别为λ1～λk，则各主成分的权重分别为：

Wr=λr■λr■（r=1，2，…，k） （1）

设各主成分在各个指标上的载荷矩阵为[αrj]k×m，则第j个指标的总权重值为■Wrαrj。

由此可得，样本i经济发展总水平的综合评价值为■■WrαrjZij（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m；r=1，2，…，k），样本i指标j的综合评价值为■WrαrjZij。

若把全部m个指标分成两部门，第1～m1个指标为第一部门，剩下的为第二部门。则第一部门的评价值为■■Wr αrj Zij，第二部门的评价值为■■WrαrjZij。同理，可分成多个部门。由此可得出第i个样本的经济发展综合值分解到各个部门的数值大小。

1.3 省际经济发展水平差异的对比

测度区域经济差异可以从绝对差异和相对差异两方面考虑，极差、平均差和标准差等绝对指标的结果会受到计算变量值的一般水平的影响[17]，不能进行不同总体的直接比较。因此，为了便于不同地区之间的比较，宜采用极值差率、基尼系数、变异系数、离均差系数、广义熵指数等相对指标。考虑到变异系数的可分解性，且计算简便，这里采用变异系数来测度西北地区的经济发展差异。

变异系数（V）即标准差系数，等于标准差与算术平均数的比值。计算方法如下：

设样本数为n，对应d个指标T1～Td，且指标值可加，其和为总指标。第i个样本第j个指标的值为tij（i=1，2，…，n；j=1，2，…，d），第i个样本所有指标值的总和为si，即有si=■tij。则样本的总均值s=■■si，第j个指标的均值Tj=■■tij，二者之间存在如下关系：

■=■■si=■■■tij=■■■tij=■Tj （2）

另外，样本的总标准差为σs=■，第j个指标的标准差为σj=■。则样本的总变异系数为Vs=■=■■，第j个指标的变异系数为Vj=■=■■。

借鉴魏后凯等[18]对加权变异系数的分解方法，将总变异系数进行平方，结合式（2）做如下推算：

Vs2=■·■=■

=■

=■■■（tij-■）2+2■■（tij-■j）（tik-■k）

=■■■■（tij-■）2+2■■■■（tij-■j）（tik-■k）

=■■（V2j·■j2）+2■■COV（Tj，Tk）

=■■·V2j+■■■COV（Tj，Tk） （3）

如果把■看做是指标j的权重，把■Vj看做指标j的加权变异系数，那么式（3）就表达了总指标值加权变异系数的平方（总指标的权重为1，因此变异系数等于加权变异系数）与分项指标加权变异系数的平方之间的关系。令

Pj=■VjV■■ （j=1，2，…，d） （4）

可以看作各部门差距对总体差距的贡献率。

2 西北五省经济发展水平分析

2.1 各省经济发展总水平的变动分析

多指标面板数据在统计特征上要比单指标面板数据和截面数据复杂得多，目前没有现成的方法可以使用，一般都采取“降维”的方法[19-21]。例如，郑兵云[11]提出，对面板数据的多元统计分析，可以对每一指标在时间维度上取均值，抽象为某一特定时间的情形，从而退化为截面数据。但是这种“退化”的处理方法存在缺陷，且对本研究数据而言会导致样本数目减少，影响结果的有效性。由于不需要分析各个主成分的具体意义，只计算综合评价值，因此可将全部样本数据作为截面数据处理；另外，由于要同时进行截面和时间两个方向的对比分析，这样处理可使各个样本的相同指标对应相同的权重，从而在两个方向上都具有可比性。利用SPSS 16.0软件对2000-2009年西北五省的统计数据进行主成分分析，具体步骤如下：

第一步，数据标准化。将数据按如下公式进行归一化处理，得到标准化的数据矩阵。

Zij=■，若Xij为正向指标■，若Xij为负向指标

第二步，提取主成分。利用SPSS 16.0软件对上面得到的标准化数据矩阵进行主成分分析，得到各个主成分的特征根及累积贡献率，取特征根大于1的前6个主成分，结果累积贡献率达到88.44%，因此可以基本代表40个变量的变化。同时，得到6个主成分F1～F6在各指标上的载荷，据此计算出50个样本各主成分的值。

第三步，计算综合评价值。由前面得到的6个主成分的特征根，根据式（1）可求出其权重分别为W1=0.454 87，W2=0.212 36，W3=0.150 66，W4=0.089 69，W5=0.061 41，W6=0.031 01。因此，第i个样本的经济发展综合评价值等于■WiFi。

根据计算出的五省经济发展综合评价值，绘制得分曲线如图1。

由图1可以看出，2000年西部大开发战略刚开始实施时，西北地区经济发展水平最高的是新疆，其后依次是陕西、宁夏、青海、甘肃。在10年的发展过程中，5个省份经济发展水平都有较大的提高。新疆经济发展水平一直居于五省前列，以较为平稳的速度提高，几乎没有明显的波动。陕西虽然初始水平低于新疆，但经济发展速度快，从2003年开始逼近新疆，并在2006年超过新疆成为西北地区经济发展水平最高的省份，也是五省中发展态势最好的省份。宁夏与甘肃发展趋势相似，速度相对平缓，但在2009年明显加快，宁夏甚至在经历了较大的飞跃之后接近了新疆的水平。青海的经济发展水平在2001年短暂超过宁夏，后又重新回落到第四名的位置，沿着原来的轨道平稳发展。

2.2 各省经济发展四部门发展水平的变动分析

在对西北各省经济发展总水平进行了大概的分析之后，有必要进一步分析其4个组成部门各自的发展水平如何。由上面得到的6个主成分的载荷矩阵，可以由■Wrαrj计算得40个指标的总权重大小，继而通过加总计算出各省每年经济发展4个部门经济、社会、生活、环境的各部门得分值。这里按照各部门得分只对2000年和2009年进行排序，结果见表2。

由表2可见，①陕西省各方面的发展水平都比较高，无论是总得分还是各部门得分，在五省中都居前列，说明陕西不仅经济增长快，而且在经济快速增长的过程中同时带动了社会、生活、环境的提高，取得了各方面的均衡发展。②甘肃总得分和经济、社会部门的得分在五省中都居最后一位，但在环境部门的得分却处于中间水平，说明甘肃在西北五省中虽然是经济最落后的地区，但环境保护却做得很好，即使经济能力弱也保持了较高的环境水平。另外，较之10年前，甘肃的生活和环境得分排名都下降了一位，表明甘肃的经济发展有在西北地区继续落后的趋势。③青海的各项得分排名均处于下游水平，生活水平有所提高，但环境水平有所下降。④宁夏的多项得分基本处于第三位，说明宁夏经济发展在西北地区的排名比较稳定，没有落后但也没有进一步的突破。值得注意的是，环境得分排名从2000年的第五位提升至2009年的第一位，表明10年中宁夏加大环境保护力度，取得了显著成效。⑤新疆是西北地区的发展大省，2006年以前一直位居第一，但发展的速度相对较慢。新疆在社会部门的得分一直第一，经济与生活部门的得分与陕西不相上下，但环境部门得分的排名却十分靠后，说明新疆经济发达，人口结构、就业状况、文化、教育、卫生等方面发展良好，人民生活质量也较高，但在环境保护方面相对不足，低排名的环境与高排名的经济、社会、生活极不协调，且有继续落后的趋势。

2.3 各省经济发展影响因素的贡献度分析

由于各省每年的经济发展总水平不同，因此各部门的得分排序不能说明各部门对于经济发展的贡献额度大小。为了进一步确定经济、社会、生活、环境4个部门在该省经济发展总水平中所占的比例，将各部门的得分分别除以总得分，结果见表3。

由表3可知，与2000年相比，2009年4个部门的变化如下：①经济部门得分占经济发展总得分的比例，五省都有不同幅度的上升，表明对于五省来说经济增长在经济发展中的重要性都在持续上升。除新疆以外，其他四省的经济得分在2009年都成为经济发展得分中比例最大的部门，这说明各省经济发展总水平的提高很大程度上是由经济快速增长引起的。②社会部门得分比例除甘肃稍有升高外，其他四省都降低。说明社会部门的发展速度低于经济发展总水平的上升速度。③生活部门得分比例除青海和新疆外，其他三省都降低，说明五省中青海和新疆的生活水平提高速度高于经济发展总水平的提高速度。④环境部门得分比例中陕西、甘肃降低，新疆变化不大，青海和宁夏均由负变正，说明环境水平提高对青海和宁夏经济发展总水平的作用越来越大，而对于陕西和甘肃来说则相对不足。

由以上分析可知，从2000年到2009年，西北地区各省的经济发展水平都有了较大的提高，这一提高很大程度上是经济增长带来的。从相对发展排名看，除陕西在2006年超越新疆成为第一，五省经济发展水平的相对排名基本不变。经济发展最均衡的是陕西，各部门发展在西北地区都属高水平。排名第二的新疆环境水平较低，第四名的青海环境水平也落后至最后一名。形成对比的是，甘肃虽然各方面发展都十分落后，环境水平却处于中间位置；宁夏各部门发展都处于中间水平，环境排名却一跃成为第一。因此，新疆和青海应借鉴甘肃和宁夏的经验，加大环境保护力度，补上环境保护这块“短板”。

3 西北地区经济发展水平的差异分析

3.1 经济发展差距的变动趋势分析

根据上文得出的2000～2009年五省的经济发展水平总得分及各部门的得分，计算各年西北地区经济发展总水平的变异系数Vs及经济、社会、生活、环境各部门的变异系数V1、V2、V3、V4。结果见表4。

由表4可见，2000～2009年5个变异系数都呈下降趋势，说明10年来5种差距都在缩小。与2000年相比，2009年经济、社会、生活、环境与总水平的变异系数的缩小幅度分别为52.9%、60.5%、50.0%、86.3%和55.8%，以环境差距的缩小幅度最大。2000年，5种差距由大到小依次为环境、社会、经济、总体、生活；到2009年，经济差距超过了社会差距，这一排名变为环境、经济、社会、总体、生活。

①总体。从整体上看，西部大开发以来西北五省的经济发展差距缩小了。总体经济发展的差距在2006年以前逐年下降，2007和2008年出现反弹，小幅度地扩大，2009年又重新缩小。②经济。西北五省的经济差距在西部大开发战略实施之初下降幅度最大，2005～2007年处于低点，2006年最小。2008年虽然有所增大，但仍未达到2004年的水平，并在2009年重新缩小。③社会。社会差距每年都在缩小，说明五省的社会发展水平越来越趋同。④生活。生活差距虽然总体趋势在下降，但一直在不停地波动，在2005和2006年达到最低，2007年出现较大幅度的升高后又逐渐下降。⑤环境。环境差距在第一年即下降了64.38%，其后在2003和2006年又出现大幅度的减小，最低值在2007年。然而，自此之后环境差距出现扩大趋势。

3.2 经济发展各部门的差距贡献率分析

由式（4）可计算得每年经济、社会、生活、环境4个部门的变异系数占总体变异系数的比例，即各部门差距对总体差距的贡献率P1～P4，结果见表5。

由表5可见，2000年西北五省经济发展的总体差距中社会部门的差距贡献份额最大；到2009年，贡献份额最大的部门变为了经济。这10年间，经济差距对经济发展总体差距的贡献份额增长幅度为10.42%，而社会差距的贡献份额缩小幅度则高达18.24%。这说明造成西北五省经济发展差距的最重要因素，已经从2000年的社会差距变为2009年的经济差距。同时，生活差距的份额在波动中增加，但所占份额依然不大，而环境差距的份额最初与生活差距的份额几乎相等，现在变得越来越小。这说明生活和环境的差距都不会对西北五省经济发展差距造成大的影响。

综上所述，10年来西北地区的经济发展差距在不断缩小，其中以环境差距缩小的幅度最大，说明各省的环境水平越来越趋向一致。而导致经济发展差距的最重要因素，从社会差距变为了经济差距，因此西北地区要缩小经济发展差距，缩小经济差距应成为未来的主要努力方向，同时缩小社会差距也仍然是不可忽视的重要方面。

4 结论和建议

本研究将经济发展总体分解为经济、社会、生活、环境4个部门，对西北地区经济发展水平及地区差距进行了分析，发现2000年西部大开发战略实施以来，西北地区的经济发展水平显著提高，地区经济发展差距也逐渐缩小，但各省不同部门的发展差异较大。在未来的发展中，应注意以下3点：

1）经济发展各部门之间相互影响，健康持续的发展应保持各部门均衡发展。10年来，五省无一例外的都在经济部门取得了最快增长，而其他3个部门则相对发展较慢。虽然经济增长是其他各部门发展的必要前提，要发展必须要积累足够的物质基础，但经济发展的最终目的还是提高社会结构、人民生活、环境保护的水平，因此，充分发挥经济部门对社会、生活、环境的带动作用，提高这3个部门的发展水平，使人民享受到经济增长的成果，是西北地区未来的发展重点。

2）环境污染治理和环境保护力度仍需加强。经济发展总水平排名第一的新疆，环境水平在五省中却是倒数。各省环境得分在经济发展总得分中所占比重不高，也表明西北地区经济发展中环境是短板。这与西北地区脆弱的生态条件不无关系，也给环境保护带来了困难。但宁夏环境水平的迅速提高无疑可以作为其他四省的环保典范，甘肃经济落后但环境不落后的发展态势也应继续保持。在加大环境污染治理和环境保护力度的同时，在产业发展中要重点考虑环保因素，把建设资源型、环保型社会作为未来的发展方向。

3）经济发展要注意维持合理的地区差距。一定的差距可以促进经济的增长，同样也可以促进经济的发展，但某一差距越来越大则需引起重视。经济和社会差距是造成西北地区经济发展差距的主要原因，其中经济差距是最重要的原因。对经济落后的青海、甘肃等省来说，提高经济水平任重而道远。生活差距在10年中逐渐增大也应引起足够的重视，生活水平落后的甘肃和青海应重视改善人民生活、完善基础设施建设等，缩小与其他省的差距，提高人民生活质量。只有这样，才能实现西北地区又好又快地向前发展。

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篇（2）

现在的市场经济发展之下，交通运输的发展和变化直接影响着整体市场经济的变化，而在运输行业当中，公路运输更是重中之重。公路运输的发展影响着我国的社会经济，对于社会化建设有着促进性的意义。城市当中的各个联系都是靠公路运输来完成的，一个地区的繁华完全是通过公路运输的发达来实现的。市场经济发展状况之下，公路运输渐渐的出现了新的变化和新的发展要求，这就要求我们要提出新的市场管理的办法对新的公路运输进行管理。因此，探讨、提出新的适合市场经济体制之下的公路运输管理办法是非常重要的。

一、周口公路发展简介

河南周口市有着悠久的历史，自古以来就是经济发展的中心城市，而其的发展从未离开过交通运输的建设。远古时期的交通完全是借助水路，到了现代社会，各项交通运输设施的建立和完善更加是推动了周口市的发展，在2000年，周口地区改成了地级周口市，代表着其的经济发展水平的进步。周口市区现在的公路交通比较的发达，带动了其旅游文化的发展，为其悠久的历史发展提供了向世人展示的机会。截止2009年底，周口市国、省、县、乡、村公路总里程23024公里，其中：等级公路里程15757公里（高速公路451公里；干线公路1383公里；农村公路13923公里），干线公路19条、1383公里，其中：国道2条，计308公里；省道17条，计1075公里。干线公路全部为二级公路，路况较好，构成了周口公路网次骨架。公路作为周通网的脉络，带动了周口市农村经济的发展。

二、公路运输和经济发展之间的关系

伴随着社会经济不断的发展，公路运输渐渐地占据了十分重要的地位，各地之间的交通运输情况各有特点，状况不一，但是他们的共同特点都是为当地的经济发展提供动力。

1、公路运输在社会和经济的发展当中各项工作开展的基本前提

从宏观上观察全国各个地方的经济发展状况，大部分经济不发达的地区，交通运输一定是不方便的，而一些沿海城市和中心城市，其的交通运输四通八达，带来的就是经济的高速运转和飞速发展。所以说，在国民经济的发展当中离不开交通运输的辅作用，在开发任何一个地区的时候，第一步要做的就是把道路修建好，俗话说“要致富，先修路”。在交通运输当中，公路运输是最重要的一个组成部分，使用的范围最广，灵活性强，运输便利，成为最普遍的运输方式。伴随着高速公路的建设日趋完善，我国的公路运输建设网布及的区域也越来越广，发挥的作用越来越突出，已经成为全国各个地方经济发展最重要的基础设施。

2、公路运输能够辐射周边的地区经济同步发展

从长期的发展实践当中总结了这样的一个道理，只有便捷的交通才能够给这个地方带来经济发展的可能，这个是通过了不断的发展实践进行验证的。公路运输如果不畅通，那么这个地方的经济就很难发展的起来，公路运输是城市发展的血液，只有不断的流通才能够保证飞速的发展。运输发达，交流也才顺畅，清朝时期的闭关锁国政策就是隔绝了我国和西方国家的交流，致使我国遭遇了百余年的殖民主义压迫耻辱。有些时候，公路建设为的只是一个地方的经济发展和资源的开发，但是实际情况却是整条公路的沿线都能够因为运输便利而实现经济的同步发展。所以说，公路建设会辐射到周边的地区经济一同发展，为沿线经济的发展提供了充足的动力。而相反的，一个地方就是资源再怎样丰富，交通落后的话，同样得不到发展，只会继续落后下去，也就是说一个地区的交通落后会严重的阻碍当地的经济发展，同样的，一个地区的公路运输条件完备，就会有很多的投资项目涌来，从而将周边地区的经济一同带动发展起来，将各地之间的联系，密切，带动各个地区的经济共同发展。

3、公路运输与经济协调能够促进社会和谐发展

公共交通运输在社会主义的现代化建设当中是其他各项工作开展的前提准备条件，对于和谐社会的构建也起到了关键性的作用。之所以要建立社会主义公路运输体系，就是为的要为人民的生活提供最基本的保障，秉承的就是为人民服务的基本原则，从而实现和谐的公路交通现设的目标。

三、市场经济状况下公路运输经济管理改革势在必行

伴随着我国的市场经济不断的进行优化发展，公路运输作为各项发展工作的前期准备，进行一些革新改变是迫在眉睫的事情了，只有同市场经济的改变步伐相一致，才能够让公路运输为当地的经济发展提供更加充分的服务。

1、社会生产力的不断发展必然要求公路运输经济管理进行相应的调整，公路运输是社会化经济发展的重要组成部分，发展是必然的，而社会主义经济生产机制从计划经济变成市场经济，公路运输自然要和社会经济的改变做出同步改变。

2、公路运输企业改变了经营的基本体制。公路运输承载的是商品的运输交换和交易双方的经济关系，运输的市场机制完善了，市场当中的经营体制才能够进行有序良好的更替。

3、在市场经济的革新当中，公路运输经济管理体制是重要的构成部分。目前为止，市场经济体制的革新已经有了一定的效果，企业的整体竞争能力也得到了大幅的提高，将经济效益扩大到了最大化的要求。公路运输业在市场经济当中，通过市场的调节作用，正在进行着良好的变革，各项经济管理水平都有了显著性的提高。市场经济不断的发展和进步，公路运输经济管理只有不断的进行革新操作，才能够取得长远的发展。

4、实现了公路运输经济管理也是提高市场竞争力的必然趋势。在公路运输经济管理当中就是让交通运输加入市场经济体制的竞争模式之下，激烈的竞争是不断累计经验的过程。公路运输融合到市场经济和人文环境当中，不但能够促进自身的经济发展，还能够为周边地区的经济发展提供充足的动力。

四、公路运输的资金走向

公路运输设施的理念大致分成两个部分，一个是为社会做公益，另一个就是为经营建设。第一，相关部门要对这两个方面的内容有明确地区分，用做公益的公路建设必须要让政府作为主要的投资者，而经营类型则是需要通过市场的自行选择确定出投资主体，但是这并不代表政府就不需要对公路运输建设的项目提供帮助和扶持。同时，融资的基本体制也要进行相应的变更，公路运输的建设资金筹措需要从多个方面同步进行。建设资金的筹措办法可以参考以下的几个方面的内容：

1、建立新的税收种类，像是燃油税。我国在2009年开始实行燃油税，但是把养路费等其他的6种税收取消，这一项举措对社会经济的建设发展造成了极大的影响。那么，从这方面出发，以燃油税为基本融资方式的资金筹措方式需要有一个良好的管理机制，保证各项用于建设的资金能够有好的归宿。

2、加大外来资金的注入。在我国的公路运输建设工作当中，外资是很大的一项资金支持，为公路运输基础设施的建设提供了强有力帮助。因此在公路建设这项基础设施建设当中，需要不断的扩大外来资金的注入，吸引大量的外商直接的进行投资工作。

3、把债券和股票的融资能力充分的发挥出来。国内资本的注入对公路运输的建设作用是不容忽视的，要激励国内的资本投资。支持那些有能力运输企业上市融资，资金的筹备可以通过发行债券和股票，从而获得大量的民间资金的支持和投资。

科学技术的不断发展，经济体制建设改革的不断完善，公路运输在当中发挥着基础性的作用，公路运输要想继续长远的发展下去，就要朝着科学有序的客观方向前进发展。在现代的社会管理当中，各种新的现代经济管理办法不断涌现。所以说，企业需要把握最先进的科学技术，利用现代化的技术操作形式来提高公路运输管理的经济效益。

参考文献：

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【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：

篇（4）

随着工业化的发展，人类欲望的递增，由化石燃料过度消耗引起的日益严峻的化石能源的短缺与全球气候变化问题促使世界各国向低碳经济转型，低碳经济发展道路逐渐受到人们的关注与青睐。但什么是低碳经济？中国各个区域的经济发展水平存在很大的差异，是否每个区域都适合一样的碳减排政策？这些问题都需要我们深入思考。

一、低碳经济的概念及我国低碳经济发展现状

（一）低碳经济的概念

低碳经济的概念首先由英国在《我们未来的能源：创建低碳经济》的能源白皮书中提出，低碳经济是通过更少的自然资源消耗和更少的环境污染，获得更多的经济产出，是创造更高的生活标准和更好的生活质量的途径和机会。对于低碳经济的界定，学术界尚未有明确的共识，但低碳经济不论涵义如何，都具有低能耗、低污染和环境友好的突出特点，目标是缓解气候变化和促进人类的可持续发展。我们认为，低碳经济是在不影响经济增长和社会发展的前提下，通过技术创新或其他方式减少温室气体的排放，缓解气候变化带来的环境问题、生态问题，实现经济的可持续发展。

（二）中国低碳经济发展现状及问题

近年来，中国的碳排放总量持续增长，2009年10月国际能源署公布的统计数据显示，中国2007年首次超过美国成为世界上第一大排放国，约占当年全球二氧化碳排放总量的21%。中国在2009年的哥本哈根气候峰会上庄严承诺将在2020年单位GDP碳排放强度比2005年降低40%―45%。中国社科院经济所副研究员袁富华认为要实现这一目标，每年要下降3个百分点以上，才能完成减排任务。以往20多年已经有很强的减排措施，未来大的减排空间已经被大量压缩，碳减排措施会对中国经济的持续增长造成影响，所以要完成减排的目标并不容易。

中国能源结构失衡，表现为“富煤、贫油、少气”，煤炭在中国能源资源中占绝对优势地位，中国的能源消费结构和经济结构是发展低碳经济的瓶颈问题。而且根据邹秀萍等的研究，中国的碳排放问题不仅体现在总量的增长方面，而且也体现在碳排放的空间格局差异方面。中国的碳排放存在显著的东南部低中北部高西北部低的空间分布格局，中北部地区为碳排放的高值区域，东、南部沿海及西部地区为碳排放的低值区域。

二、区域低碳经济发展水平综合评价体系的构建

（一）综合评价指标体系的构建

根据以上对低碳经济概念的理解与我国低碳经济发展现状的认识，我们需要客观全面地评价我国区域低碳经济发展水平。低碳经济作为一种绿色、可持续发展的经济形态，对其进行综合评价，应该使用多指标综合评价，在这方面，付加锋等做了些相应的研究，但我们认为其中有些不足之处。本文构建的低碳经济发展水平综合评价指标体系分为目标层、一级指标层和二级指标层三个层次。目标层为区域低碳经济发展水平，一级指标层由低碳产出、低碳消费、低碳环境、碳汇、低碳技术五个方面构建指标体系，二级指标层在下述五个方面下使用若干评价指标。

1.低碳生产

低碳生产指标意在评价在生产领域的碳排放指标，包括碳生产力，碳强度，能源加工转换效率和代表能源结构的清洁能源消费比重指标。

碳生产力是衡量低碳经济发展水平的核心指标，也是最直观的指标，指单位碳排放所创造的GDP，这一指标将温室气体排放与GDP直接联系起来，直观反应出社会经济整体碳资源利用效率的情况。碳强度代表单位能源的碳排放量，能源的种类不同，碳强度差异很大。化石能源中，煤的碳强度最高，石油次之。能源加工转换效率指一定时期内能源经过加工、转换后，产出的各种能源产品的数量与同期内投入加工转换的各种能源数量的比率，即一次能源能源投入生产的二次能源产出，是观察能源加工转换装置和生产工艺先进与落后、管理水平高低等的重要指标。清洁能源消费总量比重，是指清洁能源在消耗能源总量中所占的比例。一般而言，可再生能源在能源消耗结构中占比越大，低碳化程度越高，反之就低。

2.低碳消费指标

低碳经济不仅要求在生产领域缩减碳排放，在消费领域也相应有要求，居民的消费观念、生活方式，对区域能源需求有重要影响。低碳消费指标包括人均碳排放量、人均生活能源消费量和低碳产品市场占有率。人均碳排放量与人均生活能源消费量指标直观的评价地区人们消费水平等自然消费模式对碳排放的影响，低碳产品市场占有率则可以反映出公众对低碳经济知识的普及与接受程度。

3.低碳环境指标

发展低碳经济，是应对气候变化问题人类提出的经济发展模式，势必对环境起到保护作用，而反过来，环境保护也可以优化经济发展。国内外研究均表明，减缓气候变化和节能减排与环境保护之间有协同效应，环境改善与温室气体减排是互赢的。低碳环境指标包括环保支出增长率、工业三废处理率和废弃物碳排放强度。

4.碳汇建设指标

碳汇一般是指从空气中清除二氧化碳的过程、活动、机制。它主要是指森林吸收并储存二氧化碳的能力。我们主要选取森林覆盖率、人均绿地面积和区域绿化覆盖率作为主要评价指标。

森林覆盖率，是森林面积占土地总面积的比例。森林覆盖率越高，则森林的碳汇作用越强，吸收并储存二氧化碳的能力越强，对减少二氧化碳在大气中浓度的作用也越强。区域绿化覆盖率具体计算方法为：区域绿化覆盖面积比区域土地面积，其中绿化覆盖面积包括公共绿地、居住区绿地、防护绿地、道路绿地、风景林地等的绿化种植覆盖面积、屋顶绿化覆盖面积以及零散树木的覆盖面积。

5.低碳技术指标

低碳经济的发展必须与产业调整和技术创新有机结合起来，随着单位GDP碳排放量的逐渐压缩，靠降低能源消耗或提高能源利用效率来降低碳排放量的潜力越来越小，区域低碳经济发展会遇到瓶颈，这时需要靠低碳技术的进步突破。我们主要选取低碳技术R&D投入占比、低碳产业产值占比与温室气体捕获与封存比例对区域低碳技术水平进行评价。

（二）指标的处理

1.指标的正向化与同度量化

在构建的评价指标中，由于指标的数值与方向都不同，需要对指标进行正向化和同度量化处理才能够进行比较。逆向指标的正向化方法可以采用商式变换来处理，如下式所示，X*表示指标正向化的数值，X表示指标原始数值，通过处理的指标数值就可以体现指标数值越大低碳经济发展水平越高。

X*=1/X

对指标的同度量化处理可以采用极差变换法：

X=（Xi-Xi0）/（Xi1-Xi0）

X为无量纲化后的指标数值，Xi为第i指标的实际值，Xi1取全部参评区域该指标的最优值，Xi0取全部参评区域该指标的最差值。

2.指标权重确定

在多指标综合评价过程中，由于不同的指标所包含的评价涵义或者评价信息量不尽相同，因此需要根据评价目标与指标特点给每一指标确定其权值。区域低碳经济发展水平综合评价体系是一个多层次、多因素构成的复合系统，应采用层次分析法（AHP法）确定指标权重。

3.综合合成方法

指标值综合合成方法很多，这里采用线性加权和法进行综合合成。

S=∑Xiwi

S表示低碳经济发展水平综合评价值，Xi为标准化后的无量纲化指标值，wi为相应指标权重。

三、结论及存在的问题

低碳经济日益受到世界各国的关注，全球气候变化已经开始影响人类的生产与发展，中国走低碳经济发展之路刻不容缓。但我国的能源消费结构、技术水平等存在空间格局的差异，要实现2020年的减排承诺，需要了解各地区的碳排放现状及成因，寻找减排的技术路线和区域对策，进而实现整体的控制目标。目前对低碳经济发展水平的评价还存在很多问题，上述建立的评价体系只是对区域低碳经济发展水平的一个相对评估方法，目的在于为我国低碳经济发展过程中区域空间的不平衡做一个了解，并针对不同区域的碳减排工作提供参考依据，寻找区域低碳经济发展道路，最终实现我国的碳减排目标。

参考文献：

[1]付加锋,庄贵阳,高庆先.低碳经济的概念辨识及评价指标体系的构建[J].中国人口・资源与环境.

[2]杨继贤,何迎庆,张秀云,张冰.低碳经济背景下我国能源发展趋势及煤炭企业对策[J].中国矿业.

篇（5）

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

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

一、因子分析的基本原理

因子分析的基本步骤

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

二、数据处理和分析

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

三、确定公共因子和载荷矩阵

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

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

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

四、县域经济可持续发展水平综合评价

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

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

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

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

：

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

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

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

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

篇（6）

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

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

DONG Feng， LONG Ru-yin

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

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

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

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

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

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

一、江苏区域二氧化碳排放测算及现状分析

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

C=∑iaiEi （1）

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

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

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

二、江苏区域低碳经济发展水平测度

（一）研究方法与指标

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

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

max ho（u，v）=∑sr=1uryor∑mj=1vjxoj

s.t. ∑sr=1uryor∑mj=1vjxoj≤1

∑ni=1λi=1  （2）

本文基于上述DEA模型设计低碳经济发展指数，投入产出共四个指标，分别如下：

（1）GDP

GDP数据来自各地级市统计年鉴，根据GDP平减指数转换为2000年价格。

（2）资本存量

张军等[13]采用永续盘存法来估计各个省和全国的资本存量，计算公式为：

Kt=Kt-1（1-α）+It  （3）

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

（3）人力资本

人力资本取各地级市年末从业人数。

（4）二氧化碳排放总量

二氧化碳排放总量计算方法见“江苏区域二氧化碳排放测算及现状分析”。

（二）低碳经济发展指数计算结果

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

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

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

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

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

三、江苏区域低碳经济发展水平分析

（一）聚类分析

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

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

（二）收敛性分析

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

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

 lnEEit-lnEEi0T=C+βlnEEi0+ε  （4）

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

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

（三）影响因素分析

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

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

四、结论与建议

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

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

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篇（7）

性观念亦称性价值观念（sexual values），“是经过社会文化锻造的性心理，因此它带有浓重的性文化色调。……个人之间的不同性观念与个人的志趣、所受教育、生活道路上的文化沟通有关，故而通常代表特定群体的思想倾向。”[1]而苏南农村经济发达地区的发展模式在一定程度上代表了我国农村经济发展的方向。因此在性教育的呼声一浪高过一浪的当今，研究江阴市农村经济发达地区中学生的性教育现状，对于研究我国农村学校性教育问题，具有一定的代表性和前瞻性。基于以上考虑，我们于2006年对江苏省江阴市山观中学2287名学生性观念发展水平进行了研究，以期能了解苏南农村经济发达地区的中学生的性观念发展现状和发展规律，进而能为有针对性地进行中学生性心理健康教育提供有益线索。

1 研究方法

1.1 研究对象江苏省江阴市山观高级中学的2287名中学生。其中男生为1236人，占54.0%；女生为1051人，占46.0%。

1.2 研究方法采用统一编制的《中学生性心理教育状况调查表》。本次调查共发放问卷3200份，回收有效问卷3025份，回收率为94.5%。根据“家住农村”这一限制，剔除居住集镇和城市的738份，实有效问卷为2287份。数据利用SPSS10.0进行处理。

2 结果与分析

2.1 苏南农村经济发达地区中学生对非婚的态度

2.1.1 对婚前的态度 中学生持“基于爱情就可以”、“双方愿意就可以”肯定态度的百分比共占61.7%，持“应受道德谴责”、“应受行政处分”和“应受法律制裁”否定态度的百分比共占38.3%。男生较女生更趋于宽容，更愿意接受婚前，两者均呈极其显著性差异。且男生认为可以婚前尝试性生活的比率高于1988年[2]四川省对5393名学生进行的性观念调查结果。见表1。

2.1.2 对婚外的态度分析 在回答该问题的调查对象中，对婚外，持肯定态度的学生共占28.7%，持否定态度的学生比率共占为68.7%。

女生对婚外持否定态度的比率显著高于男生比率，两者态度呈极其显著性差异，且对于婚外的具体态度上，女生更倾向于从道德层面上进行分析。见表2。

2.2 苏南农村经济发达地区中学生对的态度

在该问题回答的数据表明，苏南农村经济发达地区的中学生比较传统，对童贞问题比较重视，而且婚姻中男女道德层面上的平等思想已占主导地位。女生对的看法较男生保守。对于童贞，女生认为童贞是现代婚姻的必要条件的占56.8%，认为童贞是姑娘最珍贵财产的占82.2%，极显著地高于男生的40.5%和70.9%，如果发现未婚配偶过去曾与他人发生过性关系，58.0%的女生选择立即断交，仍显著高于男生（男生为40.7%）；对婚姻忠贞看法，女生认为婚姻中妻子最重要的占71.8%，认为婚姻中双方都应坚守的占81.8%，同样的极显著高于男生(分别为62.9%和71.0%)。见表3。

2.3 苏南农村经济发达地区中学生对性教育及各类性描写读物的态度

2.3.1 对有关性描写读物的态度 中学生对各类性描写读物和图片持既开放又比较理智的态度：50.8%的学生认为应有选择地看，只有39.7%的学生认为应完全禁止，而简单的认为可以看和应该看的学生分别占了25.9%和3.5%。男生比女生更容易接受有关性描写读物与图片，43.8%比率的女生认为对其应予以禁止，高于男生的36.1%。见表4。

2.3.2 对性教育的态度 在该问题的调查对象中，82.0%的中学生认为我们社会很需要进行性教育。分别有41.8%和45.0%的中学生认为我国性教育“太保守”或“较适当”，只有13.2%的中学生认为目前我国性教育“太开放”。以上数据表明了中学生对性教育需要的迫切性和对我国性教育开展不太满意的现状。至于对性教育开始的年龄，认为从少年开始的占43.8%，认为从儿童和青年开始各占23.0%和25.9%，而认为从结婚时才进行性教育的只占了7.3%。见表5。

3 几点思考

调查结果显示，苏南农村经济发达地区的中学生的性观念较为开放，对非婚持较高的宽容度。而性观念的变化不仅反映出一代青少年身心的成长状况，同时也预示着不久的将来社会――家庭结构变迁的可能倾向。也就是说，一代未成年人的观念不仅仅是他们个人的事，它将影响到家庭结构状况和社会稳定程度[3]。然而“跨入21世纪，青少年对性的开放及其对性的无知，似乎是无可避免的趋势”[4]。鉴于此，在中学生性观念并未出现较大偏差时，学校应对当前性教育做出改革和推动，帮助学生树立正确的性观念，建立积极的性价值观念，提高对信息的辨别能力，使他们明白性与责任同在。

对于性教育的重要性，我国著名医学家吴阶平曾说道，中学生的性教育“不仅帮助青少年度过这一时期所必需，而且直接影响到他们思想道德和科学文化素质提高，以及日后幸福家庭的组成”[5] 。本调查结果表明近四成的学生认为我国性教育“太保守”，说明苏南农村经济发达地区的中学青春期教育的开展已略有小成，但仍不能满足相当一部分学生的需求。而且在调查过程中，有一位16岁的男生在问卷上写道“当学生谈论有关性的问题时，老师就认为是违纪现象，严加制止甚至辱骂学生。”寥寥几句话却道出了学生对学校性教育的不满和对学校教师的不满。试想如果教师自身不能破除性神秘感，没有一种自然、健康、科学的性观念，又怎能使其学生身心得到健康的发展。令人欣慰的是，我国有学者在对中学生希冀的教育形式的调查中发现，学校老师和医务人员是学生最信赖的性与预防艾滋病知识传播者，其次才是父母[6]。所以，学校应充分利用学生对学校、教师的信任，有系统、步骤地开展学生所需的性教育。

参考文献

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3 熊少严,江耀强,戴育红.当代中学生的性观念与性教育[J].青年探索，1998,5.

4 黄志坚.走向二十一世纪的青少年的性观念[J].中国青年研究，1998,4.

篇（8）

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。

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篇（9）

中图分类号：F127 文献标志码：A文章编号：1673-291X（2011）28-0150-03

引言

1978年改革开放以来，中国的经济得到了迅猛的发展，取得了举世瞩目的成绩。① 全国各地区的经济面貌都得到了很大的改善。然而由于各自经济发展起点和地理环境等方面的原因，中国各地区的经济发展水平存在明显的差异。对于中国目前的经济发展而言，如何真实反映地区间经济发展差异已经成为经济研究的重点。

中国目前主要应用国民经济核算体系（SNA）对中国及中国各地区的经济发展进行评价，其核心指标是GDP。但是经济总量并不能完全概括经济发展的内涵，因而在衡量区域经济发展水平差异上GDP法存在一定的片面性，不能真实反映区域经济发展差异。

本文将应用层次分析法从经济发展内涵出发建立中国区域经济发展水平评价体系，该评价体系能更为全面、真实的反映中国区域经济发展差异，并且通过对2008年统计数据的实证研究，得到中国各地区现阶段经济发展水平。同时，以评价得分为依据，对中国31个地区经济发展类型和阶段进行分类，并从中得到中国区域经济发展特点。

一、中国区域经济发展水平评价体系的建立

（一）评价体系的理论基础

为评价一个地区的经济发展水平，本文将利用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）构建中国区域经济发展水平评价体系。该方法主要依据决策者的主观判断，对决策进行量化描述，较多应用于结构复杂且指标不易量化的评价问题。由于经济发展内容广泛且不易从单一指标度量，因此本文将应用此方法，从经济总量、经济结构、制度水平、创新水平等四个方面进行构建区域经济发展水平评价体系。

1.经济总量是一个地区经济发展的重要体现，也是国际上较为公认的经济发展度量指标，因此在我们的评价体系中，包含这一指标。这里度量经济总量沿用现在国际主流标准，即地区生产总值（GDP）。

2.根据经济增长结构理论，经济结构变化也是经济发展的重要影响因素之一。比如产业结构、就业结构、消费结构和分配结构等方面的变化不仅是经济发展的决定因素，同时也是经济发展的重要表现。其中产业结构主要体现地区经济发展的协调性，就业结构用来说明地区劳动力需求大小，消费结构用来体现地区居民消费能力和市场潜力，分配结构则用来衡量城乡居民收入差距。

3.制度对经济发展发挥重要作用，特别是可以有效保护产权的制度不但可以促进有效的人力资本和物质资本投资，而且可以进一步促进经济的持续增长和发展。自1978年，中国的经济制度在所有制、市场和开放水平等方面均发生了颠覆性变化，因此我们必须将经济发展与制度联系起来作为衡量经济发展的一个标准。

4.经济增长与发展离不开技术进步和创新能力，并且根据Krugerman（1993） 和Young （1995）的研究，技术进步恰恰是很多新型产业国家经济发展和能否持续获得经济增长的主要动力。因此，为了衡量不同地区经济增长的持续性，我们将创新能力作为一个主要的经济指标，而创新能力的获得恰恰源于对人才的培养和对科研的投入。

（二）评价体系的建立

根据以上对于评价体系的理论描述，主要经济发展水平评价体系指标及计算公式（如表1所示）。

目标层A：以经济发展水平为核心，逐层构架系统的，有层次、有逻辑的评价体系。

子目标层B（4个）：是在整体上把握体现经济发展水平的四大方面，即经济总量水平、经济结构水平、制度水平和创新水平，从定性角度对经济发展水平进行整体的把握。

过渡层C（11个）：在四大准则的基础上，对各个准则进行扩展，更详细的概括出经济发展的各个方面，使得整个评价体系更全面和系统，连接定性指标与定量指标。

指标层D（15个）：以11个要素为基准，指标层采用具体化可测的指标数据，使指标体系从定性分析向定量分析进行转变，使评价体系更具有说服力。

（三）评价结果的形成

形成该评价体系评价结果的主要步骤依次是构建判别矩阵并通过一致性检验、得出15个指标层指标权重、无量纲化31个省份2008年原始数据以及利用公式得出评价结果。

1.根据层次分析法构建判别矩阵。层次分析法的判别矩阵是根据九级标度①将本层次要素Ai和Aj相对于上一层次的要素Ck（k=1…m）按重要程度进行两两比较构造而成。同时，判别矩阵必须通过一致性检验，② 即CI0.1，则说明判别矩阵未通过一致性检验，必须调整判别矩阵的标度。

2.确定指标权重。根据通过一致性检验的判别矩阵，利用YAAHP层次分析法计算软件，得出指标层15个指标的权重。

3.对指标进行无量纲化处理得出评价结果。由于需要用不同性质的指标来反映评价对象的不同侧面和特征，因此指标体系中有定量指标、定性指标、绝对指标（数额）和相对指标（比率）。为了能够在指标间建立起统一的计算、比较准则，需要将所有的指标进行转化和无量纲化处理，使指标转变为与权重表达相同的以百分数表示的无量纲的相对指标，进而进行加总处理。

具体的无量纲化的方法是标准化方法，即处理后的各指标的标准差为1，均值为0，使得处理后的数据具有同等的重要性，不与指标权重产生重叠。应用公式③得出最终中国各地区经济发展水平的评价结果。

二、实证结果及分析

对中国2008年31个地区15个指标层数据运用SAS软件进行标准化处理后结合注释①中的公式得到中国31个地区（除港、澳、台）的经济发展水平的评价结果[6] （数据来源《中国统计年鉴2009》、《中国贸易外经统计年鉴2009》、《中国工业统计年鉴2009》、《中国经济贸易年鉴2009》、《中国区域经济统计年鉴2009》）。

（一）评价结果有效性检验

作为重要的发展指标，人均GDP一般被用来衡量经济发展水平。本部分为了评价中国区域经济发展水平评价体系是否有效，将人均GDP和此评分结果做相关性检验，若相关系数达到0.5以上，且P值小于0.01，则说明，该评价体系的评价结果是有效的。

运用SAS对此评价体系的评价分数和人均GDP数据的标准化后并进行相关性检验，得到相关系数R=0.5842，P值=

0.000559

（二）评价结果分析

根据得分结果，可简单的将中国31个地区分为五部分：①第一部分（得分1~1.5）为广东、江苏；第二部分（得分0.5~1）为山东、浙江、上海；第三部分（得分0~0.5）为福建、北京、河南、河北、辽宁、湖南；第四部分（得分-0.5~0）为湖北、天津、四川、广西、安徽、云南、重庆、山西、江西、贵州、内蒙古、黑龙江、新疆、吉林、山西、甘肃、宁夏、海南；第五部分（-1~-0.5）为青海、。

从分类结果上看，中国各区域经济发展存在明显差距，经济发展最强的广州和最差的之间相差了2.5分。同时，经济较发达（得分大于0.5）地区仅占全国的16.13%，经济不发达地区得分小于-0.5）仅有两个，占总数的6.5%。中国60%地区经济发展具有较大潜力（评分结果介于-0.5~0之间），在未来的经济发展中会对中国整体经济发展发挥重大作用。

结论与讨论

利用层次分析法建立经济发展评价体系，使定性的问题定量化，过渡自然。建立该评价体系的数学方法为运筹学的层次分析法，简称AHP。该分析方法是将难于选择的定性问题，通过建立较主观的判别矩阵得出各指标的权重，即重要程度，再与进行无量纲化（标准化）后的指标数据进行加权得出评价结果。在这个过程中，判别矩阵的一致性检验和不同单位级的无量纲化（标准化）保证了评价结果的准确性。

中国各地区经济发展水平评价体系具有一定的应用价值。该评价体系从四大方面，15个指标对经济发展整体进行描述，使得评价结果具有一定的说服力。再者，可以通过对15个指标数据的深度分析，得出自身在经济发展中的优势和劣势，制定符合自身经济发展特点的政策，进而扬长避短，经济取得更好的发展。

但是，由于层次分析法的基础是较为主观的判别矩阵，所以该评价体系的评价结果也存在一定的主观性，不能达到完全的客观。若想该评价体系具有更广泛的说服力，就必须使得判别矩阵的主观性削弱，最好的方法就是在构造判别矩阵时，广泛听取专家的意见获得大部分人的认可。若能克服掉主观性对于指标权重的影响，那么该评价体系会取得更大的发展，可以进一步的应用到各省对于未来经济发展政策的设计，投资方向的选择和对各省各地市经济发展水平的界定。

参考文献：

[1]胡运权，等.运筹学基础及应用:第5版[M].北京:高等教育出版社，2008.

[2]梁炜，任保平.中国经济发展阶段的评价及现阶段的特征分析[J].数量经济技术经济研究，2009，(4):2-18.

[3]高敏雪，李静萍.经济社会统计[M].北京:中国人民大学出版社，2003.

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[5]谢虹.基于层次分析法科技财政支出绩效评价[J].中央财经大学学报，2007，(4):12-16.

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[11]徐康宁，韩剑.中国区域经济的“资源诅咒”效应:地区差距的另一种解释[J].经济家，2005，(6):96-102.

篇（10）

1 引言

城市竞争力是近几年在国外兴起的城市管理新课题。包括城市潜在竞争力——城市资源经营；城市核心竞争力——城市产业；城市综合竞争力——城市环境与管理；城市未来竞争力——城市发展战略。一个地区的经济发展水平的高低可以很好地体现出该地区的竞争力强弱。本文通过对各省市的经济发展水平进行综合评价，不仅可以发现各省市经济发展所处的水平，还可以找出影响区域竞争力的主要因素，为提高城市的竞争力指明方向。本文通过构建11个地区经济发展水平测度指标体系，运用区域经济学理论与因子分析法，采用SPSS软件对30个省和直辖市的竞争力进行综合评价。

2 指标体系

考虑到数据的可获得性以及对区域竞争力评价的可靠性，本文将区域竞争力的评价分成人均经济发展指标、总量指标、效率指标3个方面，选取11个具体指标构成区域竞争力评价指标体系。数据来源于《中国统计年鉴（2015）》。

区域竞争力评价指标体系具体分类如表1所示。

2．1数据处理及实证过程

（1）对原始数据进行标准化处理，并求得相关系数矩阵。表2的结果说明选取的这些因素具有很强的相关性，可以做因子分析。

（2）用SPSS求出相关系数矩阵的特征值、相应的特征向量及累计贡献率，确定公因子个数。共提取了三个因子，对此模型的解释程度达到了85．501%。

（3）建立旋转后因子载荷矩阵。利用因子分析法提取3个公因子后，用 SPSS进行方差极大正交旋转，建立旋转后的因子载荷矩阵，见表4。

2．2区域竞争力综合评价

（1）由因子分析法构造回归模型，即把各公因子作为新变量代替原来自变量X作回归分析。首先，计算各省市的因子得分情况，然后计算综合得分，最后对各因子得分和综合得分进行排序（见表5）。

（2）数据结果分析表5给出了各省市竞争力的量化描述，得分越高表示竞争力越强，这样可从不同角度对区域的竞争力进行分析比较。从表5的综合得分来看，区域的竞争力由强到弱的前三位排名依次为上海、北京和广东。

3结论与建议

区域竞争力的强弱很大程度上取决于地区经济发展水平的高低，而对外开放程度高又对地区的经济发展有着非常大的促进作用。地区经济发展水平综合得分排在前3位的上海、北京、广东，经济发展水平同样排在前三位，而且它们的对外开放程度都很高。因此，提高地区经济发展水平对改善城市竞争力有着重要作用。

考虑到数据的可获得性，本文的数据多为可以量化的硬性环境因子，然而软环境因子对投资环境影响也不容忽视，地方政府应在政策、法规、服务等软环境方面进行协调，通过提供合理的政策规划，以弥补城区硬环境的不足，从而提高区域竞争力。

提取方法：主成份分析。

提取方法主成分。

旋转法：具有Kaiser标准化的正交旋转法。

a．旋转在4次迭代后收敛。

篇（11）

中图分类号：F207 文献标识码：A 文章编号：1673—1573（2012）03—0060—03

近年来河北省的经济得到快速发展，但是其所包含的11个设区市的发展水平并不均衡。河北省虽然邻近北京、天津这两个经济较发达的城市，但整体上受其带动作用并不显著，河北省自身经济的发展仍然相对缓慢[1]。为了使河北省各设区市对自身经济的发展有准确的认识，相关部门对河北省整体经济状况有清晰的了解，笔者根据地区综合实力对河北省经济发展状况进行评价。地区综合实力是反映一个地区社会经济系统发展状况的重要因素，近年来很多学者就地区经济发展综合评价问题作了大量的研究。

在地区经济发展综合评价的研究中，常用的评价方法很多，如因子分析法、层次分析法、集对分析法[2]、聚类分析方法、模糊综合评价方法和GIS方法等。当经济发展水平评价指标维数较大时，使用上述各方法均存在评价工作效率低下的缺点。笔者采用主成分分析方法实现地区经济发展水平的综合评价，能够在保持原指标的主要信息量的基础上，减少评价工作量，同时在分析过程中客观生成的指标权重能够区分各指标在综合评价中的作用，避免了人为因素的干扰。

笔者在查阅大量文献基础上，构建经济发展水平评价指标体系，然后采用主成分分析法建立评价模型，根据2006—2010年的数据，对近5年河北省各设区市的综合得分及排名情况分析，清晰地展现各地区的经济发展趋势，为客观而准确地衡量各地区经济发展水平提供依据。

一、经济发展水平评价指标体系的建立

为了准确、客观地反映河北省各市经济的发展水平，笔者根据代表性、合理性、可操作性、可比性以及可获得性的原则，在参考相关文献的基础上构建评价指标体系，选取11个指标[3]，其中包括部分总量指标和部分平均指标。这些指标如下：X1为GDP（亿元），X2为人均GDP（元），X3为社会消费品零售总额（亿元），X4为地方财政收入（亿元），X5为规模以上工业总产值（亿元），X6为第三产业占GDP比重（%），X7为农林牧渔业总产值（亿元），X8为进出口总额（亿美元），X9为外商直接投资额（万美元），X10为农民人均纯收入（元），X11为城镇居民家庭人均可支配收入（元）。这些指标集中反映了各地的经济规模、经济结构、开放程度、居民生活水平的情况。数据来源于《中国统计年鉴2011》、《河北经济年鉴2011》[4]。

二、基于主成分分析法的河北省各设区市经济发展水平综合评价

（一）主成分分析法

主成分分析法是由Hotelling于1933年提出的，该方法是利用降维的思想，把多指标转化为几个综合指标。其主要原理是将原有的数量较多且存在相关关系的指标变量，经过变换转化为原指标变量线性组合的新指标变量，新指标变量数量较少并且相互无关，保持了原指标变量的主要信息量，将新指标变量称为原指标变量的主成分。

主成分分析法的基本步骤[5]：

设有m个指标，n个评价对象。

（二）河北省各设区市经济发展水平实例分析

根据主成分分析的原理，应用SAS软件的princomp过程对数据进行分析，得特征值？姿j和方差贡献率Ej，如表1所示。

从表1可知，前三个主成分的累积贡献率达到90.57%，即前3个主成分包含了原11个指标90.57%的信息。因此确定主成分的个数为3比较合理。前3个主成分的表达式为：

f1=0.3408x1+0.245x2+0.3155x3+0.3517x4+0.3442x5+0.015x6+0.3224x7+0.3312x8+0.2832x9+0.3166x10+0.2965x11

f2=—0.126x1+0.347x2—0.195x3+0.0161x4—0.1634x5+0.7642x6—0.3031x7—0.0564x8+0.1367x9+0.1935x10+0.2526x11

f3=0.2012x1+0.2397x2+0.4074x3+0.0571x4+0.1179x5+0.3893x6+0.0246x7+0.1483x8—0.478x9—0.4124x10—0.3825x11

其中，xj（j=1，2，？撰，11）为数据标准化后的指标变量。

由此，可计算出前三个主成分f1、f2、f3的得分，如表2所示。用主成分贡献率进行加权可得综合得分，结果如表2所示。

三、河北省各设区市经济发展水平分析与评价

（一）2010年河北省各设区市经济分析