产业结构测度范文

产业结构测度范文（精选12篇）

产业结构测度 第1篇

本文根据第四次和第五次投入产出调查(国家投入产出调查每5年进行一次,最近一次是2012年末的第六次调查,因为相关数据尚未公布,所以本文只能利用第四次和第五次有关数据进行投入产出研究论述。)广东省42部门投入产出表,对房地产业在国民经济中的地位和作用进行产业关联分析,据此对房地产业的产业属性进行定位判断,在此基础上指出广东房地产业定位和发展中存在的问题,并给出相应的对策建议。

2 房地产业的产业关联度分析

2.1 产业关联程度分析

投入产出分析研究中常用感应度系数(感应度系数反映当国民经济各部门均增加一个单位最终使用时,某一部门由此受到的需求感应程度,也就是需要该部门为其他部门的生产而提供的产 出量 , 其计算公 式为,其中ij为列昂惕夫逆矩阵第i行第j列元素)和影响力系数(影响力系数反映国民经济某一部门增加一个单位最终使用时,对国民经济各部门所产生的生产需求波及程 度 , 其计算公 式为,其中ij为列昂惕夫逆矩阵第i行第j列元素)分析某部门在产业关联中的制约程度和辐射作用。当某部门的感应度系数小于1时,表明该部门对其他部门的制约程度低于社会平均水平;反之则高于社会平均水平。当某部门的影响力系数小于1时,表明该部门对其他部门的辐射作用低于社会平均水平;反之则高于社会平均水平。下面运用该两指标(根据投入产出表计算),对广东房地产业与各产业之间的前向关联和后向关联程度及其结构变化进行分析。

数据来源:广东省统计局,经作者计算和整理。

数据来源:广东省统计局,经作者计算和整理。

为便于对各产业进行分组归类研究,下面把2002年和2007年广东42部门感应度系数和影响力系数分为四个象限,分类标准为:感应度系数≥1、影响力系数≥1的归为第Ⅰ象限,感应度系数<1、影响力系数≥1的归为第Ⅱ象限,感应度系数<1、影响力系数<1的归为第Ⅲ象限,感应度系数≥1、影响力系数<1的归为第Ⅳ象限(见图1、图2)。处于第Ⅰ象限的部门具有强辐射和强制约的双重性质,是拉动国民经济发展的重要支柱产业;处于第Ⅱ象限的部门属于强辐射力弱制约力的部门,一般是发展较为成熟的产业;处于第Ⅲ象限的部门为影响力系数和感应度系数均小于社会平均水平的部门,这些部门属弱辐射弱制约性部门;处于第Ⅳ象限的部门属于弱辐射力强制约性的部门,对国民经济的发展有着较强的制约作用。

数据测算(下同),广东房地产业的感应度系数(分别为0.76和0.73)和影响力系数(分别为0.52和0.53)均小于1,无论2002年还是2007年广东房地产业都处于第Ⅲ象限,与2002年和2007年均处在第Ⅰ象限的造纸印刷及文教用品制造业、金属制品业、金属冶炼及压延加工业、通信设备、计算机及其他电子设备制造业、化学工业等6个行业相比较,房地产业的产业关联度很低,表明其产业辐射、制约作用与支柱产业的政策地位极不匹配。

另外,从各产业感应度系数和影响力系数蛛网图看,房地产业处于辐射中心点和制约中心点的较近位置,其辐射半径和制约半径较短,表明2002年和2007年房地产业的辐射作用和制约作用较弱,支柱产业的作用不能充分体现出来。

2.2 产业直接关联结构分析

2.2.1直接后向拉动作用分析

从房地产业对42部门的直接消耗系数(直接消耗系数是指某一部门单位产出直接消耗的其他部门产品和服务的数量,它反映某部门与其后向部门的直接关联度,其公式为aij=xij/xj(i,j=1,2…,n),式中aij为投入产出表纵列第j部门对横行第i部门的直接消耗系数,xij为第j部门对第i部门的直接消耗量,xj为第j部门总产值,aij越大表明该部门因消耗而对其他部门的拉动作用越大)排位看,排前10位的行业中,2002年和2007年有6个行业相同,分别是金融、保险业,租赁和商务服务业,建筑业,房地产业,住宿、餐饮业,信息传输、计算机服务和软件业。其中,金融、保险业、租赁和商务服务业、信息传输、计算机服务和软件业等3个行业排位前移,表明房地产业对该3个行业的拉动作用相对提高。

2.2.2直接前向推动作用分析

2.2.2.1房地产业对三次产业5部门的供给推动作用分析

从房地产业对三次产业5部门的直接分配系数(直接分配系数是指某部门产品分配给另一部门作为中间产品直接使用的价值占该产品产出的比例,它反映该产业与其前向产业的直接关联度,其公式为rij=xij/xi(i,j=1,2…,n),式中rij为横行第i部门对第j部门的直接分配系数,xij为第i部门分配给第j部门作为中间产品使用的价值量,xi为第i部门总产值,rij越大说明该部门对其他部门直接供给的推动作用越明显)看,其他第三产业、工业、房地产业的直接分配系数较高,说明房地产业对这些产业的直接前向推动作用较强,直接关联度相对较高。而对建筑业、农业的直接分配系数较低,说明房地产业对这两个产业的直接前向推动作用较弱,直接关联度相对较低。

从2002年和2007年的直接分配系数结构比较看,房地产业对第三产业的直接分配作用相对下降,对工业的直接分配作用则相对上升。

2.2.2.2房地产业对工业大类的供给推动作用分析

从房地产业对24个工业大类直接分配系数的排位看,2002年排前7位的工业大类在2007年仍然排在前7位,分别是:服装皮革羽绒及其制品业、化学工业、造纸印刷及文教用品制造业、通信设备、计算机及其他电子设备制造业、金属制品业、电气、机械及器材制造业、通用、专用设备制造业。说明房地产业对这7个大类的直接供给推动作用比较明显,产业关联度较高。其中,排前6位的产业均为广东工业支柱产业,其直接分配系数提高相对明显,说明广东房地产业对工业支柱产业的关联度明显提升,供给推动作用日益增强(见表1)。

2.3 产业完全关联结构分析

完全消耗系数(某j部门对某i部门的完全消耗系数bij指完全消耗矩阵B中,横向第j列所对应的部门,所在列纵向第i部门对应的值)可以观察某部门每一单位产出需要完全(包括直接和间接)消耗其他部门产品和服务的情况,体现某部门生产对其他部门生产的依赖性,反映的是该部门的产业后向关联度,其值越大,说明部门间的关联度越高。测算显示,2002年和2007年,房地产业完全消耗系数排名均在前10位的有8个行业(见表2),分别是:金融、保险业,通信设备、计算机及其他电子设备制造业,租赁和商务服务业,化学工业,造纸印刷及文教用品制造业,电力、热力的生产和供应业,房地产业,住宿、餐饮业。表明房地产业发展对这8个产业的依存度较高。

完全分配系数(某i部门对某j部门的完全分配系数bij指完全消耗矩阵B中,纵向第i行所对应的部门,所在行横向第j部门对应的值)可以观察某部门每一单位初始投入,通过直接和间接联系向其他部门提供的分配量,揭示该部门的产业前向关联度,其值越大,说明其他部门对该部门的需求越大,该部门的供给推动作用越明显。测算显示,2002年和2007年,房地产业完全分配系数排名均居前10位的有4个行业(见表3),分别是:批发和零售贸易业,住宿、餐饮业,邮政业,旅游业。表明这4个行业对房地产业的需求较大,反映商贸流通业、旅游业、酒店餐饮业等对房地产业具有较好的促进作用。

3 房地产业定位判断分析

3.1 房地产业属性分析

与2002年相比,2007年广东房地产业的中间需求率(中间需求率反映各产业部门总产品中有多少作为中间产品被各产业所需求,公式为:,式中Gi为投入产出表横行第i部门的中间需求率,分子为各部门对第i部门的中间需求之和,分母为第i部门的总产出,Yi为第i部门产品中最终需求部分)和中间投入率(中间投入率是某部门在其产品生产过程中的中间投入与总投入之比,反映了该部门生产单位产值的产品从其他部门购进的原料在其总投入中所占的比重,公式为:,式中Fj为投入产出表纵列第j部门的中间投入率,分子为各部门对第j部门的中间投入之和,分母为第j部门的总投入,Dj为第j部门的固定资产折旧,Nj为第j部门新创造的价值)均有所下降(见表4)而房地产业总产出占全部产业总产出的比例和房地产业增加值占全部产业增加值的比例均有所上升。

从房地产业的中间需求率看,2002年和2007年均在0.4以下,较低的中间需求率表明房地产业具有明显的终端产品性质,而非生产资料性质。

从房地产业的中间投入率看,2002年和2007年均处于较低水平,2002年略高于0.2,2007年下降至0.19。由于总投入=中间投入+折旧+附加价值,因此在总投入和折旧率一定的情况下,若中间投入率越高,则附加价值就越低,反之则越高。较低的中间投入率表明房地产业整体附加价值较高,盈利能力显著,而下降的中间投入率则说明5年中房地产业的附加价值和盈利能力均有所提高。

注:表中排位、排位前移数和两次投次产出之间直接分配系数差值均以保留6 位小数计算。

注:排位按保留6 位小数计算。

从房地产业总产出占全部产业总产出的比例、房地产业增加值占全部产业增加值的比例看,一方面,房地产业总产出占全部产业总产出的比重较低,2002年和2007年均不足2.8% ;另一方面,房地产业增加值占全部产业增加值比例较高,2002年和2007年均在6.1%以上,且该比例扩大趋势明显,2007年为6.9%,比2002年提高0.8个百分点。房地产业以较低的总产出比重创造出较高的增加值比重,反映出房地产业高附加值的产业特性。

3.2 最终使用结构变动分析

从房地产业最终消费的构成看,可分为三部分,分别是:农村居民消费、城镇居民消费和固定资本形成。与2002年相比(见表5),2007年农村居民消费占房地产业最终消费比例从41.0%下降到9.9%,而城市居民消费占房地产业最终消费比例则从22.1%上升到57.6%,表明房地产业最终产品流向从农村消费转向城市消费的力度很大,进程很快;固定资本形成率从37.0%下降到32.5%,表明房地产业相关管理费用、人工费用提高速度较快,对固定资本形成产生一定挤压作用。

注:排位按保留6 位小数计算。

注:排位按保留6 位小数计算。

从中间投入占最终消费比重看,2007年比2002年下降5个百分点,即房地产业每增加一个单位的最终使用对其他部门货物和服务的消耗量下降5%,表明房地产业生产的单位消耗减少,效益提高。

4 主要结论

4.1 房地产业具明显终端产品性质和高盈利的经济地位

较低的中间需求率和中间投入率,表明广东房地产业既具有明显的最终消费性质,又具有较高的盈利能力。较低的总产出比重创造出较高的增加值比重,表明广东房地产业具有显著的高附加值的产业优势,凸显在国民经济中的地位。

4.2 房地产业的产业关联度不高,支柱产业作用不明显

由于房地产业具有终端产品性质,而非生产资料属性,因此房地产业在产业关联中的作用应该集中在后向的需求拉动作用上。但从感应度系数和影响力系数均小于1的情况看,广东房地产业在产业关联中的辐射半径和制约半径较短,力度较弱,无法起到明显带动国民经济增长的作用,支柱产业的政策定位未能充分体现,产业地位与经济地位不匹配。这一结论与一些学者对其他省份的研究结论是一致的。

从产业的依存结构看,房地产业需求拉动的产业主要集中在建筑业和部份工业门类等以物质消耗为主的部门,对经济增长的促进作用是以大规模的房地产开发建设为主,具有非常明显的“数量扩张”特征。当房地产业投资规模急剧变化,而相关产业未能适时调整时,会引发相关建材价格过快上升或产能过剩,将影响国民经济的稳定。

注:排位按保留6 位小数计算。

4.3 房地产业的消费属性偏大,生产投资属性弱化

从房地产业最终消费构成看,农村居民消费与城镇居民消费之和占房地产业最终消费的比例从2002年的63.0%上升为2007年的67.5%,上升4.5个百分点,特别是城镇居民消费占最终消费的比例上升了35.5个百分点;而作为生产投资属性的固定资本形成占房地产业最终消费的比例则相应下降。虽然一定时期内房地产业对刺激消费,拉动内需起到积极作用,但当消费属性持续偏大,甚至快速增长时,反而会抑制居民对其他消费品的支出,不利于消费结构的调整;另一方面在房地产业生产资料性质不明显的情况下,生产投资属性的弱化,也削弱了房地产业供给推动作用。

4.4 房地产业与金融、保险业关联度过高,易诱发金融风险

无论从直接消耗系数还是从完全消耗系数看,房地产业对金融、保险业的消耗排位靠前,且两者关联度2007年均排在首位。资金在房地产业的投入比例较大,一方面会对其他产业发展资金需求造成一定挤压,另一方面当房地产业发生较大波动时,潜伏着一定的金融风险,应引起足够重视。

5 对策建议

5.1 调整对房地产业支柱产业的认识和定位

从广义的房地产经济而论,房地产开发投资主要集中在第二产业中的建筑业,建筑业的影响力系数高而感应度系数低,对国民经济具有显著的拉动作用;房地产业作为第三产业是国际通行的产业分类标准,而作为第三产业的房地产业对整体国民经济的影响相当有限。从地方利益看,房地产业的突出作用是土地出让带来的可观收益。因此,在调整优化地方财税结构的情况下,房地产业应逐步退出支柱产业的定位。

5.2 创新房地产业产业融合新路径

一是继续发挥房地产业高盈利的产业特征,加强其对商贸流通业、旅游业、酒店餐饮业、养老产业等的供给推动作用,寻求旅游地产、休闲地产等产业融合发展的新方向。

二是继续加大环保、节能、降耗等领域的研究与应用,继续降低房地产业中间投入占最终消费的比重,降低房地产业生产的单位消耗,提高房地产业效益。

三是积极发挥房地产业对6大工业支柱产业的供给推动作用。对该6个工业支柱产业进行优化和合理布局,增强房地产业与相关产业的协调性。

5.3 稳定房价,平衡房地产业的消费与投资功能

平衡房地产业的消费与投资功能的关键是要分地区、分阶段对待:对二三线城市而言,土地资源紧缺程度相对偏松,房地产业固定资本形成率在一定时期可以继续保持较高水平,房地产业对消费的带动作用相对一线城市明显,因此可以加大房地产业对二三线城市的消费带动功能。对一线城市而言,房价快速上升,城镇居民对住房消费比例过高过快,房地产业对居民消费造成“挤出”效应,因此,在一线城市,稳定房价是优化居民消费和投资结构的关键。

5.4 优化房地产业的融资模式,降低金融风险

新经济测度 第2篇

一、新经济的定义与几种测度思路

（一）新经济的定义

首次提出“新经济”一词的美国《商业周刊》(Business  Week,、)以及其他多数美国文献，均称新经济的促成技术仅指信息技术（注：中国文献中的“新经济”则多由包括信息技术、生物技术、新材料、微型机电系统等在内的多种技术促成。）。多数人认为，新经济是过去里各种结构变化的产物，代表着一种新的经济增长方式，核心是新技术――经济范式的形成与发展：新的技术结构、产业结构和相关的制度结构。

从经济科学的角度看，“经济”的含义有如下方面：(1)社会生产关系的总和或社会经济制度；(2)产品与服务的生产、分配、交换、消费活动，即人们的生产与再生产活动；(3)一国国民经济整体或其中的各个部门。“新经济”正是基于上述三方面的一个立体的综合概念：它并不仅指某一产业／部门或某些产业／部门，但这一或这些产业／部门是“新经济”概念的核心；这一或这些核心产业／部门的技术在整个国民经济生产与再生产活动中具有广泛甚至全面的应用与渗透力；这一或这些核心产业对国民经济的应用与渗透效应扩展到整个社会生产关系，即这些核心产业／部门形成了独特的社会生产关系／社会经济制度型态。新技术、新产业和新社会三个层面是“新经济”概念缺一不可的要素。作为新技术，信息技术在国民经济体系中形成了新的独立的信息产业部门，与此同时，它在其他几乎所有国民经济产业部门都具有全面的应用与渗透力，在此基础上，信息技术正在彻底地改变社会生活方式与内容。本文认定，当前的新经济即为信息经济。

信息产业指同信息的生产、出版、传递、处理以及信息设备制造、信息系统建设等活动有关的产业部门的总称。人们关于信息产业外延的界定有多种观点，最大的共识在于信息业由属于制造业的硬信息业和属于股务业的软信息业组成，最大的分歧在于软信息业和硬信息业究竟涵盖哪些行业。试以正式施行的北美产业分类体系(NAICS-1997)、联合国国际标准产业分类（ISIC第三版）和美国《商业周刊》进行全球信息企业实力排行时所用标准来说明这一分歧，如表1所示。

表1 信息产业的内涵与外延：四种界定的区别

附图

信息经济指信息行业和非信息行业的一切信息活动，大致可分为三部分：(1)信息提供业，指直接向市场提供信息产品和信息服务并以信息商品形式出售的产业部门；(2)政府或非信息企业为了内部需要而进行的`信息活动；(3)信息工具的制造业，其中信息工具包括计算机、通信、电话、电台等。信息在经济生活中地位的上升以至于独立信息经济部门的形成及其壮大，都意味着一种全新经济形态――信息经济的出现。

（二）几种测度研究思路

第一，从各种“异常”经济现象中判断新经济是否存在，如美国进步政策研究所(PPI,)关于新经济的系列研究报告。PPI对新经济的测度指标共有三类71项，为理解和把握新经济动态提供了基本框架，但在数据可得性方面受到很大限制。

第二，测度具体的新经济部门在开业数、生产、贸易、就业等方面活动的规模，如OECD秘书处推出《测度ICT部门》的报告(Pattinson,Montagnier  and  Moussiegt,)，按国际社会基本公认的信息通信部门的定义，确立了一个测度ICT部门产出的框架。

第三，在测度新经济部门直接经济结果的基础上，进一步测度新技术在传统经济部门中广为应用的间接影响。美国商务部经济分析局从国民经济核算框架的角度对新的信息技术在国民经济中的深入影响提出了许多很有见地的观点，并指明了目前面临的诸多数据与方法困境(Landefeld  and  Fraumeni,2000)。

二、部分国家新经济基本情况的测度

按OECD的界定，确立信息产业的定义必须依据两条原则：第一，信息设备制造业的产品必须实现信息处理与通信的功能（包括信息传递与显示），物理现象的删除、检测和／或记录或物理过程的控制必须应用电子处理；第二，对信息服务业而言，产品必须使信息处理和通信功能能够通过电子手段来实现。这两条原则将信息产

产业结构测度 第3篇

关键词：京津冀地区；城市体系；城区常住人口；规模结构；首位度；位序—规模法则

中图分类号：F061.5 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2016）03-0102-07

《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》指出，京津冀、长三角、珠三角三大城市群以2.8%的土地承载了18%的人口，创造了36%的国内生产总值。作为区域经济发展的重要载体，城市群内部城市体系规模结构的优化完善是实现城市间协调分工、合作共赢的重要保证，也是衡量一个国家或地区发达程度的重要标志。

就城市体系规模结构问题，Rosen和Resnick[1]、Gabaix[2]、严重敏[3]、周一星[4]、刘继生[5]、陈彦光[6]、张守忠[7]、程开明[8]、魏守华[9]、王发曾[10]、王茂军[11]等国内外学者做了大量的理论和实证研究，这些研究成果对城市体系的发展定位和城镇化进程的推进产生了重大影响。其中，关于京津冀地区城市体系规模结构的代表性研究成果主要包括以下三个方面：梁兴辉等[12]以2005年市区人口为指标，发现京津冀地区整体呈“图章型”分布，首位城市优势不明显，整体呈双极分布；吴庆玲[13]选用2001年、2004年、2009年3年的非农业人口为指标，发现超大城市和小城市数量过多，北京、天津呈双核发展；孙雷等[14]选用2002、2005、2008和2011年4年的非农业人口为指标，发现京津冀城市群首位城市优势不突出，京津形成双核心城市，中小城市有了一定发展，逐渐向合理的规模结构过渡。从中可以看出，已有研究多采用“非农业人口”“市区人口”等衡量指标，得出京津呈双核发展格局。而根据周一星等[15]的分析可知，自第四次全国人口普查以来，城市化进程快速推进，大量农村人口进入城市，使得“城市非农业人口数”“城市户籍人口数”不能真实反映一个城市的人口规模，而真正反映城市建设规模的是城区人口。有鉴于此，兼顾数据的可得性和连续性，采用2014年11月国务院印发的《关于调整城市规模划分标准的通知》（以下简称《通知》）的相关城市规模划分标准，选用2006—2012年《中国城市建设统计年鉴》的数据，把城区人口和城区暂住人口加总得到的城区常住人口作为分析指标，运用首位度、位序—规模模型探讨京津冀地区城市体系的规模结构特征，并提出了优化京津冀地区城市体系规模结构的相关政策建议。

一、京津冀地区城市体系的整体特征

京津冀地区跨北京、天津、河北三大行政区域，包括35个县级及以上城市，其中北京、天津属直辖市，石家庄为省会城市。根据《通知》明确的城市规模划分标准，以城区常住人口为统计口径，因京津冀地区没有Ⅰ型大城市，可将该体系分为五类六档：超大城市（1 000万人以上）、特大城市（500万人～1 000万人）、大城市（100万人～500万人）、中等城市（50万人～100万人）以及小城市（50万人以下）五种不同规模等级，其中小城市可分为Ⅰ型小城市（20万人～50万人）、Ⅱ型小城市（20万人以下）。具体等级划分见表1。

（一）城市数量结构呈现“类金字塔型”分布特征

由表1数据可知，京津冀地区不同规模城市的数量结构呈现“类金字塔型”分布特征。2006—2012年，该地区内超大城市、特大城市和大城市的结构构成相对稳定，近7年来保持1∶1∶4的数量结构比不变，中等城市数量由4个增加到6个，小城市数量由25个减少至23个，其中Ⅰ型小城市数量徘徊在7～8，Ⅱ型小城市数量明显减少，由2006年的18个递减到2012年的15个。由表1可知，2012年该地区超大城市、特大城市、大城市和中小城市的数量比例为2.86∶2.86∶11.43∶17.14∶65.71，超大城市、特大城市、Ⅰ型大城市、Ⅱ型大城市、中等城市、Ⅰ型小城市和Ⅱ型小城市的数量比为2.86∶2.86∶0∶11.43∶17.14∶22.86∶42.86。

表1显示，京津冀地区地级以上城市一般集中在较高规模等级中。其中，超大城市、特大城市和大城市所含城市全部为地级市，且7年内其规模排序不变，依次为北京（超大城市）、天津（特大城市）、石家庄、唐山、邯郸和保定。Ⅰ型小城市等级中的地级市名单有所减少，沧州、承德和廊坊分别于2006年、2008年和2009年由小城市晋升为中等城市，中等城市数量随之增多，地级市中仅有衡水仍属于小城市之列。22个县级市全部分布在小城市中，且以Ⅱ型小城市为主。其中属于Ⅱ型小城市的县级市数量逐渐减少，而分布在Ⅰ型小城市的县级市略有增加。由此，京津冀地区分布在小城市的地级市减少而县级市不变，所以小城市的数量减少。

由此可见，2006—2012年京津冀地区各规模等级城市数量整体发展良好，少许城市在规模分组上实现跃迁。随着小城市内部地级市晋升为中等城市的空间逐渐饱和，小城市内地级市的数量将会保持不变或者减少至0，县级市将不断发展并晋升为Ⅰ型小城市或中等城市。由此，京津冀地区内中等城市的数量将会增加，小城市数量相应减少，城市体系的规模结构将不断完善（见图1）。

（二）人口规模结构呈现“T型”分布特征

由图2可知，京津冀地区不同等级城市的人口规模结构呈现“T型”分布特征。2012年，该地区超大城市、特大城市、大城市和中小城市人口占比分别为44.29%、16.13%、18.02%、10.92%和10.64%。其中超大城市北京承载了该地区近4/9的人口，剩余四个规模等级人口数量相当。2012年，北京的人口规模是第二位城市天津的2.75倍，是该城市体系中最小城市新乐市的199.74倍。特大城市天津的人口比重虽有波动但变化不大，大城市的人口比重呈现减少趋势，由2006年的20.41%减少至2012年的18.02%。中等城市的人口比重虽有波动但整体呈现增加的趋势，主要与该等级城市名单变动有关。小城市的人口比重有明显减少的趋势，2006—2012年Ⅰ型小城市和Ⅱ型小城市人口比重分别减少1.54%和2.30%。

由表2可知，就城市人口变化幅度而言，2006—2012年各个超大城市、特大城市、大城市和中等城市的人口均有所增加，但小城市中有少许县级市存在人口负增长现象，地级市的年均人口增速为3.29%，是县级市人口年均增速的2倍。其中，北京市的城区人口年均增幅达4.97%，2012年该市城区人口比2006年增加33.81%；石家庄市的城区人口年均增幅为1.76%，2012年该市城区人口比2006年增加11.04%；邢台市的城区人口年均增幅为6.96%，2012年该市城区人口比2006年增加49.76%。在人口年均增幅速度最快的10个城市中有6个县级市，分别为定州、武安、迁安、遵化、黄骅、河间，均属于小城市范畴；但由于少许县级市人口的负增长拉低了平均增长水平，因此，县级市的人口规模发展速度低于地级市。

三、京津冀地区城市体系规模结构分布的测算

首位度和位序—规模法则是学术界研究城市分布的两种重要模型，笔者拟用两种方法分别对京津冀地区城市体系规模结构进行分析。

（一）首位度分析

城市首位度（S2）是按人口规模排序下的首位城市与第二位城市的人口比值（S2=P1/P2），反映了城市体系中人口在首位城市的集中程度，此后学术界又提出了四城市指数S4=P1/（P2+P3+P4）和十一城市指数S11=2P1/（P2+P3+…+P11）的概念，以期更全面地反映城市体系中除首位城市之外其他高位序城市的发育情况。按照城市位序—规模原理，首位度为2、四城市指数和十一城市指数为1是城市规模结构最为理想的状态[16]。京津冀地区首位度分析中的三个指标最多涉及十一个城市，研究对象属于地级以上城市，涵盖了全部的超大城市、特大城市、大城市以及绝大部分中等城市。现将首位度结果罗列如下（见表3）。

由表3可知，2006—2012年京津冀地区S2指数大于标准值2，S4和S11指数均大于标准值1，尤其是S11指数，2010年之后增幅较大并突破了标准值的2倍。整体来说，京津冀地区首位度较高，首位城市北京的垄断地位明显。在罗列的数值中，S11指数始终大于S4指数，体现出该体系中大部分地级市并不发达，与首位城市差距较大，同时也具有较大的发展空间。其中，2007年的S2、S4和S11指数相对其他年份偏低，这主要是由于2007年天津市人口涨幅较大，在一定程度上削弱了北京的首位度，但其削弱程度并不明显，2008年后天津人口减少，首位度指数出现反弹。

从时序角度而言，京津冀地区的S2、S4和S11指数在2007年和2012年稍有下降，但总体呈现增加趋势，2011年三项指数均达到峰值，分别为2.828 4、1.640 7和2.053 6。这在一定程度上表明，首位城市北京的集中度较高并有继续增强的趋势，地区差距将进一步拉大；S4指数的变化幅度较S11指数缓慢，但仍然较大，表明特大城市（天津）和两个大城市（石家庄、唐山）相对北京发展得较为缓慢，但是相对于余下7个地级市，其发展趋势较为乐观。

综上所述，可以得到以下四点结论：第一，京津冀地区首位度基本保持在2～4，首位城市北京的优势较为明显，其虹吸效应大于扩散效应，导致人口过度集中和地区差距进一步扩大。第二，天津的城市规模小于北京，但相对于京津冀地区其他城市发展较好。除2007年和2012年人口增长较快之外，其他年份与北京的差距较大，城市规模有待提高。第三，作为河北省的省会城市，石家庄的城市规模较小，与首位城市北京的差距过大。在河北省内，石家庄与唐山的发展水平相当，人口比值一直保持在1.1～1.3，石家庄不具备明显优势，城市规模有待增强。第四，包括邯郸、保定、秦皇岛在内的其他地级市发育程度相当，发展较为缓慢，与首位城市北京的差距过大并有进一步拉大的趋势，城市规模急需增加。

（二）位序—规模分析

为系统了解该体系中35个县级以上城市的规模分布情况，采用Zipf模型的罗卡特模式P（r）=p1×r-q，对公式两边取自然对数，即lnP（r）=lnp1-qlnr，其中，r为城市等级的位序（r=1，2，…，i），P（r）为该体系中r等级城市的人口数，P1为首位城市的人口数，q为常数，也可称为Zipf维数。学术界一般认为，q接近于1时，表明最大城市与某一位城市的人口比刚好为该城市在整个城市体系中的位序数；q<1时，城市人口比较分散，高位次城市发展不突出，中间规模城市数量较多且发育较好；q>1时，城市人口分布差异较大，首位城市的人口集中度高、垄断地位强，中小城市发育相对较弱；q→∞时，表示该城市体系只存在一个城市，为绝对的首位型分布；而q→0时，表示该城市体系中不同规模等级的城市分布较为均匀，各城市人口规模相当[5]。

根据2006—2012年京津冀地区城区常住人口数据，构建城市人口与位序的双对数散点图，回归结果见表4。分析可知，q值保持在1.4～1.5，回归直线的相关系数R2接近1，拟合程度较好，q值始终大于1，表明该体系中人口分布差异较大，首位城市人口较为集中，高位次城市发展较好，优势突出，而低位次城市发育不够，且与高位次城市差距较大，不利于地区间的合作交流，这与之前根据首位度指标测算得出的结论相一致。

从时序角度而言，2006—2012年，京津冀地区城市体系位序—规模散点图的截距总体呈增加趋势，即Zipf模型的系数（首位城市人口的自然对数）逐年增加，表明近7年来首位城市北京的发展速度较快，人口规模不断增加。q值整体呈增加趋势，即回归直线的倾斜度增加，表明其他城市虽有发展，但不及首位城市北京，整个城市体系中人口集中力量大于分散力量，人口逐渐向首位城市北京集聚，人口分布差异进一步拉大。

图3显示，代表特大城市天津的点逐渐由高于回归趋势线转向接近回归趋势线，表明天津的城市规模绝对值低于北京，且增速小于北京。大城市中，代表石家庄的点略低于回归趋势线，随着时间的推移逐渐远离回归直线，这表明石家庄的城市规模偏小，实际值与理论值离差逐渐增加，与北京的差距逐渐增大。

综上所述，京津冀地区城市体系具有显著的单极核式结构特征，首位城市北京对该体系规模分布影响较大，人口不断向北京集中，使得q值偏大并不断增加，这将会进一步拉大与其他城市的差距。

四、结论与对策

（一）研究结论

根据以上分析测算，可以得出以下五点结论。

第一，京津冀地区的城市数量结构呈“类金字塔”型分布特征，人口规模结构呈“T型”分布特征。超大城市承载的人口比重过高，而小城市承载的人口比重不断下降，城市体系中两极分化趋势进一步扩大，对三地一体化发展产生一定隐患。

第二，京津冀地区城市体系中所有城市均有发展，且高位次城市人口规模增加较快，低位次城市人口规模增加较慢。整个体系中，首位度指数和位序—规模分布的q值测算结果均表明，京津冀地区城市体系呈现以北京为中心的单极核式结构特征，首位分布较为明显，人口不断向首位城市北京集聚。

第三，特大城市天津的发展较为稳定，应在加强自身发展的同时，积极参与京津冀地区协同发展。

第四，大城市和中等城市发展速度较为缓慢。从位序—规模散点图中可以发现，代表大城市的点基本位于回归直线下方，实际值小于理论值，表明大城市规模有待提高。大城市中的髙位次城市石家庄发展较弱，应该加快发展速度，一方面有助于缓解首都北京的人口压力，另一方面可以带动河北省其他城市的发展，使得该体系更加完善。

第五，小城市规模等级中，高位次城市发展较为突出，低位次城市发展不甚理想。在未来几年，小城市中发展较好的城市有晋升至中等城市的可能，小城市数量将不断减少，中等城市数量不断增加，城市体系将不断完善。

（二）优化对策

目前，京津冀协同发展已上升为重大国家战略，完善该区域城市体系规模结构对促进区域协同发展具有重要意义。现从推动北京的非首都功能疏解、促进高位次城市之间合作、培育中小城市等角度为推进京津冀地区协同发展提出优化对策。

第一，推动北京的非首都功能疏解，发挥辐射带动能力。作为京津冀地区的首位城市，北京的城市功能过于集聚，“大城市病”比较突出。按照市场主导、政府引导、企业运作的原则，北京可以疏解的非首都功能大体可以分为两大类：经济部门和公共部门。经济部门包括一般性产业部门和部分总部类项目。就一般性产业部门而言，非科技创新型企业、部分第三产业和低效设施均可疏解。非科技创新型企业迁出，包括科技创新成果转化型企业，高端制造业中比较优势不突出的生产加工环节，特别是制造业零部件配套、石化产业及食品、酿酒、饮料等相关制造企业。

部分第三产业的疏解以区域性专业市场、区域性物流基地、后台服务功能以及服务外包等新兴服务业为主。低效设施的疏解以长途汽车站为主。此外，北京的电子信息、高新技术产业、文化创意产业的成果转化功能也可向周边地区疏解，形成“北京技术研发—河北成果转化”模式。就部分总部类项目而言，如物流配送、研发设计、制造业的总部类项目，特别是央企二三级总部分支机构和各省市民营企业总部，可以促使其向通州、亦庄等周边地区外迁，通过这些总部类项目的产业链在周边区域、首都经济圈乃至京津冀等更广范围内进行梯度配置，辐射带动周边区域发展。就公共服务部门而言，可以考虑集中疏解部分行政性、事业性服务机构以及部分教育、医疗、培训机构等社会公共服务功能。

第二，促进高位次城市间合作，提升整体竞争力。京津冀地区城市之间缺乏良好的合作机制，无序竞争激烈，在一定程度上影响了京津冀地区整体竞争力的提升。《中国城市群发展指数报告（2013）》指出，2007—2010年京津冀、长三角和珠三角三大城市群综合指数的排名结果显示，京津冀城市群处于垫底位置。因此，京津冀地区内各中心城市应该充分利用各自的比较优势，在基础设施建设、产业升级与协作，生态环境保护、公共服务保障、市场体系构建等方面加强合作，构筑分工合理、相互协作的城市体系，加强区域各中心城市之间的经济联系，提升其整体竞争力。

第三，着力培育中小城市，增加吸纳能力。中小城市是城市体系的基础。为了完善城市体系，一方面，应该加大对中小城市的扶持力度，建立完善的市政基础设施和公共服务设施，实现中小城市与大城市的资源高效配置和开放共享；另一方面，中小城市应该本着“以人为本，以业兴城”的理念，明确城市功能定位，搞好服务，加大与周边大城市的融合，充分发挥市场的作用，实现产业对接，发展文化旅游、商贸物流、资源加工、交通枢纽等特色产业。与首都接壤的城市（涿州、三河、高碑店等）应该在承接非首都功能疏解的同时，依托重要交通干线，积极发挥优越的区位优势，引入主导产业，形成职住平衡、设施完善、生态宜居的卫星城。

参考文献：

[1]K.Robson and M.Resnick.The size distribution of cities：an examination of Pareto Law and Primacy[J].Journal of Urban Economics，1980，8（2）.

[2]X.Gabaix.Zipfs law for cities：An Explanation[J].Quarterly Journal of Economics，1999，114（3）.

[3]严重敏，宁越敏.我国城镇人口发展变化特征初探[A].人口研究论文集[C].上海：华东师范大学出版社，1983.

[4]周一星.城市地理学[M].北京：商务印书馆，1995.

[5]刘继生，陈彦光.城镇体系等级结构的分形维数及其测算方法[J].地理研究，1998，（1）.

[6]陈彦光，周一星.豫北地区城镇体系空间结构的多分形研究[J].北京大学学报（自然科学版），2001，（6）.

[7]张守忠，李玉英.1985年以来黑龙江省城市体系等级规模结构研究[J].现代城市研究，2008，（10）.

[8]程开明，庄燕杰.中国中部地区城市体系规模分布及演进机制探析[J].地理科学，2013，（12）.

[9]魏守华，张静，等.长三角城市体系序位—规模法则的偏差研究[J].上海经济研究，2013，（10）.

[10]王发曾，张改素，等.中原城市群城市体系空间组织[J].地理科学进展，2014，（2）.

[11]王茂军，曹广忠，等.基于距离和规模的中国城市体系规模结构[J].地理研究，2010，（7）.

[12]梁兴辉，吴秀青，等.京津冀地区城市体系的规模与结构[J].中国国情国力，2007，（12）.

[13]吴庆玲.对京津冀区域城市体系规模结构优化的思考[J].经济研究参考，2012，（47）.

[14]孙雷，鲁强.新型城镇化进程中京津冀城市群规模结构实证研究[J].工业技术经济，2014，（4）.

[15]周一星，于海波.中国城市人口规模结构的重构[J].城市规划，2004，（28）.

[16]徐学强，周一星，等.城市地理学[M].北京：高等教育出版社，2006.

责任编辑、校对：张增强

Abstract： The optimization of Beijing-Tianjin-Hebei region's urban system is very significant to the integration and urbanization of the region. According to the data of permanent resident population living in more than 35 urban built-up area above the country level in Beijing-Tianjin-Hebei region from 2006 to 2012， the structure of numbers of cities on different scale is similar to pyramid， while the structure of population presents a "T" type distribution. On the basis of the analysis of law of the primate city and rank-size rule， Beijing has obvious advantage as the Primate City， while the development of medium-sized cities and small cities is slower than metropolises. And the distribution of city population differs greatly in this system. At last some advice is presented in order to optimize the urban system of Beijing-Tianjin-Hebei region.

基于产业结构测度的货运量预测模型 第4篇

常用货运量预测方法按其性质可分为定性预测和定量预测两大类。定性预测简单易行, 主要基于专家评议进行, 受专家个人经验所局限, 精度不够准确, 主要作为货运预测的辅助手段;定量预测用定量分析来研究运量的发展趋势, 以历史统计资料和有关信息为依据。常用的定量预测方法主要有:时间序列分析法、回归分析法、弹性系数法、灰色模型法等。

考虑到货运量与产业结构间的显著因果关系, 本文选用基于产业结构测度的货运量预测模型进行预测, 并以合肥市作为实例。将单位GDP货运量的生成量与产业结构测度二者关系数量化, 建立二者关系模型, 根据统计学的方法检验模型的可靠性, 并利用该模型预测地区货运量。

1 原理分析

就定义来说, 交通就是 “人与物的运送与流通”。交通需求是派生需求, 交通发展程度受国家 (地区) 的经济水平、能源状况、科技水平以及人民生活水平等本源性因素直接影响。而地区的经济活动、社会活动是与其产业结构密切相关的, 同时, 其产业结构能反映其经济发展水平, 因此, 地区货运量的大小决定于其经济发展水平, 相应地也必然与其产业结构有密切关系。各产业对货物运输的需求不同, 货运量的产生主要来自第一、二产业, 因此, 要估计区域未来货运总量, 需要仔细研究其第一、二产业的发展状况、规模和水平以及区域的经济发展水平。因此, 区域产业结构与其货运量有密不可分的关系。

货运量与产业结构之间有显著的因果关系, 当GDP一定时, 由于地区的产业结构不同, 其产生的货物运输总量也不同, 则其每亿元国民生产总值所产生的货运量的大小也不同。因此, 要想对一个国家或地区的总货运量进行预测, 需要认真研究货运量与产业结构的关系, 特别要研究每亿元国民生产总值所产生的货运量与产业结构之间的具体、量化的数量关系。

各地区产业结构的变化引起其单位GDP货运量生成量的变化, 并且地区单位GDP货运量生成量是随着地区第三产业比重的增加而呈规律性的递减, 而且这种递减的趋势越来越缓慢。一个较大行政区域产业结构的发展变化是有规律性的, 在短时期内是不会有显著变化, 具有相对的稳定性, 因此, 要预测区域未来的产业结构具备可行性。在预知区域未来产业结构的前提下, 将单位GDP货运量生成量与产业结构测度二者关系数量化, 就可利用二者的关系模型进行该区域货运量预测。

2 预测背景

2.1 案例概况

以合肥市为例, 建立基于产业结构测度的货运量预测模型。从合肥市2009年编制的年鉴中, 获得合肥市主要年份的货运量、合肥地区生产总值产业结构, 以及合肥市主要年份地区生产总值的有关数据。图表显示趋势如图1~图3所示。

为了在相同的标准下进行预测, 在图1~ 图3的数据中选取同一年份的合肥货运量、合肥地区生产总值产业结构以及合肥主要年份地区生产总值。选取2000 年、2005 年、2006 年、2007 年、2008年的数据进行分析, 整理得到基础数据如表1所示。

由于建模及分析的需要, 须将基础数据进行处理, 以得到我们所需要的数据资料。已知我们需要得到的数据为:每亿元国民生产总值产生的货运量 (表述为单位GDP产生的货运量) , 第一、二产业与第三产业产业结构的比值, 第一产业与第三产业产业结构的比值。根据表1的基础数据, 整理得所需要的数据资料如表2所示。

2.2 预测思路

以合肥市为例的基于产业结构测度的货运量预测模型实证研究, 其总体思路流程如图4所示。

3 实证研究

3.1 评价标准

评价标准主要为:1 所建模型简单明了;2 标准差σ尽量小;3通过相关系数R检验和F检验。

3.2 模型建立

本文选取了3个自变量, 即一、二产业与三产业的产业结构比值、一产业与三产业的产业结构比值以及三产业的产业结构比重, 针对每一个自变量与取因变量单位GDP货运生成量分别建立回归模型, 即共有3组模型。

由于不能确定哪种模型更能接近样本的数据, 因而在建立二者的回归预测模型的时候, 同时建立一元线性回归模型和一元指数回归模型, 以判定系数为主要依据选择其中的最优模型, 然后根据最优模型进行接下来的预测分析。

利用SPSS软件进行回归分析曲线估计, 得出3组模型的自变量中, 第一产业与第三产业的产业结构比值这一自变量与因变量单位GDP货运生成量的拟合程度最高, 因而, 选择第一产业与第三产业的产业结构比值作为唯一自变量进行后续的预测工作, 拟合结果如图5所示。

结合曲线拟合的模型汇总结果可以发现, 针对这组数据, 指数拟合的结果要优于线性拟合的结果 (见表3) 。因此, 用指数回归模型来拟合自变量第一产业与第三产业结构的比值和因变量单位GDP产生货运量这二者的关系, 已知指数回归曲线方程的一般形式为^y=^β０exp (^β１x) , 系数待求。置信水平为95%时, 将来单位GDP所产生的货运量值的近似预测区间为 (^y-2σ, ^y+2σ) 。

利用SPSS输出指数模型的方差分析表和各回归系数显著性检验结果, 如图6所示。

由方差分析表以及指数模型汇总表可以进行结果的统计检验。假设此时的置信水平为95%。从方差分析表得知相关系数R=0.954, 说明自变量第一产业与第三产业产业结构的比值与因变量单位GDP产生货运量相关性很强。 标准差 σ=0.059, 数值较小。 显著性系数Sig.=0.012<0.05, 说明回归关系有统计学支持。同时, F值为30.162, F０．９５ (1, 3) =10.1<F, 显著通过检验。

由SPSS自动输出的系数表可以得到指数回归曲线方程的系数, 由此得到的指数回归曲线方程最终形式为:。将来单位GDP所产生的货运量值的近似预测区间为。

单位GDP产生货运量随着第一产业与第三产业产业结构的比值增大而增大, 也就是表明第三产业的比重越大, 单位GDP产生货运量越少。而e的指数为负, 说明在本模型适用的这段时间范围内, 单位GDP产生货运量的上限是10.675万t, 事实上只能是 (0, 10.675) 之间的某个数值。

3.3 数据验证

根据合肥市2009年国民经济和社会发展统计公报中的数据, 2009年合肥市三产业的产业结构比为5.2∶52.6∶42.2, 地区生产总值为2 102.12亿元。计算得出第一产业与第三产业产业的结构比值为0.12, 代入指数回归曲线方程, 求得单位GDP产生货运量近似预测区间为 (6.452, 6.588) 万t, 因而推算得当年的货运量为 (13 563万t, 13 849万t) 区间里的某值。

根据合肥市2010年国民经济和社会发展统计公报中的数据, 2010年合肥市三产业的产业结构比为4.9∶53.9∶41.2, 地区生产总值为2 702.5 亿元。计算得第一产业与第三产业的产业结构比值为0.11, 代入指数回归曲线方程, 求得单位GDP产生货运量近似预测区间为 (6.722, 6.958) 万t, 因而推算得出当年的货运量为 (18 166万t, 18 804万t) 区间里的某值。

而由公报上通告的数据, 2009年的全年货物运输量为15 911.96万t;2010年的全年货物运输量为1.97亿t。用模型得到的指数回归得到的数据结果偏保守。

4 结语

本文利用建立基于产业结构测度的货运量预测模型来预测未来的地区货运量, 预测所需要的源数据主要是该地区的生产总值以及同一年的三产业产业结构, 比较容易获得;指数回归方程形式比较简单, 将初期数据整理后代入方程就能得到预测的结果。

然而本文也存在着许多的不足之处, 例如:试验数据的样本量较少, 不能完全说明模型的准确性;模型的精度比较粗糙, 不能满足高精度的要求;经过多次试验发现, 单位地区生产总值的货运产生量与产业结构之间的关系并不是总是相关的, 在样本数据量增多的时候, 基于产业结构测度的货运量预测方法曲线拟合结果不太理想, 即说明这种建模方法还是有它的局限性。

实证分析和验证表明, 其预测效果虽然有一定的偏差, 但是在今后进一步的研究中, 我们可以针对不同的地区, 因地制宜地增加不同的修正系数进行模型修正, 以寻求用该预测方法更准确地预测出区域未来货运量的取值范围, 更好地为决策规划提供预测数据支持。

摘要：在对货运量预测理论及步骤概述的基础上, 重点分析基于产业结构测度的货运量预测模型。并以合肥市为例, 将单位GDP货运量的生成量与产业结构测度二者关系数量化, 建立二者关系模型, 根据统计学的方法检验模型的可靠性, 并利用该模型预测地区货运量。

关键词：区域货运量,预测方法,产业结构测度

参考文献

[1]蒋惠园, 杨大鸣.货运量预测方法的比较[J].运筹与管理, 2002, 11 (3) :73-79.

[2]程礼芬.区域货运量预测方法的比较[J].重庆交通学院学报, 2005, 24 (4) :114-116, 170.

[3]谷远利, 曲大义.公路运输货运量预测方法研究[J].物流技术, 2008, 27 (3) :36-38.

[4]徐力.区域货运量预测“专家系统”[J].水运工程, 1996 (10) :47-51.

[5]杨兆生, 黎春兰.运输需求预测综合社会经济模型[J].公路交通科技, 1996 (12) :35-37.

[6]赵永超, 孙有望.单位GDP货运量与城市产业结构关系[J].交通科技与经济, 2009, 11 (3) :121-122.

基于可能性测度的模糊对策 第5篇

基于可能性测度的模糊对策

摘要：为了解决模糊不确定环境中的对策问题,建立了基于公理化的可能性测度理论,给出了可能性空间.在可能性空间中研究对策问题,使对模糊矩阵对策的研究建立在公理化理论的基础上.定义了基于不同目标的模糊矩阵对策模型,将这些模型通过公理化的可能性测度理论转化为数学规划问题,并给出了Nash均衡策略的存在性及求解方法. 作者： 李存林[1]  张强[2] Author： LI Cun-lin[1]  ZHANG Qiang[2] 作者单位： 北方民族大学信息与计算科学学院,宁夏,银川,750021;北京理工大学管理与经济学院,北京,100081北京理工大学管理与经济学院,北京,100081 期 刊： 北京理工大学学报   ISTICEIPKU Journal： TRANSACTIONS OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY 年，卷(期)： , 31(3) 分类号： N945 关键词： 可能性测度    二人零和对策    可能性均衡策略    机标分类号： O15 TP1 机标关键词： 可能性测度    模糊对策    Based    模糊矩阵对策    可能性空间    公理化理论    测度理论    规划问题    矩阵对策模型    不确定环境    求解方法    理论转化    Nash均衡    存在性    数学    目标    基础    定义    策略 基金项目： 国家自然科学基金资助项目 基于可能性测度的`模糊对策[期刊论文]  北京理工大学学报 --2011, 31(3)李存林  张强为了解决模糊不确定环境中的对策问题,建立了基于公理化的可能性测度理论,给出了可能性空间.在可能性空间中研究对策问题,使对模糊矩阵对策的研究建立在公理化理论的基础上.定义了基于不同目标的模糊矩阵对策模型,将这些...

经济增长质量的测度研究 第6篇

一、TFP的测定

全要素生产率TFP的测算方法很多，目前主要分为增长和算法和经济计量法。增长核算法以新古典增长理论为基础，主要是Solow余值法。经济计量法主要包括随机前言分析（Stochastic Frontier Analysis，SFA）和数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）等。虽然理论界认为，相对于Solow余值法而言，随机前沿生产函数法具有一定的优点，但是Solow余值法仍然是目前研究中经常应用到的。对于本文的研究来说，为了与我们的实证计量模型在逻辑上相一致，利用来测算TFP，实质上也是传统的Solow余值法。TFP = Y/KβL1-β（1）。我们根据式（1）来测算河南省的TFP数值。这里需要说明的是，在用Solow余值法测算TFP时，学术界存在着一个是否需要将人力资本作为投入计算的争论（Miller等，2000）。在本文的研究中，根据宏观层次各种能力理论特别是关于国家技术能力理论的分析，人力资本是作为技术能力的重要构成因素之一，本文在自主创新能力组成要素分析中，也将其作为技术能力的一个重要支撑因素。因此在笔者检验TFP和自主创新能力关系时，我们不将人力资本作为计算TFP中的一个投入因素，而将其视作TFP决定因素的技术创新的一部分。

二、河南省TFP的测算

以河南省作为样本范围，分析时间为1978～2010。产出Y用河南省地区生产总值代替，数据来源为《河南统计年鉴2011》，采用1978年不变价格地区生产总值，将河南省名义地区生产总值用其平减指数折算得出，其中平减指数为以1978年为100的定基指数。据此，我们可以得到河南省1978～2010年的不变价格的产出Y。资本存量K的估算，目前的研究中争论较大。在全国范围内，对于当年投资额的选取和投资品价格指数的构造，张军（2004）和单豪杰（2008）进行了非常详细的分析，有许多其他学者也采用了基本相同的方法，这表明学者们已经有了基本一致的观点，即选用“固定资本形成总额”作为当年投资额。这为笔者界定区域当年投资额和投资品价格指数提供了参考。将“固定资本形成总额”作为河南省当年投资额的合理指标，数据来源为《河南统计年鉴2001》和《河南统计年鉴2011》。对于投资品价格指数的选取，文献一般都使用固定资产投资价格指数，而河南省的固定资产投资价格指数只有1991年以后的数据。所以，要先估算固定资本形成总额平减指数。采用上文河南地区生产总值平减指数的估算方法，先计算出现价固定资本形成总额指数，再除以《河南统计年鉴2002》和《河南统计年鉴2011》公布的按可比价计算的固定资本形成总额指数（上年＝100），得出的就是固定资本形成总额平减指数，在把计算出的平减指数换算为以1978年为基期的定基平减指数。最后，利用估算出的定基固定资本形成总额平减指数，对当年固定资本形成总额进行调整，统一折算到1978年不变价格的固定资本形成总额。

此外，基年资本存量的确定，学界争议较。为简单起见，笔者将1978年作为资本存量计算的基年；折旧率的确定也是一个很重要的问题，张军（2004）和单豪杰（2008）都是通过资本分类，利用残差率和寿命期分别估计各类资本品的折旧率，然后加权平均得到总资本的折旧率分别为10.47%～12.06%和9.6%；叶宗裕（2010）认为各配资本的寿命期和折旧率是变化的。并计算出了每一年的变化折旧率，变化范围在9.61%和11.16之间。为简单起见，根据目前大多数文献中采用的，将折旧率设定为10％。

在此基础上，采用永续盘存法（Perpetual Inventory Method）计算河南省的实际资本存量，基本公式为：Kt=It+（1–δt）Kt-1（2），其中Kt表示第t年的资本存量，Kt-1表示第t-1年的资本存量，It表示第t年的投资，δt表示第t年的折旧率。根据上述方法，可以测算得到河南省1978～2010年的资本存量。劳动投入量L是指生产过程中实际投入的劳动量，采用河南省历年从业人员数作为劳动投入量指标。

三、测算结果及分析

根据方程式（1）计算河南省的TFP，还需要做的一项工作是确定资本的产出弹性口的数值。在国外的研究中，如Hall和Jones（1999）、Klenow和Rodriguez-Clare（1997）等认为β取1/3合适，因为这一比例与发达国家和大多数发展中国家的国民收入账户吻合。在对中国的TFP进行测算时，Young（1995）建议β取0.4，Wang和Yao（2003）也取0.4，我国学者郭克莎、沈坤荣、邓翔等也遵循Young的做法取0.4（邓翔，2004），叶裕民（2002）则通过计算得到我国的劳动产出弹性即（1–β）为0.611。考虑目前大多数关于我国TFP研究中β的取值，笔者在计算河南省的TFP时，也取β为0.4进行计算。至此，我们已经获得了所有需要的基础数据，可以根据方程式（1）来计算河南省1978～2010年的TFP数值，结果见表1所示。

从表2我们可以看出，河南省经济增长质量从1982年开始不断提高，尤其是从1992年开始，增长速度加快。

参考文献

[1]李岳平．经济增长质量评估体系及实证研究[J]．江苏统计．2001（5）

[2]肖红叶，李腊生．我国经济增长质量的实证分析[J]．统计研究．1998（4）

[3]惠康，钞小静．经济增长质量研究：一个文献述评[J]．求索．2010（2）

[4]刘海英，张纯洪．中国经济增长质量提高和规模扩张的非一致性实证研究[J]．经济科学．2006（2）

[5]李红艳．经济增长因素核算探析[J]．企业导报．2009（8）：52

[6]马建新，申世军．中国经济增长质量问题的初步研究[J]．财经问题研究．2007（3）

[7]郭克莎．中国：改革中的经济增长与结构变动[M]．上海人民出版社，1996

产业结构测度 第7篇

劳动力就业问题是经济社会发展中的一个重要问题, 并且在一个国家或地区的不同发展阶段, 其劳动力的就业状况也是不同的。作为中国能源基地和生态防线的内蒙古自治区, 经济社会发展十分迅速, 工业化和城市化水平不断提高。与此同时, 其产业结构也在不断演进, 并影响着内蒙古地区劳动力就业状况的变化。

自内蒙古自治区成立以来, 内蒙古自治区的社会经济发展取得了长足进步, 尤其是20世纪90年代以后工业化进程明显加快, 产业结构也开始发生深刻变化。1952年内蒙古第一产业、第二产业和第三产业构成为71.1:11.3:17.6, 改革开放以后, 随着经济体制的转轨和产业结构的不断调整, 内蒙古的三次产业结构发生了明显的改变。第一产业在地区生产总值中的比重不断下降, 由1978年的32.7%下降到2011年的9.1%, 第二产业在地区生产总值中的比重上升, 由1978年的45.4%变为2011年的56.0%, 第三产业迅速发展, 在地区生产总值中的比重由1978年的14.45%上升到2011年的34.9%, 已经成为对经济最具拉动效应的产业, 变化幅度分别为:-72.18%、23.29%和59.50%。同时, 劳动力就业结构也随之发生了重大变化, 1952年内蒙古一、二、三产业从业人口比例为87.63:3.76:8.61。改革开放以后, 内蒙古产业结构的不断调整升级带动了就业结构的变动。第一产业就业比重由1978年的67.1%下降到2011年的45.87%, 第二产业就业比重由1978年的18.45%下降为2011年的17.73%, 第三产业就业比重由1978年的21.9%上升到2011年的36.40%, 就业结构的变化也相当明显。

随着内蒙古产业转型和产业结构优化升级的推进, 就业结构也在不断地优化。但是, 内蒙古现有的劳动力供给状况并不能适应产业发展的需要, 就业结构性矛盾突出, 就业难与招工难并存, 就业结构与产业结构发生偏离, 并相对滞后于产业结构。产业结构与就业结构偏离给经济发展、稳定就业等方面带来了消极影响。针对这一现实问题, 本文选取1981年至2011年相关经济变量的年度数据, 采用定量分析为主, 定性分析相结合的方法, 对内蒙古改革开放以来, 产业结构与就业结构的变动趋势及二者的关系进行梳理, 并提出解决问题的对策。

二、内蒙古地区劳动力就业和产业结构现状

(一) 内蒙古地区就业结构现状分析。

2011年末全区就业人员1243.71万人, 比上年末增加59.18万人, 增长5%。其中, 城镇就业人员511.47万人, 比上年末增加46.42万人, 增长9.9%。城镇私营个体就业人员254.71万人, 比上年末增加38.71万人, 增长17.9%。年末城镇登记失业率为3.8% (关于失业和就业的统计数据是不完全的, 自由从业者和未登记失业者都未包括在就业或失业人口之内) , 比上年末下降0.1个百分点。全年实现失业人员再就业人数为12.09万人 (数据来源于:《2011年内蒙古国民经济和社会发展统计公报》) 。同时, 城镇就业人口中在非国有单位就业的所占比例已经高于国有单位, 女性就业人员所占比例占55.97%。

根据第六次全国人口普查资料, 到2010年内蒙古总人口2470.6万人。其中, 15~64岁的人口为1935.6万人, 占总人口的78.34%;65岁以上的人口为186.8万人, 占总人口的7.56%。所以, 从数量和结构上看, 内蒙古的劳动力资源比较丰富, 人口年龄结构属于老年型。这一方面表明, 内蒙古正处于人口的红利期, 为经济发展提供了充足的人力资源保障。另一方面, 也意味着内蒙古就业压力是比较大的, 如果经济不能较快增长或经济结构不合理, 都会使社会就业出现较大困难。

从劳动力的就业结构来看, 2011年, 内蒙古地区第一产业、第二产业和第三产业就业人口构成比例为45.87:17.73:36.40。如果按城乡来划分, 城镇就业人口517.1万人, 乡村就业人口732.2万人, 二者之比为1:1.42。也就是说, 约有41.39%的就业人口在城镇, 而约有58.61%的就业人口在乡村。由此可见, 内蒙古地区的劳动力就业有约五分之三集中在第一产业和乡村。根据经济理论的划分, 就业人口在三次产业的结构水平上可以分成传统型、发展型和现代型三种类型, 如表1所示。据此可以看到内蒙古的现有就业结构仍然处于由传统型向发展型的转变阶段。第一产业就业比重还很高, 而第二产业和第三产业就业人口比重较低, 因此距离现代型的就业结构还有很大距离。

2011年, 内蒙古第一、二、三次产业就业人口比重为45.87:17.73:36.4。全国第一、二、三产业就业人口比重为34.8:29.5:35.7, 所以与全国比较来看, 内蒙古地区劳动力就业第一产业比重高于全国水平11.07个百分点, 而第二产业要低11.77个百分点, 第三产业则高了0.7个百分点。如图1所示。

经过50多年的发展, 内蒙古地区的劳动力就业实现了很大的转变, 就业结构不断优化, 从图2可知, 1980年~2010年, 内蒙古劳动力由生产率较低的农业部门向生产率较高的部门转移, 从业人员的产业构成格局由1978年的67.10:18.50:14.40变化为2011年的45.87:17.73:36.4。第三产业的就业比重则持续上升, 从1978年的21.90%提高到2011年的36.40%, 上升了14.5个百分点, 大约占了从业人员的1/3。从长期变化的历史来看, 三次产业总的变化趋势是基本符合劳动力就业结构变化一般规律的。

(二) 内蒙古地区产业结构现状分析。

近几年来, 内蒙古自治区的经济发展十分迅速, 产业结构也发生了很大的变化。2011年, 内蒙古自治区实现国内生产总值14359.88亿元, 第一、二、三次产业产值比重为9.1:56.0:34.9。同期, 全国的三次产业产值比重为10.0:46.6:43.4。相互比较可以发现, 内蒙古第一产业产值比例低于全国总体水平0.9个百分点, 第二产业产值比例高于全国9.4个百分点, 而第三产业产值比例低于全国8.5个百分点。如图3所示。

这种情况集中反映了内蒙古的产业结构的一些特征, 即第一产业产值比重较低, 低于全国平均水平;而第二、三产业发展不足, 低于全国水平。

工业化是现代经济发展的必然趋势, 内蒙古的二、三产业发展的速度也是很快的, 其产值比重己经远高于第一产业。第二、三产业仍低于全国水平。

另外, 内蒙古的重工业比重是比较高的。从20世纪60年代初开始, 内蒙古重工业产值占工业总产值的比重超过一半以上, 其后所占的比重逐渐增大。2011年, 该比重为70.00%。可见, 工业结构偏重也是内蒙古产业结构的一个特征。

1949年内蒙古自治区地区生产总值仅为7.08亿元, 是一个传统的以农牧业为主的地区, 从三次产业的产值构成来看, 第一产业增加值占地区生产总值74.6%, 第二产业为7.6%, 第三产业为17.8%;1978年, 第一产业增加值占地区生产总值的32.7%, 第二产业为45.4%, 第三产业为21.9%, 产业格局为“二、一、三”类型;2011年, 内蒙古地区生产总值已达到14359.88亿元, 第一产业增加值占GDP比重为9.1%, 第二产业增加值占GDP比重为56.0%, 第三产业增加值占GDP比重为34.9%。

从长期变化趋势来看内蒙古地区的产业结构是在不断优化的, 而且各产业的变化特征非常明显。如图4所示。

从整体上来说, 第一产业产值比重在不断下降, 由1952年的71.1%下降到1978年的32.7%, 再到2011年的9.1%;第二产业产值比重在逐步上升, 由1952年的11.3%上升到1978年的45.4%, 再到2011年的56%;第三产业产值比重在缓慢上升, 由1952年的17.6%上升到1978年的21.9%, 再到2011年的34.9%。三次产业产值比重由1952年的71.1:11.3:17.6, 变化为1978年的32.7:45.4:21.9, 再到2011年变化为9.4:54.6:35.9, 内蒙古产业结构的变动趋势为第一产业所占比重持续下降, 而二、三产业所占比重均明显提高, 产业结构格局由1952年的“一、三、二”类型演变为1978年的“二、一、三”类型, 再演变为2011年的“二、三、一”类型, “三化”进程成效明显。总之, 从产业结构演进的历史过程来看, 其变化的轨迹是与配第一克拉克定理等经济理论相符的, 也表明内蒙古的产业结构在沿着一般经济规律演进。

三、内蒙古产业结构与就业结构关系研究

(一) 结构偏离度。

1. 方法说明。

比较劳动生产率, 是指国民收入相对比重和劳动力相对比重之比。其计算公式是:

比较劳动生产率-1即为结构偏离度, 它是用来考察各产业劳动力就业结构与产值结构之间对称状况的一种经济指标。它用各产业在GDP中所占比重与该产业就业在总就业中的比重之比和1的差来表示, 其计算公式如下:

式中, ———结构偏离度;P———比较劳动生产率;I———第i产业, 可取1、2、3, 分别表示第一、第二、第三产业;Y———国内生产总值;Yi———第i产业的增加值;L———总就业人数;Li———第i产业就业人数。

当结构偏离度为零时, 该产业的产业结构与就业结构在总量上是均衡的, 结构偏离度越接近于零, 表明产业结构和就业结构越合理。而当结构偏离度大于零时, 意味着该产业应该吸引更多的劳动力以使产业发展和劳动力吸纳相协调;当结构偏离度小于零时, 意味着该产业吸纳的劳动力较多, 可能存在着隐性失业现象。

2. 实证分析。

从建国以来的生产总值构成统计数据来看, 内蒙古地区的产业结构是有明显的阶段性特征的。而在各个阶段, 产业结构的变化必然会对劳动力就业产生重要影响。下面将分四个阶段对这种影响进行分析, 并通过结构偏离度、偏差系数、就业弹性和K值变化等指标来加以比较说明。

结构偏离度是反映就业结构和产业结构不对称状态的指标;偏差系数被定义为就业结构和产业结构之差的绝对值之和, 其数值越大, 表明就业结构和产业结构的差距越大, 越不协调, 反之则相反。

(二) 协调系数。

1. 方法说明。

产业结构与就业结构协调系数从整体角度来反映产业结构与就业结构的均衡发展状况。公式为:

即H表示产业结构与就业结构协调系数, 旨在描述地区产业结构与就业结构的协调发展或均衡程度, 且有0≤H≤1。其中, Si为第i产业的产业结构, Ei为第i产业的就业结构。

产业的划分, 即i的取值, 既可以按照三次产业的标准进行, 也可以细分到具体的行业。

H越接近于0, 说明一国或地区产业结构与就业结构协调性较差, 产业结构与就业结构二者之间越不均衡;H越接近于1, 表明产业结构与就业结构越具有良好的协调性, 就业结构与产业结构越均衡。

2. 实证分析。

本文对产业结构和就业结构的协调度分为10类, 并将二者的协调关系划分为三个区间, 在0~0.4之间属于失调衰退区间, 在0.4~0.6之间属于过渡调和区间, 在0.6~1之间属于协调发展区间。具体评价标准如表2。

在产业结构的演变中实现就业结构的调整, 同时促进产业结构的优化, 实现二者的协调发展, 已成为产业结构优化和就业结构调整的关键和核心问题。依照产业结构与就业结构协调系数计算方法, 本文测算了1980~20011年内蒙古产业结构与就业结构协调系数, 结果见表4和图6。

由图6可知, 内蒙古1980~2011年结构偏差系数和协调系数呈相反变动趋势, 1988年内蒙古结构偏差系数最小, 为41.12, 2006年内蒙古结构偏差系数最大, 为81.87;而1998年内蒙古产业结构与就业结构协调系数最大, 为0.917, 说明这一时期内蒙古产业结构与就业结构为优质协调状态, 2006年产业结构与就业结构协调系数为0.655, 说明二者为初级协调状态。“十一五”期间, 内蒙古结构偏差系数偏大, 取值区间在77.5~81.5之间, 表明就业结构和产业结构的差距越大, 越不协调。从协调系数也能得出同样的结论, 即内蒙古产业结构与就业结构为初级协调状态。

由表4发现, 1980年中国的产业结构与就业结构协调系数为0.716, 经过产业结构调整升级, 2011年协调系数变为0.658, 较1980年相比没有较大改善。“十五”以来, 内蒙古工业结构明显呈重工业化, 2003至2010年内蒙古产业结构与就业结构协调系数呈明显上降趋势, 产业结构与就业结构协调性较差。2011年是“十二五”的开端之年, 2011年党的十八大报告中也明确指出, 就业是民生之本, 扩大就业是中国当前和今后长时期重大而艰巨的任务。因此, 2011年内蒙古产业结构与就业结构协调系数 (0.658) 较上年 (0.649) 略有上升, 为初级协调状态, 协调性还有待进一步改善。

因此, 总体而言情况并不乐观, 内蒙古产业结构与就业结构协调系数在“十五”以来长期处于较低水平, 基本在0.8以下, 说明两者之间处于初级协调状态, 协调程度有待提高, 只有加强二者的协调发展才能逐步缩小差距, 并促进结构的高级化演进, 实现产业结构的优化和就业结构的调整。

从盟市看, 协调系数也表现出较大的差异, 呈现明显的东、中、西依次降低的梯度分布。除了通辽市的协调系数为0.528之外, 东部地区协调系数在0.7至0.8之间;中部地区只有呼包鄂地区协调系数在0.8以上, 产业结构与就业结构协调程度较好, 锡林郭勒盟和乌兰察布协调程度较差;西部地区乌海市协调系数达到0.832, 巴彦淖尔市和阿拉善盟协调系数均在0.6左右。相比较均值而言, 中部地区产业结构与就业结构的协调程度 (0.75) 要优于东部和西部地区 (0.69) 。

四、结语

总体而言, 内蒙古产业结构与就业结构演变符合现代经济发展一般规律。就产业结构而言, 第一产业增加值所占的比重不断下降, 第二产业的结构地位稳固提升, 呈现重化工业加速发展的特征, 第三产业增加值所占比重缓慢上升。产业结构格局由1952年的“一、三、二”格局转变为1978年的“二、一、三”格局, 再演变为2011年的“二、三、一”格局。就就业结构而言, 中国第一产业就业比重依然过大, 第三产业就业比重仍然较低, 就业结构变化出现断层, 缺乏逐次过渡。从就业结构演变趋势可知, 第一产业就业比重呈下降趋势, 可以看出农村剩余劳动力转移的方向主要是第三产业。从目前看, 就业格局仍为“一、三、二”格局, 但未来将会转变为“三、一、二”格局, 第三产业将成为未来内蒙古吸纳就业人员最多的产业。

基于产业结构与就业结构协调系数能够从整体上较好地把握和认识产业结构与就业结构的协调性和均衡状况。改革开放以来, 内蒙古产业结构与就业结构协调系数呈明显的波浪性变动, 近年来, 产业结构与就业结构长期处于初级协调状态;从盟市来看, 内蒙古产业结构与就业结构协调系数呈现明显的盟市差异, 中部地区产业结构与就业结构的协调程度要优于东部和西部地区。

参考文献

[1]王庆丰.我国产业结构与就业结构整体协调性测度研究[J].科技管理研究, 2009 (11) :113

[2].王春枝, 杨志勇.基于就业结构视角的内蒙古产业结构效益分析[J].内蒙古财经学院学报, 2010 (2)

[3].王春枝, 吴新娣.内蒙古产业结构与就业结构的关联性分析[J].经济论坛, 2011 (7)

[4].王汉祥.内蒙古地区劳动力就业和产业结构演进的关系研究[D].内蒙古大学, 2007

[5].王庆丰.我国产业结构与就业结构协调发展研究述评[J].华东经济管理, 2010 (7) :146~149

[6].张平, 王树华.产业结构理论与政策[M].武昌:武汉大学出版社, 2009

[7].杨德勇, 张宏艳.产业结构研究导论[M].北京:知识产权出版社, 2008

[8].田明.中国就业结构转变与城市化[M].北京:科学出版社, 2008

[8].孙红芹.山东省产业结构调对就业结构的影响[D].中国海洋大学, 2009

产业结构测度 第8篇

一、各地区工业产业结构关系的涵义及其测度

所谓的各地区工业产业结构关系是指在一个经济区域内各地区工业之间的相互联系的紧密程度及由此引起的对该经济区域长远发展的影响。仔细分析这种相互之间的联系, 可以把这种产业结构关系分为两种类型:互补型产业关系和竞争型产业关系。互补型产业关系是指该区域内各地区产业结构存在一定的差异, 从而在各地经济发展过程中充分发挥各自的比较优势, 错位发展, 互通有无, 互相促进。而竞争型产业关系正好相反, 即指该区域内各地区产业结构存在一定的相似性, 从而各地在经济发展过程中, 对有限的资金、技术、人才、资源及市场展开了竞争。

所以, 对各地产业关系是互补型还是竞争型的判别, 实际上就是对地区间产业的差异性或相似性的测度。本文采用多元统计分析中的欧氏距离法 (Euclidean Distance, 简称ED) 进行了测度, 具体步骤如下:

1. 选择评价的指标

由于本文是对工业内部各产业的测度分析, 所以选取的指标是来自工业主要产业部门的相关指标。鉴于“珠三角”工业发展的特征, 因此, 把“珠三角”工业部门的九大产业作为分析的对象, 各市各产业部门的工业总产值作为分析的指标。将选中的指标记为Xij, 其中i表示工业各产业部门, j表示城市。

2. 对指标进行可对比性处理

虽然选取工业总产值作为指标, 它们的计量单位都是相同的。但是考虑到各城市客观上存在规模大小的问题, 缺乏可对比性。所以对各指标进行了进一步处理, 公式为:X’ij=Xij/第j个城市各行业工业总产值和。

3. 计算欧氏距离值 (ED)

记a, b两个地区之间的欧氏距离为EDab, 计算公式为:

4. 根据计算出的欧氏距离矩阵, 对各地区的产业关系进行判别

由欧氏距离公式可知, Eab值较大, 则说明a、b两地间的产业结构差异性较大, 互补性也就较强;反之, 则说明两地间的竞争性较强。

二、“珠三角”各地区工业产业结构关系的测度

“珠三角”经济区域包括14个市、县 (区) :广州、深圳、佛山、珠海、东莞、中山、江门、惠州市区、惠阳县、惠东县、博罗县、肇庆市区、高要市、四会市。在分析时, 由于资料搜集困难, 所以把惠州市区、惠阳县、惠东县、博罗县4个市县扩大为一个惠州地区, 把肇庆市区、高要市、四会市也扩大为一个肇庆地区。所以在此次测度分析中总共有9个地区。

另外, 根据“珠三角”产业的特点, 从工业中选取了九大产业作为分析的指标。这九大产业分别是:电子、机械、石化、纺织、食品饮料、建材、医药、森木加工和金属制品业。具体数据见下表:

注:由于各地工业结构中, 除九大产业之外, 还有一些其他的产业, 其产值并未列出。而总计栏中的数值是各地所有工业产业产值之和。所以, 九大产业产值之和并不等于总计栏中的数值。

然后对指标进行进一步处理, 用公式:

/第j个城市各行业工业总产值之和对各指标进行处理后可得如下表:

将“珠三角”9个地区的上述指标值在SPSS15.0软件上运行后, 便可得到下列矩阵:

根据SPSS11.0软件分析的结果, 给出判别临界区间, 对9个地区之间的产业结构关系进行判别。具体判别结果见下表4:

三、各城市工业产业结构关系的分析评价

从以上分析结果, 并结合“珠三角”9个城市的地理分布位置情况, 可以看出:

“珠三角”东部的深圳、东莞和惠州三个城市之间的产业结构比较相似, 特别是深圳与惠州之间的相似程度最高 (ED<0.1) 。这3个城市主要是靠吸引外资发展起来的, 而且由表2可以看出这3个城市工业中规模最大的都是电子信息产业, 该产业的产值占总产值的比例都相当高 (分别为58%、37%、63%) , 而其他产业的规模都无一例外的比较小 (最高的也就10%左右) 。这就不可避免的对有限的资金 (特别是外资) 、人才、技术展开了激烈的竞争, 生产出的相同或相似的工业产品又不得不在有限的市场中展开竞争。

“珠三角”西部的佛山、江门、肇庆及广州、珠海、中山之间的相似程度虽没有东部三个城市高, 但由于相似的城市较多, 彼此之间互相相似, 所以综合起来看产业之间的彼此竞争也较激烈。该地区的产业中, 机械制造、金属制品、家电等产业较为发达, 竞争也较为激烈。

摘要：一个经济区域内各个地区之间的产业结构关系对区域经济的整体协同发展有着重要影响。本文设计了一个测度体系, 对“珠三角”区域内的地区的工业产业结构关系进行了定量测度, 并就结果进行了分析。

关键词：“珠三角”,产业结构,欧氏距离

参考文献

[1]吴传钧:中国经济地理[M].北京:科学出版社, 1998

[2]陈计旺:地域分工与区域经济协调发展[M].北京:经济管理出版社, 2001

[3]广东省统计局:广东统计年鉴.北京:中国统计出版社, 2003

海洋产业集聚的测度方法探析 第9篇

我国是开发海洋资源较早的国家,党的十六大、十七大分别提出“实施海洋开发”、“发展海洋产业”。国家“十二五”规划纲要把推进海洋经济发展单独作为一个章节,这是把发展海洋经济作为我国基本发展方略的标志。当前,“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”已成为我国的重要发展战略,加快海洋经济发展是加快我国经济转型升级的内在要求。海洋产业集聚,是海洋经济产业组织的形式之一,能够利用协同效应强有力地促进产业的发展。通过建立海洋产业集聚测度的指标体系,进行科学评估,对贯彻落实国家发展大战略、推进海洋产业集聚发展提供有效指引,具有重要意义。

一、产业集聚和海洋产业集聚

19世纪末,马歇尔最早从定义外部经济概念入手界定了地方性工业集聚的内涵。经历了100多年,产业集聚已经成为经济发展的主流和世界性的经济现象,对于提升区域经济的竞争力具有重大意义。产业集聚是指属于某种特定产业及其相关支撑产业,或属于不同类型的产业在一定地域范围内的地理集中,形成强劲、持续竞争优势的现象[1]。

根据中国海洋统计年鉴的定义,海洋产业是开发、利用和保护海洋所进行的生产与服务活动,包括海洋渔业、海洋油气业、海洋矿业、海洋盐业、海洋化工业、海洋生物医药业、海洋电力业、海水利用业、海洋船舶业、海洋工程建筑业、海洋交通运输业、滨海旅游业等主要海洋产业以及海洋科研教育管理服务业。笔者认为,海洋产业集聚是各种生产要素往最适合从事海洋经济活动的地域范围集中、聚合的情况,它不仅包括不同海洋产业在同一区域范围内的地理集中,也包括同一海洋产业的上下游企业的密切联结与配合。海洋产业集聚能最大限度地发挥地区海洋资源优势,提高海洋资源要素配置的效率,推进海洋产业集聚发展已成为社会经济活动发展的必然结果。

二、关于海洋产业集聚测度的研究综述

目前,对产业集聚进行测度的方法主要有行业集中度、空间基尼系数、区位熵、赫芬达尔指数(H指数)、产业关联系数、生产服务业比重、EG指数等。学者们采用以上几种方法,对我国海洋产业集聚进行了测度。

一些学者选择赫芬达尔指数(H指数)来对海洋产业的集聚度进行测评。赵昕等[2]利用赫芬达尔指数,从地区和行业两方面分析我国海洋产业的分布均衡度。李青[3]等测评了江苏省沿海地带资源依赖型的海洋产业的集聚度,分别是海洋渔业、海洋盐业、海洋化工、海洋生物医药、海洋运输业。赫芬达尔指能够准确反映产业的市场集中高度,但它是一个绝对集中度指标,直观性较差。

较多学者采用区位熵来对海洋产业的集聚度进行测评,区位熵计算简便、数据易得,可用来测评相对集中程度。黄瑞芬等[4]测评了环渤海和长三角地区的第一、第二、第三海洋产业的区位熵,衡量了海洋产业结构内部的各产业的集聚情况。金炜博[5]等测算了1998—2005年浙江省海洋各产业集聚水平,在计算浙江省海洋产业集聚区位熵指标时,将我国11个沿海省市作为一个大区域,与之进行对比,计算浙江省特定海洋产业的产值在浙江省国内生产总值中所占比重与全国沿海11省市该海洋产业产值在全国沿海地区国内生产总值所占比重之间的比值。龚志聪等[6]测评了江苏省2007—2010年的海洋第一、二、三产业的集聚度,研究结果表明,集聚度越高,当年的产业结构也越合理,即海洋产业集聚有利于海洋产业结构的优化。纪玉俊[7]对我国海洋各产业的集聚度进行了测评,结果表明,我国海洋产业在各区域已经趋向形成集聚的态势,也就是说海洋产业在我国各区域并不是均匀分布的。因此,各区域如果能将集聚的效应和优势发挥到最大,就能显著带动海洋经济的进步。

也有部分学者结合了两三种方法来进行海洋产业集聚度的测评。赵祥[8]选择了3个指标进行我国海洋产业集聚的测度,包括空间基尼系数、区位熵、地区的海洋产业份额,并对我国沿海地区海洋产业集聚进行了比较分析。常玉苗[9]利用海洋产业集中率和区位熵测评我国2006—2010年海洋产业集群发展状况,并用区位熵来分析区域优势产业的状况,得出了我国的滨海旅游业、海洋交通运输业、海洋渔业、海洋船舶工业等传统海洋产业的集聚度较高的结论。王涛等[1]利用赫芬达尔 - 赫希曼指数、空间基尼系数、熵指数和地点系数4种方法相结合测度了我国海洋产业2001—2012年的集聚度,相对来说比较全面地测评了产业集聚的水平。结果表明,我国海洋油气业、海洋矿业和海洋盐业的产业集聚水平最高,海洋渔业、海洋化工业和海洋电力业产业集聚化趋势明显。

目前我国学者对海洋产业集聚进行测度的研究成果并不多,从现有的成果来看,学者们主要采用了区位熵、空间基尼系数、赫芬达尔指数来测度海洋产业集聚。较多的学者仅采用一两种方法,难以涵盖产业集聚的内涵,仅仅表现了产业集聚的一部分。可见,目前对海洋产业集聚的测度的视角还不够丰富,难以客观、全面地进行衡量,测度指标还有待完善。

三、海洋产业集聚测度方法的改进

(一)理论依据

学者们对产业集聚的理论进行了深刻的阐释和分析,在海洋产业集聚的测度方面也有一些研究成果可供参考,为海洋产业集聚的测度方法的选择提供了理论依据。

一是提升专业化水平是形成产业集聚的首要条件。各企业成员进行分工并且趋向专业化、扩大规模、提升产业集聚度,由此,又能通过集聚效应的发挥,使得社会分工得到进一步发展,产业集聚的过程和社会分工是紧密联系的。

二是产业要与上、下游企业开展分工合作,才能形成更有效而稳固的集聚状态。产业集聚不单单是企业本身,也包含下游产业的成员(销售渠道和顾客)、互补性产品生产商、专业化基础设施的供应商和政府与其他提供专业化培训、信息、研究和技术支援的机构,以及同业协会和其他相关的支持性民间团体。在产业集聚演进过程中,位于集聚区内部的中小企业会逐渐发展和扩大,成为大公司或者是核心公司,与上、下游的各类成员进行分工与协作,同时与中介机构等生产性服务业的合作更加密切。

三是由于产业集聚,内部构成了一种层层相连的网络关系,企业与中介机构的协作更加密切,中介机构之间形成超分工合作,导致了生产服务业的快速发展,相关的金融、法律、技术咨询等逐渐发挥重要的作用。

因此,对海洋产业集聚度测评方法的选择,需要更全面地包含海洋产业集聚的各类型及各个阶段,进行海洋产业集聚的测度,要能体现出以下三个方面的内容:该产业在该地区专业化程度较高;该产业与相关产业关联程度较高;该产业的聚集导致了生产服务业的快速发展。

(二)海洋产业集聚系数

在此基础上,本文选择了能反映上述3个方面的3种方法,即区位熵LQ、产业关联系数R和生产服务业比重SP,综合构成测 评海洋产 业集聚度 的集聚系 数CC(cluster coefficient)。相对于其他单一方法而言,集聚系数CC对产业集聚的定量分析方法进行了一定的改良,为了指标数值的规范,将其进行简单平均以使系数的取值处于0—1之间,即海洋产业集聚系数CC=(LQ+R+SP)/3,数值越大,则海洋产业集聚度越高。3种方法的具体表述和计算公式如下:

区位熵,Pki是指k地区i海洋产业占该地区海洋产业的比重,Pi指全国i海洋产业占全省海洋产业的比重。区位熵数值大于1,说明该地区该海洋产业在全国来说具有一定的优势地位,即专门化率比较高。一般来说,区位熵大于1.5,则该海洋产业在该地区的比较优势相对显著;数值等于1,说明在该地区该海洋产业具有均势地位,与全国平均水平差不多;若数值小于1,说明该海洋产业在该地区不具有优势,处于比较劣势地位。

产业关联系数,根据海洋产业投入产出表的中间流量矩阵进行计算。Xij是指i海洋产业产出的中间产品,分母是指该地区各海洋产业生产过程中总的中间消耗。数值越大,则说明各海洋产业在产出过程中消耗了更多的i海洋产业产品,也就是该海洋产业与其他海洋产业的联系比较紧密。

生产服务业比重,Si是指i海湾海洋生产服务业增加值、总产值、职工人数等指标数据,S是指i海湾海洋服务业的增加值、总产值、职工人数等指标数据。SP数值越大,表明生产性服务业占服务业的比重越大,集聚越明显。

四、海洋产业集聚度测评的指标与投入产出表

为了更全面测评海洋产业集聚度,区位熵LQ和生产服务业比重SP分别选择多个指标进行综合测评,产业关联系数R通过应用海洋产业投入产出表来测评。

区位熵LQ选择产业总产值、产业增加值、企业总数、规模以上企业总数、园区数量、职工人数、销售总额、利润等8个指标进行综合测评。多个指标之间采用算术平均值进行简单计算,得出的综合数值作为该方法的测评数值,即LQ=(LQ1+LQ2+LQ3+LQ4+LQ5+LQ6+LQ7+LQ8)/8。

生产服务业比重SP选择产业总产值、产业增加值、职工人数、利润、销售总额等5个指标进行综合测评。多个指标之间采用算术平均值进行简单计算,得出的综合数值作为该方法的测评数值,即SP=(SP1+SP2+SP3+SP4+SP)5/5。(参见表1)

注:LQj=Pki/Pi(j=1,2,…,8);SPj=Si/S(j=1,2,…,5)

产业关联系数R是借助投入产出表的中间流量矩阵计算的,采用该方法不存在指标选取的问题,但需要构建以货币为计量单位的海洋产业投入产出表。根据《海洋及相关产业分类》(GB/T20794-2006),海洋产业投入产出表的编辑需要包含海洋渔业、海洋油气业、海洋矿业、海洋盐业、海洋船舶工业、海洋化工业、海洋生物医药业、海洋工程建筑业、海洋电力业、海水利用业、海洋交通运输业、滨海旅游业、海洋信息服务业、海洋环境监测预报服务、海洋保险与社会保障业、海洋科学研究、海洋经济服务业、海洋地质勘查业、海洋环境保护业、海洋教育、海洋管理、海洋社会团体与国际组织等22个海洋产业。在实际测评中,可以根据具体情况选择海洋产业投入产出表中的相应海洋产业。

综上,运用海洋产业集聚系数CC测评海洋产业集聚度,海洋产业集聚系数CC=(LQ+R+SP)/3,其中:

LQ=(LQ1+LQ2+LQ3+LQ4+LQ5+LQ6+LQ7+LQ8)/8,其中,;

SP=(SP1+SP2+SP3+SP4+SP5)/5,其中,,其中,Xij来自海洋产业投入产出表。

五、结论与思考

本文归纳总结了已有的测度海洋产业集聚的方法。从常用的几种产业集聚度测评方法看,选用单一方法,难以全面、客观地测度产业的集聚程度,故对此进行改进,构建海洋产业集聚系数CC,相对完整地反映了产业集聚的3个方面特征。在实际运用中,为了使测度方法更加科学有效,可以对区位熵LQ、生产服务业比重SP、产业关联系数R赋予权重,由于只有3个指数,无法用因子分析法、层次分析法等计量方法来确定,可以采用德尔菲法,在实际测度中,根据不同地区的特点,赋予一定的权重,使测度的结果更加准确有效。

摘要：目前对海洋产业集聚较多是采用单一方法进行测度,因此,在总结学者研究成果的基础上,通过构建集聚系数CC改进海洋产业集聚的测度方法,以期更有效、更全面地评价集聚程度。

关键词：海洋产业集聚,集聚系数

参考文献

[1]王涛,等.我国海洋产业集聚的测度与识别[J].海洋环境科学,2014,(8):567.

[2]赵昕,余亭.沿海地区海洋产业布局的现状评价[J].渔业经济研究,2009,(3):11-16.

[3]李青,张落成,武清华.江苏沿海地带海洋产业空间集聚变动研究[J].海洋湖沼通报,2010,(4):106-110.

[4]黄瑞芬,苗国伟.海洋产业集群测度——基于环渤海和长三角经济区的对比研究[J].中国渔业经济,2010,(3):132-138.

[5]金炜博,高强,于水仙.浙江省海洋产业集聚实证研究[J].东方企业文化,2012,(24):225-226.

[6]龚志聪,寿建敏.江苏省海洋产业发展分析与研究[J].市场研究,2013,(4):18-19.

[7]纪玉俊.我国的海洋产业集聚及其影响因素分析[J].中国海洋大学学报:社会科学版,2013,(2):8-13.

[8]赵祥.我国海洋产业集聚的实证分析[J].岭南学刊,2013,(4):98-103.

产业结构测度 第10篇

关键词：海岛县(区),产业结构,综合实力,测度

1 前言

21世纪是海洋的世纪，海洋经济作为新的经济增长点，已在整个经济建设的现代化进程中发挥着重要作用。海岛经济作为海洋经济的重要组成部分，是人海关系地域耦合系统的组成部分，同时海岛也是维护海洋生态系统平衡的重中之重，对开展海洋环境管理及其维护具有非常重要的作用[1,2]。因此，提升海岛县域经济的综合实力，是海洋强国建设中非常重要的环节。

当今世界已进入了大规模开发利用海洋的新时期，海洋经济总产值以每年翻一番的速度迅速增长。目前，世界上约有100多个沿海国家都把开发海洋作为基本国策[3]。20世纪80年代以来，以张耀光等为代表的国内学者对海岛县的产业结构演进特点、经济实力、县际差异及经济类型划分进行了深入的研究[4,5,6,7]。本文在此基础上，借助产业结构高级度和产业结构合理度对我国海岛县的产业结构进行了总体评价，并构建了能全面反映海岛县经济发展特征的指标体系，从四个方面对我国海岛经济的综合实力进行科学的定量分析。

2 研究区经济概况

我国海域面积广阔，有7000多个500m2以上的海岛，其中有人岛多达400多个。全国共有12个海岛县(区)，从北到南，依次是辽宁长海县，山东长岛县，上海崇明县，浙江嵊泗县、岱山县、定海县、普陀县、玉环县、洞头县，福建平潭县、东山县和广东南澳县。随着现代科学技术的进步，开发利用海岛的效率有了很大突破，到2012年生产总值超过100亿元的海岛县已有7个，人民生活水平普遍得到提高。但由于海陆面积、人口和产业结构之间存在很大差异，导致经济综合实力水平差异明显。

改革开放以来，我国海岛县(区)经济发展迅速，但县区间仍存在很大差异。用地区生产总值和人均GDP来描述海岛县的经济发展水平，见图1。1980年海岛县地区生产总值为12.05亿元，人均GDP为473.5元;到2012年，海岛县地区生产总值高达1907.54亿元，人均GDP为63036.9元。虽然生产总值在总量上规模较小，但人均GDP水平较高，经济总体取得快速发展。

3 产业结构空间特征

3.1 产业结构高级度

产业结构高级化是指由于各产业部门之间产值、就业人员、国民收入比例的变动引起的产业结构重心由第一产业向第二产业和第三产业演替的过程。利用三次产业比重向量与对应坐标轴的夹角会随着产业比例的变化而变化来构造产业结构高级化指数[8]。计算公式为:

式中，θ1表示第二、三产业相对第一产业转移的程度;θ2表示第二产业向第三产业转移的程度，θ1与θ2的值越大，表示产业转移程度越大;IH值越大，表示该地区产业结构高级化水平越高[9];θ1=π-α-β，α、β是向量(x1,x2,x3)与向量(0,1,0)、(0,0,1)的夹角;x1、x2、x3为三次产业占地区生产总值的比重;θ2=π/2-η，η为向量(x2,x3)与向量(0,1)的夹角。

3.2 产业结构合理度

产业结构合理化是指为了能满足取得较高的整体经济效益和保证社会的有效需求，对不合理的产业结构进行调整，使生产要素得到最佳组合，实现国民经济各部门协调发展的过程。目前我国对产业结构合理化的测定并没有统一的标准，本文以钱纳里等人倡导的标准产业结构为判断标准，采用模糊数学中Hamming贴近度来衡量产业结构的合理化程度。首先，将产业结构模糊化，设产业结构为:，参考的标准结构为，则有:

式中，Sd',ST'分别为模糊化后的产业结构与标准产业结构，用模糊化的数据计算产业结构的贴近度公式为:

式中，R为产业结构贴近度;n为产业个数;R取值范围在[0,1]区间上，把R用作产业结构合理度的评价指标，R越大代表该地区的产业结构与标准产业结构越贴近，即产业结构越趋于合理化。当R为1时，说明两个子集完全贴近;当R为0时，则两子集完全不贴近。根据钱纳里人均GDP对应产业结构模式标准，同时参考日本人均GDP与三次产业结构比例关系，将标准结构定为:。

3.3 结果分析

由式(1)—(3)计算得到产业结构高级度IH值和产业结构合理度R值，见表1。表1中S是由IH和R计算得到的，计算公式为:

式中，S表示产业结构的综合评价指标，IH表示产业结构高级度，R表示产业结构合理度。由表1可知，产业结构已进入“三二一”高级发展模式的有嵊泗县、洞头县、定海区、普陀区和平潭县，其S值依次位居12个海岛县(区)的前五名。处于“二三一”中级发展模式的有崇明县、玉环县、东山县、岱山县和南澳县，其S值暂居第六到第十名。长岛县和长海县的S值排在最后，产业结构为“一三二”发展模式，属于初级发展阶段。

注:数据来源于2012年《长海县统计年鉴》。

4 经济综合实力测评

4.1 指标体系的构建

为了全面系统地评价全国12个海岛县的经济综合实力，借鉴已有的海岛经济综合实力和海洋经济综合实力的评价指标体系，以指标的合理性、科学性、可比性、可操作性和可获取性为基本原则[10,11,12]，从经济总量、经济效益、经济结构和经济推动四个方面构建了海岛经济综合实力测评指标体系，见表2。

4.2 数据来源与分析方法

数据主要来源于2012年《长海县统计年鉴》。为了消除量纲，对原始数据进行Z分数(Z scores)标准化处理，计算公式为:

式中，x'ij是标准化后的指标值;xij为第i个样本的第j个原始指标值;分别是所有样本第j个原始指标的平均值、标准差。本文采用主成分分析法分析，通过对多个变量降维处理，提取能体现原指标所包含信息的几个主成分，再计算得到海岛县(区)的综合等分，进一步分析海岛县(区)的经济综合实力水平。其中，主成分的选取主要利用了SPSS软件完成，并根据初始因子载荷矩阵与主成分系数的关系计算主成分的得分系数，也可将其作为各变量对主成分得分的全系数[13,14]。具体计算公式为:

式中，ZK为主成分得分，K为主成分个数，Xij为标准化后的变量。由主成分得分可计算综合得分，计算公式为:

式中，Wk为第k个主成分的权重，本文以特征值占所有主成分特征值的比重作为主成分的权重，Zk为第k个主成分的得分。

4.3 实证分析

通过SPSS软件对标准化的数据进行因子分析，通过特征值提取得到解释的总方差(表3)，利用特征值和其所对应的特征向量计算得到主成分载荷(表4)，根据式(6)、(7)计算出全国各海岛的主成分得分和综合得分，并进行排名(表5)。

由表3可知，提取特征值大于1的主成分五个，累计方差贡献率达到85%以上，可认为能反映全部16个原始指标的绝大部分信息。对表4主成分载荷矩阵分析可知，第一主成分载荷较大的指标有GDP和地方财政收入，主要反映经济总量的情况;第二主成分载荷较大的指标有人均GDP、地均GDP和渔(农)村居民人均纯收入，主要反映经济效益的情况;第三主成分载荷较大的指标有第三产业比重和产业结构高级度，主要反映经济结构的情况;第四、第五主成分载荷相对较大的是固定资产投资密度、实际利用外资额、出口总额和旅游总收入，主成分主要反映经济推动的情况。综上所述，五个主成分分别从经济总量、经济效益、经济结构和经济推动四个方面体现海岛经济综合实力情况。

从主成分得分(表5)看，第一主成分和第二主成分得分最高的是玉环县，说明玉环县在经济总量和经济效益方面都已达到较高水平，经济总量大、人均收入水平较高。第三主成分得分最高是嵊泗县，说明嵊泗县的经济结构高级化和产业结构合理化程度较高。第四主成分最高的是平潭县，表明平潭县有较好的经济推动力，2012年实现固定资产投资约333亿元，高居榜首。第五主成分最高的是普陀区，表明普陀区的经济推动力也较强，主要来源于它的旅游和出口，2012年出口总额和旅游总收入居12个海岛县(区)首位。

从综合得分来看(表5)，可根据12个海岛县的经济综合实力将其分成五个层次:普陀区、玉环县为第一层次。无论是从哪个方面分析，其得分总是处在12个海岛县(区)前列，最后综合得分位居第一位、第二位;定海区、平潭县为第二层次，虽然经济整体较好，但定海区在经济推动方面处于劣势，而平潭县在经济效益方面存在不足;嵊泗县、岱山县为第三层次，从五个主成分得分和综合得分看均居中，经济综合实力处在平均水平;东山县、长海县、崇明县和洞头县为第四层次，它们虽然在个别方面存在优势，但总体经济实力较靠后，综合得分较低;长岛县、南澳县为第五个层次，任选几个主成分计算综合得分，排名总是最后。由此可见，全国12个海岛县(区)经济实力存在着很大差异，各海岛县应根据当地现实情况，从经济总量、效益、结构和推动四个方面全面协调发展海岛经济，努力提高经济发展水平。

《中国海洋发展指数报告(2014年)》首次将社会民生子指数纳入指标评价体系，是我国在海洋领域首次将此内容予以量化考虑[15]，这说明民生指标的高低是衡量一个地区发展水平的重要指标。海岛经济体相对陆地比较脆弱，产业结构不合理会造成海岛环境破坏或资源枯竭，从而影响海岛的长期稳定发展。经济总量大并不代表人民生活水平高，需从经济效益的角度来分析海岛地区人民生活质量的高低。因此，基于民生角度以代表经济结构的第三主成分得分为横坐标，以代表经济效益的第二主成分为纵坐标，将12个海岛县(区)划分为4类，即每一象限为一类，见图2。

普陀区、定海区和长岛县的落点位于第一象限，表示它们的产业结构和经济效益得分均为正值，民生指数较高。位于第二象限和第四象限的，表示它们在产业结构和经济效益得分中为一正一负，民生指数居中。位于第三象限的有东山县、崇明县和南澳县，它们的产业结构和经济效益得分均为负值，民生指数较低。

5 结语

通过分析全国各海岛县(区)的产业结构高级度和产业结构合理度可见，同处在“三二一”高级发展阶段的海岛县(区)，他们的产业高级度和合理度存在差别，需进一步优化调整。各海岛县域经济实力存在很大差异，这种差异来源于资源状况、地理位置、产业结构、开放程度等多个方面。民生指数应作为海岛经济综合实力评价的重要指标，因指标获取有限，本文仅借助经济结构和经济效益两方面对海岛县(区)进行划分。采取这两个指标是因为经济结构能在一定程度上反映该地区的产业人口就业比例和人民的生活水平，而经济效益主要反映的是人均情况而非经济总量。

找准维数定好测度 第11篇

P(A)=d的测度D的测度=构成事件A的区域长度（面积、体积等）试验全部结果所构成的区域长度（面积、体积等）

对试验结果采取“几何化”手段是解决几何概型问题的重要策略,在利用已知条件建立适当的几何模型时,关键是抓住两点，即：找准维数，定好测度．

一、 一维几何概型问题

例1 已知m∈［0,5］，求关于x的方程x2-mx+m2+34=0有实数根的概率．

分析:一元变量m∈［0,5］可以看作在区间（或数轴）［0,5］上任取一点，可以发现测度空间是一维的，且为区间长度.可以用数轴或线段画出来，这样便于分析和表达．

解：关于x的方程x2-mx+m2+34=0有实数根等价于：Δ=(-m)2-4m2+34≥0，

得m2-2m-3≥0,即：m≥3或m≤-1．

记关于x的方程x2-mx+m2+34=0有实数根为事件A,由m∈［0,5］得：

d的测度为［3，5］长度，D的测度为［0，5］长度.

从而：P(A)=［3,5］的区间长度［0，5］的区间长度=35

点评：在几何概型中如果仅涉及一个变量，则基本事件必与一维空间对应，通常以线段（或区间）的长度为测度，在画图分析时要完整地、准确地把握构成所求事件的样本空间所对应的线段, 防止遗漏或以偏盖全．对于可以等价转化为弧上的点的分布问题，则可以转化为弧长之比，进而转化为角度之比.

二、 二维几何概型问题

例2 如图是一个边长为0.5米的正方形木板,上面画着一个边界不规则的地图和木板上被雨点打上的痕迹, 则这个地图的面积约为 平方米.

分析:可认为雨点打在木板上的位置是随机的，则雨点落在地图上的概率问题是几何概型,用面积比计算．另外地图上有12个雨点痕迹,木板上总共有27个雨点痕迹,由此计算雨点落在地图上的概率,可以认为二者是相同的，这样就可以反过来推导地图面积.

解：由题意, 雨点落在地图上的概率P=1212+15=49.

而雨点落在地图上的概率P=地图面积木板面积，所以由正方形板的面积为14平方米,得地图面积为19.

点评：本题有别于常规的面积型概率计算,不直接问事件的概率,而是通过随机性先求出雨点落在地图上的概率,再用几何概型的公式来逆向求地图面积.事实上本题雨点的变化区域是封闭的平面区域内部，以平面图形面积为测度，这一类问题是二维空间常见的几何模型，一般情况下都可以等价转化为直角坐标系内的点，它们之间是一一对应的关系.本题也为我们提供了一种估算“封闭的曲边形面积”的方法．

三、 三维几何概型问题

例3 一只苍蝇在边长为1cm的正方体ABCDA1B1C1D1内部自由的飞翔，则它距离顶点A大于1cm的概率是多少？

分析:苍蝇在正方体内部飞翔点可看作在正方体内任意取出一点．距离顶点A大于1cm，相当于在正方体内且在以A为顶点，半径为1的球面之外的区域内任意取出一点，故测度为体积．

解：设距离顶点A大于1cm为事件A,则事件A发生相当于在正方体内且在以A为顶点，半径为1的

球面之外的区域任意取出一点．

所以，D的测度=正方体体积=1cm3，d的测度=18×π×13=π8

因此，P(A)=π81=π8

点评:其实苍蝇的位置可用以A为顶点建立的三维坐标系确定，即三个变量决定苍蝇的位置．一般情况下在几何概型中如果涉及3个变量，则基本事件必与三维空间图形对应，其测度往往是体积．

我国高技术产业集聚水平的测度 第12篇

自马歇尔对产业集聚的现象作出研究之后,韦伯(1909)、胡佛(1936)、克鲁格曼(1991)[1]等经济学家发展了集聚经济的思想,经济学家们一度将重点放在集聚的定性观测和描述上。20世纪60年代以后,越来越多的关于产业集聚的定量测度手段不断涌现,Duranton和Overman将当时学者们研究时所采用的各种指数划分为三代[2],早期使用的区位熵、区位基尼系数等属于第一代方法,EG指数与后续的改进指数属于二代,K密度指数属于第三代。这三代指数的精确程度随着产业集聚理论的发展而越来越高,指数中的缺陷也越来越少。然而,从数据得到的难易程度看,第一代指数所用数据易于获取,所以该方法在我国得到广泛应用。白重恩[3]、梁琦[4]、文玫[5]等学者对产业集聚现象做过深入研究,蒋金荷(2005)[6]等学者对我国高技术产业集聚水平进行过定量测度。本文也将采用区位熵、区位基尼系数及行业集中度指数三种方法对我国高技术产业集聚程度进行测度。

1.1 区位熵

区位熵又被称为专门化率,哈盖特(P.Haggett)最早应用此方法进行区位分析,来判断特定产业的区域集聚程度。公式如下:

undefined

公式中,i代表产业,其数量从1到n;j代表地区,其数量从1到m。Rij的含义为j地区i产业的某项指标(产值、产量、就业人数等)。区位熵Eij的公式分子表示某地区某产业某指标占该地区所有产业对应指标的比重,分母为整个背景区域该产业对应指标占整个背景区域所有产业对应指标的比重。区位熵大于1则表示该地区该产业具有专业化意义,即该产业在该地区相对集中,具有优势,反之则没有。

1.2 区位基尼系数

区位基尼系数是衡量产业地理集聚程度的重要指标,其来源为基尼(1912)依据洛伦兹曲线提出的用来衡量收入分配均衡程度的统计指标,即基尼系数。其原理为将原洛伦兹曲线中个体与个体收入替换成地理单元与地理单元的经济活动,且将个体按收入由小到大排序替换为所有地理单元按目标产业区位熵排序。区位基尼系数介于0-1之间,越小则表明目标产业在研究区域内的地理分布与其整个工业的地理分布越一致,即产业地理集聚程度越低,反之则越高。测度区位基尼系数最精确的方法为面积法,但其计算较为复杂,因此,可用公式:undefined来近似计算,其中Gi为产业i的区位基尼系数,sundefined与sundefined分别为地区p和q产业i所占份额,n为地区数量,undefined产业i中所有地区的平均份额。

1.3 行业集中度指数

行业集中度指数CRn是衡量产业集聚程度的最简单最常用的指标,也是衡量某一市场结构的重要指标。CRn的含义为某一市场上前n家企业所占比重,其计算公式为:

undefined

其中,Xi为第i家厂商的某项指标(产值、员工数、销售额等)。分子代表前n家企业对应指标之和,分母表示市场上某产业所有企业对应指标之和。

2 中国高技术产业集聚水平定量测度

2002年国家统计局印发的《高技术产业统计分类目录的通知》中,将医药制造业、航空航天器制造业、电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业等五类产业纳入高技术产业范畴。本文对2000至2009年我国31个省市区的高技术产业的集聚程度进行了实际测度,数据来源于20012010年《中国统计年鉴》、《中国高技术产业统计年鉴》及国研网。

2.1 我国高技术产业区位熵测度

本文选用区位熵衡量各省高技术产业集聚水平时,指标所选背景区域为全国,指标选用总产值指标,所选数据均为当年价格。2009年各省的高技术产业分行业区位熵计算结果见表1。

续上表

资料来源:《中国统计年鉴2010》《中国高技术产业统计年鉴2010》

从表1可以看出,2009年,在五个高新技术行业中,医药制造业区位熵指数大于1的省份有14个,其中最高为西藏,达到6.74;航空航天器制造业中区位熵指数大于1的省份为9个,其中最高为陕西,达到12.9;电子及通信设备制造业中区位熵指数大于1的省份只有6个,其中最高为北京,达到3.04;电子计算机及办公设备制造业中区位熵指数大于1的省份只有5个,其中最高为上海,达到4.45;医疗设备及仪器仪表制造业中区位熵指数大于1的省份有7个,其中最高为北京,达到2.87。

在各个省市区中,五个高技术产业的区位熵均超过平均水平1的只有北京,任何一类高技术产业集聚程度都未达到平均水平的省市区有8个,分别是:河北、山西、内蒙古、安徽、甘肃、青海、宁夏、新疆,都属于中西部地区,其中新疆除医药制造业区位熵为0.14外,其余高技术产业区位熵均接近于0。

2.2 我国高技术产业区位基尼系数测度

本文选取区位基尼系数来衡量我国高技术产业各行业的集聚程度时,指标选用总产值指标,数据选用当年价。我国20002009年高技术产业分行业区位基尼系数见表2及图1。

数据来源:国研网统计数据库(2000-2009)。

从表2中可以看出,2000年到2009年十年间,只有电子及通信设备制造业的区位基尼系数由2000年的0.47上升至2009年的0.51;医药制造业、电子计算机及办公设备制造业的区位基尼系数分别稳定在0.24和0.60上下;而航空航天器制造业、医疗设备及仪器仪表制造业则分别由2000年的0.77和0.37降至2009年的0.72和0.34。

从图1中可以看出,五个子行业中航空航天器制造业的区位基尼系数最高,虽然从2005起呈现下降趋势,但平均仍超过0.7。其次分别为电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业和医疗设备及仪器仪表制造业。医药制造业区位基尼系数最低,平均不超过0.24。

2.3 我国高技术产业行业集中度指数测度

为了进一步检验我国高技术产业子行业间的空间集聚程度,我们采用了经过改进的产业集中度指数CR4,对我国高技术产业子行业的行业集中度进行了测算,计算结果见表3。

数据来源:《中国高技术产业统计年鉴2010》。

从表3中可以看出,CR4水平最高为电子计算机及办公设备制造业,达到0.86;最低为医药制造业,只有0.40。对比表2和表3,我们可以发现,除航空航天器制造业外,其余产业CR4水平的高低与区位基尼系数的高低顺序基本一致,这从另外一个角度印证了区位基尼系数中不同行业空间集聚程度的差别。对比表3和表1,我们可以发现除航空航天器制造业外,产值排名前四位的多为东部沿海省市,而这些省市的区位熵指数也往往大于1。

3 结论及建议

从以上的实证分析中,我们可以得出如下结论:(1)20002009年的十年间,我国高技术产业的五个行业中,只有电子及通信设备制造业集聚度有所提高,医药制造业、电子计算机及办公设备制造业集聚度基本稳定,而航空航天器制造业、医疗设备及仪器仪表制造业集聚度成降低态势;(2)不同省份间的高技术产业集聚程度各不相同,例如,西藏的医药制造业集聚度高,陕西和贵州的航空航天器制造业集聚度高,北京和广东的电子及通信设备制造业集聚度高,上海的电子计算机及办公设备制造业集聚度高,江苏的医疗设备及仪器仪表制造业集聚度高;(3)东部地区的高技术产业集聚度明显高于中西部地区,电子计算机及办公设备制造业和医疗设备及仪器仪表制造业尤其明显;(4)在五类高技术产业中,科技含量最高的航空航天器制造业和电子类产业(电子及通信设备制造业和电子计算机及办公设备制造业)在我国的空间集聚程度明显高于其他两类产业,医药制造业的空间集聚程度最低。

由于我国地区经济发展与高技术产业集聚度存在较强的正向相关关系,因此提高高技术产业区域集聚度至关重要[7]。因此,我们提出如下建议:首先,各省、市、区应继续强化地区分工,走专业化非均衡发展道路,不可盲目模仿和追求均衡。其次,东部地区可加大扶持电子类产业的发展力度,中部及西部地区应结合自身实际情况,尽快选择适合自己的高技术产业,完善相关相关法律法规,培育壮大高技术人才队伍,建立以企业为主体的科研创新机制,从而有效的提高高技术产业的集聚程度,进而带动自身的经济发展。再次,对于集聚度在十年间呈降低趋势的航空航天器制造业和医疗设备及仪器仪表制造业,以及在所有五类产业中集聚程度最低的医药制造业,相关部门应做好其发展规划,破除产业发展中“小而全”的传统理念,重点扶持,提高其集聚程度使其能快速发展。

摘要：利用区位熵Eij、区位基尼系数Gi和行业集中度指数CRn指标,对中国31个省、市、区高技术产业2000—2009年的集聚水平进行测定。分析结果表明,产业内不同子行业在我国不同区域间的集聚程度具有显著差异,且多数子行业的空间集聚程度呈稳定或降低趋势。最后,针对全文的分析提出了我国各地区高技术产业发展的对策建议。

关键词：高技术产业,产业集聚,区位熵,区位基尼系数,行业集中度指数

参考文献

[1]KRUGMAN P.Increasing Returns and Economic Geography[J].Journal of Political Economy,1991(3):483-499

[2]DURANTON G,OVERMAN H G.Testing for Localization Using Mi-cro-Geographic Data[J].Review of Economic Studies,2005,72(4):1077-1106

[3]白重恩.地方保护主义及产业地区集中度的决定因素和变动趋势[J].经济研究,2004(4):29-40

[4]梁琦.中国制造业分工、地方专业化及其国际比较[J].世界经济,2004(12):32-40

[5]文玫.中国工业在区域上的重新定位和聚集[J].经济研究,2004(2):84-94

[6]蒋金荷.我国高技术产业同构性与集聚的实证分析[J].数量经济技术经济研究,2005(12):91-97