变化差异范文
变化差异范文（精选11篇）
变化差异 第1篇
一、男性比女性更容易一见钟情
人与人之间所有的了解和交往都始于相识。有些是最初接触没出现太多心理变化, 接触很久萌生出来的好感, 我们称之为日久生情。有些只见过一面便情愫顿生, 我们则称之为一见钟情。女性在择偶时往往比较慎重, 会更为注重男性的内心世界。与女性不同, 男性更容易被女性的外貌、长相吸引, 更容易对女性产生一见钟情[2]。
二、男性在恋爱中自尊心没有女性强
恋爱时, 男性对在遭遇了对方拒绝时候所带来的尴尬并不十分在意。即便是在表白过程中受挫, 他们大都会通过精神胜利法来安慰自己, 从而实现自我心理上的平衡。女性则不然, 她们在整个恋爱过程中往往表现得极为敏感, 拥有很强的自尊心。
三、男性求爱时积极主动, 女性则偏爱“爱情马拉松”
恋爱初期, 男性往往更为主动, 敢于率先表达自己的感情, 喜欢速战速决。而女性在恋爱时候思考更多, 往往喜欢迂回、间接的方式, 把感情含蓄地表达出来。更有些女性喜欢把感情隐藏在内心深处, 形成所谓的暗恋。
( 一) 女性情感比男性更为细腻
恋爱中, 男性大都比较粗心, 对于女方细小的心理变化不能察觉。这是因为男性只会抓大的问题和方向, 而对于小细节把握较少, 因此在恋爱过程中经常会出现女性情绪变化很大, 男性面对这些突变不知所措的状况。而女性的心思更为细腻, 善于观察对方的心理反应, 喜欢对男朋友关怀备至。同样的, 她们也要求对方的言谈举止都要符合自己的心意。而当男朋友粗心大意没有顾及到她们感受的时候, 或者不经意间的一句话、一个动作, 都有可能让她们大为伤感或者火冒三丈。
( 二) 男性的戒备心理没有女性强
在恋爱过程中, 男性的戒备心理远远少于女性, 大多数男性在刚刚开始接触女性的时候, 对对方几乎不存在怀疑的心理。而女性则大为不同, 她们在恋爱初期能够十分冷静, 常常喜欢抱着审视的态度观察对方对自己的感情是否真挚, 乃至考察对方的家庭细节等, 唯恐受到欺骗。因此, 在恋爱初期, 女性大都抱有较强的戒备心, 显得小心翼翼。
四、男女在恋爱中应当如何相处
很多时候, 男女双方在恋爱之后, 总想着从之前两个单一的个体变成一体, 恨不得做任何事情都腻在一起。殊不知, 男女双方正确的恋爱观必须建立在独立的人格上。男女在生理和心理上本身就存在诸多差异, 因而在恋爱过程中也容易出现这样那样的矛盾。这时, 便需要男女双方能够直面差异, 实现有效的沟通。
首先, 在恋爱中, 男女双方需要保持自然、庄重和自我悦纳的态度, 并在此基础上向对方表现出真诚关心。任何一方的局促不安以及自卑心理都由自我不接纳引起, 都有可能造成关系的僵化, 因此, 多发现并且发挥自己的优势, 不要过分强调一些华而不实的东西, 哈佛大学幸福课堂上, 沙哈尔博士说到, 我们的情绪都会在短暂的波动后回归原点。如果我们不努力提升自己, 哪怕对方再有幸福的能力, 我们的幸福指数也会回归到自己的基点。所以在恋爱过程中, 男性和女性若想要别人接纳自己, 首先应当学会自我接纳, 那么许多问题都会迎刃而解了。
其次, 要培养良好的人际关系, 不论是和同性还是和异性。你必须要懂得如何让别人知晓你的特质, 平常也要用礼貌、热心、温和亲善的态度对人。男女之间有许多冲突常常产生于双方的差异。因为彼此的基因、教育背景和成长环境的不同会造成对同一件事情理解上的偏差, 很多时候我们说出一些话, 其实一点恶意也没有, 可经过对方加工后便会曲解我们的意思。所以我们说话时要考虑的, 并不是自己是否有恶意, 而是对别人是否会造成伤害。由此可知, 人际间的沟通是非常需要技巧的, 要能够真诚、细心地去感受对方。另外要注意的是, 当冲突开始时, 切记言语不可太过夸张, 更不可对其一切全盘否定。
最后, 男女之间的感情要懂得保持适当的距离, 双方更要学会理智且增强自制力, 对“性”要有正确的了解。它分为三个面向, 1、生理 ( 生殖能力与身体器官) ; 2、心理 ( 爱、亲密的表现, 在适当时候表现出来) ; 3、社会 ( 彼此的承诺是为自己行为负责任) 。对“性”要有正面的认识, 成熟的爱情是彼此都能成长, 而不是贪图一时生理的享受。双方应当在生理、心理和社会三个方面实现协调; 对“性”除了应有基本的认识之外, 对于婚前性行为应该要随自己的状况而决定, 同时, 男女对于“性”的需求不同, 是男女都该了解而并共同面对、解决的。
人类的社会是由两性一起建立的, 如果女人一直在改变, 不管接受与否, 男人都要改变。成长常是痛苦的, 但是不痛不长。坐而言, 不如起而行, 带着这些感受和认知, 试着勇敢去恋爱吧!
参考文献
[1]冯晓艳.大学生恋爱心理的特征及原因分析[J].邯郸职业技术学院学报, 2011 (02) .
气温的变化与差异_教案1 第2篇
【教学目标】
1．理解气温的涵义，知道怎么测定气温。
2．理解气温的变化，知道气温的差异跟什么有关。
3．初步学会阅读世界年平均气温分布图，说出世界气温的分布规律。4．使用气温资料，绘制气温曲线，并读出气温的变化规律。
【教学重难点】
通过阅读“世界年平均气温分布”图，归纳世界气温分布规律。
【教学过程】
1．对气温的概念做出解释，然后开始介绍气温观测。
2．日常生活中，我们能明显感到气温的日变化和年变化，引出“气温的变化”这一名词。3．气温与人类活动的关系是多方面的。教材没有必要面面俱到地讲述，而是设计活动引导学生从生活和生产实际出发，思考气温与人类活动的关系。
4．气温的时间变化主要在讲了日变化和年变化。日最高气温出现的时间（午后2时左右）指的是地方时，而不是北京时间。讲解平均气温的概念，一个地方的平均气温是理解该地气候特点的基础之一。日平均气温是一天中不同时间观测的气温值的平均数。月平均气温是一月中各日平均气温值的平均数。年平均气温是一年中各月平均气温值的平均数。
（1）气温日变化。
（提问）一天中气温最高值出现在午后2时左右，气温最低值出现在日出前。
日常说今天的温度多少度，这是指一天中气温的最高值、最低值、还是日均温？（日均温怎样计算呢？4次气温数相加除以4）
（提问）一天中气温最高值最低值相差多少，即气温日较差，这又是怎样计算得来的？（最高值-最低值。）
（2）气温年变化。绘制气温年变化曲线图： / 3 不仅在一天中气温有最高的时刻和最低的时刻，而且在一年中也有气温最高月和气温最低月的时候。同学们，请根据你的生活经验和前面学过的知识，完成：
气温最高月
气温最低月
南半球 北半球
（提问）一年中气温最高月北半球出现在几月份？（学生：7月）为什么？（学生：太阳直射在北半球）
南半球气温最高月出现在几月人份？（学生：1月）为什么？（学生：太阳直射在南半球）北半球气温最低月出现在几月份？（学生：1月）为什么？（学生：太阳直射在南半球）南半球气温最低月出现在几月份？（学生：7月）为什么？（学生：太阳直射在北半球））学生：读课文的《世界年平均气温分布》图。回答：
年平均气温是怎样计算出来的？（学生：一年中十二个月的平均气温相加除以12）月平均气温又怎样计算呢？（学生：该月每天的日均温相加除该月的天数）归纳：不同地区，气温的年变化不同。
热带地区的气温年变化小，温带和寒带地区的气温年变化大。
5．阅读和绘制气温曲线图是学习地理必须掌握的一项基本技能。教材将这项要求安排成活动，以培养学生的该项技能。活动分两步，第一步给出实际的气温曲线图，引导学生阅读；第二步给出一实际气温资料，让学生参照活动第一步的气温曲线图，并根据具体要求，绘出气温曲线图。
气温的分布：
之前所讲的气温日变化、月变化、年变化都是从同一个地方气温的时间变化来说的，现在我们还从气温的空间分布来认识地球上不同纬度的地方的气温具有什么特点。
（1）什么叫等温线？
我们要知道各个地方年平均气温的状况，就需要用等温线来表示。什么叫做等温线？请在《气温的差异》小标题中找出什么叫等温线（齐声朗读一遍），“等温线是指在地图上将气温相等的各点连接成的平滑曲线”。把这句话用笔勾出来。
（教师说明）画出的等温线体现了： a．等温线大体上与纬线相平行； b．同纬度上的各地气温相同； c．不同纬度上的各地气温高低不同。（2）影响气温分布的因素有哪些呢？ / 3 阅读。（纬度位置、海陆分布和地形）
（3）世界平均气温分布状况，看气温从赤道向两极有什么变化规律？ 第一步，请在图上找出赤道；
第二步，由赤道向两极方向依次观察，北半球20°C等温线和南半球20°C等温线，北半球和南半球10°C、0°C等温线；
第三步，找出气温分布规律：世界气温从低纬度向极地逐渐降低。
（提问）刚才读图你发现纬度高低与气温高低有什么关系吗？（纬度低、气温高；纬度高、气温低。）
（提问）这样，气温分布随纬度变化的规律是什么原因形成的呢？（各纬度获得太阳光热多少不同。）
（提问）同纬度的海洋和陆地气温是否相同？这说明气温高低除受纬度影响外，还受什么因素影响呢？（海陆位置的影响）
（提问）处在同纬度的高原山地与平原低地的气温是否相同？
（提问）夏季，很多人上庐山避暑，这是为什么？（山上凉快，即气温低。）（讲述）海拔每升高100米，气温约降低0.6°C。
总结世界气温分布的一般规律：低纬度气温高，高纬度气温低；同纬度地带，夏季陆地气温高，海洋气温低，冬季相反。
变化差异 第3篇
关键词 GDF-8基因 ；mRNA表达 ；荧光实时定量PCR ；山羊
中图分类号 S827
Abstract In order to explore the mRNA expression differences and developmental changes of GDF-8 gene in liver， heart， kidney， fat， and skeletal muscle of goat in different growth stages， in this paper， using SYBR Green real-time fluorescent quantitative PCR technology for 2 months， 3 months and 4 months age of Hainan native goat for testing， The results showed that， the GDF-8 gene mRNA expression level in heart was the highest in months 3， and then in liver. The expression level of the five tissues in months 2 and months 4 was very low， especially， the heart tissue in months 2 and months 4 almost have no expression. The expression pattern of liver and fat in the three stage was： months 4>months 2>months 3， the expression differences among the three stages was very significantly（P<0.05）. The expression pattern of heart， kidney and skeletal muscle in the three stages was： months 3> months 4>months 2， the expression differences of kidney among the three stages was very significantly（P<0.05）， the expression differences of heart and skeletal muscle was not significant between months 2 and months 4.
Key words GDF-8 ；mRNA expression ；SYBR green real-time PCR ；goat
动物的生长发育是受基因表达调控的复杂过程，取决于相关基因在不同发育阶段、不同肌肉组织细胞中的特异性差异表达。肉质性状是畜禽动物的重要经济性状， 而GDF-8基因是与动物的肉质性状密切相关的候选基因，对肌肉的生长起负调控作用，又被命名为肌肉生长抑制素基因。近年来的研究结果表明，GDF-8基因除了对肌肉生长具有负调控作用外，对其他的生理功能具有一定的调理作用，如对动物的脂肪沉积、肌蛋白的合成与分解、骨骼肌的生長发育等都具有一定的调控。Kambadur等[1]发现该基因的突变导致处于同一条件下饲养的双肌牛和普通牛，两者的肉质差异非常大，前者肉质要比后者好1.3倍。whittemore等[2]将GDF-8抗体注射到成年鼠体内发现该成年鼠的骨骼肌出现骤增的情况。GDF-8基因作为一种肌肉生长负调控因子，在畜牧生产中具有一定的实践意义，研究GDF-8基因的表达或影响其表达产物活性等，对畜禽肌肉生长的调控、肌肉品质改善等具有重要意义，可大大提高畜禽的瘦肉产量，提高经济效益。海南黑山羊是中国热带地区优良的地方山羊品种，长期经热带地区自然生态环境的影响，形成独特的品种特性和生态特性，在海南各市县均有分布。其肉用性能好、耐高温高湿、抗病力强、耐粗饲、是中国热区规模化健康养殖的宝贵品种资源。笔者以同等条件下饲养的海南黑山羊为研究对象，探索GDF-8基因在山羊肝脏、心脏、肾脏、脂肪和骨骼肌中的表达规律，不仅为GDF-8基因在山羊不同组织中的表达规律提供科学的遗传学资料，同时，对海南黑山羊的良种保留与繁育以及肉品质的改善提供一定的借鉴依据。
1 材料与方法
1.1 材料
1.1.1 实验动物
选取中国热带农业科学院热带作物品种资源研究所实验羊场的海南黑山羊为研究对象，选择在相同营养水平，相同饲养环境下喂养的2月龄、3月龄和4月龄的公羊各3只屠宰，屠宰后取肝脏、心脏、肾、脂肪和骨骼肌，用锡纸包好投入液氮中待用。
1.1.2 主要试剂与仪器
RNA提取试剂盒（Maxwell 16 Total RNA Purification Kit）购自普洛麦格公司，反转录试剂盒和荧光定量PCR试剂盒均购自大连宝生物有限公司，移液枪、枪头、琼脂糖和Marker2000等购自海口光威生物有限公司。核酸提取仪Maxwell 16（Promega公司），eppendorf实时荧光定量PCR仪（海口光威生物有限公司），B-iometra PCR仪（德国德国 Biometra公司），凝胶成像系统（法国Vilber）。
变化差异 第4篇
技术创新是使国家经济获得持续、稳定、协调发展的关键, 对社会进步与综合国力增强有巨大的作用。熊彼特将创新作为经济增长和发展的主要动力, 强调了技术创新与经济发展的关系, 认为创新实现的过程就是经济增长的过程。“十一五”规划强调要加速产业结构调整, 而其关键是全面增强自主创新能力, 努力掌握核心技术和关键技术, 增强科技成果转化能力, 提升产业整体技术水平。改革开放以来, 随着技术创新能力的提升, 中国经济总量正在不断发展, 但同时经济的区域发展不平衡也日益明显。虽然中央多年来实施西部大开发战略, 我国东西部地区经济发展不平衡仍然没有得到有效缓解。
中国三大区域之间创新产出的差距十分明显, 由此导致了经济增长的差距[1]。三大区域的创新产出的差距在日益扩大, 是否同样会导致经济差距的继续扩大?这就涉及到将创新产出转化为经济增长的能力问题。三大地区创新产出转化能力的差异, 决定着是东部地区继续扩大领先优势还是中西部地区已在渐渐追赶。如果三大地区转化能力的差异确实存在, 差异具体是多少、如何量化表示?这种能力的差异又是由何种因素主导?在主导因素作用下, 东西部之间能力的差异又如何随时间变化而变化?
2 文献回顾
创新活动对经济增长的作用需通过两阶段传递:创新投入与创新产出、创新产出与经济发展。技术创新的创新投入与创新产出关系, 普遍被定义为技术创新效率[2]。贝格瑞里茨 (Griliches) 在1979年提出的知识生产函数的概念, 奠定了技术创新效率研究的基础, 以后的该方面的研究一直以知识生产函数为基础展开, 国内外都开展较为全面得研究[3]。技术创新创新产出与经济发展的关系, 芬兰Tempere大学Erkki Kaukomen 教授 (1997) 在评价研究发展的效果时, 提出的表示研发成果可转化性的“Innovativeness (技术创新性) ”, 较好地概括了二者的机理。OECD 在一份题目为“National Innovation System”的报告中[4], 也提到了“Innovativeness”概念。国外学者对国家以及区域层面的创新产出转化能力的研究甚少, 在类似的科技进步对经济增长的具体贡献率方面, 也没有国家层面的可靠的实证研究[5]。
国内学者对国家层面的创新产出与经济增长关系研究较为关注, 总体思路是以专利数量等代表创新产出, 以国内生产总值等代表经济增长, 探讨技术创新产出与经济增长之间关系。刘华利用1985年至2001年全国专利授权量与国民生产总值作为数据, 构造二者之间一元回归模型, 得出专利对GDP的回归系数为0.822[6]。梁玺、朱恒源等利用1985年至2004年全国GDP、专利申请总量和发明专利申请数量数据, 得出创新活动与基础研究活动对我国经济增长均具有明显正向作用, 弹性系数为分别为0.124和0.113[7]。徐竹青对创新投入以及创新产出与GDP关系的研究、鞠树成对专利申请量与GDP间线性关系的研究, 都证明了中国创新产出与经济增长之间促进作用。
值得指出的是, 国内研究区域差异的文献, 尚未涉及到创新产出与经济发展的二者的关系;研究创新产出转化能力的文献, 尚未深入到区域差异层面, 故未有专注于区域创新产出转化能力差异方面的研究。同时, 虽然中国三大区域的创新产出与经济发展的差异在不断变化, 但目前国内技术创新区域差异的研究, 缺乏利用面板数据进行区域创新能力差异的动态变化趋势分析。因此分析我国区域创新产出转化能力差异及其变化趋势, 具有重要意义。
3 指标、计量模型与数据
国际上普遍使用的科技产出指标有:专利、科技论文、技术贸易、高科技产品或技术密集型产品等。国外学者多从专利数据对创新进行分析[8]。本文选取总的专利受理量、发明专利申请受理量、实用新型申请受理量和外观设计申请受理量为创新的科技产出指标。
国内生产总值 (GDP) 的多少是衡量一个国家或地区经济实力的大小的重要指标, 代表着一个国家或地区的经济发展水平, 本文用GDP表示各省 (市) 自治区的经济增长。
分析模型:
一元回归:lnYit=A1+αlnPit+εit
多元回归:lnYit=A2+alnIit+blnUit+clnDit+ε
lnYit:地区i在第t年的国内生产总值 (单位:人民币元) 的自然对数值, 代表各省 (市) 自治区的经济增长速度。本文中作为被解释变量。
lnPit:地区i在第t年的专利申请量的自然对数值;lnIit:地区i在第t年的发明专利申请量的自然对数值;lnUit:地区i在第t年的实用新型申请量的自然对数值;lnDit:地区i在第t年的外观设计申请量的自然对数值;这四个变量代表各地区创新科技产出成果, 作为解释变量。
A1、A2为常数项, εit为误差项。
本文选取1995年至2005年11年间, 各省市的面板数据。数据来源于《中国科技统计年鉴》和科技部官方网站:http://www.sts.org.cn/sjkl/index.htm
由于西藏的数据较小且波动较大, 没有采用。所以截面上总共有30个省市。
区域划分采用区域经济学的标准, 并与统计口径相一致。东部地区包括:北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南。中部地区包括:山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南。西部地区包括:内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆。
4 实证分析及结果
4.1 专利转化能力的地区差异现状
本文先根据2000年至2005年各省 (市) 自治区总体专利以及GDP的面板数据, 对东部、中部、西部地区的总体专利数据各地区GDP之间做一元线形回归分析, 以分析三个地区在创新产出转化能力总体差距的现状。表1给出了2000年至2005年5年间, 我国东部、中部、西部地区总专利数与GDP之间一元线形回归的结果。
注:括号内为t检验值, *表示在0.05水平上显著, **表示在0.01水平上显著。
东部、中部、西部三地区undefined与lnPit的线性关系模型, 拟合度分别为0. 776、0.668、0.853;回归系数全部在0.01水平上通过显著性检验, 显示专利与GDP增长之间具有显著相关性。对线性回归模型的分析, 可以得出如下结论:
(1) 2000年至2005年间, 各地区技术创新产出 (专利数量) 对经济增长具有显著正面作用。东部地区的弹性系数为0.659;中部地区弹性系数为0.680;西部地区弹性系数为0.757。
(2) 西部地区创新产出转化能力最强;略高于中部与东部, 中部其次, 东部为最后。差异范围在20%以内, 表明三地区整体处于同一水平。
根据20002005年各省 (市) 自治区发明专利、实用新型与外观设计的面板数据, 本文对地区创新产出转化能力作深入分析。以GDP增长率为因变量变量, 以发明专利、实用新型、外观设计的增长率为因变量, 构建多元线形回归模型。D-W检验显示数据之间无显著序列相关性。表2给出了东部、中部、西部创新产出的三种专利产出增长与该地区GDP增长之间三个多元回归线性模型的回归结果。模型容忍度都大于0.15, 表明解释变量间多重共线性并不显著。得出如下结论:
(1) 发明专利与GDP普遍具有负相关。东部地区回归系数通过显著性检验, 弹性系数为0.162。负相关的原因可能是专利转化为经济效益存在滞后性。作为基础型研发代表的发明专利, 其成果转化为经济效益需一定时间, 而产生这些创新产出的当期经费、人员等创新投入, 也就成了当期损失的资源, 故导致发明专利与GDP增长的负相关。
注:括号内为t检验值, *表示在0.05水平上显著, **表示在0.01水平上显著。
(2) 实用新型、外观设计与GDP正相关。实用新型的经济效益转化能力, 西部地区最高, 东部其次, 中部最低;弹性系数依次为0.606、0.574、0.500。外观设计的经济效益转化能力, 呈东部、中部、西部递增现象;弹性系数依次为0.254、0.214、0.061。如果把实用新型及外观设计作为创新产出短期转化的代表, 可以看出中、西部地区在短期创新产出转化能上具有一定优势。原因可能是中、西部实用新型数量较小, 单个GDP的贡献率相对较大;同时因为中西部地区创新产出稀缺, 成果更受到重视, 其转化为经济成果的可能也更大。
(3) 三种专利之间, 转化能力最强的是实用新型, 其对当年的经济贡献也最为显著;外观设计其次, 其与经济增长体现一定的正相关;发明专利居最后, 其对当期经济增长负相关。
4.2 专利转化能力地区差异的变化趋势
把1995年至1999年5年的面板数据, 同样进行总专利数与GDP之间的一元线形回归分析, 其回归方程的拟合度以及显著性检验结果都符合要求, 表3把19951999年与2000-2005年的总专利数与GDP之间回归方程系数进行比较, 表示创新产出转化能力地区差异的变化趋势。
(1) 1995年至1999年间, 三大区域创新产出对经济增长具有显著正面作用。专利总数每增加1%, 将分别促进该东部、中部、西部0.971%、1.811%、1.278%的GDP增长。1995年至1999年, 三个地区总体专利成果转化能力差异十分显著, 中部地区最高、西部其次、东部最低。中部比东部高86.5%, 中部比西部高41.7%, 西部比东部高31.6%。这与东部、中部、西部地区之间创新产出数量以及经济发展水平极不相符。
(2) 从19951999年到20002005年, 中国创新产出转化能力有大幅下降。东部地区从回归系数从0.971下降到0.659, 下降32.1%;中部地区从1.811下降到0.680, 下降62.6%;西部地区从1.278下降到0.757, 下降40.8%。表明我国各地区单个专利对GDP的贡献率在大幅下降, 专利的经济利用效率在降低。此外, 20002005年间, 三个地区创新产出转化能力在0.6～0.8范围内浮动;地区差异明显小于19951999年0.91.9的浮动范围, 三个地区的创新产出转化能力差异呈现不断缩小趋势。
为探求专利成果专利能力地区差异变化的原因, 本文进行1995-1999年三种专利转化能力的具体分析。数据显示, 多元线性模型的拟合度较高, 且不存在显著的自相关性和多重共线性的影响 (D-W值在1.801.95间) 。表4把19951999年与20002005三种专利的转化能力进行对比, 以说明我国专利转化能力地区差异变化趋势的具体原因所在。
注:括号内为t检验值, ﹡表示在0.05水平上显著, ﹡﹡表示在0.01水平上显著。
(1) 19951999年期间, 发明专利与GDP显著负相关。东部、中部、西部的弹性系数分别为-0.911、-1.967与-2.092。20002005年, 发明专利对当期GDP的负面影响越来越小。19951999年三地区间转化能力最大差异绝对值为1.181;20002005为0.180, 只有19951999年的10%, 表明地区间发明专利转化能力差异正在缩小。实用新型与GDP显著正相关, 中部地区最高, 西部其次, 东部最低;弹性系数分别为1.240、2.048、1.860。20002005年, 东部、中部、西部实用新型的转化能力分别下降53.7%、75.6%、66.4%。三地区实用新型转化能力的最大差距从0.808下降到0.106, 地区间实用新型转化能力差异正在缩小。外观设计与GDP显著正相关。外观设计数量增长1%, 将促进东部、中部、西部GDP增长0.284%、0.354%、0.745%。20002005年期间, 各地区外观设计对经济增长的促进作用正在减少, 其中西部地区下降幅度最大。三个地区外观设计转化能力的最大差距也从0.461下降到0.193。
注:括号内为t检验值, ﹡表示在0.05水平上显著, ﹡﹡表示在0.01水平上显著。
(2) 从19951999年到20002005年期间, 三大地区各种专利成果与经济增长之间的相关性正在逐渐降低;其中以发明专利负相关性与外观设计的正相关性下降的最为迅速。值得一提的是, 虽然中部与西部在专利转化能力上依旧略微领先于东部, 相互之间的差异却在逐渐减少, 优势正在逐渐丧失。在东部地区与中西部地区创新产出差异逐渐扩大的前提下, 中西部地区追赶的速度正在渐渐放慢。如果东部地区创新领先的比例大于创新产出转化能力落后的比例, 东西部地区由创新产出带动的经济增长差距将继续扩大。
(3) 技术创新产出的经济效益转化能力逐渐下降, 原因可能是:随着近年来自主创新概念的提出, 创新投入的快速加大, 使得创新产出的迅速增长, 但GDP增长速度有限, 使得单位创新产出对GDP的影响减小;GDP助长因素构成多元化, 人力资本、FDI投入、经济结构等不断发生变化, 使得专利的经济效益作用与他们的关系更加密切, 专利经济效益的体现, 需要这些因素共同作用, 单个因素的影响日益弱化。东部、中部、西部地区创新产出转化能力日益接近, 地区差异逐渐缩小。原因可能是, 地区间促进专利转化为经济效益的因素流动日益频繁, 使得地区专利能力呈动态变化, 相互之间的交流使得能力水平逐渐接近;经济发展, 使得地区间专利数量相对GDP的比例日益接近, 从而使专利对经济贡献率日益接近。
5 结论与启示
各地区的创新产出能显著促进该地区经济发展, 创新产出转化能力十分强劲。这种整体转化能力的强劲依靠实用新型与外观设计支撑。三种专利中, 实用新型对经济增长的贡献性最大, 外观设计其次, 发明专利由于滞后期等因素, 同一时期内与经济增长呈显著负相关。
在创新投入以及创新产出总量受限制的情况下, 中西部地区需考虑如何提高创新资源利用率以及创新产出转化能力。否则, 随着投入以及经济基础差异的扩大, 东西部差距会日益拉大。实证分析说明实用新型对经济的贡献率最为突出, 中西部地区可以考虑在政策上给予方向性的指导, 鼓励多产出实用新型。发明专利虽然在短期内与经济增长负相关, 但从长期战略角度考虑, 仍然十分重要。面对原有优势正在逐渐丧失的现实, 中西部地区须清楚认识自己的优势所在, 并充分予以利用, 这样才能不断追赶东部地区, 使社会经济结构更加平衡。
摘要：通过对中国30个省 (市) 自治区1995-1999年及2000-2005年两个时间段的面板数据分析, 分别从总专利数以及三种专利两个层次证实了三大区域创新产出与经济增长的关系, 并分析三地区创新产出转化能力的差异及其动态变化趋势。分析得到三区域创新产出转化能力随着时间变化逐渐降低;原有的区域转化能力差距呈动态缩小趋势, 全国趋于同一水平。
关键词：创新产出转化能力,区域差异,动态变化趋势,专利,GDP
参考文献
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变化差异 第5篇
近50a西北干旱区降水量变化差异分析
利用近50a西北干旱区21个代表站点的逐月降水量资料,通过逐月降水量趋势系数和对西北干旱区降水量变化贡献最大的月份的比较,深入分析近50a西北干旱区降水量变化的差异,从而得到以下结论:(1)降水量变化具有明显的季节差异.西北干旱区春季降水量变化较为复杂;夏季除了新疆西北部降水量减少趋势外,其他地区降水量都以增加为主;秋季形成了从南到北降水量依次增加的.格局;冬季在新疆东部、南部和河西走廊的降水量有减少趋势,新疆西北部和柴达木盆地降水量以增加为主.(2)对夏半年降水量增加贡献最大的月份主要在7月,在新疆东部、南部和柴达木盆地.冬半年降水量增加贡献最大的月份主要在3月,在新疆西部、南部地区、河西走廊和柴达木盆地.
作 者：任朝霞 杨达源 REN Zhao-xia YANG Da-yuan 作者单位：任朝霞,REN Zhao-xia(长安大学地球科学与国土资源学院,西安,710054)杨达源,YANG Da-yuan(南京大学城市与资源学系,南京,210093)
刊 名：干旱区资源与环境 PKU CSSCI英文刊名：JOURNAL OF ARID LAND RESOURCES AND ENVIRONMENT 年，卷(期)： 21(6) 分类号：P468.0+24 关键词：西北干旱区 降水量变化 趋势系数分析变化差异 第6篇
股权分置改革（以下简称股改）实施至今，绝大多数上市公司已成功完成了股改，我国资本市场也开启了一场伟大的制度变革，回顾股改实施以来对上市公司经营绩效变化的影响，反思股改这一“深度改革”对上市公司的冲击，有助于我们更好地理解股改的制度绩效和我国资本市场的发展特点。当前，针对股改对上市公司经营绩效影响的相关研究很少，且主要限于股改后上市公司经营绩效整体水平的研究。李锋（2008）、任广乾（2008）运用配对样本T检验的方法在一定的时间跨度内证明股改后上市公司整体绩效有一定的提高，但研究结果并未就上市公司股改后经营绩效的结构性变化进行深入探讨。基于股改制度变迁效果的深入反思，除了需要了解股改后上市公司经营绩效整体水平的变化趋势外，更要关注：股改这一制度变迁的对于不同治理状况的上市公司产生了怎样的触动，上市公司经营绩效的变化是否存在结构性差异，股改后公司经营绩效的变化与反映股改博弈最终结果的对价之间到底存在怎样的联系，股改中非流通股股东支付的对价是否具有某种信号传递作用，本文试对上述问题进行研究，并做出相应解释。
二、研究设计
（一）假设提出 股改的过程也是重新做出制度安排的过程。同其他制度改革相似，创新、功能及其绩效也是研究股改制度的重点。制度变迁理论的创始人道格拉斯.诺思（1991）认为，社会制度的发展具有路径依赖的特征，制度一旦走上了某一条路径，其既定方向会在以后的发展中得到自强化，人们过去做出的选择决定了其现在可能的选择。经济制度一旦进入了锁定状态，要脱身而出就会变得十分困难，往往需要借助外部效应，引入外生变量或依靠政权的变化，才能实现对原有方向的扭转。股改这一强制性制度变革，是以集体方式引入的拥有全新行动决策集合的渐进式改革，目的是改变非流通股股东的原有信念和行为，促进上市公司激励机制的增强和经营绩效的提高。如果股改在一定程度上实现了既定目标，那么可以合理预期，相对于治理良好的公司，股改之前治理状况相对较差的公司更容易通过股改而得到一定程度的改观，从而使得公司的经营绩效得到较大改善（或提高）。即股改后市场中上市公司经营绩效的变化可能并非同步，而是可能存在一定程度的结构性差异。然而试图衡量股改前的公司治理水平无疑相当困难，目前的研究只能从某些侧面对公司治理的现状进行刻画，还无法通过具体的指标对股改前上市公司的综合治理水平做出准确评估，为此，可以合理预测，股改前经营绩效较差的公司可能面临更加糟糕公司治理问题，股改的制度绩效也更容易在这样的公司中得到体现。
假设1：股改后上市公司经营绩效的变化存在结构性差异，相对于股改前经营绩效较好的公司，经营绩效较差的公司在股改后的改观更为明显
股改的制度安排在非流通股股东向流通股股东支付的对价方面表现得最为突出，股改对价也集中体现了两类股东关于流通权定价博弈的最终结果。已有研究均从第一大股东控制能力、非流通股持股比例、机构投资者持股比例、市净率等方面对对价水平做出解释（吴超鹏等，2006；肖民赞，2006）。与此不同，本文认为，股改过程中非流通股股东和流通股股东之间存在一定程度上的信息不对称，双方的实际地位也是非对等的，股改保荐机构及保荐代表人的选聘、股改表决方案的制定均牢牢把握在非流通股股东手中，上市公司的内部控制人是非流通股股东的代表，其拥有股改后上市公司经营绩效质量的真实信息，如果公司的未来发展更为良好，非流通股股东一定会非常珍惜手中的筹码，向流通股股东支付较低的对价水平，宁愿选择支付现金、追加承诺等方式来达到股改的目的。因此可以合理预测，作为博弈最终结果的股改对价，不仅反映了以往研究中得到体现的一些显性因素，同时也可能蕴含着有关公司未来发展的部分信息，而未来发展信息又会在股改后上市公司经营绩效的变化中得到集中体现。据此，本文提出以下假设：
假设2：股改对价传递了有关公司未来发展的信息，相对于高对价（高送股）水平的公司，低对价（低送股）水平的公司在股改后经营绩效会有到更为积极的变化，即对价水平和股改后经营绩效变化负相关
从上述分析中也可以看出，在股改时，如果非流通股股东选择其他对价方式（如派现、送权证、注入资产、追加承诺等）作为单纯送股的替代，可以合理推断，非流通股股东一定比较看好公司的未来，从而倍加珍惜手中的筹码，股改后具备这种特征公司的经营绩效也往往会变得更好。据此，提出以下假设：
假设3：与单纯送股的公司相比，以送股搭配其他对价方式的公司在股改后经营绩效的变化更为突出
（二）样本选取 本文选取2005年底完成股改的公司为样本，研究其股改后的经营绩效变化，并按以下原则进行了筛选：（1）剔除了金融保险行业的上市公司；（2）剔除截至2005年底上市时间不足3年的上市公司，原因是基于股改前后经营绩效对比的时间跨度考虑；（3）剔除在股改时以单纯非送股方式（单纯派现、送权证、资产注入等）作为对价方案的公司；（4）剔除指标值异常的公司。最后得到165家上市公司以及2005年~2007年共495个年度观察值。本研究所有数据均来自CSMAR数据库。
（三）上市公司股改前后经营绩效变化检验及模型设计 本文运用净资产收益率、扣除非经常性损益的净资产收益率以及资产利润率三项指标值来衡量股改后上市公司经营绩效变化，由于我国上市公司中存在较为普遍盈余管理问题，因此需要在一个相对较长的时间跨度内考察上市公司经营绩效的变化情况。 为了做到尽可能客观合理，本文以股改前三年经营绩效指标的平均值为基准，对股改后上市公司在2005年 ~ 2007年度的经营绩效变化情况进行分析。本文用于检验假设1和假设2的模型（1）为：
?驻Pit= ?琢0+?琢1QUALITYi+?琢2CONi+?琢3AOWN1it-1+?琢4RELOWNit-1+?琢5
TS10it-1+?琢6OFFICERit-1+?琢7DEBTit-1+?琢8SIZEit-1+INDUSTRY+YEAR+?著，其中：被解释变量?驻P表示股改后公司绩效的变化，?驻P＝股改后经营绩效－股改前三年经营绩效平均值，具体包括：?驻ROE是股改后净资产收益率指标的变化值； ?驻ROE（AD）是股改后扣除非经常性损益的净资产收益率指标的变化值；?驻ROA是股改后资产利润率指标的变化值。解释变量包括：QUALITY代表股改前的公司经营绩效，用股改前三年净资产收益率指标的平均值来表示；CON是股改对价水平，用每股流通股所获得非流通股股东支付的对价数表示。控制变量包括：AOWN1是第一大股东持股比例；RELOWN代表控制能力，用第一大股东持股比例除以于第二至第五大股东持股比例之和来表示；TS10是上市公司前十大股东所持流通股占总流通股比例；OFFICER是上市公司高管持股比例；DEBT是上市公司的资产负债率，代表公司的资本结构；SIZE是上市公司的规模，用总资产的自然对数来表示；INDUSTRY和YEAR分别是行业虚拟变量和年度虚拟变量。下标i表示上市公司，下标t、t-1表示年份。
为了检验假设3，将解释变量CON换为Dummy_ CON，Dummy_ CON表示是否单纯送股虚拟变量，当股改对价为单纯送股时，取值为0，反之取值为1（包括送股＋派现、送股＋权证、送股＋派现＋权证、送股＋注入资产）。由此得到模型（2）：
四、实证结果与分析
（一）模型（1）回归分析 表1列示了模型（1）的回归结果。可以看出，无论是?驻ROE、?驻ROE（AD）还是?驻ROA作为被解释变量，股改前的公司经营绩效均与股改后上市公司经营绩效的变化在1％的水平呈负相关关系，表明股改后上市公司经营绩效的变化存在结构性差异，原来公司治理不良、绩效差的公司通过股改实现了一定程度的蜕变，而原来质量较好的上市公司经营绩效却并未随着股改的完成而得到提高，说明股改对这部分上市公司的触动并不明显，以上分析也表明，股改的制度绩效主要在原来质量较差的公司中得到了一定程度的体现。股改对价水平与股改后上市公司经营绩效的变化在1％的水平显著负相关，这也符合此前假设的预期，说明股改对价的确蕴含着公司未来发展的相关信息，如果非流通股股东在股改中舍得用更多的筹码来换取股票的流通权，这可以在一定程度上表明，他们并不看好公司的未来，而这种信息也在股改后上市公司经营绩效的变化中得到了印证。
（二）模型（2）回归分析 表2列示了模型（2）的回归结果。可以看出，Dummy_ CON虚拟变量与?驻ROE、?驻ROE（AD）及?驻ROA均至少在5％水平保持正相关关系，表明送股搭配其他对价方式的上市公司在股改后经营绩效的变化显著优于单纯送股的上市公司，从而验证了假设3的推断，这也进一步说明股改對价是有信息含量的。表1和表2中控制变量的回归结果一致表明，上市公司前十大股东所持流通股占总流通股比例（TS10）与股改后公司经营绩效的变化显著正相关，这说明以机构为主的市场主力具有较强的价值鉴别能力，能够提前进入成长性较强的上市公司。
五、研究结论
本文利用2005年完成股改的上市公司研究了股改后上市公司经营绩效的变化情况，研究结果表明，股改后上市公司经营绩效的变化存在明显的结构性差异，股改的制度绩效更多是建立在低质量公司经营绩效的增长基础之上的。研究结果还发现，股改后上市公司经营绩效的变化与股改的对价安排存在显著的相关关系，相对于高对价水平的公司，低对价水平的公司在股改后经营绩效发生了更为积极的变化，与单纯送股的公司相比，以送股搭配其他对价方式的公司在股改后经营绩效的变化更为突出。由此可以看出，股改中非流通股股东通过对对价水平和对价方式的选择向外界传递了一定的信号，投资者也可以利用对价信号提前对股改后上市公司经营绩效的变化进行识别。
参考文献：
［1］吴超鹏、郑方镳、林周勇、李文强、吴世农：《对价支付影响因素的理论和实证分析》，《经济研究》2006年第8期。
［2］肖民赞：《我国股权分置改革对价水平影响因素的实证分析》，《当代财经》2006年第12期。
［3］李锋：《股权分置改革后上市公司绩效提高了吗》，《证券市场导报》2008年第10期。
［4］任广乾：《于公司绩效的股权分置改革效率实证研究》，《证券市场导报》2008年第10期。
［5］道格拉斯.诺思著， 陈郁、罗华平译：《经济史中的结构与变迁》，三联书店出版社1991年版。
［本文获上海市教育委员会重点学科建设项目（编号：J51701）资助］
变化差异 第7篇
位于辽宁地区的沈山高速公路是国家公路主骨架北京至沈阳高速公路的重要组成部分, 其沿途雾的气候变化特征明显, 并且沿海段与内陆段划分均匀。本文通过分析1981—2012年31年沈山高速公路沿线沿海和内陆的6个代表站的雾资料, 归纳出该高速公路海陆雾的气候变化特征, 分析沿海与内陆雾的差异, 为雾的服务工作提供可靠、有效的数据依据, 从而降低雾对沈山高速公路交通安全造成的风险。
1 资料来源与研究方法
1.1 数据来源
本文选取辽宁省气候资料中心提供的1981—2012年31年盘锦、葫芦岛、绥中3个沿海站, 及沈阳、辽中、台安3个内陆站的雾日及雾发生时间、结束时间, 进而对沿海段与内陆段的雾日数分别做年平均、季节平均以及月平均处理。
1.2 统计方法
雾日统计以地面观测记录为准, 即当日20:00至次日20:00, 24 h内任意时段出现雾记为1个雾日。雾持续时间统计以1个雾日内雾从开始至结束的持续时间为准。
2 结果与分析
2.1 海陆雾日数年变化特征
如图1所示, 从31年间沈山高速公路沿海段与内陆段城市平均雾日数变化曲线可以看出:一方面, 海陆平均雾日数呈极缓慢的波动上升趋势, 并且变化趋势呈现明显的一致性。另一方面, 沿海段雾日数平均为15.3 d, 比内陆段的13.2 d多2.1 d;沿海段雾日数在20 d以上的年份有1990年、2008年、2009年和2010年4年, 而内陆段只有2006年1年;沿海段雾日数极大值为23.3 d, 比内陆段的21.3 d多2.0 d, 极小值为9.3 d, 比内陆段的8.7 d多0.6 d。
2.2 海陆雾日数季节变化特征
如图2所示, 海陆雾日数均呈明显的季节变化, 而内陆雾日的季节差异较沿海更为明显。内陆雾主要集中在秋季、冬季, 该季节占全年雾日的60.90%;沿海雾主要集中在夏季、秋季, 该季节雾日占全年雾日的56.68%。
2.3 海陆雾日数月变化特征
辽宁省的雾各月都可以形成, 但沿海和内陆表现出明显的差异[7]。如图3所示, 根据31年海陆平均雾日的月变化曲线可以看出:海陆雾日1—5月基本呈减少趋势, 从6月开始快速增多, 沿海段雾日在7月达到极大值1.68 d, 8—12月再次波动减少;而内陆段雾日在8月达到极大值1.64 d, 9月减少, 10月再次增加到1.58 d, 然后逐月递减。
2.4 海陆雾的日变化特征
沈山高速公路雾的日变化特征明显, 统计31年间内陆城市沈阳与沿海城市盘锦2个代表站雾开始时间的分布规律 (图4a) , 发现海陆雾开始的时间主要集中出现于一天中的3:00—9:00, 其中6:00左右为雾出现频率最高的时段, 沈阳频率为0.41, 盘锦为0.39;12:00—18:00沈阳、盘锦两站鲜有雾开始形成。3:00—12:00沈阳形成雾的频率大于盘锦, 18:00—12:00沈阳形成雾的频率小于盘锦。
图4b为31年间沈阳、盘锦雾结束时间的分布频率曲线, 可以看出, 2个代表站雾结束时间主要集中于6:00—12:00, 其中雾结束于9:00前后的频率最高, 沈阳为0.49, 盘锦为0.46;15:00—18:00之间两站鲜有雾消散。
统计2个代表站雾持续时间 (图4c) 发现雾持续时间基本维持在0~15 h之内, 其中持续时间主要集中在1~5 h之内, 频率均在0.1以上。沈阳雾持续4 h的频率最大, 为0.18, 锦州雾持续2 h的频率最大, 为0.19。
3 结论与讨论
本文分别统计了沈山高速公路沿海段盘锦、葫芦岛、绥中与内陆段沈阳、辽中、台安共6个代表站1981—2012年31年雾日的年际变化、季节变化和月变化特征, 以及沈阳、锦州雾的日变化特征, 得到以下结论:
(1) 从年变化特征来看, 沈山高速公路海陆平均雾日数呈极缓慢的波动上升趋势, 并且变化趋势呈现明显的一致性, 而沿海段雾日总体多于内陆段, 雾日数在20 d以上的年份出现的频率大于内陆段, 雾日数的极值均高于内陆段。
(2) 从季节变化特征来看, 海陆雾季节变化明显, 而内陆段雾日的季节性差异较沿海更为明显;沿海段雾日主要集中在夏季、秋季, 内陆段雾日主要集中在秋季、冬季。
(3) 从月变化特征来看, 5月是沿海段与内陆段雾形成的低谷期;沿海段雾的高发期在7月, 而内陆段在8月。
(4) 从日变化特征来看, 沿海段和内陆段雾多形成于凌晨至日出前后的时段, 消散于日出之后, 而凌晨至中午前后内陆段雾较沿海段更易形成雾, 傍晚至夜间则相反;持续时间大多维持在1~5 h范围内, 而内陆雾持续4 h的频率最大, 沿海雾持续2 h的频率最大。
(5) 鉴于公路雾很强的局地性特征[8], 本文研究的沈山高速公路沿海段与内陆段雾气候变化特征的异同对于该高速公路雾的检测、预报等工作提供了一定的客观数据依据, 但是在未来交通气象服务中需要从雾的产生机制着手, 结合沈山高速公路沿线特有的地理、环境、生活特点进行雾的研究。做好高速公路沿线局地的雾的预报并能准确预报雾的产生时间和消散时间, 将成为交通气象服务的重点和难点。
摘要：利用1981—2012年沈山高速公路沿海段3个代表站与内陆段3个代表站雾资料, 统计了该高速公路海陆气候变化特征, 并研究了沿海段与内陆段气候变化异同, 结果表明:沈山高速公路海陆雾日数年际变化趋势基本一致, 而沿海段雾日多于内陆段, 雾日数在20 d以上的年份出现的频率、雾日数的极值均高于内陆段;内陆段雾日的季节性差异较沿海段更为明显, 沿海段雾主要集中在夏季、秋季, 而内陆段在秋季、冬季;5月同为沿海段与内陆段雾形成的低谷期, 沿海段雾的高发期在7月, 而内陆段在8月;沿海段和内陆段雾多形成于凌晨至日出前后, 消散于日出之后, 持续时间多数维持在15 h范围内, 而凌晨至中午前后内陆段雾较沿海段更易形成雾, 傍晚至夜间则相反。
关键词：沈山高速公路,大雾,气候特征,海陆差异
参考文献
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变化差异 第8篇
农业机械化在农业现代化的构成中占有重要地位, 是实现农业现代化的基础。改革开放以来, 党中央和国务院对农业可持续发展给予了高度重视, 《中华人民共和国农业机械化促进法》2004年11月1日正式颁布实施, 如何利用科技创新技术, 加快实现农业机械现代化备受世人瞩目。建设现代农业, 发展农村经济, 增加农民收入, 全面建设小康社会都离不开农业生产的机械化。自新中国成立以来, 我国农业机械化事业从无到有, 从小到大, 尤其是经过改革开放30多年的发展, 我国农业机械化取得了巨大进展[1,2]。2008年和2009年连续两个中央一号文件均提出“加快推进农业机械化”, 突出把研发、推广适合丘陵山区的先进适用的农业机械列为重要内容。这表明在现代农业的建设中, 推进丘陵山区农业机械化已上升到重要位置, 中央的重视已达到前所未有的高度。但是目前, 我国城乡差距仍在不断扩大[1,2], 区域农业机械化发展差异性矛盾亦逐渐凸显。
农业机械化是指运用先进设备代替人力的手工劳动, 在产前、产中、产后的各个环节中大面积采用机械化作业, 从而降低劳动强度, 提高劳动效率[3,4]。而生产全过程的机械化则是指包括选种、育秧、耕地、播种、施肥、除草、灌溉、收割、脱粒、烘干、仓储、加工、包装、运输等从种植到餐桌所有环节的机械操作。
农业机械总动力, 指主要用于农、林、牧、渔业的各种动力机械的动力总和。其包括耕作机械、排灌机械、收获机械、农用运输机械、植物保护机械、牧业机械、林业机械、渔业机械和其他农业机械[内燃机按引擎马力折成瓦 (特) 计算、电动机按功率折成瓦 (特) 计算) ;不包括专门用于乡、镇、村、组办工业、基本建设、非农业运输、科学试验和教学等非农业生产方面用的动力机械与作业机械[5]。
1 我国农业机械化现状分析
1.1 当前农业机械化发展阶段
根据《中国农业年鉴》[3]《中国农业统计资料》[4]《中国统计年鉴》[5]《全国主要农田机械化项目发展情况对比表》[11], 我国农业机械化发展总体处于中级阶段 (如图1和图2所示发展曲线, 划分标准见参考文献7) 。中级阶段是承前启后的发展阶段, 与现代农业要求还有很大差距。
我国农业机械化的实现还是一个长期而又艰巨的任务, 随着我国经济体制改革的进一步深化, 国民经济的发展以及对农业投资的增加, 我国农业机械化的发展将会呈现出良好的局面, 因此分析其内部结构和空间差异尤显重要。
农机总动力的多元线性回归方程为
y=0.141 8x5-8.087 5x4+205.44x3-2 157.8x2+12 361x-168.63 (1)
R2=0.996 9
方程通过0.05显著性检验, 拟合效果良好, 可以预测未来值。中国农机总动力状况预测如表1所示。
1.2 空间自相关和局部空间自相关分析
空间自相关分析是对某一地理变量空间分布中相邻位置间的相关性进行检验的一种统计方法, 利用此方法可以揭示区域化变量取值的空间分布特征[19]。全局自相关 (Moran's I) 用来描述整个研究区域上所有对象之间的平均关联程度、空间分布模式及其显著性[21]。局部空间自相关 (local indicators of spatial association) 统计变量可以识别不同空间位置上可能存在的不同空间关联模式 (或空间集聚模式) , 从而可以观察空间局部不平稳性, 发现数据之间的空间异质性, 为分类和决策提供依据[22,23]。
首先定义空间权重矩阵w, 即
当i区域和j区域相邻时取1, 其他取0。如果xi是i区域的观测量, 则全局Moran指数I用如下公式计算[19], 即
其中,
Geary系数C计算公式为
局部Moran指数计算公式为
对每一个区域单元的G统计量为
对G统计量的检验与局部Moran指数相似, 其检验值为
Z (Gi) 显著的正值表示在该区域单元周围, 高观测值的区域单元趋于空间集聚, 而显著的负值表示低观测值的区域单元趋于空间集聚, 与Moran指数只能发现相似值 (正关联) 或非相似性观测值 (负关联) 的空间集聚模式相比, 具有能够探测出区域单元属于高值集聚还是低值集聚的空间分布模式。各省农机总动力及农业人口人均农机总动力状况如图3所示。各省农业人口人均农机总动力Moran散点图, 如图4所示。
以 (Wz, z) 为坐标点的Moran散点图, 常来研究局部的空间不稳定性, 它对空间滞后因子Wz和z数据对进行了可视化的二维图示。全局Moran指数, 可以看作是Wz对于z的线性回归系数。Moran散点图的4个象限, 分别对应于区域单元与其邻居之间4种类型的局部空间联系形式:
第1象限代表了高观测值的区域单元被同是高值的区域所包围的空间联系形式;
第2象限代表了低观测值的区域单元被高值的区域所包围的空间联系形式;
第3象限代表了低观测值的区域单元被同是低值的区域所包围的空间联系形式;
第4象限代表了高观测值的区域单元被低值的区域所包围的空间联系形式。
各省人均农机总动力局部Moran值工检验, 如图5所示。
实施农业机械购置补贴政策以来, 极大地调动了农民购机、用机的积极性, 取得了非常好的效果, 农业综合生产能力不断增强, 为保障粮食安全做出了贡献。2007年与2006年相比, 耕种收综合机械化水平提高10个百分点以上的有天津和吉林2个省市, 5～10个百分点的有安徽和江西2个省份, 3～5个百分点的有江苏、山东、河南、辽宁、山西、湖南、湖北和重庆等7个省市, 提高2～3个百分点的有内蒙古、陕西、浙江、广东、海南等5个省区, 体现出这些省市区的发展速度和发展潜力。耕种收综合机械化水平在40%以上的有18个省 (区、市) , 大部分集中在北方地区;10%以下的还有云南、贵州2个省, 福建、重庆、四川不到20%, 基本上集中在西南地区。北方地区耕种收综合机械化水平较高, 黑龙江、天津、新疆、河北、山东、北京、内蒙古、河南代表了当前我国北方农业机械化发展的高水平;江苏是南方农业机械化高水平的代表;重庆、广西、四川、云南、贵州等西南省 (区、市) 反映出我国农业机械化难度最大、水平落后地区的发展状况。由于2008年的农业机械化统计年报的统计方法发生了改变, 统计指标处于调整期, 部分省份的耕种收综合机械化水平有波动。因此, 为说明区域农业机械化发展速度存在差异问题[3,4], 根据农业行业标准《农业机械化水平评价第1部分:种植业》 (标准号:NY/T1408.1-2007) , 仅用2007年统计数据进行分析。截至2008年底, 天津已经处于农业机械化发展高级阶段 (2007年天津即进入农业机械化发展高级阶段) ;黑龙江、吉林、山西、新疆、河北、江苏、山东、北京、辽宁、上海等10省 (市、区) 处于中级阶段;内蒙古、安徽、陕西、宁夏、青海等5省 (区) 处于初级阶段向中级阶段发展的过渡期 (根据发展情况和调查了解, 这些省区农牧渔业劳动力占全社会从业人员比重已经降至45%以下) ;其他省 (区、市) 处于初级阶段。
由此看来, 我国农业机械化区域发展不平衡。3大粮食作物中, 水稻耕种收综合机械化水平最低[3,4], 仅为51.15%;种植环节中, 水稻种植机械化水平最低, 仅为13. 73%;收获环节中, 玉米收获机械化水平最低, 仅为10. 61%。油菜、马铃薯、棉花等作物的收获机械化亟待加快发展, 畜牧业、水产养殖、设施农业等领域对机械化需求迫切, 但是目前机械化水平还很低。区域农业机械化发展差距大, 技术路线不明确;机械化水平“北高南低”“旱高水低”局面仍然没有改变。
各省人均农机总动力Z (Gi) 值如图6所示。
1.3 农业机械总动力内部结构分析
我国各省 (市) 农业机械化发展水平、速度不同, 农机化内部结构不同, 需要对深层原因进行进一步的揭示。农机总动力结构变化如图7所示。
2 措施与政策建议
《中共中央关于推进农村改革发展若干重大问题的决定》中明确提出必须统筹城乡经济社会发展, 统筹工业化、城镇化、农业现代化建设, 巩固和完善强农惠农政策, 把国家基础设施建设和社会事业发展重点放在农村, 实现城乡、区域协调发展[6,7,8,9,10]。
1) 实施农业机械购置区域性差别补贴措施。
组织力量开展全国性农业机械化区域规划工作, 对于经济欠发达地区, 地方财政能力较弱, 区域农民购机能力较弱, 特别丘陵山区应加大补贴比率, 实行扶持性补贴;对于经济发达地区, 应充分调动地方财政投入力度, 实施引导性补贴[11,12,13];区域农民购机能力较强和作业市场效益好的农机具可适当降低补贴率, 采取财政贴息。在保障粮食安全、重点发展平原地区和粮食主产区机械化的同时, 统筹考虑丘陵山区和经济欠发达地区农业机械化发展, 满足丘陵山区和经济欠发达地区农民的实际需求。在实施农业机械购置补贴政策过程中, 应因地制宜运用政策调控手段, 采取补贴比率区域性差别的方法, 适当调节资金资源向弱势群体和新技术推广应用配置倾斜, 促进区域农业机械化发展。
2) 重视先进实用中小型农业机械的研发创新和示范推广。
扶持农机社会化服务和农机服务组织的发展, 加强农田整治与基础设施建设。农机服务体系要按照农村经济的发展要求, 增强服务功能, 以农机作业为重点, 把农机作业服务、油料供应、配件供应、技术培训和推广、农机维修以及龙头企业这6大支柱发展起来。农机服务组织的经营机制要适应社会主义市场经济的要求, 更多地引入市场机制、竞争机制, 使其具有更充分的自主权。农业机械化支持政策需要不断完善与之相衔接和配套的支持政策, 共同构成农业机械化支持政策体系, 实现互促共进, 如加大农机化科技创新、农业基础设施建设、农机安全生产监管等方面的投入;实施作业补贴, 推进粮食生产机械化水平和生产效率提高, 促进农业生产可持续发展[14,15,16,17,18];完善农用燃油补贴制度, 有效发挥政府财政补贴的引导和促进作用;实施农机具更新报废补偿机制, 鼓励农民更新淘汰耗能高的老旧农机具, 实现节能减排, 保障安全。
3) 要总结推广跨区作业和集团承包以提高农机利用效率及配套服务。
要大力发展农业产业化, 围绕农业产业化, 因地制宜兴办农机服务龙头企业和支柱产业, 形成农业服务的产业化。以农机作业服务公司等农机服务组织形式, 加强农机服务市场化、社会化的进程。
3 结论
1) 中国农机发展水平总体处于中级阶段, 但发展势头迅猛, 预计到2015年全国农机总动力将可以达到233 170.250 7万kW;研究时段内 (1978-2008年) 农机总动力内部结构变化明显, 主要表现为小型柴油机动力的显著增加和农用排灌柴油机比例的显著减少;区域农机化水平和发展速度差异显著。
2) 在影响我国农机化水平的各种因素中, 经济因素、自然状况、国家政策、农机配套措施和农民文化程度等作用很大。农民人均收入、农村劳动力比例、技术进步、播种面积等相关因素作用也比较明显。
摘要：以1978-2008年全国和各省农机总动力面板数据为依据, 通过空间自相关、局部空间自相关和统计分析得出结论:①中国农机发展水平总体处于中级阶段, 但发展势头迅猛, 预计到2015年全国农业机械总动力将达到233 170.250 7万kW;②区域农机化水平和发展速度差异显著;③研究时段内农机总动力内部结构变化明显, 主要表现为小型柴油机动力的显著增加和农用排灌柴油机比例的显著减少。主成分归因分析表明:经济发展水平、自然状况、国家政策、配套措施和农民文化程度等是导致农机总动力时空差异的主要原因, 从而为国家制定农业政策提供科学依据。
变化差异 第9篇
近年来,随着西部大开发的实施和旅游业的蓬勃发展,西北5省(区)的旅游业取得了较快发展,但其发展仍处于起步阶段,许多旅游资源未得到深度开发,旅游接待能力有限,旅游经济发展与其它区域还有一定的差距。图1展示了19962005年西北5省(区)近十年旅游收入与其它个别省份的对比。
注:数据来源于中华人民共和国国家旅游局,《中国旅游统计年鉴》,19972006年。
1 测度指标的选取
旅游总收入可以测度一个地区旅游经济发展的总体规模和总产值,也可衡量区域旅游经济绝对差异的大小,但是每个地区的旅游总收入与当地旅游业的发展状况、旅游资源丰度以及区域经济发展水平等因素密切相关。如果单纯比较旅游总收入的大小,并不能全面地反映区域间旅游经济差异的实际状况,因此本文采用旅游总收入占GDP的百分比作为主要测度指标。衡量区域旅游经济差异的指标,主要分为绝对指标和相对指标。绝对指标反映的是一个区域等级的水平差异,其变动趋势主要受旅游接待人数和人均旅游消费水平的影响。相对指标则反映区域间相对旅游经济的差异,体现区域差异的内在性,其变动趋势不但受到区域旅游经济变化的影响,而且还受到区域经济总体发展水平的影响,因此本文既选取了绝对指标又选取了相对指标来衡量西北5省(区)区域旅游经济差异的变化。
1.1 绝对指标
极差:R=Ymax-Ymin。式中,Ymax为西北5省(区)中旅游总收入占GDP比重最大的省份,Ymin为西北5省(区)中旅游总收入占GDP比重最小的省份。
标准差:undefined。式中,yi为西北5省(区)中各个省(区)的旅游总收入在GDP中的比重,undefined为西北5省(区)的旅游总收入在西北5省(区)总GDP中的比重。
1.2 相对指标
相对极差:RHL=Ymax/Ymin。
加权变异系数:undefined。式中,Xi为西北5省(区)各省(区)的旅游总收入,x为西北5省(区)的旅游总收入。
2 测度方法
为了对西北5省(区)区域旅游经济差异变化进行分析,本文采用了泰尔指数,它比基尼系数、阿特金森尺度等描述地区间差异(或不平等度)的指标更好,符合我们的要求[9]。泰尔指数越大,则表明区域旅游经济差异越大。其计算公式为:undefined组间差距+组内差距。式中,T为西北5省(区)泰尔指数, 为按某种特征划分的组数,Ni为第i组的GDP在所研究区域中的比重,Wi为第i组的旅游总收入在所研究区域的比重,Ti为未加权的组内的泰尔指数,∑Ni*Ti为加权组内泰尔指数。为了研究组内差距和组间差距对西北5省(区)旅游经济差异作用的大小,定义组间贡献率和组内贡献率,组间贡献率=组间差距/T,组内贡献率=组内差距/T。
3 区域旅游经济差异分析
3.1 测度指标的分析
首先,从图2中绝对指标极差和标准差来看,西北5省(区)的旅游经济极差以2001年为分界点分为两个时期:19962001年一直处于增加状态,但增加速度相对缓慢;20012004年一直处于降低趋势,到2005年又有明显增加。造成这种状况的原因是2001年之前由于各省(区)对旅游业重视程度和旅游资源开发程度的差异,该阶段的差异处于不断增大的趋势;2001年之后西北5省(区)受西部大开发和国家优惠政策的影响以及对旅游业认识观念的转变,旅游经济都有较快的发展,该阶段的极差有所降低。西北5省(区)的旅游经济标准差总体上以1999年为分界点分为两个时期:1999年之前处于波动状态,从1996年的2.4148下降为1997年的2.3912,之后又上升为1999年的2.6227,总体趋势一直处于下降状态。这说明在1999年之后,旅游经济在西北5省(区)GDP中所占比重的差距在逐渐缩小,从侧面反映了旅游经济对GDP贡献率的差距在逐渐缩小。
注:数据来源于中华人民共和国国家旅游局,《中国旅游统计年鉴》,19972006年。
其次,从图3中的相对指标相对极差和加权变异系数来看,西北5省(区)旅游经济的相对极差变化有升有降:19961997年有所增加,1998年有所下降,1999年又有所上升,此后总体处于下降趋势。19992000年下降幅度最为明显,达到52.13%。加权变异系数的变化相对简单,除了1997年和2000年与以前年份相比有微弱的增加之外,其总体趋势处于下降状态。这说明西北5省(区)旅游经济在相对指标上除个别年份有波动之外,整体差距逐渐缩小。
注:数据来源于中华人民共和国国家旅游局,《中国旅游统计年鉴》,19972006年。
3.2 泰尔指数测度
泰尔指数:从表1可见,无论GDP权重还是旅游总收入权重,泰尔指数的数值都在0.5左右,特别是GDP权重的泰尔指数有些年份甚至高达到0.7以上,这说明西北5省(区)的旅游经济总体差异较大。
首先,从图3中GDP权重泰尔指数的分解来看,泰尔指数从1996年的0.77668下降到了2005年的0.622998,总体下降率为19.787%。进一步分析发现,19961997年泰尔指数的下降最为明显,从1996年的0.77668下降到1997年的0.648911,下降了16.45%,在所有相邻年份中下降最为明显。在1997年之后到1998年有微弱上升,1998年之后除了2003年有低微的上升之外,总体趋势一直处于下降。从组间差距和组内差距来看,组内差距的变化与泰尔指数的变化趋势基本一致,而组间差距与泰尔指数的变化趋势处于相反状态。这说明GDP权重泰尔指数主要是由组内差距引起的,组内差距的变化趋势决定了西北5省(区)区域旅游经济差异变化的趋势。
其次,从图4中旅游总收入权重泰尔指数的分解来看,泰尔指数从1996年的0.494228上升到2005年的0.554422,总体上升率为12.18%。进一步分析发现,19971998年的泰尔指数上升最为明显,从1997年的0.492317上升到1998年的0.521955,上升了6.02%,在所有相邻年份中上升最为明显。19961997年泰尔指数有所降低,此后一直上升,直到2003年由于SARS的影响使各地的旅游经济普遍不景气,缩小了各个区域旅游总收入的差距,因此泰尔指数有所降低,此后仍一直处于增加趋势。从组间差距和组内差距看,组内差距的变化趋势与泰尔指数的变化趋势一致,而组间差距的变化与泰尔指数的变化则相反,这说明旅游总收入权重的泰尔也主要是由组内差距引起的。从旅游总收入权重泰尔指数来看,西北5省(区)旅游经济的差异除了个别年份的波动之外,总体上处于增加趋势。这说明西北5省(区)旅游经济在旅游总收入上的差异处于低微弱的增加趋势。
组间差距和组内差距的贡献率:从表2可见,不论从GDP权重的泰尔指数还是旅游总收入权重的泰尔指数分解来看,组内差距贡献率都大于组间贡献率。这说明不论从GDP角度还是旅游总收入角度,西北5省(区)旅游经济的差异主要是由组内差距引起的,组内差距在区域旅游经济差异中处于主导地位。
首先,从图6中GDP权重泰尔指数的组内贡献率和组间贡献率变化趋势来看,组内贡献率从1996年的77.6698%增加到2005年的96.8738%,增加了19.204%;19961997年组内贡献率的变化趋势有所降低,到1998年有明显增加,此后除了1999年和2003年与前面的年份相比有降低之外,总体趋势处于增加。组间贡献率的变化趋势总体上与组内贡献率相反,19961997年增加,此后除了1999年和2003年之外总体上一直处于降低趋势。这说明组间差距在区域旅游经济差异中的贡献总体上处于降低趋势,而组内差距则总体上处于增加趋势。
其次,从图7中旅游总收入权重泰尔指数的组内贡献率和组间贡献率变化趋势来看,组内贡献率从1996年的69.7858%上升到2005年的96.6702%,上升了26.8844%;19961997年组内贡献率的趋势稍有降低;19981999年有明显增加,变化幅度在所有相邻年份中最为明显,达到了22.4552%,此后组内贡献率一直处于增加趋势。19961997年组间贡献率的变化趋势虽然稍有增加,但19971998年有明显下降,下降幅度达到了22.457%,在所有相邻年份中变化最为明显,此后一直处于下降趋势。从旅游总收入权重的组内贡献率和组间贡献率变化可见,组内差距在旅游总收入权重的旅游经济区域差异变化中的作用逐渐增加,而组间差距在该变化中的作用逐渐降低。这说明造成西北5省(区)旅游经济的差异主要是由区域中每个省(区)自身的差异造成的,而区域各个省(区)之间的差异处于次要地位。
4 结论
依据泰尔指数测度方法,对西北5省(区)19962005年区域旅游经济差异变化进行了分析,得出如下基本结论:①西北5省(区)旅游经济差异变化的总体趋势是:GDP权重的旅游经济差异变化除个别年份有波动之外,总体上呈下降趋势;旅游总收入权重的旅游经济差异变化总体上呈现上升趋势。这说明随着经济的不断发展,各省(区)旅游经济的总收入差距在逐渐增加。但旅游经济在西北5省(区)中,不同省(区)的GDP发生了变化,旅游经济的GDP贡献率在西北5省(区)之间的差距在逐渐缩小。②分析西北5省(区)旅游经济变化的总体差异可见,总体差异主要来自各省(区)区域内部的差异,区域间的差异在总体差异中处于次要地位。③在总体旅游经济差异的贡献率中,不论是GDP权重还是旅游总收入权重,区域内差异的贡献率要远远大于区域间差异的贡献率,而且这种趋势在1998年之后变化更为明显。虽然个别年份区域内差异的贡献率和前面年份相比有所降低,如GDP权重的1997年和2003年以及旅游总收入权重的1997年和1999年的区域内贡献率比前面相邻年份都有所降低,但区域内差异的贡献率仍大于区域间差异的贡献率。④西北5省(区)区域旅游经济差异变化呈现上述特征主要与区域经济发展水平、可进入性、旅游资源的开发现状以及地方政府对旅游业的重视程度等密切相关。
摘要：旅游经济的空间差异是区域经济发展不平衡的一种现象。利用旅游总收入和及其所占GDP的百分比2个测度指标,采用泰尔指数对1996—2005年西北5省(区)旅游经济差异变化进行了分析。结果发现,1996—2005年GDP权重的泰尔指数整体上处于下降趋势,而旅游总收入权重的泰尔指数处于微弱的上升趋势,不论何种指标权重由组内差距造成的差异在西北5省(区)旅游经济差异中处于主导地位。
关键词：西北5省(区),旅游经济,泰尔指数
参考文献
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变化差异 第10篇
2008年, 平顶山地区完成地区生产总值1 067.7亿元, 按可比价格计算 (下同) , 比上年增长13.6%, 经济总量跃上1 000亿元的新台阶。其中, 第一产业完成增加值101.4亿元, 增长5.6%;第二产业完成增加值696.3亿元, 增长15.1%;第三产业完成增加值270亿元, 增长13.0%。人均生产总值突破20 000元, 达到21 998元, 比上年增长13.2%。那么, 在以后的几年中, 平顶山地区的生产总值的变化情况如何?各县市区的生产总值的变化呢?又有何差异?本文将利用19882008年平顶山地区及各县市区的生产总值的数据, 建立修正的复合曲线回归模型, 对未来五年平顶山地区及各县市区的生产总值进行预测, 并比较不同区域生产总值及其变化差异, 其结论会对地方政府有关部门制定经济政策具有一定的参考价值。
一、平顶山地区及各县市区生产总值变化趋势的模型构建
(一) 平顶山地区生产总值变化趋势模型
根据19882008年平顶山地区生产总值的数据 (来源于平顶山市统计局) , 研究平顶山地区生产总值的变化趋势。
1.画散点图
首先用SPSS16.0软件画出平顶山地区生产总值y对时间t的散点图, 见图1。
从散点图看到, 地区生产总值大致为指数函数形式, 从经济学角度看, 当生产总值的年增长速度大致相同时, 其趋势线就是指数形式。而复合函数y=b0b1t、增长曲线y=exp (b0+b1t) 、指数函数y=b0exp (b1t) 三个曲线方程实际上是等价的。考虑经济意义, 复合函数的形式与经济意义更相吻合, 故可建立复合函数曲线回归模型。
2.建立复合曲线模型
复合曲线模型的一般形式为:
其中, b0, b1为待定参数。
3.模型的参数估计与模型检验
利用SPSS16.0以时间为自变量, 平顶山地区的生产总值为因变量, 作复合函数y=b0b1t的曲线回归, 估计出模型的参数b0, b1, 并进行模型的检验。
由方差分析表中显著性概率p值为0.000, 可知在显著性水平α=0.05时, 复合函数的回归方程通过了显著性检验, 且复合函数回归的判定系数R2=0.981, 说明拟合的效果很好。
The dependent variable is ln (y)
表1可以看出b0=424291.953, b1=1.158, 从而可得复合函数曲线回归方程为
由残差图发现残差具有明显的自相关, 故用复合函数回归方程作短期预测是不适宜的, 需对该模型进行进一步的改进。
4.模型改进
为了消除误差项的自相关性, 对复合函数y=b0b1t两端取自然对数, 得lny=lnb0+tlnb1
令Y=lny, β0=lnb0, β1=lnb1, 于是将复合函数化为Y关于t的线性回归方程
此时的D.W值为0.331, .W=1-0.50.331=0.8345, 查D.W表, n=21, k=2, 显著性水平α=0.05, 得dL=1.22, dU=1.42, 由于D.W=0.331<1.22, 可知残差序列存在正自相关。
进一步采用迭代法消除自相关性。先进行第一次迭代, 计算
其中Xt=t, Xt-1=t=1。然后用Yt'对Xt'作一元线性回归, 利用SPSS16.0得Yt'对Xt'作一元线性回归方程:Yt'=2.147+0.149Xt', 即Yt=0.8354Yt-1+0.02466t+2.271341此时的D.W=0.743, ρ赞1-0.5D.W=1-0.50.743=0.6285, 查D.W表, n=20, k=2, 显著性水平α=0.05, 得dL=1.20, dU=1.41, 由于D.W=0.743<1.20, 可知残差序列仍存在正自相关。
然后进行第二次迭代, 重复上述过程, 计算
再用Yt''对Xt''作一元线性回归, 得Yt''对Xt''一元线性回归方程为:Yt''=0.777+0.170Xt'', 即
此时的D.W=1.626查D.W表, n=19, k=2, 显著性水平α=0.05, 得dL=1.18, dU=1.40, 由于1.40=dU
因 (3) 式是在 (2) 式的基础上消除自相关性得到的, 又因 (2) 式中Y=lny, 还原成为原始变量的方程为:
即为改进后的模型, 可进一步根据此模型进行预测。
5.预测
为了检验预测的精度, 利用改进后的最终模型对2004-2008年平顶山地区生产总值进行预测并与真实值进行对照分析, 见表2。
进一步计算出标准误差为224830.2067, 结合表2可见, 该模型对生产总值的预测的精度较高。利用该模型对平顶山地区未来5年的生产总值进行预测, 在EXCEL中计算的结果见表3。
单位:万元
(二) 各县市区生产总值变化趋势模型
与平顶山地区生产总值的变化趋势建模过程一样, 根据1988-2008年平顶山各县市区的生产总值的数据, 分别对各县市区生产总值的变化趋势建立模型, 如下:
通过检验得到以上模型对生产总值的预测精度均较高。由以上模型分别预测20092013年各县市区的生产总值如表4。
单位:万元
三、结论
在以上研究的基础上, 通过比较分析可得到以下结论:
1.平顶山地区及各县市区的生产总值均随着年份的增长而增长。
2.未来五年四个区与汝州市的生产总值始终高于其他县市;舞钢市20092011年生产总值均低于宝丰县, 20112013年生产总值则高于宝丰县;其余各县未来五年生产总值由大到小依次为:宝丰县、叶县、郏县、鲁山县。
3.除舞钢市生产总值增长率逐渐上升外, 其他各县市区生产总值的增长率均随年份的增长而呈下降趋势。其中宝丰县、四个区、叶县生产总值增长率非常接近且下降的幅度最大, 汝州市与郏县次之, 鲁山县最缓。
单位:万元
摘要：利用1988—2008年平顶山地区及各县市区的生产总值的数据, 建立修正的复合曲线回归模型, 对未来五年平顶山地区及各县市区的生产总值进行预测, 并比较不同区域生产总值及其变化差异。
关键词：平顶山地区,各县市区,生产总值,变化
参考文献
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变化差异 第11篇
新常态下,我国经济发展动力将由要素驱动、投资驱动向创新驱动转变[1]。高技术产业作为技术创新的产业化成果,是地区经济发展的重要推动力[2,3],是衡量区域产业竞争力和创新力的重要表征[4]。
从经济学角度看,高技术产业发展对区域经济发展有着积极的影响[5,6,7,8],而产业集聚往往能很好地促进地区高技术产业高速发展。 此外,知识溢出、制度环境、区位因素等对高技术产业的发展会产生较大影响[9,10,11,12,13,14]。同时,高技术产业的发展与区域内资源禀赋密切相关,因此造成我国不同区域高技术产业发展水平不一致。我国东部沿海地区高技术产业发展明显优于西部,一些研究结果显示西部地区与东部地区存在较大差距[15]。有学者认为,高技术产业企业数量较少和科研经费投入不足等因素,制约了西部地区高技术产业的发展[16]。中部六省高技术产业发展势头良好,但中部地区高技术产业的发展却相对较慢[17]。与整体经济相比,高技术产业的发展可能更依赖政府政策的支持和倾斜,集聚促进发展,发展又进一步促进高技术产业集聚。
诸多研究均表明,我国高技术产业发展存在区域差异,但较少以海陆视角分析高技术产业的差异和趋势。在一带一路背景下,我国提出 “从海陆两向加快经济建设,统筹海陆发展”[18]。为进一步推进海陆协调发展,以下两个学术问题需要解决:1在近30年来我国海陆二元结构背景下[19,20],高技术产业是否也存在海陆间的二元差异?2 沿海和内陆地区高技术产业的发展趋势如何,其趋势受哪些因素影响或控制?
从研究角度,有必要通过计量方法摸清海陆之间高技术产业发展水平差异和发展趋势,为我国沿海和内陆地区高技术产业均衡发展提供政策支撑和决策支持。
本研究基于区位商模型,从数量水平和质量水平角度分别构建适于评价海陆差距的“高技术产业总人口区位指数”和“高技术产业从业人员区位指数”。对全国省级区域1997-2013年的面板数据进行系统处理,科学测算沿海地区和内陆地区的相关区位指数,并得出3点结论。
2 指数构建与参数设定
在分析区域产业发展现状时,通常用区位商来判断一个产业是否构成该地区专业化部门[21]。区位商指一个地区特定部门的产值在地区工业总产值中所占的比重与全国该部门产值在全国工业总产值中所占比重之间的比值,它是判断区域产业发展水平和集聚程度的重要参考依据[22]。
基于区位商模型,提出 “高技术产业总人口区位指数”和“高技术产业从业人员区位指数”,力求从数量和质量两个方面客观反映我国沿海和内陆地区高技术产业的发展水平。通过两个指标的对比,可以有效避免因单一指标变动导致的误差,提高分析结果的准确性以及研究结论的科学性。
2.1 高技术产业总人口区位指数
高技术产业人口区位指数是指某地区高技术产业生产总值在全国高技术产业生产总值的比重与该地区总人口在全国人口的比重之间的比值,此指标强调的是单位地区人口的高技术产业产值,属于数量指标。
其测算模型如下:
式中:GDPi代表i地区高技术产业生产总值;GDP代表全国高技术产业总产值;Pi代表i地区总人口;P代表全国人口。若Qip>1,则表示该地区高技术产业存在集聚现象;反之,则该地区高技术产业尚未形成集群。Qip的值越大,说明该地区单位人口的高技术产业产值越高,高技术产业发展水平较高。
2.2 高技术产业从业人员区位指数
高技术产业从业人员区位指数是指某地区高技术产业生产总值在全国高技术产业生产总值的比重与该地区高技术产业从业人员在全国高技术产业从业人员的比重之间的比值,此指标强调的是单位从业人员的高技术产业产值,侧重从业人员的质量,代表区域高技术产业创新水平。
其测算模型如下:
式中:GDPi代表i地区高技术产业生产总值;GDP代表全国高技术产业总产值;Ei代表i地区高技术产业从业人员;E代表全国高技术产业从业人员。若Qie>1,则表示该地区高技术产业存在集聚现象,单位比重从业人员能创造更多的GDP;反之,则该地区高技术产业尚未形成集群。Qie的值越大,说明该地区高技术产业发展水平越高,区域技术创新水平越高。
3 测算结果与分析
3.1 数据来源与处理过程
测算全国31个省级区域相关指数所采用的高技术产业面板数据主要源于1997—2013年的《中国高技术产业统计年鉴》,其中,人口方面数据则源于1997—2013年的《中国统计年鉴》。
需要特别指出的是,由于2012年和2013年的高技术产业产值数据缺失,在此运用线性回归法,基于《中国高技术产业统计年鉴》与高技术产业收入数据,对2012年和2013年高技术产业产值数据进行了还原。
测算中所指沿海地区为辽宁、河北、天津、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、海南、广西和北京等12个地区。此次将北京列为沿海地区,主要考虑的是北京位于河北省内,而河北是沿海省。
3.2 测算过程及结果
按照“高技术产业总人口区位指数”和“高技术产业从业人员区位指数”的模型步骤要求,将指标数据按照沿海、内陆进行分类加总并代入公式,得出测算结果见表1。
地区区位指数大于1,说明该地区高技术产业形成产业集聚,区位指数越大,其发展水平越高。由图1可以看出沿海地区两种高技术产业区位指数均大于1,沿海地区高技术产业存在集聚现象。同时沿海地区区位指数平均值均大于内陆地区,从数量水平和质量水平两个方面揭示当前我国沿海地区的高技术产业发展明显优于内陆地区。
3.3 结论分析
3.3.1 结论1
我国沿海和内陆地区高技术产业发展水平存在明显的二元差异,沿海地区高技术产业集聚现象明显。
地区产业总产值及产业从业人员反映该地区产业的发展水平。可通过选取沿海地区和内陆地区高技术产业总产值及从业人员合计数,进行沿海和内陆的比较分析。基于1997-2013年沿海地区和内陆地区高技术产业产值和从业人员相关数据,测算出数据结果见表2。
从沿海和内陆地区高技术产业产值及从业人口数据对比可以看出,两者之间存在明显差异。为了更直观地反映沿海和内陆地区高技术产业之间差异的变化趋势,可借助散点图进行分析,如图2、图3所示。
由图1可以得出:沿海地区高技术产业的产值从1997-2013年一直处于内陆地区的上方,并且随着时间的推移,两者之间的差距逐渐扩大,地区高技术产业从业人员也呈现出相同的变化趋势。因此可认为,沿海与内陆之间高技术产业发展水平存在明显的二元差异。
根据模型计算结果,沿海地区高技术产业集聚程度高于内陆地区。对上述结果进行原因分析,可以从高技术产业的集聚效应出发。大量有较高关联性的高技术产业在一定区域内产生集聚现象,能够提高产业专业化程度,推动区域创新体系的建立[23]。区域创新体系会对地区高技术产业发展产生积极影响,科研技术、企业管理、知识获取能力等方面的不断创新,促进该地区高技术产业发展[24]。沿海地区高技术产业已形成产业集聚现象,大量智力资源不断集聚于此,沿海地区高技术产业从业人口变化趋势足以说明这一结果。同时带动沿海地区科研机构的不断发展,从而促进地区高技术产业的发展水平。由此说明沿海地区高技术产业集聚现象的产生,对于地区高技术产业的发展形成一种良性循环,促使地区高技术产业不断发展,导致内陆地区发展水平与其差距不断扩大。
3.3.2 结论2
1997—2013年沿海地区高技术产业呈现稳定发展趋势,同期内陆地区高技术产业发展水平只呈现略微上升趋势。
为了更好地反映高技术产业的发展趋势,利用模型计算结果制作趋势图,具体如图4和图5所示。
图4显示沿海地区高技术产业总人口区位指数在1.0~1.2上下波动,表明沿海地区高技术产业产生产业集聚,整体发展趋势较为平稳。而内陆地区整体区位指数较低,高技术产业发展水平有待提高。但自2005年开始,内陆地区高技术产业总人口区位指数呈现上升趋势。
由图5可以得出沿海地区高技术产业从业人员区位指数整体呈现较为稳定的发展趋势,但略有下降。除2013年之外,其余年份沿海地区从业人员区位指数均大于1,由此可以看出高科技产业在沿海地区产生产业集聚现象,对当地经济发展起到重要作用。相反,内陆地区整体呈上升趋势,但其起点较低,到2013年区位指数突破1,高技术产业产值较从业人员有较快的增长。
结论1结果表明,沿海和内陆地区高技术产业存在明显二元差异,但是从区位指数的发展趋势来看,内陆地区较沿海地区呈略微上升趋势。可以从高技术产业的技术转移角度解释这种现象的产生。当前我国高技术产业转移存在两种形式,即风浪型转移和涌浪型转移。在风浪型高技术产业转移过程中,沿海地区因为劳动力、政策环境等因素将产业转移至内陆地区,同时我国中西部地区存在内部的涌浪型高技术产业转移,由此能够在一定程度上带动内陆地区高技术产业的发展[25]。高技术产业能够产生较强的“溢出效应”,沿海地区高技术产业发展存在知识溢出、技术溢出等现象,这种效应超越了行政地理区域,已扩散到邻近区域[26]。
3.3.3 结论3
高技术产业的发展受到地理区位因素和行政区位因素的影响。
(1)地理区位因素。综合两种区位指数测算结果,可以直接反映出海陆高技术产业发展水平的差距,沿海地区区位指数均大于内陆地区,海域地理区位因素成为高技术产业发展的重要影响因素,这一结果可直接从模型结果中得以证实,具体见表1。
(2)行政区位因素。总体而言,沿海各地区高技术产业发展水平高于内陆地区。为进一步分析行政区位因素对高技术产业发展的影响,将全国地区、沿海地区与沿海直辖市(北京、天津、上海)的区位指数平均值进行比较,处理相关数据得到以下结果(表3)。
为了更加直观地观察三者之间的差距,采用趋势图的形式加以体现,具体结果如图6、图7所示。
由图6、图7可以看出,在高技术产业从业人员区位指数模型及总人口区位指数测算结果下,沿海直辖市区位指数平均值高于沿海地区和全国地区的平均值。查阅资料发现,该地区高技术产业的国有企业占据较大比重,政府对该地区高技术产业投资力度较大。3个直辖市在政府政策及制度的支持下,其高技术产业得到了迅速发展,并成为该地区的主导产业。
4 结语
高技术产业是地区创新发展的代表产业,对于地区经济发展和国民经济增长具有重要作用,而我国高技术产业发展明显与区域资源禀赋和政府政策直接相关,研究不同区域高技术产业发展水平,分析地区创新发展产生差异的原因,对于部分地区推动创新发展有着重要意义。
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