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经济发展水平指标范文1
关键词：低碳经济；指标体系；水平评价；河北省
中图分类号：F127；F205 文献标识码：A 文章编号：0439－8114（2012）17－3917-05
Evaluation Index System and Development Evaluation of Low－Carbon Economy
in Hebei
YANG Nian1，2，SUN Wen－sheng2，WANG Wei－yu2
（1． Hebei Software Institute， Baoding 071000， Hebei， China； 2．Hebei Agricultural University， Baoding 071000，Hebei，China）
Abstract： The feature of “high－carbon economy” in Hebei province was obvious as the industrial structure mainly focused on industry was imbalanced； and the consumption structure was monotonous， relying too much on coal resources， which caused the problems of energy shortage and serious environment pollution． After the rapid economic growth over several years， the task of converting economic growth pattern in Hebei was urgent as developing low－carbon economy was the most effective solution． The indexes of energy efficiency， low－carbon efficiency， low－carbon environment and residents life were adopted to evaluate the development level of low－carbon in Zhejiang province（low－carbon area）， Shandong province （mid－carbon area）， Henan province （mid－carbon area）， Shanxi province （high－carbon area） and Hebei province． The advantages and deficiencies lying in low－carbon economy of Hebei province were pointed out； and countermeasures for low－carbon economy development were put forward．
Key words： low－carbon economy； evaluation index system； development evaluation； Hebei province
从“十一五”规划开始，发展低碳经济已经成为河北省可持续发展战略的重要组成部分，2007年开始的“双三十”工程，是河北省发展低碳经济的最初探索。经过多年的探索与发展，河北省单位GDP能耗已由2006年的1．895 t标准煤／万元下降至2009年的1．640 t标准煤／万元，累积降幅达到13．5％，但绝对值仍然大幅高于0．900 t标准煤／万元的全国平均水平。因此，通过构建低碳经济评价指标体系，与其他省份低碳经济发展水平进行比较研究，揭示河北省低碳经济发展的优势和不足，对河北省低碳经济的发展有重要参考意义。
1 碳排放量的计量
河北省低碳经济评价指标体系，包括一级和二级指标体系，并将二级指标体系中的各指标量化，从而对河北省低碳经济发展的现状进行分析。为达到此研究目标，必须参考借鉴其他学者关于碳排放量计量方法的研究成果［1－4］。
1．1 碳排放计量的对象
碳排放计量是指一定区域空间、时间内，经济、社会、环境体系温室气体的总排放量。统计的对象包括二氧化碳、甲烷、氧化亚氮、全氟化碳、氢氟碳化物、六氟化硫等6类温室气体。每一类温室气体再通用蚕食转换为“二氧化碳等量值”。根据计量方法的不同，可分为静态碳排放量和动态碳排放量。静态的碳排放量是指在生产、运输、使用及回收该产品时所产生的平均温室气体排放量；动态的碳排放量，则是指每单位货品累积排放的温室气体量。
经济发展水平指标范文2
[关键词]成渝经济区；经济发展水平；对比分析
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.38.026
1 研究背景介绍
成渝经济区位于我国西部，是西部最发达和城市最集中的区域。成渝经济区占地面积约20万平方公里，占四川省和重庆市总面积的35.75%，全国总面积的2.7%，常住人口9960多万人，由35座城市组成，包括成都、重庆两个特大城市，16个中等城市和17个小城市。其GDP总量超过了川渝两地的90%。成渝经济区有西部唯一的直辖市和世界最大的水库，区位优势非常明显，是国家“十二五”规划重点建设的四个区域之一，面临着经济腾飞的大好机遇。2011年5月5日，国务院正式批复《成渝经济区区域规划》，明确了成渝经济区发展的近期目标和远期目标：到2015年，建成西部地区重要的经济中心；到2020年，成为中国综合实力最强的区域之一。[1]
经济发展水平是衡量区域发展状况与综合实力的首要指标与基本单元。对成渝经济区的城市经济发展水平进行比较分析，有助于城市正确认识自身的位置，认识竞争对手、合作伙伴的优劣势，并制定正确的竞争与区域合作战略，有助于成渝城市群内部各城市间实现合理有序的竞争、充分积极的合作，形成优化的成渝经济区总体布局与发展战略，对于提升城市综合实力和挖掘城市发展潜力具有重要的现实意义。[2]文章在对成渝经济区城市经济发展水平进行指标选取的基础上，构建评价城市经济发展水平的指标体系，运用因子分析与聚类分析的统计方法对成渝经济区内城市经济发展水平进行实证分析，以提升城市群整体竞争力和实现内部的协调发展。
2 研究方法选取与指标体系构建
2.1 研究对象与范围确定
根据《重庆市人民政府四川省人民政府关于推进川渝合作共建渝蓉经济区的协议》，成渝经济区是以成都和重庆为双经济中心，包括四川省内绵阳、德阳等在内的14个沿高速公路、铁路的城市和重庆1小时经济圈的23个区县[3]。基于此，本文城市经济发展水平的研究对象包括成都和重庆两个省会城市以及绵阳、广安、达州、泸州、南充、遂宁、资阳、内江、自贡、宜宾、德阳、眉山、乐山、雅安14个沿高速公路、快速铁路、黄金水道的地级市。
2.2 研究方法选取
为了更好地测量与分析成渝经济区城市经济发展水平，文章在构建评价指标体系的基础上，采取因子分析与聚类分析的基本方法，对成渝经济区城市的经济发展水平予以测度、评价，并有针对性地提出推进成渝经济区城市经济发展水平提升的对策建议。因子分析的基本思想是，对观测变量进行分类，将相关性较高、联系比较紧密的变量分在同一类中。不同类别变量之间的相关性较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一变量。[4]聚类分析实质是一种建立分类的方法，它将一批样本数量或变量按照它们在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情动下进行自动分类。[5]
2.3 评价指标体系构建
为了更为有效地对成渝经济区的经济发展水平进行测度，文章对各类指标进行了分析筛选，最终选取人均GDP、固定资产投资总额、地方公共财政收入、全部单位就业人员平均工资、农村居民人均纯收入、城镇居民人均可支配收入、非农人口比重、非农产值比、第三产业就业比重、第三产业产值比10个指标来构建评价指标体系。
2.4 数据来源与处理
为保证评价的准确性与科学性，本文的研究数据均来源于《四川统计年鉴2013》与《重庆统计年鉴2013》，研究成渝经济区2012年的城市经济发展状况。运用统计软件SPSS17.0对原始数据进行相关处理。
3 评价结果比较分析
3.1 成渝经济区城市经济发展水平影响因素的因子分析
对数据进行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验和巴特利特球度检验（Bartlett Test of Sphericity），结果显示，KMO检验值为0.729，大于0.6；巴特利特球度检验值为212.185，其显著性水平为0.000，小于0.05，因而拒绝原假设，认为所选数据适宜作因子分析。
利用SPSS17.0统计软件对数据进行因子分析，根据公因子提取原则，提取特征值大于1的公因子，故对原始指标提取两个公因子（F1与F2），其特征值分别为6.965与1.419，从碎石图（见下图）也可以看出，前两个因子的特征值差异明显，从第三个因子开始，特征值差异很小。综合以上，提取前两个公因子。
因子分析碎石图
公因子提取后因子方差的均值均很高，且提取公因子的累计方差贡献率也达到83.839%，已涵盖大部分信息，能对成渝经济区城市的经济发展水平进行解释。
在确定公因子的个数后，由于现有数据经分析无法对因子进行较好解释，因而采取最大方差法进行旋转，得出旋转后的因子载荷矩阵如下（见下表）。
由上表可知，公因子F1在人均GDP、农村居民人均纯收入、城镇居民人均可支配收入、非农人口比重、非农产值比、第三产业就业比重及第三产业产值比上的系数较大，可以看出，这类指标受市场经济自身发展情况的影响较大，为市场经济自生型指标，故命名为市场经济自生因子F1；公因子F2在固定资产投资总额、地方公共财政收入与全部单位就业人员平均工资上的系数较大，这类指标主要受政府宏观调控策略的影响，因而命名为政府宏观调控因子F2。
此外，对成渝经济区经济发展水平进行分析和综合评价，采用回归方法求出因子得分矩阵，得到2个公共因子的得分F1及F2，以贡献率为权数，构建综合评价函数：F=0.756F1+0.654F2。
从中可以看出，城市经济发展水平受到市场经济运行规律与国家宏观调控策略两方面因素的共同影响，因而促进经济发展要双管齐下，注重“看不见的手”与“看得见的手”的双重作用，既要尊重经济运行规律，又要重视政府的宏观调控。
3.2 成渝经济区城市经济发展水平的聚类分析
在因子分析对成渝经济区城市经济发展水平各指标进行分类与公因子提取的基础上，采用聚类分析对各城市的经济发展水平进行类别划分。
本文采取系统聚类法，以成渝经济区各城市在10个经济发展水平衡量指标上的测度数值作为聚类变量，选择欧氏距离对样本进行Q型聚类，运用SPSS17.0统计软件对所得结果进行统计分析，得到聚类分析谱系图。根据各因子综合得分与聚类谱系图，将成渝经济区城市的经济发展水平由强到弱划分为四种类型。
成渝经济区城市经济发展水平最强的有成都和重庆两大城市，其次是绵阳、广安、达州和资阳，较弱的是德阳、乐山、眉山、遂宁和泸州，最弱的是内江、自贡、南充、雅安和宜宾。从中可以得知，城市经济发展水平由内而外呈圈层式扩散分布，这与成渝经济区的人口集聚程度以及资源投入力度有关。
4 提升成渝经济区城市经济发展水平的对策建议[6]
4.1 强化政府统筹协调作用，实现合作共赢
成渝经济区作为一个双核心的城市群，统筹协调两个一级中心城市之间的关系显得尤为重要。现在两地携手走共同发展繁荣之路，就必须要求区域政府之间建立长期有效的对话协调机制，实现良好的互动。成渝经济区应在总结现有区域协调组织经验的基础上，进一步打破体制束缚和思想上的对立隔离，强化政府的行政约束力作用，强调两核心的合作而非竞争，积极促进以跨区域城市分工协作为基础的成渝地区经济一体化发展。
4.2 突出城市间优势互补，实现错位联动发展
成渝经济区要引领西部地区经济的发展，就必须充分认识区域内各城市的竞争优势，构建产业互补、分工协作的区域经济体系，实现错位联动发展，增强城市群合力。目前成渝两地产业布局趋同现象较为严重，既不利于资源的优化配置又会导致城市之间的不良竞争[7]。因此，要提升各城市的竞争力，就必须加快产业结构的调整，培育具备国际竞争力的产业群。
4.3 培育次级核心城市，实现城镇体系结构优化
一个经济区要搞活，需要完整、成熟的城镇结构体系，成渝经济区内缺乏实力较强的次级核心城市。因此，成渝经济区在发展好成都、重庆两个核心城市之外，还应该挑选出有潜力的城市作为次级核心城市，给予重点培育，如自贡、绵阳、德阳。这些次级核心城市可以在“配角经济”定位中，满足两大中心发展的需要，同时辐射带动周边中小城市以及乡镇的发展，最终建立起成渝都市连绵带[8]。成渝经济区应注重培育次级核心城市，积极发展各类城市，形成大中小城市协调发展、辐射带动能力强的城市规模结构体系。
参考文献：
[1]赵涛涛，张明举.成渝城市群城市综合竞争力比较分析[J].小城镇建设，2007（11）：38-41.
[2]向淑阳，王卓，罗文惠.成渝经济区城市综合竞争力评价与聚类分析[J].西南科技大学学报：哲学社会科学版，2011（4）：33-36.
[3]四川省人民政府网站.[DB/OL].（2016-05-08）.http：///.
[4]白斌飞.成渝经济区区域经济差异研究[J].统计与决策，2011（24）：114-116.
[5]吕姗，林爱文.武汉城市圈城市竞争力测度与评价[J].国土与自然资源研究，2010（1）：6-8.
[6]向淑阳，王卓，刘天晓.成渝经济区城市综合竞争力评价与聚类分析[J].重庆教育学院学报，2011（5）：95-98.
经济发展水平指标范文3
关键词：经济发展水平；综合评价；河北省；主成分分析
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
由表2可知，唐山市以绝对的优势占据了第一名。唐山市的经济发展水平最好，经济综合实力也最强，主要因为唐山是工业城市，形成了以钢铁、煤炭、电力、化工等为主的十大产业支柱。省会石家庄的排名第二，邯郸、廊坊、保定紧随其后。邯郸虽处于河北省最南部，但其拥有丰富的矿产资源，发达的工业为整个经济起到良好的带动作用。廊坊毗邻北京和天津，交通便利，知识信息流充足，接受到两个直辖市较强的辐射和带动作用，因此其发展迅速。然而秦皇岛作为港口城市排名并不十分理想，其工业发展相对滞后，这与秦皇岛作为旅游城市的定位有关。张家口、承德、衡水排在了第九、十、十一的位置，这三个城市知识信息流不充足，不利于经济的发展。
经济发展水平指标范文4
1.1研究区概况
江苏省是我国东部沿海经济发达省份之一。2012年全省地区生产总值达54058.22亿元，占全国10.4%，省内经济发展与我国东、中、西部经济差异格局有着相似之处，大致呈现出“苏南—苏中—苏北”的阶梯状发展态势。截至2012年，全省共有13个地市、48个县(市)和931个乡镇。农村人口2929.89万人，其中，从业人口2620.82万人;农民人均年纯收入12202元，其中，苏北地区农民人均年纯收入为10502元，苏中地区为12877元，苏南地区为17160元。全省农村居民恩格尔系数为0.37，农民生活水平处于我国上游水平。其中，苏北农民生活恩格尔系数为0.40，这说明苏北地区农民生活水平总体低于全省平均水平。
1.2数据来源与指标体系
1.2.1数据来源。本研究以江苏省1∶50000地形图为基础图形数据，属性数据来自于《江苏省统计年鉴(2001—2013)》、《中国县(市)社会经济统计年鉴(2001—2013)》。由于1990年代中期以来，江苏省县域行政区划有过多次调整，为保持样本的可比性，以2012年县域行政区划为标准，对相关年份的数据进行归并处理，共有61个分析单元(包括13个地级市市区和48个县市)。由于市辖区数据无法准确获取，暂用各市平均数据代替。而事实上由于市辖区农村经济结构和经济发展水平较高，故市辖区的经济发展水平高于全市平均发展水平。经整理，以该省61个县(市)的2000，2006和2012年3个时相的统计资料建立属性数据库。
1.2.2指标体系。农村经济地域差异最集中表现在乡村经济发展水平和产业结构上。因此，本研究遵循系统性、典型性、可得性和通用性等原则，建立农村经济发展水平评价指标体系。由于农村的发展通常是以产业为载体，因此，可以采用产业发展来刻画某一地域的农村发展状态:通常情况下，如果某一县市的一、二、三产业中某一产业在GDP中所占的百分比超过全体样本的平均值与标准差之和，则该产业无疑在地方经济发展中占据主导地位，因而规定，如某一县市其某项指标超出该指标的均值和标准差之和，即判定该县域的农村发展状态为某类指标因素所主导。据此，构建农村产业结构的评价指标。
1.3类型划分的方法
由于农村始终处于动态性的演变过程之中，影响农村发展的各要素对农村发展的贡献程度及其交互作用难以定量把握，在某种程度上加大了对农村发展的类型及其所处阶段判断的难度。模比系数法是一种较为简便、直接的衡量经济发展类型的方法，本研究采用模比系数来反映经济发展水平，从而进行经济发展类型的划分。江苏南北跨度较大，各县(市)的产业结构类型多样。本研究选取“产业结构+经济发展水平”的方法对江苏61个县(市)的经济发展类型进行命名。(1)选取各产业结构总产值，通过确定某一县市的一、二、三产业中某一产业在GDP中所占的百分比超过全体样本的平均值与标准差之和来确定该县(市)占据主导地位的产业。(2)利用模比系数，通过给所选取的指标赋予权重来评判某一地区的农村经济发展水平。(3)在产业结构的基础之上划分农村经济发展类型。
2结果分析
2.1农村经济发展水平的分异及演化
基于农村经济发展的评价指标体系，根据模比系数的测度值，采用自然间断点分级法，可将3个时相的江苏省农村经济发展水平分成5种类型:经济发达型、经济较发达型、经济中度发达型、经济欠发达型和经济不发达型。
2.2农村产业结构的分异及演化
比较各县市三次产业在GDP中所占比重与61个县市的平均值、标准差之和，可将3个时相的江苏省农村产业结构分成4种类型:农业主导型、工业主导型、第三产业主导型和均衡发展型。
2.3农村经济发展动态分析
2000—2006年，江苏省农村经济发展水平有了一定程度的提高。从农村经济发展类型上来看，2006年农村经济不发达和欠发达类型的县(市)个数相对于2000年来说明显减少，尤其是苏北地区最为明显。而经济较发达的县(市)不仅在数量上有所增加，在分布上也呈现出向北移动的趋势，尤其以东部沿海地区为甚。从产业结构来看，农业主导型的县(市)个数也有明显减少，但仍集中分布在苏北地区。而第三产业主导型地区的数量则有一定增加，且主要分布在苏南广大地区。产生这些变化的原因主要是因为近年来，尤其是“十五”规划以来，农村社会经济发展政策发生了变革。农业生产目标从追求数量转向追求品质和效益;农村经济结构也由过去的以农业为主转向非农业为主，尤其是苏南地区，乡镇企业快速发展，农村剩余劳动力得到充足利用，产业结构向多样化发展，促进了农民增收，农民生活得到了保障，从而带动了经济的迅速发展。2006—2012年，江苏省农村经济有了进一步发展。经济不发达型县(市)的个数有了明显减少，主要分布在苏北内陆地区，苏中和苏南广大农村地区则主要以经济发达型和经济较发达型为主。从产业结构来看，农业主导型地区主要集中分布在苏北内陆西侧和东部沿海等农村地区。而苏南地区工业主导型县(市)的个数则明显减少，相反，第三产业主导型县(市)的个数明显增多。这主要由于近年来，国家不断加大对农村建设和发展的投入，产业结构不断调整，使得农民创收方式多样性，从而促进了多种产业的发展。
2.4农村经济发展的地域类型划分
基于对各县市农村经济发展水平和产业结构的定量分析，选取2012年的评价结果，采用“产业结构+经济发展水平”的综合分类方法，最终可将江苏省农村经济发展分成四大类、12小类。从图中看出，农业主导型地区的经济发展水平一般比较落后，其中不发达县(市)的数量占了绝大部分;而工业主导型和第三产业主导型地区的经济则处于发达和中度发达之间;均衡发展型地区所包含的县(市)数量最多，其经济发展水平也呈现出多样化的特征。农业主导型县(市)主要分布在江苏的东北和西北地区;工业主导型和第三产业主导型县(市)大多数分布在江苏的南部和中部地区，很少或几乎没有分布在北部;均衡发展型的县(市)在省内均匀地分布着，其经济发展水平有差异。从图中可知，宿迁、沭阳、淮安、阜宁、连云港、靖江等9个县(市)属于均衡发展经济欠发达型，沛县、徐州、邳州、赣榆、如皋、句容等14个县(市)属于均衡发展经济中度发达型，建湖、盐城、宝应、宜兴属于均衡发展经济较发达型，大丰、如东、启东、太仓4个县(市)属于均衡发展经济发达型。从分布来看，均衡发展类型中，苏南地区经济发达的县(市)的数量高于苏北地区。据此得出江苏省农村经济发展类型形成原因与发展对策。
3结论
(1)从经济发展水平分异与演化来看，2000—2012年，江苏省乡村经济发展水平明显提高，产业结构类型出现多样化的趋势，产业布局也日渐合理。2000年，江苏省乡村模比系数均值为0.69，而到2012年，模比系数均值上升为1.42。2000年苏南、苏中、苏北地区的农村经济发展已经有较为明显的差异。苏南地区的农村经济发展水平高于苏中、苏北地区。苏州、昆山、太仓、无锡和盐城5个县(市)的农村经济发展水平属于发达类型;南京、常州、南通、徐州等10个县(市)则属于较发达型;宜兴、常熟、丹阳、东台等14个县(市)属于经济中度发达型;相对于前3种经济发展类型，剩余的32个县(市)则分别属于经济欠发达和经济不发达类型。到了2012年，苏南地区农村经济发展水平依然高于苏北地区，但已有明显减弱的趋势，各类型的经济发展水平也呈现出“组团”的走势。苏州、昆山、太仓和常熟4个地区形成了“块状”分布的经济发达区;丰县、徐州、睢宁和泗洪则形成了“带状”分布的经济不发达区;以宿迁、沭阳、涟水、淮安为中心的11个县(市)则聚集在一起，形成了经济欠发达区;以南京、句容、镇江、扬中、泰兴和如皋为中心的9个县(市)则形成了“东—西”走向横穿苏中地区的“条状”分布的经济中度发达地区;以高邮为代表的8个县(市)和以金坛、宜兴为代表的6个县(市)则形成了两个以“条状”类型为分界线的经济较发达区。在这些县(市)中，高淳虽地处苏南，但由于其落后的经济基础等原因，属于欠发达型;而沛县、邳州虽地处苏北，却属于经济中度发达地区。大丰、如东虽地处苏中，却因其沿海的有利区位转入经济发达类型之中。
经济发展水平指标范文5
【关键词】低碳经济发展水平；省域；评价指标；对策建议
【中图分类号】F0622 【文献标志码】A 【文章编号】1674―0351（2013）06―0125―07
一、引言
近年来随着全球气候变化和能源短缺广受关注，发展权和排放权讨论不断升级，低碳经济理念迅速发展。欧盟、美国、日本等发达国家纷纷制定低碳经济发展战略，俄罗斯、巴西、南非、阿根廷等新兴经济体也陆续开展了低碳经济政策研究。我国处在工业化和城市化的快速发展阶段，经济发展仍依赖以煤炭为主的传统能源结构，能源利用效率低下与能源供应紧张等问题日益突出，发展低碳经济是我国的必然选择。由于我国各地区社会经济发展水平、资源环境特征差异巨大，有必要建立一套能够全面反映低碳经济内涵与特点的指标体系，对各省域低碳经济发展的现状和潜力进行测评和分析，指出差异化原因，以此促进节能减排，推动我国向低碳转型。
低碳经济的理念提出已久，20世纪末的文献中就出现了“低碳经济”这一术语以及对发展低碳经济途径的分析[1]183-208， 2003年，英国时任首相布莱尔在《我们未来的能源――创建低碳经济》白皮书中提出，到2050年英国的CO2排放量要减少60%，英国要通过提高资源的生产率、改善能源结构转变为低碳经济国家[2]，这是低碳经济概念首次出现在官方文件中。2006年，前世界银行首席经济师、英国经济学家尼古拉斯・斯特恩主持完成并《斯特恩报告》，分析了气候变化对财政、社会和环境的影响，指出不断加剧的温室效应将会严重影响全球经济发展[3]。我国对低碳经济的研究起步较晚，但成果显著，相关专家和学者们对低碳经济的概念、评价体系及发展策略等都有了深入研究。潘家华、庄贵阳等学者对低碳经济的概念、核心要素及评价指标体系进行了分析和探索[4]，[5]，[6]，[7]，[8]；付加锋、唐笑飞等学者构建了我国省域低碳经济发展水平的评价指标体系，并进行了测试运用[9]，[10]，[11]，[12]。这些研究在低碳经济的概念和评价体系的构建上都作出了贡献，但仍存在不足，在对不同地区之间的低碳经济发展水平进行比较时，对地区间经济发展、经济结构、生产水平和资源禀赋等方面的差异性关注不够；并且现有的低碳经济发展指标体系简单将整个低碳经济发展指标体系划分为经济、社会、环境等多个子系统，计算模型采用简单的线性模型，不能反映出各个子系统之间的相互联系，导致结论差异较大。
本文尝试建立一套较为合理的省域低碳经济发展水平评价指标体系，并进行测评、得出结论和建议。本文在指标体系和计算模型上都进行了新的尝试，评价体系中既包括反映各省区低碳经济发展现状的指标，也包括体现各省区发展低碳经济的能力指标；函数模型上，则设计了一种更能有效反映各子系统之间相互影响的非线性函数模型。
二、低碳经济发展水平评价指标体系
（一）指标选择和数据来源
低碳经济的基本特征是低能耗、低排放、低污染，对低碳经济发展水平的评价应该以系统全面性、主体相关性和省域指标可比性等为基本原则。本文从不同维度综合考虑，建立由低碳环境水平、低碳产业水平、低碳效率水平和低碳创新水平等4个准则层的22个指标层构成的低碳经济发展水平评价指标体系，对我国30个省（自治区、直辖市）进行测度和比较。由于缺乏数据，本文没有对其进行评估。指标体系见表1。为确保数据的权威性，本文环境、社会、经济发展状况及政府方面的指标数据均来自《中国统计年鉴》，能源消耗和碳排放方面的数据来自《中国能源统计年鉴》。数据核算均用2001-2011年平均值或平均增长速度，这样可避免因个别年份数据缺失导致目标研究的偏颇。
（二）指标解释
低碳环境是发展低碳经济的基础，它主要包括一地区森林资源禀赋、人口密度和劳动力禀赋。森林是陆地生态系统中最大的碳库，在降低大气中温室气体浓度、减缓全球气候变暖中，具有十分重要的作用。扩大森林覆盖面积是未来30-50年经济可行、成本较低的重要减缓措施。许多国家和国际组织都在积极利用森林碳汇应对气候变化。森林碳汇抵消CO2 已成为国际公约的重要内容。本文将森林面积增长率和森林覆盖率作为碳汇建设的主要指标。人口密度也是影响低碳环境的重要因素，人口越多，生活和经济活动中的耗能就越多，排放的CO2 也越多，对自然和大气环境的影响越大，超过自然的承受能力就会削弱自然的适应能力和自我调节能力。一地区的劳动年龄人口中参加经济活动人口的比重能反映它发展经济、进行改革优化、开发新能源新技术的基础和动力，所以本文采用劳动力参与率来衡量各省区的人力资源环境水平。
低碳产业是发展低碳经济的支柱，它主要指一地区的产业结构、贸易模式和产业内技术水平，这些因素主要决定了地区的能耗强度进而碳排放强度。不同产业的能源消耗强度不同，一般第二产业的能源消耗强度最高，而第二产业中，重化工的能源消耗强度又远高于一般制造业[13]。经济学上有一条著名的倒“U”形曲线，反映了传统工业化不同发展阶段与环境污染趋势的关系，显示当一个经济体达到工业化中期后，由于第三产业比重的上升和高耗能产业比重的下降，碳排放强度会逐渐降低。因此，第三产业是低碳经济的一个重要方面，第三产业的比重也成为一地区低碳经济发展水平的重要评价指标。知识技术密集型的高新技术产业已成为国家之间竞争的重要领域，它是带动产业结构升级和提升劳动生产率的根本途径，具有低碳排放、高经济效益的特点，因此也是低碳发展的一个重要突破口。高新技术产业的比重越高，则说明发展低碳经济的基础和能力越强。一国的贸易模式对其低碳经济水平也有重要影响，国际贸易不仅使产品在世界各国之间自由流动，同时也使得碳排放可以自由转移，出口商品在生产过程中的碳排放被计入出口地区。1997-2007年，中国碳排放量的1003%-2654%是由出口产品的生产所引致的，进口产品的碳排放量仅占到440% （1997年）和905%[13]。因此，国际贸易顺差可以作为反映各省区低碳水平的一个指标。转变经济发展方式、发展低碳经济的核心和关键是技术，技术也是促进经济增长由粗放型向集约型转变、节能减排、提高低碳经济水平最有效的着力点。所以本文选用技术市场交易额比重作为衡量各省区技术创新水平及发展低碳经济能力的一个指标。
低碳效率是一地区低碳经济发展水平的表现，它包括能源消耗指标和碳排放指标。发展低碳经济就是要实现低能耗、低排放，改善能源结构、提高能源利用效率、降低污染排放。因此，通过对一地区能源结构、能源消耗强度和碳排放强度等指标的测量，就可以直观反映其低碳发展水平。能源消耗强度是指单位GDP消耗的能源，反映一地区能源利用效率的现状。能源消耗弹性是指能源消耗增速与GDP增速之比，反映地区能源利用效率的变化趋势，若GDP增速高于能源消耗增速，则说明能源利用效率有所提高，低碳发展水平也有所提高。在能源种类中，煤的碳排放最为严重，石油次之，而天然气、水能、风能、太阳能等都是清洁能源。我国各省区的能源禀赋不同，能源利用结构也存在不同，本文选择煤炭消耗比重来反映各地区的能源结构。碳排放强度是指单位GDP的CO2排放量，它的值越小则低碳水平越高。碳排放增长率反映一地区碳排放的发展趋势，在保证GDP增长的同时，碳排放增长率小于1则说明污染排放有所减缓、低碳水平有所提高。人类均有公平的碳排放权，尽管国际碳减排机制尚未明确各国碳减排任务的分配标准，但人均碳排放是一个较为公平且能够为多数国家所认可的国际标准，人均碳排放较低，面临的碳排放约束相对会小一些，对经济可持续增长有利[14]。除CO2外，SO2和COD也是工业废气中的主要有害气体，它们对大气的污染和对人体的伤害都十分严重，也直接影响着一地区的低碳发展能力和水平。
低碳创新是发展低碳经济的引擎，它指一地区开发低碳技术、发展循环经济的潜力。从现阶段来看，能源部门的低碳技术涉及节能、煤的清洁高效利用、油气资源和煤层气的勘探开发、可再生能源及新能源利用技术、二氧化碳捕获与埋存（CCS）等领域的减排新技术[4]。对这些技术的研发支出和环境保护支出直接体现一地区对低碳技术的投入和开发力度。所以，本文采用研发支出占GDP的比重和环境保护支出占财政支出的比重两个指标来反映一地区发展低碳经济的潜力。工业固体废弃物综合利用率则可反映其资源循环利用、污染治理的水平。人力资源是一个地区经济发展的根本，也是发展低碳经济、研发低碳技术的基础和动力，人力资源的素质和知识技能水平直接影响该地区低碳经济发展的能力和水平。提高劳动力素质、培养高科技人才关键在教育，所以选择公共教育支出占财政支出的比重来衡量一地区对人力资源开发的投入力度和发展低碳经济的潜力。对教育、技术研发的支出都有利于提高社会劳动生产率，进而减少资源消耗、提高经济效益，对教育和研发的投入越大、全员劳动生产率越高，对低碳经济发展的支撑能力就越高。
三、评价模型与结果分析
（一）确定各指标权重
本文采用层次分析法来建立指标体系并确定指标权重。层次分析法是一种定性与定量分析相结合的分析方法，能够将复杂问题分解成若干层次，由专家和决策者对所列指标通过两两比较重要程度而逐层进行判断评分，并利用计算判断矩阵的特征向量确定下一层指标对上层指标的贡献度，从而得到各指标层指标重要性排列结果，以此来确定指标权重。本文就各指标的相对重要程度咨询了低碳经济相关领域专家，进而构造判断矩阵，经过计算和一致性检验后得到了各指标的权重，见表1。
（二）指标计算模型
首先，要对指标层数据进行无纲量化处理。因为各个指标的单位不同，必须经过无纲量化处理后才进行比较分析。促进低碳经济发展的指标为正向指标，采用公式（1）处理；阻碍低碳经济发展的指标则为逆向指标，采用公式（2）处理：
其中，xi 表示i省区原始数据，-min（xi ）表示原始数据中所有样本的最小值，-max（xi）表示原始数据中所有样本的最大值，这样经过变换后的xi ′有统一的量纲，所有数据位于[0，1]。
其次，对准则层指数进行计算。根据每个准则层下属指标的数据和权重值计算出各准则层的得分，具体方法为：记低碳环境水平指数为δE、低碳产业水平指数为δI、低碳效率水平指数为δB、低碳创新水平指数为δC。以δB为例，计算公式为：
其中，n代表低碳环境水平下二级指标个数，Wi为权重。同理，可计算出δI、δB和δC。
最后，对目标层指数进行计算。准则层决定了目标层的水平表现，但它们之间并非简单的多元线性关系，不能用线性组合加总得到目标层，因此，本文构建一个计算低碳经济发展水平综合指数的非线性函数，公式为：
（4）
其中，μ代表低碳经济发展水平综合得分。为便于比较，计算出来的各省区综合得分乘以100，使其介于[0，100]。
（三）结果分析
1综合比较
评价结果显示，我国低碳经济发展水平的地域差距较大（见图1）。整体上来看，东南沿海地区优于中西部地区，西北部及北部地区最为落后。东部沿海地区经济发展水平较高，产业结构也在不断优化，北京市的产业结构已接近发达国家和地区；沿海地区的化石能源分布少而风能等清洁能源资源相对丰富，福建、浙江、海南非常注重清洁能源的开发利用，能源结构也较为合理；南方地区的森林资源丰富，对碳的吸收转化能力强，福建省的森林覆盖率更是全国第一。因此，东南沿海地区的整体低碳经济发展水平处于全国领先地位。中西部地区经济发展起步晚、水平低，从东部地区转移来的“三高”产业给中西部的能源和环境造成巨大的压力；由于资金和技术的缺乏，中西部地区对新能源的开发利用不足，能源利用效率和碳减排技术水平也较低，因此低碳经济发展水平较为落后。尤其是内蒙古、贵州、宁夏和山西等省，煤炭资源丰富，能源结构中煤炭比重过高，再加上自身生态环境脆弱，发展低碳经济的起点很低、任务很艰巨。
2指标层比较
（1）低碳环境水平指数。从整体上看，东部及南部沿海省区的低碳环境水平高于内陆省区，西北部地区远远落后（见表2）。这是由于影响低碳环境水平最重要的因素是森林资源禀赋，而我国东部和南部地区由于气候和地形地貌原因森林资源丰富，内陆尤其是西北部地区气候干旱，且多草原、沙漠分布，植被稀少。低碳环境水平排在前面的浙江、福建、江西、广西和云南都是我国森林资源的主要分布地区，福建省的森林覆盖率达到6272%，全国最高，浙江和江西也都达到50%以上。另外，浙江省的劳动力参与率指数全国领先，为923%，这为其发展低碳经济提供了人力基础。青海省在2001-2011年间的森林面积增长很快，碳汇水平非常高，且人口少，人口密度全国最低，这使得它的整体低碳环境水平比较高。低碳环境水平排名落后的除了新疆、甘肃、内蒙古、山西等西北部地区外，还有江苏、天津和上海，这三个省市虽然地处东部沿海地带，但森林资源匮乏，森林覆盖率很低，且人口密度高，尤其是上海市的人口密度达到3140人/平方公里，全国最高，这严重影响了它们的低碳环境水平。
（2）低碳产业水平指数。从表2可以看出，低碳产业水平基本与各地区经济发展水平和发展阶段相一致。得分排在前面的省份主要是我国经济发展水平较高的省份，如北上广一线城市、天津、江苏等，这些地区经济基础好，产业结构比较合理，第三产业发展较为完善。北京作为我国的政治、文化中心，第三产业在整个经济中的比重已超过80%，产业结构已接近发达国家和地区，工业也以现代制造业和高新技术产业为主，对能源的依赖和消耗较低，能耗和碳排放都较少。广东省地理位置优越，依托香港国际金融中心，对外开放程度高，利于吸收国外先进技术，再加上国家政策优惠，拥有全国最多的高新技术产业开发区，高新技术产业占GDP的比重达到47%，领先全国。上海和天津的高新技术产业发展也都处于全国领先水平，产业结构也较为合理，低碳产业水平得分较高。排名落后的省份包括山西、河北、河南、新疆、青海等省，均为经济发展较为落后的省区，由于东部沿海地区的“三高”产业向中西部地区转移，这些地区的产业结构以高能耗、高污染的重工业为主，工业技术水平低，严重影响了低碳经济的发展。
（3）低碳效率水平指数。总体上来说，南方地区的低碳效率水平高于北方地区。这是因为影响低碳效率水平的因素是能源消耗、能源结构和碳排放情况，我国北方地区的能源以煤炭为主，而南方地区能源结构则比较多元化，水力、生物质能等清洁能源资源相对丰富。排名靠前的广东、浙江、福建、上海等省区都处于东南沿海地区，太阳能、风能、生物质能、潮汐能等可再生能源资源非常丰富，新能源产业的发展也走在国内前列。此外，这些省份经济发展水平都比较高，为提高能源利用率、降低能耗提供了物质和技术基础，所以能源消耗强度都比较低、碳排放较少。低碳效率水平低的山西、内蒙古、贵州省等都是我国煤炭资源的主要分布地区，工业结构又以重工业为主，煤炭占能源消耗的比重分别达到13638%、11237%、9427%，这些省份的经济发展水平都较低，煤炭的利用率低、碳排放处理技术落后，因此，单位GDP的能源消耗和碳排放都过高。北京市虽然靠近山西、内蒙古，但其经济发展水平高，工业尤其是重工业比重低，能源高效利用和减排技术较高，因此它的能源消耗强度和碳排放强度都很低。
（4）低碳创新水平指数。从表2可以看出，低碳创新水平基本与各地的经济发展水平和对低碳发展的投入力度相一致。排在前面的北京、上海、天津和陕西等省市对科技研发的投入都较其他省区更高，2001-2011年，它们的研究与开发支出占GDP的比重分别为535%、239%、204%和237%，排在后面的新疆、云南、青海和海南等省的研发支出比重分别仅为033%、052%、059%和024%。另外，北京、天津、上海、江苏、浙江和广东等省区经济发展水平较高，为其废弃物综合利用提供了较好的资金和技术支持。北京、天津和上海的社会劳动生产率也比较高，上海市全国最高，平均每年每人生产总值达到119万元，远高于全国平均水平的399万元/人。值得注意的是，青海、内蒙古、甘肃、宁夏这些自身生态环境比较脆弱和恶劣的省份环境保护支出占财政支出的比重较其他省份要高，这有助于它们增加绿地面积、改善生态环境、提高低碳经济水平。
四、结论及对策建议
低碳经济是人类为了应对全球气候变化而实施的一种全新的经济发展模式，更是我国实现科学发展与绿色发展的重要战略选择。本文构建了省域低碳经济发展水平评价指标体系，对我国30个省区的低碳经济发展水平进行测评，发现我国整体低碳经济发展水平较低，且区域差异明显。由于目前我国的产业结构和能源结构都不够完善、低碳技术发展欠缺，我国低碳经济发展水平落后于许多发达国家。同时，由于我国各地区经济发展水平和发展阶段的差异、自然资源禀赋的差异、以及政府重视程度差异等，我国低碳经济发展水平的区域差异十分明显。概括来说，经济发展水平较高且自然环境较好的东部地区高于经济发展相对落后、自然环境相对恶劣的中西部地区，煤炭资源丰富但经济发展落后的宁晋蒙地区低碳经济发展水平最为落后。
基于本文的研究结论，结合我国实际情况，建议在以下几个方面作出努力：（1）提高森林覆盖面积和质量。与工业减排相比，森林碳汇投资少、成本低、综合效益大，更具经济可行性和现实选择性。因此，我国应该将发展森林碳汇作为应对气候变化的主要选择，既要增加森林面积，也要提高森林质量。（2） 改善能源结构和利用效率。应该适当调整能源结构，逐渐降低煤炭等化石燃料在能源消费结构中的比重，积极发展生物质能、风能、核能和太阳能等可再生能源。同时应加快研发传统化石燃料的清洁高效技术和循环利用技术，在能源梯级利用技术、矿产资源综合利用技术、废弃物综合利用技术、循环经济产业链接技术等重大关键技术领域取得新进展。（3）优化产业结构。在保证经济增长和就业的同时，适当降低高能耗高污染低附加值的制造业比重，鼓励第三产业扩大规模。除了调整和优化三大产业的比重结构外，更要着重提升三大产业的质量，让节能减排在各个领域都得到落实和扩展。（4）大力发展低碳技术。应扩大政府和企业的研发投入，进一步优化低碳技术创新与推广的政策环境，重视企业的技术创新主体地位，鼓励和支持自主创新、研发低碳技术和低碳产品。同时，也要加强节能减排、低碳、环保、清洁能源等领域的国际交流与合作，鼓励引进国外先进节能环保技术和管理经验，促进我国低碳技术创新。
参考文献：
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经济发展水平指标范文6
关键词:经济状况 聚类分析 经济区域
中图分类号:F207文献标识码:A
文章编号:1004-4914(2010)03-087-02
一、引言
按经济发展水平,如果不考虑我国香港特别行政区、澳门特别行政区,以及我国台湾地区,余下的31个省区市结合地理位置因素大体可以分成东、中、西部三个大的区域,并习惯上认为东部经济发展水平高于中部,中部又高于西部。一直以来,我国各省之间由于历史累积、资源禀赋、经济基础、政策倾斜等方面存在差异,造成了经济发展不平衡的问题。因此,对各省经济发展水平层次的分析显得犹为重要,以便准确识别区域经济的现状、变化,从而因地制宜,制订出适合区域经济发展的政策。根据《中国统计年鉴》2008年的数据, 本文以农林渔牧业、工业、建筑业、交通运输业、批发零售业、住宿餐饮业、金融业、房地产业和其他服务业的年均总值为对象,利用聚类分析功能进行经济区划分。
二、聚类分析
1.原理。聚类分析的基本原理是把某种性质的对象归于同一类,而不同类之间存在较大差异。为此,首先需要刻画各个变量之间或者各个样本点之间的相似性。
聚类分析包含的内容很广泛,有系统聚类法、K均值聚类法、动态聚类法、分裂法、最优分割法、模糊聚类法等多种方法。其中系统聚类法是聚类分析中应用最广的一种方法,其基本原理是:首先将一定数量的样品或指标各自看成一类,然后根据样品或指标的亲疏程度,将亲疏程度最高的两类进行合并。然后考虑合并后的类与其它类之间的亲疏程度,再进行合并。重复这一过程,直至将所有的样品或指标合并为一类。衡量亲疏程度的指标有两种:距离和相似系数。定义样本点之间的距离可以采用欧氏距离、明考夫斯基距离、马氏距离、兰氏距离等侧度,定义个变量之间的相似系数则多采用样本相关系数、夹角余弦等侧度。
2.指标体系。进行经济区域划分,应考虑的指标因素是很多的。既要以经济因素为主,又要考虑自然因素和社会因素;既要有影响经济发展的指标,又要有经济现象引起的指标;既要考虑经济发展的现状,又要考虑经济发展的过程和经济发展的未来方向。参考有关资料,给出了31个省市进行经济区划分的指标。各省市的指标数据如表1所示。
本文基于离差平方和法主要介绍分层聚类分析,就是通过对变量的测量,将比较接近的个案找出来归为一类,进一步再将比较接近的类合并成新的类,逐层合并直到最后合并成一类。分层聚类产生的结果不在聚类的开始,也不在聚类的最终,而是在其过程中。研究者将根据聚类过程适当截取聚类结论。聚类过程用树状图可以很清楚地看出来。
图1清晰地表示了聚类的全过程。它将实际距离按比例调整到(上接第87页)0-25的范围内,用逐级连线的方式连结性质相近的个案或新类,直至并为一类。在该图上部的距离标尺上根据需要粗分或细分选定一个划分类的距离值,然后垂直标尺划线,该垂线将与水平连线相交,则相交的交点数即为分类的类别数,相交水平连线所对应的个案聚成一类。例如,选标尺值为5,则所有个案分为4类;若选标尺值为10或15,则聚为两类。实际的聚类情况如图1中所示。
三、结论
据前所述,可以把这些省市分为以下四类情况,如表2所示。
通过对全国31个省市2008年地区经济状况的分析,利用聚类功能进行经济区域划分,将这31个样本数据分作四类,分类结果如表2所示。对该分类结果作如下总结:
经济发达地区(1类):这类地区毫无疑问包括京、津、沪。作为全国最早成立的直辖市,国家政策的扶持有着非常显著的作用。北京和上海是全国最大的两个城市,其经济发展水平已经接近发达国家的水平;天津经济虽然发展较慢一些,但是由于濒海,进出口贸易和工业相当发达,且人口相较其余两个城市少,因此该地区的经济发展水平也是很高的。
经济较发达地区(3类):这类地区包括江、浙、粤、鲁。江、浙、粤三省历来就是经济强省,属于东部经济发达地区,山东省靠海的城市多港口多,属于工、农业大省,尽管人口多,但其经济发展水平仍然处于一个很高的位置,可以和其余三省归为一类。
经济中等发达地区(2类):包括东北三省(黑、吉、辽)、中部大部分地区(冀、豫、晋、内蒙古、鄂)以及一个沿海省市(闽)。福建省本来属于东部省市,但由于福建山区多,工业和农业都不发达,尽管厦门、福州这类城市经济发展迅猛,但就全省经济发展状况而言与上面二类地区仍有较大差距。东北三省属于老工业基地、农业大省,经济发展水平较平均。因此可以和几个中部省市归为一类。
经济欠发达地区(4类):包括西部所有省市(渝、川、黔、滇、藏、陕、甘、宁、青、新)和中部部分省市(皖、赣、湘、桂、琼)。这部分地区基本都是工业欠发达地区,且多为高山、丘陵地貌,农业经济水平也较低,因此可以归为一类。尽管国家“西部大开发”政策已经实施多年,这部分地区的经济水平要想赶上发展速度越来越快的中、东部地区仍然是很困难的。国家的农业政策对该部分地区的农业经济有一定帮助,但仍需较长时间才能收效明显。
通过上面的分析,发现传统意义上将我国按区域(东、中、西)的方式划分为三大经济区的分法不能完全体现各地实际的经济状况,且不能反映各地实际的发展水平,也不能有助于国家制定倾向性的相关政策。本文根据2008年度各省、自治区、直辖市的实际经济收入水平,依托数理统计工具,将我国按经济发展水平分为四个区。各区经济形势和实际经济水平区分明显,这将有助于提高我们对各地区经济发展的认识,同时为国家相关政策的制定提供参考依据。
参考文献:
1.韩喜汶.中国地区经济发展水平的聚类分析[J].商业环境,2008(8)
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