区域经济发展水平范文

区域经济发展水平范文第1篇

(一)江苏省旅游业发展现状

近年来，江苏省旅游业的发展可谓突飞猛进，旅游总收入从2001年的744.1亿元增长到2007的2826.90亿元，短短7年之中旅游总收入增加近3倍。全省旅游增加值从2001年的296.2亿元增加到了2007年的1249.50亿元，增长幅度之大有目共睹。到2007年为止，全省旅游生产总值已经占到生产总值的4.9％。2007年，全省各类旅游景区接待游客3.2亿人次，同比增长15.5％，年游客接待量100万人次以上的景区达到了68个。旅游度假区经营管理取得新进展，2007年全省7个部级、省级旅游度假区共接待游客2137.5万人次，同比增长7.2％：实现营业收入46.2亿元，同比下降10.7％：招商项目203个，合同金额67.7亿元，其中外资5.6亿元。2007年，全省公路、铁路、水路、航空等各种运输方式完成旅客运输量187240.54万人次，比上年增长16％：旅客周转量1596.06亿人，公里，比上年增长16.8％。

(二)江苏省旅游业发展存在的主要问题

据2007年江苏省旅游业年度报告提供的统计数据，国内旅游收入全省排名第1、第2的苏州(570.34亿元)和南京(526.03亿元)，分别是排名倒数第1、第2的宿迁(17.99亿元)和盐城(56.01亿元)的31.7倍和9.4倍：旅游外汇收入位于全省第1、第2的苏州(88916.27万美元)和南京(80763.71万美元)是位于全省末1、2位的宿迁(1188.18万美元)和淮安(2229.57万美元)的74.8倍和36.2倍。从以上两组数据的对比不难发现，在江苏省旅游快速发展的背后，存在着巨大的区域发展不平衡性。研究和协调这种旅游区域发展的不平衡性显然具有很强的现实意义。

二、江苏省旅游经济发展水平区域差异研究

(一)江苏省旅游经济发展水平差异定量研究

区域旅游经济的测度必须基于一定的指标，而且所选取的指标必须能反映各个区域旅游经济的整体状况，从经济角度研究旅游，可选取的指标主要有旅游外汇收入、国内旅游收入及旅游总收入等。指标的选取要保证数据的可获取性与区域间的可比性。由于各地级市旅游外汇收入和旅游总收入的基础数据较难获取，本文选取各地级市的国内旅游收入来表征各市旅游经济发展的总体水平。区域差异有绝对差异与相对差异两种。绝对差异表示经济总量方面的差异，会受物价水平、量纲的影响，因而不同时点之间可比性较差。相对差异本身是个比值，没有量纲，因此不受时间等因素的影响，具有广泛的可比性。因此，本文采用标准差(St)与变异系数(Vt)分别测算区域旅游经济绝对差异与相对差异的总体变化情况。

St=[∑(Yti-Yt)2]1／2(1)

Vt=St／Yt(2)

式中，Yti是第t年第i个城市的国内旅游收入，N为省内地级市个数，Yt为各地级市平均国内收入。

本文研究的目的在于求得市际差异。为了便于区域之间对比，平均国内旅游收入通过计算各地级市国内旅游收入之和，然后平均而得。1998—2007年江苏省各地级市旅游经济差异总体变化水平计算结果见下表和图。

上表与图显示：1998—2007年，各地级市旅游经济绝对差异呈逐年递增之趋势，从1998年的26.93上升到2007年的178.74，增长了563.72％，年平均增长率达到了56.37％。相对差异在1998—2002年期间，除了2000年稍有回落，基本呈现出逐年增长之态势，之后的2003—2007年5年中，相对差异稳中有升，但基本处于一个相对平稳的状态。由此可见，近10年来，不管是绝对差异还是相对差异，江苏省旅游经济发展水平区域差异都存在扩大之势。如何缩短日益扩大的区域差异，做到区域之间协调发展便成了一个亟待解决的问题。

三、区域旅游协调发展对策

(一)加强区域之间的旅游协作

要缩短江苏省各区域之间的旅游发展差异，加强区域之间的协作是很重要的一条途径。区域协作是指江苏省内不同地区之间的旅游经济主体按照一定的章程、协议或合同，将各类资源在地区之间重新配置、组合，以期获得最大的经济效益、社会效益以及生态效益的旅游经济活动。区域协作的内容主要包括：区域旅游发展战略的共同制定、旅游资源的重组和共享、旅游产品的更新与提升，区域旅游功能的分工、客源市场的共同开拓与互换、联合促销，旅游企业之间的优化组合以及区域旅游形象的构建组合等。

(二)挥苏南的辐射作用，带动苏中、苏北的旅游发展

从上文的分析结果看到，旅游经济发展水平位于全省前3名的分别是：苏州、南京和无锡，而且这3个城市遥遥领先与省内其他城市。从空间的角度上看，江苏省旅游发展水平向苏南集聚的态势非常明显，而且从城市贡献率的分析我们可以看出，苏州、南京、无锡3市在全省的旅游经济贡献率分别达到了23.04％、21.21％和16.13％。三者贡献率总和占全省的60.38％。由此可见，江苏省整体旅游经济的发展水平是由苏州、南京、无锡等苏南几个大城市的旅游发展所带动的。作者认为，要缩短不同区域之间旅游经济的发展差异，应通过宁镇扬和苏锡常所构建的沿江黄金旅游带的辐射效应，以沿海、沿江两轴来带动苏中、苏北地区旅游业的发展。最终实现江苏省旅游业的协调发展和整体水平的提升。当前应特别注重发展苏中、苏北地区的国内旅游。

区域经济发展水平范文第2篇

关键词：山东省 区域差异 泰尔指数

一、山东省经济发展水平差异的现状及区域划分

改革开放近30年来，山东省经济发展迅速。2007年，山东全省GDP总量达到25887亿元，排名全国第二，综合实力也跃居全国前列。但山东本身经济发展并不均衡，其内部各地区之间的经济发展水平存在着很大的差异，尤其是西部内陆地区与东部沿海地区之间差异最为严重。西部城市的各项主要经济指标不仅落后于东部城市，也普遍落后于全省平均水平。虽然从2003年起山东省委、省政府实行了区域均衡发展战略，提出东部“突破烟台”、中部“突破济南”、西部“突破菏泽”的发展战略，并取得了巨大的成效，但由于差异积累的长期性以及各地同时高速发展，区域差异并没有明显缩小的迹象。以2007年为例，人均GDP最高的东营市达到了90849元，而人均GDP最低的菏泽市却只有7415元，前者竟然是后者的12.25倍。

本文按照地理位置把山东17城市划分为东部、中部和西部三大地区，具体划分如表1所示。东部地区经济社会总体发展水平最高，中部次之，西部最低。按此划分，2007年东、中、西三地区人均GDP为2.76：1.33：1，比1995的3.03：1.33：1略有下降，但仍维持在一个很高的水平上。

二、研究方法的选择

本文根据1995～2007年的相关数据对山东省经济发展水平的区域差异情况进行综合分析，判断其发展趋势，找出其产生差异的内部原因。

泰尔指数，包括Theil-T和Theil-L两个代表性指标。本文利用Theil-T指标以山东省内各城市为单位构造山东的区域经济差异程度。Theil-T指数可以定义如下：

其中yij是i地带（i=东部地区、中部地区、西部地区）中j城市的GDP，y为全省的GDP（ ），fij代表i地带j城市的人口数，f为全省总人口（ ）。

如果用Tpi表示i地带内的各市之间经济发展差异程度，则 。如果用TBR表示地带间的差异，则。

这样，Theil-T指数就可以分解为：

其中，yi是i地带的GDP总量（ ），fi为i地带的人口总数（）。

三、山东省经济发展水平的区域差异实证分析

根据以上公式，把山东省各城市1995～2007年相关数据代入进行计算，得到反映山东省经济发展水平区域差异的Their-T指数值以及泰尔指数的分解值，如表2。

（一）Their-T指数的总体差异分析

由图1可以看出，1995～2007年这13年间，山东省经济发展水平的总体差异时增时减，但从总体来说，2000年之前呈快速上升趋势， 2000年后变化相对平稳，并呈现微弱下降趋势。

为了进一步分析不同时期山东各地经济发展水平差异的不同特点，根据总体差异值的变化，我们将1995～2007年这13年分为两个阶段进行考察：

第一阶段：1995～2000年。这一阶段，泰尔指数连续上升，区域差异扩大的势头强劲，尤其在2000年，指标都达到了最大值，这一阶段山东经济的发展总体上来看是十分快速的，GDP的增长率一直高于全国平均速度，但总体经济发展差异在迅速扩大，充分验证了谬尔达尔的“累计因果循环论”，发展条件好的地区越来越好，差的地区越来越差。这一阶段只有1995年是个例外，据作者了解，1996年山东省对全省的经济统计数据进行了核实调整，所以这个例外应该是统计原因造成的。

第二阶段：2001～2007年。这一阶段从总体上来看，差异指数处于相对平稳状态，没有继续前一阶段的快速增长趋势，但仍然维持在一个相对较高的差异水平上。其中2001～2006这6年泰尔指数大体保持稳定，2007年明显降低，达到这7年的最小值，但仍维持在0.14571，比1996年的0.12786大很多。这说明山东省委、省政府实行的区域均衡发展战略已经开始发挥作用，但由于各地经济发展差异积累的长期性，政策的效果在短期内又不是那么立竿见影。

（二）通过泰尔指数（Theil-T）的分解，找出山东经济发展水平区域差异产生的原因

对Theil-T指数按东部发达地区、中部次发达地区和西部欠发达地区进行分解，通过表2和图2可以发现地区间差异占据了绝大部分比重，一直保持在60％以上，1996年这一数据达到79.9%，2007年是这13年中的最小值，也占到62.6%，这说明地区间的经济发展差异是造成总体差异的主要原因。

从内部差异在总差异中所占的比例的变化来看，地区内部差异对总差异所做的贡献比例除了1995年，一直处于增长状态，由1996年的20.1%上升到2007年的37.4%，这既说明了地区内部的经济发展差异正在变得越来越大，发展越来越不均衡，同时也说明了地区内部差异变化是造成区域总体差异变化的主要原因。

由图2还可以直观地看出，区域间差异指数在这13年内总体保持一个相对稳定的状态，并从2000年后呈现出微弱下降趋势；区域内差异指数可以以2000年为界分为两个阶段，2000年前差异指数伴随着一种快速的上升状态，2000年后仍然保持上升趋势，但上升幅度比前一阶段要小。

通过东、中、西三个地区的横向比较可以看出，2007年西部地区的内部差距最大，东部地区次之，中部地区最小，并且西部地区的内部差距指数是东部地区的1.8倍，是中部地区的5.7倍，这说明三个地区内部的经济发展水平差异程度相差巨大。

从东、中、西三个地区的发展水平差异在这期间的变化来看，西部地区内部差异上升的幅度最大，由1995年的0.04892迅速上升到2007年的0.10506，上升了1.1倍，尤其是1996～2003年这几年上升速度最快，说明这一阶段西部欠发达地区内部的发展越来越不均衡，出现了不发达中的不发达地区。同时，东部发达地区的内部差异也呈现出快速扩大趋势，虽然其内部差异指数比西部地区要小很多，但上升幅度几乎与西部持平，2007年的差异指数比1995年的上升了1倍。中部次发达地区这13年来内部差异指数总体上呈现出先缩小再扩大的趋势，1999年其内部差异指数达到最小值0.00959，2000年后保持微弱上升趋势，但2007年的差异指数仍然要比1995年略小，这说明中部地区发展相对均衡，内部发展差异在这一期间内变化不大。

四、结论

从上面的分析中可以得出，从1995～2007年这13年来，山东经济发展水平的区域总体差异开始先呈现出快速上升趋势，2000年后总体上处于相对稳定状态，并呈现微弱的下降趋势。通过Theil-T分解可知山东东、中、西三地区之间的差异是造成山东经济发展水平区域差异的主要原因。但最近12年来地区间差异对总体差异的作用一直呈下降趋势，而地区内差异对总差异的作用呈现上升趋势，区域内的经济发展水平差异变化是造成总体差异变化的主要原因。在区域内的差异组成中，西部欠发达地区和东部发达地区的内部差异都呈现出快速上升趋势，中部地区的内部差异这些年来一直处于相对稳定状态。综上可得，东部发达地区和西部欠发达地区的经济发展水平的内部差异变化是造成山东省区域经济发展总体差异变化的主要原因。

参考文献：

[1]盖文启．论山东省东西部地区经济差异变动及发展对策[J]．经济地理,1999(10).

[2]邓苏,张晓.山东省区域经济差异的变动趋势与内部构成[J].东岳论丛,2006(7).

[3]李敏,李东坡,李志宏.基尼系数的简化计算方法初探[J].河北农业科学,2006（10）.

区域经济发展水平范文第3篇

1区域经济协调发展水平测度模型的构建

1.1测度指标体系

区域经济协调发展指标体系，是把能直接或间接地反映区域经济协调发展的目标、内容和要求等不同属性特征的单项指标按属性相同或相关原则、分级与分层原则组成的一个有序集合，这一指标的集合与集成应同时具备对区域经济协调发展现状的描述功能、结果评价功能和未来发展预警导向功能等多项功能，并且能直接或间接地反映区域经济协调发展的目标、内容和要求。为了科学地测度区域经济协调发展水平，正确地确定选择反映区域经济协调发展的指标体系非常重要。在选择指标时，一般要遵循科学性、可操作性、系统性、层次性、定量和定性分析相结合等原则。庄亚明等(2008)提出了从增长、依附与和谐三个维度评价区域经济协调发展水平。然而，其忽略了区域经济协调发展的竞争要素。因此，本文从增长（G）、依附（A）、竞争（C）与和谐（H）四个评价要素，在已有研究基础上构建了区域经济协调发展水平测度指标体系，如表1。由于增长主要体现为产出的增加，但也不能忽视现有对增长的研究，对“收入”等问题的关注，因此，在借鉴前人研究的基础上，选择如表1所示的指标体系以反映区域经济增长维度的总体特征。选择指标的过程中，进行了一些简化，力求使得入选的指标尽量精确地反映所需测量的经济事实，尽量保持指标间的独立性。依附维度主要反映区域与外界间的关系，主流方法是选取进出贸易额、FDI及其溢出效应等作为测度指标，但它们显然不能完全地反映区域主体在竞争中的整体情况，因为依附既包含资金技术的国际层面引进问题，也包含区域内扩散效应的问题。所以应加入资源、科技教育等方面的指标。竞争维度反映资源、制度、总量、质量等方面的优势，主要包括经济财政实力、产业竞争力、企业竞争力、人力及资本配套等构成要素。和谐维度包含的范围较为广泛，涉及到经济发展、社会和谐、可持续性等经济、社会、资源环境发展等诸方面的问题。

1.2基于ANP-ER的测度方法

在上述区域经济协调发展水平测度指标基础上，选择合适的测度方法就可对区域经济协调发展水平进行测度。本文选择基于ANP-ER的测度方法，其中利用网络层次方法（ANP）确定测度指标的权重，然后利用证据理论（ER）构建测度方法。因为，网络层次分析法在确定指标权重时充分考虑指标间相互关系，ER方法的优点之一是能有效集成定性指标和定量指标。

证据推理方法本质上是非线性集成方法，包括递归算法和解析算法两种。如果有L个指标，采用递归法需要迭代L-1次才能得到总的信度；如果采用解析法，只需要一步就可以完成证据融合过程，能大大简化模型及运算的复杂程度，提高证据融合的效率。但是，递归算法的思路和条理性等都优于解析算法。由于本文的计算量相对较大，为了简化计算过程，本文采用证据推理的解析算法进行证据融合。以评价对象al的证据合成过程为例，给出证据推理的解析算法过程。首先，将指标权重与初始信度融合，将初始信度转换为基本概率分配。具体过程如下：mn,i=mi(Hn)=wiβn,i(al)(i=1,2,...,L;n=1,2,...,N)（1）mH,i=mi(H)=1-∑n=1Nmn,i=1-wi∑n=1Nβn,i(al)(i=1,2,...,L)（2）mˉH,i=mˉi(H)=1-wi(i=1,...,L)（3）mH,i=mi(H)=wi(1-∑n=1Nβn,i(al))(i=1,...,L)（4）其中，mH,i=mˉH,i+mH,i，并且，∑i=1Lwi=1其次，通过以下的算法将L个指标的基本概率分配进行融合，得到集成后的基本概率分配：{Hn}:mn=kéêùú∏i=1L(mn,i+mˉH,i+mH,i)-∏i=1L(mˉH,i+mH,i)(n=1,...,N)（5）{H}:mH=kéêùú∏i=1L(mˉH,i+mH,i)-∏i=1LmˉH,i（6）{H}:mˉH=kéêùú∏i=1LmˉH,i（7）其中k=éêùú∑n=1N∏i=1L(mn,i+mˉH,i+mH,i)-(N-1)∏i=1L(mˉH,i+mH,i)-1（8）最后，将集成后的基本概率分配标准化，得到综合信度：{Hn}:βn=mn1-mˉH(n=1,...,N)（9）{H}:βH=mH1-mˉH（10）其中，βn和βH分别表示证据合成后的分配给等级Hn和识别框架H的综合信度。显然，集成后的综合信度仍然是分布式评估向量，可以记为S(y(al))={(Hn,βn(al)),n=1,...,N}（11）式（1）~（11）构成了完整的ER解析算法。与DS证据合成规则相比，ER算法至少有以下优点：考虑了指标的权重；将未知的信度分解为2部分，并且根据区别对待；能较好地融合冲突证据。假设0=u(H1)<u(H2)<u(H3)<u(H4)<u(H5)=1。经ER合成后，al的期望效用为u(S(y(al)))=∑n=1Nu(Hn)βn(al),l=1,...,M（12）如果βH(al)≠0，将βH(al)全部分配给H1（最低的等级），此时al的期望效用最小，为umin(S(y(al)))=(β1(al)+βH(al))u(H1)+∑n=2Nu(Hn)βn(al)(l=1,...,M)（13）如果βH(al)全部分配给HN（最高的等级），此时，al的期望效用最大，为umax(S(y(al)))=∑n=1N-1u(Hn)βn(al)+(βN(al)+βH(al))u(HN)l=1,...,M（14）uaver(S(y(al)))=(umin(S(y(al)))+umax(S(y(al))))/2（15）平均期望效用uaver(S(y(al)))即为al的综合发展水平。根据离差系数最小化协调度模型（汤玲等，2010），m个维度间的协调度为：ct=è÷÷1C2m∑i≠juitujtè÷÷∑i=1muitm2k（16）其中，ct为协调度，ct越大，则维度间越协调；k为调节系数（k2）；uit为t时期维度i的综合发展水平（期望效用），即为ER计算的结果，i=1,2,3,4。将度量维度间协调发展水平高低的定量指标称之为协调发展度或协调发展系数，用Dt表示。则t时期维度间的协调发展度为：Dt=ctTt，Tt=∑i=1mαiuit，（17）其中，αi为各维度的权重，本文中取αi=1/m，i=1,2,...,m。

2实证分析

2.1样本与数据

本文实证分析的对象是宁波市五县市，即余姚市、慈溪市、奉化市、宁海县与象山县。实证的数据中定量指标来源于2003~2010年《宁波统计年鉴》，而定性指标的数据来源于对宁波市的五个县市的问卷调查。

2.2实证分析结果

以2002~2009年间宁波市五县市经济协调发展的增长、依附、竞争以及和谐维度间的平均协调度为数据支撑，对这五县市进行横向对比，找出差距。首先，基于网络层次分析方法，利用super-decision软件计算出区域经济协调发展测度指标的权重，计算出的权重见表1。然后，利用上述测度方法的算法可以计算出2002~2009年间，宁市五个县市的G-A、G-C、G-H、A-C、A-H、C-H、G-A-C、G-A-H、G-C-H、A-C-H以及G-A-C-H的平均协调度及其变化趋势，相关结果如表2所示。由表2可知，2002~2009年，慈溪、余姚两个县级市G、A、C、H，无论是任意两个维度、三个维度还是四个维度间的平均协调发展度均高于奉化市、宁海县和象山县。平均而言，慈溪在宁波五个县市中经济发展结构间的协调度最高，协调性相对最好，为“中级协调发展”；余姚的经济发展结构间的协调性次之，基本上均为“中级协调发展”；宁海县经济发展结构间的协调性排第三，其G-C、A-C、C-H间的协调度要低于其他维度间的协调度，表现为“勉强协调发展”，其余维度间为“中级协调发展”；奉化市、象山县区域经济发展结构间的协调度普遍较低，大部分维度间为“勉强协调发展”。总体来讲，宁波五县市经济发展的G、A、C、H间的协调性有待进一步提高，即便是经济发展平较高的余姚市和慈溪市，经济发展的G、A、C、H维度间也仅仅是“中等协调发展”。奉化市和象山县经济发展的G、A、C、H维度间基本上属于“勉强协调发展”。

区域经济发展水平范文第4篇

内容摘要:本文根据重庆市三峡库区2003年、2005年和2007年社会经济数据共同构成的区域经济时序立体数据表,运用全局主成分分析方法和雷达图分析方法,动态描述三峡库区区域经济差异,并对其区域经济发展水平的现状进行分析评价,提出相应的对策和建议。

关键词:时序立体数据表 全局主成分分析 雷达图

在重庆市“一圈两翼”发展战略中,三峡库区被称为“渝东北翼”,它包括11个区县,幅员面积占全市总面积的41.1%;2007年末常住人口847.01万人,占全市总人口的30.01%(重庆统计年鉴2008),由于受自然地理因素的制约和历史条件的影响,三峡库区产业发展基础薄弱,经济总量偏小,农业人口多,投入产出偏低,贫困人口集中,是重庆市经济发展的“短板”, 因此分析研究三峡库区区域经济的动态发展状况,对破解发展失衡,搞好城乡统筹,协调区域发展,成为一个迫切的问题(张婕、苏维词,2009;冯维波、彭丽,2009)。本文应用全局主成分分析方法和雷达图分析方法对三峡库区区域经济动态发展水平进行实证分析。

变量、样本的选取及研究方法

(一)变量的选取

根据三峡库区的实际和特点,本文选取12个指标作为变量来刻画,它们是:X1:地区生产总值(亿元);X2:人均地区生产总值(元);X3:全社会固定资产投资总额(万元);X4:全社会消费品零售总额(万元);X5:地方财政收入(万元);X6:农村居民人均纯收入(元);X7:城乡居民人均储蓄存款余额(元);X8:每万人卫生机构床位数(张);X9:每万人专业技术人员数(个);X10:第三产业占GDP的比重;X11:城镇经济单位职工年平均工资(元);X12:人口城镇化率。

(二)样本的选取

变量确定后,选取2003年、2005年、2007年三峡库区所包括的万州区、梁平县、城口县、丰都县、垫江县、忠县、开县、云阳县、奉节县、巫山县、巫溪县共11个区县的12个指标值的动态数据为样本(重庆统计年鉴2008、2006、2004),构成三峡库区区域经济动态发展的时序立体数据表。

(三)研究方法

对已构成的时序立体数据表进行主成分分析,得到统一的主成分子空间,该子空间保证了系统分析的统一性、整体性和可比性,进而对整个系统进行比较和评估,解决了采用横截面数据,不能动态反映区域经济发展水平的问题,弥补了采用单一统计指标分析问题,无法全面反映区域经济发展整体状况的缺陷。这种分析方法就是全局主成分分析,然后用雷达图的方法对区域经济动态发展水平给以更直观、更清楚的刻画。

实证分析

本文对原始数据进行标准化处理,使各变量之间具有可比性。

(一)全局主成分分析

对上述时序立体数据表进行主成分分析,把多个指标转换成较少的几个互不相关的综合指标,得到统一的主成分公因子,提取立体表的绝大部分信息,从而对样本进行分析、评价。

1.多重共线性检验。调用SPSS的“Data Reduction”中的“Factor”过程进行主成分分析(张文彤,2002),计算出样本的相关系数矩阵,并对是否适合进行主成分分析,进行KMO检验和巴列特球度检验,结果显示,样本数据适合进行主成分分析,见表1。

2.主成分分析。以方差累计贡献率大于80%为原则提取主成分,在SPSS软件中计算结果为提取前三个主成

分Z1,Z2,Z3累计方差贡献率达到87.65%,分析过程从略;其中Z1贡献率是66.04%,主要反映经济发展的总量水平;Z2贡献率是11.72%,是从人均经济占有量方面来衡量社会经济发展水平;Z3贡献率是9.90%,是反映社会经济发展的科技卫生因子;这样用三个主成分就能反映原始变量的87.65。

由SPSS软件计算所得的主成分得分系数矩阵构成三个主成分的计算公式,计算得各区县的主成分得分(略),它们从三个方面综合反映了三峡库区区域经济动态发展水平,但是单独使用某个主成分,并不能对各区县经济动态发展水平做出综合评价,因此本文以Z1,Z2,Z3的方差贡献率为权重,加权求和构成衡量各区县经济发展水平的综合评价得分函数:

Y=0.6604Z1+0.1172Z2+0.0990Z3并计算Y值,如表2所示。

从表2看到:2003、2005、2007年综合得分排在前3名的是:万州区、开县和垫江县,其中万州区领先优势明显,各项指标也排在前列,2007年地区生产总值在190亿元以上,是三峡库区经济最发达的地区;忠县的名次发生了位次变化,由2003年的第8名到2005年的第7名再上升到2007年的第4名,这是由于该县从承接“一圈”,传递“两翼”,建设三峡库区生态经济核心产业带出发,在产业发展、基础设施、机制创新等方面积极与“一圈”全方位对接,借“一圈”发展之势,实施工业强县,实现了全县经济社会在三峡库区率先加快发展。 相反2007年综合得分排第7名的云阳,在2003年和2005年都排在第3名,是由于这几年别的区县抓住机遇得到快速的发展,使得原来基础较好的云阳落后了。

城口县、巫山县、巫溪县综合得分排在最后,这几个县都属于农业经济为主的地区,农业经济成分较大,综合经济实力弱,工业经济比较落后,对GDP贡献较小。

(二)雷达图分析

1.绘制综合得分雷达图。在综合得分值的基础上,绘制综合得分雷达图。其步骤如下:首先作一个圆,并把圆周分为11等分;其次,连结圆心和各分点得到11条辐射状的半径,即为11个区县的坐标轴。然后,将各区县2007年的综合得分值映射到相应坐标轴上,再把坐标轴上对应的点依次连接起来,得到11边形,即为平面表示的11维雷达图(见图1)(付、方德英,2007)。它清楚地反映出三峡库区区域经济动态发展的“姿态”。

2.雷达图分析。从雷达图1看到,闭环上点的位置越靠外,则该区县经济发展水平越高;越靠内,则经济发展水平越低。这样雷达图清晰地给出了各个区县在三峡库区区域经济对比中的相对经济发展水平的高低。

在图1中,万州区相应点的位置最靠外,表明该区经济发展水平最高,它在三峡库区的中心地位突出,其综合得分值遥遥领先,与其它区县形成较大的落差;其次是开县、垫江县、忠县、梁平县,它们经济发展势头良好,但是与本区域的万州区相比有很大的差距,需要加快发展缩小差距,以形成三峡库区协调发展的城市群;最靠内的是巫溪县、巫山县两个县,其经济发展落后,需要高度关注,加以积极的帮扶,使经济得到较快的发展。

结论

第一,三峡库区区域经济近年来得到了稳步发展,特别是万州区、忠县等区县发展更快,他们在把重庆加快建设成为西部地区的重要增长极、长江上游地区的经济中心、城乡统筹发展的直辖市,为在西部地区率先实现全面建设小康社会发挥了“助推”的作用。

第二,在加快三峡库区区域经济的发展过程中,要注重发展的统筹性,要加快开县、垫江县、忠县、梁平县的发展,缩小与万州区及主城各区的差距,逐步形成三峡库区协调发展的城市群;并且把三峡库区的发展与“一圈”建设统筹协调起来,通过优先发展“一圈”,增强对三峡库区的反哺能力,并加强对三峡库区优势产业发展的扶持,增强其自我发展能力。

第三,在加快三峡库区区域经济的发展过程中,要依据三峡库区的自身特色,充分发挥长江水道大通道优势,增强要素聚散能力,发展通道经济,发展壮大现代绿色农业、生态旅游业、盐气化工、新型材料等支柱产业,形成长江上游特色经济走廊、长江三峡国际黄金旅游带、长江流域重要生态屏障。

这样在重庆市“一圈”“火车头”的带动下,三峡库区的经济发展实现“提速提档”、“做特做优”,尽快达到我国中西部地区平均发展水平,实现重庆市经济又快又好的发展。

参考文献:

1.张婕,苏维词.基于产业集群的万州区产业专型研究[J].重庆工学院学报(社会科学),2009(1)

2.冯维波,彭丽.后发优势与渝东北地区经济发展分析[J].重庆师范大学学报(自然科学版),2009(1)

区域经济发展水平范文第5篇

内容摘要：本文运用主成分分析和聚类分析方法，以2000、2007、2009年为研究样本，对广东省21个城市区域经济发展水平进行动态分析与评估，并得出以下结论：广东省各城市区域经济发展总体水平不高且具有明显的区域差异特征；按照广东省各城市区域经济发展水平的差异可分为优秀、良好、中等、差四种类型，不同城市在不同年份其类型有所变化，但大部分类型变化不大；根据区域经济发展水平相对强度和增长强度大小可将广东省各城市区域经济发展水平演化类型分为稳步增长型、快速增长型、潜在增长型、缓慢增长型四种。

关键词：区域经济发展水平 动态分析 演化类型

问题的提出

区域经济发展水平历来就是政府和学术界广泛关注的问题，研究经济发展水平的区域差异对明确各区域的经济发展水平和制定合理的发展规划与战略、缩小地区之间的差异具有重要的现实意义。在区域经济发展水平的综合评价方面，因子分析、主成分分析和聚类分析方法的使用比较广泛。

马力等（2006）运用主成分分析方法对我国15个副省级城市的区域经济发展水平进行了实证分析与比较研究。惠俊刚等（2007）运用系统聚类分析法对陕西省十个地级市及杨凌示范区的社会经济发展水平进行了聚类分析。徐新等（2008）运用因子分析与聚类分析方法对2007年我国31个省级行政单位的区域经济发展水平进行了综合评价，并对影响区域经济发展水平差异的原因作了分析。王晔等（2009）运用主成分分析与聚类分析方法对甘肃省14个市（州）的区域经济发展水平进行了区域划分和评价研究。

已有文献对区域经济发展水平的评价主要是静态的评价，侧重于某个年份横截面的发展水平的对比，不能反映区域经济发展的动态变化特征，缺乏对某段时间区域经济发展水平的相对变动情况的研究。另外，有的评价指标体系的选取存在一定的片面性，不能反映区域经济发展的全面真实状况。

本文试图以广东省21个城市为研究对象，通过建立比较科学的评价指标体系，选择不同时段的同类数据源，采用基于主成分分析的时序动态评价方法对广东省区域经济发展水平进行动态综合评价，采用主成分分析和聚类分析相结合的方法对广东省各城市区域经济发展水平进行类型划分并分析其类型变动情况，以期得到有益的政策启示。基本思路是先选择2000、2007、2009年作断面分析，然后通过3个时间段之间的变化作动态分析。主要数据源自《广东省统计年鉴2001，2008，2010》。

指标体系与评价模型

指标体系。区域经济发展水平是一个综合性的概念范畴，不仅是一个地区在一定时期内国民经济各方面的综合发展状况，而且还表现为该地区国民经济持续发展的可能性。因而，区域经济发展水平的评价指标应能综合反映该区现有的经济力量和经济发展前景。为此，根据科学性、实用性和可操作性、可比性、可量化等原则，本文构建出由经济规模、经济效益、经济结构和经济外向度四个层次的12项指标构成的区域经济发展水平综合评价指标体系（见表1），以全面、客观地反映各地区的经济总量、经济增长、经济效率、经济发展的协调程度。

评价模型与程序。本研究选取主成分分析法来评价广东省区域经济发展水平，主成分分析法是把多个指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法。其评价具体过程为：一是构造样本矩阵Xij。其中i代表城市，总数为21个；j为评价指标，总数为12个。二是样本矩阵无量纲化处理，得到标准化后矩阵X’ij。三是求协方差阵Rjk。四是利用雅可比法求解主成分。由Rjk解特征值λj及相应特征向量Ijk并得方差贡献率。根据累计方差贡献率确定主成分数，然后计算第k个成分的载荷Pkj。五是计算各城市不同年度区域经济发展水平综合评分值Vi即。运用主成分分析模型计算出2000、2007、2009年广东省各城市区域经济发展水平的综合评分值，然后计算出各时间段综合评分值的变化，最后结合评价结果及相关背景进行分析。

评价结果与分析

按照累计方差贡献率达到85%以上的要求选取主成分，然后计算每个城市区域经济发展水平的综合评分值，并将综合评分值进行归一（见表2）。其具体计算过程由统计软件SPSS13.0完成。

（一）综合评估

根据表2结果并结合相关背景材料分析可知：第一，广东省各城市区域经济发展总体水平不高。2000年， 2007年，2009年的评价结果都表现出这一特点。超过80分的城市2000年没有，2007年有1个，2009年有2个；超过60分的城市2000年没有，2007年有2个，2009年有3个；超过40分的城市2000年有2个 ，2007年有6个，2009年有7个；40分以下的2000年有19个，2007年有15个，2009年有14个。可见，广东省各城市区域经济发展任务还相当艰巨但前景乐观。第二，广东省各城市区域经济发展水平具有明显的区域差异特征。排名靠前的基本上是集中在珠三角地区的城市，得分靠后的城市基本上居于粤东、粤西和粤北。3年的排名尽管有变化，但这一格局没有变。这种差异性还表现在绝对发展水平的差距上，排名第一和最后的城市区域经济发展水平差异过于悬殊。

（二）等级划分及变化

为了进一步分析广东省各城市区域经济发展水平的差异类型及其变化，采用主成分分析和聚类分析相结合的方法，分别对2000、2007、2009年广东省各城市区域经济发展水平进行了类型划分并分析了类型变动情况。具体方法过程如下：首先是对各年数据做主成分分析，获得各年各城市区域经济发展水平的各主成分得分。其次根据主成分分析中得到的主成分对广东省各城市区域经济发展水平进行分层聚类，聚类方法采用Ward最小方差法，距离测度采用Euclidean distance，分别计算并建立2000、2007、2009年广东省各城市区域经济发展水平欧氏聚类系数矩阵表（因表格较大，省略）及聚类谱系图（因图幅较大，省略）。第三是根据上述结果归纳总结出2000、2007、2009年广东省各城市区域经济发展水平的类型及异动情况（见表3）。前两步运用SPSS软件由计算机自动得出结果。

根据广东省各城市区域经济发展水平的差异，将其分为四类：第一类为优秀类。这类地区经济实力雄厚，区域经济发展水平比较优势突出。第二类为良好类。这类地区具有良好的经济发展基础，区域经济发展水平比较优势明显，潜力和后劲大。第三类为中等地区。这类地区经济实力居中，区域经济发展水平优势明显、问题突出。第四类为差等地区。这类地区经济实力较差，区域经济发展任务比较艰巨。比较2000、2007、2009年广东省各城市区域经济发展水平等级类型的变化，可以发现以下特点：广州、深圳是广东省区域经济发展水平优良且比较稳定的地区，而韶关、梅州、汕尾、阳江、湛江、茂名、肇庆、云浮等在广东省各城市中区域经济发展水平相对较差且多年变化不大，其它城市则处在较大变化之中。

（三）演化类型

为了从动态的角度揭示广东省各城市区域经济发展水平的变化，本文设计了两个指标来分析。一个指标是区域经济发展水平相对强度（X），用某城市某年区域经济发展水平综合评分除全部城市同年区域经济发展水平综合评分平均值来计算，一般以考察现状年为本底。另一个指标是区域经济发展水平增长强度（Y），用某城市区域经济发展水平某时段综合评分增加值除全部城市同时段区域经济发展水平综合评分平均增加值来计算。把这两个指标结合起来考虑的目的在于以现状为基础考察其动态变化轨迹。根据上述计算结果，分别选择本底年和参照年，计算出广东省各城市区域经济发展水平相对强度（X）和增长强度（Y）。以相对强度（X）为横轴、增长强度（Y）为纵轴、（1，1）为原点建立坐标系。根据坐标图分析广东省各城市区域经济发展水平的动态类型。根据区域经济发展水平相对强度（X）大小将广东省21个城市分为两类：第一类为区域经济发展水平超过广东省平均水平的城市（X>1），第二类为区域经济发展水平低于广东省平均水平的城市（X

据此，可将广东省各城市区域经济发展水平演化类型分为四种类型（见表4）：第一种为快速增长型。这种类型城市区域经济发展水平相对强度超过广东省平均水平，增长强度也高于广东省平均水平。属于区域经济基础良好，且目前建设力度很大的城市。处于第一象限。第二种为稳步增长型。这种类型城市区域经济发展水平相对强度超过广东省平均水平，增长强度低于广东省平均水平，属于实力雄厚的地区，区域经济发展水平优良。处于第四象限。第三种为潜在增长型。这种类型城市区域经济发展水平相对强度低于广东省平均水平，增长强度高于广东省平均水平。属于区域经济发展潜力较大的城市，目前虽然存在明显问题，但发展潜力较大。处于第二象限。第四种为缓慢增长型。这种类型城市区域经济发展水平相对强度低于广东省平均水平，增长强度也低于广东省平均水平。这类地区目前区域经济发展任务比较艰巨。处于第三象限。

参考文献：

1.马力，史锦凤.15个副省级城市区域经济发展水平的实证分析[J].科技进步与对策， 2006（12）

2.惠俊刚，卫海燕，郎玉泉.陕西区域经济发展水平的聚类分析[J].兰州商学院学报，2007（1）

3.徐新，相丽君.中国区域经济发展水平实证分析[J].统计与决策，2008（17）

4.王晔，何启明，景履贞.甘肃区域经济发展水平的综合评价[J].经济研究导刊，2009（3）

5.甄江红，赵明，周瑞平等.内蒙古区域经济发展水平的评价研究[J].经济地理，2005（5）

区域经济发展水平范文第6篇

关键词：区域经济；区域经济协调发展；广东

中图分类号：F127.65

文献标识码：A

文章编号：1003-4161(2012)03-0010-04

一、问题的提出

广东是我国经济相对发达的区域，经济发展总体水平已经达到中等发达国家和地区的水平。但是，在广东省内仍然存在着较为明显的区域发展不平衡问题。虽然从2005年开始，广东区域经济的相对差异趋于缩小，但是从2001年到2010年其绝对差异持续扩大，扩大幅度约为2.91倍。从珠三角、粤东、粤西、粤北四大区域来看，珠三角与其他三个区域的经济发展水平差异自2005年趋于缩小，但2010年珠三角的人均GDP仍分别是粤东的3.54倍、粤西的2.94倍、粤北的3.37倍。由此可见，广东在促进区域经济协调发展，缩小区域经济差异方面，仍然面临着较为严峻的挑战。

本世纪以来，广东开始重视促进区域经济协调发展。在国民经济和社会发展的“十五”计划中，广东省提出了协调区域经济发展的“分类指导、梯度推进、协调发展、共同富裕”方针，做出了发挥经济特区和珠三角的带动作用，加快粤东、粤西和粤北发展步伐的战略安排。2002年，《中共广东省委、广东省人民政府关于加快山区发展的决定》首次提出“积极引导和促进珠江三角洲产业向山区转移”，把加快粤北山区发展作为实施区域协调发展战略的工作重点。特别是2005年以来，广东省出台了一系列促进区域经济协调发展的重大战略措施，主要包括《广东省东西两翼地区经济发展规划意见(2005-2010)》(2005年)、《关于促进粤东地区加快经济社会发展的若干意见》(2006年)、《关于推进产业转移和劳动力转移的决定》(2008年，被称为“双转移战略”)、《关于促进粤西地区振兴发展的指导意见》(2009年)、《关于促进粤北地区跨越式发展意见》(2010年)等。特别是，2008年国家了《珠江三角洲地区改革发展规划纲要(2008-2020年)》，从全国的战略全局出发，对推动珠三角区域一体化发展，以及促进珠三角与粤东、粤西、粤北地区协调发展做出了总体部署。时至今日，广东区域经济协调发展的状况究竟如何?政府所采取的促进区域经济协调发展的政策措施是否发生了作用?这是亟需研究的重要决策问题。

就已有研究文献看，并没有反映区域经济协调发展的科学内涵，更没有得出广东区域经济发展是否协调的数量结论。为了弥补已有研究工作的不足，本文拟对本世纪以来广东区域经济协调发展水平进行定量研究，试图搞清楚其程度及变化过程，并对广东促进区域经济协调发展的有关政策效果进行初步验证，以求为进一步促进广东区域经济协调发展提供决策参考和政策建议。

二、研究方法

研究区域经济协调发展的方法最根本的是要反映区域经济协调发展的内涵，根据内涵确定研究标准，进而选择合适的研究方法。在研究指标选择上宜以反映主要特征、简单明了为好。如果脱离区域经济协调发展的内涵，追求使用过多的指标，不仅会模糊主要特征，而且也难以避免指标重叠、共线性等问题。覃成林等认为，区域经济协调发展是指在区域开放条件下，区域之间经济联系日益密切、经济相互依赖日益加深、经济发展上关联互动和正向促进，各区域的经济均持续发展且区域经济差异趋于缩小的过程。根据该定义，他们提出了区际经济联系、区域经济增长、区域经济差异三个判断区域经济协调发展的标准。在此基础上，他们所构建的区域经济协调发展研究方法是，用区域经济增长的Moran’sI系数、区域经济增长率变异系数、区域经济增长水平变异系数作为衡量区域经济协调发展的指标。对这3个指标进行平均赋权加总，运用所构建的区域经济协调发展度函数来计算区域经济协调发展度，测算区域经济协调发展水平。区域经济协调发展度的取值范围是[0，1]。本文就采用这种方法来研究广东区域经济协调发展水平。

本文选取2001-2010年为研究时段，以广东省21个地级以上市为基本区域单元，以珠三角、粤东、粤西、粤北为分析的四大区域。本文所用的数据来源于2002-2011年的《广东统计年鉴》。

三、结果分析

(一)全省区域经济协调发展水平及动态

图1和表l表明，2001-2010年广东区域经济协调发展度总体上是持续上升的，到2010年区域经济协调发展度达到1。这说明，总体上全省区域经济是在朝着协调发展的方向演进。这个过程可以分为两个阶段。第一阶段，2001-2004年，区域经济协调发展水平缓慢提高，区域经济协调发展度由0.132上升到0.173，仅上升了0.041。第二阶段，2004-2010年区域经济协调发展水平持续快速上升，区域经济协调发展度上升了0.827。其间，从2008年到2009年区域经济协调发展度有所降低，但到2010年又转为上升。

上述区域经济协调发展度的变化过程说明，本世纪以来，广东所采取的促进区域经济协调发展的措施发挥了较好的作用。尤其是从2005年开始，随着促进区域经济协调发展政策体系的逐步形成和力度不断加大，特别是实施“双转移”战略和《珠江三角洲地区改革发展规划纲要(2008-2020年)》，取得了显著的成效。另外，2008年到2009年区域经济协调发展度出现短暂下降，与国际金融危机的冲击有很大关系。2009年到2010年，区域经济协调发展度又趋于上升，正是广东把引导产业有序转移、促进区域经济协调发展的大战略与抵御国际金融危机冲击对策有效结合带来的结果。

区域经济发展水平范文第7篇

关键词：县域经济；因子分析；综合评价

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

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

一、因子分析的基本原理

因子分析的基本步骤如下：

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

二、数据处理和分析

根据spssl6.0运行结果，kmo和球形bartlett检验情况如表2所示。kmo给出了抽样充足度的检验，是用来比较相关系数数值和偏相关系数是否适中的指标，其值越接近1，表明对这些变量进行因子分析的效果越好，bartlett检验用来检验相关系数矩阵时是否是单位阵，如果结论是不拒绝假设，则表示各个变量是各自独立的。从表中可以看出此时的kmo值为0.771，说明因子分析的结果是可以接受的，bartlett球形检验sig.的取值是.000，表示拒绝该假设。

三、确定公共因子和载荷矩阵

对上述选取的18个指标，运用软件分析可得到18个指标的相关矩阵及特征值，方差贡献率和累计方差贡献率（见表3）。按照特征值大于1、累计方差贡献率大于80%的原则，选出三个主因子。计算结果为：旋转前的3主因子的方差贡献率为80.677%，其中第1个公共因子f1的方差贡献率为61.998%，第2个公共因子f2的方差贡献率为9.586%，第3个主因子f3的方差贡献率为9.092%。

由于计算原始指标的初始载荷矩阵发现各个因子的典型代表指标不是很突出，其实际意义难以得到合理解释。故需对因子进行旋转，采用方差最大正交旋转法，经过25轮正交旋转，因子旋转不改变模型对数据的拟合。旋转后的3个主因子的方差贡献率为80.677%，其中第1主因子f1的方差贡献率为53.582%，第2个公共因子f2的方差贡献率为35.653%，第3个主因子f3的方差贡献率为18.281%。

据旋转后的因子载荷矩阵，第1主因子在x4、x6、x7、x8、x9、x10、x11、x14、x15指标上载荷较高，这些指标依次是反映县域经济发展水平指标中的经济实力、基础设施、人才资源，统称之为县域经济实力因子；第2主因子在x14上载荷较高，这指标是反映县域经济的对外开放程度称之为县域经济活力因子；因此我们第3主因子在x17指标上载荷较高，称之为县域经济环境因子。

四、县域经济可持续发展水平综合评价

县域经济可持续实力因子f1的特征根解释了原有18个变量总方差37.811%，故其权重为0.37811；县域经济可持续活力因子f2的特征根解释了原有18个变量总方差的35.653%，故其权重为0.35653；县域经济可持续环境因子f3的权重同理为0.18281，3大主因子累计解释方差贡献率为80.677%，分别计算各个县、市的综合因子得分并排序，得到江苏省苏北地区的县域经济可持续发展水平的综合得分。

f=（37.811*f1+35.653*f2+18.281*f3）/80.677

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

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

参考文献：

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

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

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

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

5、楼海淼,孙秋碧.基于因子分析的我国各省经济活力评价研究[j].福州大学学报(哲学社会科学版),2005(3).

区域经济发展水平范文第8篇

关键词：县域经济；因子分析；综合评价

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

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

一、因子分析的基本原理

因子分析的基本步骤

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

二、数据处理和分析

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

三、确定公共因子和载荷矩阵

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

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

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

四、县域经济可持续发展水平综合评价

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

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

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

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

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

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

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

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

5、楼海淼，孙秋碧.基于因子分析的我国各省经济活力评价研究[J].福州大学学报(哲学社会科学版)，2005(3).

区域经济发展水平范文第9篇

关键词：县域经济；因子分析；综合评价

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

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

一、因子分析的基本原理

因子分析的基本步骤如下：

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

二、数据处理和分析

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

三、确定公共因子和载荷矩阵

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

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

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

四、县域经济可持续发展水平综合评价

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

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

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

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

参考文献：

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

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

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

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

5、楼海淼，孙秋碧.基于因子分析的我国各省经济活力评价研究[J].福州大学学报(哲学社会科学版)，2005(3).

区域经济发展水平范文第10篇

关键词：层次分析法；模糊综合评价法；循环经济；区域评价

引言

近年来，由于产业结构不合理和过分依赖能源资源消耗的粗犷型发展模式，导致了我国能源资源消耗过度和生态环境被严重破坏。发展循环经济是解决我国的资源紧缺和环境污染等问题的必经之路，也是实现产业结构调整，加快转变经济发展方式的必然选择。因此，对循环经济的发展状况进行评价，对促进我国区域循环经济的发展具有现实意义。

因此，本文将层次分析法与模糊估计法相结合以解决单独运用某一方法产生的主观性过强和只能得出排序结果的不足。并把循环经济发展处于世界领先地位的日本作为成熟阶段的标杆，来客观评价我国各地区循环经济的发展阶段。

一、指标体系和评价标准

二、研究方法

（一）层次分析法确定指标权重

层次分析法确定权重的步骤包括：指标无量纲化处理、专家打分构造判断矩阵、一致性检验、层次单排序和层次总排序。由于本文改进了传统打分方法，故合理省略了其中一致性检验的过程。

1.指标的无量纲化处理。指标体系中各个指标的量纲各不相同，所以先对各指标的原始数据进行无量纲化处理。考虑到区域间的循环经济发展评价属于横向比较，而且涉及到正向指标和逆向指标，故选用阈值法对指标进行无量纲处理。首先对各指标进行分类处理，经过阈值法处理过后的正向指标的值均在0～1之间，逆向指标的值均在-1～0之间，处理后的指标都将是“越大越好”。

2.专家打分。本文运用专家打分法是在比较打分法的思路基础上的改进[8]。经检验，传统的1/9～9打分法在处理含有较多指标的矩阵时，容易得出指标权重相差多个数量级的问题，因此采用数字1对应9来代替用1/9对应9，即可解决这个问题。

3.判断矩阵的构建。从“9”层的指标开始，依次与下面各层次的指标两两比较。本文采用的比较原则为：重要性相同的指标间相比较用5表示，第m个指标相对于第n个指标的重要程度（如式（1）所示）：

amn=5+（第m个指标层数-第n个指标层数） （1）

由于判断矩阵中对角线上的数字表示指标自己与自己相比的结果，故都为5。再根据公式（1）首先计算对角线上方的元素。再根据公式（1）可知，anm与amn之和为10。

4.计算权重。根据层次分析法的权重确定原理，计算出各判断矩阵的最大特征值对应的特征向量，即为对应指标的权重。将准则层和目标层下共6个判断矩阵分别应用Matlab软件进行处理，计算出各矩阵的最大特征值对应的特征向量wa，wb，wc，…，wk，即为指标xa，xb，xc，...，xk对应的判断权重。然后计算指标层中各个指标相对于目标层的重要性，即指标总权重WAi。设准则层B中指标i对于准则层B的权重为WBi，准则层B对于目标层A的权重为WAB，则指标总权重WAi如式：

WAi=WAB×WBi （2）

（二）模糊评价法进行综合评价

bj= Wj×Vj （3）

三、实证分析

（一）数据来源

本文是以2012年《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》及各地方省市统计年鉴为数据基础，对我国各区域循环经济发展情况进行评价研究。本文的研究对象为我国大陆地区的31个省级区域。其中，西藏自治区的部分数据无法获得，本文采用青海省的数据代替。

（二）区域评价结果

本文有五位专家进行打分，根据上文中权重的计算方法，分别计算各组指标权重，并将5组权重结果加权平均，得到各指标权重及归一化权重结果。将各指标无量纲化的数值与其权重加权之后，得到各地区循环经济发展水平综合指数及发展水平分布情况（如图1所示）。从图1中可以看出，我国各地区循环经济发展呈现明显的地域差异性。循环经济发展处于第一阶段，即发展指数高于1的地区共有8个，分别是北京、天津、浙江、上海、广东、江苏、山东和重庆。这之中除了重庆外的7个地区均位于我国三大经济圈内。并且这8个地区都具有经济发达、人口稠密、技术设备先进等共同特点。发展处于第四阶段共有4个地区，分别是宁夏、西藏、新疆和青海。这些地区主要位于我国西部，经济发展相对落后，人口密度低、发展经济的方式多依赖于能源资源的消耗，污染物处理水平落后。我国循环经济发展水平处于第二、第三阶段的地区共有19个，占总数的60%以上，主要分布于我国中部及东北部地区。可以看出，我国区域循环经济发展水平受地域因素的影响很大，并且大多数地区发展处于中间水平。此外，从地区分布来看，我国区域循环经济发展水平从东至西总体上呈现出比较明显的逐级递减的阶梯性现象。

（三）发展阶段分析

结论

区域经济发展水平范文第11篇

关键词：层次分析法；模糊综合评价法；循环经济；区域评价

中图分类号：F061.5 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2015）13-0063-04

引言

近年来，由于产业结构不合理和过分依赖能源资源消耗的粗犷型发展模式，导致了我国能源资源消耗过度和生态环境被严重破坏。发展循环经济是解决我国的资源紧缺和环境污染等问题的必经之路，也是实现产业结构调整，加快转变经济发展方式的必然选择。因此，对循环经济的发展状况进行评价，对促进我国区域循环经济的发展具有现实意义。

国内关于循环经济的评价研究已有不少。于丽英、冯之浚考虑并筛选了有关经济发展、人居环境、社会消费和资源环境等指标，建立了评价城市循环经济发展的评价体系，突出了绿色发展和人文发展指标的重要性，但是该评价体系也存在部分指标获取难度大和指标间互相干扰等问题[1]。另外，目前对我国各地区循环经济发展评价的研究成果较少，只有谢园园基于过程―效应原理，以省域为基本单元分析了我国区域循环经济发展水平，并初步确立了循环经济类型区划分方案[2]。王康从管理学的角度，参考了各地区的循环经济规划方案和循环经济实施计划之后，建立了我国各省域循环经济发展的评价体系[3]；但是也存在着部分指标可比性较低的问题。在研究方法的选择方面，钱翌等运用层次分析法构建了包含目标、准则、指标和分指标层次的四级评价体系，并采用特尔菲专家打分法，针对青岛市循环经济发展水平进行综合评价[4]。该评价方法优点是结构清晰、指标层数据相对便于获取，但是其评价过程比较繁杂，只能得出排序结果，不能客观评价各地区的发展水平。刘玉萍提出应用模糊估计法对南充市循环经济发展水平进行评估，并指出该方法存在一定的主观性问题[5]。王荣等以经济和环境资源为主要因素研究了2010年山西省各地级市的循环经济发展情况，运用SPSS软件，通过主成分分析方法进行评价[6]，但是运用主成分分析法在剔除某些指标的过程中，主观性较强而且要求各指标间必须满足一定的相关性，所以单独运用主成分分析法进行评价不具备普遍适用性。

因此，本文将层次分析法与模糊估计法相结合以解决单独运用某一方法产生的主观性过强和只能得出排序结果的不足。并把循环经济发展处于世界领先地位的日本作为成熟阶段的标杆，来客观评价我国各地区循环经济的发展阶段。

一、指标体系和评价标准

考虑到区域循环经济发展评价体系具有系统性、动态性和指标差异性等特征，本文将区域循环经济评价指标体系设计为“目标层―准则层―指标层”三个层次。其中目标层为循环经济发展水平，代表循环经济发展的最终结果；准则层涵盖了经济发展系统、资源消耗系统、生态环境系统、资源循环系统和社会发展系统；指标层为各系统下的具体评价指标。区域循环经济发展指标体系（如下页表1所示）。本文的指标分为两类，即正向指标和逆向指标。其中正向指标是指该指标数值越大，越能够对循环经济发展起推动作用，即“越大越好”；而逆向指标指该指标数值越小越有利于循环经济的发展，即“越小越好”。下页表1指标类型数列中：“1”表示正向指标，“2”表示逆向指标。区域循环经济的发展是一个由量变到质变的过程，对某一地区进行发展阶段评价时，合理并客观地定义各发展阶段的数值标准就尤为重要。黄和平等在参考了国际上各指标数值的基础上，将各指标数值在区间上等分，提出了区域循环经济指标分级标准，并对江苏省各市的循环经济发展阶段得出了较好的评价结果[7]。但是这种方法也存在一定问题，得出的发展阶段评价的结果只是相对好坏的结果，并不能客观地评价出各地区循环经济发展的真实水平。因此，本文以循环经济发展水平处于世界领先地位的日本作为成熟阶段的标杆，选择日本的各项正向指标数据的80%～100%（逆向指标数据的100%～120%）作为达到发展成熟阶段的标准，并将其正向指标数据的60%～80%（逆向指标数据的120%～140%）定义为中期阶段，正向指标数据的40%～60%（逆向指标数据的140%～160%）作为初级阶段，正向指标数据低于40%（逆向指标数据高于160%）即为准备阶段。

二、研究方法

（一）层次分析法确定指标权重

层次分析法确定权重的步骤包括：指标无量纲化处理、专家打分构造判断矩阵、一致性检验、层次单排序和层次总排序。由于本文改进了传统打分方法，故合理省略了其中一致性检验的过程。

1.指标的无量纲化处理。指标体系中各个指标的量纲各不相同，所以先对各指标的原始数据进行无量纲化处理。考虑到区域间的循环经济发展评价属于横向比较，而且涉及到正向指标和逆向指标，故选用阈值法对指标进行无量纲处理。首先对各指标进行分类处理，经过阈值法处理过后的正向指标的值均在0～1之间，逆向指标的值均在-1～0之间，处理后的指标都将是“越大越好”。

2.专家打分。本文运用专家打分法是在比较打分法的思路基础上的改进[8]。经检验，传统的1/9～9打分法在处理含有较多指标的矩阵时，容易得出指标权重相差多个数量级的问题，因此采用数字1对应9来代替用1/9对应9，即可解决这个问题。

将各判断矩阵中指标按重要程度排列成xa≥xb≥xc≥...≥xk，其中xa表示这组指标中最重要的指标。然后将各指标从最重要指标开始分层。本文定义了共5个层次，分别用“9”、“8”、“7”、“6”、“5”表示。由于筛选出的指标都具有一定的代表性，并不会出现指标间的重要性相差过大或者过小的情况，故5个层次即可满足需要。其中，“9”层为重要性最高的层次，层次之间差值的大小表示重要性相差的大小。举例说明：如果一个含有5个指标的判断矩阵中，若经过判断，各指标按照重要程度由高到低的排序为：x3>x2=x4>x1=x5，并且x2和x4的重要性比x3相差很小，而x2和x4比x1和x5一般重要。则分层结果为：先将最重要指标x3置于“9”层，然后将x2和 x4置于“8”层，x1和x5置于“6”层。

用分层代替比较打分不仅简化了专家打分的烦琐过程，而且解决了直接两两比较的结果可能不满足内在逻辑性的问题（例如比较结果中可能出现A比B重要，B比C重要，但C却比A重要的情况），从而使判断矩阵自然具备了较好一致性，可以省略一致性检验的过程[8]。也避免了判断矩阵不满足一致性时，需要专家重新打分的麻烦。

3.判断矩阵的构建。从“9”层的指标开始，依次与下面各层次的指标两两比较。本文采用的比较原则为：重要性相同的指标间相比较用5表示，第m个指标相对于第n个指标的重要程度（如式（1）所示）：

amn=5+（第m个指标层数-第n个指标层数） （1）

由于判断矩阵中对角线上的数字表示指标自己与自己相比的结果，故都为5。再根据公式（1）首先计算对角线上方的元素。再根据公式（1）可知，anm与amn之和为10。

4.计算权重。根据层次分析法的权重确定原理，计算出各判断矩阵的最大特征值对应的特征向量，即为对应指标的权重。将准则层和目标层下共6个判断矩阵分别应用Matlab软件进行处理，计算出各矩阵的最大特征值对应的特征向量wa，wb，wc，…，wk，即为指标xa，xb，xc，...，xk对应的判断权重。然后计算指标层中各个指标相对于目标层的重要性，即指标总权重WAi。设准则层B中指标i对于准则层B的权重为WBi，准则层B对于目标层A的权重为WAB，则指标总权重WAi如式：

WAi=WAB×WBi （2）

（二）模糊评价法进行综合评价

设指标集合为U= {u1，u2，u3，…，un}，评语集合为V= {v1，v2，v3，…，vn}；在对我国区域循环经济发展评价中，集合U表示无量纲化的各指标值，集合V表示各指标值对应的评价阶段（准备阶段，初级阶段，中期阶段，成熟阶段）。为方便计算，本文分别用1、2、3、4表示准备阶段、初级阶段、中期阶段和成熟阶段。各指标或因素对应的归一化权重集合为W，W={w1，w2，w3，…，wn}。综合评价的结果为：

bj= Wj×Vj （3）

其中，j表示评价对象，bj为评价集合与权重集合的加权结果。由于bj的值在1和4之间，故将数值域均分作为评价标准。因此bj∈[1，1.75）为准备阶段，bj∈[1.75，2.5）为初级阶段，bj∈[2.5，3.25）为中期阶段，bj∈[3.25，4]为成熟阶段。

三、实证分析

（一）数据来源

本文是以2012年《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》及各地方省市统计年鉴为数据基础，对我国各区域循环经济发展情况进行评价研究。本文的研究对象为我国大陆地区的31个省级区域。其中，自治区的部分数据无法获得，本文采用青海省的数据代替。

（二）区域评价结果

本文有五位专家进行打分，根据上文中权重的计算方法，分别计算各组指标权重，并将5组权重结果加权平均，得到各指标权重及归一化权重结果。将各指标无量纲化的数值与其权重加权之后，得到各地区循环经济发展水平综合指数及发展水平分布情况（如图1所示）。从图1中可以看出，我国各地区循环经济发展呈现明显的地域差异性。循环经济发展处于第一阶段，即发展指数高于1的地区共有8个，分别是北京、天津、浙江、上海、广东、江苏、山东和重庆。这之中除了重庆外的7个地区均位于我国三大经济圈内。并且这8个地区都具有经济发达、人口稠密、技术设备先进等共同特点。发展处于第四阶段共有4个地区，分别是宁夏、、新疆和青海。这些地区主要位于我国西部，经济发展相对落后，人口密度低、发展经济的方式多依赖于能源资源的消耗，污染物处理水平落后。我国循环经济发展水平处于第二、第三阶段的地区共有19个，占总数的60%以上，主要分布于我国中部及东北部地区。可以看出，我国区域循环经济发展水平受地域因素的影响很大，并且大多数地区发展处于中间水平。此外，从地区分布来看，我国区域循环经济发展水平从东至西总体上呈现出比较明显的逐级递减的阶梯性现象。

（三）发展阶段分析

本文以循环经济发展水平处于领先地位的日本作为标杆，对我国各地区循环经济的发展阶段进行较为客观地评价。根据P64表1中的分级标准，运用公式（3）推算出同日本对比下的我国各地区循环经济发展指数。结果表明，我国绝大多数地区的循环经济发展指数都处于1.75～2.5之间，即处于循环经济发展的初级阶段。只有位居前5位的北京、天津、广东、上海和浙江的循环经济发展水平达到了中期阶段。通过与日本循环经济发展情况的对比，整体来看，我国31个省区的循环经济发展均处于中等偏低的水平。近年来，我国在单位国内生产总值能耗和资源投入产出方面有了较大改善，特别是在推行清洁生产方面进步明显，部分地区的清洁生产和资源重复利用指标已达到了成熟阶段的标准。但是，循环经济发展的整体水平同世界发达国家相比仍存在巨大差距。

结论

1.我国区域循环经济发展水平呈现出明显的地域差异性和阶梯性。东部地区的循环经济发展水平处于我国的绝对领先地位，西部地区的循环经济发展水平最差，中部地区和东北地区的发展水平相差不大。另外，从东至西、从沿海到内陆地区的循环经济发展水平呈现出明显的递减趋势。

2.通过与日本循环经济发展水平的对比，可以看出我国各地区循环经济发展水平普遍较低，只有北京、天津、广东、上海和浙江处于中期阶段，其余各地区均处于发展的初级阶段。

参考文献：

[1] 于丽英，冯之浚.城市循环经济评价指标体系的设计[J].中国软科学，2005，（12）：44-53.

[2] 谢园园.基于过程―效应的区域循环经济评价方法及其实证分析[D].北京：中国环境科学研究院，2013.

[3] 王康.中国省域循环经济评价研究[D].太原：山西财经大学，2013.

[4] 钱翌，寻涛，赵荣敏.青岛市循环经济发展水平综合评价[J].环境科学与技术，2009，（5）：199-205.

[5] 刘玉萍，郭郡郡.AHP 模糊综合评价法在循环经济发展评价中的应用[J].资源开发与市场，2009，（9）.

[6] 王荣，张所地，徐治宇，等.城市循环经济发展评价的数学模型及实证分析[J].数学的实践与认识，2013，（4）：11-16.

区域经济发展水平范文第12篇

【关键词】长江经济带 ；绿色发展 ；发展战略

十以来，以为核心的党中央审时度势，制定和实施了长江经济带等重大区域发展战略，新常态下以五大发展理念为引领的我国区域协调发展和全方位开放的新格局正在快速形成。江西做为长江经济带的重要省份之一，必须深刻认识区域发展与国家发展战略的关系，准确把握国家实施长江经济发展战略带的意义和要求，牢牢把握长江经济带战略实施给江西带来的战略性机遇，积极应对所面临的一系列挑战，坚持把对接融入长江经济带发展战略与实施江西区域发展战略有机结合起来，充分发挥江西生态优势，努力拓展发展空间，不断优化生产力布局，推进江西区域经济社会发展升级。

一、深刻认识区域发展与国家发展战略的重大关系

历史发展经验表明，特定区域的发展水平很大程度上是由其在国家乃至全球经济空间格局中的地位决定的，回顾江西的发展历史，这一命题就能得到很好的印证。

从秦汉到明清，江西因坐拥长江和鄱阳湖水系形成的我国南北交通的大动脉，受益于我国经济文化重心由北而南而成为长期位居全国前列的富庶地区，江西凭此也成为古代中国人文重心。进入近代以后，沿海和沿江现代航运快速兴起形成南北水运的主要通道，京汉、汉粤铁路修建形成我国南北陆运的主要通道，江西从历史上一个交通便利的区域变成了交通的死角，一步步沦为东部地区的一个经济落后区域。

新中国成立后，在计划经济时期我国先后推行了工业化为中心的经济发展战略和以“三线”建设为中心的产业布局战略，江西既不属于我国工业化重点区域，也不是“三线”建设的主要地区，在区域发展上特别是工业化进程中较少获得国家的财力、物力和政策支持，客观上造成江西在全国的经济地位就不断下降。1953～1978年，我国经济年均增长4.3%，比同期全国低了1.8个百分点。

改革开放后，我国实施了经济特区、沿海开发区、开放城市一系列区域优先发展战略，使得珠三角、长三角、环渤海地区成为推动中国经济高速增长的“发动机”， 江西在内的中西部省份与沿海发达省份的差距的不断扩大。为促进区域平衡发展，我国在继续支持东部地区优化发展的同时，实施了西部大开发、振兴东北老工业基地和包括江西在内的中部崛起战略，但在市场配置资源内在机制不断提升和国家优惠政策的边际效应不断下降的双重作用下，江西区域经济在全国的地位始终难以提升。

二、准确领会实施长江经济带发展战略任务与要求

长江经济带覆盖11省（市），6亿人口，面积约205万平方公里，GDP占全国45%，是全国除沿海开放地区，经济密度最大的经济地带，与沿海和其他经济带相比，长江经济带拥有我国最广阔的腹地和发展空间，是我国经济增长潜力最大的地区。

实施长江经济带发展战略是新时期我国区域发展的一项重大战略新构想和新举措，《长江经济带发展规划纲要》是党的十以来以同志为总书记的党中央审时度势，应对我国发展进入新常态提出的重大区域发展战略部署。长江经济带发展战略遵循了中国经济增长空间由东部沿海向中部内陆拓展的大趋势，是五大发展理念在我国宏观区域发展上的具体贯彻实施，体现区域协调发展、协同发展、共同发展、全方位开放发展的国家意志。

长江经济带发展坚持生态优先、绿色发展，是党中央针对江流域生态环境的现状，着眼于长江这条中华母亲河在中华民族复兴、美丽中国建设中的历史性作用而提出的重大决策。从具体要求来说，就是要按照全国主体功能区规划要求，建立生态环境硬约束机制，列出负面清单，设定禁止开发的岸线、河段、区域、产业，强化日常监测和问责。通过研究制定和修订相关法律，把全面依法治国的要求覆盖到长江流域，通过建立健全激励机制，激发沿江各省市保护生态环境的内在动力。

三、牢牢把握长江经济带发展战略给江西带来的重大机遇

1.长江经济带建设将助推江西绿色发展升级

江西是长江中下游地区唯一全境纳入国家第一批生态文明先行示范区的省份，绿色生态是江西最大财富、最大优势、最大品牌。在参加十二届全国人大三次会议江西代表团审议时，殷殷嘱托江西“走出一条经济发展和生态文明相辅相成、相得益彰的路子，打造生态文明建设的‘江西样板’”。今年春节前夕，在视察江西时又明确提出，“绿色生态是江西最大财富、最大优势、最大品牌，一定要保护好，做好治山理水、显山露水的文章”“打造美丽中国‘江西样板’”。

长江经济带建设推进全流域水资源保护和水污染治理，实施长江上中游水库群联合调度，实施长江防护林体系建设等重大生态修复工程，增强水源涵养、水土保持等生态功能。这一系列工程的实施，将有利于提升江西在以鄱阳湖流域为重点的生态保护系列工程提升保护水平，得到国家层面强有力的政策、资金和技术支持；设立长江湿地保护基金。长江经济带建设将创新跨区域生态保护与环境治理联动机制，建立生态保护和补偿机制，设立长江湿地保护基金。

2.长江经济带建设有助于江西区域发展升级

长江经济带溯大江而上，深入中国腹地，向西延展与正在建设的丝绸之路经济带相连接，向东与建设中的海上丝绸之路相连接，将形成融通国内、国际两个市场，东西双向，沿海、沿江、沿边全方位的我国开放新格局。在硬件上，江西可借助交通基础设施的建设特别是互联互通工程的完善，把鄱阳湖生态经济区发展战略、赣南等原中央苏区振兴战略、昌九一体化区域发展战略与长江经济带发展战略有机结合起来；在软件上，通过实施江西全境融入长江经济带，享受长江经济带这条国家发展轴带来的系列政策支持，特别是在打破行政壁垒、市场分割和行业界限，促进发达地区和落后地区的联动，促进江西东、西、南、北跨省区域合作和省内各地之间的合作方面的全面深化改革。

3.长江经济带建设将有助于江西产业发展升级

长江经济带横贯我国东、中、西部三大经济区，上、中、下游之间存在显著的产业梯度和要素禀赋差异，产业能级沿长江流向呈现递增趋势，要素丰裕度则沿长江流向递减。长江经济带建设要充分发挥东部沿海辐射带动作用，依托长江黄金航道打造“中国经济新支撑带”，必将在沿江区域形成产业梯度转移、经济转型升级的新局面。江西可以结合本地资源禀赋特点和现在产业空间布局，主动承接东南沿海发达地区的产业转移。一方面有效地促进江西丰富有色矿产资源、农业资源、旅游资源、生态资源和水资源等与引进产业有机结合，把江西的产业发产潜力变成现实生产力；另一方面通过新技术、新管理、新模式的引进，促进江西现有产品从低附加值向高附加值升级，通过产业承接的加快形成有特色和竞争力的产业集群，努力实现江西现有产业的升级和结构优化。

四、对接融入长江经济带建设的主要任务

1.积极参与长江生态屏障建设，打造好生态文明江西样板

江西要统筹推进长江九江段、鄱阳湖、江河源头和全省各级各类生态功能区的生态保护，努力探索大湖流域综合开发治理新模式，积极参与构筑长江中下游生态安全屏障，不断巩固提升江西生态优势，打造生态文明建设江西样板。

全流域统筹全省环境生态等各项建设。一要加强沿江开发规划和空间管制。当前沿江县市都把岸线开发作为“十三五”时期的开发重点，如不加强全省的统一规划建设，很有可能将导致宝贵的长江岸线资源极大的浪费，也不利于沿江水污染防治和生态廊道建设；二要以鄱阳湖“两区一带”依托，积极推进水权制度改革，促进江河湖水资源利用的科学性和有效性，通过沿湖地区生态红线管理与加强工程治理相结合，确保鄱阳湖为长江始终提供“一湖清水”；三是要完善河长制和湖长制管理体制，进一步加强江河源头区、水源涵养区和重要湿地的建设和保护，大力控制农业面源污染，实施生物多样性保护工程，确保从源头到出境地就形成了良好的地理循环机制。

全体系推动生态环境协同保护治理。要按照中央统一部署，积极与沿江省市共同搭建全国统一的生态保护监测网络，推进长江水环境联防联控和应急预警机制的建设和运营；积极参与设立长江水环境保护治理基金，通过发挥基金的引导作用来推动流域水环境保护机制建设，维护长江水生态安全。利用长江经济带建设的重大机遇，积极推动建立省际横向生态补偿机制，加快制定落实水权、碳排放权、排污权交易试点建设，让江西在长江流域生态建设上的各项努力得到应有的经济补偿。

2.做好“加法”，不断形成江西区域和产业发展新格局

要加快打通主要战略通道，构建联江通海综合交通格局。“十三五”时期是江西参与长江综合运输走廊建设最为关键的时期，要积极对接响应国家长江重大交通基础设施建设规划，以赣江、信江高等级航道和九江、南昌等港口建设为重点，提升江西水运基础设施建设水平；以纵贯南北东西的快速铁路和高速公路建设为重点，加快形成江西陆路交通新优势；积极统筹推进航运、铁路、公路、航空、能源通道及综合枢纽工程建设，加强物流中心和交通节点地区的协调建设，提升江西在中部地区仍至全国的物流区位水平和交通便捷水平，为江西区域经济的发展打下良好的基础设施条件。

要以培育重点产业集群为主攻方向，构建集聚集约产业转型升级格局。要按照国家长江经济带重点产业布局和打造世界级产业集群的要求，把承接产业转移与优化升级紧密相结合，积极引导全省生产要素、吸引长江全流域以至全国、全球生产要素，向九江沿江、昌九走廊、沪昆沿线集聚，打造好重要产业发展带。要加速特色产业产能集聚、技术提升、产品出新来进一步发挥江西特色产业的优势，要充分发挥长江经济带的协同效应，加快江西旅游业、有机食品等产业的发展，提升江西地域产品和服务的吸引力。

打造长江中游城市群重要支撑，构建联动发展的全炸新型城镇化格局。要发挥好长江黄金水道、京九和沪昆三大通道功能，以昌九一体化为核心，以沿线城镇为依托，加强环鄱阳湖城市群与武汉城市圈、长株潭城市群协作融合，共同推进长江中游城市群建设，拓展与长三角及周边城市群的互动发展，提升江西城镇化发展质量和水平。按照“做强南昌、做大九江、昌九一体、龙头昂起”的要求，促进南昌、九江都市区融合发展，昂起环鄱阳湖城市群的龙头，打造对接融入长江经济带和长江中游城市群的核心板块。推进赣江新区的规划建设，将其打造长江中游新型城镇化示范区、长江经济带重要开放高地、中部地区创新发展试验区、全国生态经济发展引领区。

3.做好“减法”，积极开展区域合作、主动淘汰落后产能

要主动削减体制机机制上不各应发展要求的条条框框，积极主动参与沿江跨区域合作，共同构建全方位多层次开放合作格局，提升江西对外开放合作水平。通过长江经济带海关、检验检疫区域通关一体化建设，加强江西与沿江沿海通关协作，形成安全、便利、高效的口岸监管机制。通过加强电子口岸建设，建成昌九区域口岸一体化信息系统，整合优化海关特殊监管区域，拓展保税加工、物流和服务功能，引导加工贸易向产业链高端延伸，促进生产业发展。通过主动对接上海自贸区发展，加快推进投资、金融、贸易便利化等改革试点，形成与国际投资、贸易通行规则相衔接的制度体系。

传统产业尤其是钢铁、化工等产业在江西经济中占的比重仍大。这些产业总体技术水平较低、能源资源消耗大、产能过剩严重、环境风险较大，要抓住长江经济带建设在淘汰落后产能上的政策和资金上的支持，主动消减落后产能，推进江西传统产业转型升级。近年来，江西生态环境治理成效显著，但面临的压力依然不小，沿江和鄱阳湖流域还有部分化工、造纸、印染、有色等行业存在环境隐患，在长江经济带建设过程中，也在着力解决这些小而散的落后产能。通过做好落后产能的“减法”，促进江西集中各类资源，发展好优质产能，提高江西在长江经济带建设中的产业竞争力。

参考文献：

[1]国务院：《长江经济带发展规划纲要》.

[2]国务院：《关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》.

[3]江西人民政府：《贯彻国务院关于依托黄金水道推动长江经济带发展指导意见的实施意见》.

[4]鹿心社：融入长江经济带 拓展江西崛起路，《江西日报》2016-03-08.

区域经济发展水平范文第13篇

论文摘要:首先利用信息化指数模型，按照《国家信息化指标构成方案》，测度了河南省18个省辖市当前的信息化建设水平。然后利用线性回归模型，对省辖市信息化建设水平与国民经济发展之间进行了相关性量化分析，依此实证了信息化建设对当前河南省国民经济发展的积极影响作用。

经济全球化和信息化是当今世界社会发展的总趋势，信息化水平已成为衡量国家、地区经济社会综合发展实力及文明程度的标志，信息产业也成为带动一个国家、地区经济发展的主要力量。河南省信息产业建设起步于20世纪80年代，经过20多年的发展已取得了巨大的成就，而与此同时，河南省近年来的国民经济发展也取得了令人瞩目的成绩。那么，在当前信息经济的大背景下，河南省的地区信息化建设究竟处于一个怎样的水平，信息化建设因素与国民经济发展之间究竟存在着怎样的相关性等，是十分值得关注和探究的问题。

一、河南省辖市信息化建设水平测度

地区信息化是以城市信息化发展为基础的。根据国家信息产业部所公布的《国家信息化指标构成方案》工以及河南省的实际情况，我们利用信息化指数法(Index of information)对当前河南省各主要城市的信息化发展水平进行测度。信息化测度指标的选择有一定的相对性，不同的地域或时期，指标体系的构建可能有所不同。为合理测度河南各省辖市的信息化水平，本文按照代表性、简便性、可比性和准确性原则，选择了以下五类建设因素共14项明细指标，共同构成图I所示的信息化水平测度体系。

基于以上指标体系，本文对2008年度河南省18个省辖市各项指标的数值进行了统计。由于信息化指标之间不同质，为进行对比我们以郑州为基准，将各地市的指标值进行指数化处理。由于指标加权目前尚没有一个统一的模式和标准，而取决于如何判断各指标在信息化中的地位或作用，考虑到城市间同类指标具有可比性，为方便计算本文采用相同权数简单算术平均法来测度各省辖市的信息化指数。具体算法是:将郑州的各项指标值指数定为1，将各地市的同类指标值除以郑州对应的值求得该市各项指标值指数。然后将各项指标值指数相加除以指标个数，计算出该市各信息化因素标准指数。最后对各信息化因素标准指数进行平均，求得各地市的信息化发展指数。那么本文测度的河南各省辖市的各项信息化主体指数及综合指数如表1所示。由表1可以看出，在河南18个省辖市中，地区信息化发展水平是不平衡的。发展程度较高的城市多集中在豫北和豫西地区.如郑州、焦作、洛阳、新乡等。而程度较低的城市多集中在豫东和豫南地区，如商丘、信阳、周口、驻马店等。

二、河南省区域信息化水平与国民经济发展之间的相关性分析

考虑到人口和其他自然因素方面的不同，本文选择人均GDP作为经济发展的对比分析指标。表2列示了河南18个省辖市2007年度人均GDP及其指数化处理后的指数，以及与信息化指数的对比情况。

可以看出，河南18个地市在经济发展上同样也存在着较大的差距，地区间不平衡较为明显。其中仍然是豫北和豫西地区城市经济发展较快(如郑州、济源、焦作、洛阳等);而豫东和豫南地区城市经济发展相对缓慢(如信阳、商丘、驻马店、周口等)。这显示出地区信息化建设水平与国民经济发展之间存在着一定的相关性。我们不妨用人均GDP指数与信息化指数作如图2所示的折线图。

从图2可以看出，各地市GDP与其信息化建设之间存在着较明显的线性相关性。下面将信息化指数作为解释变量，而将人均GDP指数作为被解释变量建立一元线性回归方程:

夕=a+bx。利用最小二乘法计算参数a，b，则可得到:b=0.8395 ， a=0.227。于是得到回归方程为:夕=0.227+0.8395x。对回归方程进行显著性检验，则有: =0.7156 ， r=0.846

a=0.005单尾以16)=2.12 t=6.347>2.12为显著。

由以上结果可以看出，回归方程显著性强。这说明当前河南省各地区的经济发展与其信息化建设之间存在较为密切的线性相关性。河南省各地市的信息化建设，正在对当地的经济发展产生着显著的积极影响作用。按照现代经济学增长理论，可以对这种实证的现象和结论给出如下的一般解释:在信息经济大背景下，信息产业已成为带动一个国家、地区经济发展的主要力量。这种带动力量可以表现为两个方面:一是对经济发展的直接影响作用。主要表现为信息产业不仅本身创造了大量的社会财富，成为国民经济的重要组成部分，而且其发展速度直接影响着国民经济的增长速度，成为国民经济发展的助推器。随着经济结构的调整，信息产业已逐渐成为国民经济的基础性、支柱性产业。如信息产业中的邮电通信、网络基础设施建设等，目前都已经发展成为国民经济的基础性产业，其发展规模和水平直接制约着国民经济的发展速度和质量;其二是对国民经济各部门的间接影响作用。信息产业对各传统产业具有催化、倍增和优化作用。首先信息产业具有扩散效应(即乘数效应)，当一种信息被利用后会产生一连串的连锁反映，表现为当信息产品作为生产资料使用时，会提高使用者的劳动生产率，从而产生第二层次间接经济效果，以此类推可产生更深层次的间接经济效果。这些间接经济效果的总和就构成了信息产业的扩散效应，使得信息产业间接为国民经济所创造的经济和社会效益要数倍甚至数十倍于信息产业自身的效益;其次信息产业对产业结构调整，特别是优化传统产业格局、提升传统产业竞争力，也都发挥出十分重大的作用。

事实上，经济发展相对超前的日本和欧美地区信息化经历，也充分说明了信息化建设对经济发展的积极影响作用。在1990-2006年间，日本的高技术产业总产值由3 000亿美元上升至32 000亿美元，增长了10.67倍，西欧由5 000亿美元上升到200 000亿美元，增长了40倍。美国所以能在当今世界的经济发展中居于领导地位，与其信息技术产业的迅速崛起也密不可分。目前，美国信息产业创造的附加值已占国内生产总值的50%以上，高新技术部门在美国国内销售和出口中已成为最大的部门，其产值占GDP的80% 。

区域经济发展水平范文第14篇

1研究区概况

重庆市位于中国西南部，介于东经105°11′－110°11′、北纬28°10′－32°13′之间，与四川、贵州、湖南、湖北、陕西等省接壤．重庆市现辖19个区、21个县，全市总面积为8．23×104km2．2010年总人口3303．45万人，人均GDP27475．3元．其中，在重庆所界定的“一圈两翼”空间格局下，“一圈”、渝东北翼、渝东南翼所占面积分别为重庆市土地总面积的34．73％，41．22％，24．50％，其GDP分别为6145．32亿元、1347．53亿元、432．73亿元，人均GDP分别为34827元、14323元、16019元．

2研究方法

2．1研究方法及指标选取

影响一个地区经济发展的因素很多，包括资源禀赋、区位、人文社会经济、政策等．单一指标法虽然简单直观，但无法全面反映区域经济发展的整体水平［8］，因此本文采用多指标综合分析法分析重庆各区域经济发展综合水平．一个地区经济发展与该地区的经济结构、经济规模、经济活力等密切相关，考虑到指标的科学性、代表性、全面性及数据的可获得性，本文选取12个相关的经济指标：X1（人均GDP（元／人）），X2（城镇化率（％）），X3（工业增加值占GDP的比重（％）），X4（第三产业产值占GDP的比重（％）），X5（第二产业从业人员所占比重（％）），X6（第三产业从业人员所占比重（％）），X7（财政收入占GDP的比重（％）），X8（人均社会固定资产投资额（元／人）），X9（人均社会消费品零售总额（元／人）），X10（人均财政收入（元／人）），X11（人均城乡储蓄存款余额（元／人）），X12（在岗职工平均工资（元／人））．研究的时间序列为2000年至2010年共11年，数据来源于相应年份的《重庆统计年鉴》．

2．2区域经济发展水平综合指数计算

基于Spss16．0软件平台，对整理好的11年数据进行相关性、主成分分析，计算出各年份各区域经济发展水平综合指数．以2000年数据为例，通过对所选取指标进行相关性检验，发现某些指标之间存在较强相关性，相关性在0．8以上，所选数据适合进行主成分分析，结果见表1，表2。根据选择主成分的原则，特征根大于1且累计方差贡献率大于80％［9－10］，可提取出3个主成分，且主成分累计贡献率达到了88．16％（表1），均已涵盖了大部分信息，能解释重庆各区域的经济发展水平．由表2可知，第一主成分在X1，X2，X3，X5，X6，X8，X9，X10，X11，X12上有较大载荷，说明第一主成分主要体现区域经济发展综合水平；X4在第二主成分上有较大载荷，说明第二主成分是区域经济结构主成分；X7在第三主成分上有较大载荷，说明第三主成分主要体现区域经济发展活力（表2）．由表1与表2的数据计算出主成分特征向量矩阵，再以选取的各主成分的特征值占选取的总主成分特征值的百分比为权重，得出重庆各区域经济发展水平综合指数的计算公式，最后加权求和得到各区域经济发展水平的综合指数．2000年重庆各区域经济发展水平综合指数计算公式如下：F1＝0．365X1＋0．35X2＋0．233X3＋0．116X4＋0．286X5＋0．281X6＋0．038X7＋0．335X8＋0．343X9＋0．35X10＋0．315X11＋0．263X12（1）F2＝－0．082X1－0．061X2－0．511X3＋0．591X4－0．339X5＋0．303X6＋0．201X7＋0．024X8＋0．201X9＋0．103X10＋0．168X11－0．228X12（2）F3＝－0．116X1－0．105X2＋0．066X3－0．24X4－0．22X5－0．026X6＋0．842X7＋0．053X8－0．073X9＋0．202X10－0．063X11＋0．321X12（3）F＝0．69F1＋0．19F2＋0．12F3（4）其中：F1、F2、F3分别是第一、二、三主成分得分，F是重庆各区域经济发展水平的综合指数；X1，X2，X3…X12代表上文所指区域经济发展指标．

由以上4个公式可计算出2000年重庆各区域经济发展水平综合指数．运用同样的分析方法，得出研究时段内其余年份的重庆市各区域经济发展水平的综合指数．

3结果分析

3．1区域经济差异特征分析

从分析结果看，重庆市经济发展综合指数各不相同，各区域经济发展水平不一致．在研究时间系列内，渝中区经济发展水平综合指数始终最大，经济发展水平始终最高；2000年经济发展综合指数最小的是云阳县，2008年为酉阳县，2010年为巫山县，其余各年份均为巫溪县．2000年至2010年经济发展综合指数最大与最小值之差为9．03，9．37，9．19，9．36，10．07，7．4，6．73，7．1，7．91，6．21，6．18，且经济差异在前5年呈现相对平稳略有上升，后6年有所下降并保持在相对稳定水平．基于Arcgis9．3平台，按照综合指数≥3、3～0、0～－1、＜－1的标准依次把重庆40个区县经济发展水平划分为发达区域、次发达区域、欠发达区域、不发达区域四类，以表征2000年、2010年两个时段重庆各区域经济发展空间差异（图1）．

3．1．1区域经济发展水平呈现“一圈”高、“两翼”低的态势2010年重庆经济发达区域与次发达区域全部集中在“一圈”内，两翼内除渝东北翼的万州区与渝东南翼的武隆县、黔江区、石柱县为欠发达区域外，其余区域均为不发达区域．“一圈”内长期以来形成的较好的经济基础、不断完善的交通网络与交通枢纽，为该区经济发展奠定基础，同时，作为西部唯一直辖市，所具有的优惠政策及其对区外经济量的吸引，不断促进“一圈”发展；“两翼”地区由于受自然条件限制，自身担负着保护脆弱的生态环境的责任，加之长期以来薄弱的经济基础限制了“两翼”地区经济发展，致使该区发展较为缓慢．长期以来形成的经济基础及交通条件、政策倾向、自然条件是形成经济发展水平“一圈”高、“两翼”低这一态势的主要原因．

3．1．2区域经济发展水平等级与空间范围呈反比重庆区域经济发展水平由强到弱区域数量逐渐增加．从发达区域到不发到区域各等级区域所占全部区域数量比重依次为17．5％，22．5％，27．5％，32．5％，而这四个区域所占土地总面积比重分别为1．75％，18．03％，28．21％，52．01％．从经济发展总量上看经济发达区、次发达区、欠发达区、不发达区的GDP占整个重庆GDP比重分别为31．53％，31．15％，24．60％，12．73％，随着经济发展水平等级的降低所占重庆GDP的比重依次减小．

3．1．3“一圈”内经济发展水平呈现圈层分布格局“一圈”中经济发达区域集中在嘉陵江与长江交汇处，包括渝中区、江北区、沙坪坝区、南岸区、九龙坡区、大渡口区及其经济发展较快的双桥区，该区域是重庆经济、政治、文化中心；经济发达区是经济次发达区域，包括北碚区、渝北区、巴南区、南川区、涪陵区、长寿区、永川区、璧山县、铜梁县，该区域区位条件较好，紧邻经济发达区，受到的经济辐射力较强，加之本身具有一定的经济基础，承接能力较强；次发达区域是欠发达区域，包括万盛区、江津区、合川区、綦江县、大足县、荣昌县及其经济落后的潼南县，该区域距主城区相对较远，受经济发达区域辐射作用弱，主要以发展农业为主，兼有部分工业．可见“一圈”中经济发展水平呈现三个圈层分布格局．

3．1．4“两翼”经济发展水平普遍较低，呈现单核结构模式2010年“两翼”中，除渝东北翼的万州区与渝东南翼的黔江区与武隆县、石柱县为欠发达区域外，其他区域全为不发达区，经济发展水平普遍较低，人均GDP低于重庆市平均水平．除武隆县紧邻“一圈”与欠发达区域连片外，其余“两翼”欠发达区域都被不发达区域包围，呈现出以万州区与黔江区为中心的单中心弱核模式．“两翼”由于受自身经济条件、区位条件、自然条件的影响，发展一直较为缓慢，仅有石柱县的经济发展水平在原有基础上提升了一个等级．

3．2区域经济实力时空演变分析

3．2．1经济发展水平较高区域空间范围不断扩大2000年到2010年间，经济发展水平较高区域空间范围不断扩大，经济发达区域由渝中区、南岸区、渝北区向外扩散，到2010年九龙坡区、沙坪坝区、双桥区也包含其中；欠发达区域在2000年的基础上增加了巴南区、长寿区、永川区、南川区、璧山县、铜梁县．同时各区县经济发展水平排名也发生了变化，按变化幅度分为上升型、稳定性、下降型三种类型．上升型包括双桥区、巴南区、大足县、南川区、铜梁县、潼南县、石柱县、秀山县、云阳县、荣昌县，这些区域大部分位于“一圈”，与经济较发达区域相邻，其余区域主要是由于交通条件改善，区域地位上升，经济随之得到发展；下降型包括万州区、黔江区、武隆县、忠县、梁平县、开县、奉节县、城口县、巫溪县，这些区域都集中在“两翼”，期间虽然社会、经济都得到一定发展，但受到自然条件与薄弱经济基础的限制，发展速度比其他区域缓慢，造成经济发展水平的相对下降；其他区域则为稳定型，主要集中在“一圈”内经济发展水平较高的主城九区及其“两翼”内经济发展水平较低的区域，形成了高水平与低水平稳定形态．

3．2．2主城区中心地位不断提升，“一圈”发展相对较快研究时段内，重庆经济发展水平整体上升，主城9区内经济发达区域范围不断扩大，且经济发达区全部集中在该区．2000年、2005年、2010年占重庆土地面积比重仅为6．66％的主城区，其GDP占整个重庆GDP的比重分别为38．19％，42．54％，44．78％，2010年渝中区、大渡口区、江北区、沙坪坝区、九龙坡区与南岸区的城镇化率达到了100％；三个时段内整个重庆经济发展水平不断提升，人均GDP分别为5640元、11127元、27815元．“一圈”经济发展水平相对较快，经济总量集聚在“一圈”内，尤其集中在主城区中，长寿、巴南、永川、璧山、南川的经济发展水平显著上升，而“两翼”经济发展水平较慢，至2010年仅有石柱县在原有经济发展水平等级上得到提升．

3．2．3“一圈”与“两翼”间经济差异仍较为明显“一圈”、渝东北翼、渝东南翼在2000年、2005年、2010年三个时段内的人均GDP分别为7964元、2444元、2597元，15034元、5668元、6159元，34827元、14323元、16019元，“一圈”与“两翼”之间的经济差异仍较为明显．由于受到库区脆弱生态环境条件限制，长期以来受薄弱的经济基础的影响，虽然交通等基础设施不断改善，但“两翼”的经济发展水平并未得到明显提升，经济发展水平始终较“一圈”低，经济发展速度缓慢．可见研究时段内“一圈”与“两翼”间经济差异并未随着经济发展水平整体提升而明显缩小．

区域经济发展水平范文第15篇

关键词：区域经济；空间马尔可夫链；时空演变；山东省

中图分类号：F127.52文献标识码：A文章编号：1003-4161(2009)01-0072-04

区域经济非均衡发展是经济发展过程中客观存在的一种经济社会现象。由于区域间自然条件、区位因素、经济基础、制度环境等差异，导致区域间的经济发展存在着很大的差异，山东也是如此，尤其表现在鲁西部地区与山东半岛地区经济差异更加明显。为系统研究山东省区域经济时空演变规律，本文以山东省17个设区城市、31个县级市和60个县为研究单元（以下统称为城镇），选取了反映区域经济发展的10项统计指标进行研究。首先对108个城镇9年的10项统计数据进行了主成分分析，得出了反映各城镇经济发展水平的综合得分。然后分别计算了山东省区域经济发展水平的马尔可夫转移概率矩阵和空间马儿可夫转移概率矩阵，将区域经济发展的时间特征和空间特征结合在一起，探索山东省区域经济时空演变动态特征。最后利用GIS软件对计算结果进行了可视化分析，揭示了山东省区域经济演变过程的时空特征。

1 山东省区域经济数据的主成分分析

1.1 数据的采集和预处理

利用1997～2006年的《山东省统计年鉴》，采集了山东108个城镇9年的10个统计指标。包括年末总人口、土地面积、粮食总产量、地方财政预算内收入、地方财政预算内支出、年末金融机构各项存款余额、居民储蓄存款余额、规模以上工业总产值、基本建设投资完成额、人均道路面积等。由于各指标量纲不同，首先进行标准化处理。作者采用标准差标准化对数据进行了标准化处理。由这种标准化方法所得到的新数据，各要素的平均值为0，标准差为1，可有效消除量纲的影响。

1.2 主成分分析

在区域经济分析中，变量太多无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。主成分分析方法能在各个变量之间相关关系研究的基础上，用较少的新变量代替原来较多的变量，而且尽可能多的保留原来较多变量所反映的信息，是综合处理这种问题的一种强有力的工具［1］。作者运用Matlab的princomp函数进行主成分分析，分别计算各主成分载荷、主成分贡献率、主成分得分和综合得分。综合得分的计算方法为各主成分得分乘以其对应的主成分贡献率，然后求和。

2 山东省区域经济时间演变分析

2.1 主成分分析结果处理

对计算出的山东省108个城镇9年的综合得分分别进行排序，将全省的区域经济发展水平划分为四种发展类型：①（1）低水平地区：综合得分排序位于75％以后的区域；（2）中低水平地区：综合得分位排序于50％～75％的区域；（3）中高水平地区：综合得分排序位于25％～50％的区域；（4）高水平地区：综合得分排序位于前25％的区域。这四种经济发展水平类型由低到高分别使用数字1、2、3、4表示。然后根据序号重新对数据进行排序，得出每一个区域每年所处的经济发展水平类型。从而得出一个108×9的区域经济发展状态矩阵，从这个矩阵上可以看出每一个区域在每一年所处的经济发展水平，从而可见每一个区域所处经济发展状态在时间上的转移变化。

2.2 马尔可夫矩阵计算

根据以上经济发展水平的分类，计算出相应类型的概率分布及其年际变化，近似的表示出区域经济发展变化的整个演变过程。这样就可以得出一个4×4的马尔可夫转移概率矩阵，得出区域经济发展由某一状态转向另一状态的概率。用Pij表示从状态Ei转移到Ej的概率，即Pij＝P(EiEj)。如果某个区域的经济发展类型为i，在下一年份仍保持不变，则该区域转移类型为平稳；如果区域经济发展水平有所提高，则区域向上转移；否则向下转移。根据此矩阵来分析区域经济发展在时间上的变化，可以得出一个区域的经济发展状态转移到另一发展状态的概率。

1997～2000年处于“九五”规划期间，2001～2005年处于“十五”规划期间，为全面分析山东省108个城镇经济的时间演变规律，根据上述计算得出的108×9的区域经济发展状态矩阵，分别计算这两个时期山东省城镇经济综合得分的马尔可夫转移概率矩阵，（表1）所示。

2.3 结果分析

（表1）中，对角线上的元素表示区域经济发展状态不发生转移的概率，即该区域经济发展状态没有发生变化的概率，非对角线上的元素则表示区域经济发展从一种状态转移到另一种状态的概率。由（表1）可见，山东省区域经济状态转移在两个时期存在有许多共同点：

（1）所有对角线上的元素在数值上都大于非对角线上的元素。在对角线上的元素的最小值是0.667，最大值为0.917。这说明，区域经济发展类型不发生改变的概率很大，一个区域经济发展状态在某年属于i中类型，那么在随后的年份该区域仍然属于该类型的概率至少为66.7％，维持在原来的发展类型。（2）区域经济发展的不同类型之间发生状态转移的概率非常小，在非对角线上的元素，其数值远远小于对角线上的元素数值。在非对角线上元素的最大值为0.198，还不到对角线上最小元素0.667的三分之一。而且，非对角线上的元素数值大于0的都在对角线的两侧，这表明，在连续的两个年份，山东省县域的经济发展类型只能向上或者向下一级、二级类型转移，不可能实现跳跃两级的发展，如从低水平向中高水平或者从高水平向低水平状态转移，这种发展的可能性是不存在的。（3）山东省县域经济发展存在着明显的两极化现象。从这两个时期的状态转移矩阵上看，在初期属于发展高水平的区域，在随后的年份仍然处于发展高水平的概率至少为90.1％，而向下转移的可能性最大为9.9％，而且大多是转向中高水平，依然在发达状态，在第二个时期，仅仅有1.9％的概率转向中低水平，这表明发达地区的经济发展水平仍然处于高水平状态；而初期属于发展低水平的区域，在随后的年份仍然处于发展低水平的概率至少为80.2％，而向下转移的可能性最大为19.8％，而且是只能转向中低水平，不可能发生直接跳跃发展到中高水平或者高水平状态。这说明，山东省县域经济发展存在着高水平地区依然发达，低水平地区依然落后的经济发展局面，存在着两极化发展的现象。

此外，山东省区域经济综合得分类型转移在两个时期上也存在着不同之处：（1）随着时间的变化，经济发展处于低水平和高水平状态的区域，仍然维持其发展状态的概率明显增加。维持低水平发展状态的概率由1997～2000年期间的0.802增加到2001～2005年期间的0.843；维持高水平发展状态的概率由1997～2000年期间的0.901增加到2001～2005年期间的0.917。（2）经济发展水平处于中间阶段，即中低水平和中高水平的区域，仍然维持其发展状态的概率明显减小。维持中低水平发展状态的概率由1997～2000年期间的0.741减小到2001～2005年期间的0.667；维持中高水平发展状态的概率由1997～2000年期间的0.827减小到2001～2005年期间的0.750。由此可以看出，初期为低水平的区域经济发展向上转移的概率明显的减小，同时，初期为高水平的区域经济发展向下转移的概率也在减小。由此可得，山东省区域经济发展的两极化现象进一步加剧。

3.山东省区域经济空间演变分析

3.1 空间马尔可夫矩阵计算

空间马尔可夫链是传统的马尔可夫链方法与“空间滞后”这一概念相结合的产物［2］。空间马尔可夫转移概率矩阵以区域i在初始年份的空间滞后类型为条件，将传统的k×k马尔可夫矩阵分解为k个k×k条件转移概率矩阵，对第k个条件矩阵而言，元素Pij(k)表示以区域在t年份的空间滞后类型k为条件，该年份属于类型i而在下一年份转移为类型j的一步空间转移概率。为得到山东省县域空间马尔可夫矩阵，首先计算每一区域各年份的相邻区域的综合得分的加权平均值，对这些相邻区域的综合得分平均值进行排序分类，得到每一个区域综合得分的类别。山东省各相邻区域的综合得分平均值为各个区域9年的综合得分矩阵与空间权重矩阵的乘积。使用MATLAB软件对山东省各城镇经济综合得分分类矩阵与山东省各城镇相邻区域综合平均得分分类矩阵进行处理，从而得到山东省县域综合得分类型的空间马尔可夫矩阵。计算的1997～2000年份和2001～2005年的空间马尔可夫转移概率矩阵（表2）。

3.2 结果分析

由（表2）可见：（1）相邻区域的背景条件在山东省区域经济发展动态变化过程中起着十分重要的作用。在相邻区域经济发展水平存在差异的情况下，该区域经济发展状况发生转移的概率各不相同。即若区域背景对区域经济发展没有影响，（表2）中同一时段内的4个条件概率矩阵将分别相等，等于相应时段的传统马尔可夫概率矩阵（表1）。从以上的分析结果来看，事实并不是这样的，区域的背景与区域经济发展中存在紧密的联系。（2）不同的相邻区域背景在区域经济发展转移过程中所起的作用也各不相同。一般来说，一个区域，若与比本区域发展水平高的区域相邻，那么其经济发展向上转移的概率将增加，向下转移的概率将减小；若与比本区域发展水平低的区域相邻，那么其经济发展向下转移的概率将增加，向上转移的概率将减小。例如，在2001～2005年期间，一个低水平区域向上转移的概率平均为0.157（表1），当它分别与中低水平和中高水平地区相邻时，概率就分别增至0.156和0.174（表2），而与低水平地区相邻时，概率降至0.077。在1997～2000年期间，一个高水平区域向下转移的概率平均为0.099（表1），而当它分别与中高水平地区相邻时，向下转移的概率降至0.047，而与低水平地区相邻时，概率增至0.500（表2）。（3）一个区域向上或向下转移的概率与区域和周围相邻区域之间的差异程度不成比例。对于一个低水平区域，如果其相邻区域为中低水平，在2001～2005年期间向上转移的概率比其相邻区域为低水平时增加0.079，在其相邻区域为中高水平和高水平时向上转移的可能性增加更为明显，分别达到0.174和0.286。（4）空间马尔可夫转移概率矩阵为山东省区域经济两极化发展现象的存在提供了空间上的解释。区域背景对区域经济发展的确产生了某种程度的正面或者负面的影响。总体来说，一个区域，如果其相邻区域的经济发展水平相对较高，则该区域经济发展向上转移的可能性比较大；反之，如果其相邻区域的经济发展水平相对较低，则该区域经济发展向下转移的可能性比较大。也就是说，除个别区域外，近发达者愈发达，近落后者愈落后，但是不排除有某些情况不同。例如，一个低水平区域在其相邻区域为高水平时，其仍然停滞在低水平发展状态的概率在1997～2000年和2001～2005年期间分别为0.750和0.714，均小于同期不考虑相邻区域情况的0.802和0.843；而一个高水平区域在其相邻区域为低水平时，其仍然停滞在高水平发展状态的概率在1997～2000年和2001～2005年期间分别为0.500和0.500，均大大小于同期不考虑相邻区域情况的0.901和0.917。但是也有不同的情况，例如，在1997～2005年期间，一个低水平区域在其相邻区域为低水平时，向上转移的概率为0.211，而当其相邻区域为中低水平和中高水平时，向上转移的概率分别为0.184和0.200，向上转移的概率明显降低了。这些现象可以由比较这两个转移概率矩阵上呈现出来。

4.山东省区域经济发展状态转移的空间分布分析

根据以上计算的传统马尔可夫转移概率矩阵和空间马尔可夫转移概率矩阵，运用GIS软件进行可视化分析可见：（1）在1997～2000年期间，全省有十八个县域综合得分发展类型向下转移，除肥城市、安丘市、青州市、微山县个别县市以外，其他县市均在临沂、德州、聊城、菏泽等地区；有十七个县市综合得分发展类型向上转移，有六个县市在东部发达地区，其他县市均在鲁西地区；全省大部分的县市综合得分发展类型不发生转移。西部传统落后地区的综合得分发展类型转移方向不定，经济发展还不稳定，而东部沿海传统发达地区的综合得分类型要么向上转移，要么不发生转移，经济发展比较稳定。这说明，东部发达地区依然保持在高水平发展状态，西部地区的发展方向还不明确，在一定程度上印证了山东省区域经济发展的不平衡性，东西部经济发展状态还存在差距。（2）在2001～2005年期间，全省综合得分发展类型向下转移的地区有所减少，而且在空间分布上也发生了变化，不过大多数依然位于西部落后地区；其发展类型向上转移的区域大多位于滨州、德州、临沂和菏泽等经济落后地区；而东部沿海发达地区的综合得分发展类型没有发生转移，依然保持原来发展状态。这说明，西部地区的经济发展还存在有问题，发展转移状态还是不明确，而西部持续保持着高水平的发展状态，发展势头稳定，东西部的经济发展状态差距十分明显。（3）另外，从图上还可以明确的看出，在过去的九年里，无论在哪个时期，山东省东部沿海发达地区的综合得分发展类型状态总体上不发生向下转移的现象，整体经济发展处于稳定状态。此外，区域经济发展状态的转移，并不是仅仅与其本身的经济发展情况相关，由于区域在地理空间上不是孤立存在的，因此，其状态如何发生转移与周围相邻区域的经济发展状态也存在着密切的联系。以上两图只是表示了山东省各个县域综合得分类型转移的空间分布格局，并没有考虑到周围相邻区域的经济发展转移状况，无法反映出区域转移和周围相邻区域之间的联系。下面两图可以在一定程度上表现出区域转移与相邻区域转移的关系。同时可以发现：那些区域自身和周围相邻区域同时发生向上转移或同时不发生转移的大多数分布在山东半岛沿海高水平发展地区，而在区域或其相邻区域中，出现一方或双方均发生向下转移的县域几乎全部分布于滨州、德州、临沂、聊城和菏泽的传统经济落后地区；区域经济发展状态类型转移的研究，需要考虑到其相邻区域的发展状态和区域的地理空间特征。这又进一步证实了山东省区域经济发展水平存在着明显差距的现象。

5.结 论

本文以山东省108个城镇为研究单元，通过对区域经济发展影响因素进行主成分分析，计算出综合得分，基于马尔可夫链和空间马尔可夫链方法，对山东省1997～2005年区域经济动态发展过程中的时空演变特征进行了实证分析。并取得了以下结论：（1）9年间，山东省区域经济演变过程中，区域之间的经济发展水平存在着明显的差距。在传统的西部落后地区与东部沿海发达地区，这种差距表现的尤为显著。西部地区的经济发展状态还不稳定，东部半岛地区的经济发展平稳，有着明确的向上发展方向。（2）在山东省区域经济演变过程中，区域经济的发展状态转移在空间上不是孤立的，区域综合得分类型状态转移明显地受到其相邻区域发展状态的影响。一个区域，如果其相邻区域处于高水平发展状态，则其经济发展向上转移的概率会增大，而向下转移的概率会降到最小；反之，如果其相邻区域处于低水平发展状态，则其经济发展向上转移概率会有所减小，而向下转移的概率会明显的增大。（3）由于是对影响区域发展水平的多种指标进行主成分分析，最后采用综合得分类型来建立空间马尔可夫状态转移概率矩阵，因此，山东省西部落后地区与东部沿海发达地区的差距不仅仅是经济发展水平的差距，而且存在着社会发展水平等其他方面的差距，如:交通运输条件、基础设施建设、对外开放水平、科技发展和教育水平等。

基金项目：建设部科技计划项目（2008-R2-11）。

参考文献：

［1］ 徐建华．现代地理学中的数学方法［M］．北京：高等教育出版社, 1996：83-94.

［2］ 蒲英霞,马荣华,葛莹等．基于空间马尔可夫链的江苏区域趋同时空演变［J］．地理学报，2005，（5）：817-826．