经济分布（精选9篇）
经济分布 篇1
河北省县域之间经济发展水平良莠不齐, 严重阻碍全省整体经济的发展, 因此必须从战略高度促进县域间经济平衡发展, 提升县域经济竞争力。
一、研究现状述评
现有关于河北省县域经济的研究更多的是关注河北省县域经济发展存在的问题, 县域经济的综合评价指标体系的设计, 但关于河北省县域经济发展的空间布局方面的研究成果较少。黄本春、李国柱等 (2006) , 马海龙 (2009) 都采用传统的主成分分析和聚类分析的方法对河北省136个县和县级市的经济发展水平和空间差异进行了分析, 马海龙还给出了河北省县域经济的空间拓展轴线以及发展县域经济的若干建议。耿斌等 (2011) 的研究结论为, 河北省1998~2009年县域经济差距不断增加, 且地市间差距是县域经济差距的主要原因所在, 地市内差距则相对增速较慢。崔长彬等 (2012) 使用17年实际农民人均纯收入数据研究河北省136个县域经济发展的σ-趋同情况。研究结果表明, 考虑县域间地理相关性特别是经济相关性后, σ值发生了显著变化。1993~2009年, 河北省县域经济发展的收敛性可分为两个阶段:第一阶段为1993~1999年和2000~2005年, 县域经济呈趋同;第二阶段为2006~2009年, 县域经济呈趋异, 因此应分区域发展河北省的县域经济。关于河北省县域经济发展空间布局及其演化方面的研究亟待深入进行。
二、河北省县域经济发展状况
2014年河北省下辖138个县 (含县级市) , 因部分县域数据缺失或县域变迁, 考虑到数据的获得性和完整性, 本文研究的县域样本为135个, 其中包括县级市23个, 县112个。本文所研究的区域经济发展差异指一定时期内各区域之间人均意义上的经济发展总体水平差异。因此, 本文选取各县域人均GDP作为衡量县域经济发展水平的代表指标。数据均来源于历年《河北经济年鉴》。1997~2013年河北省135个县人均GDP水平统计特征如表1所示。可以看出, 河北省135县人均GDP水平呈逐步上升态势, 2013年县域人均GDP为1997年的5.6倍。其中, 2003年以后上升速度明显加快, 说明近十年来全省县域经济有很大的发展。但同期河北省县域经济差距也在逐步拉大, 1997年以来, 河北省县域人均GDP的差距一直处于逐步扩大、波动上升状态, 尤其是2004年以后县域经济发展差距迅速拉开, 2010年以后县域经济差距扩大的速度虽略有下降, 但仍没有改变县域经济发展差距迅速扩大的基本现实。县域经济发展差距在2008年达到历史最高水平, 变异系数达到0.68, 1997年最富的县人均GDP为最穷县的8倍, 到2013年这个差距已达到15.3倍, 可见近十几年来河北省县域经济发展差距之大, 县域间贫富差距形势之严峻。 (表1)
三、河北省县域经济发展分布格局
(一) 快速聚类法 (K-means算法) 。由于本研究包含135个样本, 样本数量较大, 故采用快速聚类法进行分析。利用SPSS软件进行快速聚类, 所用软件为spss18.0。 (表2)
表2表示河北省135个县分为五类时, 从1997年到2013年的聚类中心。依据每个样本值与聚类中心的距离, 可以将河北省135个县分为五类, 其中第一类是聚类中心由1997年人均GDP8, 291.50元发展到2013年121, 055.76元, 即初始发展水平在省内较低, 但增长速度迅猛的县;第二类县域的人均GDP多数年份比另外四组都要高, 一直是全省经济繁荣发展的县市, 人均GDP一直处于全省前列;第三类是经济初始水平相对较低, 但处于稳健发展态势的县市;第四类是发展速度处于省内较高水准, 经济一直稳定成长的县, 此类县域人均GDP由1997年的5, 339.69元提高到2013年的75, 917.87元;第五类是初始发展水平在省内较低, 发展速度缓慢的县市, 是县域经济发展的滞后区。
(二) 显著性检验
1、变量的显著性检验。方差分析结果显示, 有16个变量对分类贡献极为显著, 只有2004年的数据对分类不显著。说明我们用于分类的变量对分类有作用, 可以使用, 因此用各县人均GDP作为分类变量是显著的。
2、类 (组) 数选择合理性检验。本文采用Means检验方法来检验分组的合理性。Means过程利用SPSS软件计算各种基本描述统计量的过程, 基本功能是分组计算。本文分别对135个县分为四类、五类、六类进行Means检验, 从检验结果看, 将河北省135个县分别分为四类、五类、六类之后的显著性检验中, GDP2004均不显著, 但是分成第五类的结果更优, 组间均方差远远大于组内均方差, 说明组间差异远远大于随机误差引起的组内差异, 因此将135个县分为五类是比较有效的。
(三) 县域经济发展分布格局。根据最终聚类结果, 经汇总, 河北省县域经济发展分布格局如表3所示。可以看出, 河北省高达50%以上的县经济发展滞后, 以保定、张家口、邢台和邯郸所辖县为主, 尤其是张家口和保定两市绝大多数县处于经济发展滞后区域, 值得引起高度重视;有约八分之一的县处于经济稳健发展区, 其中以唐山和石家庄两市所辖县为主, 说明这两个地级市的发展势头还是不错的;处于经济稳定成长区的县约有三分之一, 其中以沧州、邯郸和石家庄所辖县为主;处于经济高速增长区的只有迁西县和迁安市。从总体上来说, 河北省县域经济发展整体较为滞后, 县域间经济实力差距较大, 县域间经济发展协调性较差, 这与前面时变特征分析的结果是相一致的。 (表3)
(四) 基本结论。从以上分析可以看出, 河北省县域经济发展格局呈现以下特征:
1、从总体上来说, 河北省县域经济发展不平衡, 县域间经济发展协调性较差。1997年最富的县人均GDP为最穷县的8倍, 到2013年这个差距已达到15倍之多, 可见近十几年来河北省县域经济发展差距之大, 贫富差距形势之严峻。
2、河北省县域经济发展整体较为滞后。省内高达50%以上的县处于经济发展滞后区域, 以保定、张家口、邢台和邯郸所辖县为主, 尤其是张家口和保定两市绝大多数县处于经济发展滞后区域。而处于经济繁荣发展区域的仅有6个县, 整体发展情况不容乐观, 值得引起高度重视。
3、河北省县域经济发展潜力较大。从现有形势来看, 省内约有八分之一的县处于经济稳健发展区, 其中以唐山和石家庄两市所辖县为主, 约有三分之一的县处于经济稳定成长区, 其中以沧州、邯郸和石家庄所辖县为主。这说明河北省县域经济的发展潜力还是不错的。
经济分布 篇2
浏览量:13636发表日期: 2006-3-4来自: 温州市教育局办公室
序号 学校名称 学校地址 联系电话 负责人温州鹿城岙底小学温州市鹿城区岙底乡呈岸村 86470265 张挺德 2 温州市瓯海区泽雅镇西岸小学 温州市瓯海区泽雅镇唐宅村 86318974 林洪迪 3 温州市瓯海区泽雅镇北林洋小学温州市瓯海区泽雅镇胡坦村 86318577 胡银旺 4 温州市瓯海区泽雅镇五凤洋小学 温州市瓯海区泽雅镇五凤洋村 86318853 赵仁义 5平阳县凤卧镇中学平阳县凤卧镇63820216 林德超平阳县凤卧中心小学平阳县凤卧镇3820219 徐象源平阳县凤卧镇红军小学平阳县凤卧镇63820261 李琴 8平阳县凤卧镇蒲山小学平阳县凤卧镇63820261 李琴 9平阳县朝阳乡中心小学平阳县朝阳乡63909003 龚振祯 10平阳县闹村乡中学平阳县闹村乡63980303 吴君阳 11平阳县闹村乡中心小学平阳县闹村乡63980010 林开法平阳县闹村乡闹村小学平阳县闹村乡63980015 李延安传侨 58 藻溪镇藻溪辅导小学 藻溪镇建光村 64800535 黄方树
藻溪镇繁枝辅导小学 藻溪镇繁枝村 64800535 黄道胜
藻溪镇挺南辅导小学 藻溪镇挺南村 6480076 张淑禅
藻溪镇南山小学 藻溪镇南山村 64800919 黄道胜
藻溪镇盛陶小学 藻溪镇盛陶村 64800535 黄方树
藻溪镇邦贵小学 藻溪镇魁桥村 64800535 黄方树
藻溪镇和平小学 藻溪镇和平村 64800535 黄方树
藻溪镇燕庄小学 藻溪镇燕庄村 64800535 黄方树
经济分布 篇3
“B2C的UV访问高峰出现在中午前后，与消费者的日常上网行为习惯相符。”易观国际举例说明，00：00至7：30UV较为低迷；9：00－12：00出现全天第一个高峰期，平均UV在6.48－7.96％；12：00至14：00的中午时段，UV受午休因素影响出现回调。
易观还研究了B2C网站访问流量地区分布特点，认为各地区对B2C网站访问流量的贡献程度与经济发达程度正相关。北京、上海、江苏、浙江、广东地区对B2C网站访问流量贡献明显高于其它地区，而西藏、西北各省的B2C访问流量极少。
从数据上可以看出，2011年8月，不同地区对各大B2C网站表现出不同的偏好。其中，北京最青睐的B2C网站为京东商城，对京东UV的贡献率为17.09％；而上海消费者对一号店表现出明显的需求偏好，UV贡献率为28.39%，是对一号店UV贡献最大的地区；江苏地区访问流量最大的是京东商城，该地区创造了京东商城11.64%的UV，浙江最受欢迎的则是凡客诚品；广东对几大主流B2C网站的访问流量贡献率较为平均，贡献率稍高的是淘宝，数值为12.29%。
晋江姓氏分布与经济发展初探 篇4
1. 晋江经济概况
晋江地处福建东南沿海，陆域面积649平方千米，海域面积6345平方千米，海岸线长110千米，在籍人口102万，外来人口58万，旅外侨胞、港澳台同胞220多万，号称“海内外300万晋江人”。现辖13个镇、6个街道办事处，385个行政村。几年来，晋江市综合经济实力连续多年居全国前列、福建省首位。晋江模式、珠江模式、温州模式和苏南模式，一起称为中国的四大经济模式。2001年社会经济综合指数位居全国100个“最发达县”第13位，县域经济基本竞争力居全国“百强县”第6位。
晋江模式的经济发展是以乡镇为次经济中心，各个镇遍地开花，经济实力一浪胜过一浪，陈埭鞋业、安海食品玩具、磁灶建陶、英林服装、东石伞业、深沪内衣等。每个镇都有自己独特的经济支柱产业，而各镇区经济发展虽各有特色，但发展水平仍存在空间差异，相对比较而言，安海、陈埭、青阳、东石等几个镇经济实力稳步上升，而相对较弱的主要在英林、新塘、金井、罗山等几个区域。近几年来，紫帽、池店、西滨、磁灶、深沪等镇区，由于地理位置凸显，经济发展较快。
2. 晋江姓氏分布
姓氏在现代汉语中是一个词，但在秦汉以前，姓和氏有明显的区别。姓源于母系社会，同一个姓表示同一个母系的血缘关系。而氏的产生则在姓之后，是按父系来标识血缘关系的结果，这只能在父权家长制确立时才有可能。晋江姓氏较多，而各镇又具有典型姓氏分布。表中列出了各镇主要姓氏，在这些姓氏当中，有些姓氏家族企业规模庞大，如丁氏的安踏集团、特步(中国)有限公司、361度 (中国) 有限公司，洪氏的劲霸中国有限公司、柒牌(中国)有限公司、皇宝集团，柯氏的福马食品集团、晋工机械、优兰发集团，陈氏的泉州环球鞋服有限公司、九牧王洋服有限公司，等等。从这些姓氏分布和企业集团来看，晋江姓氏与经济存在一定的联系。
3. 晋江典型镇姓氏分布与经济的联系
为了调查典型姓氏与经济的关系，我们采用局部地区调查采样方法进行跟踪分析，选取典型乡镇龙湖镇和深沪镇进行室外调查取样，进一步分析乡镇级别上它们之间的内在联系，最终对全市姓氏分布与经济发展进行宏观分析，找出内在规律与联系。
3.1 晋江典型镇姓氏分布调查3.1.1龙湖镇姓氏分布
龙湖镇以湖得名，是民族英雄施琅将军的故乡。位于晋江市东南部，毗邻石狮市区，距深沪、围头万吨级码头各6千米，距泉州晋江机场20千米，是晋南的重要交通枢纽。福林粘厝埔、衙口粘厝粘氏为满族，后溪郭氏为回族，其余均为汉族。总人口8.7万人，总户数1.68万户，福林粘厝埔、衙口粘厝粘氏为满族、后溪郭氏为回族，其余均为汉族。海外华侨、港、澳、台同胞达12.5万人，全镇共有侨属6.5万人，侨眷占全镇人口的80%以上，素有“侨乡中的侨乡”之美誉。
深沪镇地处福建省晋江市东南沿海突出部，台湾海峡西岸，镇域面积33.46平方千米，辖19个行政村(居)，本地人口4.8万多人。海外侨胞4万多人，外来人口4.2万多人。民族以汉族为主，其次还有少数回族，畲族。主要姓氏分布有施、陈、吴、蔡、周、杨、许、詹、王、石、李、吕、郑、林、张、颜、柯。通过调查，发现深沪镇主要姓氏为陈姓，而施姓在深沪镇中则较多。
3.2 姓氏分布与经济的联系
通过对典型镇的调查分析，发现各镇经济与姓氏分布均存在一定的联系，主要姓氏家族企业规模庞大，影响着当地经济的发展。龙湖深沪等地的施氏对当地经济影响较大，施姓氏不仅家族庞大，而且家族企业规模很大，如深沪的施能坑家族，控制着浔兴企业11亿的股份;龙湖镇施能业家族、信义集团施能狮家族均是资本庞大，在当地是赫赫有名的大族世家。2007年胡润百富榜中，福建晋江籍9人(家族)入选，见下表。
从各姓氏分布与家族企业情况来看，晋江丁、洪、柯、陈、李四大姓多见于企业界，规模庞大，影响着晋江的经济格局与发展。
丁氏代表企业家：安踏集团董事长丁志忠、特步(中国)有限公司总裁丁水波、361度 (中国) 有限公司总裁丁五号。姓氏考证：丁姓回族是阿拉伯穆斯林入籍中华传衍的后裔，当时泉州是海上丝绸之路的起点。丁姓迁入泉州之后，史料记载元末泉州地方发生“亦思巴奚”十年战乱，丁氏三世祖硕德公携带儿、媳、孙三代七人，于至元二十六年(1366年)从城内文山里避居海边陈埭。
洪氏代表企业家：劲霸中国有限公司董事长洪肇明、柒牌(中国)有限公司董事长洪肇设、皇宝集团董事长洪文伟。姓氏考证：史料记载：宋初，清源军节度使陈洪进之后裔陈顺斋，携子温斋为避元兵追剿而入英都，温斋入赘洪家，生子良斋，始承母姓为洪。其后裔就居住于英林各村。
柯氏代表企业家：晋江福建福马食品集团董事长柯永开、晋工机械总经理柯金鼎、优兰发集团董事长柯文托。姓氏考证：柯氏是晋江当地最为古老的姓氏，要追溯到元代。历代柯氏人才辈出，有“龙图学士”、“理学名儒”、“父子五进士”、“四世凤毛”、“父子伯侄科第”等。随着闽人崇商之风，柯姓企业在晋也有着举足轻重的地位。
陈氏代表企业家：泉州环球鞋服有限公司总经理陈永培、九牧王洋服有限公司总经理陈加芽。姓氏考证：陈姓是晋江的第一大姓。晋江陈姓分布较广，是当地企业家的一大姓。由于晋江是有名的侨乡，海外也出了陈永栽、陈守仁、陈祖昌等优秀企业家。
李氏代表企业家：晋江市恒达利鞋业有限公司、福建省康利体育用品有限公司、晋江凤竹鞋业发展有限公司、泉州市汇亨体育用品有限公司等。姓氏考证：出自嬴姓，为颛顼帝高阳氏之后裔。池店(凤池)李是晋江最大李氏聚居地，名人有三世李五(英)，字俊毓，富甲一方，重修洛阳桥。李氏分布较广，以池店、青阳等镇居多，李氏家族在运动鞋类企业居多。
4. 结语
通过对晋江各乡镇姓氏的空间分布，以及对晋江各乡镇的经济分析，可以看出晋江经济的发展与乡镇主要大姓氏是密不可分的，特别是一些庞大的家族，从各镇大型企业入手，根据统计数据，我们可以发现姓氏与经济之间的主要规律与联系。
4.1 典型姓氏占主导地位
晋江各乡镇姓氏种类较多，从表1中可以看出姓氏种类繁多，每个乡镇区域典型姓氏又较突出，均有一定代表性的姓氏。然而，从家族式企业姓氏分布来看，丁、洪、柯、陈、李五大姓多见于晋江企业界，这四大姓企业几乎占了晋江GDP的60%以上，典型姓氏占主导。
4.2 姓氏空间分布较为集中
晋江姓氏空间分布有向乡镇集中的趋势，随着家族式企业的发展，主要的几大姓氏也趋于集中，如青阳的庄氏;龙湖、深沪等地的施氏;陈埭的丁氏、李氏;英林金井的洪氏;罗山的柯氏;陈氏分布较广，各镇均有。金井的施姓;东石的蔡氏、安海的许姓，等等。从姓氏人口数分布来看，如图可以看出，池店以丁氏较为集中，陈埭的丁氏，安海许氏、施氏、杨氏等，金井周氏、深沪施氏等均很集中。
4.3 主要姓氏影响着经济格局
经济分布 篇5
出产商品的增长率与初期同期增长的收入水平相互之间存在一定阶段的联系,以时间为序列数据的持续性增长会使得出现弱工具变量的情况,这在宏观数据中是很平常的,动态面板的数据在系统整理后,根据估值的方法将面板的基础均值调整回到最初估算的数据上,这使得估值方法收获了更多的利益。以这些年的发展来看,研究动态法的学者们开始对增长趋同的运作收入进行了深入调查研究,采用最基础的回归分析元素的方式,试着将回归方法带入到收入动态法中,看能否将两种方法结合到一块运用。
2 关于趋同的截面回归和面板回归分析
2.1 截面回归分析
在对趋同的截面回归模型中结合到其他的理论知识,虽然只是加入理论基础解释的变量,但是从各方面来看,不仅是技术操作上精确了数据的准确性,使得模型的真实情况模拟的操作更加立体,而且还从经济系统上进行结构的调整,趋同“条件”的系列还结合考虑到了政治的影响因素,反复验证了条件趋同这一学说,加快了趋同研究方面的脚步。按照目前的情况分析,回归模型的截面不仅是二元还有多元,都有这四个方面的缺陷:第一个方面,我们之所以没能从回归模型的截面上看出有关于经济体系结构的相关元素,这是由于模型本身存在一定的偏差,不过这一个方面在之后的面板数据中,学者在回归方法中找到了如何改善的方法。第二个方面,存在与变量之中的内生性问题,有时候因为在回归方程中融入了一种或多种的,关于结构性以及政治影响因素的变量,都会使得回归方程中出现共线性的波动情况,例如,投资和产出量的增长期间通常与人力资源成本存在着正比的联系,由于不同地区的政治制度或者是不同国家的政治制度的不同,教育方面的投资与经济方面的投资会受到一定因素的影响。此外,在生活中的运作,学者一般会根据某一个时间段的平均投资数据为基础确定储蓄率,可是在接下来的一段时间内,储蓄率会和增长之间有着不可分离的影响,两者存在因果的联系。第三个方面,各个经济体系之间的外溢情况受到忽略。每一个经济体系在回归截面中是作为一个单独的个体来对待的,而回归方法一般是对重复抽样的不同变量对比它们之间的联系,所以要求经济体系中的每个都是独立的个体。第四个方面,数据测量之后的误差很难消除掉。一般计量性的回归模型都会因为一定的测量误差产生非试验之外的情况,面对这样的情况是无法避免的,但对于工具变量和查分的这两种情况可能存在一定的解决方案,可是放在回归模型的截面中时,这两种情况就很难去实施了。
2.2 面板回归分析
不同国家或者是不同地区中一定会因为截面回归模型方法的运作过程产生一定影响,严重的可能会造成各个经济体系在最初开始运作的时候出现在技术水平上的不可控情况,另外,由于不同国家和不同地区的初期,技术水平一般和趋同回归的方程中,一个或者多个变量有着彼此影响的相关性,可是对于初期的技术水平上最重要的一点就是时间的不变性。
在研究趋同的面板数据时,有两个方面需进行验证,一方面是从截面回归的模型中解决处理麻烦的参数中存在异议性的影响元素;另一方面就是截面回归的模型试验中可能会遭受到测量偏差以及内生性这种误差的影响,虽然这些问题一直都存在,但还是努力在完善和处理,尽量在估算的方面得到提升。可是在面板数据的基础原因上也还残留一些没有完善的细节,一般来说面板数据这种方法估计出来的数据不存在偏差,可是在估计数据的过程中组内的计算偏向于各个截面系统的个体,还没能完全的把某些元素汇总的截面系统存在的信息结合进来,这样就使得在估计数据的时候扩大了方差中的结果,数据最后的结果准确性就会降低。例如,人们所关心的入学率就是所属人力资源成本中的代表项目之一,发达国家的入学率数据就相对于国内来说稳定得多,这样的问题也存在与解释变量的数据中,一般影响到面板数据的方法与一些解释的变量有关,对经济的发展有着并不明显的结论。所以目前来说,前期预测的理论与后期算出的结论相互之间是矛盾的,按照准确的方法来做就是,面板回归中不会被识别的原因在于变量没有波及影响。
3 趋同的时间序列分析与空间计量分析
在对趋同研究的方法中,经常采用的是对经济系统中出产的系统单位与和协积进行试验,从此便对趋同有了新的认识和定义。从计量角度来说,这样的方式或许更为精确些,可是同样也存在着某些地方缺乏和增长理论之间的矛盾问题,针对这种问题就算是在文献中也很难有机会找到,关于影响经济系统处于长期稳定状态的某些因素,主要是因为,在研究横截面回归问题时所涉及的趋同理念来说,这其中的联系包括对落后的经济系统与发达的经济系统中的人均收入问题,其中的偏差均值肯定是非零的数据,因此确定,横截面回归的估计方法与时间序列的方法,不管过程怎样,最后的趋同证据却是很不一样的,甚至是相互矛盾的存在。
趋同的空间计量方法是对回归模型进行试验的过程中考虑经济系统中各个因素相互之间是否存在什么关系。最重要的方法就是将空间权重矩阵到基础的线性回归模型运作中来,使用其他能够间接衔接到各个地区以及各个国家之间的相互联系上去。有两种因素会使得空间计量模型在运作过程中出现一些偏差的问题:空间依赖性(或者说是空间自相关)以及空间异质性这两个问题,Anselin与Rey(1991)区别了以上提到的两种情况,还包括了直接依赖性和间接依赖性两种情况。空间依赖性反映的是存在与区域之间的空间影响性,例如指在技术和知识方面对外流溢的情况,以及地区间的劳动力流失;空间异质性反映的就是由于不同区域的系统配置不同使得最终测量的结果有偏差。空间异质性是对某一定的群体进行抽样调查后发现的一种普遍存在的不稳定性关系。所以在研究对趋同问题选择对象问题上,主要的还是空间依赖性为首要。
4 关于趋同的收入分布动态学研究
在研究趋同问题的过程中获得了许多种针对回归为根本研究的分析方法,对关于代表性的经济能够通过趋同的方法维持本身的稳定、目前趋同的影响因素与趋同的发展速度这三个问题进行了针对性的研究和探讨。所以,对于回归方法的理解就是每个独立的经济体,通过某个时间段的趋同发展到本身稳定状态的这个发展过程的理解,并不是常规理解的在趋同发展的过程中对于动态学的解释就是将所有的经济体系的收入分散到其中,可是,为了解释和分析这个经济系统的收入分散是否与时间的周期变化有关,这样对于趋同的探究就变得非常重要。
摘要：从趋同出发,对经济发展思路和方法进行了研究探索,囊括了有关截面和面板数据的回归分析、对比空间计量与时间序列的关系、经济系统的收入分散动态学研究这三个有联系的方面。
关键词：经济趋同,计量分析,收入分布
参考文献
[1]约翰斯顿,迪纳尔多.计量经济学方法(中译本)[M].北京:中国经济出版社,2002:109.
[2]古扎拉蒂.计量经济学(中译本)[M].北京:中国人民大学出版社,2006:96.
经济分布 篇6
一、江苏省人口经济协调状况
(一) 人口经济协调度
人口—经济地理联系率
式中, G表示人口—经济地理联系率;Si表示该区域n个次一级行政区对应的国民生产总值占该区域国民生产总值的比重。Pi表示该区域n个次一级行政区对应的人口数占该区域人口数的比重。人口—经济地理联系率反映人口和经济的协调、配合程度, 数值越大, 表明配合程度越好。
(二) 人口经济偏离度
区域经济—人口分布协调偏离度指数
式中, HD表示区域经济人口分布协调偏离度指数。HD < 0.10时, 区域经济规模与人口规模为非常协调状态;HD < 0.3为协调状态, 0.30<HD<0.40为较协调状态;0.40 <HD < 0.55为较不协调态;HD > 0. 55为不协调状态。Pi表示该区域n个次一级行政区对应的人口数占该区域的比重。GPRi表示该区域n个次一级行政区地区生产总值和人口分别占全区比重的比值。GPRi < 1表明区域经济集聚度低于人口集聚度;GPRi > 1, 表明区域经济集聚度高于人口集聚度。在一个区域范围内, GPRi与1偏离程度越大, 其经济—人口分布的协调度越差。
2.3人口—经济协调状况分析
由图1观察得出, 2005年~2013年江苏省人口-经济地理联系率总体呈缓慢上升趋势, 2005~2007年上升缓慢, 2007~2011年上升速率偏快, 但在2011年~2012年有所滞缓, 2012年以后又开始新一轮的快速发展。表明江苏省近几年来人口-经济地理整体协调、配合程度较高。
图2所示, 江苏省在2005年~2006年期间, 0.30<HD<0.40, 区域经济规模与人口规模为较协调状态, 2007年~2013年, HD<0.3, 区域经济规模与人口规模为协调状态为协调状态。
由表1可得, 截至2013年, GPR大于1的地市有南京、无锡、常州、苏州、镇江5市, 因此, 可知这5市的经济集聚度高于人口集聚度, 也就是说这些地区还可以再容纳一些人口。其他地区人口富足, 人口聚集度高于经济聚集度。在一定程度上, 苏南地区除了常州和镇江以外的3市GPR与1的偏离程度较大, 经济与人口的协调度较差, 但是近些年差异有逐步减小的趋势。苏北5市的GPR与1的偏离程度也较大, 说明经济与人口协调度较差, 而且近些年情况逐渐严重。苏中3市的经济GPR与1的偏离程度较小, 逐年接近于1, 经济与人口协调度较好。
二、发展中存在的问题
适度的人口总量、合理的人口密度和人口经济密度有利于发挥人力资源优势, 促进经济发展, 但人口结构失调则会对经济社会、人与自然的协调发展产生影响[16]。
目前, 江苏人口与经济协调发展面临的主要问题:
一是江苏作为一个资源禀赋较差的地区, 人口规模的持续增大会继续降低原已十分匾乏的自然资源人均占有量, 同时还会增加资源消耗量, 可能产生更大的环境污染。
二是就业结构需进一步调整, 第一产业中仍存在大量剩余劳动力, 而第三产业的劳动力比重偏低。同时, 省外迁入人口的相对低文化和主要从事工业生产性活动, 一定程度上也反映出现有产业层次不高, 对廉价劳动力的依赖使部分制造业失去转型升级的动力和竞争力。
三是人口老龄化加重了经济社会的压力。2013年, 江苏省老龄化程度大大加深, 达到了12.6%。人口老龄化增加了家庭抚养负担和社会保障需求, 也会造成人力资本创新活力的衰退, 影响到区域经济发展和技术进步。
四是城市化发展质量还有待进一步提高。城市化过程中的人口再分布不只是一个人口数量规模分布的机械变动过程, 更是一个深刻的社会转型和重构过程, 需要推进一系列的制度体系和公共设施建设。
三、促进江苏人口分布与经济协调发展对策
以高新技术改造传统优势产业, 提升制造业竞争力。大力发展第三产业特别是新兴服务业, 推进三次产业和产业内部结构的合理化, 进而改变就业结构, 扩大就业规模, 提高居民收入。着力培育低能耗、低污染产业, 发展循环经济, 缓解资源约束矛盾, 将人口增长和经济发展对自然资源的需求和生态环境的影响降低到最小程度。
改革户籍管理制度, 促进人口的自由迁移和有序流动。积极推进相关的社会管理和公共服务制度, 实现社会保障的区域内统筹, 确保社保关系在同一功能区内的自由转移;实现城乡社保制度的充分衔接, 逐步开展城乡社会保障无差别化的改革, 最终过渡到同一功能区内统一社会保障体系, 从而推动人口迁移的进程。
加强城镇体系建设, 促进人口与生产要素的集聚。加强城乡空间布局的总体规划, 根据区域经济优势和环境资源承载能力, 明确产业发展方向, 优化城镇布局, 加快推动城乡一体化和区域经济协调发展。形成中心城市、县城、中心镇分工明确、布局合理的城镇体系, 充分发挥城镇二三产业在扩大就业中的主渠道作用。通过人口与生产要素的集聚, 调整城乡人口结构, 提升城市化水平。
高度重视人口素质的提高, 强化人口经济活力。要实施教育强省战略, 大力发展教育事业;完善多层次社会化办学体系, 积极发展高等教育和职业技术教育;加强在职教育, 扩大覆盖范围, 抓好失业人员、农村转移劳动力的培训;制定配套政策, 营造吸引人才、留住人才、用好人才的良好环境, 变劳动力资源优势为人力资本优势, 使经济建设转到依靠科技进步和劳动者素质上来。
经济分布 篇7
1 材料与方法
1.1 研究区域
麦积区地处陕、甘、川之要冲, 是甘肃省和天水市的“东大门”。现辖11个镇、6个乡、3个街道办事处, 总人口60万。全境总面积3480km2, 东西长123km, 南北最宽处50km, 横跨黄河、长江两大流域。到2010年底, 麦积区经济林面积发展到1.67万hm2, 苹果、葡萄、花椒、桃、杏、核桃、板栗、大樱桃等八大林果基地初具规模, 形成了以花牛苹果、下曲葡萄、元龙花椒为主的经济林示范区。同时, 也积极向国家、省市争取林业生态工程建设任务, 拟建“一城两园一集团”项目, 营造以刺槐、落叶松、油松、侧柏、花椒为主的生态公益林和以苹果、桃、杏、葡萄、大扁桃、大樱桃、澳洲青苹果为主的鲜果经济林工程, 这对促进麦积区农村经济发展, 增加农民收入, 建设社会主义新农村具有重大的意义。
1.2 数据来源
1.2.1 数据采集
外业数据采集在麦积区16个乡镇的141个行政村, 选择了289个样点进行随机抽样测定, 选择的样点以典型的、大片的经济林为主, 且要求进入经济林区20m定点。应用GPS测定经、纬度和海拔, 并在测试点耕层20cm左右采取土样[5], 在实验室中进行风干, 通过TRF-2PC土壤养分测试仪在实验室分析土壤氮、磷、钾、有机质、pH、盐分等数据, 目视记录采样点林种类型。测定时间选在果实成熟期, 从2011年8月6日开始到2011年8月31日结束, 时间从早上8∶00开始到下午18∶00结束。2010年麦积区经济林种植分布及采样点分布如图1所示。
1.2.2 数据处理
土壤养分提取是在实验室中利用TRF-2PC土壤养分测试仪完成的。由于购买的TRF-2PC土壤养分测试仪是便携式快速测试仪, 自带氮、磷、钾测试试剂, 根据说明分别取4g风干土样和20mL蒸馏水制成2份试剂, 1份加入氮、钾1号粉1g左右, 1份根据土壤pH值加磷2号粉或3号试剂 (土壤酸性时加3号试剂) 1g左右, 摇匀、澄清后过滤作为土壤被测液。测氮时取出比色皿制作空白液和标准液, 标准浓度为20mg/kg进行仪器校准, 按说明取适量氮的被测液和试剂制作待测液用兰光进行测试, 记录数据。测磷时与测氮的方法雷同, 只是待测液配制的试剂用量不同而已。测钾时其标准浓度为100mg/kg, 再按其说明按同样的方法配制待测液, 通过比色皿用红光测试并记录结果即可。土壤中的有机质是将测磷的被测液倒入小试管中少许与标准比色卡进行比较得出, 标准色卡有5类从深色到浅色含有机质的量分别为4%、3%、2%、1%和0.5%。土壤盐分和pH值是将风干的土样按说明制作待测液、标准母液、标准工作液后用TRF-2PC进行测试获取。
2 结果与分析
2.1 苹果土壤养分空间分布分析
苹果土壤养分数据的采集主要在8月份, 是苹果施基肥的最佳时间, 最适宜的氮磷钾比例为2∶1∶3, 最适宜pH为6.0～8.0。从实测数据分析可以得出, 苹果在麦积区的种植分布最广, 分布在麦积区的75个村, 种植海拔在987～1691m范围内, 平均为1235.13m, 不同村落氮、磷、钾含量差异很大, 氮含量从0.07～238mg/kg, 平均含量为66.406mg/kg, 磷含量从0.67～88mg/kg, 平均含量为32.219mg/kg, 钾含量从0.65～1044.0mg/kg, 平均含量为165.504mg/kg, 其比例为2∶1∶5.1, 特别是磷的比例偏高, 这说明在麦积区苹果的种植中氮磷钾的施肥不太合理, 没有参照的相关标准, 随机性很大;土壤有机质平均含量为0.73%, 说明目前农家肥施的比较少;土壤pH平均值为8.13, 种植区域土壤呈弱碱性, 略高于苹果最适宜的种植范围;土壤盐分平均值为0.32%, 对苹果种植没有危害性。
2.2 葡萄土壤养分空间分布分析
葡萄土壤养分数据的采集主要在8月份, 是葡萄成熟期, 其最佳施肥期是葡萄采摘以后。从实测数据分析得出, 葡萄在麦积区的种植分布较广, 分布在麦积区的39个村, 种植海拔在1176.23m左右, 与苹果相比其种植区域海拔较低。不同村落氮、磷、钾含量差异很大, 氮含量从0.0106～199.9mg/kg, 平均含量为62.546mg/kg, 磷含量从0.087～115mg/kg, 平均含量为32.322mg/kg, 钾含量从11.5～592.0mg/kg, 平均含量为186.89mg/kg, 这说明在麦积区葡萄的种植中氮磷钾的施肥没有参照标准, 随机性很大;土壤有机质平均含量为0.64%, 说明目前农家肥施的比较少;土壤pH平均值为7.96, 种植区域土壤呈弱碱性, 适宜葡萄的种植;土壤盐分平均值为0.17%, 对葡萄种植没有危害性。
2.3 花椒土壤养分空间分布分析
花椒土壤养分数据的采集主要在8月份, 是花椒采摘期。从实测数据分析得出, 花椒在麦积区的种植分布很广, 分布在麦积区的67个村, 平均海拔在1239.02m左右, 主要种植在高山地区, 不同村落氮、磷、钾含量差异很大。氮含量从0.027～302.7mg/kg, 平均含量为57.58mg/kg, 磷含量从0.812～115.7mg/kg, 平均含量为23.62mg/kg, 钾含量从0.606～1079.0mg/kg, 平均含量为210.281mg/kg, 这说明在麦积区花椒的种植中氮磷钾的施肥没有常规, 随机性很大;土壤有机质平均含量为0.7%, 说明目前农家肥施的比较少;土壤pH平均值为8.02, 种植区域土壤呈弱碱性, 适宜花椒的种植;土壤盐分平均值为0.37%, 对花椒种植没有危害性。
2.4 桃土壤养分空间分布分析
桃土壤养分数据的采集主要在8月份, 桃已经采果, 氮磷钾比例为3∶1∶3。从实测数据分析得出, 桃在麦积区的种植分布在22个村, 海拔在1161.48m左右, 相对苹果、葡萄、花椒都较低, 不同村落氮、磷、钾含量差异很大。氮含量从0.064～179.3mg/kg, 平均含量为36.21mg/kg, 磷含量从1.54～64.9mg/kg, 平均含量为14.67mg/kg, 钾含量从4.25～1926mg/kg, 平均含量为203.22mg/kg, 实测氮磷钾平均比例为2.5∶1∶13, 这说明在麦积区桃的种植中氮偏少, 磷超标将近4倍;土壤有机质平均含量为0.8%, 说明施放了农家肥施;土壤pH平均值为7.51, 土壤呈中性, 土壤盐分平均值为0.46%, 对桃种植影响不大。
2.5 杏土壤养分空间分布分析
杏土壤养分数据的采集主要在8月份, 杏已经采果, pH值为6.8～7.9。从实测数据分析得出, 杏在麦积区的种植分布在16个村, 海拔在1173.41m左右, 相对苹果、葡萄、花椒都较低, 不同村落氮、磷、钾含量差异很大。氮含量从0.021～212.9mg/kg, 平均含量为34.604mg/kg, 磷含量从0.98～78.2mg/kg, 平均含量为28.64mg/kg, 钾含量从7.56～545.2mg/kg, 平均含量为79.32mg/kg, 这说明在麦积区杏的种植中施肥随机性较强, 土壤有机质平均含量为0.88%, 说明施放了农家肥施;土壤pH平均值为7.83, 土壤呈中性, 适宜于杏的生长, 土壤盐分平均值为0.07%, 对杏种植影响不大。
2.6 核桃土壤养分空间分布分析
核桃土壤养分数据的采集主要在8月份, 桃已经采果, 氮磷钾比例为2.5∶1∶1。从实测数据分析得出, 核桃在麦积区的种植分布在10个村, 海拔在1361.42m左右, 相对苹果、葡萄、花椒都较高, 不同村落氮、磷、钾含量差异很大。氮含量从1.25～225.3mg/kg, 平均含量为35.36mg/kg, 磷含量从1.99～26.7mg/kg, 平均含量为15.39mg/kg, 钾含量从20.4～231.2mg/kg, 平均含量为81.53mg/kg, 实测氮磷钾平均比例为2.2∶1∶5.3, 这说明在麦积区核桃的种植中氮基本合适, 磷超标将近5倍;土壤有机质平均含量为1%, 说明施放了农家肥施;土壤pH平均值为7.5, 土壤呈中性, 土壤盐分平均值为0.36%, 对桃种植影响不大。
2.7 樱桃土壤养分空间分布分析
樱桃土壤养分数据的采集主要在8月份, 樱桃已经采果, 是施肥的一个重要季节, 最适宜pH值为6.5～7.5, 氮磷钾比例为2∶1.38∶1.34。从实测数据分析得出, 樱桃在麦积区的种植分布很少, 只在甘泉有种植区, 分布在甘泉镇的3个村, 海拔在1272.83m左右, 相对苹果、葡萄、花椒都较低, 不同村落氮、磷、钾含量差异很大。氮含量从0.011～172.8mg/kg, 平均含量为38.061mg/kg, 磷含量从2.56～44.5mg/kg, 平均含量为16.9mg/kg, 钾含量从3.61～760.7mg/kg, 平均含量为167.55mg/kg, 实测氮磷钾平均比例为2.2∶1∶9.9, 这说明在麦积区樱桃的种植中氮磷钾的施肥具有很大的随机性, 氮略为偏高, 磷严重超标, 氮磷钾比例严重失调;土壤有机质平均含量为1.33%, 说明目前农家肥施的比较多;土壤pH平均值为7.71, 稍为偏高, 但适宜樱桃的种植;土壤盐分平均值为0.06%, 对樱桃种植几乎没有影响。
2.8 梨土壤养分空间分布分析
梨土壤养分数据的采集主要在8月份, 梨已经采果, 氮磷钾比例为2∶1∶3。从实测数据分析得出, 梨在麦积区的种植分布很少, 只在甘泉、马跑泉、麦积、花牛有种植区, 分布在5个村, 海拔在1195.8m左右, 相对苹果、葡萄、花椒都较低, 不同村落氮、磷、钾含量差异很大。氮含量从0.089～246.5mg/kg, 平均含量为97.624mg/kg, 磷含量从11～53.2mg/kg, 平均含量为23.58mg/kg, 钾含量从24.2～588.9mg/kg, 平均含量为202.2mg/kg, 实测氮磷钾平均比例为4.1∶1∶8.5, 这说明在麦积区梨的种植中氮磷钾的施肥失调, 氮高出1倍多, 磷超标将近3倍;土壤有机质平均含量为1%, 说明目前农家肥施的比较多;土壤pH平均值为8.26, 土壤呈弱碱性, 这与氮和钾含量较高有关, 土壤盐分平均值为0.17%, 对梨种植几乎没有影响。
2.9 柿子土壤养分空间分布分析
柿子土壤养分数据的采集主要在8月份, 柿子处于果实成熟期, pH值为5.0～6.8。从实测数据分析得出, 柿子在麦积区的种植分布在元龙镇双渠、甘泉归凤村、社棠东山、花牛镇张家河4个村, 海拔在1225.5m左右, 与苹果、葡萄、花椒都处于同一海拔上。氮磷钾施肥比例与树龄有关, 不同村落氮、磷、钾含量差异很大, 氮含量从2.59～70.6mg/kg, 平均含量为27.67mg/kg, 磷含量从0.656～19.8mg/kg, 平均含量为8.15mg/kg, 钾含量从11～799.9mg/kg, 平均含量为306.58mg/kg, 土壤有机质平均含量为1%, 说明柿子种植区主要施放了农家肥, 土壤pH平均值为6.98, 土壤呈中性, 接近于其适宜生长的pH值范围, 土壤盐分平均值为0.11%, 对柿子种植影响不大。
2.10 山楂土壤养分空间分布分析
山楂土壤养分数据的采集主要在8月份, 山楂处于成熟期, 氮磷钾比例为1 .5∶1∶2, 适宜于中性或酸性土壤。从实测数据分析得出, 山楂在麦积区的种植几乎没有, 只有麦积镇北湾种植, 海拔在1340m左右。海拔较高, 氮、磷、钾含量都很低, 实测氮磷钾平均比例为1∶7.4∶11, 这说明在麦积区山楂的种植属于自由生长, 基本不施化肥;土壤有机质平均含量为1%, 说明施放了农家肥施;土壤pH平均值为9.39, 土壤呈碱性, 不适宜于山楂的生长, 土壤盐分平均值为0.14%, 对山楂种植没有影响。
3 结论与讨论
1) 不同经济林其分布的地域不同, 而不同地域中不同经济林土壤养分差异特别大, 说明目前麦积区的经济林种植土壤施肥没有统一标准, 土壤的施肥管理没有科学化, 随意性很大。经济林作为麦积区支柱产业, 应尽快建立适宜于本地的施肥管理标准。
2) 不同经济林种植区土壤有机肥料太少, 说明施肥主要以无机肥料为主, 这会增加环境污染, 且使果品高产但不优质, 因此应引导果农进行农家肥和绿肥的使用, 特别是绿肥的使用, 即减少了环境污染, 同时也真正实现果品的高质优产。
3) 通过调查发现, 麦积经济林种植分布比较零散, 说明种植区没有进行统一的规划。因此应根据本地气候和地形因子对麦积区经济林的种植统一规划, 并建成产、销、研一体的管理平台。
摘要：随着我国经济林发展规模不断扩大, 经济林已经成为区域经济发展的重要支柱和农民增加收入的主要途径, 在促进社会主义新农村建设和生态环境保护中发挥着越来越重要的作用。本研究对经济林种植区的土壤养分进行少量地面调查, 借助于3S技术, 对麦积区经济林种植区土壤养分进行空间分布研究, 得出如下结论: (1) 苹果、葡萄、花椒、樱桃、梨、桃、杏、山楂、核桃、柿子中反映土壤养分的差异比较大, 且比例与国家标准相比较严重失调; (2) 土壤中有机质含量很小, 说明在施肥管理方面主要以无机肥为主, 农家肥和绿肥的使用很少, 特别是绿肥很少使用; (3) 麦积区经济林种植没有统一规划, 在科学施肥管理方面有一定的难度。
关键词：经济林种植,土壤养分,空间分布
参考文献
[1]农业部.测土配方施肥技术规范[S].2011.
[2]1.6亿农户可享免费测土配方施肥[N].中国财经报, 2010-04-02.
[3]张继先, 梁晓丽.化解难点纵深推进测土配方施肥项—西峰区测土配方施肥工作难点及对策[N].甘肃经济日报, 2010-12-11.
[4]姜远茂.丰产苹果园的土壤改良[J].新农业, 2010, 11 (5) :19-20.
[5]苏秀伟, 魏绍冲, 姜远茂, 等.酸性土壤条件下硅对苹果果实品质和植株锰含量的影响[J].山东农业科学, 2011, 11 (6) :65-67.
[6]赵登超, 姜远茂, 彭福田, 等.冬枣果实硬核期对 (15) N-尿素吸收、分配及再利用特性研究[N].应用生态学报, 2006, 10 (1) :31-34.
经济分布 篇8
关键词：人力资本,能源资源,区域经济
0 引言
目前, 学界对资源的关注主要集中在如何实现资源的可持续利用以及资源与经济增长之间的内在关系, 很少有学者考察人力资本分布与能源资源的动态匹配效应以及相应地对区域经济增长的作用。鉴于此, 本文将基于东部、中部、西部三大地区的划分, 分别考察能源资源约束与人力资本分布以及两者交叉影响对区域经济发展的作用。
1 计量模型
为了考察能源资源约束、人力资本平均存量、人力资本分布等对经济发展的影响程度, 本文基于卢卡斯生产函数 ( 1988) , 并假定Hicks中性, 即规模报酬不变, 得到计量模型:lny=c + β1lnk+ β2lnr+ β3lnh+β4X +εit ( 1)
其中y是实际人均GDP平均增长率;k是人均物质资本存量;r为人均能源消耗量;h用来衡量人力资本水平;X为控制变量, 主要包括两个方面的因素:一方面是消费能力 φ, 另一方面是对外开放程度 ξ。
本文同时引入就业者的人力资本平均存量和就业人口受教育水平的分布状况来衡量区域经济发展, 人力资本的分布状况用就业人口的离散方差 ω 来表示。 所以当考察人力资本分布对经济的影响作用时所采用的经济发展函数表达式为:lny=c + β1lnk+ β2lnr+ β3ω + β4X + εit ( 2)
此外本文还试图探究能源资源约束和人力资本分布交叉作用对区域经济发展的影响, 在这里我们引入交乘项lnr × ω 来进行考察。
2 实证检验与结果分析
2.1 数据来源与说明
本文所采用的数据主要来源于《 中国统计年鉴》《 中国劳动统计年鉴》 以及各省市统计年鉴。 采用的样本包括了1990-2012 年我国29 个省、自治区、直辖市的数据。 为了更加深入的研究, 本文根据经济发展水平和地理区位将我国划分东部、中部、西部三个经济区域。
相关数据计算方法如下:①本文将1990-2012 年间实际人均平均GDP增长率定义为, 以此来衡量各省、市、区经济发展水平, 表示人均GDP的变量Yt用t年实际GDP与年末人口的比例计算。②人均物质资本存量数据采用张军等 ( 2004) 的方法计算得到。③地区人均能源消耗量是指某一地区个人生产、生活的各种能源消费数量之和, 单位是万吨煤。④人力资本平均存量用劳动者平均受教育年限来衡量, 具体为明瑟方程 ( 代表各层次就业人员的教育年限, 分别赋值0、6、9、12、15、16、19。 表示就业人口在各个教育阶段的比例) 。 ⑤人力资本分布指标用各地区拥有高中、大专和本科学历的就业人员受教育年限分布方差计算而得。⑥控制变量中的消费能力用各地区消费品零售总额占名义GDP的比例来衡量, 对外开放程度用各地区进出口总额占名义GDP的比例来衡量。 本文实证研究部分所使用的主要变量的描述性统计结果如表1 所示。
2.2 模型估计
2.2.1 线性基本模型回归结果及分析
本文分别采用混合最小二乘法、固定效应、随机效应和工具变量法四种方法进行回归。 采用Davidson -Mackinnon ( 1993) 提出的方法来检验内生性是否存在, 结果得到p值接近于0, 因此可认为模型存在内生性。 内生变量的选择是基于所有解释变量的相关性检验, 通过对比分析, lnh、ω、lnr×ω 这三个变量的相关系数略大, 因此初步确定这三个变量为内生变量, 并采用这些变量的一阶滞后项作为工具变量进行二阶段最小二乘估计, 该方法的回归系数值处于混合OLS模型与固定效应模型的回归系数值区间之内, 表明我们的结果在一定程度上具有合理性。 同时, 为了检验工具变量的选取是否合适, 运用Sargan统计量检验, 结果表明工具变量有效, 不存在过度识别问题。 表2 给出了运用二阶段最小二乘法对方程 ( 1) ( 2) ( 3) 进行回归的结果。
从表2 的回归结果整体来看, 物质资本存量、能源消耗量、人均资本平均存量和人力资本分布对区域经济增长具有显著的正向影响, 其中物质资本存量对我国区域经济增长的影响最大。 能源消耗量对东、中部地区的作用都十分显著, 但对西部地区的作用相对较不显著, 这说明东中部地区由于生产技术水平较高, 有效的利用能源, 即能源约束较小。 而西部地区目前的能源使用技术仍较落后, 未能有效的利用能源, 即能源约束较强。
2.2.2 非线性模型估计
为了得到稳健的估计结果, 本文加入变量 ω2以进一步考察人力资本分布的不平衡程度对经济的影响, 此时经济增长的函数表达式为:
运用固定效应模型进行回归, 主要变量的回归结果如表3。
东中西部的系数 ω2均显著为负, 此时经济增长函数是以 ω 为自变量的开口向下的二次函数, 这表明区域经济发展水平随着人力资本分布方差的增大呈现先上升后下降的趋势, 其中的原因可能是人力资本分布方差起初并不大, 大家存在竞争意识, 相互追赶, 不断加强学习提高自身受教育水平, 因此促进了区域经济的发展。 当人力资本分布方差增大到一定水平, 由于个体间的差距过大, 部分人可能会存在不思进取的消极心理, 因此不再去主动寻求方式来提高自身教育水平, 经济状况也相应出现下滑。
3 本文结论
本文建立了卢卡斯生产函数, 运用省际层面的经验数据进行回归, 考察了东中西部地区能源消耗、人力资本分布对经济的作用发现以下三点结论, 并提出政策建议:一是物质资本存量、能源资源消耗量、人力资本分布对区域经济的发展都具有显著影响, 但影响的程度不一样, 其中物质资本存量仍然是影响我国经济增长的最重要因素。因此我们应该进一步促进物质资本的合理配置和稳定增长。二是人力资本也是影响经济发展的主要因素, 且伴随这人力资本分布不平衡程度的增大, 区域发展水平先上升后下降。 物质资本推动区域经济发展不是长久之计, 要积极转变增长方式, 把人力资本投资作为区域经济发展的主要动力。政府应加大对中高等教育事业的投入。同时应注意中、东、西部地区教育投入均衡发展。 三是能源资源消耗对经济发展具有正向作用, 其中东中部地区对能源的利用率较高, 西部地区对于能源资源的利用率较低。 我们在提高各地区能源使用效率的同时加大对科技研发的投资力度, 摆脱对能源资源的依赖性, 在将来实现靠技术进步驱动我国区域经济发展。
参考文献
[1]齐绍洲, 云波, 李锴.中国经济增长与能源强度差异的收敛性及机理分析[J].经济研究, 2009 (04) .
[2]李亚玲.人力资本分布结构与区域经济差距—基于中国各地区人力资本基尼系数的实证研究[J].管理世界, 2006 (12) .
经济分布 篇9
经济与人口之间的关系是区域可持续发展研究的重要内容之一, 而人口分布、人口增长与经济发展两方面的关系组成了人口与经济之间的关系。早期的学者主要关注人口数量与宏观经济之间的关系, 对于人口空间分布与经济之间的关系研究甚少。近年来, 探索人口与经济的重点主要从以下三方面发生变化, 第一, 由分析经济发展与人口规模的关联性向分析人口质量、构成影响经济发展转移[1,2,3,4,5];第二, 对经济增长与人口的关系的分析由发达国家向发展中国家转移;第三, 由人口与经济增长的动因研究向分析人口与经济的空间关系转移, 用空间化的形式表达人口与经济之间的关联性成为了区域经济研究的焦点[6,7,8,9,10]。影响人口分布的因素及人口分布对经济的影响的研究构成了人口分布与区域经济关系的重要内容, 如王桂新[11]通过分析中国不同地区的收入水平、收入差距的省际人口迁移情况, 比较全面地研究了中国人口的省际迁移与省际经济之间的关系, 得出了地区的经济发展水平及其差异性对80年代后半期的省际人口迁移方向及分布有决定性作用。韩光辉[12]等利用人口密度指标数据对近三十年来我国的人口的空间结构及变化趋势进行研究, 其认为自然地理条件及经济开发类型直接影响了人口分布的数量规模、疏密程度及聚落性质。韩惠[13]等探讨了中国人口分布格局和其影响因素, 发现经济发展是决定人口分布的关键因素, 主要体现在社会生产力的提高会促进人口的集聚, 反过来人口的集聚又会带动区域经济的发展。范红忠[14]对比了中国、美国、日本等6国的人口分布与生产后, 发现导致我国的地区经济差异较大的原因是人口分布与生产分布不一致即生产集中并未引起人口对应的集聚。
2 研究区域概况
广西壮族自治区位于中国南部, 位于东经104°26'~112°04', 北纬20°54'~26°24'之间, 总面积为23.6万平方公里。广西壮族自治区2000年的国内生产总值 (GDP) 为2050.15亿元, 第一产业总产值为538.70亿元, 第二产业总产值为748亿元, 第三产业为763.45亿元, 总人口为4751万人;2005年GDP为4075.75亿元, 第一产业总产值为912.50亿元, 第二产业总产值为1510.68亿元, 第三产业总产值为1652.57亿元, 总人口为4925万人;2010年GDP为9569.85亿元, 第一产业总产值为1675.06亿元, 第二产业总产值为4511.68亿元, 第三产业总产值为3383.11亿元, 总人口为5159万人。从以上数据大致可以看出2000年至2010年十年期间, 广西壮族自治区的国内生产总值和三大产业及总人口有着明显的增长, 第二产业及第三产业尤为突出。
广西壮族自治区东连广东, 东北接湖南, 背靠贵州, 西临云南, 南临北部湾, 西南与越南接壤, 是中国西部唯一具有沿海、沿江、沿边区位优势的省区。2004年东盟博览会、2008年广西北部湾经济开发区的成立都极大地促进了广西的经济发展, 这两者对于中国经济的增长及均衡性的调整乃至世界经济的增长都有着重要的作用。但是广西地形复杂多样, 资源分布不均等因素造成了各县市的经济发展和人口分布出现不均衡。为此研究广西各县市的经济与人口分布之间的关联性利于了解社会经济发展情况, 推断社会经济发展趋势及为各地政策部门提供可靠、科学的决策依据。本文把广西壮族自治区14个地级市、7个县级市、56个县、12个民族自治县作为研究对象, 以广西2001年、2006年、2011年统计年鉴作为数据源, 选取国内生产总值 (GDP) 、三大产业总产值、年末总人口信息来探讨人口分布 (人口密度=年末总人口/行政单位面积) 与经济发展 (人均GDP=GDP/年末总人口、三大产业) 之间的关联。建立人口分布与三大产业相关性分析及线性回归方程初步了解两者的关联性, 将人口密度、人均GDP划分等级进一步探讨经济与人口之间的关联, 基于局部Moran’s I确立空间过程中的不稳定性即研究对象观测值的高值或低值的局部空间集聚, 反映对象内部之间的差异性。
3 人口分布与区域经济关联性分析
3.1 人口密度与人均GDP
近年来GIS技术发展迅猛, 越来越多的应用领域涉及到GIS技术, 尤其是分析各种地理现象及过程都需要GIS技术作为支撑。由于人口和经济数据都有各自的空间特性或与空间地理位置有关, 所以许多学者将空间分析方法与区域经济研究结合起来, 基于空间维的角度来揭示各种经济现象和社会现象。GIS技术基于空间角度来表示及分析各种数据, 使得区域之间存在的各种关系一目了然, 提供了新的区域经济研究方法即将空间维度融入到传统的经济分析与决策当中。传统统计分析方法与GIS技术相结合既能很好地实现定量研究又能充分利用GIS的数据可视化、分析、管理功能。研究人口分布与区域经济之间的关联性时, 只有将人口数据和经济数据与空间特征结合起来, 才能更好地揭示和掌握两者之间的空间分布特征、空间规律及人口与经济、环境、资源的关系, 才能实现两者的实际意义和统计价值。经济要素的分布能充分地体现地区在区域经济发展中的地位, 但经济要素的分布与人口分布又存在着不可或缺的关联性, 为此以广西89个县市行政区域单元作为底图, 以人均GDP和人口密度作为数据源与行政图关联起来, 实现人口数据和经济数据的空间分布、配置、组合情况的直观化, 以此为基础揭示人口与经济总体特征, 结果如图1、图2。
图1结果表明, 2000年人均GDP处于第一等级的有南宁市区、柳州市区、桂林市区、梧州辖区、东兴市、北海市, 处于第二级别有南丹县、金城江区、右江区、凭祥市、防城港市区占总县市数的12.4%。2005年处于第二等级以上的有11个县市, 也占总县市数的12.4%, 这表明这五年期间, 广西人均GDP没有大的增加幅度, 人们生活水平应该变化不大。直至2010年处于第一等级有钦州辖区、东兴市、玉州区等6个区域, 第二等级增至11个区域占总县市数的20%, 比2000年、2005年有了较大的提升, 这与东盟博览会及北部湾经济开发区的建立有着密不可分的关系。但总体上而言, 广西整体的水平仍比不上其他沿海省市, 这与广西的各种资源条件及交通等因素有关。图2表明, 2000年至2010年人口密度较大的区域都集中在桂中南地区, 这与广西的地形地貌等自然条件相关, 因为桂中南地区地势相对平坦, 交通较便利, 且东盟博览会及北部湾经济开发区的活动范围也集中在这些区域, 为此人口密度也会相对较大。将人均GDP与人口密度等级分割图对比, 可以看出两者之间的关联性即人均GDP高的区域, 人口密度也相对较大, 这再次证明了人口分布与区域经济之间的关联性即经济的发展会引起人口的集聚, 人口的集聚反过来会带来产业的发展。
3.2 探索性空间统计的人口分布与产业分析
传统的统计分析方法并没有赋予人口和经济数据空间特征, 对于两者之间的空间关系难以直接表达。为此基于空间统计分析方法可以使得人口与区域经济两者的关系通过图形直接表达出来。传统的统计分析方法是假设样本即对象之间是相互独立的, 不存在任何空间联系, 但是从地理角度出发来看, 许多数据往往与空间位置关联, 空间统计分析是揭示空间数据的关联性、依赖性的最佳研究方法。空间统计分析方法并不是完全抛弃传统的统计分析技术, 而是在传统方法的基础上进行修改, 进而符合空间统计分析的需要。与传统的统计分析方法相比, 空间统计分析方法特色在于在研究空间对象的联系之前, 首先要为对象定义相互之间的空间邻接关系即建立空间权重矩阵, 空间权重矩阵是空间统计分析的前提和基础。
空间权重矩阵的建立有许多方法, 常用的有简单的二进制邻接矩阵和基于距离的二进制空间权重矩阵[15]。本研究基于Geo DA平台采用简单的二进制建立空间对象的权重矩阵, 具体如公式1。
全局的空间自相关性会忽略了空间过程中存在的不稳定性即无法找出空间关联中的热点与盲点, 为了找出广西区域经济与人口分布关联显著的区域, 基于Geo DA软件采用局部自相关指标 (LISA) 来探讨对象属性与其周边对象属性的相似 (集聚) 或差异 (离散) 程度, 结果为图3、图4、图5。
红色区域为High-High, 蓝色区域为Low-Low, 浅紫色部分为Low-High。从上图可以看出, 在显著性水平a=0.05的条件下, 桂南、桂西北地区的第一、二、三产业与人口分布 (人口密度) 的关联性呈显著性。第一产业与人口分布的低增量区域 (Low-Low) 集中在桂西北地区, 这说明桂西北地区的第一产业值与人口分布的关联性局部低于平均水平, 与周围地区的空间差异性小, 呈现集聚现象, 广西西北部大部分为喀斯特地貌, 可种植的土地面积较少, 为此第一产业的产值会较低, 对于人口的吸引力也会较小;较高区域集中在桂南区域, 这与桂南地区地势平坦, 可利用的资源相对较多有关。第二产业与人口分布的关联性显著的区域并不多, 柳州市区的第二产业与人口分布的关联性高于周围区域, 与周边区域存在异质性, 2000年至2010年间, 横县、钦州辖区、南宁市区呈现高高增量趋势, 表明其自身及周围区域的第二产业与人口分布的关联性高于平均水平, 有着较强的空间自相关性即集聚热点区域。第三产业与人口分布的关联性自2000年至2010年波动性不大, 但是低低增量的区域增多, 可能是由于局部地区的第三产业发展较快, 造成整个区域的平均水平上升, 但是桂西北地区的第三产业产值及人口密度都相对较小, 为此出现低值区域增多。
4 结论
(1) 从三个年份的人均GDP等级图可以发现, 处于第二等级以上的区域不断增加, 表明广西壮族自治区的经济是不断发展, 人们生活水平也不断提高;人口分布受到诸多因素的影响, 广西人口密度大的区域集中在桂南地区和柳州、桂林市辖区, 这与地形地貌、经济活动及社会条件密切关联。
(2) 对比各年份的人口密度分布图与人均GDP的等级分割图可以看出, 人均GDP高的区域, 人口密度也大。这说明人口分布与经济活动有着密切的联系, 主要体现在人力资源是经济活动中最活跃的要素之一, 人口的集聚会创造出更多的经济效益, 而经济的不断发展会促进人口的集聚。
(3) 从广西壮族自治区的三大产业与人口分布聚类增量图可以看出, 第一产业较显著的区域集中在桂西北和桂南地区, 这与两个大区域的自然条件和经济活动有一定的关联性。第二、三产业的显著性较好的区域并不多, 这可能与广西的第二、三产业主要集中在少数的几个地区相关联。
摘要：研究主要以广西2001、2006、2011年统计年鉴的GDP、人口数据、三大产业值作为数据源。为了确定其两者之间的关联, 将人均GDP和人口密度数据进行等级划分及进行基于地统计的局部关联分析。结果表明人均GDP较大的区域, 人口密度也较高, 说明人口分布与区域经济相互有正效应作用即人口的集聚会带来更多的经济效应, 产业的发展反过来也会引起人口的集聚。基于地统计的局部相关的增量聚类图表明, 第一产业与人口分布的较显著的区域集中在桂南和桂西北地区, 而第二、三产业的较显著的区域只有少数几个, 这与广西的地形地貌等诸多因素有关。