结构测定

2024-07-27

结构测定（共4篇）

结构测定篇1

引言

多孔陶瓷的孔结构参数有各种方法进行测定�如直接观测法、显微法、压汞法、液体排除法、气体吸附法等。在这些方法中�液体排除法最适合测定贯穿性孔洞的孔结构参数,其具有操作稳定、测定结果重复可靠、可测定孔径范围宽等优点[1]。因为其对多孔材料通孔孔径测量的简单有效性而在过滤材料的�析表征中应用较普遍�早在1980年就被定为ASTM标准[2]�并且在1999年被再次�到确认[3]。并作为测量多孔陶瓷孔道直径的国��标准。

壁流式蜂窝陶瓷是一种新型的过滤用陶瓷�其用于高温烟气的过滤具有无可比拟的优势。而其孔洞结构决定了其过滤性能�孔结构参数中包括最大孔径、平均孔径以及孔径�布。�本文选用液体排除法�自制一套专用于壁流式蜂窝陶瓷孔结构参数测量的装置�测定结果可预测壁流式蜂窝陶瓷的过滤性能�并且为改进其制备工艺提供直接参考。

1 测量原理

排除法利用毛细管作用原理测定孔径�浸润剂表面张力影响所测孔径的大小。由毛细管作用原理可知�当半径r的毛细管为表面张力σ的液体A润湿时�毛细管液相压力P2与流体B压力P1达到静力学平衡时(如图1)。

P2与P1的关系可由Laplace方程描述[4]:

其中θ为接触角。

当孔两端的压差大于2σcosθ/r时�毛细管内的液体就会被移走�排除法就是根据这一原理测定多孔材料孔径的。

在实际测定过程中,用已知表面张力的液体充,润湿多孔材料孔洞(用抽真空法或煮沸法),固定多孔材料一端的压力,另一端用液体或者压缩空气产生压差。当压差增大到一定值时,多孔材料上的最大孔首先被打开,而后小孔依次打开,利用公式(1)计算孔径。同时测定反映开孔数的湿多孔材料气体流量Fw。当多孔材料上的所有孔被打开时,减压测定此时“干多孔材料”气体流量FD。

为得到多孔材料孔径分布函数,需假设圆柱形孔，接触角为零，湿多孔材料的气体流量与被打开孔的面积成正比。因此湿多孔材料与“干多孔材料”流量比(R)反映为被打开孔面积的分率[5]:

将R(r)对孔径微分得到孔径分布函数f(r):

多孔材料待测样品装入样品室前，用抽真空方法或煮沸法充分浸润多孔材料孔洞。压缩空气进入多孔材料内侧，外侧经气液分离器和气泡检测器或流量计与大气相通。出现第一个气泡时对应着多孔材料上的最大孔径。不断增大气体压力，多孔材料上的孔由大到小依次被打开，平衡后测定湿多孔材料的气体流量。当多孔材料上的孔全部打开时降低压力测定干多孔材料的气体流量，利用公式(2)、公式(3)式分别计算湿干多孔材料流量比R(r)和孔径分布函数ff(r)。

2 测试仪器设备

根据液体排除法原理，自制一套测量设备用于壁流式蜂窝陶瓷孔结构参数的测定，如图2所示。

因为该设计的测试样品是从规格为100孔和625孔的蜂窝陶瓷中截取的，从625孔蜂窝陶瓷中截取5×5孔样品，底面边长32mm、高70mm;从100孔蜂窝陶瓷中选取3×3孔样品，底面边长31mm、高70mm。根据所选取的样品尺寸，为了保证可以同时测量两种样品，特设计样品室4中负载样品19的中间预留方孔的边长为34mm。

1空气压缩机;2调压阀;3压力表;4样品室;5�通阀;6空气软管;7~11阀门;12烧杯;13水;14~17流量计;18 U型压力计;19测试样品。

测试前首先检查仪器设备的气密性，然后，将干燥至衡重的待测式样放入样品室，并注意好密封好;调节减压阀，使压力慢慢升高，记录流量计和U型管压力计的读数。将试样取出，用煮沸法将式样用水浸润，放入冷水中冷却，同前面的步骤一样记录下湿试样的压力与流量的曲线。

3 孔结构参数的计算方法

用液体排除法所测得的数据可以用来表征最大孔径，平均孔径以及孔径分布等孔结构参数。下面将论述其具体的处理方法及处理结果分析讨论。

3.1 最大孔径

根据公式(1)，在浸润了水的湿试样时，将水的表面张力72m N/m带入可得:

式中:

D——孔径(μm);

P——压力降(Bar)。

在图2液体排除法测试设备示意图中的12烧杯所盛的水中，当气泡刚刚好开始冒出来时，此时的压力降为最大孔径时的压力降(图3中的P0点)。记录下来并利用公式(4)计算其最大孔径。

3.2 平均孔径

采用ASTM标准F316-80的方法，作出干、湿试样的压力-流量曲线图。同时，由干试样的压力-流量直线作出半干试样的压力-流量直线，即是相同的压力下流量为一半时的压力-流量直线，其与湿试样的曲线相交点即为以流量为一半时所计算的平均孔径所在的压力与流量点(如图3所示)。由此点的压力值P1带入公式(4)即可得平均孔径。

3.3 孔径分布

以在某个孔径或某个孔径范围的流量占总流过的气体流量的百分数为孔径分布的表征，由公式(3)计算。公式中需微分，为避免因实测数据少人工计算带来的误差大以上步骤用计算机编程。对干燥试样的压力-流量关系用最小二乘法回归而。对于湿试样的压力降-流量曲线采用BP神经网络来拟合，比通常用的多项式回归法、样条插值法更有效。人工神经网络BP模型具有比两者更强大的模拟非线性关系的能力，理论上已经证明了BP神经网络可以模拟任何非线性函数。所以本课题所制备湿样品的压力降-流量关系的数据将采用BP人工神经网络来处理。

对于本装置测量的数据经一系列试验，BP算法参数设置如下拟合效果较好:学习速率为0.01;误差允许值定为0.0002;网络为三层结构;输入层神经元、输出层神经元都为一个，隐层神经元数目4~6。

4 测试结果及分析

对两种不同工艺制备的壁流式蜂窝陶瓷，气孔率测量结果分别为50.2%，50.1%，差别不大;用电子显微镜观测在十分有限的显微镜观测范围内也区别不大，如何断定哪种工艺制备的样品孔结构更好，过滤性能更优呢?本文用上述自制的设备及计算方法，测定的结果计算分析如下。首先由测量数据作图，得出干线、半干线和湿线如图3所示。

由图3中P0和P1值，根据公式(4)分别计算1号和2号样品的最大孔径和平均孔径，结果为:1号样品最大孔径:30.1μm，平均孔径4.9μm;2号样品最大孔径:25.4μm，平均孔径4.4μm。

根据公式(3)，用编制好的程序计算输出孔径分布图，如图4所示。

从图中可以看出，1号样品主要孔洞分布在孔径4.7μm附近，号样品主要孔洞分布在孔径4.3μm附近;2号样品的峰形明显比1号更窄。

通过以上计算结果及图形分析，可以看出2号样品的最大孔径小于1号样品，平均孔径也比1号孔径稍小，说明其可滤除更细的粉尘颗粒;更重要的是孔径分布峰形比1号样品狭窄很多，表明2号样品比1号样品孔径均匀性好很多。由此可判断2号样品的过滤性能优于1号样品，应采用2号样品的制备工艺。

5 结语

1)本文所自制的孔结构参数测量装置，可以较好的对壁流式蜂窝陶瓷的孔结构进行测定，对于壁流式蜂窝陶瓷的制造工艺的改进和过滤性能的预测有着积极的指导意义。

2)应用BP神经网络对数据的处理中，BP算法参数设置如下曲线拟合效果较好:学习速率为0.01;误差允许值定为0.0002;网络为三层结构;输入层神经元、输出层神经元都为一个，隐层神经元数目4~6。

3)本测量装置为人工操作、人工记录数据，如有条件可以增加投入改为自动控制及自动记录和分析数据，有利于测量结果的准确性提高。

参考文献

[1]罗民华编著.多孔陶瓷实用技术.北京:中国建材工业出版社,2006.3

[2]Pore Size Characteristics of Membrane Filters for Use with Aerospace Fluids,ASTM Designation F316-80,1980

[3]Standard Test Method for Pore Size Characteristics of Membrane Filters Using Automated Liquid Porosimeter,ASTM Designation E1294-89(Reapproved1999)

[4]Joseph A.Fernando.PROCESSING,STRUCTURE AND PROPERTIES OF AN ALUMINA FIBER BASED HIGH TEMPERATURE FILTER MEMBRANE.Doctor Dissertation of the Graduate School of State University of New York at Buffalo.2001.9

[5]黄培,邢卫红,徐南平等.气体泡压法测定无机微滤膜孔径分布研究.水处理技术,1996,22(2):80～84

结构测定篇2

┌ 中药化学成分鉴定的方法

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·中药化学成分结构测定一般程序和方法 │

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└ 中药化学成分的鉴定程序

中药化学成分鉴定的方法

要进行中药化学成分结构鉴定，首先要保证样品的纯度，如果被测样品达不到一定纯度，则无法鉴定结构式。鉴定结构式采用的方法有化学法(利用化学反应等)、波谱法等。波谱法是非常准确的先进方法，包括紫外光谱(uv)、红外光谱(ir)、核磁共振法(1h-nmr、13c-nmr)、质谱法(ms)等。

如果被测成分是已知化合物，在确定纯度后，不必作很多鉴定工作，选择其中几种即可。如果能得到已知物的标准品或对照品，将被测定成分和标准品进行色谱分析(tlc或hplc)，rf值或保留时间一致，混熔点不下降，红外光谱完全一致，分子量一致，就可说明被测成分和对照品一致。如果得不到标准品，则和文献中已知物的红外光谱(最好是已知物图谱)、质谱数据进行对照，有时还需和已知物的nmr谱数据进行对照，如果一致则说明被测成分和文献报道成分一致。

如果被测成分为未知物，则要作很多工作。对未知成分的结构测定，也要注意文献工作，注意该中药的来源，注意同种属植物中化学成分的研究情况，收集信息，对结构鉴定很有益处。未知物的鉴定基本有二种情况，一种是全新结构的化合物，一种是基本骨架已知，而只是取代基种类不同或位置不同，对后一种情况，收集文献资料对鉴定结构非常有用。

中药化学成分的鉴定程序

对一个化合物，一般按下列步骤进行鉴定：

·纯度的确定

(1)首先观察外形、颜色是否单一纯正，晶形是否一致。

(2)色谱分析：薄层色谱结果为单一斑点，应注意点样量不可太小，展开剂不可只选一种。有时可用气相色谱和高效液相色谱法，结果为单一色谱峰。

(3)熔点测定：熔点距一般应小于2℃。

·物理常数的测定

物理常数固体样品包括熔点、比旋度等;液体样品包括沸点、折光率、比旋度等。

·分子式测定

采用高分辨质谱法得到分子离子峰，可直接得出分子式。如无高分辨质谱则可先测出分子量(一般用质谱)，再进行元素分析测出所含元素及百分含量，求出实验式，最后计算出分子式，实验值与理论值应非常接近。

·化合物功能团和分子骨架的推定

采用的方法有计算不饱和度、化学反应、ir光谱、uv光谱、nmr谱、ms数据，综合分析，有时与已知物进行比较，以确定被测样品的基本骨架与功能团(取代基)。

·化学结构的确定

结构测定篇3

从经济学角度出发,城乡二元经济结构主要表现为城乡经济发展规律与产业布局等方面的二元经济结构,城乡经济发展的巨大差异已成为严重制约我国整体经济发展的重要因素。尹成杰[3]认为,受二元经济结构体制的影响,我国社会目前存在城乡发展差距、区域发展差距、粮食主产区和非主产区的发展差距等三大差距。十六大以来,国家从战略目标、制度体制和政策措施等方面提出了一系列弱化城乡二元经济结构的决策和措施,旨在加大破除城乡二元经济结构体制的力度,促进城乡统筹发展[4]。然而,我国的城乡关系仍然处于失衡状态,城乡差距较大,资金流向趋于城市,农村土地被大量占用,农村经济明显落后于城市经济,城乡二元经济结构差异明显[5]。

学术界在探析我国城乡二元经济结构的强度及其变化趋势上,通常采用城乡部门比较劳动生产率、二元对比系数、二元反差系数、错位幅度及就业滞后等指标来度量。张应禄和陈志钢[6]以“乡村”和“城镇”两部门为基础,构建了测定我国城乡二元经济结构的“乡村/城镇”两部门分析法,研究了1978-2009年我国城乡二元经济结构的强度,得出自改革开放以来,我国城乡二元经济结构呈现弱化趋势,而以乡镇企业为代表的乡村第二、三产业的发展是引致这一结果的主要原因。王颂吉和白永秀[7]综合利用产业和空间两种方法划分城乡部门,采用城乡部门劳动生产率差异指标测度我国城乡二元经济结构的转化趋向,得到乡镇企业的发展对我国城乡二元经济结构转化具有推动作用,而现代农业发展的滞后则阻碍了城乡二元经济结构的转化。此外,还得出资本劳动比差异是影响城乡二元经济结构强度的最主要因素,资本产出率差异的影响则是呈上升趋势。

在弱化我国城乡二元经济结构的路径选择上, 学者从城乡金融发展、农村土地制度改革、城镇化与产业化建设等方面提出了不同的观点。韩正清等[8]通过研究我国城乡之间金融发展的差距,认为城乡金融发展差距的缩小有助于弱化城乡二元经济结构,提出应将城乡经济与金融发展纳入同一系统中, 通过发展农村现有正规金融组织、培育村镇银行等社区型金融组织、规范农村非正规金融等来统筹城乡金融发展,切实加强农村金融改革,以促进城乡二元经济结构的弱化。李钊[9]认为利用信托机制所具有的财产分割、金融撮合及现代化金融服务管理等功能,促进我国农村土地流转市场资源配置的优化, 使土地流转的公平、效率与经济效益之间形成稳定的关系,有利于农村土地流转市场突破城乡二元经济结构的限制,让市场决定资源的有效配置,进而弱化我国的城乡二元经济结构。张桂文[10]通过解读《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》,认为推进以人为核心而不是以GDP为导向的城镇化, 有利于形成城乡一体的新型工农城乡关系,促进城乡二元经济结构的弱化与转型。李淼[11]从改革财政体制和二元金融体制、探索符合我国国情的城市化发展战略、完善土地政策等方面探讨了弱化我国城乡二元经济结构的可行性方案,还提出特色产业带动现代农业、现代农村工业化等模式,提高农村经济发展水平,弱化城乡差距。

鉴于上述分析,本文在借鉴前人研究成果基础上,从综合经济发展、城乡收支差异、城乡金融发展、城乡土地利用规模差异等角度出发,基于我国不同区域典型代表省(区)的面板数据,研究城乡二元经济结构强度,并进一步剖析影响城乡二元经济结构的因素,为统筹城乡发展,弱化城乡二元经济结构提供对策建议。

1弱化城乡二元经济结构的机理分析

弱化城乡二元经济结构是改变农村落后现状、缩小城乡收入差距、全面提高我国经济发展水平,最终促使经济的二元结构向一元转化的重要途径。弱化城乡二元经济结构,就是促进处于相互对立状态的城市与农村统筹协调发展,通过城市带动农村、城镇化、农业现代化、制度创新、资源合理配置等方式, 促进城市与农村之间的相互促进、相互带动与相互渗透,逐渐促进城乡二元经济结构在良性状态下不断弱化直至最终破除。城乡二元经济结构的弱化过程是一个动态变化的过程,其随着经济发展与经济社会背景的变化而变化,不同对象、不同条件对弱化城乡二元经济结构的要求也就有所差异。

弱化城乡二元经济结构的表现形式因角度不同而异,具体表现为农业与非农业生产间的差距不断缩小、城乡部门劳动生产率趋同、农村居民与城镇居民生活水平差别变小等。从不同视角弱化城乡二元经济结构的措施包括:从农业与非农业生产角度来说,可通过两部门互补,合理配置资源来实现;从产业结构角度来说,可通过资本与劳动力的转移实现三次产业结构转换;从城乡居民收入角度来说,可多元化农民收入结构,发挥城镇对农村的辐射带动作用。因此,对于城乡二元经济结构强度的测定,是掌握是否有必要采取城乡二元经济结构弱化措施的有效手段。在强度测定过程中,可掌握某一测定对象城乡二元经济结构的现实状况与影响因素,进而有利于有的放矢地采取相应的措施,达到弱化城乡二元经济结构的目的。

2研究方法

2.1研究区域

为了确保城乡二元经济结构强度测定效果,从我国经济发达省(区)、农业大省以及经济相对落后的省(区),选取13个省(区)进行比较。其中,经济发达与落后省份以强度测定指标体系中的人均GDP为衡量标准。

东北部地区选取了农业大省黑龙江、吉林和辽宁,辽宁经济发展较好,人均GDP排名靠前;吉林省经济发展处于我国的中游水平,黑龙江经济相对较落后。东部地区选取了江苏、浙江、山东,均为农业大省,且经济发展水平均较高。中部地区选取了河南、湖南、安徽,均为农业大省,经济发展水平在我国均处于中下游。西部地区选取了广西、四川、云南、新疆,西部地区省份较多,除四川为农业大省外,广西、云南、新疆的农业发展水平相对低,且经济发展水平亦较低。

2.2指标体系构建

国内学者关于城乡二元经济结构影响因素的研究较少,但关于统筹城乡发展的研究较为成熟。由于城乡二元经济结构强度的大小直接反映了统筹城乡发展的水平,因此统筹城乡发展的评价指标同样适用于城乡二元经济结构强度的测定。国内学者主要从经济发展、社会发展、居民生活质量等角度评价城乡融合程度,以此衡量统筹城乡发展的水平[12,13,14]。其中,人民生活质量主要反映的是城乡居民的收支差异。韩正清等[8]通过探讨城乡二元经济结构与城乡金融二元结构之间的关系,得出两者之间存在互为格兰杰因果的关系,认为城乡金融发展差异变大会推动城乡二元经济结构的强化。李景刚等[15]则认为我国土地市场已具有明显的城乡二元结构特征,并且加剧了城乡二元经济结构。国外学者在对中国城乡二元经济结构及城市化发展的研究中也提出产业结构、经济、社会等因素影响了农村缓解贫困、城市加快发展[16,17]。因此,结合现有研究成果,根据城乡二元经济结构涵盖的内容以及指标体系构建的原则,主要从经济角度出发,共选取了4类,12个指标构建城乡二元经济结构强度测定指标体系(表1)。

综合经济发展指标,反映的是城乡经济发展状况以及工业化和城市化的发展水平。主要用人均GDP(地区生产总值与总人口数比值)、第二三产业总产值占GDP比值以及城镇化率(城镇人口占总人口比重)三个指标来衡量。

城乡收支差异指标,从食品支出、收入、消费三方面对各地区城乡收支差异进行分析与比较,体现的是城乡居民之间在生活水平上的差距。主要用城乡恩格尔系数比(城镇居民恩格尔系数与农村居民恩格尔系数之比)、城乡人均收入比(城镇人均可支配收入与农村居民人均纯收入之比) 和城乡人均消费支出比(城镇居民人均消费性支出与农村居民人均生活费支出之比)三个指标来衡量。

城乡金融发展指标,主要体现城镇与农村对金融发展的贡献情况。用农村信用社存款占存款总额比重、农村金融机构数占金融机构总数比重、城乡金融发展规模比(城镇金融发展水平与农村金融发展水平之比)、城乡金融发展效率比(城镇金融发展效率与农村金融发展效率之比)四个指标来进行衡量。

城乡土地利用规模差异指标,体现的是城镇与农村在土地利用上的差异,在土地使用、固定资产投资的分配上是否科学合理。主要用城乡人均居住面积之比、城镇固定资产投资完成额占全社会固定资产投资完成额之比两个指标进行衡量。

2.3强度测定方法

本文采用基于熵权法与TOPSIS法的模型对城乡二元经济结构强度进行测定。TOPSIS模型又称为逼近于理想解的排序方法,是一种适合多指标、多方案决策分析的系统评价方法,该方法通过计算各方案与正理想解和负理想解之间的加权欧式距离,得到各方案与正理想解的接近程度,从而判断出各方案的优劣情况。评价模型中涉及权重方法的确定,可以采用AHP法、模糊综合评价法、熵权法、均方差法等方法来确定指标的权重值。但熵权法与TOPSIS模型的融合性较好,其通过利用各项指标的熵值所提供的信息量的大小来确定指标的权重,出发点是根据某同一指标观测值之间的差异程度反映该指标在整个指标体系中的重要程度。基于熵权法与TOPSIS法的测度模型是权重确定方法———熵权法与综合评价方法———TOPSIS法的有效结合,模型的最终目的为计算各方案与正理想解的相对贴近度 (ηi)。

设各样本集为Mi=(M1,M2,…Mm),指标集为Dj= (D1,D2,…Dn),各样本集Mi对指标Dj的值记为xij(i= 1,2,…m, j=1,2,…n),经过无量纲化处理得到vij,由vij计算各指标的特征权重(Pij):

由此计算熵值(ej):

进而得到指标权重(wj):

最后计算相对贴近度值(ηi):

式中:S+j、S-j分别为正负理想解,可通过计算得出。ηi越大,Mi越接近强度最大值,则该样本的强度越大。

2.4数据来源与说明

相关数据主要来自13个省(区)2013年《统计年鉴》、《中国金融统计年鉴2013》。其中,受数据可得性及农村金融发展实际的限制,计算城乡金融发展类中的城乡金融发展规模比与城乡金融发展效率比时,用农村信用社存款与农村信用社贷款代替农村存款与农村贷款,而城镇存款与城镇贷款则为金融机构存贷款总额和农村存贷款额的差额。同样,由于农村生产总值主要由第一产业的生产总值构成, 农村GDP用第一产业生产总值代替,城镇GDP则为地区生产总值与第一产业生产总值差额。对数据进行无量纲化处理,使指向不一致、单位不一致的指标标准化,使其与总体测定方向一致。

3结果与分析

3.1城乡二元经济结构的强度分析

根据各省(区)的城乡二元经济结构强度的相关数据,得到黑龙江、吉林、辽宁、江苏、山东、浙江、广西、四川、新疆、云南、安徽、河南、湖南的城乡二元经济结构强度的各项指标权重值结果如下:

由于在强度测定过程中,正指标与逆指标分别对应模型中的越大越好型指标与越小越好型指标, 而各省(区)强度最大值与强度最小值则对应模型的正理想解与负理想解。因此,最终得到的相对贴近度则代表每一个省(区)与强度最大值的贴近情况。相对贴近度越大,说明该省(区)的城乡二元经济结构强度也越高。本文所指的城乡二元经济结构强度反映的是城乡经济发展的差距,强度测定结果越大,说明城乡经济发展差距越大,强度大小通过各省份相对贴近度值的相互比较得出。计算得到反映各省 (区) 城乡二元经济结构强度的相对贴近度值 (图1),13个省(区) 的城乡二元经济结构强度不尽相同,根据强度测定结果,可将其分为三类。

城乡二元经济结构强度弱,包括黑龙江、吉林、江苏。江苏作为经济发展水平居全国前列的经济发达省份,其二三产业总产值占GDP比重高达93.68%,城镇化水平达到63.01%,城镇化水平相对较高,城乡人均收入差异及消费差异等各项指标均保持在相对理想的水平,使得江苏的城乡二元经济结构强度较低。而作为农业大省的黑龙江与吉林,其城乡发展均处于相对落后水平,加之其农业发展相对较为发达,使得农村经济发展与城市经济发展差距较小,进而使其整体城乡二元经济结构强度较低。

城乡二元经济结构强度一般,包括新疆、湖南、山东、浙江、辽宁、广西、四川。山东、浙江作为东部地区省份,其经济发展水平较高,但未兼顾农村经济的发展,导致其城乡差距拉大。新疆、湖南、辽宁、广西、四川的城市发展水平相对经济发达地区较低,但农业发展相对较好,发达的农业发展与相对落后的城市发展,使得这些省(区)的城乡二元经济结构强度保持在中游水平,城乡差距相对较小。

城乡二元经济结构强度强,包括安徽、河南、云南。这些省份基本上是农业大省,城镇化水平均处于较低水平,农村经济水平落后,农民的收入与消费水平低,与城镇居民的生活水平差距大,导致城乡二元经济结构强度较大。

3.2城乡二元经济结构的影响因素分析

在强度测定结果的基础上,分析各省份不同影响因素相对贴近度,并比较各影响因素的影响程度。只对各类因素下指标的相关数据带入模型计算,得到各省(区)的四类影响因素相对贴近度值(表2), 相对贴近度值越大,说明这类因素对弱化城乡二元经济结构的制约性越大,影响程度越高。

综合经济发展影响程度最强的是浙江、江苏、辽宁,最弱的是云南、广西、新疆。浙江和江苏属于东部沿海省份、辽宁属于东北地区沿海省份,经济发展条件优越,综合经济实力较强,人均GDP、二三产业产值、城镇化水平均在13个省(区)中位居前列。综合经济发展程度最弱的省(区)均在西部地区。虽然我国一直实施西部开发工程,但西部地区的整体经济实力仍处于上升乏力的状态,经济发展速度与城镇化进程均较慢。

城乡收支差异影响程度最强的是新疆、安徽、河南,最弱的是吉林、浙江、江苏。前三个省(区)均属中西部地区。新疆是中国四大牧区之一,安徽和河南是我国的农业大省,以农牧业发展为主,农民的收入与消费水平较低,城乡收支差异偏大。后三个省中,浙江和江苏的城乡收支差异小与其农村居民的收入结构有关,两省的农村居民多以外出务工收入为主,与城镇居民的收入消费水平差距较小。吉林的城市与农村收支水平与其他省(区)差距较大,处于较低水平。

城乡金融发展影响程度最强的是安徽、湖南、四川,最弱的是江苏、辽宁、黑龙江。前三省均属中部地区,缺乏健全的农村金融体系,存在农村金融机构资产质量普遍不高、农村金融机构的资本充足率严重不足、农村金融机构操作风险较大等问题,农村正规金融对农业生产支持力度不够,导致城乡金融发展不平衡。后三个省中,江苏较早开展弱化城乡二元经济结构工作,逐渐建立起较完善的农村金融体系,城乡金融发展规模与城乡发展效率差异较小。辽宁和黑龙江的农村金融体系均不够完善,但城镇地区的金融支持力度相对落后地区较大。

城乡土地利用规模差异影响程度最强的是辽宁、吉林、江苏,最弱的是广西、河南、湖南。前三个省中的辽宁与吉林属于东北地区,受寒冷天气的影响, 除农用耕地外的土地开发利用率较小,且农民收入水平较低,可供房屋建造和改善居住条件的资金有限,对固定资产投资相对城市较少。虽然江苏省新农村建设投入较大,但城区开发强度大,城乡间土地利用规模差异较大。后三个省(区)的城市发展水平较低,城市开发强度小,且农村土地利用规模小。

4结论与建议

4.1结论

从强度测定结果来看,城乡二元经济结构强度大的省(区)基本属于中西部地区的农业大省,这些省份以农牧业为主,农村经济发展水平落后。城乡二元经济结构强度弱的省(区)存在两种形式,一是城乡发展均处于较高水平,城乡居民生活水平差距小; 二是城市发展落后,但农村经济发展相对发达,城乡发展处于一种类似本末倒置的状态。而城乡二元经济结构强度处于一般水平的省(区) 也存在两种形式,一是经济发达省(区),轻农村重城市发展;二是城市与农村发展兼顾,但城乡发展均处于一般水平。

从城乡二元经济结构的影响因素来看,各省 (区)的综合经济发展影响程度与城乡收支差异影响程度整体上呈反向变化,城乡金融发展影响程度与城乡土地利用规模差异影响程度呈反向变化。

4.2建议

在开展弱化城乡二元经济结构的工作时,各地应根据自身情况,分别从提高综合经济发展水平、缩小城乡收支差异、平衡城乡金融发展、缩小城乡土地利用规模差异角度,确定符合自身城乡二元经济结构特点的发展策略:

1)推动城镇化与产业化建设,促进综合经济发展水平的提高。在城镇化进程中,应确定以主城区为发展中心,带动并引导周边县域和边缘县域共同发展的建设路线,发挥城市对农村的辐射带动作用,促进经济发展,由此带动城镇化率的提高、经济水平的提升;在产业化建设中,应从农业产业化与非农业产业化两方面入手,根据各县域的自然资源、气候资源、地理位置等优势发展适合本县域的产业,并进行规模化与标准化经营,实现全省的产业结构调整与产业化稳定发展。

2)培育新型农业经营主体,带动农业的组织化与规模化发展,以缩小城乡收支差异。坚持农村基本经营制度不动摇,培育农民专业合作社、专业大户、家庭农场和农业企业等四种新型农业经营主体,逐步建立起以农民合作组织为主体、以专业大户和家庭农场为两翼的新型农业生产经营体系,加快土地流转,促进土地规模经营,增强农业抗风险能力和市场竞争力的创新体制,促进农民增产增收,从而缩小农村居民与城镇居民的收入、消费差距。

3)构建新型农村金融体系,深化农村金融发展。构建以合作性金融、商业性金融和政策性金融三位一体的新型农村金融体系,促进多种金融组织相互竞争,提高农村金融市场的活跃程度。重点发展合作性金融组织,有效组织分散的小型农户,规范其金融行为,解决其抵押担保难等问题。商业性金融与政策性金融应加强农村金融服务,在提高自身农村金融服务水平的基础上,加大对农村金融的支持力度。