区域间差异（精选8篇）
区域间差异 篇1
目前,我国东、中、西三大经济地带的经济差异已经日益明显,并且差距有继续扩大的趋势,经济发展严重失衡。众多研究表明,区域金融发展差异是关键因素之一。区域金融发展滞后直接的后果就是中、西部地区资本形成的困难和受限,资本的缺乏最终阻碍地区经济的发展。因此,通过区域资本市场的构建来为中、西部地区创造良好的融资环境,便利企业的融资需求,可以有效促进资本的形成和使用效率,最终推动区域经济发展进而实现整体经济均衡发展。
一、金融发展与经济增长
改革开放以来,我国的经济增长主要依靠出口、投资、消费三辆马车的拉动,尤其依靠其中的投资。每增加一单位产出,只需要增加投入劳动要素9%,但却需要增加投资91%(刘伟、蔡志洲,2006)。中国经济的高速增长依赖较高的投资率。可见,我国各地区经济发展需要大量金融资源的支撑。然而,我国金融资源在区域间的配置较不平衡。东部经济的快速发展主要得益于较高的金融发展水平,而中、西部经济发展较缓慢,主要受制于较低的金融发展水平。因此,在我国当前流动资本过剩的情况下,如何引导资本投入中、西部地区,支持国家进一步开发中、西部地区的战略,协调我国的区域经济发展,是我们需要进一步研究的重大课题。
二、区域经济、金融发展不平衡现状
我国东、中、西部的经济发展和金融发展明显存在不平衡,呈现出阶梯式递减的特征。
(一)区域经济发展不平衡
如图1所示,自改革开放以来,东、中、西部的经济发展差距不断拉大,1978年东部地区GDP约占全国比重的50%,中部地区GDP约占全国比重29%,而西部地区只有约21%。至2008年,差距进一步拉大,东部地区GDP占全国58%,中部地区占全国24%,西部地区仅占全国18%。由此反映出中、西部地区整体经济落后于东部地区,两者之间存在着很大的差距。
数据来源:路征,邓翔.西部地区经济发展的历史、现状及问题.2009年第八届全国区域经济学学科建设年会。
(二)区域金融发展不平衡
我国金融发展区域不平衡主要表现在金融机构布局、存贷款余额、货币化水平等方面。
1. 金融机构布局不平衡。
国有商业银行和民营商业银行的分支机构多集中于发达的东部地区,而中、西部地区的金融机构布局密度远低于东部。尤其是1995年国有商业银行改革后,四大国有银行合并和撤销了部分效益不佳的分支机构和网点,这使中西部地区的金融机构数量更少了。而交通银行、光大银行、招商银行等全国性股份制商业银行的分支机构也主要在东部地区,中西部比较少,仅在少数的中心城市设立。并且,我国西部地区的中小金融机构和其他非银行金融机构也远比东部少,且种类比东部单一。此外,外资金融机构的设置也多在东部,中部地区较少,西部地区罕见。
2. 存、贷款余额不平衡。
由于资金在经济较发达地区将获得较高的收益,而在经济落后的地区收益较低,因此在市场经济资源配置机制下,资金必然从经济较落后的中、西部地区流向经济相对发达的东部地区。一直以来,我国东部地区的存贷款余额均占全国的一半以上。目前,我国资本市场尚不发达,向金融机构贷款是企业资金的主要来源,因此较低的存贷款余额说明中、西部地区得不到充足的资本支持。
3. 货币化水平不平衡。
货币化水平是反映经济市场化发展程度的重要指标,它也反映了货币与实物经济的联系程度。不同经济发展水平的地区货币化水平也不同。通常经济欠发达地区的货币化水平要比发达地区的低一些。由此决定,我国较发达的东部地区其货币化水平要比欠发达的中西部要高。这种差异既在量上得到体现,也在质上得到体现。东部较发达的市场经济促进了经济的货币化,反过来,较高经济货币化水平促进了东部地区的经济发展,有利于提高资本流通速度、畅通融投资渠道和优化资源配置。与之相反,中西部地区由于其地理、人口和经济条件的限制,市场经济发展程度不高,导致货币化水平较低,而较低的货币化水平反过来又制约了中西部地区的经济发展。
三、平衡区域间金融发展的政策建议
在国家非均衡的经济发展战略和金融改革的影响下,我国各地区的金融发展水平差异日益突出,金融资源逐渐聚集在东部,西部金融资源日益减少。得到较多金融资源的东部经济高速发展,与中西部地区的差距不断拉大。因此,要促进区域间经济协调发展,就必须促进区域间金融发展。平衡区域间金融发展,除了大力发展地区经济,平衡区域经济发展水平外,还可以从以下方面着手:
(一)制定合理的区域金融发展计划
自上世纪90年代我国提出西部大开发的重大发展战略后,我国经济计划的制度逐渐趋向平衡化,注重发展中西部地区经济,平衡区域经济发展。与之相适应,也必须根据区域经济计划的需要,制定合理的区域金融发展计划,从宏观政策上促进区域间金融发展水平的平衡。对于金融发展水平较低的中西部地区,国家应该给予较优惠的政策,鼓励金融机构通过创新技术、创新业务、创新制度等方法降低交易成本,积极向中西部地区融通资金。同时,中西部地区的金融机构也必须抓住时机,因地制宜,全方位多角度地吸收其他地区的技术、资金和人才,为本地区的经济和社会发展提供充足的金融支持。
(二)制定因地制宜的区域金融调控政策
由于东中西部地区的经济发展水平、金融发展水平不平衡,因此政府在制定金融调控政策时必须考虑到不同地区的具体情况,注意弥补市场经济“马太效应”的缺陷,预防区域经济发展失衡。例如,在制定利率、存款准备金率时,应根据地区发展的不同而体现出差别,通过调整资金使用成本促进资金的合理流动,优化金融资源的空间配置。
(三)积极发展政策性金融
在市场经济的调节下,出于追求利益的动机,金融机构一般不愿意向经济欠发达地区提供金融服务。然而金融服务的完善能带动地区经济的发展,具有明显的正外部性。为了弥补市场的失灵,政府应该积极发展政策性金融。可以参考美国和日本的做法,设置区域性的金融机构,并向这些机构提供在贴现率、利率等方面的优惠政策,保证中西部地区经济发展所需的资金支持。
(四)加大对欠发达地区的金融扶持力度
经济欠发达的中西部地区要发展金融,离不开政府的扶持。一方面,政府可以完善地区的信贷担保机制,尤其是在政策性的信贷方面,以降低金融机构的运作风险,提高金融机构的贷款积极性。另一方面,政府财政可以给金融机构予以支持,例如,减免地区性金融机构或分支机构的税收,给予财政补贴等。在保险方面,政府可以牵头提供再保险等服务,增强保险机构抗风险能力。同时,加强失业保险、医疗保险等社会保障体系建设。
参考文献
[1]刘伟,蔡志洲.中国经济增长方式的历史演变.学习与实践,2006(9).
[2]韩大海等.区域金融生态影响区域金融资源配置的机理.财经研究,2007(4).
[3]李旭旦.金融聚集于区域经济发展.经济学动态,2007(4).
[4]汤学兵.区域金融差距与区域经济发展.理论探索,2008(6).
[5]李敬,冉光和,孙晓铎.中国区域金融发展差异的度量与变动趋势分析.当代财经,2008(3).
[6]张璩.我国区域金融发展与经济增长研究述评.商业时代,2008(12).
[7]卢凝.金融发展、技术进步与区域经济增长——基于欠发达地区的分析.经济问题,2008(1).
区域间差异 篇2
关键词：韩国区域经济差异原因建议
韩国位于东北亚朝鲜半岛南部，总面积约为99646平方公里，整个韩国可分为一个特别市，六个广域市，九个道，本文将以这16个行政区为单位，对韩国的区域经济差异进行分析。
以下是——韩国16个行政区的GDP:
根据以上韩国各行政区的GDP数据，本文选取三个指标来描述韩国区域经济差异状况，即：极差、标准差和变异系数。
极差和标准差属于绝对指标，极差是最高GDP与最低GDP之差，它反映的是区域GDP的最大绝对幅度。
其公式为：R= Ymax- Ymin。
其中Ymax是16个行政区中GDP的最大值;Ymin是16个行政区中人均GDP的最小值。
标准差公式为：St=。
其中，Yti为第t年第i个行政区的GDP;为第t年韩国全国的GDP的平均数;n为区域个数。
变异系数主要进行区域相对差异的分析，计算公式为：C= 。
其中，St为第t年的标准差;Yt为第t年整个韩国的人均GDP的平均值。
下表是通过以上公式计算得出的韩国各年份的指标：
由上表中的数据可以看出，从绝对指标极差和标准差来看，韩国16个行政区之间的经济差异在2004—20这6年中一直保持增长的同时各道之间的差距也在逐步增大，就极差方面来看，从的191403014上升到年的247958701，直接增加了约1.3倍，而标准差由20的52572422上升到2009年的68596233，也增加了约1.3倍。
同时，描述相对差异的直接指标变异系数虽然在个别年份有所波动，没有保持一直增长的态势，但从整体来看还是属于不断上升的趋势，由2004年的1.01466上升到2009年的1.02951，所以，根据以上三组数据的分析，不难看出从2004——2009年这6年间，韩国区域经济差异在不断增加，各区域之间的发展状况很不协调。
那么，导致韩国区域经济差异状况出现的原因是什么呢?
首先从自然地理条件来分析韩国区域经济差异的原因，从韩国16个行政区的GDP来看，釜山广域市一直处于遥遥领先的位置，而这一情况的出现与釜山所处的地理位置是密不可分的。
釜山广域市处于东南沿海港群，东南濒朝鲜海峡，西临洛东江，与日本对马岛相峙，是韩国最大的港口，同时也是韩国海陆空交通的枢纽，正是釜山广域市这一优良的地理位置才为釜山当地经济的快速发展奠定了基础，同时也拉开了与内陆其它地区的经济发展差异。
造成韩国区域经济差异的另一个重要原因是人口素质，本文借助于韩国各个区域的大学与公共研究机构的数量来分析韩国区域经济差异的一个原因。
在韩国的百多所大学中，约有20多所大学分布在首尔和京畿道地区，如国力首尔大学、高丽大学等，而在公共研究机构中，政府资助的研究机构和国家实验室也主要集中在汉城、京畿道和大田。
而一国工业扩散化政策能否顺利实施，与人力资源的发展状况密切相关。
据韩国经济学家1980年底对新工业城市所做的调查，企业从首都市区迁入新工业城市后，普遍抱怨缺乏熟练劳动力及高科技人才，人才短缺使得企业搬迁后虽然能够获得政府给予的财税优惠待遇，但是企业所得未必都能抵偿所失，企业发展缺乏后劲。
因此，高素质人才分布不均也是造成韩国区域经济差异的原因之一。
由于各地的历史和政府政策因素的影响，对于韩国区域经济差异的形成也起到了作用。
在第一、二个五年计划期间(1962-1971)，朴正熙政府集中资源发展原来基础比较好的京釜铁路沿线地区，这一措施的实施同时也带动了周边地区的发展，从而形成了京釜经济发展轴，包括大田、大邱等地区。
在第三个五年计划期间，政府将重点转移到产业结构的转换和升级上，积极发展重化工业，这对本来基础相对较好的东南沿海提供了新的发展机遇，从而形成了东南沿海重化工业经济圈，以釜山为中心向北延伸至蔚山和浦项等地。
到了80年代以后，政府着手实施新的发展战略，提出“技术立国”的口号，重点发展技术密集型产业，从而将区域开发的侧重点转移到西部沿海地区，如位于西部沿海地区的忠清南道就是在政府这一政策的推动下，从传统农业转变为以技术等尖端新产业为中心的地区，GDP水平也因此不断升高。
正是由于这些历史原因和政府对这些地区政策偏向，造成了这些地区与韩国其它地区的经济差异进一步扩大。
下面对于外部原因进行分析，这点原因的分析采用韩国FDI在韩国的集中分布来说明。
从韩国FDI在韩国国内的分布来看，大部分的FDI还是集中在首尔、釜山等经济发达的地区，据统计，首尔地区的FDI总金额为68.5亿美元，占全国总体FDI比重为59.2%，这些地区由于外商直接投资的注入，为当地的经济发展注入了更多的活力，同时也就进一步拉大了韩国区域经济差异。
以上是对韩国区域经济差异产生的内外部原因的分析，那么，面对不断扩大的区域经济差异问题，又有什么可行的办法来解决呢?在此，本文提出以下几点建议：
1、强化区域经济之间的协同效应。
首尔、釜山、仁川等地区的经济快速增长除了投资拉动和政府对企业的有效支持外，还得益于各地之间的要素流动。
所以，鼓励和引导先进生产要素向落后地区流动，使各个经济发达地区起到区域经济的带动作用，这样会实现经济的良性循环，有助于区域经济差异的减小。
2、加强落后地区的教育与科技资源建设。
在经济相对落后的地区建立高等学府及公共研究机构，以此吸引高素质人才的流动，增强经济相对落后地区的经济发展潜力。
3、推动经济相对落后地区的主导型工业经济的发展。
今后政府应当将国家支持的项目优先安排在相对落后的地区，以项目为载体，加快落后地区的基础设施建设，将交通、通信、能源等基础设施建设及某些化学工业的建设重心逐步转移到落后地区，以此解决落后地区建设资金不足的问题。
4、政府对于经济相对落后地区的FDI政策给予优惠。
对于经济相对落后的地区引进外商直接投资这一点来说，政府应该制定更加优惠的政策，以此为这些地区引进投资建立一个更加良好的环境，以此促进经济相对落后地区的经济发展。
综上所述，通过对韩国各个行政区的GDP分析，运用极差、标准差、变异系数的指标评定，得出韩国区域经济差异不断增加的结论，并对区域经济差异产生的原因进行了阐述，同时提出了本人的一些意见。
参考文献：
[1]肖龙阶,论韩国区域发展政策与产业结构调整[N].东南大学学报(哲学社会科学版),(9)
[2]巨文忠,韩国区域创新体系的现状与发展[J].中国科技成果,(12)
[3]施卫东，韩国区域经济发展的借鉴[J].经济研究参考，(7)
我国研发投入区域间差异分析 篇3
为了对我国区域研发投入差异进行量化分析, 本文引入以下变量作为反映研发投入水平的测度指标。
(1) 研发投入强度, 用来反映区域研发投入意愿。
一般来讲, 地区经济发展水平越高, 研发投入意愿越强烈, 研发投入强度越大。
研发投入强度=研发经费投入/当年GDP ①
(2) 研发经费相对规模, 用来反映区域研发经费投入的能力。
一般来讲, 地区经济发展水平越高, 研发经费投入能力越强, 研发经费投入规模越大, 研发经费相对规模也越大。
研发经费相对规模=区域研发经费投入/全国研发经费投入 ②
(3) 研发人员相对规模, 用来反映区域研发人员投入的能力。
一般来讲, 地区经济发展水平越高, 研发人员的工资及福利越好, 对研发人员的吸引力越大, 研发人员投入规模越大, 研发人员相对规模也越大。
研发人员相对规模=区域研发人员投入人数/全国研发人员投入人数 ③
(4) 研发人员全时当量相对规模。
根据国家统计局2000年发布的科技投入统计规程规量, 研发活动人员全时当量是指按研发活动人员在报告年度实际从事研发活动的时间计算的工作量, 一个研发活动人员在报告年度从事研发活动的实际工作时间占制度工作时间90%以上为1人年, 10%-90%的计为0.1-0.9人年。
研发人员全时当量相对规模=区域研发人员全时当量/全国研发人员全时当量 ④
用来反映区域研发人员工作量的投入状况, 一般来说, 研发人员全时当量投入水平与研发人员投入水平是一致的。
2 我国区域研发投入指标比较
根据《2006年中国科技统计年鉴》中的数据, 依照公式 (1) 、 (2) 、 (3) 、 (4) 计算得2005年我国各地区研发投入强度、研发经费相对规模、研发人员相对规模、研发人员全时当量相对规模的各指标 (见表1) 。
通过对上表中反映研发投入的各测度指标比较, 我们可以得到以下几点结论。
资料来源:根据《2006中国科技统计年鉴》计算所得。
(1) 研发投入强度与区域经济、高等教育发展水平密切相关
研发投入强度超过1.00的有14个地区, 多为经济发达的地区, 但有经济欠发达的中西部地区, 如湖北、四川、陕西、甘肃等, 陕西省研发投入强度甚至超过2.00, 达到2.51, 位居全国第二名。研发投入强度最大的5个地区分别是北京 (5.50) 、陕西 (2.51) 、上海 (2.27) 、天津 (1.96) 、辽宁 (1.56) 。研发投入强度最低的5个地区分别是广西 (0.36) 、内蒙古 (0.30) 、新疆 (0.25) 、海南 (0.18) 、西藏 (0.14) 。从总体上看, 研发投入强度与经济发展水平及高等教育发展水平密切相关。研发投入强度数高的4地区, 也是高等教育最发达的4个地区。北京因有众多国家级科研机构和高等院校集中, 因此, 其研发投入强度明显高于其他地区, 尽管陕西属西部地区, 经济发展水平不高, 但因其省会西安是我国高等院校最集中的三个地区之一, 所以, 陕西的研发投入相对较高。研发投入最低的5个地区都是经济、教育欠发达的少数民族地区。可见, 研发投入强度不仅同经济发展水平密切相关, 同高等教育发展水平也密切相关。
(2) 研发经费相对规模和研发人员相对规模与区域经济发展水平密切相关
由上表可以看出, 研发经费相对规模较大的5个省市为:北京 (15.59) 、江苏 (11.01) 、广东 (9.95) 、上海 (8.5) 、山东 (7.97) 。研发投入强度位次靠前的省市, 既有北京、上海等经济发达地区和天津、辽宁等经济较发达的地区, 也有陕西这样经济欠发达的地区。而研发经费相对规模位次靠前的地区, 都是经济发达的省市。经济发展水平高, 才能更大的财力扩大研发的投入规模。研发经费相对规模最低的5个省区依次为新疆 (0.26) 、宁夏 (0.13) 、青海 (0.12) 、海南 (0.07) 、西藏 (0.01) 。从总体来看, 研发经费相对规模与经济发展水平密切相关。研发经费相对规模较高的地区主要是我国经济发展水平较高的沿海地区, 而研发经费相对规模较低的地区主要是经济欠发达的边疆少数民族地区。
研发人员相对规模较大的5个地区依次为:江苏 (9.85) 、北京 (9.24) 、广东 (8.4) 、山东 (7.18) 、浙江 (6.76) , 都是经济发达的沿海地区, 研发人员相对规模较少的5个地区依次为:新疆 (0.73) 、宁夏 (0.27) 、青海 (0.12) 、海南 (0.23) 、西藏 (0.09) 。
总体来看, 研发人员相对规模与经济发展水平密切相关, 尽管研发人员相对规模位次靠前的5个省区与研发经费相对规模位次靠前的5个省区有所差别, 但5个省市中有4个是相同, 虽然顺序不相同。研发人员相对规模最低的5个省区和研发经费相对规模最低的5个省区完全相同, 位次的顺序也完全相同。
(3) 研发人员全时当量相对规模与区域经济、科技发展密切相关
由上表可以看出, 研发人员全时当量相对规模最高的5个省区, 依次是北京 (12.53) 、江苏 (9.38) 、广东 (8.75) 、山东 (6.68) 、浙江 (5.87) , 尽管研发人员相对规模江苏比北京高0.61个百分点, 但研发人员全时当量相对规模北京比江苏高3.15个百分点, 说明北京作为全国的科研中心, 研发全时人员数比例较高, 研发人员全时当量相对规模最低的5个省区依次是新疆 (0.51) 、宁夏 (0.30) 、青海 (0.19) 、海南 (0.09) 、西藏 (0.04) , 与研发经费相对规模和研发人员相对规模的位次相同。
3 基于因子分析的区域研发投入差异比较
由以上分析可以看出, 对于反映于研发投入水平的四个指标, 各区域的排名顺序并不一致, 很难直接用于评价。下面利用因子分析法, 将指标体系中的各项指标综合为单一指标, 并根据单一指标值进行比较分析。
因子分析法是利用“降维”的思想, 通过研究指标体系的内在结构关系, 把多指标转化成少数几个互相独立而且包含原有指标大部分信息 ( 80%—85%以上) 的综合指标的多元统计方法, 其优点是它确定的权数是基于数据分析而得到的指标之间的内在结构关系, 不受主观因素的影响, 而且得到的综合指标 (主成分) 之间彼此独立, 减少信息的交叉, 这就使得分析评价结果具有客观性和确定性。
本文根据《2006年中国科技统计年鉴》中的数据, 使用SPSS11.0 for Windows统计软件进行分析。
(1) 共同度分析
表2显示了所有变量的共同度数据。第二列是因子分析初始解下的变量共同度 (Initial) 。它表明, 对原有4个变量如果采用主成分分析方法提取所有特征根 (4个) , 变量的共同度为1 (原有变量标准化后的方差为1) 。第三列是提取2个主成分之后的再生共同度 (Extraction) 。从表中可知, 所有指标变量 (再生共同度高于0.8) 与被提出的主成分之间有着密切的内部结构关系, 因此本次因子提取的总体效果较理想。
(2) 方差及因子得分协方差矩阵分析
从表3中可以看到, 第1个因子的特征根值为3.528, 解释原有4个变量总方差的88.193% (3.528÷4×100%) , 累积方差贡献率为88.193%;第2个因子的特征根为0.429, 解释原有4个变量总方差10.718% (0.429÷4×100%) , 累计方差贡献率为98.910%。由于指定提取两个因子, 两个因子共解释了原有变量总方差的98.910% (达到了80%—85%以上) 。总体上, 原有变量的信息丢失较少, 因子分析效果较理想。第五列至第七列描述了最终因子解的情况。因子旋转后, 累计方差贡献率并没有改变, 也就是说没有影响原有变量的共同度, 但却重新分配了各个因子解释原有变量的方差的能力, 改变了各因子的方差贡献率, 使得因子更易于解释。从表中可知, 经方差极大化旋转后, 所提取的2个因子的特征值分别为2.549和1.408, 它们的方差贡献率分别为63.720%和35.190%, 累计方差贡献率为98.910%, 这两个因子能够解释4个指标变量的大部分变差, 因此提取两个因子是合适的。表4显示了两个因子得分的协方差矩阵。可以看出, 两因子没有线性关系, 实现了因子分析的设计目标。
(3) 区域研发投入得分分析
从表5中可以看出, 旋转后的因子1除了研发投入强度外, 对其余3个变量的载荷系数都在0.8以上;因子2除了研发投入强度的载荷系数是0.930外, 其余都在0.6以下。我们把因子1称为“能力因子”, 因子2称为“意愿因子”。
在因子分析的基础上, 对各省区的研发产出进行综合分析。首先量化各省区的研发投入, 这里采用的变量不再是原有的4个变量, 而是是经过因子分析后得到的2个因子变量。利用各因子变量的方差贡献率做为权数, 采用加权求和法计算各省区的研发投入综合得分。设Fi为i地区的研发投入综合得分, λj为因子j的权数, Fij为i地区j因子的得分, 则研发投入综合得分公式为:
undefined
从表6可以看出, 研发投入综合得分高于0.5的省市有6个, 分别为北京、江苏、广东、山东、浙江、上海, 说明这6个省市的研发投入水平较高, 全部为经济发达的东部地区;研发投入综合得分在-0.3至0.5之间的省市有13个, 分别为辽宁、四川、陕西、湖北、河南、天津、河北、黑龙江、湖南、福建、安徽、山西, 说明这13个省市的研发投入水平一般, 大多东中部地区;区域研发投入综合得分在-0.3以下的省市有12个, 分别为吉林、重庆、江西、甘肃、广西、云南、内蒙、贵州、新疆、宁夏、青海、海南、西藏, 说明这12个省市的研发投入水平较低, 大多为中西部地区。
4 结束语
通过以上的研究分析可以看到, 分析结果与实际情况比较接近。由于社会、经济、历史、文化等因素的影响, 我国区域研发投入水平分布呈现出与区域经济发展水平相似的不平衡性, 表现为东部地区综合研发投入水平较高。中部地区次之, 西部地区较低。
研发投入是提高创新能力的根本, 因此, 在大力倡导自主创新的今天, 中西部地区也应结合自身实际, 在有优势的领域加大研发投入, 不断提高研发投入水平, 提高自主创新的能力。
摘要：由于经济发展水平不同, 我国各地区在研发投入上存在较大的差异。为了对我国区域研发投入差异进行定量化分析, 引入了研发投入强度、研发经费相对规模、研发人员相对规模等测度指标, 根据《2006年中国科技统计年鉴》提供的数据, 对反映我国各地区研发投入的各指标进行比较分析, 在此基础上, 通过因子分析, 对我国各省区研发投入差异进行综合评价。
关键词：研发投入,地区,差异
参考文献
[1]卫海英.SPSS10.0 forW INDOW S在经济管理中的应用[M].北京:中国统计出版社, 2001:233.
[2]秦丽娜, 李凯.我国研发投资现状及对策分析[J].东北大学学报, 2005 (3) :12-16.
[3]赵喜仓, 陈海波.我国研发状况的区域比较分析[J].统计研究, 2003 (3) :23-27.
[4]姚伟锋, 何枫.研发对中国产业技术效率的实证研究[J].科技管理研究, 2005 (1) :36-39.
区域间差异 篇4
然而,我国幅员辽阔,地域之间的经济发展呈现非均衡性,使得减排工作的顺利展开需因异质性区域经济体的客观条件而异,具有差异性、变动性和灵活性[3],导致CDM项目在我国的分布也存在较大的区域差异性。就全国来看,内蒙古、四川和云南是CDM项目的大省,项目数量远多于其它省市。而北京、天津、上海、海南的CDM项目数量则屈指可数。总体上CDM项目的分布呈现西部居多、中部次之、东部较少的分布特点。本文从这点出发,期望深入探究CDM项目分布在我国形成区域差异的成因,也为未来清洁发展机制在我国的建设提供实证依据。
1 文献回顾
CDM是《联合国气候大会框架公约》下帮助发达国家向发展中国家进行低碳技术转移的基本途径[4]。因此,学术界对CDM的研究也多与低碳技术转移的研究密不可分。
迄今为止,学术界关于CDM的研究方向主要分为四类。第一是关于CDM对低碳技术转移促进作用的研究。Ockwell等人对两种低碳技术———混合动力车、整体煤气化联合循环发电系统(IGCC)进行案例分析后,发现通过CDM能够有效降低技术转移过程中产生的成本费用[5]。Schneider等则借助专家访谈与已有的实证依据研究了CDM在低碳技术转移过程中所起的作用,并证明CDM能够减少技术转移中的障碍,提高转移的质量[6]。
第二是关于CDM项目特征、所在国情况对项目中技术转移发生率的研究。如Dechezleprêter等人以644个CDM项目为研究对象进行分析,发现CDM项目中能否发生技术转移与项目规模、碳额度购买者、GDP增长、经济开放程度、技术能力水平等特征有关[7]。类似地,Seres等选择了更为庞大的样本,对3296个CDM项目的PDD进行研究,发现CDM项目中确实发生了技术转移,但其与项目规模、所在国及行业特征有关[8]。Lema等以风能行业的CDM项目为对象研究了项目中低碳技术转移的发生形式与途径[9]。国内学者罗堃等专门针对中国的CDM项目进行了研究,并认为项目特征中CERs收益是促进项目发生低碳技术转移的根本动力[10]。而郑文等则用Logit模型从项目属性、当地经济发展、技术基础与行业特征四个方面探究了CDM下减排技术转移的影响因素[11]。
第三是关于CDM与国际政策对共同促进低碳技术转移的研究。Wang着重探讨了中国政府政策与CDM的碰撞与融合,并分析了两者对低碳技术转移的促进作用[1]。Van Der Gaast等人对中国与肯尼亚的CDM项目进行对比研究后认为CDM项目的部署应当充分考虑到国家政策、能源需求的现实情况,满足不同的发展中国家在减排与低碳技术之间的需求[12]。潘家华等人分析了公约框架下低碳技术转移所面临的机遇、障碍与挑战,最后对在复杂的国际背景下促进低碳技术的国际转移提出了对策建议[13]。
第四是针对低碳技术区域发展特征的研究。Dechezleprêter等人研究了巴西、中国、印度、墨西哥CDM项目的分布情况,发现不同的国家在吸引项目时所依靠的优势及项目行业不同导致了CDM项目在国家间分布的不均衡[14]。Dou探讨了中国情景下低碳技术的部署,并认为中国的低碳技术发展应注重单区域与多区域之间的协调[15]。而Bayer等则以中国的CDM项目为对象用负二项模型研究了30个省市CDM项目分布的影响因素并认为它与电量消费呈正相关,与人均GDP、FDI存在负相关[16]。朱智洺等人在Bayer的基础之上还探究了第三产业发展程度对各省市CDM项目分布的影响[17]。
总的来说,发展中国家不断在国际会议中呼吁的低碳技术转移其实是一个模糊的概念,但UNFC-CC在条款4.5中明确了低碳技术转移不仅仅是硬件设备的转移还包括知识与技能的转移[18]。CDM则将UNFCCC对低碳技术转移的规定纳入到项目合作中,对发展中国家来说,CDM具有重要的意义。但就目前情况来看,专门针对CDM的研究并不多,欠缺对深入CDM作用机理的探索。而本文在此期望深入对第四类方向的研究,尤以CDM项目在我国分布的区域差异性为研究重点。不同的是,本文先用聚类分析法对全国进行区域划分,再来探讨CDM在我国区域间形成差异的成因,以寻找区域促进CDM项目与低碳发展的实现路径。
2 中国各省市CDM项目分布的区域聚类分析
聚类分析法可以对多因素及其之间的相似性程度进行分析,来研究区域之间的差异,是定量研究地理事物分类问题和地理分区问题的重要方法[19,20]。本文则将其运用于考察CDM项目分布的区域差异性。
2.1 聚类指标的选取
CDM项目分布的影响因素颇多,首先是区域的环境水平,CDM项目的初衷是减排,相比传统的生产路径,在保证产出的同时减少温室气体的排放。因而可以认为传统工业集中、废气排放多、对环境改善需求大的地区对CDM项目的需求也大。其次是区域的技术水平,根据现有研究,东道国技术水平是低碳技术转移的促成因素之一[21]。而当地技术能力则直接影响了CDM项目是否能够带来技术转移[7]。最后是区域的经济水平,已有研究显示高速发展的经济能为当地带来更多的投资机遇,增加了CDM项目中技术转移的发生概率[14]。
综上,本文选取CDM项目分布的区域环境水平、技术水平和经济水平作为聚类分析的指标体系变量。二级指标的选取如表1所示。其中,环境水平考察当地对环境改善的需求程度,技术水平考察当地技术能力与技术基础设施建设的情况。而经济水平则用于考察当地经济发展和对外开放程度。由于各指标历年数据较为平稳且并不存在异常值,本文将以各项指标2013年的数据进行分析。
2.2 CDM项目分布的区域聚类结果
借鉴已有关于聚类分析的文献思路,利用SPSS 21.0进行系统聚类分析。为了消除各指标数据间量纲不同的影响,先对以上数据进行Z得分标准化处理。然后构造各省市间的Euclidean距离,利用离差平方和(WARD)法进行聚类。最后结果如图1所示:
本研究根据图1的结果按研究需要将30个省市归为5类区域如表2所示:
从聚类分析结果可以看出,聚类后的CDM项目分布区域划分与传统的按照我国东、中、西部划分的结果有所不同。而为了进行区域间的对比,进一步发现区域的特征,利用SPSS 21.0的描述统计得到5类地区环境、技术、经济水平指标的标准化结果如表3所示:
从上表可知,每一类地区根据其指标标准化结果的不同,有不同的区域分布特征。第一类地区包括四川、内蒙古、山东、河南、河北,属于“高环境水平、中技术水平、中经济水平”的区域。高环境水平表示该类地区对环境的改善需求大,废气排放量在五类地区中最多,而CDM项目的分布数量也是最多的。中技术水平说明该地区的技术能力发展适中、技术设施建设水平合适能够在一定程度上支撑CDM项目的建设。中经济水平对于CDM项目的投资者来说会有一定的吸引力,因为较经济水平高的地区而言,该类地区的边际减排成本稍小,是许多合作方考虑的因素之一[16]。
第二类地区包括北京、上海、天津,属于“低环境水平、高技术水平、高经济水平”的区域。北京、上海是我国政治、经济、文化的中心,天津作为北京的周边城市亦受此影响。高度发展的经济,势必带来优质的技术能力水平与相应的技术配套设施。例如,北京的中关村、上海的浦东新区、天津的滨海新区都是我国自主研发高新技术的孵化产地。该类地区环境建设水平已经比较高,对环境改善的需求并不大,为了城市建设亦不会选择对环境污染较大的生产方式,因而CDM项目也是屈指可数。
第三类地区包括浙江、辽宁、广东、江苏,属于“中环境水平、高技术水平、高经济水平”的区域。这四个省份均是东部沿海的经济大省,也是中国新兴产业的聚集地带。根据2014年《中国省域竞争力蓝皮书》,江苏省已独占鳌头,广东省排名第二,浙江省、辽宁省排名第六和第八。因此,该类区域跟第二类区域相似也拥有高度发展的经济与技术水平,特别是FDI的水平在所有的地区中最高。但由于这些地区大多是综合型产业并且仍处在发展阶段,难免会对环境造成影响,废气排放总量居所有地区中第二,这预示着未来对CDM项目的需求依然较大。
第四类地区包括海南、青海、广西、重庆、江西、贵州、甘肃、吉林、宁夏,属于“低环境水平、低技术水平、低经济水平”的区域。因为大多是地处内陆或偏西部地带的省份,并且此类地区中省域竞争力处下游的省份占绝大多数(除重庆、吉林),总体上在所有区域中较为落后。因此,在经济水平和技术水平上都不占优势。但由于FDI的水平适中,而CDM项目也是一种外资合作,从而未来CDM项目在这个区域仍然有发展空间。
第五类地区包括湖南、安徽、湖北、陕西、山西、福建、黑龙江、云南、新疆,属于“中环境水平、低技术水平、低经济水平”的区域。较第四类地区而言,该类地区大多是处在竞争力中游的省份,经济水平与技术水平比第四类地区稍好,但从全国来说仍然处于低水平。就环境水平来说,大部分的省份是依靠三大产业共同发展,但大多尚处在崛起的重要阶段需要一定的工业建设加以支撑,因此,尽管该类地区对环境改善的需求不大却依然有引进CDM项目的必要。
3 中国各省市CDM项目分布差异的成因分析
通过聚类分析,按照环境、技术、经济水平的不同将全国30个省市划分为5类区域并且各地区间的差别亦一目了然。为了进一步研究造成CDM项目分布区域差异的成因,本文以CDM项目数量为被解释变量,利用2005—2013年30个省市的面板数据进行分析。
3.1 变量选取
首先,CDM项目作为低碳技术的载体,通过发达国家与本国的合作交换低碳技术与资源,在一定程度上,能够对当地的技术能力提升起到积极的作用。反过来,当地技术能力的建设也能够促进低碳技术转移的发生[10]。借鉴Dechezleprêter及Seres的研究,本文选取技术投入作为考察地区技术能力开发与CDM项目分布关系的解释变量[7,8]。由于代表技术投入的R&D与技术市场成交额之间紧密的正相关联系[22],出于指标的可获得性,本文选择技术市场成交额(万元)作为技术投入的代理指标。
其次,与地区技术投入紧密相关的因素是经济水平,它也是CDM项目方考虑的条件之一。根据以往的研究,经济水平的高低在吸引CDM项目的投资时效果并不确定,尽管Bayer、朱智洺的研究结果显示CDM项目的分布与地区经济发展是负相关[]。但Iyer等认为低碳技术前期资金投入非常大,发展中国家企业缺乏资金不利于CDM项目的引入[23]。另外,要获得先进的低碳技术需要向发达国家企业支付高昂的知识产权费和后期维护费等,再加之繁琐的注册手续也增加了对项目资本的要求[6]。本文借鉴Bayer的研究在此选取人均GDP(元)作为地区经济水平的指标考察不同类别地区CDM项目与其经济水平的关系[16]。
最后,低碳技术本质上是一种减碳、去碳、无碳化的技术,主要目的是尽量减少生产中排放的温室气体。而温室气体的排放主要是由化石燃料的燃烧所产生的,工业是温室气体排放的主要源头。因此,本文认为CDM项目的分布与第二产业也有着密不可分的关系,在此选取第二产业占GDP的比重(%)作为研究区域产业结构的代理指标。
3.2 模型的构建与结果估计
参考上述解释变量与被解释变量的选取,由于变量间存在数据上的差异性,同时为了消除变量之间的多重共线性和异方差,在此对模型取对数处理。但第二产业占GDP比重(%)已经是百分比的形式,因此不需要对其取对数。而由于CDM项目数量在有的年份取值为0,为了不影响模型取对数形式的效果,将被解释变量改成CDM+1再进行取对数处理。处理后的模型如下所示:
其中的下标i=1,2···30表示30个省市个体,下标t=1,2···9表示时间从2005年至2013年,而εit是随机扰动项。
基于聚类分析的划分结果,本文分别对全国面板模型和区域面板模型用Eviews8.0进行回归分析。其中,由于第二类地区仅含三个截面无法进行Hausman检验,但因其与第三类地区特征相似,并为同一类考虑。首先,利用单位根检验面板数据平稳性,发现取对数后的被解释变量与解释变量均通过平稳性检验、消除异方差。用Hausman检验判定全国面板模型与地区模型均为固定效应模型。然后,分别用F检验在5%的显著性水平下确定模型的形式,其中,全国模型、第四类区域模型为变截距模型,第一类与第二、三类及第五类区域为不变参数模型。最后,模型的估计结果如表5所示:
注意:***表示在1%显著性水平下显著;**表示在5%水平下显著;*表示在10%显著性水平下显著。
3.3 CDM项目分布区域差异的成因分析
从全国的情况来看,总体上CDM项目的分布与各省市的技术投入呈负相关,与人均GDP、第二产业占GDP的比重呈正相关,其中,产业结构是CDM项目分布形成区域差异性的主要原因。各区域的情况与全国情况类似,只是显著性水平有所不同。
3.3.1 技术投入与CDM项目分布的区域差异。
首先,从面板模型估计结果来看,技术投入虽然负向影响CDM项目的分布,但并不是主要因素。由于各地区的技术投入一般被企业用于提升自主创新的能力,一是为自主研发低碳技术提供了保障,二是由于技术能力上升使学习与模仿能力提高,同时鉴于发展中国家不完善的知识产权制度也为低碳技术的转让埋下了隐患[23]。出于以上两种原因在一定程度上会使得技术投入表现出对低碳技术转移的制约作用。这与Dechezleprêter等人的研究结果相似,并在其研究中被称为“技术能力的模糊效应”[7]。
值得注意的是,技术投入负效应较大的是第一类区域,其次是第二、三类地区,最小的是第五类地区。第一类区域是CDM项目的集中区域,总项目数量占到全国的31%左右,若当地技术供应方能够提供可替代的低碳技术,那么鉴于从当地获取技术将更加便利,会在较大规模上导致与外商合作的CDM项目数量减少。第二、三类地区FDI的水平非常高,而FDI通常也会带来一些较先进的技术[16],对同样是以外资合作方式建立的CDM项目冲击较大。而第四类地区,技术投入变量并未通过显著性检验,从前面的分析可知,该地区本身技术水平不高,因而可以认为几乎不存在技术投入对CDM项目分布的影响,亦可能暗示着当地有提升技术能力建设的必要。
3.3.2 经济水平与CDM项目分布的区域差异。
其次,不同于Bayer、朱智洺的研究结论,本文发现人均GDP与CDM项目的分布呈现正相关。而Dechezleprêter等人的研究也发现中国CDM项目中有59%的低碳技术转移率,而这得益于经济的增长与优秀的技术能力[14]。罗堃等人的研究同样显示来自欠发达地区的CDM项目中技术转移率将降低22%,经济发达的程度对项目中低碳技术转移的发生有显著的影响[10]。
从本研究的估计结果可以看出,越发达的区域,如第二、三类地区,人均GDP对应系数越高,说明区域经济水平的升高会在更大的程度上增加CDM项目的数量。而较落后的区域,如第四类地区,人均GDP系数最低,意味着该地区经济水平的升高对CDM项目数量的影响最小。虽然说偏远地区富裕程度低,理论上减排成本也会较低,但CDM项目毕竟是逐利的,一方面,富裕的区域对外资合作方而言有更多的利润空间,地处沿海的优越地理位置也为外资进驻提供了更加便利的条件。另一方面,根据环境的库兹涅茨曲线,经济发展到一定程度对环境的污染会减小。因为经济的发达亦提高了较富裕地区居民对环境服务的需求,也增加了政府对环境污染的治理强度。所以,面对同样程度的环境污染,富裕地区更愿意投入资金来进行治理,更有可能引进先进的低碳技术。
3.3.3 产业结构与CDM项目分布的区域差异。
最后,本文的结果显示产业结构对全国的CDM项目分布有正向的影响。而从全国模型与地区模型看,产业结构是CDM项目区域差异形成的主要原因。尤其对第一、二、三类地区而言,产业结构分别在三个变量中有最大的系数,说明产业结构的变化对CDM项目的分布有显著的影响。
基于聚类分析可知,第一类区域的环境水平相当高,尤其是废气排放水平在所有区域中居首,这与当地工业发展情况密切相关。该类区域中更不乏拥有丰富工业资源的省份,例如四川攀枝花的矿产资源、内蒙古的炼焦煤和铁矿资源、山东胜利的石油资源等,这些先天的自然禀赋为后天的工业建设打下了基础。而河南、河北作为新兴的工业大省亦在很大程度上依赖于第二产业的发展。这就意味着在改善环境的迫切需求下也增加了对低碳技术的需求。第二三类区域近几年对第二产业的依赖程度逐渐淡化,转而依靠综合型产业发展,同时对环境的要求有所提高使得对产业结构的变化较为敏感。
另外,产业结构变量在第四、五类地区并未通过显著性检验。而对该类地区而言,它们本身存在CDM项目投资的地理优势及经济优势,比如拥有丰富的自然资源,地处中西部地带减排成本比沿海地带小了很多等[16]。目前两个区域的CDM项目占到全国市场的81%,换句话说,不论该区域是否增加对第二产业的投入跟依赖,CDM市场投资都不会受到影响。
4 结论与启示
本文首先通过聚类分析将全国30个省市划分为5类不同的区域,再利用面板回归模型对5类地区CDM项目的分布差异进行解释。得到主要结论有:第一,CDM项目的区域分布受到技术投入的负向影响,地区CDM项目的数量越多技术投入的影响越大。第二,经济水平对区域CDM项目的分布有正向影响,越富裕的地区人们对环境的要求越高,同时政府也会更加积极地处理环境问题,增加了运用低碳技术的可能。第三,产业结构是CDM项目分布在我国形成区域差异的主要原因,区域第二产业比重越大,则CDM项目运用的市场越大,CDM项目数量就越多。
基于对CDM项目分布区域差异的成因分析,本文亦得出了以下几点关于未来区域利用CDM项目进行低碳发展的启示:
对第一类区域而言,因其各省份工业资源丰富、第二产业发达,长期内仍然是工业发展的重要区域,所以该区域对环境改善的需求将一直存在。通过采用合适的低碳技术与CDM项目能够减少由工业生产集中带来的环境问题,同时还能从减排过程中获得经济效益。因此,未来该区域仍然具有利用清洁发展机制的潜力,应积极引进外资、开展CDM合作。
对第二及第三类区域而言,经济与技术发展在全国范围内处于较高的水平。从产业结构上来说,第二产业的比重已经逐渐退化,该区域正逐渐转变为依赖国际金融与国际贸易等服务业发展带动的区域。其中,第二类区域各城市的发展较为饱和,未来对CDM项目的需求依赖于项目的类型,尤其是与居民生活密切相关的项目类别,如新能源及可再生能源、甲烷回收利用、垃圾焚烧发电等依然有应用的前景。
相比之下,第三类区域仍然处在发展增速的时期,综合型产业居多,对环境的影响依然存在,对CDM项目的需求较大。但由于该类区域本身地处沿海,拥有优越的外资吸引能力,应优化能源结构,提升技术密集型产业的发展,更加积极主动地选择低碳技术。面对环境问题时,亦可以借鉴发达国家成功的环境治理经验。
对第四、五类地区来说,两个区域情况类似,未来的区域经济与城市发展仍然是建设的重心。但由于技术水平不高,借助低碳技术的国际转移来实现绿色发展,学习发达国家的先进治理经验,降低能耗与污染是区域实现低碳发展的有效途径。同时由于本身具备吸引CDM投资的优势,区域间应该鼓励外资合作,充分利用CDM带来的合作机会补充区域技术能力的短板。
区域间差异 篇5
科学的计量方法是正确判断区域间税负差异现状的关键。最早的研究可以追溯到意大利经济学家基尼于1992年提出的基尼系数。自20世纪90年代以来,国内许多学者借助鲍莫尔(1986)的计量经济学实证方法对我国地区间区域税负差距展开研究。从目前的研究成果来看,区域间税负差异测度方法主要有如下四种:一是数列分析法,即通过对数列X(X1、X2、……Xn)计算其绝对离差、相对离差、标准差等指标以及统计分组等方法,来测度和反映不同行业或不同地区之间以及整个国民经济整体的税负差异程度①。数列分析法是一种最基本的统计分析方法,这种测度和反映缺乏对事物的整体判断。二是曲线图法,即借用收入分配理论中的洛伦兹曲线的思想,建立税负差异测度图。李斌和张鹤(2002)从罗伦兹曲线出发,计算了各地宏观税负的舒尔茨系数。税负差异曲线的最大优点是形象、直观,缺点是只能在几何图形上观察,而无法以一个准确的数值来反映税负的差异程度。三是税负差异系数法,即利用基尼系数的计算原理,计算一个系数来反映不同地区总体税负差异程度的一种方法。王军平和刘起运(2005)运用基尼系数、投入产出模型分析了地区宏观税负差异,认为地区之间的宏观税负差异已接近基尼系数的警戒线水平。税负差异系数法的最大优点是能较方便地以一个数值来反映税负差异的总体情况,便于税负差异的国际比较和动态分析,其不足是不能反映个别地区的税负差异情况。四是税收弹性系数法,即指一定时期税收收入增长率与国内生产总值(GDP)增长率之比,它可以反映出一个国家或地区在一定时期内GDP每增长1%时引起税收增长的百分比。税收弹性系数并非是一种用来测度税负差异的专门方法,但是在分析地区间税收与经济是否均衡发展问题时却是一个必不可少的指标,通过不同地区之间税收弹性系数的对比可以较为准确地反映出各地区之间税负水平与其经济发展水平是否均衡协调。
从总体来看,其研究方法经历了由简单的历史经济数据和横向比较向科学的计量研究的不断创新(靳东升和陈俐,2003)。至于具体的计量方法则多用洛伦兹曲线和基尼系数来衡量地区之间税负差异的的不平等状况。但是,洛伦兹曲线和基尼系数存在定量分析不够、差异显示不全面、区内差异不可比、差异原因不可知等缺点。为此,人们从实测点的离散事实出发,将各个实测点依次连接形成了洛伦兹折线②。把洛伦兹折线运用于经济中分析和分解不平等性等方面,把总体的不平等分解为各组成对象之间以及对象内部的不平等,就形成了塞尔(Theil)指标。
塞尔指标是广义熵(GE)指标体系的一种特殊形式,是考察主体间的不平等性和差异性的重要工具,和基尼系数一样,它满足一个好的描述差距水平的指标所应具有的全部性质。除此之外,Theil指数更为重要的优点和用途在于它可以直接分解为组内和组间的差距,从而既能达到细分差距的目的,又可以为制定更有针对性的政策提供依据。这一研究方法,最早由Theil在1967年研究地区之间经济发展水平和收入差异时率先提出③,又于1972年进一步完善④,现在已成为理论界进行地区差异分析的常用方法,将这一方法运用于地区税负差异的计量有相当的权威性和说服力。本文在地区分类的基础上,将地区宏观税负总差异分解为区域内部差异和区域之间的差异,利用1994~2007年的数据,对我国四大地区之间以及各区域内部各省(市)际之间的税负差异进行测算分析,以期能够更深入把握我国的地区宏观税负总差异现状差异、发展演变轨迹并找出影响区际差异的最根本原因。
区域间宏观税负差异Theil指数的计算方法为:
其中,N1=3,N2=6,N3=10,N4=11,ei表示i省(自治区、直辖市)的税收收入占该省GDP的比值,e表示全国税收收入占全国GDP的比值。若我们以ek表示k类地区的税收收入占该地区GDP的比值,Theil指数计算可以进一步变形为:
式(3)中,T表示全国地区宏观税负的总差异,T1、T2、T3、T4分别表示各区域内部的宏观税负差异,TW(=T1+T2+T3+T4)表示区域内部宏观税负的加总税负差异(如下简称区内差异);Tb表示四类地区之间的税负差异(如下简称区际差异);各分项差异与总差异的比值则为该项差异对总差异的影响率。塞尔指标只有相对意义而无绝对意义,个体之间越接近,塞尔指标值越小;塞尔指标值越大,则表明个体差异性越大。随着组数的增加,Tb的期望值也增加;如果任意两个组合并,Tb值不会上升。并且,对于同一个总体,不同的分组方法所计算的组内部分值TW和组间部分Tb不同。
二、分析口径与税负测算
1. 地区分类口径
本研究所指的地区特指中国大陆31个省、自治区和直辖市(不含香港、澳门和台湾3个行政区域)。根据经济发展水平、地缘关系和地区税源特点相结合的原则,把全国31个省、自治区和直辖市分为东部直辖市、东部沿海省区、中部省区和西部省区这4个经济地区⑤。
2. 宏观税负口径
我国理论界基本认同三种口径的宏观税负测算方法:大口径的宏观税负为政府收入占GDP的比重,中口径的宏观税负为财政收入占GDP的比重,小口径的宏观税负为税收收入占GDP的比重⑥。考虑到本文分析的需要及数据的可获性,除特殊说明外,本文提到的宏观税负均采用小口径指标(税收收入占GDP的比重)来衡量。
3. 地区税收负担测算方法
关于地区宏观税负的测算,国内学者主要有三种观点:一是用区内各省(市)宏观税负进行简单平均得到地区宏观税负;二是用地区内各省(市)宏观税负进行加权平均得到地区宏观税负;三是用地区税收收入总额除以GDP总额求得地区宏观税负。从数据的可获得性、可比性及衡量的准确性等角度出发,本文采用第三种方法,即:地区宏观税负=地区税收收入总额∕地区GDP总额⑦。
依上述分类标准和测算方法,对我国1994年分税制改革以来全国整体和分地区的宏观税负水平进行了测算,具体结果见下表1。
三、我国区域间税负差异的总体状况及影响因素分析
1. 地区税负差异的总体状况
本部分运用Theil指数计算区域间的宏观税负差异,并对其进行区域间分解分析,考察我国现行地区间宏观税负差异现状。计算的结果如表2所示,根据表2我们绘制了图1和图2。
数据来源:根据相关年份《中国税务年鉴》和《中国统计年鉴》计算。
从图1可以看出,自1994年以来,我国区域间宏观税负总差异呈现W型变化趋势,期间虽有一定的起伏变化,但总体上讲,区域税负差异呈扩张态势,总差异指数从1995年的0.0884上升到2007年的0.1325。具体地说,1995~1997年税负差异逐年上升,从0.0884上升到0.0942,1998年略微下降到0.0889,之后又稳定上升,从1998年的0.0889上升到2002年的0.1307,此后的2003~2004年有小幅下降,之后又缓步回升到2006年的0.1081,2008年宏观税负差异更是达到0.1325。各组之间的宏观税负差异则表现出与总体地区宏观税负差异强烈的正相关性,各组之间的宏观税负差异与总体差异变化方式基本一致;而区内税负差异与地区总差异、区际差异则相反,呈现稳中下降的态势,从1994年的0.0751下降到2008年的0.0268。具体而言,从图2可知,我国区域内部宏观税负差异状况呈现出两个特点:一是西部地区内部各省(市)之间的宏观税负差异在四类地区中是最高的,即使近年来在曲折地下降,但依然处于区内差异的最高水平;二是东、中部地区各省(市)之间的宏观税负差异在基本接近的前提下,呈现小幅交替升降变化。但自2003年以后,中部省区内部的税负差异逐渐大于东部省区。
2. 区内差异和区际差异对总差异影响的静态分析
在掌握地区宏观税负的总差异及区际差异和区内差异现状的基础上,进一步挖掘地区税负差异的形成原因,进而为控制差异实现公平税负提出具有针对性的建议是研究的重中之重。为了揭示区内差异和区际宏观税负差异对总差异的影响程度,进一步弄清引起地区税负总差异的原因,我们根据表2中的结果计算得到各组差异对总差异的影响率(见表3、图3)。
结合表3、图3不难看出,宏观税负区际差异和区内差异对地区宏观税负总差异的影响程度如下:第一,从区际差差异对总差异的影响看,地区税负差异主要是由区际宏观税负差异造成的。宏观税负区际差异对总差异的影响率由1994年的42.58%一路攀升到2008年的79.01%,占到总差异的四分之三强。即区际差异对总差异的贡献率逐渐增大,地区间的税负差异在我国地区税负总差异中占据着越来越重要的地位。有理由认为,地区税负差异主要是由地区间的税负差异引起的。与区际差异的影响率相反,宏观税负区内差异对总差异的影响率由1994年的57.42%一路下滑到2008年的20.13%,区内差异对地区税负总差异的影响逐渐减小,地区内部各省市宏观税负逐渐趋同。第二,从区内税负差异的分区影响看,东、中部省区对总差异的影响率基本接近。从2004年开始中部地区内部税负差异逐年上升,2004~2008年分别为0.0047,0.0062,0.0063,0.0073,0.0069,其影响率也有上升。西部地区内部税负差异对总差异的影响率虽然在1994~2001年之间呈现大幅下降的趋势,但其对地区税负差异的影响始终是四大地区中最大的。第三,从区际税负差异的分项贡献率看,地区之间的差异和地区内部差异值都没有明显的时间趋势,但二者对总差异的贡献率则显示出了强烈的时间趋势。
3. 组内差异和组间差异对总差异影响的弹性分析
上述分组分解分析不仅揭示了我国宏观税负总差异以及地区内部和地区之间的差异现状,而且也理清了区际差异和区内差异对地区间宏观税负总差异的影响关系。为了更好地对我国地区间宏观税负总差异有一个动态的了解,把握区际差异和区内差异的变化对总差异的影响情况,我们根据表2的计算结果,利用公式△T=Tt-Tt-1,描绘出地区宏观税负差异的动态变化趋势,如表4和图4所示。
图4给出了区际和区内宏观税负的差异变化对地区税负总差异变化的影响。从图4可知,在大部分时期,区内差异与总差异的变化方向相反,这说明区内差异对总差异的影响为负。也就是说,近年来各地区内部税负差异的缩小无疑减缓了地区宏观税负差异拉大的趋势。与此相反,四大地区之间的宏观税负差异与地区宏观税负总体差异的变化方向大体一致,这说明地区之间的差异对总差异的影响为正,我国地区宏观税负差异的扩张主要是由地区之间差异所引起的。
四、基本结论
通过上述计量分析,我们可以得出如下基本结论:
1. 从地区税负总差异的变化看,地区间税负差异毋庸置疑。
自1994年以来,我国地区总体税负差异呈现“W”型变化趋势,这充分说明地区税负差异是客观存在的。具体来看,从1995~2007年,地区税负总差异出现三次放量扩张和两次小幅紧缩:1995~1997年是差异的首次扩张阶段,税负差异从0.0884上升到0.0942;1998年是差异变化的拐点;1999~2002年是差异的第二轮扩张;之后的2003~2004又出现差异的缩小;2005年以后进入第三轮的差异扩张。
2. 从差异变化的总趋势看,地区税负差异日益扩张。
地区税负总差异沿着“W”型格局的变化过程,也是税负差异进一步扩张的过程。这一点可以从地区税负总指数的变化中看出,1995年地区税负总差异指数为0.0884,2007年上升到0.1325,13年间年均上升3.54%。
3. 从差异变化的分解分析看,区际、区内差异对总差异影响呈反向变化。
地区税负总差异与区际差异呈现出强烈的同向性。1994~2008年两种税负差异的变化均呈现W型变化趋势,从1995年开始,二者都经历了一个上升至下降,再到上升阶段。与总差异变化的“W”型变化轨迹相反,区内税负差异呈现稳中下降的态势。不同的变化轨迹,反映了区域差异和区内差异对总差异形成的不同影响,组内差异的缩小减缓了总差异的扩张,区间差异的扩张助推了总差异拉大。从这一角度上讲,地区税负总差异主要是由地区间的税负差异造成的,缩小地区税负差异的重点应放在地区之间税负差异的降低上。
4. 从税负差异与经济的关系看,区内税负差异与经济发展水平倒挂。
进一步的税负差异的区域分解分析发现,地区内部税负差异指数最大的是西部地区,其次是中部地区,最小的是东部地区,这与三大地区的经济发展水平现状的排序正好相反。西部地区不仅是全国的重税区,而且也是区内税负差异最高的地区。均衡地区间的税负差异,降低西部地区的税收负担,必须考虑西部地区各重税省市的减负问题。
摘要：本文用Theil指数对我国四大地区1994～2008年宏观税负差异现状进行了计量分析。结果显示,我国地区税负总差异和区际差异具有强烈的同向性,均呈现出与区域经济发展水平背离的扩张趋势,而区内差异在大部分年份里与总差异呈现反向变化。进一步的分解分析发现,近年来区际税负差异的扩张是地区税负总差异形成的最主要原因,区内税负差异的缩小减缓了地区宏观税负差异进一步扩大,缩小地区税负差异的重点应放在地区之间税负差异的降低上。
关键词：Theil指数,地区税负差异,区际差异,区内差异
参考文献
[1]安体富,岳树民.我国宏观税负水平的分析判断及其调整[J].经济研究,1999,(3).
[2]白胜玲.我国宏观税负与税制结构的相关分析[J].南开经济研究,2001,(2).
[3]Anthony Shorrocks、万广华.收入差距的地区分解[J].世界经济文汇,2005,(3).
[4]Theil,H..Economics and Information Theory[M].Amsterdam:North Holland Publish-ing Co.,1967:132-139.
区域间差异 篇6
随着世界性经济增长方式的变化, 对传统的大学模式提出了挑战。大学不仅承担教育职能, 而且承担科研和社会服务职能。很多大学都重视通过加强社会服务促进其职能转变, 通过参与各种形式的社会服务, 大学教师可以将理论应用于实践, 直接参与新技术、新产品的研发, 可以提高自身的业务水平和应用能力;同时促进教学内容的更新和教学方法改进, 有利于教师向学生传授更多的新知识。大学通过参与社会服务, 还可以更准确地获得社会对人才、对技术方面的需求信息。这些信息对大学专业的设置、课程开设等都有很大的促进作用, 使大学能更好地根据社会的需求培养人才。大学通过参与社会服务, 大学教师有更多的机会贴近市场、了解市场需求, 使其在进行科研选题时, 能更符合社会需求。
为了对我国大学社会服务能力差异进行量化分析, 首先需要建立描述大学社会服务能力的测度指标。大学参与社会服务有多种形式, 如与企业合作研究开发、创办科技企业和大学科技园等, 每一种形式都在一定程度上反映大学的社会服务能力。限于数据收集的原因, 我们主要选择大学与企业合作研究、开发方面的数据来反映大学的社会服务能力, 当然, 这只能是近似的反映。结合我国科技统计数据的实际, 选取大学研发活动来自企业经费资助金额、大学从事社会服务的课题立项数目、大学从事社会服务的人员投入数量、大学从事社会服务的经费支出等, 作为描述大学社会服务能力的测度指标。为了避免各变量单位不同的影响, 在进行比较时, 均采用相对规模或相对数量。根据《2008年中国科技统计年鉴》中的数据, 分别计算来自企业经费资助金额相对数量, 课题立项数目相对数量, 人员投入相对数量, 经费支出相对数量 (限于篇幅, 省略数据表) 。
2 我国大学社会服务能力测度指标比较
利用计算出的反映大学社会服务能力的测度指标数据, 通过对各项指标进行比较, 我们可以得到以下几点结论。
2.1 各地区大学研发活动来自企业的经费资助差异较大
大学研发活动来自企业经费资助相对数量最大的5个地区分别是北京、上海、江苏、四川、辽宁。大学研发活动来自企业经费资助相对数量最小的5个地区分别是贵州、新疆、宁夏、青海、西藏。从总体上看, 各地区大学研发活动来自企业经费资助相对数量与经济发展水平及高等教育发展水平密切相关。大学研发活动来自企业经费资助相对数量最大的2个地区北京和上海, 是我国经济和高等教育最发达的地区, 是我国的经济、教育、科技中心。江苏是我国经济比较发达的省份, 大学的数量也较多。所以, 使江苏大学研发活动来自企业经费资助相对数量的位次靠前。四川属于西部地区, 尽管从全国范围内讲经济发展水平不高, 但在西部省区当中是经济发展水平较高的地区, 同时, 高等教育水平也较高。辽宁是东北地区经济、高等教育较高的省份。所以, 四川、辽宁的大学研发活动来自企业经费资助相对数量较高。大学研发活动来自企业经费资助相对数量最小的5个地区都是经济、教育欠发达的少数民族地区。可见, 各地区大学研发活动来自企业经费资助相对数量同经济发展水平相关, 同高等教育发展水平更为密切相关。
2.2 大学从事社会服务的课题立项数目相对数量与经济发展密切相关
课题立项数目相对数量较大的5个省市为江苏、湖北、浙江、上海、陕西。同属长三角地区的江苏、浙江、上海是我国经济最发达、最有活力的地区, 同时, 高等教育水平也较高, 企业与大学的合作较多, 大学的社会服务意识较强。湖北、陕西尽管经济发展水平不高, 湖北的武汉、陕西的西安是北京、上海之外大学最集中的城市, 大学数量多, 大学从事社会服务的课题立项数目相对数量自然也较大。大学从事社会服务的课题立项数目相对数量较小的5个省区依次为新疆、青海、宁夏、西藏、海南。从总体来看, 大学从事社会服务的课题立项数目相对数量与经济发展水平和大学数量、集中程度密切相关。
2.3 大学从事社会服务的人员投入和经费支出相对数量与高等教育发展密切相关
从事社会服务的人员投入数量相对数量较大的5个地区依次为上海、江苏、陕西、湖北、北京。上海、江苏、北京都是经济和高等教育发达的地区。陕西、湖北作为高等教育发达地区, 在全国范围来讲, 大学从事社会服务的人员投入数量相对数量较大。大学从事社会服务的人员投入数量相对数量较小的5个地区依次为:内蒙古、青海、新疆、西藏、宁夏, 都是经济、教育欠发达的少数民族地区。从事社会服务的人员投入数量相对数量较小的5个地区与从事社会服务的课题立项数目相对数量较小的5个地区有4个相同。
大学从事社会服务的经费支出相对数量最高的5个省区, 依次是上海、北京、江苏、陕西、湖北, 和从事社会服务的人员投入数量相对数量较大的5个地区相同, 只是顺序有差异而已。大学从事社会服务的经费支出相对数量最低的5个省区依次为云南、内蒙古、青海、西藏、宁夏, 都是经济、高等教育欠发达的少数民族地区。
3 我国大学社会服务能力区域间差异聚类分析
为了更全面地反映我国各地区大学社会服务能力的差异, 我们将采用系统聚类方法对我国各地区大学社会服务能力进行分类。28个省区 (因海南、宁夏、西藏数据不完整除外) 分别以样本X1、X2、……X28表示, 每个样本都具有4个属性, 分别是来自企业经费资助金额相对数量、大学从事社会服务的课题立项相对数量、大学从事社会服务的人员投入相对数量、大学从事社会服务的经费支出相对数量, 于是每个样本就对应着一组描述其属性的指标。聚类分析的一般原则是将特征比较接近的样本归为一类, 我们用动态聚类也称为K-均值聚类法进行聚类分析, 其基本思想是开始先粗略地分一下类, 然后按某种最优的原则修改不合理的分类, 直到分得比较合理为止, 这样就形成了最优的分类结果。本文采用SPSS10.0分析软件, 依计算的数据进行聚类分析, 得结果如表1所示。
根据表1可知, 按照大学社会服务能力的高低, 28个地区可分为4类。北京作为我国的高等教育、科技和研究中心, 重点大学集中, 大学社会服务能力优势突出, 单独归为第一类。上海、江苏是目前我国经济最有活力的地区, 市场经济比较发达, 大学的社会服务意识强, 企业也注重与大学开展合作, 在人员和经费投入方面具有明显优势, 单独归为第二类。浙江、广东、湖北、陕西归为第三类, 这四个省虽然归为一类, 但在经济发展和高等教育发展方面有明显的差异, 浙江、广东经济发达, 高等教育水平与湖北、陕西比有一定的差距, 而湖北、陕西高等教育比较发达, 经济发展水平相对较低。其余各省区归为一类, 属第4类。
我国各地区大学社会服务能力非常不平衡。第一、二、三类共包括7个省区, 第四类21个省区。我国各地区大学社会服务能力差异的层次, 也基本反映了我国区域高等教育发展水平和经济发展水平的层次。区域大学社会服务能力不仅与高等教育发展水平密切相关, 而且与区域经济发展也密切相关。
通过以上的研究分析可以看到, 分析结果与实际情况比较接近。由于高等教育、经济等因素的影响, 我国大学社会服务能力分布呈现出与区域经济和高等教育发展水平相似的不平衡性。大部分西部地区, 特别是少数民族地区较弱。因此, 在大力倡导自主创新的今天, 大学社会服务能力较低的地区应结合自身实际, 加强产学研的结合, 不断提高大学社会服务能力, 增强区域创新能力。
参考文献
[1]王英杰.试论美国高校的社会服务职能[J].外国教育动态, 1998, (5) :23-25.
[2]张宝友.论高校社会服务评价指标体系[J].黑龙江高教研究, 2009, (8) :41-43.
[3]国家统计局.2008中国科技统计年鉴[M].北京:中国统计出版社, 2008, 238-248.
区域间差异 篇7
一、研究设计及模型构建
1、理论模型
从柯布—道格拉斯生产函数出发, 同时引入金融发展水平作为一个独立影响因素, 用于表示资本的有效利用系数, 即把金融发展水平F当作一项“投入”用于生产过程。同时设K=K0F, F=F1F2, F1和F2分别表示正规金融资本与民间金融资本的有效利用系数, 那么柯布—道格拉斯生产函数将变换为如下形式:
再得出 (2) 式:
本文为了考察经济产出增长与民间金融发展之间的关系, 如果不考虑技术进步、正规金融发展水平和资本投入的变化, 则经济产出与民间金融发展水平变化的关系式可表示为:
其中c为常数, 即c=m AK0βF1β, c>0。
设民间金融发展水平F2β=IF, 接着对 (7) 式两边取对数求导得:
以上说明了理论上民间金融发展水平与经济增长呈线性关系, 于是本文将式 (4) 作为实证分析的理论基础, 可得到本研究的基本计量模型:
2、实证模型构建
考虑到本文的研究目的, 即为了揭示民间金融发展水平的区域经济增长差异情况, 结合 (5) 式建立如下的动态面板回归模型:
其中αi, 为截距项, 代表个体效应 , εi, t为随机扰动项, αi和i, t独立同分布;p1和p2为变量所选取的滞后阶数。
式中, Ln GDP, 用于表示区域经济增长, 用取了对数的国民收入来度量, 数据来源于各省不同年份的《统计年鉴》;Ln IF用于表示民间金融发展, 对其规模和发展水平也无法进行精确的统计, 本文笔者选取了各省份不同年份的《非国有经济年鉴》中“非国有投资”指标中的“自筹”及“其他资金来源”两部分的数据作为民间金融规模的值。鉴于2000年金融环境相对开放, 因此本文数据以2000—2012年为样本期。另外, 因不可避免地会存在内生性造成的估计偏差, 因此, 本文采用系统广义矩估计方法 (SGMM方法) 来对模型 (6) 进行估计。
二、民间金融推动经济增长的区域实证
1、系统广义矩估计结果
为研究不同地区民间金融发展水平对区域经济增长的差异影响, 首先依据本文所建的动态面板回归模型 (6) 将全国作为一个整体面板进行分析, 接着将全国31个省市自治区份划分为东、中、西三个区域, 1然后分别建立子动态面板回归模型进行估计。目前在动态的面板回归模型中, 得到变量的滞后阶数为P1=P2=3。结果见表1。
注: 括号中的数值表示 t 统计量 ***、**、* 分别表示该估计量在 1%、5%、10%的显著性水平下显著。
2、模型检验
考虑到仅仅依据T统计量的显著性来确定滞后阶数可能存在不科学性, 为了证明变量的滞后阶数选择是否合理, 采用Sargan统计量来检验模型是否存在过度识别的问题, 以说明滞后阶数选择的稳健性和参数估计的一致性。检验结果如表2所示:
由表2中得知, 利用SGMM方法建立的动态面板回归模型可以揭示我国民间金融对区域经济增长的差异动态效应。
注:估计结果报告中括号数值为 P 值;面板单位根检验形式设定为: 含截距项不含趋势项;LLC 和 IPS 检验是对面板残差进行的平稳性检验, 其原假设为存在单位根。
3、结果分析
根据表2的估计结果可知:民间金融对区域经济增长有着显著的正向影响。民间金融规模每增加1%, 可以导致经济增长0.2562%;就各区域来分析 , 其中东部地区本年度民间金融规模每增加1%, 经济增长0.2623%, 表明东部民间金融发展对经济增长的促进作用已超过对全国的整体影响, 而中、西部地区的民间金融发展对经济增长的促进作用依然低于对全国的整体影响, 本年度民间金融规模每增加1%, 中、西部地区经济分别增长0.2138%和0.1944%。
不论是全国还是其他不同区域的和值均为正且高度显著, 说明民间金融发展对区域经济增长都有一定的正向滞后作用, 上一年度民间金融规模每增加1%, 可以导致全国经济增长0.3409%, 使东、中、西部地区 区域经济 分别增长0.2134%、0.2837% 、0.3142%, 上两年度民间金融规模每增加1% , 可以导致全国经济增长0.4231%, 东、中、西部地区区域经济分别增长0.3344%、0.3873%、0.4325%; 也可反应东、中、西部三个地区区域经济增长随着时间推移对民间金融的依赖大致呈现出西部地区依赖程度最大, 中部地区次之, 东部地区最小;影响系数的正向作用在第一年逐渐增强, 在第二年则达到最大。
度量了滞后一年的GDP对当期GDP形成的动态效应, 全国以及东、中、西不同区域的值均为正且显著, 说明上一年度的GDP形成对当年区域经济增长有显著正向作用, 上一年度的GDP每增加1%, 可以导致全国经济增长0.2120%, 东部地区经济增长0.2325%、中部地区经济增长0.1837%、西部地区经济增长0.1436%, 这种正向作用表现在西部地区最小, 中部地区次之, 东部地区最大。
三、结论与启示
本文认为, 总体上民间金融发展对区域经济增长存在影响, 其正向促进作用表现得与当期不同, 表现为西部地区最大、中部次之、东部最小的地区差异。同时, 民间金融规模的扩大对经济增长的促进在第一年逐渐增强, 在第二年则达到最大。
结合本文研究结果, 考虑到民间金融发展已成为了推动我国区域经济增长的重要力量, 我们应当充分认识到其积极的一面并加以利用, 对民间金融采取支持的态度, 采取适当的措施加以规范和引导。目前, 民间金融市场监管普遍缺位, 所以, 首先从制度上规范民间金融, 加强政府对于民间金融的监管与引导, 健全金融监管体制。其次, 完善金融市场体系, 创新民间金融支持区域经济发展, 引导民间金融机构实现合法化、规范化, 使民间金融健康有序发展。
参考文献
[1]Willian F Steel, Eryeetey, Hemamala Hettige, Machiko Nisswanke.Informal Financial Markets under Liberalization in Four African Countries.World Development.1997.
[2]Claudio Gonzales-vega.Is Unformal Finance Desirable.Microenterprise Development Brief.1995, 2.
[3]Lee Kevin, Pesaran M.Hashem, Smithron.Growth Emprics:A Panel Data Approach-A comment.Quarterly Journal.1998
[4]张希慧, 民间金融与我国经济增长的实证分析[J].湖南社会科学, 2009, (1) :204-206.
[5]潘士远, 罗德明.民间金融与经济发展[J].金融研究, 2006, (4) .
[6]刘民权, 徐忠, 俞建拖.信贷市场中的非正规金融[J].世界经济, 2005 (7) :4-5.
区域联系与区域间协调发展 篇8
1.跨区域资源调配工程及影响
例1 (2015年广东文综卷) 山东省南部的南四湖, 由微山湖、昭阳湖、独山湖、南阳湖组成, 是南水北调东线工程的重要通道, 沿湖地区工业以煤炭、电力、造纸为主。根据材料, 结合所学知识, 完成 (1) ~ (2) 题。
材料一南四湖地理位置示意图 (图1) 。
材料二南四湖及周边地区1982 年与2012年各景观类型面积统计图 (图2) 。
(1) 分析南水北调东线工程通水后对南四湖地理环境可能带来的有利影响。
(2) 为了满足调水的水质要求, 南四湖沿湖地区工业发展应采取哪些措施?
【解题思路】第 (1) 题湖泊水量和面积的增多, 会对周围地区的气候、生物产生影响, 进而对通航条件、养殖及旅游业产生有利影响。
第 (2) 题, 题意是工业发展过程中, 如何减少对水质的影响, 因而是调整工业结构, 而不是调整产业结构, 应从污水排放、污水处理、法律法规及环保意识等方面提出相关措施。
【参考答案】 (1) 1提高湖泊自净能力, 改善水质;2稳定湖泊水位, 维持湖泊水量;3保护生物多样性;4改善局地小气候。
(2) 1调整工业结构, 降低单位产值污水排放量;2优化工业布局, 便于集中处理污水;3提高工业用水循环利用率, 减少污水排放量;4完善污水处理设施, 实施达标排放。
2.产业转移及对区域发展的影响
例2 (2015年海南地理卷) 电解铝业是高耗能、高污染产业。近年来, 我国新建电解铝产能主要分布在西北地区。有人认为, 我国电解铝业西移是大势所趋。图3示意铝工业主要部门及其在我国的主要分布省区 (2010 年前) 。据此完成 (1) ~ (3) 题。
(1) 西北地区大规模发展电解铝业依赖的优势条件是 ( )
A.廉价而充足的电力
B.良好的生态环境
C.充足的原料供应
D.良好的工业基础
(2) 电解铝业由东、中部转移到西北地区, 会导致 ( )
A.能耗降低B.产品价格提高
C.污染排放减少D.运输成本增加
(3) 西北地区电解铝厂选址应远离 ()
A.交通线B.输电线
C.绿洲D.荒漠
【解题思路】第 (1) 题, 我国西北地区电力资源较为充足, 发展电解铝业依赖的优势条件是廉价而充足的电力。西北地区气候干旱, 生态环境脆弱;西北地区铝土矿资源不丰富;西北地区经济较为落后, 工业基础较差。
第 (2) 题, 电解铝业在生产过程中需要消耗大量的电力资源、向大气中排放较多的废气, 这主要是受到生产过程的影响, 和该工业分布位置无关, 电解铝业向西北地区转移不会导致能耗降低和污染排放的减少;西北地区电力资源较为廉价、充足, 可使电解铝成本降低, 产品价格降低;西北地区铝土矿 (电解铝业的原料) 缺乏且远离市场, 我国电解铝业向西北地区转移导致原料和产品运输成本增加。
第 (3) 题, 电解铝厂污染较为严重, 西北地区人口、城市等主要分布在绿洲地区, 为减少对该地的污染, 电解铝厂选址应远离绿洲。
【参考答案】 (1) A (2) D (3) C
例3 (2015 年浙江文综卷) 根据下列材料, 完成 (1) ~ (2) 题。
材料一图4为长江下游部分地区略图。图5为长江江苏段岸线资源结构图。岸线资源包括港口和工业生产等所需的相关水域和陆域, 一级岸线优于二级, 二级优于三级。
材料二苏州地处我国经济发达地区, 分布大量的出口型组装制造企业, 拥有较为完善的生产配套。在当前社会经济条件变化的背景下, 部分企业面临迁移或不迁移的选择。
(1) 长江江苏段___________岸岸线资源条件较好, 说明利用岸线资源适宜发展资金密集型工业的主要原因。
(2) 苏州某组装制造企业研究是否迁往安徽的方案。若迁移, 其生产条件有何变化?若不迁移, 其需采取什么应对措施?
【解题思路】第 (1) 题, 根据图4可知, 长江江苏段北岸岸线资源条件较好, 北岸一级、二级岸线里程长, 三级岸线较少。说明江苏段北岸环境容量较大, 所以工业适宜布局在北岸。资金密集型工业的原料和产品多为大宗商品, 宜采用水运。该类工业用水量较大, 沿长江分布, 用水便利。
第 (2) 题, 如迁移到安徽, 则劳动力工资水平降低, 生产成本降低。但迁入地区生产配套不完善, 距市场远, 运输成本上升。如不迁移, 则应采取措施, 提高自动化生产水平, 提高劳动生产率, 减少劳动力投入, 降低生产成本。
【参考答案】 (1) 北。原料和产品多为大宗商品, 宜采用水运;用水量较大, 沿长江分布, 用水便利;环境容量较大。
(2) 变化:生产成本降低;生产配套不完善;运输成本上升。措施:提高自动化生产水平;提高劳动生产率, 降低生产成本。
二、解题准备
1.资源跨区域调配的地理背景与意义
资源跨区域调配是在经济、社会发展需要的前提下进行的, 根本原因是能源资源生产与消费的地区差异, 而且已经对经济、社会发展产生了重大影响, 因此资源跨区域调配的背景分析往往从资源调入地区和资源调出地区的经济、社会发展条件与资源配置状况入手。如下表所示。
对资源跨区域调配意义的分析要从资源调入地区和资源调出地区的资源、经济发展、社会进步、生态环境改善等方面入手。分析如下表所示。
2.西气东输对区域发展的影响
3.资源跨区域调配的分析方法
4.资源跨区域调配重大工程
(1) 南水北调
(2) 西气东输
(3) 西电东送
5.产业转移
三、命题预测
2016年高考地理“区域联系与区域间协调发展”将会继续围绕资源跨区域 (国际或国内) 调配重大工程、产业转移典型案例进行命题, 侧重重大工程对区域地理环境与可持续发展的影响、产业转移的原因及对区域发展的影响等角度。
资源的跨区域调配内容是课标要求的核心问题, 侧重考查探讨、评价现实中的地理问题的能力。总体来说, 资源跨区域调配有利于资源的合理配置, 是缩小区域间经济发展差距, 实现社会经济可持续发展的重要途径。具体来说, 要结合不同的资源类型、区域特征, 从社会、经济、环境等各个方面来分析对资源输出地和资源输入地产生的有利和不利影响。
资源跨区域调配, 不仅要关注对资源输出地和输入地地理环境的影响, 而且还要注意对资源调配中所涉及的有关区域, 即工程建设沿线地区的影响。如西气东输工程沿途经过甘肃、宁夏、陕西、山西、河南、安徽、江苏等省区, 对于沿线地区同样可以起到拉动经济增长、改善大气环境质量、增加就业机会、解决沿线农村生活能源问题等积极影响, 工程建设也可能产生破坏生态环境、影响居民日常生活等负面影响。又如, 北煤南运会加大沿线地区交通运输 (尤其是铁路运输) 的压力, 运输过程中会造成环境污染等问题。
产业转移选考的案例既有国内的, 更有国际的。
当前, 我国在承接国际产业转移方面的三大特点:一是承接国际产业转移的行业越来越多。制造业仍然是我国承接国际产业转移的主要行业, 在制造业中, 高耗能产业成为我国承接国际产业转移的重要产业。近年来, 一些发达国家为减小本国的环境压力, 从能耗、环保、税收等方面对高耗能项目进行限制, 越来越多地将此类产业向发展中国家转移。高新技术产业成为我国承接国际产业转移越来越重要的产业, 服务业是我国承接国际产业转移的新重点。二是承接国际产业转移的区域越来越多。东部地区因其得天独厚的区位优势, 一直在承接国际产业转移方面占据优势地位。但西部地区所拥有的资源优势、环境优势和要素低成本优势等, 正在吸引越来越多的国内外企业到西部进行投资。东部地区外商到西部地区再投资, 也已成为西部地区承接国际产业转移的主要方式。三是承接国际产业转移的方式越来越多。如制定吸引外资的优惠政策、设立各种形式的开发园区、开展产业链招商引资、技术引进、消化提升和开展国际经济合作等。跨国公司是国际产业转移的主体, 但中小企业的作用也日益显著。
国内产业转移的主要特点是:一方面, 东部沿海地区区位优势的衰退, 另一方面, 随着西部大开发的实施和促进中部崛起战略的实施, 一些产业由东部沿海向中西部地区转移已成为我国经济发展的一大趋势。中西部地区幅员辽阔, 资源和区位优势明显, 如果中西部地区努力完善体制机制, 优化投资环境, 推动本地区成为有竞争力的制造业和高新技术产业基地、能源和重要原材料基地、劳动力资源开发和输出基地, 那么中西部地区将成为最佳的国内产业转移承接地。
四、能力测试
(改编) 读河北“环京新城”位置示意图 (图6) , 回答1~2题。
1.“环京新城”吸引珠三角地区企业迁入的主要原因是 ( )
A.劳动力价格和生产成本的差异
B.新城科技力量雄厚
C.两地原有工业企业类型相同
D.两地之间交通便利
2.珠三角地区产业向环渤海地区转移将 ( )
A.带动环渤海地区发展技术密集型产业
B.促进珠三角地区产业结构优化升级
C.使环渤海地区由城市化带动工业化
D.有利于两地缓解就业压力
(改编) 读某区域能源跨区域调配图 (图7) , 回答3~4题。
3.图中1234四条能源调配路线, 调配的能源依次是 ( )
A.煤炭、水电、石油、天然气
B.石油、天然气、水电、煤炭
C.天然气、煤炭、石油、水电
D.水电、天然气、煤炭、石油
4.34两条路线调配的能源主要来源分别是 ( )
A.东北、西南B.华北、中东
C.新疆、印度D.日本、中美
(改编) 2013年7 月南水北调东线工程全线通水, 2014年12月中线工程全线通水。图8为南水北调东、中线调水线路示意图。读图, 回答5~6题。
5.南水北调东线工程利用京杭运河将长江水调往北方, 该调水工程会 ( )
1加重海河的防洪压力2缓解京津地区的地面沉降3补充黄河的入海流量4增加长江下游的泥沙淤积
A.①②B.③④
C.①③D.②④
6.南水北调中线工程可以 ()
A.提高华北地区的水运能力
B.带动沿线水产养殖业的发展
C.促进沿线地区的环境治理
D.利用南北地势落差开发水电
图9表示当今世界汽车产业转移的一种趋势。读图回答7~8题。
7.甲、乙、丙三地汽车产业向丁地转移的主要原因是 ( )
A.先进的技术B.廉价的劳动力
C.广阔的市场D.丰富的资源
8.汽车产业转移到丁地对区域发展的影响是有利于 ( )
A.提高甲地自主创新能力, 促进产业升级
B.优化乙地产业结构, 缓解其就业压力
C.促进丙地产业和人口集聚, 加快工业化和城镇化进程
D.加强丁地环境保护, 促进可持续发展
(改编) 9.读图及相关材料, 回答下列问题。
材料一中缅油气管道是我国管道建设史上建设难度最大的工程之一。
材料二目前我国进口原油的80%是通过马六甲海峡运输的。马六甲海峡是世界上的敏感地带之一, 该海域海盗活动比较猖獗。
材料三图10 为中缅油气管道线路示意图。
(1) 简析中缅油气管道工程建设难度大的原因。
(2) 简述中缅油气管道的修建对缅甸发展的影响。
(3) 我国已规划布局了西北 (中亚) 、东北 (俄罗斯) 和海上三大油气战略通道, 分析建设中缅油气管道的意义。
【参考答案及解析】
1.A 2.B 3.D 4.B 5.D 6.C 7.C8.A
9. (1) 地形复杂, 多高山峡谷;处在地质活动带上, 地质灾害多发;降水丰富且集中, 洪涝灾害频发。
(2) 带动缅甸沿线相关产业发展, 增加就业机会, 增加经济收入;满足沿线油气需求。