城镇就业需求

城镇就业需求（精选8篇）

城镇就业需求 篇1

摘要：本文对城镇就业需求影响因素分析的基础上, 在就业需求与影响因素之间进行相关性分析, 根据相关系数越大, 相关程度越高的原则筛选出主要因素, 建立城镇就业需求指标体系, 进而构建多元线性回归模型, 并采用方差扩大因子法确定回归方程。

关键词：方差扩大因子法,相关性分析,城镇就业需求,拟合模型

1 问题的提出

劳动力供给持续增长、现代科学技术迅猛发展、高校扩招等导致了失业问题越来越严重, 以致成为当今世界最大的社会问题之一, 无论是发达国家还是发展中国家, 都存在着不同程度的失业现象。失业问题, 会引发一系列经济和社会矛盾, 造成社会不稳定。所以, 研究城镇就业需求成为必要, 本研究以城镇登记就业人数为研究对象, 对城镇就业需求影响因素分析的基础上, 构建城镇就业需求拟合模型, 并采用方差扩大因子法对模型进行求解得出回归方程。

2 城镇就业需求指标体系的建立

2.1 城镇就业需求影响因素分析

城镇就业需求及城镇登记失业率的影响因素学界已做了相关研究, 对其的分析也较为成熟。劳动和社会保障部劳动科学研究所课题组 (2002) 按照数据内容完整、系统、可靠、具有可比性的基本原则, 选择了24个影响城镇失业率的宏观经济指标作为候选指标进行研究[3];赵建国 (2005) 根据扩散指数法的基本理论, 对影响失业率的各种因素进行了统计分析[4];徐朝晖 (2006) 就失业率理论及主要宏观失业影响因素进行了概括总结[5];向小东 (2009) 等就劳动力供给和劳动力需求两个方面建立了19个指标的福建省失业率影响因素指标体系[6]。

本文在城镇就业需求影响因素的分析和选取上, 遵循以下原则:从变量和数据的选取角度分析, 首先要遵循的原则是影响因素可以量化;其次选择主要可获得指标, 即数据要可以获取;另外对于变量的选取上没有选取指数或者增量的变量, 考虑的是这些形式的变量的敏感性不高和获得存在一定困难。

综上, 本文将城镇就业需求影响因素分为两个部分, 即劳动力供给和劳动力需求。在劳动力供给方面, 分析的影响因素有:经济活动人口 (X1) 、人均GDP (X2) 、城镇居民人均可支配收入 (X3) 、居民消费价格总指数 (CPI) (X4) 、商品零售价格总指数 (X5) 、城镇人口占总人口比重 (X6) ;在劳动力需求方面, 分析的影响因素有:国内生产总值 (GDP) (X7) 、第一产业产值 (X8) 、第二产业产值 (X9) 、第三产业产值 (X10) 、进口总额 (X11) 、出口总额 (X12) 、全社会固定资产投资总额 (X13) 、通货膨胀率 (X14) 、货币供应量M2 (X15) 、M2同比增长率 (X16) 、财政支出 (X17) 。

2.2 影响因素与就业需求相关性分析

相关性分析是通过计算出两组变量之间的相关系数, 根据相关系数的正负和大小来分析它们相关程度的研究方法, 相关系数的取值范围为-1≤r≤1。|r|值越大, 误差Q越小, 变量之间的线性相关程度越高;|r|值越接近0, 误差Q越大, 变量之间的线性相关程度越低。其中r>0, 变量之间为正相关, r<0, 变量之间为负相关。

查询《中国统计年鉴》上的统计资料, 在搜集1990～2008年城镇登记就业人数数据和其影响因素的数据基础上, 利用SPSS 13.0分析17个影响因素与城镇登记就业人数两组数据之间的相关性, 得出相关系数, 如表1所示:

由表1, 总体上看, 各影响因素与城镇登记失业人数之间呈正相关性, 且相关系数较大, 相关程度较高, 其中有一些相关系数为负, 且|r|值较小的影响因素本研究将其剔除掉, 即剔除X4、X5、X14、X16四个因素。这样我们通过相关性分析进一步筛选出影响就业需求的主要因素为:X1、X2、X3、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13、X15、X17。

2.3 城镇就业需求指标体系的建立

由相关性分析筛选出的主要影响因素, 与就业需求之间的相关程度较高, 可以被认定是影响城镇就业需求的主要指标。由此建立城镇就业需求指标体系如下:

3 就业需求模型的建立与求解

3.1 就业需求模型的建立

通过对各影响因素与城镇登记就业人数之间的相关性分析, 经筛选后的指标与城镇登记就业人数之间呈很强的正相关关系, 由于影响就业人数的因素不是独立存在的, 某些影响因素在单因素相关性分析中相关性非常显著, 有些影响因素的相关系数高达0.99, 但是在其他因素存在的情况下其显著性会降低或者增强。所以, 为衡量各个指标在其他指标存在的情况下对就业人数的影响和对其进行预测, 本研究建立多元线性回归模型, 是合理的, 模型如下:

Y=B0+B1X1+…+BiXi+…+BnXn (Ⅰ)

其中Y表示可观察的随机变量, 本研究中为城镇登记就业人数;Xi表示筛选出的指标;B0表示线性模型的截距, 表示在控制了其他自变量以后, 某一自变量对因变量的单独效果;Bi表示线性回归模型的参数。

3.2 方差扩大因子法确定多元线性回归方程[1]

多元线性回归模型有一个基本假设, 就是要求设计矩阵X的秩rank (X) =p+1, 即要求自变量X中的列向量之间线性无关。如果存在不全为0的p+1个数c0, c1, c2, …, cp使

c0+c1xi1+c2xi2+…+cpxip=0, i=1, 2, …, n (Ⅱ)

则自变量X之间存在着完全多重共线性。实际问题中完全的多重共线性并不多见, 常见的是上式近似成立的情况, 即存在不全为0的p+1个数c0, c1, c2, …, cp使得

c0+c1xi1+c2xi2…+cpxip≈0, i=1, 2, …, n (Ⅲ)

这就称自变量X间存在着多重共线性。在多元线性回归中, 由于涉及因素很多, 难免存在变量之间的相关程度很高的问题, 回归自变量之间的相关程度越高, 多重共线性越严重, 那么回归系数的估计值方差就越大, 置信区间就变得很宽, 估计得分精确性就大幅度降低, 使估计值稳定性变得很差, 进一步致使在回归方程整体高度显著时, 一些回归系数则通不过显著性检验。使得无法对回归方程得到合理的经济解释, 降低回归方程的应用价值。因此我们在对因变量Y (城镇登记就业人数) 与变量 (影响因素) X1, X2, ……X16, X17进行相关性分析, 剔除了相关性差的影响因素后, 对剩下的指标进行多重共线性诊断, 进一步剔除变量。

本文采用方差扩大因子法进行多重共线性检验, 需要说明的是, 对自变量诊断多重共线性前, 也需对自变量作中心标准化, 因前面已经标准化, 在此不再重复。运用SPSS15.0进行多重共线性诊断, 并依次剔除方差扩大因子最大者所对应的自变量, 并采用剩下的自变量进行回归, 直到回归模型不存在强多重共线性。

经过第一次多重共线性诊断, 选择剔除方差扩大因子最大者 (VIF9=2891.059) 所对应的自变量X9, 再进行下一步检验, 又剔除方差扩大因子最大者 (VIF2=7983.821) 所对应的自变量X2, 依此类推, 再依次剔除了X12, X15, X7, X3, X10, 最后得出诊断结果如下表:

由诊断结果可知, 采用方差扩大因子法剔除的影响因素 (自变量) 有X2, X3, X7, X9, X10, X12, X15, 故剩下的影响因素为X1, X6, X8, X11, X13, X17, 由上表相应数据得到多元线性回归方程为:

$\stackrel{⌢}{\text{Y}}1=22335.000+592.445\text{X}1+2853.638\text{X}6+98.775\text{X}8-554.915\text{X}11+1025.328\text{X}13+10.757\text{X}17(\mathrm{Ⅳ})$

进一步得标准化回归方程为:

$\stackrel{⌢}{\text{Y}}1=0.149\text{X}1+0.718\text{X}6+0.025\text{X}8-0.140\text{X}11+0.258\text{X}13+0.003\text{X}17(\mathrm{Ⅴ})$

由标准化回归系数看到, 对城镇就业人数影响最大的因素是城镇人口占总人口的比重 (X6) , 其次是全社会固定资产投资 (X13) 、经济活动人口 (X1) 、进口总额 (X11) , 而第一产业产值 (X8) 、财政支出 (X17) 影响相对较少。

对模型获得的函数关系解释如下:

经济活动人口每增长1%, 可以增加592.445%的就业机会。经济活动人口是参加或要求参加社会经济活动的人口, 包括从业人员和失业人员, 故经济活动人口的增加, 从业人数势必随之增加;

城镇人口占总人口比重每增长1%, 可以增加2853.683%的就业机会。随着城镇人口的增长, 城市规模将增大, 消费需求增加, 企业投资增加, 带动就业需求增多, 进而提供更多的就业机会;

第一产业产值每增长1%, 可以增加98.775%的就业机会。第一产业以农业为主, 农业是国民经济的基础, 这是由我国的国情决定的。农业在国民经济中的基础地位和作用, 具体体现在3个方面: (1) 农产品是解决人民生活的最基本的生活资料; (2) 农业为工业, 特别是轻工业提供了大量的原材料; (3) 农业、农村是工业品的重要市场。显然, 农业的发展直接影响到第二产业和第三产业的发展, 农业的发展将最终制约着国民经济的发展。所以, 以农业为主的第一产业产值的增长, 必然带动城镇就业人数的增加。

进口总额每增长1%, 将会减少554.915%的就业机会。进口增加, 可以理解为国内需要的商品更少的在国内生产, 这一定程度上就会减少就业需求。

全社会固定资产投资量每增长1%, 可以增加1025.328%的就业机会。固定资产投资是用于建造和购置固定资产的, 包括固定资产更新 (局部和全部更新) 、改建、扩建、新建等, 全社会固定资产投资的增加, 就会创造就业条件, 增加就业需求。

财政支出每增长1%, 可以增加10.757%的就业机会。财政支出是国家为提供公共产品和服务, 满足社会共同需要而支付的财政资金, 增加财政支出是在经济过冷时国家采取的积极的扩张财政政策, 比如今年上半年我国的4万亿国家投资。财政支出有多个类别, 其中经济建设费的支出将直接刺激经济的发展, 一定程度上解决失业严重的问题, 缓解社会就业压力。

4 回归方程拟合效果检验

由所得回归方程 (Ⅳ) 对1990年至2007年的城镇登记就业人数进行拟合, 并将拟合值与历年实际就业人数值进行对比, 列表如下:

利用matlab编写程序, 作出历年实际城镇登记就业人数与拟合值对比图, 如图2所示。

利用方差扩大因子法得出的多元线性回归模型, 用来对城镇登记就业人数进行拟合, 从上图不难看出, 拟合值与实际值很接近, 这说明得出的多元线性回归方程具有很好的拟合效果, 多元线性回归模型的构建是成功的。所以, 只要将经济活动人口 (X1) 、城镇人口占总人口的比重 (X6) 、第一产业产值 (X8) 、进口总额 (X11) 、全社会固定资产投资 (X13) 及财政支出 (X17) 对应值代入多元线性回归方程 (Ⅳ) , 就可以对当年城镇登记就业人数进行预测。

5 结论

本文以城镇登记就业人数为因变量, 影响因素为自变量, 构建多元线性回归模型, 并利用历年数据采用方差扩大因子法进行多重共线性检验, 剔除相关性差的影响因素后, 得出多元线性回归方程, 经检验对历年城镇登记就业人数具有很好的拟合效果。但是, 本文所做研究仍有不足, 主要可归纳为两点: (1) 城镇登记就业人数影响因素繁多而复杂, 本文初步选择的17个影响因素是否全面合理仍需要实践来进一步检验; (2) 是否还有更好的方法剔除相关性差的影响因素, 本文没有做探讨, 如主成分回归法等。所以, 城镇就业需求问题仍有深入研究的空间。

参考文献

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[2].卢纹岱.SPSS for Windows统计分析 (第2版) [M].北京:电子工业出版社, 2002.9:232～245, 311～315

[3].劳动和社会保障部劳动科学研究所课题组.我国失业预警系统与就业对策研究[J].经济研究参考, 2002, (34) :11～26

[4].赵建国.基于扩散指数法的失业预警模型及实证分析[J].财经问题研究, 2005, (11) :81～84

[5].徐朝晖.浙江省城镇失业影响因素分析[J].特别关注, 2006, (5) :10～12

[6].向小东, 宋芳.基于核主成分与加权支持向量机的福建省城镇登记失业率预测[J].系统工程理论与实践, 2009, (1) :73～79

[7].朱远程.建立适合我国国情的失业预警体系[J].中国就业, 1997:43～45

[8].吴丽萍.金融危机下的我国失业预警系统研究[J].社会保障研究, 2009:31～35

城镇就业需求 篇2

一、在线调查情况

本次参与调查114人，其中男性11人，女性103人，18-25周岁9人，占7%，26-35周岁57人，占50%，36-45周岁29人，占25%，46-55周岁19人，占16%。婚姻状况：18人未婚，94人已婚。文化程度：初中及以下3人，占2%，高中20人，占17%，大专24人，占21%，本科及以上67人，占58%。居住方式：独居3人，占2%，夫妻二人11人，占9%，夫妻加孩子32人，占28%，夫妻加孩子加老人46人，占40%，夫妻加老人5人，占4%，其他方式17人，占14%。家庭月收入情况：元以下4人，占3%，2000-4000元55人，占48%，4000-6000元15人，占13%，6000-8000元22人，占19%,8000元以上18人，占15%。

被调查人员中，34%较需要家政服务，35%不太需要，30%不需要。没有请家政员的原因，57%选择自己及家人有时间做，13%是家庭收入的因素。

家政服务项目方面，被调查人员中，56%选择家庭保洁，13%选择烹饪，9%选择照看孩子，7%选择照顾老人，其它15%。对于家庭保洁频率，52%需要每周一次，12%需要每两天一次，3%需要每天一次。对于烹饪服务频率，30%需要每天，11%需要不定期。对于照顾家中病人，41%选择需要专业护理，29%需要基本照料。对于家中有学龄期孩子的家庭，28%需要接送孩子上学，21%日常家务，21%课业辅导。

家政员类型方面，被调查人员中71%选择钟点工，25%选择白天来，不住家，3%选择住家型。家政员的年龄段：51%选择36-45周岁的，42%选择46-55周岁的`。家政员的性别：86%选择女性，14%选择男女不限。家政员的籍贯：52%要求市内，46%无所谓。

在招聘家政员方面，64%选择熟人介绍，32%选择家政公司。而在选择家政公司的时候，46%考虑的是口碑。

被调查人员中，38%的家庭接受每月在家政服务上花费500元以下，41%接受500-1000元，16%接受1001-2000元。3%接受-3000元。

二、存在的主要问题

1. 市场供需存在着矛盾。调查显示居民对家政服务等级需求越来越高，保洁、保姆等初级项目外，对月嫂、养老护理、病老陪护、课业辅导等中高级服务项目需求量逐步增大。现市场尚还不能满足需求。但由于市场鱼龙混杂，服务的质量参差不齐，广大居民面对现在的家政服务供需现状往往无从选择，不是找不到满意的服务，就是不敢接受服务，市场供需矛盾突出。

2. 行业观念陈旧。家政服务业作为从传统“保姆”发展而来的新行业，尚未得到社会的普遍认同。现在一方面居民对家政服务专业技能需求越来越高，而愿意在家政服务上花的钱却偏低。另一方面，不少女性受“侍侯人、低人一等”等旧观念的影响，怕丢面子，怕受歧视，宁愿无事干或工地打小工，也不愿意干家政。

3. 市场需求大，服务网络少。根据调查报告显示，被调查人员中有34%家庭需要家政服务，说明我区家政服务市场的需求是庞大的，64%的人选择熟人介绍的家政服务人员，这表明家政服务业尚未形成一个完整的服务网络，导致供需无方，接触难，在短期之内熟人介绍可能会带来一定的收益，但是不利于家政服务业的长期发展。

4. 市场管理不够规范。家政服务业由于市场广阔，供不应求，只要想干的就可以干，因而造成市场结构混乱。目前新北区的家政服务业没有统一的管理机构，对服务质量也没有一个衡量的标准，市场价格不统一。如月嫂服务，收费价格相差甚大。此外，家政服务员的自身安全和利益无法保障，雇主的利益也无法保障。这些问题在一定程度上制约了家政服务业的快速健康发展。

三、对策与建议

1. 建立巾帼家政服务机构，打造服务品牌。各级妇联作为群团组织，社会诚信度高，在人们的心目中具有一定的地位，因此妇联组织要主动承担起引进、促进、推进巾帼家政服务健康发展的责任，组织动员下岗女工和外来务工妇女自主创业。，我区已成功引进江苏省“好苏嫂”家政服务品牌，并大力学习和借鉴山东济南“阳光大姐”、浙江杭州“西丽”巾帼家政的好经验好做法，在行业树立标杆，带动全区家政服务业快速健康地发展。

2. 加强培训，提高服务人员素质。拥有专业的家政服务队伍是创建品牌的重要基础，而专业化的理论和实践培训是提升家政服务人员素质和服务能力的重要手段。新北区妇联联合“好苏嫂”家政服务中心，积极发挥巾帼创业就业培训指导中心的作用，全方位、高起点、严要求定期集中培训不同级别、不同档次的家政服务人员，同时还将进行职业道德、法律常识、家庭礼仪、操作规则等一系列操作性、针对性较强的业务培训，增强从业人员的服务意识，规范服务行为，提高家政人员整体素质，以适应家政服务市场不同层次的雇主需求。

3. 加大宣传力度，构筑妇女就业平台。坚持正确的舆论导向，大力宣传家政服务业在社会发展中的积极作用，树立管理先进、服务一流的巾帼家政服务公司，提高家政服务业的社会地位，引导家政服务向产业化发展。鼓励下岗女工、农村妇女自觉抛弃行业陈腐观念，积极参与家政服务活动，让她们到家政服务行业寻找自己的位置，实现再就业。对社区下岗女工和农村剩余劳动力进行详细调查摸底，掌握她们的务工需求，及时向家政服务公司反馈信息，健全全区家政行业人员人才信息库。通过电台广播、电视广告、报纸宣传等形式，对家政服务市场的供需信息进行及时宣传，使雇主和求职者都能及时掌握有效信息，实行双向选择。同时要充分利用高新区高知人群集聚的优势，多挖掘市场潜力，为高新区引进人才、留住人才当好后盾。

城镇化对住房需求的实证分析 篇3

1、大量人口不断涌入城市, 这其中包括数量庞大的农业人口, 而其中一部分人会在城市首次置业, 部分人会租赁住房, 从而形成一定的新增住房需求。

2、城镇化必然会导致城市大规模的拆迁、改建、扩建, 从而会对原有房屋的居民产生被动性的住房需求。

3、城镇化带来的城市经济的快速发展, 势必会使城镇居民的收入快速增长, 从而产生改善性住房的需求。

一、经济计量分析

1.1变量的选取

本文主要研究城镇化对居民住房需求的影响程度, 并试图通过建立一定的模型, 进行定量分析, 从而准确把握居民住房需求。本文将住房需求选作为被解释变量, 城镇化所引起的三个住房需求作为解释变量来进行分析。影响被解释变量住房需求的因素包括住房价格, 住房的销售面积, 消费者对住房的预期等。本文选取住宅的销售面积作为主要影响因素, 原因是虽然住房价格对住房需求的影响很大, 但是若选取这个因素, 则本文则会变为研究城镇化对住房价格的影响, 关于这方面的研究, 曾江辉已经有这方面的具体研究 (详见《商场现代化》2010年6月中旬刊第614期, 城镇化对中国房地产价格影响的实证分析) 。故本文选取住房销售面积作为最大影响因子。销售面积能够准确反映居民的住房需求, 我国连续几年住房销售面积呈上升态势 (除了2008年) , 这表明居民住房需求的旺盛。接下来选取解释变量。农村人口大量转入城市, 说明我国城市化进程的步伐不断加快, 故选用城市化率作为分析因素。城市每年改扩建, 都会购置大量的土地, 所以第二个影响因素我们选取历年土地购置面积。城镇化使城镇居民收入提高, 故选用历年城镇居民可支配收入作为第三个影响因子。最终我们选定历年城市化率、每年土地购置面积、城镇居民可支配收入作为最终的解释变量。

1.2数据的选取

为了保证数据的权威性, 本文从国家统计局网站收集到以下数据, 并且选取1997~2012年的数据, 保证了数据的有效性。

1.3模型的设定

采用EViews软件进行分析和估计模型。设定Y为住房销售面积, X2为城市化率, X3为城镇居民可支配收入, X4为土地购置面积。输入数据, 作出这四个变量的线性图, 如图1.1

从图中可以看出Y、X4是曲折上升的, X3是逐年增长的, 但增长速率有所变动, 而X2在多数年份呈现水平波动, 说明变量之间不一定是线性关系, 可探索将模型设定为以下对数模型:

其中u为随机变量

1.4估计参数

将数据输入EViews软件来进行分析, 如图1.2

可得以下模型

从图1.2可以看出, 解释变量系数检验的t值不显著, 而且解释变量的系数太小, 并且X4 (历年土地购置面积) 的系数与住房需求成反向关系, 这显然不符合实际情况。综合以上因素, 剔除X4, 重新设定模型

根据样本数据, 再次使用普通最小二乘法估计参数, 得到样本回归模型如 (图1.3) :

1.5模型检验

1.5.1经济意义检验。

从回归结果看, 各个解释变量的系数都为正, 符合经济意义。城镇化率的提高和城镇居民收入的增长对居民的住房需求有显著影响。

1.5.2统计推断检验。

1.5.2.1拟合优度:

从回归的结果看, 可决系数R2=0.967227, 修正的可决系数 , 这说明模型对样本的拟合很好。

1.5.1.2 t检验:

分别针对H0:βj=0 (j=1, 2, 3) , 给定显著性水平α=0.05, 查t分布表得自由度为n-k=16-2=14的临界值

tα/2 (n-k) =2.145。由表2.3中数据可得, 与β1、β2、β3对应的t统计量分别为-3.325、2.867、2.627, 其绝对值均大于

tα/2 (n-k) =2.145, 这说明在显著性水平

α=0.05下, 分别都应当拒绝H0:βj=0 (j=1, 2, 3) , 也就是说, 当在其他解释变量不变的情况下解释变量“城镇化率” (X2) 、“城镇居民家庭收入” (X3) 分别对被解释变量“居民住房需求”Y都有显著的影响。

1.5.2.2 F检验:

针对H0:β1=β2=β3=0, 给定显著性水平α=0.05, 在F分布表中查出自由度为k-1=2-1=1和n-k=16-2=14的临界值Fα (1, 14) =4.6。由表2.3中得到F=191.8344, 由于F=191.8344>Fα (1, 14) =4.6, 应拒绝原假设H0:β1=β2=β3=0, 说明回归方程显著。

1.5.2.3自相关性检验:

给定显著性水平0.05, 查DW表, 当n=16, k=2时, 得下限临界值dL=0.737, 上限临界值dU=1.2 5 2, 因为D W统计量为1.9 2 4, 1.2 5 2<1.9 2 4<4-1.252=2.748, 根据判定区域知不存在自相关。

1.5.1.5异方差性检验:

运用W h i t e检验法n R2=1 1.3 2 0 9 7, 由W h i t e检验知, 在α=0.0 5下, 查χ2分布表, 得临界值χ20.0 5 (5) =1 1.0 7 0 5, 因为n R2=11.32097>χ20.05 (5) =11.0705, 所以拒绝原假设, 表明模型存在异方差。

1.6模型修正

1.6.1对异方差的修正

运用加权最小二乘法 (WLS) 进行估计, 分别选用权数w1t=1/Xt, w2t=Xt2, w3t=1/sqr (Xt) , 生成序列w1, w2, w3, 经估计检验, 选取权数w2t效果最好, 然后再进行White检验。如图1.4

经检验可知n R2=2.643249>χ20.05 (3) =7.814。通过检验, 证明原方程不存在异方差。但是回到经过加权之后估计的结果, 又发现经过加权之后的模型, 自相关性又不能通过检验。 (见图1.5) 所以还需进行进一步修正。

1.6.2对自相关性的修正。

采用一阶自回归形式, 运用广义差分法进行修正, 可以发现经过修正后D W统计量为1.9 8 8, 1.2 5 2<1.9 8 8<4-1.252=2.748, 符合要求。 (见图1.6) 最后进行偏相关系数检验和BG检验, 也符合要求。

这样, 经过一系列的修正, 可决系数R2、t、F统计量也均达到理想水平。

由此, 我们得到最终的居民住房需求模型为

二、模型的解释与使用

2.1城镇化率对居民住房需求有显著影响。在假定其他变量不变的情况下, 当年城镇化率每增长1%, 平均说来住宅销售面积会增长3152.687万平方米。原因是城镇化是伴随着大量人口涌入城市, 他们或许有自己买房的需求或许有租赁的需求, 这就刺激住房销售面积的增长。现阶段, 我国正处于城镇化加速发展时期, 1997年全国城镇化率为31.91%, 2012年增至52.6%, 年均增长1.293%。快速的城镇化进程给房地产行业带来深刻的影响, 不仅促进了城市建设, 更直接刺激了住宅需求, 这种需求的表现形式以首次置业为主。另外, 每年进入城市工作的农业人口数量也非常庞大, 据2006年《中国农民工调研报告》统计, 我国外出农民工数量为1.2亿人, 其中极小部分人会在城市首次置业, 部分人会租赁住房, 从而也形成一定的住宅需求。这部分人的居住问题可以通过若干途径解决, 如购买商品住宅、保障性住房 (经济适用房和廉租房) , 租赁住房等。根据《中国统计年鉴》可以大致估算出, 城镇人口每年增加2000万, 加上每年大约有10万的“农转非”人口, 未来五年约有1亿城镇新增人口, 约3300万个家庭需要新增住房需求, 其中包括购房和租赁, 假设其中有50%的家庭会选择购买一手新房, 户均面积为90平米, 则其总需求为14.9亿平方米左右。而依据模型所得出的结果, 城镇化率未来五年总共增长6.3%, 那么住房销售面积未来五年将会增加7.5亿平方米。而居民总需求为14.9亿平方米, 二者相差7.4亿平方米。这说明住房销售市场潜力巨大。

2.2城镇居民收入对住房销售面积确实存在影响。在假定其他变量不变的情况下, 当城镇居民年收入每增长1%, 平均说来住房销售面积会增长2.059万平方米。这与理论分析和经验判断相一致。人均收入的快速增长, 会带来改善型住房的需求。自从2002年以来, 我国城镇居民人均可支配收入保持年均10%的增长速度, 2012年全年城镇居民人均可支配收入为24565元, 比上年增长12.6%, 扣除价格因素, 实际增长9.6%。在我国宏观经济持续向好的大环境下, 预计未来五年城镇居民个人可支配收入依然可以保持年均10%左右的增长。可支配收入的快速增长为住宅需求提供了支付能力, 近年来我国城镇人均居住面积一直随着收入的增长而稳步提高。

另外, 从国际经验看, 人均GDP超过2000美元后, 住宅消费将步入加速升级阶段, 而我国2006年人均GDP已超过2000美元, 2007年全年城镇居民人均可支配收入亦接近2000美元。因此, 现阶段我国旧房换新房、小房换大房、中低档房换高档房的改善性住宅需求旺盛。此外, 随着我国经济的发展以及城市家庭模式的变化, 城镇家庭小型化的趋势越来越明显, 包括婚房在内的购房需求在一定程度上也属于改善性需求。

按照2012年国家统计局的数据, 我国城镇人口数为7.11亿, 城镇平均家庭人口数为2.97, 那么城镇家庭数为2.39亿个。按收入水平划分, 高收入和最高收入两类家庭占城镇家庭总数的20%左右, 也即0.478亿个家庭有能力改善居住水平, 由此可以在一定程度上佐证, 全国大致有0.39亿个富裕型的家庭有能力购房二套以上住房。按发达国家经验, 一个中产家庭10年左右才会产生新的购房需求, 若按未来五年内有50%的中国富裕家庭, 也即约0.239亿个家庭会购买新房, 若按户均100平米计算, 未来5年将有23.9亿平米的改善型购房需求存在。很多零散的调查也表明, 目前在很多大城市, 改善型需求已成为市场上的主导性需求。

2.3本文未能从计量经济学的角度证明历年土地购置面积对住房销售面积的影响, 但“历年土地购置面积是影响住房销售面积的重要单一变量”的结论应当是合理的, 通过每年的土地购置面积与购置用途, 可以反映出每年有多少土地用于住宅建设, 然后再通过房地产公司统计出住房销售面积。本项研究在这方面的失败, 原因可能是历年土地购置面积只能从侧面反映住房销售面积, 不能从直观上直接体现, 也有可能是对解释变量的选取错误 (主要是因为对全国每年拆迁、扩建、改建的数据不容易获取) 。

三、政策建议

3.1有条不紊的阶段性推进城镇化。

城镇化会带动基础设施, 城市交通运输、城市住房建设、商业餐饮的发展, 是经济持续健康发展的新的增长点。大力推进城镇化的建设步伐, 尤其是发展以中小城镇为主的城市, 大力发展县域经济, 让本地居民能够就地就业, 就地居住。城镇化过程中不仅要注重商品房的建设, 还应当加强对廉租房、公租房的建设以及建设大量适合大众阶层能够购买起的住宅 (2) 。同时政府部门还应当简化便民服务手续, 促进房地产业持续健康发展, 出台措施控制房价, 防止房地产商囤积居奇、抬高房价, 以此来满足广大人民对住房的需求。

3.2大力提高居民收入水平。

近年来随着我国经济的持续快速发展, 城镇居民的可支配收入持续增长, 居民的住宅条件得到了很好的改善, 体现了收入对居民住房需求的改善有着极大的支撑作用。但是从2002年起我国城镇居民收入每年大约增长12.3%, 而全国平均房价从2002年至2012年平均每年增长9.54%, 虽然居民收入增长幅度大于房价的增长幅度, 但是由于房价的基数大于城镇居民的收入, 故仍需要努力提高居民收入 (3) 。这就需要对相关产业进行升级换代, 借助于城镇化, 以建促业, 同时还应当提高最低工资标准, 提高居民初次收入分配中的比重, 减少企业赋税, 规范市场秩序, 健全社会保障体系, 增加居民投资渠道, 降低居民投资门槛等。

3.3土地购置面积对住房销售面积的影响不大, 但是确实存在影响。

为此, 在城市改扩建、拆迁的时候也不能忽略这部分人对住房的需求。他们大部分或者由政府直接补偿房屋或是拥有补偿款, 对购买房屋的意愿也是相当强烈。尤其长期生活在狭小的空间之内或者是由于各种生活设施的不便利以及生活环境的不理想, 使得他们对较好的住宅有了更强的需求。因此就必须充分考虑这部分人的意愿。城市在进行改造的时候, 应当尽其所能为其提供可供选择的住宅。

最后, 由于本文讨论的是城镇化, 在设定模型的时候也给出了随机变量, 因此也不能忽视随机变量对模型的影响。首先在进行城镇化过程中, 各级政府应将城镇住宅发展、用地规模纳入到城市规划之中, 控制土地出让规模, 杜绝自建房屋和违章用地。其次, 应严格控制商品房住宅价格的上涨, 保证人民住有其居, 居有其所。如加强房地产的监控, 征收房产税等。最后, 抑制住房投机行为, 适当提高城镇人口购买第二套房的条件 (4) 。当前“房姐”现象屡见不鲜, 这些人在一定程度上推高了房价, 为此有必要出台相关措施来制止这一现象。如居民在购买第二套房的时候可适当提高银行贷款的“首付比例”和贷款利率, 让真正需要住房的人有房可买和有房可住。

参考文献

[1] .马井静, 李静安徽城镇居民住房需求的影响因素分析, 《安徽农业大学学报》2010年第5期

[2] .帅有良.中国人口城市化对城镇住宅市场需求的影响[J].《统计研究》, 2005, 9:75-79

[3] .影响住宅需求的四大因素[E B/O L] (2 0 0 8-0 5-0 2) http://blog.sina.com.cn/s/blog_54193e310100mxgl.html

[4] .王峰, 王要武.“十一五”期间我国城市化进程与住宅市场需求分析[J].《沈阳建筑大学学报》, 2006, 9:877-880

江西城镇老年公寓的需求分析预测 篇4

随着经济发展和生活水平的提高，人口预期寿命不断延长，人口老龄化问题也越来越突出。老年公寓的出现和发展，是弥补和转变传统家庭养老方式，尤其是独生子女家庭供养父母的有效途径和发展趋势。加强老年公寓建设，充分体现了党和政府以人为本，关注民生的重要理念，同时，加强老年公寓的筹划与建设，也有利于保持经济稳定增长、缓解社会就业压力。由于目前我省农村老人选择老年公寓养老的意愿和实际支付能力很低，而我省城镇老年人对老年公寓的需求不断增强且日益迫切，本文主要分析预测我省城镇老年公寓需求。

1 我省城镇老年公寓发展现状及存在的问题

(1)城镇老年公寓的总体供给水平符合建设部要求，但各地发展不均衡。目前，全省共有包括福利院在内的各种城镇老年公寓191所，其中：国办93所，民营98所，共可提供2.28万张床位(见表一)，平均每百名城镇老人拥有2个床位(按城镇老年人口占老年人口的1/3估算)，符合建设部要求[1]，但各地发展不均衡，景德镇、鹰潭等地能提供的城镇老年公寓床位数不到千张。虽然目前城镇老年公寓的供给符合建设部要求，但考虑到随着我省老龄化进程的不断加快，未来我省城镇老年人口数将有一个快速增长的过程，若不及时加快城镇老年公寓的发展速度，将会出现供不应求的状态。

注:此数据由中国社会福利网2008年10月17日公布的数据情况整理所得。统计包括城镇社会福利院和老年公寓等在内机构。

(2)政府的引导和支持力度不够，舆论宣传较为滞后。城镇人口老龄化趋势的加剧和养老问题的日益严峻，引起了相关政府部门的重视，但总的来说，缺乏足够的政策予以引导和扶持，相关部门对于社会办、个人办及外资办老年福利事业没有明确的指导性措施，主管部门态度也不明朗，投资者也不敢轻易涉足。不少城镇老年公寓和养老机构还存在着资金投入不足和管理不善等问题。此外，省内关于城镇老年公寓的舆论宣传力度也不够，信息不对称和需求错位，在目前不少老人排队等候一个床位的情况下，仍有部分城镇老年公寓存在空位空床现象，使欲投资新建城镇老年公寓的开发商或社会力量迟疑不定，挫伤了社会投资信心。

(3)种类较为单一，管理和服务有待提高。从我省城镇老年公寓的种类来看，在我省现有的191所城镇老年公寓中，国办性质的有93所，拥有床位15311张，民营性质的有98所，拥有床位7516张，尚没有其他性质(如联营、合资等)的老年公寓。由此可看出，我省城镇老年公寓床位有半数以上仍属于全福利和半福利事业单位管理，其运作过程中融入了许多政府行为，没有按市场规律运行企业化运营，也缺乏档次区分。在管理方面，由于大多数的城镇老年公寓由政府工作人员担当管理职责，他们在工作中缺乏忧患意识，工资与老年公寓的收入不挂钩，无形中降低了他们对老人服务的责任意识。相关法规制度的不完善，使老年公寓的管理缺乏有效的监督监管机制，职工工作没有正常的压力和动力，服务意识不强，影响老年人的入住欲望。在服务质量方面，由于我省城镇老年公寓的主要服务人员来源于城市下岗职工以及城郊或农村务工人员。他们大多没有经过专门的业务培训，缺少为老人服务的专业知识和技能。工资水平低以及工作的脏和累，易使他们产生不满情绪，服务质量无法保证。

(4)硬件设施不够完善，医疗保障不足。我省现有的城镇老年公寓有不少是由原来的福利院或养老院改建或增建而来的(尤其是国办或国办转民营的)，普遍建筑老化、设施不全，在内部建筑设计上也缺乏人性化考虑，没有按照老年人生活和生理特点以及年龄需求去设计，地面不防滑、房间朝向不科学、光线不充足、没有无障碍设计等给老年人生活带来诸多不便。在医疗卫生保障方面，不少老年公寓医护人员少，业务水平低，有些甚至没有应急医疗设备和器械，无法进行老年人常见突发病的应急处理。

(5)文化娱乐活动设施少，不能满足老人精神需求。目前社会资本兴建的城镇老年公寓选址一般较偏远，交通的不便利使得老人出行较为困难且不方便子女探望，再者信息闭塞与外界交流少，娱乐、锻炼等配套设施不完善使得老年公寓很难为入住老人提供一个文化娱乐生活丰富多彩的养老环境，忽视了老人养有所乐的精神需求，易使老人产生孤独和失落感。

(6)价格偏高成为影响入住老年公寓的瓶颈因素。我省有不少城镇老年公寓环境优美，设施齐全，服务较好，但是租售价格偏高，有的月租价高达2000-3000元，使得很多老人只能望洋兴叹[2]。而那些价格稍低些的老年公寓，又普遍条件较差，不是配套设施不够齐全，就是服务质量较差，老人在里面生活不方便，造成价格低的老年公寓老人不愿入住，条件好的公寓又住不起的尴尬局面。

2 当前我省城镇老年公寓需求分析

(1)我省人口老龄化正逐步加快。一是老龄人口比重不断加大。目前，江西60岁及以上人口比重虽比全国平均水平低1.82个百分点，65岁及以上人口比重低于全国平均水平1.27个百分点，人口老龄化进程与全国平均水平相比约滞后5年左右，但同2000年第五次人口普查相比，60岁及以上人口比重上升了2.08个百分点，65岁及以上人口比重上升了1.49个百分点[3];二是老龄化速度呈明显加快的趋势。1982-1990年、1990-2000年、2000-2005年和2005-2008年期间，65岁以上人口的年均增长率分别比全省总人口的年均增长率高出1.44%、1.96%、3.79%和4.63%，增速差距在逐步拉大，老龄化程度日益加深;三是老年人口的年龄结构日趋高龄化，随着经济的持续发展和人民生活水平的不断提高，全省人均预期寿命大大延长，80岁及以上高龄人口的比重也在日益上升。2007年全省80岁及以上老年人口占总人口的比重由2000年的0.804%上升至1.30%;四是江西在人均GDP水平较低的情况下(2010年人均GDP刚突破3000美元)步入老龄社会的，属典型的“未富先老”，应对人口老龄化的经济实力还比较薄弱。五是“空巢”家庭的不断增长，使得老人对老年公寓的需求更迫切。

(2)养老观念的变化使得“年轻老人”对老年公寓需求增加。近年来，我省城镇老年人的养老观念已开始有所改变，由过去的“养儿防老”逐步向社会化养老方式转变。不少城镇老年人为了减轻年轻人的压力同时提高自己的生活质量(由于几代人生活习惯的不同，老年人跟子女一起居住易造成家庭摩擦)，在经济允许的情况下不愿意和子女同住。他们之中有不少是身体健康、生活能自理且有一定经济来源的“年轻老人”，在养老方式的选择上，他们认为“老年公寓是理想的颐养天年之所”，独立型老年公寓的主动性需求不断增加。

(3)收入水平的提高促进老年公寓的总体需求上升。一是在岗职工的平均工资水平有了较大程度的增长，2008年我省在岗职工平均工资21000元，与2005年的13688元相比提高了53.4%，他们作为老年人的赡养者，由于平时工作压力较大，赡养老人的时间和精力有限，收入水平的提高使他们送父母去老年公寓养老的比例增加;其次，机关事业单位的工资改革以及近年来国有企业退休人员养老金的持续提高，使得老人自身收入水平与支付能力跟过去相比有了一定程度的提高，也促进了老年公寓需求的增长。

(4)城镇老年人口年龄结构日趋高龄化，护理型老年公寓需求不断增加。随着我省城镇老年人口年龄结构日趋高龄化，80岁及以上高龄老人的规模不断增加，他们的行动较为缓慢，生活不能完全自理，需要能够对其提供帮助的老年公寓。此外，90岁及以上长寿老人的增多，使得护理康复式的老年公寓需求增多。

(5)中青年对未来养老方式的选择将推动城镇老年公寓的需求加大。现在有不少城镇中年人(40-50岁左右)开始考虑未来的养老问题，再过一二十年，他们即将步入老龄行列。本世纪初有人对武汉市40-50岁左右的中年人做了一个调查，有半数以上的人选择社会养老的方式，因为他们预计在他们进入老年时，国家的各种养老机构会比较完善，完全能满足他们的养老需求。随着我省城镇居民养老观念的逐渐转变，估计我省目前有意愿选择社会化养老方式的中年人比例更大，将大大推动城镇老年公寓的需求增长。

3 未来我省城镇老年公寓需求预测及目标建议

3.1 我省中长期（2010-2025年）城镇老龄人口预测

我们通过建立模型对我省中长期(2010-2025年)城镇老年人口数作出预测。由于我省关于城镇老年人口的统计数据暂缺，我们先进行全省老年人口预测，再按照2005年1%抽样调查中城乡老年人口比例，考虑未来城市化进程对城镇老年人口比例的影响，预测出未来城镇老年人口数。

3.1.1 全省老龄人口中长期（2010-2025年）预测

预测选用了两种方法：一种是利用Markov链预测模型[4]预测未来人口年龄结构变化情况，再结合当时总人口数来推算出老年人口数;另一种方法是目前使用比较普遍的人口年龄移算法，即以基期各年龄组人数为基础，按照各年龄组的存活率(除去死亡概率)，逐年推算下一年各年龄组的人数。

(1)利用我省人口年龄结构的变化预测未来老年人口数

首先，建立人口年龄结构的预测模型，基于2001-2008年我省人口年龄结构数据，计算我省人口年龄结构变化的一步转移概率，最后由计算的转移概率矩阵预测我省未来的人口年龄结构(具体计算过程从略，结果见表二)。

(单位:%)

根据前面对我省人口年龄结构的预测，结合未来人口增长情况(按到2020年江西总人口控制在4800万以内，由此推算出我省人口年均增长率应在7.2‰，我们假定此增速一直保持到2025年不变)，可以预测未来我省老年人口的规模(见表三)。

(单位:万人;%)

(2)利用人口年龄移算法测算未来我省老年人口数

利用年龄移算法[5]计算未来我省老年人口规模方法比较简单，第i+1年年龄为(n+1)的人口数，其中表示第i年年龄为n的人口数，为第i+1年年龄为(n+1)的人口数，表示年龄为n的人存活率(可以用1减去该年龄段的死亡率近似计算)，得出我省2005年各年龄段人口数及近年来各年龄段死亡率情况。假定每年的各年龄段的死亡率(取2005-2007年各年龄段的死亡率平均)保持不变，并以5年为一个计算周期，由年龄移算法可以推算出未来我省65岁及以上老年人口数。预计2010-2025年，我省65岁及以上老年人口数进入迅速膨胀期，由2008年的370万增长到2025年的818万，不到20年的时间里老年人口增长了120%(见表四)。

(单位:万人)

(3)对预测结果进行加权修正

综合比较Markov链预测模型和年龄移算法这两种预测方法，Markov链预测模型法是从人口比例的预测入手，受人口规模和结构的变化影响较小，预测结果也较为平稳，但此法较适合于人口出生率、人口平均预期寿命等较为稳定的情况下做出预测，而我国经历了建国以来60-70年代的生育高峰以及之后的计划生育这两种截然不同的人口政策，人口结构变化很大，因此年龄移算法这种方法更适合我国国情，在对预测结果的加权修正上，我们赋予该方法的权重为60%，Markov链预测模型法40%的权重，得到修正后的预测结果(见表五)。

(单位:万人)

3.1.2 未来（2010-2050年）我省城镇老年人口预测

(1)按2005年抽样调查城乡老年人口比例(未考虑城市化进程影响)预测未来城镇老年人口

根据前面预测的老年人口总数，按照2005年抽样调查中城乡老年人口1:2的比例预测未来我省城镇老年人口数。从现在起到2025年这段时间我省城镇老年人口迅速膨胀，18年内城镇老年人口规模接近翻了一番(见表六)。

(单位:万人)

注:城镇老年人口按2005年抽样调查中我省城镇老年人口占老年人口的1/3比例进行计算,暂不考虑未来城市化对城乡老年人口比例的影响。

(2)考虑城市化进程对城镇老年人口比例的影响修正预测结果

随着城镇化率的不断提高，我省有不少农村人口转化为城镇人口，城镇老年人口占老年总人口的比例也在不断地提高。2000-2005年，我省城镇化率由27.69%增长到37.10%，平均每年提高1.88个百分点，而城镇老年人口占老年总人口的比例也由2000年的25%增长到33%，平均每年提高1.6个百分点，城镇老年人口占老年总人口的比例年均提高幅度略低于城镇化率年均提高幅度。世界城市化发展的一般规律表明，人均GDP超过1000美元、城市化率超过30%时，城市化进程将进入快速成长期。鉴于江西目前正处在城市化加快发展阶段，我们可以假定到2025年城镇化率可保持在年均提高1.6个百分点的水平，城镇老年人口占老年总人口的比例大约可保持年均提高1.4个百分点的水平。预计我省城镇老年人口2010年达到160万，到2025年突破450万(见表七)。

(单位:万人;%)

3.2 未来我省城镇老年公寓需求预测及发展目标建议

3.2.1 城镇老年公寓理论需求预测

由于目前我省尚没有关于老人养老意愿和经济支付水平的调查结果，我们可参照国内外情况相关情况来进行老年公寓理论需求的预测。一是从国外一些发达国家来看，进住老年公寓和养老机构的老年人约占老年人总数的4-5%左右，而我国老年公寓的需求受到养老观念、收入水平以及养老保障程度不高等限制，尚达不到此比例。二是从国内发达地区(选择上海、北京、天津三个城市)老年公寓入住意愿调查来看，在经济发达、老龄化程度较深的地区，随着人们生活水平的提高和养老观念的改变，选择老年公寓养老的老人比例有了明显的提高，老年公寓的潜在需求较大(调查的三市选择老年公寓养老的老年人比例均在8%以上)。三是我省选择老年公寓养老方式和意愿要比发达地区低些。我省与发达地区相比，经济经济发展水平较低;进入老龄社会时间更短，老龄化程度没有那么深;社会化养老保障水平较低。因此，不论从养老观念上还是经济水平上，我省选择老年公寓养老的老年人比例会大大低于发达地区。

根据国家发展目标，老年人口的床位占有率最低要达到2%，结合当前我省当前经济发展水平以及人们养老观念的变化情况，参考国际通行的5%比例，2010-2025年我省城镇老年公寓的需求理论上可取城镇老年人口2-3%的比例为宜(因为随着养老观念和经济水平的发展变化，选择老年公寓养老的老年人口比例是逐步提高的，所以我们选择的比例也是动态的)。根据前面的老年人口预测结果，按高(3%)、低(2%)和理论平均三个档次对未来我省城镇老年公寓的需求量进行预测，预计2010年我省城镇老年公寓理论需求床位数达过4万张，到2020年超过8万张，在2025年达到11.33万张(见表八)。

(单位:万人;万张)

3.2.2 我省城镇老年公寓发展目标建议

随着养老观念的逐渐改变以及未来经济支付能力的提高(受经济发展水平及社会保障程度提高等因素影响)，老人选择老年公寓养老的比例将加大，我省老年公寓的中长期发展目标也应适当放宽，可定在稍高于理论需求的水平上。参考2008年末上海养老机构床位数达到老年人口2.8%，结合上海的老龄化与经济发展阶段比我省早十多年的情况，可将此比例定为我省城镇老年公寓发展的中长期目标，力争在2025年之前达到，即在2025年前我省城镇老年公寓床位数达到12.69万张左右。

摘要：近年来,人口老龄化问题越来越突出。加强老年公寓的建设,是解决传统家庭尤其是独生子女家庭父母养老的发展趋势。同时,加强老年公寓的筹划与建设,也有利于保持经济稳定增长、缓解社会就业压力。本文通过Markov链模型和年龄移算法等方法测算老年人口比例,对我省城镇老年公寓的需求进行分析预测,并提出了相应的发展目标建议。

关键词：城镇,老年公寓,需求分析

参考文献

[1]田红星.中国老年公寓的需求市场分析[DB/OL].新浪博客,2007.

[2]陈化先.老年公寓:南昌地产尚待开发[N].江西日报,2006-08.

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[4]张雯,靳军会,翟彬.Markov链在中国人口年龄结构预测中的应用[J].河南商业高等专科学校学报,2008,(7).

城镇就业需求 篇5

城镇化是一个宽泛的概念, 除了传统意义上的基础设施建设外, 户籍制度改革、智慧城市概念、收入分配改革等, 都属于城镇化范畴。相对于传统城镇化来说, 新型城镇化并不是以往的“造房”运动, 而是“造城”运动, 新型城镇化更着重于保障房、安居房及基础设施的建立与完善, 甚至到细分领域, 新型城镇化是带动当地居民物质文化水平上升的行政手段。在城镇化背景下, 建材无疑是最大的受益行业。由于城市集群促发配套交通基建需求提升, 拉动水泥需求。另外, 人口转移城镇, 地产长期发展维持水泥需求。参考各国水泥消费增速和城镇化水平关系, 建材行业的发展一定程度上反映了城镇化进度。

在建材行业中的水泥子板块, 具有周期行业特征, 最直接的影响因素是下游需求是否旺盛。以往来看, 水泥厂商的客户主要为房地产开发商, 随着新型城镇化的深入, 这一格局有望稍作改变。首先是城镇化的棚户区改造、保障房业务对水泥建材需求同样旺盛。另外还有基础项目建设, 这部分业务都需要水泥建材的供给。这集中反映在2012年拉开帷幕的城镇化。2012年7~12月建材行业有回暖迹象, 水泥需求好转更多来自基建复苏拉动, 2012年7~12月发改委大量批复了基建项目以及各种相关债券发行解决资金问题, 基建投资大幅反转带动水泥需求明显好转。预期基建复苏趋势在2013年依旧可以维持, 其中铁路、公路、水利、城市轨道交通将对水泥投资做出较大贡献。

2013年以来, 新开工面积增速转正或带来行业转暖。其中市民化改革将促进居民整体消费升级, 以农村人口市民化带来巨大地产需求长期逐渐释放。 (摘自中国建材信息总网)

城镇就业需求 篇6

关键词：城镇居民,卫生需求,调查

本中心通过社区基线调查,对社区基线调查资料进行分析,达到了解社区基本情况,制定社区卫生服务对策的目的。

1 资料与方法

1.1 调查对象

辖区内常住居民。

1.2 调查方法

选用重庆市卫生局统一制定调查表,分层抽样6000城镇居民,涉及6个村(居委会),占总人口数5%,采取入户调查收集资料。

2 结果

2.1 人口构成情况

调查居民6000人,其中男性3228人,占分析人口的53.80%,女性2772人,占分析人口的46.20%。其中汉族5908人,占98.50%。

2.1.1 居民年龄构成(表1)

表1显示:总负担系数20.12%,老化指数10.37%,少年儿童负担系数9.76%,老年人口负担系数:106.25%。说明分析人口年龄主要在15-64岁,占分析人口的83%,65岁及以上老人占9%。提示该已进入老年社区。

2.1.2 婚姻状况

分析人群中离婚及丧偶者244人,占分析人数的4.10%(图1)。

2.1.3 人口职业构成(表2)

表2显示该社区以农民为主。

2.1.4 居民文化程度分析(表3)

表3显示,调查社区居民的文化程度主要集中在中、小学,占分析人数的87.90%,提示居民文化程度不高。

2.2 居民居住状况分析(表4、5、6、7、8、9、10)

表4显示,社区居民家庭结构以核心家庭和主干家庭为主,两者共占调查居民的69.60%。

表5显示,84.8%社区居民限本户使用厕所,其中94.9%为水冲式。

表6显示,该社区居民消费较低,经济承担能力有限。

表7显示,该社区居民主要居住在普通楼房。

表8显示,社区居民主要饮用自来水。

表9显示,社区居民主要使用煤气、天然气,其次为电。

2.3 社区居民常见疾病状况(表10)

表10显示,社区居民所患主要疾病依次为高血压、冠心病、糖尿病、白内障、骨关节病,共占分析社区慢病的67.50%,其中高血压患病率为7.10%,占慢病构成的28.60%。此外,有各种伤残者102人,占分析人数的1.70%。在家庭疾病史分析中,分析人群中8.10%有高血压病史,5.60%有冠心病史,4.10%有脑中风史,3.60%有糖尿病史,2.50%有肿瘤病史。

注:其他职业包括个体户、自由职业、学生、及无工作者等

2.4 不良行为生活方式分析(表11)

2.5 居民接受健康检查情况

在分析的调查居民中,有54.80%的人在两年内作过全面的健康检查。15～64周岁的妇女中有67.50%未进行过乳房检查,71.4未进行过宫颈涂片检查。未进行检查的原因主要为无人通知进行检查(42.1%)、不愿意进行检查(39.4%)及不知道需要检查(18.5%)。

2.6 社区居民卫生需求(表12、13、14、15、16、17)

表12显示,社区居民对健康自我评价中,86.3%居民感到满意,仅4.1%有居民不满意。

表13显示,社区居民患病后,主要到社区卫生服务服务中心(站)就诊,其次到市县级医院,说明本社区卫生服务机构的利用率、知晓率较高。

表14显示,社区居民医疗费用合作医疗占55.5%,自费33.5%,享有基本医疗保险的仅为5.5%。

表15显示,社区居民就医距大于一公里的占68.8%,说明该社区居民就医不方便。

表16显示,影响社区居民选择医疗机构的主要原因是方便、合理收费以及就医单位的指定。

表17显示,社区居民主要希望得到健康咨询、定期体查及生活饮食指导服务。

3 讨论

3.1 人口特征

3.1.1 人口老龄化

分析6000调查人群,其中65岁以上老人占9.00%,说明该社区已进入老年社区。老年人各重要脏器的功能都有不同程度的下降,而且随着年龄的增加这种下降的趋势更为严重,他们是大多数慢性病的高危人群,因而更需要社会的关怀和照顾。老人为社区弱势人群,加之多数为空巢家庭,他们需要更多的卫生照顾,因此社区卫生服务的潜在需求是非常巨大的。此外,社区15～64岁的中年人占调查人口的66.50%,中年阶段是人生相对稳定的阶段,承担着家庭与社会的双重责任,面对现在越来越激烈的社会竞争,中年人所承受的压力也越来越大。慢性疾病患病率为24.90%说明人群脏器功能的衰退已经开始,但是只有54.80%的人在两年内作过全面的健康检查,他们疏于或没有时间进行自我保健。因此,社区应加强对他们的健康教育,以维护和促进其健康。

3.1.2

社区农民(42.20%)和离退休(18.70%)人口多,其经济承担能力有限(表6),因此社区卫生服务应定位于方便、价廉,利用常规的诊疗手段,为居民提供优质的卫生服务。此外可充分发挥离退休人员的积极性,组织社区卫生服务志愿者,参与社区卫生服务,既可丰富老年人的生活,使他们老有所用,又可节省卫生服务经费。

3.1.3

社区中、小学文化程度者占总人口的87.90%,说明本地区居民文化素质偏低,卫生知识相对缺乏,应加强卫生宣传和健康教育,在进行卫生宣传和健康教育时,应注意教育的内容和方式,做到通俗易懂。同时由于文化程度较低,其接受能力有限,因此,行为和观念的改变相对比较困难,健康教育和健康促进的工作需要长期坚持。

3.2 疾病与健康

社区居民慢性病患病率较高,依次为高血压、冠心病、糖尿病(见表10)。其原因可能与老年人口较多,卫生知识缺乏,居民普遍缺乏体育锻炼(22.80%)、喜欢咸食(54.80%)、吸烟(30.50%)及经常饮酒(18.30%),有家庭疾病史,环境污染,及社区卫生服务机构对慢病管理无力等因素有关。恶性肿瘤患病率虽为2%,但居疾病谱的第6位,对于恶性肿瘤的预防控制工作仍不可忽视。

调查的居民中只有54.80%的居民在两年内进行过全面的健康检查,15～64周岁的妇女中有67.50%未进行过乳房检查,71.4未进行过宫颈涂片检查。未进行检查的原因主要为无人通知进行检查(42.10%)、不愿意进行检查(39.40%)及不知道需要检查(18.5%)。说明卫生服务机构的影响力量和工作力度不够,说明社区居民还未建立正确的健康观。

3.3 居民就医行为

3.3.1 居民患病后选择医疗机构主要考虑该医疗机构对自己是否方便(49.7%)、是否能够报销费用(43.7%),此外也考虑卫生服务人员的服务态度及收费是否合理。因此社区卫生服务要在社区中立足,除应遵循便捷和质优价廉的原则,还需充分利用新农合和医保报销定点单位优势开展服务。

3.3.2 有82.20%的居民患病后主要选择社区卫生服务中心(站),说明社区居民对社区卫生服务的信任度高,对社区卫生服务机构的设备、技术评价不尽如人意。

3.4 社区卫生资源分析

辖区内有县级综合医院2所,个体医疗、大小药店共21个,说明卫生资源较丰富。但社区居民就医距>一公里的占68.8%,还有4.1%有居民对自已健康状况感到不满意,说明一方面需要合理设置布局方便居民就医的社区卫生服务机构,转变服务模式,开展主动性服务,满足居民就医的可及性,同时还要加强对社区居民主动的健康咨询与管理,让居民人人民享有卫生保健服务。

本社区依托乡镇中心卫生院的医资源,在服务能力上、技术上、条件上有较好的基础,社区卫生服务质量可以得到保证。充分利用居民对社区卫生服务机构的信任,结合基线调查结果,科学制定本社区卫生服务对策。通过更新设备、改善环境,加强宣传,提高自身业务素质,以慢性患者及其高危人群良为切入点,加强健康教育宣传和慢性病防治,改变居民不良习惯与就医行为,为辖区居民提供满意的,优质、方便的卫生服务。

参考文献

[1]梁万年.王亚东.全国社区卫生服务现状调查[J].中国全科医学,2005,8(9):705-708.

[2]王亚东,关静.全国社区卫生服务现状调查--社区卫生服务机构与医院就诊患者满意度比较[J].中国全科医学.2006,9(13):1050-1053.

[3]重庆市统计局.2005年重庆市国民经济和社会发展统计公报,2006.

城镇就业需求 篇7

弹性是经济学理论体系中一个重要的概念，需求弹性分析是经济分析的一个重要工具。国内学者热衷于把需求弹性分析运用于住房市场的相关分析中，多限于需求价格弹性与需求收入弹性分析。由于目前我国住房市场还不完善，国民经济统计指标的某些不合理，“住房消费”这一统计指标的含义不明确，且数据质量较差，迄今尚未发现关于住房需求收入弹性的特性和计算方法的深入研究成果。部分学者，以整个住房市场为对象，利用宏观数据估计的收入弹性及偏差，只能对其需求弹性进行初步的分析。

随着市场化程度越来越高，住房需求影响因素众多，单纯的价格与收入因素不足以反映住房市场需求的特点。因此，对住房的需求弹性进行分析，应与宏观经济状况、房地产开发状况及消费者的承受能力相结合。本文将弹性分析理论应用于住房需求，进一步探讨黑龙江省城镇居民住房消费需求弹性与其诸多影响因素之间的关系，力求正确把握房地产市场发展方向，引导城镇居民合理住房消费，以及解决居民住房困难提供参考。

二、研究方法

(一) 弹性分析的原理与方法

弹性，是指一个物体对外部力量的反应程度。在经济数学中，函数的弹性系数指的是，当自变量发生相对变化时，函数值随之发生变化的比率，即函数对自变量的变化所做出的反应程度的大小。用数学语言如下描述：

设函数y=f (x) 在点x可微，且f (x) ≠0，函数值的相对改变量△y/y与自变量的相对改变量为f (x) 在区间[x, x+△x]上的弹性系数，记作E，表示y对于x的相对变化，f (x) 的平均相对变化率。

(二) 弹性分析的内容

住房需求是人们基本需求之一，其影响因素主要有：家庭收入水平、房屋价格、GDP及个人住房消费贷款额度等。

———家庭的收入水平。收入是消费的前提，消费必须以一定的支付能力为基础，收入是影响房地产需求最根本的因素，居民没有收入就没有购买力。家庭财富对房地产需求也构成影响，但从动态角度来看，财富是收入积累的结果，因而收入是影响居民消费的最根本因素。

———房屋价格。由于房屋既具有消费品性质，又具有投资品性质，因而房价变动对住屋需求的影响方向是复杂的。从消费的角度看，房价上涨将给消费者带来预算约束效应，即房价上涨将增加消费者的购房负担，消费者将减少房地产需求量，因而房价上涨对住屋需求起抑制作用。

———GDP。经济发展状况将影响GDP和国民收入，经济增长意味着GDP和国民收入的增加，金融景气、经济繁荣、就业增加、物价与工资处于经济发展的状态，用于生产、投资和消费的房地产需求增加，促使房地产价格上升。

———个人住房消费贷款额度。随着家庭住房分配制度的改革，城镇家庭主动购房的动机加强了，银行对个人住房消费贷款额度也将成为影响住房需求的一个重要变量。

三、结果与分析

(一) 收入弹性分析

鉴于黑龙江省城镇居民收入存在差距，将城镇居民按收入分为低、中、高收入阶层。根据2002～2006年黑龙江省统计年鉴数据，得出家庭收入整体呈现上升趋势，平均增长速度11.4%、11.6%和12.8%，且高收入阶层人均可支配收入的增速均快于前两者，导致城镇居民家庭收入差距的不断扩大。

住房消费需求的收入弹性，住房消费变化的百分比与引起该变化的城镇居民家庭收入变化的百分比的比值，它反映城镇居民家庭收入水平的变动对住房消费需求影响程度的大小，公式为：

式 (1) 中，EI—住房消费需求的收入弹性、Q—住房需求量、I—收入。由于收入与需求量成同方向变化，收入弹性为正值。采用双对数回归计量模型，测算低、中、高收入阶层的住房消费需求弹性为0.60、1.83、2.89。可知，住房消费支出随收入水平的提升而增加。

由于低收入者的收入增加，大部分甚至全部会用于衣食等基本生活的改善，对住房需求的影响不大，弹性比较小 (图1Ⅰ) ，并且很难获得住房贷款，住房消费难以实现。

中等收入阶层收入每增长1%，住房需求相应增加1.83% (图1Ⅱ) ，说明中等收入家庭收入增加，购房主要用于自住，满足生活基本需求。

高收入阶层收入每增加1%，住房消费相应增加2.58% (图1Ⅲ) ，因为高收入家庭不再把住房当作是遮风避雨和休息场所，更多地是实现生活舒适、地位和财富象征，及获取投资收益。

总之，随着经济发展、住房市场活跃以及居民收入水平的提高，城镇居民家庭对住房投资需求会逐渐增加，进而导致住房需求收入弹性上升。

由表2可知，随着家庭收入的增多，恩格尔系数将越来越小，城镇居民的住房消费支出比例在上升。对住房消费支出比重与恩格尔系数之间相关性进行分析，得低、中收入阶层的相关系数明显偏低，为0.0735、0.0721，住房消费支出和收入之间没有形成明显的联系;高收入阶层相关性比较显著，为0.875，二者存在稳定的函数关系，回归结果为：Y=-0.2568X+36.699，式中Y—住房消费支出比重、X—恩格尔系数，可见，随着收入水平的提高和消费结构的变化，消费需求倾向于住房消费需求。

国际经验表明，恩格尔系数与住房消费支出比重成反向变动关系，当恩格尔系数从59.0降到50.0时，住房消费支出比重由7%～8%上升至11%～12%;当继续下降40.0时，相应上升到15%～20%。

由于黑龙江省经济水平较国际化低，且房屋价值量大，没有达到相应水准。伴随黑龙江省经济发展、房地产市场的繁荣，住房消费将快速增长、消费群体的范围不断扩大和消费结构升级。

(二) 价格弹性分析

住房消费需求的价格弹性，住房消费变化的百分比与引起该变化的住房价格变化的百分比的比值，它是用来衡量住房价格对住房消费的影响的指标，公式为：

式 (2) 中，EP—住房消费需求的价格弹性、Q—住房需求量、P—住房价格。价格与需求量呈反比关系，利用价格弹性，判断求量对价格变化的灵敏程度。

根据上式测算价格弹性为-0.86，小于1，说明房价每上涨1%，住房需求相应减少0.88%，城镇居民家庭对房价变动不敏感，缺乏弹性。主要是因为房地产品价值量大，价格微小变化并不能引起需求量较大幅度的波动。

需求者心理预期，是指购房者的心理预期。如果需求者心理预期高，则住房需求价格弹性较低。价格的微量上涨或降低，并不能引起需求的大幅增加或减少。

(三) 其他因素弹性分析

房地产业的发展与国民经济发展具有较强的互动作用，通过住房需求与GDP之间的弹性关系，可观察房地产业在国民经济中地位和作用。对国民经济的拉动作用如何以及国民经济对住房经济的促进作用有多大。住房需求GDP弹性系数为正，表明二者的变化方向相同，需求与整个国民经济发展相互促进，经济发展水平越高，消费者对住房需求就越强烈。

根据统计数据，测算出住房需求的GDP弹性为2.38 (图3Ⅰ) 。如果以GDP的增长率作为参照，增长率大于这个参照的行业属于发展潜力大的行业。需求弹性系数大于1，表明需求是富有弹性的，增长速度快于国民经济。事实上，2002年以来，黑龙江省住房销售量一直高速增长。在GDP保持高速增长情况下，按照现有弹性系数所反映的趋势，黑龙江省住房市场在未来具有相当大的发展潜力，成为支撑全省国民经济增长的新亮点。

同上，测算住房消费贷款弹性1.23 (图3Ⅱ) 。伴随住房消费观念的转变，贷款购房已经成为住房消费热点，住房抵押贷款，不仅在一定程度上使买房摆脱了价值量大、消费时间长而造成的“流动性约束”，而且有利于居民追求住房消费效用的最大化。由于住房业的发展离不开金融的支持，尤其在住房消费领域表现得更为明显，住房抵押贷款在增加住房商品消费、促进住房业和国民经济发展方面发挥着越来越重要的作用。

四、结论与讨论

(一) 结论

第一，不同收入阶层的住房需求弹性不同。低、中等收入阶层的住房消费支出与收入没有形成明显的联系;高收入阶层相关性比较显著。

第二，由于房地产品价值量大和需求者心理预期，导致城镇居民家庭对房价的变动不敏感，缺乏弹性。

第三，住房消费需求的GDP和住房消费贷款弹性比较高，城镇家庭购房需求的欲望已经显现出来，城镇家庭住房消费观念不再停留在福利房分配上。同时，银行对城镇家庭住房贷款的扩大也提高城镇家庭的住房需求。

(二) 讨论

第一，收入是居民实现其住房消费的货币保障，由于购置实物资产与购置其他耐用消费品不同，居民需要支付一大笔资金，因此，居民实物资产的选择不仅取决于当期收入，而且取决于长期收入和以往金融资产的积累，只有强有力的货币支持，才能保证城镇中低收入家庭顺利进入住房市场进行消费。

在黑龙江省中低收入阶层占城镇总人口的绝大部分，他们是消费主体，高收入阶层收入的快速增长和收入差距的不断拉大，势必影响城镇居民家庭总体住房消费。同时，即使中低收入家庭想要通过获得住房消费贷款实现住房消费的愿望，也需要具有稳定收入来源和一定收入水平才能具备贷款资格。可见，收入水平的高低是影响城镇居民家庭住房消费的一个直接且重要因素。就当前实际看，小幅度地提高低收入阶层的收入对于增加居民住房消费需求并没有太大的效果，所以，有效地启动低收入阶层住房消费市场，要么大幅度地增加低收入阶层的收入，要么采取其他措施刺激居民的住房消费需求。

第二，黑龙江省城镇住房需求的价格弹性低说明：一方面，住房价格的小幅度上涨不会造成住房需求的大幅度减少;另一方面，住房价格的小幅度下降，对刺激居民住房消费需求的作用也不显著。这种状况是由于鼓励房地产开发商或租赁机构实行提价策略而使消费者处于不利地位造成的，同时，也加大了城镇住房制度改革和启动城镇居民住房消费的难度。

第三，随着经济的发展和房地产市场的活跃，特别是存量住房买卖和租赁市场的活跃，居民家庭对住房的投资需求会逐渐增加;而随着住房金融政策的完善，居民根据预期收入调整自己住房需求的能力也会不断提高，这些因素都会导致住房需求弹性的变化，由此对房地产市场产生的影响，当引起更多的关注和研究。

参考文献

[1]崔新民.2003.城市住宅价格的动力因素及其实证研究[D].浙江大学.博士学位论文, 97.

[2]高波, 王斌.中国大中城市房地产需求弹性地区差异的实证分析[J].当代经济科学, 2008, (1) .

[3]郭险峰.商业地产的需求弹性分析[J].经济纵横, 2006, (9) :120.

[4]韩科峰, 肖谋琅.住房市场需求弹性分析[J].商业经济, 2006, (3) :35.

[5]金定华, 张仕廉.深圳市住房消费需求收入弹性探讨[J].重庆建筑大学学报, 2003, (3) :82.

[6]田敏.2006.需求弹性系数在价格决策中的应用[J].天津职业院校联合学报, (5) :123.

城镇就业需求 篇8

一、中国城镇化进程的基本现状

1949年, 中国建制镇2 000个左右, 新中国成立时城镇化水平为10%。改革开放以来, 中国已进入城镇快速发展时期, 建制镇数增加到了19 883个, 城镇化水平达到41.8%。建国六十年来, 中国城镇化推进经历了曲折的过程。中国城镇化发展可以分为四个阶段, 第一阶段, 城镇化稳步推进阶段 (建国头十年) , 新中国成立后, 期间全国城镇人口从5 775万增加到9 950万, 城镇化水平由10.7%上升到15.3%, 此时期是建国以来城镇人口增长最快的时期。第二阶段是城镇化推进波动阶段 (至20世纪60年代中期) , 在建设大跃进的号召下, 城镇工业大发展, 1960年底城镇人口增加到13 074万。之后国家处于三年困难时期, 全国减少城镇人口1 062万, 从1963年起, 国民经济得到恢复, 城镇化水平又得以缓慢提高, 但仍低于1961年水平。第三阶段是城镇化推进停滞阶段 (至20世纪70年代中期) , “文化大革命的冲击”, 大批知识青年上山下乡, 城镇人口大量迁出。尽管此期间城镇人口略有增长, 但随着“文化大革命”后期知青返城, 全国城镇化水平一度呈下降趋势, 之后又慢慢回升。第四阶段是城镇化推进加速阶段, 即改革开放以后全国城镇化推进开始进入加速阶段。20世纪90年代初的乡镇实行撤、扩、并, 又增加7 750个。中共十五届三中全会通过了提出了发展城镇战略, 2000年政府提出积极稳妥地推进城镇化, 2005年胡锦涛同志强调, 坚持走中国特色的城镇化道路, 努力形成城镇发展新格局。党的十六大更明确提出:“农村富余劳动力向非农产业和城镇转移, 是工业化和现代化的必然趋势。要逐步提高城镇化水平, 坚持大中小城市和小城镇协调发展, 走中国特色的城镇化道路。”这进一步为中国加快城镇化进程指明了前进的方向。

二、农村城镇化进程中的金融需求

1. 基础设施建设中的金融需求。

在农村经济发展的过程中, 良好的基础设施是农民增收、农业增长和农村稳定的重要前提条件。在城镇化进程中, 基础设施建设主要包括两个方面, 一是普遍性的生产和生活设施, 包括农田水利、电力电讯、道路交通, 医疗教育、科技文化等方面的设施, 主要为常规农村地区经济社会发展提供支持;二是特殊性的生产与生活设施, 如城市住宅、工业聚集区、商业网点及娱乐设施, 主要为适应现代城镇经济与生活要求提供支持。农村基础设施主要具有基础性和先行性、不可贸易性、自然垄断性、外部性和准公共产品性等特点, 这就决定了它需要大规模的投资, 因此会产生两种可能的结果:一是因为所需投资规模大、周期长, 私人不愿投资;二是一定地区范围内只需要一家公司服务才能盈利, 从而产生自然垄断。另外, 由于基础设施建设资产具有专用性和非流动性, 资产不易出售或转作他用, 因而投资一旦实施就会形成大量的沉淀资本, 从而在客观上形成了市场进入障碍, 即使没有管制, 竞争者也不容易进入市场。在中国城镇化进程中, 中国普遍存在基础设施投融资体制市场化建设滞后, 资金投入不足影响城镇建设, 体制不健全, 缺乏吸纳社会资本投入基础设施建设的向心力的问题。因此要推进城镇化进程, 必须要有能与之配套的完善的现代农村基础设施, 没有较为完善的农村基础设施, 农民不可能增收, 农业不可能增产, 农村不可能发展。目前中国农村基础设施建设的投资主体主要是政府, 各级政府对农村基础设施的投资是完善农村基础设施的关键。然而, 自“十五” (2001—2005) 计划以来, 虽然国家加大了对农村基础设施建设的投入力度, 但由于历史欠账太多, 加上没有根本理清农村基础设施的供给体制, 农村基础设施建设投入不足、整体水平落后的局面并没有得到根本改观。因此, 城镇化进程中应积极创建农村金融服务体系, 政府和金融体系共同参与基础设施项目的建设和运营, 双方共同对项目运行负责, 并由金融体系负责项目融资, 增加项目的资本金数量, 降低较高的资产负债率。同时双方可以形成互利的长期目标, 更好地为社会和公众提供服务。政府可以给予金融机构相应的政策扶持 (如贷款担保、税收优惠等) 作为投资风险的补偿, 以提高金融机构投资农村基础设施的积极性。

2. 农产品生产、流通及销售领域的金融需求。

在城镇化进程中, 对农产品生产、流通及销售领域的金融服务, 主要是指金融机构 (例如银行等) 为农产品产、流通及销售产业提供与资金融通、结算、保险等服务相关的新型金融业务, 是现代农产品物流与资金流的有效融合。2007年以来, 面对农产品价格快速上涨、部分农产品供给出现缺口的不利形势, 人民银行和银监会根据中央和国务院有关文件及会议精神, 进一步加大了窗口指导力度, 先后围绕生猪、奶业和粮食生产等方面下发了一系列指导性文件, 要求银行业金融机构切实加大对农产品生产的支持力度。然而当前银行业金融机构普遍对支持农产品生产缺乏积极性, 甚至主动退出农业领域和农村市场。另外, 由于中国人均占有耕地仅1.39亩, 约为世界平均水平的37%。为了在有限的耕地上生产尽可能多的农产品, 只能投入大量劳动力, 通过精耕细作来提高单位产量。这就决定了中国农产品是一种劳动密集型产品, 因此“劳动替代资本投入”成为中国农民生产积累方式的最优选择。由于小农经济中农产品生产者高度分散、数量庞大, 发放以其作为交易对象的农业贷款尤其是农户贷款将产生高昂的交易费用。此外, 在农产品供求信息不能有效传导的情况下, 农民个体的理性选择往往造成整体的趋同决策, 导致农产品供给弹性相对较大。而大多数农产品尤其是主要粮食作物本身需求弹性较小, 易造成农产品周期性相对过剩而陷入销售难、价格低的困境, 导致农产品生产常常被“丰收悖论”所困扰。高度分散的农产品生产者难以通过有效的农产品结构调整和产量控制来影响农产品价格, 致使其在各方利益博弈中处于弱势, 议价能力严重不足。因此, 尽管农产品生产投入多、周期长、风险大, 但所获利润相对较少, 制约了贷款偿还能力。因此, 发展农产品生产、流通及销售领域的金融服务的意义从微观角度来讲, 可以缓解农民企业融资难的问题, 为农产品生产、流通及销售企业日常业务当中的资金缺口提供快速安全的资金供给。同时, 从金融机构来说, 可以增加利润来源, 降低业务风险, 可以创造一种共赢的局面。而从宏观的角度来说, 发展农产品金融服务可以带动整个区域农村经济的发展。

3. 与农业相关的高科技行业的金融需求。

与农业相关的高科技行业主要是与农业相关的技术密集性高、技术难度大、智力要求高、竞争性和渗透性强、投资多、风险大的行业, 这些行业的研究成果能广泛应用于农业领域, 对农业经济发展和农业科技进步产生深刻影响和重大推动作用的高层次、核心和前沿行业。主要有: (1) 生产型行业, 是指以研制开发、生产销售农业高新技术产品为主的行业。它与科研机构一样, 注重产品的研制开发, 但它研制开发的目的不是为了出售技术而是为了自己生产销售。 (2) 运用型行业, 是指大量采用高新技术设备或高新技术工艺生产农业产品的行业。 (3) 服务型企业, 是指为社会提供某种劳务且在其服务过程中运用到大量农业高新技术的行业, 如管理咨询企业、信息服务企业等, 如中国农业技术推广企业。以企业的生命周期理论为基础, 企业在建立和成长时期多使用银行借贷, 进行债务融资, 当企业逐渐成熟时, 其债务融资的依赖性将逐渐降低。信息不透明的小企业多依赖于初始内部融资、天使融资等;当企业逐步发展时, 则可以获得间接融资 (权益资金来自于创业投资, 债务资金来自于银行等) 。最后, 如果企业持续增长, 则有机会通过公共权益和债务市场进行融资。城镇化进程中, 农村经济要实现可持续发展, 提高生产效率, 必须依靠与农业相关的高科技行业的发展, 因此, 要积极创建农村金融服务体系, 为与农业相关的高科技行业提供资金支持。

4. 保险与社会保障方面的金融需求。

保险与社会保障主要包括财产保险与人寿保险的现代保险服务及包括养老、失业、医疗保险和最低生活保障制度的社会保障体系业。在城镇化进程中, 农村经济发展对保险和社会保障的需求也显得尤为迫切。一方面, 在城镇化进程中, 随着涉农企业的发展壮大以及农村居民家庭财富水平的日益增长, 会产生出对于现代商业保险的需求。另一方面, 只有健全完善的农村社会保障制度, 才能够解决农民的养老、医疗、失业和最低生活保障问题, 才能把农民从土地上真正解放出来, 才能促进农村劳动力向城镇转移, 从而推动城镇化进程, 促进农村经济发展。因此, 保险与社会保障方面的金融需求, 是城镇化进程中一种必然的金融需求, 没有健全和完善的社会保障体系和现代保险产品和服务, 农村城镇化就难以顺利推进。具体来看, 在城镇化进程中, 一方面需要开发各种适应农村城镇化进程中特殊需求的寿险与财险产品, 发展包括企业财产保险、家庭财产保险、农业保险及各类寿险业务在内的现代保险市场;另一方面需要着力构建以农村养老保险、农村医疗保障、农村居民最低生活保障及失地农民生活保障与进城农民工社会保障为主要内容的社会保障体系, 并逐步提高保障水平, 最终实现城乡社会保障一体化。要实现从农村向城镇的转变, 保险与社会保障方面的需求不仅是必然的, 而且是巨大的。

三、城镇化进程中金融需求的特性划分

1. 资金需求的特性划分。

在城镇化进程中, 来自不同行业和领域的金融需求看似互不相同, 但从市场调节机制的角度, 可以将其划分为三种基本类型。一是市场领域的资金需求, 其基本特点是具有盈利性, 符合逐利性金融的投资条件, 比如大型企业的技术研发、部分高科技创新型企业以及部分中小企业创建等项目, 然而由于农村地区现行金融体系和制度供给的不充分, 资金需求主体缺乏利用现代金融体系融资的具体途径。二是准市场领域的资金需求, 其基本特点是在短期内具有高风险、信息不对称以及资金回收周期长等特征, 长期内又具有资金流的自我补偿性甚至是盈利性, 符合区域经济发展规划, 是未来经济发展的方向或必备条件。准市场领域资金需求的这些特征使得商业性金融在初期不愿介入, 只有等项目运转成熟后, 才符合其营利性的投资条件。三是纯市场失灵领域的资金需求, 比如农民工市民化过程中的社会保障资金需求以及部分扶贫性质的建设项目, 这些是政府公共财政需要服务的领域。

2. 金融供给匹配需求的特性划分。

在城镇化进程中, 根据金融服务需求的市场性与准市场性, 金融机构应有不同类型的金融供给与之相匹配。一方面, 对于市场性领域的资金需求, 应主要通过构建多层次、多元化的商业性金融机构体系和资本市场来满足。根据融资需求主体的规模、信息及风险等特征, 可以将融资企业区分为成熟的大企业、传统中小企业及科技创新型企业三种类型。对于成熟的大企业, 其资金需求规模大, 并且能够提供健全的财务报表等信息, 适合通过商业性大银行或资本市场进行融资。对于传统中小企业, 可以依靠各种类型的中小金融机构融资。对于科技创新型企业, 由于其风险及潜在收益较高, 主要通过创业板资本市场或风险投资基金来实现股权性融资。另一方面, 对于准市场领域的融资问题, 传统的方法是依靠政策性金融, 但随着中国市场经济的发展, 为了提高财政资金的使用效率并充分引导利用民间资本, 传统的政策性金融正在向新兴的开发性金融转化。“开发性金融”是指政府或政府联合体通过建立具有政府信用的金融机构, 为特定需求者提供中长期融资, 同时以建设市场和健全制度的方式, 推动市场主体的发展和自身业务的发展, 从而实现政府目标的一种金融形式。开发性金融并非专指国家开发银行的贷款行为, 而是一种金融制度, 这种制度的本质特征是用市场化的资金配置与收回方式来实现政府的财政转移和支持目的。除了融资与市场建设功能外, 开发性金融强调资金的配置与发展规划的融合性, 其以全社会或地区的规划为前提, 是通过融资手段对国家或区域发展规划的积极推动, 有助于消除区域经济建设中的无序性, 这也是商业性金融所难以实现的功能。开发性金融是政策性金融在引入市场运作机制下的新发展, 其运用政府组织优势的资源和高能量, 以市场化融资推动市场和制度建设, 在政府和市场之间促进良性互动发展, 拉动经济发展。

四、结论

本文主要对城镇化进程中农村金融服务需求进行分析, 主要结论有: (1) 城镇化进程中, 农村金融服务需求主要来自于基础设施建设的金融需求、农产品生产、流通及销售领域的金融需求、与农业相关的高科技行业的金融需求、保险与社会保障方面的金融需求。 (2) 城镇化进程中金融需求的特性划分主要从两个方面考虑:一是资金需求的特性划分, 包括市场领域、准市场领域、纯市场失灵领域的资金需求三个方面;二是金融供给匹配需求的特性划分, 包括多层次、多元化的商业性金融机构体系和资本市场以及政策性金融、“开发性”金融。

摘要：城镇化是中国经济社会发展的一个大战略, 是解决三农问题的重要途径, 了解农村金融服务需求则是城镇化顺利推进的重要条件。通过对中国城镇化进程现状进行分析, 并在此基础上, 从基础设施建设、农产品生产、流通及销售领域、与农业相关的高科技行业以及保险与社会保障方面分析了城镇化进程中的农村金融服务需求, 并给出金融需求的特性划分。

关键词：城镇化,农村金融,金融服务需求

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