经济发展水平指标模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇经济发展水平指标，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

国家政策倾斜等多种因素的影响改革开放以来，我国经济实现了快速发展，但是受到地域差别，资源禀赋有别，地区经济发展的不平衡状况也在加剧。西部大开发战略实行十多年以来，西部地区经济社会发展取得了巨大成就，也给西部工业发展注入了新的活力，但在以经济增长为主要导向的评价考核机制下，西部地区工业发展也付出了生态环境恶化以及自然资源大量消耗的沉重代价，因此，对西部地区工业经济发展水平进行综合评价，通过对西部各地区的经济发展水平以及工业经济发展状况的全面系统反映，分析其发展中所存在问题的共性和差异，引导和强化西部地区工业经济全面、科学、可持续发展，从整体上进一步有力推动西部大开发战略的实施就显得十分重要。

1.西部地区工业经济发展水平评价指数体系的构建

西部地区工业经济发展是一个复杂的大系统，且这一系统是由若干多元参量组成。可以将反映西部地区经济发展状况分解成一些具体的、可操作的指标，这些指标体系是一个综合性、系统性、多元性的指标体系，涉及到经济、社会以及环境等各个方面。

（1） 经济发展水平指标

a.经济总量指标

即人均国内生产总值。该指标主要描述西部地区经济发展水平、规模以及生产力发展水平的高低，是直接反映西部地区工业化水平的重要指标。

b.结构变动指标

主要包括产业结构、就业结构、消费结构以及外贸结构，其中以第三产业增加值占GDP比重来衡量产业结构的变动与优化;以乡村从业人数占全部就业人数比重来衡量就业结构的变动;以城镇居民家庭恩格尔系数来衡量消费结构的变动，该指标主要用于描述工业经济发展程度和发展的阶段性以及对工业经济的依赖程度，客观反映居民的收入、生活水平以及富裕程度。计算公式为城镇居民食品支出总额占居民收入总额的比重;以进出口总额占GDP的比重来衡量外贸结构。

c.城镇化水平

即城镇化率，它指城镇人口占总人口的比重，城镇化水平的高低已经成为衡量西部地区工业经济发展状况的重要标志之一。

（2） 工业经济结构水平指标

a.工业生产总值占GDP的比重

b.主要反映工业化水平。

c.规模以上工业增加值占工业总产值的比重

主要反映规模结构。

d.高技术产业总产值占工业总产值比重

主要反映工业技术进步水平。

（3） 工业经济发展综合效益指标

a.工业全员劳动生产率

该指标反映工业企业的生产效率和劳动投入的经济效益，其计算公式为：

工业全员劳动生产率（元/人）=工业增加值÷全部从业人员人数×12÷累计月数

b.成本费用利润率

该指标反映工业投入的生产成本及费用的经济效益，也反映企业降低成本所取得的经济效益，计算公式为：

成本费用利润率（%）=利润总额÷成本费用总额×100%

c.总资产贡献率

该指标反映工业企业全部资产的获利能力，是工业企业管理水平和经营业绩的集中体现，也是评价工业企业盈利能力的核心指标，计算公式为：

工业总资产贡献率（%）=（利润总额+税金总额+利息支出）÷平均资产总额×12÷累计月数×100%

d.流动资产周转率

该指标既反映工业企业的经营状况，也反映资金利用效果和再生产循环的速度，计算公式为：

流动资产周转率（次）=产品销售收入÷全部流动资产平均余额×12÷累计月数

e.产品销售率

该指标反映工业产品已实现销售的程度，是分析工业产销衔接情况，研究工业产品满足社会需求的重要指标，其计算公式为：

工业产品销售率（%）=工业销售产值÷现价工业总产值×100%。

（4）发展潜力指标

a.科技进步水平

科技进步水平指标主要包括R&D研究人员数、规模以上企业R&D经费支出占GDP比重、规模以上企业专利技术数量水平以及新产品产值率。其中R&D研究人员和规模以上企业R&D经费支出占GDP比重这两项指标均反映西部地区科技实力和基础，是工业经济发展的重要科技支持。规模以上企业专利技术数量水平：主要用人均专利申请数来衡量，公式为：专业申请数/行业平均就业人数，该指标用于体现西部地区技术创新能力和活跃程度。新产品产值率指标，是一定报告期内新产品产值占企业产品总产值的比率，该指标用于体现西部地区科技产出及对经济增长的直接贡献。

b.教育水平

教育水平主要包括教育经费占GDP比重、高等学校在校大学生数、高等学校普通本、专科学校数等。教育经费占GDP比重、高等学校在校大学生数、高等学校普通本、专科学校数都用于反映西部地区教育实力和基础，是西部地区工业经济发展的重要智力支持。

（5）生态环境水平指标：

a.万元GDP综合能耗

该指标是一定时期标准能源消耗与GDP之比，以能源消耗强度来反映资源利用率。

b.环境保护指标

主要从环境治理水平、环保投资水平等角度来反映西部地区工业经济发展水平。由于我国的环境污染主要来源于工业污染，因此，大气环境质量、水环境质量、固体环境质量等成为制约工业经济发展的重要因素。

单值废气排放量。该指标反映大气环境质量，计算公式为：

单值废气排放量=废气排放总量/工业总产值×100%

单值废水排放量。该指标反映水环境质量，计算公式为：

单值废水排放量=废水排放总量/工业总产值×100%

固体环境质量指标：主要包括工业固体废物综合利用（%）、单值固体废物产生量（千克/元）。其中，工业固体废物综合利用率是指工业固体废物综合利用量占工业固体废物产生量的百分率;单值固体废物产生量也是反映固体废物排放指标，其计算公式为：

单值固体废物产生量=固体废物产生量/工业总产值×100%

c.其他指标

主要包括：治理工业污染项目投资额占GDP比重（%）、城市生活垃圾无害化处理率（%）。

2.西部地区工业经济发展水平评价模型的构建

对于多指标综合评价模型，各指标权重的确定公式核心问题，因此选择适当方法，科学合理地确定指标权重至关重要。目前国内外关于权重确定的方法有很多，如层次分析法、主成分分析法、因子分析法以及人工神经网络评判法等。考虑到认为确定权重的主观性，本文采用主成分分析方法作为综合评测的方法。

（1）主成分分析法的数学模型

假设有n个地理样本，每个样本共有p个原始变量，表示为X1，…，Xp。这P个变量构成的N维随机向量为X=（X1，…，XP）。对X进行线性变化，考虑原始变量的线性组合：

Z1=l11X1+l12X2+l1pXp

Z2=l21X1+l22X2+l2pXp

……

Zp=lp1X1+lp2X2+lppXp

主成分是不相关的线性组合Z1，…，Zp，并且Z1是X1，…，Xp的一切线性组合中方差最大者，Z2是与Z1不相关的所有线性组合中方差最大者，Zp是与Z1，Z2，…Zp-1都不相关的所有线性组合中方差最大者。

（2）主成分分析法的基本步骤

步骤一：设原始矩阵为X=（Xij）n×p，其中Xij表示西部地区中第i个省市区的第j项指标数据。为了消除各项指标之间在量纲化和数量级上的差别，对指标数据进行标准化，得到标准化矩阵。

步骤二：计算相关系数矩阵：

R=

r11r12…r1p

r21r22…r2p

……

rp1rp2…rpp

其中rij（i，j=1，2，…，p）为原变量xi和xj的相关系数，rij=rji，其计算公式为：

rij=∑nk=1（xki-xi）（xkj-xj）∑nk=1（xki-xi）2∑nk=1（xkj-xj）2

步骤三：计算特征值和特征向量：

求解特征方程|λI-R|=0，求出特征值λi，并使其按大小顺序排列

λ1≥λ2≥……，≥λp≥0;并分别求出对应于特征值λi的特征向量ei（i=1，2，…p），并要求||ei||=1。

步骤四：计算主成分贡献率及累计贡献率：

主成分的贡献率为λi/∑pk=1λi（i=1，2…，p），累计贡献率为∑ik=1λi/∑pk=1λi（i=1，2，…，p）。根据选取主成分个数的原则，特征值要求大于1且累计贡献率大于85%的特征值λ1，λ2，…，λp所对应的的1，2，……，m（m≤p），其中整数m就是抽取的前m个主成分，即Z1，Z2，…Zm。

步骤五：计算主成分荷载：

主成分荷载是反映主成分Zi与原变量xj之间的相互关联程度，原始变量xj（j=1，2，…，p）在诸主成分Zi（i=1，2，…，m）上的荷载lij（i=1，2，…，m;j=1，2，…，p）。

lij=p（zi，xj）=λieij（i=1，2，…，p）

步骤六：计算主成分得分：

Fm=W1Z1+W2Z2+…WiZi

3.西部地区工业经济发展水平综合评价模型测算

（1）样本选取 本项目拟选取西部地区十一个省市区（除）2010年至2011年工业经济发展水平评价指标相关统计数据，进行西部十一个省市区工业经济发展水平的评价。数据均来自西部各地区统计年鉴、中经网统计数据库、中国经济社会发展统计数据库、中国工业经济统计年鉴以及中国高技术产业统计年鉴。

（2）工业经济发展水平综合评价模型的测算结果

运用所选取的样本以及所构建的工业经济发展水平综合评价模型，采用SPSS19.0统计软件，计算得出西部地区工业经济发展水平综合评价指数，结果如表1所示：

由上表可知西部是十一个省市区工业经济发展水平综合评价指数在2010至2011年的两年内，呈现出以下三大特征：

第一，从总体情况来看，西部地区十一个省区市只有重庆、四川、陕西、广西四省区市工业经济发展综合指标为正值，而其他七个省区均为负值，形势不容乐观。按指标值来排名，重庆最高，达到1.5031分值，宁夏最低，为-0.8514，排名如下：重庆、四川、陕西、广西贵州、内蒙、新疆、云南、甘肃、青海、宁夏。

第二，从横向比较来看，西部各地区工业经济发展水平综合评价指数存在局部波动，如重庆和四川的综合评价指数2011年较2010年分别上升了1.1653和0.0455，陕西、内蒙古以及广西的综合评价指数2011年较2010年则分别上升了0.6574、0.7210以及0.2962，其余省市区则出现下降的趋势。综合评价指数的波动性反映出了我国西部地区工业经济发展水平的动态性特征，在不同的发展时期，西部各地区由于选取的发展战略不同以及根据资源禀赋选取相应的优势产业重点发展，从而可能成为综合评价指数在不同时点上出现局部波动的原因之一。

第三，从纵向维度来看，贵州、甘肃由2010年的正值变为2011年的负值，广西则由负值转为正值。并且，西部各地区工业经济发展水平综合评价指数存在明显的地区性差异，2010年综合评价指数分布在-0.9379-1.0290之间;2011年综合评价指数分布在-0.8514-1.5031之间，地区性差异显著，这也验证了我国西部地区内部工业经济发展的不平衡性现状。我国西部各省市区之间由于地理位置、资源禀赋以及工业基础水平本身存在明显的差异性，从而使得区域工业经济发展出现不平衡性，并有可能使得区域间的差距进一步扩大，从而进一步拉大西部各省市区内部差距以及东西部之间的差距。

参考文献：

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[2]汪晓昀，吴纪宁.新型工业化综合评价指标体系设计研究[J].财经理论与实践，2006（6）：122-124.

[3]李同宁.我国及各省市区新型工业化进程监测分析[J].软科学，2006（2）：40-42.

[4]陈元江.工业化进程统计测度与质量分析指标体系研究[J].武汉大学学报，2005（6）：819-823.

篇2

关键词 服务经济 服务 指标

一、引言

当前世界经济发展的一个重要特征是经济服务化，服务业在各国国民经济中的重要性不断提高，制造业与服务业的界限因为相互融合发展而日益模糊。服务业的快速发展及在国民经济中不断提升的地位催生了对服务经济学研究的热潮。服务经济是近几十年来兴起的一种概念，学术界对它也没有统一的定义。从规模上来说，服务业产值在GDP中的相对比重超过50%且服务业就业人数在整个国民经济就业人数中的相对比重超过50%的一种经济态势可以看作是服务经济。当今的发达国家已经形成以服务经济为主的产业结构，发展中国家正在形成以服务经济为主的产业结构。经济理论体系中对服务业的解释很少，所以对服务经济的测度和正确认识可以帮助公共权威机构和公司对经济发展或自身发展现状进行评估和规划以及制定正确的政策。对服务经济的测度指标有助于我们准确了解当今经济服务化发展的广度和深度，能够直观地反映出服务经济国际化的程度以及各国之间经济联系的强度。现有文献对服务经济的测度主要集中在服务业创造的增加值占比与服务业提供的就业占比两个占比指标，服务业GDP占比50%以上且服务业就业占比50%以上的经济形态为服务经济，显然，两个占比指标是不足以全面衡量服务经济的发展水平的。本文从科学角度出发，结合各文献的结论并抓住主要指标，从整体上把握并构建服务经济的指标的体系。

二、两个占比指标不足及其原因

两个占比指标是指服务业创造的增加值占GDP的比重、服务业提供的就业占总就业的比重，本文将这两个指标简称为两个占比。用两个占比指标衡量服务经济的发展水平不足是因为只用这两个指标去测度服务经济，不能准确和科学地反映服务经济的发展水平。不准确表现在两个占比太过单一，有些贫穷国家没有工业，如非洲一些国家，牙买加和印度等只有农业和服务业，通过两个占比测算出来的值很高且超过50%，但是这些国家并没有进入服务经济。而且服务经济不止是服务业，只是服务业相对发达，因此对其它产业的测度也要体现出来。科学合理的服务经济发展评价指标体系具有度量、比较、预警等功能，指标选择需要符合：（1）科学性与可行性；（2）完备性；（3）动态性与静态性结合；（4）区域性与可比性等原则。这样才能够全面以及深刻地衡量出测度对象的水平。现有的测度服务经济的两个占比明显不符合指标体系的科学合理性也没有形成一个科学的体系。

根据以上原则，本文确定了评价体系的一级指标为源头指标、中心指标、演进指标、最终指标。一级指标下有7个二级指标，二级指标下有14个三级指标，这四个一级指标所包含的14个三级指标共同构成了服务服务经济发展评价指标体系。

三、服务经济评价指标体系

根据上述原则和各指标的功能内涵，在此进行归类，构建了一个包含四个一级指标、七个二级指标和十四个三级指标的衡量服务经济发展状况的评价体系框架如表1所示。

篇3

关键词：区域经济发展水平 动态分析 演化类型

问题的提出

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

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

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

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

指标体系与评价模型

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

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

评价结果与分析

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

（一）综合评估

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

（二）等级划分及变化

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

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

（三）演化类型

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

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

参考文献：

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

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

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

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

篇4

中图分类号：F290 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2012）12-0138-02

引言

城市化与经济发展水平具有的高度关联性[1]。城市化与经济发展水平之间关系的空间格局研究，对区域城市化与经济发展道路的选择具有明确的实际指导意义。目前，对城市化与经济发展水平关系的研究，多侧重全国或全省的宏观尺度，对市域的研究较少。进入21世纪，中国城镇化进入快速的发展时期，在快速发展的过程中，有些地方出现了片面追求城市化速度、忽视了城市化速度与当地经济发展水平的关系，使得城镇化对当地经济社会发展产生了消极影响。本文基于国际和河南的城市化与经济发展水平的数据，通过定量的比较方法，侧重从市域的空间尺度出发，分析河南省城市化与经济发展水平关系的空间格局特征。

一、研究方法与数据来源

1.研究方法。本文采用陈明星等提出的引入偏离程度的象限图分析方法[2~3]，该方法以多国的城市化与经济发展水平关系为客观判断标准，能够对各地区的指标进行客观的比较分析，更直观的反映城市化与经济发展水平间的关系，增加地区类型的区分度。

具体数据处理方法如下：（1）选取2009年河南省多个地市的人均GDP（PCGDP）和城市化率（UBRAN）作为处理数据。（2）将两个指标数据进行z-score标准化处理，生成经济发展水平指标（ZPCGDP）和城市化水平指标（ZUBRAN）。标准化处理主要是由于数据单位不同，通过标准化处理来消除量纲的影响。

具体处理计算方法如下：z=（xi-x）/s

式中，i是样本观测值（1，2……n）；x为xi的平均值，x=xi /n

S为样本标准差，s=

（3）数据分析，经过处理后的数据ZPCGDP和ZUBRAN分别代表了其偏离PCGDP和ZUBRAN样本中心的程度。把ZPCGDP和ZUBRAN求差，当ZPCGDP-ZUBRAN=0时，表示两者偏离其样本中心的程度完全相同，即完全协调。当ZPCGDP-ZUBRAN>0时表示城市化滞后于经济发展。反之，当ZPCGDP-ZUBRAN

ZUBRAN|>0.1为轻微偏离型，1>|ZPCGDP-ZUBRAN|≥0.5为中度偏离型，当|ZPCGDP-ZUBRAN|>1时，为严重偏离型。据此，把城市化水平和经济发展水平的关系划分为七个类型，即：城市化严重超前、城市化中度超前、城市化轻微超前、基本协调、城市化轻微滞后、城市化中度滞后、城市化严重滞后。

2.数据来源。本文旨在对城市化与经济发展水平关系的市域间比较分析，主要数据指标为城市化指标和经济发展水平指标。城市化水平（URBAN）采用城市人口占总人口的百分比的城市化率来衡量。经济发展水平采用人均GDP（per capita GDP以下简称PCGDP）来衡量，人均GDP是一个包含综合信息的指标，能表达出多个经济相关的维度信息，联合国和世界银行均主要采用其作为衡量各国经济发展水平的指标，在一定程度上包含着产业结构、工资收入等信息，因为产业结构与工资收入与GDP之间存在关联关系[3]。另外，多国的数据比较方法在城市化水平研究中得到较为广泛的采用[3]。因此，本文采用世界多国的城市化和经济发展数据作为比较研究数据，其数据来源于世界银行在线数据库，样本选取采用2009年216个国家和地区数据，去除数据缺失的国家和地区，共有190个样本点。河南省的各地市的城市化和经济发展数据来源于《2010年河南省统计年鉴》，共18个地市，最终样本数为208个。

二、2009年河南省城市化与经济发展水平格局

1.河南省经济发展水平格局。2009年河南省GDP在全国31个省份（不包括港澳台）排名中，排第十九位。河南省2009年经济发展水平的空间格局总体特征是：除郑州的GDP最高外，其他地市大致呈由东向西逐渐增加走势，与该时期城市化水平空间格局基本一致，其中，郑州作为河南省省会人均GDP最高，达到44 231.35元，高于全国平均水平，济源次之为42 180.83元。全省经济发展水平从高到低排序依次为：郑州市、济源市、三门峡市、焦作市、洛阳市、许昌市、鹤壁市、漯河市、平顶山市、安阳市、濮阳市、新乡市、南阳市、开封市、信阳市、商丘市、驻马店市、周口市。经济发展水平空间差异显著。

2.河南省城市化水平格局。2009年河南省城市化水平空间格局特征其与经济发展水平的空间格局基本一致，2009年河南省城市化水平达到37.7%，其中郑州高达63.41%，超过全国平均水平。全省城市化水平从高到低排序依次为：郑州市、鹤壁市、济源市、焦作市、三门峡市、洛阳市、平顶山市、新乡市、开封市、许昌市、漯河市、安阳市、南阳市、濮阳市、信阳市、商丘市、驻马店市、周口市。城市化水平空间分布差异显著。

三、2009年河南城市化与经济发展水平关系格局

1.各地城市化与经济发展水平关系类型划分。根据前述数据处理方法，对河南省地市的人均GDP和城市化率数据进行处理，根据计算结果和划分方法，把河南省18个地市分为五种类型（见图1），即城市化中度超前（I）、城市化轻微超前（II）、基本协调（III）、城市化轻微滞后（IV）、城市化中度滞后（V）。

I类区属于城市化中度超前地区，属于该区的只有郑州市，其城市化水平为63.41%，人均GDP为44 231.35元，是河南经济最发达、人口最为集中的城市。

II类区属于城市化轻微超前类型，属于该区域的只有鹤壁市，其城市化水平为49.62%，人均GDP为25 369.96元。鹤壁市近年来经济发展迅速，城市人口不断增长，但总人口数较少，因此其人均GDP和城市化水平相对较高，发展态势良好。

III类区属于基本协调类型，包括济源、焦作、三门峡、洛阳。其城市化率分别为 49.01%、46.95%、45.4%、44.17%。其人均GDP分别为42 180.83、31 356.15、31 586.92、31 170.19。其城市化和经济发展水平潜力较大。

IV类区属于城市化轻微滞后类型，包括新乡、平顶山、开封、安阳、漯河、许昌、南阳、濮阳、信阳、商丘。城市化率分别为40.96%、41.75%、39.58%、38.93%、39.25%、39.26%、36.63%、35.43%、34.09%、33.38%。人均GDP分别为17 992.17、23 080.59、16 564.91、21 578.38、23 777、26 226.61、16 997.38、18 855.28、13 780.48、12 779.49。经济发展水平偏低，城市化水平落后。

V类区属于城市化中度滞后类型，包括周口、驻马店，其城市化率分别为29.49%、29.49%。人均GDP分别为10 648.65、11 708.35。还处于城市化起步阶段，经济发展水平和城市化水平都较低。

2.各地城市化与经济发展水平关系的特征。根据上述分类结果，用ARCGIS软件绘制河南省城市化与经济发展水平关系空间分布图，其特征如下：大致呈由东向西逐渐变化，从城市化中度滞后型到城市化基本协调，城市化超前的城市郑州和鹤壁相对分散。

结论

河南省城市化与经济发展水平关系可划分为五个类型。城市化中度超前城市1个，郑州市；城市化轻微超前城市1个，鹤壁市；基本协调型4个，济源、焦作、三门峡、洛阳；城市化轻微滞后型10个，新乡、平顶山、开封、安阳、漯河、许昌、南阳、濮阳、信阳、商丘；城市化中度滞后型两个，周口市、驻马店市。

河南省在市域尺度上经济发展水平和城市化水平关系上存在显著差异。既存在城市化中度超前的城市，又存在中度滞后的城市，部分属于基本协调，多数属于轻微滞后型。

河南省在市域尺度上经济发展水平和城市化水平关系区域分布特征上，大致呈由东向西逐渐变化，从城市化中度滞后型到轻微滞后型，再到城市化基本协调，城市化超前的城市只有两个，并且相对分散。

上述研究，对河南省城市化与经济发展水平关系进行了分类，并分析了空间格局特征，为各地认识自身发展规律，因地制宜的推动城市化与经济协调发展提供有益参考。

参考文献：

[1] Handerson J V.The urbanization process and economic growth:The so-what question.Journal ofEconomic Growth，2003，(1):47-71.

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中图分类号：F127 文献标志码：A文章编号：1673-291X（2011）28-0150-03

引言

1978年改革开放以来，中国的经济得到了迅猛的发展，取得了举世瞩目的成绩。① 全国各地区的经济面貌都得到了很大的改善。然而由于各自经济发展起点和地理环境等方面的原因，中国各地区的经济发展水平存在明显的差异。对于中国目前的经济发展而言，如何真实反映地区间经济发展差异已经成为经济研究的重点。

中国目前主要应用国民经济核算体系（SNA）对中国及中国各地区的经济发展进行评价，其核心指标是GDP。但是经济总量并不能完全概括经济发展的内涵，因而在衡量区域经济发展水平差异上GDP法存在一定的片面性，不能真实反映区域经济发展差异。

本文将应用层次分析法从经济发展内涵出发建立中国区域经济发展水平评价体系，该评价体系能更为全面、真实的反映中国区域经济发展差异，并且通过对2008年统计数据的实证研究，得到中国各地区现阶段经济发展水平。同时，以评价得分为依据，对中国31个地区经济发展类型和阶段进行分类，并从中得到中国区域经济发展特点。

一、中国区域经济发展水平评价体系的建立

（一）评价体系的理论基础

为评价一个地区的经济发展水平，本文将利用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）构建中国区域经济发展水平评价体系。该方法主要依据决策者的主观判断，对决策进行量化描述，较多应用于结构复杂且指标不易量化的评价问题。由于经济发展内容广泛且不易从单一指标度量，因此本文将应用此方法，从经济总量、经济结构、制度水平、创新水平等四个方面进行构建区域经济发展水平评价体系。

1.经济总量是一个地区经济发展的重要体现，也是国际上较为公认的经济发展度量指标，因此在我们的评价体系中，包含这一指标。这里度量经济总量沿用现在国际主流标准，即地区生产总值（GDP）。

2.根据经济增长结构理论，经济结构变化也是经济发展的重要影响因素之一。比如产业结构、就业结构、消费结构和分配结构等方面的变化不仅是经济发展的决定因素，同时也是经济发展的重要表现。其中产业结构主要体现地区经济发展的协调性，就业结构用来说明地区劳动力需求大小，消费结构用来体现地区居民消费能力和市场潜力，分配结构则用来衡量城乡居民收入差距。

3.制度对经济发展发挥重要作用，特别是可以有效保护产权的制度不但可以促进有效的人力资本和物质资本投资，而且可以进一步促进经济的持续增长和发展。自1978年，中国的经济制度在所有制、市场和开放水平等方面均发生了颠覆性变化，因此我们必须将经济发展与制度联系起来作为衡量经济发展的一个标准。

4.经济增长与发展离不开技术进步和创新能力，并且根据Krugerman（1993） 和Young （1995）的研究，技术进步恰恰是很多新型产业国家经济发展和能否持续获得经济增长的主要动力。因此，为了衡量不同地区经济增长的持续性，我们将创新能力作为一个主要的经济指标，而创新能力的获得恰恰源于对人才的培养和对科研的投入。

（二）评价体系的建立

根据以上对于评价体系的理论描述，主要经济发展水平评价体系指标及计算公式（如表1所示）。

目标层A：以经济发展水平为核心，逐层构架系统的，有层次、有逻辑的评价体系。

子目标层B（4个）：是在整体上把握体现经济发展水平的四大方面，即经济总量水平、经济结构水平、制度水平和创新水平，从定性角度对经济发展水平进行整体的把握。

过渡层C（11个）：在四大准则的基础上，对各个准则进行扩展，更详细的概括出经济发展的各个方面，使得整个评价体系更全面和系统，连接定性指标与定量指标。

指标层D（15个）：以11个要素为基准，指标层采用具体化可测的指标数据，使指标体系从定性分析向定量分析进行转变，使评价体系更具有说服力。

（三）评价结果的形成

形成该评价体系评价结果的主要步骤依次是构建判别矩阵并通过一致性检验、得出15个指标层指标权重、无量纲化31个省份2008年原始数据以及利用公式得出评价结果。

1.根据层次分析法构建判别矩阵。层次分析法的判别矩阵是根据九级标度①将本层次要素Ai和Aj相对于上一层次的要素Ck（k=1…m）按重要程度进行两两比较构造而成。同时，判别矩阵必须通过一致性检验，② 即CI0.1，则说明判别矩阵未通过一致性检验，必须调整判别矩阵的标度。

2.确定指标权重。根据通过一致性检验的判别矩阵，利用YAAHP层次分析法计算软件，得出指标层15个指标的权重。

3.对指标进行无量纲化处理得出评价结果。由于需要用不同性质的指标来反映评价对象的不同侧面和特征，因此指标体系中有定量指标、定性指标、绝对指标（数额）和相对指标（比率）。为了能够在指标间建立起统一的计算、比较准则，需要将所有的指标进行转化和无量纲化处理，使指标转变为与权重表达相同的以百分数表示的无量纲的相对指标，进而进行加总处理。

具体的无量纲化的方法是标准化方法，即处理后的各指标的标准差为1，均值为0，使得处理后的数据具有同等的重要性，不与指标权重产生重叠。应用公式③得出最终中国各地区经济发展水平的评价结果。

二、实证结果及分析

对中国2008年31个地区15个指标层数据运用SAS软件进行标准化处理后结合注释①中的公式得到中国31个地区（除港、澳、台）的经济发展水平的评价结果[6] （数据来源《中国统计年鉴2009》、《中国贸易外经统计年鉴2009》、《中国工业统计年鉴2009》、《中国经济贸易年鉴2009》、《中国区域经济统计年鉴2009》）。

（一）评价结果有效性检验

作为重要的发展指标，人均GDP一般被用来衡量经济发展水平。本部分为了评价中国区域经济发展水平评价体系是否有效，将人均GDP和此评分结果做相关性检验，若相关系数达到0.5以上，且P值小于0.01，则说明，该评价体系的评价结果是有效的。

运用SAS对此评价体系的评价分数和人均GDP数据的标准化后并进行相关性检验，得到相关系数R=0.5842，P值=

0.000559

（二）评价结果分析

根据得分结果，可简单的将中国31个地区分为五部分：①第一部分（得分1~1.5）为广东、江苏；第二部分（得分0.5~1）为山东、浙江、上海；第三部分（得分0~0.5）为福建、北京、河南、河北、辽宁、湖南；第四部分（得分-0.5~0）为湖北、天津、四川、广西、安徽、云南、重庆、山西、江西、贵州、内蒙古、黑龙江、新疆、吉林、山西、甘肃、宁夏、海南；第五部分（-1~-0.5）为青海、。

从分类结果上看，中国各区域经济发展存在明显差距，经济发展最强的广州和最差的之间相差了2.5分。同时，经济较发达（得分大于0.5）地区仅占全国的16.13%，经济不发达地区得分小于-0.5）仅有两个，占总数的6.5%。中国60%地区经济发展具有较大潜力（评分结果介于-0.5~0之间），在未来的经济发展中会对中国整体经济发展发挥重大作用。

结论与讨论

利用层次分析法建立经济发展评价体系，使定性的问题定量化，过渡自然。建立该评价体系的数学方法为运筹学的层次分析法，简称AHP。该分析方法是将难于选择的定性问题，通过建立较主观的判别矩阵得出各指标的权重，即重要程度，再与进行无量纲化（标准化）后的指标数据进行加权得出评价结果。在这个过程中，判别矩阵的一致性检验和不同单位级的无量纲化（标准化）保证了评价结果的准确性。

中国各地区经济发展水平评价体系具有一定的应用价值。该评价体系从四大方面，15个指标对经济发展整体进行描述，使得评价结果具有一定的说服力。再者，可以通过对15个指标数据的深度分析，得出自身在经济发展中的优势和劣势，制定符合自身经济发展特点的政策，进而扬长避短，经济取得更好的发展。

但是，由于层次分析法的基础是较为主观的判别矩阵，所以该评价体系的评价结果也存在一定的主观性，不能达到完全的客观。若想该评价体系具有更广泛的说服力，就必须使得判别矩阵的主观性削弱，最好的方法就是在构造判别矩阵时，广泛听取专家的意见获得大部分人的认可。若能克服掉主观性对于指标权重的影响，那么该评价体系会取得更大的发展，可以进一步的应用到各省对于未来经济发展政策的设计，投资方向的选择和对各省各地市经济发展水平的界定。

参考文献：

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[11]徐康宁，韩剑.中国区域经济的“资源诅咒”效应:地区差距的另一种解释[J].经济家，2005，(6):96-102.

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一、引言

经济越发展，会计越重要。会计随着经济的发展而发展。经济的发展推动着会计的发展，会计的发展制约着经济的发展。经济发展要求会计发展与之相适应，会计发展也要求经济发展为之提供肥沃的土壤。这已成为共识，这也昭示着一个基本的道理：会计与经济应该协调地发展。然而，在我国当前的经济社会中，会计发展与经济发展的协调性究竟如何?从现有文献来看，国内学者对这个问题尚缺乏针对性的研究，相关研究主要还是停留在“会计应该与经济协调发展”以及“会计应当如何与经济发展协调”这两个层面上。如卞霞(2005)指出，“影响会计产生、存在和发展的环境因素很多，社会经济环境、文化环境、政治环境、法律环境、教育环境等都是影响会计发展的客观条件。而在这些条件中，社会经济环境起着最重要的作用，它不仅直接对会计产生重要的甚至是决定性的影响，而且还通过对政治、法律、文化和教育等因素的影响来间接地对会计产生影响”。冯广栋(2005)指出，“在经济发展进程中，保持会计与经济的和谐发展，是会计管理、会计理论、会计实务工作者应思考的问题”。胡星辉(2005)从可持续发展经济条件下会计计量及分析方法的改进和资本成本构成的变化两方面探讨了会计发展如何与经济发展协调。李恩柱(2007)根据循环经济发展的内在要求，提出了适合循环经济发展的会计信息披露模式，认为“所披露的会计信息中应包含有资源和再生资源利用效率的内容”。而对会计发展与经济发展协调性的现状，国内鲜有学者进行深入研究。本文选取一些分别反映会计发展水平和经济发展水平的指标，研究会计发展与经济发展的协调性现状。

二、相关概念和研究设计

“会计发展”是一个内涵十分丰富的概念，至少应当包括会计理论发展、会计实务发展、会计法规发展、会计研究发展、会计教育发展五个主要的方面。基于本文的目标和研究数据的来源所限，本文主要研究会计从业人员发展水平、注册会计师行业发展水平、会计教育发展水平与经济发展水平之间的协调性。“经济发展”是一个内涵更为丰富的概念，反映经济发展水平的指标很多，如国内生产总值、财政收入、城乡居民人均可支配收入(或人均纯收入)、社会消费品零售总额、居民储蓄存款总额等。因篇幅所限，本文只选取国内生产总值、财政收入这两个指标来反映经济发展的水平。基于经济发展是会计发展的原动力这个立论，本文以经济发展水平指标为自变量指标，以会计发展水平指标为因变量指标，以广西省的数据为基础，采用非线性回归的统计描述方法，分别探讨以下三个方面问题：会计从业人员发展水平与国内生产总值、财政收入发展水平之间的因果关系，评价广西会计从业人员发展水平与经济发展水平之间的协调性现状；注册会计师行业发展水平与国内生产总值、财政收入发展水平之间的因果关系，评价广西注册会计师行业发展水平与经济发展水平之间的协调性现状；会计教育发展水平与国内生产总值、财政收入发展水平之间的因果关系，评价广西会计教育发展水平与经济发展水平之间的协调性现状。

三、会计从业人员发展与经济发展的协调性

会计从业人员发展水平是衡量会计发展水平的一个重要标志。会计从业人员发展水平可以通过会计从业人员总量发展水平、会计从业人员职称结构发展水平、会计从业人员学历结构发展水平、会计从业人员年龄结构发展水平、会计从业人员性别结构发展水平等指标来反映。会计从业人员总量发展水平是经济发展水平的重要体现。经济的发展带动各种经济组织的发展，进而带动会计从业人员总量的发展。会计从业人员总量的发展水平应当与经济发展水平相适应，才能满足各种经济组织对会计从业人员总量的需求。与此同时，随着经济、科技、教育的发展和社会对人才需求的变化，会计从业人员的职称结构、学历结构、年龄结构、性别结构等也都在发生变化。因此，不仅是会计从业人员总量发展水平要与经济发展水平相适应，而且会计从业人员职称结构发展水平、学历结构发展水平、年龄结构发展水平、性别结构发展水平等也要与经济发展水平相适应，才能满足经济发展对会计从业人员综合素质的需求。鉴于研究数据来源的局限，本文只选取会计从业人员总量和职称结构来反映会计从业人员发展水平。

广西壮族自治区是我国沿边、沿海的一个民族自治区，其经济发展水平和会计发展水平相对都比较落后。(表1)反映了广西2001～2006年的经济发展水平，(表2)反映了广西2001-2006年的会计发展水平。根据(表1)、(表2)的资料绘制2001～2006年广西会计从业人员发展速度和经济发展速度的比较图，如(图1)所示。从(图1)可以看出，2001～2006年广西会计从业人员数量的定基发展速度慢于国内生产总值、财政收入的定基发展速度；而中级及其以上职称人数所占比例的定基发展速度则不足100％，出现退后发展的势头。这表明，2001-2006年间广西会计从业人员的发展水平明显落后于其经济发展水平。

四、注册会计师行业发展与经济发展的协调性

经济的发展带动注册会计师行业的发展，因此，注册会计师行业发展水平也是会计发展水平和经济发展水平的一个重要体现。反映注册会计师行业发展水平的指标主要有注册会计师数量、会计师事务所数量、会计师事务所从业人数、会计师事务所业务范围、会计师事务所营业收入、会计师事务所营业利润等。鉴于数据来源的局限，本文只选取注册会计师数量、会计师事务所数量、会计师事务所营业收入三个指标来反映注册会计师行业的发展水平。(表3)反映了广西2001-2006年的注册会计师行业发展水平。(图2)反映了广西2001-2006年的注册会计师行业发展水平和经济发展水平趋势图。从(图2)可以看出，2001～2006年间，广西国内生产总值和财政收入的定基发展速度均呈上升的趋势；注册会计师数量和会计师事务所数量的定基发展速度虽然也呈上升的趋势，但其上升的速度明显不如国内生产总值和财政收入；而会计师事务所营业收入的定基发展速度在2002和2004这两个年度则呈下降的趋势，到了2005年度才急剧上升，甚至2005、2006这两个年度的定基发展速度还超过了国内生产总值和财政收入的定基发展速度。但从总体上看，2001～2006年间，广西注册会计师行业发展水平跟不上经济发展水平，还需采取进一步的措施促进注册会计师行业的发

展。

五、会计教育发展与经济发展的协调性

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2实证分析

作为低碳经济发展水平指标体系的评价对象，文章共选取中国、日本、韩国、印度、美国、加拿大、法国、德国、意大利、俄罗斯、荷兰、西班牙、英国、澳大利亚、巴西等15个在全球经济发展和能源问题中扮演重要角色的国家。论文从《世界能源统计展望2011》[3]和世界银行集团网站获得数据，其中人均GDP、第一产业产值占GDP比重、第二产业产值占GDP比重、第三产业产值占GDP比重、森林覆盖率、国家保护区占国土面积比例和R&D经费投入强度等指标为直接获取，其余指标通过计算得出。2.1确定指标权重根据获得的数据，可以建立一个有13个指标、15个国家的多指标多评价对象的矩阵X=(xij)13′15，xij表示第j个国家的第i项指标数据。将原始矩阵X=(xij)13′15进行标准化处理，得到标准矩阵R=(rij)13′15，rij表示xij经过标准化处理后的数值，其中rij[01]。指标体系中，人均碳排放、能源碳排放系数、碳排放弹性系数、能源消费弹性系数、第二产业产值占GDP比重为逆指标，其余指标都为正指标。利用公式（5），先计算得出每个指标的信息熵Hi，再利用公式（6），得出每个指标的权重wi，具体数值如表2所示。2.2运用灰色关联分析进行综合评价运用灰色关联分析法计算灰色关联系数时，需要首先确定指标矩阵的参考数列，即各项指标的最优值。根据各项指标的属性，人均碳排放、能源碳排放系数、碳排放弹性系数、能源消费弹性系数、第二产业产值占GDP比重取最小值为最优值，其余指标取最大值为最优值。根据获得的数据，确定参考数列后再对数据进行标准化处理。利用公式（7），结合上一步进行标准化处理的数据，可以计算得出第j个国家的第i个指标与第i个指标最优值的关联系数εij。最后，根据表2中各个指标的权重，利用公式（8），求出各个国家的灰色关联度值，即各个国家低碳经济发展水平的综合评价结果，如表3所示。从综合评价结果看来，巴西、法国和日本是低碳经济发展水平最高的三个国家，关联度分别为0.7110、0.6923、0.6714；荷兰、俄罗斯、中国是低碳经济发展水平最低的三个国家，关联度均不足0.5。作为近年来发展势头强劲的南美国家，巴西有着极高的森林覆盖率，达到了61.41%，同时非化石能源利用比例也高达39.67%，碳生产力较高而人均碳排放较低，这是巴西低碳经济发展水平排名第一的最主要原因,巴西主要以生物燃料大力推动低碳经济的发展。法国位居第二，在单项指标上，法国的碳生产力，高达6338.93美元/吨，非化石能源占一次能源比例为45.45%、第三产业产值占GDP比重高达79.21%，都位列世界各国第一，现在，法国已把发展低碳经济作为刺激经济持续增长的重要举措，出台了一系列鼓励措施，并选择可再生能源、环保汽车、核能作为低碳发展的突破口。日本排名第三，其森林覆盖率为68.53%，R&D经费投入强度为3.44%，均位居首位，同时在碳生产力、非化石能源占一次能源比例、人均GDP这3项指标上都位列第五。这和日本高度重视低碳经济发展有着密切的联系，由于日本化石资源严重短缺，从20世纪90年代起，日本政府就重点推进能源和环境技术的应用和推广，多年来日本一直积极开发太阳能、风能、核能等新能源，利用生物发电、垃圾发电、地热发电以及制作燃料电池作为新能源，特别是对太阳能的开发利用给予厚望。根据低碳经济发展水平指标体系中各项指标的属性，分别对各个国家在单项指标上的排名进行统计，并列出了中国排名靠后的8个指标以及其他国家该指标的情况，如表4所示。中国是15个国家中低碳经济发展水平最低的国家，同时由表4中可见，中国的碳生产力低至689.48美元/吨，第三产业产值占GDP比重为43.14，均位列最后一名，而能源碳排放系数高达0.93吨/吨油当量，第二产业产值占GDP比重达46.75%，都居于15个国家之首，非化石能源占一次能源比例仅为7.89%，人均GDP4283美元/人，仅高于印度，森林覆盖率22.18%，R&D经费投入强度也只占1.44%。所以，可见除了当前中国人口基数大、能源需求增长快等情况，主要是由于化石燃料占能源消费比例偏高、人均GDP偏低、第二产业比重过大而第三产业比重不足、森林覆盖率偏低、对低碳技术投入不足等原因，才导致中国的低碳经济发展水平排在15个世界主要经济国家的最后一位。中国要进一步提升低碳经济的发展水平，必须从改变产业结构、调整能源结构、推广低碳技术、树立低碳意识等多个方面采取措施。

篇8

0　引　言

科学技术是经济和社会发展的首要推动力量。对一个国家或地区来说，科学技术的发展可以促进经济短期增长和长期发展，同时又受到当地经济发展水平和阶段的制约。如果科技水平落后于经济发展水平，则经济的长期发展和社会进步将失去根本动力；如果经济发展远落后于科技发展水平，则说明科技成果未能有效地转化为生产力。因此，对一个国家或地区来说，科技发展水平应与经济发展水平基本相适应，即保持协调发展。自上世纪90年代以来，科技与经济发展的协调性问题已经引起学术界广泛关注。

朱李鸣(1994)从系统论的角度，阐述了科技与经济协调发展的内涵、特征和基本要求。张仁开(2008)从系统论的角度研究了科技与经济的相互作用与协调机制。白敏植(1997)提出了基于二元相关实用模型的科技与经济协调性评判方法，并以邯郸市科技与经济协调度评价为例验证了该模型的有效性。朱李鸣(2000)认为科技与经济的协调，就是指它们在各自内部和对外开放条件下，两者相互依存、相互适应、相互促进、共同发展的状态和过程，在此基础上建立了科技与经济发展协调性评估指标体系。张首魁(2006)基于科技与经济协调发展的指标体系，利用数据包络分析(DEA)，对西部省份实施西部大开发以来的科技与经济发展协调性进行了实证分析，提出了相应的政策建议_。张仁开、杨耀武(2007)将我国内地31个省市区划分为五大类型：发达协调型、发展协调型、落后协调型、科技领先型、经济领先型，并对其科技与经济的协调性进行实证评估。祝爱民(2007)应用模糊数学理论构建了我国县域科技进步与经济发展的协调性模糊综合评判模型。李斌(2009)研究了我国科技投入与区域经济发展的相关性，结果表明，科技投入与经济发展的大部分指标具有显著的正相关关系。

由于全国各地科技发展现状受地方经济和国家政策影响因素较多，因此对地区科技发展水平和经济发展水平进行综合评估，分析二者之间的协调程度，可以为进一步完善科技的发展政策提供参考。

1　研究方法与数据说明

本文采用主成分分析法，对江苏科技与经济发展水平分别计算主成分得分并排序，得到排序的等级差。如果经济发展水平排序远大于科技水平排序，则说明科技发展滞后于经济发展；如果经济发展水平排序落后于科技发展水平太多，则说明科技有超前或过度情况；如果二者排序大体相当，则说明科技与经济发展比较协调。具体的分析方法是：首先分别建立能够反映科技发展水平和经济发展水平的指标体系；然后通过主成分分析分别确定发展水平主成分，计算科技与经济发展水平的主成分得分及排序，得到二者的等级差；再对科技与经济发展水平的主成分得分2个变量进行相关分析。在此基础上，提出促进江苏科技与经济协调发展的对策建议。

本文所用数据为2000～2007年，数据来源为2001～2008年《江苏统计年鉴》，所用软件为SPSS17.0。

2　实证分析

2.1　建立综合评价指标体系

2.1.1　反映科技发展水平的综合评价指标

本文选取了8个反映科技发展水平的指标，即：万人科技活动人员数、科技活动人员数、科学家与工程师人数、科技活动经费支出总额、研究与发展经费、研究与发展经费支出占国内生产总值比重、研究与发展课题数、申请专利授权量。

2.1.2　反映经济发展水平的综合评价指标

本文选取以下9个指标反映经济发展水平：人均地区生产总值、全社会固定资产投资总额、社会消费品零售总额、进出口总额、实际外商直接投资、第三产业增加值占GDP的比重、第二产业增加值占GDP的比重、农村居民人均纯收入和城镇居民人均可支配收入。

2.2　确定科技发展水平和经济发展水平的主成分

2.2.1　确定科技发展水平的主成分

通过主成分分析法，可以得到8个反映科技发展水平指标的特征根、方差贡献率以及累计贡献率(见表1)。

从表1可见，第1个主成分反映了93.403％的信息量，根据累计贡献率大于85％的原则，选用该主成分作为江苏科技发展水平的评价指标，得到科技发展水平的综合得分计算公式：

科技发展综合得分=E

2.2.2　确定经济发展水平的主成分

用上述同样的方法可以确定经济发展水平的综合评价指标，得到各个主成分的特征根、方差贡献率以及累计贡献率(见表2)。

根据累计贡献率大于85％的原则，选取前2个主成分可以反映经济发展水平97.102％的信息量，因此可对这2个主成分进行加权得到地区经济发展水平的综合得分计算公式：

经济发展综合得分：(83.256×E+13.837×R)／97.102

2.3　计算科技与经济发展的综合得分

根据上述2个得分公式，分别得出2000～2007年江苏科技与经济发展综合得分、排序及等级差(见表3)。

2.4　科技与经济发展的协调性分析

2000～2007年江苏科技与经济发展综合得分的发展态势见图1。

从图1可知，2000～2007年江苏科技与经济发展水平的变化态势基本一致，通过图形可以初步判断两者之间具有较高的相关性。利用SPSS软件计算得到两者的相关系数为0.9841，通过斯皮尔曼相关分析和肯德尔相关分析，得到斯皮尔曼相关系数为1，显著性水平为0.01。作为反映匹配性的肯德尔相关系数和反映等级相关程度的斯皮尔曼相关系数都为1，说明江苏科技与经济之间具有高度相关性和协调性，科技发展水平的提高可以带动区域经济竞争力的提高；区域经济的发展也可以为科技水平的发展提供经济支撑。

3　促进江苏科技与经济协调发展的对策建议

3.1　继续加大科技经费的投入。优化科技投入结构

为了切实实施“科教兴省”战略，增强自主创新能力，保证社会经济健康、持续、快速发展，江苏必须利用多种政策手段，积极拓宽科技资金的来源渠道，加大科技投人力度，优化科技投入结构，构建多元化的科技投入机制。建立以财政投入为引导、企业投入为主体、银行贷款为支撑、社会集资和引进外资为补充、优惠政策作辅助的全社会多元化科技投入体系。形成政府、企业、社会力量共同参与的R&D投入和科技创新发展新格局。

3.2　发挥科技资源优势，加速科技成果转化

篇9

鉴于以往研究成果主要集中在省内(际)、三大地带之间的发展特征分析上,而中国西部省际之间县域单元发展研究较少,对于该地区社会经济发展特征与内部差异的深层次研究更为不足,本文试图对目前全国经济格局下的西部地区的经济发展及其影响因素进行研究,以此回答以下问题:理论上,空间极化是地区经济发展的原始动力也是地区内部发展差异产生的主要原因,西部地区空间极化发展现状如何?增长极与所导致的地区内部差异呈现何种格局,其影响因素是什么,今后发展趋势怎样及应该采取的发展策略。

二、数据采集与研究方法

(一)数据采集。兰州―西宁城镇密集区是指日月山以东,西秦岭末端以北,屈吴山以西,达坂山、乌鞘岭以南的青海省和甘肃省所在地区;属黄土高原与青藏高原的过渡地带,地势西北高,东南低;气候以温带半干旱大陆性气候为主。行政区划包括青海省的西宁市、海东地区,甘肃省的兰州市、白银市、定西市(除漳县、岷县)、临夏回族自治州等6个地级行政单元,以及青海省的尖扎、贵德两县,区域面积8.36×104km2,占甘青两省土地总面积的7.11%。2007年底,密集区总人口1.39×107人,占两省总人口的44.09%。本区人均国内生产总值1.08×104元,农民人均纯收入2194.23元,城市化水平30.53%,分别只有全国平均水平的57.33%、53.00%和69.32%,为我国典型的欠发达区域。

本文选取兰州―西宁城镇密集区31个县级行政单元(包括市辖区、县、县级市,以下简称“县”)为研究单元,利用2008年的统计年鉴,统一选取22个统计指标,包括:城市化水平(%)(X1)、年末城乡居民人均储蓄存款余额(元)(X2)、人均GDP(元)(X3)、人均财政收入(元)(X4)、国有及限额以上非国有工业企业总产值(万元)(X5)、农民人均纯收入(元)(X6)、第二产业产值占GDP比重(%)(X7)、年末单位从业人员数(人)(X8)、万人中学生数(人)(X9)、GDP增长率(%)(X10)、第一产业产值(万元)(X11)、化肥施用折纯量(T)(X12)、农作物总播种面积(hm2)(X13)、农业机械总动力(KW)(X14)、人均耕地面积(hm2)(X15)、农村用电量(万KWH)(X16)、第三产业产值占GDP比重(%)(X17)、社会销费品零售总额(万元)(X18)、年末电话用户数(户)(X19)、每万中学生拥有教师数(人)(X20)、人均基本建设固定资产投资(元)(X21)、城镇建成区面积(km2)(X22)等。在指标的选取上,在考虑数据可获得性的基础上,注重指标的科学性和全面性,力求能够从社会经济实力、结构及活力等多方面全面反映密集区社会经济发展状态。

(二)研究方法。在研究社会经济发展时,应用SPSS软件对2008年的22个社会经济统计指标进行因子分析,得到每个主因子对各个县域的得分。以旋转各个主因子的方差贡献作为权重,与各主因子得分的加权求和得到各县域社会经济发展指数值,以此作为依据比较评价兰州―西宁城镇密集区县域社会经济发展水平。再运用断列点模型分析各县与社会经济发展辐射范围,运用方差分析评价县域之间及其内部发展差异特征。

三、社会经济发展水平指数的计算

应用SPSS软件对2008年的22个社会经济统计指标进行因子分析,选取KMO检验和巴特利特球形检验,设定提取特征值大于1主因子,采用方差极大法旋转,把因子得分作为新变量保存在数据文件中,得到经济社会主因子载荷矩阵。结果显示:KMO值为0.728,根据统计学家Kaiser给出的标准,KMO值大于0.6,说明变量间的相关性很小,适宜进行因子分析[9]。经过方差极大法旋转后,提取特征值大于1的4个主因子,其累积方差贡献率是79.591%,包含了22个指标的大部分信息。由主因子载荷矩阵可看出: 第一主因子与X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10有较大的正相关,根据其意义判断出是经济发展水平因子;第二主因子与X11、X12、X13、X14、X15、X16有较大的正相关,是第一产业发展水平因子;第三主因子与X17、X18、X19、X20有较大的正相关,是第三产业发展水平因子;第四主因子与X21、X22有较大的正相关,是固定资产投资发展水平因子。

因子分析解决了原有22个社会经济统计指标有较大相关性的问题,得出的4个主因子涵盖了约80%的原有信息,并生成了4个主因子对31个县域的得分,以旋转后4个主因子的方差贡献率作为权重,与各主因子得分的加权求和得到各县社会经济发展水平综合指数,以此作为依据分析兰州―西宁城镇密集区社会经济发展水平。

四、社会经济发展水平分析与评价

(一)县域社会经济发展水平整体较低,中心城市为强增长极。根据社会经济发展水平得分(为了便于与中心城市发展水平相比较,以22个指标为基础,加入兰州市区、西宁市区、白银市区构成34个县市,进行因子分析,得到各县市社会经济发展水平得分,以此仅作为第4节第1小节的评价依据),利用断裂点模型[10]求各县市社会经济辐射圈,辐射圈的大小代表了县市发展水平强弱。

兰州市区、西宁市区、白银市区的社会经济辐射圈半径均在其它县域的2倍以上,辐射范围是其它县域的4倍以上。其中,兰州市区的辐射范围是实力最强县域红古的11.75倍,其与红古的社会经济发展水平指数差异是县域之间最大差距7.87倍,兰州市区成为密集区发展的强力增长极,仅其石油化工、有色冶金两种产业的产值占到密集区工业总产值的41.08%。

社会经济发展水平较高的县有红古、永登、平川等17个县,占县域总数的54.84%。从社会经济辐射圈来看,17个县的辐射圈半径变化于14.02km―24.28km之间,辐射圈面积变化于617.82km2―1851.84km2之间;辐射圈面积占县域土地面积的比重变化于14.8%―356.8%之间,平均比重为60.7%;辐射圈面积占县域土地面积比重最高的是红古,是唯一辐射圈面积超过县域土地面积的县域。

社会经济发展水平较低的县有陇西、贵德、会宁等14个县,占县域总数的45.16%。14个县社会经济辐射圈半径都小于13.25km,辐射圈面积占县域土地面积的比重平均仅为16.53%,比发展水平较高县域的平均比重低44%。

(二)工业主导县域经济发展的地位缺失。通过因子分析,发现决定县域社会经济发展水平的几个主因子是经济、第一产业、第三产业、固定资产投资等,第二产业发展水平没能决定县域社会经济发展水平。实际上,兰州―西宁城镇密集区县域发展以第一产业为主,绝大多数县域为农业大县;第三产业则以基本的贸易、服务行业为主,发展层次较低;第二产业基础较弱,起步较晚、水平较低[11]。这与崔权醴、崔向阳分别把甘青两省列为“前工业化社会”[12]和“工业化不发达社会”[13]的结论是相符的。兰州―西宁城镇密集区县域二三次产业发展滞后,没能主导县域社会经济发展,导致社会经济发展的落后,是本区处于城镇密集区初级发展阶段[14]的一个重要原因。

(三)县域之间社会经济水平和县域内部各行业发展严重失衡。通过对标准化后数据的方差和极值比分析来说明县域之间和县域内部发展的不平衡状况,方差和极值比越大,发展的不平衡程度越严重。结果显示:国有及限额以上非国有工业企业总产值、人均GDP等8个影响县域发展水平的重要指标的极值比大于15,方差大于0.739,反映出县域之间发展的不平衡程度较严重。而国有及限额以上非国有工业企业总产值指标的方差和极值比都是最大,说明工业发展状况是导致县域之间发展不平衡的首要因素。从31个县来看,各县各指标值方差都大于0.261(方差平均值减一个标准差),红古、平川、永登这3个发展水平最高的县各指标方差大于0.905(方差平均值加一个标准差),社会经济发展水平排前14位的县各指标方差都大于0.583(方差平均值),而社会经济发展水平排最后14位的县各指标方差都小于0.454。由此得出,各县域内部各行业发展普遍失衡,而县域发展水平越高,其内部发展失衡程度越大;县域发展水平越低,其内部发展失衡程度越小。以上两点与三次产业发展的一般性规律结合,可以得出:在兰州―西宁城镇密集区,县域工业发展整体水平虽然较低,但其在部分县域的快速发展已是影响县域之间和县域内部发展不平衡的最重要因素。

(四)社会经济发展水平由中心城市向外呈圈层结构递减。与兰州市相邻的县域有红古、永登、榆中、皋兰、临洮、永靖6县,社会经济发展水平排位分别为1、2、6、12、13、17;与西宁市相邻的县域有大通、互助、平安、湟中、湟源5县,社会经济发展水平排位分别为4、5、7、8、14;与白银市相邻的县域有平川、榆中、景泰、靖远、皋兰5县,社会经济发展水平排位分别为3、6、10、11、12,可以看出,中心城市周围的县域发展水平普遍较高。而离中心城市较远的县,发展水平普遍较低,如离白银市较远的会宁,离西宁市较远的循化、化隆,如离临夏市较远的广河、康乐等,这些县的社会经济发展水平排位都在20位以后。

(五)交通干线沿线社会经济发展水平较高。在兰州―西宁城镇密集区,境内铁路穿越了社会经济发展水平排前18位的17个县;境内高速公路穿越了社会经济发展水平排前23位的13个县。由此可见,交通干线沿线县域发展水平较高。在社会经济发展水平排最后14位的县中,广河、和政、康乐、积石山、循化、化隆、尖扎7县境内既没有国道,也没有铁路,更没有高速公路,交通干线的欠缺是这些发展水平较低县域的一个共同特征。

(六)社会经济发展水平与教育发展水平相关性较强。对各县万人中学生比重(万人中学生数与密集区县域平均值的比值)与每万中学生拥有教师比重(每万中学生拥有教师数与密集区县域平均值的比值)的商与社会经济发展水平排位进行回归,发现县域社会经济发展水平排位与‘万人中学生比重/每万中学生拥有教师数比重’呈现较强的负相关,社会经济发展水平较高的县域学生比重大于教师比重;社会经济发展水平较低的县域学生比重小于教师比重。表明:社会经济发展水平较高的县,教学水平与质量相对较高,选拔教师的要求高,吸引来就学的学生多,导致师生比例相对较低;在社会经济发展水平较低的县,受百姓的经济收入水平较低等因素影响,学龄少年失学严重;另外,这些县域多处于相对地广人稀的地区,学校和班级的学生规模较小,教师平均负担学生数量较少[15],共同导致师生比例相对较高。

五、结论与讨论

通过对兰州―西宁城镇密集区的社会经济发展评价,总体看来,除去中心城市对县域评价更能反映区域发展特征。社会经济发展水平较高县域自一些增长中心向外扩延,逐步形成铁路和高速公路经济增长轴。这种经济空间扩散现象印证了“增长极”和增长“中心地理论”中的扩散效应,以及据此引伸的“点-轴”发展模式[16]。具体而言,第一产业发展水平是决定县域社会经济发展的最主要因子,非农产业发展水平较低,直接导致县域发展水平总体较低。固定资产投资成为主因子表明县域社会经济发展外延增长的依赖性高,促进了部分县域工业的快速发展,增强了工业对县域发展的影响。教育与社会经济发展关系表明社会经济发展水平较低县域中学布局分散,学校规模小,竞争力和吸引力弱,而教师数量相对富足,需要优化教育资源配置,实施集中办学,提高办学效益。

通过本文的研究可以看出,密集区“点-轴系统”发展模式还未完全形成,还处在“点-轴系统”模式的初级发展阶段:中心城市呈强增长极态势,与各县域产业发展关联效应差,缺乏有效的承接与融合,形成中心城市自成一体的“孤岛式”发展[17],导致各县域社会经济发展缓慢、总体水平较低。

对于密集区未来的发展,需要做到如下几点。①中心城市应改变物质性资源对经济发展的决定性作用,增强R&D产业、信息产业、金融业、现代物流业等现代产业发展力度,通过三产引导经济增长。②各县域加强政府主导,优化公共资源环境,培育新兴增长空间,以传统产业的改造升级为主提高工业化水平和就业保障能力[18],实现二产引导区域增长。③全区域需要实施以通道为主要内容的网络化建设,提高通道等级和不同通道的协作联动性,加快生产力自由流动和生产要素地域分异,促进中心城市长期积累的生产力优势向周边辐射与传递和高级要素向高级城镇集中,通过新区开发、城镇体系调整以及与区域外部空间相互关系作用的变化[19]等共同促进区域社会经济的发展。

注释:

基金项目:国家社会科学基金项目(04XJL003)。

参考文献:

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[17]刘宝玲.区域发展差异与区域协调发展关系思考[J].经济问题,2007,(4):109-111.

篇10

本文立足于安徽省房地产经济的发展现状，构建出一套测度安徽省房地产经济发展水平的指标体系，运用主成分分析和因子分析法，测算出2004～2015年安徽省房地产经济发展水平综合得分以及2015年安徽省16个市房地产经济发展水平的综合得分。探索研究安徽省房地产经济的发展水平和发展能力，对加快安徽省房地产经济发展提供了一定的理论和现实借鉴。

1评价指标体系的构建与数据处理

1.1评价指标体系的构建

在对有关研究成果进行总结的基础上，依据代表性、科学性、综合性及数据可得性等指标选取原则，经过细分，最终从房地产投资、建设、销售及开发企业等四个方面选取了11个指标，建立了一套较为完整的评价体系（见表1）。1.2数据来源与处理通过对《安徽统计年鉴》2004～2015年的相关数据分析和整理，得到原始样本数据。由于各评价指标具有不同的性质和内涵，相互之间不具有可比性，因此要对原始数据进行标准化处理，将其转化为无量纲的纯数值，使各指标相互之间具有可比性，公式为：Yij=（Xij-Xmin）/（Xmax-Xmin）式中Yij为原始指标数据进行标准化处理后的数值；Xij为原始指标值；Xmin为该项指标的最小值；Xmax为该项指标的最大值。

2安徽省房地产经济发展水平评价

2.1总体评价

利用时序数据对安徽省2004～2015年整体房地产经济的发展情况进行纵向比较，研究安徽省房地产经济发展水平的时间变化。利用SPSS21.0软件进行因子分析，提取了2个公共因子。对原有的因子载荷矩阵进行正交变换，由旋转后的因子载荷图可知：第一主成分F1的F6、F8、F10的系数明显大于F2的系数，主要反映了房地产开发企业规模和平均销售水平；第二主成分F2的F1、F2、F3、F4、F5、F7、F9、F11的系数明显大于F1的系数，主要反映了房地产投资建设和开发企业经营情况。用因子的方差贡献率作为综合评价的权重，于是2个因子按各自的方差贡献率加权相加为综合评价得分，其计算公式为：F=0.87614*F1+0.06287*F2进一步计算，可以得出安徽省从2004～2015年间房地产经济发展水平的综合得分，结果如表2所示。从安徽省2004～2015年这12年间房地产经济的综合得分和排名可以看出：2004年以来安徽省房地产经济总体发展水平呈逐年上升的趋势，表明安徽省房地产经济在投资建设及销售，房地产开发企业的经营、规模方面都有显著提高，且增长速度较稳定。其中，因子F1的指标评价值逐年升高，综合得分值从2004年的-4.18上升到2015年的5.05，说明房地产开发企业规模和房地产平均销售水平均又好又快发展；而因子F2，反映房地产投资建设和开发企业经营情况这类指标的得分先下降后上升，综合得分值从2004年的1.14下降到2010年的-0.87又开始上升直至2015年的1.5，说明安徽省房地产投资建设和开发企业的经营状况有待改善。

2.2安徽省各地区2015年房地产经济发展水平综合得分及排名

对原有的因子载荷矩阵进行正交变换，由旋转后的因子载荷图可知：第一主成分F1的F1、F2、F3、F4、F6、F8、F9、F11的系数明显大于F2、F3的系数，主要反映了房地产投资建设与开发企业规模；第二主成分F2的F5、F7的系数明显大于F1、F3的系数，主要反映了房地产的供给与需求之间的关系；第三主成分F3的F10的系数明显大于F1、F2的系数，主要反映了房地产开发企业的经营情况。用因子的方差贡献率作为综合评价的权重，于是3个因子按各自的方差贡献率加权相加为综合评价得分，其计算公式为：F=0.67964*F1+0.13732*F2+0.08433*F3进一步计算，可以得出安徽省各地区2015年间房地产经济发展水平的综合得分及排名，结果如表3所示。对安徽省16个城市的房地产经济进行横向分析比较可以得出：安徽省各地区房地产经济指标得分差别较大，合肥市的房地产经济发展水平最高，达到6.43，芜湖市位列第二名，得分仅1.24，最后一名得分竟为-1.41。此外，16个城市中5个城市的房地产经济得分为正，分别是合肥市、蚌埠市、滁州市、马鞍山市和芜湖市，说明这5个城市的房地产经济发展水平高于安徽省房地产经济发展的平均水平；另外11个城市的房地产经济发展则低于平均水平，尤其是池州市，在16个城市中排名最后，说明该地区房地产经济发展较落后，房地产经济发展水平不高。

3结论与建议

3.1结论

对安徽省房地产经济的发展水平从纵向和横向两方面进行评价研究，可得出以下结论：第一，房地产经济发展水平地区差异较大。从横向来看，通过截面数据分析2015年安徽省16个市各自的房地产经济发展水平，得出合肥市房地产经济发展水平最高，芜湖市和滁州市分别位列第二、三名，池州市最后。依据综合得分将16个市划分为四个梯度，可以看出安徽省内各地区的房地产经济发展水平参差不齐，空间发展上不平衡。第二，安徽省房屋待售面积逐年增加，而建筑面积竣工率却逐年下降，供求矛盾突出。2004年安徽省房屋待售面积为272.1万m2，建筑面积竣工率为42.17%，而2015年安徽省房屋待售面积为2509.4万m2，建筑面积竣工率为16.17%，说明安徽省的房地产建设速度远远大于其销售速度，容易形成大面积房屋空置而房价却依然很高的现象，造成买房难的窘境。

3.2建议

第一，加强省内联动，实现优势互补、共同发展。安徽省内房地产经济发展差异明显，合肥市、芜湖市的房地产经济发展水平明显高于池州市、淮北市，发挥各地区优势，协调好省内发展水平的差异，对于促进安徽省房地产经济的可持续发展具有重要意义。对于安徽省房地产经济发达地区，如合肥市和芜湖市，市场、技术和资金具有较大优势，房地产经济发展水平在省内位于领先地位，应该发挥其对省内其他地区的模范带动作用，引领安徽全省房地产经济的快速发展；对于落后地区而言，劳动力和资源具有相对优势，因此，各市可以选择自身具有相对优势的项目参与到区域分工中去，将发达地区所拥有的资金、技术与落后地区的资源与劳动力优势结合起来，提高资源配置效率，在省内开展更广泛的分工与合作，缩小地区间发展差异，实现共同发展。第二，对于不同等级的城市，政府部门应当因地制宜地制定相关政策。对于房地产经济发达地区，应当时刻做好抑制房价快速持续上涨的应对工作并要努力健全租房市场，提高住房利用率。对于房地产经济较发达地区，应当积极引导并制定相关产业政策。这些地区与发达地区的部分政治、经济和社会功能相承接，具有增强、容纳发达地区产业资本、人力资本及相关资源“外溢”的城市能力，与发达地区之间形成良好的合作关系。对于房地产经济一般发达或欠发达地区，政府应当做到积极引导公共资金进入公共服务和基础设施领域。通过增加这些地区自身的生活、就业、生产等综合吸纳能力，循序渐进地培育并健全以满足住房消费需求为主的房地产市场。

[参考文献]