供求协调度分析（精选五篇）
供求协调度分析 篇1
关键词：主成分分析法,房地产市场,供需协调度分析
一、引言
2009年中国房地产市场经历了前所未有的高涨之后, 迎来了新一轮的调控政策。作为国民经济的支柱, 房地产价格的波动影响着我国国民经济的整体运行。而近几年我国房地产价格的波动主要是由于房地产的供给和需求引起的。郭涛等 (2007) 年运用主成分分析法对西安房地产供求协调度进行了分析, 分析结果和市场实际情况相符。王变 (2011) 运用主成分分析法对我国房地产市场供需协调度进行研究, 表明主成分分析法对于分析房地产市场供需协调度是有效的。随着我国房地产市场的高速发展, 山西省的房地产也处于快速发展阶段。本文运用主成分分析法对山西省房地产市场供需协调度进行分析, 表明山西省房地产市场基本处于合理区间, 从而为政府制定调控政策提供了依据。
二、供求协调度分析的方法
1、主成分分析法。
主成分分析法是由霍特林于1933年首先提出的。主成分分析法是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计分析方法。从数学角度来看, 这事一种降维处理技术。一个研究对象, 往往是多要素的复杂系统。变量太多无疑会增加分析问题的难度和复杂性, 利用原变量之间的相关关系, 用较少的新变量代替原来较多的变量, 并使这些少数变量尽可能多的保留原来较多的变量所反映的信息, 这样问题就简单化了, 所以这一方法分析具有多变量的房地产市场是有效的。主成分分析法的步骤如下:
(1) 原始数据标准化
(2) 求标准化指标的相关系数矩阵
(3) 相关系数矩阵的特征值、贡献率和累计贡献率
(4) 计算主成分载荷
(5) 写出主成分方程
2、3σ法。
通过计算各个指标数据系列的中心值和标准差, 得出偏离中心值一倍标准差的区间即[E-σ, E+σ]属于正常运行区间;偏离中心值1-2倍标准差的区间即[E-2σ, E-σ]和[E+σ, E+2σ]属于基本正常区间;偏离中心值2倍标准差以上的区间即[-∞, E-2σ]和[E+2σ, +∞]属于异常区间。这样就得到了评价供求关系协调度的5个区间
3、协调度。
协调度是衡量系统之间发展水平高低的定量指标, 根据3σ法, 当取值在[E-σ, E+σ]之间时, 表示系统处于协调状态, 当取值在[E-2σ, E-σ]或[E+σ, E+2σ]之间时, 表明系统处于基本协调状态, 当取值在[-∞, E-2σ]或[E+2σ, +∞]时, 表明系统处于不协调状态。
三、应用分析
借鉴西安、沈阳等城市的房地产预警指标体系的选取标准, 结合山西省房地产市场的发展状况, 本文选取了以下反映房地产供给的指标:社会固定资产投资额 (X1) 、房地产开发投资额 (X2) 、土地开发面积 (X3) 、商品房施工面积 (X4) 、商品房竣工面积 (X5) ;此外, 本文还选取了以下反映房地产需求的指标:城镇居民人均可支配收入 (Y1) 、城镇居民储蓄存款余额 (Y2) 、商品房销售额 (Y3) 、商品房销售面积 (Y4) 、商品房平均售价 (Y5) 。通过对《中国统计年鉴》上的数据进行收集、计算和整理, 得到2000-2009年山西省房地产供求协调度指标。
1、主成分分析。
对供需协调度指标进行标准化处理, 然后求标准化指标的相关系数矩阵, 根据相关系数矩阵的贡献率和累计贡献率选择主成分。主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于1的前m个主成分。特征值在某种程度上可以被看成是主成分影响力度大小的指标, 如果特征值小于1, 说明该成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的解释力度大, 因此一般可以用特征值大于1作为纳入标准, 用主成分与各指标之间的相关系数除以主成分相对应的特征值开平方根便得到主成分中每个指标所对应的系数。从而可以写出主成分方程:
2、确定协调关系系数。
根据式 (1) 和式 (2) , 可求出房地产市场供求协调度指数K, 见表1
3、确定协调度指数区间。
基于3σ理论, 选择1倍标准差和2倍标准差作为预警区间的界限, 通过计算得到房地产供求协调度指数数据的均值E=5.93*10-7, 标准差σ=3.10。根据3σ法计算房地产市场供求协调度指数预警区间如表2所示。
4、结果分析。
房地产的供求协调关系指数反映出房地产市场的供求关系, 反映了房地产市场的供求平衡程度。由表7中山西省的房地产供求协调指数分析可得:1999年-2009年山西省房地产市场都在正常运行和基本正常运行的区间。1999年-2009年房地产供求协调指数呈现上升的趋势。1999年-2004年, K值处在负向基本正常运行区和正常运行区, 即供大于求, 供求市场萎缩。从2005年开始, K值处在正向基本正常和正常运行区间, 即供不应求, 供求市场持续升温, 出现供不应求。这表明随着全国房地产商场的高速发展, 山西省的房地产市场也开始快速发展。
四、结论
通过以上分析可以看出, 利用主成分分析法对房地产供求协调关系的分析结果基本符合市场的实际情况, 因此可以利用主成分分析法比较准确的分析房地产市场的供求状况, 政府可以根据供求状况制定相应的宏观调控政策, 保证房地产市场健康有序的运行。
参考文献
[1]、郭涛, 孟周济, 马静.基于主成分分析法对房地产供求协调关系的分析.科技信息[J].2007, (14)
[2]、何晓群.多元统计分析[M].北京:中国人民大学出版社, 2008
[3]、罗积玉, 刑英《.经济统计分析方法及预测》[M].北京:清华大学出版社.1985
[4]、王变.基于主成分分析法的房地产供求协调度分析.中国市场[J].2011, (6)
[5]、张鸿铭.城市房地产预警研究.中国房地产[J].2004, (11)
供求协调度分析 篇2
关键词：人才结构；经济增长；协调度分析
中图分类号：F24文献标识码：A文章编号：1672-3198（2007）12-0004-02
在目前江苏人力资源丰富的情况下，分析人力资本的层次结构和行业结构与经济增长的协调度要比仅分析人力资本存量对经济增长的作用更具实际意义。
1 协调度指标的建立
经济与人才的协调度是衡量经济增长不同阶段,区域人才的存量变化和经济增长变化的协调发展关系，它包含两层含义：一是人才数量变化与经济增长变化的协调程度，用动态协调度C表示；二是人才分布结构与经济结构的协调程度，本文用静态协调度w表示。经济与人才的协调度旨在发现区域经济增长与人才发展是处于矛盾状态还是协调一致的状态，未来的变化趋势如何，以及如何进行调整使区域经济与人才的发展更为协调。
（1）动态协调度指标。
由于人才与经济增长的协调性具有继承性和动态性，所以理论的最优协调关系所对应的协调度是一个区间，而不是一个点值。在协调区间内，经济增长和所需人才的供给基本保持平衡，两者互相促进而协调发展；如果协调度指标值不在这一区间内，则行业增长与所需人才供给之间存在矛盾。或是人才供给过多，市场一时无法全部吸纳产生的结构性失业；或是某些行业的发展急需大量人才，但是社会的供给不足限制了行业的正常发展。
根据这种思想，动态协调度应能反映出经济与人才量上变化的数量关系，并且各种变化能于动态协调度呈一一对应的关系，故将协调度指标定义为：
（2）静态协调度指标。
静态协调度是反映人才分布于经济结构的协调性指标，这里用vi表示行业劳动生产率，ri表示行业人才比例，i为各个不同的行业，且用V和R分别表示江苏省总的劳动生产率和人才比例。均值化后的人才比和劳动生产率指标相减后就得到人才与行业增长的静态协调度指标wi，即：
wi=riR-viV其中i代表各个行业(2)
静态协调度主要是反映时点上人才分布和行业增长的协调状况。wi为0说明行业的协调度与全省一致，大于0说明该行业人才比例较高而产出相对较低，表明该行业人才没有完全发挥其作用，w小于0说明该行业人才比例较低，而产出相对较多，在江苏人才资源相对丰富的情况下向该行业结构性转移是利于行业增长的。另设江苏总人才数量为A，总劳动力为L，行业人才数量为ai，行业产出为yi，则可得整个江苏的行业静态协调度指标W，计算公式为：
W∈［0,1］，W=1说明行业之间极其不协调，而W=0说明行业间协调度为最优状态；W越接近1说明行业间越不协调，而越接近0说明行业间越协调。根据总静态协调度指标W还可计算某行业的偏倚对总协调度偏倚的贡献，即该行业协调性偏倚占总偏倚的比例，计算公式如下：
2 实证分析
由于江苏对于经济的详细调查基本是改革开放以后才开始的，各行业的发展基本已经经过了起步阶段，进入成熟发展阶段，但还没有发展到衰退阶段，所以江苏的经济增长从总体上可认为在成熟阶段，据此我们首先分析了江苏各层次劳动力与经济增长的协调关系，结果见下表：
由上表可以看出，初、高中处于基本协调范围，小学和文盲层次劳动力则处于勉强协调的范围，且高中、初中和小学层次劳动力与经济增长的协调性在下降，说明这一层次的劳动力与经济增展越来越不协调，而文盲层次的劳动力在2000-2003年这个区间协调度比较高，大专以上人才变化与江苏经济增长在各年份区间均比较协调，处于协调发展的状态。这在一定程度上说明了人才数量的增长更能促进江苏经济的增长，现阶段加大人才培养力度是保持江苏经济持续增长的有力保障。
江苏的经济增长离不开一定数量的人才（本文以大专以上学历劳动力作为人才），而人才的分布结构与江苏经济增长结构之间的协调发展也是重要因素之一，改革开放以后，江苏的经济结构发生了较大的变化，表现为二、三产业比重增加，第一产业比重逐渐减少。根据上文提出的静态协调度指标计算得1982年、1990年和2000年江苏人才行业分布和行业产出增长的协调关系，如下图：
注：上图行业类型中的数字1,2,…11分别代表了农、林、牧、渔业，工业，建筑业，交通运输、仓储及邮电通信业，批发和零售贸易、餐饮业，金融、保险业，社会服务业，卫生、体育和社会福利业，教育、文化艺术和广播电影电视业，科学研究和综合技术服务业及国家机关、政党机关和社会团体，下同。
总的来说，随着江苏经济社会的发展和人才培养规模的扩大，江苏各行业中人才比例也在不断上升，并且1982年至2000年行业间人才与产出的协调发展程度在不断变好，有利于江苏社会的公平、稳定发展。但行业间的差异仍然存在，第一、二产业中人才偏低，教育、文化艺术和广播电影电视业和国家机关、政党机关和社会团体中人才比例偏高。江苏1982年至2000年行业间静态协调度指标W分别为0.602、0.487和0.441，行业间协调程度在变好，但是仍处于比较不协调的状态，需要作进一步调整。其中农业偏离对总协调度的贡献分别为26.47%、23.90%和12.54%，而工业偏离对总协调度的贡献分别为14.11%、15.15%和33.06%，这两个行业对总协调度偏离的贡献比较大，且农业对总协调度偏离的贡献在减小，而工业则在增加。
3 结论
改革开放以来，江苏各行各业都蓬勃发展起来，特别是高新技术产业和金融保险业，近些年发展较快，是江苏经济持续快速发展的有力保证。随着行业增长的不断成熟，各行业对人才的需求量越来越大，对人才的需求层次也越来越高，而目前江苏劳动力中人才比例不高，高层次的人才就更少，而且行业间的分布也不均衡，与各行业增长的协调性有待提高。要改善这一现状，在加大人才培养的同时，要改革和完善人才培养的制度，完善学科建设和专业设置，调整人才培养的结构，使培养人才的学科专业知识能与市场需求趋于一致，充分发挥人才在提高生产、管理中的作用。
由于人才在农业、工业这两个基础产业中的分析相对偏低，不利于农业现代化的实现和工业竞争力的提高，故下一阶段应适当培养一些农业科技人员和农业管理人才，统筹和规划农业现代化的发展。重点培养一批工业高级技术工人、科技人员及企业管理人才、营销等相关人才。
卫生、体育和社会福利业，教育、文化艺术和广播电影电视业，科学研究和综合技术服务业及国家机关、政党机关和社会团体中人才比例相对较高，要充分发挥这部分人才对行业增长及社会进步的作用，改善现行体制，充分调动人才的积极性、创新性，使社会服务体系更加健全，社會发展更加和谐。
参考文献
［1］蔡晓月.人力资本结构与经济增长研究综述［J］.经济学动态，2004，（6）：89-91.
［2］敬嵩,陈琳.人力资本投资收益的比较研究［J］.商业研究，2002，（9）：67-69.
［3］王金营.西部地区人力资本在经济增长中的作用核算［J］.中国人口科学，2005，（3）：63-68.
［4］杨益民，凌亢.从生源状况看中国高等教育的潜在危机［J］.统计研究，2003，（9）：35-38.
供求协调度分析 篇3
1.1 产业集群是技术集群的活动载体和运行结果
首先, 在某种意义上可以说, 技术本身就是区域性的专有资产。产业中的企业以技术为基础, 而技术只有依附于企业才能实现其价值。技术创新不仅是技术本身的问题, 从本质上看更在于技术与经济的实现[2]。因此, 技术集群附载于一定的经济组织活动之中, 经济活动本身就蕴含着技术活动得以运行的基础和条件。这样, 产业集群就表现为技术创新活动在组织与运行时所具有的特征与规律。技术集群和产业集群的这种内在相通性为其互动耦合奠定了牢固的基础。其次是产业集群为企业提供更多的技术创新机会, 而基于共同文化基础的企业通过正式和非正式的交流, 可以促进知识特别是隐形知识的交流和传播。由于空间的聚集使交流变得相对容易, 从而有利于促生新的技术集群, 推进技术创新。此外, 在长期合作中可以形成鼓励创新的特有文化, 使得许多知识、经验、信息便于传播, 特别是隐性知识由于空间的接近, 使得非正式交流成为其最有效的方式。
1.2 技术集群为产业集群形成提供动力和保障机制
单项技术有一个发育、发展、成熟和退化的过程, 而整个技术体系也有一个随主导技术演化而发展的过程。技术集群发轫于一个或几个激进发明, 进而逐步完善, 使创新更具有“秩序”, 方向更加明确。随着技术创新的发展, 当旧技术集群的潜能不足以解决关键性的问题时, 具有更大潜能的新的技术创新群体就会出现, 旧技术群体将最终走向衰退。这一发展轨迹和新产业的出现到衰退存在显著的正相关。新产业的出现必然是以新的技术集群为基础, 技术群体的退化必然会导致产业的衰退。因此技术集群是产业集群运行中的重要支撑;产业集群使技术集群在更大范围内的延伸。另外, 它们之间还有许多相关点, 比如基于竞争的聚集效应、互惠共生效应、“干中学”和“用中学”效应、扩散效应等等。
1.3 技术集群与产业集群的互动协调
知识技术决定产业集群的形成, 反过来, 产业集群的形成促进知识生产和吸收的效率, 产业集群与技术集群呈正相关。在缪尔达尔的累积因果原理的基础上, 赛伯特 (1960) 认为高的区域产值 (高产业集群能力) 导致高的研究开发投资, 从而加速知识生产和利用及技术的集中。基于这样的创新产生区域初始的竞争优势, 而这些竞争优势导致更高的区域产值 (高产业集群) 和密集的研究开发 (高技术集群) 。赛伯特认为尽管知识技术具有一定的流动性, 但是知识技术倾向于在一定空间区位极化。技术极化和来自于创新初始竞争优势所带来的资本和劳动的极化共同出现。区域内部的规模经济强化了技术、资本和劳动的极化效应。赛伯特认为劳动和资本的流动性越强, 技术知识的极化效应越强。区域新技术的引进和扩散强化累积因果过程。知识和产业集群能力的逻辑关系决定经济活动在区域的集中, 并且具有强者越强、弱者越弱的规律, 如美国硅谷、印度的软件基地。决定产业集群能力的重要因素是隐性知识, 隐性知识的空间粘滞性, 决定隐性知识不同于资本、劳动力在空间的自由流动。知识的非流动性是形成独特产业集群的最重要能力。隐性知识的粘滞性使产业集群能力难以模仿。许多国家复制硅谷模式的失败, 很好地说明了基于隐性知识的产业集群能力难以模仿。
2 产业集群与技术集群的因果关系:Geweke分解
2.1 指标设立与数据处理
本研究为了从动态的角度测量该地区的产业与技术的变动与发展趋势, 我们选取了深圳高技术产业总产值为样本时间序列数据, 因为高技术总产值指标反映一地区高技术产业集聚活动的结果, 以及该地区的高技术产业实力和规模。我们选取了该地区高技术领域的专利受理量衡量地区技术活动状况, 因为专利是国家或地区科技资产的核心和最富经济价值的部分, 专利的拥有量既能反映该国或地区对科技成果的原始创新能力, 又能折射出这些成果的市场应用潜能[3]。
本文选取了深圳1986～2006年的时间序列数据为样本, 统计数据来自于历年《深圳统计年鉴》、《深圳专利统计分析系统》。其中, 由于《深圳统计年鉴》从1995年开始对高技术产业产值进行统计, 因此1986～1994年深圳高技术产业产值用医药制造、电气机械及器材制造业、电子通信设备制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业4个典型高技术行业产值之和加以替代。以HGDP和MON代表高技术产值和专利受理量, 绘出两者的散点图。深圳专利量与高技术产业产值的关系如图1所示, 该散点图显示了专利受理量和高技术产值之间存在着较强的直线相关关系, 二者之间的相关系数也比较高 (相关系数为0.9826) 。
2.2 Geweke因果检验
Granger因果关系检验因其简单明了而得到广泛的应用, 然而Granger因果关系检验只能检验两变量间长期的因果关系, 而无法度量变量间的即时因果关系, 而且对于存在双向因果关系的两变量, Granger因果关系检验无法估计并比较双向因果关系 (又称为反馈, feedback) 的相对大小。为此, Geweke (1982) 提出所谓的Geweke分解检验 (Geweke decomposition test) 来度量因果关系, 他把变量x和y的因果关系 (记为FX, Y) 分解为x对y的因果关系 (记为FX→Y) 、y对x的因果关系 (记为FY→X) 以及x和y的即时因果关系 (记为FXY) , 即为FX, Y=FX→Y+FY→X+FXY。有关模型的推导请参阅Geweke (1982) 。
在进行Geweke分解检验之前, 应该对时间序列的平稳性进行单位根检验。常见的单位检验有ADF检验 (Dickey、Fuller, 1981) 和PP检验 (Phillips、 Perron, 1988) , 本文采用ADF检验来进行单位根检验。检验结果表原序列为非平稳序列, 但原序列经过一阶差分平稳, 都是一阶单整序列。
根据Geweke分解检验的原理, 利用经济计量学软件Eviews5.0 , 本文对产业集群与技术集群的因果关系进行实证研究, 研究结果详见表1。
根据表1的实证结果, 可以发现深圳市产业集群与技术集群有如下关系:
(1) 从反馈分解值及其相伴概率来看, 深圳市产业集群与技术集群呈现显著的双向因果关系。
(2) 从反馈份额来看, 产业集群与技术集群的反馈关系更多表现为产业集群对技术集群的因果关系。
(3) 从即时因果关系看, 产业集群与技术集群的即时因果关系都显著。由此可见, 产业集群不仅从长期看与技术集群相互影响, 而且在其短期变动上与技术集群也显著相互影响。
3 产业集群与技术集群的协调度检验
协调性是系统内部各因素状态之间相互作用关系的反映, 协调发展是状态指标和协调指标的综合。在协调发展过程中, 描述系统状态的大多数指标都是发展状态的各个标量, 它用于测定协调发展过程中各个阶段的变化因素, 对协调发展系统变化的影响状态。协调度则是对状态指标的关系程度进行量度, 进而准确地体现出协调发展的状态比值和结构关系。协调发展状况的区间, 判断系统是否协调发展, 我们须设立一个表示在某一数值下系统隶属于模糊集“协调”程度的指标, 它是一个[0, 1]闭区间上的实数, 即是协调系数。
定义1:状态指标:对状态指标j的状态协调系数表示为U (i/j) , 用来描述状态指标i的实际值与指标j对指标状态要求的协调值接近的程度;反之, 状态指标j对指标i的状态协调系数U (j/i) 。则用来描述状态指标j的实际值与指标i对指标j状态要求的协调值接近的程度。计算公式为:
式中U即为状态协调系数, xi为实际值, x′i为状态指标j所要求状态指标i的协调值, s2为方差。实际值越接近协调值, 状态协调度U越大, 说明系统协调发展程度越高。状态协调系数能够反映实际值与协调值接近的程度即协调发展的程度, 通过它可以直观、方便地评价系统状态间协调的发展程度。但是它们还只是描述一指标对另一指标的协调程度, 还不能反映这两指标状态间的协调程度。
定义2:状态协调度U (i, j) 可用来反映两状态指标间相互协调发展程度, 其计算公式可表达为:
其中, 0<U (i, j) <1, 可以看出, u (i/j) 与u (j/i) 的值越接近, U (i, j) 的值就越大, 说明系统的两种状态指标间协调发展程度越高;反之, u (i/j) 与u (j/i) 的值相差越大, U (i, j) 的值就越小, 说明系统两状态指标间协调发展的程度越低;当u (i/j) 与u (j/i) 相等时, U (i, j) 等于1, 说明系统的两状态指标发展完全协调。
李艳等 (2003) 对经济——环境系统的协调的分析认为, 当U (i, j) <0.5时, 为不协调;0.5<U (i, j) <0.8时为基本不协调, 0.8<U (i, j) <0.9时为基本协调, 0.9<U (I, j) 为协调状态, 本研究借鉴这一协调标准。不过, 这个协调度标准相对来说比较高, 因而我们也利用指标值的升降来判断协调度的改善程度。
首先, 需要运用回归拟合对产业集群的发展状态进行因素协调系数计算, 形成因素分析的协调系数距阵。然后, 同时运用协调性测度方法计算出产业集群对技术集群的协调系数值, 最后计算出技术集群对于产业集群的协调度。
为简便起见, 以T、D分别代表产业集群和技术集群系统。首先以技术集群作为因变量, 产业集群作为自变量, 做线性函数拟合、二次项曲线函数拟合和三次项曲线函数拟合, 并比较各种拟合模型的拟合优度。如表2所示, 结果发现三次项曲线函数的拟合优度最高, 为0.918, 因此, 三次项曲线函数为最佳拟合方程。
拟合方程为:
T=35.841-0.834D2+0.065D3
同理以产业集群为因变量, 技术集群为自变量, 得到拟合模型的优度如表3所示, 其中二次项曲线函数的拟合优度和三次项曲线函数的拟合优度, 均为0.938, 大于线性函数拟合优度。根据优先原则, 二次项曲线函数为最佳拟合方程。
拟合方程为:
D=-75.65+9.75-0.277T2
通过上述拟合方程计算出协调值, 如表3所示。
按照上述计算静态协调度的方法计算得1991～2006年产业集群与技术集群的静态协调度如表5所示。
对深圳产业集群与产业集群的协调度分析表明, 改革开放以来深圳产业集群与产业集群之间总体上保持了较好的协调性。从以上分析可以看出, 深圳属于产业集群和技术集群并行发展模式。深圳得益于良好的基础环境和配套设施, 加上深圳市政府鼓励高技术产业发展的各项优惠政策的落实, 高技术产业在迅速发展的同时带动了城市技术创新, 刺激了科技的发展, 促使了高新技术向深圳地区集聚。另一方面, 由于技术聚集的自身作用机制, 对高技术产业发展发挥着积极的作用, 其对高技术产业集聚也有着很大的解释能力。
4 结 论
产业集群与技术集群在各自生成发展过程中逐渐融合, 相互影响, 两者之间有发生着密切联系。知识技术决定产业集群的形成, 反过来, 产业集群的形成促进知识生产和吸收的效率, 产业集群与技术集群呈正相关。本文以深圳高技术产业为例, 采用Geweke因果分解模型验证了深圳高技术产业集群与技术集群的因果关系;同时, 采用协调度模型测算高技术产业集群与技术集群保持了较高的协调性, 表明, 两者在高层次水平上相互影响, 相互促进。
摘要：产业集群与技术集群在各自生成发展过程中逐渐融合, 相互影响, 两者之间有着密切联系。本文首先就区域产业集群与技术集群联动的生成机制进行考察。并以深圳市为例, 利用Geweke因果分解模型检验了高技术产业集群与技术集群的因果关系;并采用协调度模型对高技术产业集群与技术集群协调度进行测算。研究发现, 高技术产业集群与技术集群保持了较高的协调性, 两者在高层次水平上相互影响, 相互促进。
关键词：协调度,产业集群,技术集群
参考文献
[1].魏守华.产业集群:新型区域经济发展理论[J].城市经济、区域经济, 2002, (6)
[2].陈云, 等.科技集群与产业集群的关联分析[J].科学学与科学技术管理, 2004, (2)
供求协调度分析 篇4
城市化进程中的环境和能源问题一直是学术界关注的课题之一,早在19世纪末期就已经开始。然而,从定量的角度来检验二者的关系是从Grossman和Krueger(1995)所提出的倒“U”型EKC曲线假设开始。依据EKC曲线假设,国外学者做了大量的实证研究,如Ehrhard-Maninez等(2002)定量揭示了城市化对森林毁林率影响;Rork等(2003)在引进I-PAT和lm PACT模型的基础上,提出了一种能分解的双对数模型,用到了城市化与环境关系的分析。目前使用新技术和定量方法,从全球到区域的宏观领域和城市内部的微观领域来辨识不同类型的生态环境效应成为研究主流,研究内容主要侧重于城市化的人文驱动机制及生态环境效应检验,而且主要集中在对城市化所导致的生态环境单要素影响方面。在国内,如凌亢等(2001)和吴玉萍等(2002)分别对南京和北京的城市经济发展与“三废”排放的关系进行了验证,范金(2002)和刘耀彬(2007)分别对我国大中城市的S02、CO2、TSP等关键生态环境要素随城市经济发展变化也进行了比较[2]。张晓平(2005)通过对20世纪90年代以来中国能源消费时空特征的分析表明,宏观经济总量、产业结构、城市化水平、居民消费结构的变化是影响我国能源消费总量增长和能源消费区域差异的主要因素;郑云鹤(2006)通过建立中国能源消费与工业化、城市化与市场化之间的回归模型,指出目前工业化与城市化进程加快会导致能源消耗的增加,而市场化进程的推进则会导致能源消耗的降低[3]。Wei等(2003)研究指出城市化对能源消费具有双刃剑的作用:一方面,城市化进程的推进导致了经济的增长和人们生活水平的提高,从而加大了能源消费的数量;另一方面,正是由于城市化程度的不断提高,使产业组织结构、技术结构、产品结构等得到更合理的调整、各种配置得到进一步的优化、各种资源得到更合理的利用,又使得能源消耗具有下降的趋势[4]。从国家和区域层面来研究城市化与环境、能源的关系正成为国内研究的前沿和热点,不过多数研究依然是建立在对EKC曲线检验的基础之上,国内更多的研究重点在于对城市化与环境、单要素之间的计量分析。基于上述原因,本文以福建省为例,研究该省九个地区城市化与环境能源的协调发展问题,以便为福建省发展战略的制定提供依据。
1 城市化综合水平与能源环境水平的测度
1.1 城市化综合水平的测度
城市化是指人口向城市地区集中和农村地区转变为城市地区的过程。它具有多重涵义,主要包括人口增长、经济发展、空间扩张和生活提高互相联系、相互促进的4个方面。其中,经济发展是基础,人口增长和地域扩张是表现,生活水平提高是最终结果或目标。依据以下原则:科学性原则,即指标能客观真实的反映目标与指标之间的真实关系,信息力求尽量少的重叠和遗漏;动态与静态相结合的原则,即城市化及生态环境的发展是一个动态的过程,应该选择反映其发展趋势的动态指标,做到动静结合[5];可操作性原则,即不同指标获取的难度不同,在理论上有很好解释力的指标在现实中可能很难获得,故要尽可能选取已有的统计数据,保证数据的可采集性。本研究主要从以下几个方面来测度城市化综合水平:(1)人口的城市化。(2)经济的城市化。主要表现为经济规模庞大,经济部门门类齐全,总体经济发展水平高于乡村,经济结构上以二、三产业为主,同时具备较发达的制造业、商业和服务业。可以用人均GDP、第二产业占GDP比重、第三产业占GDP比重来体现。(3)社会的城市化。城市社区的居住环境、基础设施建设,以及人文环境等使得城市人口在生活方式和精神上得到满足,提高他们的生活质量,在本质上促进城市的社会化发展。本文用每万人拥有公共汽车数和每百人公共图书馆藏书量来表示。(4)科技的城市化。随着科技全球化趋势的发展,科技创新能力已经成为地区竞争的主导因素,科技竞争力特别是原始性创新成果的竞争力正逐渐成为决定一个城市发展的主要因素之一。不断提升区域科技创新能力,是城市持久发展的强大动力。本文用R&D经费占GDP比重体现城市的科技创新能力。这样,用上述共七个指标来衡量城市化综合水平,各指标的原始数据见表一。
(注:数据来源于《中国城市统计年鉴2007》,单位GDP能耗来源于厦门节能公共服务网,R&D经费占GDP比重来源于福建省科技厅网站)
用SPSS软件对福建省九个地区的数据标准化处理并进行相关性分析,发现指标之间有较强的相关性,并且KMO值为0.7,可以用因子分析法评价。最终得到福建省九个地区的城市化水平指数如表二所示[6]。
1.2 生态环境水平的测度
党的十七大报告提出,加强能源资源节约和生态环境保护,增强可持续发展能力,并提出必须把建设资源节约型、环境友好型社会放在工业化、现代化发展战略的突出位置,落实到每个单位、每个家庭。能源节约与生态环境保护将成为城市化过程中必须注意的问题,成为城市新的发展方向。本文用四个关联性较弱的指标来体现城市生态环境水平,分别是单位GDP能耗、建成区绿化覆盖率、工业固体废物综合利用率和人均绿地面积,各指标原始数据见表一。
由于测度生态环境水平的四个指标相关系数较小,独立性较强,对数据标准化后,采用层次分析法进行综合评价。一致性指标为0.01,小于0.1,检验通过,得到福建省九个地区的生态环境水平指数如表二所示。
1.3 城市化和生态环境水平关系分析
根据福建省九个地区的城市化综合水平与生态环境水平,得到下面的折线图。其中横轴1到9依次表示福州、厦门、莆田、三明、泉州、漳州、南平、龙岩和宁德,系列1表示城市化综合水平,系列2表示生态环境水平。
由折线图较为明显地看出,2006年厦门城市化综合水平指数最高,而该地区的生态环境水平指数也是最高的,说明该地区两个系统是协调发展的;同样,福州市和泉州市两地区的城市化与生态环境水平也是相对协调的。而龙岩地区城市化综合水平较低,其生态环境水平却更低。莆田、漳州两个地区城市化水平与生态环境水平也出现了明显的不协调。
结合实际,采用文献[7]提出的评价模型,对福建省九个地区的城市化水平与生态环境水平关系进行定量分析[7],即:
其中,C∈[0,1]为协调度,C值越大则越协调,k为≥2的调节系数,本文取2,f(x)、g(y)分别为城市化水平函数与生态环境水平函数。将城市化水平指数和生态环境指数进行非负化处理后,利用上述协调度模型进行分析,得到福建省九个地区的协调发展状况并进行归类(见表三)。
通过分析可知,泉州、福州和厦门三地区属于城市化和生态环境同时发展的协调型地区;三明、宁德和南平属于城市化水平中等,而生态环境水平也处于中间位置的比较协调型地区;漳州和莆田两地区属于初级协调型地区;而龙岩地区的生态环境水平相对滞后于城市化综合水平,属于轻度失调型地区。
2 对策建议
对比分析可以发现,福建省大部分地区的城市化综合水平与生态环境水平是相对协调发展的。福建省自提出生态省建设以来,一直把生态城市建设作为一项重要任务,各个地区正向社会和谐、经济高效、生态良性循环的城市化方向发展。但是一些地区也只是初级协调,甚至轻度失调,以下提出一些具体对策。
首先,随着经济的持续发展,城市化水平不断提高是必然趋势,而城市化快速发展给生态环境带来的负冲击是在所难免的,但必须严格执行节约能源和生态环境保护各项制度政策,以建立节能型城市和生态城市,从而依然将生态环境质量保证在一定水平之内。
其次,增强保护和治理环境的能力,在加大优势资源规模开发的基础上,依靠科技进步,适度加强能源和原材料等初级产品的加工转换能力。生态环境保护的重点应该在于对控制废弃物的排放数量和提高资源利用效率方面,通过提高技术水平和加强环境管制,可以实现城市化水平提高和生态环境保护双赢的目标。
第三,以周边地区带动本地区城市化水平的提高,借鉴临近地区节能减排及生态建设经验,根据城市化发展规律和节能环保特点,分别进行重点发展和控制,将城市化进程带来的负效应消除到最低水平,建立绿色生态节能型城市。
参考文献
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供求协调度分析 篇5
在我国经济飞速发展的背景下, 人民的生活水平提高, 城市化进程明显加快。但由此引发的生态环境问题不容忽视, 最近几年, 中国的生态环境日趋恶化, 环境问题已经危害到了人类的生存安全。本文探究城市化与生态环境的协调相关性, 为管理部门有效地进行生态环境保护与城市建设等提供了科学依据。
2城市化与生态环境系统评价指标体系的构建
遵循有效性、可比性、科学性等原则, 分别构建城市化和生态环境系统指标体系。
城市化指标体系:经济实力:人均国民生产总值 (元/ 人) X1, 地方财政收入 (亿元) X2, 地方财政支出 (亿元) X31, 固定资产投资额 (亿元) X4, 人民币储蓄存款年底余额 (亿元) X5;经济结构:第二产业增加值 (亿元) X6, 第三产业增加值 (亿元) X7;社会发展:城镇人口 (万人) X8, 单位就业人员 (万人) X9, 教育经费 (万元) X10, 邮电业务总量 (亿元) X11, 卫生人员数 (万人) X12;基础设施:人均用水量 (立方米/ 人) X13, 人均道路面积 (平方米) X14, 公共交通车辆运营数 (辆) X15, 人均住房使用面积 (平方米/ 人) X16。
生态环境指标体系:生态环境压力:废水排放量 (万吨) Y1, 氨氮排放量 (万吨) Y2, 二氧化硫排放量 (万吨) Y3;生活环境状态:征用土地面积 (平方公里) Y4, 城市绿地面积 (万公顷) Y5, 建成区绿化覆盖率 (%) Y6, 人均公园绿地面积 (平方米/ 人) Y7;生态环境建设:生活垃圾清运量 (万吨) Y8, 生活垃圾无害化处理率 (%) Y9, 治理废水项目完成投资 (万元) Y10, 治理废气项目完成投资 (万元) Y11。
3城市化与生态环境协调发展模型
为消除数据的量纲不同造成的影响, 首先对数据进行标准化处理, 然后进行因子分析, 将众多的指标综合为几个较少的综合指标。
利用模糊数学中的隶属度概念, 定义协调度函数:
X和Y分别为生态环境和城市化发展指数, X'和Y'分别为要求的协调值, 计算时取0.8Y和0.8X。Si2和Sj2分别表示生态环境和城市化得分的方差。Cs (i, j) 为二者的协调度。
根据均匀分布函数法拟定协调度的等级。
4实证分析
本文数据来源于中华人民共和国国家统计局网站, 数据标准化处理后通过Spss软件进行因子分析, 计算城市化和生态环境得分, 根据二者得分, 得到辽宁省2005- 2014年的协调度指数和等级:
2005年:0.9074, 优质协调;2006年:0.9217, 优质协调;2007年:0.9042, 优质协调;2008年:0.8803, 良好协调;2009年:0.7215, 中级协调;2010年:0.6242, 初级协调;2011年:0.4861, 濒临失调; 2012年:0.3803, 轻度失调;2013年:0.1455, 严重失调;2014年: 0.1052严重失调。
辽宁省的城市化发展与城市生态环境的协调度指数总体呈现下降的趋势, 在经历“优质协调”“, 良好协调”后, 步入下降阶段。2011年呈现“濒临失调”状态, 2012开始处于“失调”状态。城市化与生态环境的协调度大体上划分为两个阶段, 其中前六年均处于总体协调阶段, 以2006年的静态协调度为最高。2010年后, 两者的协调度逐年降低, 处于不协调阶段, 尤其最近几年协调度水平下降十分明显, 2014年达到最低值, 最高与最低协调度的比值约为8.758。
总的来说, 辽宁省城市化与生态环境之间的协调关系不理想, 且有继续下降的趋势。
5结语
本文分析了辽宁省2005~2014年间的城市化和生态环境的发展情况, 发现二者的协调性呈现出日益下降的趋势, 为此提出以下建议:
5.1考虑可持续发展, 提高生态环境建设水平
城市建设不能局限于当前的经济利益, 更要充分考虑城市的长远规划问题。在城市建设过程中应该对城市发展进行一个有效的评估, 充分考虑到城市的承载力问题, 避免出现由于追求经济建设而造成环境的巨大破坏的现象发生。
5.2加快科技进步, 提高环境治理效率
科学技术的发展对环境而言有利有弊, 如果充分利用科学技术, 改进能源利用方式, 开发各种节约资源的综合利用技术和清洁技术, 从而对环境治理起到促进作用, 便达到改善生态环境的目的。
5.3加强宣传教育, 提高公众环境意识
公众环境意识薄弱, 是制约环境保护战略实施的主要因素之一, 也是很多环境污染事件发生的主要原因。加强环境教育, 提高公众的环境意识, 符合全社会的要求。
辽宁省城市化和生态环境不协调的现状应该引起政府和有关部门的重视, 加大监管力度, 这样才能从根本上实现城市化与环境的协调统一, 共同发展。
摘要：近年来, 我国经济飞速发展, 加快了城市化的进程, 但同时也给生态环境造成了一定影响。为探究二者之间的相关关系, 以辽宁省为研究区域, 利用2005-2014年的统计数据计算二者的协调度。结果发现, 辽宁省城市化与城市环境的协调度具有明显的下降的趋势, 需要引起重视。
关键词：城市化,生态环境,协调发展
参考文献
[1]秦钟, 章家恩.1996~2008年广东省城市化进程与生态环境的协调性分析.生态科学, 2012, 1, 31 (1) .