黑龙江省经济发展与环境污染水平的实证研究

黑龙江省经济发展与环境污染水平的实证研究（13篇）

1.黑龙江省经济发展与环境污染水平的实证研究 篇一

山东省经济增长与环境污染水平计量模型研究

摘要：以环境库兹涅茨曲线(EKC)理论为基础,根据山东省1995～环境质量和人均GDP的统计数据,构建环境经济计量模型,研究环境污染与经济增长协调发展问题;分析结果显示,山东省人均GDP与主要环境指标之间没有明显的EKC关系.作 者：刘静 作者单位：山东省泰山职业技术学院,山东,泰安,271000;山东大学数学学院,山东,济南,250014期 刊：山东农业大学学报(自然科学版) ISTICPKU Journal：JOURNAL OF SHANDONG AGRICULTURAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)年，卷(期)：,40(4)分类号：X834关键词：经济增长 环境污染 环境库兹涅茨曲线(EKC) 计量模型

2.黑龙江省经济发展与环境污染水平的实证研究 篇二

一、城镇化-生态环境系统协调发展指标体系

城镇化与生态环境协调发展指标体系主要包括城镇化评价指标体系与生态环境评价指标体系。两个指标体系均属于复杂的多变量指标体系, 在构建指标体系的时候遵循针对性、区域性、动静结合、可操作性的原则。本文选择的指标体系 (见表1-1) 。

二、城镇化-生态环境系统协调发展评价步骤

(一) 样本标准化

1. 逆向指标的同趋势化。

用逆向指标的倒数代替原指标。

2. 标准化。

考虑到原始指标数据间的量纲差异并且指标间数量级也存在较大差异, 为了方便进行汇总比较, 利用SPSS对原始指标数据进行标准化处理:设对n个个体, 每个个体有p个变量Xi1, Xi2, …, Xip, (i=1, 2, …, n) , 将每个变量按标准化公式 (见2-1式) 进行处理, 即:

其中:X为均值, s为标准差

(二) 计算体系的综合发展水平

解特征方程求出特征值和特征向量, 利用公式计算各因子的方差贡献率, 依据的原则, 求出前m个主成分, 再根据主成分的表达式, 推导出综合水平计算公式 (见2-2式) 并计算。

(三) 计算城镇化系统与生态环境系统的静态协调度

利用样本数据, 结合主成分分析的方法, 求出农村城镇化与生态环境各自的综合水平值并进行回归分析, 得到回归方程, 然后利用回归方程求出农村城镇化与生态环境的协调值。

反映农村城镇化与生态环境两个系统之间的静态协调模型US (x, y) :

式中US (x, y) 表示静态协调度, u (x/y) 表示x系统对y系统的协调度, u (y/x) 表示y系统对x系统的协调度, x表示x系统的综合发展水平实际值, 表示x系统综合发展水平协调值, s2表示x系统综合发展水平的均方差。

(四) 计算城镇化-生态环境系统的协调发展度

反映农村城镇化与生态环境两个系统的动态协调度Ud (t) :

其中, US (t-T+1) , US (t-T+2) , …, US (t-1) , US (t) 是农村城镇化与生态环境系统在 (t-T) ~t这个时间段各个时间点的静态协调度。设t2>t1 (t1、t2为任意两个不同时间点) , 若Ud (t2) >Ud (t1) , 则表示所研究的系统始终处在动态协调发展状态。

三、实证研究

按照所选的指标体系, 选取黑龙江省2002-2011年的指标数据。根据公式2-2和公式2-3求出黑龙江省城镇化水平 (X) 与生态环境综合发展水平 (Y) , 利用EVIEWS软件对城镇化综合水平和生态环境综合水平值进行分析, 结果显示自变量对因变量具有显著的线性影响, 所以本文采用线性拟合方法来处理城镇化和生态环境的数据, 得到以下方程:

回归方程中, 可决系数R2等于0.91, 这说明所建模型整体上对样本数据拟合较好;另外, 方程中F值为80.99, F值很高, 这就说明城镇化综合水平对生态环境综合水平有显著影响, 生态环境水平也对城镇化综合水平有显著影响。基于这些条件, 求出两个系统的的各项指标数据, 详细计算结果见 (表3-1) 。

根据表 (3-2) 的计算结果, 结合协调度分析, 2002年~2011年黑龙江省农村城镇化与生态环境的静态协调度发展趋基本平稳。从2002年到2011年, 每一年的静态协调度均大于0.85, 为协调发展, 尤其在2003、2004、2005、2006、2007、2008、2009年这七年的静态协调度超过0.95, 达到优质协调, 2002年、2010年和2011年的静态协调度小于0.95且大于0.85, 为协调状态。从表 (3-2) 可以看出, 动态协调度的发展趋势呈现基本不递减状态, 但2008年、2010年、和2011年的数据显示, 该三年的动态协调度较上一年都有所下降, 即:Ud (2007) >Ud (2008) 、Ud (2009) >Ud (2010) 、Ud (2010) >Ud (2011) 。

纵观2002~2011年黑龙江省农村城镇化与生态环境的静态协调度数据, 结合统计方法, 可以得到静态协调度的均值为0.970, 方差为0.00089, 这就说明黑龙江省在2002~2011年间的城镇化与生态环境静态协调度虽然有一定起伏, 但是始终处于较为稳定的协调状态之中。另外, 2005年的静态协调度达到峰值0.998、动态协调度也达到相对较高0.976, 2009年的动态协调度达到峰值0.980、静态协调度也达到较高的0.997, 因此, 黑龙江省在制定农村城镇化与生态环境的协调发展的决策时, 可以参照2005年及2009年的相关政策。黑龙江省农村城镇化与生态环境的协调发展状况良好, 但是也不能忽视一些存在的问题。从表 (3-1) 可以看出, 2002年~2011年黑龙江省生态环境综合水平值逐年递减, 也就是说, 随着农村城镇化步伐的加快, 黑龙江省生态环境的综合水平每况愈下, 2009年~2011年间, 静态协调度和动态协调度都有下降趋势, 未来黑龙江省农村城镇化进程中的生态环境问题不容乐观。因此, 黑龙江省在推动农村城镇化的进程中, 应该采取有力措施及制定相关政策来加大对生态建设和环境保护的投入力度, 确保农村城镇化与生态环境协调稳定发展。

参考文献

[1]田金平, 刘巍, 等.中国生态工业园区发展模式研究[J].中国人口·资源与环境, 2012, 22 (7) :60-66.

[2]李广明, 黄有光.区域生态产业网络的经济分析—一个简单的成本效益模型[J].中国工业经济, 2010 (2) :5-15.

[3]丁志国, 赵宣凯, 等.中国经济增长的核心动力—基于资源配置效率的产业升级方向与路径选择[J].中国工业经济, 2012 (9) :19-30.

[4]范进, 赵定涛.土地城镇化与人口城镇化协调性测定及其影响因素[J].经济学家, 2012 (5) :62-67.

[5]叶素云, 叶振宇.中国工业企业的区位选择:市场潜力、资源禀赋与税负水平[J].南开经济研究, 2012 (5) :94-110.

3.黑龙江省经济发展与环境污染水平的实证研究 篇三

关键词：城市化；耕地资源；“Ｕ型”曲线；协调度

从一个农业省转变为工业大省，浙江改革开放以来的经济发展令世人瞩目。经济发展也带来了城市化水平的迅速提高，改革开放之初浙江城市化水平不到15%，而2005年已经达到56%。城市化是人类经济发展和社会进步的必由之路，它使更多的民众得以共享现代文明，但城市化也不可避免地会占用一部分耕地资源，对于人多地少的国家或地区，如果处理不当，就会影响粮食、生态安全进而影响区域经济的可持续发展，这在人均耕地仅0.04公顷的浙江显得更为重要和紧迫。本文试图通过对改革开放以来浙江城市化水平和耕地面积变化的历史数据进行分析，揭示两者的辩证关系，从而为实现浙江城市化与耕地资源的协调提供一些启示和建议。

一、城市化的定义及其水平测度

研究城市化水平和耕地面积变化的关系，首先应该界定城市化的定义。城市化一词的出现至今已有100多年的历史，不同的学科和学者根据各自的研究范围和处理问题角度的不同对其内涵做出了不同的界定。《中国大百科全书地理志》对城市化的定义较为清晰精炼，即城市化是人口向城市地区集中和农村地区转变为城市地区的过程。

城市化水平测度的方法通常有单一指标法和复合指标法。单一指标法是通过某一最具本质意义的、且便于统计分析的指标来描述城市化水平。目前常用的指标有城市人口比重指标、非农业人口指标、城市用地比重指标等。复合指标法则考虑到城市化内涵的丰富性，其指标设计不仅体现了一个地区人口性质的变化，还体现出该地区的经济发展水平、产业结构演变以及人民生活水平的提高。计算城市化水平并非是一个非常复杂的问题，但是在我国城镇人口定义发生多次变动的情况下，我国的城市化水平的计算成了一个人为制造的难以逾越的障碍。限于数据的可得性，同时考虑到统计口径的一致性，本文采用单一指标法中的非农业人口占总人口的比重来测度浙江的城市化水平。需要指出的是，由于非农业人口没有包括正在或已经城市化的农村人口，所以据此计算出的城市化水平无疑是偏低的，但由于本文是在较长时期内研究城市化水平和耕地面积的变化趋势，因此这样处理应当

不会对分析和结论造成严重的影响。

二、浙江城市化水平与耕地面积变化的关系分析

图１是根据浙江统计年鉴（2006）得到的浙江省1978～2005年耕地面积和城市化水平的变化曲线。从图中可以直观地看出，改革开放以来，浙江的城市化水平呈稳定上升的趋势，而耕地面积则在波动中不断下降，近年来趋于平稳。从总的趋势来看，二者存在着反向变化的关系。利用Eviews软件对两者的关系作进一步的分析。

（一）城市化与耕地面积变化的相关分析

首先，利用线性回归模型对浙江省1978～2005年的耕地面积（Ｌ）与城市化水平（Ｘ）两组数据进行分析，结果如下：

模型通过Ｆ检验和ｔ检验，表明方程是显著的，耕地面积与城市化之间是反向变化关系，但决定系数不够大，说明模型不够合理，城市化与耕地面积变化之间应不是简单的线性关系。工业先行国家的经验表明，农地非农转移速度在工业化前期较缓，但在快速发展时期有所加剧，而到了工业化后期则又渐趋缓；与农地变化相对，工业化过程中工业用地增加呈现出类似的由缓到快再转缓的总体态势。这一规律体现在耕地变化数量上，表现为耕地减少数量在工业化前期出现激增，耕地数量大幅度减少，而在工业化后期，耕地减少数量相对变缓，减少幅度逐渐变小。这个规律又被称作“倒U型”曲线规律，在许多工业化国家的发展进程中均得到了体现，在人口密度较大的国家里这种特征尤为明显。城市化是由工业化推动的，而且浙江也是个人口密度很大的省份，那么，在浙江的城市化和耕地面积之间是否也存在类似规律呢？基于这种思路，用二项式回归模型对相同数据进行分析，结果如下：

模型的Ｆ检验和ｔ检验仍然通过，而决定系数和修正的决定系数均变大了，说明此模型比线性回归模型更为贴近实际。这也就证明了浙江的城市化与耕地面积变化之间存在一种近似“Ｕ型”曲线的关系，而浙江前一时期一直处于“Ｕ型”曲线的左半部，目前正在接近曲线的底部。

（二）城市化与耕地资源的协调度分析

上面的分析已经证明，浙江的城市化和耕地资源总体上呈反向变化的关系，也就是说，二者确实存在着内在的矛盾，那么，它们之间是否也有统一或者协调的一面呢？事实上，上文两个回归模型在拟合程度上的不同结果已经在某种程度上说明了这一点。下面借助前人提出的协调度指标对此进一步加以证实。

协调的本意是“和谐一致，配合得当”，它描述了系统内部各要素间的良性相互关系。协调度就是度量系统之间或系统内部要素之间的协调状况好坏的定量指标。城市化与耕地资源的协调度是衡量在一定的城市化发展阶段，耕地资源与城市化发展水平之间的耦合程度。城市化与耕地资源的协调度的计算公式为：Cxy=(x+y)/■，其中，x代表城市化水平的提高速度，y表示耕地资源的变化速率，Cxy为城市化与耕地资源的协调度，根据x，y值的变化，协调度的类型和特征如表1所示。

根据城市化与耕地资源协调度的计算公式，计算出1979～2005年浙江省城市化与耕地资源的协调度，可以看出在考察期内浙江城市化与耕地资源的协调度变化呈现出一定的阶段性，大致可划分成三个阶段。第一阶段是1979～1985年，这一阶段，浙江的城市化与耕地资源协调度除1984年较低为0.741外，其余年份介于0.8到1之间，说明浙江的城市化与耕地资源处于调和状态。1986～1995年为第二阶段，城市化与耕地资源的协调度急剧下降，最高的1988年也仅有0.566，仅处于基本调和或勉强调和的状态，其中1990年的协调度甚至为负值，说明当时城市化与耕地资源已经不相协调。第三阶段是20世纪90年代中期以后，协调度恢复到0.9以上，1998年和2004年甚至超过1，城市化与耕地资源又恢复到调和或基本协调的状态。

三、浙江城市化水平与耕地资源关系的理论总结

通过以上分析可以看出，浙江的城市化进程与耕地资源之间既存在着矛盾冲突，又存在着相互的协调，冲突和协调的程度在城市化的不同阶段表现出不同的特征。工业化是城市化的发动机，城市化是工业化的必然结果，浙江真正意义的城市化正是始于工业化起飞时期的20世纪70年代末。当时，浙江经济发展的活力主要来自蓬勃兴起的乡镇工业，以传统轻纺工业为主，且多采取家庭作坊的形式，对耕地的占用较少。由于是就地创业，农民基本“离土不离乡”，加上户籍制度的限制，使得城市化的发展速度较为缓慢，因此城市化与耕地资源的协调度较高。随着区域经济实力的提高，工业化的速度开始加快，城市的区位优势开始凸显出来，重化工业的发展、工业园区的建设都要依托于城市，以前的乡镇企业为了进一步发展也逐渐向城市集中，原来的城市规模难以满足工业发展对土地的需求，只能向外围扩张，这必然会占用大量的耕地，导致耕地资源大幅度减少，同时，工业的集聚、经济水平的提高使得外来人口不断涌入，新增人口需要大量住宅，这也要以牺牲耕地资源为代价，因此，城市化与耕地资源的协调度不断下降。随着城市不断扩张造成的粮食、生态等问题日趋严重，人们开始有意识地保护耕地，这时，城市化与耕地资源的不协调性开始减弱。当经济发展水平达到一定程度，工业化接近完成，城市化的发展也会趋于稳定，发展模式由外延扩张为主转向内涵扩张为主，而且，由于城市人均用地比农村少，因此，城市化本身也会带来用地的集约，于是，城市化对耕地资源的压力大大减小，耕地减少的趋势得到遏制，城市化与耕地资源的协调度得以回升，如果农村人口转移到城市后闲置出的宅基地等得到及时整理和复垦，耕地面积甚至可能会增加。

应该指出的是，浙江近年来耕地没有大量减少的主要原因并不是工业化，而是1998年以来国家为了保证粮食安全而实行了耕地占补平衡制度，在城市化不断侵占耕地的同时浙江通过土地开发、整理、复垦等也补充了很多耕地，从而使耕地总量基本保持稳定。由此可见，制度因素在城市化与耕地资源的相互影响中发挥着不可忽视的作用。

四、结论与政策建议

自改革开放以来，随着经济的发展，浙江省的城市化水平与耕地面积变化关系呈现“Ｕ型”曲线的特征，浙江当前正处于“Ｕ型”曲线的左半部；从两者的协调度来看，表现为先下降后上升的趋势。总的来说，浙江的城市化与耕地资源经历了“协调-矛盾-协调”的过程。值得注意的是，后一个“协调”主要是由制度和人为的因素促成的，因此，这种“协调”更多是表面上的。如果对耕地资源的保护掉以轻心，在当前工业化尚未完成的阶段，城市化与耕地资源的协调完全可能走向反面。

根据研究所得的结论，浙江在今后的发展中应从以下三方面加以完善：一是继续在科学的土地利用规划指导下推进城市化，促进农村人口向城市的转移，这最终将有利于耕地的保护；二是加强土地的集约利用，尤其要防止工业用地的粗放扩张，对城市闲置用地应及时收回加以利用；三是继续强化和细化耕地占补平衡制度，不仅要保

证耕地的数量平衡，也要保证质量平衡，同时加大对低丘缓坡、滩涂等未利用地的开发和利用。

参考文献：

1、陈志刚,王青.城市化与耕地资源的协调性研究——以江苏省为例的实证分析[J].生态经济,2005(11).

2、吴群,郭贯成.城市化水平与耕地面积变化的相关研究——以江苏省为例[J].南京农业大学学报,2002(3).

（作者单位：浙江工商大学经济学院）

4.社会保障空间水平的实证研究 篇四

社会保障空间水平的实证研究

本文采用灰色系统控制理论,建立社会保障结构空间水平评价模型,构建评价指标体系,将各地区经济发展水平与社会发展和保障水平进行空间层面的评价分析,以期实现主观向客观、定型向定量的转变,为保障制度及政策的.制定者提供科学、直观的决策思路与方法.

作 者：段婕 林伟 作者单位：西北工业大学,经济研究中心,西安,710072刊 名：统计与决策 PKU CSSCI英文刊名：STATISTICS AND DECISION年，卷(期)：“”(6)分类号：O212关键词：社会保障 结构 评价 模型

5.地方税收入与地方经济的实证研究 篇五

一、地方税收入现状分析

（一）总量分析

（二）结构分析

1、从产业税的结构分析，第一产业比重逐年下降，二三产业税收基本平分相当（表格分析2005—2012）

2、从行业税收结构分析，地税收入主要来源于建筑制造和农业三大行业（表格分析2005—2012）

3、从分税税收结构分析，营业税，企业所得税，个人所得税五大税种在地税收入总量中占绝大份额

4、从经济类型税收结构分析，非公有制经济税收快速增长，公有制经济税收所占比重减小

二、地方税收入与地方经济的相关性分析

（一）赤峰市经济发展发展的基本情况（结合理论，用表格进行2005—2012地方税收与GDP增长的比较）

（二）赤峰市GDP与地方税收相互关系的分析

1、赤峰市地方税收弹性分析

2、赤峰市地方税收的宏观税负分析

3、赤峰市GDP与地税收入的线性回归分析

三、健全地方税体系的政策建议

（一）完善地方税主体税种

（二）确定合理的地方税收入规模

3、进一步完善增值税淘汰营业税的机制

6.黑龙江省经济发展与环境污染水平的实证研究 篇六

作为全国经济最活跃的珠江三角洲地区,经济增长的环境压力日益增大,水环境尤为脆弱。据广东海洋环境公报披露的有关数据显示,广东省水环境持续恶化,陆源入海排污尚未得到有效抑制。关于环境质量与经济水平的研究已有很多年,大量研究从时间维度出发通过对某一地区经济水平同环境质量的相关数据的实证分析对环境库兹涅茨曲线进行验证。如卢宁和李国平[1](2009)使用1995年至2007年面板数据对引入社会资本的EKC进行了检验,李瑞娥和张海军[2](2008)对中国28省份1981年至2004年间的面板数据进行了检验。又如拜琦瑞和冯等田[3](2007)从地区差异的角度,探究区域经济发展水平差异对环境污染的影响。袁晓玲和许杨、徐玉菁(2011)[4]综合考虑了污染排放、污染治理与环境自净能力三项指标,对各省份当前经济与环境状况的差异性进行评价,并在此基础上进一步分析这种差异造成的原因。但无论是从时间维度还是从地区差异的角度进行研究,都忽视了环境污染的跨界影响。

根据地理学第一定理,任何事物都受其临近事物影响,且距离越近影响越大。因此在空间数据间,通常存在着交互影响,即由于区域经济之间的相互关系,各区域数据之间存在相关性。与时间序列数据中的序列相关对应,这种相关性被称为空间相关。当数据存在空间相关时,将无法应用普通回归模型研究变量之间的关系,而需利用空间回归模型解决此类问题。

为考察地区经济水平如何影响环境,尤其是在各地区之间的的经济水平相互影响、相互促进的情况下,如何从综合各地区交互影响的角度来考察城市经济水平对地区环境质量的影响,本文将利用针对截面数据的空间回归模型,对处于我国经济最具活力的珠三角地区广州、深圳、珠海、佛山、东莞、中山、肇庆、惠州、江门9个城市经济水平与水环境质量之间的关系进行研究。

1 空间回归模型

空间计量模型有三种常见类型,第一种是空间滞后模型,(Spatial Lag Model,SLM),主要探讨各变量在一地区是否有扩散现象(溢出效应)。

其模型表达式为:y=ρWy+Xβ+ω,(1)式中,参数β反映了自变量对因变量的影响,空间滞后因变量Wy是一内生变量,参数ρ反映了空间距离对区域行为的作用,是误差项向量。

由于SLM模型与时间序列中自回归模型相类似,因此SLM也被称作空间自回归模型(Spatial Autoregressive Model,SAR)。

第二种是空间误差模型(Spatial Error Model,SEM),它的数学表达式为:

式中,ε为随机误差项向量,λ为n*1阶的截面因变量向量的空间误差系数,μ为正态分布的随机误差向量。

SEM中参数β反映了自变量X对因变量y的影响。参数λ衡量了样本观察值中的空间依赖作用,即相邻地区的观察值y对本地区观察值y的影响方向和程度。

存在于扰动误差项之中的空间依赖作用,度量了邻近地区关于因变量的误差冲击对本地区观察值的影响程度。由于SEM模型与时间序列中的序列相关问题类似,也被称为空间自相关模型(Spatial Autocorrelation Model,SAC)。

鉴于空间回归模型由于自变量的内生性,对于上述两种模型的估计如果仍采用OLS,系数估计值会有偏或者无效,需要通过IV、ML或GLS、GMM等其他方法来进行估计。

Anselin(1988)建议采用极大似然法估计空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)的参数。

第三种为空间回归模型,可以表达为:

式中,Y是被解释变量矩阵,X为解释变量矩阵,W为空间权重矩阵,α和γ是数量参数,β是参数向量,e是误差项向量。这一模型能安全地使用OLS方法估计。

考虑到第三种形式的空间计量模型可以安全的使用OLS方法估计以及研究目标的需要,并结合计量工具的可获得性,本文采用第三种空间计量模型进行实证分析。

2 方法与数据

在已有的关于经济水平同环境质量关系的研究中,通常设定:

具体又可区分为线性、二次型和三次型及对数型等几种类型。其中E表示环境质量,Y表示经济水平,通常由人均GDP表示。

结合掌握的数据特征及研究目标,我们在考虑空间因素条件下,假设环境质量与经济水平之间存在如下关系:

式中,E表示环境质量,Y表示经济水平,W为空间权重矩阵,α和γ是数量参数,β是参数向量,e是误差项向量。

为研究地区经济水平如何影响环境质量,本文以人均GDP代表经济发展水平,以工业废水排放量代表环境质量,选择珠三角9个城市1996-2009年相关数据开展研究(数据来源:1997-2010年广东省统计年鉴)。其中,人均GDP数据采用各城市1983年CPI指数折算,以剔除物价变动因素。

在空间回归研究中,空间权重矩阵通常有四种确定方法,第一种是通过行政区空间距离计算,并对矩阵进行标准化处理;第二种方法是直接使用行政中心空间间距计算不经过标准化处理,第三种是通过基于行政区中心间距离判断的最近邻接概念来计算;第四种是通过直接定义行政区邻接方式计算。本文中的空间权重矩阵使用第二种概念进行分析,使用城市间公路最短距离表示空间间距。城市间最短公路里程数据来自于《广东省公路里程地图册》。

3 计量检验结果

在Eviews6软件下,将珠江三角洲9城市工业废水排放数据与GDP数据进行空间回归,得到数据见表1。

模型可绝系数为0.911 614,调整后的可绝系数为0.903 928,模型的拟合程度比较好。

所有解释变量在10%显著性水平下都是显著的,因为3个解释变量包括常数项在内,其相应的伴随概率都小于0.1。说明工业废水排放情况不仅与本市经济水平显著相关还受周边地区经济水平影响。F统计量为118.610 7,相应的伴随概率为0。整个方程通过了显著性检验。

统计结果显示,珠三角地区各城市水环境状况不仅与本市经济发展水平有密切关系,并且受到整个地区经济发展水平的显著影响。

4 结语

本文引入空间相关因素,运用空间回归模型分析珠江三角洲9城市水环境污染与经济水平的关系。实证结果表明,珠三角城市水环境污染存在着显著的空间相关性,因此,经济水平因素与地理因素都对珠三角9城市环境污染有显著的影响。该地区每一城市水环境的状况都同时受到本市经济发展水平和周边城市经济发展水平的多重影响。

珠三角部分城市以牺牲环境为代价发展经济,不仅加剧了本地环境污染,同样也影响了邻近地区的环境质量水平。如果听任个别地区的这种趋势蔓延,必将会加大整个珠三角地区的环境压力,甚至恶化环境质量。

随着跨境污染问题的日益凸显,无论某一地区的经济发展水平如何,都必须建立起一套有效的跨行政区环境协调机制,这一点对珠三角地区尤为重要。随着这一地区产业结构升级的不断深入,越来越多的技术、资源不断进入,政府应当以保护环境为前提,坚决淘汰技术落后,能源资源高消耗产业,大力扶植高技术、低耗能、环保型的产业加速发展。这就需要当地政府以着眼于整体的战略眼光来协调各城市的经济发展与环境保护策略,唯有坚持“边发展,边治理”的发展和环保策略,才能在珠三角地区实现经济发展与环境质量的双赢。

摘要：利用1996年至2009年数据对处于中国经济最具活力的珠三角地区9个城市经济水平与水环境质量之间的关系进行实证研究。研究发现,珠三角地区各城市水环境状况不仅与其自身经济发展水平有密切关系,并且受到整个地区经济发展水平的显著影响。

关键词：珠三角地区,区域经济水平,水环境,空间回归模型

参考文献

[1]卢宁,李国平.基于EKC框架的社会资本水平对环境质量的影响研究——来自中国1995-2007年面板数据[J].统计研究,2009(5):68-76.

[2]李瑞娥,张海军.中国环境库兹涅茨曲线的变化特征(1981-2004)[J].西安交通大学学报(社会科学版),2008(4):35-43.

[3]拜琦瑞,冯等田.中国西部地区经济增长与环境质量关系的实证检验[J].能源与环境,2007(3):10-12.

7.黑龙江省经济发展与环境污染水平的实证研究 篇七

[关键词]西部地区；物流产业；因子分析

1013939/jcnkizgsc201520023

1 引 言

国务院于2009年颁布了《物流业调整和振兴规划》，加大了对西部物流基础设施建设的支持力度，使西部物流基础设施得到明显改善，社会物流总量不断扩大，但和东部地区相比，西部物流产业发展水平差距仍然较大，并且这种差距还在逐年扩大，西部各个省（市）需要进一步根据本地区物流产业发展水平，制定适合本地区的物流产业发展政策，以推动本地物流产业发展，缩小与东部发展差距。

2 文献回顾

目前国内关于物流产业研究的文献已有很多，但对西部物流产业发展水平进行评价的文献还比较少，而且大多集中在个别省市上。张丽丽利用改进的主成分分析法对西部十省（市）区物流实力进行了客观评价[1]。王新安和董海英都依照物流产业发展现状与趋势构建了评价指标体系，分别对陕西和四川各区域的物流产业发展水平进行实证分析[2-3]。本文在以往研究的基础上，从整体上对西部十二省（市）进行物流产业发展水平方面的实证研究。

3 指标体系的构建和数据来源

本文在构建指标体系时，从物流产业发展特性和发展规律出发，考虑到了物流产业具有多行业性、基础性、服务性和综合性等特点，先将物流产业发展水平划分三部分，一是物流产业基础水平，二是物流产业提升水平，三是物流产业成效水平[4]，这三部分作为一级指标，在此基础上，综合考虑已有研究成果中的指标体系，最终选取了9项二级指标来衡量西部地区物流产业发展水平，如表1所示。

本文选取了我国西部十二个省（市）的2013年数据作为样本，数据均来自于《中国统计年鉴2014》。此外，本文参考相关文献，同样选取和物流产业最为密切相关交通运输业、仓储业和邮政业这三大产业来代表物流产业[5]。

表1 物流产业发展水平评价指标体系

4 西部物流产业发展的评价结果

本文使用SPSS180进行因子分析。分析结果显示，巴特利特球度检验显著性水平P值小于0002，以α=001作为显著性水平，P值大于α，可认为本文选取的变量之间具有显著的相关性。同时KMO统计量的值为 0726，参考Kaiser的KMO度量标准，可知本文选取的指标变量适合做因子分析。

由表2可知，所提取出来的三个公因子，其累积方差贡献率已经达到88528%，说明前三个因子已经反映了原始变量88528% 的信息，因子分析效果很理想，用这三个公因子来代替原有指标变量对我国西部物流产业发展水平进行评价是可行的。

表2 总方差解释

因子分析的另一个更重要目的是要归纳出每个公因子的实际含义。如果初始所得因子的含义不突出，就需要采用旋转变换的方法，本文对比了几种常见的正交旋转变换法，采用了最大平衡正交旋转变换法，旋转结果最为理想。

旋转后所得的因子载荷矩阵结构表明：第一因子在物流从业人员平均报酬、电话普及率、互联网普及率、运营汽车服务比例等5个指标上载荷较大，反映了地区物流产业发展潜力水平，可将其命名为物流潜力因子；第二因子在物流从业人员比重上载荷较大，反映了地区总就业人口中物流从业人员情况，可以直接将其命名为物流就业贡献因子；第三个因子在物流生产总值、货物周转量和社会消费品零售总额这3个指标上载荷较大，反映了地区物流产业发展规模情况，可命名为物流发展规模因子。本文又以正交旋转后公共因子的方差贡献率作为权数，计算各样本的因子综合得分，并得到各个样本的综合排名情况，如表3所示。

表3 中国西部各省市物流产业发展水平因子得分和综合得分

从表3综合得分情况可以分析出，在2013年西部的内蒙古、新疆和陕西三个省、自治区的综合排名靠前，尤其是内蒙古，其综合得分远远超过其他省（市），达到了134分，而排名第二的新疆综合得分只有046分，说明西部的物流产业发展水平差异较大。得分为正的城市还有四川、重庆、青海、宁夏。这表明以上7个省（市）的物流发展水平处于西部所有省（市）的平均水平以上。

再从表3各个省（市）在3个公因子的得分和排名来看，新疆、青海、内蒙古、宁夏等省（市）区在物流发展潜力因子（F1）上的得分較高，均超过04，说明这些省（市）的物流产业发展潜力较大，发展前景优越。内蒙古、宁夏、广西、陕西、甘肃这些省（市）区在物流就业贡献因子（F2）上的得分较高，均超过了05分，说明这些省（市）区2012年就业贡献水平较高，物流人才资源较为充足。而四川、内蒙古、陕西、重庆等城市在物流规模因子（F3）上的得分较高，说明这些省（市）区的物流量较大，物流业务的交易活动较为频繁。

5 结 论

通过评价分析西部各省（市）的物流产业发展水平，发现新疆、内蒙古因为具较强的地理优势，物流产业发展水平最为靠前，而陕西、四川和重庆紧随其后，西部其余省份物流产业发展相对落后，有待于进一步发展。以上分析在西部各个省市对本区域的物流产业发展水平进行定位时，有一定的借鉴作用，有利于各省市制定出适合本区域的物流产业发展政策。

参考文献：

[1]张丽丽西部地区物流实力综合评价实证分析[J].统计与信息论坛，2013，28（8）：74-78

[2]王新安陕西物流发展水平评价指标体系、模型与发展对策研究[J].统计与信息论坛，2011，24（5）：68-74

[3]董海英四川省区域物流发展水平综合评价研究[J].物流科技，2010（7）：11-13

[4]邢楠楠西部物流产业与西部经济发展的相互关系研究[D].西安：长安大学，2009

8.黑龙江省经济发展与环境污染水平的实证研究 篇八

摘要：1980年以来，脆弱的环境问题日益成为阿拉善经济继续发展的主要障碍之一，尤其是2014年环境问题的严重程度已经影响到了阿拉善的工业发展。本文从导致的环境污染的因素分析找出原因，再通过ARIMA模型进行预测深入分析，最终提出政策建议。

关键词：阿拉善盟；能源消费； 环境污染；ARIMA模型

一、阿拉善盟能源消费和环境污染的现状

1.阿拉善盟能源消费现状

阿拉善盟的能源消费在近年有着大幅度的增长。能源消费增长是阿拉善30年间经济快速增长的结果。阿拉善盟国内生产总值30年增长792倍，2013年人均GDP 185724.46元，折合29988.45美元，已达到了发达国家人均GDP水平，仅2013年阿拉善盟人均GDP排名就位于全中国城市人均GDP排名第三位。

随着阿拉善盟经济的快速发展，对能源消费需求不断增加。1981年阿拉善盟原煤生产总量只有27万吨，到了2012年原煤生产已达到了1547.4万吨，30年间增长了58倍。

2.阿拉善盟环境污染的现状

2001年阿拉善盟二氧化硫排放量为5090吨，到2014年为68418吨是2001年的13.44倍，14年间平均每年增长22%。沿着这个趋势，阿拉善盟以后的二氧化硫排放还要不断增加，这必然会对阿拉善盟脆弱的生态环境造成不可挽回的损失。

二、阿拉善盟环境污染的成因分析及预测

1.集中化石能源消费导致环境压力加剧

污染问题是多种因素造成的，现选取5个主要因素进行分析。分别选取2000年至2014年阿拉善盟能源消费（主要是煤炭），地区生产总值，原煤产量，污水排放量，第三产业新增就业人数和与二氧化硫排放的数据，进行多元线性回归分析。设定Ec代表能源消费，GDP代表生产总值，CP代表原煤产量，PW代表污水排放量和ITE代表第三产业新增就业人数。因为CP和PW的数据经过单位根检验存在单位根，表明数据是不平稳的，所以需要进行差分得到平稳的数据才能进行回归分析。

经过分析CP和PW经过两次差分后，在10%的水平下都不存在单位根，此时数据是平稳的可以进行回归分析。

可决系数为0.836167，代表整体拟合效果较好。但t（cp），t（GDP），t（Ec），t（IIPW），t（ITE），t（EC）都没有通过T检验。通过结果分析可能存在多重共线，所以运用后退逐步回归的方法进行处理。

修正后的可决系数为0.881279，代表整体拟合效果较好。通过T检验；同理t（ITE）也通过T检验，证明模型修正成功。也表明，2000-2014年阿拉善盟能源消费与阿拉善盟环境污染有显著关系。得出SO2=135.8241EC-4.450368ITE当其他条件不变，阿拉善盟能源消费每增加1万吨就会导致阿拉善盟二氧化硫增加排放135.8241吨。当其他条件不变，阿拉善盟第三产业新增就业人数每增加1人，就会减少二氧化硫排放4.45万吨。

从分析中可以看出，阿拉善盟能源消费与阿拉善盟二氧化硫排放存在高度的正相关，能源消费会造成阿拉善盟二氧化硫排放的不断增加；阿拉善盟第三产业新增就业人数与阿拉善盟二氧化硫排放存在负相关，第三产业新增就业人数的增加会减少阿拉善盟二氧化硫排放。

以煤炭为主的能源消费EC和第三产业新增就业人数ITE对二氧化硫排放量有影响。单一的能源消费结构加剧二氧化硫的排放量，高技术产业新增就业人数会减少二氧化硫的排放。说明单一以煤炭为主的能源消费模式加剧环境污染；第三产业的发展会抵消环境污染。

2.阿拉善盟环境污染预测

选取2000年一季度到2015年一季度的阿拉善二氧化硫排放数据进行预测。通过对二氧化硫原序列取对数一阶差分后再进行步长为4的季节差分。处理后的SILSO2序列样本平均数M=-0.017479和均值标准误差S=0.059894，代表序列均值与0无显著差异，表明可以直接建立ARIMA模型。

因为经过一阶逐期差分，序列趋势消除，故d=1；进过一阶季节差分，季节性基本消除，故D=1.综合考虑（p，q）组合有（1，1），（2，1），（3.1）。在比较后发现，在已经进行的三个ARIMA模型中，（2，1）和（3，1）调整后的可决系数较小，但AIC，SC的值比起（1，1）的偏大。（1，1）的Adjusted R^2数值相比虽然较小，但是AIC，SC两个值显著较小。同时依据预测模型要利于实际操作的原则，故采用（1，1）形式的ARIMA进行预测。通过选定的ARIMA模型，预测出了未来十年各季度的二氧化硫排放量.通过预测结果表明长期内阿拉善二氧化硫排放量都维持在至少年均6000万吨以上，对于中国西北一个市级单位而言，仅二氧化硫排放量都是一项较大的环境污染压力。

三、 阿拉善盟能源消费造成环境污染问题的对策

1.加大天然气消费份额

由新疆伊犁哈萨克自治州霍尔果斯到宁夏回族自治区中卫市的西气东输三线天然气管道工程西段是经国家批准建设的基础设施工程。阿拉善盟可以积极参“一带一路”基础设施建设与宁夏自治区中卫市的天然气管道建设，通过双边合作互利的能源贸易，既有利于改善能源消费结构，也利于加强阿拉善盟与西北其他地区的经贸合作和其他领域的合作。

2.推广洁净煤技术

考虑到阿拉善盟能源资源禀赋状况，在短时期内大幅度降低煤炭能源消费的比重既不现实也不经济。因此阿拉善盟必须加快洁净煤技术的开发与推广使用， 这样既可以在满足能源生产的前提下减少二氧化硫和烟尘排放量，降低对环境的影响， 同时又可以提高对煤的综合利用， 充分发挥中国煤炭资源的经济效益， 减少负外部性影响。

3.优化产业结构

阿拉善盟首先要发展先进制造业高新技术产业和现代服务业，加强交通能源等产业信息化建设。全面增强自主创新能力，提高产业技术密集程度。适度引进高级技术人员，培养一批拥有自主知识产权的技术产品的创新企业。

4.引入市场机制，引导企业低碳生产

看得见的手配合看不见的手才能促使经济社会的良性发展，短期内看得见的手能够有效地控制能源消费和碳排放量，然而只有依靠看不见的手才能促使经济社会的自发转型。由于企业多以盈利为目的，只要能够营造良好的市场机制，比如这种机制能够对高于平均节能减排水平以上的企业进行奖励，对于低于平均节能减排水平以下的企业进行惩罚，企业将会自动加大节能减排技术的开发和利用，类似的制度包括财政补贴、碳税、碳交易市场、污染排放权交易市场等。（作者单位：西北民族大学经济学院）

参考文献：

[1]作者 王丽娜 文章名 《中国高能耗污染行业的能源效率及其环境影响因素的实证研究》，2010年5月30日 阿拉善盟海洋大学硕士毕业论文

[2]作者 宋兴达 文章名《中国二氧化碳排放以及能源效率问题的实证研究》2010年12月江西财经大学硕士毕业论文

[3]作者 李森 文章名《中国工业部门能源消费与CO：排放量分析预测》2011年6月 大连理工大学硕士学位论文

9.黑龙江省经济发展与环境污染水平的实证研究 篇九

河北省作为一个经济发展水平相对较低的沿海省份,这几年也充分认识到了发展物流对地方经济的推动作用。“十五”期间,河北省就出台了许多鼓励物流业发展的政策措施,在“十一五”规划中,更是将物流业明确确立为河北省十大支柱产业之一。那么物流业发展到底能否促进当地经济增长呢?其间存在一种什么关系呢?目前对河北省物流发展水平同经济关系的研究不多,并且也基本上都停留在定性研究上。本文拟在河北省1985~2006年的物流及经济发展数据基础上,对物流发展同经济增长的关系做一实证分析,希望能给相关决策制定者提供些许参考的依据。

1 指标选取及研究方法介绍

1.1 指标说明

物流的概念广泛,涵盖环节众多,按照当前行业界定,物流业至少包括运输业、仓储业、装卸搬运业、包装业、流通加工业、零售业等,因此衡量一个地区物流发展水平的指标也很多。鉴于河北省物流发展的特点,即河北省物流发展层次相对低,其主要部分还是传统的运输业,同时,由于近几年对沿海港口秦皇岛港、京唐港(包括王滩港和曹妃甸港)、黄骅港的开发,港口物流的地位越来越重要,以及考虑到数据的可得性,本文选取运输线路总长度(YX)、全社会客运总量(KZ)、全社会货运总量(HZ)、港口吞吐总量(GT)作为衡量河北省物流发展水平的指标;同时选取以支出计算的地区生产总值作为衡量河北省经济增长的指标,具体数据见表1。

1.2 研究方法介绍

本文运用计量经济学软件EVIEWS进行统计分析,首先对1985~2006年各组时间序列数据进行单位根检验,如其属于同阶单整,则对其进行协整检验看各变量间是否存在永久平衡关系,再进行Granger因果性检验,再通过基于VAR模型的脉冲方程和方差分解分析变量间相互间的动态影响,最后按照ols原理估计出数量模型,并借以具体解释河北省物流水平同经济发展间的定量关系。

2 实证研究过程

2.1 单位根检验

在对序列组做模型估计之前,首先需要检验各组时间序列是否平稳。本文采用Dickey-Fuller(ADF)检验法来检验各序列的稳定性。为了更好显示各变量间关系,先对各变量取自然对数(下同)。检验结果如表2所示。

根据上面检验的结果,在0.05的显著性水平上,变量GP和GT为非平稳的,分别存在两个单位根,变量KZ和HZ为非平稳的,各存在一个单位根。由Phillips-Perron(PP)法进行检验的结果同ADF结果一致。

注:△表示一阶差分项,△△表示二阶差分项。

注:1986~1989年总运输线路长度数据来自《新中国五十年统计资料汇编》,其余数据均来自河北经济年鉴。

2.2 Johansen协整检验

由上面检验可知GP~I(2),GT~I(2),KZ~(1),HZ~I(1),并且经过协整检验,可得:

因此,变量GP,YX,GT,HZ,HK间存在一种平衡关系,变量的选取是合适的,其保证了回归方程残差项为白噪声。

2.3 Granger因果性检验

由上面检验我们得知变量间存在一个长期的平衡关系,我们可以用Granger因果性检验进一步分析各个变量之间是如何相互影响的。根据AIC和SC值确定序列组的最佳滞后期为lag=3,因此,在lag=3时,可以得到如表3的分析结果。

根据上表结果可知,总运输线路的增长不是经济增长的原因,经济增长也不是运输线路增长原因;全社会客运总量的增加不是经济增长原因,但经济增长是全社会客运量增长原因;全社会货运量不是经济增长原因,但经济增长是全社会货运总量增长原因;港口吞吐量的增加是经济增长原因,经济增长也是港口吞吐量增加原因;全社会客运量增加不是运输线路增加原因,运输线路增加也不是客运量增加原因;货运量增加不是运输线路增加原因,但运输线路增加是货运量增加原因;港口和运输线路互相不是各自增长的原因。

2.4 VAR脉冲响应函数及方差分解

根据Granger因果性检验,我们知道了变量间的因果关系,但如果要进一步研究变量间动态影响关系,则需要分析序列组基于VAR模型基础上的脉冲响应函数,通过EVIEWS5.0软件,可得如图1与图2的脉冲响应图及方差分解图。

由脉冲响应函数图像可以看出,无论在河北省当前还是从长远看来,经济对于社会总客运量、总货运量、港口吞吐量的增长都是呈正向反应的,而且从长期来看对于港口吞吐量的反应最剧烈,这既符合河北省实际情况,又同前面Granger因果性分析结果相一致。经济发展对运输路线总长度的反应较复杂,在1~5期内呈正向反应,在第5期以后呈负向反应。它说明在各类运输线路修建初期,一方面极大的刺激了投资需求,另一方面为其他产业发展创造一个基础条件而会极大地促进经济发展。但随着线路的不断扩建增加,对经济产生一种掣肘作用,这是因为河北省在运输线路建设过程中,尚存在着缺乏系统规划和协调,结构不合理,盲目追求数量的问题,结果随着线路数量不断增加,对老路的维修保养成本不断增加,最终成为经济快速发展的拖累。

由方差分解图可以看出,在一开始第一期,河北省经济发展主要是来自于自身的随机新息变动,在短期内,经济发展受总的运输线路增长影响比较大,但在长期内,还是港口吞吐量影响比较大。从长期看港口吞吐量影响度占到第一位,对经济发展的影响度达到接近20%,这也是跟Granger因果性分析和河北省省情是相一致的。

2.5 模型估计

由前面的分析可知,河北省经济发展对物流发展有一个较强影响,物流发展对经济发展有一个较弱的影响(主要表现在港口吞吐量上)。那么他们之间到底存在一个什么样的数量关系呢?这就需要对模型进行估计。基于变量GP,YX,KZ,HZ,GT的散点图,我们可以看出变量GP同YX,KZ,HZ,GT之间大致存在一种线性关系。假设其关系如下:GP=α0+α1YX+α2KZ+α3HZ+α4GT

本文用SPSS13.0软件以GP为因变量,对四个自变量YX、KZ、HZ、GT进行多元回归。得出结果如表4。

可得模型:GP=-4518.849+0.006YX+0.059KZ+0.04HZ+0.198GT

R square=0.982,接近1,模型总体通过拟合度检验,但变量YX的系数的sig值>0.05,应剔除。

a.Dependent Variable:gp

经剔除后重新做多元回归得如下结果:

GP=-4381.715+0.059KZ+0.041HZ+0.213GT

R square=0.981,模型总体通过总体拟合度检验,各变量系数的sig值都小于0.05,因此各系数都通过检验,此模型比较适合实际情况。

由模型可见,河北省经济增长速度明显快于其物流发展水平提高的速度,河北省的物流环节中港口吞吐量对于经济发展的影响排在第一位。港口吞吐量每增加1万吨,河北省地区生产总值就增加0.213亿元。

3 结论及发展建议

从回归模型可以看出近年来河北省港口物流对河北省经济发展的影响比较显著。河北省拥有世界最大能源输出港口之一的秦皇岛港,新开发的曹妃甸港发展潜力巨大,河北省通过近年来对港口码头的建设,不仅直接带动了港口相关产业发展,而且对石家庄、邯郸等内陆城市也产生一定的辐射作用,从而为河北省经济实现新的发展提供了新的思路。

从因果性分析以及脉冲响应函数可以看出,河北省的各种运输总量的增加并不能有效促进运输线路增长,经济的发展也没有直接促进运输线路的增加,可见河北省在桥梁道路基础设施建设方面仍然比较落后于经济发展需要,由于线路较少,就容易出现垄断经营现象以及地方恶霸把持运输路线的情况。同时也可看出河北省运输线路的建设动力严重不足。

从总体可以看出,河北省物流发展水平较低,在经济增长中的作用仍然非常有限,尚未同经济发展建立起一个良性的循环促进关系。

针对河北省存在的这些发展现状及问题,可以考虑从以下三个方面着手加以解决:

3.1 吸收其他港口建设经验,继续加强港口物流建设。一方面可以致力于提高对客户服务水平,加快港口物流信息系统建设,为客户提供高效、便捷的服务;另一方面可以继续在新建设的港口推广保税区的经验,通过各种优惠政策,提高港口在环渤海乃至整个东部沿海的竞争力。

3.2 对运输线路进行系统规划,注意线路间的链接。对于河北省运输线路建设问题,应主要致力于解决两个问题,一是建设投资问题,二是具体建设思路问题。对于建设资金问题,可以采取三方共同投资的原则,即中央政府投资建设干线,地方政府建设支线,企业负责建设毛线的思路,合理分配投资方。对于建设思路问题,应该充分利用现有港口优势,考虑多式联运,尽量将水路和公路、铁路、空运、管道连在一起,至少比较容易连在一起,实现系统规划。

3.3 应该充分借助经济发展之势,大力培育物流需求,规范物流企业,修订物流标准,制定物流政策,建设物流信息平台,加大政府物流投入,多方面多维度地提高物流发展层次,使其对经济的弱影响向强影响转化。

摘要：文章采用计量经济学建模的理论与方法,在对河北省1985～2006年的物流数据和经济发展数据进行实证分析基础上,得出了河北省经济增长对物流发展的单向促进作用结论,并提出了物流进一步发展的建议,为实现河北省物流同当代经济的协调发展提供参考。

关键词：物流发展,经济增长,检验

参考文献

[1]沈杰,徐淑媛.河北省港口物流的发展现状及发展策略[J].经济论坛,2005(18):32.

[2]李子奈.计量经济学[M].北京:高等教育出版社,2000.

[3]张春法,涂满满,姜吉灵.经济发展与现代物流业关系的实证分析[J].南京财经大学学报,2007(4):1-2.

10.黑龙江省经济发展与环境污染水平的实证研究 篇十

一、文献概述

Lampard研究发现 (1956) 美国城市发展与经济增长之间呈现一种非常显著的正相关, 经济发展程度与城市化阶段之间有很大的一致性。Berry (1965) 通过选用95个国家的cross-section数据进行主成分分析, 也揭示城市化与经济增长之间存在明显的的正相关关系。钱纳里 (1986) 通过对101个国家的相关数据分析, 认为在一定的人均GNP水平上总有一定城市化水平相对应。Moomaw和Shatter (1996) 通过回归分析发现城市化率随人均GDP的增长而上升。城市经济学家Vernon Henderson (2000) 计算出世界各国的城镇化率与人均GDP (对数) 之间的相关系数是0.85。

我国学者周一星 (1982) 对1977年世界157个国家和地区的资料进行分析, 发现除20个国家因受某种特殊因素的强烈影响外, 其余137个国家和地区的城镇化率与人均GDP之间是一种十分明显的对数曲线关系。张颖和赵民 (2003) 基于钱纳里关于人均国民生产总值与城市化率关系的理论, 通过实证统计研究, 得出城市化发展与经济发展的一般关系模型与发展指标。朱孔来等 (2011) 建立向量自回归 (VAR) 模型, 得出我国城镇化进程与经济发展水平之间存在长期稳定的均衡关系。

从国内外文献的研究成果来看, 大多数学者基于国家宏观层面的数据就城镇化与经济增长进行实证分析。从我国国情来看, 不同地区的经济发展水平、城镇化水平存在较大差异。山东既是一个经济大省, 又是一个人口大省, 近年来经济社会发展迅速, 山东城镇化与经济增长之间是否存在内在关系, 两者彼此之间产生的作用又如何?基于此, 本文运用山东省的具体数据, 通过经济计量分析的方法对山东省城镇化与经济增长进行了实证分析。

二、指标选择与数据来源

(一) 指标选择

1. 城镇化

现代城镇化是指一个人类社会活动及生产要素从农村地区向城镇地区转移的过程。在这种转移过程中, 城镇功能由集聚生活和集聚消费逐渐向集聚生产、集聚生活、集聚消费和集聚污染。从这一内涵出发, 现代城镇化的基本概念由两个基本部分组成:人口和产出。换言之, 与以往概念相比, 现代城镇化的基本概念应该由人口城镇化和经济城镇化组成。人口城镇化即城镇人口占总人口的比重, 经济城镇化即城镇经济产出占地区经济总产出的比重, 其中, 城镇经济产出以城镇第二、第三产业增加值之和表示。区域城镇化的整体水平采用人口城镇化水平和经济城镇化水平的几何平均值, 公式如下:

式中, U为区域城镇化的整体水平, P为人口城镇化水平, E为经济城镇化水平。这样既利于操作, 又避免了用单一的人口城镇化水平来表征城镇化的发展水平的片面性。

2. 经济增长

经济增长指一个国家或地区为其人民提供产品和劳务的生产能力的扩大。具体表现在数量上, 通常是国内生产总值的增加。为从多角度验证经济增长对城镇化的影响, 探讨山东省城镇化的主要动力来源, 本文根据理论分析筛选出四个显著影响经济增长的主要变量:人均生产总值, 用“Ig”表示;人均消费水平, 用“Ic”表示;人均全社会固定资产投资额, 用“Ii”表示;人均财政收入, 用“Ir”表示。

(二) 数据来源

本文选择1990~2010年的年度数据作为样本区间。所有搜集的数据均来源于历年山东统计年鉴和中国城市统计年鉴。为满足数据可比性, 将人均生产总值、人均消费水平、人均全社会固定资产投资额、人均财政收入调整为按1978年为基期计算的实际人均地区生产总值, 以剔除物价水平变动的影响。经计算整理, 结果见表1所示。

多数研究成果表明, 城镇化与经济增长之间呈非线性关系, 由于数据的自然对数变换不改变原来的协整关系, 而且能使趋势线性化, 消除时间序列中存在的异方差现象, 因此, 在进行计量分析时, 采用指标的对数形式来考察, 用Ln U、Lng、Lnc、Lni、Lnr分别表示城镇化水平、人均生产总值、人均消费水平、人均全社会固定资产投资额、人均财政收入的自然对数。

三、山东省城镇化与经济增长关系的实证分析

(一) 平稳性检验

为避免伪回归, 首先对已经进行了对数处理的城镇化水平和人均生产总值、人均消费水平、人均全社会固定资产投资额、人均财政收入的时间序列数据进行平稳性检验。检验的方法为ADF。在样本期间内, 城镇化水平和人均生产总值、人均消费水平、人均财政收入之间基本呈现同向增长的趋势。利用E-view6.0软件得到的检验结果如表1所示, 由表2可知, 变量Ln U、Lng在1%的显著性水平是平稳的, Lnc是二阶单整序列, Lni和Lnr均为一阶单整序列。

2. D和DD分别代表变量的一阶和二阶差分

(二) 格兰杰因果检验

为了进一步研究山东省城镇化与经济增长之间的关系, 探究山东城镇化与经济增长是否存在互相促进、互为因果的关系, 特进行格兰杰因果检验, 选取滞后一期, 结果如表3。

格兰杰因果检验表明, 在10%的显著性水平下, 山东省人均生产总值、人均全社会固定资产投资额是城镇化水平的格兰杰原因。而城镇化水平不是经济增长各指标的格兰杰原因, 他们之间不存在显著的互馈关系。由此可见, 就山东省现阶段而言, 经济增长对于城镇化水平的提高有明显的推动作用, 而城镇化水平的提高对加快全省经济增长的推动作用不大。城镇化的过程伴随着农村人口向城镇的转移, 城镇规模呈从小到大、城市群不断壮大的发展状态, 二、三产业逐步集聚。与此同时, 公共基础设施建设、居民住房建设配套的医院、学校等民生服务需求等, 进而为维持生活所需的耐用消费品、汽车等商业服务需求等, 必然使得城镇化对经济增长产生强大的推动作用。然而, 现阶段山东省城镇化水平依旧不高, 城市的规模效益还没有充分发挥, 城市的扩散辐射和创新溢出效应也未能充分显现, 要求进一步加强其对经济增长的推动作用。

(三) 定量关系分析

为了进一步分析城镇化水平与经济增长之间的定量关系, 在格兰杰因果关系检验的基础上, 选取Ln U、Lng和Lni建立回归模型, 并利用OLS方法对计量模型进行估计。回归结果如下:

输出结果显示模型的拟合程度较好, 经对残差项的平稳性进行检验可得ADF检验的t统计量为-1.9820, 小于显著性水平5%时的临界值 (-1.9581) , 即残差序et为平稳序列, 从而表明Ln U与Lng、Lni之间存在协整关系, 回归模型是有效的, 即人均生产总值每提高1%, 城镇化水平将提升0.25%。

四、结论

通过对山东省城镇化与经济增长关系的分析, 出现城镇化整体水平与人均生产总值、人均全社会固定资产投资具有较强的相关性。随着山东省经济发展向工业化中后期的过渡, 第二、三产业产值比重将不断提高, 相应就业人员比重不断上升, 山东省的城镇化程度将在未来不断提高。因此要采取措施加强城镇化对山东省经济增长的影响作用。如何加快推进城镇化进程, 推动山东经济的快速增长, 以及如何促进两者良性互动机制的形成, 将是今后很长时间内探究的重要内容和政策措施。

参考文献

[1]徐雪梅, 王燕.城市化对经济增长推动作用的经济学分析[J].城市发展研究, 2004, 11.

[2]Berry.B.J L City classification handbook:Methodsand App locations[M].New York:John Wiley&Sons, 1970.

[3]Ronald L Moomaw, Ali M Shatter.Urbanizationand economic development:A bias toward large cities[J].Journal of Urban Economics, 1996:4 (1) :13-37.

[4]朱孔来, 李静静, 乐菲菲.中国城镇化进程与经济增长关系的实证研究.统计研究, 2011, 28.

[5]周一星.城市化与国民生产总值关系的规律性探讨[J].人口与经济, 1982, 1.

[6]张志勇, 李连庆.城镇化水平与经济增长互动效应的动态分析———基于山东省1978-2009年的数据[J].山东财政学院学报, 2012, 9.

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[9]师应来, 付英俊, 苏波.湖北省城镇化与经济发展水平关系研究[J].统计与决策, 2011, 21.

[10]张雷.中国城镇化进程的资源环境基础[M].科学出版社, 2009.

11.黑龙江省经济发展与环境污染水平的实证研究 篇十一

关键词：绿色食品产业；竞争优势分析；结论与建议

中图分类号：F127 文献标识码：A

An Empirical Study of Industrial Competitive Advantage of Green Food Industry

in Heilongjiang Province

GONG Li-pingZHAO Da-wei2

(1.College of Economics and Management, Northeast Agricultural University, Harbin 150030,China;

2.School of Economics and Management,Northeast Forestry University,Harbin 150041,China)

Abstract:Green food industry in Heilongjiang Province has maintained a sustained and rapid development since 1990, which played an important role in promoting agricultural exports. However,some problems as low market concentration of industries, small-scaled enterprises,few famous brands and brand promiscuity,have restricted the further development of China′s green food industries and enterprises,which have not the clear competitive advantage of the industries .By making use of the Porter diamond system in this paper,a competitive advantage evaluation model is built for the case of Heilongjiang Province. With the competitive advantage index and factors weight of the green food industry,it proposes the optimization of the competitive advantage elements and the improvement of the relatively inferior elements to realize the goal of strengthening the competitive advantage of the local green food industry .

Key words:green food industry;competitive advantage analysis;conclusion and suggestions

在健康、安全、保健消费观念日益深入人心和行业间竞争更趋激烈的市场环境下，绿色（有机）食品需求旺盛且呈现持续增长态势，黑龙江省绿色食品产业经过十几年的发展，在国内外市场形成了一定规模和品牌优势，并对调整农业结构、增加农民收入和促进农产品出口，起到重要推动作用。但在国际贸易壁垒堤坝筑高和多样化的情况下，培育和发展产业竞争优势，使影响产业竞争优势的积极因素得到充分体现，改进和优化影响产业竞争优势的消极因素已成为一个亟待解决的问题。笔者参照波特的钻石体系，将影响竞争优势因素进行层次分解，运用层次分析和模糊数学方法建立一个产业竞争优势评价模型，对影响产业竞争优势的要素做出判断，并通过对有竞争优势的要素进行优化及对有比较劣势的要素进行改进，最终达到扬长补短提高产业竞争优势的目的。

一、绿色食品产业竞争优势模型的构建

（一）竞争优势指标体系的设计与分析

1.生产要素

绿色食品产业具有得天独厚的生产要素资源，我国拥有适宜绿色食品生产的自然资源和庞大劳动力资源，随着投资额的增加，绿色食品产业的竞争优势得到不断增强。把生产要素分解为四个部分作为评价指标：一是总面积；二是投资额；三是自然禀赋情况；四是绿色食品企业职工人数。

2.需求条件

绿色食品产业需求条件细分为四个部分，判断其产业竞争优势的影响：一是食品安全；二是市场需求；三是教育程度；四是人均可支配收入水平，绿色食品价格相对较高，市场需求与居民的富裕程度正相关。

3.企业战略、结构与同业竞争

绿色食品产业发展中，不存在一种普遍适用的企业管理体制，良好的企业管理体制的选择，不仅与绿色食品企业的内部条件和产业的性质有关，而且取决于企业所面临的外部环境，而国内激烈的竞争，可以促进企业取得持久的、独特的优势地位，也有利于推动企业向外部扩张，占领国际市场。所以用市场占有率、产品出口率、资产总额和产业环境等指标来判断企业战略、结构与同行竞争对竞争优势的影响。

4.相关及支持性产业

与绿色食品产业有关的方面是否具有竞争力，能否为产业发展提供良好的设施、信息及技术等方面的支持，都会影响着产业竞争优势的进一步发挥，因此，笔者选取以下因素作为指标：一是信用环境；二是社会环境；三是技术状况；四是中介组织。

竞争优势的综合评价可分为两个因素层：一般因素层和具体因素层。基本因素层，即主准则层B，也称为一级指标；具体因素，即为层分准则层C，也称为二级指标。具体因素层分值的确定分两种情况:一是可直接获取有关统计指标值的，可参照相应的计分区间确定分值;二是难以通过有关指标获取数据的，则由专家打分确定。据此，构建了绿色食品产业竞争优势指标体系结构模型（图1）。

2.模糊评价矩阵的建立

建立主准则层模糊评价矩阵，确定评价对象的模糊评价结果：

将A作归一化处理，可用模糊分布法对产业竞争优势作出评价，也可将评语集Y中各类评语定标准分，最后求得产业竞争优势模糊评价的最后得分。

3.综合评价模型分析

识别出产业的竞争优势之后，还应对其强度进一步评价。这样，一方面可以对竞争优势有一个客观的认识，更重要的是通过评价其强度大小，可以找出制约竞争优势的瓶颈及提高的突破口，根据各个评价指标的属性，对经营过程中活动作适当的调整，以进一步优化和增强产业竞争优势。

二、对黑龙江省绿色食品产业竞争优势实证分析

（一）数据来源

1.定量数据

指标体系中类别为“总量值”和“比率值”的数据来自年黑龙江省统计年鉴或依此整理，见表1。

2.定性数据

影响评价对象各指标的权重及指标体系中类别为“定性值”的评价值均来自对黑龙江省研究绿色食品专家的调查得出。经过对东北农业大学、东北林业大学、哈尔滨商业大学、黑龙江省绿色食品中心等专家的问卷调研得出有关评价值，取平均值整理的调研结果见表2。

由此，有40%的把握说黑龙江绿色食品产业竞争优势强，有36%的把握说其竞争优势一般，有24%的把握说其竞争优势弱。根据最大隶属度原则，可以认为黑龙江省绿色食品产业竞争优势强。

（三）综合评价模型分析

评价指标权重的确定，直接反映该指标在企业发展中作用的大小，并且，在其他条件一定的情况下，直接左右着评价结果，因此，指标权重的确定是科学识别和评价竞争优势的关键。本文拟采用层次分析法来确定各指标的权重，即通过专家意见构造判断矩阵，并采用特征根法求解综合判断矩阵，将专家经验与数学模型结合起来确定各指标的权重，见表3、4。

按权重取值的大小衡量次准则层因素对产业竞争优势的影响程度，并将其分为三个类别。影响绿色食品竞争优势的因素分为关键因素（＞0．1）、重要因素（0．03-0．1）和一般因素(＜0．03＝，见表5。通过计算各因素对目标的影响权重与各因素的无量纲值之积，可以得出各因素的竞争力指数；它们的和反映了最终评价目标的竞争力大小，计算结果见表6。

层次分析的结果表明，黑龙江绿色食品产业的综合竞争力指数为84．48，处于相对较高的水平，与模糊综合评价最大隶属度原则之下的评价结果，以40%的隶属度判定黑龙江省绿色食品产业的竞争优势强的结论并无二致。

三、结论与建议

黑龙江省绿色食品产业整体竞争能力指数为84．48，说明在全国具有较强的竞争优势；在影响因素中，关键因素中的自然禀赋条件、种植总面积以及宣传教育程度的竞争力指数分别为27．99、12．22和12．40，具有比较优势，而重要因素中的人均可支配收入、投资额以及一般因素中的产业环境的竞争力指数分别为5．55、5．28和0．56，处于比较劣势。

由此可见，黑龙江省绿色食品产业竞争优势完全由关键因素的强势所形成，其一般因素、重要因素层的次准则因素的劣势很大（如信用环境与食品安全）则成为制约黑龙江绿色食品产业优势提升的瓶颈，进一步的分析表明，权重为0．558的生产要素层的次准则因素中无大的劣势项目；重要程度处于第二位的需求条件层的次准则因素则整体不高，个别项目劣势严重，重要度排序处于第三位的相关支持产业的次准则因素则高低波动幅度很大。因此我们认为黑龙江省绿色食品获得竞争优势的最主要因素来自关键要素的竞争力，但非关键因素的掣肘影响也不容忽视。下一步获取竞争优势要从提升重要因素中的各要素入手。重要因素中的大部分要素都是可以通过努力得以提高，而不像关键要素中的要素大部分优势来自资源的独占性。一般因素虽然对竞争优势有影响，但因为其权重较小，难以发挥决定性作用。

在准确把握对影响黑龙江省绿色食品产业竞争优势可持续发展的各个组成要素之后，笔者建议从政府、企业两个方面提升绿色食品产业竞争优势。

参考文献:

［1］ 王德章.中国绿色食品产业发展与出口战略研究［M］．北京：中国财政经济出版社，2004.

［2］ 王德章，赵大伟，陈建梅.产业竞争优势模型：基于黑龙江省绿色食品产业的实证研究［J］．中国工业经济，2006（5）.

［3］ ［美］迈克尔.波特.国家竞争优势［M］．北京：华夏出版社，2002.

［4］ Abbas.1992, How to Manage for International Competitiveness［R］．New York:international Business Press.

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［6］ Maury E.and Michael R.,1994,Competiteveness in International Food Markets［R］．Boulder:Westview Pass..

［7］ Oliver.C., 1987, Sustainable Competitive Advantage: Combining institututional and Resource-based Views［J］．Strategic Management Journal,18(9).

(责任编辑：吕洪英)

12.黑龙江省经济发展与环境污染水平的实证研究 篇十二

大力推进“城乡一体化”进程是打破城乡“二元”经济格局, 缩小城乡收入差距, 促进经济社会和谐发展的重要抓手, 其基本思路在于加速农村经济、政治、社会、文化等各领域的发展, 核心是通过城市反哺农村、以第二、三产业支持第一产业等途径推动农村加速发展。金融是现代经济的核心, 考察金融因素, 尤其是发展相对滞后的农村金融因素在促进城乡一体化进程的作用, 具有重要的现实意义。

一、文献综述

缩小城乡收入差距是推进城乡一体化的重要方面, 不少学者从理论层面分析收入差距与金融发展之间的关系。Greenwood and Jovanovic (1990) 通过构建内生增长模型 (GJ模型) , 讨论了经济增长、金融发展和收入分配三者之间的理论关系, 证明由于存在两个门槛财富水平, 金融发展和收入分配的关系服从“倒U型”的轨迹, 这是因为在经济发展初期, 只有收入较高的少数人愿意支付成本享受金融服务, 并获得投资回报, 收入分配不平等状况会加剧。随着经济增长和金融中介发展, 越来越多的人积累了足够多的财富, 可以获得金融服务, 收入差距逐渐缩小, 直至收敛到平等水平。Townsend and Ueda (2003) 简化和改进了GJ模型, 以一个动态模型讨论了金融深化对收入分配的影响, 证明了金融发展与收入差距的关系遵循库兹涅茨曲线。

总体上看, 从区域农村金融发展的角度来研究城乡一体化的文献较少。由于所选取的样本、指标选取以及使用的分析方法不同, 对于农村金融发展与城乡一体化关系的研究结论并不一致。本文通过构建VAR模型, 分析区域农村金融发展与城乡一体化的动态关系, 以期从农村金融发展的角度为城乡一体化提供富有建设性的政策建议。

二、理论假设与数据来源

(一) 理论假设

我们认为, 一方面, 农村金融发展本身就是城乡一体化的一部分。当前城乡金融发展水平存在较大差距, 表现为农村金融资源相对稀缺, 农村金融体系不完善, 农村金融服务水平较低。因此, 农村金融发展可以促进城乡一体化水平。另一方面, 城乡收入差距缩小是城乡一体化水平提高的重要表现, 主要着力点在于增加农民收入。如果随着农民收入的增加, 农民储蓄也随之增加的话, 那么农村金融资源就会增加, 有助于推动农村金融发展。因此, 我们提出以下假设有待检验:

假设1:城乡一体化水平与区域农村金融发展水平之间有相互影响关系。

尽管理论上城乡一体化水平与农村金融发展水平之间可以相互促进, 但是, 由于城乡之间存在交易成本差异、信息不对称等因素, 城乡一体化水平与农村金融发展水平之间要发挥相互促进作用, 还存在着不少现实的障碍。首先, 城乡金融之间非均衡发展的现状会引起城乡收入差距扩大 (姚耀军, 2005) , 主要表现为农村储蓄资金的不断外流和非正规金融的不规范发展 (张立军、湛泳, 2006) , 而城乡收入差距扩大显然是一种逆城乡一体化的作用力。其次, 从经济金融关系来看, 可以大致分为需求追随 (demand-following) 和供给领先 (supply-leading) 两种类型 (Patrick, 1966) , 并且在经济发展的早期阶段, 供给领先型金融居于主导地位, 而随着经济的发展, 需求追随型金融逐渐居于主导地位。那么与城市金融发展相比, 在金融发展水平比较薄弱的农村地区更需要加强政策支持和引导, 才能在起步阶段推动农村金融发展, 进而促进农村经济增长, 增加农民收入。因此, 我们提出以下假设有待检验:

假设2:城乡一体化水平与区域农村金融发展水平之间相互影响作用的大小、方式和机制不一致。

(二) 变量与样本选择

我们分别根据城市居民家庭人均可支配收入和农村居民家庭人均现金收入计算城乡收入比, 根据城市居民家庭人均消费支出计算和农村居民家庭人均现金支出计算得到城乡支出比。

可知, 当城乡收入比接近于0时, 说明城乡之间收入差距大, 城乡一体化程度低;反之, 当城乡收入比接近1时, 说明城乡之间收入差距小, 城乡一体化程度高。城乡支出比的意义类似。我们定义城乡一体化水平为城乡收入比和城乡支出比的加权平均值, 即:

其中, Inc为城乡收入比, Exp为城乡支出比, Inte为城乡一体化水平。α和β为城乡收入比和城乡支出比的权重。本文经验研究中取值为α=β=0.5。

农村金融发展水平的测度。我们定义农村金融发展水平Fin为:

本文中经验研究的数据来源是国泰安数据库, 样本范围是2005年第四季度到2010年第三季度。

三、经验研究

(一) 平稳性检验和协整检验

本文先采用ADF单位根方法对城乡一体化指标和农村金融发展指标进行平稳性检验。经过ADF检验, 得到两个变量Inte和Fin均为I (1) 变量, 即均为一阶单整序列。协整检验结果表明, 在1%的置信水平下, 拒绝没有协整方程的假设, 即变量Inte和Fin之间存在一种长期的均衡关系。

(二) Granger因果关系检验

协整检验结果表明, 在城乡一体化水平和农村金融发展水平之间存在长期的均衡关系, 但是这种均衡关系是否构成因果关系需要进一步验证。因此需要对各变量进行格兰杰因果关系检验。根据F值、伴随概率以及AIC最小原则, 取滞后期为3。检验结果 (如表1所示) 。

Granger因果关系检验结果表明, 在5%的置信水平下, 城乡一体化和农村金融发展之间存在相互因果关系, 即城乡一体化进程促进了农村金融的发展, 同时农村金融的发展也可推进城乡一体化的进程。这就证实了假设1。

(三) VAR模型构建和脉冲响应

首先确定VAR模型的滞后期, 五种统计量均认为滞后期为3, 因此建立VAR (3) 模型:

从上面两个VAR方程来看, 区域农村金融发展的滞后变量对城乡一体化水平的影响显著为正, 城乡一体化水平的滞后变量对其自身的影响也有显著正影响。而城乡一体化水平对农村金融发展的影响则有正有负, 从系数上看, 总体仍有正面影响。

从脉冲分析来看 (见下页图1) , 区域农村金融发展水平与城乡一体化水平之间以及其对自身的冲击效果均收敛, 说明区域农村金融发展水平与城乡一体化发展水平之间存在着比较稳定的持续性影响。其中, 城乡一体化水平对农村金融的发展有持续的正面冲击, 不过这种冲击的效果呈现出短中长期的波动, 短期 (一个季度) 影响较大, 而中期 (2~4个季度) 较小, 随后的长期影响 (一年以上) 又有所扩大。而城乡一体化对农村金融的冲击除了短期效应为负外, 中长期具有较大的正面影响。说明从短期来看, 农村金融的发展并不能由城乡一体化水平的提高而自行发展, 而需要有针对性的通过相关政策支持, 克服短期的负面冲击, 从而享受其对城乡一体化水平中长期的正面作用。这种冲击影响的非对称性证实了假设2。

城乡一体化和农村金融发展之间的相互作用机制存在较大差异。城乡一体化水平的提高带动农村金融发展的效果在短期和长期均比较明显, 但是这种效果在中期是有一个减弱的过程, 因此这种带动效应的持续性并不是十分突出, 而农村金融发展在短期对城乡一体化甚至有负面冲击, 这说明通过农村发展来提升城乡一体化水平可能存在一道“砍”, 但是一旦迈过这道坎, 农村金融发展对城乡一体化的正面效果将快速增强, 并可长期持续。

结论和政策建议

从上文的经验分析中我们可以看到, 要使区域农村金融发展成为推动城乡一体化水平的推动力, 而不是阻力, 关键是如何在市场和政策层面打破农村金融发展停留在较低水平的“坎”, 使洼地效应发挥主导作用, 通过区域农村金融发展推进城乡一体化进程。

为此, 一是要多方面提升城乡一体化水平, 增加农民收入, 建立起惠及广大农民的社会保障制度, 解决农民教育、医疗等方面的后顾之忧;二是要加强对农村金融发展的政策支持, 使得金融资源在农村留得住、用得上, 推进城乡一体化水平;三是可以借鉴美、法等发达经济体以及墨西哥、印度等发展中国家的做法, 构建政策性、合作性和商业性多元并存的立体化的农村金融体系 (黎和贵, 2009) , 完善农村金融服务主体、增加农村金融有效供给、丰富农村金融产品和服务、健全农村金融风险管理机制, 全面提升农村金融服务的水平。

参考文献

[1]顾益康, 许勇军.城乡一体化评估指标体系研究[J].浙江社会科学, 2004, (6) :93-97.

[2]黎和贵.国外农村金融体系的制度安排及经验借鉴[J].国际金融研究, 2009, (1) :36-41.

[3]姚耀军.金融发展与城乡收入差距关系的经验分析[J].财经研究, 2005, (2) :49-59.

[4]张立军, 湛泳.中国农村金融发展对城乡收入差距的影响——基于1978—2004年数据的检验[J].中央财经大学学报, 2006, (5) :34-39.

[5]Beck T, Demirguc-Kunt A, Levine R.Finance, inequality, and poverty:cross-country evidence[R].NBER Working Paper No.10979, 2004.

[6]Greenwood J, Jovanovic B.Financial development, growth, and the distribution of income[J].Journal of Political Economy, 1990, (98) .

13.黑龙江省经济发展与环境污染水平的实证研究 篇十三

摘 要 本文应用单位根检验、协整、格兰杰因果检验等计量方法,对贵阳市1978-2007年的金融业数据和经济数据进行分析,得出金融业发展和经济增长之间的内在联系。通过研究可以得出,改革开放以来,研究的结果表明了贵阳市的经济增长促进了金融业的发展,但金融业的发展却对经济增长的促进作用不是很明显。

关键词 金融发展 经济增长 单位根检验 协整 格兰杰因果关系

一、问题的提出及文献综述

随着我国金融业的不断发展和经济增长,金融业已经成为政府宏观调控经济的重要手段及社会资源优化配置的重要杠杆,经济关系日益金融化。特别是,针对我国经济日新月异的变化,研究金融发展与经济增长之间的关系有着重大的意义。

Joseph Schumpeter(1911)第一个指出由金融中介提供的服务——动员储蓄、评估项目、管理风险、控制经理、便利交易——对技术创新和经济增长是基本的。Bencivengaand Smith(1991)通过模型分析,得出了与Schumpeter 的思想基本相近的结论,个人面临未来流动性偏好的不确定性,他们在生产力低,但安全性高的流动性资产和高生产力,但风险高的非流动性资产之间进行选择,而银行通过把存款分配到高生产力的经济活动增加了经济增长,同时又允许了个人减少与流动性需要相联系的风险。

除此之外,金融中介减少了全社会不需要的资本流动,再次倾向于促进经济增长。由Goldsmith(1969)、Mckinnon(1973)和Shaw(1973)提出的一个替代性的观点强调了经济增长中资本积累的作用,特别是金融中介降低了市场磨擦,增加了储蓄率,吸引了外国资本,因此金融中介的发展,减少了企业的外部金融成本,导致了总的经济增长。然而,并不是所有的经济学家都赞成金融发展在经济增长中的积极作用,特别是在金融发展是简单地反映了经济增长还是它只对增长的积累是直接必要的问题上存在怀疑。例如,JoneRobinson(1952)声称“总的来说,可能的情况是企业领着金融走”。(where enterprise leads,finance follows)按照这个观点,经济发展创造了对某种特殊形式的金融需求,金融系统只是自动地对这些需求进行反映。另外,还有一些经济学家根本不相信金融发展与经济增长的关系是重要的。卢卡斯Lucas(1988)宣称:经济学家“过度强调了”(overstressed)经济增长中金融要素的角色。Stiglitz(1994)对金融系统在经济增长中的重要性提出了怀疑,他认为经济发展对金融服务提出了附加的需求,反过来又带来了一个更加发展的金融部门。

本文的目的是对改革开放以来贵阳金融业发展与经济增长的关系进行因果关系检验。使用的方法是对序列进行单位根(unit root)检验,并检验序列间的协整(cointegration)关系,以确定序列的平稳性;再对序列进行格兰杰因果关系(Granger causality test)检验,以确定序列间的因果关系,即确定贵阳金融发展与经济增长之间的因果关系。

在此之前,王琛的研究结果表明,改革开放以来,我国的金融发展推动了经济增长,他选取的数据为1978-2004年,在统计口径上,将金融总资产分为货币、债券和股票三大类。本文的数据范围为1978-2007年,而且在统计口径上,金融业数据为贵阳市年末金融机构各项贷款余额。

二、数据、检验方法和检验结果

在本文的研究过程中,将选用贵阳的金融业数据F(Finance)作为衡量金融发展的指标,对于经济增长,我们将选用贵阳的GDP作为衡量经济增长的指标。金融业数据F和GDP 的数据均来自于中国统计年鉴数据库,数据范围取自改革开政策开始的1978- 2007 年的年度数据;数据的计算和分析工具是经济计量软件Eviews5.0。

1.单位根检验

在本文的研究中,所选用的数据均是时间序列数据,在用计量经济方法建立回归方程时,时间序列数据必须是平稳的才有意义,否则会导致伪回归现象的发生。

为了消除数据造成异方差的影响,分别对各个指标变量取对数。通过单位根检验可以知道,各个指标变量均表现出明显的非平稳性。

分别对二者进行二阶差分,差分项的滞后期数为1,且存在漂移项和趋势项,通过检验可以知道,两个变量(经过二阶差分之后)的ADF统计量都小于在1%、5%、10%三个显著性水平下临界值,说明了二者都通过ADF检验,两个变量的时间序列数据平稳。同时也可以得出,LGDP~I(2),LGDP~I(2),二者都是二阶单整序列,这两个变量属于同阶单整。同时,这也说明了二者之间可能存在协整关系。

2.协整检验

由于LGDP和LF这两个变量的时间序列数据虽然是不平稳的,但它们都是二阶单整的,所以这两个变量之间很有可能是协整的,可以对这两组数据进行水平上的回归。首先使用的模型为LGDP和LF之间存在线性关系,即:LGDP=α+βLF+μ。在Eviews5.0中对该模型进行检验,检验结果如下:

LGDP=4.575326+0.822856*LF

t=(24.23184)(31.20821)

0.972055 调整后 0.971057

从检验结果来看,该模型的拟合程度很高。最后,对μ做ADF单位根检验,用来检验这两个变量之间是否存在协整关系。该检验的结果如下:

恩格尔- 格兰杰10%的临界值分别是-1.609571,由于在绝对值上所估计的t 值-1.971849 小于10%的临界值。所以得出的结论为,所估计的残差是平稳的,两个变量有协整关系。

3.误差修正模型的建立

从以上的结果可以得知,在10%的显著性水平下,贵阳的金融业发展和经济增长长期来看,二者之间存在着协整关系。协整关系只是反映了变量之间的长期均衡关系。为了考察二者之间短期动态变化的相关性,要用误差修正模型(ECM)来进一步对这二者之间的关系进行检验。对LGDP和LF这两个变量建立ECM模型,得到结果如下:

DLGDP=0.011105-0.061866*LF+0.558566*μ(-1)

t= (0.714875)(-0.883243)(3.248499)

0.288699DW=1.680545

上述估计结果表明,误差项μ(-1)估计的系数0.558566体现了对偏离的修正,上一期偏离越远,本期修正的量就越大,即系统存在误差修正机制。

4.Granger因果关系检验

由于LGDP和LF这两个时间序列是协整的,所以二者之间存在Granger原因。可以使用格兰杰因果关系检验来检验上述两个变量之间是否存在格兰杰原因。

LF在滞后2阶、3阶、4阶时都不是LGDP的格兰杰原因,但LGDP在滞后2阶、3阶、4阶时却是LF的格兰杰原因。所以,可以得出,从理论意义上讲,贵阳市的经济增长带动了金融业的发展,但金融业的发展却没有带动经济的增长。

三、结果

本文通过使用时间序列的单位根检验、协整检验、误差修正模型和Granger因果关系检验,研究了改革开放以来(1978-2007年)贵阳金融业发展和经济增长之间的关系。研究的结果表明了贵阳的经济增长促进了金融业的发展,但金融业的发展却对经济增长的促进作用不是很明显,误差修正模型反映了金融发展和经济增长短期波动偏离它们之间长期均衡关系的程度。本文可能由于数据选取的问题,导致结论与现实经济现象有很大不同,但至少说明了经济的增长可以极大地促进金融业的发展,为以后的研究打下了一定的基础。

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