化工与化学工程的区别范文第1篇

关键词：“三化”协调发展；空间差异；中原经济区

中图分类号：C916　文献标志码：A　文章编号：1002-2589（2012）36-0057-03

引言

2012年8月，国家发改委在郑州启动了《中原经济区规划》编制工作，并明确指出促进新型工业化、新型城镇化、农业现代化协调发展是《中原经济区规划》的核心和主线，把发展粮食生产放在突出位置，走具有中原特点的农业现代化道路；抢抓产业转移机遇，充分发挥新型工业化的引领带动作用；积极推进新型城镇化，形成“三化”协调发展的重要支撑，推动中原经济区实现跨越式发展，并为全国同类地区创造经验。相关学者也从不同角度探讨了中原经济区“三化”协调发展，但主要局限在定性研究[1-7]，个别定量研究也局限在一个省[8]，整个中原经济区范围内的三化协调发展定量研究的文献还未见发表。本文拟以中原经济区为研究对象，以地级市为研究单元，以2011年中原经济区各地级市统计年鉴为基础，试图就中原经济区“三化”协调发展空间差异问题进行定量研究，以期为相关部门制定促进“三化”协调发展政策提供理论依据和参考。

一、协调与“三化”协调发展测度

（一）协调与“三化”协调发展的内涵

从系统论的角度看，协调为实现系统总体演进的目标，各子系统或各元素之间一种良性的相互关联，是系统之间或系统内要素之间配合得当、和谐一致，良性循环的关系，是多个系统或要素保持健康发展的保证[9，10]。新型工业化、新型城镇化、农业现代化是三个具有高度复杂性、不确定性、多层次性的开放系统，三个系统存在多重关联的相互依存、相互作用关系，既相互促进又相互制约，既有积极的正面影响，又有消极的负面影响。

（二）“三化”协调发展测度

“三化”协调发展可以通过计算“三化”协调发展协调度加以测度。协调度是度量系统之间或系统内部要素之间在发展过程中彼此和谐一致的程度，体现了系统由无序走向有序的趋势。协调度可分为发展协调度和对比协调度两种，前者用于度量一个城市或区域在不同发展阶段各子系统的协调状况；后者则度量同一发展阶段或同一时期不同城市或区域之间各子系统的协调状况[1]。由协调内涵可知，协调度是一个时间概念，表现为某一状态的值[11]。“三化”协调发展协调度作为度量新型工业化、新型城镇化、农业现代化三大系统间状况好坏的定量指标，反映出一定时间、一定空间范围内新型工业化新型城镇化、农业现代化的协调程度。参照国内外学术界关于协调度模型的研究成果，本文用下述公式测度“三化”协调发展协调度：

式中，C表示“三化”协调发展协调度，I表示新型工业化综合发展指数，U代表农业现代化综合发展指数，A表示农业现代化发展指数。不难证明，C理论值介于-1.732和1.732之间。当I+U+A>0，则C>0，表明“三化”协调发展水平较高，C值越大表明“三化”协调发展水平越高；当I+U+A

二、数据采集与研究方法

（一）数据采集

利用“三化”协调发展协调度公式对“三化”协调发展进行测度，首先要先对新型工业化、新型城镇化、农业现代化的综合发展水平进行评价，考虑到数据的可获取性，本文未将泰安市东平县、淮南市凤台县列入研究范围，依据2011年河南、安徽、山东、山西、河北五省统计年鉴及30地市统计年鉴，注重指标的科学性、全面性、可比性，力求综合反映中原经济区新型工业化、新型城镇化、农业现代化发展水平区域差异。构建新型工业化、新型城镇化、农业现代化的综合发展水平评价指标体系（表1）。

（二）研究方法

本文采用主成分分析方法对中原经济区“三化”综合发展水平进行评价。利用SPSS19.0软件，分别对中原经济区各地市级行政单元新型工业化、新型城镇化、农业现代化的指标进行主成分分析，根据要素成分特征值大于1及累积贡献率达到80%的原则，尽可能多地保留原变量信息的前提下，考虑因子的合理解释性问题，各提取4个主成分，分别命名为工业化规模、工业化效率、工业化程度、工业化投入因子，综合实力、人居环境、基础市政、交通出行因子，基础条件、经济水平、电气化水平、机械化水平因子。

以各因子方差贡献率为权重，分别构建新型工业化综合得分函数、新型城镇化综合得分函数、农业现代化综合得分函数。即：

式中，Ix、Ux、Ax分别代表第x个城市的新型工业化综合指数得分、新型城镇化综合指数得分、农业现代化综合指数得分，系数为各自主成分的方差贡献率。根据上述公式计算出30个地市“三化”综合发展指数（见表2）。

协调发展协调度系数

三、中原经济区“三化”协调发展空间差异分析

由表2可知，中原经济区“三化”协调发展空间差异明显，根据三化”协调发展协调度系数的大小，结合各地市的实际情况，将中原经济区30个地市划分为六种类型：协调型、基本协调型、濒临失调型、初级失调型、中级失调型、严重失调型（图1）。

图1中原经济区“三化”协调发展空间差异示意图

（一）协调型

包括洛阳、郑州、蚌埠、许昌、聊城5市，协调度系数均在1.50以上。其中洛阳的“三化”协调性最好，协调度系数达到了1.7232，郑州“三化”综合指数均排在第一位，可见郑州在中原经济区的核心地位，协调度系数排在第二位，也说明郑州“三化”协调性也处于较高发展阶段的协调。比较而言，蚌埠、许昌、聊城的协调度系数也比较高，但是“三化”综合指数却有不同的特征：蚌埠、许昌的新型工业化指数与农业现代化指数排名较为靠前，而新型城镇化指数排名较为靠后，表明新型城镇化进程落后于新型工业化与农业现代化进程；聊城的“三化”综合指数系数均较低，表明聊城“三化”协调属于较低阶段的协调。

（二）基本协调型

包括邯郸和新乡2市，协调度系数分别为1.3873和1.2102。邯郸“三化”综合指数排名均比较靠前，但由于新型城镇化综合指数过高，导致“三化”协调性稍差，刚好与许昌、蚌埠相反，表现为新型工业化与农业现代化进程落后于新型城镇化进程。新乡新型城镇化指数与农业现代化指数均排在第十位，而新型工业化指数仅排在第十六位，新型工业化进程落后于新型城镇化与农业现代化进程。从各因子得分情况看，影响新乡新型工业化综合发展水平的主要因素是工业化效率因子和工业化投入因子得分较低，均排名第二十位。

（三）濒临失调型

只有一个城市，即焦作，协调度系数大于0但小于1，为0.6600，“三化”濒临失调。焦作是一个依靠煤炭发展起来的老工业城市，有较好的工业发展基础，工业化规模因子得分排在第五位，但是由于以能耗高、污染重、科技含量低的铝电、化工等重工业为主，所以导致工业化效率因子得分、工业化程度因子得分、工业化投入因子得分均较为靠后，分别排在第二十四、二十七、二十二位，导致新型工业化综合指数仅仅排在第十八位。同时，由于基础条件因子与电气化水平因子得分较低，导致农业现代化综合指数排名较为靠后。

（四）初级失调型

包括三门峡、晋城、南阳、平顶山、淮北、济源、开封、长治、菏泽、信阳、亳州、驻马店、周口、宿州，协调度系数介于0与-1之间，主要分为以下两类：新型工业化与农业现代化进程落后于新型城镇化进程的，有三门峡、晋城、平顶山、淮北、济源、长治；新型城镇化晋城落后于新型工业化与农业现代化晋城的，有南阳、开封、菏泽、信阳、亳州、驻马店、周口、宿州。由此可见，初级失调型地市“三化”的主要矛盾体现在新型工业化、农业现代化与新型城镇化之间的协调。

（五）中级失调型

包括漯河、安阳、邢台、运城4市，协调度系数介于-1与-1.30之间。其中除漯河新型城镇化进程与农业现代化进程落后于新型工业化进程外，其他三个地市均属于新型工业化与农业现代化进程落后于新型城镇化进程。其中尤为特别的是运城，新型工业化指数与农业现代化指数排名均为30个地市倒数第一，其中工业化规模因子、工业化效率因子、农业经济水平因子、农业电气化水平因子全部为倒数第一。

（六）严重失调型

包括阜阳、商丘、鹤壁、濮阳4市，协调度系数均小于-1.30，且“三化”综合指数均小于0，表明“三化”综合发展指数均不及30个地市的平均水平，“三化”严重失调。阜阳的新型城镇化指数排名30个地市倒数第一，新型城镇化进程严重落后于新型工业化和农业现代化进程；商丘新型工业化和新型城镇化综合指数分别排名第26和23位，新型工业化和新型城镇化进程落后于农业现代化进程；鹤壁新型工业化和农业现代化指数分别排名第24和26位，新型工业化和农业现代化进程落后于新型城镇化进程；濮阳“三化”综合指数均排名后20位，协调度系数排名倒数第一。

四、结论与讨论

1.“三化”协调发展协调度是一个相对概念，“三化”协调发展协调性并没有一个绝对的标准，相同的协调度所反映的信息并不一定相同，必须结合新型工业化系统、新型城镇化系统、农业现代化系统的实际状况作出判断。

2.“三化”协调发展协调度系数是根据结合新型工业化综合指数、新型城镇化综合指数、农业现代化综合指数计算出来的一个无量纲数值，就某一地区来说，该系数没有任何实际意义，只有在多地区的对比中才能体现出定量评价的实际价值。

3.中原经济区“三化”协调发展协调性存在明显的地域差异，中原经济区的中部的几个城市，即中原城市群的核心城市，例如郑州、洛阳“三化”协调发展协调度系数较高，而中原经济区的城市“三化”协调发展协调度系数普遍较低，呈现出内高外低的态势。

4.所构建的中原经济区“三化”综合发展水平评价指标体系由于资料的可获得性而放弃了一些具有代表性的指标，同时只对中原经济区“三化”协调发展作了静态评价，不同时间序列的动态分析有待进一步深入研究。

参考文献：

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化工与化学工程的区别范文第2篇

关键词：苏锡常　外资　民营　制造业　结构

根据结构主义理论，产业结构与经济增长之间存在着互为因果的关系，即产业结构的升级会推动经济的增长，反过来，经济的增长也会促进产业机构的升级。在苏锡常这个以制造业为主的区域内，要深化对外资与民营经济的认识，就有必要对其进行结构上的比较。而一般情况下，衡量或比较产业结构主要是从合理化和高级化两个维度进行的。

一、结构合理化水平的比较

1.集中度比较

集中度是最常用、最简单易行的表征产业结构的指标。制造业集中度的其含义是制造业中处于前若干位行业的产出占整个制造业产出的比重。本文中选取前6位行业的产出占整个制造业产出的比重来表示苏锡常外资与民营制造业的集中度。表1显示了2007年苏锡常外资与民营制造业产出前6位行业的份额以及6行业集中度。

由表1知，苏州外资制造业排名为前6位的行业分别是通信设备、计算机及其他电子设备制造业、纺织业、电气机械及器材制造业、化学原料及化学制品制造业、通用设备制造业和仪器仪表及文化、办公用机械制造业。尤其通信设备、计算机及其他电子设备制造业和纺织业在苏州外商投资行业中占有绝对优势，两个行业的产出占整个外资制造业产出的60.16％，苏州外资制造业6行业集中度为76.86％。苏州民营制造业排名为前6位的行业分别是黑色金属冶炼及压延加工业、纺织业、纺织服装、鞋、帽制造业、电气机械及器材制造业、化学纤维制造业、化学原料及化学制品制造业。黑色金属冶炼及压延加工业和纺织业这两个原材料型产业在苏州民营投资行业种占有绝对优势。苏州民营制造业6行业集中度为73.69％。

由表1还可以看出，无锡外资制造业排名为前6位的行业分别是通信设备、计算机及其他电子设备制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、电气机械及器材制造业、化学原料及化学制品制造业、纺织业、通用设备制造业。与苏州类似，无锡外资制造业中通信设备、计算机及其他电子设备制造业占有绝对优势。经计算，无锡外资制造业6行业集中度为70 71％，低于苏州约6个百分点。无锡民营制造业排名为前6位的行业分别是黑色金属冶炼及压延加工业、纺织业、电气机械及器材制造业、化学原料及化学制品制造业、化学纤维制造业、通用设备制造业。经计算无锡民营制造业六行业集中度为66.03％。不仅低于苏州民营制造业的6行业集中度，而且还低于本地外资制造业6行业集中度。

由表1同时可以看出，常州外资制造业排名为前6位的行业分别是通信设备、计算机及其他电子设备制造、黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及化学制品制造业、电气机械及器材制造业、纺织服装、鞋、帽制造业、通用设备制造业。经计算、常州外资制造业六行业集中度为62.42％，低于苏州14个百分点，低于无锡约8个百分点。常州民营制造业排名为前6位的行业分别是黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及化学制品制造业、纺织业、通用设备制造业、电气机械及器材制造业、金属制品业。经计算常州民营制造业6行业集中度为69.76％。仅低于苏州，但要高于无锡，同时还要高于本地外资制造业6行业集中度，这个特点是苏州和无锡所不具备的。

2.分工度比较

分工体现的是制造业的专业化程度，这在产业结构评价中也是一个很重的指标。依据克鲁格曼提出的分工指数，我们可以计算得到苏锡常外资与民营制造业的分工指数，结果如表2所示。

根据本文的研究目的，我们关心三类分工。第一类是地区内部外资与民营制造业的分工程度，第二类是地区间外资制造业的分工程度，第三类是地区间民营制造业的分工程度。由表2中的数据可以看出，对于第一类分工，苏州外资与民营制造业的分工程度最大，为0 904，无锡外资与民营制造业的分工程度次之，为0.824，二常州外资与民营制造业的分工程度最小，只有0.536。这说明，苏州外资与民营制造业产业间的分工协作比较明显，而常州外资与民营制造业可能是产业内的分工比明显。对于第二类分工，苏州外资与无锡外资制造业的分工程度最小，苏州外资与常州外资制造业的分工程度最大。这也说明，在苏州和无锡，外资进入的行业领域是非常相似的，对于第三类分工，苏州民营与无锡民营制造业的分工程度要低于苏州民营与常州民营制造业的分工程度，但都不是很高。这说明，在苏锡常地区，民营制造业的同构程度是很高的。

二、结构高级化水平的比较

制造业结构向高级化方向演进主要表现在三个方面：一是重工业化，二是高加工度化，三是技术密集化，以下就从这三个方面来对比苏锡常外资与民营制造业的结构。在比较分析之前首先需要对28个制造业行业按不同标准进行产业分类，结果如表3所示。

需要说明的是，由于以上是从大类层面进行的划分，因此存在着一定的近似性。对轻工业、重工业的划分主要参考了张军著作中的分类，而且这样的划分与一般统计年鉴中所列出的轻、重工业包含的行业种类有所不同，但差别不是很大。在按原材料工业和加工组装工业进行分类时，并没有把制造业的所有大类产业包括在内，只是挑选了其中具有典型性的几种。纺织业对于服装及其他纤维制品制造业，木材加工及竹、藤、棕、草制品业对于家具制造业，黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业对于金属制品业、普通机械制造业、专用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、仪器仪表及文化、办公用机械制造业来说，前者都是原材料产业。后者是加工组装工业。对劳动密集型和资金密集型和技术密集型产业的划分主要参考了万晓光、李耀新等人的分类方法。

1.重工业化程度比较

化工与化学工程的区别范文第3篇

【关键词】 精准扶贫 移民搬迁 “社区工厂” 识别 考核

【中图分类号】F127 【文献标识码】A

一、问题的提出

移民搬迁是指在生态脆弱区或贫困地区防范自然灾害和解决贫困共生问题的重要手段，是扶贫开发“五个一批”脱贫路径的重要组成部分。2011年7月，陕西省政府正式通过了《陕南地区移民搬迁安置总体规划（2011年―2020年）》，计划从2011年起用10年时间，搬迁移民60万户240万人。在该项政策背景下，陕西省政府于2011年正式启动了陕南百万移民搬迁工程。在移民搬迁过程中生态环境的保护、农民生活条件的提高等成效显著，但如何实现“搬得出、稳得住、能致富”的目标对移民搬迁政策绩效提出了挑战。从移民搬迁精准扶贫的各个主体角度来看，移民搬迁存在着以下问题：一是地方政府治理的碎片化困境成为困扰精准扶贫有效实施的最大障碍。李博、左婷认为在搬迁过程中制度衔接的缺失与行政联合的缺场使扶贫治理陷入了碎片化的困境，背离了精准帮扶与精准管理的目标要求[1]。二是搬迁移民的可持续生计和社会融入成为移民的生存难题。付少平、赵晓峰认为目前移民工程的实施来看，普遍面临着移民后失业、再贫困，生计能力下降，生计不可持续的问题[2]。姚蓉认为搬迁移民融入迁入地的过程涉及移民文化观念、经济活动、社会生活等方面的转变，对多数移民而言是一个艰难的过程[3]。三是企业的产业基础薄弱，移民就业渠道狭窄。何得桂、李卓认为陕南移民搬迁工程仍处于“重安置轻保障”的阶段，企业的后续产业发展薄弱，安置点周边带动就业的项目较少，难以为移民提供充足的就业岗位[4]。

为解决移民搬迁中存在的困境与问题，陕西省平利县在实践中坚持一手推进移民搬迁，一手发展“社区工厂”，初步探索出了一条以就业推进移民搬迁和精准扶贫的新路子[5]。“社区工厂”可以被定义为：在平利县移民搬迁集中安置社区内创办工厂，引进劳动密集型产业入驻社区，带动社区贫困群众就业增收，助推脱贫的组织方式。“社区工厂”实现了政府、企业与搬迁贫困群众共建共赢，成功探索出一条“就业式精准扶贫”新模式。经过一段时间的探索与发展，平利县的搬迁移民工作和“社区工厂”的运作在扶贫方面已初具成效。截止2016年，全县先后建成移民搬迁集中安置区130个，搬迁贫困群众4.8万人，建设农村社区75个，创办各类“社区工厂”41家，其中电子元件加工厂18家，手套、棉鞋等加工厂7家，其他行业16家，吸纳群众就近就业3000人以上（搬迁群众1800人、贫困群众600人）年创造产值1.8亿元以上，先后帮助2500余户贫困户摘掉了“贫困帽”。

基于安置搬迁移民建立起来的“社区工厂”，进一步结合了精准扶贫的政策导向，在地区精准扶贫模式创新中树立了典范。本文将从精准扶贫所涵盖的四个维度出发，立足于治理理论，剖析“社区工厂”的现状与不足，并针对性地提出优化建议，以期能为其他地区开展精准扶贫工作提供借鉴。

二、精准扶贫政策下的“社区工厂”现状分析

1. 精准扶贫分析框架

精准扶贫是一场涉及到资源、技术、制度和文化的贫困治理，在精准扶贫政策的框架之下，包含了精准识别、精准帮扶、精准管理、精准考核等几大要素。本文在厘清精准扶贫框架的基础上分析了“社区工厂”模式目前在对接精准扶贫政策过程中存在的现状问题。（如图1所示）

2. 精准扶贫下的“社区工厂”现状

精准扶贫是由政府推出的一项基本政策，近年来，全国各地纷纷实施脱贫攻坚工程，积极探索地方精准扶贫新模式。“社区工厂”是平利县探索出的一种创新型的精准扶贫模式，从“社区工厂”构建至今，分别从精准识别、精准帮扶、精准管理、精准考核等四个方面有效帮助当地进行精准扶贫。在不断发展过程中，平利县政府和“社区工厂”相互协作、不断创新取得了较好的成绩，也得到了社会各界的一致好评。但是，不够成熟的新型扶贫模式依然存在很多题有待解决，下面本文将从四个方面对“社区工厂”参与精准扶贫的现状和不足进行分析：

（1）“社区工厂”立足精准识别，建立扶贫基础

精准识别是精准扶贫的起点和基础。平利县围绕“发展社区工厂带动脱贫一批”的总体要求，深入移民搬迁中的贫困对象，“社区工厂”目前已提供就业岗位2000余个，现在岗就业1000余人，累计吸纳在册贫困人口就业172户529人。搭建了工厂发展与贫困群众就业的桥梁纽带，实现“社区工厂”与搬迁群众的脱贫发展与互惠双赢。

从扶贫对象识别方式的精准来看，因为贫困群体的致贫原因和贫困程度是不尽相同的，而“社区工厂”下的贫困户都是经过了政府的筛选评价过程，在“社区工厂”的需求与政府责任的联动之下，政府工作人员通过对贫困户居住条件、家庭生活情况、收入水平、致贫原因等方面采用实地考察的方式，促进并建立了一套多元化、多层次、自主性的贫困评价体系，有效的推进了对贫困户的精准识别。

从扶贫对象的识别流程来看，“社区工厂”的贫困户对象都是由相应的扶贫部门选派干部队伍入村入户开展调查工作，切实掌握第一手扶贫资料之后，并根据扶贫资料对各村贫困户建档立案。根据贫困状况登记入册，一定程度上促进了贫困户档案体系的不断完善，基本确保了识别过程公开公正，规范透明。

当然，目前“社区工厂”在精准识别对象方面依然存在弊端，目前在确定的贫困户的过程中依然以物质条件为评价依据，这种识别方式没有考虑到部分群众存在的精神贫困状况，可能出现将有些精神贫困对象排除在外的情况。

（2）“社区工厂”创新精准帮扶，提高扶贫效率

精准帮扶是精准扶贫的中心和关键。“社区工厂”模式在不断发展中从项目安排、资金使用、措施到户等精准帮扶方面都取得一定的成效。

在精准扶贫项目安排上，“社区工厂”坚持方针，安排精准、因地制宜。坚持总部建在园区，车间办在社区，按照“政府引导、企业主导、能人引领、基地孵化、连锁推进”的思路，以针织品加工、机电配件加工、传统手加工等为重点，大力引进劳动密集型企业，引导外出能人返乡创业，促进贫困群众积极就业实现脱贫。

在精准扶贫资金使用上，针对“社区工厂”里工作的贫困户，由政府提供资金、专家对他们进行培训，提高他们的知识和工作技能来帮助他们脱贫。此外，政府还投入大量的扶贫资金为社区工厂提供厂房并设有专项资金提供无息贷款，这些都在很大程度上促进了“社区工厂”的扶贫力度。

在措施到户的精准上，“社区工厂”到村到户，力求因镇施法、因户施策。如该县三阳镇由于地处山区，交通不便，“社区工厂”产品销售就成了一大难题。为此，该镇积极帮扶企业谋销路，引进农村淘宝项目，创办了电商孵化园，建起电子商务服务站，率先开拓“社区工厂+电商”模式，极大的促进了当地“社区工厂”的发展，实现了助力脱贫。

不断另辟蹊径“社区工厂”结合精准帮扶政策，在精准扶贫过程中不断进行动力机制和结构变革，将精准扶贫融入到“创新、协调、绿色、开放、共享”的新经济发展理念之中。但是，在精准帮扶的过程中，除了要营造产业建设、资金投入、措施到户等外在扶贫环境以外，更为重要的是要通过加强贫困群众教育和文化娱乐水平的提高，增强受助者的自主脱贫能力，从而提升教育的反贫困绩效，而“社区工厂”的扶贫效果更多的体现在物质层面，文化娱乐设施不够完善，企业文化尚未建立，在生活与精神层面的贫困依然精准扶贫今后要探索的难题。

（3）“社区工厂”健全精准管理，促进扶贫开发

精准管理是指扶贫过程的合理化、有效化和可持续化。在阳光操作管理方面，“社区工厂”项目作为一个扶贫环节，促进了政府将扶贫资金直接用于被扶贫对象，简化了扶贫资金的发放流程，提高了扶贫资金的利用效率，使得“社区工厂”一定程度上对扶贫项目资金起着较好的监督作用。

在组织结构管理方面，扶贫过程同样也是一个社会治理过程，在多元扶贫主体之下，“社区工厂”与政府建立了积极的合作，在平利县成立了社区工厂办公室，有效的建立交流机制，加强了“社区工厂”与政府间沟通协调，推动扶贫主体间的资源、信息共享，加快形成主体间协调融合、责任共担的合作意识，形成合力共同扶贫。

（4）“社区工厂”强化精准考核，落实扶贫工作

精准考核是精准扶贫的保障和优化。在突出考核导向，以发展成效促进扶贫方面，平利县各镇成立了“社区工厂”发展工作领导小组，建立后备干部包抓机制，始终坚持“社区工厂”与脱贫攻坚融合发展。

在考核扶贫成果方面，当地政府转变观念，不断提高扶贫工作在政府工作中的权重。一方面，当地政府将“社区工厂”带动的经济效益考核放在首位，对扶贫项目开发绩效进行重点考核，平利县政府先后出台了《平利县2016年度社区工厂建设考核评选办法》，将2016年社区工厂发展工作纳入扶贫工作考核中。另一方面，当地政府强化精准指导，在社会各界的调研交流中，县政府与专家学者、其他地方政府加强合作，计划在平利“社区工厂”成立“社区大学”，培养提升社区人的素养。

但是，对于“社区工厂”的考核依然存在很多问题。在政府和“社区工厂”方面，“社区工厂”在发展过程中没有明确与政府之间的考核责任主体，发展过程中考核指标的制定、执行和推动目标实现以及事后分析等方面依然存在问题。在“社区工厂”与贫困群众之间，未能形成良性的企业文化，员工对于绩效考核不够重视，工厂对于生产管理指标也没有一定的规范标准，贫困群众缺乏参与，一定程度上造成了考核方式和过程与精准考核战略目标的脱节。

三、精准扶贫创新模式的可持续发展建议

精准扶贫政策效果的有效发挥，需要良好的精准扶贫机制的支撑，更离不开创新的精准扶贫模式拓宽脱贫空间和激发脱贫活力。因此如何实现精准扶贫创新模式的可持续发展是精准扶贫推进工作的重点。本文在精准扶贫政策体系框架下，对精准扶贫模式的可持续发展提出以下几点建议：

1. 精准识别：更新识别技术，建立多维识别体系

精准扶贫模式的可持续发展应以技术创新为动力，不断推进精准识别工作。首先是实现识别技术的创新。在贫困户的精准识别过程中，政府应在现有建档立卡基础上，突破以年人均收入为贫困户识别的单一指标，利用现代化信息技术对贫困人口进行分级、分类识别管理，着力攻克例如可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎等大数据技术的核心问题，完善云计算平台等硬件设施的建设。[6]

其次是建立多维度的识别体系。政府应构建贫困人口识别和综合评价指标体系，建立数据化的贫困人口信息库和多维度的精准识别体系。在“社区工厂”模式中，当地政府、企业、社会组织以及社区居民应加强相互间的沟通与协作。政府应拓宽政策传达沟通渠道和社情民意反映渠道，深入了解贫困户的信息，贫困户通过申请评议建立起“社区工厂”的多元主体治理体系，在技术更新下使政府瞄准贫困对象，将贫困户有效识别出来。

2. 精准帮扶：加强扶贫专业化队伍建设，实现高效脱贫

精准扶贫模式的可持续发展应以专业化队伍的建设为活力，促进精准帮扶的措施到户精准和因村派人精准。一是健全^域内精准扶贫机构，配备专业化的扶贫队伍。政府在与高校、科研机构、企业管理人员的合作基础上，建立专业化的扶贫队伍，完善各地区的扶贫机构，实现基层扶贫工作的效力。二是提高扶贫队伍定向帮扶水平，增强脱贫致富责任人制度。贫困地区的专业化扶贫队伍能够为贫困群众提供有益指导，为贫困地区制定合理科学的脱贫措施及项目，促进精准扶贫的可持续发展，提升贫困地区乡村治理能力和治理体系的现代化建设。“社区工厂”模式可同高校、科研机构、公司等第三方建立长期合作关系，利用其人才、知识、资本为“社区工厂”注入活力，提高“社区工厂”的管理技术和生产技术，带动脱贫能力高效发展。

3. 精准考核：建立动态监测体系，提升扶贫绩效水平

精准扶贫模式的可持续发展应以扶贫绩效考核为保证力，对贫困户和政府工作实行动态监测，将各项扶贫政策、工作落实到位。一是建立起扶贫效果为导向的考核机制，对政府扶贫工作实行动态监测。在政府扶贫工作中，政策的落实、项目的安排、资金的使用等都是考核的重要内容，应将定性与定量考核相结合，激发地方政府的扶贫积极性。二是建立贫困户的退出标准体系和脱贫户生计特征动态监测体系，适时帮扶，巩固脱贫成果，解决漏贫、返贫、“被脱贫”等“三贫”难题，加强对贫困户的信息系统的动态监测。“社区工厂”模式应加强对贫困户和政府扶贫工作以及企业管理的动态监测，完善政府在“社区工厂”工作中的考核指标，提高企业管理水平，实现政府、贫困群众、企业的三方共赢，全面提高精准扶贫绩效。

四、结论

“社区工厂”不仅仅是移民搬迁的衍生物，更重要的是推动了精准扶贫工作的实施，成为一种移民搬迁精准扶贫新型模式。基于以上论述，我国移民搬迁精准扶贫工作的优化路径应在精准扶贫的核心影响因素基础上，在不断改进和完善的过程中，促进移民搬迁精准扶贫工作的可持续发展。

在精准识别上，“社区工厂”准确定位了现有的扶贫对象，深入探究其贫困原因，制定精准脱贫措施，未来，“社区工厂”应结合互联网、大数据等信息技术，实现识别技术的创新。在精准帮扶上，“社区工厂”结合地域资源优势，充分利用国家优惠政策，实现了“社区工厂”辐射区域物质条件的改善，让贫困户看到了新希望和新发展路径，“社区工厂”及有关部门应制定可持续发展战略，积极探索“授人以渔”途径，实现搬迁困难群众“助人自助”。在精准管理上，“社区工厂”有效实现了与政府有关部门的扶贫合作，在探索过程中实现由管理向治理的转变。在治理理论的视域下，如何让群众以及更多的主体活跃在脱贫的大舞台上，实现更好更快精准扶贫是“社区工厂”模式的未来探索的重点。

综上，各地在开展精准扶贫有关活动时，应更加注重精准落实落地，即结合当地特色，因地制宜地实施扶贫；更加注重综合施策，在扶贫时，应当考虑到贫困户自身以及政府实力的各个方面；更加注重激发内生动力，通过激励、发掘贫困户、到村干部等的能力、潜力，推动贫困户自主脱贫；更加注重脱贫质量，坚决打赢脱贫攻坚战，对扶贫绩效的考核应当尽可能数量化，定期化，设计专门的考核机制，敦促有关人员积极实施扶贫。

参考文献：

[1] 李博，左婷.遭遇搬迁：精准扶贫视角下扶贫移民搬迁政策执行逻辑的探讨――以陕南王村为例[J].中国农业大学学报（社会科学版），2016，（02）：25- 29.

[2] 付少平，赵晓峰.精准扶贫视角下移民生计空间再塑造研究[J].南京农业大学学报（社会科学版），2015，（06）：8- 13.

[3] 姚蓉.试论陕南避灾扶贫搬迁移民的社会融入[J].新西部，2014，（27）：25- 27.

[4] 何得桂，李卓.陕南地区避灾移民搬迁的价值与困境分析[J].科学经济社会，2013，（03）：73- 76.

化工与化学工程的区别范文第4篇

自动识别技术、数据挖掘技术、人工智能技术、GIS技术是目前应用于工业园区智能物流管理中的主要技术。从实践应用效果看，这四种物流管理技术有着各自的特点及优势：自动识别技术：该种技术兴起于计算机通信技术的快速发展，其核心技术理念为高度自动化的数据采集技术。自动识别技术的运作需要一定识别装置的支持。常见的自动识别技术包括条码扫描识别、智能卡识别、光字符号识别、射频识别以及生物识别等。其中，条码扫描识别应用于日常生活中的频率较高，而生物识别技术凭借其识别元素的唯一性保障了物流管理的准确性与独立性。目前，相关技术研发人员已经将眼光集中于自动识别技术的集成应用升级上。自动识别技术的运作流程包括识别装置对待识别物体相关信息进行自动获取-识别装置将所获信息提供给后台处理系统——后台处理系统借助前期程序对所获信息进行后续处理。从应用优势方面看，自动识别技术在准确性以及结构化方面具有明显优势，其着眼于工业园区物流体系中各类型、大规模数量的物流信息的有机整合与统计。自动识别技术自诞生以来，逐渐应用于工业园区物流管理体系中的运输、仓储、配送等方面。数据挖掘技术：数据挖掘是近年来基于大数据环境而兴起的高端技术，其凭借有效的挖掘理念以及挖掘技术将零散的、无规律的、大量的相关信息进行结构化处理，加工、整合后的数据可供数据应用需求者使用。

在工业园区智能物流管理领域，数据挖掘技术的主要应用对象为数据仓库，从模糊随机的大数量级的应用数据中获得隐藏的、未知的、有潜在应用价值的信息资料。常用于工业园区智能物流管理系统的数据挖掘技术，包括描述型和预测型两种。数据挖掘技术的目的在于通过科学的统计、分析、聚类、综合、归纳和推理，探究工业园区智能物流管理事件之间的相互关系，在此基础上，对企业未来的发展进行合理推测。数据挖掘技术提供的有效信息可以为企业管理者的发展决策提供辅助支持作用。人工智能技术：此种技术区别于前两种智能物流管理手段的主要特色在于其核心为人类智能模拟。人工智能技术实现了将人类智能的物化过程。人工智能技术如今已经发展成为高校教学课程之一，其以仿生学思想为理论基础，结合数学语言的描述结果，采用生物体系模仿机制，完成人类智能的机器模拟过程。GIS技术：随着技术手段的不断升级，在工业园区智能物流管理系统中，GIS技术逐渐成为关键技术。该技术可以将企业产品流通过程中的订单信息、运输网店信息、产品送货信息、车辆使用信息以及产品购买使用用户信息等企业相关数据信息借助一张图来进行描述、管理。GIS技术凭借其构建的物流图示，可以实现对订单的快速智能整理、对企业网点布局的合理规划、对产品运送路线的合理分配以及对产品包装的监控与管理。GIS技术中的典型优势项目便是地图服务。该服务由网点标注、片区划分、快速分单、车辆监控管理系统、物流配送路线规划、数据统计与服务留个主要模块构成。可见，GIS技术的运用包含了企业产品销售、流通的完整环节。

二、未来工业园区智能物流管理系统的发展方向

基于上文分析可以看出，对于工业园区的智能物流管理系统的理解可以分别从物流和从智能两个层面予以解析。用融合的眼光看待物流与智能之间密不可分的关系，便可以对工业园区未来的智能物流建设有所认识。基于实践分析，笔者认为今后工业园区智能物流系统的发展离不开智能化、一体化、层次化、社会化四个主流方向。从体系构成角度看，智能化、一体化、层次化以及社会化是未来工业园区智能物流管理系统发展的四个机理，代表着此领域未来发展中的核心模块，即智能获取信息技术、智能传递技术、智能处理技术和智能运用技术。智能化指的是进一步引进现代化网络高端科技技术，凭借计算机操作流程的精确性、便捷性等先天特征降低工业园区物流管理体系中的人力、精力。工业园区物流体系的智能化不仅可以帮助园区企业以及管理者降低人力消耗成本，更能从技术层面保障工业园区物流管理的科学性、合理性，与此同时，不断深化的智能化物流管理理念会大大提升工业园区物流管理的效率。一体化指的是将工业园区物流体系中的货物运输、产品存储、产品包装以及货物装卸等一条流水线上的不同工序予以有机联合，基于物流管理的核心力量知识以及国内外智能物流管理的成功经验，实现上述各个环节的一体化。需要注意的是，各个环节的联系需要保持每个环节各自的特征，即实现一体化的同时不丢弃各环节之间的层次化。也就是说，未来工业园区智能物流管理需要兼顾物流体系步骤之间的有机协调。社会化主要描述工业园区智能物流管理体系的执行原则——以人为本、以顾客为中心。企业物流管理根本的目标在于为消费者提供服务，因此，无论未来工业园区智能物流管理体系的发展如何多元化，都需要紧密贴合这一核心理念，这也是工业园区智能物流体系社会化发展的有效体现。此外，社会化还表现于智能物流的发展与区域经济发展、资源优化配置之间的互利互惠关系上。在企业发展与所具备物流管理能力越来越密不可分的市场环境中，智能物流管理理念的革新、手段的升级势必会对企业所处市场环境的地区经济的发展起到良性促进作用。

三、工业园区智能物流管理系统革新的具体对策

首先，工业园区智能物流体系管理者需要强化物流管理参与者的现代物流经营理念。企业的物流管理理念需要紧跟市场环境发展、变化的趋势，这就要求相关企业的物流管理者摒弃传统落后、效率不高的物流管理风格。现代化的工业园区智能物流管理思想应强化对用户需求的考虑权重、进一步准确定位企业自身在市场经济体制环境中的市场为之，结合企业自身的基础状况在企业资产、企业人员、企业业务方面进行合理、科学重组。不难发现，现代化智能物流的主要原则在于创立与市场需求相适应的服务系统。与此同时，企业内部需要增强现代物流行业的开放意识。从国内智能物流行业的发展情况看，我国与国外的物流管理水平之间的差距较大，工业园区作为集合各类型企业资源的聚集区域，其对于物流管理理念的提升工作更具有必要性和紧迫性。相关企业需要时刻关注国际上成功、科学、合理的智能物流管理方法，情况允许的条件下，可以适当增强企业自身与国际物流的合作，对别国在智能物流管理体系研究中的资金、技术以及经验予以合理引进。

其次，智能物流管理理念的智能化需要可持续的科技手段予以支撑。工业园区智能物流管理系统中物联网的构建需要相应科学技术手段的研发。企业需要根据自身的行业特点、经营状况以及市场状况对企业物流管理的物联网方案进行设计与调整，尽可能在合规的情况下降低企业物流管理运营成本、提升物流管理效率。工业园区企业可以通过信息沟通、信息管理、信息集约等方式实现智能物流功能。作为工业园区企业智能物流管理系统的支持平台，物联网需要兼顾市场营销信息提供、企业项目管理功能支持、客户服务于支持等企业经营环节。总之，对企业智能物流管理技术平台的革新，需要以尽可能缩小与国际水平之间的差距为追求目标。再次，从人才储备角度，目前物流行业在我国的发展势头越来越强劲，因此，工业园区智能物流管理者需要及时引进综合型专业人才，以提升企业自身物流管理能力。综合型物流管理人才不仅需要具备充足的现代智能物流管理理论知识及丰富的物流管理实践经验，还需要迎合时展要求，具备相应的创新思想。其中，基础理论知识宝库对工业园区智能物流管理流程中各个环节都有清晰、足够的了解，对货物运输、财务管理、市场营销、原料采购等专业知识有充分认识，对企业各个环节之间的协调具备丰富经验。

四、结语

化工与化学工程的区别范文第5篇

关键词：广东;本科学校;结构;布局;区域经济社会发展高等教育是国民教育体系的重要组成部分和最高领域。高等学校通过展现人才培养、科学研究、社会服务、文化传承创新功能，在经济社会发展中发挥着人才保证、智力贡献、科技支撑、文化繁荣的重要作用，尤其是本科学校①的结构、布局与经济社会发展有着重要相互影响与作用的关系。根据地理特征和经济社会发展状况，广东省可划分为珠三角、粤东、粤西、粤北4个区域，珠三角包括广州、深圳、珠海、佛山、惠州、东莞、中山、江门、肇庆9市，粤东包括汕头、汕尾、潮州、揭阳4市，粤西包括湛江、茂名、阳江3市，粤北包括韶关、河源、梅州、清远、云浮5市。截至2014年8月，广东省共有本科学校46所，占全省高等学校数（含独立学院）的32.62%，低于全国平均水平（36.32%）。就区域分布看，珠三角38所、粤东2所、粤西4所、粤北2所，分别占本科学校数的82.60%、4.35%、8.70%和4.35%。本文通过文献研究、调查研究、比较研究、数理统计等方法，在全面把握广东省本科学校结构、布局总体情况的基础上，重点研究本科学校结构、布局与人口规模、经济规模、产业结构的相关性和适应性，提出本科学校结构、布局调整优化的基本原则和主要策略。

一、广东省本科学校结构、布局与区域经济社会发展相关性研究② （一）本科学校结构、布局与人口规模的相关性分析

运用SPSS 19.0对全省2001―2013年本科学校数、在校本科生数、常住人口并对全国2001―2013年常住人口、本科学校数和2005―2013年在校本科生数等进行相关分析，结果显示：

从全省层面看，常住人口与在校本科生数、本科学校数二者的显著性水平均为0.000（小于0.05），表明常住人口与二者之间具有明显的相关性，即三者之间均为正向影响和强烈的线性关系;同时，常住人口与在校本科生数的相关程度（相关系数为0.992）高于常住人口与本科学校数的相关程度（相关系数为0.927），这些均与全国总体表现情况相同，但同比全国常住人口与本科学校数的相关程度，不如全国高（见表1）。

从各区域及深圳市③层面看，常住人口与在校本科生数相关系数于珠三角及深圳均表现为同升现象;粤东、西、北地区则存在个别相反现象。由于2001―2013年粤东、西、北地区本科学校数未发生变化④，深圳未发生明显变化⑤，故粤东、西、北地区常住人口与本科学校数无相关性，深圳则为不显著相关（见表2）。

综上，珠三角常住人口与本科学校数、在校本科生数二者具有较强的相关性;深圳市的常住人口与在校本科生数相关性较强，但与本科学校数相关性不显著;粤东、西、北地区常住人口不仅与在校本科生数的相关性相比珠三角和深圳市弱，而且与本科学校数也不具有相关性。

（二）本科学校结构、布局与经济规模的相关性分析

广东省本科学校结构、布局与区域经济社会发展的关系研究运用SPSS 19.0对全省2001―2013年本科学校数、在校本科生数、GDP及全国2001―2013年本科学校数、GDP和2005―2013年全国在校本科生数等数据进行分析，结果显示：

从全省层面看，GDP与在校本科生数、本科学校数二者的显著性水平均为0.000（小于0.05），其中与在校本科生数的相关系数为0.986，与本科学校数的相关系数为0.931，均呈现出很强的正相关关系，表明三者之间均为正向影响，具有强烈的线性关系，这与全国的表现情况是一致的，但同比全国2001―2013年GDP与本科学校数的相关程度，不如全国高（见表3）。

从各区域及深圳市层面看，GDP与在校本科生数的相关系数在各区域均表现为同升现象; 2001―2013年粤东、西、北地区本科学校数未发生变化，深圳未发生明显变化，故粤东、西、北地区GDP与本科学校数无相关性，深圳为不显著相关（见表4）。

（三）本科学校结构、布局与产业结构的相关性分析

采用灰色关联分析方法（用Matlab软件）对全省2004―2013年三次产业就业人数比重与各学科专业在校本科生比重进行量化分析，采用典型相关方法对全省2001―2013年专科生、本科生、研究生数与三大产业生产总值进行相关分析，以进一步明晰广东省本科学校专业结构与产业结构之间的关系。结果显示：

从全省层面看，就学科专业而言，农学与第一产业就业结构密切相关，相关系数达r9=0.5041;工学、理学、管理学、经济学与第二产业就业结构密切相关，相关系数分别达r8=0.8230、 r7=0.7228、r11=0.6323、r2=0.6017;文学、管理学、理学、经济学、工学与第三产业就业结构密切相关，相关系数分别达r5=0.8306、r11=0.7965、r7=0.7289、r2=0.6512、r8=0.5436。就学生层次而言，各层次学生与三大产业间都有很强相关性（见表5）。

（四）小结

1.广东省本科学校结构、布局与人口规模之间，在省域层面整体上表现出较强的相关性，特别是在校本科生规模与人口规模的相关程度高于本科学校数与人口规模的相关程度（与全国总体表现一致）;在各区域及深圳市层面上则表现有强有弱，特别是本科学校数与人口规模在有些区域无相关性或相关性不显著。

2.广东省本科学校结构、布局与经济规模之间，在省域层面整体上仍表现出较强的相关性，特别是在校本科生规模与经济规模的相关程度高于本科学校数与经济规模的相关程度（与全国总体表现一致）;在各区域及深圳市层面上则不明显，特别是本科学校数与经济规模在有些区域无相关性或相关性不显著。

3.广东省本科学校结构、布局与产业结构之间的相关性，一是因学科专业而异，如工学、理学、管理学、经济学均与第二、三产业具有相关性，但与第一产业相关性弱，而农学正好相反。二是虽然各类层次的人才培养在省域层面和多数区域层面上与三大产业之间具有很强的相关性，但在个别区域则有所差异――或者因缺少研究生培养资格而无法为所在区域提供具有研究生学历的人才，如粤北;或者因受区域内本科学校数量及人才培养规模所限，无法适应本区域产业结构调整升级对各层次人才需求量激增的态势，如深圳市。因此，在本科教育资源与投入有限的情况下，如果不及时地大力地调整人才培养的学科专业及层次结构，本科学校结构、布局与产业结构之间的相关性会进一步弱化。

二、广东省本科学校结构、布局与未来区域经济社会发展适应性研究 （一）本科学校结构、布局与未来人口趋势的适应性分析

1.基于本科学校校均高等教育学龄人口数⑦的分析。本科学校校均高等教育学龄人口数，即每所本科学校对应高等教育学龄人口数越高，说明高等教育学龄人口本科入学率越低，反之越高。

从全省层面看，本科学校校均高等教育学龄人口数⑧在2005―2021年间呈下降趋势，2021年后又开始上升;2015―2024年本科学校校均高等教育学龄人口数在2.77万―3.76万人之间。假定2014年之前广东省本科学校数量尚能保证高等教育学龄人口本科入学率逐年上升，则从2015―2024年间广东省本科学校校均高等教育学龄人口的最高值（3.76万人）仍低于2014年之前的数值来看，本科学校数量可以适应未来人口发展的趋势;但仍高于我国东、中、西部和东北地区（实际上这一状况在2011年已出现），尤其是远高于我国东部以及东北部地区的平均水平（东部地区一般在1.14万―1.64万人之间，中部地区一般在2.40万―2.65万人之间，西部地区一般在2.19万―2.73万人之间，东北地区一般在1.74万―0.91万人之间）。如图1所示。

注：缺2010年数据。

图1全国主要区域及广东省本科学校校均高等教育学龄人口数（2005―2024年）（单位：万人）

从各区域及深圳市层面看，除了珠三角本科学校校均高等教育学龄人口数低于全省平均水平外，粤东、西、北地区和深圳市均高于全省平均水平（见图2）。

注：缺2010年数据。

图2广东省本科学校校均高等教育学龄人口数（2005―2024年）（单位：万人）

因此，在保持现有本科学校数量不变的情况下，广东省高等教育学龄人口的本科入学率将远远低于我国东、中、西部和东北地区。如果要在2024年分别达到差距相对较小的中、西部地区2024年的平均水平，需分别新增本科学校10所、20所;要分别达到差距较大的东部和东北地区2024年的平均水平，需分别新增本科学校43所、143所。可见，广东省本科学校数量缺口仍然比较大，对粤东、西、北地区而言缺口更是巨大。

2.基于每万常住人口拥有在校本科生数的分析。2013年，广东省每万常住人口拥有在校本科生89.21人，而北京为232.52人、天津为219.54人、上海为150.20人，山西、辽宁、吉林、黑龙江、江苏、浙江、福建、江西、湖北、海南、重庆、陕西、甘肃等省（市）也均在100人以上，都高于广东省。

从各区域及深圳市层面看，2013年每万常住人口拥有在校本科生数珠三角最高，为94.03人，可勉强达到我国中等水平，但深圳仅为25.86人;粤东、西、北地区偏低，粤西略接近2013年新疆（66.84人）、（68.55人）、青海（57.63人）的水平，粤北较低、粤东最低，表现出本科学校数严重不足（见图3）。

因此，从每万常住人口拥有在校本科生数来看，广东省本科学校数与未来人口发展趋势具有较大不适应性，特别是深圳市。

（二）本科学校结构、布局与未来经济规模的适应性分析

1.基于本科学校校均GDP⑨的分析。从全省层面看，本科学校校均GDP在2005―2013年间一直保持增长态势，远高于我国东、中、西部及东北地区（见图4），分别是东、中、西部及东北地区的1.66―1.77倍、2.28―2.59倍、2.56―3.13倍、3.02―3.28倍之间（见表7）。由此可见，广东本科学校数相对于经济规模发展而言一直处于偏少的状态。伴随着未来广东经济规模的良好发展势头，本科学校数量将表现出极大的不适应性。

从各区域及深圳市层面看，2005―2013年本科学校校均GDP整体都呈增长态势，珠三角略高于全省总体水平，其中深圳约是全省总体水平的倍数保持在4.54―7.90倍之间;粤东始终高于全省总体水平，粤北在2006年后高于全省总体水平，粤西则一直低于全省总体水平。同时，粤东、西、北地区本科学校校均GDP水平都高于我国东、中、西部及东北地区和北京、上海、江苏、浙江等省（市）。这表明，广东省各区域及深圳市本科学校数量相对于经济规模发展而言均显不足，如果本科学校数量没有得到明显增加则与未来经济规模的不适应性将更加明显。参照我国东、中、西部及东北地区2013年校均GDP水平，广东省本科学校数量可新增20-147所，其中粤东可新增3-11所、粤西可新增1-11所、粤北可新增2-10所、深圳可新增6-20所。

2.基于每亿元GDP负担在校本科生数的分析。2005―2013年，广东省每亿元GDP负担在校本科生数仅为15.28―19.00人之间;虽然我国东、中、西部及东北地区每亿元GDP负担在校本科生数呈下降趋势，但广东仍低于我国东、中、西部及东北地区，特别是与中、西部及东北地区差距较大。可见，广东省在校本科生规模相对于经济规模发展而言偏小，整体上未适应经济规模的发展;特别是近年来广东省每亿元GDP负担在校本科学生数不仅无明显增长而且还略有下降，这将使得在校本科生规模与未来经济规模发展的不适应更加显著（见图5）。

从各区域及深圳市层面看，2013年每亿元GDP负担在校本科生数，只有粤西超过全省总体水平，但仍低于我国中、西部及东北地区;珠三角略低于全省总体水平，但深圳市仅为1.90人;粤东、北地区都在10人以下，粤东地区还不到5人，与我国东、中、西部及东北地区有较大差距。这表明，珠三角和粤东、西、北地区的在校本科生规模与经济规模发展有较大的不适应性;经济发达的珠三角在校本科生规模还有较大的提升空间;粤西可适当放缓在校本科生规模的发展;粤东、北地区在校本科生规模仍需着力提升;深圳市应大力扩大在校本科生规模（见图6）。

（三）本科学校结构、布局与未来区域产业结构、水平的适应性分析

1.基于层次布局结构的分析。根据《广东省现代产业体系建设总体规划（2010―2015年）》，广东省将围绕建设现代产业体系的目标定位，培育发展战略性新兴产业，构建以现代服务业和先进制造业为核心的六大主体产业，力争到2020年战略性新兴产业、现代服务业、先进制造业、高新技术产业、优势传统产业增加值占GDP比重分别达到10%以上、34%、23%、12.5%和约13%，现代产业体系基本形成。

在人才需求方面，高新技术产业和战略性新兴产业发展将对具有交叉知识的科技研发人才的需求逐步增加，先进制造业、现代服务业和传统优势产业对具有一线工作技能、服务意识和服务能力强的应用型人才的需求将逐步增加。可见，未来广东既需要更多数量的研究型大学，也需要大量的应用型本科学校。然而，广东省本科学校不仅占全省高等学校比例低于全国，而且“985工程”、“211工程”等高水平大学占本科学校的比重也低于全国平均水平，差距均接近4个百分点，这两方面与北京、上海、江苏、陕西、湖北等高等教育发达省份相比更是差距甚远。由此，也导致广东省本科尤其是高层次人才培养规模偏低。从2013～2014学年在校研究生、本科生占在校生（指高等学校全日制在校生，下同）比例看，除了粤西在校本科生占在校生比例高于全国平均水平外，广东省及其各区域整体上均低于全国平均水平，不但与当前广东省经济地位不相适应，更使得未来产业转型升级后继乏力（见图7）。例如深圳市目前仅有3所本科学校，其中包括了近三年新建的南方科技大学和香港中文大学（深圳），为此全市每年要从外地引进约4万名大学毕业生，其中市外院校理工类毕业生约占深圳市接受理工类毕业生总数的90%。

如果以生产总值比例作为本科学校设置依据，在全国本科学校、“985工程”和“211工程”高校数量以及校均规模不变的情况下，广东省需新增本科学校约54所，其中珠三角及粤东、西、北地区需分别新增41所（含深圳需新增18所）、5所、4所和4所;高水平大学需新增约9所，其中珠三角需新增6所，粤东、西、北地区各需新增1所。

2.基于类型布局结构的分析。从全省层面来看，1978年以来，广东省第一产业比重逐步下降、第二产业比重基本稳定，呈现出徘徊、下降、上升交相替代且在一个狭窄区间波动的状态;第三产业比重基本呈逐年上升的趋势，2013年首次超越第二产业，三次产业按照“三、二、一”方向发展。根据发展趋势，预计2015―2030年间广东省第一、第二产业比重仍将逐步降低，第三产业比重将进一步提升。

在区域产业结构上，珠三角第三产业发达，比重超过50%，其中深圳市达到56.54%;粤东、西、北地区第一产业和第二产业所占比重相对较大。根据相关规划，到2020年珠三角服务业增加值比重达到60%，先进制造业增加值占工业增加值的比重超过50%，高技术制造业增加值占工业增加值的比重达30%，劳动密集型产业比重显著下降;粤东、西、北地区将积极承接珠三角产业转移，形成一批布局合理、产业特色鲜明、集聚效应明显的产业转移集群。由此可见，未来珠三角第三产业的比重将不断提升，粤东、西、北地区第二产业将不断显示优势地位。值得一提的是，广东省海洋经济将在2015年达到1.5万亿元，占全省GDP总量1/4，基本建成海洋经济强省;到2020年，全省实现建设海洋经济强省的战略目标。

因此，未来全省层面高校需要大力发展的学科门类是工学、理学、管理学、经济学和文学。珠三角未来几年最需扩大的学科门类为文学、管理学、理学、经济学、工学，对应的学校需求类型为理工院校和财经院校;粤东、西、北地区的学校需求类型则以理工院校为主。2013～2014学年，从全省本科学校共计开设的2370个专业来看，工学专业数量最多，其次为管理学专业，之后依次为艺术学、理学、文学、经济学、医学、法学、教育学、农学、历史学、哲学专业;在校本科生94.96万人，按规模排序依次是工学、管理学、文学、经济学、理学、医学、艺术学、法学、教育学、农学、历史学和哲学。仅从专业设置和在校本科生比重看，基本符合产业发展需求，但艺术学、法学和教育学的专业占比和在校生占比都过大（见图8）。

在区域层面，2013～2014学年，珠三角本科专业按照设置比例排序依次为工学、管理学、艺术学、文学、理学、经济学、医学、法学、教育学、农学、历史学和哲学等专业，在校生规模除文学、经济学、艺术学、理学依次排在管理学之后，其它学科与其专业设置比例排序相同。从产业发展角度看，存在艺术学和教育学培养规模过大的问题，其专业设置和在校生规模比例分别达到10.82%和6.53%、3.06%和2.22%。粤东第二产业发展所需的工学、管理学、经济学专业设置比例过低，分别仅为18.99%、11.39%和3.80%，而文学、艺术学、教育学、历史学专业设置比例过高，分别为17.72%、13.92%、6.33%和1.27%，与此相对应，其人才培养规模难以适应地区第二产业发展需求。粤西经济学培养规模过小，专业设置比例仅为2.79%，而医学、艺术学和教育学专业设置比例过高，分别为6.98%、11.63%和6.51%。粤北工学、经济学培养规模较小，专业设置比例分别为23.08%和1.71%，而艺术学、教育学专业设置比例过高，分别为14.53%和8.55%，师范类在校本科生比例高达92.24%。

（四）小结

1.人口是决定本科学校数量、在校本科生规模与布局的主要因素之一。在广东，无论是从本科学校校均高等教育学龄人口数还是从每万常住人口拥有在校本科生数来看，本科学校都表现出与未来人口发展趋势的不适应性，特别是对于目前本科学校偏少的粤东、北地区而言更是如此。如果考虑到除人口之外的与高等教育发展相关的其他因素，如高等教育入学年龄的放宽、高等学校招生政策的变化、高等教育毛入率的现代化指标等，广东省本科学校数量与人口规模的不适应性将更加明显。

2.从珠三角和粤东、西、北地区的本科学校校均GDP和每亿元GDP负担本科学生数来看，各区域的本科学校和在校本科生规模都有进一步增长的空间。因此，在未来本科学校结构、布局上，应充分考虑区域经济规模的承受能力，使区域本科学校数和在校本科生规模都能处在一个较为合理的范围内。

3.在省域层面，迫切需要增加高水平研究型大学和应用型本科学校。这些学校应以工学、管理学、理学、文学、经济学等学科门类为主，着力控制艺术学、教育学等学科培养规模。在区域层面，珠三角本科学校设置应该着力提高办学层次，尤其是深圳、珠海等中心城市要注重高端发展;珠三角及粤东、西、北地区新增本科学校应以理工院校、财经院校为主。考虑到海洋产业在广东省经济发展中的重要性，应在广州、深圳、珠海、汕头、惠州、湛江等市择地再建1-2所以海洋学科专业为主体的海洋院校，满足海洋经济强省建设对高层次涉海人才、智力、科技的需求。

三、广东省本科学校结构、布局调整优化的对策建议通过上述分析，我们认为广东省本科学校结构、布局存在一系列突出问题，面临严峻挑战，主要有三个方面：一是全省高等学校生均预算内教育事业费连续多年保持在全国前列（2008年以来均排名全国前6位，比广东排名靠前的仅有北京、上海、天津、新疆、），本科学校校均GDP远高于我国东、中、西部及东北地区平均水平，财政保障扎实，但每万常住人口拥有在校本科生数、每亿元GDP负担在校本科生数却排名全国倒数，与巨大的人口基数和较高的经济发展水平相比，本科学校资源尤其是优质资源仍然相当短缺;二是目前全省高校与经济社会发展特别是现代产业体系建设和转型升级急需学科专业如工学教育规模比重仍然低于全国平均水平，本科学校学科专业结构仍不合理、不协调、不适应;三是从珠三角和粤东、西、北地区高等学校尤其是本科学校发展的整体情况来看，本科学校区域发展不合理、不协调情况仍然突出。因此，必须坚持不懈、科学合理地做好广东高等学校尤其是本科学校结构、布局调整优化相关工作。

（一）基本原则

1.坚持统筹规划，按需设置。根据全省及各区域未来经济社会发展需要和人口变化趋势，统筹规划本科学校的新建、更名、合并、分立、转设和退出。妥善处理好存量与增量、规模与条件、当前与长远、发展与效益的关系。以加快建设现代职业教育体系为契机，加大对区域内高等教育资源整合力度，从严控制起点低、一般性的高等职业学校的设立，鼓励办学思想端正、实力强的举办者兼并重组办学水平低的高等职业学校，政府和有关社会力量集中更多资源发展适应全省及区域经济社会需要的本科学校，既要有一批能直接对应产业、适应现代职业教育体系建设需要的应用型本科学校，也要培育更多国内一流、国际知名的学术型高水平本科学校。

2.坚持因地制宜，分类指导。遵循高等教育发展规律和经济社会发展规律，充分考虑全省各区域的人文环境、财政能力、智力资源、产业支撑等因素所构成的本科学校结构、布局调整优化的需求指数，因地制宜制定不同区域的本科学校结构、布局调整优化方案，着眼于较大区域而不谋求每个地级市不顾条件地都设立本科学校，努力使本科学校设置与区域功能定位、产业结构调整、人才发展需求相协调，与区域经济社会发展水平、财政投入能力相适应，以确保本科学校能够办得好并能充分发挥适应、支撑、引领区域经济社会发展的战略作用。

3.坚持政府主导，多元主体参与。既要充分发挥省级政府统筹作用，通盘谋划和推进全省高等教育规模、结构、质量、特色、效益协同发展，又要充分发挥地方政府发展高等教育的积极性和主动性，切实保证教育刚性投入，不断提升高等教育发展保障水平。同时，还要突破各种政策壁垒，积极探索混合制、股份制办学体制，推进实力强大的行业企业兴办本科教育，引进国外高水平研究型大学、应用技术大学合作举办独立设置的本科学校。

（二）主要策略

1.珠三角要以服务先进制造业、现代服务业和战略性新兴产业发展为导向着力办好高水平大学，同时要新建一批小而精的特色本科学校，构建以广州（辐射佛山和肇庆）、深圳（辐射东莞和惠州）和珠海（辐射中山和江门）为中心的现代高等教育体系。第一，总体上应新增20所左右（不含深圳市）以理工类、财经类为主的本科学校，其中珠海、中山、惠州等经济发达、本科学校较缺乏的中心城市应新建或由独立学院转设多所本科学校，同时鼓励支持其他市按需新建或转设应用型本科学校。第二，鉴于区域内土地资源相对紧张，新建本科学校应主要定位于规模较小、富有特色、学科专业与区域主体产业群关联紧密的特色本科学校。这种特色本科学校，一要突出需求导向，学科专业设置和人才培养务求与经济社会发展及市场需求对接匹配;二要突出专业导向，按照“小而精”的原则，坚持特色化、专业化发展;三要突出开放导向，引进国内外一流高等教育资源，吸引国内外一流人才，借鉴国内外先进的办学、教学和管理经验，加快成长步伐。第三，继续加大资源投入和政策支持力度，加快高水平大学建设。努力将中山大学建设成为国内一流国际先进的高水平研究型综合性大学，将华南理工大学建设成为国内一流世界知名的高水平研究型理工类大学，将暨南大学、华南师范大学、华南农业大学、南方医科大学、广州中医药大学、广东工业大学、广东海洋大学等建设成为办学特色明显、具有全国影响力的研究型大学，将南方科技大学建设成为国际化特色突出的研究型大学。第四，广州要下定决心积极推动和支持所辖区域内的省内知名本科学校与世界排位前200名的高水平大学合作举办独立设置的本科学校或二级学院。

2.粤东、西、北地区应根据区域经济社会发展战略、条件和能力统筹举办若干所高起点、有特色的应用型本科学校，构建以汕头、湛江、韶关为中心、辐射周边城市的高等教育体系。第一，粤东以汕头市为中心，以服务汕、潮、揭产业一体化发展为目标，重点新建包括广东以色列理工学院（汕头）、中德应用技术大学（揭阳）在内的5所左右的理工类本科学校，其学科专业设置以能源与动力工程、航海技术、海事管理、轮机工程技术、船舶工程技术、航道工程技术、油气勘探和开采技术、石油化工、渔业综合技术、旅游管理等为主，现有本科学校要逐步减少学前教育、小学教育、外语、艺术等专业招生规模。第二，粤西以湛江市为中心，根据粤西城市群经济社会及产业发展实际需要，新增1―3所应用型本科学校，在适当控制新增数量的同时，把工作着重点放在学科专业调整优化和扩大办学空间上。在积极巩固提升已有专业特色的基础上，着重发展与钢铁、石化、能源、海洋运输、海洋生物等产业相关的冶金工程、金属材料工程、化学工程与工艺、过程装备与控制工程、油气开采与储藏技术、材料（成型、高分子）、临床医学、医学检验、水产养殖、海洋地质和矿产、海洋工程、海洋文化旅游、船舶工程等学科专业，可建1所以上与这些学科专业密切相关的理工类本科学校，同时充分发挥现有的广东海洋大学、广东石油化工学院、广东医学院的作用，注意加快扩大广东石油化工学院办学空间。第三，粤北以韶关市为中心，把握振兴粤北的重大机遇，着力培育若干所理工类和财经类本科学校，学科专业设置以冶金工程、材料成型、金属材料工程、机械制造、车辆工程、电气工程、汽车服务工程、农产品加工、旅游管理等为主，逐步减少文学、法学、经济、教育、历史、艺术、计算机、外语等专业设置。

3.深圳市应以更长眼光、更大魄力、更强举措、更多形式举办本科学校。根据深圳市经济社会发展需要，在未来一个时期，深圳市应新增15所左右的本科学校，其中既要优先发展若干所起引领作用的高水平研究型大学，又要着力建设一批应用型本科学校，加快扩大本科教育和研究生教育规模。第一，积极推进北京大学深圳研究生院、清华大学深圳研究生院、哈尔滨工业大学深圳研究生院招收本科生并逐步扩大规模。第二，积极引进国内高水平大学到深圳举办研究生院、分校或整体搬迁某个学科来举办特色学院，重点推进在生物、互联网、新能源、新材料、文化创意、新一代信息技术等战略性新兴产业和医疗卫生、环境保护、金融等深圳经济社会发展需要的重要领域特色学院建设。第三，创新体制机制，创造引进世界高水平大学合作办学的良好条件，在加快香港中文大学（深圳）、深圳北理莫斯科大学建设步伐的同时，再引进2-4所国（境）外知名大学来深圳合作办学。本科学校设置应主要定位于发展小而精的特色本科学校。

研究和解决广东省本科学校结构、布局问题，既需要加强省级政府统筹，勇于改革、大胆创新，调动一切积极性、主动性和创造性，也需要国家层面的政策支持。

（参加本研究的还有黄崴、刘建伟、耿景海等）

注释：

①本研究所指本科学校为独立设置的普通本科学校，不含独立学院和成人本科学校。

②对于广东省本科学校结构、布

局与区域经济社会发展相关性分析，本文如无特别说明，拟用本科学校数、在校本科生数指代本科学校结构、布局，用常住人口指代人口规模，用GDP指代经济规模。如无特别注明，本部分数据来源均为广东省各地级以上市2001―2013年统计年鉴、2013年国民经济和社会发展统计公报，以及2001―2014年国家统计年鉴，同时缺少2003年广东省在校本科生和在校专科生数据。

③鉴于深圳市是我国经济计划单列市和经济特区之一，因而本文特别将其列入研究范围。

④分别为2所、4所、2所。

⑤2012年由1所增加到2所。

⑥因粤北无研究生培养单位，故只研究其在校专科生、本科生与三大产业之间的相关性。

⑦本科学校校均高等教育学龄人口数等于高等教育学龄人口数除以本科学校数。

⑧本报告以1993―2012年广东省各地市小学招生数作为2005―2024年高等教育学龄人口的统计基数;2015―2024年本科学校数以2014年本科学校数计，依此对本科学校数量能否满足高等教育学龄人口本科教育需求进行趋势分析。