规模经济和经济规模的区别范文第1篇

【关键词】土地规划 政策 区域经济调控

一、城市土地规划与城市经济模式的联系

（一）城市土地经济建设与区域经济调控

为了更好地进行城市土地规划政策的应用，有必要展开区域经济调控策略的分析。目前来说，我国城市土地规划体系是不健全的，因此需要展开相关方面的宏观调控。区域经济涉及的范围比较广，从其广义含义来说，对于城市宏观土地经济建设起到制度化的规范作用，并且有利于政府土地规划策略的运行。我国狭义的区域经济就是指某一区域的经济建设，这区别于自然地理区域调控，它是一种宏观层次的调控，具备一定的经济学的意义，也就是经济区域的应用。通过对该环节的剖析，我们得知土地规划政策的开展实际上是我国城市经济调控体系中的一部分，是利用人类现有的资源对自然环境的改造，这是土地规划政策开展的一个重要应用前提。这需要展开宏观调控环节的剖析，在下文中将会具体提到。

区域经济调控之下的土地规划策略的应用，要就该地区的社会经济制度、社会资源及其自然环境等展开协调开发，它涉及城市综合利用条件的各个要求。通过对经济调控基本理论的分析，可以就城市土地规划政策与土地空间规划等展开联系，进行城市土地规划过程中的发展规律及其内在联系的剖析。

（二）城市土地规划模式和区域经济调控

从区域经济的自身性质来说，城市土地规划体系的开展是一种中观经济模式的应用。所谓的中观经济就是国家经济中的经济层次的划分，和宏观调控异曲同工。基于城市土地规划的区域经济调控的应用，是出于城市经济管理的需要，实现宏观调控模式与微观调控模式的应用，它涉及城市经济综合体的各个方面，起到了一个连接的作用。我国城市区域经济的发展模式、规模等都是不同的，这需要我们去区别对待，也就是分类分析城市土地规划应用的经济结构、经济运作模式，这样就实现了土地规划的目的，促进我国城市经济建设环境的稳定性。

城市土地规划模式的开展，必然是以土地资源为应用基础的。城市土地规划政策的应用，最终目的是促进土地的有效利用，这两者与区域经济调控是密切联系的。受到我国传统经济模式的影响，我国城市经济的发展是粗放式的经济形式，这不能形成对城市土地的有效利用，出现城市土地资源的不合理利用，比如消耗过大、收益过低等，同时由于受到土地资源供应的刚性束缚，城市经济必然得不到有效地开展，要与之采取相对应的土地规划政策，进行区域经济模式的探索，进行城市空间利用体系的健全，实现经济发展用地压力的缓解，这是现阶段城市区域经济发展模式探究的重要一个环节。

二、城市土地规划与区域经济调控的联系

（一）土地利用与城市经济发展模式的联系

在城市土地利用问题上，我们需要展开区域经济发展关系的探究，要避免单方向研究的局限性，通过对城市土地利用和经济发展关系的剖析，这需要应用到土地资源利用学模式、城市经济学模式、产业经济学模式等展开探究，进入城市土地木桶效应的分析，突破城市土地利用的局限性。在下面应用程序中，我们将展开城市土地经济理论研究和实证研究模式的协调，进行经济发展环节中的城市土地利用互动机制的分析。

在区域经济模式的研究过程中，土地利用结构模式与城市经济发展的关系是一个整体，通过对联立方程模型的分析得知，城市土地规划模式的动态性的变化，对于经济发展的影响是非常大的，尤其是城市空间开发过程中的建筑用地规模及其结构的变化情况。

（二）城市土地利用模型下的城市化

我们通过对城市GDP各个产业的产值比重，进行城市基础设施与工业建设用地比重的分析，来体现土地利用政策与区域经济发展的内在关系。通过对区域经济发展理论的分析，进行土地规划环节的优化，确保产业结构的调整，这样有利于实现土地的规划利用。通过经济联立方程模型的实证研究得知，城市用地规划政策的变化与这个城市的工业化水平、城市化水平都存在一定的互动影响，比如城市建筑用地比例的变化，城市产业结构的变化等，与城市的经济增长是密切相关的，通过对城市建设用地的规划，进行不同建设区的划分，进行城市建筑用地面积的有效利用。

为了方便展开城市规划环节与区域经济发展模式的探究，我们进行沿海地区与内陆区域的具体经济发展数据的研究，进行城市土地规划政策和经济发展模式的联立性环节的分析。在探究中，我们发现其所处的区域不同，其城市的土地利用政策产生的结果也不一样的，但是每个城市的土地利用模式与城市化、工业化等都存在一定的辅助关系，特别是土地规划政策对于城市产业结构的影响，间接影响了该城市的现代化、工业化发展，这些程序的运用与城市建设用地的面积也存在联系，这对国家城市土地规划政策的选择提供一些借鉴意义。在区域经济学原理的应用之下，可以得知城市土地规划的应用，要满足该城市的土地与经济的关系需求，城市土地规划政策的应用和该城市的经济发展模式并不是一种单向的关系，在研究过程中，要考虑两者的互动关系，这是当下新型城市土地规划政策开展的前提。

通过对区域经济理论的分析，可以得知，不同区域的城市、不同的土地规划利用政策和经济发展都存在不同维度的互动。比如城市经济与工业用地、交通用地、公共用地及绿化用地等的关系，这需要展开具体的土地规划利用政策的分析，协调好城市经济发展与不同方向的土地规划政策之间的关系，展开灰色典型方法与联立方程模式的探究。

三、结语

在区域经济调控模式应用下，进行城市土地规划的分析，可以得知城市建设过程中的空间利用与经济发展模式之间的内在关系，在研究过程中，要避免经济发展方向与城市土地规划模式的单向性探讨，从而实现土地利用政策和经济发展体系的协调。

参考文献

[1]杨励雅.城市交通与土地利用相互关系的基础理论与方法研究[D].北京：北京交通大学，2007.

[2]涂小松，濮励杰，吴骏，朱明.基于SLEUTH模型的无锡市区土地利用变化情景模拟[J].长江流域资源与环境，2008（06）.

规模经济和经济规模的区别范文第2篇

论文摘要:区域创新系统对区域经济增长具有重要的驱动作用。本文讨论了区域创新系统对区域经济的支持力，建立了支持力评价的指数模型，对区域创新系统的经济支持力进行了评价。

区域创新系统对区域经济发展有巨大的支持和带动作用〕研究区域创新系统是否适应区域经济发展的需要，是否与区域经济系统相协调，是否能够很好地支持区域经济发展，其支持程度如何等问题，具有重要的理论和现实意义)为此，本文使川区域创新系统对区域经济的支持力指数，对东部10省市区域创新系统对区域经济的支持力进行评价，据此分析山东省区域创新系统对山东经济的支持力

一、区域创新系统的经济支持力的内涵

区域创新系统在区域国民经济发展中的地位和作用，主要是指区域创新系统与经济系统发展的适应、协调和对经济发展的支撑‘;引领作用因此，本文将区域创新系统对区域社会经济发展的支持力定义为:区域创新系统与区域社会经济系统的适应、协调程度，以及对区域经济发展的支撑与引领能力_区域创新系统的支持力应包括两个方面的含义:第一，要反映区域创新系统的建设规模，以体现区域创新系统发展与区域国民经济发展的协调度;第二，要反映区域创新系统在区域国民经济发展中的重要程度，以体现区域创新系统对区域国民经济发展的贡献

二、支持力评价指标体系

根据土述支持力的定义和其两方面含义，建立指标体系，应包括规模指标和贡献指标

其中，区域创新系统的发展规模用两类指标来衡量，一类指标是描述区域创新系统发展规模的大小，采用科技活动人员数和科技经费支出额;’另一类是描述区域创新系统规模的发展速度，采用科技活动少、员增长率、科技经费支出额增长率

区域创新系统的贡献指标也用两类指标来衡量，一类指标是描述区域创新系统贡献的大小，采用论文、专著、专利数量和新产品产值两个指标2其中，论文、专著、专利数量指标采用论文、专著、专利指数来表达，指数计算方法是:结合科技司科技评价指标体系设计原则及实际情况，本文采用论文:专著:专利二1: 4: 5，最后将三部分汇成指数，称为论文、专著、专利指数另一类是描述区域创新系统贡献的发展速度，采用论文、专著、专利数量增长率和新产品产值增长率两个指标具体指标见表1。

三、支持力指数评价模型

本文以上述支持力的定义和指标体系为基础，给出新的指标，即规模指数、贡献指数和支持力指数，分别描述区域创新系统的发展规模、区域创新系统对区域国民经济发展的贡献和支持力度

1.单指标指数计算模型

令X表示规模指标，Y}表示贡献指标，其中;.l分别表示规模指标和贡献指标选取的个数令X表示被评价的省市第i项规模指标的均值，令牲表}J s被评价的省市第J项贡献指标的均值

定义规模指标单指标指数和贡献指标单指标指数肠。分别为:

其中.i=1，2，3，4; j=1，2，3，4; m=1，2，11，10， n‘代表被评价的省市:s;‑为m省(市)第!个规模指标t-‑的指数;!h为贡献指标S}‑的指数

2.规模指数计算模型

区域创新系统的规模指标指数Y，定义为4个规模指标指数的加权平均综合指数设各规模指标指数的权重分别为1，(i=1，2，3，4)，则区域创新系统规模指数计算模型为:

3.贡献指数计算模型

(2)与规模指数计算模型同理，区域创新系统的贡献指数模型形式为:

式中:，为区域创新系统贡献指数;气，j=1 ，2，3，4分别为经济贡献指标指数的权重

4.支持力指数模型

支持力指数是规模指数与贡献指数的综合从指标体系的构建以及支持力的定义可以看出，规模指数与贡献指数是支持力指数中两个不可替代的因素，任何一个因素的低水平，都会导致支持力的低水平。因此，支持力指数不适合用规模指数和贡献指数的加权平均综合来构造’

变权综合原理是因素空间理论的重要内容之一，该原理不仅可以反映综合决策与评价中诸要素在重要程度上的区别，同时也可以反映诸要素之间的不可替代性。这种不可替代性的具体解释是:即使是最不重要的要素，只要其评价值为0，则总体评价为0为表达支持力指数中规模指数与贡献指数的不可替代性，下面给出支持力的变权综合指数模型:

式中:S为区域创新系统的支持力指数;w，指数Y和贡献指数，的常权权重值lim S = 0，正适合不可替代性的要求显然，，w:分别为规模lim S = 0以及I训此外，从上述模型中可以看出，当某一指标特别大时，其变权会变得较小，从而避免了由于某一指标值很大而使总体评价过程过高“

上式就是区域创新系统对区域国民经济的支持力指数模型。本文采用上述模型对区域创新系统对区域国民经济的支持力进行测度，能准确地反映区域创新系统对区域科技、经济支持的程度和贡献

四、区域创新系统对区域经济支持力的评价

考虑到我国幅员辽阔，东西部的社会经济发展水平有一定差异，本文采用国务院发展研究中心(2005 )提出的将内地划分为“四大板块八大经济区”的方案:将全国划分为东部、中部、西部、东北四大板块，并将这四大板块划分为八大综合经济区。其中，东部板块包括北京、天津、河北、山东、上海、江苏、浙江、福建不一东、海南为一r能对区域创新能力进行系统、综合的评价与比较，而东部版块的10个省市具有经济发展水平接近、区位特征相似的特点，因此本文采用东部10省市的相关数据，评价这些省市的区域创新系统对该区域经济的支持力。年度指标数值采用2005年的数据，增长率指标数值根据2004年、2005年的数据计算得到，具体数据如表2

(1)按照(1)式计算单指标指数

(2)按照(2)式计算规模指数值其中，权重的取值，根据专家的意见，科技活动人员、利一技经费支出额、科技活动人员增长率、科技经费支出额增长率等指标的权重分别取0.3，0.3，0.2，0.2a

(3)按照(3)式计算贡献指数其中，权重的取值，根据专家意见，论文专著专利指数、新产品产值、论文专著专利数量增长率、新产品产值增长率等指标的取值分别取0.2，0.4，0. 1 ，0. 3。

(4)按照(4)式计算区域创新系统支持力指数。其中，权重的取值，根据专家意见，取0. 4，取0. 6。计算结果见表3

五、结论

从以上测度结果可以看出，山东省区域创新系统对山东经济的支持力指数为0.9800，在东部地区排名第5位。

规模经济和经济规模的区别范文第3篇

关键词：社会融资规模；区域经济发展；可适性

中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2016）09-0029-08

一、引言

作为衡量金融体系对实体经济融资支持的重要指标，社会融资规模是我国金融宏观调控的重要中间目标，兼具总量和结构两方面信息，不仅能反映实体经济从金融体系获得的资金总额，还能反映资金的流向和结构，是我国货币政策和金融宏观调控的重大探索和创新。目前地区社会融资规模已成为区域经济分析和宏观调控的重要指标，在分析地区社会融资状况、正确反映地区宏观经济运行情况方面发挥了重要作用。

由于各地区融资结构、区域经济特点不同，融资规模与经济发展的关系如何、融资规模保持什么水平对经济发展最有利，以及什么样的融资结构更合理等问题都直接影响社会融资规模与区域经济的发展，具有重要的理论和现实研究意义。

二、社会融资规模与经济发展关系研究综述

作为具有中国特色的新概念，目前专门针对社会融资规模与实体经济相关性的研究较少，主要是通过实证分析的方式对社会融资规模与经济增长间的关系进行多角度论证。

（一）社会融资规模与经济发展

目前多数研究认为，社会融资规模与我国经济增长之间存在正相关关系，社会融资规模是反映金融与经济关系的一项良好指标。如盛松成（2012、2013）从理论和实证的角度证实了社会融资规模是全面反映金融与经济关系的总量指标，并且我国货币政策能有效影响社会融资规模，社会融资规模对经济增长、投资消费等实体经济指标有较大影响。刘业明等（2014）通过实证研究认为，社会融资规模的变动与经济发展相互影响，且各构成指标也会受经济发展和监管等方面的影响，即社会融资规模总指标及各分指标是经济发展状况的金融表现。

（二）社会融资规模构成要素与经济发展

多位学者通过实证方式对社会融资规模及其构成要素与经济增长、物价水平、投资消费、房地产价格、产业升级等之间的相关关系进行了研究。如陈素（2014）通过实证分析了社会融资规模各组成部分与相关经济指标的关系，探究了金融支持实体经济的发展路径。盛朝辉（2015）通过实证分析，认为社会融资规模与地方经济增长存在协同一致性，社会融资规模对同一区域经济体中不同个体的影响程度不同。相对于GDP、CPI、社会消费品零售总额而言，社会融资规模与固定资产投资的关系更为紧密，两者之间的相关性明显较高，固定资产投资对社会融资规模的脉冲效应较为明显，且传导时滞较短。周宗安、王显晖（2014）研究认为，就长期而言，社会融资规模及其分量都会对产业结构升级调整产生正向影响，并且直接融资量和银行表外业务融资量产生的正向影响要高于总的社会融资量和传统信贷融资量产生的影响。短期而言，社会融资规模及其分量对产业结构升级调整的影响整体不是很明显。

（三）社会融资规模与区域经济

胡振、李娜（2015）研究认为，我国社会融资规模具有三个特点：一是融资的区域平衡性增强；二是融资的集中度呈下降趋势；三是区域融资结构存在差异，中西部地区对人民币贷款依赖程度高于东部地区，东部地区直接融资比例较高。社会融资规模与主要经济指标的相关系数均高于人民币贷款。中国人民银行南昌中心支行课题组（2014）以江西省为例，通过构建向量自回归模型研究了社会融资规模与地区宏观经济指标的互动关系，并利用阀值回归模型对江西省社会融资规模与经济发展之间的效应关系进行了分析。

以上文献从不同角度研究了社会融资规模与经济发展之间的关系，进一步表明社会融资规模可以较全面反映金融与经济的关系以及金融对实体经济资金支持的力度。考虑到山东、江苏、浙江、广东四省经济、信贷规模较大，经济金融发展既有相似也存在一定差别，本文基于已有研究，以四省作为区域样本，通过实证及比较分析对山东省社会融资规模与经济总量的可适性进行探讨，探究社会融资规模与经济发展的合理匹配区间，以对经济发展起到最优促进作用，并提出促进社会融资规模健康发展的相关政策建议。

三、社会融资规模与区域经济发展的面板模型分析

（一）变量及样本选取

为全面、动态地反映社会融资规模变化态势，分析比较不同区域间社会融资规模及其结构指标与经济发展关系的区域差异性，本文以全国、山东、江苏、浙江和广东四省作为样本，选取融资类和经济类共8个指标作为样本数据，分析研究社会融资规模与区域经济发展的相关性。其中，融资类指标包括社会融资规模（RZGM）及其结构指标新增人民币贷款（LOAN）、表外融资（BWRZ）①、直接融资（ZJRZ）②；经济类指标包含地区生产总值（GDP）、固定资产投资完成额（INV）、进出口总额（INTR）、社会消费品零售总额（CONS）。样本数据来源于中国人民银行和万得数据库，时间段为2006―2015年季度数据。为消除样本数据的季节性波动和异方差性，在实证分析之前先对样本数据进行季节性调整和取对数处理。

（二）各指标相关性分析

本部分通过对融资类和经济类指标进行相关性分析，初步判断两类指标之间是否存在相关关系。结果显示：全国及鲁、江、浙、粤四省融资类指标与经济类指标之间均存在较强的线性相关关系。其中，全国社会融资规模与GDP、固定资产投资完成额、进出口总额、社会消费品零售总额的线性相关系数均高于0.7，表明社会融资规模与主要经济发展类指标的线性相关关系较强。山东、江苏、浙江、广东四省社会融资规模与GDP、固定资产投资完成额、进出口总额、社会消费品零售总额的线性相关系数均高于0.6。

（三）序列平稳性检验和格兰杰因果分析

1. 平稳性检验。对避免伪回归对数据的平稳性进行检验。检验结果显示，在5%的显著性水平下，所有变量都是一阶单整的，可使用协整检验方法进一步研究各变量之间是否存在长期均衡关系。

2. 协整检验。该部分通过协整检验判定各变量之间是否存在长期稳定关系。检验结果表明：在5%的置信水平下，所选取的全国及省际样本社会融资规模与经济发展指标的面板数据之间存在协整关系。同时，社会融资规模内部结构中的新增人民币贷款、表外融资和直接融资与经济发展类指标之间也存在协整关系。

3. 格兰杰因果分析。面板协整检验结果证明了指标间存在长期均衡关系，但这种关系是否构成因果关系还需要进一步进行验证。格兰杰因果检验结果表明（见表1）：

（1）社会融资规模与GDP、固定资产投资完成额互为格兰杰原因，相互产生影响；进出口总额是社会融资规模的单向格兰杰原因，说明进出口对社会融资规模的影响要大于社会融资规模对它的影响；社会融资规模是社会消费品零售总额的格兰杰原因，说明社会融资规模的增加将更显著地影响社会消费品零售总额的增加。新增人民币贷款对主要经济类指标的影响与社会融资规模类似。

（2）表外融资对主要经济指标影响明显，表外融资与GDP、固定资产投资完成额、进出口总额均互为格兰杰原因。

（3）直接融资与GDP、固定资产投资完成额互为格兰杰原因，互相产生影响，进出口总额和社会消费品零售总额会影响直接融资。

（四）面板数据建模及结果分析

1. 社会融资规模与区域经济发展关系的面板模型分析。首先通过Hausman检验确定模型类型，Hausman Test统计量（W）是168.8266，显著性检验的P值是0.00，因此拒绝模型是随机效应模型的原假设，可以将模型设置为固定效应模型。由于固定效应模型分变系数模型、固定影响模型和不变参数模型三种不同形式，因此需要进一步通过F检验确定模型的具体形式。

由检验结果可见（见表2），该模型的可决系数[R2]为0.9921，F检验统计量值为920.67，数值足够大，并且F检验的P值为0，因此该模型通过了检验，说明适合建立变系数模型。结果表明：

（1）固定资产投资完成额的增长是促进全国及山东、江苏、浙江和广东四省经济发展的最主要指标，其回归系数明显高于其他指标；由于区域经济发展环境的差异性，其指标系数大小各有差异。

（2）社会融资规模对全国及山东、江苏、浙江和广东四省经济发展均具有明显的促进作用，但作用大小存在差异。山东省（0.1279）、浙江省（0.1276）的社会融资规模对经济发展的促进作用均低于全国水平（0.1617），江苏（0.4581）、广东省（0.1855）社会融资规模对经济发展的促进作用显著高于全国水平，表明山东省社会融资规模对地区经济发展的促进水平较低，与其他省份还有一定差距，需进一步优化结构，充分发挥其对经济发展的促进作用。

（3）山东省经济发展的主要动力来源是固定资产投资完成额，其次是进出口总额，再次是社会融资规模，最后是社会消费品零售总额。社会融资规模对经济发展的促进作用处于较弱的地位，表明山东省金融对实体经济的资金支持作用存在不足。

2. 社会融资规模内部融资结构与经济发展关系的面板模型分析。建立社会融资规模内部结构变量与经济增长变量的面板模型，分析不同融资结构对经济增长的影响力。

由结果可见（见表3），该模型检验的调整可决系数为0.9939，F检验统计量值为7420.73，数值足够大，并且F检验的P值为0，因此该模型通过了检验，说明适合建立变系数模型。结果表明：

（1）新增人民币贷款对各地经济发展均起到积极促进作用，但影响程度不同。山东省人民币贷款对经济发展的促进作用低于全国平均水平（0.1511），这主要是由于近年来山东省表外融资、直接融资对贷款的替代作用更为显著。

（2）表外融资对不同地区的影响作用不同，剔除检验在5%置信水平下不够显著的全国和浙江省数据看，山东和广东省的表外融资对经济发展呈现抑制作用。部分表外业务的发展主要是为了规避表内信贷控制和监管要求，造成了资金空转，不能促进当地经济发展，并且还会增加金融风险，甚至产生抑制作用。

（3）直接融资对不同地区的影响存在差异。山东省直接融资对经济的贡献度最低（0.0655），浙江省最高（0.1569），这与山东省整体金融体系不完善、债券和股票市场不健全有关。

四、山东省社会融资规模与全国及江、浙、粤的比较分析

上述实证分析证实了社会融资规模及其结构指标与经济发展之间存在长期均衡关系，不同区域间社会融资规模及其内部结构与经济发展的关系存在差异性。为进一步探寻差异性的原因，对各省社会融资规模进行比较，分析山东省社会融资规模在总量及结构上存在的问题。

（一）总量特点及比较

1. 山东省社会融资规模增长较快，年均增速高于人民币贷款。2006―2015年山东省社会融资规模从2882.4亿元增长至7599.7亿元，总体呈现较快扩张趋势，年均增长11.4%，较人民币贷款高2.5个百分点，但较GDP增速低0.98个百分点。山东省社会融资规模占GDP的比重从2006年的13.1%增长到2009年的最高值25.6%，又逐渐降低到2015年的12.1%，其中2009―2013年除2011年外，山东省社会融资规模占GDP的比重持续稳定在18%以上，表明金融支持经济增长力度持续较强（见图1）。

图1：2006年以来山东省社会融资规模及与GDP的比率

单位：亿元、%

2. 山东省社会融资规模年均增速低于全国，在四省中排名第三。2006―2015年山东省社会融资规模年均增长11.37%，低于全国3.86个百分点，四省年均增速均低于全国③。四省中，山东省社会融资规模年均增速排名第三，较江苏和广东分别低1.33和3.67个百分点，较浙江高8.89个百分点，表明近几年山东省社会融资规模在全国主要发达省份中发展较慢；在总量上一直低于江苏、广东，自2012年开始高于浙江，表明山东省社会融资规模在总量上仍有较大发展空间（见表4）。

3. 山东省社会融资规模及经济发展的匹配性低于江、浙、粤三省。从山东省社会融资规模与山东省在全国经济地位的匹配性来看，2006年以来山东省社会融资规模在全国占比均低于GDP在全国的占比，其中，2007年和2015年山东省社会融资规模占全国的比重分别为4.10%和4.97%，低于同期山东省GDP在全国的占比（分别为9.69%和9.31%）5.59和4.34个百分点，两者差距相对较大。与其他省份比较，浙江省2006―2011年社会融资规模全国占比持续高于GDP全国占比，江苏、广东省社会融资规模全国占比虽低于GDP全国占比，但差距比山东省要小。山东省社会融资规模占GDP的比重持续低于全国及江、浙、粤三省，说明山东省社会融资规模发展水平与其自身经济发展程度的匹配性较低，社会融资规模还有较大发展空间（见表5）。

（二）融资结构特点及比较

1. 表内融资占比呈下降趋势，自2012开始占比持续低于全国平均水平。2006―2015年，山东省表内融资（人民币贷款、外币贷款折合人民币）年均增速为7.99%，低于社会融资规模年均增速3.38个百分点，表内融资在社会融资规模中的占比从88.43%下降到67%，这与全国的发展趋势基本一致。自2012年开始，山东省表内贷款占比持续低于全国水平。与江苏、浙江、广东相比，自2008年开始，山东省表内贷款占比一直处于较低的水平，2015年占比为67%，在四省中排名第三，仅比广东省高0.15个百分点（见图2）。

2. 表外业务自2008年开始明显扩张，2014年下半年开始持续萎缩。山东省表外融资占比自2008年开始持续处于较高水平，2008―2013年占比持续高于全国，在四省中排名第一。受监管政策和需求因素影响，2014年下半年开始山东省表外融资持续萎缩。2015年，山东省委托贷款、信托贷款、未贴现银行承兑汇票等表外融资规模仅160.2亿元，占社会融资规模的2.11%，较2013年下降37.56个百分点，分别低于全国及广东省占比1.67和4.35个百分点，但仍比江苏和浙江高7.10和15.13个百分点（见图3）。

3. 直接融资规模不断扩大，2014年占比首次超过全国水平。2015年，山东省企业债券净融资和股票融资合计增加1983.4 亿元，是2006年的11.7倍，占同期社会融资规模的比重为26.10%，较2006年提高20.21个百分点。从增速看，2006―2015年山东年均增速31.4%，虽比全国和广东高3.1和1.68个百分点，但比江苏和浙江低18.7和6.7个百分点。从占比看，山东省直接融资占比处于较低水平，2006―2013年占比持续低于全国，在四省中，2008―2011年排名一直为第四，2012年起山东省直接融资增长较快，2012―2015年在四省中排名均为第三。2014年山东省直接融资占社会融资规模的比例首次超过全国水平，2015年山东省直接融资占社会融资规模的比例达到26.10%，高于全国、广东占比2.66和3.47个百分点，虽仍低于江苏、浙江1.33和6.06个百分点，但与江苏的差距较2014年缩小0.67个百分点（见图4）。

4. 其他融资对实体经济的支持力度不断加大，占比高于全国水平。投资性房地产、保险公司赔偿、小贷公司贷款等其他融资规模不断扩大，2015年达到364.0亿元，占同期社会融资规模的比重为4.79%。从增速看，2006―2015年，山东省其他融资平均发展速度低于全国3.2个百分点，分别比江苏、浙江和广东高4.0、3.4和0.1个百分点。从占比看，山东省其他融资占社会融资规模的比例仅在2013年低于全国，但在四省中，2008―2014年排名持续较低， 2015年占比迅速提高，在四省中位居第一（见图5）。

综合以上分析，2006―2015年山东省社会融资规模发展较快，融资结构不断完善优化，朝着多元化方向发展。但与全国及江、浙、粤三省相比，受经济发展水平及产业结构差异等因素影响，山东省社会融资规模在总量及结构方面仍存在一些问题，与全国及江、浙、粤相比存在一定的差距。

五、山东省社会融资规模门限效应分析

前文的实证分析表明，社会融资规模对经济发展具有明显的促进作用，但目前山东的促进作用仅高于浙江，弱于全国、江苏和广东；比较分析表明，山东省社会融资规模及经济发展的匹配性低于江、浙、粤三省，在融资总量及结构方面存在一些问题，与其他省存在差距。因此，要充分发挥社会融资规模对经济发展的促进作用，需进一步研究山东省社会融资规模与经济发展的可适性，即探究社会融资规模与经济发展的合理匹配区间，而门限效应模型正是解决这个问题的方法。

（一）门限效应检验

本部分采取自抽样法来模拟F统计量的渐近分布及其临界值（运算重复1000次），检验门限效应是否存在，检验结果见表6。

从结果可见，单、双门限检验均在5%置信水平下显著，单、双门限检验最小残差平方和分别为13.6036和12.3618。可见，双门限检验的结果要明显优于单门限检验。这表明山东省社会融资规模与经济发展之间存在双门限，门限值分别为：[θ1=0.1729]， [θ2=0.2684]（见表7）。

（二）门限回归估计

根据已经估算出的门限值，对回归方程进行参数回归，得出双门限模型参数（见表8）。

注：TSF为山东省社会融资规模占GDP比重。

当山东省社会融资规模占GDP的比重低于17.29%时，经济发展系数为-1.8468，说明社会融资规模占GDP比重低于一定值，社会融资规模将对经济发展产生抑制作用。这主要是由于金融部门对资本的有效配置作用需要积累到一定水平后才能发挥出来，金融发展水平过低对实体经济难以发挥资本溢出效应。当社会融资规模占GDP的比例处于17.29%―26.84%之间时，经济发展系数为4.7163，此时社会融资规模能够有效促进经济发展。当社会融资规模占GDP比重超过26.84%时，对经济发展的促进作用逐渐减弱。此时经济发展系数下降为0.9241，说明社会融资规模高于一定值时，也会影响经济的发展，因为此时可能导致资本“脱实向虚”，凸显金融资本的逐利性。

综上所述，只有社会融资规模与经济发展在契合度较高的可适区间，才能有效促进经济发展，而不是传统意义上理解的，随着社会融资规模的不断提高必然会促进经济发展。为更好地发挥山东省社会融资规模对经济发展的有效促进作用，保持金融发展与实体经济的均衡性，应保持社会融资规模占GDP的比重处于可适区间内。

六、结论及政策建议

近年来山东省社会融资规模持续较快增长，对社会经济发展起到了积极的促进作用，但与经济发展的可适区间相比仍有较大发展空间，融资结构仍需进一步优化。

（一）保持社会融资规模合理增长，提高社会融资规模与经济发展的可适性

前文实证分析表明社会融资规模增长对区域经济发展具有正向促进作用，要充分发挥山东省社会融资规模对经济发展的促进作用，需保持其合理增长，即社会融资规模与山东省GDP的比重在（17.29%，26.84%）的取值区间时，对经济增长的促进作用最有效。目前，山东省社会融资规模占GDP的比重相对仍较低，仅在2009―2012年间超过17.29%。这表明山东省社会融资规模在总量上还未达到经济发展所需的最优水平。目前山东省经济发展进入三期叠加的新常态，经济增长更需要金融的大力支持，应进一步加大社会融资规模增长力度，提高社会融资规模与经济发展的可适性。

（二）进一步优化社会融资规模结构，不断提高资金使用效率

山东省融资结构以间接融资为主，直接融资占比相对较小。从间接融资看，山东省表内融资增长平稳，表外融资占比高且波动大，这不仅会增加金融风险，也不利于实体经济平稳发展；直接融资占比较低，在四省中排名相对落后。山东省在保持社会融资规模不断增长的同时，要更加注重优化融资结构，努力拓宽企业融资渠道，构建多元化融资体系。一是优化直接融资环境，优化资本市场，充分建立并利用多层次的资本市场，为企业构建良好的资源配置平台；二是加大创新，着力发展企业债券融资市场，丰富企业融资市场的产品结构，推动企业债券融资能力的提升。

（三）加强金融风险监测，促进金融有效支持经济发展

社会融资规模统计监测对防范区域系统性金融风险具有重要作用，随着社会融资规模结构的变化，构建完善的风险监测框架对防范系统性金融风险十分重要。近年来，受商业银行信贷规模限制，表内贷款不能完全满足企业融资需求等因素影响，山东省表外业务总量快速扩张，但2014年以来受国家先后出台的监管政策持续影响和实体经济有效信贷需求不足的影响，山东省表外融资业务总量开始明显收缩，这种表外融资较大的波动，使得实体经济融资缺乏稳定性，信贷风险增加。要加强对金融机构表外业务风险监测，及时预警各融资领域可能出现的风险，加强金融系统自身建设，规范金融秩序，确保金融风险得到及时有效的化解。

（四）推进经济结构调整、产业转型升级，增强融资承载能力

实体经济是融资的承载主体，经济结构决定融资需求总量和资金配置效率。与江、浙、粤等发达省份相比，山东省经济结构仍偏重工业，基础能源、原材料等重化工业占比偏高，行业结构性问题仍较突出，经济“转调”任重道远，应更加注重通过强化供给侧改革来聚集经济增长的动力。一方面要不断加大经济结构调整力度，立足于山东省区位优势、资源禀赋和工业基础，发掘工业制造业领域内传统优势产业的潜能，通过加快促进其转型升级，实现地区经济的可持续增长。另一方面要加快推进市场取向的改革，加快淘汰僵尸企业，有效化解过剩产能，提升产业核心竞争力，不断提高要素生产率。

注：

①表外融资是委托贷款、信托贷款和未贴现银行承兑汇票的总和。

②直接融资是企业债券净融资和非金融企业境内股票融资的总和。

③全国及四省社会融资规模数据来自中国人民银行行网站及四省共享交流数据。

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规模经济和经济规模的区别范文第4篇

[关键词]劳动力流动;工资差异;规模经济;工业集聚

一、文献综述

经济的地理集聚现象是经济学长期研究的热点问题之一。1977年,迪克希特和斯蒂格利兹( Dixit and Stiglz,1977)提出了垄断竞争分析框架下的一 般均衡理论,为新经济地理学的产生奠定了理论基础。[1](297-308)1991年Krugm an以迪克希特和斯蒂格 利兹的垄断竞争模型为分析框架,并借助萨缪尔森1954年提出的冰山交易技术,建立了中心 -模型(the Core-PeripheryModel,CP)[2](483-499)用以解释经济活动 的空间集聚和发散,从而 开启了以报酬递增、规模经济和要素流动为基础的新经济地理学的研究。CP模型的经济地理 集聚和发散取决于两个基本力量,即集聚力和发散力。集聚力包括本地市场效应和价格指数 效应,本地市场效应和价格指数效应具有循环积累因果的特征,这种正反馈作用机制导致产 业 在空间上的持续集中。发散力主要源自市场拥挤效应,正是发散力和集聚力的 反向作用的合 力决定了经济活动空间分布的模式。一些学者对CP模型均衡解的存在展开了讨论,如PascalMossay(2006)证明了CP模型短期均衡解的存在性和唯一性,[3](389-393)Lang e and Martin(2007)研究发现CP模型的均衡和稳定性可以通过一个简单的名义工资率函数描 述。[4]

继Krugman之后新经济地理学模型沿着两个不同研究框架发展,一个是仍以D-S垄断竞争一般 均衡理论为分析框架,通过改变假设条件建立了一系列新的模型,如Martin and Rogers(19 95)的自由资本模型(Footloose Capital Model,FC)[5](335-351)和Ottaviano (2001)的自由企业家模 型(Footloose Entrepreneur Model,FE),[6](51-77)这两类模型与克鲁格 曼模型的区别是空间流动 的要素不同,FC模型假定资本在区域之间自由流动而FE模型假定区域之间自由流动的是企业 家人力资本,但同格鲁格曼模型一样,其对集聚解释要旨仍是要素的空间流动和本地市场效 应。因此,这类模型被称作要素流动模型。此外,Richard E.Baldwin(1998)提出了新经 济地理学的资本创造模型(Capital Creative Model,CC),通过资本创造和资本折旧替代 了要素空间流动,其解释集聚的原因是资本的空间积累和耗散。[7]Baldwin, M artin and Otta viano(2001)进一步补充了资本创造模型,提出资本存量产生的溢出效应对新资本形成成本 的影响在不同空间存在差异,从而资本的溢出效应影响着经济活动的空间分布和内生的经济 增长率。然而,在现实的经济环境下,要素和资本并非完全自由流动的,区域之间 往往存在 贸易壁垒和市场割据,这削弱了要素流动模型和资本创造模型的解释力度。为此,Krugmanand Venables(1995)提出具有中心-结构的垂直联系模型(CPVL Model),将集聚源自要 素区际流动转变为源自企业关于中间产品的投入产出联系。[8]新经济地理 学的另一个研究框架抛弃了D-S垄断竞争一般均衡分析的C-D效用函数、CES效用函数和冰山 交易技术,提出了准线性二次效用函数和线性运输成本的分析方法,因此被称作“线性模型 " 。Ottaviano(2002)提出的这种线性模型中需求关联的累积因果关系和D-S框架中相同,但 由于其所有的内生变量都可以用外生变量的线性表达式表示,因此比D-S框架下的新经济地 理模型更具解析能力。[9](409-436)

二、一个简化的新经济地理模型

假设某国家存在两个经济地区,地区1和地区2存在制造业和农业两个产业部门,两个地区的 工人可以自由流动,地区1的工人工资和数量分别为w1和L1,地区2的工人工资分别为w 2和L2。整个经济系统生产N种工业品,而农产品只有一种,并且假定农产品为计价单位 ,其价格标准化为1。采用冰山交易技术衡量制造业产品在地区间的运输成本,即将一单位 的工业品运送到另一个地区需要τ单位的产品,τ1,因此,τ-1为每单位工业品的运输 成 本,若本地第i类工业品的价格为pi,则该工业品运输到另一个地区后价格变为τ•pi 。本文假设这两个地区的初始条件相同,不存在区位的差别,同时,工人的技术熟练程度和 企业家资本是相同的,而可变的因素是突发的商品流通效率提高和规模经济的改变。

(一)消费

克鲁格曼(Krugman,1991)新经济地理学的模型采取C-D效用函数形式,本文忽略收入效应 ,引入拟线性效用函数表示代表性消费者的效应形式,如Frédéric Robert-NicoudandFederica Sbergami[10](2001),Michael Pflüger,DIW Berlin and IZA(2 003)[11]等。U=αlnCM+CA,α>0(1)

这里,CM表示消费者对制造业产品的消费量,CA表示消费者对农产品的消费量。设ci 表示消费者第i类制造业的工业品消费量,CM采用CES函数形式,以表明消费者对制造业产 品的多样化偏好,其表达式为:

CM=[∑Nici(δ-1)/δi]δ/(δ-1)(2)

其中,N是该城市所有制造业产品的种类,δ为制造业产品之间的替代弹性,δ1。

假定地区制造业产品种类与企业数量相等,地区1和地区2的产品种类分别为N1和N2 ,且N1+N2=N。对于地区i而言,代表性消费者的预算约束为:

∑N1i=0p1ic1i+∑N2i=0p2ic2i+ A=wi(3)我们由(2)和(3)可以得到地区1的消费者对制造业产品的最优消费量:

c1ic2i=[τ•p2ip1i]δ (4)根据Krugman(1991)引入的价格指数分析,定义地区1消费者制造业产品的价格指数P1 M为:P1M=(∑Ni=1p1-δi)1/1-δ=[N1p1-δ1+N 2(τ•p2)1-δ]1/(1-δ)(5)

将地区i的制造业产品价格指数替换消费者约束(3),并由(1)得到消费者效用最大化的 解是:

CA=wi-α,CM=αPiM(6)

(二)生产

制造业中的企业遵循同质性假设,投入的要素只有劳动,在假定企业生产具有内部规模经济 的同时,考虑企业生产活动的外部性。在这方面Black and Henderson(1999)[12]( 252-284)、Au and Hend erson(2005)、[13]陈文良和杨开忠(2007)[14]等研究了外部规模 经济对集聚的影响。本文在以上 研究的基础上不仅考虑外部规模经济,而且考虑外部规模不经济。假设企业的生产函数为: xi=S(Ni)li-ai(7)

其中,i=1,2表示地区1和地区2。xi表示地区代表性企业的产出,li表示劳动投入,N i表示地区i的企业总量。S(Ni)是反映企业外部规模经济的函数。企业在地区集聚的初 期将产生知识的共享和溢出,供 应网络的改善等外部规模经济,但随着企业在地区的密度过大,由于资源匮乏,拥挤效应等 将产生规模不经济。所以,我们认为S′(Ni)>0且S″(Ni)

S(Ni)=N(1-θ2)i,θ>0(8)

由(7)可以求出劳动投入关于企业产量的函数:

li=(a+xi)/S(Ni)=Nθ2-1i(a+xi)(9)

这样,可以得到企业利润函数:

πi=pixi-wiNθ2-1i(a+xi)(10)

因为,假定整个经济系统不存在储蓄,收入等于支出,厂商利润最大化的约束条件为该经济 系统对厂商的总需求不超过消费者对该企业产品的支出。所以,可以得到利润最大化的价格 :

pi=δδ-1wiNθ2-1i(11)

根据D―S分析框架中利润最大化的厂商均衡利润为零,可以求出厂商均衡的产量(12)和劳 动投入(13):

i=a(δ-1)(12)

i=aδNθ2-1i(13)

因为企业数量与制造业产品种类相等,所以地区均衡的企业数量与工人总数之间有如下的关 系:

Ni=a-1δ-1LiN1-θ2i(14)

由此得到均衡的企业数量为:

i=((15)

(三)市场均衡下的集聚与分散

工人的地区选择是决定产业地理集聚的关键因素,工人的区位选择由其在该地区获得的效用 所决定。因此,为了考察市场均衡下的经济集聚和分散现象,本文采用间接效用函数差异方 法。首先,由(6)代入(1)求出消费者的最大化间接效用如下:

U=αlnCM+CA=αlnαpim+wi-α(16)

则地区1和地区2的间接效用之差为:

U1-U2=αln(P2Mp1M)+(w1-w2)(17)

将(11)和(15)代入(5)可以将(17)变形为:

U1-U2=α1-αln(w1-α1L1-α+α/θ21+τ1-α2w(1-α)2LC1- α+α/θ2)2τ1-αw1-α1L(1-α+α/θ2)1+w(1-α2L(1-α )2)+(w1-w2)(18)定义表示地区1工人占总工人的比例,则(18)可以化简为:U1-U2=α1-αln(w1-α1x1-α+α/θ21+τ1-α2w1-α2(1-x)(1-α+α/θ2)τ1-αw1-α1x1-α+α/θ2+w1-α2(1-x)(1-α +α/θ2))+(w1-w2)(19)工人的区位选择由式(19)的符号决定:

(1)0

(2)c=1时,由于工人全部分散于地区1,只有在U1-U2

(3)x=0时,由于工人全部分散于地区2,只有在U1-U2>0的情况下工人才有倾向从地 区2向地区1流动。三、实证检验基于以上新经济地理模型的结论,地区工人的效用差构成了劳动力流动和经济集聚的基本动 力。为验证理论分析的结果,并考虑到数据的可获得性,运用地区制造业企业数量反映地区 经济的集聚程度,并以制造业工业的平均工资的增加额为自变量,获得基本的计量模型如下 :

lnfirmit=α1+β1Δlnwageit+Xit+εit(20)

其中,因变量lnfirmit为地区i在时期t制造业的企业数量的自然对数值,自变量Δln wageit为本文的核心变量,用来表示我国各地区i在时期t工人平均工资的一阶差分, ,Δlnwageit=lnwageit=lnwageit-1反映工资增长情况,Xit表 示一组控制变量。εit为随机误差项。本文选取了工业化水平industry、城市化率ci ty、对外开放度open以及政府规模govern作为控制变量Xit。因此,计量模型扩展的 表达式为:lnfirmit=α1+β1Δlnwageit+β2industryit+β3city it+β4openit+β5governit+εit(21)

其中,industryit表示工业化水平,在本文中为工业总产值占地区国民生产总值的比 例;cityit表示城市化率,用地区非农人口与农业人口的比例表示;openit表 示地区的对外开放程度,用地区的进出口总额与地区生产总值的比例表示;governit 表示政府规模,其数值为地区政府财政支出占地区生产总值。 本文的数据来源于《新中国55年统计资料汇编》和各年《中国统计年鉴》,本文的数据为面 板数据,时间跨度为1980―2007年,地区进出口总额1992年前的数据缺失,所以本文 的面板数据是非完整的,但由于缺失的数据非常少,这并不对研究结论构成严重干扰。 表1工资变动及相关因素对经济集聚的影响变量FEREFGLSFE REFGLS Δlnwage0.1459(0.2853)0.1476(0.2851)0.7460*(0.3881)0.5758**(0.2828)0.5976*(0.2932)0.8337**(0.31 36) industry-0.9028**(0.4171)0.1464(0.3930)0. 2673(0.2601) city-0.9243***(0.1984)-0.8163***(0.1926)-1.0453 ***(0.1214) open0.2343***(0.1020)0.3912***(0.1019)0.7261***(0.0800) govern-2.5127***(0.4366)-4.1685***(0.4020)-8.82 81***(0.3417) C8.8564***(0.0411)8.8561***(0.2090)8.8540***( 0.0567)9.8248***(0.1835)9.6147(0.1956)10.3114***(0 .1229)Hausman0.0380.08*** 稳健性133.28***6514.20***1041.83***1346 .18*** R20.20040.21070.31450.41470.64190.6676 注:***、**、*分别表示1%、5%、10%显著性水平下达到显著。

在回归分析中,首先采用固定效应FE和随机效应RE对模型进行回归,然后通过Hausman 检验确定固定效应和随机效应的选择。表1中第2列和第3列的Hausman检验结果为chi2(1) =0 .03,Prob>chi2 = 0.8633,从而接受了FE和RE没有系统性差异的原假设,同时分别对固 定 效应和随机效应进行了异方差检验和自相关检验,检验结果分别为chi2 (29) = 133.28,P r ob>chi2 =0.0000和chi2 (29) =1041.83,Prob>chi2 =0.0000,均拒绝了不存在异方差 检验 和自相关的原假设。为消除异方差和自相关,采取广义最小二乘法(FGLS)对模型重新回归 ,得到的结果在第4列。分析结果表明,地区工资增加确实对本地的经济集聚产生正向影响 ,并且影响的程度较大,工资每增加1个单位将使经济集聚增加0.75个单位。表2中的第5- 7列引入控制变量后工资增加对经济集聚的影响有所上升,达到0.83。同时可以发现,对 外 开放程度对经济集聚产生了积极的影响,而政府规模对地区经济集聚的影响是负面的,究其 原因可能在于过多的政府干预阻碍了要素的自由流动。城市化对经济集聚产生负面影响,并 且达到显著性,说明我国以城镇化为中心的城市化路径,非但没有促进工业部门的经济集聚 ,反而对其起到了抑制作用。表2分地区的实证结果,表明工资变动对经济集聚影响的地区 差 异,沿海地区工资变动对经济集聚的影响显著,内陆地区的工资变动对集聚则没有显著的影 响,但工业化水平对内陆地区工业集聚的影响要比沿海地区显著,主要的原因可能在于内陆 地区工业化水平较低,初始的工业化带来更多的集聚效应。

表2分地区经济集聚的影响因素估计结果沿海地区内陆地区变量FEREFGLSFERE FGLS dlnwage0.8336**(0.3386)0.7987**(0.3466)0.8499**

(0.2821)0.7831*(0.3992)0.9021**(0.4202)-0.0212(0.1961 ) industry-0.6870*(0.3883)-.8282**(0.3820)-0.6594**

(0.3333)-0.7279(0.8618)1.8158**(0.6957)2.5378***(0 .5600) city-0.2485(0.0286)-.4226(0.2664)-0.1669(0.2223)-0.8319**(0.2774)-0.9516**(0.2807)-0.2907(0.2385) trade0.1879***(0.0753)0.2124**(0.0766)0.2408*** (0 .0537)-1.9570**(0.6548)-2.2098**(0.6813)0.2854(0. 4622)govern-2.0852*(1.1587)-2.7152**(1.1744)-12.7519(0.9 364)-2.6010***(0.5104)-4.8552***(0.4363)-3.3859** *(0.0398) C10.0161***(0.2876)10.218***(0.0300)9.8785***

(0.2341)9.5511***(0.2776)9.1394***(0.2628)8.4439***(0.2313)Hausman87.56173.93***稳健性55.36***509.47***310.25***588. 34*** R20.24150.29450.45610.53410.66090.7077 注:(1)***、**、*分别表示1%、5%、10%显著性水平;(2 )沿海地区包括北京、天津、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、广东和山东,其他地 区为内陆地区,未考虑重庆和海南两省市。

四、结束语

本文通过简化的新经济地理学模型,考虑外部规模经济和规模不经济下,代表性工人间接效 用差对地理集聚的影响,并通过1980-2007年的省际面板数据实证研究,验证了工资变动对 工业集聚的影响。沿海和内陆地区之间工资变动对劳动力流动和工业集聚的影响有着明显差 异,沿海地区工资变动的集聚效应明显,工资变动的工业集聚效果是有效的,内陆地区由于 在城市化、开放程度上的差距等因素,工资变动的集聚效应不足。改革开放30多年来,在地 区非均衡发展的政策导向下,我国东部地区经济集聚已经明显显现。东部地区借助发达的商 品流通网络和初始的政策倾斜,劳动力大量向该地区流动,形成了珠江三角洲、长江三角洲 和京津塘等经济集聚区。但是,可以预见随着集聚程度的扩大,东部一些地区企业大量集聚 外部规模不经济必将出现,集聚的效率工资必将有所转折,部分地区面临着产业结构调整、 产业转移的问题。中西部落后地区应该提高工业集聚的工资激励效应,提高商品流通效率、 促进规模经济形成,从而培育和增强本地区承接产业转移和劳动力回流的能力。

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Wage Differentials, Labor Mobility and Industrial Aggl omeration:From the Interpretation and Empirical Test of New Economic Geography

规模经济和经济规模的区别范文第5篇

内容摘要：本文运用2009年广东省县域横截面数据，分别从概括性统计分析、空间模式详细分析的角度，基于因子分析法、空间统计分析法、空间变差法等方法，并利用R语言平台，对广东省县域经济空间发展模式做了全面分析。结果表明：广东省空间结构模式呈现明显集聚和差异状态。县域经济空间结构具有正相关特征，并呈明显的核心-型空间极化状态。珠江三角洲经济正相关性明显，并具有一定的辐射作用；东西两翼和北部山区经济相关性较弱，经济联系不够。县域规模特征也呈现出一定的自相关性，但相关程度较弱。

关键词：空间结构模式 因子分析 空间统计 空间变差

县域经济是区域经济中的一个重要组成部分，其发展水平的高低决定着区域经济发展的整体水平，对县际空间结构模式的研究能够更详细地了解区域差异的特征，为更准确地制定区域协调发展战略提供科学依据。

广东县域空间发展模式研究

（一）数据选取

本文采用广东省2009年统计资料，选取国内生产总值、人口、财政收入、第二产业产值所占比重、人均GDP、面积等六个指标为基本分析变量，对广东省67个县市进行空间结构模式分析，探索空间集聚的规模和程度。数据来源于广东统计年鉴和各地区统计年鉴。

（二）概括性统计分析

本文首先对变量用因子分析方法进行因子提取，而后进行统计分析。对数据进行标准化处理后，用主成分法提取因子，选用方差最大化正交旋转得到载荷矩阵。结果显示，前两个主成分变量解释的累积百分比达到75.51%，由旋转后的因子载荷矩阵可以看出，公共因子在人均GDP、第二产值比重、GDP、财政收入上的载荷值都很大，可视为反映经济发展状况的经济因子；在面积和总人口上有很大载荷值，可视为规模因子。

图1表明：一是广东省县域的经济因子值的频率分布是偏态的，数据背离中心性，形态缺乏对称性；规模因子值的频率分布接近正态分布；二是经济因子值分布的区间大于规模因子，说明广东省县域经济发展水平差异大于县市规模的分异程度；三是经济因子的峰度系数为11.72，有较广离群分布的“肥尾”特征，更具有较窄集簇分布的“尖顶”特征，规模因子的峰度系数为负值且绝对值较小，说明规模因子的值相较于正态分布相对分散，左侧有拖尾特征，但程度较弱；经济因子的峰度系数大于规模因子，说明少数县、市的经济变异程度较大，但大多数县域经济指标呈集聚式分布。

（三）县域空间结构模式分析

本文分别利用Moran`s I指数和Geary`s C指数作为检验变量间互相依赖水平的指标，探索广东省县域空间分布的结构特征。

1.全局空间自相关测度。由表1可知，规模因子具有空间正相关性。规模因子的Moran`s I和Geary`s C的估计值分别是0.2060和0.7793，属于正相关范围，且相关性显著。这意味着广东省县域之间的规模因子在空间上呈现为一种集聚现象。经济因子比规模因子具有更强的空间正相关特征。经济因子的Moran`s I和Geary`s C的估计值分别是0.4267和0.5332，相较于规模因子检验值接近于空间不相关临界值0和1，经济因子的检验值显示出较强的空间正相关性，且P值说明了相关性的显著。经济因子也呈现出空间集聚的特征，即高值区域与高值区域相邻，低值区域与低值区域相邻。

2.局部自相关测度。为了进一步探索区域单元上的经济因子与相邻局部小区域单元上同一现象或属性值的相关程度，采用局域空间关联性指标Local Moran`s I来测度其相关性。

利用K-means迭代聚类的方法对Local Moran`s I进行聚类分析。经分析可以得出：一是局域自相关系数小于0的县市有14个，占广东省县市总数的15.90%，这些县市的经济发展状况显示出了与周围县市的非相似性，即高（低）值区域周围集聚着低（高）值区域，而这些Local Moran`s I的P值都大于0.05，说明它们周围可能集聚着一些低值区域。比如广东茂名、清远、惠州一些县市，邻接东西两翼及北部山区等低值区域。二是局部自相关检验系数大于0.5的县市有8个，占广东省县市总数的9.09%，其中东莞市、中山市、深圳市、佛山市、珠海市、广州市、江门市的Lisa值都大于0.5，并且P值小于0.05，与这些城市相关的周围县市具有相似性的属性值，且这些城市所在的地区属于高值集聚区，说明了珠江三角洲较快的经济发展水平，并且开始辐射到周围各县市经济的增长，增城的Lisa值为0.5247，但P值却小于0.05，可能和与其相邻的清远、韶关等北部山区经济发展较慢的县市有关。三是局部自相关系数在0-0.5的城市占大多数，正的值说明了这些区域单元周围相似值的空间集聚。而P值均小于0.05，可能是低值集聚区，可以通过Moran散点图进一步分析。