緒論：寫(xiě)作既是個(gè)人情感的抒發(fā)，也是對(duì)學(xué)術(shù)真理的探索，歡迎閱讀由發(fā)表云整理的11篇經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的主要指標(biāo)范文，希望它們能為您的寫(xiě)作提供參考和啟發(fā)。

篇（1）

【中圖分類(lèi)號(hào)】F0622 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A 【文章編號(hào)】1674―0351（2013）06―0125―07

一、引言

近年來(lái)隨著全球氣候變化和能源短缺廣受關(guān)注，發(fā)展權(quán)和排放權(quán)討論不斷升級(jí)，低碳經(jīng)濟(jì)理念迅速發(fā)展。歐盟、美國(guó)、日本等發(fā)達(dá)國(guó)家紛紛制定低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，俄羅斯、巴西、南非、阿根廷等新興經(jīng)濟(jì)體也陸續(xù)開(kāi)展了低碳經(jīng)濟(jì)政策研究。我國(guó)處在工業(yè)化和城市化的快速發(fā)展階段，經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍依賴(lài)以煤炭為主的傳統(tǒng)能源結(jié)構(gòu)，能源利用效率低下與能源供應(yīng)緊張等問(wèn)題日益突出，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)是我國(guó)的必然選擇。由于我國(guó)各地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、資源環(huán)境特征差異巨大，有必要建立一套能夠全面反映低碳經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵與特點(diǎn)的指標(biāo)體系，對(duì)各省域低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)狀和潛力進(jìn)行測(cè)評(píng)和分析，指出差異化原因，以此促進(jìn)節(jié)能減排，推動(dòng)我國(guó)向低碳轉(zhuǎn)型。

低碳經(jīng)濟(jì)的理念提出已久，20世紀(jì)末的文獻(xiàn)中就出現(xiàn)了“低碳經(jīng)濟(jì)”這一術(shù)語(yǔ)以及對(duì)發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)途徑的分析[1]183-208， 2003年，英國(guó)時(shí)任首相布萊爾在《我們未來(lái)的能源――創(chuàng)建低碳經(jīng)濟(jì)》白皮書(shū)中提出，到2050年英國(guó)的CO2排放量要減少60%，英國(guó)要通過(guò)提高資源的生產(chǎn)率、改善能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)榈吞冀?jīng)濟(jì)國(guó)家[2]，這是低碳經(jīng)濟(jì)概念首次出現(xiàn)在官方文件中。2006年，前世界銀行首席經(jīng)濟(jì)師、英國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家尼古拉斯?斯特恩主持完成并《斯特恩報(bào)告》，分析了氣候變化對(duì)財(cái)政、社會(huì)和環(huán)境的影響，指出不斷加劇的溫室效應(yīng)將會(huì)嚴(yán)重影響全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展[3]。我國(guó)對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)的研究起步較晚，但成果顯著，相關(guān)專(zhuān)家和學(xué)者們對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)的概念、評(píng)價(jià)體系及發(fā)展策略等都有了深入研究。潘家華、莊貴陽(yáng)等學(xué)者對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)的概念、核心要素及評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行了分析和探索[4]，[5]，[6]，[7]，[8]；付加鋒、唐笑飛等學(xué)者構(gòu)建了我國(guó)省域低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并進(jìn)行了測(cè)試運(yùn)用[9]，[10]，[11]，[12]。這些研究在低碳經(jīng)濟(jì)的概念和評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建上都作出了貢獻(xiàn)，但仍存在不足，在對(duì)不同地區(qū)之間的低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行比較時(shí)，對(duì)地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)水平和資源稟賦等方面的差異性關(guān)注不夠；并且現(xiàn)有的低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)體系簡(jiǎn)單將整個(gè)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)體系劃分為經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境等多個(gè)子系統(tǒng)，計(jì)算模型采用簡(jiǎn)單的線(xiàn)性模型，不能反映出各個(gè)子系統(tǒng)之間的相互聯(lián)系，導(dǎo)致結(jié)論差異較大。

本文嘗試建立一套較為合理的省域低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并進(jìn)行測(cè)評(píng)、得出結(jié)論和建議。本文在指標(biāo)體系和計(jì)算模型上都進(jìn)行了新的嘗試，評(píng)價(jià)體系中既包括反映各省區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀的指標(biāo)，也包括體現(xiàn)各省區(qū)發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的能力指標(biāo)；函數(shù)模型上，則設(shè)計(jì)了一種更能有效反映各子系統(tǒng)之間相互影響的非線(xiàn)性函數(shù)模型。

二、低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

（一）指標(biāo)選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源

低碳經(jīng)濟(jì)的基本特征是低能耗、低排放、低污染，對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的評(píng)價(jià)應(yīng)該以系統(tǒng)全面性、主體相關(guān)性和省域指標(biāo)可比性等為基本原則。本文從不同維度綜合考慮，建立由低碳環(huán)境水平、低碳產(chǎn)業(yè)水平、低碳效率水平和低碳創(chuàng)新水平等4個(gè)準(zhǔn)則層的22個(gè)指標(biāo)層構(gòu)成的低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)我國(guó)30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）進(jìn)行測(cè)度和比較。由于缺乏數(shù)據(jù)，本文沒(méi)有對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。指標(biāo)體系見(jiàn)表1。為確保數(shù)據(jù)的權(quán)威性，本文環(huán)境、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r及政府方面的指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，能源消耗和碳排放方面的數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。數(shù)據(jù)核算均用2001-2011年平均值或平均增長(zhǎng)速度，這樣可避免因個(gè)別年份數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致目標(biāo)研究的偏頗。

（二）指標(biāo)解釋

低碳環(huán)境是發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，它主要包括一地區(qū)森林資源稟賦、人口密度和勞動(dòng)力稟賦。森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)中最大的碳庫(kù)，在降低大氣中溫室氣體濃度、減緩全球氣候變暖中，具有十分重要的作用。擴(kuò)大森林覆蓋面積是未來(lái)30-50年經(jīng)濟(jì)可行、成本較低的重要減緩措施。許多國(guó)家和國(guó)際組織都在積極利用森林碳匯應(yīng)對(duì)氣候變化。森林碳匯抵消CO2 已成為國(guó)際公約的重要內(nèi)容。本文將森林面積增長(zhǎng)率和森林覆蓋率作為碳匯建設(shè)的主要指標(biāo)。人口密度也是影響低碳環(huán)境的重要因素，人口越多，生活和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的耗能就越多，排放的CO2 也越多，對(duì)自然和大氣環(huán)境的影響越大，超過(guò)自然的承受能力就會(huì)削弱自然的適應(yīng)能力和自我調(diào)節(jié)能力。一地區(qū)的勞動(dòng)年齡人口中參加經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口的比重能反映它發(fā)展經(jīng)濟(jì)、進(jìn)行改革優(yōu)化、開(kāi)發(fā)新能源新技術(shù)的基礎(chǔ)和動(dòng)力，所以本文采用勞動(dòng)力參與率來(lái)衡量各省區(qū)的人力資源環(huán)境水平。

低碳產(chǎn)業(yè)是發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的支柱，它主要指一地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、貿(mào)易模式和產(chǎn)業(yè)內(nèi)技術(shù)水平，這些因素主要決定了地區(qū)的能耗強(qiáng)度進(jìn)而碳排放強(qiáng)度。不同產(chǎn)業(yè)的能源消耗強(qiáng)度不同，一般第二產(chǎn)業(yè)的能源消耗強(qiáng)度最高，而第二產(chǎn)業(yè)中，重化工的能源消耗強(qiáng)度又遠(yuǎn)高于一般制造業(yè)[13]。經(jīng)濟(jì)學(xué)上有一條著名的倒“U”形曲線(xiàn)，反映了傳統(tǒng)工業(yè)化不同發(fā)展階段與環(huán)境污染趨勢(shì)的關(guān)系，顯示當(dāng)一個(gè)經(jīng)濟(jì)體達(dá)到工業(yè)化中期后，由于第三產(chǎn)業(yè)比重的上升和高耗能產(chǎn)業(yè)比重的下降，碳排放強(qiáng)度會(huì)逐漸降低。因此，第三產(chǎn)業(yè)是低碳經(jīng)濟(jì)的一個(gè)重要方面，第三產(chǎn)業(yè)的比重也成為一地區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要評(píng)價(jià)指標(biāo)。知識(shí)技術(shù)密集型的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)已成為國(guó)家之間競(jìng)爭(zhēng)的重要領(lǐng)域，它是帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和提升勞動(dòng)生產(chǎn)率的根本途徑，具有低碳排放、高經(jīng)濟(jì)效益的特點(diǎn)，因此也是低碳發(fā)展的一個(gè)重要突破口。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的比重越高，則說(shuō)明發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)和能力越強(qiáng)。一國(guó)的貿(mào)易模式對(duì)其低碳經(jīng)濟(jì)水平也有重要影響，國(guó)際貿(mào)易不僅使產(chǎn)品在世界各國(guó)之間自由流動(dòng)，同時(shí)也使得碳排放可以自由轉(zhuǎn)移，出口商品在生產(chǎn)過(guò)程中的碳排放被計(jì)入出口地區(qū)。1997-2007年，中國(guó)碳排放量的1003%-2654%是由出口產(chǎn)品的生產(chǎn)所引致的，進(jìn)口產(chǎn)品的碳排放量?jī)H占到440% （1997年）和905%[13]。因此，國(guó)際貿(mào)易順差可以作為反映各省區(qū)低碳水平的一個(gè)指標(biāo)。轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的核心和關(guān)鍵是技術(shù)，技術(shù)也是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變、節(jié)能減排、提高低碳經(jīng)濟(jì)水平最有效的著力點(diǎn)。所以本文選用技術(shù)市場(chǎng)交易額比重作為衡量各省區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平及發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)能力的一個(gè)指標(biāo)。

低碳效率是一地區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的表現(xiàn)，它包括能源消耗指標(biāo)和碳排放指標(biāo)。發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)就是要實(shí)現(xiàn)低能耗、低排放，改善能源結(jié)構(gòu)、提高能源利用效率、降低污染排放。因此，通過(guò)對(duì)一地區(qū)能源結(jié)構(gòu)、能源消耗強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度等指標(biāo)的測(cè)量，就可以直觀反映其低碳發(fā)展水平。能源消耗強(qiáng)度是指單位GDP消耗的能源，反映一地區(qū)能源利用效率的現(xiàn)狀。能源消耗彈性是指能源消耗增速與GDP增速之比，反映地區(qū)能源利用效率的變化趨勢(shì)，若GDP增速高于能源消耗增速，則說(shuō)明能源利用效率有所提高，低碳發(fā)展水平也有所提高。在能源種類(lèi)中，煤的碳排放最為嚴(yán)重，石油次之，而天然氣、水能、風(fēng)能、太陽(yáng)能等都是清潔能源。我國(guó)各省區(qū)的能源稟賦不同，能源利用結(jié)構(gòu)也存在不同，本文選擇煤炭消耗比重來(lái)反映各地區(qū)的能源結(jié)構(gòu)。碳排放強(qiáng)度是指單位GDP的CO2排放量，它的值越小則低碳水平越高。碳排放增長(zhǎng)率反映一地區(qū)碳排放的發(fā)展趨勢(shì)，在保證GDP增長(zhǎng)的同時(shí)，碳排放增長(zhǎng)率小于1則說(shuō)明污染排放有所減緩、低碳水平有所提高。人類(lèi)均有公平的碳排放權(quán)，盡管?chē)?guó)際碳減排機(jī)制尚未明確各國(guó)碳減排任務(wù)的分配標(biāo)準(zhǔn)，但人均碳排放是一個(gè)較為公平且能夠?yàn)槎鄶?shù)國(guó)家所認(rèn)可的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，人均碳排放較低，面臨的碳排放約束相對(duì)會(huì)小一些，對(duì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)有利[14]。除CO2外，SO2和COD也是工業(yè)廢氣中的主要有害氣體，它們對(duì)大氣的污染和對(duì)人體的傷害都十分嚴(yán)重，也直接影響著一地區(qū)的低碳發(fā)展能力和水平。

低碳創(chuàng)新是發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的引擎，它指一地區(qū)開(kāi)發(fā)低碳技術(shù)、發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)的潛力。從現(xiàn)階段來(lái)看，能源部門(mén)的低碳技術(shù)涉及節(jié)能、煤的清潔高效利用、油氣資源和煤層氣的勘探開(kāi)發(fā)、可再生能源及新能源利用技術(shù)、二氧化碳捕獲與埋存（CCS）等領(lǐng)域的減排新技術(shù)[4]。對(duì)這些技術(shù)的研發(fā)支出和環(huán)境保護(hù)支出直接體現(xiàn)一地區(qū)對(duì)低碳技術(shù)的投入和開(kāi)發(fā)力度。所以，本文采用研發(fā)支出占GDP的比重和環(huán)境保護(hù)支出占財(cái)政支出的比重兩個(gè)指標(biāo)來(lái)反映一地區(qū)發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的潛力。工業(yè)固體廢棄物綜合利用率則可反映其資源循環(huán)利用、污染治理的水平。人力資源是一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根本，也是發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)、研發(fā)低碳技術(shù)的基礎(chǔ)和動(dòng)力，人力資源的素質(zhì)和知識(shí)技能水平直接影響該地區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的能力和水平。提高勞動(dòng)力素質(zhì)、培養(yǎng)高科技人才關(guān)鍵在教育，所以選擇公共教育支出占財(cái)政支出的比重來(lái)衡量一地區(qū)對(duì)人力資源開(kāi)發(fā)的投入力度和發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的潛力。對(duì)教育、技術(shù)研發(fā)的支出都有利于提高社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率，進(jìn)而減少資源消耗、提高經(jīng)濟(jì)效益，對(duì)教育和研發(fā)的投入越大、全員勞動(dòng)生產(chǎn)率越高，對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支撐能力就越高。

三、評(píng)價(jià)模型與結(jié)果分析

（一）確定各指標(biāo)權(quán)重

本文采用層次分析法來(lái)建立指標(biāo)體系并確定指標(biāo)權(quán)重。層次分析法是一種定性與定量分析相結(jié)合的分析方法，能夠?qū)?fù)雜問(wèn)題分解成若干層次，由專(zhuān)家和決策者對(duì)所列指標(biāo)通過(guò)兩兩比較重要程度而逐層進(jìn)行判斷評(píng)分，并利用計(jì)算判斷矩陣的特征向量確定下一層指標(biāo)對(duì)上層指標(biāo)的貢獻(xiàn)度，從而得到各指標(biāo)層指標(biāo)重要性排列結(jié)果，以此來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重。本文就各指標(biāo)的相對(duì)重要程度咨詢(xún)了低碳經(jīng)濟(jì)相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜?，進(jìn)而構(gòu)造判斷矩陣，經(jīng)過(guò)計(jì)算和一致性檢驗(yàn)后得到了各指標(biāo)的權(quán)重，見(jiàn)表1。

（二）指標(biāo)計(jì)算模型

首先，要對(duì)指標(biāo)層數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)綱量化處理。因?yàn)楦鱾€(gè)指標(biāo)的單位不同，必須經(jīng)過(guò)無(wú)綱量化處理后才進(jìn)行比較分析。促進(jìn)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)為正向指標(biāo)，采用公式（1）處理；阻礙低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)則為逆向指標(biāo)，采用公式（2）處理：

其中，xi 表示i省區(qū)原始數(shù)據(jù)，-min（xi ）表示原始數(shù)據(jù)中所有樣本的最小值，-max（xi）表示原始數(shù)據(jù)中所有樣本的最大值，這樣經(jīng)過(guò)變換后的xi ′有統(tǒng)一的量綱，所有數(shù)據(jù)位于[0，1]。

其次，對(duì)準(zhǔn)則層指數(shù)進(jìn)行計(jì)算。根據(jù)每個(gè)準(zhǔn)則層下屬指標(biāo)的數(shù)據(jù)和權(quán)重值計(jì)算出各準(zhǔn)則層的得分，具體方法為：記低碳環(huán)境水平指數(shù)為δE、低碳產(chǎn)業(yè)水平指數(shù)為δI、低碳效率水平指數(shù)為δB、低碳創(chuàng)新水平指數(shù)為δC。以δB為例，計(jì)算公式為：

其中，n代表低碳環(huán)境水平下二級(jí)指標(biāo)個(gè)數(shù)，Wi為權(quán)重。同理，可計(jì)算出δI、δB和δC。

最后，對(duì)目標(biāo)層指數(shù)進(jìn)行計(jì)算。準(zhǔn)則層決定了目標(biāo)層的水平表現(xiàn)，但它們之間并非簡(jiǎn)單的多元線(xiàn)性關(guān)系，不能用線(xiàn)性組合加總得到目標(biāo)層，因此，本文構(gòu)建一個(gè)計(jì)算低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合指數(shù)的非線(xiàn)性函數(shù)，公式為：

（4）

其中，μ代表低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合得分。為便于比較，計(jì)算出來(lái)的各省區(qū)綜合得分乘以100，使其介于[0，100]。

（三）結(jié)果分析

1綜合比較

評(píng)價(jià)結(jié)果顯示，我國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的地域差距較大（見(jiàn)圖1）。整體上來(lái)看，東南沿海地區(qū)優(yōu)于中西部地區(qū)，西北部及北部地區(qū)最為落后。東部沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也在不斷優(yōu)化，北京市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)已接近發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)；沿海地區(qū)的化石能源分布少而風(fēng)能等清潔能源資源相對(duì)豐富，福建、浙江、海南非常注重清潔能源的開(kāi)發(fā)利用，能源結(jié)構(gòu)也較為合理；南方地區(qū)的森林資源豐富，對(duì)碳的吸收轉(zhuǎn)化能力強(qiáng)，福建省的森林覆蓋率更是全國(guó)第一。因此，東南沿海地區(qū)的整體低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平處于全國(guó)領(lǐng)先地位。中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起步晚、水平低，從東部地區(qū)轉(zhuǎn)移來(lái)的“三高”產(chǎn)業(yè)給中西部的能源和環(huán)境造成巨大的壓力；由于資金和技術(shù)的缺乏，中西部地區(qū)對(duì)新能源的開(kāi)發(fā)利用不足，能源利用效率和碳減排技術(shù)水平也較低，因此低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較為落后。尤其是內(nèi)蒙古、貴州、寧夏和山西等省，煤炭資源豐富，能源結(jié)構(gòu)中煤炭比重過(guò)高，再加上自身生態(tài)環(huán)境脆弱，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的起點(diǎn)很低、任務(wù)很艱巨。

2指標(biāo)層比較

（1）低碳環(huán)境水平指數(shù)。從整體上看，東部及南部沿海省區(qū)的低碳環(huán)境水平高于內(nèi)陸省區(qū)，西北部地區(qū)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后（見(jiàn)表2）。這是由于影響低碳環(huán)境水平最重要的因素是森林資源稟賦，而我國(guó)東部和南部地區(qū)由于氣候和地形地貌原因森林資源豐富，內(nèi)陸尤其是西北部地區(qū)氣候干旱，且多草原、沙漠分布，植被稀少。低碳環(huán)境水平排在前面的浙江、福建、江西、廣西和云南都是我國(guó)森林資源的主要分布地區(qū)，福建省的森林覆蓋率達(dá)到6272%，全國(guó)最高，浙江和江西也都達(dá)到50%以上。另外，浙江省的勞動(dòng)力參與率指數(shù)全國(guó)領(lǐng)先，為923%，這為其發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)提供了人力基礎(chǔ)。青海省在2001-2011年間的森林面積增長(zhǎng)很快，碳匯水平非常高，且人口少，人口密度全國(guó)最低，這使得它的整體低碳環(huán)境水平比較高。低碳環(huán)境水平排名落后的除了新疆、甘肅、內(nèi)蒙古、山西等西北部地區(qū)外，還有江蘇、天津和上海，這三個(gè)省市雖然地處東部沿海地帶，但森林資源匱乏，森林覆蓋率很低，且人口密度高，尤其是上海市的人口密度達(dá)到3140人/平方公里，全國(guó)最高，這嚴(yán)重影響了它們的低碳環(huán)境水平。

（2）低碳產(chǎn)業(yè)水平指數(shù)。從表2可以看出，低碳產(chǎn)業(yè)水平基本與各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和發(fā)展階段相一致。得分排在前面的省份主要是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的省份，如北上廣一線(xiàn)城市、天津、江蘇等，這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)好，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比較合理，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為完善。北京作為我國(guó)的政治、文化中心，第三產(chǎn)業(yè)在整個(gè)經(jīng)濟(jì)中的比重已超過(guò)80%，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)已接近發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)，工業(yè)也以現(xiàn)代制造業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)為主，對(duì)能源的依賴(lài)和消耗較低，能耗和碳排放都較少。廣東省地理位置優(yōu)越，依托香港國(guó)際金融中心，對(duì)外開(kāi)放程度高，利于吸收國(guó)外先進(jìn)技術(shù)，再加上國(guó)家政策優(yōu)惠，擁有全國(guó)最多的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)區(qū)，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)占GDP的比重達(dá)到47%，領(lǐng)先全國(guó)。上海和天津的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展也都處于全國(guó)領(lǐng)先水平，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也較為合理，低碳產(chǎn)業(yè)水平得分較高。排名落后的省份包括山西、河北、河南、新疆、青海等省，均為經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后的省區(qū)，由于東部沿海地區(qū)的“三高”產(chǎn)業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，這些地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以高能耗、高污染的重工業(yè)為主，工業(yè)技術(shù)水平低，嚴(yán)重影響了低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

（3）低碳效率水平指數(shù)?？傮w上來(lái)說(shuō)，南方地區(qū)的低碳效率水平高于北方地區(qū)。這是因?yàn)橛绊懙吞夹仕降囊蛩厥悄茉聪?、能源結(jié)構(gòu)和碳排放情況，我國(guó)北方地區(qū)的能源以煤炭為主，而南方地區(qū)能源結(jié)構(gòu)則比較多元化，水力、生物質(zhì)能等清潔能源資源相對(duì)豐富。排名靠前的廣東、浙江、福建、上海等省區(qū)都處于東南沿海地區(qū)，太陽(yáng)能、風(fēng)能、生物質(zhì)能、潮汐能等可再生能源資源非常豐富，新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也走在國(guó)內(nèi)前列。此外，這些省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平都比較高，為提高能源利用率、降低能耗提供了物質(zhì)和技術(shù)基礎(chǔ)，所以能源消耗強(qiáng)度都比較低、碳排放較少。低碳效率水平低的山西、內(nèi)蒙古、貴州省等都是我國(guó)煤炭資源的主要分布地區(qū)，工業(yè)結(jié)構(gòu)又以重工業(yè)為主，煤炭占能源消耗的比重分別達(dá)到13638%、11237%、9427%，這些省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平都較低，煤炭的利用率低、碳排放處理技術(shù)落后，因此，單位GDP的能源消耗和碳排放都過(guò)高。北京市雖然靠近山西、內(nèi)蒙古，但其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，工業(yè)尤其是重工業(yè)比重低，能源高效利用和減排技術(shù)較高，因此它的能源消耗強(qiáng)度和碳排放強(qiáng)度都很低。

（4）低碳創(chuàng)新水平指數(shù)。從表2可以看出，低碳創(chuàng)新水平基本與各地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和對(duì)低碳發(fā)展的投入力度相一致。排在前面的北京、上海、天津和陜西等省市對(duì)科技研發(fā)的投入都較其他省區(qū)更高，2001-2011年，它們的研究與開(kāi)發(fā)支出占GDP的比重分別為535%、239%、204%和237%，排在后面的新疆、云南、青海和海南等省的研發(fā)支出比重分別僅為033%、052%、059%和024%。另外，北京、天津、上海、江蘇、浙江和廣東等省區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，為其廢棄物綜合利用提供了較好的資金和技術(shù)支持。北京、天津和上海的社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率也比較高，上海市全國(guó)最高，平均每年每人生產(chǎn)總值達(dá)到119萬(wàn)元，遠(yuǎn)高于全國(guó)平均水平的399萬(wàn)元/人。值得注意的是，青海、內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏這些自身生態(tài)環(huán)境比較脆弱和惡劣的省份環(huán)境保護(hù)支出占財(cái)政支出的比重較其他省份要高，這有助于它們?cè)黾泳G地面積、改善生態(tài)環(huán)境、提高低碳經(jīng)濟(jì)水平。

四、結(jié)論及對(duì)策建議

低碳經(jīng)濟(jì)是人類(lèi)為了應(yīng)對(duì)全球氣候變化而實(shí)施的一種全新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，更是我國(guó)實(shí)現(xiàn)科學(xué)發(fā)展與綠色發(fā)展的重要戰(zhàn)略選擇。本文構(gòu)建了省域低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)我國(guó)30個(gè)省區(qū)的低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)評(píng)，發(fā)現(xiàn)我國(guó)整體低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，且區(qū)域差異明顯。由于目前我國(guó)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)都不夠完善、低碳技術(shù)發(fā)展欠缺，我國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平落后于許多發(fā)達(dá)國(guó)家。同時(shí)，由于我國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和發(fā)展階段的差異、自然資源稟賦的差異、以及政府重視程度差異等，我國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的區(qū)域差異十分明顯。概括來(lái)說(shuō)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高且自然環(huán)境較好的東部地區(qū)高于經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后、自然環(huán)境相對(duì)惡劣的中西部地區(qū)，煤炭資源豐富但經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后的寧晉蒙地區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最為落后。

基于本文的研究結(jié)論，結(jié)合我國(guó)實(shí)際情況，建議在以下幾個(gè)方面作出努力：（1）提高森林覆蓋面積和質(zhì)量。與工業(yè)減排相比，森林碳匯投資少、成本低、綜合效益大，更具經(jīng)濟(jì)可行性和現(xiàn)實(shí)選擇性。因此，我國(guó)應(yīng)該將發(fā)展森林碳匯作為應(yīng)對(duì)氣候變化的主要選擇，既要增加森林面積，也要提高森林質(zhì)量。（2） 改善能源結(jié)構(gòu)和利用效率。應(yīng)該適當(dāng)調(diào)整能源結(jié)構(gòu)，逐漸降低煤炭等化石燃料在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中的比重，積極發(fā)展生物質(zhì)能、風(fēng)能、核能和太陽(yáng)能等可再生能源。同時(shí)應(yīng)加快研發(fā)傳統(tǒng)化石燃料的清潔高效技術(shù)和循環(huán)利用技術(shù)，在能源梯級(jí)利用技術(shù)、礦產(chǎn)資源綜合利用技術(shù)、廢棄物綜合利用技術(shù)、循環(huán)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)鏈接技術(shù)等重大關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域取得新進(jìn)展。（3）優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。在保證經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和就業(yè)的同時(shí)，適當(dāng)降低高能耗高污染低附加值的制造業(yè)比重，鼓勵(lì)第三產(chǎn)業(yè)擴(kuò)大規(guī)模。除了調(diào)整和優(yōu)化三大產(chǎn)業(yè)的比重結(jié)構(gòu)外，更要著重提升三大產(chǎn)業(yè)的質(zhì)量，讓節(jié)能減排在各個(gè)領(lǐng)域都得到落實(shí)和擴(kuò)展。（4）大力發(fā)展低碳技術(shù)。應(yīng)擴(kuò)大政府和企業(yè)的研發(fā)投入，進(jìn)一步優(yōu)化低碳技術(shù)創(chuàng)新與推廣的政策環(huán)境，重視企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新主體地位，鼓勵(lì)和支持自主創(chuàng)新、研發(fā)低碳技術(shù)和低碳產(chǎn)品。同時(shí)，也要加強(qiáng)節(jié)能減排、低碳、環(huán)保、清潔能源等領(lǐng)域的國(guó)際交流與合作，鼓勵(lì)引進(jìn)國(guó)外先進(jìn)節(jié)能環(huán)保技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，促進(jìn)我國(guó)低碳技術(shù)創(chuàng)新。

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篇（2）

中圖分類(lèi)號(hào):F29　文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A　文章編號(hào):1673-291X(2010)03-0130-02

1994年,副省級(jí)城市成立后,國(guó)內(nèi)學(xué)者展開(kāi)了副省級(jí)城市間的比較研究,周璐紅、李亞妮、徐建益,選取副省級(jí)城市三大產(chǎn)業(yè)為研究因素,研究了相對(duì)資源承載力及其社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究。武春光、于成學(xué)對(duì)中國(guó)副省級(jí)城市的知識(shí)生產(chǎn)效率進(jìn)行了測(cè)算,并進(jìn)行分析。陳志在2007年運(yùn)用了線(xiàn)性加權(quán)函數(shù)等方法,研究了中國(guó)副省級(jí)城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力比較分析。黃南、李程驊,運(yùn)用了因子分析和聚類(lèi)分析的方法,對(duì)副省級(jí)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行了比較分析,但是其數(shù)據(jù)為2007年的數(shù)據(jù)。

為了避免時(shí)間區(qū)間對(duì)分析造成的誤差,準(zhǔn)確反映15個(gè)副省級(jí)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變化情況,本文運(yùn)用2001年、2004年和2008年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),綜合運(yùn)用因子分析和聚類(lèi)分析,得出15個(gè)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)態(tài)變化。

一、指標(biāo)的選取和數(shù)據(jù)的采集

1.指標(biāo)的選取。根據(jù)中國(guó)15個(gè)副省級(jí)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀,綜合國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者關(guān)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)選擇∞,在遵循科學(xué)性、合理性、可比性和可操作性的原則下。分別選取了六個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo):(1)x1=國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(億元);(2)x2=人均GDP(元/人);(3)x3=固定資產(chǎn)投資占GDP比重(%);(4)X4=第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重(%);(5)x5=財(cái)政收入占GDP比重(%);(6)x6=出口依存度(%)。這六個(gè)指標(biāo),分別從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、國(guó)際貿(mào)易等各個(gè)角度,全面反映了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

2.數(shù)據(jù)來(lái)源。本文數(shù)據(jù)部分是直接來(lái)自于各副省級(jí)城市統(tǒng)計(jì)年鑒,部分是根據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算得出。根據(jù)分析需要。選取了2001年、2004年和2008年三個(gè)年度15個(gè)副省級(jí)城市的橫截面數(shù)據(jù)。

3.分析方法。本文應(yīng)用SPSS軟件,運(yùn)用因子分析法將各年度的六個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析,收集2008年各副省級(jí)城市數(shù)據(jù),根據(jù)計(jì)算,知其KMO達(dá)到0.68,接近0.7的水平,因此比較適合做因子分析。

一般來(lái)說(shuō),當(dāng)綜合因子的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上,表明公因子反映大部分信息,而彼此又不相關(guān)。經(jīng)過(guò)方差最大化正交旋轉(zhuǎn)后,第一主成分貢獻(xiàn)率為56.766%,第二主成分為23.430%,第三主成分為10.433%,累積方差貢獻(xiàn)率超過(guò)90%,因此可以將前三個(gè)公因子作為評(píng)價(jià)副省級(jí)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的綜合指標(biāo)。由旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可知,公因子F1在GDP、投資比重和人均GDP上的載荷值分別為0,904、0、860和0.746,因此公因子F1可作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)。公因子F2在財(cái)政收入和出口上載荷值分別為0.963和0.820,因此,公因子F2主要代表財(cái)政收入比重和出口依存度。公因子F3在第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重上的載荷值為0.937,因此,F3作為第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展指標(biāo)。最終,根據(jù)得到的因子得分矩陣,得出三個(gè)公因子的計(jì)算函數(shù):F1=0.499X1-0.41X2-0.227X3-0.348X4+0.13X5+0.269X6F2=-0,226X1+0,091X2+0,025X3+0,633X4+0.383X5+0.167X6F3=-0.114Xl+0.058X2+1.057X3+0.263X4-0.282X5-0.077X6

根據(jù)以上計(jì)算函數(shù),最終可計(jì)算出副省級(jí)城市各自的因子得分,然后,計(jì)算出經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指數(shù)F=(F1×56.766%+F2×23.430%+F3×10.433%)/90.629%,經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化,并聚類(lèi)分析后,可得到15個(gè)副省級(jí)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平排序。同樣,2000年和2004年的計(jì)算經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指數(shù)的方法與上述方法相同,最終,得到15個(gè)副省級(jí)城市三個(gè)年度的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平排序以及發(fā)展趨勢(shì)如下表所示:

根據(jù)分析,可以得出最終副省級(jí)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的聚類(lèi)結(jié)果,共分為三類(lèi)。第一類(lèi)為深圳和廣州;第二類(lèi)為廈門(mén)、杭州、寧波、大連、南京、青島和沈陽(yáng);第三類(lèi)為濟(jì)南、武漢、成都、長(zhǎng)春、哈爾濱和西安。

二、15個(gè)副省級(jí)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)論與建議

1.副省級(jí)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)論分析。從上述分析以及分類(lèi)可知,在副省級(jí)城市中,第一類(lèi)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平極發(fā)達(dá)地區(qū);第二類(lèi)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較發(fā)達(dá)地區(qū);第三類(lèi)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一般地區(qū)。

第一類(lèi)地區(qū)為廣州和深圳,這兩個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在副省級(jí)城市中處于領(lǐng)先地位,并且比較穩(wěn)定。這兩個(gè)城市都位于珠三角經(jīng)濟(jì)圈,優(yōu)越的地理位置和優(yōu)惠的經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策成為廣州、深圳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)因素。經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)方面,兩市的第三產(chǎn)業(yè)占GDP總量的比重在2008年都達(dá)到了50%以上,表明這兩個(gè)城市經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)已經(jīng)由工業(yè)主導(dǎo)型變成服務(wù)主導(dǎo)型。其中深圳市出口總量已經(jīng)連續(xù)十幾年位居全國(guó)大中城市首位,可以說(shuō),出口是深圳市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推動(dòng)力。盡管全球金融危機(jī)對(duì)兩市尤其是深圳的沖擊很大,但是隨著經(jīng)濟(jì)的逐漸恢復(fù),預(yù)計(jì)在“十一五”期間,深圳和廣州將率先基本實(shí)現(xiàn)社會(huì)主義現(xiàn)代化。第二類(lèi)地區(qū)包括廈門(mén)、杭州、寧波、大連、南京、青島和沈陽(yáng),這些城市中,除了南京和沈陽(yáng),其他都是沿海城市。綜合三年的經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)來(lái)看,廈門(mén)、杭州、寧波、大連標(biāo)準(zhǔn)化后的指數(shù)均為正值,而南京、青島和沈陽(yáng)均為負(fù)值,表明南京、青島和沈陽(yáng)在第二類(lèi)城市中的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較弱。從2008年數(shù)據(jù)來(lái)看,第三產(chǎn)業(yè)比重只有寧波在50%以上,達(dá)到55%。而出口依存度方面,廈門(mén)、青島和寧波等港口城市在10%以上,其余城市均在10%以下,從中可以看出幾個(gè)城市的發(fā)展特點(diǎn)。第三類(lèi)地區(qū)是副省級(jí)城市中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一般的地區(qū),包括濟(jì)南、武漢、成都、長(zhǎng)春、哈爾濱和西安。這六個(gè)城市有兩個(gè)共同點(diǎn):省會(huì)城市和內(nèi)陸城市。首先,作為一省的省會(huì),一般是作為政治中心建設(shè),因此經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)其他副省級(jí)城市較弱。其次,作為內(nèi)陸城市,其出口依存度都在3%以下,明顯低于其他副省級(jí)城市。

2.副省級(jí)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展建議。根據(jù)以上的分析結(jié)果,我們對(duì)副省級(jí)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展提出以下建議:(1)各城市應(yīng)該明確自己所處的類(lèi)別,定位自己的發(fā)展方向,在鞏固原有優(yōu)勢(shì)經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)上,積極發(fā)展自己的薄弱環(huán)節(jié),做到全面、協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展。(2)充分利用國(guó)家區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策作為導(dǎo)向,積極發(fā)展自身經(jīng)濟(jì)。比如青島,要緊緊抓住近年來(lái)環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈的建設(shè),促進(jìn)自身發(fā)展。還有西部城市,要抓住國(guó)家西部大開(kāi)發(fā)的大背景,積極加快自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展。(3)根據(jù)各城市發(fā)展實(shí)際,調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,國(guó)際和國(guó)內(nèi)的實(shí)踐都表明,越是發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū),第三產(chǎn)業(yè)比重越大。

副省級(jí)城市作為各自區(qū)域經(jīng)濟(jì)的額中心,是中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的領(lǐng)導(dǎo)力量,因此,副省級(jí)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平直接決定其區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,各副省級(jí)要積極發(fā)展自身經(jīng)濟(jì),提高城市競(jìng)爭(zhēng)力,發(fā)揮和提高區(qū)域性城市綜合功能。

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篇（3）

“ 低碳經(jīng)濟(jì)” 的概念由英國(guó)首相布萊爾在 2003 年發(fā)表的《我們未來(lái)的能源 － 創(chuàng)建低碳經(jīng)濟(jì)》白皮書(shū)中提出，即低碳經(jīng)濟(jì)是指通過(guò)提高能源利用效率，開(kāi)發(fā)清潔能源來(lái)實(shí)現(xiàn)以低能耗、低污染、低排放為基礎(chǔ)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式。其實(shí)質(zhì)是能源效率和清潔能源結(jié)構(gòu)問(wèn)題，核心是能源領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和相關(guān)的制度創(chuàng)新，目標(biāo)是減緩氣候變化和促進(jìn)人類(lèi)的可持續(xù)發(fā)展。自低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式提出后，各國(guó)紛紛響應(yīng)，積極制定本國(guó)、本地區(qū)“低碳化”發(fā)展目標(biāo)和政策措施。如英國(guó)政府提出，到 2020 年可再生能源在能源供應(yīng)中要占15% ，到 2050 年將二氧化碳排放量相對(duì)于 1990 年削減 60% ，并于 2020 年取得實(shí)質(zhì)性的進(jìn)展，將英國(guó)創(chuàng)建為低碳經(jīng)濟(jì)國(guó)； 日本提出溫室氣體減排長(zhǎng)期目標(biāo)是： 到 2050 年日本的溫室氣體排放量比目前減少 60% 至80% ; 2007 年 11 月，美國(guó)參議院提出了《低碳經(jīng)濟(jì)法案》，奧巴馬總統(tǒng)上任后提出，大力發(fā)展生物質(zhì)等可再生能源，催生一個(gè)新興產(chǎn)業(yè)，帶領(lǐng)美國(guó)經(jīng)濟(jì)走向復(fù)蘇。2009 年7 月8 日，g8 峰會(huì)提出，到2050 年發(fā)達(dá)國(guó)家溫室氣體排放總量應(yīng)在 1990 年或其后某一年的基礎(chǔ)上減少 80% 以上，到 2050 年使全球溫室氣體排放量至少減少 50%。這預(yù)示著，從現(xiàn)在開(kāi)始到 2050 年的 40 年，低碳經(jīng)濟(jì)將是國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的重要體現(xiàn)。

1 陜西省發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的背景分析。

陜西省屬于西部落后省份，從資源稟賦看，陜北地區(qū)不但是重要的能源礦產(chǎn)資源富集區(qū)，也是國(guó)家重要的能源重化工基地。自 80 年代以來(lái)，以煤為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)在支撐陜西經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，也對(duì)生態(tài)環(huán)境形成巨大的壓力。同時(shí)，陜西省能源結(jié)構(gòu)相對(duì)單一，尚未形成以清潔能源和綠色能源等多種模式構(gòu)成的能源生產(chǎn)體系，因此，節(jié)能減排目標(biāo)任務(wù)艱巨。同時(shí)，陜西也是全國(guó)用煤大省之一，自 1978 年以來(lái)，煤炭消費(fèi)量所占比重一直穩(wěn)定在 70%以上。根據(jù)統(tǒng)計(jì)資料，2007 年全省工業(yè)原煤消費(fèi) 7400 萬(wàn)噸，保守估計(jì)二氧化碳排放量超過(guò) 1. 66 億噸，人均排放量超過(guò)全國(guó)平均水平近 1. 6 倍。

按照陜西省目前的煤炭工業(yè)規(guī)劃，到 2020 年全省原煤生產(chǎn)將超過(guò) 5 億噸，其中煤化工超過(guò) 2 億噸，每生產(chǎn)一噸甲醇要排放約 2 噸二氧化碳。如果規(guī)劃中的煤化工項(xiàng)目全部上馬，年排放二氧化碳至少 4 億噸。

與高碳消耗相對(duì)應(yīng)，從陜西省工業(yè)結(jié)構(gòu)看，重工業(yè)所占比重達(dá)到 78. 1%，2005 年陜西省重工業(yè)增加值占全部工業(yè)增加值的比重高達(dá) 83. 4%，高于全國(guó)平均水平 14. 8 個(gè)百分點(diǎn)。年耗標(biāo)煤 5000 噸以上的重點(diǎn)耗能企業(yè) 565 家，實(shí)現(xiàn)總產(chǎn)值占規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的 74. 5%，而消耗的能源所占比重則高達(dá) 97. 8%。從經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式看，陜西經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)依然沿襲傳統(tǒng)的線(xiàn)性發(fā)展模式，遵循“資源消耗 － 產(chǎn)品工業(yè) － 污染排放”的粗放型發(fā)展模式，經(jīng)濟(jì)的數(shù)量型增長(zhǎng)是建立在資源大量消耗的基礎(chǔ)上，每萬(wàn)元生產(chǎn)總值消耗能源數(shù)值指標(biāo)高于全國(guó)平均水平。從能源利用上看，以煤為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)在短期內(nèi)不會(huì)逆轉(zhuǎn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重型化的現(xiàn)狀和粗放式的生產(chǎn)方式還要持續(xù)一段時(shí)間，這些即給陜西省推進(jìn)循環(huán)經(jīng)濟(jì)、發(fā)展低碳產(chǎn)業(yè)提出了嚴(yán)峻的考驗(yàn)，也提供了有利條件。

2009 年 12 月 7 日，哥本哈根聯(lián)合國(guó)氣候變化會(huì)議開(kāi)幕當(dāng)天，“ 應(yīng)對(duì)氣候變化與陜西可持續(xù)發(fā)展” 論壇在西安舉行。此后不久，陜西出臺(tái)《陜西省新能源發(fā)展規(guī)劃》，在能源化工產(chǎn)業(yè)已成為陜西省支柱產(chǎn)業(yè)的時(shí)候，陜西省意圖通過(guò)發(fā)展新能源來(lái)優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，培育新型產(chǎn)業(yè)，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)，實(shí)現(xiàn)陜西經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

在隨后的省兩會(huì)上，《政府工作報(bào)告》明確提出：2010 年，要把綠色經(jīng)濟(jì)、低碳經(jīng)濟(jì)、循環(huán)經(jīng)濟(jì)作為新的發(fā)展理念。陜西將大力發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)，加快培育新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，其中一個(gè)新興產(chǎn)業(yè)就是環(huán)保產(chǎn)業(yè)。而節(jié)能減排也有了明確目標(biāo)： 萬(wàn)元 gdp 能耗同比下降 4. 5% 以上，二氧化硫、化學(xué)需氧量同比削減 3% 以上。

在此背景下，建設(shè)低碳產(chǎn)業(yè)，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

2 陜西省低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)。

英國(guó)雖然提出了低碳經(jīng)濟(jì)的概念，但卻沒(méi)有給出低碳經(jīng)濟(jì)的衡量指標(biāo)和指標(biāo)體系。目前國(guó)際上也沒(méi)有衡量低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)體系，我國(guó)國(guó)內(nèi)在實(shí)踐中廣泛應(yīng)用的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，一是利用層次分析法把所選取的指標(biāo)指數(shù)化，賦予權(quán)重后加總，以得分的高低排名（ undp）［1］； 另一種是聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展委員會(huì)（ uncsd） 提出的驅(qū)動(dòng)力 － 狀態(tài) － 響應(yīng)（ driving force － status － response，dsr） 模型［2］。張亞欣（ 2011）［3］采用碳產(chǎn)出水平、碳排放水平、低碳資源和人民生活等四項(xiàng)指標(biāo)，評(píng)估比較了吉林省、遼寧省、浙江省和全國(guó)的低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平； 朱守先（ 2010）［4］選取人均碳排放、碳生產(chǎn)率和碳能源排放系數(shù)三項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)了吉林市低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平； 付加鋒（ 2010）［5］分析了低碳經(jīng)濟(jì)的核心要素，構(gòu)建了以低碳產(chǎn)出、低碳消費(fèi)、低碳資源、低碳政策和低碳環(huán)境為維度的多層次評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和相應(yīng)的評(píng)價(jià)方法； 朱有志（ 2009）［6］等基于層析分析法，構(gòu)建了包括碳排放、碳源控制、碳匯建設(shè)、低碳產(chǎn)業(yè)和碳交易合作在內(nèi)的低碳經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系?？傮w來(lái)看，目前國(guó)內(nèi)有關(guān)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的評(píng)價(jià)研究正處于起步階段，相關(guān)的研究成果并不多見(jiàn)。

文中在借鑒相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合陜西省實(shí)際，通過(guò)構(gòu)建低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，全面評(píng)價(jià)陜西省低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，并以全國(guó)平均水平作為參照，對(duì)比分析陜西省發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的優(yōu)勢(shì)與不足，以期能夠?yàn)殛兾魇“l(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)提供經(jīng)驗(yàn)支持。

2. 1 低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建。

根據(jù)相關(guān)研究（ 付加鋒，2010; 潘家華，2004）［5，7］，衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)是否達(dá)到低碳經(jīng)濟(jì)，核心在于考核資源稟賦、技術(shù)水平和消費(fèi)模式是否達(dá)到低碳化。而資源稟賦、技術(shù)水平和消費(fèi)模式的低碳化都與一定的發(fā)展階段相聯(lián)系。此外，還應(yīng)該考慮各國(guó)或地區(qū)向低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型所作的努力?；谝陨戏治?，文中構(gòu)建的低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系包括目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層三個(gè)層次。目標(biāo)層是可持續(xù)發(fā)展框架下的低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，準(zhǔn)則層由五個(gè)方面構(gòu)成，即低碳產(chǎn)出指標(biāo)、低碳排放指標(biāo)、低碳消費(fèi)指標(biāo)、低碳資源指標(biāo)、人民生活（ 表 1） 。

2. 1. 1 低碳產(chǎn)出指標(biāo)。

低碳產(chǎn)出指標(biāo)包括三個(gè)具體指標(biāo)。單位碳排放產(chǎn)出即碳生產(chǎn)力，表示排放一單位碳的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出； 單位能源產(chǎn)出衡量消費(fèi)一單位能源的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，這兩個(gè)指標(biāo)主要衡量低碳技術(shù)水平和能源利用效率； 能源加工轉(zhuǎn)化率則是衡量能源加工轉(zhuǎn)換裝置和生產(chǎn)工藝的先進(jìn)與否，是衡量節(jié)能減排和發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的一個(gè)重要指標(biāo)； 低碳產(chǎn)出指標(biāo)是衡量低碳化的核心指標(biāo)，其指標(biāo)值的高低能夠體現(xiàn)一國(guó)在貨幣資產(chǎn)和技術(shù)積累達(dá)到一定水平時(shí)，進(jìn)一步降低碳排放強(qiáng)度的潛力和保障。

2. 1. 2 低碳排放指標(biāo)。

低碳排放指標(biāo)包括五個(gè)具體評(píng)價(jià)指標(biāo)，是衡量一國(guó)或地區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直觀指標(biāo)，其指標(biāo)值的大小反映了一國(guó)或地區(qū)的“低碳化”狀況。碳排放總量是衡量一國(guó)或地區(qū)在某一時(shí)期內(nèi)排放的二氧化碳的絕對(duì)量指標(biāo)； 人均碳排放衡量按總?cè)丝诜謹(jǐn)偟奶寂欧帕浚@一指標(biāo)與消費(fèi)模式有關(guān)，在滿(mǎn)足基本需求的前提下，碳排放越少，消費(fèi)模式越節(jié)約； 能源碳排放系數(shù)即碳強(qiáng)度，衡量消費(fèi)單位能源產(chǎn)生的碳排放量，該指標(biāo)與能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)相關(guān)，能源種類(lèi)不同，碳排放系數(shù)相差很大。能源強(qiáng)度反映單位產(chǎn)值的能源消費(fèi)量，能源強(qiáng)度越低，意味著單位產(chǎn)出的能源消耗量越小，相應(yīng)的碳排放量也越小。單位工業(yè)增加值能耗衡量單位工業(yè)增加值的能源消費(fèi)量。

2. 1. 3 低碳消費(fèi)指標(biāo)。

低碳消費(fèi)指標(biāo)從消費(fèi)方面衡量碳排放水平，包括三個(gè)具體評(píng)價(jià)指標(biāo)。居民消費(fèi)碳排放和政府消費(fèi)碳排放是界定消費(fèi)模式對(duì)碳排放影響的綜合指標(biāo)，居民消費(fèi)碳排放反映居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)和消費(fèi)水平等自然消費(fèi)模式對(duì)碳排放的綜合影響； 政府消費(fèi)碳排放反映政府部門(mén)發(fā)展水平和社會(huì)組織形式等社會(huì)消費(fèi)模式對(duì)碳排放的綜合影響。人均零碳資源消費(fèi)量的大小衡量人均清潔能源消費(fèi)狀況，也從側(cè)面衡量零碳資源的利用與開(kāi)發(fā)潛力。

2. 1. 4 低碳資源指標(biāo)。

低碳資源指標(biāo)衡量低碳資源開(kāi)發(fā)現(xiàn)狀，包括三個(gè)具體指標(biāo)。零碳能源作為低碳資源的主要指標(biāo)，可以用能源消費(fèi)總量中零碳能源所占比重來(lái)衡量； 森林是二氧化碳的吸收器、緩沖器和碳儲(chǔ)存庫(kù)，森林碳匯投入少、效益高，是理想的減碳途徑，森林覆蓋率越高，則森林的碳匯作用越強(qiáng)，吸收并儲(chǔ)存二氧化碳的作用也越強(qiáng)； 城市綠化面積包括公共綠地、居民區(qū)綠地、單位附屬綠地、防護(hù)綠地、生產(chǎn)綠地、道路綠地、風(fēng)景林地等的綠化種植覆蓋面積、屋頂綠化覆蓋面積以及零散樹(shù)林的覆蓋面積，城市綠化覆蓋率越高，城市碳匯水平越高，對(duì)城市碳源的擬制作用越強(qiáng)。

2. 1. 5 人民生活。

人民生活選取居民收入和恩格爾系數(shù)兩個(gè)具有代表性的重要指標(biāo)來(lái)衡量。隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整、工業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的調(diào)整和能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，以及能源利用效率的提高和技術(shù)進(jìn)步，高產(chǎn)出、低能耗、低排放的第三產(chǎn)業(yè)將逐步成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力，人民生活水平和生活質(zhì)量將不斷提高，碳排放量也會(huì)逐步降低，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)生活方式的低碳化。

2. 2 陜西省低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)。

根據(jù)以上低碳經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)，計(jì)算了 2008 年陜西省低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。全國(guó)平均水平代表我國(guó)總體.  

2. 2. 1 碳排放產(chǎn)出水平.

      評(píng)價(jià)碳排放產(chǎn)出水平即碳生產(chǎn)率，表示每單位碳排放的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。陜西省 2008 年單位碳排放產(chǎn)出為 0.4873 萬(wàn)元 / 噸碳，全國(guó)平均水平為 0. 5668 萬(wàn)元 / 噸碳，每噸碳排放產(chǎn)出低于全國(guó)平均水平 0. 0795 萬(wàn)元，距離全國(guó)平均水平尚有一定的差距。從單位能源投入的產(chǎn)出看，2008 年陜西省為 0. 9208 萬(wàn)元/噸標(biāo)準(zhǔn)煤，全國(guó)平均水平為 1. 0550 萬(wàn)元/噸標(biāo)準(zhǔn)煤，陜西省消耗一噸標(biāo)準(zhǔn)煤的產(chǎn)出低于全國(guó)平均水平 0. 1342 萬(wàn)元。

從能源加工轉(zhuǎn)換效率看，陜西省為 69. 23%，全國(guó)為 71. 55%，陜西省低于全國(guó)平均水平 2. 32 個(gè)百分點(diǎn)。

總體來(lái)看，陜西省碳產(chǎn)出水平與全國(guó)相比均有較大差距。

2. 2. 2 碳排放水平評(píng)價(jià)。

社會(huì)活動(dòng)的最終表現(xiàn)即為現(xiàn)實(shí)或未來(lái)的消費(fèi)活動(dòng)，因此能源消耗、溫室氣體排放等從根本上受各種消費(fèi)活動(dòng)的驅(qū)動(dòng)。2008 年陜西省人均碳排放量為 3. 7373 噸碳/人，低于全國(guó)（ 3. 9945 噸碳/人） 平均水平 0.

2572 噸碳 / 人。平均能源碳排放系數(shù) 1. 8896 噸碳 / 噸標(biāo)準(zhǔn)煤，接近全國(guó)（ 1. 8613 噸碳 / 噸標(biāo)準(zhǔn)煤） 平均水平。單位產(chǎn)值能源消耗 1. 0860 噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)元，全國(guó)平均為 0. 9479 噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)元，每萬(wàn)元產(chǎn)出的能源消耗高于全國(guó)平均 0. 1381 噸標(biāo)準(zhǔn)煤。單位工業(yè)增加值能耗為 2. 01 噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)元，全國(guó)平均 2. 19 噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)元，每萬(wàn)元單位工業(yè)增加值能耗高于全國(guó) 0. 18 噸標(biāo)準(zhǔn)煤。從碳排放水平的對(duì)比看，陜西省目前降低單位產(chǎn)值能耗和降低單位工業(yè)增加值能耗，對(duì)于降低單位能源投入的碳排放，進(jìn)而減少碳排放量具有較強(qiáng)的拉動(dòng)作用。

2. 2. 3 低碳消費(fèi)水平評(píng)價(jià)。

由于各國(guó)（ 或地區(qū)） 居民消費(fèi)行為習(xí)慣、生活方式等消費(fèi)模式的不同，會(huì)使能源消耗和碳排放產(chǎn)生較大的差異。2008 年陜西省居民消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放為 3. 6076 噸碳/萬(wàn)元，全國(guó)平均為 4. 3794 噸碳/萬(wàn)元；政府消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放 11. 3917 噸碳/萬(wàn)元，全國(guó)平均為 12. 7055 噸碳/萬(wàn)元，政府消費(fèi)和居民消費(fèi)碳排放均達(dá)到全國(guó)平均水平。而人均零碳能源消費(fèi)量陜西省為 0. 0178 噸碳/人，全國(guó)平均為 0. 1910 噸碳/人，陜西省平均每人零碳能源消費(fèi)量低于全國(guó)平均水平 0. 1732 噸，僅為全國(guó)平均水平的 9. 3%，距離當(dāng)前低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)值尚有較大的差距，因此，目前的關(guān)鍵是發(fā)展清潔能源，增加零碳能源消費(fèi)比重，提高人均零碳能源消費(fèi)水平。

2. 2. 4 低碳資源水平評(píng)價(jià)。

低碳資源包括可再生資源和碳匯資源，是一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的低碳物質(zhì)基礎(chǔ)。2008 年陜西省零碳能源比重為0. 90%，全國(guó)平均為8. 9%，陜西省低于全國(guó)平均水平8. 0 個(gè)百分點(diǎn)，僅為全國(guó)平均水平的10. 1%。

森林植被作為地球上最有效的碳匯資源，森林低碳投資少、效益高，是理想的減碳途徑，陜西省目前森林覆蓋率為 37. 3%，全國(guó)平均為 20. 36%，已達(dá)到全國(guó)平均水平，對(duì)降低大氣中的二氧化碳濃度作出了重要貢獻(xiàn)。城市綠化覆蓋率對(duì)城市碳源減排具有重要的擬制作用，目前陜西省城市綠化覆蓋率為 38. 8%，全國(guó)平均為 38. 2%，已達(dá)到全國(guó)平均水平。從低碳資源的總體評(píng)價(jià)結(jié)果看，目前的關(guān)鍵是大力開(kāi)發(fā)零碳能源資源，如水能、風(fēng)能、核能、太陽(yáng)能、地?zé)崮芎蜕镔|(zhì)能等可再生能源。

2. 2. 5 人民生活。

低碳經(jīng)濟(jì)的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展，其理想狀態(tài)是人民生活水平較高，碳排放維持在一個(gè)較低的水平上。2008 年陜西省農(nóng)村居民人均純收入為 3136 元，全國(guó)平均為 4761 元，低于全國(guó)平均水平 1625 元，在全國(guó) 31 個(gè)省市中排名第 27 位； 城鎮(zhèn)居民人均可支配收入為 12858 元，全國(guó)平均為 15781元，低于全國(guó)平均水平 2923 元，在全國(guó)排名第 22 位。農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民收入與全國(guó)相比都有較大的差距。而農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)和城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)都低于全國(guó)平均水平。從人民生活水平的評(píng)價(jià)結(jié)果看，提高陜西省居民收入水平，進(jìn)而提高生活水平和生活質(zhì)量，將會(huì)在低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起到重要作用。

3 研究結(jié)論及建議。

文中通過(guò)構(gòu)建低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，實(shí)證評(píng)價(jià)了陜西省低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，并和全國(guó)平均水平進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明，在所有評(píng)價(jià)指標(biāo)中，有七項(xiàng)指標(biāo)達(dá)到全國(guó)平均水平，這七項(xiàng)指標(biāo)分別是： 人均碳排放量、居民消費(fèi)碳排放、政府消費(fèi)碳排放、森林覆蓋率、城市綠化面積、農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)、城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)。能源碳排放系數(shù)接近全國(guó)平均水平，其他各項(xiàng)指標(biāo)均與全國(guó)平均水平相比有較大的差距。

正確認(rèn)識(shí)陜西省發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的優(yōu)勢(shì)與不足，對(duì)于制定科學(xué)的低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)具有重要意義。

（ 1） 陜西省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)能源消費(fèi)和產(chǎn)業(yè)碳排放均呈現(xiàn)“二三一”的特征，且低碳產(chǎn)出的三項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)均未達(dá)到全國(guó)平均水平，與全國(guó)相比還有較大的差距。因此，陜西省發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵在于繼續(xù)調(diào)整和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和工業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)“二產(chǎn)”的低碳化。對(duì)于那些單位產(chǎn)值能耗大、碳排放多的產(chǎn)業(yè)，應(yīng)限制其發(fā)展； 鼓勵(lì)能耗小、碳排放少的產(chǎn)業(yè)的發(fā)展； 逐步建立以新型能源、航空航天、醫(yī)藥、先進(jìn)裝備制造和食品等為主體的新型工業(yè)結(jié)構(gòu)，有選擇的淘汰以化石能源消耗為主的粗放型高碳排放產(chǎn)業(yè)。同時(shí)，依靠政策引導(dǎo)，利用自身科技優(yōu)勢(shì)積極發(fā)展技術(shù)密集型和知識(shí)密集型的低碳產(chǎn)業(yè)。

（ 2） 陜西省能源強(qiáng)度、單位產(chǎn)值能耗和零碳能源消費(fèi)與全國(guó)相比有較大的差距。一是由于陜西省獨(dú)特的資源優(yōu)勢(shì)所致，二是由于能源的利用低效。雖然陜西省短期內(nèi)依賴(lài)化石能源消費(fèi)的現(xiàn)狀難以改變，但可以積極開(kāi)發(fā)利用太陽(yáng)能、風(fēng)能、核能、水能、生物質(zhì)能等低碳能源或無(wú)碳能源資源。同時(shí)，陜西省的鄰省內(nèi)蒙又是我國(guó)最大的風(fēng)電生產(chǎn)基地，陜西省可以利用地理鄰接的優(yōu)勢(shì)，爭(zhēng)取利用內(nèi)蒙古的風(fēng)電資源，以減少自身的碳排放。在短期內(nèi)以煤為主的能源結(jié)構(gòu)調(diào)整困難的情況下，除了提高能源利用效率、節(jié)約能源資源外，更為可行的減碳途徑是發(fā)展清潔煤炭技術(shù)，將儲(chǔ)量相對(duì)豐富的煤炭資源轉(zhuǎn)化為高效、清潔的能源資源，實(shí)施清潔生產(chǎn)，清潔利用。

（ 3） 陜西省居民收入水平與全國(guó)相比差距較大，而居民收入水平的高低直接決定其消費(fèi)模式。提高居民收入水平，倡導(dǎo)綠色消費(fèi)、低碳生活，是發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的必由之路。如向居民普及低碳常識(shí)，鼓勵(lì)居民使用節(jié)能燈等節(jié)能家用電器，倡導(dǎo)居民空間裝飾的低碳化，有效降低碳排放量。對(duì)于廣大的農(nóng)村居民，應(yīng)該有重點(diǎn)、有力度的引導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式的低碳化，如最大幅度地減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化肥農(nóng)藥的使用量，采用秸稈還田、氣化等方式綜合利用秸稈資源； 以生物或自然的方式保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力。在廣大的農(nóng)村地區(qū)因地制宜發(fā)展清潔能源，如開(kāi)發(fā)沼氣獲得生物質(zhì)能，在陜北太陽(yáng)能豐富的地區(qū)推廣發(fā)展太陽(yáng)能的使用等。

（ 4） 植樹(shù)種草，繼續(xù)提高森林覆蓋率和城市綠化面積，擴(kuò)大碳匯。陜西省自 1998 年實(shí)施退耕還林（ 草） 工程以來(lái)，2008 年森林覆蓋率提提高到 37. 3%，城市綠化面積已達(dá)到 38. 8%，但可開(kāi)發(fā)提高的空間較大。首先，在陜北地區(qū)繼續(xù)推進(jìn)并擴(kuò)大退耕還草工程，擴(kuò)大草地種植和保護(hù)面積； 在關(guān)中地區(qū)推行平原綠化工程，重視城市屋頂、路邊草地、休閑旅游地的綠化； 加強(qiáng)三北防護(hù)林建設(shè)，以及秦嶺南北麓、渭北山地、黃河濕地的保護(hù)和建設(shè)工作； 有重點(diǎn)、有針對(duì)性地建設(shè)一批生態(tài)園林城市群和生態(tài)區(qū)，如關(guān)中生態(tài)園林城市群、西安浐灞生態(tài)區(qū)等，也不失為發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)、建設(shè)低碳省份的有力措施。

參考文獻(xiàn)。

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篇（4）

中圖分類(lèi)號(hào)：F207 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-828X（2013）09-000-02

一、引言

近年來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展突飛猛進(jìn)并取得了舉世目的成就，尤其是城市作為一個(gè)地區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)中心對(duì)周?chē)鷧^(qū)域的影響是巨大的，具體表現(xiàn)為：經(jīng)濟(jì)的吸引力—城市的產(chǎn)生和發(fā)展都需要外來(lái)資源的注入；經(jīng)濟(jì)的輻射力—城市將發(fā)展的成果惠及周?chē)h(huán)境，帶動(dòng)周?chē)?jīng)濟(jì)的發(fā)展；中介力—是經(jīng)濟(jì)資源交換和周轉(zhuǎn)的中心。整個(gè)世界的發(fā)展清楚地表明了城市化是現(xiàn)代化進(jìn)程中唯一有效的綜合性手段，因此城市的發(fā)展對(duì)整個(gè)地區(qū)的崛起有著直接的推動(dòng)作用。城市的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)就是城市發(fā)展的晴雨表，在數(shù)量上反映出一個(gè)城市狀況和水平。但是經(jīng)濟(jì)指標(biāo)種類(lèi)繁多，究竟哪些才能有效地表達(dá)整體城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r呢？這是本文將要討論的主要問(wèn)題。

下面將利用主成分分析法對(duì)最能代表區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的29個(gè)城市進(jìn)行實(shí)證分析研究。

二、指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)方法

（一）指標(biāo)體系

經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合實(shí)力是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇時(shí)應(yīng)遵循的原則。鑒于《中國(guó)金融年鑒2011》給出的全國(guó)城市主要金融指標(biāo)，本文將建立如下評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見(jiàn)表1）。

表1 各省市自治區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)評(píng)價(jià)體系

（二）主成分分析法

主成分分析也稱(chēng)主分量分析，主要是利用降維思想，在盡量減少信息損失的前提下把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個(gè)綜合指標(biāo)的多元統(tǒng)計(jì)方法。因此，我們?cè)谘芯繌?fù)雜問(wèn)題時(shí)可以只考慮少數(shù)幾個(gè)主要指標(biāo)而不至于損失太多信息，從而更容易抓住實(shí)務(wù)的主要矛盾，揭示其內(nèi)部變量之間的聯(lián)系和規(guī)律，使問(wèn)題得到了簡(jiǎn)化，提高了分析效率。本文所涉及到的29個(gè)指標(biāo)分別用表示，對(duì)進(jìn)行線(xiàn)性變換，可以形成新的綜合變量，即把 表示成 的線(xiàn)性組合。

綜合變量分別稱(chēng)為原始變量的第1、2、…、25個(gè)主成分并且各個(gè)綜合變量在總方差中所占的比重是依次遞減的。若以上述部分主成分就可以反映指標(biāo)所包含的大部分信息，而且主成分之間是不相關(guān)的，那么我們就可以用較少的主成分代替原始指標(biāo)來(lái)分析解決問(wèn)題。

三、實(shí)證分析

使用SPSS進(jìn)行分析得到總方差的分解結(jié)果，如下表所示。

表2 總方差分解結(jié)果

如表2，前三個(gè)成分的特征值分別為6.619×109，1.982×109，7.762×108都比較大，并且其累計(jì)貢獻(xiàn)率為99.239%，基本上保留了原來(lái)指標(biāo)的信息，這樣原來(lái)的25個(gè)指標(biāo)就可以通過(guò)這3個(gè)指標(biāo)來(lái)反映，起到了降低維度的作用。用SPSS得到的未經(jīng)旋轉(zhuǎn)的因子載荷矩陣如圖1。

圖1 未經(jīng)旋轉(zhuǎn)的因子載荷

如圖1，可以得出前三個(gè)主成分 的線(xiàn)性組合為：

通過(guò)對(duì)上述線(xiàn)性組合的觀察，我們可以得出在主成分中的系數(shù)都比和相應(yīng)指標(biāo)的系數(shù)大，所以是保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)從業(yè)人員總數(shù)、保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)總數(shù)指標(biāo)的綜合反映，代表城鄉(xiāng)的社會(huì)保障硬件指標(biāo)。在主成分中，即企業(yè)單位存款、股票流通市值、股票市價(jià)總值、銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)存款、中長(zhǎng)期貸款、進(jìn)口、銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款、全部保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)保險(xiǎn)賠款支出、境內(nèi)上市公司數(shù)（A、B股）、全部保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)保險(xiǎn)深度、全部保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)保險(xiǎn)費(fèi)收入、城鄉(xiāng)儲(chǔ)蓄存款、全部保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)保險(xiǎn)密度、進(jìn)出口總額、地方財(cái)政支出，它比較好地描述了資產(chǎn)的流動(dòng)狀況，代表了城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)活力。在主成分中，，指的是第二產(chǎn)業(yè)（增加值）、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、短期貸款、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、第一產(chǎn)業(yè)（增加值）、地方財(cái)政收入、第三產(chǎn)業(yè)（增加值）、出口、現(xiàn)金投放回籠、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，它是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總量反映，代表了城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體水平。這三個(gè)指標(biāo)相互作用，共同反映城市經(jīng)濟(jì)狀況。

四、結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)對(duì)我國(guó)主要省市自治區(qū)的重要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)方面的主成分分析，我們將反映城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的29個(gè)主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)降到了3個(gè)主成分，即3個(gè)維度，并賦予其新的不同解釋?zhuān)撼青l(xiāng)的社會(huì)保障硬件指標(biāo)、城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)活力、城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體水平，基本反映了城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，不但解決了城市經(jīng)濟(jì)指標(biāo)繁雜不易統(tǒng)計(jì)的問(wèn)題，且對(duì)于城市未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策導(dǎo)向具有參考價(jià)值，現(xiàn)實(shí)意義明顯。

參考文獻(xiàn)：

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篇（5）

引言

地區(qū)發(fā)展的不平衡一直是中國(guó)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展進(jìn)程中的重大問(wèn)題。由于我國(guó)大陸各省（直轄）市的自然資源條件差異較大，地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，各地區(qū)人民生活水平高低不平，為對(duì)各地區(qū)作出綜合評(píng)估，我們采用SAS軟件對(duì)各?。ㄖ陛牐┦羞M(jìn)行聚類(lèi)分析。

1.指標(biāo)與樣本數(shù)據(jù)

根據(jù)2012年中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)，選取15個(gè)可以反映各省市綜合實(shí)力發(fā)展的評(píng)價(jià)指標(biāo)，如表1所示，對(duì)全國(guó)31個(gè)?。ㄖ陛牐┦羞M(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

表1評(píng)價(jià)指標(biāo)

變量變量名稱(chēng)變量說(shuō)明

X1人均生產(chǎn)總值（萬(wàn)元）反映一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況

X2資本形成總額（億元）常住單位在一定時(shí)期內(nèi)獲得的減去處置的固定資產(chǎn)和存貨的凈額

X3人均消費(fèi)水平（萬(wàn)元）反映人民物質(zhì)和文化生活需要的滿(mǎn)足程度

X4失業(yè)率（%）反映一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的失業(yè)狀況

X5平均工資（元）反映工資總體情況

X6進(jìn)出口總額（萬(wàn)美元）反映一個(gè)國(guó)家或地區(qū)在對(duì)外貿(mào)易方面的總規(guī)模

X7人均電力消費(fèi)量（萬(wàn)千瓦小時(shí)）反映電力需求

X8人均人民幣儲(chǔ)蓄存款（萬(wàn)元）反映人民的富裕水平及儲(chǔ)蓄習(xí)慣

X9人均工業(yè)總產(chǎn)值（萬(wàn)元）以貨幣表現(xiàn)的工業(yè)企業(yè)在報(bào)告期內(nèi)生產(chǎn)的工業(yè)產(chǎn)品總量

X10人均建筑業(yè)總產(chǎn)值（元）反映建筑業(yè)生產(chǎn)成果的綜合指標(biāo)

X11客運(yùn)量（萬(wàn)人）一定時(shí)期內(nèi)，各種運(yùn)輸工具實(shí)際運(yùn)送的旅客數(shù)量

X12貨運(yùn)量（萬(wàn)噸）一定時(shí)期內(nèi)，各種運(yùn)輸工具實(shí)際運(yùn)送的貨物數(shù)量

X13人均社會(huì)消費(fèi)品零售總額（萬(wàn)元）反映社會(huì)商品購(gòu)買(mǎi)力的實(shí)現(xiàn)程度以及零售市場(chǎng)的規(guī)模狀況

X14國(guó)際旅游外匯收入（百萬(wàn)美元）反映了一個(gè)國(guó)家或地區(qū)國(guó)際旅游的規(guī)模和水平

X15人均教育經(jīng)費(fèi)（元）中央和地方財(cái)政部門(mén)的財(cái)政預(yù)算中實(shí)際用于教育的費(fèi)用

2.聚類(lèi)分析

聚類(lèi)是將數(shù)據(jù)劃分為若干簇或類(lèi)的過(guò)程，同一類(lèi)內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象具有較高的相似度，不同類(lèi)中的數(shù)據(jù)對(duì)象具有較低的相似度，相似度由基于數(shù)據(jù)對(duì)象描述屬性的取值來(lái)確定，通常指各對(duì)象之間的距離。

對(duì)各變量作標(biāo)準(zhǔn)化變換后，分別使用最短距離法、重心法和離差平方和法作聚類(lèi)分析。

2.1 最短距離法

類(lèi)與類(lèi)之間的距離為兩類(lèi)最近樣品間的距離，即DKL=mini∈GK，j∈GLdij，其樹(shù)形圖如圖1所示。

圖1

2.2 重心法

類(lèi)與類(lèi)之間的距離為它們的重心（均值）之間的歐氏距離，設(shè)GK和GL的重心分別為K和L，則GK與GL之間的平方距離為D2KL=d2KL=（K-L）'（K-L），其樹(shù)形圖如圖2所示。

圖2 圖3

2.3 離差平方和法

類(lèi)中各樣品到類(lèi)重心（均值）的平方歐氏距離之和成為（類(lèi)內(nèi)）離差平方和。設(shè)類(lèi)GK和GL合并成新類(lèi)GM，則GK、GL和GM的離差平方和分別是WK=∑i∈GK（i-K）'（i-K）

WL=∑i∈GL（i-L）'（i-L）

WM=∑i∈GM（i-M）'（i-M）

它們反映了各自類(lèi)內(nèi)樣品的分散程度。如果GK和GL這兩類(lèi)相距較近，則合并后所增加的離差平方和WM-WK-WL應(yīng)較??；否則，應(yīng)較大。所以，GK和GL之間的平方距離為D2KL=WM-WK-WL，其樹(shù)形圖如圖3所示。

比較三個(gè)樹(shù)形圖，離差平方和法的聚類(lèi)結(jié)果比最短距離法和重心法的結(jié)果更加明顯，故我們依據(jù)離差平方和的結(jié)果將31個(gè)?。ㄖ陛牐┦写笾路譃樗念?lèi)：

第一類(lèi)：北京、天津、上海

第二類(lèi)：內(nèi)蒙古、福建、遼寧、江蘇、浙江、山東、廣東

第三類(lèi)：河北、河南、安徽、湖南、四川、山西、陜西、江西、廣西、吉林、黑龍江、湖北、 貴州、云南、甘肅、新疆、重慶

第四類(lèi)：海南、、青海、寧夏

3.結(jié)論

在堅(jiān)持區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的大環(huán)境下，該問(wèn)題具有較強(qiáng)的實(shí)際意義。通過(guò)上面的聚類(lèi)分析，根據(jù)各?。ㄖ陛牐┦芯C合實(shí)力發(fā)展的主要指標(biāo)，結(jié)合SAS軟件的應(yīng)用，我們將2012年全國(guó)各?。ㄖ陛牐┦械木C合實(shí)力發(fā)展水平劃分為4類(lèi)水平，屬于高生活水平的省（直轄）市有3個(gè)，屬于較高生活水平的?。ㄖ陛牐┦杏?個(gè)，屬于較低生活水平的省（直轄）市有17個(gè)，屬于低生活水平的?。ㄖ陛牐┦杏?個(gè)。而屬于低水平的?。ㄖ陛牐┦薪^大部分在西部，為了實(shí)現(xiàn)我國(guó)共同富裕的目標(biāo)，必須對(duì)這些地區(qū)進(jìn)行戰(zhàn)略扶持，推行西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略。（作者單位：南京師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院）

參考文獻(xiàn)

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篇（6）

中圖分類(lèi)號(hào)：C915文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Death Level of Comparative Analysis in the Two Cities of

Huaibei and Huangshan of Anhui

WANG Qin

(Social Science Department, Anhui University, Anhui, Hefei 230039)

AbstractThis paper mainly use the population in different age levels and death date of cities in Anhui the census data of the fifth national population in 2000, constructed entirely life table with CPPS software, analyses the factors that influences death level from four aspects: population age structure, the level of economic development, medical and health level and education.

Key wordsmortality; life expectancy; differences

0 引言

人口死亡率反映的是人口的死亡水平，從另一個(gè)角度看人口死亡率水平的高低也間接地反映出一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、生活水平、醫(yī)療衛(wèi)生水平等等。由于安徽省是一個(gè)特殊的城市，在自然環(huán)境、經(jīng)濟(jì)、文化等方面南北差異很大，因此本文特選了安徽最南、最北的兩個(gè)城市――淮北和黃山市。本文利用CPPS軟件按制作完全生命表，用EXCEL計(jì)算出相關(guān)指標(biāo)且繪圖比較分析安徽省淮北、黃山兩市作的死亡率、嬰兒死亡率、分性別死亡率及預(yù)期壽命的差異，試圖分析其差異的原因，其數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2000年全國(guó)第五次人口普查資料中有關(guān)安徽省各市年齡別人口及死亡的資料和2000年安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒。

1 淮北、黃山兩市死亡水平的對(duì)比分析

1.1 淮北、黃山兩市總死亡率和分性別死亡率的比較分析

根據(jù)2000年全國(guó)第五次人口普查資料中有關(guān)安徽省各市的數(shù)據(jù)，得出淮北、黃山兩市的分年齡別人口數(shù)Px和分年齡別死亡率mx，先根據(jù)公式計(jì)算出各地區(qū)的分性別年齡死亡人數(shù)Dx，再利用其公式算出兩市總死亡率和分性別死亡率，其結(jié)果見(jiàn)下表：

表1淮北、黃山市分性別人口數(shù)Px、總?cè)丝跀?shù)、分性別死亡率及粗總死亡率

通上表分析得出淮北市分性別總和死亡率和分性別死亡率都比黃山市低，總死亡率比黃山市的低2.87‰，男性死亡率比黃山市的低3.26‰，女性死亡率比黃山市的低2.48‰。

1.2 淮北、黃山兩市嬰兒死亡率的比較分析

嬰兒死亡率是最重要的死亡率指標(biāo)之一，它在很大程度上反映一個(gè)地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生條件、社會(huì)經(jīng)濟(jì)實(shí)力、人民生活水平以及科技發(fā)展水平。本文以2000年全國(guó)第五次人口普查資料中有關(guān)安徽省各市的數(shù)據(jù)為依據(jù)，利用公式嬰兒死亡率 = ?000‰ 得出淮北市和黃山市男性嬰兒死亡率分別為13.63‰和25.65‰，女性嬰兒死亡率分別為19.59‰和18.27‰，通過(guò)比較可以看出淮北市的男性嬰兒死亡率比黃山市低12.02‰，其女性嬰兒死亡率比黃山市的高1.32‰。

1.3 淮北、黃山兩市65歲及以上老年人死亡率的比較分析

本文選擇以65歲作為老年人的起點(diǎn)來(lái)分析淮北、黃山市的老年人死亡率。根據(jù)2000年全國(guó)第五次人口普查淮北、黃山市分性別老年人口死亡率的數(shù)據(jù)繪制出兩城市分性別性老年人口死亡率的交叉曲線(xiàn)圖，如下

根據(jù)上圖看出老年人口死亡率隨著年齡增長(zhǎng)迅速上升，兩城市比較總體上淮北市的男性老年人死亡率比黃山市低，其女性老年人死亡率要比黃山市低。

1.4 淮北、黃山兩市0歲分性別預(yù)期壽命的比較分析

在平均預(yù)期壽命中，以X = 0時(shí)的平均預(yù)期壽命最為重要，因此本文主要分析0歲分性別平均預(yù)期壽命。根據(jù)2000年全國(guó)第五次人口普查中淮北、黃山兩市的數(shù)據(jù)，利用CPPS人口預(yù)測(cè)系統(tǒng)，編制出淮北市和黃山市的生命表，如下表（0-1歲分性別平均預(yù)期壽命ex）:

表2淮北、黃山兩市0歲分性別平均預(yù)期壽命表

通過(guò)表2看出淮北市0歲分性別平均預(yù)期壽命都比黃山市高，其男性0歲預(yù)期壽命比黃山市的高4.67歲，其女性0歲預(yù)期壽命比黃山市高3歲。

2 淮北、黃山兩市死亡水平的原因分析

人口死亡水平受眾多因素的影響，本文主要側(cè)重于人口學(xué)因素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素方面來(lái)分析淮北、黃山兩市死亡水平的差異。其中人口學(xué)因素對(duì)死亡水平的影響主要體現(xiàn)在年齡構(gòu)成和性別構(gòu)成上，本文主要從分性別年齡構(gòu)成對(duì)死亡水平的影響；社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素主要指的是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、社會(huì)醫(yī)療衛(wèi)生發(fā)展水平和人口受教育程度等方面來(lái)分析對(duì)死亡水平的影響。

2.1 淮北、黃山兩市的人口年齡構(gòu)成對(duì)死亡水平的影響

本文采用國(guó)際通用的分法，把人口年齡結(jié)構(gòu)分為0-14歲、15-64歲、65歲及以上三段。根據(jù)2000年全國(guó)第五次人口普查中淮北、黃山兩市的數(shù)據(jù)，利用公式得出淮北和黃山市的分年齡別人口數(shù)Px和分年齡別死亡率mx，根據(jù)公式計(jì)算出各地區(qū)的分性別年齡死亡人數(shù)，其結(jié)果如下表：

表3淮北、黃山兩市的分性別人口年齡結(jié)構(gòu)（%）與死亡水平的對(duì)比分析（‰）

從年齡構(gòu)成看，一般嬰兒死亡率和老年人口死亡率較高, 青壯年人口死亡率較低，因此老年人口比重越高總死亡率就越高。從表3中可以看出黃山市的男女65歲及以上老年人口所占的比重均高于淮北市的，所以人口年齡結(jié)構(gòu)是造成淮北市分性別年齡死亡率低于黃山市的原因之一。

2.2 淮北、黃山兩市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)死亡水平的影響

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響死亡率水平的高低，一般經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)其人口死亡率比較低。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值反映一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，因此本文以國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值來(lái)說(shuō)明，從表4中可知淮北、黃山兩市的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與總死亡率成反比例的關(guān)系，即淮北市的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值高于黃山市，其死亡率低于黃山市。

表4淮北、黃山兩市國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與死亡率的比較

2.3 淮北、黃山兩市醫(yī)療衛(wèi)生發(fā)展水平對(duì)死亡的影響

醫(yī)療衛(wèi)生水平也是影響死亡率的原因之一，醫(yī)療衛(wèi)生水平越高其死亡率越低。醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)水平的比較主要表現(xiàn)在醫(yī)療衛(wèi)生條件：醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)和衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)，如下表：

表5淮北、黃山兩市醫(yī)療衛(wèi)生水平與死亡率的比較

從表5中淮北、黃山兩市醫(yī)療衛(wèi)生水平相比，淮北市的醫(yī)療水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于黃山市，因此淮北市死亡率低于黃山市。

2.4 淮北、黃山兩市教育水平與死亡率的比較

人們對(duì)生活水平、醫(yī)療衛(wèi)生與預(yù)期壽命的關(guān)系關(guān)注得較多，可能忽略受教育水平與死亡率的關(guān)系。現(xiàn)代隨著受教育程度的提高，人們的知識(shí)面較廣且豐富，逐漸關(guān)注營(yíng)養(yǎng)、衛(wèi)生等與身體健康的關(guān)系并科學(xué)的養(yǎng)身、工作和鍛煉，這有助于死亡率的降低、預(yù)期壽命的提高。因此受教育程度越高死亡率越低。

表6淮北、黃山兩市每十萬(wàn)人中各種受教育程度的人口數(shù)(人)

表6中淮北、黃山兩市每十萬(wàn)人中各種受教育程度的人數(shù)中，從前面表1中知道淮北市總?cè)丝谒劳雎蕿?.52‰，黃山市總?cè)丝谒劳雎蕿?.39‰。通過(guò)比較可以看出淮北市普遍受教育程度要高于黃山市，淮北市總死亡率低于黃山市。

3 總結(jié)

綜上所述，淮北市的死亡水平低于黃山市的，主要是年齡構(gòu)成、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、社會(huì)醫(yī)療衛(wèi)生發(fā)展水平和人口受教育程度等導(dǎo)致的。因此，為了更好地降低死亡水平，應(yīng)該進(jìn)一步推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、改善醫(yī)療衛(wèi)生條件，建立起較完善的社會(huì)保障制度，并加大教育的投入提高教育水平。

參考文獻(xiàn)

[1]溫勇,尹勤.人口統(tǒng)計(jì)學(xué)[M].南京:東南大學(xué)出版社,2006.

篇（7）

關(guān)鍵詞：旅游經(jīng)濟(jì)；時(shí)空演變；經(jīng)濟(jì)差異；陜西

一、序言

旅游業(yè)是兼具經(jīng)濟(jì)、社會(huì)功能的綜合性產(chǎn)業(yè)，關(guān)聯(lián)度大、帶動(dòng)性強(qiáng)，對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)進(jìn)步、對(duì)外交往以及文化交流具有重要作用由于旅游資源、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等條件差異，旅游經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)出區(qū)域差異性，認(rèn)識(shí)和研究這種差異對(duì)于優(yōu)化旅游產(chǎn)業(yè)的空間結(jié)構(gòu)，制定有效的區(qū)域旅游策略，促進(jìn)旅游業(yè)持續(xù)協(xié)調(diào)發(fā)展有著重要的理論和實(shí)踐意義。旅游經(jīng)濟(jì)差異作為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡中的一種經(jīng)濟(jì)與社會(huì)現(xiàn)象，其研究成果還相對(duì)較少。研究?jī)?nèi)容主要側(cè)重于旅游經(jīng)濟(jì)差異的時(shí)空演變特征、影響因素及其定性分析等；研究尺度主要是基于省級(jí)行政單元的全國(guó)范圍內(nèi)以及三大地帶間大尺度旅游經(jīng)濟(jì)差異研究，少數(shù)是關(guān)于東部省級(jí)行政單元內(nèi)部旅游經(jīng)濟(jì)差異研究，西部地區(qū)省級(jí)行政單元的旅游經(jīng)濟(jì)差異問(wèn)題研究則更少。

陜西省是我國(guó)旅游資源非常豐富的省份之一，旅游資源單體總數(shù)為9972個(gè)，其亞類(lèi)共有29個(gè)，占旅游資源分類(lèi)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的亞類(lèi)31個(gè)的93.55％。與此不相適應(yīng)的是，2008年陜西省國(guó)內(nèi)旅游收入561億元，旅游外匯收入實(shí)現(xiàn)6.6億美元，入境旅游接待僅排在全國(guó)第14位，西部第4位①，旅游經(jīng)濟(jì)較全國(guó)平均水平相對(duì)滯后。為此，本文從時(shí)間和空間角度研究陜西省旅游經(jīng)濟(jì)差異的演變特征、揭示其形成機(jī)制，以期為陜西省制定有效的區(qū)域旅游政策提供理論依據(jù)。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1　數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取陜西省10個(gè)地級(jí)市作為基本研究單元，陜北(榆林、延安)、關(guān)中(西安、咸陽(yáng)、寶雞、渭南、銅川)和陜南(漢中、安康、商洛)作為三大研究區(qū)域?？紤]到資料的獲取性和可比性，研究時(shí)間段選取了1998～2007年連續(xù)時(shí)間序列；由于旅游外匯收入、國(guó)內(nèi)旅游收入指標(biāo)較難獲取，本文以旅游綜合收入為主要數(shù)據(jù)指標(biāo)。所有數(shù)據(jù)資料來(lái)源于對(duì)應(yīng)年份各地市的統(tǒng)計(jì)年鑒和國(guó)民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

2　研究方法

表述旅游經(jīng)濟(jì)的時(shí)間差異程度，本文采用了標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)。標(biāo)準(zhǔn)差是樣本中各變量值與其均值離差平方和均值的算術(shù)平方根，能夠全面地反映區(qū)域之間的絕對(duì)差異程度；變異系數(shù)(即標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù))是用樣本的標(biāo)準(zhǔn)差除以樣本的均值來(lái)計(jì)算的，能夠全面地反映各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)差異程度，和標(biāo)準(zhǔn)差相比更具可比性。

表述旅游經(jīng)濟(jì)的空間差異程度，采用區(qū)位熵進(jìn)行衡量。區(qū)位熵即專(zhuān)門(mén)化率，該指標(biāo)能反映某一區(qū)域要素的空間分布情況，以及某一區(qū)域在高層次區(qū)域的地位和作用，更能清晰地反映各研究樣本對(duì)于整體樣本的差異程度。公式如下：

其中，Q為某區(qū)域i部門(mén)對(duì)與高層次區(qū)域的區(qū)位熵，di為某區(qū)域i部門(mén)的有關(guān)指標(biāo)，Di為高層次區(qū)域i部門(mén)的有關(guān)指標(biāo)，n為某類(lèi)產(chǎn)業(yè)的部門(mén)數(shù)量。

三、旅游經(jīng)濟(jì)時(shí)間差異的演變特征

1　絕對(duì)差異程度不斷擴(kuò)大

從標(biāo)準(zhǔn)差的衡量結(jié)果來(lái)看(見(jiàn)圖1)，陜西省旅游經(jīng)濟(jì)差異10年中總體上不斷擴(kuò)大。標(biāo)準(zhǔn)差從1998年的30.04增加到2007年的77.55，增長(zhǎng)了158.2％，絕對(duì)差異擴(kuò)大程度非常明顯。在排除了2003年“非典”的影響后，陜西省旅游經(jīng)濟(jì)絕對(duì)差異擴(kuò)大分為兩個(gè)過(guò)程：1998～2005年為平穩(wěn)擴(kuò)大階段，因?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)差的增長(zhǎng)值均未超過(guò)10；2006年之后出現(xiàn)急劇擴(kuò)大態(tài)勢(shì)，2007年的標(biāo)準(zhǔn)差值比2006年高出17左右。總體呈現(xiàn)出先穩(wěn)后快的演變軌跡。

2　相對(duì)差異程度緩慢縮小

與絕對(duì)差異的衡量結(jié)果不同，陜西省旅游經(jīng)濟(jì)相對(duì)差異呈現(xiàn)出波動(dòng)變化但總體趨勢(shì)呈縮小狀態(tài)(見(jiàn)圖1)。從總體態(tài)勢(shì)看，1998年變異系數(shù)值為1.65，而2007年縮小為1.58，10年間相對(duì)差異程度逐漸降低。但是從發(fā)展過(guò)程來(lái)看，陜西旅游經(jīng)濟(jì)的相對(duì)差異先是擴(kuò)大，2000年達(dá)到最高值1.74；之后開(kāi)始下降，2002年變異系數(shù)達(dá)到低值1.545(2003年為1.544)；然后從2004年開(kāi)始回升緊接著又是下降，呈現(xiàn)出了平緩的“M”型波動(dòng)變化趨勢(shì)。相對(duì)差異程度也相應(yīng)地經(jīng)歷了擴(kuò)大一縮小再擴(kuò)大再縮小的過(guò)程。

四、旅游經(jīng)濟(jì)空間差異特征及演變

1　旅游經(jīng)濟(jì)空間差異特征

陜西省旅游經(jīng)濟(jì)空間差異的不均衡性特征顯著，一方面體現(xiàn)在西安市與其他市區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間差異，如圖2所示，2007年區(qū)位熵值大于1的僅有西安市，其他各市的旅游經(jīng)濟(jì)區(qū)位熵值則普遍偏低，最低的商洛市僅為0.25。同時(shí)，2007年西安市旅游綜合收入對(duì)全省旅游綜合收入的貢獻(xiàn)率達(dá)到54.4％，這表明西安旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平明顯優(yōu)于全省平均水平及其他市區(qū)，是陜西省旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高的市區(qū)。由此可見(jiàn)，陜西省各個(gè)市區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)空間分布極不均衡。

另一方面，這種不均衡性也體現(xiàn)在關(guān)中地區(qū)與陜北、陜南地區(qū)的旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間差異。由圖3可見(jiàn)，以西安為核心的關(guān)中地區(qū)是陜西旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高的區(qū)域。關(guān)中地區(qū)的旅游綜合收入占全省該項(xiàng)收入的80％以上，據(jù)統(tǒng)計(jì)2000年的比重竟高達(dá)95％。相比之下，陜北和陜南兩大地區(qū)的旅游綜合收入比重則很低，雖然在研究時(shí)間段內(nèi)比重呈上升趨勢(shì)，但也未超過(guò)20％。陜西省旅游經(jīng)濟(jì)在三大區(qū)域之間所表現(xiàn)出的差異程度要強(qiáng)于各市區(qū)之間的差異程度，更為顯著和不均衡。

2　旅游經(jīng)濟(jì)空間差異演變趨勢(shì)

本文首先利用各市旅游綜合收入與全省平均旅游綜合收入的比值來(lái)衡量各市的旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度；然后，借鑒王凱(2007)、陳曉(2009)等劃分標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合陜西省旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)際，將比值大于等于1.5的劃分為旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)，比值在1.5和0.5之間的劃分為旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)，將比值小于等于0.5的劃分為旅游經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)區(qū)；最后，對(duì)1998年和2007年全省旅游經(jīng)濟(jì)的空間差異情況進(jìn)行對(duì)比分析，從而研究其演變趨勢(shì)。

結(jié)果表明，陜西旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)數(shù)量擴(kuò)大而旅游經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)區(qū)數(shù)量減少。1998年只有分布在關(guān)中的3個(gè)旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)，陜北陜南均屬于旅游經(jīng)濟(jì)落后區(qū)；2007年旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)的范圍增加了延安，擴(kuò)大至4個(gè)市，旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)與旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)面積占陜西總面積的1/2強(qiáng)(見(jiàn)圖4)。并且，關(guān) 中地區(qū)的集聚格局在逐漸被打破，旅游經(jīng)濟(jì)開(kāi)始向均衡化方向演變。如圖5，相對(duì)發(fā)展速度(各市1998至2007年旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度與同期全省旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度的比值)位居前列的均是陜北和陜南地區(qū)的市，而關(guān)中地區(qū)包括西安市在內(nèi)則較慢。由于黃帝陵尋根祭祖、延安紅色旅游等活動(dòng)的開(kāi)展，使延安逐漸成為旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)，同時(shí)，漢中、安康、商洛依托獨(dú)特的生態(tài)旅游資源快速發(fā)展旅游，而榆林由于經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展(2007年GDP在全省排名第二)而使旅游呈現(xiàn)出強(qiáng)勁的發(fā)展勢(shì)頭。因此，陜北陜南地區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展促使陜西省旅游經(jīng)濟(jì)向均衡化方向演變。

五、形成旅游經(jīng)濟(jì)差異的因素分析

在現(xiàn)有的相關(guān)研究成果中，主要將旅游經(jīng)濟(jì)差異的形成導(dǎo)因于旅游資源稟賦、基礎(chǔ)設(shè)施、區(qū)位因素、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市作用體系、慣性因素和優(yōu)惠政策等因素。鑒于本文研究的區(qū)域尺度和對(duì)象是各地級(jí)市，后三個(gè)影響因素的作用不明顯，不予考慮。而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平緊密相關(guān)，交通條件是旅游基礎(chǔ)設(shè)施和區(qū)位因素中的關(guān)鍵因素，因此，本文著重分析旅游資源稟賦、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和交通條件這三個(gè)影響因素與陜西省旅游經(jīng)濟(jì)差異之間的相關(guān)關(guān)系。首先，選取度量這些影響因素的定量化指標(biāo)，鑒于指標(biāo)的可獲取性和準(zhǔn)確性，均采用2007年數(shù)據(jù)(見(jiàn)表1)；然后，分別分析這些指標(biāo)值與旅游綜合收人之間的相關(guān)性，以此來(lái)衡量各因素的作用程度。

1　旅游資源稟賦因素

旅游資源是旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心，它的定量評(píng)價(jià)采用A級(jí)旅游景點(diǎn)作為依據(jù)，主要是考慮到A級(jí)旅游景區(qū)是國(guó)家旅游局對(duì)旅游景點(diǎn)質(zhì)量的綜合評(píng)定，是全面考慮旅游接待各種相關(guān)因素而評(píng)定的。本文構(gòu)建了旅游資源指數(shù)，來(lái)考量陜西省旅游資源對(duì)陜西省旅游經(jīng)濟(jì)的影響。旅游資源指數(shù)是各市擁有的2A、3A、4A、5A旅游景區(qū)數(shù)量分別加權(quán)后的和，公式為：I=0.5Q5A+0.35Q4A+0.1Q3A+0.05Q2A。由于1A級(jí)旅游景區(qū)的旅游經(jīng)濟(jì)效益很低甚至沒(méi)有，未予考慮。權(quán)重是在考慮了各A級(jí)景區(qū)收入占所有景區(qū)收入比重的基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)際微調(diào)后確定的。

表1分析結(jié)果顯示，旅游資源指數(shù)是與旅游綜合收入存在正相關(guān)，且相關(guān)系數(shù)在三個(gè)影響因素中為最高(R2=0.97)。表明陜西省的旅游經(jīng)濟(jì)仍屬于一種旅游資源經(jīng)濟(jì)，旅游資源稟賦好的市也是長(zhǎng)期以來(lái)旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的區(qū)域，旅游資源的級(jí)別以及分布的差異直接影響著陜西省旅游經(jīng)濟(jì)的時(shí)空差異程度。

2　區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平因素

旅游業(yè)發(fā)展要考慮區(qū)域的綜合經(jīng)濟(jì)因素，實(shí)踐也證明旅游業(yè)的發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)總量增長(zhǎng)間的關(guān)系日益密切，所以，用GDP作為陜西省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的衡量指標(biāo)。

研究結(jié)果表明，陜西省各市的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是影響其旅游經(jīng)濟(jì)差異的又一主要因素。表1中，GDP與旅游綜合收入呈正相關(guān)，且R2值達(dá)0.90，表明區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平發(fā)達(dá)的市區(qū)一般也是旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的市區(qū)；反之亦然。例如關(guān)中地區(qū)的西安、咸陽(yáng)、寶雞是旅游經(jīng)濟(jì)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平均較高的市區(qū)，陜南地區(qū)的安康、商洛是二者均較低的市區(qū)。

3　旅游交通因素

旅游基礎(chǔ)設(shè)施是旅游業(yè)生存和發(fā)展的先決條件，其中旅游交通尤為重要，是增強(qiáng)旅游景區(qū)可進(jìn)人性、改善區(qū)位條件的重要因素。所以，旅游交通條件能夠很好反映一個(gè)地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施水平和區(qū)位條件，它的度量一般采用公路客運(yùn)量和旅客周轉(zhuǎn)量?jī)蓚€(gè)指標(biāo)。

上表分析結(jié)果顯示，旅游綜合收入與公路客運(yùn)量(R2=0.73)、與旅客周轉(zhuǎn)量(R2=0.52)的相關(guān)性不顯著。產(chǎn)生這一結(jié)論的原因可能是，就小尺度的本地客源市場(chǎng)而言，西(安)延(安)、西(安)漢(中)、西(安)(安)康等高速公路的開(kāi)通使大量關(guān)中地區(qū)客流向陜北陜南移動(dòng)，帶動(dòng)了該地區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)發(fā)展，縮小了與關(guān)中的差異。但就大尺度客源市場(chǎng)而言，關(guān)中地區(qū)比陜南和陜北地區(qū)具有更多的經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)與旅游資源優(yōu)勢(shì)，省內(nèi)迅速發(fā)展的交通并不能明顯影響它們作為入境游客和外省市游客主要目的地的地位。

六、結(jié)論與對(duì)策

1　陜西省旅游經(jīng)濟(jì)的絕對(duì)差異程度不斷擴(kuò)大，而相對(duì)差異程度在縮小。關(guān)中地區(qū)旅游資源豐富且級(jí)別高，長(zhǎng)期以來(lái)是陜西省旅游經(jīng)濟(jì)的主體，但是隨著陜北和陜南變轉(zhuǎn)換經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整，旅游經(jīng)濟(jì)的發(fā)展格局正在改變。陜南地區(qū)應(yīng)依靠獨(dú)特的自然旅游資源，逐漸把旅游產(chǎn)業(yè)作為其支柱產(chǎn)業(yè)；而陜北地區(qū)則要靠能源化工基地帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)騰飛從而帶動(dòng)旅游產(chǎn)業(yè)的深度發(fā)展。

篇（8）

中圖分類(lèi)號(hào)：F205 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-2101（2011）06-0060-04

目前，世界面臨的一個(gè)長(zhǎng)期問(wèn)題是“如何應(yīng)對(duì)氣候變化”，一個(gè)短期問(wèn)題是“如何促進(jìn)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇”。長(zhǎng)期問(wèn)題與短期問(wèn)題能否結(jié)合起來(lái)解決？結(jié)合的關(guān)鍵是什么？這些問(wèn)題需要世界各國(guó)共同努力才有可能解決。大多數(shù)國(guó)家的政策效果和理論探討表明，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)是解決目前世界長(zhǎng)、短期問(wèn)題的重要結(jié)合點(diǎn)。既然發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)具有如此重要的意義，那么評(píng)價(jià)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平便應(yīng)成為理論界和實(shí)際部門(mén)關(guān)注和解決的一個(gè)重要內(nèi)容，但我國(guó)目前對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)的概念和評(píng)估方法還剛起步，缺乏深入研究（肖文等，2011）。本文在綜述了低碳經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵后，從經(jīng)濟(jì)要素的角度嘗試設(shè)計(jì)了評(píng)價(jià)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的四象限法。應(yīng)用該方法對(duì)河北省30個(gè)制造業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的分析結(jié)果基本符合省內(nèi)同領(lǐng)域?qū)＜业亩ㄐ耘袛唷?/p>

一、低碳經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵的文獻(xiàn)綜述

雖然低碳經(jīng)濟(jì)的術(shù)語(yǔ)早在20世紀(jì)90年代后期的有關(guān)文獻(xiàn)中就出現(xiàn)了，但其首次出現(xiàn)在官方文件是2003年2月24日由英國(guó)時(shí)任首相布萊爾發(fā)表的《我們能源的未來(lái)：創(chuàng)建低碳經(jīng)濟(jì)》的白皮書(shū)中（付加鋒等，2010）。低碳經(jīng)濟(jì)是指通過(guò)多種途徑減少碳排放，發(fā)展以低能耗、低排放、低污染為特征的經(jīng)濟(jì)模式，其目標(biāo)是將大氣溫度保持在合理水平，減少子孫后代的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展成本。

進(jìn)一步細(xì)化，該內(nèi)涵包括以下內(nèi)容：

1． 低碳經(jīng)濟(jì)中的“碳”有廣義與狹義之分。廣義的“碳”是指《京都議定書(shū)》所限定的六種溫室氣體。《京都議定書(shū)》根據(jù)溫室氣體對(duì)全球變暖的貢獻(xiàn)、來(lái)源、穩(wěn)定性、易監(jiān)測(cè)程度，并考慮到其他國(guó)際公約的約束等情況，從而將強(qiáng)制減排的溫室氣體種類(lèi)限定為：二氧化碳（CO2），甲烷（CH4），氧化亞氮（N2O），氫氟碳化物（HFCs），全氟化碳（PFCs），六氟化硫（SF6）。在這六種氣體中，二氧化碳、甲烷、氧化亞氮是自然界中本來(lái)就存在的成份，但氫氟碳化物、全氟化碳、六氟化硫則是人類(lèi)活動(dòng)的產(chǎn)物。

狹義的“碳”僅指二氧化碳。在導(dǎo)致氣候變暖的各種溫室氣體中，由于二氧化碳是最大“貢獻(xiàn)者”，其貢獻(xiàn)度高達(dá)60%（任仁，2005），因而美國(guó)能源信息管理局（EIA）、世界資源研究所（WRI）、美國(guó)橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室CO2信息分析中心（CDIAC）、國(guó)際能源署（IEA）等絕大多數(shù)權(quán)威研究機(jī)構(gòu)在測(cè)算溫室氣體排放時(shí)的測(cè)算對(duì)象都是二氧化碳的排放量。二氧化碳主要來(lái)自化石能源（煤、石油、天然氣等）燃燒以及土地利用與土地覆蓋變化（特別是森林被破壞）過(guò)程中有機(jī)碳的氧化引起，這一過(guò)程中，海洋和陸地生物圈并不能完全吸收由此引起的過(guò)多排放到大氣中的二氧化碳，由此導(dǎo)致大氣中的二氧化碳濃度不斷增加。當(dāng)前研究低碳經(jīng)濟(jì)時(shí)重點(diǎn)關(guān)注的是化石能源燃燒所產(chǎn)生的二氧化碳。

2． “減少碳排放”的兩種途徑?！毒┒甲h定書(shū)》提出了“技術(shù)減排”和“市場(chǎng)減排”兩種減少碳排放的途徑?！凹夹g(shù)減排”就是通過(guò)清潔能源、可再生能源、新能源、碳埋存及生物碳匯等技術(shù)的創(chuàng)新，削減溫室氣體排放，該途徑是長(zhǎng)期降低碳排放的根本方法?！笆袌?chǎng)減排”則是依據(jù)“清潔發(fā)展機(jī)制”（CDM）原則，允許掌握技術(shù)優(yōu)勢(shì)的國(guó)家，通過(guò)對(duì)發(fā)展中國(guó)家提供技術(shù)支援，幫助降低有害物質(zhì)排放，換取“二氧化碳排放權(quán)”，該途徑是短期降低碳排放的變通做法。

3． 低碳經(jīng)濟(jì)中的“低能耗”有兩個(gè)要求。第一個(gè)是基本要求，即在能源消費(fèi)量一定的情況下，在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中降低化石能源所占比重。第二個(gè)是理想要求，即在達(dá)到基本要求的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步降低能源消費(fèi)總量。

4． 低碳經(jīng)濟(jì)中的“低排放”是指降低人類(lèi)活動(dòng)增加導(dǎo)致的碳排放。地球上的碳排放源包括自然排放和人類(lèi)活動(dòng)增加導(dǎo)致的碳排放兩種形式，后者被認(rèn)為是使溫室氣體濃度逐漸上升的主要因素，因而降低碳排放主要指降低人類(lèi)活動(dòng)增加導(dǎo)致碳排放增加的部分。在正常情況下，自然界的碳排放和碳循環(huán)是平衡的。工業(yè)革命之前，大氣中的二氧化碳濃度平均值約為280ppmv（1ppmv=10-6，即百萬(wàn)分之一體積單位），這種碳平衡形成的自然界溫室效應(yīng)不僅無(wú)害，而且是有益的，即在地球自身的溫室效應(yīng)作用下，地球具備了溫度調(diào)節(jié)的功能，基本上保持在適宜人類(lèi)發(fā)展的平均15℃的水平。

政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)（IPCC）在其第四次評(píng)估報(bào)告中指出：人為導(dǎo)致的溫室氣體濃度增加很可能（90%以上的可信度）是氣候變暖的主要原因；另?yè)?jù)美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局測(cè)算，到2008年大氣中二氧化碳的濃度已達(dá)387ppmv，比工業(yè)革命之前增長(zhǎng)了約40%，這促使全球溫度不斷上升。最近100年，據(jù)IPCC測(cè)算，全球氣溫升高了（0.74±0.18）℃，打破了生物圈中碳循環(huán)平衡和熱平衡。

5． 低碳經(jīng)濟(jì)的兩個(gè)發(fā)展目標(biāo)。從自然科學(xué)的視角看，“低”的目標(biāo)是低排放、低升溫或不升溫。按照全球的尺度，1992年《聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約》規(guī)定，“低”是指應(yīng)保證“將大氣中溫室氣體濃度穩(wěn)定在一個(gè)水平上，使氣候系統(tǒng)免受危險(xiǎn)的人為干涉”。1997年《京都議定書(shū)》又進(jìn)一步明確要求，39個(gè)工業(yè)化國(guó)家在2008―2012年之間，應(yīng)將溫室氣體排放量在1990年的基礎(chǔ)上減少5.2%，達(dá)到2007年IPCC和2008年斯特恩報(bào)告認(rèn)為的把氣候變暖控制在2℃以?xún)?nèi)的目標(biāo)。在這一基本共識(shí)下，有些國(guó)家根據(jù)本國(guó)的實(shí)際情況提出了自己的目標(biāo)。如英國(guó)的目標(biāo)是到2010年二氧化碳排放量在1990年水平上減少20%，到2050年共減少60%，屆時(shí)建立低碳經(jīng)濟(jì)社會(huì)。

從經(jīng)濟(jì)社會(huì)的視角看，“低”的目標(biāo)是低成本?！端固囟鲌?bào)告》認(rèn)為，按照當(dāng)前的發(fā)展模式，氣候變化將造成全球經(jīng)濟(jì)下挫5%~10%，而貧窮國(guó)家則會(huì)超過(guò)10%。如果把環(huán)境和健康等一些額外的因素綜合考慮進(jìn)來(lái)，氣候變化總成本的增加量相當(dāng)于每人的福利削減20%，碳的社會(huì)成本將是85美元/噸二氧化碳當(dāng)量。如果我們立即采取行動(dòng)，到2050年，減排的經(jīng)濟(jì)成本大概是世界生產(chǎn)總值的1%左右，碳的社會(huì)成本約為25~30美元/噸二氧化碳當(dāng)量，僅是當(dāng)前發(fā)展模式的1/3。

二、低碳經(jīng)濟(jì)的四象限評(píng)價(jià)法

評(píng)價(jià)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)引導(dǎo)低碳經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展有很大價(jià)值（婁偉、李萌，2011），蔣金荷、吳濱（2010），魯靜（2010）對(duì)目前評(píng)價(jià)低碳經(jīng)濟(jì)的方法進(jìn)行了評(píng)述?，F(xiàn)有的方法主要有層次分析法（AHP）、物質(zhì)流分析法（MFA）、指標(biāo)值綜合合成法、投入―產(chǎn)出（I―O）模型、宏觀經(jīng)濟(jì)模型、可計(jì)算一般均衡（CGE）模型、動(dòng)態(tài)能源優(yōu)化模型、綜合能源系統(tǒng)仿真模型、部門(mén)預(yù)測(cè)模型等，這些方法從各自研究的需要對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)進(jìn)行了評(píng)價(jià)。本文從經(jīng)濟(jì)要素的角度設(shè)計(jì)了評(píng)價(jià)低碳經(jīng)濟(jì)的四象限法。

哥本哈根會(huì)議后，發(fā)達(dá)國(guó)家將要執(zhí)行的“碳關(guān)稅”、“碳標(biāo)簽”將全球市場(chǎng)帶入了“低碳”競(jìng)爭(zhēng)時(shí)代，“碳排放”如同資源、勞動(dòng)力等一樣被計(jì)入了企業(yè)成本，從而成為影響企業(yè)利潤(rùn)增或減的經(jīng)濟(jì)要素，因而設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的方法，我們可以采用評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)要素的基本思路：在一定的約束條件下，測(cè)算經(jīng)濟(jì)要素?cái)?shù)量的多少和分析經(jīng)濟(jì)要素效益的高低。具體到本文，就是測(cè)算碳排放物理水平的變化和評(píng)價(jià)碳排放經(jīng)濟(jì)效益的高低，前者主要是為長(zhǎng)期“如何應(yīng)對(duì)變化”提供依據(jù)，后者主要是為短期“如何促進(jìn)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇”提供依據(jù)。四象限法是本文提出的綜合評(píng)價(jià)解決低碳經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)、短期問(wèn)題結(jié)合效果的一種方法。

（一）評(píng)價(jià)碳排放物理水平的方法

當(dāng)前世界經(jīng)濟(jì)正在從高碳經(jīng)濟(jì)向低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，轉(zhuǎn)型過(guò)程中不同國(guó)家（地區(qū)）的不同產(chǎn)業(yè)碳排放的基礎(chǔ)和特點(diǎn)不同，這就要求我們?cè)谧裱碍h(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(xiàn)（Environmental Kuznets curve，EKC）”變化規(guī)律的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)合理的評(píng)價(jià)方法。

EKC曲線(xiàn)是指自20世紀(jì)60年代以來(lái)，一些學(xué)者基于質(zhì)量守恒原理研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境變化之間關(guān)系后得出的一種倒U曲線(xiàn)。該曲線(xiàn)表明，當(dāng)一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的時(shí)候，二氧化碳排放較少，但是隨著收入的增加，二氧化碳由低趨高，環(huán)境惡化程度隨經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)而加??；當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到達(dá)某個(gè)臨界點(diǎn)或“拐點(diǎn)”后，隨著收入的進(jìn)一步增加，環(huán)境污染又由高趨低，其環(huán)境污染的程度逐漸減緩，環(huán)境質(zhì)量逐漸得到改善。

根據(jù)碳排放量變化的這一規(guī)律，我們?cè)谠u(píng)價(jià)產(chǎn)業(yè)碳排放物理水平變化時(shí)，按照“共同但有區(qū)別”的原則評(píng)價(jià)?！肮餐笔侵父鳟a(chǎn)業(yè)都應(yīng)降低碳排放量，“有區(qū)別”是指不同產(chǎn)業(yè)由于在不同發(fā)展階段不同耗能導(dǎo)致的碳排放量不同，這種不同應(yīng)區(qū)別對(duì)待，區(qū)別對(duì)待的方法就是從產(chǎn)業(yè)自身碳排放量動(dòng)態(tài)變化的角度進(jìn)行評(píng)價(jià)。為此，我們?cè)O(shè)基期本行業(yè)碳排放量為Pi0，報(bào)告期碳排放量為Pit，如果Pit/Pi0

（二）評(píng)價(jià)碳排放經(jīng)濟(jì)效益的方法

低碳經(jīng)濟(jì)作為一種經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，其經(jīng)濟(jì)效益對(duì)實(shí)現(xiàn)該模式的可持續(xù)發(fā)展具有決定性意義，對(duì)此，《聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約》（1994）倡議：應(yīng)對(duì)氣候變化的政策措施應(yīng)當(dāng)講求成本效益，確保以盡可能最低的費(fèi)用獲得全球效益。在評(píng)價(jià)碳排放經(jīng)濟(jì)效益時(shí)，我們?cè)O(shè)某一行業(yè)碳排放占全部產(chǎn)業(yè)碳排放的比重為Si，用Si來(lái)反映該行業(yè)碳排放相對(duì)量的大小。設(shè)該行業(yè)增加值占全部產(chǎn)業(yè)增加值的比重為Ri，用Ri反映該行業(yè)增加值相對(duì)量的大小。設(shè)Ei=Ri/Si，如果Ei≤1，表明該行業(yè)碳排放相對(duì)較多而增加值相對(duì)較少；如果Ei>1，表明該行業(yè)碳排放相對(duì)較少而增加值相對(duì)較大。設(shè)基期經(jīng)濟(jì)效益為Ei0，報(bào)告期經(jīng)濟(jì)效益為Eit，如果Eit/Ei0>1，我們稱(chēng)之為經(jīng)濟(jì)低碳化行業(yè)；如果Eit/Ei0≤1，我們稱(chēng)之為經(jīng)濟(jì)高碳化行業(yè)。

（三）四象限評(píng)價(jià)法

我們以橫軸表示各行業(yè)物理碳排放水平，以縱軸表示各行業(yè)碳排放經(jīng)濟(jì)效益水平，以大于或小于1將座標(biāo)圖劃分為四個(gè)象限（表1）。第Ⅰ象限的行業(yè)由于其既具有經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)又具有物理優(yōu)勢(shì)，因而屬于有綜合優(yōu)勢(shì)的行業(yè)；第Ⅱ象限的行業(yè)由于其碳排放經(jīng)濟(jì)效益在提高而碳排放物理水平也在提高，因而屬于有經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)的行業(yè)；第Ⅲ象限的行業(yè)由于其碳排放物理水平在增加而碳排放的經(jīng)濟(jì)效益在降低，因而屬于綜合落后的行業(yè)；第Ⅳ象限的行業(yè)由于其碳排放的物理水平在減少而碳排放經(jīng)濟(jì)效益也在降低，因而屬于發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)中有物理優(yōu)勢(shì)的行業(yè)。

三、應(yīng)用

筆者采用低碳經(jīng)濟(jì)四象限評(píng)價(jià)法，對(duì)河北省兩次經(jīng)濟(jì)普查時(shí)的30個(gè)制造業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行了綜合分析，結(jié)果如下：

（一）碳排放物理水平的評(píng)價(jià)結(jié)果

第二次經(jīng)濟(jì)普查與第一次經(jīng)濟(jì)普查相比，河北省制造業(yè)排放的二氧化碳從第一次普查時(shí)的2.84億噸增加到第二次普查時(shí)的3.03億噸。期間物理高碳化行業(yè)有19個(gè)，這19個(gè)行業(yè)在第二次普查時(shí)碳排放量為2.47億噸，第一次普查時(shí)為2.22億噸，增加了11%。物理低碳化行業(yè)有11個(gè)，這11個(gè)行業(yè)第一次普查時(shí)碳排放量為0.61億噸，第二次普查為0.56億噸，降低了8%。

（二）碳排放經(jīng)濟(jì)效益的評(píng)價(jià)結(jié)果

第二次經(jīng)濟(jì)普查與第一次經(jīng)濟(jì)普查相比，經(jīng)濟(jì)低碳化的行業(yè)有13個(gè)，第一次普查時(shí)這13個(gè)行業(yè)的增加值占全部制造業(yè)的25.47%，第二次普查時(shí)增加到26.97%；同期，這13個(gè)行業(yè)的碳排放量由30.27%下降到27.33%。經(jīng)濟(jì)高碳化的行業(yè)有17個(gè)，第一次普查時(shí)這17個(gè)行業(yè)的增加值占全部制造業(yè)的74.53%，第二次普查時(shí)下降到73.03%；同期，這17個(gè)行業(yè)的碳排放量由69.73%增加到72.67%。

（三）四象限綜合評(píng)價(jià)結(jié)果

從表2可見(jiàn)，河北省低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有綜合優(yōu)勢(shì)的行業(yè)（分布在第Ⅰ象限）有8個(gè)，有經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)的行業(yè)（分布在第Ⅱ象限）有5個(gè)，有物理優(yōu)勢(shì)的行業(yè)（分布在第Ⅳ象限）有3個(gè)，綜合落后的行業(yè)（分布在第Ⅲ象限）有14個(gè)。

四、結(jié)論

低碳經(jīng)濟(jì)是在可持續(xù)發(fā)展理念指導(dǎo)下，通過(guò)觀念改變、技術(shù)和制度創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、新能源開(kāi)發(fā)、轉(zhuǎn)變生活方式等多種手段，盡可能地減少煤炭、石油等高碳能源消耗，從而減少溫室氣體排放，達(dá)到經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護(hù)雙贏的一種綜合性的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式。

低碳時(shí)代，企業(yè)的碳排放由過(guò)去的社會(huì)外部成本被強(qiáng)制轉(zhuǎn)化為企業(yè)的內(nèi)部成本，碳排放成為影響利潤(rùn)增加或減少的經(jīng)濟(jì)要素。評(píng)價(jià)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的四象限法就是對(duì)碳排放物理水平的變化和碳排放經(jīng)濟(jì)效益的高低進(jìn)行綜合分析的一種方法，為此設(shè)計(jì)了物理高（低）碳化行業(yè)和經(jīng)濟(jì)效益高（低）碳化行業(yè)。該方法得出的結(jié)論是某一產(chǎn)業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的現(xiàn)狀是什么，至于某一產(chǎn)業(yè)應(yīng)如何發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)，則需要以此結(jié)論為基礎(chǔ)，考慮行業(yè)節(jié)能技術(shù)水平、新能源應(yīng)用前景等之后才能進(jìn)行統(tǒng)籌決策，本文對(duì)此問(wèn)題沒(méi)有涉及。

河北省制造業(yè)在低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程中，綜合落后的行業(yè)占制造業(yè)總數(shù)的近一半，其中黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)是河北制造業(yè)中規(guī)模最大的支柱產(chǎn)業(yè)，因而河北省制造業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平總體不高。

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The Connation and the Four-quadrant Evaluation Method on Low-carbon Economy

Chen Yongguo Chu Shangjun Li Zongxiang

Abstract：Low-carbon economy is the important joint point of the addressing climate change and the promoting economic resuscitation. Many scholars and institutions have positively responded to it. This paper uses this method to comprehensively evaluates the 30 manufacturings low-carbon economy in Hebei Province. The results indicate that of the low-carbon economy in Hebei Province, few of the industries possess general advantages while over half of them lag behind the general industrial level. Therefore, the province needs to increase the investment in this field.

Key words：low-carbon economy；the four-quadrant evaluation method；manufacturings

篇（9）

中圖分類(lèi)號(hào)：C81 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1002-2589（2013）12-0062-03

引言

如今，一句“你幸福嗎？”已是全中國(guó)老百姓最常被問(wèn)到的話(huà)題，然而現(xiàn)在人們的幸福感已經(jīng)不單單是幾十年前的吃得飽、穿得暖，人們對(duì)待幸福的定義更加注重于民生，醫(yī)療、教育、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、食品等等，已成為人們判定幸福的新標(biāo)準(zhǔn)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，浙江杭州連續(xù)7年蟬聯(lián)“最幸福感城市”桂冠，其次是成都、長(zhǎng)沙，相反對(duì)于中國(guó)的頂級(jí)城市上海和北京卻很少入圍，近10年中僅一次入圍“最幸福感城市”，因此一個(gè)城市發(fā)展得好壞已從從前單一的經(jīng)濟(jì)時(shí)期過(guò)渡到了如今的綜合發(fā)展階段，為全面具體地了解一個(gè)省份的發(fā)展水平，現(xiàn)我們將從6個(gè)方面來(lái)綜合地分析全國(guó)29個(gè)省份的綜合發(fā)展情況，并根據(jù)得出的客觀結(jié)果提出可行性建議。

一、方法介紹

（一）主成分分析

主成分分析也稱(chēng)主分量分析，旨在利用降維的思想，是把多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。在用統(tǒng)計(jì)分析方法研究多變量的課題時(shí)，變量個(gè)數(shù)太多會(huì)增加課題的復(fù)雜性，因此，人們自然希望用較少的綜合變量來(lái)代替。在很多情形下，變量之間是有一定的相關(guān)關(guān)系的，當(dāng)兩個(gè)變量之間有一定相關(guān)關(guān)系時(shí)，可以解釋為這兩個(gè)變量反映此課題的信息有一定的重疊。主成分分析是對(duì)于原先提出的所有變量，建立盡可能少的新變量，使得這些新變量是兩兩不相關(guān)的，而且這些新變量在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息[1]。

主成分分析是設(shè)法將原來(lái)眾多具有一定相關(guān)性的（比如p個(gè)）指標(biāo)，重新組合成一組新的互相無(wú)關(guān)的綜合指標(biāo)來(lái)代替原來(lái)的指標(biāo)。通常數(shù)學(xué)上的處理就是將原來(lái)p個(gè)指標(biāo)做線(xiàn)性組合，作為新的綜合指標(biāo)。最經(jīng)典的做法就是用F1（選取的第一個(gè)線(xiàn)性組合，即第一個(gè)綜合指標(biāo)）的方差來(lái)表達(dá)，即Var（F1）越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的線(xiàn)性組合中選取的F1應(yīng)該是方差最大的，故稱(chēng)F1為第一主成分。如果第一主成分不足以代表全體數(shù)據(jù)信息，則可逐步增加第二、第三等主成分，共同表示總體信息。

（二）聚類(lèi)分析

1.聚類(lèi)分析的概念

聚類(lèi)分析指將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為由類(lèi)似的對(duì)象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程。

聚類(lèi)是將數(shù)據(jù)分類(lèi)到不同的類(lèi)或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程[2]，所以同一個(gè)簇中的對(duì)象有很大的相似性，而不同簇間的對(duì)象有很大的相異性。聚類(lèi)分析的目的是把類(lèi)對(duì)象按照一定的規(guī)則分成若干類(lèi)，這些類(lèi)不是事先給定的，而是根據(jù)數(shù)據(jù)的征確定的，對(duì)類(lèi)的數(shù)目和類(lèi)的結(jié)構(gòu)不必做任何假定。聚類(lèi)分析依賴(lài)于對(duì)觀測(cè)間的近程度（距離）或相似程度的理解，定義不同的距離量度和相似性量度就可以產(chǎn)生不同的聚類(lèi)結(jié)果。聚類(lèi)分析的內(nèi)容十分豐富，按其聚類(lèi)的方法可分為：系統(tǒng)聚類(lèi)法，動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法，有序樣品聚類(lèi)法，模糊聚類(lèi)法，圖論聚類(lèi)法，聚類(lèi)預(yù)報(bào)法。

2.系統(tǒng)聚類(lèi)法

系統(tǒng)聚類(lèi)又稱(chēng)譜系聚類(lèi)，是一種逐次合并類(lèi)的聚類(lèi)分析方法，最后得到一個(gè)聚類(lèi)的譜系圖，可以把系統(tǒng)聚類(lèi)的過(guò)程形象地表示出來(lái)。系統(tǒng)聚類(lèi)法是目前在實(shí)際應(yīng)用中使用最多的一類(lèi)方法。

二、實(shí)例分析

（一）指標(biāo)選取

根據(jù)綜合評(píng)價(jià)的代表性原則、綜合性原則、系統(tǒng)性原則以及我國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際，選取以下6個(gè)指標(biāo)：x1為人均gdp（元）反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)平均發(fā)展水平；x2為建設(shè)總規(guī)模（億元），反映區(qū)域內(nèi)設(shè)施建設(shè)能力；x3為平均工資income（元），反映職工工資水平的主要指標(biāo)；x5為教育經(jīng)費(fèi)（萬(wàn)元），反映區(qū)域文化教育資金投入；x6為城鎮(zhèn)人均醫(yī)療保健支出（元），數(shù)據(jù)匯總?cè)缦卤硭荆?/p>

（二）主成分分析

將上述數(shù)據(jù)整理后運(yùn)用SAS軟件進(jìn)行主成分分析后得到方差分解主成分提取表（如表2）。

相關(guān)系數(shù)的特征值及各主成分的方差，可以看出第一主成分的方差為55.4%，第二主成分的方差為29.8%，第三主成分的方差為8.21%，前兩個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率為85.26%，可見(jiàn)前兩個(gè)主成分已經(jīng)具有足夠多的方差貢獻(xiàn)率來(lái)概括該組數(shù)據(jù)。

根據(jù)所選主成分所代表的主軸長(zhǎng)度之和占了所有主軸長(zhǎng)度之和的大部分的原則我們選取了4個(gè)主成分，分別用prin1，prin2，prin3，prin，4表示。

可見(jiàn)第一主成分中NETINC最高gdp、income、capital系數(shù)相對(duì)較高，且系數(shù)均為正數(shù)，第二主成分中eduheal具有較高的整系數(shù)，由此可以把第一主成分看成由gdp、capital、income、netinc所刻畫(huà)的反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的綜合指標(biāo)；將第二主成分看成由education、healcare所刻畫(huà)的人民生活水平有關(guān)的綜合指標(biāo)。

前兩個(gè)主成分的表達(dá)式為：

prin1=0.456x1+0.40166x2+0.42775x3+0.49016x4+

0.37929x5+0.25201x6

prin2=-0.36478x1+0.3218x2+0.32456x3+0.30117x4+

0.45361x5+0.60129x6

其次，計(jì)算出各成分的因子得分。

可以得出第一主成分中上海得分為5.4317，以絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)高于其他城市，其次北京、江蘇、廣東也分別位于前列，說(shuō)明這些城市的經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平要高于其他城市，而相反甘肅、寧夏、青海第一主成分最低，說(shuō)明這些城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平明顯落后于上海、北京等城市，國(guó)家應(yīng)該加大對(duì)這些城市的經(jīng)濟(jì)建設(shè)，改善其經(jīng)濟(jì)環(huán)境。

第二主成分中上海的主成分得分反而最少，為-2.347，說(shuō)明上海市對(duì)于教育和醫(yī)療的關(guān)注度較其他方面偏低；四川對(duì)于教育和醫(yī)療的投入力度最大，其次是江蘇、山東、河南、河北；江蘇對(duì)于第一第二主成分而言，均在前列，說(shuō)明江蘇省綜合全面發(fā)展水平要好于其他省份。

盡管各主成分綜合信息的能力較強(qiáng)，分別從經(jīng)濟(jì)水平和人民生活水平分析了全國(guó)29個(gè)城市的發(fā)展情況，但是單獨(dú)使用某個(gè)主成分并不能對(duì)各省份整體綜合發(fā)展水平做出一個(gè)綜合評(píng)價(jià)，因此，我們按主成分和的方差貢獻(xiàn)率占個(gè)因子總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總，得出各省份綜合發(fā)展水平的綜合得分。且綜合得分表示如下：

Y=0.5541prin1+0.2984prin2

（三）聚類(lèi)分析

為了驗(yàn)證上述指標(biāo)的劃分是否合理，我們采用層次分析中的系統(tǒng)聚類(lèi)方法來(lái)對(duì)29個(gè)省份的主成分因子進(jìn)行聚類(lèi)分析，分類(lèi)表如下：

（四）分類(lèi)結(jié)果分析

篇（10）

中圖分類(lèi)號(hào)：F127；F321.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2016）21-5719-05

DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2016.21.069

The Coupling Rsearch of Aksu Region's Economic Development

and Intensive Use of Construction Land

GUO Huan-huana，GAO Min-huaa，b

（a.Key Laboratory of Oasis Ecology；b.College of Research and Environment Sciences，Xinjiang University，Urumchi 830046，China）

Abstract：Taking economic development and Intensive use of construction land in Aksu as two subsystems of the study and based on both theory and social coordination，entropy method，statistical analysis，system evaluation and coupled model were used. Aksu region's economic development and construction land coupled model was built， and then discussed the coupling relationship， revealed the relationship between economic development and Intensive use of construction land. The results showed that the level of economic development and Intensive use of construction land in Aksu were low；economic development-construction land intensive utilization system in two subsystems arc tangent function model of coordination was worse；two highly coupled subsystems in the economic and Intensive use of construction land level were lower；the Aksu region's intensive use of construction land developed rapidly， there was the urgent need to improve the level of Intensive use of construction land.

Key words：coupling； economic development； intensive use of construction land； Aksu region； coordination

濟(jì)與土地的諸多研究成果表明，經(jīng)濟(jì)因素是土地利用和建設(shè)用地利用變化的不可或缺的驅(qū)動(dòng)因子[1-4]；同樣土地對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有不可替代的作用[5-6]。對(duì)于經(jīng)濟(jì)和建設(shè)用地集約利用的關(guān)系方面，杜亞娟等[7]對(duì)哈爾濱市1991-2010年經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與建設(shè)用地集約利用水平間的動(dòng)態(tài)關(guān)系分析得出二者存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，而且經(jīng)濟(jì)發(fā)展是土地集約利用的單向因果關(guān)系。隨著對(duì)兩者相互關(guān)系研究的深入，越來(lái)越多的專(zhuān)家學(xué)者們更推崇經(jīng)濟(jì)和建設(shè)用地間的耦合關(guān)系。經(jīng)濟(jì)發(fā)展和建設(shè)用地集約利用是兩個(gè)相對(duì)復(fù)雜的系統(tǒng)，單純分析個(gè)別指標(biāo)的相關(guān)性，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能解釋兩系統(tǒng)間的協(xié)調(diào)關(guān)系。因此，本研究在各系統(tǒng)指標(biāo)高度相關(guān)的層次上，深入分析了兩者的耦合關(guān)系協(xié)調(diào)度。

1 阿克蘇地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與建設(shè)用地利用情況

1.1 阿克蘇地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展

阿克蘇地區(qū)生產(chǎn)總值持續(xù)增長(zhǎng)，2013年地區(qū)生產(chǎn)總值692.60億元，相對(duì)2002年增長(zhǎng)553.4億元，地區(qū)生產(chǎn)總值年均增長(zhǎng)36.14%。2013年地區(qū)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資490.39億元，2002-2013年該地區(qū)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資穩(wěn)步增長(zhǎng)，年均增長(zhǎng)151.73%，其中2013年比上年增長(zhǎng)11.56%。2013年地區(qū)財(cái)政總收入102億元，2002-2013年阿克蘇地區(qū)財(cái)政收入逐步增加，年均增長(zhǎng)率140.47%，其中2013年較上年增長(zhǎng)10.20%。

該地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平也逐年提高，2013年人均生產(chǎn)總值28 535元，比2002年的6 615元增加了21 920元，年均增長(zhǎng)30.12%，人均生產(chǎn)總值雖然在穩(wěn)步增長(zhǎng)，但相對(duì)全國(guó)平均水平還有一定差距。2013年該地區(qū)人均財(cái)政收入4 150.4元，人均財(cái)政收入穩(wěn)步增長(zhǎng)，但相對(duì)全國(guó)平均水平差距明顯。衡量民生經(jīng)濟(jì)的主要指標(biāo)為城鎮(zhèn)居民可支配收入、農(nóng)村居民可支配收入與居民消費(fèi)水平，其中城鎮(zhèn)居民可支配收入年均增長(zhǎng)31%，農(nóng)村居民可支配收入年均增長(zhǎng)32%，居民消費(fèi)水平年均增長(zhǎng)25%。阿克蘇地區(qū)這3個(gè)指標(biāo)的水平均低于全國(guó)平均水平。

1.2 阿克蘇地區(qū)建設(shè)用地集約水平

1.2.1 建設(shè)用地集約利用強(qiáng)度 人口利用強(qiáng)度和經(jīng)濟(jì)利用強(qiáng)度是表征建設(shè)用地利用強(qiáng)度的主要指標(biāo)，人口利用強(qiáng)度主要體現(xiàn)在人均建設(shè)用地面積方面，經(jīng)濟(jì)利用強(qiáng)度則體現(xiàn)在地均生產(chǎn)總值、地均固定資產(chǎn)投資、地均財(cái)政收入3項(xiàng)指標(biāo)。阿克蘇地區(qū)的人口和建設(shè)用地規(guī)模逐年攀升，但人口增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)不及建設(shè)用地規(guī)模的增速，導(dǎo)致人均建設(shè)用地面積一直呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，這也正是阿克蘇地區(qū)的建設(shè)用地人口利用強(qiáng)度不斷下降的原因。阿克蘇地區(qū)地均生產(chǎn)總值、地均財(cái)政收入、地均固定資產(chǎn)投資都有不同程度的增長(zhǎng)，阿克蘇地區(qū)建設(shè)用地集約水平不斷上升（圖1）。

1.2.2 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)耗地 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)耗新增建設(shè)用地面積多少反應(yīng)了該地區(qū)經(jīng)濟(jì)是否主要靠建設(shè)用地?cái)U(kuò)張來(lái)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，如圖2所示阿克蘇地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)耗地較多，為較粗放增長(zhǎng)類(lèi)型。圖2中除了2006年建設(shè)用地出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)以外，各指標(biāo)的走勢(shì)整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。一方面表現(xiàn)為集約利用水平不斷提升，另一方面表征建設(shè)用地集約水平的指標(biāo)為管理績(jī)效，也就是對(duì)存量建設(shè)用地的盤(pán)活效率。存量建設(shè)用地的重新利用不僅可以緩解新增建設(shè)用地壓力，促進(jìn)建設(shè)用地集約利用，而且可以調(diào)節(jié)土地市場(chǎng)。

2 阿克蘇地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與建設(shè)用地耦合關(guān)系

2.1 耦合模型的建立

耦合原是物理概念，表示兩個(gè)或者多個(gè)系統(tǒng)亦或兩種運(yùn)動(dòng)方式間相互作用而相互影響以至聯(lián)合起來(lái)的現(xiàn)象[8]。在此基礎(chǔ)上，吳玉鳴等[9]提出多個(gè)系統(tǒng)的相互作用耦合度模型：

Cn={（u1，u2，…，un）/∏（ui+uj）} （1）

式中，n為耦合系統(tǒng)子系統(tǒng)的個(gè)數(shù)；u為各子系統(tǒng)對(duì)耦合系統(tǒng)的貢獻(xiàn)；C為耦合度值，C∈[0，1]。

在前人研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合專(zhuān)家打分法分別選取了表征經(jīng)濟(jì)規(guī)模增長(zhǎng)的生產(chǎn)總值增長(zhǎng)及財(cái)政收入增長(zhǎng)2個(gè)指標(biāo)；表征經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的人均生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民可支配收入、農(nóng)村居民可支配收入以及居民整體消費(fèi)水平4個(gè)指標(biāo)；表征經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的第三產(chǎn)業(yè)比重和財(cái)政占生產(chǎn)總值比值2個(gè)相關(guān)指標(biāo)。建設(shè)用地集約利用子系統(tǒng)則根據(jù)建設(shè)用地利用強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)耗地及管理績(jī)效三方面確定人均建設(shè)用地、地均GDP、地均固定資產(chǎn)投資、地均財(cái)政收入、單位GDP增長(zhǎng)耗新增建設(shè)用地、單位固定資產(chǎn)耗新增用地、單位財(cái)政收入耗新增用地以及存量建設(shè)用地供應(yīng)效率指標(biāo)。

2.2 耦合模型各指標(biāo)權(quán)重的確定

權(quán)重的確定方法有很多，如AHP、特爾非法等，鑒于研究?jī)蓚€(gè)子系統(tǒng)十幾項(xiàng)指標(biāo)的耦合關(guān)系，熵值法可以更好地體現(xiàn)各指標(biāo)間的非線(xiàn)性關(guān)系。因此，引入熵值法這種客觀賦權(quán)法[10]來(lái)確定各指標(biāo)權(quán)重。熵的概念是由克勞德?艾爾伍德?香農(nóng)首次引入信息論中的，用來(lái)度量隨機(jī)變量的不確定程度。熵值越大，離散程度越大，則該熵值對(duì)應(yīng)的指標(biāo)的權(quán)重值越大。用指標(biāo)Xij表示第i年第j項(xiàng)指標(biāo)，計(jì)算指標(biāo)權(quán)重的前提是要將所有數(shù)據(jù)歸一化（由于涉及正向、反向兩種指標(biāo)，可以將數(shù)據(jù)歸一化到一個(gè)數(shù)據(jù)區(qū)間內(nèi)，正向指標(biāo)不作處理，反向指標(biāo)做反向處理）得到Gij，則第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值[11]：

Sj=-kQijlnQij，（k=，Qij=） （2）

式中，k為調(diào)節(jié)系數(shù)，m為涉及年限。由熵值確定j項(xiàng)標(biāo)權(quán)重：

Wj=，（0≤Wj≤1，Wj=1） （3）

根上述公式計(jì)算2002-2013年阿克蘇地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與建設(shè)用地集約耦合系統(tǒng)的各指標(biāo)權(quán)重值。

2.3 耦合模型

根據(jù)耦合模型所選取的各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重值得到耦合系統(tǒng)（表1）。

3 耦合系統(tǒng)分析

3.1 指標(biāo)功效系數(shù)

通常用指標(biāo)功效系數(shù)來(lái)表示指標(biāo)對(duì)系統(tǒng)的貢獻(xiàn)，用功效系數(shù)Uij表示，其計(jì)算方法如下：

Uij=（Gij-α）/（β-α） （4）

式中，α、β是數(shù)據(jù)歸一化處理中臨界值的最小值和最大值。

3.2 綜合指數(shù)

綜合指數(shù)是耦合系統(tǒng)中各子系統(tǒng)對(duì)耦合系統(tǒng)的貢獻(xiàn)。本研究耦合系統(tǒng)中有經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合指數(shù)和建設(shè)用地集約利用綜合指數(shù)。

1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合指數(shù)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合指數(shù)即為經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)Ai對(duì)系統(tǒng)的貢獻(xiàn)，表示為：

Ai=Uij×Pj （5）

式中，Pj表示第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重，對(duì)計(jì)算出的經(jīng)濟(jì)綜合指數(shù)進(jìn)行一元二次擬合，得到如下方程：

F（x）=0.004 6x2+0.023 6x+0.030 5（R2=0.979 5）（6）

式中，x=1代表2002年，依次遞進(jìn)。

2）建設(shè)用地集約利用綜合指數(shù)。建設(shè)用地集約利用綜合指數(shù)為建設(shè)用地集約利用子系統(tǒng)對(duì)耦合系統(tǒng)的貢獻(xiàn)：

Bi=Uij×Pj （7）

對(duì)其一元二次擬合，得到下述方程：

G（x）=-0.000 9x2+0.043 3x+0.120 2（R2=0.963 2）（8）

根據(jù)阿克蘇地區(qū)2002-2013年的經(jīng)濟(jì)與建設(shè)用地?cái)?shù)據(jù)，結(jié)合式（6），（8）中的一元二次擬合方程，計(jì)算出阿克蘇地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和建設(shè)用地集約綜合指數(shù)變化情況（圖3）。阿克蘇地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合指數(shù)和建設(shè)用地綜合指數(shù)均為上升趨勢(shì)，經(jīng)濟(jì)指數(shù)較建設(shè)用地指數(shù)上升較快，2007年經(jīng)濟(jì)指數(shù)超越建設(shè)用地指數(shù)。借鑒郭杰等[12]對(duì)土地利用等級(jí)劃分，阿克蘇地區(qū)建設(shè)用地2002-2010年都不滿(mǎn)足集約利用等級(jí)，2010-2013年為一般等級(jí)，可見(jiàn)阿克蘇地區(qū)建設(shè)用地整體集約水平較低，集約上升空間較大（表2）。

3.3 耦合系統(tǒng)協(xié)調(diào)度分析

3.3.1 兩個(gè)子系統(tǒng)綜合指數(shù)協(xié)調(diào)度 兩個(gè)系統(tǒng)的同步性用協(xié)調(diào)度來(lái)表示，參照方方[13]的研究用反正切函數(shù)來(lái)描述兩個(gè)子系統(tǒng)綜合指數(shù)的發(fā)展水平的接近程度，則阿克蘇地區(qū)經(jīng)濟(jì)和建設(shè)用地集約利用綜合指數(shù)協(xié)調(diào)度表示為：

Ci=arctan（Ai/Bi-1） （9）

根據(jù)反正切函數(shù)的特點(diǎn)，協(xié)調(diào)度C的值域在 （-π/2，π/2）之間，如果兩個(gè)子系統(tǒng)協(xié)調(diào)共同發(fā)展，那么Ai/Bi的值應(yīng)該趨近1，換句話(huà)說(shuō)Ci越趨近于0時(shí)，兩個(gè)子系統(tǒng)協(xié)調(diào)性越好，相反經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)大于或者小于建設(shè)用地集約指數(shù)時(shí)，Ci越遠(yuǎn)離0，協(xié)調(diào)度降低。根據(jù)阿克蘇地區(qū)兩個(gè)子系統(tǒng)的兩指數(shù)數(shù)據(jù)，得出其綜合協(xié)調(diào)度函數(shù)變化。由圖4可以看出，2002-2013年阿克蘇地區(qū)兩項(xiàng)綜合指數(shù)協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，且2002-2007年間建設(shè)用地集約利用指數(shù)大于經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)，協(xié)調(diào)度趨近于0，并在2007年達(dá)到最好；2008-2013年經(jīng)濟(jì)指數(shù)反超建設(shè)用地指數(shù)較快上升，系統(tǒng)綜合指數(shù)協(xié)調(diào)度有所下降。

3.3.2 兩個(gè)子系統(tǒng)綜合指數(shù)變化速度協(xié)調(diào)度 根據(jù)數(shù)學(xué)中導(dǎo)數(shù)的概念可知，對(duì)時(shí)間的函數(shù)進(jìn)行一次求導(dǎo)，可得到該函數(shù)的變化速度（率）函數(shù)。張振杰[14]的研究表明，通過(guò)研究主關(guān)聯(lián)雙系統(tǒng)的演化速度，可以得到整個(gè)系統(tǒng)或系統(tǒng)間的演變趨勢(shì)。研究還提出用兩個(gè)子系統(tǒng)變化速度的夾角作為系統(tǒng)耦合度進(jìn)行分析。

1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合指數(shù)的變化速度函數(shù)：

VA=dF（X）=0.009 2X+0.023 （10）

2）建設(shè)用地集約利用綜合指數(shù)變數(shù)速度函數(shù)：

VB=dG（X）=-0.001 8X+0.043 3 （11）

3）雙系統(tǒng)演進(jìn)速度的協(xié)調(diào)度：

?=arccot（VA/VB） （12）

隨著兩速度化，協(xié)調(diào)度輸出不同的角度（圖5），根據(jù)阿克蘇地區(qū)2002-2013年的數(shù)據(jù)，速度協(xié)調(diào)度范圍只有2002年在（π/4，π/2）時(shí)建設(shè)用地集約利用速度稍快于經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度，兩速度協(xié)調(diào)度增強(qiáng)。2003-2013年均在（0，π/4）范圍內(nèi)，此時(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度加快。雖然建設(shè)用地集約利用速度還是正向速度，但越來(lái)越低于經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度，雙系統(tǒng)速度協(xié)調(diào)度不斷降低。

3.3.3 耦合度分析

1）耦合度分析。王碩[15]根據(jù)兩個(gè)子系統(tǒng)對(duì)系統(tǒng)的貢獻(xiàn)U1、U2的組合來(lái)表示系統(tǒng)的耦合度，其模型如下：

Ci= （13）

式中，U1=Ai，U2=Bi，Ci越大則表示兩系統(tǒng)耦合越好，相反耦合越差。

阿克蘇地區(qū)2002-2013年系統(tǒng)耦合度均在（0.88，1）范圍內(nèi)（圖6）。根據(jù)吳玉鳴等[9]的研究將耦合度不同的等級(jí)進(jìn)行劃分，得到該耦合系統(tǒng)屬于高度耦合階段，但這點(diǎn)又與綜合指數(shù)協(xié)調(diào)度和綜合指數(shù)速度協(xié)調(diào)度的結(jié)論不相符，所以該耦合系統(tǒng)出現(xiàn)了“偽協(xié)調(diào)”[16]現(xiàn)象。

2）耦合協(xié)調(diào)度分析。許多研究針對(duì)“偽協(xié)調(diào)”提出了系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)和對(duì)應(yīng)的耦合協(xié)調(diào)度判定方法。綜合評(píng)價(jià)指數(shù)：T=aU1+bU2；耦合協(xié)調(diào)度：D=。式中，a、b為貢獻(xiàn)系數(shù)，考慮經(jīng)濟(jì)和建設(shè)用地對(duì)系統(tǒng)的相互作用，令a=b=1/2，得到協(xié)調(diào)度D（圖6）。參照耦合研究中對(duì)耦合協(xié)調(diào)度的等級(jí)劃分，該耦合系統(tǒng)在2002-2005年為輕度失調(diào)，2006-2010年為初步協(xié)調(diào)，2011-2013年剛剛進(jìn)入良好協(xié)調(diào)的范圍，隨著兩個(gè)子系統(tǒng)友好發(fā)展，有希望發(fā)展為優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)。

4 小結(jié)

1）阿克蘇地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和建設(shè)用地集約利用水平都較低；雖然兩個(gè)子系統(tǒng)的綜合指數(shù)都有上升趨勢(shì)，但2010年經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)才超越0.5，直到2013年集約利用綜合指數(shù)都還處于一般水平，相對(duì)國(guó)家中部甚至東部還有很大差距，提升空間巨大。

2）系統(tǒng)耦合出現(xiàn)“偽協(xié)調(diào)”現(xiàn)象，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平略低，建設(shè)用地集約水平一般的情況下，可能是兩個(gè)系統(tǒng)相互作用的關(guān)系緊密，才導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)高度耦合。耦合協(xié)調(diào)度的好壞只能說(shuō)明兩個(gè)子系統(tǒng)的協(xié)調(diào)情況，不能反映系統(tǒng)現(xiàn)階段的發(fā)展水平，兩個(gè)子系統(tǒng)的綜合指數(shù)協(xié)調(diào)情況依然是耦合系統(tǒng)發(fā)展水平的關(guān)鍵。

3）耦合模型2007年綜合指數(shù)協(xié)調(diào)度最好，說(shuō)明當(dāng)時(shí)低水平的經(jīng)濟(jì)和建設(shè)用地集約利用促進(jìn)耦合系統(tǒng)發(fā)展?，F(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)與建設(shè)用地集約利用有相互抑制的趨勢(shì)，建議相關(guān)部門(mén)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展不放緩的前提下，嚴(yán)格杜絕建設(shè)用地粗放、浪費(fèi)的情況，科學(xué)控制建設(shè)用地需求和節(jié)約使用效率，促進(jìn)建設(shè)用地集約利用，使得系統(tǒng)良好健康發(fā)展。

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篇（11）

一、前言

城市化是衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)現(xiàn)代化的重要指標(biāo)。2011年，我國(guó)城市化水平達(dá)到51.27%，標(biāo)志著我國(guó)已經(jīng)成為城市化國(guó)家。但是城市化水平整體提高的背后，東西部城市化發(fā)展不均衡現(xiàn)象早已成為不爭(zhēng)的事實(shí)。城市化發(fā)展不均衡帶來(lái)的諸多問(wèn)題也逐漸引起社會(huì)的關(guān)注，比如一、二線(xiàn)城市房?jī)r(jià)居高不下，三、四線(xiàn)城市房地產(chǎn)去庫(kù)存壓力巨大，大城市病，農(nóng)村勞動(dòng)力流失等問(wèn)題。諸類(lèi)問(wèn)題嚴(yán)重制約我國(guó)社會(huì)穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展。為此，中國(guó)亟需加快解決區(qū)域間城市化發(fā)展不均問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)各區(qū)域之間協(xié)調(diào)發(fā)展，共享發(fā)展成果。

（一）城市化的衡量指標(biāo)

關(guān)于城市化內(nèi)涵，目前學(xué)術(shù)界還沒(méi)有統(tǒng)一的界定，不同學(xué)科都從各自角度進(jìn)行了解釋。經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上的城市化更加注重生產(chǎn)要素（人口、生產(chǎn)力）在城市化過(guò)程中的作用。主要指隨著工業(yè)的發(fā)展，人口、生產(chǎn)力等生產(chǎn)要素向城市集中或者原本的農(nóng)村區(qū)域變?yōu)槌鞘袇^(qū)域，使得城市人口所占全國(guó)總?cè)丝诘谋戎夭粩嘣黾拥倪^(guò)程。

城市化水平也稱(chēng)為城市化率。衡量城市化水平的常用指標(biāo)是人口指標(biāo)法，即用城市人口占全國(guó)總?cè)丝诘陌俜直葋?lái)作為衡量城市化的標(biāo)準(zhǔn)，用公式表示為

城市化水平=■×100%

（二）中國(guó)西南區(qū)域的自然與經(jīng)濟(jì)特征分析

中國(guó)西南地區(qū)在行政區(qū)劃上主要包括四川省、云南省、貴州省、重慶市、藏族自治區(qū)，因此也被稱(chēng)作西南五?。▍^(qū)、直轄市），以下簡(jiǎn)稱(chēng)西南五省區(qū)市。西南五省區(qū)市面積總共250萬(wàn)平方公里，總?cè)丝?.9671億人，占全國(guó)總?cè)丝诘?4.4%。其中農(nóng)村人口為10666萬(wàn)人，占西南五省區(qū)市總?cè)丝诘?4.2%，占全國(guó)農(nóng)村總?cè)丝诘?7.2%。

從自然地理環(huán)境來(lái)看，我國(guó)西南五省區(qū)市土地廣闊，自然資源富集，具有發(fā)展特色農(nóng)業(yè)、礦產(chǎn)、旅游等資源稟賦經(jīng)濟(jì)的先天優(yōu)勢(shì)。但是復(fù)雜的地形結(jié)構(gòu)制約了該地區(qū)交通及通信的發(fā)展，也因此阻礙了西南地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。從人文環(huán)境來(lái)看，該地區(qū)民族眾多，人口分布不均衡，成都平原、四川盆地人口密度比較大，云貴高原、高原人口密度比較小。同時(shí)受經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r和地理位置的限制，西南地區(qū)貧困人口比較多，尤其是在邊遠(yuǎn)的山區(qū)，受教育程度相對(duì)發(fā)展落后。

二、我國(guó)西南區(qū)域城市化的特征

（一）城市化整體水平低于全國(guó)平均水平

西南五省（區(qū)、市）城市化整體偏低，除了重慶市，其他三省一區(qū)的城市化水平均明顯低于我國(guó)城市化平均水平。以2015年為例，四川、云南、貴州、、重慶城市化率分別為 47.69%、43.33%、42.01%、27.74%、60.94%，其中四川、云南、貴州、比全國(guó)城市率分別低8.41%、12.77%、14.09%、28.36%，重慶城市化率比全國(guó)城市化率高4.84%。

（二）城市化發(fā)展速度超過(guò)全國(guó)平均水平

西南五省（區(qū)、市）城市化增長(zhǎng)速度超過(guò)全國(guó)城市化水平的增長(zhǎng)速度，與全國(guó)城市化水平之間差距逐漸縮小。2015年，西南五?。▍^(qū)、市）城市化率分別提高了1.39%、1.60%、1.99%、1.95%、1.33%，除重慶與全國(guó)平均增長(zhǎng)率持平外，其他三省一區(qū)城市化率增長(zhǎng)率均高于全國(guó)增長(zhǎng)率。

三、我國(guó)西南區(qū)域城市化發(fā)展水平滯后的分析

雖然中國(guó)西南五?。▍^(qū)、市）中重慶城市化水平高于全國(guó)水平，但是從整體來(lái)看，城市化水平滯后，而且存在很大的差距。造成這種現(xiàn)象的原因主要表現(xiàn)為以下幾個(gè)方面。

（一）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)制不合理

當(dāng)一個(gè)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由農(nóng)業(yè)向工業(yè)、服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)變時(shí)，農(nóng)業(yè)部門(mén)將會(huì)出現(xiàn)剩余勞動(dòng)力，并且剩余勞動(dòng)力將會(huì)向工業(yè)、服務(wù)部門(mén)流動(dòng)，推動(dòng)農(nóng)村人向城市聚集，畝加速城市化發(fā)展。因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是一個(gè)地區(qū)城市化發(fā)展的主要?jiǎng)恿Α?/p>

中國(guó)西南五省（區(qū)、市）自然條件惡劣，地理?xiàng)l件復(fù)雜，多山地丘陵，制約了大規(guī)模農(nóng)業(yè)發(fā)展，阻礙了機(jī)械化在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用，使得農(nóng)業(yè)多是以家庭為單位的小農(nóng)經(jīng)濟(jì)，生產(chǎn)效率低下，束縛了較多的人口從事農(nóng)業(yè)，阻礙勞動(dòng)力向工業(yè)、服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)移。

（二）就業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間不協(xié)調(diào)

工業(yè)化是城市化發(fā)展的主要?jiǎng)恿Γ窃谖髂衔迨。▍^(qū)、市）工業(yè)化發(fā)展并未成為城市化的主要?jiǎng)恿?。建?guó)后，由于資源優(yōu)勢(shì)及特殊的戰(zhàn)略地位，西部地區(qū)成了我國(guó)推行以資源開(kāi)發(fā)產(chǎn)業(yè)和國(guó)防工業(yè)為主的重工業(yè)優(yōu)先的工業(yè)化發(fā)展布局重點(diǎn)。

（三）區(qū)域經(jīng)濟(jì)總體水平較低

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是決定一個(gè)地區(qū)城市化發(fā)展水平高低的最根本原因。由于自然條件和歷史條件的原因，西南地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平比較落后，貧困人口多、連片貧困地區(qū)集中。2015年，四川省、云南省、貴州省、自治區(qū)、重慶市人均可支配收入分別為17221元、15223元、136967元、12254元、20110元，為全國(guó)水平的78.4%、84.5%、64.7%、72.2%、92%。人均GDP分別為36693元、28930元、29757元、31682元、52112元，為全國(guó)水平的74.5%、58.77%、60.45%、64.36%、105.68%。

（四）地理特點(diǎn)和基礎(chǔ)設(shè)施水平

西南五省（區(qū)、市）交通和通信等基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展落后，以公路和鐵路為例，西南五?。▍^(qū)、市）面積占全國(guó)總面積的26%，公路總里程占全國(guó)公里總里程的20.65%，鐵路總里程占全國(guó)公路總里程的8.33%。西南地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施落后不僅影響了經(jīng)濟(jì)發(fā)展，也制約城市化發(fā)展。

四、加快我國(guó)西部省市城市化發(fā)展的路徑

（一）調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)使之布局合理

工業(yè)化是城市化的主要?jiǎng)恿?，但是由于西南地區(qū)重工化比較嚴(yán)重，所以工業(yè)化對(duì)城市化的帶動(dòng)作用并不明顯，為此西南地區(qū)需要加快調(diào)整工業(yè)結(jié)構(gòu)。首先調(diào)整工業(yè)輕重比例，西南地區(qū)輕工業(yè)占比少，這導(dǎo)致工業(yè)對(duì)剩余勞動(dòng)力的吸引能力十分有限，為此需要加快輕工業(yè)的發(fā)展，減輕工業(yè)輕重比列失衡。其次加快勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展，優(yōu)化工業(yè)布局，加快淘汰高污染產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)能過(guò)剩產(chǎn)業(yè)，提高工業(yè)發(fā)展的創(chuàng)新能力和競(jìng)爭(zhēng)能力。

（二）以集約化方式推動(dòng)農(nóng)業(yè)發(fā)展

西南地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展中存在的最主要的問(wèn)題是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率低，專(zhuān)業(yè)化、組織化、產(chǎn)業(yè)化程度低、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)單一。為此，一要大力發(fā)展特色農(nóng)業(yè)。西南地區(qū)主要的農(nóng)耕區(qū)包括四川盆地、云貴高原、的一江兩河區(qū)域，每個(gè)區(qū)域氣候、土壤都不相同，根據(jù)每個(gè)地區(qū)的優(yōu)勢(shì)，發(fā)展特色農(nóng)業(yè)，形成特色農(nóng)業(yè)的規(guī)模化經(jīng)營(yíng)。二是依靠當(dāng)?shù)刈匀伙L(fēng)光，旅游資源，大力發(fā)展生態(tài)旅游觀光農(nóng)業(yè)，積極發(fā)展大旅游，依靠旅游農(nóng)業(yè)帶動(dòng)周?chē)惋嫛⑸藤Q(mào)、交通、通訊業(yè)以及鄉(xiāng)村建設(shè)的發(fā)展。三是加快改變農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化、專(zhuān)業(yè)化水平，構(gòu)建生產(chǎn)、加工、儲(chǔ)存、銷(xiāo)售為一體的產(chǎn)業(yè)化體系，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)體系的建設(shè)，推動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中二三產(chǎn)業(yè)發(fā)展。四是加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境治理與保護(hù)。西南地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱，水土流失、荒漠化等生態(tài)環(huán)境問(wèn)題嚴(yán)重，因此要積極實(shí)施天然林保護(hù)工程、人工林種植工程以及退耕還林工程。

（三）以扶貧為抓手促進(jìn)城市化發(fā)展

自從2012年以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展步入“新常態(tài)”，如何保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展成為一個(gè)難題。西南五省市區(qū)應(yīng)該把握新一輪西部大開(kāi)發(fā)、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶和“一帶一路”等國(guó)家頂層規(guī)劃，加快建設(shè)交通、通信等基礎(chǔ)設(shè)施，加快調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，提高科技創(chuàng)新能力，發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢(shì)，保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長(zhǎng)，提高人民生活水平，為貧困地區(qū)脫貧提供物質(zhì)基礎(chǔ)。做好扶貧工作最為重要的是培養(yǎng)貧困地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，提高貧困地區(qū)和貧困人口自我發(fā)展能力，從根本上解決貧困問(wèn)題，而不是僅僅一味的通過(guò)財(cái)政補(bǔ)貼給予補(bǔ)助。一方面加大貧苦地區(qū)的科教投入，提高貧困人口文化水平與科學(xué)技能，擺脫貧困的“代際傳遞”。另一方面，根據(jù)貧困地區(qū)的優(yōu)勢(shì)構(gòu)建能夠帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)體系，建立“一村一品”格局，探索脫貧致富新路子。

五、總結(jié)

西南五?。▍^(qū)、市）是我國(guó)重要經(jīng)濟(jì)板塊之一，擁有豐富的自然資源。由于自然和歷史原因，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率低下，工業(yè)重工化嚴(yán)重，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展滯后，基礎(chǔ)設(shè)施落后，從而導(dǎo)致了西南五?。▍^(qū)、市）的城市化滯后于全國(guó)水平，與東部地區(qū)更是相差甚遠(yuǎn)。為了盡快縮小與全國(guó)乃至|部地區(qū)城市化水平差異，西南五省（區(qū)、市）應(yīng)該首先優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，充分發(fā)揮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)城市化的帶動(dòng)力。健全農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，發(fā)展特色農(nóng)業(yè)；優(yōu)化工業(yè)結(jié)構(gòu)，提高服務(wù)業(yè)發(fā)展水平。其次，大力發(fā)展旅游業(yè)，打造精品線(xiàn)路，積極發(fā)展相關(guān)配套產(chǎn)業(yè)，提高服務(wù)接待能力。再次，加快基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，打贏扶貧攻堅(jiān)戰(zhàn)，為城市化提供堅(jiān)實(shí)的物質(zhì)基礎(chǔ)。

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