經(jīng)濟發(fā)展水平的主要指標精選(五篇)

發(fā)布時間：2024-01-25 15:46:37

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術(shù)，我們?yōu)槟鷾蕚淞瞬煌L格的5篇經(jīng)濟發(fā)展水平的主要指標，期待它們能激發(fā)您的靈感。

經(jīng)濟發(fā)展水平的主要指標

篇1

1．方法筆者首先運用ArcGIS軟件分析旅游業(yè)發(fā)展的空間特征，然后運用空間探索性分析方法揭示各省域間旅游經(jīng)濟的空間關(guān)系。空間探索性分析(ExploratorySpatialDataAnalysis，ES-DA)是一種分析空間相連關(guān)系的方法，這種方法是基于樣本數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析，在沒有先驗的理論假設(shè)下，通過作圖、制表、方程擬合、計算特征量等手段來了解被觀察單元在空間分布、空間結(jié)構(gòu)以及空間相互影響方面的特征;它的優(yōu)點在于可將具有相同或相異屬性值的地區(qū)以圖像化的形式展示出來，并把空間關(guān)系分為空間全局自相關(guān)和空間局部相關(guān)兩個部分，來揭示空間效應(yīng)中的空間依賴性和異質(zhì)性。常用測度空間關(guān)系的指數(shù)有Geary’指數(shù)和Morans’I指數(shù)，筆者采用Morans’I指數(shù)，取值在［－1，1］之間，若Morans’I指數(shù)為負，說明相似的地區(qū)在空間上呈離散狀，若為正則呈集聚狀，若為0，則不存在空間相關(guān)關(guān)系。

2．數(shù)據(jù)筆者采用旅游總收入作為度量旅游業(yè)發(fā)展水平的指標。文中數(shù)據(jù)來自國家旅游局網(wǎng)站、國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、四川省旅游局網(wǎng)站、中國統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)庫各省市統(tǒng)計年鑒(2000～2012年)、《四川省旅游統(tǒng)計便覽》、《浙江旅游統(tǒng)計便覽》、《湖北省統(tǒng)計便覽》。入境旅游收入根據(jù)當期年末美元與人民幣兌換匯率進行了換算。

3．旅游業(yè)空間特征分析(1)旅游經(jīng)濟空間差異顯著，發(fā)展水平由東部沿海向西北內(nèi)陸遞減;總體聚集與分散、多中心，局部“中心－”特點突出筆者運用ArcGIS軟件繪制出2000～2012年間各省旅游總收入均值的5級分布圖(如圖1所示)，顯見，我國旅游經(jīng)濟發(fā)展水平的空間差異顯著?？傮w上，旅游經(jīng)濟發(fā)展水平的分布符合“騰沖－黑河”人口地理分界線，以東為高發(fā)展區(qū)，以西為低發(fā)展區(qū)，大致呈由東及西階梯狀分布。旅游經(jīng)濟發(fā)展水平最高的省區(qū)市由南到北為廣東、浙江、上海、江蘇、山東、北京;第二級由東到西為遼寧、福建、河南、湖北、湖南、四川;第三級由東到西為河北、山西、安徽、陜西、云南;第四級由東到西為黑龍江、吉林、江西、重慶、貴州、廣西;發(fā)展水平最低的由南到北為海南、、青海、寧夏、甘肅、內(nèi)蒙古、新疆。就全國而言，旅游經(jīng)濟的空間分布既有集聚、規(guī)則的分布，也有隨機分布。集聚分布表現(xiàn)為旅游經(jīng)濟發(fā)展水平最高的省份聚集在東部沿海，最低的省份則集聚在西北部;發(fā)展水平相近的省份在空間上相鄰，如第四級發(fā)展水平的黑龍江與吉林相鄰、重慶與貴州、廣西相鄰;規(guī)則分布表現(xiàn)為東、中、西部雖呈梯度遞減、但東部、西部區(qū)內(nèi)仍然存在旅游經(jīng)濟發(fā)展高低相間分布;隨機分布則表現(xiàn)在“騰沖－黑河”以東地區(qū)，多種分布方式共同存在。由此可見，旅游經(jīng)濟發(fā)展水平高的地區(qū)多分布在東部，但西部的四川省旅游經(jīng)濟發(fā)展水平較高;旅游經(jīng)濟發(fā)展水平低的地區(qū)多分布在西部，東部的海南省旅游經(jīng)濟發(fā)展水平較低。從描述性分析可知，旅游經(jīng)濟發(fā)展水平存在多樣性，空間特征顯著，聚集與分散同時存在。無論是高發(fā)展水平區(qū)，還是中、低發(fā)展水平區(qū)，旅游經(jīng)濟發(fā)展水平相似的省區(qū)皆存在空間相鄰的現(xiàn)狀;局部既有發(fā)展的“中心”也有發(fā)展的“凹點”。(2)旅游經(jīng)濟發(fā)展存在較強的空間依賴性，空間集群呈增強－降低趨勢空間全局自相關(guān)揭示的是旅游經(jīng)濟的空間依賴性。根據(jù)2000～2012年旅游總收入、以邊和點相鄰作為空間鏈接關(guān)系(將廣西、廣東作為海南鄰居)，運用GeoDa軟件計算出其全局Morans’I指數(shù)(見表1)。2000～2012年間，指數(shù)值皆為正值，即我國旅游經(jīng)濟發(fā)展水平具有顯著的空間正相關(guān)關(guān)系，意味著在此期間旅游經(jīng)濟發(fā)展水平相似的省份在空間上表現(xiàn)為集聚狀態(tài);其空間相關(guān)水平呈現(xiàn)先急劇增強后又有所下降但呈現(xiàn)出較為平緩的趨勢。旅游經(jīng)濟發(fā)展水平的空間聚集程度在2005年達到最高(0.3123)，最低的是2000年(0.2091)?？梢?，我國旅游經(jīng)濟發(fā)展水平存在很強的空間全局自相關(guān)，即存在很強的空間依賴性。(3)相鄰省份的空間關(guān)系顯著與不顯著的數(shù)量各占1/2筆者根據(jù)旅游總收入繪制旅游經(jīng)濟發(fā)展水平的局部空間分析(如圖2所示)。局部空間分析旨在了解某一省份與其相鄰省份之間的關(guān)系，揭示的是旅游經(jīng)濟發(fā)展的空間異質(zhì)性特征，其分布模式分為4類:高－高、低－低、高－低、低－高。高－高、低－低相關(guān)模式指的是某一省份的鄰省具有同樣的特征，為正相關(guān)，表示空間集聚;高－低、低－高相關(guān)模式指的是某一省份的鄰省與其特征相反，為負相關(guān)，表示空間離群。圖2顯示，旅游經(jīng)濟空間關(guān)系的空間聚集與“中心－”特征同存;同時，我國部分省區(qū)市與其相鄰省份空間關(guān)聯(lián)性不顯著，部分省份的局部空間關(guān)系明顯。旅游經(jīng)濟發(fā)展水平高－高相關(guān)的省份有上海、江蘇，低－低相關(guān)的省區(qū)從東到西有甘肅、新疆;這說明高發(fā)展水平省集聚在東部，低水平發(fā)展省集聚在西北;高－低相關(guān)的省區(qū)僅有四川;低－高相關(guān)的省區(qū)有安徽、福建，“中心－”特點突出，四川省是西部旅游經(jīng)濟的發(fā)達地區(qū)，安徽、福建是東部地區(qū)的欠發(fā)達地區(qū);也就是說，四川是西部旅游經(jīng)濟發(fā)展的極點，安徽、福建是東部的塌陷點。

二、旅游經(jīng)濟空間溢出效應(yīng)計量分析

旅游經(jīng)濟發(fā)展的空間特征表明，相鄰省份的旅游經(jīng)濟間存在較強的空間依賴性，這從描述性角度說明，2000～2011年旅游經(jīng)濟存在空間溢出效應(yīng)，其溢出效應(yīng)的大小則要通過定量分析而得。

1．計量模型構(gòu)建本文旨在分析政府主導(dǎo)模式下旅游經(jīng)濟發(fā)展是否可以持續(xù)的問題，且從旅游經(jīng)濟系統(tǒng)本身入手。旅游經(jīng)濟系統(tǒng)包含了旅游需求、旅游供給兩個方面，具體而言，需求主要指的是可支配收入以及閑暇時間，而2000年以來，閑暇時間并未大量增加。因此，此處的旅游需求主要是指可支配收入;供給主要指旅游資源、旅游接待設(shè)施。相關(guān)研究結(jié)果認為，旅游資源稟賦、交通可達性、區(qū)位、基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展水平等均可對旅游業(yè)發(fā)展產(chǎn)生影響。產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境反映了政府主導(dǎo)模式的具體內(nèi)涵，其間主要是制度環(huán)境。因此，筆者構(gòu)建空間面板回歸模型考察旅游需求、旅游供給與產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境對旅游經(jīng)濟發(fā)展的影響。其中，Y是各省旅游經(jīng)濟發(fā)展水平;D是各省的旅游消費需求，S是各省的旅游供給，P是各省的旅游發(fā)展環(huán)境，ρ表示空間溢出效應(yīng)，ω表示空間相關(guān)關(guān)系，Xi，t為一組控制變量，μi為空間隨機項。

2．變量說明旅游經(jīng)濟發(fā)展水平:用各省區(qū)的國內(nèi)旅游收入表示旅游經(jīng)濟發(fā)展水平，原因在于入境旅游收入受區(qū)位和開放程度的影響(廣東、上海、北京作為我國重要入境口岸，入境旅游收入遠高于內(nèi)陸地區(qū))，為了剔除由于入境旅游與國內(nèi)旅游的結(jié)構(gòu)差異所導(dǎo)致的不一致，筆者未將各省的旅游總收入作為衡量旅游經(jīng)濟發(fā)展水平的度量指標。旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境:由兩個方面構(gòu)成，(1)旅游交通:交通被譽為旅游業(yè)三大支柱，對旅游業(yè)的發(fā)展具有重要的促進作用;旅游經(jīng)濟的特點之一是旅游消費者(即旅游者)的空間轉(zhuǎn)移，便捷的交通為旅游者空間轉(zhuǎn)移提供良好的服務(wù)，促進旅游經(jīng)濟的發(fā)展。由本地交通密度即鐵路、公路的營業(yè)里程除以國土面積表示。(2)稅收:用稅收占旅游企業(yè)營業(yè)收入的比例代表政府對旅游企業(yè)發(fā)展的相關(guān)政策變量。稅收比例越低說明政府支持力度越大，反之則反。旅游需求:旅游者出游主要受閑暇時間和可自由支配收入的約束，因休假制度的限制，大部分旅游者的閑暇時間是確定的，受可自由支配收入的約束更強。由于可自由支配收入的數(shù)據(jù)獲取存在困難，本文將人均可支配收入作為衡量旅游消費的指標。旅游供給:由旅游景區(qū)點表示，旅游景區(qū)點是旅游業(yè)的發(fā)展基礎(chǔ)，是吸引旅游者出游的主要因素。我國存在多種旅游資源評價體系，分別由國務(wù)院不同部門進行評價。為了保持評價體系的一致性和避免重復(fù)，筆者選擇4A級景區(qū)和5A級景區(qū)作為旅游資源的變量，未將遺產(chǎn)類景區(qū)納入分析，原因在于遺產(chǎn)類景區(qū)包含在5A級景區(qū)內(nèi)。由于A級景區(qū)體系始于2001年，2000年旅游資源的數(shù)據(jù)則由國家級風景名勝區(qū)、世界遺產(chǎn)、優(yōu)秀旅游城市加總而得。旅游接待設(shè)施為旅游者提供服務(wù)的，它依托旅游景區(qū)點的吸引力而存在，因此，未采用旅游接待設(shè)施作為旅游供給的變量?？刂谱兞?對外開放水平，由外資酒店固定資產(chǎn)投入與酒店固定資產(chǎn)投入的比例表示，表示政府在產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中對產(chǎn)業(yè)的管制狀態(tài);由于對外開放水平部分省份部分年度的值為0，參照劉衛(wèi)東等的做法，將其賦予一個很小的值10－8;各省區(qū)人口總數(shù)，用于人口規(guī)模對旅游出游率的影響。為了剔除價格因素的影響，筆者利用各個省份的居民消費價格指數(shù)對居民人均可支配收入、旅游收入進行了折算。

3．模型估計與結(jié)果分析面板模型的回歸估計包括固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)兩方面。由于本文是對我國大陸所有省份旅游經(jīng)濟中的本地消費傾向進行分析，所考察的截面單位是總體的所有單位;同時，旅游經(jīng)濟的兩大特點即旅游產(chǎn)品的不可轉(zhuǎn)移和旅游消費者的空間移動，各個地區(qū)的地理特定效應(yīng)對于旅游經(jīng)濟發(fā)展具有重要意義，因此，采用地區(qū)固定效應(yīng)回歸模型更加合適。對模型進行空間效應(yīng)檢驗可知，旅游經(jīng)濟發(fā)展水平的空間依賴性是通過空間誤差沖擊所致(見表2)，應(yīng)選擇模型(2)，并對模型(2)進行估計，結(jié)果見表3。表3中列出空間誤差模型、空間滯后模型和無空間效應(yīng)項時的估計結(jié)果，筆者主要以空間誤差模型估計結(jié)果進行分析，將后兩者的估計結(jié)果作為模型和變量參數(shù)是否穩(wěn)健的參考。從3個模型估計結(jié)果來看，模型與變量參數(shù)在統(tǒng)計上具有穩(wěn)健意義，但變量參數(shù)的大小存在差異。(1)旅游需求旅游需求對旅游經(jīng)濟發(fā)展的彈性系數(shù)為1.362，且在1%的水平上顯著。這說明，國內(nèi)旅游需求在2000年以來的旅游經(jīng)濟發(fā)展中具有重要的作用。旅游業(yè)是第三產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，是國民經(jīng)濟發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，從這個角度而言，旅游經(jīng)濟的發(fā)展水平與旅游需求的大小相關(guān);按照國際經(jīng)驗，在人均GDP為1000美元時，旅游需求開始增長，尤其是國內(nèi)旅游;為2000美元時，國內(nèi)旅游進一步發(fā)展，出境旅游增長;5000美元時則出現(xiàn)城市的度假旅游。2000年以來我國旅游業(yè)的發(fā)展也佐證了這一發(fā)展途徑。如2006年人均GDP2070美元，同年，我國國內(nèi)旅游人次13.94億人次，達到國民平均每人出游一次的規(guī)模，標志我國進入大眾旅游時期;2011年人均GDP5450美元，這意味著旅游需求進一步增加。(2)旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境旅游交通對旅游經(jīng)濟發(fā)展具有重要影響，彈性系數(shù)為0.451，且在1%的水平上顯著。旅游經(jīng)濟的旅游產(chǎn)品的不可轉(zhuǎn)移和旅游消費者的空間移動兩大特點決定了交通在產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程的重要作用。交通作為旅游業(yè)發(fā)展的三大支柱之一，承載了游客從客源地到目的地往還的運輸任務(wù)，是客流流向的主導(dǎo)力量之一，這樣的矛盾現(xiàn)象集中體現(xiàn)在黃金周出游現(xiàn)象中。雖然有研究表明，交通對旅游業(yè)的發(fā)展影響不顯著，原因可能在于所采用的計量模型有差別所致。產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境的另一變量稅負的估計系數(shù)在統(tǒng)計上不顯著，可能的原因在于現(xiàn)階段旅游經(jīng)濟發(fā)展并未受到政府的制度環(huán)境的影響。(3)旅游供給表示旅游供給的變量旅游資源對旅游經(jīng)濟的估計系數(shù)不顯著。旅游資源作為旅游業(yè)的基礎(chǔ)之一，主要指的是旅游資源對游客的吸引力，旅游的基本內(nèi)涵是“愉悅”和“異地”(與居住地相異)，只要能夠?qū)τ慰蜆?gòu)成吸引力的客觀事物皆可稱之為“旅游資源”，從旅游的基本意義來講，旅游資源具有廣義性，這也許是以星級旅游景區(qū)、國家風景名勝區(qū)、歷史文化名城、優(yōu)秀旅游城市等國家評定的旅游資源級別、數(shù)量來分析旅游資源對旅游經(jīng)濟發(fā)展影響不顯著的原因。(4)旅游經(jīng)濟空間溢出效應(yīng)旅游經(jīng)濟從描述性分析中可知旅游經(jīng)濟存在較強的空間依賴性，計量結(jié)果說明，空間依賴性達到0.449，且在1%的水平上顯著。這說明，旅游經(jīng)濟發(fā)展存在較強的空間相互作用，這種作用是正向而有益的，即相鄰空間的省份(本文指的是邊界相鄰的省份)在旅游經(jīng)濟發(fā)展過程中具有相互促進的作用;這種作用可以理解為空間示范作用，即一省的旅游經(jīng)濟發(fā)展可以帶動相鄰省份旅游經(jīng)濟的發(fā)展，其促進程度為47.4%，這也就解釋了旅游經(jīng)濟相似水平發(fā)展的省份為什么在空間上出現(xiàn)集聚的原因。

三、結(jié)論與建議

篇2

【關(guān)鍵詞】城市酒店業(yè) 經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系分析協(xié)調(diào)發(fā)展

在房地產(chǎn)盲目助推大量高星級酒店誕生的情況下，“十二五”末已出現(xiàn)酒店布局不均、需求過剩、經(jīng)營業(yè)績下滑、部分酒店面臨拍賣或轉(zhuǎn)型，為此，及時科學(xué)指導(dǎo)城市酒店業(yè)的發(fā)展與城市經(jīng)濟的發(fā)展相協(xié)調(diào)，推進第三產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展，防止過度發(fā)展或發(fā)展不足而損害城市區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展。為此，科學(xué)指導(dǎo)城市酒店的發(fā)展規(guī)模及其分布在“十三五”建設(shè)期間顯得尤其重要。

一、國內(nèi)外文獻及研究現(xiàn)狀

國外針對區(qū)域酒店與經(jīng)濟發(fā)展相關(guān)性研究的不多，因世界前10酒店管理集團中有7個在美國，為此重點關(guān)注了美國在該方面的研究。主要有：學(xué)者Smith分析美國從1990年到1998年這段時期，灑店業(yè)構(gòu)成比例、規(guī)模增長和收益變化，他的分析是很有意義的，能對投資者降低酒店投資的風險。學(xué)者JanA Deroos的研究主要基于NOR指標，即理論住房率，他研究分析這個指標的重要意義，是實現(xiàn)對美國酒店業(yè)的供求情況進行平衡。學(xué)者Jeong-Gil Choi根據(jù)美國近30年的酒店增長率情況以及對美國酒店業(yè)的未來發(fā)展周期和轉(zhuǎn)折點進行預(yù)測。強調(diào)通過城市經(jīng)濟的發(fā)展從多因素的角度對區(qū)域酒店業(yè)布局等進行系統(tǒng)的研究。

國內(nèi)酒店管理方面的學(xué)者專家也在不斷完善相關(guān)的理論體系，瞿富強對酒店項目與區(qū)域經(jīng)濟建設(shè)可行性研究進行了比較與分析。馬智亮、鄧子瑜等提出了酒店業(yè)與城市經(jīng)濟發(fā)展研究集成化輔助系統(tǒng)的模型。葛良文結(jié)合以往宏觀行業(yè)調(diào)控研究成果，論述了酒店業(yè)在區(qū)域經(jīng)濟建設(shè)中的框架及作用。王勇評述了酒店發(fā)展與地區(qū)建設(shè)的問題與對策，系統(tǒng)性地歸納了酒店業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟相互促進相互依賴的重點關(guān)注區(qū)域。楊永堂研究了酒店規(guī)模發(fā)展與地區(qū)GDP與CPI數(shù)據(jù)的關(guān)系，從基準收益率、現(xiàn)金流、影響因素等方面細致地作了財務(wù)評價研究。

本文嘗試通過地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的主要指標體系給出地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平指數(shù)，將地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與酒店業(yè)發(fā)展進行關(guān)聯(lián)分析，構(gòu)建兩者之間協(xié)調(diào)關(guān)系的模型，并運用重慶市的樣本數(shù)據(jù)進行實證檢驗。

二、城市酒店業(yè)與經(jīng)濟發(fā)展的彼此影響動因

（一）城市酒店業(yè)的發(fā)展是經(jīng)濟發(fā)展的需要

酒店業(yè)的發(fā)展本身也是地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的重要組成部分。由于城市資源和發(fā)展定位的區(qū)別，對地區(qū)經(jīng)濟的貢獻占比也就不同，如以旅游度假定位的三亞等，酒店的收入與利潤對城市GDP的影響占比較大，而以中心城市定位的重慶等酒店對城市GDP的影響占比目前在10%-15%之間，且呈上升態(tài)勢。主要影響體現(xiàn)在五個方面：一是酒店業(yè)的發(fā)展會為城市經(jīng)濟發(fā)展帶來發(fā)展資金；二是高星級酒店能提升城市形象，創(chuàng)造良好的投資環(huán)境；三是增加城市國民生產(chǎn)總值和稅收；四是會帶動相關(guān)行業(yè)的發(fā)展，如建筑業(yè)、商業(yè)、交通業(yè)等；五是酒店I是勞動密集型行業(yè)，對就業(yè)的吸納能力強，酒店業(yè)的發(fā)展能在很大程度上創(chuàng)造就業(yè)機會，提升城市的就業(yè)率。

（二）城市經(jīng)濟的發(fā)展促進酒店業(yè)的發(fā)展

酒店業(yè)的發(fā)展依賴于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平，且總是和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平相適應(yīng)。主要影響表現(xiàn)在三個方面：一是資本逐利的本性會吸引財團在城市經(jīng)濟發(fā)展較好城市投資建造酒店；二是城市經(jīng)濟的發(fā)展帶來商務(wù)和旅游人數(shù)增多、流動加快，促使解決餐飲、住宿問題的酒店業(yè)出現(xiàn)巨大的市場發(fā)展空間；三是政府部門會創(chuàng)造良好的投資政策，特別是銀行資金的支持、稅收的支持及土地費用的支持等；四是城市基礎(chǔ)設(shè)施配套、交通、通訊和市政設(shè)施等的提升改造，為酒店業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造了良好的外環(huán)境；五是在城鎮(zhèn)化及房地產(chǎn)引領(lǐng)城市經(jīng)濟發(fā)展中，近5年新建的高星級酒店約90%是以房地產(chǎn)集團為背景的酒店。

三、關(guān)聯(lián)性及協(xié)調(diào)性分析

（一）酒店業(yè)與城市經(jīng)濟發(fā)展水平的衡量指標

鑒于數(shù)據(jù)的可獲取性，本文選取了國民生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)的投資額、第三產(chǎn)業(yè)的收入、房地產(chǎn)開發(fā)投資額、進出口總額、國內(nèi)游客人次和收入、國外游客人次和收入、人均可支配收入、外資利用額等9個與酒店業(yè)緊密相關(guān)的經(jīng)濟發(fā)展指標來衡量經(jīng)濟發(fā)展水平。選取酒店數(shù)量、客房數(shù)量、床位數(shù)量、酒店員工數(shù)量等4個指標，及在地區(qū)的具有代表性的國有和私有酒店各一個，平均其總收入、總利潤、可售房價格、可售房利潤、客房收入、客房出租率等6個反映經(jīng)營質(zhì)量的發(fā)展指標來衡量酒店業(yè)的發(fā)展水平。數(shù)據(jù)來自《重慶旅游統(tǒng)計公報》、《重慶國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》及重慶勁力、萬友康年大酒店。

表1 重慶市2000年---2015年主要經(jīng)濟發(fā)展指標及酒店發(fā)展指標數(shù)據(jù)

（二）城市酒店業(yè)與經(jīng)濟發(fā)展水平指數(shù)測算

本文采用主分量分析方法來評價經(jīng)濟發(fā)展水平。步驟如下：首先，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成標準化的數(shù)據(jù)；然后，運用SPSS軟件進行主分量分析，得到特征值和方差貢獻率。將各主分量貢獻率占選取主分量的累積貢獻率的比重作為權(quán)重，計算經(jīng)濟發(fā)展水平指數(shù)計算公式為：

F=■wk*fk （1）

其中，F(xiàn)表示地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平指數(shù)，wk為權(quán)重，wk=λk/■λk*λk，λk為第k個主分量的貢獻率，fk為地區(qū)第k個主分量得分。運用因子分析方法對11個指標的數(shù)據(jù)做KMO和Bartlett檢驗，運算結(jié)果為KMO=0.62，大于0.5；Bartlett球形檢驗統(tǒng)計量值為209.23，其相位的伴隨概率P值為0，小于顯著性水平值0.01，表明變量指標之間存在復(fù)雜的統(tǒng)計相關(guān)關(guān)系，樣本數(shù)據(jù)可做因子分析。對地區(qū)的相關(guān)指標數(shù)據(jù)做主成分分析，根據(jù)特征值大于1的原則，入選2個主成分的特征值分別為5.065、1.255，累積方差貢獻率為80.45%，由此可以判斷這兩個主分量能夠很好地代表所有指標的信息，能夠較好地反映地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平。將地區(qū)在兩個主分量上相應(yīng)的得分和主分量的權(quán)重代入到公式（1）中，即得到城市經(jīng)濟發(fā)展水平指數(shù)-0.42，酒店業(yè)發(fā)展指數(shù)0.25。

（三）城市酒店業(yè)與經(jīng)濟發(fā)展關(guān)聯(lián)分析

酒店業(yè)發(fā)展水平與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的皮爾松相關(guān)系數(shù)為0.875（顯著性水平在0.01的雙尾檢驗），表明酒店業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟發(fā)展高度正相關(guān)，兩者之間相互促進。為了進一步驗證酒店業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平對酒店業(yè)發(fā)展水平的回歸模型。建立回歸模型：Y=a1+b1X+e1 （2）

經(jīng)計算，回歸系數(shù)b1=0.855，可決系數(shù)為0.756，回歸結(jié)果進一步驗證了酒店業(yè)與經(jīng)濟發(fā)展之間存在的正相關(guān)關(guān)系。

（四）城市酒店業(yè)與經(jīng)濟發(fā)展協(xié)調(diào)度y算

協(xié)調(diào)發(fā)展強調(diào)整體性、綜合性和內(nèi)在性，是多系統(tǒng)或要素在協(xié)調(diào)基礎(chǔ)上的綜合發(fā)展。由于系統(tǒng)處于動態(tài)變化之中，系統(tǒng)內(nèi)部要素或系統(tǒng)之間的關(guān)系也在不斷調(diào)整，通過協(xié)調(diào)度來度量系統(tǒng)之間或系統(tǒng)內(nèi)部各要素之間協(xié)調(diào)狀況。設(shè)酒店業(yè)發(fā)展指數(shù)和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)分別為X 與Y，參考有關(guān)協(xié)調(diào)度研究的文獻，定義酒店業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調(diào)系數(shù)公式為：

SXY=（X+Y）/■ （3）

式中，SXY代表酒店業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展協(xié)調(diào)系數(shù)。協(xié)調(diào)系數(shù)SXY的大小與系統(tǒng)發(fā)展的協(xié)調(diào)性呈正相關(guān)，SXY越大，系統(tǒng)的協(xié)調(diào)性越高，反之，則協(xié)調(diào)性越低；SXY的取值介于-1.322和1.322之間。為了清楚地反映兩者協(xié)調(diào)發(fā)展的程度，根據(jù)SXY值的變化采用均勻分布函數(shù)法將協(xié)調(diào)度分為六個等級：1≤SXY

四、結(jié)論及意見補充

（一）結(jié)論

本文對城市酒店業(yè)與經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系以及兩者之間的協(xié)調(diào)度進行了探討，結(jié)果表明：①酒店業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展之間有著較強的正相關(guān)關(guān)系；②酒店業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平，受到地域資源差異及城市發(fā)展定位的影響；③酒店業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展還受宏觀政策的影響；④城市經(jīng)濟發(fā)展必然會帶動酒店業(yè)的發(fā)展，酒店業(yè)的發(fā)展成為城市經(jīng)濟發(fā)展水平的標志。

（二）建議

酒店業(yè)是地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展這個大系統(tǒng)中的子系統(tǒng)，協(xié)調(diào)好酒店業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系是酒店業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟良性發(fā)展的基礎(chǔ)。實證分析表明重慶地區(qū)酒店業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟的協(xié)調(diào)度是輕度失調(diào)，為了使兩者更好地協(xié)調(diào)發(fā)展，本文提出如下建議：（1）城市酒店業(yè)與經(jīng)濟發(fā)展之間的相互促進是不對稱的，對當前酒店產(chǎn)能過剩，建議政府部門控制指導(dǎo)酒店建設(shè)的合理布局和總體建設(shè)規(guī)模；②對目前酒店的發(fā)展狀況進行全面調(diào)研，適當采取減稅等政策支持酒店的良性經(jīng)營，調(diào)整兩者發(fā)展的失調(diào)。③城鎮(zhèn)化建設(shè)中，房地產(chǎn)企業(yè)為規(guī)避資產(chǎn)經(jīng)營風險而利用政策投資建造酒店，政府部門應(yīng)逐步退出對房地產(chǎn)企業(yè)的政策引導(dǎo)，同時也有利于當前對房地產(chǎn)的調(diào)控；④在酒店服務(wù)與管理人才方面，政府、酒店、學(xué)校要三方聯(lián)動搭建平臺，解決城市酒店業(yè)與經(jīng)濟發(fā)展中的人力資源問題；⑤建議行業(yè)協(xié)會加強對酒店之間無序競爭的干預(yù)，規(guī)范市場價格，確保員工薪酬，確保服務(wù)品質(zhì)，與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展形成良性的互動。

（三）不足

以上分析主要是建立在高星級酒店層面，今后還需對城市酒店業(yè)中的特色酒店、主題酒店、民宿酒店和經(jīng)濟型酒店等進行主成因素的分析。

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篇3

社會保障水平評價指標是社保評價工作的載體，因此這一指標體系構(gòu)建是各地社保水平測評研究的核心內(nèi)容，它可以構(gòu)筑一座橋梁，這座橋梁將有助于測度區(qū)域社保發(fā)展水平。社保測評指標的主要任務(wù)就是要準確地捕捉到系統(tǒng)內(nèi)部相互作用的主要信息，并通過對這些信息的科學(xué)綜合了解一體化發(fā)展的狀態(tài)變化。在借鑒先發(fā)國家有關(guān)社會保障評價指標設(shè)置及我國社會保障發(fā)展歷程和特征考慮，本文擬通過綜合考慮城鄉(xiāng)社會保障的發(fā)展水平、發(fā)展速度、內(nèi)部平衡及與國民經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調(diào)關(guān)系，以評價我國社會保障綜合發(fā)展水平和地方社保建設(shè)狀況，最終建立社會保障水平評價指標體系。主要包括以下五方面內(nèi)容：（1）通過對國民經(jīng)濟發(fā)展水平與社會保障水平協(xié)調(diào)關(guān)系的評價，反映地區(qū)經(jīng)濟實力發(fā)展與社會保障水平提高的協(xié)調(diào)性；（2）通過對各種類型的社會保障基金特別是社會保險基金的增值情況、基金收入占GDP的比重以及人均基金收入和基金收入與支出比例等統(tǒng)計結(jié)果，反映出一個地區(qū)社會保障基金方面的質(zhì)量水平；（3）通過對占社保支出的90%以上的社會保險水平進行統(tǒng)計，反映社會保障覆蓋率、人均社保支出、參保人數(shù)增長率以及社會保險負擔系數(shù)等；（4）通過對社會福利進行有效統(tǒng)計，反映一個國家或地區(qū)社會保障水平層次的高低。比如通過人均福利床位數(shù)、敬老院覆蓋率等指標的統(tǒng)計來反映老年人生活的幸福感程度。本論文選取以下主要指標對我國各地區(qū)社會保障水平進行基本評價（見表1）。

二、區(qū)域社會保障水平實證分析

（一）數(shù)據(jù)來源

通過對大量已有的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和資料的分析、整理和加工，從中抽取與社會保障相關(guān)的信息。本文選取2009年衡水市11個區(qū)縣的有關(guān)衡量社會保障的指標來進行分析，所涉及數(shù)據(jù)均來源于《衡水市統(tǒng)計年鑒》。

（二）數(shù)據(jù)的預(yù)處理

1.數(shù)據(jù)的無量綱化。在本文中，指標為區(qū)間指標，即指標值在區(qū)間0處達到最好最優(yōu)水平，指標值離0點越接近越好。2.權(quán)重的確定。本文先采用因子分析客觀賦權(quán)，然后采用層次分析主觀賦權(quán)。因子分析是利用少數(shù)公因子來說明相關(guān)變量之間復(fù)雜結(jié)構(gòu)的多變量技法。[2]在目前所有指標權(quán)數(shù)的設(shè)計方法中，應(yīng)當說這是一種較為科學(xué)合理、易于操作的設(shè)計方法，目前被多數(shù)國家所采用。

（三）實證分析結(jié)果

對具有15個指標的指標體系進行主成分分析，得出各個指標的方差貢獻率。根據(jù)SAS分析的結(jié)論，前五個主成分的方差貢獻率都大于1，且它們的累計方差貢獻達到了86.83%，符合累計貢獻率大于85%的要求。因此，提取五個因子作為影響社保綜合水平的因子。旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣為（見表3）。根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，F(xiàn)actor1對指標Z7和Z8的載荷較大，可以解釋為養(yǎng)老保險因子；Factor2對指標Z2、Z3、Z11、Z12的負荷較大，可解釋為受GDP水平影響的醫(yī)保因子；Factor3的情況比較復(fù)雜，它對指標Z3、Z4、Z6、Z8、Z10、Z14的因子載荷都超過了0.6，可以認為是受這些指標綜合影響的結(jié)果，而這些指標對整個指標體系的5個二級指標所分列的內(nèi)容都有所涉及，因此，認為Factor是影響社保整體水平的綜合因子；Factor4在指標Z6、Z10、Z11上的載荷偏大，且都在0.8以上，這一因子可解釋為受社保基金影響的醫(yī)保因子；Factor5的情況很明顯，它對Z13、Z14、Z15的因子載荷都達到了0.7以上，可解釋為社會福利因子。綜合得分及排名結(jié)果。可以看出，市轄區(qū)桃城區(qū)的社保綜合水平最高，這與其經(jīng)濟發(fā)展水平和全市經(jīng)濟政治中心的角色是相符的。棗強縣排名第二，這與棗強縣實行新農(nóng)保有關(guān)。新農(nóng)保的實施讓棗強縣農(nóng)村養(yǎng)老保險的保障范圍和水平都得到了飛躍式的提高，參保人數(shù)是原來的6倍多，保障水平提高到基礎(chǔ)養(yǎng)老金55元/月的水平，極大地改善了老農(nóng)保時期老人月領(lǐng)取保費金額從幾角到200多元不等的情況。排名第三和第四位的是安平縣和冀州市，同時這兩個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平也在全市處于較為領(lǐng)先的地位。排名最后的阜城縣與第10位的故城縣差距不大，二者在今后都要注重社保領(lǐng)域尤其是基本養(yǎng)老和醫(yī)療保險的發(fā)展，下大力度推進社保政策實施，提高保障數(shù)量和質(zhì)量。

三、政策建議

隨著我國社會保障體系和水平的不斷提高，近幾年來，我國城鎮(zhèn)基本養(yǎng)老、基本醫(yī)療、失業(yè)、工傷和生育保險參保人數(shù)大幅提升，覆蓋面越來越廣，使各種低生活水平人群生存條件得到極大改善。但與人民日益增長的物質(zhì)和精神要求相比，提高保障水平、健全相關(guān)制度的任務(wù)還任重道遠。[3]針對當前社會保障中存在的突出問題，本文對社會保障工作的基本思路和具體措施提出如下建議：

（一）夯實基礎(chǔ)，健全社會保障法律體系

縱觀歐美等發(fā)達國家的社會保障發(fā)展歷程，每一次社保水平的提高都相應(yīng)得到了法律支持，因此，立法先行是保障社保制度得到切實實施的政策手段。現(xiàn)階段加快形成社會保障基本法律、行政法規(guī)以及有關(guān)政策相結(jié)合的法律保障體系，以便社會保障事業(yè)有序、有力、有保障地推進。

（二）完善制度，建立社會保障資金籌措的有效機制

多渠道籌集實現(xiàn)新生代農(nóng)民工市民化的資金，加快新生代農(nóng)民工市民化。[4]社會保障基金的來源主要是個人繳納、單位承擔以及中央和省一級政府的撥款，但市、縣等各級政府也應(yīng)當分擔一部分資金壓力，尤其是財政狀況較好的地區(qū)，應(yīng)合理確定市、縣兩級財政各自負擔比例，根據(jù)保障對象和地方財政能力分擔。也可以從有條件的鄉(xiāng)鎮(zhèn)財政和較富裕的農(nóng)村集體經(jīng)濟收入中拿出一部分作為社保資金的來源補充，推動農(nóng)民工養(yǎng)老保險工作進入實質(zhì)階段。

（三）突出重點，加速推進鄉(xiāng)村養(yǎng)老保險的進程

從目前的實際情況看，鄉(xiāng)村養(yǎng)老保險已經(jīng)成為社會保障的突出問題。以實際購買力和可比價格來分析，根據(jù)聯(lián)合國開發(fā)計劃署和世界銀行的公布數(shù)字，我國目前的人均收入水平和財政支付能力均已經(jīng)超過英美等國家當年建立農(nóng)村社會保險時的基礎(chǔ)。因此，加快農(nóng)村社會養(yǎng)老保險制度建設(shè)的時機已經(jīng)成熟。應(yīng)通過政府組織、引導(dǎo)、扶持和激勵，加快建立與當?shù)剞r(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平相適應(yīng)的新型農(nóng)村社會養(yǎng)老保險制度，[4]使社會養(yǎng)老保險盡快惠及這一特殊人群。

（四）突破難點，著力探索和建立農(nóng)民工養(yǎng)老保險新機制

篇4

1遼東半島港口物流與區(qū)域經(jīng)濟的灰色關(guān)聯(lián)分析

以灰色關(guān)聯(lián)分析為研究方法，對系統(tǒng)內(nèi)部的模糊關(guān)系進行描述，利用關(guān)聯(lián)值大小來顯示各因素之間關(guān)系的強弱，進而通過排序找到關(guān)聯(lián)最大或者最小的因素進行分析。

1.1指標選取與原始數(shù)據(jù)采集從港口功能方面考慮指標的選擇，衡量港口物流的主要量化指標即是貨物吞吐量，擬選取遼東半島港口貨物吞吐量X0作為系統(tǒng)特征指標；反映區(qū)內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展水平的主要指標有：遼寧經(jīng)濟總產(chǎn)值X4，第一、二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值X1、X2、X3，外貿(mào)進出口總額X5，固定資產(chǎn)投資X6作為反映區(qū)內(nèi)腹地經(jīng)濟發(fā)展水平的主要指標（如表2所示）。

1.2關(guān)聯(lián)度計算（1）第一步，計算序列初值由于所選取指標單位或量綱不同，且其數(shù)值的大小也會因時間、地域等多種因素而改變，這樣的原始數(shù)據(jù)不可以直接運用。所以，為消除這些不利因素對決策結(jié)果的影響，對序列進行規(guī)范化處理，實現(xiàn)指標無量綱化，轉(zhuǎn)化為可直接運用的數(shù)據(jù)序列。

2結(jié)論

2.1港口與區(qū)域經(jīng)濟影響因素的關(guān)聯(lián)性由表3可得，ρ04>ρ03>ρ02>ρ01>ρ06>ρ05，即遼寧省港口物流與各經(jīng)濟指標的關(guān)聯(lián)程度為：遼寧省GDP總產(chǎn)值>遼寧省第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值>遼寧省第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值>遼寧省第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值>遼寧省固定資產(chǎn)投資>遼寧省外貿(mào)進出口總額。可以看出，在三大產(chǎn)業(yè)口物流與第三產(chǎn)業(yè)即交通運輸、服務(wù)業(yè)等的關(guān)聯(lián)性最強，其次與第二產(chǎn)業(yè)工業(yè)的關(guān)系較大，與第一產(chǎn)業(yè)關(guān)系最弱。

2.2發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)加強第三產(chǎn)業(yè)遼寧作為東北老工業(yè)基地，因此第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展自然會更勝一籌，由數(shù)據(jù)可以看出第二產(chǎn)業(yè)對港口物流業(yè)有很強的影響，而第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展同時也是帶動第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)，因此，在今后的發(fā)展中，遼東半島更應(yīng)該發(fā)揮這一優(yōu)勢加強第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，為第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展奠定更加堅實的基礎(chǔ)，從而提升港口物流業(yè)的發(fā)展。

2.3加大固定資產(chǎn)投資力度省內(nèi)經(jīng)濟固定資產(chǎn)投資對港口物流發(fā)展也有著重要的影響。這說明近些年來遼寧省內(nèi)投資環(huán)境的不斷改善，加上政府的大力支持和引導(dǎo)力度的加強，使遼東半島經(jīng)濟區(qū)乃至遼寧省內(nèi)各行業(yè)對投資吸引力的增強，對沿海港口發(fā)展的影響日漸增強。但從數(shù)據(jù)上看，固定資產(chǎn)的投資并沒有三大產(chǎn)業(yè)對港口業(yè)的影響力度大，因此在今后的發(fā)展中，遼寧省可以適當加強在港口業(yè)方面的投資。

篇5

關(guān)鍵詞：區(qū)域經(jīng)濟；區(qū)域物流；研究方法

中圖分類號：F259.27 文獻標識碼：A

Abstract： In recent years， domestic scholars analyzed causality， coordination and interaction between regional economy and regional logistics from different angles. This paper aimed to summarize the quantitative methods for research on regional economy and regional logistics， provide corresponding reference for further quantitative research of the relationship between regional economy and regional logistics.

Key words： regional economic； regional logistics； research methods

區(qū)域經(jīng)濟是指在一定的區(qū)域空間內(nèi)進行的各種經(jīng)濟活動的總和，是按自然地域、經(jīng)濟聯(lián)系以及社會發(fā)展需要形成的經(jīng)濟聯(lián)合體，是社會經(jīng)濟活動專業(yè)化分工與協(xié)作在空間上的反映。區(qū)域物流是指區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間的物資流動，是區(qū)域經(jīng)濟的重要組成部分，在優(yōu)化區(qū)域資源配置、促進區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和促進經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展方面具有重要的作用。

1 指標的選取和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

1.1 區(qū)域經(jīng)濟與區(qū)域物流衡量指標

根據(jù)研究慣例，在研究區(qū)域經(jīng)濟與區(qū)域物流時，通常選取國內(nèi)或地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）作為衡量經(jīng)濟發(fā)展水平的指標。國內(nèi)生產(chǎn)總值（Gross Domestic Product，GDP）是指在一定時間內(nèi)（一個季度或一年），一個國家或地區(qū)的經(jīng)濟中所生產(chǎn)出的全部最終產(chǎn)品和勞務(wù)的價值，常被公認為衡量國家經(jīng)濟狀況的最佳指標。某些研究考慮了數(shù)據(jù)的真實性和可靠性，選取研究起始年為基數(shù)，采用歷年居民消費價格字數(shù)對各年度GDP和物流產(chǎn)值進行價格剔除，得到不變價格的GDP和物流產(chǎn)值。但是對GDP和物流產(chǎn)值等數(shù)據(jù)剔除物價因素后可能會扭曲相關(guān)信息，同時目前沒有一個綜合物價指數(shù)可供參考，大多數(shù)研究中只考慮GDP賬面數(shù)字，而不考慮通貨膨脹的因素。

物流產(chǎn)值是代表區(qū)域物流水平的主要指標，物流產(chǎn)值包括交通運輸、倉儲和郵政業(yè)年產(chǎn)值等衡量指標，目前國內(nèi)對于倉儲、郵政等產(chǎn)值缺乏統(tǒng)一的統(tǒng)計標準和真實的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，研究中很少直接用區(qū)域物流產(chǎn)值作為衡量區(qū)域物流發(fā)展水平的指標。區(qū)域物流發(fā)展水平的衡量一般用貨運量或貨物周轉(zhuǎn)量代替。貨運量是指運輸企業(yè)在一定的時期內(nèi)實際運送的貨物數(shù)量，反應(yīng)運輸?shù)纳a(chǎn)成果，體現(xiàn)運輸業(yè)為國民經(jīng)濟服務(wù)的數(shù)量。貨運周轉(zhuǎn)量指標不僅包括了輸運對象的數(shù)量，還包括了運輸距離的因素，能夠全面地反應(yīng)運輸生產(chǎn)成果。一般學(xué)術(shù)研究中用貨物周轉(zhuǎn)量作為衡量區(qū)域物流發(fā)展水平的指標。

1.2 綜合評價指標

崔國輝等（2010）認為，選擇GDP、物流產(chǎn)值、區(qū)域貨物周轉(zhuǎn)量作為衡量經(jīng)濟與物流發(fā)展的指標比較片面，研究中可能出現(xiàn)以偏概全的錯誤，提出建立區(qū)域經(jīng)濟與區(qū)域物流的綜合評價模型，利用層次分析法計算出區(qū)域經(jīng)濟和區(qū)域物流發(fā)展實力綜合得分，對區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展相關(guān)性和協(xié)調(diào)性進行深入廣泛研究。區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平評價體系包括經(jīng)濟總量規(guī)模、經(jīng)濟增長速度、經(jīng)濟效益水平、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿徒?jīng)濟發(fā)展協(xié)調(diào)度等6個方面。區(qū)域物流發(fā)展實力評價指標反應(yīng)在區(qū)域物流需求服務(wù)規(guī)模、物流供給物質(zhì)基礎(chǔ)、物流從業(yè)人員保障、物流信息網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和物流產(chǎn)出成效水平等5個評價子體系。

2 區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟定量研究方法

2.1 格蘭杰（Granger）因果關(guān)系檢驗

1978年，諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎得主恩格爾和格蘭杰提出了協(xié)整理論，用于分析經(jīng)濟變量之間的因果關(guān)系。在時間序列情形下，兩個經(jīng)濟變量X，Y之間的格蘭杰因果關(guān)系定義為：若在包含了變量X，Y的過去信息的條件下，對變量Y的預(yù)測效果要優(yōu)于只單獨由Y的過去信息對Y進行的預(yù)測效果，即變量X有助于解釋變量Y的將來變化，則認為變量X是引致變量Y的格蘭杰原因。檢驗步驟為：

（1）時間序列平穩(wěn)性檢驗

經(jīng)濟序列有平穩(wěn)與非平穩(wěn)之分，從經(jīng)濟意義上講，平穩(wěn)時間序列是短記憶的，它的當前值不受以前值的影響，只受近期值的影響。平穩(wěn)序列就好比有一條無形的引力線使其不斷地向引力線回歸，有明顯的上下波動，形成一條圍繞均值不斷波動的曲線（曾嘉，2007）。非平穩(wěn)序列則受以前值的影響較大，很久以前的一次沖擊會對變量的當前值產(chǎn)生重要的影響。非平穩(wěn)序列有明顯趨勢，一般不會返回某個固定值。

（2）協(xié)整檢驗

如果一些經(jīng)濟指標被某些經(jīng)濟系統(tǒng)聯(lián)系在一起，那么從長遠看來這些變量應(yīng)該具有均衡關(guān)系。協(xié)整檢驗證明時間序列之間是否存在長期均衡關(guān)系，是避免假性回歸的有效方法。一般的檢驗協(xié)整關(guān)系的方法分為兩種：一是Engeland Granger的二階段分析法（即E-G兩步法）；二是Johansen和Juselius提出的多變量協(xié)整檢驗方法。Johansen檢驗是在VAR系統(tǒng)下用極大似然估計來檢驗多變量之間協(xié)整關(guān)系的方法，在樣本容量有限且多變量的條件下，運用更為廣泛。

（3）格蘭杰（Granger）因果檢驗

格蘭杰因果關(guān)系檢驗假定有關(guān)Y和X每一變量的預(yù)測信息全部包含在這些變量的時間序列之中，檢驗要求估計以下回歸：

y■=■α■x■+■β■y■+u■ （1）

x■=■λ■x■+■δ■y■+u■ （2）

白噪聲u■和u■假定為不相關(guān)，（1）式中假定y與y自身以及x的過去值有關(guān)，（2）式中假定當前x與x自身以及y的過去值有關(guān)。

（1）的零假設(shè)H■：α■=α■=……=α■=0

（2）的零假設(shè)H■：δ■=δ■=……=δ■=0

格蘭杰因果檢驗的結(jié)果可分4種情況討論：x到y(tǒng)單項因果性；y到x單項因果性；x和y雙向因果性；x和y不存在格蘭杰因果性。

2.2 一般回歸模型檢驗

2.2.1 Logistic模型

現(xiàn)代物流業(yè)的發(fā)展過程類似與新產(chǎn)品或新技術(shù)的擴散過程，其增長表現(xiàn)出“S”型增長特征，即先緩慢啟動，然后高速增長，最后減速增長并趨于飽和?！癝”型增長模型即為Logistic模型，其函數(shù)表達式為：y=■。K，a，b為未知常數(shù)，K>0，a>0，0

Logistic模型常用于研究區(qū)域物流業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟增長的促進作用。y代表區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平，通常以GDP代表，為因變量；x代表區(qū)域物流業(yè)發(fā)展水平，通常以貨運量或貨物周轉(zhuǎn)量代替，為自變量。在統(tǒng)計分析過程中，為方便使用線性模型參數(shù)估計法，對Logistic模型做如下變換：

■=K+ab■

Ln■-k=lna+xlnb

設(shè)Ln■-k=y'， lna=a'， lnb=b'

則轉(zhuǎn)換為：y'=a'+b'x，可用線性模型最小二乘法來估計模型中的參數(shù)a'和b'。

邊際作用分析。經(jīng)濟學(xué)中邊際是描述一個經(jīng)濟變量變化1%對另一個經(jīng)濟變量所帶來的變化額。邊際點的自變量是經(jīng)濟決策的最佳點。根據(jù)Logistic模型，物流業(yè)對經(jīng)濟發(fā)展的邊際作用為：

■=-alnb■

彈性作用分析。彈性作用是指一個經(jīng)濟變量變化1%對另一個經(jīng)濟變量帶來的百分率的變化。根據(jù)Logistic模型，物流業(yè)對GDP的彈性系數(shù)為：

ε=■×■=-alnb■×■=-alnb■

2.2.2 物流發(fā)展模型

大多數(shù)研究中以區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展為因變量，以貨運量或貨物周轉(zhuǎn)量等其他變量作為自變量，研究區(qū)域物流發(fā)展水平對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響。一個地區(qū)的物流發(fā)展水平一般認為與本地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平、人口和固定資產(chǎn)投資有關(guān)，王利等（2012）選取經(jīng)濟發(fā)展水平（GDP）、人口（Population）、固定資產(chǎn)投資（Investment）和貨運量為指標，建立物流發(fā)展模型，對我國東、中、西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展等各因素與物流發(fā)展水平關(guān)系進行了實證分析。

函數(shù)模型：Logistics=FGDP，P，I。

Logistics代表物流發(fā)展水平，以貨運量或貨物周轉(zhuǎn)量表示，GDP代表經(jīng)濟發(fā)展水平，P代表人口，I代表固定資產(chǎn)投資。實證分析中可用面板數(shù)據(jù)模型完成回歸檢驗。面板數(shù)據(jù)能夠克服時間序列分析受多重共線性的困擾，提供更多的信息、更少的共線性、更多的自由度和更高的估計效率，是當前比較前沿的統(tǒng)計方法。

2.2.3 線性回歸分析

線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法，運用十分廣泛。按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

一元線性回歸只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關(guān)系可用一條直線近似表示。一元線性回歸模型為：y=ax+b，a，b為常數(shù)項。

多元線性回歸中包括兩個或兩個以上的自變量，多元線性回歸的一般形式為：y■=α■+α■x■+α■x■+…+α■x■+u■，i=1，2，…，n。

其中k為解釋變量的數(shù)目，α■為常數(shù)項，α■j=1，2，…，k稱為回歸系數(shù)（regression coefficient）。建立多元線性回歸模型時，為了保證回歸模型具有良好的解釋能力和預(yù)測效果，在選擇自變量時，應(yīng)遵守以下準則：

（1）自變量對因變量必須有顯著的影響，并呈密切的線性相關(guān)；

（2）自變量與因變量之間的線性相關(guān)必須是真實的，而不是形式上的；

（3）自變量之間應(yīng)具有一定的互斥性，即自變量之間的相關(guān)程度不應(yīng)高于自變量與因變量之間的相關(guān)程度；

（4）自變量應(yīng)具有完整的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，其預(yù)測值容易確定。

多元線性回歸模型的參數(shù)估計與一元線性回歸方程一樣，在誤差平方和Σe最小的前提下，用最小二乘法求解參數(shù)。

參考文獻：

[1] 曾嘉. 新亞歐大陸橋區(qū)域物流發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系研究[D]. 北京：北京交通大學(xué)，2007.