经济关联论文范文

经济关联论文范文（精选12篇）

经济关联论文 第1篇

1. 1 国外研究

国外学者基本肯定了旅游经济对当地经济发展的促进作用,Hughes Howard ( 1993) 以公路为例分析了基础设施条件对于旅游经济效应发挥的影响。Varvaressos Stellos ( 2004)以投入产出法分析了加利福尼亚州旅游业对当地经济的促进作用。Briassoulis Helen ( 2009) 则以旅游卫星账户的方法对澳大利亚各省旅游业的经济带动效应进行了分析,分析认为旅游业与第一、第二、第三产业之间存在着密切的关联性,旅游业的发展能够带动消费拉动生产并提升服务体系。Fleetwood Stan ( 2001) 对比分析了墨西哥、瑞士和澳大利亚应用旅游卫星账户法的具体情况并阐述了具体原因。Smeral( 2011) 将旅游卫星账户应用于国家之间经济效应的对比,认为应当考虑旅游业对经济的间接影响和中间收费问题,否则会导致经济效应低估。

1. 2 国内研究

旅游业的发展使得越来越多的学者开始关注旅游产业给区域经济带来的影响。闫静茹( 2007) 以广东省旅游发展数据与其工业化数据为样本,分析了两者之间的相关性,表明旅游产业与工业化发展程度之间显著相关。许斐( 2010)采用模糊评价法构建了旅游产业对区域经济带动效应的评价模型,模型选择的指标包括旅游创汇收入、旅游景点收入、旅游产品销售、旅游消费服务、旅游就业人数等。曹汝斌( 2011) 将旅游效应分为收入效应、创汇效应、就业效应、关联效应四个方面,并对四种效应进行了相关性分析。

2 浙江旅游产业对经济发展的促进分析

2. 1 旅游产业促进国民经济的发展

旅游业一直是浙江省的重要支柱产业,2015 年一季度全省旅游市场运行态势平稳。全省接待入境游客183. 5 万人次,同比增长4. 4% ,其中住宿设施接待入境过夜游客人数85. 8 万人次,同比下降7. 3% ,实现国际旅游( 外汇) 收入12. 8 亿美元,同比增长7. 9% 。其发展速度高于其他产业的增长,旅游产业总值在国民生产总值中的比重不断得以提高。

2. 2 旅游产业有效带动相关产业的发展

旅游产业对其他产业具有有效的带动作用,这种带动效应表现为投资对GDP的带动,以及由于投资引起的各项生产、消费活动。

2. 3 旅游产业有效促进社会就业

旅游产业的不断发展为社会提供了大量的就业岗位,成为解决社会就业问题的一个有效途径。旅游产业的发展以及对相关产业的带动使得旅游产业在吸纳社会就业劳动力方面的作用越来越明显,为解决就业问题做出了重要贡献。

2. 4 旅游产业有助于刺激消费,带动需求

刺激消费拉动内需是经济发展的根本。随着我国居民生活水平不断提高,旅游产业成为新的消费热点,旅游消费市场仍是一个具有巨大潜力的市场。根据抽样调查测算,2015年一季度累计接待国内游客11800 万人次,同比增长8. 3% ,实现国内旅游收入1415 亿元人民币,同比增长11. 9% 。全省旅行社组织出境游客48. 8 万人次,同比增长14. 5% 。

3 制约浙江旅游经济效应发展的因素

( 1) 由于目前居民普遍的收入水平、消费水平尚处于中低水平。大多居民把较多的收入投入到吃穿住行等方面,消费兴趣也大多集中于日常增长消费,认为旅游相对是奢侈行为。

( 2) 受教育水平偏低。就目前而言,受教育水平较高的年龄结构偏年轻化。一般来说,受教育水平相对较高的层次更侧重于旅游,而该层次年龄的大多受经济条件与时间因素影响而投入较少。

( 3) 就旅游消费与经济增长来说,不同类型的旅游区域结构的组合在整体经济过程中产生了相互抵消的综合性后果,因此造成了浙江省旅游消费与经济增长之间关系并不明朗的原因。

( 4) 从GDP总量来说,浙江省的旅游产业相对于浙江省GDP总量而言,其经济比重仍然较低,因此对浙江省GDP推动作用不明显。

4 促进浙江旅游经济效应增长的主要途径

( 1) 从政府的角度来看,把扩大内需作为工作的重点,加快消费政策的创新,提高居民的可支配收入。要保持经济的持续发展,需要靠扩大内需来拉动。

( 2) 旅游消费的主体对象就是居民,只有提高居民的可支配收入,尤其是提高中低收入层次人员的可支配收入,才能提高居民的旅游消费需求。

( 3) 加快完善养老、医疗等社会保障体系,减少居民医疗等方面的支出,使居民拥有一个良好的身体,促进旅游消费。

( 4) 加快发展本省交通、道路等公共基础设施建设,使得旅游硬件设施得以很大程度提升。

( 5) 加大教育文化建设,尤其是在偏僻地区普及旅游知识。因地制宜,发展乡村旅游,发挥浙江山水有利的地形风貌,促进乡村经济发展,进而拉动整体经济持续稳定的增长。

参考文献

[1]Roehl,Wesley S.Fesenmaier,Julie:Fesenmaier,Daniel R.Highway Accessibility and Regional Tourist Expenditures[J].Journal of Travel Research,1993,31(3):6,58.

[2]Hughes Howard L.Current Issues:Tourism Multiplier Studies:A More Judicious Approach[J].Tourism Management,1994,15(6):4,403.

[3]Soteriades,Marios.Varvaressos,Stelios.L’Analyse del la Consommation Touristique:Les Methodes expost[J].Tourism Review,2004,59(3):6-12.

[4]Briassoulis Helen.Methodological Issues:Tourism Input-Output Analysis[J].Annals of Tourism Research,2011,18(3):485-489.

[5]Huescar.A,Molina,S.Tourisms economic impacts:the Mexico tourism satellite account[J].Tourist Review,2009,54(4):2-6.

[6]闰敏.旅游业与经济发展水平之间的关系[J].旅游学刊,2009(5):41-11.

[7]游达明,许斐.旅游区域经济效应——安徽黄山市案例研究[J].南京大学学报(哲学人文社会科学版),2012(2):53-59.

[8]游达明,许斐.区域旅游产业经济效益的模糊评价[J].经济技术,2011(9):51-54.

[9]袁绍斌.河南旅游业经济效应分析及对策研究[J].经济经纬,2012(6)14-18.

经济关联论文 第2篇

(一)变量选取说明以及数据来源

1、指标选择考虑到相关数据资料的可获得性，并借鉴国内学者研究文献的已有研究成果，农村金融发展水平指标包括农村金融规模指标和农村金融支农程度指标。农村金融的规模通过河北省农村信用社贷款余额占金融机构各项贷款余额的比重(x1)及农村信用社存款余额占金融机构各项存款余额的比重(x2)来衡量。农村金融支农程度通过河北省农村信用社贷款余额占金融机构各项贷款余额的比重(x3)和农村信用社乡镇企业贷款余额占金融机构各项贷款余额的比重(x4)来衡量;根据论文分析需要，鉴于环比增长率数据时效性强，可以真实反映当年变动情况的特点，本文选取指标农民人均纯收入环比增长率(x0)来反映河北省农村居民的收入水平变动。

2、数据来源河北省农村金融机构各项存款余额和金融机构各项贷款余额历年数据来自于《河北经济年鉴》和《河北农村经济年鉴》;河北省乡镇企业贷款余额历年数据来源于《中国乡镇企业及农产品加年鉴》和《中国农村金融统计年鉴》;河北省农村居民人均纯收入历年数据来自于《河北农村经济年鉴》，数据区间为-。

(二)灰色关联分析

方法说明灰色关联分析以现有的为前提，以参考序列和比较序列之间的距离为基础，根据序列曲线几何形状的相似程度来对需要研究的比较序列进行分析，判断参考序列和比较序列之间联系是否紧密，从距离中找出各序列的差异性和接近性，确定比较序列对参考系列的贡献测度。由于灰色关联分析具有动态性、系统性、联系性的优良特点，所以该方法已广泛应用于社会分支的各个领域，在研究解决系统分析、结构优化、项目决策等方面是一种非常有效的方法。灰色关联分析的基本步骤如下：(1)选择参考数列和比较数列;参考数列记为x00(t)={x00(1)，x00(2)，……x00(k)｝，比较序列记为x0i(t)={x0i(1)，x0i(2)，……x0i(k)｝;(2)建立比较序列后，对数据进行无量纲化和初值化处理;经数据变换后的参考序列为x10(t)={x10(1)，x10(2)，……x10(k)｝，比较序列为x1i(t)={x1i(1)，x1i(2)，……x1i(k)｝;(3)计算比较数列与参考数列的绝对差值;计算公式△i=(三)灰色关联度计算本文力图通过灰色关联方法来客观分析河北省农村金融发展具体细分指标与农村居民人均纯收入增长率的关联程度大小，以便客观了解河北农村金融发展在促进农民收入增加方面所发挥的积极作用，具体计算方法和步骤如下：2、计算各比较数列与参考数列在对应时刻的绝对值差值，同时从绝对值差值序列中找出最大值和最小值，通过计算可以看出：在△01中，△min=0，△max=0.10;在△02中，△min=0，△max=0.33;在△03中，△min=0，△max=0.49;在△04中，△min=0，△max=4.21;4、最后根据以上计算出来的关联系数，进行汇总平均计算，得到河北省农村金融具体发展指标与农民人均纯收入的关联度及排名，

实证分析

分析表明河北省农村金融部门所吸收的存款是否用于发放乡镇企业贷款以及农业贷款发放比例的大小是影响河北省农村居民人均纯收入增加的`重要因素，一方面，农村农信社增加对乡镇企业发放贷款后，乡镇企业会扩大规模进行生产，积极吸收农村富余力，提高农民的工资性收入水平，进而增加农民的人均纯收入;另一方面，农村信用社增加农业贷款规模和水平，极大地满足农民用于农业生产生活的资金需求，降低了信贷资金使用的交易成本，缓解了改革之前农村信用社信贷资金大量流入城市的不利局面，间接的提高了农民的人均纯收入水平;河北省农村信用社各项存款余额所占比重与农民人均纯收入水平的关联程度较低，说明随着金融领域改革的深入推进，城市大型金融机构显现出来的服务高效、产品多样、功能完善、结算便利的诸多优点，已经开始大量吸收农民群体的闲散资金存款，进而很大程度影响了农村信用社吸收农户资金的规模水平;河北省农村信用社各项贷款余额所占比重与农村居民人均纯收入关联程度最低，说明农村信用社对于关系农民切身利益的直接贷款规模总体水平严重不足，信贷资金转化为用于农村经济社会发展和改善人民生活生产的有效投资仍然十分有限，以至于严重制约了河北省农村居民人均纯收入的较快增长。

具有针对性的对策措施

一块五花肉与世界经济的关联 第3篇

固始县农民夫妇原来的生意场在五环内。北京奥运建设期间，辗转搬迁到立水桥，最后落脚在昌平区东小口镇东小口村。这里聚居着庞大的废品回收人群。尽管一家人离鸟巢、水立方越来越远，但2008年奥运会期间，美国《时代周刊》还是捕捉到了他们的踪迹，并且给予他们的工作前所未有的评价。在那篇《中国废品收购者感受金融危机》的文章中，《时代周刊》把人称“废城”的东小口村比喻为“世界经济的风向标”，废品的行情与国际经济大势联动，石油涨价，饮料瓶价格扶摇直上；房地产业低迷，废旧钢铁价格应声而落。

华尔街打个喷嚏，全世界都会感冒。一只蝴蝶在巴西丛林煽动翅膀,德克萨斯就扬起一场龙卷风。拿到世贸组织入场券之后，我们的各个产业前脚接后脚地厮跟着挤上了经济全球一体化的客船，农产品市场不是孤岛，更无例外可言。欧美订单一旦缩水，国内纺织企业棉花收购量顿时锐减；进口大豆的货轮还没靠岸，国内期货市场大豆主力合约全面跌停，现货大豆市场价格先行疲软。

过去养猪业流行着“三年期”、“四年期”的说法：赔一年，赚一年，不赔不赚又一年。现在这个周期已经大大缩短了，还没容回过神来，行情的转换又让你脑袋“翁”一下，傻半天。这世界，唯一不变的就是变，猫一天，狗一天。去年猪肉供应吃紧的时候，本刊记者采访业内人士、专家，请他们对市场作出研判，采访对象条分缕析之后无一例外都要加上一句：还要看国际市场的变化。世界经济形势好一点，养猪业恢复就快一点，反之震荡调整期就要拖长。他们注释说，饲料、疫苗、钢材、石油，哪一项不构成成本的变化？哪一项都与五花肉、排骨最终价格的形成直接相关。

世界影响着猪，猪也影响着世界。从2009年3月开始，陆续在墨西哥和美国发现人感染猪流感的疫情，并逐渐扩散至加拿大、新西兰、西班牙、法国、以色列、巴西。世界银行曾预测说，若出现猪流感大流行，全球可能要付出3万亿美元成本，拖累全球经济下滑5个百分点。那时候，猪流感疫情给全球经济蒙上一层阴影，各国相继发布旅行警告，航空业和旅游业首当其冲，饱受经济危机煎熬同时再遭重创。由于投资者担心疫情扩散，纽约原油期货价格和股市双双下挫。

本期“关注”栏目里，北京资源集团董事长刘钧贻接受本刊记者专访时说：“今年我国猪肉价格波动幅度不会太大，但猪肉市场仍旧受到很多国际因素的影响，主要体现在玉米和大豆有相当一部分靠国外进口上，不能排除国际上炒作因素。”听听，眼下如果试图对农产品市场作出分析判断，国际因素已经成为不可或缺的要件，这是一个趋势，而且正在形成一种习惯。

科技投入与经济增长的灰色关联分析 第4篇

科技进步与经济增长既相互依存, 又相互矛盾, 二者交互作用。科技投入是技术进步的物质保障和动力。从而, 科技投入与经济增长之间也存在一种互动关系。一般而言, 经济增长越快, 经济总量越大, 科技投入也越高;科技投入越高, 则经济增长越快。随着科技进步对经济增长贡献率的不断提高, 应该越来越重视对科技的投入, 从而实现科技进步与经济增长的良性循环。

1 灰色关联分析方法的应用

国内外对科技投入与经济增长的关联研究有多种思路和分析方法, 目的在于寻找它们之间相互依赖、相互作用的机制和规律。具体的方法包括:线性关联分析、各种回归分析、时间序列分析、模糊相似优先比分析、灰色关联分析等等。本文重点探讨灰色关联分析方法的应用问题。

1.1 科技投入与经济增长的灰色关联性

按照灰色系统理论, 信息完全明确的系统称为白色系统;信息完全不明确的系统称为黑色系统;信息部分明确、部分不明确的系统称为灰色系统。经济系统就是常见的灰色系统之一。按照系统论的方法可以把科技进步与经济增长看作一个大系统, 科技投入和经济增长又分别是这一大系统的子系统或要素。科技投入与经济增长两个子系统之间的相互关系比较复杂, 有些关系甚至无法明确表达, 部分原因是灰色因素、灰色关联性在起作用。灰色关联分析方法是考察科技投入与经济增长相互关系的有效研究方法之一。

1.2 灰色关联分析方法

灰色关联分析方法是对一个系统发展变化态势进行定量描述和比较的方法, 通过确定参考数列和若干比较数列之间的关联系数和关联度, 寻求系统中各因素间的主要关系, 从而掌握事物的主要特征, 促进和引导系统迅速而有效的发展。灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密, 曲线越接近, 相应序列之间的关联度就越大, 反之就越小。灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量, 非常适合动态历程分析。与回归分析、方差分析、主成分分析等数理统计方法相比, 灰色关联分析方法在样本量多少和有无典型的分布规律条件下均可应用, 计算简单, 一般不会出现量化结果与定性分析结果不相符的情况。这种方法不要求知道变量的分布, 也不要求变量之间相互独立, 比较适合对经济现象的分析。

1.3 灰色关联系数及关联度

灰色关联分析作为一种定量分析方法, 其核心指标是关联系数ξi (k) 与关联度ri。通常, 设参考数列为x0, 因素数列为xi, i=1, 2, …, N, 且x0={x0 (1) , x0 (2) , …, x0 (n) }, xi={xi (1) , xi (2) , …, xi (n) }, 则称ξi (k) 为曲线x0与xi在第k点的关联系数。undefined, 其中, undefined称为两级最小差, undefined称为第一级最小差, 表示在第xi曲线上各点与x0的最小差, undefined是第二级最小差, 表示在第一级最小差基础上, 再找出所有曲线xi中的最小差。undefined是两级最大差, 其意义与最小差相似。ρ称为分辨系数, 介于0与1之间, 一般取ρ=0.5。△ik=|x0 (k) -xi (k) |称为第k点x0与xi的绝对差。综合各点的关联系数, 得到整个xi曲线与曲线x0的关联度undefined。按关联度的大小次序排序, 构成关联序, 反映了各因素数列对于参考数列的强弱关联程度。

1.4 应注意的几个问题

诸多学者对灰色关联理论、方法的研究与运用作了大量的工作。结合已有的研究, 本文认为在灰色系统关联分析的计算中, 应注意以下几个问题:

(1) 参考数列与比较数列的选取。反映系统行为特征的数据序列, 称为参考数列;影响系统行为的因素组成的数据序列, 称为比较数列。作为一种关联分析方法, 在灰色关联系数的公式中, 参考数列与比较数列的地位是对等的, 其区分是由定性分析决定的。

(2) 数列的无量纲化处理。对于单位不同, 或初始值不同的数列在关联度分析时, 一般要作无量纲化处理。处理的方法有两种:一种是均值化处理, 即每一个指标原始数据与其所在数列的平均值相除;第二种是初值化处理, 即每一个指标的原始数值与所在数列的第一项相除。以初值为基准的无量纲化处理, 反映的是考察期间内, 参考量与解释量的以变动速度表示的变化趋势;以均值为基准的无量纲化处理, 则反映的是相对于均值的离散程度。对于具有单调性的数列而言, 初值为极值, 初值化处理后的数列离散程度一般要大于均值化处理的结果, 这需要在实际运用时注意。

(3) 灰色关联系数与关联度的求解。所谓关联程度, 实质上是曲线间几何形状的差别程度。在求解关联系数时有必要观察各数列的曲线形状。将各个时刻 (即曲线中的各点) 的关联系数求其平均值, 即比较数列与参考数列间的关联程度。由关联系数求简单平均值得关联度, 不能忽视极端值的影响。

2 实证分析:以河北省为例

依据以上分析, 下文以河北省为例进行实证分析。近年来河北省科技投入与经济增长情况如表1所示。

2.1 指标选取

科技投入包括科技人员投入与科技经费投入。根据各类统计年鉴, 常见的指标分别有:从事科技活动人员总数、研究与试验发展约当全时人数、人才密度指数、每万名经济活动人口中科技活动人数、从事科技活动的科技人员占全部科技人员的比重;科技活动经费总量、国家科技拨款、R&D经费总量及人均值、各项科技经费占GDP的比重、科技经费占财政支出的比重等等。本文以科技活动人员数作为科技人员投入的指标, 科技经费筹集额作为科技经费投入的指标, 反映了各部门对科技活动的重视与投入情况。同时, 以地区生产总值来衡量经济增长。根据以上指标, 按照科技投入的性质不同与执行主体不同, 建立两类模型分别考查与经济增长的关系。

注:X0:地区生产总值 (亿元) , X1:科技人员投入 (人) , X2:科技经费投入 (万元) , X3:科研机构科技经费投入 (万元) , X4:高等院校科技经费投入 (万元) , X5:大中型企业科技经费投入 (万元) , X6:其他机构科技经费投入 (万元)

2.2 以科技投入为参考数列的测算

科技投入的预算及最终的决算, 主要参考的是前一年的经济总量及变动趋势。本文认为相对而言, N-1年的经济总量能更好地解释第N年的科技投入。模型Ⅰ将考察2000至2006年经济增长与其下一年科技投入的关系。

从模型Ⅰ计算结果看, 经济增长与科技人员投入、科技经费投入的关联度分别为0.6713、0.6321, 表明科技投入与经济增长两个子系统之间的因素, 随时间而变化的关联性较强。2006年河北省地区生产总值比2000年增长了1.28倍, 经济的平稳较快增长, 为增加科技投入提供了基本的物质保障;产业结构升级也派生出巨大的技术需求。2007年科技经费投入比2001年增加了2.09倍、科技人员总数增加了0.38倍。但是, 如图1所示, 以均值化为基础进行无量纲化处理后的各指标趋势图中, 经济增长与科技人员投入、科技经费投入增长的相异性也比较突出。如河北省科技人员投入的增幅较小, 同比低于全国0.05个百分点;2007年河北科技活动人员占全国的3.1%, 而人口占全国的5.3 %;每万人中河北省科技人员为20人, 全国平均水平为35人。另外, 河北省科技经费投入仍然比较低, 2003—2007年河北省研究与试验发展经费支出占国内生产总值的比例一直徘徊在0.5%—0.7%之间;2007年为0.66%, 而同年全国平均水平为1.49%;低于全国平均水平近1个百分点, 更低于沿海部分发达省份的投入比例。2007年末, 河北省人口总数为6943万人, 占全国总人口的5.25%, 全国排名第6位;同年, 河北省地区生产总值为13709.50亿元, 占全国国内生产总值的5.49%, 全国排名第6位。如此的科技投入状况与人口大省、经济大省的地位是远不相称的。因此, 河北省仍需加大科技投入力度和强度, 只有这样才能真正转变经济增长方式, 依靠科技进步, 实现科学发展。

2.3 按执行部门的测算

考虑到科技投入的特殊性, 尤其是产出效应的滞后性, 为计算的便利, 本文将滞后期统一为2年。模型Ⅱ拟考查2001年至2006年按执行部门分类的科技经费投入与2002年至2008年经济增长的关系。

从模型Ⅱ计算结果看, 四类执行部门科技经费投入与经济增长的关联度分别为0.720043、0.621129、0.732039、0.552482。按关联度由高到低排序为大中型企业、科研机构、高等院校、其他结构。其中, 大中型企业作为市场主体, 处于区域创新系统的核心位置。近年来, 河北省大中型企业科技经费投入大幅提高, 2007年比2001年增加了2.67倍, 绝对数量占到全省经费投入的60%以上。一方面, 企业科技经费投入相对强度大, 2007年来自企业的科技资金达981466万元, 占当年全部科技经费筹集额的71%;另一方面, 大中型企业科技投入以应用研究及试验发展为主要类型, 与经济增长有着更为直接的关系。科研机构是专门从事科学研究的重要组织, 2007年其经费投入比2001年增加了1.34倍, 占到全省经费投入的16%;投入基数较大、增长速度较快, 与经济增长的关联度较强。高校作为科研的重要力量, 近年来积极服务区域经济发展。2007年科技投入经费比2001年增加了1.07倍, 实现了较快增长。但由于基数小, 2007年经费筹集额仅为大中型企业的10.74%、科研结构的40.69%, 与经济增长的直接关联度不如前两者。除此之外的其它机构, 近年来科技经费投入总体呈下降趋势。2007年比2001年减少了近10%, 与经济增长的态势相异, 关联度不强。因此, 要构建以市场为主导, 企业为主体, 产学研相结合的区域创新体系, 必须加强政府的协调与服务职能, 进一步引导企业的科技投入, 增强科研部门, 尤其是要进一步发挥高校的智力资源优势, 以促进经济又好又快的发展。

3 结束语

科技投入与经济增长的关联分析, 对于认识二者的内在联系与规律具有理论意义, 对于政府公共管理和政策制定以及公众认知也具有一定的参考价值。不同的定量分析方法各有适用的对象, 灰色关联分析对于认识科技投入与经济增长发展趋势的相似度具有工具性。以河北省为例的分析, 也从侧面反映出科技投入与经济增长的互动性。由此, 加大科技投入、推动科技进步, 突出产、学、研科技力量的协调发展, 成为推动社会经济科学发展的首要任务。

参考文献

[1]金玉国.一种测定权数的新方法:灰色系统关联分析法[J].统计教育, 2002 (03) :14-15.

[2]刘建慧.关联分析方法比较研究[J].北京农学院学报, 1997 (06) :63-68.

[3]张磊.科技进步与经济增长的互动性[J].科技管理研究, 2008 (09) :68-70.

[4]李强.现代大学与高新技术产业[J].河北大学学报:哲学社会科学版, 2001 (02) :101-104.

经济关联论文 第5篇

灰色关联分析法在铁矿技术经济评价中的应用

矿产资源是国民经济发展的物质基础,建立科学实用的铁矿资源开发利用技术经济评价模型十分重要.通过收集1994～ 的.铁矿资源开发利用的数据资料,利用灰色系统理论中的灰色关联分析方法进行处理,得到了铁矿资源的采选冶技术经济指标与最优指标的关联系数,从而得到了铁矿资源1994～ 20技术经济指标的总体变化状况.

作 者：许民利 陈晓红 作者单位：中南大学刊 名：金属矿山 ISTIC PKU英文刊名：METAL MINE年，卷(期)：“”(11)分类号：关键词：灰色关联分析 铁矿 技术经济评价

公路交通与区域经济发展关联性分析 第6篇

关键词：公路交通；区域经济；发展；关联性

1.公路交通的界定

公路交通作为现代综合交通运输体系的一种重要运输载体，其适应性强、深入性和方便性好，能满足多方面、多种运输的需求，它不仅是我国国民经济发展的基石，也是国民经济发展的先导。近年来，国家把公路交通定位为服务业，为公路发展赢得了新的发展机遇，拓宽了发展渠道。据调查，凡是发展迅速的地区都是交通运输条件较好的地区，一个地区经济的发展速度和水平与该地区的基础设施尤其是交通运输业的发展水平呈正相关。因此，公路交通的发展研究，对于促进我国交通运输业的发展和推动国民经济增长具有重要的现实及战略意义。

2.公路交通与区域经济的关联性

公路交通与区域经济有着不可分割的关系。具体而言，区域经济中一个重要的子系统就是局域网，不管是公路交通的功能还是结构都对区域经济本身有着重要的影响。在交通运输业是伴随工业化进程而产生的过程中，现代运输工具的使用促进了人与货物空间位移规模的急剧扩大，公路交通运输以其便捷性和灵活性为经济发展提供了所依赖的基础结构和环境条件。

公路交通运输与区域经济发展有较强的关联性：当区域经济发展缓慢、乏力时，它对公路交通的需求和投入能力缩减，表现为区域经济对公路交通发展的限制和阻碍；当区域经济蓬勃发展时，它对公路交通发展的需求迫切，投资积极性高涨，但因交通运输发展本身的技术经济特点，不可能迅速显出效果，因而表现为公路交通发展滞后对区域经济发展的制约。此外，经济发展所产生的经济效益不仅可以为公路交通的发展提供充足的资金支撑，而且公路交通的发展也为区域经济发展提供了便捷的基础保障。

3.公路交通对区域经济的作用

在交通与运输方式中，公路交通比起航空、海运、铁路等运输方式所占的比重更大，尤其是在内陆地区，由于其他运输方式的各种局限性以及成本高昂等原因，公路运输已经成为地区间更直接、更有效的运输方式，对区域经济的作用也尤为显著。

（1）促使区域产业结构合理化

一个区域的增长与区域产业的发展息息相关，任何产业的都需要在生产过程中消耗大量的自然能源，但是当下我国的自然资源和人力物力等分布不均匀，所以公路运输一定程度上弥补了区域资源空间上的分配不足，实现了区域间资源和生产作业交流工作的顺利展开。公路交通设施的建设，促使区域时间和空间距离的缩短，这样就使得区域资源得到了一定程度上的合理优化，生产力发展和产品自由流动加强，原先相对不合理的产业结构逐步得到改善。

（2）促进区域企业开拓市场

经济增长标志着区域生产规模的扩大，生产规模的扩大必然带动销售链的扩展，生产出来的产品才能迅速投入到市场，并带动企业资金的流动与回收，实现企业流动生产的良性循环。交通运输作为基础设施，提高了市場的运行效率，而交通、通信增加了货物的流动性，有利于企业扩大生产，增强盈利能力。同样的要素投入，因为便利的交通运输有了更多的产出，节约资本的同时，企业的市场也随之扩大。

（3）加快区域内城镇化步伐

俗话说“要致富，先修路”。公路交通设施的建设现已成为一个城镇乡村联系外界的重要通道。随着我国城镇化水平的加快，加快小城镇走向市场，吸纳外资入住，解决小城镇发展、就业等问题成为政府的首要大事。这一切都离不开城镇配套的基础设施建设，其中首要的就是公路交通，作为经济发展的基础条件之一，公路运输自古以来就与区域经济发展有着密不可分的联系。城镇作为物资和人力的集散地，需要有便利的交通网络才能促进贸易的发展。公路运输以其便捷性大大改变了城镇的发展环境，大量的商业活动依靠便利的交通运输运营着，而且更多的农民工的涌入，为城镇发展提供了充足的人力和物力。

（4）激发沿线形成新的产业市场

交通对企业经济和发展战略的影响主要是区位的相对改变，由于交通条件的改善，企业与原材料的距离影响到企业的选址和布局。一些事例表明，一条公路往往就是一条隆起的经济带。从公路建成的那天起，其就以明显的优势慢慢崛起新的增长极，从而大多数企业的最初选址布局，都要考虑到交通的便利性。所以往往一条公路的修建可以带动一个地区的发展，形成一条“经济活跃带”。公路交通的便利会派生出很多与交通运输相关的新兴产业，比如最近几年比较兴潮的快递行业，再如公路沿线的旅游业的发展，旅游区与外界的交通状况得到了改善，打破了交通瓶颈，很多别有洞天走进人们的视野，促进了旅游业的发展的同时带动了当地农家乐事业的快速发展。这现象在山东地下大峡谷景区得到了较好的例证，作为拥有北方仅有的地下溶洞景观的沂水，依山傍水开发出郊区的4A景区后，政府着力修建了一条沿途公路，不仅带动了旅游业发展，而且沿途农家乐各具特色，形成了具有山东风情的特色街，带动了当地的经济发展，提高了当地农民的收入。

4.结语

通过对公路交通与区域性经济的关联性探析，可以看出公路交通与区域经济发展相关性较强，公路交通对于区域经济发展有积极的推动作用。作为自然资源开发项目的公路交通建设在推动区域经济积极发展的同时，自然也会对周边的环境产生一定程度上的消极影响。比如，公路的修建会使得沿线的生态环境造成破坏，造成土地占用，植被破坏，水土流失等自然灾害，一定程度上也会产生噪音，大气污染和水环境污染等。在不同地区的不同地形条件下修建公路，对区域内产生的影响也就不同，我们不能仅仅考虑经济利益而忽视了长远的生态发展，我们要不断创新，最大化的减少消极影响，争取在可持续发展的基础上，获得投资和产出的最大效益，实现公路交通对区域经济可持续发展的效益最大化。

参考文献：

[1]沈艳平，沈旭，张邠等.交通运输业对我国经济发展的作用分析[J].云南交通科技，2000，16（1）：49-51.

[2]朱向军.浅议公路交通与区域经济发展.中国外资.2012（10）.

[3]刘桂艳.浅析我国交通运输与区域经济发展.黑龙江科技信息.2011（11）.

[4]张文尝.交通经济带[M].北京：人民交通出版社.2002.

青奥会与南京经济发展的关联 第7篇

关键词：南京青奥会,产业结构,经济增长率,城市建设

一、国际赛事的经济效应

1、理论分析

(1)优化产业结构效应。经济发展与产业结构关系密切。处于二、三产业的相关行业迅速发展,尤其是第三产业中的旅游业、餐饮业、社会服务业、文化产业等,对经济发展都有明显的拉动作用。其次,体育产业是一个上游产业,与许多其它产业之间的关联度极高。除此之外,举办大型体育赛事对城市结构优化调整和质量提高有显著效应。在每一次大型赛事举办之后,城市的营销方式、经营理念、服务技术等都有明显的提高,开始与世界水平接轨。

(2)推动城市建设效应。举办大型体育赛事为城市基础设施的建设提供发展空间,也为城市硬件设施的升级提供机遇。一个地区举办体育赛事,将吸引来自政府、国内外的大量资金,这些资金用于城市的基础设施和硬件设施的建设。推动城市经济的消费,从而拉动本城市及周边城市,甚至全国的经济发展,使城市趋于国际发展水平。

(3)提高经济增长效应。举办大型体育赛事吸引大量投资,为区域经济的发展带来了长远的影响。不仅优化产业结构,推动城市建设,同时以小带大,带动周边区域经济的发展,为国家发展注入新的活力,不断提高经济增长速率。

(4)合理使用各种渠道的经济收入。奥运会举办国家各级政府的投入、国际奥委会投入、奥运会组委会通过各种渠道获得的收入、来自社会各界的捐助及税收等都会对经济产生深远的影响。经济影响主要是通过收入与支出、投入与产出实现的。举办奥运会所需要的支出就是对举办城市的经济投入。奥运会对举办城市产生经济影响的大小与对奥运会进行的投资大小关系密切,在边际成本内,投入越大,产生的经济影响越大。

2、国际赛事实践

(1)举办北京奥运会对带动经济增长有长远意义。统计表明,北京奥运会带动当年的财政收入约226亿元。在奥运周期8年间共带动656.89万人就业,国外入境游客数量和国内游客数量额外增加6.6%和6%。奥运会带动北京产业的发展优化,提供大量的就业机会。奥运会吸引国内外大量资金,使得举办城市及周边区域产业结构进一步优化,经济规模大幅提升。

(2)上海世博会后,城市借此契机不断发展。上海市大片老城区得到很好的规划和发展。上海市政府增加了许多便民的基础配套设施。城市核心区也随着住宅区的转移而外移,此举缓解了城市中心人口过多的压力。其次,城市道路交通也有重大举措。例如在北京东路到浦东大道北侧沿江的区域,规划处一条新的连接通道。这样既可以更好地引导城市车流,又不会造成空旷感。此外,由于世博会是一个高科技的成果展,上海借此添加许多高科技元素,使得城市更加现代化。

(3)德国世界杯后,国家产业结构有了明显的改变。第一、第二产业比例明显下降,第三产业比例增长速度变快。服务业、旅游业等行业的需求量增大,农业、重工业等行业的产量也一定程度的减少。第三产业中的失业率明显小于第一、第二产业。德国工业产业调整进一步深化,分布日趋合理完善。高科技产业、电子产业在德国经济中的作用增强。

二、青奥会与南京经济发展的机遇

1、南京经济发展的现状

(1)经济增长率。继2009年、2010年、2011年全市地区生产总值分别突破4000亿元、5000亿元和6000亿元之后,2012年突破7000亿元大关,比上年增长11.7%。从年内走势看,一季度、上半年、1—3季度和全年地区生产总值分别增长10.1%、10.9%、11.5%和11.7%,呈现逐步提升态势。经济总量在全国重点城市中列第13位,比2011年的位次前移2位;占全国比重的1.4%。城市居民人均可支配收入3.22万元,增长13.7%;农民人均纯收入1.31万元,增长17.8%。

(2)产业结构。农业生产稳步推进。2012年,全市实现农林牧渔业增加值184.64亿元,按可比价计算,比上年增长4.9%,增幅比上年提高0.8个百分点。工业生产增速逐月攀升,企业效益有所改善。2012年,全市规模以上企业实现工业增加值2571.98亿元,按可比价计算,比上年增长11.1%。第三产业增速提升,贡献最大。2012年,全市实现第三产业增加值3846.15亿元,按可比价计算,比上年增长11.8%。

(3)城市建设。提升发展支柱产业,重点推进上汽南京基地、南钢结构调整等项目。推进重大基础设施建设,建成南京南站、长江四桥等项目。地铁线路的开工建设。完成湖南路,中山北路等18条干道,以及锁金北路、黑廊巷等400多条街巷整治。德基广场二期、中城国际广场等一批现代服务业项目有序推进。富顿世贸中心、奥体苏宁广场等一批具有综合功能服务业项目加快建设,青奥村建设全面开工。实施水、大气污染物减排项目121、49个。空气质量优良天数为317天。桥北、铁北2个污水处理厂建设基本完成,新增污水处理能力15万吨。基本完成城市雨污分流任务和城北护城河、外金川河环境综合整治工程等。

2、青奥会给南京发展带来的历史性机遇

大型体育赛事的举办能使城市形象“品牌化”,其中的影响力早已超出了竞技体育本身,因此进一步成为一种文化盛宴。可以说,大型体育赛事的举办为塑造和提升城市的形象,扩大城市的影响力提供了难得的契机。对内方面,增强了城市市、居民的凝聚力,对外方面,加强了文化的交流,传播了城市的形象。青奥会提倡体育赛事和文化教育并重,以此来推动青少年的健康成长。这一次南京与世界文化的碰撞,不仅会留下丰富的物质遗产,同时很大程度上会促进中国竞技体育的新跨越和不同文明之间的交流。所以,举办南京青奥会,迅速打响南京的名号的同时对城市及周边经济发展有深远意义。此外,通过一系列推动经济发展的途径可以解决农业基础薄弱、工业素质不高、服务业发展滞后、城市污染指数居高不下、交通拥挤严重等不利于城市的转型与发展等社会问题。

三、青奥会推动南京经济发展的基本路径

1、推动产业结构优化升级

党的十七大报告指出,转变经济发展方式来推动产业结构优化升级,从而促进经济增长由主要依靠第二产业向依靠第一、第二、第三产业。南京市工业发展较为迅速,是全国重要的综合性工业生产基地。目前已形成电子信息、石油化工、汽车制造、钢铁为支柱,以软件和服务外包、智能电网、风电光伏、轨道交通等新兴产业为支撑,先进制造业和现代服务协调发展的产业格局。南京青奥会是遍布世界的赛事,不仅集中了大众媒体的传播报道,能迅速提升旅游目的地的知名度和美誉度,大大增强旅游吸引力和提升城市形象,而且旅游活动事件对南京具有深远的经济意义和社会意义。这是提升南京第三产业的重要举措。同时要加以创新第三产业的发展,大力发展以现代物流业、传统商业、中介服务业和餐馆娱乐业为重点的现代服务业,进一步发展壮大以汽车销售、电器批发、医药配送等为重点的现代物流业,大力发展房地产、金融业、信息、保险等行业,促进第三产业的快速健康发展,进一步增强城市的经济实力。顺应推进产业结构优化升级的战略,巩固第一产业,做大第三产业,提升第二产业,发展现代产业体系。

2、调节税收稳定经济增长

税收对推动南京经济发展具有重大意义。经济过热时,增加税收以抑制经济通胀;经济萧条时,相应的减少税收以刺激经济的复苏。这说明,协调税收在举办青奥会时具有重大意义。税收在参与社会产品分配中,必然改变经济社会中自然分配状况,从而调节各方面的物质利益等经济行为,引导、平衡、促进经济的发展;同时税收调节既可兼顾一般,又能照顾特殊情况,调节特殊的经济领域、经济事项或行为。在现有税制框架内对有关税种进行重构,将资源税、消费税、增值税、企业所得税、车船税等涉及节能减排的部分;实施以低碳经济为导向的税收优惠政策,除运用税率式优惠外,应更多地运用包括加速折旧、税前列支、投资抵免等税基式优惠政策,调动各方面发展低碳经济的积极性。

3、加强区域之间的联系

利用举办青奥会的良好契机加强区域间的联系,规划长江三角洲地区的发展,完善区域政策,调整经济布局。协调经济发展的重点区域和欠发达区域,必须注重实现基本公共服务均等化,引导生产要素跨区域合理流动。发改委称,遵循市场经济规律,突破行政区划界限,形成若干带动力强、联系紧密的经济圈和经济带。帮助资源枯竭地区实现经济转型,带着农村地区走经济化的道路。按照统筹城乡、布局合理、节约土地、功能完善、以大带小的原则,促进大中小城市和小城镇协调发展。以特大城市为依托,形成辐射作用大的城市群,培育新的经济增长。

4、推动城市化发展

吉林省能源消费与经济增长关联分析 第8篇

影响经济增长的因素是多方面的，其中能源是经济、社会发展的基本约束条件，是社会发展的核心与动力，是可持续发展的物质基础，能源与经济发展的关系将直接影响到社会的发展。近年来，经济的快速发展，能源的消耗量增加，能源的安全问题日益成为制约经济发展的因素。因此，对于能源与经济之间的关系分析受到各界学者的长期关注。能源消费与经济增长之间存在较强的关联性。特别是经过上个世纪的能源危机之后，能源与经济的增长更是受到国内外学者的广泛关注。于超等采用灰色关联方法分析经济与能源之间的关系，得出我国经济增长与能源消费之间有很强的相关性；黄玲以福建省为例采用单根检验与格兰杰验证，得出经济增长与能源消费之间有很重要的双相关关系；国外学者Paul and Bhattacharya通过对印度研究发现能源消费和经济增长之间存在着双向因果关系；Mustafa Balat通过对土耳其能源消费与经济的增长研究发现，随着经济增长和国内能源资源的利用，土耳其的能源产出只能满足27%的能源需求。

吉林省是我国重要的老工业基地之一，是一个能源消费大省，经济发展对能源需求具有很大的依赖性。因此，确定经济增长与能源消费之间的双向定性关系，对于吉林省能源与经济产业结构的宏观调控具有一定的意义。本文以吉林省为实证研究对象，对影响吉林省经济发展的因子进行了筛选，结合吉林省能源与经济数据，采用定性与定量的方法分析了吉林省能源消费总量与经济关系。利用C-D生产函数（柯布一道格拉斯形式）分析了能源消费对经济增长的影响及贡献率。

二、吉林省能源消费与经济增长的定量分析

以往的能源消费和经济增长的预测研究中都是以时间序列的预测为主，主要采用线性回归、模糊数学、灰色理论等方法进行预测，缺少对能源消费源和经济增长动力因素的研究。因此，当社会发展较快时，单纯利用时间序列而不考虑机理的预测就很难满足实际要求。本研究从能源消费的根源和经济增长的动力为出发，利用C-D生产函数，得到吉林省能源消费和经济增长的双向关系函数。这对于相关领域的研究具有借鉴意义。

(一) 吉林省能源消费对经济增长贡献分析

能源消费是促进吉林省经济增长的主要因素之一。通过对吉林省1980-2005年能源消费量和GDP进行拟合可以看出，能源总量与经济总量之间存在着较为密切的对应关系 (R2=0.845) 。经济增长对能源有必然的需求，是经济发展的动力源泉。能源的投入是经济增长的活力，当经济发展的其它条件具备时，必须有能源提供动力才能够运转。因此，没有能源的发展经济的发展也将寸步难行。

但经济增长总量与能源消费量之间并不是简单的线性关系。这主要是因为能源是经济增长的重要因素，不是唯一的因素。经济总量的增长还受能源外其他因素影响，如劳动力、固定资产投资、技术的进步等，这些都是影响经济增长的重要因素，与经济增长都有着密切的联系。但无论其他因素对经济增长的影响大小，能源都是经济增长必不可少的条件。同时，经济增长也加大了能源需求，尤其是在经济快速发展的时期，经济的增长对能源具有较强的依赖性。

从吉林省的实际出发，作为集中考虑能源对经济增长的影响，本研究假定生产的技术水平在短期内不会发生较大变化，且经济增长主要有社会固定资产投资和能源消费利用驱动。经济增长和能源消费分别采用国内生产总值、能源消费总量进行衡量；能源消耗定义为单位GDP所需要耗费的标准能源并假定不变；而且，经济增长、能源消费和资本的关系均满足C-D生产函数（柯布一道格拉斯形式）。

其中，A为生产技术水平，K为全社会固定资产投资，E为能源消费总量，A，α，β，γ为未知参数。两边取对数，方程变化如下：

其中，γ=ln (A) +λ是个常量。利用1980-2000年的数据训练方程，得到如下函数关系：

从图1可以看出，方程的拟合判决系数是0.986, 1980-2000年经济增长与能源之间的关系拟合程度较好，这说明经济增长与能源消费总量之间存在较为密切的联系。通过利用2001-2005年数据进行验证（图1.b），验证方程的拟合判决系数是0.992，这说明建立的函数关系合理。该方程能够在一定成度上反映经济与能源之间的关系。

能源消费对经济增长的贡献率具有一定的动态性，为了计算能源消费对经济增长实时的贡献率，本研究设计了以下公式：

其中Pe为能源对经济增长的贡献率，△Ke为一定时期能源消费增量，r为一定时期内平均年能源产出率（元/kg），△GDP为一定时期内经济增量。

利用1980-2005年资料，得到了吉林省能源消费对经济增长的实时贡献率。从图2可以看出，吉林省能源消费对经济增长的贡献率呈逐年减小的趋势，这说明能源消费在促进经济增长方面的作用逐渐被其它因素所取代。但是能源消费对于经济增长仍具有重要作用。

(二) 经济增长对能源的消费需求

经济增长是能源消费的主要推动因素，也是能源需求和发展的主要推动力量，经济的快速增长是能源消费量增加的唯一因素。经济增长加大了能源需求，能源使用量的增加，新能源的开发利用不够，能源逐渐成为经济增长的约束性因素，因此，确定在一定经济发展环境下的能源需求十分重要，本研究利用公式（5）分析预测特定经济增长条件下对能源的需求量。

其中，E为能源消费总量，G为GDP, Q为其它能源消费来源，如取暖等，就吉林省的取暖能源利用数值来看，多年来变化不大，基本是个定值。两边取对数得如下方程：

利用吉林省1980-2000年数据进行计算，得到能源消费量与经济增长的关系函数方程（7）。从图3中可以看出，方程（7）的拟合判定系数为0.7862，说明拟合效果较好。通过选取2001-2005年进行验证（图3.b），图中拟合判定系数为0.907，表明该函数关系方程合理，可以用来预测吉林省未来能源消费量，为吉林省能源宏观调控政策服务。

三、结果分析与结论

（一）经济增长与能源消费之间存在较为密切的联系，能源是促进经济增长比较重要的因素，但能源对经济增长的贡献率逐年下降。

（二）从经济增长与能源消费的数量关系上来看，能源的消耗量逐年增加，吉林省作为能源相对缺乏的省份，必须保证能源长期利用，才能够促进吉林省经济的发展。

经济关联论文 第9篇

改革开放以来,广西经济发展迅速,地区生产总值由1978年的75.85亿元增长到2008年的7 171.58亿元,在短短30年时间里增长了约94倍,年均增长速度为16.37%,高于我国GDP的年均增长速度。然而,从经济增长的质量来看,广西经济发展状况却并不乐观。具体表现在以下几点:(1)社会劳动生产率虽然增长较快,但是发展水平和发展层次并不高;(2)产业结构不合理,高度化水平依然偏低;(3)投资结构不恰当,投资规模与其他省区相比还较小;(4)人均GDP与GDP发展不同步,相对来说还比较低;(5)科技水平提高显著,但对经济贡献率还很低;(6)对外开放规模不大,市场化水平低。鉴于此,为了找出广西经济增长的决定因素,发掘潜力因素以及分析当前经济发展的薄弱环节所在,有必要对广西经济增长的影响因素进行深入研究,这对促进广西经济增长,巩固改革开放成果,指导经济改革实践,不仅具有重要的现实意义,更具有深远的历史意义。

一、经济增长理论综述

自现代经济增长理论诞生以来,经济增长的源泉问题就成为经济学家们探讨的理论焦点。长期以来,经济学家们对经济增长的动因进行了大量的探索与研究。亚当.斯密通过不同要素对经济增长贡献差异的分析认为一国的总产出取决于劳动、资本、土地的数量,从而为以后经济增长理论的研究奠定了基础;以哈罗德、多马为代表的古典经济增长理论学派认为资本积累率是决定经济增长的唯一要素,投资是经济增长的原动力[1,2];以索洛、斯旺为代表的新古典经济增长理论学派认为经济增长是资本积累、劳动力增加、技术进步综合作用的结果,经济增长率决定于资本和劳动的增长率,以及随时间变化的技术变化[3,4,5];而以罗宾逊为代表的新剑桥经济增长学派则认为,经济增长率不仅取决于资本生产率,还取决于各收入阶层的储蓄率及其在总收入中所占的比率[6];20世纪80年代后,以罗默、卢卡斯为代表的新增长学派将人力资本概念引入经济增长理论,认为知识和人力资本是经济增长的发动机[7,8];与此同时,以诺斯为代表的新制度经济学派则强调制度因素才是经济增长的决定性因素[9]。

二、指标选取与数据收集

综合以上各经济学派对经济增长影响因素的概述,同时考虑到现实经济中数据的可获得性,本文拟从产业结构、物质资本、劳动力因素、科技水平、人力资本,制度因素等六个方面选取影响经济增长的13个指标对广西经济增长情况进行深入分析。具体的指标体系设定见表1。

表1中指标的数据来源为1995-2009年广西统计年鉴,时间范围选择1994-2008这段时期,数据类别为时间序列。需要说明的是,部分指标数据是根据原始数据计算整理获得。同时,为了下面计算方便对原始数据的位数进行了取舍处理。

三、灰色关联分析理论介绍

灰色关联分析是指定量地比较或描述系统之间或系统中各因素之间在发展过程中随时间而相对变化的情况,其基本思路是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近,相应序列之间关联度就越大,反之就越小[10,11]。灰色关联的表示方法很多,其中,灰色综合关联度既体现了序列曲线间的相似程度,又反映了二者相对始点变化速率的接近程度,在各研究领域中较为常用。因此本文采用该指标对影响广西经济增长的相关因素进行分析,其计算步骤如下:

1.设序列X0=(x0,x1,x2,…,xn)和Xi=(xi(1),xi(2),…,xi(n))分别为系统的参考数列和比较数列。其中,i=1,2,…,n。

2.在对序列进行零化像处理基础上求灰色绝对关联度$\epsilon {}_{0i}=\frac{1+|s{}_0|+|s{}_i|}{1+|s{}_0|+|s{}_i|+|s{}_i-s{}_0|}$。

3. 为避免序列量纲不一致问题,首先对系统序列进行无量纲化处理。然后求灰色相对关联度$r{}_{0i}=\frac{1+|s^{\prime }{}_0|+|s^{\prime }{}_i|}{1+|s^{\prime }{}_0|+|s^{\prime }{}_i|+|s^{\prime }{}_i-s^{\prime }{}_0|}$。

4.求灰色综合关联度ρ0i=θε0i+(1-θ)r0i;θ∈[0,1]。这里分辨系数θ取0.5。

四、广西GDP与各影响因素的灰色关联分析

以按支出法计算的年度广西GDP X0为参考序列,以三大产业总值X1、X2、X3、全社会固定资产投资X4、基本建设投资X5、从业人员总数X6、职工工资总额X7、科技活动人员数X8、科技活动经费筹集总额X9、每万人在校大学生X10、预算内教育支出X11、对外开放度X12、市场化程度X13的历年统计数据资料为比较序列,根据前面灰色关联分析的计算步骤,带入数据计算整理,分别得到1994-1998年、1999-2003年、2004-2008年过去三个历史阶段广西GDP与各经济增长影响因素的灰色综合关联度矩阵。见表2。

从表2三个历史阶段各经济增长影响因素的灰色综合关联序排序可以看出,产业结构和物质资本这两个指标一直是影响广西经济增长的主导因素。其中,在第一、三阶段,影响广西经济增长最重要的因素是产业结构,在第二阶段是物质资本。

产业结构反映了一个地区经济发展的方向和水平,合理的产业结构是地方经济取得最佳效益的前提和基础。在产业结构指标中,第三产业产值在三个历史阶段一直是拉动广西经济增长的主要动力。在第一阶段,产业结构呈“三一二”的发展态势,第二产业对经济增长的影响最不突出,这主要是因为该时期广西工业企业中传统企业比重太大,而且规模偏小,结构单一,产品科技含量低,在市场中缺乏竞争力。到了第二、三阶段,产业结构转变为“三二一”的发展态势,由于一大批科技导向性较强的新型企业慢慢崛起,第二产业对经济的作用开始逐步提升。第一产业在三个历史时期对广西经济的影响起伏较大。在第一阶段,第一产业在所选取的13个二级影响因素指标中,其对经济增长的影响程度仅次于第三产业,排第二位。这主要是由于第一产业在国民经济中所占比重过大的原因所致。到了第二、第三阶段,第一产业对经济增长影响较第一阶段有所下降,原因可能在于第一产业受自然条件约束较大,机械化程度低,农业生产基本还是停留在传统的耕作方式上,使得第一产业对经济增长的贡献率不高。

物质资本投入是推动经济增长的重要力量,适当的物质资本投入能够为经济发展提供必要的物质基础。从三个阶段物质资本指标关联度排序可以看出,固定资产投资对广西经济增长的影响作用在不断增强。第一阶段,固定资产投入相对较少,较低的投资率不仅影响了劳动力的就业水平,也使支撑经济快速增长的资本总量显得不足,一定程度上影响了经济发展的整体水平。在第二、三阶段,由于政府加大了固定资产的投资力度,投资率较前一阶段有所改善,然而投资品的供给仍然不能满足投资的需求规模。

从劳动力因素来看,其综合关联度排序在第一、二阶段分别为第四和第三位,这反映出劳动力数量和劳动力报酬对经济增长的影响程度逐渐增强。然而到了第三阶段,虽然劳动力因素的两个二级指标在绝对数量上都显著增加,但是其综合关联度排序却下降到第五位,这说明随着经济的不断深入,广西经济增长对劳动力因素的要求不再单纯地停留在数量和劳动报酬上,而是更加注重对劳动力素质的需求,高素质劳动力的匮乏已成为制约广西劳动生产率发展水平和层次的重要因素。

科学技术是知识经济时代经济发展的首要推动力量,加速科技进步是促进经济增长方式转变的重要途径。从科技水平来看,其综合关联度在第一阶段为第三位,第二阶段却急剧下降到第六位,这说明在广西经济迅速增长的同时,科技投入并不到位。虽然科技活动人员数和科技活动筹集总额在数量上都有所增加,但从总体来看,科技投入不足已经成为广西经济发展中的一个薄弱环节。到了第三阶段,其综合关联度排名上升到第四位,这说明随着近几年广西政府加大了科技活动经费的投入力度,科技水平显著增强,但其对经济增长的贡献率还较低。科技创新与技术进步一直被视为经济增长的引擎,今后广西应加大科技投入的力度和效度,不断提高科技因素对广西经济增长的贡献率。

人力资本可以提高物质资本投入的使用效率,从而使同样多的物质资本投入可以获得更多的产出,因此,人力资本对地方经济发展同样具有重要的推动和促进作用。从人力资本因素来看,其综合关联度排名在第一、二阶段都是第五位,说明人力资本因素对广西经济增长影响程度较小,这与长期以来广西教育水平低下、财政预算中教育支出所占比重相对较低有很大关系。到了第三阶段,人力资本的综合关联度排序上升到第三位,对经济增长的作用有所提升,这主要是因为近年来广西教育投入的增加以及高校招生人数的扩大的缘故。

制度因素对广西经济增长贡献率一直都较低。在第一、三阶段,其综合关联度排序在六个一级指标中一直是倒数第一位,虽然在第二阶段影响程度有所提高,但是提高程度不明显。究其原因在于西部地区整体开放相对较晚,直至1992年市场经济体制改革以后,改革开放的机会才慢慢由沿海地区逐步向中西部转移,这在一定程度上导致了广西对外开放程度低,市场化水平表现也不高。

五、广西经济增长影响因素的灰色预测分析

灰色GM(1,1)模型是灰色系统理论中的一种预测模型[12],由我国学者邓聚龙教授于1982年首先提出。为了反映各影响因素对广西经济增长影响情况的未来变动趋势,我们以2004-2008年这五年的统计数据为原始序列,对各个指标分别建立以下GM(1,1)模型:

1.广西区生产总值X0(k+1)=19144.0935e0.1909k-15710.0935。

2.第一产业总产值X1(k+1)=5173.9219e0.1597k-4355.9217。

3.第二产业总产值X2(k+1)=5663.3573e0.2342k-4409.3573。

4.第三产业总产值X3(k+1)=9274.2059e0.1628k-7912.2059。

5.全社会固定资产投资X4(k+1)=6066.9856e0.2537k-4802.9856。

6.基本建设投资X5(k+1)=3609.2286e0.2255k-2982.2286。

7.从业人员总数X6(k+1)=251094.8182e0.1075k-258445.8182。

8.职工工资总额X7(k+1)=2071.5786e0.1786k-1719.5786。

9.科技活动人员数X8(k+1)=70.1113e0.7791k-64.9013。

10.科技活动经费筹集总额X9(k+1)=200.0825e0.2042k-158.3025。

11.每万人在校大学生X10(k+1)=503.8440e0.1285k-445.8440。

12.预算内教育支出X11(k+1)=370.2493e0.2639k-271.4493。

13.对外开放度X12(k+1)=1.4671e0.0674k-1.3641。

14.市场化程度X13(k+1)=14.7756e-0.0279k+15.1726。

通过以上各预测模型我们对2009-2013年广西GDP与各影响因素的发展情况分别进行了预测,预测精度均表现为“好”,预测结果见表3。

对表3中预测的数据再次进行灰色关联分析,通过计算整理可以得出在2009-2013年这段时期广西GDP与各经济增长影响因素预测值的灰色综合关联度及排序情况,见表4。

表4显示,在2009-2013预测期内,广西GDP与各影响因素的灰色综合关联度排序较前述第三阶段有所变动,但变动幅度不大。影响经济增长的主要因素依然是产业结构和物质资本这两个指标,其中,物质资本的灰色综合关联序上升到第一位,这表明未来广西经济增长的最主要推动力量是物质资本投入,尤其是固定资产投入。与此同时,产业结构的影响程度下降到第二位,发展态势呈现“二三一”的格局。从二级指标的关联度排序可以看出,第三产业总产值对广西经济中增长的影响程度减小是导致产业结构影响力下降的主要原因,虽然第二产业总产值的影响程度有所提升,但是总体上产业结构对经济增长的影响程度呈下降趋势。其他指标的关联序与前述第三阶段完全相同,说明短时期内影响经济增长的其他因素对经济增长贡献率变化不大。

六、结论

通过对1994-1998年、1999-2003年、2004-2008年三个历史阶段广西GDP与各经济增长影响因素灰色综合关联度排序的不断变化情况可知,近15年来在广西GDP绝对量呈现大幅增长的同时,各类影响经济增长的要素对地区生产总值呈现变化的驱动作用大小也在不断变化。总体而言,产业结构变动和物资资本投入这两个指标一直是影响广西经济增长的主要因素;劳动生产率和科技水平虽然有了很大的提高,但是它们对经济增长的贡献度还很低;人力资本对经济增长的影响程度不断增强,制度因素受历史原因影响对经济增长的贡献一直保持较低水平。在对三个历史阶段系统分析的基础上,本文进一步对2009-2013年广西经济的发展情况进行了预测分析,结果显示,未来五年影响经济增长的最主要因素是物质资本投入,尤其是固定资产投资;产业结构变动由于受第三产业贡献度减弱导致对经济增长的贡献下降。

总之,地方政府今后应优化投资结构,提高资金使用效率,切实加强农业、交通运输业、能源等基础产业的投资力度,同时还应积极扩大高技术产业和传统产业技术改造投资,减少高耗能、高污染行业投资。与此同时地方政府还应制定合理的产业政策,加快产业结构调整,尤其是注重提升第三产业所占比重,以增强劳动力素质为手段提高劳动生产率水平,加大对教育和科技的投入资金,以实现广西省经济增长方式的良性转变和社会的可持续发展。

摘要：改革开放以来,广西经济发展迅速,地区生产总值年均增长速度高于我国GDP的年均增长速度,但是经济增长的质量及发展状况却并不乐观。鉴于此,为了找出广西经济增长的决定因素,发掘潜力因素以及分析当前经济发展的薄弱环节所在,有必要对广西经济增长的影响因素进行深入研究。这对促进广西经济增长,巩固发展开放成果,指导经济改革实践,不仅具有重要的现实意义,更具有深远的历史意义。

关键词：经济增长,灰色关联分析,灰色综合关联度

参考文献

[1]Harrod R.F.,An Essay in Dynamic Theory[J].The Economic Journal,1939,49(193):14-33.

[2]Domar E.D.,Capital expansion,rate of growth,and employment[J].Econometrica,1946,14(2):137-147.

[3]Solow R.M.,A Contribution to the Theory of E-conomic Growth[J].Quarterly.Journal of Eco-nomics,1956(70):65-94.

[4]Solow R.M.,Technical Change and Aggregate Production Function[J].Review of Economic and Statistic,1957(39):312-320.

[5]Swan T.W.,Economic growth and Capital ac-cumulation[J].Economic Record,1956(32):334-361.

[6]Robinson Joan,The Measure of Capital:The End of the Controversy[J].The Economic Journal,1971,81(323):597-602.

[7]Romer P.M.,Increasing Returns and Long-Run Growth[J].The Journal of Political Econo-my,1986(94):1002-1037.

[8]Lucas R.E.,On the Mechanics of Economic Development[J].Journal of Monetary Econom-ics,1988(22):3-42.

[9]North Douglass C,Structure and Change in Eco-nomic History[M].New York:W.W.Norton and Company.1981:20.

[10]王学萌.灰色系统分析及使用计算程序[M].武汉:华中理工大学出版社,2001:8.

[11]刘思峰,党耀国,方志耕.灰色系统理论及应用[M].北京:科学出版社,2004:32-56.

经济关联论文 第10篇

关键词：高职教育投入,经济发展,教育投入与经济增长的关系

0 引言

教育对经济的增长有一定的促进作用, 教育效益的产生同样也是以一定量的经济投入保障为前提的。教育发展与经济增长是双向、互动的关系。教育对经济的增长起着越来越大的作用, 这已被世界各国所公认。各种实证表明, 我国与发达国家甚至是一些发展中国家相比, 我国在教育投入对经济增长的贡献率方面相对来说还是比较低的。教育可以促进社会经济的发展, 但这需要一定的条件;政府和教育相关部门应努力创造有利的条件, 促进教育和经济的协调发展。其中, 提高政府的教育投入, 扩大财政对教育支出的比重, 合理分配教育资源, 可以起到促进我国地区之间和城乡之间的教育均衡发展的作用。本文会从教育投资总量和教育投资结构两方面来分析教育投入对经济增长贡献水平较低的原因, 同时给出笔者的建议。

1 教育投入现状分析

在2011年时任国务院总理的温家宝同志在人民大会堂与中外记者见面会上, 温总理在答记者问时说:“教育经费在国民经济中占的比重比GDP更重要。教育部在2010年度工作要点中明确指出要努力把全国财政性教育经费占我国GDP比例提高到4%。”据报道, 世界各国教育经费所占GDP的比重如表1所示。从表1中可以看出, 教育经费占GDP的比重, 大部分国家都已超过4%。2011年温总理的讲话, 使我国教育财政投入达到GDP的4%, 这是我国权威人士在4%目标的实现的问题上, 首次明确具体时间, 时隔十多年, 这一目标在2012年得以实现。

2 教育对经济增长的影响

2.1 教育影响劳动生产率

教育的功能是通过提高受教育者的综合能力, 不断促进科学技术的发展与进步, 从而促进劳动生产率大幅度提高。这样就能够加快国民生产总值的快速增长, 进而全面推动社会经济的大发展。笔者认为, 如果能找到一个可行的方案加强高校科研成果转化为现实生产力, 能够迅速带动经济价值的增长。然而我国存在着缺乏一个有计划、有组织、有资金的科研成果推广体系、科研成果转化运行体制不畅通、科研成果产权法律不健全等问题, 从而导致我国高校科研成果转化率较低。科研成果转化运行体制不畅通是由于我国的经济工作与科研工作缺乏统一协调, 分别属于不同行政部门主管。科研成果产权法律不健全大致体现在以下方面:高校与企业在投入的要素上目标一致, 高校认为应以技术投入要素为主, 企业则主张以资金、人力、固定资产投入要素为主。因此知识产权问题很难得到法律的保障, 经常出现企业掌握了学校提供的或共同研制的技术成果, 独享科研成果的现象, 与之相反, 高校则毫无利益保障。为了解决以上情况各高校需要联合建立一支专门的科研成果队伍, 相互促进了解国家制定的相关法律, 明确知识产权与利益分配, 在国家层面上制定利于高校科研成果顺利转让的法律政策。

2.2 教育影响产业结构调整

合理的产业结构, 是经济快速发展的必要基础和条件。要使我国经济快速发展, 就要对就业结构进行调整和改革。从2008年到2011年的全国就业结构状况统计数据来看, 虽然第二、三产业均有所增长, 但是这样的就业结构比例还是很不合理。在社会主义现代化建设进程中, 就业结构不合理的状况必须加以改变。目前情况下可影响就业结构变化的诸多因素中有两个重要因素, 一是现有的经济技术基础, 二是人口科学文化素质的提高。所以, 在业人口教育水平的高低, 已经成为就业结构调整与优化的重要条件。在当前我国城乡经济发展的现状下, 第一产业人口向第二、第三产业转移的过程已经成为大势所趋, 但是由于农业劳动力自身文化素质偏低, 这样的产业转移过程也将遇到的巨大阻碍和困难。所以, 我国要提高就业人口的文化素质和教育水平, 特别是在农、林、牧、渔业人口的文化素质, 这是目前中国经济发展中必须解决的问题。

3 教育投入存在的问题

3.1 教育总量偏低

教育投资量包括投资总量和相对量。首先, 从投资总量一看, 随着我国经济的飞速发展, 教育经费处于快速增长的状态。但是, 与西方发达国家相比, 教育投资总量还存在不小的差距。多年来教育投资量偏低的客观现实, 已经严重影响到了我国各级各类学校教师的学历水平, 而且各级各类学校的教学仪器和设备也存在达标比率低, 学校图书配备达标比率低等问题。这些客观数据表明, 教育投入的不足已经严重影响到教育投资的效益, 同时也不可避免地影响着教育投资对经济增长的贡献。

3.2 教育投资结构不合理

根据不同的标准, 公共教育经费的支出结构可以有不同的划分。如果考虑地区分布的话, 我们可以看一下东部和中西部的情况。我国的教育经费, 由西向东, 梯形的递增分布十分明显。从目前情况看, 这种差距有越来越大的趋势, 因为地方预算内教育经费支出的增长速度是不一样的。总的来说, 我们可以看到的是, 东部地区相比西部地区增长速度更快, 直接导致梯形架构的差距, 在不久的未来会拉大到更加不合理的程度。

一直以来, 作为中国教育最薄弱的一部分, 农村教育明显不能满足中国现代化建设的要求和人民群众真正的期望。目前, 我国支付和统筹基础教育资金的管理责任是由县级政府来承担的。这样的政策从本质上来讲就是中央政府把属于应该自己管理统筹的基础教育的事权下放到了各级县级政府, 从而形成了县级政府事权大于财权的现状。同时, 现行的政策中中央财政的教育经费中有百分之九十以上的部分却被挪用到了并不缺少资金的普通高等教育上。而最需要资金投入的基础教育所需的资金却只能交由各县级政府负责筹措和分配。这就导致了我国现有的基础教育发展状况。根据国家统计调查结果显示, 我国城乡和地区间经济发展的差距是非常巨大的, 目前的基础教育分配政策也导致了城乡和地区间教育投入的巨大差距, 而随时间的推移各地区发展的不平衡导致差距将继续拉大。政府教育投入的城乡和地区的政策差异, 导致教育差距大于经济差距。希望这一现状能够引起党中央国务院的重视, 也值得各级政府对教育投入政策和教育体制进行认真地反思, 尽快找到改善的方法和解决途径。

4 结论与建议

有许多研究表明教育投入与经济发展之间有着密切的联系, 并指明了教育在经济发展中的作用及影响, 根据我国当前的教育状况, 给出的建议如下:

(1) 提高政府的教育投入, 扩大财政性教育支出占国民生产总值的比重, 从而促进教育的发展。 (2) 合理分配教育资源, 促进我国地区之间、城乡之间的教育均衡发展。

参考文献

[1]段宝霞.我省高等教育财政投入问题探析[A].2010年辽宁教育经济学学术年会论文集[C].2010.

[2]刘俊学.高等教育产出的理性思考[J].辽宁高教研究, 2003, 2.

经济关联论文 第11篇

摘要：交通运输业对国民经济的带动效应源于两个方面，一是交通运输业本身发展对经济所产生的直接经济效应，二是交通运输业发展带动相关产业发展对经济所产生的间接经济效应。文章以关联系数描述了交通运输业与其相关产业的关联关系，并运用关联系数、增长值贡献率模型，测度了北京市交通运输业对国民经济的拉动和推动效应。研究认为，任何一个产业经济效应的大小不仅取决于其直接经济效应，也取决于其间接经济效应。经济效应的大小取决于其在产业链中的位置、与其他支柱产业的关联程度和与其他支柱产业的产业距离。产业位置靠前，其拉动效应小于推动效应，产业位置靠后，其拉动效应大于推动效应。交通运输业作为基础产业，其产业位置相对靠前，其前向推动效应大于其后向拉动效应。

关键词：经济效应；交通运输业；产业关联；关联系数

中图分类号：F5123文献标志码：A文章编号：

10085831（2016）02002408

一、研究背景

在宏观经济系统中，某一产业的发展会拉动或推动其他相关产业的发展，带动整个国民经济的发展。最近几年，随着北京市旅游业和物流业发展，直接导致对交通需求的增加，为了满足这一需求，北京市增加投资力度，改善城市交通设施，以满足对客货运输增长的需要。鉴于此，受国家科技支撑计划项目以及国家社科基金资助项目支持，科学测度北京市交通运输业的发展对国民经济的贡献率，科学规划北京市交通运输业的发展，提上了研究日程。

交通运输业是国民经济的基础产业，交通运输业的快速发展有利于国民经济的持续、健康、快速发展。广义的交通运输业包括铁路运输业、道路运输业、城市公共交通业、水上运输业、航空运输业、管道运输业、装卸搬运和其他运输服务业、仓储业等。管廷华[1]通过协整分析，验证了1952-2004年河北省交通运输业与宏观经济总量之间存在长期稳定的均衡关系。张孟陶[2]运用投入产出法对交通运输业及其内部各行业在国民经济中的地位、作用以及与其他产业的关联和波及效果进行了研究。黄凌鹤[3]以2007年全国铁路运输业投入产出调查汇总资料为基础，运用投入产出分析的基本理论与方法，对铁路运输业与其他国民经济产业部门之间的投入产出关系进行了实证研究，并阐述了其对国民经济的贡献。研究交通运输业对国民经济影响的还有闫振华[4]，胡盛楠[5]，郭晓明[6]，付宗琛、李卫东[7]等。本文在借鉴上述理论和方法的基础上，运用投入产出模型，描述交通运输业与其他产业间的关联关系，用最新数据对北京市交通运输业的经济效应进行测算，以期助推北京市交通运输产业的健康发展，丰富和发展产业关联理论。

二、理论基础

（一）投入产出模型及关联系数

投入产出模型包括投入产出表和投入产出数学模型，连接两者的桥梁是各种投入产出关联系数[8]。产业间的关联系数主要包括后向关联系数和前向关联系数。后向关联系数用完全消耗系数表示，前向关联系数用完全分配系数表示[9]。

完全消耗系数矩阵为

B=A（I-A）-1=（I-A）-1-I （1）

式中A为直接消耗系数矩阵，I为单位阵，（I-A）-1为完全需求系数矩阵。B矩阵中元素为b-ij（i，j=1…42），b-ij越大说明j产业对i产业产品的需求量越大，对i产业的拉动性越强，对i产业的后向关联度越大。交通运输业在国家统计局[10]划分的42个产业中代码为27，所以将它对其他产业拉动的后向关联系数命名为b-i，27（i=1…42）。

完全分配系数矩阵为

D=（I-R）-1R=（I-R）-1-I （2）

式中R为直接分配系数矩阵，I为单位阵。D矩阵中元素为dij（i，j=1…42），dij越大说明i产业对j产业产品的供给量越大，对j产业的推动性越强，对j产业的前向关联度越大。交通运输业在42个产业中代码为27，所以将它对其他产业推动的前向关联系数命名为d27，j（j=1…42）。

（二）增长值贡献率模型

增长值贡献率模型用于测算某产业对国民经济的贡献率，即该产业增加值的增量与国民经济总产值增量的比率，反映了该产业对国民经济的贡献程度。用Git和Git-1分别表示第i个产业当期和基期的不变价产值，GDPt和GDPt-1分别表示国民经济当期和基期的不变价产值，则42个产业中第i个产业的增长值贡献率为：

αi=Git-Git-1GDPt-GDPt-1×100 （i=1…42） （3）

αi值越大，说明第i个产业对国民经济的贡献程度越大，反之就越小。交通运输业在42个产业中代码为27，所以将它对国民经济的增长值贡献率命名为α27。

三、北京市交通运输业经济效应的测算

北京市交通运输业的经济效应来源于两个方面，一是交通运输业本身发展所产生的直接经济效应；二是交通运输业发展带动相关产业发展所产生的间接经济效应。

（一）北京市交通运输业的直接经济效应

1数据预处理

直接经济效应用直接贡献率这一指标测度。利用增长值贡献率模型（3）测算北京市交通运输业对北京市国民经济的直接贡献率。由于从北京市统计年鉴查到的数据是按当年价格计算的现价GDP，为了具有可比性，必须消除价格因素影响，将现价GDP用一定方法转化为不变价GDP，以测算北京市各产业对北京市国民经济的真实贡献率。将2002-2012年北京市GDP与北京市交通运输业增加值转换成以2002年为基期的不变价数据，结果如表1所示。

2直接经济效应测算

运用式（3），计算北京市交通运输业对北京市国民经济直接经济效应——直接贡献率α27，反映了该产业对国民经济的直接贡献程度，如表1所示。

表1显示，2002-2012年，北京市交通运输业对北京市国民经济的直接贡献率比较稳定，各年差距不大，在491%～599%之间，其中2008年奥运会前后直接贡献率稍大。其平均值为530%，表明，2002-2012年间，北京市国民经济每增加100单位产值，交通运输业的平均直接贡献为530个单位。

（二）北京市交通运输业的间接经济效应

北京市交通运输业间接经济效应测算思路是，首先，运用投入产出法测算北京市交通运输业对相关产业的后向关联度和前向关联度，后向关联度与前向关联度相加，就得到北京市交通运输业对其他产业的总关联度，即总带动效应。然后，与北京市交通运输业对国民经济的贡献率测算方法相同，运用模型（3）测算各相关产业对北京市国民经济的直接贡献率。最后，用总关联度修正各产业的贡献率，从而算出交通运输业对国民经济的间接贡献率，即间接经济效应。

1北京市交通运输业后向关联产业及关联度

利用北京市2005年、2010年投入产出延长表和2007年投入产出表[10]，根据式（1）计算得到2005年、2007年、2010年北京市交通运输业后向关联产业及后向关联度系数b-i，27（i=1…42），如表2所示。

从表2发现北京市交通运输业与各产业的后向关联度不同，交通运输业与交通运输设备制造业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，电力、热力的生产和供应业，石油和天然气开采业，金融保险业，批发和零售贸易业，租赁和商务服务业，金属冶炼及压延加工业，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，化学工业，煤炭开采和洗选业等产业后向关联度较强，与教育事业、文化、体育和娱乐业等产业后向关联性较差。研究显示，不同年份交通运输业对各产业拉动效应的大小取决于各年份与该产业的距离，距离越小，拉动效应越大，反之则相反。上述分析还表明，拉动效应的大小还取决于交通运输业的发展对其他产业产品需求量的多少。

2北京市交通运输业前向关联产业及关联度

利用北京市2005年、2010年投入产出延长表和2007年投入产出表，根据式（2）计算得到2005年、2007年、2010年北京市交通运输业前向关联产业及前向关联度系数d27，j（j=1…42），如表2所示。

从表2发现北京市交通运输业与各产业的前向关联度不同，交通运输业与租赁和商务服务业，金融保险业，批发和零售贸易业，信息传输、计算机服务和软件业，建筑业，电力、热力的生产和供应业，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，交通运输设备制造业等产业前向关联度较强。研究表明，不同年份交通运输业对各产业推动效应的大小取决于各年份与该产业的距离，距离越小，推动效应越大，反之则相反。上述分析还表明，推动效应的大小还取决于交通运输业的发展对其他产业产品的生产供给量的多少。

3交通运输业与相关产业的总关联度

将表2中相应年份与北京市交通运输业相关联的同一产业的前向关联度和后向关联度相加，就得到总关联度，即按下式进行：

ci=b-i，27+d27，j （其中i=j；i，j=1…42） （4）

根据式（4）得到结果如表3所示。为了更加直观地展示北京市交通运输业与各关联产业总关联度的大小，根据表3的数据绘制总关联度分布图，如图1所示，其中横轴表示42个产业的代码，纵轴表示总关联度的大小。

从表3的数据和图1，发现与北京市交通运输业关联度高的产业主要是一些直接为交通运输业提供生产资料和服务的产业，以及交通运输业为其提供生产资料和服务的产业。前者如交通运输及仓储业、交通运输设备制造业、金融保险业。后者如石油加工、炼焦及核燃料加工业，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，建筑业，信息传输、计算机服务和软件业，租赁和商务服务业，批发和零售贸易业，电力、热力的生产和供应业，化学工业。这些产业中主要是第二产业和第三产业。研究显示，由于交通运输业在产业链中的位置比较靠前，这也就决定了它的后向波及效应比前向拉动效应更大、更广泛。4相关产业对国民经济的直接经济效应

由于2002-2012年北京市各产业的产值数据较多，由于篇幅所限，从略，根据式（3）和北京市各产业的产值数据计算得到2005年、2007年和2010年与交通运输业相关的各产业的直接贡献率αi（i=1…42），如表4所示。

将对国民经济直接贡献率比较大的产业进行排序，主要包括废品废料业，建筑业，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，金融保险业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，金属冶炼及压延加工业，信息传输、计算机服务和软件业，交通运输设备制造业，批发和零售贸易业，租赁和商务服务业，房地产业等。这些产业大都是国民经济的支柱产业，也是交通运输业对国民经济影响的主要传导媒介。

5相关产业对国民经济的间接经济效应

根据表3和表4中的数据，用总关联度修正各产业的直接贡献率，就得到交通运输业通过某一产业对国民经济的间接贡献率αindirecti，即用式（5）进行修正，结果如表4所示。

αindirecti=ci×αi （5）

从表4可以看出，2005年、2007年和2010年的间接国民经济贡献率合计分别为3093%、3103%和5886%，说明北京市交通运输业对国民经济的间接拉动和间接推动作用比较大，即国民经济每增加100个单位中，靠北京市交通运输业推动和拉动其他产业生产的增加值总和分别31、31、59个单位。而且呈逐年上升的趋势。3年中，各产业间接贡献率平均值2005年为074%，2007年为074%，2010年为140%。其中受交通运输业拉动或推动比较大的产业分别为通信设备、计算机及其他电子设备制造业，建筑业，金融保险业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，交通运输设备制造业，信息传输、计算机服务和软件业，租赁和商务服务业，金属冶炼及压延加工业等。突出体现了交通运输业的基础产业地位。鉴于交通运输业如此大的间接经济贡献率，应重视交通运输业的发展，为交通运输业的发展创造条件。为了更加直观地展示各产业间接贡献率的大小，绘制各产业的间接贡献率分布图，如图2所示，其中横轴表示42个产业类型的代码，纵轴表示间接贡献率的大小。

图22005年、2007年和2010年北京市交通运输业各相关产业间接贡献率

（三）北京市交通运输业对国民经济的总效应

北京市交通运输业对北京市国民经济的总贡献率αsum等于交通运输业的直接贡献率α27加上间接贡献率的和，即

αsum=α27+42i=1αindirecti （6）

由表1和表4的数据，根据式（6）计算得到2005、2007、2010年北京市交通运输业的经济总效应，即国民经济贡献率的总和，如表5所示。

从表5可以看出，北京市交通运输业对北京市国民经济总贡献率分别为：2005年3604%，2007年3645%，2010年6394%，表明2005、2007和2010年3年中，每100个单位的GDP增加值中，北京市交通运输业通过直接和间接经济效应分别共计贡献了3604个单位、3645个单位、6394个单位，对北京市的经济贡献度比较大，而且3年的总效应呈增长趋势，尤其2010年增长比较快，达到6394%。

四、结论和建议

其一，通过后向和前向关联分析发现，交通运输业对其他产业的拉动效应和推动效应的大小取决于两者在产业链中的距离的大小。距离越小，推动和拉动效应越大，距离越大，拉动和推动效应越小。与此同时，拉动和推动效应的大小还取决于交通运输业对其他产业产品的需求和供给量的多少。需求和供给量越大，交通运输业对其他产业的拉动和推动效应就越大。反之，则相反。

其二，通过后向关联分析和前向关联分析发现，北京市交通运输业2005年、2007年和2010年的后向关联系数的平均数分别为0048 7、0046 0、0065 5，前向关联系数的平均数分别为0058 3、0064 2、0153 0，后者明显大于前者，表明交通运输业对其他产业的前向推动效应大于后向拉动效应。导致这一现象的原因恰恰是交通运输业是基础设施产业，位于产业链的前端，是上游产业。而且3年均呈递增趋势，说明交通运输业对经济的后向拉动与前向推动作用在日渐增强。

其三，通过直接贡献率和间接贡献率分析发现，交通运输业对国民经济的影响主要是通过一些支柱产业进行传递的。媒介产业按直接贡献率大小进行排序，主要包括废品废料业，建筑业，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，金融保险业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，金属冶炼及压延加工业，信息传输、计算机服务和软件业，交通运输设备制造业，批发和零售贸易业，租赁和商务服务业，房地产业等。因此，任何产业对国民经济作用的大小就取决于其与支柱产业的关联程度，关联程度越大，后向拉动和前向推动效应就越大。

其四，2005年、2007年和2010年3个年份，北京市交通运输业的直接国民经济贡献率分别为511%、542%和508%，仅次于废品废料业，建筑业，通讯设备、计算机及其他电子设备制造业，金融保险业，金属冶炼及压延加工业，在42个产业部门中位列第6位，对国民经济的直接贡献率显著，表现出基础产业的共性。

其五，2005年、2007年和2010年3个年份，北京市交通运输业间接国民经济贡献率合计分别为3093%、3103%和5886%，说明北京市交通运输业对国民经济的间接后向拉动和间接前向推动作用比较大，而且呈逐年上升的趋势。3年中，间接贡献率平均值2005年为074%，2007年为074%，2010年为140%。其中受交通运输业拉动和推动比较大的产业分别为通信设备、计算机及其他电子设备制造业，建筑业，金融保险业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，交通运输设备制造业，信息传输、计算机服务和软件业，租赁和商务服务业，金属冶炼及压延加工业等。

其六，北京市交通运输业对国民经济总贡献率分别为2005年3604%、2007年3645%、2010年6394%，对北京市的经济贡献度比较大，而且3年的总效应呈增长趋势，尤其2010年增长比较快，达到6394%，这与北京市交通基础设施的改善有很大关系。

总之，该研究丰富和发展了产业关联理论。即任何一个产业经济效应的大小不仅取决于其直接经济效应，也取决于其间接经济效应。经济效应的大小取决于其在产业链中的位置、与其他支柱产业的关联程度和与其他支柱产业的产业距离。产业位置靠前，其拉动效应小于推动效应，产业位置靠后，其拉动效应大于推动效应。经济效应的大小还取决于其对其他产业产品需求的大小以及其他产业对该产业产品需求的大小。北京市交通运输业作为基础产业，对国民经济影响巨大，因此应该强化交通运输业的基础地位，积极发挥其对国民经济的后向拉动作用，尤其是其更大的前向推动作用。参考文献：

[1]管廷华.河北交通运输业与国民经济发展的相互关系研究[D].石家庄：河北科技大学，2007.

[2]张孟陶.基于投入产出的我国交通运输业发展对策研究[D].大连：大连海事大学，2007.

[3]黄凌鹤.基于投入产出模型的中国铁路运输业产业关联度测算研究[D].北京：北京交通大学，2012.

[4]闫振华.山西省交通运输业与经济发展关系研究[D].太原：山西财经大学，2010.

[5]胡盛楠.河北交通运输与经济发展关系的分析[J].黑龙江对外经贸，2009（12）：110-111.

[6]郭晓明.河北省交通运输业发展对经济的贡献度研究[D].石家庄：河北科技大学，2012.

[7]付宗琛，李卫东.铁路运输业与国民经济其他部门投入产出关系研究[J].郑州航空工业管理学院学报，2006（12）：44-47.

[8]刘起运，程卫平.宏观经济预测与规划[M].北京：中国物价出版社，1998：85-87.

[9]刘起运.投入产出分析[M].北京：中国人民大学出版社，2006：56-57.

[10]国家统计局国民经济核算司.中国2007年投入产出表编制方法[M].北京：中国统计出版社，2009：108-187.

Study on the function of transportation to economy in

Beijing based on connection between industries

LI Pandao1，2， ZONG Gang1

（1School of Economics and Management， Beijing University of Technology， Beijing 100124， PRChina；

2School of History and Society Management， Dezhou University， Dezhou 253023， PRChina ）

Abstract：

The promoting function of transportation to national economy generates from two sources， the one is the direct function to economy coming from the development of transportation itself， and the other is the indirect function to economy coming from the development of connecting industries because of the transportation growthThis paper uses the connection coefficients to describe the connection between the transportation and its connected industries， and uses the connection coefficients and contribution ratio of growth value to calculate the pulling and pushing function from the transportation to the national economy for BeijingThe research conclusion is that economic function from any industry depends on not only the size of its direct function to economy， but also its indirect function to economyThe size of function to economy depends on its position in the industrial chain， the connecting degree with pillar industries and the distance from transportation to pillar industriesIf its position is in front of others， the pulling function is smaller than its pushing function， if it is in behind of others， the pushing function is greater than its pulling functionAs a basic industry， the position of transportation is in front of other industries relatively， so its forward pushing function is larger than its backward pulling function

Key words： function to economy； transportation； connection between industries； connection coefficients

经济关联论文 第12篇

虽然从交通工具的可靠性、维护性、安全性、从业人员素质、政府安全标准和事故率、死亡人数等全方位对比,航空运输的安全性远高于铁路、水路和公路运输。但是,随着“马航MH370”等事故的发生,民航安全已经成为国家战略与安全层面问题。

近年来,中国民航安全记录持续改进,已经接近世界一流水平。2010 - 2014 年期间,中国民航运输总周转量、旅客运输量年均增长率超过10% ,而运输航空重大事故率( 0. 07 /百万架次,0. 03 /百万飞行小时) 远好于全球平均水平( 0. 39 /百万架次,0. 2 /百万飞行小时) ,超过了世界民航发达国家美国( 0. 19 /百万架次,0. 1 /百万飞行小时) 的安全记录。

虽然安全记录一流,但实际上在我国民航业高速发展中凸显出的保障能力、基础设施、关键人才队伍和管理水平等薄弱环节,使得民航业未来的安全、运行、发展面临全方位的挑战和限制。研究显示[1],某一行业的安全宏观与微观形势与其所处经济社会发展环境关系密切。可以预见“十三五”期间,随着民航业规模的持续快速增长,安全的压力将同步呈现增长的趋势。因此为了进一步提升民航安全水平,研究民航安全与社会经济的关系具有重要的意义。

1 影响民航安全的社会经济指标分析

1. 1 社会经济指标筛选

已有研究成果表明[2,3],全球各国在不同发展阶段的安全状况与经济社会状况存在相关性,如十万人死亡率与国内生产总值呈负相关或正相关。同理,民航的安全与经济发展也存在密切的关联。参考国内外社会学家对经济社会发展水平的研究成果[4],选择了7 个大类45 项反映经济社会发展的指标,用于分析我国民航安全生产状况与经济社会在各个发展阶段的内在联系和相互作用。通过散点图、关联分析等方法剔除与民航安全生产关系不密切的指标之后,得到6 个大类共计26项指标,包括:

1) 国民经济指标: 国家财政收入( 亿元) X1、国家财政支出( 亿元) X2、国内生产总值( 亿元) X3、人均国内生产总值( 元) X4、城镇居民家庭人均可支配收入( 元) X5、城镇居民家庭恩格尔系数( % ) X6、国际旅游外汇收入( 亿美元) X7。

2) 产业结构指标: 第一产业增加值( 亿元) X8、第二产业增加值( 亿元) X9、第三产业增加值( 亿元) X10。

3) 行业发展指标: 民用航空旅客运输量( 万人) X11、民用航空旅客周转量( 亿人公里) X12、民用航空货物运输量( 万吨) X13、民用航空货物周转量( 亿吨公里) X14、民用航空航线数( 条) X15、定期航班航线里程( 公里)X16、民用运输飞机架数( 架) X17。

4) 人员素质指标: 普通本专科毕业生数( 万人) X18、研究生毕业生数( 万人) X19、航空运输业就业人员数( 人) X20。

5) 科技水平指标: 研究与试验发展人员全时当量( 万人年) X21、研究与试验发展经费支出( 亿元) X22、高技术产品进出口额( 亿美元) X23。

6) 社会稳定指标: 公安机关立案的刑事案件合计( 起) X24、城镇登记失业人数( 万人) X25、城镇登记失业率( % ) X26。

本文所采用的1995 - 2014 年期间的统计数据均来自中国国家统计局[5]。

1. 2 民航安全生产指标筛选

事故数、事故征候数、事故征候率是民航运输飞行的主要安全指标。随着近二十年来中国民航的安全水平快速提升,民航运输飞行事故数量变得极为稀少,间隔多年才会出现一次。本文事故数将转化为“事故灾变系数”[6,7],其定义为指定时间段内有运输飞行事故发生时为1,无则为0。

本文收集从1995 - 2014 年民航运输飞行的事故灾变系数( Y1) 、事故征候数( Y2) 、事故征候万时率( Y3) 。采用无量纲化的方法原始数据转换到[0,1],其公式如下:

式中: Ynorm为转换后的数值,Y为原始数据,Ymax、Ymin分别为其中的最大值和最小值。随后定义民航安全生产指标( Y) 为:

2 民航安全生产状况与经济社会指标多元回归分析

2. 1 影响民航安全生产的经济社会指标因子分析

由于影响民航安全生产的主要社会经济指标较多,难以直接进行回归分析,本文采用因子分析法,将社会经济指标分类提取公因子后再进行回归分析[8,9]。因子分析结果如下:

国民经济因子: F1= 0. 154 6X1+ 0. 154 4X2+ 0.155 1X3+0.155 3X4+0.155 6X5-0.113 0X6+0.1528X7

产业结构因子: F2= 0. 333 9X8+ 0. 333 6X9+ 0.333 7X10

行业发展因子: F3= 0. 146 7X11+ 0. 146 6X12+ 0.143 3X13+0.143 7X14+0.142 9X15+0.144 4X16+0.146 6X17

人员素质因子: F4= 0. 338 5X18+ 0. 342 5X19+ 0.334 0X20

科技水平因子: F5= 0. 335 9X21+ 0. 334 8X22+ 0.333 6X23

社会稳定因子: F6= 0. 339 5X24+ 0. 349 1X25+ 0.338 7X26

KMO检验中,KMO > 0. 9 结果极好,> 0. 7 结果可接受,> 0. 6 结果一般,0. 5 以则认为不适宜进行因子分析。KMO和Bartlett球形度检验结果如表1 所示,KMO最小值为0. 553,其余值均接近1,通过检验。

2. 2 多元线性回归分析

采用向后删除法筛选自变量。该方法通过从众多变量中筛选显著的变量,并建立回归方程,是多元回归分析法中能够得到最优方程的一种方法。该方法是按各变量Fi对Y作用的显著程度大小来决定是否引入或剔除。用以衡量Fi对Y作用大小的量是Fi对Y的贡献,即显著性( Sig) 值[10]。通过对1995 - 2014 年我国经济社会发展指标和民航安全生产指标进行回归分析,可以确定影响我国民航安全生产的主要因素及其不同的影响程度[11]。

2. 2. 1 计算结果分析

以Y为因变量,以Fi为自变量,采用向后删除法进行多元线性回归,结果如表2 ~ 表4 所示。

表2 信息显示4 个模型R2均大于0. 90,表明各模型能够解释民航安全生产指标90% 以上的变差,模型效果极好。

表3 中,Durbin - Watson = 2. 143,与2 接近,残差与自变量独立,通过检验。

表4 中,ANOVA检验结果显示,4 个模型显著性( Sig) 值均小于0. 05,说明其均有意义,且与民航安全生产指标显著相关。

表5 结果清晰的显示了自变量的删除过程,除模型4 以外,其他模型中的参数均存在非显著性( Sig. > 0.05) 的自变量,这些自变量对于民航安全生产指标( Y)的影响并不显著。最优模型应去除所有对Y影响不显著的Fi,仅显示对Y影响显著的Fi。因此,最终确定模型4 为最优模型。

3. 2. 2 民航安全生产指标回归方程

民航安全生产指标与经济社会主要影响因素的标准化回归方程:

将1995 - 2014 年我国的经济社会数据,代入回归方程,结果显示拟合曲线与实际曲线拟合程度较高,表明回归方程解释效果较好( 如图1) 。

4 民航安全生产发展趋势分析与预测

4. 1 建立预测模型

计算结果表明差分自回归滑动平均法[12,13]优于灰色理论、趋势分析预测等建模方法。本文预测模型使用时序预测中的ARIMA模型,对比不同p,d,q值后得到ARIMA( 0,1,0) 模型,结果如表6 所示。

平稳的R2= 0. 659,R2= 0. 878,Ljung - Box统计量的显著性值Sig. = 0. 640 > 0. 5。表6 数据显示,模型拟合情况良好,残差序列是没有自相关性的。

表7 表明对民航安全生产状况有显著影响的指标依次为: 民用运输飞机架数( X17) 、第三产业增加值( X10) 、城镇居民家庭人均可支配收入( X5) 、研究与试验发展人员全时当量( X21) 、研究生毕业生数( X19) 。以除X21的Sig. = 0. 066 > 0. 05,其余指标Sig. 均小于0. 05,可认为模型各参数具有显著性。同时,模型中的各指标与现实中的情况高度吻合,即直接反映出行业增长( 民用运输飞机架数) 、产业结构调整( 第三产业增加值) 、国民经济( 城镇居民家庭人均可支配收入) 、以及科技( 研究与试验发展人员全时当量) 和教育( 研究生毕业生数) 对民航安全的直接影响。

预测2015 - 2018 年安全生产指数( 如图2 所示) 。实际值与拟合值具有较好的重合度,趋势完全一致,若能提升样本数量模型的预测精度将更为理想。

4. 2 预测结果分析

1) 鉴于我国“十三五”期间经济仍然将保持较高增速,同时将处于产业结构调整的转型阶段,民航的事故、事故征候的总量很可能出现较大起伏,总体安全形势严峻。

2) 从预测结果看,2015 - 2018 年期间,我国民航安全生产指数保持平稳,虽缓慢上升趋势,但是幅度极小。民航安全生产指数将保持在1. 13 左右保持稳定,但并不排除出现较大波动的可能性。

5 结论

本文针对当前我国民航业快速发展的形势,结合中国民航近二十年来安全生产数据,分析了影响民航安全生产的经济社会主要因素,相关结论如下:

1) ARIMA( 0,1,0 ) 模型预测结果显示2015 - 2018年,民航安全生产指数将处于高位运行,但在我国经济社会发展和科技进步的大环境中,通过行业主管部门对主要安全因素进行宏观控制,能够控制民航安全生产指数上升幅度并缩短上升期。

2) 民用运输飞机架数、第三产业增加值、城镇居民家庭人均可支配收入、研究与试验发展人员全时当量和研究生毕业生数对于安全生产指数具有显著影响。通过合理调整产业结构,民航业的增长速度、加强高级人才培养与增加科技研发投入,可有效的改善民航业安全形势。

3) 对民航安全生产指标的影响程度从高到低依次为国民经济、产业结构和人员素质。在我国“十三五”战略规划中,国民经济的发展,产业结构的优化,国民素质的提高已被列为了重点。国家与民航业战略重点完全重合,这将为民航安全水平提供战略层面的有力支撑。

4) 民航安全生产还受到其他多种因素的综合影响,要结合我国经济发展的状况,以及民航行业发展的形势,持续推进安全生产法制建设,健全完善民航安全监管体系、安全管理体系,推进积极主动的安全文化建设。

摘要：为了分析中国民航的安全趋势,基于中国民航1995-2014年安全生产历史数据和民航安全运行关系密切的26项社会经济指标,利用因子分析、相关系数等数学方法,建立了多元线性回归模型分析民航安全状况与社会经济指标的管理关联性。该模型表明对民航安全具有显著影响的社会经济指标包括国民经济、产业结构和人员素质。通过对比安全生产指标的拟合值和实际值,分析民航安全趋势的变化规律,并利用自回归移动平均模型预测2015-2018年民航安全生产指标值。计算结果显示该时间段内民航安全生产指标将处于历史高位,且呈现缓慢上升趋势。最后给出了针对行业安全监管、安全运行等方面的改进建议。