资源环境基尼系数（精选9篇）
资源环境基尼系数 第1篇
1 基尼系数方法概述
1.1 概念的提出及其内涵
基尼系数是1922年意大利经济学家基尼(Gini)根据洛伦兹曲线提出的定量测定收入分配差异程度的指标,又称为洛伦兹系数[2]。其值介于0～1之间,是反映社会分配不公平程度及一国国民收入分配差距的重要指标[3]。洛伦兹系数则是依据洛伦兹曲线推算得出,由美国统计学家洛伦兹(M.O.Lorenz)于1907年提出(图1),横轴表示人口(按人均收入由低到高分组)的累积百分比,纵轴表示收入的累积百分比。洛伦兹曲线的弯曲程度反映了收入分配的不平等程度[4],洛伦兹曲线越向横轴凸出,与完全平等线之间的面积就越大,收入分配程度越不平等。
按照国际惯例,通常把0.4作为收入分配贫富差距的“警戒线”。基尼系数在0.2以下,表示社会收入分配“高度平均”或“绝对平均”;0.2～0.3之间表示“相对平均”;0.3～0.4之间为“比较合理”;0.4～0.5为“差距偏大”;0.5以上为“高度不平均”[5]。基尼系数不是一个能够说明所有社会问题的概念,但在通过政策和法律界定公平与效率相互关系时,其警示意义绝不容忽视[6]。
1.2 计算方法
目前,经济学家已经掌握了多种计算基尼系数的方法,例如:几何法(Geometric approach)、基尼平均差法(Gini’s mean difference approach)、协方差法(Covariance approach)和矩阵法(Matrix form approcah)。每一种方法都有它们各自的优点和适用范围,而且它们是相互统一和相互一致的[7,8]。
如果收入的分布为离散型分布,那么洛伦兹曲线以下部分,即B区域的面积可以表示为:
其中Xi是人口累积百分比,当收入Y=Yi的概率为fi=1/n,则Xi=i/n;Yi是收入累积百分比,i为第i个样本,且i=1,2,……n。所以基尼系数:
如果收入分布是连续型的,则:
2 基尼系数的应用与创新:森林资源分布系数
基于前述,洛伦兹曲线和基尼系数是一种描述收入分配均衡程度的客观指标,越来越多的研究用其评价国家或区域间资源消耗和污染物排放的公平性、合理性,尤其是对污染物排放总量控制及分配具有较好的参考价值[2]。同样在自然界中,森林资源在地域空间上的分布亦具有非均衡性,这种非均衡性直接关系到区域经济的发展和生态环境的安全,其内涵的数学规律十分类似于收入分配的均衡性问题[9]。因此,本文借鉴洛伦兹曲线和基尼系数来描述并分析森林资源的空间分布状况,以期对区域生态安全的影响提供一种新的量化指标[10],本文称其为森林资源分布系数。
但基于什么角度或标准推算森林资源分布系数并无统一标准,目前主要有基于国土面积—森林面积(即以国土面积为横轴,以森林面积为纵轴绘制洛仑兹曲线并推算分布系数)的角度或标准[1,9]推算森林资源分布系数,作为评价森林资源分布均衡性的依据。考虑到区域间地理地貌和水热条件的差异,以及评价的科学性,本文提出4个标准或匹配方法,分别推算森林资源分布系数,以从不同角度来评价森林资源分布的均衡性。这个匹配方法分别是:国土面积—森林面积、国土面积—活立木蓄积、林业用地面积—森林面积、林业用地面积—活立木蓄积。这些计算过程和图形绘制均可在EXCEL中实现,在对分布曲线拟合后采用积分公式(4)来推算森林资源分布系数。
3 实证分析
3.1 数据来源
本文数据来源于江西省“十一五”期间森林资源“二类调查”统计数据,具体见《鄱阳湖生态经济区统计年鉴2010》,全区各县(市、区)国土面积、森林资源等数据见表1。
注:南昌市的东湖区、西湖区、青云谱区和景德镇市的珠山区由于缺乏相关数据未列入。
3.2 结果分析
依据上述模型构建步骤和计算公式,根据表1的数据计算得到绘制洛伦兹曲线所需的各项百分比数据,并绘制出各项评价指标的洛伦兹曲线(图2～图5)。且从图2～图5的拟合曲线的结果来看,其相关系数均达0.99以上,拟合精度很高,符合建模要求,可以用于推算森林资源分布系数,其推算结果见表2。
从表2的结果可以看出:(1)基于国土面积—森林面积的森林资源分布系数为0.222 5,处于相对平均状态,说明森林面积的分布在鄱阳湖生态经济区内各县(市、区)之间比较均匀;(2)基于林业用地面积—森林面积的森林资源分布系数为0.108 3,处于高度平均状态,说明从林业用地禀赋的角度看,森林资源的分布在鄱阳湖生态经济区内各县(市、区)之间是高度均衡的;(3)基于国土面积—活立木蓄积的森林资源分布系数为0.3990,处于比较合理的状态,但已非常接近警戒线,说明从国土面积的角度看,森林资源蓄积的分布不是很理想,需要采取一定的政策或措施加以改进;(4)基于林业用地面积—活立木蓄积的森林资源分布系数为0.218 9,处于相对平均状态,说明从林业用地禀赋的角度看,森林资源特别是蓄积量的分布在鄱阳湖生态经济区内各县(市、区)之间是比较均衡的。
从两两相互比较的结果来看:(1)从考虑森林面积的分布均衡性角度来看,基于林业用地面积的分布系数小于基于国土面积的分布系数,说明了在排除地理地貌差异的影响后,森林的分布显得更为均衡,显得更为科学与合理;(2)从考虑森林蓄积的分布均衡性角度来看,同样是基于林业用地面积的分布系数小于基于国土面积的分布系数,其差距更为明显,其原因和(1)点是相似的;(3)不论是基于国土面积的角度,还是基于林业用地面积的角度,森林蓄积的分布系数均要大于森林面积的分布系数,说明森林蓄积的分布比森林面积的分布更不均衡,其原因可能与立地条件的差异和各地有关部门的重视与管理程度的差异有关。
4 结论与讨论
4.1 结论
1)以洛伦兹曲线和基尼系数为理论基础构建的森林资源分布评价模型,可从不同角度定量评价区域森林分布状况,通过模型对鄱阳湖生态经济区森林资源分布状况进行评价,4项评价指标均表现为相对均匀或合理以上的水平,但资源分布结构有待进一步优化,如何合理地制定区域森林资源发展规划及强化对森林资源的培育与管理仍是今后努力的方向。
2)基于不同的匹配指标得出的森林资源分布系数也不同,从林业用地面积的角度得出的森林资源分布系数均要小于从国土面积的角度得出的森林资源分布系数,森林蓄积的分布系数均要大于森林面积的分布系数。
4.2 讨论
1)本文构建的评价模型对于森林资源分布合理性或均衡性的评价虽然可以从不同角度评价区域森林资源的分布状况,但对于评价结果或评价等级的划分仍然借鉴于基尼系数对社会收入合理性的划分,该方法存在一定的缺陷。这主要表现在对绝对不平均的折现划分上,基尼系数在评价社会收入分配的公平性时可以允许最后一个人占有100%的收入,但在对森林分布的均衡性评价时,这个条件几乎是不存在的,特别是对于森林覆盖率,如果评价总体的森林覆盖率为10%,说明森林分布绝对不平均是指其余90%的国土没有任何森林,全部森林集中在10%的国土上[11]。经统计,本研究区即鄱阳湖生态经济区的森林覆盖率为43.5%,这就说明森林分布绝对不平均是指全部森林都集中在本研究区43.5%的国土上,从而大大影响了对森林分布均衡性的评价等级的划分的科学性与合理性,这也是今后研究中值得深入的问题。
2)从本文研究的结果来看,在排除地理地貌差异的影响后,不论是森林面积的分布还是森林蓄积的分布,其均衡程度均比纯粹从国土面积的角度得出的森林分布的均衡程度要好,之所以得出的结论都是相对平均甚至高度平均的状态,主要是由于本研究区的地带性植被几乎没有差异,雨热条件比较一致,对森林分布的影响并不明显;如果推广到全国尺度,由于各地的地理地貌、雨热条件差异极大,导致纬度、经度、海拔高度的地带性植被非常明显,这也是一些学者研究得出的结论导致全国森林资源分布很不均衡的主要原因[1,9]。因此,从各评价单元的林业用地的禀赋条件出发,评价森林资源的分布均衡性就更为科学与合理。
3)本文研究得出的森林资源分布系数与森林覆盖率与单位面积蓄积量的大小无关,虽然其能够比较精确地反映一个地区的森林分布的均衡性问题,也有利于森林资源及生态安全在空间上的布局和规划,但是从鼓励森林资源培育和保护的角度看,森林蓄积的评价显然比森林面积的评价更为科学与合理,这也从本文研究得出的蓄积量分布系数大于面积分布系数的结论可以看出,蓄积量的大小更能代表生态系统服务及生态安全质量的高低,也有利于森林培育从数量规模型向质量效益型转变。因此,该领域今后的研究应更注重森林蓄积量的均衡性分布评价。
摘要：森林资源的分布评价是当前比较热门的研究领域。依据洛仑兹曲线和基尼系数的基本内涵,构建森林资源分布评价模型,提出森林资源分布系数。并以鄱阳湖生态经济区为例,基于不同匹配指标,对区域内森林资源分布进行实证研究,结果表明:(1)该模型从不同角度定量评价区域森林分布状况,取得较好效果,4项评价指标均表现为相对均匀以上的水平,但资源分布结构有待进一步优化;(2)基于不同的匹配指标得出的森林资源分布系数不尽相同,从林业用地面积的角度得出的森林资源分布系数均要小于从国土面积的角度得出的森林资源分布系数,森林蓄积的分布系数均要大于森林面积的分布系数。文章最后对模型评价方法的科学性与适用性进行了讨论。
关键词：森林资源:基尼系数,林地,森林覆盖率,鄱阳湖生态经济区
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资源环境基尼系数 第2篇
环境弹性系数法在环境压力预测中的应用
摘要：扩展了弹性系数的基本内涵并将其应用到环境压力预测中.以成渝经济区产业规划的.环境压力预测为研究实例,通过分析成渝经济区长系列年的产业规模及污染物排放增长趋势,找出环境弹性系数变化规律,建立弹性系数模型,根据建立的模型预测成渝经济区产业规划带来的环境压力.作 者：肖杰 钱骏 蒋厦 李世广 郑颖 XIAO Jie QIAN Jun JIANG Xia LI Shi-guang ZHEN Ying 作者单位：四川省环境保护科学研究院,四川,成都,610041 期 刊：西华大学学报（自然科学版） ISTIC Journal：JOURNAL OF XIHUA UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION) 年，卷(期)：, 29(5) 分类号：X5 关键词：弹性系数 环境弹性系数 环境压力 成渝经济区波导环境下雷达后向散射系数研究 第3篇
在舰载雷达探测目标的过程中,经常出现电磁波异常传播现象。即部分电磁波获陷在一定厚度的大气层内,如同电磁波在金属波导管中传播一样,上下震荡向前传播,即为大气波导现象。根据大气修正折射率的剖面结构,可将大气波导分为表面波导、蒸发波导和抬升波导三类[1] ,蒸发波导和表面波导是对近海雷达系统影响较深的两种波导形式,我国东南沿海地区是波导频繁发生地带,其中蒸发波导在近海面发现概率高达80%。
大气波导对雷达海杂波有增强的作用,主要是由于电磁波在波导层内传播时,能量衰减很小,电磁波可以紧贴海面传播产生超视距效应,从而使雷达能探测到强烈的海杂波信息。海杂波的增强往往会增加雷达所要探测有用目标的难度,甚至导致雷达探测盲区的出现,从而造成雷达定位失效甚至目标丢失,尤其对一些低空飞行的雷达散射截面较小的目标[2]。根据国内外研究表明,海杂波回波与雷达波长、极化方式、入射角、海况、风等因素密切相关,因此研究波导背景下海杂波回波,对提升舰载雷达探测性能及进一步利用海杂波反演大气波导具有重要理论指导和应用价值。
1波导环境下的海杂波
海杂波是由雷达照射区内大量散射单元回波矢量叠加形成的,波浪与波纹的运动使每一分量的相对相位发生变化,引起总的合成杂波的随机变化[3,4]。目前存在的海杂波模型都是掠射角在1～10°的情况,并且与实际符合的比较好,但当掠射角小于1°时,这些模型便表现出了明显的差异。后经研究发现,大气波导环境下的雷达散射系数和标准大气下的雷达散射系数有明显差异。国内外研究机构经过对比分析一系列海杂波模型,发现有两个模型比较符合较小掠射角(低于1°)的情况,分别为GIT和TSC模型[5,6]。其中GIT模型是目前比较完善也是应用最多的计算海杂波σ0的模型。
本文即是利用GIT模型分析不同风速下的雷达散射系数的变化情况,从而为进一步研究提供理论基础。
1.1 GIT模型
GIT模型是由佐治亚理工学院(The Georgia Institute of Technology)针对单位面积的平均雷达散射截面提出的确定参数模型[5]。该模型是入射角、风场、平均波高、雷达波长、极化方式的函数。具体参数如下:λ是雷达波长(单位:m),φ是风向(单位:(°)),φ为掠射角(单位:rad)、Vw为风速(单位:m/s),hav为平均波高(单位:m)。
散射因子:
逆/顺风向因子:
风速因子:
水平极化的后向散射系数:
式中:Ai是波高的带有标准偏差符合高斯分布的多路径干扰经验求导因子;Aw和Au是经验求导因子,Au描述了天线方向跟海浪间的视角的变化。由于本文所及雷达为工作在X波段的ADWR-X天气雷达,高斯型天线(天线高20 m、水平极化),工作频率为10 GHz,切向入射,因此利用式(1)～式(4)便可以模拟仿真不同风速因子、平均波高对波导背景下雷达后向散射因子σ0的影响作用,从而为进一步研究提供基础。
1.2 掠射角φ的计算
需要说明的是,在研究波导环境下不同海况对雷达后向散射系数影响的问题时,掠射角φ是随距离变化的,确定每个距离步长的掠射角成为关键。掠射角的计算一般采用两种方法:几何光学法和谱估计法[7,8,9,10]。由于几何光学适用于计算简单的大气折射率分布情况,而谱估计方法在二维非均匀的折射率情况下表现相对良好。因此采用现代谱估计理论中的Burg算法来计算掠射角φ。下面为蒸发波导和表面波导环境下掠射角的变化情况。图1为蒸发波导分别为10 m及30 m高度时掠射角随距离的变化。由图可见,0～20 km时,随着距离的增加,掠射角随距离的增加迅速衰减;而距离大于20 km时,掠射角几乎不再变化,稳定在某个小于1°的值附近。相对于10 m高度的蒸发波导,由于波导强度的增强,掠射角数值也相对较大。两条掠射角曲线最后分别稳定在0.07°和0.17°左右,这表明由于波导厚度的增加,减少了电磁波的衰减,电磁波上下震荡更为强烈,从而使得掠射角也随之增加。图2为50 m高度的表面波导掠射角随距离的变化。相对于蒸发波导,表面波导环境下电磁波在波导管层内上下剧烈跳跃引起掠射角值的起伏变化,最后掠射角稳定在0.2°左右。
2数值模拟与分析
掠射角问题解决后,就可以利用式(1)～式(4)分析研究不同海况对雷达散射系数的影响。下面分析了高度为10 m和30 m时蒸发波导,高度为50 m时表面波导环境下不同风速对雷达后向散射系数(RCS)的影响。
图3、图4分析了风速2.5 m/s,5 m/s,7.5 m/s及10 m/s时,雷达后向散射系数σ0随距离的变化情况,蒸发波导高度分别为10 m和30 m。
从图中可以看出,同一风速下RCS随距离的延伸而渐渐变小,并且可以看出在相同距离处RCS随着风速的增加增强。主要原因为风掠过海面产生小范围的粗糙度。这种粗糙度引起RCS的变化,风速越大RCS值就越大,海面反射电磁波的能力也就越强。并且由于波导强度的增加,电磁波衰减减少,因此同一风速下RCS也有所增加。
由图5可以看出,风速2.5 m/s,5 m/s,7.5 m/s及10 m/s时,RCS随距离的变化情况,表面波导为50 m。从图中可以看出,由于受到图2中掠射角曲线起伏的影响,RCS曲线也不再保持平稳,同一风速下,RCS随距离起伏变化,同时发现风速的变化对RCS的取值影响仍然很大。风速越大,RCS值越大,海表面反射电磁波能力也就越强。同时还可以发现,较小风速对RCS值影响更为显著。
下面对不同掠射角下RCS随风速的变化情况进行计算分析。分别选取掠射角φ为0.1°,0.2°和0.3°,雷达后向散射系数(RCS)随风速的变化情况进行分析,如图6所示。
从图6中可以看出,同一掠射角下,RCS随风速变化曲线拐点在10 m/s左右,风速小于10 m/s时,风速对RCS影响显著,风速大于10 m/s时,风速对RCS影响不再显著,此发现对雷达布控及提高舰载雷达探测性能有重大帮助。同时还发现,相同风速下RCS随着掠射角的增加也有所增加。
3结语
大气波导作用于雷达电磁波而改变其传播性能,电磁波衰减也大大减小,从而发生超视距现象,掠射角也会不同于标准大气条件下的情况。因此,雷达可以探测到更强烈的海杂波回波。海杂波的增强往往会增加雷达所要探测有用目标的难度,甚至出现雷达探测盲区,而不同的海况(浪、流及风等)对海杂波回波影响颇深,因此研究波导背景下RCS值对提升雷达探测性能有重要指导意义。本文利用改进GIT模型模拟仿真了波导背景下不同风速对雷达后向散射系数的影响,并且利用现代谱估计理论中的Burg算法,分析出了掠射角随距离的变化情况,对提升雷达探测性能及利用海杂波回波反演大气波导具有重要的指导意义。此外由于本文只分析研究了不同风速下RCS的变化,而现实中海上情况复杂多变,对RCS的影响也不只限于风的作用,因此对其他影响因素有待进一步分析研究。
参考文献
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资源环境基尼系数 第4篇
如何保养比基尼泳衣？比基尼泳衣保养窍门
1、比基尼泳衣的清洗
由于比基尼泳衣是直接接触皮肤的，洗涤时更要特别注意：水温不得超过20度，因为泳衣面料的特殊性，水温过高会损伤面料，从而老化失去弹性；加上少许中性洗液浸泡10分钟后手洗。切勿用洗衣粉、漂白剂等，也不要用机洗和甩干，洗净后在阴凉出晾干，不要暴晒。
2、比基尼泳衣的穿着
无论是海水还是泳池里的水都会有化学物质，还有我们擦得防晒油，这些都会损伤泳衣的弹性，所以要先穿上泳衣再涂防晒油，游完泳应先将身体冲洗干净再脱泳装。下水前应先用清水淋湿泳衣，可减轻泳池或海水中破坏泳衣的程度。
3、比基尼泳衣的收纳
不要以为收纳比基尼泳衣只要把它放在袋子里就可以了，其实这是对它们的最大损伤。要保证通风透气，存放时应该远离化学物质，例如化妆品、洗衣剂等，避免阳光照射而导致比基尼或泳衣面料老化。建议使用收纳盒存放泳衣，让罩杯与泳衣要分开存放，这样可以避免罩杯挤压变形，保持通风干燥最好在收纳盒中放些干燥剂。
资源环境基尼系数 第5篇
1研究方法与数据来源
1.1突变级数法
突变级数法是采用突变理论和模糊数学形成的一种客观综合评价方法,可以避免人为赋权重的主观性。其核心是对研究目标进行多层次分解, 再根据突变模糊隶属度函数推导出的归一化公式 ( 表1) ,建立递归运算法则,最后得到一个参数, 进行综合评价。根据归一化公式测算状态变量值时,一般对该变量所匹配的各个控制变量计算出的x值遵循 “大中取小”的原则或取平均值[15]。
1.2全局空间自相关分析方法
全局空间自相关可以衡量研究区域总体的空间关联和空间差异程度[16],常用的度量指标是Moran's I,其表达式为:
式 ( 1) 中: n为研究区域单元总数,Xi,Xj为邻近匹配区域单元的取值,X珚为n个区域属性值的均值,S为标准差,Wij为空间权重矩阵,样本区域i和j相邻为1,不相邻为0。邻近空间单元属性值的相似程度可用Moran's I表征,如果I为正且显著时,表示中国科技产出在空间上呈集聚态势; 若I值为负且显著时,表明科技产出在空间上呈分散格局。
1.3空间计量经济学方法——空间变系数GWR模型
由于空间上的复杂性、变异性和自相关性, 自变量对因变量的作用在不同的区域是有差异的, 空间计量经济学的地理加权回归模型能较好地揭示自变量对因变量的区域差异性[17]。
式 ( 2) 中,yi为因变量,xij为自变量,其中i = 1,2,…,m、j = 1,2,…,n,( ui,vi) 为第i个样本点空间坐标,系数 βj的下标j表示与观测值联系的m × 1阶待估计参数向量,是关于地理位置 ( ui,vi) 的k + 1元函数,εi为第i个区域的随机误差。可见,βj不在是利用全部信息获得的, 而是利用空间局部地理位置i变化进行局域回归得到的。
1.4指标体系的选取
本研究的所有数据均来源于 《中国统计年鉴》 ( 1999 ~ 2014) 和 《中国科技统计年鉴》 ( 1999 ~2014) 研究范围为除港澳台外的31个省市。
“科技资源” 是一个多要素集成的概念,包括科技研发资金、科技人才、科技信息资源、科技获取渠道等重要要素[18,19]。一些学者认为科技物力资源、科技信息资源以及科技组织资源大都反映在科技人力资源和科技财力资源上[20],因此仅把这两种资源表示科技资源。然而,鉴于科技信息资源对科技创新的作用日益显现,本研究用科技人力资源、科技财力资源和科技信息资源表征科技资源,具体指标如表2所示:
2空间计量经济实证分析
由于收集到 的数据量 级差异较 大,因此: ( 1) 运用级差公式对原始数据进行标准化,然后采用突变级数法的尖点突变模型将研发人员数和R&D人员全时当量合成为科技人力资源,将研发强度和研发经费投入合成为科技财力资源。采用燕尾突变模型将互联网宽带用户数、固定电话和移动电话用户数及邮电业务总量合成为科技信息资源。 ( 2) 再利用燕尾突变模型将科技人力资源、科技财力资源、科技信息资源进一步合成得到中国大陆31个省市的科技资源投入综合得分。 ( 3) 利用尖点突变系统模型将技术成果成交额及国内3种专利申请授权数合成为科技资源产出综合得分,以便进行以下的空间统计和计量分析。
2.1空间自相关与集聚分析
1998年、2005年及2013年中国31个省市的科技资源投入综合得分和科技资源产出综合得分的Moran's I指数都为正,且Moran's I指数的正态统计量Z值均大于正态分布函数在0. 05水平下的临界值 ( 1. 65) ,表明在省级空间尺度,科技资源投入较高的省份之间倾向于邻接,而科技资源投入较低的省份之间倾向于邻接,科技资源产出也是如此 ( 表3) 。即,1998年、2005年及2013年中国31个省市的科技资源投入和科技资源产出都具有显著的空间自相关性,中国各省市之间的科技资源投入和科技资源产出在空间上呈现出高高邻近或者低低邻近,而非随机分布。
2.2空间变系数回归分析
首先,将1998年、2005年和2013年中国31个省市的科技资源投入综合得分及科技资源产出综合得分,表示为:
式 ( 3) 中,OSTi表示某年度各省市科技资源产出综合得分,STI表示科技资源投入综合得分,βi为科技资源投入对科技资源产出的影响, εi为随机干扰项。
为了便于比较,首先进行OLS常系数估计, 1998年、 2005年和2013年调整R2分别为0. 6625、0. 5792、0. 616,说明OLS模型解释了科技资源产出的66. 25% 、57. 92% 、61. 6% 。回归系数为1. 151、1. 011、0. 793,且通过了1% 显著水平的检验,说明科技资源投入对科技资源产出具有明显正面影响,若其它条件固定不变,科技资源投入每提高1% ,科技资源产出的效果就增加1. 151% 、1. 011% 、0. 793% 。通过1998年、 2005年和2013年OLS方程可以看出科技资源投入对产出贡献度在不断下降,表明中国整体上科技资源投入产出的效率在降低。此外,OLS模型的拟合效果还是比较差的,1998年、2005年和2013年解释能 力分别只 有66. 25% 、57. 92% 、 61. 6% ,可见,使用基于传统全域估计的OLS模型,研究科技资源投入对科技资源产出的作用, 存在解释力度不够的问题。因此采用地理加权回归模型进行局域估计,可以有效避免传统OLS模型将回归系数看为一个常数,能揭示科技资源投入产出效率的区域差异。
1998年GWR模型中R2的值在0. 62 ~ 0. 74间变化,全局模型解释了科技资源投入产出效率的66. 25% ,而GWR模型最高解释了科技资源投入产出的74% ,最低解释了科技资源投入产出的62% ,因此,大部分GWR模型比OLS模型更好地模拟了数据,其余GWR模型和OLS模型的拟合度接近。东北三省、京津冀、新疆、西藏、甘肃、陕西、内蒙古拟合度较高,其余省市拟合度稍低。拟合度稍低的省市的科技资源投入产出效率还受到其它因素的制约,而模型没有考虑这些因素。2005年和2013年GWR模型中R2的值分别在0. 55 ~ 0. 83间和0. 39 ~ 0. 92变化,全局模型解释了 科技资源 投入产出 率的57. 92% 和50. 27% ,而2005年和2013年GWR模型最高解释了科技资源投入产出的83% 和92% ,最低解释了科技资源投入产出的55% 和39% ( 表4 ) 。 2005年和2013年仅有1 ~ 2个省份的拟合度小于全局模型,其余局部模型都远优于全局模型。
1998年、2005年及2013年科技资源投入产出的效果的排序看,大部分省份变化不大,个别省份有小幅波动。除中国港澳台外,31个省份中广西、陕西、重庆、贵州、宁夏、四川、云南、 甘肃、青海、西藏、新疆的排序依次处在21 ~ 31,且较为稳定,几乎没有变化。河北、江西、 内蒙古、广东、河南、湖北、湖南、山西、海南的排序处在12 ~ 20,大部分省市波动幅度较小。 黑龙江、山东、安徽、天津、福建、北京排序基本在6 ~ 11间,上海、浙江、江苏、辽宁、吉林、 排序基本在1 ~ 5间,波动不大。
为了探讨科技资源投入产出效果的空间差异特征,本文借鉴仇方道[16]对区域差异的分类方法,根据均值的0. 75、1和1. 25倍,把中国科技资源投入产出效率划分为低、一般、较强及强4类区域,通过比较1998年、2005年、2013年科技资源投入产出效率的空间差异的演变 ( 图1) 发现: 1998年科技资源投入产出效率低的省市有新疆、青海、西藏; 效率一般的省市有宁夏、云南、贵州、广西、重庆、四川、陕西、甘肃; 其余省市为效率较高,比例达到61. 29% ,没有科技资源投入产出效率高的省市 ( 图1a) 。可以看出1998年除了西部地区外,中国大部分省市科技资源投入产出效率都是比较高的,科技资源投入产出成 “东部及中部高,西部低” 地带性分布。 这一时期,中部和东部的差异还不大,科技发展的环境及全球化的程度等状况远没有目前的差别大 ( 图1a) 。
2005年科技资源投入产出效率低的省市有青海、宁夏、西藏、新疆、云南、四川、甘肃; 效率一般的省市有贵州、重庆、陕西; 效率较高的省市有内蒙古、辽宁、北京、山西、天津、山东、 河南、湖北、湖南、广西、广东、河北及海南, 效率高的地区有黑龙江、吉林、江苏、安徽、江西、福建、浙江及上海。和1998年相比,2005年科技资源投入产出效率低的省市进一步增加, 一般的类型明显减少,出现了8个科技资源投入产出效率高的省市。随着改革开放的深入推进, 尤其是中国加入WTO,东部的全球化程度,区域创新环境及市场化程度都极大地超过了中部地区, 造成了东部一些地区科技资源投入产出效率开始变高,而中部地区变化不大 ( 图1b) 。
2013年科技资源投入产出效率高的地区大部分位于东部地区 ( 图1c) ,主要有: 吉林、辽宁、 江苏、浙江、上海。其中,和2005年相比,辽宁省科技资源投入产出效率类型由较高上升为高, 科技资源投入产出高的类型进一步增加。 ( 1) 这些省市经济发达,收入水平较高,为人才集聚创造了便利的科研及生活条件,人才集聚促进了知识溢出,有利地促进了创新; ( 2) 这些地方市场化程度比较高,科技创新机制较为完善,能使科技投入较为有效的利用,科技成果也更容易转化为经济效益; ( 3) 发达国家由于人才、成本、科技实力的原因开始在全球布局研发活动[21]。中国东部地区全球化程度相对较高,人才、科技及科研实力都具有明显的优势,自然成为了国际研发投资的热点地区,来自国外的技术及思想将有利于东部地区高效的科技产出。 ( 4) 这些省市高校林立,不仅培养了大量人才,对打造区域创新环境和培养科技意识也产生了积极的作用。 ( 5) 空间邻近形成的知识溢出对科技投入产出差异也产生了重要影响,省市投入产出效率在空间上呈高高集聚和低低集聚。
科技资源投入产出效率较高的省市有黑龙江、 内蒙古、北京、山西、天津、山东、河南、安徽、 湖北、江西、湖南、福建、广西、广东、海南、 河北。和2005年相比,黑龙江、安徽、江西、福建由高降为较高,这些省市主要位于中部地区, 这些地区发展潜力较大,特别是伴随东部地区产业转移,经济迅猛发展,区域创新环境在不断改善,人才不断集聚,科技资源投入稳步增加,这些地区的科技资源投入发展前景广阔。需要指出的是,北京和广东科技实力非常强,但是其投入产出效率仅属于较强类型,这是因为这两个省市承担了大量的基础研究成果,而很多研究未必申请专利,也很难市场化。同时这两省市较多重视科技投入而忽视经济效益。这两省市在科研资金投入上具有明显优势,并且还具备得天独厚的经济环境、法制环境和市场环境,其科技资源投入产出效率仍有较大潜力[16]。江西科技资源投入产出效率在1998年属于较高类型,2005年有了一定发展,但2013年又变回较高类型了。作为中部省市,安徽具有得天独厚的优势,随着长三角不断向外拓展及中部崛起战略的提出,安徽处于两大国家重大发展规划的连接点,安徽科技资源投入产出在1998年在31个省中的排序为12,2005年和2013年分别为7和9,在分类上一直属于科技投入产出效率较高和高类型。
科技资源投入产出效率一般和低的省市有: 新疆、青海、宁夏、西藏、云南、四川、甘肃、 贵州、重庆、陕西。和2005年相比,其中,一般的类型依然有贵州、重庆、陕西,广西由较强下降为一般; 这些省市主要位于西部地区,经济发展相对滞后,科研水平及条件相对较差,科技资源投入与产出都处于初级阶段,科技产业发展的平台及科技企业载体方面存在不足。虽然近年来, 在国家实施西部大开发、云南桥头堡战略、丝绸之路经济带等国家政策倾斜下,近年来这些省市的经济发展迅速,但是囿于教育、人才结构、科研经费等因素的制约,科技资源的投入始终有限, 最终导致这些省市科技资源投入产出效率一直偏低[10]。虽然近几年投资环境也明显改善,但是和东部甚至中部地区相比仍有不小的差距。有研究提出西部省市边际效应相对较大,应加大科技资源投资力度[10],但是这些投入产出一直偏低,在区域创新环境尚未完善,条件不成熟时过多的科技投资只会造成浪费。西部省市可根据自身的优势和特色资源有重点进行科技资源投入。
从时间上看,科技资源投入产出效率在1998年西部省市虽然很低,但是中部和东部的差别不大,都是比较高的; 2005年由于经济的发展、区域创新环境的不断完善,东部的科技资源投入产出效率开始在不断增加,出现了一些投入产出效率高的省市; 2013年东部地区科技资源投入产出效率的省市较2005年有所减少,东部和中部投入产出效率进一步拉大。
3结论与讨论
随着科技创新在国家发展的重要性日益提升, 各省市都非常重视创新能力的提升,不断提高科技资源投入。但各省市在经济发展、创新文化、 市场化程度、政府的作用等方面存在显著差异, 因此同样的科技资源投入在不同的地方是不一样的。寻求恰当的方法揭示科技资源投入产出的空间差异性就变得尤为重要了,地理加权回归模型不失为一种简单而有效的方法。通过研究发现: ( 1) 中国科技资源投入和产出存在较为显著的空间集聚态势; ( 2) 科技资源投入对科技资源产出具有正面的影响,所以要加大科研资金投资力度, 为研发提供一个良好的物质环境,出台各种政策吸引人才,还要加强信息基础设施建设,为获取信息和技术创造便利条件。通过比较1998年、 2005年及2013年科技资源投入产出的OLS方程发现,方程的拟合度和回归系数都在变小,说明科技投入对科技资源产出的效果的作用在不断减小。因此,应该从区域创新环境及全球———地方联结等理论寻求依据,为科技资源投入产出的提高创造良好的条件。( 3) 运用地理加权回归模型部分省市1998年的拟合度略低于OLS方程拟合度,但有一部分省市的拟合度高于OLS方程。 2005年和2013年仅有1 ~ 2个方程的拟合度低于OLS方程,绝大部分都远高于OLS方程,说明地理加权回归模型较OLS模型具有更好的解释力。 ( 4) 中国科技资源的投入产出效率具有显著的区域差异性,从东到西大致呈 “梯形” 分布,从1998年、2005年、2013年比较看,这种趋势没有减弱,反而更加明显了。1998年主要表现为中部和东部高,西部低。2005年东、中、西呈梯形分布的态势基本显现,2013年更加强化了这一趋势。需要指出的是,北京和广东科技资源投入产出不高主要由于这两省市承担了大量的基础研究, 而安徽由于邻近长三角,且高等院校较为密集, 所以其科技资源投入产出很高。有研究认为,西部省市边际效益较大,应该加大对其投资,本研究发现,新疆、西藏、青海、宁夏、云南、广西等省市科技资源投入产出在1998年、2005年及2013年都比较低,所以从资源的优化配置,发挥最大效益来讲在条件不成熟,区域创新环境不完善时,不宜进行大规模科研投资,这些地方科研应根据自身的区域特点,选择一些具有优势和特色的方向进行研究,比如研究荒漠化及环境变迁这些省市就具有较大的优势。
摘要：由于数据在空间上表现出自相关性,使得科技资源投入对产出的作用具有区域差异性。基于前期研究对此关注不够,本研究采用突变级数法、ESDA及地理加权回归模型对1998年、2005年及2013年中国科技资源投入产出的时空差异演变进行了探讨,结果表明:(1)科技资源投入和产出都具有显著的空间集聚态势;(2)科技资源投入对产出具有显著的正面影响,但是其影响有下降的趋势;(3)GWR模型比OLS模型更好地模拟了数据;(4)科技资源投入产出的效果具有明显的空间差异性,自东向西成“梯形”分布,且这种趋势还在不断强化。
资源环境基尼系数 第6篇
冷热电多联供CCHP (Combined Cool, Heat and Power) 实质是按照能量品位高低对能量实行对口梯级利用, 其品位随着能量梯级利用而逐级下降[1]。文献[2-3]在热力学基本原理基础上, 结合不同能量转换过程中能量梯级利用的本质特征, 提出了能量梯级利用率的新准则。文献[4]提出了能量梯级利用率的评价准则, 该准则从发电、制冷及供热等过程来权衡不同能量转换利用过程的本质差异, 并利用实际热电联产系统对该准则进行了分析。为了减少能量梯级利用过程中低品位能量的浪费, 文献[5]阐述了利用先进技术将低品位的热能转化为电能, 从而充分利用低品位能量。目前能量品味相关的文献基本是从能量品味本身研究能量梯级利用以及节能优势, 很少涉及克服能量品位研究能量等值转化关系。
为了克服能量品味给能量等值转化带来的困难, 需从无能量品味的污染排放角度出发, 研究能量转化随生产供能状态变化的转化关系。CCHP系统的污染排放在国内外有一定研究, 文献[6]考虑到微网中热能供应的不确定性, 优化模型仅考虑了环境保护效益, 没有涉及热能供应。文献[7]提出了一种微电网热电联合调度的优化模型, 该模型以系统总运行费用最小为目标函数, 同时把微电网和大电网连接点处的功率波动引入目标函数, 使得在系统总成本最小的同时减小风电出力波动性对电网的影响。文献[8]提出了一种以能耗与污染物排放最少为目标的发电侧节能减排新模式, 通过可变成本排序和污染物排放量排序确定机组上网电量, 以达到节能减排的目的。文献[9]从协调运行的角度讨论了互联区域的发电调度策略, 将发电成本最小和污染气体排放最小同时作为目标函数, 提出一种新的分区设置多目标权系数的方案。考虑大规模风电入网, 构建含风电机组的电力系统环境经济调度静态随机优化模型, 以尽可能实现系统总污染排放量最少化和运行成本最低化的综合优化目标[10]。以上文献基本是兼顾发电成本和环境效益成本最小的经济调度, 对CCHP系统的环境经济调度也是仅将污染气体排放成本作为优化目标之一。
文献[11]已明确定义能量品位 (单位能量所具有可用能的比例, 即能量在某种状态下经过可逆过程变化到环境基态时火用的变化量与能量变化量的比值) 与温度和压力有关, 并可通过热电比反映系统的生产供能状态。因此, 为了研究具有能量品味差异的CCHP系统在不同供能状态下的能量转化关系, 以供热当量为基础, 提出等排性能系数作为能量等值转化依据, 并建立CCHP系统环境调度新模型, 进一步研究等排性能系数对实时能耗成本以及调度的影响。由于将具有能量品味的热 (冷) 能与电能转化为无能量品味的污染排放, 所以模型中没有涉及能量品味, 虽然用户的多余电力利用储能装置存储, 但模型暂时不计入储能成本。
1 热 (冷) 能与电能转化
1.1 转化关系
电能和热 (冷) 能属于二次能源, 其传统转化关系是通过供热当量转化进行折算的, 如图1所示。
自然界的能量不仅在数量上具有守恒性, 而且在质量上具有品位性。这使得热 (冷) 能与电能在转化和传递过程中存在着品位的差异, 使得它们之间的转化关系不能完全按照数量相等进行, 即电能或者机械能可以全部转化为热 (冷) 能, 但热 (冷) 能却只能部分转化为机械能或者电能, 即能量转化不等价可逆。
为进一步揭示机组的能耗本质及计算的简便, 准确量化热 (冷) 能与电能转化关系是相当必要的。随着国家政策对环保及能源利用率的重视, 并且考虑到供热当量转化未能完全表达能量直接等价转化不可逆的缺陷, 需要提出新方法描述热 (冷) 能与电能的等值转化关系。
1.2 转化关系分类
目前, 二次能源折算成标准煤有当量值和等价值2种方法。其中当量值系数是固定不变的, 但随着能源转化效率的提高, 电力折算成标准煤的等价值系数却会逐渐下降。
2 等排性能系数
2.1 基本定义
等排性能系数是在传统供热当量转化基础上从污染排放角度着手, 通过机组生产不同二次能源 (电能和热 (冷) 能) 产生相同污染排放消耗一次能源的多少, 研究不同二次能源之间的转化关系。
若将冷热电多联供机组生产的电能和热 (冷) 能视为商品使用价值, 由马克思主义的商品价值理论可知, 等排性能系数就相当于交换价值, 能量品位性的高低相当于价值的大小, 如图2所示。
2.2 与供热当量的关系
等排性能系数 (等价值) 与供热当量 (当量值) 从能量守恒角度是一致的, 但从能量转化角度却有区别。因为热 (冷) 能是可部分转化能量, 电能作为可全部转化能量, 正是能量品位的高低给能量等值转化带来了困难。传统热 (冷) 能与电能的转化是通过供热当量实现, 且在不同供能状态下供热当量系数是一常数, 而等排性能系数是通过没有能量品位差异的污染排放实现, 但是其能量的等值转化与生产供能状态 (温度和压力等) 有关, 等排性能系数关系如图3所示。
2.3 等排性能系数
由供热当量系数计算方法[12]可知, 设第i个冷热电多联供机组的供电量为Wn (k W·h) , 供热 (冷) 量为Qh (MJ·h) 时, 产生的总污染排放量为mi (g) , 而由供电和供热 (冷) 产生的污染物排放量分别为m′i (g) 和m″i (g) , 并满足m′i+m″i=mi。
供电污染物的排放强度ej, i (g/ (k W·h) ) 为:
供热 (冷) 污染物的排放强度e′j, i (g/ (MJ·h) ) 为:
由式 (1) 有:
由式 (2) 有:
则等排性能系数λ为:
根据等排性能系数的模型, 可得出等排性能系数与供热当量系数关系为:
其中, SEERC (k W·h) 为供热 (冷) Qh当量电量消耗。
3 计及等排性能系数环境经济调度
3.1 发电成本
电源包括仅发电、仅供热和冷热电多联供3种, 其各自燃料成本不同, 运行成本也有差异。
3.1.1 燃料成本
a.仅发电的燃料成本:
b.仅供热 (冷) 的燃料成本:
c.冷热电多联供的燃料成本:
则调度周期内所有机组的燃料成本模型为:
其中, Ci (Pi (t) ) 为电功率为Pi时第i个仅发电燃料成本, Ck (Hk (t) ) 为热 (冷) 功率达到Hk时第k个仅发热 (冷) 的燃料成本, Cj (Pj (t) , Hj (t) ) 为电、热 (冷) 功率分别达到Pj、Hj时第j个冷热电多联供燃料成本, α、β、γ、δ、θ、ε为燃料成本模型的系数, Np、Nc、Nh分别为仅发电、冷热电多联供和仅供热 (冷) 发电电源的数量, T为调度周期总时段数。
3.1.2 计及等排性能系数的管理运行成本
电厂除燃料成本外, 还包括人员管理、机组启停等, 可用功率运行成本[13]定量描述。
则计及等排性能系数的运行成本模型为:
其中, KOM为功率运行常数。
则冷热电多联供的发电成本模型为:
3.2 计及等排性能系数的环境成本
3.2.1 污染气体排放
可得仅发电的CO2排放模型为:
由等排性能系数可得冷热电多联供和仅供热 (冷) 的CO2排放和模型分别为:
污染排放包括CO2、SO2和NOx, 其中SO2和NOx的排放模型与CO2相同, 但其系数各异。
3.2.2 环境成本模型
环境成本主要包括消耗的环境资源和由于排放污染物所受到的罚款[14]。
其中, 分别为CO2、SO2和NOx的环境价值价格和由于排污受到的罚款价格之和。模型前半部分表示仅发电和冷热电多联供机组供电部分的环境成本, 后半部分表示仅供热 (冷) 和冷热电多联供机组供热 (冷) 的环境成本。
3.3 多目标优化模型
3.3.1 目标函数
其中, f1、f2分别为冷热电多联供系统的发电成本和环境成本。
3.3.2 约束条件
a.功率平衡约束:
b.出力约束:
c.气体排放约束:
d.机组爬坡约束:
其中, Pit与Pjt分别为第i台仅供电机组与第j台冷热电联供机组在t时刻的电功率输出;Hit与Hjt分别为第i台仅供热机组与第j台冷热电联供机组在t时刻的热能输出;PDt与HDt分别为t时刻系统对电能与热能的需求;Pjtmin (Hj) 与Pjtmax (Hj) 分别为冷热电联机组在供热为Hj时电功率的最小与最大值;Hjtmin (Pj) 与Hjtmax (Pj) 为冷热电联机组在供电为Pj时热能的最小与最大值;N为所有电源的个数;为所有电源各种污染物的排放总量 (t) ;ξ1downi, t、ξ1upi, t分别为各台机组的爬坡速度的下限和上限约束, 其他类似。
3.4 目标函数的模糊化处理
a.首先求解发电成本和环境成本目标函数值C01和C02以及各单目标优化时对应的其他目标函数值, 发电成本最小时对应的环境成本为C′02, 环境成本最小时对应的发电成本为C′01。
b.定义隶属函数, 将各单目标函数模糊化。其中成本伸缩原则为:
其中, δ01、δ02分别为发电成本与环境成本的最大耗量节约。文中采用降半直线形作为2个目标函数的隶属函数[15,16], 如图4所示。
其中, C0i为以第i个目标函数最小时的目标函数值, C0i+δ0i为第i个目标函数值可接受的最大延伸区间, δ0i的选取应结合各专家对各单一目标的认识和倾向性。
c.采用最大隶属度原理将多目标问题转化为下述单目标非线性优化问题:
约束条件还包括式 (18) — (21) 。
d.求解步骤c构造的单目标优化模型, 从而得到模型的最优解。
4 算例仿真及结果分析
4.1 算例及参数
采用某医院负荷进行分析, 其中热负荷包括采暖负荷、热水负荷和制冷负荷, 系统基本参数[12,17,18]中的污染气体排放系数见表1, 其中ac, i、bc, i、cc, i, as, i、bs, i、cs, i, an, i、bn, i、cn, i分别为CO2、SO2和NOx的排放系数。
4.2 计算结果
等排性能系数与供热当量系数关系如图5所示, 表2为多目标模糊优化与单目标优化结果, 图6为多目标模糊优化成本变化, 表3给出了等排性能系数的引入对成本造成的影响, 表中“↑”表示升高了, “↓”表示下降了。
由表2可知, 在满足所有约束条件下, 与多目标模糊决策优化相比较, 单纯以发电成本最小为目标时, 环境成本有所增加, 因为用户多余电力可利用储能装置存储。单纯以环境成本最小为目标时, 发电成本也会减少, 因为用户不足的电力可向主网购买。综上, 与单目标优化比较可知, 多目标模糊优化能达到更为综合满意的结果。
等排性能系数, 供热当量系数*
由图5可知, 在不同供能状态下, 供热当量性能系数为一常数。然而冷热电多联供系统提供的不同能量具有品位的差异, 并与能量的生产供能的状态 (温度和压力) 有关, 从而得到动态变化的等排性能系数。
由表3可知, 若以发电成本最小为目标, 采用等排性能系数后发电成本和环境成本要比采用供热当量时小, 因为等排性能系数不断变化, 且大部分时段都要比供热当量性能系数要小。多目标模糊优化时, 采用等排性能系数的总发电成本与采用供热当量的几乎相等, 但总的环境成本却略偏高, 因为在不同供电与供热 (冷) 状态下, 系统提供不同能量时能耗不可能一样, 而与系统此时的供能状态有关, 所以等排性能系数能更详细反映各时刻发电成本和环境成本的变化。
在现代电力系统中, 随着多种随机性因素对系统的影响, 加之不同生产供能状态其能量之间的转化各异以及微网中设备启停的状态变化较快, 故系统调度部门在前一天做好的24 h计划不完全精确。在此情况下, 对系统备用容量以及机组调峰调频能力要求更高, 故针对含有微电网的系统则需要增加小容量的储能蓄热装置, 以提高系统的备用容量, 填补由于调度计划不完全精确所产生的差额。
5 结论
a.在供热当量基础上, 从污染排放角度提出了等排性能系数, 进一步深化了供热当量转化关系。等排性能系数的提出不仅能更精确反映能量等值转化关系随生产供能状态的变化而不同, 而且对CCHP系统在供应不同能量时所消耗的各种成本计算带来了方便。
资源环境基尼系数 第7篇
1 资料与方法
1.1 资料来源
文章中涉及的人口数 (万人) 、各地市面积 (平方千米) 、卫生机构数 (个) 、床位数 (张) 、卫生技术人员数 (人) 等数据均来源于2002年至2013年山东省统计年鉴。
1.2 方法
本文采用经济学中常用的反映分配公平性的指标:洛伦茨曲线和基尼系数。依据人口分布和地理分布两方面特征来分析卫生机构数、床位数、卫生技术人员数的分布公平性。
(1) 洛伦茨曲线 (Lorenz curve) 是经济学中反映收入分配不平等程度的常用工具。其曲线绘制的基本思路是将资源按照不同的人群或地区划分为若干不同的等级, x轴表示每一等级的人口数或地区面积占总人口或总面积的百分比累计值, y轴表示每一等级所拥有的卫生资源占总资源的百分比累计值, 依次连接各点, 即得到洛伦茨曲线。曲线弯曲度越大, 收入分配越不平等。
(2) 基尼系数 (Gini coefficient) 是在洛伦茨曲线基础上计算得来的反映社会财富分配公平性的指标[5], 即洛伦茨曲线和y=x围成的面积及y=x、x轴和x=1所围成三角形的面积之比。计算公式为:
Xi、Yi分别表示人口数或地区面积、卫生资源拥有量的累计百分比, 按卫生资源拥有量由小到大排列。其中X0=0, Y0=0, n为地区数。
基尼系数的取值介于0-1之间, 系数越大, 表示资源越集中, 分布越不公平。其公平性的临界值为0.4。目前尚没有专门的针对卫生领域基尼系数的评价标准, 基本都是借鉴经济学标准[6,7]。
文章中的图表以及洛伦茨曲线、基尼系数均采用EX-CEL2003进行分析运算。
2 结果及分析
2.1 年末总人口数
截至2012年底, 山东省总人口9684.87万人, 较2001年 (9024.27万人) 增加660.6万人。在2004年之前各地市区人口数比较稳定, 2004年-2005年出现波动, 济南、青岛、淄博、东营、烟台、潍坊、威海、莱芜均有明显的人口增长, 其中涨幅最大的是青岛市, 去比年增长88.43万人, 莱芜最小, 仅有1.75万人;相反在枣庄、济宁、泰安、日照、临沂、德州、聊城、菏泽、滨州则出现明显的下降趋势, 菏泽市人口减少高达70.45万人;就整个山东全省而言, 人口数缓慢增长。2005年之后各地市区人口缓慢增长。
2.2 卫生机构数
2001年-2012年期间, 各个地区的卫生机构数变化很大, 全省由2001年17348个到2012年增长到68840个, 增长了近4倍。2010年之前, 青岛卫生机构数有明显的下降趋势, 由2001年的3199家下降到2010年2148家。烟台、济宁等地出现类似的下降趋势, 潍坊、淄博、临沂、济宁等则数目增加, 其中淄博由2001年799家卫生机构发展到2010年1461家, 增长近一倍;其余各地发展较平稳。在2010年之后, 整体出现大幅度的上升趋势, 增加最多的依次为临沂 (5446家) 、济宁 (5333家) 、青岛 (5288家) 。国家在2005年进行全国新型农村合作医疗试点, 至2010年实现新型农村合作医疗制度基本覆盖农村居民的目标, 与之而来的是相应的医疗卫生服务及配套设施的建立和完善, 因此出现卫生机构陡增。
2.3 床位数
2001年~2012年全省卫生机构床位数平稳上升, 逐渐增多, 由2001年的21.81万张增长到2012年47.38万张, 仅有莱芜、枣庄等地增加幅度不大。其中青岛、济南、临沂、泰安等地在2005年左右出现下降, 床位有所减少, 继而增加。东营市则在2003年出现床位数量下降现象。这可能与2002年“非典”和2005年禽流感的发生有关。重大传染病疫情爆发后, 卫生机构经过整改, 取缔非法或者服务质量欠缺的医疗机构, 因此出现小幅度的下降。床位数在2010年后并未出现类似陡升趋势, 与卫生机构数不同。
2.4 卫生人员数
2001~2012年全省不同地区卫生人员数 (主要包括医生、护士、药剂人员、检验人员等) 成上升趋势, 同时各地医生、护士人员数也出现类似的趋势, 不断增加2001年全省卫生人员为31.8万人, 到2012年达到53万人。发展趋势与床位数类似, 并未出现卫生机构数在2011年的陡升。
2.5 人口分布与地理分布基尼系数
2001年-2012年人口分布、地理分布卫生资源分布的基尼系数均在0.3以下, 按照经济学中公平性标准, 山东省卫生资源无论是在人口分布还是在地理分布, 均处于相对公平状态, 且人口分布方面优于地理分布方面。其中卫生机构的基尼系数出现明显的下降, 其公平程度处于上升趋势。随着新农合制度的实现、与之配套的医疗卫生设施机构的完善以及社区卫生室的建设, 卫生机构骤增, 基尼系数随之下降。卫生技术人员 (主要包括医生和护士) 发展相对较平稳。结果见表1、图1、图2。
3 讨论与建议
3.1各地区卫生资源配置的人口和地理分布的公平性均较好, 其中人口分布的公平性优于地理分布。研究结果显示, 2001年~2012年各地区卫生资源人口分布的基尼系数基本在0.3以下, 到2012年均在0.06左右, 处于相对公平状态, 地理分布的基尼系数在0.33以下, 到2012年降到0.1左右, 也处于相对公平的状态, 但是地理分布的基尼系数要略大于人口分布, 因此人口分布的公平性要优于地理分布。这是因为长期以来国家衡量并分配医疗卫生资源主要用每千人口资源拥有量来计算, 这种衡量指标没有把地理因素考虑在内, 导致医疗卫生资源多集中在人口比较密集、经济比较发达的大中型城市, 对于人口稀少、经济相对落后的农村则相对较少。医疗卫生机构尤其是基层卫生机构肩负着广大低收入群体卫生保健的重任, 如果卫生资源不足必将会影响广大农村社会成员享受卫生服务的公平性。因此政府在制定和实施卫生规划时, 考虑卫生资源人口分布的同时要协调地理分布。卫生资源的地理分布在一定程度上同时能解决卫生服务的可及性问题, 只有提高了卫生资源地理分布的公平性, 才能更好地实现“人人享有卫生保健”的全球目标, 同时也能解决医疗卫生领域出现的“看病难”问题。
3.2各地区卫生资源中, 卫生机构配置的基尼系数下降较为明显, 但是床位数、卫生技术人员、医生、护士的发展趋势基本稳定, 下降趋势不明显, 相反在近几年床位配置的公平性出现反弹, 有上升趋势。研究结果显示, 无论是人口分布还是地理分布, 卫生资源中卫生机构配置的公平性下降比较明显, 有两次比较明显的转折点, 其他比如床位数、卫生技术人员、医生、护士则幅度不明显, 床位数在2009年之后发生反弹, 有上升的趋势。这说明各地区在加大卫生资源投资, 尤其是基层卫生机构、社区卫生服务中心的建立, 但是在床位、卫生技术人员等的投入相对落后或者分布不均匀, 多集中在大中型医院。因此应加大卫生技术人员和床位的投资, 同时鼓励医学人才向基层机构流动, 制定相应的基层工作的激励政策, 建立合理的医学人才流动循环机制, 消除医学人才走向基层后无法再回到高层卫生机构的忧虑, 同时提高基层卫生机构的服务质量及服务满意度[8]。
3.3近几年来, 随着医疗卫生改革的不断进展, 卫生政策的研究及决策者对卫生服务的公平性也越加重视起来, 政府加大了对卫生资源的投入, 从2001年至今, 卫生资源数量稳步增长, 以确保使更多的有卫生服务需求的社会成员获得相同的卫生服务。截止2012年底, 山东人口高达9684.87万人, 人口众多, 对卫生服务的需求也较高。在以后卫生医疗机构的发展中, 如何在保证卫生资源配置公平性的前提下, 进一步提高卫生服务的满意度和质量, 保证所有社会成员都能得到高质量的卫生服务, 同时完善医疗卫生体系, 需要引起政府卫生管理部门足够的重视。另外现在卫生领域的基尼系数标准是借鉴经济学标准, 没有专门的卫生领域的基尼系数标准, 因此全面系统地研究一套符合卫生领域的基尼系数评判标准也是目前亟待解决的问题。
摘要：目的:对山东省20012012年卫生资源配置的公平性进行分析, 为卫生资源的合理配置提供依据。方法:采用洛伦茨曲线 (Lorenz curve) 和基尼系数 (Gini coefficient) , 依据人口分布和地理分布对山东省17地市的卫生资源 (卫生机构、床位、卫生技术人员、医生、护士) 的配置状况与公平性进行分析。结果:20012012年山东省卫生资源人口分布的基尼系数在0.31以下, 地理分布的基尼系数在0.33以下。结论:山东省卫生资源配置的总体处于相对公平状态, 其中对人口分布的体现优于地理分布。应进一步加大卫生资源的投入, 提高卫生资源地理分布的公平性, 兼顾公平性的同时进一步提高卫生服务的质量。
关键词：卫生资源,配置,公平性,基尼系数
参考文献
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国外基尼系数 第8篇
一、OECD公布的成员国基尼系数
根据OECD公布的数据, 2011年, 其34个成员国平均基尼系数为0.314。其中, 年龄在18~65岁之间人群的收入基尼系数为0.311, 而年龄在65岁以上退休人群的收入基尼系数为0.299。基尼系数最低、收入差距最小的国家是:斯洛文尼亚、丹麦、挪威、捷克、斯洛伐克, 基尼系数最高、收入差距最大的国家是:智利、墨西哥、土耳其、美国、以色列。在34个成员国中, 有15个国家基尼系数在0.3以下, 有16个国家在0.3~0.4之间, 只有3个国家在0.4以上。按税前和转移支付前收入计算的基尼系数平均为0.457, 比税后基尼系数高0.143。其中, 年龄在18~65岁之间人群收入的基尼系数为0.411, 比税后高0.1;而年龄在65岁以上退休人群收入的基尼系数为0.711, 比税后高0.412。数据分析表明, 在OECD国家, 税后的收入差距要明显小于税前的收入差距, 税收和转移支付的调节对于缩小退休年龄段人群之间的收入差距起到十分关键的作用。
资料来源:OECD统计数据库。
近30年来, 多数OECD国家基尼系数随着收入的增加, 呈小幅上升趋势。美国从20世纪80年代中期的0.337提高到2005—2010年的0.378, 英国从0.286提高到0.345, 日本从0.304提高到0.329。期间只有法国、比利时、希腊、匈牙利、以色列、土耳其等少数国家基尼系数略有下降。
二、欧盟统计局公布的成员国基尼系数
欧盟统计局公布的数据显示, 2011年, 欧盟27国基尼系数为0.307, 欧元区15国为0.308。基尼系数最低、收入差距最小的国家有:挪威、冰岛、斯洛伐克、瑞典、捷克, 基尼系数最高、收入差距最大的国家有:土耳其、保加利亚、葡萄牙、西班牙、希腊。所有国家基尼系数均在0.4以下, 有17个国家不到0.3。
近10多年来, 欧盟多数国家基尼系数呈上升趋势。欧元区平均基尼系数从2000年的0.29上升到2011年的0.308, 英国从0.32升到0.33, 德国从0.25升到0.29, 法国从0.28升到0.308, 意大利从0.29升到0.319。
资料来源:欧盟统计局数据库。
三、美国、英国、日本政府公布的官方基尼系数
美国普查局每年都发表《美国收入、贫困和医保范围》专题研究报告, 目前已公布了1967年到2011年基于居民货币收入测算的基尼系数和基于等值调整收入测算的基尼系数。两者不同之处在于, 后者对收入按每个家庭成员数进行等值调整。数据显示, 基于货币收入测算的基尼系数从2000年的0.462提高到2011年的0.477;基于等值调整收入测算的基尼系数从0.442上升到0.463。调整后的基尼系数要低于调整前的基尼系数。近10年来, 美国居民收入差距呈扩大趋势。
英国工作和养老金部在发表的《在平均收入以下家庭情况2012》专题研究报告中公布, 英国基尼系数2000年为0.35, 2011年为0.34, 各年份变动不大, 居民收入分配关系比较稳定。
日本国家统计局公布了1979年至2004年基于年收入和基于生活支出的基尼系数以及按地区的数据。基于年收入的基尼系数从1979年的0.271提高到2004年的0.308;基于生活支出的基尼系数从0.151提高到0.163。数据分析表明, 尽管基尼系数有所上升, 但数值很低, 表明收入差距总体较小, 居民生活消费水平比较均衡。按不同年龄组分析, 基尼系数随着年龄的增加而增加, 59岁及以下人群的收入基尼系数为0.3以下, 而60岁到69岁、70岁以上人群的收入基尼系数分别为0.336和0.343, 要高于全国平均值。这表明老年人之间的收入分配差距要大于中、青年之间的收入分配差距。
资料来源:各国官方统计网站。
四、世界银行公布的发展中国家基尼系数
世界银行在世界发展指标数据库中公布了发展中国家基尼系数。自2005年以来, 基尼系数较低、收入差距较小的国家有:斯洛伐克、白俄罗斯、乌克兰、哈萨克斯坦、塞尔维亚等中、东欧国家, 这些国家基尼系数不到0.3;基尼系数较高、收入差距较大的国家有:南非、巴西、哥伦比亚、智利、洪都拉斯等非洲和拉美国家, 这些国家基尼系数在0.5以上。在5个金砖国家中, 2009—2011年, 南非基尼系数最高, 为0.631;巴西次之, 为0.547;中国、俄罗斯分别为0.425和0.401;印度最低, 在0.4以下。
在发展中国家, 各国基尼系数变动趋势十分迥异, 有升有降, 主要取决于各国经济发展水平、社会福利制度和收入分配政策。通常, 中等收入国家的基尼系数要高于低收入国家, 收入分配关系的调整相对要滞后于经济的快速增长。由于税收体制、社会福利保障体系较为薄弱, 发展中国家基尼系数总体上要高于发达国家。
资料来源:世界银行数据库。
五、金砖国家官方基尼系数
在5个金砖国家中, 中国、巴西、俄罗斯、南非4个国家有官方公布的基尼数据, 只有印度没有公布官方数据。2009年, 南非基尼系数最高, 为0.64;巴西次之, 为0.509;中国、俄罗斯分别为0.49和0.422。根据国际组织的数据, 印度基尼系数应该最低, 在0.4以下。亚行在2012年亚洲发展报告中公布, 印度基尼系数在20世纪90年代平均为0.325, 在2005—2011年平均为0.37。4个金砖国家官方公布的基尼系数与世界银行公布的数据略有差异, 但是各国之间相对位次相同。
资料来源:金砖国家联合手册2012。
六、主要发展中国家城乡基尼系数
城乡经济社会发展不平衡是一些发展中大国居民收入分配不平等的主要原因之一。联合国区域组织公布的数据显示, 农村基尼系数要低于城市。2006年巴西农村基尼系数为0.54, 比城市低0.05;2000年印度农村基尼系数为0.26, 比城市低0.08。这一方面反映了农村居民收入普遍较低, 与城市居民收入有较大差距;另一方面说明, 尽管城市居民收入相对较高, 但相互间的收入差距要比农村地区大。
资料来源:世界银行数据库, 联合国拉丁美洲和加勒比经济委员会, 联合国亚洲及太平洋经济社会委员会。
综上所述, 有关国际组织以及美国、英国、日本、各金砖国家统计部门十分重视基尼系数的测算和研究, 一些发达国家不仅定期测算和公布总的基尼系数, 而且还公布不同人群、不同地区、不同口径细分类的数据。如有按年龄组、按税前税后收入、按收入和支出不同口径、按人均收入和户均收入、按地区等不同类别的基尼系数, 从不同角度、不同方面全方位反映居民收入分配状况, 监测收入差距变动趋势和原因, 评估收入分配政策对收入差距的调节作用。由于测算基尼系数所需的住户调查资料详简程度、统计口径以及选择的时期等方面存在差别, 国际组织公布的数据和本国官方数据有所不同。在进行国际比较分析时, 应注意统计口径的可比性。通常, 基于消费支出口径测算的基尼系数要小于基于收入口径测算的基尼系数。
参考文献
[1]OECD.收入分配:不平等.http://stats.oecd.org.
[2]欧盟.等值可支配收入的基尼系数.http://epp.eurostat.ec.europa.eu.
[3]世界银行.世界发展报告数据库.http://www.worldbank.org/.
[4]美国普查局.美国收入、贫困和医疗保障范围.2011.
[5]英国工作和养老金部.英国在平均收入以下家庭情况.2012.
[6]日本, 收入和支出差距.http://www.stat.go.jp/english/data.
资源环境基尼系数 第9篇
一、基尼系数
基尼系数 (GiniCoefficient) 是意大利经济学家基尼 (Corrado Gini, 1884—1965) 于1922年提出的, 定量测定收入分配差异程度。基尼系数是反映一个国家或地区收入分配情况的变化及一个国家或地区收入分配是否均衡的一个概念, 也是目前国际上最常用、最具权威性的用来综合考察居民内部贫富差异状况的一个重要概念。
联合国有关组织规定:基尼系数若低于0.2表示收入绝对平均;0.2—0.3表示比较平均;0.3—0.4表示相对合理;0.4—0.5表示收入差距较大;0.6以上表示收入差距悬殊。由于基尼系数给出了反映收入分配差异程度的数量界限, 可以有效地预警两极分化的质变临界值, 克服了其他方法的不足, 是衡量贫富差距的最可行方法, 所以, 得到了世界各国的广泛重视和普遍采用。
二、统计办法
我国居民的基尼系数的计算是城乡住户调查从城乡分开的、城乡收入概念不一致的调查制度, 走向全国统一的城乡可比的住户调查制度。也就是说, 基尼系数是反映全国居民的收入差异情况, 要计算它, 就需要掌握全国居民的收入是多少, 分等份的收入是多少。过去城乡分开的住户调查数据, 只有分城乡的农村居民人均纯收入和城镇居民人均可支配收入, 没有全国居民的可支配收入, 没有可比的同样指标的城乡居民的收入。
2000年, 当时由于缺乏城乡统一的住户调查制度, 国家统计局一直无法提供全国统一的基尼系数, 只公布了我国农村的基尼系数。为了客观公正地计算我国居民的基尼系数, 国家统计局用了两年的时间, 对原有的城乡分开的住户调查制度进行了重大改革, 从2012年12月1日开始, 全国40万户居民已经按照全国统一的城乡可比的统计标准、指标体系进行记账。根据这个新的全国统一城乡可比的统计标准分类口径, 国家统计局对历史的分城乡的老口径的住户基础资料, 特别是收入资料, 进行了整理、计算, 然后得出2003—2012年全国居民收入分配基尼系数。
三、分析
(一) 与世界同类发展水平国家比较
2005年, 我国的基尼系数是0.485, 印度是0.33。2008年, 我国的基尼系数是0.491, 墨西哥是0.48。2009年, 我国的基尼系数是0.490, 阿根廷是0.46, 巴西是0.55, 俄罗斯是0.40。通过比较可以看出, 中国的基尼系数明显高于印度、俄罗斯, 与阿根廷、墨西哥大致相当, 明显低于巴西。正如中国国际经济交流中心咨询研究部副部长王军所说, “0.4是国际警戒线, 中国的基尼系数是比较高的, 收入差距问题相当严峻。总的来讲, 要通过改革和发展解决收入分配差距较大的问题, 防止步入‘中等收入陷阱’。”
(二) 我国城乡差距进一步拉大
2012年, 中国城镇居民人均可支配收入为24 565元, 而农村居民人均纯收入为7 917元, 前者是后者的3.1倍。按5等份收入分组, 城镇最高收入组人均为51 456元, 最低收入组人均为10 354元, 前者是后者的近5倍。国家统计局马建堂局长坦承, “我们的城乡差距大概有3倍。按照城镇工资统计, 高收入行业和低收入行业有4倍左右的差距。”随着经济的发展和社会的进步, 人们对“公平”有了更高更迫切的要求。缩小收入分配差距, 已经成为社会各界强烈的共同呼声。因此, 国家也提出对小康监测指标进行完善, 增加包括基尼系数在内的一些民生指标, 一些省份已经将降低收入差距列入施政目标。例如, 2011年重庆市就率先将“基尼系数”列入当地“十二五”规划, 作为考核地方政府的重要指标, 争取未来5年内将基尼系数降低到0.35。
(三) 潜藏社会危机动因
基于我国居高不下的基尼系数, 已经有不少学者坦言, 中国的收入差距已经堪比某些因贫富不均常年动荡的国家。基尼系数在扩大, 但我国没有出现两极分化, 即富者愈富, 贫者愈贫。这是因为随着经济高速增长, 哪怕是最低收入人群也能改善生活。因此, 社会能够保持稳定。如果经济上陷入衰退, 或者经济增长突然降下来了, 首先面临的就是失业问题。失业一旦出现, 再加上这么大的收入差距, 受到冲击最厉害的往往都是低收入人群。社会分配不公会带来老百姓心理的不平衡, 这种心理不平衡一旦被打破, 就势必会产生严重的社会危机。
(四) 为社会经济建设提供参考依据
从2013年1月国家公布的基尼系数来看, 近年来我国基尼系数一直处于高位是不争的事实。基尼系数太大, 说明贫富落差大, 穷人权益会受到制约, 分配的公平属性也难得保障。近10年来, 我国官方一直没有公布基尼系数, 或多或少的引发了公众的一些质疑。对公众而言, 基尼系数的“脱敏”, 定会被解读成“寄寓公平取向”的一个信号。这是因为, 一方面, 它启示我们的相关统计数据, 要跟得上民众及发展的需要, 丑媳妇总得见公婆。即使数字再不好看, 真相总比遮掩更得人心。经济要实实在在的增长, 统计更需要抛去水分。另一方面, 在社会分配与系统分配双重不公叠加效应之下, 收入分配制度改革正面临着明暗交替的双重压力, 公布真实的中国基尼系数, 不仅是满足公众知情权的基本需要, 更是为我国社会经济发展提供重要的参考数据。
四、思考
(一) 国家应把收入分配作为未来改革的突破口, 尽快出台收入分配改革的总体方案
党的十八大明确强调“调整国民收入分配格局, 着力解决收入分配差距较大问题, 使发展成果更多更公平惠及全体人民, 朝着共同富裕方向稳步前进”。我们知道, 尽管党中央一直高度重视收入分配改革, 但是收入分配格局调整进度与人民群众的期待相比仍有较大差距。从国家管理层面上来讲, 我国至今还没有出台有关收入分配改革的总体方案。为了切实贯彻党的十八大精神, 缩小城乡居民的贫富差距, 只能采取提高最低工资和企业养老金标准、调整个人所得税税率和起征点、增加最低收入群体的转移支付、加大对“三农”的扶持力度等有效措施调整收入分配结构, 逐步缩小城乡居民人均收入差距。
(二) 采取有力措施, 切实解决社会转型期社会经济建设中的突出问题
改革开放以来, 我国经济发展, 社会进步, 成绩令世人瞩目, 但是, 伴随着经济体制转轨和社会结构的转型, 各类矛盾和问题也接踵而至, 这些社会问题有的是发达国家曾经经历过的, 有的是我们这个发展中大国特有的, 有的是涉及社会发展道路方面的, 有的是反映社会结构失衡方面的。我国在社会转型期存在的主要社会问题有[1]:城市化滞后问题、农业劳动力转移问题、城乡关系问题、农民工市民化问题、就业和再就业问题、人口老龄化与养老问题、性别比失调问题、离婚问题、社会信任危机与和谐社会建设问题, 等等。如果这些问题得不到有效解决, 势必影响到我国的社会发展战略目标的实现。
我国在社会转型期经济建设中存在的主要问题有:一是城乡分割管理体制尚未全面打破, 不利于城乡公共服务均等化, 助长了城乡居民收入差距的扩大;二是资源配置制度不够公平合理, 导致某些行业、企业在市场竞争中占据资源优势, 能够轻易地获得高收益;三是对垄断行业获得超额利润控制和征缴不力, 进一步助长了行业收入差距的持续扩大;四是在计划经济破除、市场经济体制又尚未健全之际, 难免出现许多管理空白, 一些单位和人员据此可迅速获得暴利, 这也是现阶段我国基尼系数高的体制原因。因此, 我们必须要采取切实有效的措施, 认真解决好目前我国社会转型期社会经济建设中存在的突出问题。
(三) 在收入流量和财产存量方面, 既要“提低”更要“控高”
众所周知, 广义的收入分配改革不仅仅意味着工资的提高, 意味着住房、教育、医疗、养老等社会保障领域缺口的弥补, 还意味着对不合理的财产分布的调节。收入分配改革既要调节收入分配流量, 也要调节财产等存量。因此, 在收入流量和财产存量两方面, 既要“提低”更要“控高”。
“提低”首先需要进一步健全社会保障体系, 尤其是城乡居民各项社会保险制度的建立健全和各项标准的提高。“提低”的重点是提高农民、城乡贫困居民、企业退休人员和低收入工薪劳动者这四部分低收入者的所得。“提低”缺的只是资金和措施, 阻力相对较小, 落实的可行性更大。因此, 如果能在“提低”方面有新的进展, 对于合理调整收入分配关系, 逐步缩小收入和财富的不合理差距, 将发挥很大作用。
相对于“提低”而言, “控高”就存在一定的难度。“控高”的难度主要表现在如何调节垄断行业的高收入等方面。这部分也是改革的重点, 但阻力最大, 涉及到利益关系的重新调整, 进而就涉及到深层次的经济体制改革, 需要标本兼治, 逐步推进。对此, 中国劳动学会副会长兼薪酬专业委员会会长苏海南认为[2], “控高”方面, 一是要调控高收入, 也就是调控部分企业高管的偏高过高薪酬, 调控某些行业企业凭借行政、资源垄断等获得的高收入, 调控社会上某些群体的高收入。二是要逐步调节财产性收益及其不合理分布。这方面工作包括:摸清底数, 官员财产公开是一个好的切入点, 在此基础上加强个人所得税征收;推进房产税改革, 择机研究出台遗产税、赠予税等;加强对股市、房地产市场等的规范和整顿;大力规范各种资源配置制度, 切实保证其公平合理等等。
只有在“提低”和“控高”两方面同时发力, 才能逐步降低我国的基尼系数, 最终实现共同富裕。
(四) 立足国情, 正确处理市场与效率、发展与分配的关系
中国的基本国情就是社会主义初级阶段、发展中国家, 只有立足于这个基本国情, 才能正确处理市场与效率、发展与分配的关系。党的十八大明确提出到2020年中国要建成小康社会。我们应以党的十八大精神为契机, 一手抓科学发展, 把我们的经济建设、民生问题做大做好;另一手狠抓收入分配, 从而使我们在全面建成小康社会的时候, 不只是居民人均收入和GDP翻了一番, 而且分配要分得更好, 力争使中低收入居民的收入增加得更多一些。为此, 一是要尽快出台收入分配贫富差距制度改革方案, 提高劳动报酬在初次分配中的比例, 提高居民消费占国民消费的比例;在二次分配中, 要进一步加大民生投入, 提高民生支出占财政支出的比重。二是要调整政府公共政策, 确保政策的公平公正, 改革国有企业的垄断地位, 为不同类型的企业提供公平竞争的制度环境。三是要下大决心解决医疗、教育、社保等领域制度上的不公平问题, 使之逐步走向公平公正, 为社会成员提供相对公平的发展环境。四是要加强对公权力的约束和监督, 遏制“三灰”现象的蔓延, 通过反腐败构建一个对公权力有效的制约框架。
总之, 从公众对基尼系数的期盼与关注度不难看出, 随着社会的进步, 收入分配改革的核心在不断变化之中, 人们对公平与效率的认识也更加深刻。无论多么客观真实的数字, 总是理论或模型上的标点, 无法代替柴米油盐的人生。数字不是目的, 治理才是根本。越是对基尼系数看重, 越是说明公众希望有更公平而美好的生活。国家统计局公布2003—2012年基尼系数, 但愿在宏观制度设计与微观权力上纠偏与校准的第一步。基于当前改革中最难啃的一块硬骨头———加快收入分配改革、缩小收入差距的紧迫性, 收入分配体制改革的实效性令人期待。
参考文献
[1]赵立新.转型期的中国社会发展热点[M].济南:山东大学出版社, 2009.