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          地區(qū)發(fā)展差距的衡量與縮小的路徑(三)

          本論文在財務(wù)論文欄目,由論文格式網(wǎng)整理,轉(zhuǎn)載請注明來源www.donglienglish.cn,更多論文,請點論文格式范文查看  
           考慮到各指標(biāo)變量的測度單位并非完全相同,在主成分分析前用各變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差將各個變量標(biāo)準(zhǔn)化,得到ZX1~ZX13,然后對標(biāo)準(zhǔn)化后的變量進(jìn)行相關(guān)分析,結(jié)果多個變量之間存在很明顯的相關(guān)性,最高的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.990。如果將這些變量都作為自變量與HDI直接進(jìn)行回歸,將存在比較嚴(yán)重的多重共線性問題。
           對ZX1~ZX11進(jìn)行主成分分析,可以看出前兩個主要成分的方差的累計貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到了89.212%(見表9),在統(tǒng)計分析中,累計貢獻(xiàn)率超過70%的就可以提出主要成分,所以本文選用前兩個主要成分進(jìn)行回歸分析。主成分分析的結(jié)果如兩個成分矩陣所示(見表10)。左邊的成分矩陣是最初結(jié)果,右邊的成分矩陣是進(jìn)行方差最大化旋轉(zhuǎn)后的矩陣形式。這是一種正交旋轉(zhuǎn)方法,可以使得每個成分上的具有最高載荷的變量數(shù)量最小,簡化對成分的解釋并且能方便地對各成分進(jìn)行比較明確的命名。
           表9     Total Variance Explained(方差累計貢獻(xiàn)率)
          Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
           Total % of Variance Cumulative % Total %of Variance Cumulative %
          1
          2
          3
          4
          5
          6
          7
          8
          9
          10
          11 7.926
          1.888
          0.630
          0.311
          0.133
          0.074
          0.023
          0.006
          0.005
          0.004
          0.001 72.052
          17.160
          5.728
          2.824
          1.211
          0.671
          0.211
          0.05
          0.045
          0.036
          0.011 72.052
          89.212
          94.940
          97.764
          98.975
          99.646
          99.858
          99.908
          99.953
          99.989
          100.000 7.926
          1.888 72.052
          17.160 72.052
          89.212
              
           Extraction Method: Principal Component Analysis.
           根據(jù)旋轉(zhuǎn)矩陣對兩個主要成分命名。通過比較發(fā)現(xiàn),在第一個主要成分中,反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展與科教衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展指標(biāo)(ZX1、ZX2、ZX6~ZX9)都有絕對值較大的負(fù)荷系數(shù),第二個成分負(fù)荷系數(shù)絕對值較大是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo),分別是工業(yè)化程度指標(biāo)ZX3、第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重指標(biāo)(ZX4、ZX5),而宏觀經(jīng)濟(jì)因素包括FDI占GDP比重(ZX10)和出口額占GDP比重(ZX11)在兩個主成分中的負(fù)荷都不大,與兩個主成分相比顯得不太重要。第一主要成分的影響因素可以明顯分為市場機(jī)制與制度環(huán)境、科教文衛(wèi)事業(yè)的發(fā)展。市場機(jī)制與制度環(huán)境包括市場化、城市化進(jìn)程兩個變量(ZX1、ZX2),科教文衛(wèi)事業(yè)的發(fā)展包括人均受教育年限(ZX6)、教育支出比重(ZX7)、科技支出和公共衛(wèi)生支出比重(ZX8、ZX9)。因此,諸多影響人類發(fā)展指數(shù)的因素可以初步歸納為市場機(jī)制與制度環(huán)境、科教文衛(wèi)事業(yè)發(fā)展以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。
           根據(jù)成分矩陣可以得出由自變量表示的兩個主要成分F1和F2,將各標(biāo)準(zhǔn)化變量值分別代入,就可以得到兩個主要成分值,而且主要成分完全不相關(guān)(見表11)。
           表10  Component Matrix(a)(成分矩陣)    Rotated Component Matrix(a)(旋轉(zhuǎn)后成分矩陣)
           Component
           1 2
          ZX9
          ZX7
          ZX6
          ZX1
          ZX2
          ZX8
          ZX5
          ZX4
          ZX11
          ZX10
          ZX3 -0.900
          -0.851
          0.765
          0.755
          0.735
          -0.686
          0.573
          -0.466
          0.371
          -0.274
          0.078 -0.270
          -0.030
          0,549
          0.422
          0.441
          -0.341
          0.727
          -0.819
          0.303
          0.120
          0.949

                                                                       Component
           1 2
          ZX2
          ZX1
          ZX6
          ZX5
          ZX9
          ZX4
          ZX8
          ZX7
          ZX11
          ZX3
          ZX10 0.989
          0.988
          0.985
          0.961
          -0.918
          -0.911
          -0.910
          -0.783
          0.749
          0.548
          -0.317 -0.015
          0.009
          0.004
          0.219
          0.210
          -0.318
          0.303
          0.496
          0.277
          0.760
          0.838

           


                                                 
            
           

           

           

           

           Extraction Method: Principal Component     Extraction Method: Principal
           Analysis.                             Component Analysis.
           a. 2 components extracted.                Rotation Method: Varimax with                                                             
                                                                Kaiser Normalization.               
                                                   a .Rotation converged in 3 iterations.
                              
           表11    Component Score Covariance Matrix(成分相關(guān)系數(shù))
          Component 1 2
          1
          2 1.000
          0 0
          1.000
          Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.  
           直接將兩個主要成分值和HDI進(jìn)行簡單線性回歸,得到以下的回歸結(jié)果:
           HDI=0.264+0.133F1+0.184F2
           =0.979    F=300.865
             將主要成分的變量表達(dá)式代入上述回歸模型,得到如下回歸方程:
           HDI=0.264+0.133X1+0.129X2+0.213X3-0.180X4+0.168X5+0.132X6-0.013X7-0.119X8-0.125X9+0.098X10+0.041X11
           綜合上述分析,可以認(rèn)為中國人類發(fā)展指數(shù)與各影響因素的大致關(guān)系如下:
           1.市場化(X1)、城市化(X2)和人類發(fā)展指數(shù)回歸后的系數(shù)均為正,這與預(yù)期完全一致:隨著市場機(jī)制的完善和市場容量的擴(kuò)大,經(jīng)濟(jì)運行的制度環(huán)境改善,人類發(fā)展指數(shù)也不斷提高。比較而言,前者系數(shù)偏大,可以認(rèn)為市場化程度對人類發(fā)展指數(shù)的影響要略大于城市化的影響。
           2.工業(yè)化程度(X3)、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重(X5)的回歸系數(shù)為正,第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重(X4)的回歸系數(shù)為負(fù),這也符合經(jīng)濟(jì)學(xué)的解釋。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中,存在著由第一產(chǎn)業(yè)逐步向第二、三產(chǎn)業(yè)演進(jìn)的過程,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)趨于合理優(yōu)化,工業(yè)化水平趨于提高,國民經(jīng)濟(jì)的運行效率也趨于提高,人類發(fā)展水平得到不斷提高。第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重系數(shù)偏大于其它兩個系數(shù),說明隨著第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重的降低,人類發(fā)展水平的促進(jìn)效應(yīng)更大。
           3.科教文衛(wèi)事業(yè)方面的四個指標(biāo),只有人均教育年限(X6)系數(shù)為正,教育支出比重(X7)、科技投入和醫(yī)療衛(wèi)生投入比重(X8、X9)的系數(shù)均為負(fù)。教育年限的提高意味著人力資本投資水平的提高,能促進(jìn)人類自由發(fā)展的能力,進(jìn)而促進(jìn)人類發(fā)展水平的提高,因此系數(shù)為正較符合現(xiàn)實情況。但教育支出系數(shù)、科技投入和醫(yī)療衛(wèi)生支出系數(shù)均為負(fù),與目前的實證研究結(jié)果存在一定的偏差。但這可能是中國目前的教育支出結(jié)構(gòu)不合理以及使用效率的低下有關(guān)。中國教育支出的大部分投向城市,相對而言,農(nóng)村的教育經(jīng)費投入明顯不足;另一方面,對高等教育的投入優(yōu)先于基礎(chǔ)教育。所以隨著教育支出比重的提高,可能導(dǎo)致受教育機(jī)會的不均等現(xiàn)象的加劇。科技與醫(yī)療衛(wèi)生財政投入的情況也基本一致,一方面,國家在科技和公共衛(wèi)生領(lǐng)域投入太少,占財政支出比重低;另一方面,支出經(jīng)費分配不均,對城市和某些領(lǐng)域投入偏多,而農(nóng)村的科技與公共衛(wèi)生投入嚴(yán)重不足。所以導(dǎo)致了地區(qū)間、群體間享受基本教育、科學(xué)文化和醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)機(jī)會與水平的不均等,從而導(dǎo)致了人類發(fā)展能力的差異。
           4.外商直接投資(FDI)比重(X10)和出口比重(X11)的系數(shù)均為正值。隨著對外開放水平的提高,中國貿(mào)易出口總額不斷提高,F(xiàn)DI為中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來了較大的支撐力,有利于人均收入水平的提高和生活質(zhì)量的改善,所以有利于促進(jìn)人類發(fā)展水平的提高。但系數(shù)絕對值略小,這可能與FDI的地區(qū)分布、投資結(jié)構(gòu)以及出口貿(mào)易結(jié)構(gòu)有關(guān)。
           
           六、縮小地區(qū)發(fā)展差距的路徑分析
           根據(jù)對我國地區(qū)發(fā)展差距影響因素的分析,縮小地區(qū)發(fā)展差距必須從市場化、城市化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科教文衛(wèi)事業(yè)的發(fā)展與對外開放程度等五個方面著手。以下將具體分析各個方面的路徑與政策。
          市場化
           市場化程度是衡量一國或地區(qū)市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境和市場機(jī)制運行效率的指標(biāo),市場化程度的高低對地區(qū)發(fā)展差距有著重要的影響。因此,要縮小地區(qū)發(fā)展差距,首先要促進(jìn)中西部地區(qū)市場化水平的提高,加快基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展的硬件設(shè)施;其次,要調(diào)整政府職能,建立服務(wù)型的政府,減少對市場的干預(yù),逐步解除市場機(jī)制的制約因素,提供良好的市場運行環(huán)境;第三,實行優(yōu)惠政策,積極引導(dǎo)和鼓勵中西部地區(qū)民營經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,提高市場運行的效率和活力。
          城市化
           城市化水平的高低也影響了地區(qū)發(fā)展的差距,中西部地區(qū)較低的城市化水平,是制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要原因。首先,在政策上要解除城市化發(fā)展的制度約束,逐步改革城鄉(xiāng)戶籍制度,打破城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu);其次,鼓勵中西部地區(qū)小城鎮(zhèn)的發(fā)展,加強(qiáng)省會城市的聚集與發(fā)散作用;第三,發(fā)揮各城市的比較優(yōu)勢,尤其是地理交通優(yōu)勢和能源優(yōu)勢,促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。
          產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)
           無論從工業(yè)化水平、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重還是第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重來看,中西部地區(qū)都遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于東部地區(qū),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的差異影響我國地區(qū)發(fā)展差距的一個重要原因。因此,中西部地區(qū)加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級優(yōu)化,是當(dāng)務(wù)之急。此外,考慮到中西部地區(qū)廣闊的市場潛力和資源優(yōu)勢,政府可以鼓勵東部地區(qū)的一些產(chǎn)業(yè)適當(dāng)?shù)叵蛑形鞑康貐^(qū)轉(zhuǎn)移。
          科教文衛(wèi)事業(yè)的發(fā)展
           科教文衛(wèi)事業(yè)的發(fā)展水平是衡量人類發(fā)展水平高低的重要方面,要促進(jìn)中西部地區(qū)發(fā)展水平的改善,必須加大對中西部尤其是西部地區(qū)的科教文化事業(yè)投入,積極發(fā)展高等教育,促進(jìn)職業(yè)教育,穩(wěn)定九年義務(wù)教育;全面推行中西部地區(qū)特別是農(nóng)村地區(qū)的免費義務(wù)教育,提高科學(xué)文化素質(zhì);實行人才戰(zhàn)略,積極吸引人才,并為人才提供良好的發(fā)展環(huán)境;加大對中西部地區(qū)特別是農(nóng)村地區(qū)的公共衛(wèi)生體系的投入,完善公共衛(wèi)生保健體系,健全社會保障體制。
          對外開放程度
           對外開放程度是由外商直接投資(FDI)比重和出口比重來衡量的,對人類發(fā)展水平也有較大的影響。因此,促進(jìn)中西部地區(qū)人類發(fā)展水平的改善,要加快中西部地區(qū)的對外開放水平,利用西部地區(qū)的地理優(yōu)勢,大力發(fā)展邊境貿(mào)易;對外商直接投資實行優(yōu)惠政策,擴(kuò)大FDI的規(guī)模,提高FDI的利用效率。
           
           七、結(jié)論與政策建議
           本文在收集整理反映中國東、中、西部地區(qū)人均GDP、教育和出生時預(yù)期壽命數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,利用UNDP的人類發(fā)展指數(shù)法計算了按地區(qū)劃分的人均GDP指數(shù)、教育指數(shù)和出生時預(yù)期壽命指數(shù),并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步構(gòu)建了按地區(qū)劃分的人類發(fā)展指數(shù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn):自20世紀(jì)90年代以來,各地區(qū)在人均GDP上的差距是最大的,無論是絕對差距還是相對差距都呈現(xiàn)出擴(kuò)大的趨勢,但近幾年相對差距的擴(kuò)大趨勢在減緩。教育發(fā)展的差距始終是最小的,明顯小于人均GDP上的差距,地區(qū)教育發(fā)展上的差距并沒有明顯的變化趨勢,但在受高等教育機(jī)會上日益呈現(xiàn)出不平等性。由于各地區(qū)在成人識字率方面的發(fā)展速度是趨近的,所以在該指標(biāo)上沒有顯著的變化。在中學(xué)毛入學(xué)率方面,中西部與東部地區(qū)的差距在不斷縮小;但在接受高等教育方面,東部與中、西部地區(qū)的差距在不斷拉大,并遠(yuǎn)大于地區(qū)間中學(xué)毛入學(xué)率差距不斷縮小的幅度,因此從綜合毛入學(xué)率來看,地區(qū)教育差距還在不斷擴(kuò)大,但主要體現(xiàn)在受高等教育機(jī)會的不平等上。地區(qū)人口出生時預(yù)期壽命的差距呈現(xiàn)出整體縮小的趨勢。20世紀(jì)90年代以來,中國東部與中、西部地區(qū)人類發(fā)展水平均有不同程度的提高,但地區(qū)發(fā)展的絕對差距仍在不斷擴(kuò)大,短期內(nèi)沒有明顯縮小的趨勢。
           結(jié)合上文的分析,應(yīng)該充分肯定中國在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、教育文化、醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)方面取得的成就;但另一方面,中國生產(chǎn)力水平、教育文化與醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)在地區(qū)間的差距沒有明顯的縮小,反而呈現(xiàn)出擴(kuò)大的趨勢。為此,中國在構(gòu)建社會主義和諧社會的進(jìn)程中,必須積極貫徹“科學(xué)發(fā)展觀”,統(tǒng)籌區(qū)域發(fā)展,縮小地區(qū)發(fā)展差距。最重要的是積極推進(jìn)西部大開發(fā)戰(zhàn)略,落實各項舉措:加快中西部地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展的硬件設(shè)施;調(diào)整政府職能,逐步解除市場機(jī)制和城市化進(jìn)程的制約因素;加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級;加大對中西部尤其是西部地區(qū)的科教文化事業(yè)投入,積極發(fā)展高等教育,提高科學(xué)文化素質(zhì);加大對中西部地區(qū)特別是農(nóng)村地區(qū)的公共衛(wèi)生體系的投入,完善公共衛(wèi)生保健體系,健全社會保障體制;加快中西部地區(qū)的對外開放水平,提高FDI的利用效率。總之,要以科學(xué)發(fā)展觀為指導(dǎo),以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會協(xié)調(diào)發(fā)展和人的全面發(fā)展為原則,積極推進(jìn)西部大開發(fā)戰(zhàn)略,推動中部地區(qū)崛起,統(tǒng)籌區(qū)域發(fā)展,以縮小地區(qū)發(fā)展差距。
           地區(qū)發(fā)展差距的縮小是一個長期任務(wù),政府在仰制地區(qū)發(fā)展差距擴(kuò)大方面存在一定的政策選擇空間。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的較低階段,公平的程度與決策當(dāng)局對于公平的偏好有關(guān)。如果一個國家或地區(qū)優(yōu)先選擇公平目標(biāo),則社會不公平程度要小一些,反之亦然;在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的高級階段,政府必須重視公平問題,也更有能力解決社會公平問題。今后很長一段時間,中國政府將同時面臨經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展與地區(qū)發(fā)展差距縮小的兩難選擇。如何將差距調(diào)控到適度的范圍,如何實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略將是我們面臨的重要課題。
           
           致    謝
           
           衷心感謝對中國地區(qū)差距理論做了大量理論與經(jīng)驗研究的前輩們,正是他們的大量工作,使我能夠立足于一個寬闊的舞臺上,并繼續(xù)攀登!
           非常感激張宗和教授的悉心指導(dǎo)。論文從選題、視角定位、邏輯設(shè)計到具體寫作,反復(fù)修改,直到最終定稿,每個字都凝聚了導(dǎo)師的心血。我渴望寫好這篇學(xué)士論文,以表達(dá)我對張教授的由衷的敬意!
           衷心感激浙江工商大學(xué)的老師們!衷心感謝浙江工商大學(xué)社保0301班的全體同學(xué)!他們是我的良師,益友,兄弟姐妹!感謝辜海笑博士,她對我學(xué)習(xí)論文的指導(dǎo)為我打開了學(xué)術(shù)之門。感謝《經(jīng)濟(jì)研究》雜志社評審委員會的所有評委們,正是他們的評審與指教,使我找到了不斷努力與提高的方向,使我對研究有了更堅定的信念。楊森老師和應(yīng)笑妮老師給予了我莫大的信任和支持,我會永銘于心!
           非常感謝我的女友苗幸芳,她的愛與支持是我前進(jìn)的動力!非常感激我的姐夫,多年來他對我的傾力扶持是我前進(jìn)的根本!感謝我的父母,他們養(yǎng)育了我,并教會我堅強(qiáng)踏實地做事。感謝我的姐姐、哥哥與小妹,他們給了我溫馨的愛。再次感謝我親人,為了他們我一定會勇往直前!
           感謝曾經(jīng)指導(dǎo)過我的老師們,感謝曾經(jīng)批評過我的人們!
           謹(jǐn)以此文獻(xiàn)給我的親人朋友們!

          參考文獻(xiàn):
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