固定資產投資統計分析范文
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導語：如何才能寫好一篇固定資產投資統計分析，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。
篇1
關鍵詞 固定資產投資 統計工作 問題分析 對策分析
固定資產投資主要是指一個地區(qū)或者國家以價值的形式表示的投資建設活動的固定資產投資數量和范圍，它所反映出來的是建設規(guī)模的綜合性指標。固定資產投資被稱為是推動我國國民經濟增長的三駕馬車之一，其投資指標是宏觀經濟周期景氣分析中的指向標，它所提供的預測經濟波動的趨勢在政府的各項政策和進行宏觀調控等行為中具有重要的參考價值，由此可見，固定資產投資統計在社會經濟統計中具有重要地位，是其不可或缺的一部分[1]。但是在實際的固定資產投資統計工作中還存在著一系列亟待解決的問題，這些問題在新的經濟發(fā)展形勢下表現的更加突出。
一、現階段固定資產投資統計工作中存在的問題分析
1.1項目信息收集困難
目前項目投資額的計算是按照項目進行統計的，項目的上報周期是從它開工建設到最終竣工完成。有的項目在有了投資且具備了投資能力之后就開始實施，而一些投資單位卻由于各種各樣的原因，導致一些項目不能按照計劃按時完成施工任務，有的甚至拖了好幾年才又開始施工，這些都給項目信息資料的及時、準確掌握帶來了困難。并且還有一些項目單位配合程度不高，在工作中對統計工作的理解不夠，不能及時主動的上報報表。
1.2人員的專業(yè)素質不足導致原始統計數字的準確度不夠
在一些基層單位，由于對于投資統計工作認識不夠，不能做到足夠的重視，有的企業(yè)沒有配備專職的投資統計人員，大多都是以兼職為主，缺乏專業(yè)的統計基礎知識，因此統計報表的填報質量往往不高，再加上有時候時間比較緊而任務又比較中，一些管理人員為了節(jié)省時間和精力，沒有對其進行嚴格的把關和審核，導致報表的質量較低。
1.3計劃目標的考核壓力太大
在政府的考核指標中，投資指標是非常重要的一項，在每年的年初，各級政府都會下達計劃目標，各地層層加碼，等下達到鄉(xiāng)鎮(zhèn)部門的時候計劃目標的任務就會很大，難以完成。一些基層部門為了滿足當地政府的考核政績需要，就盲目的通過在統計數據上作假，虛報投資項目和投資額度，以追求投資增長的高速度。
二、加強和完善固定資產投資統計工作的對策分析
2.1加強基層工作人員對于統計工作重要性的認識
要想做好固定資產投資統計工作，必須要做好的一步就是對管理制度和管理細則進行規(guī)范，從整體上提高工作人員對統計工作重要性的認識，從組織上加強工作人員的工作態(tài)度和工作質量，并根據各個企業(yè)和部門的發(fā)展實際，制定適合本企業(yè)發(fā)展的統計工作制度；在人員的配備中也要堅持按照統計法的要求，確保統計人員的綜合素質，在工作重要做到高效、實事求是、數據真實且完整[2]。
2.2加強對基層統計工作人員素質的建設和提高
統計工作人員的素質是對統計結果準確性和可靠性產生影響的直接因素。一方面，要定期加強對基層單位的領導者和統計人員進行《統計法》等相關法律法規(guī)知識的宣傳和培訓，明確他們在統計工作中需要履行的義務，增強認真完成統計報表工作的自覺性，并能夠按時上報，拒絕弄虛作假，對于有此種行為的應充分利用法律賦予的權利，對其進行懲罰，進而達到應有的震懾作用[3]。另一方面，要對投資統計的具體任務和要求進行明確，抓好統計基礎建設工作，將統計工作逐步規(guī)范化，提高統計數據的質量。
2.3結合現代信息技術，使統計工作上一個新臺階
固定資產投資統計工作在要求工作人員具有專業(yè)的統計知識之外，同時還要求他們能夠工程投資方面進行專業(yè)的分析。通過現代化的信息自動系統，建立完善的統計信息，這樣能夠及時、快速的對大量統計數據進行處理和分析，因此，廣大統計工作者在工作中掌握計算機技術是非常必要的。另外，統計人員還要定期的參加省、市級的統計部門學習班，對國家有關投資和統計管理方面的政策和規(guī)定進行及時的掌握和了解，開拓自己的視野，使固定資產投資統計工作能夠達到更高的水平和質量。
三、總結語
固定資產投資統計工作要想獲得較好的效果，首先必須要求統計人員在工作中真正做到積極主動的開展工作，樹立積極的學習觀念，通過新知識的學習和積累，提高自身的綜合素質，在工作中用于開拓創(chuàng)新[4]。另外，通過對各種統計調查方法的綜合利用，同時輔以計算機、數理統計方法以及網絡技術等，對所獲取到的統計信息進行現代化的信息分析和處理，這將使固定資產投資統計工作推向另一個發(fā)展的。
參考文獻：
[1]解麗萍.淺談統計在企業(yè)中的良好應用.中國高新技術企業(yè).2013（12）：36-37.
[2]田建團，朱江東，，歐紅薇，班瑩，榮志剛.軍工固定資產投資工作中統計方法應用探討.現代商業(yè).2011（35）：65-66.
篇2
【關鍵詞】固定資產投資；統計；國民經濟行業(yè)分類
固定資產投資是建造和購置固定資產的經濟活動，即固定資產再生產活動。統計上的固定資產投資是以貨幣形式表現的在一定時期內全社會建造和購置固定資產的工作量和與此有關的費用總稱，也稱固定資產投資完成額，反映的是運用各種資金完成的用價值體現的實物工作量。是固定資產投資規(guī)模、速度、比例關系和使用方向的綜合性指標，是觀察工程進度和考核投資效果的重要依據。因此，固定資產投資統計對于追蹤分析投資這一經濟增長的關鍵因素有著十分重要的意義。文章將以如何理解固定資產投資統計中國民經濟行業(yè)分類與投資按用途分類，作為切入點，并予以深入的探究，相關內容如下所述。
一、研究固定資產投資行業(yè)分類的意義
眾所周知，投資、消費和出口是拉動經濟增長的“三駕馬車”。發(fā)揮好投資穩(wěn)增長的關鍵作用，是我國應對外需不振以及國內有效需求不足雙重壓力的重要選擇，也是在經濟下行壓力不斷加大、傳統增長引擎動力有所下降的形勢下，保持經濟運行在合理區(qū)間的重要舉措。
投資是一種經濟行為，涉及到人力、物力、財力、知識力等各種社會資源的整合和分配，它能提高生產力，創(chuàng)造社會財富，是國民經濟賴以運行的基礎。固定資產投資不僅能使區(qū)域經濟總量快速增長，而且能高關聯度地拉動許多產業(yè)發(fā)展，培育稅源，增加財政收入，改善基礎設施、增加就業(yè)和收入、增加公共產品供給、形成消費增長。
正因為固定資產投資是經濟發(fā)展的助推器，是改善產業(yè)結構的發(fā)動機，我們除了應對固定資產投資總額的增長趨勢保持密切關注外，對固定資產投資的結構分析也同樣重要。分析固定資產投資結構，可預知一段時期后國家或地區(qū)的產業(yè)結構。而分析投資結構的基礎工作，就在于固定資產投資統計中對投資項目的行業(yè)分類。
二、國民經濟行業(yè)分類介紹
國民經濟行業(yè)分類就是按照一定的原則和分類方法，對全社會的社會經濟活動劃分。它是反映全社會經濟活動的標準的基礎分類、簡單地說，是對所有企業(yè)、單位、個體經營戶所從事的經濟活動性質的分類。國民經濟行業(yè)分類為國民經濟核算、專業(yè)統計確定產業(yè)結構和比例關系提供依據；為各項統計調查提供科學、統一、規(guī)范的調查范圍和調查對象；為宏觀統計分析提供科學的分類依據。
按照最新的國民經濟行業(yè)分類，共分20個門類，95個大類，396個中類，913個小類。門類用英文字母表示，按照A、B、C、----順序排列；大類用兩位阿拉伯數字表示；中類用三位阿拉伯數字表示，前兩位為大類代碼，第三位是中類的本體碼；小類用四位阿拉伯數字表示，前三位為中類代碼，第四位是小類的本體碼。
國民經濟行業(yè)分類是針對一個單位而言，是依據該單位所從事的主要經濟活動確定的。如果一個單位從事一種經濟活動，則按該經濟活動確定行業(yè)；如果一個單位從事兩種或兩種以上的經濟活動，則先確定一個主要活動，再按主要活動確定行業(yè)。比如某鋼鐵公司從事多種經濟活動有：型鋼壓延，房產出租、經營鋼材，其中型鋼壓延是其主要經濟活動。則該單位的行業(yè)分類應該為3140（鋼壓延加工），而非7040（自有房地產經營活動）或5181（貿易）。
三、固定資產投資行業(yè)分類的方法
固定資產投資行業(yè)分類不依照項目單位自身的行業(yè)種類予以劃分，而是按照建設項目建成投產后的相關產品類型、用途與社會經濟活動類型來填報。通常情況下，一個建設項目只能屬于一種國民經濟行業(yè)。若項目投產后有很多種類的產品，那么就按照主要產品去確定行業(yè)種類。舉例說明，某礦業(yè)公司的國民經濟行業(yè)分類為0917（鎂礦采選），但其投資建設的項目為“鎂及鎂合金生產線”，則該投資的行業(yè)種類應為3217（鎂冶煉）。
按照項目建成投產后的社會經濟活動類型分，對于準確把握投資結構，進而分析產業(yè)結構的調整變化，具有非常重要的現實意義。一是企業(yè)轉型的需要。在現有調查單位中，為適應市場變化，通過固定資產項目投資，實行全廠性轉產后，其國民經濟行業(yè)分類不再以原有主要經濟活動為準，而是以轉產后的主要經濟活動（即項目投資的行業(yè)代碼為準）。二是企業(yè)升級或多元化經營的需要。隨著企業(yè)的發(fā)展，多元化經營成為普遍選擇。如果多元化的投資僅以該企業(yè)的國民經濟行業(yè)分類劃分，就變成單一化，就不能準確反映未來產業(yè)結構的變化。
四、總結
國民經濟行業(yè)分類是對全社會經濟活動進行的標準分類。是政府綜合統計、政府部門統計和企業(yè)統計的基礎分類。為國民經濟核算和各項專業(yè)統計按照經濟活動觀察事物提供了詳細和科學的分類依據。固定資產投資統計是反映固定資產投資總額變化和結構變化的一門專業(yè)統計，對于社會經濟研究與觀察具有十分重要的作用。而比照國民經濟行業(yè)分類，按照項目建成投產后的相關產品類型、用途與社會經濟活動類型，來確定投資項目的行業(yè)分類，則無疑是固定資產投資統計最為關鍵的一環(huán)。
參考文獻
[1]加強固定資產投資和重點項目統計 為開創(chuàng)社會主義現代化建設新局面服務――國家統計局副局長許剛同志在全國固定資產投資統計工作會議上的講話（摘要）[J]；中國統計；2014（03）：37-38.
[2]全國生產資料流通重點企業(yè)統計工作會議在寧波召開[A]；中國物流與采購聯合會會員通訊總第14期-32期（2015年1月-2016年1月）[C]；2015（07）：68-69.
篇3
關鍵詞：農業(yè)投資；農民收入；實證研究；湖北
中圖分類號：F3文獻標識碼：A文章編號：1672-3198（2008）10-0256-02
1湖北農業(yè)投資的動態(tài)分析
一般而言,農業(yè)投資主體包括:政府、集體合作組織、農戶、金融機構、大中型企業(yè)和外商。對經濟欠發(fā)達的湖北而言,政府的投入主要是財政農業(yè)支出；集體合作組織的投入主要是農村集體固定資產投資；農戶的投入包括農戶固定資產投資和農戶家庭經營費用支出(簡單再生產投入)；金融機構對農業(yè)的信貸投入,主要是指農業(yè)銀行、農業(yè)發(fā)展銀行和農村信用社對農業(yè)的貸款。
1.1政府財政投入的變化
財政用于農業(yè)的支出總額在不斷增加,但所占比重卻呈下降趨勢(見表1)。從總量上看,1991-2005年間,財政對農業(yè)的支出以平均每年大約14%的速度遞增,大多數年份在絕對數上都有所增加,其中僅有1992年的財政支農支出為負增長。而且財政支農資金年度間增長幅度差不多,從1994-2002年間財政支農支出的比重連年下降，從2003年開始又有所回升，看來從2003年開始政府又開始加大對農業(yè)的投入，更加關注農民問題。
總體而言，財政對農業(yè)的投入力度不夠且不穩(wěn)定，還應該進一步加大投入，以增加農民收入。
1.2農村集體和農戶投入的變化
(1)從農村固定資產的投入變化看(見表2)，1991-2000年間，農村集體固定資產投資總體在逐年增加，2003-2005年間一直下降，其中2005年降到了26.55億元，比2004年下降了59.52%。農戶固定資產投資在逐年增加,1991年為24.47億元,2005年達到了135.95億元?？磥?各年的農戶固定資產投資數額基本均高于當年農村集體的固定資產投資,其中1991、1992、1995、2000和2005年農戶固定資產投資分別是當年農村集體固定資產投資的2.2、2.6、1.3、1.1和5.1倍,說明農戶是農村固定資產主要投資主體。
（2）從農戶簡單再生產投入情況看(見表2),1991-1996年湖北農戶簡單再生產投入是逐年增加的,保持著較高的增長率,年均增長率為18.5%，1997-2000年呈逐年減少趨勢,2001年后又開始逐年的增加。而從1991-2005年這15年間,農戶簡單再生產投入的年均增長率為10%,說明2001年以后,雖然投資總量的整體趨勢在增加,但增速卻比較緩慢。這說明農戶對家庭經營投資的興趣下降,農戶的資金投向多元化。
1.3從農業(yè)比較投資率的角度來分析其變化趨勢
農業(yè)比較投資率,是指農業(yè)固定資產投資占全社會固定資產投資的比重,與農業(yè)總產值占國民生產總值的比重之比率。由主要年份農民收入情況以及表3可以看出,2001-2004年間,農業(yè)比較投資率均在0.5以下,而且還有下降的趨勢,這與世界農業(yè)的一般規(guī)律(在工業(yè)化中期,農業(yè)比較投資率的值應接近或超過1)的差距很大,說明湖北農業(yè)投資相當不足。
2農民人均純收入增長與GDP增長的對比分析
由表4可知,在未扣除物價因素情況下,“七五”、“九五”及“十五”時期,各個時期農民人均純收入年均增長率均低于GDP的年均增長率,1981-2005年20多年間農民人均純收入年均增長率低于GDP年均增長率約4個百分點。這說明了農民收入的增長一直滯后于經濟發(fā)展的速度。
3農業(yè)投資與農民收入間的相關性分析
3.1農業(yè)投資與農民收入間的變動關系
由表5可知,湖北農業(yè)投資總體呈上升趨勢,由1990的189.03億元上升到2003年的1114.07億元,年均增長率為13.5%；而同期農民人均純收入也從539.16上升到2499.33元,年均增長率為11.6%。這說明了隨著農業(yè)投資的增加,農民人均純收入也隨之增加。但收入的增長速度卻低于投資的增速,這一點可以由圖1看出,收入曲線比投資曲線顯得更為平緩。
通過運用統計分析軟件SPSS13.0對農民人均收入與財政農業(yè)投資、農村集體固定資產投資、農戶固定資產投資、農戶簡單再生產投入和農業(yè)貸款間進行相關分析,結果顯示:農戶人均純收入與上述投資的相關系數分別為:0.728,0.677,0.979,0.858和0.893,經統計檢驗均達到0.0l的顯著水平。這表明農民人均純收入與財政農業(yè)支出、農村集體固定資產投資、農戶投資和農業(yè)貸款均有極大的關聯性。下面再對其進行回歸模型的設定,以確定各投資主體的農業(yè)投資對農民收入增長的具體影響大小。
3.2回歸模型分析
根據可獲得的數據,運用E-views3.1計量經濟分析軟件,對1991-2005年湖北省農業(yè)投資與農民人均收入的關系運用C-D生產函數進行回歸分析。
Y=Axα1xβ2xγο3x4
其中:Y為人均純收入(元)；x1為財政農業(yè)支出；x2農村集體固定資產投資；x3為農戶對農業(yè)的總投資；x4為農業(yè)貸款額。YCX1X2X3X4
回歸結果如下表6。
YCX1X2X3X4
表6農民收入增長影響因素回歸分析結果
解釋變量系數t-Statistic值
常數項30.6691.264
財政農業(yè)支出(x1)55.1874.492
農村集體固定資產投資(x2)7.5752.889
農戶總投資(x3)13.7104.593
農業(yè)貸款(x4)3.6282.764
調整后的R^20.987
F-statistic193.020
從以上的回歸結果可以看出,該模型調整后的擬合優(yōu)度為98.7%,通過99%顯著水平的F檢驗,且各投入項的回歸系數分別通過了95%的T檢驗,表明其模型整體的擬合優(yōu)度較好。分析表明:農業(yè)投資的各主體財政支農、農村集體和農戶投資及農業(yè)貸款,對農民人均收入的彈性系數均為正值,說明農民人均收入隨著這四項投資的增加而增加。具體而言,每增加1%的財政支農資金,農民人均收入將增加55.19%;每增加1%農村集體固定資產的投資,農民人均收入將會增加7.57%;每增加1%的農戶的投資,農民人均收入將會增加13.71%;每增加1%農業(yè)貸款的投資,農民人均收入將會增加3.63%。同時可以看出,在農業(yè)投資的各個主體中,農戶投入的增加對農民人均收入的貢獻最大,其次為農村集體固定資產的投資和財政資金投資;農業(yè)貸款的投資對農民人均收入增長的貢獻位居最后。由此可見,要增加農業(yè)的總產值,就要加大對農業(yè)的投入力度,尤其是鼓勵農戶和農村集體對農業(yè)生產的投資,同時要穩(wěn)定財政對農業(yè)的投資。
篇4
根據現有文獻，企業(yè)的外源融資主要分為債務融資和股權融資。目前，我國關于投融資關系問題的研究上主要集中在債務融資與投資的關系研究（姚明安、孔瑩，2008；劉星、楊益民，2008；伍利娜、陸正飛，2005等等），關于股權融資與投資的關系研究較少。Fama、French（2005）的研究證實了小企業(yè)比大企業(yè)會利用更多的股權來滿足當前的融資需求。Carpenter和pertersen（2002）認為小企業(yè)在投資時可以采用股權融資，因為股權融資的優(yōu)勢大于債務融資。文靜、賈瑩丹與董春英（2010）的研究表明，創(chuàng)業(yè)板公司資金的77.04%都來源于股權融資。這些研究表明股權融資是小企業(yè)融資來源中的重要組成部分，因此，股權融資在投融資關系的研究中至關重要。
創(chuàng)業(yè)板公司大多是中小企業(yè)，具有不同于普通上市公司的投資行為。一是較高的科技含量決定了無形資產是創(chuàng)業(yè)板公司的重點投資對象，二是創(chuàng)業(yè)板公司中60%以上的公司都屬于制造業(yè)，因此固定資產又是其投資的另一主要方面。投資對象不同，創(chuàng)業(yè)板公司所采取的融資方式也不同。從理論上來講，由于投資風險的存在以及各方利益主體的考慮，創(chuàng)業(yè)板公司傾向于利用股權融資進行無形資產投資，債務融資進行固定資產投資。而實際上，實證結果表明，不論是進行固定資產投資還是無形資產投資，股權融資與創(chuàng)業(yè)板上市公司的相關程度均大于債務融資與其相關程度。這一方面說明創(chuàng)業(yè)板公司傾向于利用股權融資進行投資，另一方面也說明在融資來源與投資的關系研究中，股權融資比較重要。
本文與以往研究的不同在于：以創(chuàng)業(yè)板公司為研究對象；將企業(yè)的投資劃分為無形資產投資和固定資產投資；將股權融資與債務融資對不同類型的投資進行了對比分析。
二、研究設計
（一）理論分析與假設提出 資產替代假說認為股東在有限責任制下，由于股東與債權人之間收益與風險的非對稱性，使得股東會將所借取的債務資金進行高風險、高收益的項目。無形資產投資屬于高風險投資項目，因此，資產替代假說支持了創(chuàng)業(yè)板公司傾向于利用債務融資進行無形資產投資的觀點。張兆國、曾牧、劉永麗（2011），趙志衛(wèi)、 李 翔（2011），Michael 、Alexandros（1999）等人的研究支持了這一結論。
Myers（1977）、Smith與Watts（1992）、Bradley（1984）、Long和Malitz（1985）、Bhagat 和Welch（1995）等人認為無形資產投資削弱了企業(yè)的貸款能力。Gatchev、Spindt、Tarhan（2009）的研究表明企業(yè)發(fā)行股本可以用來進行R&D和廣告等投資。因此，股權融資是無形資產投資的重要來源。
鑒于上述國內外學者的不同研究結論，本文認為創(chuàng)業(yè)板公司傾向于利用股權融資進行無形資產投資。原因在于：第一，無形資產投資風險較高，未來收益的不確定較高。創(chuàng)業(yè)板公司作為高科技企業(yè)，無形資產投資比重較大，難于從銀行取得進行無形資產投資的債務資金。第二，小公司、高成長公司比大公司更傾向于利用更多的股權融資來滿足當前的融資需求（Fama、French，2005），企業(yè)的股權資金遠大于債務資金，再加上股權資金不需要還本付息，即便是進行高風險無形資產投資失敗，企業(yè)也沒有那么多的財務負擔。因此，本文提出如下研究假設：
假設1：創(chuàng)業(yè)板公司傾向于用股權融資進行無形資產投資
Gatchev、Spindt、Tarhan（2009）的研究表明信息不對稱的公司會利用短期債務進行固定資產投資。只有在債務成本比較高的情況下，公司才傾向于利用更多的股權融資來進行固定資產投資。這說明債務融資是固定資產投資的首選方式。Asli Demirguc-kunt與vojislav Maksimovic（1996）的研究表明債務融資與固定資產投資呈現負相關關系，即沖突的存在使得債務融資抑制了企業(yè)固定資產的投資。這從側面反映了債務融資并非固定資產投資的主要資金來源。本文認為，創(chuàng)業(yè)板公司傾向于利用債務融資來進行固定資產投資。原因在于：相對于無形資產投資，固定資產投資的風險較低。債權人出于自身利益的考慮，必然要對企業(yè)的投資進行限制，以避免企業(yè)的風險轉移動機。因此，客觀情況迫使創(chuàng)業(yè)板公司只能利用債務資金進行固定資產投資。因此，本文提出如下研究假設：
假設2：創(chuàng)業(yè)板公司傾向于利用債務融資進行固定資產投資
（二）樣本選擇及數據來源 本文以我國創(chuàng)業(yè)板上市公司2008
年～2011年的數據為研究對象。剔除數據不全的公司后，最終得到908個有效樣本。本文使用的數據來源于wind數據庫和深圳證劵交易所網站（http ：// ），并且利用Excel和stata.11數據分析軟件對數據進行處理。
（三）變量定義 本文中所涉及的所有研究變量如表1所示：
為了區(qū)分債務融資和股權融資對不同投資的影響程度，本文將投資分為無形資產投資和固定資產投資，作為被解釋變量。債務水平采用通用的測量方法，即年末的總負債與總資產之比。股權融資采用了彭程、劉星（2009）等人的做法，即股本與資本公積之和。諸多文獻表明，影響企業(yè)投資的因素很多，如企業(yè)現金流（CF）、成長性（Gro）、盈利能力（Pro）等等，因此本文在模型中加入了這些影響因素作為控制變量。
（四）模型建立 本文所建立的模型如下：
模型（1）用來檢驗假設1，根據系數γ2與γ1的大小來判斷研究假設1是否成立。模型（2）用來檢驗研究假設2，如果債務融資的系數ω1大于股權融資的系數ω2，說明創(chuàng)業(yè)板公司的傾向于用債務融資進行固定資產投資，則本文的假設2就得到驗證。
四、實證結果與分析
（一）描述性統計 在進行實證檢驗之前，首先解釋變量和被解釋變量進行描述性統計分析結果如表2所示：
表2結果顯示：第一，2009年～2011年股權融資的均值基本大于債務融資的均值，說明股權 融資是創(chuàng)業(yè)板公司最主要的融資來源。股權融資與債務融資的標準差與均值差異較大，表明樣本公司在同一年度內的股權融資差異、債務融資差異較大。第二，2009年～2011年固定資產投資大于無形資產投資，可能的原因是我國創(chuàng)業(yè)板公司大多屬于制造業(yè)，固定資產投資是其投資中的重要組成部分。
（二）回歸分析 對模型（1）和（2）進行回歸，其結果如表3所示：
根據表3的回歸結果：在融資對無形資產投資的回歸結果中，股權融資的系數為0.0936，債務融資的系數為0.0617，并且都通過了顯著性水平5%的檢驗。股權融資與無形資產投資的相關性更強，說明創(chuàng)業(yè)板公司在進行無形資產投資的過程中更傾向于股權融資，假設1得到了驗證。
在融資對固定資產投資的回歸結果中，債務融資的系數為0.0805，并且通過了顯著性水平5%的檢驗。股權融資的系數為0.1193，通過了顯著性水平1%的檢驗。股權融資與固定資產投資的相關性高于債務融資與固定資產投資的相關性，說明固定資產投資的主要資金來源是股權融資，而非債務融資。創(chuàng)業(yè)板公司傾向于利用股權融資進行固定資產投資，假設2并沒有得到驗證。本文認為，這是由創(chuàng)業(yè)板公司偏好股權融資所導致。
通過對模型（1）和（2）的實證結果分析可知，無論創(chuàng)業(yè)板公司進行無形資產投資還是固定資產投資，股權融資與投資的相關程度均大于債務融資與投資的相關程度。一方面表明創(chuàng)業(yè)板公司偏好股權融資，公司投資時最主要的融資來源是股權融資，這既和股權融資自身的優(yōu)勢有關，也與創(chuàng)業(yè)板公司所面臨的外部宏觀環(huán)境有關；另一方面也說明股權融資對投資的影響程度遠大于債務融資，反映了創(chuàng)業(yè)板公司中的主要矛盾是大小股東的沖突。
（三）高股權融資水平下的進一步分析 為了對以上結果進行進一步的說明，本文將將股權融資進行降序排列，選擇前二分之一的高股權融資樣本進行回歸分析，其結果如表4所示：
回歸結果顯示：股權融資與無形資產投資的相關性仍然高于債務融資與無形資產投資的相關性，說明在進行無形資產投資的過程中，創(chuàng)業(yè)板公司還是傾向于利用股權融資。股權融資與固定資產投資的相關性也高于債務融資與固定資產投資的相關性，與上述研究結果一致。
同時發(fā)現，表4中股權融資系數均高于表3中股權融資的系數，說明在高股權融資水平下，股權融資與投資的相關性更強。
（四）穩(wěn)健性檢驗 判斷多重共線性的標準有兩個，一是最大的Vif大于10，二是平均的Vif大于1。在兩個同時滿足的情況下，才能判定模型存在多重共線性。表3、表4中，可以看出沒有一個變量的Vif值大于10，因此，可以斷定模型（1）、（2）都不存在多重共線性問題。本文的回歸結果都是經過處理異方差后的結果，因此并不存在異方差問題。對于內生性的檢驗，也是從輸出的P值來考慮，均大于0.05，說明模型不存在內生性問題。
五、研究結論
本文以我國創(chuàng)業(yè)板公司為樣本，通過與債務融資對投資影響的對比分析，得出了如下結論：股權融資和債務融資都與無形資產投資、固定資產投資正相關，說明股權融資、債務融資促進了創(chuàng)業(yè)板公司的投資。股權融資與無形資產投資、固定資產投資的相關程度均大于債務融資與他們的相關程度，說明創(chuàng)業(yè)板公司傾向于利用股權融資的方式進行投資。研究結論反映了創(chuàng)業(yè)板公司存在股權融資偏好的特征，出現該情況的原因有兩點：一是股權融資不需要抵押品，并且沒有固定的到期還本付息壓力；二是創(chuàng)業(yè)板公司處于初創(chuàng)期，治理結構不完善、盈利模式不穩(wěn)定、新技術的先進性與可靠性不確定等因素使得創(chuàng)業(yè)板在經營上存在著較大的風險。因此，創(chuàng)業(yè)板公司很難獲取債務融資。
上市公司在利用股權融資優(yōu)勢的時候，必須警惕以下問題：過多的股權融資帶來了大小股東之間的沖突，大股東很可能以犧牲小股東利益進行過度投資來滿足自身利益；股權融資所占投資總額的比例高，那么債務融資就相應就低，財務杠桿的調節(jié)作用沒有得到良好的發(fā)揮。因此，要合理利用股權融資來進行無形資產和固定資產投資所占投資的。
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篇5
第一條為提高統計工作整體質量和效率，確保統計數據的準確性和及時性，依據《中華人民共和國統計法》、《中華人民共和國統計法實施細則》和《*市統計管理條例》的有關規(guī)定，結合本市實際情況，制定本準則，并以此作為檢查統計調查對象統計法規(guī)執(zhí)行情況的依據及內容。
第二條本準則適用于本市行政區(qū)域內各機關、社團、企事業(yè)組織等統計調查對象（下稱統計單位）。
第三條統計基礎工作包括統計組織建設、原始記錄、統計臺帳、統計報表、統計分析、管理制度、統計手段、法制建設等八部分內容。統計基礎工作規(guī)范化總的目標是要求統計機構健全、原始記錄完整、統計臺帳準確、統計分析及時、統計資料齊全、統計執(zhí)法規(guī)范，實現統計管理制度化、統計手段現代化。
第二章第二章統計基礎工作規(guī)范化具體內容
第四條組織建設
統計組織建設包括：機構與人員設置、人員素質與培訓等方面。
1.建立統計機構、健全內部統計網絡，配置專（或兼）職統計人員，明確分管統計工作的領導。
各統計單位應當根據統計任務需要配備專（兼）職統計人員，并指定統計負責人，組織、協調本單位統計工作,并由一名領導分管統計工作。上規(guī)?；蚓哂匈Y質的統計單位應當設置統計機構或指定負責統計工作的部門。
各統計單位的其他職能業(yè)務部門，如勞動工資、投資、物資能源、外經、科技等，應配備專職或兼職統計人員。
行政村、居委會
⑴有一名村領導分管農村經濟統計及其他專業(yè)統計工作；
⑵配置專（兼）職統計人員一名，負責本村、居委會的農村經濟統計及其他專業(yè)統計業(yè)務。
農業(yè)企業(yè)
⑴建立有利于統計工作開展的統計機構及網絡；
⑵有一名領導分管和協調統計工作；
⑶配備一名以上的專（兼）職統計人員負責統計業(yè)務。
工業(yè)
⑴大中型企業(yè)要建立廠部、車間、班組三級統計網絡；
⑵企業(yè)有一名領導分管統計工作，指定一名統計負責人組織協調本單位統計工作；
⑶廠部設置專職統計人員，各車間、科室配置專職或兼職統計人員，班組配備兼職記錄員。
建筑業(yè)
⑴企業(yè)設立綜合統計機構。具有建筑業(yè)資質的企業(yè)要建立內部分層級的統計網絡；
⑵企業(yè)有一名領導分管統計工作，指定一名統計負責人組織協調本單位統計工作；
⑶各業(yè)務科室設專職或兼職統計員；
⑷施工隊（項目部）設專職或兼職統計員。
交通運輸業(yè)
⑴建立公司、分公司（科室）、車隊（船隊、班組）三級統計網絡；
⑵企業(yè)有一名領導分管統計工作，指定一名統計負責人組織協調本單位統計工作；
⑶公司設置專職統計人員，各分公司（科室）專職（兼職）統計人員，車隊（船隊、班組）配備兼職統計人員。
郵電通信業(yè)
⑴建立市級分公司、區(qū)縣級分公司二級統計網絡；
⑵企業(yè)有一名領導分管統計工作，指定一名統計負責人組織協調本單位統計工作；
⑶市級分公司設置專職統計人員，區(qū)縣級分公司(配備兼職統計人員。
貿易、餐飲業(yè)
⑴公司企業(yè)要設置綜合統計機構，建立公司、批發(fā)、零售三級網；批發(fā)企業(yè)建立批發(fā)店、業(yè)務組二級網；零售企業(yè)建立商店、商場、柜組三級網；
⑵企業(yè)有一名領導分管統計工作，指定一名統計負責人組織協調本單位統計工作；
⑶公司及大中型企業(yè)配備與統計任務相適應的專職統計人員，小型企業(yè)配備專職或兼職統計人員。
房地產業(yè)
⑴建立負責綜合統計的工作部門，內部建立分層級的統計組織網絡；
⑵企業(yè)有一名領導分管統計工作，指定一名統計負責人組織協調本單位統計工作；
⑶根據房地產開發(fā)資質規(guī)定，配備與統計任務相適應的統計人員。
社會服務業(yè)
⑴企業(yè)要有一名領導分管統計工作；
⑵根據統計任務需要設置專（兼）職統計人員，具體負責本單位的統計工作。
其他行業(yè)
除上述行業(yè)以外，其他單位應當根據統計任務需要配備專（兼）職統計人員。
2.統計人員要具備執(zhí)行統計任務所需要的專業(yè)知識，必須先培訓后上崗，基本文化程度應為大專畢業(yè)以上。直接承擔填報政府統計調查表的統計人員，應按規(guī)定考取《統計證》，實行持證上崗。
各統計單位應有計劃組織統計人員業(yè)務學習，并支持統計人員參加上級統計機構的統計業(yè)務培訓。政府統計部門舉辦的統計業(yè)務培訓學習，有關單位應當派人參加。
3.專業(yè)統計人員應保持相對穩(wěn)定。統計人員工作變動應及時通知上級統計部門，并做好統計工作交接。交接的內容包括：各類統計資料、統計制度、統計業(yè)務檔案和書籍等。
4.統計人員參加全國統一考試或經評定，取得技術職稱后，享受與其它業(yè)務職稱的同等待遇.
第五條統計原始記錄
原始記錄是核定統計報表數據來源的可靠性和準確性的基本依據之一。各統計單位應當根據統計核算和其他管理工作的需要，通過一定的表格形式設置各類原始記錄，做好各項經濟（業(yè)務）活動情況的最初記載。原始記錄應當涵蓋本單位的人、財、物及技術與質量等各個方面。
原始記錄可設置為綜合性原始記錄和專項原始記錄。原始記錄必須采用國家法定的計量、化驗、檢測、編碼標準及計算單位。
原始記錄必須統一編號、制定樣冊，明確填寫要求，并建立對原始記錄的保管、存檔、銷毀、更新改進等制度。
采用電子計算機磁介質進行登記的原始記錄，應當定期打印留底并作數據備份，以防資料丟失。
行政村、有農業(yè)生產的居委會原始記錄
⑴建立各項農村經濟統計指標原始記錄（包括農作物面積、產量、糧食產量抽樣調查、農村物價調查、農村住戶調查、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)基本情況等）。
⑵在農林牧漁業(yè)生產、效益統計指標中，均要反映數據的收集途徑和方法。屬于部門的數據要寫清楚從何部門或單位取得，要有村民小組、農業(yè)企業(yè)和有一定生產規(guī)模的專業(yè)戶上報的原始數據或有關統計報表。
農業(yè)企業(yè)原始記錄
⑴反映農產品生產情況的原始記錄。包括農作物種植、養(yǎng)殖面積、生產量、銷售量等；
⑵反映農林牧漁業(yè)經濟效益的原始記錄。包括各種物質消耗、收益分配、投資建筑、人員工資、外經科技等。
工業(yè)企業(yè)原始記錄
⑴原材料、燃料、動力能源、設備、備件、易耗品等按規(guī)格、質量驗收和計量的收、撥、存記錄；
⑵各種在制品、半成品按規(guī)格質量驗收和計量的存量記錄；
⑶各種委托加工品按規(guī)格質量驗收和計量的收、撥、存記錄；
⑷成品、商品、半成品的收、撥、存記錄；
⑸各種工程量、作業(yè)量按質量驗收的完工記錄；
⑹各種新產品試制、投產記錄；
⑺各種設備運行、停工、工時、事故記錄。
建筑業(yè)企業(yè)原始記錄
⑴原材料、燃料、動力按實物計量驗收記錄和發(fā)放領用記錄；
⑵隱蔽、變更、新增工程質量計量記錄，各項在建工程分項質量計量驗收記錄，各種在制成品、半成品按規(guī)格質量計量驗收記錄；
⑶各項外分包工程、委托加工品按規(guī)格質量計量驗收記錄；
⑷竣工工程質量驗收記錄，工業(yè)產成品、商品半成品按規(guī)格質量入庫（或返工、退貨）記錄；
⑸各種設備、備件、易耗品按規(guī)格質量驗收計量記錄；
⑹各種工程量、作業(yè)量按質量驗收計量記錄；
⑺各種資金(現金、基金、津貼、獎金等)周轉記錄；
⑻各種費用支出、消耗、分配、分攤記錄。
交通運輸業(yè)企業(yè)原始記錄
⑴公路運輸公司的行車路單、單車運輸表；
⑵水路運輸公司的提貨單、倉單、航次完成表；
⑶港口企業(yè)的倉單。
貿易、餐飲業(yè)企業(yè)原始記錄
⑴商品購進和驗收憑證；
⑵商品銷售憑證；
⑶商品內部調撥單憑證；
⑷商品升溢、損耗憑證，商品加工收付憑證，商品變價憑證；
⑸代購、代銷商品入庫及銷售憑證。
房地產業(yè)企業(yè)原始記錄
⑴開發(fā)前期的記錄。具體有：用地規(guī)劃許可證、拆遷安置補償協議、各種征地補償協議、三通一平合同、土地出讓合同、設計類合同、建設規(guī)劃許可證、預備或正式項目計劃備案回執(zhí)和開發(fā)前期過程中的各種稅費記錄及港澳臺、外資企業(yè)涉及的批文記錄等；
⑵開發(fā)過程中的記錄。具體有：施工進度表、撥款進度表、工程材料及各類主要物資的收、撥、存記錄和開發(fā)過程中所發(fā)生的各種稅費記錄等；
⑶開發(fā)后期的記錄。具體有：單項工程竣工驗收證明書、質量評定書、單體規(guī)劃驗收合格證、建筑工程保修書、消防等專業(yè)驗收證明、房地產開發(fā)建設項目竣工綜合驗收合格證、工程結算書和開發(fā)后期中所發(fā)生的各種稅費記錄等；
⑷反映房地產開發(fā)經營情況的記錄。包括：商品房預售許可證和外銷許可證、商品房買賣合同、房屋交付使用通知書、租賃合同、土地或項目轉讓合同、房屋退租記錄和房地產經營過程中所發(fā)生的各種稅費記錄等；
⑸反映資金情況統計記錄。包括各種資金來源和資金用途的原始記錄等。
社會服務業(yè)原始記錄
⑴各種業(yè)務量的原始記錄；
⑵企業(yè)經濟活動過程中的各項有效憑證。
其他行業(yè)
除上述行業(yè)以外，其他單位應當根據統計核算和內部管理的需要，設置能夠反映本單位內部各項經濟（業(yè)務）活動過程的原始記錄。
各統計單位的其他職能業(yè)務部門，如勞動工資、固定資產投資、物資能源、外經、科技等，也應設置與統計相應的原始記錄。
勞動工資統計原始記錄
勞動工資統計的原始記錄是指勞動力調配和工資變動、勞動工時利用情況等的記錄。
⑴各類職工新增、減少、調出、調入、職務變動等的通知單、錄取書、合同書、命令書和職工花名冊、職工卡片等；
⑵職工的考勤情況、工時利用情況和勞動工時定額完成情況的記錄；
⑶職工工資變動情況記錄。包括轉正定級、升級調資、增加各種津貼補貼的標準、發(fā)放工資、獎金的通知及簽收記錄等；
⑷職工工資、收入等有關的財務帳證、現金費用帳證等。
固定資產投資統計原始記錄
固定資產投資統計原始記錄是指基本建設、更新改造、其他固定資產投資單位在固定資產投資全過程中的各種原始憑證記錄。
⑴反映固定資產投資項目建設情況的原始記錄
①投資前期的記錄。具體有：項目可行性研究報告書、用地規(guī)劃許可證、拆遷公告、拆遷安置補償協議、各種征地補償協議、三通一平合同、土地出讓合同、建設規(guī)劃許可證、投資項目登記備案證、引進或購進設備合同和投資前期過程中的各種稅費記錄及港澳臺、外資企業(yè)涉及的批文記錄等；
②投資過程中的記錄。具體有：施工進度表、撥款進度表、設備到貨簽收表、工程材料及各類物資的收、撥、存記錄和投資過程中所發(fā)生的各種稅費記錄等；
③投資后期的記錄。具體有：單位或單項工程竣工驗收證明書、質量評定書、單位規(guī)劃驗收合格證、建筑工程保修書、消防等專業(yè)驗收證明、投資項目竣工綜合驗收合格證、工程結算書和投資后期中所發(fā)生的各種稅費記錄等。
⑵反映投資項目資金情況統計記錄。包括：各種資金來源和資金用途的原始記錄等；
⑶反映通過固定資產投資活動而增加的設計能力或工程效益記錄。
第六條統計臺帳
各統計單位應根據統計管理的需要，設置統計臺帳，及時將各種統計數據按時間序列，分門別類系統地登記成冊。對部分重要統計數據，還應當登記積累成為統計資料歷史臺帳。
臺帳的設置和管理應當充分利用現代計算機技術，提倡建立電子臺帳，定期打印臺帳，并進行數據備份。對記載年份較長的統計資料，應當保留必要的手工登記臺帳。臺帳數字要與相應的原始記錄及統計報表相銜接。統計臺帳的登錄要準確、及時、連續(xù)，指標齊全，手工登記的臺帳要字跡清晰。
統計臺帳主要包括：專業(yè)臺帳、進度臺帳、綜合臺帳、歷史臺帳等。綜合統計臺帳的內容包括：單位基本情況、主要經營（業(yè)務）活動情況、財務狀況、勞資情況、技術質量水平等方面。
行政村、有農業(yè)生產的居委會統計臺帳
設置由市統一制訂的基層農村經濟統計臺帳。內容包括農作物種植、養(yǎng)殖面積、生產、銷售量、糧食產量抽樣調查、農村物價調查、農村住戶調查、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)基本情況等。
農業(yè)企業(yè)統計臺帳
⑴反映農產品生產情況的統計臺帳；
⑵反映農林牧漁業(yè)經濟效益的統計臺帳；
⑶反映鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)生產、經濟效益的統計臺帳。
工業(yè)企業(yè)統計臺帳
⑴企業(yè)生產、經營、技術等各項指標進度和綜合臺帳；
⑵反映企業(yè)經濟效果的綜合臺帳及歷史資料臺帳；
⑶反映企業(yè)全面情況（廠情、廠力、基本情況等）歷史資料臺帳；
⑷各科室按專業(yè)建立各項相關指標的進度和綜合臺帳（包括經濟效益、主要經濟技術、設備、勞動工資等方面）；
⑸新產品、新技術研制開發(fā)、試制、投產以及技術經濟效果方面的統計臺帳；
⑹車間建立成品、半成品、在制品生產進度臺帳；
⑺車間建立產品質量、設備運行、物料消耗等統計臺帳；
⑻車間建立反映本車間生產全面情況的綜合臺帳和歷史資料臺帳；
⑼班組建立分個人或機臺生產進度、質量等臺帳。
建筑業(yè)企業(yè)統計臺帳
⑴建立企業(yè)生產、經營、技術各項指標和綜合性的進度和歷史資料臺帳；
⑵各業(yè)務科室專業(yè)系統建立本專業(yè)各項指標的統計臺帳和綜合性歷史臺帳；
⑶各工程點建立工程臺帳和物料消耗、設備利用等臺帳；
⑷各車間建立成品、半成品、在制品的生產、物料耗用等臺帳和歷史資料臺帳；
⑸技術部門建立技術經濟及質量方面的統計臺帳。
交通運輸業(yè)企業(yè)統計臺帳
⑴企業(yè)生產、經營、技術等各項指標進度和綜合臺帳；
⑵反映企業(yè)經濟效果的綜合臺帳和歷史資料臺帳；
⑶反映企業(yè)全面情況的歷史資料臺帳；
⑷分公司（科室）建立生產經營的綜合臺帳；
⑸車隊（船隊、班組）建立生產進度臺帳。
郵電通信業(yè)
⑴企業(yè)生產、經營、技術等各各項指標進度和分析性綜合臺帳；
⑵反映企業(yè)經濟效果的分析性綜合臺帳及歷史資料臺帳；
⑶反映企業(yè)全面情況歷史資料臺帳。
貿易、餐飲業(yè)企業(yè)統計臺帳
⑴商品流轉統計臺帳；
⑵企業(yè)商品流轉總值、類值各項指標分月臺帳和歷史臺帳；
⑶企業(yè)主要商品購銷存數量分月臺帳和歷史臺帳；
⑷商品流轉對比分析臺帳；
⑸企業(yè)商品銷售總額進度臺帳；
⑹企業(yè)經濟效益主要指標綜合性臺帳和歷史臺帳。
房地產業(yè)企業(yè)統計臺帳
⑴房地產開發(fā)投資情況進度臺帳和歷史臺帳；
⑵房地產開發(fā)施工情況進度臺帳和歷史臺帳；
⑶房地產開發(fā)竣工情況進度臺帳和歷史臺帳；
⑷商品房銷售情況進度臺帳和歷史臺帳；
⑸商品房預售、空置情況進度臺帳和歷史臺帳。
社會服務業(yè)統計臺帳
⑴企業(yè)基本情況及各種業(yè)務量完成情況統計臺帳；
⑵企業(yè)經濟效益和財務狀況等主要指標綜合臺帳和歷史臺帳。
其他
除上述行業(yè)以外，其他單位應當根據統計管理的需要和行業(yè)（部門）特點，建立、健全能夠反映本單位各方面情況的統計指標臺帳。
各統計單位的其他職能業(yè)務部門，如勞動工資、固定資產投資、物資能源、外經、科技等，也應設置主要統計指標臺帳。
勞動工資臺帳
⑴單位從業(yè)人員和勞動報酬情況統計臺帳；
⑵不在崗職工情況與生活費統計臺帳；
⑶各種獎金構成情況統計臺帳；
⑷各種津貼和補貼構成情況統計臺帳；
⑸其他從業(yè)人員和勞動報酬情況統計臺帳；
⑹單位從業(yè)人員增減來源和減少去向變動情況統計臺帳；
⑺在職職工和非在職職工保險福利費用構成情況統計臺帳。
固定資產投資統計臺帳
⑴固定資產投資完成情況和資金來源進度臺帳和歷史臺賬；
⑵固定資產投資項目施工、新開工、竣工情況進度臺帳和歷史臺賬；
⑶購置固定資產歷史臺賬。
第七條統計報表
各統計單位執(zhí)行的統計報表包括下列三類：
1.政府綜合統計報表。指縣級以上人民政府統計部門依法制定的各類統計調查報表。包括經常性統計報表（含抽樣調查、重點調查，下同。）和普查報表。
經常性統計報表制度主要包括：基本單位統計、國民經濟核算統計、工業(yè)統計、運輸郵電業(yè)統計、批發(fā)零售貿易餐飲業(yè)統計、服務業(yè)統計、建筑業(yè)統計、固定資產投資統計、房地產開發(fā)統計、農林牧漁業(yè)統計、農村統計、人口統計、勞動統計、價格統計、科技統計、對外經濟統計、企業(yè)調查、城鄉(xiāng)住戶調查等專業(yè)的統計報表制度。
普查報表制度主要包括：人口普查、經濟普查、農業(yè)普查等。
2.政府部門統計報表。指經縣級以上人民政府統計部門批準或備案的，由縣級以上人民政府各部門制發(fā)的各類統計調查報表。
3.企業(yè)單位內部報表。指企業(yè)單位為適應生產、經營（業(yè)務）活動，根據原始記錄的匯總、加工、整理形成的各類內部報表。
企業(yè)內部統計報表的設置要規(guī)范，各項指標均要有明確具體的口徑范圍、計算方法和指標解釋，計算單位必須采用國家法定標準。統計報表必須統一管理、統一編號、制定樣冊和建立報表的保管、存檔、銷毀等制度。
統計報表的填報必須以原始記錄為依據，通過計算表匯總相關統計數據，然后按規(guī)定的指標目錄、指標順序填寫，按規(guī)定的報送日期、報送方式上報。報表上報前要認真審核，并經統計人員、部門負責人、單位負責人簽字和單位蓋章后方可上報。
報表審核各統計單位對上報的統計報表必須進行嚴格的審核，包括：
①審核是否按統計制度規(guī)定的指標填報，指標填報是否完整；
②審核計算方法、口徑范圍、計算依據、計算單位是否符合國家制度要求，報告期限是否符合規(guī)定；
③審核計算結果有無技術性差錯，統計數據是否符合實際情況，相關指標是否一致；
④附報資料是否齊全；
⑤報表字跡是否清晰、工整，印章與簽名是否符合要求。
差錯處理統計報表報出后，如發(fā)現差錯，應立即向授表的統計部門申請更正。如在當期不能更正時應在下一報告期進行調整，并附加說明。
數據說明對于統計數據出現較為異常的情況，如總量指標對比增減速度過高或過低、平均水平指標過高或過低、技術水平指標發(fā)生較大的變動等，在查明原因、排除差錯后，應附報文字說明。
第八條統計分析與統計資料管理
各統計單位和統計人員要充分運用統計資料積極開展統計服務，對經濟、社會、企業(yè)生產等情況進行統計分析和預測，定期向領導主管部門和政府統計部門提供統計信息，充分發(fā)揮統計信息與咨詢的職能。
統計分析
統計分析包括：進度分析、統計預測分析、統計專題和綜合統計分析等。統計分析要注重時效性和分析質量。
工業(yè)規(guī)模以上，商業(yè)服務業(yè)限額以上，建筑業(yè)資質以上的統計單位要定期開展統計分析，每年上報到上級政府統計機構的統計分析應不少于4篇。
小規(guī)?；虿痪邆滟Y質的統計單位可不定期地開展進度統計分析或年終進行一次綜合統計分析。
統計資料管理
統計資料包括：統計調查中所取得的原始資料和經過整理匯總的綜合統計資料。具體表現形式包括：原始記錄、統計調查表、綜合統計表、年度統計資料匯編、統計臺帳、統計分析或報告及計算機等磁介質儲存的統計數據信息等。
工業(yè)規(guī)模以上，商業(yè)服務業(yè)限額以上，建筑業(yè)資質以上的統計單位，要依據各種統計年度報表數據編制《統計資料匯編》手冊，每年5月份前編制完成上年度的《統計資料匯編》。
報表裝訂的要求：
報表應按表種分類裝訂，厚度不宜超過5cm。
定報報表，一般采取分冊訂裝的方式，可以一月一本、一季一本、半年一本或一年一本。
年度統計報表應當專冊訂裝，并在目錄上清楚列出各種報表的名稱。統計單位較多的，年報表也可以按專業(yè)分類訂裝成冊。
各統計單位必須建立統計資料的保管、調用和移交制度，任何單位和個人不得在規(guī)定保存的時間內擅自涂改或者銷毀統計資料。統計資料的保存期限除法律、法規(guī)另有規(guī)定外，按下列標準執(zhí)行：
⑴原始記錄保存3年以上。
⑵進度性統計臺帳、內部報表和上報的定期統計調查表、進度統計分析或報告等保存5年以上。
⑶反映企業(yè)建立、發(fā)展、變動等重大歷史沿革的統計資料、年度統計報表、普查資料、年度統計資料匯編、歷史性統計臺帳、年度統計分析或報告及計算機等磁介質儲存的統計數據信息等一般應永久保存。
第九條統計管理制度
工業(yè)規(guī)模以上，商業(yè)服務業(yè)限額以上，建筑業(yè)資質以上的統計單位要建立、健全完善的統計管理制度。統計管理制度包括：
1.統計工作管理制度
⑴統計工作流程圖；
⑵統計報表報送、原始記錄傳遞、反饋和統計臺帳登記的管理制度；
⑶報[政策法規(guī)處1][政策法規(guī)處1]表數據審核和更正制度；
⑷統計電算化管理制度；
⑸統計分析制度；
⑹統計工作總結制度。
2.統計人員管理制度
⑴統計人員崗位責任制；
⑵統計人員業(yè)務培訓制度.
3.統計資料歸檔、交接及保密制度
統計檔案包括原始記錄、統計報表、統計資料匯編、統計臺帳、統計分析、統計報告、統計文件、統計制度及儲存了統計數據信息的各種磁介質等。
統計檔案應嚴格遵守檔案管理的有關規(guī)定，實行統一編號、統一格式、統一封面及分卷裝訂和分卷保管。統計檔案要有專人、專柜管理，符合檔案資料標準化管理的要求。
統計機構或人員如發(fā)生變動，對所保管的統計資料應當及時造冊登記，辦理交接手續(xù)，做到交接清楚，確保統計資料連續(xù)與完整。
小規(guī)模或不具有資質的統計單位必須建立統計資料歸檔、交接及保密制度，其他統計管理制度可依據本單位的統計工作需要參照上述執(zhí)行。
第十條第十條統計信息化建設
統計信息化建設的目標是：統計信息標準化，數據通信網絡化，業(yè)務處理電子化，信息服務社會化。
工業(yè)規(guī)模以上，商業(yè)服務業(yè)限額以上，建筑業(yè)資質以上的統計單位應實行統計信息化，要利用計算機和網絡技術，開展統計業(yè)務，對統計信息進行管理。在本單位內部的各個環(huán)節(jié)，以現有的統計工作流程和信息流向為基礎，建立統計信息數據處理系統。統計信息數據處理系統具備原始記錄輸入、統計指標匯總、查詢以及報表編制和打印等以及對主要經濟指標進行分析和預測的功能，滿足政府統計報表和專項調查的上報需要，為本單位內部管理提供服務。
小規(guī)模或不具有資質的統計單位可依據本單位的統計工作需要設置統計專用計算機，處理統計數據和統計報表。
各統計單位要加強計算機數據管理工作，定期進行統計資料備份，加強計算機和網絡的日常維護，配備安全措施，防止各類計算機病毒侵害和惡意破壞，保證統計資料的安全。
第十一條統計法制建設
1.學習與執(zhí)行統計法規(guī)
⑴分管統計工作的領導和統計人員必須人手一冊《統計法》和《*市統計管理條例》；
⑵分管統計工作的領導要熟悉《統計法》及廣東省、*市《統計管理條例》，定期參加上級的統計法規(guī)學習培訓；
⑶建立健全內部各級統計數據質量控制、審核和評估檢查制度，對數字質量的檢查每年不得少于2次，發(fā)現問題及時向有關授表機關提出訂正；
⑷統計人員要敢于堅持原則，恪守職業(yè)道德，如實上報統計數據，抵制、舉報各種統計違法行為，維護統計數據的嚴肅性；
⑸認真配合政府統計部門組織的統計執(zhí)法大檢查，糾正和制止在統計工作中的偏差。
篇6
關鍵詞：城市經濟集聚;勞動生產率;動態(tài)面板數據
中圖分類號：F062.5 文獻標識碼：A
文章編號：1005-913X（2015）10-0080-03
根據國家統計局數據，自2002年以來，我國城鎮(zhèn)化率以平均每年1.35個百分點的速度發(fā)展，城鎮(zhèn)人口平均每年增長2096萬人，2014年末城鎮(zhèn)人口已達74916萬人，比重達到54.77%，中國城市化正經歷著快速發(fā)展的階段，城市的形態(tài)、性質和功能正進行著演變，與此同時，中國正面臨經濟轉型和結構調整的巨大壓力，城市經濟集聚能否成為經濟轉型和結構調整過程中的一種有效的資源配置效應？為了回答這個問題，國內學術界從多個角度對城市經濟集聚對社會經濟發(fā)展作用進行研究。陳德文，苗建軍用聯立方程的方法，得出空間集聚經濟和區(qū)域經濟增長之間呈現“倒U型”關系。[1]高麗娜和蔣茯心發(fā)現創(chuàng)新要素的空間集聚會產生區(qū)域經濟協同發(fā)展效應。[2]國外學者對城市集聚早于國內，Ciccone and Hall采用實證分析的方法，發(fā)現一個地區(qū)就業(yè)密度提高一倍可以使勞動生產率提高6%。[3]Brulhart研究發(fā)現集聚效應只能在經濟發(fā)展的一定階段上促進 GDP 的增長。[4]但是也有研究發(fā)現集聚對于經濟增長沒有甚至有負的影響。例如陳林生，李剛利用1991-2002年省級面板數據，發(fā)現集聚經濟對區(qū)域經濟增長的回歸系數為負值。[5] Futagami and Ohkusa認為用人口數量衡量的市場規(guī)模與經濟增長率之間存在著U型關系，即較大或較小規(guī)模的市場都不利于經濟增長。[6]綜上可見，城市集聚對經濟發(fā)展的作用還需要進行進一步的驗證，本文以國內外相關研究為基礎，采用2004-2013年江蘇省動態(tài)面板數據來研究城市經濟集聚對勞動生產率的影響。
一、模型設定
（一）基本模型
動態(tài)面板數據可以通過固定效應控制有效的克服變量遺漏的問題，并且還可以克服顛倒因果性問題。在動態(tài)面板數據模型中，因變量的觀測值隨個體和時間而改變，在這種情況下，前一期的因變量就有可能對當期的因變量產生影響，前一期的因變量成為解釋變量，即解釋變量中含有滯后被解釋變量，此時便產生了動態(tài)面板數據模型，[7]該模型的具體形式如公式（1）所示。
yit=γyi，t-1+xit β+αi+εit（1）
其中，i=1，2，…，N ，t=2，3，…，T，β為k×1維向量，γ為常數，xit和yit是解釋變量和被解釋變量，yi，t-1為滯后被解釋變量，αi和εit是未觀測的個體效應和特質隨機誤差項，且，αi：∏D（0，σε2），αit：∏D（0，σε2），αi和εit相互獨立。由于動態(tài)面板數據模型包含了滯后被解釋變量，可以解決靜態(tài)面板數據可能存在的不一致和內生性問題，但是在這種情況下，當N：∞，T固定時，采用固定效應估計量和隨機效應估計量將不再具有一致性。[7]因此，本文采用廣義矩陣法（系統GMM）來進行模型估計，該估計方法在且T固定時，可以通過差分剔除動態(tài)面板數據模型中的個體效應，利用yit的滯后項與εit誤差項得到一些額外的工具變量來消除內生性問題。
（二）實證模型
鑒于動態(tài)面板數據相對于靜態(tài)面板數據具有的優(yōu)勢，為了更深入的研究城市經濟集聚與勞動生產率的關系，在公式（1）的基礎上，我們構建實證動態(tài)面板數據模型如公式（2）所示。
lnyit=μ0+γlnyi，t-1+βlnxit+λitzit+αc+εit （2）
在（2）式中，y為各城市市轄區(qū)的非農勞動生產率，其下表i代表城市，t代表年份;x為各城市市轄區(qū)的集聚水平，是本文關注的核心變量;yi，t-1是非農勞動生產率的一階滯后項;擾動項由城市固定效應αc和隨機擾動項εit兩部分構成;z為城市層面的相關控制變量，主要包括：勞均固定資產投資、人力資本、財政支出比重和外商直接投資占比;μ0為常數項，γ、β、λ為各變量的系數。
二、變量的定義與數據的來源
借鑒已有相關研究成果，我們選取非農勞動生產率衡量勞動生產率，選取產出密度衡量城市集聚水平，各變量定義如表1所示。
本文數據主要來自與2005-2014年《中國城市統計年鑒》以及《中國統計年鑒》和《江蘇省統計年鑒》。在《中國城市統計年鑒》中分別提供了“全市”和“市轄區(qū)”的統計數據，其中“市轄區(qū)”是中國城市的基層行政區(qū)單位，一般是指在直轄市和較大的市設置的行政區(qū)，市轄區(qū)的城區(qū)為城市市區(qū)的組成部分，該區(qū)域人口和經濟活動聚集。鑒于本文研究的是城市主體區(qū)域層面上的經濟集聚對非農勞動生產率的影響，因此我們選擇“市轄區(qū)”為研究對象，所使用的數據都是城市統計年鑒中“市轄區(qū)”范圍下的統計指標。
三、變量描述統計
本文樣本數據來自江蘇省13個城市年份跨度為10年，下面通過描述統計對樣本數據進行簡單的分析。
如圖1所示，江蘇省2004-2013年平均產出密度整體上呈上升的趨勢，但是在2008至2010年間略有下降，一個可能原因是2008年我國經濟受到美國次貸危機的影響，國內生產總值降低。圖2描述了江蘇省2004-2013年平均非農勞動生產率和勞均固定資產投資的發(fā)展趨勢，如圖所示，平均非農勞動生產率從2004至2012年呈現出上升的趨勢，其中2004-2010年增長速度較快，但2013年該指標下降明顯。根據統計數據，導致2013年該指標下降的直接原因是2013年第二、三產業(yè)就業(yè)人數的大量增加，2013年第二、三產業(yè)新增就業(yè)人數較2012年增加了74.75%，而第二、三產業(yè)國內生產總值較2012年僅增加了9.42%。關于勞均固定資產投資的總體趨勢與非農勞動生產率相似，從2004-2010年該指標增長較快，2013年較2012年該指標有明顯的下降，但與非農勞動生產率不同的是，2011年該指標的平均值較2010年下降了17.00%，2012年該指標反轉上升。2013年該指標下降的直接原因是平均年末單位從業(yè)人數較2012年增加了73.98%，而固定資產投資較2012年僅增加了14.22%。圖3描述了江蘇省2004-2013年平均財政支出比重和外商直接投資占比兩個指標的發(fā)展趨勢，其中財政支出比重指標整體上呈現了增長的趨勢，2011-2013年較2004-2010年增長放緩;外商直接投資整體趨勢平緩，值得說明的是，2005年和2013年較其他年份特殊，該指標2005年較2004年下降了16.7%，2013年較2012年下降了18個百分點，究其原因，2005年下降的直接原因是美元兌人民幣匯率下降，而2013年該指標下降，除了匯率下降外，外商投資額較2012年降低也是一個原因。本文以江蘇省普通高等學校在校學生人數來衡量人力資本，如圖4所示，該指標從2004年至2011年呈上升的趨勢，2012年下降了11.13%，2013年再次上升至137773人。
圖1-圖4從整體發(fā)展趨勢上對樣本數據進行了描述，表2則利用具體數據更加詳細的對樣本數據進行統計分析。由表2提供的信息可知，各指標最大和最小值之間的差幅都較大，例如2004年人力資本指標的最大值是最小值的52倍，2013年為46倍;此外該指標的變異系數較大，2004年為1.57，2013年為1.49，根據統計數據，指標最大值往往出現在南京、蘇州、無錫等較大的城市，這一現象一定程度上體現了江蘇省較大城市的發(fā)展速度較快，城市之間的發(fā)展存在不平衡的現象。
四、回歸結果
從上述簡單的統計分析很難得出產出密度與非農勞動生產率之間的關系，因此，我們使用stata11的graph命令畫出了產出密度與非農勞動生產率之間的散點圖。如圖5所示。
圖5中橫軸表示非農勞動生產率，圖中散點表示產出密度，Fitted values表示產出密度與非農勞動生產率擬合回歸結果，lowess lnpro lnope表示我們進行了局部加權回歸修勻散點。從圖中我們可以得到產出密度與非農勞動生產率之間存在正的相關性，但是該圖并不能說明兩者之間的具體相關程度，因此，以下我們將按照第一部分所述方法，利用系統GMM估計法對江蘇省2004-2013年動態(tài)面板數據模型進行估計，得到的計量結果如表3中第二列所示。
如表3所示系統GMM估計的結果，我們可以發(fā)現各解釋變量對非農勞動生產率的相關系數都為正值，說明各解釋變量對非農勞動生產率的正向作用。同時，Hansen檢驗值為0.38，表明過度識別限制是正確的，所使用的多于待估參數的工具變量是合理的。
根據Bond（2002）的研究結果，動態(tài)面板模型因變量的一階滯后項系數大小介于Pool OLS估計和固定效應估計的系數估計結果之間。[9]因此，為了驗證系統GMM估計結果的穩(wěn)健性，我們還進行了Pool OLS估計和固定效應估計，估計結果如表3第三、四列所示。由結果可知，系統GMM估計的一階滯后項系數0.3881754大于固定效應估計值0.018287小于Pool OLS估計值0.4127946，系統GMM估計穩(wěn)健。
產出密度是我們關注的核心指標，由表3可見，產出密度對非農勞動生產率的相關系數是0.1045834，且在1%的統計水平上顯著，表明江蘇省城市具有經濟集聚效應，且對非農勞動生產率有顯著正的影響，當某城市產出密度增加一個單位時，該城市的非農勞動生產率會相應增加約10.46%。
依據回歸結果，除了產出密度，其他指標也對非農勞動生產率有正的影響，其中勞均固定資產投資對非農勞動生產率的相關系數最大，為0.5115489，且在1%的統計水平上顯著，依據相關理論，當勞均固定資產投資提高一個單位時，非農勞動生產率提高約51.15%，說明固定資產投資推動了該城市的基礎建設，增加資本存量，從而有利于提高該城市的勞動生產率;人力資本對非農勞動生產率的相關系數為0.061906，在5%的統計水平上顯著，人力資本每提高一個單位，非農勞動生產率提高約6.19%，說明人力資本是城市勞動生產率提高的重要推動力。此外，財政支出比重和外商投資占比對非農勞動生產率的相關系數也為正值，但是不顯著，這表明政府對市場的過多干預對勞動生產率的提高沒有顯著正向影響，且隨著國內經濟的發(fā)展，各城市對外商的依賴在逐漸的減小。
五、結論
本文使用江蘇省2004-2013年數據對該省各城市產出密度對非農勞動生產率的影響進行了計量分析，通過簡單的描述性統計分析，發(fā)現江蘇省各指標整體上呈上升趨勢，但各城市間存在資源分布不平衡的現象;利用系統GMM估計對動態(tài)面板數據進行回歸分析，發(fā)現非農勞動生產率對產出密度的彈性系數為10.46%左右，同時非農勞動生產率對勞均固定資產投資和人力資本的彈性系數分別也較高，且具有顯著性。這一結果得到的啟示是各城市可以通過增加人力資本、加強固定資產投、增加基礎設施建設、提高城市集聚水平來提高地區(qū)勞動生產率。
參考文獻：
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[7] 蘭 草.截面、面板數據分析與STATA應用[M].武漢：武漢大學出版社，2012.
篇7
［關鍵詞］物流；產業(yè)集群；區(qū)位熵
［中圖分類號］F061.9 ［文獻標識碼］A ［文章編號］2095-3283(2012)04-0077-02
一、物流產業(yè)集群的內涵
物流產業(yè)集群是指依靠現代物流網絡和物流技術，通過合并零散的物流資源并滿足一定的物流市場需求，由整個物流產業(yè)鏈上的相關企業(yè)、組織和機構集聚在一起的有機整體。
二、基于區(qū)位熵方法的實證分析
（一）區(qū)位熵的概念及指標選取
區(qū)位熵由P.Haggett首先提出并應用于區(qū)位分析中，它可以衡量一個地區(qū)產業(yè)結構與全國平均水平之間的差異，以此來評價該地區(qū)的產業(yè)專業(yè)化程度。本文用區(qū)位熵來分析上海物流產業(yè)的集聚程度，評價上海物流產業(yè)集群的專業(yè)化程度。區(qū)位熵的計算公式如下：
LQij=Lij/LiLj/L
其中Lij表示在i地區(qū)j產業(yè)某類指標的數值，根據具體的分析情況，Lij表示的指標可以是就業(yè)人數、物流產業(yè)產值、固定資產投入、工業(yè)產值和銷售收入等。根據Lij選取的指標，Li、Lj、L分別表示i地區(qū)所有產業(yè)某類指標的總值、j產業(yè)在全國的某類指標的總值、某指標的全國總值。Li、Lj、L三個指標的選取需與Lij保持一致。如果LQij=1，表明i地區(qū)j產業(yè)的集中度相當于全國平均水平；如果LQij>1，則表明i地區(qū)j產業(yè)的集中度高于全國平均水平；如果LQij
將選取物流產業(yè)產值、物流產業(yè)固定資產投資額兩個指標來衡量上海市的產業(yè)集聚度。則相應的區(qū)位熵公式用文字表達為：
指標a：物流產業(yè)產值
上海市物流產業(yè)區(qū)位熵=
上海市物流產業(yè)產值上海市總產值全國物流產業(yè)總產值國家所有產業(yè)總產值（GDP）
指標b：固定資產投入
上海市物流產業(yè)區(qū)位熵=
上海市物流產業(yè)固定資產投資額上海市固定資產投資額全國物流產業(yè)固定資產投資額全國所有產業(yè)固定資產投資額
（二）有關分析數據的選取說明
由于物流業(yè)作為一個新興行業(yè)，各部門在進行數據統計時相關數據并不全面，因此文中所有與物流產業(yè)相關的數據均用相應的交通運輸業(yè)、倉儲業(yè)和郵政業(yè)的數據替代。本文中用到的數據一部分來源于國家及各地方統計局公布的《統計年鑒》，鑒于國家統計局公布的完整年鑒數據截至2010年，故本文所采用的數據截至2009年底。2004—2009年上海市物流產業(yè)固定資產投資額的數據為上海市建設改造投資主要指標中交通運輸業(yè)、倉儲業(yè)和郵政業(yè)的數據，2000—2003年的數據為上海市全社會固定資產投資總額指標中交通運輸業(yè)、倉儲業(yè)和郵政業(yè)的數據，如表1和表2所示。
（三）區(qū)位熵計算結果和結果分析
根據區(qū)位熵的公式，用物流產業(yè)產值（a）和基礎設施投入額（b）來衡量的上海市物流產業(yè)集群集聚度，如表3所示：
為了更加直觀地看出以兩個不同指標衡量的上海物流產業(yè)集聚度的變化情況，現將分析結果用圖1表示。
2000—2009年，以物流產業(yè)產值為指標衡量的上海市物流產業(yè)的區(qū)位熵在1附近基本保持穩(wěn)定。其中，2000年、2001年、2004—2007年，物流產業(yè)集聚度的值都在1以上，說明這幾年上海物流產業(yè)集聚度略高于全國平均水平。自2006年開始，區(qū)位熵呈下降趨勢。
以基礎設施投入額衡量的區(qū)位熵雖然在某些年份出現過回調，但大體呈現上升趨勢，且上升幅度較大，截至2009年底物流產業(yè)的區(qū)位熵約為2000年底的4倍。而且自2007年以來，基礎設施投入額連續(xù)三年在1.6以上，這說明上海市為發(fā)展物流產業(yè)而對物流基礎設施的投入遠遠高于全國平均水平。
三、上海市物流產業(yè)集群發(fā)展對策
（一）積極響應國家錯位發(fā)展政策，促進生產要素的自由流通
在發(fā)展物流產業(yè)集群時，上海市政府要積極響應國家發(fā)展物流產業(yè)的錯位政策，在結合自身特點的基礎上，服從國家的統一安排。上海市要擯棄地方獨大的觀念，積極與周邊各省市實現信息資源共享。在進行物流相關投入時，多考慮周邊省市的發(fā)展狀況。各地方政府之間通過協調，統一物流設施發(fā)展規(guī)劃、建立促進經濟一體化發(fā)展的協調機構，鼓勵物流產業(yè)結構升級。
（二）打破條塊分割的管理體制
條塊分割的管理體制是我國多年計劃經濟的產物。物流產業(yè)被分至若干部門分別管理，使公路、鐵路、水路、航空和管道等相應的統計數據、統計分析也由各部門分開進行。自上而下的縱向隸屬和管理格局嚴重制約了物流產業(yè)的整體統籌規(guī)劃，妨礙了我國物流產業(yè)集群的發(fā)展。因此，上海市應逐步打破條塊分割的管理體制，整合物流資源，提高物流效率。
（三）重視現代物流領域的技術開發(fā)與創(chuàng)新，加強技術性人才的培養(yǎng)
物流產業(yè)集群是技術密集性產業(yè)，我國物流企業(yè)急需大量的高端物流人才。
由表4可知，上海市物流產業(yè)從業(yè)人數增長較快。2009年底，物流產業(yè)從業(yè)人數已達到54.28萬人。但是，目前的物流產業(yè)從業(yè)人員多從事簡單的物流工作，如貨物的配送、運輸之類；高端物流人才，如物流設計人員、物流咨詢人員等數量仍較少。因此，上海市政府應加大物流教育投入，與相關大學和學術型機構協作以推進物流課程的發(fā)展。
（四）建立健全金融支持體系
物流業(yè)作為資本密集型產業(yè)，物流產業(yè)集群的進一步發(fā)展需要更強大的金融體系作為支撐。上海市政府可以在規(guī)模較大的物流基礎設施及配套設施建設、公共信息平臺等項目中給予更大的資金和政策支持，也可以通過投資等方式參與到項目當中。適當放開融資渠道，促進物流設施建設。
［參考文獻］
篇8
關鍵詞:民族地區(qū);主成分分析;主成分因子;綜合評價
中圖分類號:F127.42文獻標識碼:A文章編號:1003-4161(2009)05-0041-04
甘肅省民族地區(qū)共包括21個縣(市),分別為甘南、臨夏自治州的16個縣(市)及肅南、肅北和阿克塞、張家川、天祝5個自治縣,有回、藏、東鄉(xiāng)、土、滿、裕固、保安、蒙古、撒拉、哈薩克等10個少數民族,其中東鄉(xiāng)族、保安族和裕固族是我省獨有的3個民族,土地總面積18萬平方公里,占全省總面積的39.6%。截至2007年底,總人口為319.88萬人,占全省總人口的12.22%,經濟發(fā)展水平較低,國內生產總值只有全省的5.56%,人均國內生產總值只有全省的45.36%(全省的人均值為10 346元)。因此,加快民族地區(qū)經濟社會全面發(fā)展,對協調全省國民經濟發(fā)展,增強民族團結,維護社會、政治安定具有重要作用。本文運用主成分分析法,選取能夠代表甘肅省民族地區(qū)21個縣(市)經濟實力的13項指標進行比較,找出各縣(市)經濟發(fā)展的特點及存在差異的原因,并對甘肅省民族地區(qū)經濟發(fā)展的現狀做出綜合評價,進而提出對策建議。
1.主成分分析法
1.1 主成分分析
主成分分析(Principle Component Analysis)的概念最早在1901年由皮爾遜(Karl Pearson)首先引入。主成分分析是通過恰當的數學變換,使新變量――主成分成為原變量的線性組合,并選取少數幾個在變差總信息量中比例較大的主成分來分析事物的一種方法。這些主成分能夠反映原始變量的絕大部分信息,通常表示為原始變量的某種線性組合。當原來p個變量的總變差能由少數幾個線性組合來概括,且這些線性組合中包含的信息與原來p個變量幾乎一樣多時,可以用這些線性組合替代原來的p個變量,這樣會使觀測數據從高維降到低維,從而簡化數據。主成分就是p個變量Y 1,Y 2,…,Y p的一些特殊線性組合,如果以X i(i=1,2,…,p)表示標準化的原變量,F i (i=1,2,…,p)表示主成分,C ij(i=1,2,…,p;j=1,2,…,p)表示組合系數,則主成分分析的模型為:
F 1=C 11X 1+C 12X 2+…+C 1pX p
F 2=C 21X 1+C 22X 2+…+C 2pX p
……
F p=C p1X 1+C p2X 2+…+C ppX p
因主成分分析中各主成分是按方差大小依次排序的,則在分析問題時,可以舍棄部分主成分,用前后方差較大的幾個主成分來代表原變量,這樣不但可消除評價指標間的多重共線性,還可減少指標選擇的工作量。
1.2 分析步驟
主成分分析的應用范圍很廣,但很多情況下,會出現主成分分析和因子分析兩者混用的現象。實際上,兩者在分析步驟上是有區(qū)別的,主成分分析的步驟①如下:
1.2.1指標的正向化。
1.2.2指標數據標準化(SPSS軟件自動執(zhí)行)。
1.2.3指標之間的相關性判定: 用SPSS軟件中表“Correlation Matrix(相關系數矩陣)”判定。
1.2.4確定主成分個數m:用SPSS軟件中表“Total Variance Explained(總方差解釋)” 的主成分方差累計貢獻率、結合表“Component Matrix(初始因子載荷陣)”中變量不出現丟失和碎石圖“scree plot”確定主成分個數m。
1.2.5主成分表達式:將SPSS軟件中表“Component Matrix”中的第i列向量除以第i個特征根的開根后就得到第i個主成分函數的系數(在“transform――>compute”中進行計算),由此寫出主成分F 1表達式。在SPSS16.0②中可自動執(zhí)行得到Component score Coeficient Matrix(因子得分系數矩陣),利用這個系數矩陣可以直接寫出主成分F 1表達式。
1.2.6主成分F 1命名:用SPSS軟件中表“Component Matrix”中的第i列中系數絕對值大的對應變量對F 1命名。
1.2.7主成分與綜合主成分(評價)值:綜合主成分(評價)公式:
F=∑mi=1(λ i/p)*F i
1.2.8檢驗:綜合主成分(評價)值用實際結果、經驗與原始數據做聚類分析進行檢驗。
1.2.9綜合實證分析:根據SPSS運行結果分析、比較和判斷經濟發(fā)展水平,為區(qū)域經濟發(fā)展提供對策。
2.甘肅省民族地區(qū)經濟綜合評價分析
2.1 指標的確定及數據來源
為了全面、系統地分析評價甘肅省民族地區(qū)21個縣(市)經濟發(fā)展水平和競爭力,根據甘肅省2008年統計年鑒和各縣(市)的政府工作報告等文件及甘肅省民族地區(qū)實際經濟狀況③,本文選取了21個縣(市)的13項指標:
X 1-國內生產總值(萬元);X 2-人均國內生產總值(元);
X 3-全社會固定資產投資(萬元);X 4 -財政收入(萬元);
X 5-農業(yè)總產值(萬元); X 6-工業(yè)總產值(萬元);
X 7-第三產業(yè)總值(萬元); X 8-社會消費品零售總額(萬元);
X 9-人均固定資產投資總額(元);X 10-人均農業(yè)總產值(元);
X 11-人均工業(yè)總產值(元); X 12-城鎮(zhèn)可支配收入(元);
X 13-農村人均年純收入(元);
2.2 相關性分析
表1 相關系數矩陣
表1中可看出,X 1-國內生產總值、X 4-地方財政決算收入、X 5-農業(yè)總產值、X 6-工業(yè)總產值、X 7-第三產業(yè)總值、X 8-社會消費品零售總額這六個指標之間存在極其顯著的關系;X 3-全社會固定資產投資、X 9-人均固定資產投資總額、X 10-人均農業(yè)總產值、X 11-人均工業(yè)總產值、X 12-城鎮(zhèn)可支配收入、X 13-農村人均年純收入這六個指標間存在極其顯著的關系。2.3主成分個數m的確定
根據表2,每一個指標變量的共性方差均在0.8以上,且大多數都超過了0.9,說明這3個公因子能夠較好地反映原各指標變量的大部分信息,本次主成分提取的總體效果較理想;根據主成分個數提取原則,應提取特征值大于1的主成分,因此一般可以用特征值大于1作為納入標準。表3中包括了特征根由大到小的次序排列,各主成分的貢獻率及累積貢獻率:第一主成分的特征根為5.937,它解釋了總變異的45.672%;第二主成分的特征根為3.884,解釋了總變異的27.879%,第三主成分的特征根為1.199,解釋了總變異的9.223%,前三個特征根均大于1,累積貢獻率為84.774%,故宜取前三個主成分。從另一個側面分析,在碎石圖(圖1)征根曲線的拐點及特征值根在3處拐點,也驗證了本文取前3個主成分為宜。因此,本文的主成分個數m確定為3。
圖1 碎石圖
表2 變量的共同度
表3 主成分的統計信息
2.4 主成分的確定
根據主成分確定原則和以上分析,本文取前3個主成分是科學合理的?，F根據因子載荷矩陣(Component Matrixa)確定主成分1、2、3(見表4,表5)。
主成分1:其因子載荷較大的指標有:X 2-人均國內生產總值、X 9-人均固定資產投資總額、X 10-人均農業(yè)總產值、X 11-人均工業(yè)總產值、X 12-城鎮(zhèn)可支配收入、X 13-農村人均年純收入,綜合分析判斷,主成分1是人民生活狀況的綜合性指標,可稱為生活狀況因子。
主成分2:其因子載荷較大的指標有:X 1-國內生產總值、X 4-財政收入、X 5-農業(yè)總產值、X 6-工業(yè)總產值、X 7-第三產業(yè)總值、X 8-社會消費品零售總額,它們的影響遠遠超過了其他指標,可以判斷因子2主要體現綜合經濟實力,可稱為綜合實力因子。
主成分3:其因子載荷較大的指標只有:X 3-全社會固定資產投資,因此稱為固定資產投資因子。
表4 初始因子載荷矩陣
表5 因子得分系數矩陣④
2.5評價模型
上表5的因子得分系數矩陣是主成分分析的最終結果,通過該系數矩陣可得各主成分值,也可將所有主成分表示為各變量的線性組合,由表5得主成分表達式:
F 1=-0.007*Z X1+0.159Z X2+0.057*Z X3+0.096*ZZ X4-0.101*Z X5+0.08*Z X6-0.041*Z X7-0.025*Z X8+0.161*Z X9+0.123*Z X10+0.154*Z X11+0.147*Z X12+0.158*Z X13
F 2=0.253*Z X1-0.012*Z X2+0.134*Z X3+0.189*Z X4+0.125*Z X5+0.161*Z X6+0.22*Z X7+0.219*Z X8-0.023*Z X9-0.031*Z X10+0.004*Z X12+0.013*Z X13
F 3=-0.064*Z X1-0.235*Z X2+0.507*Z X3+0.16*Z X4+0.149*Z X5+0.22*Z X6-0.322*Z X7-0.258*Z X8+0.065*Z X9+0.372*Z X10-0.222*Z X11-0.171*Z X12-0.17*Z X13
這里,F 1為第一主成分即生活狀況因子;F 2為第二主成分即綜合實力因子;F 3為第三主成分即固定資產投資因子。Z xi(i=1,2,3,……16)表示標準指標變量,利用SPSS中的Descriptive-compute計算得到。
以每個主成分對應的特征值占所提取主成分總的特征值之和的比例作為權重計算主成分綜合模型:
F=0.45672*F 1+0.29879*F 2+0.09223*F 3
即可得到主成分綜合模型:
F=0.066*Z X1+0.047*Z X2+0.112*Z X3+0.115*Z X4+0.004*Z X5+0.104*Z X6+0.017*Z X7+0.030*Z X8+0.072*Z X9+0.081*Z X10+0.044*Z X11+0.053*Z X12+0.060*Z X13
最后,根據主成分綜合模型即可計算綜合主成分值,并對其按綜合主成分值進行排序,即可對各地區(qū)進行綜合評價比較,結果如表6。
表6 21個縣(市)各主成分得分及排名
2.6 結果分析
從表6可看出,人民生活狀況處在前三位的是蘇北縣、阿克塞縣和肅南縣,積石山縣、東鄉(xiāng)縣和臨夏縣處在倒數三位,兩個地級市臨夏市和合作市分別為第九、第十位,人民生活狀況差距比較大,城鎮(zhèn)可支配收入和農村人均年純收入的極差分別達到4 199元和5 078元;綜合經濟實力最強的為臨夏市、永靖縣和肅南縣,最弱的依次為阿克塞縣、碌曲縣和迭部縣,國內生產總值的極差達到16.38億元;固定資產投資最好的為肅南縣、肅北縣和永靖縣,最少的為積石山縣、臨潭縣和東鄉(xiāng)縣。從綜合競爭力來看,肅南縣、肅北縣、永靖縣、天?？h、臨夏市排在前5位。和政縣、卓尼縣、積石山縣、臨潭縣和東鄉(xiāng)縣的綜合競爭力最弱。
3.結論與建議
3.1 經濟發(fā)展水平低,工業(yè)化、城市化進程緩慢
甘肅省民族地區(qū)2007年總人口為319.88萬人,其中非農業(yè)人口占16.43%,低于全省非農業(yè)人口占總人口20%的水平,全省民族地區(qū)地方人均財政收入193元,遠遠低于323元的全國民族地區(qū)的人均水平,更低于482元的全省平均水平。因此,甘肅省民族地區(qū)應加快民族地區(qū)工業(yè)化和城市化水平,不斷提高地方財政收入和人民生活水平,以增強經濟發(fā)展水平。
3.2 公共基礎設施和經濟發(fā)展的必備條件欠缺
綜合主成分中,固定資產投資的貢獻率是所有指標中最高的,達到11.5%,說明固定資產投資在甘肅省民族地區(qū)的經濟發(fā)展中具有重要的作用。因此,加大基礎設施建設投資,將為甘肅省民族地區(qū)經濟發(fā)展提供基礎性條件。
3.3 各州縣經濟發(fā)展不均衡
從三個主成分和綜合主成分可以看出,生活狀況競爭力最強的肅北縣的人均GDP是臨夏縣的21.13倍,綜合實力最強的臨夏市是阿克塞縣的5.87倍,綜合競爭力最強的肅南縣是東鄉(xiāng)縣的1.3倍。城鄉(xiāng)差距也很大,平均達到3 639元,差距最大的張家川縣達到4 759元。因此,各縣市應根據自身特色,積極發(fā)展特色優(yōu)勢產業(yè),提高城鄉(xiāng)收入水平,這是促進甘肅省民族地區(qū)經濟發(fā)展和縮小城鄉(xiāng)收入差距的當務之急。
注 釋:
①林海明.主成分分析與因子分析詳細的異同和SPSS軟件.此文獲中國統計學會“泰鋼杯”全國優(yōu)秀統計論文獎。
②宇傳華.SPSS與統計分析.電子工業(yè)出版社.2007.12第486頁.
③2008年《甘肅省統計年鑒》,21個縣市政府工作報告及甘肅省統計局網站gstj.省略/.
④因子得分系數矩陣:初始因子載荷矩陣除以主成分相對應的特征值開平方根,在SPSS16.0中自動執(zhí)行.
參考文獻:
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篇9
關鍵詞：經濟發(fā)展 主成分分析 多元統計分析
我國是一個經濟與社會發(fā)展水平、資源與環(huán)境稟賦情況在各區(qū)域間差異非常大的國家，自科學發(fā)展觀提出以來，各地區(qū)經濟協調發(fā)展的研究得到了充分的重視。要制訂出促進各地區(qū)經濟協調發(fā)展的有效政策，就必需對各地區(qū)經濟發(fā)展的水平做出合理的評價，從中找出形成區(qū)域經濟發(fā)展水平差異的關鍵因素。本次研究的是2012年我國各地區(qū)經濟發(fā)展情況，表示GDP（單位：億元），表示居民消費水平（單位：元），職工平均工資（單位：元），固定資產投資（單位：億元），居民消費價格指數（單位：%），商品零售價格指數（單位：%），表示工業(yè)總產值（單位：億元）。
1、相關系數矩陣表
由相關系數矩陣表可以看出各個變量之間存在顯著相關性，可以進行主成分分析。如GDP與工業(yè)總產值的相關系數為0.972，GDP與固定資產投資相關系數為0.885；居民消費價格指數與職工平均工資相關系數為0.842，而與固定資產投資相關系數較小，只有0.136。
2、特征根和累計貢獻率
由表2可以看出，若按照特征根大于1來提取主成分，可以取前三個，這三個累計方差貢獻率達到93.222%，即三個主成分共解釋了總變異的93.222%。但是為了對各個省、市、自治區(qū)的經濟發(fā)展進行綜合評價、打分和排序，我們選取全部7個主成分進行分析。
3、特征向量
在得出因子載荷陣后利用因子載荷陣與相關系數矩陣的特征根來計算得出特征向量，然后利用特征向量計算出主成分。
由特征向量矩陣可得出所有7個主成分的具體形式：
y1=0.509*Zx1+0.33*Zx2+0.163*Zx3+0.448*Zx4-0.28*Zx5-0.244*Zx6+0.515*Zx7.
y2=-0.17*Zx1+0.514*Zx2+0.644*Zx3-0.36*Zx4-0.189*Zx5-0.338*Zx6-0.111*Zx7.
y3=0.203*Zx1+0.151*Zx2+0.154*Zx3+0.105*Zx4+0.684*Zx5+0.617*Zx6+0.288*Zx7.
y4=-0.109*Zx1+0.340*Zx2+0.138*Zx3-0.151*Zx4-0.629*Zx5+0.659*Zx6-0.050*Zx7.
y5=0.070*Zx1-0.687*Zx2+0.588*Zx3-0.214*Zx4-0.147*Zx5+0.077*Zx6+0.329*Zx7.
y6=-0.414*Zx1-0.964*Zx2+0.374*Zx3+0.768*Zx4-0.007*Zx5+0.052*Zx6+0.293*Zx7.
y7=0.683*Zx1-0.097*Zx2+0.179*Zx3+0.014*Zx4-0.035*Zx5+0.041*Zx6-0.683*Zx7.
我們以特征根為權，對7個主成分進行加權綜合，得出各省份的綜合得分，綜合得分的計算公式為：
y=47.619*y1+28.633*y2+16.970*y3+3.913*y4+1.4*y5+1.172*y6+0.294*y7.
根據上式寫出各省的綜合得分，并可據此排序，排序結果見表4。
4、結論分析
篇10
【關鍵詞】經濟效益指標；聚類分析法；因子分析法
引言
我國地區(qū)由于空間跨度比較大，各地區(qū)的資源稟賦、氣候環(huán)境、人口狀況等因素有較大的差異，各地區(qū)經濟發(fā)展很不平衡，在考核和評價各地區(qū)經濟效益時，經濟效益指標體系在一定程度上能反映經濟效益水平，但由于各指標間具有比較復雜的相關性，我們難以直接用各指標值判斷不同地區(qū)和同一地區(qū)不同時期的經濟效益，這就使評價綜合經濟效益具有一定的困難。本文應用多元統計分析中的因子分析法，把各項指標歸納作為一項綜合指標對我國各地區(qū)經濟效益進行綜合評價和分析，并用聚類分析法根據經濟的主要指標把我國各省市進行了等級劃分，從而具體研究各省市的經濟效益情況。
一、分析經濟效益的數據及指標選取
（一）評價經濟效益相關數據
我國評價各省市的經濟效益指標多種多樣，為方便選取經濟效益指標，同時在一定程度上反映出我國各省市的經濟效益情況，本文選取五種經濟效益指標來說明問題，包括：稅收收入、固定資產投資、地區(qū)生產總值、單位地區(qū)生產總值能耗、進出口等。為使數據更加精確，本文選取了31個省市地區(qū)作為研究目標，分析數據如下表1-1：
（二）評價經濟效益的指標含義
1.稅收收入：國家憑借其政治權力，依據法定標準，從單位和個人無償取得的一種財政收入。稅收歷來是國家財政收入的主要來源。從19世紀末到20世紀80年代，西方各主要國家的稅收，一般都占財政收入的80%以上，例如美國稅收收入總額占財政收入的比重已超過90%。因此，從一定程度上稅收收入能反映一定的經濟效益情況，更能體現地區(qū)間的差異。
2.固定資產投資：是建造和購置固定資產的經濟活動，即固定資產再生產活動。固定資產再生產過程包括固定資產更新（局部和全部更新）、改建、擴建、新建等活動。固定資產投資是社會固定資產再生產的主要手段。固定資產投資額是以貨幣表現的建造和購置固定資產活動的工作量，它是反映固定資產投資規(guī)模、速度、比例關系和使用方向的綜合性指標。固定資產投資能反映國家經濟建設以及經濟活動的情況，從而具有代表評價各省市經濟效益的能力。
3.地區(qū)生產總值：指本地區(qū)所有常住單位在一定時期內生產活動的最終成果。地區(qū)生產總值等于各產業(yè)增加值之和。國民經濟各行業(yè)的增加值之和等于地區(qū)生產總值。國民經濟各行業(yè)的增加值之和等于地區(qū)生產總值。
4.單位地區(qū)生產總值能耗：是衡量一個地區(qū)能耗水平的綜合指標，通常以萬元GDP消耗的能源（折算為標準煤）來計算。它是衡量一個地區(qū)能耗水平的綜合指標。常常用萬元GDP能耗的下降來考核一個地區(qū)的節(jié)能降耗的工作成效。
5.進出口：指國家（地區(qū)）與國家（地區(qū)）之間的貿易往來，進為購入，出為外銷，進口和出口的綜合。對于各省市的進出口一定程度上能夠說明該地區(qū)的貿易往來，從而能夠說明經濟效益，可以作為評價各省市經濟效益的指標。
二、應用聚類方法探究各省市地區(qū)的分類情況
（一）聚類分析的基本思想
聚類分析指的是把具有相同或者相近屬性的事物劃分為一類，其基本思想是認為我們所研究的樣本或指標之間存在著程度不同的相似性。聚類分析就是把一些相似程度較大的樣本聚合為一類，把另外一些彼此之間相似程度較大的樣本聚合為另一類。
（二）應用聚類分析方法分析城市發(fā)展相近程度
對于我國各省市地區(qū)不同情況，本文根據稅收收入、固定資產投資、地區(qū)生產總值、指標值、進出口這五種經濟效益指標，將31個省市地區(qū)進行聚類分析，運用SPSS軟件得出31個省市地區(qū)劃分情況。劃分情況如下：
第一類地區(qū)：廣東
第二類地區(qū)：北京、上海、江蘇、浙江、山東
第三類地區(qū)：天津、遼寧、福建
第四類地區(qū)：河北、山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖南、湖北、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆（省市排名不分先后）
三、運用因子分析主成分分析法分析聚類結果原因
（一）廣東省分析情況：
廣東地區(qū)之所以能夠單獨成為一類，主要的原因是由于其地理位置的特殊性。廣東是我國發(fā)展比較早的城市之一，早在清朝后期《》簽訂的時候就開放了廣州為最早的商埠，為廣東的發(fā)展提供了契機。從數據中可以看出，廣東省的稅收收入和固定資產投資居于中等水平，表明近年來也進行了一些基礎設施的建設，為國家的經濟增長做出一定貢獻。但是還有一個重要特點就是能耗比較少，因為拉動廣東省經濟增長的不是能源消耗型行業(yè)，而多是進出口外貿行業(yè)或者服務行業(yè)，第三產業(yè)在該省經濟發(fā)展中起著舉足輕重的作用。因此，該省的能耗很低，但是進出口貿易卻和繁榮，這種特點是別的省份不具備的，所以廣東省獨立成一類?？偠灾洕б媲闆r較好。
（二）北京市、上海市、江蘇省、浙江省、山東省分析情況：
這五個省的共同特點就是經濟增長質量好，基礎設施完善，財政資金支持力度很大，而且處于經濟發(fā)展的樞紐地帶，第三產業(yè)發(fā)展相對其他地方更為成熟，經濟發(fā)展程度較高，公共基礎設施相對齊全，國家的支柱型產業(yè)在這些省份均有體現，能夠吸引一部分的外商直接或者間接投資，給本省和國家經濟增長做出巨大貢獻。所以，經濟總量和固定資產投資相當客觀，能耗也比較高，因為要兼顧傳統產業(yè)與第三產業(yè)，因此，這五個省份的經濟發(fā)展狀況是全國經濟發(fā)展狀況的一個縮影，具有高增長，高產出，高能耗的特點，因此，這五類地區(qū)可以單獨劃分成一類。上述五省在四類中經濟效益最好。
（三）天津市、遼寧省、福建省分析情況：
對于第三類地區(qū)天津、遼寧、福建而言，五種經濟效益的指標都對其有相關影響。但同時運用多元統計回歸主成分分析法，研究得出三所城市的進出口得分相對其稅收收入、固定資產投資、地區(qū)生產總值以及單位地區(qū)生產總值能耗這四種經濟效益指標相對較低，其四者得分分別為0.986、0.999、0.779、0.961，但進出口得分卻為0.157。
天津濱海新區(qū)的開發(fā)，遼寧大連港及旅順港的貿易往來，福建泉州的進出口強勢，三個省市在吸引外資和對外貿易方面取得了顯著的成就。但對于研究經濟效益的分析方式來說，三者由于進出口指標與其他經濟指標有較大差別，所以將經濟指標劃分為兩大類：國內經濟指標和國外經濟指標。國內經濟指標包括：稅收收入、固定資產投資、地區(qū)生產總值、指標值。國外經濟指標包括：進出口。
以上三省在四類中經濟效益居于中等水平，有待改進。
（四）河北省、山西省、、吉林省、黑龍江省、安徽省、江西省、河南省、湖南省、湖北省、廣西自治區(qū)、海南省、重慶市、四川省、貴州省、云南省、自治區(qū)、陜西省、甘肅省、青海自治區(qū)、寧夏自治區(qū)、新疆自治區(qū)（省市自治區(qū)排名不分先后）情況分析：
Extraction Method: Principal Component Analysis.
從數據上可以說明，四類地區(qū)劃分的經濟效益因素可以劃分為能源消耗類指標和收益類指標。所以這些省市劃分為一類最主要的原因之一這些省市地區(qū)的單位地區(qū)生產總值能耗居其他省市較高，從因子分析結果也顯示了單位地區(qū)生產總值能耗與其他經濟效益因素有所不同，因此可將此類劃分省市的原因歸結為單位地區(qū)生產總值能耗型地區(qū)。雖然稅收收入或者其他經濟效益因素也能反映一定問題，但是主城分分析法得出了分類依據，四類地區(qū)屬消耗型地區(qū)，而從表1-1中也看出四類地區(qū)生產總值也較低。從而影響了稅收水平，進而影響了固定資產投資水平及進出口貿易。上述各省市經濟效益較差，有待從經濟增長方式上提出改進。
四、對各城市提出的改進
（一）一類地區(qū)繼續(xù)保持第能耗高速增長態(tài)勢
廣東地區(qū)雖然在經濟效益評價中不是最優(yōu)，但是其發(fā)展模式應該得到推崇。首先，我國傳統的高增長高能耗增長模式暴露出越來越多的缺點，低能耗，高速增長，發(fā)展循環(huán)經濟越來越得到人們的認可，因此，廣東地區(qū)應該繼續(xù)發(fā)揚本省特色，利用有力的地理優(yōu)勢發(fā)展第三產業(yè)，使服務業(yè)成為省內的支柱行產業(yè)，積累雄厚的資本，引進有利于環(huán)保的循環(huán)經濟產業(yè)鏈，發(fā)展低碳環(huán)保，國家扶持的清潔能源行業(yè)，使得第三產業(yè)成為發(fā)展循環(huán)經濟有力的資金支持。其次，廣東省也要繼續(xù)發(fā)展基礎設施，向著先進，清潔，高效的目標邁進。最后，廣東地區(qū)應該把發(fā)展第三產業(yè)作為經濟增長的引擎，不應該太依賴進出口，金融危機后時代的貿易保護主義不利于省內經濟的發(fā)展，應該響應國家的“促進內需”的政策。
（二）二類地區(qū)控制能耗是首要任務
二類地區(qū)的經濟發(fā)展可以類比為管理學中的企業(yè)類型之一――金牛。這種企業(yè)的特點是市場占有率高，收益高，增長慢。類比于地區(qū)來講，就是指總量大，占全國GDP的比重大，但是增長慢，能耗大。因此，這類地區(qū)應該一方面使經濟保持平穩(wěn)的增長態(tài)勢，防止經濟下滑，但是也不要過分追求經濟增速，重要的是要控制能耗在一定范圍內，可以適度引進一些能耗低的產業(yè)線，同時國家的政策應該向低能耗企業(yè)有所傾斜，例如發(fā)放低利率的”綠色貸款”，放寬貸款條件，降低貸款門檻，設立發(fā)展循環(huán)經濟的專項基金，對于高能耗，高污染的企業(yè)征收高額稅，限制其發(fā)展，逐步由高能耗高增長向低能耗平穩(wěn)增長過度。
（三）三類地區(qū)重點發(fā)展進出口貿易
通過因子分析可以得出結論：影響三類省區(qū)的因素有兩大類：國內指標和國外指標。國內指標包括衡量收入的稅收和地區(qū)生產總值，反應資源利用率的能耗指標，國外的指標主要是進出口指標。從收集的數據來看，國內的指標居于其他地區(qū)中等水平，顯示出三類省區(qū)在國內投資發(fā)展的較好，應該繼續(xù)發(fā)展。然而，三類地區(qū)也不應該忽視進出口這個重要因素，當地政府應該提供適當的又會政策，積極引入外資發(fā)展當地經濟，給予出口企業(yè)一定的稅收優(yōu)惠政策，提高出口企業(yè)積極性，逐步縮小和沿海地區(qū)的差距，從而達到一種多行業(yè)均衡發(fā)展的態(tài)勢。
（四）四類地區(qū)重點發(fā)展能源，進出口，節(jié)能減排措施
四類地區(qū)通過主成分分析方法可以看出四類地區(qū)單位地區(qū)生產總值能耗相對較高，而地區(qū)生產總值較低，稅收相對也較低。面對此種情況，四類地區(qū)應集中提高生產能力，提高資源使用效率，達到節(jié)能減排，注重資源環(huán)境的利用。同時，利用各省市的獨特資源優(yōu)勢，積極發(fā)展對外貿易，增強對外合作，促進進出口發(fā)展，使進出口成為四類地區(qū)的主要產業(yè)。同時扶持地區(qū)的支柱產業(yè)，帶動經濟效益的發(fā)展。分析各地區(qū)的經濟發(fā)展制約因素，努力提高地區(qū)間的合作交流，達到資源共享。同時四類地區(qū)應積極進行對外投資，擴大市場，達到資源環(huán)境與經濟發(fā)展相適應。
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