发布时间：2023-10-11 15:56:00
绪论：一篇引人入胜的经济发展动态，需要建立在充分的资料搜集和文献研究之上。搜杂志网为您汇编了三篇范文，供您参考和学习。
中图分类号：F207 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）14-0088-02
引言
2012年，义乌市登记流动人口数为159.5万，远远超出常住人口。同时，2012年《中国城市竞争力报告》显示，义乌市在中国最具竞争力百强县（县级市）排行榜排名位列14名。经济增长主要是资本投入、劳动投入的增加、技术的进步，这其中又以人的因素为首，人的素质的提高才能推动技术的快速进步和产出的高速增长。发达国家的经济实践表明人力资本是经济持续发展的动力。因此，从影响经济增长的源头因素来看，人力资本才是重要的因素，大量的流动人口对义乌市的社会发展和经济建设起到了巨大的推进作用。
一、文献综述及概念界定
人力资本由舒尔茨（Schultz Theodore W，1960）首先提出，并经贝克尔（Becker Gary，1964）等人的补充和发展，形成人力资本理论。20世纪80年代中期以来，以卢卡斯（Lucas，1988）和罗默（Romer，1986）为代表人物的“新经济增长理论”将人力资本作为同物质资本一样的独立生产要素纳入经济增长模型之中，运用微观的方法分析了人力资本对经济增长的作用，认为人力资本存量的差异会直接影响全要素生产力，从而影响长期的经济增长率。新贸易理论的代表克鲁格曼（Paul Krugman）认为，人力资本和物质资本一样，也受到产业集聚等因素的重要影响，生产要素通过流动产生空间上的集聚，会对一个区域的经济增长产生影响 [1]。
国内对人力资本的研究起步较晚，中国经济正由粗放式增长向集约式增长转变，加之有丰富的人力资源，因此，国内学者更加关注人力资本对经济增长的影响。侯亚非和王金营以教育作为人力资本的外生变量来分析人力资本对经济增长的影响 [2]；顾加宁对中国人力资本的集聚现状进行了实证分析 [3]；郭永昌分析了上海市闵行区外来人口的基本特征、集聚成因和空间集聚基本形式与演化过程，并在此基础上提出大城市外来人口的重构模式 [4]。
针对国内外学者对人力资本的研究，本文提出的“区域动态人力资本”在本质意义上与舒尔茨的人力资本的概念相同，它是指某一区域动态流动的、受过一定教育的、具有某种学历（教育水平）和技能特征的劳动力。在本文的研究中，以流动的务工经商劳动力作为研究对象，所具有的教育水平和技能称之为人力资本。需要说明的是，动态人力资本应包括人力的流入与流出两个方向，但义乌数量众多的中小企业提供较多的就业岗位，流出的人力资本相对流入的比例较小，因此在本文中将忽略流出人力资本存量。
二、义乌市动态人力资本存量分析
动态的务工经商劳动力的数据来源于义乌市2012年的流动人口数据分析报告和境内13个镇街6 863份流动人口问卷调查情况汇总，得出义乌市流动人口的结构状况 [5]。
（一） 以年龄、性别、学历构成的人力资本
经济学家加里·贝克尔在分析人力资本构成时，不仅关注经济活动中人的学历结构，还特别重视与学历结构相关联的年龄、性别构成特征 [6]。
将调查的年龄、性别、学历构成的数据分析可以发现如下特点：从年龄特征看，年龄段以18—35岁为主，形成了劳动力聚集的峰尖，说明青壮年劳动力是流入义乌务工经商的主要群体。从学历构成看，文化程度普遍较低，主要以初中为主，占84.69%，大专以上学历只占3.35%。因此可以认为，具有中学教育学历是进入义乌市形成劳动力供给的最低学历临界点。学历水平的普遍低下，也造成产业结构升级过程中压力的转移，对产业升级转型产生不利的影响。
（二）以职业分布的人力资本
以学历为主要观察标准来衡量，义乌市动态人力资本结构属于低水平，主要从事生产制造、服务行业工作，占总岗位数的62.29%，主要从事以体力劳动为主的简单再生产工作或从事非（低）技术工作，属于低端职业领域的人群。这种岗位选择的特征表明，流入到义乌市的劳动力主要集中在生产企业里，这与义乌市众多的中小企业有着密切的关系，他们的职业选择半径不大，并且集中。
（三）来源地和工作地观察下的人力资本
为了分析义乌市对流动的人力资本吸引状况，笔者对流入的人力资本的来源地和在义乌的工作区域做了分析，显示出两个明显的特点：一是在义乌市主城区工作的人占绝大多数，占73.51%，乡镇的吸引力还不强。二是流动人口中来自省外的占89.41%，大多数来自江西、贵州、河南、安徽等地，这四省的流入人口占总数的57.93%，说明义乌市的经济辐射能力比较有限，带动的是更不发达的地区；而经济发达地区江苏、广东、北京、上海等地的人员流入很少，说明义乌市很难吸引经济发达地区的高素质人才。这在义乌市建设综合贸易改革试点过程中对高素质人力资本的需求是非常不利的。
三、义乌市人力资本与区域经济的关系
各地区的发展经验显示，人力资本与区域经济增长成正相关关系，即人力资本存量越多、质量越高，区域经济增长水平就越高。同时，一个地区的产业结构调整在很大程度上也是根据人力资本存量和结构状况进行的；产业结构的演进速度都是受到相应素质的人力资本和具有一定弹性的人力资本约束的。
（一）人力资本对区域产业结构的影响
人力资本可促进产业发展，有助于产业结构调整和升级，特别是有利于发展高科技产业。2012年，义乌市第三产业国内生产总值略高于第二产业，第一产业所占比重最低，仅为2.63%。经济发展规律证明，发达国家的产业结构以第三产业为主，而第三产业中的高科技产业比重较大。义乌市的产业结构仍然存在不合理之处，需要进一步调整和完善，通过发展以高科技产业为主的第三产业实现产业结构升级。同时，人力资本存量的提升可使高素质的人力资源发挥优势，使用更先进的机器、设备等，从而极大地提高了劳动生产效率，节约生产成本。人力资本的转化会推动了劳动密集型产业的发展，提高产业的资本收益率，使第三产业得到快速发展，进而推动区域产业结构的升级。因此，人力资本对区域产业结构的调整升级有不可低估的影响。但是义乌市高素质、高学历人才多分布于学校内，对科技的转化效率存在一定制约。
（二）人力资本结构对区域经济的影响
在对人力资本进行计量研究时，更多的是按受教育年限将人力资本分为基础人力资本和专业化人力资本。基础人力资本代表劳动力所必备的人力资本存量；相对基础人力资本而言，专业化人力资本更强调知识、创新和研究能力（高素英，2009）。
在义乌2012年的调查中，基础性人才占绝大多数，对经济的贡献度比较大，因此，提高一般人才的质量和数量，是构建区域竞争力的基础，将会有利于区域经济可持续发展。总体上加大对基础性人才的投资，不断提升他们的知识、技术和能力，提高区域整体人力资本的存量和质量。除了要对现有的一般人才的开发与利用外，还要想方设法提高区域一般人才的数量，高职高专等职业技术学校肩负着培养一般人才的重任，要积极探索职业技术学校的培养模式，提升职业技术学校的教师水平和办学水平。
相反，义乌专业性人才对经济增长的贡献比较低，其原因可能有两个：一是高层次人才多是决策的制定者，而不是执行者，其贡献率不能直接体现在经济指标上；二是因为高层次人才做的多是创造性的工作，成果的转化有滞后性，有可能低估高层次人才的作用。因此，在高层次人才的发展上，笔者提出如下两点建议：一是提升地区高层次人才的能力和素质，不断增强他们的创新能力，培养更适合义乌市场具体情况的人才，为经济发展做出更大的贡献；二是吸引其他地区的高层次人才来本地区工作，尤其是海外的高层次人才。
（三）人力资本影响区域中心城市及城市群的形成
义乌市作为金义大都市、浙中商圈的重要组成部分，在经济发展中承担着物质运输交换、要素流动、信息沟通的重要功能。从国内外的区域发展经验可以看到，在区域的中心城市和城市群中，人力资本较为聚集，而且区域人力资本存量规模和结构也直接影响了区域中心城市和城市群的辐射范围，影响着区域经济发展。义乌市的动态人力资本远远超过了金华市其他地区，在浙江省也位于前列，这些人才基础都为义乌市承担贸易中心功能、生产中心功能、服务中心功能、金融中心功能、信息中心功能发挥了重要的作用。
四、结论
人力资本对经济的推动作用，不仅取决于人才数量的多少，而且取决于其使用环境、组织制度和激励的有效程度。因此，吸引专业人才的集聚，需要提供广阔的发展空间，建设适合人才发展的环境，完善用人机制，改善人才的工作环境；需要建立合理的人才流动机制，注重对某些特殊领域专门技术人才的引进。经济增长和人才增长这种相辅相成的关系，意味着人才的重要性不仅能促进区域经济的发展，还对自身发展起到重要作用，好的人才发展模式会与经济增长形成良性互动。
义乌市人力资本流动还存在区域流动结构不合理、人力资本区域流动方向不均衡、人力资本区域利用效率低等问题。人力资本区域流动对区域经济发展的关联效应总体上还有进一步提高的空间，进一步调整人力资本跨区域流动的方式和结构，合理规划人力资本区域流动发展战略是推动区域经济增长的根本动力。
参考文献：
[1] Paul Robin Krugman with Masahisa Fujita and Anthony Venables.The Spatial Economy-Cities，Regions and International Trade[M].Cambridge：MIT Press，1999.
[2] 侯亚非，王金营.人力资本与经济增长方式转变[J].人口研究，2001，（3）.
[3] 顾加宁.人力资本的区域集聚效应与中国的研究现状[J].人力资源，2006，（7）.
耕地面积的变化与国内生产总值的增长是否存在必然的联系。如果二者之间存在正或负的相关关系，那么经济增长与耕地面积变化的相关程度或相关弹性又如何，是否存在协整性？这些问题的研究关系到我国耕地在经济增长中的地位研究，有助于对推动耕地保护与提高土地利用效率的研究，有助于经济增长与耕地保护之间的协调规划研究。基于此，本文通过建立模型，进行因果关系、协整性检验以得出结论。
数据源的加工处理
根据国民经济核算原理，国内生产总值（GDP）是国际上反映各国或地区经济增长水平的重要常用总量指标，本文选择国内生产总值（GDP）指标来衡量经济发展程度和水平。
根据《2010年中国统计年鉴》，本文选取1982-2008年国内生产总值数据，由于各年的GDP 数值是用当年价格计算的，因此为了剔除价格因素的影响，本文统一换算成以1978年不变价计算的各年国内生产总值，换算公式为：
GDPt（1978不变价）=GDPt（t=1978）GDPIt（1978=100）/100 （1）
其中，GDPt（1978不变价）表示第t年换算后以1978年价格表示的GDP；GDPt（t=1978）表示1978年的现价GDP；GDPIt（1978=100）表示以1978年为基期的GDP指数（《2010年中国统计年鉴》）。
耕地面积与经济增长的相关关系检验
为了更好地分析耕地面积变化与经济增长之间的关系，利用上述方法计算的时间序列数据来分析GDP 与耕地面积（L）之间的相互关系。如果序列是非平稳的，要对数据进行线性趋势转化和差分处理，在差分前常先对观测值取对数，以消除时间序列中的异方差。得到的新序列记为LNGDP、LNL。借助计量分析软件EVIEWS5得出变量LNGDP与LNL之间的散点图，如图1所示。
从图1可以看出，二者存在相反的发展趋势，走势基本上呈线性关系，可以说明耕地面积（L）与GDP之间存在一定负相关关系。
耕地面积与经济增长的因果关系检验
为避免人为主观因素对内生变量与外生变量的影响，本文首先采用基于向量自回归模型（VAR）的格兰杰因果关系检验法，对变量间是否存在因果关系进行检验。
具体检验理论是：首先估计当期的Yt值被其自滞后期所能解释的程度，然后验证通过引入序列Xt的滞后期是否可以提高Yt的被解释程度，如果是，则称序列Xt是Yt的格兰杰原因（Granger Cause），此时Xt的滞后期系数具有统计显著性。比如检验Xt，Yt两个时间序列的因果关系，就要构造双变量的格兰杰检验模型：
Yt=α+α1Yt-1+…+αkYt-k+β1Xt-1+…+βkXt-k+ut （2）
Xt=b+γ1Xt-1+…+γkXt-k+θ1Yt-1+…+θkYt-k+vt （3）
其中，ut、vt为白噪声序列，即均值为零，方差为常数；k是最大滞后阶数，其值的选择要尽量使DW值接近2。
直接利用EVIEWS5软件对LNGDP和LNL两个序列进行格兰杰因果检验，检验结果如表1所示。
可见，第一个检验的相伴概率只有0.13972，表明至少在86%的置信水平下，可以认为经济增长是耕地面积的格兰杰原因。对于耕地面积不是经济增长的格兰杰成因的原假设，拒绝它犯第一类错误的概率是0.73，表明耕地面积不是经济增长的格兰杰成因的概率较大，不能拒绝原假设，即接收原假设。
综上检验结果，经济增长与耕地面积之间不存在双向的因果关系，只是存在单项的因果关系，即耕地面积减少并不是经济增长的原因，反之经济增长却推动了耕地面积的减少。
耕地面积变化与经济增长的协整性检验
根据经济计量学理论，要判断一组时间序列变量之间是否存在长期均衡关系（即协整关系），首先必须保证时间序列是平稳的。
（一）平稳性检验
本文主要利用单位根检验，即DF检验和ADF检验进行判断。DF检验的模型为：
Yt=ρYt-1+ut或Yt=（β-1）Yt-1+ut （4）
DF检验只适用于存在一阶自回归，即AR（1）序列，当DW值很低，即被检验序列不是一个AR（1）序列时，应该采用增项DF检验，即ADF检验，回归模型为：
Yt=α+ρYt-1+γ1Yt-1+γ2Yt-2+…+γmYt-m+ut （5）
其检验方法与判断规则和DF检验相同。由于实际的时间序列通常不会是一个简单的AR（1）过程，所以ADF检验是最常用的单位根检验方法。
本文用DF和ADF方法对经济增长序列和耕地面积序列进行检验。
图2表明LNGDP总体来看呈不断上扬的发展趋势，可以认定该序列为非平稳序列；由图3可以看出，其一阶差分序列的走势基本上符合白噪声序列的特征，有可能是一个平稳的序列。本文对LNGDP和LNL序列分别进行单位根检验来判断其平稳性。利用EVIEWS5.0软件进行单位根检验，结果如表2所示。
对于给定的α=0.05，由于ADF=
关键词：区域经济发展水平 动态分析 演化类型
问题的提出
区域经济发展水平历来就是政府和学术界广泛关注的问题，研究经济发展水平的区域差异对明确各区域的经济发展水平和制定合理的发展规划与战略、缩小地区之间的差异具有重要的现实意义。在区域经济发展水平的综合评价方面，因子分析、主成分分析和聚类分析方法的使用比较广泛。
马力等（2006）运用主成分分析方法对我国15个副省级城市的区域经济发展水平进行了实证分析与比较研究。惠俊刚等（2007）运用系统聚类分析法对陕西省十个地级市及杨凌示范区的社会经济发展水平进行了聚类分析。徐新等（2008）运用因子分析与聚类分析方法对2007年我国31个省级行政单位的区域经济发展水平进行了综合评价，并对影响区域经济发展水平差异的原因作了分析。王晔等（2009）运用主成分分析与聚类分析方法对甘肃省14个市（州）的区域经济发展水平进行了区域划分和评价研究。
已有文献对区域经济发展水平的评价主要是静态的评价，侧重于某个年份横截面的发展水平的对比，不能反映区域经济发展的动态变化特征，缺乏对某段时间区域经济发展水平的相对变动情况的研究。另外，有的评价指标体系的选取存在一定的片面性，不能反映区域经济发展的全面真实状况。
本文试图以广东省21个城市为研究对象，通过建立比较科学的评价指标体系，选择不同时段的同类数据源，采用基于主成分分析的时序动态评价方法对广东省区域经济发展水平进行动态综合评价，采用主成分分析和聚类分析相结合的方法对广东省各城市区域经济发展水平进行类型划分并分析其类型变动情况，以期得到有益的政策启示。基本思路是先选择2000、2007、2009年作断面分析，然后通过3个时间段之间的变化作动态分析。主要数据源自《广东省统计年鉴2001，2008，2010》。
指标体系与评价模型
指标体系。区域经济发展水平是一个综合性的概念范畴，不仅是一个地区在一定时期内国民经济各方面的综合发展状况，而且还表现为该地区国民经济持续发展的可能性。因而，区域经济发展水平的评价指标应能综合反映该区现有的经济力量和经济发展前景。为此，根据科学性、实用性和可操作性、可比性、可量化等原则，本文构建出由经济规模、经济效益、经济结构和经济外向度四个层次的12项指标构成的区域经济发展水平综合评价指标体系（见表1），以全面、客观地反映各地区的经济总量、经济增长、经济效率、经济发展的协调程度。
评价模型与程序。本研究选取主成分分析法来评价广东省区域经济发展水平，主成分分析法是把多个指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法。其评价具体过程为：一是构造样本矩阵Xij。其中i代表城市，总数为21个；j为评价指标，总数为12个。二是样本矩阵无量纲化处理，得到标准化后矩阵X’ij。三是求协方差阵Rjk。四是利用雅可比法求解主成分。由Rjk解特征值λj及相应特征向量Ijk并得方差贡献率。根据累计方差贡献率确定主成分数，然后计算第k个成分的载荷Pkj。五是计算各城市不同年度区域经济发展水平综合评分值Vi即。运用主成分分析模型计算出2000、2007、2009年广东省各城市区域经济发展水平的综合评分值，然后计算出各时间段综合评分值的变化，最后结合评价结果及相关背景进行分析。
评价结果与分析
按照累计方差贡献率达到85%以上的要求选取主成分，然后计算每个城市区域经济发展水平的综合评分值，并将综合评分值进行归一（见表2）。其具体计算过程由统计软件SPSS13.0完成。
（一）综合评估
根据表2结果并结合相关背景材料分析可知：第一，广东省各城市区域经济发展总体水平不高。2000年， 2007年，2009年的评价结果都表现出这一特点。超过80分的城市2000年没有，2007年有1个，2009年有2个；超过60分的城市2000年没有，2007年有2个，2009年有3个；超过40分的城市2000年有2个 ，2007年有6个，2009年有7个；40分以下的2000年有19个，2007年有15个，2009年有14个。可见，广东省各城市区域经济发展任务还相当艰巨但前景乐观。第二，广东省各城市区域经济发展水平具有明显的区域差异特征。排名靠前的基本上是集中在珠三角地区的城市，得分靠后的城市基本上居于粤东、粤西和粤北。3年的排名尽管有变化，但这一格局没有变。这种差异性还表现在绝对发展水平的差距上，排名第一和最后的城市区域经济发展水平差异过于悬殊。
（二）等级划分及变化
为了进一步分析广东省各城市区域经济发展水平的差异类型及其变化，采用主成分分析和聚类分析相结合的方法，分别对2000、2007、2009年广东省各城市区域经济发展水平进行了类型划分并分析了类型变动情况。具体方法过程如下：首先是对各年数据做主成分分析，获得各年各城市区域经济发展水平的各主成分得分。其次根据主成分分析中得到的主成分对广东省各城市区域经济发展水平进行分层聚类，聚类方法采用Ward最小方差法，距离测度采用Euclidean distance，分别计算并建立2000、2007、2009年广东省各城市区域经济发展水平欧氏聚类系数矩阵表（因表格较大，省略）及聚类谱系图（因图幅较大，省略）。第三是根据上述结果归纳总结出2000、2007、2009年广东省各城市区域经济发展水平的类型及异动情况（见表3）。前两步运用SPSS软件由计算机自动得出结果。
根据广东省各城市区域经济发展水平的差异，将其分为四类：第一类为优秀类。这类地区经济实力雄厚，区域经济发展水平比较优势突出。第二类为良好类。这类地区具有良好的经济发展基础，区域经济发展水平比较优势明显，潜力和后劲大。第三类为中等地区。这类地区经济实力居中，区域经济发展水平优势明显、问题突出。第四类为差等地区。这类地区经济实力较差，区域经济发展任务比较艰巨。比较2000、2007、2009年广东省各城市区域经济发展水平等级类型的变化，可以发现以下特点：广州、深圳是广东省区域经济发展水平优良且比较稳定的地区，而韶关、梅州、汕尾、阳江、湛江、茂名、肇庆、云浮等在广东省各城市中区域经济发展水平相对较差且多年变化不大，其它城市则处在较大变化之中。
（三）演化类型
为了从动态的角度揭示广东省各城市区域经济发展水平的变化，本文设计了两个指标来分析。一个指标是区域经济发展水平相对强度（X），用某城市某年区域经济发展水平综合评分除全部城市同年区域经济发展水平综合评分平均值来计算，一般以考察现状年为本底。另一个指标是区域经济发展水平增长强度（Y），用某城市区域经济发展水平某时段综合评分增加值除全部城市同时段区域经济发展水平综合评分平均增加值来计算。把这两个指标结合起来考虑的目的在于以现状为基础考察其动态变化轨迹。根据上述计算结果，分别选择本底年和参照年，计算出广东省各城市区域经济发展水平相对强度（X）和增长强度（Y）。以相对强度（X）为横轴、增长强度（Y）为纵轴、（1，1）为原点建立坐标系。根据坐标图分析广东省各城市区域经济发展水平的动态类型。根据区域经济发展水平相对强度（X）大小将广东省21个城市分为两类：第一类为区域经济发展水平超过广东省平均水平的城市（X>1），第二类为区域经济发展水平低于广东省平均水平的城市（X
据此，可将广东省各城市区域经济发展水平演化类型分为四种类型（见表4）：第一种为快速增长型。这种类型城市区域经济发展水平相对强度超过广东省平均水平，增长强度也高于广东省平均水平。属于区域经济基础良好，且目前建设力度很大的城市。处于第一象限。第二种为稳步增长型。这种类型城市区域经济发展水平相对强度超过广东省平均水平，增长强度低于广东省平均水平，属于实力雄厚的地区，区域经济发展水平优良。处于第四象限。第三种为潜在增长型。这种类型城市区域经济发展水平相对强度低于广东省平均水平，增长强度高于广东省平均水平。属于区域经济发展潜力较大的城市，目前虽然存在明显问题，但发展潜力较大。处于第二象限。第四种为缓慢增长型。这种类型城市区域经济发展水平相对强度低于广东省平均水平，增长强度也低于广东省平均水平。这类地区目前区域经济发展任务比较艰巨。处于第三象限。
参考文献：
1.马力，史锦凤.15个副省级城市区域经济发展水平的实证分析[J].科技进步与对策， 2006（12）
2.惠俊刚，卫海燕，郎玉泉.陕西区域经济发展水平的聚类分析[J].兰州商学院学报，2007（1）
3.徐新，相丽君.中国区域经济发展水平实证分析[J].统计与决策，2008（17）
4.王晔，何启明，景履贞.甘肃区域经济发展水平的综合评价[J].经济研究导刊，2009（3）
