规模经济和经济规模的区别篇1
为满足各地区各部门需要，2012年人民银行建立了地区社会融资规模季度统计制度。2014年2月20日，人民银行正式2013年地区社会融资规模的统计数据。
社会融资规模产生的背景及其内涵
社会融资规模是2011年起中国金融宏观调控引入的一个新的监测分析指标。过去较长时期以来，金融与经济关系一般都是指银行体系通过其资产负债活动，促进经济发展和保持物价水平基本稳定。近年来，中国金融总量快速扩张，金融结构多元发展，金融产品和融资工具不断创新，证券、保险类机构对实体经济资金支持加大，商业银行表外业务对贷款表现出明显替代效应。
新增人民币贷款已不能完整反映金融与经济关系，也不能全面反映实体经济的融资规模。
上述变化主要表现在，一是资金提供主体由传统的银行机构，扩展到证券、保险等其他非存款性金融公司。二是融资工具多元发展，非信贷金融工具创新步伐明显加快，贷款占社会融资规模比例不断下降。三是金融调控如果只盯着贷款就会造成“按下葫芦浮起瓢”的现象。主要原因是，随着金融市场快速发展，对实体经济运行产生重大影响的金融变量不仅包括传统意义上的货币和信贷，也包括信托、理财、债券和股票等其他金融资产。只有将商业银行表外业务、非银行金融机构提供的资金和直接融资都纳入统计范畴，才能全面监测和分析整个社会融资的状况。因此，理论研究与政策操作都需要能全面、准确地反映金融与经济关系的统计指标。
2002年时除人民币贷款外的其他融资占比很小，当年人民币贷款占社会融资规模的91.9%，其他融资占比仅为8.1%，统计社会融资规模的意义不大。但是到了2010年情况完全不同了，人民币贷款占社会融资规模的比重下降至60%以下，2013年进一步下降至51.4%。并且随着金融创新快速发展，未来人民币贷款占比有可能更低。为了提高金融调控的有效性，必须同时关注人民币贷款和其他方式的融资。
地区社会融资规模统计
地区社会融资规模是指一定时期（每月、每季或每年）和一定区域内实体经济（即非金融企业和个人）从金融体系获得的资金总额，是全面反映一定时期内金融体系对某一地区资金支持的总量指标。地区社会融资规模是增量概念，即期末、期初余额的差额，或当期发行或发生额扣除当期兑付或偿还额的差额。
地区社会融资规模主要由四个部分构成。一是当地金融机构通过表内业务向实体经济提供的资金支持，包括人民币贷款和外币贷款；二是当地金融机构通过表外业务向实体经济提供的资金支持，包括委托贷款、信托贷款和未贴现的银行承兑汇票；三是当地实体经济利用规范的金融工具、在正规金融市场所获得的直接融资，主要包括非金融企业境内股票筹资和企业债券融资；四是其他方式向实体经济提供的资金支持，主要包括保险公司赔偿、投资性房地产、小额贷款公司贷款和贷款公司贷款。
为满足各地区各部门需要，2012年人民银行建立了地区社会融资规模季度统计制度。
地区社会融资规模统计指标由十项子指标构成。省（市、自治区）社会融资规模=该地区人民币贷款+外币贷款+委托贷款+信托贷款+未贴现的银行承兑汇票+企业债券+非金融企业境内股票融资+保险公司赔偿+投资性房地产+其他。
地区社会融资规模统计口径和内涵与全国社会融资规模一致，即金融体系为整体金融的概念，从机构看，包括银行、证券、保险等金融机构；从市场看，包括信贷市场、债券市场、股票市场、保险市场以及中间业务市场等。
据初步统计，2013年全年汇总的31个省（市、自治区）社会融资规模总额为17.33万亿元，比全国社会融资规模多370亿元，误差率为0.2%，比2011年下降1.6个百分点，明显低于汇总的地区GDp数据与全国GDp的误差水平。这表明，地区社会融资规模统计数据质量较高。
地区社会融资规模可以更加准确地反映金融体系对特定地区的资金支持情况。同时，在市场经济条件下，金融支持实体经济与实体经济利用各种渠道吸纳资金、配置资源是双向互动的，因此，地区社会融资规模也反映了一个地区资金配置的能力。
地区社会融资规模的区域特点
1.近年来，地区社会融资规模增长较快，有力地支持了区域经济的发展。2013年，东、中、西部地区社会融资规模分别为9.04万亿元、3.40万亿元和3.79万亿元，分别比2011年多1.39万亿元、1.10万亿元和1.29万亿元。
2.地区社会融资规模最多的前六个地区集中于东部，但集中度明显下降。2013年，地区社会融资规模最多的前六个地区集中于东部，即广东、北京、江苏、山东、浙江和上海，融资额合计占全国的37.9%，融资集中度分别比2012年和2011年下降1.5个和6.2个百分点。
3.东部地区社会融资规模份额占全国一半以上。与2011年相比，中西部地区份额明显上升，东部地区份额下降较多，融资的区域不平衡状况有所改善。2013年，东、中、西部地区社会融资规模分别占同期地区社会融资规模总额的52.2%、19.6%和21.9%；东部地区占比比2011年下降6.4个百分点，中、西部地区占比分别比2011年上升2.0个和2.7个百分点。
4.地区融资结构有所优化，但仍存在一定差异，其中，中、西部地区融资对银行贷款的依赖度仍然较高，东部地区直接融资占比明显高于其他地区。2013年，中、西部地区新增人民币贷款占其社会融资规模的比例分别为51.8%和54.6%，分别比东部地区高2.4个和5.2个百分点；东部地区直接融资（即非金融企业债券融资和境内股票融资合计）占其社会融资规模的比例为13.5%，分别比中部和西部地区高1.5个和3.0个百分点。
5.中部地区社会融资规模与GDp的比率明显低于东、西部地区。2013年，东、中、西部地区社会融资规模与GDp之比分别为25.9%、22.0%和30.1%，其中中部地区该比率分别比东部和西部地区低3.9个和8.1个百分点，比全国社会融资规模与GDp的比率低8.4个百分点。
地区社会融资规模与区域经济的关系
金融发展与区域经济增长问题一直是国内外学者关注和研究的重点。探寻两者之间的关系，尤其是区域融资与区域经济增长的关系，有着重要的现实意义。社会融资规模为分析金融与经济发展之间的关系提供了一个新的指标。
利用2011年三季度以来的季度地区面板数据，对地区社会融资规模与主要经济指标进行计量分析，结果如下：
1.地区社会融资规模与区域经济增长、投资、消费和物价关系紧密。金融是现代经济的核心。金融发展水平较高的地区，其经济发展水平一般也较高。实证分析结果显示，一是地区社会融资规模与区域经济增长、投资和消费存在较强的正相关关系，相关系数分别为0.69、0.45和0.56，而与物价存在一定的负相关关系。二是地区社会融资规模与区域经济增长、投资和消费之间存在长期的稳定关系和因果关系。协整和因果统计分析显示，地区社会融资规模与区域经济增长、投资、消费和Cpi之间存在长期稳定关系，并且地区社会融资规模与区域GDp增长存在显著的互为因果关系，区域投资和消费是地区社会融资规模的格兰杰成因（见表1）。
上述分析表明，地区社会融资规模是全面反映区域金融与经济关系以及金融对区域经济资金支持的合适指标。合理提高地区社会融资规模水平，有利于促进区域经济发展，缩小区域经济差距。同时，提高区域经济发展水平，优化区域经济结构，能够改善融资环境，增强金融与经济间的良性互动关系。
2.社会融资规模对经济增长的影响呈现区域性差异，西部地区经济增长对社会融资规模的依赖程度最高。东、中、西部地区社会融资规模与GDp的相关系数分别为0.56、0.52和0.72，西部地区明显高于东、中部地区。这表明，西部地区经济增长对社会融资规模的依赖程度最高。
社会融资规模对经济增长的影响呈现区域性差异，西部地区社会融资规模对当地经济增长的贡献程度要高于东部。利用地区社会融资规模与区域GDp建立回归模型结果表明，西部地区社会融资规模变化一单位，GDp变动0.18个单位；东部地区社会融资规模变化一单位，GDp变动0.14个单位。中部地区由于面板数据时序太短，没有通过模型检验。产生这一现象的主要原因可能是西部地区金融市场相对不发达，实体经济对社会融资规模的依赖程度较高。而东部地区由于企业效益普遍较好，自有资金较为充足，同时民间融资和外资直接投资活跃，企业资金来源渠道较多。此外，东部地区劳动生产率明显高于西部地区也是影响因素之一。
3.地区社会融资规模与第三产业相关性最强，其次为第二产业，与第一产业相关性较弱。地区社会融资规模与第二产业、第三产业的相关性较强（相关系数分别为0.64和0.77），与第一产业相关性较弱（相关系数为0.2）。这表明，从产业结构看，地区社会融资规模高低主要取决于二产、三产的规模和占比。
分区域看，各地区社会融资规模与三大产业的相关程度呈现一定的区域差异。其中，东部地区社会融资规模与三产相关程度最高，二产次之，与一产相关性不显著；中部地区社会融资规模与二产相关程度最高，三产次之，与一产相关性不显著；西部地区社会融资规模与二、三次产业相关性较强，与一产间的相关性不显著（相关系数见表2）。
4.地区融资结构反映不同融资与区域经济发展的关系。地区、外币贷款、表外融资、企业债券、股票、保险赔偿以及其他融资（小额贷款公司及贷款公司贷款）与区域经济增长间存在较为显著的相关关系，相关系数分别为0.92、0.79、0.82、0.71、0.70、0.87和0.63，投资性房地产与经济增长影响不显著（见表3）。
分地区看，东部地区与除投资性房地产外的各类融资相关性均较强；中部地区人民币贷款和表外融资与经济增长间存在较强相关性，股票和保险赔偿与经济增长的相关性弱于前两项，外币贷款、企业债券、投资性房地产以及小额贷款公司和贷款公司贷款与经济增长的相关性不显著；西部地区外币贷款和投资性房地产与经济增长关系不显著，其余融资方式与经济增长间均存在较强相关性（见表3）。
地区社会融资规模监测分析的重要意义
与人民币贷款相比，地区社会融资规模较全面地反映了当地实体经济从整个金融体系获得的资金支持。建立地区社会融资规模统计，有利于加大金融对实体经济的支持，促进区域经济结构的优化和转型升级，缩小区域经济发展差距，也有利于改善地区融资环境，增强金融与经济间的良性互动。具体看，主要有五个方面的意义。
一是有利于加大金融对区域经济的支持。在传统的经济金融关系分析中，通常以新增贷款反映金融对区域经济的支持力度。但近年来，中国金融市场发展较快，金融结构呈现明显的多元化态势，特别在部分沿海发达地区，新增人民币贷款占地区社会融资规模的比重已降至50%以下，该指标已不能全面反映金融对区域经济发展的支持。建立地区社会融资规模统计，有利于全面反映金融与区域经济发展间的关系，加大金融对经济的支持。
二是有利于促进经济结构的调整和转型升级。目前，中国经济发展仍不平衡，城乡之间、地区之间、行业之间、部门之间的差异仍然较大。建立地区社会融资规模统计，有利于利用不同融资工具，优化产业结构，促进经济结构的调整和转型升级，增强经济发展的可持续性。
三是有利于满足不同地区多样化投融资需求。地区社会融资规模指标能够较全面地反映区域金融发展特点。例如，有的地区直接融资比重较低，企业融资结构有待改善。建立地区社会融资规模统计，有利于研究融资结构对区域间经济发展差异的影响，优化融资结构，培育和发展区域金融市场，满足不同地区多样化投融资需求。
四是有利于从金融视角寻找缩小区域经济发展不平衡的策略。中国区域间经济发展的水平和阶段差异较大。建立地区社会融资规模统计，有利于针对不同区域融资特点和经济发展状况，从金融视角寻找缩小区域经济发展不平衡的策略。
规模经济和经济规模的区别篇2
关键词：物流发展；经济增长；面板协整
中图分类号：F259.27文献标识码：a
abstract：thestudybaseson2005～2012paneldataoflogisticsdevelopmentandeconomicgrowthintheYangtzeriverdeltaeconomicarea.throughunitroottestandpanelcointegrationtest，thereexistsaconfirmedlong-termcointegratonrelationshipbetweenlogisticsdevelopmentandregionaleconomicgrowth.Hausmantestrejectsthenullhypothesis，fixedeffectmodelismoreefficientthanrandomeffectmodel.theregressionconclusionsshowthescaleoflogisticsindustry，logisticssupplyandlogisticsdemandallhavepluscorrelationshipswithregionaleconomicgrowth.anddifferentregionaldevelopmentpolicieshavedifferenteffectsontherelationshipbetweenlogisticsdevelopmentandeconomicgrowth.
Keywords：logisticsdevelopment；economicgrowth；panelcointegration
现代物流业是包含了运输业、仓储业和信息业等的复合型服务产业，它是连接生产和消费的桥梁，也是促进经济发展的重要力量。学者们普遍认为物流业和经济增长之间存在着相互作用的关系，物流业的发展促进经济增长，经济增长也带动物流业的发展。现代物流是经济发展中一股重要力量，而经济增长越迅速，对物流的需求越高，经济对物流的依赖度就越大，物流在经济增长中就愈显重要，经济对物流发展的推动作用也就越大。长三角地区是我国经济发展速度最快、经济总量规模最大、最具有发展潜力的地区，上海市、江苏省、浙江省和安徽省，三省一市2012年的GDp总和为126117.32亿元，占全国GDp的24.4%。本文通过研究分析长三角物流业发展和经济增长之间的关系。
1相关文献回顾
物流业发展和经济增长引起了国内学者的广泛关注，两者之间的关系并不是简单的单向关系，而是存在着相互作用、相互影响的双向关系。赵立波（2012）研究物流业与经济增长之间的关系，用格兰杰因果检验得出结果，物流发展与经济增长之间具有双向格兰杰因果关系，一方面经济快速发展会拉动物流业发展，另一方面，物流业发展能促进商品快速流通，推动经济增长，而且发现经济增长对物流发展的影响要大于后者对前者的影响。而贾海成（2012）对比研究上海市和天津市物流业发展和经济增长之间的关系发现，上海物流业投资是经济增长的单向格兰杰原因，天津市的经济增长是物流业投资的格兰杰单向原因，结论表明不同的地区发展策略也对两者的相互作用有一定的影响，不同的发展策略使得物流发展和经济增长处的主导地位也是不同的。
除了用格兰杰因果检验，研究两者的相互影响以外，学者们也用其他不同的方法研究两者间的关系。冯云（2008）用投入产出分析法研究物流业与经济增长的关系，物流业与其他部门之间存在较强的经济依存关系，尤其是第二产业的发展对物流业的依赖程度最高。朱文涛（2011）采用logistic模型分析江苏物流业和经济增长的关系，物流业对经济增长的贡献度相当高。邵杨（2010）基于省际面板数据的研究发现，物流供给规模和需求规模都能促进全国和各区域的经济增长。李国刚、曹昱亮（2012）利用中国物流发展和经济增长的统计数据研究，发现电信业务、移动公司电话业务和网络业务对经济增长有着很大地促进作用。
总结前人的研究，本文采用2005～2012年的长三角城市面板数据，分析长三角城市群中物流业与经济增长的关系。
2模型设定与数据选取
尽管物流业的发展非常迅速，但国内依然没有完整的统计体系，实证分析只能从统计年鉴中选取反映物流业现状的指标，总结前人的研究经验，本文采用以下指标来衡量物流业发展和经济增长水平：
（1）物流供给指标
物流供给指标指一个地区的基建设施、信息系统和企业服务能力。基建设施包括公路、铁路、机场等各种运输方式。信息系统指信息网络基础传输平台，信息平台越完善，供给的技术水平越高。企业服务能力包括物流企业的数量、经营规模和对客户需求的满足程度。考虑到数据的可得性、可靠性，本文用公路、铁路和水运航道的里程数加总来衡量地区的物流供给能力。
（2）物流需求指标
物流需求指标指在社会经济活动中各个生产环节对物流的需求，社会对物流的需求可以通过各种物流量反映出来，反映物流运输量的主要指标有货运量和货物周转量，但是货运量可能出现对一批次货物重复计数，夸大社会对物流的需求。因而本文采用货运周转量表示经济的物流需求量。
（3）物流产业规模指标
根据国家统计局和国家标准局对国民经济的行业分类，物流业属于第三产业，主要包括交通运输、仓储和邮电业。本文采用上述行业的增加值来反映市场规模，考虑到价格水平对物流产值的影响，以2000年为基期，用GDp平减指数消除价格影响（平减指数数据来源于http：///）。
（4）区域经济发展指标
采用各城市的国内生产总值来衡量地区经济发展的状况。由于国内生产总值同样存在着价格水平变动的影响，如果考虑价格水平变动对经济增长的影响，问题会变得较为复杂，因此本文以2000年为基期，用GDp平减指数消除价格影响，采用各城市的地区生产总值来反应该地区的经济发展水平。
本文研究对象是长三角经济圈城市的物流业发展和经济增长，由于行政区域划分调整、年鉴资料缺失等原因，考虑数据的可得性和可靠性，本文选取长三角经济圈内20个城市，包括上海，江苏9个城市：南京、苏州、无锡、常州、镇江、南通、泰州、扬州、盐城，浙江6个城市：杭州、嘉兴、湖州、宁波、绍兴、舟山，安徽4个城市：合肥、芜湖、滁州、马鞍山，样本区间为2005～2012年，数据主要来源于各城市的统计年鉴，部分年份年鉴缺少的公路、铁路和航道信息由《江苏交通年鉴》、《浙江交通年鉴》及各市《国民经济和社会发展统计公报》等资料补充。
建立如下模型，变量取对数可以消除异方差的影响，并且不改变时间序列变量的性质和关系：
lnGDp■=lnLiV■+lnLtR■+lnLnRet■+α■+μ■
下标i代表i城市，t代表时间维度。LiV表示物流业产值（logisticindustryvalue），LtR表示物流业的供给（logistictotalroad），RtF表示物流业的需求（rotationvolumeoffreighttransport），α是地区差异带来的个体效应，不同的地区有着不同的地理、历史和气候环境，μ是随个体和时间改变的扰动项。
3实证分析
3.1单位根检验
在对物流发展和经济增长关系进行分析之前，先要对面板进行平稳性检验，非平稳的面板数据在回归分析时很大程度上表现为伪回归。本文采用LLC检验、breitung检验、ipS检验、fisher-aDF检验、fisher-pp检验，对物流和GDp等变量的面板数据进行单位根检验，检验结果见表2。
从检验结果中可以看出，各变量的水平值均没有通过平稳性检验，而一阶差分值皆在5%的显著水平下拒绝“存在单位根”的原假设，通过平稳性检验，一阶差分序列是平稳序列。可以确定lnrGDp，lnrLiV，lnLtR和lnRFt为一阶单整i1变量。
3.2面板协整检验
由于变量为一阶单整变量，也就是说本文采用的变量是非平稳变量，在回归分析之前，需要对变量进行协整检验，检验非平稳序列之间是否存在长期均衡关系。本文采用两种面板协整的方法进行检验，分别是pedroni方法和Kao方法，检验结果见表3和表4。
由表3可知，lnrGDp、lnrLiV、lnLtR和lnRFt除了在pedroni中的panelv-stat没有通过5%的显著性检验，其余都在1%的显著性水平型拒绝“不存在协整关系”的原假设，表4的Kao检验的结果也显示拒绝“不存在协整关系”的原假设，可以判断区域生产总值和各变量之间存在着长期协整关系。因此可以进行回归分析，不存在伪回归。
3.3回归分析
通过面板协整检验，发现解释变量和被解释变量之存在协整关系，进而进行回归分析。Hausman检验发现prob>chi2
=0.0000，拒绝“H0：截距项与所有解释变量不相关”的原假设，认为模型应该采用固定效应模型。
3.4结果分析
协整检验显示地区生产总值、物流产业增加值、物流供给和物流需求之间存在着长期协整关系，方程回归结果中R2值分别为0.9159、0.9606、0.9331，由表5的回归结果显示。
（1）体现长三角经济区的物流产业规模的产业增加值、表示物流供给规模的运输路线总长和表示社会的物流需求的货物周转量，估计系数的符号都为正，表明区域GDp和这三个变量之间存在正相关关系。从面板估计结果来看，整个长三角经济圈城市的物流供给规模系数为0.11和需求规模系数为0.24，物流供给规模和物流需求规模都能对地区经济产生正向的影响，但是物流需求规模的增长对长三角区域经济的影响更大一些。
（2）江苏组别中9个城市都在长江沿岸，地处黄金水道，回归结果显示三个解释变量和区域GDp也都存在着正相关关系。其中物流供给规模系数是0.57，是三个面板估计结果中最大的系数，可能和地区政府大力推动道路等基础设施建设的发展政策有关，苏南地区的发展模式是政府干预模式。但是物流需求规模系数没能通过显著性检验。
（3）浙江组别中6个城市都在浙北，受到上海2小时经济圈的直接辐射，回归结果显示，三个解释变量的系数均为正值，物流供给系数是0.045和物流需求系数是0.34，且都通过了5%显著性水平的检验，物流需求对地区经济的影响更大一些，和江苏省城市相反，浙江的经济模式是个体私营经济为主，以家庭工业为起点，政府并不在经济发展中占主导地位，民营经济的活力促进了对物流的需求，也拉动了经济增长。
4结束语
根据对长三角经济圈经济增长和物流业发展关系的研究，各地区的物流市场规模、供给规模、需求规模和经济增长之间存在着长期协整关系，回归结果显示物流市场规模、供给规模和需求规模都和经济增长正相关，能促进地区的经济发展，证实了物流是促进经济增长的主要动力之一，其中扩大市场规模拉动区域经济增长的能力较强，而供给规模和需求规模对经济的拉动作用较弱。但是通过江苏省沿江城市组别和浙北城市组别的回归结果可以看出，不同城市区域所面对的情况是不同的，物流业促进地区经济增长，还应和地区的实际情况相结合。
本文的不足之处，由于数据来源的局限性，只能从物流业的基建设施即公路、铁路和水路航道对物流业发展和经济增长的关系进行实证分析，而现代物流业不只是一个担负物资流转的社会经济角色，“现代”物流包括运输、储存、加工、包装、装卸、配送和信息处理等活动。在经济全球化和电子商务的双重推动下，物流业正在从传统物流向现代物流迅速转型。现代物流通过信息将各项物流功能活动有机地结合在一起，通过对信息的实时把握，控制物流系统按照预定的目标运行。信息技术在物流业的发展中起着不可小觑的作用，大数据时代只有对信息充分的掌握和运用，才能提高生产率，促进经济进一步发展。
参考文献：
[1]赵立波.物流产业发展与经济增长关系实证研究[J].中国流通经济，2012（10）：41-45.
[2]贾海成.物流产业发展与区域经济关联分析――以天津和上海为例[J].科技进步与对策，2012（23）：44-49.
[3]冯云.物流业与中国经济发展关系的实证研究[J].统计与决策，2008（5）：146-149.
[4]朱文涛.江苏省物流业对经济增长作用的实证分析[J].开发研究，2011（2）：70-72.
规模经济和经济规模的区别篇3
关键词:大额支付系统;数据分析;资金流动;规律
中图分类号:F830 文献标识码:B 文章编号:1006-1428(2010)11-0021-05
2005年6月,人民银行在全国范围内建成并运行大额支付系统。经过多年的发展,我国已逐步形成以人民银行大额支付系统为中枢的支付清算网络体系,对加快社会资金周转、促进国民经济平稳健康发展发挥着越来越重要的作用。2006年,通过人民银行大额支付系统处理的支付业务金额占到全国非现金支付业务总金额的47%,到2009年,这一比例达到67%,并呈逐年增长趋势。由于大额支付系统的参与者已经覆盖境内各银行业金融机构。系统处理的支付业务金额在全国非现金支付业务中占比超过六成。因此,大额支付系统的业务信息在反映我国社会资金流动特点方面具有较强的代表性。依据大额支付系统业务信息,本文对我国资金流动特点做了初步分析,并提出相关建议。
一、我国社会资金流动的特点
1、北京是全国最大的资金集散地,上海和广东次之。资金流动在全国各省市的分布很不均衡,资金流动规模居前10位的省(市)处理的支付业务笔数和金额分别占全国的71%和85%。资金流动规模最大的5个地区依次是北京、上海、广东、江苏和浙江,其中北京的资金流动规模为上海的2.4倍:在资金流入流出的总规模方面,排在前五名的地区分别是北京、上海、广东、福建和江苏。通过比较,北京、上海、广东三地的支付业务金额和流人流出资金规模远远超过其他地区,表明这三个省市事实上是全国的资金集散地,其中北京是最大的资金集散中心。
2、大部分省级行政区也是综合经济区。从全国支付业务的总体情况来看,本地业务的笔数占53.2%。从各省市的情况来看,共有22个省(自治区)的本地业务占比超过50%,其中10个省(自治区)超过60%。这一数据表明大部分资金流量集中在省级行政区内部,说明我国的省级行政区和经济区具有较高的吻合度,大部分省级行政区本身也是综合经济区。本地业务占比最高的5个省市分别是福建、宁夏、广东、贵州和山西;本地业务占比最低的5个省市分别是上海、北京、天津、江苏和重庆,这在一定程度上反映了直辖市外向型经济的共同特征,也说明这5个地区的经济与其他省市的关联度较高,支付业务往来的辐射面较广。
3、东西部经济发展极不均衡。资金流动规模和平均支付规模是反映经济活跃状况的重要指标。从全国各省市资金流动规模占比情况来看,东部沿海十省市的资金流量在全国占比超过84%,而西部十省市。占比仅为5%;从支付规模来看,全国平均每笔支付业务的金额为299万元,但东部各省市的支付业务规模远远高于西部省市,支付规模最高的是北京(1957万元)、上海(586万元)和天津(300万元),支付规模最低的是广西(10¨0万元)、宁夏(97万元)和贵州(94万元);从支付活跃度情况来看,截至2010年上半年,全国共有企事业单位1377万家,各企事业单位年均通过大额支付系统办理支付业务36笔,但东部各省市的指标远远高于西部省市,最活跃的地区分别是福建(60笔)、广东(53笔)和浙江(42笔),最不活跃的地区分别是新疆(23笔)、黑龙江(21笔)、青海(20笔)和(17笔)。这说明东、西部地区经济发展极不均衡,东西部经济活动总规模和单一经济活动规模相距甚远。
4、广东与全国其他省市的经济联系最密切,其次是上海、北京、江苏和浙江。从各省市与国内其他省市间的支付业务往来情况看,与广东、上海、北京、江苏、浙江之间的业务量均位居前列,其中各省市与广东之间的支付业务笔数在本省异地业务中平均占比最高,达到15.42%;其中广西与广东之间的支付业务笔数在广西省异地业务中占比达到43%,说明广西与广东的经济关系尤为密切,广西经济对广东经济的依存度较高;占比最低的内蒙古自治区也达到6.8%,说明广东与全国其他省市的经济联系最密切。排在前5名的其他4个省市分别是上海(10.93%)、北京(10.15%)、江苏(8.57%)和浙江(8.00%)。
5、部分综合经济区域的划分仅有地理学上的意义。2005年国务院发展研究中心的《地区协调发展的战略和政策》中将我国划分为经济区域。从各综合经济区内不同省市间支付业务往来情况看,东海经济区(长三角地区)内各省市间的经济关联度最密切,其次是北海经济区(环渤海地区)和南海经济区(珠三角地区),经济关联最松散的经济区域是黄河中游经济区和长江中游经济区。对于大西北经济区、长江中游经济区和黄河中游经济区内各省市,尽管划归同一经济区,但事实上相互间经济关联度很低,经济往来少,这一综合经济区域的划分仅有地理学上的意义。对各省市异地支付业务进行具体分析,从经济关联度来看,对部分综合经济区的范围进行适当调整更为合理,即将山东从北海经济区划分至东海经济区,将福建从南海经济区划分至东海经济区、将安徽从长江中游经济区划分至东海经济区,将广西从大西南经济区划分至南海经济区,将从大西北经济区划分为至大西南经济区。
6、北京、上海分别是资金净流入和净流出最大地区。从各省市2009年度通过大额支付系统处理的支付业务来看,有24个省市为资金净流入,资金净流入最大的5个省市分别为北京、江苏、广东、山东、辽宁;有7个省市为资金净流出,资金净流出最大的5个省市分别为上海、江西、河南、湖南、湖北。其中,北京净流入资金额在各省市净流入资金额中占49%,上海净流出资金额在各省市净流出资金额中占92%。资金净流量是某一省市经济规模、经济活跃度以及与其他省市经济关联度等因素综合影响的结果,其中的经济含义还需要结合其他有关信息一并分析。
7、各类支付服务机构在支付市场的份额差距较大。2009年。全国各类人民币支付系统共处理支付业务112.63亿笔,金额1208,06亿元。在各类支付服务机构中,银行业金融机构在支付服务市场中占据绝对份额;非金融支付服务机构的占比尽管不足1%,但保持了非常快的增长速度,成为支付服务市场越来越重要的补充。
从大额支付系统各类参与机构的数据来看,呈现以下特点:一是银行业金融机构的支付业务所占份额高。处理业务笔数和金额占比分别达98.51%和87.19%;但平均每笔支付业务的金额较小。为287万元。二是金融市场组织者(仅包括中央国债登记结算公司、中国外汇交易中心)处理业务的份额低,处理业务笔数和金额占比分别仅为0.03%和3.56%;但支付规模较大,每笔支付业务的平均金额达4.1亿元;三是人民银行国库资金汇划业务的占比稳步提高。从2008年0.80%,到2009年0.86%,2010年上半年。国
库资金汇划的占比已达到0.91%。
从各银行业金融机构的数据来看。呈现以下特点:一是国有控股商业银行支付业务笔数和金额占比分别为62%和44%,是支付市场的核心参与者,其中工商银行的支付业务笔数和金额占比分别为19.76%和13.53%,是我国最大的清算银行;二是全国性股份制商业银行的支付份额逐年提高,支付业务笔数占比从2008年的13.15%,到2009的14.21%,2010年上半年:业务占比已达到14.67%;三是外资银行业务笔数占比不足2%。但支付业务平均规模较高,为691.46万元,说明其主要从事批发类业务,参与零售金融服务市场很少。
二、相关建议
1、发挥经济辐射度较大地区的龙头作用,带动全国经济发展。经济辐射度较大地区属于我国经济产业链上的关键环节,通过这些地区的连接与沟通,可以密切各省市经济联系,构筑全国统一的、充满活力的大市场。特别是在当前全球金融危机的大背景下,重点关注经济辐射度较大的地区的经济发展,适当进行政策倾斜,有助于较快实现整体经济的企稳回升。
2、树立区域协调发展观念,促进综合经济区内各省市的一体化发展。要加强经济区的建设和发展,特别是经济关联度较高的经济区,重点加强经济区内部各行政区间的合作,促进区域的融合发展:要从区域协调发展的角度考虑区域规划、基础设施建设、资源配置等重大问题;要尽量消除制约行政区与经济区发展的体制束缚,明确行政区与经济区管理区域的职能与分工,建立多层协调的区域管理机制;要探索建立更加紧密、更有效力的区域治理模式,推动区域经济一体化发展。
规模经济和经济规模的区别篇4
作为服务于工业经济和社会生活的基础性部门，包括煤炭、石油和天然气、电力、热力与燃气企业在内的能源产业一直受到各国政府的高度重视。在全球气候变化问题日益严峻的今天，能源产业技术创新活动也越来越受到各方关注。本文利用第二次全国经济普查数据，深入分析我国能源产业生产和研发活动的空间分布特征，为不同类型地区制定有针对性的能源生产及研发政策提供思路。
能源产业生产和研发活动空间布局
研究能源产业生产活动的空间分布必须考察各地区能源产业的生产规模。生产规模特征具有两个方面的含义：其一是绝对规模，即通过生产规模排序发现全国能源生产集中的地区；其二是相对规模，也称强度，即通过测算发现能源产业生产活动相对密集的地区。规模和强度在研究空间分布问题中缺一不可。
研究显示，当前我国能源生产大省集中在东部和中部地区，从产业规模看，西部能源生产大省数量反而最少。
采用企业数、企业从业人员数、工业总产值三项反映产业规模的核心指标，对能源产业生产空间布局进行综合评价；使用标杆分析法进行标准化处理，通过对三项指标得分进行算术平均，得到各省能源产业生产规模的综合指数（得分在0―100之间，得分越大表明生产规模越大）。结果显示，我国能源产业具有明显的空间集聚特征。全国能源产业生产规模最大的省份是山东，其次是山西，两省能源产业规模综合指数均遥遥领先于其他地区。能源产业规模综合指数接近或超过30分的有13个省份（见图1），这些省份的能源企业数都在600家以上、从业人员均超过15万人、工业总产值均超过1500亿元，三项指标合计分别占全国总量的67%、73%和71%。从宏观区域分布看，这13个省份中，东部地区有6个，中部地区有4个，西部地区3个。可见，当前我国能源生产大省集中在东中部，西部能源生产大省数量最少。
虽然西部能源生产大省不多，但能源产业对西部省份经济发展贡献比东部重要。这并不是因为其行业竞争力更强，而是其他制造产业不发达所体现出来的结构性特征。
与全国性能源生产大省一样，那些将能源产业作为区域经济基本部门1的省份，也是我国能源经济中需要重点关注的地区。采用分析区域比较优势产业时经常被使用的区位商法，分别测算各省能源产业企业数量、从业人员规模和工业总产值在区域经济中的区位商，然后对三项得分进行几何平均得到综合区位商2，从而了解各省能源产业在区域经济中的地位。2008年全国能源产业规模综合区位商大于1的有21个省份（见图1）。其中西部和中部地区分别有11个和7个省份，而东部地区只有3个省份。这表明，能源生产和能源产品输出在广大中西部地区的经济发展中占有非常重要的地位，而绝大多数东部省份的能源产业没有作为引领经济增长的基本工业部门。
综合考察能源产业生产规模及其在区域经济中的地位可以发现，能源产业规模居全国前列、并且能源产业在当地区域经济中具备比较优势的省份不足10个，多为中西部能源生产大省。
山西省无论在能源产业规模方面，还是能源产业在地区经济中的地位方面，都十分突出。山东、广东、江苏和浙江四省虽然能源产业规模居全国前列，但其能源产业经济地位低于其他制造业，能源生产整体上仅限于满足内部经济发展需求。新疆、宁夏等十余个中西部省份虽然能源产业是促进经济增长的基本工业部门，但其能源产业具备这种比较优势的前提是其他制造业尚不发达，其能源产业规模在全国各省中仍明显偏低。福建、上海等6个省份能源产业不但生产规模较小，而且在经济中的地位也不突出。
能源产业研发规模和强度的空间分布特征虽然与生产活动基本一致，主要体现为自东向西依次递减，然而从地区构成上则表现出较大差异。
采用研发经费支出额、研发人员全时当量和企业科技项目数三项反映研发规模特征的核心指标，运用标杆分析法进行能源产业研发规模综合指数的测算。结果显示，山东是能源产业研发规模最大的省份（见图2）。从集聚程度看，能源产业研发规模综合指数高于20的8个省份，其研发人员均在3500人年以上、研发经费均超过6亿元、科技项目均在1000项以上，三项指标合计分别占全国总量的75%、65%和63%。在研发规模最大的13个省份中，东部、中部和西部地区分别有8个、4个和1个。这与能源生产规模的空间分布特征一致，只是在省份构成上有所区别，如西部省份中能源产业生产规模最大的是四川，而研发规模最大的是新疆。
选取R&D经费/工业总产值、R&D人员/从业人员、R&D经费/R&D人员、科技项目数/企业数四项反映研发强度的核心指标，以每一省份能源产业强度指标为分子，以全国全部能源企业强度指标为分母，测算能源产业研发强度的综合区位商3。结果显示，全国能源产业研发强度综合区位商大于1的有13个省份（见图2）。其中东部、中部和西部地区分别有8个、4个和1个。这表明，能源产业研发强度自东向西依次递减，与研发投入规模的分布规律一致。
把能源产业研发规模和研发强度两个方面结合起来，可以发现，能源产业研发规模全国领先、同时研发强度高于全国平均水平的多为东部经济发达地区和个别中部省份。
山东省无论在研发规模还是在研发强度方面，都处于全国领先地位。山西、辽宁虽然能源产业研发规模居全国前列，但其研发投入强度则低于全部能源企业平均水平。上海、浙江等七省份研发规模处于全国中等水平，但其中上海、北京、天津和新疆研发强度居全国前列，而浙江、安徽和江西则与全国水平相差不大。多数西部省份研发规模和研发强度在全国处于落后位置。
能源生产与研发典型地区分类
综合考察当前我国各省份能源生产与研发的规模和强度特征（图1、图2），可以发现全国分为五类地区（见表1）。
生产大省研发强省
指能源生产和研发规模大、研发强度较高的省份。其中山东表现最为突出，其煤炭、石油和天然气、电力、热力与燃气四类产业的企业数量、从业人员和工业产值均居全国前列，四类产业生产规模均居全国前3名。煤炭、油气、电力三类产业研发规模分别居全国第1、第2和第6位，其中煤炭企业研发经费和科技项目均占全国煤炭企业的30%以上。煤炭、油气产业研发强度更分别远高于全部煤炭和油气产业的研发强度。
广东电力、油气产业的生产和研发规模都在全国前10位，其中电力产业的企业数、从业人员和工业产值均超过全国的10%，研发人员、研发经费和科技项目数占全国的12%以上，均居全国第1位，研发强度也高于电力企业的整体水平。
江苏与广东类似，电力、油气产业的生产规模很大，尤其是电力产业，其生产和研发规模分别居全国第3和第2位，研发强度远高于电力行业总体水平。同时，虽然其煤炭产业规模不大，但研发投入居全国第7位，研发强度也高出煤炭行业1.5倍。
河南与山东相似，煤炭、油气、电力、热力与燃气四类产业生产和研发规模均居全国前列。其中煤炭产业最为突出，生产和研发规模均居全国第3位，且研发强度在全部煤炭企业平均值以上。
河北电力和煤炭产业生产规模分列全国第7和第9位；研发规模均居全国第5位；研发强度均高出行业整体水平30%。
黑龙江油气、煤炭产业规模强大，尤其是油气产业的生产规模居各省第3位，而研发规模则居第1位，研发人员和研发经费总量均超过我国全部油气企业的1/6，研发强度超过行业平均水平70%。
生产小省研发强省
指能源生产规模较小、但研发规模和研发强度较高的省份，这些省份虽生产规模有限，但却是能源技术创新活跃之地，具有较强的技术储备优势。最具代表性的地区是上海，其四类能源产业生产规模均在全国12位之后，但因其电力产业研发规模大，电力、煤炭产业研发强度高，使其全部能源行业企业研发强度居全国之首。
北京、天津和新疆能源生产规模都在全国半数省份以后，但其油气产业研发投入规模分别居全国第6、第5和第4位，并且研发强度均在全国油气产业整体水平之上。此外，北京和天津的电力产业研发强度均超过全国平均水平40%。
生产和研发大省
指能源生产和研发规模较大、但研发强度较低的省份，包括山西和辽宁两省。山西因煤炭产业发达而居全国能源生产大省行列，但其他能源产业相对较弱。山西煤炭企业数量和从业人员总数接近全国的1/5，煤炭工业总产值超过全国的1/4；煤炭产业研发经费和研发人员总量分别超过全国的1/5和2/5。但其研发强度却低于我国煤炭产业的平均水平。
辽宁油气、热力和燃气产业的生产和研发规模较大，其生产规模分居全国第2和第1位。油气、煤炭、热力和燃气产业研发规模分别居全国第3、第6和第8位。然而从研发强度看，仅煤炭产业略高于行业均值，其余两行业均不及行业平均水平的70%。
生产大省研发小省
指能源生产规模较大、但研发规模和研发强度较低的省份。其中最具代表性的是陕西。陕西煤炭、油气产业的生产规模分别居全国第7和第5位，其企业数和工业总产值均居全国第6位。但能源产业研发规模不大，研发强度均远低于行业平均水平。与之类似，内蒙古的煤炭产业，浙江的电力产业，湖南的煤炭和电力产业，四川的煤炭、电力、热力和燃气产业的生产规模都在全国前10位之列，但研发规模大多在10位之后，研发强度除浙江的电力产业外，均低于行业平均水平。
生产和研发小省
指能源生产和研发规模较小的省份。上述省份之外的14个地区中，只有贵州煤炭产业、吉林油气产业、福建和湖北电力产业的生产规模排在全国前10位，其余各省能源产业生产规模不大。除安徽和江西的煤炭产业、吉林的油气产业、福建的电力产业外，各省能源产业研发规模都较小。
政策建议
能源产业研发强度的区域差异与市场环境和创新要素分布有关。经济发达地区市场化程度高，能源企业承担的各类成本也相对较高，企业为了满足市场需求、降低成本，在竞争中胜出，便会加大技术创新力度。同时，经济发达地区具有较好的融资环境和丰富的科技人才资源可以利用。这些因素共同导致东部省份能源企业具有较强的创新意识和研发能力。为提高各地区能源产业创新能力，建议从以下方面加强工作。
完善区域发展战略，鼓励研发活动伴随着生产活动向中西部转移
在我国的跨行政区区域发展规划中，常常把中西部地区或重要城市周边地区定位为能源资源供给区，这种思维方式应给予扭转。对于能源产业作为区域经济主导产业的地区，应该从提高区域产业创新能力的角度制定区域发展战略。国家对西部大开发战略的最新部署和密集的区域性发展规划颁布实施，为东部地区制造业向中西部转移提供了政策保障。在能源类企业跨区投资中，应积极鼓励企业研发活动的转移，提高能源研发落后地区能源产业技术创新和产品创新能力，最终依靠技术溢出效应增强区域创新能力。
提高能源企业生态环境和社会成本，推动企业技术创新
很多东部省份为了实现区域可持续发展，设定了较为严格的生态环境标准，而一些以能源产业为支柱的中西部省份，为了经济发展而使能源企业承担着廉价的生态、环境和社会成本，客观上造成能源企业没有这方面技术创新动力。当前我国已经面临着巨大的节能减排压力，作为高耗能、高污染、高排放的能源产业必须付出更大努力。政府应在生态治理、污染防治、安全生产等方面为能源企业制定更加严格的管理政策，加大监督检查力度。鼓励能源企业研发，实现技术升级。支持有实力、有条件的省份加大在核能、风能、太阳能、生物质能等新能源领域的研发和技术创新投入。
规模经济和经济规模的区别篇5
关键词：广东;本科学校;结构;布局;区域经济社会发展高等教育是国民教育体系的重要组成部分和最高领域。高等学校通过展现人才培养、科学研究、社会服务、文化传承创新功能，在经济社会发展中发挥着人才保证、智力贡献、科技支撑、文化繁荣的重要作用，尤其是本科学校①的结构、布局与经济社会发展有着重要相互影响与作用的关系。根据地理特征和经济社会发展状况，广东省可划分为珠三角、粤东、粤西、粤北4个区域，珠三角包括广州、深圳、珠海、佛山、惠州、东莞、中山、江门、肇庆9市，粤东包括汕头、汕尾、潮州、揭阳4市，粤西包括湛江、茂名、阳江3市，粤北包括韶关、河源、梅州、清远、云浮5市。截至2014年8月，广东省共有本科学校46所，占全省高等学校数（含独立学院）的32.62%，低于全国平均水平（36.32%）。就区域分布看，珠三角38所、粤东2所、粤西4所、粤北2所，分别占本科学校数的82.60%、4.35%、8.70%和4.35%。本文通过文献研究、调查研究、比较研究、数理统计等方法，在全面把握广东省本科学校结构、布局总体情况的基础上，重点研究本科学校结构、布局与人口规模、经济规模、产业结构的相关性和适应性，提出本科学校结构、布局调整优化的基本原则和主要策略。
一、广东省本科学校结构、布局与区域经济社会发展相关性研究②（一）本科学校结构、布局与人口规模的相关性分析
运用SpSS19.0对全省2001―2013年本科学校数、在校本科生数、常住人口并对全国2001―2013年常住人口、本科学校数和2005―2013年在校本科生数等进行相关分析，结果显示：
从全省层面看，常住人口与在校本科生数、本科学校数二者的显著性水平均为0.000（小于0.05），表明常住人口与二者之间具有明显的相关性，即三者之间均为正向影响和强烈的线性关系;同时，常住人口与在校本科生数的相关程度（相关系数为0.992）高于常住人口与本科学校数的相关程度（相关系数为0.927），这些均与全国总体表现情况相同，但同比全国常住人口与本科学校数的相关程度，不如全国高（见表1）。
从各区域及深圳市③层面看，常住人口与在校本科生数相关系数于珠三角及深圳均表现为同升现象;粤东、西、北地区则存在个别相反现象。由于2001―2013年粤东、西、北地区本科学校数未发生变化④，深圳未发生明显变化⑤，故粤东、西、北地区常住人口与本科学校数无相关性，深圳则为不显著相关（见表2）。
综上，珠三角常住人口与本科学校数、在校本科生数二者具有较强的相关性;深圳市的常住人口与在校本科生数相关性较强，但与本科学校数相关性不显著;粤东、西、北地区常住人口不仅与在校本科生数的相关性相比珠三角和深圳市弱，而且与本科学校数也不具有相关性。
（二）本科学校结构、布局与经济规模的相关性分析
广东省本科学校结构、布局与区域经济社会发展的关系研究运用SpSS19.0对全省2001―2013年本科学校数、在校本科生数、GDp及全国2001―2013年本科学校数、GDp和2005―2013年全国在校本科生数等数据进行分析，结果显示：
从全省层面看，GDp与在校本科生数、本科学校数二者的显著性水平均为0.000（小于0.05），其中与在校本科生数的相关系数为0.986，与本科学校数的相关系数为0.931，均呈现出很强的正相关关系，表明三者之间均为正向影响，具有强烈的线性关系，这与全国的表现情况是一致的，但同比全国2001―2013年GDp与本科学校数的相关程度，不如全国高（见表3）。
从各区域及深圳市层面看，GDp与在校本科生数的相关系数在各区域均表现为同升现象;2001―2013年粤东、西、北地区本科学校数未发生变化，深圳未发生明显变化，故粤东、西、北地区GDp与本科学校数无相关性，深圳为不显著相关（见表4）。
（三）本科学校结构、布局与产业结构的相关性分析
采用灰色关联分析方法（用matlab软件）对全省2004―2013年三次产业就业人数比重与各学科专业在校本科生比重进行量化分析，采用典型相关方法对全省2001―2013年专科生、本科生、研究生数与三大产业生产总值进行相关分析，以进一步明晰广东省本科学校专业结构与产业结构之间的关系。结果显示：
从全省层面看，就学科专业而言，农学与第一产业就业结构密切相关，相关系数达r9=0.5041;工学、理学、管理学、经济学与第二产业就业结构密切相关，相关系数分别达r8=0.8230、r7=0.7228、r11=0.6323、r2=0.6017;文学、管理学、理学、经济学、工学与第三产业就业结构密切相关，相关系数分别达r5=0.8306、r11=0.7965、r7=0.7289、r2=0.6512、r8=0.5436。就学生层次而言，各层次学生与三大产业间都有很强相关性（见表5）。
（四）小结
1.广东省本科学校结构、布局与人口规模之间，在省域层面整体上表现出较强的相关性，特别是在校本科生规模与人口规模的相关程度高于本科学校数与人口规模的相关程度（与全国总体表现一致）;在各区域及深圳市层面上则表现有强有弱，特别是本科学校数与人口规模在有些区域无相关性或相关性不显著。
2.广东省本科学校结构、布局与经济规模之间，在省域层面整体上仍表现出较强的相关性，特别是在校本科生规模与经济规模的相关程度高于本科学校数与经济规模的相关程度（与全国总体表现一致）;在各区域及深圳市层面上则不明显，特别是本科学校数与经济规模在有些区域无相关性或相关性不显著。
3.广东省本科学校结构、布局与产业结构之间的相关性，一是因学科专业而异，如工学、理学、管理学、经济学均与第二、三产业具有相关性，但与第一产业相关性弱，而农学正好相反。二是虽然各类层次的人才培养在省域层面和多数区域层面上与三大产业之间具有很强的相关性，但在个别区域则有所差异――或者因缺少研究生培养资格而无法为所在区域提供具有研究生学历的人才，如粤北;或者因受区域内本科学校数量及人才培养规模所限，无法适应本区域产业结构调整升级对各层次人才需求量激增的态势，如深圳市。因此，在本科教育资源与投入有限的情况下，如果不及时地大力地调整人才培养的学科专业及层次结构，本科学校结构、布局与产业结构之间的相关性会进一步弱化。
二、广东省本科学校结构、布局与未来区域经济社会发展适应性研究（一）本科学校结构、布局与未来人口趋势的适应性分析
1.基于本科学校校均高等教育学龄人口数⑦的分析。本科学校校均高等教育学龄人口数，即每所本科学校对应高等教育学龄人口数越高，说明高等教育学龄人口本科入学率越低，反之越高。
从全省层面看，本科学校校均高等教育学龄人口数⑧在2005―2021年间呈下降趋势，2021年后又开始上升;2015―2024年本科学校校均高等教育学龄人口数在2.77万―3.76万人之间。假定2014年之前广东省本科学校数量尚能保证高等教育学龄人口本科入学率逐年上升，则从2015―2024年间广东省本科学校校均高等教育学龄人口的最高值（3.76万人）仍低于2014年之前的数值来看，本科学校数量可以适应未来人口发展的趋势;但仍高于我国东、中、西部和东北地区（实际上这一状况在2011年已出现），尤其是远高于我国东部以及东北部地区的平均水平（东部地区一般在1.14万―1.64万人之间，中部地区一般在2.40万―2.65万人之间，西部地区一般在2.19万―2.73万人之间，东北地区一般在1.74万―0.91万人之间）。如图1所示。
注：缺2010年数据。
图1全国主要区域及广东省本科学校校均高等教育学龄人口数（2005―2024年）（单位：万人）
从各区域及深圳市层面看，除了珠三角本科学校校均高等教育学龄人口数低于全省平均水平外，粤东、西、北地区和深圳市均高于全省平均水平（见图2）。
注：缺2010年数据。
图2广东省本科学校校均高等教育学龄人口数（2005―2024年）（单位：万人）
因此，在保持现有本科学校数量不变的情况下，广东省高等教育学龄人口的本科入学率将远远低于我国东、中、西部和东北地区。如果要在2024年分别达到差距相对较小的中、西部地区2024年的平均水平，需分别新增本科学校10所、20所;要分别达到差距较大的东部和东北地区2024年的平均水平，需分别新增本科学校43所、143所。可见，广东省本科学校数量缺口仍然比较大，对粤东、西、北地区而言缺口更是巨大。
2.基于每万常住人口拥有在校本科生数的分析。2013年，广东省每万常住人口拥有在校本科生89.21人，而北京为232.52人、天津为219.54人、上海为150.20人，山西、辽宁、吉林、黑龙江、江苏、浙江、福建、江西、湖北、海南、重庆、陕西、甘肃等省（市）也均在100人以上，都高于广东省。
从各区域及深圳市层面看，2013年每万常住人口拥有在校本科生数珠三角最高，为94.03人，可勉强达到我国中等水平，但深圳仅为25.86人;粤东、西、北地区偏低，粤西略接近2013年新疆（66.84人）、（68.55人）、青海（57.63人）的水平，粤北较低、粤东最低，表现出本科学校数严重不足（见图3）。
因此，从每万常住人口拥有在校本科生数来看，广东省本科学校数与未来人口发展趋势具有较大不适应性，特别是深圳市。
（二）本科学校结构、布局与未来经济规模的适应性分析
1.基于本科学校校均GDp⑨的分析。从全省层面看，本科学校校均GDp在2005―2013年间一直保持增长态势，远高于我国东、中、西部及东北地区（见图4），分别是东、中、西部及东北地区的1.66―1.77倍、2.28―2.59倍、2.56―3.13倍、3.02―3.28倍之间（见表7）。由此可见，广东本科学校数相对于经济规模发展而言一直处于偏少的状态。伴随着未来广东经济规模的良好发展势头，本科学校数量将表现出极大的不适应性。
从各区域及深圳市层面看，2005―2013年本科学校校均GDp整体都呈增长态势，珠三角略高于全省总体水平，其中深圳约是全省总体水平的倍数保持在4.54―7.90倍之间;粤东始终高于全省总体水平，粤北在2006年后高于全省总体水平，粤西则一直低于全省总体水平。同时，粤东、西、北地区本科学校校均GDp水平都高于我国东、中、西部及东北地区和北京、上海、江苏、浙江等省（市）。这表明，广东省各区域及深圳市本科学校数量相对于经济规模发展而言均显不足，如果本科学校数量没有得到明显增加则与未来经济规模的不适应性将更加明显。参照我国东、中、西部及东北地区2013年校均GDp水平，广东省本科学校数量可新增20-147所，其中粤东可新增3-11所、粤西可新增1-11所、粤北可新增2-10所、深圳可新增6-20所。
2.基于每亿元GDp负担在校本科生数的分析。2005―2013年，广东省每亿元GDp负担在校本科生数仅为15.28―19.00人之间;虽然我国东、中、西部及东北地区每亿元GDp负担在校本科生数呈下降趋势，但广东仍低于我国东、中、西部及东北地区，特别是与中、西部及东北地区差距较大。可见，广东省在校本科生规模相对于经济规模发展而言偏小，整体上未适应经济规模的发展;特别是近年来广东省每亿元GDp负担在校本科学生数不仅无明显增长而且还略有下降，这将使得在校本科生规模与未来经济规模发展的不适应更加显著（见图5）。
从各区域及深圳市层面看，2013年每亿元GDp负担在校本科生数，只有粤西超过全省总体水平，但仍低于我国中、西部及东北地区;珠三角略低于全省总体水平，但深圳市仅为1.90人;粤东、北地区都在10人以下，粤东地区还不到5人，与我国东、中、西部及东北地区有较大差距。这表明，珠三角和粤东、西、北地区的在校本科生规模与经济规模发展有较大的不适应性;经济发达的珠三角在校本科生规模还有较大的提升空间;粤西可适当放缓在校本科生规模的发展;粤东、北地区在校本科生规模仍需着力提升;深圳市应大力扩大在校本科生规模（见图6）。
（三）本科学校结构、布局与未来区域产业结构、水平的适应性分析
1.基于层次布局结构的分析。根据《广东省现代产业体系建设总体规划（2010―2015年）》，广东省将围绕建设现代产业体系的目标定位，培育发展战略性新兴产业，构建以现代服务业和先进制造业为核心的六大主体产业，力争到2020年战略性新兴产业、现代服务业、先进制造业、高新技术产业、优势传统产业增加值占GDp比重分别达到10%以上、34%、23%、12.5%和约13%，现代产业体系基本形成。
在人才需求方面，高新技术产业和战略性新兴产业发展将对具有交叉知识的科技研发人才的需求逐步增加，先进制造业、现代服务业和传统优势产业对具有一线工作技能、服务意识和服务能力强的应用型人才的需求将逐步增加。可见，未来广东既需要更多数量的研究型大学，也需要大量的应用型本科学校。然而，广东省本科学校不仅占全省高等学校比例低于全国，而且“985工程”、“211工程”等高水平大学占本科学校的比重也低于全国平均水平，差距均接近4个百分点，这两方面与北京、上海、江苏、陕西、湖北等高等教育发达省份相比更是差距甚远。由此，也导致广东省本科尤其是高层次人才培养规模偏低。从2013～2014学年在校研究生、本科生占在校生（指高等学校全日制在校生，下同）比例看，除了粤西在校本科生占在校生比例高于全国平均水平外，广东省及其各区域整体上均低于全国平均水平，不但与当前广东省经济地位不相适应，更使得未来产业转型升级后继乏力（见图7）。例如深圳市目前仅有3所本科学校，其中包括了近三年新建的南方科技大学和香港中文大学（深圳），为此全市每年要从外地引进约4万名大学毕业生，其中市外院校理工类毕业生约占深圳市接受理工类毕业生总数的90%。
如果以生产总值比例作为本科学校设置依据，在全国本科学校、“985工程”和“211工程”高校数量以及校均规模不变的情况下，广东省需新增本科学校约54所，其中珠三角及粤东、西、北地区需分别新增41所（含深圳需新增18所）、5所、4所和4所;高水平大学需新增约9所，其中珠三角需新增6所，粤东、西、北地区各需新增1所。
2.基于类型布局结构的分析。从全省层面来看，1978年以来，广东省第一产业比重逐步下降、第二产业比重基本稳定，呈现出徘徊、下降、上升交相替代且在一个狭窄区间波动的状态;第三产业比重基本呈逐年上升的趋势，2013年首次超越第二产业，三次产业按照“三、二、一”方向发展。根据发展趋势，预计2015―2030年间广东省第一、第二产业比重仍将逐步降低，第三产业比重将进一步提升。
在区域产业结构上，珠三角第三产业发达，比重超过50%，其中深圳市达到56.54%;粤东、西、北地区第一产业和第二产业所占比重相对较大。根据相关规划，到2020年珠三角服务业增加值比重达到60%，先进制造业增加值占工业增加值的比重超过50%，高技术制造业增加值占工业增加值的比重达30%，劳动密集型产业比重显著下降;粤东、西、北地区将积极承接珠三角产业转移，形成一批布局合理、产业特色鲜明、集聚效应明显的产业转移集群。由此可见，未来珠三角第三产业的比重将不断提升，粤东、西、北地区第二产业将不断显示优势地位。值得一提的是，广东省海洋经济将在2015年达到1.5万亿元，占全省GDp总量1/4，基本建成海洋经济强省;到2020年，全省实现建设海洋经济强省的战略目标。
因此，未来全省层面高校需要大力发展的学科门类是工学、理学、管理学、经济学和文学。珠三角未来几年最需扩大的学科门类为文学、管理学、理学、经济学、工学，对应的学校需求类型为理工院校和财经院校;粤东、西、北地区的学校需求类型则以理工院校为主。2013～2014学年，从全省本科学校共计开设的2370个专业来看，工学专业数量最多，其次为管理学专业，之后依次为艺术学、理学、文学、经济学、医学、法学、教育学、农学、历史学、哲学专业;在校本科生94.96万人，按规模排序依次是工学、管理学、文学、经济学、理学、医学、艺术学、法学、教育学、农学、历史学和哲学。仅从专业设置和在校本科生比重看，基本符合产业发展需求，但艺术学、法学和教育学的专业占比和在校生占比都过大（见图8）。
在区域层面，2013～2014学年，珠三角本科专业按照设置比例排序依次为工学、管理学、艺术学、文学、理学、经济学、医学、法学、教育学、农学、历史学和哲学等专业，在校生规模除文学、经济学、艺术学、理学依次排在管理学之后，其它学科与其专业设置比例排序相同。从产业发展角度看，存在艺术学和教育学培养规模过大的问题，其专业设置和在校生规模比例分别达到10.82%和6.53%、3.06%和2.22%。粤东第二产业发展所需的工学、管理学、经济学专业设置比例过低，分别仅为18.99%、11.39%和3.80%，而文学、艺术学、教育学、历史学专业设置比例过高，分别为17.72%、13.92%、6.33%和1.27%，与此相对应，其人才培养规模难以适应地区第二产业发展需求。粤西经济学培养规模过小，专业设置比例仅为2.79%，而医学、艺术学和教育学专业设置比例过高，分别为6.98%、11.63%和6.51%。粤北工学、经济学培养规模较小，专业设置比例分别为23.08%和1.71%，而艺术学、教育学专业设置比例过高，分别为14.53%和8.55%，师范类在校本科生比例高达92.24%。
（四）小结
1.人口是决定本科学校数量、在校本科生规模与布局的主要因素之一。在广东，无论是从本科学校校均高等教育学龄人口数还是从每万常住人口拥有在校本科生数来看，本科学校都表现出与未来人口发展趋势的不适应性，特别是对于目前本科学校偏少的粤东、北地区而言更是如此。如果考虑到除人口之外的与高等教育发展相关的其他因素，如高等教育入学年龄的放宽、高等学校招生政策的变化、高等教育毛入率的现代化指标等，广东省本科学校数量与人口规模的不适应性将更加明显。
2.从珠三角和粤东、西、北地区的本科学校校均GDp和每亿元GDp负担本科学生数来看，各区域的本科学校和在校本科生规模都有进一步增长的空间。因此，在未来本科学校结构、布局上，应充分考虑区域经济规模的承受能力，使区域本科学校数和在校本科生规模都能处在一个较为合理的范围内。
3.在省域层面，迫切需要增加高水平研究型大学和应用型本科学校。这些学校应以工学、管理学、理学、文学、经济学等学科门类为主，着力控制艺术学、教育学等学科培养规模。在区域层面，珠三角本科学校设置应该着力提高办学层次，尤其是深圳、珠海等中心城市要注重高端发展;珠三角及粤东、西、北地区新增本科学校应以理工院校、财经院校为主。考虑到海洋产业在广东省经济发展中的重要性，应在广州、深圳、珠海、汕头、惠州、湛江等市择地再建1-2所以海洋学科专业为主体的海洋院校，满足海洋经济强省建设对高层次涉海人才、智力、科技的需求。
三、广东省本科学校结构、布局调整优化的对策建议通过上述分析，我们认为广东省本科学校结构、布局存在一系列突出问题，面临严峻挑战，主要有三个方面：一是全省高等学校生均预算内教育事业费连续多年保持在全国前列（2008年以来均排名全国前6位，比广东排名靠前的仅有北京、上海、天津、新疆、），本科学校校均GDp远高于我国东、中、西部及东北地区平均水平，财政保障扎实，但每万常住人口拥有在校本科生数、每亿元GDp负担在校本科生数却排名全国倒数，与巨大的人口基数和较高的经济发展水平相比，本科学校资源尤其是优质资源仍然相当短缺;二是目前全省高校与经济社会发展特别是现代产业体系建设和转型升级急需学科专业如工学教育规模比重仍然低于全国平均水平，本科学校学科专业结构仍不合理、不协调、不适应;三是从珠三角和粤东、西、北地区高等学校尤其是本科学校发展的整体情况来看，本科学校区域发展不合理、不协调情况仍然突出。因此，必须坚持不懈、科学合理地做好广东高等学校尤其是本科学校结构、布局调整优化相关工作。
（一）基本原则
1.坚持统筹规划，按需设置。根据全省及各区域未来经济社会发展需要和人口变化趋势，统筹规划本科学校的新建、更名、合并、分立、转设和退出。妥善处理好存量与增量、规模与条件、当前与长远、发展与效益的关系。以加快建设现代职业教育体系为契机，加大对区域内高等教育资源整合力度，从严控制起点低、一般性的高等职业学校的设立，鼓励办学思想端正、实力强的举办者兼并重组办学水平低的高等职业学校，政府和有关社会力量集中更多资源发展适应全省及区域经济社会需要的本科学校，既要有一批能直接对应产业、适应现代职业教育体系建设需要的应用型本科学校，也要培育更多国内一流、国际知名的学术型高水平本科学校。
2.坚持因地制宜，分类指导。遵循高等教育发展规律和经济社会发展规律，充分考虑全省各区域的人文环境、财政能力、智力资源、产业支撑等因素所构成的本科学校结构、布局调整优化的需求指数，因地制宜制定不同区域的本科学校结构、布局调整优化方案，着眼于较大区域而不谋求每个地级市不顾条件地都设立本科学校，努力使本科学校设置与区域功能定位、产业结构调整、人才发展需求相协调，与区域经济社会发展水平、财政投入能力相适应，以确保本科学校能够办得好并能充分发挥适应、支撑、引领区域经济社会发展的战略作用。
3.坚持政府主导，多元主体参与。既要充分发挥省级政府统筹作用，通盘谋划和推进全省高等教育规模、结构、质量、特色、效益协同发展，又要充分发挥地方政府发展高等教育的积极性和主动性，切实保证教育刚性投入，不断提升高等教育发展保障水平。同时，还要突破各种政策壁垒，积极探索混合制、股份制办学体制，推进实力强大的行业企业兴办本科教育，引进国外高水平研究型大学、应用技术大学合作举办独立设置的本科学校。
（二）主要策略
1.珠三角要以服务先进制造业、现代服务业和战略性新兴产业发展为导向着力办好高水平大学，同时要新建一批小而精的特色本科学校，构建以广州（辐射佛山和肇庆）、深圳（辐射东莞和惠州）和珠海（辐射中山和江门）为中心的现代高等教育体系。第一，总体上应新增20所左右（不含深圳市）以理工类、财经类为主的本科学校，其中珠海、中山、惠州等经济发达、本科学校较缺乏的中心城市应新建或由独立学院转设多所本科学校，同时鼓励支持其他市按需新建或转设应用型本科学校。第二，鉴于区域内土地资源相对紧张，新建本科学校应主要定位于规模较小、富有特色、学科专业与区域主体产业群关联紧密的特色本科学校。这种特色本科学校，一要突出需求导向，学科专业设置和人才培养务求与经济社会发展及市场需求对接匹配;二要突出专业导向，按照“小而精”的原则，坚持特色化、专业化发展;三要突出开放导向，引进国内外一流高等教育资源，吸引国内外一流人才，借鉴国内外先进的办学、教学和管理经验，加快成长步伐。第三，继续加大资源投入和政策支持力度，加快高水平大学建设。努力将中山大学建设成为国内一流国际先进的高水平研究型综合性大学，将华南理工大学建设成为国内一流世界知名的高水平研究型理工类大学，将暨南大学、华南师范大学、华南农业大学、南方医科大学、广州中医药大学、广东工业大学、广东海洋大学等建设成为办学特色明显、具有全国影响力的研究型大学，将南方科技大学建设成为国际化特色突出的研究型大学。第四，广州要下定决心积极推动和支持所辖区域内的省内知名本科学校与世界排位前200名的高水平大学合作举办独立设置的本科学校或二级学院。
2.粤东、西、北地区应根据区域经济社会发展战略、条件和能力统筹举办若干所高起点、有特色的应用型本科学校，构建以汕头、湛江、韶关为中心、辐射周边城市的高等教育体系。第一，粤东以汕头市为中心，以服务汕、潮、揭产业一体化发展为目标，重点新建包括广东以色列理工学院（汕头）、中德应用技术大学（揭阳）在内的5所左右的理工类本科学校，其学科专业设置以能源与动力工程、航海技术、海事管理、轮机工程技术、船舶工程技术、航道工程技术、油气勘探和开采技术、石油化工、渔业综合技术、旅游管理等为主，现有本科学校要逐步减少学前教育、小学教育、外语、艺术等专业招生规模。第二，粤西以湛江市为中心，根据粤西城市群经济社会及产业发展实际需要，新增1―3所应用型本科学校，在适当控制新增数量的同时，把工作着重点放在学科专业调整优化和扩大办学空间上。在积极巩固提升已有专业特色的基础上，着重发展与钢铁、石化、能源、海洋运输、海洋生物等产业相关的冶金工程、金属材料工程、化学工程与工艺、过程装备与控制工程、油气开采与储藏技术、材料（成型、高分子）、临床医学、医学检验、水产养殖、海洋地质和矿产、海洋工程、海洋文化旅游、船舶工程等学科专业，可建1所以上与这些学科专业密切相关的理工类本科学校，同时充分发挥现有的广东海洋大学、广东石油化工学院、广东医学院的作用，注意加快扩大广东石油化工学院办学空间。第三，粤北以韶关市为中心，把握振兴粤北的重大机遇，着力培育若干所理工类和财经类本科学校，学科专业设置以冶金工程、材料成型、金属材料工程、机械制造、车辆工程、电气工程、汽车服务工程、农产品加工、旅游管理等为主，逐步减少文学、法学、经济、教育、历史、艺术、计算机、外语等专业设置。
3.深圳市应以更长眼光、更大魄力、更强举措、更多形式举办本科学校。根据深圳市经济社会发展需要，在未来一个时期，深圳市应新增15所左右的本科学校，其中既要优先发展若干所起引领作用的高水平研究型大学，又要着力建设一批应用型本科学校，加快扩大本科教育和研究生教育规模。第一，积极推进北京大学深圳研究生院、清华大学深圳研究生院、哈尔滨工业大学深圳研究生院招收本科生并逐步扩大规模。第二，积极引进国内高水平大学到深圳举办研究生院、分校或整体搬迁某个学科来举办特色学院，重点推进在生物、互联网、新能源、新材料、文化创意、新一代信息技术等战略性新兴产业和医疗卫生、环境保护、金融等深圳经济社会发展需要的重要领域特色学院建设。第三，创新体制机制，创造引进世界高水平大学合作办学的良好条件，在加快香港中文大学（深圳）、深圳北理莫斯科大学建设步伐的同时，再引进2-4所国（境）外知名大学来深圳合作办学。本科学校设置应主要定位于发展小而精的特色本科学校。
研究和解决广东省本科学校结构、布局问题，既需要加强省级政府统筹，勇于改革、大胆创新，调动一切积极性、主动性和创造性，也需要国家层面的政策支持。
（参加本研究的还有黄崴、刘建伟、耿景海等）
注释：
①本研究所指本科学校为独立设置的普通本科学校，不含独立学院和成人本科学校。
②对于广东省本科学校结构、布
局与区域经济社会发展相关性分析，本文如无特别说明，拟用本科学校数、在校本科生数指代本科学校结构、布局，用常住人口指代人口规模，用GDp指代经济规模。如无特别注明，本部分数据来源均为广东省各地级以上市2001―2013年统计年鉴、2013年国民经济和社会发展统计公报，以及2001―2014年国家统计年鉴，同时缺少2003年广东省在校本科生和在校专科生数据。
③鉴于深圳市是我国经济计划单列市和经济特区之一，因而本文特别将其列入研究范围。
④分别为2所、4所、2所。
⑤2012年由1所增加到2所。
⑥因粤北无研究生培养单位，故只研究其在校专科生、本科生与三大产业之间的相关性。
⑦本科学校校均高等教育学龄人口数等于高等教育学龄人口数除以本科学校数。
⑧本报告以1993―2012年广东省各地市小学招生数作为2005―2024年高等教育学龄人口的统计基数;2015―2024年本科学校数以2014年本科学校数计，依此对本科学校数量能否满足高等教育学龄人口本科教育需求进行趋势分析。
规模经济和经济规模的区别篇6
关键词：地区社会融资规模；区域经济；股权结构；产业结构；金融创新
中图分类号：F830文献标识码：a文章编号：1674-2265（2016）12-0069-04
一、引言
社融资规模作为宏观金融指标从2011年4月公布以来，受到的关注度逐渐增加。2016年社会融资规模余额增长目标首次在《政府工作报告》中被明确提出，标志着其与m2一起成为货币政策的调控指标。
中国人民银行对地区社会融资规模统计数据从2013年开始，按季度定期公布。地区社会融资规模能更全面地反映当地实体经济从整个金融体系获得的资金支持，有利于加大金融对区域经济的支持力度，有助于监测区域金融发展规模和结构变化，加强区域金融风险的监测，及时防范和化解区域性金融风险。因此，深入研究地区社会融资规模差异，找出差异背后的经济社会原因和规律，具有重要的理论价值和现实意义。
二、地区社会融资规模的相关研究
对社会融资规模的研究主要集中在社会融资规模的概念、宏观金融调控机制以及地区社会融资规模等方面。盛松成（2011a、2011b）借鉴国际经验和理论分析了社会融资规模概念，强调其对金融宏观调控市场化的重要性，并研究了社会融资规模与货币政策的传导关系。在宏观调控机制研究方面，周小川（2013）认为复杂多变的经济目标要求采用多种政策工具进行组合性、前瞻性调控，必须丰富货币政策工具箱，综合评价政策调控效果。牛润盛（2013a）的研究结果表明，数量型工具对银行信贷、债券市场、股市的调控更有效，价格型工具则对未承兑票据、委托贷款、信托贷款等影子银行业务更有效。
在社会融资规模与经济关系的研究方面，张嘉为等（2012）认为，社会融资规模比单纯的银行信贷对实体经济的影响更大，其作为货币政策中间目标是可行的。牛润盛（2013b）利用状态空间可变参数模型的研究结果表明，银行信贷市场对实体经济及产业结构的作用在减弱，而债券市场、股票市场、保险市场以及民间信贷市场的作用在增大。郭丽虹、张祥建和徐龙炳（2014）的研究结果表明，社会融资规模的增加显著促进了实体经济发展，且存在门槛水平；银行贷款和股票融资对实体经济的增长作用显著，票据融资对实体经济增长存在负效应，而债券融资效应不显著。
在地区社会融资规模的研究方面，王振兴和郑其敏（2014）在测算2006―2012年海南省社会融资规模的基础上，运用回归模型、脉冲效应分析了海南省社会融资规模对实体经济的影响。王兆华（2015）详细研究了2006―2014年陕西省社会融资规模趋势和结构变化对经济增长的作用，并提出改善社会融资结构、大力发展资本市场、合理引导民间资金等建议。
有关地区社会融资规模比较的研究文献较少，且主要关注单一省市的社会融资规模和实体经济的关系。与现有文献不同，本文利用2013―2015年地区社会融资规模数据，较全面地分析地区社会融资规模和融资结构上的差异和造成差异的可能性原因，然后运用面板数据模型计量分析引起地区社会融资规模和结构差异的原因，最后有针对性地提出相关建议。
三、地区社会融资规模比较分析
（一）总量上，各地社会融资规模与GDp关联性较强
如图1所示，2015年地区社会融资规模较大的省市有北京、天津、上海、广东、江苏、山东、浙江和福建，均为东部沿海省市，社会融资规模在7000亿元以上；地区社会融资规模较小的省区分别是宁夏、、青海、海南、宁夏和内蒙古，多为西部地区或经济规模较小省区，社会融资规模在2800亿元以下。地区社会融资规模与GDp规模密切关联，反映了经济发展水平决定金融发展水平的客观规律。
（二）结构上，各地贷款占社会融资规模比重的差异较大
各地直接融资与间接融资、正规金融与民间金融、银行表内业务与表外业务比例关系和结构优化程度可以表现在社会融资规模各子指标变量的变化中。其中，人民币新增贷款占地区社会融资规模比重的变化，可以反映以银行为主的金融体系向多元化、多层次金融体系转变的过程。人民币新增贷款占比越大，说明当地金融发展仍然以银行体系为主，融资渠道单一；人民币新增贷款占比越小，说明当地金融业发展越多元化、多层次，融资渠道和金融产品越丰富。
为简便起见，本文以人民币新增贷款占地区社会融资规模的比重，来反映各地社会融资结构的变化。如图2所示，2015年人民币新增贷款占地区社会融资规模比重较小的省市有北京、上海、天津、辽宁、陕西、贵州和，比重多在65%以下；比重较大的省市分别是河北、湖北、黑龙江、吉林、内蒙古、宁夏、安徽和江西，比重多在95%以上，而GDp规模最大的两个省份广东、江苏，人民币贷款占比也较大，说明各地社会融资结构与经济不一定正相关，还受其他因素的影响。
（三）引起地区社会融资规模差异的原因分析
社会融资规模不仅与经济发展水平、物价水平相关，还与地域位置、金融生态环境、企业股权结构和规模大小，以及金融组织体系、金融产品创新、金融中心城市建设等金融自身的发展水平相关。各省区市经济金融发展条件差异较大，客观上造成地区社会融资规模在总量、结构上的差异。
四、实证分析
（一）数据说明
本文数据来源于中国人民银行、国家统计局网站。根据相关数据公开和公布情况，选取2013―2015年季度数据或年度数据。计量分析软件使用eviews8.0。
为方便起见，地区社会融资规模用X表示，社会融资结构用人民币贷款占比XJG替代；地方经济规模GDp、增速分别用Y、YG表示，产业结构用二、三产业之和占比YJG替代；金融业发展和创新水平用金融业增加值JR替代；企业股权结构用国企控股资产合计占规模以上企业资产合计GQ替代；企业规模结构用大中规模企业资产合计占比Gm替代；通货膨胀用季度固定资产投资价格指数p替代。为避免异方差，对规模数据进行对数化处理。
为考查区域特征，设置2个区域虚拟变量。东部地区[D1=1，]其他地区为0；中部地区[D2=1，]其他地区为0；[D1=0，D2=0]即代表西部地区。其中，东部包括辽宁、河北、北京、天津、山东、江苏、浙江、上海、福建、广东、广西、海南等12个省区市；中部包括黑龙江、吉林、内蒙古、山西、河南、湖北、江西、安徽、湖南等9个省区市；西部包括陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、四川、重庆、云南、贵州、等10个省区市。
（二）地区社会融资规模的面板稻莼毓榉治
本文用2013―2015年的季度面板数据，采用横截面加权回归方法，得到混合效应模型。回归结果如表1所示，C表示常数截距项。自变量系数在1%的水平上显著，表明经济增长、物价水平对地区社会融资规模有显著影响，并且东部地区比中、西部地区自发性的社会融资规模更大。
（三）地区社会融资结构的面板数据回归分析
受部分指标变量的数据限制，本文采用年度数据分析社会融资结构情况。用2013年和2014年面板数据，采用横截面加权回归方法，得到混合效应模型，回归结果如表2所示。产业结构YJG和企业股权结构GQ系数不显著，删除；其他自变量系数在1%的水平上显著，系数均为负值，结果与经济预期判断吻合。这表明经济规模的扩大和增速提高，需要多元化融资满足金融需求；企业规模的扩大，可以比较容易获取到银行信贷以外的债券融资、股权融资等；金融创新发展，能够丰富金融产品、融资形式，这都使人民币贷款比重下降，优化社会融资结构。
虚拟变量D1、D2为负值，且D1绝对值更大，表明东、中、西部地区自发性的人民币贷款占比依次上升，东部比中西部的社会融资结构更为合理，这与东部地区的上海、北京、广深等金融中心和长三角、京津唐、珠三角的经济金融增长有密切关系。
（四）结论
地区社会融资规模在总量和结构方面的差异原因包括经济规模、物价、企业规模、金融发展创新等多种因素。总量上，经济增长和物价水平对地区社会融资规模的影响显著；结构上，经济规模的扩大和增速提高、企业规模的扩大、金融业自身发展与创新，都对优化社会融资结构影响显著，而产业结构和企业股权结构（国有或非国有）对优化社会融资结构的影响不显著；区域上，东部地区比中、西部地区的自发性社会融资规模更大、社会融资结构更为合理。
五、政策建议
（一）引导地方政府将关注点从贷款规模转向社会融资规模
社会融资规模增加和结构优化，既有助于金融业的健康发展，又有助于促进地方实体经济发展。一是加强信息沟通，让地方政府、专家学者和社会公众及时了解地区社会融资规模相关数据，合理引导预期。二是逐步引导地方政府将关注点从贷款规模转向社会融资规模，更加关注直接融资、资本市场、民间融资、互联网金融等融资渠道，促进地方金融业全面、协调、可持续发展。
（二）因地制宜，不断推动地方金融体系多元化、多层次、特色化发展
一是因地制宜，准确定位，科学制订本地金融发展长期规划。根据各地经济金融发展情况，选择性地发展科技金融、绿色金融、普惠金融、国际金融等特色金融。充分利用信贷市场、资本市场的金融杠杆撬动金融资源和社会资本，有力支持地方实体经济并有效防范金融风险。同时，合理定位区域金融中心，避免重复建设和恶性竞争，充分发挥资源集聚和辐射功能。二是创新驱动。利用好资本市场，特别是银行间债券市场，建立区域性权益交易中心；促进互联网金融、产业投资基金、私募股权基金（pe）、风险投资基金（VC）健康发展；降低准入门槛，引导社会资本和民间资本积极参与，促进民营银行、村镇银行、小贷公司、信托公司、融资租赁公司等发展。三是市场主导，充分发挥市场在金融资源配置中的决定性作用。进一步完善公司治理结构，加强融资主体的财务硬约束，发挥利率调节和优化金融资源配置的作用，使金融资源流向使用效率高的行业、企业，提高资金利用效率。
（三）主动适应，不断完善社会融资规模和金融业综合统计
一是进一步完善社会融资规模指标，开展标准化、综合性金融统计。推动金融业综合统计和金融统计标准化，在金融监管协调部际联席会议框架下，加强部门间的沟通合作，完善金融监管信息共享和金融业综合统计协调机制，合并报表、编制金融业资产负债表和金融概览、开展跨机构和跨市场统计监测。二是完善地区社会融资规模统计机制，加强与地方金融办、统计局，银行、证券、保险监管地方派出机构和自律组织等相关部门的协调配合，完善信息共享机制。
（四）以地区社会融资规模为突破口，加强系统性、区域性金融风险监测和完善宏观审慎评估体系
一是充分挖掘已有地区社会融资规模数据信息，监测区域性金融风险。充分挖掘地区社会融资规模的各类融资数据，监测分析区域金融的问题和风险点。二是将社会融资规模和金融业综合统计监测与宏观审慎评估体系（macroprudentialassessment，mpa）相结合。利用社会融资规模和金融业综合统计数据查找区域性风险点，结合宏观审慎评估系统查找区域性、重要性机构和潜在风险对象。重点监测金融机构表外业务风险和传染及逆周期风险，建立和完善风险预测预警，及时有效化解风险。三是加强互联网金融统计监测，以“互联网金融专项整治”为契机，在2016年以来开展的银行业金融机构互联网金融业务统计的基础上，加强与中国互联网金融协会、地方政府相关部门的信息共享和协作，逐步将互联网金融纳入社会融资规模和金融业综合统计监测范围。
参考文献：
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规模经济和经济规模的区别篇7
［论文摘要］本文通过对知识溢出、规模经济分析,探讨了知识溢出和规模经济的关系,指出内生经济增长理论把知识增长（或技术进步）看作是经济增长的真正动因。
罗默（Romar，1983）对新古典派进行了批评，他在资本和劳力这两个生产要素基础上，又增加了另一个生产要素——知识，从而创立了新经济增长理论。他认为，特殊的知识和专业化的人力资本是决定经济增长的最主要因素。知识应该作为一个独立的内生变量列入增长模式，知识积累是促进经济增长的最重要动力。在新经济增长理论中，强调了知识溢出对经济增长的贡献。事实证明，知识溢出对区域经济的增长具有重要意义。因为知识溢出有利于企业创新能力的培育和竞争力的提高，因而具有规模经济的效能。内生经济增长理论把知识增长（或技术进步）看作是经济增长的真正动因。
1.知识溢出和规模经济
1.1知识溢出：是指某一组织的知识尤其是隐性知识，在同一地区、行业内不同组织之间的扩散、传播、转移和获取。隐性知识知识是创新的主导知识。知识溢出是知识的非自愿外溢，却可以促进区域的技术和生产力水平的提高，增强集群的竞争力，是经济外在性的一种表观。马歇尔认为：知识溢出使行业的秘密不再成为秘密，知识溢出源于知识的外部性特征。如果一个企业有了新思想，若能为别人所采纳并与别人的意见结合起来，就成为新的思想源泉。这不但会驱动本企业而且会带动行业、区域和整个产业集群的知识水平的上升。之后，庇古对知识的外部性特征作了清楚的阐述。阿罗(1962)最早用外部性解释了溢出效应对经济增长的作用[1]。在阿罗的基础上，罗默(1986)提出了知识溢出模型[2]。而卢卡斯(1988)设计了人力资本溢出模型[3]。由于知识溢出的存在，罗默将知识分为专业化知识和一般知识。专业化知识产生“内在经济效应”，给个别厂商带来垄断利润；一般知识产生“外在经济效应”，使全社会获得规模经济效应。maR(marshall-arrow-Romer)外部性强调知识溢出发生在同一产业相同或相似企业之间，这样便产生了规模经济[4]。
1.2规模经济：规模经济(economiesofScale)是经济学的基本概念之一，通常用来衡量和描述企业的规模，说明企业或产业的规模是否合理。经济学中的规模经济概念，一般从技术的角度来理解。生产函数表明，当投入均衡增加时，随着产出的增加可能出现三种情况：规模收益递增、规模收益不变、规模收益递减。严格的规模经济定义：在技术不变的前提下，规模经济表现为：随着投入的均衡增加，在每一产出水平上所获得的产出增加比例大于投入的增加比例，同时，长期平均成本在每一产出水平上呈现处处下降的趋势。这就意味着在一定的产量区间范围内，在任意产出水平上，只要增加投入就可以获得更大的产出，只要增加产出就可以降低成本。保罗?a?萨缪尔森认为，最早研究规模经济的是卡尔?马克思。马歇尔在1890年出版的《经济学原理》中提出了两个重要概念：“内部规模经济”和“外部规模经济。”他认为，内部规模经济是由单个企业内部的资源、组织和经营效率形成；外部规模经济是由众多相互联系的企业集中在特定的地区而产生的规模经济。他还用外部规模经济来说明中小企业集群因何而存在。他认为，生产或销售同类产品的企业或存在着产业关联的上、中、下游企业集中于特定的地方会使专业人才、专门机械、原材料产生很高的使用效率，而这种使用效率是处于分散状态下的企业所不能达到的，正是这种高效率形成了外部规模经济，从而促使中小企业集中在一起，形成了中小企业集群。经济学家胡佛（e·m·Hoover）也认为规模经济是中小企业集群产生的原因。他提出，任何一种产业都存在三个不同层次的规模经济即单个单位（工厂、商店等）的规模经济；单个公司（联合企业体）的规模经济；一定产业在特定地区的企业集中的规模经济。最后一层次的规模经济正是中小企业集群具有的规模经济。
2.知识溢出的规模经济
新经济增长理论在经济增长模型中引入了知识溢出和人力资本，因此突破了新古典经济增长理论规模报酬递减的外生增长边界，产生了规模经济效应。从总体上来看，知识溢出的规模经济产生的原因是以技术、信息、经验等为特征的知识资产具有着公共品与非公共品的双重特性。而非排他性和非竞争性这两个公共物品的属性，一是使得某种知识（特别是技术知识）在一个企业的使用并不会妨碍其他企业的使用；二是它不仅不会在使用中受到损耗，恰恰相反，在使用中它会得以改进和深化。这与自然资源在传统物质经济形态中“越用越少”的特点相反。弗里曼认为作为公共产品的知识“一旦被生产出来，生产者就无法决定谁来得到它”。因此，知识是一种具有外溢扩散的自然趋向以及兼容共享的生产性潜能的资本要素。具体而言，知识溢出的规模经济主要源于知识的maR外部性。Glaeser等将集群这种外部性归为三类（1992）,其中一类为marshall-arrow-Romereternalities(maR外部性),它是指集群产业所存在的较高产业专业化促进了集群在某个技术领域中不断创新,也就是说集群中主导行业专业化程度高度发达,其创新主要来源于该行业,而其他行业发展则较为薄弱,这些行业对集群产业的创新作用影响较小。它关注的是同一产业相同或相似企业之间知识溢出。马歇尔(marshall，1890)从新古典经济学的角度，通过研究工业组织，间接表明了企业为追求外部规模经济而集聚。他指出外部规模经济有利于知识溢出，促进了经济发展。阿罗(arrow，1962)把这种思想理论化。罗默(Romer，1986)用这种外部性思想构建了内生增长模型，并得出了具有影响力的论断。maR外部性理论强调区域垄断对区域创新和经济增长的作用，垄断的力量能够使知识生产者拥有创新的独占价值。产业集群所具有的创新就是基于maR外部性的创新性。知识在相同或相似的企业之间溢出，刺激了企业的创新活动和创新生产，企业增加了创新经济租，同时也降低了单位成本，产生了规模经济。
3.规模经济对知识溢出的影响
知识溢出和规模经济中的技术学习的关系本身就是一个互动的过程，知识溢出促进了集群的技术学习，更促进了规模经济的可能和强度；同时，规模经济中的企业集聚带来的集群技术又加速了知识溢出。知识溢出对规模经济中集群竞争力的影响表现在：降低了集群内部的交易成本和学习成本——知识溢出可以导致正的公共外部效应，使企业个体可以在投入很少资源的情况下获取必要的产业技术信息知识溢出还有助于激活集群内部的缄默性知识，提高企业个体实现外部知识内部化的可能。由于知识溢出机制的存在，使成员企业不但更容易消化、吸收自身和其他成员的知识，而且也更容易使外部知识和自身知识的结合，实现外部知识的内化，提高规模经济的整体竞争能力。
规模经济使得知识得以更有效率的传播，这不仅是由于它拥有的更先进更准确的信息源，也是因为它所提供的更快捷通畅的传播渠道。规模经济内知识的外溢效应，使得企业能够以最大程度、最低成本、最短时间获取所需的各种知识，从而使得企业的创新活动犹如“站在巨人的肩膀上”进行，提高了企业和集聚的知识积累水平和创新水平，增强了竞争优势。
4.结语
上述所讨论的知识溢出和规模经济对经济增长的作用并非是绝对，它是从一个角度来验证内生经济增长理论解释经济增长的适用性。而知识溢出是存在对规模经济的负面影响的。当然，这个问题不在本文所讨论的范围之内。
作者简介：宋行（1980-），贵州贵阳人，贵州大学经济学院2004级政治经济学研究生，研究方向微观经济行为。
参考文献
[1]马歇尔.经济学原理[m].北京:商务印书馆,1964.
[2]梁琦.产业集聚论[m].商务印书馆,2004.
[3]arrow，K.theeconomicimplicationofLearningByDoing[J].ReviewofeconomicStudies，1962，29(80)：155～173.
[4]Romer，p.m.incearingReturnsandLongRunGrowth[J].Journalofpoliticaleconomy，1986，94(5)：1002～1037.
[5]Lucas，R.onthemechanicsofeconomicDevelopment[J].Journalofmonetaryeconomics，1988，22(1)：3～42.
[6]胡佛.区域经济学导论.商务印书馆1990年版。
规模经济和经济规模的区别篇8
关键词：要素流动；集聚经济；新经济地理学
中图分类号：F061.5文献标识码：a文章编号：1002-2848-2007(03)-0035-08
一、我国区域差异变动的基本情况
改革开放以来，我国区域差异变动的基本情况可以概括为以下三点：一是1978年以来我国东部、中部、西部、东北四大地区。之间的区域差异趋于不断拉大，而1990年以来这一趋势更为明显，截至2004年，东部地区人均GDp已经分别是西部地区、中部地区、东北地区的2.6倍、2.2倍和1.4倍。二是1978-1990年间我国省份之间人均GDp差异趋于缩小，但1990年以来区域差异不断拉太。我们以各省份间人均C-Dp变异系数来衡量省份之间的经济差异，结果显示19781990年间区域差异趋于缩小、1991年以来区域差异不断拉大的变动趋势。三是1990年以来经济活动趋于向长三角、珠三角、京津冀等少数大都市圈地区集聚。1978年长三角、珠三角、京津冀三大都市圈国内生产总值占全国比重为34.74％，到1990年这一比重仍然维持在34.35％的水平，但1990年代以来经济活动向大都市圈地区集聚的趋势不断加强，截至2004年，长三角、珠三角、京津冀三大都市圈国内生产总值占全国比重已经超过40％。
对于我国区域差异变动的上述三点特征事实，1978～1990年间我国区域差异的变动情况比较易于理解，这是因为在1978年一1990年间，传统的经济强省如辽宁、黑龙江等增长速度下降，珠三角、长三角等地区崛起，因此省份之间的经济差距有所缩小，但总体上而言，东部沿海地区发展明显快于中西部地区。因此四大地区间的差异拉大。问题的关键是如何解释1990年以来我国区域差异变动情况：1990年以来，无论是省份之间还是四大地区之间区域差异都不断趋于拉大，并且经济向大都市圈地区集聚的趋势加强。
二、现有研究综述
对于近年来我国区域差异拉大的原因，目前已经有较多的研究。Lee、胡鞍钢等、Jian等、Chen和Fleisher、陆大道等、Chen和Feng、蔡防和都阳、Young、刘木平和舒元、wang和Yao等、董先安、万广华等、林毅夫和刘培林、彭国华、许召元和李善同等研究分别从地理条件、中央政府优惠政策、外商直接投资、人力资本差异、农村改革、地区性保护政策、技术进步和全要素生产率、重工业优先发展的赶超战略、固定资产投资、私有企业的发展状况、市场化程度等角度对我国区域差异形成的原因进行了考察，为我们理解我国区域差异形成和扩大的原因提供了非常丰富的视角。
尽管如此，上述部分研究在不同的方面都存在一定的不足，如从人力资本和地理条件角度来解释我国区域经济差异，实际上，1990年以来这两个变量随时间变化的趋势都很小，以一个不变的变量来解释区域经济差异的变动较为牵强；再如从政策的角度解释区域经济差异的变化趋势，实际上，1990年以来我国市场化进程不断推进，中央政府的倾斜政策、地区间的市场分割都逐步趋于削弱，而在此过程之中我国区域差异反而趋于扩大，因此也不能说很好的解释我国区域差异的变化趋势。更为重要的是，现有研究都面临以下两个方面的共同缺陷，从而使得这些研究难以有效的解释“随着我国市场化进程推进，区域经济差异不断拉大”这一特征事实：
一是上述都是在封闭经济的框架下进行分析，仅考虑了各地区的经济增长而忽视了地区之间的要素流动对地区经济差异的影响，实际上一个国家内部各地区经济增长与国家经济增长存在着明显的不同，其中最为关键的不同点在于国家之间劳动力、资本等要素的流动性相对较弱，而一个国家内部各地区之间的劳动、资本等要素基本上是完全自由流动的，很多时候，一国内部发达地区之所以成为发达地区并不一定是因为其自身增长速度有多快，而是因为有大量的生产要素从其他地区流入，因而区域经济差异不仅包括各地区之间经济增长快慢的差异，还包括生产要素在不同地区流动的差异，因此基于封闭经济框架下进行的分析难以完全解释我国区域经济差异的变动。从我国的实践来看，改革开放以来，特别是随着1990年以来市场化进程的推进，资本和劳动的跨地区流动十分频繁，并且呈现中西部地区净流出、东部地区净流入的特征。根据王小鲁、樊刚，整个20世纪90年代东部地区属于资本和劳动净流入地区，因此，可以说，东部地区的快速发展与要素从其他地区流入密切相关。
二是上述研究都忽视了集聚经济效应在地区经济差异中所发挥的作用。一般而言，集聚经济效应是指经济活动的空间集聚有利于提高生产的效率、加快经济增长速度。集聚经济效应可以进一步分解为：知识外溢效应、劳动力池效应、本地市场效应等。在集聚经济效应作用之下，发达地区的生产效率更高、市场规模更大，经济增长速度往往更快，这又会吸引落后地区的生产要素流人，而生产要素的流人又会进一步加强这种集聚经济效应，从而形成发达地区更为发达、落后地区更为落后的累积因果循环。
对于上述的第一类问题，目前国内已经有研究注意到要素流动对我国区域差异的影响。刘强、姚仲枝等、王小鲁、樊刚等都从不同角度考察生产要素跨地区流动对区域差异的影响。但总体上而言这些研究主要是基于传统的贸易模型或开放框架下的增长模型进行的理论或实证研究，忽视了生产要素向发达地区集聚形成的集聚经济效应以及由此带来的累积因果循环，因此甚至得出了要素流动有利于我国区域差异收敛的结论，这显然与我国的经济现实不符：1990年以来我国生产要素特别是劳动要素从中西部地区向东部地区流动的趋势日益加强，并且这一过程之中我国的地区差异不断拉大。对于上述第二类问题，据现有的文献，目前国内仅有姚仲枝等在分析资本跨地区流动时对发达地区的集聚(积聚)效应有所提及，但没有做进一步的分析；董先安提出了“在产品市场与资本要素市场具备相对更加自由的流动性的条件下，劳动力要素市场的流动性一旦受到压抑，集聚效应就有可能使得经济发生两极化”的假说，但其理论模型并不正式、也没有考虑劳动力跨地区自由流动的情形。
实际上，从国外的研究来看，城市与区域经济学对集聚经济效应的研究具备非常深厚的传统并在建模方面取得了非常显著的进展。1990年代以来，Krugman等经济学家发展出的新经济学地理学较好的将经济话动的空间集聚现象予以模型化，新经济地理学模型的核心集聚力量是消费者对商品的多样性偏好、厂商内部规模经济以及地区之间运输成本同时构成的本地市场效应，在本地市场效应作用下，最终会形成经济活动的非均衡分布、出现经济活动的中心一边缘格局，因此能够很好的解释一个国家内部不同地区之间经济发达程度的差异。尽管如此，新经济地理学模型所反映的集聚机制仅仅是本地市场效应，忽视了厂商之间外部规模经济效应对经济集聚的影响。而实际上，自马歇尔以来，知识外溢、产业上下游联系、中间投入品共享、劳动力池效应等各种厂商之间的外部规模经济效应一直被视为经济集聚的重要力量，显然，新经济地理学模型对此的忽视与经济现实并不吻合。
鉴于现有研究的上述不足，本文同时将要素的跨地区流动和集聚经济效应纳入一个统一的框架下，从要素流动和集聚经济效应的角度出发考察我国区域差异变化的原因。由于新经济地理学模型框架较为成熟、允许要素的跨地区流动，同时包含了本地市场效应的集聚机制，因此本文以新经济地理学模型为基础，引入厂商间外部规模经济效应，使得模型所反映的集聚经济效应更为全面、更接近经济现实，从而为我国1990年代以来区域差异拉大、经济集聚程度提高的现象提供一个新的解释视角。
三、区域差异拉大的基本作用机制
1990年代以来，我国社会主义市场经济体系初步建立和完善，改革的释放效应也逐步消失，经济处于新的发展起点，发达地区与落后地区之间的经济差异开始在市场经济规律的作用下不断拉大。其基本作用机制包括：
第一是区位与政策优势：东部沿海地区区位优势明显，可以充分利用国内外两种资源两个市场，同时得到了国家政策的相应扶持，率先发展起来，为进一步吸引其他地区生产要素、经济加速增长提供了条件。但区位与政策优势仅属于“第一性质”(firstnature)的条件，仅使得东部沿海地区在起点上取得了优势，东部沿海地区要取得长期的增长优势，还需要经济自身力量的作用，即“第二性质”(secondna-Lire)的条件，我们主要从外部规模经济和本地市场效应两种集聚机制考察“第二性质”的条件。第二是外部规模经济效应(供给层面)：东部沿海地区率先取得发展，在知识外溢、劳动力也效应、公共设施共享等外部规模经济效应的作用下，技术进步更快、产出效率更高，因此自身的增长速度要高于中西部地区，这会吸引大量中西部地区的生产要素流入，又会进一步增强东部沿海地区的集聚经济效应，如此循环往复。
第三是本地市场效应(需求层面)：由于消费者存在多样性偏好和地区间存在运输成本，因此集聚在一个区域的厂商越多，当地生产的产品种类越多，消费者面临的价格指数更低，这样有更多的工人被吸引到这个区域，这又会进一步增强东部沿海地区的产品种类，循环往复。
综上所述，东部沿海地区在区位和政策优势作用下取得了率先发展的契机，同时，在外部规模经济经济效应和本地市场效应作用下，增长速度更快、从其他地区吸引的生产要素更多，最终导致东部沿海地区更为发达、中西部地区更为落后的区域经济差异格局。
四、模型
我们根据上述的作用机制，我们建立一个综合要素流动与集聚经济效应的区域差异模型，其中集聚经济效应包括本地市场效应和外部规模经济效应。
(一)消费
假设经济中有两个区域1和2，经济中存在制造业和农业两类产业。从事制造业的工人是同质的，可以在两地区之间自由流动，农民在两地区之间不可流动，农业产品在两个地区之间可以没有成本的自由运输，制造业产品在地区间的运输需要支付运输成本。我们采用冰山交易技术衡量制造业产品在地区间的运输成本，即将1单位产品从一个区域运送到另一个区域，只有r∈[0，1]单位的产品能够到达目的地，运送过程中消耗的部分即为运输成本，因此1/t是地区之间的运输成本。农业产品可以在地区之间自由流动，不需要运输成本。制造业产品在一个地区内运输不需运输成本。
从消费者的需求出发，消费者具有多样化偏好，其效用函数为：
其中，ci表示消费者对第i类制造业产品的消费量，6≥1是各类制造业产品之间的替代弹性，Ⅳ是所有制造业产品的种类，CeS形式的效用函数表明了消费者对制造业产品存在多样化偏好。
假设农业产品为计价单位，其价格标准化为1，第i类制造业产品的价格为pi；
令c11和c12分别代表地区1工人对地区1生产的代表性制造业产品和地区2生产的代表性制造业产品的消费量，p1．p2分别为地区1生产的代表性产品和地区2生产的代表性产品的价格，则最大化消费者效用。
(二)生产
下面，我们转向生产者行为，假设经济中劳动总量标准化为1，其中(1-u)的比例为农民，且农民在两个地区之间平均分布，每位农民生产一单位的农产品，因此各地区农业的产量即农民的收入为：
Y＝(1-u)/2(4)
制造业中每个企业都是对称的、使用相同的技术，劳动是唯一的投入要素，企业从事生产需要投入一定的固定成本，表明企业具有内部规模经济。在标准的新经济地理学模型中，企业的生产过程仅考虑内部规模经济，而忽视了企业相互之间的外部规模经济。
为了弥补标准新经济地理学模型的缺陷，我们在企业的生产过程中引入企业之间的正向外部规模经济，即多个企业在空间上的集聚有利于企业之间的知识外溢、共享中间投入品等，从而提高各个企业的产出效率。生产过程之中的外部规模经济的系统研究源自马歇尔，并由i-ienderson等较早的引入城市经济学领域，作为城市形成和发展重要的向心力来考虑，之后abdel-Rahman、auandHen-derson等大量研究都将马歇尔的外部规模经济视作重要的经济集聚力量。
由于企业是对称的，因此我们仅考虑一个地区的代表性企业i企业的内部规模经济和相互之间规模经济效应，经济也会趋于集聚，但此时经济的集聚程度又低于ε＝01时的情形；而当经济中存在负向外部规模经济效应时(ε＝-0.2)，经济活动在两地区平均分布，即L1＝L2＝μ/2时，经济处于唯一的稳定均衡，因此经济活动不存在空间集聚现象，具体模拟结果。
(二)本地市场效应的考察
正如前文所述，本地市场效应是在消费者多样性偏好以及地区间运输成本共同作用下形成的。因此，影响本地市场效应的参数包括δ、μ和t，其中消费者对制造业产品的多样化需求是本地市场效应的关键，因此我们仅考察的变化对经济集聚程度的影响。我们分别取δ＝3，2.5，2，1.5四种情形，8数值越高表明消费者对多样化的偏好程度越低，理论上会降低经济的集聚程度。其他参数取值为：t＝0.85，μ＝0.3，ε＝-0.2。模拟结果显示，8值越低，经济的集聚程度越高：δ＝1．5和2时，制造业完全集聚于某个区域是唯一稳定均衡，δ＝2.5和3时，制造业平均分布在两个区域是唯一稳定均衡。模拟结果显示本地市场效应越强，集聚程度越高。具体模拟结果
六、结论
根据上述模型及其数值模拟结果，我们可以得出以下几点结论：
一是从要素流动和集聚经济效应角度考察区域经济差异，能够很好的解释“1990年以来我国市场化进程不断推进而区域差异拉大、经济活动集聚程度提高”这一特征事实，模型结果显示，在要素流动条件下，受外部规模经济和本地市场效应的作用，经济活动趋向于集聚在某一个地区，从而形成发达地区与落后地区的经济差异。这一结论也意味着地区间的要素流动不仅不会使得区域差异趋于收敛反而能促使区域差异不断拉大，这与大多现有研究的结论相反，但与经济现实更为吻合。
规模经济和经济规模的区别篇9
关键词：企业结构；货币政策；区域效应
中图分类号：F822.0 文献标识码：a 文章编号：1006-1428(2009)03-0040-04
一、引言
企业和居民一样，是货币政策传导过程中重要的微观主体，是各个渠道传送的货币政策能否对经济总量起作用的最终结点，是转轨时期改善我国货币政策传导机制的关键所在。他们的行为直接对货币政策的最终目标产生影响。货币政策的传导路径一般是中央银行一商业银行或金融市场一企业、居民。居民的经济行为大多围绕企业展开，通过企业发挥作用，因此企业位于货币政策传导路径的终端。任何货币政策都不可能绕开企业而达到预定目标。将经济主体行为差异性引入传导理论研究，实为应时之需。事实上，当我们将目光转向经济主体行为时，不难发现企业在货币传导机制当中占据着极为重要的地位。从信贷创造的角度来看，货币政策最终要作用于企业的借贷和财富保有形式选择；从政策工具的角度来看，货币政策必须通过企业基于成本收益分析之上的有效预期方能达成目标。此外，政府和居民的经济行为大多围绕企业展开，把企业行为纳入传导机制分析，具有逻辑上的合理性。
作为货币政策传导的最终作用对象，企业结构对政策工具的影响力主要体现为是否具有集聚效应，也就是说，合理的企业结构可以确保货币政策传导渠道的畅通，并使其作用力不被分散，作用强度不被削弱。企业的投融资行为，根据货币政策信用传导观的看法，直接影响着货币政策的最终目标。货币政策通过影响银行提供贷款的能力来影响经济活动，在某种程度上制约了企业从银行获得信用，从而影响他们的花费能力。大企业通常可以进行多样化的融资选择。采用非银行的资金来源，而小企业，譬如个体和小企业，典型地将银行作为他们的单一融资源泉，因此小企业高密度的区域对货币政策的敏感程度要高。我国不同区域由于历史及经济发展的原因，企业的结构相差比较大。有的地区以大企业为主，有的中小型企业占的比重比较大，由于不同的企业结构，造成了各区域企业融资方式不同，产生货币政策的区域效应。
本文通过建立计量模型和实证检验，验证了区域企业结构差异是我国货币政策区域效应形成的重要原因。
二、计量模型建立
1、模型推导。
规模经济研究使用最广泛的模型是柯布一道格拉斯函数形式。区域经济层面是在区域内所有企业根据最大成本收益率行动假设前提下，研究要素投入(而非成本)与产出的关系，因此本研究借鉴柯布一道格拉斯函数形式，建立指数函数面板数据回归模型：
其中，ya为区域i在t期的产出xh为区域i在t期的要素投入，k为投入的种类，k=1，2，3，分别代表劳动、资本与企业数量，eit反映模型中忽略的区域个体成员与时间变化因素的影响。根据以上模型，可以分别采用不变系数、变截距与变系数的单方程回归方式，研究我国企业规模与区域经济增长的关系。
本研究采用的数据来源于《新中国55年统计资料汇编》。数据时间序列从1984年至2006年共23年，样本截面数据为纳入统计的31个省级区域(重庆、等省市的缺失数据用插值法补人)。因变量是各省历年的GDp，自变量各省总投资采用社会固定资产投资。各省劳动力数量用该省就业人员数量来衡量，各省企业数量的统计指标用“工业企业数量”来衡量。
根据以上模型，可以分别采用不变系数、变截距与变系数的单方程回归方式，研究我国不同区域的企业规模与区域经济增长的关系。
2、各经济区域企业规模与经济增长关系。
从经济发展的历史来看，区域经济的发展与该区域企业的成长是紧密联系在一起的。一国或地区，凡是经济增长较快的时期，一般说来也同时是企业扩张较快的时期；凡是经济增长缓慢的时期，一般说来企业的扩张也就比较缓慢。西方的企业成长理论，起源于对大规模生产规律的研究，并在规模经济理论的基础上，在企业行为、成长以及组织结构方面有了较大的发展，提出了“成长经济”的概念。“成长经济”是指有利于企业向特定的方向扩张的、各个企业可能享受到的内部经济性。企业的成长总是表现两种机制的共同作用，也就是企业规模的扩大或者企业素质的提高。企业的规模变动可以表现为多种具体形式，如企业数量、产值、资产额、销售额等，本文主要通过企业数量指标来衡量企业的规模。
在对全国平均水平进行研究后，本文分省区对全国31个纳入统计的省级区域进行企业数量和规模对区域经济增长影响的研究。为聚焦于主要的研究对象，采用控制劳动力与资本的变截距单方程回归形式：
代表资本和劳动力两个变量的回归系数分别为0.2245和0.0346，而且回归效果较好，通过了t值检验，资本和劳动力都有利于促进GDp的增长。整个模型在加权后的拟合优度R2为0.9992，同剂量D.w为1.587。比未加权模型的拟合效果要好。
各省级区域企业数量对产出的弹性回归系数C(i)见表1所示。
如表1所示，回归结果除四川、和青海外。都在10％以下的水平下显著。这几个省区也是回归系数最小的省区；除青海以外，所有省级区域的回归系数都为正，且总体看，回归系数较大的区域也是经济较为发达的地区，比如排在最前面的广东、浙江和上海、北京、山东、江苏等，它们的回归系数都在0.139以上，这跟其他省份比起来大得多，排在最后的如和青海，不仅回归系数未通过显著性检验，而且估计值也非常小。全国各省份企业数量系数估计值的排序间接证实了在全国研究中得到的结论：区域经济发展水平与技术先进程度和区域企业数量有较强的正相关关系；因为企业规模与企业数量的反向变化，可以认为，经济越发达，企业数量相对企业规模对区域经济增长的弹性就越大，即经济发达地区企业数量的增长相对企业规模的增长对经济的推动作用更为强大。产生这一现象的原因可能是经济发达地区汇聚的资源中高级资源要素的比例较高。根据比较优势原则，发达地区采用高新技术的中小企业更容易得到孵化与发展，而这又推动了发达地区经济的增长与要素的集聚，形成新的区域比较优势。
通过以上面板数据模型，从全国层面上来看。我们证实了企业数量与经济增长的正向关系，由于企业规模与企业数量的反向关系，从而可知企业规模与经济增长的负向关系。也就是说中小企业对经济增长有很大的促进作用。从全国各省市的层面来看。各省市企业数量对经济增长的弹性系数估计值的排序情况是呈东中西部地区不断递减的，东部经济发达地区的
弹性系数估计值普遍要比中西部地区的弹性系数估计值要大，这说明了经济发达地区企业数量的增长相对企业规模的增长对经济的推动作用更为强大。
我国各区域企业结构差异比较大，中小型企业的分布主要集中在东部经济发达地区的省份。中西部地区由于历史和经济发展等原因，中小企业比较少。由以上面板数据回归模型可知，中小企业是促进经济增长的重要因素，所以中小企业分布多的地区，货币政策的最终目标越能实现，从而造成了区域之间货币政策的传导效应不一致。这说明了区域间企业结构的差异会引起货币政策区域效应。
三、基于SVaR模型的实证检验
本节将采取SVaR脉冲响应的分析方法来分析中国货币政策对各种规模企业的效应，跟前面一样采用m2对利率进行替代，分别对m2和各种规模企业国内生产总值(GDp)进行对数处理。
1、平稳性检验。
本章采用eviews-5.0进行计量分析。在对各种规模类型企业对货币政策的脉冲响应分析之前，需要对时间序列数据进行平稳性检验。本文采用aDF检验，根据检验结果从表2可知，m2、各种规模类型企业GDp值时间序列在10％的显著性水平下通过平稳性检验，而各时间序列的一阶差分分别在1％和5％的显著性水平下通过平稳性检验。所以m2、各种规模类型企业GDp值时间序列是i(1)型的。
在进行脉冲响应的时间序列分析时，一般要求时间序列是平稳性的，根据上表可知，m2、各种规模类型企业GDp值时间序列是一阶差分平稳时间序列，所以我们对上述变量进行一阶差分以后对这些变量进行SVaR模型分析，一阶差分后变量用DLnm2、DLnDX、DLnZX、DLnXX表示。
2、脉冲响应分析。可以用脉冲响应曲线来描述货币政策结构性冲击对大中小型企业GDp造成的动态影响。脉冲响应曲线如下图1所示。
从上面脉冲响应图和累计脉冲响应图可以看出。我国大中小型企业对m2的结构性冲击的响应存在较大的差异。为了更好地比较各种规模企业对m2结构性冲击的脉冲响应和累计脉冲响应的差异。我们把脉冲响应和累计脉冲响应的一些主要数据列成下表：
从图1、2和表3可以看出，我国大型企业、中型企业和小型企业对m2的结构性冲击的响应存在较大的差异。当m2受到一个单位的结构性冲击时，我国大型企业在第一期达到最大响应值0.0448，随后响应值一直下降到负反应。最大累计相应也是在第一期。累计响应基本稳定于11期，稳定响应值为-0.1。中小型企业无论是脉冲响应还是累计脉冲响应与大型企业相差都比较大。中型企业在第三期达到最大响应值0.0788。累计响应最大值为0.134，在第六期出现，累计响应基本稳定于第10期，稳定响应为0.1335。小型企业在第二期出现最大响应和累计最大响应值。分别为0.0179和0.03304，在第九期是累计响应基本稳定于0.0181。由此比较可以看出，大中小型企业对m2的结构性冲击的响应存在着较大的差异。
四、结论
从上面的分析可以得出如下结论，大型企业对货币政策不是很敏感，虽然反应比较快，但是反应程度不是很大。甚至出现累计负响应。与大型企业比较起来。我国中小型企业对货币政策比较敏感，特别是中型企业最为敏感，无论是脉冲响应最大值和累计响应最大值，都是最大的。这种现象的出现，与我国企业面临的现实情况是相符的。我国中小型企业本身存在诸多的缺陷，从而对银行资金过于依赖，再加上大多数是民营企业，又受到国有银行的歧视对待，融资非常困难，从而导致对货币政策过于敏感。
长期以来，我国企业主要以间接融资为主，且商业银行信贷主要投向国有或国有控股类的大型企业，故我国货币政策实践中。信贷调控主要以大型企业为对象，似乎是合理的。但实际上，我国中小型企业在货币政策传导中的重要作用不能忽视。我国的货币政策目标是稳定币值。并以此促进经济增长。货币政策通过一定的途径传导到企业。再通过影响企业投资与产出影响供给和需求，从而达到预定目标。中小企业产值、投资在我国总产值、总投资中的占比越来越高，对就业贡献大，因而中小企业对最终目标的实现具有重要意义。
规模经济和经济规模的区别篇10
【关键词】萝岗区农村集体经济留用地
一、萝岗区征地及农村集体经济留用地发展的现状
截至2013年底，中新广州知识城范围内征地共涉及18个村、1个社区，面积达到4090公顷（62350亩）。其中，征地面积处在第一档次（600～699公顷）的是何棠下村和枫下村，征地面积分别达到696.68公顷和661.53公顷；征地面积处在第二档次（300～399公顷）的是燕塘村、黄田村和佛村，征地面积分别是399.91公顷、360.66公顷和300.64公顷；征地面积处于第三档次（200～299公顷）的有四个，分别是凤尾村、汤村、长庚村和重岗村，征地面积分别达到273.58公顷、253.24公顷、248.58公顷和230.91公顷。
中新知识城征地空间分布主要以2020年为时间分界点，2020年以前规划征地面积为2024公顷（30360亩），而2020年以后规划征地为2066公顷（30990亩）。中新知识城2020年以前征地占整个征地规划的49.5%，而2020年以后征地占整个征地规划的50.5%。
1、中新知识城留用地规模划分
中新知识城留用地规模规划分为近期留用地布局、中期留用地布局和远期留用地布局。
近期留用地布局。萝岗区在征地的过程中，考虑到重点项目引进、产业结构升级、产业集聚等多重因素，规定各批次的征地过程中都可以使用留用地，前提条件是符合土地利用总规划、城乡规划。
中期留用地布局，又称2020年留用地布局。中新知识城规划2020年留用地共322.3公顷，其中符合2020年土地规划建设用地的留用地为189.2公顷；在已征地的4090公顷范围内的有153公顷。
2、中新广州知识城留用使用情况
留用使用主要包括留用地性质和留用地开发。中新广州知识城留用地性质主要分为工业用地、商业用地、商务用地和教育科研用地四种。一般而言，工业用地和商业用地规模较大。2020年留用地中工业用地和商务用地分别达到105.73公顷和122.75公顷，占留用地面积的比例分别为33%和38%；而远期留用地规划中工业用地和商务用地分别达到212.82公顷和162.30公顷，占留用地面积的比例分别为37%和28%。这充分表明，留用地的主要用途在于工业和商业。
二、萝岗区农村集体经济留用地利用存在的问题
1、留用地产权不明确
我国现行的《土地管理法》等文件中，对农村集体土地收益、增值等方面的法律法规存在缺陷，导致农村集体经济组织享有的集体土地行使权是不充分的。同时，地方性的文件规定，集体经济留用地不能以集体经济组织中的个人名义进行登记管理，而要以被征地的农村集体经济组织的名义进行登记管理，且不允许政府和集体经济组织把土地分配到集体组织中的个人。
农村集体经济留用地的产权分割政策不明确。在《广东省征收农村集体土地留用地管理办法》和《关于贯彻实施〈广东省征收农村集体土地留用地管理办法（试行）〉的通知》文件中，都没有明确农村集体经济用地的产权问题。只是规定留用地原则上保持集体土地性质，而在城镇规划范围内的留用地可以征收为国有土地。留用地使用权转让、出租或通过其他形式用于经营性项目和工业用地，可以参照国有土地使用权公开假意的程序和办法，通过招拍挂土地市场方式进行。
在政府实际操作层面，由于留用地产权不明确，致使村集体经济组织及村民个人在地方政府实际征地的过程中对留用地的地块选址、留用地价值等方面只有简单的知情权，没有实质性参与土地估价、议价和定价的过程，农民合法利益在一定程度上很难得到保障。
2、留用地规划不详细
广州开发区留用地规模只是根据征用地的10%进行保留，但是，没有对其用途、地块的选址等进行合理的规划。没有对留用地的规模进行详细的规划。从《广州市萝岗区土地利用总体规划（2010―2020）》中可以清楚看出，在土地规划中，严格控制城镇建设用地扩张规模，保障重点建设项目用地需求，大力推行城镇建设用地集中布局和产业集聚，总体上形成中新知识城与七个城区共同发展的土地利用空间格局。到2020年，建设用地总规模控制在1443公顷，城乡建设用地总规模控制在10373公顷，城镇工矿用地总规模为8900公顷；而全区耕地保有量为5150公顷，基本农田保护面积为4500公顷。而对经济留用地没有进行总体的规划和控制。
3、留用地政策不够细化
首先，国家层面的关于土地方面的法律和政策主要有《中华人民共和国土地法（第二次修订）》（简称《土地法》）、《国务院关于深化改革严格土地土地管理的决定》、《国务院关于促进节约集约用地的通知》。其中《土地法》第二条明确规定：“中华人民共和国实行土地的社会主义公有制，及全民所有制和劳动群众集体所有制”，但是没有进一步将集体土地在征收的过程中进一步细分为留用地和非留用地，留用地的土地性质、土地用途、开发性质等都没有相关的解释，从而会引起留用地在项目开发实际操作过程中较多的问题。《国务院关于促进节约集约用地的通知》第十六条“要高度重视农村集体建设用地的规划管理”中规定“利用农民集体所有土地进行非农建设，必须符合规划，纳入年度计划，并依法审批。严格禁止擅自将农用地转为建设用地，严格禁止‘以租’将农用地转为非农用地”。《国务院关于深化改革严格土地管理的决定》第十三条“妥善安置被征地农民”中规定“对有稳定收益的项目，农民可以经依法批准的建设用地土地使用权入股”。以上的文件均没有明确农村集体经济组织在土地征用过程中的留用地问题，留用地如何储备、如何评估、如何入股、留用地开发、留用地项目处置、留用地项目的增值分配、留用地融资抵押等一系列问题均未涉及。
其次，广东省关于集体经济组织留用地方面的政策法规主要有《广东省征收农村集体土地留用地管理办法》、《关于贯彻实施〈广东省征收农村集体土地留用地管理办法施行〉的通知》、《广东省集体建设用地使用权流转管理办法》。以上的文件虽然对广东省农村集体经济组织留用地的留用规模、选址、补偿方案、开发模式等进行了较为详细的规范，但是对于留用的性质仍然没有完全界定清楚。《广东省集体建设用地使用权流转管理办法》第六条规定，“留用地应当依法转为建设用地。留用地原则上保留集体土地性质；在城镇规划范围内的留用地可征收为国有土地”。这虽然在一定的程度上规定了留用的性质问题，但是还比较含糊，在实际操开发过程中，地方政府和开发商都不敢轻易开发留用地。
三、农村集体经济留用地有效利用开发的政策建议
为进一步优化城市空间布局，同时满足重点项目的用地需求，使萝岗区成为“知识经济先行区、自主创新示范区、智慧城市样板区、宜业宜居生态区”，要切实做好社会经济发展规划、城乡规划、土地利用规划，极大限度地利用开发好农村经济留用地，使之既能有效统筹城乡空间资源配置，优化城市空间功能布局，保护好耕地资源集约节约可利用，保证经济留用地合理开发，又能确保国家、省乃至市县等重点项目的顺利实施，促使环境、经济、社会协调发展。
1、进一步明确留用地产权
首先，要进一步明确留用地在国家征用的过程中产权转变问题，即由集体土地转变为土地的过程中，应该享有国有土地在市场上同等的待遇，不应该进一步区分为集体留用地和非集体留用地，应统一视为国有土地，按照市场价格统一在市场上流转。其次，明确留用地项目产权问题，主要指留用地开发的房地产项目的产权分割问题，产权分割问题又进一步涉及到房地产前期购买问题和后期转让问题。
2、加强农村集体经济组织留用地的规划管理
对经济留用地要严格按照可建设征地（符合“两规”）的10%返还留用地，同时结合中新知识城开发建设实际情况，采取“货币补偿、物业置换、实地返还”等多种方式，确保被征地农民合法利益得到保障。应按照中新广州知识城当前征地和未来经济社会发展、产业升级的需要，对农村经济留用地进行总量控制，并结合萝岗区总体规划、土地利用规划，在发展壮大村级集体经济的同时，也能保障国家建设用地需求。结合知识城发展的阶段和规划，按照“服从规划、同一部剧、合理安排、节约集约使用”的原则，对农村集体经济留用地的选址进行科学合理的统一安排。由萝岗区政府、广州经济开发区和中新广州知识城会同国土规划局等单位进行规划，鼓励各个村之间实现跨村选址、集中连片区留地。
3、加强农村经济集体组织留用地的开发管理
首先，要按照城市发展规划、土地节约集约利用规划、重点项目发展规划等要求，对留用地进行有序开发，鼓励公益性项目，限制环境污染项目。其次，在对农村留用地的开发管理过程中，应该根据城市总体规划、城市功能、产业发展规划、重点项目引进计划等，将中新知识城合理划分为核心区、一般区和边缘区，分类对留用地进行开发建设。对核心区应该遵循城区标准进行规划、建设，从而提高城市规划和建设档次和品味。再次，对留用地要采取规划、开发和监管并重措施，有效盘活留用地，加快中心城区发展，同时有效壮大集体经济，在征地的过程中，要全面考虑留用地政策的适应范围、留用地指标核发、留用地指标管理、留用地指标使用等，从而能够合理对留用地的位置、规模等进行科学布局。最后，进一步完善留用地项目开发方式。农村集体经济组织留用地出让开发应该由村集体经济组织根据经济发展的实际情况自行选择。集体经济组织可以选择自主开发、留用地货币化、合作开发等模式。农村集体经济组织可在充分考虑当地经济发展、产业升级、城镇规划的基础上，对集体经济留用地进行自主开发。同时，农村集体经济组织留用地项目可以根据新建项目用地实际需求出发，参照国有土地出让方式，以招拍挂方式在土地市场上进行公开出让。为进一步规范集体经济组织留用地出让，可以先通过土地储备中心备案，通过土地评估机构对留用地进行客观评估，交易过程公正公平合理，使集体经济组织和个人的利益最大化。农村集体经济组织可以根据自身实力和合作方的需要，共同开发农村集体经济留用地。
4、加强审计监督及土地监管
以土地出让收支为切入点，加强对经济留用地规划、供应、开发、融资等环节的审计监督，以进一步加强对土地的监管。主要在以下几个方面展开审计：对土地储备管理进行审计，以了解土地储备动态；依法加强土地出资金审计，追踪资金的来龙去脉；加强土地违法行为的责任追究；加强征地补偿金等方面审计，切实保障被征地农民利益。
【参考文献】
[1]李一川、薛东：农村集体经济留用地开发模式与开发方案的研究[J].学理论，2010（15）.