规模经济和经济规模的区别(6篇)

时间：2024-10-30 来源：

规模经济和经济规模的区别篇1

［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2

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3

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4

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5

【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2022年为时间分界点，2022年以前规划征地面积为2024公顷（30360亩），而2022年以后规划征地为2066公顷（30990亩）。中新知识城2022年以前征地占整个征地规划的49.5%，而2022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2022年留用地布局。中新知识城规划2022年留用地共322.3公顷，其中符合2022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。2022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―2022）》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2022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‘以租代征’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）.

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：

[1]陈雨露.社会融资规模与金融业综合统计[J].中国金融，2016，（9）.

[2]盛松成.社会融资规模概念的理论基础与国际经验[J].中国金融，2011，（8）.

[3]盛松成.社会融资规模符合金融宏观调控市场化方向[J].中国金融家，2011，（3）.

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[5]周小川.新世纪以来中国货币政策的主要特点[J].中国金融，2013，（2）.

[6]周小川.宏观调控的经济描述与工程描述[J].金融研究，2013，（1）.