重庆统计年鉴2017社会经济发展指标：能源消费弹性系数1985-2016年
中国城镇碳排放的区域差异和影响因素
中国城镇碳排放的区域差异和影响因素宋德勇;徐安【摘要】This paper amends IPCC's carbon emission coefficient of the electricity in 2006. Based on China's energy balance table, this paper calculates the urban carbon emissions in China's 30 provinces during 1995 and 2008. The regional difference of carbon emission is analyzed by the division of high, medium and low carbon emission zones, while the STIRPAT model is employed to its influential factors analysis. The results showed that urban emission, featured in rapid growth since 2001 particularly, played the dominant role of the total carbon emission. There is a strong regional difference of urban carbon emissions in China, for eight provinces of high-emission accounted for more than 50% of China's total urban carbon emissions in 2008. The per capita income of urban residents exerted the greatest impact on urban carbon emissions, followed by the urbanization rate and energy intensity. The population had relatively little influence on carbon emissions. There are differences among the influence on carbon emission as a result of urban average income increase, the progress of urbanization and energy intensity reduce. The intensity-affected difference constructs the main reason of regional difference in urban carbon emission. On the one hand, China's rising urban incomes and urbanization need some space for carbon emissions, while on the other hand, towns need to follow sustainable low-carbon development path.%修正了IPCC关于电力碳排放系数的计算方法,根据中国(省市)能源平衡表估算了1995-2008年中国30个省市的城镇碳排放,划分了高、中、低三个不同排放区域,分析城镇碳排放的区域差异,采用STIRPAT模型分析城镇碳排放及区域差异的影响因素.结果表明,城镇碳排放是中国碳排放的主体；城镇碳排放总体快速增长趋势,2001年后表现尤为明显;中国城镇碳排放存在很强的区域差异,2008年高排放区域的八个省市城镇碳排放总量占全国城镇碳排放总量的50％以上；城镇居民人均收入对城镇碳排放影响最大,然后是城镇化率和能源强度,人口总量对碳排放影响较小；城镇居民人均收入增加、城市化进程不断推进、能源强度降低对城镇碳排放的影响存在区域差异,这种影响强度的差异是导致城镇碳排放存在区域差异的主要原因.一方面,我国城镇居民收入的不断提高和城市化进程的推进决定了城镇发展需要一定的碳排放空间,另一方面,城镇需要走可持续的低碳发展道路.【期刊名称】《中国人口·资源与环境》【年(卷),期】2011(021)011【总页数】7页(P8-14)【关键词】城镇碳排放;区域差异;影响因素;STIRPAT模型【作者】宋德勇;徐安【作者单位】华中科技大学经济学院,湖北武汉430074;华中科技大学经济学院,湖北武汉430074【正文语种】中文【中图分类】X2;F29当前中国处于城市化快速发展时期，据统计，1995年中国城镇化率为29．04%，2008年中国城镇化率达到45．68%，增长了16．64%，年均增长1．28%。
2016年重庆市国民经济和社会发展统计公报
９ １ ４ ０ ２ ９ ０ ０ ８ ８
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一
都市功能拓展区
城 市 发 展 新 区
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中国地区能源强度差异及影响因素分析
中国地区能源强度差异及影响因素分析本文基于1998―2006年全国30个省市自治区的面板数据，实证分析了中国地区能源强度的差异特征及其影响因素。
结论认为，东、中、西三大地区能源强度差异较大并呈进一步扩大的态势；经济发展水平、第三产业增加值比重、制度因素对三大地区能源强度降低起积极作用，政府干预则起阻碍作用；工业化水平、第二产业增加值比重对东部地区降低能源强度起积极作用，对中西部地区正好相反。
针对不同地区制定不同的能源、经济与产业政策，降低政府对市场经济的干预。
对各地区降低能耗强度将会起到积极的作用。
关键词：能源消耗强度；地区差异；影响因素一、引言1978-2000年，中国能源消费平均增长率(3.82％)不到GDP平均增长率(9.52％)的一半，能源消费弹性系数小于1。
而自2001年后，中国能源消费需求大幅度增加，2003-2005年中国能源消费弹性系数大于1，能源消费增长速度超过GDP增长速度，平均增速达到13.31％，经济增长表现为以较高的资源消耗为代价，对能源消费的依赖性不断增加。
今后几十年将是我国经济快速增长的黄金时期，即使未来若干年内我国经济平均增长速度只有7％，能源消耗增长速度也在3％以上，如何以较低的资源消耗为代价换取较高的经济增长，已经成为目前及未来需要迫切解决的重要问题。
近年来，能源强度和能源效率问题已经成为国内外学者探讨研究的热点。
Hua Liao(廖华，2007)等研究了1997--2006年中国的能源消费强度，认为高耗能工业的大量投资所引致的工业结构转换是能源强度提高的主要原因。
孙鹏(2005)等分析了中国1978-2003年经济增长和能源消耗强度对能源消耗量的影响，认为中国的能源生产率在提高，但2001-2003年能源生产效率体现了一定的下降。
周鸿、林凌(2005)对1993-2002年能源使用效率变化的研究认为，我国的能耗效率在1993年以后有一定的提高，但能源使用并没有明显的从能耗高的产业向能耗低的产业流动。
2017重庆市国民经济和社会发展统计公报
指 标
＿年末 数一（万人■） ■ ■比重 ■（ ％
全 市 常住 人 口 按 城 乡分
城 镇 乡 村 按 性 别分 男 性 女 性 按年 龄段 分 ０—１５岁 （含 不 满１６周 岁 １ ６—５９岁 （含不 满６０周 岁 ６０周岁及 以上
全 年 人 口 出 生 率 为 １１．１ ８‰ ， 死 亡 率 为 ７．２７‰ ，人 口自然增 长率 为 ３．９Ｉ‰ 。全 市常 住 人 口性别 比 （以女性 为 ＩＯ０，男性对 女性 的比例 ）为
２ ０ ２月 ３月 ４月 ５月 ６月 ７ａ ８月 ９ａ １ｏａ １１月 １２８
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业 生产者购进 价格上涨４．４％。固定资产投资价格 上 涨 ５．３％。 农产 品 生 产 者 价 格 上 涨 ３．２％。
图 ３ ２０１ ７年 居 民 消 费 价 格 月 度 涨 跌 幅 度 单 位 ： ％
１．４８个 百 分 点 。 全 年 外 出 市 外人 口４８２．３１万 人 ， 市
外 外 来 人 口１６７．６５万人 。
Ｗ Ｊ止Ｉ‘ ｛ ：总 『直 １２８９４ ２６ １４３９３１９ １５８７２ ２３ １７７４０ ５９ １９５００ ２７
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仞 步 核 算 ， 全 实 现 地 Ｉ×＝ Ｊ＇１，：总 值 ｌ９５００． 元 ， 比 年 增 长 ９．３％。按 、 分 ， 第 一产 业 坪 １３３９．６２亿 元 ，增 Ｋ，ｉ．Ｏ％； Ｊ ：，Ｉｋｉ￣ＤＮ值 ８５ 亿 元 ，增 长 ９．５％； 第 三产 、Ｉ 增 Ｊ Ｊ【Ｉ｛￣｛９５６４．ｏ４｛ｚ 增 长 ９．９％。三 次 产 、Ｉ 结 构 比 Ｊ．ｊ６．９：４４．１：４９．（ 公有 制 经 济 实现 增 ＪＪｌ１值 １ｌ９２４．６９亿 元 ，增 长９． 占伞 市 经 济 的 ６１．２％。 其 中 ， 经 济 史 Ｊ＝！Ｊ【！．上ｆ【 ９８３２．６１亿 元 ，增 长９．９％， ｌ 伞 ＩＨ经 济 的 ５Ｏ．５
重庆直辖以来恩格尔系数变动分析
区域经济１１６ 全国流通经济重庆直辖以来恩格尔系数变动分析陈知丹（重庆市璧山区普查中心，重庆４０２７６０） 摘要：２０１８年我国居民恩格尔系数只有２８．４％，相对于２０１２年下降了７．８个百分点，可以说已经是富足水平了，其中城镇居民为２７．７％，农村居民为３０．１％。
同年，重庆全市居民的恩格系数为３２．３％，比上年下降０．９个百分点，其中城镇民居为３１．５％，农村居民为３４．９％。
本文主要分析重庆直辖以来城镇及农村居民恩格尔系数的变化，并与国家城镇及农村居民做一对比，找出重庆城镇及农村居民生活水平及消费结构的变化特征，并针对重庆目前消费结构中存在的问题，提出对策建议。
关键词：重庆；恩格尔系数；消费结构中图分类号：Ｆ１２６．２ 文献识别码：Ａ 文章编号：２０９６－３１５７（２０１９）２６－０１１６－０２一、重庆城镇居民生活水平的变化分析恩格尔系数指食物支出金额在总支出金额中所占的比重，是测定居民生活水平结构的一个指标，用来反映一个国家或地区的贫困富裕程度。
恩格尔系数５９％以上为贫困，５０％％～５９％为温饱，４０％～５０％为小康，３０％～４０％为富裕，２０％～３０％为富足。
１．直辖以来重庆城镇居民恩格尔系数的变化。
重庆自１９９７年６月１８日正式挂牌成立直辖市以来，城镇居民恩格尔系数经历了四个阶段。
第一阶段：１９９７年～２００１年，小康水平。
恩格尔系数从１９９７年的４６．７％下降至２００１年的４０．８％，虽然逐年在下降，但均高于４０％，处于联合国划分的小康水平。
这一时期得益于重庆直辖后中央给予重庆的一些特殊优惠政策，如给予重庆改革创新的试点权，设立了出口加工区，使重庆改革开放的活力增强，中央还加大对重庆的财政扶持，带动经济大力发展，城镇居民从小康水平跻身于富裕水平。
直辖以后，中央实施了一系列扩大内需的扩张性货币政策和财政政策，推出了消费信贷，鼓励人们买房购车。
医改、房改、教改这一时期也全面启动。
重庆城镇居民消费结构出现了比较大的变化，电脑、空调、移动电话等开始走进普通百姓家，居住支出、通讯和交通支出、医疗保健支出、教育文化娱乐支出均出现快速增长。
2016年重庆市綦江区统计公报
470.13 263.67 99.22
28.06 16.02 34.26 12.37 43.1 11.53 120.93 20.28 8.65 93.83
15.4 7.3 10.7 -15.5 6.5 7.8 -26.6 33.1 9.5 28.6 27.8 19.0 21.8
-5-
表 3 2016 年规模以上工业主要产品产量
从限上法人企业商品零售额看，文化家具类增长 334.0%，烟酒类增长 78.3%，建筑及装潢材料类增长 55.3%。
- 11 -
图 5 建区五年以来社会消费品零售总额总量及增幅
建区五年以来社会消费品零售总额年平均增长 13.2%。
六尧对 外 开 放
全年共签约招商引资项目 48 个，协议引资330.96 亿元，同比增长 2.4%；到位资金 131.86 亿元，同比增 长 7.4%。外贸进出口总额 5148.91 万美元，同比下降 37.8%，其中出口 5143.56 万美元，同比下降37.7%；进 口 5.33 万 美 元 ， 同 比 下 降 65.3% 。 实 际 利 用 外 资 9770.09 万美元，同比增长 14.4%。实际利用内资(市外 国 内 不 包 括 港 、澳 、台 地 区 )100.56 亿 元 ，同 比 增 长 23.9％。
表22016年规模以上工业总产值指标绝对额渊亿元冤同比工业总产值47013154大中型2636773国有控股9922107按行业分煤炭开采和洗选业2806155非金属矿采选业160265农副产品加工业342678化学原料及化学制品业1237266非金属矿物制品业431331黑色金属冶炼及压延加工业115395有色金属冶炼及压延加工业12093286金属制品业2028278通用设备制造业865190汽车制造业93832185表32016年规模以上工业主要产品产量产品名称产量同比原煤万吨6121284洗煤2589458发电量万千瓦时67431032水泥万吨1202239原铝万吨323706铝合金万吨1629625铝材万吨2455986摩托车整车万902133商砼万立方米255373从支柱产业看在规模以上工业中能源产业4922亿元同比下降88
我国全社会用电量与经济发展的关系
我国全社会用电量与经济发展的关系沈国红（国网重庆市电力公司 忠县供电分公司，重庆 ４０４３００）［摘 要］在目前能源稀缺的环境下，我国的电力行业需要实现可持续发展，才能保证我国电力行业发展的稳定和高效率。
文章着眼于数据的统计分析与实证研究，利用１９８６—２００６年全国耗电量的数量变化揭示其与经济发展的关系，提出基于经济发展的节能节点政策体系。
［关键词］耗电量；经济；节能［ＤＯＩ］１０ １３９３９／ｊ ｃｎｋｉ ｚｇｓｃ ２０１６ ４６ ０４２１ 耗电量与经济发展的理论框架长期以来，中国电力工业总是在短缺与过剩不断轮回的“怪圈”中徘徊，电力对经济发展阻碍严重。
２０世纪５０年代，电力供需平衡。
２０世纪６０年代，中国开始经历长期的电力短缺，统计资料显示，一季度全国ＧＤＰ增长６ １％，而同期全社会用电量下降３ ７％，电力弹性系数为－０ ６。
２ 我国耗电量与经济发展的关系２ １ 耗电量的时间变化根据查询，从２００１年到２０１１年１１年间，ＧＤＰ与全国全社会用电量数据见下表。
从下表可以看出，１０年来我国的耗电量呈急速增长态势，处于“Ｓ”形曲线左侧的高速增长期，电能消耗量从２０１０年的４ ４３×１０３Ｇｗｈ增长到２０１４年的２ ８８×１０４Ｇｗｈ，１０年间全社会电能消耗量增长了６ ５倍，年增长率在１０ ７％～１６ ３％。
直到２００６年全社会耗电量还没有达到其稳定状态，这与我国居民生活水平的逐渐提高密切相关，与工农业生产中电能消耗量很大并处于高速增长状态有着很大关系。
２０１０—２０１４年我国耗电量及ＧＤＰ增长表年份ＧＤＰ（亿元）ＧＤＰ增长率（％）全国全社会用电量（亿千瓦时）用电量增长率（％）２００１１０９６５５８ ３０１４６８３９ ０４２００２１２０３３３９ １０１６２００１０ ３３２００３１３５８２３１０ ００１８９１６１６ ７７２００４１５９８７８１０ １０２１７３５１４ ９０２００５１８４９３７１１ ３０２４９４０１４ ７５２００６２１６３１４１２ ７０２８２４８１３ ２６２００７２６５８１０１４ ２０３２４５８１４ ９０２００８３１４０４５９ ６０３４２６８５ ５８２００９３４０９０３９ ２０３６５９５６ ７９２０１０４０１２０２１０ ３０４１９２３１４ ５６２０１１４７１５６４９ ２０４６９２８１１ ９４ 资料来源：ＧＤＰ数据来自于国家统计局，全国全社会用电量数据来自于中电联。
重庆统计年鉴2017社会经济发展指标：利用外资情况2015-2016年
b) The data of foreign direct investment has become the data reported to the Ministry of Commerce since 2007.
( USD 10 000) 2016 260 224 36 409337 401022 8315 1134184 262630 132839 337549 401166
of foreign capital merce since 2007.
外商直接投资
Foreign Direct Investment
外商其他投资
Other Foreign Investment
对外借款
Foreign Loans
其他利用外资
Other Foreign Capital Utilized
2015 315 242 73
481728 466628
15100 1076505
16－11 利用外资情况（2015－2016年）
Utilization of Foreign Capital (2015-2016)
单位：万美元
指标 新签利用外资协议（合同）数(个） 外商直接投资
Item Number of Newly Signed Agreements
(Contracts)
of Foreign Capital Utilization (unit) Foreign Direct Investment
377183 143274
74003 482045
注：1.2004年起，新签使用外资协议 (合同)数、协议合同金额数均不含对
2017年忠国民经济和社会发展
2017年忠县国民经济和社会发展统计公报2017年，忠县县委、县政府深入贯彻落实五大发展理念，坚持稳中求进工作总基调，大力实施“双特”战略，抓招商、抓工业、抓投资，撸起袖子加油干，全县经济社会保持稳中有进、稳中向好的良好发展态势。
一．综合全年实现地区生产总值（GDP）271.33亿元，比上年增长12.0%。
按产业分，第一产业增加值40.03亿元，增长4.4%；第二产业增加值139.48亿元，增长17.6%；第三产业增加值91.83亿元，增长8.3%。
三次产业结构比为14.8：51.4：33.8。
三次产业对全县经济增长的贡献率分别为6.2%、68.7%、25.1%，分别拉动全县经济增长0.7个百分点、8.2个百分点、3.1个百分点。
非公有制经济实现增加值146.60亿元，增长14.3%，占全县经济的54.0%。
其中：民营经济实现增加值146.56亿元，增长14.3%，占全县经济的54.0%；外商、港澳台经济实现增加值0.04亿元，增长20.7%。
图1 2013—2017年忠县地区生产总值及其增长速度图2 2013—2017年忠县三次产业结构按常住人口计算，全县人均地区生产总值达到37654元，比上年增长10.7%。
全县户籍户数34.7万户，户籍人口99.73万人，比上年减少0.58万人。
按性别分，男性51.92万人，女性47.81万人。
全县男女人口性别比（以女性为100，男性对女性的比例）为108.6。
全年出生人口10172人，死亡人口10387人，迁入人口21207人，迁出人口26864人。
全年人口出生率为10.2‰，死亡率为10.4‰，人口自然增长率（户籍口径）为-0.2‰，人口机械增长率为-5.7‰。
全县常住人口72.45万人，比上年增加0.78万人，其中城镇人口31.31万人，占常住人口比重（常住人口城镇化率）为43.21%，比上年提高1.62个百分点。
年末全县劳动力资源总数60.05万人，其中城镇11.19万人。
2021统计专业知识和实务真题及答案(5)
2021统计专业知识和实务真题及答案(5)共364道题1、下列各项中属于农业统计主要指标的有（）。
（多选题）A. 农产品产量B. 乡村户数C. 居民农产品消费量D. 农产品生产者价格指数E. 农林牧渔业增加值试题答案：A,B,D,E2、社会统计内容包括（）统计。
（多选题）A. 司法B. 科学研究C. 妇女儿童D. 住宿餐饮E. 人民生活试题答案：A,C,E3、某物质的热值是280000千卡，该物质相当（）千克标准煤。
（单选题）A. 28B. 280C. 40D. 20试题答案：C4、负担系数是指被抚养的人口与（）岁人口的比例。
（单选题）A. 16-60B. 18-60C. 15-64D. 16-64试题答案：C5、下列各项中应计入被调查单位从业人员的有（）。
（多选题）A. 试用期人员B. 实习的大学生C. 休病假2个月的人员D. 招用的临时人员E. 派往外单位工作，但工资仍由本单位发放的人员试题答案：A,C,D,E6、某个工业企业2016年工业总产值比上一年增长10%，其中产成品价值7000万元，对外加工费收入500万元，期末期初半成品差额200万元，万元产值能耗比上一年下降4%，当年消耗火电100万元，购进且办理入库手续煤炭50万元，已付款购买但尚在路途中汽油10万元。
请根据以上资料回答下列问题：2016年该企业工业总产值是（）万元。
（不定项题）A. 7000B. 7500C. 7700D. 8700试题答案：C7、B工厂2013年6月、7月、8月、9月的月末职工数分别为42人、40人、48人、46人，则第三季度的平均职工数为（）（单选题）A. 44B. 41C. 42.5D. 42试题答案：A8、某城市2017年的住户调查资料如下：小张夫妻两人一年工资性收入12万元，有一个22岁仍然需要他们夫妻抚养上研究生的孩子，孩子在学校每年有1.2万元助学金，全家理财产品年收入0.5万元，自有住房年折算租金1.5万元，炒股当年亏损1万元，支付单独居住的两位老人赡养费0.85万元。
重庆统计年鉴社会经济发展指标：自然资源(2016-2017年)
data of other mineral resources are resource reserves.
1158409.45
2017
21324.4 382.2 46.5
1275.3 656.15 116.14
2342 1235
2382.13 1278.26 440738.45 29954.45 6169.16
18.78 12622.64 15623.56
1222.20 23744.47
8297.20 1586.20 8381.55
9－1 自然资源（2016－2017年） Natural Resources (2016-2017)
项
目
林木资源
活立木总蓄积量（万立方米）
森林面积（万公顷）
森林覆盖率（%）
水资源（当年量）
降水深（毫米）
地表径流量（亿立方米）
地下水量（亿立方米）
水力资源蕴藏量（万千瓦）
＃技术可开发量
主要矿产资源（保有基础储量）
Technical Developable Resources Major Mineral Resources (Retained Basic Reserves) Natural Gas (100 million cu.m) Shale gas (100 million cu.m) Coal (10 000 tons) Iron Ore (ore, 10 000 tons) Manganese Ore (ore, 10 000 tons) Zinc Ore (metal, 10 000 tons) Aluminum Ore (ore, 10 000 tons) Mercury (ton) Strontium Ore (ore, 10 000 tons) Limestone for Flux (ore, 10 000 tons) Dolomite for Metallurgy (ore, 10 000 tons) Sandstone for Ceramics (ore, 10 000 tons) Refractory Clay (ore, 10 000 tons) Barytes (ore, 10 000 tons) Witherite (ore, 10 000 tons) Salt Mine (ore, 10 000 tons)
我国能源消费与经济增长的参数估计分析
我国能源消费与经济增长的参数估计分析作者：徐祯来源：《商场现代化》2016年第01期摘要：本文基于全国29个省、市、自治区的面板数据，建立了资本、有效劳动投入、煤炭消费、电力消费和原油消费与经济增长的参数面板数据模型，得到了这五个变量对经济增长的产出弹性。
结果说明：人均电力消费产出弹性最大，而人均原油消费产出弹性和人均煤炭消费产出弹性较小。
关键词：能源消费；经济增长；面板数据；参数估计一、引言目前，中国经济正处于高速增长时期，也是经济结构、城市化水平、居民消费结构发生明显变化的阶段。
这一系列的变化刺激了我国能源消费的急速增长。
2014年，中国能源消费总量36亿吨标准煤，比上年增长5.9%。
2014年，中国进口原油3.08亿吨，同比增长9.4%，居世界第二位，原油对外依存度达到60%。
同时，中国也是世界第二大煤炭进口国。
工业生产高能耗的粗放增长方式必然导致能源短缺，使得能源供需不平衡的状况日益突出，这种能源短缺反过来又会制约经济的增长。
因此，处理能源消费和经济发展的关系成为十分重要的课题。
二、研究方法1.变量选取经济学中生产函数是表示生产投入与生产产出之间技术经济关系的重要理论模型。
Nerlove（1965）将原来的C-D生产函数扩展为：。
这在原有C-D生产函数的结构基础上增加了和能源投入有关的乘子，能源因素的影响从C-D生产函数中剥离了出来，形成独立的第三要素。
根据统计数据，为我国经济增长提供能源消费支持的主要是煤炭、石油和电力（曾胜，2008）。
考虑到内生增长模型以技术进步为核心，因此本文以Lucas（1998）的内生增长模型为指导，把能源消费量的投入细分为煤炭、石油、电力，则扩展的C-D生产函数为：。
2.数据处理和来源本文利用我国29个省或直辖市1995-2013年的面板数据（由于数据原因未包括重庆和西藏）。
数据来自于《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》。
由于经济增长和能源消费量等指标与人口数量密切相关，且我国各地区人口数量差异较大，为了真实反映个指标的真实水平，本文均使用平均数据。
国家统计局：国内生产总值：重庆(1952年至2016年)
指标名称 单位 频率 来源 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 重庆：GDP 亿元 年 国家统计局 13.89 14.98 15.9 17.85 21.08 22.54 23.02 25.97 26.1 34.13 37.21 37.9 28.21 24.42 27.08 31.53 36.98 38.18 33.37 27.11 31.39 38.18 43.82 43.16 43.96 43.29 50.44 50.39 56.67 67.32 75.87 84.77 90.67 100.6 111.46 131.27 151.96 170.34 190.35 240.05 278.47 299.82 341.55 420.18 553.05 755.96 1016.25 1179.09 1350.1 1440.56 1491.99 1603.16 1765.68 1990.01 2303.42 2748.28 3069.1 3452.14 4122.51 5793.7 6530.01 7925.58 10011.37 11409.6 12783.26 14262.6 15719.72 17558.76 重庆：GDP：第一 产业 亿元 年 国家统计局 9.74 10.23 10.72 11.86 13.57 13.89 13.86 15.01 13.12 15.43 12.02 11.1 10.35 9.92 12.08 13.37 16.21 16.18 15.21 15.18 14.75 15.96 16.71 16.67 18.14 18.43 18.81 19.07 21.74 24.81 28.79 32.57 36.32 40.62 45.44 50.66 53.73 60.06 62.69 75 81.99 100.4 109.49 117.28 141.99 196.19 264.19 287.56 307.21 300.89 286.16 284.87 294.9 317.87 339.06 428.05 463.4 425.81 482.39 575.4 606.8 685.38 844.52 940.01 1016.74 1061.03 1150.15 1303.24 重庆：GDP：第二 产业 亿元 年 国家统计局 2.71 2.96 3.35 3.9 5.55 6.4 6.88 8.11 9.73 14.04 19.64 20.5 11.96 9.2 9.76 12.34 14.85 16.63 12.84 7.26 11.08 16.06 20.38 19.06 17.93 16.35 21.71 21.12 24.22 30.8 34.02 37.62 38.6 41.49 44.33 52.95 63.93 70.52 78.35 101.13 116.35 115.71 130.88 164.58 229.53 316.5 412.28 474.31 540.08 558.87 574.98 623.83 688.4 780.97 921.1 1112.8 1259.12 1500.97 1892.1 2433.27 3448.77 4359.12 5543.04 5975.18 6397.92 6529.06 7071 7755.16 重庆：GDP：第二 产业：工业 亿元 年 国家统计局 重庆：GDP：第二 产业：建筑业 亿元 年 国家统计局 重庆：GDP：第三 产业 亿元 年 国家统计局 1.44 1.79 1.83 2.09 1.96 2.25 2.28 2.85 3.25 4.66 5.55 6.3 5.9 5.3 5.24 5.82 5.92 5.37 5.32 4.67 5.56 6.16 6.73 7.43 7.89 8.51 9.92 10.2 10.71 11.71 13.06 14.58 15.75 18.49 21.69 27.66 34.3 39.76 49.31 63.92 80.13 83.71 101.18 138.32 181.53 243.27 339.78 425.6 512.95 580.8 630.85 694.46 782.38 891.17 1012.66 1151.96 1347.97 1564.79 1748.02 2087.99 2474.44 2881.08 3623.81 4494.41 5242.03 6672.51 7497.75 8500.36 重庆：人均GDP 元/人 年 国家统计局 87 91 94 102 119 123 123 133 129 167 181 188 150 135 146 164 184 184 158 126 141 164 183 176 174 168 190 188 208 269 301 334 354 390 428 502 577 640 705 880 1011 1080 1221 1495 1959 2662 3557 3914 4452 4684 4826.17 5157.31 5654 7052 8091 9624 12403 13940 14660 18025 22920 27596 34500 38914 43223 47850 52330 57902 重庆：国内生产总 值构成：第一产业 % 年 国家统计局 重庆：国内生产总 值构成：第二产业 % 年 国家统计局 重庆：国内生产总 值构成：第三产业 % 年 国家统计局 重庆：GDP：第三 产业：交通运输、 仓储和邮政业 亿元 年 国家统计局 重庆：GDP：第三 产业：批发和零售 业 亿元 年 国家统计局 重庆：GDP：第三 产业：住宿和餐饮 业 亿元 年 国家统计局 重庆：GDP：第三 产业：金融业 亿元 年 国家统计局 重庆：GDP：第三 产业：房地产业 亿元 年 国家统计局 重庆：GDP：第三 产业：其他第三产 业 亿元 年 国家统计局
重庆统计年鉴社会经济发展指标：各区县固定资产投资(2017年)
＃住 宅
全社会固定 资产投资指数
(上年=100) Index of Total
Residential Building
Investment in Fixed Assets (preceding
year=100)
26328813
109.5
商品房 竣工面积 （平方米） Floor Space Completed of Commercial Buildings
134604818 25575340 66065468 27386268 9286991 5371144 2446027 6922304 1085764 616152 1960971 3663253 3532537 1371262 4341319 4481882 4522200 5199363 7190551 5511790 7744846 1429100 5239926 3609911 5810535
7020361 5991475 4284422 5612499 4272822 2476260 1443202
711192 2522222 3478336 2465593 2928330 3001052 1517867 1335028 1423618 1669344 1400417 1787442
6209447 5467827 3949807 5389972 3880318 2220628 1245213
生态系统服务价值测算以重庆市为例
统计观察0引言生态系统服务价值（Ecosystem Service Value，以下简称“ESV”）是对自然资本用经济方法所做的估计，是自然资本每年能提供的流量价值，能够准确地反映出自然资本服务的多寡。
1997年澳大利亚学者Costanza 等在《Nature 》杂志上使用价值当量法对全球生态系统服务价值进行测算，引发了全球ESV 测算研究的热潮。
在国内，谢高地等学者通过专家问卷调查的方式构建了中国ESV 价值当量表，得到了学术界的广泛认可。
但是针对某一特定地区的ESV 测算的研究较少，并且很难达到研究方法的完全统一和研究个体之间的可比。
鉴于此，本文在探究土地利用面积、标准当量因子经济价值、当量因子修正等重要指标的基础上，完善ESV 测算的方法，对重庆市2009—2018年生态系统服务价值进行审慎测算，并对各生态系统服务功能的空间协同-权衡关系进行分析，以期为全市土地利用规划、环境经济政策制定和自然资本增值提供更科学的参考。
1重庆市生态系统服务价值测算1.1土地利用面积的确定关于土地利用面积的数据来源基本分为两类。
一是直接采用各类统计年鉴和公报中的土地利用数据；二是将遥感数据进行栅格化处理，再使用解译软件分析出各类土地利用面积。
本文土地利用数据来自《重庆统计年鉴》《重庆市国土资源和房屋管理公报》和《重庆市土地利用变更调查公报》。
表1展示了重庆市2009年、2013年和2018年三个年份的土地利用面积，其中，林地面积所占比重最高，呈先降后升的态势；耕地、湿地面积基本保持不变；草地、园地面积逐年下降；水体面积、建筑用地面积逐年上升。
表1重庆市2009年、2013年和2018年各类土地利用面积的变化林地草地园地耕地湿地水体未利用地建筑用地2009年面积（万公顷）379.1733.3927.76237.0920.2720.0644.7261.24比重（%）46.034.053.3728.782.462.445.437.432013年面积（万公顷）378.2732.6727.17238.1820.2719.9040.4666.01比重（%）45.973.973.3028.942.462.424.928.022018年面积（万公顷）386.7432.5527.00237.0520.2726.7842.1671.47比重（%）46.923.953.2828.762.513.255.118.671.2价值当量表的确定谢高地基于Costanza 等对全球ESV 评估的部分成果，于2003年对200位中国生态学专家进行问卷调查，建立了中国陆地生态系统单位面积服务价值表。
固定资产投资经济增长误差修正模型论文
固定资产投资与经济增长的误差修正模型分析【摘要】为了研究固定资产投资对经济增长的作用方向和效果，本文以重庆市为例结合当地实际经济发展状况，运用计量经济学中的协整关系检验和格兰杰因果检验及误差修正模型，对重庆1985～2009年的国内生产总值与固定资产投资之间的相关关系进行了实证分析，得出结论与启示，固定资产投资有效地推动了重庆市经济增长，二者之间存在着长期稳定关系，但还是要警惕投资过热后的一些问题并提出了相关建议。
【关键词】gdp；固定资产投资；误差修正模型在当今经济的高速列车上，投资需求已然成为我们国家经济一直保持着平稳较快增长的重要因素。
其中投资尤以固定资产投资为主要项目，因此固定资产投资对各省的经济增长起到了主要的促进作用。
重庆作为西南地区的唯一直辖市，成为国家振兴西部经济建设的先头军，也是西部战略中的重要门户。
近年来不仅大力引进外资，同时也增加了固定资产投资的力度，增加了劳动就业，通过比较优势和后发优势逐渐缩小与东部地区之间的差异，多管齐下的促进经济的增长。
为了研究固定资产投资对重庆市经济增长的作用方向和效果，本文欲采用1985～2009年的数据进行回归分析、协整检验、误差修正模型和格兰杰因果检验等计量方法，研究重庆市固定资产对gdp的影响。
由于计算过程中的数据繁琐，所有数据处理均采用excel和eivews软件实现模型计算。
一、重庆固定资产投资与经济增长的实证分析（一）数据选取和分析本文所使用的样本取自1986-2010年重庆统计年鉴，为了剔除通货膨胀因素和消除数据产生的异方差影响，保证数据的可比性，所有数据除以当年的cpi并取对数，即lngdp、lnfai，从而增强数据的平稳性，使结论更准确真实。
同时为了大家直观了解fai对gdp 的作用以及两者的相关性，我们在样本区间对两者数据做了散点图，如图1所示。
（二）协整分析1．变量的平稳性检验。
本文采用的数据是时间序列，采用的方法是对数据进行差分检验，即adf单位根检验。