经济与资源存量关联性
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目前，国内外对经济发展与资源、环境关系的研究多数是对经济发展引起资源过度开发、浪费进行定性分析，更侧重于对经济发展引起的环境问题及其解决措施的探讨。国外经济发展与资源、环境关系的主要著作有：TomTietenberg的《环境与自然资源经济学》，该书从资源的角度讲述了经济发展与资源的关系，可再生资源与不可再生资源的配置理论，资源分类及各类资源对经济发展的影响。国内主要有鲁传一的《资源与环境经济学》，该书主要阐述了对待资源与环境的三种观点、资源-环境-经济大系统模型和资源环境问题的根源。丁任重在《西部经济发展与资源承载力研究》中以我国西部地区为研究区域，借鉴了国外落后地区开发的有益经验，对经济发展与资源、环境的关系进行了研究，提出要树立新资源观。
2我国各省、市、自治区经济发展与资源储量关系研究
我国各省、市、自治区经济发展水平从沿海到内陆逐渐降低，自然资源存量尤其是矿产、能源等从东到西明显增加，社会资源则与经济发展现状相一致。在此对我国各省、市、自治区经济发展与自然资源分布、社会资源配置进行分析，找出我国各地区经济发展与自然资源储量、社会资源的关系，实现资源优化配置，经济可持续发展，缩小经济发展的区域差异。
2.1经济发展与资源关系分析指标的选取
在分析过程中，指标的选取遵循普遍性与特殊性相结合、系统性和全面性相结合、动态性与科学性相结合、可比性与可操作性相结合、数量与质量相结合的原则，同时考虑指标量化及数据取得的难易程度和可靠性，尽量利用现有的统计资料及有关标准，选择具有代表性的综合指标和主要指标。本文从我国31个省、市、自治区经济发展水平、自然资源和社会资源存量中选取指标分别进行主成分分析，提取各大类的主因子计算其综合得分，建立三者之间的回归模型，定量分析经济发展与自然资源、社会资源存量的关系。
2.1.1经济发展指标的选取
为更好地反映各地区的经济发展水平，本文从中国2005年统计年鉴上选取了8个能反应经济状况的指标（见表1）。以上经济指标分别从经济发展速度、经济结构和经济效益三个方面反映了我国各地区经济发展现状。其中x1、x2、反映了各地区的经济发展速度，x3、x4、x5反映了各地区产业的经济结构，x6、x7、x8反映了各地区人民的生活水平和经济效益。
2.1.2自然资源指标的选取
为保证数据的真实性和准确性，选取了9个能反映自然资源状况的指标（见表2）。以上9个指标分别从不同角度反映了各地区的能源、矿产、水资源、森林资源与土地资源状况。其中y1、y2、y3反映了各地区的能源状况，y4、y5反映了各地区的矿产资源状况，y6、y7反映了各地区的水资源和森林资源状况，y8、y9反映了各地区的土地资源状况。
2.1.3社会资源指标的选取
同样从4个方面选取了10个反映社会资源状况的指标（见表3）。由于社会类资源数据统计难度较大，为了保证数据的真实性、可靠性，分别从知识、人力，技术、信息、医疗卫生、交通、城市建设、社会保险和外商投资等10大指标对我国社会资源状况进行定量分析。
2.2主因子的主成分分析
通过主成分分析得出我国各地区经济发展、自然资源和社会资源的综合得分，并建立回归模型，定量分析经济发展与资源存量的关系。为了消除量纲不同造成的影响，首先对各指标的数据进行标准化处理，然后分别对经济发展指标、社会资源指标和自然资源指标进行主成分分析，计算综合得分。
2.2.1经济发展指标主成分分析
运用DPS软件进行主成分分析,从8个指标中提取出3个主因子，其累积贡献率为89.989%≥85%，表明这3个主因子基本上可以代表原始数据的全部信息（见表4）。由表4可见，3个主成分的贡献率分别为46.940，31.722和11.327。第一主成分U1在工业生产总值、社会固定资产投资和城乡居民储蓄上的特征向量值较大，故U1能更好地反映各地区经济发展与人民生活水平。第二主成分U2在第三产业比重和居民生活消费水平上的特征向量较大，故U2能更好地反映各地区产业结构现状与居民的消费水平。第三主成分U3在GDP增长率和第二产业比重上的特征向量较大，故U3是反映各地区经济增长率和第二产业发展状况的指标。
2.2.2自然资源指标主成分分析
通过主成分分析从9个指标中提取出5个主因子，其累积贡献率为91.036%≥85%,表明这5个主成分基本上可以代表原始数据的全部信息（见表5）。从表5可见第一主成分V1在煤、石油、土地面积核实地面积上的特征向量值较大，故V1是反映个地区能源资源及土地资源的指标。第二主成分V2在铁矿、铜矿和水资源上的特征向量较大。故V2是反映各地区水资源与矿产资源的指标。第三、四、五主成分V3、V4、V5分别在铁矿、铜矿、天然气、煤的特征向量较大，表明V3、V4、V5分别是反映各地区矿产资源、天然气能源和煤炭资源的指标。用公式（1）、（2）计算出自然资源的综合得分（记为E2）。
2.2.3社会资源指标主成分分析
通过主成分分析从10个指标中选出4个主因子，其累积贡献率达90.219%≥85%，表明4个主因子基本上可以代表原始数据的全部信息（见表6）。从表6可见第一主成分W1在大专以上文化人数、医疗机构床位数、城市建城区面积和社会养老保险人数上的特征向量较大，故W1能反映各地区高等教育、医疗保险和城市发展状况，第二主成分W2在人口密度和外商直接投资额上的特征向量较大，故W2能反映各地区人口密度和吸引外资能力。第三主成分W3在初中文化人数、科研技术服务人数和信息传送计算机服务人数上的特征向量值较大，故W3能更好地反映各地区文化、信息、技术发展现状。第四主成分W4在铁路运营里程上的特征向量值较大，故W4是反映各地区交通现状的指标。
