潜力范文10篇

潜力范文篇1

中国与其他金砖国家农产品贸易现状

(一)中国与其他金砖国家农产品贸易增长迅速且中国处于逆差地位从图1可以看出，中国与其他金砖国家的农产品贸易基本呈增长趋势，2011年，中国与其他金砖国家农产品贸易额达到263.63亿美元，占中国农产品对外贸易的15%。同时，中国与其他金砖国家的贸易多年来以逆差为主，2011年中国的农产品贸易逆差为164.9亿美元，而中国与其他金砖国家的农产品贸易逆差就高达173.39亿美元。可见，中国与其他金砖国家的农产品贸易逆差是中国农产品对外贸易逆差的主要来源，金砖国家在中国农产品贸易中占重要地位。根据表1发现，2001年中国与巴西、俄罗斯的农产品贸易额相近，与印度贸易额次之，中国与这三国农产品贸易均为逆差，中国与南非贸易额较少且为顺差。经过10年的发展，2011年中国与巴西的农产品贸易额最大，为166.22亿美元，占中国与其他金砖国家农产品贸易的63.05%;中国与印度的农产品贸易额次之，为53.37亿美元，占中国与其他金砖国家农产品贸易的20.25%，中国与俄罗斯、南非的农产品贸易增速相对较慢，2011年与中国的农产品贸易额分别为37.36亿美元、6.67亿美元，占中国与其他金砖国家农产品贸易的比重分别为14.17%、2.53%。值得注意的是，中国与巴西、印度的农产品贸易逆差不断扩大;与俄罗斯的农产品贸易逆差呈现不断缩小的趋势，并于2010年开始出现顺差;中国与南非的农产品贸易则一直保持较稳定的顺差，但金额不大。数据来源:根据UNcomtrade整理。下同图12001—2011年中国与其他金砖国家农产品贸易额、贸易差额(亿美元)(二)中国与金砖国家农产品贸易主要出口劳动密集型农产品根据UNcomtrade数据库，商品标准分类为HS两位码的数据，对2011年中国与其他4个金砖国家的农产品贸易额进行分析，可得:中国与巴西在52章(棉花);23章(食品工业残渣及废料;配制饲料)、20章(蔬菜、水果或植物其他部分的制品)上双边贸易密切，这三类产品在中巴农产品双边贸易中占有非常重要的位置。中国从巴西进口的农产品多为土地资源密集型农产品，例如12章(油籽)、17章(糖及糖食)与24章(烟草、烟草及烟草代用品制品)等土地资源密集型农产品;中国对巴西的出口则多为劳动密集型农产品，符合我国劳动力比较优势，例如03章(鱼及其他水生无脊椎动物)、07章(食用蔬菜、根及块茎)、50章(蚕丝)、11章(制粉产品;麦芽;淀粉等;面筋)等均为中国对巴西出口的重要农产品。中国与俄罗斯农产品贸易的前10位中有5个行业相同，主要为劳动密集型农产品，分别为03章(鱼及其他水生无脊椎动物)、08章(食用水果及坚果;甜瓜等水果的果皮)、12章(油籽)、07章(食用蔬菜、根及块茎)、16章(肉、鱼及其他水生无脊椎动物制品)，这5个行业中既有劳动密集型农产品，又有土地资源密集型农产品。在与俄罗斯的农产品贸易中，中国在土地资源密集型农产品上更具优势，如52章(棉花)是中俄农产品贸易中的重要部分;而俄罗斯自然环境因素使其更趋于发展林业与畜牧业。中国与印度的农产品贸易与中俄农产品贸易有一定的相似性，中印在52章(棉花)、07章(食用蔬菜、根及块茎)、53章(其他植物纤维)、09章(咖啡、茶、马黛茶及调味香料)、13章(虫胶;树胶、脂及其他植物液、汁)上互为主要贸易伙伴，这些多数是劳动密集型农产品。中国出口印度以劳动密集型农产品为主，土地资源密集型农产品具有一定地位，如52章(棉花)与17章(糖及糖食)，而印度出口则绝大多数为劳动密集型农产品，土地资源密集型农产品较少。因此，中国与印度的农产品贸易以劳动密集型农产品为主，中国在土地资源密集型农产品上更具有比较优势。中国与南非农产品贸易中产业内贸易较少，中国与南非农产品贸易前10位中仅03章(鱼及其他水生无脊椎动物)、52章(棉花)、20章(蔬菜、水果或植物其他部分的制品)相同，既有劳动密集型农产品，又有土地资源密集型农产品。尽管中国与南非的农产品贸易发展较晚，增长率低于中国与其他金砖国家的农产品贸易，但具有较大的潜力。根据上述分析，可以看出中国对其他金砖国家的出口主要集中在劳动密集型农产品行业。巴西与南非出口中国的农产品主要为土地密集型农产品，印度与俄罗斯对中国的农产品出口主要为劳动密集型农产品。中国与巴西、南非的农产品贸易互补性较大，与俄罗斯、印度的农产品贸易则具有一定的竞争性。

中国与其他金砖国家农产品贸易的比较优势和密切程度

(一)显示性比较优势分析比较优势是贸易双方交易产生的重要基础，在农产品领域尤其如此。中国和其他金砖国家由于地理位置、气候条件、人力资源、文化传承等禀赋的差异，在不同类别的产品上会各有比较优势或劣势，从而会产生对双方都有利的互惠贸易。RCA指数由美国经济学家Balassa(1965，1989)提出并得到了广泛应用。显示性比较优势指数是指一个国家某种商品出口额占其出口总值的份额与世界出口总额中该类商品出口额所占份额的比率，用公式表示为:RCAij=Xkiw/XtiwXkww/Xtww，其中，Xkiw表示国家i产品k的出口额，Xtiw表示国家i的出口总额，Xkww表示产品k的世界出口额，Xtww表示世界出口总额。一般认为，如果RCA＞2.5，则表明i国在k产品上具有极强的竞争优势;如果1.25≤RCA≤2.5，则具有较强的竞争优势;如果0.8≤RCA≤1.25，则具有中等竞争优势;如果RCA＜0.8，表明竞争力较弱。根据表2列出的金砖五国28类农产品显示性比较优势指数可以看出，在金砖五国中，巴西农产品出口的整体比较优势最强，绝大部分农产品都具有较强的比较优势，其中还不乏一些极具竞争优势的农产品;俄罗斯在农产品出口上的比较优势最弱，只有鱼及其他水生无脊椎动物和谷物这两类农产品的RCA指数大于1。这与两国地理位置不同有关:巴西土地广阔、温度适宜、水源充足，具有得天独厚的自然资源优势;俄罗斯气候寒冷，森林资源丰富，但是总体农业发展水平落后，食品基本依赖进口。中国具有比较优势的农产品是03章(鱼及其他水生无脊椎动物)、05章(其他动物产品)、07章(食用蔬菜、根及块茎)、13章(虫胶，树胶、脂及其他植物液、汁)、16章(肉、鱼及其他水生无脊椎动物制品)、20章(蔬菜、水果或植物其他部分的制品)、50章(蚕丝)、51章(羊毛等动物毛)、52章(棉花)、53章(其他植物纤维)。俄罗斯具有比较优势的农产品是03章(鱼及其他水生无脊椎动物)和10章(谷物)。巴西除了03章(鱼及其他水生无脊椎动物)、04章(乳、蛋、蜂蜜，其他食用动物产品)、07章(食用蔬菜、根及块茎)等类型农产品上不具比较优势外，其大部分农产品都具有较强竞争力，尤其是在05章(其他动物产品)、12章(油籽、子仁、工业药用植物、饲料)和17章(糖及糖食)上，RCA指数都在10以上。印度具有比较优势的农产品是02章(肉及食用杂碎)、03章(鱼及其他水生无脊椎动物)、07章(食用蔬菜、根及块茎)、08章(食用水果及坚果，甜瓜等水果的果皮)、09章(咖啡、茶、马黛茶及调味香料)、10章(谷物)、17章(糖及糖食)、23章(食品工业废料、配制饲料)、24章(烟草、烟草及烟草代用品制品)、50章(蚕丝)、52章(棉花)和53章(其他植物纤维)。南非具有比较优势的农产品是03章(鱼及其他水生无脊椎动物)、08章(食用水果及坚果，甜瓜等水果的果皮)、11章(制粉产品、麦芽、淀粉等，面筋)、17章(糖及糖食)、20章(蔬菜、水果或植物其他部分的制品)、21章(杂项制品)、22章(饮料、酒及醋)、24章(烟草、烟草及烟草代用品制品)和51章(羊毛等动物毛)。中国与其他金砖国家农产品RCA指数的差异，体现出中国在劳动密集型农产品上具有比较优势，其他金砖国家除了在劳动密集型农产品上有比较优势外，还在资本和土地密集型农产品上也具有较强的国际竞争力，这为中国与其他金砖国家发展农产品贸易奠定了坚实的基础。(二)贸易结合度分析双边贸易结合度是指一个国家对某一贸易伙伴国的出口占该国出口总额的比重，与该贸易伙伴国进口总额占世界进口总额的比重之比，它最早是由经济学家布朗(1947)提出，之后经过日本学者小岛清(1958)等人进一步的研究与完善，明确了双边贸易结合度在统计学和经济学上的某种意义。本文用它反映了中国与其他金砖国家在农产品贸易方面的互相依存的程度，数值越大，表明这两国在贸易方面的联系越紧密。贸易结合度指数是用来衡量两国在贸易方面相互依存度的一个比较综合性的指标，用公式表示为:TIIab=Xab/XaMb/Mw，其中，TIIab表示a国对b国的农产品贸易结合度，Xab表示a国对b国出口的农产品贸易额，Xa表示a国出口农产品总额，Mb表示b国农产品进口总额，Mw表示世界农产品进口总额。TIIab＞1，表明两国农产品贸易联系紧密，TIIab值越大，表明两国农产品贸易关系越紧密、TIIab＜1，则表明两国农产品贸易联系不紧密。图2中国与其他金砖国家的贸易结合度指数的变化从图2中贸易结合度指数的变化可以看出，中国与巴西的贸易结合度指数上升最快，从2001年的0.09迅速增加到2010年的1.53，增长了16倍，说明在过去10年，中国与巴西之间的农产品贸易有了很大发展。中国与印度农产品的贸易结合度指数则经历了一个先上升后下降的过程，2001年中国与印度农产品的贸易结合度指数为1.74，是同期其他金砖国家中贸易关系最紧密的，到2010年，中国与印度的农产品贸易结合度指数下降到1.41，巴西取代印度成为金砖国家中与中国农产品贸易最紧密的国家。中国与南非和俄罗斯在农产品方面的贸易关系相对稳定。2010年中国与巴西、印度和南非的贸易结合度指数大于1，与俄罗斯的贸易结合度指数小于1，说明中国农产品贸易与巴西、印度和南非相对紧密，与俄罗斯联系则相对较弱。

中国与其他金砖国家农产品贸易竞争性分析

金砖国家作为是世界上重要的农业大国，农产品贸易是金砖国家对外贸易中极其重要的一部分，中国与其他金砖国家的农产品出口贸易可能存在很大的相似性。对此，本文对金砖国家农产品的出口产品相似度指数和市场出口结构进行分析，以考察中国与金砖国家在农产品结构和出口市场上的竞争程度。(一)中国与金砖国家农产品出口相似度分析由于出口的产品结构存在差异，出口国之间贸易总量的比较并不能全面反映出口国之间的竞争程度。本文采用Finger和Kreinin(1979)提出的出口产品相似度指数(ExportSimilarityIndex)来衡量任意两个金砖国家在第三市场或世界市场上出口农产品的相似程度和直接竞争程度。出口相似度指数的定义为:SP(ij，w)=［∑Min(Xkiw/Xtiw)，(Xkjw/Xtjw)］×100，其中，SP(ij，w)表示i国和j国出口到w市场的产品出口相似度指数，Xkiw和Xkjw分别表示国家i和国家j产品k的出口额，Xtiw和Xtjw分别表示国家i和国家j的出口总额。该指数的变动范围在0～100之间。为了调整国家规模相差过大带来的问题，Glick和Rose(1998)对这个指数进行了修正，修正后的产品相似性指数为:SP(ij，k)=∑k［(Xkiw/Xtiw)+(Xkjw/Xtjw)2{］×(1－(Xkiw/Xtiw)－(Xkjw/Xtjw)(Xkiw/Xtiw)+(Xkjw/Xtjw)})×100。一般认为，SP(ij，k)指数为100时，表明两国的出口商品结构完全相同;相反，指数为0时，则两国对第三市场或者世界市场的商品结构完全不同。同时，如果这个指数随着时间上升，则表明两国的出口结构趋于收敛，意味着这两个国家在第三市场上的竞争会更加激烈，而另一方面，如果出口相似度指数下降，则意味着两国在第三市场上的专业化分工程度正在上升，表明两国在第三国或者世界市场上的竞争趋于缓和。根据表3计算的中国与其他金砖国家农产品出口相似度指数，整体来看，中国与其他金砖国家出口到世界的农产品相似度指数是比较高的，但是随着时间的推移有下降趋势，说明中国与其他金砖国家出口的农产品竞争性降低了。分国别看，中国与印度农产品在国际市场上的竞争最激烈，产品相似度指数下降幅度也最小，这主要由于在金砖国家中，中国与印度农产品生产的资源禀赋差异性最小;中国与巴西农产品出口相似度指数十年来一直较低，中巴在农产品的出口种类上差异较大，两国农产品结构互补性较强;中国与俄罗斯和南非农产品的出口结构没有出现明显的收敛趋势，中俄产品出口相似度指数虽然在2001年较高，超过中国与南非，但是却下降得很快，到2010年，中俄农产品出口相似度指数在金砖国家中仅高于中巴，说明中俄农产品贸易有较大的发展潜力。(二)中国与其他金砖国家农产品出口市场竞争性分析中国与金砖国家农产品贸易逐年增长较快，除产品结构外，金砖国家出口的农产品在第三国市场上也会存在竞争。从中国和金砖各国农产品主要出口市场和贸易伙伴来看，欧盟、美国、日本、东盟是中国和其他金砖国家农产品主要出口市场，中国与其他金砖国家农产品出口市场有很强的相似性。表4显示，中国是其他金砖国家的重要农产品出口市场，中国农产品主要出口东亚国家和地区，如东盟、日本、中国香港、韩国，此外，欧盟和美国也是中国农产品的主要出口市场;巴西农产品主要出口中国、东盟、日本等东亚市场，欧盟、俄罗斯和美国也是巴西农产品的重要出口市场;俄罗斯农产品出口市场主要集中在其周边的欧盟、中国、乌克兰、韩国、哈萨克斯坦;印度农产品的主要出口市场有东盟、欧盟、中国、孟加拉国、阿联酋及美国;南非农产品的主要出口市场除欧盟、东盟、美国和日本外，还有其周边的津巴布韦和莫桑比克。金砖五国农产品出口除了各自具有地缘优势的市场外，基本都在欧盟、东盟、美国和日本4个市场上存在竞争关系，中国对这4个市场农产品出口占中国农产品出口总额的53.37%，巴西对这4个市场的农产品出口占巴西农产品出口总额的38.33%，印度与南非的比例分别为33.94%和47.33%。虽然中国与其他金砖国家在农产品出口市场上存在较大范围的重叠，但从5国出口4大市场的产品来看，却存在很大的差异性。具体来说，中国与其他金砖国家出口到欧盟市场的农产品并不相同，仅在03章(鱼及其他水生无脊椎动物)、08章(食用水果及坚果;甜瓜等水果的果皮)、12章(油籽;子仁;工业药用植物;饲料)与其他金砖国家在欧盟市场上存在竞争。中国与其他金砖国家在东盟市场的竞争性则较在欧盟市场明显一些，在03章(鱼及其他水生无脊椎动物)、07章(食用蔬菜、根及块茎)、12章(油籽;子仁;工业药用植物;饲料)、24章(烟草、烟草及烟草代用品制品)和52章(棉花)上都存在竞争;中国与其他金砖国家在美国市场的出口产品结构差异较大，只有在03章(鱼及其他水生无脊椎动物)、09章(咖啡、茶、马黛茶及调味香料)、20章(蔬菜、水果或植物其他部分的制品)、21章(杂项食品)存在竞争性;相比较而言，中国与其他金砖国家在日本市场上的竞争性最小，仅在03章(鱼及其他水生无脊椎动物)、12章(油籽;子仁;工业药用植物;饲料)、23章(食品工业残渣及废料;配制饲料)存在一定竞争，这可能是由于中国较其他金砖国家在地理上与日本具有“天然的贸易伙伴”关系。

潜力范文篇2

为了比较客观地反映各国利用外资的业绩和潜力，联合国贸发会议（UNCTAD）在《2002年世界投资报告》中首次采用两个指标：一是衡量各国利用外资的业绩指数；二是评价各国未来吸引FDI的潜力指数，用来评价各国利用外资的业绩与未来增长的潜力。

根据两项指数，在140个国家与地区参与的排名中，中国的业绩指数值为1.2，名列第47位；潜力指数值为0.251，位居第84位。这种情况表明，中国利用外资方面，业绩平平潜力不足。业绩指数位居前列的国家（地区）是比利时/卢森堡（13.8）、香港特区（5.9）、爱尔兰（5.1）、安哥拉（5.1）、马耳他（4.6）、瑞典（4.1）。潜力指数排在前面的是美国（0.666）、瑞典（0.650）、新加坡（0.641）、挪威（0.634）、加拿大（0.629）。如何正确看待和评价中国利用外资的业绩和潜力，对于中国制定正确的外资政策具有重要意义。

二、业绩指数与潜力指数的计算

（一）业绩指数

一个国家吸纳外资的业绩指数，是指在一定时期内，该国FDI的流入量占全球FDI流入量的比例除以该国GDP占全球GDP总量的比例。

计算公式为：

其中：FDI[，i]=第i国家FDI的流入量，FDI[，w]=世界FDI总流入量，GDP[，i]＝第i国的GDP，GDP[，w]=全球GDP。

如果指数值等于1，表明该国占全球FDI的比例与其占全球GDP的比例相等；指数值大于1，表示该国吸收了相对于该国GDP规模而言更多的外国直接投资；该指数值低于1，可能是由于其经济不稳定、政策安排和实施不力或竞争力低下所致。

（二）潜力指数

潜力指数表明一个国家未来吸引外国直接投资的国际竞争力和潜力。UNCTAD选择了8个变量，作为评价东道国吸引跨国公司FDI的潜力指标。8个变量分别是：

（1）人均GDP。该变量代表东道国的经济发展水平，并体现该国对商品和服务需求的规模与高级程度。（2）过去10年实际GDP的增长。这一变量代表东道国的未来市场规模和成长潜力。较高的增长意味着生产力的提升，并引致其他导向型的外国直接投资。（3）出口占GDP的比例。该变量代表了一国参与国际化的程度。国际贸易为FDI流入（流出）以及国际生产奠定了基础，FDI流入（流出）所导致的国际生产对贸易也具有替代或补充作用。（4）每千人拥有的电话数。该变量代表东道国的通讯水平，体现区位物质基础设施的状况。由于越来越多的跨国公司实行复合一体化的国际生产，不同区位间的整合与协调活动非常重要，因此，东道国基础设施的可获得性和成本是影响FDI的关键因素。（5）人均商业能源消耗。该变量代表能源的可获得性和成本，是影响FDI特别是效率导向型FDI的重要因素。

（6）R＆D支出占总国民收入的比例。该变量表明了东道国的技术能力，其中创新能力是吸引寻求创新资产型FDI的一个关键因素。（7）受到高等教育的人数占总人口的比例。该变量是衡量一国劳动力所拥有的高等教育和相关技能的程度。高技术劳动力的质量与成本，是目前全球和地区竞争性吸引FDI的核心优势。（8）国家风险。国家风险是指一国的政治、经济和社会稳定程度。每个变量的分值计算如下：取一个国家一个变量的值，然后减去参与排名的国家中该变量的最小值，将得到的结果再除以这些国家中该变量的最大值和最小值之差。一个国家总的潜力指数值就是这8个潜力指数值的平均值。

数学表达如下：

FDI潜力指数=V[，i]-V[，Min]/V[，Max]-V[，Min]

其中：V[，i]=国家i的一个变量值，V[，Min]=该变量的最小值，V[，Max]=该变量的最大值。

（三）根据指数划分的国家类别

UNCTAD根据这种计算方法，对各国与地区的业绩和潜力指数进行了分类（见图1）。

图1利用FDI业绩与潜力矩阵

（1）“领先国家”：具有较高的FDI业绩（即业绩排名在所有国家的中点以上）和较高潜力（即潜力排名在所有国家的中点以上）的国家。（2）“高于潜力国家”：具有较高的FDI业绩（即业绩排名在所有国家的中点以上）和较低潜力（即潜力排名在所有国家的中点以下）的国家。（3）“低于潜力国家”：具有较低的FDI业绩（即业绩排名在所有国家的中点以下）和较高潜力（即潜力排名在所有国家的中点以上）的国家。（4）“落后国家”：具有较低的FDI业绩（即业绩排名在所有国家的中点以下）和较低的潜力（即潜力排名在所有国家的中点以下）的国家。

根据分类，1998-2000年有42个领先国家（地区），包括法国、德国、瑞典、瑞士和英国等工业化国家，也包括香港特区、马来西亚、新加坡和泰国等亚洲“虎”，以及阿根廷和智利等拉美国家，还包括哥斯达黎加、匈牙利、爱尔兰和波兰等。

高于潜力的国家和地区主要包括那些不具备出色的潜力，但在吸引FDI方面取得优秀业绩的国家，巴西和中国属于这个群体，低于潜力的国家包括许多经济发达、工业化程度较高的国家，但由于其政策因素以及传统上较少依赖FDI（如意大利、日本、韩国等）、不利的政治、社会因素和较弱的竞争力，在吸引FDI方面业绩较差。美国属于该类，一些资本相对富裕的发展中国家如沙特，以及那些主要依赖当地融资的国家均被归入此列。

42个表现落后的国家主要是指由于经济等原因，未能吸收到它们在全球FDI中的预期份额。

三、指数设计的缺陷及应用的局限性

UNCTAD设计业绩和潜力指标体系，旨在从国家层面揭示对跨国公司FDI的选择有重要影响，而又被掩盖在绝对量之下的隐含因素。但指标体系的设计，存在两个重要缺陷：一是对重要变量的忽略；二是未能体现一国内各区域间利用FDI的非平衡性。

东道国有众多因素影响跨国公司的投资选择。根据现有数据，要掌握所有影响因素是不可能的。在国家层面上，很难对社会、政治和制度因素进行量化。以技术为例，正规教育的入学数据，通常用于衡量技术基础，但却不能体现特定技术的可获得性和质量。当地供应商的实力、集聚效应、企业联盟以及支持机构的效率等因素更是难以衡量。UNCTAD在评价一个国家或地区未来对FDI的吸引力时，因为获得数据困难或者难以定量，忽略了一些关键变量。

另外，现行的评价体系展现了一个国家吸引外资的平均业绩与潜力。对于一些大国，特别是像中国各个区域吸引外资极不平衡的情况下，容易导致评价上的严重失真。

中国各个省市在吸引外资上表现非常不平衡。统计资料显示，截至1999年，按吸引外资的数额排名，中国前10个省市吸引的外资占全国总量的90％，仅广东省就占全国总量的32.74％。2001年，这一不均衡趋势并未改变（注：根据外经贸部提供的统计值计算所得。）。中国的沿海省市，特别是数以百计的出口加工区、工业园区、科技园区，成为吸引跨国公司FDI的主力军。由于中国利用FDI的集中度高，因此，评价中国利用FDI的业绩，应该重点考察占中国利用外资绝大部分的省市或开发区，而不是取平均值。根据UNCTAD的计算方式，我们计算得出，天津经济技术开发区2000年的业绩指数为8.01，2001年达到21.12（注：2000年全球FDI流入量为12708亿美元，2001年为7351亿美元，汇率按1美元=8.2769计算，2000年世界GDP为31.5万亿美元，2001年按照3％的增长率估算约为32.5万亿美元，2001年按照3％的增长率估算约为32.5万亿美元。数据来源于天津经济技术开发区《2002年发展报告》。）。苏州2001年利用外资的业绩指数为6.66，苏州新区2000年的业绩指数为10.77，2001年为9.91（注：基本数据来源于苏州新区《2002年发展报告》以及作者对苏州利用FDI的实际调查。）。这一业绩指数值是位居世界前列的。

从绝对值来看，中国部分省市在吸引外资方面已经超过了许多发展中国家。以2001年为例，有5个省市FDI流入量进入发展中国家的前列（见图2）。其中广东的流入量为129.72亿美元，江苏为71.2亿美元，上海为43.92亿美元，北京为40.1亿美元，福建为39.18亿美元（注：数据来自国家统计局网站，http：///tjgb/index.htm.）。

图22001年FDI流入量最大的10个发展中国家与地区（10亿美元）

资料来源：UNCTAD《2002年世界投资报告》。

同样，中国进一步利用外资的潜力，也不是取决于国家层面的竞争力与潜力，而是取决于这些特殊的省市尤其是以开发区为主要载体的竞争力和潜力。根据现有数据，我们尚无法计算中国主要省市，特别是各类经济技术开发区的潜力指数。但我们比较了天津经济技术开发区、苏州新区和工业园区的8个潜力指标值，可以初步估计，这些开发区的8个指标都非常高。它们将在提升中国利用外资的潜力方面发挥关键作用。

表11993—2001年中国东部、中部、西部FDI分布比重

说明：东部地区：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区：山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区：内蒙古、广西、四川、重庆、贵州、云南、陕西，甘肃、青海、宁夏、新疆、西藏。

资料来源：根据各年度《中国对外经济贸易年鉴》提供的各省份数据计算得出.

UNCTAD对中国业绩指数和潜力指数的排名，低估了中国在利用外资方面的业绩和潜力。事实上，2001年吸引外资最多的前5个国家中，只有比利时/卢森堡、爱尔兰的业绩指数较高，分别为13.8和5.1。美国2001年外资流入量为1240亿美元，位居世界第一，但其业绩指数仅为0.8，名列第73位。英国1.8，排名第25。法国0.8，第69位。UNCTAD承认，在业绩指数和潜力指数评价体系方面存在不足，该指数还需要不断修正和完善（UNCTAD，2002）。因此，UNCTAD所采用的业绩指数和潜力指数，只是从某种角度反映了各国利用外资的业绩与潜力，既不能将这两个指数作为解释跨国公司投资区位选择决定的标准模式，也不能将其作为衡量一国吸引跨国公司投资竞争力的标准指标。

四、中国利用外资的成就

近10年来，无论国际经济环境如何变化，全球FDI总流量发生怎样波动，中国所吸引的FDI一直稳步增长（见图3）。据统计，1993—2001年均流入中国的FDI为403.1亿美元。在此期间，世界上许多国家在吸引FDI方面出现了大幅波动（见图4）。2001年，在全球FDI流量下降51％的情况下，中国吸纳的FDI比上年增长15％，约占全球投资流量的6.4％。2002年全球外国直接投资额约为5340亿美元，比2001年下降27％，而中国本年度吸纳外资比上年增长了12.6％，占全球FDI流入总量的比例上升到9.98％（见图5）。

图31989-2002年中国的FDI流入量

图4中国、亚洲、发展中国家和世界FDI流入量

图5中国吸引FDI占亚洲、发展中国家和世界的比例

资料来源：UNCTAD《1993—2002年世界投资报告》及外经贸部统计资料。

从FDI流入的存量看，1993至2001年底，中国累计吸收外资达3531亿美元，世界排名第四（见图6）。位于中国之前的是美国、比利时/卢森堡和英国，比利时/卢森堡和英国之所以位居前列，主要是1998—2000年的大型跨国并购所致。如果剔除近两年来由于跨国并购引致的FDI流入量，那么中国吸收的FDI将位居世界第二（UNCTAD，2002）。

图61993-2001年主要国家FDI流入存量排名

资料来源：根据《1993—2002年世界投资报告》整理。

五、中国未来吸引外资的潜力

（一）影响中国吸引外资的基本因素没有恶化，区位竞争优势趋于增强

对跨国公司来说，国际经营环境的变迁，促使它们对区位要求重新定位与选择。跨国公司在对外直接投资区位选择过程中，不仅关注东道国的经济特征，而且还强调该国的政策框架和商业环境。当然，跨国公司不同的投资动机所要求的区位特征有所差异（见表2）。调查发现，在过去10年里，表2中带*号的因素对跨国公司区位选择的影响更加突出（Dunning，2002，中译本）。

在吸引FDI的国际竞争中，众多的跨国公司之所以选择中国，与中国的动态竞争优势日益增强密切相关，尤其是高技术劳动力的质量和成本优势。另外，中国产业链及其配套网络的快速发展，各种产品的产业链的迅速形成，能够为在当地投资的跨国公司提供范围广泛的上下游关联产品与服务。要想在吸引外资方面取得卓越成就，需要致力于在当地培养一大批相关价值增值活动的产业链，作为增强外资吸引力的重要手段（Dunning，2002，中译本）。

（二）跨国并购将成为中国吸引外资新的增长点

自从20世纪80年代以来，以跨国并购为主要方式的外国直接投资迅速增长，1986—1990年，年均增长率为26.4％；1991—1995年为23.3％；1996—2000年上升到49.8％；2001年下降到47.5％（OECD，2002）。尽管如此，并购仍然是目前外国直接投资的主要方式。1982年，并购额占FDI流出量的比例微不足道；1990年，并购额达到1510亿美元，占全球FDI流出量的64.8％；2000年并购额达到6010亿美元，占FDI总流量的81.8％（见图7）。

并购一直是发达国家之间对外直接投资的主要形式。近年来，发生在中国国内的并购活动显著增长。据OECD的估计，过去5年，中国的并购年均增长率达到70％（OECD，2002）。但是许多并购活动发生在国内企业之间，外国企业参与的并购非常有限。

表2影响跨国公司FDI的东道国决定因素

说明：表中带*号的因素对跨国公司区位选择的影响更突出。

图71993—2001年全球并购额及其占FDI总流入量的比例

资料来源：根据《1993—2002年世

界投资报告》统计数据整理。

目前，跨国公司在中国的投资多以新建方式为主，以并购方式进行的FDI仅占中国吸引外资的约6％。随着国内生产能力的过剩，市场竞争的加剧，以及国家《关于外国投资者并购境内企业的暂行规定》的出台，跨国并购必将成为推动中国利用外资新的增长点。

（三）允许跨国公司投资的领域逐渐放宽

30年前，大多数外资投资于自然资源和制造业领域。现在，伴随着经济全球化与服务业市场的开放，服务业已超过制造业，成为外国直接投资最重要的领域。1988年服务业吸引FDI的存量占FDI总量的44％，至1997年，这一比例上升到48.5％，1999年达到50.3％。截至2000年，服务业吸引FDI的存量已经占到FDI总量的51％，而制造业和第一产业所占的比例分别为40％和不足10％（UNCTAD，2001）。

从中国利用外资的产业结构来看，截至1999年，就投资项目数而言，第一产业占总投资项目的2.79％，第二产业为73.01％，第三产业为24.20％；就合同利用外资的比例而言，第一产业占1.76％，第二产业占59.56％，第三产业占38.67％。这种状况与世界FDI总体产业分布仍有一定偏差。

【参考文献】

UNCTAD：（世界投资报告）1993、1996、1998、1999、2000、2001和2002年。

潜力范文篇3

(一)模型建立

1.概述

在现实中，保险深度(保费/GDP)随人均GDP增加而增加，但对应人均GDP的不同规模，保险深度的增速不同，在人均GDP较低的阶段，保险深度增速较慢，而后逐渐加快，到了一定阶段之后，增速又逐渐放慢。这意味着，随着人均GDP增加，保费将以一种超越GDP增长的速度增长，在人均GDP较低的阶段其超越幅度较小，而后逐渐加大，到了一定阶段之后，其超越幅度又逐渐变小。换言之，在经济增长的不同阶段，保费的收入弹性会发生变化。对于上述情形，使用Logistic模型较为合适，因为Logistic函数所具有的S型特征可以较好地对该现实进行抽象刻画。

Carter&Dickinson(1992)和Enz(2000)建立了一种较为理想的刻画保险深度和人均GDP关系的Logistic理论模型(因根据该模型绘制的曲线呈“S”型，因此以下将该模型简称为“S曲线模型”)。本文将在S曲线模型基础上，利用世界各国保险业和经济增长的大量最新历史数据，估算出世界保险业增长模型。

2.模型表达式

S曲线模型的表达式为：

(二)样本数据

本文选取93个国家和地区过去25年(1980—2004年)的数据作为观测样本。寿险业的观测样本量为1823个，非寿险业的观测样本量为1842个。各国GDP、人口数、人均GDP等数据来自联合国“NationalAccountsMainAggregates”数据库，各国总保费收入、寿险保费收入、非寿险保费收入、寿险深度、非寿险深度等数据来自瑞士“Sigma”世界保费数据库。直接用于模型估计的变量有保险深度和人均GDP。人均GDP数据按照1990年可比价格以美元计价，保险深度数据是相对值(保费/GDP)，不涉及价格调整问题。

根据搜集的样本数据，我们既可以不区分寿险业和非寿险业做一个笼统的关于中国保险业的总体估计，也可以分别针对寿险业和非寿险业进行单独的估计。考虑到寿险业和非寿险业各自具有不同的特点，我们决定采取后一方法，分别估计“世界寿险业增长模型”和“世界非寿险业增长模型”，这样的估计应该比笼统的估计更加准确。需要特别说明的是，在我们使用的样本数据中，寿险和非寿险的区分采用欧盟(EU)和经济合作与发展组织(OECD)标准惯例，将健康保险和意外伤害保险划入非寿险业务范围。

(三)模型估计结果

表1列出了世界寿险业和非寿险业增长模型的估计结果。

先看寿险业。从寿险深度增速看，在人均GDP达到12753美元之前，寿险深度的增速不断加快；在人均GDP达到12753美元之后，寿险深度的增速逐渐放慢。从寿险保费收入弹性看，在人均GDP达到14626美元处，寿险保费的收入弹性达到最大值1.795，该值意味着人均GDP每增长1％，相应的，人均寿险保费增长1.795％。

再看非寿险业。从非寿险深度增速看，在人均GDP达到3076美元之前，非寿险深度的增速不断加快；在人均GDP达到3076美元之后，非寿险深度的增速逐渐放慢。从非寿险保费收入弹性看，在人均GDP达到7553美元处，非寿险保费的收入弹性达到最大值1.429，该值意味着人均GDP每增长1％，人均非寿险保费增长1.429％。

二、相关变量假设

欲对2006—2020年中国保险业增长进行测算，必须先对该期间中国相关经济变量进行合理假设。与本文分析直接相关的经济变量包括：GDP、保险基准深度比、汇率和价格指数等。

(一)GDP

对于2006—2020年中国GDP的增长预测，虽然众说纷纭，但许多研究还是取得了较为一致的测算结论。刘伟(2006)认为，如果没有极为特殊的国际国内不可控制的社会政治、经济、文化、军事、自然意外发生，从经济增长的可能性来说，预计中国经济增长率2001—2010年平均为8％—9％，2011—2020年平均为7％—8％。

本文对2006—2020年期间中国GDP增长假设三种情形：一是保守情形，GDP年均增长7％；二是中间情形，GDP年均增长8％；三是乐观情形，GDP年均增长9％。在保守情形下，2020年GDP总量为50391亿美元，人均GDP为3451美元。③在中间情形下，2020年GDP总量为57936亿美元，人均GDP为3968美元。在乐观情形下，2020年GDP总量为66526亿美元，人均GDP为4557美元。以上数据均基于1990年可比价格。

(二)保险基准深度比

1.保险基准深度比的含义

“保险基准深度比”(GuidelinePenetrationRatioofInsuranceGPRI)反映一国(或地区)保险业的相对增长水平，具体而言，它衡量的是一国保险深度与相应经济发展阶段上(指相同人均CDP水平阶段上)世界平均保险深度的相对关系。它的计算公式为：

式中分母“基准保险深度”指的是“相应经济发展阶段上世界平均保险深度”，分子“实际保险深度”指的是该年该国实际达到的保险深度。保险基准深度比等于1，意味着该年该国实际保险深度等于相应经济发展阶段上世界平均保险深度，基准深度比小于1，意味着低于世界平均保险深度，基准深度比大于1，意味着高于世界平均保险深度。

需要说明的是，一国保险基准深度比小于1或大于1并不必然意味着该国未来保险增长潜力的大或小，因为各国保险业和经济社会体制的具体情况千差万别，不可一概而论，在进行具体国别分析时，必须根据该国过去一段时期保险基准深度比变化情况和该国国民经济和保险业发展的具体现实，对未来发展趋势进行合理预测。

2.2020年中国保险基准深度比

中国保险基准深度比可以分解为寿险基准深度比和非寿险基准深度比进行分别分析。根据1980—2005年中国寿险和非寿险基准深度比的变化情况(即总体呈上升趋势，但上升速度逐渐趋缓)，并结合目前中国保险业的发展现实，我们构建如下的两期滞后变量模型对中国寿险和非寿险基准深度比的变化情况进行历史描述和未来预测④：

为模型的参数。

表2列出了关于中国寿险和非寿险基准深度比的估计结果。根据这一估计结果，我们可以对2020年中国保险基准深度比作一个测算，测算结果为：2020年中国寿险基准深度比为2.33，非寿险基准深度比为0.92。

{F62RC43.j[g}

(三)价格指数

在价格指数方面，我们作如下处理：第一，对于1980—2005年期间的历史数据，我们所使用的或者是直接的可比价格数据(如1990年可比价格数据)，或者是经过价格指数调整后的可比价格数据。⑥第二，对于2006—2020年期间的预测数据，由于我们重视的是“实际值”而不是“名义值”，所以使用的是2005年的可比价格，这样便于测算中国保险业中长期实际年均增长率，而不是名义增长率。

(四)货币汇率

在货币汇率方面，我们使用两套处理方法：第一是“市场汇率法”，第二是“购买力平价法”。

在市场汇率法下，2005年的换算汇率使用年度市场平均汇率即1美元等于8.19元人民币，2006—2020年期间的换算汇率沿用2005年的换算汇率即1美元等于8.19元人民币。这样的简化处理对于本文研究结论没有实质影响，一是因为本文研究所涉及的关键数据均为相对数据，而非绝对数据；二是因为本文关注的是，相对于2005年基期的情况，2006—2020年期间中国保险业增长趋势如何，所以这样的简化处理有利于剔除汇率波动的干扰影响，有利于揭示中国保险业中长期增长的本质趋势。

三、基于“市场汇率法”的普通测算

(一)2006—2020年中国寿险业增长测算

按照以上思路，我们对2006—2020年期间中国寿险业增长潜力进行了测算分析。表3列出了测算结果。此处对测算过程进行简要说明。第(1)行和第(2)行分别是GDP总量和人均GDP。第(3)行是理论寿险深度，根据上文建立的世界寿险业增长模型测算。第(4)行是测算寿险深度，根据“(3)的理论寿险深度”乘以上文表2测算的“寿险基准深度比”得出。第(5)行是测算可比寿险保费，根据“(1)GDP总量”乘以“(4)测算寿险深度”、并将1990年价格转换为2005年价格得出。第(6)行是2006—2020年期间中国寿险保费的实际年均增长率，根据第(5)行2005年实际寿险保费和2020年测算寿险保费计算得出。

(二)2006—2020年中国非寿险业增长测算

与上述寿险业增长分析类似，我们对2006—2020年期间中国非寿险业增长潜力进行了测算分析。表4列出了测算结果。

(三)2006—2020年中国保险业总体增长测算

在以上中国寿险业和非寿险业增长分析的基础上，我们对2006—2020年期间中国保险业总体增长潜力进行测算分析。表5列出了测算结果。

从表5测算结果可以看出，在2006—2020年期间，在GDP年增7％的情形中，中国寿险业、非寿险业和保险业总体的年均保费增长率分别为9.4％、9.8％和9.5％；在GDP年增8％的情形中，中国寿险业、非寿险业和保险业总体的年均保费增长率分别为10.7％、11.2％和10.9％；在GDP年增9％的情形中，中国寿险业、非寿险业和保险业总体的年均保费增长率分别为12.1％、12.6％和12.3％。

四、考虑“购买力平价”的修正测算

为了修正“市场汇率法”可能造成的对中国经济发展阶段、进而对中国保险业中长期增长潜力的低估，本部分使用一套“购买力平价法”下的各国GDP数据⑦，依据本文第二至第四部分的分析框架，测算2006—2020年间中国寿险业、非寿险业和保险业总体的增长率，然后将其与市场汇率法之下的情形进行比较，并计算两者的简单算术平均值，以此作为判断2006—2020年中国保险业增长潜力的一个更全面的基础。具体计算结果参见表6。从表6可以看出，正如我们所预期的，在购买力平价法下，不论是中国的寿险业、非寿险业，还是保险业总体，其增长率与基于市场汇率法的测算结果相比都有不同程度的上升。那么，究竟应该如何判断2006—2020年中国保险业的增长潜力呢?我们认为，一方面，由于汇率管制等原因，市场汇率法会使中国实际的人均GDP被低估，从而可能低估中国保险业的增长潜力；另一方面，由于没有区分商品中的可贸易品和非贸易品等原因，购买力平价法会使中国实际的人均GDP被高估，从而可能高估中国保险业的增长潜力；而折中地，市场汇率法和购买力平价法两者的平均，应是一个较为合理的估计。因此我们判断，虽然“市场汇率法”测算的中国保险业增长潜力区间和“购买力平价法”测算的中国保险业增长潜力区间均为可能的浮动区间，但是“市场汇率法”和“购买力平价法”两者平均测算的中国保险业增长潜力区间为更有可能的浮动区间。

具体而言，如表7所示，在2006—2020年期间，在GDP年均增长7％—9％的假设下，中国寿险业年均增长率较为可能的浮动区间为9.4％—18.8％，其中更为可能的浮动区间为12.3％—15.5％；中国非寿险业年均增长率较为可能的浮动区间为9.8％—14.4％，其中更为可能的浮动区间为10.8％—13.5％；中国保险业总体年均增长率较为可能的浮动区间为9.5％—17.6％，其中更为可能的浮动区间为11.8％—14.9％。

用更直观的方式表述，与同期GDP的7％—9％的预期增长速度相比，在2006—2020年期间，中国保险业保持一个比同期GDP高2—4个百分点的增长速度比较容易，保持高4—6个百分点的增长速度也很有可能，但保持高6—9个百分点的增长速度则比较困难，保持高9个百分点以上的增长速度更为困难。

接下来，根据以上分析，我们可以对2006—2020年中国保险业增长作一个更为具体的测算。在测算时间上，我们选取2010、2015和2020年三个年份，这三个年份正好是我国“十一五”、“十二五”和“十三五”规划的末期；在测算对象上，我们选取保费、保险密度和保险深度三个常用指标。具体测算结果参见表8。

五、结论

本文基于市场汇率法和购买力平价法，通过对大量历史数据的分析，探寻“世界保险业增长规律曲线”，并以该规律曲线为参照，结合中国国民经济和保险业发展的具体现实，量化分析了2006—2020年间中国寿险业、非寿险业和保险业总体的中长期增长潜力。

本文的基本结论是：在2006—2020年期间，在GDP年均增长7％—9％的假设下，中国寿险业保费年均增长率较为可能的浮动区间为9.4％—18.8％，其中更为可能的浮动区间为12.3％—15.5％；中国非寿险业保费年均增长率较为可能的浮动区间为9.8％—14.4％，其中更为可能的浮动区间为10.8％—13.5％；中国保险业总保费年均增长率较为可能的浮动区间为9.5％—17.6％，其中更为可能的浮动区间为11.8％—14.9％。

用更直观的方式表述，与同期GDP相比，在2006—2020年间，中国保险业保持一个比同期GDP高2—4个百分点的增长速度比较容易，保持高4—6个百分点的增长速度也很有可能，但保持高6—9个百分点的增长速度则比较困难，保持高9个百分点以上的增长速度更为困难。

注释：

②尽管回归结果中R[2]的值不高，但对于国际比较研究的模型估计结果而言，从总体的检验看，已是很好的检验结果了。而且，下文对于中国保险业中长期增长潜力的分析，并不单纯基于该世界保险业增长规律曲线，而是同时充分考虑中国国民经济和保险业发展的具体现实。

③根据国家人口和计划生育委员会的预测，2020年中国人口数为14.6亿。数据来源：《中国人口》，国家人口和计划生育委员会，2005年11月。

④在滞后期数的选择上我们主要使用AIC判别法，同时结合中国保险业发展现实作辅助选择。使用AIC判别法的理由参见Liew(2004)。该研究认为，在小样本情形下，AIC判别法和FPE判别法比其他方法更适用于模型滞后期数的选择。

⑤此处对YEAR的取值和回归数据时间范围作一个说明。先看YEAR的取值，因为中国保险业从1980年开始恢复，所以我们设1980年YEAR取1，1981年YEAR取2，1982年YEAR取3，依此类推，2005年YEAR取26。再看回归数据的时间范围，中国非寿险业从1980年开始恢复，寿险业从1982年开始恢复，我们将回归数据的时间范围统一限为1982—2005年。之所以这样处理，一方面是考虑寿险和非寿险数据的时间范围的统一问题，另一方面更重要的是考虑统计数据内涵一致的问题。

潜力范文篇4

(一)模型建立

1.概述

在现实中,保险深度(保费/GDP)随人均GDP增加而增加,但对应人均GDP的不同规模,保险深度的增速不同,在人均GDP较低的阶段,保险深度增速较慢,而后逐渐加快,到了一定阶段之后,增速又逐渐放慢。这意味着,随着人均GDP增加,保费将以一种超越GDP增长的速度增长,在人均GDP较低的阶段其超越幅度较小,而后逐渐加大,到了一定阶段之后,其超越幅度又逐渐变小。换言之,在经济增长的不同阶段,保费的收入弹性会发生变化。对于上述情形,使用Logistic模型较为合适,因为Logistic函数所具有的S型特征可以较好地对该现实进行抽象刻画。

Carter&Dickinson(1992)和Enz(2000)建立了一种较为理想的刻画保险深度和人均GDP关系的Logistic理论模型(因根据该模型绘制的曲线呈“S”型,因此以下将该模型简称为“S曲线模型”)。本文将在S曲线模型基础上,利用世界各国保险业和经济增长的大量最新历史数据,估算出世界保险业增长模型。

2.模型表达式

S曲线模型的表达式为:

(二)样本数据

本文选取93个国家和地区过去25年(1980—2004年)的数据作为观测样本。寿险业的观测样本量为1823个,非寿险业的观测样本量为1842个。各国GDP、人口数、人均GDP等数据来自联合国“NationalAccountsMainAggregates”数据库,各国总保费收入、寿险保费收入、非寿险保费收入、寿险深度、非寿险深度等数据来自瑞士“Sigma”世界保费数据库。直接用于模型估计的变量有保险深度和人均GDP。人均GDP数据按照1990年可比价格以美元计价,保险深度数据是相对值(保费/GDP),不涉及价格调整问题。

根据搜集的样本数据,我们既可以不区分寿险业和非寿险业做一个笼统的关于中国保险业的总体估计,也可以分别针对寿险业和非寿险业进行单独的估计。考虑到寿险业和非寿险业各自具有不同的特点,我们决定采取后一方法,分别估计“世界寿险业增长模型”和“世界非寿险业增长模型”,这样的估计应该比笼统的估计更加准确。需要特别说明的是,在我们使用的样本数据中,寿险和非寿险的区分采用欧盟(EU)和经济合作与发展组织(OECD)标准惯例,将健康保险和意外伤害保险划入非寿险业务范围。

(三)模型估计结果

表1列出了世界寿险业和非寿险业增长模型的估计结果。

先看寿险业。从寿险深度增速看,在人均GDP达到12753美元之前,寿险深度的增速不断加快;在人均GDP达到12753美元之后,寿险深度的增速逐渐放慢。从寿险保费收入弹性看,在人均GDP达到14626美元处,寿险保费的收入弹性达到最大值1.795,该值意味着人均GDP每增长1%,相应的,人均寿险保费增长1.795%。

再看非寿险业。从非寿险深度增速看,在人均GDP达到3076美元之前,非寿险深度的增速不断加快;在人均GDP达到3076美元之后,非寿险深度的增速逐渐放慢。从非寿险保费收入弹性看,在人均GDP达到7553美元处,非寿险保费的收入弹性达到最大值1.429,该值意味着人均GDP每增长1%,人均非寿险保费增长1.429%。

二、相关变量假设

欲对2006—2020年中国保险业增长进行测算,必须先对该期间中国相关经济变量进行合理假设。与本文分析直接相关的经济变量包括:GDP、保险基准深度比、汇率和价格指数等。

(一)GDP

对于2006—2020年中国GDP的增长预测,虽然众说纷纭,但许多研究还是取得了较为一致的测算结论。刘伟(2006)认为,如果没有极为特殊的国际国内不可控制的社会政治、经济、文化、军事、自然意外发生,从经济增长的可能性来说,预计中国经济增长率2001—2010年平均为8%—9%,2011—2020年平均为7%—8%。

本文对2006—2020年期间中国GDP增长假设三种情形:一是保守情形,GDP年均增长7%;二是中间情形,GDP年均增长8%;三是乐观情形,GDP年均增长9%。在保守情形下,2020年GDP总量为50391亿美元,人均GDP为3451美元。③在中间情形下,2020年GDP总量为57936亿美元,人均GDP为3968美元。在乐观情形下,2020年GDP总量为66526亿美元,人均GDP为4557美元。以上数据均基于1990年可比价格。

(二)保险基准深度比

1.保险基准深度比的含义

“保险基准深度比”(GuidelinePenetrationRatioofInsuranceGPRI)反映一国(或地区)保险业的相对增长水平,具体而言,它衡量的是一国保险深度与相应经济发展阶段上(指相同人均CDP水平阶段上)世界平均保险深度的相对关系。它的计算公式为:

式中分母“基准保险深度”指的是“相应经济发展阶段上世界平均保险深度”,分子“实际保险深度”指的是该年该国实际达到的保险深度。保险基准深度比等于1,意味着该年该国实际保险深度等于相应经济发展阶段上世界平均保险深度,基准深度比小于1,意味着低于世界平均保险深度,基准深度比大于1,意味着高于世界平均保险深度。

需要说明的是,一国保险基准深度比小于1或大于1并不必然意味着该国未来保险增长潜力的大或小,因为各国保险业和经济社会体制的具体情况千差万别,不可一概而论,在进行具体国别分析时,必须根据该国过去一段时期保险基准深度比变化情况和该国国民经济和保险业发展的具体现实,对未来发展趋势进行合理预测。

2.2020年中国保险基准深度比

中国保险基准深度比可以分解为寿险基准深度比和非寿险基准深度比进行分别分析。根据1980—2005年中国寿险和非寿险基准深度比的变化情况(即总体呈上升趋势,但上升速度逐渐趋缓),并结合目前中国保险业的发展现实,我们构建如下的两期滞后变量模型对中国寿险和非寿险基准深度比的变化情况进行历史描述和未来预测④:

为模型的参数。

表2列出了关于中国寿险和非寿险基准深度比的估计结果。根据这一估计结果,我们可以对2020年中国保险基准深度比作一个测算,测算结果为:2020年中国寿险基准深度比为2.33,非寿险基准深度比为0.92。

{F62RC43.j[g}

(三)价格指数

在价格指数方面,我们作如下处理:第一,对于1980—2005年期间的历史数据,我们所使用的或者是直接的可比价格数据(如1990年可比价格数据),或者是经过价格指数调整后的可比价格数据。⑥第二,对于2006—2020年期间的预测数据,由于我们重视的是“实际值”而不是“名义值”,所以使用的是2005年的可比价格,这样便于测算中国保险业中长期实际年均增长率,而不是名义增长率。

(四)货币汇率

在货币汇率方面,我们使用两套处理方法:第一是“市场汇率法”,第二是“购买力平价法”。

在市场汇率法下,2005年的换算汇率使用年度市场平均汇率即1美元等于8.19元人民币,2006—2020年期间的换算汇率沿用2005年的换算汇率即1美元等于8.19元人民币。这样的简化处理对于本文研究结论没有实质影响,一是因为本文研究所涉及的关键数据均为相对数据,而非绝对数据;二是因为本文关注的是,相对于2005年基期的情况,2006—2020年期间中国保险业增长趋势如何,所以这样的简化处理有利于剔除汇率波动的干扰影响,有利于揭示中国保险业中长期增长的本质趋势。

三、基于“市场汇率法”的普通测算

(一)2006—2020年中国寿险业增长测算

按照以上思路,我们对2006—2020年期间中国寿险业增长潜力进行了测算分析。表3列出了测算结果。此处对测算过程进行简要说明。第(1)行和第(2)行分别是GDP总量和人均GDP。第(3)行是理论寿险深度,根据上文建立的世界寿险业增长模型测算。第(4)行是测算寿险深度,根据“(3)的理论寿险深度”乘以上文表2测算的“寿险基准深度比”得出。第(5)行是测算可比寿险保费,根据“(1)GDP总量”乘以“(4)测算寿险深度”、并将1990年价格转换为2005年价格得出。第(6)行是2006—2020年期间中国寿险保费的实际年均增长率,根据第(5)行2005年实际寿险保费和2020年测算寿险保费计算得出。

(二)2006—2020年中国非寿险业增长测算

与上述寿险业增长分析类似,我们对2006—2020年期间中国非寿险业增长潜力进行了测算分析。表4列出了测算结果。

(三)2006—2020年中国保险业总体增长测算

在以上中国寿险业和非寿险业增长分析的基础上,我们对2006—2020年期间中国保险业总体增长潜力进行测算分析。表5列出了测算结果。

从表5测算结果可以看出,在2006—2020年期间,在GDP年增7%的情形中,中国寿险业、非寿险业和保险业总体的年均保费增长率分别为9.4%、9.8%和9.5%;在GDP年增8%的情形中,中国寿险业、非寿险业和保险业总体的年均保费增长率分别为10.7%、11.2%和10.9%;在GDP年增9%的情形中,中国寿险业、非寿险业和保险业总体的年均保费增长率分别为12.1%、12.6%和12.3%。

四、考虑“购买力平价”的修正测算

为了修正“市场汇率法”可能造成的对中国经济发展阶段、进而对中国保险业中长期增长潜力的低估,本部分使用一套“购买力平价法”下的各国GDP数据⑦,依据本文第二至第四部分的分析框架,测算2006—2020年间中国寿险业、非寿险业和保险业总体的增长率,然后将其与市场汇率法之下的情形进行比较,并计算两者的简单算术平均值,以此作为判断2006—2020年中国保险业增长潜力的一个更全面的基础。具体计算结果参见表6。从表6可以看出,正如我们所预期的,在购买力平价法下,不论是中国的寿险业、非寿险业,还是保险业总体,其增长率与基于市场汇率法的测算结果相比都有不同程度的上升。那么,究竟应该如何判断2006—2020年中国保险业的增长潜力呢?我们认为,一方面,由于汇率管制等原因,市场汇率法会使中国实际的人均GDP被低估,从而可能低估中国保险业的增长潜力;另一方面,由于没有区分商品中的可贸易品和非贸易品等原因,购买力平价法会使中国实际的人均GDP被高估,从而可能高估中国保险业的增长潜力;而折中地,市场汇率法和购买力平价法两者的平均,应是一个较为合理的估计。因此我们判断,虽然“市场汇率法”测算的中国保险业增长潜力区间和“购买力平价法”测算的中国保险业增长潜力区间均为可能的浮动区间,但是“市场汇率法”和“购买力平价法”两者平均测算的中国保险业增长潜力区间为更有可能的浮动区间。

具体而言,如表7所示,在2006—2020年期间,在GDP年均增长7%—9%的假设下,中国寿险业年均增长率较为可能的浮动区间为9.4%—18.8%,其中更为可能的浮动区间为12.3%—15.5%;中国非寿险业年均增长率较为可能的浮动区间为9.8%—14.4%,其中更为可能的浮动区间为10.8%—13.5%;中国保险业总体年均增长率较为可能的浮动区间为9.5%—17.6%,其中更为可能的浮动区间为11.8%—14.9%。

用更直观的方式表述,与同期GDP的7%—9%的预期增长速度相比,在2006—2020年期间,中国保险业保持一个比同期GDP高2—4个百分点的增长速度比较容易,保持高4—6个百分点的增长速度也很有可能,但保持高6—9个百分点的增长速度则比较困难,保持高9个百分点以上的增长速度更为困难。

接下来,根据以上分析,我们可以对2006—2020年中国保险业增长作一个更为具体的测算。在测算时间上,我们选取2010、2015和2020年三个年份,这三个年份正好是我国“十一五”、“十二五”和“十三五”规划的末期;在测算对象上,我们选取保费、保险密度和保险深度三个常用指标。具体测算结果参见表8。

五、结论

本文基于市场汇率法和购买力平价法,通过对大量历史数据的分析,探寻“世界保险业增长规律曲线”,并以该规律曲线为参照,结合中国国民经济和保险业发展的具体现实,量化分析了2006—2020年间中国寿险业、非寿险业和保险业总体的中长期增长潜力。

本文的基本结论是:在2006—2020年期间,在GDP年均增长7%—9%的假设下,中国寿险业保费年均增长率较为可能的浮动区间为9.4%—18.8%,其中更为可能的浮动区间为12.3%—15.5%;中国非寿险业保费年均增长率较为可能的浮动区间为9.8%—14.4%,其中更为可能的浮动区间为10.8%—13.5%;中国保险业总保费年均增长率较为可能的浮动区间为9.5%—17.6%,其中更为可能的浮动区间为11.8%—14.9%。

用更直观的方式表述,与同期GDP相比,在2006—2020年间,中国保险业保持一个比同期GDP高2—4个百分点的增长速度比较容易,保持高4—6个百分点的增长速度也很有可能,但保持高6—9个百分点的增长速度则比较困难,保持高9个百分点以上的增长速度更为困难。

注释:

②尽管回归结果中R[2]的值不高,但对于国际比较研究的模型估计结果而言,从总体的检验看,已是很好的检验结果了。而且,下文对于中国保险业中长期增长潜力的分析,并不单纯基于该世界保险业增长规律曲线,而是同时充分考虑中国国民经济和保险业发展的具体现实。

③根据国家人口和计划生育委员会的预测,2020年中国人口数为14.6亿。数据来源:《中国人口》,国家人口和计划生育委员会,2005年11月。

④在滞后期数的选择上我们主要使用AIC判别法,同时结合中国保险业发展现实作辅助选择。使用AIC判别法的理由参见Liew(2004)。该研究认为,在小样本情形下,AIC判别法和FPE判别法比其他方法更适用于模型滞后期数的选择。

⑤此处对YEAR的取值和回归数据时间范围作一个说明。先看YEAR的取值,因为中国保险业从1980年开始恢复,所以我们设1980年YEAR取1,1981年YEAR取2,1982年YEAR取3,依此类推,2005年YEAR取26。再看回归数据的时间范围,中国非寿险业从1980年开始恢复,寿险业从1982年开始恢复,我们将回归数据的时间范围统一限为1982—2005年。之所以这样处理,一方面是考虑寿险和非寿险数据的时间范围的统一问题,另一方面更重要的是考虑统计数据内涵一致的问题。

⑥可比价格数据和价格指数数据来源于联合国“NationalAccountsMainAggregates”数据库和国家统计局正式公布的数据。

潜力范文篇5

(一)模型建立

1.概述

在现实中，保险深度(保费/GDP)随人均GDP增加而增加，但对应人均GDP的不同规模，保险深度的增速不同，在人均GDP较低的阶段，保险深度增速较慢，而后逐渐加快，到了一定阶段之后，增速又逐渐放慢。这意味着，随着人均GDP增加，保费将以一种超越GDP增长的速度增长，在人均GDP较低的阶段其超越幅度较小，而后逐渐加大，到了一定阶段之后，其超越幅度又逐渐变小。换言之，在经济增长的不同阶段，保费的收入弹性会发生变化。对于上述情形，使用Logistic模型较为合适，因为Logistic函数所具有的S型特征可以较好地对该现实进行抽象刻画。

Carter&Dickinson(1992)和Enz(2000)建立了一种较为理想的刻画保险深度和人均GDP关系的Logistic理论模型(因根据该模型绘制的曲线呈“S”型，因此以下将该模型简称为“S曲线模型”)。本文将在S曲线模型基础上，利用世界各国保险业和经济增长的大量最新历史数据，估算出世界保险业增长模型。

2.模型表达式

S曲线模型的表达式为：

(二)样本数据

本文选取93个国家和地区过去25年(1980—2004年)的数据作为观测样本。寿险业的观测样本量为1823个，非寿险业的观测样本量为1842个。各国GDP、人口数、人均GDP等数据来自联合国“NationalAccountsMainAggregates”数据库，各国总保费收入、寿险保费收入、非寿险保费收入、寿险深度、非寿险深度等数据来自瑞士“Sigma”世界保费数据库。直接用于模型估计的变量有保险深度和人均GDP。人均GDP数据按照1990年可比价格以美元计价，保险深度数据是相对值(保费/GDP)，不涉及价格调整问题。

根据搜集的样本数据，我们既可以不区分寿险业和非寿险业做一个笼统的关于中国保险业的总体估计，也可以分别针对寿险业和非寿险业进行单独的估计。考虑到寿险业和非寿险业各自具有不同的特点，我们决定采取后一方法，分别估计“世界寿险业增长模型”和“世界非寿险业增长模型”，这样的估计应该比笼统的估计更加准确。需要特别说明的是，在我们使用的样本数据中，寿险和非寿险的区分采用欧盟(EU)和经济合作与发展组织(OECD)标准惯例，将健康保险和意外伤害保险划入非寿险业务范围。

(三)模型估计结果

表1列出了世界寿险业和非寿险业增长模型的估计结果。

先看寿险业。从寿险深度增速看，在人均GDP达到12753美元之前，寿险深度的增速不断加快；在人均GDP达到12753美元之后，寿险深度的增速逐渐放慢。从寿险保费收入弹性看，在人均GDP达到14626美元处，寿险保费的收入弹性达到最大值1.795，该值意味着人均GDP每增长1％，相应的，人均寿险保费增长1.795％。

再看非寿险业。从非寿险深度增速看，在人均GDP达到3076美元之前，非寿险深度的增速不断加快；在人均GDP达到3076美元之后，非寿险深度的增速逐渐放慢。从非寿险保费收入弹性看，在人均GDP达到7553美元处，非寿险保费的收入弹性达到最大值1.429，该值意味着人均GDP每增长1％，人均非寿险保费增长1.429％。

二、相关变量假设

欲对2006—2020年中国保险业增长进行测算，必须先对该期间中国相关经济变量进行合理假设。与本文分析直接相关的经济变量包括：GDP、保险基准深度比、汇率和价格指数等。

(一)GDP

对于2006—2020年中国GDP的增长预测，虽然众说纷纭，但许多研究还是取得了较为一致的测算结论。刘伟(2006)认为，如果没有极为特殊的国际国内不可控制的社会政治、经济、文化、军事、自然意外发生，从经济增长的可能性来说，预计中国经济增长率2001—2010年平均为8％—9％，2011—2020年平均为7％—8％。

本文对2006—2020年期间中国GDP增长假设三种情形：一是保守情形，GDP年均增长7％；二是中间情形，GDP年均增长8％；三是乐观情形，GDP年均增长9％。在保守情形下，2020年GDP总量为50391亿美元，人均GDP为3451美元。③在中间情形下，2020年GDP总量为57936亿美元，人均GDP为3968美元。在乐观情形下，2020年GDP总量为66526亿美元，人均GDP为4557美元。以上数据均基于1990年可比价格。

(二)保险基准深度比

1.保险基准深度比的含义

“保险基准深度比”(GuidelinePenetrationRatioofInsuranceGPRI)反映一国(或地区)保险业的相对增长水平，具体而言，它衡量的是一国保险深度与相应经济发展阶段上(指相同人均CDP水平阶段上)世界平均保险深度的相对关系。它的计算公式为：

式中分母“基准保险深度”指的是“相应经济发展阶段上世界平均保险深度”，分子“实际保险深度”指的是该年该国实际达到的保险深度。保险基准深度比等于1，意味着该年该国实际保险深度等于相应经济发展阶段上世界平均保险深度，基准深度比小于1，意味着低于世界平均保险深度，基准深度比大于1，意味着高于世界平均保险深度。

需要说明的是，一国保险基准深度比小于1或大于1并不必然意味着该国未来保险增长潜力的大或小，因为各国保险业和经济社会体制的具体情况千差万别，不可一概而论，在进行具体国别分析时，必须根据该国过去一段时期保险基准深度比变化情况和该国国民经济和保险业发展的具体现实，对未来发展趋势进行合理预测。

2.2020年中国保险基准深度比

中国保险基准深度比可以分解为寿险基准深度比和非寿险基准深度比进行分别分析。根据1980—2005年中国寿险和非寿险基准深度比的变化情况(即总体呈上升趋势，但上升速度逐渐趋缓)，并结合目前中国保险业的发展现实，我们构建如下的两期滞后变量模型对中国寿险和非寿险基准深度比的变化情况进行历史描述和未来预测④：

为模型的参数。

表2列出了关于中国寿险和非寿险基准深度比的估计结果。根据这一估计结果，我们可以对2020年中国保险基准深度比作一个测算，测算结果为：2020年中国寿险基准深度比为2.33，非寿险基准深度比为0.92。

{F62RC43.j[g}

(三)价格指数

在价格指数方面，我们作如下处理：第一，对于1980—2005年期间的历史数据，我们所使用的或者是直接的可比价格数据(如1990年可比价格数据)，或者是经过价格指数调整后的可比价格数据。⑥第二，对于2006—2020年期间的预测数据，由于我们重视的是“实际值”而不是“名义值”，所以使用的是2005年的可比价格，这样便于测算中国保险业中长期实际年均增长率，而不是名义增长率。

(四)货币汇率

在货币汇率方面，我们使用两套处理方法：第一是“市场汇率法”，第二是“购买力平价法”。

在市场汇率法下，2005年的换算汇率使用年度市场平均汇率即1美元等于8.19元人民币，2006—2020年期间的换算汇率沿用2005年的换算汇率即1美元等于8.19元人民币。这样的简化处理对于本文研究结论没有实质影响，一是因为本文研究所涉及的关键数据均为相对数据，而非绝对数据；二是因为本文关注的是，相对于2005年基期的情况，2006—2020年期间中国保险业增长趋势如何，所以这样的简化处理有利于剔除汇率波动的干扰影响，有利于揭示中国保险业中长期增长的本质趋势。

三、基于“市场汇率法”的普通测算

(一)2006—2020年中国寿险业增长测算

按照以上思路，我们对2006—2020年期间中国寿险业增长潜力进行了测算分析。表3列出了测算结果。此处对测算过程进行简要说明。第(1)行和第(2)行分别是GDP总量和人均GDP。第(3)行是理论寿险深度，根据上文建立的世界寿险业增长模型测算。第(4)行是测算寿险深度，根据“(3)的理论寿险深度”乘以上文表2测算的“寿险基准深度比”得出。第(5)行是测算可比寿险保费，根据“(1)GDP总量”乘以“(4)测算寿险深度”、并将1990年价格转换为2005年价格得出。第(6)行是2006—2020年期间中国寿险保费的实际年均增长率，根据第(5)行2005年实际寿险保费和2020年测算寿险保费计算得出。

(二)2006—2020年中国非寿险业增长测算

与上述寿险业增长分析类似，我们对2006—2020年期间中国非寿险业增长潜力进行了测算分析。表4列出了测算结果。

(三)2006—2020年中国保险业总体增长测算

在以上中国寿险业和非寿险业增长分析的基础上，我们对2006—2020年期间中国保险业总体增长潜力进行测算分析。表5列出了测算结果。

从表5测算结果可以看出，在2006—2020年期间，在GDP年增7％的情形中，中国寿险业、非寿险业和保险业总体的年均保费增长率分别为9.4％、9.8％和9.5％；在GDP年增8％的情形中，中国寿险业、非寿险业和保险业总体的年均保费增长率分别为10.7％、11.2％和10.9％；在GDP年增9％的情形中，中国寿险业、非寿险业和保险业总体的年均保费增长率分别为12.1％、12.6％和12.3％。

四、考虑“购买力平价”的修正测算

为了修正“市场汇率法”可能造成的对中国经济发展阶段、进而对中国保险业中长期增长潜力的低估，本部分使用一套“购买力平价法”下的各国GDP数据⑦，依据本文第二至第四部分的分析框架，测算2006—2020年间中国寿险业、非寿险业和保险业总体的增长率，然后将其与市场汇率法之下的情形进行比较，并计算两者的简单算术平均值，以此作为判断2006—2020年中国保险业增长潜力的一个更全面的基础。具体计算结果参见表6。从表6可以看出，正如我们所预期的，在购买力平价法下，不论是中国的寿险业、非寿险业，还是保险业总体，其增长率与基于市场汇率法的测算结果相比都有不同程度的上升。那么，究竟应该如何判断2006—2020年中国保险业的增长潜力呢?我们认为，一方面，由于汇率管制等原因，市场汇率法会使中国实际的人均GDP被低估，从而可能低估中国保险业的增长潜力；另一方面，由于没有区分商品中的可贸易品和非贸易品等原因，购买力平价法会使中国实际的人均GDP被高估，从而可能高估中国保险业的增长潜力；而折中地，市场汇率法和购买力平价法两者的平均，应是一个较为合理的估计。因此我们判断，虽然“市场汇率法”测算的中国保险业增长潜力区间和“购买力平价法”测算的中国保险业增长潜力区间均为可能的浮动区间，但是“市场汇率法”和“购买力平价法”两者平均测算的中国保险业增长潜力区间为更有可能的浮动区间。

具体而言，如表7所示，在2006—2020年期间，在GDP年均增长7％—9％的假设下，中国寿险业年均增长率较为可能的浮动区间为9.4％—18.8％，其中更为可能的浮动区间为12.3％—15.5％；中国非寿险业年均增长率较为可能的浮动区间为9.8％—14.4％，其中更为可能的浮动区间为10.8％—13.5％；中国保险业总体年均增长率较为可能的浮动区间为9.5％—17.6％，其中更为可能的浮动区间为11.8％—14.9％。

用更直观的方式表述，与同期GDP的7％—9％的预期增长速度相比，在2006—2020年期间，中国保险业保持一个比同期GDP高2—4个百分点的增长速度比较容易，保持高4—6个百分点的增长速度也很有可能，但保持高6—9个百分点的增长速度则比较困难，保持高9个百分点以上的增长速度更为困难。

接下来，根据以上分析，我们可以对2006—2020年中国保险业增长作一个更为具体的测算。在测算时间上，我们选取2010、2015和2020年三个年份，这三个年份正好是我国“十一五”、“十二五”和“十三五”规划的末期；在测算对象上，我们选取保费、保险密度和保险深度三个常用指标。具体测算结果参见表8。

五、结论

本文基于市场汇率法和购买力平价法，通过对大量历史数据的分析，探寻“世界保险业增长规律曲线”，并以该规律曲线为参照，结合中国国民经济和保险业发展的具体现实，量化分析了2006—2020年间中国寿险业、非寿险业和保险业总体的中长期增长潜力。

本文的基本结论是：在2006—2020年期间，在GDP年均增长7％—9％的假设下，中国寿险业保费年均增长率较为可能的浮动区间为9.4％—18.8％，其中更为可能的浮动区间为12.3％—15.5％；中国非寿险业保费年均增长率较为可能的浮动区间为9.8％—14.4％，其中更为可能的浮动区间为10.8％—13.5％；中国保险业总保费年均增长率较为可能的浮动区间为9.5％—17.6％，其中更为可能的浮动区间为11.8％—14.9％。

用更直观的方式表述，与同期GDP相比，在2006—2020年间，中国保险业保持一个比同期GDP高2—4个百分点的增长速度比较容易，保持高4—6个百分点的增长速度也很有可能，但保持高6—9个百分点的增长速度则比较困难，保持高9个百分点以上的增长速度更为困难。

注释：

②尽管回归结果中R[2]的值不高，但对于国际比较研究的模型估计结果而言，从总体的检验看，已是很好的检验结果了。而且，下文对于中国保险业中长期增长潜力的分析，并不单纯基于该世界保险业增长规律曲线，而是同时充分考虑中国国民经济和保险业发展的具体现实。

③根据国家人口和计划生育委员会的预测，2020年中国人口数为14.6亿。数据来源：《中国人口》，国家人口和计划生育委员会，2005年11月。

④在滞后期数的选择上我们主要使用AIC判别法，同时结合中国保险业发展现实作辅助选择。使用AIC判别法的理由参见Liew(2004)。该研究认为，在小样本情形下，AIC判别法和FPE判别法比其他方法更适用于模型滞后期数的选择。

潜力范文篇6

关键词：广西；旅游潜力；评价；发展

广西壮族自治区地处祖国南疆，行政区域土地面积23.76万平方千米，管辖北部湾海域面积约4万平方千米，西南与越南社会主义共和国接壤。截止2017年年末，广西壮族自治区拥有4885万人口。广西壮族自治区是我国14个沿海省份之一，也是我国9个沿边省份之一，同时也是我国5个少数民族自治区之一。2017年广西壮族自治区地区国内生产总值（GDP）达18523.26亿元，人均GDP为38102元①。广西壮族自治区少数民族人口众多，拥有壮、苗、侗、仫佬、毛南、京、彝、水、仡佬等原住少数民族，地处西南边陲，山多地少、交通不便、沿海沿边，同时还有百色等革命老区，是我国典型“老少边穷”分布较多地区，经济发展限制多，脱贫致富和带领全区各地各族人民共同奔小康的难度大。而经济发展的劣势换位思考也可以转化为旅游发展的优势，通过整理、分析广西各地旅游发展潜力，制定挖掘旅游潜力，扶持旅游产业特色化发展，打造广西各地特色精品旅游项目，带动全区特别是“老、少、边、穷”地区人民收入增加、产业升级、经济发展、综合水平提高的战略目标，不失为一条正确的发展之路。然而，目前我国直接研究广西整体旅游潜力的文献稀缺。自2015年8月西北风情旅游联合会旨在共商区域旅游合作大计，共谋西北旅游城市发展的《兰州宣言》正式通过并发表，提出了“加强区域合作发掘旅游潜力”口号以来[1]，我国学者有关旅游潜力的研究主要包括高句丽文化的旅游潜力分析[2]、长春市双阳区鹿文化旅游潜力调查研究[3]、风景植被特征及其旅游潜力评价[4]、中小文化旅游城市旅游潜力分析[5]、中国省会城市开展医疗旅游潜力探析[6]等。这些研究大多数为专项旅游潜力分析，而有关区域旅游潜力的研究较少，如西双版纳的避寒旅游潜力[7]。基于此，本文对广西旅游资源的存量和价值进行了深入分析和客观评价[8]，构建了广西各地旅游潜力评价指标体系，根据评价结果进行区划[9]，提出了以桂林为龙头的山水风光、以北海银滩为龙头的滨海风光、民族风情游和边关游四大特色[10]为研究内容。鉴于广西发展的需要和旅游业现状，进行广西各地旅游潜力分析与评价，将有助于挖掘广西的旅游发展潜力以及发现开发方面的问题，从而推动广西经济社会的快速发展。

一、研究对象与方法

（一）研究对象。本文以广西壮族自治区所辖的南宁市、柳州市、桂林市、梧州市、北海市、防城港市、钦州市、贵港市、玉林市、百色市、贺州市、河池市、来宾市和崇左市为研究对象，从旅游业发展规模、旅游资源与景区级别、旅游资源结构、旅游业发展综合环境、旅游发展价值和旅游业发展活力六方面对广西14地市旅游潜力进行评价与分析。（二）地区的旅游潜力评价指标体系。一个地区的旅游业未来发展的空间大小可以采用“旅游潜力”来加以评价，而旅游潜力是一个相对、专业、变化的软实力，采用定性描述是不能够准确地反映各地旅游业发展的潜力。科学的地区旅游潜力评价方法不仅要能对地区旅游资源开发潜力进行评价，还需要能为地区旅游业发展的关键要素提供有效标准。此外，地区间旅游潜力的比较能够帮助发现旅游业的地区差异和空间格局问题，为旅游业地方政策提供依据。本文构建的广西各地旅游潜力评价指标体系分为三个层次：总的目标层、6大方向和32因子（分指标）。6大方向大体上反映了旅游业发展状况、旅游资源条件、综合发展环境（自然与社会经济）、旅游潜在价值、旅游产业及当地经济发展趋势等。为了保证评价指标的科学性，利用德尔菲法确定评价指标的权重。本研究中选择了旅游专业的教授、副教授、博士等专家学者16人作为专家组，共进行了3轮问卷调查。第一轮向专家说明研究的目的和要求，让专家独立对指标的权重进行赋值。通过回收问卷分析，将专家支持率最高的指标权重作为第二轮调查参考标准，让专家进行第二轮指标权重赋值。在对第二轮问卷调查结果分析的基础上进行第三轮专家调查，第三轮调查的问卷分析结果显示专家们对于旅游竞争力各指标权重的意见趋于一致，由此确定了指标体系的权重，[11-14]（见表1）。

二、广西各地旅游发展潜力评价结果与类型划分

（一）结果。根据表1构建的地区旅游潜力评价指标体系对广西14个地区的旅游潜力进行评价。旅游景区（包括5A、4A级景区）、旅行社、旅游酒店、旅游管理部门、星级酒店、旅游收入增长率、接待国内外游客增长率、地区经济增长率等旅游数据，根据广西壮族自治区统计局网站（tjj.gxzf.gov.cn/tjsj/tjnj/）公布的2005—2018年统计年鉴数据，以及各地级市2018年的统计公报和广西壮族自治区文化与旅游厅及各地市文化与旅游局网站资料整理获得。另外，森林覆盖率、空气质量、城乡结构、教育水平、经济水平和产业结构则通过各地统计公报和广西壮族自治区统计局网站的广西统计年鉴获得。各地旅游资源的历史、美学、科学、休闲、教育和娱乐价值则是通过对各地代表性旅游资源综合分析和专家打分后获得，如历史价值主要从各地首府城市的建城历史、历史遗迹、重大历史事件、著名历史人物四个方面综合评价获得。结果如表2所示。首先，从总体旅游潜力水平来看，桂林市以95.34分遥遥领先于第二位的南宁市13分之多，比第三位的柳州市高出近20分。第四、五、六位的分别是百色市、河池市和崇左市，属于旅游潜力中等偏高地区。旅游潜力中等地区为北海市、钦州市和玉林市（第七位到第九位）。旅游潜力较弱的为来宾市、贺州市、防城港市、梧州市和贵港市。从数据的可获得性和全面性方面综合考虑，本次评价主要依靠2018年统计年鉴的2017年的数据为主要评价依据。由表2可知，从分指标来看：1）旅游规模由高到低依次为桂林市、柳州市、南宁市、百色市、河池市、崇左市、玉林市、钦州市、北海市、来宾市、贺州市、梧州市、防城港市和贵港市；2）旅游景区和资源的级别由高到低依次为桂林市、柳州市、百色市、南宁市、河池市、北海市、崇左市、玉林市、贺州市、来宾市、防城港市、梧州市、钦州市、贵港市；3）旅游资源结构与组合由高到低依次为贵港市、玉林市、河池市、南宁市、贺州市、钦州市、来宾市、防城港市、桂林市、崇左市、梧州市、北海市、柳州市、百色市；4）旅游发展综合环境由高到低依次为桂林市、南宁市、北海市、柳州市、防城港市、河池市、钦州市、贵港市、梧州市、崇左市、百色市、玉林市、贺州市、来宾市；5）旅游资源价值由高到低依次为桂林市、南宁市、崇左市、百色市、钦州市、柳州市、贵港市、河池市、梧州市、贺州市、北海市、来宾市、玉林市、防城港市；6）旅游与地区经济发展活力由高到低依次为来宾市、玉林市、钦州市、百色市、河池市、南宁市、防城港市、贺州市、崇左市、柳州市、梧州市、贵港市、北海市和桂林市。综合来看，桂林市在旅游业规模、旅游资源级别、旅游发展环境、旅游价值四个方面都为广西最佳的地区，但是旅游发展活力为广西14地市中最弱的地区，说明一方面桂林市旅游规模较大，绝对增长速度相同或较高的情况下，相对的增长率仍然低于其他地区。另一方面也说明了桂林市旅游开发较早、开发较为成熟、后续发展乏力，较之其他地区旅游发展速度减缓。经济较为落后的贵港市、玉林市和河池市在旅游资源结构与组合方面具有绝对优势，这三个地区的旅游资源类型丰富，组合较好，有利于打造丰富多彩的综合旅游目的地，对于广西落后地区经济发展和脱贫致富具有重要意义。来宾市、玉林市、百色市和河池市的旅游发展活力既高于经济发达的防城港市、柳州市和北海市，也高于旅游业规模较大的桂林市、南宁市，处于全区的前几位，说明经济落后地区已经意识到了旅游对于地区经济发展的积极作用，逐步重视其旅游业的发展，走上了旅游带动地区发展的正确道路上，未来要继续加强旅游业在河池市、贵港市、百色市、玉林市等经济落后地区和集中连片贫困区分布地区的深入发展，推动地区社会经济进步。（二）广西各地旅游发展潜力类型划分。根据广西各地旅游发展潜力的高低以及综合分析旅游资源规模、级别、结构、价值以及旅游业的发展环境和旅游业发展活力等情况，将广西的14个地区划分为四大类型：1）潜力巨大型。桂林市，旅游潜力远远领先于其他地区，旅游规模、级别、环境、价值也都是在全区最佳，但旅游发展活力最弱。2）潜力较大型。南宁旅游潜力名列第二位，由于是自治区首府，具有一定的区位优势，环境和价值也名列全区第二位，规模、级别、结构也都靠前，各项指标没有在倒数位置的，比较均衡。3）潜力中等型。北海市、防城港市、柳州市这三个地区的经济发展水平在全区位列前三，旅游发展环境相似并靠前。4）潜力提升型。钦州市、百色市、梧州市、崇左市、贵港市、河池市、玉林市、来宾市、贺州市9个市的旅游发展相对滞后，旅游开发程度不高，当前旅游潜力相对桂林市、南宁市较低，但通过科学规划、认真开发、创新发展，未来旅游潜力有逐步提升的空间（见图1）。

三、广西各地经济发展水平与旅游发展问题分析

（一）广西各地经济总量与人均。GDP水平从2017年经济总量来看，南宁市为4000亿元地区，柳州市、桂林市为2000亿元地区，玉林市、百色市、梧州市、钦州市、北海市、贵港市为1000亿元地区，崇左市、防城港市、河池市、来宾市、贺州市为900亿元到500亿之间的地区②。经济总量仅能说明地区经济规模，但各地人口规模不同，从人口GDP角度能较好地体现各地的经济发展水平。从2010年到2017年8年人均GDP的平均值来看，将广西14地市划分为：1）防城港市、柳州市为50000元的高发展地区；2）北海市、南宁市为40000元的中高发展地区；3）桂林市、梧州市、崇左市为30000元的中等发展地区，钦州市为25000元的中等发展地区；4）百色市、来宾市、玉林市、贺州市为中低等发展地区；5）贵港市和河池市为低发展地区③。（二）经济水平与旅游发展水平对比分析。从2017年旅游总收入情况来看，南宁市达1127.35亿元（千亿俱乐部，经济水平第四位），桂林市达971.76亿元（经济第五位），遥遥领先于其他地区。柳州市（经济第二位）、玉林市（经济第十一位）为400亿元，北海市（经济第三位）、百色市（经济第九位）、河池市（经济倒数第一位）为300亿元，贺州市（经济第十二位）、钦州市（经济第八位）、梧州市（经济第六位）、贵港市（经济倒数第二位）、崇左市（经济第七位）5个地区为200亿元，来宾市（经济第十位）、防城港市（经济第一位）为100亿元④。综合经济发展水平与旅游总体现状的对比，经济中高、中等发展地区南宁市和桂林市旅游水平最高，经济高发展地区的柳州市、北海市和经济中低发展地区的玉林市、百色市、贺州市及经济低发展地区的河池市是旅游发展较好地区。经济低发展地区的贵港市，经济中低发展地区的贺州市，经济中等发展地区的钦州市、梧州市为旅游发展较弱地区。而经济中低发展的来宾市和经济发展最强的防城港市为旅游发展最弱地区。综合来看，旅游发展对于经济落后地区发挥了一定的带动作用，但同时存在一些问题：1）各地对旅游业重视程度不高，旅游发展后续乏力。除了桂林之外，广西各地的旅游发展和重视程度远远落后于贵州省、河南省等。2）旅游项目缺乏精品、影响力不高、特色不够鲜明，虽然资源潜力不输于其他省区市，但是5A级旅游景区仅有6个，且4个集中分布在桂林。3）广西民族地区旅游开发缺乏创新、体系不完善，民族旅游开发模式单一，民族资源优势未能充分挖掘、转化为旅游特色和旅游亮点。4）旅游扶贫作用有待提高，桂西北旅游带动地区经济效果不佳。这些问题严重制约了旅游业在广西各地经济带动、产业转型升级、带动民族地区全面发展、推动贫困地区脱贫致富奔小康，严重影响了提高广西知名度、带动全区经济水平提升、社会文化建设、民族文化传承与保护、生态环境保护等方面的积极作用的充分发挥。

四、广西各地旅游潜力开发与提升的对策建议

潜力范文篇7

一、潜力状况分析

1、什么是潜力

简单讲，潜力就是“水面下”的一种力，包含有精神力与能力两大部分。一个员工表现在外面的能力，有目共睹。而一个人的潜力具体情况如何，企业方是不知道的。

2、“水面下”的力也分两种情况

一种是“假隐力”，虽然企业方不知道，但员工本人是知道的，由于种种原因，目前还没有外显出来而已。

一种是“真隐力”，不但企业方不知道，员工本人也不知道。就象从没有喝过酒的女人，她能喝多少，天知道？!

如果一个员工“假隐力”持续存在，过不了多长时间，就会意志消沉，对劳资双方都是一种损失。而只有将“真隐力”有效激发出来，才是真正的潜力激发。

二、共享两个理念

1、每个人都拥有无限的潜力，切勿自我设障

一个人对自己经历过的事务，比较有信心。往往对那些，从没有经历过的事务，则信心不足。很多良好的机会，在瞬间被“自我设障”当成了垃圾扔掉。海民曾多次在培训中，进行过“自我设障”的小游戏，我发现，自我设障是一种普遍现象。

知人者智，自知者明。在挑战面前，一次又一次地测试、考验自我，你终究会发现自己是一个天才。沉着思考，找到方法，冷静应对，再假以时日，没有什么过不去的火焰山!

对于企业而言，不要自我设障表现在，不要以老眼光看人，不要以成见看人，将员工定格在某种印象之中。士别三日，当刮目相看，企业要以动态的眼光审视人。从这个角度讲，如果一个企业绝大部分员工的潜力没有爆发，是企业无能，是总裁用人出了问题。

2、责任就是能力

在拙文《责任就是能力》中，笔者提到：只有敢于承担超越自己目前能力的更大责任的人，才可能具备更高的能力。面临责任，敢不敢承担，敢不敢接下来，敢不敢承诺，才是最重要的。面临责任需要进行选择的时候，最需要的是勇气！

对于员工，对每一个想生活得更充实与美好的人，请记住：能力本来就是干出来的，不是天生的。选择责任，选择压力，才能给自己更好的机会！公务员之家:

作为企业，需要员工的不仅是他们的大脑、双手或双腿，更重要的是他们勇于承担责任的肩膀。

三、实施两种办法

1、重压

柳传志先生曾讲过，在联想用人方面，有一个理念是“小马拉大车”。所谓小马拉大车，就是“重压”，是将一种超过能力的责任(大车)“压”给员工“小马”，这同时也是基于对人具有无限潜力的信念。

作为企业，对于现有的员工，我们当然也可以将“大车”交给“小马”，如此可以有效激发员工的潜力。作为总裁，所要做的，是要做到位。不但要考虑“交车”的内容，还要考虑“交车”的形式，考虑成熟之后，一次做足，可收在企业内部“公司高层极其重视激发员工潜力”的良好氛围。

还有一个措施，即“找马”时采用“赛马”策略。与笔者进行数次合作的L企业，在招聘员工时，有一个项目是“50公理极限挑战”，凌晨出发。最后，总是有人能坚持到终点，也总是有人中途放弃。放弃的人，L企业也会原则上放弃他。而那些坚持到终点的人，“不得了啦”，兴奋莫名，几年以后，还清楚记得“天哪，在那以前，我都不知道自己那么能干!”。如此，一批相信自己有无限潜力的新员工，加入到您的团队中来。

2、重赏

潜力范文篇8

1研究方法与数据来源

1．1模型假设贸易引力模型(TradeGravityModel)的基本思想源于物理学上牛顿的万有引力定律，该定理指出，两物体间的作用力与其质量成正比，与两个物体之间的距离的平方成反比。贸易引力模型就是在该基础上发展而来的，最早提出贸易引力模型并运用在国际贸易方面的是Tinbergen［12］和Pyhnen［13］，模型的原始形式为Tij=βYiYj/Dij，表示两国(地区)之间的双边贸易流量与两其经济总量成正比，与两国(地区)之间的距离成反比。后来，学者们出于不同的研究目的，加入了新的变量。主要分为两大类，一类是影响贸易额的内生变量，比如人口、汇率等，另一类是代表政策的虚拟变量，比如WTO、FTA等［14］。该研究运用扩展贸易引力模型测算中韩两国食用菌贸易的潜力。贸易引力模型的原始形式是:Tij=βYiYj/Dij(1)式中，Tij表示国家i(出口国)与国家j(进口国)的双边贸易额，β为常数项，Yi和Yj通常为两国的GDP，分别表示国家i(出口国)供给能力的和国家j(进口国)的需求规模。Dij表示两国的距离，通常用两国首都之间的距离来表示。为了满足线性估计的需要，对(1)式两边取自然对数，成为:lnTij=β0+β1lnYi+β2lnYj+β3lnDij+μij(2)式中，β0、β1、β2、β3均为回归系数，μij为标准随机误差项。1．2模型构建及变量说明该研究通过构建2个扩展的贸易引力模型来分别研究中韩FTA框架下两国食用菌贸易的潜力，中国的食用菌贸易以出口为主，2015年中国食用菌出口额高达1．92亿美元，而进口只有199．64万美元，所以拟构建中国食用菌的出口贸易引力模型。韩国食用菌贸易的引力模型贸易额比较平衡，所以拟构建韩国食用菌贸易引力模型来研究韩国食用菌贸易的潜力。影响两国食用菌贸易的因素很多，为提高模型的准确性和全面性，笔者在原有模型的基础上，加入了常用的内生变量汇率和人口，根据实际，在中国的贸易引力模型中加入了技术性贸易壁垒变量，根据研究目的，又加入了虚拟变量WTO、FTA等几个比较重要的因素来构建贸易引力模型，即:lnXtij=β0+β1lnYti+β2lnYtj+β3lnDij+β4lnPtj+β5lnERtij+β6lnFTAtij+β7lnWTOtij+β8lnAPECtij+β9lnTBTtij+μij(3)lnTtij=β0+β1ln(YtiYtj)+β2lnDij+β3ln(Pti+Ptj)+β4lnERtij+β5lnFTAtij+β6lnWTOtij+β7lnAPECtij+μij(4)式(3)是中国食用菌出口的引力模型，其中，Xtij表示t年i国(中国)对j国的食用菌出口额;式(4)是韩国食用菌贸易的引力模型，其中Ttij表示在t年i国(韩国)与其主要贸易伙伴国j国之间的贸易额，β为待估系数，μij为标准随机误差项。各自变量解释说明如下。(1)出/进口国供给/需求能力(Y)。出口国的供给能力和进口国的需求规模是影响两国贸易流量的重要因素，常用经济总量GDP表示，经济规模越大，其出口的供给能力和进口的需求规模就越大，预期符号为正。(2)距离(D)。指两国首都之间的距离，表示运输成本，是阻碍两国贸易发展的重要因素。两国距离越大，运输成本越高，预期符号为负。(3)进口国人口(P)。人口也是影响一国产品供给和需求的重要因素之一，自1966年利尼曼首次提出在引力模型中加入人口变量后，学者们研究的人口规模对两国贸易流量的影响方向不尽相同。一般来说，一国人口越多，需求规模越大，进口国倾向于增加进口，填补本国需求缺口，出口国则倾向于满足本国消费，减少出口，所以人口规模与贸易流量的影响方向与两国的供求结构有关，为了减少复杂性，只选取进口国人口作为影响变量，预期该符号为正。(4)汇率(ER)。该国货币对各贸易伙伴国货币的实际汇率，该国货币贬值，该汇率值变小，食用菌出口价格下降，出口额增加，进口价格上涨，进口减少，(3)式预期符号为负，(4)式预期符号为正。(5)自贸区(FTA)。虚拟变量，当两国在该年建立自贸区时取值为1，否则为0。两国建立FTA，会产生自贸区内贸易创造、自贸区外贸易转移效应，增加两国食用菌贸易额，预期符号为正。(6)世贸组织(WTO)。虚拟变量，两国在该年同为WTO成员时取值为1，否则为0。加入WTO两国贸易关税会降低，可增加两国的贸易额，预期符号为正。(7)亚太经合组织(APEC)。亚太地区级别最高、影响最大、机制最完善的经济合作组织。虚拟变量，当两国在该年同为APEC成员时APEC取值为1，否则为0。组织内自由化和便利程度较高，可增加成员国之间的贸易额，预期符号为正。(8)技术性贸易壁垒(TBT)。以中国食用菌出口受到各国的TBT和SPS通报数量来表示，预期符号为负。1．3样本选取及数据来源中韩两国的食用菌贸易都存在贸易国家或地区集中的特点，但是中韩两国食用菌对外贸易的情况不尽相同，所以两国食用菌贸易引力模型选取的样本数据也不尽相同。考虑到数据的可获得性，关于中国的食用菌贸易引力模型，该研究选取了2001—2015年中国对15个主要贸易伙伴国(地区)的食用菌出口贸易额的面板数据，这15个国家(地区)分别为韩国、日本、香港、新加坡、美国、澳大利亚、加拿大、马来西亚、越南、荷兰、俄罗斯、泰国、菲律宾、德国、挪威。中国在2015年对这15个国家(地区)的出口额占总出口额的90．77%，能在很大程度上说明中国食用菌出口贸易的情况。关于韩国的食用菌贸易引力模型，笔者选取了2001—2015年韩国与10个主要贸易伙伴国(地区)的食用菌贸易额的面板数据，这10个国家(地区)分别为中国、日本、香港、新加坡、美国、澳大利亚、加拿大、马来西亚、越南、荷兰，2015年韩国与这10个主要贸易伙伴国(地区)的食用菌贸易额为食用菌总贸易额的95．17%，能较好地说明韩国食用菌贸易的情况。中国对各国食用菌的出口额和韩国与各国的食用菌贸易额均来自UNComtrade数据库，按照HS编码进行分类查找，再经过计算整理得到;各国的GDP、人口均来自于世界银行的WDI数据库，经过计算整理得到;中国、韩国与各国之间的距离来自巴厘岛旅游网在线数据，该网站常用来查询两国间距离;人民币、韩元对各贸易国的实际汇率来自美国农业部网站。TBT－SPS通报数据通过中国技术性贸易壁垒网收集整理而成。

2结果与分析

2．1模型回归结果运用Eviews7．0软件进行回归估计，面板数据的模型主要有3种:固定效应模型、随机效应模型和混合估计模型。首先因为该研究选取的变量中有不随时间变化的距离变量和FTA、APEC等虚拟变量，用固定效应模型无法进行估计。另外由于模型(3)的随机效应模型的Hausman检验的P=0．0000，模型(4)的Hausman检验的P=0．0028，均拒绝了随机效应模型的原假设，所以模型(3)、(4)的模型形式为混合估计模型，用GLS法对模型(3)、(4)进行回归。由上表可知，进行回归估计后，结果显示各变量均通过了0．01水平的显著性检验，且系数符号均与预期相符，调整后的R2的值也较高，达0．973，说明拟合度较好。所以中国食用菌出口贸易的引力模型如下:lnXtij=－4．057+0．363lnYti+0．475lnYtj－0．981lnDij+0．289lnPtj－0．152lnERtij+1．513lnFTAtij+0．353lnWTOtij+0．714lnAPECtij－0．055lnTBTtij(5)第一次回归估计后，人口变量和WTO的符号与预期不符，APEC未通过显著性检验，其余变量的符号均与预期相符，且通过了0．01水平的显著性检验。说明人口、WTO和APEC对韩国食用菌贸易的影响不显著，删去这3个变量，进行第二次回归估计，结果显示各变量的符号都与预期相符，也都通过了0．01水平的显著性检验，调整后的R2、DW值都有了一定的提高，其中调整后的R2的值在第二次回归估计后达0．953，说明模型拟合程度较好。所以韩国的食用菌贸易的引力模型如下:lnTtij=－26．165+0．923ln(YtiYtj)－1．289lnDij－0．043lnERtij+1．207lnFTAtij(6)2．2回归结果分析随着世界经济的发展，经济全球化和区域经济一体化已成为经济和贸易发展的趋势，中韩FTA的建立对两国食用菌贸易发展具有巨大的推动作用，远远超过了经济总量、人口、汇率等内生变量和WTO、APEC等外生变量对两国食用菌贸易的影响。2．2．1贸易总量。由(5)、(6)式可看出，经济总量是两国食用菌贸易的重大推动力量。在中国食用菌出口贸易模型中，中国经济总量每增长1%，食用菌出口额增长0．363%，贸易伙伴国的经济总量每增长1%，中国食用菌出口额将增加0．475%。可见贸易国的GDP对中国食用菌贸易影响更为显著，这是因为中国是食用菌出口大国，供给能力的饱和程度比需求规模的饱和程度更高，需求的弹性更高。经济总量对韩国食用菌贸易也具有重要的正向影响作用，经济总量增长1%，韩国食用菌贸易额将会增加0．923%，GDP是两国食用菌贸易的重要影响因素。2．2．2距离。距离是阻碍两国贸易发展的重大因素之一，距离每增加1%，中国食用菌出口额将下降0．981%，韩国食用菌贸易额将下降1．289%，说明距离严重制约了两国食用菌贸易的发展，这可能跟食用菌产品的特殊性有关，食用菌保鲜期短，易腐烂，运输和存储比较困难，对距离更为敏感。2．2．3进口国人口。进口国的人口规模是影响中国食用菌出口的因素，却不是韩国食用菌贸易的影响因素。进口国的人口规模每扩大1%，中国食用菌的出口规模将增加0．289%。2．2．4汇率。在两国的食用菌贸易中，汇率的系数均为负，但是系数值都相对较小，说明虽然汇率对两国的食用菌贸易有一定的阻碍作用，但是阻碍作用不大，人民币汇率每贬值1%，中国食用菌贸易的出口额将增加0．152%。韩元每贬值1%，韩国食用菌贸易额将增加0．043%，另外，韩国食用菌贸易模型中汇率的系数为负，说明汇率的变化对出口的影响更为显著。2．2．5WTO和APEC。从最终的回归结果可以看出，WTO和APEC不是影响韩国食用菌贸易的主要因素，但对中国的食用菌出口贸易影响显著，这也从侧面说明了中国贸易一体化进程不高。若两国均为WTO成员国，则出口额将比非成员国高142%(e0．353)，若中国和贸易国都为APEC成员国，则出口额将高于非APEC成员国204%(e0．714)。2．2．6FTA。FTA对两国食用菌贸易的影响都十分显著，中韩两国与建立了FTA的贸易国(地区)的贸易额将比未建立FTA的贸易国(地区)的贸易额分别增加454%(e1．513)、334%(e1．207)。虽然FTA对韩国食用菌贸易的影响力度小于中国，但是FTA仍然是促进韩国食用菌贸易发展的最大影响因素，所以建立中韩FTA对两国食用菌贸易都将产生巨大的推动作用，能有效增加两国的食用菌贸易额，实现双赢。2．2．7技术性贸易壁垒。从结果可知，贸易进口国设置的技术性贸易壁垒越严格，中国食用菌的出口流量越小，食用菌出口受到进口国家的TBT和SPS通报数量每增加1%，食用菌的出口额将减少0．055%。2．3中韩食用菌贸易潜力估算根据2个国家的食用菌贸易引力模型回归结果可以估算国家间双边食用菌贸易流量的潜力，即用实际贸易值除以模型模拟的理论贸易值，得到的比值可以用来表示两国之间食用菌贸易的潜力，用P表示。根据刘青峰等［15］对贸易潜力的分类，当P＜0．8时，说明两国的食用菌贸易具有较大的潜力，称为“潜力巨大型”当0．8≤P≤1．2时说明两国的食用菌贸易还存在一定的贸易潜力有待发挥，称为“潜力开拓型”;当P＞1．2时，说明两国的食用菌贸易潜力已经得到充分发挥，应该积极发展和培养新的要素来创造新的潜力空间，称为“潜力再造型”［16］。从表1可以看出，中国对韩国的食用菌出口的贸易潜力一直较高，除2014年外，其余年份的数值都小于0．8，说明中国对韩国的食用菌出口贸易潜力巨大，韩国是中国食用菌出口贸易的重要潜在市场。但中国对韩国的食用菌贸易已呈现由“潜力巨大型”向“潜力开拓型”转变的趋势，2012年中韩FTA谈判的正式启动，潜力值下降。2015年中韩自贸区正式建立，贸易潜力达到了近年来的峰值。从表2可以看出，韩国对中国的食用菌贸易已经从“潜力开拓型”向“潜力巨大型”转变，2007年达到了贸易潜力的峰值，因为该年韩美签订了自贸协定，韩国对中国的实际进出口贸易额明显下降，导致该年的贸易潜力值出现了巨大下滑。2012年中韩FTA谈判正式启动，2015年中韩自贸区正式建立，贸易潜力均得到了较大提升。可以看出，中韩FTA的建立对两国的食用菌贸易提供了更广阔的发展空间。结合表1、2来看，虽然中国对韩国食用菌的贸易潜力总体在下降，韩国对中国的食用菌贸易的潜力呈上升趋势，但几乎都在1．2以下，且2个平均值分别为0．375和0．735，均未达0．8，说明两国食用菌贸易潜力巨大。从两国FTA开始官产学研究一直到正式谈判再到签订自贸协定，两国食用菌贸易的潜力反向变化，说明中韩FTA的建立对韩国的食用菌贸易提供了更广阔的市场，这是因为韩国的农林业一直是两国FTA谈判中的敏感议题，韩国的林下经济产品的关税水平居高不下。两国自贸协定规定的中国食用菌的平均关税为14．8%，韩国的食用菌的平均关税高达28．37%，约为中国的2倍，且降税年限近一半是中国的2倍，近一半产品维持原税率不变。纵然两国食用菌贸易潜力巨大，但是高税率、长过渡期无疑会限制两国食用菌贸易的增长。

3对策与建议

潜力范文篇9

(一)越南是外商直接投资的热点地区

1.政治社会稳定，发展后劲十足。越南保持着政治社会的持续、稳定和经济的快速增长，为吸引外商直接投资提供了良好的经济、政治环境。越南已成功实施革新开放政策20余年，社会主义定向的市场经济体制逐步形成和完善，政治体制改革正在加快推进。2006年4月召开的越共十大更使越南进入全面推动革新开放的新时期。1991年以来，越南GDP年均增长约7.5%，远高于东盟其他国家。2005年，越南GDP增长率达到8.4%，人均GDP已从革新开放初期的约200美元增至640美元。越共十大确定越南2006—2010年实现年均GDP增长率为8.0%的目标，表明了其继续加快发展的决心。越南顺应经济全球化和区域经济一体化的趋势，积极参与区域合作，大力吸引外商投资。随着加入WTO，越南将进一步加强同全球和地区经济的融合。1988—2005年，越南全国共批准外商直接投资项目6880个，合同金额646亿美元，实际到位269亿美元。2005年越南全年吸引外商直接投资达58亿美元，比2004年增长25%，吸引外资为1998年以来最高水平。其中，新增项目合同金额为40亿美元，原项目追加投资金额为18亿美元。现有74个国家和地区对越直接投资，外资经济占越南国内生产总值的比重为15%。

2.地理位置优越，成本较为低廉。优越的地理位置使越南具备了吸引外商直接投资的有利区位条件和交通条件。越南地处中南半岛东部，位于重要的国际交通线上，有3200多公里长的海岸线；在全国64个省市中，有半数以上的省市临海，具有明显的沿海优势。越南海港较多，陆路直达中南半岛其他国家，交通相当便捷，国际航线直通世界上57个国家和地区的首都或城市。越南拥有丰富的自然资源、廉价的土地和劳动力，大幅度降低了外商投资成本。越南的石油、天然气、煤炭、水等能源资源和铁、铜、铝钒土等矿产资源都十分丰富。投资商在投资优惠的领域和地区投资，可根据土地法和税法的规定，减免土地租金、土地使用费、土地使用税。越南劳动力资源丰富，现拥有8400多万人口，65岁以上人口只占5.6%，劳动力人数占总人口的60%，平均年龄只有24.5岁。全国人口识字率已经达到了94%，大多数人完成高中教育，是东盟国家中人口识字率最高的国家之一。劳动力具有较好的文化教育基础，经过培训后能较快地掌握科学与技艺。同时，劳动力成本低廉，月平均工资约55美元，河内和胡志明市劳动力月平均工资为120～136美元。

3.政策日趋完备，环境不断优化。越南不断完善外商投资政策，改善投资环境。越南于1987年制定了《外商投资法》，历经1990年、1992年、1996年、2000年、2003年五次修订和补充。为适应加入WTO的需要，越南国会于2005年11月通过了调整内外资统一的《投资法》，并于2006年7月1日生效。新颁布的《投资法》与原法相比，具有投资商自主投资权限扩大、给予外商的投资形式扩大、各项鼓励和优惠投资政策一并适用于国内外投资商等特点，保障了外商的合法权益。越南采取措施放宽外商投资项目审批权限，提高政府办事效率。自2006年以来，在新批的越南外资项目中，由越南中央政府各部门审批和颁发投资许可证的项目占63%，各地方政府审批和发证的占13.3%，各工业区和出口加工区管委会审批和发证的占23.6%。新的《投资法》对投资的行政审批手续进行较大幅度调整，进一步简化手续程序，给予地方更大的审批权限。为给外商创造便捷、舒适的投资环境，越南正加紧建设、完善基础设施。2006年起5年内，越南政府预计在公路、机场、海港和宾馆、通信、水电等基础设施建设上投资1150亿美元。

(二)中国对越直接投资潜力巨大

1.中国对越直接投资优势独特。中国开展对越直接投资具有得天独厚的优势。中越两国山水相连，交通往来便捷，文化习俗相近，社会制度相同。近年来，中越睦邻友好、全面合作关系深入发展，达成两国和两国人民永做“好邻居、好同志、好朋友、好伙伴”的共识。两国高层互访频繁，政治互信日益深化，妥善解决边界领土问题取得了积极进展。经贸及各领域的交流与合作全面加强。2005年中国人均GDP已达1703美元，一些发达地区如上海、深圳已超过5000美元，高于越南的发展水平，对越南投资具有一定的经济实力和比较优势。通过参与越南资源的开发投资，转移部分劳动密集型产业，能促进中国产业结构的优化升级，减轻资源和环境压力；能规避贸易壁垒，减少贸易摩擦，开拓国际市场。

2.中国对越直接投资亟待拓展。1991年中越两国关系实现正常化以后，中国企业陆续走出国门，开始在越南投资办厂。近年来，在中国一东盟自由贸易区建设的推动下，一系列区域投资便利化措施逐步被落实，中国对越直接投资发展较快。中国企业通过对越直接投资，带动机电产品、原材料和劳务出口，有效拓展了越南和东盟市场。据越南计划投资部统计，2005年，中国对越直接投资金额突破1亿美元，达1.08亿美元，比2004年增长32.21%。其中，新增投资项目41个，协议投资额6770万美元；追加投资项目17个，追加投资协议金额4032万美元。由此可见，中国对越直接投资数量偏少，规模偏小，与其他国家和地区相比显然要缓慢许多，与中国拥有对越的投资优势很不相称。据越南计划投资部统计数据显示，截至2005年12月31日，中国台湾省对越直接投资项目1408个，协议投资总额达79亿美元，实际到位资金29.4亿美元，居世界各国和地区对越直接投资的第一位，项目数、合同资金、到位资金分别占23.8%、15.7%和11%。其余依次为新加坡、日本、韩国和中国香港特别行政区。中国累计对越直接投资的有效项目352个，协议投资总额为7.31亿美元，实际到位金额为1.81亿美元，仅列世界各国和地区对越投资的第15位，项目数、合同资金、到位资金分别仅占6%、1.4%和0.7%。中国对越直接投资远未达到规模效益，平均每个项目为200多万美元，协议投资额在500万美元以上的仅有9家。

二、中国对越直接投资的路径选择

1.熟悉投资环境。认识越南、研究越南、了解越南是中国对越直接投资路径的起点。中国投资者要充分认识到，到越直接投资虽然潜力巨大，但仍要认真对待一些困难和风险：土地供应虽然充足，但交通等基础设施仍较为落后，全国无一条符合国际标准的高速公路，铁路只是米轨，无法重载，速度也很慢；缺乏理想的合作伙伴，产业配套能力较差；官僚作风、腐败现象较为严重，制度不够完善，行政效率不佳；技术工人及管理人才不足，人员素质有待提高；短期行为较为普遍，政策缺乏连续性。如果对越南投资环境有深入了解，就能避开风险，利用优势，赢得商机。要扎实地进行前期准备和投资论证，妥善应对项目实施过程中存在和遇到的突出问题。通过实地考察、深入调研，熟悉越南的国情、商情和风俗民情，使投资活动符合越南市场需求和经贸政策，尽可能融入当地社会。重点研究、掌握中国一东盟自由贸易区相关投资规则、越南新的投资法及其实施细则、各种优惠政策及政策限制。处理好与合作方以及当地有关部门的关系，对越方合作伙伴进行深入了解，寻求信誉好的合作伙伴。选派能力强、素质高、外语好(越语或英语)的业务人员来越开展工作。树立以质取胜的经营理念，提高产品质量，注重品牌效应，搞好售后服务，提升中国企业在越南乃至东盟市场的无形资产价值。加强对投资风险的防范，按规定办理国内外投资报批许可手续。建立信息咨询系统，为中国对越直接投资提供市场调查、项目评估等咨询业务。健全金融服务体系，为中国对越直接投资提供优惠贷款、担保、保险等金融业务。改变我国对外投资审批手续繁琐、外汇管理过严的现状，切实为对越投资提供政策支持。保持与我驻越使馆经商处的联系，定期向经商处汇报企业生产经营和管理情况，遇到重大问题及时向使馆报告。2.优选投资领域。中国早期的对越直接投资主要是加工、装配和生产性的小型项目。此后，中国企业已涉及越南的能源开发、电子、建材、建筑、农林渔业及服务业等行业，投资领域非常广泛。据越南计划投资部统计，2005年，在中国对越直接投资新增41个投资项目、6770万美元的协议投资额中，投资工业领域的有29个项目，协议投资额6223万美元；投资农林渔业8个项目，协议投资额456万美元；服务业4个项目，协议投资额91万美元。截至2005年底，中国对越直接投资中，投资最多的是工业和建筑业生产经营领域，达252个项目，协议投资额4.5亿美.元，分别占项目总数和投资总额的71.6%和61.6%。其次是投资服务业，为44个项目，协议投资额1.89亿美元，分别占项目总数和投资总额的12.5%和25.85%。投资最少的是农林渔业，为56个项目，协议投资额9698万美元，分别占项目总数和投资总额的15.9%和13.25%。

中国对越直接投资要优选有市场潜力、效益好、见效快且符合越南产业鼓励导向的行业作为重点投资领域，既充分利用当地资源优势，又有利于发挥我国在设备和技术上的比较优势。越南工业部已确定2006—2010年着力发展四大工业主导产业，加工制造业(纺织、皮革鞋类、农林水产加工)，工业生产资料(化工、机电、电力、煤炭)，高新技术工业(电子及通信工程)等三大产业，对中国企业来说，对越直接投资大有可为。结合越南经济发展和市场需求的实际情况，可考虑在以下重点领域进行投资，从事生产和加工。一是家电生产。越南家电普及率较低，需求不断扩大，市场潜力较大。中国家电企业拥有先进的技术和雄厚的研发实力，积累了不少开拓国际市场的经验，可在越南投资办厂。二是摩托车发动机生产。越南政府将摩托车列为工业发展的重点，但由于资金和技术原因，迄今未能生产发动机等主要部件。我国摩托车工业技术工艺已相当成熟，具备开拓国际市场的实力，可考虑在越南投资生产摩托车发动机。三是农机生产。越南是农业国，农业耕作以人力和牲畜为主，发动机、拖拉机、水泵、收割机、脱谷机、烘干机等农业机械市场需求较大。中国企业在积极扩大出口的同时，可考虑在越南投资生产或组装农业机械，以巩固和扩大市场。四是矿产开采。越南矿产资源丰富，种类较多，但矿产开采和加工能力较弱。中国企业可考虑在越南投资采矿和加工，利用便利的运输条件，将产品返销国内，缓解国内资源的不足。此外，中成药生产、水果加工、服装和面料加工、烟草加工等产业均是可供选取的对越直接投资领域。

3.优选投资区域。外商对越直接投资的地区分布很不平衡。截至2005年底，交通等基础设施较好的南部重点经济区(胡志明市、同奈省、平阳省、巴地一头顿省、西宁省、平福省、隆安省和前江省8省市)吸引外商直接投资占全国的一半以上。其中，合同资金占全国外商直接投资总额的58%，项目数占投资项目总数的50%。北部重点经济区(河内市、海防市、海阳省、永福、广宁省、兴安省、河西省、北宁省8个省市)吸引合同资金占全国的26%，项目数占28.7%。各工业区和加工出口区吸引外商直接投资项目数占外商直接投资项目总数的33.4%，合同资金占投资总额的33.8%。北部山区、中部、西原地区和九龙江平原地区的一些省份全省吸引外商直接投资的项目数仅2～3个，金额不超过700万美元。

中国对越直接投资的区域选择应集中于基础设施较为完备的胡志明市、河内市、海防市、广宁省、同奈省等5省市。特别是随着中越合作建设“两廊一圈”的加快推进，中国对越直接投资将更多地投向河内市、海防市、广宁省等发展较快的越南东北地区。按照越南新的《投资法》规定，工业区、出口加工区、高科技区、经济区属投资优惠地区，可作为对越直接投资的重点区域。越南也将北部山区、中部等社会经济条件困难或特别困难的地区，列为投资优惠地区。由于这些地区基础设施十分薄弱，经济发展严重滞后，增加了投资风险，是否投资需谨慎考虑。可在“两廊一圈”的越南北部区域内，选取高平、谅山等资源丰富的部分省市，着重进行资源开发和农业的直接投资。

4.优选投资方式。中国对越投资采取了独资、合资和合作经营等多种方式，独资和合资项目各占近一半。2005年，在中国对越直接投资中，中方独资项目30个，协议投资额3247万美元；中越合资项目9个，协议投资额3452万美元；合作经营2个项目，协议投资额72万美元。截至2005年底，在中国对越直接投资中，中方独资项目201个，协议投资金额3.3亿美元，分别占项目总数和投资总额的57.1%和45.14%；中越合资项目120个，投资金额3.55亿美元，分别占34%和48.56%；中越合作经营项目31个，投资金额4628万美元，分别占8.8%和6.3%。

优选投资方式是中国对越直接投资的重要方面。要结合企业自身情况及投资领域、投资项目的特点来优选投资方式。考虑到我国大部分对越投资企业实力不济，同时合资方式有利于拓展销售渠道，降低投资成本，符合越南还不够成熟的投资环境，选择合资方式较为合适。在合资企业中，中方所占股份最好超过50%，以使经营决策时不受制肘。有足够跨国经营经验的，或拥有特有技术需要保密的，也可选择独资方式。按照越南新的《投资法》规定，对越直接投资方式还有：按BCC、BOT、BTO和BT合同方式的投资，即合作经营；投资发展经营，包括两种形式，即扩大规模，提高生产能力和经营能力，以及更新技术，提高产品质量，减少环境污染；通过购买股份或融资方式参加投资活动的管理；通过合并、并购企业的方式投资。这些投资方式均可作为中国对越直接投资方式的重要补充。

潜力范文篇10

（一）浅海、滩涂海水养殖和海珍品增养殖取得显著成效

为实施“海上辽宁”、“海上山东”的战略，辽宁、山东两省充分发挥地处辽东、山东半岛和北黄海、渤海湾的优势，利用浅海、滩涂积极发展水养殖业。1996年，辽宁、山东两省海水养殖产量分别达到111万吨和259.7万吨，占海产品总量的43％和54.5％。为培育海洋经济新的增长点，两省又积极开发海水增养殖业，实施了对虾人工增殖放流和海底底播工程。辽宁省自1985年开始生产性放流以来，共放流1～3厘米幼对虾125亿尾，回捕产量达1.9万吨，直接经济效益6.5亿元，社会效益达2.8亿元，投入产出比为1∶10，居全国领先水平。海底底播是近些年来新兴的生产领域，有较好的开发前景。大连市长海县是一个海岛县，全县底播增殖面积40万亩，重点发展鲍鱼、海参、海胆、虾夷扇贝等海珍品，以及文蛤、杂色蛤、魁蚶等品种，产量共达8万多吨，初步建成了一个以底播增殖为主的海底庄园。山东省长岛县的海水养殖区现在已由近岸浅海扩展到深水大流海区，养殖品种由传统的海带、扇贝扩大到鲍鱼、海参、虾夷扇贝等海珍系列养殖，养殖形式也由单一的筏式养殖转变形成为海上筏养、海底播养、陆上工厂化养殖等多种养殖形式一起上的新局面。在列岛周围70万亩海域，初步形成了上、中、下水层综合利用的“蓝色牧场”。1996年全县海产品产量30万吨，其中海水养殖产量达20.87万吨，养殖收入6.58亿元。浙江省在合理调整渔业产业结构之后，也确立了以养殖业为主的发展思路，海水养殖取得显著发展。1996年，全省海水养殖面积达到85.82万亩，产量达39.51万吨，列全国第六位。1997年，浙江省桃花海洋渔业公司和象山港渔业公司，分别从福建省引进欧鳗和大黄花鱼种苗，采取大面积海水人工养殖，并获得成功，由于经济效益显著，预计将会有更大发展。

（二）建立了新型的海洋捕捞机制，积极发展远洋渔业

浙江省濒临东海，大陆架渔场面积达34050万亩，是浙江省陆域面积的两倍多。著名的舟山渔场是我国最大的渔场，丰富的渔业资源加速了浙江省海洋捕捞业的发展。1996年，全省渔业总产量达342.14万吨，其中海洋捕捞占259.72万吨，居全国首位。针对我国近海传统鱼种结构的变化，浙江省积极采取对策，使海洋捕捞结构从以沿岸近海为主，初步实现了向外海发展的转变，远洋捕捞作业已发展到大西洋、太平洋和印度洋，极大地促进了海洋渔业的发展。1996年，全省外海渔获量已占海洋捕捞总产量的61％。远洋渔业从无到有，迅速发展并具有了一定规模，去年产量达13.4万吨。

（三）积极开发水产品加工业，培育海洋经济新的增长点

辽宁、山东、浙江三省渔业生产的不断发展，带动了本省水产品保鲜加工业的迅速掘起。水产品加工是水产品增值的重要环节，也是今后海洋经济增值的发展方向。为瞄准国内国际市场，浙江省首先发展冷冻小包装和方便食品，在此基础上又开发了海洋药物等产品，使水产品获得显著增值。1996年，全省水产品加工总量达60余万吨，加工产值63.8亿元，水产品加工综合能力列全国前茅。

二、对我国水产品需求潜力和海洋渔业资源潜力的分析

据农业部渔业局测算，1995年全国人均水产品占有量为20.5公斤，人均消费量为11.6公斤，但消费极不平均，沿海地区有的高达40公斤，而内陆一些地区人均消费不到1公斤，所以内陆地区水产品的消费潜力是很大的。随着经济的发展和人民生活水平的提高，居民膳食结构也发生了很大变化，人们对高蛋白、低脂肪，食鲜味美的水产品需求将进一步增加。如果按每人每年增加1公斤水产品消费来计算，5年就需要增加600万吨的产量。而根据有关部门预测，今后几年每年人口将净增加1400万左右，满足新增人口对水产品的消费就需增加水产品产量16万吨。因此，应充分挖掘渔业资源的潜力，以满足人民对水产品日益增长的需求。

（一）提高养殖单产的增产潜力

我国海水养殖单产整体水平不高。“七五”期间，海水养殖单产平均为442斤／亩；“八五”期间，海水养殖单产已提高到677斤／亩。随着我国海洋渔业的迅速发展，相应的良种体系、渔用饲料体系、病害防治体系的建立和完善，养殖新技术的推广应用，养殖优良品种的引进及池塘改造等，“九五”期间，我国海水养殖单产达到800斤／亩以上是完全有可能的。

（二）扩大养殖面积的潜力

我国15米等深线以内的浅海和滩涂面积约为2亿亩，按现有科学技术水平，可进行人工养殖的面积为4000万亩。到1995年止，已利用的浅海和滩涂面积为1074万亩，仅占可养殖面积的26.8％。由于养殖技术、工程技术水平的提高，用于养殖的面积将不断扩大。如：山东省长岛县就已在30～40米水深的海域进行养殖，并获得成功。另根据国家海洋信息中心提供的资料，我国近海30米等深线所围浅水面积为4.8亿亩；40米等深线所围浅水面积6.2亿亩。由此足以说明，我国扩大海水养殖面积潜力是很大的。

（三）开发外海和远洋渔业资源的潜力

据资源调查，我国部分外海还有一定的渔业资源蕴藏量。仅南海外海海域就有近100万吨。稳定近海，调整远洋捕捞结构已势在必行。外海海域特别是公海海域渔业资源还有相当大的潜力。随着我国远洋渔业生产能力的扩大和同第三世界国家渔业合作的日益发展，远洋渔业产量保持一定的增长速度是可能的。据农业部渔业局提供的资料，预计到本世纪末，远洋和外海渔业产量将增加50万吨。

三、目前我国海洋渔业生产亟待解决的问题

（一）近海捕捞过度，造成渔业资源渐趋枯竭

近海捕捞是一项投入高回报率也高的产业，具有极大的诱惑力，而我国渔业生产管理机构的执法力度又相对薄弱，因此海洋捕捞出现了无度、无序的现象，造成我国海洋渔业传统资源渐趋枯竭。以舟山渔场为例，大、小黄鱼和墨鱼等传统经济鱼类已形不成渔汛，带鱼也趋于小型化、低龄化。如1996年冬汛结束后，在捕获的带鱼中，每尾在100～150克的占一半左右，而且渔业总产量中带鱼比例与1995年同期相比下降一成多，比上年减少4～5万吨。

（二）渔业病害严重制约了我国海水养殖业的发展

近年来，受综合因素影响，海区生态环境恶化，海洋渔业病害日趋严重。对虾、扇贝、鲍鱼、海带等均不同程度受到病害影响，且危害品种有扩大蔓延之势。1993年爆发流行性虾病后，全国对虾产量由1991年的22万吨锐降至1994年的6.4万吨，养殖、加工、销售等环节累计经济损失年均达100亿元，对虾养殖业遭到毁灭性打击，极大地挫伤了虾农养殖积极性。虽然一些地方坚持以防为主和以混养为主的方针，取得了一些成绩，但对大面积对虾养殖病害的防治，至今仍没有某个地方或单位研究出彻底有效的解决措施。渔业病害已经愈来愈成为制约我国海水养殖业发展的瓶颈因素。

（三）我国近岸海洋污染日趋严重

渤海、东海、黄海近岸海域都不同程度受到来自三方面的污染。其中，陆源污染占整个海洋污染的80％，船舶污染占15％，海水养殖、海洋矿藏开发造成的污染占5％。污染造成的后果是海水富营养化，诱发赤潮。如辽宁省1996年出现赤潮32次，每次最长时间达7～8天，严重影响了我国海水养殖业的发展。

四、几点建议

（一）严格执法，加大实施休渔制度的力度

为保护我国近海渔业资源和海洋生态环境，应加强对海洋渔业捕捞的管理，严格划定我近海休渔区域，建立健全休渔制度。据了解，浙江省舟山渔场在对带鱼实行了两个月的休渔期后，今年捕获的带鱼普遍比往年大出一指宽。辽宁省今年比往年晚一个月捕获海蛰，

增收5亿多元。这充分说明休渔制度有效可行。因此建议国务院责成有关部门，充分利用行政和法律手段，严格执行休渔制度，以确保我国近海渔业资源的健康持续发展。

（二）组织科研院校联合攻关，加强渔业病害的防治研究

从目前情况来看，大面积的海水养殖一旦发生病害，很难找到立竿见影的方法和技术。因此，建议国家科委与沿海省、市、县各级政府，采取多渠道集资的办法，积极扶持科研院校加紧进行渔业病害防治的基础性研究和预防性研究，并将其列入国家计划，以确保我国海水养殖业的健康发展。同时，建议国家从大农业发展的角度出发，把用于引进农业高新技术和良种的1亿美元专项经费，划出一部分用来支持我国海洋渔业的发展。

（三）在黄海北部海域建立渔业经济技术可持续发展试验示范区