Факторный анализ влияния уровна развития социально-экономической инфраструктуры на качество жизни населения региона: математические модели тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат наук Сян Сяо Ган (Xiang Xiao Gang)

• Сян Сяо Ган (Xiang Xiao Gang)
• кандидат наук
• 2016

Оглавление диссертации кандидат наук Сян Сяо Ган (Xiang Xiao Gang)

Введение................................................................................................................4

ГЛАВА 1 .ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИЗМЕРЕНИЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ И УРОВНЯ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ....................................................................... 15

1.1 Мировой взгляд на ключевые цели развивающейся экономики Китая..............................................................................................................15

1.2 Понятие социально-экономической инфраструктуры в китайской и зарубежной научной литературе..................................................................19

1.3 Понятие качества жизни населения в китайской и зарубежной литературе...................................................................................................... 29

1.4 Гипотеза о зависимости уровня жизни от состояния инфраструктуры территории: эконометрический подход.......................................................38

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА И ОПИСАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО АППАРАТА ИНДЕКСНЫХ МОДЕЛЕЙ ГО8Е1 И ..........................................................44

2.1 Обзор экономико-математических методов и инструментальных средств программного обеспечения.......................................................................... 45

2.2 Методы классификации многомерных наблюдений для ранжирования объектов экономики......................................................................................52

2.3 Общие положения модели индекса развитости социально-экономической инфраструктуры ГО8Е1................................................................................63

2.4 Общие положения модели индекса уровня жизни .......................70

2.5 Методика комплексного анализа состояния социально-экономической инфраструктуры и уровня жизни населения: сопоставление ранжированных рядов............................................................................................................... 79

ГЛАВА 3. ЭМПИРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ РЕГИОНАЛЬНЫХ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ОСОБЕННОСТЕЙ КИТАЯ И МЕЖРЕГИОНАЛЬНЫХ РАЗЛИЧИЙ

СОСТОЯНИЯ ИНФРАСТРУКТУРЫ И УРОВНЯ ЖИЗНИ ГРАЖДАН......................... 88

3.1 Обзор социально-экономической ситуации и уровня жизни населения в

Китае..............................................................................................................90

3.2 Количественный анализ текущего состояния социально-экономической

инфраструктуры центральных регионов Китая на основе модели ГО8Е1........................................................................................................... 105

3.3 Сравнительный анализ состояния социально-экономической

инфраструктуры муниципальных образований Китая с применением модели ГО8Е1......................................................................................................... 113

3.4 Количественный анализ уровня жизни граждан на территории Китая с применением модели .................................................................................120

3.5 Количественный анализ уровня жизни граждан в Китае на основе модели

факторного анализа...........................................................................................131

3.6 Применение "метода главных компонент" для формирования интегральных

измерительных индексов качества условий жизни и состояния инфраструктуры................................................................................................149

3.7 Анализ зависимости между развитием социально-экономической

инфраструктуры и уровнем жизни населения: сравнение интегральных индексов и

рангов территорий............................................................................................156

Заключение........................................................................................................168

Список литературы...........................................................................................174

Приложения.......................................................................................................188

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Факторный анализ влияния уровна развития социально-экономической инфраструктуры на качество жизни населения региона: математические модели»

ВВЕДЕНИЕ 1. Актуальность темы исследования.

В последние годы, Китай осуществляет планомерную государственную политику в области развития инфраструктуры. Долгосрочная государственная программа оценивается в 4 триллиона юаней инвестиционных вложений, в том числе: участие в плане развития инфраструктуры стран АТЭС, строительство трансконтинентального транспортного коридора «Одна Дорога», азиатско-европейский маршрут «Единый Шелковый Путь», создание Азиатского Банка Инфраструктурных Инвестиций. Эти планы грандиозны и дОроги, но через их освоение Китай надеется играть положительную роль в продвижении экономики страны на уровень передовых достижений глобальной экономики.

Основные инфраструктурные средства (услуги) играют огромную роль в ускорении социально-экономической активности населения, и развития его пространственного распределения. Для государства - обеспечить нормальную, по современным требованиям, инфраструктуру - означает долговременные проектные вложения и огромные инвестиции. Однако, в дальнейшем, инфраструктурные вложения имеют свойство накопленного капитала, и дают эффект в течение многих десятилетий, улучшая бизнес-климат и уровень жизни населения на территории региона.

В десятом по счету пятилетнем плане развития КНР на стратегическом уровне было закреплено, что целью национального социально-экономического развития является повышение качества жизни населения. В плане развития, под "качествам жизни" подразумевается совокупность официальных отчетных статистических показателей, характеризующих изменение условий жизни граждан китайских провинций, которое обеспечивается государственным управлением.

Вследствие ограниченности ресурсов, важнейшая проблема государственного народнохозяйственного планирования инфраструктурных инвестиций -установление приоритетов направлений инвестирования, и

экономико-географической очередности потребителей инвестиций, то есть регионов-реципиентов. Для решения этой проблемы необходимо иметь объективную оценку совокупного уровня развития социально-экономической инфраструктуры регионов, допускающую их ранжирование.

С другой стороны, при размещении инфраструктурных инвестиций, плановые органы государственного управления должны опираться на объективную оценку уровня развития условий жизни населения территорий, то есть ранжированный ряд регионов, нуждающихся в улучшении условий жизни.

Сопоставление двух ранжированных рядов регионов страны : по уровню развития инфраструктуры и уровню жизни населения - повысит обоснованность и географическую целесообразность крупнейших долгосрочных государственных вложений в инфраструктурные проекты.

Таким образом, научная задача исследования: разработать экономико-математический аппарат для подтверждения гипотезы о влиянии уровня развития социально-экономической инфраструктуры регионов на последующее развитие (с лагом 4-5 лет) качества жизни населения. В качестве методологического аппарата, автор ставит задачу: факторного обоснования и построения эконометрических моделей формирования интегральных измерительных индексов, для оценки уровня инфраструктурного состояния территории и уровня качества жизни населения. С помощью интегральных оценочных индексов, далее могут быть получены ранжированные ряды динамики (рейтинги) регионов: отдельно по состоянию инфраструктуры и по благосостоянию населения. Сравнение полученных рейтингов регионов, с лагом в 4-5 лет, дает возможность оценить зависимость качества жизни от суммарного эффекта инфраструктурных инвестиций в предыдущие годы. Исследование выполнено впервые, на объективной информации, предоставляемой региональными органами Национального бюро статистики КНР. 2. Степень разработанности проблемы.

В Китае и за границей, в настоящее время есть много научно-исследовательских работ о результатах в изучении инфраструктуры: о

теоретических отношениях, эмпирических отношениях, политических отношениях и структуре (составных элементах) инфраструктуры.

Среди публикаций, в части теоретических аспектов, отметим самые главные. Согласно кейнсианской теории мультипликации, вообще считается, что инфраструктура может быть расценена как своего рода инвестиции. Это может вызвать прямое увеличение общего объема производства. Через эффекты мультипликативного капитального накопления, общий эффект также может суммироваться несколько раз, в инвестициях социального капиталооборота и увеличить объем национального дохода, а также усилить социальную деловую активность населения.

Конечная цель экономического развития: улучшать жизненный уровень людей. С развитием социальной экономики, разрыв доходов между богатыми и бедными становится очень заметным. С 1995 до 2002 гг, много ученых, таких как Kerf, Brenneman, Henderson, Li BoXi и Liu DeShun и т.д., утверждали, что инфраструктура - это и есть товар конечного потребления. Именно она может улучшить и сбалансировать уровни реального дохода людей, устранить бедность, и сузить региональный разрыв в доходах.

В эмпирическом отношении, опубликованные работы, главным образом, анализируют важность и влияние инфраструктуры на экономический рост. Например, Aschauer впервые изучил важность и вклад инфраструктуры, в двух структурных аспектах, в 1989г. Важность инфраструктуры для развития экономики постепенно признавалась, но общий вывод: они не связаны линейным соотношением. Из-за многообразия применения различных моделей и различного расчетно-статистического инструментария, налицо различие выводов, о вкладе различных элементов инфраструктуры в общий экономический рост.

Количественных оценок влияния «инфраструктуры в целом» на экономический рост не существует, т.к. нет общепризнанного измерителя (индикатора) уровня развития инфраструктуры на территории. Ильченко А.Н. и Ма Цзюнь первыми выдвигают идею интегрального индикатора измерения инфраструктуры (IDSEI) в 2012, и Ильченко впервые использовала модель IDSEI,

чтобы измерить уровень развития социально-экономической инфраструктуры некоторых российских регионов в 2014.

Таким образом, в аспекте экономических отношений, нет единого мнения о степени влияния уровня развития инфраструктуры на региональный экономический рост, а также на уровень жизни населения.

В аспекте политических отношений, инфраструктурные проекты подвергаются критике из-за большого лага запаздывания в достижении эффекта: у инфраструктуры часто высокая стоимость, длительный период строительства, высокий риск окупаемости - таким образом, правительственные финансовые ресурсы чаще всего - это основная часть капиталовложений в инфраструктуру. Henisz (2002) полагал, что противоречия, между политическим истэблишментом и правительственными исполнительными организациями, оказывают очень важное влияние на процесс освоения капиталовложений в инфраструктуру. В дополнение к этому Zhang GuangNan и Chen GuangHan (2009) полагали, что политико-экономическая система иногда может продвигать сооружение объектов инфраструктуры как предельные затраты бюджета.

С точки зрения структурного состава инфраструктуры, пока еще не сложилось четкого определения: она не постоянна (например В.Б. Кондратьев и др.). Hirschman в 1958г полагал, что с непрерывным развитием социальной экономики, инфраструктура должна продолжить расширение своих функций, как по качеству, так и по количеству. Процесс расширения обязательно будет находиться в противоречии с ограниченными общественными ресурсами. Таким образом, мы должны уметь управлять масштабом инвестиций в инфраструктуре, но сначала нужно уметь оценить потребность территорий в расширении инфраструктуры, т.е. измерить ее уровень и построить рейтинг территорий-реципиентов.

С тех пор, как доктор Морис впервые предложил понятие индекса качества жизни в 1975г., было много публикаций по анализу и сравнению внутренних и внешних стандартов жизни. Эти литературные источники, главным образом,

сосредотачиваются на выборе и построении системы подробных индикаторов для исследования и анализа жизненного уровня.

При выборе индикаторов ученые в Соединенных Штатах и Канаде склонны принимать субъективные показатели общественного развития: социологические опросы, чтобы составить интегральный индикатор жизненного уровня. Но европейские ученые и китайские ученые, главным образом, принимают во внимание объективные факторы: статистику сферы услуг, чтобы построить сводный показатель. Профессоры Lin Nan и Lu ShuHua (каждый по отдельности) скомбинировали субъективные и объективные индикаторы жизненного уровня и проанализировали их отношения в 1987 и в 1992 годах.

Российская научная школа исследования условий жизни, базирующаяся на эконометрическом подходе, представлена известным экономистом-математиком Айвазяном С. А. (2012), и его последователями: Бакуменко Л.П., Бородкин Ф.М., Вербик М.. Их результаты сосредоточены на анализе структуры интегральных показателей и статистическом измерении весов составляющих их компонентов.

В создании интегрального индекса, научной проблемой является многообразие представлений о том, как учитывать весовые соотношения составляющих компонентов.

Многие ученые вносят в метод расчета системного показателя принцип равного веса, например, такой как Физический Индекс Качества жизни (PQLI), предложенный департаментом оффшорного развития Соединенных Штатов в 1975, или Индекс развития человеческого потенциала (HDI), предложенный Программой развития Организации Объединенных Наций в 1990; Индекс Социального Прогресса (ISP), предложенный профессором Estes в 1984; Качество Здоровой Жизни (HRQOL), предложенный американским Центром по контролю и профилактике заболеваний в 1993; Индекс Потребительского доверия (CCI), предложенный Katona в 1952; Индекс Социального Здоровья (ISH), предложенный Miringoff, и т.д. В этих системных индексах авторы дают равный вес каждому локальному индикатору (компоненту).

Многие индексные системы используют равновесный метод расчета: Индекс развития человеческого потенциала (HDI); Джонстонский Индекс Качества Жизни, предложенный Джонстоном; Индикаторы Устойчивого развития (SDI) предложенные профильным Рабочим Комитетом Соединенных Штатов; Взвешенный индекс Социального Прогресса (WISP), предложенный профессором Эстесом; Индекс Состояния Жизни (LCI), предложенный офисом социального и культурного планирования Голландии в 1999; Индекс Благосостояния (IWB), предложенный профессором Eliakacapyr; Взвешенный индекс Социального обеспечения (WISW) и Индекс Экономического Благосостояния (IEWB), предложенный канадским исследовательским центром жизненного уровня в 1998г, и так далее.

Принцип неравновесного учета компонентов в стандартах жизни не обладает универсальностью и применяется исследователями в конкретных условиях разных стран. Обоснованием, как правило, являются масштабные социологические исследования, опирающиеся на статистику обработки больших массивов анкетных данных и экспертный анализ.

Рассматривая стандарты жизни людей, с учетом внутренней и внешней ситуации, отечественные ученые: профессоры He ChuanQi, Zhou ChangCheng и Feng XiaoTian обосновали свои рекомендации по расчету неравновесного варианта индикатора жизненного стандарта людей, применительно к условиям китайской экономики.

Вопреки наличию множества научных работ, посвященных изучению государственных инвестиций в инфраструктуру и уровня жизни населения, есть целый ряд аспектов, которые данные исследования не затрагивают.

Во-первых, несмотря на то, что модель IDSEI для анализа инфраструктурных инвестиций на основе индексного метода была впервые предложена д.э.н., профессором А.Н. Ильченко, никто из авторов не применял ее для эмпирических исследований в Китае. Модель требует адаптации к особенностям формирования данных официальной статистики и стратегии социально-экономической политики

Китая на современном этапе развития.

Во-вторых, в отличие от существующих индикаторов оценки уровня жизни населения, для стран азиатско-тихоокеанского региона(АТР), с экономикой "догоняющего развития," индикатор уровня жизни должен учитывать как потребительские предпочтения (спрос на услуги качества жизни), так и ресурсные возможности государства по их обеспечению (предложение услуг). Соотношение между спросом и предложением на услуги качества жизни отображается через неравные коэффициенты компонентов интегрального индекса (Zhou Chang Cheng). При этом, расчетные методики должны опираться на эконометрический подход (Айвазян С.А. и другие), так как в условиях стран АТР социологический подход (анкетирование) оказывается недоступным, по многим причинам.

И, наконец, изучение социально-экономической инфраструктуры обычно проводится авторами в отрыве от анализа уровня жизни населения. До настоящего времени никто из исследователей не комбинировал эти два аспекта в своих трудах. Математико-статистические модели, применяемые в инфраструктурном анализе и анализе стандартов жизни, опираются на взаимно несопоставимые данные, как по набору индикаторов, так и по методам измерений, что объясняет имеющийся пробел в комплексном исследовании.

3. Цель исследования.

Сформировать интегральные измерительные индексы для объективной оценки состаяния социально-экономической инфраструктуры и условий жизни населения, чтобы проанализировать отношения между уровнями развития инфраструктуры и условий жизни в регионах Китая, и получить аналитический инструментарий для ранжирования территорий, как информационную поддержку планирования инвестиций в инфраструктуру, чтобы оптимизировать жизненный уровень людей.

4. Конкретные задачи для достижения цели исследования.

4.1 Анализ теоретических представлений и степени разработанности проблемы государственного инвестирования в инфраструктуру.

4.2 Изучение понятия уровня жизни населения и существующих точек зрения по его определению.

4.3 Обзор математических моделей для статистического анализа государственных инфраструктурных инвестиций и условий жизни населения.

4.4 Обоснование структуры и параметров экономико-математических моделей IDSEI и ILQ, состав информационного обеспечения.

4.5 Анализ социально-экономического положения и уровня жизни населения в регионах КНР.

4.6 Адаптация и применение модели IDSEI для изучения региональных диспропорций социально-экономического развития в Китае.

4.7 Апробирование модели ILQ для изучения уровня жизни в провинциях Китая.

4.8 Применение модели факторного анализа для изучения региональных различий уровня жизни в китайских провинциях. Сопоставление полученных результатов с анализом на основе модели ILQ.

4.9 Применение метода главных компонент для ранжирования регионов Китая по уровню жизни насаления и состояния инфраструктуры, с учетом лага запаздывания эффективности инвестиций.

4.10 Сравнительный анализ ранговой корреляции интегральных индексов уровня жизни и состояния инфраструктуры для всех регионов Китая (31 провинция).

5. Объект и предмет исследования.

Объект исследования - зависимости между уровнями: развития социально-экономической инфраструктуры в промышленно развитых регионах Китая и уровня жизни населения. Предмет исследования - модели формирования интегральных измерительных индексов для выявления приоритетных регионов и поддержки инвестиционных решений в региональном инфраструктурном

управлении.

6. Методологическая база исследования: включает методы системного анализа, экономико-математического моделирования, статистической многомерной классификации, корреляционно-регрессионного анализа, адаптивного прогнозирования.

7. Информационная база исследоваиия: научные опубликованные работы китайских, российских и других зарубежных экономистов-математиков в исследуемом направлении, а также официальные статистические данные Государственного комитета статистики КНР (на региональном и национальном уровнях) за период 1995-2014гг.

8. Соответствие научной специальности.

Тема исследования соответствует Паспорту ВАК РФ научной специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики:

1.5 Разработка и развитие математических методов и моделей глобальной экономики, межотраслевого, межрегионального и межстранового социально-экономического анализа, построение интегральных

социально-экономических индикаторов.

1.9. Разработка и развитие математических методов и моделей анализа и прогнозирования развития социально-экономических процессов общественной жизни: демографических процессов, рынка труда и занятости населения, качества жизни населения и др.

9. Научные результаты, представляемые к защите (научная новизна).

Научная новизна авторского вклада, в теорию экономико-математического

моделирования, заключается в экономическом обосновании выбора определяющих факторов и математическом описании новых иерархических

моделей (на основе методов статистики и эконометрики) для формирования интегральных измерительных индексов, используемых в государственном инвестиционном управлении: для рейтинговой оценки и построения ранжированных рядов динамики состояния инфраструктуры и качества жизни населения регионов страны; для выявления динамического влияния уровня развития инфраструктуры на качество жизни; для обоснования выбора приоритетных направлений и экономико-географических агломераций при перспективном планировании государственных инфраструктурных инвестиций.

9.1 Предложено расширение трехуровневой иерархической модели измерения уровня развития социально-экономической инфраструктуры (IDSEI), путем включения дополнительных параметров, учитывающих социально-демографическую составляющую в экономике развивающихся стран, а также отражающих структуру опубликованных данных государственной статистики, то есть переход от удельных пространственных показателей к удельным «подушевым», для измерения индекса капиталовложений в инфраструктуру.

9.2 На основе анализа структуры потребительских предпочтений населения развивающихся стран (на примере КНР), а также современных приоритетных направлений государственной социальной политики, на основе данных официальной статистики, выявлен ранжированный ряд показателей и их весовые коэффициенты, предложены алгоритмы формирования промежуточных индексов и их межуровневого агрегирования, в составе 4-уровневой иерархической модели формирования индекса жизненного уровня населения (ILQ), показана его применимость к условиям постиндустриального этапа развития экономики Китая.

9.3 Для выявления многолетнего ретроспективного влияния развития социально-экономической инфраструктуры на качество жизни населения, предложен метод анализа взаимосвязи между тенденциями изменения индексов IDSEI и ILQ, через сравнение ранжированных рядов регионов, с целью обоснования рекомендаций совершенствования региональной политики, в части

приоритетности инфраструктурных инвестиций.

10. Теоретическая и практическая значимость исследования.

Разработанные модели представляют собой аналитический инструментарий для объективного ранжирования территорий по уровню развития инвестиционных инфраструктурных вложений, во взаимосвязи с уровнем жизни населения.

Практическая значимость заключается в информационном обеспечении поддержки управленческих решений в инвестиционной инфраструктурной политике регионов.

Разработанные методы, модели и алгоритмы могут использоваться в учебном процессе по бакалаврской программе "Прикладная математика", что подтверждается справкой Колледжа Математики и Компьютерных Наук Уханьского Текстильного Университета (г. Ухань, провинция Хубэй, КНР).

11.Апробация результатов исследования проводилась на международных научных конференциях:

1. ''Статистика как средство международных коммуникаций'', Санкт-Петербург, 2014.

2. ''The 17th China Annual Economic Geography Conference'', Wuhan, China, 2014.

3. ''Математические и Инструментальные методы в Инноватике и Бизнес-Аналитике'', Ростов-на-Дону, 2014.

4. "Энергия-2015", Иваново,2015.

5. ''Телеконференция Молодая Математика: Германия - Россия - Китай", 2015(онлайн).

6. ''Статистические Методы в Гуманитарных и Экономических Науках'', Санкт-Петербург,2016.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИЗМЕРЕНИЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ И УРОВНЯ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ

В этой главе планируется изучить теоретические аспекты государственной социально-экономической инфраструктуры, а также аспекты понятия качества жизни населения определенной страны. Теоретические знания, полученные в этой главе, станут отправной точкой для дальнейшего исследования данных экономических явлений.

В планах этой главы - во-первых, рассмотреть экономическую политику КНР; во-вторых, изучить определение, коннотации, характеристики и классификацию социально-экономической инфраструктуры государства, сделать обзор китайской и зарубежной литературы по этой теме; в-третьих, обратиться к понятию качества жизни населения и его характеристикам, изучив китайскую и зарубежную литературу по данной проблематике; в-четвертых, - рассмотреть общепринятые теоретические модели данных экономических явлений.

1.1 Мировой взгляд на ключевые цели развивающейся экономики Китая

После длительного периода развития человеческое общество постепенно вступило на более продвинутую ступень цивилизации. В результате мировое сообщество представляет собой пеструю картину мира, состоящую из различных экономических укладов. В ней есть развитые и развивающиеся страны. Есть густонаселенные и малочисленные. Есть сильные западные страны и страны третьего мира со слаборазвитой экономикой. При таком разнообразии социально-экономических условий в мире, проблемы выживаемости и устойчивого экономического развития государств приобретают мировую значимость. Для того, чтобы воспользоваться своими преимуществами, каждая страна предпринимает различные действия и разрабатывает разнообразные политики. В одних случаях реализуемые политики позволяют странам добиться открытости и кооперации, а в других - приводят к конфликтам и противостоянию

между ними. Тем не менее, мирное развитие является основной тенденцией сегодняшнего времени.

Известно, что Китай, Россия, США являются постоянными членами Организации Объединенных Наций. Китай и Индия имеют огромнейшее население, больше чем другие страны. Россия имеет самую большую площадь в мире. США имеет самую сильную экономику в мире. Они имеют очень хорошие природные и географические условия. Они являются наиболее важными странами в мире.

Мы можем получить статистические данные с официального сайта Всемирного банка, чтобы проиллюстрировать ситуацию экономики Китая и некоторые другие важные страны. [107]

Year

2008 2010

Рис.1.1 Процент ВВП Китая, России, США, Индии и других стран в 2008 и 2010 годах, относительно мирового ВВП

Рис.1.2 Процент ВВП Китая, России, США, Индии и других стран в 2012 и 2014 годах, относительно мирового ВВП

Рис.1.3 ВВП Китая, России, США, Индии и других стран с 2008 по 2014 год (Единица измерения: миллиард долларов)

Во-первых, из рисунка 1.1 и рисунка 1.2, мы можем получить, что процент ВВП Китая, России, США и Индии являются по отдельности 5,35%, 1,95%, 17,27% и 1,44% в 2008 году и соответственно 6,72%, 1,70% , 16,66% и 1,90% в

2010 году; затем соответственно 8,24%, 1,96%, 15,74% и 1,78% в 2012 году и наконец 9,44%, 1,70%, 15,89% и 1,87% в 2014 г. Мы можем знать, что процент ВВП Китая стабильно растет с 5,35% в 2008 году до 9,44% в 2014 г., доля ВВП России, США и Индии мало изменились по отдельности. Китайская экономика развивается относительно быстрее, чем в других странах.

Во-вторых, из рисунка 1.3 мы можем получить ВВП Китая, России, США и Индии. ВВП Китая растет с 4458.4 млрд долларов в 2008 году до 10354.8 млрд долларов в 2014 году. Китай имеет самую высокую скорость развития и второй по величине ВВП [107]. Кроме того, мы также можем видеть скорость развития ВВП России, США и Индии, и они также имеют важное значение, потому что отношения взаимно пропорциональны. В целом, Китай играет все более важную роль в процессе развития мировой экономики.

В современном мире существует много возможностей для развития, поэтому в любом государстве необходимо проводить адекватную политику совершенствования национальной экономики, основанную на здравом смысле, и постепенно повышать качество жизни граждан. Это особенно важно для такой большой и густонаселенной страны как Китай.

После более 30-ти лет реформ и политики открытости, КНР стала второй по величине экономикой мира. Сейчас страна играет заметную роль на мировой арене. В последнее время Правительством Китая начаты и реализуются крупные экономические проекты, такие как план «инвестиций четырех триллионов», строительство трансконтинентального транспортного коридора «Одна Дорога», азиатско-европейский маршрут «Единый Шелковый Путь», создание Азиатского Банка Инфраструктурных Инвестиций (AПB).

Прогнозируется, что в будущем Китай продолжит политику развития и реализации мощных экономических проектов, отвечающих глобальным вызовам и способных обеспечить стабильность национальной экономики. Например, Правительство Китая может осуществить план по сокращению выбросов оксидов углерода, загрязняющих атмосферу. В соответствии с ним в отношении внешней

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Сян Сяо Ган (Xiang Xiao Gang), 2016 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

[1] Albala-Bertrand,Jose M.; Emmanuel C. Mamatzalds. The Impact of Public Infrastructure on the Productivity of the Chilean Economy // Review of Development Economics. 2004. 8 (2). Pp 266-278.

[2] Angelina N.Ilchenko. Integrated Estimation of Territory Social and Economic Infrastructure: Experimental Modeling // International Journal of Business, Humanities and Technology. 2014(2). Pp 88-97.

[3] Antonio Estache. Infrastructure finance in developing countries: an overview // EIB (European Investment Bank) Papers. 2010(2). Pp 60-88.

[4] Banerjee,Sudeshna; Wodon,Quentin; Diallo,Amadou etc. Access, Affordability, and Alternatives: Modern Infrastructure Services in Africa // The World Bank Africa Infrastructure Country Diagnostic, Background Paper No. 2. 2008.

[5] Bao YueHua, Chen Qiang. Indicator system of quality of urban development from perspective of urban functions // Journal of Tongji University (Natural science). 2011(5). Pp 778-784.

[6] Bom, Pedro.R.D; Ligthart, J.E. How Productive is Public Capital? A Meta -Regression Analysis // International Center for Public Policy.Working Paper Series. 2009.

[7] Brenneman, Adam; Kerf, Michel. Infrastructure and poverty linkages: a literature review // The World Bank.Washington, DC Draft. 2002.

[8] Briceno-Garmendia, Cecilia; Sarkodie, Afua. Spending on Public Infrastructure: A Practitioner's Guide // Policy Research Working Paper No. 5905.World Bank. 2011.

[9]Cai YongSheng, Li Jing. Research on consumption structure change of urban residents with ELES model // Journal of Chongqing Institute of Technology (Natural Science). 2009 (4). Pp 34-38.

[10]Chakraborty Shankha. Endogenous Lifetime and Economic Growth // Journal of Economic Theory. 2004(5). Pp 119-137.

[11]Chen YiPing. Rethinking of the assessment of the life quality // Social Science

Research.1999 (1). Pp 84-87.

[12]Cheng Gong, Zhang QiuYun, Wen RongTang. Infrastructure financing research in transition period // Beijing: Social Sciences Academic Press.2006. Pp 275-276.

[13]Cheng QianChang, Hu DaSheng. An analysis on the regional difference of consumption level and living standardabout urban residents in China // Territory & Natural Resources Study. 2010 (5). Pp 20-21.

[14]Chu DeYin, Yan Wei. Civilization fiscal expenditure and residents' consumption -based on provincial panel data from 1995 to 2007 // Journal of Shanxi finance and economics University. 2010 (1). Pp 10-16.

[15]David Alan Aschauer. Is public expenditure productive? // Joumal of Monetary Economics. 1989 (23). Pp177-200.

[16]David Canning, Esra Bennathan. The social rate of return on infrastructure investments // Policy Research Working Papers No. 2390.World Bank.2000.

[17]Deng Xiang, Zhang SiYuan. On the estimation and adjustment of household living standard in China // Journal of Yunnan University of Finance and Economics. 2008(1). Pp 16-23.

[18]Diao YongZuo. Discussion on the life quality // Economist. 2003 (6). Pp 4-10.

[19]Ding Liang, Yi FaHai. Analysis of consumption difference between urban and rural residents in Hubei province from 1993-2005 // Journal of Hubei University (philosophy and Social Science Edition), 2007 (3). Pp 61-64.

[20]Easterly,William; Serven,Luis. The Limits of Stabilization: Infrastructure, Public Deficits, and Growth in Latin America // Stanford University Press. 2003.

[21] European Statistical Laboratory [EB/OL]. http://esl.jrc.it.

[22]Fan BoNai. The evaluation on quality of citizen's living of China // Journal of Zhejiang University (Humanities and Social Sciences). 2006 (4). Pp 122-130.

[23]Fan JiuLi, Bai BaoLi, Pan Quan. Literature review of the relationship between infrastructure capital and economic growth // Shanghai Economy Review. 2004 (1). Pp 36-43.

[24]Fang XiaoE, Zhang XiaoSheng. The construction of rural infrastructure and the

increase of farmers' income // Productivity research. 2009 (11). Pp 42-43.

[25]Fay,Marianne;Yepes,Tito. Investing in Infrastructure: What is needed from 2000 to 2010? // Policy Research Working Paper No. 3102.World Bank. 2003.

[26]Fei Yu, Wang Jiang. The non-linear effects of FDI on regional economic growth in China // Statistical Research. 2013 (4). Pp 70-75.

[27]Feng LiTian, Dai XingYi. The research of China's Population life Quality // High Education Press. Beijing.1996.

[28]Feng XiaoTian, Yi SongGuo. The quality of family life in urban areas: the indicators and the structure // Sociological Studies. 2000 (4). Pp 107-118.

[29] Foster, Vivien; Tito Yepes. Is Cost Recovery a Feasible Objective for Water and Electricity? The Latin American Experience // Policy Research Working Paper No. 3943.World Bank. 2006.

[30]Fu ZhiYu Xu MingRui. Thoughts on the fiscal policy of the transfer of rural labor force -taking Guizhou province as an example// Rural Economy. 2008 (12). Pp 102-104.

[31] Gao Hong, Gao LingHong, Gao LiHong. Evaluation research of the residents' life quality in all China regions // Productivity research. 2006 (9). Pp 119-120.

[32] Guo Ye. Comparison of economic development of the three major economic regions - panel data analysis based on the agglomeration effects of city and region // China Industrial Economics. 2010 (4). Pp 35-45.

[33]Han ShuLi. Research reviw of China life quality // Journal of Ningbo Polytechnic. 2005 (6). Pp 71-73.

[34] Han ZhaoZhou, Li ZhongYan.The statistical measurement study of regional comprehensive economic strength // Journal of Guangdong University of Business Studies. 2012(3). Pp 10-18.

[35] He ChunLin, Zhou ChangCheng. Concept of welfare and index of life quality--Conceptual Framework and Structure of the European index System of Life Quality // Social sciences abroad. 2002 (1). Pp 51-55.

[36] Henan Bureau of Statistic. Henan Statistical Yearbook // Beijing: China Statistic Press, 2009-2013.

[37]Hou QuanHua, Liu Hu, Li ChunLei. The analysis of the regional difference of the Shaanxi residents in the earlier 21 century // Journal of Northwest University (Natural Science Edition).2006 (4). Pp 676-680.

[38]Hu Fang. An analysis of index of life quality of the Netherlands and its revelation to China // Journal of Guangdong University of Technology (social sciences edition). 2007(1). Pp 20-22.

[39]Huang ZeLin, Liu SheJian. Based on ELES model analysis of dynamic change of consumption structure of urban residents in Shanghai // Shanghai's economic research, 2007 (6). Pp 52-58.

[40] Hubei Bureau of Statistic. Hubei Statistical Yearbook //Beijing: China Statistic Press, 2009-2013.

[41] Hunan Bureau of Statistic. Hunan Statistical Yearbook //Beijing: China Statistic Press, 2009-2013.

[42]Jiang ShiJie. The research on relationship between infrastructure investment and urbanization process // Doctoral Dissertation.Chongqing University. 2005. Pp 5-9.

[43]Jiang YiGao, Zhu Xi. Research on Infrastructure Capital and Economic Growth // Management Review. 2004. 16 (9). Pp 57-62.

[44]Jin FuLiang, Li GuCheng. Empirical study on impact of rural infrastructure investment on rural economic growth - a case study in Hubei Province // Journal of Huazhong agricultural University (Social Sciences Edition).2012(6). Pp 36-40.

[45]Ju QingJiang. An empirical analysis of the relationship between infrastructure and rural economic development // Journal of Anhui University (Philosophy and Social Sciences).2006(3). Pp 113-116.

[46]Klrein, Michael. Infrastructure Policy Basic Design Options // Policy Research Working Paper No.6274.World Bank. 2012.

[47]Kwon, Eunkyung (2005a). Infrastructure, Growth and Poverty Reduction in Indonesia: A Cross-Sectional Analysis // Presented at the ADBI Workshop on Transport Infrastructure and Poverty Reduction, ADB Manna, 18-22, July, 2005.

[48]Kwon, Eunkyung (2005b). Road Development and Poverty in the People's Republic

of China // Paper presented at the ADBI Workshop on Transport Infrastructure and Poverty Reduction, ADB Manila, 18-22, July, 2005.

[49]Li BoXi, Liu DeShun. The regional comparison analysis about the China infrastructure level and economy growth // Management World. 1995(2). Pp 106-111.

[50]Li ChangHua, Yao HaiMing. Prediction and analysis of Jiangsu urban and rural residents living level and consumption structure // Journal of Nanjing Normal University (Social Science Edition).1995(2). Pp 10-18.

[51]Li ChanJuan, Li QiYun. The economic effects of public infrastructure investment: a survey of empirical literature // Journal of Shandong University (Philosophy and Social Sciences).2002(5). Pp 100-106.

[52]Li Chen. Establishing a comprehensive index System of Quality of Life // Development research. 2005(9). Pp 69-70.

[53]Li Ping, Wang ChunHui, Yu Guocai. The literature review of the infrastructure and economic development // The Journal of world Economy .2011(5). Pp 93-116.

[54]Li Sha. Germany living quality index system research and enlightenment // The World of Survey and Research. 2011 (1). Pp 60-64.

[55] Li Wei, Gao YuanDong. Dynamic analysis of county economy impact factors -with the district of Chongqing city as an example based on the explanation of the path analysis method // Theory Journal. 2013 (4). Pp 61-64.

[56]Li ZhengLong. An empirical study of satisfaction degree about inhabitant quality of life // East China Economic Management. 2006(6). Pp 55-58.

[57]Li ZhiPing. The distribution estimation and the measurement of the consumption trends of Hubei cities in recent twenty years// Statistics and Decision.2011(8). Pp 84-86.

[58]Li ZhiYuan. Research on rural infrastructure investments - a case study from Hebei province // Doctoral Dissertation.Agricultural University of Hebei. 2007. Pp 13-14.

[59]Lin Nan, Wang Ling, Pan YunKang. Structure and index of the life quality-the

material analysis of the thousand family survey in Tianjin in 1985 // Sociological Studies. 1987 (6). Pp 73-89.

[60]Lin SenMu.Urban infrastructure management // Beijing: Economical management

Press, 1987. Pp 108-109.

[61]Lin Xianyang, Chen ZhongNuan.The economic intergration mechanism and models of great Pearl River delta urban agglomerations // Journal of South China normal University (Natural science edition).2004(1). Pp 122-128.

[62]Liu BingLian, Wu Peng, Liu YuHai. Transportation Infrastructure and the Increase in TFP in China-Spatial Econometric Analysis on Provincial Panel Data // China Industrial Economics. 2010 (3). Pp 54-64.

[63]Liu Fang, Jiao ZhongXin, Liang BaoSong. Analysis on the consumption structure and tendency for Chinese rural residents // Journal of Henan Agricultural University. 2009 (3). Pp 343-348.

[64]Liu Fen, Tang FuPing. The comprehensive evaluation on modernization level of the urban infrastructure in Henan // Economic research guide.2007 (4). Pp 128-130.

[65]Liu Gan. The comprehensive evaluation of the living standards of national residents // Zhejiang Statistics. 2006(2). Pp 17-18.

[66]Liu Jie, Li ZhiGuo.The empirical study on the relationship between the infrastructure investment and the economic growth // Commercial times. 2007 (30). Pp 103-104.

[67]Liu ShengLong, Hu AnGang. Test on the Externality of Infrastructure in China: 1988-2007 // Economic Research. 2010(3). Pp 4-15

[68]Liu ShengLong, Hu AnGang. Transport Infrastructure and Economic Growth: Perspective from China's Regional Disparities // China industrial economics. 2010 (4). Pp 14-23.

[69]Liu ShengLong, Zhou ShaoJie. Infrastructure availability and Chinese rural residents' income growth - based on static and dynamic unbalanced panel regression results // Chinese Rural Economy. 2011(1). Pp 27-36.

[70]Liu Xin Hua. Necessity and software operation of positive management in factor analysis // Journal of Chongqing Institute of Technology (Natural Science).2009(9). Pp 152-155.

[71]Liu Yang, Qin FengMing. Infrastructure Scale and Economic Growth: Based on the

analysis of demand perspective // The Journal of World Economy. 2009(5). Pp 18-26.

[72]Liu Yong. Transport Infrastructure Investment, Regional Economic Growth and the

Spatial Spillover Effects - Based on Highway and Marine's Panel Data Analysis // China Industrial Economics. 2010(12). Pp 37-46.

[73] Lorentzen Peter, John McMillan and Romain Wacziarg. Death and Development // National Bureau of Economic Research .Working Paper No.11620. 2005.

[74]Lou Hong. Public Investment Policy in Long-run Economic Growth-General Congestion Public Infrastructure in Long-run Growth Model // Economic Research. 2004(3). Pp 10-19.

[75]Lu ShuHua, Wei LuYing. The action mechanism of the Subjective and objective index of life quality // Social Sciences in China. 1992(1). Pp 121-136.

[76]Luis Serven. Infrastructure investment and growth // The World Bank, DECRG Research Brief. 2010.

[77]Luo Ping. Domestic positive results Review about the index system research of the life quality // Chinese Journal of Population Science. 2000(6). Pp 36-42.

[78]Luo YongMin. Analysis of the economic effects of the gap between urban and rural infrastructure facilities in China - Based on Spatial Panel Econometrics Model // Chinese Rural Economy. 2010(3). Pp 60-86.

[79]Ma GuoQiang, Zhang XiaoXi. Construction and application of the indicator system of regional investment environment in China: a brief contrast of the investment environment between Hainan and developed provinces and cities // Humanities & Social Sciences Journal of Hainan University. 2013 (1). Pp 111-117.

[80]Mao XiaoWei. World development report in 1994 - providing infrastructure for development.// Beijing: China financial and economic press. 1994. Pp 276-277.

[81]Michalos, Alex C. Social Indicators Research and Health-Related Quality of Life Research // Social Indicators Research. 2004 (65). Pp 27-72.

[82] National Bureau of Statistic of China. China Statistical Yearbook // Beijing: China Statistic Press, 2009-2013.

[83]National Bureau of Statistics of the People's Republic of China. China Statistical

Yearbook -2013 // Beijing: China Statistics Press.2013.

[84]National Bureau of Statistics of the People's Republic of China. China Statistical Yearbook -2014 // Beijing: China Statistics Press.2014.

[85]Patrakosol Buraj. Interorganizational Relationships and Innovation: An Empirical Investigation of the Effects of IT Infrastructure, Task Characteristics and Tie Strength // Ph.D.University of Nebraska-Lincoln. 2006.

[86]Peng NianYi, Li Li. The Index System and Comprehensive Evaluation of Life Quality in China // Journal of Hunan University (Social Science).2003(5). Pp 21-25.

[87]Peng QingHui, Ceng LingHua. Empirical research of the contribution of the infrastructure investment in China economic growth: 1953-2007 // Systems Engineering. 2009(11). Pp 120-122.

[88]Pierre-Richard Agenor, Joshua Aizenman. Public Capital and the Big Push // Work in Progress. University of Manchester. 2006(10).

[89]Qian JiaJun, Mao LiBen. Paying attention to the research and improvement of the basic structure of the national economy // Economical management, 1981(10), Pp7-11.

[90]Qin ChengLin, Zhou ErHei, Lv HuaXia. A comparative analysis of the living standards of the people in central region // Study and Practice .2006(9). Pp 22-25.

[91]Rao Quan, Zhou ChangCheng. The research of the indicator problems of the life quality // Macroeconomic Management. 2001(8). pp 39-40.

[92]Ren Na. Subjective index research of quality of life - one survey on urban quality of life // Master thesis. Wuhan University. 2005.

[93]Rosal inde K; Maureen L; Victor G. A system failure framework for innovation policy design // Technovation. 2005(25). Pp 609-619.

[94]Shanghai Research Group of Urban Social and Economic Survey Team. Construction of the evaluation indicator system of the urban life quality // Shanghai statistics. 2002(12). Pp 16-19.

[95]Shen QiuHong. Research of Rural Residents' Consumption Structure Based on Analytical Hierarchy Process // Finance and Trade Research. 2007 (5). Pp 36-40.

[96]Smith, K. Innovation as a systemic phenomenon: rethinking the role of policy //

Enterprise and Innovation Management Studies. 2000(1). Pp 73-102.

[97] Song Tao. Study of the trend of isotropic and non symmetry of regional economic growth in China // Economic Issues in China. 2010(2). Pp 22-30.

[98]Sun Jie, Pan KeDing. The Comparative Analysis of the people's living standard of Wuxi, Yangzhou, Jianghuai of Jiangsu Province // Northern Economy and Trade. 2010 (1). Pp 42-44.

[99]Sun YueFang, Guo ZhaoZhuang, Zhang CuiLian, Etc. The analysis and prediction of the development trend of the consumption structure of urban residents in Hebei province // Journal of Shanxi Finance and Economics University. 2010(2). Pp 62-66.

[100]Tang WeiWei. Empirical Analysis of life quality of the Chinese people // Northwest population. 2006(4). Pp 9-11.

[101]Tian HuaJun. The effects of infrastructure on the technological progress - Based on analysis framework of pratical China in transition // Doctoral Dissertation. Southwestern University of Finance and Economics. 2012. Pp 16-40.

[102]Walt Whitman Rostow. The Stages of Economic Growth // Beijing: China Social Sciences Press. 2010.

[103]Wang RenFei, Wang JinJie. Infrastructure and China economy growth- Based on VAR method analysis //The journal of world economy. 2007(3). Pp 13-21.

[104]Wang SongTao. Study on impact of income distribution on rural residents' engel coefficient // Journal of Quantitative Economics. 2012(3). Pp 1-6.

[105]Wang XiaoLu, Fang Gang. Income Inequality in China and its Influential Factors // Economic Research. 2005(10). Pp 24-36.

[106]Ward Romp, Jacob De Haan. Public capital and economic growth: a critical survey.

// Perspektiven der Wirtschaftspolitik (Special Issue). 2007(8). Pp 6-52.

[107]World Bank. http://data.worldbank.org.cn/indicator/NY GDP.MKTP.CD.

[108]Wu YaoDong. Quality of Life: a New Sense of Contemporary Development View -A Summary of the Study on quality of life abroad // Social Sciences Abroad. 2000(4). Pp 51-54.

[109]Xia ChunPing, Huang Jun. Analysis of gap between urban and rural economic

development and countermeasures of a co-ordinate development in Wuhan // Research of Agricultural Modernization. 2010(3). Pp 295-298.

[110]Xia ChunPing. The analysis of the development gap between urban and rural economy in Hubei province // Issues in agricultural economy. 2010 (6). Pp 35-39.

[111]Xie Li, Li Bai, Zhang WenBo (2012).Transportation infrastructure investment and residents' income: the emperical evidence from rural area of China // Journal of Hunan University (Social Sciences). 2012 (1). Pp 82-86.

[112]Xin ZhanJun, etc. The evaluation research of the Quality of life of public policy-oriented // JiNan: Shandong University Press. 2011.

[113]Xue Peng, Xu KangNing, Wang Qian. Comparative study on the situation of Chinese urban and rural residents' consumption: 1978-2010 // Journal of Xidian University (Social Science Edition). 2012 (1). Pp 55-65.

[114]Yan JunQiang, Li DaSheng. An empirical study of the influence of china's rural infrastructure investment on farmer's income based on the analysis of panel cointegration // Journal of South China Agricultural University (Social Science Edition) 2008(4). Pp 68-74.

[115]Ye NanKe. The assessment and improvement strategic of the urban and rural residents' life quality in South region of Jiangsu province // Social Sciences in China. 1992(3). Pp 135-148.

[116]Ye QingRu, Wang PingFeng, Ye Hong.The Applicability of Measuring the Living Standard of Urban Residents by Using Engel Coefficient // Journal of Ningbo University (NSEE).2003(3). Pp 262-270.

[117]Yepes, Tito. Investment needs in infrastructure in developing countries: 2008-2015 //The World Bank, mimeo (2008).

[118]Yi SongGuo, Feng XiaoTian. Structure research of the objective and subjective indicators of the life quality of the urban households // Quarterly Journal of the Shanghai Academy of Social Sciences. 1999(1), Pp 135-143.

[119]Yu Hong. Research on the life quality of Shanghai citizens // Doctoral Dissertation. Shanghai University. 2008. Pp 19-48.

[120]Yu JianYing, He XuHong. Data analysis and SPSS applications // Beijing: the people's posts and telecommunications Publishing House. 2004.

[121]Yuan JieMin. Empirical analysis of the standard of living gap between urban and rural residents in China (1980~2006) // Journal of Jiangxi agricultural 2008, 20 (11). Pp 121-123.

[122]Yue Wei, Li GenSheng. Literature Review on the Relationship between Infrastructure Investment and Economic Growth // Journal of the Party School of CPC Jinan Municipal Committee. 2010 (1). Pp 40-44.

[123]Zang XunHeng, Sun WenXiang. Consumption structures of urban and rural inhabitant: a comparative analysis based on ELES model and AIDS model // Journal of Shandong University (Philosophy and Social Sciences). 2003(6), Pp 122-126.

[124]Zha QiFeng, Xu WenSong. Comprehensive evaluation study of Jiangsu city residents' living quality // Journal of Jiangsu University (Social Sciences). 2003(4). Pp 106-109.

[125]Zhang ChunHan. The analysis of the index system and measurement of the people's living level // Journal of Jinan University (Philosophy & Social Science Edition). 1998(2). Pp 31-36.

[126]Zhang GuangNan, Chen GuangHan. Determinants research of infrastructure investment: Based on the analysis of multi-country panel data // The Journal of world economy. 2009(3). Pp 34-44.

[127]Zhang GuangNan, Li XiaoYing, Chen GuangHan. Employment, output and investment effect of China Infrastructure: Based on the panel data study of Provincial Industrial Enterprises from 1998 to 2006 // Management world. 2010(4). Pp 5-13.

[128]Zhang GuangNan, Zhou HuaXian, Chen GuangHan. The optimal infrastructure investment scale and order: some empirical evidence from panel data in China // Economic Review. 2011(4). Pp 23-30.

[129]Zhang Jun, Gao Yuan, Fu Yong, Zhang Hong. Why Does China Enjoy So Much Better Physical Infrastructure? // Economic Research. 2007(3). Pp 4-19.

[130]Zhang LiHua, Du HongWei, Liu XueQin. The application of factor analysis in

evaluating the living quality of urban residents // Journal of Hebei Polytechnic University (social science edition). 2008(1). Pp 28-32.

[131]Zhang WenTong. SPSS statistical analysis advanced tutorial // Beijing: Higher Education Press, 2004.

[132]Zhang WenTong. SPSS statistical analysis basic tutorial // Beijing: Higher Education Press, 2004.

[133]Zhao YanYun, Li JingPing. The evaluation, analysis and prediction of the China life quality // Managemenet world. 2000(3). pp 32-40.

[134]Zheng YuQing. The literature review of rural infrastructure investment // Modern Business. 2009 (33). Pp 89-89.

[135]Zheng ZongSheng, Wu SuYao, He ChuanQi. The comparison of the quality of life of the 120 countries in the world // Theory and Modernization. 2006(4), pp 15-20.

[136]Zhou ChangCheng, Rao Quan.The measurement research of the quality of life // The Journal of Quantitative & Technical Economics. 2001(10). pp 74-77.

[137]Zhou ChangCheng, Yuan Hao. A global vision of weighted distribution in construction of comprehensive indices of living quality // Jiang Hai Academic Journal. 2002 (1), pp 94-99.

[138]Zhou ChangCheng. Social development and life quality // Social sciences academic press. 2001. pp52-60.

[139]Zhou Hao, Zheng XiaoTing. Transport infrastructure quality and economic growth: Evidence from the Chinese Railway Speed // The journal of world economy. 2012(1). Pp 78-97.

[140]Zhou WanQuan. The Prove of the construction of the system of the people's living quality-the rethinking about the investigation of the famers' living standard of Hubei // Pioneering with science & technology monthly. 2005(5). Pp 127-128.

[141]Zhou Yi, Shen HaoJing, He CanFei. Economic Integration and its influencing factors in the Wuhan urban agglomeration // Economic Geography. 2013(2). Pp53-60.

[142]Zong JiaFeng, Li Jing, An Empirical Analysis of Infrastructure development and Economic Growth of China // Statistical Research. 2006(7). pp 18-21.

[143]Айвазян С.А. Анализ Качества И Образа Жизни Населения // Экономическая Наука Современной России. 2012.

[144]Aivazian S.A. On Key Factors of Socio-Economic Policy and Institutional Development that Determine the Improvement of Quality of Life. // Austrian Journal of Statistics. 2008. Vol. 37. N1. P. 5-20.

[145]Айвазян С.А. Интегральные индикаторы качества жизни населения: их построение и использование в социально-экономическом управлении и межрегиональных сопоставлениях. // М.: ЦЭМИ РАН, 2000.

[146] Айвазян С.А. Методы эконометрики // М.: Магистр, 2010.

[147]Айвазян С.,А. Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики // Том 1: Теория вероятностей и прикладная статистика. М.: Юнити, 2001.

[148]Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика и снижение размерности // М.: Финансы и статистика, 1989.

[149] Айвазян С.А., Бородкин Ф.М. Социальные индикаторы // М.: Юнити, 2006, 608 с.

[150] А.Н. Ильченко, Ма Цзюнь. Интегральная оценка уровня развития социально-экономической инфраструктуры региона // Современные Наукоемкие Технологии. Региональное приложение. 2012(4). Pp 37-42.

[151]Бакуменко Л.П. Статистические аспекты исследования качества жизни населения // ЙошкарОла: изд-во МарГТУ - 2011.

[152]Вербик М. Путеводитель по современной эконометрике // М.: Научная книга, 2008.

[153]Дашкевич П.Р. Неравенство распределения дохода как фактор экономического роста в переходных странах. - М.: ЮНИТИ. - 2005.

[154]Звягинцева О.П., Жуковская И.Ф. Конкурентоспособность уровня жизни в регионах России и ЕС: реалии и прогнозы // Современная конкуренция.- 2012 /1 (31). - С. 104-110.

[155]Ким Дж.-О., Мюллер Ч. У Факторный анализ: статистические методы и практические вопросы // Факторный, диск-риминантный и кластерный анализ. М.:

Финансы и статистика, 1989. С. 5 - 77.

[156]Кондратьев В.Б. Инфраструктура как фактор экономического роста // (Электронный ресурс). -Портал: www.perspektivy.mfo. - 10.11.2010. - Дата обращения: 25.11.2012.

[157] Маликов Н.С. К вопросу о содержании понятия «качество жизни» и его измерению. // Уровень жизни регионов России. 2002. №2.

[158] Baltagi B.H. Econometric Analysis of Panel Data // John Wiley and Sons, 1995.

[159] Cummins R.A. Objective and subjective quality of life: An interactive model // Social Indicators Research. 2000. 52. P. 55-72.

[160]The right way to invest in infrastructure // McKinsey Quarterly, September,2009.

[161]ИльченкоА.Н. Экономико-математические методы // М.: финансы и статистика, 2006.

ПРИЛОЖЕНИЯ

Heilongjidng

Рис.1 Сверху вниз, серые участки отдельно являются Хэнань (Henan), Хубэй (Hubei) и Хунань (Hunan).

Регион X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8

Beijing 8170.22 2794.87 2125.99 1974.25 4106.04 20.092 3984.86 1717.58

Tianjin 7943.06 1950.68 2088.62 1205.62 3468.86 15.242 2353.43 1694.29

Hebei 4404.93 1488.11 1526.28 977.46 2149.57 9.811 1550.63 1117.30

Shanxi 3676.65 1627.53 1612.36 870.91 1775.85 8.785 2065.44 1020.61

InnerMongolia 6117.93 2777.25 1951.05 1233.39 2719.92 10.563 2111.00 1394.80

Liaoning 5803.90 2100.71 1936.10 1145.57 2589.18 8.108 2258.46 1343.05

Jilin 4658.13 1961.20 1932.24 908.43 2217.87 7.493 1935.04 1692.11

Heilongjiang 5069.89 1803.45 1543.29 796.38 1661.35 6.025 1396.38 1334.80

Shanghai 9822.88 2032.28 2847.88 1705.47 4736.36 6.759 4122.07 1350.28

Jiangsu 7074.11 2013.00 1564.30 1378.85 3135.00 9.830 3290.00 1122.00

Zhejiang 8008.16 2235.21 2004.69 1400.57 4568.32 13.894 2848.75 1244.37

Anhui 6370.23 1687.49 1663.55 898.55 2411.16 4.553 1904.15 869.89

Fujian 7424.67 1685.07 2013.53 1416.94 3219.46 7.353 2448.36 935.50

Jiangxi 5221.10 1566.49 1414.89 1004.15 1812.78 4.217 1671.24 672.50

Shandong 5625.94 2277.03 1780.07 1269.65 2474.83 10.681 1909.84 1109.37

Henan 4913.87 1916.99 1315.28 1281.06 1768.28 6.168 1911.16 1054.54

Hubei 6259.22 1881.85 1456.30 1059.22 1745.05 4.879 1922.83 1033.46

Hunan 5583.99 1520.35 1529.50 1146.65 2409.83 4.760 2080.46 1078.82

Guangdong 8856.91 1614.87 2339.12 1539.09 4544.21 9.357 3222.40 1122.71

Guangxi 5841.16 1015.88 1662.50 1086.46 2564.92 4.726 2083.99 776.26

Hainan 6979.22 932.63 1578.65 1030.79 2005.73 5.743 1923.48 734.28

Chongqing 7245.12 2333.81 1376.15 1325.91 1976.19 4.996 1722.66 1245.33

Sichuan 6471.84 1727.92 1321.54 1196.65 2185.94 5.989 1877.55 1019.04

Guizhou 4915.02 1401.85 1496.49 1083.77 1870.08 4.748 1950.28 633.72

Yunnan 5741.01 1356.91 1384.91 987.24 2197.73 6.796 2045.29 1085.46

Tibet 5889.48 1528.14 963.99 541.46 500.60 6.263 1551.34 617.97

Shaanxi 6075.58 1915.33 1465.81 1060.49 2019.08 7.460 2208.06 1310.19

Gansu 5162.87 1747.32 1596.00 939.48 1503.61 4.436 1547.65 1117.42

Qinghai 4777.10 1675.06 1684.78 890.08 1742.96 7.728 1471.98 813.13

Ningxia 4895.20 1737.21 1497.98 1001.82 2503.65 9.989 1868.42 1158.83

Xinjiang 5323.50 2036.94 1275.35 977.80 2210.25 7.562 1597.99 1179.77

Регион X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16

Beijing 4701.844 1367.754 40321.0 96.94 98.80 100.00 100.00 7.61

Tianjin 1880.435 501.970 32293.6 96.93 96.40 100.00 100.00 18.74

Hebei 562.362 79.299 22580.3 97.56 96.30 99.85 98.35 18.22

Shanxi 2307.410 58.843 22455.6 98.32 96.90 98.14 96.10 12.88

InnerMongolia 1099.640 70.616 25496.7 96.77 96.30 96.23 87.93 19.69

Liaoning 1418.337 358.292 25578.2 96.53 96.60 98.77 96.15 12.09

Jilin 968.521 194.947 22274.6 95.49 96.30 93.84 91.43 13.61

Heilongjiang 1002.138 27.171 19597.0 95.35 95.60 95.46 85.58 13.15

Shanghai 3401.366 3762.236 43851.4 97.12 96.00 100.00 100.00 4.11

Jiangsu 1821.489 662.363 32537.5 97.27 97.00 99.69 99.59 23.22

Zhejiang 2018.770 606.002 37850.8 97.59 97.00 99.97 99.80 17.83

Anhui 801.012 106.451 23114.2 97.41 96.60 98.40 96.14 19.61

Fujian 1523.158 368.548 30816.4 97.81 96.40 99.42 98.85 13.40

Jiangxi 703.118 106.170 21872.7 98.1 96.80 97.73 95.10 15.26

Shandong 1315.555 160.382 28264.1 97.69 96.80 99.85 99.58 25.34

Henan 973.675 34.399 22398.0 97.77 96.90 92.16 81.98 11.57

Hubei 1012.933 183.946 22906.4 97.4 96.50 98.19 95.09 15.85

Hunan 760.081 112.928 23414.0 97.5 95.80 96.86 91.93 13.80

Guangdong 1787.777 779.463 33090.0 98.34 97.60 97.47 96.89 13.11

Guangxi 583.747 59.292 23305.4 98.03 96.70 95.91 93.58 15.53

Hainan 811.285 2248.492 22928.9 98.53 97.80 98.38 94.59 18.72

Chongqing 1209.529 389.327 25216.1 95.5 96.60 96.25 93.09 11.23

Sichuan 1128.260 132.675 22367.6 96.69 95.90 91.76 89.68 13.24

Guizhou 518.618 71.473 20667.1 97.55 96.70 92.86 74.86 9.58

Yunnan 684.382 232.259 23235.5 98.05 96.00 97.92 71.53 12.29

Tibet 366.346 51.923 20023.4 99.43 97.50 96.95 38.62 13.19

Shaanxi 1109.060 70.537 22858.4 97.86 96.70 96.52 93.75 14.74

Gansu 697.715 13.826 18964.8 98.51 97.70 93.68 80.22 14.02

Qinghai 675.087 2.941 19498.5 98.13 96.70 99.08 84.76 10.90

Ningxia 1111.621 180.428 21833.3 97.57 95.90 96.51 89.08 18.81

Xinjiang 1207.995 186.572 19873.8 95.18 96.60 98.08 96.37 15.69

Регион X17 X18 X19 X20 X21 X22 X23 X24 X25 X26

Beijing 24.39 5.98 28.317 0.98 12.72 68.905 95.48 80.18 98.48 71.842

Tianjin 18.99 3.29 33.283 1.00 10.97 63.416 94.00 78.89 97.94 43.133

Hebei 12.62 4.17 16.015 0.26 14.05 67.707 93.13 74.97 96.88 33.857

Shanxi 9.90 4.38 18.645 0.40 11.18 72.075 94.43 74.92 97.91 35.242

InnerMongolia 8.57 4.59 15.981 0.53 16.90 68.217 94.38 74.44 95.73 33.854

Liaoning 11.19 2.95 22.051 0.76 11.06 67.809 93.88 76.38 98.21 59.287

Jilin 10.21 5.56 21.793 0.58 11.78 70.763 94.96 76.18 97.73 43.942

Heilongjiang 12.62 3.13 18.719 0.48 12.11 64.200 93.92 75.98 97.82 48.249

Shanghai 12.11 4.03 20.901 3.00 7.10 65.111 94.76 80.26 96.36 66.082

Jiangsu 14.15 3.24 21.217 0.73 14.01 65.274 92.99 76.63 96.22 50.732

Zhejiang 14.64 3.83 17.454 0.94 12.44 65.567 94.55 77.73 94.62 67.508

Anhui 10.99 2.23 17.448 0.29 12.47 60.883 93.94 75.08 92.57 28.112

Fujian 12.65 3.76 19.356 0.65 12.57 63.048 93.99 75.76 94.94 35.440

Jiangxi 9.15 2.79 19.059 0.44 14.12 62.304 93.72 74.33 97.25 34.128

Shandong 13.54 3.45 17.451 0.45 16.81 67.123 93.60 76.46 94.69 43.192

Henan 9.07 3.21 17.192 0.24 9.58 66.847 93.24 74.57 95.12 32.744

Hubei 11.56 2.86 24.512 0.46 10.83 60.258 93.85 74.87 94.70 38.576

Hunan 10.80 3.35 16.452 0.34 8.99 64.852 93.04 74.70 96.88 34.020

Guangdong 13.08 4.27 16.064 0.57 15.94 63.300 95.31 76.49 97.20 57.998

Guangxi 9.42 2.62 13.904 0.45 11.48 62.114 93.65 75.11 96.58 25.461

Hainan 11.48 3.35 19.234 0.42 12.47 55.241 94.10 76.30 95.24 49.044

Chongqing 11.57 1.78 22.202 0.38 18.04 59.329 93.23 75.70 95.19 44.618

Sichuan 14.59 2.84 15.676 0.38 11.21 60.401 93.10 74.75 93.33 47.260

Guizhou 9.60 2.77 11.966 0.33 11.41 64.131 92.85 71.10 89.56 25.460

Yunnan 11.61 3.97 11.704 0.38 10.56 62.121 93.57 69.54 91.55 20.255

Tibet 7.70 6.10 10.757 0.32 9.04 51.851 94.61 68.17 58.82 18.925

Shaanxi 16.27 2.96 28.630 0.37 11.77 63.575 93.85 74.68 95.71 35.468

Gansu 10.36 2.64 17.156 0.47 11.76 63.177 93.92 72.23 92.61 27.834

Qinghai 14.47 6.10 8.767 0.66 9.66 64.717 93.87 69.96 86.47 32.205

Ningxia 13.19 3.32 15.971 0.91 17.51 68.049 95.50 73.38 92.12 42.276

Xinjiang 14.35 4.97 12.298 0.55 10.08 64.991 95.08 72.35 95.96 47.308

Регион k P h c1 c2 tr1 tr2 z1 z2 w

Beijing 9.983 66940 27.69 8.9339 3.3792 1.1169 .06288 6.3978 60.5022 190.86

Tianjin 10.365 62574 29.89 9.3457 2.2467 1.1658 .06364 19.2997 48.5725 190.55

Hebei 37.925 24581 29.95 9.8885 1.7647 2.1629 .06938 17.8135 34.8293 275.38

Shanxi 25.418 21522 27.5 12.3767 2.4717 3.7155 .10319 37.0003 30.8944 164.28

InnerMongolia 11.430 39735 27.52 10.0797 2.8152 6.1333 .32849 56.9162 29.7620 737.59

Liaoning 22.771 35149 26.6 8.5986 2.2041 2.3293 .09743 24.2110 50.0242 328.96

Jilin 21.660 26595 27.68 10.0763 2.1953 3.2274 .14283 13.2482 40.0416 405.47

Heilongjiang 18.770 22447 24.7 9.4023 1.9388 3.9590 .15045 12.8071 28.8834 826.71

Shanghai 10.644 69165 16.4 6.3810 2.3990 .5280 .01437 17.1426 104.2854 566.44

Jiangsu 47.265 44253 28.76 8.7748 1.6033 1.8413 .02120 13.7516 66.8795 703.20

Zhejiang 35.920 43842 35.1 8.1496 2.1581 2.0273 .03181 13.2878 69.1910 374.94

Anhui 40.522 16408 30.89 8.8778 1.3828 2.4333 .04648 8.7751 29.3102 476.11

Fujian 21.841 33437 37.5 9.8935 1.5021 2.4415 .05755 11.4566 67.1067 549.37

Jiangxi 24.452 17335 38.6 9.8598 1.3386 3.0914 .06120 12.7256 33.1859 544.45

Shandong 63.924 35894 31.8 9.6007 1.8605 2.3938 .03892 16.7899 40.8375 232.31

Henan 39.350 20428 30.2 9.0939 1.6514 2.9879 .05765 12.6678 40.6303 364.81

Hubei 36.220 22677 32.77 9.2998 1.7110 3.4475 .05210 11.2552 46.4610 491.96

Hunan 59.490 20597 32.81 10.5729 1.5915 2.5542 .04163 14.2827 35.2061 339.73

Guangdong 56.886 39436 33.86 8.9689 1.5933 1.8259 .02447 10.5627 67.8607 457.45

Guangxi 28.490 16045 28.93 8.8712 1.3759 2.0694 .06437 18.3278 62.9133 624.79

Hainan 4.246 19254 28.87 11.2472 1.6339 2.3196 .04483 2.5463 43.4225 515.05

Chongqing 15.130 22920 31.42 9.3333 1.5609 3.8807 .04609 26.0930 51.4407 298.36

Sichuan 47.566 17339 30.18 8.3565 1.6944 3.0442 .03980 13.8668 32.0964 273.06

Guizhou 18.419 10971 27.57 10.4330 1.1723 4.0306 .05606 33.2202 16.7260 283.86

Yunnan 26.848 13539 28.89 9.4806 1.3238 4.5073 .05414 10.9166 19.1621 333.84

Tibet 1.691 15295 33.83 11.0655 1.5378 18.1909 .17753 .6757 11.6757 1,043.92

Shaanxi 20.600 21947 20.95 11.4170 1.8713 3.8666 .08906 21.5723 29.8414 226.19

Gansu 14.886 13269 27.35 11.3838 1.4734 4.4618 .09532 19.5695 19.2841 472.02

Qinghai 3.033 19454 25.8 9.7557 1.8350 10.7964 .30106 24.4165 39.8043 517.06

Ningxia 3.285 21777 28.36 10.8322 1.9341 3.4888 .14240 50.2400 66.1376 1,155.20

Xinjiang 8.780 19942 27.0 12.5912 2.1654 6.9793 .17014 27.3275 35.7499 2,459.01

Регион k P h c1 c2 tr1 tr2 z1 z2 w

Beijing 10.316 73856 28.94 8.5117 3.3724 1.0762 .05961 5.8617 74.1475 179.42

Tianjin 10.968 72994 31.28 8.7775 2.2242 1.1418 .06016 18.0908 52.4988 173.21

Hebei 38.651 28668 30.52 9.5851 1.8626 2.1455 .06834 17.1532 36.4947 269.25

Shanxi 25.783 26283 28.02 11.8398 2.4624 3.6834 .10499 34.9468 33.0999 178.51

InnerMongolia 11.850 47347 28.08 9.9967 2.2753 6.3913 .36194 56.3916 37.4385 735.84

Liaoning 23.175 42355 26.90 8.4936 2.2140 2.3210 .09780 23.3600 49.8718 328.46

Jilin 21.860 31599 28.41 9.9195 2.2588 3.2922 .14650 12.9596 41.6567 436.84

Heilongjiang 19.320 27076 25.70 9.2876 2.0945 3.9641 .15093 12.7837 30.9353 847.90

Shanghai 11.908 76074 16.70 6.2208 2.3021 .5200 .01834 15.5516 107.7884 548.50

Jiangsu 47.547 52840 33.39 8.6444 1.6386 1.9101 .02441 13.3435 70.5935 701.74

Zhejiang 36.360 51711 35.29 8.0105 2.2113 2.0229 .03258 12.4483 77.5943 372.72

Anhui 40.968 20888 31.55 9.2238 1.4523 2.5077 .04784 8.9307 31.0055 492.03

Fujian 22.561 40025 38.50 9.8510 1.5876 2.4645 .05717 11.0750 64.5822 548.33

Jiangxi 24.988 21253 38.88 9.8441 1.3870 3.1510 .06353 12.4832 36.0065 537.20

Shandong 64.823 41106 32.09 9.4536 1.9312 2.3974 .03998 16.0409 45.5123 232.06

Henan 39.830 24719 31.20 8.7990 1.6810 3.4703 .05624 12.1963 40.8082 494.98

Hubei 36.450 27906 33.20 9.2107 1.7391 3.6027 .05871 11.0504 47.3036 503.16

Hunan 60.420 24446 33.30 10.7311 1.6459 2.6059 .04553 14.2339 38.1393 238.81

Guangdong 58.705 44736 34.13 9.0446 1.6716 1.8211 .02612 10.0661 69.2441 449.19

Guangxi 29.030 20219 28.88 9.3957 1.5361 2.2079 .06952 19.6095 67.8178 654.23

Hainan 4.397 23831 28.88 11.3052 1.6635 2.4437 .07983 3.3372 42.2198 510.93

Chongqing 15.400 27596 31.69 9.3693 1.6627 4.0537 .04840 24.9220 44.4066 299.48

Sichuan 47.725 21182 30.74 8.6005 1.8048 3.3074 .04412 14.0584 31.8328 286.26

Guizhou 17.709 13119 27.42 10.6945 1.2472 4.3588 .05754 33.0267 17.4829 291.46

Yunnan 27.659 15752 29.01 9.6727 1.3756 4.5465 .05375 10.8866 19.9896 320.51

Tibet 1.734 17319 34.72 11.2437 1.4897 20.2700 .17717 1.3333 12.7500 1173.33

Shaanxi 20.740 27133 21.00 11.3747 1.7681 3.9481 .10921 20.8568 30.9700 223.29

Gansu 14.996 16113 27.89 11.5896 1.5364 4.6437 .09537 21.5625 20.0160 475.78

Qinghai 3.077 24115 25.90 9.7041 1.8764 11.0453 .33096 25.3996 40.1581 547.07

Ningxia 3.260 26860 28.91 10.9014 1.9379 3.5573 .19722 49.1311 64.2227 1143.76

Xinjiang 9.056 25034 27.25 12.5649 2.2451 6.9951 .19354 26.9108 38.3021 2448.97

Регион k P h c1 c2 tr1 tr2 z1 z2 w

Beijing 10.697 81658 29.38 8.3772 3.4552 1.0575 .06085 4.8499 72.0643 174.38

Tianjin 11.610 85213 32.77 8.4748 2.2015 1.1190 .06398 17.0406 49.5550 166.05

Hebei 39.624 33969 32.21 9.4406 1.8893 2.1677 .07141 19.5015 38.4686 267.50

Shanxi 26.900 31357 30.16 11.8642 2.3606 3.7520 .10503 38.9396 32.3217 177.57

InnerMongolia 12.490 57974 29.57 9.9472 2.3024 6.4865 .36913 56.7849 40.4468 732.88

Liaoning 23.649 50760 27.30 8.5204 2.2301 2.3734 .09816 25.6947 52.9881 327.86

Jilin 21.533 38460 28.88 9.8464 2.1674 3.3377 .14507 15.0309 42.2561 436.52

Heilongjiang 19.778 32819 26.40 9.2005 2.0026 4.0582 .15507 13.6124 39.2960 847.68

Shanghai 11.043 82560 17.00 6.1836 2.2898 .5148 .01965 10.2281 84.6021 538.03

Jiangsu 47.582 62290 34.72 8.6116 1.7051 1.9274 .02975 13.3409 75.0442 699.08

Zhejiang 36.741 59249 36.90 8.0597 2.2789 2.0461 .03231 12.1179 76.9054 371.59

Anhui 41.778 25659 32.09 9.3465 1.4192 2.5056 .05229 8.8723 40.7616 491.12

Fujian 24.746 47377 37.90 9.7590 1.6797 2.4818 .05673 10.4624 84.9941 544.35

Jiangxi 25.326 26150 39.39 9.8850 1.4002 3.2672 .06316 13.0147 43.3226 534.09

Shandong 65.465 47335 33.18 9.4555 1.9304 2.4197 .04359 18.9623 46.0030 230.88

Henan 40.050 29880 39.69 8.7987 1.7076 3.5202 .05604 10.3927 42.2944 493.03

Hubei 36.720 34197 35.50 9.1288 1.7731 3.6948 .05827 11.5596 50.8968 500.17

Hunan 61.980 28661 34.10 10.8935 1.6688 2.6373 .04539 14.5984 40.3707 239.24

Guangdong 59.607 50807 34.40 9.2002 1.7721 1.8156 .02696 8.0695 74.7822 446.45

Guangxi 29.360 25326 29.34 9.3725 1.5964 2.2581 .06877 11.2164 47.8878 649.30

Hainan 4.592 28898 29.48 11.2734 1.7705 2.6130 .07910 3.7172 40.7355 506.27

Chongqing 15.852 34500 31.77 9.3633 1.6982 4.0617 .04705 20.1062 45.0325 295.99

Sichuan 47.855 26133 32.18 8.6788 1.9105 3.5189 .04368 11.2050 34.7642 286.09

Guizhou 17.928 16413 27.83 10.8959 1.3092 4.5494 .05967 31.8334 22.4638 292.30

Yunnan 28.572 19265 29.78 9.6620 1.3968 4.6323 .05380 14.9255 31.8555 318.51

Tibet 1.856 20077 36.61 11.3792 1.3779 20.8277 .17541 1.3861 15.2970 1,161.72

Shaanxi 20.590 33464 22.00 11.2648 1.7563 4.0605 .10909 24.4937 32.5448 222.82

Gansu 15.003 19595 28.04 11.7914 1.5940 4.8243 .09522 24.3331 23.1014 475.04

Qinghai 3.092 29522 26.00 9.6132 2.0063 11.3169 .32704 27.5704 37.4859 542.25

Ningxia 3.396 33043 30.18 10.9757 1.9183 3.8351 .19820 64.2254 61.7089 1,133.02

Xinjiang 9.645 30087 28.92 12.6447 2.2422 7.0235 .19555 34.5450 37.7225 2,422.36

Регион k P h c1 c2 tr1 tr2 z1 z2 w

Beijing 11.073 87475 29.26 8.3249 3.5945 1.0386 0.06169 4.5329 67.7881 173.49

Tianjin 12.145 93173 34.61 8.2488 2.1720 1.0892 0.06141 15.8882 58.6079 163.48

Hebei 40.857 36584 32.51 9.3088 1.9620 2.2372 0.07725 18.4029 41.9557 267.97

Shanxi 27.198 33628 30.64 11.7428 2.4181 3.8153 0.10453 36.0510 37.1914 203.27

InnerMongolia 13.010 63886 30.29 9.9301 2.3907 6.5768 0.38049 55.6185 41.1341 740.56

Liaoning 24.238 56649 27.30 8.5475 2.3006 2.4051 0.11407 24.1217 54.4017 323.99

Jilin 21.591 43415 29.09 9.8014 2.2327 3.3894 0.15994 14.6727 43.4578 472.00

Heilongjiang 20.278 35711 29.00 9.1340 2.0498 4.1487 0.15706 13.4142 42.4071 936.10

Shanghai 11.155 85373 17.30 6.2121 2.3440 0.5268 0.01957 9.5865 92.1027 487.31

Jiangsu 47.595 68347 35.15 8.6097 1.9937 1.9459 0.02973 12.5253 75.5317 697.22

Zhejiang 36.912 63374 37.10 8.2027 2.3731 2.0732 0.03248 11.4260 76.8596 361.69

Anhui 42.543 28792 32.38 9.3808 1.5374 2.7581 0.05444 8.6774 42.4731 488.64

Fujian 25.835 52763 38.20 9.6440 1.7807 2.5256 0.06017 9.9066 68.3733 533.88

Jiangxi 25.560 28800 40.10 9.8611 1.4893 3.3436 0.06293 12.6044 44.6692 538.41

Shandong 66.158 51768 33.44 9.3740 2.0699 2.5254 0.04428 18.0568 49.4682 229.01

Henan 40.190 33480 40.22 8.6605 1.7539 3.5254 0.05767 9.7153 45.8223 495.26

Hubei 36.870 38572 35.79 8.7985 1.8887 3.7749 0.06600 10.7700 50.2163 517.91

Hunan 62.880 31499 34.70 10.9480 1.7819 2.6541 0.05199 13.5647 42.8926 253.67

Guangdong 59.660 54095 34.40 9.2628 1.8781 1.8401 0.02687 7.5439 79.1534 425.71

Guangxi 27.680 27952 29.83 9.2902 1.6669 2.3047 0.06823 10.7668 52.4515 647.16

Hainan 4.839 32377 29.34 11.2829 1.7503 2.7356 0.07821 3.8444 41.8298 510.71

Chongqing 16.331 38914 32.17 9.3879 1.7654 4.0994 0.04929 19.1783 44.9677 281.49

Sichuan 47.983 29608 32.25 8.7726 2.0168 3.6342 0.04375 10.7033 35.1235 304.48

Guizhou 18.258 19710 27.86 11.1853 1.4116 4.7228 0.05906 29.8823 26.2500 289.32

Yunnan 28.819 22195 29.98 9.7076 1.4695 4.7017 0.05622 14.4280 33.0564 325.82

Tibet 2.021 22936 36.14 11.1994 1.3127 21.1682 0.17256 1.3636 15.2045 967.53

Shaanxi 20.610 38564 22.10 11.1020 1.8511 4.3009 0.10907 22.4833 34.3056 234.48

Gansu 14.916 21978 28.45 11.7966 1.6663 5.0893 0.09647 22.2071 24.3650 477.50

Qinghai 3.109 33181 26.10 9.5637 2.0799 11.5162 0.32419 26.8586 38.3839 478.18