区域发展规划指标体系建立方法探讨，本文主要内容关键词为：指标体系论文,发展规划论文,区域论文,方法论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F123.2文献标识码：A
二十一世纪初我国区域发展规划的基本思路是由计划型转为市场型、由单目标转为多目标、由效率型转为公效兼容型、由集权制转为契约制、由增量型转为质量型，编制弹性、协调发展、社会发展、效益发展和应用导向型区域发展规划[1]。上述规划目标与基本思路需要通过一系列指标量化和具体化，形成指标体系。所谓规划指标体系，是指直接反映规划目标、内容等不同属性特征的指标（可度量参数）按隶属关系和层次原则组成的有序集合，这些指标集合在规划中同时具备区域发展现状描述功能、结果评价功能和未来发展的预警导向功能。
1 规划指标体系的设置框架与内容
区域发展规划作为结构复杂的巨系统，具有变量多而复杂的特点，为使构建的指标体系达到粗而不失描述预测规划目标的主体本质特征，细而不失建模和规划实施可能性的目的，在设置规划指标体系时按照简明科学性原则、弹性原则、系统整体性原则、可比可量可行原则和动态导向性原则[2,3]，围绕编制21世纪初区域发展规划的五大基本思路及已有的规划设计基础，从由1000多个指标构成的规划指标体系原始方案中，层层筛选，系统综合，最后形成了由经济发展指标B[,1]、 社会发展指标B[,2]、资源与环境发展指标B[,3]共3个二级层次， 由经济总量指标C[,1]、经济结构指标C[,2]、经济增长指标C[,3]、经济效益指标C[,4]、人口发展指标C[,5]、基础设施指标C[,6]、生活质量指标C[,7]、科技教育指标C[,8]、资源利用指标C[,9]、环境发展指标C[,10]共10个三级层次，100个具体指标D[,1]，D[,2]，…，D[,100]构成区域发展规划指标体系（图1）。图1中C[,1]～C[,10]层次下设的D层具体指标名称及代码分别为：
经济总量指标C[,1]包括国内生产总值D[,1]、人均国内生产总值D[,2]、全社会固定资产投资D[,3]、工业总产值D[,4]、农业总产值D[,5]、粮食总产量D[,6]、社会消费品零售总额D[,7]、城乡居民储蓄存款余额D[,8]、地方财政收入D[,9]、实际利用外资D[,10]、经济外向度D[,11]、经济密度D[,12]和区域市场发育程度指数D[,13]；
经济结构指标C[,2]包括区域三大产业结构D[,14]、霍夫曼系数D[,15]、产业结构相似系数D[,16]、产业结构变化系数D[,17]、区域工业化结构系数D[,18]、产业结构效益超越系数D[,19]、区域二元结构水平系数D[,20]、空间结构集中程度系数D[,21]；
经济增长指标C[,3]包括GDP年均增长率D[,22]、工业产值年均增长率D[,23]、农业产值年均增长率D[,24]、社会消费品零售总额年均增长率D[,25]、地方财政收入年均增长率D[,26]、城乡居民储蓄存款余额年均增长率D[,27]、经济增长波动系数D[,28]；
经济效益指标C[,4]包括全社会劳动生产率D[,29]、 工业全员劳动生产率D[,30]、资金禀赋系数D[,31]、产值利税率D[,32]、资金利税率D[,33]、经济效益系数D[,34]、工业成本费用利润率D[,35]、工业增加值率D[,36]、固定资产产值率D[,37]、经济发展总体指数D[,38]；
人口发展指标C[,5]包括总人口D[,39]、人口自然增长率D[,40]、人口文化素质D[,41]、人口城市化水平D[,42]、人口密度D[,43]；
基础设施指标C[,6]包括能源生产总量D[,44]、发电量D[,45]、货运量D[,46]、货物周转量D[,47]、客运量D[,48]、旅客周转量D[,49]、邮电业务总量D[,50]、交通运输条件指数D[,51]、邮电通讯条件指数D[,52]、交通便利指数D[,53]；
生活质量指标C[,7]包括城乡居民人均收入D[,54]、 农民人均纯收入D[,55]、居民消费水平D[,56]、恩格尔系数D[,57]、人均社会消费品零售总额D[,58]、人均年末储蓄存款余额D[,59]、城镇居民失业率D[,60]、万人拥有商业网点数D[,61]、万人拥有市场数D[,62]、基尼系数D[,63]、医疗卫生指数D[,64]、社会福利保障指数D[,65]；
图1 区域发展规划指标体系层次结构图
Fig.1 The hierarchies of the indicator system forregional development planning
科技教育指标C[,8]包括广义科技进步水平D[,67]、 广义科技进步速度D[,68]、技术创新能力D[,69]、广义科技进步对经济增长贡献率D[,70]、教育指数D[,71]、文化指数D[,72]、科教经费占GDP比重D[,73]；
资源利用指标C[,9]包括人均水资源量D[,74]、人均耕地面积D[,75]、人均林地面积D[,76]、人均矿产资源探明储量潜在价值指数D[,77]、人均自然资源拥有量综合指数D[,78]、自然资源丰度D[,79]、自然资源对工业贡献度D[,80]、劳动力资源禀赋系数D[,81]；
环境发展指标C[,10]包括废水排放量D[,82]、工业废水排放量D[,83]、废气排放量D[,84]、工业废水排放量D[,85]、工业二氧化硫排放量D[,86]、固体废物产生量D[,87]、万元工业产值废水排放系数D[,88]、万元工业产值废气排放系数D[,89]、万元工业产值废渣排放系数D[,90]、废水排放密度D[,91]、废气排放密度D[,92]、废渣排放密度D[,93]、城市生活污水处理率D[,94]、工业废气处理率D[,95]、工业废水处理率D[,96]、工业废渣综合利用率D[,97]、城市交通噪声达标率D[,98]、城市垃圾无害化处理率D[,99]、环保与治理投资占GDP比重D[,100]。
对于设计的规划指标体系A， 其中一些指标可由统计年鉴直接查得或经简单运算而得，而另一些指标则需要依据若干原始统计数据，借鉴已有公式或由笔者构建公式计算而得。规划指标体系A 设置中始终坚持经济发展和可持续发展两大准则，因而有如下显著特点：①涵盖面广，综合性强。涉及与规划目标有关的人口、经济、资源、环境、城市、交通、科技、社会、文化等各领域，系统反映了规划目标与指标体系之间的支配关系；②指标体系把经济发展摆在首位，突出了经济结构指标和经济运行质量（效益）指标；社会发展指标中突出了基础设施和科技教育指标，并始终把区域PRED协调发展思想贯穿于指标体系的各层次之中；③指标体系注重运用综合性指标和相对性指标。如交通便利指数、区域市场发育程度指数、广义技术水平、经济效益系数、精神文明进步指数等，这些指标分别是由若干指标通过公式计算复合而成，易于计算、辩识和量化，因而有着较强的可比、可测和可操作性，同时大大增加了规划指标的信息量；④指标体系在同一时期不同区域的发展规划中有着相对稳定一致性，但依据指标体系完全可编制同一区域不同时期，以及不同区域不同时期的发展规划目标。
2 规划指标体系权系数的赋值方法
本文运用AHP法先对规划指标体系A—B—C三个层次指标的权系数进行确定，然后用信息论中的熵技术对确定结果进行修正，最后采用专家群民主决策的赋权方法确定第四层次即D层共100个具体指标的权系数。
2.1 熵技术支持下规划指标权系数赋值的层次分析法
由美国运筹学家A.L.Saaty提出的AHP方法，是一种定性与定量相结合的决策分析技术，是将要识别的复杂问题分解成若干层次，由专家和决策者对所列指标通过两两比较重要程度而逐层进行判断评分，利用计算判断矩阵的特征向量确定下层指标对上层指标的贡献程度，从而得到基层指标对总目标而言重要性的赋权结果。计算结果为CI＝0.0278，RI＝0.6756，随机一致性比例CR＝0.0411＜0.1，表明结果令人满意。说明AHP技术识别问题的系统性强，可靠性相对较高， 但当采用专家咨询方式时，容易产生循环而不满足传递性公理，导致标度把握不准并丢失部分信息，解决这些问题的有效途径是用熵技术对权系数进行修正。具体方法为：
（1）对已构造的判断矩阵R＝｛r[,ij]｝[,n×n]，按公式
可推知0≤E[,j]≤1。
（2）求指标f[,j]的偏差度d[,j]；
d[,j]＝1－E[,j] （2-1）
（3）确定指标f[,j]的信息权重μ[,j]：
（4）利用信息权重μ[,j]修正由AHP法得出的规划指标权系数W[,总]＝（W[,1]，W[,2]，W[,3]，…，W[,n]），得到修正后的指标权系数λ[,j]：
从而得到各指标较合理的权系数向量（λ[,1]，λ[,2]，…，λ[,n]）。修正结果见表1。修正后的权重信息量增大， 可信度较修正前有所提高，且更符合实际情况，可以依此进行规划指标中D 级指标权系数的赋值和区域综合发展实力与发展水平的计算。
表1 用熵技术修正采用AHP法确定的A至C级规划指标权系数结果值
Tab.1 The values of planning indicator weight coefficient through correcting from level A to level C based on entropy technologies
指标层次 指标代号Edμ
B[,1]0.9863 0.01370.3193
A-B
B[,2]0.9857 0.01430.3333
B[,3]0.9851 0.01490.3473
C[,1]0.9439 0.05610.2548
B[,1]-C
C[,2]0.9446 0.05540.2516
C[,3]0.9446 0.05540.2516
C[,4]0.9467 0.05530.2420
C[,5]0.9545 0.04550.2552
B[,2]-C
C[,6]0.9590 0.04100.2299
C[,7]0.9649 0.03510.1969
C[,8]0.9433 0.05670.3180
B[,3]-C
C[,9]0.9854 0.01460.5000
C[,10]
0.9854 0.01460.5000
指标层次λ W[,修](相对于A)
0.3967
0.3967
A-B 0.3417
0.3417
0.2616
0.2616
0.3968
0.1574
B[,1]-C 0.2018
0.0801
0.1348
0.0535
0.2666
0.1057
0.2645
0.0904
B[,2]-C 0.2347
0.0802
0.1998
0.0683
0.3010
0.1028
B[,3]-C 0.5714
0.1495
0.4286
0.1121
2.2 专家群民主决策支持下定性指标定量转化的赋权方法
当所选择的规划指标数量过多时，采用熵技术支持下的AHP 模型确定规划指标权系数，一方面可能会导致不符合递推性公理，另一方面会因繁琐的判断和复杂的计算往往使本领域的专家倍感头痛。解决上述两大问题的有效途径就是选择专家易于介入、形式简单、处理方便且相对客观的专家群民主决策支持下定性指标定量转化的赋权方法，以此确定区域发展规划D级100个具体指标的权系数，然后将C 级规划指标相对于总目标A的权系数按重要性分配到D级指标中去，从而得到D层100个具体指标相对于A层的权系数。 赋权的基本原理为：设某一规划评价与预测问题共有m个具体指标，由n位专家分别独立地对m 个规划指标进行判断并做出排序，得到序次矩阵F＝｛f[,ij]｝[,m×n]，f[,ij]为第j位专家对第i个指标就重要性所给出的优先序号，1≤f[,ij]≤m（i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n），由F矩阵按公式h[,ij]＝m+q－f[,ij]构建优先矩阵H为H ＝｛h[,ij]｝[,m×n]，矩阵H中，h[,ij]为第i个规划指标在第j位专家的排序中优先于其它指标的次数，q是为避免某个指标可能排在最后导致权重为零而设置的一个参数，一般取q＝1，2，3等数。由优先矩阵H，分别可按优先数和法、优先数方根法和优先数对数法求得规划指标的权系数，其中优先数对数法的计算公式为：
按照公式（2-4）分别求得D层第1至第100个具体指标相对于上层（即C层）指标的权系数，然后根据表1的A至C级规划指标权系数的修正值，分别求出100个具体指标相对于总目标A的权系数，计算结果见表2 所示。
表2 区域发展规划D级指标相对于总目标A的权系数求算值
Tab.2 The weight coefficients of D level indicator relative to general goal A for regional development planing
指标代号权系数?% 指标代号权系数/%
D[,1]
1.5976
D[,21]0.8435
D[,2]
1.6133
D[,22]0.9994
D[,3]
1.3457
D[,23]0.8298
D[,4]
1.4858
D[,24]0.6859
D[,5]
1.1380
D[,25]0.5933
D[,6]
1.2593
D[,26]0.9908
D[,7]
1.2309
D[,27]0.5612
D[,8]
0.9034
D[,28]0.6896
D[,9]
1.4874
D[,29]1.3593
D[,10] 0.9475
D[,30]1.2599
D[,11] 1.0483
D[,31]1.0337
D[,12] 0.6359
D[,32]0.9586
D[,13] 1.0469
D[,33]0.9566
D[,14] 1.1975
D[,34]1.3392
D[,15] 0.8976
D[,35]1.1743
D[,16] 0.8819
D[,36]0.7197
D[,17] 0.9948
D[,37]0.9122
D[,18] 1.1278
D[,38]0.8572
D[,19] 1.1769
D[,39]2.1949
D[,20] 0.8899
D[,40]2.1325
指标代号权系数/% 指标代号权系数/%
D[,41]
1.8776
D[,61]0.5826
D[,42]
1.5432
D[,62]0.6395
D[,43]
1.2909
D[,63]0.6086
D[,44]
1.0226
D[,64]0.4050
D[,45]
1.9295
D[,65]0.3879
D[,46]
1.7186
D[,66]0.6229
D[,47]
1.5766
D[,67]1.5441
D[,48]
0.5333
D[,68]1.5770
D[,49]
1.4891
D[,69]0.9539
D[,50]
0.7587
D[,70]1.7826
D[,51]
1.0402
D[,71]1.6263
D[,52]
0.9664
D[,72]1.1935
D[,53]
1.9849
D[,73]1.6027
D[,54]
1.6236
D[,74]2.2036
D[,55]
0.6489
D[,75]2.1080
D[,56]
0.5075
D[,76]1.2169
D[,57]
0.4890
D[,77]1.5384
D[,58]
1.5113
D[,78]2.3008
D[,59]
1.4542
D[,79]2.4787
D[,60]
0.3490
D[,80]1.5982
指标代号权系数/%
D[,81]
1.5055
D[,82]
0.6973
D[,83]
0.6771
D[,84]
0.6558
D[,85]
0.6109
D[,86]
0.5874
D[,87]
0.5482
D[,88]
0.7568
D[,89]
0.7410
D[,90]
0.7275
D[,91]
0.6412
D[,92]
0.6098
D[,93]
0.5527
D[,94]
0.5863
D[,95]
0.4327
D[,96]
0.5672
D[,97]
0.3711
D[,98]
1.3374
D[,99]
0.3901
D[,100] 0.7197
由表2看出，在区域发展规划指标体系中， 经济发展指标中权系数较大的指标有GDP（1.5976%）、人均GDP（1.6133%）、地方财政收入（1.4874%）、区域产业结构效益超越系数（1.1769%）、全社会劳动生产率（1.3593%）、经济效益系数（1.3392%）；社会发展指标中权系数较大的指标有总人口（2.1949%）、人口自然增长率（2.1325%）、人口文化素质（1.8776%）、广义技术水平（1.5441%）、广义技术进步对经济增长贡献率（1.7826%）、教育指数（1.6263%）等；资源环境发展指标中权系数较大的指标有人均水资源量（2.2036%）、人均耕地（2.1080%）、自然资源丰度（2.4687%）、万元工业产值废水排放系数（0.7568%）、万元工业产值废气排放系数（0.7275%）、环保治理投资占GDP的比重（0.7197%）。上述这些指标作为主导规划指标， 直接影响着规划总目标的实现；多数指标为质量效益型指标，体现了实现“两个根本转变”的思想和编制效益发展型规划的客观要求；指标涉及人口、资源、环境与经济社会发展诸方面，体现了可持续发展的思想和编制区域持续协调发展规划的主体方向。
3
规划指标体系支持下区域发展水平的多层次多目标模糊综合测度及讨论
为了充分发挥规划指标体系的现状评价功能和预测导向功能，现以中国西部地区为例，采用多层次多目标模糊综合测度模型[4]测算区域发展整体水平。
3.1 多层次多目标模糊综合测度模型的基本原理
根据图1的规划指标体系框架，设待测度区域集为U＝｛U[,1]，U[,2]，…，U[,m]｝；测度目标集为B＝｛B[,1]，B[,2]，…，B[,q]｝，又由t个子目标组成，则记为B[,i]＝｛C[,i1]，C[,i2]，…，C[,it]｝；由全体测度指标组成指标集C，按n个不能再分目标将C分成n个子集C＝｛C[,1]，C[,2]，…，C[,n]｝，且满足：
设第i个子集C[,i]有h个测度指标，对m个测度区域对应
对于C[,i]来说，m个待测区域对应h个测度指标的h×m 个属性值可用下列属性值矩阵表示：
由于多目标决策的显著特点之一就在于目标间的不可公度性，为便于比较，在进行综合测评前，应对指标属性值量化，统一变换到[0,1]范围内。指标属性值量化的类型包括成本型（越小越好型）、效益型（越大越好型）和适中型（既不能太大又不能太小为好型）三大类。对于子集C[,i]中的h指标一般可分解为：
式中，C[,i1]，C[,i2]，C[,i3]分别代表成本型、效益型和适中型指标子集。其量化隶属函数分别为：
式中，r[,kj](i)为区域U[,i]∈U对应于C[,ik]的隶属度，且r[,ki](i)∈[0,1]
按公式（3-5）、（3-6）和（3-7）， 可将指标的属性值矩阵转化为测度隶属度矩阵R(i)：
式中
表示U[,j]的单个区域测度，R[,i]＝[r[,1j]（i），r[,2i]（i），…，r[,hj]（i）][T]。设子集C[,j]的h 个测度指标的权系数向量为A（i）＝（a1（i），a2（i），…，ak（i）），且满足ak（i）≥0，
之后，即可得到C[,i]×U上的模糊综合测度集E（i）：
式（3-10）中，e[,j]（i）为C[,i]×U上区域U[,j]∈U模糊综合测度值，可按以下四种评价原则计算：
原则1：全面考虑各个因素（M[,1]）：
原则2：只考虑重点因素（M[,2]）：
原则3：着重考虑重点因素（M[,3]）：
原则4：既全面考虑又兼顾重点因素（M[,4]）：
作为更高一层的测度矩阵行， 再根据更高一层目标子集的特征及其权系数向量，引用选定评价原则对应的模型运算，便可得到更高一层模糊综合测度集。这样从最低层开始测算，逐层上升到最高层，最后可得最终综合测度结果集E：
将公式（3-15）中的e[,j]（j＝1，2，…，m）由大到小排序，即可得到区域发展水平的高低状况。
3.2 中国西部区域整体发展水平综合测度结果及其讨论
中国西部地区包括四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、新疆、宁夏共10个省（市、自治区），这一地区土地总面积占全国的55.97%，45种主要矿产资源探明储量潜在价值占全国的39.67%，人均水资源量、人均耕地和人均林地分别相当于全国平均水平的13.16倍、1.39倍和10.63倍，但现价GDP、工业总产值、农业总产值、社会消费品零售总额和地方财政收入仅分别占全国的14.10%、9.24%、17.42%、8.58%和15.31%（1996年），人均GDP、农民人均纯收入、 居民消费水平和人均年末储蓄存款余额只及全国平均水平的61.46%、65.98%、58.22%和61.29%，因而是地域辽阔、资源相对丰富、 经济发展落后、社会发展水平低下的待开发地区。采用多层次多目标模糊综合测度模型测度这一地区整体发展水平旨在为今后经济发展提供定量决策依据。
选取中国西部9省区（重庆市因无单独统计资料， 含在四川省内）1990～1996年连续7年统计资料[5,6]，按图1的指标体系框架求算100项具体指标属性值，得到若干综合性指标属性值计算结果。由100 项指标属性值和9个待测度区域U＝（u[,1]，u[,2]，…，u[,9] ）构成属性值矩阵X[,i]（x[,kj]（i））[,100×9]。采用模糊复合运算模型，按公式（3-5）、（3-6）、（3-7）将属性值矩阵转成模糊隶属度测度矩阵
，并采用评价原则1从目标子集C＝（C[,1]，C[,2]，…，C[,10]）开始向目标集B＝（B[,1]，B[,2]，B[,3]）逐层向上测度，最后得到中国西部区域整体发展水平由高到低的顺序为：四川、新疆、云南、陕西、宁夏、西藏、甘肃、青海、贵州。各目标综合测度指数见表3。
表3
中国西部区域整体发展水平多层次多目标模糊综合测度结果值
Tab.3 The values of multi- layer multi- objective fuzzycomprehensive evaluation model of the whole development levelin west China
代码综合测度目标1
2 3
E(1)经济总量水平指数0.8969
0.4325
0.4106
川
陕
滇
E(2)经济结构水平指数0.6176
0.5065
0.4439
川
新
滇
E(3)经济增长水平指数0.7120
0.5762
0.5571
川
滇
新
E(4)经济效益水平指数0.7708
0.4478
0.4191
滇
藏
宁
E(5)人口发展水平指数0.6491
0.4964
0.3537
新
陕
甘
E(6)基础设施水平指数0.8624
0.4189
0.4095
川
陕
滇
E(7)生活质量水平指数0.7717
0.6904
0.5498
新
川
藏
E(8)科学教育水平指数0.7935
0.6101
0.5932
宁
新
陕
E(9)资源保证水平指数0.6957
0.4426
0.4142
藏
青
新
E(10)
环境发展水平指数0.7810
0.7612
0.6751
青
新
甘
E1 经济总体发展水平指数0.6512
0.5357
0.3957
川
滇
新
E2 社会总体发展水平指数0.5952
0.5810
0.5093
新
川
陕
E3 资源与环境发展水平指数 0.6760
0.5876
0.5629
藏
青
新
E
区域整体发展水平指数0.5231
0.5076
0.4416
川
新
滇
代码综合测度目标4
5 6
E(1)经济总量水平指数0.3189
0.2385
0.2176
新
黔
甘
E(2)经济结构水平指数0.4277
0.3963
0.3931
甘
青
藏
E(3)经济增长水平指数0.5276
0.5029
0.4393
陕
甘
藏
E(4)经济效益水平指数0.3445
0.3140
0.2802
新
甘
川
E(5)人口发展水平指数0.3403
0.3208
0.2871
宁
青
滇
E(6)基础设施水平指数0.3653
0.3054
0.2389
新
黔
甘
E(7)生活质量水平指数0.5181
0.5062
0.4862
宁
陕
青
E(8)科学教育水平指数0.5478
0.3788
0.3783
川
甘
滇
E(9)资源保证水平指数0.2675
0.1834
0.1833
宁
甘
滇
E(10)
环境发展水平指数0.6540
0.6498
0.5992
滇
藏
宁
E1 经济总体发展水平指数0.3808
0.3242
0.3081
陕
甘
宁
E2 社会总体发展水平指数0.4855
0.3758
0.3230
宁
滇
甘
E3 资源与环境发展水平指数 0.4047
0.3941
0.3850
宁
甘
滇
E
区域整体发展水平指数0.4086
0.3953
0.3528
陕
宁
藏
代码综合测度目标7
8 9
E(1)经济总量水平指数0.1930
0.1115
0.0213
宁
青
藏
E(2)经济结构水平指数0.3754
0.3274
0.2696
陕
宁
黔
E(3)经济增长水平指数0.4155
0.3988
0.1213
黔
宁
青
E(4)经济效益水平指数0.2466
0.2336
0.1686
黔
陕
青
E(5)人口发展水平指数0.2866
0.2466
0.1450
川
黔
藏
E(6)基础设施水平指数0.2263
0.1080
0.0017
宁
青
藏
E(7)生活质量水平指数0.4501
0.3500
0.1758
滇
甘
黔
E(8)科学教育水平指数0.3390
0.3387
0.2227
青
藏
黔
E(9)资源保证水平指数0.1554
0.1520
0.1405
川
黔
陕
E(10)
环境发展水平指数0.5821
0.5580
0.3837
黔
陕
川
E1 经济总体发展水平指数0.2708
0.2664
0.1855
黔
藏
青
E2 社会总体发展水平指数0.3094
0.2181
0.2056
青
黔
藏
E3 资源与环境发展水平指数 0.3363
0.3194
0.2532
黔
陕
川
E
区域整体发展水平指数0.3421
0.3330
0.2699
甘
青
黔
由表3得出如下测度结论：
（1）中国西部区域整体发展水平较低，平均值只有0.3971。 而在低发展水平背景下的内部发展差距又较大，最高值四川与最低值贵州整体发展水平指数的差额为0.2532。四川整体发展水平指数在中国西部地区最高的原因在于四川省经济总量水平、经济结构水平、经济增长水平和基础设施水平均高达0.8969、0.6176、0.7120和0.8624，分别相当于四大指标水平最低值的42.11倍、2.29倍、4.21倍和507.29倍， 社会发展总体水平指数也是最低值西藏的2.83倍。贵州之所以成为中国西部整体发展水平最低的区域，是由于其本身既无资源保证（0.1520），又不善于保护环境（0.5821），经济结构极不合理（0.2696）、经济增长水平低（0.4155）、经济效益差（0.2466），进而成为中国西部人口发展水平（0.2866）、生活质量水平（0.1758）和科技教育水平（0.2227）最低的省区。
（2）从经济总体发展水平分析， 四川省的经济总体发展水平最高为0.6521，主因经济总量、经济结构与经济增长水平高所致，因而属于增量型和速度型的粗放经济发展模式，其经济效益水平只有0.2802，排在云南、西藏、宁夏、新疆和甘肃之后。相比而言，云南和新疆是既兼顾经济发展数量与质量，又兼顾经济发展速度与效益的省区；青海和贵州是发展水平长期低下的后进省份。西藏经济总量、经济结构和经济增长水平均低但经济效益水平较高的原因为：一是国家援藏投资多，资金禀赋系数高达1.3471，居西部9省区之首；二是人口少， 全员劳动生产率、产值利税率、资金利税率、工业成本费用利润率和工业增加值率均较高，因而使经济效益系数高达1.2435，仅次于云南（3.8140）居西部九省区第二位。
（3）从社会总体发展水平分析，新疆、四川、陕西、宁夏、 云南、甘肃等省区社会总体发展水平较高，新疆的人口发展水平、生活质量水平均居西部九省区之首，四川的基础设施水平（0.8624）、宁夏的科技教育水平（0.7935）位居全区第一，而贵州与西藏的社会发展水平不仅很低（分别为0.2181，0.2056），且与新疆的差距很大，如西藏的社会发展水平只有新疆的1／3，只及四川的2／5，主与西藏的人口发展水平最低（0.1450）、基础设施水平最低（0.0017）和科技教育水平低（0.3387）有关。
（4）从资源与环境发展水平分析，西藏、青海、 新疆等省区的资源保证程度与环境保护水平较高，而贵州、陕西、四川等省区资源保证程度与环境保护水平较低，最高值的西藏与最低值的四川之间的水平差额为0.4228，这是四川长期沿袭粗放型经济增长方式的恶果。
（5）本文作为一种方法思路， 仅测度了中国西部区域整体发展水平的现实情况，实际规划中可采用此种方法向后测度过去若干年度区域整体发展水平，向前测度未来若干年度区域整体发展水平，将不同时期测度的区域整体发展水平绘制成曲线，即可分析区域整体发展水平的动态变化规律、演变趋势，从而适时适度地调整区域发展方向，有针对性地制定达到特定发展水平的区域发展规划，并制定出提高区域发展水平的有效途径。
顺便指出，本文建立的区域发展规划指标体系及其方法普遍适用于编制中观以上空间尺度如地级行政单元和更大范围区域的发展规划，包括各行业发展规划，而且特定区域规划的编制，因所面临的问题不同，区情不同，解决问题的思路与目标不同，规划指标体系的框架有所不同，可根据实际情况在100个指标基础上进行微调增减， 力求满足特定区域发展规划的要求。对于地级以下行政单元可视指标获取的情况和规划解决问题的需要有选择地的采用其中的某些指标。
收稿日期：1998—10—19；修订日期：1999—03—16