区域经济增长大全11篇

绪论：写作既是个人情感的抒发，也是对学术真理的探索，欢迎阅读由发表云整理的11篇区域经济增长范文，希望它们能为您的写作提供参考和启发。

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一、引言

能源是人类生产和生活中不可或缺的要的物质基础，而且随着社会的不断发展人们对能源的需求也日益增大。山西省是我国典型的以煤炭为支柱产业的经济发展的省份，改革开放以来，随着我国工业化进程和经济增长的加速，山西煤炭的产量和消费量都在快速上升，不仅加快了山西省煤炭资源的耗竭，也给山西将造成了更多的安全事故和生态环境的严重破坏，为了改变现状，短期内必须提高山西省煤炭企业的国际竞争力。长远来看必须摆脱对资源的依赖，调整产业结构，优化资源配置，这才是山西省发展循环经济的必经之路。

二、山西省煤炭经济发展现状及存在的问题

(一)山西省煤炭经济发展现状

1.煤炭工业经济快速增长

根据山西省数据统计年报的数据显示，截止2016年底，陕西省煤炭产量总计达到8.32亿吨。自2010年以来，山西省的煤炭产量呈现出逐年上升的趋势，尤其是在山西省经过全省的煤炭资源的整合，以及煤炭企业的不断兼并重组，山西省的煤炭产量，发生了质的改变，煤炭产量已经在向10亿吨的水平不断前进。2016年山西省全省的矿井总量超过450个，在未来的5到10年之内，山西省的煤炭产量在呈现出逐步上升的同时，将不再审批新的矿井建设，煤炭产能过剩的现象，将会在一定程度上得到缓解。与此同时，随着煤炭开采的机械化的不断普及，山西省的煤炭产量大幅提升，这样的环境之下，一些资源枯竭的矿井将会逐步关闭。

2.以煤为基多元发展加快

目前山西省的煤炭产业已经呈现出规模化的发展趋势，以煤为基础，煤炭产业呈现出多元化的发展格局，煤炭产业链不断增加，煤炭的综合利用价值逐步提升，煤炭产业及其附加产业，成为了山西省经济发展的中坚力量。与此同时，山西省依靠科技进步，不断提升每一框的附加值，实现了煤炭产业的大幅度增加。与煤炭产业相关的第三产业，发展趋势良好。尤其是与煤炭相关的装备制造业，成为山西省的工业新型支柱，电力产业也超过了煤炭，战略型新兴产业的投资，增速明显加快。

3.煤炭经济运行质量明显改善

近年来，山西省大力转变煤炭经济发展方式，推进产业结构调整，着力转变经济增长方式，使得煤炭经济运行质量得到明显改变。一方面不断深化煤炭行业专项治理，大力扭转多、小、乱的煤炭矿厂格局，关闭许多安全隐患高、资源利用率低的生产企业；另一方面以科学有效的管理方式建设现代化矿井的运营机制，大力推进安全化生产，不断升级生产装备，全面落实企业安全责任，建立长期有效的安全生产机制，全面提高煤炭产业集中度和整体质量。

4.煤炭经济发展环境不断优化

山西省大力优化煤炭产业结构，现形成形成了煤-电、煤-建材、煤-化工等完整的产业链。循环经济在真正实现煤炭清洁、安全、高效、低碳利用的同时，不仅为同煤发展撑起了半壁河山，也成为全省煤炭企业的共同追求。

(二)山西省煤炭经济发展尚存在的突出问题

1.产能过剩

21世纪初煤炭行业发展迅速，需求量大幅度增加。各地大力新建煤矿或改扩建煤矿，使得煤炭的产能达到高度释放。目前煤炭的需求量低于煤炭的生产能力，且呈现逐年扩大的趋势。据统计，我国煤炭现有的需求总量保持在24亿吨上下，而生产能力却达到近30亿吨，煤炭产能过剩严重影响山西省煤炭经济的发展。

2.利润下降

一是由于煤炭需求量减小而产能过剩，使得价格不升反降；二是电煤价格双轨制的取消，使得一些电厂抵制市场煤价，限制的煤价的增长；三是煤炭运营成本增加，包括物流运输成本(特别是煤炭产能集中的山西)、煤炭资源税、人工成本、安全生产投入及环境治理等因素。由于这些原因，大大缩小了煤价格的上涨，再加上成本的不断加大，使得煤生产企业利润严重下降，影响经济发展。

3.环境污染

近些年，山西省大力优化煤炭产业结构给环境带来了利好，但是这并足以解决煤炭行业给山西省环境造成的污染。比如煤矸石大量堆存，有害气体不断排放。对周围的农作物，饮用水源，以及农田造成了一定程度的破坏。煤炭开采给山西省带来的是地面坍塌、水体污染、生态失衡、资源浪费等现象，严重影响们日常生活。由于采煤技术较低、设备不够先进、人才素质较低等原因，导致山西省除少数几个大企业以外并没有建立起与市场制度相适应的管理体系，山西省的煤炭行业以粗放式经营的本质并未得到根本的改变，在高强度和粗犷式的开采中，使得煤炭资源大量浪费，资源利用率低，大量未被充分利用的矿渣被丢弃没有得到充分的利用且对环境造成污染。

三、山西省煤炭经济与经济增长的关系实证分析

(一)模型设定

本文选取了20多年来山西省经济发展的相关数据并由此建立C—D的生产函数模型，由于煤炭是山西省的支柱产业且对其经济增长的作用较大，所以将煤炭投入作为要素之一。建立C—D的生产函数模型如下：(3-1)由此分析山西省经济发展中煤炭对其经济增长的贡献率的变化。其中Y代表产出量；A为常数项，代表基期的技术水平；r代表科技进步率；L代表劳动投入；α为劳动产出弹性；β为资本产出弹性；γ为煤炭产出弹性。在实际中Y表示地区的GDP；L表示全年从业人数；K表示固定资本存量；本文用M表示山西省的煤炭消费量和外调量之和。

(二)变量及数据处理

本文选取的样本为1990-2016年，根据数据分析及计算得到最终的模型为：(3-2)由公式3-2可以看出，在其他因素保持不变的基础下，煤炭、劳动、资本没多投入1%，那么GDP就会相应的增加0.319922%、-0.596765%和0.32097%，这就说明山西省劳动力的投入已出现过剩的情况，且劳动者的素质水平偏低，而煤炭和资本的增加会对山西省的经济增长产生促进的作用。

(三)实证结论

煤炭是促进山西省经济发展的重要动力之一，对经济发展的贡献达到1/5，总体来看，科技进步对山西省经济的发展的贡献率最高，这也论证了科学技术是第一生产力，其次是资本，资本是经济发展的源泉。

四、政策建议

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一、 引言

改革开放30多年来，中国经济取得了快速的增长。1978年～2010年，中国取得了年均9.89%的增长速度，成为世界经济增长最快的国家之一。然而，随着经济体量的持续变大，一些新的问题也随之出现，如经济增速放缓，区域差距扩大等。（1）经济增速放缓。从2010年以后，除2011年以较高9.5%的增长以外，其他年份均小于8%，2012年～2014年经济增长分别为7.7%，7.7%和7.3%。（2）区域差距依然巨大。从2014年的GDP总量上来看，国内生产总值第一的广东省为6.78万亿元人民币，而仅为920.83亿人民币。从人均GDP来看，排名前三的分别是天津，北京和上海，排名最后三位的分别为云南、贵州和甘肃，其中排名第一的天津为105 231元，而排名最后的甘肃为26 433元，两者相差3.98倍！在中国经济的“新常态”下，中国政府通过“对内深化改革，积极进行区域经济一体化，对外加大开发力度，实施”一带一路“战略”，其目的就是使得中国经济在时间维度上维持稳定增长，在空间维度上形成合理的分布。因此，从理论上理解区域经济一体化对经济增长、区域差距的影响就显得十分必要。

从本质上来，区域经济一体化的过程就是微观主体的区位选择问题。因此需要关心的是，当区域一体化政策实施后，经济活动的主体将会如何选择自己的区位？经济活动不同的空间分布对经济增长的影响是什么？在这一过程中，与经济增长相生相伴的区域差距又是如何变化的？对这些问题回答的好坏是政府在区域一体化进程中能否制定合理的区域政策，实现区域协调发展的关键。而新经济地理学（New Economic Geography，NEG）是一门解释经济活动空间分布的理论，以新经济地理学理论为切入点对上述问题进行分析将会有助于我们更好的了解经济活动的空间变化规律。因此，本文论述主要从以下三个方面展开：（1）阐述新经济地理框架下主要模型对区域经济一体化、经济增长与区域差距关系的研究；（2）新经济地理对中国区域经济发展的解释；（3）总结和建议。

二、 区域经济一体化、经济增长与区域差距的关系：基于新经济地理模型

1. 静态模型。最初的新经济地理模型旨在解释区域一体化发生后，经济活动在空间变化规律以及由产业分布的变化而导致的区域差距，其现实背景就是欧盟的产生。Krugman和Venables（1990）最初的模型就是解释当区域一体化发生后，发达地区和欠发达地区的产业是如何在空间上进行变动的。模型中企业的区位分布是由聚集力（Agglomeration Forces）和分散力（Disperse Forces）的相对大小来决定。模型中的作用力主要表现为三种：市场接近效应、价格指数效应和市场拥挤效应。聚集力主要体现在市场接近效应和价格指数效应，即在其他条件相同的情况下，工业企业倾向于选择市场规模大的发达地区，因为这样可以实现自身的规模经济，同时生产接近大市场还能节省运输成本；另外，在企业集中的地区其生活成本也低，因为企业数量多的区域生产的工业种类和数量自然就多，需要从外地输入的产品种类和数量就少，从而承担的运输成本就小，于是产品价格相对便宜。市场接近效应会吸引越来越多的企业定位于大市场，而越来越多的企业在一个地区集中时，这个地区的价格指数又进一步下降，从而使得更多的制造业人口迁移到本地区。而分散力主要体现在由市场拥挤效应。在其他条件相同的情况下，一方面，企业较多的地区竞争更加激烈，激烈的竞争使得企业为获得生产要素支付更高的价格，从而降低企业的利润，进而促使其转移至边缘地区以降低生产要素价格。区域一体化化程度（模型中的运输成本和交易成本）对于聚集力和分散力的大小至关重要。当区域一体化程度比较低时，经济系统的分散力大于聚集力，各地区的经济活动保持对称分布状态。随着一体化程度的提高，聚集力和分散力都开始下降，但分散力不聚集力下降得更快，这样就存在当一体化程度达到某一临界水平时，聚集力大于分散力，进而导致经济活动的聚集。

从区域一体化不断深化对过程来看，由于在静态模型中，生产要素都是事先给定的，因此在长期的经济发展过程中，模型中没有明确表示经济增长的变量，模型中经济一体化程度（由运输成本下降导致的商品市场一体化程度的提高）、经济增长与区域差距的变化过程具体如下：由于区域一体化程度的提高（运输成本下降），聚集力和分散力都发生下降，但分散力不聚集力下降的更快，这就存在运输成本的某个临界点，当运输成本低于突破点时，聚集力大于分散力，产业的聚集过程开始，工业企业逐步流向另一个地区，两个地区工业企业数量也就不再相等，最终形成核心-边缘结构。在这个过程中，经济增长对两个地区来说是截然不同的，如果以企业数量和实际工资来衡量经济增长的话，（从整体和局部来进行分析）核心区域会随着一体化程度的提高出现经济增长（企业数量增加），同时核心区的实际工资也会提高，实际工资的提高主要通过两个途径：一是由于运输成本的下降，消费其他地区的产品的价格下降而导致的实际收入的提高；另一个是由于核心区企业数量的增加，消费者消费其他地区产品的种类减少而导致的价格指数下降，从而使得实际工资提高。而边缘区则会发生经济衰退（企业数量减少），同时由于消费外地产品数量的增加，实际收入将会下降。在这个经济发展过程中也伴随着区域差距的变化，在运输成本从无穷大降低到零的过程中，两地区消费者的实际收入差距会呈现出现增加后减少的倒U趋势。这与新古典经济学中的倒U结论一致，这说明在政府同推进区域经济一体化来发展经济过程中，必然会导致一部分人先富起来，而且在较长的一段时期内，先富地区与落后地区之间的收入差距会不断扩大，只有在经济一体化程度较高时，全国居民生活水平提高的同时收入差距也会不断缩小。这个模型本质上解释的是初始有差异的两个地区进行一体化过程中，经济活动进行区位选择的过程以及这个过程中地区收入差距的变化规律。但模型没有说明是什么因素造成了两个地区初始的差异？随后Krugman（1991a）修改的假设说明了在即使在两个区域完全相同的情况下，也能最终出现经济活动集聚的状态。其作用机制就是劳动力流动而形成的自我强化的作用效用。此后，不同的学者基于不同的现实条件对模型进行修改，如把制造业工人的流动改为实物资本的流动就形成了自由资本模型（Footloose Capital Model，FC模型）以及把制造业工人修改为自由企业家就形成了自由企业家模型（Footloose Entrepreneur Model，FE模型）。从本质上来说，静态模型的修改并没有改变区域经济一体化影响经济增长和收入差距的结论，即在区域一体化过程中区域差距先增加后减小的倒U的变化规律，完全一体化后，区域之间不存在永久性差异。

2. 动态模型。从本质上来说，静态模型的经济增长只能通过价格指数的下降来体现，而非真正意义上的GDP的增长，因此在随后的发展中模型中增加的动态模块，由Baldwin（1999）提出来的资本创造模型（Constructed Capital Model，CC模型），与CP模型不同的是，CC模型中生产要素的存量没有提前给定，其经济增长是通过资本的折旧和创造来反映的。模型中引入了资本形成和资本折旧这两个新的变量。创造新资本的条件是资本价值大于等于资本创造成本，其中资本价值的确定是由资本长期收益流的现值来确定。只要资本价值大于创造成本，新资本就会不断会被创造出来，在长期，资本的价值与创造成本相等时，资本存量不再增加，经济增长也就停止了。对于初始条件相同的两个区域，贸易成本在一定范围内，经济活动是对称分布的。只有当贸易成本下降到足够低的时候，其中一个区域获取初始优势，对称均衡将会被打破。在一段时间变化后，所有的工业企业将会集聚到一个区域。同样，在这个转变过程中，增长地区获益，而萧条地区受损。平均价格指数下降，全国实际收入将会上升。如果初始区域规模不相等，这个转变过程会更快，尽管局部均衡也可能发生。

显然，在CC模型中，经济增长和区域差距是相互作用的：区域差距具有增长效应（区域差距的扩大，区域增长率将会提高）以及在区域差距扩大过程中，发达地区变为增长极，而另一个地区则沦为塌陷极。这样，与新古典增长理论不同的是，发达区域将会比落后地区的经济增长更快，这与Myrdal（1957）的循环累积的概念是一致的。然而，一旦经济活动全部聚集到一个区域，那么经济增长将会停止。但此时，如果一体化继续推进，边缘地区的实际收入将会由于进口价格的下降而得以提高。这也意味着全国实际收入的提高。但与静态不行不同的是，即使区域间完全一体化后，两个地区的收入差距依然存在，即存在永久性的收入差异。从长期来看，如果贸易成本不变，则区域差距的程度不会对经济增长形成影响。在CC模型提出后，不同学者对资本创造的过程进行了修改微观机制的描述，形成了全域溢出模型（Global Spillover Model，GS模型）和局部溢出模型（Local Spillover Model，LS模型）。模型中区域经济一体化的含义也更为丰富，不仅有商品一体化程度的变化，也有知识溢出程度的变化。从经济增长方面来说，LS模型的典型特征为经济增长受到经济活动的空间分布的影响。其决定变量就是两个维度的一体化程度。当经济系统处于分散状态时，如果知识溢出程度很低，则创新成本很大，因此经济增长率低，但随着贸易自由度的提高，企业开始慢慢集聚，当所有产业集聚到一个区域的时候，其区域内的溢出程度会非常高，因此创新成本会大大减小，从而提高资本增长率。这就告诉我们在区域间知识溢出程度很低（如通信技术落后等）时，可以通过经济集聚来提高经济增长速度，使得经济进入 “快车道”。从区域差距方面来说，LS模型中不同的区域一体化路径对区域差距的影响也不一样。如果一体化中仅仅降低交易成本（如加大基础设施建设，减小市场分割等），那么最终会促使经济发生核心边缘结构，经济会完全集聚到一个地区，从而加大区域差距；但如果同时降低交易成本和知识溢出成本，这样就可以避免经济的完全集聚。实际上，扩大知识溢出政策可以导致经济活动的分散。如当经济需同中贸易自由度和知识溢出系数都为中等水平的时候，如果区域一体化中等贸易自由度不变的情况下，提高知识溢出水平就可以把经济系统从核心边缘结构转变为对称结构，从而减小区域差距，当然这个过程中也会降低经济增长率。因此，从区域一体化过程来看，政府的政策其实是在经济效率和社会公平中权衡。如果形成核心边缘结构，则区域间存在永久性差距，且核心地区的福利高于边缘地区。但从时间维度上来看，边缘地区与一体化化之前相比福利是否提高，其不仅取决于一体化程度的大小，而且还取决于消费者制造业支出份额的大小。随着一体化的与此同时在最新的新经济地理研究中，更多的是从企业和劳动力异质性方面来进行解释经济活动的空间差异以及由此带来的经济增长和区域差距的关系（Okubo et al.，2010；Fallah et al.，2011），这种异质性之间互相作用关系（异质性的企业和异质性的劳动是在空间上匹配问题）将是新经济地理学研究的重要方向。

三、 NEG模型对中国区域经济增长、区域差距的解释

1978年以来，中国通过对内改革和对外开放的手段，实现了经济的快速增长。从理论上来说，这两项政策分别对应着国内区域一体化程度的提高和国际一体化程度的提高。按照新经济地理模型的预测，在一体化过程中，具被更好的市场可达性（Market Access）的沿海地区将会聚集更多的产业，因此沿海地区也会得到更强劲的经济增长。改革开放以来，从制造业的分布来看，陈秀山和许瑛（2008）研究表明，中国29个制造业行业中仅有9个行业存在扩散效应，1996年～2005年中国工业化过程中，制造业的空间结构整体表现出核心-边缘分化过程。从沿海―内陆的经济活动分布来看，根据《世界银行发展报告2009》，中国的经济活动的空间分布正如模型所预测的那样，内陆和沿海地区已经形成了明显的核心边缘结构。中国经济通过空间集聚实现了快速增长，1978年～2007年的三十年时间里，中国GDP的年均增长率高达9.8%。大大高于同期世界经济的平均增长率3.0%的速度，创造了令人关注的中国模式。

这种空间非均衡的经济发展也使得区域发展差距被不断的扩大。按照不同的尺度空间，这种差距可以分为沿海与内陆之间的差距，东部、中部和西部之间的差距、城乡之间的差距。从2014年的国内生产总值的数据来看，排名前四的省份分别为广东、江苏和山东，全部为东部沿海城市，而排名最后的四个省份分别为宁夏，青海和，都是来自于西部大省份，其中排名第一的广东省GDP是排名最后的的73.64倍。从总体上看，中国的区域经济发展，基本上符合新经济地理学理论的预测，即随着在工业化初期，随着区域经济一体化的推进和地区间基础设施的改善，区域间的差距并没有缩小，反而促使经济活动向东部沿海地区的进一步集中。当地区间的运输成本从高到低，运输成本与产业聚集之间确实存在着“倒U型”关系，随着运输成本由高到低， 经济出现分散到集聚、再扩散的过程。根据文玫（2004）的研究显示：在1993年～1994年中国工业依然位于倒U型曲线的左方，即这段时间区域发展差距是单向扩大的，随着交易和运输费用的进一步下降可能会促进制造业在地域上进一步聚集。当把时间维度加长后，区域差距的变化就体现出模型所预测的那样呈现倒U变化的规律。徐召元和李善同（2006）的研究表明，区域差距在20世纪90年代呈扩大趋势，2000年～2004年区域差距扩大有所减缓，而2004年收入扩大趋势开始明显减小，2004年也是大部分学者认同的区域差距变化的拐点。因此，新经济地理模型对中国的经济活动的空间分布、经济增长以及收入差距的变化有着很好的解释力。

四、 结论和建议

本文从新经济地理的理论出发，回顾了在区域经济一体化过程中经济增长与区域差距这一对变量的变化。在现有的理论中，随着区域一体化推进，空间经济过程的变化是非单调的，这直接影响了区域经济增长与区域差距的变化。随着区域经济一体化程度的不断提高（运输成本的不断下降），经济活动的分布规律是分散―集聚―再分散的过程。经济增长与区域差距也随着经济活动不同的空间分布而发生“倒U型”的变化规律。这种规律对中国的经济发展有着很好的解释力，但随着一体化程度进一步的推进，政府应该更加注重一体化手段的多元化。按照新经济地理动态模型的预测，贸易一体化和知识程度一体化都会引起经济活动空间分布的变化，不同的是前者的提高倾向于使经济活动的集聚，而后者的提高会使得经济活动分散。而通过贸易一体化使得经济起飞后，区域一体化程度的深化会改善欠发达地区福利水平，如果这个时候采取加大贸易壁垒或市场分割的手段来进行干涉的话，反而不会提高欠发达地区福利。此外，在深化一体化的过程中，政府需要从提高贸易一体化转移到提高要素流动和提高知识溢出一体化层面上来，以保证经济稳定增长的同时，实现区域协调发展。

参考文献：

[1] 朱希伟，陶永亮.经济集聚与区域协调[J].世界经济文汇，2011，（32）.

[2] 许召元，李善同.近年来中国地区差距的变化趋势[J].经济研究，2006，（7）：106-116.

[3] 文玫.中国工业在区域上的重新定位和聚集[J].经济研究，2004，（2）：84-94.

[4] 陈秀山，徐瑛.中国制造业空间结构变动及其对区域分工的影响[J].经济研究，2008，（10）：104-116.

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关键词：产业集群；经济增长；成都龙泉

一、产业集群与区域经济增长的研究概述

目前，国内很多学者对产业集群与区域经济增长之间的关系进行了研究分析，并且用实证和计量的方法来论证产业集群与区域经济增长之间的关系。根据产业集群理论，诸多学者认为产业集群的形成有利于区域经济增长。Martin & Ottaviano（2001）认为产业集群的形成有利于减少成本，因此有利于促进区域经济增长。周兵、蒲勇健（2003）运用EVIEWS统计软件，以西部人均GDO占全国人均GDP的比值为被解释变量；西部交通运输设备制造产业集群内的企业数、职工人数、固定资产净值、工业总产值、税前利润与全国的比值为解释变量作线性回归。通过变量之间的自相关性、拟合度分析，删除了固定资产集聚指标，得出产业集群与区域经济增长正相关。涂山峰、曹休宁（2005）基于索洛模型来研究产业集群与区域经济增长之间的关系。他们认为产业集群有利于形成区域品牌，区域品牌增加了集群内企业的无形资产，这些无形资产可以提高区域人均资本存量，根据古典增长理论，人均资本增长可以提高人均产出。因此产业集群的区域品牌效应有利于促进区域经济增长。朱智文（2007）以绍兴县纺织业产业集群为例，对东部产业集群与区域经济增长进行定量分析。他运用SPSS统计软件，以GDP为被解释变量、纺织业集群总产值为解释变量对1996年―2005年的数据进行回归分析，得出绍兴纺织业产业集群总产值增加1个单位，绍兴县的GDP增加0.288个单位。由此表明绍兴纺织业产业集群对区域经济增长具有较大的推动作用。惠宁、谢攀（2009）对浙江省、陕西省产业集群区域经济效应进行计量分析，得出产业集群和经济增长正相关，区域经济的快速发展需要重视产业集群，提高产业集群的核心竞争力。

从这些学者的研究结果来看，他们普遍认为产业集群有利于促进区域经济增长，并且产业集群对区域GDP的贡献程度较大。本文主要通过EVIEWS统计软件来验证产业集群与区域经济增长之间的关系。

二、龙泉汽车产业集群与区域经济增长关系的实证分析

（一）产业集群形成前后的比较分析

上述表格是从2002年到2013年的统计数据，其中包含成都龙泉的GDP、GDP增长率、形成汽车产业集群时集群内企业数量、汽车产业集群的增加值、汽车集群产值利润和汽车销售收入。

从2002年到2006年，成都龙泉尚未形成汽车及其配套企业产业集群，此时，龙泉的GDP以每年10亿左右的速度平稳增长；GDP增长率也保持在14%左右；汽车产业集群的产值利润和销售收入为0。

2008年，龙泉初步形成拥有整车、主机和关键零部件的汽车产业集群，GDP为218.71亿元。2008年的GDP比2006年增长了104亿元，GDP的增长率提高到18%，汽车产业集群内产值利润为10.4亿元、销售收入为35亿元。

从2008年到2013年，龙泉汽车及其配套企业产业集群基本形成，其中汽车及其配套企业达到2013年79家。形成完整的产业集群后，龙泉的GDP的增长非常明显，年GDP增长值大于100亿元，汽车产业集群内产值利润和销售收入也在突飞猛进。

根据以上数据可以看出，形成汽车产业集群后，龙泉的GDP出现大幅增长。GDP增长是衡量经济增长的重要指标，但只根据数据分析还不能得出汽车产业集群的形成确实促进了当地的经济增长。

（二）产业集群与区域经济增长的计量模型分析

成都龙泉汽车制造厂从2006年初步建设，在2008年初步形成了产业集群雏形，由于某些年份数据的缺失，因此只能对官方公布的统计数据进行研究分析。在我国，衡量经济增长的重要指标是GDP，要分析产业集群与区域经济增长的关系，用汽车产业集群内产值利润、销售收入分别与GDP作线性回归分析。

回归分析表明：龙泉汽车产业集群销售收入增加1个单位，龙泉GDP增加0.698104个单位。因此，龙泉汽车产业集群对当地经济具有显著的推动作用。

回归分析表明：龙泉汽车产业集群产值利润增加1个单位，龙泉GDP增加4.754349个单位。因此汽车产业集群内产值利润对GDP的贡献程度较大，产业集群的发展有益于促进区域经济的增长。

在2012年和2013年这两年里，龙泉的GDP在成都市各个县及五个区的比较中已经排到了第一位，最主要的原因是龙泉汽车产业集群带动了当地经济快速的增长。通过对成都龙泉汽车产业集群对当地GDP贡献值的分析研究，龙泉汽车产业集群形成以前，当地的GDP增长特别缓慢；在集群形成后，GDP增长发生了较大的改变；汽车产业集群内产值利润总额也在大幅增长。当地的GDP值增长大幅提高，主要得益于汽车产业集群。

三、结论

产业集群是现代经济布局的一种重要的形式，可以将相互联系的企业聚集在一起，产业集群被认为是经济增长的助推器。集群内的企业之间形成完整的产业链，各个企业之间专业化程度高，这样大大降低了生产成本，减少了交易费用，提高了企业的生产效率，促进了区域的经济增长。

（一）产业集群促进区域经济增长

成都龙泉汽车产业集群主要坐落在成龙大道，现在已有较为成熟的产业集群包括一汽大众汽车产业集群、沃尔沃汽车产业集群等，这些大型产业集群的入住，使当地汽车产量在2010年为10.17万辆、2011年为15.31万辆、2012年为37.5万辆、2013年为73.2万辆。这些汽车的销售收入使成都龙泉GDP大幅提高，而GDP是衡量一个地区经济增长的重要指标，因此通过龙泉的汽车产业集群的形成前后对GDP的贡献值可以看出，汽车产业集群促进了当地经济的快速发展，达到了产业集群的规模经济优势。

（二）产业集群促进当地就业量的增长

产业集群不仅得各个企业之间达到了高度的聚集和精细的专业分工，而且可以促进就业量的增长。汽车及其配套企业产业集群的快速发展，比如汽车的零部件企业增多，需要更多的劳动投入，也就增加了就业岗位，使当地的就业量大幅上升，促进就业规模。就业量的大幅上升，不但可以稳定当地的经济，而且可以使当地的人均GDP快速增长，从而带来当地经济的快速增长。

（三）产业集群促进城镇化的发展

城镇化是指伴随着工业化的推进和社会经济的发展，人类社会活动中农业活动比重下降，非农业活动比重上升的过程。衡量城镇化的指标可以用地区非农人口与总人口的比值来比较。如果这一数值越大，表明城镇化程度越高；如果这一数值较低表明城镇化程度低。

随着龙泉汽车产业集群的发展，当地的土地绝大部分已经变成了工厂，农村耕地不断减少，绝大多数的农业活动也随之消失，当地的劳动人口主要都在当地的汽车及其配套企业中从事相应的工作，增加了当地农民的就业，促进了城镇化的进程。城镇化是现代经济增长的重要推动力，人口在城市中聚集会产生显著的规模经济效应，使私人和公共投资的平均成本和边际成本大幅度降低，产生更大的市场和更高的利润。随着人口和经济活动向城市的集中，市场需求将会迅速增长和多元化，这会促进专业化分工，从而进一步提高经济的效率，促进经济的高度发展。

（四）产业集群提升企业的竞争力

区域竞争力是指经济区域有效地吸引和配置资源，生产出比其他竞争对手更多产品、占领更大市场份额，以实现区域经济持续增长。产业集群可以产生较大的区域竞争优势，首先是因为产业集群的高度聚集降低了交易成本；其次是高度聚集的产业集群可以不断地吸引更多企业进入集群内，从而扩大集群的规模。产业集群内企业之间优胜劣汰，促使各个企业不断的提升自身的竞争力，使集群内的企业竞争力不断加强，形成内在稳固的产业集群。内在稳固的产业集群可以有效地进行专业分工，形成完整的产业链，降低其生产产品的成本，生产出来的产品在同类型的产品市场上具有极强的竞争力。成都龙泉的汽车产业集群聚集程度很高，汽车及其配套企业都在一个距离很近的空间高度聚集，在这个聚集体中，有汽车各个部件的生产厂商，具有汽车生产的完整产业链，这样的生产大大降低了生产成本，提高了当地生产出来的汽车产品在同类型市场上的竞争力。

由于产业集群是高度集聚的，使集群内企业之间的专业分工精细，缩减了企业之间的交易成本；企业之间形成的完整的产业链，提高了企业生产效率；内在稳固的产业集群可以吸引更多同类型的企业进入集群内，这样可以促进就业量增长等。在这些因素的推动下，劳动生产率提高，生产成本降低，就业量大幅提高，对当地的经济发展具有强有力的推动作用。因此，产业集群发展程度的高低与当地经济增长是密切相关的，正是由于成都龙泉的汽车产业集群的发展程度较高，使当地GDP年增长率不断的提高，促进了区域经济发展。

（作者单位：四川师范大学）

参考文献：

[1] 迈克尔・波特.国家竞争优势[M].华夏出版社，2002：140.

[2] 周兵、蒲勇健.一个基于产业集群的西部经济增长实证分析[J].数量技术经济研究，2003（8）：143―146

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影响经济增长区域差异的因素很多，所以我们要找出产生区域经济增长差异的主要的因素。以期来缩小区域之间的差异，这样有利于重庆市更直接、更清晰的开展经济建设；有利于重庆市更好、更快的发挥其在西部大开发过程中的作用；有利于重庆市在经济发展中取长补短，发挥自身比较优势，实现经济持续、快速、健康的增长。

因此，研究经济增长的地区差异分析，无论是在理论上还是实证上都有重要的意义。

一、本课题国内外的研究现状

（一）国外经济增长的研究现状

早在18世纪，古典经济学家Adam Smith（1776），Thomas Robert Malthus（1798），David Ricardo（1817）等人对经济增长进行了有益的探索。

Adam Smith（1776）认为经济增长表现为国民财富的增长，促进经济增长有两种途径：一是增加劳动的数量，二是提高劳动的效率。在这两种增长途径中，斯密更强调劳动效率对经济增长的促进作用。他认为分工协作和资本积累可以促进劳动效率的提高，是经济增长的基本动因；同时人口数量的增加会引起劳动数量的增长，从而引起经济增长。同时斯密论证了国际分工通过自由贸易能促进各国劳动生产力的发展，国外贸易能增进消费者的利益。

（二）国内经济增长因素研究现状

随着经济增长因素理论的发展，我国学者把理论模型的应用在对我国经济增长实证研究和对我国各地区经济增长的因素分析中。董聪聪在《中国经济增长因素分析》中得出资本积累对我国经济增长起着至关重要的作用。李建平、谢树玉在《基于技术进步的经济增长因素分析》中得出，经济增长主要依赖于资本的积累与有效劳动力的投入。翟宁在《我国居民消费水平与经济增长的实证研究》以1978～2007年的数据认为居民消费促进了我国的经济增长，而且是众多发展因素中重要的一个原因，其作用明显。兰天在《福建省经济增长贡献因素分析》中通过选取1995年以来福建省国民经济核算相关数据，运用宏观经济学中国民经济核算恒等式有关原理，得出近年来福建省经济增长的主要贡献来源于投资。杨红丽在《上海经济增长影响因素的因子分析》中得出，上海经济增长的主要影响因素是产业结构的升级和城市技术进步或科技创新能力的提高。

二、区域经济差异

区域经济差异是影响区域经济发展的基本因素之一，也是经济社会发展过程中一个普遍性的问题。中国从改革开放至今社会经济文化等各方面已取得空前发展，人民的收入和生活水平不断提高。但是在发展的过程中，区域经济失衡现象也日益严重。我国由基尼系数所反映出来的收入差距，总体来说呈现一种上升的趋势。

目前对中国区域经济差异的实证研究，主要有：刘树成等用加权变异系数，使用人均国民收入标准差指标，计算1952～1990年三大地带地区差别的变化，结论表明三大地带间的差异表现出不断扩大的趋势，但在1952～1957年扩大的趋势并不明显。袁钢明计算1978～1994年人均GDP的变异系数和加权变异系数，地区差距除1983年有短暂的下降外，呈扩大之势。周玉翠等以人均GDP为测度指标，定量研究了20世纪90年代以来中国省际经济差异的动态变化特征，结果表明省际差异明显增大，沿海与内陆的差异扩大，而沿海各省市之间差异有缩小的趋势。张茹在《中国经济增长地区差异的实证研究》一文中，基于面板数据的条件收敛检验，对影响我国地区经济增长差异的因素进行了实证分析。结论是，我国地区间经济增长不存在绝对收敛，而当控制投资率、投资效率、人力资本和技术水平等变量后，初始劳均产出水平较高的地区，经济增长率相对较小，即条件收敛的速度大约为每年1.4%，稍慢于增长理论估计的西方工业化国家之间2%的收敛速度。

各地区的区域经济差异研究有：国内学者陈娜通过《基于主成分分析的河南省区域经济差异研究》的分析发现，河南省内各区域之间的经济发展水平存在较大差异。这种差异主要反映在经济发展方面，制约了全省经济的健康、稳定、快速的发展，因此应该采取措施缩小区域经济发展差异，促进区域经济协调发展。校荟萃、刘富华通过《云南省区域经济差异分析》发现，改革开放以来，云南省的区域发展严重不平衡并呈现出继续扩大的趋势，经济差距呈现“先升后降”的阶段性特征，实证结果表明，区间差距是影响云南省区域经济差距的主要力量。张辽、李子超在《东北区域经济发展差异及协调机制研究》中，运用绝对指标和相对指标测算了东北三省的区域经济发展差异，分析表明，东北区域经济的发展差异总体处在不断增长的过程中，老工业基地振兴战略的实施促进了各地区的经济发展，但是出现了更为明显的经济发展差异，同时发现东北地区经济发展的绝对差距和相对差距呈现不同的发展速度。同时提出相应的政策建议实现区域的协调发展。

三、总结

通过以上对国内外经济增长理论、经济增长因素以及区域经济差异的分析研究，我们知道，影响经济增长的因素多种多样，不同地区不同时期，影响经济增长的因素不同，而且，不同地区的最主要因素也不同。而且，区域经济差异问题又是当今社会关注的热点。

基于此，分析重庆市统计年鉴数据，通过构建区域经济评价指标体系，运用主成分分析法，分析重庆市40个区县的区域经济差异情况，并找出产生区域差异的主要影响因素，以期提出缩小区域经济发展差异和持续发展的政策建议。为促进重庆市经济增长，区域经济协调发展探索合理、科学的发展战略。

参考文献

[1]李宾，曾志雄.中国全要素生产率变动的再测算：1978-2007年[J].数量经济技术经济研究.2009（03）.

[2]薛永鹏，王莎.基于时变参数的中国经济增长因素分析[J].统计教育.2009（02）.

篇（5）

一、文献综述

国内关于FDI(外商直接投资)影响中国区域经济增长及区域经济增长差距的实证研究,以钟昌标(2000)、魏后凯(2002)等为代表。钟昌标(2000)利用1988―1998年中国东部、中部、西部地区以及东南五省市的经济数据,得出FDI与GDP增长有明显的正相关关系,FDI对GDP增长率的贡献从沿海地区到中西部地区由强变弱的结论。魏后凯(2002)构造区域经济生产函数,结果表明外国直接投资对东部发达地区的经济增长具有显著性,而在西部落后地区中不具有显著影响。王成岐,张建华、安辉(2002)的研究显示在经济发达的省份,FDI对经济的具有较强的推动作用。与其相反,贺敬之、孙云(2005)认为外国直接投资对中国区域经济的影响在西部地区比东部更明显。

通过引入对滞后一年的外国直接投资作为长期经济效应的分析,钟昌标(2000)得出结论即东部地区外资当年的影响明显比滞后一年的影响(长期经济效应)更为重要,中、西部地区情况也确实表明长期经济效应更明显。而张盛林、吴海鹰(2005)认为西部地区FDI的外溢相应在两年之后开始明显显现,但短期需求拉动的作用仍然比较明显。徐晓虹(2006)对于外国直接投资的溢出有着乐观的看法,超前两年的区域FDI对中国区域经济发展的作用超越当年的区域FDI的促进作用。

二、FDI及区域经济增长的数据分析

对1990―2004年的15年间,中国三大地区实际利用外国直接投资的年流入总量情况进行统计(地区总量由地区内各省市年流入量的加总构成),基本情况如图1。

从上表可以看出,我国的外商直接投资明显不均匀。90年代初外国直接投资刚刚开始大规模流入中国时,这种地区差距表现得就很突出,当时东部地区吸引外商直接投资为29.7亿美元,占比高达93.9%,而中、西部地区比重分别为3.87%和2.26%。经过十多年的发展,这种格局并没有根本性的改善,虽然东部地区吸引FDI的量所占比例有所下降,但是东部地区的FDI流入量至2007年时仍然是中西部地区总量的近七八倍。可以设想FDI在促进不同地区经济发展中的作用并不相同。

三、FDI与区域经济增长的模型和实证分析

1、基本模型的建立

假设东部、中部、西部地区内各个省市的生产总值增长具有柯布道格拉斯生产函数的特性,区域总产出用国内生产总值来衡量,区域投入包括资本和劳动力,资本投入可以分成国内投资和外商投资两个部分。

科布―道格拉斯生产函数可表示为:Q= kLαC1-α

其中,Q表示产量;L表示劳动力投入量;C表示资本投入量;k是常数;0

在研究FDI对区域经济生产总值增长的贡献度时,我们将资本划分为FDI和国内投资额两部分。用K代表国内投资额(亿元),F代表外国直接投资(亿元),L代表劳动力人数(万人),则区域经济生产函数可以表示为:

GDP=AKαFβLr(1)

公式1为非线性模型,对公式1求对数化为线性模型,可得:

1nGDP=1nA+α1nK+β1nF+ r1nL(2)

即:1nGDP=C+α1nK+β1nF+ r1nL(3)

上式中,c为方程估计的截距,代表了制度及技术进步等资本和劳动力以外的因素对GDP的影响,系数α、β、r分别是国内资本,外国直接投资及劳动力增长对GDP增长的估计弹性。

2、1990―2004年外国直接投资对中国三大地区经济增长的实证分析

(1)外国直接投资对区域GDP的短期经济增长效应的验证。在短期经济效应验证中,本文利用当年外国直接投资在各个省市的流量作为变量衡量外国直接投资对地区生产总量的增长作用,利用公式3对数据进行回归分析,得到的结果如表1。

由表1可见,东部、中部和西部三个模型的相关度R2和调整后的R2为0.97左右,拟合性良好,F值均在0.0000的水平上具有显著性,说明模型均具有十分显著的统计意义,大体可以解释GDP变化的97%以上。

从本文的三个模型中各要素投入系数看,三大地区对GDP增长影响最大的首先是国内资本,其次是劳动力投入,而外国直接投资的影响则相对较小。不同地区外商直接投资对GDP增长影响具有很大差距,东部和中部地区回归分析结果表明,东部地区FDI对区域GDP的贡献率较大,地区FDI每增长1%,GDP增长达0.097%,中部地区为0.037%,西部地区则相对较低,为0.019%。

(2)外国直接投资对区域GDP的长期经济增长效应的验证。为了将外国直接投资的滞后效应即长期经济增长效应归纳到生产函数,模型在公式3的基础上引入变量F(-2),代表滞后两年的外国直接投资变量。以滞后两年的外国直接投资进行衡量外国直接投资对区域经济生产总值的长期增长促进作用。区域经济生产模型为:

1nGDP=C+α1nK+β11nF+β21nF(-2)+ r1nL(4)

利用公式4对数据进行回归,回归结果如表2。

从上述检验结果可以看出,东部地区外资当年的影响比滞后两年的影响更为重要,但区别并不是特别大,弹性系数分别为0.083和0.063。中部地区加入了滞后因素后的情况也类似,当年外国直接投资和滞后两年的外国直接投资弹性系数分别为0.052和0.039,差别较小。从本文的模型看出,外国直接投资的短期效应都更为明显,并且东部地区和中部地区并没有较大差异。原因可能在于影响外国直接投资溢出效应的因素,包括人力资本、基础设施及市场成熟程度等因素并未达到实现外国直接投资的外溢效应的要求,外国直接投资的长期经济增长效应即溢出效应不能充分的发挥。

西部地区的区域生产模型在加入滞后变量后,F与GDP的相关关系未通过0.1的显著性水平检验,F(-2)通过了显著性水平为0.1的检验。但F(-2)并未成功通过显著性水平为0.05的检验,说明即使是长期经济效应在西部地区也并不明显。

四、分析与总结

首先,实证结果表明FDI对中国各个区域的经济增长均具有一定的促进作用,但在东部和中部地区比较明显,而在西部地区影响较小。我国应加大对中部、西部投资环境改善和政策支持力度,吸引更多外国直接投资的流入,弥补中西部资金需求的缺口,促进中西部经济增长,促进中国各个地区经济增长的和谐发展。

其次,FDI对经济的拉动作用并非关键性作用,无论是在FDI大规模流入的东部地区,还是在FDI流量和存量均较低的西部地区,其经济促进作用均低于国内资本的作用,并且低于劳动力在经济增长中发挥的作用。我国也应当重视对国内投资及劳动力的改进,以实现对经济增长的拉动作用。

最后,FDI的长期经济促进作用较之短期经济拉动作用不明显,虽对三大区域内不同省份的滞后效应具有显著性,但是影响小,外国直接投资的溢出效应并没有充分显现。因此,我们吸引外国直接投资更要重视经济环境的改善以及国内企业的自主创新,使外国直接投资的长期效应在区域经济增长中凸现出来。

【参考文献】

[1] 武剑:外国直接投资的区域分布及其经济增长效应[J].经济研究,2002(4).

篇（6）

引言

改革开放以来，广东省经济呈现良好的增长趋势，GDP由1985年的577.38亿元增长到2011年的53210.28亿元，增长了92.15倍。特别是中国加入WTO后，广东省加大了开放力度和积极参与了国际分工，经济取得了持续的良好增长。值得注意的是，广东省物流业同时也取得了很好的发展，如反应广东省物流需要的货物周转量1985年只有1767.86 亿吨公里，2011年增长到了7113.29亿吨公里。同时，代表广东省物流供给能力的物流基础设施也取得了长足的增长，2011年末广东省拥有载货汽车159.92万辆，公路通车里程190724公里，其中高速公路5049公里，码头泊位 3120个，港口货物吞吐量达 133704 万吨。因此，本文将借助计量经济学相关理论探究区域经济增长引发的相应物流需求，以及现代物流各环节的高效运作又是如何保证区域经济顺利发展的内生机制。

模型变量选取及数据处理

（一）模型变量的选取

区域经济是一个复杂的系统，目前衡量区域经济发展水平的指标较多，既体现在经济水平“量”的方面，也体现在“质”的方面，本文考虑到数据的可计算性及可得性，仅从量的角度选取区域生产总值（GDP）作为广东省经济发展水平的衡量指标。

区域物流是区域经济有效运行的基础和保障，物流活动同样是一个复杂的系统运营过程，学术界在选取什么指标能反映某一区域物流水平，目前还没有达成共识，本文在考虑计量数据的可得性和有效性的基础上选取货物周转量（HZ）代表区域经济发展对区域物流的需求量，选取物流业产值（CZ）代表区域物流发展的规模，这两个指标共同衡量区域物流业发展水平。

（二）数据的来源及处理

文中1990-2011年的相关数据来源于《广东省统计年鉴》、《中国统计年鉴》及广东省统计局网站，GDP统一核算为亿元，货物周转量为亿吨公里。由于物流业产值的数据不容易得到，文中使用交通运输、仓储和邮政业总值代替物流业产值，统一核算为亿元。为了使数据具有可比性，使用CPI指数（1978=100）对历年GDP和物流业产值进行平减。由于本文选取的样本时间跨度比较大，时间序列中可能存在异方差问题，故此，文中对时间序列CZ（物流业产值）、HZ（货物周转量）及GDP（区域生产总是）取自然对数处理，得到时间序列lnCZ、lnHZ及lnGDP。

变量的描述统计

由序列lnGDP、lnCZ及lnHZ 的变动趋势图（见图1）知，1985-2011年间变量lnGDP、lnCZ及lnHZ基本上具有相同的变化趋势，说明变量间可能存在较强的相关性。由lnGDP、lnCZ及lnHZ变量间的相关系数矩阵表知（见表1），文中所选取的变量间彼此的相关系数很高，最低也达到0.981037，表明广东省经济增长与物流发展水平之间相关性显著，这就保证了后面计量分析模型拟合的可靠性。

模型估计与参数分析

（一）变量的平稳性检验

本文采用ADF检验法对序列lnGDP、lnCZ及lnHZ进行平稳性检验。通过AIC准则确定时间序列lnGDP、lnCZ及lnHZ的最大滞后阶数，使用eviews6.0进行检验，由表2可知在10%的显著水平下，序列lnGDP、lnCZ及lnHZ的ADF统计值分别大于各自的临界值，所以接受lnGDP、lnEX及lnIM是非平稳序列的原假设。由于原序列是不平稳的，所以需要对其差分进行检验。

通过AIC准则确定差分序列lnGDP、lnCZ以及lnHZ 的最大滞后阶数，之后使用eviews6.0进行检验，由表2可知lnGDP、lnCZ及lnHZ的ADF统计值分别小于各自在1%的临界值，lnGDP、lnCZ及lnHZ一阶差分后不含单位根，拒绝lnGDP、lnCZ及lnHZ是非平稳的原假设。故此，时间序列lnGDP、lnCZ及lnHZ都是一阶单整的，即lnGDPt～I（1），lnCZt～I（1），lnHZt～I（1）。

（二）协整分析

根据1987年Engle和Granger提出协整理论及其方法，如果k维时间序列yt～ CI（d，b）是同阶单整的，且存在非零向量β使得的 yt～I（d-b），则yt是协整的，向量β是协整向量。由变量的平稳检验知lnGDP、lnCZ及lnHZ是非平稳序列，且都是1阶单整的，建立lnGDP、lnCZ及lnHZ间的回归方程如下：

本文选取Johansen协整检验方法，对lnGDP、lnCZ及lnHZ之间进行检验，利用Eviews6.0软件检验结果表明lnGDP、lnEX及lnIM在95%的置信水平下，变量线性组合存在一个协整向量（见表3），运用OLS法回归得估计方程如下：

回归结果分析：

估计方中的LnCZ和lnHZ的回归系数都是正的，符合西泽修在“第三利润源泉”学说中指出的物流是未来经济发展 “加速器”的理论预期；由R2=0.982 和 Adj.R2=0.978可以判断估计方程拟合的比较好；回归系数的t值分别为3.564和3.1320，表明lnCZ和lnHZ对lnGDP有显著影响；而DW=

1.907说明扰动项不存在自相关。因此，在95%置信水平下，估计方程可以反映lnCZ、lnHZ与lnGDP之间的长期均衡关系，即反应了广东省物流发展水平与经济增长之间的长期稳定关系，且GDP的物流规模和物流需求弹性分别为0.483和0.512，即广东省物流业规模和物流需求每增加1%将促进GDP 增长0.483%和0.512%。

（三）Granger因果性检验

协整分析结果表明广东省物流发展水平与经济增长之间存在协整关系，但这种协整关系的背后是否存在因果关系，还需进一步分析辨别。根据Granger 提出的因果关系检验方法思路，由AIC准则选择滞后期为3，利用eviews6.0分析结果如表4所示。

在1%的显著水平下，拒绝 lnCZ不是引起lnGDP的Granger原因的原假设，接受 lnCZ是引起lnGDP的Granger原因，即广东省物流规模增加是经济增长的格兰杰原因；而在10%的显著水平下，不能拒绝 lnGDP不是引起lnCZ的Granger原因的原假设，即广东省经济增长推动了物流产业发展并没有得到相关经验证据的有力支持。同理，在1%的显著水平下，拒绝 lnHZ不是引起lnGDP的Granger原因的原假设，接受 lnHZ是引起lnGDP的Granger原因， 即广东省物流需求是引起经济增长的格兰杰原因；而在10%的显著水平下，不能拒绝lnGDP不是引起lnHZ的Granger原因的原假设，即广东省经济增长引起物流需求增加并没有得到相关经验证明。

由此可见，在1985-2011年间广东省物流业发展水平与经济增长之间只是存在一种单向的因果关系，即区域物流业拉动了经济增长， 而经济增长带动区域物流发展效果不显著，这一检验结果支持了物流促进经济增长的相关理论，也符合我国改革开放三十年多年来，重视生产、轻视流通的经济政策。

结论及启示

（一）结论

本文通过对广东省1985-2011年间物流发展水平与经济增长的有效统计数据进行实证研究，得出：物流业发展水平与区域经济增长之间的确存在着长期稳定的关系，物流业发展水平的变化会引起区域经济同向变化；Granger因果关系检验表明广东省的物流业有利于促进区域经济增长，但是经济增长未能有效的促进物流业的发展，改革开放这么多年物流业和经济发展未能呈现互动趋势。虽然广东省的物流业已经是走在其他地区的前列，但是物流业对经济促进作用的指标远远低于发达国家的水平，说明物流业已是发展区域经济的一块短板。

（二）启示

总之，在我国经济转型的背景下，广东省物流企业一方面要增强服务理念，提供差异化服务以满足不同需求；另一方面要加快物流企业的兼并重组，组建更多的龙头物流企业。同时，地方政府需要发挥主导作用，从宏观层面积极利用广东省的区位优势，为物流产业的发展提供一个良好的市场环境，避免未来经济增长失去动力。

参考文献：

1.Engle， Robert F. and C.W.J. Ganger. Co-integration and Error Correction： Representation， Estimantion， and Testing， Econimetrica， 1987，55

2.Julia Devlin， Peter Yee. Trade logistics in developing countries： the case of the Middle East and North Africa [M]. Blackwell Publishing Ltd. 2005

3.Marc Goetschalckx，Carlos J ， Vidal， Koray Dogan. Modeling and Design of Global Logistics Systems： A Review of Integrated Strategic and Tactical Models and Design Algorithms[J]. European Journal of Operational Research， 2002，143

4.高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].清华大学出版社，2009

篇（7）

【关键词】

京津冀；经济增长；现状

京津冀区域位处东北亚和亚太经贸圈的核心区域，囊括北京和天津两大直辖市，位于环渤海地区.是北方的经济结构调整中心，在我国经济拓展方向上具有重要的枢纽地位，占据了得天独厚的地域优势。

北京，作为京津冀发展中的的中心城市，是集合了教育、文化、政治以及国家的交流中心，与此同时，也是我国经济发展过程中的相关政策条款发展方向的决策中心。在地里位置上东南方和天津相接，其余部分为河北省所环绕。一共有14 个市辖区以及两个县，北京市共有 317个县乡镇级区，总面积达16410.54平方公里。

天津，是我国的第三大城市，是我国直辖市。地处于环渤海经济圈的核心，我国近代工业起源于天津，东与渤海相邻，北与燕山北京相接，与北京相距120公里，天津市的总面积为 11917.3 平方公里，拥有153公里长的海岸线，陆线边界长达1137.48公里。

河北省的地辖面积面积达18.88万平方公里。下辖的地级市共有11个，石家庄是河北省省会。目前，河北省正致力于联合进行港口、公路、铁路、机场等一系列交通设施投资和建设，联合开展区域水资源的保护以及合理利用、设立了系列环境保护和重大生态建设项目，积极拓展河北省的行业和企业之间的经济贸易和技术合作。

1 城市发展情况

北京的教育工作是全国发展最好的地区，截至 2012 年 8 月，北京市现共有 89 所普通高等院校，它是全国高等学府的聚集地，聚集了国内数量最多的著名院校。 天津的教育综合实力也在不断增强，2012 年末全市共有各级各类学校 1417 所。其中，普通高校 55 所，普通高中202所，初中317所，小学 843 所，在校学生总数达到 970058人。河北区域各项社会福利事业也在逐步完善，到 2012年，河北省具有本科在校学生622629人，具有专科在校学生546167人，九年义务教育的普及率也在逐年提高。（表1）

1.2 城市建设发展情况

数年间，京津冀地区的发展非常迅速，截至2012年，北京现有建成区面积为1268平方公里，常驻人口为2069万人；天津现有建成区面积为722.1平方公里，常住人口从2007 年的1115万人增长到 2012 年的1413万人；河北地区现有建成区面积从2007 年的1738.9扩大到 2012 年的，到2012年常住人口已达到7288 万人。从上表中各地区差异可以看出，天津市的户籍人口密度最高，达到2782人每平方公里。

2 经济增长情况

2.1人均生产总值情况

京津冀发展的 5年以来，经济发展十分迅速，北京、天津和河北区域增速基本上都达到了两位数百分比以上的速度，北京地区从 2008 年的64491元上升到 2012 年的87475元，天津地区的生产总值5年来近乎翻倍，河北地区 2012年的地区生产总值比 2008 年增加了13598元，京津冀区域总体的生产总值所占全国比重也是逐年升高，仅次于长三角区域，与珠三角地区基本上持平并且还有很大的提高空间。

2.2外商投资企业进出口总额情况

在进出口总额方面，从2000年到2010年，北京地区进出口总额由776847万美元增加到2012年的7447913万美元，增长为原来的10倍，天津地区从2000年的1369289万美元增加为2012年的 7743452万美元，河北地区每年都保持不同比例的增加，到2012年增长为1775182万美元。实际利用外资情况从2000年到 2012 年逐年增加，增长比率基本呈平稳增加态势。

【参考文献】

篇（8）

二、区域经济增长的相关性特征

除了差异性之外，区域经济之间的相关性也需要关注。而Moran''''sI统计量则是检验经济现象全局空间自相关特征的一种常用指标（P.A.PMoran，1950），其计算公式为：GRP），N为地区总数，Wij为空间权重矩阵。Moran''''sI取值范围为[-1，1]，其大于0表明变量之间存在空间正相关，小于0表明变量之间存在空间负相关，而等于（或近似为）0，则说明变量为空间零自相关（即在空间上随机分布）。同时，如果Moran''''sI的绝对值越大，表明变量在空间分布的（正/负）相关性越强。同时，对于Moran''''sI显著性，可以通过Z值及其对应的P值进行检验。根据（4）式，笔者以各省份省会之间距离的平方为权重，构建了空间权重矩阵W，进而计算了1978年~2012年我国人均名义GRP与人均实际GRP的Moran''''sI值。具体见图3。其中，两种人均GRP的Moran''''sI值均至少在3%的水平上显著，且显著水平也同Moran''''sI值一样不断提高。从图3可以看出，不论是人均名义GRP还是人均实际GRP，两者的Moran''''sI值在改革开放之后均呈现出不断提高的趋势。其中，人均名义GRP的Moran''''sI虽然在20世纪90年代初期有略微下降，但整体而言其上升的幅度更大，由最初时的0.09（1978年）逐渐上升至最高时的0.45（2010年）；而人均实际GRP的上升过程则相对平稳一些，其最高值为2010年的0.32。综上所述，我国各省份之间的人均GRP（包括名义与实际）具有比较显著的全局正相关性（或空间集聚性）。在分析全局空间自相关之后，可以再考察我国区域经济增长的局部自相关特性，这主要通过Moran散点图进行分析，具体如图4所示。可以看出，拟合曲线的斜率逐渐变大，表明省份人均实际GRP的全局自相关特征日趋明显。同时，第一象限与第三象限（表示存在局域空间相关）的点逐步增多，而第二象限与第四象限（表示部存在局域空间相关）的点则有减少的趋势。同时，1978年~2012年间我国各省份的名义GRP与实际GRP的Moran''''sI均为正，且都至少在10%水平下显著。综上所述，我国区域经济增长具有空间自相关特征。

篇（9）

健全的金融发展模式可以有效引导金融资产的分布，保障创新技术的投入，推动地区间经济平衡发展。但是随着我国综合国力的提升，金融机构的分布逐渐失衡，表现出区域差异性，东部相对于中西部的创新投入以及金融综合水平多且高效，经济效能更稳健，这种分布的不合理性，严重破坏了我国区域经济的协调发展。因此优化资源配置，使金融能够更稳健的促进创新投入，对于实现区域经济均衡增长具有重要意义。

一、文献综述

Chowdhurya和Maung[1]研究得出金融发展能够有效缓解R&D投资效率的不对称性。张志强[2]通过实证得出西部地区在金融发展规模和效率对R&D创新中存在显著落后性。李瑞晶[3]实证检验了不同渠道的科技金融资金对中小企业技术创新产生的不同影响。李苗苗[4]指出金融发展、技术创新与经济增长之间具有两两之间长期均衡关系。庄毓敏[5]揭示了“金融发展—企业创新-经济增长”的内生性传导机制。张竣喃[6]实证得出金融发展能够显著促进技术创新能力。杨力[7]运用固定效应模型得出金融与技术创新的交互嵌合能够促进成渝经济圈经济增长。何智励[8]研究得出绿色技术创新与金融发展的协调配合对经济高质量发展具有显著的促进作用。因此，从上述研究中可以推断，金融发展和创新投入能够相互干预并作用于经济增长，且存在地区差异性，为进一步探讨三者之间的内在影响机制，本文通过熵权topsis法构建金融发展综合指标并在此基础上运用面板门限模型对其进行实证研究。

二、模型设定与变量说明

(一)金融发展综合指标的构建

本文为刻画较为完善的金融发展体系，选取金融结构，金融效率以及金融规模三个分指标通过熵权topsis法构建金融发展综合指标，该方法在指标赋权过程中，能够有效避免主观因素造成的影响，具体步骤如下：第一步，为解决不同指标在量纲和数量级上的不一致，离差标准化处理原始指标数据，并将零值指标进行极小化处理，使其具有统计意义其中，Ci越大说明地区i的金融发展水平越高；Ci越小说明地区i的金融发展水平越低。

(二)门限模型构建

本文采用Hansen[9]提出的面板门限模型，结合Boot-strap抽样，以创新投入作为门限变量,并基于数据本身特征来确定分界点，模型设定如下：其中，j用来区别变量X的系数，t为年份，i为省市；χj为控制变量，inno为创新投入，ci为金融发展综合指标；I(·)为示性函数，当括号内条件成立时，I(·)=1,否则为0。本文从单一门限模型出发，选取残差平方和最小者：γ1=argminS1作为门限值，当γ1确定后，假设最优门限值为已知，据此根据双重门限模型，搜索γ2得到第二个最优门限值，然后固定第二个最优门限值重新搜索γ1，最后得到优化估计的最优门限值。多重门限模型以此类推，以此得到多个最优门限值，确定各门限值后，各模型的参数估计值也相应确定，再进行相关门限效应检验。

(三)样本选取和数据处理

本文为确保数据健全，仅选取2003-2018年全国30个省市自治区的样本数据。其中被解释变量经济增长使用人均GDP衡量，核心解释变量金融发展通过熵权top-sis法构建，门限变量创新投入运用研究与试验发展(R&D)经费内部支出占GDP比重表示。控制变量选取劳动力生产率用各地区就业人员变动率，财政自采用财政预算内收入比财政预算内支出，财政支出采用各省一般公共预算支出/GDP，最终消费率采用各省实际消费/GDP，货运量采用货物运输总量的对数值。

三、实证结果分析

(一)门限效应结果检验

本文按照地理位置将全国划分为东中西部三个地区，并分别检验三个地区在创新投入视角下金融发展对经济增长的影响。为准确选取实证模型，先运用Hansman检验得出拒绝RE估计的结论，随即选择面板门限模型。由表2可知，我国东部地区的创新投入单一门限效应显著，而中部和西部地区均不存在创新投入门限效应。下图为东部地区门槛值真实性检验结果，通过LR图可知创新投入单一门槛值的LR值低于临界值，因此东部地区创新投入门槛值是真实存在的。

(二)门限回归结果分析

表3表示创新投入作为门限变量时对金融驱动经济增长的影响，因东部地区存在单一门限效应，所以可以清晰看出，创新投入对金融驱动经济增长具有边际递增效应，在跨越门限值之后影响程度由0.286显著提升至1.083；中西部地区的创新投入在逐渐增加，但横向比较还是位于低发展模式，所属省份的金融发展程度并未形成显著的门限，主要原因还在于东部地区的创新活力(增速加快)明显高于中西部地区，且东部地区正面临着产业结构转型升级，有力地推进了创新投入经济的发展进程。

篇（10）

中图分类号：F26 文献标识码：A 文章编号：16738268（2012）03005805

一、引 言

经济增长一直是经济学关注的重要问题，国外早在20世纪60年代末，就已着手对金融发展与经济间的关系进行研究 [1]，认为金融通过调节资源在不同部门间的分配，使现有资本发挥最大效应，进而保证经济健康发展。

重庆直辖以来，重庆市的社会经济发展取得了巨大成就，地区生产总值从1997年的1 509.75亿元增长到2010年的7 925.58亿元，年平均增长速度保持在16.01%以上；各项经济指标持续快速增长，财政总收入从1997年的1 180 555万元增长到2010年的25 063 346万元，年平均增长速度保持在14.39%以上；金融运行平稳，2010年末金融机构人民币存款余额达到13 454.98亿元数据来源：重庆市统计年鉴（2011）。

回顾直辖以来的13年，重庆市的金融业健康快速发展，金融体系更加完善，金融改革不断深化，金融业服务社会经济发展取得重要成效，成为影响重庆市经济积极发展的重要因素。2010年全市金融业实现增加值496.56亿元，占第三产业增加值的6.3%。尽管重庆市的金融业有了巨大发展，但其实现的增加值远落后于其他省份。

二、国内外已有研究成果

金融发展与区域经济增长一直是经济学界研究的一个热点。熊彼特（Joseph Alois Schumpeter，1911）提出好的融资渠道能够筛选出创新能力强的企业，并通过为创新企业提供资金帮助，进而促进经济的持续增长[2]；希克斯（John Richard Hicks，1969）认为18世纪英国长期持续的增长不仅仅在于技术革命，金融革命也发挥了不可替代的作用。

国内外的学者从计量经济学的角度，通过对金融指标与经济增长指标分析，得出了金融发展与经济发展成正相关的结论。戈德史密斯（Raymond W.Goldsmith，1969）对35个国家103年的数据进行了分析，认为金融体系的发展与区域经济的发展的确存在着正相关；而麦金农（Ronald I.Mckinnon，1973）和肖（Edward S.Shaw，1973）则通过分析得出金融发展对经济增长具有促进作用，而且也受到经济发展的影响；金和莱文（King and Levine，1993）运用内生增长模型，引入了金融发展变量，最后得出金融发展对地方经济增长具有推动作用[3]。

谈儒勇（1999）通过构造金融发展与区域经济增长的指标并对其进行实证分析，认为我国资本市场对经济增长的贡献较小，而金融中介发展对经济增长存在着巨大的促进作用；韩廷春（2002）运用多元统计模型，建立了金融发展与经济增长的模型，发现了经济增长的核心因素即技术进步；赵振全等（2004）采用对GreenwoodJovanovic模型修正后的产出增长率模型，从实证研究角度得出目前我国信贷市场对经济增长的作用比较显著，但其贡献是通过国内信贷总量的不断扩张来实现的；张杨（2006）运用拓展的马尔科・帕加诺的内生增长模型，利用东、中、西部地区1994―2004年的经济金融数据，建立符合地区经济增长与金融发展的关联机制模型，发现东部地区金融发展对经济增长起促进作用。

三、重庆市金融发展与经济增长关系的实证分析

（一）变量选取

1.反映金融发展水平的指标

衡量金融发展的指标比较多，戴峰采用金融相关比率、金融市场化率、金融效率指标、股票市场发育程度指标和保险市场发育程度指标来衡量一个地区金融发展的程度[4]。孟然则采用金融相关比率、金融中介效率、金融储蓄结构和实际利率来衡量一个地区金融的发展状况[5]。

考虑到数据的可得性及准确性，本文采用金融相关比率、金融中介效率、资本市场发育程度及保险市场发育程度等指标来衡量重庆地区的金融发展状况。

金融相关比率（FIR）。金融相关比率是戈德史密斯于1969年提出来的，它是指全部金融资产价值与全部实物资产价值（国民财富）之比。考虑到数据来源的可靠性，本文的金融相关比率（FIR）=（人民币存款余额+人民币贷款余额）/名义GDP。

金融中介效率（FEA）。金融中介效率又称金融效率指标，它主要反映银行将存款转化成投资的能力，一般用金融机构贷款余额与金融机构存款余额之比来表示，即：金融中介效率（FEA）=金融机构贷款余额/金融机构存款余额。

资本市场发育程度指标（DCM）。资本市场作为金融市场的一个重要组成部分，在很大程度上完善了银行等金融机构在调节资金余缺方面的不足。成熟的资本市场是金融发达的一个重要标志。本文用资本市场筹资总额与名义GDP的比值乘以1 000来衡量资本市场的发育程度，资本市场筹资额包括企业债券筹资额和股票筹资额。用公式可分别表示为：

资本市场筹资额=企业债券筹资额+股票筹资额；资本市场发育程度指标（DCM）=（资本市场筹资额/名义GDP）*1 000

2.反映经济发展水平的指标

衡量一个地区社会经济发展程度的指标主要有：GDP、人均GDP、实际GDP、人均实际GDP。本文主要选取人均GDP作为衡量重庆地区社会经济发展的指标，因为人均GDP剔除了劳动力增加所带来的经济总量的增加。

（二）数据来源及样本区间

本文选取的数据仅限于1986―2010年，数据来源于重庆市统计年鉴（2011年），相关指标在直辖前后的口径一致。人均GDP（GDPP）、人民币存款余额、人民币贷款余额、企业债券筹资额、股票发行筹资额、保费收入等数据也来源于重庆市统计年鉴（2011年），而金融相关率（FIR）、金融中介效率（SLR）、资本市场发育程度指标（DCM）都是结合统计年鉴的相关数据计算得来的。由于时间序列普遍存在异方差性，而取数据的对数值来研究不会改变数据之间的协整关系。因此，文章对所得数据进行对数化处理，结果分别用Ln（GDPP）、Ln（FIR）、Ln（SLR）、Ln（DCM）等来表示。

（三）实证检验

3.格兰杰检验

格兰杰检验主要是通过分析数据之间的关系，试图找出数据之间是否存在因果关系。本文用格兰杰检验主要是为了确定金融发展与区域经济增长之间到底存在什么样的因果关系。如果金融发展是经济增长的格兰杰原因，说明金融发展对经济增长存在着促进作用，否则说明金融发展不能促进经济增长；同理，如果经济增长是金融发展的格兰杰原因，则说明经济的增长对金融的发展有积极作用，否则可知经济增长不是金融发展的原因。

（四）实证结论

上述实证结果表明重庆经济增长与金融发展之间存在着这样的关系：

1.经济增长与金融发展之间相互促进

从协整检验的结果来看，金融相关率每上升1个百分点，经济增长指标上升0.071 3个百分点，金融的发展对经济增长具有正向的促进作用，符合金融结构优化资源配置、促进经济增长的结论。从格兰杰检验的结果可以知道，金融规模（金融相关率）的扩大是经济增长的格兰杰原因，即金融规模的扩大是经济增长的内在原因之一；同时，经济增长也是金融规模扩大的格兰杰原因，即金融规模扩大在促进经济增长的同时也受到经济增长指标的正向影响。

2.经济增长与金融中介效率负相关

从理论上说，金融效率的提高应该能够提高金融机构配置资源的效率，使资源迅速从低效率部门进入高效率部门，资源配置在段时间内达到合理状态，从而促进经济的增长。然而，实证的结果表明，金融效率每上升1个百分点，经济增长指标则相应下降4.15个百分点。实证的结论与理论存在矛盾，其主要原因是因为重庆市金融效率一直在下降。如图1所示，重庆市的金融中介效率指标1986―2001年由156下降到0.8左右，2001―2010年间，其基本维持在0.8左右。

3.资本市场配置资源功能匮乏

从资本市场的定义来说，其主要是优化资源配置，从而促进经济增长。而从格兰杰检验结果可知，资本市场发育程度指标（LNDCM）不是经济增长指标（LNGDPP）的格兰杰原因，说明重庆市资本市场的发育没有为经济增长作出应有的贡献；而经济增长指标是资本市场发育程度的格兰杰原因，说明重庆市资本市场发育有赖于经济发展的状况，重庆资本市场目前只是企业“圈钱”的场所。

四、促进区域经济协调发展的金融对策与建议

（一）优化金融资源配置，促进经济持续健康增长

实证表明，重庆金融发展对经济增长具有正向促进作用，因此，有必要优化重庆市的金融资源，完善金融产业结构，构建多样化、多功能的金融综合服务机构[7]。重庆是一个老工业基地，拥有庞大的第二产业，多样化、多功能的金融综合服务机构能够为企业融资提供更多的渠道，调整资金流向，引导资金流投向高新技术企业，促进第二产业内部结构优化。

（二）规范资本市场

完善的资本市场是一个地方金融发展的标志，能够为可行的项目融通资金。目前，重庆市上市公司仅有34家数据来源：重庆市统计年鉴（2011），而北京则有205家、上海有230家，就算是同出西部的四川也有69家数据来源：西南证券大智慧。由此可见，重庆的资本市场还比较落后。所以，政府需要出台一系列的优惠政策来促进重庆市资本市场的成长，保障资本市场健康发展，为企业筹集资金搭建广阔平台，使资金向有潜力的部门流动，进而促进经济持续稳定增长[8]。

（三）开发新型金融产品

金融创新是金融资源的重新组合，加剧了金融业的竞争程度，也能够提高金融效率；金融创新能够创造出新的融资渠道，如重庆的“三权”抵押模式，就是充分结合重庆地区资金缺乏的现状，让农民通过把土地承包经营权、林权和宅基地抵押给银行，从而获得发展资金，从事其他的致富项目。“三权”抵押模式是典型的金融创新活动，能够促进重庆市经济持续稳定增长。开展金融创新活动也是促进重庆市经济增长的重要途径之一，成功的金融创新活动能够改变融资方式，提高资源配置效率。参考文献：

[1] 肖云.湖北省金融发展与经济增长的关系研究[J].中南财经政法大学研究生学报，2009（2）：4349.

[2] 孙文军，黄倩.金融发展对经济增长的影响分析[J].金融研究，2011（3）：128135.

[3] 刘伟宏，王芳.区域金融发展与经济增长研究――基于福建省的实证分析[J].发展研究，2011（12）：9396.

[4] 戴峰.江苏省区域金融发展与区域经济增长关系研究[D].长沙：中南大学，2009.

[5] 孟然.天津区域金融发展与经济增长实证研究――基于与上海、深圳的对比分析[D].天津：天津财经大学，2010.

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[中图分类号]F061.5［文献标识码］ A

[文章编号] 1673－0461（2008）02－0014－04

一、引 言

公共投资从广义上讲是政府的公共部门为社会提供公共物品和部分准公共物品过程中发生的公共支出。因此，公共投资从这个角度可以定义为：各级政府及社区组织为了消除“市场失灵”的消极影响，为本国（地区）居民提供公共物品及准公共物品或服务过程中发生的公共支出。这种支出基本以税收（或类似税收）的形式由全国居民承担，并不能明确地由受益个体支付，其支出形式主要表现为各级政府的财政支出。本文这里所指的公共投资是指，政府作为投资主体在公共基础设施和自然垄断行业中进行的投资活动和为实现社会、经济和人的全面发展而提供的公共服务。从具体内容看，公共投资包括以下内容：一是公共基础设施项目投资，如电力、交通运输仓储、邮电通讯、煤气及水的生产及供应、水利管理业、地质勘查业等；二是公共服务领域投资，如文化广播、卫生体育、社会保障、社会福利业、国家机关、政党机关和社会团体、国防等方面；三是教育和研发投资。

理论上，一个地区产出的变化，除了受资本投入、劳动投入、技术进步等影响因素外，可能一些特定的区域因素也会影响产出水平。国内外许多学者的研究已经证实（刘国亮（2002）、张海星（2004）、曹建海等（2005）、Aschauer（1989）、Etsuro Shicji(2001)、Ramirez和 Nader Nazmi（2003）），公共投资对经济增长具有积极的正效应。那么，不同区域的公共投资对区域经济增长有没有效应？如果有，那么东、中、西三个不同区域的公共投资对区域经济增长的影响到底有什么样的差别？本文正是采用计量分析方法试图对这个问题进行详析。

二、公共投资规模的东、中、西地区比较

为了便于分析，本文沿用传统的区域划分方法，将全国29个省区直辖市分为三类区域，即直辖市、东部、中部和西部区域。其中，第一类区域是东部地区，包括三个直辖市：北京、上海和天津；以及河北、辽宁、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西壮族自治区和海南等9个省；第二类区域为中部地区，包括黑龙江、吉林、山西、河南、湖北、湖南、安徽和江西8个省（自治区）；第三类区域为西部地区，包括内蒙古、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、四川（含重庆）、云南、贵州和9个省（市、自治区，不含）。

在对各个区域的公共投资的经济增长效应进行实证分析之前，我们可以先从状态上描述一下各区域的公共投资规模到底有什么样的差别？根据各年的中国统计年鉴，按照本文对公共投资的定义及说明，我们可以从全国29个省市自治区的固定资产投资数据中划分出各地区的公共投资。为了便于对不同区域的公共投资规模进行比较和说明，我们这里取各地区公共投资规模的人均数据，然后再按照本文对全国29个省市自治区的区域划分汇总出各个区域的人均公共投资数据。由于从1993年以来各地区按国民经济行业分的固定资产投资口径是一致的。因此，我们对1993年到2005年各区域的公共投资规模进行描述分析。具体结果如表1所示。

从表1中我们可以看出：

1．从趋势上看，东部、中部和西部三个区域的公共投资规模都随着时间的发展而呈现逐渐上升的趋势。在排除价格因素影响后，东部区域的公共投资由1993年的1,060.36亿元增长到2005年的6,745.56亿元；中部区域的公共投资由388.73亿元增长到2,957.02亿元，而西部区域的公共投资则从301.22增长到3,077.90亿元。其中，东部区域的公共投资规模远远大于中部和西部区域，中部区域的公共投资规模大于西部区域的公共投资规模。但从区域公共投资规模的速度指标上看，东部区域的公共投资以年均16.67%的增长速度增长，中部、西部区域分别以18.42%、21.37%的速度增长。西部区域公共投资发展得最快，中部其次，东部位于最后，与区域公共投资规模的水平指标变动情形正好相反。

2．从人均公共投资指标上看，人均公共投资水平仍然是东部区域的水平大于中部和西部。但西部区域的人均公共投资水平要高于中部区域的。从人均指标的增长速度上看，按照1990年的固定资产投资价格定基指数计算，东部区域的人均公共投资年均增长速度为17.71%，中部区域为17.42%，西部区域为21.28%，西部区域人均公共投资增长速度最快，东部区域其次，中部区域增长速度最慢。这与公共投资规模的速度指标变动趋势相似。这也说明我国加快西部大开发的政策加快了西部区域公共投资的发展。尽管从增长速度上看西部区域人均公共投资的增长速度最快，但结合人均总量水平，我们可以看出西部区域的公共投资水平在1993年为55.27元/人，而东部区域公共投资此时为90.18元/人，比西部区域人均公共投资多出34.19元/人，到2005年西部区域人均公共投资规模达到东部区域人均公共投资规模的87.66%，达到559.44元/人，而此时东部区域人均公共投资已经增长到638.16元/人，此时，西部区域人均公共投资仍然落后东部78.72元。

三、公共投资区域经济增长效应的计量分析

（一）计量模型的设定与数据选择

根据内生增长理论，为分析公共投资对区域经济增长的效应，在下面的分析中，本文依然假定总量生产函数采取C-D生产函数形式，即，包含了公共投资要素的C-D生产函数随机回归方程为：

然后分别对上式两边取自然对数，将非线性的生产函数转变为下列线性函数，则不同区域的总量生产函数可以表示为如下形式：

其中，Y、K、G、L分别为人均产出、人均私人投资、人均公共投资和劳动力投入。这里区域总产出仍然采用GDP数据，并采用1990年的居民消费价格指数对各地区的GDP进行缩减，以便可比，区域人均产出通过各区域的GDP与相应区域的年底人口总数相除得到。采用1990年的固定资产投资价格指数对各区域的公共投资和私人投资进行缩减，以便与比较，区域人均公共投资和区域人均私人投资都是与区域人均GDP相同的方法获得；区域劳动力投入指标采用的是各区域年度从业人数来代替。所有数据均来自各年的中国统计年鉴。

（二）模型估计方法的选择

我们采用专门的模型估计方式，即Panel Data模型分析方法。在Panel Data分析中，与有效使用数据密切相关的问题是混合估计模型、固定效应模型( Fixed Effects Model)还是随机效应模型 (Random Effects Model)的判断问题。如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异，从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，则应该考虑混合估计模型；当个体成员之间的差异变动被看作回归系数的参数变动时，固定效应模型是一个合理的面板数据模型；当推断是关于总体的时候，则应考虑随机效应模型。本文主要研究模型中解释变量对被解释变量的影响方向和影响程度，即推断限于横截面变量影响情况，所以本文的回归方程宜采用固定效应模型。回归方程如下：

i=东、中、西，t=1993,1994…2005

采用GLS法，加权方式为Cross-section SUR，即允许模型存在截面异方差和同期相关。可以运用Eviews5.0对上面方程进行估计，结果见表2。

从表2中的回归系数和模型的检验统计量不难看出，上述回归方程中各变量的标准差表明，在5%的显著性水平上均显著（东部区域的劳动力投入变量没有通过显著性检验），回归方程总体上解释显著，无自相关。因此，我们可以利用上述模型估计结果，分析不同区域的各因素对区域经济增长的影响效应，并可以进行比较分析。

（三）估计结果的经济含义

1.区域公共投资对区域经济增长具有显著正向影响

由表2中的回归结果可知，区域公共投资对区域经济增长的影响显著为正。这说明增加区域公共投资的确可以促进区域经济增长。进一步比较东、中、西三个区域的分析结果，我们可以发现：西部区域公共投资的弹性系数最低，仅为0.105；而东部、中部区域的公共投资弹性系数分别为0.350、0.432。究其原因，本文认为这可能与西部区域的经济发展水平相对较低和公共投资规模相对较小有关。我们用各区域的GDP来表示各区域的经济发展水平，用1990年的价格指数缩减后的各区域的经济发展水平见表3。

从图1和图2我们可以看出，不论是在经济发展水平上，还是在公共投资的规模上，西部区域的水平始终是落后于东部区域和中部区域的。因为经济发展水平低，而公共投资中用于基础设施和教育科研等的投资又是最容易被削减的部分，所以对公共投资的支出就会减少，从而公共投资的不足反过来会影响经济发展。尽管西部区域的公共投资在近几年增加幅度较快，已逐渐赶上中部区域的公共投资水平，但，由于西部区域公共投资的弹性系数低于中部和东部地区，因此，西部区域的经济产出水平仍然与中部、东部区域有很大的差距。

2.公共投资的产出弹性低于私人投资的产出弹性

私人投资的产出弹性东部区域最高，西部区域次之。其中西部区域的私人投资产出弹性为 0.449，比公共投资的产出弹性高出0.34个单位，表明西部区域的公共投资并没有对当地的经济发展起到强劲的促进作用，其经济发展主要靠私人投资来拉动。与之相比，东部区域的公共投资和私人投资的产出弹性分别为0.350和0.470，而中部区域的分别为0.432和0.302。这一结果表明，在东部和中部区域，不仅公共投资能够带动当地的经济产出，而且，私人投资也能够对本区域的经济产出带来显著的影响。

四、区域经济增长效应的VAR模型分析

为进一步检验区域公共投资与区域经济增长之间的关系，我们还可以采用两变量的SVAR模型，对公共投资与产出之间的双向影响进行具体的检验分析。含有两个变量（k=2）、滞后一阶（p=1）的VAR模型结构式可以表示为：

它是一种结构式经济模型，引入了变量之间的作用与反馈作用，其中系数b11表示变量yt的单位变化对变量xt的即时作用。γ12表示yt-1的单位变化对xt的滞后影响。γ21表示xt-1的单位变化对yt的滞后影响。根据SVAR，我们可以构建产出与公共投资两变量增长率模型如下：

上式中，yt为t年GDP，gt为t年公共投资。对上述模型中系数b11和γ12进行检验可判断公共投资（当期和前期）增长对经济总量是否具有显著影响；对系数b21和γ21进行检验可判定当前公共投资增长是否受到经济总量增长的显著影响。此外，该模型（3）还可判定各期公共投资增长分别对产出增长是否存在显著影响；模型（4）还可判定当期公共投资增长是否分别受到各期产出增长的显著影响。下面本文以1990年固定资产投资价格指数和1990年居民消费价格指数缩减后的1993年到2005年公共投资和产出（仍用GDP代替）的对数指标，运用Eviews5.0软件对上面的两变量VAR模型进行参数估计，结果见表4。

从表4中的估计结果来看，模型（3）具有较高的拟合优度，滞后一期的区域公共投资均通过显著性检验，当期的区域公共投资对当期的区域产出显著性不明显。这表明不论东部、中部还是西部，滞后一个时期的公共投资对区域经济增长均存在显著影响，而且是积极的正效应。当期的区域公共投资之所以没有对经济增长产生影响，主要是因为公共投资一般都是投向基础设施领域，需要一段时期才能够发挥出它对经济的带动作用。值得注意的是，相对来说，西部区域公共投资对经济增长的拉动作用明显小于东部和中部区域。这与Panel Data模型分析方法的分析结果是相同的。进一步说明西部区域的公共投资规模和产出水平均在影响着西部区域公共投资的产出作用。模型（4）的估计结果不仅方程的拟合效果较差，而且模型中的各期产出对公共投资的影响系数并没有通过检验，表明当期的公共投资并不受各期产出的明显影响，如对西部实行大开发计划。这在一定程度反映出公共投资受到政策等其他因素的影响。

综上，本文的实证检验结果表明，各区域的公共投资对区域经济增长具有显著的正向影响。并且不同区域的经济增长效应存在明显的差别，其中西部区域的公共投资效应明显低于东部和中部区域。这对于我国平衡地区差异，实现各区域经济的协调发展，无疑提供了一条现实途径：中央政府可以通过实施倾斜的财政政策，加大对西部区域的财政扶持力度，实现西部区域经济的更快增长，进而缩小西部区域与东、中部区域间的经济发展差距。

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The Regional Economy Growth Effect of Public Investment

Wang Wei