李雙雙，溫曉琴

（福建農(nóng)林大學(xué)東方學(xué)院 經(jīng)濟(jì)系，福建 福州 350017）

區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異一直以來(lái)都是區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)地理學(xué)研究的著重點(diǎn)之一[1]。福建省是中國(guó)沿海開(kāi)放省份，近年來(lái)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，是我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度最快的省份之一[2]。然而，隨著福建省經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，各個(gè)地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)差距也在不停的增長(zhǎng)，為了減小各地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)差異，分析產(chǎn)生此差異的原因所在是十分有必要的。目前，關(guān)于福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的研究已逐漸展開(kāi)，如:盧麗春等通過(guò)可以多層次分解的Theil系數(shù)測(cè)量了改革開(kāi)放以來(lái)福建省各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異程度[3]；陳培陽(yáng)等從時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)來(lái)闡釋區(qū)域經(jīng)濟(jì)的差異，分析1990—2006年間福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的空間格局演化[4]；李永實(shí)運(yùn)用變異系數(shù)和經(jīng)濟(jì)區(qū)位商等方法對(duì)福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異格局機(jī)器動(dòng)力機(jī)制進(jìn)行了探討[5]；張輝鑫等采用變異系數(shù)、泰爾指數(shù)分解方法對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)總體差異及組間差異進(jìn)行了分析[6]。以上研究主要是從時(shí)間維度進(jìn)行分析，利用整個(gè)地區(qū)的綜合時(shí)間序列數(shù)據(jù)對(duì)福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異進(jìn)行傳統(tǒng)回歸分析，能較好的揭示區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的時(shí)間變化，但在一定程度上也容易掩蓋區(qū)域經(jīng)濟(jì)的空間差異。如果在研究分析中忽略這種空間異質(zhì)性的影響，建立具有固定不變的常參數(shù)回歸模型，模型估計(jì)結(jié)果將存在偏差且缺乏解釋力度。因此，在探究福建省各區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的主導(dǎo)因素過(guò)程中，有必要考慮空間異質(zhì)性的存在。

基于此，本研究運(yùn)用地理加權(quán)回歸模型對(duì)福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的主導(dǎo)因素進(jìn)行分析，探討各主導(dǎo)因素對(duì)福建省各區(qū)域經(jīng)濟(jì)影響的空間異質(zhì)性，以彌補(bǔ)這方面研究存在的不足，并以此為依據(jù)，為促進(jìn)福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展提供建設(shè)性指導(dǎo)意見(jiàn)。

1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

人均GDP能夠剔除人口規(guī)模對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響，因此本文選取福建省各地區(qū)的人均GDP作為衡量各區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的指標(biāo)。依據(jù)前人研究[7-11]，選取使用頻率較高的影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的因素作為主導(dǎo)因素指標(biāo)，包括：①勞動(dòng)力x1（從業(yè)人員數(shù)/常住人口總數(shù)）；②人均固定資產(chǎn)投資x2（固定投資總額/常住人口總數(shù)）；③第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)x3（第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值/國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值）；④人均社會(huì)消費(fèi)品零售額x4（社會(huì)消費(fèi)品零售總額/常駐人口數(shù)）。

目前大多數(shù)關(guān)于福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的研究限于市級(jí)水平，為更加詳細(xì)地表現(xiàn)空間異質(zhì)性，本研究以福建省67個(gè)縣（市、市轄區(qū)）為區(qū)域單元進(jìn)行研究。同時(shí)，為更仔細(xì)地呈現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)影響因素對(duì)經(jīng)濟(jì)推動(dòng)作用的區(qū)域動(dòng)態(tài)變化過(guò)程，本研究選取2006年和2016年兩個(gè)年份進(jìn)行比較分析。文中使用的各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)均出自2007年和2017年福建省統(tǒng)計(jì)年鑒，并且已經(jīng)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了均值化的處理以達(dá)到無(wú)量綱化。

2 研究方法

2.1 地理加權(quán)回歸（GWR）模型

地理加權(quán)回歸模型屬于空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，與其他空間回歸模型不同之處在于，特定區(qū)域的回歸系數(shù)不再是利用全局信息獲得的固定系數(shù)，而是通過(guò)構(gòu)建觀測(cè)點(diǎn)地理位置的位置權(quán)重函數(shù),利用鄰近觀測(cè)值的子樣本數(shù)據(jù)信息進(jìn)行局域加權(quán)回歸估計(jì)而得到，是會(huì)隨著空間上局部地理位置的變化而變化的參數(shù)βj[8]。模型基本形式如下：

式（2）中，（ui，νi）是第i個(gè)樣本點(diǎn)的空間坐標(biāo)，xij表示第i個(gè)樣本點(diǎn)的第j個(gè)變量，β0（ui，νi）和 βj（ui，νi）（j=1,2,… ,k）分別表示第i個(gè)樣本點(diǎn)的回歸常數(shù)項(xiàng)和第j個(gè)回歸參數(shù),k是自變量的個(gè)數(shù)。通過(guò)在每一個(gè)位置（ui，νi）利用加權(quán)最小二乘法對(duì)參數(shù)進(jìn)行局部估計(jì)得出:

式（3）中，X是由xij構(gòu)成的變量矩陣，W（ui，νi）是基于鄰近或距離概念的空間權(quán)重矩陣，是包含權(quán)重函數(shù)wj（ui，νi）的對(duì)角矩陣。

在實(shí)證分析中，空間權(quán)重函數(shù)通常取下列兩種函數(shù)形式：

（1）高斯權(quán)函數(shù)：

（2）bi-square 權(quán)函數(shù)

式（4）與式（5）中，dij為從（ui，νi）到（ui，νj）的距離，h為帶寬。地理加權(quán)模型中最為關(guān)鍵的問(wèn)題就是準(zhǔn)確得出帶寬的值。為了取得最佳帶寬，S.Fotheringham等人提出AIC最小準(zhǔn)則，即模型的AIC值取得最小時(shí)，對(duì)應(yīng)的值為最佳帶寬[12]。

3 基于GWR模型的福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異主導(dǎo)因素分析

3.1 普通最小二乘法（OLS）回歸模型估計(jì)與分析

以勞動(dòng)力、人均固定資產(chǎn)投資、第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人均社會(huì)消費(fèi)品零售為解釋變量，以人均GDP為被解釋變量，建立普通最小二乘法回歸模型，可得相關(guān)結(jié)果（表1）。從表1數(shù)據(jù)可以看出:2006年OLS模型的擬合優(yōu)度為0.908，2016年的擬合優(yōu)度為0.680，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)值分別為153.782和32.928，兩個(gè)年份的數(shù)據(jù)均通過(guò)了1%顯著性檢驗(yàn)（P＜0.01），說(shuō)明各主導(dǎo)因素之間均與福建省人均GDP存在顯著的線性關(guān)系。

雖然福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況能夠通過(guò)OLS回歸模型較好地反映出來(lái)，但區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)屬于空間數(shù)據(jù)，存在空間異質(zhì)性問(wèn)題，這與OLS回歸模型的假設(shè)要求相背離所以，OLS回歸模型的結(jié)果值存在一定的誤差。運(yùn)用GWR4軟件對(duì)2006年與2016年福建省區(qū)域人均GDP進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)，得出2006年的Moran’s I值為 0.328，2016 的值為 0.296，兩個(gè)年份數(shù)據(jù)均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)（P＜0.01），結(jié)果說(shuō)明福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)在空間上并不是呈現(xiàn)隨機(jī)分布的狀態(tài)，而表現(xiàn)為顯著地空間集聚。因此，為更好地解釋福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的實(shí)際情況，本研究采用在OLS模型的基礎(chǔ)上嵌入了空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性的GWR模型進(jìn)行分析。

3.2 地理加權(quán)回歸（GWR）模型估計(jì)與分析

本研究確定空間權(quán)重矩陣選擇了高斯權(quán)重函數(shù)方法，用GWR4軟件根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)建立GWR模型，并且通過(guò)AIC最小準(zhǔn)則來(lái)確定最優(yōu)帶寬，得出的結(jié)果如表2所示。由表2可知：比較OLS模型與GWR模型的結(jié)果數(shù)據(jù)，2006年與2016年GWR模型的R2值均較大，說(shuō)明GWR模型在一定程度上解決了傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型設(shè)定存在的偏差，GWR模型對(duì)福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的解釋效果總體優(yōu)于OLS模型的解釋效果。

表1 普通最小二乘法回歸模型的估計(jì)結(jié)果Table1 Estimation resultsof ordinary leastsquaresregression model

表2 地理加權(quán)回歸模型的估計(jì)結(jié)果Table 2 Some results of geographical weighted regression model

3.3 各主導(dǎo)因素對(duì)福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)影響的空間異質(zhì)性分析。

如前所述，能夠計(jì)算出各解釋變量隨空間位置的改變而發(fā)生變化的參數(shù)是GWR模型最主要的特點(diǎn)，且可以充分說(shuō)明各解釋變量參數(shù)的空間異質(zhì)性。為了更好地分析各因素對(duì)福建省各區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響力大小及其空間異質(zhì)性，運(yùn)用Arcgis軟件的自然間斷點(diǎn)分級(jí)法，將模型計(jì)算出的各影響因素的回歸參數(shù)分為4類，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行闡明。

3.3.1 勞動(dòng)力因素

由圖1可以看出，2006年的勞動(dòng)力因素對(duì)福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用表現(xiàn)為自西向東逐漸增加。在2006年以前，福建省東部地區(qū)有著明顯的勞動(dòng)力聚集的現(xiàn)象[14]，這些地區(qū)的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)較好，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，基礎(chǔ)設(shè)施較為完備，且交通更為便利，它們對(duì)勞動(dòng)力有著較大“吸引力”。而建寧縣的回歸參數(shù)表現(xiàn)為負(fù)值，說(shuō)明在2006年中，建寧的勞動(dòng)力對(duì)建寧縣的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起抑制作用。在早期，建寧縣絕大部分青壯年選擇外出務(wù)工，導(dǎo)致建寧縣人口流出嚴(yán)重，引發(fā)人口老齡化等一系列問(wèn)題，最終抑制了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

而2016年的勞動(dòng)力因素對(duì)福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)的作用則表現(xiàn)為自東北向西南遞增。2007年，閩西南“廈門(mén)、泉州、漳州、龍巖、三明”五市，首次簽訂部門(mén)合作協(xié)議，交通致力于打造“兩小時(shí)經(jīng)濟(jì)圈”，廈門(mén)、泉州、漳州、龍巖、三明五市之間逐漸形成一個(gè)健全的交通網(wǎng)絡(luò)，“同城效應(yīng)”開(kāi)始展現(xiàn)。交通發(fā)展便利，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)間的協(xié)作，各具特色和優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)業(yè)開(kāi)始聚集發(fā)展，提供了大量的就業(yè)崗位，人口流入比重增加，大大地促進(jìn)了閩西南五市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)效益。其中，“十一五”期間漳州的服務(wù)業(yè)取得了飛速的發(fā)展，逐漸成為漳州市經(jīng)濟(jì)的主要組成部分和人民就業(yè)的主要途徑[15]。且其民營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，資本結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)多元化，導(dǎo)致就業(yè)崗位明顯增加，勞動(dòng)力流入增長(zhǎng)明顯。從圖中即可看出，相比2006年，到2016年時(shí)勞動(dòng)力因素對(duì)漳州大部分地區(qū)經(jīng)濟(jì)促進(jìn)作用明顯提高。此外，近幾年，永定縣開(kāi)展民資“回歸工程”政策，積極引導(dǎo)去外地發(fā)展并且發(fā)展良好的永定籍貫的企業(yè)家回到永定縣發(fā)展，在提供各類優(yōu)惠利民的政策的基礎(chǔ)上還提供各類合適的創(chuàng)業(yè)平臺(tái)，不僅為永定縣提供了大量的就業(yè)崗位，而且促進(jìn)了優(yōu)秀人才的流入。永定縣從06年勞動(dòng)力流出嚴(yán)重的幾大縣變成勞動(dòng)力迅速流入狀態(tài)。

圖1 2006年與2016年GWR模型勞動(dòng)力回歸參數(shù)的空間異質(zhì)性Figure 1 Spatial heterogeneity of regression parametersof labor force of GWR model in 2006 and 2016

3.3.2 人均固定資產(chǎn)投資因素

由圖2可知，在2006年時(shí)，人均固定資產(chǎn)投資對(duì)福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響自東北向西南逐漸增加。從固定資產(chǎn)定義可知，建筑工程是固定資產(chǎn)投資的一個(gè)重要的組成部分。通過(guò)福建省各區(qū)域建筑企業(yè)總收入及從業(yè)人數(shù)數(shù)據(jù)[17]即可得出，福建省閩東和閩北地區(qū)（寧德、福州、南平等）的建筑企業(yè)從業(yè)人員數(shù)相對(duì)較少，建筑行業(yè)總收入不高，且每年的增長(zhǎng)速度也較為緩慢。這和各城市的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和城市規(guī)模有著很緊密的聯(lián)系，以寧德市為例，寧德市的城市規(guī)模大小和財(cái)政收入情況在福建省均處于較低水平，其建筑行業(yè)收入水平相對(duì)福建省其他地區(qū)處于下游位置。而閩西地區(qū)（龍巖、三明部分地區(qū)）的建筑企業(yè)總收入和從業(yè)人數(shù)則明顯更高。因此，福建省2006年的人均固定資產(chǎn)投資對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響呈現(xiàn)出自西南向東北遞減的趨勢(shì)。

自2006年之后，閩南閩中（泉州、廈門(mén)、莆田等）這些經(jīng)濟(jì)更為發(fā)達(dá)的地區(qū)開(kāi)始興起。由于泉州、廈門(mén)位于沿海地區(qū)，同時(shí)也是“海峽西岸”的核心城市，雖然2006年當(dāng)期的建筑總收入和從業(yè)人數(shù)不高，但后期每年漲幅很大。從2006年至2010年，閩南和閩中地區(qū)在建筑行業(yè)已經(jīng)穩(wěn)居福建省第一、第二位置，且福州作為福建省省會(huì)，財(cái)政的大量投入也讓福州建筑業(yè)發(fā)展迅猛。因此，2016年人均固定資產(chǎn)投資對(duì)福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響轉(zhuǎn)變?yōu)樽晕鞅毕驏|南遞增。

圖2 2006年與2016年GWR模型人均固定資產(chǎn)投資回歸參數(shù)的空間異質(zhì)性Figure 2 Spatial heterogeneity of regression parameters of per capita fixed asset investment of GWR model in 2006 and 2016

3.3.3 第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素

由圖3可知，2006年與2016年的第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素對(duì)福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響均為以南平三明為中心向四周減少。閩南（廈門(mén)、泉州、漳州）均位于沿海地區(qū)，具有得天獨(dú)厚的地理優(yōu)勢(shì)，福州也是福建省經(jīng)濟(jì)發(fā)展首要城市之一，這些地區(qū)在早期工業(yè)產(chǎn)業(yè)便已形成一定規(guī)模，且發(fā)展水平已經(jīng)較高，導(dǎo)致近幾年第二產(chǎn)業(yè)對(duì)這部分地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)力較小。而內(nèi)陸地區(qū)如閩北、閩中、閩西（南平、三明、龍巖）等地區(qū)，由于山區(qū)面積廣闊，為采掘業(yè)提供了天然的便利條件，從而帶動(dòng)了重工業(yè)的發(fā)展，促進(jìn)了當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

近年來(lái)，南平市政府持續(xù)實(shí)施“綠色發(fā)展，科技創(chuàng)新”發(fā)展戰(zhàn)略，工業(yè)發(fā)展迅速，培育、打造了一系列在全省乃至全國(guó)同行業(yè)領(lǐng)先地位的骨干工業(yè)企業(yè)，民營(yíng)企業(yè)和三資企業(yè)逐步成為工業(yè)持續(xù)發(fā)展新的重要支撐。同時(shí)，三明市、龍巖市也相繼提出“工業(yè)強(qiáng)市”“工業(yè)致富”發(fā)展戰(zhàn)略，第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)其區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著重要的推動(dòng)作用。

圖3 2006年與2016年GWR模型第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)回歸參數(shù)的空間異質(zhì)性Figure 3 Spatial heterogeneity of regression parameters of Second industrial structure of GWR model in 2006 and 2016

3.3.4 人均社會(huì)消費(fèi)品零售因素

由圖4可以看出，2006年時(shí)人均社會(huì)消費(fèi)品零售因素對(duì)福建區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響呈現(xiàn)自北向南逐漸增加的趨勢(shì)，而到了2016年影響程度卻基本相反福州市消費(fèi)品市場(chǎng)“十一五”期間實(shí)現(xiàn)了巨大的變化，社會(huì)消費(fèi)品零售總額實(shí)現(xiàn)了翻倍增長(zhǎng)，不僅總量穩(wěn)居全省第一，而且每年的增長(zhǎng)幅度也占據(jù)首位。各行業(yè)競(jìng)相發(fā)展，自圖4可知，時(shí)至2016年社會(huì)消費(fèi)品零售對(duì)福州經(jīng)濟(jì)已產(chǎn)生至關(guān)重要的影響。自2011年以來(lái)，寧德市響應(yīng)政府政策，致力于推動(dòng)消費(fèi)品市場(chǎng)的增長(zhǎng)，消費(fèi)品市場(chǎng)的規(guī)模逐步增大，市場(chǎng)供求格局業(yè)產(chǎn)生了轉(zhuǎn)變，致使寧德市居民消費(fèi)水平對(duì)寧德市區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響也越來(lái)越大。

圖4 2006年與2016年GWR模型人均社會(huì)消費(fèi)品零售額回歸參數(shù)的空間異質(zhì)性Figure 4 Spatial heterogeneity of regression parameters of Per capita social consumer goods retail sales of GWR model in 2006 and 2016

4 建議

綜上所述，福建省的區(qū)域經(jīng)濟(jì)含有空間效應(yīng)，且各主導(dǎo)因素對(duì)經(jīng)濟(jì)影響存在空間異質(zhì)性。因此，為了減小福建省各區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異，促進(jìn)福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，提出以下建議：

（1）重視城市交通建設(shè)，增強(qiáng)福建省各市之間的合作關(guān)系。交通是連接各城市的紐帶，是區(qū)域產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)力發(fā)展的先決條件，交通設(shè)備基礎(chǔ)完善，不僅可以加強(qiáng)城市與周邊城鎮(zhèn)之間的交通聯(lián)系，還可以加強(qiáng)東南沿海地區(qū)與內(nèi)陸之間的合作關(guān)系，節(jié)約運(yùn)輸成本，推動(dòng)項(xiàng)目合作，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。

（2）重點(diǎn)發(fā)展具有各地區(qū)特色的產(chǎn)業(yè)。福建省各地區(qū)應(yīng)進(jìn)一步發(fā)展福建省特色產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)向規(guī)?；?、標(biāo)準(zhǔn)化、產(chǎn)業(yè)化方向發(fā)展，充分開(kāi)發(fā)自然資源的潛在作用，發(fā)揮傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。如：泉州的鞋服產(chǎn)業(yè)，廈漳的閩臺(tái)合作農(nóng)產(chǎn)品，安溪的茶葉以及閩西的紅色旅游業(yè)和礦產(chǎn)資源等，圍繞各地區(qū)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，集中規(guī)劃布局。

（3）調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。各地區(qū)要跟據(jù)本地區(qū)的具體生產(chǎn)情況進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變革。沿海地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展日趨成熟，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動(dòng)力已經(jīng)不甚明顯。第一、第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定發(fā)展的同時(shí)，還應(yīng)著重對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，致力于服務(wù)業(yè)水平的提高。而內(nèi)陸地區(qū)則應(yīng)進(jìn)一步鞏固、加強(qiáng)工業(yè)化建設(shè)，采用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)發(fā)展生產(chǎn)力，同時(shí)注重本地區(qū)地理環(huán)境優(yōu)勢(shì)，并驅(qū)發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、生態(tài)旅游業(yè)等。

（4）刺激消費(fèi)。改變消費(fèi)結(jié)構(gòu)，福建省大多地區(qū)居民消費(fèi)從原本的偏重于食品消費(fèi)的溫飽型消費(fèi)轉(zhuǎn)變?yōu)橄硎苄拖M(fèi)，但和發(fā)達(dá)地區(qū)還是存在著一定的差距，這也從側(cè)面體現(xiàn)了居民整體消費(fèi)不高，消費(fèi)結(jié)構(gòu)單一的特點(diǎn)，所以消費(fèi)結(jié)構(gòu)也有待改善。