潘 桔

(沈陽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院, 遼寧 沈陽 110041)

Perera和Combes等研究發(fā)現(xiàn), 當(dāng)今世界各國普遍存在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡問題[1-2]。 在資源稟賦、原始積累和國家政策等眾多因素的影響下, 經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡現(xiàn)象在各國普遍存在, 我國也不例外[3]。 合理范圍內(nèi)的差異會(huì)促進(jìn)地區(qū)的發(fā)展, 但若差異持續(xù)擴(kuò)大將會(huì)導(dǎo)致欠發(fā)達(dá)地區(qū)的發(fā)展始終處于劣勢(shì), 同時(shí)發(fā)達(dá)地區(qū)又將受到欠發(fā)達(dá)地區(qū)在供求方面的約束, 最終將制約國家經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長[4]。 怎樣衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的大小及來源, 哪些因素對(duì)不同差異水平的區(qū)域產(chǎn)生了怎樣的影響是本文討論的重點(diǎn), 也是縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異、協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵所在。

不同學(xué)者利用不同方法,從不同角度對(duì)我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的測(cè)度及影響因素進(jìn)行了深入研究。測(cè)度的研究主要集中在方法和視角上,影響因素的研究主要集中在因素選擇和方法運(yùn)用上。測(cè)度中,相對(duì)差異和絕對(duì)差異是常用的測(cè)度方法[5-8],空間因素也被引入測(cè)度模型進(jìn)行空間異質(zhì)性的考察[9]。不同的分解方法可以從多角度對(duì)差異的來源進(jìn)行深入分析[10]。省際、東中西3大區(qū)域的差異是大部分學(xué)者選擇的研究視角,近年來的城市群、區(qū)域帶也成為研究的熱點(diǎn)方向[11-12]。影響因素中,資本、人力、技術(shù)、制度是常見的研究對(duì)象,同時(shí)城市化因素、綠色經(jīng)濟(jì)、外貿(mào)依存度等反映新時(shí)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展特征的影響因素也越來越多地被引入模型中[13]。面板數(shù)據(jù)模型、考慮了空間效應(yīng)的空間計(jì)量模型和地理加權(quán)回歸模型均是常用的實(shí)證方法[14-16]。本文將全國劃分為5個(gè)區(qū)域,在對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異進(jìn)行分解的基礎(chǔ)上,利用分位回歸計(jì)量模型,對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的大小、來源及影響進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。

一、 區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異測(cè)度

1. 區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的測(cè)度方法

泰爾指數(shù)是基于信息理論中熵的概念提出的,由于其定義方式可以刻畫系統(tǒng)中個(gè)體的差異,因此常被用來衡量經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中各區(qū)域間的差異。將我國看作一個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng),則刻畫省際經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平總體差異的泰爾指數(shù)的計(jì)算公式為

(1)

利用此公式可以進(jìn)一步研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)總體差異的原因[17]。

2. 省際經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的泰爾指數(shù)及分解

衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)有很多,本文選取各地區(qū)的GDP作為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的計(jì)算指標(biāo)。為消除通貨膨脹的影響,采用指數(shù)平減法對(duì)從中國統(tǒng)計(jì)年鑒中收集的GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并考慮到各地區(qū)人口數(shù)量相差較大,將處理后的GDP除以各地區(qū)年末人口數(shù)量,得到人均實(shí)際GDP值,代入泰爾指數(shù)的計(jì)算公式(1),得到了1998—2018年省際人均GDP的泰爾指數(shù),相關(guān)計(jì)算結(jié)果如表1第2列所示,其變化趨勢(shì)如圖1折線所示。

由泰爾指數(shù)計(jì)算結(jié)果可見,1998—2018年我國省際泰爾指數(shù)先增長后下降,總體上呈下降趨勢(shì)。1998年省際泰爾指數(shù)為0.163,持續(xù)增長到2003年達(dá)到最大值0.211,此時(shí),各省間的差異最顯著。從2003年開始,我國先后實(shí)施西部大開發(fā)、中部崛起等戰(zhàn)略計(jì)劃, 2004年開始泰爾指數(shù)值不斷下降,在2014年達(dá)到最小值0.083,各省間差異達(dá)到最小。隨后省際經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的總體差異又有了小幅增長, 2018年達(dá)到0.085。從1998年和2018年比較來看,在此期間,我國各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平總體差異在減小,下降幅度近50%,2007年以后差異性始終低于1998年。

進(jìn)一步地,劃分5個(gè)大區(qū)域:東部、中部、西南、西北和東北[9]。利用區(qū)域劃分方法將區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的總體差異性利用公式(2)進(jìn)行區(qū)域間與區(qū)域內(nèi)的分解和貢獻(xiàn)率計(jì)算,結(jié)果如表1第3～6列所示,變化趨勢(shì)如圖1中條形圖所示。

表1 泰爾指數(shù)及其分解和貢獻(xiàn)率

圖1表明, 1998—2018年我國區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)差異仍然為波動(dòng)式下降趨勢(shì)。 區(qū)域間差異在1998—2003年上升, 隨后下降, 2009年有小幅上升后呈明顯下降趨勢(shì)。 區(qū)域內(nèi)差異在1998—2003年上升后,一直下降, 2012年之后趨于平緩,波動(dòng)不大, 下降趨勢(shì)持續(xù)到2015年后, 近幾年有區(qū)域內(nèi)差異擴(kuò)大的表現(xiàn)。 在變化過程中, 區(qū)域間的差異始終大于區(qū)域內(nèi)的差異, 且后期兩者的差距明顯增大。 具體表現(xiàn)為,1998年區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率分為54.60%和45.40%, 到2018年區(qū)域間差異貢獻(xiàn)率增加到62.94%, 區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率則減小到37.06%, 1998年區(qū)域間差異與區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)率差距僅為9.18%, 而2018年二者差距增加到25.88%。 2008年之前,二者的差距始終在10%以下, 2008年以后區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)的貢獻(xiàn)率差距快速增長, 2011—2015年均在30%以上, 2014年達(dá)到最大值37.60%。 由此可以說明,在2008年之前, 區(qū)域經(jīng)濟(jì)的總體差異由區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)差異各貢獻(xiàn)一半, 而在2008年以后,區(qū)域內(nèi)差異在逐漸減少。 總體來說,我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的總體差異轉(zhuǎn)向區(qū)域間差異為主, 區(qū)域間的差異成為總體差異的主要來源。

圖1 1998—2018年泰爾指數(shù)及差異分解圖

二、 區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異影響因素分析

1. 影響因素的理論分析

區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為, 經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異是伴隨著社會(huì)的發(fā)展而產(chǎn)生并發(fā)展變化的, 影響社會(huì)發(fā)展的因素同時(shí)也會(huì)影響到區(qū)域經(jīng)濟(jì)的差異。 本文從資本、 人力、 經(jīng)濟(jì)流動(dòng)和經(jīng)濟(jì)政策因素4個(gè)方面探索影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的內(nèi)在原因。

(1) 資本因素在各種經(jīng)濟(jì)增長理論中一直是影響經(jīng)濟(jì)增長的主要因素之一。已有研究成果表明,經(jīng)濟(jì)增長的起點(diǎn)不同,增長速度不同,必然導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)水平的差異。從不同角度去定義資本因素,其內(nèi)涵也不同,本文僅考慮物質(zhì)資本。

(2) 人力在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起到至關(guān)重要的作用。勞動(dòng)力所掌握的知識(shí)、技能及體能等的綜合體現(xiàn)可以稱為人力資本,它是資本因素的擴(kuò)展。相關(guān)研究表明,人力資本的不平衡將導(dǎo)致區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的擴(kuò)大,同時(shí)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的擴(kuò)大也會(huì)反過來影響區(qū)域人力資本的流動(dòng),二者存在著緊密的聯(lián)系。

(3) 隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的變化,流動(dòng)的優(yōu)質(zhì)資源要素會(huì)向發(fā)達(dá)地區(qū)集聚,從而導(dǎo)致區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的持續(xù)擴(kuò)大。具有流動(dòng)性的經(jīng)濟(jì)因素是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長方式轉(zhuǎn)變的核心力量,是形成區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的主導(dǎo)力量。城鎮(zhèn)化和工業(yè)化水平是人力和技術(shù)要素流動(dòng)的表現(xiàn),本文選擇這兩個(gè)指標(biāo)衡量經(jīng)濟(jì)流動(dòng)要素。

(4) 經(jīng)濟(jì)政策是國家政府部門頒布的指導(dǎo)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的相關(guān)政策,對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)格局的形成具有規(guī)范、引導(dǎo)和干預(yù)的作用,從而對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)的差異也具有重要的影響。根據(jù)我國國情,本文認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和經(jīng)濟(jì)對(duì)外開放的程度是經(jīng)濟(jì)政策因素變遷的主要表現(xiàn)。

2. 變量的選取及數(shù)據(jù)來源

根據(jù)上述理論分析,4方面因素所選取的指標(biāo)如下:資本因素采用資本形成總額來衡量;人力因素采用各地區(qū)人口平均受教育年限(各地區(qū)人口平均受教育年限=(小學(xué)人口數(shù)×6+初中人口數(shù)×9+高中人口數(shù)×12+大專及以上人口數(shù)×16)/地區(qū)6歲以上人口數(shù))和各地區(qū)研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量來衡量;經(jīng)濟(jì)流動(dòng)因素采用各地區(qū)城鎮(zhèn)人口比重表示城鎮(zhèn)化水平,工業(yè)總產(chǎn)值占GDP比例表示工業(yè)化水平;經(jīng)濟(jì)政策因素采用各地區(qū)二三產(chǎn)業(yè)增加值表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),進(jìn)出口總額表示對(duì)外開放程度。以上指標(biāo)的數(shù)據(jù)主要來自于相應(yīng)年度的中國統(tǒng)計(jì)年鑒及地方統(tǒng)計(jì)年鑒,工業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)來自于相應(yīng)年度的中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒,各地區(qū)研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量來自于相應(yīng)年度的中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒,個(gè)別缺失數(shù)據(jù)采用自適應(yīng)過濾法進(jìn)行補(bǔ)充。

3. 影響因素的實(shí)證分析

(1) 分位數(shù)回歸方法及模型構(gòu)建。為考察上述影響因素對(duì)不同差異水平下的各區(qū)域產(chǎn)生了怎樣的影響及動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì),本文選擇分位數(shù)回歸模型。不同的分位點(diǎn)代表不同差異水平的區(qū)域,根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異影響因素的理論分析,構(gòu)建分位數(shù)計(jì)量回歸模型如下:

式中:Yt為t年區(qū)域經(jīng)濟(jì)的差異,分別取人均GDP的泰爾指數(shù)、區(qū)域間差異和區(qū)域內(nèi)差異;τ表示不同的分位點(diǎn);Xit為第k個(gè)解釋變量在t年的數(shù)值,即為表2中的7個(gè)解釋變量。本模型中解釋變量采用各指標(biāo)的變異系數(shù),目的在于與被解釋變量的指數(shù)形式相一致。因?yàn)樽儺愊禂?shù)衡量的是觀測(cè)值的離散程度,即差異的大小,故模型考察的是影響因素的差異對(duì)于不平衡性的影響[17]。

表2 省際經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡影響因素回歸結(jié)果

(2) 實(shí)證結(jié)果及其分析

以1998—2018年省際泰爾指數(shù)為被解釋變量,將各影響因素的變異系數(shù)帶入模型,選擇區(qū)域差異不大、較小、中等、較大和很大5種情況,分別對(duì)應(yīng)10%、25%、50%、75%和90%分位點(diǎn)進(jìn)行分位回歸分析。利用STATA 14軟件sqreg過程對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì),結(jié)果如表2所示,各影響因素隨分位數(shù)的變化趨勢(shì)如圖2所示。

由回歸系數(shù)值可以看出,經(jīng)濟(jì)政策因素和經(jīng)濟(jì)流動(dòng)因素中的工業(yè)化程度3個(gè)解釋變量對(duì)省際經(jīng)濟(jì)的差異有正向影響,促進(jìn)了省際不平衡性的加劇;人力因素的2個(gè)解釋變量對(duì)省際經(jīng)濟(jì)的差異有負(fù)向的影響,抑制了省際不平衡性的加劇;而

資本因素促進(jìn)了區(qū)域差異小的省份不平衡性的擴(kuò)大,抑制了區(qū)域差異大的省份的不平衡性。隨著分位數(shù)的增加,即不平衡性的加劇,各解釋變量的回歸系數(shù)呈現(xiàn)不同變化趨勢(shì)。如圖2所示,其中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)為次坐標(biāo)顯示。進(jìn)出口總額系數(shù)持續(xù)下降,說明對(duì)于經(jīng)濟(jì)差異不大的省份進(jìn)出口總額作用相對(duì)明顯,而對(duì)于差異較大的省份影響相對(duì)較低;資本要素、科技人員、城鎮(zhèn)化水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)絕對(duì)值先減小后增大,即對(duì)于差異較大和較小的省份影響明顯,對(duì)于中等差異的省份這種影響不顯著;與此相反的是受教育水平系數(shù)絕對(duì)值先增大后減小,即對(duì)于中等差異水平的省份影響較顯著,對(duì)于差異較大和較小的省份,兩因素作用較低;工業(yè)化水平變化不明顯,對(duì)于不同差異的省份作用效果基本一致。

從各因素的回歸系數(shù)絕對(duì)值來看,經(jīng)濟(jì)政策因素中的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)于省際差異的影響最大,其次為人力資本中的受教育水平和科技人員。這說明,省際經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異性目前主要是由產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)造成的,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀況直接影響到勞動(dòng)力的流動(dòng),而勞動(dòng)力身上所附著的人力資本的作用也不容忽視,這種人力資本的作用歸根結(jié)底可以體現(xiàn)為區(qū)域教育與科技的發(fā)展水平。與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相反,經(jīng)濟(jì)政策因素中的進(jìn)出口總額對(duì)于差異的影響程度在各因素中最小,如果將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)看作體現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)政策對(duì)于國內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響,那么進(jìn)出口總額可以理解為經(jīng)濟(jì)政策對(duì)外經(jīng)濟(jì)影響的體現(xiàn),而對(duì)外經(jīng)濟(jì)并沒有對(duì)我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異產(chǎn)生顯著的作用。

進(jìn)一步地,由于區(qū)域經(jīng)濟(jì)整體差異主要取決于5個(gè)區(qū)域間的差異,同時(shí)區(qū)域內(nèi)的差異在近年也有所提高。為找出區(qū)域間與區(qū)域內(nèi)部差異演變特點(diǎn)及主導(dǎo)力量,需要對(duì)區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)差異變化情況進(jìn)行深入分析。將5個(gè)區(qū)區(qū)間和區(qū)域內(nèi)差異作為模型的被解釋變量,解釋變量仍為各因素的變異系數(shù),選擇上述5個(gè)分位點(diǎn)輸出的分位回歸結(jié)果如表3和表4所示,各影響因素變化趨勢(shì)如圖3和圖4所示。

表3 區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異影響因素分位數(shù)回歸結(jié)果

表4 區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異影響因素分位數(shù)回歸結(jié)果

對(duì)于區(qū)域間的差異,工業(yè)化程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和進(jìn)出口總額的回歸系數(shù)均為正,說明這3個(gè)因素對(duì)差異有正向影響。受教育水平、科技人員和城鎮(zhèn)化水平的回歸系數(shù)為負(fù),說明這3個(gè)因素對(duì)差異有負(fù)向影響。資本因素在前3個(gè)分位點(diǎn)處系數(shù)為正,后2個(gè)分位點(diǎn)處系數(shù)為負(fù),說明該因素對(duì)于區(qū)域間的差異存在不同的影響作用。有正向影響的因素促進(jìn)了區(qū)域間差異的擴(kuò)大,有負(fù)向影響的因素,抑制了區(qū)域間差異的擴(kuò)大。隨著分位數(shù)的增加,即差異的增大,各解釋變量的回歸系數(shù)呈現(xiàn)不同變化趨勢(shì)。圖3顯示,受教育水平、城鎮(zhèn)化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和進(jìn)出口總額的變化趨勢(shì)與省際差異回歸結(jié)果相一致,其余因素的變化則呈現(xiàn)不同趨勢(shì)。資本因素系數(shù)持續(xù)減小,并在0.75和0.90的分位點(diǎn)處變?yōu)樨?fù)數(shù),即對(duì)于差異較小的區(qū)域起到明顯促進(jìn)差異擴(kuò)大的作用,對(duì)于差異較大的區(qū)域起到抑制差異的作用,對(duì)于中等差距的區(qū)域作用較小;科技人員的系數(shù)變化趨勢(shì)不明顯,對(duì)于不同差異程度的區(qū)域影響效果基本一致;工業(yè)化程度系數(shù)先變大再變小,即對(duì)于中等差異的區(qū)域作用較強(qiáng),對(duì)于差異較小和較大的區(qū)域作用較小。從各因素的回歸系數(shù)絕對(duì)值來看,與省際差異影響因素相一致,經(jīng)濟(jì)政策因素中的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)于5區(qū)域間差異的影響最大,其次為人力資本中的受教育水平和科技人員。這說明,5個(gè)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異性仍主要是由上述3個(gè)因素造成的。進(jìn)出口總額對(duì)于差異的影響程度在各因素中最小,并且資本因素和工業(yè)化程度的影響也不大。

由區(qū)域內(nèi)差異回歸結(jié)果可見,7個(gè)因素對(duì)區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)差異的影響方向與總體差異相一致。隨著分位數(shù)的增加,各解釋變量的回歸系數(shù)的變化趨勢(shì)如圖4所示。資本因素、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和進(jìn)出口總額系數(shù)的變化趨勢(shì)與省際差異相一致;受教育水平系數(shù)絕對(duì)值先增大再減小,對(duì)于內(nèi)部差異中等程度的區(qū)域作用明顯;科技人員和城鎮(zhèn)化水平系數(shù)絕對(duì)值先減小再增大,對(duì)內(nèi)部差異較小和較大的區(qū)域作用明顯;工業(yè)化水平呈持續(xù)上升趨勢(shì),對(duì)內(nèi)部差異大的區(qū)域影響較大。與省際和區(qū)域間差異影響因素相一致,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)于5區(qū)域內(nèi)差異的影響仍為各因素中最大的,其次為人力資本中的受教育水平和科技人員,進(jìn)出口總額的影響最小。值得注意的是,在前兩種回歸中作用并不明顯的工業(yè)化程度對(duì)于區(qū)域內(nèi)差異的影響卻較大。

三、 結(jié) 論

利用我國1998—2018年人均實(shí)際GDP計(jì)算了衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的泰爾指數(shù)值,并對(duì)省際總體差異進(jìn)行了5區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)差異的分解,同時(shí)對(duì)差異形成的原因及變化趨勢(shì)進(jìn)行了實(shí)證分析,得到結(jié)論如下:

第一,省際區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體差異性呈現(xiàn)出先增長再下降的變化趨勢(shì),總體趨勢(shì)在縮小,2012年后省際差異趨于平穩(wěn),變化不大,說明地區(qū)間不平衡問題日益得到重視,并有所緩解,近年來的差異性基本保持不變,沒有繼續(xù)擴(kuò)大的現(xiàn)象;區(qū)域間的差異是省際經(jīng)濟(jì)總體差異的主要來源,其貢獻(xiàn)率逐年上升,而區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率在逐年下降,二者的差距在2014年達(dá)到最大后逐漸下降,即近3年區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生的差異略有上升。這說明,要實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展,更多的要考慮縮小區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)差異。

第二,各因素對(duì)省際、區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異有顯著的影響,但影響方式并不相同?？偟膩碚f,受教育水平、科技人員數(shù)和城鎮(zhèn)化水平對(duì)3種差異起到了抑制的作用,可以稱之為抑制因素;工業(yè)化程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和進(jìn)出口總額起到了促進(jìn)作用,可以稱之為促進(jìn)因素;資本要素對(duì)于差異小的區(qū)域來說為促進(jìn)要素,對(duì)于差異大的區(qū)域?yàn)橐种埔?。促進(jìn)因素使差異性有擴(kuò)大趨勢(shì),抑制因素則縮小了差異性。

第三,各影響因素對(duì)于不同差異水平的地區(qū)影響效果不同。差異大的區(qū)域,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是其主要原因;差異小的區(qū)域,資本因素、科技人員、城鎮(zhèn)化水平和進(jìn)出口總額均顯著影響了相應(yīng)地區(qū)的差異;差異中等的區(qū)域,受教育水平和工業(yè)化水平是顯著影響相應(yīng)地區(qū)差異的主要原因。由此,也可以將各影響因素分為上述3種類型,當(dāng)將各省按照經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同差異水平進(jìn)行分類時(shí),可以按照相應(yīng)的影響因素調(diào)節(jié)各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)差異。

第四,各影響因素對(duì)總體、區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)差異的影響強(qiáng)度也不同。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)于差異的影響始終是最大的,代表著經(jīng)濟(jì)政策的引導(dǎo)較強(qiáng)地影響了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,而反映經(jīng)濟(jì)對(duì)外政策的進(jìn)出口總額對(duì)于差異的影響最小;人力資本中的受教育水平和科技人員的影響也較大,說明在人口紅利逐漸減弱的情況下,人口素質(zhì)已經(jīng)成為影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的重要因素;來自區(qū)域內(nèi)部各省份之間的差異受工業(yè)化水平的影響較明顯,而這一特征在省際總體和區(qū)域間差異中都不存在。