辽宁区域发展差距成因及走向Word下载.docx
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利用面板数据分别建立了辽宁市级和三大区域发展变系数模型，对影响经济发展的因素进行分析，结果发现投资水平、第三产业发展程度及经济的外向度的不同是影响各市经济发展差距的主要因素，人口规模、投资水平、第三产业发展程度和经济的外向度的差异是影响三大区域经济发展差距的主要因素。
利用测算得到的人均GDPCV数据，通过建立ARIMA（1,1,1）模型，分别预测了2009-2020年的辽宁14个市及三大区域经济发展差距的未来走势，发现无论是14个市还是三大区域的经济发展差距均呈逐渐缩小的趋势。
最后，根据模型结果和预测走势，提出了一些具有针对性和可操作性的政策建议。
关键词：
区域发展人均GDPCV面板数据模型趋势
一、问题的提出
改革开放以来，辽宁经济保持了9.8%的年均增长速度，经济发展实现了历史性跨越，特别是实施东北老工业基地振兴战略以来的7年，是辽宁发展史上综合实力提升最快、城乡面貌变化最大、社会建设成效最好、人民群众受益最多的时期。
从区域经济发展看，14个市的综合经济实力都有了极大的提升，沿海经济带上升为国家战略，沈阳经济区列为国家新型工业化综合配套改革试验区，“突破辽西北”战略稳步推进，初步形成了三大区域经济竞相发展的格局。
但伴随着全省经济的大发展，区域发展不平衡现象日益凸显，区域经济发展存在明显差异。
从14个市看，人均生产总值最低的市与最高的市之间的差距，1988年为2271元，2000年扩大到16650元，2008年进一步扩大到51064元；
沈阳、大连两市的生产总值占全省的比重已经由1988年的41.5%提高到2008年的49.9%。
从三大区域看，1991年沿海经济带和沈阳经济区的人均GDP分别是辽西北地区的1.9倍和2.3倍，2008年扩大到2.8倍和2.7倍。
区域经济发展差距的存在具有客观性和长期性,但持续扩大的经济发展差距所造成的现实和潜在的负面影响是不容忽视的。
如影响资源的配置效率、社会福利水平和公共服务的公平性，不利于提高整体经济的效率、保持增长的持续性和社会和谐发展等等。
因此，如何促进辽宁区域经济协调发展，缩小区域经济发展差距，成为保证我省经济社会全面、持续、稳定和健康发展的关键所在，而正确分析导致区域经济发展差距的原因以及判断差距发展走势，成为政府和学术界日益关注的研究课题。
二、区域经济发展差距研究的现状
目前，国内外对我国区域经济发展差距的研究绝大多数是关注我国中东西部以及省际之间的差距，其有关研究方法与成因方面的研究，对于省内各地区间差距的研究具有指导性和可借鉴性。
关于区域经济发展差距测量方法的研究。
测量区域经济发展差距的常用指标有标准差、变异系数、加权变异系数、威廉森系数、泰尔系数、基尼系数等。
在现有文献中以采用基尼系数和泰尔系数作为区域差异测量指标居多，但基尼系数、泰尔指数等指标的计算过程比较复杂，因此，有的学者使用生产总值和人均生产总值比较不同地区之间的经济差距。
关于区域经济发展差距成因的研究。
区域发展差距成因错综复杂，从已搜集到的研究文献来看就多达十几种，如地理位置和优惠政策、资金使用效率、社会资本丰裕度、制度、市场发育水平及市场化程度、发展战略等等，本文主要借鉴以下几种观点：
1.重工业优先发展战略说。
林毅夫及其合作者（2002，2003）提出，新中国成立以来政府推行重工业优先发展的赶超战略。
为了实现战略目标，政府就要扶持部分没有自生能力的企业，而各种各样的扶持政策制约了中西部省区的资本积累速度，拉大与东部省区之间的经济差距。
2．投资分布差异。
投资的地域分布变动促成了区域差异变动的历史轨迹。
Fleisherandchen（1997）,Demurgeretal（2001）认为中国区域差异是由投资分布的区域差异造成,中央政府对东部地区优先投资，是中西部地区落后于东部地区的根源。
3．FDI分布差异。
国际及国内经验表明，FDI对一国经济发展，特别是发展中国家或经济发展滞后地区的经济发展具有多方面重要作用，甚至可以成为经济发展滞后地区经济起飞和摆脱落后的重要方式。
赵昌文、吴永红（1988）认为由于区位条件、基础设施和服务方式等方面的优势，东部地区FDI远远高于西部地区，这是造成东西部经济发展差距的一个重要原因。
4.人力资本分布差异。
Ro-mer（1986）和Lucas（1988）认为人力资本存量差异有可能直接影响全要素生产率，亦即在其他条件相同时，人力资本存量较大国家或地区有可能在长时期内保持相对较高的经济增长率。
三、辽宁区域经济发展差距的历史演变
对于辽宁区域经济发展差异的度量，综合考虑常用的区域经济差距的测量指标，本文选择人均生产总值的变异系数（RGDPCV）作为反映地区发展状况的指标。
该指标是发展经济学中衡量经济发展状况的主要指标，是了解和把握一个国家或地区的宏观经济运行状况的有效工具，能够综合反映地区发展的水平。
（一）辽宁各地区经济发展差距的RGDPCV演变（阶段）分析
利用本次大赛所提供的1988-2008年辽宁14个市人均GDP数据，使用Excel计算辽宁14个市1988-2008年的RGDPCV。
由图3.1，可以看出，辽宁二十多年来各地区经济发展差距是呈“倒V型”变化。
1988－1991年辽宁各地区经济发展差距缓慢扩大，人均GDPCV从1988年的0.37上升至1991年的0.39，三年间仅扩大0.02个百分点；
1991-1994年辽宁各地区经济发展差距扩大速度有所加快，人均GDPCV从1991年的0.39快速上升至0.51，三年间就扩大了0.12个百分点；
1994-1997年辽宁各地区经济发展差距仍在扩大，但较前一阶段扩大的速度有所减缓，三年间各地区经济发展差距扩大了0.05个百分点；
1998年辽宁区域经济发展比1997年下降0.01个百分点，之后差距继续扩大，到了2000年辽宁各地区经济发展差距达到最大，人均GDPCV达到0.61；
从2000年开始，辽宁各地区经济发展差距开始逐渐缩小，人均GDPCV从2000年的0.61下降到2008年的0.49。
图3.11988-2008年辽宁人均GDPCV
（二）辽宁三大区域经济发展差距的RGDPCV演变（阶段）分析
利用本次大赛所提供的1988-2008年辽宁14个市人均GDP数据及各市人口数据，本文加工整理出1988-2008年辽宁三大经济区域的人均GDP。
由图3.2，可以看出，20世纪90年代以来，辽宁三大区域经济发展差距基本呈“倒V型”变化，与同期14个市发展差距变化趋势基本一致。
1988-1991年，辽宁三大区域经济发展差距呈现下降趋势，人均GDPCV从1988年的0.33下降到1991年的0.31。
1991-2000年，辽宁三大经济发展差距呈较快扩大的趋势，至2000年人均GDPCV达到0.43的峰值，三大区域发展差距达到最大，之后开始逐渐下降，至2008年下降到0.36。
图3.21988-2008年辽宁三大区域人均GDPCV
四、辽宁区域经济发展差距因素分析
区域发展差距形成和扩大的原因错综复杂，既是地理位置、历史基础、自然资源、文化环境、基础设施等各种不同条件长期作用的结果，又是人口素质、人才禀赋、技术水平、管理经验、市场观念、价值取向、政策制度等多种因素差异综合影响的表现。
根据本次大赛所提供的数据所限，本文未考虑地理位置、文化历史、资源环境、政策制度等因素，重点研究主要影响区域发展差距的各类经济因素，并建立模型进行分析。
（一）模型的选择及变量的选取
1．模型选择
根据本次大赛的要求，本文考虑建立面板数据模型分析影响辽宁区域经济发展差距的因素，准备建立如下模型：
（4.1）
对于模型（4.1）常用的有如下三种情形：
情形1：
（混合模型）
情形2：
（变截距模型）
情形3：
（变系数模型）
首先，检验刻画被解释变量
的参数是否在所有横截面样本点和时间上都是常数，即检验所研究的问题属于上述3种情形的哪一种，以确定模型的形式。
常用的检验是协变分析检验，该方法主要是检验以下两个假设：
假设1：
斜率在不同的横截面样本点和时间上都相同，但截距不同。
：
（4.2）
假设2：
截距和斜率在不同的横截面样本点和时间上都相同。
（4.3）
因此，如果接受了假设2，则没有必要进行下一步的检验。
如果拒绝了假设2，就应该检验假设1，判断斜率是否都相等。
如果假设1被拒绝，则应采用模型（4.1）。
为此，需要构造如下的
统计量：
检验
的
其中，
为模型（4.1）的残差平方和，
为模型（4.2）的残差平方和，
为模型（4.3）的残差平方和。
给定显著性水平，查
分布表，得到临界值，与经计算得到的F统计值进行比较，即可以得到拒绝或接受原假设的结论，从而选择最适合的模型。
2.变量选取
本文选择人均GDP作为模型的被解释变量，选择影响人均GDP的因素作为模型的解释变量。
变量选择如下：
表4.1 模型解释变量
各地区的年末总人口（pop）
反映一个地区的劳动力资源
各地区全社会固定资产投资额（inv）
反映一个地区的资本水平
各地区社会消费品零售总额（res）
反映一个地区消费水平
各地区地方财政一般预算收入（fis）
反映一个地区的财政状况
各地区实际利用外商直接投资额（fdi）
反映一个地区利用外资的程度,代表了一个地区的对外吸引力
各地区出口总额（ex）
反映一个地区的对外开放程度
各地区的第二产业增加值（sadd）
反映一个地区的工业化程度
各地区第三产业增加加值（thdd）
反映一个地区第三产业发展水平
各地区的在校大学生（stu）
反映一个地区的人力资本存量
数据来源：
根据本次大赛提供的数据整理。
（二）模型估计结果及分析
本文对影响辽宁区域经济发展差距的因素，也从两个层面进行分析，第一个层面是全省14个市，第二个层面是三大经济区域。
1.辽宁14个市发展差距因素分析
首先，根据前面设定的模型，将9个解释变量代入模型，使用马克威5.0软件进行估计，根据各解释变量的显著性及与经济理论是否相符，最后筛选出第三产业增加值（thdd）,固定资产投资（inv）和出口总额（ex）三个指标作为模型的解释变量。
其余解释变量或是没有通过参数显著性检验，或是不符合经济意义，将其剔除。
下面使用筛选出来的三个解释变量tadd,inv和ex分别估计模型（4.1）、模型（4.2）和模型（4.3），可以得到：
模型（4.1）的残差平方和
＝1.186392，模型（4.2）的残差平方和
＝17.582262，模型（4.3）的残差平方和
＝30.567819。
计算
统计量
=93.379
查
分布表得：
，
因为
，所以可以在99%的置信水平上拒绝
，认为截距和斜率在不同的横截面样本点和时间上不全相同，因此建立混合模型（4.3）是不合理的。
接下来计算
统计量。
=69.478
，建立变截距模型（4.2）也是不合理的,因此建立变系数模型（4.1）。
另外，从三个模型的拟合优度上也可以看出，变系数模型（4.1）的调整后
的拟合优度达到了0.978339，高于模型（4.2）和模型（4.3）。
综上所述，辽宁14个市经济发展差距原因分析应建立变系数模型。
根据前面模型估计结果可得辽宁14个市变系数模型方程，见表4.2。
表4.2 辽宁14个市变系数模型估计方程
agdp沈阳=0.0138946+1.98952e-008*inv沈阳+2.96608e-007*thdd沈阳+3.40791e-009*ex沈阳
agdp大连=0.0213259+5.80948e-009*inv大连+4.66004e-007*thdd大连+4.29032e-009*ex大连
agdp鞍山=0.242606-3.43232e-007*inv鞍山+1.24986e-006*thdd鞍山-7.01336e-007*ex鞍山
agdp抚顺=0.023086+6.40071e-008*inv抚顺+1.44438e-006*thdd抚顺-1.25592e-007*ex抚顺
agdp本溪=0.0303373+7.49194e-008*inv本溪+1.30392e-006*thdd本溪+9.24595e-008*ex本溪
agdp丹东=-0.0349441+1.27781e-008*inv丹东+1.12716e-006*thdd丹东-5.71478e-008*ex丹东
agdp锦州=0.081664+4.34104e-008*inv锦州+4.27656e-007*thdd锦州+1.23995e-007*ex锦州
agdp营口=0.0431413+1.50116e-007*inv营口+1.18318e-006*thdd营口+3.88195e-007*ex营口
agdp阜新=0.0552683+1.14404e-007*inv阜新+5.43215e-007*thdd阜新+2.55331e-007*ex阜新
agdp辽阳=0.113157+1.31626e-007*inv辽阳+1.40472e-006*thdd辽阳+4.75808e-008*ex辽阳
agdp盘锦=0.184621-8.12111e-008*inv盘锦+1.47546e-006*thdd盘锦+1.69684e-007*ex盘锦
agdp铁岭=0.0274918+5.55529e-008*inv铁岭+7.20964e-007*thdd铁岭+7.92551e-007*ex铁岭
agdp朝阳=0.0801244+4.13193e-008*inv朝阳+3.08481e-007*thdd朝阳+4.16125e-007*ex朝阳
agdp葫芦岛=0.0259738+2.33982e-008*inv葫芦岛+5.14565e-007*thdd葫芦岛+3.3059e-008*ex葫芦岛
由表4.2，从投资系数看，辽宁14个市中除鞍山、盘锦的系数与人均GDP负相关外，其余各市的投资均与人均GDP呈正相关；
从投资系数的大小看，营口、辽阳和阜新的投资系数大于其他各市，说明这三个市投资所带来的边际效应大于其他各市，因此，加大投资力度更有利于促进这三市的经济发展。
从第三产业增加值的系数看，辽宁14个市的系数都与人均GDP正相关；
从系数的大小看，抚顺、盘锦、辽阳和阜新第三产业增长的边际效应大于其他各市，说明这四个市发展第三产业对经济发展的边际效应大于其他各市，因此，加快发展第三产业更有利用于促进这四市的经济发展。
从出口的系数看，除鞍山、抚顺和丹东的系数为负，其余各市的出口系数均与人均GDP正相关；
从系数的大小看，铁岭，葫芦岛和朝阳三市的系数大于其他各市，说明出口对三市经济增长的拉动作用大于其他各市，因此，扩大出口有利于促进这三市的经济发展。
2.辽宁三大区域发展差距因素分析
对辽宁三大区域的分析，也和辽宁14个市发展差距因素分析一样，先将9个解释变量代入模型，使用马克威5.0软件进行估计，根据各解释变量的显著性及与经济理论是否相符，最后筛选出年末总人口（pop）、第三产业增加值（thdd）、固定资产投资（inv）和出口总额（ex）4个指标作为模型的解释变量。
下面使用筛选出来的四个解释变量pop、thdd、inv和ex再次分别估计模型（4.1）、模型（4.2）和模型（4.3），可以得到：
＝0.033509，模型（4.2）的残差平方和
＝0.229859，模型（4.3）的残差平方和
＝0.605759。
=66.602
，所以，可以在99%的置信水平上拒绝
，认为截距和斜率在不同的横截面样本点和时间上不全相同，因此，建立混合模型（4.3）是不合理的。
=28.566
，建立变截距模型（4.2）也是不合理的,因此，建立变系数模型（4.1）。
的拟合优度达到了0.996418，高于模型（4.2）和模型（4.3），说明本文所提取的4个解释变量能够解释99.6%的被解释变量（人均GDP）的信息。
综上所述，辽宁三大区域经济发展差距原因分析应建立变系数模型。
根据前面模型估计结果可得辽宁三大区域变系数估计结果，见表4.3-4.6。
表4.3 inv参数估计结果
变量
系数
标准误差
t
显著性
沈阳经济区--inv
5.65E-09
2.181702
0.034778
沿海经济带--inv
5.41E-09
2.56782
0.013882
辽西北--inv
1.86E-08
2.360672
0.02296
由表4.3可以看出，固定资产投资对辽西北地区人均GDP的影响最大，对沈阳经济区和沿海经济带的人均GDP影响相对较小。
这是因为沈阳经济区和沿海经济带经济发展比较快，基础设施相对完善，投资所产生的边际效应出现递减的现象；
而在经济欠发达的辽西北地区，基础设施比较薄弱，需要加大投资力度的地区较多，投资的边际效应处于递增时期。
这表明加大辽西北地区的投资力度，可以加快经济欠发达地区的发展，缩小三大区域间的差距。
表4.4 thdd参数估计结果
沈阳经济区--thdd
1.25E-07
14.947897
沿海经济带--thdd
1.34E-07
15.020266
辽西北--thdd
1.36E-07
1.81264
0.077039
由表4.4可以看出，第三产业的发展对辽西北地区的影响力度大于对沿海经济带及沈阳经济区。
这是因为沿海经济带和沈阳经济区经济发展相对较快，第三产业发展水平相对较高，因而对经济的边际拉动作用出现逐步减少的趋势。
辽西北地区第三产业发展水平比较低，因而第三产业对经济增长的边际拉动作用处于上升阶段。
因此可以看出大力发展第三产业对于加快辽西北地区的经济发展，缩小地区发展差距具有重大作用。
表4.5 Pop参数估计结果
沈阳经济区--pop
5.87E-06
0.000011
2.557647
0.0280046
沿海经济带--pop
1.80E-05
0.000012
1.997556
0.041727
辽西北--pop
9.25E-05
0.000045
2.038295
0.047849
由表4.5可以看出，人口规模的大小对辽西北地区的影响要大于沿海经济带和沈阳经济区。
从一定角度来说，辽西北地区的劳动力资源相对匮乏，增加劳动力所带来的经济增长的边际效应要大于沿海经济带及沈阳经济区。
因此，采取相关政策，引导高素质的劳动力流向辽西北地区，可以缩小辽西北地区同沿海经济带和沈阳经济区之间的区域发展差距。
表4.6Ex参数估计结果
沈阳经济区--ex
2.51E-08
2.953353
0.0255287
沿海经济带--ex
9.63E-10
2.007929
0.059658
辽西北--ex
3.44E-07
2.448768
0.034828
由表4.6可以看出，出口规模的大小对三大区域的影响程度依次为辽西北地区、沈阳经济区、沿海经济带。
这是由于沿海经济带地处出海口，经济发展的外向度比较高，增加出口所带来的经济增长的边际效应要小于外向度较小的沈阳经济和辽西北地区。
因此，沈阳经济区和辽西北地区采取扩大出口的政策，提高经济的外向度对于缩小地区差距具有重要的作用。
（三）模型存在的不足之处及改进方向
本文分别从辽宁14个市及三大发展区域两个角度，建立两个面板数据模型，分析了影响区域经济发展差距的主要因素。
不过，本文所建立的模型也存在一些不足之处：
1.由于大赛所提供的数据资料有限，模型所能使用的数据仅有18年，一些可能对经济发展有重要影响的解释变量可能因数据年份过少的原故，没有通过参数的显著性检验（或与经济意义不符），可能遗漏重要的解释变量。
若能收集到更多年份的数据，做进一步的分析，模型效果可能会更好一些。
2.代表城市基础设施及城市化水平的一些指标，由于收集不到相关数据，没有纳入模型的分析。
3.限于辽宁三大区域的划分，三大区域之间有重合的市，因而在加工三大区域的数据时，难免会造成解释变量之间的相关。
因此，本文所建立的三大区域经济发展模型，很可能会因变量之间的相关，而使一些解释变量被剔除。
五、辽宁区域经济发展差距趋势分析
本文用时间序列模型来分析辽宁区域经济发展差距的未来走势。
根据第三部分的测算，得到1988-2008年辽宁14个市及三大区域的人均GDPCV，并以此为样本，建立ARMA模型，对未来发展趋势进行预测。
（一）辽宁14个市经济发展差距趋势分析
1.序列平稳性检验
由图3.1可以看出，辽宁14个市的人均GDPCV为非平稳序列，由于本文使用的是年度数据，不存在季度调整的问题，所以不考虑对该序列作季节差分，而直接进行一阶差分处理，差分后的序列图见图5.1。
图5.1一阶差分后的辽宁14个市人均GDPCV
由图5.1可以看出，经过一阶差分后的辽宁14个市人均GDPCV，基本围绕零轴上下波动，可以认为该序列不存在单位根。
为更准确地检验该序列是否平稳，本文使用eviews5.0对该序列进行单位根检验，检验方法为AugmentedDickey-Fuller，检验结果见表5.1。
表5.1一阶差分后的辽宁14个市人均GDPCV单位根检验
NullHypothesis:
D（AGDP）hasaunitroot
Exogenous:
None
LagLength:
0（AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=4）
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