三大区域经济发展差异影响因素及协调发展研究.docx

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江苏省三大区域经济发展差异指标对比分析由于历史、区位条件、经济政策等原因,江苏省分为苏南、苏中、苏北三大区域。苏南地区包括苏州、无锡、常州、南京、镇江五市;苏中地区包括南通、扬州、泰州三市;苏北地区包括徐州、盐城、连云港、淮安、宿迁五市[2]。近十年来江苏省经济发展成效显著,但三大区域间经济发展差距依然十分明显,区域经济协调发展也存在一些问题。本文分别从区域经济总量、人均经济总量、产业结构发展水平、人力资本水平和开放经济水平五个方面对江苏省三大区域经济发展差异进行描述性统计分析。,以此来分析存在的差异。其中,区域内生产总值(GDP)、固定资产投资总额、社会消费品零售总额、进出口总额、公共财政预算收入等经济指标反映了区域总体经济发展水平[3]。2018年江苏省三大区域经济指标列于表1。从表1可知:2018年,,。三大经济区域差异最大的是进出口总额指标,。三大经济区域从总体来看,苏南的经济实力比苏中和苏北的经济实力强了很多,三大区域之间经济总量差距十分明显。江苏省的公共财政预算收入和房地产开发投资,苏南地区远远领先于其他两个地区。可见,江苏省三大区域之间的差距依然很大。,在很大程度上考虑了区域内部人口因素,能够更好地衡量一个国家或者区域内部的经济发展情况。2018年江苏省三大区域人均经济指标列于表2。由表2和表1可知:苏南地区经济总量和人均经济总量都占绝对优势;但苏中和苏北却是相反,在经济总量上苏北比苏中要高,。人口数量在很大程度上影响了人均经济总量。表12018年江苏省三大区域经济指标单位:亿元资料来源:《2019江苏统计年鉴》表22018年江苏省三大区域人均经济指标单位:元资料来源:《2019江苏统计年鉴》,若产业结构比例协调且比重合适,则能够反映该地区产业体系的优化程度,从而影响此区域经济发展水平[3]。一般来说,经济发展水平较低的国家或地区,财富收益来自农业的比重较高,因此,用三次产业结构指标来衡量地区经济发展水平有很强的解释能力。2018年江苏省三大区域产业结构指标列于表3。从表3可知:三大区域第一产业的比重由南至北逐步上升,第三产业由南至北依次下降,苏南、苏中、苏北都已形成“三二一”格局,其中苏中、苏北相对苏南来说还有一定的差距。2018年,苏南、苏中、苏北各产业比重相差值主要体现在第一产业占比和第三产业占比。表32018年江苏省三大区域产业结构指标单位:%资料来源:《2019江苏统计年鉴》、科研实力在很大程度上可以由区域经济、科技、课题项目申报和开展情况等来反映,区域人力资源发展前景则能够由普通中学和普通高校在校生人数来反映。2018年江苏省三大区域普通中学与普通高校发展情况列于表4。表42018年江苏省三大区域普通中学与普通高校发展情况资料来源:《2019江苏统计年鉴》从表4可见:在江苏省三大经济区域中,科教水平整体上苏南地区具有绝对优势,普通高校数量和普通高校的在校生人数远远高于其他两个地区。苏北地区虽然在普通中学数量及普通中学在校生人数方面高于其他两个地区,但普通高校数量及在校生人数不多。苏中地区无论是普通中学数量及在校人数还是普通高校数量及在校人数都少于其他两个地区。,积极地参与国际分工,尽可能在国际分工中发挥出本国经济发展的比较优势。开放经济水平可以用区域开放度来进行衡量,能够反映一个地区经济区域发展与国际市场联系密切度[4]。区域开放度越高,说明区域内开发资源、利用国际市场、技术和管理的能力就越强,区域经济发展与国际市场联系越紧密,则此区域内国际化程度越高[3]。2018年江苏省三大区域的进出口总额、对外贸易依存度和实际利用外资总额列于表5。从表5可见:2018年,江苏省三大经济区域进出口总额与对外贸易依存度存在很大差异,苏南地区的进出口总额远远高于其他两个地区,三大区域之间存在很大的开放经济差距,也影响了区域经济的发展规模和发展速度。表52018年江苏省三大区域的进出口总额、对外贸易依存度和实际利用外资总额资料来源:《2019江苏统计年鉴》、地理环境等因素会影响到该区域经济发展[4]。虽然随着科学技术的快速发展,地理区域与自然资源对地区经济发展的影响在逐渐弱化,但不可否认,它们对该地区的经济发展仍有着很大的影响。自然区位因素决定着地区资源禀赋、交通便利程度,进而影响地区经济活动类型、区域开发难易程度,最后对地区经济发展效率产生影响。造成区域经济差异的原因一开始可能是自然资源、地理区域的差异。自然资源差异不仅仅表现在自然资源的数量、质量以及优化组合方面,而且也表现在人均占有量方面。从江苏省资源开发和利用情况来看,南北两区域各有侧重:苏南制造业较发达,属于加工型地区;苏北资源较丰富,属于资源型地区。近几年来,苏北加工业也有了一定的发展,然而结构再造的难度很大,开始形成支柱的大多是农产品的初步加工业[5]。这明显是地理区域和自然资源因素导致区域经济发展不平衡,也成为影响区域经济协调发展的重要因素。,国民经济各产业部门之间,以及每个生产部门组成部分之间存在的生产联系和比例关系。区域产业结构影响区域经济发展。工业化进程通常是指由第二产业创造的国民收入在国民收入总值中所占比重稳定上升的过程,也是产业结构不断优化的过程。江苏省整体工业化水平高,因此用第二产业产值来衡量区域工业化水平。苏南、苏中、苏北2010—2018年第二产业产值的变化如图1所示。从图1可见:苏南地区的工业化水平一直远高于苏中和苏北地区;从2010年到2018年,苏南、苏中和苏北区域工业化水平都呈稳定上升趋势,苏南地区的上升跨度更大;苏北地区的工业化水平比苏中地区甚至稍高一些。2010年到2018年,江苏省苏北地区经济发展迅速,第二产业发展强劲。图1苏南、苏中、苏北2010—2018年第二产业产值(资料来源:“2011—2019年江苏统计年鉴”)。古典经济学理论将经济增长的动力概括为两个部分:要素投入数量的增长和要素投入效率的提升。通常认为,通过人力资本提高要素的投入效率是行之有效的经济增长路径。作为教育大省,江苏省众多的高等院校在为国家和地区不断地培养高素质的专业人才。据数据的可获得性,江苏省2010、、(数据来源于国家统计局网站),。由此我们可以看出,江苏省三大区域间教育支出、教育资源的合理分配以及教育投入力度等方面的差异,导致人力资本存在明显差异。此外,从江苏省三大区域教育程度来看,苏南地区的教育水平是最高的,2018年普通高校109所、普通中学1007所;其次是苏北地区,2018年普通中学1203所、普通高校33所;2018年苏中地区普通中学和普通高校分别为555所和25所。这些区域学校数量的多少,很大程度上也反映了教育水平和程度,体现了科教水平,也影响着人才的素质培养及其就业去向。因此,江苏三大区域间人力资源、教育资源的差异,都会成为影响其区域内部经济增长差异的重要因素。(或国内生产总值)中所占的比重(对外贸易依存度=对外贸易总额/国内生产总值),体现了一个国家的国民经济对对外贸易的依赖程度。同样,在区域内部,不同的对外贸易依存度也体现了区域之间的开放发展程度。贸易开放对资源配置优化有推动作用,能够提高区域内部产品的国际市场竞争力。同样,区域的对外贸易依存度的大小必然在很大程度上影响区域经济发展。根据数据可知,2018年江苏省三大区域苏南、苏中、%、%、%,、、。可见,苏北是对外贸易依存度最低的地区,苏南是对外贸易依存度最高的地区,苏南与苏北在对外贸易之间形成了很大差异,对外贸易对区域经济总量影响力度也存在差异。 变量的选取和说明根据以往研究结果及数据的可获得性,本文选取以下指标研究江苏省三大区域经济差异状况。数据来源于“2011—2019年的江苏统计年鉴”。以江苏省三大区域地区生产总值衡量各区域经济的差异程度,单位为亿元,用DP表示;区域市场是社会经济发展的产物,其在区域经济发展过程中对资源配置起基础的调节作用,因此本文中的市场发育水平使用社会消费品零售总额来衡量,用SC表示;以江苏省三大区域二三产业总产值在地区总产值中所占百分比衡量各区域的产业结构,用TST表示;将受教育年限来衡量人力资本,实践证明这一指标易于量化而且具有可比性,是衡量人力资本的一项基础指标,计算方法是对小学、普通中学、普通中等专业学校、普通高校四阶段分别赋值6、、14、15,以每阶段的在校学生数乘以相应的赋值之和,再除以各地区年末总人口,用J表示;采用出口总额表示区域开放程度,由于统计年鉴上进出口总额这一变量的数据是以美元为单位的,所以利用各年人民币的平均汇率将出口总额换算为以“亿元”为单位的值,用R来表示[6]。、苏中、苏北的计量差异模型考虑到经济系统本身具有不稳定性,会导致多数经济指标数据出现不平稳,而这也会导致对变量进行回归分析的时候容易出现伪回归现象,因此,在做回归分析时可以对数据进行预处理,为了减少非平稳时间序列可能存在的异方差性,可对原始数据进行对数转换,同时取对数处理后的变量关系并不会发生变化。因此,为了综合以上四种因素在区域发展过程中对区域差异的影响,以江苏省三大区域为单元,以苏南、苏中、苏北各地区生产总值的自然对数为因变量(lnDP),以社会消费品零售总额的自然对数(lnSC)、各地区二三产业总产值在GDP中所占百分比的自然对数(lnTST)、受教育年限的自然对数(lnJ)、进出口总额的自然对数(lnR)为自变量,进行最小二乘法多元线性回归分析,市场发育水平、产业结构、人力资本、区域开放程度等四个指标都进入模型。将模型设定为多元线性回归模型形式为其中:lnDP,1lnSC,2lnTST,3lnJ4lnR。对苏南进行多元线性回归,最终模型结果为其中:2=,=,W=。从回归结果可以看出,,联合F检验的统计量=,也显著,说明模型的拟合效果很好,各变量(自变量)对因变量lnDP的解释能力比较强,模型整体显著也说明各个解释变量联合起来确实对被解释变量有显著影响。W用来检验残差序列的相关性(德宾-沃森自相关检验),W=,说明各变量自身间不存在自相关,其中各变量对因变量的影响整体呈现的是正相关的影响,这与预期相比没有太大的差别。分别对苏南、苏中、苏北地区的数据进行加权最小二乘法估计。三大区域间各变量的回归系数及拟合优度检验统计量分别列于表6和表7。表6江苏省三大区域多元线性回归结果表7江苏省三大区域多元线性回归可靠性检验(p值)