地区经济增长的实证分析及优化策略

2023-07-03 理论教育版权反馈

【摘要】：表2中国地区间经济增长的回归结果说明：括号中的数据为t检验值，*表示在10%水平上显著，**表示在5%水平上显著，***表示在1%水平上显著。

地区差距的变化主要是由于经济增长速度的差异造成的，如果经济发展水平较高的地区其增长速度快于全国平均水平，则地区差距会持续扩大，相反若落后地区增长速度较快，则地区差距会逐步缩小。因此为了深入理解地区差距的发展变化，需要分析决定地区经济增长的因素，本节我们利用地区人均GDP增长的数据进行实证分析，以考察影响地区经济增长和地区差距的主要因素。

估计地区经济增长的基本方法是由新古典增长模型所得到增长方程出发进行回归（见Barro＆Sala-I-Martin，1995），本文采用的基本方程如下式所示：

上式可进一步化简为：

考虑到有些制度性因素以及人力资本等因素对地区经济增长发挥作用存在一个滞后期，另外也为了消除商业周期波动的影响，本文将整个样本时段细分为几个时间段。考虑到中国的经济体制在改革开放以后发生了较大的变化，特别是90年代以后确立了市场经济体制，而80年代及以前属于计划经济体制，前后阶段的经济体制有很大的差异性，因此本文的样本选择为从1990年至2004年，每一时间长度为3年，具体是1990—1992，1993—1995，1996—1998，1999—2001，2002—2004。

在（1）式中，i代表不同的地区，由于重庆市的数据不完整，这里将重庆市的数据与四川省进行了合并，这样共有30个地区的横截面数据。时间t分别为1990年、1993年、1996年、1999年和2002年（每个阶段的期初年份，这样相应自变量也都取各时段期初值）；T代表每个时段的时间长度（T＝3年）；yi，t代表各地区时间t的人均GDP水平（1990年不变价计算，元／人）；INVi，t代表地区i在t年即各时段期初的固定资产投资率；Edui，t是各地区的受教育程度，用各地区初中以上文化程度的人口占6岁及以上人口的比重度量，它反映了各地区人力资本水平对经济的影响；INFi，t是第i地区在t年的基础设施发展水平，这里选用公路密度（Road）和铁路密度（Train）作为代理变量；SOEi，t是第i地区在t年的国有工业总产值占全部工业总产值的比例，我们用这个指标代表各地区的市场化程度^[3]；Urbi，t是地区i在t年的城市化水平，用非农业人口占总人口的比重代替。

因为这是一个Panel Data（面板数据），在具体选用回归方法时，首先需要检验应该选用固定效应还是随机效应模型，另外由于许多时间序列的经济数据都存在自回归现象，还必须考虑残差项的自相关性，经过检验比较，本文采用带AR（1）扰动项的固定效应模型，具体分析结果如表2中的模型1所示。

表2　中国地区间经济增长的回归结果

说明：括号中的数据为t检验值，*表示在10%水平上显著，**表示在5%水平上显著，***表示在1%水平上显著。

地区经济增长的实证分析及优化策略

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