中國省域經(jīng)濟發(fā)展影響因素及其時空規(guī)律研究——基于GTWR模型

玄海燕　張安琪　藺全錄　陳金淑

(蘭州理工大學(xué)，蘭州　730050)

?

中國省域經(jīng)濟發(fā)展影響因素及其時空規(guī)律研究
——基于GTWR模型

玄海燕張安琪藺全錄陳金淑

(蘭州理工大學(xué)，蘭州730050)

摘要〔〕文章基于2006～2013年中國省會城市數(shù)據(jù)，應(yīng)用時空加權(quán)回歸模型(GTWR)，將時間和空間信息納入到模型之中，從空間異質(zhì)性的角度考察我國各個省域的教育、FDI、固定資產(chǎn)投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、進出口貿(mào)易對GDP的空間交互作用及影響差異。研究結(jié)果表明，各影響因素存在著不可忽視的個體差異，這種差異導(dǎo)致經(jīng)濟發(fā)展水平在時間，空間分布上具有顯著的異質(zhì)性特征；隨著時間和空間的推移，教育對經(jīng)濟發(fā)展的促進作用不斷增強并呈現(xiàn)出東高西低的格局；FDI對經(jīng)濟增長的推動作用不斷增強并呈現(xiàn)出異質(zhì)性特征；固定資產(chǎn)投資對各地經(jīng)濟增長貢獻減弱；進出口貿(mào)易對各地經(jīng)濟增長貢獻增強。因此，加強各地區(qū)教育水平，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)成為各地區(qū)經(jīng)濟均衡發(fā)展的關(guān)鍵。

關(guān)鍵詞〔〕GDPGTWR模型空間異質(zhì)性空間自相關(guān)性

引言

改革開放以來，中國經(jīng)濟年均增長率高達9.9%。中國經(jīng)濟以其長期持續(xù)的高速增長令全球矚目，但與此同時，我國各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展不平衡，地區(qū)經(jīng)濟失衡不僅會影響我國整體經(jīng)濟的長期穩(wěn)定增長，而且不利于社會穩(wěn)定和國家的長治久安，因此中國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差距問題引起了廣泛的關(guān)注，而研究其影響因素對各地經(jīng)濟發(fā)展的作用程度，有利于各地區(qū)經(jīng)濟的均衡發(fā)展。一般的，各地區(qū)的GDP常被認為是衡量各地區(qū)經(jīng)濟狀況的最佳指標，并且，在不同的地理空間位置收集的GDP的觀測數(shù)據(jù)，形成了具有空間位置屬性的空間數(shù)據(jù)集，對于空間數(shù)據(jù)，具有兩個基本統(tǒng)計特性：空間數(shù)據(jù)的自相關(guān)性和空間數(shù)據(jù)的異質(zhì)性，空間自相關(guān)是指鄰近地區(qū)影響的大小，空間異質(zhì)性指空間位置差異造成的觀察行為不恒定的現(xiàn)象，所以如果忽略這種影響，研究結(jié)果一般是有偏的。同時，影響因素的空間分布會影響各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展，地區(qū)間的經(jīng)濟發(fā)展可能存在顯著的示范和帶頭作用，因此，文章分區(qū)域研究GDP的影響因素，并且考慮空間自相關(guān)性、空間異質(zhì)性。

文章將時空效應(yīng)納入研究體系，運用空間變系數(shù)模型(GTWR)，探索了不同影響因素對各省會城市經(jīng)濟發(fā)展的影響及其時空差異性，對有針對性地制定各地區(qū)發(fā)展戰(zhàn)略，實現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟均衡發(fā)展有著重要的理論和現(xiàn)實意義。

1文獻綜述

國內(nèi)外學(xué)者從各種角度出發(fā)，采用不同的理論和實證模型，分析國家經(jīng)濟發(fā)展的歷史和現(xiàn)狀，試圖探討并解釋國家經(jīng)濟增長的原因。一些學(xué)者認為人力資本對經(jīng)濟發(fā)展有重要影響，Acemoglu和Autor(2012)[1]認為人力資本是促進地區(qū)均衡發(fā)展的關(guān)鍵力量，只有使人力資本積累速度趕上技術(shù)進步的步伐，地區(qū)差異才能得到改善。隨著我國加入WTO，一些學(xué)者開始關(guān)注FDI對經(jīng)濟發(fā)展的影響，馬巖(2006)[2]建立了回歸模型，分別對中國截面數(shù)據(jù)、時序數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)進行實證分析并得出結(jié)論，F(xiàn)DI對中國經(jīng)濟有著積極的促進作用，但這種促進效應(yīng)正在縮小，并且認為FDI在區(qū)域間的不平衡分布加劇了地區(qū)間的不平衡發(fā)展。一些學(xué)者長期關(guān)注固定資產(chǎn)投資對經(jīng)濟發(fā)展的影響，陸健偉(2015)[3]運用1980～2013年的年度數(shù)據(jù)，分別建立非參數(shù)回歸預(yù)測模型以及參數(shù)回歸模型，對我國固定資產(chǎn)投資與GDP之間的關(guān)系進行了實證分析，得出非參數(shù)回歸預(yù)測模型的擬合結(jié)果較好的結(jié)論。一些學(xué)者研究了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動對經(jīng)濟發(fā)展的影響，廉同輝(2015)[4]以皖江城市帶為例分析2002～2011年間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動對經(jīng)濟增長的貢獻，通過研究發(fā)現(xiàn)皖江城市帶各市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動對經(jīng)濟增長的貢獻較大，波動幅度也比較大，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動對經(jīng)濟增長貢獻存在明顯的空間差異。一些學(xué)者考察了進出口對經(jīng)濟發(fā)展的影響，McNab和Moore(1998)[5]運用OLS和三階段回歸分析方法分析了41個發(fā)展中國家在1963～1973年和1973～1985年兩個時期的數(shù)據(jù)，認為出口會促進經(jīng)濟增長。

以上文獻豐富了影響區(qū)域經(jīng)濟均衡發(fā)展因素的研究視野，但存在以下不足：(1)大部分文獻只考慮了單一因素的影響，忽視了其它因素對GDP的影響效應(yīng)。(2)已有文獻通常采用普通計量學(xué)模型，普通面板估計遵循地理單元相互獨立且同質(zhì)的假定，忽視了臨近區(qū)域的的空間相互作用的影響，因此只表征了在平均意義下因變量和自變量的相關(guān)關(guān)系，而不能有效反映回歸關(guān)系的空間異質(zhì)性特征，同時忽略這種空間效應(yīng)的影響，模型估計將是有偏的且缺乏解釋力度。在對空間異質(zhì)性的研究中，由于地理加權(quán)回歸模型(GWR)(Brunsdon，F(xiàn)otheringham等(1996)[6])能刻畫不同空間位置的變異性，目前得到了廣泛的應(yīng)用，但GWR模型沒有考慮時間因素的影響，將時間維度納入地理空間后，使得時空地理加權(quán)回歸模型(GTWR)有效地擴展了OLS模型和GWR模型。

針對以往研究的不足，文章同時將時間效應(yīng)和空間效應(yīng)納入模型中以分析回歸關(guān)系隨空間位置而變化的特征，采用時空地理加權(quán)回歸模型(GTWR)對2006～2013年中國各省會城市GDP及其影響因素數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)計及空間可視化分析，探索了不同影響因素對經(jīng)濟發(fā)展的作用程度，并且從動態(tài)的角度觀察到在時間和空間推移的雙重作用下不同省域經(jīng)濟行為對經(jīng)濟發(fā)展的影響差異，這是OLS估計和GWR估計無法比擬的。

2數(shù)據(jù)說明、變量、模型

2.1數(shù)據(jù)來源

文章所用數(shù)據(jù)主要來自2006～2013年《中國城市統(tǒng)計年鑒》，進出口數(shù)據(jù)來自中華人民共和國國家統(tǒng)計局，選取了除西藏以外的30個省會城市2006～2013年的相關(guān)數(shù)據(jù)進行研究，數(shù)據(jù)缺失的采用簡單均值填補法處理。分析過程中對數(shù)據(jù)的處理主要選用SAS、GeoDa、Surfer等軟件。

2.2變量說明

解釋變量包括人力資本、FDI、固定資產(chǎn)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、進出口貿(mào)易。

2.2.1人力資本

人力資本是推動經(jīng)濟社會發(fā)展的最根本源泉。人力資本包括教育、培訓(xùn)、健康等諸多方面，鑒于數(shù)據(jù)的可得性和準確性，文章選取教育支出用于衡量人力資本。高等教育對經(jīng)濟增長有直接與間接的推動作用。

2.2.2FDI

外商直接投資(FDI)對經(jīng)濟增長有直接效應(yīng)和外溢效應(yīng)。一方面可以直接造成社會總投資的增加從而促進經(jīng)濟增長；另一方面，外商直接投資可以增加當?shù)鼐蜆I(yè)，提高勞動力總體素質(zhì)，優(yōu)化地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進城鎮(zhèn)化水平，從而間接地促進經(jīng)濟增長。鑒于數(shù)據(jù)的可得性，文章選取當年實際使用外資金額來衡量FDI。

2.2.3固定資產(chǎn)投資

固定資產(chǎn)投資是維持經(jīng)濟增長的重要因素之一。

2.2.4產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動是影響區(qū)域經(jīng)濟增長的重要因素，三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟增長密切相關(guān)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)隨著經(jīng)濟增長而演進，也是經(jīng)濟增長的內(nèi)在驅(qū)動力。

2.2.5進出口貿(mào)易

穆勒強調(diào)了對外貿(mào)易的3種間接利益：(1)通過對外貿(mào)易克服規(guī)模不經(jīng)濟，擴大勞動分工，擴展市場的深度和廣度，引致創(chuàng)新，提高生產(chǎn)率。(2)增加儲蓄和資本積累。(3)灌輸新思想和新愛好，轉(zhuǎn)移技術(shù)、技能和企業(yè)家精神。

2.3模型及方法

傳統(tǒng)的OLS估計只是對回歸系數(shù)進行平均或全域估計，無法反映各個回歸系數(shù)在不同空間的異質(zhì)性，不能有效挖掘因變量和自變量之間回歸關(guān)系的一些重要有用的局部特征，文章在空間變系數(shù)地理加權(quán)回歸模型的基礎(chǔ)上，采用時空地理加權(quán)回歸(GTWR)模型來解決空間異質(zhì)性(或空間非平穩(wěn)性)問題，其一般表達式如下(Huang等(2010)[7])：

其中(yi；xi1，xi2，…，xid)是因變量和自變量在觀測位置(ui，vi，ti)處的觀測值，(ui，vi，ti)是第i個樣本點的時空坐標。對于i，j的空間距離，通?？梢圆捎酶鱾€省域的經(jīng)度和緯度數(shù)據(jù)來計算，t為時間距離。εi(i=1，2，…，n)為獨立隨機誤差項，均值為零，方差為σ2。βk(ui，vi，ti)，k=1，2，…，d是d+1個未知的系數(shù)函數(shù)。βk(ui，vi，ti)是函數(shù)βk(u，v，t)在i點的值。

利用時空加權(quán)回歸模型的局部線性估計方法可求得各回歸系數(shù)在觀測點i處的估計值。

權(quán)重W(ui，vi，ti)設(shè)為觀測點i到其它觀測點的距離的函數(shù)，函數(shù)采用高斯距離函數(shù)。另外帶寬的選擇對于GTWR模型的精度影響也很大，文章采用交叉確認法確認模型的空間帶寬，時間帶寬。

文章選取GDP為因變量Y，教育支出、當年實際使用外資金額、固定資產(chǎn)投資、第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重、貨物進出口總額分別為自變量X1，X2，X3，X4，X5，X6。(除產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標外，其它變量的單位為萬元)構(gòu)建模型如下：

yi=β0(ui，vi，ti)+β1(ui，vi，ti)xi1+β2(ui，vi，ti)xi2+β3(ui，vi，ti)xi3+β4(ui，vi，ti)xi4+β5(ui，vi，ti)xi5+β6(ui，vi，ti)xi6+εi， i=1，2，…，30

其中β1(ui，vi，ti)代表各市的GDP隨教育支出的變化率。β2(ui，vi，ti)代表各市的GDP隨當年實際使用外資金額的變化率。β3(ui，vi，ti)代表各市的GDP隨固定資產(chǎn)投資的變化率。β4(ui，vi，ti)代表各市的GDP隨第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重的變化率。β5(ui，vi，ti)代表各市的GDP隨第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重變化率。β6(ui，vi，ti)代表各市的GDP隨進出口總額的變化率。

3模型的擬合效果及相關(guān)檢驗

在SAS中擬合模型并求解，我們分別求得時空加權(quán)回歸模型回歸關(guān)系的空間非平穩(wěn)性的檢驗pS值，時間非平穩(wěn)性的檢驗pT值，全局非平穩(wěn)性的檢驗p值(肖燕婷等(2014)[9])，擬合優(yōu)度R2，AIC。

表1　3個模型的比較

p值為1.687E-81，pS值為0，表明時空加權(quán)回歸模型的擬合優(yōu)度優(yōu)于通常線性回歸模型、地理加權(quán)回歸模型的擬合優(yōu)度，同時從表1可以看出，GTWR模型R2最大，AIC最小也說明了GTWR模型比OLS、GWR模型具有更好的擬合效果。

4GTWR模型各影響因子回歸系數(shù)的空間分布

由回歸結(jié)果可知，教育支出、當年實際使用外資金額、固定資產(chǎn)投資、第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重、貨物進出口總額等經(jīng)濟行為存在著不可忽視的個體差異，同時，GTWR模型通過假定線性回歸模型中的回歸系數(shù)是觀測點時空位置的函數(shù)，將數(shù)據(jù)的時空位置信息納入到模型之中，從而，利用回歸系數(shù)函數(shù)在各時空位置處的估計值，分析回歸關(guān)系的時空變化特征，深刻的揭示出經(jīng)濟發(fā)展差距及其影響因素之間的復(fù)雜關(guān)系，而且可視化工具surfer可以用地圖的形式更詳細的呈現(xiàn)出各城市經(jīng)濟影響因素對其經(jīng)濟發(fā)展作用程度的整體景觀。

4.1教育支出對各市經(jīng)濟發(fā)展作用程度的時空變化特征

教育支出對經(jīng)濟發(fā)展的影響存在顯著的空間變異。隨著時間的推移，教育支出對經(jīng)濟發(fā)展的促進作用增強。

圖1　2006年、2013年β1(ui，vi，ti)的空間分布圖

圖1分別為2006年、2013年教育支出回歸系數(shù)β1(ui，vi，ti)的空間分布，由圖可知，2006年、2013年β1(ui，vi，ti)的分布都呈現(xiàn)東高西低的趨勢。具體分析來看，東部地區(qū)上海、北京、天津、浙江、江蘇、遼寧，教育對經(jīng)濟發(fā)展的影響最大，這與實際是相符的，據(jù)《2002～2003年中國區(qū)域教育發(fā)展研究報告》的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，以上城市教育競爭力居全國前8位。同時，新疆對GDP的影響也比較大，可能原因是新疆一直重視教育投資，根據(jù)中新網(wǎng)烏魯木齊2013年5月14日——新疆教育投入占GDP比重連續(xù)3年高于全國水平可說明。此外，根據(jù)圖及數(shù)據(jù)，我們可知西部重慶、貴陽、成都、昆明等多地β1(ui，vi，ti)的值為負，且隨著時間的推移，β1(ui，vi，ti)的值為負的城市減少。說明起初這幾個地方教育抑制了經(jīng)濟的發(fā)展，隨著時間推移，政府加大了教育投入，更多的地方教育促進了經(jīng)濟增長。

4.2FDI對各市經(jīng)濟發(fā)展作用程度的時空變化特征

外商直接投資對中國經(jīng)濟發(fā)展的影響存在顯著的空間變異。FDI對經(jīng)濟發(fā)展的推動作用隨著時間的增長而增大。

圖2　2006年、2013年β2(ui，vi，ti)的空間分布圖

圖2分別為2006年、2013年FDI回歸系數(shù)β2(ui，vi，ti)的空間分布，由圖可知，從2006～2013年外商直接投資對GDP的影響最大的地區(qū)從以珠江三角洲為核心的南部沿海地區(qū)逐步向以長江三角洲、環(huán)渤海灣地區(qū)為核心的中部和北部沿海地區(qū)轉(zhuǎn)移擴散，這與FDI的空間躍進進程基本相符，并且從圖中數(shù)據(jù)可知，在更多的地區(qū)FDI促進了經(jīng)濟發(fā)展。 另一方面，在廣州、福建等珠江三角洲地區(qū)FDI對經(jīng)濟增長的貢獻趨減，說明珠江三角洲地區(qū)開始出現(xiàn)技術(shù)優(yōu)勢，因而出現(xiàn)了投資轉(zhuǎn)移，這與實際是相符的。

4.3固定資產(chǎn)投資對各市經(jīng)濟發(fā)展作用程度的時空變化特征

固定資產(chǎn)投資對經(jīng)濟發(fā)展的影響存在空間變異。隨著時間的推移，對經(jīng)濟發(fā)展的促進作用有所減弱，2006年，當控制其它因素不變時，固定資產(chǎn)投資每增加1個單位時，GDP在0.8～1.9個單位之間增加，但2013年，GDP在0.4～1.7個單位之間增加。

圖3為2006年固定資產(chǎn)回歸系數(shù)β3(ui，vi，ti)的空間分布，2013年β3(ui，vi，ti)無明顯變化，這里就不給出了。從圖中可以看出，β3(ui，vi，ti)的

圖3　2006年β3(ui，vi，ti)的空間分布圖

分布呈現(xiàn)西高東低的趨勢?？赡茉蚴亲晕覈鴮嵤┪鞑看箝_發(fā)戰(zhàn)略至今(2000～2015年)，國家在投資的安排上，注重向中西部地區(qū)特別是西部地區(qū)傾斜，在計劃安排的國債投資中，用于西部地區(qū)的國債投資430多億元，同時還安排了相當數(shù)量的中央預(yù)算內(nèi)投資和中央專項建設(shè)基金。

4.4產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對各市經(jīng)濟發(fā)展作用程度的時空變化特征

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟發(fā)展的影響存在顯著的空間變異，在不同地區(qū)表現(xiàn)出不同的影響，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化和高度化會促進經(jīng)濟的增長。隨著時間的推移，對不同地方經(jīng)濟發(fā)展的影響不同。

圖4　2006年、2013年β4(ui，vi，ti)的空間分布圖

圖4分別為2006年、2013年第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重回歸系數(shù)β4(ui，vi，ti)的分布圖，可以看出，2006年，β4(ui，vi，ti)的分布呈現(xiàn)東高西低的趨勢，隨著時間的推移，第二產(chǎn)業(yè)對西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的影響增強，而中部地區(qū)如山西太原等地則減弱?？赡茉蚴牵瑖覍嵤┑摹笆晃濉币?guī)劃、“十二五”規(guī)劃給予西部特殊政策支持，比如西部地區(qū)承接?xùn)|部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的政策，延長西部資源型產(chǎn)業(yè)鏈條的政策等，促進了經(jīng)濟增長。而太原生產(chǎn)方式粗放、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)脆弱和單一。山西經(jīng)濟增長主要依靠第二產(chǎn)業(yè)，特別是工業(yè)，30年，山西走過了一條依托資源優(yōu)勢發(fā)展的道路。依靠資源型的增長難以實現(xiàn)經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展，并且這樣的經(jīng)濟增長方式很容易受外圍經(jīng)濟波動的影響和左右，在國家“節(jié)能減排”的剛性約束下，能源依賴型的增長模式、用資源換產(chǎn)業(yè)的發(fā)展模式難以支撐山西經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。

4.5對外貿(mào)易各市經(jīng)濟發(fā)展作用程度的時空變化特征

貨物進出口總額對經(jīng)濟發(fā)展的影響存在空間變異。隨著時間的推移，對經(jīng)濟發(fā)展的促進作用增強。2006年，當控制其它因素不變時，進出口總額每增加1個單位時，GDP在0.13～0.8個單位之間增加，但2013年，GDP在0.16～1.13個單位之間增加。

圖5　2006年β6(ui，vi，ti)的空間分布圖

圖5為2006年進出口總額回歸系數(shù)β6(ui，vi，ti)的空間分布，由圖可知，β6(ui，vi，ti)的分布呈現(xiàn)西高東低的趨勢，而由西北大學(xué)中國西部經(jīng)濟發(fā)展研究中心主編、社會科學(xué)文獻出版社發(fā)行的中西部區(qū)域一體化發(fā)展提速《中國西部發(fā)展報告(2014)》中也指出西部外貿(mào)增長領(lǐng)先全國，對外經(jīng)濟合作取得新進展。

5結(jié)論及政策建議

文章使用2006～2013年面板數(shù)據(jù)，采用時空地理加權(quán)回歸模型，對中國各省會城市GDP影響因素進行了研究及可視化分析。研究結(jié)果表明，GTWR模型相對于OLS、GWR模型更好的刻畫了估計系數(shù)的時空變異。隨著時間和空間的推移，教育對經(jīng)濟發(fā)展的促進作用不斷增強并呈現(xiàn)出東高西低的格局；FDI對經(jīng)濟增長有積極的推動作用，影響最強的地方從以珠江三角洲為核心的南部沿海地區(qū)逐步向以長江三角洲、環(huán)渤海灣地區(qū)為核心的中部和北部沿海地區(qū)轉(zhuǎn)移擴散；固定資產(chǎn)投資對各地經(jīng)濟增長貢獻減弱；進出口貿(mào)易對各地經(jīng)濟增長貢獻增強。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對各地經(jīng)濟發(fā)展的影響不同。因而在制定區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展政策時需考慮區(qū)域之間的空間交互作用，在充分利用自身要素、區(qū)位優(yōu)勢、政策扶持等的同時，注重彼此之間的協(xié)調(diào)與合作。下面我們給出政策建議。

5.1加強區(qū)域教育要素的研究，引導(dǎo)區(qū)域教育均衡發(fā)展

應(yīng)使中央宏觀調(diào)控、分級辦學(xué)和擴大地方自主權(quán)相結(jié)合，加強對區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略中教育要素的研究，并且指定特定區(qū)域，為其教育改革提出建設(shè)性建議，同時，為政府提供各區(qū)域間教育發(fā)展狀況的比較研究報告，以便國家教育決策，及各區(qū)域從對比中發(fā)現(xiàn)自己的問題，進而實施相應(yīng)的調(diào)整與改進。

5.2改善投資環(huán)境，同時提升企業(yè)能力

改善國內(nèi)投資環(huán)境，增加對外資的吸引力。例如，各地區(qū)充分發(fā)揮其優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，吸引外資。同時充分發(fā)揮外商直接投資的技術(shù)外溢效應(yīng)，通過其外溢效應(yīng)刺激中國內(nèi)生要素質(zhì)量不斷完善。如，鼓勵內(nèi)資企業(yè)與外資企業(yè)的交流合作，努力創(chuàng)新企業(yè)利用外資的方式，提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的能力。

5.3加強區(qū)域政府合作，提高政府投資效益

繼續(xù)保持投資平穩(wěn)較快的增長，同時不斷優(yōu)化政府投資結(jié)構(gòu)，提升政府投資效益：(1)東部、西部、中部政府要加強合作，促進經(jīng)濟和諧均衡發(fā)展。(2)不斷完善和加強對政府投資的管理。(3)政府積極進行投資進展和效果的反饋，適時進行調(diào)整，達到更高的投資收益。

5.4優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，尋找新的突破口

加強產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整力度，創(chuàng)新、尋找新的突破口是關(guān)鍵。東部地區(qū)，發(fā)展好主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，提升創(chuàng)新能力。中部地區(qū)，改變傳統(tǒng)粗放型發(fā)展方式，探索在市場經(jīng)濟條件下，促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的新途徑。西部地區(qū)，把資源優(yōu)勢與適度的資金，技術(shù)有效結(jié)合，用好西部開發(fā)優(yōu)惠政策。

5.5加強政府宏觀調(diào)控，優(yōu)化出口商品結(jié)構(gòu)

加強政府的宏觀調(diào)控，強化政策保障，優(yōu)化出口商品結(jié)構(gòu)。政府應(yīng)加大對產(chǎn)品出口的扶持，出臺相應(yīng)政策。

參考文獻

[1]Acemogl D.,Autor D..What Does Human Capital Do?A Review of Goldin and Katz’s The Race between Education and Technology[J].Journal of Economic Literature,2012,50(2):426～463

[2]馬巖.外商直接投資對中國經(jīng)濟增長的效應(yīng)[J].統(tǒng)計研究,2006,(3):51～55

[3]陸健偉.固定資產(chǎn)投資與GDP關(guān)系的實證研究——基于非參數(shù)回歸預(yù)測分析[J].商,2015,(14):199

[4]廉同輝.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動對經(jīng)濟增長貢獻研究——以皖江城市帶為例[J].廣西大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版),2015,37(3):67～70

[5]McNab R.M.,Moore R.E..Trade Policy,Export Expansion,Human Capital and Growth[J].Journal of International Trade and Economic Development,1998,7(2):237～256

[6]Brunsdon C.,Fotheringham A.S.,Charlton M..Geographically Weighted Regression:A Method for Exploring Spatial Nonstationarity[J].Geographical Analysis,1996,28(4)

[7]Huang B.,Wu B.,Barry M..Geographically and Temporally Weighted Regression for Spatio-temperal Modeling of House Prices[J].International Journal of Geographical Information Science,2010,24(3):383～401

[8]尹良偉，楊力．基于DEA模型的中國省際經(jīng)濟發(fā)展效率研究[J]．工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2014，(11)：67～75

[9]肖燕婷,田錚,郭文艷.時空地理加權(quán)模型回歸關(guān)系的非平穩(wěn)性Bootstrap檢驗[J].統(tǒng)計與決策,2014,(9):8～12

Affecting Factors Research of Chinese Provincial Economic Development

——Based on GTWR Model

Xuan HaiyanZhang AnqiLin QuanluChen Jinshu

(Lanzhou University of Technology，Lanzhou 730050，China)

〔Abstract〕Based on the panel data of provincial regions of China during 2006-2013,using the geographically and temporally weighted regression model(GTWR)to reveal the spatial effects of education,FDI,fixed asset investment,industry structure,import and export trade on GDP.The result shows that each factor,in different regions,has strong spatial heterogeneity.These differences make the level of economic show a significant characteristic of spatial heterogeneity.With the elapse of time and space,education increasingly promotes the economic growth,and its effects also appear to be higher in the east than in the west.FDI increasingly promotes the economic growth,and its effects also appear spatial heterogeneity.Fixed asset investment in the contribution of economic growth has gradually reduced.Import and export in the contribution of economic growth has gradually strengthened.Therefore,strengthen the education level and optimize the industrial structure is the key to the economic development of the region.

〔Key words〕GDP;the model of GTWR;spatial heterogeneity;spatial autocorrelation

(責(zé)任編輯：王平)

作者簡介：玄海燕，蘭州理工大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院副教授，在讀博士，碩士生導(dǎo)師。研究方向：金融統(tǒng)計。張安琪，蘭州理工大學(xué)理學(xué)院碩士研究生。研究方向：金融數(shù)學(xué)，應(yīng)用概率統(tǒng)計。藺全錄，蘭州理工大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院博士研究生。研究方向：企業(yè)戰(zhàn)略管理。陳金淑，蘭州理工大學(xué)理學(xué)院博士研究生。研究方向：應(yīng)用概率統(tǒng)計。

基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目(項目編號：11261031)，國家社會科學(xué)基金資助項目(項目編號：14XJY014)。

收稿日期：2015—11—04

中圖分類號〔〕F127〔

文獻標識碼〕A

DOI：10．3969/j．issn．1004-910X．2016．02．021