長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡測(cè)度及影響因素分析

李菲菲,張學(xué)軍

(1.亳州學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理系, 安徽 亳州 236800;2.九江銀行合肥分行, 安徽 合肥 230001)

“2018年11月,習(xí)近平總書記在首屆中國(guó)國(guó)際進(jìn)口博覽會(huì)上宣布,支持長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展并上升為國(guó)家戰(zhàn)略”[1],2018—2022年,“滬蘇浙皖緊密攜手,各揚(yáng)所長(zhǎng)、協(xié)同發(fā)力,緊扣‘一體化’和‘高質(zhì)量’兩個(gè)關(guān)鍵,以4%的國(guó)土面積創(chuàng)造了全國(guó)1/4的經(jīng)濟(jì)總量,使長(zhǎng)三角成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展最活躍、開(kāi)放程度最高、創(chuàng)新能力最強(qiáng)的區(qū)域之一”[1]。但是,受資源稟賦、當(dāng)?shù)卣吆腿瞬帕鲃?dòng)等因素的影響,長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)部經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在較大差異。2022年,蘇州、南京和杭州等城市的人均GDP已超過(guò)15萬(wàn)元,而阜陽(yáng)、宿州、亳州和六安等城市的人均GDP卻不足5萬(wàn)元。雖然適度的不平衡有助于優(yōu)化資源配置,提高經(jīng)濟(jì)效益,但經(jīng)濟(jì)差距持續(xù)拉大會(huì)導(dǎo)致收入分配不均和資源配置不合理,不利于長(zhǎng)三角區(qū)域一體化高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度如何,經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的影響因素有哪些,如何推動(dòng)長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展,是亟待研究和解決的問(wèn)題。

一、文獻(xiàn)回顧

區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡性研究是區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)注的焦點(diǎn)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)如何縮小區(qū)域發(fā)展差距、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展進(jìn)行了多方面研究,主要涉及以下三個(gè)方面:

其一,不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡研究。Deng等分析了中國(guó)各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的差異,認(rèn)為可以通過(guò)改善環(huán)境和推進(jìn)技術(shù)進(jìn)步來(lái)縮小差距[2]。閆樹熙等運(yùn)用人口加權(quán)變異系數(shù)、基尼系數(shù)和區(qū)位熵測(cè)度了陜西省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度,發(fā)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡水平在反復(fù)波動(dòng)后有逐步減小的趨勢(shì)[3]。潘桔從省際及東部、中部、西南、西北和東北五區(qū)域視角,運(yùn)用TOPSIS分析方法建立綜合評(píng)價(jià)體系,對(duì)我國(guó)省際及區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度進(jìn)行測(cè)度與分析,探究經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的影響因素[4]。楊芯等探究了我國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的演化特征與影響因素,預(yù)測(cè)了不平衡的走勢(shì)[5]。

其二,區(qū)域發(fā)展不平衡測(cè)度研究。區(qū)域發(fā)展不平衡的測(cè)度方法主要分為單指標(biāo)差異測(cè)度方法和多指標(biāo)綜合測(cè)度方法。就單指標(biāo)差異測(cè)度方法而言,學(xué)者們大多利用基尼系數(shù)來(lái)分析區(qū)域間收入差異。劉帥運(yùn)用Dagum基尼系數(shù)及其分解分析了我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的地區(qū)差異,并分析了差異來(lái)源[6]。楊沫等利用基尼系數(shù)測(cè)算了我國(guó)31個(gè)省(區(qū)、市)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡狀況,得出創(chuàng)新與開(kāi)放水平的拉大會(huì)導(dǎo)致總體經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度加深的結(jié)論[7]。學(xué)者們也使用多指標(biāo)綜合測(cè)度方法對(duì)區(qū)域發(fā)展不平衡進(jìn)行研究。陳夢(mèng)根等根據(jù)省級(jí)人均GDP與燈光亮度關(guān)系估算地級(jí)與縣級(jí)行政區(qū)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出水平,采用地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異指數(shù)、廣義熵指數(shù)和阿特金森指數(shù)考察我國(guó)地區(qū)發(fā)展不平衡問(wèn)題,發(fā)現(xiàn)教育水平和交通基礎(chǔ)設(shè)施與地區(qū)發(fā)展不平衡之間分別呈正相關(guān)關(guān)系和負(fù)相關(guān)關(guān)系[8]。高琳軒等運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)模型測(cè)算了2005年、2010年、2016年泛長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展-空間開(kāi)發(fā)-環(huán)境演變耦合協(xié)調(diào)度,發(fā)現(xiàn)耦合度與耦合協(xié)調(diào)度的時(shí)空格局差異顯著,空間上整體呈“東北高、西南低”的空間格局,耦合度整體呈由低水平向高水平耦合的“S”形波浪式演進(jìn)態(tài)勢(shì),而耦合協(xié)調(diào)度的演變態(tài)勢(shì)接近于倒“U”形的成長(zhǎng)曲線[9]。

其三,區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡影響因素研究。Gumpert 利用索洛模型進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟(jì)投資、人口增長(zhǎng)和固定折舊會(huì)引起不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異[10]。徐生霞等采用加權(quán)變異系數(shù)對(duì)我國(guó)東中西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度進(jìn)行測(cè)度,重點(diǎn)探討了全要素生產(chǎn)率的影響[11]。焦文獻(xiàn)等從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)角度分析了河南省縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的影響因素,發(fā)現(xiàn)發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)有助于降低縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡程度[12]。劉學(xué)良等采用人口加權(quán)變異系數(shù)分解方法測(cè)算了我國(guó)改革開(kāi)放以來(lái)區(qū)域發(fā)展不平衡程度,指出北方工業(yè)的相對(duì)落后是2008年以來(lái)南北差距快速擴(kuò)大的主要原因[13]。郭湖斌等運(yùn)用1991—2017年的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化高質(zhì)量發(fā)展特征進(jìn)行了分析,指出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級(jí)化、制造業(yè)結(jié)構(gòu)的互補(bǔ)性以及區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與優(yōu)化升級(jí)成為推動(dòng)長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化高質(zhì)量發(fā)展的新驅(qū)動(dòng)力[14]。

綜上,現(xiàn)有研究主要從全國(guó)、東中西部和省級(jí)的角度對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡狀況進(jìn)行研究,對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度及其影響因素的研究較少。本文的邊際貢獻(xiàn)在于使用基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)測(cè)度長(zhǎng)三角區(qū)域三省一市經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度,并對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的影響因素進(jìn)行分析,在此基礎(chǔ)上提出長(zhǎng)三角區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的政策建議。

二、長(zhǎng)三角區(qū)域省(市)域間和城市間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距

長(zhǎng)三角區(qū)域在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占有舉足輕重的地位,推動(dòng)長(zhǎng)三角一體化發(fā)展對(duì)促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要作用。長(zhǎng)三角區(qū)域最新規(guī)劃范圍包括江蘇省、浙江省、安徽省和上海市,形成三省一市的格局,涵蓋41個(gè)城市。雖然長(zhǎng)三角區(qū)域一體化發(fā)展上升為國(guó)家戰(zhàn)略,但由于自然資源、地理位置、人才吸引力等方面的不同,長(zhǎng)三角省(市)域間和城市間經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在較大差距。

(一)省(市)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距

2001—2021年,長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)各省(市)經(jīng)濟(jì)都實(shí)現(xiàn)了快速發(fā)展,地區(qū)生產(chǎn)總值均呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢(shì)(圖1)。上海市作為長(zhǎng)三角區(qū)域的核心,緊抓改革開(kāi)放和科技發(fā)展契機(jī),經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)快速增長(zhǎng)?？疾炱趦?nèi),上海市地區(qū)生產(chǎn)總值持續(xù)超過(guò)安徽省,但與安徽省之間的差距一直在縮小。江蘇省作為沿海省份,考察期內(nèi)經(jīng)濟(jì)保持著高速增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì),增長(zhǎng)速度始終領(lǐng)先。2021年,江蘇省地區(qū)生產(chǎn)總值突破11萬(wàn)億元,占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的十分之一,人均GDP達(dá)到了13.83萬(wàn)元。浙江省憑借自身地理位置優(yōu)勢(shì)和政策紅利,發(fā)展水平在全國(guó)一直名列前茅,2021年被確立為高質(zhì)量發(fā)展共同富裕示范區(qū),人均GDP超過(guò)11萬(wàn)元。2021年,安徽省地區(qū)生產(chǎn)總值達(dá)到42 959.2億元,同比增長(zhǎng)8.3%,實(shí)現(xiàn)了從人口基數(shù)大、發(fā)展相對(duì)落后逐步向中等收入水平邁進(jìn)。

圖1 2001—2021年長(zhǎng)三角區(qū)域三省一市地區(qū)生產(chǎn)總值對(duì)比情況

(二)城市間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距

長(zhǎng)三角區(qū)域的發(fā)展是以上海市、南京市、無(wú)錫市等27個(gè)城市為中心區(qū)域輻射帶動(dòng)蘇浙皖滬41個(gè)城市的發(fā)展,進(jìn)而推動(dòng)整個(gè)長(zhǎng)三角區(qū)域高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展。2001—2021年,41個(gè)城市之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的程度和速度存在一定的差距,且隨著時(shí)間的推移差距也在變化。為測(cè)度城市間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度,本文選取人均GDP作為評(píng)價(jià)指標(biāo),計(jì)算各城市人均GDP的極差和標(biāo)準(zhǔn)差,以此反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展的絕對(duì)和相對(duì)不平衡程度。由圖2可知,長(zhǎng)三角區(qū)域各城市人均GDP的極差和標(biāo)準(zhǔn)差均基本呈逐漸增大的趨勢(shì),考察期內(nèi)各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差距也在不斷擴(kuò)大。具體而言,各城市人均GDP的極差從2001年的27 778元增加到2021年的156 714元,擴(kuò)大了4.6倍。從標(biāo)準(zhǔn)差上看,2001年各城市人均GDP的標(biāo)準(zhǔn)差僅為7 354元,但是到2021年已經(jīng)達(dá)到42 713元,擴(kuò)大了近5倍。從絕對(duì)差異和相對(duì)差異角度看,長(zhǎng)三角區(qū)域各城市間存在一定程度的經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡狀況。

圖2 2001—2021年長(zhǎng)三角區(qū)域各城市人均GDP的極差和標(biāo)準(zhǔn)差

三、長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的定量測(cè)度

(一)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的測(cè)度指標(biāo)和方法

1.基尼系數(shù)。基尼系數(shù)是用來(lái)衡量國(guó)家或地區(qū)間收入差距的指標(biāo),常用來(lái)測(cè)度經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度。該系數(shù)取值范圍為(0,1),具體計(jì)算公式為

(1)

式中,G為基尼系數(shù),n表示長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)省級(jí)行政單位的個(gè)數(shù),取值為4,μ為整個(gè)長(zhǎng)三角區(qū)域的人均GDP,|yi-yj|為i省(市)與j省(市)的人均GDP差值的絕對(duì)值。

2.泰爾指數(shù)。泰爾指數(shù)是泰爾在1967年提出的,用來(lái)計(jì)算收入差距,也可以反映某區(qū)域內(nèi)的經(jīng)濟(jì)差距。該指數(shù)取值范圍為[0,1]。具體計(jì)算公式為

(2)

(二)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的測(cè)度結(jié)果及分析

根據(jù)式(1)和式(2),以各省(市)人口占長(zhǎng)三角區(qū)域總?cè)丝诘谋壤秊闄?quán)重,使用長(zhǎng)三角區(qū)域三省一市人均GDP計(jì)算得到基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)。由圖3可知,2001—2014年泰爾指數(shù)呈持續(xù)下降之勢(shì),從超過(guò)0.18降到了約0.06,2015—2021年變化幅度相對(duì)平緩,基本在0.04～0.06波動(dòng)?；嵯禂?shù)與泰爾指數(shù)的走勢(shì)基本一致,除2001—2004年有短暫上升外,2005—2014年也呈逐漸下降之勢(shì),2015—2021年波動(dòng)幅度較小,基本在0.07～0.08波動(dòng)。

圖3 2001—2021年長(zhǎng)三角區(qū)域三省一市的基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)

四、長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡影響因素的實(shí)證分析

(一)模型構(gòu)建

1.指標(biāo)確定及變量選取。由定量測(cè)度分析結(jié)果可知,長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在不平衡狀況。由于泰爾指數(shù)在組內(nèi)組間分解上優(yōu)于基尼系數(shù)[15],因此本文選擇泰爾指數(shù)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度的度量指標(biāo)。參考相關(guān)文獻(xiàn)[6,8,9],考察產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資本投入、區(qū)位條件和對(duì)外開(kāi)放程度對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的影響。

(1)被解釋變量。經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度(y),由前文中測(cè)定的泰爾指數(shù)表示。

(2)解釋變量。解釋變量包括以下四個(gè)變量:

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(ind)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是指某一產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中的占比,它會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡產(chǎn)生一定影響。合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有助于促進(jìn)資源優(yōu)化配置和區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,第三產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,這有助于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,緩解就業(yè)壓力,加快經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型。因此,本文用第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

資本投入(pro)。資本投入及其在各地區(qū)間的合理配置對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要作用。在市場(chǎng)機(jī)制的作用下,資本投入可以拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),但區(qū)域內(nèi)資本投入不均衡會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡。本文用區(qū)域固定資產(chǎn)投資額代表資本投入。

區(qū)位條件(res)。區(qū)位條件是影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的重要因素,主要包括交通運(yùn)輸、資源稟賦等。由于交通運(yùn)輸涉及的變量主要是公路里程數(shù),它是固定資產(chǎn)投資額中用于公路投資部分的歷年積累,與資本投入具有相關(guān)性,因此,參考劉智勇等[16]的文獻(xiàn),用資源稟賦中的人力資源,即每萬(wàn)人在校大學(xué)生人數(shù)代表區(qū)位條件。人力資源會(huì)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)的消化和應(yīng)用,激發(fā)技術(shù)創(chuàng)新,有助于區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。

對(duì)外開(kāi)放程度(open)。隨著“一帶一路”倡議的實(shí)施,對(duì)外開(kāi)放程度已成為影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的重要因素。對(duì)外開(kāi)放程度可以用對(duì)外貿(mào)易額來(lái)衡量。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后的區(qū)域,加強(qiáng)對(duì)外貿(mào)易能有效擴(kuò)大內(nèi)需,帶動(dòng)就業(yè)和投資,還能促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步,解決經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡問(wèn)題。因此,本文用進(jìn)出口總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示對(duì)外開(kāi)放程度。

2.回歸分析模型的構(gòu)建。根據(jù)2001—2021年長(zhǎng)三角區(qū)域三省一市的面板數(shù)據(jù)分析上述解釋變量對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的影響。由于對(duì)變量數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)能清除模型可能存在的異方差性,而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和對(duì)外開(kāi)放程度數(shù)據(jù)已經(jīng)是比值,不需要進(jìn)行對(duì)數(shù)變換,因此只對(duì)y、pro、res作對(duì)數(shù)變換?；貧w分析模型為

lnyit=α+β1indit+β2lnproit+β3lnresit+β4openit+εit

(3)

式中,yit表示i省(市)t時(shí)間的泰爾指數(shù),indit表示i省(市)t時(shí)間的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),proit表示i省(市)t時(shí)間的資本投入,resit表示i省(市)t時(shí)間的區(qū)位條件,openit表示i省(市)t時(shí)間的對(duì)外開(kāi)放程度,εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。上述五個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表1所示,各變量數(shù)據(jù)來(lái)自2001—2021年《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》和《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

(二)模型檢驗(yàn)

1.單位根檢驗(yàn)。單位根檢驗(yàn)主要是檢測(cè)模型中變量數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性,避免模型出現(xiàn)虛假回歸問(wèn)題。本文采用ADF單位根檢驗(yàn)方法對(duì)各序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果如表2所示。

由表2可知,原序列數(shù)據(jù)大多為非平穩(wěn),一階差分后,lny、ind、lnres和open在1%的顯著性水平上平穩(wěn),lnpro在5%的顯著性水平上平穩(wěn)。

2.協(xié)整檢驗(yàn)。協(xié)整檢驗(yàn)既可以分析變量間是否存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,又可以檢測(cè)模型中是否存在虛假回歸問(wèn)題。本文采用Kao檢驗(yàn)和Pedroni檢驗(yàn)對(duì)模型中的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),對(duì)變量數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)能夠清除模型可能存在的異方差性,由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和對(duì)外開(kāi)放程度數(shù)據(jù)已經(jīng)是比值,不需要進(jìn)行對(duì)數(shù)變換,因此只對(duì)y、pro、res作對(duì)數(shù)變換。檢測(cè)各項(xiàng)指標(biāo)之間是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系,檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表2 各變量的ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

表3 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

由表3可知,Kao檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量在1%的水平上顯著,Pedroni檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量在5%的水平上顯著,拒絕變量間不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè),說(shuō)明變量之間存在一階單整關(guān)系。

3.模型形式。面板數(shù)據(jù)模型可分為固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型,而豪斯曼檢驗(yàn)可以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪蔷哂须S機(jī)效應(yīng),還是具有固定效應(yīng)。檢驗(yàn)中的原假設(shè)H0為選擇隨機(jī)效應(yīng)模型,若P值小于顯著性水平,則拒絕原假設(shè),選擇固定效應(yīng)模型;反之,則選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4 豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果

由表4可知,原模型在1%的水平上顯著,應(yīng)拒絕原假設(shè),選擇固定效應(yīng)模型。

(三)實(shí)證結(jié)果分析

1.長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的影響因素分析。對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的影響因素進(jìn)行回歸分析,結(jié)果如表5所示。

表5 長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡影響因素的回歸分析結(jié)果

由表5可知,各解釋變量的回歸系數(shù)均顯著,R2為0.996,擬合效果較好,表明模型的設(shè)置較為合理?；貧w方程為

lnyit=-0.017indit-0.599lnproit-

0.065lnresit-0.001openit

(4)

由式(4)和表5可知,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資本投入和對(duì)外開(kāi)放程度均在1%的水平上顯著,表明這三個(gè)因素均對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡產(chǎn)生顯著影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)為負(fù)值,表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化能較好地抑制長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡,政府應(yīng)注重第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,積極推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)。資本投入的回歸系數(shù)為負(fù)值,表明資本投入對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡具有顯著的抑制作用,即資本投入每增加1%,長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度平均降低0.599%。因此,政府應(yīng)繼續(xù)加大對(duì)重點(diǎn)領(lǐng)域的資本投入,以減緩經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡。對(duì)外開(kāi)放程度的回歸系數(shù)也為負(fù)值,表明加強(qiáng)對(duì)外貿(mào)易對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡具有減緩作用。長(zhǎng)三角區(qū)域擁有狹長(zhǎng)的內(nèi)河航道和眾多港口,地理位置和資源優(yōu)勢(shì)都比較明顯,頻繁的對(duì)外貿(mào)易能夠顯著抑制經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡。區(qū)位條件的回歸系數(shù)同樣為負(fù)值,且在10%的水平上顯著,表明區(qū)位條件對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡也具有顯著的抑制作用。長(zhǎng)三角區(qū)域高等教育資源豐富,每萬(wàn)人在校大學(xué)生人數(shù)越多,越能促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展,抑制經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡。

2.長(zhǎng)三角區(qū)域各省(市)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的影響因素分析。本文分別對(duì)江蘇省、浙江省、安徽省、上海市經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的影響因素進(jìn)行回歸分析。由表6可知,各省(市)影響因素的回歸系數(shù)不同,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資本投入、區(qū)位條件和對(duì)外開(kāi)放程度四個(gè)因素對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的影響存在地區(qū)差異,政府應(yīng)因地制宜制定相關(guān)政策。

江蘇經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡主要與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資本投入有關(guān),它們的回歸系數(shù)均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)江蘇經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的影響顯著,原因可能是江蘇的企業(yè)以國(guó)有重工業(yè)企業(yè)為主,經(jīng)濟(jì)總量已經(jīng)達(dá)到10萬(wàn)億元,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)有助于形成規(guī)模效益,縮小經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距。資本投入的回歸系數(shù)為-0.621,表明增加資本投入有助于減緩經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡。江蘇固定資產(chǎn)投資持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng),重大基礎(chǔ)設(shè)施投資有助于完善投資環(huán)境,改善居民生活,促進(jìn)協(xié)調(diào)發(fā)展,而制造業(yè)投資對(duì)眾多相關(guān)行業(yè)具有拉動(dòng)作用,有助于抑制經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡。表6顯示,區(qū)位條件的改善和對(duì)外開(kāi)放程度的加深已經(jīng)不能抑制經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡,需要加大資本投入力度,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí),才能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。

表6 長(zhǎng)三角區(qū)域各省(市)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡影響因素的回歸分析結(jié)果

浙江經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡主要與資本投入、區(qū)位條件有關(guān),它們的回歸系數(shù)均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)。資本投入的回歸系數(shù)為負(fù)值,即資本投入每增加1%,經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度平均降低0.697%。資本投入是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的三駕馬車之一,增加對(duì)新型基礎(chǔ)設(shè)施的資本投入可帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,降低經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度。區(qū)位條件的回歸系數(shù)也為負(fù)值,表明區(qū)位條件對(duì)浙江經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡也具有抑制作用。浙江是經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省,但高等教育實(shí)力相對(duì)偏弱。增加高水平大學(xué)的數(shù)量,提高每萬(wàn)人在校大學(xué)生人數(shù),既能提升教育質(zhì)量和居民受教育程度,也能縮小經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和對(duì)外開(kāi)放程度對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的抑制作用不顯著?？梢?jiàn),政府部門需要重點(diǎn)關(guān)注資本投入和區(qū)位條件因素,圍繞二者制定政策,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。

安徽經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡主要與資本投入、對(duì)外開(kāi)放程度有關(guān),它們的回歸系數(shù)均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)。資本投入的回歸系數(shù)為-0.52,表明其對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡具有減緩作用。對(duì)外開(kāi)放程度的回歸系數(shù)為-0.004,表明其對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡也具有抑制作用。與其他省份相比,安徽對(duì)外開(kāi)放程度較低,具有較大的提升潛力。提升對(duì)外開(kāi)放程度能使經(jīng)濟(jì)外循環(huán)更加通暢,助力經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展,縮小地區(qū)發(fā)展差距。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)安徽經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的抑制作用不顯著,原因可能是當(dāng)前安徽產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)處于瓶頸期,難以帶來(lái)更大的經(jīng)濟(jì)效益。區(qū)位條件對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的影響也不顯著,原因可能是安徽許多城市與南京、杭州、上海的距離較近,不少高校畢業(yè)生會(huì)選擇到更發(fā)達(dá)的省外城市工作。因此,增加每萬(wàn)人在校大學(xué)生人數(shù)無(wú)法顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。

上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資本投入有關(guān),它們的回歸系數(shù)分別在5%和1%的水平上顯著。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有助于減緩經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡,原因可能是上海作為長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展龍頭,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)較快,隨著第三產(chǎn)業(yè)在地區(qū)生產(chǎn)總值中的占比不斷提高,上海的產(chǎn)業(yè)鏈趨于成熟,可持續(xù)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,縮小經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距。資本投入對(duì)上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡也具有顯著的抑制作用。對(duì)外開(kāi)放程度對(duì)上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的影響不顯著,原因可能是上海從改革開(kāi)放初期就廣泛開(kāi)展進(jìn)出口貿(mào)易,對(duì)外開(kāi)放程度較高,隨著全球化進(jìn)程的加快,上海對(duì)外開(kāi)放的經(jīng)濟(jì)效益在逐漸下降。區(qū)位條件對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的影響也不顯著,原因可能是上海高等教育資源已經(jīng)相當(dāng)充足且分布均衡,繼續(xù)擴(kuò)大每萬(wàn)人在校大學(xué)生人數(shù),無(wú)法帶來(lái)相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)效益,也不能降低經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度。

五、結(jié)論與政策建議

(一)結(jié)論

本文對(duì)2001—2021年長(zhǎng)三角區(qū)域三省一市經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度進(jìn)行了測(cè)度和影響因素分析,得到以下結(jié)論:

1.長(zhǎng)三角區(qū)域三省一市經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,但區(qū)域差異明顯。從經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀來(lái)看,長(zhǎng)三角區(qū)域省(市)域間和城市間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均存在明顯差異。

2.長(zhǎng)三角區(qū)域存在絕對(duì)和相對(duì)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡。2001—2021年,長(zhǎng)三角區(qū)域三省一市間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在著不平衡問(wèn)題,極差和標(biāo)準(zhǔn)差逐年擴(kuò)大,且兩者呈現(xiàn)出較一致的變動(dòng)趨勢(shì);使用人均GDP計(jì)算得到的泰爾指數(shù)和基尼系數(shù)的變動(dòng)趨勢(shì)也基本相同,2015年之前基本呈持續(xù)下降之勢(shì),2015年之后呈窄幅波動(dòng)之勢(shì)。

3.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資本投入、區(qū)位條件和對(duì)外開(kāi)放程度四個(gè)因素均對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡產(chǎn)生顯著影響,但這些因素對(duì)各省(市)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的影響具有異質(zhì)性。江蘇和上海的經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡主要與資本投入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有關(guān);浙江經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡主要與資本投入、區(qū)位條件有關(guān);安徽經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡主要與資本投入、對(duì)外開(kāi)放程度有關(guān)。

(二)建議

依據(jù)上述結(jié)論,長(zhǎng)三角區(qū)域各省(市)應(yīng)因地制宜,有針對(duì)性地從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資本投入、區(qū)位條件和對(duì)外開(kāi)放程度等方面促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展,縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的省際差距。

1.加強(qiáng)地區(qū)間合作,推動(dòng)協(xié)調(diào)發(fā)展。上海、南京、杭州和合肥等中心城市在積極實(shí)現(xiàn)自身發(fā)展的同時(shí),應(yīng)加強(qiáng)與相對(duì)落后地區(qū)之間的溝通合作,建立協(xié)調(diào)發(fā)展機(jī)制,利用中心城市的資源優(yōu)勢(shì)和區(qū)位優(yōu)勢(shì)增強(qiáng)輻射帶動(dòng)效應(yīng)。要認(rèn)真貫徹落實(shí)《滬蘇浙城市結(jié)對(duì)合作幫扶皖北城市實(shí)施方案》,深入研究皖北城市對(duì)接滬蘇浙加快先進(jìn)制造業(yè)發(fā)展的政策舉措,細(xì)化明確結(jié)對(duì)幫扶的重點(diǎn)任務(wù)和責(zé)任分工。上海自身具有極強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)勢(shì),應(yīng)推進(jìn)多樣化交通線路建設(shè),加強(qiáng)與相對(duì)落后地區(qū)間的聯(lián)系,同時(shí)與長(zhǎng)三角區(qū)域其他中心城市合作,實(shí)現(xiàn)公共交通一體化,以便于生產(chǎn)要素在區(qū)域間流動(dòng),助推整個(gè)長(zhǎng)三角區(qū)域的協(xié)調(diào)發(fā)展。長(zhǎng)三角內(nèi)部不同地區(qū)之間產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈上下游的合作空間較大,要實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游城市間的產(chǎn)業(yè)錯(cuò)位發(fā)展,構(gòu)建協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)合體和穩(wěn)定配套聯(lián)合體,形成產(chǎn)業(yè)升級(jí)數(shù)智賦能機(jī)制,縮小區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距。

2.推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí),實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。江蘇和上海要重點(diǎn)推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí),實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)由高速發(fā)展向高質(zhì)量發(fā)展的轉(zhuǎn)變。江蘇擁有豐富的旅游和礦產(chǎn)資源,可以積極利用自身優(yōu)勢(shì),將旅游業(yè)和礦產(chǎn)業(yè)打造為特色產(chǎn)業(yè),推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)。同時(shí),要增加資本投入,發(fā)展高端產(chǎn)業(yè)和綠色產(chǎn)業(yè),對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行技術(shù)革新和設(shè)備更新,淘汰落后低效、高能耗高污染產(chǎn)業(yè),提升價(jià)值創(chuàng)造能力,縮小經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距。上海雖然受區(qū)域限制,礦產(chǎn)資源匱乏,但第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度遠(yuǎn)高于制造業(yè),因此應(yīng)深入挖掘服務(wù)業(yè)的附加值,促進(jìn)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)與先進(jìn)制造業(yè)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)深度融合。同時(shí),還要推動(dòng)制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展。安徽是我國(guó)重要的原材料生產(chǎn)基地和加工制造業(yè)基地,但相關(guān)產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平不高,應(yīng)在戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)方面增加資本投入。安徽可以在承接滬蘇浙產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的同時(shí),加強(qiáng)與鄰近省(市)的經(jīng)濟(jì)合作,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈的互補(bǔ)。浙江則需加快高水平大學(xué)建設(shè),提升現(xiàn)有高校綜合實(shí)力,優(yōu)化高等教育空間布局。

3.加強(qiáng)新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),完善投資機(jī)制。新型基礎(chǔ)設(shè)施投資在穩(wěn)增長(zhǎng)、穩(wěn)就業(yè)、推動(dòng)新型城鎮(zhèn)化等方面發(fā)揮著重要作用,要發(fā)揮新型基礎(chǔ)設(shè)施投資在重點(diǎn)領(lǐng)域和關(guān)鍵環(huán)節(jié)的積極作用,加強(qiáng)人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等方面的建設(shè)。長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)省際邊緣城市主要有安徽省的亳州市、阜陽(yáng)市和池州市,江蘇省的徐州市和宿遷市,浙江省的金華市和麗水市等。這些城市的新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)比較薄弱,產(chǎn)業(yè)服務(wù)水平不高,科技創(chuàng)新能力不足。長(zhǎng)三角區(qū)域各省(市)應(yīng)積極在上述城市開(kāi)展新型基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目選擇、投資融資、布局選址等工作,同時(shí),加快發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來(lái)產(chǎn)業(yè),推進(jìn)科技創(chuàng)新領(lǐng)域的革新,提高投資效益。要堅(jiān)持新基建的科技導(dǎo)向,側(cè)重經(jīng)濟(jì)社會(huì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。長(zhǎng)三角區(qū)域各省級(jí)政府部門要研究制定符合本地情況的新基建投資發(fā)展規(guī)劃,進(jìn)一步優(yōu)化與新基建投資相關(guān)的政策環(huán)境;要深化相關(guān)投融資體制改革,完善投資機(jī)制,合理縮減外資準(zhǔn)入負(fù)面清單,引導(dǎo)外資更多投向先進(jìn)制造業(yè)、現(xiàn)代服務(wù)業(yè)、高新技術(shù)、節(jié)能環(huán)保等領(lǐng)域,為長(zhǎng)三角區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展提供持續(xù)動(dòng)力。