李雙雙，溫曉琴

（福建農(nóng)林大學(xué)東方學(xué)院 經(jīng)濟(jì)系，福建 福州 350017）

區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異一直以來都是區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)地理學(xué)研究的著重點之一[1]。福建省是中國沿海開放省份，近年來經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，是我國經(jīng)濟(jì)增長速度最快的省份之一[2]。然而，隨著福建省經(jīng)濟(jì)的增長，各個地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)差距也在不停的增長，為了減小各地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)差異，分析產(chǎn)生此差異的原因所在是十分有必要的。目前，關(guān)于福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的研究已逐漸展開，如:盧麗春等通過可以多層次分解的Theil系數(shù)測量了改革開放以來福建省各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異程度[3]；陳培陽等從時間序列的動態(tài)趨勢來闡釋區(qū)域經(jīng)濟(jì)的差異，分析1990—2006年間福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的空間格局演化[4]；李永實運用變異系數(shù)和經(jīng)濟(jì)區(qū)位商等方法對福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異格局機器動力機制進(jìn)行了探討[5]；張輝鑫等采用變異系數(shù)、泰爾指數(shù)分解方法對區(qū)域經(jīng)濟(jì)總體差異及組間差異進(jìn)行了分析[6]。以上研究主要是從時間維度進(jìn)行分析，利用整個地區(qū)的綜合時間序列數(shù)據(jù)對福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異進(jìn)行傳統(tǒng)回歸分析，能較好的揭示區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的時間變化，但在一定程度上也容易掩蓋區(qū)域經(jīng)濟(jì)的空間差異。如果在研究分析中忽略這種空間異質(zhì)性的影響，建立具有固定不變的常參數(shù)回歸模型，模型估計結(jié)果將存在偏差且缺乏解釋力度。因此，在探究福建省各區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的主導(dǎo)因素過程中，有必要考慮空間異質(zhì)性的存在。

基于此，本研究運用地理加權(quán)回歸模型對福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的主導(dǎo)因素進(jìn)行分析，探討各主導(dǎo)因素對福建省各區(qū)域經(jīng)濟(jì)影響的空間異質(zhì)性，以彌補這方面研究存在的不足，并以此為依據(jù)，為促進(jìn)福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展提供建設(shè)性指導(dǎo)意見。

1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

人均GDP能夠剔除人口規(guī)模對經(jīng)濟(jì)的影響，因此本文選取福建省各地區(qū)的人均GDP作為衡量各區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的指標(biāo)。依據(jù)前人研究[7-11]，選取使用頻率較高的影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的因素作為主導(dǎo)因素指標(biāo)，包括：①勞動力x1（從業(yè)人員數(shù)/常住人口總數(shù)）；②人均固定資產(chǎn)投資x2（固定投資總額/常住人口總數(shù)）；③第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)x3（第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值/國內(nèi)生產(chǎn)總值）；④人均社會消費品零售額x4（社會消費品零售總額/常駐人口數(shù)）。

目前大多數(shù)關(guān)于福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的研究限于市級水平，為更加詳細(xì)地表現(xiàn)空間異質(zhì)性，本研究以福建省67個縣（市、市轄區(qū)）為區(qū)域單元進(jìn)行研究。同時，為更仔細(xì)地呈現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)影響因素對經(jīng)濟(jì)推動作用的區(qū)域動態(tài)變化過程，本研究選取2006年和2016年兩個年份進(jìn)行比較分析。文中使用的各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)均出自2007年和2017年福建省統(tǒng)計年鑒，并且已經(jīng)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了均值化的處理以達(dá)到無量綱化。

2 研究方法

2.1 地理加權(quán)回歸（GWR）模型

地理加權(quán)回歸模型屬于空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，與其他空間回歸模型不同之處在于，特定區(qū)域的回歸系數(shù)不再是利用全局信息獲得的固定系數(shù)，而是通過構(gòu)建觀測點地理位置的位置權(quán)重函數(shù),利用鄰近觀測值的子樣本數(shù)據(jù)信息進(jìn)行局域加權(quán)回歸估計而得到，是會隨著空間上局部地理位置的變化而變化的參數(shù)βj[8]。模型基本形式如下：

式（2）中，（ui，νi）是第i個樣本點的空間坐標(biāo)，xij表示第i個樣本點的第j個變量，β0（ui，νi）和 βj（ui，νi）（j=1,2,… ,k）分別表示第i個樣本點的回歸常數(shù)項和第j個回歸參數(shù),k是自變量的個數(shù)。通過在每一個位置（ui，νi）利用加權(quán)最小二乘法對參數(shù)進(jìn)行局部估計得出:

式（3）中，X是由xij構(gòu)成的變量矩陣，W（ui，νi）是基于鄰近或距離概念的空間權(quán)重矩陣，是包含權(quán)重函數(shù)wj（ui，νi）的對角矩陣。

在實證分析中，空間權(quán)重函數(shù)通常取下列兩種函數(shù)形式：

（1）高斯權(quán)函數(shù)：

（2）bi-square 權(quán)函數(shù)

式（4）與式（5）中，dij為從（ui，νi）到（ui，νj）的距離，h為帶寬。地理加權(quán)模型中最為關(guān)鍵的問題就是準(zhǔn)確得出帶寬的值。為了取得最佳帶寬，S.Fotheringham等人提出AIC最小準(zhǔn)則，即模型的AIC值取得最小時，對應(yīng)的值為最佳帶寬[12]。

3 基于GWR模型的福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異主導(dǎo)因素分析

3.1 普通最小二乘法（OLS）回歸模型估計與分析

以勞動力、人均固定資產(chǎn)投資、第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人均社會消費品零售為解釋變量，以人均GDP為被解釋變量，建立普通最小二乘法回歸模型，可得相關(guān)結(jié)果（表1）。從表1數(shù)據(jù)可以看出:2006年OLS模型的擬合優(yōu)度為0.908，2016年的擬合優(yōu)度為0.680，F(xiàn)統(tǒng)計值分別為153.782和32.928，兩個年份的數(shù)據(jù)均通過了1%顯著性檢驗（P＜0.01），說明各主導(dǎo)因素之間均與福建省人均GDP存在顯著的線性關(guān)系。

雖然福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況能夠通過OLS回歸模型較好地反映出來，但區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)屬于空間數(shù)據(jù)，存在空間異質(zhì)性問題，這與OLS回歸模型的假設(shè)要求相背離所以，OLS回歸模型的結(jié)果值存在一定的誤差。運用GWR4軟件對2006年與2016年福建省區(qū)域人均GDP進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗，得出2006年的Moran’s I值為 0.328，2016 的值為 0.296，兩個年份數(shù)據(jù)均通過顯著性檢驗（P＜0.01），結(jié)果說明福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)在空間上并不是呈現(xiàn)隨機分布的狀態(tài)，而表現(xiàn)為顯著地空間集聚。因此，為更好地解釋福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的實際情況，本研究采用在OLS模型的基礎(chǔ)上嵌入了空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性的GWR模型進(jìn)行分析。

3.2 地理加權(quán)回歸（GWR）模型估計與分析

本研究確定空間權(quán)重矩陣選擇了高斯權(quán)重函數(shù)方法，用GWR4軟件根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)建立GWR模型，并且通過AIC最小準(zhǔn)則來確定最優(yōu)帶寬，得出的結(jié)果如表2所示。由表2可知：比較OLS模型與GWR模型的結(jié)果數(shù)據(jù)，2006年與2016年GWR模型的R2值均較大，說明GWR模型在一定程度上解決了傳統(tǒng)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型設(shè)定存在的偏差，GWR模型對福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的解釋效果總體優(yōu)于OLS模型的解釋效果。

表1 普通最小二乘法回歸模型的估計結(jié)果Table1 Estimation resultsof ordinary leastsquaresregression model

表2 地理加權(quán)回歸模型的估計結(jié)果Table 2 Some results of geographical weighted regression model

3.3 各主導(dǎo)因素對福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)影響的空間異質(zhì)性分析。

如前所述，能夠計算出各解釋變量隨空間位置的改變而發(fā)生變化的參數(shù)是GWR模型最主要的特點，且可以充分說明各解釋變量參數(shù)的空間異質(zhì)性。為了更好地分析各因素對福建省各區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響力大小及其空間異質(zhì)性，運用Arcgis軟件的自然間斷點分級法，將模型計算出的各影響因素的回歸參數(shù)分為4類，并對結(jié)果進(jìn)行闡明。

3.3.1 勞動力因素

由圖1可以看出，2006年的勞動力因素對福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用表現(xiàn)為自西向東逐漸增加。在2006年以前，福建省東部地區(qū)有著明顯的勞動力聚集的現(xiàn)象[14]，這些地區(qū)的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)較好，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，基礎(chǔ)設(shè)施較為完備，且交通更為便利，它們對勞動力有著較大“吸引力”。而建寧縣的回歸參數(shù)表現(xiàn)為負(fù)值，說明在2006年中，建寧的勞動力對建寧縣的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起抑制作用。在早期，建寧縣絕大部分青壯年選擇外出務(wù)工，導(dǎo)致建寧縣人口流出嚴(yán)重，引發(fā)人口老齡化等一系列問題，最終抑制了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

而2016年的勞動力因素對福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)的作用則表現(xiàn)為自東北向西南遞增。2007年，閩西南“廈門、泉州、漳州、龍巖、三明”五市，首次簽訂部門合作協(xié)議，交通致力于打造“兩小時經(jīng)濟(jì)圈”，廈門、泉州、漳州、龍巖、三明五市之間逐漸形成一個健全的交通網(wǎng)絡(luò)，“同城效應(yīng)”開始展現(xiàn)。交通發(fā)展便利，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)間的協(xié)作，各具特色和優(yōu)勢的產(chǎn)業(yè)開始聚集發(fā)展，提供了大量的就業(yè)崗位，人口流入比重增加，大大地促進(jìn)了閩西南五市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會效益。其中，“十一五”期間漳州的服務(wù)業(yè)取得了飛速的發(fā)展，逐漸成為漳州市經(jīng)濟(jì)的主要組成部分和人民就業(yè)的主要途徑[15]。且其民營經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，資本結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)多元化，導(dǎo)致就業(yè)崗位明顯增加，勞動力流入增長明顯。從圖中即可看出，相比2006年，到2016年時勞動力因素對漳州大部分地區(qū)經(jīng)濟(jì)促進(jìn)作用明顯提高。此外，近幾年，永定縣開展民資“回歸工程”政策，積極引導(dǎo)去外地發(fā)展并且發(fā)展良好的永定籍貫的企業(yè)家回到永定縣發(fā)展，在提供各類優(yōu)惠利民的政策的基礎(chǔ)上還提供各類合適的創(chuàng)業(yè)平臺，不僅為永定縣提供了大量的就業(yè)崗位，而且促進(jìn)了優(yōu)秀人才的流入。永定縣從06年勞動力流出嚴(yán)重的幾大縣變成勞動力迅速流入狀態(tài)。

圖1 2006年與2016年GWR模型勞動力回歸參數(shù)的空間異質(zhì)性Figure 1 Spatial heterogeneity of regression parametersof labor force of GWR model in 2006 and 2016

3.3.2 人均固定資產(chǎn)投資因素

由圖2可知，在2006年時，人均固定資產(chǎn)投資對福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響自東北向西南逐漸增加。從固定資產(chǎn)定義可知，建筑工程是固定資產(chǎn)投資的一個重要的組成部分。通過福建省各區(qū)域建筑企業(yè)總收入及從業(yè)人數(shù)數(shù)據(jù)[17]即可得出，福建省閩東和閩北地區(qū)（寧德、福州、南平等）的建筑企業(yè)從業(yè)人員數(shù)相對較少，建筑行業(yè)總收入不高，且每年的增長速度也較為緩慢。這和各城市的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和城市規(guī)模有著很緊密的聯(lián)系，以寧德市為例，寧德市的城市規(guī)模大小和財政收入情況在福建省均處于較低水平，其建筑行業(yè)收入水平相對福建省其他地區(qū)處于下游位置。而閩西地區(qū)（龍巖、三明部分地區(qū)）的建筑企業(yè)總收入和從業(yè)人數(shù)則明顯更高。因此，福建省2006年的人均固定資產(chǎn)投資對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響呈現(xiàn)出自西南向東北遞減的趨勢。

自2006年之后，閩南閩中（泉州、廈門、莆田等）這些經(jīng)濟(jì)更為發(fā)達(dá)的地區(qū)開始興起。由于泉州、廈門位于沿海地區(qū)，同時也是“海峽西岸”的核心城市，雖然2006年當(dāng)期的建筑總收入和從業(yè)人數(shù)不高，但后期每年漲幅很大。從2006年至2010年，閩南和閩中地區(qū)在建筑行業(yè)已經(jīng)穩(wěn)居福建省第一、第二位置，且福州作為福建省省會，財政的大量投入也讓福州建筑業(yè)發(fā)展迅猛。因此，2016年人均固定資產(chǎn)投資對福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響轉(zhuǎn)變?yōu)樽晕鞅毕驏|南遞增。

圖2 2006年與2016年GWR模型人均固定資產(chǎn)投資回歸參數(shù)的空間異質(zhì)性Figure 2 Spatial heterogeneity of regression parameters of per capita fixed asset investment of GWR model in 2006 and 2016

3.3.3 第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素

由圖3可知，2006年與2016年的第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素對福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響均為以南平三明為中心向四周減少。閩南（廈門、泉州、漳州）均位于沿海地區(qū)，具有得天獨厚的地理優(yōu)勢，福州也是福建省經(jīng)濟(jì)發(fā)展首要城市之一，這些地區(qū)在早期工業(yè)產(chǎn)業(yè)便已形成一定規(guī)模，且發(fā)展水平已經(jīng)較高，導(dǎo)致近幾年第二產(chǎn)業(yè)對這部分地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動力較小。而內(nèi)陸地區(qū)如閩北、閩中、閩西（南平、三明、龍巖）等地區(qū)，由于山區(qū)面積廣闊，為采掘業(yè)提供了天然的便利條件，從而帶動了重工業(yè)的發(fā)展，促進(jìn)了當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

近年來，南平市政府持續(xù)實施“綠色發(fā)展，科技創(chuàng)新”發(fā)展戰(zhàn)略，工業(yè)發(fā)展迅速，培育、打造了一系列在全省乃至全國同行業(yè)領(lǐng)先地位的骨干工業(yè)企業(yè)，民營企業(yè)和三資企業(yè)逐步成為工業(yè)持續(xù)發(fā)展新的重要支撐。同時，三明市、龍巖市也相繼提出“工業(yè)強市”“工業(yè)致富”發(fā)展戰(zhàn)略，第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對其區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著重要的推動作用。

圖3 2006年與2016年GWR模型第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)回歸參數(shù)的空間異質(zhì)性Figure 3 Spatial heterogeneity of regression parameters of Second industrial structure of GWR model in 2006 and 2016

3.3.4 人均社會消費品零售因素

由圖4可以看出，2006年時人均社會消費品零售因素對福建區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響呈現(xiàn)自北向南逐漸增加的趨勢，而到了2016年影響程度卻基本相反福州市消費品市場“十一五”期間實現(xiàn)了巨大的變化，社會消費品零售總額實現(xiàn)了翻倍增長，不僅總量穩(wěn)居全省第一，而且每年的增長幅度也占據(jù)首位。各行業(yè)競相發(fā)展，自圖4可知，時至2016年社會消費品零售對福州經(jīng)濟(jì)已產(chǎn)生至關(guān)重要的影響。自2011年以來，寧德市響應(yīng)政府政策，致力于推動消費品市場的增長，消費品市場的規(guī)模逐步增大，市場供求格局業(yè)產(chǎn)生了轉(zhuǎn)變，致使寧德市居民消費水平對寧德市區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響也越來越大。

圖4 2006年與2016年GWR模型人均社會消費品零售額回歸參數(shù)的空間異質(zhì)性Figure 4 Spatial heterogeneity of regression parameters of Per capita social consumer goods retail sales of GWR model in 2006 and 2016

4 建議

綜上所述，福建省的區(qū)域經(jīng)濟(jì)含有空間效應(yīng)，且各主導(dǎo)因素對經(jīng)濟(jì)影響存在空間異質(zhì)性。因此，為了減小福建省各區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異，促進(jìn)福建省區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，提出以下建議：

（1）重視城市交通建設(shè)，增強福建省各市之間的合作關(guān)系。交通是連接各城市的紐帶，是區(qū)域產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)力發(fā)展的先決條件，交通設(shè)備基礎(chǔ)完善，不僅可以加強城市與周邊城鎮(zhèn)之間的交通聯(lián)系，還可以加強東南沿海地區(qū)與內(nèi)陸之間的合作關(guān)系，節(jié)約運輸成本，推動項目合作，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。

（2）重點發(fā)展具有各地區(qū)特色的產(chǎn)業(yè)。福建省各地區(qū)應(yīng)進(jìn)一步發(fā)展福建省特色產(chǎn)業(yè)，推動產(chǎn)業(yè)向規(guī)?；?、標(biāo)準(zhǔn)化、產(chǎn)業(yè)化方向發(fā)展，充分開發(fā)自然資源的潛在作用，發(fā)揮傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。如：泉州的鞋服產(chǎn)業(yè)，廈漳的閩臺合作農(nóng)產(chǎn)品，安溪的茶葉以及閩西的紅色旅游業(yè)和礦產(chǎn)資源等，圍繞各地區(qū)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，集中規(guī)劃布局。

（3）調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。各地區(qū)要跟據(jù)本地區(qū)的具體生產(chǎn)情況進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變革。沿海地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展日趨成熟，對經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動力已經(jīng)不甚明顯。第一、第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定發(fā)展的同時，還應(yīng)著重對第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，致力于服務(wù)業(yè)水平的提高。而內(nèi)陸地區(qū)則應(yīng)進(jìn)一步鞏固、加強工業(yè)化建設(shè)，采用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)發(fā)展生產(chǎn)力，同時注重本地區(qū)地理環(huán)境優(yōu)勢，并驅(qū)發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、生態(tài)旅游業(yè)等。

（4）刺激消費。改變消費結(jié)構(gòu)，福建省大多地區(qū)居民消費從原本的偏重于食品消費的溫飽型消費轉(zhuǎn)變?yōu)橄硎苄拖M，但和發(fā)達(dá)地區(qū)還是存在著一定的差距，這也從側(cè)面體現(xiàn)了居民整體消費不高，消費結(jié)構(gòu)單一的特點，所以消費結(jié)構(gòu)也有待改善。