江苏省区域经济发展差异成因的面板数据分析

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1、江苏省区域经济发展差异成因的面板数据分析：F427文献标识：A：1009-4202（2011）02-010-02　　摘要区域经济发展差异的扩大已成为制约江苏省经济健康、持续发展的重大问题。本文通过对江苏省13市2000—2009年的面板数据，分别建立苏南、苏中、苏北三大区域的生产函数模型，分析江苏省区域经济发展差异的成因，并提出政策建议。　　关键词区域差异成因分析面板数据　　　　区域经济差异的扩大己成为影响经我国济发展、社会稳定的重大问题，并受到社会各界的极大关注。江苏虽然是我国东部沿海的发达省份，但同样存在内部各区域之间的差异问题，其差异的

2、扩大必将影响江苏省总体经济的快速、稳定、持续发展，影响江苏省“两个率先”目标的实现。为了能够缩小江苏省区域经济发展差异，实现江苏省区域经济共同发展，首先要对江苏省区域经济发展差异的成因进行分析。　　一、模型设计　　为了区分国内资本与外资对经济增长的影响，将资本分为国内资本和国外资本，将柯布—道格拉斯生产函数扩展为：　　指数是劳动力的边际弹性；指数表示国内资本产出弹性；指数表示外资产出弹性；A是常数，也称效率系数。　　数据处理：①总产出Y，单位为亿元币，用各地级市地区生产总值表示；②国内资本总额，单位为亿元，以城镇固定资产投资减去人民币表示的实

3、际外商直接投资代替；③国外物质资本，单位为亿元，以实际外商直接投资代替，由于原始数据是按美元计价的，故按照各年度人民币兑美元的年平均汇率转化为按人民币计价；④劳动力存量L，单位为万人，以各地区就业人数代替。其中，地区生产总值利用工业品出厂价格指数折算成2000年的实际值，固定资产投资和实际外商直接投资利用固定资产投资价格指数折算成2000年的实际值。此外，由于本节使用的模型实际上是对经典柯布道—格拉斯生产函数的变形，模型的建立是以经济理论为基础的，故可认为各内生变量与因变量之间确实存在如模型所描述的关系，不存在虚假回归，不做平稳性检验。　　二

4、、模型选择及估计　　1．影响形式确定。面板数据模型的影响效应包括随机效应和固定效应。在影响效应的选择上，一般经验的做法是，如果研究者预期建立面板模型推断样本空间的经济关系，则模型设立为固定效应模型；否则，如果样本是从总体随机抽样得到的，并且预期利用模型解释或推断总体的统计性质，则将模型设定为随机效应模型。本节研究目的是通过建立江苏省三大区域的生产函数模型研究各生产要素对江苏省区域经济增长差异的影响，故选择固定效应模型比较合适。　　2．模型形式确定。计算统计量F1、F2，进行协方差分析检验。　　从表1可以发现：苏南地区的F2统计量为33.052

5、，大于临界值1.99，拒绝原假设H2，F1统计量为1.197，小于临界值2.09，不能拒绝原H1，建立变截距模型；苏中地区F2统计量为2.3698，小于临界值2.51，不能拒绝原假设H2，应建立不变参数模型；苏北地区F2统计量为20.1365，大于临界值1.99，拒绝原假设H2，F1统计量为0.1519，小于临界值2.09，不能拒绝原H1，建立变截距模型。　　3．回归结果。结合Eviews6.0用对应的模型分别对苏南、苏中、苏北地区的数据进行加权最小二乘法回归估计，各变量的回归系数及拟合度检验统计量如表2所示。　　结果表明，对苏南、苏中和苏北

6、地区所建三个模型调整后的可绝系数分别为0.9978、0.9878、和0.9958，联合显著性检验的F统计量伴随概率都近似于0。这说明三个模型都有很显著的统计意义，能解释地区生产总值98%以上的变化。　　三、结果分析　　1．劳动力因素对经济增长的影响　　苏南、苏中、苏北的劳动力弹性系数分别为-0.0159、0.3116和0.4096。苏南地区的劳动力弹性为负值，说明苏南地区劳动力的投入对经济增长已经不能起到推动的作用，反而对该区域经济的增长起到了阻碍的作用。这是由于90年代后期由其是2000年以后，苏南地区随着产业结构的不断调整和升级，机械化程

7、度越来越高，开始出现技术替代劳动的趋势，使得劳动力投入对经济增长贡献不再那么明显，甚至起到了下拉的作用。苏中和苏北地区劳动力的增长仍是推动经济增长的主要动力之一，由其是苏北地区，劳动力投入仍是其经济增长的首要因素。　　2．国内资本对经济增长的影响　　江苏省三大区域的国内资本变量都是及其显著的，都能通过1%的显著性水平检验。苏南、苏中、苏北的国内资本弹性分别为0.6963、0.4921和0.3643，表示苏南、苏中、苏北增加1%国内资本投入，分别可以带动当地经济0.6963、0.4921和0.3643个百分点的增长。这说明国内投资对江苏省三大区

8、域的经济增长都存在较大的推动作用，但对三大区域影响程度并不完全一致，弹性系数最大的苏南是弹性系数最小的苏北的1.91倍。　　3．外商直接投资对经济增长的影响　　江苏