广东工业经济发展差异及异质性成因研究——基于一种回归的分解方法

李雪琪，熊雪如

（1.西安交通大学 经济与金融学院，陕西 西安 710061；2.广州市社会科学院，广东 广州 510410；3.暨南大学 经济学院，广东 广州 510632）

一、引 言

工业经济是发展中国家经济发展的主要动力[1]。它在推动技术革命和全球化水平、加快区域经济结构调整、促进国家劳动效率提高的同时，也带来了区域经济发展的差异[2-3]，这种差异的存在不仅会加深社会不稳定的风险，而且从长期来讲更会制约工业化的发展，影响区域经济分工与协调。因而，以缩小区域工业发展差异带动区域协调发展是推动工业化进程的活力之源。

目前，国内外研究区域差异的方法很多且日渐成熟。从指标的运用上看，可分为单一指标法和综合指标法。单一指标法主要通过包括人均GDP、标准差、基尼系数、加权变异系、泰尔指数、锡尔系数等来进行差异测量[4-13]；综合指标法主要是通过构建一套综合评价指标体系，采用主成分分析等计量方法等来测量区域间经济的相对差异[14-15]。在指标运用的基础上，一些学者对指标进行分解，从而得到区域和产业方面更深层次的差异分析[16-21]。一些学者引入空间因子，从空间角度阐述区域差异[22-23]。以上这些研究中，专门针对区域经济发展或区域工业发展差异影响因素的定量研究并不完善，从目前的研究成果看主要有以下三种方法：

第一种是通过回归方程计算影响因素对经济发展差异的影响。许召元、李善同运用回归方程的结果来分析影响区域经济发展差异的因素，并根据各地区解释变量的平均值与全国平均值的差值来测度对区域经济发展差异的贡献率[24]。欧向军和陈修颖、李丽和管卫华等采用逐步回归分析方法，分析了影响江苏省区域经济发展差异的因素[25-26]。

第二种是基于某项不平衡指标，对特定的区域差异影响因素进行测度。于成学采用泰尔系数测度法，分别测算了人均GDP、人均城乡居民可支配收入和城镇人均住房面积、每万人卫生机构人员数、地区的教育水平等五项指标的泰尔系数[27]。彭薇将人均GDP的构成因素分解为劳动生产率、就业率、劳动参与率和劳动年龄结构4个指标，将中国31个省份各指标的横截面方差分解为3个地区组内方差和组间方差，运用各省人口规模占全国人口规模的比重作为权重来评估四个指标对区域差异的影响[28]。

第三种是针对特定因素的定量分析。这方面的研究成果较多。Trudy Owens、Adrian Wood通过跨国家的数据分析发现，技术水平是造成不同国家之间发展差异的重要原因[29]。Jaejoon Woo、Gerschenkron、Yilmaz Akyüz and Charles Gore 等都强调了政府的作用，认为政府政策会加快区域经济发展差异[30-32]。Sukkoo Kim则强调了城市化对区域工业发展的影响[33]。在国内，魏敏、李国平利用人均GDP、GDP在全国的比重、企业经营效益、政府财政能力和对外贸易的现实差异状况进行了分析[34]。任建军、阳国梁从GDP、人均GDP和城乡居民三个层面对四大区域经济发展进行了多维度的分析并从资本成因（包括信贷资金和外商投资、全社固定资产投资）方面解释了中国区域经济发展的差异问题[35]。此外，周玉翠和廖荣华、刘昭云等也从不同方面做了有益的探索[36-37]。

就第一种方法而言，由于回归方程中所涉及的影响因素单位存在差异，使得计算出来的贡献率并不具有准确的横向可比性。而后两种指标的不足之处在于，解释变量的选择存在主观性①，结果与原因解释容易分离，从而在一定程度上削弱了研究的解释力和可信度[38]。由以上分析可以看出，虽然有关影响经济发展差异的因素分析成果很多，但却很少有人能较为全面地分析出经济发展差异的不同影响因素，并排列出这些影响因素的影响大小和优先次序。而解决这一问题关系到政府在未来的区域规划中，就如何进一步缩小区域工业发展差距这一问题有针对性地采取措施，以矫正以往工作中的偏差，明确未来工业经济政策的重点方向。基于上述考量，本文以广东省区域工业发展差异及发展趋势为切入点，并以该省2000-2011年的数据为基础建立面板回归模型，继而利用基尼系数进行回归分解，试图对不同因素的区域工业发展差异贡献率展开横向比较，从而对广东省现阶段正在努力开展的产业转移工业园建设提供启发与政策性建议。

二、广东省区域工业发展差异的趋势分析

广东省工业经济发展差异具有明显的区域性。从2011年的统计结果看，珠三角地区②土地面积为5.5万平方公里，占广东省的30.4%，但工业总产值占到广东省工业总产值的84.4%。与此同时，粤东、粤西、粤北总面积达12.5万平方公里，占全省的69.6%，但工业总产值只占到全省的15.6%。目前，珠三角地区以劳动密集型和资源密集型为主的工业受到生产要素的约束，逐渐向周边地区转移。为此，广东省政府2005年起陆续出台了《关于我省山区及东西两翼与珠江三角洲联手推进产业转移的意见(试行)》、《关于支持产业转移工业园用地的若干意见(试行)》、《广东省产业转移工业园认定办法》、《关于进一步推进产业转移工作的若干意见》等一系列文件，大刀阔斧地引导这些企业向粤东、粤西、粤北转移，逐步探索以政府参与和组建产业转移工业园为主要手段的发展方式，推动广东省区域经济协调和欠发达地区工业经济的发展。

为量化区域工业发展差异程度，本文以人均工业总产值作为衡量区域工业发展水平的指标。基于这个指标，以2000-2011年广东省21个城市的人均工业总产值为基础，计算出3个不平等指标：变异系数（CV）、区位基尼系数（GI⁃NI）以及广义熵系数（Theil-T）。图1显示了广东省珠三角和粤东、粤西、粤北区域工业发展水平的差异。曲线呈倒的“V”字形，12年间波动幅度较大。2000-2005年，四大区域工业发展水平的差异不断扩大，从2006年起差异水平开始逐渐缩小，但2011年的数值仍低于2004年的差异水平。从整体来看，12年间四大区域的区域工业发展水平差异处于上升趋势。图2显示了广东省区域工业发展水平在不同城市之间的差异，其形状与三大区域的区域工业发展水平的差异趋势图相似，但相比之下，城市间区域工业发展不平衡差距比三大区域间差距更大，但随时间推移波动幅度相对较小。2000-2003年城市间区域工业发展差异度处于上升态势，2004年较为平稳，而2005年又开始上升，并达到12年间的最高点，随后又趋于下降。这说明，广东省工业经济空间集聚性明显，且这种集聚更多地体现在城市之间区域工业发展的不平衡。

图1 2000-2011年四大区域间工业经济发展水平差异趋势

图2 2000-2011年广东省城市间工业经济发展水平差异趋势

无论是区域间的差异还是区域内的差异，它们都处于2005年的同一拐点上。在2005年之前区域工业发展差异在整体上是上升的，2005之后，差异度有所下降。这说明广东省产业转移和工业园区的建设对减少四大区域间区域工业发展差异起到了一定的效果，但是效果并不显著。本文试图通过区域工业发展差异影响因素分析，以期对广东省产业转移工业园的建设工作提供启发和建议。

三、实证分析

（一）研究方法及数据来源

1.研究方法

（1）面板数据模型的建立和指标选取。运用计量经济学的方法来测量相关因素对广东区域工业发展差异的基本影响。本文基于改进的C-D生产函数模型进行分析，将公式两边同时取自然对数，可得对数线性方程：

其中，Yi、Ki、Li、Ai分别表示区域i工业产出、资本投入、劳动力成本和技术投入。0＜α＜1，0＜β＜1，0＜β+α＜1。参考Sachs和Warner（1995）的建议，将基础设施水平（infr）、政府参与的影响（gov）、工业企业经济效益水平（EFF）、城市化率（urban）等纳入回归方程，建立计量方程如下③：

在（2）式中，被解释变量Yit为i市t年工业产出水平，用人均工业总产值来度量；工业资本投入（K），用资产占总资产的比重表示，用于度量工业资本规模水平大小对区域工业发展的影响；劳动力成本（L），用城市从业人员平均劳动报酬表示，用于度量单位劳动力成本的变动对工业经济的影响；技术投入（A），侧重于创新能力的投入，用城市专利授予量来表示，用于度量创新能力对区域工业发展的影响，同时考虑劳动力成本与创新能力的交互影响，在方程右边引入了两者的交互项；基础设施水平（infr），用各市人均邮电业务拥有量来表示，用于控制信息维度的基础设施水平；政府参与的影响（gov），用政府财政支出占GDP比值表示，用于度量工业经济的增长在多大程度上依赖于政府投资的推动；工业企业经济效益水平（EFF），用总资产贡献率来表示，用于度量企业经济效益对推动区域工业发展的效果；城市化率（urban），用城市非农人口占城市总人口的比重来表示。

为了更好地体现区域工业发展差异发展的空间性，本文还控制了一组不随时间变化的区域特征哑变量Z。其中，loc1、loc2、loc3分别表示珠三角、粤西和粤北的哑变量；port表示是否是海港城市或经济特区城市的哑变量④。

（2）异质性成因的回归分解。采用万广华（2006）的基于基尼系数的回归分解方法，并创新地运用到工业经济差异的研究当中。使用这种新创建方法的好处是，它可以用于任何不平等指标，且不仅仅限于线性回归模型。另外，还能在限定其他解释变量的条件下，研究某一解释变量对不平等的贡献大小，判断哪些解释变量是造成不平等的主要决定因素[39]。由于基尼系数应用的广泛性，本文将基于基尼系数展开回归分解。基于基尼系数的不平等指标分解如下：

其中，Y表示不同变量所带来的人均工业总产值的产出流；Yj=βjXj表示由第j个变量所带来的人均工业总产值的产出流⑤；C(Yj)表示集中指数（concentration index）；E表示期望。根据（3）式可以发现，基尼系数是所有变量所带来的人均工业总产值产出流的加权平均，权数是各变量带来的产出流占总产出流的比重。用Sj代表E(Yj)/E(Y)，则（3）式可以写成：G(Y)=∑SjC(Yj)。很容易看出，[(SjC(Yj)/G(Y))]×100%是第j个变量的变动对基尼系数的贡献百分比，这里用COj表示。其中，C(Yj)/G(Y)为相对集中系数[40]。于是有：

其中，COj的符号依赖于E(Yj)与C(Yj)，因为Yj代表的是人均工业生产总值，故它应该为正，所以E(Yj)为正。又因为Yj=βjXj，C(Yj)=C(Xj)，所以COj的符号取决于βj与C(Xj)。βj表示其它因素不变的情况下Xj对Y的偏回归系数，而C(Xj)表示其他因素可变条件下Y与Yj或Xj的相关性。COj为正表示Xj使区际工业经济水平差异度上升，COj为负则意味着Xj使工业经济水平差异下降。最终，Xj贡献度为：

2.数据来源及研究范围

本文研究范围覆盖广东省21个城市，具体包括：广州、深圳、珠海、佛山、惠州、东莞、中山、江门、肇庆、汕头、潮州、揭阳、汕尾、湛江、茂名、阳江、韶关、河源、梅州、清远、云浮。研究数据主要来自于2001-2012年《广东省统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》，考虑到数据能够更好地反应实际中的经济情况，采用历年省级消费者价格指数（CPI）进行了消胀。产业转移工业园的信息和数据来自于广东省官方网站。

（二）实证分析结果

1.异质性成因的面板回归分析

在确定使用何种效用模型之前，对面板数据模型（见公式（2））做了单位根检验和面板协整检验。模型中时间序列都是一阶协整。通过Kao检验和Pedroni检验结果显示，广东省21个城市Yi与Xit的面板数据之间存在协整关系。由于基本模型（1）中存在地区哑变量，考虑采用随机效应、混合模型或者时点固定效应三种模型进行估计。通过Hausman检验和F统计量检验，最终确定了时点固定效应模型，又考虑到可能存在自相关与异方差因素的影响，采用Pooled EGLS（面板广义最小二乘估计）对面板数据进行回归，最终结果如表1所列⑥。

从估计结果来看，劳动力成本、工业投入资本、创新能力、城市化、工业企业经济效益水平、有利的地理和政策优势（这里包括成为港口城市和经济特区）对于提高区域的经济增长是有利的，而更依赖于政府财政倾斜和投资的区域工业发展方式对于提高区域工业经济增长在长期来看是不利的。这说明，政府在参与经济活动的过程中应更加侧重于合理引导，消除贸易壁垒，适当地减少对经济活动的直接干预和投资，推动工业经济良性发展。同时，分析中加入了创新能力和劳动力成本的交互项，这个交互项系数为负，且是显著的，这表明创新能力高的地区随着劳动力成本的增加，区域工业发展的增长会减缓。这也从另一个侧面证明一些劳动密集型和资源密集型的产业可以向相对欠发达地区进行转移，从而获得更多的发展空间，提高工业经济发展水平，以减少区域工业发展差距。

表1 面板回归模型估计结果

2.异质性成因的回归分解

将loc1、loc3、port代表区位性的指标进行合并，用loc来表示；交叉项A*L与L进行合并，用COST_L来代示；其它变量保持原有定义。最终回归分解结果如图3所示。

图3 2000-2011年各种影响因素对区域工业发展差异的贡献率

图3中需要特别解释的是eff的贡献率为负值。从现实中的经济发展来看，eff与人均工业总产值之间是正相关，所以β＞0，这在表1中也得到了印证。但另一方面，广东省工业经济高水平的地区eff值相对要低，相反工业经济低水平的地区eff值相对较高（如图4所示），所以C(Xj)＜0，这可以用产业生命周期理论来解释。广东省以珠三角为主的相对发达地区工业化进程大致处于工业化中期向后期转变的阶段[41]，而欠发达的地区工业正处于快速发展的阶段，所以相对来讲，发达地区的工业企业经济效益水平相对较低，而欠发达地区工业企业经济效益水平相对较高。因此，eff对区域工业发展差异度有负的贡献，这意味着工业企业经济效益水平减少了区域工业发展的差异。

图4 2011年人均工业总产值与工业企业经济效益水平对比

四、结论及启示

通过对区域工业发展差异的回归分解，各种因素对区域工业发展差异的贡献率可以分为清晰的三个层次。第一层次是政府财政政策、区位，它们对区域工业发展差异的贡献率最大，整体贡献率达25%～40%。第二层次是创新能力和工业投入资本，其贡献率处于7%～18%区间中，仅次于政府政策与区位的贡献率；第三层次是城市化、劳动力成本、企业经济效益水平和基础设施，它们波动区间较小，分别对区域工业发展差异有不同程度的影响。

政府财政政策对区域工业发展差异的影响力最大，其贡献率约为26%～40%。12年中，贡献率整体处于上升趋势，波动幅度为13.6%⑦。回顾改革开放30多年来，广东省珠三角地区借助于国家改革开放政策，的确获得了一系列的内在先发优势，但同时也使得与处于政策劣势的欠发达地区工业发展的相对差距越拉越大。为推动工业经济协调发展，广东省政府以鼓励欠发达地区建设产业转移园为主要手段，对工业如何在省内扩散的干预力度非常之大。除组织参与项目招商之外，还加大了对产业转入区资金和政策支持，甚至设立竞争性扶持资金，形成了对园区的考核与淘汰机制。这些不仅会加大地区政府之间恶性竞争和转移企业的不确定性风险，而且会给一些欠发达地区经济发展带来负担。以上研究表明，政府政策作为区域工业发展差异的主要影响因子，应把握好“适度干预”，重点从引导产业有序转移的角度出发，做好区域整体规划，完善区域协调利益机制和市场经济体系，提高园区政府部门的服务和办事效率，减少转移企业的贸易摩擦成本。

区位对区域工业发展差异的影响力位居第二，其贡献率达30%～35%。在2005年之前，区位贡献率呈波动性地下降，2005年之后又有少量的上升，但整体上处于下降的趋势，下降幅度达4.34%。这表明虽然区位对广东省区域工业经济差异的影响已经开始消减，但弥补欠发达地区区位劣势的相关措施和建设还远远不够。可以考虑从推进基础设施建设和基本公共服务均等化、利用自身优势资源打造特色产业等方面着手来弥补区位的不足。实践中，一些处于区位劣势的产业转移园区已经开始了积极的探索。其中最典型的是东莞大岭山产业转移工业园，在充分结合本地的区位优势和资源优势下选择符合本地发展的精细化工产业，逐步延伸产业链，初步形成了手机产业集群⑧。

创新能力对区域工业发展差异发展的贡献率排列第三，约为7%～18%。12年中，创新能力贡献率波动幅度较大，达10.7%。从图3中可以看到，从2003年开始，创新能力对区域工业发展差异的贡献率一直处于上升的趋势，这表明广东省欠发达地区近年的创新水平相对落后于发达地区，并且这种差距还在持续拉大。由于创新能力的培养是一个长期的过程，在产业转移初期鼓励欠发达地区的技术创新可能对减小区域工业经济差异的作用效果不明显，但可以预计未来创新水平的提升将成为增强区域经济竞争力的重要方面。这要求产业转移企业用长期的眼光看待创新能力的重要性，注重企业核心竞争力的培养，加大人才的引进，深化产学研一体化的产业发展模式，避免“游移性”产业（footloose indus⁃tries）[42]的出现。

工业投入资本对区域工业发展差异发展的贡献率居第四，约为7%～18%。工业投入资本贡献率一直处于缓慢上升的状态，直到2009年和2011年有所下降。这说明，作为广东省区域工业发展的核心，珠三角地区的规模经济效应吸引了更多资本的投入，而粤东、粤西、粤北地区远未成形一定的规模经济，从而加剧了区域工业发展差异，但这种现象在2009年有所好转。所以，欠发达地区在未来产业转移工业园建设的过程中，应加强引导规模以上企业的转移，从而更好地带动配套企业转移，尤其是产业集群的整体性转移，形成产业集聚[43]。

城市化、劳动力成本、企业经济效益水平和基础设施对区域工业发展差异贡献率在6%～0.3%区间波动。其中，基础设施对区域工业发展水平差异的贡献率在近几年明显有所下降，这说明欠发达地区近几年在基础设施建设过程中取得了明显的成绩，这有助于改善当地的工业投资环境；城市化与劳动力成本12年来波动幅度较小，相对稳定；工业企业经济效益水平对区域工业发展差异有负的贡献，12年来绝对贡献率处于上升的趋势，这表明工业企业经济效益水平已在解决区域工业发展差异问题上做出了很大的贡献，而且在未来还有很大潜力可挖。所以产业转移工业园在承接产业的过程中，应根据区域自身的资源优势确立区域主导产业，重视技术改造和工业经济转型升级。

注 释：

① 许召元、李善同利用模型预测的各地区解释变量的平均值与全国平均平均值的差值来测度不同因素的贡献率，由于不同解释变量的单位度量标准不一样，无法保证解释变量对被解释变量影响力的横向比较。而欧向军等、李丽等侧重于对标准化回归系数（Beta值）的分析。Beta值是测量某一解释变量的相对重要性，它与解释变量的回归系数和波动程度有关系，只是适用于某一特定环境的下的比较，无法做出不同解释变量对被解释变量重要性的横向比较。

② 为了更好的说明广东省区域之间的差距，本文按工业经济发展水平和区域邻近原则将广东省划分为珠三角和粤东、粤西、粤北四个地区。其中珠三角地区包括广州、深圳、珠海、佛山、惠州、东莞、中山、江门、肇庆9市；粤东地区包括汕头、潮州、揭阳、汕尾4市；粤西地区包括湛江、茂名、阳江3市；粤北地区包括：韶关、河源、梅州、清远、云浮5市。

③ 按通常的做法，对比率和哑变量没有取对数。

④ 为海港城市或经济特区的城市包括：广州、深圳、珠海、汕头、中山、佛山、东莞。

⑤ 为表述方便，这里的表示公式（2）中包括哑变量以内的所有解释变量。

⑥ 由于loc2哑变量在回归中不显著，故删除了这一变量。

⑦ 波动幅度的公式为：Max(GOV′t)-Min(GOV′t)，其中，GOV′t为t年贡献率。

⑧ 资料来源于广东省经济和信息化委员会网站。

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