政治中心与经济中心的经济辐射能力比较

张先锋 吴伟东 满 强

（合肥工业大学 经济学院，安徽 合肥 230601）

一、引言

由于各地区的资源要素禀赋、经济规模、经济结构、政策因素以及其他外部环境的不同，区域经济发展天然存在着不平衡的特征。在区域经济发展中，往往存在一个或多个中心城市，作为增长极的中心城市对其他地区的经济发展具有或大或小的经济辐射效应。经济辐射是指作为中心增长极的城市，凭借自身拥有的经济、政治、文化、科技及人力资源等优势，通过知识外溢、技术扩散、要素流动、生产关联等方式，提高资源的配置效率，带动其他地区社会经济发展的现象。我国区域经济发展一直呈现北京和上海“两极”的空间结构布局，2012年北京和上海的GDP总量分别达到了17 879．4亿元和20 181．72亿元，人均GDP分别达到86 403．13元和84 781．28元。从政治地位来讲，天津、重庆与北京、上海同为直辖市，但天津、重庆2012年的GDP总量分别为12 893．88亿元和11 409．6亿元，人均GDP分别为93 173元和38 914元，经济实力与北京、上海有较大的差距。从城市经济总量来看，广州、深圳2012年的GDP总量分别为13 551．21亿元、12 950．08亿元，虽然GDP总量与北京、上海相差不远，但在政治地位、教育与科研机构的数量及质量、产业结构的高级化程度等方面仍与北京、上海有较大差距。因此，从综合实力来看，北京和上海无疑是全国范围内最具优势的中心城市。北京是我国最重要的政治中心，也是全国重要的经济中心、金融中心、科技教育文化中心以及交通枢纽。上海是我国最重要的经济中心、金融中心、贸易中心、科技教育文化中心及全国重要的交通枢纽，而且政治地位也很重要。截至2013年，世界500强企业中共有48家总部在北京，8家总部在上海①。北京与上海均是全国的经济中心与政治中心，但相对来讲，北京更偏重于政治中心，上海更偏重于经济中心。目前，北京和上海对全国经济发展都发挥着增长极的作用。

改革开放以来，我国逐步由“计划经济体制”向“市场经济体制”转型，虽然市场经济机制作用越来越明显，经济中心的辐射效应受到越来越多的重视，但各级政府，特别是政治中心仍然在中国区域经济增长中起着至关重要的作用。党的十八届三中全会公报指出：“经济体制改革是全面深化改革的重点，核心问题是处理好政府和市场的关系，使市场在资源配置中起决定性作用和更好地发挥政府作用。”那么，作为中国的政治中心和经济中心，二者对国内其他地区的经济辐射能力谁强谁弱？在面临相同的经济下行压力时，谁又更容易受到经济波动的影响呢？上述问题的回答对于丰富完善经济辐射效应理论与增长极理论，科学制定促进我国区域经济均衡与协调发展的政策具有十分重要的理论与实践意义。

二、文献综述

近年来，借助面板数据空间计量模型分析空间经济的研究主要集中在以下方面：

第一，关于空间溢出和集聚效应方面，潘文卿认为空间溢出效应是中国地区经济发展不可忽视的重要因素［1］。罗庆等利用探索性空间数据分析1990～2010年中国县域经济的空间格局，发现中国县域经济发展水平存在较强的空间自相关性，而且相似地区在空间上集聚分布［2］。

第二，关于经济辐射方面，朱虹等运用1997～2005年面板数据对比分析北京和上海经济辐射模式的差异，发现北京对周边经济腹地的辐射模式以“空吸”效应为主，上海对周边经济腹地的辐射模式以“反哺”效应为主［3］。何龙斌对省级边缘地区接受中心城市经济辐射问题进行了研究，从辐射流、辐射通道、辐射动力三个方面指出了省级边缘城市接受中心城市经济辐射的难处［4］。

第三，关于地区经济收敛和经济增长方面，苏良军等运用空间自回归模型比较了“长三角”和“珠三角”地区经济增长存在的空间相关性［5］。张晓旭等运用探索性空间数据分析方法分析了中国30个省份1978～2003年人均GDP之间的空间相关性，认为地理空间是中国经济增长收敛中不可忽视的重要因素［6］。张学良利用1993～2006年“长三角”132个县市区的空间面板数据发现县域经济存在经济收敛［7］。

上述文献无疑为本文进一步的研究提供了重要参考，但也存在以下不足：

第一，以往文献采用空间计量方法对经济收敛、空间集聚和外溢效应的研究比较多，但对政治中心城市和经济中心城市的辐射能力进行比较研究的文献较少。从我国现实来看，虽然市场在资源配置中起着越来越重要的作用，但政治中心在经济辐射中仍然可能起着举足轻重的作用，完全撇开政治中心作用来探讨增长极的经济辐射能力，其得出的结论是不能令人信服的。

第二，在交通通讯高度发达的今天，地理位置已不再是限制辐射效应发挥的主要因素，经济发展水平相近性、产业结构相似性与互补性、科技水平与人力资本水平的相近性以及产业链在空间分布上的关联性，已成为影响辐射效应大小的主要因素。经济辐射与扩散效应往往并不发生在相邻地区之间，而是沿着城镇等级体系来实现，一般来说，是沿着中央直辖市—副省级城市、省会城市—地级城市—县级城市－小城镇的路线扩散的。以往文献虽然考虑到经济辐射并不止于相邻地区之间，而且在实证研究中采用了经济份额为权重，而不是地理相邻为权重，但选择的样本点是与上海和北京相邻的经济腹地，实际上还是默认了经济辐射作用于相邻地区。更为重要的是，北京与上海作为全国性的中心城市，在经济发展水平、科技水平及人力资本水平方面，与其相邻县市之间存在较大差异，两地产业之间缺乏关联性、相似性与互补性，加上行政壁垒化和行政边缘化的影响，经济腹地的县市可能难以有效接受到中心城市的经济辐射。因此，单纯比较北京和上海对邻近周边经济腹地经济辐射的影响，不能有效说明北京与上海之间经济辐射模式的差异。鉴于以往研究的不足，本文分别选取北京作为政治中心代表，选取上海作为经济中心代表以及除北京和上海外的省级城市、直辖市、计划单列市共35个城市，利用2002～2010年面板数据，在经济收敛模型的基础上，结合空间自相关（SAR）和空间误差模型（SEM）来对比分析政治中心和经济中心的经济辐射能力，以及在面临相同的宏观冲击时，谁更容易受到经济波动影响。

三、理论分析

（一）经济辐射能力的影响因素分析

中心城市经济辐射能力的影响因素主要包括以下方面：（1）中心城市的经济实力。经济实力是决定经济辐射效应能力的最主要因素，它是指一个城市拥有的全部实力、发展潜力以及在经济社会中的地位和影响力。经济实力越强，表明城市发展水平越高，资本、人才、技术等方面越完备，辐射能力越强。（2）中心城市的区域创新能力。它是指企业、政府部门、高校与科研机构及其他社会组织，通过技术、管理、商业模式及制度创新，不断整合区域内部的知识、技术等生产要素，从而提高区域资源配置的能力。区域创新能力越强，中心城市对其他地区的知识外溢和技术扩散效应越明显，辐射能力就越强［8］（P21－23）。（3）中心城市的市场化程度。中心城市的市场化程度越高，生产要素、资本、信息、技术流动的障碍越小，与其他地区的交流越充分，中心城市的经济辐射效应就越强。（4）中心城市的对外开放度。中心城市的对外开放度越高，说明其国际投资、贸易的水平越高，其“引进来”和“走出去”的能力越强，越能够利用国际技术、资本、资源、市场不断强化自身的增长极地位，从而提高经济辐射能力。（5）中心城市的金融市场发展程度。货币资金的流动对生产要素的流动具有重要的导向作用，能够带动资源的优化配置。金融机构的数量与种类越多，金融市场的发展程度越高，金融市场体系越完善，货币资金利用效率越高，金融服务范围越大，对实体经济影响越大，金融辐射能力越强。而且金融信息获取的便捷性，促使许多金融功能摆脱了地理位置的阻碍，即使在相距较远的地区也能低成本实现。（6）中心城市与辐射区域之间的交通系统。交通系统的好坏直接关系到城市间交流的方便程度，交通系统网络越完善，产品与要素流动成本越低，速度越快，经济辐射效率就越高。（7）中心城市与次一级中心城市的产业结构相似程度与关联程度。由于技术进步、需求结构、区域要素密集度以及国际贸易投资的变动，中心城市产业结构会不断升级。伴随中心城市的集聚程度上升，土地等要素成本也不断上升，部分产业会外迁至次一级中心城市。中心城市周边地区，由于其科技水平、人力资本、基础设施等与中心城市相差较大，往往无法承接中心城市的技术与产业外溢。因此，在全国性中心城市的产业转移中，产业结构升级的地区可能并不是先向邻近地区转移，而是向与其产业结构相似程度较高和产业链关联性较高的次一级中心城市转移。

（二）政治中心的经济辐射能力

政治中心是以行政管理作为主要职能，通过设置相应的行政管理机构，行使对其管辖地区的管理职能的城市。改革开放以来，我国逐步由“计划经济体制”向“市场经济体制”转变，政府计划在资源配置中的作用不断弱化，市场作用加强。党的十八届三中全会提出，将市场在资源配置中的作用从“基础性作用”改为“决定性作用”，表明我国的经济体制将进一步向市场化方向转变，但是政治中心及政府政策在我国区域经济发展中仍然起着重要作用。目前，构成我国区域经济体系核心的4个中央直辖市、15个副省级城市（其中包括5个计划单列市）及各省会城市恰好是我国区域的政治中心。因此，政治中心的经济辐射效应具有重要的现实基础。

北京作为我国的政治中心主要通过以下四种机制对其他区域政治中心产生辐射作用：第一，北京是中央政府所在地，拥有对宏观经济和区域经济的调控权，中央政府及相关部门通过区域经济政策、财政收支与转移支付、行政审批及监管等配置资源，影响区域经济发展和辐射能力。第二，中心城市的行政等级越高，越受到中央的重视，投入的人力、物力、财力也越多，城市规模越大，经济实力越强。事实上，政府在制定区域经济政策时，通常优先考虑政治中心城市，政治因素往往会放大该城市已具备的经济、科研、教育、人才、基础设施等优势，从而增强其辐射能力。第三，由于经济体制改革的原因，多数大型国有控股企业的总部集聚北京，企业会通过其分支机构来影响次一级政治中心的经济发展。比如，从金融市场发展程度来看，北京拥有“一行三会”等金融监管机构，是金融宏观管理中心。同时，北京还是众多银行总行所在地，其分支机构遍布各省市，自然成为货币资源配置的决策中心，对省级分行的货币资金配置及经营行为具有关键性的影响，从而对我国次一级中心城市产生重要的辐射效应［9］。第四，中心城市是集政治、经济、社会和文化生活为一体的复杂综合体，受到诸多方面因素的影响。同时政治中心又是各党派、社会群团组织、高校与科研院所的所在地，是生产、传播、应用各种社会文化产品的重要基地。次一级政治中心除了受到上一级政治中心的直接行政指令的影响外，上一次政治中心往往对次一级政治中心的政府、企业与社会公众的行为决策起着示范作用，从而对区域经济影响重大。

（三）经济中心的经济辐射能力

上海作为我国的经济中心，主要通过以下五种机制对其他区域经济中心产生辐射作用：第一，上海作为经济中心，高等院校及科研机构多，企业技术水平高，人力资源丰富，信息流量大，基础设施完善，对外开放水平与市场化程度高，居民收入水平高，但生产要素成本也较高，相对而言，次一级中心城市的基础设施较为完善，有较强的承接辐射能力，生产要素成本相对较低。因此，在产业链分工中，大型企业往往把总部、研发中心及营销中心放在经济中心，而将加工制造中心、分公司放到次一级经济中心。通过企业内部分工，能够对次一级中心城市产生强大的辐射作用。至2012年9月底，落户上海的跨国公司总部393家，投资型公司259家，研发中心349家，实际经营的外资企业达到3．3万多家②，大量企业总部入驻增强了上海的经济辐射能力。第二，随着技术进步及需求结构的变化，上海的企业技术结构与产业结构不断升级，具有比较劣势的产业开始不断向其他地区转移。第三，经济中心城市的规模效益逐渐递减，由于生活成本和要素价格攀升等原因，部分人才和资本向次一级经济中心扩散。第四，上海具有完备的金融市场体系，是国际金融交易中心，金融服务功能强大，金融中心效应突出，提高了对次一级经济中心的辐射能力。第五，作为国际化大都市、国际航运及贸易中心，在对外开放程度、国际化和市场化等方面具有明显优势，大大增强了其经济辐射能力和辐射范围。

四、研究方法、指标选取与数据来源

（一）研究方法与模型设定

北京与上海分别作为政治中心与经济中心，通过不同的机制对其他区域产生辐射效应。政治中心与经济中心谁的经济辐射能力更强需要进行实证检验。本文首先从经济收敛模型入手，来展开对经济辐射能力的研究。借鉴Barro等的经济收敛模型［10］：

其中，式（1）的左边表示第i个地区人均收入在时间t内的增长率，yt和y0分别表示在t时期和初始时期的人均收入，α为截距项，随机扰动项为εi，β1为负表明初始发展水平低的地区具有更高的增长率。根据“地理学第一定律”可知，大多数区域之间都存在着较强或较弱的空间相关性。由于区域发展的不平衡性，不同地区的影响强度是存在差异的，其中，政治中心北京和经济中心上海发挥着增长极的作用，其影响强度明显强于其他地区。界定地区之间的相互影响需要将空间计量模型与经济收敛模型相结合来分析。

根据空间计量模型的分类，分别设置空间自相关模型（SAR）和空间误差模型（SEM）来研究北京和上海的经济辐射能力。模型表示如下：

空间计量模型最重要的是通过空间权重矩阵刻画出地区之间的相互影响，目前普遍使用的是0－1空间权重矩阵。即相邻的地区赋值为1，反之赋值为0。但是该矩阵认为不相邻的地区不具有空间自相关性是与现实情况不符的，本文认为不相邻的地区是可以产生经济辐射的，经济辐射具有选择性。同时0－1矩阵也不能描述中心城市辐射能力的主导地位和样本中全部不相邻地区的相互关系。实际上，在区域一体化的今天，交通、通讯高度发达，地理位置已不再是限制辐射效应发挥的主要因素，中心城市的经济规模大小、中心城市与次级中心城市的产业结构相似性与互补性、科技水平与人力资本水平的相近性以及产业链在空间分布上的关联性，是影响辐射效应大小的最主要因素。由于政治中心和经济中心的经济份额在区域经济发展中处于主导地位，经济份额占有绝对优势，影响明显强于其他城市，增长极作用明显，赋予相应的权重也大。参照朱虹等人的做法，本文假定每个地区对其他地区的影响能力主要取决于它的经济份额大小，这样便能表示样本圈内以中心城市为主体的经济辐射作用，故本文选择具有如下元素的矩阵［3］：

第j个地区对第i地区影响的权重Wij定义为j地区的经济份额在考察样本圈中所占比例，本文空间权重矩阵采用2002年经济权重矩阵，并进行行标准化处理。在中心城市被赋予权重较大的基础上，ρ才能较多地反映中心城市的经济辐射作用。

由于空间计量模型中存在着空间滞后项，采用最小二乘法估计会导致OLS估计量是无偏的，但不再有效，故本文采用极大似然法（ML）估计。一方面能有效克服OLS估计中所存在的估计偏误，另一方面能准确反映经济辐射的空间相关性。此外，我们还需要考虑固定效应和随机效应。如果样本选择一些特定个体时，则采用固定效应模型，还可以剔除地区无法观测的异质性。因为地区无法观测的异质性与其他地区的辐射无关，剔除地区无法观测的异质性可以保证检验系数ρ不会包含与辐射无关的因素对经济增长的影响，我们也将进一步用Hausman检验来验证。

（二）样本的选取

中心城市的经济辐射效应并不是按照地理空间逐级递减的，基础设施较完善、产业结构相似、技术水平差距较小、历史发展基础较好的二级中心城市，虽然距离一级中心城市的地理距离较远，但却更容易接受到一级中心城市的辐射。而第三级、第四级的中心城市可能距离一级中心城市地理距离更近，但各方面与一级中心城市差距较大，不容易接受经济辐射。除北京、上海以外的中央直辖市、计划单列市和省会城市，往往同时属于省级区域的经济中心城市和政治中心城市，更容易受到北京、上海的经济辐射。因此，本文选取直辖市（4个）、计划单列市（5个）、省会城市（26个）共35个城市作为研究的样本点，更符合理论与现实情况③。本文选择2002～2010年作为样本期，一方面，这期间我国交通及信息网络基础建设明显加快，有利于扩大经济辐射效应的范围；另一方面，2002年是中国加入世界贸易组织的起点，加入世界贸易组织促进了我国对内、对外的开放，有利于提高经济辐射效应的效率。此外，本文将除上海外的34个城市作为考察的样本圈1，除北京外的34个城市作为考察的样本圈2，这样划分有利于我们在同一样本地区下比较两个城市的经济辐射能力。

（三）指标选取及数据来源

为了减少估计结果的偏差，我们在模型中加入以下控制变量：

市场化程度（State）：市场化程度越高，资源配置的效率越高，对经济增长的贡献越大，预期市场化程度的系数为正，参考许召元和李善同的做法，本文采用的是国有企业工业总产值占工业总产值的比重来衡量市场化程度④，一般而言，如果地区的国有企业所占的工业总产值比重越大，说明政府对经济增长的干预程度越高，相应的市场化程度越低［11］，因此，本文预期市场化程度的系数为负。

对外开放度（Open）：对外开放度的提高会提升地区参与经济一体化的程度，对外开放度越高，资本、技术等生产要素流动越频繁，越能促进经济增长。因此，预期对外开放度的系数为正。参考白雪梅和赵峰的做法，本文采用实际利用外资金额占地区生产总值的比重来衡量对外开放程度［12］。

投资率（Inv）：我国投资对经济增长具有显著促进作用，是拉动经济增长的主要动力，对经济增长具有促进作用。因此，预期投资率的系数为正，参考白雪梅和赵峰的做法，本文采用固定资产投资占地区生产总值的比重来衡量投资率［12］。

政府干预（Govern）：政府对市场的过多干预，往往对经济增长不利。因此，预期政府干预的系数为负，而且预算内支出对经济发展具有显著的抑制作用，预算外支出的影响模糊。参考郭庆旺和贾俊雪的做法，本文采用政府预算内支出占地区生产总值的比重来衡量政府干预［13］。

金融市场发展程度（Loan）：金融市场的发展程度越高，表明金融资源充足、金融服务的网络延伸越到位，对实体经济的辐射和扩散作用越强，越容易促进经济增长。因此，预期金融市场发展程度的系数为正，参考赵奇伟和张诚的做法，本文采用年末金融机构各项贷款余额占地区生产总值的比重来衡量金融市场发展程度［14］。

税收（Tax）：税收对生产与消费有明显的抑制作用，税收越高的地区，技术、物质资本与人力资本等生产要素越不愿意流入，对经济增长越不利，该地区接受辐射的能力越弱。因此，预期税收的系数为负，参考李涛等人的做法，本文采用年度增值税占地区生产总值的比重来衡量［15］。

确定需要的控制变量后，模型经过扩展修改后的形式如下：

本文数据来源于《中国城市统计年鉴》、《中国统计年鉴》以及各省统计年鉴，各地区数据均以2002年作为基期进行平减，其中人口以年末总人口进行计算。

五、回归结果分析

在进行空间计量分析前，需要对样本地区的空间相关性进行检验，空间相关性检验结果见表1：

表1 空间自相关性检验

表1中 Moran's I高度显著为正，LM－lag、LM－error、Robust LM－lag以及Robust LM－error检验也高度显著为正，表明我们研究的地区之间是存在空间自相关的，经济辐射是可以产生在不相邻地区间的。此时我们引入空间计量模型，本文的空间计量分析是在MATLAB R2010a中完成的，其中使用的编程代码是参考Spatial空间计量包提供的相关信息。回归结果见表2：

表2 空间面板模型回归结果

由表2的分析结果可得到如下结论：空间相关系数ρ和λ均显著为正，说明样本圈内地区经济都呈正相关关系，区域经济一体化、地区共同增长的现象比较明显。虽然样本圈1中ρ和λ的估计系数值小于样本圈2，说明经济中心比政治中心的经济辐射强度大，更容易受到经济波动的冲击。但是估计系数值在统计上显著性差异不大，表示政治中心和经济中心的经济辐射强度相近，并没有出现经济中心的经济辐射强度明显强于政治中心的经济辐射强度这种绝对情形。这说明经济中心的经济辐射效果明显，但是政治中心的政治力量在经济辐射中的作用也不容忽视。

对于表2中的控制变量，市场化程度State的估计系数显著为负，表明市场化程度的提高有利于经济增长，与理论预期相符。对外开放度Open的估计系数为正，方向与理论预期相符，但系数不显著。投资率Inv的估计系数显著为正，说明投资对经济增长具有明显的促进作用，与理论预期相符。政府干预Govern的估计系数显著为负，说明过多的政府干预对经济增长产生不利影响，符合理论预期。金融市场发展程度Loan的估计系数为负，与理论预期相反，说明金融市场发展程度不利于经济增长，可能的原因在于：长期以来，信贷规模是我国货币政策重要的中介目标，而我国宏观经济调控在很大程度上受“凯恩斯主义”理论的影响，多遵照“逆风向”的规则行事。当经济过热时，我国政府往往采取相对紧缩的货币政策，信贷增长的速度下降，当经济增长速度放缓时，政府往往采取相对宽松的货币政策，信贷增长的速度上升，因此，金融市场发展程度与经济增长呈反向变动的关系。税收Tax的估计系数为负，方向与理论预期相符，但系数不显著。

六、结论与政策建议

基于2002～2010年35个地区的面板数据，在经济收敛模型的框架内，结合SAR和SEM模型比较分析了北京和上海的经济辐射强度问题。研究结果表明：作为政治中心的北京和作为经济中心的上海经济辐射能力相近。另外，市场化程度和投资率对经济增长具有显著正向作用，政府干预对经济增长具有显著负向作用。

上述研究结论具有较强的政策涵义：

第一，虽然经济中心的辐射带动作用明显，但政治中心仍然起着非常重要的作用。北京作为我国政治中心，过多地承担经济中心的职能，不仅不利于更好发挥市场在资源配置中的作用，而且由于承担的职能过多，城市集聚过度，出现了人口膨胀、交通拥堵、环境恶化、住房紧张等一系列问题，也不利于北京更好地发挥政治中心的作用。党的十八届三中全会指出：“使市场在资源配置中起决定性作用和更好发挥政府作用”。因此，作为我国最重要的政治中心，应通过京津冀一体化，适度分解弱化北京全国经济中心的职能，重点突出其全国政治中心的职能，更好地发挥中央对全国社会经济政治文化的掌控作用。

第二，政府在制定区域经济发展规划时，应继续强化经济中心城市在区域经济增长中的增长极地位，更好地发挥经济中心的辐射带动作用。经济中心自身也应加快经济体制改革，提高中心城市的市场化程度，减少经济增长对政府行政推动的依赖和政府对微观资源配置的干预，更多激发经济增长的内生力量。上一级经济中心要与下一级经济中心加强经济合作与交流，促进中心城市的知识技术外溢，从而提高中心城市的经济辐射效率。

注释：

①资料来源：财富中文网http：／／www．fortunechina．com／index．htm。

②资料来源：上海市商务委员会http：／／www．scofcom．gov．cn／service／search／content．jsp？contentid＝MjIy Njky。

③西藏自治区由于数据缺失，故样本点并没有将西藏自治区考虑在内。

④由于样本城市数据不齐，故采用样本城市所在省份数据来近似表示样本城市的市场化程度。

［1］潘文卿．中国的区域关联与经济增长的空间溢出效应［J］．经济研究，2012，（1）：54—65．

［2］罗庆，李小建，杨慧敏．中国县域经济空间分布格局及其演化研究：1990—2010［J］．经济经纬，2014，（1）：1—7．

［3］朱虹，徐琰超，尹恒．空吸抑或反哺：北京和上海的经济辐射模式比较［J］．世界经济，2012，（3）：111—124．

［4］何龙斌．省级边缘区接受中心城市经济辐射研究［J］．经济纵横，2013，（6）：12—16．

［5］苏良军，王芸中．中国经济增长空间相关性研究——基于“长三角”与“珠三角”的实证［J］．数量经济技术经济研究，2007，（12）：26—38．

［6］张晓旭，冯宗宪．中国人均 GDP的空间相关与地区收敛：1978—2003［J］．经济学（季刊），2008，（2）：400—413．

［7］张学良．中国区域经济收敛的空间计量分析——基于长三角1993—2006年132个县市区的实证研究［J］．财经研究，2009，（7）：100—109．

［8］田大鹏．区域中心城市经济辐射效应研究——以广州市为例［D］．广州：暨南大学，2012．

［9］何一民．从政治中心优先发展到经济中心优先发展——农业时代到工业时代中国城市发展动力机制的转变［J］．西南民族大学学报，2004，（1）：80—89．

［10］Barro，R．J．，Sala－I－Martin，X．Convergence across States and Regions［J］．Brookings Papers on Economic Activity，1991，（1）：107—182．

［11］许召元，李善同．近年来中国地区差距的变化趋势［J］．经济研究，2006，（7）：106—116．

［12］白雪梅，赵峰．我国区域经济趋同测度研究——基于面板数据空间计量模型的分析［J］．财经问题研究，2011，（4）：109－115．

［13］郭庆旺，贾俊雪．地方政府间策略互动行为、财政支出竞争与地区经济增长［J］．管理世界，2009，（10）：17—27．

［14］赵奇伟，张诚．金融深化、FDI溢出效应与区域经济增长：基于1997—2004年省级面板数据分析［J］．数量经济技术经济研究，2007，（6）：74—82．

［15］李涛，黄纯纯，周业安．税收、税收竞争与中国经济增长［J］．世界经济，2011，（4）：22—41．