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内容提要：本文依据经济增长趋同现象等理论，利用固定效应的面板数据分位数回归，研究中国经济增长是否存在卢趋同，以此探讨我国新时代区域经济发展的协调性。研究发现：在我国进入经济快速发展时才表现出趋同性，投资对经济发展发挥着正向促进作用；随着经济的发展，以投资拉动经济的方式开始不再适合我国经济发展的需要；我国区域间经济增长趋同性存在差异，东部地区的趋同速度要低于中西部地区；人力资本是促进经济增长的重要因素，尤其是在经济落后的中西部地区的受教育水平的提升对经济增长有着显着的促进作用。 织梦内容管理系统

关键词：中国经济增长 区域经济差异 趋同理论 分位数回归 面板数据

党的十九大报告指出，当前我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分发展之间的矛盾。随着我国经济进入新时代，我国经济发展面临国外形势更加复杂多变，国内情况呈现出新的特征。目前，区域经济发展不平衡的问题仍然突出。实现区域协调发展对推动现代化经济体系建设、实现“两个一百年”奋斗目标具有重大战略意义，也是保持经济持续健康发展的必然要求。因此，本文在国家实施区域协调发展战略的大背景下，研究我国区域经济发展的平衡性问题，揭示影响区域间发展不平衡不充分的因素，为实现区域协调发展提出有针对性的建议。

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一、相关研究文献评述

中国区域经济发展的协调性、平衡性问题受到诸多学者的大量关注。覃成林等（2013）研究发现长江三角洲内部存在空间俱乐部趋同，速度为1.57％。朱国忠等（2014）利用省级动态面板数据模型，发现中西部地区存在经济趋同性。肖攀等（2016）从经济增长多个维度研究经济增长质量，发现我国省域经济增长质量整体水平呈现上升趋势，且整体上不存在趋同性，但是存在5个俱乐部趋同。张宇、郭万山（2017）利用近十年的省际数据发现我国落后省份经济增长速度快于经济发达的省份，趋同速度经历了先加速再放缓的特征。孙巍、刘智超（2017）运用面板固定效应模型、面板分位数模型发现，劳动力回流改变的资本、劳动要素供给与配置最终推动了工业经济省际趋同。张翔搏（2017）选取了100个国家和地区1960-2014年的面板数据进行实证分析发现，贸易开放对各国经济的趋同具有正向作用。

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实际中，经济学家和政策决策者则更关心经济发展较落后和较发达地区的情况。Ram（2008）利用截面数据进行分位数回归发现，高收入国家比低收入国家的趋同速度快得多。Huo et al.（2015）利用86个非石油国家1960-2005年的面板数据分位数回归发现不同经济水平国家的趋同速度的不同。我国相对落后的中西部地区是我国未来高质量经济增长的关键地区。朱慧明等（2010）利用贝叶斯分位数回归发现我国经济增长分阶段的不同特征。 dedecms.com

我国经济增长趋同性研究往往利用基于均值的回归，而忽略了整个分布的状况；或是利用截面数据分位数回归，而忽略了不同省份的固定效应产生忽略变量偏差（Omitted Variable Bias）。本文利用面板数据分位数回归，从整体分布的角度，考察在不同经济发展地区的经济增长趋同性，从而避免了忽略变量偏差，对影响经济增长的因素进行更为准确的分析。 dedecms.com

三、我国区域经济发展状况分析

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自改革开放以来，我国区域经济发展取得了显着成效，但是各区域之间的发展不均衡依然存在，总体表现为东部地区经济发展较快，其人均GDP及GDP占全国比重等方面明显高于中西部地区[1]。

1.东、中、西部地区经济发展呈现分化走势。图1中显示了我国东、中、西区域1978-2016年区域人均GDP走势。可以看出，三个区域的人均GDP差异明显，呈现分化走势。2000年中部地区人均GDP约为6000元，仅相当于1995年前后的东部地区的人均GDP；而西部地区则到2003年前后人均GDP才6000元左右。2016年东、中、西三大地区的人均GDP的比值为1.86:1.21:1，这表明：区域之间的经济发展水平依然存在着较大的差异，东部地区远远高于中西部地区。 本文来自织梦

2.中西部地区经济比重有逐年扩大趋势。图2给出我国分区域GDP占全国比重的变化趋势。东部占比从1978年的52.0％不断上升，在2009年达到峰值59.8％。随后在2016年小幅回落至57.8％。中西部地区的GDP比重呈现先下降后小幅上升的趋势，在2016年分别达到29.1％和11.4％。由此可见：虽然东部地区经济比重远远高于中西地区，但近年来中西部的经济比重呈现逐年扩大的趋势。

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三、我国区域经济发展平衡性实证分析

（一）经济增长趋同模型构建 内容来自dedecms

经济增长理论认为，由于资本报酬递减现象，不发达地区资本报酬递减出现的比发达地区晚，因而可以取得较快的增长速度，这样经济发达地区与不发达地区增速之间的差异会逐渐缩小，不发达地区会追赶上发达地区。实证结果表现为人均收入增长速度与其人均收入的初始值存在负相关关系，也就是存在经济增长的趋同现象。根据Mankiw et al.（1992），Islam（1995）对Solow模型的推导，建立省际面板数据的经济增长趋同性模型：

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其中t是面板数据的观察时段，因为本文利用年度数据，所以t=1。

基于Koenker（2004），考虑各个省份固定效应的面板分位数回归估计为：

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其中，ρθ（z）=（θ-1z≤0）z；μi为各省直辖市的固定效应。在给定分位数θ下，（3）式目标函数的解即为面板分位数回归在分位数θ处的估计，高（低）分位点对应因变量较大（小）的情形。基于Mankiw（1992），考虑人力资本是可能影响经济增长的重要因素，从而将i省份t年的受教育年限的对数ln（hi t），引入模型中，其模型的面板分位数回归估计为：

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本文将对以上（3）和（4）两个模型分别就经济发展不同时期和我国不同的区域的经济增长情况及影响因素进行分析。 内容来自dedecms

（二）分阶段经济趋同一性分析

依据模型设定，本文收集了1978-2016年包括31个省在内的相关年度数据，数据的获取来源包括《新中国60年统计资料汇编》、国家统计局官方网站[3]。 本文来自织梦

表1中回归（1）、（2）、（3）分别展示了我国1978-1990年、1990-2004年、2004-2016年三段经济发展时期的面板分位数回归结果，回归（4）为我国1978-2016整体时间段的结果，并利用公式（2）计算相对应的时期和分位点处的趋同速度九。

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1.1978-1990年，改革开放初期。由回归（1）不难发现，我国省际经济增长并未表现出显着的趋同性，ln（Yi，t-1）回归系数虽然在低分位点为负值，但是统计上并不显着，这是由于我国当时处于计划经济到市场经济的转型初期的积累阶段，改革开放的成果没有马上显现。尽管如此，投资占GDP比值在大部分分位点处呈现与经济水平显着正相关的关系，由此可见，在我国改革开放初期，投资对于经济发展起到了显着的促进作用。

2.1990-2004年，全面建立市场经济体制时期。从回归（2）的结果可以看出，除了τ=0.9分位点外，ln（Yi，t-1）的回归系数都表现出了显着的趋同性，并且在低分位点处趋同速度高于高分位点处的趋同速度。具体的，ln（Yi，t-1）的回归系数从τ=0.1的-0.0212，逐渐减少至τ=0.7的-0.0133，相对应趋同速从0.0214减少至0.0134。说明在经济发展缓慢的地区，其向均衡状态趋同的速度快于经济发展快速的地区。高分位点处对应该时期经济快速增长的地区，回归结果显示增长最快的部分地区并未表现出显着的趋同性，其主要原因为该时期沿海等地区经济发展十分迅速，由于工业聚集效应，其经济增长速度并未随经济发展水平提高而减慢。同时，在大部分分位点处，人口增长率和投资占比对经济增长的作用并不明显。

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3.2005-2016年，完善市场经济体制时期。从回归（3）的结果可以看到，该阶段在全部分位点处都具有显着的趋同性，而且其趋同性随着分位点的上升逐步单调下降。经济趋同速度从τ=0.1处的0.0632下降为τ=0.9处的0.052。而且相比前两段时期，2005年后经济增长的趋同速度加快。同时，除了高分位点τ=0.9处，投资占比系数估计并不显着外，其他分位点处投资占比对经济增长的影响显着为负，投资占比相对于经济增长的弹性绝对值较小，在0.004-0.006之间，显然靠高投资拉动经济增长已经不再适合当前我国经济形势的需要。

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综合分析回归（4）显示自1978年改革开放以来直到2016年我国整体上的经济增长情况。除了高分位点τ=0.9外，我国经济增长存在着显着的趋同性。在高分位点处，经济快速增长的地区其经济发展十分迅速，其经济增长速度随经济发展水平提高，实证结果并未表现出显着的趋同性。投资占比在大多数分位点处都显着为正，说明总体上投资对经济发展发挥着正向促进作用，而且这种促进作用在改革开放初期更为显着，但随着经济的发展，以投资拉动经济的方式不再适合我国经济发展的需要。

（三）分地区经济趋同性分析 织梦内容管理系统

本文将东部、中部和西部地区作为三个经济增长俱乐部分别进行回归分析。由于我国区域发展的不协调，针对东部和中西部地区实际经济形势和条件的不同，分区域分析对经济发展研究十分必要。

表2显示31省直辖市整体，以及东、中、西部地区的面板分位数回归结果，其不同分位点处的系数估计结果分别显示在表中的后4列。同时将可能影响经济增长的人力资本变量ln（hit）引入模型。首先，从全国31个省市整体回归（5）的结果来看，ln（Yi，t-1）的估计系数都是显着为负的，再次说明整体上我国经济增长存在着趋同性。整体来看，在大多数地区投资对经济增长有显着的正向促进作用。Mankiw等（1992）、Huo等（2015）的实证结果亦支持投资对经济发展的促进作用。 织梦好，好织梦

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表2的后三列分别表示东、中、西部地区的面板分位数回归结果。三个区域几乎都在全部分位点处存在趋同性，横向来看，中部和西部地区的趋同速度要高于全国整体和东部地区，如0.5分位点处，31省市整体回归的ln（Yi，t-1计系数为-0.0225，趋同速度λ=0.0228，略小于东部地区相对应的趋同速度λ=0.0260，而中部和西部地区分别为λ=0.0320和λ=0.0314。随着分位数由小变大，中部和西部地区都表现出趋同速度逐渐降低的趋势。低分位点处对应该区域经济增长较为缓慢的地区，其趋同速度略高于高分位点处的地区。 copyright dedecms

投资对经济增长的影响在中部和西部地区相对东部地区更为显着。这说明在经济条件相对落后地区投资占比的增加将对经济增长的提升、人民生活水平的提高有着促进作用。虽然整体上教育对各个区域的经济发展都有着显着的正效应，但是分地区来看，中部地区相对其他区域受教育水平的影响更为显着。这可能由于中部地区教育设施相对西部完善但是教育水平相对东部地区有更大的发展空间，其教育的边际效应将更大，教育对经济增长的影响更为显着。同时，东部与中西部劳动力价格也存在着显着差异，分别以东部的北京市、中部的山西省和西部的四川省为例，2016年的城镇就业人员平均工资分别为11.1、5.2和5.9万元，北京大约分别是这两个地区的两倍，其差异非常显着。提升中西部劳动力价格，吸引劳动力向中西部流动将有利于提升该地区平均受教育水平，并促进该区域经济进一步发展。

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四、结论与政策建议

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本文利用面板数据分位数回归研究中国经济趋同问题，发现趋同在我国经济发展的不同阶段以及不同区域存在着明显差别，这与我国区域经济发展不平衡有关。本文研究发现基于不同区域和不同分位数，经济趋同的速度不同，也更加证明了东部与中西部经济发展方式仍存在差异；教育仍然是影响经济增长的重要因素，尤其是对于中部地区，提升受教育水平将能显着提高经济发展。基于上述结论，本文提出如下政策建议： copyright dedecms

1.加大对中西部的投资和政策支持。着力完善和细化区域发展政策，吸引大量投资进入中西部地区，制定税收优惠、人才引进、技术转移等相关鼓励政策，将东部地区的科技、人才优势向西部输送，与中西部地区的资源、环境形成互补，有效带动西部地区发展崛起，缩小区域发展差距。

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2.充分发掘中西部区域优势，重点发展相关产业。中西部地区应该抓住当前的发展时机，结合地域实际，充分利用自然资源禀赋，打造有国际影响力的中西部品牌，形成文化、旅游及周边产业的完整产业链条，促进经济增长，缩小地域差距。 织梦好，好织梦

3.深入实施创新驱动发展战略，提高中西部地区创新能力。一方面，对于教育水平相对落后、受教育水平对经济影响显着的中西部地区，应加大教育投入，从源头上提高中西部地区的创新能力；另一方面，通过更优惠的人才引用政策吸引东部人才向中西部地区流入，为中西部地区的创新发展注入更多活力。 织梦好，好织梦

参考文献： 织梦好，好织梦

[1]朱慧明，曾惠芳，虞克明.基于MCMC稳态模拟的异质性经济增长模型研究统计研究.2010（07）.

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[2]覃成林，刘迎霞，李超.空间外溢与区域经济增长趋同——基于长江三角洲的案例分析.中国社会科学.2012（05）.

[3]高毅蓉，袁伦渠.我国三次产业劳动生产率的地区差异及收敛性分析：1985～2010年.经济问题探索.2014（06）.

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[4]朱国忠，乔坤元，虞吉海.中国各省经济增长是否收敛?经济学（季刊）.2014（03）.

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[5]肖攀，李连友，苏静.中国省域经济增长质量测度及其收敛性分析.财经理论与实践.2016（04）. dedecms.com

[6]孙巍，刘智超.劳动力回流与工业经济省际趋同机制研究.经济问题探索2017. 织梦内容管理系统

[7]张翔搏.贸易开放与经济趋同——基于1960#1#2014年世界各国面板数据的理论与实证研究中国市场.2017.

[8]张宇，郭万山.中国经济新常态下省际经济差距收敛性研究.统计与决策.2017.

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[1]东、中、西部具体划分如下：东部地区：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、重庆、海南、深圳；中部地区：山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽，江西、河南、湖北、湖南；西部地区：四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。 内容来自dedecms

[2]根据朱国忠（2014），由于新古典理论解释经济增长的一个重要的原因在于储蓄，而储蓄影响经济增长的方式是投资，因此我们使用投资率来替代储蓄率。本文利用全社会固定资产投资占GDP比重表示投资率。 本文来自织梦

[3]人力资本变量，hit，本文用受教育年限来表示。受教育年限数据根据当年该地区人口普查教育数据折算而成，折算公式为：受教育年限=（小学学历人数*6+初中学历人数*9+高中学历人数*12+大专学历人数*15+大学本科学历人数*16+研究生人数*19）/该地区当年人口普查总人数。由于本文所收集到的该项数据从1987年开始，所以涉及到人力资本的回归的数据为1987-2016年。 织梦好，好织梦