时间：2023-07-27 16:24:03
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇经济发展水平差异，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
关键词：旅游业 区域差异 协调发展
一、江苏省旅游业发展现状及存在问题
(一)江苏省旅游业发展现状
近年来，江苏省旅游业的发展可谓突飞猛进，旅游总收入从2001年的744.1亿元增长到2007的2826.90亿元，短短7年之中旅游总收入增加近3倍。全省旅游增加值从2001年的296.2亿元增加到了2007年的1249.50亿元，增长幅度之大有目共睹。到2007年为止，全省旅游生产总值已经占到生产总值的4.9％。2007年，全省各类旅游景区接待游客3.2亿人次，同比增长15.5％，年游客接待量100万人次以上的景区达到了68个。旅游度假区经营管理取得新进展，2007年全省7个国家级、省级旅游度假区共接待游客2137.5万人次，同比增长7.2％：实现营业收入46.2亿元，同比下降10.7％：招商项目203个，合同金额67.7亿元，其中外资5.6亿元。2007年，全省公路、铁路、水路、航空等各种运输方式完成旅客运输量187240.54万人次，比上年增长16％：旅客周转量1596.06亿人，公里，比上年增长16.8％。
(二)江苏省旅游业发展存在的主要问题
据2007年江苏省旅游业年度报告提供的统计数据，国内旅游收入全省排名第1、第2的苏州(570.34亿元)和南京(526.03亿元)，分别是排名倒数第1、第2的宿迁(17.99亿元)和盐城(56.01亿元)的31.7倍和9.4倍：旅游外汇收入位于全省第1、第2的苏州(88916.27万美元)和南京(80763.71万美元)是位于全省末1、2位的宿迁(1188.18万美元)和淮安(2229.57万美元)的74.8倍和36.2倍。从以上两组数据的对比不难发现，在江苏省旅游快速发展的背后，存在着巨大的区域发展不平衡性。研究和协调这种旅游区域发展的不平衡性显然具有很强的现实意义。
(一)江苏省旅游经济发展水平差异定量研究
区域旅游经济的测度必须基于一定的指标，而且所选取的指标必须能反映各个区域旅游经济的整体状况，从经济角度研究旅游，可选取的指标主要有旅游外汇收入、国内旅游收入及旅游总收入等。指标的选取要保证数据的可获取性与区域间的可比性。由于各地级市旅游外汇收入和旅游总收入的基础数据较难获取，本文选取各地级市的国内旅游收入来表征各市旅游经济发展的总体水平。区域差异有绝对差异与相对差异两种。绝对差异表示经济总量方面的差异，会受物价水平、量纲的影响，因而不同时点之间可比性较差。相对差异本身是个比值，没有量纲，因此不受时间等因素的影响，具有广泛的可比性。因此，本文采用标准差(St)与变异系数(Vt)分别测算区域旅游经济绝对差异与相对差异的总体变化情况。
St=[∑(Yti-Yt)2]1／2 (1)
Vt=St／Yt (2)
式中，Yti是第t年第i个城市的国内旅游收入，N为省内地级市个数，Yt为各地级市平均国内收入。
本文研究的目的在于求得市际差异。为了便于区域之间对比，平均国内旅游收入通过计算各地级市国内旅游收入之和，然后平均而得。1998―2007年江苏省各地级市旅游经济差异总体变化水平计算结果见下表和图。
上表与图显示：1998―2007年，各地级市旅游经济绝对差异呈逐年递增之趋势，从1998年的26.93上升到2007年的178.74，增长了563.72％，年平均增长率达到了56.37％。相对差异在1998―2002年期间，除了2000年稍有回落，基本呈现出逐年增长之态势，之后的2003―2007年5年中，相对差异稳中有升，但基本处于一个相对平稳的状态。由此可见，近10年来，不管是绝对差异还是相对差异，江苏省旅游经济发展水平区域差异都存在扩大之势。如何缩短日益扩大的区域差异，做到区域之间协调发展便成了一个亟待解决的问题。
三、区域旅游协调发展对策
(一)加强区域之间的旅游协作
要缩短江苏省各区域之间的旅游发展差异，加强区域之间的协作是很重要的一条途径。区域协作是指江苏省内不同地区之间的旅游经济主体按照一定的章程、协议或合同，将各类资源在地区之间重新配置、组合，以期获得最大的经济效益、社会效益以及生态效益的旅游经济活动。区域协作的内容主要包括：区域旅游发展战略的共同制定、旅游资源的重组和共享、旅游产品的更新与提升，区域旅游功能的分工、客源市场的共同开拓与互换、联合促销，旅游企业之间的优化组合以及区域旅游形象的构建组合等。
(二)挥苏南的辐射作用，带动苏中、苏北的旅游发展
从上文的分析结果看到，旅游经济发展水平位于全省前3名的分别是：苏州、南京和无锡，而且这3个城市遥遥领先与省内其他城市。从空间的角度上看，江苏省旅游发展水平向苏南集聚的态势非常明显，而且从城市贡献率的分析我们可以看出，苏州、南京、无锡3市在全省的旅游经济贡献率分别达到了23.04％、21.21％和16.13％。三者贡献率总和占全省的60.38％。由此可见，江苏省整体旅游经济的发展水平是由苏州、南京、无锡等苏南几个大城市的旅游发展所带动的。作者认为，要缩短不同区域之间旅游经济的发展差异，应通过宁镇扬和苏锡常所构建的沿江黄金旅游带的辐射效应，以沿海、沿江两轴来带动苏中、苏北地区旅游业的发展。最终实现江苏省旅游业的协调发展和整体水平的提升。当前应特别注重发展苏中、苏北地区的国内旅游。
关键词：社会保障；经济发展；耦合协调度；时空特征
中图分类号：D632.1 文献标识码：A 文章编号：1000-4149（2014）04-0094-09
DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2014.04.010
An Analysis on the Spatialtemporal Characteristics of the Coupling Coordinated
Degree between Social Security and Economic Development in China
YANG Liang1，2， DING Jinhong2， GUO Yongchang3
（ 1.Department of Geography，Xingtai University， Xingtai 054001， China； 2.Population
Research Institute， East China Normal University， Shanghai 200241， China；
3.Resources and Environmental Sciences Department， Anqing Normal
University， Anqing 246011， China）
Abstract：Based on the constructed coupling index system reflecting the social security and economic development， the paper study the coordination of them from the perspective of spacetime using methods of the coupling coordinated degree model. The results of the time perspective show， social security and economic development in China maintained a positive interaction since 2003， the relationship between them gradually moving from the amelioration phase to coordinated adaptation. The results of the space perspective show， the coupling coordinated between
them in China presents obvious regional differences. The level of economic development displays obviously decreasing tendency from the East to the Midwest， while the level of social security displays the shape of “U”. Looking from the coordination level， the provincial characteristics of the coupling coordinated between social security and economic development present the shape of “the rugby”， the provinces belonging to the better coordinated and the serious imbalance are few， while most of provinces are intermediate types， such as the mild imbalance and basic coordination. The coordinated degree in Eastern provinces obviously surpassed the Midwestern provinces.
Keywords：social security；economic development；the coupling coordinated degree；Spatialtemporal characteristics
一、引言
改革开放以来，中国经济取得快速发展的同时，城乡之间、地区之间、不同行业之间的收入差距也在扩大，各种社会矛盾集中反映在利益关系调整的公平性上[1]。作为社会“稳定器”的社会保障制度，在调节收入分配和缩小贫困差距中承担着极其重要的责任，是调节社会财富合理分配的基本杠杆[2]。由于社会保障水平过高或过低都会阻碍经济社会的发展，社会保障水平必须和经济发展水平相适应。
关于社会保障与经济发展关系的理论探讨，最早可以追溯到亚当・斯密， 他阐述了通过“看不见的手”来推动个体利益和社会福利的共同增长[3]；庇古根据边际效应基数论，提出国民收入总量越大，社会福利越大的基本命题[4]。国内关于社会保障与经济发展理论的研究起步较晚，但也取得了丰硕成果。穆怀中提出了社会保障水平发展曲线假说，指出社会保障水平随着人均GDP的增长先是上升较快，达到一定高度或超过适度水平上限后开始放慢增长速度，持续一段时间后将会逐渐回落并接近其适度水平[5]；杨翠迎、何文炯提出了社会保障发展系数（CSS），阐述了社会保障水平同经济发展的内在联系[6]；郑智峰从时间和空间两个维度研究了社会保障支出对城镇居民消费的影响作用，进而阐述了社会保障与区域经济发展的关系[7]；谭伟、吴永求认为城市化水平、人均社会保障财政支出额、所有制结构是社会保障与经济协调发展的重要因素[8]。陈寿江、李小建提出上行及下行概念，以县域尺度研究了中部六省经济发展水平与福利水平之间的关系[9]。
我国地域辽阔，各地区的自然禀赋、经济基础差异造成经济发展极不均衡，省际社会保障发展水平差异较大。省域层面的社会保障水平与经济发展水平之间到底呈现什么样的协调关系？是不是经济发展水平高的地区，社会保障水平就高，而经济发展水平低的地区，社会保障水平就低？为了弄清以上问题，有必要从省域层面开展社会保障与经济发展水平的比较研究，为建立健全同经济发展水平相适应的社会保障体系提供事实上的参考和依据。
二、指标体系和研究方法
1.指标体系的构建
社会保障水平是一个质与量相统一的概念，社会保障水平要与经济发展水平相适应[10]，既不能落后于经济发展水平，否则就发挥不了其应有的作用；也不能超越经济发展水平，否则阻碍经济发展。社会保障体系与经济发展水平相适应，就是社会保障的总体水平既充分体现经济发展成果，又不超越社会各方面的承受能力[11]。从投入产出角度看，社会保障支出水平是指相对于经济发展水平的社会保障支出的多少，体现了经济发展（GDP、财政等）对社会保障的投入水平；同时，社会保障的覆盖水平和待遇水平最为直接地反映出政府及社会在保障民生和改善民生方面取得的进展，一定程度上体现了经济发展对社会保障的产出水平。基于此，本文从社会保障发展水平的三个维度――社会保障支出水平、覆盖水平和待遇水平出发，在遵循目的性、科学性、可操作性等原则的基础上，从社会保障与经济发展的内在联系出发，并在借鉴众多学者研究的基础上[12～14]，构建社会保障与经济发展耦合系统的指标体系。
本文从社会保障支出水平、覆盖水平以及待遇水平3个层面，使用10项指标来反映社会保障发展水平。其中基本养老、基本医疗、失业保险覆盖率借鉴了贾智莲的计算方法[15]。人均GDP是一个包含综合信息的指标，能表达出多个经济相关的维度信息，用人均GDP衡量一个地区的经济发展水平，是较常用的方法[16～18]。通过社会保障水平和经济发展水平两大系统，共同构建社会保障与经济发展耦合系统的指标体系（见表1）。
2.综合水平计算方法
本文研究的时间序列为2003～2011年，由于这一时期是改革后第三次较明显的经济波动期，同时又是社会保障改革全面展开的关键时期，因而具有一定的研究意义。本文的研究数据主要来源于《中国统计年鉴》（2004～2012）、《中国劳动统计年鉴》（2004～2012）和分省市的统计年鉴等。
为消除数据量纲不同造成的影响，需对数据进行无量纲化处理，公式是uij′=uij/Max（ui），其中uij′为标准化值，uij为实际值，Max（ui）代表不同年份或不同地区第i指标的最大值。各指标权重赋值采用德尔菲法，通过征询不同专家的意见，依据各指标代表的含义及重要性、基础性程度，综合权衡确定各指标的权重，见表1。根据各指标的权重及标准化的数据，通过逐级加权求和计算社会保障与经济发展综合水平，计算公式为：
三、 社会保障与经济发展的时空耦合分析
1.中国社会保障与经济发展的时序耦合
从时间序列角度分析中国社会保障与经济发展耦合协调度的变化可以更清晰地揭示两者相互作用的阶段特性。如表3所示，2003～2011年，中国社会保障与经济发展耦合协调度呈现逐年上升趋势，从2003年的0.45稳步上升到2011年的0.71，协调等级从轻度失调逐渐向良好协调演化，表明2003年以来，中国社会保障与经济发展保持良性互动，两者关系从磨合阶段逐渐趋向协调适应。
中国社会保障与经济发展关系变化的重要原因是经济的快速发展为社会保障水平的提高奠定了坚实的物质基础。2011年中国国内生产总值达到47.2万亿元，扣除价格因素，比2002年增长1.5倍。国家财政用于社会保障的支出从2002年的2632.22亿元增加到2011年的11109.4亿元，年均增长17.3%。经济快速发展的同时，其成果更多惠及民生，社会保障水平也大幅提高。从覆盖面来看，截至2011年底，全国城镇职工基本养老保险、农村养老保险、城镇职工基本医疗保险的参保人数分别达到2.84亿人、3.2亿人、4.73亿人，比2002年分别增长了246.3%、481.8%、403.2%[20]。从待遇水平来看，2005～2012年，国家连续8年上调企业退休人员基本养老金，2012年全国企业退休人员月人均养老金达到1721元，是2002年的2.8倍[21]。由协调等级的变化可以看出，随着经济的发展，社会保障与经济发展的关系不断趋向协调适应，社会保障水平不断提高得益于经济的发展，经济发展水平在很大程度上决定了居民享受社会保障待遇的高低，因此，促进经济持续健康发展是保持社会保障与经济发展良性互动、协调发展的根本。
2.中国社会保障水平与经济发展水平的省际格局
（1）经济发展水平空间分布特征。
改革开放30多年以来，我国东部、东北部、中部和西部地区经济发展极不平衡，区域间差距不断扩大。从图1可以看出，东部沿海地区经济实力明显高于东北和中西部地区，中国经济发展水平总体呈现出从东部向中西部递减的“阶梯”分布格局。2011年全国人均GDP达到35181元。其中，天津、上海、北京3个直辖市位居前三，分别达85213元、82560元、81658元。东部沿海地区显示出强劲的经济实力，江苏、浙江、广东、辽宁等省份紧随之后，人均GDP水平均超过全国平均水平，分别为62290元、59249元、50807元、50760元。山东和福建的人均GDP水平也较高。而中西部地区省份的人均GDP大多数低于全国平均水平。按照人均GDP水平高低排序的后10名省域单元中，西部地区占了6席，分别是广西、、四川、云南、甘肃、贵州；中部地区占了3席，分别是河南、江西、安徽。其中贵州省人均GDP水平最低，仅为16413元，约占天津市的1/5。经济发展水平的空间分布呈现出极不均衡的特点，不同省区之间的经济发展水平差异较大。
（2）社会保障水平空间分布特征。
与经济发展水平不同，中国社会保障水平整体呈现了两头高、中间低的“U”型分布格局――东部、东北和西部地区社会保障水平较高，而中部地区社会保障水平相对较低。从社会保障水平指数来看，东部地区平均值为0.547，东北地区为0.572，西部地区为0.505，而中部地区平均值最低，为0.458。其中，上海、北京、青海
社会保障
水平指数列居前三，达0.776、0.771和0.672。按照社会保障水平高低排序的后10名省域单元中，中部地区占了5席，除了山西外其余中部省份都在其中。社会保障水平的空间分布与经济发展水平呈现一定的不匹配性，经济落后的地区，其社会保障水平并不一定低，比如、甘肃等省区（见图2）。
从社会保障支出来看，2011年，社会保障支出占国内生产总值比重最高的是经济不发达的青海，其次是和甘肃，而排名靠后的则是广东、浙江、江苏等东部沿海发达省份；财政社会保障支出占财政总支出比重最高的也是青海，其次是辽宁和甘肃，而排名靠后的仍是东部沿海发达地区，如浙江、江苏、广东等。鉴于中西部地区财力较弱，中央对中西部省份社会保障投入力度远远大于东部地区。2005年以来，中央财政对全国社会保障的投入中，中西部所占比重保持在80%左右[22]。从养老金支付水平指标来看，区域之间的差距是十分巨大的。2011年，全国人均养老金为18700元，有一半省份的养老金低于全国平均水平。在高于全国平均水平的15个省份中，除由于近年西部大开发带动的人均养老金水平快速提高的新疆、青海、、内蒙古、陕西五省份和中部省份山西外，其余9个省份都位于东部地区。从省际的比较来看，江西的人均养老金水平最低，为13831元。的人均养老金水平最高，达到33106元，是江西的2.4倍。按照人均养老金水平高低排序的后11名省域单元中，中部地区占了5席，除了山西外其余中部省份都在其内。
总体来看，养老保险待遇水平在全国表现出不平衡性。经济最为发达的东部地区，社会保障改革的步伐也最快，尤其是养老保险制度已基本成熟。西部地区的经济总量水平偏低，财政供养人口比例偏高，大量就业集中在政府部门，因而，养老保险待遇水平较高。而中部的社会保障水平相对较低，成“塌陷”态势。
（3）社会保障水平与经济发展水平关系的类型划分。
将社会保障水平指数（SSL）和经济发展水平指数（GDPP），采用Zscore法标准化处理，生成两个新变量数据列ZSSL、ZGDPP，ZGDPP表征样本点在散点图中偏离GDPP 样本的中心位置程度，ZSSL表征样本点在散点图中偏离SSL样本的中心位置程度，那么符号正负实际表征的就是两者偏离程度的协同性。以ZGDPP为X轴，ZSSL为Y轴，绘制出不同省份的人均GDP和社会保障水平的象限图，如图3所示。
根据象限图，将全国内地31个省级单元的社会保障水平与经济发展水平关系划分为4种类型，具体来看：①第Ⅰ象限，即高级协调型，以北京、上海为代表，该类型特征是经济发展和社会保障水平都比较高。②第Ⅱ象限，即社会保障过度型，包括青海、新疆、等8个省份，该类型特征是经济发展水平较低，但社会保障水平较高。③第Ⅲ象限，即低级协调发展类型，包括除山西外的所有中部省份、广西、贵州、云南等13个省份，该类型特征是经济发展水平较低，社会保障水平也较低。④第Ⅳ象限，即社会保障滞后型，包括广东、浙江等5个东部沿海省份，该类型特征是经济发展水平较高，但社会保障水平比较低。
从象限图来看，我国一些省份的社会保障水平与经济发展水平出现了不相匹配的现象，为了能够对我国各区域社会保障与经济发展水平之间的联系有更深入的了解，进一步选取典型指标进行对比分析。总体来看，经济发达地区的社会保障支出水平低于经济落后地区，尤其在社会保障支出比重和财政社保支出比重两项指标上，以青海和上海为例，2011年青海省社会保障支出占GDP比重为14.6%，财政社保支出占财政总支出比重为16.9%，分别高于上海市5个百分点和6.2个百分点。出现这种现象的主要原因是：一是发达省份经济发展水平高，GDP和财政支出总额大，导致了社会保障支出占比相对偏小；二是由于国家近几年不断加大对中西部地区的财政转移支付力度，一定程度提高了经济落后地区的社会保障支出水平。当然，经济落后省份的财政支出中用于
社会保障支出的比重很大，表明社会保障支出的财政负担也很重。我国区域经济发展不平衡是造成社会保障发展水平差异的重要原因。从社会保障与经济发展之间的内在联系看，要提高社会保障水平，必须大力发展经济，为社会保障发展提供坚实的基础。
3.中国社会保障与经济发展的空间耦合
由于经济发展的不平衡，各地区经济发展水平差异较大，社会保障水平也不尽相同，为进一步明晰中国社会保障与经济发展耦合的空间分布规律和特点，从机制上揭示社会保障与区域经济耦合的规律性，本文以中国内地31个省份为研究对象，对2011年的社会保障与经济发展的耦合情况做了进一步研究。
利用耦合协调度模型，计算出2011年各省社会保障与经济发展的耦合协调度，并绘制出中国社会保障与经济发展耦合协调度的分布图（见图4）。由图4可知，中国社会保障与经济发展耦合协调度呈现较为明显的区域差异，具体特征如下。
第一，东部地区，除河北、福建、海南轻度失调外，其余各省均实现了社会保障与经济发展的协调发展，但协调发展水平差异较大。其中北京、上海、天津达到良好协调发展类型；山东、江苏、浙江、广东属于基本协调发展类型。
第二，东北地区除了辽宁达到基本协调发展外，其余省份轻度失调；中部地区全部处在轻度失调发展阶段；西部地区多数省份属于失调类型。除了内蒙古为基本协调，贵州、云南为中度失调类型外，其余均为轻度失调。
第三，从协调等级来看，社会保障与经济发展耦合协调度的省域特征呈现“橄榄型”，良好协调和中度失调的省份较少，其中，良好协调的有北京、天津和上海，中度失调的只有贵州和云南；绝大多数省份属于协调等级的中间类型――轻度失调和基本协调。其中，属于轻度失调的省份个数最多，达到20个，基本协调的个数次之，有6个省份。从地域分布来看，基本协调及以上类型基本上都位于东部沿海地区，中西部省份大部分属于轻度失调。
总体来看，2011年来中国社会保障与经济发展的耦合情况不容乐观：超过2/3的省份处在失调状态，除了贵州、云南为中度失调外，其余都为轻度失调；两者协调的省份基本上都位于东部沿海地区，北京、上海、天津处于良好协调发展，山东、江苏、浙江和广东达到基本协调。
四、结论与讨论
通过构建评价指标体系及耦合协调度模型，从时空角度研究了我国社会保障与经济发展之间的协调状况，得出以下结论。
第一，2003～2011年中国社会保障与经济发展的耦合协调度在不断提高，两者关系从磨合阶段逐渐趋向协调适应。第二，中国社会保障与经济发展耦合协调度呈现较为明显的区域差异，经济发展水平总体呈现从东部向中部、西部逐渐递减的“阶梯”分布格局；而社会保障水平整体呈现两头高、中间低的“U”型分布格局。第三，经济发展水平高的省份，其社会保障水平也相对较高，如北京、上海等地区，但西部地区社会保障水平与经济发展水平呈现一定的不匹配性，如青海、甘肃、等，尽管其经济发展水平较低，但社会保障水平并不低。第四，从耦合协调度看，社会保障与经济发展耦合度的省域特征呈现“橄榄型”，即良好协调和中度失调的省份较少；绝大多数省份属于协调等级的中间类型――轻度失调和基本协调，且东部地区协调度明显优于中部、西部地区。
虽然我国社会保障和经济发展整体处在协调发展阶段，但从区域来看，大部分省份仍然处于轻度失调状态。长期来看，社会保障与经济发展两大系统的失调，不利于经济的持续、稳定发展。通过分析中国社会保障与经济发展水平的空间格局以及两者的演变关系，本研究为各省份认识自身发展的客观规律，因地制宜地推动社会保障与经济协调发展提供了有益的启示，但本研究对社会保障与经济发展关系形成的机理尚未进行分析，还有待更加深入的研究。
参考文献：
[1] 尹蔚民.加快完善社会保障体系 推动社会保障事业可持续发展[J].今日中国论坛，2010，（9）.
[2] 郑功成，蒋云龙.更可靠社保如何实现[N].人民日报，2012-11-26 （13）.
[3] 亚当・斯密. 国民财富的性质及其原因的研究（下卷）[M].北京：商务印书馆，1994：112-120.
[4] 庇古.福利经济学（上卷） [M].北京：商务出版社，2006：94-98.
[5] 穆怀中.社会保障水平发展曲线研究[J].人口研究，2003，（2）.
[6] 杨翠迎，何文炯.社会保障水平与经济发展的适应性关系研究[J].公共管理学报，2004，（1）.
[7] 郑智峰.社会保障与区域经济发展研究[D].西南财经大学博士学位论文，2010.
[8] 谭伟，吴永求.社会保障与经济发展协调度比较及原因分析[J].西北人口，2011，（3）.
[9] 陈寿江，李小建.县域尺度下经济发展水平与社会福利水平之间的关系分析[J].地域研究与开发，2013，（2）.
[10] 穆怀中.社会保障适度水平研究 [J].经济研究.1997，（2）.
[11] 陈颐.论建立健全与经济发展水平相适应的社会保障体系[J].江海学刊，2006，（6）.
[12] 褚福灵.中国社会保障发展指数报告2010 [M].北京：经济科学出版社，2011：6-20.
[13] 谭伟.社会保障与区域经济互动机理及协调度研究[J].技术经济与管理研究，2011，（5）.
[14] 逯进，陈阳，郭志仪.社会福利、经济增长与区域发展差异――基于中国省域数据的耦合实证分析[J].中国人口科学， 2012，（3）.
[15] 贾智莲.财政分权与教育及民生类公共品供给的有效性[J].数量经济技术经济研究，2010，（6）.
[16] 刘卫东.我国省际区域经济发展水平差异的历史过程分析[J].经济地理，1997，（2）.
[17] 李小建，乔家君.20世纪90年代中国县际经济差异的空间分析[J].地理学报，2001，（2）.
[18] 陈明星，陆大道.中国城市化与经济发展水平关系的省际格局[J].地理学报，2010，（12）.
[19] 童玉芬，刘长安.北京市人口、经济和环境关系的协调度评价[J].人口与发展，2013，（1）.
[20] 郑秉文.未来10年如何建立“更可靠的社会保障”[N].中国劳动保障报，2013-03-01 （3）.
【关键词】学前教育；发展水平；影响因素
一、我国地区学前教育发展水平与主要影响因素
（一）我国地区学前教育发展水平
我国很多地区由于受到经济发展水平影响，人们的消费观念存在不同，同时也影响到了学前教育发展水平，导致两者之间存在较大差异。如果将我国分成东部、中部、西部，那么就可以看出三者在经济发展上的差别，我国东部经济较为发达，学前教育发展水平也就很高；其次为中部，中部地区经济发展相比于东部发展较为缓慢，落后于东部，其学前教育发展水平与东部相比也较为滞后；最后为西部，西部地区属于我国经济发展最为缓慢地区，整体经济发展水平较差，也就导致其学前教育发展水平较差，很多适龄儿童都没有接受过学前教育，也有些和没有接受过正规学校教育。如果从具有指标看，就会看到，我国东部地区无论是在幼儿入园率上，还是幼师数量上都有具有明显优势，不仅比其他地区高出很多，还比全国平均水平高出很多，对于中部地区来说，由于地方财政支持力度较为薄弱，也就使公办幼儿园数量难以得到提升，而西部地区由于经济发展较为缓慢，城市与农村之间差异较大，对于学前教育发展水平上的差异就会很大。
（二）影响学前教育发展的主要因素
由于我国地区经济发展水平存在不同，也就导致了学前教育发展水平出现差别，总的来看，影响学前教育发展的主要因素一般在于学前教育供求情况。如果从供给上看可以得知，经济发展水平能够决定财政拨款的多少，以东部地区为例，由于东部地区经济发展较快，人们生活质量较好，生活中各种基础设施也很完善，政府在其他方面上需要投入的资金也很少，这样一来就有了足够资金用于支持学前教育，而西部地区经济发展水平较差，需要财政拨款的地方也很多，要是故意加大对学前教育的投入，就会使本身就有限的财政资金更高减少，地方政府所面临的压力也很大。从需求上看，主要影响学前教育发展的因素是地区人力数量和经济发展水平，对于东部地区来说，经济发展水平较高也就带动了人口数量的增长，使得适龄学前教育儿童也就明显多于其他地区，因此对于学前教育资源的需要也在增多，政府为解决适龄儿童入园难问题也就加大了对学前教育的投入。
二、提升地区学前教育发展水平的主要措施
在我国，影响地区学前教育发展水平的主要因素是地区经济发展水平存在差异，特别是东西部地区教育发展差距较大，导致两地区在学前教育发展水平上的差距也很大，不仅地区经济发展水平能够影响地区学前教育发展水平，人口结构。财政资金投入也会影响教育资源的实际分配情况。因此，要提升地区学前教育发展水平应从改变政府投入模式、加大教育经费以及做好贫困补助工作等三方面入手。
（一）改变政府投入模式
通常情况下，政府财政拨款的多少将直接影响到办学体制，两者具有紧密联系。一般而言，政府所提供的财政支持仅局限于公办幼儿园，尤其是重点幼儿园是其主要投资对象，因此，过度投资于公办幼儿园，使其总体建设越来越好，但非公办幼儿园其建设情况则会越来越差，这样一来就使少数幼儿园无论是在入园率上，还是在教育质量上都会得到提升，但毕竟是少数，同时这样的投入模式也不利于学前教育机会的增加，使学前教育机会受到限制。所以，对于政府来说，一定要转变这种投入模式，不仅要对公办幼儿园给予财政支持，还要对民办幼儿园给予财政支持，平衡两种不同归属幼儿园的款项，不断提升幼儿园教育质量与基础建设，从而全面提升幼儿园教育质量。
（二）地方政府应适当加大学前教育经费
对于学前教育来说，政府对其发展影响较大，因此，地方政府一定要予以教育经费支持。这就要求地方政府根据地方实际情况，适当的教育经费进行改革。地方政府应成为学前教育的主要从投资体，并根据当地实际经济情况给予财政支持。所以，对于上级政府部门来说，在对学前教育进行投入以前，一定要将地区经济发展水平和当地适龄儿童数量作为主要参考对象。尤其是经济发展水平较为落后的地区和少数民族地区，一定要适当加大对其投入，以便转变因地区经济发展水平存在差异和人口结构不同而出现适龄儿童受学前教育机会不均等的情况。
（三）做好贫困补助工作
无论是经济发展水平较高地区，还是经济发展水平相对落后地区都有经济条件好和经济条件差的家庭存在，这就需要地方政府和幼儿园根据自身情况做好贫困补助工作。对于政府来说，应设立学前教育专款，主要用意补助经济困难家庭和弱势家庭的适龄儿童，让他们与其他儿童一样享有受学前教育的权利，对于幼儿园来说可以根据实际情况每年定期收入免费学前教育儿童，确定数量，这样不仅可以提升幼儿园在社会中的形象与地位，还能使幼儿园发展得更好。此外，政府和幼儿园也可以通过宣传形式，让社会爱心人士赞助贫困适龄儿童，通过他们的帮助是适龄儿童接受学前教育中，这样不仅可以提高学前教育机会，还是能受教育儿童数量得到提升。
结 论
在我国城乡生活水平与东西部经济发展水平差距较大，也就使学前教育发展情况出现了不同，学前教育对于国家未来发展有很大影响，尤其是教育备受重视的今天，学前教育也受到了国家的重视，但由于受诸多因素的影响，学前教育发展水平出现的差异，这样也影响到了国家的发展情况。为此，本文研究了地区学前教育发展水平及其影响因素，并根据我国实际情况提出了一些合理有效解决办法，希望能够被相关人士采纳。但其中一定会有不足之处，希望能够得到专业教师或学者的指引，以便完善论文。
参考文献：
关键词：区域经济差异；主成分分析
新疆位于我国西北边陲，是我国向西开放的前沿阵地，是我国能源战略要地。由于地理区位、自然条件和历史文化等因素制约，新疆经济发展整体落后于我国内陆省份地区，新疆各地州市之间经济发展也存在差异，本文旨在通过建立一套适合新疆经济发展实际，符合区域经济发展理论的评价指标体系，利用主成分分析方法，探讨新疆区域经济发展差异现状，发现引起新疆区域经济发展差异的原因。
1 新疆区域经济发展水平评价指标体系
经济发展水平区别于经济增长水平，区域经济发展是一个综合的概念，区域经济发展评价指标容纳14项指标，包括五大方面：经济增长、经济结构、社会发展和资源状况，利用这四个方面共同评价了新疆各地州市的经济发展水平。如表1。
2 新疆区域经济发展水平的评估
2.1 提取主成分公因子
使用主成分分析方法，要求各变量之间存在一定的相关关系。本文通过SPSS软件对标准化处理后的数据进行可行性检验，本文所使用数据全部来自新疆2012年统计年鉴。结果区域经济发展水平的KMO检验值为0.5267，Bartlett s球体检验的Approx， Chi-Square为206.3496，x2统计值的显著性概率是0.0000，说明数据适合做因子分析。我们从原始数据中萃取了四个公共因子（四个公共因子的特征值、方差贡献率如表2所示），这四个因子可以解释84.37%的总方差。经过6次旋转后得到公共因子荷载矩阵（见表3）。
注：因子提取方法：主成分分析方法；旋转方法：方差最大旋转法。本表经过6次旋转得到。
2.2 公因子的经济学命名
根据区域经济发展的因子荷载矩阵，经过分析我们将E1定义为“经济增长与民生水平”、将E2定义为“投资、消费、政府支出和收入分配合理水平”、将E3定义为“教育水平”、将E4定义为“资源禀赋、能源消耗强度与外贸水平”。
2.3 新疆各区域经济发展水平的差异分析
根据因子得分系数矩阵（表略），可得到新疆区域经济发展各公共因子原始变量的因子得分函数，并计算出这4个公共因子的具体得分。由E1、E2、E3、E4的权重（分别为：45.91%、16.98% 、12.61%、8.86%），对得到的因子得分进行加权计算可以得到新疆经济发展综合得分，其计算公式为：
各区域经济发展（E）的因子得分及综合得分见表4。
3 结论分析
根据总方差分解表，公共因子E1“经济增长与民生水平”对区域经济发展贡献最大，高达45.91%，这表明区域资源禀赋状况、经济增长机制是经济发展的最重要影响因素；其次分别为E2“投资、消费、政府支出和收入分配合理水平”、E3“教育水平”、E4“资源禀赋、能源消耗强度与外贸水平”对区域经济发展的影响程度越来越弱，贡献率分别为16.98%、12.61%和8.86%。因此，新疆各地州市提高区域经济发展水平，一是在促进经济增长的同时，需要关注社会民生问题，要提高地区医疗和社会保障水平，解决地区居民住房难问题，在此基础上提高居民消费水平，促进经济发展；二是地方政府要提高宏观经济管理能力，利用“三驾马车”拉动经济增长，同时地方政府还应该注意收入分配的合理公平，尤其经济发展比较落后的地州更要防止城乡居民收入差距拉大，以免社会动荡以致于制约经济发展；三是针对新疆各地州市师资力量薄弱，尤其少数民族地区双语教师稀缺的状况，地方政府需要扩大中等师范学校招生规模，并提高教师待遇水平，千方百计吸引和留住人才，同时，对口援疆的内地省市要把提高对接地区的教育水平作为促进地方经济发展的长远战略；四是由于新疆各地州市资源禀赋不同，环境承载力也不一样，地方政府要结合地区实际，发展技术密集型产业促进经济发展，此外具有地缘优势的地州市，可以利用对外口岸优势发展进出口贸易，带动地区相关产业发展和经济水平的提高。
参考文献：
[1] 新疆统计局.新疆统计年鉴2011[M].北京：中国统计出版社，2011.
关键词：聚类分析；经济发展水平；经济指标；十二盟市；地域差异
1.引言
位于中国北部边疆，位于北纬37°24′至53°23′，东经 97°12′至126°04′之间，由东北向西南斜伸，呈狭长形，东西直线距离2400公里（km），南北跨度1700公里（km），横跨东北、华北、西北三大区；土地总面积118.3万平方公里（km2），占全国总面积的12.3%，在全国各省、市、自治区中列第三位。东南西与8省区毗邻，北与蒙古国、俄罗斯接壤，国境线长4200公里（km）。
现设有呼和浩特市、包头市、乌海市、赤峰市、鄂尔多斯市、通辽市、呼伦贝尔市、兴安盟、锡林郭勒盟、乌兰察布市、巴彦淖尔市和阿拉善盟。近些年来，经济发展速度明显加快，但由于自然条件、区位差异、资源禀赋和国家政策等因素的影响，内蒙古十二盟市之间存在着明显的发展差异，经济发展水平不一致。
2.内蒙古经济水平现状
近年来全区国民经济保持了持续快速增长，无论是经济总量，还是人均水平都大幅度提高，经济实力明显增强，在全国的地位和影响力也明显提高。内蒙古GDP增速继续保持自2002年以来连续7年全国第一，人均GDP跃居全国第8位，按当年平均汇率折算达4638美元。《中国省域经济综合竞争力发展报告（2007―2008）蓝皮书》显示，2007年经济综合竞争力居全国第10位，西部各省区市第1位，其中产业经济竞争力、可持续发展竞争力、环境发展竞争力以及宏观经济竞争力等4项二级指标居全国前列。
3.聚类分析方法简介
3.1.聚类分析方法概念
聚类分析方法是新近发展起来的一名多元统计分类法，它是研究多要素事物分类问题的数量方法，可避免传统分类法的主观性和任意性的特点。聚类分析是定量研究地理事物分类问题和分区问题的重要方法，是根据地理变量（或指标或样品）的属性和特征的相似性、亲疏程度，用数学的方法定量的确定地理变量（或指标或样品）的亲疏关系，并按这种亲疏关系程度对站点（或样品）进行聚类，把它们逐步地分型划类，最后得到一个能反映个体或站点之间、群体之间亲疏关系的分类系统。
3.2.聚类分析方法步骤
指标的选取和数据的搜集在聚类系统中，首先我们要找出一批地理数据或指标和能度量这些数据或指标之间相似程度的统计量。这些数据或指标往往来源于五个方面：野外调查，定位或半定位观测，从地形图、航片、卫片上提取地理信息以及从有关部门收集观测或统计资料。
4.聚类分析
4.1.指标选取及数据的搜集整理
一个地区的经济发展水平受多种因素影响。参考有关研究，在遵循科学性、合理性、可比性和可操作性的原则下，选取以下指标作为聚类分析的基础指标。
4.2.数据的分析处理
应用统计分析软件SPSS 13.0 for Windows 中的系统聚类过程Hierarchical Cluster Analysis 对表3数据进行聚类分析。系统聚类法（分层聚类法）是聚类分析中应用最广泛的一种方法。
4.3.聚类分析结果
为了更加明显地体现十二盟市的经济差异，更准确地为各地区的经济发展程度定位，以便找出差距，分析原因。根据聚类谱系图，并结合自治区的实际情况，可把自治区的经济发展状况由强到弱分为五类（即取标尺距离为7时）：第一类，包头地区；第二类，鄂尔多斯地区；第三类，呼和浩特地区；第四类，呼伦贝尔、通辽、赤峰地区；第五类，锡林郭勒、巴彦淖尔、乌兰察布、兴安盟、阿拉善和乌海等地区。但是结合聚类谱系图和自治区的呼和浩特、包头和鄂尔多斯地区的经济发展情况，也可把经济发展水平划分为三类地区：经济较发达地区（呼和浩特、包头和鄂尔多斯地区）；经济发展一般地区（呼伦贝尔、通辽、赤峰地区）和经济欠发达地区（锡林郭勒、巴彦淖尔、乌兰察布、兴安盟、阿拉善和乌海等地区）。为了更好地了解自治区的经济水平差异状况，我们按区域进行分类，即用上面的第二种分类方式把内蒙古十二盟市经济发展水平划分为三类，如表所示：
5.结果分析及其发展对策
为了明显地体现内蒙古十二盟市的经济差距，准确地划分各盟市的经济发展水平，根据系统的聚类分析得到聚类谱系图，同时结合内蒙古经济的实际情况，可以把十二个盟市的经济发展水平由高到底划分为3类：经济较发达地区、经济发展一般地区和经济欠发达地区。
经济增长和收入差距的关系一直是学者和政策制定者关注的重要问题，有许多学者对此进行了研究。现有文献主要有以下三类观点：
第一，经济增长会扩大收入差距。LundbergandSquire基于联立方程模型，得出收入不平等会促进经济增长,经济增长也会促进收入不平等水平上升。张雪玲基于实证分析，得出短期和长期中二者均呈现正相关,经济增长是收入分配的单向格兰杰原因,即随着经济发展，收入不平等会加剧。
第二，经济增长会缩小收入差距。陆铭等通过分析得出收入差距对于经济增长始终呈现出负的影响。经济增长缩小了收入差距。因此，缩小收入差距有利于经济增长,并反过来促使收入差距缩小,从而可能实现平等与增长相协调的目标。
第三，经济增长与收入差距间是非线性关系。Kuznets最早提出了经济发展与收入差距呈“倒U”型关系，即经济发展水平较低时，经济发展会扩大收入差距，当经济发展超过一定水平后，经济发展会促进收入差距的缩小。陈昌兵分析了经济发展与收入差距间的相互作用机制，经济增长会通过不同的途径影响收入差距，其会通过人力资本途径缩小收入差距，而物质资本途径却增加了收入差距。王少平等通过分析得出城乡收入差距对经济增长的作用是由正向逐渐平滑转换为负向，且负效应呈逐年增加趋势。郭娜等利用非线性协整模型，得出行业收入差距扩大对经济长期增长的作用由促进转变为阻碍，误差修正模型的分析表明行业收入差距与经济增长的长期稳定关系，对短期的经济增长和收入差距没有显著影响。吕炜和储德银从理论上分析二者间是倒U型的关系，并得出东部地区城乡居民收入差距与经济增长正相关，但中部和西部地区城乡居民收入差距均与经济增长负相关。张涛等进行实证分析得出库兹涅茨曲线在中国显著存在，而且当人均实际GDP达到20000元左右时，中国城镇居民的收入差距随着人均GDP的进一步增加而逐渐下降，与跨国面板的实证结论一致。由于我国的经济增长和居民收入的区域差异较大，有一些文献分区域对我国的收入差距与经济发展的关系进行分析。陈安平基于实证分析，得出在全国和东、中、西部地区,存在着收入差距与经济增长的多样关系。王亭喜等基于实证分析，得出在东部地区经济发展缩小了居民收入差距，在中部和西部地区，经济发展扩大了居民收入差距。纵观以上主要文献，我国经济增长与收入差距可能存在非线性关系，但没有给出实证结果，也没有指出在经济发展的不同阶段，经济增长与收入差距之间的系数差别。因此，在经济新常态背景下，本文使用门限面板模型对这一问题进行深入研究，这样可以区分出不同经济增长阶段，经济增长对收入差距的影响，从而详细分析二者间的关系。由于二者关系可能存在区域差异，可使用省级面板数据进行实证分析，以更好地反映经济增长对收入差距影响的区域差异。
二、结论与启示
本文通过构建门槛模型，并选取中国大陆30个省、市、自治区（除外）的1998—2013年的平衡面板数据进行回归，很好地验证了经济发展对城乡收入差距的门槛效应，得出以下结论和启示：
第一，对于全国而言，经济发展处于较低水平时，会扩大城乡收入差距，并且随着经济发展水平的提高，作用在增强，直到当经济发展水平高于6.7751时，经济继续发展会缩小城乡收入差距。这表明现阶段我国经济发展水平还处于会扩大收入差距时期，在经济发展的过程中一定要注意大力推出“惠民生”的措施，而且这些政策要向农村地区倾斜，以防止收入差距过大不利于迈过“中等收入陷阱”。当经济发展水平超过6.7751时，经济发展会促进收入差距的缩小，因此应该继续大力发展经济，以更好地实现经济发展和收入差距缩小共存的格局，进而促使整体经济进入良性循环的态势。因此，在促进经济发展，缩小收入差距时要因地制宜，根据不同区域的特点出台不同的措施。
第二，东部地区呈现典型的倒“U”型，经济发展处于低位时，经济发展扩大了城乡收入差距；当经济发展处于高位时，经济发展缩小了城乡收入差距。因此，东部地区经济发展与城乡收入差距的关系与全国的情况类似，也是需要在不同的经济发展阶段采取不同的措施，即经济发展处于低位时要同时兼顾经济发展和采取措施降低收入差距问题；当经济发展处于高位时，重点是大力发展经济，此时经济发展会自动缩小收入差距。另外，东、中、西部地区中，只有外商直接投资的系数是显著的，而且是正的。说明了东部外向型的经济发展模式扩大了收入差距，可能由于外商直接投资更有利于城市居民收入的提高，而对农民收入的提高不明显。
第三，中部地区的经济发展处于低水平时，其对城乡收入差距影响不显著，当经济发展处于较高水平时，扩大了城乡收入差距。这可能是由于中部地区的经济发展以农业为主，在经济发展水平较低时，经济发展对收入差距的影响不大；但是在经济发展水平较高时，中部地区可能会发生产业结构升级，由先前的以农业为主转向大力发展新型工业，这样经济发展就会拉大城乡收入差距。因此，中部地区在经济发展水平较低时，对经济发展和城乡收入差距缩小可分别采取不同的措施，不用关注二者的交互影响，但是当经济发展水平较高时，要同时兼顾经济发展与收入差距缩小问题。第四，西部地区的经济发展不管处于哪个水平，都扩大了城乡收入差距。这可能是由于西部地区的经济发展对资源的依赖性比较大，而资源大多数被城市人口所拥有，农民所拥有的资源很少，因此经济发展会不断扩大收入差距。因此对西部地区而言，在经济发展的各个阶段都要同时兼顾经济发展与收入差距缩小问题，尤其要重点关注收入差距问题。
改革开放以来，流入中国的外国直接投资逐年增多，其重要性日益突现。外国直接投资在我国东、中、西部地带的分布呈现明显的梯度差，整体上看，东部地区的比重大于中部，中部地区大于西部；东部地区外国直接投资的比重与中、西部地区的比重差距较大，中部地区与西部地区的差距不明显。1998～2001年间，东、中、西部各省外国直接投资比重的平均值分别为86%、9%和5%。
显著影响中国外国直接投资区域分布的因素有优惠政策、经济外向度、经济增长率、经济发展水平和劳动力成本差异；前四者的影响是正向的，劳动力成本是负向影响因素。比较而言，工业化程度、基础设施水平和投资报酬率的影响作用，在考察的时间段内则始终不显著。
从理论上讲，外国直接投资趋向于流入贸易壁垒低、对外资持欢迎态度、签署双边投资保护条约、经济一体化水平高的国家或地区，其中尤以对外资态度最为关键。因此，优惠政策及经济外向度对外国直接投资的区域分布应当具有积极的影响。在1997～2002年间，优惠政策和经济外向度始终是决定中国外国直接投资区域分布的显著正向因素，在本文所考察的所有正向影响因素中，二者的影响力分别居于第一和第二位的水平。但是经济外向度的影响作用低于优惠政策。中国外国直接投资区域分布的这种不平衡性与各区域的地理位置特征、开放的时间和程度以及国家在各区域实行不同的优惠政策密切相关。中国东部沿海各省市地理位置优越，较早、较多地享受到很多国家优惠政策，实行对外开放起步早、力度大，因而全国80%以上的外国直接投资都集中在该地区。
经济发展水平代表对商品的现实购买力，地区经济发达，投资的产出品可能就会有更大的销量，外国直接投资一般倾向于向高收入地区流动。GDP增长率代表经济发展的潜力，经济增长速度快的地区，投资者的未来收益更具有保障，其对外国直接投资就具有更大的吸引力，所以，经济发展水平和增长速度对外国直接投资分布的影响应该为正向的。另外，流向发展中国家的外商直接投资大多为获取廉价劳动力及其他比较成本利益，劳动力成本差异是负向影响外国直接投资在中国的区域分布。在1997年，经济增长率确实是影响我国外国直接投资区域分布的一个正向因素，而且其回归系数的显著性水平比较高，但是，其影响力位居优惠政策和经济外向度的后面，可是，到了2002年，其影响则变得不显著了。这说明外商早期来中国投资，打入中国的大市场是一个主要的目的和动机，外商当时特别看好我国广阔的经济发展前景。随着中国各省经济持续保持快速增长，各省经济增长速度的差异程度在缩小，落后省区的经济增长甚至超过了沿海发达地区，外商在投资区位决策时，逐渐不太看重经济增长方面的微小差异，GDP增长率的影响也就渐渐变得不显著了。在这两个年度里，只有在去掉优惠政策作用的情况下，经济发展水平对外国直接投资区域分布的影响才变得显著起来，而且其作用效果小于经济外向度。在1997年，劳动力成本反向影响外国直接投资在中国的区域分布，可是到了2002年，劳动力成本的差异不再显著地影响外国直接投资的区域分布。市场规模、资金配套能力、市场化程度、基础设施、经济发展水平、工资成本等因素对地区吸引外资的作用依次递减。
实证研究表明，优惠政策和对外开放水平，始终是决定中国外国直接投资区域分布的重要正向因素，优惠政策的影响力一直比较强，对外开放水平的影响作用低于优惠政策。
（阳国亮，桂林工学院研究员；何元庆，浙江大学经济学院博士研究生）
学术界对我国区域经济的发展水平及差异进行了卓有成效的研究,在区域经济差异的研究中,多数是基于省级行政单元数据[12-14],这主要因为在市场经济条件下,各省市区均是相对独立的经济利益主体,在全国各区域层次中,省级层次的利益冲突最为明显[15]。因此,本文在借鉴区域经济差异研究成果的基础上,以省级行政单元为研究对象,对1990—2002年大陆31个省市区的旅游经济差异的总体特征及变化作了定量研究,试图揭示区域旅游经济发展水平与旅游产业地位的分异规律,阐释影响旅游空间差异的因素,提出缩小地区差异,协调地区旅游业发展的对策。
区域旅游经济差异的测度,总是基于一定的指标,且指标能够衡量各区域旅游经济整体状况。从经济角度研究旅游,可选用的指标主要有旅游外汇收入、国内旅游收入及旅游总收入等,但指标的选定首先要保证数据的可获得性及区域间的可比性。本文选取旅游外汇收入作为我国省际旅游经济差异的衡量指标,旅游总收入作为旅游经济水平与旅游产业地位分异性的衡量指标,主要原因是基于我国国际旅游统计指标体系相对比较完善[16],各省市区对旅游外汇收入的统计时间较早且统计口径较为一致,保证指标的可比性和延续性。同时,改革开放以来,中国旅游发展的思路是优先发展国际旅游,旅游外汇收入一直是我国旅游收入的重要来源之一,故旅游外汇收入能较好地反映了我国旅游业的发展历程和各省市区旅游业的总体发展水平,而国内旅游收入和旅游总收入等指标由于某些年份统计资料不全和口径不一致,数据相差较大,如北京市和上海市在1996年国内旅游收入分别统计为359亿元和11.6亿元①,两市间数据缺乏可比性,因而在分析旅游经济区域差异的动态变化中未采用,在本文中旅游总收入主要用于分析旅游经济发展水平与旅游产业地位的分异性。本文用来分析的数据主要来源于中国旅游统计年鉴(1991—2003)、中国旅游年鉴(2003)和中国统计年鉴(2003)。区域经济的差异程度可以从绝对差异和相对差异两个方面来反映。绝对差异表示经济总量水平方面的差异,会受物价水平、量纲的影响,因而不同时点之间可比性较差,相对差异本身是一个比值,没有量纲,因而不受时间等因素的影响,具有广泛的可比性[14],因而应根据研究目的和对象,选择相应的测度方法,为了更准确地反映区域间的经济差异水平,多数情况下绝对差异和相对差异同时考虑。
2中国省际旅游经济差异变化的空间特征
2.1省际旅游经济差异的总体变化态势
本文以旅游外汇收入作为区域旅游经济差异测度的总体指标,测度1990—2002年中国省际旅游经济差异总体变化水平。区域旅游经济差异的总体变化趋势是,绝对差异在不断扩大,相对差异呈缓慢下降趋势,但有一定的波动性。1990—2002年,反映绝对差异的标准差从1990年的176.79增加到2002年的1,053.81,增长了496.08%,年平均增长38.16%,然而,表现相对差异的变异系数从1990的2.131下降到2002年的1.763,仅在1991年、1994年和1998年呈现出略微上升趋势,表明省际旅游经济的相对差异逐渐缩小。区域经济差异的上述转变与我国各省市区旅游业的发展过程密切相关,随着旅游业在国民经济中的地位逐渐增强,各地政府纷纷加大对旅游发展的支持力度,全国旅游经济发展的总体水平显著提高,但由于各地旅游资源禀赋、经济基础、区位条件等因素不同,导致旅游经济的发展基础和发展速度不一致,区域旅游经济总量的差距反而拉大,从而出现相对差异逐渐缩小,绝对差异却越来越大的格局。
2.2省际旅游经济差异变化的空间特征
展示了区域旅游经济差异变化的总体轮廓,同时,通过对比各省市区旅游外汇收入与全国平均旅游外汇收入的比率,可以分析出1990—2002年区域旅游经济差异变化的空间特征。总体而言,目前我国区域旅游经济差异的变化主要表现为沿海地区的广东、上海、福建、江苏、浙江和北京等东部经济发达省区与全国其它省区,尤其是与西部的、甘肃、宁夏、青海等省区之间的旅游经济绝对差异的扩大。全国除广东、四川、新疆的比率基本保持不变,北京、广西、海南的比率呈下降趋势以外,大部分省市区的比率都有一定幅度的增长,这说明我国大部分省市区与旅游经济相对发达省市区的相对差异有缩小趋势。显示中国区域旅游经济空间差异仍然较大。全国各省市区的旅游外汇收入仅有少数几个高于全国平均水平,从1990年的广东、北京、上海、福建4个省市增加到2002年的6个省市,新添了江苏省和浙江省,2002年这6个省市的旅游外汇收入约占全国的73%。比率低于10%的省市区从1991年的10个减少到2002年的4个,这说明各省区较重视旅游业的发展,旅游经济发展水平逐渐提高,旅游相对差异逐渐缩小,但西部地区仍是我国旅游经济发展水平最为落后的地区,2002年比率低于10%的4个地区全部位于我国西部地区,它们是、甘肃、青海和宁夏。1991年比率最高的广东省与比率最低的宁夏自治区相差为8.926②,2002年比率相差最大的仍然是广东和宁夏,两者相差8.514,变异系数没有多大变化。其中,上升和下降幅度最大的为上海市和北京市,变化比率分别为-2.720和1.033。
2.3省域旅游经济发展水平与旅游产业地位的分异规律
旅游业占GDP的比重是反映地区旅游产业地位的重要
指标。2002年,以全国31个省级单元计算,全国旅游总收入即各省市区旅游总收入之和约占各省市区GDP之和的9.5%,每个省市区的旅游经济贡献率③平均应为3.2%,以这2个数据为基准,各省市区的旅游经济发展水平和旅游产业地位被划分为6个层次。各省市区旅游总收入占全国旅游总收入的比重反映本省市区旅游业在全国旅游业中的地位,即旅游经济发展水平(图1的纵坐标),分别为高(高于4.7%)、较高(3.8%—4.7%)、相当于全国平均发展水平(2.8%—3.7%)、较低(1.8%—2.7%)、低(0.8%—1.7%)、很低(低于0.8%)。各省市区旅游总收入在本地区GDP中的比重反映旅游业在本省市区国民经济体系中的地位(图2中的横坐标),分别为高(高于12.5%)、较高(10.6%—12.5%)、相当于全国平均发展水平(8.6%—10.5%)、较低(6.6%—8.5%)、低(4.6%—6.5%)、很低(低于4.6%)。低于全国平均水平的省市区数远远多于高于全国平均水平的区域个数,这说明我国旅游经济的总体发展水平不高,旅游产业的总体地位不突出,全国旅游业的总体发展更多地受少数旅游经济发达省区的高水平发展带动的,区域经济发展不平衡性严重。
大多数省市区旅游业的发展水平与其在本省整个经济体系中的地位水平有一定偏差。仅有分布在中分线上的8个省市区,旅游发展水平与旅游产业地位一致,但两极分化严重,如北京、上海两市在2002年的旅游贡献率分别为10.6%、9.8%,而且也是国民经济的重要支柱,旅游总收入分别占GDP的37.0%和20.3%,可见旅游业在两市发展水平高和重要性大。相反,甘肃、宁夏、青海、山西、吉林、新疆6个省区的旅游贡献率之和仅有3.5%,旅游业发展水平和产业地位都低。处于中分线上半部的省市区,旅游业在全国旅游经济中的地位要大于其在本省国民经济中作用。这类区域的国民经济水平比较发达,多数是我国重要的工业基地,相对而言,旅游业在地区经济体系中的地位不突出,即旅游经济水平与旅游产业地位不相匹配。如山东省的旅游总收入占全国的比例为5.5%(全国平均水平为3.2%),旅游经济发展水平高,但只占本省GDP的5.8%(全国平均水平为9.5%),旅游业的产业地位低。处于中分线下半部的省市区,旅游产业地位要高于本省旅游经济在全国的地位。主要原因是由于一些省市区的经济基础较为薄弱,且经济总体发展速度相对较低,因而各省市区充分利用本区域独特而优秀的旅游资源,大力发展旅游经济,带动和加快本省经济的发展。如比较典型的海南省和云南省,两省旅游总收入占全国的比例都低于平均水平,其中海南省仅为0.85%,但旅游业在两省经济体系中都占有重要的地位,分别占本省GDP的15.8%和12.8%,在全国位列第4位和第5位。上述研究表明,旅游经济发展水平与旅游产业地位在区域上具有一定的分异性。旅游经济发展水平高,并不意味着旅游产业地位一定高;旅游经济不发达的地区,旅游业也有可能成为本区域的支柱产业,而目前“全国有24个省市区将旅游业确定为本地区的支柱产业、龙头产业和先导产业”[17],旅游业在国民经济中的地位日益凸显,但一些区域没有根据本区域的实际情况,提出将旅游业作为支柱或先导产业发展是不现实的,值得我们进一步思考和探索。
3旅游经济空间差异的主要影响因素
3.1旅游资源禀赋
旅游资源,特别是高级别的旅游资源是吸引国外游客、发展入境旅游的物质基础[18]。我国幅员辽阔,主要旅游资源地域差异比较明显,空间分布不均匀,虽然伴随着经济发展,旅游资源的重要性有可能下降,但其仍是促进旅游经济发展和造成旅游经济空间差异的重要基础,旅游资源禀赋的空间差异对地区旅游产业的竞争力也将产生重要影响。从全国角度来看,旅游资源总体质量是南方优于北方,以华东地区最为突出,次为华北地区,主要表现在东部沿海省区、长江中下游的中部省区及黄河中下游,这些省区旅游资源种类多、数量大、丰度高、地域组合好,是我国旅游资源开发的重点地区和旅游外汇收入的重要基地[19,20]。
3.2基础设施
交通、邮电通信等公共基础设施是一个地区旅游业得以生存和发展的先决条件,其中旅游交通尤为重要,发达的旅游交通可以在一定程度上改善本地区不利的区位条件,增强旅游景区点的可进入性和吸引力,从而扩大客源市场规模,优化客源市场结构。由于铁路和公路是我国最主要的交通载体,其中,公路的评价主要考虑对旅游者具有重要意义的高速公路和一级公路,这里以两者的密度(长度/面积)为主要依据来评价交通条件。通过计算发现,2002年,区域内部交通设施水平仍表现为明显的东、中、西地带间差距,京津沪3市交通设施最佳,其次是如广东、山东、浙江、江苏和辽宁等东部沿海地区,而相对于东部而言,中西部地区的交通条件除宁夏尚好外,普遍较差,若将各省市区的交通密度与旅游外汇收入进行对比,二者的区域差异曲线具有较强的吻合性,表现为交通条件与旅游经济水平间有较强的正相关性。
3.3区位因素
从空间相互作用理论来看,区位是区域发展的基础,是发展地区旅游业的一个重要因素[21],它既影响到本区域对游客的吸引力,又影响游客进入的可达性。陆大道先生根据各省市区(省区以省会城市代表)到最近的枢纽海港的距离以及到香港、上海和北京3个主要经济中心的相对距离,对各地区区位条件进行了评价,现阶段区位条件最好的5个省份是上海、广东、福建、江苏和浙江,北京、天津、山东和河北列于其后,海南、辽宁和广西的区位条件在沿海省份中是相对较差,但仍优于内地省份,西南和西北各省区区位条件总体上都比较差[22],从评价结果可以看出,目前我国旅游业的发展水平与区位条件现状总体上比较一致,同样通过相关分析,旅游市场的实际占有率与资源、区位潜力相当,且区位因素的边际效率大于资源丰度[23]。
3.4产业结构
产业结构在整个经济结构中居于主导地位,其变动状况对经济增长和各产业的发展状况有着决定性的影响。在三次产业中,西部地区第一产业的比重高于东部地区,而第二产业的比重又低于东部地区,虽然西部地区经过改革开放以来20多年的调整,第三产业比重逐渐上升,但是从绝对数字和相对速度而言,都与东部维持着比较大的差距,并且相对于东部而言,西部第三产业或服务业的发展在指标上明显处于劣势[11]。旅游业作为第三产业中的重要组成,它的发展需要其他产业尤其是交通运输、商业、餐饮娱乐等第三产业的支持,上海、北京、江苏、浙江、山东等东部沿海地区较发达的工业基础增强了对基础设施和旅游设施的投资能力,带动了第三产业的发展,优化了产业结构,进一步促进了旅游业发展,而大部分中西部地区由于不利的区位条件和相对薄弱的经济基础,旅游业的发展主要依靠独特的旅游资源禀赋,旅游业的发展受到经济基础和产业规模的限制,从而与东部地区的绝对差距逐渐拉大。因此,我国东中西三大地带的产业发展阶段的差异,是构成省域旅游经济空间差异的重要因素。
4对策分析
1.数据来源
为了确保数据模型的科学性和原始数据的统一性，本文所采用的统计数据均来自《江苏省统计年鉴》，数据统计时间为 2007年底。数据涉及江苏省13个地级市，包括南京市、无 锡市、徐州市、常州市、苏州市、南通市、连云港市、淮安市、盐城市、扬州市、镇江市、泰州市以及宿迁市。
2.聚类分析
下表是2007年江苏省13个地级市的旅游发展水平的统计数据，将表中数据输入SPSS数据处理软件做聚类分析。
下表是根据上表07年全省13市旅游统计数据所做的K-means聚类分析的结果：
根据上述分析表格的结果，可将江苏省13个地级市的旅游综合实力分为四类。第一类为旅游发达地区，含苏州和南京两个城市；第二类是旅游较发达地区，只包含无锡一市，第三类为旅游较发达地区，包括镇江、扬州、常州、徐州、连云港和南通6市；第四类为旅游欠发达地区，包括淮安、盐城、泰州和宿迁4市。
3.影响因素分析
由上表可知，江苏省各地级市的经济发展水平与本区域的旅游综合实力有很强的相关性。选取江苏各地级市2007年GDP收入数据作为衡量各市经济发展情况的指标，反映各地级市的经济发展水平。旅游综合实力排名的前三的苏州、无锡、南京其在省内的GDP排名也位列前三。一般来讲，城市GDP排名较前的，旅游综合实力的排名也比较靠前，除苏州、南京、无锡三市外，如常州，GDP位列全省第五，其旅游综合实力位列全省第六，呈现了很强的正相关性；如GDP排名全省第六的徐州市，其旅游综合实力排名位居全省第七，两者之间同样趋于一致。相反，旅游综合实力较弱的城市，其对应的GDP排名也很低，两者之间同样表现出了正相关性。如位于全省GDP末四位的城市（宿迁、连云港、淮安、泰州），其中三个城市（淮安、泰州、宿迁）同样出现在了旅游综合实力末四位中。由此可见经济因素对江苏省旅游也发展的空间差异具有较强的影响。地方雄厚的经济实力可以为城市提供良好的旅游基础设施、便捷的市内旅游交通、舒适的酒店、整洁美丽的市容；其次也会使本区域内的旅游资源得到全面开发，让区域内的旅游资源发挥出它最大的旅游经济效益；再次，良好的经济条件也增加了本地居民出游的可能；最后，经济发展速度较快的地区与外界的物质、技术、信息等交流相对频繁，在一定程度上促进了区域内商务、会议高层次旅游的发展。
三、区域旅游协调发展的对策
目前江苏省旅游经济发展水平与旅游业发展综合实力都存在过大的差异，不利于江苏省旅游业长期健康的发展。因此，如何协调各城市之间的旅游业的发展、缩小江苏省各地级市之间旅游发展水平的差距、使其区域差异在一个合理的范围之内成了亟待解决的问题，具有很强的现实意义。
1.加强区域之间的旅游协作
要缩短江苏省各区域之间的旅游发展差异，加强区域之间的协作是很重要的一条途径。区域协作是指江苏省内不同地区之间的旅游经济主体按照一定的章程、协议或合同，将各类资源在地区之间重新配置、组合，以期获得最大的经济效益、社会效益以及生态效益的旅游经济活动。区域协作的内容主要包括：区域旅游发展战略的共同制定、旅游资源的重组和共享、旅游产品的更新与提升，区域旅游功能的分工、客源市场的共同开拓与互换、联合促销、旅游企业之间的优化组合以及区域旅游形象的构建组合等等。有些城市本身虽然自身具有丰富的旅游资源，然而它们缺乏旅游业发展所需的各项基础设施投资资金、比较有实力的旅游企业、旅游人才等条件，而这些阻碍当地旅游发展的劣势正是苏州、南京、无锡、常州等旅游经济发达地区的强势，这些强势为以上地区旅游业的发展提供了广阔的空间。因此，苏南、苏中、苏北各区域之间可以通过加强彼此间的旅游协作，通过优势互补来促进各地旅游业的发展。
2.发挥苏南的辐射作用，带动苏中、苏北的旅游发展
根据前面的分析可知旅游经济发展水平位于全省前三名的分别是：苏州、南京和无锡，而且这三个城市遥遥领先与省内其他城市；从空间的角度上看，江苏省旅游发展水平向苏南集聚的态势非常明显，要缩短不同区域之间旅游经济的发展差异，应通过宁镇扬和苏锡常所构建的沿江黄金旅游带的辐射效应，以沿海、沿江两轴来带动苏中、苏北地区旅游业的发展，最终实现江苏省旅游业的协调发展和整体水平的提升，当前应特别注重发展苏中、苏北地区的国内旅游。
[关键词]非均衡发展模式；公共服务差距；义务教育
一、引言
早在20世纪50年代，佩鲁等西方经济学家就提出区域经济非均衡发展理论，认为经济发展的初期需要经历非均衡发展的“二元模式”，随着经济水平的不断提升，低层次的“二元经济”必将走向高层次的“一元经济”，最终实现区域经济一体化。改革开放以来，建立在非均衡发展基础上的区域规划和集中开发，一直贯穿着我国区域发展战略的始终，全国经济总量实现了高速增长，但区域经济和公共服务差距却较为明显。以2011年为例，全国31个省（市、自治区）的人均地区生产总值极值比达5.19，人均一般预算支出极值比达5.52。党的十报告明确提出“基本公共服务均等化总体实现”的目标。因此，在我国继续深化经济非均衡发展战略时期，如何缩小区域公共服务差距尤其是义务教育发展差距，成为当前迫切需要解决的重要问题。
从相关文献来看，针对如何缩小公共服务差距的研究较多，但由于公共服务供给主要取决于财政支出，大多数学者都将其归结为财政问题，如Buchanam认为通过完善财政制度可以实现公共服务均等化。BodIIs&Rosenfeld通过加拿大和德国的案例证明了财政转移支付是实现公共服务均等化的重要手段。刘尚希也将公共服务均等化归结为财政能力均等化。但不可否认的是，公共服务虽然直接取决于财政支出，但更依赖于地区经济发展所创造的财政收入，经济发展作为公共服务供给的基础，两者的差距并非不存在关系，尤其采取经济非均衡发展模式的国家会更加明显。国内学者对此问题也有论述，冉光和等就公共服务供给和经济增长的关系从区域差异的角度进行实证研究。马慧强等构建了我国286个市级以上城市的基本公共服务质量水平测度体系，研究认为基本公共服务水平与城市经济发展水平呈正相关。丁菊红从经济增长与公共服务一般关系理论出发，建立公共服务供给、政府竞争与经济增长的实证模型，揭示了公共服务差距与经济发展差距的倒U型关系。
本文将在以上研究基础上进行拓展，即在我国实施经济非均衡发展战略模式下，以义务教育为例对我国区域公共服务差距进行测度，并从不同的视角解释形成这种差距的原因，以此探索我国公共服务均等化实现的对策建议。
二、区域公共服务差距产生：理论路径
假设将一个区域分为两类，发达地区（A）和落后地区（B），并相应存在两个地方政府以及一个中央政府。同时，设第i地区的经济水平为Ei，财政水平为Fi，公共服务水平为Si，i=A，B。由于公共服务水平直接取决于财政水平，同时也会受到财政管理制度、公共支出成本等外生因素μi的影响，公共服务的生产函数可以表示为：
Si=S（Fi，μi） （1）
从地方财政支出来源看，一是取决于地方经济发展所创造的财政收入；二是在分税制财政体制下，取决于中央对各地方的净转移等。公共服务供给函数可以表示为：
S=S[Fi（Ei，TRi，vi），μi]=S（Ei，TRi，vi，μi） （2）
其中：TRi表示中央通过税收分享、转移支付等财政体制形成对地方的净转移，vi代表除经济水平和财政体制外对地方财政支出影响的其它因素。
对公式（2）两边变量进行差异化处理，比如计算极差、极商等，得出地区间公共服务差距影响的因素函数：
我国区域公共服务的差距主要取决于经济发展差距，收入分享、转移支付在内的财政管理体制差距，公共事业发展成本等其它方面的差距（见上图）。其中：收入分享、转移支付等财政体制对缩小公共服务差距的作用在国内外研究中已经得到共识，即以中央政府为主体直接调节地区间的可支配财政收入，满足实现公共服务均等化的财政支出需要，属于“外部调节”过程；通过提高各地区经济水平来提升各地财政自给率，进而增强落后地区的公共服务供给能力，则属于地区“自我发展”过程。在我国实施经济非均衡发展战略初期，就形成了区域经济发展的“二元格局”，从而也导致区域公共服务差距。从理论上可以判断，区域间公共服务差距和经济发展差距相伴随，而包括收入分享、转移支付等在内的财政调节仅是短期内控制差距扩大的再分配手段。因此，在我国区域经济非均衡发展模式的深化阶段，更需要从区域协调发展来缩小公共服务差距，但该结论还需要得到实证检验。
三、我国区域公共服务差距测度：以义务教育为例
（一）评价指标体系构建
就义务教育公共服务而言，我国普及九年制义务教育已经进入攻坚阶段，因此需要更加注重其发展的质量和水平。但从我国义务教育发展的相关评价研究看，基本还停滞于普及九年义务教育初期的低标准指标，如入学率、升学率、在校生数、毕业生人数等，这些指标在后“普九”时期将难以反映义务教育发展质量和水平的真实差异，而本文主要围绕教学条件展开评价，主要选择师资条件和办学条件方面的指标，并从《中国教育统计年鉴》（2010）抽取全国30个省（市、自治区）的相关数据进行分析（表1）。
（二）义务教育发展差距测度
在构建义务教育发展评价指标体系基础上，按照因子分析法的基本步骤，对我国各省（市、自治区）义务教育发展差距进行综合评价。
1.可行性检验。师资条件因子分析的KMO值为0.728，同时Bartlett球度检验统计量观测值为59.76，相应的P值接近于O；办学条件因子分析的KMO值为0.629，同时Bartlett球度检验统计量观测值为428.26，相应的P值接近于0。两组数据均适合做因子分析。
2.确定公因子。在师资条件和办学条件因子分析中，按照累计方差贡献达到75%的原则，分别选取两个公因子，其累计方差贡献分别为88.08%和78.88%，完全能够反映原始指标的信息量（表2）。
3.识别公因子。为了便于识别公因子和界定公因子的经济内涵，在师资条件和办学条件因子分析中，采用方差最大化正交旋转法对因子载荷矩阵进行旋转，使得变量在某公因子上有较大的载荷值，而在其余公因子上有较小的载荷值（表3）。
在师资条件评价中提取出两个公因子，公因子1主要反映师资学历水平，其方差贡献率高达44.56%；公因子2主要反映师资数量规模，其方差贡献率达43.52%。在办学条件评价中提取出两个公因子，公因子l主要反映办学设施条件，其方差贡献率高达54.82%；公因子2主要反映办学用房条件，其方差贡献率为24.09%。
4.计算因子得分。设师资条件中的公因子1为Fs1i，公因子2为Fs2i，办学条件中的公因子1为Fb1i，公因子2为Fs2i，其中i=1，2，…，30表示30个省（市、自治区）。分别以各公因子方差贡献率占累计方差贡献率的比重为权重，计算师资条件得分（Fsi）和办学条件得分（Fbi），将师资条件和办学条件得分按平均赋权加总得到义务教育发展的综合得分（表4）。
四、基于Tobit模型的区域公共服务差异解释
在明确我国区域间公共服务差异状态的基础上，本文将进一步采用计量方法检验我国区域公共服务存在差距的影响因素。以下分别以义务教育发展水平得分为被解释变量，围绕理论分析，分别选取人均地区生产总值、财政收入分权系数、财政支出分权系数和公共支出成本差异系数4个指标作为解释变量，以此构建我国区域公共服务差异解释模型。
首先，基于经济发展水平影响公共服务产出选取人均地区生产总值，该指标主要从综合的角度来衡量各地区经济发展情况，人均地区生产总值越高，提供公共服务的经济基础就越强。其次，基于财政体制影响财政水平进而影响公共服务产出的主要因素包括财政收入分权系数和财政支出分权系数，该指标计算主要参考陈硕、高琳的研究，其中，财政收入分权系数采用省级预算内人均财政收入与中央级预算内人均财政收入的比值来反映，财政收入分权系数越高，各地区用于公共服务支出的资金就越充足；财政支出分权系数采用省级预算内人均财政支出与中央级预算内人均财政支出的比值来反映，财政支出分权系数越高，地方自主支出能力越大。最后，由于各地区自然、经济和社会条件存在差异，不同地区提供相同水平的公共服务支出成本不同，因此，从成本等影响公共服务产出的角度选取公共支出成本差异系数作为影响因素，该指标主要参考伏润民等的测算结果。除此之外，为避免指标在年份间波动，以上解释变量分别取2006-2010年的平均数，其数据来源于《中国统计年鉴》（2007-2011）和《中国财政年鉴》（2007-2011）。
由于这些解释变量之间存在内在联系，直接使用会产生多重共线性问题，因此，本文在构建计量解释模型之前，首先采用因子分析法将4个具有内在联系的解释变量转化为几个具有独立关系的综合因子。通过因子分析可行性检验得到，KMO的值为0.702，Bartlett球形度检验给出的伴随概率为0，说明适合做因子分析。在此基础上，以主成分法作为因子提取方法提取出3个公因子，对样本方差的累计贡献率达到了99.26%，代表了绝大部分信息。其中：公因子在财政支出分权系数和财政收入分权系数上具有较高的载荷系数（0.926和0.681），反映中央政府与地方政府的财政体制关系；公因子在公共支出成本差异系数上具有较高的载荷系数（-0.915），反映各地方政府公共支出的成本；公因子在人均地区生产总值上具有较高的载荷系数（0.654），反映各地经济发展水平。根据以上变量关系，构建我国地区间公共服务差异的解释模型：
θi=α+β1F1i+β2F2i+β3F3i+μi （5）
其中，i=1，2，…，30表示除外的全国30个省（市、自治区），α为截距项，β1、β2和β3分别表示政府间财政体制关系、公共支出成本差异和地区经济发展水平对公共服务产出的边际影响系数，μ2表示随机误差项。由于被解释变量是各地区公共服务水平的差距反映，其取值来源于因子分析得分，若直接采用最小二乘法估计会导致有偏且不一致。因此，本文首先采用最大最小正向控制公式将被解释变量控制到0-1之间，再采用Tobit模型来进行估计（表5）。
在模型1中，地区经济发展水平对公共服务产出存在正向影响，影响系数为0.1440，反映出较高的经济发展水平能够形成较强的财力基础，从而提供更高水平的公共服务。在模型2中，加入政府间财政体制关系作为解释变量，得出政府间财政体制关系对公共服务产出存在正向影响，影响系数为0.1102，即地方收入和支出分权程度越高，公共服务产出水平越高，同时也表现为地方政府分权对地区经济发展水平影响效应的带动，影响系数从原来的0.1440提升到0.1470。在模型3中，再加入公共支出成本差异作为解释变量，得出公共支出成本差异对公共产品供给具有负向作用，影响系数为-0.1895，即各地区公共支出边际成本越高，在相同财力水平下提供的公共服务数量越低，同时，公共支出成本差异的引入也削弱了地区经济发展水平和政府间财政体制关系对公共服务产出的促进效应、影响系数分别从原来的0.1470下降到0.1063，从原来的0.1102下降到0.0974。
五、研究结论与政策建议
关键词：主成分分析；聚类分析；经济发展水平；评价
中图分类号：F127 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）08-0017-04
引言
我国幅员辽阔、地域广大。不同区域的资源与环境禀赋情况有较大的差异，这也导致不同地区间的经济发展水平的差异较大。自科学发展观提出以来，如何促进区域经济的协调发展成为一项重要的命题，相关研究也越来越得到重视。而想要通过制定适合的政策来统筹区域经济的协调发展，就必须对区域经济发展的水平做出合理的评价，根据实际情况，找出区域经济发展水平不均衡的关键症结，对症下药[1]。本文将结合江苏省区域经济发展的现状，选取反映2015年江苏省13个地级市经济发展水平的主要统计指标，运用主成分分析和聚类分析的方法对江苏省各地级市的经济发展的基本状况进行综合评价，从而分析江苏省各地级市经济发展的总体情况以及彼此间的差异，并对其今后的发展提出若干建议。
一、指标的选取及评价体系的建立
在选取合适的评价指标以建立评价体系时，既要考虑能够反映经济总量的指标，也要考虑反映经济质量的指标。基于此，本文共选取了11项指标，构成了江苏省各城市经济发展水平的评价体系。这11项指标分别反映了城市经济发展水平的三个方面，具体如下。
（1） 综合经济实力指标：地区生产总值（X1）、公共财政预算收入（X2）、城镇固定资产投资（X3）、工业总产值（X4）。
（2） 人民生活水平指标：人均GDP（X5）、居民人均可支配收入（X6）、居民人均生活消费支出（X7）、人均储蓄存款（X8）。
（3） 对内对外经济指标：社会消费品零售总额（X9）、净出口总额（X10）、实际外商直接投资（X11）。
根据上述指标，将2015年江苏省各市的指标值列入表中，得到表1的统计数据。
二、数据处理方法及过程
（一）统计方法
本文采用了主成分分析和聚类分析两种方法，对江苏省各市的经济指标进行分析。主成分分析是一种通过降维技术把多个变量把多个变量化为少数几个主成分的统计分析分析方法，这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息[3]。
聚类就是将数据对象分组成为多个类或者簇，使得同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象之间具有较大的差别[4]。
（二）提取主成分和公因子
使用SPSS 20.0软件进行数据处理，用方差最大法进行正交旋转，使成分负载向0和1两极分化。计算主因子分值采用回归法。
表2是因子分析后提取主成分的结果，在本例中，有两个成分的特征值是大于1的，他们的累计方差贡献率为94.547%，即两者合计能解释94.547%的方差，完全符合我们的需要。所以我们将成分1和2提取出来作为主成分，抓住最关键的因素，而其余成分包含的信息较少，所以舍去。
（三）因子旋转
由于提取公因子无法得到最好的分析结果，所以通过因子的旋转来获得更好的解释，如表3。
从表3可以看出，第一主成分在地区生产总值、公共财政预算收入、城镇固定资产投资、工业总产值、社会消费品零售总额、进出口总额、实际外商直接投资等指标的载荷较大，这些都是主要反映一个地区经济总量的指标，所以在本例中我们将第一主成分定义为“经济总量因子”；第二主成分在人均GDP、居民人均可支配收入、居民人均生活消费支出、人均储蓄存款等指标上具有较大的载荷，@是反映人民生活水平的指标，因此可以将第二主成分定义为“生活水平因子”。
（四）得分及排名
通过spss得出了各个城市的因子得分，用各城市因子1和因子2的得分乘以相应的方差的算术平方根，得出13座城市的主成分1和主成分2的得分，再结合各主成分得分，通过各主成分的方差贡献率占两个主成分总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总求出综合得分[5]：
（五）聚类分析
为了验证因子分析的正确性，我们进一步利用SPSS软件再对已选定的第一主成分和第二主成分得分进行聚类分析。本次聚类采用系统聚类法，距离测度采用平方Euclidean距离，得到系统聚类分析的谱系图（图1）
三、结果分析与结果讨论
（一）结果分析
根据表4，通过各城市的两个主成分得分、综合得分及其排名，结合系统聚类分析的结果，我们发现，江苏省的13个城市可以较为详细地划分为以下四类。
第一类仅有苏州一个城市。可以看出，苏州市的综合得分遥遥领先于其他城市，在构成指标体系的11项指标中，有9项指标排名全省第一，综合得分也是遥遥领先。
第二类城市有两个，为南京和无锡。从11项指标中我们可以看到，大部分指标，南京市和无锡市都分别占据了第二或第三，可见这两座城市的经济发展水平在省内仅次于苏州市；从综合得分看，这两座城市的得分也分列二、三名。
第三类城市有五个，分别是常州、南通、扬州、镇江、泰州。这五座城市均为江苏省内的沿江城市，有一定的经济基础与经济实力，各项经济指标均位于省内中游水平。
第四类城市有五个，分别是徐州、盐城、连云港、淮安、宿迁。这五座城市全部是苏北城市，经济发展水平相对较为落后，从综合各项得分看与其他城市差距明显。
（二）结果讨论
从以上的分析结果，我们可以就江苏省各城市经济发展水平的情况得出以下结论。
1.各城市间的经济发展水平差距较大。放眼全国来看，江苏省的各城市之间的发展差距已经属于比较小的，但是，光从数据分析的结果来看，即使是省内差距相对较小，江苏省各城市间经济发展水平的差距依然十分明显。
2.经济发展水平的南北差异明显。从分类结果我们可以发现，第一、第二类城市，即苏州、南京、无锡，均为苏南发达城市，苏北五市则全都在第四类城市中。可见，目前江苏省的总体情况依然是南部经济强于北部，且经济发展水平呈现由南向北递减的趋势。
3.通过对城市间分类的进一步细化仍可发现城市间的同异。如第一、第二类的三座城市可以归为一类，即苏南核心城市，这三座城市普遍具备雄厚的经济实力，在全国范围内也是名列前茅的。第四类的五座苏北城市则可再细分为两类，其中，徐州、盐城两座城市地域广大、人口众多，它们较其他三个苏北城市在发展上更具优势，具体体现在这两个城市在经济总量因子的得分和综合得分都排在全省6、7位；而第四类城市中的其他三个：连云港、淮安、宿迁三市则在各项指标上排名垫底，与其他城市相比落后较多。
四、对策及建议
根据以上分析结果，我们对江苏省经济发展提出以下建议。
（一）充分发挥苏南核心城市的辐射作用，带动周边城市共同发展
从分析结果来看，苏南的苏州、南京、无锡三市的经济实力在省内处于领先地位。而在2016年4月22日《第一财经周刊》的最新版“新一线”城市名单中，江苏省的以上三个城市均成功入围。作为省内的领头羊，这三个城市应当进一步发挥辐射作用。江苏省内存在着较为明显的发展梯次，目前第一、第二类的三个城市都在进行产业升级与转型，一些转移的产业进入到第三、第四类城市中则会给这些城市的经济发展带来新的活力。所以，应进一步做好省内资源的合理配置，从而实现先发展的带动后发展的，最终实现全省综合实力的提升。
（二）加快沿江一体化的进程，推进苏中融入苏南
近些年来，随着交通越来越便利，苏南与苏北的联系也越来越紧密，在这一过程中，南通、泰州、扬州这三个沿江城市获益最多，相比其他苏北城市发展更快，加上在地理上位置的相似，这三座城市从广义的“苏北”脱离，被称为“苏中”。尽管如此，苏中与苏南发达城市的差距依然较大。因此，应当从加强交通设施建设着手，完善城际间的交通运输环境，尤其是完善沿江以及跨江的交通线路，科学规划区域内部的产业布局，强化城市间的产业联系，促进省内沿江城市的一体化发展，坚实推进苏中城市融入苏南。
（三）进一步加强对苏北城市发展的支持力度，努力打造苏北中心城市
从统计数据和分析结果来看，苏北城市的经济发展水平同苏南，甚至苏中相比都仍有明显差距。所以，应进一步加强对苏北的政策支持，推动苏北继续保持快速健康发展。此外，由于苏北五市与苏南五市在地理上相隔较远，所以，亟须在苏北五市范围内打造一个中心城市，带动苏北整体发展。
参考文献：
[1] 张超锋，张斌儒.基于因子分析的我国区域经济发展水平实证研究[J].生态济：学术版，2014，（1）：167-170.
[2] 江苏省统计局.江苏统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2016.
[3] 吕文广.甘肃农业现代化进程测度及特色农业发展路径选择研究[D].兰州：兰州大学，2010.
关键词：工业污染；区域差异；环境规制；产业结构；Panel Data模型
中图分类号：F262 文献标识码：A 文章编号：1000-176X（2011）11-0023-08
一、引 言
环境质量会随着经济增长而持续恶化吗？抑或经济增长最终会带来环境污染的减少吗？环境库兹涅茨曲线Environmental Kuznets Curve，（EKC）对这两者关系的描述似乎已被相当多的经验研究所证明。该曲线表现为“倒U”形态，即在经济发展初期，环境污染会恶化或加重；当经济发展达到转折点（turning point）时，污染水平达到最大值；随后趋于下降 [1]。但也有一些经验研究得出的结论与环境库兹涅茨曲线不一致，研究者们对环境质量与经济增长的关系仍存在争论。
中国是否会呈现出工业污染与经济发展的倒U型关系或者已经呈现这种关系呢？在中国工业化进程中，粗放型的发展模式带来了大量的工业污染问题。以能够较好代表工业污染总体水平的工业二氧化硫排放为例，1996年全国人均排放量为131千克，1999年下降到105千克，随后出现上升趋势，2005年又接近150千克，但至2009年又下降到了105千克。因此，从全国来看，中国的工业二氧化硫总量排放与经济增长没有呈现出“倒U”形态。而从各省的排放分布情况来看，明显表现为二氧化硫的排放与经济增长呈现出“倒U”形态。根据蔡等的研究，中国东部地区已经越过了环境库兹涅茨曲线的转折点，而中西部地区还未达到污染水平的转折点。因此，三大地区之间的工业污染水平变化轨迹与全国表现出来的趋势并不一致[2]。中国东、中、西部地区经济发展水平差异较大，产业结构不同，地方政府政策和行为也有一定的差异，在环境规制方面的力度也不相同。那么影响三大地区污染水平的因素是否有异？不同之处何在？这就是本文试图解释的问题。
本文的研究结构为：除引言外，第二部分为相关的文献与理论回顾；第三部分在增长模型基础上构建了一个环境变化与影响因素之间关系的简单模型；第四部分为对我国三大地区的实证分析；最后为相关的研究结论与政策涵义。
二、相关文献回顾
继Grossman与Krueger后，国外学者对环境与经济增长之间的关系展开了大量的研究。在已有研究中，对EKC形态的存在性、影响EKC形态的因素、EKC转折点的位置等方面存在很大的分歧。
从EKC的形成机制看，经济发展的规模效应、结构效应、技术效应和收入需求弹性效应会使环境得到改善[3-4]。这种解释处于一种主导地位，具体来看：（1）规模效应[1]。在经济发展的初期，一个国家或地区由农业向工业社会转变，传统工业发展需要投入大量的自然资源，造成了大量的工业污染，对于落后地区尤其如此。因此，在工业化进程的初期，经济总量或规模的扩大造成了工业污染水平的上升。（2）结构效应[5-6]。当经济发展到一定阶段后，该地区具有一定的资本积累，但是经济发展开始受到资源环境的制约。为转变发展方式，产业结构的转型升级成为必然趋势，因此出现两种结构调整：一是工业结构的内部调整，发展低耗能、低污染工业；二是降低工业比重，大力发展第三产业。这在一定程度上会减少工业污染。（3）技术效应。这种效应主要体现在内生增长理论中[7]。生产技术水平的提高会内生于经济增长的过程中。在经济发展的初期，主要使用高污染的技术，达到一定阈值后，转向使用清洁技术。技术的改进不但能提高能源的利用效率，而且会加速产业的转型升级。Shafik在研究中曾将技术进步作为其中一个变量进行分析[5]。（4）收入弹性效应[8-9]。随着收入水平的提高，人们对环境的质量要求也会提高，而对收入增加的要求相对降低。从四个效应来看，经济发展水平达到转折点后，规模效应，结构效应、技术效应与收入弹性效应都将有利于工业污染水平的降低。
很多学者还提到了影响EKC形成机制的其他因素，如国际投资与贸易[10-11]；市场机制[12]、收入差距[4]、制度与政策[3]、教育与环保意识[3]、社会资本水平[13-14]等。
针对中国的工业污染问题，学者们得出的结论存在一定的差异。以工业二氧化硫的排放为例，包群和彭水军[10]，李刚[11]，张红凤等[12]得出二氧化硫排放与人均GDP呈N型。张学刚和王玉婧[13]，朱平辉等[14]得到了典型的倒U型的EKC形态。蔡等认为，东部某些发达地区已经越过EKC的转折点，处于下降阶段，而中西部地区处于上升阶段，还没呈现EKC形态[2]。陈华文和刘康兵利用上海环保局的数据得出二氧化硫浓度与人均GDP之间呈现U型形态[15]。综上所述，即使是对同一环境指标的研究，工业污染与经济增长之间的关系形态也不一致。概括来讲，已有研究中主要存在四种形态：倒U型、正相关型、N型（或倒N型）与U型。在对倒U型的研究中，不同的地区达到转折点的人均收入也不同。同一地区，不同环境污染指标达到转折点的人均收入也存在很大差异。
通过对以上文献研究发现：（1）环境规制力度是被众多学者所忽视的变量。通过经验与理论分析，工业污染水平变化的一个重要影响因素是环境规制政策。（2）绝大多数学者在利用全国面板数据建立模型时，忽视了中国东、中、西部之间的地区性的差异。（3）通过分析数据发现，全国各省区第二产业占GDP的比重除个别省份外，绝大多数省份是在2007―2008年左右出现下降。而以往研究并没有全面地反映产业结构变化对环境污染产生的影响。（4）大部分文献缺乏对工业污染变化内在机制的理论分析。鉴于上述问题，本文在增长模型的基础上，研究环境变化的内在机制，并利用全国29省份1993―2009年的年度数据，对工业污染的地区差异进行实证分析。本文从模型估计中试图验证：（1）东、中、西部地区是否各自具有经济增长与工业污染的EKC形态。（2）东、中、西部地区环境规制是否对污染水平的改善具有明显的效果。（3）各地区的产业结构调整是否已经对工业污染产生积极效应。
三、环境变化的理论模型
假设在一个封闭的经济主体中，忽略国际贸易与投资对环境的影响，只有一个经济主体或计划者（既作为消费者又作为生产者）。经济主体中的总资本为K，其中K=KY+KE， KY代表用于生产产品的资本，KE表示用于环境治理与规制的资本。设θ=ΚY/K(0
maxW=∫
SymboleB@ 0e－ρtU(C,E)dt（1）
其中，C、E、ρ(ρ>0)分别代表产品的消费量，环境存量与时间贴现率。这里我们把环境当作一种消费品，而不是生产的副产品或生产要素。其中一阶导数UC,UE>0;二阶导数UCC,UEE
经济主体在最大化自身福利过程中面临生产资本与环境治理与规制资本的双重约束，生产产品的资本约束为：
K(t)=F［θ(t)K(t),E(t)］－C(t)（2）
治理污染的资本约束为：
E=h［(1－θ(t)）K(t)］－γF［θ(t)K(t),E(t)］（3）
则最优化问题为：
maxW=∫
SymboleB@ 0e－ρtU(C,E)dt
s.t.K(t)=F［θ(t)K(t),E(t)］－C(t)
E=h［(1－θ(t))K(t)］－γF［θ(t)K(t),E(t)］
利用汉密尔顿方程求解上述最优化问题
H=U(C,E)+λ［F(θK,E)－C］+μ［h((1-θ)Κ)－γF(θK,E)］（4）
对上述方程求导，其一阶条件为：
δHδC=UC－λ=0
δHδθ=λFK－μ(hK+γFK)=0
得λ=UC，μ=λFKhK+γFK
为了更加明确地看出环境变化的内在机制，我们假设效用函数U(C,E)为相对风险厌恶不变的形式，即U(C,E)=(C1－VEV)1－σ－11－σ，其中V(0
EE=1V(1－σ)(CC－A1FKA1+γFK+ρ)（5）
由（5）式可知，环境存量的变化取决于收入水平的变化CC、贴现率ρ、表现为技术水平的A1与FK的结合项A1FKA1+γFK。
模型结论为：收入水平的变化会影响环境的变化；贴现率ρ越高，人们会将更多的资本用于工业生产，而不是对环境规制与治理。但随着经济的发展，环境相对于产品的价格会提高，会使贴现率ρ下降，人们进行一定的环境治理投资与规制，使环境发生变化；生产技术水平的变化是导致环境变化的重要因素，从一定程度上，产业结构的变化近似地反应出技术变化对环境的影响。因此，经济发展水平、产业结构、环境规制力度可能是影响工业污染水平的重要因素。
四、工业污染水平区域差异的经验分析
1.变量说明与模型设定
本文采用全国29个省份1993―2009年的面板数据，对工业污染与经济增长的关系形态分别进行东、中、西部地区的估计，样本点数分别为204、153和136个。数据均来源于《中国统计年鉴》 ( 1993―2010)以及《中经网统计数据库》。
本文选用的指标如下：（1）人均工业二氧化硫的排放量（以pollution表示，单位为千克/人）为工业污染的量化指标。之所以选择工业二氧化硫作为工业污染指标，是因为工业二氧化硫是工业和空气污染的主要组成部分，对大气环境有显著的负面影响。从总体来讲，工业二氧化硫能够大体体现出工业污染水平[2]。（2）人均GDP作为经济发展水平的指标（以y表示，单位为元），为消除通货膨胀的影响，保持统计口径的一致性，本文采用以1978年基期价格表示的真实GDP。人均GDP能够较好地反映经济发展水平，即规模效应。（3）第二产业占地区生产总值的比重（以industry表示，单位为%）作为地区产业结构的指标，该指标能够反映工业发展对环境污染的影响。同时能够代表经济发展过程中的结构效应与技术水平变化效应。（4）已有研究对环境规制的变量指标选择并不一致。部分文献采用去除量的绝对数来代表环境规制的力度。但是采用去除量的绝对数来代表并不能完全准确表示环境规制力度。相对来说，去除量占工业二氧化硫总产生量的比例越大就越能体现出环境规制的力度，同时能够表现污染企业对规制的真实反应。因此，本文将环境规制力度（以regulation表示，单位为%）以工业二氧化硫的去除量占总产生量的比例表示[13]。
环境规制力度指数=[工业二氧化硫去除量/(排放量+去除量)]×100%
工业污染以及相关变量的统计特征如表1所示。从经济发展水平来看，三大地区之间的差异比较大，东部地区人均GDP为3 995.61元，远远高于中、西部地区；人均工业二氧化硫的排放量则呈现出相反的趋势，西部的人均污染水平最高，中东部地区污染水平差异不大；产业结构方面，三大地区之间的差异相对较小，但是地区内部的差异比较明显，比如东部地区第二产业比重最高的省份为60%，最低的省份则不到20%。但是这种内部差异能够更好地反映产业结构对地区工业污染水平的影响。从环境规制力度来看，东部与中部在环境规制方面要高于西部地区。
根据对本文第三部分理论模型的分析，工业污染水平除了受经济发展的规模效应影响外，经济发展过程中的结构效应、技术效应、收入弹性效应以及政府环境规制力度对污染水平也具有重要的影响。因此，本文选用人均二氧化硫排放量作为被解释变量，人均GDP、第二产业占地区生产总值比重、工业二氧化硫的去除量占总产生量的比例作为解释变量。同时，为了减少面板数据的异方差对模型结果估计的影响，本文设定经济增长与工业污染之间的关系为对数模型。在研究工业污染与经济增长关系时，对数模型相对线性模型更具有优势[16]。模型设定为：
lnpollutit=α0+γi+θt+α1lnyit+α2（lnyit）2+α3（lnyit）3+α4lnindusit+α5lnregulit+εit
其中，下标t为时间变量，i代表各地区的不同省份。哑变量θt表示时间效应，γi反映不同省份之间存在的差异， 比如地理位置、资源禀赋的差异、地方政府的环境政策差异等。εit代表随机干扰因素。本文将基于上式进行讨论。模型中系数αi（i=1，2，3）的符号反映出工业污染随经济增长的动态变化轨迹。其中，当α10,α30,α20（三次函数型）时，两者呈现N型形态；α3=0,α20（一次函数型）时，工业污染与经济增长呈现正相关关系。
2.稳健性检验与协整分析
为了避免工业污染与影响工业污染各因素之间出现虚假回归（spurious regression）的情况，在构建模型之前，首先应该对各序列进行单位根检验。进一步，为克服单一检验方法的局限性，本文主要运用EViews6.0 分别对东、中、西部地区工业污染和各影响因素进行基于面板数据panel data单位根检验，而不是单纯地采用ADF检验方法。采用的是相同单位根情况下的Levin-Lin-Chu(LLC)的检验与不同单位根情况下的Im-Pesaran-Shin ( IPS )、Fisher -ADF 的三种检验方法，检验结果见表2所示。检验结果显示，各地区指标的水平值均不能在10%的显著性水平上拒绝存在单位根的原假设，因此各变量均存在单位根。但对各变量序列进行一阶差分后的检验表明，各变量均能够通过10%的显著性水平。一阶差分后的变量不存在单位根，成为平稳序列。因此，工业污染与其他影响因素之间符合进行协整分析的前提。
通过单位根检验发现，东、中、西部地区的工业污染与各影响因素变量为一阶单整序列。因此，各变量之间可能存在协整关系。为了研究各地区工业污染和经济增长以及各控制变量之间的长期均衡关系，必须进行协整分析。进行协整检验较为广泛的是选用Johansen方法。但是，根据黄万阳和王维国[17]的解释，对于Johansen 方法的完全VAR估计可能面临小样本的问题。因此，与恩格尔―格兰杰( Engle-Granger)两步法相比，对滞后阶数的不恰当设定和均衡模型中的序列相关更不稳健。而两步法关于系数的估计更为一致。以样本值而不是样本值的平方根的速度逼近真实参数，即使在模型解释变量不满足弱外生性的情况下，系数的估计仍然是一致的。因此，本文运用Engle-Granger[18]两步法检验各地区中变量之间的协整关系，其中Pedroni检验使用最为广泛。Pedroni[19]构造了7个检验面板变量协整关系的统计量。其中，面板 v、面板rho、面板PP、面板ADF统计量是用于联合组内维度描述。组rho、组PP、组ADF统计量用于组间维度描述，检验结果见表3所示。通过表3可以发现，东部地区的所有协整检验统计量均在1%的显著性水平上拒绝不存在协整关系的原假设。而中部地区的组ADF-统计量不能在10%的显著性水平上拒绝不存在协整关系的原假设，但是该地区的其他统计量都比较显著。因此，综合各协整检验统计量的优缺点，东、中、西部地区的工业污染水平与经济增长、环境规制水平、产业结构之间存在着长期均衡关系，协整关系成立。
3.计量模型的回归结果
面板数据的估计有混合模型、变截距模型、变系数模型三种方法。变截距模型的估计又分为固定效应模型(FE)与随机效应模型(RE)。具体选用哪种模型，要进行参数约束检验。具体的检验步骤是：首先根据协变分析检验即F检验判断是采用混合模型还是变截距模型。如果选用变截距模型，则需要继续采用Hausman 检验来判断是选用固定效应模型( FE)还是随机效应模型( RE) 。
利用全国东、中、西部地区1993―2009年的工业污染与相关影响因素的数据进行估计。通过F统计量的计算方法得到，三个地区的F值均通过了显著性检验，拒绝采用混合估计模型的原假设。因此本文采用变截距模型。进一步，采用Hausman检验方法得出，模型应该采用固定效应模型。为了避免出现序列相关性，增加了AR (1)项。本文运用PLS方法对模型进行估计，估计结果见表4所示。通过估计结果发现，各模型估计的调整R2都高于0.96，说明拟合情况较好。DW值介于1.74―2.19之间，说明不存在序列相关的情况。F统计量都超过给定显著性水平下的临界值。
4.工业污染影响因素的区域差异分析
（1）经济发展水平。通过对估计结果的研究发现，东部与中部地区在不考虑其他因素的情况下，经济发展水平对工业污染的二次项系数，东部与中部地区均为-0.17。系数分别通过了10%的显著性水平。因此，对于这两个地区而言，工业污染水平出现先恶化后改善的情况，经济发展水平最终会导致环境质量的改善。两个地区的工业污染水平与经济发展水平之间的关系是一致的，呈现倒U型形态，符合环境库兹涅茨曲线的形态。但是，这两个地区达到转折点时的人均GDP水平却不同。这符合Grossman与Krueger[1]得出的结论。从中国的实际来看，在工业发展早期，地方政府为发展本地经济，采取粗放型的经济发展方式，大力发展一些高耗能、高污染的产业。虽然使经济发展水平得到很大的提高，但是工业污染水平的上升速度也较快。经济发展的规模效应非常明显。随着经济发展水平的提高，收入、技术等效应开始发挥正面的作用，促使污染水平的下降。随着绿色GDP概念的出现以及各级政府对环境的重视，工业污染水平可能会得到一定程度的改善。但是对一些经济发展水平相对落后的省份来说，工业污染水平还会持续上升。因此，我们不能完全依靠经济增长来实现环境的改善。经济发展不能自动地解决一切工业污染问题。当然，经济发展水平与政府的环境政策导向对工业污染水平的降低具有重大的意义。但是西部地区的情况并不如此，西部地区呈现出三次函数的形式，表现为倒N型，具有一定的波动性。但是西部地区的污染最终是处于下降阶段。
（2）产业结构水平。估计结果显示，产业结构是影响工业污染的重要因素。东、中、西部的产业结构水平对工业污染的影响存在很大的差异。东部地区第二产业比重与工业污染水平成正相关关系，与于峰等[20]得出的结论基本一致，也基本符合理论预期。东部地区产业结构项的估计系数为0.63，且通过了1%的显著性水平。这表明，东部地区第二产业占GDP比重每上升1%，工业污染水平就会上升0.63%。与东部地区不同，中部地区的产业结构系数为-0.48，且通过了5%的显著性水平。这表明，中部地区第二产业比重的提高在一定程度上导致了工业污染水平的下降。第二产业比重每增加1个百分点，工业污染会降低0.48个百分点，这与东部地区的结论相反。可能存在以下原因：中部地区的重污染行业占的比重较大，导致了工业二氧化硫的排放量较大。随着生产以及治污技术的进步，中部地区更加注重工业内部结构的优化。虽然第二产业整体比重提高了，但是，污染密集型产业的比重却处于下降状态，所以中部地区的工业内部的结构调整能够降低污染水平。通过图[2]看出，中国工业二氧化硫的排放量占前三位的行业分别是电力行业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼业，占工业二氧化硫排放总量的75.8%。
但是，通过表5我们发现，重污染行业二氧化硫排放强度呈现下降趋势。以电力行业为例，二氧化硫的排放强度，由2001年的0.23吨/万元下降到2008年的0.09吨/万元。非金属矿物制品业与黑色金属冶炼业下降的幅度也较大。由于中部地区火力发电行业、矿产加工与冶炼等占有重要的地位。因此重污染行业的这种变化能够很好地解释中部地区工业结构变化对环境污染水平的影响。
虽然西部地区产业结构项系数表现为负，但是这并没有通过显著性检验。因此西部地区产业结构调整对工业污染水平的影响并不明显。因此，结构与技术减排并没有对西部地区的工业污染带来很大的改变。
（3）环境规制力度。理论上讲，经济发展水平越高的地区，环境规制水平也应该越高。从而对环境污染水平的降低更具有显著作用。环境规制水平是通过企业工业二氧化硫去除量所占总产生量的比例进行衡量。因此，模型的结果一定程度上体现了污染企业对政府环保政策的反应。从模型估计结果来看，东部地区环境规制系数为-0.11，通过了1%的显著性水平。结果表明，东部地区的环境规制水平每提高1个百分点，工业污染水平能够降低0.11个百分点。从各地区的工业化水平来看，东、中、西部地区第二产业比重分别为46.35%、45.23%、43.92%。东部地区工业化水平明显高于中西部地区。较高的工业化水平导致了过多的工业污染，使东部地区更早地意识到了进行环境治理与规制的必要性。经验也证明，东部地区在治理投资、规制政策上都早于其他两个地区。比如在国家生态建设示范区中，东部地区示范区的数量占全国的比例为1/2以上。中部地区的环境规制系数为-0.22，比东部地区的系数要大，说明中部地区在环境规制方面的效果比较明显。原因在于：中部地区存在大量的资源型产业，资源型产业对环保政策的反应最为明显。环境政策力度的提高使资源型产业发展更加注重提高生产的技术水平。另外，东部地区在规制与治理环境方面能够为中部地区提供一些经验。这都在一定程度上使中部地区环境政策的效果提高。尽管西部地区的环境规制对环境污染起到降低作用，但是系数仅为-0.06，治污效果相对较小。西部地区经济发展水平最为落后，加之西部地区能源相对比较丰富，根据比较优势理论，西部地区会大力发展能源密集型产业。西部地区劳动力成本相对较低，在一定发展水平内，西部地区会承接东部低附加值的产业。如果采取严厉的环境规制措施会限制本地区优势产业的发展，更多的环境规制会使企业负担加重。这样的发展模式会抵消环境规制带来的积极效果。东部与中部地区的环境规制难度相对西部来讲较小。这可能也说明了不同发展阶段的地区应采取不同的环境规制力度，即地区经济发展水平的异质性导致了环境规制力度的异质性。
五、结论与政策含义
本文对环境变化与影响因素之间构建理论模型，在探讨环境变化的内在影响机制的基础上，运用全国1993―2009年东、中、西部三个地区29个省份的面板数据，通过对研究数据进行单位根检验与协整检验，然后利用计量经济模型实证研究三大地区的工业污染与经济增长、环境规制、产业结构之间的关系。研究得到以下结论：一是东部与中部地区经济发展造成了工业污染先上升后下降，符合环境库兹涅茨曲线形态，但出现拐点时的经济发展水平并不一致，西部地区的污染水平呈现出倒N型。二是东部地区的第二产业的发展造成了工业污染水平的上升，而中部地区第二产业比重的提高却没有导致工业污染水平上升，这说明中部地区的产业结构调整可能具有后发优势，工业内部结构优化效果明显；西部地区的第二产业发展对环境的影响不显著。三是环境规制的效果在东部与中部地区比较明显，降低了工业污染水平，而在西部地区作用相对较小，这可能源于不同地区经济发展水平下经济发展模式的差异性。
根据计量结果，结合中国区域差异情况，本文的研究具有以下政策含义：一是坚持可持续的经济发展模式。经济发展不应该以牺牲环境为代价。各级政府进一步转变过去的以GDP增长为唯一目标的观念。将经济发展与环境生态作为考核地方政绩的指标。二是加快产业结构升级。产业结构升级既要注重大力发展服务业，降低第二产业在国民经济中的比重，又要注重工业内部结构的转型，降低高耗能、高污染的工业所占的比重，大力发展技术密集型产业，发展循环经济。三是注重环境规制政策的适应性，提高环境规制的效果。采用排污权交易等方式加大对环境污染总量的控制力度。根据不同地区的实际发展水平，制定出适合各地区经济发展与环境改善相互协调的规制与治理政策。
参考文献：
[1］ Grossman，G.，Krueger，A.Economic Growth and the Environment[J].Quarterly Journal of Economics， 1995，110(2)：353-377.
[2］ 蔡，都阳，王美艳.经济发展方式转变与节能减排内在动力[J].经济研究，2008，(6)：4-13.
[3］ Panayotou，T.Demystifying the Environmental Kuznets Curve： Turning a Black Box into a Policy Tool[J].Environment and Development Economics， 1997,(2)：465- 484.
［4］ Torras，M.，Boyce，K.Income，Inequality and Pollution：A Reassessment of the Environmental Kuznets Curve[J].Ecological Economics，1998,25（2)：147-160.
[5］ Dinda，S.A Theoretical Basis for the Environmental Kuznets Curve[J].Ecological Economics，2005,(53)：403-413.
［6］ Stern，D.I.The rise and fall of the Environment Curve[J].World Development，2004，(8)：19-39.
[5］ Shafik，N.Economic Development and Environmental Quality：An Econometric Analysis[J].Oxford Economic Papers，1994,46(10)：757-773.
[6］ Bruyn，S.M.Economic Growth and Emissions：Reconsidering the Empirical Basis of Environmental Kuznets Curves[J].Ecological Economics，1998,25(2)：161-175.
［7］ Stokey，N.L.Are There Limits to Growth?[J].International Economic Review，1998,39(1)：1-31.
[8］ Selden，T.，Song，D.Environmental Quality and Development：Is There a Kuznets Curve for Air Pollution Emissions?[J].Journal of Environmental Economics and Management，1994,27(8)：147-162.
[9］ Dinda，S.A.Environmental Kuznets Curve Hypothesis： A Survey[J].Ecological Economics，2004,49(1)：431-455.
［10］ 游伟民.我国西部地区贸易对环境污染影响的分析[J].当代财经，2010，(10)：92-98.
［11］ 傅京燕，周浩.对外贸易与污染排放强度[J].财贸研究，2011,(2)：8-15.
[12］ Dasgupta，S.Confronting the Environmental Kuznets Curve[J].Journal of Economic Perspectives， 2002,16 (1)：1471-68.
[13］ Grafton，R.Q.Social Capital and National Environmental Performance：A Cross Sectional Analysis[J].Environment Development，2004,(13)：336-370.
［14］ 刘晓峰.社会资本对中国环境治理绩效影响的实证分析[J].中国人口、资源、环境，2011,(3)：20-24.
［15］ 包群，彭水军.经济增长与环境污染：基于面板数据的联立方程估计[J].世界经济， 2006,(11)：48-58.
［11］ 李刚.基于Panel Data和SEA的环境Kuznets曲线分析[J].统计研究，2007,(5)：54-60.
［12］ 张红凤，周峰，杨慧，郭庆.环境保护与经济发展双赢的规制绩效实证分析[J].经济研究，2009，(3)：14-28.
［13］ 张学刚，王玉婧.环境库兹涅茨曲线――内生机制抑或规制结果？[J].财经论丛，2010,(4)：7-13.
［14］ 朱平辉，袁加军，曾五一.中国工业环境库兹涅茨曲线分析[J].中国工业经济，2010,(6)：65-75.
［15］ 陈华文，刘康兵.经济增长与环境质量：关于环境库兹涅茨曲线的经验分析[J].复旦学报，2004,(2)：87-95.
［16］ 刘金全，郑挺国，宋涛.中国环境污染与经济增长之间的相关性研究[J].中国软科学，2009,(2)：98-107.
［17］ 黄万阳，王维国.人民币汇率与中美贸易不平衡问题――基于HS分类商品的实证研究［J］.数量经济技术经济研究，2010,(2)：76-90.
［18］ Engle, R.F.,Granger，C.W.J.Semiparametric Estimates of the Relation between Weather and Electricity Sales［J］.Journal of the American Statistical Association,1986,81(6):310-319.
［19］ Pedroni,P.Critical Values for Cointegration Tests in Heterogeneous Panels with Multiple Regressors[J］.Oxford Bulletin of Economics and Statistics，1999,61(51):653-670.
［20］ 于峰，齐建国，田晓林.经济发展对环境质量影响的实证分析――基于1999―2004年间各省市的面板数据[J].中国工业经济，2006,(8)：36-45.
Environmental regulation， industrial structure and regional
differences of industrial pollution in China-Empirical study based
on the eastern， central and western Panel data models
WANG Xun，ZHANG Wei-jie
(1.Department of Economics，Dongbei University of Finance and Economics，Dalian Liaoning 116025，China；
2.Graduate School，Dongbei University of Finance and Economics，Dalian Liaoning 116025，China)
Abstract：Regional differences of industrial pollution levels and its influencing factors in the eastern， central and western regions are given little attention in the existed researches.This paper gets the factors influencing the industrial pollution based on growth model.Using the annual data 1993-2009 from 29 provinces in three regions， based on Panel data model， researching the issue of industrial pollution has more practical significance.Conclusions as following： in eastern and central regions， the relationship between economic development and industrial pollution is in line with the Environmental Kuznets curve shape， but the turning point is different; western region being inverted U shape; in eastern region， the development of secondary industry results in increased levels of industrial pollution， while in the central region it shows the opposite trend， it is not significant in western region; the effect of environmental regulation is obvious in the eastern and central region， reducing the level of industrial pollution， while the effect is relatively small in western region， which may result from differences in regional development patterns.So， we must pay more attention to the quality of industrial adjustment and increase the level of environmental regulation.
Key words：industrial pollution；regional differences；environmental regulation；industrial structure；Panel data models（责任编辑：于振荣）
收稿日期：2011-08-15
