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摘 要：改革开放以后，随着经济的高速发展，我国在科学技术、农业发展、公共事业、社会生活的方方面面均取得了瞩目的成就，但随之而来的，我国地区间经济差距也逐渐拉大，区域发展不平衡问题突出，并引起社会广泛关注。本文基于产业结构、地方政策差异、财政分权、人力资本和对外贸易在经济增长中的重要作用，选取地区差距的基尼系数、泰尔指数和变异系数，分别从上述变量中根据不同经济差距指标选择控制变量建立计量模型，实证性的讨论了中国31个省、市、自治区1978-2014年地区差距随着我国经济增长的演变趋势。结果显示，我国的地区间差距与经济增长之间符合库兹涅茨曲线倒“U”型曲线。
关键词：地区差距;经济增长;库兹涅茨曲线;最小二乘法
改革开放以来，中国经济取得高速发展，从1978年到2014年，GDP由3645.2亿元增加到102911.8亿元，同期各省份的GDP也呈现出显著的上升趋势，但随之而来的，不只有社会繁荣和人民生活水平的提高，正如图1（a）和图1（b）所示，1998年以前，随着经济不断发展，我国的区域差距也呈现不断上升的态势，地区间的差距并没有出现新古典增长理论的趋同假说，与之相反，富裕的地区或凭借其地理优势，或凭借其技术水平和经济基础，以更加迅猛的态势向前发展，而贫穷的地区相对发展较慢，不可避免的使得我国地区差距不断扩大。如图1、2所示，1998年以后，由于西部大开发战略、振兴东北老工业基地战略、中部崛起战略等一系列致力于实现地区协调发展的政策的实施，我国的地区差距逐渐缩小，呈现下降趋势，但近年来下降趋势趋缓，直到2014年，我国的区域差距仍然较大，人均收入最高的上海和收入最低的贵州相比，以2000年为基期，实际人均GDP前者仍然达到后者的5.6倍。
针对中国地区差距增长及其影响因素的问题，已经有一些有意义的研究成果，本文将基于现有研究，使用泰尔指数、基尼系数、变异系数、标准差为工具计算地区间经济差距，以经济发展水平作为核心解释变量，考虑相关性、显著性分别从外商直接投资、对外开放程度、人力资本、地方政策差异、产业结构、城市化水平、财政分权中选取因素作为控制变量，通过最小二乘法回归，分别建立相应计量模型，揭示地区差距与经济增长之间的关系。Fujita和Hu（2001）、Wei（2015）提出，全球化特别是国际贸易和外国直接投资对经济增长具有重要的影响作用;也指出，对外贸易往往有利于城市和区域比较优势的形成，本文在选择控制变量时考虑了数据的代表性和可得性，以1978年至2014年的进出口贸易总额作为代表该地区国际化水平的控制变量。此外，Wei（2015）、Acemoglu，Johnson，和Robinson（2002）、Wei（2000）也提到对当地政府的政策活动对于某些地区的经济发展有着显著的影响，也因此使得地区发展不平衡。除上述因素外，彭国华（2005），石磊、高帆（2006），林毅夫、刘培林（2003）提到工业和其他第三产业对省区劳动生产率增长有巨大贡献。关于城市化水平，许召元、李善同（2006），陆铭、陈钊（2004），王小鲁（2003）指出，城市化水平对地区经济增长有显著的正向影响。刘夏明等（2004）提出财政投资分权化政策对于地方经济增长产生影响。影响区域经济发展的不平衡性的相关因素远远多于以上所提到的，考虑到样本数量和自由度的限制，本文仅加入以上控制变量来考察经济增长与地区差距的关系。
通过对核心解释变量经济发展与控制变量外商直接投资、对外开放程度、人力资本、地方政策差异、产业结构、城市化水平、财政分权做相关系数分析，在相关系数较大（中度相关及以上|r|≥0.3）的控制变量中进行选择，针对不用的地区差距指标淘汰相应变量，另外，通过VIF方差夸大膨胀因子检验，剔除VIF过高（≥10）的变量，经过两次筛选后得到每种差距衡量指标下的控制变量，回归得到以下计量模型。
第一组模型为不加入任何控制变量、仅有核心解释变量，即经济发展水平差距的模型，分別以四个区域差距指标回归，得以下模型。
其中y1，y2，y3，y4分别表示以标准差、变异系数、基尼系数以及Theil指数所表示的区域经济差距，x表示人均GDP，根据回归结果，除标准差模型外，其他模型均满足β1>0，β2<0，根据David（2004）验证，模型（2.1）、（3.1）、（4.1）均符合库兹涅茨倒“U”曲线。
上述回归模型的结果如表1所示，观察分别分省实际人均GDP的变异系数、基尼系数、Theil指数模型作为被解释变量代理变量的模型（2.1）、（3.1）、（4.1）的回归结果可得，三个模型均通过了联合显著性水平检验，F统计量都较高，其中模型（2.1），以变异系数为指标衡量中国地区差距水平的模型的回归效果最好，调整后的判定系数R^2最大为0.824911，解释能力最高，F统计量最大，回归效果最好;而使用基尼系数代理地区差距时，模型的解释能力最差，调整后判定系数R^仅为0.388156，F统计量也相对较低;Theil指数回归模型回归效果居中。这说明，相比其他表示地区差距的指标，变异系数更加稳定，回归效果也最好，也说明，中国地区经济发展差距与经济发展确有相关，且二者之间关系满足合库兹涅茨曲线，即随着经济发展水平的提高，我国地区先增大后缩小。
第二组模型为加入通过相关系数检验和方差膨胀因子分析的控制变量后，表示我国经济发展差距与经济增长之间关系的模型，由于城镇化水平和人口与核心解释变量经济发展水平和其他控制变量相关系数都显著偏高，故而舍去。因而，基于对以上控制变量进行相关性分析和方差膨胀因子检验，以变异系数为标准的经济发展差距模型中，加入控制变量第三产业占比x2、教育x3、农业支出x5与进出口总额x6;以基尼系数为标准的经济发展差距模型中，加入控制变量第二产业产值占比x1、第三产业占比x2、财政分权x4、农业支出x5、进出口总额x6;以泰尔指数为标准的经济发展差距模型中，加入控制变量第三产业占比x2、农业支出x5、进出口总额x6。分别代入后得以下模型。 由表2 回歸结果可得，加入控制变量，模型的调整后R^2都提高，模型解释能力增强。根据David（2004），模型（2.2）、（3.2）、（4.2）均满足β1>0，β2<0，即符合库兹涅茨倒“U”曲线，由模型（2.2）、（3.2）、（4.2）可知，第三产业产值占名义GDP比重的差距对地方经济差距有正向作用，即第三产业产值份额各省差距越大，地区经济差距就会越大，第三产业产值份额的不断上升往往意味着该省份产业结构的升级，因而各省第三产业的产值份额差距的扩大往往导致地区经济差距的扩大。
由模型（2.2）可知，教育差距对地方经济差距有反向作用，即各省教育差距越大，地区经济差距就会越小，教育是人力资本的代理变量，体现了一个省份的发展潜能，一个省份的高校在校学生人数越多，就意味着该省份的潜在人才更多，从来发展潜力也就越大，教育资源富裕的省份往往有着更为高质量的人才和更强的创新发展的能力。
由模型（3.2）可知，地方财政支出占名义GDP比重的差距对地方经济差距有反向作用，即财政分权程度各省差距越大，地区经济差距就会越小。财政分权意味着地方政府会拥有更自主的财政权利，地方财政支出的数值大，则意味着地方政府的财政自主性强，反之亦然。
由模型（2.2）、（3.2）、（4.2）可知，农业支出差距对地方经济差距有正向作用，即农业支出各省差距越大，地区经济差距就会越大，农业支出往往与农业经济发展呈现正相关，而农业经济又是一个省份整体经济不可分割的一部分，因而农业支出差距的扩大也会导致地区经济发展水平差距的扩大。
根据以上分析，我们得出结论，自197-2014年，我国区域经济发展差距与经济发展水平呈现倒“U”型的演变趋势，近年来随着我国经济发展水平的提升，我国地区经济差距逐渐缩小，但地区差距仍然较大。此外，我国地区经济差距也受到产业结构、人力资本、财政分权、地方政策以及对外贸易等多种因素的显著影响，这对于我国下一步促进地区协调发展的政策制定具有启示意义。
参考文献：
[1]彭国华，2005：《中国地区经济增长及差距的来源》，《世界经济》第09期
[2]石磊、高帆，2006：《地区经济差距：一个基于经济结构转变的实证研究》，《管理世界》第05期
[3]林毅夫、刘培林，2003：《中国的经济发展战略与地区收入差距》，《经济研究》第03期
[4]许召元、李善同，2006：《近年来中国地区差距的变化趋势》，《经济研究》第07期
[5]陆铭、陈钊，2004：《城市化、城市倾向的经济政策与城乡收入差距》，《经济研究》第06期
[6]王小鲁，2003：《农村工业化和城市化在区域发展中的作用》，
[7]Fujita M.and Hu D.，2001，”Regional disparity in China 1985-1994：the effects of globalization and economic liberalization”，Annals of Reg .Science，35（1），3-38
[8]Wei Y.H.D.，2015，”Spatial of Regional Inequality ”， Applied Geography， April 2015
[9]Acemoglu D. Johnson S.& Robinson J.A.，2002，”Reversal of fortune： geography and institutions in the making of the modern world income distribution” ，Quarterly Journal of Economics ，117，1231-1294
[10]Wei T.H.D.，2000，”Regional development in China”， London：Routledge
[11]Dagum C.，1997，”A New Approach to the Decomposition of the Gini Income Inequality Ratio”， Empirical Economi cs，22（4）：515-531
[12]David I.Stern，2004，”The Rise and Fall of the Environmental Kuznets Curve”
关键词：地区差距;经济增长;库兹涅茨曲线;最小二乘法
改革开放以来，中国经济取得高速发展，从1978年到2014年，GDP由3645.2亿元增加到102911.8亿元，同期各省份的GDP也呈现出显著的上升趋势，但随之而来的，不只有社会繁荣和人民生活水平的提高，正如图1（a）和图1（b）所示，1998年以前，随着经济不断发展，我国的区域差距也呈现不断上升的态势，地区间的差距并没有出现新古典增长理论的趋同假说，与之相反，富裕的地区或凭借其地理优势，或凭借其技术水平和经济基础，以更加迅猛的态势向前发展，而贫穷的地区相对发展较慢，不可避免的使得我国地区差距不断扩大。如图1、2所示，1998年以后，由于西部大开发战略、振兴东北老工业基地战略、中部崛起战略等一系列致力于实现地区协调发展的政策的实施，我国的地区差距逐渐缩小，呈现下降趋势，但近年来下降趋势趋缓，直到2014年，我国的区域差距仍然较大，人均收入最高的上海和收入最低的贵州相比，以2000年为基期，实际人均GDP前者仍然达到后者的5.6倍。
针对中国地区差距增长及其影响因素的问题，已经有一些有意义的研究成果，本文将基于现有研究，使用泰尔指数、基尼系数、变异系数、标准差为工具计算地区间经济差距，以经济发展水平作为核心解释变量，考虑相关性、显著性分别从外商直接投资、对外开放程度、人力资本、地方政策差异、产业结构、城市化水平、财政分权中选取因素作为控制变量，通过最小二乘法回归，分别建立相应计量模型，揭示地区差距与经济增长之间的关系。Fujita和Hu（2001）、Wei（2015）提出，全球化特别是国际贸易和外国直接投资对经济增长具有重要的影响作用;也指出，对外贸易往往有利于城市和区域比较优势的形成，本文在选择控制变量时考虑了数据的代表性和可得性，以1978年至2014年的进出口贸易总额作为代表该地区国际化水平的控制变量。此外，Wei（2015）、Acemoglu，Johnson，和Robinson（2002）、Wei（2000）也提到对当地政府的政策活动对于某些地区的经济发展有着显著的影响，也因此使得地区发展不平衡。除上述因素外，彭国华（2005），石磊、高帆（2006），林毅夫、刘培林（2003）提到工业和其他第三产业对省区劳动生产率增长有巨大贡献。关于城市化水平，许召元、李善同（2006），陆铭、陈钊（2004），王小鲁（2003）指出，城市化水平对地区经济增长有显著的正向影响。刘夏明等（2004）提出财政投资分权化政策对于地方经济增长产生影响。影响区域经济发展的不平衡性的相关因素远远多于以上所提到的，考虑到样本数量和自由度的限制，本文仅加入以上控制变量来考察经济增长与地区差距的关系。
通过对核心解释变量经济发展与控制变量外商直接投资、对外开放程度、人力资本、地方政策差异、产业结构、城市化水平、财政分权做相关系数分析，在相关系数较大（中度相关及以上|r|≥0.3）的控制变量中进行选择，针对不用的地区差距指标淘汰相应变量，另外，通过VIF方差夸大膨胀因子检验，剔除VIF过高（≥10）的变量，经过两次筛选后得到每种差距衡量指标下的控制变量，回归得到以下计量模型。
第一组模型为不加入任何控制变量、仅有核心解释变量，即经济发展水平差距的模型，分別以四个区域差距指标回归，得以下模型。
其中y1，y2，y3，y4分别表示以标准差、变异系数、基尼系数以及Theil指数所表示的区域经济差距，x表示人均GDP，根据回归结果，除标准差模型外，其他模型均满足β1>0，β2<0，根据David（2004）验证，模型（2.1）、（3.1）、（4.1）均符合库兹涅茨倒“U”曲线。
上述回归模型的结果如表1所示，观察分别分省实际人均GDP的变异系数、基尼系数、Theil指数模型作为被解释变量代理变量的模型（2.1）、（3.1）、（4.1）的回归结果可得，三个模型均通过了联合显著性水平检验，F统计量都较高，其中模型（2.1），以变异系数为指标衡量中国地区差距水平的模型的回归效果最好，调整后的判定系数R^2最大为0.824911，解释能力最高，F统计量最大，回归效果最好;而使用基尼系数代理地区差距时，模型的解释能力最差，调整后判定系数R^仅为0.388156，F统计量也相对较低;Theil指数回归模型回归效果居中。这说明，相比其他表示地区差距的指标，变异系数更加稳定，回归效果也最好，也说明，中国地区经济发展差距与经济发展确有相关，且二者之间关系满足合库兹涅茨曲线，即随着经济发展水平的提高，我国地区先增大后缩小。
第二组模型为加入通过相关系数检验和方差膨胀因子分析的控制变量后，表示我国经济发展差距与经济增长之间关系的模型，由于城镇化水平和人口与核心解释变量经济发展水平和其他控制变量相关系数都显著偏高，故而舍去。因而，基于对以上控制变量进行相关性分析和方差膨胀因子检验，以变异系数为标准的经济发展差距模型中，加入控制变量第三产业占比x2、教育x3、农业支出x5与进出口总额x6;以基尼系数为标准的经济发展差距模型中，加入控制变量第二产业产值占比x1、第三产业占比x2、财政分权x4、农业支出x5、进出口总额x6;以泰尔指数为标准的经济发展差距模型中，加入控制变量第三产业占比x2、农业支出x5、进出口总额x6。分别代入后得以下模型。 由表2 回歸结果可得，加入控制变量，模型的调整后R^2都提高，模型解释能力增强。根据David（2004），模型（2.2）、（3.2）、（4.2）均满足β1>0，β2<0，即符合库兹涅茨倒“U”曲线，由模型（2.2）、（3.2）、（4.2）可知，第三产业产值占名义GDP比重的差距对地方经济差距有正向作用，即第三产业产值份额各省差距越大，地区经济差距就会越大，第三产业产值份额的不断上升往往意味着该省份产业结构的升级，因而各省第三产业的产值份额差距的扩大往往导致地区经济差距的扩大。
由模型（2.2）可知，教育差距对地方经济差距有反向作用，即各省教育差距越大，地区经济差距就会越小，教育是人力资本的代理变量，体现了一个省份的发展潜能，一个省份的高校在校学生人数越多，就意味着该省份的潜在人才更多，从来发展潜力也就越大，教育资源富裕的省份往往有着更为高质量的人才和更强的创新发展的能力。
由模型（3.2）可知，地方财政支出占名义GDP比重的差距对地方经济差距有反向作用，即财政分权程度各省差距越大，地区经济差距就会越小。财政分权意味着地方政府会拥有更自主的财政权利，地方财政支出的数值大，则意味着地方政府的财政自主性强，反之亦然。
由模型（2.2）、（3.2）、（4.2）可知，农业支出差距对地方经济差距有正向作用，即农业支出各省差距越大，地区经济差距就会越大，农业支出往往与农业经济发展呈现正相关，而农业经济又是一个省份整体经济不可分割的一部分，因而农业支出差距的扩大也会导致地区经济发展水平差距的扩大。
根据以上分析，我们得出结论，自197-2014年，我国区域经济发展差距与经济发展水平呈现倒“U”型的演变趋势，近年来随着我国经济发展水平的提升，我国地区经济差距逐渐缩小，但地区差距仍然较大。此外，我国地区经济差距也受到产业结构、人力资本、财政分权、地方政策以及对外贸易等多种因素的显著影响，这对于我国下一步促进地区协调发展的政策制定具有启示意义。
参考文献：
[1]彭国华，2005：《中国地区经济增长及差距的来源》，《世界经济》第09期
[2]石磊、高帆，2006：《地区经济差距：一个基于经济结构转变的实证研究》，《管理世界》第05期
[3]林毅夫、刘培林，2003：《中国的经济发展战略与地区收入差距》，《经济研究》第03期
[4]许召元、李善同，2006：《近年来中国地区差距的变化趋势》，《经济研究》第07期
[5]陆铭、陈钊，2004：《城市化、城市倾向的经济政策与城乡收入差距》，《经济研究》第06期
[6]王小鲁，2003：《农村工业化和城市化在区域发展中的作用》，
[7]Fujita M.and Hu D.，2001，”Regional disparity in China 1985-1994：the effects of globalization and economic liberalization”，Annals of Reg .Science，35（1），3-38
[8]Wei Y.H.D.，2015，”Spatial of Regional Inequality ”， Applied Geography， April 2015
[9]Acemoglu D. Johnson S.& Robinson J.A.，2002，”Reversal of fortune： geography and institutions in the making of the modern world income distribution” ，Quarterly Journal of Economics ，117，1231-1294
[10]Wei T.H.D.，2000，”Regional development in China”， London：Routledge
[11]Dagum C.，1997，”A New Approach to the Decomposition of the Gini Income Inequality Ratio”， Empirical Economi cs，22（4）：515-531
[12]David I.Stern，2004，”The Rise and Fall of the Environmental Kuznets Curve”