经济全球化、社会全球化与各省市经济增长——基于空间面板数据模型的实证检验

周国富，熊宇航，王晓宇

（天津财经大学 统计学院，天津300222）

一、引 言

加入WTO以来，中国经济进一步与世界融合，产品和各种生产要素在国家、地区、部门间的流动性显著提升。2010年中国成功超越日本，成为全球第二大经济体。2013年中国超越美国，成为全球最大的货物贸易国。工信部数据显示，如今世界上多达130个经济体的第一大贸易伙伴都是中国。但是，近年来国际上也出现了一些质疑全球化的声音与逆全球化行为，其中英国的脱欧公投，以及特朗普就任美国总统后推行一系列贸易保护主义政策下的中美贸易战，备受世人关注。在这种背景下，全球化及其对经济增长究竟发挥了怎样的作用再次成为人们热议的话题。

中国各省市逐渐融入全球化的进程究竟达到了怎样的状态？在这一过程中，全球化对中国各省份的经济增长又产生了怎样的影响？本文拟在构建全球化评价指标体系的基础上，首先对各省份融入全球化的进程对比分析，然后通过建立空间面板数据模型，实证检验全球化对中国各省份经济增长产生的影响，以期为各省份如何应对全球化挑战，如何在逆全球化思潮下实现自身经济的平稳和高质量发展提供政策依据。

二、文献综述

全球化与经济增长之间的关系一直是西方学者关注的焦点。在早期的研究中，西方学者通常使用资本流动、外贸、税率、技术引进和金融发展等单一的经济指标来衡量全球化水平，以此对全球化与经济增长之间的关系进行实证研究，但结论并不一致［1－2］。随着全球化纵深发展，西方学者更倾向于从经济、社会、政治、文化等多个角度衡量全球化水平，并分析其可能会对经济增长带来的影响。其中，Dreher构造的从经济、社会以及政治三个方面衡量全球化水平的KOF指标影响最大［3］。KOF全球化指标提出以后，诸多学者使用该指标衡量全球化。在模型方法上，西方学者更多地采用截面数据或时序数据研究全球化与经济增长之间关系，而近年来开始更多地使用信息量更大、时间周期更长的面板数据实证检验全球化与经济增长之间的关系，而且大部分基于面板数据模型的研究发现全球化有助于经济增长，只有少数结论例外。比如，Gurgul和Lach利用1990—2009年欧盟的面板数据，并将全球化细分为经济全球化、社会全球化和政治全球化三项指标，分别研究了它们对经济增长的影响，结果发现经济全球化和社会全球化能明显地促进经济增长，而政治全球化虽然不能明显地促进经济增长，却能对欧盟成员国的转型起到十分明显的效果［4］。但是，Kilic对发展中国家的一项研究表明，经济全球化和政治全球化促进了经济增长，而社会全球化则阻碍了经济增长［5］。

近年来，国内学者也开始关注全球化与经济增长的关系，但这些学者的研究视角和所得结论不尽相同，主要体现在以下几个方面：一是部分学者主要从理论上阐释经济全球化对经济增长的影响，并且大多得到了经济全球化有助于经济增长的结论［6－8］；二是对中国整体融入经济全球化的程度进行量化研究，然后分析其对中国经济增长的影响。其中，于春海利用1978—2002年的时间序列数据，所得结论是经济全球化对中国经济增长并没有显著影响［9］。而其他学者则得到了全球化有助于中国经济增长的结论［10－11］；三是借鉴KOF全球化指标的研究思路，从经济、社会以及政治的角度量化分析了各个国家融入全球化的程度，并通过建立面板数据模型检验了全球化各方面对经济增长的影响，但结论不尽一致［12］；四是研究了全球化对中国通货膨胀或生产性服务业的发展等某一方面的影响［13－14］；五是对各省份融入全球化的程度及其对经济增长的影响进行了实证研究，但都只是从经济角度来衡量各省份融入全球化的程度，而且对各省份融入经济全球化的程度对其经济增长的影响所得结论不尽相同［15］。

综上可知，目前国内仅有少数学者对中国各省份融入全球化的程度及其对经济增长的影响进行了探讨，但是这些研究存在以下局限性：一是在全球化评价指标的选择上，只考虑了各省份融入经济全球化的程度，没有涉及全球化的其他方面；二是从采用的模型方法来看，这些研究多数是基于普通面板数据模型，并未考虑空间相关性对结果可能产生的影响，同时也未考虑多个解释变量之间可能存在的共线性问题，这些都可能导致模型结果与真实情况存在一定的偏差。

鉴于此，本文拟在以下几个方面做出改进：一是从经济全球化和社会全球化两个方面对国内各省份融入全球化的程度差异做出量化分析；二是在实证检验经济全球化和社会全球化对中国各省份经济增长的影响效应时，既考虑空间相关性，又考虑变量之间可能存在的多重共线性，通过建立空间面板主成分回归模型，还原得到真实回归系数，以使实证检验结果更加真实；三是根据新的研究结论，对各省份如何应对全球化挑战、如何在逆全球化思潮下实现自身经济的平稳和高质量发展，提出合理化建议。

三、各省份融入全球化的程度差异

（一）经济全球化和社会全球化评价指标体系的构建

随着全球化不断向纵深发展，全球化已不仅仅体现在经济层面，而是已渗透到社会、政治、文化等方方面面。在国外，目前学者普遍使用KOF全球化指标研究全球化对经济增长的影响。在KOF指标体系中，经济全球化通过外商直接投资和进出口贸易额两项指标衡量；社会全球化通过电视机普及率、国际往来邮件数量以及互联网普及率来衡量；政治全球化则通过国内大使馆数量以及参加国际组织的外交人员数目来衡量。在此之前，国内学者大多利用进出口额、外商直接投资等指标来衡量经济全球化水平，进而分析论证其对经济发展或经济增长的影响［10，15］；近几年来，国内学者虽然已有一些基于KOF指标的实证研究，但大都是关于国家层面的，而对于社会全球化和政治全球化及其对中国各地区经济增长的影响，还没有学者进行研究［12］。

考虑到中国的政治制度与国外存在区别，本文仅从经济和社会两个角度分析比较中国各省份融入全球化的程度及其对各省份经济增长的影响。综合借鉴国内外学者构建的经济全球化和社会全球化评价指标体系，同时考虑到旅游业的发展不仅能增加就业机会，增加外汇收入，还能通过开阔人们的视野、增进人文交流等方式来促进社会的开放，因此本文将旅游业的外汇收入和入境国际游客人数也作为重要基础数据，并结合外商投资、进出口贸易额、互联网普及率以及移动电话普及率来构建衡量各省份融入经济全球化和社会全球化程度的评价指标体系。具体地，我们选取外贸依存度、外资依存度作为衡量经济全球化的指标，同时选取旅游外汇收入占比、入境旅游人数占比、互联网普及率以及移动电话普及率作为衡量社会全球化的指标，具体指标及其含义如表1所示：

表1 全球化评价指标体系及其含义

（二）各省份融入经济全球化和社会全球化的程度差异

本文选取中国加入WTO以来大陆31个省份2002—2017年的面板数据进行实证分析。所需各省份进出口额、实际利用外资额、旅游外汇收入、入境旅游人数、互联网用户数以及移动电话用户数等基础数据，均取自2003—2018年的《中国统计年鉴》。

在进行综合评价时，本文将样本期内的各项指标进行正态标准化处理，以消除各评价指标量纲上的差异；同时，利用变异系数法计算各项指标的权重。

利用上述提及的综合评价方法来计算各个省份融入经济全球化和社会全球化的程度，然后计算所有省份样本时期内的均值并进行排名，结果如表2和图1所示。

表2 各省市融入经济全球化、社会全球化的程度及排名情况

图1 各省份融入全球化程度（均值）的空间分布情况

从各项指标的排名情况看，融入经济全球化程度排名前五的省份分别是广东、上海、江苏、北京以及天津；融入社会全球化程度排名前五的省份分别是北京、上海、广东、浙江以及天津。而内蒙古、西藏、贵州、青海等省份融入经济全球化的程度排名相对靠后，江西、贵州、甘肃以及河南等省份融入社会全球化的程度排名相对靠后。

此外，与全国平均水平比较，分别有10个省份和5个省份融入经济全球化和社会全球化的程度高于全国平均水平，且主要分布在东部沿海；其他省份融入全球化的程度低于全国平均水平，而且排名靠后的省份均位于中西部地区。

四、全球化对各省市经济增长的影响

（一）模型设定

为分析各省份融入经济全球化和社会全球化的程度对各省份经济增长的影响，本文拟建立如下模型：

其中，i表示各省份，t表示年份；Y代表经济增长，用各省份真实GDP的增长率表示；EG、SG分别代表融入经济全球化和社会全球化的程度，τ表示两者对经济增长可能的影响关系；C表示控制变量，反映其他因素对经济增长的影响；α0为常数项，α为控制变量的系数，μ为随机误差项。

（二）变量选取

被解释变量和各个控制变量的选取及度量方法说明：

1．经济增长（Y）。GDP和人均GDP一般用于衡量一国或地区的经济总量和经济发展水平，要衡量经济增长的快慢，则应采用按照可比价格计算的真实GDP增长率。因此，本文采用各省份真实GDP的增长率作为被解释变量。

2．控制变量（C）。除融入经济全球化和社会全球化的程度之外，其他因素也可能影响经济增长，但是，解释变量与被解释变量之间要有一定的匹配性，同时还要考虑数据的可得性。综合考虑以上几点，本文选取以下几个变量作为控制变量进行建模分析：

（1）财政支出。在一国或地区的经济增长中，政府往往发挥着十分重要的作用。当经济系统平稳运行时，政府不会过多干预经济的运行，但是当经济系统受到外部冲击而出现波动时，为了使其重新回到正常的轨道，政府通常会利用财政政策对市场进行调节。因此，本文将政府部门的调节作用考虑进模型中，并用各省份的财政支出占GDP的比重衡量财政支出水平，代表政府对经济的干预力度。为了尽量减少数据的波动性对估计结果的影响，本文对该变量取了自然对数。

（2）基础设施。基础设施的含义广泛，考虑到交通设施作为区域之间联系的重要纽带，通常对区域经济增长具有重要的促进作用，因此，本文用道路面积占地区行政区划面积的比重作为基础设施水平的代表变量。同样地，为了减少数据的波动性对估计结果的影响，本文对该变量也取自然对数。

（3）人力资本。创新是一个国家或地区经济增长的不竭动力，而创新的载体是人力资本，人力资本通过其自身的努力、经验的累积以及结构的改善影响着创新能力的高低，进而影响一个国家或地区的经济增长。鉴于此，本文也将人力资本作为一个重要的控制变量引入模型。在进行人力资本估算时，本文采用从业人员平均受教育年限来衡量各省份的人均人力资本水平。具体地，本文将劳动力的受教育程度分为文盲、小学、初中、高中、以及大专及以上五个层次，并将五个层次的累积受教育年限分别设定为0年、6年、9年、12年、16年，然后用各省份各种受教育程度的劳动力在该省份劳动力总量中所占份额为权数对其加权算术平均，得到每个省份劳动力的平均受教育年限。综上，本文将计量模型设定为如下的形式：

其中，Yit是第i省份第t年的真实GDP增长率；EGit是第i省份第t年融入经济全球化的水平；SGit第i省份第t年融入社会全球化的水平；FEit表示第i省份第t年的政府财政支出占GDP的比重；RD是第i省份第t年的道路面积占其行政区划面积的比重；EDit表示第i省份第t年的平均受教育年限；μit为随机误差项。

（三）模型估计

目前国内学者大多使用普通面板数据模型来研究全球化对经济增长的影响。但是，在全球化进程中，产品和各种生产要素在各国和各地区之间流动性不断增强，各地区的经济增长客观上会存在一定的空间相关性。普通面板数据模型忽视这种空间相关性，很可能导致模型估计结果有偏甚至严重失真，进而影响分析结论的客观性。另外，和普通的计量模型类似，空间计量模型的各解释变量间也可能存在多重共线性并导致模型估计结果失真。因此，下面本文将考虑被解释变量可能存在的空间相关性和多重共线性。

1．空间相关性检验

在考虑建立空间面板数据模型之前，首先要构造空间权重矩阵，并检验被解释变量的空间相关性。在现有的研究中，多数学者利用0～1邻接标准或者简单的距离标准来定义空间权重矩阵，但是全球化是一种跨区域的经济现象，除了要考虑地理距离因素之外，还需要考虑经济增长的空间溢出效应。鉴于此，本文构建了经济地理权重矩阵来全面衡量各省份之间的空间相关性。具体地，首先构造距离权重矩阵W1，其中的元素wij＝1／d2ij（当i≠j时），或wij＝0（当i＝j时）。其中，dij为i和j两个省份省会城市之间的距离。以样本期间（2002—2017年）各省份历年实际GDP之和占全部31个省份历年实际GDP总和的比重来衡量各省份经济影响力的强弱，并以其为对角元素构成对角矩阵，作为经济权重矩阵W2。最后，将距离权重矩阵W1与经济权重矩阵W2相乘，得到经济空间权重矩阵W＊。显然，这样构造的空间权重矩阵W＊既考虑了各个省份之间空间距离的远近，又考虑了各个省份的经济影响力。但是，该矩阵尚未标准化，如果直接用它对有关的变量加权，那么加权得到的空间滞后项并不是与该地区邻近的各地区该变量的加权算术平均值，在各地区之间缺乏可比性。因此，我们对上述空间权重矩阵W＊进行了标准化，并将标准化之后的经济空间权重矩阵记做W，其中的元素wij＝w＊ij／∑jw＊ij（w＊ij为矩阵W＊中的元素），标准化后的经济空间权重矩阵W 的每行元素之和均为1。

采用上述经济空间权重矩阵W，检验各省份真实GDP增长率的空间相关性，结果显示，各省份真实 GDP增长率的 Moran's I值为0．395 5，对应的Z统计量的值为16．227 0，P 值为0．0000。由此可知，在整个样本时间段内各省份的经济增长之间确实存在显著的正向溢出效应，适合建立空间面板数据模型。

2．多重共线性的处理

前已指出，空间计量模型的各解释变量间也可能存在多重共线性并导致模型估计结果失真，同样需要处理。经检验，上述各个解释变量之间确实存在一定的相关性（见表3）。如果直接利用这些解释变量建立模型，则很可能因存在多重共线性而导致模型估计结果失真。因此，本文借鉴有关文献的做法，首先从各个解释变量中提取主成分，并对被解释变量进行正态标准化处理，在此基础之上构建空间面板主成分回归模型，然后根据主成分的回归系数以及主成分与原始解释变量之间的关系，还原得到被解释变量和解释变量之间真实的回归系数［17］。为了不损失变量信息，本文提取了全部5个主成分，如表4所示。

表3 解释变量相关系数矩阵

表4 模型解释变量提取的主成分

从表4可以看出，第一主成分f1主要代表平均受教育年限（ED）；第二主成分f2主要代表政府财政支出占GDP的比重（lnFE）；第三主成分f3主要代表融入经济全球化的程度（EG）；第四主成分f4主要代表融入社会全球化的程度（SG）；第五主成分f5主要代表基础设施水平（lnRD）。下文将把上述5个主成分同正态标准化后的被解释变量结合起来，建立空间面板主成分回归模型。

3．空间面板模型的确定

先确定需要建立的空间面板模型。利用标准化的被解释变量和提取的主成分计算空间滞后面板模型（SAR Panel Model）和空间误差面板模型（SEM Panel Model）的拉格朗日乘子，并对其进行稳健性检验，一般而言，若拉格朗日乘子LMSAR显著而LMERR不显著，或者LMSAR比LMERR更显著，则认为SAR Panel Model是更为适合的模型；相反，则认为SEM Panel Model是更为适合的模型。由检验结果可知，LMSAR、LMERR、R-LMSAR和R-LMERR在5%的显著性水平下都通过了显著性检验，但是LMSAR、R-LMSAR比LMERR和 RLMERR更显著，可知空间滞后面板模型较为合适。

下面进一步确定空间因素的影响是固定效应还是随机效应。一般而言，当样本数量有限，且局限于有限个体进行回归分析时，采用固定效应模型较为适合；而当样本为随机抽取时，则采用随机效应模型更加适合。为稳妥起见仍从定量的角度对该问题进行了检验。Elhorst通过将似然比LR和Hausman检验加以组合，给出了空间面板模型固定效应和随机效应的定量检验程序，其中：LR for FE检验用于在无固定效应模型与固定效应模型间进行选择，如果拒绝原假设，那么使用固定效应模型更好；LR for RE检验用于在无固定效应模型与随机效应模型间进行选择，如果拒绝原假设，那么说明不支持无固定效应，但此时还不能说明随机效应一定存在，因为当存在固定效应时，检验结果也会拒绝原假设；Hausman检验用于在随机效应模型与固定效应模型间进行选择，如果拒绝原假设，那么说明使用固定效应模型更好［17－18］。由检验结果可知，LR for FE、LR for RE和Hausman检验都拒绝原假设，说明固定效应模型更好。综上可知，无论是定性还是定量分析，都应该选择固定效应的空间滞后面板模型。

4．模型估计结果

首先，采用极大似然法对正态标准化后的各省份真实GDP增长率与上述5个主成分变量建立固定效应的空间滞后面板模型，结果如表5左侧几列所示。

表5 空间滞后面板主成分回归及还原后的回归系数

由表5给出的SAR Panel固定效应模型估计结果可知：在5%的显著性水平下，除f1和f5外，其余几个主成分变量均通过了显著性检验。其中，模型的空间滞后项的系数为0．739 9，也通过了显著性检验，这与前面的空间相关性检验是一致的，表明中国省域之间的经济增长存在明显的正向空间溢出效应。同时，模型的拟合优度达到了0．734 5，表明模型拟合较好。进一步计算模型残差的 Moran's I值，结果为－0．037 5，对应的P 值为0．186 9，已不存在空间相关性，说明模型设定是合理的，模型真实反映了被解释变量同各个主成分之间的数量关系。

进一步利用成分矩阵中各主成分与标准化的各解释变量的关系，结合各个主成分的特征值以及原变量的标准差等统计信息，可在空间面板主成分回归的基础上还原得到各省份真实GDP增长率与各解释变量所对应的真实回归系数，如表5最后两列所示。下面分析上述回归结果的经济含义：

（1）核心解释变量。从表5可以看出，还原之后，融入经济全球化的程度（EG）的回归系数为正，而融入社会全球化的程度（SG）的回归系数为负。结合表4可知，二者分别由主成分f3和f4代表，且在表5中这两个主成分的回归系数分别显著为正和显著为负，可见，各省市融入经济全球化的程度对其经济增长有显著促进作用，而融入社会全球化的程度对其经济增长有显著抑制作用，可能是因为：

加入WTO以来，中央政府一方面继续扩大对外开放，另一方面推出东北振兴、西部开发和中部崛起等重大区域发展战略支持欠发达地区的经济发展，而地方政府也积极响应中央号召，通过利用外资、引进先进技术、融入国际市场等方式提高地区经济对内和对外开放度，促进各类生产要素在各地区、各部门间的流动，同时加强与世界各国的经济交流，各省份经济融入全球化的程度得到大幅度提升，进而促进了区域经济增长。

融入社会全球化的程度对各省份的经济增长有显著抑制作用。从数据来看，是因为在样本期间多数省市的经济增长呈“先加速，后减速”的阶段性特征，而其融入社会化程度多呈反向变化趋势。主要因为中国的互联网和通信费用一直居高不下，旅游业的发展没有有效拉动当地经济增长。首先就互联网、通信行业而言，2002年至今各级政府都加大了对互联网、通信等基础设施的投资建设，使得互联网、移动电话的普及率越来越高，但是互联网、通信费用却一直居高不下。对于发达的东部沿海地区而言，由于该地区的居民生活较为富足、企业发展状况良好，因此，不论是居民还是企业大都能够承担较高的网络、通信费用。但是对于欠发达的中、西部地区，特别是边远山区和地广人稀的西北地区而言，不仅交通相对不便，与外界的交往相对较少，而且当地居民的收入水平也较低，无力承担较高的网络、通信费用，导致这些地区尽管按人数计算的互联网普及率和移动电话普及率都提高较快，但这些地区的人们实际使用互联网和移动电话的时间、流量明显偏少，居民的信息消费水平偏低［20］，与外界的通信联系实际很少，信息相对闭塞。反映到对地区经济增长的影响上，就是生产要素在这些地区的流动缓慢，而且成本高昂，一些有实力的企业、居民为了谋求更好的发展甚至选择迁往更为发达的东部沿海地区，长此以往，必然对欠发达的中、西部地区的经济增长产生不利的影响；其次就旅游业发展而言，欠发达的中、西部省区很多区域原本具有很好的旅游资源，但由于受到地理位置偏僻、交通不便等因素的影响，产业发展不均衡，旅游资源没有得到较好的利用，对当地经济增长的拉动作用有限。总之，结合上文中各省份融入社会全球化的程度可知，尽管中国大多数省份融入社会全球化程度有显著提升，但还未达到足以促进区域经济增长的水平。

（2）控制变量。从表5可以看出，各地区的财政支出占GDP比重（lnFE）的回归系数为正，而基础设施水平（lnRD）和平均受教育年限（ED）的回归系数为负。结合表4可知，财政支出占GDP比重（lnFE）由主成分f2代表，且在表5中该主成分的回归系数显著为正；而基础设施水平（lnRD）和平均受教育年限（ED）分别由主成分f5和f1代表，且在表5中这两个主成分的回归系数均为负，但都不显著。可见，财政支出对区域经济增长有显著的促进作用，而基础设施和人力资本对区域经济增长有不显著的阻碍作用，可能是因为：

2002年至今，中国财政体制经历了由生产财政向公共财政逐步转型的过程，各级政府除了继续大力支持基础设施建设外，还不断增加社会保障等方面的投入，由各级财政提供的基本公共服务显著增加，这在显著改善民生的同时，也为区域经济增长提供了动力。因此，财政支出显著促进了区域经济增长，与预期一致。

在样本期间，中国高等院校持续扩招，有机会接受高等教育的人口比例也随之显著提高，同时提升了各省区人口的平均受教育年限。但是，高等院校长时间的盲目扩招也带来了一些消极影响：一是导致高等教育投入不足，高等教育的质量下降；二是高校扩招和高等教育支出的增加，在一定程度上挤压了中等职业教育支出。这些都会导致以平均受教育年限衡量的人力资本水平“虚高”，导致其对经济增长的影响较为模糊［21］，甚至有不显著的负面影响。

基础设施水平对区域经济增长也有不显著的阻碍作用，主要是因为，虽然基础设施建设原本应该对区域经济增长表现为促进作用，但在以投资为主导的粗放型经济发展模式下，各地方政府投资建设高速公路、高速铁路等基础设施过度，导致以地方债务为代表的地区经济负担显著加重，阻碍经济增长。

五、稳健性分析

在上述空间面板模型中，基于省会间的距离构建了距离权重矩阵W1，同时基于各省份经济总量所占比重构建了经济权重矩阵W2，然后将二者相乘，并标准化，得到经济空间权重矩阵W。鉴于空间权重矩阵对空间计量分析结果的敏感性，本文通过构建其他权重矩阵对上述模型估计结果进行了稳健性检验。考虑到两个省份之间的经济发展水平差距越大，二者之间的经济联系可能相对较少，我们利用各省份人均GDP之间的差异程度重新构建了经济权重矩阵W3，其中的对角线元素为0，其余元素为两省份人均GDP之差的绝对值的倒数［22］。然后，用W3替代上文的W2，得到新的经济空间权重矩阵W＊＊，并对W＊＊进行标准化，得到W′。仍采用固定效应的空间滞后面板模型进行估计，主要结果如表6所示。

表6 稳健性分析结果

从表6可以看出，空间面板主成分回归的空间滞后项依然非常显著，主成分f1、f2、f3、f4的系数符号以及显著性水平与表5中的结果也保持一致；唯一的不同是f5的系数符号，但在表5和表6中，都没有通过显著性检验，也就是f5的系数一致地表现为与0没有显著差异。这表明，基于固定效应的空间面板主成分回归是稳健的。再来看还原后的结果，各个参数的估计值虽在绝对值上与表5略有差异，但其显著性、符号并没有改变。因此，可以认为，本文构建的经济全球化和社会全球化评价指标是合理的，为分析各省份融入全球化的程度对区域经济增长的影响所设定的模型与估计结果也具有较好的稳健性。

六、结论与启示

本文以加入WTO以来各省份的面板数据为样本，通过构建各省份融入经济全球化和社会全球化的评价指标体系，对各省份融入全球化的程度差异进行了对比分析，发现各省份融入全球化的程度呈现出东部地区较高，中、西部地区相对较低的特征。在考虑空间相关性的基础上，通过引入适当的控制变量，从解释变量中提取主成分，对正态标准化后的各省份真实GDP增长率与这些主成分变量建立空间面板主成分回归模型，再根据空间面板主成分回归结果，利用各主成分与标准化的各解释变量的关系，并结合各个主成分的特征值以及原变量的标准差等统计信息，还原得到各省份真实GDP增长率与各解释变量所对应的真实回归系数，实证检验了各省份融入经济全球化和社会全球化的程度对各省份经济增长的影响。下面，对本文所得到的主要实证分析结论做一个总结，并给出相应的政策含义。

1．经济全球化对各省份的经济增长有显著的促进作用，换言之，一个地区融入经济全球化的程度越高，其经济增长速度越快。对于融入经济全球化程度较低的欠发达省市而言，为发展本地区经济，应继续提升其开放程度，并以此促进产品和各类生产要素在区域间、部门间乃至国家间的流动，提升本地区经济的活跃度。而对于融入经济全球化程度较高的省份，在逆全球化思潮、特别是在中美之间随时爆发贸易战的背景下，要防范逆全球化可能对当地外向型经济造成的不利冲击。

2．社会全球化对各省份的经济增长有显著的抑制作用。社会全球化并没有有效的拉动当地经济增长。鉴于此，提出建议如下：一方面，这些地区的地方政府要抓住全球化带来的机遇，通过互联网、通信行业的发展加强与国外的经济、文化交流，提升本地区的对外开放程度，进而促进本地区经济增长。同时，这些地区的地方政府还要根据本地区自身发展需要，制定适合本地区互联网、通信行业发展的资费政策和税收优惠政策，通过降费提速达到适应市场需求和居民愿望的目的。另一方面，各省份还应通过改善交通条件和延伸产业链发掘地区特色旅游资源，利用互联网等通信媒介进行大力宣传，以此吸引国内外游客前来观光、旅游、消费，在提高外汇收入、增加本地区就业机会的同时，扩大本地区与其他地区和国外的人文交流，开阔居民的视野，进而活跃和促进本地区经济增长。

3．财政支出对各省份的经济增长有显著的促进作用。多数省份的财政转型基本上是成功的，既提高了民生支出的比重，增加了基本公共服务的供给，又促进了本地区的经济增长。未来一个时期，为使财政支出继续发挥出应有的作用，各地方政府应继续简政放权，降低政府的管理性支出，将有限的财政资源尽量多地用于对教育、科研、社会保障等方面的投入，为实现本地区经济的平稳增长保驾护航。

4．基础设施水平对各省份的经济增长存在一定的阻碍作用，但这种负面影响在统计上不显著。由此，建议各地方政府在考虑投资建设铁路、公路、机场等基础设施时，一定要考虑地方债务承受能力，不要为追求政绩而盲目、超前投资。就东部地区而言，关键是加强地区间的互通互连，努力提升现有基础设施的运行效率，进而加快区域的一体化进程。针对地理位置较为偏远、基础设施建设相对滞后的中西部地区而言，可以适当增加对交通、互联网、通信以及物流等基础设施的投资建设，一方面可以拉动内需，增加劳动者就业机会，另一方面还能促进产品以及各类生产要素的流动，以此达到促进区域经济增长的目的。

5．人力资本对各省份的经济增长没有发挥应有的促进作用。考虑到当今时代，创新是推动区域经济向前发展的根本动力，而人力资本的数量和质量又是决定区域创新水平的关键性因素，因此，首先，在继续办好现有高等院校，加强实践环节的教学，避免高等教育与经济发展的现实需要相脱节的同时，适当扩大高等、中等职业教育的招生比例，为人力资本质量的提升，壮大与实现“制造强国”目标相适应的技能人才队伍奠定良好的基础；其次，在教育支出方面，中央及地方政府要加大对各类教育支出的投入力度，特别是中央财政要重视对偏远地区教育的投入，逐步缩小各地区在教育资源配置上的差异，促进教育资源在空间分布上的合理性。各地方财政则要注重优化教育公用经费、人员经费的支出比例，提升各类教育经费的使用效率，确保有限的教育资金尽可能多地用在各地区教育事业的发展上。最后，各地方政府还要积极参与人才竞争，通过制定优惠的人才落户政策，完善人事制度，吸引尽可能多的高水平人才和熟练劳动力，为当地经济的创新发展注入不竭动力，引导经济由传统的粗放型向集约型转变。