中国南北区域经济差异的影响因素分析

2022-05-30周墨琳

商场现代化 2022年18期

摘要：自1978年开始实行改革开放政策以来，我国的经济发展取得了巨大的成就，但是经济快速发展的背后有较严重的发展不平衡问题。区域经济差异是多方面因素综合作用的结果，随着时间的推移、社会的发展，影响经济水平的因素也一直在出现变化，在中国发展迈入新阶段的背景下，为了缩小我国区域间的经济差异、保障我国经济可持续发展，找准影响区域经济差异的因素是非常有必要的。本文将从南北区域经济差异着手，进行中国区域经济差异影响因素的分析，运用因子分析法，计算出因子载荷并归纳出各个因子的经济含义，再计算出各个省区市在各因子上的得分情况，通过因子得分综合分析出区域经济差异的影响因素以及各个省区市的经济实力。本文通过模型得到的结果来确定中国区域经济差异的影响因素，最终得出南北部地区经济差异的影响因素包括市概况、人力资本、产业结构、对外开放程度、科技创新水平等。

关键词：区域经济差异;因子分析法;因子载荷;综合得分

一、前言

1.研究背景与意义

目前，我国已经全面开启了建设社会主义现代化强国的新征程，我国经济发展进入了新的局面、打开了新的格局。自改革开放以来，我国经济的飞快发展是有目共睹的，然而由于各个地区的资源、环境、人口、技术、资金等方面都是存在差距的，快速的发展导致了经济发展的地域差距，这样不平衡的发展与我国追求的可持续发展是相违背的。

在一定程度上经济发展差异会促进各个区域间进行分工协作，从而带动经济发展，但是从长远来看差距最终会导致技术、资金、人口不断向发达地区涌入从而使差距更加扩大，因此国家将区域经济差异问题摆在了非常显著的位置。过去十年，国家也非常重视区域经济差异的问题，我国已经贯彻落实了许多政策，比如：“西部大开发”、“一带一路”、“振兴东北老工业基地”等，这些宏观调控手段在一定程度上缓解了区域经济的发展差异;如今在党的十九届五中全会又提出要在共同富裕上取得更加显著的进展，国家“十四五”规划提出了建设共同富裕示范区，我国将其作为2035年远景目标且该计划仍然在实施与发展当中。

区域经济差异的扩大将不断对我国的经济发展提出挑战，如何根据相关的经济指标以及经济发展的趋势深入地分析当前存在的主要问题，并且及时制定更加合理的经济管理体制以及改革计划，在实现现代化的过程之中为中国实现共同富裕探索道路，是中国经济发展现阶段最要紧的任务。通过分析区域经济差异的影响因素，结合我国经济发展的规律找准现存的问题进行改善，提高国家整体的经济效率使资源得到有效合理的配置，促进区域协调发展以及维护社会长久稳定。

2.文献综述

（1）关于区域经济差异发展趋势的研究

丁焕峰，周焕霞（2017）的研究结果显示，夜间灯光数据能够作为衡量经济增长的代理变量，夜间灯光在空间上“东明西暗”。邵源春，陆峻波等（2018）通过研究发现，改革开放以来我国经济虽然有了高速的发展，但是背后隐藏着严重的经济发展不协调的问题，我国对东部地区的支持引导程度高，对外开放程度高。杨多贵，刘开迪等（2018）指出2013年是建国至今南北经济差异最大的一年。李善同，何建武等（2019）研究得出结论，2013-2017年投资依赖较大的北方经济行为严重下滑。范若滢（2019）总结出了针对南北经济发展差异的政策方针，当时我国南北的经济增速差距持续扩大;南北供给差距持续扩大，生产水平“北弱南强”。牛树海，杨梦瑶（2020）研究发现由于区域政策的驱动，2002年左右中东西差距逐渐收缩，而南北差距在1978年-2012年先增大后缩小，2013年至今仍在逐渐扩大。

（2）基于不同分析方法的研究

燕安（2020）运用了分布动态法和基尼系数空间分解法得出，区域发展政策对区域差异产生了重要的影响，邻近地区的发展水平会影响当地的经济发展水平。若要缓解发展不平衡的问题，应当充分发挥市场机制的作用还有政府干预的作用。盛垒，张子彧（2021）基于区域创新能力差异的视角进行研究，采用加权综合评价法计算指标得分并构建经济计量模型，认为在过去我国区域发展的不平衡主要表现为中东西落差，但是自2013年以来我国经济重心不断南移，中国进入经济新常态以来强调把创新作为驱动经济增长的第一动力，所以在這个数字经济、人工智能发达的时代，必须重视提升创新能力。

由于学者们选取的研究方法、研究指标、数据类型、研究空间与时间不同，关于区域经济差异影响因素的研究得到的结果也不同，此外发展不平衡是我国现阶段需要解决的主要问题，为了达成共同富裕这一目标，我国需要在未来不断进行研究并制定解决方法，因此在短时间内区域经济差异不会完全被消除。

二、描述性统计分析

1.自变量的选取以及数据来源

本文数据选取于中国统计年鉴，阅读相关资料发现在研究经济问题时区域的划分与传统地理上的南北方划分不同，本文基于经济地理的视角进行南北划分。北方地区有13个省区市，包括北京市、天津市、黑龙江省、吉林省、辽宁省、河北省、山西省、陕西省、甘肃省、新疆维吾尔自治区、青海省、内蒙古自治区、宁夏回族自治区，其余18个省区市（不包含港澳台地区）为南方地区。通过查阅相关文献，本文预期从城市概况、人力资本、产业结构、对外开放程度、科技创新水平、新冠疫情因素这六个方面进行研究。

2.数据可视化

绘制全国地区生产总值的条形图与热力图，初步判断南北部地区经济发展是否具有差异。

由图1可以看出，整体上来看南部地区的地区生产总值水平高于北部地区。

由图2可以看到南部地区的着色深于北部地区，显然南北部地区的经济发展存在较大差异。

三、因子分析法

1.因子分析法的基本思想

衡量区域经济差异的评价方法非常多，但是国内众多学者大多采用主成分分析法与因子分析法。因子分析法是在多指标分析问题中常用的一种降维技术，它将众多具有一定相关关系的变量拆分成几个公因子的多元线性函数与特殊因子之和，且每个公共因子之间线性无关，以期用较少的几个变量来解释数据所蕴含的绝大部分信息，从而可使问题变得更加直观易于分析。该分析方法可以通过各个变量在各个因子的载荷大小可以解释各个公因子所含的经济意义，还可以通过各个样本在各个公因子的得分归纳出样本的情况。因此，本文也采用因子分析对中国区域经济差异的影响因素进行分析。因子分析法有以下几个优点：

（1）可以有效地消除多个变量之间的相关性，从而使结果更加精确尽可能做到“不重不漏”;

（2）将指标个数在尽量不损失信息的基础上减少，以便清晰地分析数据;

（3）通过载荷以及因子得分可以科学地归纳得到因子的含义。

进行因子分析的步骤：

（1）判断原始变量是否存在相关性。变量之间具有一定的相关性是提取出公因子的前提;

（2）将数据标准化并计算相关系数矩阵，紧接着绘制碎石图初步判断提取的因子个数，然后进行因子分析;

（3）如果初始因子载荷矩阵的数值分布不够突出，因子的经济意义不能很好地得到解释，就要对载荷矩阵进行旋转，使得旋转后的因子具有突出的经济意义;

（4）计算出各个因子的得分分析得出各个区域之间的差异。

2.因子分析

（1）适用性检验

首先对根据所使用数据计算KMO值以及进行Bartlett球形检验，以此来判断所用数据是否可以进行因子分析，输出结果如下：

根据表1可知，KMO值是0.68，说明本研究所用数据适合进行因子分析，并且通过了Bartlett球形检验，因此综合认为本研究所使用的数据可以进行因子分析。

（2）因子个数的确定

因子分析的目的就是用较少的变量涵盖数据中的大部分信息，因此确定合适的因子个数是很关键的，在碎石图中以特征值大于1作为保留因子的条件。

根据图3显示，可以初步地判断出特征值大于1的因子的个数大约是3个，并且在此之后的曲线逐渐变得平缓，因此可以确定选择3个因子是最恰当的。

（3）因子载荷的求解

进行因子分析，计算得到因子载荷矩阵再将载荷矩阵旋转，使每个因子为原始变量的典型代表值，使因子能够更好地被解释。旋转后的因子载荷矩阵如下：

旋转后的因子载荷矩阵列出来了原指标在其对应的因子上的载荷值，根据表2我们可以归纳出三个因子的意义：

第一个主因子主要是由x6，x7，x8，x10，x11构成对外开放及科技创新因子，反映了一个地区的对外开放程度以及科研能力;第二主因子主要由x1，x3，x4，x9构成，可以看出这几个指标包括地区的基础设施建设以及教育医疗水平，因此可解释为基层实力建设因子;第三主因子主要由x2，x5组成，绿化面积大在一定程度上反映着地区的自然资源丰富，技术市场成交额高意味着地区的劳务市场发展较好，因此这两个指标可构成经济发展潜力因子。

此时的主因子方差占比及方差贡献率如下：

结果显示前三个因子的累计方差贡献率达到87%，因此可以确认选择三个因子是正确的。

（4）因子得分的计算

计算因子的得分情况，用各个因子的方差贡献率占累计方差贡献率的比例作为权数进行求和，其结果作为各个省区市的经济实力的综合得分，计算公式如下：

F=（0.44*F1+0.34*F2+0.08*F3）/0.87（3.1）

计算出全国各省区市综合得分，并且按照分数对全国各省市区经济实力进行排名，本文展示排名前十的城市。

3.本章小结

通过全国各个省区市的经济实力综合得分可以明显地看出，我国南北部地区经济差异的现象是显著存在的，地域间的差异十分明显，值得国家给予高度的重视并且及时制定相关的体制改革政策尽快缩小区域之间的经济差距。

通过表中的综合得分F可以明显看出，综合得分为正的省区市共有13个，属于南部地区的省区市共11个，且其中广东省和江苏省的综合得分大于1，说明近年来这两个地区的发展势头迅猛。此外，综合得分为正的北部地区省区市仅有两个，分别是北京市、河北省;综合得分为负的地区共有18个，其中北部地区的省区市共11个，按照本文的区域划分，属于北部地区的省区市共13个，其中有11个省区市的经济实力都不及全国的平均水平，由此可见南北部地区省区市的经济实力的确有非常大的差异，国家应该对此给予高度的重视。

通过各个省區市的因子得分可以看出，广东省2020年的第三产业增加值、经营单位所在地进出口总额、国内专利申请受理量、外商投资企业进出口总额在全国所有省区市中排第一，江苏省的上述四个指标均在全国各省区市排第二，由此可见经济发达地区的第三产业更加发达、对外开放程度更高、科技创新实力更强。广东省、江苏省、浙江省、北京市、上海市在科技创新因子上有绝对的优势，拥有较高的专利授权数量、技术市场的成交额，从而说明这些城市的科研资源以及创新资源较为雄厚，拥有更加高端的科技人才队伍。

在基层实力建设因子上，得分高的几个地区分别为广东省、江苏省、山东省、河南省、四川省、河北省，说明这些地区的基层建设优于其他地区，基层老百姓拥有更加稳定的生活质量，其中大部分城市属于南部地区，说明南部地区经济发展水平好的原因之一是关注基层百姓的生活，城市有了良好的综合实力才能更加长远地发展。

在发展潜力因子上，除去北京市作为首都拥有的绝对优势之外，湖北省、福建省、江西省、山西省在该因子上的得分相对较高，这些地区有一定的人口基础，优越的地理位置，富饶的自然资源，拥有广阔的发展空间，因此应抓准机遇更好地发挥地域优势，突出地方特色，促进科技与经济紧密结合，推动当地的经济的发展。

四、结论

本文着手于南北经济差距，使用了2020年我国各省的相关数据，在此基础上构建了多个模型并对模型进行了诊断、优化，以此研究中国区域经济差异影响因素。本文将从模型效果与中国区域经济差异的影响因素这两个方面进行总结。

第一，从模型效果的角度进行总结。使用因子分析法，首先可以通过方差贡献率以及载荷矩阵得出区域经济发展的影响因素;其次可以通过因子得分看出各个城市之间的发展差异，以及各个城市在某一个因子上的发展水平，可以很明显地看出城市发展的优劣;再次因子分析法是在保留所有指标的基础上提取出了最能够解释数据变异的公共因子，因此相较于第二章、第三章使用的模型，因子分析法能够更好地保留数据中的信息;最后，因子分析法可以看出各个影响因素对地区生产总值的共同影响，更加贴合经济现象的本质。

第二，从综合考虑模型得到的结果，得出以下几点区域经济差異的影响因素：

（1）进行科技创新、培养高端人才队伍的能力

通过三个模型都得出科技创新能力对于南北部地区的发展都有显著的影响，说明现今社会将科技作为第一生产力时正确的，通过数据可以看出南部地区专利数、技术市场的成交额都超过北方，因此说明北部地区的科研资源还不够充足，因此需要更多的科技创新资源以及高端人才队伍。

（2）对外开放的程度

三个模型均得到南部地区的经营单位所在地进出口总额对地方生产总值产生了显著影响，且在第三个模型中，根据所得因子方差依次递减的原理，因子分析将科技创新及对外开放因子作为第一因子，说明它能解释数据中较大一部分变异，也就意味着数据之间的较大一部分差异是由第一因子导致的，第一因子中还包含了外商投资企业进出口总额，由此可见对外开放确实推动了南部地区的经济发展。

在国家的带领下，各个地区结合自身条件贯彻国家的对外开放政策，因此从对外开放视角来看南北经济差异，有以下两个方面：一是国家政策对南方区域的扶持力度更大;二是南方地区的沿海面积非常广阔，南方拥有长三角、珠三角两大高质量经济引擎，还有海南自由贸易区、粤港澳大湾区等，都为南方的经济发展奠定了雄厚的基础而且在未来将持续释放活力。

（3）人力资本

普通高等学校本专科授予学位数对南北方城市均有显著影响，说明我国是一个重视教育的国家，高教育水平对经济的推动有不小的作用，我国应当继续挖掘并发挥这一优势，激发青年才干的创新精神推动经济蓬勃发展，此外，南部地区经济的影响因素中含有农村人民可支配收入，说明南方的农村经济水平高于北方也是南北经济差异的原因。这说明北方应更加重视农村经济、贯彻落实乡村振兴战略确保农民脱贫的长久性，在满足基层农民生活的基础上发展经济。

（4）城市概况

根据模型得到的结果可以看出电力消费量对北部地区的生产总值产生了正向的影响，再加上北部地区在发展潜力因子上得分高，说明北部地区的发展潜力很大。

参考文献：

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[4]邵源春，陆峻波，罗晓云.中国区域经济发展差异及其原因的多尺度分析[J].金融经济，2018（22）：45-46.

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