我國省域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的空間關(guān)聯(lián)模式研究

丁 剛，陳阿鳳

（福州大學 公共管理學院，福建 福州 350108）

一、引 言

改革開放以來，我國經(jīng)濟發(fā)展業(yè)已取得顯著成就，但經(jīng)濟結(jié)構(gòu)不合理、經(jīng)濟增長質(zhì)量不高的問題依然存在，區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展等目標仍未真正實現(xiàn)。在此背景下，我國提出把加快經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變作為推動科學發(fā)展的戰(zhàn)略抉擇，同時亦提出要以縮小區(qū)域發(fā)展差距和優(yōu)化生產(chǎn)力布局為重點，促進區(qū)域間生產(chǎn)要素合理流動和梯度轉(zhuǎn)移。上述政策目標的實現(xiàn)，無疑有賴于對我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的空間關(guān)聯(lián)模式的清晰認知。

空間關(guān)聯(lián)(spatial association)是地理空間現(xiàn)象和空間過程的本質(zhì)特征，也是現(xiàn)實世界存在秩序、格局和多樣性的根本原因之一[1]。截至目前，國內(nèi)外學者針對區(qū)域經(jīng)濟空間經(jīng)濟關(guān)聯(lián)模式的分析與識別問題已進行了若干有益的探索。Cliff（1981）[2]、Griffith （1988）[3]、Anselin （1988）[4]、Getis 和Ord（1992）[5]等國外學者在此領(lǐng)域做出了重要貢獻。我國學者陳斐（2008）運用空間統(tǒng)計分析與空間計量經(jīng)濟學的研究方法，以區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展空間關(guān)聯(lián)分析為研究主線，探討了空間經(jīng)濟分析的基本內(nèi)涵，并以新疆、江西兩省為例，對其不同時段各縣市之間潛在的空間經(jīng)濟關(guān)聯(lián)模式進行了系統(tǒng)分析[6]。黃曉峰（2007）亦采用ESDA方法分析了福建區(qū)域經(jīng)濟增長的空間關(guān)聯(lián)模式，結(jié)果證實福建區(qū)域經(jīng)濟存在顯著的空間集聚現(xiàn)象，且集聚程度在空間溢出效應的影響下日益增強[7]等。相關(guān)研究呈現(xiàn)出鮮明的方法論特點：逐漸強調(diào)GIS技術(shù)的引入，ESDA(Exploratory Spatial Data Analysis，探索性空間數(shù)據(jù)分析)與空間計量經(jīng)濟分析方法的應用，但以區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的空間關(guān)聯(lián)模式為目標的相關(guān)研究尚屬鮮見。

對于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變現(xiàn)狀水平的客觀評價是其空間關(guān)聯(lián)模式分析的基礎(chǔ)。目前可用于經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變水平評價的方法主要有兩種，一是單一指標法，一般選取TFP(Total Factor Productivity，全要素生產(chǎn)率）這一指標，以傳統(tǒng)的C-D生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)，以技術(shù)進步為視角，通過計算“索洛余值”得到TFP的增長情形及其貢獻，并以此來反映經(jīng)濟發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變現(xiàn)狀。具體思路：用TFP代表科技進步水平，通過目前常用的科技進步對經(jīng)濟增長的貢獻率評價經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變狀況，當貢獻率高于70%稱為高度集約型，50%以上稱為集約型，30%～50%稱為準集約型，低于30%時稱為粗放型。如，宗兆禮（2006）[8]、邱競（2008）[9]分別采用這一方法對山東及北京改革開放以來經(jīng)濟增長方式的轉(zhuǎn)變情形進行了實證研究；馬強文等（2010）則采用非參數(shù)的基于DEA的Malmquist指數(shù)方法，經(jīng)由TFP的計算及分解對我國經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的績效進行了評價[10]。二是多指標綜合評價法，即依據(jù)經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的影響因素，建立綜合指標體系，對其進行綜合評價。如，吳旭曉等（2010）則構(gòu)建了包括經(jīng)濟、科技創(chuàng)新、社會、環(huán)境等四個層面的綜合指標體系，對上海2000—2008年的經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變水平進行了評價[11]；丁剛（2010）等亦從經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟效益、技術(shù)進步和資源節(jié)約等層面入手選擇了16個評價指標，以福建省內(nèi)9個設(shè)區(qū)市為評價單元,運用熵值法考察了其經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的現(xiàn)狀水平和空間差異[12]。

然而，就單一指標法和多指標綜合評價法在以往研究中的應用而言，均存在不足之處。前者僅通過TFP的測算來反映經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的現(xiàn)狀水平，未免不夠全面；后者在實際構(gòu)建綜合評價指標體系時幾乎均未將單一指標法所采用的TFP指標納入，且多采用主觀賦權(quán)法對指標權(quán)重加以設(shè)定，因而導致評價過程的科學性、完備性及客觀性受到嚴重影響。

考慮到經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的內(nèi)涵頗為寬泛，因而本研究認為對我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的現(xiàn)狀水平進行評價時，應采用綜合指標法，建立綜合評價指標體系對其進行評價，同時考慮到TFP指標的重要性，亦應將其納入評價指標體系之內(nèi)。本研究的目的在于，充分發(fā)揮單一指標法和多指標綜合評價法聯(lián)合使用的長處，在運用單一指標法構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型對TFP及其貢獻率進行測算的基礎(chǔ)上，較為全面地構(gòu)建出一套含有TFP和TFP貢獻率指標的用于我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變現(xiàn)狀評價的指標體系，通過因子分析法和ESDA方法的運用對全國各省域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的現(xiàn)狀水平進行綜合評價，并就其空間關(guān)聯(lián)模式進行嘗試性的探討分析，以為進一步提出統(tǒng)籌提升省域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的長效機制和對策建議提供理論和現(xiàn)實依據(jù)。

二、基于單一指標法的TFP測算分析

（一）樣本數(shù)據(jù)的選擇及處理

本研究構(gòu)造了一個1979至2010年的全國各省域面板數(shù)據(jù)表，匱于數(shù)據(jù)的可得性，樣本空間不包括海南、重慶和西藏，從時間跨度看符合面板數(shù)據(jù)模型對于樣本容量的要求。所選擇的數(shù)據(jù)主要包括以下幾類：

（1）各省域歷年產(chǎn)出水平數(shù)據(jù)。本研究以實際國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）表征各省域的產(chǎn)出水平，通過各年度《中國統(tǒng)計年鑒》《新中國55年統(tǒng)計資料匯編》以及中經(jīng)網(wǎng)，分別得到1979年至2010年間各省域歷年的名義GDP，并將其統(tǒng)一折算為以1978年不變價格表示的實際GDP。

（2）各省域歷年勞動力數(shù)據(jù)。本研究選擇各年年末從業(yè)人員數(shù)表征生產(chǎn)函數(shù)中勞動力要素的投入數(shù)量。根據(jù)各年度《中國統(tǒng)計年鑒》《新中國55年統(tǒng)計資料匯編》以及中經(jīng)網(wǎng)，可以分別得到1979年至2010年間各省區(qū)歷年從業(yè)人員數(shù)。

（3）各省域歷年固定資本存量數(shù)據(jù)。本研究所界定的固定資本存量由兩部分組成：固定資本初始存量和新增固定資本投資量。初始存量的獲得引用了鄒至莊先生（Chow，1993）[13]對我國資本形成總額的核算結(jié)果。在對歷年新增固定資本投資額進行測算時，1979至1999年的投資額通過劉明興核算的固定資本投資平減指數(shù)①計算得到，2000年至2010年的指數(shù)則源于中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫②。

（二）模型建構(gòu)過程

本研究運用面板數(shù)據(jù)模型進行分析，采用索洛剩余的方式計算TFP對經(jīng)濟增長的貢獻。

根據(jù)柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，假定各省域的生產(chǎn)函數(shù)滿足如下形式：

式中，Yit為i省域t年的國內(nèi)生產(chǎn)總值， A（t)為綜合技術(shù)水平，Lit為i省域t年投入的勞動力，Kit為i省域t年投入的資本，α為勞動力產(chǎn)出的彈性系數(shù)，β為資本產(chǎn)出的彈性系數(shù)，μ則表示隨機干擾的影響，μ≤1。

對（1）式兩邊取對數(shù)，則有：

依此，可進行線性回歸計算。本研究利用面板數(shù)據(jù)模型來計算資本的產(chǎn)出彈性（β）和勞動力的產(chǎn)出彈性（α），以測算出全要素生產(chǎn)率，其計算公式如下：

在回歸過程中，要考慮樣本數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)，即是否有單位根。只有樣本數(shù)據(jù)的單整階數(shù)相同，才能代入回歸方程。本研究所涉及到的產(chǎn)出、資本和勞動力變量，分別以地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）、固定資本存量（K）、勞動力（L）表示。

在進行全要素生產(chǎn)率測算之前，首先應對樣本數(shù)據(jù)進行面板單位根檢驗，以檢驗其平穩(wěn)性。本研究主要運用Eviews6.0軟件完成實際檢驗過程。

通?？刹捎脙煞N類型的方法對面板數(shù)據(jù)進行單位根檢驗，一種類型為相同根情形下的單位根檢驗，主要有LLC檢驗(Levin，Lin&Chut)、Hadri檢 驗 和 Breitung 檢驗(Breitung t-stat)等；另一種類型是不同情形下的單位根檢驗，主要有Im．Pesaran．Shin檢驗(Im，Pesaran and ShinW-stat)、Fish?er-PP(PP-Fisher Chi-square)檢驗和 Fisher-ADF 檢驗(ADF·Fisher Chi-square)等。實際檢驗結(jié)果顯示，上述檢驗方法均難以拒絕LOG(Y)、LOG(K)、LOG(L)水平序列存在一階單位根的原假設(shè)，故而可認為所選時間序列數(shù)據(jù)存在一階單位根。

一般而言，有三種面板數(shù)據(jù)模型形式可供選擇：混合估計模型（Pooled Regression Model）、固定效應模型（Fixed Ef?fects Regression Model）及隨機效應模型（Random Effects Re?gression Model）。實際檢驗結(jié)果顯示，應建立固定效應模型。該模型通常有兩種備擇形式：個體固定效應模型和個體時點雙固定效應模型。通過本研究擬合效果的比較，不難發(fā)現(xiàn)個體時點雙固定效應模型顯然要優(yōu)于個體固定效應模型，其R2及調(diào)整后R2值和F統(tǒng)計量均在數(shù)值上高于后者，回歸的標準誤、殘差的平方和以及SC值和AIC值均低于后者，具體如表1所示。

綜上所述，本文決定采用個體時點雙固定模型回歸?；貧w結(jié)果顯示：勞動力的產(chǎn)出彈性α=0.170383，資本的產(chǎn)出彈性β=0.421716。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)式（3）即可實現(xiàn)對各省域TFP的計算，在此基礎(chǔ)上可進一步計算出其貢獻率。

表1 個體固定效應模型和個體時點雙固定效應模型的擬合效果對比

三、基于多指標綜合評價法的省域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變水平評價

（一）評價指標體系的基本框架

經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變是一項艱巨的系統(tǒng)工程，其復雜性不言而喻。同單一指標法相比，多指標綜合評價法由于在評價時選擇了更為完備的指標體系而非單個指標，其評價結(jié)果顯然更為科學并具說服力。在前述分析的基礎(chǔ)上，為更好實現(xiàn)對福建省經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變現(xiàn)狀的客觀全面的認識，本研究擬運用多指標綜合評價法，建立綜合指標體系，對其進行綜合評價。指標體系主要從經(jīng)濟發(fā)展所涵蓋的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展效益、技術(shù)進步、資源節(jié)約等四個操作性比較強的層面構(gòu)建。其中，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)層面選取了八個指標：非農(nóng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重、固定資產(chǎn)投資額占GDP比重、消費率、投資率、城鄉(xiāng)消費水平對比、城鎮(zhèn)人口比重、非農(nóng)產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重和外貿(mào)依存度；經(jīng)濟發(fā)展效益層面選取了七個指標：人均GDP、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均可支配收入、固定資產(chǎn)投資效果系數(shù)、人均受教育年限、每千人口擁有醫(yī)生數(shù)和失業(yè)率；技術(shù)進步層面選取了五個指標：TFP、TFP的貢獻率、高新技術(shù)產(chǎn)值占GDP比重、R&D經(jīng)費投入強度和每十萬人口專利申請數(shù)；而資源節(jié)約層面則選取了單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗、單位地區(qū)生產(chǎn)總值電耗、單位工業(yè)增加值能耗、人均用水量、萬元GDP用水量、萬元GDP建設(shè)用地面積、工業(yè)固體廢物綜合利用率、工業(yè)廢水排放達標率、工業(yè)SO2排放達標率和生活垃圾無害化處理率等十個指標。

上述指標中，TFP、TFP的貢獻率可經(jīng)前文計算得到，其余指標則來自于《中國統(tǒng)計年鑒2011》及各省統(tǒng)計年鑒和《中國國家統(tǒng)計局專題統(tǒng)計數(shù)據(jù)之環(huán)境統(tǒng)計數(shù)據(jù)》。評價方法則選用常用的客觀賦權(quán)法——因子分析法。

（二）評價過程簡介

由于原始指標涉及指標較多，本研究擬用因子分析法將其轉(zhuǎn)變?yōu)檩^少的幾個綜合指標，運用統(tǒng)計分析軟件SPSS對相關(guān)數(shù)據(jù)進行測算（樣本數(shù)據(jù)都進行了正向化處理并實施標準化變換）。運用SPSS進行的因子分析結(jié)果顯示，經(jīng)varimax（方差最大法）旋轉(zhuǎn)后前6個因子的方差累計貢獻率為85.514%，大于85%，結(jié)果較為理想，具體見表2。其中Z1、Z2、Z3、Z4、Z5、Z6分別代表第一至第六個因子，它們的方差貢獻率分別為34.40%、18.31%、10.51%、8.92%、8.55%、4.80%，特征值均大于1。故可將這六個因子確定為所需要提取的六個公共因子，由此可以寫出綜合因子Z綜的評價公式：

為對綜合評價結(jié)果進行更為直觀的說明，本文按綜合因子得分Z綜對全國各省域用層次聚類分析法進行了聚類，結(jié)果顯示，屬于第一類地區(qū)的有北京和上海，其經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的現(xiàn)狀最好；屬于第二類地區(qū)的有天津、江蘇、浙江，其經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的現(xiàn)狀較好；屬于第三類地區(qū)的有山東、福建、遼寧、廣東，其經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的現(xiàn)狀一般；屬于第四類地區(qū)的有河北、內(nèi)蒙古、吉林、湖南、江西、河南、四川、陜西、安徽、山西、黑龍江和湖北，其經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的現(xiàn)狀較差；屬于第五類地區(qū)的有廣西、甘肅、青海、寧夏、新疆、云南、貴州，其經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的現(xiàn)狀最差。為對我國省域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變綜合得分的空間關(guān)聯(lián)模式進行識別和探析，本研究擬運用ESDA方法達成研究目的。實際分析時，運用了ESDA方法中常用的LISA（local In?dicators of Spatial Association，局部空間關(guān)聯(lián)）分析法[14]。

表2 全國各省域因子得分結(jié)果

三、基于LISA分析的省域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變空間關(guān)聯(lián)模式探析

通過LISA分析可將區(qū)域經(jīng)濟活動的空間關(guān)聯(lián)模式劃分為四種類型：high-high（高發(fā)展水平-高空間滯后型）、highlow（高發(fā)展水平-低空間滯后）型、low-high（低發(fā)展水平-高空間滯后型）和low-low（低發(fā)展水平-低空間滯后型）。在本例中，我國各省域的經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變空間關(guān)聯(lián)模式亦可能表現(xiàn)為上述四種類型：（1）high-high，此類型的省域同其周邊相鄰省域的經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變水平均較高，且顯著正相關(guān)；（2）low-high，此類型的省域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變水平較低，且同其周邊相鄰省域呈現(xiàn)出顯著負相關(guān)的關(guān)聯(lián)特征；（3）high-low，此類型的省域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變水平較高，且同其周邊相鄰省域呈現(xiàn)出顯著負相關(guān)的關(guān)聯(lián)特征；（4）low-low，此類型的省域同其周邊相鄰省域的經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變水平均較低，且顯著正相關(guān)。上述四種空間關(guān)聯(lián)模式在實際分析中通常不會完全顯現(xiàn)，具體分析時究竟會得到幾種空間關(guān)聯(lián)模式，尚需通過LISA分析得到驗證。

在進行LISA分析前，需首先對空間權(quán)重矩陣W進行確定。本文選擇常用的一階鄰近矩陣對其加以測算?；贕EODA軟件對于省域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變綜合得分的LISA分析結(jié)果顯示，我國省域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的空間關(guān)聯(lián)模式呈現(xiàn)出三種類型：high-high型、low-high型和low-low型。具體而言，呈現(xiàn)出high-high型特征的省域僅有一個即江蘇，該省域同其周邊相鄰省域的經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變水平均較高，且顯著正相關(guān)，彼此間呈現(xiàn)出空間同質(zhì)性，可視為目前全國范圍內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的“高地”；呈現(xiàn)出low-high型特征的省域亦僅有一個即河北，該省域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變水平較低，且同其周邊相鄰省域呈現(xiàn)出顯著負相關(guān)的關(guān)聯(lián)特征，彼此間呈現(xiàn)出空間異質(zhì)性且經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變水平的差異較大；呈現(xiàn)出low-low型特征的省域有4個，為甘肅、青海、四川和新疆，上述4省域同其周邊相鄰省域的經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變水平均較低，且顯著正相關(guān)，彼此間呈現(xiàn)出空間同質(zhì)性，已成為目前全國范圍內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的“洼地”。其中江蘇、河北兩省的空間關(guān)聯(lián)模式通過了5%的顯著性水平檢驗，甘肅、青海、四川和新疆四省通過了1%的顯著性水平檢驗。除上述6省外，全國范圍內(nèi)其余省域同其周邊相鄰省域的空間關(guān)聯(lián)均不顯著，未通過5%的顯著性水平檢驗，因而未能呈現(xiàn)出較明確的空間關(guān)聯(lián)模式。

通過上述空間關(guān)聯(lián)模式分析不難發(fā)現(xiàn)，全國范圍內(nèi)呈現(xiàn)出經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變low-low型關(guān)聯(lián)特征的省域有4個，而high-high類型關(guān)聯(lián)特征的省域數(shù)量僅為1個，說明當前我國省域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變空間格局中的“高地”效應和“洼地”效應已開始初步顯現(xiàn)。主要表現(xiàn)為局域高值的江蘇及其周邊省域已成為轉(zhuǎn)變水平較高的“高地”和局域低值的甘肅、青海、四川和新疆及其周邊省域已成為轉(zhuǎn)變水平較低的“洼地”，但因當前我國省域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變空間格局中“高地”的擴散和輻射帶動作用甚為薄弱，經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的“洼地”特征較難打破。

四、結(jié) 論

本文從我國省域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的空間關(guān)聯(lián)模式的探析視角出發(fā)，在運用面板數(shù)據(jù)模型對各省域的TFP及其貢獻率進行測算的基礎(chǔ)上，較為全面地構(gòu)建出一套含有TFP和TFP貢獻率指標的用于我國省域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變水平評價的指標體系，并通過因子分析法對各省域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的現(xiàn)狀水平進行了綜合評價，運用ESDA方法，基于LISA分析就其空間關(guān)聯(lián)模式的類型進行了嘗試性的探討分析。研究結(jié)果表明：

（1）我國各省域的經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變現(xiàn)狀水平存在較大差異，不均衡態(tài)勢十分突出。其中，屬于第一類地區(qū)的有北京和上海，其經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的現(xiàn)狀最好；屬于第二類地區(qū)的有天津、江蘇、浙江，其經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的現(xiàn)狀較好；屬于第三類地區(qū)的有山東、福建、遼寧、廣東，其經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的現(xiàn)狀一般；屬于第四類地區(qū)的有河北、內(nèi)蒙古、吉林、湖南、江西、河南、四川、陜西、安徽、山西、黑龍江和湖北，其經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的現(xiàn)狀較差；屬于第五類地區(qū)的有廣西、甘肅、青海、寧夏、新疆、云南、貴州，其經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的現(xiàn)狀水平最不理想。

（2）我國省域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的空間關(guān)聯(lián)模式呈現(xiàn)出三種類型：high-high型、low–high型和low-low型。我國省域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變空間格局中的“高地”效應和“洼地”效應已開始初步顯現(xiàn)。主要表現(xiàn)為局域高值的江蘇及其周邊省域已成為轉(zhuǎn)變水平較高的“高地”和局域低值的甘肅、青海、四川和新疆及其周邊省域已成為轉(zhuǎn)變水平較低的“洼地”，且由于當前“高地”效應甚為薄弱，“高地”的擴散和輻射帶動作用尚難以充分發(fā)揮，經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的“洼地”特征較難打破。

由此可見，在現(xiàn)階段統(tǒng)籌省域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的工作進程中，應因地制宜，根據(jù)我國不同地區(qū)的現(xiàn)狀水平及各自特點制定相應的應對方案。從全國范圍來看，由于以甘肅、青海、四川和新疆及其周邊省域為代表的西部地區(qū)已成為轉(zhuǎn)變水平較低的“洼地”，故應考慮將這些地區(qū)作為當前工作中的重中之重來區(qū)別對待。同時，應以若干優(yōu)勢區(qū)域為基礎(chǔ)大力推進我國省域經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變空間格局中的“高地”建設(shè)，以區(qū)域合作為抓手，充分發(fā)揮其輻射作用和空間溢出效應，以帶動周邊相對落后地區(qū)的轉(zhuǎn)變工作進展。

［注 釋］

① 資料來源：北京大學中國經(jīng)濟研究中心網(wǎng)站經(jīng)濟發(fā)展論壇。

② 資料來源：中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。

［1］閭國年.《GIS空間關(guān)聯(lián)模式發(fā)現(xiàn)》評述［J］.地理學報，2007，62（4）：2.

［2］Cliff A D，Ord J K.Spatial Processes：Models and Applica?tions［M］.London：Pion，1981：86-87.

［3］Griffith D A.Advanced Spatial Statistics［M］.Dordrecht：Klu?wer Academic，1988.

［4］Anselin L.Spatial Econometrics：Methods and Models［M］.Dordrecht：KluwerAcademic，1988：1-13.

［5］Getis A，Ord J K.The Analysis of Spatial Association by the Use of Distance Statistics［J］.Geographical Analysis，1992，24：189-206.

［6］陳斐.區(qū)域空間經(jīng)濟關(guān)聯(lián)模式分析：理論與實證研究［M］.北京：中國社會科學出版社，2008：104-221．

［7］黃曉峰.區(qū)域經(jīng)濟空間集聚及其溢出效應研究——以福建省為例［D］.福建：福建師范大學，2007：30-41.

［8］宗兆禮.山東省經(jīng)濟增長方式實證研究［J］.山東社會科學，2006，（7）：110-114.

［9］邱競.北京經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變研究——基于增長約束的分析［D］.北京：中國人民大學，2008：46-78.

［10］馬強文，任保平.中國經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的績效評價及影響因素研究［J］.經(jīng)濟學家，2010，（11）：58-65.

［11］吳旭曉，許正中.基于復雜系統(tǒng)視角的經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)型評價研究——以上海市為例［J］.華東經(jīng)濟管理，2010，（9）：1-6.

［12］丁剛，金少蕓，黃志強.基于熵值法的福建省經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變空間差異研究［J］.長春工程學院學報（社會科學版），2010，（3）：35-38.

［13］Chow Gregory C.Capital Formation and Economic Growth in China［J］.Quarterly Journal of Economics，1993，108（3）：809-842.

［14］Anselin L.Exploratory spatial data analysis and geographic information systems［M］//Painho M．New Tools for Spatial Analysis．Luxembourg：Eurostat，1994.