朱敏杰,馬　駿,2

(1.河海大學(xué)商學(xué)院,江蘇 南京　211000; 2.江蘇省水資源與可持續(xù)發(fā)展研究中心,江蘇 南京　211100)

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水利基礎(chǔ)設(shè)施投資與城鎮(zhèn)化進程的關(guān)系研究
——基于VAR模型的實證分析

朱敏杰1,馬駿1,2

(1.河海大學(xué)商學(xué)院,江蘇 南京211000; 2.江蘇省水資源與可持續(xù)發(fā)展研究中心,江蘇 南京211100)

摘要：運用VAR模型,構(gòu)建我國水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額與城鎮(zhèn)化率之間的動態(tài)關(guān)系系統(tǒng),重點分析兩者之間的相互關(guān)系和影響機制。Granger因果關(guān)系分析表明,水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額是城鎮(zhèn)化率變化的Granger原因。通過VAR(4)模型可知,水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額與城鎮(zhèn)化率構(gòu)成的指標體系是長期穩(wěn)定的。通過脈沖響應(yīng)分析與方差分解分析可知,長期來看,水利基礎(chǔ)設(shè)施投資會加速我國的城鎮(zhèn)化進程,但在水利基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)期和運營期,這種影響的大小會有所不同。

關(guān)鍵詞：水利基礎(chǔ)設(shè)施投資;城鎮(zhèn)化率;VAR模型;脈沖響應(yīng)分析;方差分解分析

改革開放以來,中國經(jīng)濟發(fā)展取得了舉世矚目的成就。水作為一種自然資源,不僅維持著人們的生產(chǎn)生活,也為經(jīng)濟發(fā)展提供動力。中國是一個水資源大國,同時也是一個缺水國家,由于幅員遼闊、人口眾多,我國人均水資源量一直處于較低水平,到2012年,中國人均水資源量為2 186 m3,僅為世界平均水平的1/4。中國的缺水情況,一方面與全國“南多北少、東多西少”的水資源空間分布不均有關(guān),另一方面,也與水利基礎(chǔ)設(shè)施不健全相關(guān)。隨著我國在全面建設(shè)小康社會的道路上不斷前進,越來越多的人將涌入城市,零星分布的村莊也將進一步得到整合,形成城鎮(zhèn)?！耙粠б宦贰睉?zhàn)略地實施,也將帶動一大批新興城鎮(zhèn)誕生,這不僅為國家經(jīng)濟發(fā)展帶來了新的增長點,也給全國大小城鎮(zhèn)用水帶來了新的挑戰(zhàn)。隨著國家改革不斷深化,經(jīng)濟發(fā)展水平不斷提高,水利基礎(chǔ)設(shè)施投資與城鎮(zhèn)化水平的因果關(guān)系如何，到底是水利基礎(chǔ)設(shè)施投資促進了城鎮(zhèn)化水平的提高,還是城鎮(zhèn)化水平到了一定階段后擴大了對水利基礎(chǔ)設(shè)施的需求?如果這兩者之間存在因果關(guān)系,那么相互之間的影響程度有多少?為了回答這些問題,筆者利用1978—2012年全國時間序列數(shù)據(jù),基于VAR模型的相關(guān)理論,結(jié)合Granger因果檢驗、脈沖響應(yīng)分析與方差分解分析等方法,探索了我國水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額與城鎮(zhèn)化率之間的動態(tài)關(guān)系,并提出了相應(yīng)的建議。

1文獻回顧

經(jīng)濟發(fā)展依賴各種因素共同作用,其中,基礎(chǔ)設(shè)施無疑是一項十分重要的因素。在經(jīng)濟學(xué)發(fā)展與衍生過程中,許多經(jīng)濟學(xué)家都看到了基礎(chǔ)設(shè)施對城市與經(jīng)濟發(fā)展的重要作用,例如,亞當(dāng)·斯密[1]就曾經(jīng)指出:“一國商業(yè)的發(fā)達,全賴有良好的道路、橋梁、運河、港灣等公共工程?！钡?dāng)時的經(jīng)濟學(xué)家對基礎(chǔ)設(shè)施是如何影響經(jīng)濟發(fā)展并沒有十分完整的認識,以至于在新古典經(jīng)濟增長理論中,許多經(jīng)濟學(xué)家都沒有單獨突出基礎(chǔ)設(shè)施的作用。直到1989年,美國經(jīng)濟學(xué)家Aschauer[2]才真正將基礎(chǔ)設(shè)施投資從總投資中分離出來,進行了深入研究,他利用美國1949—1973年的時間序列數(shù)據(jù),結(jié)合Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)探討了基礎(chǔ)設(shè)施在經(jīng)濟增長中的作用,得到基礎(chǔ)設(shè)施的產(chǎn)出彈性為0.39。以此為開端,基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟發(fā)展之間的相互影響成為了經(jīng)濟學(xué)界的研究熱點,越來越多的經(jīng)濟學(xué)家投入到這一領(lǐng)域中來,例如,Holtz-Eakin[3]將基礎(chǔ)設(shè)施投資從總投資中分離出來,單獨估計了基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟增長的影響。Munnel[4]利用美國1948—1987 年的數(shù)據(jù),對基礎(chǔ)設(shè)施的產(chǎn)出彈性進行了估計,得出了基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)出彈性在0.34～0.41之間的結(jié)論。也有一些學(xué)者認為,基礎(chǔ)設(shè)施并沒有顯著推動經(jīng)濟發(fā)展。例如,Hulten等[5]認為,基礎(chǔ)設(shè)施資本所帶來的產(chǎn)出效應(yīng)并不會保持不變,宏觀經(jīng)濟產(chǎn)量對公共資本的彈性大小取決于研究者所考察的時期長短。

國內(nèi)學(xué)者對于基礎(chǔ)設(shè)施與宏觀經(jīng)濟發(fā)展之間關(guān)系的研究起步較晚,但發(fā)展迅速,目前已經(jīng)成為研究領(lǐng)域的一大熱點,涌現(xiàn)出了一批十分有代表性的研究成果。錢家駿等[6]等最早在國內(nèi)提出,應(yīng)該單獨研究基礎(chǔ)設(shè)施對宏觀經(jīng)濟的影響,并認為應(yīng)該加強在基礎(chǔ)設(shè)施方面的投資。王任飛等[7]則基于協(xié)整理論和VECM模型,分析了中國基礎(chǔ)設(shè)施與總產(chǎn)出之間的協(xié)整關(guān)系及Granger因果關(guān)系。任蓉等[8]從多因素共生角度出發(fā),將Solow模型中的資本分為交通基礎(chǔ)設(shè)施資本投入、其他基礎(chǔ)設(shè)施資本投入、非基礎(chǔ)設(shè)施資本投入,并利用1978—2009年的數(shù)據(jù),構(gòu)建了反映交通基礎(chǔ)設(shè)施投資與經(jīng)濟增長的動態(tài)關(guān)系VAR模型,研究了交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟增長的貢獻度。

通過對上述文獻的回顧,發(fā)現(xiàn)大部分的研究文獻都將基礎(chǔ)設(shè)施作為一個整體,來研究其如何影響宏觀經(jīng)濟。實際上,基礎(chǔ)設(shè)施根據(jù)作用的不同,可以分為許多不同的類型,如交通、水利、能源等,不同的基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟發(fā)展的影響可能是不同的,一部分學(xué)者意識到了這一問題,因而突出研究了交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟的影響,但水利基礎(chǔ)設(shè)施卻鮮有關(guān)注。其次,經(jīng)濟發(fā)展包括許多方面,如社會生產(chǎn)率的提高、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級、人民生活水平的提高等,單純將GDP作為基礎(chǔ)設(shè)施影響的對象未免不夠全面?；诖?筆者研究了水利基礎(chǔ)設(shè)施投資對宏觀經(jīng)濟的影響,并跳出了將GDP作為因變量的固定思維,轉(zhuǎn)而將重點放在城鎮(zhèn)化水平上來,對水利基礎(chǔ)設(shè)施投資對城鎮(zhèn)化水平的影響機理做了初步研究。

2研究方法與數(shù)據(jù)來源

本文主要以VAR模型為基礎(chǔ),結(jié)合Granger因果檢驗、脈沖響應(yīng)函數(shù)與方差分解等方法,以此來分析水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額與城鎮(zhèn)化率之間的動態(tài)效應(yīng)。向量自回歸模型(Vector Auto Regression,VAR)是用模型中所有當(dāng)期變量對所有變量的若干滯后變量進行回歸,來估計聯(lián)合內(nèi)生變量的動態(tài)關(guān)系而不帶有任何事先的約束條件,描述在同一樣本期間內(nèi)的n個變量(內(nèi)生變量)可以作為它們過去值的線性函數(shù)。該模型運用非結(jié)構(gòu)性的方法解釋了各個變量之間的關(guān)系,并經(jīng)過滯后結(jié)構(gòu)分析、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解等對變量之間的動態(tài)聯(lián)系提供了嚴密的說明，常用于預(yù)測相互聯(lián)系的時間序列系統(tǒng)以及分析隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響[9]。

對于n個變量滯后p期的VAR(p)模型的數(shù)學(xué)表達式為

(1)

根據(jù)上述模型,結(jié)合本文實際,yt所對應(yīng)的變量分別為城鎮(zhèn)化率(Ut)與水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額(St),其中,城鎮(zhèn)化率采用全國城鎮(zhèn)人口數(shù)除以全國總?cè)丝趤肀硎?。基于?本文中yt為二維列向量。Aj為二乘二的待估矩陣,c為二維列向量,μt為二維擾動向量,p為滯后階數(shù)。

針對所建立的模型,選取相應(yīng)數(shù)據(jù),所有數(shù)據(jù)均來自于《中國統(tǒng)計年鑒》與《中國水利統(tǒng)計年鑒》,時間跨度為1978—2012年。對變量時間序列數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計見表1。

表1　變量數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計

從表1的相關(guān)統(tǒng)計指標來看,我國城鎮(zhèn)化取得了巨大進步,最大值是最小值的近3倍,但是,即使城鎮(zhèn)化率最高的年份,也只有52.57%,與國外發(fā)達國家的80%以上仍有不小的差距,這表明我國的經(jīng)濟發(fā)展與城鎮(zhèn)化進程仍有很大的潛力,改革開放所帶來的“發(fā)展紅利”在未來較長時間內(nèi),仍將推動國家經(jīng)濟的發(fā)展,隨著“一帶一路”政策的逐步落實到地方,各地城鎮(zhèn)化水平在未來仍然會有較大的發(fā)展空間。從水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額來看,如今的水利基礎(chǔ)設(shè)施投資與改革開放初期相比已經(jīng)不可同日而語,投資額的最大值已經(jīng)是最小值的292倍,水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額不斷擴大,一方面是國力日漸強盛,國家擁有更多資金來發(fā)展水利領(lǐng)域,同時,也表明隨著經(jīng)濟發(fā)展、城鎮(zhèn)化水平提高,人們逐漸對水利基礎(chǔ)設(shè)施重要性的認識也逐步提高。將水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額的均值、中位數(shù)、最大值綜合起來看可以發(fā)現(xiàn),水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額并非隨著年份逐步穩(wěn)定擴大,而是近幾年才大幅增長,這也體現(xiàn)著國家對水利基礎(chǔ)設(shè)施認識上的轉(zhuǎn)變。

3定量分析

在開始定量分析之前,對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。由于水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額是以當(dāng)年價格水平為基礎(chǔ)的,為了消除價格水平變動與通貨膨脹的影響,本文以1978年為基期對投資額進行平減。為了消除數(shù)據(jù)中可能存在的異方差現(xiàn)象,對城鎮(zhèn)化率與平減后的水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額進行取對數(shù)處理,對數(shù)變化后的指標分別用lnUt和lnSt表示。

3.1單位根檢驗

多數(shù)的時間數(shù)據(jù)序列都是不穩(wěn)定的,當(dāng)時間序列不平穩(wěn)時,會導(dǎo)致“偽回歸”現(xiàn)象以及各項統(tǒng)計檢驗無意義[10]。因此,在建立計量模型之前,需要對時間序列數(shù)據(jù)進行單位根檢驗,以確定各序列的平穩(wěn)性及單整階數(shù)。

根據(jù)具體實際,本文采用ADF檢驗,運用EVIEWS軟件進行單位根檢驗,檢驗結(jié)果見表2。

表2　ADF單位根檢驗結(jié)果

注:Δ為一階差分；Δ2為二階差分。檢驗類型中的C和T為含有常數(shù)項和趨勢項；K為所采用的滯后階數(shù)。

檢驗結(jié)果表明,原始數(shù)據(jù)與一階差分后的數(shù)據(jù)均沒有拒絕有單位根的假設(shè),因此所有變量的原始數(shù)據(jù)與一階差分數(shù)據(jù)都是存在單位根的非平穩(wěn)序列。經(jīng)過二階差分后,所有變量數(shù)據(jù)都變成平穩(wěn)序列,因此變量的時間序列服從二階單整,即I(2)。

3.2Granger因果檢驗

本文是在VAR模型框架下,考察水利基礎(chǔ)投資額(lnSt)與城鎮(zhèn)化率(lnUt)之間的相互影響,在擬合VAR模型之前,必須先要判斷兩個變量之間是否存在因果關(guān)系,因此需要進行Granger因果檢驗。無論是Granger因果檢驗,還是擬合VAR模型,滯后階數(shù)的選擇都會對結(jié)果產(chǎn)生較大影響,所以必須先判斷滯后階數(shù)。本文在選擇滯后階數(shù)時綜合考量LogL、LR、FPE、AIC、SC、HQ指標,遵循“少數(shù)服從多數(shù)”原則,對滯后期進行選擇。分析結(jié)果見表3。

根據(jù)以上分析,結(jié)合“少數(shù)服從多數(shù)”原則,本文選擇的滯后階數(shù)為4。在此基礎(chǔ)上,對所涉及的兩個變量(lnSt與lnUt)進行Granger因果檢驗,檢驗結(jié)果見表4。

由表4可以得出,在5%顯著水平下,lnUt與lnSt存在單向的Granger因果關(guān)系,即lnSt是lnUt的Granger原因,而lnUt不是lnSt的Granger原因。這表明,水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額的增加,會對加速我國的城鎮(zhèn)化進程,而我國城鎮(zhèn)化水平的變化,并不會直接引起水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額地增加。

表3　滯后階數(shù)的確定

注:“*”為此評價標準下的最佳滯后階數(shù)。

表4　Granger因果檢驗結(jié)果

注: 均在5% 的顯著水平下,存在Granger因果關(guān)系。

3.3VAR模型的構(gòu)建與分析

上述分析只是從總體上確定了城鎮(zhèn)化率與水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額之間的因果關(guān)系,得出了水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額增加會加速城鎮(zhèn)化進程的結(jié)論。為了進一步分析城鎮(zhèn)化率與水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額之間的關(guān)系,必須構(gòu)建出符合本文實際情況的二維VAR模型。在構(gòu)建VAR模型時,考慮到自由度與滯后階數(shù)之間的均衡,根據(jù)上文分析,選定滯后階數(shù)為4,由此得到VAR(4)模型,其具體形式如下:

各自回歸模型與VAR模型整體檢驗結(jié)果如表5所示。

從表5、表6可以看出,以lnSt和lnUt為被解釋變量的模型的調(diào)整R2分別為0.992 054 419和0.999 117 785,模型的擬合效果較好。根據(jù)上文分析可知,lnSt是lnUt的Granger原因,而lnUt不是lnSt的Granger原因,因此重點關(guān)注以lnUt為因變量的方程,該方程的擬合效果較好。

根據(jù)上文建立的VAR(4)模型,可以得出如下結(jié)論:在VAR(4)模型中,水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額(lnSt)滯后1期到滯后4期對城鎮(zhèn)化率(lnUt)的影響系數(shù)分別為0.002 8、0.007 5、-0.01 1、0.009 8,這表明在水利基礎(chǔ)設(shè)施投資后,存在建設(shè)期與運營期兩個階段,這兩個階段對城鎮(zhèn)化都有正向的促進作用,但兩個階段之間會有缺口。

表5　各自回歸模型檢驗結(jié)果

表6　整體模型檢驗結(jié)果

3.4脈沖響應(yīng)分析與方差分解分析

上文的VAR(4)模型分析了水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額(lnSt)對城鎮(zhèn)化率(lnUt)的影響趨勢,為了進一步揭示水利基礎(chǔ)設(shè)施投資與城鎮(zhèn)化之間的動態(tài)關(guān)系,必須進行脈沖響應(yīng)分析與方差分解分析。由于只有穩(wěn)定的VAR模型才可以進行脈沖響應(yīng)分析與方差分析分析,因此,必須對上文的VAR(4)模型進行穩(wěn)定性檢驗。檢驗結(jié)果如表7所示。

表7　VAR模型穩(wěn)定性檢驗結(jié)果

從表7可以看出,特征方程的全部根的倒數(shù)都落在單位圓內(nèi),這表明,模型中,水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額與城鎮(zhèn)化率之間的關(guān)系是穩(wěn)定的,可以進行脈沖響應(yīng)分析與方差分解分析。

根據(jù)上文的Granger因果檢驗可知,水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額(lnSt)與城鎮(zhèn)化率(lnUt)之間,只存在lnUt與lnSt的單向Granger因果關(guān)系,即lnSt是lnUt的Granger原因,而lnUt不是lnSt的Granger原因。因此,在進行脈沖響應(yīng)分析所得到的4個方面的響應(yīng)圖中,只分析水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額(lnSt)變化時,城鎮(zhèn)化率(lnUt)的響應(yīng)情況,脈沖響應(yīng)分析如圖1所示,圖中實線表示脈沖響應(yīng)函數(shù),虛線表示正負兩倍標差偏離帶。

圖1　脈沖響應(yīng)分析

從圖1可知,當(dāng)對水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額(lnSt)施加一個標準差正向沖擊后,城鎮(zhèn)化率(lnUt)會產(chǎn)生如下變化:在水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額增加情況下,城鎮(zhèn)化率在1～3期會有一個明顯的上升,但在第4期時,這種上升趨勢得到減緩,甚至略微下降,隨后從第4期開始,城鎮(zhèn)化率又會逐步上升。產(chǎn)生這種情況的原因主要是:對于水利基礎(chǔ)設(shè)施而言,存在建設(shè)期與運營期,在建設(shè)期中,由于需要一系列建筑材料,因而會使與建設(shè)水利基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)的原材料行業(yè)需求增加,產(chǎn)生產(chǎn)業(yè)集聚,這種集聚將有利于新城鎮(zhèn)的誕生。隨著建設(shè)期的完成,這些產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng)將會減弱,城鎮(zhèn)化進程放緩,但隨著水利基礎(chǔ)設(shè)施開始運營,便捷的用水條件不僅改善了人們的生產(chǎn)生活條件,提高了人們的生產(chǎn)效率,也吸引那些用水要求較高的企業(yè)的入駐,從而在促進經(jīng)濟發(fā)展的同時,也會使城鎮(zhèn)化率穩(wěn)步提高。

方差分解是通過展示VAR模型中每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻度,來分析經(jīng)濟中某個內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量所帶來的影響程度。其方法是把系統(tǒng)中全部內(nèi)生變量的波動按其成因分解為與各個方程信息相關(guān)聯(lián)的每個組成部分,從而得到信息對模型內(nèi)生變量的相對重要程度[11]。與脈沖響應(yīng)分析相同,我們在此只分析城鎮(zhèn)化率(lnUt)的方差分解,見表8。

從方差分解結(jié)果可以看出,城鎮(zhèn)化率水平的變動不僅受自身沖擊影響顯著,水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額也會對其產(chǎn)生明顯的影響,且這種影響將隨著時間的推移不斷加強。為了進一步提高我國城鎮(zhèn)化水平,提升人民生活質(zhì)量,應(yīng)重視和加大對水利基礎(chǔ)設(shè)施的投資,為經(jīng)濟與產(chǎn)業(yè)發(fā)展打下堅實的基礎(chǔ)。

表8　方差分解結(jié)果

4結(jié)論

運用VAR模型的相關(guān)理論,分析水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額與城鎮(zhèn)化率之間的相互關(guān)系,并采用1978—2012年的時間序列數(shù)據(jù)進行實證分析,得出以下結(jié)論:

a. 由Granger因果檢驗得知,水利基礎(chǔ)設(shè)施投資額與城鎮(zhèn)化率之間并不是相互影響的雙向因果關(guān)系,只存在水利基礎(chǔ)設(shè)施投資是城鎮(zhèn)化率變化的Granger原因這樣的單向關(guān)系。根據(jù)這一結(jié)論建立的VAR(4)模型表明這兩者構(gòu)成的系統(tǒng)是長期穩(wěn)定的。從Granger因果分析與VAR(4)模型的分析結(jié)果出發(fā),結(jié)合現(xiàn)實情況,可以發(fā)現(xiàn),水利基礎(chǔ)設(shè)施投資加速城鎮(zhèn)化的進程并不直接,而是存在一個傳導(dǎo)過程:一般而言,水資源較易獲得的地區(qū)容易產(chǎn)生高度的文明,我國歷史上的長江流域文明和黃河流域文明已經(jīng)印證了這一點,水利基礎(chǔ)投資額的加大最直接的效果就是某地水利基礎(chǔ)設(shè)施的完善,完善的水利基礎(chǔ)設(shè)施降低了人們生活以及企業(yè)生產(chǎn)的用水成本,從而導(dǎo)致了人口與企業(yè)的集聚,人口與企業(yè)的集聚促進了商品經(jīng)濟的發(fā)展,最終將使得原有的小城鎮(zhèn)擴大或形成新的城鎮(zhèn)。

b. 脈沖響應(yīng)分析與方差分解分析進一步揭示了水利基礎(chǔ)設(shè)施投資與城鎮(zhèn)化率之間的動態(tài)關(guān)系:水利基礎(chǔ)設(shè)施投資無論是發(fā)生在建設(shè)期或是運營期,都會對城鎮(zhèn)化水平的提高帶來促進作用,且由于水利基礎(chǔ)設(shè)施運營期與建設(shè)期相比時間更長,因此該投資在水利基礎(chǔ)設(shè)施運營期對城鎮(zhèn)化水平提高的促進作用顯得更為顯著且持久。而在兩個時期的過渡階段,水利基礎(chǔ)設(shè)施投資對城鎮(zhèn)化水平的提高會帶來一定的不利影響。因此,為了進一步提高我國的城鎮(zhèn)化水平,改善人們的生產(chǎn)生活條件,同時改善我國水資源“南多北少、東多西少”的空間分布情況,國家在保持目前固定資產(chǎn)投資政策的同時,盡可能加強水利基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的投資,同時引導(dǎo)社會資金參與到這一領(lǐng)域中來,為我國經(jīng)濟發(fā)展與城鎮(zhèn)建設(shè)打下堅實的基礎(chǔ)。

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基金項目：江蘇省社會科學(xué)基金(12EYB008);江蘇省博士后基金(1202087C)

作者簡介：朱敏杰(1990—),男,江蘇無錫人,碩士研究生,主要從事區(qū)域經(jīng)濟學(xué)研究。E-mail:rob_zmj@163.com

DOI：10.3880/j.issn.1003-9511.2016.03.008

中圖分類號：F407.9

文獻標識碼：A

文章編號：1003-9511(2016)03-0031-05

(收稿日期：2015-10-13編輯：陳玉國)