基于GWR模型的福建省區域經濟差異主導因素研究

李雙雙，溫曉琴

（福建農林大學東方學院 經濟系，福建 福州 350017）

區域經濟差異一直以來都是區域經濟學和經濟地理學研究的著重點之一[1]。福建省是中國沿海開放省份，近年來經濟飛速發展，是我國經濟增長速度最快的省份之一[2]。然而，隨著福建省經濟的增長，各個地區間的經濟差距也在不停的增長，為了減小各地區間的經濟差異，分析產生此差異的原因所在是十分有必要的。目前，關于福建省區域經濟差異的研究已逐漸展開，如:盧麗春等通過可以多層次分解的Theil系數測量了改革開放以來福建省各區域經濟發展的差異程度[3]；陳培陽等從時間序列的動態趨勢來闡釋區域經濟的差異，分析1990—2006年間福建省區域經濟差異的空間格局演化[4]；李永實運用變異系數和經濟區位商等方法對福建省區域經濟差異格局機器動力機制進行了探討[5]；張輝鑫等采用變異系數、泰爾指數分解方法對區域經濟總體差異及組間差異進行了分析[6]。以上研究主要是從時間維度進行分析，利用整個地區的綜合時間序列數據對福建省區域經濟差異進行傳統回歸分析，能較好的揭示區域經濟差異的時間變化，但在一定程度上也容易掩蓋區域經濟的空間差異。如果在研究分析中忽略這種空間異質性的影響，建立具有固定不變的常參數回歸模型，模型估計結果將存在偏差且缺乏解釋力度。因此，在探究福建省各區域經濟差異的主導因素過程中，有必要考慮空間異質性的存在。

基于此，本研究運用地理加權回歸模型對福建省區域經濟發展差異的主導因素進行分析，探討各主導因素對福建省各區域經濟影響的空間異質性，以彌補這方面研究存在的不足，并以此為依據，為促進福建省區域經濟協調發展提供建設性指導意見。

1 指標選取與數據來源

人均GDP能夠剔除人口規模對經濟的影響，因此本文選取福建省各地區的人均GDP作為衡量各區域經濟差異的指標。依據前人研究[7-11]，選取使用頻率較高的影響區域經濟差異的因素作為主導因素指標，包括：①勞動力x1（從業人員數/常住人口總數）；②人均固定資產投資x2（固定投資總額/常住人口總數）；③第二產業結構x3（第二產業生產總值/國內生產總值）；④人均社會消費品零售額x4（社會消費品零售總額/常駐人口數）。

目前大多數關于福建省區域經濟差異的研究限于市級水平，為更加詳細地表現空間異質性，本研究以福建省67個縣（市、市轄區）為區域單元進行研究。同時，為更仔細地呈現區域經濟影響因素對經濟推動作用的區域動態變化過程，本研究選取2006年和2016年兩個年份進行比較分析。文中使用的各指標原始數據均出自2007年和2017年福建省統計年鑒，并且已經對原始數據進行了均值化的處理以達到無量綱化。

2 研究方法

2.1 地理加權回歸（GWR）模型

地理加權回歸模型屬于空間計量經濟學模型，與其他空間回歸模型不同之處在于，特定區域的回歸系數不再是利用全局信息獲得的固定系數，而是通過構建觀測點地理位置的位置權重函數,利用鄰近觀測值的子樣本數據信息進行局域加權回歸估計而得到，是會隨著空間上局部地理位置的變化而變化的參數βj[8]。模型基本形式如下：

式（2）中，（ui，νi）是第i個樣本點的空間坐標，xij表示第i個樣本點的第j個變量，β0（ui，νi）和 βj（ui，νi）（j=1,2,… ,k）分別表示第i個樣本點的回歸常數項和第j個回歸參數,k是自變量的個數。通過在每一個位置（ui，νi）利用加權最小二乘法對參數進行局部估計得出:

式（3）中，X是由xij構成的變量矩陣，W（ui，νi）是基于鄰近或距離概念的空間權重矩陣，是包含權重函數wj（ui，νi）的對角矩陣。

在實證分析中，空間權重函數通常取下列兩種函數形式：

（1）高斯權函數：

（2）bi-square 權函數

式（4）與式（5）中，dij為從（ui，νi）到（ui，νj）的距離，h為帶寬。地理加權模型中最為關鍵的問題就是準確得出帶寬的值。為了取得最佳帶寬，S.Fotheringham等人提出AIC最小準則，即模型的AIC值取得最小時，對應的值為最佳帶寬[12]。

3 基于GWR模型的福建省區域經濟差異主導因素分析

3.1 普通最小二乘法（OLS）回歸模型估計與分析

以勞動力、人均固定資產投資、第二產業結構、人均社會消費品零售為解釋變量，以人均GDP為被解釋變量，建立普通最小二乘法回歸模型，可得相關結果（表1）。從表1數據可以看出:2006年OLS模型的擬合優度為0.908，2016年的擬合優度為0.680，F統計值分別為153.782和32.928，兩個年份的數據均通過了1%顯著性檢驗（P＜0.01），說明各主導因素之間均與福建省人均GDP存在顯著的線性關系。

雖然福建省區域經濟發展情況能夠通過OLS回歸模型較好地反映出來，但區域經濟數據屬于空間數據，存在空間異質性問題，這與OLS回歸模型的假設要求相背離所以，OLS回歸模型的結果值存在一定的誤差。運用GWR4軟件對2006年與2016年福建省區域人均GDP進行空間自相關檢驗，得出2006年的Moran’s I值為 0.328，2016 的值為 0.296，兩個年份數據均通過顯著性檢驗（P＜0.01），結果說明福建省區域經濟在空間上并不是呈現隨機分布的狀態，而表現為顯著地空間集聚。因此，為更好地解釋福建省區域經濟差異的實際情況，本研究采用在OLS模型的基礎上嵌入了空間相關性和空間異質性的GWR模型進行分析。

3.2 地理加權回歸（GWR）模型估計與分析

本研究確定空間權重矩陣選擇了高斯權重函數方法，用GWR4軟件根據相關數據建立GWR模型，并且通過AIC最小準則來確定最優帶寬，得出的結果如表2所示。由表2可知：比較OLS模型與GWR模型的結果數據，2006年與2016年GWR模型的R2值均較大，說明GWR模型在一定程度上解決了傳統計量經濟學模型設定存在的偏差，GWR模型對福建省區域經濟差異的解釋效果總體優于OLS模型的解釋效果。

表1 普通最小二乘法回歸模型的估計結果Table1 Estimation resultsof ordinary leastsquaresregression model

表2 地理加權回歸模型的估計結果Table 2 Some results of geographical weighted regression model

3.3 各主導因素對福建省區域經濟影響的空間異質性分析。

如前所述，能夠計算出各解釋變量隨空間位置的改變而發生變化的參數是GWR模型最主要的特點，且可以充分說明各解釋變量參數的空間異質性。為了更好地分析各因素對福建省各區域經濟的影響力大小及其空間異質性，運用Arcgis軟件的自然間斷點分級法，將模型計算出的各影響因素的回歸參數分為4類，并對結果進行闡明。

3.3.1 勞動力因素

由圖1可以看出，2006年的勞動力因素對福建省區域經濟的促進作用表現為自西向東逐漸增加。在2006年以前，福建省東部地區有著明顯的勞動力聚集的現象[14]，這些地區的產業基礎較好，經濟發展水平較高，基礎設施較為完備，且交通更為便利，它們對勞動力有著較大“吸引力”。而建寧縣的回歸參數表現為負值，說明在2006年中，建寧的勞動力對建寧縣的經濟發展起抑制作用。在早期，建寧縣絕大部分青壯年選擇外出務工，導致建寧縣人口流出嚴重，引發人口老齡化等一系列問題，最終抑制了經濟的發展。

而2016年的勞動力因素對福建省區域經濟的作用則表現為自東北向西南遞增。2007年，閩西南“廈門、泉州、漳州、龍巖、三明”五市，首次簽訂部門合作協議，交通致力于打造“兩小時經濟圈”，廈門、泉州、漳州、龍巖、三明五市之間逐漸形成一個健全的交通網絡，“同城效應”開始展現。交通發展便利，促進了產業間的協作，各具特色和優勢的產業開始聚集發展，提供了大量的就業崗位，人口流入比重增加，大大地促進了閩西南五市的經濟發展和社會效益。其中，“十一五”期間漳州的服務業取得了飛速的發展，逐漸成為漳州市經濟的主要組成部分和人民就業的主要途徑[15]。且其民營經濟發展迅速，資本結構呈現多元化，導致就業崗位明顯增加，勞動力流入增長明顯。從圖中即可看出，相比2006年，到2016年時勞動力因素對漳州大部分地區經濟促進作用明顯提高。此外，近幾年，永定縣開展民資“回歸工程”政策，積極引導去外地發展并且發展良好的永定籍貫的企業家回到永定縣發展，在提供各類優惠利民的政策的基礎上還提供各類合適的創業平臺，不僅為永定縣提供了大量的就業崗位，而且促進了優秀人才的流入。永定縣從06年勞動力流出嚴重的幾大縣變成勞動力迅速流入狀態。

圖1 2006年與2016年GWR模型勞動力回歸參數的空間異質性Figure 1 Spatial heterogeneity of regression parametersof labor force of GWR model in 2006 and 2016

3.3.2 人均固定資產投資因素

由圖2可知，在2006年時，人均固定資產投資對福建省區域經濟的影響自東北向西南逐漸增加。從固定資產定義可知，建筑工程是固定資產投資的一個重要的組成部分。通過福建省各區域建筑企業總收入及從業人數數據[17]即可得出，福建省閩東和閩北地區（寧德、福州、南平等）的建筑企業從業人員數相對較少，建筑行業總收入不高，且每年的增長速度也較為緩慢。這和各城市的經濟基礎和城市規模有著很緊密的聯系，以寧德市為例，寧德市的城市規模大小和財政收入情況在福建省均處于較低水平，其建筑行業收入水平相對福建省其他地區處于下游位置。而閩西地區（龍巖、三明部分地區）的建筑企業總收入和從業人數則明顯更高。因此，福建省2006年的人均固定資產投資對區域經濟的影響呈現出自西南向東北遞減的趨勢。

自2006年之后，閩南閩中（泉州、廈門、莆田等）這些經濟更為發達的地區開始興起。由于泉州、廈門位于沿海地區，同時也是“海峽西岸”的核心城市，雖然2006年當期的建筑總收入和從業人數不高，但后期每年漲幅很大。從2006年至2010年，閩南和閩中地區在建筑行業已經穩居福建省第一、第二位置，且福州作為福建省省會，財政的大量投入也讓福州建筑業發展迅猛。因此，2016年人均固定資產投資對福建省區域經濟的影響轉變為自西北向東南遞增。

圖2 2006年與2016年GWR模型人均固定資產投資回歸參數的空間異質性Figure 2 Spatial heterogeneity of regression parameters of per capita fixed asset investment of GWR model in 2006 and 2016

3.3.3 第二產業結構因素

由圖3可知，2006年與2016年的第二產業結構因素對福建省區域經濟的影響均為以南平三明為中心向四周減少。閩南（廈門、泉州、漳州）均位于沿海地區，具有得天獨厚的地理優勢，福州也是福建省經濟發展首要城市之一，這些地區在早期工業產業便已形成一定規模，且發展水平已經較高，導致近幾年第二產業對這部分地區經濟發展的推動力較小。而內陸地區如閩北、閩中、閩西（南平、三明、龍巖）等地區，由于山區面積廣闊，為采掘業提供了天然的便利條件，從而帶動了重工業的發展，促進了當地的經濟發展水平。

近年來，南平市政府持續實施“綠色發展，科技創新”發展戰略，工業發展迅速，培育、打造了一系列在全省乃至全國同行業領先地位的骨干工業企業，民營企業和三資企業逐步成為工業持續發展新的重要支撐。同時，三明市、龍巖市也相繼提出“工業強市”“工業致富”發展戰略，第二產業結構對其區域經濟發展有著重要的推動作用。

圖3 2006年與2016年GWR模型第二產業結構回歸參數的空間異質性Figure 3 Spatial heterogeneity of regression parameters of Second industrial structure of GWR model in 2006 and 2016

3.3.4 人均社會消費品零售因素

由圖4可以看出，2006年時人均社會消費品零售因素對福建區域經濟的影響呈現自北向南逐漸增加的趨勢，而到了2016年影響程度卻基本相反福州市消費品市場“十一五”期間實現了巨大的變化，社會消費品零售總額實現了翻倍增長，不僅總量穩居全省第一，而且每年的增長幅度也占據首位。各行業競相發展，自圖4可知，時至2016年社會消費品零售對福州經濟已產生至關重要的影響。自2011年以來，寧德市響應政府政策，致力于推動消費品市場的增長，消費品市場的規模逐步增大，市場供求格局業產生了轉變，致使寧德市居民消費水平對寧德市區域經濟的影響也越來越大。

圖4 2006年與2016年GWR模型人均社會消費品零售額回歸參數的空間異質性Figure 4 Spatial heterogeneity of regression parameters of Per capita social consumer goods retail sales of GWR model in 2006 and 2016

4 建議

綜上所述，福建省的區域經濟含有空間效應，且各主導因素對經濟影響存在空間異質性。因此，為了減小福建省各區域經濟差異，促進福建省區域經濟的發展，提出以下建議：

（1）重視城市交通建設，增強福建省各市之間的合作關系。交通是連接各城市的紐帶，是區域產業生產力發展的先決條件，交通設備基礎完善，不僅可以加強城市與周邊城鎮之間的交通聯系，還可以加強東南沿海地區與內陸之間的合作關系，節約運輸成本，推動項目合作，促進區域經濟協調發展。

（2）重點發展具有各地區特色的產業。福建省各地區應進一步發展福建省特色產業，推動產業向規模化、標準化、產業化方向發展，充分開發自然資源的潛在作用，發揮傳統產業。如：泉州的鞋服產業，廈漳的閩臺合作農產品，安溪的茶葉以及閩西的紅色旅游業和礦產資源等，圍繞各地區主導產業，集中規劃布局。

（3）調整產業結構。各地區要跟據本地區的具體生產情況進行產業結構的變革。沿海地區第二產業發展日趨成熟，對經濟發展推動力已經不甚明顯。第一、第二產業結構穩定發展的同時，還應著重對第三產業的發展，致力于服務業水平的提高。而內陸地區則應進一步鞏固、加強工業化建設，采用先進的科學技術發展生產力，同時注重本地區地理環境優勢，并驅發展現代農業、生態旅游業等。

（4）刺激消費。改變消費結構，福建省大多地區居民消費從原本的偏重于食品消費的溫飽型消費轉變為享受型消費，但和發達地區還是存在著一定的差距，這也從側面體現了居民整體消費不高，消費結構單一的特點，所以消費結構也有待改善。