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2017 , Vol. 36 >Issue 5: 926 - 944

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201705010

研究论文

西部内陆省区区域经济差异影响因素——以重庆为例

  • 郭源园 ,
  • 李莉
展开
  • 北京大学深圳研究生院城市规划与设计学院,深圳 518055
通讯作者:李莉（1980- ）,女,湖北大悟人,讲师,研究方向为资源环境管理、区域经济、经济地理。E-mail:

作者简介：郭源园（1989- ）,男,湖南怀化人,硕士,研究方向为区域经济差异、城市交通。E-mail:

收稿日期: 2016-12-19

  要求修回日期: 2016-03-16

  网络出版日期: 2017-05-20

基金资助

国土资源部公益性行业科研专项（201311006）

国家自然科学基金项目（41401122）

收起

Influencing factors of regional economic inequality in inland provinces of western China: A case study of Chongqing

  • GUO Yuanyuan ,
  • LI Li
Expand
  • School of Urban Planning and Design, Peking University Shenzhen Graduate School, Shenzhen 518055, Guangdong, China

Received date: 2016-12-19

  Request revised date: 2016-03-16

  Online published: 2017-05-20

Copyright

《地理研究》编辑部
Fold

摘要

选取内陆开放的典型区域重庆市作为案例,综合运用基尼系数、泰尔指数和变异系数等方法,对重庆市1994-2014年间区域经济差异的演变进行测度和分析,并以区县经济差异（基尼系数）为因变量,选取西部省区中较具普适性的、囊括社会行政、经济、地理区位和政策四个方面的15个影响因素为自变量,运用岭回归和地理加权回归模型分别从“全局”和“局部”视角探讨其作用效果。研究表明：① 研究时段内重庆市区域经济差异持续波动,基尼系数大体处于0.3~0.4之间,并表现出以重庆直辖、加速新型工业化战略及金融危机为三个节点的四阶段演变特征;② 岭回归结果显示,城镇化、劳动力资源、非市场化、工业化、地形条件和政策倾斜是最为显著的六个影响因素;③ 地理加权回归结果表明,城镇化、劳动力资源、非市场化、工业化和政策倾斜对重庆市区域经济差异的影响表现出明显的空间差异特征,但地形因素的影响并不显著。研究对西部内陆地区的可持续发展具有一定科学指导意义。

关键词： 区域经济差异; 西部内陆地区; 重庆; 岭回归; 地理加权回归

本文引用格式

郭源园 , 李莉 . 西部内陆省区区域经济差异影响因素——以重庆为例[J]. 地理研究, 2017 , 36(5) : 926 -944 . DOI: 10.11821/dlyj201705010

Abstract

Regional economic inequality is an inevitable phenomenon in economic development, as well as a common concern all over the world. The importance of regional economic inequality issue in the inland provinces of western China has been growing especially under the background that China is accelerating its inland opening/development and Western Development Program in recent years. This study, taking Chongqing as a typical inland region in western China, employs Gini, Theil index and coefficient variance to evaluate the regional economic inequality in Chongqing and its variation from 1994 to 2014. We then decompose Gini index in Chongqing into county (or district) level. Using county level regional economic inequality as dependent variable and choosing 15 independent variables in 4 categories (social factor, economic development, geographic location and transport, and policies), we apply ridge regression and geographical weighted regression models to examine the influence of these factors on regional economic inequality in Chongqing from the "global" and "local" perspectives respectively. The findings are as follows: (1) the dynamics of regional economic inequality in Chongqing can be divided into four phases with the event of setting up as direct-controlled municipality, the launch of new-type industrialization scheme and the Financial Crisis as critical time points. Such inequality over the past decades has always fluctuated between 0.3 and 0.4, which is quite close to the warning line (Gini =0.4) especially after the Financial Crisis; (2) the result of ridge regression shows that, among 15 factors, urbanization, industrialization, the endowment of labor resources, non-marketization, topography and preferential policies are the most significant factors which enlarge regional economic inequality; (3) the result of geographical weighted regression shows that, urbanization, non-marketization, industrialization, the endowment of labor resources and preferential policies contribute to regional economic inequality in Chongqing and the impact shows spatial heterogeneity. By contrast, the influence of topography is insignificant. The study analyzes the possible reasons and put forward some policy solutions. We hope that the research can contribute to the literature on the regional inequality issues in the study region and that the suggestions have some practical value for the rational and sustainable development in China's inland region.

Key words： regional economic inequality; inland western China; Chongqing; ridge regression; geographical weighted regression (GWR)

1 引言

区域经济差异是经济发展过程中普遍存在的现象,也是地理学和区域发展科学关注的重点问题。中国自改革开放以来,实行东部优先发展战略,区域经济差异特别是东部沿海与中西部内陆地区经济差异不断扩大[1]。区域经济差异不仅影响到国民经济的健康运行,而且关乎到中国政治和社会的稳定,因而引起了政府决策部门和学界的广泛关注。21世纪初国家推行西部大开发战略以来,省际和地带尺度的区域经济差异有所减弱[2,3],但与此同时,一些研究表明,相较于区域间及省际经济差异,省内差异对于中国总体区域经济差异贡献更大[4-6]。在西部大开发战略遵循“点轴开发理论”的大背景下,很多西部省份的内部区域经济差异和极化也呈现扩大的趋势[2,7-9]。随着西部内陆开发开放和“一带一路”战略的逐渐深入,西部内陆地区的区域经济差异问题日益凸显。而重庆市作为中国西部开发的桥头堡和重要支撑,其稳定协调的区域经济不仅影响到西部内陆地区的健康发展,也会间接影响到国家或地区区域发展政策的制定。
针对中国区域经济差异的实证研究,国内外学者从不同空间尺度、不同研究方法阐述并揭示其时空演变、空间集聚特征及影响机制。如上所述,空间尺度方面多以全国、省（直辖市）以及城市群为对象,主要关注区域（或地带）间及区域（或地带）内、省际或具体某省的区域经济差异问题[10-12],早期省内区域经济差异的研究多针对沿海地区,近年来随着西部地区的发展,一些研究开始逐渐关注于西部内陆地区及西部内陆省份[8,9]。区域经济差异的测度主要以传统的统计学方法为主,近年来则开始越来越多地结合空间统计学、社会统计学等相关模型方法以及GIS和大数据等新兴技术手段。传统统计学方法以变异系数法、基尼系数法、泰尔指数法、极化指数法、总熵指数、阿特金森指数等为典型代表[13,14],通过对不同地域单元不同时段的区域差异指数测度可以揭示区域差异的空间演变和时序变化特征;β收敛、δ收敛和俱乐部收敛也被广泛用于区域之间差异的趋同或趋异（收敛或分散）分析[15,16]。基于GIS、GeoDa、STARS和PySAL等空间计量统计及可视化平台[17,18],探索性空间数据分析（ESDA）方法,如Moran's I、Geary's C及Getis-Ord G指数等,近年来也被广泛应用于区域经济差异的空间分析中以探求区域经济差异的空间依赖性、空间溢出效应及空间异质性[19]。区域经济差异的影响因素和形成机制研究,从方法上来说,主要以定性阐述为主,定量分析主要涉及经济计量学模型（如空间回归模型、空间面板数据模型、地理加权回归模型、Logistics回归模型,多水平回归模型）[11,13,20-22]以及统计分析方法等（如空间马尔科夫链模型、主成分分析法、核密度模型等）[23-25]。
对于影响中国区域经济差异的相关因素,基于省域尺度的研究表明（表1）,定性研究多强调自然条件及区位、资源禀赋、历史基础、产业结构及政策扶持等对区域经济差异的影响,其中自然条件及区位、政策扶持两个因子的认可度最高。对东部和西部地区省份而言,学者们关注的重心则有所不同。对于定量分析,东西部地区都关注投资和财政对区域经济差异的影响,前者往往显著加剧区域经济差异,而后者的影响则表现出一定的地域差异特征;东部省份由于较早受到市场化和全球化影响,早期研究多侧重市场化和全球化等因素的影响分析,二者对东部省份区域经济差异基本都表现出显著的正向影响;而在西部地区,早期多关注工业化、产业结构等因素对区域经济差异的影响,研究显示二者对西部一些省份区域经济差异也都有明显的正向作用。
Tab.1 Comparison of determinants between the eastern and the western provinces

表1 东西部地区部分省区区域经济差异影响因素对比

地区 因素 变量 显著水平(符号) 地区 因素 变量 显著水平(符号)
江苏[27] 经济活跃程度 人均公路客运 - 浙江[28] 历史基础 人均GDP(1990) 0.002(+)
劳动力素质 技术人才数量密度 0.002(+) 实际利用外资 FDI 0.005(+)
全球化 人均进出口总额 - 市场发育程度 人均社会销售商品额 0(+)
投资 人均固定资产投资 0.860(+) 投资水平 国内固定资产投资 不显著
市场经济企业 人均企业数量 0(+) 中心城市规模 中心城市GDP 不显著
政府财政 人均财政投入 - 自然增长率 人口自然增长率 0.005(-)
地理区位 通达性 不显著
广东[13] 城乡划分 虚拟变量 0.007(+) 福建[29] 财政收入 地方财政收入占GDP比 不显著(+)
地形因素 虚拟变量 0.376(-) 工业化程度 人均工业产值 1%显著(+)
分权化 - 0.001(+) 空间因素 空间滞后 1%显著(+)
全球化 FDI 0.013(+) 区域投资水平 人均固定资产投资 1%显著(+)
市场化 非国有企业占市
场份额		 0.078(+) 市场购买力 人口密度 5%显著(-)
投资水平 固定资产投资 0.001(+) 产业结构 第二、第三产业比 0.327(+)
山东[30] 地理位置和自然条件的差异、原有经济基础不同、人口素质的差别、政府的扶持和倾斜力度不同 辽宁[31] 自然地理环境差异（区位和资源）、区域发展战略重点的转移、经济结构效率差异（所有制结构和产业结构）
新疆[32] 产权制度 国有工业产值 1%显著(-) 甘肃[33] 工业化水平 人均工业总产值 0.002(+)
地区资本数量 固定资产投资 1%显著(+) 行政类型 是否属于市辖区 0.027(+)
对外开放程度 进出口总值 1%显著(+) 经济结构 非农产业比 0.055(+)
分配制度 财政收入 不显著(-) 区域投资水平 人均固定资产投资 0.656(+)
工业发展水平 工业生产总值 1%显著(+) 市场规模 商品购买力 0(+)
人力资本 劳动力数量 1%显著(+) 财政收入 财政预算占GDP比 0.061(-)
市场经济程度 第三产业产值 1%显著(+)
四川[34] 自然禀赋,区位与交通、经济基础、民族区域自治、人口文化素质、国家政策调整 陕西[35] 自然和区位条件、产业结构、人力资本、政策倾斜、制度等

注：福建省的研究选择SLM模型结果;广东省的研究采用了多水平回归,选择第三水平回归模型;浙江省和江苏省的研究采用逐步回归的分析结果;甘肃省采用OLS模型;新疆维吾尔自治区的因素分析选择面板数据模型。

西部内陆各地区具有类似的区位和地理条件、相似的资源禀赋、产业结构和经济发展水平,近年来随着西部开发开放的不断推进,全球化和市场化水平不断提高,其对于西部内陆省份区域经济差异的影响也将不断增大。重庆市从1997年直辖以来,在西部大开发中首先受到全球化、市场化影响,2010年在重庆市设立内陆第一个国家级新区（两江新区）,并被定位为内陆开放门户及长江中上游金融中心和创新中心,日益参与到全球市场竞争中;重庆市的企业产权结构与其他西部省市一样,国有大型企业占据主导地位,然而随着市场经济不断推进,国有企业改制不断深化,政府在资源配置中的作用开始减弱,区域经济的发展也受到了显著影响。现有西部内陆省份研究,特别是针对重庆市的研究,已开始出现基于上述影响因素的定性分析（表2）,但定量研究不足。另外西部内陆省份往往地形条件相对复杂,经济发展深受地理因素特别是地貌条件的限制[26],以往针对西部内陆省份的研究多忽视该因素的影响。同时,传统影响因素分析通常将人均GDP作为回归分析中的因变量,但区域经济发展水平与区域经济差异存在本质上的差别,前者是对象,后者是现象,故采用人均GDP作为因变量或为不妥。
Tab.2 Influencing factors of regional economic inequality in Chongqing

表2 重庆市区域经济差异影响因素

文献来源 影响因素
邹韬[36] 自然条件、交通区位、全社会固定资产投资、产业结构、市场化
马会娟[37] 区域间资本流动、劳动力流动、人力资本、农村工业化、城市化和政府政策
李炯光[38] 历史原因、交通区位、经济结构因素、城市体系失衡和区域经济发展战略
综上,本文选取重庆市作为西部内陆地区的典型省份,以各区县基尼系数作为因变量,构建基于“全局—局部”的分析框架,分别运用岭回归和地理加权回归模型,从全局和局部两个视角研究其近年来区域经济差异的影响因素,重点关注西部内陆开发开放以来对于区域经济发展有重大影响的自然地理条件、全球化、非市场化及政策倾斜等社会、经济和政策等方面的因素,并分析其原因和机制。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究区概况

重庆位于中国内陆西南部、长江上游地区,面积为8.24万 km2,与湖北、湖南、四川、陕西和贵州五省毗邻。目前重庆下辖38个行政区县（自治县）,其中有23个区、15个县（4个自治县）,是中国目前行政辖区最大、人口最多、管理行政单元最多的特大型城市（图1）,从人口和面积上来说不逊于一些省区,因此本文将其视为省级行政单元。自1997年重庆成直辖市以后,重庆市紧紧抓住中央直辖、西部大开发、三峡工程建设三大历史性机遇,实施城乡统筹战略,调整经济结构,推进区域经济发展,宏观经济得到了快速发展,但与此同时经济发展逐渐形成鲜明的地域特色及空间分异。2006年市政府依据重庆市地理条件及各地区经济发展水平提出了“一圈（即主城九区）两翼（渝东南+渝东北）”的构想,2013年,在此基础上将“一圈”细化为都市功能核心区、都市功能拓展区、城市发展新区以进一步明确各区县的功能定位（图1）。
Fig.1 Location and functional zoning of Chongqing

图1 重庆市区位与功能区划图

2.2 研究方法

2.2.1 区域经济差异测度方法 运用基尼系数、泰尔指数（本文用GDP加权后的泰尔指数）和变异系数来测度各区县间区域经济差异。
（1）基尼系数的计算公式为：
G = 1 - ∑ i = 1 N 2 B i = 1 - ∑ i = 1 N p i 2 Q i - w i （1）
式中：G为重庆市人均GDP基尼系数; Q i = ∑ k = 1 i w k ,为从1到i的累计GDP占比;B为洛伦茨曲线右下方的面积;pi为区域i的人口与所有区域总人口的比例;wi为区域i的GDP与所有区域GDP的比例。其中令：
G i = p i 2 Q i - w i （2）
式中：Gi为第i个区域单元的分解基尼系数,本文中将其作为各区县单元的属性,并在回归分析中充当因变量以表征各区县单元的区域经济差异程度。
（2）泰尔指数的计算公式为：
T = ∑ i = 1 N Y i lg Y i P i （3）
式中：T为泰尔指数;N为研究区域内的单元个数;Yi是i个区域单元GDP与研究区域的总GDP之比（份额）;Pi是i个区域单元人口与研究区域的总人口之比（份额）。
（3）变异系数CV。变异系数即为标准差与平均数之比,反映了各区域人均GDP偏离总区域人均GDP水平的相对差距。计算公式为：
CV = ∑ i = 1 N y i - y ̅ 2 N y ̅ （4）
式中：yi是i个区域单元的人均GDP; y ̅ 为所有区域单元人均GDP的平均值。
2.2.2 空间自相关分析方法 为考察各区县经济发展水平的空间分布特征,本文用全局莫兰指数（Moran's I）对各区县经济发展水平进行空间自相关分析。全局空间自相关是对属性值在整个区域的空间特征的描述,能够判断出是否存在集聚,并反映整个区域空间集聚程度和类型的变化,其公式为为：
式中：Wij是空间权重;xi是2014年区域i人均GDP; x ̅ 为各区县人均GDP的平均值。
2.2.3 区域经济差异影响因素分析方法 （1）变量选取。综合考虑表1、表2中的区域经济差异影响因素,结合重庆市区域经济发展的现实,本文选取了包括社会行政、经济、地理交通及政策等方面的四大类因素,具体囊括分权化、非市场化、工业化、投资水平、地形条件、地貌类型、交通区位、政策倾斜等在内的15个细化因素作为本研究的因素集,如表3所示。
Tab. 3 Influencing factors and its indexes of regional economic inequality in Chongqing

表3 重庆市区域经济差异影响因素及指标

类别 影响因素 具体指标 自变量 单位
社会行政因素 城镇化 城镇人口比例 x1 %
劳动力资源 18~60岁人口 x2 万
分权化 地方人均财政支出与重庆市人均财政支出比率 x3 %
非市场化 国有企业就业比例 x4 %
经济因素 经济基础 1997年人均GDP x5
全球化 人均进出口贸易额 x6 美元
工业化 工业增加值占GDP比例 x7 %
投资水平 人均固定资产投资 x8 元
地理交通因素 地形条件 平均海拔 x9 m
地貌类型 丘陵或山地1 x10 -
交通区位 离最近机场距离 x11 km2
交通设施 道路密度 x12 km/km2
政策因素 政策倾斜 政策区数目2 x13 个
民族政策 是否为自治区县3 x14 -
扶贫政策 是否为国家级扶贫重点县4 x15 -

注：① 根据重庆市的地貌类型主要分为两类,即丘陵或山区,其中丘陵记为1,山地记为0;② 政策区数目按照不同等级不同权重求和得到,其中国家级政策区权重3,省级权重2,区县级权重1;③ 少数民族自治县记为1,否则记为0;④ 国家级扶贫重点县区记为1,否则记为0。

其中,地理交通因素塑造了区域经济的基本空间格局,本文重点选取重庆及西部地区具有普适性的影响因子——地形条件与地貌类型（虚拟变量）,作为自然地理条件方面的指标,而用交通区位和交通设施来综合表征区域交通条件。社会行政因素在一定程度上重塑了区域经济空间格局,本文选取城镇化、劳动力资源、分权化、非市场化四个因子,其中分权化以区县人均财政支出与重庆市人均财政支出的比率表征,分权化程度越高,地方政府越能自由选择适合其发展的模式和道路,也越有能力加强地方基层设施建设及制定各种优惠政策来吸引外资,因此分权化往往增大区域经济差异;用国企就业比重表征非市场化程度,国企比重高则市场化程度低,反之国企比重低则市场化程度高,这点与其他因子有别。经济因素是区域经济差异产生的重要诱因,本文选取了经济基础、全球化、工业化、投资水平四个因子,其中全球化以人均进出口贸易额表征,投资以人均固定资产总额表征。政策因素主要考虑政策倾斜,用各区县的政策新区（国家级、省级、区县级）的数目来体现,同时引入两个虚拟变量,即是否为少数民族自治县以及是否为国家扶贫重点县,西部内陆地区少数民族及贫困区县广布,国家对于这些地区的扶持政策对于促进其经济发展将发挥作用,从而进一步影响区域经济空间格局及区域经济差异水平。
（2）岭回归分析。本文首先以各区县内基尼系数为因变量,以上述15个影响因素为自变量,构建如下回归模型：
Y = ρ 0 + ρ 1 x 1 + ρ 2 x 2 + ρ 3 x 3 + … + ρ i x i + ε （6）
式中：Y代表因变量,文本中即为各区县基尼系数;xi表示第i个自变量; ρ i 为第i个自变量的参数; ρ 0 为截距; ε 为扰动项。
关于模型中参数的估计,在自变量相互独立时多采用普通最小二乘法（OLS）模型,但现实中各自变量之间往往存在相关性,采用OLS模型进行参数估计会产生扭曲。因此,须采用相应的手段来处理,岭回归就是一种专门用于共线性数据分析的回归方法[39]。岭回归过程中的回归参数由岭回归正规方程组给出：
β ^ k = ( X ' X + kI ) - 1 X ' Y （7）
当k=0时就是普通最小二乘估计OLS,对于岭参数k的选择并没有公认的最优标准,主要有方差扩大因子法（VIF）,岭迹图法、残差平方和法等。本文采用方差扩大因子（VIF）法选择最佳的k值,当所有岭回归系数的VIF<2时,可以认为对应的k值基本达到最优化。
（3）地理加权回归（geographically weighted regression,GWR）分析。为揭示回归分析中的局部特征,即不同影响因子对不同区域的影响程度,运用地理加权回归模型进行进一步分析。地理加权回归模型是Fortheringham等基于局部光滑的思想提出的模型,将数据的空间位置嵌入到回归参数中,通过建立空间权重矩阵并利用局部加权最小二乘法进行逐点参数估计。计算公式为：
y i = β 0 u i , v i + ∑ k = 1 p β k u i , v i x ik + ε i , i = 1,2 , ⋯ , n （8）
式中：(ui,vi)为第i个区域单元的重心坐标（如经纬度）;βk是第i个区域单元第k个变量的回归参数,是地理位置的函数;εi服从正态分布。若 β 1 k = β 2 k = β 3 k = … = β ik ,则地理加权回归模型即退化为普通的线性回归模型。

2.3 数据来源

本文以重庆市2014年的38个区县为研究单元,各区县相关统计数据主要来自《重庆市统计年鉴》（1994-2014年）、重庆市各区县政府官方网站,并同时借鉴各县区国民经济与社会发展统计公报等信息数据。需要指出的是,研究时段内,重庆市部分区县撤县设区或区县合并,对此本文以2014年时点的行政区划为标准进行数据收集与处理。

3 重庆市区域经济差异的时空演变特征

通过对比基尼系数、变异系数和泰尔指数的变化特征,揭示了重庆市1994-2014年间的区县间经济差异的时序变化（图2）。
Fig.2 Changes of three traditional indexes for describing regional inequality in Chongqing, 1994-2014

图2 1994-2014年重庆市各传统总体差异测度指数及变化

从图2可以看出,该时段内重庆市区域经济差异较大,总体基尼系数在0.3~0.4之间波动,其时序变化呈现较明显的阶段性特征。结合重庆市近年来区域经济发展一些重大事件,将其划分为4个阶段：① 1997年未成直辖市以前,呈U型,其中1994-1996年基尼系数急剧下滑,老重庆内部区域经济差异变小,区域经济渐趋均衡,1997年重庆成为直辖市,原万州地区、黔江地区及涪陵地区等相对落后地区的并入使得新重庆整体经济差异扩大。② 1997-2004年,重庆市区域经济差异总体平稳略有下降,与陈俐谋对1997-2002年时段的研究结论一致[40]。③ 2004-2009年先升后降,2008年开始呈现明显上升趋势,总体来说区域经济差异明显增大,该变化趋势基本与马会娟研究结论相符[37],此变化可能跟该时段贯彻执行2004年市委二届五次全会提出的优化调整工业生产力布局、改造提升传统产业、发挥劳动力资源优势以加速新型工业化的政策有关,新型城镇化要求渝西经济走廊重点发展汽车摩托车、装备制造、资源加工、高新技术四大产业,而三峡库区和渝东南等地区则重在库区的生态保护建设,产业上主要依托资源优势发展农副产品等资源加工业,产业附加值较低,因此该时段总体区域差异扩大。④ 2009年以来,基尼系数呈轻微下降趋势,2008年爆发的金融危机是潜在的外部影响因素,重庆都市圈产业发达且具有一定的外向性,相较于两翼地区会受到更多影响,因此一圈与两翼之间差距变小;后期的变化可能跟两翼地区较密集政策投入、大规模基础设施建设以及市场经济开放、经济实现跨越式发展有关。变异系数和泰尔指数呈现出相似的阶段性特征,但泰尔指数反映出来的阶段特征更加明显。
对各区县经济发展水平进行自相关分析,结果如图3所示,可以看出全局莫兰指数的绝对值大致介于0.4~0.7之间,尤其是1998年之后,全局莫兰指数一直介于0.64~0.702水平,整体上表现出非常显著的空间正相关性,即经济发展水平高的区县集聚趋势明显,反之亦然。
Fig. 3 Change of global Moran's I in Chongqing

图3 重庆市全局Moran's I及其变化

4 重庆市区域经济差异的影响因素分析

4.1 岭回归模型建立及结果

容差（Tolerance,接近1则基本不存在共线性）和方差膨胀因子（VIF,小于7.5则基本不存在共线性,大于10则共线性问题严重,中间可勉强接受）是检验变量共线性的重要手段。由SPSS软件对15个影响因素的共线性诊断分析,从VIF结果（表4）可以看出城镇化率、经济基础、全球化、政策区数目VIF值大于10,表明变量间存在明显共线性。采用传统的OLS进行参数估计会对实际结果造成扭曲,可采用岭回归分析来规避共线性问题[41]。
Tab.4 Multi-collinearity diagnosis

表4 变量共线性诊断结果

变量 Tolerance VIF 变量 Tolerance VIF
城镇化 0.034 29.674 地形条件 0.138 7.260
劳动力资源 0.237 4.218 地貌类型 0.356 2.812
分权化 0.279 3.581 交通区位 0.567 1.764
非市场化 0.124 8.043 交通设施 0.140 7.138
经济基础 0.051 19.706 政策倾斜 0.064 15.698
全球化 0.095 10.545 民族政策 0.403 2.483
工业化 0.260 3.853 扶贫政策 0.202 4.942
投资水平 0.210 4.772
在NCSS 10软件中进行岭回归分析,设置间隔值为0.01以更精确地寻找最优值,通过分析得到岭迹图（图4）和各变量在不同值下的方差膨胀因子表。首先采用传统的岭迹图法直观判断最优值的取值区间,如图4所示,可发现当k处于0.1附近时,各变量岭迹基本稳定,因此锁定该区间。
Fig.4 Ridge trace of each influencing factor

图4 影响因素的岭迹图

在确定范围区间的基础上,在NCSS计算结果中查询该区间的方差膨胀因子表,按照所有变量满足VIF<2这一标准确定最优k值,最终定位k=0.09为本文研究的最优k值,并计算在k=0.09情况下的各变量系数及统计值。在k=0.09情况下,模型的拟合度达到了0.83,F值为7.165,显著性通过P=0.05检验水平,表明模型的拟合效果非常好（表5）。
Tab.5 Analysis results of ridge regression

表5 岭回归分析结果

变量 岭回归参数估计
非标准化系数 标准系数(β) t P VIF
城镇化 0.0218 0.3226 3.0371 0.0061*** 1.4608
劳动力资源 0.0002 0.3661 3.5550 0.0018*** 1.3729
分权化 0.0078 0.0582 0.5579 0.5826 1.409
非市场化 0.0919 0.3001 2.5356 0.0188** 1.8142
经济基础 -4.59E-07 -0.1032 -0.9245 0.3653 1.6122
全球化 1.07E-09 0.0005 0.0046 0.9964 1.3241
工业化 2.06E-07 0.2004 1.8257 0.0815* 1.5597
投资水平 0.0104 0.1000 0.9250 0.3650 1.5131
地形条件 9.99E-06 5.8E-06 1.7222 0.0991* 1.9998
地貌类型 0.0005 0.0189 0.1856 0.8545 1.3489
交通区位 -7.61E-06 -0.0186 -0.1939 0.8480 1.1859
交通条件 -0.0012 -0.0652 -0.5796 0.5681 1.6394
政策倾斜 0.0012 0.2735 2.5559 0.0180** 1.4826
民族政策 0.0005 0.0099 0.1035 0.9185 1.1874
扶贫政策 -0.0035 -0.1122 -0.9081 0.3737 1.9764
R2 0.8301
F值 7.1649
Sig F 0.0000

注：*为通过10%显著水平,**为通过5%显著水平,***为通过1%显著水平。

岭回归结果表明社会行政因素是影响重庆市区域经济差异的主要来源,其中城镇化（P=0.0061）和劳动力资源（P=0.0018）有显著的正向相关关系,分权化因素（P=0.5826）并没有通过显著性检验。以国企就业比重为指标的非市场化因素（P=0.0188）同样显著影响了重庆市区域经济差异,国企就业占比越高,即市场化程度越低,该区县经济差异现象则越严重,这可能跟各区县国有企业一般规模较大,产值较高,与周边空间单元形成较大差异有关。
四个经济因素中,只有工业化因素通过了显著性检验（P=0.0815）,即工业化程度与重庆市各区县经济差异水平密切相关,回归系数为正,所以工业化程度越高,该区县经济差异程度越大,这可能跟工业布局具有一定的区域集聚性相关。值得注意的是,全球化程度和投资水平对重庆市区域经济差异影响并不显著。对于投资水平而言,其对经济的增长效应往往具有一定滞后性,对当期经济发展的影响并不大。重庆市作为西部内陆地区对外开放水平最高、参与全球竞争程度最深的地区,但其对外开发开放时间并不长,区域经济效应尚未体现,因此全球化程度对区域经济差异影响并不显著,与东部地区形成鲜明对比。
政策因素中,地域上的政策倾斜显著影响了重庆市区域经济差异,且呈现正相关关系,也就是说各类型各等级产业园区数量越多,该区县区域经济差异水平越高。相比而言,民族政策和扶贫政策对重庆市区域经济差异的影响则体现得并不充分。
一些研究表明地理因素对区域经济发展条件和发展潜力都有显著影响,海拔和经济之间有密切的线性负相关关系,对区域经济发展带来负面影响[42]。本研究证实了这一结论,以海拔为表征的地形条件因素对重庆市区域经济差异亦有显著的作用,海拔越高,该区县区域差异现象也越明显。然而对于地貌因素而言,由于重庆山地丘陵占到总体面积的95%以上,落实到乡镇层级基本都是山地或丘陵,因此地貌的空间差异并不明显,对经济发展的影响也趋于平均化,进而对区域经济差异影响甚微。
综上所述,上述15个变量中城镇化、劳动力资源、非市场化、工业化、地形条件和政策倾斜六个因素通过显著性P=0.1检验,即对重庆市区域经济差异有显著影响。

4.2 影响因素的作用机制分析

4.2.1 城镇化与劳动力资源 劳动力资源体现在人口规模和结构两个方面,其对区域经济差异的影响分为两种情况。适度的人口规模和结构,既为经济发展提供了必要的生产要素,也为其扩大市场规模、形成资本积累并进一步扩大生产,促进经济发展创造了条件;反之,不合理的人口规模及结构,会对经济社会和资源环境系统带来压力,影响其健康发展。当前重庆各区县劳动力资源布局大体西部稠密、东部稀疏,空间差异明显。2009年,一圈占比约60.7%,渝东北占比29.5%,渝东南占比约9.8%,人口的地域结构表现出明显的供过于求特点,这种不合理的人口分布特征加大了重庆市的区域经济差异程度。
城镇化是农业人口转化为非农业人口、农村地域转化为非农业地域、农业活动转化为非农业活动的过程。在经济发展的早期一般表现为较为发达的城镇对于落后农村地区劳动力、资本、资源、土地等要素的吸引和集聚,从而产生规模效应,并吸引生产要素进一步向城市集聚;当经济发展和城镇化水平达到一定阶段,生产要素在城镇地区过于集中,土地价格升高、交通拥堵、环境污染、资源约束趋紧等弊端在城市地区凸显,而劳动力和资本价格下降,又会引发劳动力和资本向农村地区扩散。前者为极化效应,强化区域经济差异,后者为涓滴效应,缓解区域经济差异。重庆市是一个既有广大农村地区,又有相当数量和规模的经济发达城镇的区域,存在典型的二元经济结构。在当前经济发展水平有限的情况下,城镇化的发展主要表现为发达城镇对于相对落后农村地区的生产要素的吸引和集聚,城市对农村地区的辐射扩散作用尚未显现,这从各区县人口净流入或净流出相关数据可见一斑[43],因而现阶段城镇化的发展将导致区域经济差异进一步扩大。
4.2.2 非市场化 市场体系的发达和完善能够促使要素自由流动,加快信息的共享和交互,加速资本形成,提高要素资源配置效率,提高市场活力,从而促进区域经济增长;另一方面市场机制可通过价格变动、进入退出等市场行为鼓励竞争和促进创新,从而提升区域的产业整体竞争力。重庆市市场化水平不高,尤其表现为国有经济占比较高,特别是在较为偏远落后的渝东南和渝东北地区,国有企业比重偏高更为明显,不仅经济相对缺乏活力,而且由于国企规模较大,分布集中,生产要素集聚,资源配置效率较低,常加剧区域经济差异;而民营企业、外资企业和个体经营一般规模较小、布局分散,有利于区域经济均衡发展。
4.2.3 工业化 工业化过程为地方经济提供了就业机会,并有助于资本、土地、技术、信息等生产要素集聚进而促进地方经济的发展。虽然重庆在历史上一直是中国的工业基地,但是直辖之后除老重庆地区之外的其余地区工业化水平并不高,在工业化初期,各区县的工业化进程往往要求生产要素的高度集中,这种要素的集中势必造成区县内部发达与欠发达地区之间的差异逐渐拉大,因此在本文的研究中工业化显著地加剧了区域经济差异。
4.2.4 地形条件 自然地理是区域经济发展的本底条件,其初步塑造了区域经济空间格局,社会、经济、政策等因素,则在此基础上对区域经济空间格局进行进一步重塑。就地形条件而言,随着海拔的逐步升高,基础建设（如铁路、高速公路等）成本提高,运输条件和运输手段被削弱,进而影响到人口密度和产业集聚程度及其在地域空间上的分布。重庆市地形以山地丘陵地形为主,武陵山脉横穿渝东南地区,渝东北则有大巴山和巫山山脉,渝西是四川盆地的重要组成部分,地形地势复杂,相对平缓的平原地区极少。而越是海拔高,人口、经济、产业越将集中在少数区位相对较好、地势较平坦的地区,因此地形条件因素通过影响经济区位及活动,进而给区县的经济差异带来影响。
4.2.5 政策倾斜 改革开放以来,国家和地方政府试图在不同地区通过建立以政策区为核心的不同层级的增长极以刺激区域经济的增长,例如国家尺度的深圳/珠海特区,大区域尺度的浦东新区、滨海新区,省域尺度的高新技术开发区、经济技术开发区等,市县域尺度的各种工业园等。政策区的建立是国家及市政府给予区县在基建、审批、土地、金融等方面特殊的政策扶持,从而形成政策优势,吸引投资以促进经济的发展,然而地方政府为了效益最大化并极大地发挥政策优势,往往将资源要素过度地集中于政策区的建设,造成了政策区所在地区的高度极化现象。故重庆市多层级政策区的建立加剧了地域内部区域经济差异。

4.3 影响因素的空间局部分析

4.3.1 地理加权模型构建及结果 前文计算表明,2014年重庆市区域经济差异的全局莫兰指数达到0.696,存在明显的空间正相关性,因此有必要进一步通过地理加权回归揭示不同影响因素作用效果的空间差异[44, 45]。岭回归分析结果显示,x1、x2、x4、x7、x9和x13这6个变量通过了显著性P=0.1检验,并且彼此之间不存在相关性（单独做相关性检验表明,6个变量的VIF值分别为5.18、1.29、2.48、1.76、2.68、2.43）,因此运用GWR回归分析法,从局部视角探讨上述6个变量对不同区域的影响。在GWR4.0中采用CV方法进行GWR计算,Kernel type设置为Fixed Gaussian,结果显示模型的拟合度达到0.845,比岭回归后的拟合度（0.830）略高,说明GWR模型的拟合效果有一定提升。
GWR模型参数估计对于不同区县单元而言均不相同,在表6中通过中位数和四分位数表示,不同分位点的回归拟合估计值的差异比较明显,也直观表明各解释变量对重庆市大部分区县经济差异的影响是存在异质性的。但值得注意的是,在GWR分析结果中,城镇化、劳动力资源、非市场化和工业化都通过了P=0.05显著水平,4个因素对重庆市各区县的影响非常显著,相比之下,政策倾斜的显著水平相对较小（P=0.0724）,但可认为是显著因素。然而地形条件未通过P=0.1显著性检验,表明其对重庆各区县的空间影响相对较弱。
Tab.6 Summary statistics for local coefficients under GWR model

表6 GWR模型的局部回归系数描述性统计分析

变量 均值 极小值 25%分位值 中位数 75%分位值 极大值 标准差 t P
城镇化 0.0318 0.0280 0.0286 0.0298 0.0327 0.0447 0.0167 2.5552 0.0150**
劳动力资源 0.0262 0.0205 0.0252 0.0271 0.0278 0.0289 0.0082 4.2007 0.0002***
非市场化 0.1016 0.0955 0.0975 0.0993 0.1042 0.1202 0.0247 2.7709 0.0088***
工业化 0.0311 0.0278 0.0296 0.0308 0.0322 0.0352 0.0074 2.6227 0.0127**
地形条件 0.0078 0.0064 0.0071 0.0082 0.0091 0.0096 0.0032 1.1506 0.2575
政策倾斜 0.0010 0.0009 0.0010 0.0010 0.0010 0.0011 0.0002 1.8510 0.0724*
intercept -0.0420 -0.0468 -0.0443 -0.0412 -0.0395 -0.0383 0.0084 12.0001 0.0015***
R2=0.845,AICc=-263.572, Sig.=0.006

注：*为通过10%显著水平,**为通过5%显著水平,***为通过1%显著水平。

4.3.2 影响因素的空间差异分析 （1）城镇化与劳动力资源对区域经济差异影响程度的空间差异。图5a揭示了城镇化水平对于重庆市各区县区域经济差异影响程度的空间分布,其回归系数呈现出由东北至西南逐级递减的趋势,且组间（一圈两翼）差异较大。这可能是由于主城九区城镇化水平较高,可提升潜力已很小,而渝东北地形地势复杂,多为山区,农业在经济中占比较大,农村人口众多,区域经济差异在很大程度上表现为城乡差异,城镇化水平的提升将进一步拉大城市与落后山区之间的经济差距,因而其内部经济差异很大程度上受城镇化水平影响。劳动力资源的作用效果在空间分布上基本表现出相反的趋势,从劳动力资源的角度出发,恰好印证了城市化率对区域经济差异带来的影响。渝东北地区城市化率低,是劳动力输出的一方,劳动力资源流失并向渝西地区输入,使得经济发展水平较高的渝西地区人力资源高度集聚,对周边地区形成了抽空效应,劳动力资源越多集中于该地区,带来的区域经济差异越明显。因此,图5b中的回归系数表现出了与图5a完全相反的空间变化方向
Fig. 5 Spatial pattern of coefficient for each evident factor under GWR model

图5 GWR模型各变量回归系数的空间分布

（2）非市场化对区域经济差异影响程度的空间差异。如图5c所示,非市场化因素的回归系数呈现出由东北至西南逐级递减的趋势。其中渝东南的秀山县与周边区县存在明显不同,并表现出与主城九区相似的回归系数,即其内部差异受市场化影响较大。这里非市场化以国企就业比重表征,国企越发达,市场化程度越低;由于国企通常规模较大且带来资源要素的集聚,会加剧区域内经济差异。重庆市原属老重庆的渝西地区（即城市发展新区）改革开放以来率先进行国有企业体制改革,市场化水平快速提升,区域经济差异减缓[46,47]。秀山县早年依托本地资源开采锰矿、汞矿,但受限于计划经济体制及技术限制,开采出来的锰矿只能异地加工,对本地经济提升效果有限;2000年以来政府开始大力招商引资,并着手规划以锰为支柱的产业链条,将锰矿业作为该县第一产业支柱。到2004年,其锰矿业招商引资总额达到5.2亿元,秀山县建成全国乃至世界最大的锰矿业基地,2005年其锰矿占工业总产值88%[48];旅游业和其他三产也由于一些民营小企业的介入发展迅速,市场化的引入使得秀山县的区域经济有了极大发展。而渝东北地区,作为重庆的生态涵养保护区,投资和经济建设受到一定限制,市场化进展缓慢,对该地区区县区域经济差异影响较弱。
（3）工业化对区域经济差异影响程度的空间差异。图5d则反映了工业化回归系数的空间分布差异,其回归系数由南及北逐级递增。整体而言,渝东北地区经济发展水平远落后于渝西及渝南地区,产业结构仍然是传统农业为主,工业其次,并在三峡库区生态建设期间工业投资被严格限制。但随着新型工业化的逐步展开,该地区在工业化的带动下,以万州为中心的渝东北地区经济发展迅速,近10年来,万州区经济发展既快又平稳,经济总量年均增长19.6%,而工业增加值年均增长28.3%,占GDP占比由23.3%提高到48.3%,对GDP的贡献率由21.0%提高到61.3%,形成一批“特、重、新”工业项目和重点产业。然而正是由于过去该地区低水平的工业基础,新型工业化带来的边际效益显著高于渝西地区,使得其区县的生产要素高度集中于工业领域以刺激经济发展,进而带来更明显的区域经济差异。
（4）地形条件对区域经济差异影响程度的空间差异。虽然地形条件在GWR分析中并不显著,但是其对重庆市各区县区域经济差异的影响仍然不容忽视。重庆市为多山地丘陵地区,且呈现出东部山地、西部丘陵,东高西低的地理格局,其中武陵山脉作为渝东、渝西的自然分界线,武陵山脉以西是广大低山丘陵即盆地地形,以东为山地地形,两侧地貌差别明显,而渝东北则以大巴山、巫山山脉为主并形成复杂的喀斯特地貌。因此重庆市复杂的地貌特点,对重庆市区域经济的开发和建设有重要的影响。从图5e中能明显看出,在渝东北地区,由于复杂的地形限制,经济活动往往集中于地形条件较好的城区及近郊,生产要素随着经济活动的集中也随之集聚,因此该地区往往有更明显的区域经济差异现象。
（5）政策倾斜对区域经济差异影响程度的空间差异。图5f表明政策倾斜的回归系数的空间分布并不均衡,大致体现出以渝东南为轴的空间对称特点。这种特点与重庆市各区县的工业园区数量和政策保护有极大的关系,就渝东北地区而言,投资受到严格限制,工业园区的数量和发展水平较低,故而带来的区域经济差异相对较小,而渝东南地区虽然工业园区数量也较少,基本呈现出“一县一园区”的特点,正是因为如此,地方政府的经济发展才更依赖于单个工业园,并使得要素高度集中于此,故工业园区的存在与否对于区域经济差异影响很大;反观渝西地区内,每个区县基本都有多个工业园及其他政策区,因而生产要素可以在区县范围内得到较为均衡的分布,也导致政策倾斜的回归系数比渝东南地区更低。

4.4 政策建议

显然,渝东北地区劳动力外迁不仅导致其异地城市化,更使得渝西地区劳动力资源高度集聚,从而对各区县的区域经济差异造成显著影响。相对于目前异地城镇化带来的地方区县区域经济差异加剧的现实,重庆市政府以及地方政府应当通过提供技术培训、增加本地就业、完善医疗教育配套设施等诸多途径,努力诱导本地城市化以缓解区县内部经济差异。
与此同时,针对国有企业改制及市场化机制的引入,重庆市政府在制定经济发展政策和规划的过程中需要做好顶层设计,地方政府在实施过程中亦需要协调好各方利益,努力实现国有企业的市场化,以实现资源的优化配置,提高市场化水平,避免资源和要素的过度集中。而对于渝东北地区的新型工业化而言,不仅要继续强调生态保护建设,处理好经济发展与保护生态的关系,也需要在新型工业化的过程中注重产业的选择,根据各区县县情合理制定产业发展目录,突出自身优势实现经济的可持续发展。而渝东北地区地形地貌复杂,充分利用技术优势改善地区交通区位以克服自然条件的客观限制应当作为地方经济发展过程中的首要任务。
此外,鉴于各级工业园区、政策新区在重庆市层面的空间选址及定位对重庆市区域经济差异的形成有重要影响,因此对于渝西等较为发达的地区而言,工业园区及其他政策区的产业选择和定位显得尤为重要,尤其应当避免区县间工业园的同质化竞争;对于渝东南等落后地区来说,在保证资源要素充分合理利用的前提下,应尽量走出“一县一园区”的工业区建设模式,实现工业园区的多样化和分散化,在合理布局生产要素的同时充分带动地方的均衡就业以缓解区域经济差异。

5 结论与讨论

本文在对比分析东西部地区区域经济差异影响因素异同的基础上,结合当前西部内陆地区开发开放的新时代背景,以各区县的分解基尼系数为因变量,选择社会行政、经济、地理交通、政策四个方面的15个影响因素作为自变量,综合运用岭回归和地理加权回归等计量方法从“全局”和“局部”两个视角解释影响因素的影响特征。在全局角度剖析了宏观区域经济差异问题的同时,也从局部角度对区域差异问题的产生追根溯源,分析其影响因素及空间差异。结果发现：① 重庆市自1994年以来的20余年时间里,其基尼系数在0.3~0.4之间,且表现出以重庆直辖、加速新型工业化发展战略及金融危机为三个时间节点的四阶段特征。② 岭回归分析研究表明,城镇化、劳动力资源、工业化、非市场化、地形条件和政策倾斜都会显著加大重庆市各区县的区域经济差异。与预想不同的是,虽然作为内陆地区开发开放程度最高的地区,投资水平、分权化及全球化因素对重庆市各区县区域经济差异的影响并不显著。③ 在6个显著影响因素中,城镇化、劳动力资源、非市场化、工业化和政策倾斜对各区县的影响程度存在明显地域差别,地形条件也表现出了类似的特征,尤其是渝东北地区复杂的喀斯特地貌对其区域经济差异影响甚为显著。
西部内陆地区具有与东部沿海地区不同的地理条件、产业发展基础、经济发展水平及社会文化背景,尤其是近年来随着西部地区开发开放的逐步推进,全球化和市场化水平不断的提高将对西部内陆地区的经济发展产生重要影响。本文研究表明,西部地区经济发展受全球化影响较弱,未发现其对西部内部地区区域经济差异有显著影响,或因西部地区开放时日未久,对外经济贸易联系依然较弱;与之相反的是,经过多年的国有企业改制、市场化改革,非市场化因素在西部内陆区域经济发展中作用明显,显著影响了区域经济差异且呈现出明显的地域差异特征;西部一些地区目前还处于工业化快速提升阶段,区域经济发展在很大程度上依赖于工业的发展,因而工业化水平对于区域经济差异也有重要影响;对于西部落后的内陆地区,相较泛泛的扶贫或民族倾斜政策而言,基于产业园区在税收、土地等方面的政策倾斜带来了一定程度的产业集聚和产业发展,其对整体区域经济发展及区域经济差异的影响也更显著;地理条件和传统的资源禀赋因素（本文表现为劳动力）被证实对于区域经济差异也有重要影响。对此,本文认为区域经济差异是经济发展过程中的一种普遍现象,未来很长一段时期,应以经济发展为重,充分利用国家推进西部大开发及规划建设“一带一路”的重要机遇,进一步推动市场化进程、加大对外开放力度、加快基础设施建设、提高招商引资力度,加快工业园区建设、推动工业化和城镇化发展,促进西部内陆地区经济实现跨越式发展。当然本文的研究仅以西部内陆市场化和全球化发育程度最高的重庆市作为案例,其代表性或待商榷,下一阶段可基于本文研究对西部内陆其他省份区域经济差异现象及影响因素,特别是本文提及的关键因子,进行进一步深入探讨,并挖掘其中的规律。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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余军华. 中国区域经济差异及协调发展研究. 武汉: 华中科技大学博士学位论文, 2007.自1978年中国实行改革开放的政策之后,中国采取了东部优先发展的战略,取得了相当大的成效。这二十多年来,国民经济以平均每年9%的速度快速健康发展,人民生活水平不断提高,综合国力不断增强,我国在世界上的经济地位也日益提高。但是,中国的不平衡发展战略也带来了相当多弊端,产生了各种各样的矛盾和问题,区域经济差距的扩大就是一个突出的问题。尽管目前对区域差距的变化方向、程度和效应还存在不同的观点,但事实已经证明,区域经济差异扩大已经成为一个摆在我们面前的突出问题,对国民经济和社会发展产生了不容忽视的影响,正在引起越来越引起人们的广泛关注。本文对改革开放后中国区域经济差异进行了实证分析,找出了影响我国区域经济差异的主要原因,并就缩小各地区经济差异,构建和谐社会提出了政策建议。 在以省份为单元对我国区域经济差距的实证分析中,运用了计算相对差异和绝对差异的标准差、极差、变异系数、极值比率、基尼系数和锡尔系数等多种方法,实证分析结果显示,自1978年之后,中国的绝对差异一直呈扩大趋势,而相对差异在90年代以前一直在缩小,90年代之后迅速扩大,进入21世纪后扩大速度有所减缓。从对基尼系数和锡尔系数的三大地带分析结果来看,自改革开放以来东中西三大地带间经济差异一直在逐渐拉大,地带内的差距一直在缩小。地带间的差异对全国总体区域经济差异的影响较地带内差异更为显著,其中,东部省际经济差异表现突出。按产业对人均GDP进行基尼系数的分解,发现第二产业对基尼系数一直起着扩大差异的作用,而第一产业和第二产业则是起着降低总体不平衡程度的作用。 区域差距形成的原因是复杂的,本文以陈秀山的分析框架为基础,从六个方面分析了扩大差距的原因。在生产要素方面,东部地区商品经济意识强,在地理上靠近沿海,有着便利的运输优势,吸引内资和外资能力均较强。而且资本在使用上风险小,回报率较其它地区高,因此充足的资本促进了东部地区经济的高速增长。另外,东部地区工资高、待遇好,内地劳动力也被吸引到沿海地区,使得中西部地区缺乏技术人才和富有创新精神的企业家,在发展中处于落后。由于资本和劳动力的优势,东部制造发达,引进和吸收技术的能力比内地强,技术创新的步伐也快于中西部地区,因此要素的优势就使得东部已经处于遥遥领先的地位。在产业结构方面,东部第二、三产业发展速度较快,而中西部地区国有企业比重过大,产业结构严重不合理,重复建设严重。在地理区位方面,东部毗邻沿海,享有对外开放的优势和廉价的运输成本,而且东部气候适宜农作物生长和居住,这也是造成差距扩大的原因。在政策和体制方面,东部地区商品意识强,市场化进程比较快,国家给予的优惠政策多,而中西部地区国有企业比重大,思想保守封闭,享受的优惠政策少,这是拉大差距的一个不可忽视的重要原因。 人口、城市化对经济增长影响的分析长期以来被忽视,本文运用计量经济学中Johansen协整检验和葛兰杰因果检验等前沿分析方法,分析了各省人口、城市化进程对经济增长的影响。在分析中,对人口变量分解为人口数量和质量,协整分析结果显示,对于大多数省份来说,人口质量对经济发达省份经济增长贡献越大,人口数量对人口大省经济增长阻碍作用越明显。葛兰杰因果检验结果显示,除了少数省份外,经济增长普遍表现为人口数量增加的原因,而人口质量则促进了经济增长。通过对城市化与经济增长的实证分析结论得知,城市化水平对全国和东部经济增长的影响是正相关的,城市化本身不仅是经济发展的一个结果,实际上也是一个国家在发展过程当中保持经济发展势头的一个重要保证。 文章最后从加大产业结构调整、完善和深化经济体制改革、加强政策导向和对落后地区扶持、发展教育和提高人口素质、以增长极带动全国区域协调发展和加大中西部地区基础设施建设等六个方面提出了针对性的建议。

[Yu Junhua.A study on China's regional economic inequality and co-ordinated development since 1978. Wuhan: Doctoral Dissertation of Huazhong University of Science and Technology, 2007.]

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徐建华, 鲁凤, 苏方林, 等. 中国区域经济差异的时空尺度分析. 地理研究, 2005, 24(1): 57-68.lt;p>运用多阶段Theil系数嵌套分解法和小波分析法,从空间尺度和时间尺度两个方面研究中国区域经济差异问题。基本结论是:从省级行政区域单元来看,东部省际之间差异的变化趋势和全国的变化趋势基本是一致的,中部和西部省际之间的差异一直相对较小,而且变化趋势较为缓慢,但是三大地带之间差异一直在增大。从地级行政区域单元来看,省内差异是全国整体差异的重要构成部分,省内差异对于全国整体差异的贡献比三大地带之间差异和省际差异的贡献显著得多。从时间尺度来看,在大时间尺度(譬如24年)水平上,中国区域经济差异的变化过程,基本上服从&ldquo;倒U型&rdquo;曲线规律,但是小时间尺度(譬如2<sup>3</sup>年或2<sup>2</sup>年)水平上来看,则呈现为一条由几个倒U与U型曲线首尾相接的&ldquo;复合倒U型曲线&rdquo;。</p>

DOI

[Xu Jianhua, Lu Feng, Su Fanglin, et al.Spatial and temporal scale analysis on the regional economic disparity in China. Geographical Research, 2005, 24(1): 57-68.]

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芦惠, 欧向军, 李想, 等. 中国区域经济差异与极化的时空分析. 经济地理, 2013, 33(6): 15-21.借鉴国外相关差异系数和极化指数等系列数理公式，以地级行政区为基本单元，2000---2010年连续11年为研究时段，定量分析了中国区域经济差异与极化的演变过程和格局。结果表明：近10年的中国区域经济差异和极化演变趋势基本一致，总体呈现波动上升态势；从演变格局来看，东部地区的经济差异和极化较为显著，西部地区经济差异与极化扩大增强较快，东北地区的经济差异和极化呈现不断下降趋势，而中部地区经济差异和极化较小，却呈现逐步扩大趋势；就省域而言，大部分省域内部差异和极化的变化正向关联。

[Lu Hui, Ou Xiangjun, Li Xiang, et al.Space-time analysis on the regional economic inequality and polarization in China. Economic Geography, 2013, 33(6): 15-21.]

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张宁. 西部地区经济增长收敛性及其影响因素分析. 西安: 西北大学学位硕士学位论文, 2011.改革开放以来,我国经济发展取得了举世瞩目的成就,西部地区亦是如此,尤其是西部大开战略实施以来西部地区实现了经济上的快速增长,地区生产总值从16970.77亿元增加到66532.12亿元,年均增长达到14.64%(不包括西藏),高于全国14.15%和东部14.42%的年均增长率。而且,东西部地区之间收入差距的不断扩大趋势也在2004年发生了逆转。但是伴随着经济总量的不断增长,西部地区内部各省之间的经济差距也出现的了不断扩大的趋势。 虽然在经济发展过程中区域经济差异的扩大难以避免,但差距长期存在并不断扩大,不仅会影响整体经济效率,也不利于社会整体福利水平的提高和社会的稳定和谐。如何解释区域经济差异随着地区经济的增长不断扩大,一直是经济增长理论研究的热点问题。本文运用经济收敛理论对改革开放以来西部地区在西部大开发前后是否存在收敛现象,存在何种类型的收敛进行检验,并在此基础上对影响西部地区经济收敛的因素进行了分析。 本文在梳理了国内外研究现状以及经济收敛性问题理论基础上,对西部地区经济差异的现状进行分析,发现改革开放以来西部地区经济差异整体呈现出不断扩大的趋势,尤其在西部大开发以后,区域经济差异的扩大速度明显增大,地区差异的主要来源由改革开放初的西北和西南两大地带间的差异转变为两大地带内部各省区市间的经济差异。 在上述分析基础上,本文采用1978—2009年的面板数据进行实证检验,结果表明：改革开放以来的整个时间段里,西部地区不存在σ-收敛趋势以及绝对β-收敛趋势和俱乐部收敛；但存在以人力资本水平、市场化程度和产业结构为主要影响因素的条件收敛,通过对这些影响因素逐一进行分析,提出了如何促进西部地区经济收敛的政策建议。

[Zhang Ning.The convergence of economic growth in western China and its influencing factors. Xi'an: Master Dissertation of Northwest University, 2011.]

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宋长青. 中国西部区域经济差异研究. 西安: 西北大学硕士学位论文, 2009.本文以西部12省区区域经济差异为主线,在区域经济差异及经济协调发展相关理论的指导下采用定性与定量相结合、规范与实证相结合的分析方法对陕西省区域经济差异的变化过程及其影响因素进行了深入的研究。 研究发现:(1)1978～2007年间从西部12省区人均GDP和加权平均人均GDP指标来看无论是其绝对差异还是相对差异都呈逐渐扩大的趋势。进入20世纪90年代以后扩大趋势变得明显,尤其是进入2000年以后,绝对差距加速扩大。具体而言,西部区域经济差异不断扩大,是由于青海、新疆、内蒙古这些人口少但是资源丰富的省区,与贵州、云南、广西、甘肃、西藏等省区的经济绝对差异在不断扩大造成的。(2)通过计算在1978～2007年期间,西部西南地区区域经济的绝对差异总体上一直呈扩大趋势,特别是进入20世纪90年代以后,绝对差异迅速扩大。该地区经济绝对差异的扩大,主要是由四川和重庆两省区经济与其他四省经济绝对差距不断变大引起的。西南地区区域经济的相对差距逐渐呈现俱乐部趋同。这是由于西南地区各省区在经济结构、经济发展模式和工业化水平上有很大的相似性。(3)在1978～2007年期间,西部西北地区区域经济无论是绝对差异还是相对差异,总体上都一直呈扩大趋势,特别是进入2000年以后,绝对差异迅速扩大。这与西北各省区的经济发展状况有着很大的联系。同样隶属于西北地区,内蒙古的经济发展速度不仅在西部地区,在全国都名列前茅,而甘肃省的人均GDP在改革开放的30年里却从西部地区第四位降至第十一位。(4)本文对影响西部各省区经济差异的因素进行了分析,认为引起区域经济差异的原因有经济基础和发展速度变化两个大的方面。具体来说国家经济政策、区域经济结构、投资、人力资本、区际经济关系等是导致西部各省区当前区域经济差异的主要因素。这些因素交织在一起,相互联系、相互作用、共同影响了西部各省区的经济增长,西部各省区经济差异的产生、扩大是各因素综合作用的结果。 通过对众多发达国家的发展轨迹观察研究可以得出,区域经济差异扩大不但会对经济和社会发展会生一系列负面影响,还会使欠发达地区在竞争中处于不利地位。长此以往发达地区会因为欠发达地区发展不足而受到影响并最终导致区域整体经济水平的下降。此外,经济差距的扩大还会导致区域间经济关系的扭曲,引起社会的不稳定。因此,要使西部整体的经济水平乃至全国总体经济水平得到提升,就必须要解决西部各省区区域经济差异问题。(1)国家对西部经济落后省区应给予更加特殊的政策;(2)国家对西部落后省区应加大投资力度;(3)西部落后地区应从思想上加以解放;(4)建立合理的人才任用机制。

DOI

[Song Changqing.Research on regional economic disparity in western province of China. Xi'an: Master Dissertation of Northwest University, 2009.]

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鲁凤, 徐建华. 基于二阶段嵌套锡尔系数分解方法的中国区域经济差异研究. 地理科学, 2005, 25(4): 19-25.

[Lu Feng, Xu Jianhua.Chinese regional economic inequalities based on the two-stage nested Theil decomposition method. Scientia Geographica Sinica, 2005, 25(4): 19-25.]

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鲁凤, 徐建华. 基于不同区划系统的中国区域经济差异分解研究. 人文地理, 2006, 21(2): 77-81.

[Lu Feng, Xu Jianhua.Study on the decomposition of the regional economic equalities in China based on different regional division systems. Human Geography, 2006, 21(2): 77-81.]

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陈培阳. 基于不同尺度的中国区域经济差异. 地理学报, 2012, 67(8): 1085-1097.采用变异系数、泰尔指数、空间自相关和尺度方差等统计方法从地带、省级、地级和县级4 个尺度对1998-2009 年中国区域经济差异进行测度和空间格局比较分析。① 差异测度研究表明, 自1998 年以来, 中国区域经济差异在4 个尺度上均表现出扩大的趋势;省级、地级和县级单元人均GDP具有显著的空间自相关性, 其中地级和县级人均GDP的空间自相关程度呈扩大趋势。② 尺度方差及其分解研究表明, 尺度方差及其构成大小依次排列均为县级、地级、省级、地带, 即尺度越小, 尺度方差越大, 对区域经济差异的贡献份额也越大。③ 空间格局研究表明, 不同尺度区域经济空间关联格局总体相对稳定, HH类型集聚区大多分布于东部沿海地区, LL类型在中西部地区的大规模集聚是不同尺度区域经济空间自相关性的主要原因;各尺度显著空间关联类型对总体空间自相关和区域经济差异的影响各不相同。

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[Chen Peiyang.Regional inequalities in China at different scales. Acta Geographica Sinica, 2012, 67(8): 1085-1097.]

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王少剑, 方创琳, 王洋, 等. 广东省区域经济差异的方向及影响机制. 地理研究, 2013, 32(12): 2244-2256.区域差异已成为中国经济高速增长背后的一大隐忧，如何实现区域经济协调发展是中国经济社会发展的核心议题，也是近年来国内外研究的热点命题。基于&ldquo;最优尺度&mdash;总体趋势&mdash;差异方向&mdash;机制因素&rdquo;的框架，综合运用传统总体差异指数、尺度方差及其分解、特定方向差异指数（<em>PDI</em> 指数）和多水平回归分析对1978-2011 年广东省区域经济差异进行了综合测度和分析。研究表明：① 尺度方差及其构成大小依次排列为县级、地级和区级，即尺度越小，尺度方差越大，对区域经济差异的贡献份额也越大。② 自改革开放以来，广东区域经济总体差异呈增大趋势，并出现波动性变化。③ 广东区域经济空间差异的主要方向是珠三角核心区与边缘地区之间，核心区与边缘区的差距扩大，省内沿海地区与内陆地区的差异微弱上升，市区与外围区的差异缩小。④ 全球化、简政放权、投资水平和市场化是导致区域经济差异的最重要的四个机制因素；全球化和投资是促进区域经济差异加剧的重要直接驱动力，简政放权则间接促进了区域经济差异的变大，而市场化能够潜在地促进区域平衡发展，缓和区域经济差异。

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[Wang Shaojian, Fang Chuanglin, Wang Yang, et al.The directions and mechanisms of regional inequality in Guangdong province. Geographical Research, 2013, 32(12): 2244-2256.]

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王少剑, 王洋, 赵亚博. 广东省区域经济差异的多尺度与多机制研究. 地理科学, 2014, 34(10): 1184-1192.lt;p>以广东省88 个县域为基本单元,基于&ldquo;多尺度和多机制&rdquo;框架,综合运用了总体差异指数、空间自相关、空间多水平回归等方法,分析了广东省1990~2010 年区域经济差异的时空动态演变。① 总体差异指数测度表明,20世纪90 年代初期以来,广东省区域经济差异在地区尺度、地级尺度、县级尺度和城乡尺度均表现出不断增大的趋势,地理尺度和空间组织对区域经济差异有很大影响。② 基于GIS应用,空间自相关检测发现广东省在经济发展过程中存在空间集聚&ldquo;俱乐部趋同&rdquo;现象,潜在地加深了区域经济差异。③ 空间多水平回归分析表明,全球化、简政放权、固定资产投资是促使区域经济差异加剧的主要原因,而市场化在一定程度上缓和了区域经济差异,城乡分异和地形因素也是区域经济差异的影响因素,但显著性较低。</p>

[Wang Shaojian, Wang Yang, Zhao Yabo.GIS-based multi-scale and multi-mechanism researchon regional inequality in Guangdong province. Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(10): 1184-1192.]

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Rey S J, Janikas M V.Regional convergence, inequality and space. Journal of Economic Geography, 2005, 5(2): 155-176.The study of regional income convergence continues to attract enormous attention. Recent emphasis has been placed on the underlying spatial dimensions of regional growth processes both from theoretical and empirical perspectives, as well as from exploratory and confirmatory methodological stances. This paper provides a critical review of empirical approaches and methodological advances with an emphasis on the treatment of spatial effects, namely spatial dependence, spatial heterogeneity, and spatial scale. A number of areas that have been overlooked are highlighted, and the paper suggests a research agenda on regional growth empirics. Copyright 2005, Oxford University Press.

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潘文卿. 中国区域经济差异与收敛. 中国社会科学, 2010, (1): 72-84.直接的统计数据显示,中国不存在全域性的σ-收敛,全域性的β-绝对收敛趋势也不明显,但却存在着东部与中部两大"俱乐部"收敛的趋势,而西部地带的收敛特征并不显著。Theil指数的分解表明,σ-收敛指数的增大与波动主要是由区域间差异的增大与波动主导的,东、中、西内部省区的差异在缩小。空间计量模型进一步揭示了统计数据无法直接显现的结果:一方面,将省区间的关联效应纳入模型后发现,中国在改革开放的30年里存在着在全域范围内的β-绝对收敛特征。另一方面,1990年前后呈现出两种不同的收敛特征:1990年前,不仅全国范围内的β-绝对收敛特征显著,而且存在着东部与中西部两大收敛"俱乐部";1990年后,全国范围内的β-绝对收敛已不复存在,过去的两大收敛"俱乐部"也分化成了东、中、西三大收敛"俱乐部"。

[Pan Wenqin.The economic disparity between different regions of China and its reduction: An analysis from the geographical perspective. Social Sciences in China, 2010, (1): 72-84.]

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Rey S J, Janikas M V.STARS: Space-time analysis of regional systems. Geographical Analysis, 2006, 38(1): 67-86.One of the active areas in the field of Geographic Information Sciences (GIS) is the development of new methods of exploratory spatial data analysis. A number of impressive efforts have recently appea

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Ye X, Rey S J.A framework for exploratory space-time analysis of economic data. The Annals of Regional Science, 2013, 50(1): 315-339.The development of exploratory spatial data analysis methods is an active research domain in the field of geographic information science (GIS). At the same time, the coupled space-time attributes of economic phenomena are difficult to be represented and examined. Both GIS and economic geography are faced with the challenges of dealing with the temporal dynamics of geographic processes and spatial dynamics of economic development across scales and dimensions. This paper thus suggests a novel way to generalize the characteristics and the structure of space-time data sets, using regional economic data as the example. Accordingly, a reasonable number of general questions (data analysis tasks) can be abstracted. Then, tools (methods) may be suggested on that basis. The cross-fertilization between exploratory spatial data analysis (ESDA) and spatial economics is also identified and illustrated by the capabilities of these components, which have uncovered some interesting patterns and trends in the spatial income data of China and the United States. Through exploratory analysis of economic data, the detection of rich details of underlying geographical and temporal processes would be the first step toward such cross-fertilization. In addition, this exploratory analytical framework can be applied to other data sets that are also measured for areal units at multiple points in time.

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蒲英霞, 葛莹, 马荣华, 等. 基于ESDA的区域经济空间差异分析: 以江苏省为例. 地理研究, 2005, 24(6): 965-974.lt;p>基于ESDA全局和局部空间自相关分析,利用江苏省1978～2002年县域人均GDP数据,对江苏省县域总体和局部空间差异的变化趋势、特征与成因进行了初步探索。结果首先表明,随着我国改革开放进程的逐步深化,江苏省县域经济空间差异在总体上呈现缩小趋势。其次,江苏省县域局部空间差异不断缩小,特别是苏南和苏北县域,表现出与周边地区同步发展态势。再者,苏南地区对全省的极化效应明显大于其扩散效应。大致自1992年以来,苏南和苏北地区内部分别形成了与周边地区显著相似的区域。最后,江苏省县域总体和局部空间差异的缩小并不是全省区域经济协调发展的标志,而是南北空间分异的表现。在循环累积因果机制作用下,南北差异有可能进一步扩大。</p>

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[Pu Yingxia, Ge Ying, Ma Ronghua, et al.Analyzing regional economic disparities based on ESDA: A case of Jiangsu province. Geographical Research, 2005, 24(6): 965-974.]

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Liao F H, Wei Y D.Dynamics, space, and regional inequality in provincial China: A case study of Guangdong province. Applied Geography, 2012, 35(1): 71-83.This paper investigates the regional inequality in one of the most developed provinces in China, Guangdong, from 1979 to 2009 and follows the multi-scale and multi-mechanism framework. We have found a new round of intensifying inequality in Guangdong since the early 2000s, which is attributed to the widening gap between the core region of the Pearl River Delta (PRD) and the rest of the province (periphery) and between the urban and rural areas. The authors also apply a distribution dynamics approach and spatial Markov chains to identify the spatial-temporal dynamics of regional disparities in Guangdong. The results show that there has been a progressive bias toward a poverty trap in the province and the effect of self-reinforcing agglomeration is evident. Using a multi-level model, the study further unfolds that the regional inequality in Guangdong is sensitive to the core-periphery hierarchy of multi-mechanisms and reveals the relative influence of decentralization, marketization and globalization. We argue that the policies toward inequality-reducing in Guangdong have been constrained by the geographical barriers and the effect of self-reinforcing agglomeration in the PRD, while marketization has potential to mediate the uneven development driven by the spatial concentration of foreign investment.

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Liao F H, Wei Y D.Space, scale, and regional inequality in provincial China: A spatial filtering approach. Applied Geography, 2015, 61: 94-104.This paper investigates regional inequality and development in China's Guangdong province by employing the multi-scale and multi-mechanism framework. The study further examines the relationship between space, scale, and regional inequality by applying a spatial filtering method that eliminates spatial dependence of the data and quantifies the extent to which spatial effects have contributed to regional inequality at multiple scales. The results suggest that over 90% of the divide between the core of the Pearl River Delta (PRD) and the periphery areas of Guangdong province can be explained by the effect of strengthening spatial dependence. By incorporating spatial filters in space-time models, we also reveal the space-time and core-periphery heterogeneities of development mechanisms. Our study confirms that the integration of a multi-scale and multi-mechanism framework and rigorous spatial analysis methods, such as spatial filtering and space-time modeling, helps better understand the complexity of regional development in China.

DOI

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孙久文, 姚鹏. 基于空间异质性视角下的中国区域经济差异研究. 上海经济研究, 2014, (5): 83-92.

[Sun Jiuwen, Yao Peng.China's regional economic disparities research based on spatial heterogeneity. Shanghai Econmic Review, 2014, (5): 83-92. ]

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谢守红, 谭志美, 周驾易. 中国县级市经济发展的空间差异及影响因素. 经济地理, 2015, 35(1): 38-43.首先分析中国县级市经济发展总体状况,接着采用主成分分析法,对370个县级市的经济实力进行综合评价。分析表明:中国县级市的经济实力差距大,发展很不平衡,东部地区县级市的平均得分远高于中部和西部地区;经济实力百强县级市主要分布于东部地区和东北沿海地区,特别是集中于山东、江苏、浙江这3个省,而中西部地区分布很少。然后考察各种因素对县级市经济发展空间差异的影响,结果表明市场化程度、交通条件和对外开放水平是导致县级市经济实力差异的主要因素,劳动力素质和技术创新水平也有重要影响,而耕地面积和矿产资源密度的影响并不显著。

DOI

[Xie Shouhong, Tan Zhimei, Zhou Jiayi.Spatial differences and its influence factor of economic strength of county-level cities in China. Economic Geography, 2015, 35(1): 38-43.]

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李博, 石培基, 金淑婷, 等. 甘肃省及其毗邻区经济差异空间演化研究. 经济地理, 2013, 33(4): 40-47.

[Li Bo, Shi Peiji, Jin Shuting, et al.Research on the spatial pattern evolution of county economy disparities in Gansu province and its surrounding areas. Economic Geography, 2013, 33(4): 40-47.]

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Rey S J.Rank-based Markov chains for regional income distribution dynamics. Journal of Geographical Systems, 2014, 16(2): 115-137.Markov chains have become a mainstay in the literature on regional income distribution dynamics and convergence. Despite its growing popularity, the Markov framework has some restrictive characteristics associated with the underlying discretization income distributions. This paper introduces several new approaches designed to mitigate some of the issues arising from discretization. Based on the examination of rank distributions, two new Markov-based chains are developed. The first explores the movement of individual economies through the income rank distribution over time. The second provides insight on the movements of ranks over geographical space and time. These also serve as the foundation for two new tests of spatial dynamics or the extent to which movements in the rank distribution are spatially clustered. An illustration of these new methods is included using income data for the lower 48 US states for the years 1929-2009.

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刘清春, 王铮. 中国区域经济差异形成的三次地理要素. 地理研究, 2009, 28(2): 430-440.lt;p>关于地理要素对经济差异的影响,国际上已经做了大量研究。为了探讨地理要素对中国经济差异的影响程度,在Krugman的关于城市聚集的两大自然理论基础之上,提出了影响经济差异的三大地理要素,分别为自然地理环境要素、交通和区位要素以及人力资本和研发水平要素,并通过建模,从全国和三大地带的尺度上细致地分析了各地理要素对经济分异的影响。研究发现,在中国,自然地理环境对经济发展的作用得到了验证和充实,这为揭示地理环境作用提供了主要依据,扩展了国际上Sachs等人关于地理要素对经济发展的认识。目前我国经济正处于转型期,在各地理要素中,影响经济差异最大的为交通便利性指数,影响程度为0.374,因此交通基础建设投资应继续加大。</p>

DOI

[Liu Qingchun, Wang Zheng.Research on geographical elements of economic difference in China. Geographical Research, 2009, 28(2): 430-440.]

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曹芳东, 黄震方, 吴江, 等. 1990年以来江苏省区域经济差异时空格局演化及其成因分析. 经济地理, 2011, 31(6): 895-902.

[Cao Fangdong, Huang Zhenfang, Wu Jiang, et al.The county`s economic development and genetic analysis of spatial and temporal differences in Jiangsu province since 1990. Economic Geography, 2011, 31(6): 895-902. ]

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陈修颖. 1990年以来浙江沿海区域差异及其成因分析. 地理科学, 2009, 29(1): 22-29.1990年以来浙江沿海各县市都获得了较快的发展,但区域发展差距也迅速扩大,沿海内部的区域差异成为浙江省区域差异的主要内容。运用锡尔系数分析1990年以来浙江沿海经济差异表明,浙江沿海总体经济差异呈先降低后上升的趋势,市内差异和市县间差异是总体差异的主要组成部分,而且市内差异不断扩大。影响区域差异的因子是多方面的,历史基础、中心城市规模、地理环境与自然资源、市场发育程度、全球化程度、信息化程度、区位和交通、人口数量与素质和区域发展策略等均对浙江沿海区域经济差异有不同程度的影响。通过多元回归分析各因素的影响程度,得出历史基础、市场发育程度、人口自然增长率、实际利用外资是浙江沿海经济差异的主要影响因素。

[Chen Xiuying.Causal analysis of regional economic disparity in coastal area of Zhejiang since 1990. Scientia Geographica Sinica, 2009, 29(1): 22-29.]

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王建康, 谷国峰, 姚丽, 等. 福建省区域经济差异的空间格局演变及影响因素. 地域研究与开发, 2015, 34(6): 19-25.改革开放以来，非均衡发展战略极大地推动了中国地区经济增长，同时，也造成了明显的地区经济差异，且近几年在全国范围呈现出逐渐扩大的趋势。以县域单元为研究尺度分析了2000&mdash;2014年福建省区域经济差异的演变、空间相关性及影响因素。福建省区域经济的绝对差异呈现出不断扩大趋势，而相对差异在不断缩小，且具有显著的空间相关性。区域经济差异的相关因素中，产业结构、投资水平、工业化程度均起到了正向的促进作用，且工业化水平具有明显的溢出效应。财政收入与市场购买力估计参数在空间计量模型中均不显著。空间杜宾模型估计结果总体优于其他模型，即影响区域经济差异的因素既包括邻近地区经济本身，还包括周边地区的相关解释变量。

[Wang Jiankang, Gu Guofeng, Yao Li.Spatial evolution of regional economic disparity and influencing factors in Fujian province. Area Research and Development, 2015, 34(6): 19-25.]

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孙希华, 张淑敏. 山东省区域经济差异分析与协调发展研究. 经济地理, 2003, 23(5): 611-614.文章定性、定量分析了20世纪90年代以来山东省区域经济差异的动态变化特征,探讨了区域经济差异与区域整体经济增长的关系及省域经济差异警戒水平。认为当前山东省发展经济应坚持效率优先,同时要正视地域差异,跟踪省域经济差异警戒水平,采取适度的倾斜与均衡发展政策,实施点轴系统空间开发模式,在发展中逐渐缩小差异,促进省域经济可持续发展。

DOI

[Sun Xihua, Zhang Shumin.Analysis on the regional economic differences and counter measures of economic development in Shandong province. Economic Geography, 2003, 23(5): 611-614.]

[31]
李吉芝, 秦其明. 辽宁省区域经济差异与区域协调发展的初步研究. 中国人口·资源与环境, 2004, 14(2): 78-81.

[Li Jizhi, Qin Qiming. Research on the regional economic difference and regional development of Liaoning province. China Population, Resources and Environment, 2004, 14(2): 78-81.]

[32]
付金存, 李豫新, 李芳芳. 新疆南北疆区域经济差异的影响因素. 中国统计, 2011, (6): 52-54.改革开放以来，新疆的经济发展取得了长足进步。1978．2009年间，新疆GDP总量由 39．07亿元增加至4494．25亿元，增长超过115倍；人均GDP由313元增加至19942元，增长超过63倍。然而，在新疆宏观经济快速发展的 同时，新疆的区域经济并没有得到协调发展，

[Fu Jincun, Li Yuxin, Li Fangfang.Influence factor of the regional inequality of north and south Xinjiang province. China Statistics, 2011, (6): 52-54.]

[33]
李建豹, 白永平, 李建虎, 等. 基于空间计量经济模型的区域经济差异成因分析: 以兰新铁路辐射带为例. 干旱区资源与环境, 2012, 26(10): 144-149.利用空间分析法确定兰新铁路辐射带的辐射范围,以县级行政单元为基本研究单元,综合运用SPSS、GeoDA和ARCGIS分析区域经济差异后发现：在兰新铁路辐射带内,兰州市市辖区、乌鲁木齐市市辖区、嘉峪关市、哈密市、阿拉善左旗的经济发展水平明显比其它地区高,甘肃段内区域经济差异较大,新疆段内区域经济差异较小;区域经济空间集聚特征明显;利用空间计量经济模型分析区域经济差异成因可知,财政收入对经济发展具有明显的负面影响,市场规模、经济结构、工业化、虚拟变量对经济发展具有明显的促进作用,其中虚拟变量与经济发展水平的回归系数最大,说明农村城市化对经济发展的促进作用最大。区域投资水平对经济发展影响不明显。

[Li Jianbao, Bai Yongping, Li Jianhu, et al.Causal analyzing on regional economic disparities based on the spatial economic model: A case study of Lan-Xin railway radiation belt. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2012, 26(10): 144-149.]

[34]
杨风, 李继红. 四川民族地区区域经济差异研究. 中国统计, 2010, (11): 46-47.

[Yang Feng, Li Jihong.Research on regional inequality of the minority regions in Sichuan province. China Statistics, 2010, (11): 46-47.]

[35]
张宁. 陕西省区域经济差异的空间统计分析. 西安: 陕西师范大学硕士学位论文, 2011.区域经济差异的存在,在各个国家各个地区在经济发展过程都是不可避免的,尤其在中国这样一个地域广阔、地域之间经济基础、自然区位、资源禀赋大不相同的大国。改革开放初期,国家实行了很多经济不平衡发展的政策,鼓励一部分人一部分地区先富起来。这些政策的实施,使得东南沿海的一些省份经济得到快速发展,到了1990年代,东部地区和中西部地区的差距已经拉的很大。2000年以后国家又实施了一些均衡发展战略,但实际情况是区域经济差异并未见缩小,区域经济发展不平衡愈演愈烈。改革开放以来,位于中国西部地区的陕西省,经济建设方面也取得了长足的进步,但与我国东部地区相比仍有不小的差距。而且在陕西省内部,由于各种原因如：自然资源、生产要素、产业结构、历史发展基础等众多方面的差异,也导致目前陕西省内的区域经济差异非常明显。研究陕西省区域经济差异,有助于深刻认识陕西省区域经济差异的现状,找寻造成陕西省区域经济差异变大的原因,从而为政府部门制定区域经济协调发展的政策提供科学的依据,以实现各个地区同时发展,协调发展。 本文对陕西省区域经济差异的研究,采用统计学方法和地理信息系统方法相结合,用人均国内生产总值作为测度区域经济差异的变量指标,选择了1990-2008年这19年的时段作为连续时间序列。统计学方法采用标准差、极差、极差率、变异系数、基尼系数和泰尔指数六个指标,主要测度基于三大地带,基于地级区域、基于县市级区域的陕西省区域经济差异总体差异的演变趋势,进而利用锡尔系数的可分解特性对陕西省区域经济差异的地区构成进行分析；运用地理信息系统方法对1990年代以来陕西区域经济差异进行空间统计分析,这种方法可以揭示出陕西省不同区域之间经济发展水平的自相关性和异质性,可以进一步认识陕西省区域经济活动的空间分布特征、内在规律性及其动态演变过程,并结合经济数据、社会发展进行空间格局成因的科学分析。 通过实证分析,得到以下研究结论： (1)通过测算以当年价格计算的人均GDP,可以发现,从1990年到2008年,陕西区域经济差异虽有起伏波动,但整体无论绝对差异还是相对差异都呈不断扩大的趋势。各个层次区域的绝对差异,在1990-1999年期间,都呈平缓上升趋势；在2000-2008年期间,绝对差异基本上都呈加速扩大的态势。相对差异在不同层次区域的演变趋势大致相同,总体上都呈逐年上升的态势；研究中所采用的层次区域划分越小,呈现出的差异程度越大。 (2)采用锡尔系数分解方法基于地级区域单元进行分解时,关中地级区域间的经济差异最大,对陕西省总体经济差异变化的贡献也越来越大。而陕北和陕南各地级区域之间的经济发展比关中更为均衡,对于全省整体区域经济差异的影响也越来越微小。三大地带之间的经济发展也不平衡,地带间经济发展水平的差异较大,贡献率也在不断扩大,对全省总体区域经济差异的影响也是比较显著的。基于县级区域单元进行分解时,地区内县级间差异始终是影响陕西省整体区域经济差异的主要因素,1990年至2008年,其年平均贡献率高达80%以上；地带内地区间差异次之；地带间差异对全省差异的贡献最低。在地带内差异对总体差异的贡献中,从1990年至2008年,关中内部差异对总体差异的年平均贡献率高于陕北内部、陕南内部。但是,关中、陕北内部差异对总体差异的贡献呈逐年上升趋势。2008年地区内县级间经济差异的由大到小顺序为：榆林、延安、西安、宝鸡、咸阳、渭南、汉中、铜川、商洛、安康。 (3)运用GIS技术与空间统计分析相结合的方法对1990—2008年间陕西省各市县人均GDP的空间格局及其动态演变进行分析,可以发现：人均GDP水平的空间分布自1990年代以来一直表现出正的空间自相关,即全局性显著的相似市县之间的空间集聚。Moran指数虽经历起伏,但始终表现出正的空间自相关,并且这种正的空间自相关自2002年以后表现得更为明显。Moran散点图和LIS,A分析结果反映出陕西省各市县人均GDP的空间分布一直存在着空间依赖性和异质性。其中,空间异质性表现为经济发展水平相对较高的陕北地区和欠发达的陕南地区在空间上分别趋于集聚,这种集聚的分布特征且自2000年以来变得越来越突出。 (4)运用ESDA技术,对1990—1999和2000—2008两个阶段陕西省各市县的人均GDP年均增长率进行分析,发现1990—1999年的陕北市县人均GDP增长率更多地和初始时期的GDP水平呈负相关关系；关中、陕南市县人均GDP增长率更多地和初始时期的GDP水平呈正相关关系；2000—2008年间的陕北、陕南各市县人均GDP增长率更多地表现出和2000初始时期的GDP水平呈正相关关系；关中市县人均GDP增长率更多地和初始时期的GDP水平呈负相关关系。2000年以来发达的陕北地区市县经济增长较快,而欠发达的陕南地区市县经济发展由于起始水平低而受限。 本研究的创新之处主要有以下几个方面： (1)拓宽了区域经济差异研究范围,系统、全面地测算了1990年以来陕西区域经济增长差异的变迁规律和趋势,从县域的微观尺度上,考察省内三大地带间差异、地区间差异、县域间差异对陕西区域经济总体差异的影响,主要采用人均GDP指标测算了三个不同层次区域经济的绝对差异和相对差异,并进行了空间格局比较分析,拓宽了区域经济差异研究范围。 (2)对陕西省区域经济差异的地区构成进行了定量分析,探讨了全省经济差异与地带间、地区间、县域间经济差异的关系及其变化过程。分别基于三大地带、地区、县域三个空间层次,采用锡尔系数从地域结构的角度,对区域经济差异进行分解研究。 (3)运用GIS技术与空间统计分析相结合的方法对1990—2008年间陕西省各市县人均GDP和人均GDP年均增长率的空间格局及其动态演变进行分析,注重揭示1990—2008年间陕西省各市县经济发展水平的空间自相关和空间异质性。

[Zhang Ning.Spatial statistical analysis of regional economic disparity in Shaanxi province. Xi'an: Master Dissertation of Shaanxi Normal University, 2011.]

[36]
邹韬. 重庆市区域经济差异分析. 重庆: 西南大学硕士学位论文, 2011.我国正处于由人口大国走向经济大国并最终成为经济强国的转型阶段,由于过分强调经济效益,出现了许多区域发展问题,区域经济差异是其中的突出问题之一。 重庆自1997年直辖以来,经济取得了巨大发展,但各区域间的经济发展水平存在着较大差异,影响重庆市建设和谐社会目标的实现。本文从实证分析的角度出发,对重庆市区域经济差异进行系统地研究。首先,对区域差异相关理论进行归纳总结,选取研究指标和研究方法；其次,通过选取生计指标(城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入)和产出指标(人均GDP),并运用标准差、变异系数、极值差率以及ESDA (Exploratory Spatial Data Analysis,探索性空间数据分析)等方法对重庆市40个区县和一圈两翼进行区域经济差异分析,发现重庆市的区域经济差异总体上呈现出缩小趋势,但在不同年份表现出了阶段性特征；最后,结合实际对造成重庆市区域经济差异现状的原因进行探究、分析。 本文的研究结论如下： (1)通过标准差、极差测算等统计学方法对人均GDP、城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入这3个研究指标进行测算后,三大经济地域和40个区县的绝对差异在扩大,而且扩大的趋势有所加速；并且区县间的差异明显大于区域之间的差异。 (2)通过变异系数、极值差率测算对上述3个指标进行测算后发现,三大经济地域和40个区县相对差异有缩小的趋势,但缩小幅度较小。 (3)运用ESDA,构建空间权重矩阵,对人均GDP、城镇居民人均可支配收入、农村人均纯收入三个指标进行了全局空间自相关分析和局部空间自相关分析,研究结果表明,各区县经济之间的空间差异在总体上不管是全局还是局部均呈缩小的趋势,但这并不表明重庆市的经济就迈上了全面、健康和协调的发展道路,而恰是区域空间分异的表现,正是经济发达区县不断向“一圈”集聚,落后的地区在“两翼”集聚,才使得重庆市区县间的总体和局部差异呈缩小趋势。

DOI

[Zou Tao.Analysis of regional economic disparity of Chongqing. Chongqing: Master Dissertation of Southwest University, 2011.]

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马会娟. 重庆市区域经济差异的影响因素及变化趋势分析. 重庆: 西南大学硕士学位论文, 2010.重庆市直辖后经济迅速发展，抓住西部大开发、城乡统筹建设等机遇实施了一系列区域发展政策，以追求经济发展中的协调发展，但长期以来，在战略实施中，重庆市区域经济差异就一直存在，并有不断扩大的趋势。这种实际现象与理论中政策实施效果相矛盾，即重庆市区域经济差异在经济发展战略改革和实施中没有山现预想的缩小趋势。因此文章以重庆市为整体区域，提山了重庆市区域经济差异在目前不断扩大的情形下，由于影响区域经济差异因素的不断变化，区域经济差异将会怎样变化的问题。这对区域协调发展理论的更深认识和运用，以及重庆市区域协调发展战略的制定都...

DOI

[Ma Huijuan.The trend and influence factors of regional economic disparity of Chongqing. Chongqing: Master Dissertation of Southwest University, 2010.]

[38]
李炯光. 重庆市区域经济差异的现状、原因和调控对策. 工业技术经济, 2006, 25(8): 53-56.本文以人均GDP为基本评价指标，运用衡量区域经济的基本方法，分析了重庆市区域经济差异的现状以及从1997-2003年差异变化的特征，探讨了经济差异形成和变化的主要原因，并提出了相应的对策建议。

DOI

[Li Jiongguang.The present situation, reason and control countermeasure of regional economic disparity in Chongqing. Journal of Industrial Technological Economics, 2006, 25(8): 53-56.]

[39]
张文彤. SPSS11.0统计分析教程: 高级篇. 北京: 北京希望电子出版社, 2002.

[Zhang Wentong.SPSS 11.0 Statistical Analysis Tutorial: Advanced Edition. Beijing: Beijing Hope Electronic Press, 2002.]

[40]
陈俐谋. 直辖以来重庆区域经济差异及其对策研究. 重庆: 西南师范大学硕士学位论文, 2004.改革开放以来，我国各地区经济有了较快的发展，但由于传统的生产力布局造成各地区经济发展的起点不同，加上地域、资源、技术、政策等条件的差异，各地区经济发展水平存在着一定的差异，而且趋于扩大。如何分类、比较和研究各地区经济发展水平，以便有针对性地制定地区经济发展战略，对促进国民经济协调发展有着重要的意义。 重庆于1997年直辖后，成为了一个幅员面积8.24万平方公里、人口3000多万的特大城市，其“大城市、大农村”的二元经济结构十分明显，各区县之间以及各区县内部都存在着不同程度的经济差异，阻碍了重庆的经济大发展。在这样的现实背景下，研究重庆市的区域经济差异对重庆的经济发展具有重要的现实意义和理论价值。本文以重庆40个区县为研究对象，利用多元统计分析方法综合评价地区经济发展水平，将绝对差异和相对差异结合起来，从定量的角度对重庆40个区县的经济发展水平做了比较和分析，同时就97年重庆直辖以来其各区县间经济差异产生的原因做了一定程度的探讨和研究，对经济差异未来的发展趋势也做了初步的定性预测，并针对产生原因提出了一些对策措施，以期对政府如何调控重庆区域经济差异有所借鉴。本文共分为四个部分： 第一部分——研究背景及理论铺垫，包括引言和第一章。引言是对本研究的背景依据、研究意义、主题思路、框架结构、研究方法等进行了概括和说明；第一章是对区域经济差异研究的理论和实践进行评述，对前人在区域经济差异研究中所做的工作进行系统的总结。这一部分为后续研究奠定背景与理论基础。 第二部分——方法论，即第二章。是区域经济差异研究的方法论，包括区域经济差异概念的认识、指标体系的构建、测度方法的选择以及介绍重庆区域经济差异研究的地域单元和时间序列。这一部分为实证研究奠定方法论基础。 第三部分——实证分析，包括第三、第四和第五章。测度了重庆区域经济差异的现状和直辖以来的变动轨迹，分析了其影响因素，并进行了差异的社会经济影响评价。 这部分为宏观决策奠定实证基础。 第四部分—决策建议，即第六章。按照“五个统筹”和“以人为本，全面、协 调、可持续发展”的科学发展观，提出了一些重庆区域经济差异协调发展过程中应注 意的问题以及区域经济差异的调控对策。

[Chen Limou.Research on Chongqing regional economy difference and its countermeasures since the jurisdiction. Chongqing: Master Dissertation of Southwest Normal University, 2004.]

[41]
黄蕊, 王铮, 丁冠群, 等. 基于STIRPAT模型的江苏省能源消费碳排放影响因素分析及趋势预测. 地理研究, 2016, 35(4): 781-789.lt;p>定量分析碳排放的影响因素,对降低区域碳排放具有重要的指导意义。利用STIRPAT模型,定量分析江苏省能源消费碳排放量与人口、富裕度（以人均GDP表示）、技术进步（以能源强度表示）和城镇化水平之间的关系,通过岭回归拟合后发现,人口数量、人均GDP、能源强度、城市化水平每变化1%,江苏省能源消费碳排放量将分别发生3.467%、(0.242+0.024 ln<i>A</i>)%、0.313%和0.151%的变化。在以上研究的基础上,设置8种不同的发展情景,分析了江苏省未来能源消费碳排放量的发展趋势。结果表明,当人口、经济保持低速增长,并保持高技术增长率时,有利于控制江苏省的能源消费碳排放量,2020年江苏省的能源消费碳排放量预测值为202.81 MtC。</p>

DOI

[Huang Rui, Wang Zheng, Ding Guanqun, et al.Trend prediction and analysis of influencing factors of carbon emissions from energy consumption in Jiangsu province based on STIRPAT. Geographical Research, 2016, 35(4): 781-789.]

[42]
翟岁显, 孙爱存. 论海拔与经济的关系. 青海民族研究, 2012, 23(2): 152-159.

[Zhai Suixian, Sun Aicun.On the relationship between altitude and. Nationalities Research in Qinghai, 2012, 23(2): 152-159.]

[43]
李娟, 任国柱, 鲁奇, 等. 20世纪90年代重庆市流动人口特征及动因分析. 地理科学进展, 2006, 25(2): 77-85.lt;p>以1990年和2000年两次人口普查资料为基础，分析了重庆市外来流动人口迁入的原因、特点、构成和变化特征。认为:(1)2000年和1990年相比，市外迁入的人口比例增加，随着市场经济的发展，以经商为动因的人口迁移增多;(2)城乡建设和第三产业在提供流动人口就业方面发挥着重要作用，流动人口是重庆市从事建筑业和第三产业中相对低端行业的主体;(3)外来流动人口的来源地仍较集中，以四川省为主，但人口迁移不再仅仅决定于地缘联系和迁移距离，经济差异与互补也起到越来越大的作用;(4)源于农村的流动人口所从事的行业与其原来的行业有较大差异，并且市内和市外迁入的流动人口的行业结构差别也很大。</p>

DOI

[Li Juan, Ren Guozhu, Lu Qi, et al.The research of characteristics and causes of the migrant population in Chongqing. Progress in Geography, 2006, 25(2): 77-85.]

[44]
孙倩, 汤放华. 基于空间扩展模型和地理加权回归模型的城市住房价格空间分异比较. 地理研究, 2015, 34(7): 1343-1351.lt;p>鉴于已有研究主要集中探讨住房价格的空间依赖性,较少涉及空间异质性对住房特征价格的影响,也很少尝试构建不同计量模型来比较模型间刻画住房价格影响因素空间分异的准确性,以长沙市中心城区为研究区,采用空间扩展模型和地理加权回归模型比较分析城市住房价格影响因素的空间分异,结果表明：① 空间扩展模型和地理加权回归模型都表明,长沙市中心城区的住房属性边际价格随着区位的变化而变化,揭示住房价格影响因素具有显著的空间异质性;小区环境、交通条件、教育配套、生活设施等因素对住房价格的影响强度存在明显的空间分异。② 地理加权回归模型和空间扩展模型都能对传统特征价格模型进行改进,但地理加权回归模型在解释能力和精度方面都超过空间扩展模型;对属性系数估计空间模式的分析,地理加权回归模型形成的结果比采用坐标多义扩展的空间扩展模型更为复杂和直观。</p>

DOI

[Sun Qian, Tang Fanghua.The comparison of city housing price spatial variancesbased on spatial expansion and geographicalweighted regression models. Geographical Research, 2015, 34(7): 1343-1351.]

[45]
白景锋, 张海军. 基于EOF和GWR模型的中原经济区经济增长的时空分析. 地理研究, 2014, 33(7): 1230-1238.结合中原经济区&ldquo;三化&rdquo;协调发展的国家战略，基于自然正交函数（EOF）分析中原经济区经济增长的时空特征，借助地理加权回归（GWR）揭示其驱动力。EOF第一模态分析表明：中原经济区经济增长的空间分布沿京广线的东西两侧反相分布，京广线以西增长快于京广线以东；时间系数表现出明显的年际特征，且东、西两部分有近10 年的循环周期。第二模态反映局部区域经济增长的年际异常，其呈西南、东北反相空间分布；时间系数年际波动明显。GWR分析发现：驱动力的作用在空间上存在差异。农民人均纯收入对中原经济区经济增长的影响最大，呈正相关关系。资源禀赋是第二大影响因素，也呈正相关关系。经济区位是第三大影响因素，其他因素依次是第二产业、城市化和农业机械总动力。影响中原经济区经济增长的因素有明显的经度地带性规律。因此，制定区域发展政策时，要考虑不同行政区的特殊性。

DOI

[Bai Jingfeng, Zhang Haijun.Spatial-temporal analysis of economic growth in Central Plains Economic Zone with EOF and GRW methods. Geographical Research, 2014, 33(7): 1230-1238.]

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Li Y, Wei Y D.The spatial-temporal hierarchy of regional inequality of China. Applied Geography, 2010, 30(3): 303-316.lt;h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">This paper advances the multi-scale and multi-mechanism framework of regional inequality in China by using the most recent statistical data. We analyze the multi-scalar patterns of China's regional inequality with GIS and statistical techniques, and demonstrate the significance of the municipality effect. The authors also apply multilevel modeling to identify the spatial structure and time dimension of the underlying forces driving regional development. This study illustrates that China's regional inequality is sensitive to the spatial-temporal hierarchy of multi-mechanisms, and reveals the relative influence of globalization, marketization, and decentralization.</p>

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Yue W, Zhang Y, Ye X, et al.Dynamics of multi-scale intra-provincial regional inequality in Zhejiang, China. Sustainability, 2014, 6(9): 5763-5784.This paper investigates regional inequality in a multi-scale framework, using Exploratory Spatial Data Analysis, based on the per capita Gross Domestic Product (GDP) of counties and municipalities within the Zhejiang province in China between the years of 1990 and 2010. A Spatial Markov Chain is used to identify the dynamics of regional wealth disparity in Zhejiang. The results show that the regional inequality of Zhejiang is sensitive to the geographic scale of the analysis. In addition, the inter-county inequality shows an inverted-U shape pattern. At the same time, the inter-municipality inequality displays a more consistently upward trend, and the evolution of the interregional inequality is relatively stable over time. The regional inequality is more significant at finer (larger) spatial scales. The decomposition of the Theil Index shows that the contribution of the inequalities between Northeast Zhejiang and Southwest Zhejiang increased. The increasingly larger values of the Global Moran I show that there is an intensifying spatial aggregation of economic development. The comparison of the traditional Markov transition matrix and the Spatial Markov transition matrix illustrates how the relative wealth or poverty of neighboring counties make a significance difference in wealth in a given county as measured using domestic GDP per capita in Zhejiang province. This space-time analysis is valuable for policy making towards sustainable economic development in China given the soaring spatial inequality.

DOI

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重庆市统计局. 重庆统计年鉴2007. 北京: 中国统计出版社, 2007.

[Chongqing Statistics Bureau.Chongqing Statistics Yearbook 2007. Beijing: China Statistics Press, 2007.]

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