关键词：三次产业 经济发展水平 因子分析 聚类分析
一、构建评价指标体系
产业结构是随着经济增长而不断变化的，经济增长是产业结构演变的基础。产业结构的及时、合理变动又是经济总量获得新增长的必要条件。本文基于我国三次产业地区分布与经济发展水平的情况，选取了如下：人均GDP（元）[x1] ，第一产业增加值比重（%）[x2]，第二产业增加值比重（%）[x3]，第三产业增加值比重（%）[x4]，第一产业从业人员比重（%）[x5]，第二产业从业人员比重（%）[x6]，第三产业从业人员比重（%）[x7]，人均农产品占有量（亿元/万人） [x8]，人均工业品占有量（亿元/万人）[x9]，人均服务产品占有量（亿元/万人）[x10]，农业密度（亿元/万公顷）[x11]，工业密度（亿元/万公顷）[x12]，服务密度（亿元/万公顷）[x13]，第一产业增加值（亿元）[x14]，第二产业增加值（亿元）[x15]，第三产业增加值（亿元）[x16]，人口密度（人/公顷）[x17]，城市化率（%）[x18] 18个指标，来构成评价指标体系。
上述有关指标的统计数据均来自《中国统计年鉴》（2008版）。
二、基于我国三次产业地区分布与经济发展水平的因子分析
（一）确定因子分析的可行性
在对原始数据进行计算和标准化后，先检验其是否符合因子分析方法的，得到KMO取样适当度量及Bartlett球形检验的统计参数估计值，结果显示，KMO检验值为0.643，指标之间有较多的共同因素，Bartlett球形检验近似卡分布值为1081.34，显著性小于0.01，表明拒绝单位相关的原假设，通过了因子分析的适用性检验；而且有相关系数矩阵也可以看出这些因素之间有很强的相关性，因此可以采用因子分析的方法。指标数小于样本数，而且设公共因子F和特殊因子εi的相关系数为0，公共因子之间不相关，且方差皆为1，特殊因子εi之间不相关。
（二）构造因子变量
借助 SPSS11.0forWindowS统计分析软件，首先计算出18个变量的相关矩阵，并得到碎石图，从碎石图中可以看出：前三个因子的特征值均大于1，且大于后面的因子，所以提取前三个因子是比较合理的，然后进行方差最大化因子旋转，得到旋转后主因子的特征值、贡献率及以载荷表，从中可知提取的主因子[F1]在[x1]、[x3]、 [x6]、[x9]、[x12]、[x16]和[x18]这几个指标上有较高的负载，该主因子主要反映了各地区第二产业整体发展的水平和综合经济发展的水平，说明经济发展水平中有33.553%是由因子[F1]影响的，称为第二产业因子；主因子[F2]在[x4]、[x14]、[x7]、[x10]、[x13]和[x17]这几个指标上有较高的负载，该主因子主要反映了各地区第三产业发展的相对水平，代表了第三产业对国民生产总值贡献大小的重要信息，且经济发展水平中33.186%是由因子[F2]影响的，该因子称为第三产业因子；主因子[F3]在[x2]、[x5]、[x8]、[x11]和[x15] 这几个指标上有较高的负载，该主因子主要反映了各地区第一产业发展的相对水平，代表了第一产业对国民生产总值贡献大小的重要信息，且经济发展水平中有17.767%的成分是由第一产业因子影响的。提取的三个主因子累计贡献率达到了84.506%，即这三个主因子累计解释了原数据所反映信息的84.506%。因此，认为这三个主因子[F1]、[F2]、[F3]能够科学地反映各地区三产业发展的水平及各地区经济发展水平。
（三）建立因子提取模型
建立因子分析模型的目的不仅要找出公共因子，更重要的是要明确每个公共因子的涵义解释，以便对实际背景做出科学的分析。
1.初始因子模型为：
设Xi（i=1，2，3…p）为p个变量 ，本文中p=18
[X1=a11F1+a12F2+…+a1mFm+ε1X2=a12F1+a22F2+…+a2mFm+ε2………………………………………Xp=ap1F1+ap2F2+…+apmFm+εp]
其中Fi表示公共因子， aim是因子载荷，[m]=3，εi表示特殊因子。
2.因子旋转模型为：
Xi=bi1F1+ bi2F2+ bi3F3+…+ bimFm+εi其中bim代表旋转后的因子载荷矩阵。
经过旋转后，bi应该向0和1分化。
3.因子得分模型为：
Fi=βi1X1+βi2X2+βi3X3+…+βipXp其中βip为因子得分系数矩阵，通过此模型，带入数据可以算出2007年各个地区的公共因子得分。
4.综合评价模型为：
Wi=λi1F1+λi2F2+λi3F3+…+λimFm
其中[λi]代表权数，通过这个模型还我们可以算出其的综合得分。
（四）因子模型中各公共因子及综合得分的说明
各省的公共因子和综合得分，从总体上说明了我国各地区经济发展水平极不平衡，地域差异比较明显，具体情况如下：
1.在公因子[F1]上得分大于O的有13个省份，是上海、天津、广东、浙江、江苏、山东、福建、辽宁、河北、山西、河南、重庆、内蒙古，其取值较高的且大于0.5的有9个省份，是上海、天津、广东、浙江、江苏、山东、辽宁、山西、河南，这些地区在经济发展水平较高，对带动的就业较好，且多数为东部地区；在公因子[F1]上得分较低（小于-0.5）的地区有 11个省份，是湖北、海南、黑龙江、湖南、贵州、、四川、新疆、甘肃、广西和云南，说明我国近三分之一地区的经济发展水平较低，经济基础薄弱，其中大部分地区为西部地区。
2.在公因子[F2]上得分大于O的省份有13个，取值较高大于0.5的地区为北京、上海、天津、浙江、广东、江西和湖南共7个省份，说明这些地区在第三产业方面的发展较好；在公因子[F2]上得分小于0的地区包括青海、内蒙古、甘肃、山西、新疆、宁夏、陕西、贵州、广西、云南共10个省份，说明我国将近三分之一的省区在经济增长过程中第三产业发展存在问题。
3.在公因子[F3]上得分大于O的省份有11个，取值较高（大于0.5）的有9个，分别是：内蒙古、山东、广东、江苏、广西、山西、天津、河南和浙江，说明目前我国约三分之一的地区农业增长活力较强；在公因子3上得分较低（小于-0.5）的省份有海南、新疆、云南、北京、贵州、江西、辽宁、四川、甘肃和宁夏10个省份，说明我国还有近三分之一的省份经济增长过程中的第一产业的贡献率较小。
4.综合因子得分上大于O的省份有16个，其中综合得分大于0.5的有6个省份，分别是北京、上海、天津、广东、浙江、江苏，说明这些地区经济发展水平较高；在综合得分小于0的有安徽、海南、黑龙江、宁夏、陕西、湖南、江西、青海、贵州、、四川、广西、新疆、甘肃、云南共15个省份，说明我国近一半的地区经济发展水平不高。
三、基于我国三次产业地区分布与经济发展水平的聚类分析
根据综合得分，将31个地区利用聚类分析的方法划分为五类：第一类北京、天津、上海，这三个城市化进程快，很好地带动了三次产业结构的优化升级；第二类广东、山东、江苏、福建、浙江、辽宁，它们的分数虽落后于前一个地区，但是均为正值，经济水平处于全国平均水平以上；第三类湖北、吉林、重庆、黑龙江、湖南、河北、海南、内蒙古，除重庆以外，均是东部和中部地区；第四类四川、安徽、河南、江西、、新疆、陕西中西部地区，由于区位条件限制等原因，经济发展水平一直比较落后，阻碍了当地产业结构的优化升级，从而影响了经济的发展水平；第五类广西、青海、宁夏、贵州、甘肃、云南，全是西部地区，经济发展水平严重滞后，极大制约第三产业发展。
由上述分析可以看到，我国各地区三次产业发展差距明显，但呈现出微弱的收敛趋势。东部地区的第一产业比重低于全国水平，第二、第三产业比重高于全国水平；中、西部地区的第一产业比重高于全国水平，第二、第三产业比重低于全国水平。也就是说，根据产业结构变动的一般趋势可知，东部地区的整体产业结构发展水平领先于中部地区，中部地区的产业结构发展水平领先于西部地区。
随着经济的发展，产业结构的优化升级，第二产业和第三产业在经济发展过程中所做的贡献越来越大，而第一产业的比重则应该逐渐降低。
关键词：西部经济发展;构建评价指标体系;经济发展水平评价
国家政策倾斜等多种因素的影响改革开放以来，我国经济实现了快速发展，但是受到地域差别，资源禀赋有别，地区经济发展的不平衡状况也在加剧。西部大开发战略实行十多年以来，西部地区经济社会发展取得了巨大成就，也给西部工业发展注入了新的活力，但在以经济增长为主要导向的评价考核机制下，西部地区工业发展也付出了生态环境恶化以及自然资源大量消耗的沉重代价，因此，对西部地区工业经济发展水平进行综合评价，通过对西部各地区的经济发展水平以及工业经济发展状况的全面系统反映，分析其发展中所存在问题的共性和差异，引导和强化西部地区工业经济全面、科学、可持续发展，从整体上进一步有力推动西部大开发战略的实施就显得十分重要。
1.西部地区工业经济发展水平评价指数体系的构建
西部地区工业经济发展是一个复杂的大系统，且这一系统是由若干多元参量组成。可以将反映西部地区经济发展状况分解成一些具体的、可操作的指标，这些指标体系是一个综合性、系统性、多元性的指标体系，涉及到经济、社会以及环境等各个方面。
（1） 经济发展水平指标
a.经济总量指标
即人均国内生产总值。该指标主要描述西部地区经济发展水平、规模以及生产力发展水平的高低，是直接反映西部地区工业化水平的重要指标。
b.结构变动指标
主要包括产业结构、就业结构、消费结构以及外贸结构，其中以第三产业增加值占GDP比重来衡量产业结构的变动与优化;以乡村从业人数占全部就业人数比重来衡量就业结构的变动;以城镇居民家庭恩格尔系数来衡量消费结构的变动，该指标主要用于描述工业经济发展程度和发展的阶段性以及对工业经济的依赖程度，客观反映居民的收入、生活水平以及富裕程度。计算公式为城镇居民食品支出总额占居民收入总额的比重;以进出口总额占GDP的比重来衡量外贸结构。
c.城镇化水平
即城镇化率，它指城镇人口占总人口的比重，城镇化水平的高低已经成为衡量西部地区工业经济发展状况的重要标志之一。
（2） 工业经济结构水平指标
a.工业生产总值占GDP的比重
b.主要反映工业化水平。
c.规模以上工业增加值占工业总产值的比重
主要反映规模结构。
d.高技术产业总产值占工业总产值比重
主要反映工业技术进步水平。
（3） 工业经济发展综合效益指标
a.工业全员劳动生产率
该指标反映工业企业的生产效率和劳动投入的经济效益，其计算公式为：
工业全员劳动生产率（元/人）=工业增加值÷全部从业人员人数×12÷累计月数
b.成本费用利润率
该指标反映工业投入的生产成本及费用的经济效益，也反映企业降低成本所取得的经济效益，计算公式为：
成本费用利润率（%）=利润总额÷成本费用总额×100%
c.总资产贡献率
该指标反映工业企业全部资产的获利能力，是工业企业管理水平和经营业绩的集中体现，也是评价工业企业盈利能力的核心指标，计算公式为：
工业总资产贡献率（%）=（利润总额+税金总额+利息支出）÷平均资产总额×12÷累计月数×100%
d.流动资产周转率
该指标既反映工业企业的经营状况，也反映资金利用效果和再生产循环的速度，计算公式为：
流动资产周转率（次）=产品销售收入÷全部流动资产平均余额×12÷累计月数
e.产品销售率
该指标反映工业产品已实现销售的程度，是分析工业产销衔接情况，研究工业产品满足社会需求的重要指标，其计算公式为：
工业产品销售率（%）=工业销售产值÷现价工业总产值×100%。
（4）发展潜力指标
a.科技进步水平
科技进步水平指标主要包括R&D研究人员数、规模以上企业R&D经费支出占GDP比重、规模以上企业专利技术数量水平以及新产品产值率。其中R&D研究人员和规模以上企业R&D经费支出占GDP比重这两项指标均反映西部地区科技实力和基础，是工业经济发展的重要科技支持。规模以上企业专利技术数量水平：主要用人均专利申请数来衡量，公式为：专业申请数/行业平均就业人数，该指标用于体现西部地区技术创新能力和活跃程度。新产品产值率指标，是一定报告期内新产品产值占企业产品总产值的比率，该指标用于体现西部地区科技产出及对经济增长的直接贡献。
b.教育水平
教育水平主要包括教育经费占GDP比重、高等学校在校大学生数、高等学校普通本、专科学校数等。教育经费占GDP比重、高等学校在校大学生数、高等学校普通本、专科学校数都用于反映西部地区教育实力和基础，是西部地区工业经济发展的重要智力支持。
（5）生态环境水平指标：
a.万元GDP综合能耗
该指标是一定时期标准能源消耗与GDP之比，以能源消耗强度来反映资源利用率。
b.环境保护指标
主要从环境治理水平、环保投资水平等角度来反映西部地区工业经济发展水平。由于我国的环境污染主要来源于工业污染，因此，大气环境质量、水环境质量、固体环境质量等成为制约工业经济发展的重要因素。
单值废气排放量。该指标反映大气环境质量，计算公式为：
单值废气排放量=废气排放总量/工业总产值×100%
单值废水排放量。该指标反映水环境质量，计算公式为：
单值废水排放量=废水排放总量/工业总产值×100%
固体环境质量指标：主要包括工业固体废物综合利用（%）、单值固体废物产生量（千克/元）。其中，工业固体废物综合利用率是指工业固体废物综合利用量占工业固体废物产生量的百分率;单值固体废物产生量也是反映固体废物排放指标，其计算公式为：
单值固体废物产生量=固体废物产生量/工业总产值×100%
c.其他指标
主要包括：治理工业污染项目投资额占GDP比重（%）、城市生活垃圾无害化处理率（%）。
2.西部地区工业经济发展水平评价模型的构建
对于多指标综合评价模型，各指标权重的确定公式核心问题，因此选择适当方法，科学合理地确定指标权重至关重要。目前国内外关于权重确定的方法有很多，如层次分析法、主成分分析法、因子分析法以及人工神经网络评判法等。考虑到认为确定权重的主观性，本文采用主成分分析方法作为综合评测的方法。
（1）主成分分析法的数学模型
假设有n个地理样本，每个样本共有p个原始变量，表示为X1，…，Xp。这P个变量构成的N维随机向量为X=（X1，…，XP）。对X进行线性变化，考虑原始变量的线性组合：
Z1=l11X1+l12X2+l1pXp
Z2=l21X1+l22X2+l2pXp
……
Zp=lp1X1+lp2X2+lppXp
主成分是不相关的线性组合Z1，…，Zp，并且Z1是X1，…，Xp的一切线性组合中方差最大者，Z2是与Z1不相关的所有线性组合中方差最大者，Zp是与Z1，Z2，…Zp-1都不相关的所有线性组合中方差最大者。
（2）主成分分析法的基本步骤
步骤一：设原始矩阵为X=（Xij）n×p，其中Xij表示西部地区中第i个省市区的第j项指标数据。为了消除各项指标之间在量纲化和数量级上的差别，对指标数据进行标准化，得到标准化矩阵。
步骤二：计算相关系数矩阵：
R=
r11r12…r1p
r21r22…r2p
……
rp1rp2…rpp
其中rij（i，j=1，2，…，p）为原变量xi和xj的相关系数，rij=rji，其计算公式为：
rij=∑nk=1（xki-xi）（xkj-xj）∑nk=1（xki-xi）2∑nk=1（xkj-xj）2
步骤三：计算特征值和特征向量：
求解特征方程|λI-R|=0，求出特征值λi，并使其按大小顺序排列
λ1≥λ2≥……，≥λp≥0;并分别求出对应于特征值λi的特征向量ei（i=1，2，…p），并要求||ei||=1。
步骤四：计算主成分贡献率及累计贡献率：
主成分的贡献率为λi/∑pk=1λi（i=1，2…，p），累计贡献率为∑ik=1λi/∑pk=1λi（i=1，2，…，p）。根据选取主成分个数的原则，特征值要求大于1且累计贡献率大于85%的特征值λ1，λ2，…，λp所对应的的1，2，……，m（m≤p），其中整数m就是抽取的前m个主成分，即Z1，Z2，…Zm。
步骤五：计算主成分荷载：
主成分荷载是反映主成分Zi与原变量xj之间的相互关联程度，原始变量xj（j=1，2，…，p）在诸主成分Zi（i=1，2，…，m）上的荷载lij（i=1，2，…，m;j=1，2，…，p）。
lij=p（zi，xj）=λieij（i=1，2，…，p）
步骤六：计算主成分得分：
Fm=W1Z1+W2Z2+…WiZi
3.西部地区工业经济发展水平综合评价模型测算
（1）样本选取 本项目拟选取西部地区十一个省市区（除）2010年至2011年工业经济发展水平评价指标相关统计数据，进行西部十一个省市区工业经济发展水平的评价。数据均来自西部各地区统计年鉴、中经网统计数据库、中国经济社会发展统计数据库、中国工业经济统计年鉴以及中国高技术产业统计年鉴。
（2）工业经济发展水平综合评价模型的测算结果
运用所选取的样本以及所构建的工业经济发展水平综合评价模型，采用SPSS19.0统计软件，计算得出西部地区工业经济发展水平综合评价指数，结果如表1所示：
由上表可知西部是十一个省市区工业经济发展水平综合评价指数在2010至2011年的两年内，呈现出以下三大特征：
第一，从总体情况来看，西部地区十一个省区市只有重庆、四川、陕西、广西四省区市工业经济发展综合指标为正值，而其他七个省区均为负值，形势不容乐观。按指标值来排名，重庆最高，达到1.5031分值，宁夏最低，为-0.8514，排名如下：重庆、四川、陕西、广西贵州、内蒙、新疆、云南、甘肃、青海、宁夏。
第二，从横向比较来看，西部各地区工业经济发展水平综合评价指数存在局部波动，如重庆和四川的综合评价指数2011年较2010年分别上升了1.1653和0.0455，陕西、内蒙古以及广西的综合评价指数2011年较2010年则分别上升了0.6574、0.7210以及0.2962，其余省市区则出现下降的趋势。综合评价指数的波动性反映出了我国西部地区工业经济发展水平的动态性特征，在不同的发展时期，西部各地区由于选取的发展战略不同以及根据资源禀赋选取相应的优势产业重点发展，从而可能成为综合评价指数在不同时点上出现局部波动的原因之一。
第三，从纵向维度来看，贵州、甘肃由2010年的正值变为2011年的负值，广西则由负值转为正值。并且，西部各地区工业经济发展水平综合评价指数存在明显的地区性差异，2010年综合评价指数分布在-0.9379-1.0290之间;2011年综合评价指数分布在-0.8514-1.5031之间，地区性差异显著，这也验证了我国西部地区内部工业经济发展的不平衡性现状。我国西部各省市区之间由于地理位置、资源禀赋以及工业基础水平本身存在明显的差异性，从而使得区域工业经济发展出现不平衡性，并有可能使得区域间的差距进一步扩大，从而进一步拉大西部各省市区内部差距以及东西部之间的差距。
参考文献：
[1]KRICHELDOFH R.Syntheses and application of poly-lactides[J].Chemosphere，2001，43： 49-54.
[2]汪晓昀，吴纪宁.新型工业化综合评价指标体系设计研究[J].财经理论与实践，2006（6）：122-124.
[3]李同宁.我国及各省市区新型工业化进程监测分析[J].软科学，2006（2）：40-42.
[4]陈元江.工业化进程统计测度与质量分析指标体系研究[J].武汉大学学报，2005（6）：819-823.
[5]任保平.基于科学发展观的新型工业化及其创新支持[J].福建论坛.人文社会科学版2005，（5）：21-24.
关键词：地方经济；制度特征；发展不平衡
改革开放初期，邓小平同志提出了“允许一部分人先富起来，以先富带动后富”的经济发展观点。因此在改革开放后很长的一段时间内，我国都致力于东部沿海地区的经济发展，而忽略了中西部地区的发展。因此经过几十年的发展，东部地区的经济发展水平远远超过中西部地区的经济发展水平，从而造成区域经济之间的不平衡。
一、地方经济不平衡性分析
固然，改革开放的经济政策是造成我国地区经济发展不平衡的主要原因，然而我国幅员辽阔，不同地区之间的人口环境、地理资源等都存在着不同，这些也使造成我国地方经济发展不平衡的原因。
1.我国地方经济发展不平衡的历史原因。我国地方经济之所以发展不平衡是有一定的历史渊源的。自春秋战国后期秦始皇统一六国以来，我国在几千年的历史时期中都是一个中央集权国家。这样的国家体制导致国家政权有很强的力量，因此在地方政府的强势引导下，地方经济得到了很大的发展，并且由于不同地方政府的引导方式不同因此地方经济发展的水平也就不同。
另外，虽然我国在很长的一段时间内都是一个多民族的国家，然而汉民族在很长的时期内掌握国家政权，再加上我国传统文化中的“华夷之辨”等思想的影响，汉民族政权对汉民族地区的经济发展扶持力度要远远大于对少数民族地区的经济发展扶持，从而造成了汉民族地区经济发展水平与少数民族地区经济发展水平的不平衡。
2.我国不同地区地理环境对地方经济发展不平衡的影响。地理环境因素也是造成地方经济发展不平衡的重要原因。在古代，由于科技水平有限，交通环境不完善，一些处在偏远山区的地区与外界的交流十分不便，因此使得这些地区在很长的时间内处在一个封闭的环境中，阻碍了这些地区与外界的交流，尤其是经济交流，从而使得这些地区经济发展水平落后，与其他地区的经济发展水平严重不平衡。
不管是在封建时期还是在社会主义时期，不同地区都有只属于该地区的特色产业。例如，在古代川蜀地区的蜀锦、江淮地区的海盐、淞沪地区的粮食都是专属于各地区的特色经济产业，因此造成不同地区经济发展模式不同，进而造成不同地区经济发展水平不同。在现代，由于工业革命的不断推进，煤炭石油等自然资源的需求越来越大，拥有丰富煤炭石油资源的中西部地区逐渐形成特色的能源经济产业，因此中西部地区与东部地区的经济发展水平存在不平衡。
3.我国经济制度对地方经济发展不平衡的影响
目前我国实行的是公有制为主体，多种所有制经济共存的经济制度，这就决定了政府在经济发展中扮演着关键的角色，起到十分重要的指导作用。因为地方政府在经济发展中扮演着十分重要的角色，所以在不同地区由于政府政策或者工作要求的不同，地区内的经济发展模式就不同，从而使得不同地区的经济发展水平不同。
制度特征与经济发展不平衡的关系分析
在前文中我们提到，经济制度是造成不同地区经济发展水平衡的重要因素，但是我们对制度影响经济发展水平的途径还不得而知，因此接下来我们针对这一方面展开详细研究。具体来说制度可以通过以下几种途径来影响经济发展水平。
（1）制度影响着生产要素的组合方式
众所周知，生产要素在经济生产过程中扮演着重要的角色，并且不同的生产要素通过不同的组合方式来推动经济的发展，而制度就是生产要素组合的规则依据，因此不同的制度特征会影响生产要素的组合方式，从而影响经济发展的水平。
例如：资本投资对于某一地区的经济发展有着十分重要的作用，而且资本投资取决于投资人的主观决定。投资人在投资前往往会对投资地区的经济现状进行一系列的调查分析，通过分析结果来决定是否进行投资。然而，不同地区为促进本地区经济的经济发展，往往会制定一系列的吸引外来投资的政策，同时制定合理的金融制度。投资人的投资行为在很大程度上取决于这些制度和政策，因此我们发现地方制度可以影响市场中资本的投入与使用，从而影响到地区内经济的发展。
另外，制度还可以通过影响人力资源的增长与分配，影响区域内的人力资源的使用，从而影响到区域内经济的发展水平。制度还可以通过推动科学技术的不断进步，提高社会生产效率，进而提高区域内的经济发展水平。制度还可以调动劳动者的积极性，提高劳动者的生产效率，进而提高区域内的经济发展水平。
（2）制度影响着经济交易
不同地区之间的经济交流已经成为提高各地方经济发展的重要推动力，然而在现实中，经济交流之间存在着很大的风险，这些风险影响了区域间经济交流的积极性，从而不利于区域经济的发展。
目前，一些地区纷纷出台了一系列的法律法规，以制度的形式规范经济之间的交易，督促人们进行公平交易，这些措施可以有效的提高地区之间交易的积极性，降低交易过程中的风险，从而提高区域内的经济发展水平。
二、制度影响着个人与社会的关系
个体在参与社会生产过程中，其自身的利益经常与社会利益产生冲突，此时个体会倾向与满足个人需求，从而损害了社会的利益，进而影响到社会经济发展。但是，我们通过制度化将个人努力与社会报酬挂钩，在保证社会效益的前提下，充分保障了个体的利益，从而使得个体利益逐渐向社会利益靠拢。个体在创造社会财富的同时就是在增加自己的财富，这会极大的提高个体的工作积极性，从而提高社会经济的发展水平。
三、结语
地方经济发展不平衡是目前我国经济发展过程中面临的重要问题，因此我们有必要对地方经济发展不平衡的问题进行研究分析。我们只有充分的了解造成地方经济发展不平衡的因素，才能够采取有效的措施以消除不同地区之间经济发展的差距，从而促进我国整体经济的发展进步。
参考文献：
[1]刘晓桐.目前我国区域经济发展中存在的问题分析[J].消费导刊，2013（10）.
关键词：区域经济；空间马尔可夫链；时空演变；山东省
中图分类号：F127.52文献标识码：A文章编号：1003-4161(2009)01-0072-04
区域经济非均衡发展是经济发展过程中客观存在的一种经济社会现象。由于区域间自然条件、区位因素、经济基础、制度环境等差异，导致区域间的经济发展存在着很大的差异，山东也是如此，尤其表现在鲁西部地区与山东半岛地区经济差异更加明显。为系统研究山东省区域经济时空演变规律，本文以山东省17个设区城市、31个县级市和60个县为研究单元（以下统称为城镇），选取了反映区域经济发展的10项统计指标进行研究。首先对108个城镇9年的10项统计数据进行了主成分分析，得出了反映各城镇经济发展水平的综合得分。然后分别计算了山东省区域经济发展水平的马尔可夫转移概率矩阵和空间马儿可夫转移概率矩阵，将区域经济发展的时间特征和空间特征结合在一起，探索山东省区域经济时空演变动态特征。最后利用GIS软件对计算结果进行了可视化分析，揭示了山东省区域经济演变过程的时空特征。
1 山东省区域经济数据的主成分分析
1.1 数据的采集和预处理
利用1997～2006年的《山东省统计年鉴》，采集了山东108个城镇9年的10个统计指标。包括年末总人口、土地面积、粮食总产量、地方财政预算内收入、地方财政预算内支出、年末金融机构各项存款余额、居民储蓄存款余额、规模以上工业总产值、基本建设投资完成额、人均道路面积等。由于各指标量纲不同，首先进行标准化处理。作者采用标准差标准化对数据进行了标准化处理。由这种标准化方法所得到的新数据，各要素的平均值为0，标准差为1，可有效消除量纲的影响。
1.2 主成分分析
在区域经济分析中，变量太多无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。主成分分析方法能在各个变量之间相关关系研究的基础上，用较少的新变量代替原来较多的变量，而且尽可能多的保留原来较多变量所反映的信息，是综合处理这种问题的一种强有力的工具［1］。作者运用Matlab的princomp函数进行主成分分析，分别计算各主成分载荷、主成分贡献率、主成分得分和综合得分。综合得分的计算方法为各主成分得分乘以其对应的主成分贡献率，然后求和。
2 山东省区域经济时间演变分析
2.1 主成分分析结果处理
对计算出的山东省108个城镇9年的综合得分分别进行排序，将全省的区域经济发展水平划分为四种发展类型：①（1）低水平地区：综合得分排序位于75％以后的区域；（2）中低水平地区：综合得分位排序于50％～75％的区域；（3）中高水平地区：综合得分排序位于25％～50％的区域；（4）高水平地区：综合得分排序位于前25％的区域。这四种经济发展水平类型由低到高分别使用数字1、2、3、4表示。然后根据序号重新对数据进行排序，得出每一个区域每年所处的经济发展水平类型。从而得出一个108×9的区域经济发展状态矩阵，从这个矩阵上可以看出每一个区域在每一年所处的经济发展水平，从而可见每一个区域所处经济发展状态在时间上的转移变化。
2.2 马尔可夫矩阵计算
根据以上经济发展水平的分类，计算出相应类型的概率分布及其年际变化，近似的表示出区域经济发展变化的整个演变过程。这样就可以得出一个4×4的马尔可夫转移概率矩阵，得出区域经济发展由某一状态转向另一状态的概率。用Pij表示从状态Ei转移到Ej的概率，即Pij＝P(EiEj)。如果某个区域的经济发展类型为i，在下一年份仍保持不变，则该区域转移类型为平稳；如果区域经济发展水平有所提高，则区域向上转移；否则向下转移。根据此矩阵来分析区域经济发展在时间上的变化，可以得出一个区域的经济发展状态转移到另一发展状态的概率。
1997～2000年处于“九五”规划期间，2001～2005年处于“十五”规划期间，为全面分析山东省108个城镇经济的时间演变规律，根据上述计算得出的108×9的区域经济发展状态矩阵，分别计算这两个时期山东省城镇经济综合得分的马尔可夫转移概率矩阵，（表1）所示。
2.3 结果分析
（表1）中，对角线上的元素表示区域经济发展状态不发生转移的概率，即该区域经济发展状态没有发生变化的概率，非对角线上的元素则表示区域经济发展从一种状态转移到另一种状态的概率。由（表1）可见，山东省区域经济状态转移在两个时期存在有许多共同点：
（1）所有对角线上的元素在数值上都大于非对角线上的元素。在对角线上的元素的最小值是0.667，最大值为0.917。这说明，区域经济发展类型不发生改变的概率很大，一个区域经济发展状态在某年属于i中类型，那么在随后的年份该区域仍然属于该类型的概率至少为66.7％，维持在原来的发展类型。（2）区域经济发展的不同类型之间发生状态转移的概率非常小，在非对角线上的元素，其数值远远小于对角线上的元素数值。在非对角线上元素的最大值为0.198，还不到对角线上最小元素0.667的三分之一。而且，非对角线上的元素数值大于0的都在对角线的两侧，这表明，在连续的两个年份，山东省县域的经济发展类型只能向上或者向下一级、二级类型转移，不可能实现跳跃两级的发展，如从低水平向中高水平或者从高水平向低水平状态转移，这种发展的可能性是不存在的。（3）山东省县域经济发展存在着明显的两极化现象。从这两个时期的状态转移矩阵上看，在初期属于发展高水平的区域，在随后的年份仍然处于发展高水平的概率至少为90.1％，而向下转移的可能性最大为9.9％，而且大多是转向中高水平，依然在发达状态，在第二个时期，仅仅有1.9％的概率转向中低水平，这表明发达地区的经济发展水平仍然处于高水平状态；而初期属于发展低水平的区域，在随后的年份仍然处于发展低水平的概率至少为80.2％，而向下转移的可能性最大为19.8％，而且是只能转向中低水平，不可能发生直接跳跃发展到中高水平或者高水平状态。这说明，山东省县域经济发展存在着高水平地区依然发达，低水平地区依然落后的经济发展局面，存在着两极化发展的现象。
此外，山东省区域经济综合得分类型转移在两个时期上也存在着不同之处：（1）随着时间的变化，经济发展处于低水平和高水平状态的区域，仍然维持其发展状态的概率明显增加。维持低水平发展状态的概率由1997～2000年期间的0.802增加到2001～2005年期间的0.843；维持高水平发展状态的概率由1997～2000年期间的0.901增加到2001～2005年期间的0.917。（2）经济发展水平处于中间阶段，即中低水平和中高水平的区域，仍然维持其发展状态的概率明显减小。维持中低水平发展状态的概率由1997～2000年期间的0.741减小到2001～2005年期间的0.667；维持中高水平发展状态的概率由1997～2000年期间的0.827减小到2001～2005年期间的0.750。由此可以看出，初期为低水平的区域经济发展向上转移的概率明显的减小，同时，初期为高水平的区域经济发展向下转移的概率也在减小。由此可得，山东省区域经济发展的两极化现象进一步加剧。
3.山东省区域经济空间演变分析
3.1 空间马尔可夫矩阵计算
空间马尔可夫链是传统的马尔可夫链方法与“空间滞后”这一概念相结合的产物［2］。空间马尔可夫转移概率矩阵以区域i在初始年份的空间滞后类型为条件，将传统的k×k马尔可夫矩阵分解为k个k×k条件转移概率矩阵，对第k个条件矩阵而言，元素Pij(k)表示以区域在t年份的空间滞后类型k为条件，该年份属于类型i而在下一年份转移为类型j的一步空间转移概率。为得到山东省县域空间马尔可夫矩阵，首先计算每一区域各年份的相邻区域的综合得分的加权平均值，对这些相邻区域的综合得分平均值进行排序分类，得到每一个区域综合得分的类别。山东省各相邻区域的综合得分平均值为各个区域9年的综合得分矩阵与空间权重矩阵的乘积。使用MATLAB软件对山东省各城镇经济综合得分分类矩阵与山东省各城镇相邻区域综合平均得分分类矩阵进行处理，从而得到山东省县域综合得分类型的空间马尔可夫矩阵。计算的1997～2000年份和2001～2005年的空间马尔可夫转移概率矩阵（表2）。
3.2 结果分析
由（表2）可见：（1）相邻区域的背景条件在山东省区域经济发展动态变化过程中起着十分重要的作用。在相邻区域经济发展水平存在差异的情况下，该区域经济发展状况发生转移的概率各不相同。即若区域背景对区域经济发展没有影响，（表2）中同一时段内的4个条件概率矩阵将分别相等，等于相应时段的传统马尔可夫概率矩阵（表1）。从以上的分析结果来看，事实并不是这样的，区域的背景与区域经济发展中存在紧密的联系。（2）不同的相邻区域背景在区域经济发展转移过程中所起的作用也各不相同。一般来说，一个区域，若与比本区域发展水平高的区域相邻，那么其经济发展向上转移的概率将增加，向下转移的概率将减小；若与比本区域发展水平低的区域相邻，那么其经济发展向下转移的概率将增加，向上转移的概率将减小。例如，在2001～2005年期间，一个低水平区域向上转移的概率平均为0.157（表1），当它分别与中低水平和中高水平地区相邻时，概率就分别增至0.156和0.174（表2），而与低水平地区相邻时，概率降至0.077。在1997～2000年期间，一个高水平区域向下转移的概率平均为0.099（表1），而当它分别与中高水平地区相邻时，向下转移的概率降至0.047，而与低水平地区相邻时，概率增至0.500（表2）。（3）一个区域向上或向下转移的概率与区域和周围相邻区域之间的差异程度不成比例。对于一个低水平区域，如果其相邻区域为中低水平，在2001～2005年期间向上转移的概率比其相邻区域为低水平时增加0.079，在其相邻区域为中高水平和高水平时向上转移的可能性增加更为明显，分别达到0.174和0.286。（4）空间马尔可夫转移概率矩阵为山东省区域经济两极化发展现象的存在提供了空间上的解释。区域背景对区域经济发展的确产生了某种程度的正面或者负面的影响。总体来说，一个区域，如果其相邻区域的经济发展水平相对较高，则该区域经济发展向上转移的可能性比较大；反之，如果其相邻区域的经济发展水平相对较低，则该区域经济发展向下转移的可能性比较大。也就是说，除个别区域外，近发达者愈发达，近落后者愈落后，但是不排除有某些情况不同。例如，一个低水平区域在其相邻区域为高水平时，其仍然停滞在低水平发展状态的概率在1997～2000年和2001～2005年期间分别为0.750和0.714，均小于同期不考虑相邻区域情况的0.802和0.843；而一个高水平区域在其相邻区域为低水平时，其仍然停滞在高水平发展状态的概率在1997～2000年和2001～2005年期间分别为0.500和0.500，均大大小于同期不考虑相邻区域情况的0.901和0.917。但是也有不同的情况，例如，在1997～2005年期间，一个低水平区域在其相邻区域为低水平时，向上转移的概率为0.211，而当其相邻区域为中低水平和中高水平时，向上转移的概率分别为0.184和0.200，向上转移的概率明显降低了。这些现象可以由比较这两个转移概率矩阵上呈现出来。
4.山东省区域经济发展状态转移的空间分布分析
根据以上计算的传统马尔可夫转移概率矩阵和空间马尔可夫转移概率矩阵，运用GIS软件进行可视化分析可见：（1）在1997～2000年期间，全省有十八个县域综合得分发展类型向下转移，除肥城市、安丘市、青州市、微山县个别县市以外，其他县市均在临沂、德州、聊城、菏泽等地区；有十七个县市综合得分发展类型向上转移，有六个县市在东部发达地区，其他县市均在鲁西地区；全省大部分的县市综合得分发展类型不发生转移。西部传统落后地区的综合得分发展类型转移方向不定，经济发展还不稳定，而东部沿海传统发达地区的综合得分类型要么向上转移，要么不发生转移，经济发展比较稳定。这说明，东部发达地区依然保持在高水平发展状态，西部地区的发展方向还不明确，在一定程度上印证了山东省区域经济发展的不平衡性，东西部经济发展状态还存在差距。（2）在2001～2005年期间，全省综合得分发展类型向下转移的地区有所减少，而且在空间分布上也发生了变化，不过大多数依然位于西部落后地区；其发展类型向上转移的区域大多位于滨州、德州、临沂和菏泽等经济落后地区；而东部沿海发达地区的综合得分发展类型没有发生转移，依然保持原来发展状态。这说明，西部地区的经济发展还存在有问题，发展转移状态还是不明确，而西部持续保持着高水平的发展状态，发展势头稳定，东西部的经济发展状态差距十分明显。（3）另外，从图上还可以明确的看出，在过去的九年里，无论在哪个时期，山东省东部沿海发达地区的综合得分发展类型状态总体上不发生向下转移的现象，整体经济发展处于稳定状态。此外，区域经济发展状态的转移，并不是仅仅与其本身的经济发展情况相关，由于区域在地理空间上不是孤立存在的，因此，其状态如何发生转移与周围相邻区域的经济发展状态也存在着密切的联系。以上两图只是表示了山东省各个县域综合得分类型转移的空间分布格局，并没有考虑到周围相邻区域的经济发展转移状况，无法反映出区域转移和周围相邻区域之间的联系。下面两图可以在一定程度上表现出区域转移与相邻区域转移的关系。同时可以发现：那些区域自身和周围相邻区域同时发生向上转移或同时不发生转移的大多数分布在山东半岛沿海高水平发展地区，而在区域或其相邻区域中，出现一方或双方均发生向下转移的县域几乎全部分布于滨州、德州、临沂、聊城和菏泽的传统经济落后地区；区域经济发展状态类型转移的研究，需要考虑到其相邻区域的发展状态和区域的地理空间特征。这又进一步证实了山东省区域经济发展水平存在着明显差距的现象。
5.结 论
本文以山东省108个城镇为研究单元，通过对区域经济发展影响因素进行主成分分析，计算出综合得分，基于马尔可夫链和空间马尔可夫链方法，对山东省1997～2005年区域经济动态发展过程中的时空演变特征进行了实证分析。并取得了以下结论：（1）9年间，山东省区域经济演变过程中，区域之间的经济发展水平存在着明显的差距。在传统的西部落后地区与东部沿海发达地区，这种差距表现的尤为显著。西部地区的经济发展状态还不稳定，东部半岛地区的经济发展平稳，有着明确的向上发展方向。（2）在山东省区域经济演变过程中，区域经济的发展状态转移在空间上不是孤立的，区域综合得分类型状态转移明显地受到其相邻区域发展状态的影响。一个区域，如果其相邻区域处于高水平发展状态，则其经济发展向上转移的概率会增大，而向下转移的概率会降到最小；反之，如果其相邻区域处于低水平发展状态，则其经济发展向上转移概率会有所减小，而向下转移的概率会明显的增大。（3）由于是对影响区域发展水平的多种指标进行主成分分析，最后采用综合得分类型来建立空间马尔可夫状态转移概率矩阵，因此，山东省西部落后地区与东部沿海发达地区的差距不仅仅是经济发展水平的差距，而且存在着社会发展水平等其他方面的差距，如:交通运输条件、基础设施建设、对外开放水平、科技发展和教育水平等。
基金项目：建设部科技计划项目（2008-R2-11）。
参考文献：
［1］ 徐建华．现代地理学中的数学方法［M］．北京：高等教育出版社, 1996：83-94.
［2］ 蒲英霞,马荣华,葛莹等．基于空间马尔可夫链的江苏区域趋同时空演变［J］．地理学报，2005，（5）：817-826．
关键词：聚类分析；经济发展水平；经济指标；十二盟市；地域差异
1.引言
内蒙古自治区位于中国北部边疆，位于北纬37°24′至53°23′，东经 97°12′至126°04′之间，由东北向西南斜伸，呈狭长形，东西直线距离2400公里（km），南北跨度1700公里（km），横跨东北、华北、西北三大区；土地总面积118.3万平方公里（km2），占全国总面积的12.3%，在全国各省、市、自治区中列第三位。东南西与8省区毗邻，北与蒙古国、俄罗斯接壤，国境线长4200公里（km）。
内蒙古自治区现设有呼和浩特市、包头市、乌海市、赤峰市、鄂尔多斯市、通辽市、呼伦贝尔市、兴安盟、锡林郭勒盟、乌兰察布市、巴彦淖尔市和阿拉善盟。近些年来，经济发展速度明显加快，但由于自然条件、区位差异、资源禀赋和国家政策等因素的影响，内蒙古十二盟市之间存在着明显的发展差异，经济发展水平不一致。
2.内蒙古经济水平现状
近年来全区国民经济保持了持续快速增长，无论是经济总量，还是人均水平都大幅度提高，经济实力明显增强，在全国的地位和影响力也明显提高。内蒙古GDP增速继续保持自2002年以来连续7年全国第一，人均GDP跃居全国第8位，按当年平均汇率折算达4638美元。《中国省域经济综合竞争力发展报告（2007―2008）蓝皮书》显示，2007年内蒙古自治区经济综合竞争力居全国第10位，西部各省区市第1位，其中产业经济竞争力、可持续发展竞争力、环境发展竞争力以及宏观经济竞争力等4项二级指标居全国前列。
3.聚类分析方法简介
3.1.聚类分析方法概念
聚类分析方法是新近发展起来的一名多元统计分类法，它是研究多要素事物分类问题的数量方法，可避免传统分类法的主观性和任意性的特点。聚类分析是定量研究地理事物分类问题和分区问题的重要方法，是根据地理变量（或指标或样品）的属性和特征的相似性、亲疏程度，用数学的方法定量的确定地理变量（或指标或样品）的亲疏关系，并按这种亲疏关系程度对站点（或样品）进行聚类，把它们逐步地分型划类，最后得到一个能反映个体或站点之间、群体之间亲疏关系的分类系统。
3.2.聚类分析方法步骤
指标的选取和数据的搜集在聚类系统中，首先我们要找出一批地理数据或指标和能度量这些数据或指标之间相似程度的统计量。这些数据或指标往往来源于五个方面：野外调查，定位或半定位观测，从地形图、航片、卫片上提取地理信息以及从有关部门收集观测或统计资料。
4.聚类分析
4.1.指标选取及数据的搜集整理
一个地区的经济发展水平受多种因素影响。参考有关研究，在遵循科学性、合理性、可比性和可操作性的原则下，选取以下指标作为聚类分析的基础指标。
4.2.数据的分析处理
应用统计分析软件SPSS 13.0 for Windows 中的系统聚类过程Hierarchical Cluster Analysis 对表3数据进行聚类分析。系统聚类法（分层聚类法）是聚类分析中应用最广泛的一种方法。
4.3.聚类分析结果
为了更加明显地体现十二盟市的经济差异，更准确地为各地区的经济发展程度定位，以便找出差距，分析原因。根据聚类谱系图，并结合自治区的实际情况，可把自治区的经济发展状况由强到弱分为五类（即取标尺距离为7时）：第一类，包头地区；第二类，鄂尔多斯地区；第三类，呼和浩特地区；第四类，呼伦贝尔、通辽、赤峰地区；第五类，锡林郭勒、巴彦淖尔、乌兰察布、兴安盟、阿拉善和乌海等地区。但是结合聚类谱系图和自治区的呼和浩特、包头和鄂尔多斯地区的经济发展情况，也可把经济发展水平划分为三类地区：经济较发达地区（呼和浩特、包头和鄂尔多斯地区）；经济发展一般地区（呼伦贝尔、通辽、赤峰地区）和经济欠发达地区（锡林郭勒、巴彦淖尔、乌兰察布、兴安盟、阿拉善和乌海等地区）。为了更好地了解自治区的经济水平差异状况，我们按区域进行分类，即用上面的第二种分类方式把内蒙古十二盟市经济发展水平划分为三类，如表所示：
5.结果分析及其发展对策
为了明显地体现内蒙古十二盟市的经济差距，准确地划分各盟市的经济发展水平，根据系统的聚类分析得到聚类谱系图，同时结合内蒙古经济的实际情况，可以把十二个盟市的经济发展水平由高到底划分为3类：经济较发达地区、经济发展一般地区和经济欠发达地区。
(一)统一存款准备资金政策
统一存款准备资金政策导致的直接结果就是区域货币分布不均。对于经济落后的地区而言，其货币乘数较低，因此在统一存款准备资金政策的算法下落后地区非配到的资金远远落后于发达地区。缺少资金支持就无法进行当地招商引资以及各项基础建设，对经济落后地区而言无疑是雪上加霜。经济发达地区本就有能力进行自建，再加上大量的货币被分配到这里，其建设发展的空间被进一步扩大，此消彼长的建设方式不断拉大地区经济的不平衡。
(二)再贴现政策
就目前我国再贴现政策而言仍旧不够完善，使用的仍旧是相同的利率政策。因此在发展过程中具有明显的区域性。我国的票据难以实现不同地区的同化，很多时候难以发挥票据的一些基本功能，例如票据的融资功能等。票据市场的发展受到严重的阻碍，尤其是在一些经济发展比较落后的地区这种想象尤为明显。经济落后地区难以实现融资，经济建设以及市场发展受到阻碍，造成经济水平发展缓慢。
(三)金融机构分布不均
金融机构主要指银行（国有银行、地方银行、外资银行、信用社、政策性银行等），现实生活中可以发现，在东部发达地区银行遍布，银行种类多，数量也多。而在西部经济落后地区只能在一些大城市中心地带看到银行分布。金融机构的数量决定了当地的融资能力，由此可见，东部经济发达地区的融资能力明显高于西部地区，企业发展以及地区建设上的差异被进一步放大。通常情况下，股份制商业银行的主要职责就是给当地企业以及地区建设提供一定的资金支持，缺少银行的支持，对自建能力较弱的西部地区而言想要获得经济上的飞速发展明显不太实际。
二、促进区域经济发展的相关策略
(一)在经济落后区域建立金融组织体系
基于原先统一的金融政策造成经济水平的区域差异，为促进落后地区的经济建设必须针对性制定区域金融政策，以此带动落后区域的经济发展，缩小区域经济水平差异。重视经济落后地区的金融体系建设，加强政策性金融机构的构建，投入大量政策性资金。例如我国经济水平比较落后的西部地区，国家应该颁布区域性金融政策，首先明确当地政策性银行的首要职责。政策性银行的资金应该被主要应用与区域经济建设，包括西部地区的公共基础设施建设，政策性银行应该为地区预留相当一部分的建设资金共当地的区域建设，保证西部地区发展的基础资金。在西部地区建立专属于当地的金融机构，旨在为当地经济水平的发展提供资金服务。例如一些当地的开发银行或者投资金融机构，为当地经济发展进行融资，保证稳定的资金支持，加速当地经济发展。
(二)完善经济落后地区金融市场体系
落后区域的经济水平建设不仅要为当地建立专门的金融组织体系，还需要不断完善发展，组建统一的金融市场，以此带动当地市场经济水平的提高，促进当地经济水平的不断提升。东西部经济水平差异的出现原因之一就是金融市场的分割，在东部经济发展取得成效后国家有能力统一金融市场，以此带动西部地区的经济发展，降低东西部经济水平的差异。通过金融市场统一促进东部资金流入西部，在东部资金日益饱和的情况下实现资金在西部的有效利用。统一金融市场后还要在西部构建区域金融市场，提高当地金融市场的层次性，从而根据当地企业层次的不同为其提供相应的资金支持，加速当地经济建设。
(三)加强经济落后地区金融调控体系的构建
加强经济落后地区金融调控体系的构建有助于实现对区域经济的调控，在宏观上掌控经济发展的方向，有助于区域经济发展。中央加大对银行的宏观调控，有助于中央根据区域发展的市局需求分配资金。另外中央可以经济落后区域的利率、贴现率等进行宏观调控，以此促进经济落后区域的经济发展。另外在不同地区实行不同的存款准备资金政策，增加经济落后区域的货币分配量，保证其经济水平建设有一定的资金支持。例如我国目前可以根据地区的不同按照西部、中部、东部等实行不同的存款准备资金政策，加强西部以及中部地区建设。
三、结束语
高等教育作为人力资本投资的重要渠道,日益引起人们的重视。关于高等教育对经济增长贡献研究的文献虽已不少,但现有研究大多集中在高等教育对经济增长贡献率的估算上,有关区域高等教育①对经济增长贡献率差异因素的深入研究尚未多见,而且在估算方法上往往忽略了不同层次教育之间在质量上的差别,以及我国不同区域之间在经济社会发展方面的特殊性。本研究以各级普通学校生均教育经费支出作为衡量人力资本投入质量指标,以就业人员中受各级教育程度劳动者人数作为衡量人力资本投入数量指标,既考虑到了人力资本投入的数量因素又考虑到了人力资本投入的质量因素;以物质资本存量作为物质资本的投入指标;以GDP作为经济的产出指标。根据上述指标重新构建C-D生产函数,利用面板数据估算出1996-2007年间我国东、中、西、东北四大区域①的人力资本产出弹性系数,据此计算出各地区高等教育所形成的人力资本在此期间对经济增长的贡献率,并对影响区域高等教育经济贡献差异的内部性因素进行了深入分析。
二、区域高等教育对经济增长贡献率的估算
为估算区域高等教育对经济增长的贡献率,需要利用包含人力资本的两部门C-D经济增长模型计算出教育所形成的人力资本的产出弹性系数。其形式为Y=AF(K,H)(1)式中,Y代表产出GDP②;K代表物质资本存量③;H代表人力资本存量④。考虑到制度性因素也是影响经济增长的重要因素,因而,用全社会固定资产投资中非国有部门所占的比重A1、就业人员中非农产业所占的比重A2作为国内市场化程度的衡量指标,进出口总额占GDP的比重A3⑤作为对外开放程度的衡量指标,根据前述式(1),总量生产函数可以变为Y=AF(K,H,A1,A2,A3)(2)由于这些制度性的控制变量都是百分比的形式,因而,采用指数回归模型来确定回归模型中的解释变量和被解释变量之间的关系。由此可得如下回归模型Y=A*Ka1*Ha2*ea3*A1*ea4*A2*ea5*A3*eu(3)对上式取对数得LNY=LNA+a1LNK+a2LNH+a3*A1+a4*A2+a5*A3+ε(4)对上式两边同时取全微分可得ΔYY=ΔAA+a1ΔKK+a2ΔHH+a3*ΔA1+a4*ΔA2+a5*ΔA3(5)式中:a1ΔKK为物质资本的贡献份额;a2ΔHH为人力资本的贡献份额;它们分别除以ΔYY就得到了各自在经济增长中的贡献率。高等教育形成的人力资本在人力资本总量中的比重Rh=hH(6)高等教育对经济增长的贡献率Ch=Rh*a2ΔHH/ΔYY(7)估算区域高等教育对经济增长的贡献率,既要考虑到区域高等教育自身的差异(体现在截面单元上),又要考虑到国家政策的影响(体现在时间序列上),本研究中使用能够同时反映研究对象在截面和时间单元两个方向上变化规律的Paneldata面板数据,先将全国31个省级行政区划分为东、中、西、东北四大区域,在估算出各大区域教育所形成人力资本的产出弹性系数基础上,进一步计算出各个省级行政区高等教育对经济增长的贡献率。在使用面板数据模型时,首先要进行模型的设定检验以确定使用哪种形式的面板数据模型。考虑到截面样本之间存在异质性,本文使用似不相关回归(SeeminglyUnrelatedRegression,SUR)进行检验,对模型进行相应的广义最小二乘法(GeneralizedLeastSquared,GLS)估计。SUR是考虑到方程间的误差项存在异方差和同期相关的条件下,估计多个方程所构成的系统参数。在使用SUR进行检验时,面板数据方程估计权重选用两种:截面成员残差协方差矩阵和时期残差协方差矩阵。其中,前者要求时期个数必须大于截面成员个数,后者则相反。本文样本中四个地区的截面成员分别为10、6、11、3,时间期数为12,因此,在实证中使用GLS回归,面板数据方程估计权重都使用截面成员残差协方差矩阵。计量结果如表1所示。回归方程具有较高的拟合优度,F统计量较大,表明方程顺利通过显著性检验,方程的D.W统计量接近2表明模型不存在明显的序列相关问题。此外模型回归过程中A1、A2、A3使用的是百分比形式,其弹性系数需要通过对如下公式进行相应的调整后计算出来。各解释变量弹性系数的计算结果见表2。从表3可以看出,1996-2007年间我国区域高等教育对经济增长贡献率,不同区域之间,以及同一区域不同地区之间存在较大的差异。四大区域之间自中部、东北、东部、西部呈梯次递减的趋势;不同地区之间的差距更为明显,区域高等教育对经济增长贡献率最高的省份是中部经济欠发的江西省(18•10%),最低地区是西部经济欠发达的内蒙古(3•69%),前者是后者的约5倍。
三、区域高等教育发展水平与高教经济贡献率之间关系分析
在我国现有研究当中,并没有成熟的衡量高等教育发展水平的指标体系,本文从区域高等教育投入、发展规模、层次结构、形式结构、经济效率①、管理体制结构②、国家重点学科点的分布情况等方面进行分析。为了更为形象地反映区域内不同因素与高教经济贡献率之间的关系,本文借鉴波士顿矩阵分析方法③的基本思想,采用波士顿矩阵聚类分析方法分析各地区高等教育发展水平与高教经济贡献率之间的关系。
(一)区域高等教育投入水平与高教经济贡献率之间的关系
区域高等教育投入水平可以用高等教育经费支出和生均教育经费的绝对量或者相对量来衡量。本研究用各地区1996-2007年地方普通高校经费支出总额占GDP比重的平均值作为衡量区域高等教育投入的指标。由图1可知,第一象限属于区域高教投入多,高教经济贡献率高的地区。江西、辽宁、湖南、湖北、黑龙江、吉林、北京这些地区在高等教育发展过程中均保持了较高的投入水平,高等教育对经济增长的贡献率相对较高,这表明,区域高等教育的投入水平高是这些地区高等教育对经济增长贡献率较高的原因之一。这些地区既有经济发达地区的省份也有经济欠发达地区的省份,这说明区域高等教育投入除了与区域经济发达程度有关之外,还与各地区政府对高等教育的重视程度有关。第二象限属于高教投入少,高教经济贡献率高的地区。上海是我国的经济中心,由于历史的原因,国家有多所部属重点院校设立在此,这些院校可以直接从中央政府获得较充足的经费投入,相应的不需要地方承担太多的教育投入,所以区域高等教育投入较低。同时其高等教育机构也相对集中,优质的高教资源可以达到规模经济和范围经济的效果,高等教育资源的配置效率更高。而河南、安徽、新疆、山西等地高等教育的相对规模较小,截止到2007年上述四个地区普通高校在校生占全国的比例分别低出其人口数占全国的比例1•5、0•84、0•45、0•06个百分点。这些地区原有的高等教育规模较小,高校扩招后这些地区高等教育规模的扩大主要是依靠内涵型发展模式—扩大原有高校的校均规模实现的,教育资源的配置相对较为集中,教育资源配置效益较佳,从而获取了较高的经济贡献率水平。第三象限属于高教投入少高教经济贡献率低的地区。山东、广东、江苏、浙江、福建等经济发达地区,高等教育投入水平与其经济发展水平是不相适应的,1996-2007年间福建、山东、浙江、广东、江苏五个省份的地方普通高校经费投入占全国比重的平均值分别低出其GDP占全国比重平均值的3•19、2•21、1•17、1•11、0•98个百分点;而四川、河北、内蒙古、广西、青海、海南、等经济欠发达地区,经济发展水平低制约了这些地区对高等教育的投入,1996-2007年间四川、河北、内蒙古、广西四个地区的地方普通高校教育经费投入占全国比重的平均值分别低于其GDP占全国比重的平均值0•75、0•66、0•35、0•19个百分点。青海和海南两地这两项指标在此期间基本持平,这些地区高等教育投入水平低是造成高等教育对经济增长贡献率低的原因之一。第四象限属于区域高教投入多,高教经济贡献率低的地区。这些地区虽然都重视对教育的投入,但是这些地区高等教育与区域经济发展之间存在着不协调因素。天津的高等教育发展水平滞后于经济发展的现实需要,尤其是民办教育发展相对滞后;陕西省高等教育发展无论是在规模水平上还是在层次结构上均超前于其相对落后的经济社会发展水平,而、云南、宁夏、贵州等地虽然重视对高等教育的投入,但这些地区高等教育起步较晚,高等教育的规模相对较小,而且在发展过程中存在与经济社会发展需要之间不协调的因素,区域高等教育对经济增长的贡献率较低。这说明,区域高等教育发展并非高投入就一定可以有高产出。
(二)区域高等教育规模水平与高教经济贡献率之间的关系
衡量高等教育发展的规模水平可以选择用高等教育毛入学率、每十万人口平均在校生人数等指标。考虑到数据的可得性,以及该项指标本身反映的是高等教育发展存量水平,本文用2007年每十万人口平均在校大学生数作为衡量区域高等教育发展规模的指标。由图2可知,第一象限属于高教规模大,高教经济贡献率高的地区。高校扩招以来,江西省高等教育规模迅速扩大;黑龙江、辽宁、北京、湖北、吉林、上海等地区均属于公认的高等教育发展水平相对较高的地区,高等教育规模一直相对较大。这些地区高等教育规模水平较好地适应了区域经济社会发展的需要,高等教育对经济增长的贡献率也比较高。第二象限属于高教规模小,高教经济贡献率高的地区。新疆、河南、安徽、山西、湖南等地高等教育规模较小,高校扩招后这些省份高等教育均获得了较快的发展,但是远没有达到其应该达到的规模水平,高等教育规模稍有扩大就可带来较大效益。第三象限属于高教规模小,高教经济贡献率低的地区。浙江、福建、广东、山东等地高等教育规模水平落后于经济社会发展水平,截止到2007年上述四个省份GDP占全国的比重分别高出其普通高校在校生数占全国的比重3•25、0•92、2•66、6•22个百分点。四川省高等教育相对规模较小,截止到2007年其普通高校在校生占全国的比重低于总人口占全国的比重1•16个百分点。这些地区高等教育规模与其经济社会发展不相适应,是造成高等教育对经济增长贡献率低的原因之一。第四象限属于高教规模大,高教经济贡献率低的地区。天津、江苏两地区的高等教育规模较大,截止到2007年两地普通高校在校生数占全国的比重分别高出其总人口数占全国的比重1•17和2•07个百分点;陕西省经济社会发展水平较低,高等教育规模水平超前于其经济社会发展水平,截止到2007年陕西省普通高校在校生数占全国的比重高出其GDP占全国比重2•11个百分点。这些地区高等教育规模不是其高等教育与经济社会发展不协调的主要矛盾,在高等教育保持较大规模的条件下,区域高等教育对经济增长贡献率却较低。这说明,高等教育对经济增长贡献率的高低并非简单地取决于高教规模的大小。
(三)区域高等教育层次水平与高教经济贡献之间的关系
高等教育层次结构主要指不同程度和要求的高等教育的构成状态,包括高等专科教育、本科教育、研究生教育三个层次[1]。用普通高校研究生招生数与普通高校总招生数的比例表示高等教育发展层次指数[2]。由图3可知,第一象限属于高教层次指数大,高教经济贡献率高的地区。北京是全国的政治中心,上海是全国的经济中心;辽宁、吉林、黑龙江是我国的老工业基地,重工业发达;湖北省是我国重要的工业基地之一;国家有多所重点高校以及科研院所设立在这些地区,高等教育发展基础好、层次指数均较大,较好地适应了区域经济社会发展的需要,高等教育对经济增长贡献率较高。第二象限属于高教层次指数小,高教经济贡献率高的地区。一般来讲,在经济发展还没有达到主要依靠科技进步来实现的条件下,“办学层次越高,成本越大,高等教育辐射的区域范围越大;办学层次越低,区域高等教育与区域经济社会发展的联系越紧密,对区域经济社会发展的贡献相对越大”[3]。江西、山西、河南、安徽、湖南、新疆等地高等教育层次指数相对较小,高等教育办学重心较低,普通高校中专科层次的高校占绝大部分,与目前区域经济社会发展水平相适应,所以贡献率较大。第三象限属于高教层次指数小,高教经济贡献率低的地区。浙江、广东、福建、山东等经济发达地区,高等教育发展层次与经济社会发展水平之间不协调,高等教育层次低是导致其高等教育对经济增长贡献率相对较低的因素之一;而广西、、青海、内蒙古、海南、宁夏、贵州等经济欠发达地区,区域经济社会发展的水平相对较低,制约了其高等教育整体发展水平的提高,高等教育层次只是高等教育发展问题中的一个方面。第四象限属于高教层次指数小,高教经济贡献率低的地区。天津、江苏等经济发达地区,其高等教育发展整体水平较高,高等教育层次不是其高等教育与经济社会发展之间不协调的主要方面;陕西、四川、甘肃等地高等教育发展整体水平相对较高,但是经济社会发展水平较低。因此,这些地区在高等教育层次较高的情况下,高等教育对经济增长贡献率却较低。这说明,高等教育对经济增长贡献率的大小并非简单地取决于高等教育层次的高低。
(四)区域高等教育形式结构与高教经济贡献之间的关系
高等教育形式结构主要指不同办学形式、学校类型的构成状态[1]。本文用民办高校(包括独立学院)占普通高校总数①的比例作为衡量高等教育形式结构优化的指标。在我国目前高等教育资源相对紧张的条件下,民办高等教育是高等教育的重要组成部分,对区域经济社会的发展具有重要的意义。如图4所示,第一象限是民办高校比重大,高教经济献率高的地区。上海、辽宁等经济发达地区,民办高等教育发展的社会环境较好;而江西、湖北、湖南、吉林等经济欠发达地区,仅靠政府部门来提供高等教育经费,不能满足人们接受高等教育的需求,应适度发展民办高等教育。湖北省依托母体高校举办独立学院,江西省结合经济社会发展需要大力发展民办高校的模式,较好地适应了区域经济社会发展的需要,高等教育对经济增长的贡献率也较高。第二象限是民办高校比重小,高教经济献率高的地区。北京等经济发达地区,由于师资以及办学层次等因素,民办高校不能满足区域经济社会发展的需要,其发展较为缓慢;而山西、河南、安徽、新疆等经济欠发达地区,国有经济比重较大,对人才需求的数量、结构、类型单一。这些地区民办高校比例低不是高等教育发展问题中的主要矛盾,在民办高校比例低的情况下,高等教育对经济增长的贡献率却较高。第三象限是民办高校比重小,高教经济献率低的地区。天津等经济发达地区,经济社会发展对人才具有多样化的需求,其民办高校比例与区域经济社会发展不协调;而青海、、内蒙古、贵州、海南等经济欠发达地区,高等教育规模小,不能满足区域经济社会发展的需要,民办高校比例低只是其高等教育发展问题中的一个方面而已。这些地区民办高校比例低是导致其高等教育对经济增长贡献率低的原因之一。第四象限是民办高校比重大,高教经济献率低的地区。广东、浙江、山东等经济发达地区,社会发展需要多样化的人才结构,民办高校比例问题不是其高等教育发展与经济社会发展不相协调的主要方面;而河北、陕西、云南等经济欠发达地区,经济社会发展水平低,对人才需求的数量和类型要求均不高,民办高等教育的较快发展与较低的经济社会发展水平之间不协调。这些地区在民办高校比重大的情况下,区域高等教育对经济增长的贡献率却较低。此外,区域高等教育管理体制结构、区域高等教育效率、国家重点学科的区域分布与高等教育对经济增长贡献率之间关系的分析思路同上。分析结果表明:上述三个因素对应的与区域高等教育对经济增长贡献率之间存在相关关系的地区数分别为:16、13、17(如图5所示),由于篇幅所限,具体分析过程从略。
四、影响区域高等教育对经济增长贡献率差异的核心性内部因素及其原因
从整体上看,高等教育规模、层次、投入水平是影响区域高等教育对经济增长贡献率差异的三项最为重要的因素。首先从高等教育规模上看,我国目前高等教育整体规模较小,截止到2007年11月底,我国就业人员中受过大专以上教育的劳动者的比例为6•65%,其中大学专科、本科、研究生层次的劳动者的比例分别为4•32%、2•13%、0•20%。当前我国一方面存在着非常严峻的大学毕业生就业难的问题;另一方面存在着企事业单位找不到合适人才的问题。这说明我国高等教育发展存在着“总量不足,结构失衡”的问题。可以归结到高等教育发展与经济社会发展之间更深层次的不协调性因素,包括高等教育的学科结构、专业结构、课程设置以及人才培养模式等。其次,高等教育层次结构是影响区域高等教育对经济增长贡献率差异的第二位核心性因素,这主要是因为我国高等教育的发展具有一定的垄断性和相对独立性。虽然目前我国高等教育实行中央和地方两级办学,但是地方政府的权限相对有限,在区域高等教育的发展上难以有较大的作为,高等教育的最终审批权掌握在中央政府手中,同时我国区域高等教育的发展与经济社会发展水平之间存在着非同步性,这在高等教育发展层次上的表现也比较明显,主要表现为两种类型,一是区域高等教育发展水平超前于经济社会发展的水平,其典型代表是陕西和湖北省;二是区域高等教育发展水平滞后于区域经济社会发展水平,典型代表是广东、福建、山东、浙江等地区,这种状况不利于区域高等教育对经济增长贡献率的提高。再次,高等教育经费投入是制约区域高等教育对经济增长贡献率差异的第三位核心性因素。这主要是因为我国实行高校扩招以来,随着高等教育规模的扩大,我国普通高校生均教育经费却呈现出持续下降的趋势。这主要是因为我国财政性教育经费占GDP的比重一直低于发展中国家4%的平均水平,近年来,我国教育经费中的大部分用于普及九年义务教育,造成高等教育经费相对紧张的局面,地方普通高校普遍存在着严重的负债问题。高等教育经费投入不足会影响到高等教育发展的质量,制约区域高等教育对经济增长贡献率水平的提高。
关键词：财政教育总投入；区域差异；经济发展水平；面板数据
一、文献综述
财政教育投入对教育发展的关键性作用得到了学界的共识，我国学者对此也进行了较多的研究。从财政教育投入水平的区域差异这一层面来看，有学者认为我国虽然加大了中央对地方的转移支付力度，但是东部地区与其他地区的教育投入存在较大的差距，分配结构不合理[1]。无独有偶，冯学军在研究我国的义务教育投入水平是也认为在教育投入水平上，在区域之间存在显著的差异，东部地区的义务教育投入明显高于西部[2]。在此理论基础上，沈百福虽认同在区域间教育投入存在差异，但在综合经济发展水平与教育发展水平划分教育区域时指出经济区域与教育区域不能完全一致地对应，既有联系，又相区别[3]。
针对财政教育投入与经济发展水平的关系这一问题，学者提出了不同的见解。
周宁在分析了吉林省的财政教育投入情况后认为经济发展水平是教育规模的主要影响因素，经济社会发展的不平衡导致了不同地区之间的教育投入的差异，且差距逐渐拉大[4]。在此基础上，张得娟在对我国财政教育支出的绩效评价问题研究中认为一国的财政教育支出与经济发展水平呈正相关关系，经济的增长促进财政教育支出的增长[5]，但张光就为什么我国的教育支出达不到GDP水平的4%这一问题上指出在一定范围内，经济增长不能提高教育投入，而超过了这个范围，地方的财政教育支出与经济发展呈正相关[6]。李伟军也提出了类似的看法，认为在经济发展的初期，教育投资的发展速度一般高于GDP的增长速度，随着经济的快速发展，教育的投资逐渐与GDP的增长保持协调[7]。但冯云却提出了完全相反的看法，认为我国地区财政教育投入与地区居民的收入不存在显著的相关关系[8]。祁毓利用泰尔系数分析我国的财政对教育的支持问题时指出地区内部的经济发展的差异并没有加大我国财政教育投入的不均衡[9]。
综合以上的研究结果可以看出，之前的研究多集中在地区财政对教育的投入水平上，未从宏观的角度研究国家财政对地区教育的影响。地区的教育发展需要中央的财政支持，仅研究地方的财政对教育的支出不能完全反映地方的教育投入。同时，在研究与区域经济发展水平的问题上，采用的经济发展水平指标过于单一，不同的研究对于财政教育投入总水平与经济发展水平之间的关系说法不一。因此本文基于实证的分析方法，重点研究国家财政教育总投入（中央和地方的财政投入）的区域差异以及财政教育投入总水平与经济发展水平的关系。
二、研究设计与数据整理
早在1995年我国就提出了科教兴国战略，但从我国教育现状来看，我国的教育虽有较大的发展，与西方国家相比还存在很大的差距。而财政投入对于教育的发展起着举足轻重的影响，本文重点就在于研究国家财政教育总投入在经济区域之间是否存在差异以及存在何种差异，经济发展水平是否会影响国家财政教育投入？基于2008-2013年30个省级地区（由于地区的数据缺失较多，因此忽略不计）的经济指标及国家财政教育总投入指标，对四大经济区域的数据进行研究。运用面板数据回归分析，单因子方差分析等研究方法，借助excel、spss、
eviews等工具进行实证研究，分析我国的财政教育投入现状。
为避免地区之间的其他因素影响，本文采用的是人均国家财政教育总投入水平指标（财政教育总投入/地区人口），地区的经济发展水平指标则引用许招元等人对地区经济发展水平的研究，其中包括人均GDP、固定资产投资率（固定资产投资/地区生产总值）、教育水平（初中文化以上人口/6岁以上总人口）、市场化程度（国有工业总产值/工业总产值）、基础设施建设（铁路密度和公路密度）、城市化水平（非农业人口/总人口）六个维度的七个指标[10]。数据来源于各省统计年鉴、中国人口和就业统计年鉴、中国交通运输统计年鉴、中国教育经费统计年鉴等。
根据国家统计局2011年公布的四大经济区域（东部经济区域，中部经济区域，西部经济区域和东北经济区域）将30个省级地区6年的数据划分分成四部分将数据按照年份分别录入excel表格中，并对数据进行编码，将东部地区2008-2013年的人均国家财政教育总投入编码为1，中部地区的人均国家财政教育总投入编码为2，西部地区的人均国家财政教育总投入编码为3，东北地区的人均国家财政教育总投入编码为4。数据处理步骤如下：
（1）运用excel画出6年30个省级地区的人均国家财政
教育总投入折线图，分析是否存在稳定的发展趋势。
（2）运用spss面板数据单因子方差分析方法深入分析各
区域之间是否存在差异，以及存在怎样的差异。鉴于四大经济区域的样本数差距较大，直接采用单因素方差分析其结果误差较大。为减少误差，采用面板数据单因子方差分析方法。通过
spss面板数据单因子方差分析结果，研究四大经济区域间的人均国家财政教育总投入是否存在显著性差异。
（3）基于eviews面板数据回归分析方法，研究区域间的经济水平是否影响人均国家财政教育总投入，对七个经济指标以及人均财政教育投入进行无量纲化后进行面板数据回归分析。
三、数据结果与分析
从六年各省级地区的人均国家财政教育总投入来看，其中最高的地区为内蒙古自治6907.7元/人，最低的地区则是青海地区人均的财政教育总投入只有97.59元，不同地区之间的差异较大。东部地区六年的人均财政教育投入为1357.29元/人，中部地区为705.02元/人，西部地区为1135.047元/人，东北地区为913.57元/人。从四大区域的均值分析，东部地区最高，中部地区最低，区域之间的人均财政教育投入存在较大的差异。
为分析财政教育投入水平与经济区域之间的关系，采用excel对数据进行分析，研究各省级区域的人均财政教育投入是否存在一定的稳定趋势。结果表明各省的人均财政教育投入存在某种稳定的发展趋势，折线图中六年的波峰和波谷均存在一致性。财政教育总投入水平在区域之间是否存在一定的差异性呢？运用spss对面板数据进行方差齐性检验，显著性为0.003，小于0.05，说明数据没有通过方差齐性检验，因而在多重比较分析时选择Games-Howell方法。
从上图中可以看出（I）地区的与（J）地区的人均国家财政教育投入总值的均值差在0.05的置信水平下存在差异，其中存在差异的有1-2，1-4，以及2-3，说明东部地区与西部地区和东北地区的人均财政教育投入总值存在差异，中部与西部亦存在显著差异。且东部地区与其他地区的均值差均为正数，表明东部地区的财政教育投入与其他地区相比较高。这与之前的研究存在一致性。
我国的人均财政教育总投入水平在四大经济区域之间存在差距，区域间的经济发展水平是否和国家财政教育总投入相关呢？本文采用七大指标来描述我国的区域经济发展水平，并研究经济发展水平与国家财政教育投入两者的关系。
对数据进行无量纲化，运用eviews的面板数据回归方法，鉴于是六年的数据，故不进行单位根检验。运用随机效应模型进行豪斯曼检验，显著性为0.743>0.05，不能拒绝原假设，因此采用随机效应模型。回归结果如下：
从回归结果可以看出通过0.1显著性检验的经济指标有地区生产总值、城镇化以及公路密度，模型的拟合程度较高，为0.933。地区生产总值与财政教育投入水平正相关，这与之前的研究存在一致性，而与城镇化水平和公路密度负相关，这样的结论可能是由于本文研究的是人均国家财政教育总投入，除地方财政对教育投入的影响外，还存在中央对教育的补贴的影响。可见，中央财政对地方的教育投入产生了较大的影响。
四、结论与政策建议
本文基于2008-2013年的30个省级地区的人均财政教育总投入指标和经济指标研究财政教育投入水平在区域之间是否存在差异，在此基础上，运用面板数据回归分析影响财政教育投入水平的因素，研究结论如下：
（1）我国的人均财政教育总投入在四大经济区域之间存
在不平衡，东部地区较其他地区的人均财政教育总投入水平高，中部地区的水平最低。
（2）地区的经济发展水平对财政教育投入总水平存在影
响，地区生产总值与人均财政教育总投入正相关，而公路密度和城镇化水平与财政教育投入总水平负相关。可见我国中央对教育的投入成效显著，促进了地区之间的教育公平，降低了地区生产总值对教育的影响。
基于以上的论证和分析，为实现区域之间的国家财政教育投入的公平，一是加快我国的经济发展，促进区域之间经济的协调；二是加大对贫困和落后地区的财政支持，尤其是中央的财政支持对于发展地区的教育具有重要意义。
参考文献：
[1] 合作研究课题组.财政教育投入有关问题研究[J] .财政研究，2000，（10）.
[2] 冯学军.中国义务教育财政投入不均衡问题研究[D] .辽宁大学，2013，（5）.
[3] 沈百福，俞师秋.中国省级地方教育投资的区域比较研究[J].教育与经济，1994，（12）.
[4] 周宁.吉林省财政教育投入的问题与对策分析[D].东北师范大学，2012，（3）.
[5] 张得娟.我国财政教育支出绩效评价指标体系研究[D].哈尔滨商业大学，2013，（3）.
[6] 张光.为什么财政教育投入达不到占GDP百分之四的目标：一个基于跨省多年度数据分析的实证研究[J].公共行政评论，2010，（8）.
[7] 李伟军.公共财政下我国教育投入问题研究[D] .苏州大学，2005，（4）.
[8] 冯云，王维国.教育投入差距与地区居民收入差距关系研究[J] .教育科学，2011，（6）.
