要素与经济非协同集聚视角下的中国地区差距分析，本文主要内容关键词为：中国论文,视角论文,要素论文,差距论文,地区论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
近年来，我国经济以近两位数的速度快速增长，经济社会面貌大为改观，国内外学术界称这种现象为“中国奇迹”，然而与这种快速变化相伴随的是我国经济活动空间布局的深刻变化，地区差距的扩大便是该变化中凸显出的重要问题。然而，过大的经济发展差距，不仅会使落后地区产生对整个国家的疏离感，还会激发国家内部区域之间的冲突(金相郁等，2010)，因此，如何缓解和缩小地区差距已成为社会关注、政府关心、极具现实意义的经济社会问题。
从目前的相关研究来看，学术界已经从多方面对中国地区差距问题做了较为深入的分析，这些研究在测度方法、影响因素、治理措施等方面都有一定的差异。首先，从测度方法来看，相关研究分别运用Gini系数(石磊等，2006)、Theil指数(Li et al.，2008)和变异系数(张茹，2008)测度了中国地区差距及其变化情况，然而，由于Gini系数、Theil指数和变异系数分别对中等水平、高等水平和低水平的样本较为敏感(李敬等，2007)，从而单一方法均存在一定缺陷；此外，地区差距作为存在于空间中的经济问题，这些测度方法均对空间因素的关注不足。其次，从影响因素的研究来看，目前一些研究较多关注中央对地方的倾斜性发展政策的作用(Démurger et al.，2002，林毅夫等，1998)。然而近年来的西部大开发、振兴东北老工业基地、中部崛起等针对落后地区的政策倾斜，依然使得地区差距在高位运行、甚至还出现了扩大，从而这背后还隐藏着一些尚未探明的、影响地区差距的因素。还有一些研究则关注了地理位置、资源禀赋等“第一性因素”对地区差距的影响(Bao et al.，2002，Démurger et al.，2002)。“第一性因素”在地区差距形成中的确具有重要作用，但仅局限于这些因素不仅难以完全解释不断变化的地区差距，还对通过可变因素缩小地区差距的政策空间形成了一定限制，从而必须挖掘这些因素后面的其它因素。还有相关研究者分别从人力资本、金融、FDI等要素视角入手探究了地区差距的影响因素(Fleisher et al.，2010；Tseng et al.，2002；张军等，2006)。的确，经济发展中需要投入生产要素，从而要素的丰裕程度也成为分析地区差距的理想切入点，但是地区差距的形成是在这些要素的综合作用下形成的，有必要将其纳入统一分析框架，而生产函数成为我们基于要素投入视角建立地区差距影响因素分析框架的理想切入点(贾男等，2010)。再者，这些研究只是分析了静态的要素投入与地区差距之间的关系，并没有解释地区差距形成的过程。范红忠等(2003)、范剑勇等(2004)及许召元等(2008)基于空间经济学原理，从劳动力及其流动与资本的相互作用入手解释了地区差距形成的动态过程，但他们所关注的要素投入仅为劳动力与资本从而并不全面。基于此，借鉴生产函数的研究框架以及空间经济学视角下关于地区差距动态形成过程的分析便是比较理想的研究思路。最后，由于分析视角不同，在地区差距治理措施的选择上也存在一定差异。
鉴于上述情况，本文的第二部分将基于经济与要素非协同集聚视角分析地区形成的一般过程构建能够反映空间因素及其作用的地区差距衡量指标，并描述我国地区差距的时序演进情况；第三部分将基于传统生产函数框架提出地区差距的影响因素假设，并建立实证分析模型；第四部分将在简单说明计量方法的基础上，实证检验我国地区差距的影响因素及其影响方式；最后将总结相应的结论与启示。
二、地区差距的形成及测度
(一)地区差距形成的一般过程
地区差距作为经济增长过程中形成的、在空间中体现的重要经济问题，经济增长理论与空间经济学的结合框架理应是理解地区差距的理想视角。在两者结合的框架下，经济增长是劳动力、资本、技术等生产要素集聚及由此产生的外部性与收益递增机制综合作用的结果(藤田昌久等，
，那么这些要素在空间中集聚的数量和质量不同、进而外部性和收益递增的形成渠道不一致，经济绩效的差异和地区差距也便由此产生了。按此逻辑，要素集聚和经济集聚的速度不一致，换言之，是要素与经济的非协同集聚导致了空间中经济增长绩效的差异，从而推动经济增长的要素也便成为地区差距形成的基础性因素。
按照上述要素与经济非协同集聚的思路，我们可借鉴空间经济学的基本逻辑来描述地区差距形成的一般过程。假设一国具有初始禀赋完全相同的两个区域(A和B)，每个区域均有农业部门和现代部门两个部门，农业部门的规模报酬不变，现代部门的规模报酬递增、且产品具有差异化。由于偶然的原因(例如政策因素的作用)，区域A企业的数量增加，并在经济内生力量的作用下最终发展成为中心区，而区域B最终将发展成外围区。在该过程中，在前后向“关联效应”和本地市场效应等“集聚力”的作用下，A区域的企业数量和人口集聚速度将快速增加，经济也将快速发展。但随着经济的发展，在交通运输成本、生活成本效应及资源禀赋等“分散力”的限制下(藤田昌久等，
，人口集聚和经济集聚的速度终将下降，并使人口与经济的不匹配维持在较低的水平上。该过程具体可表示为图1：
图1 不匹配视角下地区差距形成的一般过程
图1(A)和图1(B)分别表示区域A与区域B的情形，其中上半部分反映了人口(
)与经济(
)的变化趋势，纵轴为人口或经济的份额，横轴为经济发展水平y(t)；下半部分表示地区差距的变化趋势，图1(A)的CDE曲线就表示了由人口份额与经济份额偏离所表示的地区差距的发展趋势。图1(A)中，阶段I表示在相应“集聚力”的作用下，人口集聚与经济集聚的速度加快，并在G时刻与的斜率相等从而不匹配程度达到最大；在阶段Ⅱ，受区域A经济快速发展态势和产业升级等因素的吸引，其人口集聚的速度进一步加快并高于经济集聚的速度，该趋势将一直持续到F时刻，而不匹配程度也如E点所示；在阶段Ⅲ，由于劳动力迁移壁垒、资源禀赋差异、人力资本差异等原因，人口与经济集聚的速度将有所下降，从而不匹配也将稳定在较低的水平上。与区域A相对应，在政策倾斜等因素的作用下，区域B成为人口流出地区，但在人口总量增长的大环境下，其人口数量也有所增长，但低于区域A人口集聚的速度；此外，在缓慢增长的人口及其它要素投入的作用下，区域B的经济增长速度一般会高于其人口增长速度，从而也会出现因人口与经济的不匹配所导致的地区差距的扩大。
需要指出的是：其一，上述过程仅是以劳动力为例所作的一般说明，资本、技术等要素的作用亦可借鉴上述一般过程来理解；其二，除劳动力、资本、技术等要素投入之外，其它因素(如政策变动)等对地区差距的作用将通过影响上述人口与经济曲线的位置来表现。
(二)地区差距衡量指标的构建
按照上述要素与经济非协同集聚思路，我们亦可构建地区差距的衡量指标。理论上讲，我们可以从劳动力、资本、技术等全部生产要素与经济非协同集聚的视角来构建衡量地区差距的指标，但资本、技术等要素的外延无疑比较广泛并且难以准确测度，因此人口与经济非协同集聚的视角便成为要素与经济非协同集聚的“代理变量”。具体地，从人口与经济非协同集聚视角构造地区差距的衡量指标，首先可以建立地区差距的理想状态，随后将各地区的具体情况与该理想状态进行比较来获得地区差距的总体情况。一般地，经济社会发展中地区差距的理想状态为各地区的经济发展水平一致。若用人均GDP来表示地区经济的发展水平，那么各地区人均GDP与全国总体水平的人均GDP相等，便出现了各地区经济社会发展水平相一致的理想状态，亦即应保证式(1)成立：
式(2)表明，若i地区的GDP占全国GDP的份额与该地区的人口占全国总人口的份额一致，也就达到了各地区经济社会发展水平一致的理想状态。按此思路，可以认为地区差距是相应地区承载了较大的经济份额却没有集聚相应份额的人口，或者该地区承载了较大的人口份额却没有集聚相应份额的经济，而这两种非协同集聚都使得相应地区的发展偏离了整个国家或区域经济发展的总体水平。事实上，人口与经济的非协同集聚也意味着要素的长距离、大规模流动，由此“冰山成本”的产生也将是必然结果，这也是经济发展中典型的效率问题；再者，经济发展水平较高地区的就业岗位供给较为充足，经济发展水平较低地区的就业岗位供给则比较有限，从而人口与经济的非协同集聚也反映了由就业机会不平等所代表的经济发展中的公平问题。可见，人口与经济的非协同集聚在能够衡量地区差距的同时，也反映了经济发展中效率与公平的基本矛盾，这在一定程度上成为地区差距的本质(Cai et al.，2002)。具体地，全国总体水平地区差距的大小便可通过对相应地区的GDP份额与人口份额差异的加总来测度，具体如(3)式所示：
式(3)中，M便为相应时期全国总体水平上的地区差距，n为区域个数，其它变量的含义与式(1)相同。可以看出，M的取值范围为[0，1]，M=0表示各地区的人口份额与经济份额完全相等，进而人口与经济完全匹配地分布；M=1表示人口(经济)完全集中于一个地区而经济(人口)完全集中于另一个地区，从而人口与经济完全不匹配；因此，M值越趋近于0表示人口与经济的匹配程度较高、进而地区差距较小，而M值越趋近于1表示人口与经济的匹配程度越低、进而地区差距较大。可见，我们所构建的M指数是一个便于操作、容易理解的地区差距衡量指标。
(三)中国地区差距的时序演进
根据式(3)所示的M指数，通过计算不同年份的M指数便可获得地区差距的时序演进情况。考虑到数据的可得性，我们收集了1952-2011年我国内地除海南省之外的30个省(市、区)的GDP及人口情况，进而测算了由M指数所表征的全国总体水平的地区差距情况，具体如图2所示。
图2 1952-2011中国地区差距及其变化情况
数据来源：1952-2008年的相关数据来自《新中国60年统计资料汇编》，2009、2010、2011年的数据来自相应年份的《中国统计年鉴》。
在图2中，M指数及其变化情况表明1952-2011年期间我国地区差距及其变化具有以下特征：其一，从1952-2011年的长时间尺度来看，分别以1967、1971、1978、1983、1990、1997年为转折点，我国地区差距总体上表现为几个“倒U型”和“U型”首尾相接的“波浪形”曲线；该结论与Démurger(2001)、Kanbur et al.，(2005)、金相郁和武鹏(2010)的研究大致相同。其二，从短时间尺度来看，对上述M指数曲线做更为细致的分解可以发现，大约以5-8年左右为周期，M指数的波动可形成一个“U型”或“倒U型”，从而我国地区差距的时序演进体现出一定的周期性。其三，以1983年为界，在1983年以前(较为异常的1960年除外)，其余年份的M指数尽管有波动、但幅度较小；1983年之后，经过一段时期较为平稳的增长之后，M指数于2003年开始下降，由此而来的问题便是威廉姆森的“倒U型”假设是否成立，亦即这是否意味着我国地区差距降低的“拐点”已到来？这将是我们的实证检验应当解决的问题之一。
三、研究假设、模型设定与变量说明
(一)研究假设
按照上述要素与经济非协同集聚的基本逻辑，我们根据主要生产要素和中国经济发展的实际情况，提出以下假设：
假设1：劳动力流动壁垒的提高会拉大不匹配程度。
劳动力流动壁垒将通过对劳动力规模与质量的作用进而影响到地区差距。就规模而言，区域间就业机会和收入的差异诱致劳动力流动，然而由于流动壁垒的存在，不仅使劳动力流出的成本增加，还使劳动力在流入地的公共需求和服务得不到有效保障，流入的劳动力在为流入地创造财富的同时却不能在当地“扎根”。就质量而言，人力资本积累较高的劳动力具有较高的流动倾向，在高质量劳动力流向发达地区之后，人力资本积累相对有限的劳动力留在了落后地区，这进一步加大了不匹配程度。
假设2：地区间资本边际产出的不同变化趋势拉大了不匹配程度。
从实际情况看，在资本边际产出上升阶段，率先发展地区因具有较高的资本收益，会诱导投资向该地区集中，进而带动该地区的资本集聚和经济集聚。在资本边际报酬下降阶段，落后地区因资本回报率下降更快而使资本流出该区域。这两种作用一则通过影响资本的流动影响地区经济增长的绩效，二则还会使经济无法由相对发达地区向落后地区扩散，进而推动了地区差距的形成与扩大。
假设3：技术吸收能力差异的扩大会拉大不匹配程度。
在技术因素对地区差距的影响中，技术溢出效应则有着重要作用，而技术溢出效应起作用的机制无疑取决于地区的技术吸收能力。具体来说，若落后地区的技术吸收能力强，那么该地区就可以通过消化、吸收发达地区的技术溢出和培养内部能力以达到技术追赶；若落后地区的技术吸收能力有限，那么该地区将无法吸收发达地区的技术溢出，从而使地区之间的技术差距越来越大，进而导致地区经济差距也无法收敛。
(二)模型设定
为验证上述假设，我们基于要素投入而建立的地区差距形成的函数形式为式(4):
此外，考虑到地区差距的变动速度较慢且当前水平取决于过去水平，在式(5)所示的基本计量模型的基础上，引入被解释变量的滞后项，将其扩展为动态面板模型(Dynamic Panel Data)。动态面板模型一方面可以防止基本计量模型的设定偏误，另一方面还可以消除一些解释变量的内生性偏误。基于此，对式(5)引入被解释变量滞后项的动态一阶自回归模型如式(6)所示：
(三)变量说明
对于被解释变量，人口与经济的不匹配程度是衡量地区差距的理想指标，从而可利用该不匹配的思路来衡量各地区、各时期的地区差距情况。在本研究中，某一地区(i)人口与经济不匹配程度(mi)依然可用该地区的产值份额与人口份额之差的绝对值来表示，其中产值份额为该地区GDP与全国GDP的比值，人口份额为相应年份该地区年末总人口与当年全国年末总人口的比值。
对于解释变量，为验证假设1-3，需要为劳动力流动壁垒(lb)、资本边际产出(mpk)、技术吸收能力(ts)寻找合适的代理变量。
对于劳动力流动壁垒(lb)，我们拟用城乡人均实际收入差距来衡量。主要原因为：由于经济的城乡二元化，城镇的收入水平高于农村、就业机会也多于农村，城镇是劳动力的流入地、农村则是劳动力的流出地，如果不存在劳动力流动壁垒，那么从农村向城市的劳动力流动在为城市供给劳动力的同时，也使城乡居民的收入差距保持在较小范围。此外，为反映收入的实际差距，我们用各地区的GDP平减指数(1978年=1)剔除了物价因素的影响。
对于资本边际产出(mpk)，其计算方法主要有三种(Caselli et al.，2007)：其一，直接用金融市场的利率来代替；其二，用当年GDP增量与全社会固定资产投资之比作为代理变量；其三，建立总生产函数并作参数估计，以资本投入的系数为代理变量。就实际情况而言，我国利率市场化程度有限，从而第一种计算方法并不合适；第三种方法难以剔除其它因素的影响；第二种方法的使用中难以保证其它因素不变，但其简单易行，且其含义也可以理解为包含劳动力要素在内的广义资本边际产出，因此我们使用该思路①。
对于技术吸收能力(ts)，我们拟用人均受教育年限指标来衡量。具体原因为，经济增长理论已充分说明技术在经济增长中的重要作用，而技术进步的来源主要有自主创新和技术引进；不过，不论技术进步的何种来源方式，人力资本的水平越高、技术溢出能力越高、其对技术吸收的效果就越显著(Heckman et al.，2005)。因此，我们用当地的人均受教育年限来衡量②人力资本水平、进而间接地反映了相应地区的技术吸收能力。
对于经济发展水平(el)，我们用不变价的人均GDP(1978=1)来表示。该设置主要用来分析我国地区差距是否随着经济发展水平的提高而出现变动，以及该变动所表现出的具体形式。
对于非农劳动生产率(np)，我们用第二、三产业的实际产值(1978年=1)与从业人数之比来表示。劳动生产率是地区生产力发展水平的重要体现，能够有效衡量地区科技发展水平、生产过程的组织和管理程度等，这些对区域经济增长和地区差距的形成均有重要影响。
这些数据均取自《新中国60年统计资料汇编》、《中国统计年鉴》(2009-2011)、《中国区域经济统计年鉴(2011)》、国研网数据库，对于个别缺失的数据，笔者用相邻年份的平均增长率做了简单“外推”获得。
对于上述各变量，我们对相关主要变量做简单统计描述③。结果显示，mi指数、资本的边际产出呈现“倒U型”变动趋势，劳动力流动壁垒表现出缩小的趋势，技术吸收能力、非农劳动生产率等指标表现出递增趋势。
如前文所述，为了实现地区差距的缩小，我们所构造的mi指数理应不断趋近于零，但我们所绘制的我国内地31个省、市、自治区在1978-2012年间地区差距演化的折线图表明，我国大多数发达地区的mi指数有所下降，而大多数落后地区该指数的变化较小。
四、计量方法、实证检验与结果分析
(一)计量方法
由于我们面板数据的时间维度(T)为1978-2011年，截面维度(N)为我国内地的31个省市区，是典型的“大时间维度、小截面维度”的长面板数据(T＞N)，并且在式(6)所示的动态一阶自回归模型中引入了被解释变量的滞后项
，容易导致该滞后项与复合误差项中非观测区域固定效应
的自相关，进而不论混合最小二乘估计还是固定效应的估计结果都是有偏的。此外，本文所关注劳动力流动壁垒和技术吸收能力等主要变量都可能是内生的。为了解决上述问题，Arellano et al.，(1991)提出了“差分广义矩估计法”(DIFF-SYS)，而Arellano et al.，(1995)和Blundell et al.，(1998)提出了“系统广义矩估计法”(SYS-GMM)，相比较而言，SYS-GMM能同时利用变量的水平变化和差分变化的信息，且具有更好的有限样本性质，是目前解决联立内生性问题的较为理想的方法。本文用“SYS-GMM”法进行估计。
在具体检验中，“SYS-GMM”估计的有效性有赖于以下假设(陈强，
：其一，一次差分后的随机扰动项不存在二阶序列相关(一阶序列相关是允许的)；其二，工具变量选取的有效性。对此，我们用差分转换方程的序列相关检验(Abond Test For AR(1)&AR(2)来判断随机扰动项是否存在序列相关，用过度识别检验(Sargan Test)来判断工具变量的有效性。
(二)实证检验
基于上述动态面板数据和式(6)所示的动态一阶自回归模型，为了检验假设1-3是否成立，我们首先将地区差距指数的滞后项、劳动力流动壁垒、资本边际产出和技术吸收能力建立了模型(1)。为了估计mpk对东部省区和内陆地区是否具有不同影响④，我们引入了地区虚拟变量(东部11省区为1，内陆省份为0)和资本边际产出的交互项建立了模型(2)。为了分析效率因素对地区差距的影响，我们引入了非农劳动生产率并建立了模型(3)。为了分析地区差距随着经济发展水平所呈现的变化形式，我们在模型(4)、(5)、(6)分别引入了经济发展水平的原始值、二次方项和三次方项⑤。为了检验2003年我国地区差距是否出现了“拐点”，我们在模型(7)中引入了时间虚拟变量(2003年及以后取值为1，2003年以前取值为0)及该虚拟变量与经济发展水平原始值的交互项。估计结果如表1所示。
(三)结果分析
如表1所示，在上述建模过程中，序列相关的AR(1)、AR(2)检验证明了上述模型一阶序列相关、二阶序列不相关，这符合模型的相关要求。采用SYS-GMM的两步法(Two-step)估计后，工具变量过度识别检验(Sargan Test)的P值均为1，从而接受“工具变量有效的原假设”。通过上述分析，主要结论有：
第一，劳动力流动壁垒与地区差距呈正向变动关系。表1所示的(7)个模型中，在5%的显著性水平下，lnlb的系数显著均为正，这说明1978年以来，劳动力流动壁垒的存在是地区差距扩大的原因之一，从而证实了我们的假设(1)。
第二，地区间资本边际产出的变化趋势不同拉大了不匹配程度。表1所示的(7)个模型均表明资本的边际产出与地区差距之间具有显著正向关系，在引入地区虚拟变量之后，mpk及其交互项的作用依然显著为正，其中，东部省区资本边际产出与地区差距的系数为lnmpk与d×lnmpk之和(-0.026)，这表明东部地区资本边际产出与地区差距呈负向变化。结合原始数据来看，近年来，东部地区和中、西部地区的资本边际产出均呈现下降趋势，但中、西部地区的下降速度更快，从而东部地区的mpk相对上升，而地区差距的扩大也随之成为中、西部地区的mpk下降更快所导致，这证实了我们的假设(2)。
第三，技术吸收能力和非农劳动生产率的作用值得关注。表1所示的(7)个模型均表明技术吸收能力(lnts)的作用显著为正，这说明近年来我国人均受教育程度的提高成为推动地区差距加大的因素，从而支持我们的假设(3)。对于非农生产率，模型(3)-(6)中lnnp的作用均显著为负，这说明非农劳动生产率的提高成为减小地区差距的力量。事实上，lnts与lnnp均与生产率及效率相关，从而二者理应呈现同向变动，而该反向变动的原因可能在于受教育程度提高推动了人力资本离开落后地区并进入发达地区所致。
第四，中国地区差距呈现三次函数波动的情形。模型(4)、(5)、(6)中引入经济发展水平(lnel)的原始值、二次方项、三次方项的分析表明，中国地区差距表现出“∽型”变动态势；模型(7)加入时间虚拟变量后的分析表明，时间虚拟变量(x)及该虚拟变量与经济发展水平(lnel)“交互项”的作用依然显著，这就表明我国地区差距在2003年的确出现了“拐点”。至于该“拐点”出现的原因，一个可能的解释是，随着西部大开发的实施与推进，国家对我国西部地区投资的比重加大，这在一定程度上缓解西部地区资本稀缺和外流问题的同时，也缓解了该地区本研究所述的要素与经济不匹配情况⑥。
五、结论与启示
本文在分析地区差距形成一般过程的基础上，从要素与经济非协同集聚的角度构造了衡量地区差距的新指标，并基于1978-2011年我国内地31个省(市、区)的长面板数据检验了劳动力流动壁垒、资本边际产出、技术吸收能力和非农劳动生产率等因素对地区差距的总体影响。基于上述分析，我们可以得到以下结论与启示：
第一，劳动力流动壁垒成为推动地区差距扩大的显著因素。实证检验证实了劳动力流动壁垒与地区差距的正向关系，因此，降低劳动力流动的壁垒也随之成为缩小地区差距理想“切入点”。一般地，劳动力流动的壁垒主要包括自然条件、基础设施等方面的自然壁垒，还包括现行制度下的一些政策壁垒。降低劳动力流动壁垒的主要措施有：通过加大对中西部落后地区公路、通信等基础设施的建设与投资，降低劳动力流动的交通成本；通过构建与完善劳动力迁出地与迁入之间的劳动力市场，降低劳动力流动的信息成本；通过户籍制度的改革、城市流动人口管理制度的完善、公共产品与服务分配制度健全等方式，降低劳动力流动的制度壁垒。
第二，资本边际产出的地区差异成为扩大地区差距的显著因素。实证检验已经表明资本边际产出与地区差距之间显著正向关系成立的主要原因在于，中西部地区的资本边际产出相对于东部地区下降更快所致，从而资本视角缩小地区差距的着力点还在于提高中西部地区的资本收益率。具体地，应该从国家财政支持与区域金融市场完善两个方面入手来提高中西部地区的资本收益率：首先，国家财政支持的重要性不仅在于完善中西部地区的基础设施与服务，更重要的还在于推动这些地区金融的“独立性”；其次，区域金融市场完善的重点则在于提高中西部地区的资本回报率，进而建立与东部地区金融市场的良好互动机制。
第三，技术吸收能力与非农生产率对地区差距的作用方向具有一定差异。一般地，技术吸收能力和非农生产率均与效率相关，但前者对地区差距具有正向影响，后者对地区差距具有负向影响。其原因可能在于受教育程度的提高在提升劳动力素质的同时，也为这些劳动力离开落后地区并进入发达地区提供了必要条件。因此，技术与生产率视角缩小地区差距的侧重点还在于中西部地区产业的发展以及培养落后地区亟需的人才，以实现这些人才的就地“消化”。
第四，我国的地区差距随着经济发展表现出了先扩大再缩小的趋势。实证检验表明，近年来我国地区差距表现出“倒U型”曲线的态势，但鉴于1978年以来我国的地区差距已经至少出现两次缓解的现象，因此，如何保证该缩小趋势不反弹便显得十分重要。此外，值得注意的是，尽管近年来我国地区差距有所缩小，但无疑我国地区差距还在高位运行，因此，如何在地区差距得以遏制的基础上弥合地区差距仍显得十分重要。
注释：
①该思路下，MPK的具体计算公式为：
，其中，I为投资额，我们用全社会固定资产投资额来代替，y为国内生产总值。
②至于人均受教育年限的具体计算方法，我们对普通高等教育赋值16、普通中等教育赋值12、普通中学教育赋值10、普通小学教育赋值6，然后分别以这几类学校在校学生人数乘以相应赋值得总受教育年限数，最后以总受教育年限数除以各地在校学生人数即可获得人均受教育年限指标。
③因篇幅有限，本文未报告具体的描述统计结果，有兴趣的读者请向本文作者索取。
④东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南等11个省(市)。
⑤在引入经济发展水平水平的四次方项后，该项的作用并不显著，因此我们不再列示。
⑥根据相关统计数据，2000-2002年期间，我国西部地区固定资产投资年均增长18.8%，较全国平均水平高出近6个百分点。
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