10 中国区域差距：趋势、影响因素及对策建议（新疆兵团局队联队 魏凤英、饶华、于宏业）

新疆兵团局队联队 参赛队员：魏凤英、饶华、于宏业 中国区域差距：趋势、影响因素及对策建议 摘 要 经过30年的改革和发展，中国经济快速增长，由于政策和区域的因素, 我国东西部地区的发展速度和规模产生了较大的差异。本文运用面板数据，利用聚类分析、因子分析和趋同核算模型，考察了地区差异、人均GDP增长率、外商投资占投资总额的比重、进出口总额占GDP的比重、教育支出、人均城市道路面积等经济因素对1997-2006年间中国区域经济趋同与差异的贡献，分析了我国东西部地区的发展差异,并根据所得出的结论给出合理的建议与对策。 关键词 区域差距 聚类分析 因子分析 趋同 面板数据 一、问题的引入 自改革开放以来，中国的发展取得了巨大的进步,但中国的区域经济格局也发生了重大的变化，东部由于优惠的经济政策和先天的地理位置发展迅猛，而中西部由于各种原因,发展速度和规模远远落后于东部。区域差距成为研究中国区域经济问题中的一个不可回避的话题。尤其是进入90年代以来，中国区域经济差异呈现不断增大的趋势，并日益成为约束中国经济长期可持续发展的一个重要因素，如何缩小区域差距成为中国政界和学术界重要的命题。 二、现有研究成果回顾 上世纪90 年代以来，关于研究我国地区差距状况的文章大量涌现, 国内外许多学者从不同角度对中国区域间差异作了深入的研究。魏后凯（1992）采用加权变异系数分析了1952 年—1990 年人均国民收入，得出各省间呈倒“U”型轨迹，东中西部呈“S”型轨迹的结论；王梦奎、李善同（2000）采用加权变异系数对1952 年—1997 年人均收入进行分析，认为自1978 年以来各省间差异呈下降趋势，1990 年以后呈上升趋势，东中西部间呈扩大趋势；徐建华（2005）采用泰尔（Theil）系数分析了1952 年—2000 年 GDP、人口，得出1952 年—1978 年基本上呈扩大趋势，1979 年—1990 年呈缓慢的缩小趋势，1991 年—2000 年呈缓慢的扩大趋势。我国区域差异悬殊已成为不争的事实，但造成区域差异的原因是多方面的。国家统计局课题组（2004）从经济、社会发展、科技和区域开放方面进行差异比较，分析认为造成我国区域发展差异的原因既有自然地理、思想文化方面的因素，也有政策、区位、结构和人力资本因素的影响；Tusi(1991)利用极差指数实证研究， 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 明投资的地域分布变动促成了区域差异变动的历史轨迹,经济改革带来了投资分布差异,导致东部和西部之间人均GDP长期趋异；武剑(2003)指出FDI是各地区资本投入的重要来源, FDI地区差异是导致20世纪90年代地区差距扩大的重要因素；王燕梅(2002)的研究证实区域之间经济发展差异是由资金利用效率差异造成；邹东涛、马海霞(2000)认为人力资本差异是区域差异形成的主要原因；张维迎、柯荣柱(2002)认为社会资本即社会的道德 规范 编程规范下载gsp规范下载钢格栅规范下载警徽规范下载建设厅规范下载 ,特别是社会当中人与人之间的信任程度，也是解释区域差异形成的主要因素；高会丽(2002)运用多因子变量统计分析,选取17个指标作为西部12个省份投资环境评价的原始指标对西部各省市的投资环境进行综合评价，认为制约西部经济发展的关键因素是投资环境；SylvieDemurger(2002)对中国区域差异的实证研究表明,体制差异是区域差异形成的一个重要原因；樊纲等人(2003)对中国各个地区市场化指数进行跟踪研究,认为现阶段我国区域差异主要是由于各区域之间市场化进程的差异造成的。 本文利用聚类分析、因子分析和区域经济增长趋同核算模型,通过选取经济发展的特征变量，考察了中国30个省、直辖市、自治区（以下简称地区）的经济发展水平和区域发展趋势，分析影响区域经济趋同与差异的因素，在此基础上利用Markey4.0软件的面板数据模型建立个体固定效应模型。由于赛会提供的历年数据部分指标不完整，本文分析的时间段取为1997-2006年，西藏数据缺失较多，在分析中剔除西藏，最终选定的样本为30个地区，进出口总额和外商直接投资均以相应年份的平均汇率换算为人民币。 三、模型的设定、结果及解释 （一）聚类分析 首先选取2006年的人均GDP、GDP增长率两个衡量不同区域经济增长关系的核心指标，运用聚类分析对我国30个地区进行测度。 本文运用马克威软件进行分析，采用的样本距离为欧氏距离，聚类方法为分层聚类。输出谱系图如下： 图1：聚类分析结果 根据谱系图聚类分析结果，中国的30个地区最终聚为两大类：第一类：北京，上海，天津，江苏，浙江，福建，广东，山东，内蒙，辽宁；第二类：其他20个地区。 在第一类中，绝大部分为中国经济发达且分布在东部或沿海经济带的地区，地势平坦，气候适宜，自然条件优越，东部沿海地区由于有着较好的经济基础和人力资本积累等得天独厚的条件，其经济增长水平远远超过了中西部地区。 从80年代中后期开始，中国政府开始逐步放开外资进入中国的限制，外商投资的领域也迅速增加，外向型经济蓬勃发展。但是，由于中西部地区人力资本存量较低，先进的技术无法迅速有效的转化为现实的生产效率，即使在能吸引到外资的条件下，这些地区的经济增长速度也十分有限，与东部沿海地区在吸引外资方面天然的差距，也导致了东部沿海地区与中西部的差别。地理区位是区域经济发展不平衡的重要因素。 在东部沿海和中西部地区之间，改革开放进程也存在着差异。80 年代中期陆续建立并得到特殊政策支持的经济特区、沿海地区对外开放城市和各种各样的经济开发区,都位于东部沿海地区，直到1992 年以后才开始向中西部地区转移。这不可避免地导致中西部地区的对外开放水平较低。我们选用进出口总额占GDP的比重进行分析，发现第一类地区的数值远远高于第二类地区，见下图： 图2：开放程度的地区比较 开放程度的差异，也是造成区域间经济增长差异的一个重要原因。越是开放的经济，市场机制所发挥的作用也越明显，资源配置的效率也越高。从图2可以看出，中西部地区与东部地区的绝对差距不断扩大，由于区域自我积累机制的作用，这种格局在短期内不会发生根本性的变化。实际上，中国外向型经济发展的区域差异是空间经济不平衡规律的一种体现，有其一定的历史原因和客观性。但从长远来看，由于对外开放水平低，导致中西部地区经济发展缓慢，对整个国民经济发展不利。 （二）因子分析 本文通过选取经济发展的特征变量,利用因子分析法来继续揭示不同地区发展上的差异。 1．变量的选取 　　根据地区经济发展的相关因素,选取8个特征变量,它们分别是人均GDP、固定资产投资、外商投资、非农人口比例、人口数、二产结构、人均城市道路面积、教育支出。这些变量囊括了经济发展、投资、产业结构、教育和基础设施等,具有很强的说明性。 2．因子分析过程 对前述选取的8个变量，利用马克威软件进行分析，可得到8个指标的相关矩阵（表略）、相关矩阵R的特征值、方差贡献率和累计方差贡献率（见表1）及巴特莱球度检验表（见表2）, 通过观察相关矩阵，发现大部分相关系数都很大，说明适合做因子分析。巴特莱球度检验表说明对相关阵是否为单位阵的检验也非常显著，相关阵不为单位阵，运用因子分析没有问题。 表1：特征根和累计贡献率 因子 特征根 方差贡献率% 累计贡献率% 1 3.6981 52.8301 52.8301 2 1.8461 26.3728 79.2029 3 1.0128 14.4690 93.6718 4 0.2088 2.9825 96.6543 5 0.1065 1.5218 98.1761 6 0.0964 1.3773 99.5534 7 0.0313 0.4466 100.0000 表2：巴特莱特球度检验 参数 值 卡方值 205.9927 自由度 21 显著性 0.0000 按照特征值大于1 的原则, 从表1中我们可以看出，因子1的特征根为3.6981,方差在总方差中的比重为52.8301%,因子2的特征根为1.8461, 方差在总方差中的比重为26.3728%,因子3的特征根为1.0128, 方差在总方差中的比重为14.4690%,前面这三个主因子特征根的累计方差贡献率达到了93.67 %, 表明这三个主因子已经包含了原始8个变量的大部分信息, 这样由原来的8个指标转化为三个新指标，起到了降维的作用。通过主成分法提取原始指标的初始载荷矩阵，发现各个主因子的典型代表指标已经很突出, 其实际意义可以得到合理解释，无需对因子进行旋转,其载荷矩阵如表3。 表3：因子载荷矩阵 提取方法：主成分法 因子1 因子2 因子3 人均GDP 0.6589 0.7090 -0.0685 固定资产投资 0.8988 -0.3620 0.0335 外商投资 0.9310 0.0213 0.1086 非农人口比例 0.4840 0.8229 -0.1144 人口数 0.6290 -0.7204 -0.1338 人均城市道路面积 0.2571 0.0325 0.9604 教育支出 0.9451 -0.1218 -0.2047 由表3可以找出在每个主因子上有显著载荷的指标，根据这些指标的综合意义给因子一个合适的经济名称，具有较高载荷值的指标对主因子的名称影响就较大。首先分析第一个因子，在因子1中, 教育支出、外商投资和固定资产投资具有较大的载荷,这是一个典型的投入因子,代表了一个地区教育、外资投入情况。在因子2中,非农人口比例、人口数和人均GDP具有较大的载荷,这是一个典型的经济发展基础因子,代表一个地区市场化程度。在因子3中,人均城市道路面积具有较大的载荷,这是一个典型的基础设施因子，代表了一个地区的基础设施情况。 通过马克威软件，运用回归法可以求得各地区经济发展水平在三个主因子的估计得分fi，构造综合评价函数：F =a1*f1+a2*f2+a3*f3，其中a1、a2、a3为方差贡献率，将表1中的贡献率代入得F=52.83%* f1+26.37%*f2+14.47%*f3，即以每个主因子fi的方差贡献率作为权数，乘以相应主因子上的得分，就可以得出各地区在这三个因子上的综合得分F, 按照降序对它们进行排序,我们就可以得出各地区在不同因子上的排名情况。具体排名见表4 表4:各地区因子得分及综合得分表 各省 名称 因子1 得分 排序 因子2得分 排序 因子3得分 排序 综合 得分 排序 北 京 -0.20 17 2.70 2 -1.44 29 0.40 6 天 津 -1.01 27 1.63 3 1.09 5 0.05 12 河 北 0.66 7 -0.52 21 0.36 9 0.26 9 山 西 -0.40 21 -0.25 16 -0.60 21 -0.37 22 内蒙古 -0.53 24 0.28 8 -0.06 14 -0.21 16 辽 宁 0.47 8 0.58 6 -0.73 24 0.30 7 吉 林 -0.50 23 0.26 10 -0.77 25 -0.31 20 黑龙江 -0.37 20 0.26 9 -0.92 27 -0.26 18 上 海 -0.35 18 3.13 1 0.13 12 0.66 5 江 苏 2.24 2 0.68 5 1.59 3 1.60 1 浙 江 1.18 5 0.41 7 0.42 6 0.79 4 安 徽 0.30 10 -0.96 29 0.41 7 -0.03 14 福 建 -0.07 12 0.09 12 -0.37 17 -0.06 15 江 西 -0.10 13 -0.56 22 -0.35 16 -0.25 17 山 东 1.93 3 -0.28 18 2.34 1 1.28 3 河 南 1.21 4 -1.08 30 -0.52 19 0.28 8 湖 北 0.18 11 -0.26 17 0.18 11 0.05 11 湖 南 0.44 9 -0.73 24 -0.39 18 -0.02 13 广 东 2.38 1 0.87 4 -0.69 22 1.39 2 广 西 -0.18 15 -0.87 25 -0.04 13 -0.33 21 海 南 -1.33 29 -0.04 13 1.24 4 -0.53 26 重 庆 -0.41 22 -0.40 19 -0.82 26 -0.44 24 四 川 0.83 6 -0.95 27 -0.70 23 0.09 10 贵 州 -0.37 19 -0.95 28 -1.74 30 -0.70 29 云 南 -0.12 14 -0.92 26 -1.11 28 -0.47 25 陕 西 -0.19 16 -0.45 20 -0.60 20 -0.30 19 甘 肃 -0.77 25 -0.67 23 0.23 10 -0.55 28 青 海 -1.25 28 -0.18 15 -0.30 15 -0.75 30 宁 夏 -1.42 30 -0.14 14 1.67 2 -0.54 27 新 疆 -0.89 26 0.12 11 0.40 8 -0.38 23 3．因子分析结论 对因子得分表进行分析,可以看出: (1)在投入因子中,整个东部地区明显高于中西部地区,其中广东、江苏、山东和浙江地区排名最高。人才投入和资本投入是拉动经济增长的重要因素，中西部地区在这个因子上明显落后于东部地区。 (2)在经济发展基础因子中,京津沪地区明显高于全国。这三个地区的共同特点就是市场化程度较高，经济发展基础较雄厚，第三产业相对发达,人均GDP很高,农业不再是经济增长的主要动力,这也是大部分发达国家的发展趋势。在这个因子得分中,东部地区也明显高于中西部地区。 (3)在基础设施因子中,山东排名最为靠前。山东省交通发达，城市人均道路面积最高。 (4)从综合得分看，仍然是东部地区明显高于中西部地区。 通过上述因子分析,我们可以很明显地看到我国东西部地区的发展差异。东部地区在投入因子得分、经济发展基础因子得分和基础设施因子得分均大大高于中西部地区,东西部地区的发展出现了很大的不平衡性。 （三）区域经济增长趋同核算模型 在研究区域差距影响问题时，新古典增长理论所讨论的“绝对收敛”和“条件收敛”为我们提供了一个很重要的因素。“条件收敛”是指只有在控制了诸如人力资本禀赋、储蓄率、人口增长等一系列影响经济增长的条件后，各国的经济增长率才表现出趋同。大量的实证研究发现，经济收敛主要服从于条件收敛和俱乐部收敛特征，“俱乐部收敛”指各经济体在经济结构和要素禀赋相似的前提下存在着绝对收敛特征。这为我们研究区域经济增长趋同与差异问题选取变量、建立模型提供了思路。 1．模型的建立 本文采用Barro(1997) 的条件收敛回归框架,将我国地区经济增长的面板数据回归方程设定为如下的(1) 式: (1/ T) ln (y（i, t + T）/ y（i,t）) = αi + ηt + γlny（i , t） + .S +ψX +ε（i,t） (1) 其中, y（i, t ）和y（i, t + T）分别表示经济体i 在t 和(t + T)期的人均GDP，T表示跨度，为了充分利用数据信息，本文选取T=1。lny（i , t）表示对人均GDP指标取对数，模型中以rngdp来表示。S表示一组影响地区经济发展的外生变量，包括进出口贸易水平、引进外资能力、基础设施投入水平等。X表示内生变量，包括产业结构、城市化水平、投资率、人力资本等。αi 表示地区特定效应以控制地理特征, ηt表示时间特定效应以控制经济周期的影响, γ度量了各省级行政区经济增长趋于稳态的速度，即所谓的趋同速度，ε是残差项。 2．变量的定义 借鉴学术界选取的指标，结合赛会提供的有关数据，本文选取人均GDP增长率(rigdp)做为解释变量(由于缺乏平减指数,这里采用现价计算人均GDP增长率),三个外生变量和五个内生变量做为被解释变量进行建模。在进行计算时，对上一期人均GDP、人均GDP增长率的数据进行了对数处理。各变量描述如下： ①外生变量 Retrain：表示每万人拥有的铁路运输长度，用来反映基础设施水平 Fdi：表示各地区外商直接投资占全社会固定资产投资总额的比重 Trade：表示进出口贸易总额占GDP 之比 ②内生变量 Urbance：非农人口占总人口的比重，是度量城市化水平的指标 H：表示人力资本水平，即万人拥有高等学校在校学生数，本文用滞后5 年也就是1992～2001 年的万人拥有高等学校在校学生数据来衡量人力资本水平 S：表示物质资本投资率，即全社会固定资产投资总额占GDP的比重 Secondary：二产增加值比重，反映第二产业结构的变量 Tertiary：三产增加值比重，反映第三产业结构的变量 3．模型求解和检验 根据聚类分析和因子分析得出的结论，我国各地区经济发展差距较大，从1995年至2006年各地区人均GDP的发展情况看(见图3)，我国各地区的经济发展水平无论在个体截面还是在时间截面上都存在明显的差异。 图3:历年各地区人均GDP 因此在建模过程中，本文选取个体和时间均固定来建立模型。以下是参数估计、相关统计量表，其他结果见附录。 参数估计： 变量 系数 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 误差 t 显著性 retrain 0.04137 0.0139 2.976 0.003202 h -0.007677 0.0001832 -4.19 3.84E-05 rngdp -0.061 0.02628 -2.321 0.02107 s 0.1018 0.02343 4.344 2.01E-05 相关统计量表 参数名 数值 R平方 0.849049 修正后的R平方 0.824380 回归标准误差 0.019636 残差平方和 0.099096 对数似然值 776.636030 因变量均值 0.118640 因变量标准差 0.046857 AIC -4.890907 SC -4.360031 F值 34.417629 P值 0.000000 可以看出，模型对因变量的解释程度较高，R2达到了0.849049，方程基本通过了整体显著性检验；修正后的R2为0.824380,小于样本决定系数R2,在一定程度上避免将影响微弱的变量错误地加入到模型中；各回归系数均通过t检验；AIC值(赤池信息量)为-4.890907,SC值(施瓦茨信息量)为-4.360031,模型的拟合效果较好；F值通过检验，说明模型具有较高可靠性。 4．模型结果分析 在本模型中，影响力最大的是rngdp（人均GDP），系数是-0.061, 表明1997-2006年间中国区域经济增长速度存在着一定程度的条件趋同。其次是retrain（万人拥有铁路运输长度）和s（物质资本投资率），系数分别是0.04137和0.1018, 说明它们对各地区的经济增长发挥了积极的作用，并且也说明国家对各地区的固定资产投资和基础建设投资会增加区域间对经济增长趋同的负面影响,h（人力资本水平）系数为-0.0007677，说明区域教育投入力度的加大,对区域经济增长速度存在着一定程度的条件趋同。 四、模型的几点不足 1．指标及数据方面。从数据可得性及权威性考虑，有些重要指标未能引入,如地理区位是影响区域差距的重要因素；利用万人铁路运输长度反映地区基础设施建设水平,没有考虑地区人口规模和地理条件对指标的影响；由于部分变量数据缺失，在进行因子分析过程中，对有些变量使用的时期不一致，有替代现象；在对数据的处理过程中，该使用可比价的情况用现价代替，也不具有科学性。 2．模型构建方面。本文直接采用解释变量对被解释变量进行解释，而未能考虑解释变量之间的因果关系或自相关关系，影响了模型构建的整体效果。 3．模型稳健性方面。在因子分析中，选择不同的变量组合、不同的旋转方法对最后结果有较大影响；在回归过程中，也发现最后能通过检验的模型并不唯一的现象。因此，模型建立过程中，必须依托相关经济理论和实际经验。 五、政策与建议 本文通过聚类分析、因子分析和趋同核算分析框架，对1997-2006年间的人均GDP增长率、人均GDP、外商投资、进出口总额、教育支出等影响中国区域差距的因素进行分析，我们得出的结论是：由于经济发展水平、资金投入、基础设施、市场化程度的不同，中国区域经济差距比较严重，但是速度有所减缓，中国经济从整体上呈现出条件收敛的趋势。受地理位置因素、外向型经济等因素影响，区域发展非均衡性已经成为区域经济发展中的一个重要特征。如何缩小区域差距，实现区域协调发展是我们必须面对的现实问题。具体政策建议如下： 第1， 中央政府应该制定旨在缩小地区差距的社会经济政策。 90年代初邓小平南巡讲话标志着全面建设社会主义市场经济时期的到来，市场开始占据越来越重要的地位，市场经济中影响经济发展速度的首要因素是要素的投入增长状况。对于落后的中西部地区来说，依靠自身的积累实现快速追赶比较困难，一旦陷入贫困陷阱很难实现经济振兴。而在市场发育良好的地区，经济则实现了更高的增长。要保证区域间协调发展，必须从政策方面进行调整，对于非沿海地区和落后的中西部来说，中央政府必须发挥积极的作用,制定和实施中西部发展 规划 污水管网监理规划下载职业规划大学生职业规划个人职业规划职业规划论文 , 出台相关优惠政策，运用经济法律手段, 加大财政转移支付, 吸引区域内、外的资本、人才，为中西部地区创造加快发展的条件,提高这些地区利用市场机会的能力。 第2， 多种形式发挥区域空间优势。 上述分析表明，地理位置的差异是导致经济增长发散的主要因素，区域空间优势对经济增长有明显的推动作用。中西部地区地处内陆，和东部相比有其自身的区位劣势，要实现区域协调发展，内陆地区必须扬长避短，积极开发自身的空间优势，推动当地的经济发展。西部地区一些省份和其他国家有较长的内陆边境线，而且历史上的联系也比较紧密，可以通过边境贸易、建立经济合作圈、在工程项目上进行合作等方式积极与邻国建立经济联系。中部地区位于中国的中心位置，是承接东、西地带的重要区域，在产业转移、交通等方面都有着发挥自身地域优势的广阔空间，应最大限度地发挥地区比较优势的发展方式，加快经济发展步伐。 第3， 缩小地区经济差距的关键是提高市场化水平。 在中西部地区要积极推行市场化改革,大力发展非国有经济、产品市场和要素市场的市场化,建设市场中介组织和完善法律制度环境,打破地区封锁、理顺政府和市场之间的关系等,利用市场机制来促进效率的提高和经济的增长。只有提高了市场化水平,中西部地区才能在经济增长机制上形成良性循环,真正缩小与东部地区的差距。 第4， 加大固定资产投资和招商引资力度。 政府应加大对中西部地区各级投资力度,改善基础设施条件和经济运行环境。西部地区基础设施落后,建设的资金缺口大,地方财力难以为继, 鉴于东部地区已经具有较强的经济实力，国家应逐步调整投资比重，使投资适当向中、西部倾斜，并将投资与中、西部的基础设施建设、产业结构升级结合起来。除了依靠国家财政性投资外，还要积极扩大金融政策的作用，充分发挥间接融资和直接融资的作用，以吸引更多的民间资本和外资流向中、西部地区。对非公有制经济向西部地区的投资也要给予鼓励,要在市场准入、税收政策、筹资融资等方面给予非公有制经济同公有制经济一样的待遇;要充分重视资本市场的作用,争取更多符合条件的企业上市发行股票和债券,以支持西部经济发展。 第5， 加大人力资本投入。 国家在加强对硬环境建设的同时, 要加强对中、西部地区的教育、文化等方面的投入，继续实施人才建设工程,加大人才建设的力度,动员一切可利用的教育资源,大力发展教育和培训,尤其是对中西部地区劳动者进行卓有成效的培训教育,提高其文化素质、科学素质和技能水平,改善企业的人员素质结构,以适应地区产业结构调整升级和企业技术变革的要求，使教育变量在缩小中、西部地区与东部地区的差距中发挥越来越大的作用。 本文认为，针对中国地区经济发展的差异，积极开发中西部有利的空间因素，利用其独有的区位资源，提高市场化水平,中西部地区才能在经济增长机制上形成良性循环,真正缩小与东部地区的差距。同时深化东部地区外向型经济发展水平，中国的区域经济才能实现全面、协调发展。 附录： 模型： 时间个体固定效应模型 方法：最小二乘法 时间长度： 10 个体数： 30 观测值数： 300 样本范围： 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 参数估计 变量 系数 标准误差 t 显著性 retrain 0.04137 0.0139 2.976 0.003202 h -0.0007677 0.0001832 -4.19 3.837E-005 rngdp -0.061 0.02628 -2.321 0.02107 s 0.1018 0.02343 4.344 2.014E-005 公共效应 C 0.6334 固定效应（个体） 北京--C 0.1722 天津--C 0.1026 河北--C -0.0030 山西--C -0.0125 内蒙古--C -0.0431 辽宁--C 0.0174 吉林--C -0.0102 黑龙江--C -0.0358 上海--C 0.1515 江苏--C 0.0681 浙江--C 0.0563 安徽--C -0.0266 福建--C 0.0263 江西--C -0.0258 山东--C 0.0388 河南--C 0.0010 湖北--C 0.0061 湖南--C -0.0061 广东--C 0.0564 广西--C -0.0300 海南--C -0.0278 重庆--C -0.0227 四川--C -0.0234 贵州--C -0.0796 云南--C -0.0605 陕西--C -0.0030 甘肃--C -0.0577 青海--C -0.1106 宁夏--C -0.0691 新疆--C -0.0491 固定效应（时间） 1997--C -0.0730 1998--C -0.0815 1999--C -0.0380 2000--C -0.0430 2001--C -0.0275 2002--C 0.0094 2003--C 0.0589 2004--C 0.0435 2005--C 0.0524 2006--C 0.0988 方程(代入参数值) 方程 PER_EFFECT=-0.0730168*时间('1997')-0.0814992*时间('1998')-0.0379747*时间('1999') -0.0430345*时间('2000')-0.027458*时间('2001')+0.00936992*时间('2002')+0.0589372*时间('2003')+0.0434636*时间('2004') +0.0524079*时间('2005')+0.0988047*时间('2006') rigdp北京=0.172171+PER_EFFECT+0.633383+0.0413705*retrain北京-0.000767741*h北京-0.0610035*rngdp北京+0.101773*s北京 rigdp天津=0.10259+PER_EFFECT+0.633383+0.0413705*retrain天津-0.000767741*h天津-0.0610035*rngdp天津+0.101773*s天津 rigdp河北=-0.00302384+PER_EFFECT+0.633383+0.0413705*retrain河北-0.000767741*h河北-0.0610035*rngdp河北+0.101773*s河北 rigdp山西=-0.0125101+PER_EFFECT+0.633383+0.0413705*retrain山西-0.000767741*h山西-0.0610035*rngdp山西+0.101773*s山西 rigdp内蒙古=-0.043076+PER_EFFECT+0.633383+0.0413705*retrain内蒙古-0.000767741*h内蒙古-0.0610035*rngdp内蒙古+0.101773*s内蒙古 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