我国经济发展不平衡时空变化特征分析

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目 录

1 引言 1

2 数据与方法 1

2.1 研究区域概况 2

2.2 数据 2

2.2.1经济数据来源 3

2.2.2 GIS数据 3

3 研究方法 3

3.1 时间划分 3

3.2 空间划分 4

3.3 指标选取 5

3.3.1基尼系数 5

3.3.1泰尔指数 6

3.4 GIS技术 6

3.4.1热点分析 6

4 经济发展不平衡时间特征分析 7

4.1 整体经济发展时间特征 7

4.2 区域经济发展时间特征 8

5 经济发展不平衡空间特征分析 10

6 结论 13

参考文献 13

致谢 15

我国经济发展不平衡时空变化特征分析

龚灿灿

（, China)

Abstract: Based on the 1978-2014 data of economic development in China, we calculate the Gene coefficient, Theil index and other measures, combined with technology of ArcGis and Excel, we get a sort of China's economic development index data. With researches in China and abroad, we reasonably divided national economic regions and time of development to obtain a quantitative analysis of the characteristics of time and space. The economic development process of our country in 36 years showed that: 1) the difference of economic development in China has seen a great increase in first part of time, and then went decrease during 2^nd period, finally it got a trend of decline. Now Chinese economy still has widely differences in different regions; 2) in term of space, the economy level of 3 coastal areas is always in the forefront of the development of the national economy, the central region gradually accelerate the development of economy, the western region's economic development accordingly stay in backward, with individual areas of rapid development; 3) Economic balance quantitative indicators, included the Gene coefficient, Theil index and Theil contribution rate, can be useful to get a good quantitative analysis of economic development data. We combined the GIS technology with those economic balance quantitative indicators to describe performance of economic development differences intuitively and rule of economic development. In the end we get the temporal and spatial characteristics of China's economic development.

Key words: Economic development is not balanced; space-time node; Gini coefficient; Theil index;

1 引言

经济发展不平衡是当今世界上各个国家所面临的共同问题。我国对此问题的研究久而有之。一方面，研究我国经济发展的时空变化特征，可以了解我国经济发展的规律；另一方面，通过选择合理的衡量标准找出经济发展不平衡的时空节点并分析原因，有利于以后进一步的经济建设。

在面对区域的经济发展不平衡问题上，国外和国内的研究都用各自相应的进展。国外方面，马杜尔丹等（2013）认为针对性对落后地区加大投入公共设施建设可以挖掘整体的发展潜力并降低地区不平衡程度^[1]。多尔比（2011）在研究劳动力和区域发展关系时，认为劳动力的流动程度可以是区域发展不平衡的一种具体体现^[2]。卢卡（2016）自然资本和人力资源可以被视为一个决定经济发展是否偏离空间平衡的重要因素，两者需要同时考虑^[3]。古思奇诺（2014）研究发现人均劳动生产率和国民经济总值之间的关系可以用于分析区域之间的经济社会发展程度^[4]。诺瑞（2008）认为同样受到经济危机打击后，经济发达地区受到打击更大但恢复能力也更大，欠发达地区可能因此进一步拉开差距加剧经济发展不平衡程度^[5]。在国内，曹桂全（2002）采用“缪尔达尔-赫希曼”理论，认为计划极化、发展极化和市场极化都会促使地区差异扩大^[6]。陆钊和陆铭（2002）认为加大人力资本投入和促进人力分流可以使实现经济平衡发展^[7]。王小鲁、樊纲等（2004）发现，各个地区独有的经济政策、人力资源存储、外资青睐程度和城市、市场化水平等多方面因素的巨大差异会加速中国地区差异的不断扩大^[8]。张庆华（2006）认为，包括公共基础设施、教育水平、市场一体化、地理因素、劳动力流通和移民等都有可能造成区域经济发展不平衡，同时放任这些因素自由发展也会不断扩大不平衡的程度和范围^[9]。

选择合理的衡量方法和指标，才可以对具体经济发展数据进行实证分析。一般通过计算GDP或人均GDP等经济指标的变异系数、基尼系数、相对差异系数和加权变异系数、泰尔指数、计量模型等方法衡量地区差异及其变化^[10]。通过比较，本文采取基尼系数、泰尔指数（包括泰尔贡献率）两种指标定量分析各地区（省级）的发展差异。同时，计算地级市一级的全国经济数据算术平均值，并计算各市人均GDP与之比值，对各地发展程度进行划分，并结合GIS技术直观的展现地区差异。

在研究我国经济发展不平衡时空特点过程中，由于时间跨度很长（1978-2014），同时我国幅员辽阔，对时间和空间进行划分是必须考虑的重要问题。在时间划分上，刘晓娜等（2011）采用我国的“五年计划”为时间节点^[11]；范建勇（2008）则是用1978-1993、1993-2001等时间节点^[12]。在空间划分上，杨伟民（1992）将中国划分为东、中、西等三大地区进行研究^[13]；魏厚凯（1996）则直接采用各省数据来对比各省的发展不平衡状况^[14]；还有学者根据一些政府政策，将全国划分为七大或者八大经济区域^[15]。本文选择参考刘晓娜等（2011）的研究成果采用“五年规划”作为时间划分点，在区域上，本文根据全国各地产业特点将全国划分为八个经济综合体。

本文试图通过计算全国地区间的基尼系数和泰尔指数等指标性数据，结合arcgis技术，直观表现改革开放以来我国经济30年的发展规律并分析其原因，最终找出我国经济发展不平衡的时空特征。

2 研究区域与数据

2.1 研究区域概况

本文以1978-2014年中国大陆地区经济发展不平衡变化为研究对象，包含了除港澳台以外中国大陆所有省、直辖市及自治区。改革开放37年来，我国经济发展取得了巨大成果，年人均GPD从1978年381.4元增长至2014年约为46628.5元，全国GDP总量也于2010年超越日本成为世界第二大经济体，仅次于美国。要研究全国经济发展就要做好区域划分，本文将全国分为八大区域^[16]，如图1所示。依照“十一五规划”期间将我国划分成八大综合经济体的重要构想，将经济发展条件类似的省级行政区规划成八个不同的区域^[17]。这八个区域为八个综合经济体，各有特色且区域内部属性相近，有利于观察地区的经济发展特点。选择1978年至2014年时间段，这36年来经济发展之迅速令人咋舌，因此，研究经济发展的时间特点很有价值。

图1全国八大经济综合体划分

Fig.1 China eight economy districts

2.2 数据

2.2.1经济数据来源

本文的经济、人口等数据来自于国家各级统计局历年出版的统计简报和年鉴。鉴于海南省1988年才独立设省，重庆市1997年从四川省分离设为直辖市，在省一级的样本中较难分离。为了保证数据的一致性，本文将广东（曾包含海南）、四川（曾包含重庆）两省数据进行了相关年份的分离。本文1998年之前各省的数据分别来自于《新中国60年统计资料汇编（1949-2008）》（2010年编制）和《新中国五十五年统计资料汇编（1949-2004）》（2005年编制）。1999至2014年则来自于历年《中国统计年鉴》。地级市一级的经济数据则来自各市的统计年鉴，由于区划调整等因素，1995年之前市一级数据并不完整。

2.2.2 GIS数据

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