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地理空间因素对江苏县域经济发展的影响

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王颖舟

【摘要】本文利用MoranI指数进行空间相关性分析得出江苏省各县域的经济发展具有地理空间相关性。通过对2013-2015年的江苏省64个县域各项经济统计数据进行计量分析，得出影响各地区经济发展的三个因素，即劳动力、工业总产值及地区差异。

【关键词】空间自相关性；县域经济发展；国内生产总值

一、江苏省空间结构现状

苏南地区的苏锡常镇与南京这五个城市，属于以上海为核心的长三角城市群的辐射地带。从地理角度来说，苏南地区水文发达，拥有广袤的太湖平原，拥有良好的要素禀赋。

江苏省中部地区包括扬州、泰州、南通三个城市，具有独特的地理区位条件，处于长江与京杭大运河交汇处的扬州是长江经济带的重要组成部分。

苏北地区包括徐州市、盐城市、淮安市、宿迁市、连云港市五个地级市，拥有广袤的苏北平原，由于历史因素及要素禀赋不足，苏北地区经济发展一直较为落后，但是近年来，已经成为华东地区以及中国经济发展增速最快的地区之一。

二、江苏县域空间自相关分析

空间自相关是一种空间统计方法，并且涉及到Tobler的地理学第一定律。该定律指出：“所有的地理事物都存在关系，但距离较近的事物比距离较远的事物更有关系[1，2]。

本文使用空间自相关指数MoranI分析江苏省各县域的空间相关性，采用地理信息系统工具Arcgis做出空间自相关分析，得到的数据如下：

表1MoranI的空间统计分析结果

检验结果中三年的江苏省县域空间相关性指数的Z值均大于1%显著性水平的临界值，p值也都为0，表明江苏省县域在经济发展的空间分布上具有很强的正向空间相关性。这说明了江苏省县域的经济发展具有较强的地理空间依懒性，并且不同地区的经济发展相差悬殊【3】。

三、县域经济增长影响因素的计量经济学分析

（一）数据来源及模型设定

为了深入探讨江苏省各县域地理空间相关性对经济增长造成的影响及差异，本文选取了江苏省64个县域为观测值，分析县域的经济增长的影响因素。本文所采用的数据为2013-2015年的江苏省各项经济统计数据，来自2014-2016年的《中国县域统计年鉴》。

本文根据GDP及其影响因素需要，将计量模型設置如下形式：

1ogGDP=a+b1gov+b2fs+b3labor+b4dv+b5logGiov

地区的经济发展包含很多影响因素，本文结合江苏省县域的经济发展情况选取了五个解释变量：

（1）政府干预（gov）：政府支出在我国的经济发展中占有重要地位，对经济发展具有重要拉动作用，本文用公共财政支出与地区生产总值的比值衡量政府对地区经济的干预程度。

（2）金融支持情况（fs）：中小型企业占据了县域中企业的大部分，中小型企业对于县域经济发展占有重要角色，而金融贷款对于中小型企业来讲至关重要，所本文用年末金融机构各项贷款余额与地区生产总值的比值来衡量这一指标。

（3）劳动力（labor）：一个地区的劳动力在很大程度上决定了地区经济发展，现在江苏各地都在出台一些政策留住优秀人才，本文选取第二产业与第三产业从业人员的总和与地区户籍人口的比值表示各地区的劳动力投入情况。

（4）工业发展（logGiov）：用工业总产值衡量地方工业的发展。工业总产值反应地区企业生产经营活动各方面的效益，是地区生产总值重要解释因素。

（5）地区差异（dv）：引入了虚拟变量衡量地理空间差异给经济带来的影响。

（二）实证分析

通过计量分析以后，具体分析结果如下：

给定α=0.05，通过查询DW临界值表发现，DW值小于其所对应的临界值下限，拒绝原假设，变量之间具有相关性。所以本文继续做一阶自相关检验，检验后结果如下。

同样给定α=0.05，调整后的得到的DW值大于其对应的临界值上限，接受原假设，通过检验。

通过计量分析得出结论，labor、dv和loggiov通过检验，即劳动力、地区差异及地区工业生产总值对县域经济的发展较为重要的影响，这说明各县域政府应积极出台优惠政策吸引人才的流入或留住优秀人才，这对于江苏省各县市的经济发展有着至关重要的作用，同时各地政府也应引入优质企业一方面吸引人才，一方面有助于提高地区的工业总产值，从而促进经济的发展。地区差异对江苏省各县域的经济发展也有着较强的影响，导致了江苏省南北经济发展不均衡的的格局。同时，gov和fs没有通过检验，即政府干预和金融支持对江苏省县域的经济发展的影响较弱，说明政府干预经济的效果并不明显，地区的金融支持拉动江苏省县域经济的效果也并不明显。

四、结论与建议

通过2013、2014和2015三年江苏省县域经济发展（GDP）的MoranI指数得出江苏省县域之间呈空间自相关，具有较强的空间地理依懒性。

检验了影响江苏省县域经济发展的重要影响因素为劳动力、工业发展和地区差