区域就业结构对我国区域经济差异影响实证分析.docVIP

区域就业结构对我国区域经济差异影响实证分析 　　内容摘要：本文选取三大产业就业人口比例和各省边缘区域人均GDP差异4个序列建立面板数据模型，分别讨论我国直辖市、东部、中部、西部区域就业结构与边缘区域经济差异的相关性，最后根据实证结果提出缩小我国区域经济差异的可行性建议。 　　关键词：面板数据 三大产业 就业比例 边缘区域差异比重 　　研究背景 　　（一）我国区域就业结构与区域经济差异现状 　　1985-1993年，我国从业人数第一产业比重持续下降，第二产业比重稳定在21%左右，第三产业比重持续上升；从1994年到现在，我国第一产业比重持续下降，第二产业比重稳定在23%左右，第三产业比重继续上升，且有些省市，第三产业比重超过第二产业。国际经验研究表明：地区产业结构转型快慢与地区差距的趋同存在密切联系。产业结构的变动仍然是影响我国区域经济增长和地区收入差距加大的主要因素。随着经济的高速增长，我国已成为贫富差距较大的国家之一。我国自改革开放以来，实行先富带动后富的政策，让东部沿海地区一部分人通过诚实劳动先富起来，再实现全国的共同富裕。但是，由此衍生了东西部贫富差距不断扩大的趋势，区域经济发展呈现了阶梯式的现状，西部地区的人均GDP和经济增长却始终排在全国平均水平后面。 　　（二）现有文献局限性 　　研究我国大陆区域差异的文献很多，其中厉以宁（1999）选择了6省496个县的26项社会与经济指标加以研究，通过收集的横截面数据，采用主成分分析和聚类方法，最后得出：在经济发达的省域中，仍有经济落后的县；而在经济落后的省域中，也有少数经济较发达的县域的结论。耿庆武（2005）认为一地区的人口多寡与人均所得的高低并非唯一决定该地区的边际区域差异的大小，而常用的衡量经济差异的数量方法（全距、平均绝对离差、变异系数、基尼系数、区间差异、劳伦兹曲线）无法将结果推广到全国区域经济差异的分析上，因此衡量多区域间的差异时，不仅需要考虑这些区域人口的多寡，还应该分析该地区与所有其他地区的相对关系。现有文献都只采用横截面数据进行分析，没有将历年数据结合起来分析，是不完???的。 　　模型理论与设定 　　（一）边缘区域差异的统计方法 　　设一国有N个省，j省的人口为Pj，人均 GDP 为 Yj，则任两省i省与j省间的有效差距为：，在研究的N个省中，则共有个省间有效差距，所有这些有效差距之和，即为总区域差异，国内第i省的基本区域差异为该省与其他N-1省的区间差异之和，即i省的边缘差异为（i≠j），边缘区域差异比重为某区域的差异除以全国总区域差异：。若某省市的σi排位很前，说明该省对我国区域差异的贡献大。 　　耿庆武将某区域的差异占全国总区域差异的比重取名为“边际区域差异比重”，笔者认为在经济学的角度上，一般常称为“边际”，而在统计学中，可以把要研究的31个省市的差异写成列联表的形式，行和、列和，一般称之为“边缘和”，所以在以下的分析中，将之称为“边缘区域差异比重”。 　　（二）面板数据模型 　　设三大产业的就业比重分别为：fpit、spit、tpit，边缘区域差异比重为：σit，其中i=1，2，…，31，t=1985，1986，1987，…，2009。 　　由于所要讨论的数据中包含时间序列，首先需要对数据进行平稳性检验，对于非平稳的数据，若采用传统的估计方法，可能会导致错误的推断，即伪回归。在建模中为了确保估计结果的有效性，首先使用相同单位根检验：LLC、Breintung检验和不同单位根检验：IPS、ADF-Fisher、PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验，如果单位根检验发现变量间是同阶单整的，则接受变量之间可能存在协整关系。若面板数据的单位根检验是不平稳的，采取两种办法：对序列进行差分或取对数使之变成同阶序列，若变换序列后均为平稳序列，可用变换后的序列直接进行回归分析；若变换序列后均为同阶非平稳序列，则要进行协整检验，主要采用的是Pedroni检验（H0：pi=1），Kao检验（H0：不存在协整关系）和Johansen方法进行检验。如果模型存在协整关系，则可以进行面板模型的选择与回归。根据面板模型的理论知识，结合本文研究的变量，可以初步假设模型的表达形式： 　　假设1，建立混合模型，斜率和截距都相同： 　　假设2，建立固定效应模型，斜率相同，但截距不同，可分为个体固定效应模型、时点固定效应模型和个体时点固定效应模型： 　　假设3，如果假设1、假设2都不符合，则应建立变系数模型，但是由于本文是对全国31个样本进行区域划分分析，每个省的样本数据只有25个，回归的样本偏小，因此选择面板数据中的固定效应模型比较合适。这样可以克服样本偏小的局限性，从而使分析结果更加客观、准确。 　　同时，也可以用统计量检验来决定选用什么模型。相对于混合估计模型来说，是否