本文關(guān)鍵詞：基于空間計量經(jīng)濟模型的區(qū)域經(jīng)濟差異成因分析——以蘭新鐵路輻射帶為例，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

第26卷第10期2012年10月干旱區(qū)資源與環(huán)境；JournalofAridLandResourc；Oct．2012；文章編號：1003－7578（2012）10－1；基于空間計量經(jīng)濟模型的區(qū)域經(jīng)濟差異成因分析；—以蘭新鐵路輻射帶為例；1121；李建豹，白永平，李建虎，侯成成；（1．西北師范大學地理與環(huán)境科學學院，蘭州730；提要：利用空間分析法確定蘭新鐵路

第26卷第10期2012年10月干旱區(qū)資源與環(huán)境

JournalofAridLandResourcesandEnvironmentVol．26No．10

Oct．2012

文章編號：1003－7578（2012）10－144－06

基于空間計量經(jīng)濟模型的區(qū)域經(jīng)濟差異成因分析

—以蘭新鐵路輻射帶為例

1121

李建豹，白永平，李建虎，侯成成

（1．西北師范大學地理與環(huán)境科學學院，蘭州730070；2．中國水利水電第十二工程局有限公司第一分局，杭州310018）

*

提要：利用空間分析法確定蘭新鐵路輻射帶的輻射范圍，以縣級行政單元為基本研究單元，綜合運用SPSS、GeoDA和ARCGIS分析區(qū)域經(jīng)濟差異后發(fā)現(xiàn)：在蘭新鐵路輻射帶內(nèi)，蘭州市市轄區(qū)、烏魯木齊市市轄區(qū)、嘉峪關(guān)市、哈密市、阿拉善左旗的經(jīng)濟發(fā)展水平明顯比其它地區(qū)高，甘肅段內(nèi)區(qū)域經(jīng)濟差異較大，新疆段內(nèi)區(qū)域經(jīng)濟差異較��；區(qū)域經(jīng)濟空間集聚特征明顯；利用空間計量經(jīng)濟模型分析區(qū)域經(jīng)濟差異成因可知，財政收入對市場規(guī)模、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、工業(yè)化、虛擬變量對經(jīng)濟發(fā)展具有明顯的促進作用，其中經(jīng)濟發(fā)展具有明顯的負面影響，

虛擬變量與經(jīng)濟發(fā)展水平的回歸系數(shù)最大，說明農(nóng)村城市化對經(jīng)濟發(fā)展的促進作用最大。區(qū)域投資水平對經(jīng)濟發(fā)展影響不明顯。

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟差異；空間計量經(jīng)濟模型；蘭新鐵路輻射帶；成因分析中圖分類號：F061．5文獻標識碼：A

區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差異是指一定時期內(nèi)各區(qū)域之間人均意義上的經(jīng)濟發(fā)展總體水平非均等化的現(xiàn)象。

作為區(qū)域經(jīng)濟學和經(jīng)濟地理學的熱點問題，區(qū)域經(jīng)濟差異一直是國內(nèi)外學者關(guān)注的熱點。區(qū)域發(fā)展相關(guān)

［2］

理論和實踐表明，區(qū)域之間存在著擴散（涓滴）或極化（回波）效應(yīng)，可以縮小或擴大區(qū)域空間差異。傳統(tǒng)的區(qū)域差異度量方法，忽視了地理位置因素，無法真正反映區(qū)域差異變化的空間特征與成因。ESDA（ExploratorySpatialDataAnalysis，探索性空間數(shù)據(jù)分析）是一系列空間數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)的集合，以空間關(guān)聯(lián)測度為核心，通過對事物或現(xiàn)象空間分布格局的描述與可視化，發(fā)現(xiàn)空間集聚和空間異常，揭示研

［3］

究對象之間的空間相互作用機制。經(jīng)濟活動、經(jīng)濟現(xiàn)象的不均衡分布是區(qū)域經(jīng)濟的一種常態(tài)，分析區(qū)

［4］

域經(jīng)濟差異及其成因，對于加快落后地區(qū)的發(fā)展、保持發(fā)達地區(qū)的競爭力是十分有意義的。以縣域為研究單元探討區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差異，能精細地展示區(qū)域經(jīng)濟差異狀況，更好地為區(qū)域發(fā)展和規(guī)劃提供依［5，6］［7］

。對交通經(jīng)濟帶空間差異的研究比較少，據(jù)多從定性的角度分析如何構(gòu)建交通經(jīng)濟帶，對交通經(jīng)濟

而該研究對制定鐵路沿線經(jīng)濟規(guī)劃、發(fā)展對策及如何構(gòu)建鐵路經(jīng)濟帶都有帶經(jīng)濟差異定量研究的還鮮見，

［8］

重要意義。所以，文中以縣級行政單元為基本研究單元，利用ESDA與GIS相結(jié)合的方法，分析蘭新鐵路輻射帶經(jīng)濟差異，采用空間計量經(jīng)濟模型，分析區(qū)域經(jīng)濟差異的成因。

［1］

1材料

《甘肅發(fā)展年鑒》、《內(nèi)蒙古統(tǒng)計年鑒》、《青海統(tǒng)計年鑒》、《新疆統(tǒng)計年鑒》、數(shù)據(jù)資料來源于2010年《烏魯木齊年鑒》。圖形數(shù)據(jù)取自國家基礎(chǔ)信息中心1：500萬數(shù)據(jù)庫。修改縣級行政單元的名稱，使其與2010年年鑒一致。DEM數(shù)據(jù)、2000年1km土地利用數(shù)據(jù)由中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心提供。

多指標評價涵蓋的信息更為全面，因此文中采用多指標來評價區(qū)域經(jīng)濟差異，在考慮數(shù)據(jù)可獲得性，

*

收稿日期：2011－8－30；修回日期：2011－10－11。

基金項目：國家自然基金（40771054）；教育部高等學校博士學科點專項科研基金聯(lián)合資助課題（20106203110002）；西北師范大學知識與科技創(chuàng)新團隊項目（nwnu－kjcxgc－03－50）；西北師范大學學術(shù)科研資助金資助。

作者簡介：李建豹（1986～），男，山東臨清人，碩士研究生，從事區(qū)域發(fā)展與區(qū)域管理研究。E－mail：lijianbao888@126．com

注重指標的科學性和全面性，選取地區(qū)生產(chǎn)總值（X1）、人均地區(qū)生產(chǎn)總值（X2）、人均社會消費零售總額（X3）、人均工業(yè)增加值（X4）、社會固定資產(chǎn)投資（X5）、社會消費零售總額（X6）、非農(nóng)產(chǎn)業(yè)比重（X7）、工業(yè)增長率（X8）、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（X9）、財政收入（X10）十項指標。

2

2．1

研究方法

ESDA方法

ESDA是指利用統(tǒng)計學原理和圖形表達相結(jié)合對空間信息的性質(zhì)進行分析、鑒別，用以引導確定性模

［9］

型的結(jié)構(gòu)和解法。文中采用Moran＇sI和LocalMoranIndex測度區(qū)域經(jīng)濟的空間關(guān)聯(lián)特征，前者反應(yīng)空間鄰接或空間鄰近的區(qū)域單元屬性值的相似程度；后者反應(yīng)局部地區(qū)是否存在相似或相異觀察值聚集在

［10］

一起。具體計算方法見參考文獻。2．2空間計量經(jīng)濟模型及估計

文中用到的空間計量經(jīng)濟模型主要是考慮空間效應(yīng)的空間常系數(shù)回歸模型，包括空間滯后模型與空

［11］

間誤差模型。具體模型及估計見參考文獻。

3蘭新鐵路輻射帶輻射范圍的確定

目前，我國對鐵路輻射帶范圍的劃分上尚無定論。廣義的鐵路輻射帶是指鐵路線所經(jīng)過的市區(qū)范圍，

［12］

狹義的邊界范圍指鐵路沿線5～120km的范圍，所以選擇120km作為蘭新鐵路的輻射半徑。為得到蘭新鐵路輻射帶的輻射范圍，對鐵路和公路的影響范圍、坡度、起伏度和土地利用圖進行空間分析。公路數(shù)

所有公路的影響范圍按一級路1500m計算。據(jù)沒有標示級別，

120km為輻射半徑的區(qū)域，保證行政區(qū)劃完整性，以蘭新鐵路為輻射軸，即蘭新鐵路的輻射范圍。按

照距離衰減原理，將距公路、鐵路不同距離的輻射范圍分為10級。以DEM數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，提取坡度和起伏度，按照坡度、起伏度大，賦值低的原則，將輻射范圍分為10級。按照鐵路輻射范圍內(nèi)土地利用類型，

［13］

將其分為10級。借鑒前人的研究成果并結(jié)合蘭新鐵路輻射帶的實際情況，計算綜合得分（圖1a）。由圖1（a）可知得分最高的為10，位于蘭新鐵路及附近區(qū)域，得分最低的為1．4，在離蘭新鐵路較遠的區(qū)域。將得分大于7與得分小于等于7的區(qū)域分開得到圖1（b），在保證行政區(qū)劃完整性的前提下，得分大于7的區(qū)域即為研究區(qū)域（圖2a）

。

（a）（b）

圖1蘭新鐵路輻射帶綜合得分

Fig．1ComprehensivescoreinLan－Xinrailwayradiationbelt

4

4．1

蘭新鐵路輻射帶經(jīng)濟差異空間特征

經(jīng)濟發(fā)展水平總體差異

利用SPSS對10項經(jīng)濟指標進行因子分析，求得各縣級行政單元的經(jīng)濟發(fā)展水平綜合指數(shù)，將其作為屬性值，做等值線圖（圖2b）和3D圖（圖2c），圖2（a）作為圖2（b）、圖2（c）的地理參照，由（圖2b）可知，

在蘭州市市轄區(qū)、烏魯木齊市市轄區(qū)、嘉峪關(guān)市、哈密市、阿拉善左旗的等值線密集，說明單位距離內(nèi)的差值較大，即這些地區(qū)與周圍地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平相差較大。等值線彎曲越大，其彎曲處兩側(cè)的變化梯度也越大。在甘肅段內(nèi)等值線彎曲程度較大，表明在甘肅段內(nèi)，某些區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平與相鄰區(qū)域差距較

說明在新疆段內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展水平相對差異較小。由圖2（c）可知，在大。在新疆段內(nèi)等值線彎曲程度較小，

蘭新鐵路輻射帶中存在幾個經(jīng)濟發(fā)展水平高值區(qū)域，主要有蘭州市市轄區(qū)、烏魯木齊市市轄區(qū)、嘉峪關(guān)市、哈密市、阿拉善左旗，這些地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平明顯比相鄰地區(qū)高，在蘭新鐵路輻射帶新疆段，經(jīng)濟發(fā)展水平的起伏變化較小，相對差異較小，而在甘肅段，經(jīng)濟發(fā)展水平的起伏變化較大，相對差異較大，蘭州市周

存在一個明顯經(jīng)濟凹陷區(qū)，說明蘭州市的輻射帶動作用有限，極化作用占主導圍地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較低，

地位

。

圖2區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平差異圖

Fig．2Divisionsofregionaleconomicdevelopmentlevel

4．2

空間自相關(guān)分析

為深入分析區(qū)域經(jīng)濟的空間特征，對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平綜合指數(shù)進行空間自相關(guān)分析，采用Moran＇sI

LocalMoranIndex測度局部空間特征。測度全局空間特征，

4．2．1全局空間自相關(guān)分析

全局空間自相關(guān)是對屬性值在整個空間特征的描述，可以衡量區(qū)域之間整體上的空間關(guān)聯(lián)與空間差異程度。區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平綜合指數(shù)的Moran＇sI=0．2854，P=0．003，說明區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水

表平在空間上存在顯著性的正的空間自相關(guān)，

明經(jīng)濟發(fā)展水平相似區(qū)域在空間上呈明顯集聚趨勢，存在較強的空間依賴性。4．2．2局部空間自相關(guān)分析

全局空間自相關(guān)統(tǒng)計量建立在空間平穩(wěn)性假設(shè)之上，而現(xiàn)實中的空間過程很可能是不平穩(wěn)的，存在局部隨機性，為揭示空間異質(zhì)性，進行局部空間自相關(guān)分析，用Moran散點圖研

圖3Moran散點地圖

究。Moran散點圖中的點分布在四個象限，第Fig．3Moranscattermap

（HH），一象限是高高區(qū)即單元自身與相鄰單

元的經(jīng)濟發(fā)展水平都較高，第二象限是低高區(qū)（LH），即單元自身的經(jīng)濟發(fā)展水平較低，相鄰單元的經(jīng)濟發(fā)展水平較高，第三象限是低低區(qū)（LL），即單元自身與相鄰單元的經(jīng)濟發(fā)展水平都較低，第四象限是高低區(qū)（HL），即單元自身的經(jīng)濟發(fā)展水平較高，相鄰單元的經(jīng)濟發(fā)展水平較低。為了更加形象地表達各縣級行

利用刷光技術(shù)，將區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平綜合指數(shù)的Moran散點圖表現(xiàn)在地圖上（圖3）。由政單元所在象限，

圖3可知，位于第一象限的縣級行政單元有14個，主要有蘭州市市轄區(qū)、天山區(qū)、新市區(qū)、沙依巴克區(qū)、水磨溝區(qū)、玉門市、嘉峪關(guān)市、肅北縣、敦煌市、瓜州縣。位于第二象限的縣級行政單元有14個，主要瑪納斯縣、呼圖壁縣、米東區(qū)、達坂城區(qū)、頭屯河區(qū)、烏魯木齊縣、金塔縣、高臺縣、肅南縣、民勤縣、山丹縣、古浪縣、皋蘭縣、榆中縣。位于第三象限的縣級行政單元有41個，主要有蘭新鐵路輻射帶甘肅段的東南部及新疆段的烏魯木齊市以東的縣級行政單元。位于第四象限的縣級行政單元有11個，主要有縣級市及地級市的市轄區(qū)，有昌吉市、阜康市、石河子市、哈密市、阿拉善左旗、阿拉善右旗、肅州區(qū)、甘州區(qū)、金川區(qū)、涼州區(qū)、白銀區(qū)。經(jīng)以上分析可知，位于第一象限和第三象限的縣級行政單元數(shù)目明顯占多數(shù)，即空間差異較小，，自身發(fā)展水平和周圍單元相似區(qū)域占多數(shù)，這表明區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平相似區(qū)域在空間上呈集聚趨勢，存在較強的空間依賴性。

5蘭新鐵路輻射帶經(jīng)濟差異成因分析

［14－15］

，對區(qū)域經(jīng)濟差異成因的分析，國內(nèi)學者多采用定性方法較少運用定量方法，考慮空間效應(yīng)影響

的更少，因此，文中考慮空間效應(yīng)，采用空間計量經(jīng)濟模型，分析蘭新鐵路輻射帶經(jīng)濟差異成因。通過空間自相關(guān)分析可知，蘭新鐵路輻射帶內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展水平具有較強的空間依賴性，故可采用空間計量經(jīng)濟模型分

用析區(qū)域經(jīng)濟差異成因。以各縣級行政單元的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平綜合指數(shù)（Y）為因變量；財政收入（X11，

各縣級行政單元財政預(yù)算內(nèi)收入占GDP的比重（%）表示）、市場規(guī)模（商品購買力）的大�。╔12，用人口密度表示）、區(qū)域投資水平（X13，用人均固定資產(chǎn)投資表示）、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)（X14，用非農(nóng)產(chǎn)業(yè)比重表示）、工業(yè)化水平（X15，用人均規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值表示）、虛擬變量（X16，如果一個縣級行政單元屬于地級市的市轄區(qū)，則為1，否則為0）6個變量為自變量，進行空間計量回歸分析。5．1空間計量經(jīng)濟模型選擇

為了比較，先進行OLS估計，得出結(jié)果（表1）。OLS估計的擬合優(yōu)度為0．7326，調(diào)整后的擬合優(yōu)度為0．7115，Breusch－Pagantest和Koenker－模型整體上通過了1%水平的顯著性檢驗，誤差項為正態(tài)分布，

Bassetttest表明不存在異方差。根據(jù)Anselin的判別準則［16］：如果多重共線性的值超過30，則說明回歸模型中自變量存在多重共線性問題，文中的多重共線性的值為25．71193，小于30，表明各自變量間不存在多重共線性問題。

表1OLS估計結(jié)果

Tab．1EstimationresultsofOLS

變

量CX11X12X13X14X15X16統(tǒng)計檢驗R

2

回歸系數(shù)－0．7009－0．01410．00030．00000．00650．00000．1963

T統(tǒng)計量－2．9264－1．89867．4654－0．44771．95123．25042．2633統(tǒng)計值0．73260．711534．7088－3．2716

P值0．00450．06140．00000．65560．05470．00170．0265P值

誤差正態(tài)性檢驗Jarque－Bera異方差檢驗Breusch－PagantestKoenker－Bassetttest空間依賴性檢驗Moran＇sI（error）LagrangeMultiplier（lag）

RobustLM（lag）LagrangeMultiplier（error）

RobustLM（error）

自由度DF

2

66MI/DF－0．072511112

統(tǒng)計值10．101340．251023．6593統(tǒng)計值3．199810．56247．63763．42660．501811．064220．543137．4750

P值0．00640．00000．0006P值0．00140．00120．00570．06420．47870．0040

調(diào)整后R2

FLogL

0．0072LagrangeMultiplier（SARMA）

AICSC

由表1可知，除區(qū)域投資水平?jīng)]有通過10%水平下的顯著性檢驗外，其他變量均通過了10%水平下的顯著性檢驗。在空間自相關(guān)分析中已證明蘭新鐵路輻射帶區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平綜合指數(shù)具有明顯的空間

Moran＇sI指數(shù)殘差檢驗表明，依賴性。同時，經(jīng)典回歸誤差的空間依賴性明顯，因此，忽視空間自相關(guān)直接

比較表1和表2的采用經(jīng)典線性回歸模型的OLS估計可能存在模型設(shè)計偏誤。需考慮采用SLM或SEM，

SLM和SEM的擬合優(yōu)度均高于OLS模型，統(tǒng)計結(jié)果發(fā)現(xiàn)，但由于采用ML法估計參數(shù)，基于殘差平方和分

解的擬合優(yōu)度檢驗的意義不大，為了準確選擇模型，采用對比對數(shù)似然函數(shù)值LogL、似然比率LR、赤池信

OLS模型的LogL值最小，SEM模型的較大，SLM模型的最大；OLS息準則AIC和施瓦茨準則SC值發(fā)現(xiàn)，

SEM模型的次之，SLM模型的最��；OLS模型的SC值最大，SLM模型的次之，SEM模模型的AIC值最大，

［11］

型的最�。籗LM模型的LR值大于SEM模型的LR值，根據(jù)檢驗準則：自然對數(shù)似然函數(shù)值（LogL）越大，似然比率（LR）越小，赤池信息準則（AIC）和施瓦茨準則（SC）值越小，模型擬合效果越好。由此還不能

表2SLM和SEM估計結(jié)果準確判斷選擇哪個模型。通過兩個拉格

Tab．2EstimationresultsofSLMandSEM朗日乘子誤差和滯后及其穩(wěn)健性檢驗表

SLMSEMLMLAG、R－LMLAG均通過1%水平明，變量

Z統(tǒng)計量P值Z統(tǒng)計量P值回歸系數(shù)回歸系數(shù)

LMERR、R－LMERR下的顯著性檢驗，

C－0．8255－3．84840．0001－0．8668－3．90980．0001

均未通過1%水平下的顯著性檢驗。根X11－0．0222－3．33240．0009－0．0267－3．43670．0006

［17］

X12據(jù)Anselin提出的判別準則：如果在0．00037．96400．00000．00007．51360．0000X130．0000－0．55210．58090．0000－0．69090．4896LMLAG較之空間依賴性的檢驗中發(fā)現(xiàn)，

X140．00913．07800．00210．01033．43790．0006

LMERR在統(tǒng)計上更加顯著，且R－LM-X150．00002．75820．00580．00001．89530．0580LAG顯著而R－LMERR不顯著，則可以X160．16632．14040．03230．15571．98930．0467斷定適合的模型是空間滯后模型；相反，統(tǒng)計檢驗DFP值DFP值統(tǒng)計值統(tǒng)計值

0．76580．7608R2如果LMERR比LMLAG在統(tǒng)計上更加

LogL1．2310－0．0461

顯著，且R－LMERR顯著而R－LMLAG

LR19．00520．002716．45090．0111

不顯著，則可以斷定空間誤差模型是恰AIC13．537914．0922當?shù)哪Ｐ汀Ｓ纱丝芍�，文中選擇空間滯后SC32．888631．0240模型較為恰當。

Moran＇sI值為－0．0173，P值為0．4890，對SLM模型中的殘差值進行空間自相關(guān)檢驗知，表明殘差的

SLM模型的殘差在空間上呈隨機分布狀態(tài)。通過對比OLS模型和SLM模型的結(jié)果空間自相關(guān)已被去除，

SLM模型的擬合優(yōu)度、LogL值較大，AIC、SC值較小，說明考慮空間效應(yīng)以后，模型擬合效果較好�？芍�，

5．2SLM模型結(jié)果分析

財政收入通過了1%水平下的顯著性檢驗，與經(jīng)濟發(fā)展水平的回歸系數(shù)為負，即財政收入對經(jīng)濟發(fā)展的作用顯著為負。表明蘭新鐵路輻射帶內(nèi)財政政策存在一些問題，譬如，為了增加財政收入，對企業(yè)和農(nóng)民亂收費，加重了企業(yè)和農(nóng)民負擔，進而影響了當?shù)亟?jīng)濟的發(fā)展。

人口密度與經(jīng)濟發(fā)展水平的回歸系數(shù)為正，通過了1%水平的顯著性檢驗，即人口密度與經(jīng)濟發(fā)展呈顯著正相關(guān)。說明在人口密度高的地區(qū)，經(jīng)濟發(fā)展水平較高，在其他條件相同時，人口密度高的地區(qū)，信息容易集中和傳播，運輸和交易的成本降低，規(guī)模經(jīng)濟效率容易發(fā)揮，從而容易形成市場。人口密度增大使得市場規(guī)模增大，表明生產(chǎn)與人口分布的一致，有利于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，縮小區(qū)域經(jīng)濟差異。

區(qū)域投資水平未通過10%水平的顯著性檢驗，與經(jīng)濟發(fā)展水平的回歸系數(shù)都為正，說明投資對當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展有一定的正面影響，只是不明顯。在今后的經(jīng)濟發(fā)展中應(yīng)調(diào)整區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展政策，增加資本投入，滿足經(jīng)濟發(fā)展的需要。

經(jīng)濟結(jié)構(gòu)通過了1%水平的顯著性檢驗，與經(jīng)濟發(fā)展水平的回歸系數(shù)為正，且回歸系數(shù)較大，說明經(jīng)濟結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟發(fā)展具有明顯的促進作用，按照經(jīng)濟發(fā)展的需要，對各領(lǐng)域、各部門、各縣級行政單元和各經(jīng)濟成分之間的對比關(guān)系和結(jié)合狀況進行調(diào)整，促使經(jīng)濟結(jié)構(gòu)合理化，推動區(qū)域經(jīng)濟健康快速發(fā)展。

工業(yè)化在三個模型中均通過了1%水平的顯著性檢驗，且與經(jīng)濟發(fā)展水平的回歸系數(shù)都為正，即工業(yè)化與經(jīng)濟發(fā)展水平呈顯著正相關(guān)，說明工業(yè)化對經(jīng)濟發(fā)展具有明顯的促進作用，各縣級行政單元應(yīng)積極合理推動工業(yè)化進程，走新型工業(yè)化道路，根據(jù)各自經(jīng)濟發(fā)展實際，制定符合自己的戰(zhàn)略組合，合理利用有限的資源和要素。

虛擬變量在三個模型中均通過了5%水平的顯著性檢驗，經(jīng)濟發(fā)展水平的回歸系數(shù)都為正且最大，即虛擬變量與經(jīng)濟發(fā)展水平呈顯著正相關(guān)，虛擬變量對經(jīng)濟發(fā)展具有明顯的正面影響。說明農(nóng)村城市化對經(jīng)濟發(fā)展的促進作用最大，努力推進城鎮(zhèn)化有利于縮小城鄉(xiāng)差異，促進區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展。

　

　

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