苏南苏北经济发展水平差距成因探析 .

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1、苏南苏北经济发展水平差距成因探析.;onthecausesofdisparitybeticdevelopmentlevelofsouth&northjiangsusuliangjunhuangyuxiang(schoolofeconomics&management,tongjiuniversity,200092)abstractpositivelyoriented,thispaperlaunchesahistoricalinspectandsummaryonthefundamentalcharacteristicsofthedi

2、sparitybeticdevelopmentofsouthandnorthjiangsu,explorestheeffectivefactorscontributingtotheformationandenlargementofeconomicdisparity,draeconomectricalmodel,andsumsupthemajorinfluencefactors.itcanbeusedastheexperienceforreferencetothebalanceddevelopmentofregionalecono

3、mythroughoutjiangsuprovinceandeventheicdisparity,south&northjiangsu,coordinateddevelopmenthumancapital.一、苏南苏北经济发展水平差距的基本状况地区间经济发展水平的差距是形成人们生活水平差距的基础,其大小可以用人均总产出水平来衡量,本文选用人均国内生产总值(agdp)指标。1.市际间的差距根据江苏省原有11个地级市gdp的数据,我们计算了1991、1992、1993与1994年度的江苏省市际间经济发展水平差距指数,结果如表1所示。

4、从表1可知,江苏省市际间经济发展水平的平均差距始终是很大的,全部市际垢相对离差,高的年份在50%以上,低的也在40%以上;发展水平最高的城市与最低的城市之间的差距更大,最好最差比1991年还只有4.31,1993年却已上升到6.56。表1江苏省市际间经济发展水平差距状况1991199219931994变异系数(%)46.0555.259.257.3相对离差(%043.951.855.653.6最好最差比4.315.446.566.37极差系数1.361.631.791.74资料:《江苏统计年鉴》1995、1994、1993,《江

5、苏市县经济》1992。从表1还可以看出,90年代以来,江苏省各市间的经济差距的扩大呈现出一定的波动特征,而并不是象一般人想象的那样,一直在扩大。反映在表中,1994年与1993年相比,江苏省市际间各项差距指标皆有不同程度的下降。2.苏南、苏中、苏北间的经济差距如何确定苏南与苏北的范围,可以有多种划分。本文采用现在通行的划分方法,把苏州、无锡与常州划为苏南,把南京、镇江、扬州与南通划为苏中,把徐州、淮阴、盐城与连云港划为苏北。由下表2可知,进入90年代以来,苏南、苏中与苏北间的经济发展水平差距,其总体特征与市际间的经济发展水平差距

6、的特征基本相似。首先是差距较大,苏南地区的人均gdp要比苏中高出一倍,苏中又比苏北高出一倍;其次是三者之间的差距呈现明显的扩大趋势,但又略有波动。表2苏南、苏中、苏北间经济发展水平差距状况年份均值(元/人)比值苏南苏中苏北全省苏南苏中苏北全省本文共4页:第1[2][3][4]页;39782296131321963.031.7511.67199260053044156029713.851.9511.91199389904266206042194.362.0712.051994123436012297259104.152.0211.

7、99资料:《江苏统计年鉴》1995、1994、1993,《江苏市县经济》1992。二、苏南苏北非均衡经济发展模型改革开放之前,苏南、苏中与苏北也存在着一定的经济差距,但并没有象这样大,而且,当时也并没有形成象今天所展现的苏南、苏中与苏北三个梯度的局面。随着改革开放的深入,特别是进入90年代以来,苏南与苏北原有的差距不但没有缩小,反而进一步扩大了,这其中原因很多。此处力图借助计量经济模型找出苏南苏北经济差距形成与扩大的主要影响因素,为政府决策部门制定相应的区域经济协调发展政策提供理论上的支持。回归时,我们选择1994年度江苏省11

8、个地级市的横截面数据,考察各因素对江苏省人均国内生产总值(agdp)的贡献程度。1.解释变量的设计与选择影响一个地区的人均gdp的因素很多,有的是可以量化的,有的只能作定性的解释。在选择解释变时时,我们侧重于基础性的数据,这意味着,被选择的解释变量直接影响到人均

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