摘要:以1990—2017年为研究时段，以长三角地区63个县域单元为研究对象，运用变异系数、锡尔指数及其二阶分解测算其总体和内部经济差异，基于ESDA方法分析其经济差异空间格局，并运用空间回归模型探究全球化、市场化、分权化和本土化因素对长三角县域经济差异的作用机制。结果表明:(1)1990—2017年长三角县域经济差异整体呈下降趋势，市内和市间差异对总体差异的贡献率较大，经济差异在小尺度上更为明显;(2)1990—2017年长三角县域经济呈现空间集聚的格局，极化效应显著，整体呈现非均衡发展，但其局部发展较为协调;(3)全球化、市场化、分权化、本土化是影响长三角县域经济增长和空间差异形成的有效因素，其中分权化对于各时期的经济增长都有显著促进作用，市场化在20世纪90年代初影响较大而后有所衰落，全球化则在21世纪初影响最大。本土化因素始终是长三角县域经济差异增大的重要因素，尤其是工业化水平和资本规模，劳动力数量对长三角区域差异的影响由负面抑制作用逐渐转为正向促进作用。

关键词:长三角;区域一体化;区域差异;经济增长

引言

区域经济差异一直是区域经济学研究的核心问题之一，也是世界各国经济发展过程中的一个普遍性问题(胡艳君等，2008)。随着长三角一体化上升为国家战略，长三角作为中国经济最发达和城市化水平最高的地区之一，其内部的经济不平衡现象越发受到政府和学界的广泛重视。县域经济是长三角乃至我国国民经济发展的战略基石，在2018年全国县域经济基本竞争力百强县排行榜中，长三角的县域城市占据近半壁江山。但以2017年末区域内差距最大的两个县市为例，江苏省昆山市的人均GDP是浙江省天台县的3．7倍。研究长三角县域经济增长的时空差异与影响因素对于促进长三角一体化发展具有重要性和迫切性。

一、文献评述

国外关于经济发展差异的研究开始较早，研究成果也较为成熟。20世纪60年代西方的的计量革命促使学者们引入空间维度，开始采用空间统计和空间计量经济学的相关方法和模型，将区域经济差异的研究提升到新的高度(邓宏兵，2008)。我国自20世纪80年代实施区域非均衡发展战略以来，不断凸显的区域经济差异引发了社会的关注和学者的研究。在借鉴国外现有理论成果的基础上，我国学者主要发展了梯度理论、反梯度理论(方创琳，2002)、点轴理论(陆大道，2002)，以及战略重点西移论、中部崛起论和中部塌陷论(周绍森等，2003)等观点，逐渐形成了区域经济发展的第三种理论———非均衡协调发展理论。该理论将适度倾斜和协调发展有机结合以促进区域整体发展(茶洪旺，2008)。研究尺度上国内学者主要以改革开放以来或20世纪90年代以来为时间跨度对我国经济差异进行研究(艾红如，2016)。空间上则由关注全国宏观尺度(林毅夫等，1998;孟斌等，2005)的区域差异向关注东中西三大地带(吴殿廷，2001;何燕子等，2016)、省域(陈培阳等，2009;张伟丽等，2017)、流域(李敏纳，2009;李晶晶等，2017)、经济区(孟德友等，2014;张学波等，2018)等中观尺度转变，并逐步发展到对城市(李国利，2013;郭源园等，2017)、县域(杨秀秀，2014;陈利等，2016)等微观尺度的研究，部分学者还对进行了多尺度综合对比研究(冯长春等，2015)。研究方法上，过去学者们多综合运用传统的数量统计方法，从绝对差异和相对差异角度进行测算(鲁凤等，2005;陈培阳等，2009)。近年来，学者们多运用空间统计方法，在省级、全国等不同尺度上开展分析区域经济差异(蒲英霞等，2005a、2005b;陈培阳等，2013)。

综上所述，目前对于区域经济差异的研究方法、研究尺度已逐步成熟，中国区域经济差异以经济区等为对象的跨省研究逐渐增多，研究尺度也向县域的小尺度转变，研究方法向空间分析和多方法综合应用转变。近些年一些国际学者也开始探究区域经济差异的影响因素，并认为全球化、市场化与分权化对于中国的区域经济发展格局具有重大影响(Wei，2001;Wei，2015;Lietal，2014;王少剑等，2013;叶信岳等，2014)。其他一些学者也对资本、劳动力等因素的作用程度进行测算(杨晓光等，2002;王小鲁等，2004)，这些我们概念化地称之为本土化因素。实际上，是全球化、市场化、分权化、本土化这四种力量共同作用，塑造了区域的经济发展差异格局，相对于之前或针对全球化、市场化和分权化，或仅用资本、劳动力等因素作为解释变量的研究，相对更加全面。本文的研究价值与意义在于:一是以县域为空间单元，不仅刻画了长三角地区的经济增长的时空演化规律，而且分析了其影响因素;二是提供了全球化、市场化、分权化、本土化的分析框架，使其影响因素的选取更加全面。参考已有研究成果，以长江三角洲地区63个县域单元为研究区域，综合运用传统指标和ESDA方法，对该地区1990—2017年的经济增长时空差异进行分析和可视化，并运用空间回归模型探究典型年份长三角县域经济发展的全球化、市场化、分权化、本土化的影响因素及作用强度，以期为我国发达区域经济差异研究提供一定的借鉴。

二、研究方法

(一)研究方法

1．总体差异及差异分解

(1)变异系数(CV)

变异系数是样本的标准差与均值之比，可以反映数据间的差异程度，计算公式为:

上式中，xi是第i个地区的经济发展水平，x为整个区域的经济发展水平均值，n为地区数量。变异系数越大，表示地区间经济水平差异越大。

( 2) 锡尔指数( Theil)

锡尔指数的算法有两种，锡尔指数 T 由 GDP 比重加权计算，锡尔指数 L 由人口比重加权计算(鲁凤等，2005) ，本文采用锡尔指数 T，计算公式为:

其中，n 为地区数量,yi 为第 i 个地区的经济总量与整个区域之比，pi 为第 i 个地区的人口数与整个区域之比。锡尔指数 T 越大，表明地区间经济水平差异越大。

本文以县域为基本区域单元，通过锡尔指数及其二阶嵌套分解，在衡量整个长三角地区的总体差异 ( TＲ ) 的基础上，将其分解为长三角省间差异( TBP ) 、市间差异( TBD) 和市内差异( TWD) 。相关计算公式如下:

首先，对锡尔指数进行一阶分解，可将长三角地区的总体差异分解为江浙沪省间的差异( TBP ) 和省内各市间的差异( TWP ) ，其计算公式为:

再对锡尔指数进行二阶嵌套分解，则可将长三角地区的总体差异分解为省间差异( TBP ) 、市间差异( TBD) 和市内差异( TWD) ，具体分解公式如下:

则TＲ 可进一步分解为:

上式中，yijk为第i省第j市的第k县域的经济总量，Y为整个区域的经济总量，nijk为第i省第j市的第k县域的人口，N为整个区域的人口数量。

2．空间自相关分析

地理学第一定律指出，地球上的事物间距离越近联系越强。空间数据具有空间依赖性或空间自相关性，即地理现象在某一地理单元的属性值与邻近单元上的值相关。探索性空间数据分析( exploratory spatial data analysis，ESDA) 就是一种与地理位置相关属性的数据识别方法。本文采用全局空间自相关和局部空间自相关测度长三角县域经济增长的时空特征，通过全局空间自相关 Moran’s I 指数分析区域经济发展格局的整体演变趋势，以局部空间自相关Moran 散点图和 LISA 图分析长三角县域经济水平的局部空间特征。具体步骤为首先建立空间权重矩阵，其次进行全局和局部空间自相关分析，具体计算公式和步骤参见相关论文( 胡毅 等，2010) 。需要说明的是在建立空间权重矩阵时，由于长三角地区在行政地图上存在嵊泗县、岱山县等“孤岛”，以及舟山市区与宁波市区在图上陆域不相邻但实际联系紧密的现象，在空间权重处理时要将它们视为邻接关系。由于建立矩阵仅表示区域间相互邻接的关系而与具体面积无关，因而可以在分析中将不相邻的地块用一个和周围连接的多边形来代替，在后续绘制专题地图时再替换回原来的实际地块。

3．影响因素估计模型

( 1) 多元线性回归模型

根据选取的指标，建立如下回归模型:

上式中，Y代表各地区的经济发展水平，β0为常数项;β1～βi表示各因素的回归系数，X1～Xi为各影响因素，ε为误差项。模型参数的估计首先采用普通最小二乘法(OLS)，但为了避免对空间因素的遗漏，还应分别构建空间滞后模型(SAＲ)和空间误差模型(SEM)。

( 2) 空间滞后模型

空间滞后模型( spatial lag model，SAＲ) 描述的是空间实质相关，表明如果所涉及的经济变量具有空间矩阵所表示的空间相关性，则模型中必须考虑空间结构带来的影响，以便更好地控制这种空间效应影响。其表达式为:

上式中，Y = ( Y1，…，YN) '为区域经济发展水平，X = ( X1，…，XK ) 为影响因素矩阵，β为空间效应系数，β = ( β1，…，βK ) '为参数向量; W为空间矩阵。

( 3) 空间误差模型

空间误差模型( spatial error model，SEM) 描述的是空间扰动相关和空间总体相关，它表示协方差结构 W将某一区域发生的影响持续地传递到邻近区域，传递形式随时间推移而衰减。其表达式为:

式中，为空间误差相关系数，其他符号的含义同前。在后两种模型中，最大似然估计(ML)或广义矩估计(GMM)是比最小二乘估计(OLS)更为科学的估计方法。

（4) 空间回归模型的检验

空间回归模型的检验主要是基于拉格朗日乘子( Lagrange multiplier，LM) 检验构造的，包括以下四种形式:单纯的空间自回归LM检验(LMLAG)、单纯的空间残差相关LM检验(LMEＲＲ)、存在空间残差相关的空间自回归LM检验(Ｒ-LMLAG)和存在空间自回归的空间残差相关LM检验(Ｒ-LMEＲＲ)。

对于以上四种检验，采用以下判断法则:在空间效应的检验中，若LMLAG的显著性高于LMEＲＲ，且Ｒ-LMLAG显著而Ｒ-LMEＲＲ不显著，需要采用空间滞后模型;相反，若LMEＲＲ的显著性高于LMLAG，且Ｒ-LMEＲＲ显著而Ｒ-LMLAG不显著，则空间误差模型是更为合适的模型。

(二)研究区域与数据来源

长三角城市群涉及三省一市共26个市，是我国城镇集聚程度最高、经济最发达的城市化地区之一。至2018年底，区域以占全国2．19%的国土面积和11%的总人口，贡献了约占全国23%的GDP，GDP总量达21万亿。虽然国家或区域规划对长三角的界定不同，参照之前一些学者的研究(孙东琪等，2013;李建豹等，2019)，本文以长江三角洲核心区为研究区，包括上海市，江苏省的南京市、无锡市等8个地级市，以及浙江省的杭州市、宁波市等7个地级市，共计16个地级及地级以上市。以县域为基本研究单元，研究上述的地级市和直辖市的63个县域单元的经济发展时空差异及影响因素。

根据数据的可获得性，本文以1990—2017年为研究时段，分析长三角县域经济差异的演变情况，并重点选取1990年、2000年、2017年，其中1990年代表计划经济时期，2000年代表市场化时期和2017年代表全球化时期，重点探究这三个典型时期区域经济空间格局以及经济差异的影响因素。空间数据攫取自1:400万的国家基础地理信息数据，以县域为基本尺度。考虑到20世纪90年代以来长三角地区经历了数次行政区划调整，本文以2017年的行政区划为准，对市区县边界和数据进行相应编辑。以经济发展水平表征变量、经济差异影响变量建立属性数据库。所有基础统计数据来源于《新中国六十年统计资料汇编》《上海市统计年鉴》(1990—2017)《江苏统计年鉴》(1990—2017)和《浙江统计年鉴》(1990—2017)，以及部分市、县、区的国民经济与社会发展统计公报。

三、结果与分析

(一)长三角县域经济差异的演变及分解

1．长三角县域经济的总体差异演变

图 1 1990—2017年长三角县域人均GDP的变异系数和锡尔指数值

首先用变异系数和锡尔指数测算长三角1990—2017年县域经济的总体差异情况(图1)。可以发现，二者反映的长三角县域经济差异变化趋势大致相同，都经历了波浪式变动且总体呈下降态势。变异系数由1990年的0．55下降到2017年的0．38，锡尔指数则由0．13下降到0．07，变异系数的变动幅度比锡尔指数明显。整个时段经济差异变化可大致分为三个阶段:(1)1990—1995年:小幅下降期。该时期内长三角经济差异略有减小，变异系数和锡尔指数的绝对量分别减少了0．04和0．01。(2)1995—2005年:持续上升期。该时期内长三角经济差异呈持续扩大态势，其中1995—2000年涨幅略小，变异系数和锡尔指数绝对量分别上升了0．02和0．01。(3)2005—2017年:持续下降期。该时期内长三角经济差异呈持续缩小态势，2005—2010年降幅偏大，而后经济差异缩小趋势有所放缓，并最终在2017年达到研究时段内的最低值，变异系数为0．38，锡尔指数为0．07，分别比1990年减少了30．4%和46．2%。由此可见，长三角县域经济差异虽然在20世纪90年代中后期到21世纪初有一段扩大趋势，但总体上保持了缩小的势头。

2．长三角县域经济的差异分解

接着对长三角县域人均GDP的锡尔指数进行二阶嵌套分解。为和总体差异的整体趋势保持基本一致，又方便计算，选取研究时段中的主要年份，即1990、1995、2000、2005、2010、2017年进行锡尔指数二阶分解(表1)。可以发现，市内和市间差异对于整体差异的贡献率很高，除1990年外的其余5个年份中二者比例之和均超过90%。其中，2000年之前市内差异的贡献率最大，超过50%，2000年后市间差异的贡献率超越市内差异，成为长三角总体差异的最重要组成部分。省间差异对于总体差异的影响显然比市内和市间差异弱得多。对于长三角地区而言，经济差异在尺度更小的单元更显著，2000年之前市内各县域单元的经济差异较显著，21世纪之后市内经济发展较为均衡，而市域单元间由于资源禀赋和政策导向等不同，呈现出较大的差异，但差异趋于减小，和市内差异趋于一致。总体而言，长三角地区的省内差异仍十分显著，但市级和县级不同尺度下的差异衡量则趋于统一。

表1 长三角县域人均GDP二阶嵌套锡尔指数分解的结果(贡献率单位:%)

（二) 长三角县域经济水平的空间格局分析

1．长三角县域经济水平的全局空间特征演变

对1990—2017年的长三角县域人均GDP做全局Moran’sI统计分析，得出清晰的区域经济发展格局的整体演变趋势(图2)。1990—2017年长三角县域全局Moran’sI在0．26～0．47之间，所有年份的z值均通过0．01的显著性水平检验，表明存在较为显著的空间正相关，表明长三角县域经济呈现极化发展趋势，整体呈现非均衡发展特征。这与用CV测算得到的地区总体差异在减小的结果相反，但二者并不矛盾，因为CV仅反映数据之间的离散程度，而Moran’sI大小与地理位置有关，可以反映数据在空间上的集聚或发散程度。

以江苏省为例，空间集聚使得经济增长较快的县域主要集中在苏南地区，而较慢的县域主要集中在苏北地区，虽然省内经济发展极化效应较为明显，但由于苏南和苏北县域与周边地区之间的空间差异的不断缩小，导致县域经济总体差异呈下降趋势。

图 2 1990—2017年长三角县域人均GDP的全局Moran’sI统计量

同时，全局Moran’sI统计量的变化也体现了区域经济格局演化的阶段性，由图2可知，1990—2005年全局Moran’sI的值先经历了微小下降尔后逐渐上升达到最高点，说明这段时期内长三角县域经济发展极化效应在增强，总体上长三角地区依然在走各地独立发展的道路，地区间差距不断拉大(年福华等，2005)。直到21世纪初，“沪苏浙经济合作与发展座谈会”制度建立、浙江提出“主动接轨上海参与长三角合作”的战略部署，长三角地区合作才开始逐渐加强，由于政策实施效果的时滞性，2005年开始全局Moran’sI的值趋于下降，区域经济发展的极化效应减弱，长三角地区逐渐走向均衡发展的道路。

2．长三角县域经济水平的局部空间特征演变

本文选取1990、2000和2017年，分别代表计划经济、市场经济和全球化时期，分析3个年份的长三角县域经济水平的局部空间特征。首先对Moran散点图进行分析。Moran散点图表明某一县域单元与周围县域单元经济的空间关系。自1990年以来，长三角各县域单元分布在一、三象限的居多，再次说明了人均GDP更多呈现空间正相关，即高高集聚和低低集聚的特征。同时，各象限内部县域单元发生了显著变化，由表2可知，2017年位于第一象限的县域单元个数由1990年的14个增加到27个，增加了近一倍的数量，已超过长三角县域单元总数的40%;相反，位于第二、三、四象限的数量却分别由1990年的18个、24个、7个减少为2017年的13个、19个、4个。位于第一象限的点个数越多，说明长三角县域经济发展的集聚态势越明显，这也与图2中的全局Moran’sI显示的结果相一致。同时，各象限内部点发生了显著变化(表2)，尤其是1990—2000年间嘉兴市的平湖市、嘉善县等部分县市以及湖州市区、绍兴市区均跻身第一象限，它们位于杭州都市圈，又紧邻苏州市和上海市，在周围经济发达地区的辐射带动下获得了经济的快速提升。

表2 长三角县域人均GDP Moran散点图各象限的县域单元变化

由于Moran散点图不断判断各地区的局部空间相关类型及其集聚区是否在统计意义上显著，因此针对局部Moran’sI统计量的检验值较为显著(p值小于0．05)的空间单元绘制LISA图(图3)。可以发现，长三角地区部分县域单元呈现自身和周边地区经济水平均较高的类型(高－高)和均较低的类型(低－低)，经济发展水平在空间上两极集聚的现象较为明显，与前面得到的结果吻合。其中高－高类型主要分布在江苏的苏南地区，说明江苏省发达地区的扩散效应较为显著。而低－低类型则主要集中在浙江省台州市部分县市，其县市自身和周边的经济水平均较低。3个年份中均没有出现属于高－低和低－高类型的县市，说明长三角地区内部各县市与周边地区发展水平比较一致，局部经济发展较为协调。

图 3 长三角县域人均GDP的显著性水平LISA图

(三)长三角县域经济增长的影响因素分析

本文借鉴已有学者对中国区域经济差异影响因素的论述和研究(Wei，2001;王少剑等，2013;叶信岳等，2014)，以反映地区经济发展水平的人均GDP为因变量，以包含人均实际利用外资额、第三产业占GDP比重等6个经济增长影响因素为自变量的回归模型。回归模型的自变量见表3，分别表征了全球化、市场化、分权化和本土化。应用回归模型对影响长三角县域经济增长的人均实际利用外资额、第三产业占GDP比重等6个因素进行定量回归分析，判别在1990年、2000年、2017年3个典型历史时期各因素对经济增长的作用大小，以探求该区域经济差异的形成机制。由于长三角县域经济发展水平在研究年份中均存在显著为正的空间自相关现象，初步表明使用空间回归模型对经济增长影响因素进行回归分析的必要性，因此本文分别运用OLS、SAＲ、SEM模型进行回归运算并对检验指标进行比较。从表4的检验结果可以发现，三年份中采用经典模型OLS估计的Log Likelihood值均小于空间模型，AIC和SC值均大于空间模型，反映出OLS模型的拟合优度不及空间模型的拟合优度，应采取空间模型对影响因素进行回归分析。

表 3 回归模型自变量说明

表 4 长三角县域经济增长影响因素的各回归模型检验结果

由表4中三年份的模型检验结果还可以发现，SAＲ模型的Log likelihood值均大于SEM模型，其AIC和SC值也均小于SEM模型，除了2017年SAＲ模型的SC值略大于SEM，但由其他两个指标仍可以判断SAＲ模型总体的拟合优度高于SEM模型。表5的空间回归模型LM检验提供更为严格的检验结果。3个年份的LMLAG的显著性大于LMEＲＲ，且Ｒ－LMLAG显著的同时Ｒ－LMEＲＲ不显著，可以断定，应选择空间滞后模型对长三角县域经济增长的影响因素进行回归分析。

表 5 长三角县域经济增长影响因素的空间回归模型的LM检验结果

表6中列出了用空间滞后模型(SAＲ)计算的长三角县域经济增长各影响因素的回归结果。在1990年与经济增长呈现正相关关系的因素按照显著性由高到低排序依次是:人均财政支出占全省人均支出比重(DECEN)、人均固定资产投资额(FIXPC)、第二产业占GDP比重(POSI)和第三产业占GDP比重(POTI)，说明分权化、市场化因素和工业化程度、资本规模反映的本土化因素是该时期有效促进地区经济增长的动力;在2000年，以上4个因素中市场化的促进作用相对减弱，人均实际利用外资额(EPC)表征的全球化因素成为长三角地区经济增长的动力;而到2017年，全球化和资本积累的促进作用相对减弱，从业人员数(NOE)表征的劳动力数量成为经济增长的决定性因素之一。

表6 长三角县域经济增长影响因素的SAＲ模型实证结果

综合来看，分权化、市场化、全球化、本土化各因素在不同历史时期对经济增长的促进作用不尽相同:

(1)分权化在3个年份对长三角县域经济增长都起着极为重要的促进作用，且具有持续显著性。实际上，分权化改革贯穿了我国不同经济体制的变迁，且不同经济体制下分权化的特点及对经济的影响大相径庭。1978年以前的分权化改革是在计划经济体制下进行的，着重纵向的政府内部权利的再分配，而改革开放后的分权则涵盖了横向的政府向市场分权的内容(王玮，2003)。1990年时权利调整的方向基本还是自上而下的，中央向地方层层下放权力，政府给予各级地方政府较大的权利和政策空间，促进了各地的经济发展。而随着1994年的分税制确立和1997年亚洲金融危机爆发，2000年时国家宏观调控力度加大，出现了一定程度的“再集权化”倾向(罗震东，2007)，且随着市场力量的不断壮大，以及中国加入WTO后对外开放程度的不断提高等多元因素的冲击，分权化对经济增长的影响程度有所衰落，但仍是不可或缺的重要力量之一。然而经济发达县市的政府比欠发达县市更能调动财力物力带动当地发展，容易出现“马太效应”。同时，权力下放使得当地政府对地方财政收入的依赖性更大，地方保护主义盛行，导致政府均衡资源配置的职能缺位。综上，分权化不仅为经济增长营造了环境，也间接塑造了区域经济差异格局(王少剑等，2013)。

(2)市场化和全球化因素分别在1990年和2000年对长三角县域的经济增长有显著的促进作用。从1970年代开始，“苏南模式”和“温州模式”逐渐孕育，引发了计划经济体制下的垂直分工体系逐渐向具有现代市场经济特征的水平分工体系转变。1982年成立的上海经济区更是激励上海和江浙地区“横向联合”，实行技术和产业转移，在地方分权的基础上进行市场化竞争，带动了区域经济飞速增长。尽管如此，长三角内部各地的市场化进程仍存在差异，一定程度上导致了区域内部经济发展的不均衡性。苏南地区得天独厚的区位环境和历史传统为乡镇企业发展提供了宝贵的资金和经验，造就了蓬勃发展的“苏南模式”;而浙江温州地区的起始发展条件则相对较弱，形成了以家庭工业和专业市场为主的“温州模式”。考虑到发展起点的显著差异，一直到80年代中期“苏南模式”都展现出更快的发展速度和更高的发展水平(胡萍，2008)。

与此同时，20世纪90年代以来，浦东新区的开放开发掀起了国际产业向长三角转移的浪潮，外商投资推动了经济的高速发展，21世纪初，长三角的外资数量就超越了珠三角，位居全国第一。但是进入长三角的外商直接投资存在着政策倾向与区位倾向，很容易形成路径依赖，一定程度上导致了2000年长三角内部的经济差异格局。例如上海对外开放程度最高，外商直接投资流入现代服务业领域中的生产性服务业，层次较高;江苏省的外商直接投资多以加工贸易为主，并向产业集群方向发展，主要分布在靠近上海且土地和劳动力资源相比较为低廉的苏锡常地区;浙江省的外商直接投资则从事一般贸易的工业制造业，并主要集中于浙北地区。全球化因素在2000年对长三角县域经济发展起到显著的促进作用，但在之后受到2003年全国非典和2008年金融危机的消极影响，其作用程度受到削弱。

值得注意的是，2000年和2017年市场化与经济增长呈现负相关，且重要性不显著。由于长三角地区较早进入社会主义市场化改革，市场体制已逐步完善，市场化不再是其经济增长的主导因素。此外，区域内部以“温州模式”为代表的浙江发展模式也早已打破了家庭经营的限制，走向以股份合作制为主的分散配置的民营经济，一定程度上能够抵消集聚分布的外商投资企业造成的区域内部差异(叶信岳等，2014)。

(3)本土化因素对于3个年份的长三角县域经济增长均有影响，但不同要素发挥的作用有所差异。工业化水平对长三角县域经济增长一直有显著的正向促进作用，长三角地区以工业化水平作为经济发展的长期支撑，工业化水平在全国经济区中位居第一。2015年末的工业化综合指数为98，已十分接近后工业化阶段(中国社会科学院工业经济研究所，2017)。资本规模在1990和2000年对经济增长的促进作用较为显著，但浙北地区(宁波、杭州)比苏南地区(苏州、无锡、常州)的资本，尤其是民营资本更加活跃，这是由于市场化进程以及政府主导思路的不同，浙北地区的民营资本开拓领域广且勇于创新，导致长三角区域内资本配置不均衡，进而促使经济差异格局形成。

劳动力数量在1990年和2000年与经济增长呈现负相关，且重要性不显著。这是由于在20世纪90年代之前，以劳动密集型产业为主的长三角经济飞速增长，吸引了大量劳动力。随后的产业转型升级使得规模效益递减，此时投入劳动力反而抑制了经济增长，且随着离长三角的核心城市———上海越远，劳动力因素对经济增长的负作用越大，形成区域内经济差异化分布格局(胡萍，2008)。但在2017年劳动力数量对经济增长有显著促进作用，这可能是由于长三角作为我国发达地区，近年来劳动人口红利逐渐衰弱，劳动力成本逐年上升，部分企业开始出现“用工难”“用工荒”的问题，此时劳动力反而成为经济增长的关键要素，不论是劳动力数量还是质量的提升都对经济发展有显著促进作用(邱保靖等，2012)。

四、结论与讨论

本文在梳理经济增长理论、总结区域经济差异研究进展的基础上，首先采用变异系数和锡尔指数及其二阶分解，分析了1990—2017年长三角县域经济的总体差异及其内部差异的演变过程;其次采用ESDA方法分析了长三角县域经济的时空差异格局特征;接着运用空间回归模型探讨了长三角县域经济增长差异的影响因素;最后基于研究结果对区域一体化提出了政策响应。本文主要结论如下:

(1)1990—2017年长三角县域经济的总体差异呈现出收敛的趋势，差异缩小的过程伴随着小幅下降—持续上升—持续下降的三阶段特征;市内和市间差异对总体差异的贡献率较高，对于长三角地区而言，经济差异在小尺度单元更为明显。

(2)1990—2017年长三角经济水平显著空间正相关，县域经济呈现极化发展趋势，整体呈现非均衡发展特征。长三角内经济发展高－高类型的县市分布于苏南地区，低－低类型集中于浙江台州部分县市，没有出现属于低－高和高－低类型的县市，长三角地区的局部经济发展较为协调。

(3)全球化、市场化、分权化、本土化是影响长三角县域经济增长和空间差异形成的有效因素，其中分权化对于各时期的经济增长都有显著促进作用，市场化在20世纪90年代初影响较大而后有所衰落，全球化则在21世纪初影响最大。本土化因素始终是长三角县域经济差异增大的重要因素，尤其是工业化水平和资本规模，劳动力数量对长三角区域差异的影响由负面抑制作用逐渐转为正向促进作用。由于不同尺度下的差异对总体差异的贡献大相径庭，影响因素部分若从多尺度视角进行研究可能会带来更丰富的结论，后续研究可对区域经济差异的影响因素进行多尺度的定量分析，以全面揭示长三角经济差异格局的形成原因。

参考文献:

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文章来源：《经济经纬》

作者简介:赵丹(1988—)，男，河北石家庄人，博士研究生，主要从事城市与区域发展研究;孙东琪(1985—)，男，山东单县人，博士，副研究员，主要从事城市与区域发展研究;通讯作者:陈明星(1982—)，男，安徽巢湖人，博士，研究员，国家自然科学优秀青年基金获得者，主要从事城镇化与区域发展研究。

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