昆明市经济差异发展的预测

三、昆明市经济差异发展的预测

区域经济发展是在不断地发生变化的，并且对一个国家的经济和社会发展带来了多方面的影响，如果能够预测区域经济差异在未来一段时期内的变化方向及过程，就可以根据预测的结果来事先采取相应的政策和措施，对区域经济差异变化进行必要的“纠偏”。也就是说，想办法使区域经济差异尽可能地按照人们所期待、需要的方向发生变化，或是在某一范围内发生变化，从而防止区域经济差异变化给国家经济和社会发展造成不利甚至有害的影响。

（一）预测的理论依据

对地区经济差异长期变动趋势的研究，是二战后发展经济学、区域经济学等学科的重要课题之一，已有众多理论模型和实证研究见诸文献，综合起来有以下几种观点：①传统的地区差异或差距发散论。这种观点认为，随着经济的发展，地区经济差距将不断扩大，呈现出“贫者越贫、富者越富”的“马太效应”。其代表性理论有前文提到的纳克斯的“贫困恶性循环”理论、穆尔达尔的“循环累积因果”理论等。②J·G·威廉姆逊提出的区域经济差异变化“倒U字”学说。③知识经济所渊源的信息革命是近现代继工业革命、第二次产业革命以来的又一次根本性技术创新，美国等少数发达国家率先迈向知识经济时代，而众多发展中国家仍停留在工业化甚至工业化前的时代，故发达国家与发展中国家的经济差异再次扩大。诞生于这一背景下的新增长理论以卢卡斯、罗默为代表。

有不少学者通过对区域经济差异变化历史过程的广泛研究，找到区域经济差异变化的一般性过程或称之为典型性过程，然后把这一过程作为一个标准。如果要预测某个国家或区域的经济差异变化，就可以根据其当前经济或区域经济差异在“标准”变化过程中所处的位置来判断它未来的变化趋势。我们在大量统计资料的基础上，进行数学分析，建立统计模型，把它作为判断区域经济差异变化趋势的依据，即根据对某个国家经济发展所处的阶段，按照模型所指示的轨迹，来推论未来区域经济差异变化的趋势。

根据前面对区域经济差异的研究，我们采用了人均GDP作为指标。区域经济差异反映的是人均意义上的经济发展总体水平非均等化现象，从目前经济学关于经济增长趋势的研究看，这个趋势的未来变化在理论上都是可以进行比较明确地判断的。区域经济学关于单个区域的经济增长阶段的研究已经取得了一些比较可靠的研究成果，如胡佛和费雪尔在《区域经济增长》一文中就提出一个区域要经过自给自足、乡村工业崛起、农业生产结构转换、工业化、服务业输出等“标准阶段”；罗斯托在《经济成长的阶段》一书中提出一个国家或区域的经济成长要经过的传统社会、为经济起飞创造前提条件、经济起飞、成熟、高额消费、追求生活质量等6个阶段；我国学者陈栋生等人在《区域经济学》一书中也指出一个区域的经济增长一般要经过开发、成长、成熟、衰退等阶段^［24］。这些理论观点的重要性不仅在于指出了一个区域的经济增长一般要经过的几个阶段，而且还说明了在这个“标准化”的变化过程中经济增长的变化。区域经济差异变化与该地域经济增长变化密切相关，从前面的研究中我们也可以看出，衡量区域经济差异的指标来源于经济指标，经济指标的变化是由于经济增长导致的。如果一个区域的经济增长是可以预测的，那么一个区域的经济差异未来变化情况的预测在理论上是可行的。

（二）预测的方法

区域经济差异是在不同的区域层次上反映出来的，在不同的层次上区域经济差异的表现有所差别。所以，进行区域经济差异变化趋势预测首先要区分是在哪个区域层次上讨论问题；其次，要注意所讨论的时间段。受多种因素的影响，各个区域在未来不同时间段上其经济发展和人口增长的情况有可能发生比较大的变化；再者，从调控区域经济差异变化的需要和可操作性看，一般更重视对中近期区域经济差异变化的情况预测，这样便于制定有针对性和可操作性的政策来对区域经济差异进行有目的和有效的调控。

在具体指标的预测方面，可以采用有关的统计方法来进行预测，课题组采用回归分析方法，分析区域经济差异指标与模型的相关性，选择相关程度最好的，建立预测模型；再根据未来一段时期内国民经济和社会发展的总体战略、目标，推测各个区域在总体战略和目标的约束下，经济差异变化可能达到的状况，从而预测出在一定的时期里区域经济差异变化的情况。

（三）预测的有限性

从理论上看，如果所依据的区域经济有关方面的理论本身存在缺陷，那么，所作出的预测就不可避免地会存在比较大的误差。

就统计模型而言，其建立的基础是大量的统计数据分析，部分或个别数据的缺失、数据来源的不同、研究的时间系列的长度够不够长、次级地域的空间尺度不同、指标的确定、分析方法的选取、模型的决定等都影响到预测的结果。

（四）昆明市经济差异的预测

从不同的角度对昆明市的经济差异进行预测，可以发现在未来一段时间区域经济差异变化可能出现的多种走向，虽然，并不一定就是对经济差异变化的十分准确地把握，但是，通过推测，可以从中得到许多有益的启示，为制定区域经济差异调控政策和措施提供依据。

在本文中，课题组在大量统计资料的基础上，采用回归分析方法，得到多个回归模型和方程，选择效果最好的，作为预测模型，把它作为判断区域经济差异变化趋势的依据，按照模型所指示的轨迹，推论未来区域经济差异变化的趋势，预测出2007～2015年昆明市经济差异变化的情况。

本文采用SPSS软件对昆明市经济差异进行回归分析，我们把人均GDP的相对极差、绝对极差、标准差、变异系数、基尼系数作为因变量，时间作为自变量，分别拟合了11种曲线模型，这11种曲线模型分别是：线性模型（linear）、对数曲线模型（logarithmic）、逆曲线模型（inverse）、二次曲线模型（quadratic）、三次曲线模型（cubic）、混合曲线模型（compound）、幂函数模型（power）、S型曲线模型（S－curve）、Logistic曲线模型、生长曲线模型（growth）、指数曲线模型（exponential）。进行这些回归分析，目的是找到一个最佳的预测模型。

假定昆明市2007～2015年经济差异发展的趋势吻合1995～2006年的发展轨迹，分别对昆明市人均GDP的相对极差、绝对极差、标准差、变异系数、基尼系数进行回归分析，分析的相关数据见表4、表5、表6、表7、表8。

从表4可以看出，人均GDP的绝对极差作为因变量与自变量时间的相关性较好，绝对极差建立的“线性模型”、“对数曲线模型”、“倒数曲线模型”、“二次曲线模型”、“三次曲线模型”的解释量（R Square）的值都可达到0.957，保证了预测的准确性，其中“线性模型”、“二次曲线模型”、“三次曲线模型”建立的方程都相同，我们运用上表中的曲线参数，建立如下预测公式：

D＝－3768692.952＋1896.087t

其中，D为绝对极差，t为时间。

表4　绝对极差模型和参数估计表

表5　标准差模型和参数估计表

从表5来看，标准差建立的“逆曲线模型”解释量（R Square）达到了0.898，预测的准确性有了保证，也可以建立标准差的预测模型，公式为：

S＝1278284.874－2540109249.582/t

其中，S为标准差，t为时间。

对相对极差、变异系数、基尼系数也进行曲线拟合，但相对极差建立的模型不理想，其解释量（R Square）的值最高仅为0.02，人均GDP的变异系数建立模型的效果较差，R²的值最高仅为0.031，基尼系数建立的模型其解释量（R Square）最高仅为0.004，我们不建立模型。

根据前面得到的两个计算公式，把1995～2006年的实际值和计算值进行比较，结果见表6，再计算出未来几年昆明市经济差异的变化情况，结果见表7。

表6　1995～2006年的实际值和计算值的比较

表7　对未来昆明市经济差异的预测