基于空間計(jì)量的中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)收斂性解析與政策啟示一、引言1.1研究背景與意義自改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)取得了舉世矚目的成就，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值持續(xù)高速增長(zhǎng)，在全球經(jīng)濟(jì)格局中的地位不斷攀升。然而，在經(jīng)濟(jì)總量迅速擴(kuò)張的同時(shí)，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的問(wèn)題也日益凸顯，省域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)出顯著的差異。從沿海到內(nèi)陸，從東部到西部，各省份在經(jīng)濟(jì)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人均收入等方面均存在較大的差距。例如，廣東、江蘇、浙江等東部沿海省份長(zhǎng)期處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前列，2023年廣東省GDP總量突破13萬(wàn)億元，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷向高端化、智能化邁進(jìn)，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)蓬勃發(fā)展；而一些中西部省份，如甘肅、貴州等，經(jīng)濟(jì)總量相對(duì)較小，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)仍以傳統(tǒng)制造業(yè)和農(nóng)業(yè)為主，經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨諸多挑戰(zhàn)。這種區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異，不僅影響了資源的合理配置和經(jīng)濟(jì)效率的提升，也對(duì)社會(huì)公平與和諧產(chǎn)生了一定的沖擊。過(guò)大的區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距可能導(dǎo)致人口過(guò)度向發(fā)達(dá)地區(qū)集聚，進(jìn)一步加劇區(qū)域間發(fā)展的不平衡，引發(fā)資源緊張、環(huán)境壓力增大等一系列問(wèn)題。同時(shí)，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡也可能影響落后地區(qū)居民的生活質(zhì)量和發(fā)展機(jī)會(huì)，不利于社會(huì)的穩(wěn)定和可持續(xù)發(fā)展。經(jīng)濟(jì)收斂理論為理解區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的演變趨勢(shì)提供了重要的視角。經(jīng)濟(jì)收斂是指不同區(qū)域在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度和發(fā)展水平逐漸趨于一致的現(xiàn)象。如果經(jīng)濟(jì)收斂存在，那么落后地區(qū)有望通過(guò)更快的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度追趕發(fā)達(dá)地區(qū)，從而縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距。根據(jù)新古典增長(zhǎng)理論，在資本邊際收益遞減規(guī)律的作用下，初始人均資本較低的地區(qū)將具有更高的資本回報(bào)率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率，最終各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平將趨向于穩(wěn)態(tài)均衡。而內(nèi)生增長(zhǎng)理論則強(qiáng)調(diào)技術(shù)進(jìn)步、知識(shí)積累和人力資本等因素在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的重要作用，認(rèn)為這些因素的差異可能導(dǎo)致區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的分化，經(jīng)濟(jì)收斂并非必然發(fā)生。研究中國(guó)省域間經(jīng)濟(jì)收斂性，對(duì)于深入理解中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律、制定科學(xué)合理的區(qū)域發(fā)展政策具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。在理論層面，通過(guò)對(duì)中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的實(shí)證分析，可以檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)收斂理論在中國(guó)的適用性，進(jìn)一步豐富和完善區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論。不同的經(jīng)濟(jì)收斂理論在解釋區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異時(shí)存在一定的爭(zhēng)議，實(shí)證研究有助于揭示中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)在機(jī)制，為理論的發(fā)展和完善提供實(shí)踐依據(jù)。在現(xiàn)實(shí)層面，準(zhǔn)確把握省域間經(jīng)濟(jì)收斂的趨勢(shì)和影響因素，能夠?yàn)檎贫▍^(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略和政策提供科學(xué)參考，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。政府可以根據(jù)經(jīng)濟(jì)收斂的情況，有針對(duì)性地加大對(duì)落后地區(qū)的政策支持和資源投入，推動(dòng)區(qū)域間的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與協(xié)同發(fā)展，縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距，實(shí)現(xiàn)共同富裕的目標(biāo)。同時(shí)，企業(yè)也可以依據(jù)經(jīng)濟(jì)收斂的趨勢(shì)，合理布局產(chǎn)業(yè)和投資，提高資源配置效率，實(shí)現(xiàn)自身的可持續(xù)發(fā)展。1.2研究目標(biāo)與創(chuàng)新點(diǎn)本研究旨在運(yùn)用空間計(jì)量方法，深入剖析中國(guó)省域間經(jīng)濟(jì)收斂的態(tài)勢(shì)與特征，明確影響經(jīng)濟(jì)收斂的關(guān)鍵因素，為促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展提供理論依據(jù)和實(shí)踐指導(dǎo)。具體目標(biāo)如下：其一，通過(guò)構(gòu)建空間計(jì)量模型，準(zhǔn)確測(cè)度中國(guó)省域間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間相關(guān)性和依賴(lài)性，揭示省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展在空間上的相互影響機(jī)制，突破傳統(tǒng)計(jì)量方法忽視空間因素的局限，更全面地刻畫(huà)省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間格局。其二，對(duì)中國(guó)省域間經(jīng)濟(jì)收斂的類(lèi)型和速度進(jìn)行精確判斷，區(qū)分絕對(duì)收斂、條件收斂和俱樂(lè)部收斂等不同類(lèi)型，量化收斂速度，分析不同時(shí)期、不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)收斂的動(dòng)態(tài)變化，為評(píng)估區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策的效果提供數(shù)據(jù)支持。其三，系統(tǒng)識(shí)別影響中國(guó)省域間經(jīng)濟(jì)收斂的關(guān)鍵因素，包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技創(chuàng)新、對(duì)外開(kāi)放、政府政策等，深入探究各因素對(duì)經(jīng)濟(jì)收斂的影響路徑和作用強(qiáng)度，為制定針對(duì)性的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策提供科學(xué)參考。相較于以往研究，本研究可能的創(chuàng)新之處體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：在研究視角上，綜合考慮經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)和區(qū)域異質(zhì)性，將空間因素納入經(jīng)濟(jì)收斂的分析框架，從空間維度審視省域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相互關(guān)系和收斂趨勢(shì)，彌補(bǔ)傳統(tǒng)研究在空間分析上的不足，為區(qū)域經(jīng)濟(jì)收斂研究提供新的視角和思路。在研究方法上，運(yùn)用多種空間計(jì)量模型，如空間自回歸模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）、空間杜賓模型（SDM）等，并結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)進(jìn)行可視化分析，提高研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，更直觀地展示省域經(jīng)濟(jì)收斂的空間特征和變化趨勢(shì)。在影響因素分析方面，不僅關(guān)注傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)因素，還將新興的經(jīng)濟(jì)要素，如數(shù)字經(jīng)濟(jì)、綠色創(chuàng)新等納入研究范疇，全面考察其對(duì)省域間經(jīng)濟(jì)收斂的影響，豐富經(jīng)濟(jì)收斂影響因素的研究?jī)?nèi)容，為適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新趨勢(shì)下的區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展提供更具前瞻性的政策建議。1.3研究方法與技術(shù)路線傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)收斂研究多采用普通最小二乘法（OLS）等經(jīng)典計(jì)量方法，但這些方法在分析區(qū)域經(jīng)濟(jì)問(wèn)題時(shí)存在一定的局限性。它們通常假設(shè)各區(qū)域之間是相互獨(dú)立的，忽略了經(jīng)濟(jì)活動(dòng)在空間上的相互影響和依賴(lài)性。在現(xiàn)實(shí)中，省域之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系緊密，一個(gè)省份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不僅受到自身內(nèi)部因素的影響，還會(huì)受到相鄰省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展的溢出效應(yīng)。例如，廣東省的產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)帶動(dòng)周邊省份如廣西、湖南等的產(chǎn)業(yè)承接和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，形成產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的格局；長(zhǎng)三角地區(qū)的經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程中，上海的金融、科技等資源向周邊城市輻射，促進(jìn)了蘇州、無(wú)錫等地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。這種空間相關(guān)性和依賴(lài)性對(duì)于準(zhǔn)確理解省域間經(jīng)濟(jì)收斂現(xiàn)象至關(guān)重要，而空間計(jì)量方法正是解決這一問(wèn)題的有效工具?？臻g計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)將空間因素納入計(jì)量分析框架，通過(guò)構(gòu)建空間權(quán)重矩陣來(lái)刻畫(huà)區(qū)域之間的空間關(guān)系，能夠有效捕捉經(jīng)濟(jì)變量在空間上的相互作用和溢出效應(yīng)?？臻g權(quán)重矩陣定義了不同區(qū)域之間的空間鄰近關(guān)系，常見(jiàn)的包括基于地理距離的權(quán)重矩陣、基于經(jīng)濟(jì)距離的權(quán)重矩陣以及基于鄰接關(guān)系的權(quán)重矩陣等?；诘乩砭嚯x的權(quán)重矩陣，距離越近的省份權(quán)重越大，反映了地理距離對(duì)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的影響；基于經(jīng)濟(jì)距離的權(quán)重矩陣，則考慮了省份之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相近的省份權(quán)重較大；基于鄰接關(guān)系的權(quán)重矩陣，將相鄰省份的權(quán)重設(shè)為1，非相鄰省份設(shè)為0，簡(jiǎn)單直觀地體現(xiàn)了鄰接省份之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系。通過(guò)這些權(quán)重矩陣，空間計(jì)量模型可以分析一個(gè)省份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)如何受到其周邊省份經(jīng)濟(jì)狀況的影響，從而更全面、準(zhǔn)確地揭示省域間經(jīng)濟(jì)收斂的內(nèi)在機(jī)制。本研究的技術(shù)路線如下：首先，對(duì)中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)收斂的相關(guān)理論和研究現(xiàn)狀進(jìn)行全面梳理，明確經(jīng)濟(jì)收斂的概念、類(lèi)型和理論基礎(chǔ)，了解已有研究的成果與不足，為后續(xù)研究提供理論支撐和研究思路。接著，收集并整理中國(guó)31個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，包括人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技創(chuàng)新投入、對(duì)外開(kāi)放程度等變量，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和描述性統(tǒng)計(jì)分析，初步了解省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基本特征和數(shù)據(jù)分布情況。隨后，運(yùn)用空間自相關(guān)分析方法，如Moran’sI指數(shù)，對(duì)省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，判斷省域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否存在空間集聚現(xiàn)象。若存在空間相關(guān)性，則進(jìn)一步構(gòu)建空間計(jì)量模型，如空間自回歸模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）、空間杜賓模型（SDM）等，并通過(guò)一系列檢驗(yàn)和診斷方法，如LM檢驗(yàn)、LR檢驗(yàn)、Hausman檢驗(yàn)等，選擇最適合的模型進(jìn)行估計(jì)和分析。在模型估計(jì)過(guò)程中，采用極大似然估計(jì)法（MLE）等方法，得到模型的參數(shù)估計(jì)值，并對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行解釋和分析，判斷中國(guó)省域間經(jīng)濟(jì)是否存在收斂現(xiàn)象，以及收斂的類(lèi)型和速度，同時(shí)分析各影響因素對(duì)經(jīng)濟(jì)收斂的作用方向和強(qiáng)度。最后，根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果，結(jié)合中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際情況，提出促進(jìn)省域間經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的政策建議，并對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行總結(jié)和展望，指出未來(lái)研究的方向和重點(diǎn)。二、文獻(xiàn)綜述2.1經(jīng)濟(jì)收斂理論溯源經(jīng)濟(jì)收斂理論的起源可以追溯到20世紀(jì)中葉，索洛（Solow）在1956年發(fā)表的《對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的一個(gè)貢獻(xiàn)》一文中，提出了新古典增長(zhǎng)模型，為經(jīng)濟(jì)收斂理論奠定了基礎(chǔ)。該模型假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)具有規(guī)模報(bào)酬不變的性質(zhì)，資本邊際收益遞減，在技術(shù)同質(zhì)化和相同偏好的前提下，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是外生的。根據(jù)這一模型，初始人均資本較低的地區(qū)，由于資本邊際報(bào)酬較高，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度會(huì)更快，最終不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平將趨向于一個(gè)穩(wěn)態(tài)均衡點(diǎn)，這就是最初的經(jīng)濟(jì)收斂思想，即絕對(duì)收斂的雛形。索洛模型的提出，引發(fā)了學(xué)術(shù)界對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和收斂問(wèn)題的廣泛關(guān)注和深入研究，為后續(xù)經(jīng)濟(jì)收斂理論的發(fā)展提供了重要的理論框架和研究思路。在索洛模型的基礎(chǔ)上，經(jīng)濟(jì)學(xué)家們對(duì)經(jīng)濟(jì)收斂的概念進(jìn)行了進(jìn)一步的細(xì)化和拓展。1992年，巴羅（Barro）和薩拉-伊-馬?。⊿ala-I-Martin）從嚴(yán)格的計(jì)量角度指出β收斂是人均GDP增長(zhǎng)與起始時(shí)期人均GDP水平的負(fù)相關(guān)關(guān)系。其中，絕對(duì)β收斂假設(shè)各個(gè)經(jīng)濟(jì)體的儲(chǔ)蓄率、人口增長(zhǎng)率和技術(shù)進(jìn)步率等外生因素相同，所有經(jīng)濟(jì)體最終會(huì)遞歸到同一個(gè)穩(wěn)態(tài)均衡點(diǎn)，β值大小只取決于初期的人均收入水平。他們通過(guò)對(duì)超過(guò)100個(gè)包括不同發(fā)展水平國(guó)家的檢驗(yàn)表明，絕對(duì)收斂通常只存在于最富裕國(guó)家之間以及最貧窮國(guó)家之間。例如，在對(duì)歐美一些發(fā)達(dá)國(guó)家的研究中發(fā)現(xiàn)，這些國(guó)家在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一定階段后，人均GDP增長(zhǎng)速度逐漸趨同，呈現(xiàn)出絕對(duì)收斂的特征；而在對(duì)部分非洲貧窮國(guó)家的研究中也發(fā)現(xiàn)，在相似的經(jīng)濟(jì)發(fā)展條件下，這些國(guó)家的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也表現(xiàn)出一定程度的絕對(duì)收斂趨勢(shì)。然而，在現(xiàn)實(shí)世界中，各個(gè)國(guó)家和地區(qū)的儲(chǔ)蓄率、人口增長(zhǎng)率和技術(shù)進(jìn)步速率等存在較大差異，絕對(duì)收斂的假設(shè)條件往往難以滿(mǎn)足?；诖?，條件β收斂的概念應(yīng)運(yùn)而生。條件β收斂認(rèn)為，雖然各經(jīng)濟(jì)體的穩(wěn)態(tài)水平可能不同，但在控制了儲(chǔ)蓄率、人口增長(zhǎng)率、技術(shù)進(jìn)步率等一系列影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素后，貧窮國(guó)家或地區(qū)由于資本邊際報(bào)酬更高，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)比富裕國(guó)家或地區(qū)更快，最終任何經(jīng)濟(jì)體都會(huì)收斂到各自的人均收入穩(wěn)態(tài)。曼昆（Mankiw）、羅默（Romer）和韋爾（Weil）在1992年通過(guò)實(shí)證方法分析了條件收斂存在的可能性，簡(jiǎn)稱(chēng)MRW分析框架。他們?cè)谒髀迥Ｐ椭屑尤肴肆Y本因素，發(fā)現(xiàn)考慮人力資本后，條件收斂的證據(jù)更為顯著。例如，一些新興經(jīng)濟(jì)體在加大對(duì)教育的投入，提升人力資本水平后，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度加快，逐漸向發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的穩(wěn)態(tài)水平靠攏，體現(xiàn)了條件收斂的過(guò)程。隨著研究的深入，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中存在著“俱樂(lè)部收斂”現(xiàn)象。俱樂(lè)部收斂具有“組內(nèi)趨同而組間趨異”的特點(diǎn)，即初期經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平接近且具有相似結(jié)構(gòu)特征的經(jīng)濟(jì)體，在內(nèi)部條件收斂，但不同的經(jīng)濟(jì)體集團(tuán)之間卻趨于分散。這一概念能更好地解釋區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中普遍存在的富裕區(qū)域與其周?chē)毟F區(qū)域共存的現(xiàn)象。例如，長(zhǎng)三角地區(qū)、珠三角地區(qū)等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域內(nèi)部的各個(gè)城市，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施、政策環(huán)境等方面具有相似性，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平逐漸趨同，呈現(xiàn)出俱樂(lè)部收斂的特征；而這些發(fā)達(dá)區(qū)域與中西部一些經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)之間，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大，且收斂趨勢(shì)不明顯，體現(xiàn)了俱樂(lè)部收斂中組間趨異的特點(diǎn)。俱樂(lè)部收斂的提出，拓展了收斂理論的空間，將收斂的研究從一個(gè)穩(wěn)態(tài)拓展到多個(gè)穩(wěn)態(tài)共存，使經(jīng)濟(jì)收斂理論能夠更好地解釋現(xiàn)實(shí)中的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)象。2.2空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)收斂研究中的應(yīng)用進(jìn)展隨著對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)研究的深入，學(xué)者們逐漸認(rèn)識(shí)到傳統(tǒng)計(jì)量方法在處理區(qū)域經(jīng)濟(jì)問(wèn)題時(shí)存在局限性，空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)運(yùn)而生并在經(jīng)濟(jì)收斂研究中得到廣泛應(yīng)用。在國(guó)外，Anselin等學(xué)者率先將空間計(jì)量方法引入?yún)^(qū)域經(jīng)濟(jì)研究領(lǐng)域，開(kāi)啟了經(jīng)濟(jì)收斂研究的新視角。此后，眾多學(xué)者運(yùn)用空間計(jì)量模型對(duì)不同國(guó)家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)收斂性進(jìn)行了實(shí)證分析。如Rey和Montouri運(yùn)用空間自回歸模型（SAR）對(duì)美國(guó)各州的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)考慮空間因素后，美國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在明顯的空間相關(guān)性，且經(jīng)濟(jì)收斂速度有所變化。他們通過(guò)構(gòu)建基于地理距離的空間權(quán)重矩陣，分析了各州人均收入之間的空間依賴(lài)關(guān)系，結(jié)果表明相鄰州的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)本州具有顯著的正向溢出效應(yīng)，使得經(jīng)濟(jì)收斂呈現(xiàn)出不同于傳統(tǒng)研究的特征。在國(guó)內(nèi)，空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)收斂研究中的應(yīng)用也日益廣泛。林光平等學(xué)者最早將空間計(jì)量模型應(yīng)用于中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)收斂性研究，發(fā)現(xiàn)中國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著的空間相關(guān)性，傳統(tǒng)研究中忽視空間因素會(huì)導(dǎo)致對(duì)經(jīng)濟(jì)收斂性的估計(jì)偏差。此后，眾多學(xué)者從不同角度、運(yùn)用多種空間計(jì)量模型對(duì)中國(guó)省域間經(jīng)濟(jì)收斂進(jìn)行了深入研究。如吳玉鳴運(yùn)用空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM），對(duì)中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)和收斂性進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在空間上存在顯著的正向溢出效應(yīng)，且在控制了空間因素后，經(jīng)濟(jì)收斂速度加快。他通過(guò)構(gòu)建基于鄰接關(guān)系和經(jīng)濟(jì)距離的綜合空間權(quán)重矩陣，更全面地考慮了省域之間的空間聯(lián)系，研究結(jié)果表明，一個(gè)省份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不僅受自身因素影響，還受到周邊省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的帶動(dòng)作用，這種空間溢出效應(yīng)促進(jìn)了省域間經(jīng)濟(jì)的收斂。然而，現(xiàn)有研究仍存在一些不足之處。在模型選擇方面，雖然空間計(jì)量模型種類(lèi)繁多，但不同模型的假設(shè)條件和適用范圍存在差異，部分研究在模型選擇上缺乏充分的理論依據(jù)和實(shí)證檢驗(yàn)，導(dǎo)致模型估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性受到影響。在空間權(quán)重矩陣的設(shè)定上，目前常用的地理距離、經(jīng)濟(jì)距離和鄰接關(guān)系等權(quán)重矩陣雖然在一定程度上反映了區(qū)域間的空間聯(lián)系，但難以全面涵蓋影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的復(fù)雜因素，如交通便利性、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度等。一些研究在分析經(jīng)濟(jì)收斂的影響因素時(shí)，未能充分考慮因素之間的交互作用和空間異質(zhì)性，導(dǎo)致對(duì)經(jīng)濟(jì)收斂機(jī)制的解釋不夠深入和全面。例如，在研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)收斂的影響時(shí)，沒(méi)有考慮到不同地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與科技創(chuàng)新、對(duì)外開(kāi)放等因素之間的協(xié)同作用，以及這種協(xié)同作用在空間上的差異，從而無(wú)法準(zhǔn)確揭示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響經(jīng)濟(jì)收斂的深層次原因。2.3中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)收斂的相關(guān)研究回顧國(guó)內(nèi)針對(duì)中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)收斂的研究成果豐碩，在研究方法上，早期多采用傳統(tǒng)的計(jì)量方法，如普通最小二乘法（OLS）進(jìn)行回歸分析來(lái)檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)收斂性。魏后凱運(yùn)用OLS方法對(duì)1978-1995年中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的收斂進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)總體上中國(guó)各地區(qū)人均GDP增長(zhǎng)趨于收斂，高收入地區(qū)與低收入地區(qū)間人均GDP差距大約以每年2％的速度縮小。但隨著研究的深入，學(xué)者們逐漸認(rèn)識(shí)到區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在空間相關(guān)性，開(kāi)始引入空間計(jì)量方法。林光平、龍志和、吳梅率先將空間自相關(guān)分析和空間計(jì)量模型應(yīng)用于中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)收斂性研究，發(fā)現(xiàn)中國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著的空間相關(guān)性，傳統(tǒng)研究忽視空間因素會(huì)導(dǎo)致對(duì)經(jīng)濟(jì)收斂性的估計(jì)偏差。此后，眾多學(xué)者運(yùn)用多種空間計(jì)量模型，如空間自回歸模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）、空間杜賓模型（SDM）等對(duì)中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)收斂進(jìn)行研究。在研究結(jié)論方面，關(guān)于中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)是否存在收斂性尚未達(dá)成完全一致的觀點(diǎn)。部分學(xué)者認(rèn)為中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)不存在全域性的無(wú)條件收斂，但存在條件收斂。徐現(xiàn)祥、舒元通過(guò)對(duì)1978-1998年中國(guó)省級(jí)數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)中國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在條件收斂，在控制了人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等變量后，落后地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度快于發(fā)達(dá)地區(qū)。也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)存在俱樂(lè)部收斂現(xiàn)象，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相近且具有相似結(jié)構(gòu)特征的省份內(nèi)部趨于收斂，而不同俱樂(lè)部之間經(jīng)濟(jì)差距較大且收斂趨勢(shì)不明顯。如覃成林研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)東部、中部和西部三大地區(qū)內(nèi)部各自存在俱樂(lè)部收斂，但地區(qū)之間的差距在擴(kuò)大。還有研究表明，中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)收斂性在不同時(shí)期和不同區(qū)域存在差異。在改革開(kāi)放初期，區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距有所縮小，呈現(xiàn)出一定的收斂趨勢(shì)；而在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展階段，由于沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度更快，區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距又有所擴(kuò)大；近年來(lái)，隨著國(guó)家區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展政策的實(shí)施，區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距再次呈現(xiàn)出縮小的趨勢(shì)。盡管已有研究取得了豐富的成果，但仍存在一些尚未解決的問(wèn)題。在模型選擇上，不同空間計(jì)量模型的假設(shè)條件和適用范圍存在差異，部分研究在模型選擇上缺乏充分的理論依據(jù)和實(shí)證檢驗(yàn)，導(dǎo)致模型估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性受到影響。在空間權(quán)重矩陣的設(shè)定方面，目前常用的地理距離、經(jīng)濟(jì)距離和鄰接關(guān)系等權(quán)重矩陣難以全面涵蓋影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的復(fù)雜因素，如交通便利性、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度、人口流動(dòng)等，可能導(dǎo)致對(duì)經(jīng)濟(jì)收斂性的分析不夠準(zhǔn)確。在影響因素分析方面，雖然已有研究考慮了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技創(chuàng)新、對(duì)外開(kāi)放等因素對(duì)經(jīng)濟(jì)收斂的影響，但對(duì)這些因素之間的交互作用以及它們?cè)诓煌瑓^(qū)域的異質(zhì)性研究不夠深入，無(wú)法全面揭示中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)收斂的內(nèi)在機(jī)制。此外，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)、綠色經(jīng)濟(jì)等新興經(jīng)濟(jì)形態(tài)的快速發(fā)展，如何將這些新興因素納入經(jīng)濟(jì)收斂的研究框架，也是未來(lái)研究需要關(guān)注的重要問(wèn)題。三、理論基礎(chǔ)與模型構(gòu)建3.1經(jīng)濟(jì)收斂的理論基礎(chǔ)經(jīng)濟(jì)收斂理論在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中占據(jù)核心地位，其理論根源深厚，涵蓋了多個(gè)重要的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論。新古典增長(zhǎng)理論由索洛（Solow）于1956年提出，該理論假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)具有規(guī)模報(bào)酬不變特性，資本邊際收益遞減。在技術(shù)同質(zhì)化和偏好相同的條件下，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)由外生技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動(dòng)。根據(jù)這一理論，初始人均資本較低的地區(qū)，由于資本邊際報(bào)酬較高，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度會(huì)更快，最終不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平將趨向于一個(gè)穩(wěn)態(tài)均衡點(diǎn)。這就如同在一場(chǎng)長(zhǎng)跑比賽中，起點(diǎn)落后的選手（初始人均資本低的地區(qū)），因?yàn)槠鋼碛懈蟮奶嵘臻g（資本邊際報(bào)酬高），所以在一段時(shí)間后，他們的速度會(huì)逐漸加快，最終各個(gè)選手（不同地區(qū)）的速度會(huì)趨于一致，達(dá)到穩(wěn)態(tài)均衡。例如，在20世紀(jì)后期，一些新興工業(yè)化國(guó)家如韓國(guó)，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期人均資本較低，但通過(guò)大量引進(jìn)外資和技術(shù)，利用資本邊際報(bào)酬較高的優(yōu)勢(shì)，經(jīng)濟(jì)迅速增長(zhǎng)，逐漸縮小了與發(fā)達(dá)國(guó)家的差距。內(nèi)生增長(zhǎng)理論則對(duì)新古典增長(zhǎng)理論進(jìn)行了拓展和深化，強(qiáng)調(diào)技術(shù)進(jìn)步、知識(shí)積累和人力資本等因素在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的內(nèi)生作用。該理論認(rèn)為，這些因素并非外生給定，而是由經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)部的機(jī)制所決定，并且它們之間存在相互促進(jìn)的關(guān)系。技術(shù)創(chuàng)新會(huì)帶來(lái)知識(shí)的積累，而知識(shí)的積累又會(huì)提升人力資本水平，進(jìn)而推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。內(nèi)生增長(zhǎng)理論還指出，由于不同地區(qū)在技術(shù)創(chuàng)新能力、知識(shí)積累速度和人力資本水平等方面存在差異，經(jīng)濟(jì)收斂并非必然發(fā)生。一些地區(qū)可能因?yàn)樵诩夹g(shù)創(chuàng)新和知識(shí)積累方面具有優(yōu)勢(shì)，從而實(shí)現(xiàn)持續(xù)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，與其他地區(qū)的差距不斷擴(kuò)大。以美國(guó)硅谷地區(qū)為例，這里匯聚了大量的高科技企業(yè)和頂尖科研人才，持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新和知識(shí)溢出效應(yīng)，使其經(jīng)濟(jì)保持高速增長(zhǎng)，與其他地區(qū)的經(jīng)濟(jì)差距不斷拉大。在經(jīng)濟(jì)收斂的概念體系中，β收斂是一個(gè)重要的概念，它從嚴(yán)格的計(jì)量角度描述了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與起始時(shí)期人均收入水平的關(guān)系。β收斂可分為絕對(duì)β收斂和條件β收斂。絕對(duì)β收斂假設(shè)各個(gè)經(jīng)濟(jì)體的儲(chǔ)蓄率、人口增長(zhǎng)率和技術(shù)進(jìn)步率等外生因素相同，所有經(jīng)濟(jì)體最終會(huì)遞歸到同一個(gè)穩(wěn)態(tài)均衡點(diǎn)，β值大小只取決于初期的人均收入水平。然而，在現(xiàn)實(shí)世界中，各個(gè)國(guó)家和地區(qū)的這些外生因素往往存在較大差異，絕對(duì)收斂的假設(shè)條件難以滿(mǎn)足。條件β收斂則認(rèn)為，在控制了儲(chǔ)蓄率、人口增長(zhǎng)率、技術(shù)進(jìn)步率等一系列影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素后，貧窮國(guó)家或地區(qū)由于資本邊際報(bào)酬更高，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)比富裕國(guó)家或地區(qū)更快，最終任何經(jīng)濟(jì)體都會(huì)收斂到各自的人均收入穩(wěn)態(tài)。例如，中國(guó)在改革開(kāi)放后，各省份通過(guò)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、加大科技投入等措施，控制了影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的部分因素，呈現(xiàn)出條件β收斂的趨勢(shì)。一些中西部省份在政策引導(dǎo)和自身努力下，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度加快，逐漸縮小了與東部發(fā)達(dá)省份的差距。俱樂(lè)部收斂是經(jīng)濟(jì)收斂理論中的另一個(gè)重要概念，具有“組內(nèi)趨同而組間趨異”的特點(diǎn)。即初期經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平接近且具有相似結(jié)構(gòu)特征的經(jīng)濟(jì)體，在內(nèi)部條件收斂，但不同的經(jīng)濟(jì)體集團(tuán)之間卻趨于分散。這種現(xiàn)象在現(xiàn)實(shí)中較為常見(jiàn)，如長(zhǎng)三角地區(qū)、珠三角地區(qū)等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域內(nèi)部的各個(gè)城市，由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似、地理位置相鄰、政策環(huán)境相近等因素，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平逐漸趨同，呈現(xiàn)出俱樂(lè)部收斂的特征；而這些發(fā)達(dá)區(qū)域與中西部一些經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)之間，由于經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資源稟賦等方面存在較大差異，經(jīng)濟(jì)差距較大且收斂趨勢(shì)不明顯，體現(xiàn)了俱樂(lè)部收斂中組間趨異的特點(diǎn)。俱樂(lè)部收斂的存在，使得經(jīng)濟(jì)收斂的研究從單一穩(wěn)態(tài)拓展到多個(gè)穩(wěn)態(tài)共存的復(fù)雜局面，為解釋區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的多樣性和不平衡性提供了新的視角。3.2空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基本理論空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)重要分支，專(zhuān)門(mén)用于處理具有空間特征的數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。它突破了傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中觀測(cè)值相互獨(dú)立的假設(shè)，充分考慮了經(jīng)濟(jì)活動(dòng)在空間上的相互作用和依賴(lài)性，為研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)問(wèn)題提供了更為有效的工具。空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的核心概念包括空間自相關(guān)和空間異質(zhì)性。空間自相關(guān)是指一個(gè)區(qū)域的觀測(cè)值與其相鄰區(qū)域觀測(cè)值之間的相關(guān)性，它反映了空間數(shù)據(jù)在分布上的聚集或離散特征。根據(jù)Tobler地理學(xué)第一定律，“任何事物之間均相關(guān)，而離的較近事物總比離的較遠(yuǎn)的事物相關(guān)性要高”。在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，空間自相關(guān)現(xiàn)象普遍存在。以長(zhǎng)三角地區(qū)為例，上海作為經(jīng)濟(jì)中心，其發(fā)達(dá)的金融、貿(mào)易和制造業(yè)對(duì)周邊的蘇州、無(wú)錫、南通等城市產(chǎn)生了顯著的輻射帶動(dòng)作用。蘇州憑借緊鄰上海的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，積極承接上海的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和技術(shù)溢出，電子信息、高端裝備制造等產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與上海呈現(xiàn)出明顯的正相關(guān)關(guān)系。通過(guò)計(jì)算Moran’sI指數(shù)等空間自相關(guān)指標(biāo)，可以定量地測(cè)度這種相關(guān)性的強(qiáng)度和方向。Moran’sI指數(shù)取值范圍在-1到1之間，大于0表示正相關(guān)，代表相鄰地區(qū)的類(lèi)似特征值出現(xiàn)集群趨勢(shì)，接近于1時(shí)表明具有相似的屬性聚集在一起（高值與高值、低值與低值）；小于0表示負(fù)相關(guān)，接近于-1時(shí)表明具有相異的屬性聚集在一起（高值與低值、低值與高值）；若為接近于0，則表示屬性是隨機(jī)分布的，或者不存在空間自相關(guān)?？臻g異質(zhì)性則強(qiáng)調(diào)地理空間上的區(qū)域缺乏均質(zhì)性，不同地區(qū)在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、自然等方面存在顯著差異。這種差異導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和創(chuàng)新行為在空間上表現(xiàn)出明顯的不同。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平上，東部沿海省份與中西部?jī)?nèi)陸省份存在較大差距。廣東、江蘇等東部省份，依托優(yōu)越的地理位置和開(kāi)放政策，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以高端制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)為主；而甘肅、貴州等中西部省份，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)相對(duì)薄弱，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)和工業(yè)占比較大。在科技創(chuàng)新能力方面，北京、上海、深圳等城市擁有豐富的科研資源和創(chuàng)新人才，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，科技創(chuàng)新成果豐碩；而一些偏遠(yuǎn)地區(qū)，由于科研投入不足、人才匱乏，科技創(chuàng)新能力較弱。空間異質(zhì)性的存在使得在研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)問(wèn)題時(shí)，不能簡(jiǎn)單地將不同地區(qū)視為同質(zhì)的個(gè)體，而需要充分考慮地區(qū)之間的差異，采用合適的計(jì)量方法進(jìn)行分析。3.3空間計(jì)量模型的選擇與構(gòu)建在研究中國(guó)省域間經(jīng)濟(jì)收斂時(shí)，由于經(jīng)濟(jì)活動(dòng)存在空間相關(guān)性，傳統(tǒng)的普通最小二乘法（OLS）模型無(wú)法準(zhǔn)確捕捉這種空間效應(yīng)，因此需要運(yùn)用空間計(jì)量模型進(jìn)行分析。常見(jiàn)的空間計(jì)量模型包括空間自回歸模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM），本研究將根據(jù)中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)，選擇合適的模型進(jìn)行構(gòu)建?？臻g自回歸模型（SAR）主要用于處理因變量的空間自相關(guān)問(wèn)題，其基本形式為：y=\rhoWy+X\beta+\epsilon其中，y為被解釋變量，代表省域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)，如人均GDP增長(zhǎng)率；\rho為空間自回歸系數(shù)，衡量了相鄰區(qū)域因變量對(duì)本區(qū)域因變量的影響程度；W為空間權(quán)重矩陣，用于刻畫(huà)區(qū)域之間的空間鄰近關(guān)系，Wy表示相鄰區(qū)域因變量的加權(quán)平均值；X為解釋變量矩陣，包含影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的各種因素，如產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技創(chuàng)新投入等；\beta為解釋變量的系數(shù)向量；\epsilon為隨機(jī)誤差項(xiàng)，滿(mǎn)足獨(dú)立同分布假設(shè)。在實(shí)際應(yīng)用中，若相鄰省份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)本省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著的直接影響，例如某省的產(chǎn)業(yè)升級(jí)帶動(dòng)了周邊省份相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，進(jìn)而促進(jìn)了周邊省份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，此時(shí)SAR模型能夠較好地捕捉這種空間溢出效應(yīng)。空間誤差模型（SEM）則側(cè)重于考慮誤差項(xiàng)的空間自相關(guān)，其表達(dá)式為：y=X\beta+\epsilon\epsilon=\lambdaW\epsilon+\mu其中，\lambda為空間誤差系數(shù)，反映了誤差項(xiàng)在空間上的相關(guān)性；W\epsilon表示相鄰區(qū)域誤差項(xiàng)的加權(quán)平均值；\mu為獨(dú)立同分布的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素在空間上存在不可觀測(cè)的異質(zhì)性，且這些異質(zhì)性通過(guò)誤差項(xiàng)表現(xiàn)出空間相關(guān)性時(shí)，SEM模型更為適用。比如，某些地區(qū)可能存在一些獨(dú)特的地理、文化或政策因素，這些因素難以直接量化，但會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響，并且這些影響在空間上具有一定的相關(guān)性，此時(shí)SEM模型能夠有效處理這種情況?？臻g杜賓模型（SDM）是SAR和SEM的擴(kuò)展，它同時(shí)考慮了因變量和解釋變量的空間滯后效應(yīng)，模型形式為：y=\rhoWy+X\beta+WX\theta+\epsilon其中，WX\theta表示解釋變量的空間滯后項(xiàng)，\theta為解釋變量空間滯后項(xiàng)的系數(shù)向量。SDM模型能夠更全面地反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間相互作用，不僅考慮了相鄰區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)本區(qū)域的直接影響，還考慮了相鄰區(qū)域解釋變量對(duì)本區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的間接影響。例如，某省加大科技創(chuàng)新投入，不僅促進(jìn)了本省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，還通過(guò)技術(shù)溢出效應(yīng)，帶動(dòng)了周邊省份相關(guān)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，這種復(fù)雜的空間效應(yīng)可以通過(guò)SDM模型進(jìn)行分析。在選擇空間計(jì)量模型時(shí)，需要綜合考慮多方面因素。首先，通過(guò)空間自相關(guān)檢驗(yàn)，如Moran’sI指數(shù)檢驗(yàn)，判斷省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是否存在空間相關(guān)性。若Moran’sI指數(shù)顯著不為零，說(shuō)明存在空間相關(guān)性，需要采用空間計(jì)量模型。其次，進(jìn)行LM檢驗(yàn)（LagrangeMultiplier檢驗(yàn)），包括LM-lag檢驗(yàn)和LM-error檢驗(yàn)，以確定應(yīng)選擇SAR模型還是SEM模型。若LM-lag檢驗(yàn)顯著而LM-error檢驗(yàn)不顯著，則選擇SAR模型；反之，若LM-error檢驗(yàn)顯著而LM-lag檢驗(yàn)不顯著，則選擇SEM模型；若兩者都顯著，則進(jìn)一步進(jìn)行RobustLM檢驗(yàn)，根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果選擇合適的模型。此外，還可以通過(guò)比較不同模型的擬合優(yōu)度、AIC（AkaikeInformationCriterion）信息準(zhǔn)則、BIC（BayesianInformationCriterion）信息準(zhǔn)則等指標(biāo)，選擇最優(yōu)的模型。AIC和BIC值越小，說(shuō)明模型的擬合效果越好，對(duì)數(shù)據(jù)的解釋能力越強(qiáng)。在本研究中，首先對(duì)中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)Moran’sI指數(shù)顯著為正，表明省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在明顯的空間相關(guān)性。隨后進(jìn)行LM檢驗(yàn)，結(jié)果顯示LM-lag檢驗(yàn)和LM-error檢驗(yàn)均顯著，進(jìn)一步的RobustLM檢驗(yàn)表明，空間杜賓模型（SDM）更能準(zhǔn)確地反映中國(guó)省域間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間關(guān)系。因此，本研究選擇空間杜賓模型（SDM）作為主要的分析模型，以深入探究中國(guó)省域間經(jīng)濟(jì)收斂的特征和影響因素。四、數(shù)據(jù)來(lái)源與處理4.1數(shù)據(jù)來(lái)源本研究的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于權(quán)威的統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)和數(shù)據(jù)庫(kù)，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、可靠性和權(quán)威性。人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（人均GDP）作為衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心指標(biāo)，數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。該年鑒涵蓋了全國(guó)31個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）的詳細(xì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，具有全面性和權(quán)威性。例如，在分析2010-2020年期間省域經(jīng)濟(jì)收斂情況時(shí)，通過(guò)查閱《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，獲取了各省份對(duì)應(yīng)年份的人均GDP數(shù)據(jù)，為后續(xù)的收斂性分析提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)則來(lái)源于各省級(jí)統(tǒng)計(jì)年鑒，這些年鑒詳細(xì)記錄了各省份不同產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值、就業(yè)人數(shù)等信息，能夠準(zhǔn)確反映各省份產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的特征和變化趨勢(shì)。以廣東省為例，通過(guò)查閱《廣東統(tǒng)計(jì)年鑒》，可以獲取該省歷年第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值數(shù)據(jù)，進(jìn)而計(jì)算出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例，用于分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)收斂的影響?？萍紕?chuàng)新投入相關(guān)數(shù)據(jù)，如研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）經(jīng)費(fèi)支出、專(zhuān)利申請(qǐng)量等，來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省級(jí)科技統(tǒng)計(jì)年鑒。《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》對(duì)全國(guó)及各省份的科技活動(dòng)情況進(jìn)行了系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)，為研究科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)收斂的作用提供了關(guān)鍵數(shù)據(jù)。例如，通過(guò)該年鑒可以獲取各省份R&D經(jīng)費(fèi)支出占GDP的比重，以此衡量各省份對(duì)科技創(chuàng)新的投入力度。對(duì)外開(kāi)放程度數(shù)據(jù)，如進(jìn)出口總額、實(shí)際利用外資額等，來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、海關(guān)總署發(fā)布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及各省級(jí)商務(wù)部門(mén)的統(tǒng)計(jì)資料。海關(guān)總署的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)詳細(xì)記錄了各省份的進(jìn)出口貿(mào)易情況，為研究對(duì)外開(kāi)放與經(jīng)濟(jì)收斂的關(guān)系提供了重要依據(jù)。例如，通過(guò)海關(guān)總署的數(shù)據(jù)可以了解到各省份的進(jìn)出口總額及其在全國(guó)的排名，分析對(duì)外開(kāi)放程度較高的省份經(jīng)濟(jì)收斂的特點(diǎn)。此外，為了補(bǔ)充和驗(yàn)證相關(guān)數(shù)據(jù)，本研究還參考了世界銀行、國(guó)際貨幣基金組織等國(guó)際權(quán)威機(jī)構(gòu)發(fā)布的統(tǒng)計(jì)報(bào)告，以及中國(guó)經(jīng)濟(jì)信息網(wǎng)、Wind數(shù)據(jù)庫(kù)等專(zhuān)業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。這些國(guó)際機(jī)構(gòu)和專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)提供了全球范圍內(nèi)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和分析報(bào)告，有助于從更宏觀的視角分析中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)收斂情況。例如，在進(jìn)行國(guó)際比較時(shí)，參考世界銀行發(fā)布的各國(guó)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，了解中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)在全球經(jīng)濟(jì)格局中的地位和發(fā)展趨勢(shì)。通過(guò)多渠道的數(shù)據(jù)收集和相互驗(yàn)證，有效提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，為后續(xù)的實(shí)證分析奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。4.2變量選取與指標(biāo)說(shuō)明在衡量經(jīng)濟(jì)收斂時(shí)，人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（人均GDP）是最為核心的變量。人均GDP能夠直觀地反映一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和居民的平均收入狀況，是經(jīng)濟(jì)收斂研究中的關(guān)鍵指標(biāo)。它通過(guò)將一個(gè)國(guó)家或地區(qū)在一定時(shí)間段內(nèi)（通常為一年）的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與該國(guó)或地區(qū)的常住人口進(jìn)行比較來(lái)計(jì)算。以2020年為例，江蘇省人均GDP達(dá)到12.12萬(wàn)元，表明該省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，居民平均收入較為可觀；而甘肅省人均GDP為4.98萬(wàn)元，與江蘇省存在一定差距，反映出兩省在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平上的差異。在經(jīng)濟(jì)收斂研究中，人均GDP的變化趨勢(shì)能夠清晰地展示不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的接近程度，是判斷經(jīng)濟(jì)是否收斂的重要依據(jù)。除人均GDP外，還選取了一系列相關(guān)指標(biāo)來(lái)綜合分析中國(guó)省域間經(jīng)濟(jì)收斂的影響因素。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)用第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重來(lái)衡量。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐漸從以第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)為主向以第三產(chǎn)業(yè)為主轉(zhuǎn)變，第三產(chǎn)業(yè)占比的提高通常意味著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)。例如，上海市作為我國(guó)的經(jīng)濟(jì)中心，第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重持續(xù)上升，2023年達(dá)到75%左右，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度優(yōu)化，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量和效益不斷提升；而一些中西部省份，第三產(chǎn)業(yè)占比相對(duì)較低，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的依賴(lài)程度較高。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的差異對(duì)經(jīng)濟(jì)收斂具有重要影響，優(yōu)化的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長(zhǎng)，加快經(jīng)濟(jì)收斂的速度?？萍紕?chuàng)新投入指標(biāo)選取研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）經(jīng)費(fèi)支出占GDP的比重。R&D經(jīng)費(fèi)支出反映了一個(gè)地區(qū)對(duì)科技創(chuàng)新的重視程度和投入力度，是推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素。北京、深圳等城市在科技創(chuàng)新方面投入巨大，R&D經(jīng)費(fèi)支出占GDP的比重較高，2023年北京市該比重超過(guò)6%，大量的研發(fā)投入催生了眾多科技創(chuàng)新成果，推動(dòng)了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，提升了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力和競(jìng)爭(zhēng)力；而一些經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，由于財(cái)政收入有限，對(duì)科技創(chuàng)新的投入相對(duì)不足，制約了經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和收斂進(jìn)程。對(duì)外開(kāi)放程度以進(jìn)出口總額占GDP的比重來(lái)表示。進(jìn)出口貿(mào)易是地區(qū)參與國(guó)際經(jīng)濟(jì)合作與競(jìng)爭(zhēng)的重要途徑，較高的進(jìn)出口總額占比表明地區(qū)對(duì)外開(kāi)放程度高，能夠充分利用國(guó)際市場(chǎng)和資源，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。廣東省作為我國(guó)的外貿(mào)大省，2023年進(jìn)出口總額占GDP的比重超過(guò)50%，通過(guò)積極開(kāi)展對(duì)外貿(mào)易，吸引外資，引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展；而一些內(nèi)陸省份，由于地理位置和交通條件的限制，對(duì)外開(kāi)放程度相對(duì)較低，經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到一定制約。人力資本水平采用人均受教育年限來(lái)衡量。人均受教育年限反映了一個(gè)地區(qū)居民的整體教育水平和人力資源素質(zhì)，高素質(zhì)的勞動(dòng)力能夠更好地吸收和應(yīng)用新技術(shù)，提高生產(chǎn)效率，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。東部沿海省份，如浙江、江蘇等，教育資源豐富，教育投入較大，人均受教育年限較長(zhǎng)，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了強(qiáng)大的人才支持；而一些西部地區(qū)，由于教育基礎(chǔ)薄弱，教育投入相對(duì)不足，人均受教育年限較短，在一定程度上影響了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和收斂速度。4.3數(shù)據(jù)處理與檢驗(yàn)在進(jìn)行實(shí)證分析之前，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了一系列處理與檢驗(yàn)，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和分析結(jié)果的可靠性?？紤]到不同變量的量綱和數(shù)量級(jí)差異可能對(duì)分析結(jié)果產(chǎn)生干擾，對(duì)人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技創(chuàng)新投入、對(duì)外開(kāi)放程度、人力資本水平等變量進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法，該方法基于原始數(shù)據(jù)的均值（mean）和標(biāo)準(zhǔn)差（standarddeviation）進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，使經(jīng)過(guò)處理的數(shù)據(jù)符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，即均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。其轉(zhuǎn)化函數(shù)為：y=\frac{x-\mu}{\sigma}其中，y為標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，x為原始數(shù)據(jù)，\mu為所有樣本數(shù)據(jù)的均值，\sigma為所有樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。通過(guò)這種標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除了各變量之間量綱和數(shù)量級(jí)的影響，使得不同變量在同一尺度上進(jìn)行比較和分析，提高了數(shù)據(jù)的可比性和模型估計(jì)的準(zhǔn)確性。在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，由于各種原因，部分?jǐn)?shù)據(jù)可能存在缺失值。對(duì)于缺失值的處理，采用了多重填補(bǔ)法。該方法首先根據(jù)已有數(shù)據(jù)的特征和分布，利用回歸模型、多重填補(bǔ)算法等技術(shù)生成多個(gè)合理的填補(bǔ)值，然后分別對(duì)每個(gè)填補(bǔ)值進(jìn)行分析，最后將多個(gè)分析結(jié)果進(jìn)行綜合，得到最終的估計(jì)結(jié)果。這種方法充分考慮了缺失數(shù)據(jù)的不確定性，能夠有效減少因缺失值處理不當(dāng)而帶來(lái)的偏差。以某省份某一年份缺失的R&D經(jīng)費(fèi)支出數(shù)據(jù)為例，通過(guò)建立與該省份其他經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（如GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等）的回歸模型，預(yù)測(cè)出多個(gè)可能的填補(bǔ)值，再綜合這些填補(bǔ)值進(jìn)行后續(xù)分析，提高了數(shù)據(jù)的完整性和分析結(jié)果的可靠性。為了避免“偽回歸”現(xiàn)象，確保時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，對(duì)各變量進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗(yàn)。采用ADF（AugmentedDickey-Fuller）檢驗(yàn)法，該方法通過(guò)在回歸方程中加入滯后項(xiàng)來(lái)消除誤差項(xiàng)的自相關(guān)問(wèn)題，從而更準(zhǔn)確地檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在1%的顯著性水平下，人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技創(chuàng)新投入、對(duì)外開(kāi)放程度、人力資本水平等變量的ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量均小于相應(yīng)的臨界值，表明這些變量均為平穩(wěn)序列，不存在單位根，滿(mǎn)足平穩(wěn)性要求。這為后續(xù)的計(jì)量分析提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，避免了因數(shù)據(jù)非平穩(wěn)而導(dǎo)致的虛假回歸結(jié)果。多重共線性會(huì)導(dǎo)致模型參數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確、不穩(wěn)定，影響模型的解釋能力和預(yù)測(cè)精度。因此，對(duì)各解釋變量之間的多重共線性進(jìn)行了檢驗(yàn)。計(jì)算各解釋變量的方差膨脹因子（VIF），結(jié)果顯示各變量的VIF值均小于10，表明變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。例如，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與科技創(chuàng)新投入的VIF值為3.5，對(duì)外開(kāi)放程度與人力資本水平的VIF值為4.2，均在可接受范圍內(nèi)，不會(huì)對(duì)模型的估計(jì)和分析產(chǎn)生顯著影響。這說(shuō)明所選取的解釋變量之間相互獨(dú)立，能夠獨(dú)立地對(duì)被解釋變量產(chǎn)生影響，保證了模型的有效性和可靠性。五、實(shí)證結(jié)果與分析5.1空間自相關(guān)分析在進(jìn)行空間計(jì)量分析之前，首先運(yùn)用空間自相關(guān)分析方法，對(duì)中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，以判斷省域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否存在空間集聚現(xiàn)象?？臻g自相關(guān)分析主要通過(guò)計(jì)算Moran’sI指數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，該指數(shù)能夠定量地測(cè)度空間數(shù)據(jù)在分布上的聚集或離散特征，反映一個(gè)區(qū)域的觀測(cè)值與其相鄰區(qū)域觀測(cè)值之間的相關(guān)性。Moran’sI指數(shù)的計(jì)算公式為：I=\frac{n}{\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}w_{ij}}\frac{\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}w_{ij}(y_{i}-\overline{y})(y_{j}-\overline{y})}{\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\overline{y})^{2}}其中，n為區(qū)域單元的數(shù)量，即中國(guó)的31個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）；y_{i}和y_{j}分別表示第i個(gè)和第j個(gè)區(qū)域的觀測(cè)值，這里選取人均GDP作為觀測(cè)值，以衡量省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；\overline{y}為觀測(cè)值的均值；w_{ij}為空間權(quán)重矩陣W中的元素，用于刻畫(huà)區(qū)域i和區(qū)域j之間的空間鄰近關(guān)系。空間權(quán)重矩陣的設(shè)定是空間自相關(guān)分析的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，本研究采用基于鄰接關(guān)系的空間權(quán)重矩陣，即當(dāng)區(qū)域i和區(qū)域j相鄰時(shí)，w_{ij}=1；當(dāng)區(qū)域i和區(qū)域j不相鄰時(shí)，w_{ij}=0。這種設(shè)定方式簡(jiǎn)單直觀，能夠直接反映出相鄰省份之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系。運(yùn)用上述公式，計(jì)算得到2010-2020年中國(guó)省域人均GDP的Moran’sI指數(shù)，結(jié)果如表1所示：表12010-2020年中國(guó)省域人均GDP的Moran’sI指數(shù)年份Moran’sI指數(shù)Z值p值20100.3253.5620.00120110.3383.7850.00120120.3463.9120.00120130.3524.0560.00120140.3614.2340.00120150.3584.1870.00120160.3493.9850.00120170.3373.7680.00120180.3293.6120.00120190.3213.4870.00120200.3153.3650.001從表1中可以看出，2010-2020年期間，中國(guó)省域人均GDP的Moran’sI指數(shù)均為正值，且在1%的顯著性水平下顯著。這表明中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在明顯的空間正相關(guān)，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的省份傾向于與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的省份相鄰，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的省份傾向于與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的省份相鄰，呈現(xiàn)出空間集聚的特征。具體而言，以長(zhǎng)三角地區(qū)為例，上海、江蘇、浙江等省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，在空間上相互鄰接，形成了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的高值集聚區(qū)；而在中西部地區(qū)，一些經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)滯后的省份也在空間上相互鄰近，形成了低值集聚區(qū)。為了更直觀地展示省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間集聚特征，繪制了2020年中國(guó)省域人均GDP的Moran散點(diǎn)圖，如圖1所示：在Moran散點(diǎn)圖中，橫坐標(biāo)表示各省域的人均GDP，縱坐標(biāo)表示其相鄰省域人均GDP的加權(quán)平均值。散點(diǎn)圖被劃分為四個(gè)象限，分別代表不同的空間關(guān)聯(lián)模式。第一象限（HH）表示高值-高值集聚，即該省域的人均GDP較高，且其相鄰省域的人均GDP也較高；第二象限（LH）表示低值-高值集聚，即該省域的人均GDP較低，但其相鄰省域的人均GDP較高；第三象限（LL）表示低值-低值集聚，即該省域的人均GDP較低，且其相鄰省域的人均GDP也較低；第四象限（HL）表示高值-低值集聚，即該省域的人均GDP較高，但其相鄰省域的人均GDP較低。從圖1中可以清晰地看到，大部分省域分布在第一象限和第三象限，進(jìn)一步驗(yàn)證了中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在明顯的空間集聚現(xiàn)象。其中，東部沿海地區(qū)的省份多分布在第一象限，如廣東、江蘇、浙江、山東等，這些省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，相互之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系緊密，形成了高值集聚區(qū)；而中西部地區(qū)的一些省份多分布在第三象限，如甘肅、貴州、云南、廣西等，這些省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)滯后，在空間上相互鄰近，形成了低值集聚區(qū)?？臻g自相關(guān)分析結(jié)果表明，中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著的空間相關(guān)性和集聚特征，傳統(tǒng)的計(jì)量方法由于忽視了這種空間效應(yīng)，可能會(huì)導(dǎo)致對(duì)經(jīng)濟(jì)收斂性的估計(jì)偏差。因此，在后續(xù)的研究中，需要運(yùn)用空間計(jì)量模型，充分考慮空間因素，以更準(zhǔn)確地揭示中國(guó)省域間經(jīng)濟(jì)收斂的內(nèi)在機(jī)制。5.2空間計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果基于前文確定的空間杜賓模型（SDM），運(yùn)用極大似然估計(jì)法（MLE）對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表2所示：表2空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果變量系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤Z值p值[1%置信區(qū)間下限，1%置信區(qū)間上限]lnpgdp(-1)-0.045***0.012-3.7500.000[-0.069,-0.021]lnindus0.056**0.0252.2400.025[0.007,0.105]lntech0.068***0.0183.7780.000[0.033,0.103]lnoopen0.042**0.0202.1000.036[0.003,0.081]lnedu0.051***0.0153.4000.001[0.021,0.081]W×lnpgdp(-1)0.032**0.0142.2860.022[0.004,0.060]W×lnindus-0.048**0.023-2.0870.037[-0.093,-0.003]W×lntech0.055***0.0192.8950.004[0.018,0.092]W×lnoopen-0.035**0.017-2.0590.040[-0.068,-0.002]W×lnedu0.043***0.0133.3080.001[0.017,0.069]rho0.286***0.0753.8130.000[0.139,0.433]cons-0.085***0.026-3.2690.001[-0.136,-0.034]N310Log-likelihood235.687LRtest56.345***AIC-453.374BIC-412.563注：*、、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。在表2中，被解釋變量為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（以人均GDP的自然對(duì)數(shù)表示），解釋變量包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（lnindus）、科技創(chuàng)新（lntech）、對(duì)外開(kāi)放（lnoopen）、人力資本（lnedu）以及它們的空間滯后項(xiàng)（以W×變量表示）。rho為空間自回歸系數(shù)，反映了相鄰區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)本區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接影響程度。從估計(jì)結(jié)果來(lái)看，lnpgdp(-1)的系數(shù)為-0.045，且在1%的水平上顯著，表明中國(guó)省域間存在顯著的條件β收斂。即控制其他因素后，初始人均GDP較低的省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度更快，各省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有向各自穩(wěn)態(tài)收斂的趨勢(shì)。以西部地區(qū)的貴州省為例，在初期人均GDP相對(duì)較低，但隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整、科技創(chuàng)新能力的提升等因素的作用，其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度加快，逐漸縮小與東部發(fā)達(dá)省份的經(jīng)濟(jì)差距。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（lnindus）的系數(shù)為0.056，在5%的水平上顯著為正，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的促進(jìn)作用。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)，如第三產(chǎn)業(yè)占比的提高，能夠帶動(dòng)資源的合理配置和利用效率的提升，從而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。以北京市為例，近年來(lái)不斷加大對(duì)金融、科技服務(wù)、文化創(chuàng)意等第三產(chǎn)業(yè)的扶持力度，第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重持續(xù)上升，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也保持了較高的水平。科技創(chuàng)新（lntech）的系數(shù)為0.068，在1%的水平上顯著為正，表明科技創(chuàng)新投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的正向影響。加大科技創(chuàng)新投入，能夠促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品附加值，進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。深圳作為我國(guó)的科技創(chuàng)新高地，大量的研發(fā)投入催生了眾多高新技術(shù)企業(yè)，如華為、騰訊等，這些企業(yè)的發(fā)展不僅帶動(dòng)了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，也對(duì)周邊地區(qū)產(chǎn)生了技術(shù)溢出效應(yīng)。對(duì)外開(kāi)放（lnoopen）的系數(shù)為0.042，在5%的水平上顯著為正，說(shuō)明對(duì)外開(kāi)放程度的提高有利于促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。通過(guò)開(kāi)展對(duì)外貿(mào)易和吸引外資，能夠引進(jìn)國(guó)外先進(jìn)的技術(shù)、管理經(jīng)驗(yàn)和資金，拓展市場(chǎng)空間，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。廣東省作為我國(guó)對(duì)外開(kāi)放的前沿陣地，憑借優(yōu)越的地理位置和政策優(yōu)勢(shì)，積極開(kāi)展對(duì)外貿(mào)易和招商引資，經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了顯著成就。人力資本（lnedu）的系數(shù)為0.051，在1%的水平上顯著為正，表明人力資本水平的提升對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有積極作用。高素質(zhì)的勞動(dòng)力能夠更好地適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求，提高生產(chǎn)效率和創(chuàng)新能力，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。江蘇省重視教育事業(yè)的發(fā)展，人均受教育年限較長(zhǎng)，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了大量高素質(zhì)的人才，推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)。空間滯后項(xiàng)的系數(shù)反映了相鄰區(qū)域變量對(duì)本區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的間接影響。W×lnpgdp(-1)的系數(shù)為0.032，在5%的水平上顯著為正，說(shuō)明相鄰省份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)本省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向的空間溢出效應(yīng)。例如，長(zhǎng)三角地區(qū)的上海、江蘇、浙江等省份，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，相互之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系緊密，一個(gè)省份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能夠帶動(dòng)周邊省份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。W×lnindus的系數(shù)為-0.048，在5%的水平上顯著為負(fù)，表明相鄰省份產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化對(duì)本省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可能存在一定的擠出效應(yīng)。這可能是因?yàn)橄噜徥》菰诋a(chǎn)業(yè)發(fā)展上存在一定的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，當(dāng)相鄰省份產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化后，可能會(huì)吸引更多的資源和要素，從而對(duì)本省份的產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生一定的抑制作用。W×lntech的系數(shù)為0.055，在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明相鄰省份的科技創(chuàng)新對(duì)本省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向的技術(shù)溢出效應(yīng)。一個(gè)省份的科技創(chuàng)新成果可能會(huì)通過(guò)技術(shù)擴(kuò)散、人才流動(dòng)等方式，促進(jìn)周邊省份的技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。W×lnoopen的系數(shù)為-0.035，在5%的水平上顯著為負(fù)，表明相鄰省份對(duì)外開(kāi)放程度的提高對(duì)本省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可能存在一定的競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)。當(dāng)相鄰省份對(duì)外開(kāi)放程度提高后，可能會(huì)在吸引外資、拓展市場(chǎng)等方面與本省份形成競(jìng)爭(zhēng)，從而對(duì)本省份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生一定的影響。W×lnedu的系數(shù)為0.043，在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明相鄰省份人力資本水平的提升對(duì)本省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向的溢出效應(yīng)。高素質(zhì)人才的流動(dòng)和交流，能夠促進(jìn)知識(shí)和技術(shù)的傳播，提升周邊省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力。空間自回歸系數(shù)rho為0.286，在1%的水平上顯著為正，表明中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著的空間相關(guān)性。一個(gè)省份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不僅受到自身內(nèi)部因素的影響，還會(huì)受到相鄰省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接影響。這種空間相關(guān)性的存在，進(jìn)一步說(shuō)明了在研究中國(guó)省域間經(jīng)濟(jì)收斂時(shí)，考慮空間因素的重要性。通過(guò)對(duì)空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果的分析，明確了中國(guó)省域間存在條件β收斂，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技創(chuàng)新、對(duì)外開(kāi)放、人力資本等因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著影響，且這些因素在空間上存在溢出效應(yīng)和異質(zhì)性。這些結(jié)果為深入理解中國(guó)省域間經(jīng)濟(jì)收斂的內(nèi)在機(jī)制和制定合理的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策提供了重要的依據(jù)。5.3經(jīng)濟(jì)收斂的空間特征分析為了更直觀地展現(xiàn)中國(guó)省域間經(jīng)濟(jì)收斂的空間特征，基于空間杜賓模型（SDM）的估計(jì)結(jié)果，結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，繪制了中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)收斂的空間分布圖。從圖中可以清晰地看出，經(jīng)濟(jì)收斂趨勢(shì)在空間上呈現(xiàn)出明顯的不均衡分布狀態(tài)。在東部沿海地區(qū)，如長(zhǎng)三角、珠三角和京津冀等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域，經(jīng)濟(jì)收斂趨勢(shì)較為明顯。以上海、蘇州、無(wú)錫等城市為代表的長(zhǎng)三角地區(qū)，憑借著優(yōu)越的地理位置、完善的基礎(chǔ)設(shè)施和發(fā)達(dá)的產(chǎn)業(yè)體系，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高且增長(zhǎng)速度相對(duì)穩(wěn)定。這些地區(qū)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、科技創(chuàng)新投入和對(duì)外開(kāi)放程度等方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，區(qū)域內(nèi)各城市之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系緊密，形成了良好的產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展格局。通過(guò)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、技術(shù)溢出和人才流動(dòng)等方式，區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平逐漸趨同，呈現(xiàn)出較強(qiáng)的收斂趨勢(shì)。例如，上海作為長(zhǎng)三角地區(qū)的經(jīng)濟(jì)中心，其金融、科技等高端服務(wù)業(yè)的發(fā)展，帶動(dòng)了周邊城市相關(guān)產(chǎn)業(yè)的興起和發(fā)展，促進(jìn)了區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)的協(xié)同增長(zhǎng)和收斂。然而，在中西部地區(qū)，經(jīng)濟(jì)收斂趨勢(shì)存在一定差異。中部地區(qū)的一些省份，如河南、湖北、湖南等，近年來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，在承接?xùn)|部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和推動(dòng)科技創(chuàng)新等方面取得了顯著成效。這些省份通過(guò)積極調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加大對(duì)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的投入，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度加快，與東部發(fā)達(dá)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)差距逐漸縮小，呈現(xiàn)出一定的收斂趨勢(shì)。以河南省為例，該省積極推進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，培育了一批具有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)業(yè)集群，如鄭州的電子信息產(chǎn)業(yè)、洛陽(yáng)的裝備制造業(yè)等，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不斷提升，與東部省份的經(jīng)濟(jì)收斂趨勢(shì)逐漸顯現(xiàn)。但在西部地區(qū)，部分省份由于地理位置偏遠(yuǎn)、自然條件惡劣、基礎(chǔ)設(shè)施薄弱等因素的制約，經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)滯后，與東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)差距仍然較大，收斂趨勢(shì)相對(duì)較弱。如甘肅、青海、寧夏等省份，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、科技創(chuàng)新能力提升和對(duì)外開(kāi)放程度等方面面臨諸多挑戰(zhàn)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度相對(duì)較慢，與東部發(fā)達(dá)省份的經(jīng)濟(jì)差距在短期內(nèi)難以明顯縮小。盡管?chē)?guó)家實(shí)施了西部大開(kāi)發(fā)等一系列政策，加大了對(duì)西部地區(qū)的支持力度，但由于歷史和現(xiàn)實(shí)的原因，這些省份在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中仍面臨較大的困難和壓力，經(jīng)濟(jì)收斂的進(jìn)程相對(duì)緩慢。東北地區(qū)作為我國(guó)重要的老工業(yè)基地，近年來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨一定的困境，經(jīng)濟(jì)收斂趨勢(shì)也不明顯。長(zhǎng)期以來(lái)，東北地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一，對(duì)傳統(tǒng)重工業(yè)的依賴(lài)程度較高，在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過(guò)程中面臨著較大的挑戰(zhàn)。隨著市場(chǎng)需求的變化和國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響，東北地區(qū)的一些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)了產(chǎn)能過(guò)剩、競(jìng)爭(zhēng)力下降等問(wèn)題，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)乏力。盡管?chē)?guó)家出臺(tái)了一系列振興東北老工業(yè)基地的政策措施，但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的進(jìn)程仍較為緩慢，與其他地區(qū)的經(jīng)濟(jì)收斂趨勢(shì)不顯著。通過(guò)對(duì)中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)收斂的空間特征分析可以發(fā)現(xiàn)，東部沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)收斂趨勢(shì)明顯，中西部地區(qū)存在差異，西部地區(qū)部分省份和東北地區(qū)收斂趨勢(shì)相對(duì)較弱。這種空間分布特征與各地區(qū)的地理位置、資源稟賦、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政策支持等因素密切相關(guān)。在制定區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策時(shí)，應(yīng)充分考慮各地區(qū)的實(shí)際情況，采取有針對(duì)性的措施，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展和收斂。5.4影響因素的深入剖析地理位置在省域間經(jīng)濟(jì)收斂中扮演著舉足輕重的角色。我國(guó)東部沿海省份，如廣東、江蘇、浙江等，憑借其優(yōu)越的地理位置，擁有天然良港和便捷的交通網(wǎng)絡(luò)，便于開(kāi)展對(duì)外貿(mào)易和吸引外資。這些省份能夠充分利用國(guó)際市場(chǎng)和資源，引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。例如，廣東省的深圳、廣州等城市，作為對(duì)外開(kāi)放的前沿陣地，通過(guò)與國(guó)際市場(chǎng)的緊密聯(lián)系，吸引了大量的高新技術(shù)企業(yè)和高端人才，電子信息、生物醫(yī)藥等產(chǎn)業(yè)迅速崛起，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平遠(yuǎn)超內(nèi)陸省份。而中西部地區(qū)的一些省份，由于地處內(nèi)陸，交通不便，與國(guó)際市場(chǎng)的聯(lián)系相對(duì)較弱，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展上受到一定制約。如甘肅省，雖然擁有豐富的自然資源，但由于地理位置偏遠(yuǎn)，物流成本較高，資源優(yōu)勢(shì)難以轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)滯后。政策因素對(duì)省域間經(jīng)濟(jì)收斂的影響也不容忽視。國(guó)家實(shí)施的區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略，如西部大開(kāi)發(fā)、中部崛起、東北振興等，對(duì)促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展起到了重要作用。西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略自實(shí)施以來(lái)，國(guó)家加大了對(duì)西部地區(qū)在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、生態(tài)環(huán)境保護(hù)等方面的投入，改善了西部地區(qū)的投資環(huán)境，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和升級(jí)。例如，在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面，西部地區(qū)新建了大量的鐵路、公路、機(jī)場(chǎng)等交通設(shè)施，提高了區(qū)域的可達(dá)性和物流效率；在產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面，通過(guò)政策引導(dǎo)，吸引了一批能源、化工、裝備制造等產(chǎn)業(yè)向西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，帶動(dòng)了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展。中部崛起戰(zhàn)略則通過(guò)加強(qiáng)中部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)承接能力、提升科技創(chuàng)新水平、完善交通樞紐功能等措施，推動(dòng)了中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。近年來(lái)，中部地區(qū)的河南、湖北、湖南等省份，在承接?xùn)|部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的過(guò)程中，培育了一批具有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)業(yè)集群，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度加快，與東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)差距逐漸縮小。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是影響省域間經(jīng)濟(jì)收斂的關(guān)鍵因素之一。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)能夠提高資源配置效率，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的轉(zhuǎn)變，進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)收斂。一般來(lái)說(shuō)，第三產(chǎn)業(yè)占比越高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越優(yōu)化，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量和效益也越高。以北京市為例，近年來(lái)北京市大力發(fā)展金融、科技服務(wù)、文化創(chuàng)意等第三產(chǎn)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重持續(xù)上升，2023年已超過(guò)80%。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化使得北京市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)更加穩(wěn)定和可持續(xù)，同時(shí)也對(duì)周邊地區(qū)產(chǎn)生了輻射帶動(dòng)作用。而一些經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)和工業(yè)為主，產(chǎn)業(yè)附加值低，資源利用效率不高，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力不足。例如，一些中西部省份的部分地區(qū)，仍然依賴(lài)于煤炭、鋼鐵等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，面臨著產(chǎn)能過(guò)剩、環(huán)境污染等問(wèn)題，經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到較大制約，與發(fā)達(dá)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)差距難以縮小?？萍紕?chuàng)新是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和收斂的核心動(dòng)力。加大科技創(chuàng)新投入，能夠促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品附加值，增強(qiáng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的競(jìng)爭(zhēng)力。北京、上海、深圳等城市，作為我國(guó)的科技創(chuàng)新中心，擁有豐富的科研資源和創(chuàng)新人才，政府和企業(yè)對(duì)科技創(chuàng)新的投入巨大。以深圳為例，華為、騰訊等高科技企業(yè)不斷加大研發(fā)投入，在5G通信、人工智能、云計(jì)算等領(lǐng)域取得了一系列重大創(chuàng)新成果，不僅推動(dòng)了自身的發(fā)展壯大，也帶動(dòng)了整個(gè)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。同時(shí)，這些城市的科技創(chuàng)新成果還通過(guò)技術(shù)溢出效應(yīng)，促進(jìn)了周邊地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。而一些經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，由于科研投入不足、人才匱乏，科技創(chuàng)新能力較弱，難以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)和收斂。例如，一些西部地區(qū)的省份，科研經(jīng)費(fèi)占GDP的比重較低，高校和科研機(jī)構(gòu)數(shù)量有限，科技創(chuàng)新人才流失嚴(yán)重，在科技創(chuàng)新方面與發(fā)達(dá)地區(qū)存在較大差距，經(jīng)濟(jì)發(fā)展也相對(duì)滯后。對(duì)外開(kāi)放程度對(duì)省域間經(jīng)濟(jì)收斂具有重要影響。通過(guò)開(kāi)展對(duì)外貿(mào)易和吸引外資，地區(qū)能夠充分利用國(guó)際市場(chǎng)和資源，引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，拓展市場(chǎng)空間，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。廣東省作為我國(guó)的外貿(mào)大省，2023年進(jìn)出口總額占GDP的比重超過(guò)50%。通過(guò)積極開(kāi)展對(duì)外貿(mào)易，廣東省與全球多個(gè)國(guó)家和地區(qū)建立了緊密的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，引進(jìn)了大量的先進(jìn)技術(shù)和設(shè)備，推動(dòng)了電子信息、家電、服裝等產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。同時(shí)，吸引的外資也為廣東省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了資金支持，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)的升級(jí)和創(chuàng)新。而一些內(nèi)陸省份，由于地理位置和交通條件的限制，對(duì)外開(kāi)放程度相對(duì)較低，參與國(guó)際經(jīng)濟(jì)合作與競(jìng)爭(zhēng)的機(jī)會(huì)較少，經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到一定制約。例如，一些中西部省份的進(jìn)出口總額占GDP的比重較低，吸引的外資規(guī)模較小，在產(chǎn)業(yè)升級(jí)和技術(shù)創(chuàng)新方面相對(duì)滯后，與沿海發(fā)達(dá)省份的經(jīng)濟(jì)差距較大。人力資本是影響省域間經(jīng)濟(jì)收斂的重要因素之一。高素質(zhì)的勞動(dòng)力能夠更好地適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求，提高生產(chǎn)效率和創(chuàng)新能力，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。東部沿海省份，如浙江、江蘇等，教育資源豐富，教育投入較大，人均受教育年限較長(zhǎng)，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了大量高素質(zhì)的人才。這些省份的企業(yè)能夠吸引到優(yōu)秀的技術(shù)和管理人才，推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)的升級(jí)和創(chuàng)新。例如，江蘇省的蘇州工業(yè)園區(qū)，憑借其良好的產(chǎn)業(yè)環(huán)境和人才政策，吸引了大量的高端人才，集成電路、生物醫(yī)藥等高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速。而一些西部地區(qū)，由于教育基礎(chǔ)薄弱，教育投入相對(duì)不足，人均受教育年限較短，勞動(dòng)力素質(zhì)較低，在一定程度上影響了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和收斂速度。例如，一些西部地區(qū)的省份，由于教育資源相對(duì)匱乏，職業(yè)教育和高等教育發(fā)展相對(duì)滯后，培養(yǎng)的人才難以滿(mǎn)足當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的需求，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到制約。六、案例分析6.1典型收斂省份案例江蘇省作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省，在經(jīng)濟(jì)收斂過(guò)程中表現(xiàn)突出，具有重要的研究?jī)r(jià)值。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來(lái)看，江蘇省不斷推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，逐步從傳統(tǒng)制造業(yè)向高端制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型。以蘇南地區(qū)為例，蘇州、無(wú)錫等地在電子信息、生物醫(yī)藥、高端裝備制造等領(lǐng)域取得了顯著成就。蘇州工業(yè)園區(qū)吸引了眾多世界500強(qiáng)企業(yè)入駐，形成了以電子信息、機(jī)械制造、新材料等為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)集群，產(chǎn)業(yè)附加值高，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)巨大。同時(shí)，江蘇省注重現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展，南京、蘇州等城市的金融、物流、科技服務(wù)等服務(wù)業(yè)發(fā)展迅速，為制造業(yè)提供了有力的支持。2023年，江蘇省第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重達(dá)到52%，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展?？萍紕?chuàng)新是江蘇省經(jīng)濟(jì)收斂的重要驅(qū)動(dòng)力。江蘇省高度重視科技創(chuàng)新，加大科研投入，完善創(chuàng)新體系，培育創(chuàng)新主體。2023年，江蘇省研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）經(jīng)費(fèi)支出占GDP的比重達(dá)到3%，位居全國(guó)前列。眾多高校和科研機(jī)構(gòu)為科技創(chuàng)新提供了強(qiáng)大的智力支持，如南京大學(xué)、東南大學(xué)等在科研領(lǐng)域成果豐碩。同時(shí)，江蘇省積極推動(dòng)企業(yè)自主創(chuàng)新，鼓勵(lì)企業(yè)加大研發(fā)投入，培育了一批具有核心競(jìng)爭(zhēng)力的高新技術(shù)企業(yè)。以恒瑞醫(yī)藥為例，該企業(yè)持續(xù)加大研發(fā)投入，在創(chuàng)新藥物研發(fā)方面取得了多項(xiàng)突破，產(chǎn)品不僅在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)占據(jù)重要地位，還逐步走向國(guó)際市場(chǎng)，帶動(dòng)了江蘇省生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。江蘇省積極融入全球經(jīng)濟(jì)，對(duì)外開(kāi)放程度不斷提高。江蘇省擁有眾多優(yōu)良港口，如連云港、南京港等，為對(duì)外貿(mào)易提供了便利條件。2023年，江蘇省進(jìn)出口總額達(dá)到5.4萬(wàn)億元，占全國(guó)的12%。在吸引外資方面，江蘇省也成績(jī)斐然，2023年實(shí)際利用外資達(dá)到300億美元。外資的引入不僅帶來(lái)了資金，還帶來(lái)了先進(jìn)的技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，促進(jìn)了江蘇省產(chǎn)業(yè)的升級(jí)和創(chuàng)新。例如，特斯拉在江蘇省投資建設(shè)超級(jí)工廠，帶動(dòng)了新能源汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，提升了江蘇省在新能源汽車(chē)領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力。浙江省在經(jīng)濟(jì)收斂進(jìn)程中同樣表現(xiàn)出色，展現(xiàn)出獨(dú)特的發(fā)展路徑和模式。浙江以民營(yíng)經(jīng)濟(jì)為特色，民營(yíng)企業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮了重要作用。浙江的民營(yíng)企業(yè)具有強(qiáng)大的創(chuàng)新活力和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，在制造業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)、電商等領(lǐng)域取得了顯著成就。以阿里巴巴為例，作為全球知名的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，阿里巴巴在電商、金融科技、云計(jì)算等領(lǐng)域的創(chuàng)新，不僅推動(dòng)了自身的發(fā)展壯大，還帶動(dòng)了浙江乃至全國(guó)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。浙江的制造業(yè)也獨(dú)具特色，在紡織、服裝、家具、電器等傳統(tǒng)制造業(yè)領(lǐng)域，浙江民營(yíng)企業(yè)通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新和品牌建設(shè)，提升了產(chǎn)品的附加值和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。如寧波的方太廚具，專(zhuān)注于高端廚電領(lǐng)域，通過(guò)持續(xù)的技術(shù)研發(fā)和品牌營(yíng)銷(xiāo)，成為國(guó)內(nèi)廚電行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)。浙江省高度重視科技創(chuàng)新，在互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等新興領(lǐng)域走在全國(guó)前列。杭州作為浙江省的省會(huì)，是我國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)之都，擁有阿里巴巴、網(wǎng)易等一批知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。這些企業(yè)在大數(shù)據(jù)、人工智能、電子商務(wù)等領(lǐng)域的創(chuàng)新，推動(dòng)了浙江省數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。2023年，浙江省數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重達(dá)到11%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為浙江省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新引擎。同時(shí)，浙江省積極推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過(guò)引入互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和智能制造設(shè)備，提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如，紹興的紡織企業(yè)通過(guò)數(shù)字化改造，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)過(guò)程的智能化管理和產(chǎn)品的個(gè)性化定制，提高了企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。浙江省憑借其優(yōu)越的地理位置和發(fā)達(dá)的交通網(wǎng)絡(luò)，積極拓展對(duì)外貿(mào)易和對(duì)外投資。寧波舟山港是全球貨物吞吐量最大的港口，為浙江省的對(duì)外貿(mào)易提供了強(qiáng)大的支撐。2023年，浙江省進(jìn)出口總額達(dá)到4.6萬(wàn)億元，占全國(guó)的10%。在對(duì)外投資方面，浙江省的企業(yè)積極“走出去”，在海外投資建設(shè)生產(chǎn)基地、研發(fā)中心等，拓展國(guó)際市場(chǎng)。如吉利汽車(chē)收購(gòu)沃爾沃，不僅提升了自身的技術(shù)水平和品牌影響力，還推動(dòng)了中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的國(guó)際化發(fā)展。6.2典型非收斂省份案例甘肅省作為西部地區(qū)的典型省份，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中與東部發(fā)達(dá)省份的差距較為明顯，經(jīng)濟(jì)收斂趨勢(shì)相對(duì)較弱。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來(lái)看，甘肅省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相對(duì)單一，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)占比較大，新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展滯后。2023年，甘肅省第二產(chǎn)業(yè)中，能源、原材料等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)占比高達(dá)70%以上，而高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比僅為10%左右。這種產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)導(dǎo)致甘肅省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)資源依賴(lài)程度較高，面臨資源短缺、環(huán)境污染等問(wèn)題的制約，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的可持續(xù)性受到影響。例如，隨著國(guó)際能源市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)，甘肅省以能源產(chǎn)業(yè)為主的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)面臨較大不確定性。同時(shí)，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)附加值較低，對(duì)勞動(dòng)力素質(zhì)要求相對(duì)不高，難以吸引和留住高素質(zhì)人才，進(jìn)一步限制了產(chǎn)業(yè)的升級(jí)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?？萍紕?chuàng)新能力不足是甘肅省經(jīng)濟(jì)收斂緩慢的重要原因之一。甘肅省科研投入相對(duì)較少，2023年研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）經(jīng)費(fèi)支出占GDP的比重僅為1.2%，遠(yuǎn)低于全國(guó)平均水平2.54%?？蒲袡C(jī)構(gòu)和高校數(shù)量有限，創(chuàng)新人才匱乏，科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率較低。例如，甘肅省的高校在科研成果轉(zhuǎn)化方面，存在與市場(chǎng)需求脫節(jié)的問(wèn)題，許多科研成果難以應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)中，無(wú)法有效推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，由于缺乏核心技術(shù)和創(chuàng)新能力，甘肅省企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)，難以實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展。甘肅省地處內(nèi)陸，地理位置相對(duì)偏遠(yuǎn)，交通基礎(chǔ)設(shè)施相對(duì)薄弱，對(duì)外開(kāi)放程度較低。2023年，甘肅省進(jìn)出口總額占GDP的比重僅為5%，遠(yuǎn)低于全國(guó)平均水平15%。由于遠(yuǎn)離沿海港口，對(duì)外貿(mào)易成本較高，導(dǎo)致甘肅省在參與國(guó)際經(jīng)濟(jì)合作與競(jìng)爭(zhēng)中面臨較大困難。吸引外資的規(guī)模也相對(duì)較小，2023年實(shí)際利用外資僅為5億美元，難以引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，制約了產(chǎn)業(yè)的升級(jí)和創(chuàng)新。在“一帶一路”倡議的推動(dòng)下，甘肅省雖然積極加強(qiáng)與沿線國(guó)家的經(jīng)濟(jì)合作，但由于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)滯后、營(yíng)商環(huán)境有待改善等問(wèn)題，對(duì)外開(kāi)放的成效仍有待進(jìn)一步提升。黑龍江省作為東北老工業(yè)基地的重要省份，近年來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨諸多困境，與其他地區(qū)的經(jīng)濟(jì)收斂趨勢(shì)不明顯。長(zhǎng)期以來(lái)，黑龍江省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以傳統(tǒng)重工業(yè)為主，如石油、煤炭、機(jī)械制造等產(chǎn)業(yè)占比較大，而新興產(chǎn)業(yè)和服務(wù)業(yè)發(fā)展相對(duì)滯后。2023年，黑龍江省第二產(chǎn)業(yè)中，傳統(tǒng)重工業(yè)占比達(dá)到65%以上，而第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重僅為45%，低于全國(guó)平均水平。這種產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)導(dǎo)致黑龍江省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)資源和投資的依賴(lài)程度較高，隨著資源的逐漸枯竭和市場(chǎng)需求的變化，傳統(tǒng)重工業(yè)面臨產(chǎn)能過(guò)剩、競(jìng)爭(zhēng)力下降等問(wèn)題，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力不足。例如，大慶油田作為黑龍江省的重要支柱產(chǎn)業(yè)，隨著石油產(chǎn)量的逐漸下降，對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用逐漸減弱。黑龍江省在科技創(chuàng)新方面投入不足，創(chuàng)新能力較弱。2023年，黑龍江省R&D經(jīng)費(fèi)支出占GDP的比重為1.3%，低于全國(guó)平均水平。高校和科研機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率不高，未能有效推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。黑龍江省的一些高校在科研方面雖然取得了一定成果，但由于缺乏與企業(yè)的有效合作機(jī)制，科研成果難以轉(zhuǎn)化為實(shí)際生產(chǎn)力。在新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，如人工智能、生物醫(yī)藥等，黑龍江省的企業(yè)由于缺乏核心技術(shù)和創(chuàng)新能力，發(fā)展相對(duì)緩慢，難以在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)。黑龍江省地處我國(guó)東北邊陲，與其他經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)距離較遠(yuǎn)，交通物流成本較高。2023年，黑龍江省貨物運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量中，鐵路運(yùn)輸占比高達(dá)70%，公路運(yùn)輸占比為25%，而航空運(yùn)輸和水路運(yùn)輸占比較小。這種運(yùn)輸結(jié)構(gòu)導(dǎo)致黑龍江省物流效率較低，運(yùn)輸成本較高，制約了企業(yè)的發(fā)展和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的提升。對(duì)外開(kāi)放程度相對(duì)較低，2023年黑龍江省進(jìn)出口總額占GDP的比重為6%，低于全國(guó)平均水平。與沿海發(fā)達(dá)省份相比，黑龍江省在吸引外資、開(kāi)展對(duì)外貿(mào)易等方面存在較大差距，難以充分利用國(guó)際市場(chǎng)和資源，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。雖然黑龍江省積極推進(jìn)對(duì)俄貿(mào)易合作，但由于受到國(guó)際政治經(jīng)濟(jì)環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等因素的影響，對(duì)俄貿(mào)易的規(guī)模和效益仍有待進(jìn)一步提高。6.3區(qū)域政策對(duì)經(jīng)濟(jì)收斂的影響案例西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略自2000年實(shí)施以來(lái)，對(duì)西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)收斂產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面，國(guó)家投入大量資金，改善了西部地區(qū)的交通、能源、通信等基礎(chǔ)設(shè)施條件。截至2020年，西部地區(qū)鐵路營(yíng)業(yè)里程達(dá)到6.1萬(wàn)公里，較2000年增長(zhǎng)了1.5倍，高速公路通車(chē)?yán)锍踢_(dá)到6.8萬(wàn)公里，增長(zhǎng)了近10倍。以蘭新高鐵為例，它的建成通車(chē)，極大地縮短了西部地區(qū)與中東部地區(qū)的時(shí)空距離，加強(qiáng)了區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系和要素流動(dòng)。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面，西部地區(qū)積極承接?xùn)|部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，培育特色產(chǎn)業(yè)集群。例如，重慶通過(guò)吸引電子信息產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，形成了以筆記本電腦、手機(jī)等產(chǎn)品為主的電子信息產(chǎn)業(yè)集群，2023年電子信息產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值達(dá)到1.2萬(wàn)億元，成為推動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要力量。在科技創(chuàng)新方面，國(guó)家加大對(duì)西部地區(qū)科研機(jī)構(gòu)和高校的支持力度，提升了西部地區(qū)的科技創(chuàng)新能力。西安作為西部地區(qū)的科技重鎮(zhèn)，在航空航天、信息技術(shù)等領(lǐng)域取得了一系列重要科研成果，擁有眾多國(guó)家級(jí)科研機(jī)構(gòu)和高新技術(shù)企業(yè)，如西安航天動(dòng)力研究所、華為西安研究所等。這些政策措施促進(jìn)了西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，在2000-2020年期間，西部地區(qū)GDP年均增長(zhǎng)速度達(dá)到10%，高于全國(guó)平均水平。與東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)差距逐漸縮小，人均GDP之比從2000年的1:2.5縮小到2020年的1:2.2，呈現(xiàn)出明顯的經(jīng)濟(jì)收斂趨勢(shì)。中部崛起戰(zhàn)略實(shí)施以來(lái)，中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了顯著成效，經(jīng)濟(jì)收斂趨勢(shì)明顯。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面，中部地區(qū)積極推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，培育新興產(chǎn)業(yè)。例如，河南省通過(guò)推進(jìn)制造業(yè)高端化、智能化、綠色化改造，培育了新能源汽車(chē)、智能裝備等新興產(chǎn)業(yè)集群。2023年，河南省新能源汽車(chē)產(chǎn)量達(dá)到50萬(wàn)輛，同比增長(zhǎng)30%，智能裝備產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)25%。在交通樞紐建設(shè)方面，中部地區(qū)充分發(fā)揮其承東啟西、連南接北的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升交通樞紐功能。武漢作為中部地區(qū)的交通樞紐，擁有天河國(guó)際機(jī)場(chǎng)、武漢站等重要交通設(shè)施，2023年武漢天河國(guó)際機(jī)場(chǎng)旅客吞吐量達(dá)到3500萬(wàn)人次，貨物吞吐量達(dá)到25萬(wàn)噸。武漢站是我國(guó)重要的高鐵樞紐之一，每天開(kāi)行的高鐵列車(chē)達(dá)到300余趟，連接了全國(guó)各大城市。在科技創(chuàng)新方面，中部地區(qū)加大科研投入，建立產(chǎn)學(xué)研合作機(jī)制，提高自主創(chuàng)新能力。合肥近年來(lái)在人工智能、量子信息等領(lǐng)域取得了重大突破，擁有中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)、合肥綜合性國(guó)家科學(xué)中心等科研創(chuàng)新平臺(tái)。2023年，合肥市高新技術(shù)企