東北地區(qū)工業(yè)發(fā)展空間統(tǒng)計(jì)及影響因素研究

張棟華，袁汝鵬

(東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)院，遼寧 大連 116025)

一、引 言

傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究是以樣本之間的獨(dú)立性為基本前提，往往忽略了空間上相鄰地區(qū)之間的聯(lián)系，進(jìn)而對(duì)得出結(jié)論的正確性產(chǎn)生一定的影響，空間統(tǒng)計(jì)分析將傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)理論與空間分析技術(shù)相結(jié)合，用于對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)進(jìn)行集聚性分析和空間計(jì)量。關(guān)于空間效應(yīng)方面的研究，Bernard［1］在對(duì)歐洲國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行研究時(shí)引入了空間因素，認(rèn)為該地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在空間相關(guān)性。Voss 等［2］利用空間回歸方法對(duì)美國(guó)兒童貧困率進(jìn)行了研究，認(rèn)為引入空間因素時(shí)模型的估計(jì)結(jié)果有了很大改進(jìn)。田成詩(shī)和蓋美［3］運(yùn)用空間統(tǒng)計(jì)對(duì)我國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率進(jìn)行了分析，認(rèn)為我國(guó)地區(qū)勞動(dòng)生產(chǎn)率存在空間集聚性。吳玉鳴和徐建華［4］運(yùn)用空間統(tǒng)計(jì)和面板數(shù)據(jù)模型對(duì)我國(guó)省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行了分析，得出結(jié)論為我國(guó)省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在明顯的空間集聚現(xiàn)象，并且對(duì)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素進(jìn)行了研究。

東北地區(qū)是我國(guó)重要的工業(yè)生產(chǎn)基地，振興戰(zhàn)略實(shí)施十年來(lái)，東北老工業(yè)基地經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，綜合實(shí)力大大增強(qiáng)，居民生活水平顯著提高。隨著東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，越來(lái)越多的學(xué)者對(duì)該地區(qū)工業(yè)發(fā)展進(jìn)行了研究。賀耀敏［5］認(rèn)為，市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)和政府支持能夠推動(dòng)工業(yè)化進(jìn)程，促進(jìn)東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。閻岳［6］認(rèn)為，制約東北工業(yè)發(fā)展的一個(gè)重要因素是融資困難而造成的企業(yè)流動(dòng)資金不足。柳卸林和劉建兵［7］從創(chuàng)新的角度解析了東北地區(qū)工業(yè)的發(fā)展，論證了簡(jiǎn)單的增加投入不能從根本上解決東北地區(qū)的工業(yè)發(fā)展問(wèn)題，只有從創(chuàng)新機(jī)制入手才能使東北地區(qū)工業(yè)可持續(xù)發(fā)展。李萬(wàn)超和呂長(zhǎng)征［8］認(rèn)為，金融市場(chǎng)深化能夠帶來(lái)東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，能夠解決中小企業(yè)的融資問(wèn)題。李鶴和張平宇［9］認(rèn)為，工業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)能夠拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而政府支持、外資驅(qū)動(dòng)和市場(chǎng)需求能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。陳曉剛［10］認(rèn)為，科技創(chuàng)新是東北地區(qū)調(diào)整改造的重點(diǎn)，能夠?qū)|北地區(qū)工業(yè)發(fā)展起促進(jìn)作用，并且從技術(shù)改造和技術(shù)創(chuàng)新方面總結(jié)和分析了東北地區(qū)工業(yè)發(fā)展中的科技創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)。

關(guān)于東北地區(qū)工業(yè)發(fā)展的研究呈現(xiàn)以下特點(diǎn):第一，大多數(shù)研究往往偏重于整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系，很少有單獨(dú)對(duì)工業(yè)進(jìn)行研究的文獻(xiàn)，而工業(yè)作為東北地區(qū)的核心產(chǎn)業(yè)，有其獨(dú)特的歷史地位和經(jīng)濟(jì)地位，有必要對(duì)其單獨(dú)研究。第二，對(duì)東北地區(qū)工業(yè)的研究以定性分析居多，深入定量研究的較少，將空間效應(yīng)納入考慮范圍的研究更是偏少。第三，在對(duì)東北地區(qū)工業(yè)發(fā)展進(jìn)行探討時(shí)，大多數(shù)研究往往僅考慮經(jīng)濟(jì)中具體的單一方面，未能進(jìn)行綜合性的分析。

本文研究可以分為空間統(tǒng)計(jì)分析和影響因素分析兩個(gè)部分?？臻g統(tǒng)計(jì)分析部分利用空間自相關(guān)理論研究了東北三省36 個(gè)市工業(yè)發(fā)展的空間集聚性和異質(zhì)性問(wèn)題;影響因素分析則采用空間面板數(shù)據(jù)模型對(duì)東北三省各市工業(yè)發(fā)展的影響因素及空間溢出效應(yīng)進(jìn)行了研究。

二、模型理論

空間統(tǒng)計(jì)分析是在考慮空間信息的基礎(chǔ)上進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的一種方法，它的核心是空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建和空間自相關(guān)的度量與檢驗(yàn)?？臻g權(quán)重矩陣能夠以矩陣的形式反映空間目標(biāo)之間的相鄰關(guān)系，空間權(quán)重通常采用鄰接標(biāo)準(zhǔn)和距離標(biāo)準(zhǔn)。所謂鄰接標(biāo)準(zhǔn)是以空間鄰接為標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)兩個(gè)地區(qū)相鄰時(shí)定義空間元素為1，其它情況下為0，距離標(biāo)準(zhǔn)以最小距離為標(biāo)準(zhǔn)定義矩陣?？臻g自相關(guān)反映某一地區(qū)與其鄰近區(qū)域某種地理現(xiàn)象的相關(guān)程度，包括全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)。全局空間自相關(guān)是關(guān)于某一經(jīng)濟(jì)活動(dòng)在整個(gè)空間上特征的描述，常用的指標(biāo)有Moran'sI 指數(shù)和Geary'sC 比率，Moran'sI 指數(shù)計(jì)算公式為:

空間面板數(shù)據(jù)模型是在普通面板數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)上引入了空間因素，根據(jù)空間效應(yīng)所在的位置不同可分為空間面板滯后模型和空間誤差面板數(shù)據(jù)模型?？臻g面板滯后模型可以表示為:

Y=αWY+Xβ+μ+ε

其中，E (ε)=0，E (εε')= σ2IN，WY為被解釋變量的空間滯后變量。

空間誤差面板模型是指空間效應(yīng)位于誤差擾動(dòng)項(xiàng)中，模型可以表示為:

Y=Xβ+μ+ξ

ξ=σWξ+ε

其中，E (ε)=0，E (εε')= σ2IN，Wξ為空間誤差項(xiàng)，WY 和Wξ 如果通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，就表明存在空間溢出效應(yīng)。通過(guò)拉格朗日檢驗(yàn)可以判斷模型形式。

三、實(shí)證分析

1.數(shù)據(jù)來(lái)源與指標(biāo)選取

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于《遼寧省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《黑龍江省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《吉林省統(tǒng)計(jì)年鑒》以及中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，時(shí)間為2003—2012年。進(jìn)行空間自相關(guān)統(tǒng)計(jì)時(shí)利用的指標(biāo)為人均工業(yè)增加值，記為IND;在計(jì)算人均工業(yè)增加值及以下人均變量時(shí)，所使用的人口數(shù)均為本年年末和上年年末的平均值;進(jìn)行空間面板模型構(gòu)建時(shí)，以基于索洛模型求出的全要素生產(chǎn)率作為衡量科技的指標(biāo)，全要素生產(chǎn)率在統(tǒng)計(jì)理論中能夠反映科技的進(jìn)步，記為TEC;以各地區(qū)年末人均存貸款余額作為衡量金融市場(chǎng)發(fā)展的指標(biāo)，記為FIN;以各地區(qū)人均一般財(cái)政預(yù)算支出作為衡量政府財(cái)政支出的指標(biāo)，記為EXP;以人均交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)作為衡量交通發(fā)展的指標(biāo)，記為TRA。為消除價(jià)格變化對(duì)模型估計(jì)的影響，對(duì)上述相關(guān)指標(biāo)用價(jià)格指數(shù)進(jìn)行了處理，將其轉(zhuǎn)換為以2003年價(jià)格為基準(zhǔn)的指標(biāo)?？臻g權(quán)重矩陣以基于空間鄰接為標(biāo)準(zhǔn)［11］，記為W。在具體模型估計(jì)時(shí)，以上變量均進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，本文所采用軟件為Arcgis10、GeoDA095i、Matlab 以及R。

2.全局空間自相關(guān)分析

分析東北地區(qū)工業(yè)發(fā)展的整體空間相關(guān)性，利用GeoDA095i 和R 軟件對(duì)該地區(qū)2003—2012年人均工業(yè)增加值進(jìn)行全局空間自相關(guān)分析，計(jì)算了Moran'sI 指數(shù)和Geary'sC 比率兩個(gè)指標(biāo)，結(jié)果顯示，Moran'sI 指數(shù)在2007年之后均位于0.25 以上，且在1%水平上通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，Geary'sC 比率在2007年之后處于0.8—0.9 之間，同樣通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。綜合兩個(gè)指標(biāo)檢驗(yàn)結(jié)果可知，近十年來(lái)，東北地區(qū)工業(yè)發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)性經(jīng)歷了一個(gè)由隨機(jī)性到相關(guān)性的轉(zhuǎn)變，從2007年之后，該地區(qū)工業(yè)在整體上開(kāi)始表現(xiàn)出較強(qiáng)的空間正相關(guān)，空間集聚性逐漸突出，具體特征為鄰近地區(qū)工業(yè)之間發(fā)展相互影響，工業(yè)發(fā)達(dá)的地區(qū)往往和工業(yè)發(fā)達(dá)的地區(qū)聚集在一起，工業(yè)發(fā)展較緩慢的地區(qū)同樣聚集在一起。另外，從指標(biāo)的時(shí)間演變的過(guò)程來(lái)看，Moran'sI 指數(shù)有繼續(xù)上升的趨勢(shì)，Geary'sC 比率有下降的趨勢(shì)，這說(shuō)明東北地區(qū)工業(yè)空間發(fā)展集聚性隨著時(shí)間的推移會(huì)越來(lái)越明顯。

3.局部空間自相關(guān)分析

全局空間自相關(guān)分析是用來(lái)研究整個(gè)區(qū)域的空間模式，并不能夠反映出指標(biāo)空間演變的詳細(xì)路徑，為詳細(xì)反映該地區(qū)的發(fā)展?fàn)顩r，有必要進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析，利用GeoDA095i 軟件對(duì)東北地區(qū)的工業(yè)發(fā)展計(jì)算局部Moran'sI 指數(shù)并生成LISA 聚集圖(圖1)和Moran 散點(diǎn)圖(圖2)，由于各年局部空間自相關(guān)具有遞延性和相似性，此處僅以2012年工業(yè)發(fā)展為代表進(jìn)行分析。

圖1 LISA 聚集圖

如圖1所示，高—高聚集主要集中在遼寧省的中部，該地區(qū)的工業(yè)在整個(gè)東北地區(qū)發(fā)展最繁榮，遼寧省周邊地區(qū)則存在低—高現(xiàn)象，工業(yè)發(fā)展要落后于中部，從遼寧省的整體發(fā)展態(tài)勢(shì)來(lái)看，各市之間工業(yè)發(fā)展層次不一，由中心向四周呈現(xiàn)出地區(qū)發(fā)展不均衡現(xiàn)象。黑龍江省的北部和東部大部分地區(qū)都屬于低—低聚集，大慶市則屬于典型的高—低現(xiàn)象，大慶市擁有中國(guó)第一大油田，石油、石化產(chǎn)業(yè)為其支柱產(chǎn)業(yè)，并且該市位于哈大齊工業(yè)走廊核心節(jié)點(diǎn)，綜合各種優(yōu)勢(shì)使該市的人均工業(yè)增加值比周圍臨近地區(qū)都要高［12］，人均工業(yè)增加值為東北地區(qū)第一。

圖2 Moran 散點(diǎn)圖

如圖2所示，處于Moran 散點(diǎn)圖第一象限表現(xiàn)為高—高集聚，主要為遼寧省中部及沿海地區(qū)，包括營(yíng)口市、鞍山市、遼陽(yáng)市、本溪市、沈陽(yáng)市、大連市和盤錦市，這些地區(qū)位于以沈陽(yáng)市和大連市為中心的雙核經(jīng)濟(jì)發(fā)展地帶，沈陽(yáng)市工業(yè)基礎(chǔ)雄厚，技術(shù)力量強(qiáng)，大連市為東北地區(qū)第一大港口，工業(yè)體系齊全，且該地帶交通便利，空間上存在臨近性，資源上存在互補(bǔ)性，因此，該地帶工業(yè)發(fā)展在在空間上呈現(xiàn)出高—高集聚性。處于第二象限的有丹東市、鐵嶺市、錦州市和阜新市等，該地區(qū)主要位于遼寧省周邊地帶，由此可看出遼寧省工業(yè)發(fā)展的地區(qū)不均衡性。處于第三象限表現(xiàn)出低—低集聚的有大興安嶺市、黑河市、伊春市、鶴崗市、佳木斯市等，這些地區(qū)主要位于黑龍江省的東部和北部地區(qū)，雖然擁有豐富的自然資源，但工業(yè)基礎(chǔ)薄弱，交通不便利，導(dǎo)致其工業(yè)并不發(fā)達(dá)。處于第四象限表現(xiàn)出高—低集聚的為大慶市。

吉林省各市主要分布于散點(diǎn)圖的中心處，空間集聚性不明顯，單獨(dú)對(duì)吉林省分析其空間自相關(guān)指標(biāo)，計(jì)算得Moran'sI 指數(shù)為－0.464，P 值為0.072，結(jié)果表明吉林省工業(yè)發(fā)展的不存在空間自相關(guān)，集聚性現(xiàn)象不明顯。

4.影響因素研究

前文闡述了東北地區(qū)工業(yè)發(fā)展存在空間自相關(guān)，因而可以通過(guò)建立空間面板數(shù)據(jù)模型對(duì)工業(yè)發(fā)展的影響因素及空間溢出效應(yīng)進(jìn)行研究［13－14］。通過(guò)拉格朗日檢驗(yàn)LM 及Robust LM 判別出模型的具體形式，關(guān)于模型的處理均通過(guò)Matlab7.0實(shí)現(xiàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。從OLS 的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，空間滯后面板模型與空間誤差面板模型均通過(guò)了檢驗(yàn)，表明東北地區(qū)各市工業(yè)的增長(zhǎng)不僅受到鄰近地區(qū)工業(yè)增長(zhǎng)溢出效應(yīng)的影響，而且還受到鄰近地區(qū)的誤差沖擊。另外，從表1中看出，空間特定效應(yīng)的結(jié)果均顯著并且相對(duì)于其它三種效應(yīng)來(lái)說(shuō)是最優(yōu)的。因此，使用空間特定效應(yīng)形式的滯后面板模型和誤差面板模型可以對(duì)東北地區(qū)工業(yè)發(fā)展進(jìn)行研究分析。

表1 空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果

空間特定效應(yīng)僅考慮空間地區(qū)效應(yīng)而不考慮時(shí)間效應(yīng)，也就是說(shuō)，在進(jìn)行模型估計(jì)時(shí)僅考慮各市之間的地區(qū)差異而不考慮時(shí)間變化對(duì)工業(yè)的影響，為了便于比較，本文同時(shí)估計(jì)了普通面板模型，估計(jì)結(jié)果如表2所示。

表2 面板數(shù)據(jù)線性回歸結(jié)果

首先，從空間滯后面板模型和空間誤差面板模型的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，兩者之間的估計(jì)結(jié)果相差不大，并且都通過(guò)了檢驗(yàn)，兩個(gè)模型的調(diào)整擬合優(yōu)度均在90%，說(shuō)明引入空間因素后模型符合統(tǒng)計(jì)理論要求。因此，用空間滯后面板模型和空間誤差面板模型對(duì)東北地區(qū)工業(yè)影響因素進(jìn)行研究具有很好的解釋能力，能夠用于統(tǒng)計(jì)分析。

其次，科技、金融、政府財(cái)政支出和交通發(fā)展的系數(shù)均顯著為正，說(shuō)明了各指標(biāo)與工業(yè)發(fā)展之間呈正相關(guān)關(guān)系，東北地區(qū)工業(yè)發(fā)展與各指標(biāo)之間具有良好的匹配性，這符合基本經(jīng)濟(jì)規(guī)律，科技進(jìn)步、金融發(fā)展、政府財(cái)政支出增加和交通發(fā)展能夠帶來(lái)工業(yè)產(chǎn)值的提高。從各變量系數(shù)的大小來(lái)看，科技的系數(shù)最大，金融次之，政府財(cái)政支出和交通則相對(duì)較小，說(shuō)明科技對(duì)東北地區(qū)工業(yè)發(fā)展的貢獻(xiàn)度最高，這與該地區(qū)工業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)情況相符合，同樣金融市場(chǎng)的發(fā)展也會(huì)對(duì)工業(yè)帶來(lái)積極的影響，金融是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)的核心，能夠起到優(yōu)化資源配置的作用，良好的金融市場(chǎng)能夠?qū)?jīng)濟(jì)起催化作用。

最后，空間滯后變量的系數(shù)和空間誤差項(xiàng)的系數(shù)均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，這驗(yàn)證了我國(guó)東北地區(qū)相鄰各市的工業(yè)發(fā)展存在明顯的空間溢出效應(yīng)。從其統(tǒng)計(jì)作用方式來(lái)看，鄰近地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)不僅通過(guò)空間滯后影響當(dāng)?shù)毓I(yè)，還會(huì)通過(guò)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的誤差項(xiàng)帶來(lái)沖擊，且可以從系數(shù)的大小看出誤差項(xiàng)帶來(lái)的沖擊(0.431)大于空間滯后的影響(0.218)。最后通過(guò)比較空間面板模型和普通面板模型變量系數(shù)可以看出，忽略空間因素的影響，普通面板模型高估了科技和交通發(fā)展對(duì)工業(yè)的影響，低估了金融市場(chǎng)對(duì)工業(yè)的影響，這也進(jìn)一步地證明了東北地區(qū)工業(yè)存在明顯的空間集聚效應(yīng)。

四、結(jié)論及啟示

本文通過(guò)計(jì)算空間統(tǒng)計(jì)指標(biāo)研究了東北三省2003—2012年工業(yè)發(fā)展的自相關(guān)現(xiàn)象，并且利用空間面板數(shù)據(jù)模型對(duì)其影響因素進(jìn)行了分析，通過(guò)相關(guān)實(shí)證分析得出以下結(jié)論:第一，以2007年為分界線，2007年以后東北地區(qū)工業(yè)在整體上開(kāi)始表現(xiàn)出較強(qiáng)的空間正相關(guān)，相鄰地區(qū)間的空間集聚性逐漸突出，并且通過(guò)分析其趨勢(shì)，隨著時(shí)間的推移東北三省的工業(yè)空間集聚效應(yīng)會(huì)進(jìn)一步加強(qiáng)。第二，從局部來(lái)看，遼寧省和黑龍江省各地區(qū)之間空間集聚性相對(duì)較明顯，特別是遼寧省中部和沿海地區(qū)表現(xiàn)出很強(qiáng)的工業(yè)集聚性，這些地區(qū)與東北三省的其它地區(qū)相比，工業(yè)比較發(fā)達(dá)，空間溢出效應(yīng)明顯;吉林省各地區(qū)工業(yè)發(fā)展則表現(xiàn)空間隨機(jī)性。第三，科技進(jìn)步、金融發(fā)展、政府財(cái)政支出增加和交通發(fā)展均能夠促進(jìn)工業(yè)的發(fā)展，科技和金融對(duì)工業(yè)發(fā)展的貢獻(xiàn)相對(duì)來(lái)說(shuō)要大一些，交通對(duì)工業(yè)發(fā)展的貢獻(xiàn)則相對(duì)較弱。第四，東北地區(qū)工業(yè)發(fā)展存在明顯的空間溢出效應(yīng)，鄰近地區(qū)的工業(yè)發(fā)展不僅可以通過(guò)空間滯后影響當(dāng)?shù)毓I(yè)，而且可以通過(guò)沖擊誤差項(xiàng)給當(dāng)?shù)毓I(yè)帶來(lái)影響。第五，從2003—2012年間東北三省工業(yè)的空間演變路徑來(lái)看，工業(yè)的集聚效應(yīng)正在逐漸得到強(qiáng)化，以前不發(fā)達(dá)工業(yè)地區(qū)正逐步轉(zhuǎn)向?yàn)榘l(fā)達(dá)工業(yè)地區(qū)，從局部自相關(guān)的分析來(lái)看，高—高部分地區(qū)逐年增加，但增加的地區(qū)有限，反觀高—低部分、低—低部分、低—高部分，這三部分的地區(qū)比較穩(wěn)定。

結(jié)合以上結(jié)論，本文得到如下啟示:第一，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，各地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系日益緊密，政府在制定政策以促進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展時(shí)，不僅要充分考慮當(dāng)?shù)氐那闆r，還要考慮空間差異對(duì)不同地區(qū)的作用機(jī)制，從整體上協(xié)調(diào)地區(qū)間的發(fā)展問(wèn)題，合理利用周邊地區(qū)優(yōu)勢(shì)，全面落實(shí)制定東北地區(qū)工業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展規(guī)劃。第二，應(yīng)當(dāng)繼續(xù)堅(jiān)持科技帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)道路，通過(guò)科技的進(jìn)步推動(dòng)工業(yè)升級(jí)，注重提高工業(yè)行業(yè)自主創(chuàng)新能力和推動(dòng)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)改革，制定和完善工業(yè)科技體制改革政策，切實(shí)提高科技創(chuàng)新的質(zhì)量。第三，金融是現(xiàn)代市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的核心，隨著工業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)，其對(duì)資金需求量和靈活性的要求也越來(lái)越高，也就對(duì)現(xiàn)代金融市場(chǎng)提出了更高的要求，因此，深化金融體系改革，完善金融生態(tài)環(huán)境，拓寬融資渠道是發(fā)展經(jīng)濟(jì)的當(dāng)務(wù)之急。第四，進(jìn)一步加大區(qū)域經(jīng)濟(jì)改革的力度，將發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)地區(qū)的配套產(chǎn)業(yè)和落后產(chǎn)業(yè)適時(shí)地轉(zhuǎn)移到周邊不發(fā)達(dá)地區(qū)，進(jìn)一步帶動(dòng)周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，逐步形成產(chǎn)業(yè)層次明確、市場(chǎng)逐步一體化的城市群。

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