《表2 QAP回归结果:全样本考察》

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《全要素生产率是否已经成为中国地区经济差距的决定力量》

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注:所有变量均为30×30矩阵，主对角线元素为0，因此样本观测值数为30×（30-1）=870。随机置换5 000次。plarge表示随机置换产生的回归系数大于或等于长向量回归系数的比例；psmall表示随机置换产生的回归系数小于或等于长向量回归系数的比例。Adj.R2括号内的数值为p值，即随机

根据表2中模型二的回归结果，在考虑了控制变量之后，调整后的R2从模型一的0.875提高到0.990，模型的整体解释能力上升了11.5%，这意味着包括全要素生产率和资本积累在内的7个矩阵变量对中国地区经济差距变异的解释力达到99%。从标准化回归系数看，除产业结构外，其他6个变量的标准化回归系数均为正值，且通过了显著性水平检验，因此减少这些因素在地区间的不平衡可以有效缩小地区经济差距，这为本文的理论逻辑提供了更加有力的经验证据。比较模型二中标准化回归系数的大小，这些因素对中国地区经济差距的影响强度从高到低依次是城市化（0.406）、资本积累（0.306）、基本公共服务（0.139）、全球化（0.115）、全要素生产率（0.093）、市场化（0.081）和产业结构（0.014）。在这些因素中，全要素生产率对中国地区经济差距的影响强度排在倒数第三位，略高于市场化和产业结构，远低于排名前两位的城市化和资本积累。其中，资本积累对中国地区经济差距的影响强度约为全要素生产率的3.29倍（0.306/0.093），而城市化对中国地区经济差距的影响强度则达到全要素生产率的4.37倍（0.406/0.093）。这一结果表明，样本期内，在控制了城市化、市场化和全球化等变量后，全要素生产率对地区经济差距存在显著影响，但仍非地区经济差距的决定力量。与全要素生产率相比，城市化和资本积累在中国地区经济差距中扮演的角色更为重要。 （1）