陕西经济增长影响因素研究
戴红彬
摘 要： 陕西作为我国的西部省份，是历史文化重要名城，是丝绸之路起点，是实现中华民族伟大复兴不可忽视的重要力量。在实现中华民族的伟大复兴和经济发展速度有所下降的复杂形势下，研究影响陕西经济发展的主要因素，寻找支撑陕西经济发展的主要动力，对实现中华民族伟大复兴具有重要深远的历史和现实意义。从理论上分析影响总产出的可能因素，根据总产出及各影响因素的历史数据进行定性分析，可得出哪些因素可能对总产出产生影响；建立模型，确定被解释变量和解释变量，包括控制变量，收集获取相关变量的历史数据，可对部分数据进行加工处理，根据各变量初步建立分析模型；根据建立的模型，可采用地区面板模型分析各影响因素与总产出的数量关系，同时可根据模型分析结果分析地区影响差异原因；根据实证分析结果，可提出相关建议。
关键词： 陕西； 经济增长； 影响因素； 差异
中图分类号： F06.25 文献标识码： A DOI：10.13411/j.cnki.sxsx.2018.03.016
Abstract： As a western province of China， Shaanxi is famous for an important historical and cultural city， as well as the starting point of the Silk Road and an important force that can not be ignored in the great rejuvenation of the Chinese nation. In the complex situation of realizing the great rejuvenation of the Chinese nation and the decreasing speed of economic development， it is vital to research about the influencing factors of economic development of Shaanxi ， search for the main driving force to support the economic development ，which has profound historical and practical significance for realising the great rejuvenation. From the theoretical analysis of the possible factors affecting the gross output， the qualitative analysis is based on the historical data of the total output and the influencing factors ， which can determine the factors affecting the total output. Establishing the model is to identify the explained variables and explanatory variables， including the controlled variables， and collecting the historical data of the relevant variables. Some data are processed， and it is necessary to build the analyzing model according to the variables.Based on the model， regional panel model can be adopted to analyze the relationship between the influencing factors and the total output. At the same time， the analysis results of the model can be used to analyze the causes of regional difference. On the basis of the result of empirical analysis， some relevant proposals may be put forward.
Key words： Shaanxi； economic growth； influencing factors； differences
十八大以來，习近平总书记提出并深刻阐述了实现中华民族伟大复兴的中国梦。伟大复兴包括民族崛起、军事强大、文化发展、社会和谐、科技发达，最重要的是经济繁荣，人民生活水平的普遍提高，这是伟大复兴的基础和根本，是决定复兴实现的首要因素。当前，我国经济发展进入新常态，经济增速从高速增长转为中高速增长。陕西作为我国的西部省份，是历史文化重要名城，是丝绸之路起点，是实现中华民族伟大复兴不可忽视的重要力量。在实现中华民族的伟大复兴和经济发展速度有所下降的复杂形势下，研究影响陕西经济发展的主要因素，寻找支撑陕西经济发展的主要动力，对实现中华民族伟大复兴具有重要深远的历史和现实意义。
一、国内外研究现状
（一）国外研究现状
Chen B（1996）[1]和S Démurger（2002）等研究了政策对地区经济增长的影响。[2][3]Chen B认为制度不稳定、政策分化和政府抑制对经济增长具有负面影响。S Démurger等对中国地区经济进行研究，作者认为地理位置和政策对经济增长均有影响，位置因素比政策影响时期更长，政策对北京、上海和天津影响最大，对中部和西北地区影响最低。
Lin（2002）[4]对1990年代中国大中城市人均GDP增长率的研究发现，吸引外资、改善城市的基础设施、限制城市政府规模（用政府支出占GDP的比重来衡量）有助于促进人均GDP的增长。
S. Devarajan， V. Swaroop[5]和邹恒甫（1996）通过使用43个发展中国家20年的数据，研究政府支出对GDP的影响，研究发现提高政府支出中经常性支出的份额会对经济增长产生显著的正效应，而总支出中资本性支出所占的份额与经济增长负相关。
Markusen和Venable（1999）[6]认为外商投资使东道国有机会以低廉的价格获得技术含量高、质量好的中间品，为后续生产环节的技术升级创造条件。2009年Ivarsson和Alvstam[7]以瑞典为研究对象，认为跨国公司通常会对国内供应商提供持续的技术支持，从而导致低能力供应商的技术升级。Carkovic和Levine（2002）[8]研究了72个国家的样本，发现外资对经济增长并无显著影响。
Gabor Hunya（2002）[9]对罗马尼亚的实证分析发现，外商直接投资促进传统产业如服装、鞋帽、金属产业发展，但阻碍了新兴产业的发展。 Tanna（2009）[10]运用75个国家566个商业银行2000—2004年的面板数据，发现短期内FDI对生产率具有消极作用。
（二）国内研究现状
贾娜，周一星（2006）[13]研究认为我国城市人均GDP水平差异很大，资本投入是影响城市人均GDP的决定性因素，其次是城市的产业结构。外资只对东部和大中城市有明显影响。[11]人口规模与城市人均GDP之间关系不大，在大城市组甚至呈负相关。江彩云和朱家明等（2006）[12]研究了劳动力、资本、能源消耗、废水、废气和废弃固体排放物对GDP的影响，研究认为各项指标对GDP均由正向促进作用。郑涛（2007）[14]研究了中国城市化对GDP的影响，研究认为影响中国城市化进程的主要因素并未能发挥其对GDP增长的应有的作用。
周宏，胡亚权（2010）[15]将我国 31 个省、市、自治区划分为经济发达地区、中等发达地区和经济欠发达地区，利用 1997-2006 年省际面板数据，分析知识产权保护对人均 GDP 增长率的影响程度。研究认为对于经济发达地区和中等发达地区，知识产权保护对人均 GDP 增长率的影响不显著。而对经济欠发达地区，在知识产权制度的初始发展阶段，知识产权保护对人均 GDP 增长率有促进作用；但是到了快速发展阶段，知识产权保护对经济增长又有阻碍作用。
宋慧洁（2015）[16]认为国内生产总值主要取决于财政支出、城乡年末储蓄存款余额、进出口总额、上期国内生产总值和居民消费五个因素，除城乡年末储蓄存款余额与 GDP 呈负向关系外，其余四个因素与GDP呈正向关系。
章和杰和何彦清（2011）[17]分析了财政政策与货币政策对国民收入的影响，认为财政支出对国民收入有显著的正向推动作用，货币供应量对国民收入也有显著的正向推动作用，但其效应较财政政策弱。
二、“十一五”以来陕西主要经济指标情况
“十一五”时期，在省委、省政府的领导下，我省经济持续健康发展，经济总量不断扩大，居民收入不断提升，我省经济保持良好发展势头。進入“十二五”时期，我省进一步深化改革开放，科学制定经济发展方向和重点，加快转变经济发展方式，全省经济发展和社会文化事业等各方面取得了显著成效，经济稳定发展，综合实力增强，产业、需求和区域结构进一步优化，人民生活水平和质量都得到了大的提高，民生改善、社会和谐得到进一步加强。
（一）经济总量不断扩大
2006年以来，陕西经济呈现较快发展势头，经济总量不断扩大，2010年突破万亿大关，2011年后，经济总量持续增长，为全省的追赶超越奠定了坚实的物质基础。
从总量上看， 2006-2009年GDP总量一直处于四位数，2010年首次突破万亿元，2015年达到18021.86亿元，同比增长7.9%，比2006年增长2.96倍，十年来年均增长11.5%。随着经济总量的不断扩大，陕西总量在全国GDP的排名逐步提升，由2006年的第20位上升到2015年的15位，首次超越内蒙古，为全省追赶超越迈出了一大步。
从增速来看，陕西经济发展经历了从高速发展逐步回归到稳步发展的过程。2006-2010年，经济发展势头强劲，增速位居全国第一方阵，增速均保持两位数增长，最高增速达到16.4%。2011-2015年，在全国经济增速放缓的大背景下，陕西经济发展增速亦逐渐下降，期间，由于受煤炭、石油及加工等能源工业价格持续下跌，市场需求下降，固定资产投资增速大幅回落的影响，经济增速逐渐回落，从2011年的13.9%下降到7.9%。
从各项指标来看都有大的增长，2014年，人均生产总值46929元，略高于全国水平，年均增速11.6%，经济总量在全国的位次从17位上升到2014年16位；实现了经济、社会和人民生活同步和谐发展的良好局面。
（二）固定资产投资不断加大
2006年以来，全省加快转变经济发展方式和加大经济结构调整力度，在保持合理投资规模的基础上着力优化投资结构，固定资产投资建设成效显著，为打造陕西经济“新引擎”，推动经济社会转型发展发挥了关键作用。
从投资规模看，投资规模创新高，持续拉动经济增长。十年来陕西全社会固定资产投资规模快速发展，从2006年的2610.22亿元上升到2015年的2.02万亿元，2015年投资规模是2006年7.73倍，年均增长26.1%。从投资对经济增长的贡献来看，2015年全省资本形成总额占GDP的比重达到66%，比2006年提高18.6个百分点，对经济增长的贡献率达到72%。固定资产投资对全省经济增长发挥了重要支撑作用。
从投资成分看，国有经济呈现下降趋势，其他经济有所上升。从增速看，国有经济增速有所放缓，2006-2010年，国有经济投资增速在20%-40%之间，保持快速发展势头，2011年后增速开始下降，2015年下降到15.4%；与此相反，虽然其他经济投资增速有所下降，但整体看增速高于国有经济，年均增速比国有经济高3.4个百分点。从占比看，由于其他经济投资增速较快，其占全社会投资比重逐渐提高。2015年其他经济投资占比达到49.6%，占据全社会投资半壁江山，比国有经济比重高4.4个百分点，比2006年提高9个百分点。
（三）专利产品不断提升
随着我省经济快速发展，我省的创新步伐有所加快，各种专利项目不断提升，为我省生产力的提高发挥了不可低估的作用。
从专利申请量看，专利数量突飞猛进，由2006年的5717件上升到2015年的74904件，2015年是2006年的13.1倍，年均增长33.5%。从专利类别看，发明专利增长相对较慢，从2006年的1815件上升到2015年的17322件，年均增长26.2%；实用新型专利增长较发明专利稍快，从2006年的2166件上升到2015年的21449件，年均增长28%；外观设计专利增速最快，十年保持高速增长，从2006年的1736件上升到2015年的36133件，年均增长49.3%，是专利申请类别中增速最快的项目。
从专利授权量看，与申请量基本同步，专利授权量也保持较快增长势头。从2006年的2473件上升到2015年的33350件，2015年四2006年的12.2倍，年均增长33.2%。从专利类别看，发明专利增长较快，从2006年的602件上升到2015年是6812件，年均增长31.4%；实用新型专利增长相对较慢，从2006年的1443件上升到2015年的16151件，年均增长30.5%；外观设计专利增速最快，从2006年的428件上升到2015年的10387件，年均增长41.7%，是专利授权类别中增速最快的项目。
（四）人口总量平稳增长
“十一五”以来，我省年末人口保持平稳增长，为我省经济增长提供了重要的人力保障。2006年全省年末人口3699万人，2015年为3793万人，2015年比2006年增长2.5%，年均增长2.8‰。
从人口的自然增长率看，缓中趋稳。2006年人口自然增长率为4.04‰，2015年为3.82‰，2015年比2006年下降0.22个千分点，总体来看，人口的自然增长率有所下降，但下降速度减缓，并且趋于稳定，近些年基本稳定在3.8‰左右。
从劳动力人口占总人口比重看，劳动力比重有所提升。2006年15-64岁人口占总人口比重为72.7%，2015年为75.78%，2015年比2006年提高3.08个百分点。从趋势看，比重先高后低，2010年达到历史高点76.76%，之后有所回落，但总体呈上升趋势，我省劳动力人口逐渐增加，为经济发展提供强有力支撑。
（五）产业结构不断优化
按照产业类别划分，产业可划分为第一、二、三产业，通常将二、三产业增加值占国内生产总值的比重作为衡量产业结构优化升级的重要标志。随着我省经济社会的持续发展，我省产业结构逐渐优化，二、三产业比重逐渐上升。
從总比重来看，2006年我省二、三产业占比为89.2%，2015年上升到91.1%，产业比重上升1.9个百分点。分产业看，第二产业是我省的主导产业，从历年的占比看，二产占比始终保持在50%以上， 2006-2014年处于较高位置，2008年达到历年的最高值56.1%，2015年受工业下行影响，二产占比明显下降，2015年下降到50.4%。与二产相对应，由于二产占比处于相对较高位置，三产占比相对较低，2006-2014年基本处于33%-38%之间，2015年二产占比大幅下降，三产占比随之上升，由2014年的37%上升到40.7%，上升3.7个百分点。从总的占比来看，尽管二、三产业占比小幅上升，但从十年的发展趋势看，产业结构呈现逐渐优化态势。
（六）城镇化水平不断提高
城镇化水平与经济社会发展密切相关，随着我省经济的快速发展，城镇化水平呈现较快发展势头，经过十年的发展，我省的城镇化率已突破50%。
2006年我省城镇化水平相对较低，那时农村劳动力外出进城务工意识相对薄弱，流动人口较少，我省的城镇化率仅为39.12%。经过“十一五”与“十二五”十年的快速发展，城市发展步入快车道，为社会提供了大量的就业岗位，吸引了众多农民工进城务工，并有相当一部分在城市买房落户，在这样的形势下，我省的城镇化水平不断提高，到2015年城镇化率已达到53.92%，为历史最高水平。
三、实证研究
笔者利用计量分析软件Eviews6.0采用面板模型对全国各地区数据进行分析。[18]
（一）变量的选择
美国数学家柯布（C.W.Cobb）和经济学家保罗·道格拉斯（Paul H.Douglas）提出的柯布—道格拉斯生产函数（称为C-D函数）认为，国家或地区的总产出与技术水平、资本投入及劳动力有关。除此之外，地区总产出受产业结构、城镇化等因素影响，本文在C—D生产函数的基础上，引入控制变量，并将C—D函数可以将变量转化为线性关系，因此本文建立如下计量模型[19]：
其中，Y表示总产值，K表示资本投入，L表示劳动力，T表示技术水平，E表示控制变量，μ表示误差项。
本文研究的是我省经济增长的影响因素，因此，因变量为地区生产总值，解释变量为技术创新、资本投入、产业结构等变量。
一是因变量地区生产总值。地区生产总值本文选择的时间序列是2006-2015年，同时考虑到价格因素影响，将各年的价格按照2006年价格平减计算。
二是劳动力投入。劳动力的投入是促进经济发展的必不可缺的重要因素，由于劳动力数据无法准确获得，本文选择用人口自然增长率替代劳动力增长率。
三是资本投入。《中国统计年鉴》中的投资数据是年度固定资产投资净额，是流量指标，实际上资本投入应当是逐步积累的过程，应当用存量指标表示，参考有关研究成果，采用永续存盘法计算地区资本存量。计算公式为：
式（2）中，kt和kt-1分别表示当期和滞后1期的地区资本存量，et为t期的政府支持流量指标；δ为折旧率，参考有关研究，本文将其设为15%。基期地区资本存量按照（3）式计算。
式（3）中，k0为基期资本存量，e0为基期资本流量指标，g为考察期内实际固定资产投资增长率。在计算固定资产投资增长率时，按照各年的投资指数折减到2006年投资价格。
四是技术创新水平。本文选择年度专利授权量表示。技术创新是促进经济增长的最重要因素，技术创新可以促进新产业的形成，促进劳动生产率提高，进而不断推动经济发展。
五是产业结构。有关学者认为产业结构升级能够促进地区经济增长，本文选择二、三产业增加值占GDP比重表示产业结构升级表示。
六是城鎮化率。总体上来看，城镇化率越高的国家，发展水平越高，国家的集中度越高，经济密度越高，强度越大，国家也就越富裕。可以看出，城镇化率与经济增长具有高度相关性，可能会引起经济增长。
（二）计量模型
利用计量方法进行定量分析，建立计量经济模型，确定变量之间的数量关系。本文通过面板模型研究陕西国民收入影响因素，面板模型的基本形式如下：
其中，N表示截面成员个数，T表示每个截面成员的观测时期数，参数αit表示模型的常数项，βit表示对应于解释变量xit的k×1维系数向量，k表示解释变量个数，uit表示随机误差项，相互独立，且满足零均值、等方差的假设。
根据截距项向量和系数向量中各分量的不同限制要求，可以将面板模型分为3中类型：不变系数模型、变截距模型和变系数模型。
如果不拒绝假设H2，认为数据符合不变系数模型；如果拒绝H2，需要进一步检验H1，如果不拒绝H1，认为数据符合变截距模型，反之，符合变系数模型。
（三）单位根检验结果
Eviews单位根检验包括LLC检验、Breitung检验、Hadri检验、Im-Pesaran-Skin检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验。通常只要同时通过LLC、Fisher-ADF和Fisher-PP检验即认为序列平稳。分别对因变量和各自变量进行检验，检验结果如表1所示。其中，LNGDP是实际GDP的对数，LNZIBEN是资本存量的对数，LNZHUANLI是专利数的对数，CHANYE表示产业结构，CHENGZHENHUA表示城镇化率，RENKOUZENGZHANG表示人口增长率。对GDP与各变量的单位根检验结果都表明在1%或5%的显著性水平下接受一阶平稳性假设，因此，各变量都是一阶平稳面板数据。
（四）协整检验结果
各序列均为同阶单整可进行协整检验，本文对个序列分别进行Pedroni检验和Kao检验，两个检验结果均显示，各序列之间存在协整关系。
对GDP、资本、专利、人口、产业结构和城镇化率进行面板协整检验，结果如表2所示。在Pedroni基于残差的协整检验中，Panel v-statistic、Panel rho-Statistic、Panel PP-Statistic和Panel ADF-statistic均在1%的显著性水平下接受协整假设。Kao基于残差的ADF协整检验结果在1%的显著性水平下接受协整假设。由于Panel ADF-statistic和Group ADF-Statistic更可靠，最终接受GDP、资本、专利、人口、产业结构和城镇化率之间存在面板协整假设。
（五）面板模型的选择
（六）回归模型诊断
本文建立的模型是以全国31个省份作为研究对象，可选择固定影响模型，通过Hausman检验，进一步确定选择固定效应变系数模型，在对模型估计时使用广义最小二乘法（GLS）对模型进行估计。从估计结果看，整个模型的可决系数为0.999942，残差平方和为0.0305，F统计量为11562.53，DW值为2.33，并且回归残差序列平稳。总体来看，模型的拟合效果比较理想。模型的估计结果为：
式中反应各地区变量影响系数的统计量如表3。
（七）回归结果分析
从回归结果可以看出，从各地区各变量回归结果的显著性看，各变量回归结果的显著性情况差别较大。
1.产业结构升级对经济欠发达省份贡献显著。 研究表明，产业结构升级对西部、东北等欠发达省份具有较强的促进作用，对大多数省份的影响不显著。全国7个省份的产业结构在5%的显著性水平下拒绝原假设，产业结构升级对少数经济发展相对滞后省份具有显著促进作用，对大多数省份来说为表现出明显的促进作用。从回归系数来看，最高的是西藏，为0.0986，最低的是黑龙江为0.0113。总体来看，产业结构升级对经济增长的影响面小，影响力弱。
2.投资对绝大部分地区总产值影响显著。结果显示，投资对包括陕西在内26个省份的经济增长具有显著性影响。包括陕西在内的22个省份的投资在1%的显著性水平下拒绝原假设，山西等4省份在5%的显著性水平下拒绝原假设，也就是说这些省份的投资对GDP具有显著影响。从影响系数来看，中东部地区较高，西部和东北地区较低。四川最高，为1.7475，其次是上海1.3504；最低的是青海0.2643，其次是河南0.2817。从全国来看，陕西处于下游水平，为0.5308。陕西比上海低1.2167，表明陕西的投资效应偏低。
3.专利技术对部分经济贡献明显。实证分析结果显示，8个省的专利技术对GDP贡献具有显著正向影响，其他省份影响不显著。湖北、北京、广东等省份专利技术在5%的显著性水平下拒绝原假设，专利技术对GDP有显著的影响作用。发达省份专利水平的回归系数较高，广东为0.2248，欠发达地区较低，黑龙江为0.0766，陕西的专利技术水平对GDP的贡献影响不显著。
4.人口增长对少数地区具有显著促进作用。从回归结果来看，陕西等9省份人口增长的回归系数在5%的显著性水平下拒绝原假设。也就是说共有9个省份的回归系数显著，其中，青海、吉林、浙江、云南和广东的系数为负，只有湖南、海南、黑龙江和陕西具有显著正向影响。从回归系数看，海南最高为0.2448，黑龙江最低为0.0194，陕西为0.1592，处于中间位置。结果表明，陕西人口增长回归系数显著性较强，并且对GDP的贡献较大，表明陕西人口增长对经济发展做出应有的贡献。
5.城镇化水平对发展相对滞后省份具有显著影响。回归结果表明，城镇化水平对大多数地区无显著影响，仅仅对少数发展相对滞后省份具有显著正向影响。西藏、青海、广西、福建和内蒙古的城镇化水平对经济发展具有促进作用，表明過去十年这五个地区的城镇化过程与经济发展保持同步增长。但从回归系数看，城镇化水平的影响较小，最高的内蒙古仅为0.0954。
四、结论
（一）投资对陕西发展具有重要作用
结果显示，陕西的投资在1%的显著性水平下拒绝原假设，也就是说陕西的投资对GDP具有显著影响。从影响系数来看，陕西投资系数较低，陕西的投资效应偏低。
（二）专利技术未完全转化为实际刺激经济发展的生产力
实证分析结果显示，陕西专利技术回归系数无法拒绝原假设，专利技术对GDP未产生显著影响。虽然陕西具有丰富的教育科研资源，但成果转化为促进经济发展的实际生产力未充分体现。
（三）人口增长对经济发展贡献不可低估
从回归结果来看，陕西的人口增长对GDP的影响在5%的显著性水平下拒绝原假设，陕西的人口增长对GDP的贡献具有显著性影响。从影响系数看，回归系数为0.1592，表明陕西人口增长对GDP的贡献较大。
（四）城镇化过程并未明显提振经济发展
研究显示，陕西城镇化率无法拒绝原假设，城镇化水平对GDP未产生显著影响。表明过去十年，陕西的城镇化过程未与经济发展保持同步发展。
（五）产业结构升级对陕西经济发展影响不显著
研究表明，陕西产业结构回归系数无法拒绝原假设，产业结构回归系数不显著，陕西产业结构升级未明显促进经济发展。
五、建议
（一）继续保持适度资本投入
投资作为经济增长的三驾马车之一，是经济增长的基本动力。从研究结果看，资本投入对我省经济发展具有明显促进作用，这也进一步印证了投资促进经济发展这一理论。因此，我省要继续保持适度资本投入，使投资继续推动陕西经济持续发展。但也要看到，我省在投资问题上仍存在不足，投资的边际效应较低，投资结构需要进一步优化等。在今后的发展中，在保持必要的基础设施投资的基础上，要控制钢铁等产能过剩行业投资，加大新兴、高技术、高附加值产业投资，同时要进一步降低民间资本投资门槛，把更多的社会资本利用起来，通过稳总量、优结构的共同作用，更好地发挥投资对经济增长的贡献。
（二）提升科研成果实际转化能力
教育科研资源是我省的重要优势资源，要继续发挥我省优势，提升科研成果的实际转化能力。一方面要完善人才培养、激励机制，激发科研工作者的研发热情，为真正有理想、有能力的科研人员建立干事创业环境；另一方面要理论与实践相结合，将科研成果与实际应用相结合，使科研成果转化为实实在在的生产力，不断促进我省经济持续、健康发展。
（三）推动西安国际化大都市发展
经济社会发展离不开人才，要促进陕西大发展，必须要培养人才、吸引人才、留住人才。西安作为陕西的省会城市，是历史文化名城，是陕西对外宣传的名片，是陕西对外开放的窗口，是带动陕西发展的桥头堡，要充分利用西安各种优势资源，抓住“一带一路”的重大发展机遇，打造真正意义的国际化大都市，吸引各地、各类人才及外来人口到西安落地生根，让各类人才发光发热、大显身手，为陕西发展做出更大贡献。
参考文献：
[1]Chen B， Feng Y. Some political determinants of economic growth： Theory and empirical implications [J].European Journal of Poli- tical Economy，1996，12（4）：609-627.
[2]S Démurger，JD Sachs，WT Woo. The relative contributions of location and preferential policies in Chinas regional develop- ment： being in the right place and having the right incentives[J]. China Economic Review，2002（13）：444-465.
[3]JM Quigley. Urban Diversity and Economic Growth[J]. Journal of Economic Perspectives， 1998，12（2）：127-138.
[4]S Lin. Urban Economic Growth in China： Theory and Evidence [J].Urban Studies， 2002，39（12）：2251-2266.
[5]S.Devarajan，V.Swaroop，H.zou.The Composition of Public Expe- nditure and Economic Growth[J].Journal of Monetary Economics 1996，（37）：313-344.
[6]JR Markusen，AJ Venables. Foreign Direct Investment as a Cat- alyst for Industrial Development[J].European Economic Review， 1999，43（2）：335–356.
[7]I Ivarsson，CGR Alvstam.Local Technology Linkage and Supplier Upgrading in Global Value Chains[J]. Competition & Change， 2009，13（4）：368-388.
[8]MV Carkovic，R Levine. Does Foreign Direct Investment Acc- elerate Economic Growth[J]. Ssrn Electronic Journal， 2002.
[9]G Hunya. Restructuring through FDI in Romanian Manufact- uring[J]. Economic Systems，2002，26（4）：387-394.
[10]S Tanna. The impact of Foreign Direct Investment on Total Fa- ctor Productivity growth：international evidence from the Ban- king industry[J].Chemical and Petroleum Engineering，2014， 49（11）：816-819.
[11]陳锐，王俭.基于随机效应模型研究中国经济增长的地区差 异性[J].中国管理科学，2006，23 （14）： 755.
[12]江彩云，朱家明. 我国 GDP 影响因素及地区差异的定量分 析[J].九江学院学报（自然科学版），2014（3）：29-34.
[13]贾娜，周一星. 中国城市人均GDP差异影响因素的分析[J]. 中国软科学，2006（8）：109-118.
[14]郑涛.中国城市化对GDP影响研究[J].沈阳工程学院学报（社 会科学版），2007（3）：355-358.
[15]周宏，胡亚权.知识产权保护对我国人均GDP增长率影响的 地区差异性研究[J].统计研究，2010（5）：48-52.
[16]宋慧洁.我国GDP影响因素分析[J].合作经济与科技，2015 （5）：19-21.
[17]章和杰，何彦清.财政政策与货币政策对国民收入的影响分 析[J].统计研究，2011（5）：21-26.
[18]张晓峒.计量经济学软件 EViews 使用指南[M].天津：南开大 学出版社，2003.
[19]高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].北京：清华大学出版 社，2009.
[责任编辑、校对：杨栓保]
摘 要： 陕西作为我国的西部省份，是历史文化重要名城，是丝绸之路起点，是实现中华民族伟大复兴不可忽视的重要力量。在实现中华民族的伟大复兴和经济发展速度有所下降的复杂形势下，研究影响陕西经济发展的主要因素，寻找支撑陕西经济发展的主要动力，对实现中华民族伟大复兴具有重要深远的历史和现实意义。从理论上分析影响总产出的可能因素，根据总产出及各影响因素的历史数据进行定性分析，可得出哪些因素可能对总产出产生影响；建立模型，确定被解释变量和解释变量，包括控制变量，收集获取相关变量的历史数据，可对部分数据进行加工处理，根据各变量初步建立分析模型；根据建立的模型，可采用地区面板模型分析各影响因素与总产出的数量关系，同时可根据模型分析结果分析地区影响差异原因；根据实证分析结果，可提出相关建议。
关键词： 陕西； 经济增长； 影响因素； 差异
中图分类号： F06.25 文献标识码： A DOI：10.13411/j.cnki.sxsx.2018.03.016
Abstract： As a western province of China， Shaanxi is famous for an important historical and cultural city， as well as the starting point of the Silk Road and an important force that can not be ignored in the great rejuvenation of the Chinese nation. In the complex situation of realizing the great rejuvenation of the Chinese nation and the decreasing speed of economic development， it is vital to research about the influencing factors of economic development of Shaanxi ， search for the main driving force to support the economic development ，which has profound historical and practical significance for realising the great rejuvenation. From the theoretical analysis of the possible factors affecting the gross output， the qualitative analysis is based on the historical data of the total output and the influencing factors ， which can determine the factors affecting the total output. Establishing the model is to identify the explained variables and explanatory variables， including the controlled variables， and collecting the historical data of the relevant variables. Some data are processed， and it is necessary to build the analyzing model according to the variables.Based on the model， regional panel model can be adopted to analyze the relationship between the influencing factors and the total output. At the same time， the analysis results of the model can be used to analyze the causes of regional difference. On the basis of the result of empirical analysis， some relevant proposals may be put forward.
Key words： Shaanxi； economic growth； influencing factors； differences
十八大以來，习近平总书记提出并深刻阐述了实现中华民族伟大复兴的中国梦。伟大复兴包括民族崛起、军事强大、文化发展、社会和谐、科技发达，最重要的是经济繁荣，人民生活水平的普遍提高，这是伟大复兴的基础和根本，是决定复兴实现的首要因素。当前，我国经济发展进入新常态，经济增速从高速增长转为中高速增长。陕西作为我国的西部省份，是历史文化重要名城，是丝绸之路起点，是实现中华民族伟大复兴不可忽视的重要力量。在实现中华民族的伟大复兴和经济发展速度有所下降的复杂形势下，研究影响陕西经济发展的主要因素，寻找支撑陕西经济发展的主要动力，对实现中华民族伟大复兴具有重要深远的历史和现实意义。
一、国内外研究现状
（一）国外研究现状
Chen B（1996）[1]和S Démurger（2002）等研究了政策对地区经济增长的影响。[2][3]Chen B认为制度不稳定、政策分化和政府抑制对经济增长具有负面影响。S Démurger等对中国地区经济进行研究，作者认为地理位置和政策对经济增长均有影响，位置因素比政策影响时期更长，政策对北京、上海和天津影响最大，对中部和西北地区影响最低。
Lin（2002）[4]对1990年代中国大中城市人均GDP增长率的研究发现，吸引外资、改善城市的基础设施、限制城市政府规模（用政府支出占GDP的比重来衡量）有助于促进人均GDP的增长。
S. Devarajan， V. Swaroop[5]和邹恒甫（1996）通过使用43个发展中国家20年的数据，研究政府支出对GDP的影响，研究发现提高政府支出中经常性支出的份额会对经济增长产生显著的正效应，而总支出中资本性支出所占的份额与经济增长负相关。
Markusen和Venable（1999）[6]认为外商投资使东道国有机会以低廉的价格获得技术含量高、质量好的中间品，为后续生产环节的技术升级创造条件。2009年Ivarsson和Alvstam[7]以瑞典为研究对象，认为跨国公司通常会对国内供应商提供持续的技术支持，从而导致低能力供应商的技术升级。Carkovic和Levine（2002）[8]研究了72个国家的样本，发现外资对经济增长并无显著影响。
Gabor Hunya（2002）[9]对罗马尼亚的实证分析发现，外商直接投资促进传统产业如服装、鞋帽、金属产业发展，但阻碍了新兴产业的发展。 Tanna（2009）[10]运用75个国家566个商业银行2000—2004年的面板数据，发现短期内FDI对生产率具有消极作用。
（二）国内研究现状
贾娜，周一星（2006）[13]研究认为我国城市人均GDP水平差异很大，资本投入是影响城市人均GDP的决定性因素，其次是城市的产业结构。外资只对东部和大中城市有明显影响。[11]人口规模与城市人均GDP之间关系不大，在大城市组甚至呈负相关。江彩云和朱家明等（2006）[12]研究了劳动力、资本、能源消耗、废水、废气和废弃固体排放物对GDP的影响，研究认为各项指标对GDP均由正向促进作用。郑涛（2007）[14]研究了中国城市化对GDP的影响，研究认为影响中国城市化进程的主要因素并未能发挥其对GDP增长的应有的作用。
周宏，胡亚权（2010）[15]将我国 31 个省、市、自治区划分为经济发达地区、中等发达地区和经济欠发达地区，利用 1997-2006 年省际面板数据，分析知识产权保护对人均 GDP 增长率的影响程度。研究认为对于经济发达地区和中等发达地区，知识产权保护对人均 GDP 增长率的影响不显著。而对经济欠发达地区，在知识产权制度的初始发展阶段，知识产权保护对人均 GDP 增长率有促进作用；但是到了快速发展阶段，知识产权保护对经济增长又有阻碍作用。
宋慧洁（2015）[16]认为国内生产总值主要取决于财政支出、城乡年末储蓄存款余额、进出口总额、上期国内生产总值和居民消费五个因素，除城乡年末储蓄存款余额与 GDP 呈负向关系外，其余四个因素与GDP呈正向关系。
章和杰和何彦清（2011）[17]分析了财政政策与货币政策对国民收入的影响，认为财政支出对国民收入有显著的正向推动作用，货币供应量对国民收入也有显著的正向推动作用，但其效应较财政政策弱。
二、“十一五”以来陕西主要经济指标情况
“十一五”时期，在省委、省政府的领导下，我省经济持续健康发展，经济总量不断扩大，居民收入不断提升，我省经济保持良好发展势头。進入“十二五”时期，我省进一步深化改革开放，科学制定经济发展方向和重点，加快转变经济发展方式，全省经济发展和社会文化事业等各方面取得了显著成效，经济稳定发展，综合实力增强，产业、需求和区域结构进一步优化，人民生活水平和质量都得到了大的提高，民生改善、社会和谐得到进一步加强。
（一）经济总量不断扩大
2006年以来，陕西经济呈现较快发展势头，经济总量不断扩大，2010年突破万亿大关，2011年后，经济总量持续增长，为全省的追赶超越奠定了坚实的物质基础。
从总量上看， 2006-2009年GDP总量一直处于四位数，2010年首次突破万亿元，2015年达到18021.86亿元，同比增长7.9%，比2006年增长2.96倍，十年来年均增长11.5%。随着经济总量的不断扩大，陕西总量在全国GDP的排名逐步提升，由2006年的第20位上升到2015年的15位，首次超越内蒙古，为全省追赶超越迈出了一大步。
从增速来看，陕西经济发展经历了从高速发展逐步回归到稳步发展的过程。2006-2010年，经济发展势头强劲，增速位居全国第一方阵，增速均保持两位数增长，最高增速达到16.4%。2011-2015年，在全国经济增速放缓的大背景下，陕西经济发展增速亦逐渐下降，期间，由于受煤炭、石油及加工等能源工业价格持续下跌，市场需求下降，固定资产投资增速大幅回落的影响，经济增速逐渐回落，从2011年的13.9%下降到7.9%。
从各项指标来看都有大的增长，2014年，人均生产总值46929元，略高于全国水平，年均增速11.6%，经济总量在全国的位次从17位上升到2014年16位；实现了经济、社会和人民生活同步和谐发展的良好局面。
（二）固定资产投资不断加大
2006年以来，全省加快转变经济发展方式和加大经济结构调整力度，在保持合理投资规模的基础上着力优化投资结构，固定资产投资建设成效显著，为打造陕西经济“新引擎”，推动经济社会转型发展发挥了关键作用。
从投资规模看，投资规模创新高，持续拉动经济增长。十年来陕西全社会固定资产投资规模快速发展，从2006年的2610.22亿元上升到2015年的2.02万亿元，2015年投资规模是2006年7.73倍，年均增长26.1%。从投资对经济增长的贡献来看，2015年全省资本形成总额占GDP的比重达到66%，比2006年提高18.6个百分点，对经济增长的贡献率达到72%。固定资产投资对全省经济增长发挥了重要支撑作用。
从投资成分看，国有经济呈现下降趋势，其他经济有所上升。从增速看，国有经济增速有所放缓，2006-2010年，国有经济投资增速在20%-40%之间，保持快速发展势头，2011年后增速开始下降，2015年下降到15.4%；与此相反，虽然其他经济投资增速有所下降，但整体看增速高于国有经济，年均增速比国有经济高3.4个百分点。从占比看，由于其他经济投资增速较快，其占全社会投资比重逐渐提高。2015年其他经济投资占比达到49.6%，占据全社会投资半壁江山，比国有经济比重高4.4个百分点，比2006年提高9个百分点。
（三）专利产品不断提升
随着我省经济快速发展，我省的创新步伐有所加快，各种专利项目不断提升，为我省生产力的提高发挥了不可低估的作用。
从专利申请量看，专利数量突飞猛进，由2006年的5717件上升到2015年的74904件，2015年是2006年的13.1倍，年均增长33.5%。从专利类别看，发明专利增长相对较慢，从2006年的1815件上升到2015年的17322件，年均增长26.2%；实用新型专利增长较发明专利稍快，从2006年的2166件上升到2015年的21449件，年均增长28%；外观设计专利增速最快，十年保持高速增长，从2006年的1736件上升到2015年的36133件，年均增长49.3%，是专利申请类别中增速最快的项目。
从专利授权量看，与申请量基本同步，专利授权量也保持较快增长势头。从2006年的2473件上升到2015年的33350件，2015年四2006年的12.2倍，年均增长33.2%。从专利类别看，发明专利增长较快，从2006年的602件上升到2015年是6812件，年均增长31.4%；实用新型专利增长相对较慢，从2006年的1443件上升到2015年的16151件，年均增长30.5%；外观设计专利增速最快，从2006年的428件上升到2015年的10387件，年均增长41.7%，是专利授权类别中增速最快的项目。
（四）人口总量平稳增长
“十一五”以来，我省年末人口保持平稳增长，为我省经济增长提供了重要的人力保障。2006年全省年末人口3699万人，2015年为3793万人，2015年比2006年增长2.5%，年均增长2.8‰。
从人口的自然增长率看，缓中趋稳。2006年人口自然增长率为4.04‰，2015年为3.82‰，2015年比2006年下降0.22个千分点，总体来看，人口的自然增长率有所下降，但下降速度减缓，并且趋于稳定，近些年基本稳定在3.8‰左右。
从劳动力人口占总人口比重看，劳动力比重有所提升。2006年15-64岁人口占总人口比重为72.7%，2015年为75.78%，2015年比2006年提高3.08个百分点。从趋势看，比重先高后低，2010年达到历史高点76.76%，之后有所回落，但总体呈上升趋势，我省劳动力人口逐渐增加，为经济发展提供强有力支撑。
（五）产业结构不断优化
按照产业类别划分，产业可划分为第一、二、三产业，通常将二、三产业增加值占国内生产总值的比重作为衡量产业结构优化升级的重要标志。随着我省经济社会的持续发展，我省产业结构逐渐优化，二、三产业比重逐渐上升。
從总比重来看，2006年我省二、三产业占比为89.2%，2015年上升到91.1%，产业比重上升1.9个百分点。分产业看，第二产业是我省的主导产业，从历年的占比看，二产占比始终保持在50%以上， 2006-2014年处于较高位置，2008年达到历年的最高值56.1%，2015年受工业下行影响，二产占比明显下降，2015年下降到50.4%。与二产相对应，由于二产占比处于相对较高位置，三产占比相对较低，2006-2014年基本处于33%-38%之间，2015年二产占比大幅下降，三产占比随之上升，由2014年的37%上升到40.7%，上升3.7个百分点。从总的占比来看，尽管二、三产业占比小幅上升，但从十年的发展趋势看，产业结构呈现逐渐优化态势。
（六）城镇化水平不断提高
城镇化水平与经济社会发展密切相关，随着我省经济的快速发展，城镇化水平呈现较快发展势头，经过十年的发展，我省的城镇化率已突破50%。
2006年我省城镇化水平相对较低，那时农村劳动力外出进城务工意识相对薄弱，流动人口较少，我省的城镇化率仅为39.12%。经过“十一五”与“十二五”十年的快速发展，城市发展步入快车道，为社会提供了大量的就业岗位，吸引了众多农民工进城务工，并有相当一部分在城市买房落户，在这样的形势下，我省的城镇化水平不断提高，到2015年城镇化率已达到53.92%，为历史最高水平。
三、实证研究
笔者利用计量分析软件Eviews6.0采用面板模型对全国各地区数据进行分析。[18]
（一）变量的选择
美国数学家柯布（C.W.Cobb）和经济学家保罗·道格拉斯（Paul H.Douglas）提出的柯布—道格拉斯生产函数（称为C-D函数）认为，国家或地区的总产出与技术水平、资本投入及劳动力有关。除此之外，地区总产出受产业结构、城镇化等因素影响，本文在C—D生产函数的基础上，引入控制变量，并将C—D函数可以将变量转化为线性关系，因此本文建立如下计量模型[19]：
其中，Y表示总产值，K表示资本投入，L表示劳动力，T表示技术水平，E表示控制变量，μ表示误差项。
本文研究的是我省经济增长的影响因素，因此，因变量为地区生产总值，解释变量为技术创新、资本投入、产业结构等变量。
一是因变量地区生产总值。地区生产总值本文选择的时间序列是2006-2015年，同时考虑到价格因素影响，将各年的价格按照2006年价格平减计算。
二是劳动力投入。劳动力的投入是促进经济发展的必不可缺的重要因素，由于劳动力数据无法准确获得，本文选择用人口自然增长率替代劳动力增长率。
三是资本投入。《中国统计年鉴》中的投资数据是年度固定资产投资净额，是流量指标，实际上资本投入应当是逐步积累的过程，应当用存量指标表示，参考有关研究成果，采用永续存盘法计算地区资本存量。计算公式为：
式（2）中，kt和kt-1分别表示当期和滞后1期的地区资本存量，et为t期的政府支持流量指标；δ为折旧率，参考有关研究，本文将其设为15%。基期地区资本存量按照（3）式计算。
式（3）中，k0为基期资本存量，e0为基期资本流量指标，g为考察期内实际固定资产投资增长率。在计算固定资产投资增长率时，按照各年的投资指数折减到2006年投资价格。
四是技术创新水平。本文选择年度专利授权量表示。技术创新是促进经济增长的最重要因素，技术创新可以促进新产业的形成，促进劳动生产率提高，进而不断推动经济发展。
五是产业结构。有关学者认为产业结构升级能够促进地区经济增长，本文选择二、三产业增加值占GDP比重表示产业结构升级表示。
六是城鎮化率。总体上来看，城镇化率越高的国家，发展水平越高，国家的集中度越高，经济密度越高，强度越大，国家也就越富裕。可以看出，城镇化率与经济增长具有高度相关性，可能会引起经济增长。
（二）计量模型
利用计量方法进行定量分析，建立计量经济模型，确定变量之间的数量关系。本文通过面板模型研究陕西国民收入影响因素，面板模型的基本形式如下：
其中，N表示截面成员个数，T表示每个截面成员的观测时期数，参数αit表示模型的常数项，βit表示对应于解释变量xit的k×1维系数向量，k表示解释变量个数，uit表示随机误差项，相互独立，且满足零均值、等方差的假设。
根据截距项向量和系数向量中各分量的不同限制要求，可以将面板模型分为3中类型：不变系数模型、变截距模型和变系数模型。
如果不拒绝假设H2，认为数据符合不变系数模型；如果拒绝H2，需要进一步检验H1，如果不拒绝H1，认为数据符合变截距模型，反之，符合变系数模型。
（三）单位根检验结果
Eviews单位根检验包括LLC检验、Breitung检验、Hadri检验、Im-Pesaran-Skin检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验。通常只要同时通过LLC、Fisher-ADF和Fisher-PP检验即认为序列平稳。分别对因变量和各自变量进行检验，检验结果如表1所示。其中，LNGDP是实际GDP的对数，LNZIBEN是资本存量的对数，LNZHUANLI是专利数的对数，CHANYE表示产业结构，CHENGZHENHUA表示城镇化率，RENKOUZENGZHANG表示人口增长率。对GDP与各变量的单位根检验结果都表明在1%或5%的显著性水平下接受一阶平稳性假设，因此，各变量都是一阶平稳面板数据。
（四）协整检验结果
各序列均为同阶单整可进行协整检验，本文对个序列分别进行Pedroni检验和Kao检验，两个检验结果均显示，各序列之间存在协整关系。
对GDP、资本、专利、人口、产业结构和城镇化率进行面板协整检验，结果如表2所示。在Pedroni基于残差的协整检验中，Panel v-statistic、Panel rho-Statistic、Panel PP-Statistic和Panel ADF-statistic均在1%的显著性水平下接受协整假设。Kao基于残差的ADF协整检验结果在1%的显著性水平下接受协整假设。由于Panel ADF-statistic和Group ADF-Statistic更可靠，最终接受GDP、资本、专利、人口、产业结构和城镇化率之间存在面板协整假设。
（五）面板模型的选择
（六）回归模型诊断
本文建立的模型是以全国31个省份作为研究对象，可选择固定影响模型，通过Hausman检验，进一步确定选择固定效应变系数模型，在对模型估计时使用广义最小二乘法（GLS）对模型进行估计。从估计结果看，整个模型的可决系数为0.999942，残差平方和为0.0305，F统计量为11562.53，DW值为2.33，并且回归残差序列平稳。总体来看，模型的拟合效果比较理想。模型的估计结果为：
式中反应各地区变量影响系数的统计量如表3。
（七）回归结果分析
从回归结果可以看出，从各地区各变量回归结果的显著性看，各变量回归结果的显著性情况差别较大。
1.产业结构升级对经济欠发达省份贡献显著。 研究表明，产业结构升级对西部、东北等欠发达省份具有较强的促进作用，对大多数省份的影响不显著。全国7个省份的产业结构在5%的显著性水平下拒绝原假设，产业结构升级对少数经济发展相对滞后省份具有显著促进作用，对大多数省份来说为表现出明显的促进作用。从回归系数来看，最高的是西藏，为0.0986，最低的是黑龙江为0.0113。总体来看，产业结构升级对经济增长的影响面小，影响力弱。
2.投资对绝大部分地区总产值影响显著。结果显示，投资对包括陕西在内26个省份的经济增长具有显著性影响。包括陕西在内的22个省份的投资在1%的显著性水平下拒绝原假设，山西等4省份在5%的显著性水平下拒绝原假设，也就是说这些省份的投资对GDP具有显著影响。从影响系数来看，中东部地区较高，西部和东北地区较低。四川最高，为1.7475，其次是上海1.3504；最低的是青海0.2643，其次是河南0.2817。从全国来看，陕西处于下游水平，为0.5308。陕西比上海低1.2167，表明陕西的投资效应偏低。
3.专利技术对部分经济贡献明显。实证分析结果显示，8个省的专利技术对GDP贡献具有显著正向影响，其他省份影响不显著。湖北、北京、广东等省份专利技术在5%的显著性水平下拒绝原假设，专利技术对GDP有显著的影响作用。发达省份专利水平的回归系数较高，广东为0.2248，欠发达地区较低，黑龙江为0.0766，陕西的专利技术水平对GDP的贡献影响不显著。
4.人口增长对少数地区具有显著促进作用。从回归结果来看，陕西等9省份人口增长的回归系数在5%的显著性水平下拒绝原假设。也就是说共有9个省份的回归系数显著，其中，青海、吉林、浙江、云南和广东的系数为负，只有湖南、海南、黑龙江和陕西具有显著正向影响。从回归系数看，海南最高为0.2448，黑龙江最低为0.0194，陕西为0.1592，处于中间位置。结果表明，陕西人口增长回归系数显著性较强，并且对GDP的贡献较大，表明陕西人口增长对经济发展做出应有的贡献。
5.城镇化水平对发展相对滞后省份具有显著影响。回归结果表明，城镇化水平对大多数地区无显著影响，仅仅对少数发展相对滞后省份具有显著正向影响。西藏、青海、广西、福建和内蒙古的城镇化水平对经济发展具有促进作用，表明過去十年这五个地区的城镇化过程与经济发展保持同步增长。但从回归系数看，城镇化水平的影响较小，最高的内蒙古仅为0.0954。
四、结论
（一）投资对陕西发展具有重要作用
结果显示，陕西的投资在1%的显著性水平下拒绝原假设，也就是说陕西的投资对GDP具有显著影响。从影响系数来看，陕西投资系数较低，陕西的投资效应偏低。
（二）专利技术未完全转化为实际刺激经济发展的生产力
实证分析结果显示，陕西专利技术回归系数无法拒绝原假设，专利技术对GDP未产生显著影响。虽然陕西具有丰富的教育科研资源，但成果转化为促进经济发展的实际生产力未充分体现。
（三）人口增长对经济发展贡献不可低估
从回归结果来看，陕西的人口增长对GDP的影响在5%的显著性水平下拒绝原假设，陕西的人口增长对GDP的贡献具有显著性影响。从影响系数看，回归系数为0.1592，表明陕西人口增长对GDP的贡献较大。
（四）城镇化过程并未明显提振经济发展
研究显示，陕西城镇化率无法拒绝原假设，城镇化水平对GDP未产生显著影响。表明过去十年，陕西的城镇化过程未与经济发展保持同步发展。
（五）产业结构升级对陕西经济发展影响不显著
研究表明，陕西产业结构回归系数无法拒绝原假设，产业结构回归系数不显著，陕西产业结构升级未明显促进经济发展。
五、建议
（一）继续保持适度资本投入
投资作为经济增长的三驾马车之一，是经济增长的基本动力。从研究结果看，资本投入对我省经济发展具有明显促进作用，这也进一步印证了投资促进经济发展这一理论。因此，我省要继续保持适度资本投入，使投资继续推动陕西经济持续发展。但也要看到，我省在投资问题上仍存在不足，投资的边际效应较低，投资结构需要进一步优化等。在今后的发展中，在保持必要的基础设施投资的基础上，要控制钢铁等产能过剩行业投资，加大新兴、高技术、高附加值产业投资，同时要进一步降低民间资本投资门槛，把更多的社会资本利用起来，通过稳总量、优结构的共同作用，更好地发挥投资对经济增长的贡献。
（二）提升科研成果实际转化能力
教育科研资源是我省的重要优势资源，要继续发挥我省优势，提升科研成果的实际转化能力。一方面要完善人才培养、激励机制，激发科研工作者的研发热情，为真正有理想、有能力的科研人员建立干事创业环境；另一方面要理论与实践相结合，将科研成果与实际应用相结合，使科研成果转化为实实在在的生产力，不断促进我省经济持续、健康发展。
（三）推动西安国际化大都市发展
经济社会发展离不开人才，要促进陕西大发展，必须要培养人才、吸引人才、留住人才。西安作为陕西的省会城市，是历史文化名城，是陕西对外宣传的名片，是陕西对外开放的窗口，是带动陕西发展的桥头堡，要充分利用西安各种优势资源，抓住“一带一路”的重大发展机遇，打造真正意义的国际化大都市，吸引各地、各类人才及外来人口到西安落地生根，让各类人才发光发热、大显身手，为陕西发展做出更大贡献。
参考文献：
[1]Chen B， Feng Y. Some political determinants of economic growth： Theory and empirical implications [J].European Journal of Poli- tical Economy，1996，12（4）：609-627.
[2]S Démurger，JD Sachs，WT Woo. The relative contributions of location and preferential policies in Chinas regional develop- ment： being in the right place and having the right incentives[J]. China Economic Review，2002（13）：444-465.
[3]JM Quigley. Urban Diversity and Economic Growth[J]. Journal of Economic Perspectives， 1998，12（2）：127-138.
[4]S Lin. Urban Economic Growth in China： Theory and Evidence [J].Urban Studies， 2002，39（12）：2251-2266.
[5]S.Devarajan，V.Swaroop，H.zou.The Composition of Public Expe- nditure and Economic Growth[J].Journal of Monetary Economics 1996，（37）：313-344.
[6]JR Markusen，AJ Venables. Foreign Direct Investment as a Cat- alyst for Industrial Development[J].European Economic Review， 1999，43（2）：335–356.
[7]I Ivarsson，CGR Alvstam.Local Technology Linkage and Supplier Upgrading in Global Value Chains[J]. Competition & Change， 2009，13（4）：368-388.
[8]MV Carkovic，R Levine. Does Foreign Direct Investment Acc- elerate Economic Growth[J]. Ssrn Electronic Journal， 2002.
[9]G Hunya. Restructuring through FDI in Romanian Manufact- uring[J]. Economic Systems，2002，26（4）：387-394.
[10]S Tanna. The impact of Foreign Direct Investment on Total Fa- ctor Productivity growth：international evidence from the Ban- king industry[J].Chemical and Petroleum Engineering，2014， 49（11）：816-819.
[11]陳锐，王俭.基于随机效应模型研究中国经济增长的地区差 异性[J].中国管理科学，2006，23 （14）： 755.
[12]江彩云，朱家明. 我国 GDP 影响因素及地区差异的定量分 析[J].九江学院学报（自然科学版），2014（3）：29-34.
[13]贾娜，周一星. 中国城市人均GDP差异影响因素的分析[J]. 中国软科学，2006（8）：109-118.
[14]郑涛.中国城市化对GDP影响研究[J].沈阳工程学院学报（社 会科学版），2007（3）：355-358.
[15]周宏，胡亚权.知识产权保护对我国人均GDP增长率影响的 地区差异性研究[J].统计研究，2010（5）：48-52.
[16]宋慧洁.我国GDP影响因素分析[J].合作经济与科技，2015 （5）：19-21.
[17]章和杰，何彦清.财政政策与货币政策对国民收入的影响分 析[J].统计研究，2011（5）：21-26.
[18]张晓峒.计量经济学软件 EViews 使用指南[M].天津：南开大 学出版社，2003.
[19]高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].北京：清华大学出版 社，2009.
[责任编辑、校对：杨栓保]
