三、昆明市經(jīng)濟差異發(fā)展的預(yù)測

區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展是在不斷地發(fā)生變化的，并且對一個國家的經(jīng)濟和社會發(fā)展帶來了多方面的影響，如果能夠預(yù)測區(qū)域經(jīng)濟差異在未來一段時期內(nèi)的變化方向及過程，就可以根據(jù)預(yù)測的結(jié)果來事先采取相應(yīng)的政策和措施，對區(qū)域經(jīng)濟差異變化進行必要的“糾偏”。也就是說，想辦法使區(qū)域經(jīng)濟差異盡可能地按照人們所期待、需要的方向發(fā)生變化，或是在某一范圍內(nèi)發(fā)生變化，從而防止區(qū)域經(jīng)濟差異變化給國家經(jīng)濟和社會發(fā)展造成不利甚至有害的影響。

（一）預(yù)測的理論依據(jù)

對地區(qū)經(jīng)濟差異長期變動趨勢的研究，是二戰(zhàn)后發(fā)展經(jīng)濟學(xué)、區(qū)域經(jīng)濟學(xué)等學(xué)科的重要課題之一，已有眾多理論模型和實證研究見諸文獻，綜合起來有以下幾種觀點：①傳統(tǒng)的地區(qū)差異或差距發(fā)散論。這種觀點認為，隨著經(jīng)濟的發(fā)展，地區(qū)經(jīng)濟差距將不斷擴大，呈現(xiàn)出“貧者越貧、富者越富”的“馬太效應(yīng)”。其代表性理論有前文提到的納克斯的“貧困惡性循環(huán)”理論、穆爾達爾的“循環(huán)累積因果”理論等。②J·G·威廉姆遜提出的區(qū)域經(jīng)濟差異變化“倒U字”學(xué)說。③知識經(jīng)濟所淵源的信息革命是近現(xiàn)代繼工業(yè)革命、第二次產(chǎn)業(yè)革命以來的又一次根本性技術(shù)創(chuàng)新，美國等少數(shù)發(fā)達國家率先邁向知識經(jīng)濟時代，而眾多發(fā)展中國家仍停留在工業(yè)化甚至工業(yè)化前的時代，故發(fā)達國家與發(fā)展中國家的經(jīng)濟差異再次擴大。誕生于這一背景下的新增長理論以盧卡斯、羅默為代表。

有不少學(xué)者通過對區(qū)域經(jīng)濟差異變化歷史過程的廣泛研究，找到區(qū)域經(jīng)濟差異變化的一般性過程或稱之為典型性過程，然后把這一過程作為一個標準。如果要預(yù)測某個國家或區(qū)域的經(jīng)濟差異變化，就可以根據(jù)其當前經(jīng)濟或區(qū)域經(jīng)濟差異在“標準”變化過程中所處的位置來判斷它未來的變化趨勢。我們在大量統(tǒng)計資料的基礎(chǔ)上，進行數(shù)學(xué)分析，建立統(tǒng)計模型，把它作為判斷區(qū)域經(jīng)濟差異變化趨勢的依據(jù)，即根據(jù)對某個國家經(jīng)濟發(fā)展所處的階段，按照模型所指示的軌跡，來推論未來區(qū)域經(jīng)濟差異變化的趨勢。

根據(jù)前面對區(qū)域經(jīng)濟差異的研究，我們采用了人均GDP作為指標。區(qū)域經(jīng)濟差異反映的是人均意義上的經(jīng)濟發(fā)展總體水平非均等化現(xiàn)象，從目前經(jīng)濟學(xué)關(guān)于經(jīng)濟增長趨勢的研究看，這個趨勢的未來變化在理論上都是可以進行比較明確地判斷的。區(qū)域經(jīng)濟學(xué)關(guān)于單個區(qū)域的經(jīng)濟增長階段的研究已經(jīng)取得了一些比較可靠的研究成果，如胡佛和費雪爾在《區(qū)域經(jīng)濟增長》一文中就提出一個區(qū)域要經(jīng)過自給自足、鄉(xiāng)村工業(yè)崛起、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換、工業(yè)化、服務(wù)業(yè)輸出等“標準階段”；羅斯托在《經(jīng)濟成長的階段》一書中提出一個國家或區(qū)域的經(jīng)濟成長要經(jīng)過的傳統(tǒng)社會、為經(jīng)濟起飛創(chuàng)造前提條件、經(jīng)濟起飛、成熟、高額消費、追求生活質(zhì)量等6個階段；我國學(xué)者陳棟生等人在《區(qū)域經(jīng)濟學(xué)》一書中也指出一個區(qū)域的經(jīng)濟增長一般要經(jīng)過開發(fā)、成長、成熟、衰退等階段^［24］。這些理論觀點的重要性不僅在于指出了一個區(qū)域的經(jīng)濟增長一般要經(jīng)過的幾個階段，而且還說明了在這個“標準化”的變化過程中經(jīng)濟增長的變化。區(qū)域經(jīng)濟差異變化與該地域經(jīng)濟增長變化密切相關(guān)，從前面的研究中我們也可以看出，衡量區(qū)域經(jīng)濟差異的指標來源于經(jīng)濟指標，經(jīng)濟指標的變化是由于經(jīng)濟增長導(dǎo)致的。如果一個區(qū)域的經(jīng)濟增長是可以預(yù)測的，那么一個區(qū)域的經(jīng)濟差異未來變化情況的預(yù)測在理論上是可行的。

（二）預(yù)測的方法

區(qū)域經(jīng)濟差異是在不同的區(qū)域?qū)哟紊戏从吵鰜淼模诓煌膶哟紊蠀^(qū)域經(jīng)濟差異的表現(xiàn)有所差別。所以，進行區(qū)域經(jīng)濟差異變化趨勢預(yù)測首先要區(qū)分是在哪個區(qū)域?qū)哟紊嫌懻搯栴}；其次，要注意所討論的時間段。受多種因素的影響，各個區(qū)域在未來不同時間段上其經(jīng)濟發(fā)展和人口增長的情況有可能發(fā)生比較大的變化；再者，從調(diào)控區(qū)域經(jīng)濟差異變化的需要和可操作性看，一般更重視對中近期區(qū)域經(jīng)濟差異變化的情況預(yù)測，這樣便于制定有針對性和可操作性的政策來對區(qū)域經(jīng)濟差異進行有目的和有效的調(diào)控。

在具體指標的預(yù)測方面，可以采用有關(guān)的統(tǒng)計方法來進行預(yù)測，課題組采用回歸分析方法，分析區(qū)域經(jīng)濟差異指標與模型的相關(guān)性，選擇相關(guān)程度最好的，建立預(yù)測模型；再根據(jù)未來一段時期內(nèi)國民經(jīng)濟和社會發(fā)展的總體戰(zhàn)略、目標，推測各個區(qū)域在總體戰(zhàn)略和目標的約束下，經(jīng)濟差異變化可能達到的狀況，從而預(yù)測出在一定的時期里區(qū)域經(jīng)濟差異變化的情況。

（三）預(yù)測的有限性

從理論上看，如果所依據(jù)的區(qū)域經(jīng)濟有關(guān)方面的理論本身存在缺陷，那么，所作出的預(yù)測就不可避免地會存在比較大的誤差。

就統(tǒng)計模型而言，其建立的基礎(chǔ)是大量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析，部分或個別數(shù)據(jù)的缺失、數(shù)據(jù)來源的不同、研究的時間系列的長度夠不夠長、次級地域的空間尺度不同、指標的確定、分析方法的選取、模型的決定等都影響到預(yù)測的結(jié)果。

（四）昆明市經(jīng)濟差異的預(yù)測

從不同的角度對昆明市的經(jīng)濟差異進行預(yù)測，可以發(fā)現(xiàn)在未來一段時間區(qū)域經(jīng)濟差異變化可能出現(xiàn)的多種走向，雖然，并不一定就是對經(jīng)濟差異變化的十分準確地把握，但是，通過推測，可以從中得到許多有益的啟示，為制定區(qū)域經(jīng)濟差異調(diào)控政策和措施提供依據(jù)。

在本文中，課題組在大量統(tǒng)計資料的基礎(chǔ)上，采用回歸分析方法，得到多個回歸模型和方程，選擇效果最好的，作為預(yù)測模型，把它作為判斷區(qū)域經(jīng)濟差異變化趨勢的依據(jù)，按照模型所指示的軌跡，推論未來區(qū)域經(jīng)濟差異變化的趨勢，預(yù)測出2007～2015年昆明市經(jīng)濟差異變化的情況。

本文采用SPSS軟件對昆明市經(jīng)濟差異進行回歸分析，我們把人均GDP的相對極差、絕對極差、標準差、變異系數(shù)、基尼系數(shù)作為因變量，時間作為自變量，分別擬合了11種曲線模型，這11種曲線模型分別是：線性模型（linear）、對數(shù)曲線模型（logarithmic）、逆曲線模型（inverse）、二次曲線模型（quadratic）、三次曲線模型（cubic）、混合曲線模型（compound）、冪函數(shù)模型（power）、S型曲線模型（S－curve）、Logistic曲線模型、生長曲線模型（growth）、指數(shù)曲線模型（exponential）。進行這些回歸分析，目的是找到一個最佳的預(yù)測模型。

假定昆明市2007～2015年經(jīng)濟差異發(fā)展的趨勢吻合1995～2006年的發(fā)展軌跡，分別對昆明市人均GDP的相對極差、絕對極差、標準差、變異系數(shù)、基尼系數(shù)進行回歸分析，分析的相關(guān)數(shù)據(jù)見表4、表5、表6、表7、表8。

從表4可以看出，人均GDP的絕對極差作為因變量與自變量時間的相關(guān)性較好，絕對極差建立的“線性模型”、“對數(shù)曲線模型”、“倒數(shù)曲線模型”、“二次曲線模型”、“三次曲線模型”的解釋量（R Square）的值都可達到0.957，保證了預(yù)測的準確性，其中“線性模型”、“二次曲線模型”、“三次曲線模型”建立的方程都相同，我們運用上表中的曲線參數(shù)，建立如下預(yù)測公式：

D＝－3768692.952＋1896.087t

其中，D為絕對極差，t為時間。

表4　絕對極差模型和參數(shù)估計表

表5　標準差模型和參數(shù)估計表

從表5來看，標準差建立的“逆曲線模型”解釋量（R Square）達到了0.898，預(yù)測的準確性有了保證，也可以建立標準差的預(yù)測模型，公式為：

S＝1278284.874－2540109249.582/t

其中，S為標準差，t為時間。

對相對極差、變異系數(shù)、基尼系數(shù)也進行曲線擬合，但相對極差建立的模型不理想，其解釋量（R Square）的值最高僅為0.02，人均GDP的變異系數(shù)建立模型的效果較差，R²的值最高僅為0.031，基尼系數(shù)建立的模型其解釋量（R Square）最高僅為0.004，我們不建立模型。

根據(jù)前面得到的兩個計算公式，把1995～2006年的實際值和計算值進行比較，結(jié)果見表6，再計算出未來幾年昆明市經(jīng)濟差異的變化情況，結(jié)果見表7。

表6　1995～2006年的實際值和計算值的比較

表7　對未來昆明市經(jīng)濟差異的預(yù)測