中国开发区的区域分布及其影响因素分析（中国人民大学商学院，北京100872）[摘要] 中国的开发区数量众多，区域分布不平衡，发展水平也各不相同。
本文对开发区的区域分布进行了实证分析，并对开发区区域分布不平衡的成因进行了研究。
研究结果显示，各经济区域开发区分布存在显著差异，造成这一差异的主要原因是各地区GDP总量的不同，同时各区域地理位置本身也对开发区分布存在影响。
[关键词]开发区区域分布影响因素地区生产总值一、引言开发区是指由中央或地方政府批准, 在特定规划区内特别划定区段, 实行特殊经济政策和管理体制, 围绕特定产业和经济发展目标, 集中规划建设的各种类型的特殊区域。
中国开发区经历了20多年的发展历史，开发区数量大大增加，根据国家发展改革委、国土资源部和建设部联合发布的《中国开发区审核公告目录（2006年版）》，目前经过审核的国家级开发区有222家，其中包括经济技术开发区、高新技术开发区、保税区、出口加工区、边境经济合作区及其他类型开发区，省级开发区有1346家。
但是，各地区开发区数量有多有少，发展程度有高有低，很不平衡。
中国开发区在一片争议声中其发展可谓一波三折，经历了起步阶段（1984-1990）、扩张阶段（1990年代前半期）、规范整顿阶段（1993年至今）（庄美燕，2006；郑静，1999），到目前为止，国家级和省级开发区数量基本稳定，开发区进入了稳定发展时期。
我国区域经济差异较大，东西部发展很不平衡，同时我国开发区区域分布差异也非常明显，研究区域经济状况与开发区分布之间的关系，无疑将对区域经济发展政策和开发区建设提供借鉴意义。
以往有关开发区区域分布的研究主要是以经济区域为分析单位，对不同区域的开发区数量进行描述研究（郑静，1999；郑静，薛德声，朱竑，2000），没有以省份为分析单位，深入分析开发区分布情况以及分布不平衡的深层原因。
本文以全国31个省（自治区，直辖市）以分析单位，研究了经济地理区域、地方经济总量以及开发区数量之间的关系。
二、建立开发区的理论基础我国经济技术开发区起步晚于经济特区，是在经济特区成功经验基础上的进一步探索，是一种实践行为，因而国内关于开发区建设的理论探索尚处于起步阶段。
相对来说，发达国家的一些经济管理理论却为经济开发区的存在和发展提供了理论基础。
其中包括“增长极”理论、核心-边缘扩散理论等区域带动理论（丁福浩，2004）。
（一）“增长极”理论法国经济学家弗朗索瓦·佩鲁（F. Perroux）于1955年提出的增长极理论是用以解释经济技术开发区发展的理论中最强的一支。
“增长极”理论强调投资在推动性产业（极）中，通过与其有投入产业相联系的产业而导致全面的经济增长。
推动性产业所诱导的增长发源于推动性产业所在的地理中心，这种地理中心称为增长极。
其基本含义是：经济的发展并不是同时出现在所有地区，而是以不同的强度出现于一些增长点或增长极上，然后通过各自的渠道向外扩散，从而形成以增长极为核心，周边地区不均衡增长的地区性经济综合体（潘亚宁，2007）。
经济技术开发区是区域经济的增长极，开发区的首要职能是带动区域经济的发展（朱华友，2004），它导致集聚经济的发展，实现了研究与开发、生产、销售等活动的集中，降低了交易成本，同时它营造了舒适的生活、工作、创业环境，从而吸引优秀的科学家、工程师和企业家纷至沓来，实现了创新资源的高度集中。
当然，增长极的出现并不是偶然或者人为创造的，它必须以其所在地区强大的经济实力、完善的基础设施、较好的产业基础和丰富的创新资源为依托。
（二）核心-边缘扩散理论核心-边缘扩散理论是由美国学者弗里德曼（John Friedman）于1966年提出的，他将一定空间地域分为“核心区”（Core Regions）和“边缘区”（Peripheral Regions），认为经济发展是一个不连续的，但又是通过逐步累积的创新过程而实现的。
核心区集聚或扩散资源要素，引导或支配边缘区，谋求区域经济的一体化发展，其实质就是为了最大化边际效益，对有限资源要素重新进行空间配置。
弗里德曼还认为，核心区之所以能对边缘区施加影响，除了核心区的原有创新活动比较活跃，由此成为区域经济发展的源头外，边缘区还不断接受核心区的创新信息、参与创新活动，自身也会生成新的核心区。
根据核心-边缘理论，开发区是在与母体城市相互作用、相互促进中形成的。
开发区建设是城市发展的内在动因，世界城市发展的历史表明，城市发展及其空间分布具有阶段性，在工业化和城市化水平比较低的初期和中期，大工业的发展必将导致农业人口向城市地区的大规模转移。
同时，由于协作、聚集和规模效益的存在及其强大的推动力，生产要素的集中随之带来城市人口的增加和高度密集，这种集聚的速度越来越快，规模越来越大。
这时，一批批小城市不断成长为中等城市，不少中等城市发展成为大城市，大城市又发展成为特大城市。
然而，随着大城市和特大城市的形成，其内在矛盾和各种问题也日益暴露，需要寻找新的发展空间，需要形成以特大城市或大城市为中心的新城市群体。
这些城市群规模适中，结构合理，分布均衡，其间具有内在的有机联系和网络化基础。
世界上很多开发区、科技园区就是在这种背景下产生和发展起来的。
我国的开发区有很多都是政府主导建立起来的，但是有些开发区也开始向多功能综合性新城区发展，有些开发区已经形成了这种现代化多功能城区的雏形（张克俊，2006）。
因此，可以说开发区是经济发展到一定规模、城市化达到一定水平的产物，是地方经济规模增长和扩张的需要。
（三）开发区理论评述在西方发达国家，可以用来解释经济技术开发区现象的相关理论有很多，比如产业集群理论、创新理论、国家竞争力（竞争优势）理论、交易成本（制度创新）理论等等，这些理论都从某一方面揭示了经济技术开发区存在的原因，然而从我国经济技术开发区产生的背景和历史过程来看，“增长极”理论和核心-边缘扩散理论无疑最具有说服力。
经济技术开发区是区域经济发展的需要，同时也是区域经济发展的必然结果，经济技术开发的设立和发展必须以其所在地区一定的经济基础条件。
国内学者（郑静，薛德声，朱竑，2000）提出国内城市开发区是新国际劳动分工的客观要求，是国际投资的区位要求和发展中国家城市的实现条件，城市与开发区的关系体现为：城市奠定了开发区的存在理由，而开发区从属于它所依托的城市并促进城市自身发展。
城市是地方经济的主要载体，各地方绝大部分的经济活动也主要集中在城市。
因此，也可以说开发区从属于它所依托的经济区域和省份，开发区的建立和发展有赖于地方经济实力的提升。
我国区域地理特征和区域政策等原因导致了各地区经济发展水平的巨大差异，而根据建立开发区的相关理论，开发区要以所在地区一定的经济基础为条件，各地区经济发展水平的巨大差异正是导致我国开发区区域分布差异的直接原因。
本文接下来通过我国各省份开发区的相关数据资料对这一理论假设进行实证分析。
表1 国家级和省级开发区数量分布情况三、研究方法地区生产总值（GDP ）是地区经济发展水平的一个重要衡量指标，本文使用地区生产总值数据来衡量地方经济总量或经济规模水平。
本文收集了全国31个省（自治区、直辖市）2001年到2005年的地区生产总值数据①，并收集了《中国开发区审核公告目录（2006年版）》审核的国家级和各地区省级开发区资料，以此作为研究的数据基础。
本研究中，2001-2003年地区生产总值数据为经济普查后修订的数据，2004年为经济普查数据，2005年为按经济普查口径统计的年报数据，所有的GDP 绝对数据按当年价格计算，由于各地区GDP 绝对数各年之间高度相关（最小的Pearson 相关系数r=0.995，p<0.001），因此各地区各年度GDP 只取一个年度的数据，以2005年的GDP 数据作为地方经济总量的衡量指标，这样处理并不影响最终的分析结果。
我国开发区数量多，发展水平差异很大，统计资料也不完备，而国家级和省级开发区发展则相对比较成熟,数据可靠性高。
本研究的开发数量指分布在全国31个不同省市的国家级和省级开发区数量，总共有国家级开发区222家，省级开发区1346家。
国家级开发区按照其所处的地区对各种类型的开发区进行加总计算，国家级开发区最多省份是江苏省，有27个，最少的省份是西藏，只有1个。
省级开发区最多的省份是山东省，有155个，而西藏没有一个省级开发区；国家级和省级开发区总数最多的省份是山东省，有171个，最少的省份是西藏，只有1个，开发区总数排名前三位的省份占全国省级以上开发区总数的27%，具体分布情况如表1所示。
本文所采用的数据分析方法主要是相关分析和回归分析，目的是为了验证我国不同经济地理区域和各省份GDP 对于我国开发区分布情况的影响。
本文按照我国目前区域经济研究的惯例，将全国不同省份划分为四大经济地理区域：东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、海南，共10个省市；中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南，共6个省；西部地区包括重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、内蒙古、广西，共12各省区市；东北①数据来源为国家统计局网站 和《中国统计年鉴2006》。
资料来源：本研究整理和《中国统计年鉴2006》地区包括辽宁、吉林和黑龙江3个省。
为了便于将不同经济地理区域的影响引入回归方程中，本文引入3个虚拟变量（Dummy Variable）D1、D2、D3来分别表示中部、西部、东北3个不同的经济区域，东部地区作为基础区域。
本文采用分步引入自变量的分步回归方法来研究各自变量对因变量的影响。
四、实证结果2005年各地方GDP（单位：百亿元）、国家级开发区数量、省级开发区数量描述性统计结果及相关系数如表2所示。
从相关系数表中可以明显看出，地方GDP总量、国家级开发区数量、省级开发区数量两两之间均存在着明显的正相关关系（相关系数显著性p<0.05）。
接下来本文应用回归分析对各研究变量之间的关系进行实证检验。
表2 研究变量描述统计和Pearson相关系数表平均值标准差 1 2 3 4 51 2005年GDP总量63.803 54.5152 国家级开发区数量7.161 6.704 0.818**3 省级开发区数量43.419 36.775 0.704**0.561**4 中部D1 0.194 0.402 -0.016 -0.272 0.2705 西部D2 0.387 0.495 -0.532**-0.401*-0.511**-0.389*6 东北D3 0.097 0.301 -0.041 0.042 -0.073 -0.160 -0.260注：数量N = 31；*p<0.05; **p<0.01表3 开发区数量OLS回归*p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01; ****p<0.001ΔF和ΔR2指模型1到模型2的变化量首先，以各省份所处的经济区域为自变量，地方GDP总量作为因变量，用普通最小二乘法（OLS）进行回归分析，结果如表3所示，GDP回归模型拟合程度较好（R2=0.414），回归方程也非常显著（F显著性p<0.01）。