赵晓彤

摘要：本文从新经济社会学理论视角运用多层统计分析方法，重新划分影响东北部地区经济发展水平的社会因素，得出居民的文化水平、财政支出占GDP比重的大小及居民对城市环境的保护意识会导致省间经济发展水平差异，结论对国家支持东北部地区建设及统筹区域发展具有重要意义。

关键词：经济发展 新经济社会学 多层统计

一、研究背景

我国东北三省分别指：黑龙江省、吉林省和辽宁省。在中华人民共和国建国初期，东北三省作为重要的重工业基地，在我国经济发展中扮演着重要角色。2003年国家实施振兴东北战略以来，东北地区经济增长速度仍出现下行特征，在固定资产投资和重工业领域表示更为突出。这种特征的出现主要是由于计划经济时代遗留下来的经济发展路径依赖惯性较大，并在新的发展时期过度依赖高投资等。

近年来，随着我国经济的转型升级，东北三省在经济发展中逐渐面临诸多困难。相比较于东部沿海省份和地区，东北三省的经济发展遇到“硬着陆”，据中国统计年鉴显示，2015年末，三省GDP名义增长率分别为-0.29%、3.41%和0.26%。东北三省在我国属欠发达地区，对于这个资源丰富、地理位置占有绝对优势的地区来讲，这是一个可悲的现象，东北三省有着太多的共同点，但又有着各自的特点，这对于东北三省发挥各自的优势以及进行经济合作都是非常有利的。比较省域经济发展水平的差异。并从新的视角研究影响东北三省之间经济差异的影响因素，对各个省份充分发挥自身优势，及国家统筹区域发展具有重要的现实意义。

二、相关研究

经济总量（GDP）增长成为衡量经济发展水平的比较直观和明确的一个指标，经济增长，代表的是一国潜在的GDP或国民产出的增加。亚当·斯密和马尔萨斯，强调土地在经济增长中的重要作用，这属于古典动态模型。但是随着人口的增加，土地将被占有和开发，土地变得稀缺，人口变得拥挤。到第一次工业革命，技术和资本带来了动力机器，增加了产量，这是新古典模型。这时，资本积累和新技术成为影响经济发展的支配性力量。经济增长的因素很多，一般认为资本、劳动、资源和全要素生产率是导致经济增长的基本因素。资源主要来自自然界的形成与恩惠，人为因素暂时无法增加其产出，只能通过尽量节约使用来使资源的效用实现最大化。资本、劳动力与全要素生产率这3种因素是人为可变的，因此这些因素决定了长期经济增长。

Granovetter认为经济行为是适度嵌入于社会结构之中的，也就是说社会场景对经济行为会产生一定的影响。因此，研究研究各省份间经济发展水平时也应该考虑社会场景因素，即需要引入社会嵌入性维度。基于“嵌入性，理论的维度可以将经济发展水平影响因素重新划分为：经济内部对经济发展影响因素、社会场景对经济发展影响因素。前者包括各省域劳动力及资本影响因素，而文化水平（体现的是认知嵌入）、财政支出与GDP占比（体现的是政治嵌入）、城市市容环境（体现的是文化嵌入）可以看作是社会场景对经济发展水平的影响因素。

文献评述：传统研究方法缺少对影响东北部地区经济发展水平因素的路径分析。本文从新经济社会学视角，研究不同影响因素对经济发展水平的微观、宏观效应，并对各省经济发展水平的差异性进行解释。依据政治嵌入、文化嵌入、认知嵌入的界定，本文概括性给出东北三省经济发展水平影响因素的嵌入性。

1.认知嵌入。东北地区各省在发展经济过程中，会形成一定的“群体认知”，且这种“群体认知”对各省经济建设产生一定影响。认知嵌入主要关注普通本专科毕业后外地就业人数对经济发展的影响。

2.文化嵌入。东北三省各省经济在发展时所处的社会文化环境（传统惯例、共有信念等）对经济发展产生一定的影响。文化嵌入性主要关注共有信念、价值观等对城市经济发展的影响。如，各省居民关于城市市容环境保护与经济增长的观念等对经济发展的影响。

3.政治嵌入。各省地方政府对省内经济建设的支持是政治嵌入主要的关注点，如各省财政支出对经济发展水平的影响。城市的基础设施建设、医疗教育方面等社会保障性功能需要地方政府通过财政支出方式进行优化。

三、实证研究

（一）变量选择与数据来源

面板数据具有层结构，本文选取2011年-2016年间东北3省各省份每年GDP（InY）数据作为层一中的被解释变量数据，选取每年从业人员（InL）及固定资本形成额（InK）为层一中解释变量，数据来源于中国统计年鉴。

层二解释变量选择与数据来源。认知嵌入用普通本专科毕业后外地就业人数（G）代替、政治嵌入用财政支出与GDP占比（P）代替、文化嵌入用居民关于城市市容环境保护与经济增长的观念（R）代替。数据由中国统计年鉴的数据整理得到。

（二）模型选择

运用传统最小二乘法对面板数据进行分析具有缺陷，首先，最小二乘法不满足观测相互独立，即ICC≠0，然而很小的ICC也会导致错误。并且，这种分析方法得出的结果无法将模型中截距项和斜率项解释清楚。由于经济发展具有嵌入性，

分析多层数据的适当方法应是多层统计模型，从而体现出影响因素间跨层交互作用。因此。本文选择多层统计模型作实证分析模型。

以东北三省各省经济因素为层一变量，以嵌入性因素为层二变量，构建二层模型：

层一模型中，LNYij表示东北地区第j个省、第i年的经济发展水平，即GDP值；LNKij表示东北地区第j个省、第i年的固定资本形成额，LNLij表示东北地区第j个省、第i年的从业人员。

层二模型中，Gj、Pj、Rj分别表示第j个省的认知嵌入、政治嵌入及文化嵌入。其中，i=1，2，…，N（N是年份数），j=1，2，…，J（J是省的个数）。

（三）实证结果分析

实证结果是基于多层统计分析的零模型、固定效果模型、随机效果模型以及全模型，运用HLM7.0分析得到的。其中，层一与层二模型解释变量分别用组均数和总均数中心化数据参与运算。

从图中我们可以看出，国内生产总值在东北三省之间具有显著性差异，其中差异的92%是由组间系数即二层变量造成的。也就是说毕业人口外地从业、财政支出GDP占比及省内居民对城市市容环境的观念最多能解释清楚差异的92%，劳动力和资本则最多可以解释清楚差异的8%，所以我们应该采用多层模型。

运用计量经济学我们可以得知，原假设：东北三省固定资本形成及从业人员变量前系数相等，从图中我们可以得知，则应拒绝原假设。说明各个省资本前斜率不同，存在显著性差异，劳动力前斜率不同，存在显著性差异。图中可以看出β0 β1β2都显著，则都需要引入二层变量。

四、结论

首先，基于社会嵌入性視角理论概括了东北地区黑、吉、辽三省经济发展水平的嵌入性。其次，运用多层统计模型解决了三个省份经济发展水平影响因素的作用路径问题。最后，实证分析发现在经济发展水平差异中，有高达92%是由各省经济发展的社会嵌入性不同造成的，获得了具体的显著性因素。

国家在制定政策对东北地区进行大力扶持时，不仅要考虑资本、劳动力等因素的影响，同时也要挖掘地群众认知、城市文化、地方政府财力等社会嵌入性因素的积极作用。具体策略为：地方政府根据省内实际情况进行基础设施建设及项目投资，将财政资金合理运用到惠民、便民的项目及活动之中，对城市发展进行建设并为居民生活提供优质保障；各省制定人才引入政策，在吸引人才的同时更要为本省省内高校毕业生就业提供保障，以便优秀人才不流失，以便于人才交流及进行创新，找到新的经济增长点.加强城市市容建设，构建舒适的城市环境，以便于提高居民生活幸福感，打造宜居城市，以便于资本与劳动力的集聚，从而更好的发展经济。