区域经济发展指标差异的研究

　　摘要

改革开放和市场经济为我国经济发展带来了巨大的机遇，但区域经济发展不平衡仍制约着我国经济的健康发展，缩小区域经济发展的差距已经成为进一步发展我国经济必须解决的问题。
本文主要通过多元统计分析方法中的聚类分析法，利用各地的历史数据，对数据进行相似性分析，根据各地经济的发展情况对这些地区进行区域的划分。在得到区域的划分后，研究影响区域经济发展差异的指标。以此对地区经济发展的水平有准确的认识，对改善区域经济发展差异提出科学的建议。同时指标表现的是影响区域经济发展水平差异的关键因素，对差异指标的研究可以说明区域经济发展有差异的原因，研究指标的作用大小可以帮助XX在区域经济发展方面制订出有效政策，解决地域经济差异的问题。
关键词：区域经济，差异指标，多元统计分析，聚类分析

　　一、序言

　　（一）研究背景

自我国实行改革开放以及提出实行市场经济以来，我国各地的经济发展迅速。然而在改革开放前，我国存在的经济体制决定了我国实行的是计划经济以及封闭经济，在区域经济发展方面，国家制定的发展战略以及提出的大部分理论都是为区域经济均衡发展服务的。例如1987年以前中央XX采取的“加快中西部地区经济发展、统一规划、合理布局、统筹兼顾、发挥优势、均衡发展”的区域均衡发展战略。改革开放后的一段时间，结合中国的现实需要国家选择采取更有效率的发展方式来加速经济增长，在国家推行市场经济以及实行“向东倾斜，梯度推进”的区域经济非均衡发展战略。这种发展战略取得了卓越的成效并有效刺激了中国的经济增长，但也不可避免地出现了区域经济严重失衡，东西部区域经济发展差距显著的情况。为了解决这个问题，使得区域经济协调发展，随后的一段时间国家制定了相应的战略方针，并取得了一定的成效。
由于国家在不同阶段对发展经济的侧重点和要求不一样，且东、中、西部区域本身资源、地理位置和居民的思想观念的不同，使得区域间的可持续发展能力、经济总量及增长速度、工业化与城市化水平和产业结构“质量”相差悬殊，区域差距表现为多方面的差距。近几年来我国的经济发展迅速，中国已经跃居成为世界第一经济体，在这种情况下牺牲部分效率使得我国各区域的的经济、教育水平、资源和发展潜力差距缩小来换取区域经济更有质量地发展才是长久之计。因此近年来国家重视区域经济的均衡发展，科学发展观等理念的提出都推动我国区域经济更加持续健康地发展。

　　（二）研究过程及意义

本文首先将对多元统计分析中的方法做一些介绍，阐述多元统计分析方法在分析变量中的应用。其次选取一些对区域经济发展影响较大的指标作为变量，通过收集到的指标的相关数据分析这些变量的联系，并以此选取多元统计分析中的较优的一种方法，进一步对差异指标的数据处理分析。本文采用聚类分析法对这些数据进行聚类，根据聚类的结果可以得到这些变量间的相关性，从而在经济发展层面上对区域进行科学的划分。有了区域的划分后，可以继续研究差异指标，分析差异指标对区域经济发展的影响和作用大小，剖析我国区域经济发展差距明显的原因。最后根据区域划分情况和差异指标在区域经济发展中的表现，对各地区经济发展的水平做出合理的评价，提出缩小解决区域经济发展差距的建议和措施，为XX在区域经济发展方面提供有效的参考。
在发展地区经济的同时统筹区域经济协调发展有着重大的政治意义和经济意义。首先，区域经济协调发展是国民经济发展的重要内容，充分利用好不同地区的资源、地理位置、产业结构等的优势，国民经济的健康发展才能得到保证。其次，要想发挥好国民经济的整体优势，只依靠个别区域的经济增长是不现实的，只有各个区域之间协力合作、齐头并进，我国的经济才会蓬勃发展。最后，实现共同富裕必然包含着区域经济协调发展的内容，想要建设更和谐的社会，就要对不发达地区投以更多的关注。

　　二、多元统计分析方法

　　（一）多元统计分析方法综述

近几十年来，数理统计在解决各类经济问题中发挥了重要的作用，多元统计分析作为其重要的一部分在实际问题中应用广泛。计算机的发展和大数据兴起促进了多元统计方法在许多领域的应用。事实也证明多元统计分析在医学、生物工程、工程测绘和体育应用等方面应用广泛。多元统计分析建立在数据的基础上，怎样从大量数据中得到有用的信息，并用提炼出的信息分析原始数据里的内在联系及特征，这就是多元统计分析解决问题的思路。
不同的问题在多元统计学中有不同的方法可以处理，例如聚类分析、回归分析、判别分析、主成分分析和因子分析等都是很有用的方法。本文选取聚类分析法研究区域经济发展的差异问题，下面就多元统计分析中的一些重要的方法进行讨论。
1.多因素方差分析法：
很多实际生活中的问题的结果受多种因素的影响。例如，检测果树的收成情况时，影响果树的收成的因素可能有很多，比如：种植环境、技术成熟程度、种植时长、果树品种和投入金钱等因素。每种因素都会影响到事物最终的结果，而每个因素对于事物的影响程度也是不一样的，为了得到更高效稳定的结果，我们需要确定出对生产过程有明显影响的因素。方差分析法就能做到这一点，即利用实验结果得到对该结果影响显著的一些因素。
在一个实验中，试验指标即实验结果，因素指的是影响试验结果的条件。因素根据可控性可以分为二种，一种是可控因素，即可以人为控制的因素；一种是人们不能控制的。用该方法解决问题时，我们一般忽略不可控的因素造成的影响只考虑可控因素，以下所提到的因素均代表的是可控因素。因素的水平指的是因素所处的状态。单因素方差分析指的是影响实验结果的因素只有一个，若试验的结果受到超过一个因素的影响则称为多因素方差分析。总的来说因素方差分析是研究因素对实验结果的影响程度大小的的方法。但在实际应用中，多素方差分析的计算比较困难，得到的结果往往也和实际出入比较大，所以一般采用更为有效的单因素方差计算和双因素方差来处理问题。
2.多元回归分析方法：
在一些生产过程或者实验中，更值得我们关注的其实是这些过程中变量之间的关系。一般来说变量之间有函数关系和相关关系两种关系。
变量之间的函数关系，指的是一个变量的每一个值都有另一个变量的一个或几个完全确定的值与它对应，这是种确定性关系。两个变量的函数关系可以来表示。可以看出这种确定的函数表达式反映了变量之间变化的关系。因此建立确定的函数关系来研究变量之间的联系研究事物内部规律中非常重要的一步。
但在实际生活中，想要把变量之间复杂的关系通过一个函数表达式体现出来，是很困难的，同时许多偶然因素也会使变量之间的关系多出很多不确定性。回归分析为解决这类问题提供了思路。通过得到实验相关的数据，回归分析方法可以找到这些变量之间的内在联系，以此用统计学的知识建立变量间的函数关系式。
回归分析中被回归的变量y称为因变量，影响y变化的其它变量x1,x2,…,xm称为自变量。如果自变量只有一个，称为一元回归；如果自变量是两个或者以上，则称为多元回归；如果y与x1,x2,…,xm间的关系是线性的，则称线性回归，否则称非线性回归。
3.多元判别分析法：
多元统计分析中的判别分析最早提出于二十世纪二十年代用来解决考古和人种分类的问题，直到1936年Fisher对该方法进行了拓展，采用建立统计量来判断样品属于哪一类的方法，之后这种方法被广泛应用于很多领域。
生活中这种归类问题很多，例如，根据患者的体温、血常规和患病天数来判断他患了感冒、甲状腺还是其他病。这个问题中患病的人可以看做是样品，患者的体温、血常规和患病天数是特征量，感冒、甲状腺还是其他病是总体。此外，判别分析在统计生物学、医学、社会生活和食品等领域中都发挥了很大的作用。
用判别分析解决问题的步骤一般是：假设有n个总体A1,…,An，已经知道有来自总体的样本m，但不知道m来自哪个总体。判别分析要做的就是根据样本有的一些特征量和总体的信息，构建适合的统计量从而得出收集的样本属于哪一个总体。
结合上面的分析，我们知道该类问题最后都可以归结为怎样对样品进行正确的分类，要想把样品准确分类到所属的总体中，首先应该了解总体的本质和特点。在统计学的定义中，同一总体是指“具有相同属性或特征指标的样品集合，在同一总体内样品间具有相似性且样品间距离较小。”相反的，属性有差异即为不同的总体，对于属于不同总体的样品，其相关性都很小或者无关。但在实际问题中影响分类的因素复杂，总体的不同不是绝对的，不同总体之间有时候也会出现相似的特点和性质。比如，我们在依据人的四肢长度、脚的大小和肩宽来判断一个人的身高，也有可能会出现分类错误的情况，因为人的四肢长度、脚的大小和肩宽和身高的关系不是绝对的，有可能脚小的人身高很高。但我们可以在添加一些指标，例如：胸围、腰围、臀围和手掌大小等指标，使总体之间相似的可能性减少，来提高分类的准确性。
4.主成分分析方法：
事实上，我们发现许多生活中比较有价值的问题，其影响因素是多样的，即存在多个特征变量上。要想得到充足的信息对问题有个全面的认识，就要尽可能全面地选出若干个指标，用这些指标反映问题包含的信息。较少的指标不能清楚地认识问题，选择大量的指标来反映所研究问题的信息听起来更为合理。然而当指标增多至十多个甚至有几十个时，不可避免地指标之间会出现信息的重迭，考虑问题时也会更加地复杂。
这种情况下，尽可能选取那些可以反映较多信息的综合指标对于解决问题有很大的帮助。没有筛选处理过的指标之间如果存在相关性，我们就可以认为这些指标体现的信息有相似之处。因此我们需要一种数学方法来把一些指标综合，即若最初选取了m个指标，然后经过处理后将这m个指标变成n个指标，其中m>n。新得到的指标即为综合变量，我们想要获取的信息可以由这n这综合变量充分反映出来，并且这样处理过的指标之间都是不相关的，各自反映的信息也不重迭。
比如在服装业的加工生产中，如果要计划生产一件上衣，胸围、腰围、身长、袖长、领围、袖围、肋围、肩宽、背宽都是生产中要考虑的重要指标，但显然这些指标之间是有关联的。我们想要对这些指标进行分析概括，得到少量可以充分衡量上衣是否适合某类人的指标。
服装加工厂生产的上衣完全能由这些指标决定，且按照这些指标生产出来的衣服适合绝大部分人。因此这类问题的解决要求我们掌握如何将很多指标综合成少量有代表性的指标，并且以这些主要指标制作的衣服适合大部分人的体型。在实际生活中，服装业的生产商们制作衣服一般是根据这三个指标：衣长、胸围和型号，实践证明这样生产出来的衣服也是符合要求的。
主成分分析就是为解决类似于上述问题而引进的统计方法。简而言之，主成分分析是研究如何将多个特征变量综合成少数几个变量的一种统计方法。
5聚类分析法：
日常生活中，我们通过对各种事物进行详细正确分类，从而研究各个事物之间的相同点和不同点，然而传统的分类方式主要依靠个人经验和专业知识相结合，很少使用数学等相关专业的思维。随着人们对各领域研究的逐渐细致深入，对分类的要求也随之越来越细化，越来越全面，以至单纯的依靠个人经验和专业知识进行的分类已经无法满足人们的需要，于是各类统计的方法被广泛引入到分类学中，随着多元统计方法不断的扩展和深入研究，分类学中分离出了聚类分析的这个分支。聚类分析的基本思想是：虽然说世界上没有两片完全相同的树叶，但不管怎样我们研究的样本或多或少有一定的相似性，我们就可以根据不同样本的各个指标，将数据分类到不同的类或者簇，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。

　　（二）聚类分析法在区域经济分类中的应用

1.区域划分
我国传统的区域划分采用三大地带划分法，即东中西部划分法，这种划分方法是“七五”计划时期提出的，相对比较粗略。随着现代经济的飞速发展，地区经济差异化也越来越显著，所以这种按照地理位置接近的方法已经不适合现代社会的经济体制，更不能对相关的问题进行精准分析。
为了更好地研究各个区域的经济状况，xxxx发展研究中心在“十一五”规划后提出了八大区域划分法。相较于三大地带划分法，八大区域划分法最大程度上思考各地区的经济情况与有关经济方针的可行性。即便上述划分法已经比较完善，但金融已经在现代经济发展中起到举足轻重的作用，所以区域划分也必定会受到金融发展的影响。因此本文在八大区域划分法基础上，还会把金融发展放到区域划分的考虑对象中。具体来说，评估国内各地区金融发展能力需要挑选符合现实需求的指标，且将其当做分类标准使用聚类研究的方式，结合相关数据资料将所研究的各省划分为金融发展水平高低不等的几个区域，得到相关结果后由于数据的局限性，还需再根据各省所处的地理位置和相关政策制定实施时的难易程度给予相应必要的修改，完成最后的分类，另外利用计量经济学中面板数据分析方式把区域经济增长情况和金融发展程度之间的关系数量化，促使双方间的关系能被清晰完整的呈现出来，为制定量身定做的发展战略和具有针对性的政策建议做出准备。

　　（三）区域经济发展的衡量指标

虽然对于经济发展理论来说怎样衡量区域经济发展非常重要，但是我国目前还没有相关文献对区域经济发展进行描述，更不用说具体衡量区域经济发展的相关指标。由于宏观经济发展包括区域经济发展，区域经济发展会在宏观经济发展中映射出来，因此对于国家层面来说，区域经济发展指标可以用经济发展指标进行代替。金融发展方面的指标也同样适用于区域发展经济，有以下四个指标
1.金融相关比率FIR
金融相关比率FIR在1969年由戈德史密斯提出，此指标出现的变动呈现出金融上层结构和经济基础结构两者间在规模上的变动关系,其通常被当做金融发展的主要特征。本文主要通过计算各个地区全部金融机构存贷款余额与GDP的比来分析各地的金融相关比率。依照目前了解到的数据，本文把国家金融资产总量使用各省所有金融组织存款（用C代表）与贷款（用D代表）来近似表示，国民财富使用国家生产总值（GDP）代表。公式是：FIR=(C+D)/GDP
2.存贷款转换率SLR
存贷款比率表示对比银行贷款和存款总额。公式为：SLR=D/C，D表示贷款，C表示存款。因为当前公司对贷款的总需求超过银行供应，资本行业出现供不应求的问题，进一步提升贷款利率可以确保资本供需均衡，便于限制通货膨胀，和当前经济发展规律相符合。利用系统聚类的思想，通过使用科学的计算方法，即组内连接法，将各省之间的相似性转换成近似数据，然后依据数据指标科学的将各省分类，最终根据碎石图提供的重要资料与真实经济地貌情况两部分得到信息。
3.经济增长的衡量
本文衡量经济增长的指标主要是人均实际GDP环比增长速度，因为环比发展速度是报告期水平与前一时期水平之比，这表明经济事物逐期的发展速度，并且此数据使用的是剔除价格影响后的数值，更贴近现实，因此在各地区间和各时间段内的对比使得数据的预期使用者更信服。
4..控制变量
由于影响因素众多，因此为了使所使用的指标更符合真实情况，在分析数据时采用控制变量法。在估计变量时，利用已知的信息来减少估计的误差。比如，生产资料价格指数PPI，站在生产者角度表现市场价格变动。假如PPI提高，表示公司生产费用增加。居民消费价格指数CPI，重点站在消费者角度上表现价格总水平的变动。假如CPI提高，表示民众购买相同产品所支付的货币增加。

　　（四）聚类分析过程

众所周知，随着城市变化的日新月异，各地金融的发展指标会随之出现相应的改变，金融发展的过程也在不断变化，本文将某几个年份作为聚类时选择来进行比较，并选择全国各省市来作为聚类样本，最后目标是把它们按照数据条件划分成不同的金融发展程度。查看金融发展指标是之前指出的金融相关比率和贷存款转换率，主要方式就是依照系统聚类理念，最终采用欧式距离统计不同省市之间发展指标的类似性，聚类方式就使用组内连接法对各省进行划分，最终通过碎石图所包含的信息且根据现实经济地理状况来明确最后的分类数。
结合到本文，由于相关数据收集局限性的原因，当前聚类目标中没有涵盖西藏，新疆，此外因为重庆市1997年从四川省分离出来变成直辖市，本文把重庆市划分到四川省内，所以真实聚类样本是27省，可以选择1995和2017年做比较。
1995年根据碎石图（图1）显示分为六类比较合适。
第一类：湖北、江西、安徽、四川、内蒙古、湖南；
第二类：云南、福建、浙江、山西、河北、贵州、甘肃、河南、山东、广西、江苏、；
第三类：吉林；
第四类：上海、广东、黑龙江、青海、陕西、宁夏、辽宁；
第五类：海南、天津；
第六类：北京

　　2005年根据碎石图（图2）显示分为六类比较合适。

　　第一类：青海、吉林；
第二类：湖南、湖北、江西、四川、广西、河南、安徽、贵州、黑龙江、辽宁、内蒙古；
第三类：浙江、江苏、山东、福建、云南、河北；
第四类：海南；
第五类：上海、广东、宁夏、甘肃、山西、陕西、天津；
第六类：北京。

　　2017年根据碎石图（图3）显示分为六类比较合适。

　　第一类：上海；
第二类：四川、海南、甘肃、辽宁、陕西、山西、广东、青海、贵州；
第三类：江苏、吉林、湖南、江西、广西、河南、湖北、福建、安徽、山东、内蒙古；
第四类：黑龙江、河北、云南；
第五类：浙江、天津；
第六类：北京。

　　（五）聚类分析划分结果分析及金融发展等指标对经济增长的影响分析

从以上三次分类的结果情况看，可以发现其中大部分分类和普遍遇到的区域划分结果并不相同，主要是因为系统聚类的方式收集到的数据有其局限性，结果只能依照有关数值统计得出的相似性进行划分，并未分析聚类样本的地理位置、相关政策制定实施时的难易程度等条件，本文所研究的区域金融发展对地区经济发展的作用，主要是为了高效修订便于各个地区金融发展的政策，进而加快不同地区的经济发展，所以不只要使用聚类方式，此外也要科学均衡，结合相关实际，才能得出切实可行的实施办法。研究以上三次划分结果，我们就能知道北京市始终是单独划分成一类，上海市2017年之后也被单独分成一类，因为之后要进行有关计量研究，因为北京、上海、广东是国内总要的国际金融中心，所以把上述地区划分成一类。宁夏、青海、甘肃、贵州在数次分类中即便和经济发达水平较高的地区划分在一起，然而其表现出西部相对落后区域在国内银行系统内都使用分支行制度的时候，在资金分配上开始出现被东中部区域“抽血”的问题，所以需要分开划分。
汇总以上研究结果与之后计量研究的要求，最后把以上地区划分成五类，
第一类：上海、北京、广东；
第二类：江苏、浙江、山东；
第三类：福建、海南、天津、河北、云南；
第四类：江西、广西、湖北、湖南、安徽、内蒙古、河南、吉林、黑龙江、辽宁、山西、四川；
第五类：甘肃、陕西、贵州、青海、宁夏、。
最后结合相关分类结果提出了相对应各区域经济发展的建议，不同区域可依照本地对应的产业发展情况、金融改革水平等条件来制定各区域符合自身条件的金融战略，推行差别性的金融发展政策，同时促进区域间金融协调共同发展，彰显金融发展水平高、速度较快区域的辐射带动功能，带动较为薄弱地区的金融发展进程，促进当前区域经济发展，弱化地区之间的发展差异，实现共同增长。

　　三、区域经济发展差距指标的研究

　　（一）关于区域经济发展差别的概述

从我国实行改革开放开始,从整体经济状况上来讲,各个地区的。但在增长过程中,各个区域经济增长率却表现出明显的不同,东西部区域之间收入差异更加明显,欠发达区域较为落后,贫富差距较大，种种的经济差异出现已成为我国经济发展中影响整个国民经济持续快速发展，实现社会安定、民族团结，共同富裕的一大重要矛盾。
自1981年迄今为止，我国东、中、西部地区的城镇居民收入都有大幅提高，人民生活水平也在不断提高，XX也加大了帮扶的力度，但是由于地区的地理位置，相关人才引进等一系列因素影响，区域经济发展差异，地区之间民众收入与消费能力差异也在不断变大，此外差距目前表现出稳步增加的趋势。（以2009年东、西、中及东北地区城镇家庭基本情况为例。此处忽视地区划分的影响，不考虑分区内部数据分布情况，数字对比明显。）

　　（二）对区域经济发展差距指标的研究

区域经济是一门研究在一定自然区域或行政区域中其相关经济活动变化或运动规律及其作用、机制的科学。区域竞争力是目前经济学分析的关键内容，其将提高区域竞争水平当做重要的着手点，把分析对象（区域）放到较为宽广的范围内，使用管理学、区域经济学、比较经济学等理论开展对比研究，判定出不同地区相对优势与不足，为有关地区XX修订发展政策与战略规划准备充足且合适的理论内容，最终高效的贯彻和实施区域经济发展计划，促进地区经济长久稳定发展。
世界很多著名的管理学院，比如IMD、WEF等都根据自身的看法提出了适合自身需求的评价指标体系，有的甚至还给出了明确的数值，这些数值和范围对我们的研究有很大的参考意义，现在摘取我认为重要的16点：
(1)人均国内生产总值GDP。其是大众认知与了解某国家或区域宏观经济发展情况的高效方式。
(2)国民生产总值GNP。是某国（或地区）所有常住单位在一定时期（通常为一年）内收入初次分配的最终结果。
(3)恩格尔系数。表示食品支出总额占据个人消费支出总数的比值。主要表示某个家庭或个人收入越少，用在买入生存性食物的费用在家庭或个人收入中所占比值就更高。
(4)第三产业增加值占据我国生产总值比值。其主要表示区域现代化程度。
(5)第三产业从业人口占综合工作人口的比值。此外也能表现区域现代化程度。
(6)生产资料价格指数PPI，站在生产者角度体现市场价格变动。假如此指数提高，表示公司生产费用提高。
(7)居民消费价格指数CPI，站在消费者角度上表现出价格总水平变动情况。假如此指数提高，表示民众购买相同产品所付出的货币增多。
(8)基尼系数。其表示四姐通用的、用来评估某个国家或区域居民收入差异的普遍指标。基尼系数位于0-1范围内，此系数高，代表不平等问题更严重。
(9)XX消费占人均国内生产总值GDP的比(XG)，此指标主要评估地区XX对经济的干涉情况。
(10)出口额占人均国内生产总值GDP的比(CG)，该指标表示各地经济的对外依存度。
(11)人文发展指数(HDI)。该指标从侧面反映出一个地区人民基本生活质量的高低。
(12)空气污染指数。该指标用来评价一个地区环境质量的好坏，是否适合人类居住。
(13)人均住房使用面积。该指标反映人们居住环境的好坏，从侧面反映人们生活质量。
(14)信息化水平综合指数。分数超过70的都是水平较高的区域。
(15)失业率。它是经济发展的晴雨表，与经济周期密切相关。数据上升说明经济发展受阻，反之则看好。
(16)外资企业设立的分支机构数。反映各国间文化交流程度，体现出国际经济的联系和依存程度。
本文根据我国当前各区域真实情况与可得到的研究信息，具体划分到三层指标：

由于之前在区域划分时，我们已经讨论了金融方面的各项指标对区域经济发展的影响，因此上述指标系统叙述了区域竞争力相关指标对地区经济发展的作用。并根据收集到的数据、以往判断区域经济发展情况的评价指标体系和选取评价指标的原则建立了上表中的三层指标。通过将若干指标进行以上分层，我们可以清楚地看到在区域竞争力方面不同因素对于区域经济发展的作用。
有了这些评价指标以后，国家可以针对不同区域的发展情况来调整对该区域某些产业的投资，出台相应的政策来鼓励经济条件落后的区域增强地区核心竞争力，进而弱化地区之间的发展差异的。

　　四、总结

本篇论文首先对多元统计分析中应用比较广泛的方法做了一些介绍，概括性地举例叙述了这些方法在生活中很多领域的应用，表明了多元统计分析在科学研究以及生产实践中发挥着越来越重要的作用。在对这些方法有了一定了解的基础上，因为聚类分析法在分类问题上的合理高效性，我们选取了其中聚类分析法解决了本文中区域划分的问题。但因为应用该方法对区域分类时，我们只考虑了各个地区的有关数据，而把地区所处的地理位置、发展潜力和人口流动情况等没有考虑在内，所以碎石图显示的分类结果与实际情况有较大的出入，但在分类结果基础上结合其他因素进行修正，本文最后得到了比较合理的区域划分，并探讨了在区域经济增长中区域金融发展的所发挥的作用。
本文后半部分汇总出各地区发展情况的不同之处，且基于区域竞争力创建评估指标系统，利用这些指标探究区域间的发展不平衡的原因，针对各地区经济发展问题进行分析，并提出在政策方面的建议。XX应该一方面注重采取差异政策提高各区域内经济发展水平，另一方面注意促进区域间金融协调发展，此外，地方XX能利用扶持特色产业，吸引外商投资，增加区域竞争力等相关手段促进区域经济增长，缩小区域经济增长差距。

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