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而且在最后几年也稍微减弱，这可能是由于各州工会会员数目的差别有所减少的缘故。
（十六）
上述检验集中在阻碍增长的影响方面，并假设各州的增长机会是随机分布的。然而，在各增长的机遇中至少有一种系统性的差异。该差异是由于有些州的经济发展尚未达到充分利用其现代技术或其自然和人力的资源潜力的程度，至少在经济增长开始阶段应当考虑这些因素。当其他条件相等时，拥有较多未被利用机会的地区当然能够比那些机会已利用殆尽的地区增长得快些；这样我们就再次回到那种众所周知的假设，即较贫穷而技术又不发达的地区为了赶上较富裕和技术更先进的地区，就会发展得较快些。正如前面不止一次地论述过那样，这种由于落后而想要赶上先进地区从而导致较快增长的论点与本书理论几乎是难解难分的同路人，如果这两种因素不同时分别加以检验的话，有时就会使问题混淆不清。显然，这种追赶假设不可能解释如西德和日本两国之间增长率为何不同的问题，另一方面也不能说明英国为何增长率降低。但这并不意味着追赶过程是不起作用的，但它的影响有可能被相反方向作用的更强大的力量所掩盖。
美国48个州的资料同时为检验本书理论和追赶模式提供了无比丰富和可比的数据。乔伊根据给定年份中48州的人均收入（包括前述不同类别的收入），计算出人均收入的偏差。如果追赶假设是正确的，那么这一偏差就应与该州的增长率成反比关系。在表4．4内列出的所有方程中，追赶模型内的系数具有与假设相一致的负号，而且在某些回归中它也具有统计的显著性。但这种追赶因素似乎比不上各州实现近代城市化从而发展了各种组织所经历的时间的显著性那样强烈；但由于这两种理论是相互兼容的，因此不应根据它们之中的某一个没有另一个的统计显著性更大就简单地加以否定。
（十七）
当我们考察城市和大都市区的情况时，就会看到同样的趋势，即特殊利益集团发展时间最长的一些地区其衰退现象更为严重。这一现象以及由于这种集团密集而导致社会失控的最著名的事例就是纽约在没有联邦政府特殊贷款作为保证之前遭到破产的情况。《经济学家》杂志的诺曼 · 麦克雷（ Norman Macrae）深为其本国与纽约市之间的相似性所触动，因此在他的名著《论美国》一书内写下了题为 “ 纽约市内的小型大不列颠 ” 这一节。但纽约仅仅是这一现象的一个原型。正如费利克斯 · 罗哈廷（ Felix
Rohatyn）已经指出的，自巴尔的摩以南到圣路易斯及密尔沃基新月形弧线以北及以东地区内所有大城市都陷入了困境。一般说来，南部和西部较新的城市相形之下其状况较好。采用与此处相同的那些统计检验方法可以很好地说明人口统计局称为 “ 标准城市统计区域 ” 的相对增长状况。若将最大的一些城市除外（可能由于拥挤或缺乏发展空间而衰落）或用其他方法消除城市大小的影响之后，上述结论同样可以成立。
表 4．4
考虑追赶变量时的经济增长
（ 1）
MFG＝3。 8973＋9992。38 INVLPI
（3．96） R 2 ＝0。 25
（ 2）
LPI＝7．03＋4231．00 INVLPI
（ 2．15） R 2 ＝0．09
（ 3）
PN＝6．69＋3848．44 INVPN
（ 3．96） R 2 ＝0．25
（ 4）
MFG＝8．4112＋0。 0025 DEVLPI R 2 ＝0。 11
（4。 02） （2。 37） R 2 ＝0。 26
（ 6）
PN一8。 83－0．0019 DEVPN
（ 4。 88） R 2 ＝0。 34
（ 7）
MFG＝8．8894－2．5009 STACIV3＋2767。 57 INVLPI
（ 3．53）（0。 91） R 2 ＝0。 42
（ 8）
LPI＝11．41－2．196 STACIV3－2113．81 INVLPI
（4．13） （0。 93）R 2 ＝0．34
（ 9）
PN＝9．72－1．999 STACIV3＋951．89 INVPN
（ 4。 20） （0．88） R 2 ＝0．46
（ 10）
MFG＝8。 5228－0．0533 UR1880＋3117。
81 INVLPI
（ 3。 93） （1．11） R 2 ＝0．45
（ 11）
LPI＝9．37－0。 0269 UR1880＋746．11 INVLPI
（2．34） （0。 31） R 2 ＝0．19
（ 12）
PN＝9．03－0。 0339 UR1880＋1456．76 INVPN
（3．21） （ 1．26）
R 2 ＝0。 39
（ 13）
MFG＝10．0981－2．4533 STACIV3－0．0008 DEVLPI
（ 3．51） （3．04） R 2 ＝0。 42
（14）
LPI＝10．34－2。 0585 STACIV3－0。
0003 DEVLPI
（ 3．89） （0．55） R 2 ＝0．33
（ 15）
PN＝10．02－1．7219S TACIV3－0。 0008 DEVPN
（ 3．59） （1．71） R 2 ＝0。 49
（ 16） MFG＝9．9302－0。 0531 UR1880－0．0008 DEVLPI
（ 3．87） （1．09） R 2 =0。 44
（ 17）
LPI＝9。 65－0。 0253 UR1880－0．0003 DEVLPI
（2．17） （ 0．53）
R 2 ＝0。 19
（ 18）
PN＝9．63－0。 0276 UR1880－0。
0010 DEVPN
（2．62） （ 2。 11） R 2 ＝0．43
（ 19）
MFG＝7。 9862＋5088．80 INVLPI－0。 0671 UNON64
（1．64） （2。 48） R 2 ＝0．34
（ 20）
LPI＝9。 98＋687。 38 INVLPI－0。
0485 UNON64
（ 0。 28） （2。 28） R 2 ＝0．19
（ 21）
PN＝8．72＋3421．65 INVPN－0．0487 UNON64
（ 1。 49） （2。 43） R 2 ＝0．32
注：变量的说明
INVPN，INVLPI：分别为人均非农业收入的倒数与人均劳务与财产收入的倒数。
DEVPN，DEVLPI：分别为人均非农业收入的偏差与人均劳务与财产收入的偏差，1965年平均值。
来源：与表4。1同。
附带的观察也表明，在美国 “ 较老 ” 的制造工业，如铁路、炼钢、汽车以及农业机械工业等，都往往处于相对衰退状态；而较新的美国工业如计算机、飞机制造和其他高技术工业则在更好地发展。由于对工业年龄缺乏任何明确的计量手段，在此情况下进行统计检验就更困难和问题重重，因此作者至今尚未企图进行任何尝试。然而，彼得 · 默雷尔曾经研究过美国和其他主要贸易国家的出口模式，并发现：美国经济中较先进的出口模式与英国的更为相似，而与德国和日本的相去甚远。这一现象肯定与本书的假设相符：即美国以及英国在较古老的工业和重工业方面的生产情况相对较差，因为这些工业最容易受到寡头控制的组织和工会的影响。无疑还有其他因素也在起作用，但在处于困境的美国汽车和钢铁工业中，其工资率一直比美国制造业的平均工资高得多，这一事实证实了默雷尔的假设，即本书理论可以作为其一部分的解释。如果在这些处于困境的工业中发现有一大群享受丰厚俸禄的各种集团的副主席们和官老爷们，作者也不会感到惊奇。
（十八）
以上所有列举的统计检验结果（为了简洁起见，还有很多其他结果未在本书内讨论）都与本书的理论一致并且也几乎都具有统计的显著性。在这错综复杂而又因素众多的世界里，很难找到比这些数据与本书理论拟合得更好的情况。然而，目前的情况还没有达到令人完全信服的程度。例如，比较表面的和直截了当的检验可能导致某种不同的结论，或可能产生与本书理论不相符合但