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当前位置:首页 > 行业资料 > 交通运输 > 王方方李宁广东区域经济增长的收敛性研究_
1广东区域经济增长的收敛性研究——基于空间面板模型的实证考察王方方李宁内容提要:基于变异系数和对数标准差对广东经济增长的地区不平衡进行考察,引入空间因素运用绝对β收敛方程分析广东经济的收敛特征,结果发现:全时间段不存在全省范围的β收敛,仅存在四大区域俱乐部β收敛;1978-1984年全省范围内不存在β收敛,呈现经济增长发散;1984-2010年存在全省范围的β收敛,同时也存在省内四大区域的俱乐部β收敛。结论说明空间因素在广东区域经济增长收敛中发挥着重要作用,因此需要在研究中加以重视。关键词:经济增长;β收敛;俱乐部收敛;空间计量一、引言威廉姆森著名的倒U型假说认为,在一国或者一个地区的经济增长过程中特别是经济起飞阶段,往往先出现其内部差距扩大的特征。我国改革开放至今已经三十余年,不少学者对我国地区经济差距问题进行了广泛深入的研究,研究结论也不一而同,有的认为我国区域经济增长呈现发散状态(周亚虹,2008),有的认为我国区域经济增长呈现总体弱收敛趋势(赵伟,2005;彭国华,2006)。但更多的研究支持我国经济增长存在俱乐部收敛的结论,并且不同时间段存在不同的收敛特征(蔡眆,2000;沈坤荣,2002;刘夏明,2004;徐现祥,2004;覃成林,2009)。从研究方法上看,大部分学者基于Barro和Sala-I-Martin(1992)的经典回归方程进行分析,同时也有学者(陈安平,2004;程建,2005;姚波,2005;张鸿武,2006)基于时间序列、面板数据单位根和协整检验的方法进行研究。但目前对地区经济收敛的研究文献主要注意力集中于全国或东中西三大地带,相对来说分析省域内部经济增长差异的文献较少。实际上由于我国幅员辽阔,即便同一个省份内部也往往存在着经济增长的巨大差异,这种差异在经济发达省份内部往往更加明显。AtharH.etal(1994)认为,中国的区域差异既存在省际差异又存在省内差异,而省内差异又是省际差异的主要原因。作为改革先行一步的广东,三十余年来经济增长十分迅速,2010年GDP达到45636亿元,人均GDP达到46990元,折合近7000美元,已经进入中等发达国家和地区的行列。广东已连续多年保持全国经济总量第一大省的位置,但是广东省内部也同样面临经济发展不平衡的现实问题。以广东内部的珠三角、粤西、粤北、粤东四大区域来看,无论GDP、财政收支、投资额、吸收FDI总量等各项指标,珠三角都远远超过其他地区。王方方,广东财经大学经济贸易学院,邮政编码:510320,电子信箱:w.ff@foxmail.com;李宁,国家海洋局南海分局,邮政编码:510310,电子信箱:lining-0824@qq.com。2孙良媛(2001)选用绝对差异、极值差率、变差异系数、基尼系数等指标分析了广东区域经济的不平衡现象,得出了一些有益的结论和启示。罗浩(2005)的泰尔指数分解结果表明,从地区来看对全省总体差距贡献最大的是各区域间差距和珠三角内部差距。陈鸿宇(2008)认为决定广东省区域经济差距较大的主要因素是珠三角与非珠三角两空间单元之间的巨大差距,其次是珠三角内部各城市间的经济差距。彭惜君(2008)通过对2000年广东四大区域经济发展的各项数据进行分析比较,发现区域总体差距呈明显上升的趋势,区域间差距的“马太效应”日益突出,而各区域内部差距变化幅度不明显,全省差距主要来自珠三角内部。胡少东(2008)运用泰尔系数分解方法对广东的经济差距进行分析,认为广东地区经济差距主要表现为珠三角内部差距和珠三角与其他地区间的差距。收敛回归方程的结果认为广东经济总体上并不存在显著的绝对收敛现象,但是落后地区(两翼和山区)出现“趋同俱乐部”现象。程玉鸿(2010)指出,2000年以来广东总体上仍呈现非均衡发展,省内各区域之间的差距仍主要表现为珠三角与东、西两翼和北部山区之间。但是以往研究广东内部经济增长差异的文献,都是在基于各地市经济发展互相独立的前提下运用经典回归分析进行研究的,这明显与现实情况有出入。值得注意的是,近年来部分学者(陈晓玲,2006;吴玉鸣,2006;林光平,2006;张晓旭,2008;潘文卿,2010;张学良,2010;史修松,2011)加入空间因素对全国经济收敛问题进行研究,得到了更加新颖和稳健的结论。本文拟加入空间因素,对广东区域经济增长的收敛问题进行新的解读。本文结构安排如下:第二部分运用变异系数和对数标准差来分析广东经济增长的σ收敛情况;第三部分纳入空间因素,运用绝对β收敛模型对广东经济增长的β收敛情况进行考察;第四部分为全文结论。二、广东区域经济增长的σ收敛考察经济增长的σ收敛指是指各个地区之间的有关经济指标(如人均GDP、人均收入等)随着时间推移而逐步缩小的趋势。在σ收敛的经验研究当中,由于绝对指标(如GDP方差、标准差、变动幅度等)衡量的各地区经济差距总是会随着经济增长带来差异的扩大,所以实际中已经基本不使用该类指标。经常使用的统计指标主要是相对指标,包括人均真实GDP对数标准差、变异系数、吉尼系数、泰尔指数等等。本文也采用相对指标来衡量广东区域经济增长的σ收敛。万广华(2008)认为,在相对指标中进行选择比较困难,因此建议最好几个指标同时使用。由于这里不涉及指标的组间差距和组内差距的分解问题,本文采用简便易行的人均真实GDP变异系数及其对数标准差来度量广东区域经济增长的σ收敛。关于使用的数据来源及其处理办法,说明如下:本文的样本为1979-2010年广东省21个地级市的人均GDP数据,资料来源于《数说广东六十年》、《广东五十年》,个别缺失数据源自各地市相关年份的统计年鉴。原始数据都已经通过当年价格人均GDP和不变价格人均GDP指数计算转化为2000年定基价格衡量的人均GDP。珠三角、粤东、粤西、粤北四大区域的人均GDP则由各自所属地市的2000年定基总量GDP和人口计算所得。需要说明的是,由于揭阳市1992年之前从属于汕头市,因此其缺失的1979至1992年相关GDP指数由汕头3市同类数据代替。河源1986年之前部分数据缺失,依照其他有关数据进行插值法推算得到。图1人均真实GDP变异系数图2人均真实GDP对数标准差图1和图2分别是根据实际数据计算的广东区域经济增长σ收敛示意图。从两图来看,尽管由于数据计算方法不同,两种指标的绝对数值并不相等,但是其反映的广东区域经济增长收敛趋势却基本一致。从时间上看,1979年至1984年间,无论是变异系数还是对数标准差均显示全省经济增长明显快速发散,发散的程度在1984年达到峰值;而1984年至2010年,全省经济增长的差异变动情况虽有小幅波动出现,但总的趋势是逐步缓慢收敛。全省经济增长收敛情况由于以上两个子时间段迥然不同的走势,纵观整个时间段来看依然呈现微弱的发散状态。分区域来看,广东省内四大区域之间的差异随着时间推移呈现逐步扩大的态势特别是2000年至2005年四大区域之间差异迅速增大的事实非常明显。珠三角地区内部差异变化情况是1984年之前差异迅速扩大而1985年之后逐步缩小,与全省差异的变化基本一致。从图上还可以看到,珠三角内部差异的变化主导了全省经济增长差异的变化走势,这一点与陈鸿宇(2008)的研究结果不一致,而与彭惜君(2008)“广东经济区域差异主要来自珠三角”的结论比较接近。而且尽管从1984年之后珠三角内部差异大幅缩小,但是其绝对差异仍然显著大于其余三个区域。粤东、粤西和粤北三个区域各自内部差异的总趋势是在有小幅波动的情况下差异逐步缩小,值得一提的是粤西地区,无论从变异系数还是对数标准差来看,内部差异缩小的趋势最为明显并在1996年达到差异最小状态。三、广东区域经济增长的β收敛与俱乐部收敛上文的分析表明,由于1979至1984年广东省21地市人均GDP存在较快的σ发散现象,导致从改革开放31年总的来看σ收敛并不存在。但是1985年以来,无论广东省还是各区域内部,差异均在逐步缩小,同时需要注意的是,31年来广东四大区域之间的经济增长差异却在逐步扩大。以上两点的客观存在使得有必要分析广东区域经济增长的β收敛及其可能存在的俱乐部收敛的特征。β收敛从另一个视角考察不同地区之间经济增长的收敛问题,而且β收敛是σ收敛的必要非充分条件。只有地区之间存在β收敛,才有可能存在σ收敛,反之如果β收敛不存在,σ收敛就无从谈起。本文依照Barro和Sala-I-Martin(1992)经典绝对β4收敛方程公式:ln(Yt/Y0)=α+βlnY0+ε来进行分析。其中,α、β为待定参数,yt和y0分别表示样本末期和初期各地区人均GDP。如果β0,则表明经济增长存在收敛,落后地区在逐步追赶先进地区,各地区差异逐步缩小,否则说明经济增长趋于发散。(一)空间概念的引入空间计量经济学理论认为:由于空间相关和空间异质的存在,违反了经典计量经济学的高斯-马尔科夫假设,这使得经典回归分析结果不再具有无偏和有效的性质。所谓空间相关是指一个地区空间单元上的某种经济现象与邻近地区空间单元上是存在相关性的;而空间经济分布的非均匀或非随机使得空间产生异质性。对1979年和2010年广东各地市人均GDP的空间分布进行分析(具体见图3和图4)①,发现1979年人均GDP相对较高的地区位于珠三角地区的广州、深圳、东莞、佛山、中山、珠海、肇庆,处于中间水平的地区则有韶关、惠州、汕头、肇庆、云浮、茂名和湛江,其余则是相对落后的地区。到了2010年,人均GDP较高的地区依然是珠三角的大部分地市,处于中间水平的则是汕头、潮州、清远、肇庆、江门、阳江和茂名。对比两图可以看出,改革开放三十余年之后,以人均GDP衡量的地区经济增长其地理分布更加集中,珠三角地区更加确立了在广东省经济增长中的核心地位。除了汕头可能由于经济特区等因素的影响之外,其他地区则普遍具有这样的规律:地理上距离珠三角越近,人均GDP则相应较高,反之则较低。图31979年人均GDP三分位分布图图42010年人均GDP三分位分布图在实际的空间相关分析应用中,经常使用的分析经济空间数据的统计量有Moran’sI指数、Geary指数、Gi指数等。为了更加科学的展现广东经济增长的空间相关性与空间异质性,本文中使用Moran’sI指数来测度广东区域经济增长的空间分布特征。Moran’sI指数定义如下:ijij11'2ij11nwxxxxMoransISwnnijnnij其中,n是研究对象中的子区域数目,Wij是空间权重矩阵中对应的各元素,Xi和Xj分别是某区域所对应的经济指标(如人均GDP等),x为该指标的算术平均值,S2为该指标的方差。Moran’sI的取值范围是[-1,1]。大于0表示正相关,越接近1时表示具有相似的属性值的区间互相聚集;小于0表示负相关,越接近-1时表示具有相异属性值的空间互相聚①1984年的人均GDP三分图与1979年图形一致,故不再单独列出。5集,而如果接近于0则表示地区之间不存在空间相关性,各地区属性值是随机分布的。计算Moran’sI指数时需要选择空间权重矩阵。空间权重矩阵的选择方法最常用的主要有地理相邻(包括Rook规则、bishop规则、Queen规则等)和有限距离等。本文选择以Queen规则一阶相邻的地理相邻方法得出的空间权重矩阵时,Moran’sI指数表明此时各经济变量之间的空间自相关最强。而当选择高阶临近关系计算时,该指数反而下降,符合地理经济学第一定理。1979年、1984年和2010年的Moran’sI指数散点图如图5至图7所示。图5图6图7从Moran’sI指数来看,1979年、1984年、2010年的值分别为0.3891、0.3764和0.5130,这说明广东省全区域的空间自相关特征较为明显。分时间段来看,1979年至1984年,Moran’sI指数变化不大,甚至有微弱的降低,但是从1984年至2010年该指数迅速升高,显示出空间相关程度的加强。图3至图7揭示的事实说明,没有考虑空间相关和空间异质条件下的广东经济增长经典β收敛方程的回归结果可能不再具有BLUE性质。(
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