中国经济增长空间关联的网络结构研究：1978-2013

发布时间：2017-03-24 23:10

  本文关键词：中国经济增长空间关联的网络结构研究：1978-2013，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：伴随着中国经济高增长的是仍然较大的地区发展差距,经济增长的空间关联关系已经突破了传统的线性模式,逐步呈现出复杂的、多线程的空间网络结构形态。基于此现实,本文以中国省际经济增长的空间关联“关系”作为研究对象,利用社会网络分析(SNA)的研究范式,探寻中国省际经济增长空间关联的网络结构特征与时空演变规律。首先,利用ArcGIS软件绘制了中国省际经济增长的空间分布图。其次,利用非线性Granger因果检验技术和修正的引力模型两种方法,对中国省际经济增长的空间溢出关系进行了识别。第三,在社会网络分析框架下全面解构了网络结构特征及演变趋势。其中,通过测度网络密度、网络关联性反映经济增长空间关联网络的整体特征及演变趋势;通过中心性分析来考察各省在经济增长空间关联网络中的地位和作用;通过块模型揭示经济增长的空间聚类方式。第四,基于网络效应和地理近邻效应两个维度,实证考察了区域空间联系对地区差距的影响效应。研究发现:(1)1978~2013年中国经济增长水平呈现显著的空间非均衡分布格局。(2)线性Granger因果检验方法严重低估了中国省际经济增长的空间关联性,而采用非线性Granger因果检验方法不仅可以揭示出更多的空间关联关系,而且能够识别出更多、更可能的空间溢出管道。(3)在最大可能性网络(ML-Network)中没有任何一个省份能够“孤立”于整体网络,中国区域经济增长空间关联的整体网络密度达到0.452,远大于时滞1~3年与李敬等(2014)的结果,这为充分发挥中国经济增长的空间溢出效应,不断提升经济增长的空间协同效应提供了更多实证上的支持。(4)基于引力模型方法的测度结果显示,中国省际经济增长的整体网络密度逐年增强,年均增长率为12.94%,等级森严的空间关联结构逐渐被打破,中国省际经济增长从整体上呈现出紧密的、稳定的网络结构形态。而且块模型分析显示东部沿海省份在网络中发挥着中心行动者的作用,东部沿海省份在网络中扮演“净溢出”和“经纪人”的双重角色,中部地区省份扮演“双向溢出”的角色,西部地区省份扮演“净受益”的角色。(5)OLS回归结果显示,省际经济增长的空间关联与地区差距之间呈现“倒U型”关系。“不谋全局者,不足谋一域”,我们必须从全局的、整体的视角重新审视中国区域经济的协调发展,探寻并创造出更多的空间溢出渠道,不断增强空间传导和溢出效应,发挥不同板块的网络功能,最终为实现区域经济的空间协同发展提供决策参考。
【关键词】：经济增长 非线性Granger因果 引力模型 社会网络分析
【学位授予单位】：山东财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F124.1
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第一章 绪论13-22
• 1.1 研究背景与意义13-14
• 1.2 文献综述14-17
• 1.2.1 基于属性数据的经济空间关联研究15
• 1.2.2 基于网络分析的经济空间关联研究15-16
• 1.2.3 社会网络分析研究范式与区域经济网络研究趋势16-17
• 1.2.4 省际经济空间关联与经济差距研究17
• 1.3 研究思路与研究方法17-19
• 1.3.1 研究思路17-18
• 1.3.2 研究方法18-19
• 1.4 研究内容与研究框架19-21
• 1.4.1 研究内容19
• 1.4.2 研究框架19-21
• 1.5 创新点21-22
• 第二章 中国经济增长的时空演变格局22-28
• 2.1 数据来源及处理22
• 2.2 经济增长水平时间特征分析22-23
• 2.3 经济增长水平空间特征分析23-27
• 2.3.1 省际经济增长水平类型演化23-26
• 2.3.2 省际经济增长水平趋势分析26-27
• 小结27-28
• 第三章 经济增长空间关联的网络分析方法28-33
• 3.1 整体网络特征分析方法28-29
• 3.1.1 网络密度28
• 3.1.2 网络关联性28-29
• 3.2 个体网络特征分析方法29-31
• 3.2.1 点度中心度29-30
• 3.2.2 中介中心度30
• 3.2.3 接近中心度30-31
• 3.3 块模型分析方法31-32
• 3.3.1 块模型的组成31
• 3.3.2 块模型的构建31-32
• 3.3.3 CONCOR方法32
• 小结32-33
• 第四章 中国经济增长的空间网络结构I：基于非线性Granger因果检验33-55
• 4.1 非线性Granger方法33-36
• 4.1.1 线性Granger因果关系检验33-34
• 4.1.2 BDS检验34-35
• 4.1.3 非线性Granger因果关系检验35-36
• 4.2 中国经济增长空间关联关系的识别及结果分析36-41
• 4.2.1 Ng-Perron单位根检验36-37
• 4.2.2 BDS非线性关系检验37
• 4.2.3 非线性Granger因果检验37-41
• 4.3 中国经济增长的空间网络结构特征41-53
• 4.3.1 网络的整体结构特征及演变趋势41-45
• 4.3.2 网络个体中心性分析45-49
• 4.3.3 块模型分析49-53
• 小结53-55
• 第五章 中国经济增长的空间网络结构II：基于引力模型55-65
• 5.1 经济关联关系的测度方法55-56
• 5.1.1 基本引力模型55
• 5.1.2 修正引力模型55-56
• 5.1.3 数据来源56
• 5.2 中国经济增长的空间网络结构特征56-63
• 5.2.1 整体网络结构特征及演变趋势56-58
• 5.2.2 网络个体中心性分析58-61
• 5.2.3 块模型分析61-63
• 5.3 两种方法测度结果的比较分析63-64
• 小结64-65
• 第六章 中国经济增长空间关联的网络效应65-74
• 6.1 地区经济差距、区域空间关联测度及演变65-69
• 6.1.1 地区差距的测算方法及结果分析65-66
• 6.1.2 空间关联的测算方法及结果分析66-68
• 6.1.3 演变趋势的刻画68-69
• 6.2 研究设计、实证结果及其解释69-72
• 6.2.1 计量模型设定69
• 6.2.2 回归结果分析及解释69-72
• 小结72-74
• 第七章 研究结论与政策建议74-80
• 7.1 研究结论74-78
• 7.2 政策建议78-80
• 参考文献80-88
• 附表88-139
• 攻读硕士学位期间取得的学术成果139-141
• 致谢141

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本文编号：266300