中国区域工业全要素生产率的空间计量经济分析

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中国区域工业全要素生产率的空间计量经济分析——吴玉鸣

要素生产率增长率的异质化测度问题。

中国各个地区间的空间差异非常明显,利用整个全国性的综合时间序列数据,往往会掩盖这种十分显著的空间差异。因为存在空间差异,传统的时间序列回归方法不再适合于解释经济增长与其它影响变量间的复杂关系,可供选择的统计与计量模型有截面回归和时空数据模型。截面回归包括一般回归方法(主要采用普通最小二乘(OLS)估计。虽然OLS估计可以进行横截面统计研究,但是,由于假定截面单元之间同质,加之采用经典的OLS估计,使得研究结果由于忽视了空间效应(空间相关性和空间依赖性)而可能有偏。空间事物无关联及均质性假定的局限,以及普遍使用忽视空间效应的OLS进行模型估计,使得在实际应用中往往存在模型的设定偏差问题,进而导致经济学研究得出的各种结果和推论不够完整、科学,缺乏应有的解释力,根据这种理论演绎出的结论,推导出的政策措施,在指导经济发展实践后,预期效果,[1]

究的需要。

,,但是由于统计资料、,导致测算的结果相差甚大。就拿常用的假设规模报酬不变的柯布-道格拉斯生产函数(包括超越对数生产函数)的估计来说,由于忽略了地理空间效应,致使分析结果不够理想,影响了对现实的解释力和决策的参考价值。从目前已有的计量研究成果看,空间统计和空间计量经济学模型是最能反映投入产出

[1,2,7]

要素在地理空间上相互联系的模型。因此,本文将考虑把地理空间因素纳入全要素生产函数模型的估计之中。实际上,模型设计和估计与柯布-道格拉斯生产函数一样,只不过函数的假设和形

[7]

是否存在空间自相关性,如果存在,则需要在空间计量经济学理论方法支持下,建立空间计量经济模型,进行空间计量估计和检验;否则,则需建立经典计量经济模型研究。2.1　空间自相关分析

检验区域经济行为的空间相关性存在与否,空间统计学一般用Moran(1950)提出的空间自相关指数MoranI

[1,3,4,7]

,计算公式为

MoranI=

66

i=1

nn

(Yi-Y)(Yj-Y)S

2

j=1

66W

i=1

j=1

nn

(1)

ij

其中,S=

2

ni=1

6(Yi-Y),Y=

n

i1

i,,表示第i地

n

区的观测值ij,1,否则为0。

MoranI可看作各地区观测值的乘积和,其取值范围为-1≤I≤1。若各地区间经济行为为空间正相关,I的数值应当较大;负相关则较小。当目标区域数据在空间区位上相似的同时也有相似的属性值时,空间模式整体上就显示出正的空间自相关性;而当在空间上邻接的目标区域数据不同寻常地具有不相似的属性值时,就呈现为负的空间自相关性;零空间自相关性出现在当属性值的分布与区位数据的分布相互独立时。2.2　空间计量经济模型及估计

。本文使用的空间计量经济模型主要是纳入了空间效应(空间相关和空间差异)的空间常系数回归模型,包括空间滞后模型与空间误差模型两种。2.2.1　空间滞后模型

空间计量经济学模型有多种

[8～10]

式有所差别,但是估计的结果和所得结论则更加符

合实际。

空间滞后模型(SpatialLagModel,SLM)主要探讨各变量在一个地区是否有扩散现象(溢出效应)。其模型表达式为

Y=ρWY+Xβ+ε

(2)

2　空间计量经济学方法模型

对空间计量经济学的定义是:在区

域科学模型的统计分析中,研究由空间引起的各种

Anselin

[8,9]

式中,Y为被解释变量;X为n×k的外生解释变量矩阵;ρ为空间回归系数;W为n×n阶的空间权值矩阵,一般用邻接矩阵(ContiguityMatrix);WY为空间滞后被解释变量;ε为随机误差项向量。2.2.2　空间误差模型

特性的一系列方法。根据空间统计和空间计量经

济学原理方法,我们认为,进行区域经济行为的空间计量经济分析的基本思路应该是:首先采用空间统计分析Moran指数法检验被解释变量(因变量)

空间误差模型(SpatialErrorModel,SEM)的数

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