区域经济增长动力_中国区域经济差异与收敛

发布时间：2016-10-24 17:52

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中国区域经济差异与收敛；潘文卿；摘要:直接的统计数据显示,中国不存在全域性的σ-；关键词:区域经济σ-收敛β-收敛俱乐部收敛空间计；作者潘文卿,经济学博士,清华大学经济管理学院副教；一、引言；自20世纪60年代中期以Solow、Swan为代；①新古典增长模型用技济之间的差距及其动态变化趋势；术进步阐释各国经济增长水平差距,认为由于资本的边；收敛问题被概括为三

中国区域经济差异与收敛

潘文卿

摘　要:直接的统计数据显示,中国不存在全域性的σ-收敛,全域性的β-绝对收敛趋势也不明显,但却存在着东部与中部两大“俱乐部”收敛的趋势,而西部地带的收敛特征并不显著。Theil指数的分解表明,σ-收敛指数的增大与波动主要是由区域间差异的增大与波动主导的,东、中、西内部省区的差异在缩小。空间计量模型进一步揭示了统计数据无法直接显现的结果:一方面,将省区间的关联效应纳入模型后发现,中国在改革开放的30年里存在着在全域范围内的β-绝对收敛特征。另一方面,1990年前后呈现出两种不同的收敛特征:1990年前,不仅全国范围内的β-绝对收敛特征显著,而且存在着东部与中西部两大收敛“俱乐部”;1990年后,全国范围内的β-绝对收敛已不复存在,过去的两大收敛“俱乐部”也分化成了东、中、西三大收敛“俱乐部”。

关键词:区域经济　σ-收敛　β-收敛　俱乐部收敛　空间计量分析

作者潘文卿,经济学博士,清华大学经济管理学院副教授(北京　100084)。

一、引　　言

自20世纪60年代中期以Solow、Swan为代表的新古典增长理论开始,国家之间或区域经

①新古典增长模型用技济之间的差距及其动态变化趋势,就成为经济增长理论关注的话题之一。

术进步阐释各国经济增长水平差距,认为由于资本的边际产出呈现递减趋势,经济的发展最终将趋于稳定状态。经济增长理论把这种可能的现象称为经济增长的收敛。

收敛问题被概括为三种假说:σ-收敛、β-收敛与俱乐部收敛。σ-收敛被解释为不同地区间人均收入的离差随时间的推移而趋于减小的过程,它是对产出存量水平的描述;β-收敛则是指初始经济水平低的地区比经济水平高的地区具有更高的人均增长率,因而经过一段时间的发展,落后地区就会赶上发达地区,达到以同样速度稳定发展的收敛状态。β-收敛又包含条件收敛与绝对收敛两种情况,条件β-收敛指当控制了一系列其他影响因素后,不同地区间呈现收敛现象,而绝对β-收敛指即使不控制这些条件因素,地区间也呈现出收敛的现象。β-收敛是σ-收敛的必要条件,即要想使不同地区间人均收入水平最终趋于相同,必须保证落后地区有着比先进地区更快

　本研究受国家自然科学基金项目(70873071)、国家社会科学基金重大项目(06&ZD010)与国家社会

科学基金重点项目(08AJY001)的资助。

①　R.M.Solow,AContributiontotheTheoryofEconomicGrowth,"QuarterlyJournalofEconomics,

vol.70,no.1,1956,pp.65-94;T.W.Swan,EconomicGrowthandCapitalAccumulation,"EconomicRecord,vol.32,no.2,1956,pp.334-361.

中国区域经济差异与收敛

的收入增长率。但大量的研究发现,全地区的β-收敛往往无法实现,而经济更多地表现为具有相似结构特征的地区间趋于收敛,即落后地区与发达地区各自内部存在着收敛现象,而这两类

①地区间往往并不收敛,这种地区间的收敛被称为俱乐部收敛。

中国经济是否具有收敛的趋势?这一议题引起了社会各界的广泛关注,但不同的学者对收敛假说的实证研究得出的结论不尽相同。20世纪90年代中期以前的多数研究支持中国地区经济存在全域性收敛的趋势。杨伟民、宋学明的研究均表明中国人均收入增长率与改革开放初期的

②魏后凯发现,20世纪80年代之前中国经济增长具有全域性的收敛趋人均收入水平成反比。

③蔡昉和都阳、沈坤荣和马俊等90年代中期之后势,但80年代之后人均收入增长却趋于发散。

的多数研究发现,改革开放以来,中国地区经济不存在全域性的收敛现象,但存在俱乐部收敛,

④王铮和葛昭攀的研究指出,存在而且大多数研究也都探讨了收敛的稳态值与收敛速度等问题。

⑤林毅夫着东、中、西三大经济区的条件收敛,收敛的稳态值呈现东、中、西依次递减的现象。

和刘明兴也发现了省区之间的条件收敛,收敛速度为7%—15%;董先安研究发现存在显著的俱乐部收敛,速度约为9.6%;彭国华的研究则发现只存在东部地区的俱乐部收敛,不存在中西部

⑥周业安和章泉则利用182个地级地区的俱乐部收敛现象,而东部地区的收敛速度约为1.2%。

以上城市1988—2004年的数据,采用条件分量回归的方法,对中国不同城市的人均GDP的收敛性进行了分析,得到了东、中、西三大地区存在条件收敛的结论,虽然该研究同时指出,越

⑦处于低分位点的城市群,其收敛特征越明显,但没有给出收敛稳态值与收敛速度。

在上述实证研究中,学者们采用了多种方法,但总体来说,每个区域总是被当成一个独立的个体进行分析。由于研究技术方面的原因,区域间潜在的相互影响都被忽略了。从新经济地理学的角度考察,如果不同地区间存在空间溢出效应,则区域差异和地理位置对经济增长与收敛的机制就具有不可忽视的作用。如果忽视了地理空间效应的作用,则可能导致错误的模型设

⑧近些年来,国内外已有学者开始关注中国经济增长与收敛中不定,从而得出有偏的分析结论。

同区域间的相互影响,并尝试将地理空间效应引入相应的分析模型中。Ying较早地关注到了中国存在着“内核地区对外围地区”的空间溢出效应,并较早地通过空间滞后模型的研究,指出

⑨但Ying的研究并未集中在中国不同地区间的中国经济增长中区域间存在着较强的相互影响。

①②③④⑤

⑥

R.J.Barro,EconomicGrowthinaCrossSectionofCountries,"TheQuarterlyJournalofEconomics,vol.106,no.2,1991,pp.407-443.杨伟民:《地区间收入差距变动的实证分析》,《经济研究》1992年第1期;宋学明:《中国区域经济发展及其收敛性》,《经济研究》1996年第9期。

魏后凯:《中国地区经济增长及其收敛性》,《中国工业经济》1997年第3期。蔡昉、都阳:《中国经济增长的趋同与差异———对西部开发战略的启示》,《经济研究》2000年第10期;沈坤荣、马俊:《中国经济增长的“俱乐部收敛”特征及其成因研究》,《经济研究》2002年第1期。王铮、葛昭攀:《中国区域经济发展的多重均衡态与转变前兆》,《中国社会科学》2002年第4期。林毅夫、刘明兴:《中国的经济增长收敛与收入分配》,《世界经济》2003年第8期;董先安:《浅释中国地区收入差距:1952—2002》,《经济研究》2004年第9期;彭国华:《中国地区收入差距、全要素生产率及其收敛分析》,《经济研究》2005年第9期。

周业安、章泉:《参数异质性、经济趋同与中国区域经济发展》,《经济研究》2008年第1期。SergioJ.Rey,BorisDev,SigmaConvergenceinthePresenceofSpatialEffects,"PapersinRegional

⑦⑧

Science,vol.85,no.2,2006,pp.217-234.

⑨L.G.Ying,MeasuringtheSpilloverEffects:SomeChineseEvidence,"PapersinRegionalScience,

vol.79,no.1,2000,pp.75-89;L.G.Ying,UnderstandingChina︐sRecentGrowthExperience:ASpatialEconometricPerspective,"TheAnnalsofRegionalScience,vol.37,no.4,2003,pp.613-628.

中国社会科学　2010年第1期

收敛问题上。林光平等人利用空间误差模型研究了中国28个省市1978—2002年间人均实际GDP的β-收敛与σ-收敛情况,发现当考虑到省区间的相互影响因素后,省区间经济存在着β-收

①类似地,敛,但是β的估计值表现出增大的趋势;同时σ-收敛特征也在1990年代末开始显现。

吴玉鸣也利用空间误差模型,验证了当考虑空间自相关的影响后,1978—2002年间中国省域经

②鲁凤、徐建华运用GIS技术与空间统计分析的综合集成方法,得到中济增长存在收敛趋势。

国经济发展自改革开放以来一直就表现出相似省区间的空间集聚特征,并且这种空间集聚自20

③张晓旭、冯宗宪运用探索性空间数据分析方法,研究世纪90年以来表现得更为显著的结论。

了1978—2003年间中国30个省区人均GDP的空间相关性,结果表明,自改革开放以来中国各

④值得一提的地区人均收入的空间相关程度逐年加强,地区间经济增长的收敛趋势是存在的。

是,在这些将省区空间相关性因素引入中国地区经济增长收敛问题的研究中,除吴玉鸣外,都没有明确测算其研究时间段的收敛速度。

与上述研究类似,本研究将采用有关空间经济计量的研究方法,将地区间的相互作用关系引入我国区域经济增长与收敛性的研究之中。但与上述研究不同的是,本文将σ-收敛、β-绝对收敛以及俱乐部收敛放在一起顺次研究,这更加符合区域增长收敛分析的逻辑次序。同时,本文将时间跨度延升到2007年,并且由于1990年前后中国区域经济收敛状况出现了较为明显的变化,我们划分了1990年前和1990年后两个时段进行对比研究。本文首先通过统计数据与简单的统计模型考察中国经济在不同地区间是否存在σ-收敛的现象,并通过Moran︐sI指数的测定探讨中国地区间的相关性;其次,通过Theil指数分解技术,研究改革开放30年来中国地区间差异的变化趋势以及差异的来源变动特征,并对是否存在β-绝对收敛与俱乐部收敛趋势进行深入分析,其中我们将区域空间因素引入计量模型当中,并与传统计量模型的分析结果进行对比。本文以中国大陆31个省区1978—2007年的人均GDP作为考察地区间经济收敛分析的主要指标,数据全部来自各年《中国统计年鉴》,其中不同年份的GDP都换算成以2000年价计的GDP数据,因此不同年份的GDP数据已排除价格变动的影响。

二、中国区域发展的σ-收敛趋势与空间自相关性

经济发展的σ-收敛指不同地区间人均收入的标准差随时间的推移而趋于缩小。描述和刻画σ-收敛常使用真实人均GDP对数值的标准差,称为σ-收敛指数。以标准差计算的σ-收敛指数表明(图1),20世纪80年代前,中国31个省区以对数形式显示的人均GDP表现出一定程度的收敛趋势,但在整个90年代表现出明显的趋异趋势;进入21世纪后,又开始表现出趋于收敛的特征,尤其是2004年后收敛的趋势较为明显。那么改革开放以来,中国31个省区增长的空间相关

①

林光平、龙志和、吴梅:《我国地区经济收敛的空间计量实证分析:1978—2002年》,《经济学(季刊)》

第4卷增刊,2005年;林光平、龙志和、吴梅:《中国地区经济σ-收敛的空间计量实证分析》,《数量经济技术经济研究》2006年第4期。吴玉鸣:《中国省域经济增长趋同的空间计量经济分析》,《数量经济技术经济研究》2006年第12期。鲁凤、徐建华:《中国区域经济差异的空间统计分析》,《华东师范大学学报》(自然科学版)2007年第2期。

张晓旭、冯宗宪:《中国人均GDP的空间相关与地区收敛:1978—2003》,《经济学(季刊)》第7卷第2期,2008年。

②③④

中国区域经济差异与收敛

①性具有什么样的变动特征呢?我们采用经典的空间相关Moran︐sI指数进行测度:

ni=1

j=1

Y∑∑W(

- Y)(Yj- Y)

ni=1

j=1

(1)

其中:S=n

i=1

∑∑W

(Yi- Y);Y =∑ni=1

∑Y

;Yi表示第i个地区的观测值,本文中为该地区

的人均GDP;n为地区数;Wij为空间权矩阵W中的元素。I的取值范围为[-1,1],I接近1时,表示地区间呈现空间正相关;接近-1时,表示呈现空间负相关;接近0时,表示地区间不存在空间相关性。在Moran︐sI指数的显著性检验中,常假设变量服从正态分布,因此可通过标准正态分布的z统计量判断地区间的空间相关性。需要指出的是,空间权矩阵W大多采用基于邻接概念的矩阵,如当第i个地区与第j个地区相邻时,则W中的元素Wij取值为1,否则取值为0。邻接矩阵的建立相对简单,但该法认为不相邻的地区间不存在相关性,因而对I指数没有贡献,显然与现实有较大出入。从一般的区域间空间关联规律看,不同地区间距离间隔越短,地区间的相关程度越强,随着地区间距离间隔的扩大,地区间的相关性会逐渐减弱。因此,在本研究中,我们按不同省区省会城市间直线距离的倒数作为W中元素的取值。当然,为了将地区间的相互影响限制在一定距离之内,这一方法需要假设一个截止(cut-off)距离,如果两个地区间的距离大于截止距离,则不存在相互的空间影响

。

图1　中国31个省区人均GDP对数的σ-收敛指数及空间自相关指数变动趋势

分析不同时间的中国人均GDP的自然对数值发现,其没有明显偏离正态分布的趋势。而且,随着时间的推移,正态分布的特征越来越明显(图2)。因此以正态分布为假设基础的Moran︐sI指数能够较好地反映中国不同地区间的空间自相关特征。表1列出了以不同截止距离为基础的空间权矩阵所测算的Moran︐sI指数,该指数对不同地区间的空间自相关性给出了较好的测度。表1数据显示,在中国改革开放以来的各个时间段,当地区间的空间截止距离采用

②1700公里时,Moran︐sI指数显示出中国地区间的自相关性最强。

①②

P.A.P.Moran,LocationAutocorrelationStatistics:DistributionIssuesandApplication,"Geographical

Analysis,vol.27,no.4,1950,pp.286-306.我们也同时进行了Geary︐sC指数的计算,得到与Moarn︐sI指数基本一致的结论,1978年、1985年、1995年、2007年的值分别为0.86、0.86、0.89、0.84,且都在10%水平下显著。

中国社会科学　2010年第1期

图2　中国人均GDP不同时段Kernel密度函数似合图

表1　空间自相关Moran︐sI指数及其统计检验

1978年

距离(公里Moran︐sI

SW1

SW2SW3SW4SW5SW6SW7SW8SW9

(0—1500)(0—1600)(0—1700)(0—1800)(0—1900)(0—2000](0—2010](0—2020](0—2030]

0.144

0.1750.1290.0860.0740.0630.0330.0330.026

z-value2.807

3.6543.4662.7512.6692.6362.0162.1152.0161995年z-value2.4012.8532.8571.7901.5581.6601.5721.5471.440

p-value0.005

0.0000.0010.0060.0080.0080.0440.0340.044p-value0.0160.0040.0040.0730.1190.0970.1160.1220.150

Moran︐sI0.130

0.1560.1250.0750.0590.0460.0220.0210.014Moran︐sI0.1760.1910.1570.1110.0900.0850.0750.0680.052

1985年z-value2.577

3.3263.3822.5172.2932.1711.6821.7161.6302007年z-value3.1753.7703.8933.1902.9303.0893.1793.0912.793

p-value0.010

0.0010.0010.0120.0220.030.0930.0860.103p-value0.0010.0000.0000.0010.0030.0020.0010.0020.005

SW1SW2

SW3SW4SW5SW6SW7SW8SW9

距离(公里Moran︐sI(0—1500)0.124(0—1600)(0—1700)(0—1800)(0—1900)(0—2000](0—2010](0—2020](0—2030]

0.135

0.1050.0470.0310.0300.0200.0170.010

我们将以1700公里为带宽建立的空间权矩阵所计算的中国改革开放30年来的空间自相关Moran︐sI指数也同时列在了图1中。从Moran︐sI指数的变化趋势看,从改革开放的1978年到90年代末,中国31个省区虽然存在一定程度的空间自相关性,但变化不大,尤其是80年代中期到90年代中期,空间的自相关性还略有减弱。但自90年代中期以来,不同地区间的空间自相关性有所加强。这说明,与80年代相比,90年代中期以来,中国不同地区人均GDP水平在空

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