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      我國省域經濟空間收斂性研究

      2016-07-18 17:59:13文超郝德鴻
      科教導刊·電子版 2016年16期
      關鍵詞:空間自相關收斂性

      文超 郝德鴻

      摘 要 本文以我國31個省份1993-2014年共22年的數據為例,利用空間計量經濟方法,衡量我國省域經濟發(fā)展水平的發(fā)展是否具有空間收斂性,來探索近年來我國省域經濟發(fā)展趨勢。

      關鍵詞 空間自相關 空間通用模型 收斂性

      中圖分類號:F127 文獻標識碼:A

      1研究背景

      改革開放三十多年來,我國經濟迅猛增長,創(chuàng)造了舉世矚目的輝煌成就。但在總體增速放緩,局部差異過大的矛盾中,我國經濟又將如何轉型,將是擺在當代人面前不可回避的難題。本文基于此引入空間計量經濟分析的方法,從時空結合的角度去檢驗近20多年來,我國省域經濟是否存在空間收斂特征,為今后我國經濟協(xié)調發(fā)展奠定基礎。

      2研究方法

      模型(Ⅰ)中,yit為省份i的期末人均GDP水平,yio為省份i的期初人均GDP水平,X為解釋變量數據矩陣, 是空間誤差系數, 為空間誤差向量。 為待估回歸系數,W為空間權重矩陣,在此用0-1矩陣標準化后的矩陣表示,兩省份相鄰用1表示,不相鄰用0表示。 和 分別為空間滯后和空間誤差效應的影響系數。

      3我國省域經濟空間關聯分析

      運用空間計量經濟模型來考察我國省域經濟發(fā)展的收斂性問題,首先需要計算其空間相關性,只有具備空間相關性才具備進一步考察其空間自相關的基礎和前提。考慮到在每一年,各省人均GDP可能存在空間相關性,因此對歷年的數據進行空間自相關分析,結果如圖1所示:

      從圖1可以發(fā)現,1993-2014年間各省人均GDP的MoransI指數盡管存在波動起伏,但每年都在0.32以上,且均高度顯著,說明在每一年各省人均GDP存在相當強的空間自相關性。從圖中大體走勢可以看出各省人均GDP空間分布的MoransI統(tǒng)計量總體呈上升趨勢,說明中國各省份經濟發(fā)展水平的空間關聯性越來越強。

      4我國省域經濟空間收斂性分析

      根據模型(Ⅰ)的計算公式,對我國1993-2014年省域人均GDP進行通用空間計量經濟模型的計算,其結果如表1所示:

      從空間收斂性分析的結果可以發(fā)現,解釋變量log(y1993)的回歸系數為-0.329196,p值為0.0003125,非常顯著。這表明各省份的經濟發(fā)展速度log(y2014/y1993)與期初水平log(y1993)呈負相關關系。也就是說,期初發(fā)展水平相對高的省份,其增長速度將會放緩,而期初水平相對低的省份,其增長速度則會加快。因此,區(qū)域經濟發(fā)展將呈現收斂性。

      5研究結論及政策建議

      以上分析結論表明我國省域經濟雖然存在一定的空間差異性,但其區(qū)域內部的空間聚集特征更加明顯,其相鄰地區(qū)經濟存在一定的空間依賴性,并通過空間通用模型對過去22年的經濟數據進行檢驗,表明我國省域經濟經濟存在明顯的空間收斂性特征。

      鑒于此,未來應該更加注重對我國各省份實施平衡發(fā)展戰(zhàn)略,促進該區(qū)域間經濟協(xié)調發(fā)展;通過地區(qū)間人力、物力、資源等要素的流動、技術擴散、信息傳播等使得相鄰地區(qū)間的經濟增長互相影響;打造多個發(fā)展極,充分發(fā)揮發(fā)展極的擴散效應帶動周邊城市共同發(fā)展;建議著重對相對落后的地區(qū)采取新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略提高城市化率,完善市場經濟體制,優(yōu)化投資環(huán)境,增強基礎設施建設和教育投資,幫助低收入人群盡快脫貧致富,以加快經濟增長,進一步縮小區(qū)域差距。

      基金項目:本文系廣東科技學院2015年度院級科研項目(GKY-2015KYYB-32)階段性研究成果。

      參考文獻

      [1] LongGenYing.UnderstandingChinasrecentgrowthexperience:Aspatialeconometricperspective[J].TheAnnalsofRegionalScience.2003(4).

      [2] 申海.中國區(qū)域經濟差距的收斂性分析[J].數量經濟技術經濟研究,1999(08):55-57.

      [3] 劉夏明,魏英琪,李國平.收斂還是發(fā)散——中國區(qū)域經濟發(fā)展爭論的文獻綜述[J].經濟研究,2004(07):70-81.

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