中国区域经济增长集聚的空间统计分析.doc
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1、第 2 4 卷 第 6 期 地 理 科 学 V ol. 24 N o. 6 2 0 0 4 年 1 2 月 SCIENT IA GEOGRA PH ICA SI NI CA Dec. , 2 0 0 4 中国区域经济增长集聚的空间统计分析 吴玉鸣 , 徐建华 1 ( 1. 广西师范大学经济系 , 广西 桂林 541001; 2. 华东师范大学地理系 , 上海 200062) 摘要 : 运用空间统计和计量经济学 M or an I 指数法及时空数据 ( Panel Data) 模 型分析了中 国 31 个 省级区 域经济 增长 集聚及其影响因素。结果显示 : ! 中国省域经济增长具有明显 的空间
2、依赖性 , 在地理空间上 存在集聚 现象 , 区域 经济增长在时空上呈现出明显的空间效应 , 忽视空 间效应将 造成模型设 定的偏 差和计 量结果的 非科学 性 ; 空 间相关以及由此带来的国际国内贸易及外资等经济活 动频繁程 度 , 在很 大程度 上引起 了 31 个省域 区际经 济增长的空间不均衡 , 空间集聚使得在经济增长 过程中地理区位 ( 距离 ) 产生 的空间 成本降 低 , 但 地理特 征将深 刻作用于区域经济增长空间集聚的中心和外围关系 ; # 外商直接 投资、国际与区 际贸易、人 力资本、技术 创新等 因素 对中国区域经济增长的贡献非常重要 , 但它却不能 轻易改变 经济地理
3、的 规则 , 经济增 长因素 在地理 空间上 的非均衡集聚导致了迥然不同的区域经济增长格局。 关 键 词 : 区域经济增长 ; 集聚 ; 空间相关性 ; M oran 指数 ; 时空数据 ( P anel Data) 模型 中图分类号 : F061. 5/ F 290 文献标识码 : A 文章编号 : 1000- 0690( 2004) 06- 0654- 06 引 言 目前有关中国经济增长的研究取得了丰富的 相关性研究 , 但截面回归使用的数据信息只是同一 个时期各个区域的情况 , 是一种静态分析 , 无法反 映各个区域在不同时期的动态信息 , 因而具有一定 成果 , 获得了一些非常有价值的
4、结论。但是 , 大多 研究采用的是时间序列分析 , 较少进行截面的空间 分析 ; 涉及的主要是资本、劳动等传统变量 , 较少涉 及人力资本、技术创新、贸易、地理地形等因素。在 有关经济增长差异及集聚方面的研究 , 主要集中于 空间分布格局的描述或统计分析 , 较少进行区 域经济增长在不同地区之间的空间相似性 ( 集聚 ) 或差异研究 , 以及解释产生这种空间格局的原因的 研究 。 中国幅员辽阔 , 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 这种十分显著的区域空间差异。因为存有空间差 异 , 传统的时间序列回归方法不再适合于解释经济 增长 ( 如人 均 GD
5、P ) 与其 它影响变 量间的 复杂关 系 , 可供选择的统计与计量方法有截面回归方法和 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 ( O LS) 估计 ) 和地理加权 回归方法 ( G WR) 。虽然二者都可以进行空间 收稿 日期 : 2004- 03- 17; 修订日期 : 2004- 05- 18 的局限性。这种不足主要表现在 : 横截面数据 ( 通 常选取某一年中国 31 个省、市及自治区的有关数 据 ) , 虽然可以在一定程度上弥补时间序列数据所 不能反映的地区间差别性的缺陷 , 但其只能静态地 反映某一个时点的经济情况 , 而不能全面、动态地 从一个时段上
6、描述经济现象的变化态势及形成原 因。而且 , 单纯的截面模型的计量分析 , 不能体现 时期特征的不足 , 没有考虑各个地区 ( 如各省、自治 区、 直辖市 ) 的特殊性 , 暗含了一个与现实不符的假 定 : 各地区具有相同的经济结构和技术水平 , 并且 选择不同年份的截面数据计算结果可能不同 , 难以 得出一致的分析结论。 根据中国区域经济发展的实践 , 整体而言 , 中 国经济增长差异及 其集聚的原因 , 应该与地 理位 置、地形、距离等 空间因素有关 , 因此我们 推测 经济增长与地理特征及空间分布有关 , 新经济地理 学者的观点支持了我们的推测 。为了从空间 统计及计量的角度验证我们的猜
7、测 , 本文首先引入 基金项目 :国家自然科学基金项目 ( 70463001) 、广西哲学社会科学 十五 规划研究课题 ( 03FJL003) 、广西师范大学科研基金项目资助。 作者简介 : 吴玉鸣 ( 1968- ) , 男 , 甘肃定西人 , 博士 , 副教授 , 硕士 生导师 , 主 要从事区域 经济模拟 与管理决 策支持系 统研究。 E - mail: 1, 2 1, 2 2 3, 4 5, 6 w ym6016 sina. com。 6 期 吴玉鸣等 : 中 国区域经济增长集聚的空间统计分析 ! 655 空间统计 Moran 指数 , 检验中国 31 省域 之间的 示出正的空间相关性
8、 ; 而当在空间上邻接的目标区 人均 GDP 在地理空间上是否具有相关性 ; 然后再 使用空间计 量经济学的 时空数据 ( P anel Data) 模 型 , 进行省域经济 增长因素的统计 检验和计量分 析 , 对经济增长集聚的原因进行探究 , 期望能反映 区域经济增长集聚的时序影响 , 揭示不同地区之间 集聚增长的空间差异及其成因。 1 研究方法与数据样本 1. 1 空间自相关分析 检验区域经济增长集聚的空间相关性存在与 否 , 空间统计学较常使用两个统计量 : 一者是 由 M oran( 1950) 提出的空间相关指数 Moran I ; 另一为 Geary( 1954) 所定义之 Ge
9、ary c。在实际 的空 间 相关 分 析 应用 研 究 中 , 由 于 Moran I 和 Geary c 的作用基本相同 , 而 Moran I 更为常用 , 因 此以下介绍 M oran I 的基本计算原理 , 并将之应用 于中国区域经济增长差异与集聚的空间相关性实 证研究中。 M oran I 定义如下 Wij ( Y i - Y ) ( Yj - Y ) M oran I = n n ( 1) S Wij i= 1 j= 1 n i = 1 n i = 1 区的观测值 ( 在本文为人均 GD P) , n 为地区总数 ( 本文为 31) , W ij 为二进制的邻接空间权值矩阵 ,
10、表示其中的任一元素 , 采用邻接标准或距离标准 , 其目的是定义空间对象的相互邻接关系 , 便于把地 理信息系统 ( G IS) 数据库中的有关属性放到所研 究的地理空间上来对比。一般相邻标准的 Wij 为 0 当区域 i 和区域 j 不相邻 式中 , i = 1, 2, . . . , n ; j = 1, 2, . . . , m ; m = 2 或 m % n 。 因为我们将 Moran I 可看作各地区观测值的 乘积和 , 其取值范围为 - 1 & I & 1。若各地区间为 空间正相 关 , I 的数值应当较 大 ; 负相 关 则较小。 具体到经济增长的空间依赖性问题上 , 当经济增长
11、 的目标区域数据 ( 如人均 GDP ) 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 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。 根据 空 间 数 据 的 分 布 可 以 计 算 正 态 分 布 Moran I 的期望值 n - 1 w 0 ( n - 1) i = 1 j= 1 2 i = 1 j= 1 n w 2 = ( w i + w i ) 。 i = 1 式中 , w i和 w j 分别为空间权值矩阵中 i 行和 j 列之和。 用下式可以检验 n 个区域是否存在空间自
12、相 关关系 VA R ( I ) 1. 2 时空数据 ( Panel Dat a) 模型 本文研究的时段为 1998 2002 年 , 既有空间 单元数据 31 个区域 , 也有这些区域在 5 年的 时间序列变化情况 , 反映的是不同时间 ( 5 年 ) 和不 同区域 ( 31 个省、直 辖市、自治区 ) 的经济增长 , 因 此以下我们引进对 n 个个体 ( 区域 ) 连续观察 T 时 期得到的时 间和空 间合 成的 时空数 据回 归模 型 Panel D at a 模型 , 并采用适当的估计技术进行 模型估计和检验。一般的合成数据模型可以表示 为 Y it = it + (i tX it +
13、 it , i = 1, 2, . . . , n; t = 1, 2, . . . , T ( 4) 式中 , Yi t = ( Y 1it , Y 2it , . . . , YK it )(, 为内生变量向 量 , X it = ( x 1 it , x 2it , . . . , x Ki t )(是 K 个外生变量在 特定时间和 地区的观 测值 , (it = ( 1it , 2 it , . . . , K it )(为参数 向量 , K 是除 去截距项 的外生变 量 ( 斜率 ) 个数 , n 是截面样本点个数 , T 是时期总 数。随机扰动项 it 相互独立 , 且满足零均值、
14、同方 差。模型中的系数 1it 随着时间和区域个体的不同而 改变 , 因而可以反映 模型中被忽略的时间因素和区域 个体差异因素的影响 , 称这些因素为 潜变量 。 由于模型 ( 4) 中有 nT ( K + 1) 个系数和 nT 个 2 , 11, 12 13 14 n n i= 1 j = 1 2 n n 1 1 其中 , S = ( Y - Y ) , Y = Y , 表示第 地 1 当区域 i 和区域 j 相邻 ; W = ! 本文的研究区域包括中国大陆 31 个省、直辖市、自治区 , 不包括香港、澳门和台湾。 656 地 理 科 学 24 卷 方程 , 无法从模型中直接识别所有参数 ,
15、 所以实际 应用中需要对模型附加一些约束条件。如果经济 增长的差异主要表现在横截面 ( 区域 ) 的不同个体 之间 , 则假定时间序列参数齐性 , 且参数满足时间 一致性 , 也就是参数值不随时间的不同而变化 , 模 型 ( 3) 可写为 Y it = i (iX it + it ( 5) 其中 , 截距系数 i 和斜率系数 i 两个参数都是个体 时期恒量 ( Individual T ime- invariant Variable) , 其取值 随着个体的不同都在改变 , 只受截面单元不同的影 响。也就是说 i 、 i 共同反映模型中被忽略的潜变量 的影响 , 所以称模型 ( 5) 为 变系
16、数回归模型 。 在参数不随时间变化的情况下 , 截距和斜率参 数又可以有如下两种假设 H01: 回归斜率系数相同 ( 齐性 ) 但截距不同 , 即 1= 1= )= N , 模型为 Yit = i + (iX i t + it ( 6) 模型 ( 6) 中 , 潜变量 ( 包 括时间因素和区域个体因 素 ) 影响所形成的区域个体之间的增长差异只反映 在截距项的不同取值上 , 所以称模型 ( 6) 为 变截距 回归模型 。 H02: 回归斜率系数和截距都相同 , 即 1= 1 = )= N , 1= 1= )= N , 模型为 Yi t = i + (X it + i t ( 7) 模型 ( 7
17、) 中潜变量对截距和斜率系数都无影响 , 此 时相当于将 T 个时期横截面数据融合 成一个 混 合样本 ( 样本容量为 nT ) , 所以称模型 ( 7) 为 混 合回归模型 。 对于 Panel Dat a, 有以上三 个模型可 供选择 , 模型的设定非常关键 , 否则容易产生较大的估计误 差。根据样本数据性质的不同 , 变系数模型 ( 5) 和 变截距模型 ( 6) 又有确定效应模型 ( Fixed Ef fects) 和随机效应 ( Random Eff ect s) 模型之分 , 并分别对 应不同的参数估计方法。如果研究者仅以样本自 身效应为条件进行推论 , 宜采用确定效应模型 ; 如
18、 果欲以样本对 总体效应进行推论 , 则应采用随机效 应模型。 1. 3 模型选择与建立 在时空数据 ( Panel D at a) 模型背景下 , 由于我 们建立的仅仅是中国各省市区的计量模型 , 运用的 也仅仅是各省市区的数据资料进行分析和研究 , 而 且样本的时间序列比较短 , 研究的目的也是对中国 各省级区域自身的数据进行研究 , 而且考虑了未观 测到的 31 个地区特有的变量对模型的影响 , 故宜 选择确定效应模 型而非随机效 应模型进行估计。 因为随机效应模型要求所忽略的变量与模型的解 释变量 无关 , 这显然是一个与现实不符的假定。 由以上空间相关分析可知 , 中国各省级区域的
19、经济增长确实存在空间的差异和集聚现象 , 需要强 调地区效应 , 因此本文未对样本进行 F 检验 , 而直 接采用变截距模型。 影响经济增长差异的因素很多 , 如经济发展水 平、劳动力、外商直接投资、人力资本、贸易、经济体 制、市场规模、经济政策、地理区位、环境管制、文化 差异等。由于中国是一个发展中国家 , 各个地区经 济发展的水平很不平衡。因此 , 本文在选择变量建 立理论模型时 , 充分考虑中国的具体国情和经济发 展的阶段性 , 构建 的线性化计量模型为 lnGDP = 0 + 1IN V + 2F GD P + 3LA B + 4HK + 5lnT IN + 6IT R + 7DT R
20、 + !8GCON + ( 8) 人均 GDP : 人均 GDP 取了自然对数 lnG DP, 为被解释变量。 解释变量分别为 : ! 资本形成率 : 由于缺乏各 个地区的资本缩减指数 , 我们用各省域固定资本形 成总额与资本形成总额之比 , 表示资本形成率 ( 投 资率 ) IN V。 外商直接投资 : 各省 域外商直接投 资流入数量与各省域当年的 GDP 之比 , 以 F GDP 代表。从 理 论 分 析 可 知 , F GDP 与 被 解 释 变 量 lnGDP 应呈正相关关系 , 表示外商直接投资的技术 溢出对经济增长起了促进作用。 # 劳动力 : 本研究 以各省域全社会年底从业人员占
21、总人口比重 , 衡量 劳动力情况对经济增长的影响。当然 , 该指标没有 包含劳动力的素质信息 , 也就是说 , 劳动力无法反 映人力 资本的变 化。我们 以 LAB 代 表劳动力 情 况。 人力资本 : 由于劳动力质量的提高主要依靠 教育的途 径实现 , 在中国劳动力接受小学、中学 ( 中 专、职中 ) 、大学 ( 包括大专 ) 、研究生的教育 , 他们各 自 的 边 际 生 产 力 也 不 同。本 文 参 考 Barro 和 Lee 的方法 , 考虑到目前我国区域经济发展的 实际情况 , 如果与外商直接投资需要较高素质的人 力资本相联系 , 采用中学生衡量其对经济增长作用 显然不太合理 ,
22、因此 , 本研究改进为以各省区每万 人在校大学生人数 ( H K) 来衡量中国地区人力资本 的存量水平。+ 技术创新 : 以各省域三种专利授权 6 期 吴玉鸣等 : 中国区域经济增长集聚的空间统计分析 表 1 中国区域经济增长人 均 GDP 的 657 量授权数量来衡量。专利数量是一个国家技术创 新能力的重要标志 , 是一个衡量知识吸收和技术进 步比较理想的变量。在实际的计量分析中 , 取其自 Table 1 Moran I 指数 及其 Z 值 Per capita GDP and index of Moran I and its 然对数 , 以 lnT IN 代表区域技术 创新能力。 ,国
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- 关 键 词:
- 中国 区域经济 增长 集聚 空间 统计分析
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