摘要：以新古典經濟增長理論和新經濟地理學為理論基礎，分析時空演變的俱樂部收斂，在此基礎上構建理論模型與經驗研究框架。進而，綜合運用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法和空間計量經濟學技術，分別從時間和空間維度進行研究。

關鍵詞：俱樂部收斂；時空演變；浙江

中圖分類號：C91

文獻標識碼：A

文章編號：1672-3198（2012）02-0059-02

1引言

近年來，區(qū)域經濟增長的收斂問題被得到廣泛關注。收斂的基礎是建立在新古典增長模型上，假定規(guī)模報酬不變而邊際產出遞減，從長遠看貧窮區(qū)域最終會趕上富裕區(qū)域，即β收斂（Barro and Sala-I-Martin，1991，1992，1995）。通常用人均GDP增長率與初始收入水平做回歸分析來檢驗β收斂，然而Durlauf和Quah（1999）在研究中表明，β收斂檢驗沒有考慮異質性、內生性等問題。Bernard和Durlauf（1996）也發(fā)現(xiàn)，對于收斂多個穩(wěn)態(tài)經濟體做線性回歸模型得出的人均GDP系數(shù)不顯著，β收斂檢驗結果不成立。為此有學者提出了俱樂部收斂的概念（Club Convergence）。俱樂部收斂是指在經濟增長的初始條件和結構等方面都相似的區(qū)域之間發(fā)生的相互收斂（Barro and Sala-I-Martin，1991）。從文獻資料的整理來看，俱樂部收斂的研究主要有兩類，一類從時間角度研究俱樂部收斂，即在一段時間內，區(qū)域內的經濟體最終會共同走向一個穩(wěn)態(tài)；另一類從空間角度研究俱樂部收斂，研究表明區(qū)域內個體之間并不是單獨存在的，具有很強的空間關聯(lián)性，在一定時期內，這些區(qū)域也最終會共同走向一個穩(wěn)態(tài)。同時從時間和空間的角度來研究俱樂部收斂，分析區(qū)域內經濟體差異的文獻很少。

2資料與方法

2.1研究數(shù)據(jù)

本文選取浙江省作為研究對象，以浙江省69個縣域作為研究目標。之所以選取浙江省進行研究，一方面是因為浙江省是一個經濟高度集聚，并且最具增長潛力的區(qū)域，它的增長進程和趨勢在一定程度上代表了中國其他地區(qū)未來的發(fā)展方向；其次浙江省區(qū)域各單元成員間具有較高的協(xié)同性和認知度，這與前文敘述的俱樂部收斂前提條件保持一致性。本文的原始數(shù)據(jù)來源于浙江統(tǒng)計年鑒（2003~2010年）。在數(shù)據(jù)處理方面，本文將研究區(qū)域劃分為4類：（1）低水平俱樂部：人均GDP低于全省平均水平的50%；（2）中低水平俱樂部：人均GDP介于全省平均水平的50%~100%；（3）中高水平俱樂部：人均GDP介于全省平均水平100%~150%；（4）高水平俱樂部：人均GDP高于全省平均水平的150%。

2.2研究方法

（1）泰爾指數(shù)法。

泰爾指數(shù)是采用信息理論中的“熵”運算而計算出的。在本文中采用的泰爾指數(shù)為零階泰爾指數(shù)，它假設區(qū)域的居民收入分配分布為xi，i=1，2，…，n，平均收入為μ，那么用泰爾指數(shù)可以表示它們之間的收入差異，公式為：

下標j表示劃分的第j個俱樂部區(qū)域組，KJ為總區(qū)域個數(shù)；Tj表示第j個區(qū)域組內各縣域單元之間的經濟差異；Pi，j表示第j個區(qū)域組內第i個縣市行政單元的人口，Pj為第j個區(qū)域組的總人口；Yi，j 表示第j個區(qū)域組內第i個縣市的GDP，Yj為第j個區(qū)域組的總GDP，i=1，…，Nj 為第j個區(qū)域組包含的縣市個數(shù)；P為69個縣市的人口總和，Y為69個縣市GDP總和。

（2）探索性空間數(shù)據(jù)分析。

探索性空間數(shù)據(jù)分析方法（ESDA）是以空間自相關測度為核心，通過構建一個空間權重矩陣，將鄰居區(qū)域間的經濟增長影響因素放入俱樂部收斂的檢驗方程中。在本文中探索性空間數(shù)據(jù)方法主要包含兩個部分：第一，構建空間權重矩陣。在本文中采用相對簡易，但卻最常用的以空間相鄰性為基礎的矩陣w。假設相鄰兩區(qū)域之間相互聯(lián)系，以i、j表示，并且Wij=1，其他情況下Wij=0；第二，根據(jù)空間自相關的測度進行分組。空間自相關可以通過Moran’I系數(shù)進行測度，從而來對空間俱樂部進行分組。Moran’I系數(shù)計算公式為：

I=（ns0）ni=1nj=1wijxixjni=1x2i（6）

式（6）中：n表示觀測單元的數(shù)量；wij表示空間矩陣W的一個元素；xi、xj表示區(qū)域i和j觀測值偏離均值的量；s0表示權重矩陣所有要素之和。

3結果分析

3.1俱樂部收斂的時間特征

運用公式（1）得出浙江省2003-2010年總體分布差異T，由表可知，在2003-2010年，浙江省經濟的總體差異T值為0.075—0.0903，增幅達到20.4%，說明了浙江省區(qū)域經濟在總體上呈現(xiàn)較明顯的發(fā)散趨勢。

為了更全面的研究浙江省俱樂部收斂時間上的演變過程，現(xiàn)將總差異T從行政區(qū)劃和經濟區(qū)劃兩個視角進行研究。

在行政區(qū)劃上，將T分解為浙江省內部經濟差異與各俱樂部區(qū)域間差異兩個部分。TB為不同俱樂部區(qū)域組之間的泰爾指數(shù)，TI為區(qū)域組內部的泰爾指數(shù)。由公式（2）、（3）、（4）、（5）可算出相應的泰爾指數(shù)值。

經濟區(qū)劃上，按照俱樂部區(qū)域組的劃分，將浙江省按照人均GDP高低分為：高收入俱樂部組區(qū)域T1，中高收入俱樂部組區(qū)域T2，中低收入俱樂部組區(qū)域T3，低收入俱樂部組區(qū)域T4，由公式（4）可算出相應泰爾指數(shù)值。

總體來看，從2003—2009年之間，高收入與低收入收斂俱樂部的穩(wěn)定性較大，其內部差異在總份額中占比較少，相對應而言，中低收入和中高收入俱樂部所占比重相對較大，說明在高收入與低收入俱樂部區(qū)域成員之間的收斂性比較強。其中原因是因為高收入俱樂部地區(qū)擁有比較好的經濟基礎和增長環(huán)境，相比較其他地區(qū)在經濟聯(lián)系中更加緊密并占有領先和支配的地位，進而，其內部成員之間更能共享這些優(yōu)勢條件，所以差異性較小，穩(wěn)定程度比較高。低收入俱樂部主要因為其本身條件的不足，受到區(qū)位、資源稟賦等因素影響，在經濟發(fā)展過程中將長期處于劣勢并邊緣化的位置，因此低收入俱樂部區(qū)域也有一定程度的穩(wěn)定性，并且區(qū)域個體成員之間的差別不大。

3.2俱樂部收斂的空間特征

本文采用的軟件為Geoda軟件計算Moran’s I指數(shù)。

在2003-2006年間，Moran’s I變化趨勢并不十分明顯，總體上處于緩慢上升的階段，由0.4082上升為0.4368。在2007-2008年間，Moran’s I指數(shù)出現(xiàn)了較大幅度的回落，主要原因可能是因為2007年金融危機，浙江作為沿海開放城市，總體經濟受到一定的影響，空間活動中的聚集效應減弱。2008年以后，由于杭州灣跨海大橋的建立以及政府相應經濟發(fā)展戰(zhàn)略的出臺，使得空間上各區(qū)域體之間聯(lián)系更加緊密，自相關系數(shù)也相應上升。

為了辨明浙江省69個各縣市空間上真實存在的相互關系，本文通過繪制Moran’ I散點圖，并作出相應的專題地圖來客觀反映。在本節(jié)中為了從個體角度探明浙江省69個縣市相對空間依存關系及隨時間演變狀況，運用Geoda軟件繪制出2004，2007和2009年三個年份的Moran’s I散點圖。

從2004年的Moran’s I散點圖來看，落在H-H區(qū)域、L-H區(qū)域、L-L區(qū)域和H-L區(qū)域的點的個數(shù)依次為18個、11個、32個、8個，相應百分比分別為26.1%、15.9%、46.4%和11.6%；2007年相應數(shù)據(jù)分別為24個、10個、29個、6個，相應百分比分別為34.8%、14.5%、42.0%、8.7%；2009年相應數(shù)據(jù)分別為27個、10個、28個、5個，相應百分比分別為39.1%、14.5%、40.6%、7.2%。由此可見，2003-2010年絕大多數(shù)個體區(qū)域之間的空間關系顯示為富裕地區(qū)更容易與富裕地區(qū)的集聚，具有正向的空間相關性；貧窮地區(qū)更容易與貧窮地區(qū)的集聚，具有負向的空間相關性。因而在地理空間上直觀反映為H-H組和L-L組的“空間區(qū)域俱樂部”現(xiàn)象。

為了更深一步探求這種空間自相關性在地理空間上所反映出的變化情況，可以用專題地圖來表示，將Moran’s I散點圖所劃分出的四個區(qū)域用四種不同顏色表示在地圖上。與上文對應的取2004，2007，2009年三個年份作為分析時點，劃出Moran’s I地圖。3個年份中的H-H組地區(qū)主要分布在浙東北地區(qū)，而L-L組地區(qū)則占據(jù)了浙西南區(qū)域，H-L和L-H區(qū)域組則在地圖上呈現(xiàn)出分散的狀態(tài)。

4結論

區(qū)域背景（從鄰居區(qū)域來反映）在浙江區(qū)域經濟增長俱樂部收斂中起著非常顯著的作用。如果所處的鄰居不同，那么就會發(fā)生不同類別的轉移。如在2004-2009年之間，中高收入?yún)^(qū)域向高收入?yún)^(qū)域轉移的縣市有湖州市區(qū)、諸暨縣、臨安市、上虞市、永康市、德清縣共6個縣市，轉移概率（轉移縣市與總縣市的比）為8.7%。當鄰居區(qū)域為低收入的背景時，中低向低收入轉移的概率為0。如果假設區(qū)域背景不是很重要，那么應該具有相同的轉移概率。但數(shù)據(jù)顯示并非如此，這說明，在區(qū)域經濟增長過程中，區(qū)域背景具有很重要的影響。

當區(qū)域背景相同時，對各個不同的經濟個體的影響也不一樣。例如，在高收入背景的情況下，低收入經濟個體向上轉移的概率比高收入經濟個體向下轉移的概率高。也就是說，以高收入?yún)^(qū)域為背景促進其自身經濟的發(fā)展，而以低收入地區(qū)為背景則妨礙經濟的發(fā)展?？傊?，區(qū)域背景的不同，也影響著個體地區(qū)的經濟發(fā)展水平，但影響最主要表現(xiàn)在中間階層（中低收入?yún)^(qū)域和中高收入?yún)^(qū)域）。出現(xiàn)這樣的情況可能是因為，這兩類區(qū)域與高收入?yún)^(qū)域之間的差距不是太大，并且由于經濟體之間的聯(lián)系，可以直接或間接獲得高收入?yún)^(qū)域的“輻射作用”。但是低收入?yún)^(qū)域卻與高收入存在著較大的差距，自身實力比較弱，處于劣勢地位，缺乏自主性，所以主要反映在被高收入?yún)^(qū)域“邊緣化”。

探索性空間數(shù)據(jù)方法（ESDA）為俱樂部收斂的時空特征提供了解釋。在一個時間段內，以高收入?yún)^(qū)域為背景能夠表現(xiàn)在使個體區(qū)域經濟更好的發(fā)展，使各經濟體向高收入組收斂，逐漸形成高收入俱樂部；以低收入?yún)^(qū)域為背景則有礙經濟的增長，也就可能使這些經濟個體長期處于落后狀態(tài)，也形成了低收入俱樂部。

參考文獻

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