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        中國人均GDP區(qū)域趨同性時(shí)空演變分析

        2015-01-15 05:28:14鐘紹軍
        統(tǒng)計(jì)與決策 2015年16期
        關(guān)鍵詞:馬爾科夫俱樂部概率

        鐘紹軍,劉 洪

        (1.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院,武漢430073;2.湖北科技學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,湖北咸寧437100)

        0 引言

        “趨同”的概念的提出源于從Ramsey(1928)[1]在新古典經(jīng)濟(jì)經(jīng)濟(jì)增長理論和內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論框架下對區(qū)域經(jīng)濟(jì)如何實(shí)現(xiàn)均衡增長的研究,在這之后,學(xué)者們[2~4]對經(jīng)濟(jì)收斂問題展開了大量研究,特別是20世紀(jì)90年代以后,新古典經(jīng)濟(jì)增長理論的研究者將經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的趨同問題作為重點(diǎn)研究對象,各種趨同模型相繼被提出,如σ趨同、β趨同、Q趨同和γ趨同等[2]。其中,σ趨同是指人均實(shí)際收入水平的差異程度隨著時(shí)間的推移而不斷下降,β趨同是指收入增長及其初始水平的偏相關(guān)系數(shù)為負(fù),Q趨同是指人均收入分布的四分位數(shù)隨著時(shí)間的推移不斷下降,而γ趨同是考察個(gè)地區(qū)人均收入的相對位置波動情況。Ben(1998)[3]提出的俱樂部趨同則指在經(jīng)濟(jì)增長的初始條件和結(jié)構(gòu)特征都相似的區(qū)域之間發(fā)生的相互收斂。

        目前,研究經(jīng)濟(jì)趨同的方法主要有三種:第一種是回歸分析法,主要關(guān)注經(jīng)濟(jì)發(fā)展在時(shí)間維度的動態(tài)特征,但往往由于存在高爾頓謬誤而難以令人信服[2];第二種是基于收入分布的特征,從時(shí)間截面上研究收入分布的動態(tài)變化過程特征;第三種是基于時(shí)間序列分析的方法,主要研究地區(qū)間的收入差距是否會隨著時(shí)間的推移而逐步消失。通過對已有相關(guān)研究文獻(xiàn)進(jìn)行分析,大多數(shù)研究都忽視了中國經(jīng)濟(jì)正處于經(jīng)濟(jì)體制轉(zhuǎn)型和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整的基本事實(shí),存在三個(gè)方面的不足:第一,已有文獻(xiàn)在考察趨同時(shí)都是采用以Barro和Sala-I-Martin[5]的俱樂部趨同理論為基礎(chǔ)的回歸分析方法,回歸分析方法僅僅關(guān)注了單個(gè)國家和地區(qū)是否趨同于自身的穩(wěn)態(tài),無法解釋地區(qū)差異的變動、分層和極化現(xiàn)象[6],本文將從人均GDP的動態(tài)空間相關(guān)性演進(jìn)變化來考察各地區(qū)之間的差異問題。第二,絕大部分的俱樂部趨同研究均是按照地理位置(如東中西)進(jìn)行劃分,其暗含的假定是東中西地區(qū)內(nèi)部各省區(qū)創(chuàng)新能力初期發(fā)展水平接近,本文放棄這一假定,按照創(chuàng)新水平高低來劃分俱樂部。第三,傳統(tǒng)的馬爾科夫鏈方法雖然可以分析各區(qū)域趨同(分異)的演變特征,但存在兩個(gè)方面的問題,首先,其往往將不同的區(qū)域視為“孤島”,從而忽視了區(qū)域之間的空間相互作用;其次,傳統(tǒng)的馬爾科夫鏈只研究一步時(shí)長為一年的轉(zhuǎn)移概率[7],因而得不到多年的狀態(tài)轉(zhuǎn)移特征,無法體現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)條件和政策的效應(yīng)。本文一方面將空間因素納入傳統(tǒng)的馬爾科夫矩陣以考察空間溢出在中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平動態(tài)分布中的作用,另一方面構(gòu)造不同時(shí)長的一步轉(zhuǎn)移概率矩陣,并對轉(zhuǎn)移概率矩陣進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),分析在哪一時(shí)間段劃分下分布轉(zhuǎn)移特征的差異最顯著以及空間因素在多長時(shí)間開始產(chǎn)生顯著的影響。

        1 人均收入?yún)^(qū)域趨同性的時(shí)間演變過程

        本文采用中國31個(gè)主要省、自治區(qū)、直轄市(不包含港澳臺地區(qū))1978~2012年的人均GDP數(shù)據(jù)來研究省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的時(shí)空趨同性演變過程,并考慮區(qū)域之間的相互作用和相互聯(lián)系。文中的數(shù)據(jù)來源為:來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒(2013)》、《新中國六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編(2009)》。人均GDP是將人均名義GDP通過人均GDP平減指數(shù)計(jì)算得到。

        1.1 各區(qū)域人均GDP的空間相關(guān)性分析

        人均GDP空間相關(guān)性分析旨在考察省際之間人均GDP變化在空間上是否存在相關(guān)性。最為常用的計(jì)算空間自相關(guān)方法是:Moran’s I、Geary’s C、Getis、Join count以及空間自相關(guān)系數(shù)圖等。本文采用應(yīng)用較廣泛的Moran’s I指數(shù)來描述中國人均GDP的空間相關(guān)情況,它是全域型自相關(guān)分析,可以檢驗(yàn)人均GDP在空間上是否存在集聚的特征。Moran’s I指數(shù)的計(jì)算公式為:

        本文采用空間鄰接的原則來定義各地區(qū)空間上的尺度關(guān)系。

        Moran’s I指數(shù)的結(jié)果介于-1到1之間。若該值為正,數(shù)值越大表示空間分布的相關(guān)性越大,即空間上集聚分布的線性越明顯;若該值為負(fù),數(shù)值越小表示空間相關(guān)性越小;若該值趨于零,代表空間分布呈現(xiàn)隨機(jī)分布的情形。對于Moran指數(shù)可以用標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量Z來檢驗(yàn)n個(gè)區(qū)域是否存在空間自相關(guān)關(guān)系。利用Geoda軟件計(jì)算得到中國1978~2012年人均GDP的全局Moran’s I指數(shù),如表1所示。

        從表1可以看出:(1)自1978年以來,各年份的全局Moran’s I指數(shù)均大于0,表明中國各省市的人均GDP在空間分布上并非相互獨(dú)立,顯示出空間正相關(guān)性,即存在空間集聚的效應(yīng),人均收入較高的地區(qū)其“鄰居”的收入也較高。(2)Moran’s I指數(shù)基本呈現(xiàn)逐年線性上升的趨勢,說明空間正相關(guān)性逐年增強(qiáng)。中國改革開放以后,隨著東部沿海地區(qū)的發(fā)展壯大,區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展的不均衡性和地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)往來,導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展在空間上產(chǎn)生了越來越強(qiáng)的集聚效應(yīng),體現(xiàn)了人均GDP空間分布的動態(tài)特征。(3)Moran’s I指數(shù)的Z統(tǒng)計(jì)量逐年增大,顯著性逐年增強(qiáng)。除了前三年外,其余各年份在10%的顯著性水平下均顯著,說明空間相關(guān)性是顯著存在的,并且相關(guān)性逐年增強(qiáng)。

        表1 中國1978~2012年各地區(qū)人均GDP的Moran’s I指數(shù)及檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和伴隨概率

        全局Moran’s I指數(shù)可以反映中國各地區(qū)人均GDP空間分布的整體情況,但無法反映地區(qū)之間的內(nèi)部空間集聚特征。為此,我們應(yīng)用Moran散點(diǎn)圖來刻畫人均GDP逾期空間滯后(本文表示地區(qū)的相鄰地區(qū))的局部相關(guān)性。如圖1所示,該散點(diǎn)圖的橫坐標(biāo)為人均GDP觀測值,縱坐標(biāo)為其空間滯后,分別以1978、1994和2012年為例給出人均GDP的Moran散點(diǎn)圖。從各個(gè)年份的Moran散點(diǎn)圖對比發(fā)現(xiàn):(1)1978年人均GDP地區(qū)分布存在一定的正相關(guān)性,但相關(guān)程度比1994年要低,2012年的正相關(guān)程度最高;(2)1978年,大部分地區(qū)分布在第三象限,說明本地的觀測值較低時(shí)期相鄰空間也較低,但隨著時(shí)間的推移,落在第一象限的地區(qū)數(shù)量逐步增加,說明越來越多的地區(qū)及其鄰居同時(shí)跨入高收入水平,表現(xiàn)出地區(qū)間的空間趨同性逐步增加;(3)隨著時(shí)間的推移,三個(gè)圖中的擬合直線的斜率逐漸增加,說明地區(qū)之間的正相關(guān)性增長逐步增強(qiáng)。

        圖1 1978、1994和2012年地區(qū)人均GDP的Moran散點(diǎn)圖

        1.2 基于馬爾科夫鏈的區(qū)域趨同性時(shí)間演變過程

        由于Moran’s I指數(shù)反映的是中國人均GDP空間分布的整體情況,無法反映出地區(qū)內(nèi)部的空間集群特征,也無法體現(xiàn)空間集群時(shí)間演變過程。為此,本文構(gòu)建空間馬爾科夫鏈,研究地區(qū)的人均GDP的時(shí)空演變規(guī)律及其在空間的趨同效應(yīng)。

        首先,參照世界銀行的地區(qū)經(jīng)濟(jì)分類辦法和標(biāo)準(zhǔn),將中國各區(qū)域的人均GDP數(shù)據(jù)離散化為k(=4)個(gè)等級:(1)低收入水平,人均GDP低于全國平均的50%;(2)中低收入水平,人均GDP界于全國平均的50~100%之間;(3)中高水平,人均GDP界于全國平均的100~150%之間;(4)高水平,人均GDP高于全省平均的150%。為方便起見,我們記

        其中Ys(t)表示第s個(gè)地區(qū)在第t年的人均GDP,r代表收入等級(從低到高依次記為1~4)。

        然后,將每個(gè)地區(qū)的收入類型及其年際變化情況視為一個(gè)馬爾科夫鏈,計(jì)算相應(yīng)類型的概率分布及其類型轉(zhuǎn)移概率。我們假設(shè)第t+d年的收入水平僅與第t年的收入水平有關(guān)。記

        表示第s個(gè)地區(qū)在第t年處于第i個(gè)收入等級,在t+d年轉(zhuǎn)移為第j個(gè)收入等級的概率。從而得到不同年份地區(qū)人均GDP類型之間轉(zhuǎn)移的馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣P=(Pij(d))k×k,可以用頻率來進(jìn)行估計(jì):

        式中:ni表示所有年份中屬于收入類型i的區(qū)域數(shù)量之和,nij(d)表示當(dāng)前年份屬于類型i的區(qū)域在d年后轉(zhuǎn)移為類型j的所有區(qū)域數(shù)之和。

        如果某一地區(qū)的人均GDP類型在第t年為i,在第t+d年仍然為第i個(gè)類型,則該區(qū)域類型轉(zhuǎn)移為平穩(wěn)的;如果在第t+d年的類型有所提高,則該區(qū)域是向上轉(zhuǎn)移的;否則,該區(qū)域是向下轉(zhuǎn)移的。由狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P我們可以分析各地區(qū)人均GDP的時(shí)間演變過程,即由當(dāng)前收入類型向其他類型轉(zhuǎn)化的概率和趨勢。

        值得說明的是,這里的轉(zhuǎn)移間隔時(shí)間d一般可以取為1,但根據(jù)中國宏觀經(jīng)濟(jì)政策的基本情況,都是按照五年計(jì)劃來進(jìn)行調(diào)整的,因此將d取值為5可能更加符合中國的實(shí)際情況。表2分別計(jì)算了d=1、d=3和d=5年時(shí)的各地區(qū)人均GDP類型轉(zhuǎn)移的馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣。

        表2 中國各地區(qū)人均GDP類型轉(zhuǎn)移的馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣

        表2的主對角線上的元素表示區(qū)域人均GDP類型前后不發(fā)生變換的概率,非對角線元素表示表示區(qū)域類型向上或向下轉(zhuǎn)移的概率。隨著轉(zhuǎn)移間隔時(shí)間的不斷增加,中國各地區(qū)人均GDP類型轉(zhuǎn)移的概率呈現(xiàn)平穩(wěn)變換的過程:(1)所有主對角線元素均遠(yuǎn)大于非對角線元素。說明各地區(qū)人均GDP基本保持平穩(wěn),各地區(qū)至少以84.6%的可能性保持當(dāng)前類型不變。表明各地區(qū)人均GDP存在較強(qiáng)的俱樂部趨同效應(yīng)。(2)非對角線中非零的元素在主對角線兩側(cè)。這說明人均GDP的變化呈現(xiàn)連續(xù)性,不存在類型變化超過一個(gè)以上的情況,即跨越式發(fā)展的模式是不存在的。(3)隨著間隔年份的增加,各類型向上或向下轉(zhuǎn)移的概率均增加。表明隨時(shí)時(shí)間的推進(jìn),各地區(qū)勞動生產(chǎn)率的逐步提高,向上轉(zhuǎn)移的概率將逐步增加,且時(shí)間越久改變越明顯。

        1.3 區(qū)域趨同性時(shí)間演變的結(jié)構(gòu)性變化

        其中c是全時(shí)段狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P=(Pij(d))k×k中的零元素的個(gè)數(shù)。如果Q>χ2(f),則認(rèn)為人均GDP類型轉(zhuǎn)移在兩個(gè)階段上存在顯著性差異。

        下面從實(shí)證的角度來檢驗(yàn)我們的推斷。我們分別將1988~2000年的每一年作為兩個(gè)階段的分界點(diǎn),按照(7)式計(jì)算前后兩個(gè)階段的Q統(tǒng)計(jì)量及其顯著性(Sig.)P值。如表3所示。

        表3 1988~2000年各年作為兩個(gè)階段的分界點(diǎn)的轉(zhuǎn)移概率結(jié)構(gòu)性變化表

        從表3可以看出,當(dāng)滯后一年時(shí)(d=1),只有將1994年作為兩個(gè)階段的分界點(diǎn),兩個(gè)階段的馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣有結(jié)構(gòu)性變化(顯著性水平取0.05的情況下),其它年份作為分界點(diǎn)均不呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)性變化。當(dāng)滯后三年時(shí)(d=3),從1991年開始的各年作為分界點(diǎn),兩個(gè)階段均呈現(xiàn)出不同程度的結(jié)構(gòu)性變化,其中以1994年作為分界點(diǎn)時(shí)結(jié)構(gòu)性差異最大。當(dāng)滯后五年時(shí)(d=5),從1990年開始的各年作為分界點(diǎn),兩個(gè)階段也都呈現(xiàn)出不同程度的結(jié)構(gòu)性變化,其中以1994年為分界點(diǎn)時(shí)結(jié)構(gòu)性變化最大。不難看出,無論滯后期取多少,我們都可以認(rèn)為中國人均GDP的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率在1994年發(fā)生了結(jié)構(gòu)性變化,而且滯后期越長,這種結(jié)構(gòu)性變化幅度越大。這和我們前面分析國家宏觀經(jīng)濟(jì)政策所得出的結(jié)論是一致的。

        我們以1994年為分界點(diǎn),將整個(gè)研究期間分成1978~1994年和1994~2012年兩個(gè)階段,然后分別計(jì)算這兩個(gè)時(shí)期中國各地區(qū)人均GDP類型的馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣,如表4所示。

        表4 1978~2012年中國各地區(qū)人均GDP類型轉(zhuǎn)換的馬爾科夫概率矩陣(d=5年)

        表3的兩個(gè)時(shí)期類型轉(zhuǎn)換的馬爾科夫概率矩陣的對角線元素表示區(qū)域轉(zhuǎn)移類型是平穩(wěn)的,非對角線上的元素表示地區(qū)的人均GDP類型發(fā)生轉(zhuǎn)移的概率。

        從整體上來看,兩個(gè)時(shí)期都具有共同的特征:

        (1)整體轉(zhuǎn)移是基本平穩(wěn)的。所有主對角線元素都是各行最大的,且最小值為0.847。這說明,一個(gè)地區(qū)如果在期初處于某個(gè)收入等級,那么在5年后至少以0.847的概率仍然處于這個(gè)收入等級。這表明中國自改革開放以來,各地區(qū)的發(fā)展是整體推動的,沒有出現(xiàn)大起大落的發(fā)展態(tài)勢。

        (2)不存在跨越式發(fā)展的態(tài)勢。無論在哪個(gè)時(shí)期,所有非對角線元素中,跨越一個(gè)以上類型的轉(zhuǎn)移概率均為零。說明中國各地區(qū)不存在跨越式發(fā)展的態(tài)勢,也不存在快速倒退的發(fā)展方式(向下轉(zhuǎn)移一個(gè)以上的類型)。

        (3)同時(shí)存在“俱樂部趨同”和“貧困陷阱”。期初處于高水平,在5年后仍然處于高水平的概率至少是0.932,而向下轉(zhuǎn)移的概率不超過0.068,這說明高收入地區(qū)呈現(xiàn)“俱樂部趨同”。而低收入等級5年后至少一0.848的概率維持在該等級上,又說明低收入地區(qū)有很大的可能陷入了“貧困陷阱”。

        (4)中國整體處于中低收入等級。從頻率上來看,兩個(gè)時(shí)期處于“中低收入”等級的地區(qū)數(shù)量分別為264和272,是其它收入等級的5~7倍。這表明中國自改革開發(fā)以來到現(xiàn)在,絕大多數(shù)地區(qū)仍然處于中低收入水平。

        2 人均收入?yún)^(qū)域趨同性的空間演變過程

        我們將區(qū)域鄰居的人均GDP的影響引入到(4)式,得到

        其中Yj為第j個(gè)地區(qū)的觀測值,W=(wij)為鄰接矩陣(由(2)式定義)。

        表5 空間馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣(d=5年)

        根據(jù)前面的分析,中國各地區(qū)人均GDP類型轉(zhuǎn)移在時(shí)間上具有結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定性,在1978~1994年和1994~2012年之間存在顯著性差異,下面以空間滯后為條件,分別計(jì)算兩個(gè)時(shí)期的空間馬爾科夫類型轉(zhuǎn)移概率矩陣,如表5所示。

        表5的時(shí)間滯后為5年,其中的n為相應(yīng)頻數(shù)。從表5可以看出,空間滯后人均GDP類型對中國各地區(qū)的空間趨同性在兩個(gè)時(shí)期均有較大影響。

        (1)在鄰居地區(qū)處于不同的等級類型下,各地區(qū)類型的轉(zhuǎn)移概率矩陣各不相同,均與不考慮空間滯后時(shí)的類型轉(zhuǎn)移概率矩陣(表4所示)有較大差異。

        (2)鄰居地區(qū)類型的提高會減小各地區(qū)向下轉(zhuǎn)移的概率。在第一個(gè)階段,當(dāng)以“低收入”地區(qū)為鄰居時(shí),處于“中高收入”的地區(qū)向下轉(zhuǎn)移的概率由10.3%增加為27.3%;當(dāng)以“中低收入”地區(qū)為鄰居時(shí),處于“中高收入”的地區(qū)向下轉(zhuǎn)移的概率由10.3%減少為6.3%;當(dāng)以“中高收入”和“高收入”地區(qū)為鄰居時(shí),各地區(qū)向下轉(zhuǎn)移的概率均為零。也就是說,隨著鄰居地區(qū)的人均GDP類型的逐步提高,各地區(qū)向下轉(zhuǎn)移的概率逐步減小為零。這一現(xiàn)象在第二階段同樣出現(xiàn)。

        (3)鄰居地區(qū)類型的提高會增大各地區(qū)向上轉(zhuǎn)移的可能性。在第一階段,當(dāng)以“低收入”地區(qū)為鄰居時(shí),處于“中低收入”的地區(qū)向上轉(zhuǎn)移的概率由5.7%增加為7.7%;在第二階段,當(dāng)以“高收入”地區(qū)為鄰居時(shí),處于“中高收入”的地區(qū)向上轉(zhuǎn)移的概率由15.3%快速增加為75.0%。

        不難看出,隨著鄰居地區(qū)人均GDP類型的提高,各地區(qū)“俱樂部趨同”現(xiàn)象逐步提升。一個(gè)地區(qū)如果以富裕地區(qū)為鄰,則有更加便利的條件促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚、增加就業(yè),促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長,有效提升該地區(qū)向上轉(zhuǎn)移的可能性,并阻止其向下進(jìn)行轉(zhuǎn)移。相反的,如果以比自己落后的地區(qū)為鄰居,將會受到鄰居發(fā)展的負(fù)面影響,導(dǎo)致向上轉(zhuǎn)移乏力,有更大的可能性來幫助鄰居發(fā)展。

        因此,鄰居的不同類型,對各地區(qū)類型的空間轉(zhuǎn)移概率矩陣將產(chǎn)生重要的影響,這種影響可能是正面的,也可能是負(fù)面的。但是這種影響是否具有顯著性差異,需要進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。如果各地區(qū)的區(qū)域背景對該地區(qū)的類型轉(zhuǎn)移不顯著,意味著

        根據(jù)公式(13),分別計(jì)算兩個(gè)階段的統(tǒng)計(jì)量及其顯著性(Sig.)的值,如表6所示。

        表6 地區(qū)背景對人均GDP類型轉(zhuǎn)移概率的顯著性檢驗(yàn)(d=5年)

        表6說明,在各個(gè)時(shí)期,至少有97.83%的把握認(rèn)為,鄰居地區(qū)的類型對全國各地區(qū)的類型轉(zhuǎn)移具有顯著性的影響。特別是在整個(gè)研究時(shí)間范圍內(nèi),鄰居地區(qū)對區(qū)域類型轉(zhuǎn)移的概率有非常重要的影響,這主要是由于整個(gè)研究時(shí)期的樣本量較大,增大了統(tǒng)計(jì)量的自由度從而增加了檢驗(yàn)有效性。這說明,全國各地區(qū)的人均GDP類型轉(zhuǎn)移在空間上具有顯著的相關(guān)性。從顯著性水平來看,1994~2012年的顯著性水平為0.0014,明顯高于1978~1994年間的0.0217,說明中國自實(shí)行市場經(jīng)濟(jì)體制以來,區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展越來越受到區(qū)位背景的影響,區(qū)域經(jīng)濟(jì)的“俱樂部趨同”效應(yīng)變得越來越顯著。同時(shí),這種經(jīng)濟(jì)的趨同效應(yīng)還具有空間相關(guān)性,使得“俱樂部趨同”產(chǎn)生空間集聚的效應(yīng)。以富裕地區(qū)為鄰,將顯著增加地區(qū)向上轉(zhuǎn)移的概率,并減少向下轉(zhuǎn)移的概率;以貧困地區(qū)為鄰,將更多的受到負(fù)面影響。因此,這種“俱樂部趨同”的空間集聚效應(yīng)進(jìn)一步加劇了中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)的兩極分化。

        3 區(qū)域趨同性的空間分布特征

        圖2表示個(gè)地區(qū)人均GDP類型在兩個(gè)時(shí)期轉(zhuǎn)換的空間分布特征,圖 2(左)、2(右)分別表示 1978~1994年和1994~2012年兩個(gè)不同時(shí)期各地區(qū)類型轉(zhuǎn)移平穩(wěn)、向下和向上的情況分布圖。從圖2可以看出:(1)兩個(gè)時(shí)期大部分地區(qū)的人均GDP類型整體保持平穩(wěn)。1978~1994年期間一有江蘇、南京、上海、廣東、云南和海南6個(gè)地區(qū)向下轉(zhuǎn)移,有黑龍江、西藏兩個(gè)地區(qū)向上轉(zhuǎn)移。這一特征在一定程度上印證了表5所反映的“俱樂部趨同”現(xiàn)象,同時(shí)也給出了俱樂部趨同的空間分布特征。(2)在1994~2012年期間,有北京、江蘇、上海、浙江、廣東、重慶6個(gè)地區(qū)向上轉(zhuǎn)移,主要是中國改革開放以來確立的沿海開放城市和直轄市,這些地區(qū)在地理位置上具有較強(qiáng)的對外優(yōu)勢,在政策、資源和人才上處于市場競爭的優(yōu)勢地位,市場經(jīng)濟(jì)制度的確立,使得這些地區(qū)的勞動生產(chǎn)率得到極大的提高,經(jīng)濟(jì)迅速提升,表現(xiàn)為向上轉(zhuǎn)移的特征。同期向下轉(zhuǎn)移的有山東、福建、內(nèi)蒙、吉林和青海,主要分布在發(fā)達(dá)地區(qū)之間和資源型城市和老工業(yè)基地。處于發(fā)達(dá)城市之間的地區(qū),由于空間集聚效應(yīng),使得這些中間地帶資源和人才的流失較為嚴(yán)重,導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)向下轉(zhuǎn)移;而資源型城市則受資源開采的限制和國家生態(tài)的保護(hù)的影響,經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對滯后。這進(jìn)一步說明中國的人均GDP類型存在空間上的集聚效應(yīng),俱樂部趨同現(xiàn)象明顯。(3)兩個(gè)時(shí)期向上、向下轉(zhuǎn)移的地區(qū)數(shù)量和類型均有較大的差異。前一時(shí)期主要體現(xiàn)中國的計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)代,共同富裕是中國的基本社會發(fā)展目標(biāo),各地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展情況明顯;而后一時(shí)期收到“允許一部分人、一部分地區(qū)先富起來”的政策思想影響,自身發(fā)展條件較優(yōu)的地區(qū)的生產(chǎn)力得到極大的解放,人均GDP水平顯著提升,俱樂部趨同現(xiàn)象加強(qiáng)。

        圖2 中國各地區(qū)人均GDP類型轉(zhuǎn)換空間分布圖

        前面的分析指出,區(qū)域背景對各地區(qū)人均GDP類型轉(zhuǎn)移的概率有顯著性影響。為了找到這種影響的空間特征,我們以2012年的類型轉(zhuǎn)移為例來說明,如圖3所示。從圖3可以看出:(1)自身處于較高等級的地區(qū)主要集中在沿海發(fā)達(dá)地區(qū)和華北東北地區(qū),這些地區(qū)和周圍鄰居同時(shí)向上轉(zhuǎn)移的概率較大。(2)區(qū)域自身或鄰居有一方向下轉(zhuǎn)移的地區(qū)主要集中在中部和西部。結(jié)合圖2的分析可以看出,這些差異的存在與不考慮區(qū)域背景有顯著的不同,俱樂部趨同現(xiàn)象在考慮區(qū)域背景時(shí)有所增強(qiáng)。鄰居地區(qū)的人均GDP類型確實(shí)對該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著正向或負(fù)向的影響,促使俱樂部趨同效應(yīng)的形成,加劇了區(qū)域貧富差距。

        圖3 在區(qū)域背景影響下中國各地區(qū)人均GDP類型轉(zhuǎn)換空間分布圖

        4 結(jié)論

        本文首先對中國31個(gè)省、自治區(qū)和直轄市的人均GDP測算了Moran’s I指數(shù),研究了中國各地區(qū)人均GDP空間分布的整體情況和地區(qū)之間的內(nèi)部空間集聚特征,然后采用空間馬爾科夫鏈方法,取不同的時(shí)間間隔計(jì)算馬爾科夫類型轉(zhuǎn)移概率矩陣,研究了人均GDP類型轉(zhuǎn)移的時(shí)空演變過程和規(guī)律及其與區(qū)域背景的關(guān)系。結(jié)果表明:

        (1)中國各地區(qū)人均GDP的空間相關(guān)性是顯著存在的并且逐年增強(qiáng),地區(qū)間的空間趨同性逐年增加。

        (2)中國各地區(qū)人均GDP分按時(shí)間可分為1978~1994年和1994~2012年兩個(gè)存在顯著性結(jié)構(gòu)性變化的時(shí)期。其中,第二個(gè)時(shí)期中高收入和高收入的地區(qū)“俱樂部”趨同現(xiàn)象更加明顯,而低收入地區(qū)陷入更深的“貧困陷阱”,呈現(xiàn)貧富差距逐步擴(kuò)大,兩極分化日趨嚴(yán)重的態(tài)勢。同時(shí)也表明,“允許一部分人、一部分地區(qū)先富起來,先富帶動后富”的區(qū)域經(jīng)濟(jì)非平衡發(fā)展政策在中高以上收入等級中得到了一定的體現(xiàn),而高收入水平的地區(qū)收入增長過快,擴(kuò)大了貧富差距。

        (3)中國各地區(qū)趨同過程在空間上并不相互獨(dú)立,區(qū)域人均GDP類型轉(zhuǎn)移顯著地受到區(qū)域鄰居類型的影響和制約。一個(gè)地區(qū)若以欠發(fā)達(dá)地區(qū)為鄰,其向下轉(zhuǎn)移的概率會增加,而向下轉(zhuǎn)移的概率則會下降;若以較為富裕的地區(qū)為鄰,結(jié)論正好相反。

        (4)中國省域經(jīng)濟(jì)的俱樂部趨同在空間上表現(xiàn)為發(fā)達(dá)地區(qū)內(nèi)部的趨同,并存在一定的跨越空間界限的趨同。

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