王月圓

(安徽財經(jīng)大學 統(tǒng)計與應用數(shù)學學院，安徽 蚌埠　233030)

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上海發(fā)展對長江三角區(qū)的經(jīng)濟擴散效應研究*

王月圓

(安徽財經(jīng)大學 統(tǒng)計與應用數(shù)學學院，安徽 蚌埠233030)

摘要：針對上海對長三角地區(qū)的影響力評價，著重研究上海市對江蘇和浙江經(jīng)濟發(fā)展狀況，全面分析上海市改革開放后相關(guān)經(jīng)濟指標.建立模糊優(yōu)化綜合評價模型，并利用 Moran I 指數(shù)、協(xié)整檢驗、方差分解分析和脈沖分析等模型，運用Eviews 6.0等軟件編程求解，研究表明：長三角的經(jīng)濟內(nèi)部之間相互影響，有明顯的收斂特征，且上海對于浙江、江蘇地區(qū)的經(jīng)濟具有擴散效應.

關(guān)鍵詞：長三角； Moran I 指數(shù)；協(xié)整檢驗；脈沖分析；方差分析；Eviews 6.0

改革開放30年以來經(jīng)濟迅猛增長，以北京、上海和廣州為中心的京津冀、長三角、珠三角三大經(jīng)濟圈領(lǐng)跑全國經(jīng)濟，研究以上海為代表的長三角地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展對于其他地區(qū)的輻射帶動作用對于加速經(jīng)濟發(fā)展，合理配置資源，優(yōu)化經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)鏈、擴大進出口貿(mào)易額、促進高新產(chǎn)業(yè)發(fā)展等方面具有重要意義.

1數(shù)據(jù)的獲取及假設

文中數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計局[1].為了便于解決問題，提出如下假設：①收集到的所有數(shù)據(jù)統(tǒng)計都真實可靠；②所選取的經(jīng)濟指標能基本涵蓋經(jīng)濟的重要方面；③世博會對其他經(jīng)濟指標的長期影響都在生產(chǎn)總值中有所體現(xiàn)；④以2009年改革開放30年之后的第一年為分界點研究上海長期經(jīng)濟影響力.

2上海經(jīng)濟地位的模糊綜合評價

2.1研究思路

根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)選取與經(jīng)濟發(fā)展相關(guān)的指標，由此建立模糊綜合評價模型[2].為了使評判值區(qū)分更加合理，對模型進行優(yōu)化.得出長三角區(qū)域中典型三地的經(jīng)濟發(fā)展綜合得分，由此判定中心建設城市.

2.2數(shù)據(jù)分析與結(jié)論

設所需評價系統(tǒng)有n個備選對象集，由m個評價指標，每個評價指標對每個對象的評判用指標特征值向量表示，則構(gòu)造出n×m階指標特征向量矩陣：

其中aij表示第i個對象關(guān)于第j項評價因素的指標特征向量.

1)效益型矩陣，適用于評價指標中越大越好的評價對象：

B=(bij)n×m,

其中αj是第j項指標的適度數(shù)值.

2)成本型矩陣，適用于評價指標中越小越好的評價對象：

B=(bij)n×m,

模糊優(yōu)化目的是得到矢量uj的最優(yōu)解，由模糊優(yōu)化理論，依據(jù)使評價對象對優(yōu)和對劣的加權(quán)廣義距離平方和最小化原則，構(gòu)造目標函數(shù)：

‖w·(rj-b)‖2]

其中D(Rj,G)=uij·‖w·(rj-g)‖(j=1,2,…,n),是第j個評價對象的加權(quán)廣義最優(yōu)距離；D(Rj,B)=uij·‖w·(rj-b)‖(j=1,2,…,n)，為j個評價對象的權(quán)廣義最劣距離.rj為rij構(gòu)成的向量，其中rij為指標優(yōu)屬度矩陣中的第j個備選對象的第i個評價指標的值；G=(g1,g2,…,gn)T，

調(diào)用2013年的第一、二、三產(chǎn)業(yè)增加值，地區(qū)生產(chǎn)總值，外商投資企業(yè)進出口總額，餐飲業(yè)營業(yè)額、全社會固定資產(chǎn)投資額為效益型指標，利用MATLAB編程對各指標進行分析，得到長三角洲地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展指標優(yōu)屬度矩陣為：

可得投資的評判值：

U=(0.79390.99830.4931)T

三地影響力評判值和排名見表1.

從長三角經(jīng)濟發(fā)展的評判結(jié)果可以得出，上海市的經(jīng)濟綜合實力在長三角區(qū)域是排名第一的，評判值為0.9983，江蘇省緊鄰位于第二.可以看出上海對整個長三角區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展影響很大.上海得天獨厚的地理優(yōu)勢，積極帶動了長江三角地區(qū)的經(jīng)濟，加速了經(jīng)濟發(fā)展[3].

表1　三地影響力評判值和排名

3上海經(jīng)濟擴散效應的研究

3.1研究思路

本題需要研究的是上海對長江三角洲區(qū)域其他兩個典型城市的影響.首先，根據(jù)上海及江蘇、浙江的GDP數(shù)據(jù)，利用Moran I 指數(shù)分析上海對于長三角其他省份的集聚效應；然后，進行協(xié)整檢驗，分析長三角地區(qū)的經(jīng)濟收斂性；最后，利用方差分解分析和VAR 的脈沖相應函數(shù)分別分析不同信息對模型內(nèi)生變量的相對重要性，判斷上海對江蘇、浙江等其他的周邊區(qū)域的經(jīng)濟增長的擴散效應.

3.2數(shù)據(jù)分析與結(jié)論

3.2.1相關(guān)分析

得到相關(guān)系數(shù)(如表2)：

表2　雙變量相關(guān)系數(shù)表

注：** 在置信度(雙測)為 0.01 時，相關(guān)性是顯著的

由分析可知，在95%的置信水平下上海、江蘇、浙江的GDP之間的相關(guān)關(guān)系較強，且均呈正相關(guān).

3.2.2Moran I 指數(shù)

為了進一步研究上海對江蘇、浙江GDP的相互影響，引入了Moran I 指數(shù)

式中，i = 1，2，…，n ；j = 1，2，…，m；m = 2 或m≠n.并計算出正態(tài)分布MoranI的期望值為：

空間自相關(guān)關(guān)系的檢驗：

得到Moran I 指數(shù)(如表3)：

表3　上海與江蘇、浙江的 Moran I 指數(shù)

由分析結(jié)果可知，江蘇、浙江相對于上海的收斂程度較高，且他們之間的聚集特性不是很明顯[4].為了進一步的探究江蘇、浙江對上海內(nèi)部的收斂性進行研究，對其做折線圖(如圖1). 由此，可初步推斷上海、江蘇、浙江的經(jīng)濟增長具有相同時間趨勢，建立收斂和共同趨勢準則.

圖1　上海、江蘇、浙江的GDP

3.2.3收斂和共同趨勢[5]

limE(α1,t+k-αp,t+k|It)=0,?p≠1

當t趨向于無窮大時，t 時刻人均產(chǎn)出差異的期望值為0.p 個時間序列具有 p-1 個協(xié)整關(guān)系，且若時間序列趨勢為平穩(wěn)，則每個地區(qū)有相同的時間趨勢.

首先對時間序列進行協(xié)整檢驗，利用極大似然法進行協(xié)整約束得到 VAR 模型.利用Eviews 6.0對數(shù)據(jù)進行處理，根據(jù)AIC和SIC準則[6]確定滯后階數(shù)為3.協(xié)整檢驗結(jié)果見表4：

表4　長三角地區(qū)人均 GDP 序列協(xié)整關(guān)系檢驗

注：*(**)表示在 5%(1%)顯著水平上拒絕原假設

由分析結(jié)果可以看出，長三角三省市人均 GDP 序列間的協(xié)整關(guān)系個數(shù)為 r=p-1，由此可知長三角內(nèi)部地區(qū)之間的經(jīng)濟增長長期有收斂趨勢.由以上經(jīng)驗分析可以看出，長三角地區(qū)有著明顯的區(qū)域經(jīng)濟收斂特征.

3.2.4脈沖效應

由于上海與周邊地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展，是一個城市與一個整體間的發(fā)展，受到許多的不確定因素的影響[7].于是，對三個地區(qū)的GDP進行平穩(wěn)性檢，如圖2所示：

圖2　單位根檢驗

由分析結(jié)果可知，這三個變量均是一階單整(即 I(1))的，當 k=1 時，各變量組成的 VAR 模型的 AIC 值和 SIC 值最小.再將江蘇、浙江對上海經(jīng)濟增長的影響通過該地區(qū)經(jīng)濟變動自身的一個標準沖擊對其未來值的影響效應來反映，即脈沖效應.利用 Eviews 6.0 分析如圖3所示：

圖3　江蘇、浙江與上海的脈沖效應

由分析結(jié)果可知：浙江、江蘇均與上海的經(jīng)濟變動有一定的關(guān)系，浙江、江蘇對于上海的經(jīng)濟變動具有一定的反向影響，且浙江、江蘇經(jīng)濟一直呈上升趨勢，上海的經(jīng)濟趨勢相對下滑，但幅度較小.

3.2.5方差分解分析

為了分析長江三角區(qū)內(nèi)GDP[8]中內(nèi)生變量的波動分析各信息對模型的影響，利用方差分析將上海GDP的均方誤差分解成其他兩個城市的隨機沖擊，將每個內(nèi)生變量的波動按照其成因分解成各個方程中相關(guān)聯(lián)的組成成分.

利用 Eviews 6.0 分析如圖4所示：

圖4　長三角與相鄰各省市的方差分解

圖4中橫軸表示滯后的期間數(shù)(單位：年)，縱軸表示變量沖擊的貢獻度. 由分析結(jié)果可知，江蘇對于上海的貢獻率在兩省當中較高，峰值達到了 90%，長期均值也一直在 80%以上；浙江對上海的經(jīng)濟貢獻峰值也達到了 80%以上，平均值也大于80%；由此可見，江蘇、浙江對于上海的經(jīng)濟具有相同的發(fā)展趨勢，且上海作為長三角主要的發(fā)展區(qū)域?qū)K、浙江等其他的周邊區(qū)域的經(jīng)濟增長具有正向擴散效應.

4結(jié)語

筆者根據(jù)江蘇、浙江對于上海的經(jīng)濟影響從兩兩關(guān)系和整體內(nèi)部影響兩個角度出發(fā)研究上海對長江三角區(qū)的經(jīng)濟擴散效應，對于經(jīng)濟的發(fā)展具有重要意義.由文章可以得知長江三角區(qū)內(nèi)部的經(jīng)濟相關(guān)性較強，聚集性不明顯，有著明顯收斂特征，且浙江、江蘇對上海的經(jīng)濟變動具有一定的反向影響，上海對江蘇、浙江的經(jīng)濟增長具有正向擴散效應.我們可以合理利用長江三角區(qū)內(nèi)部的經(jīng)濟關(guān)系，合理配置資源，這對于加速經(jīng)濟增長具有重要意義.對于合理利用長江三角區(qū)的產(chǎn)業(yè)分化，使資源合理配置和利用，招商引資等方面更為復雜，需要更深入的探索.

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[責任編輯蘇琴]

[責任校對黃招揚]

Study on the Economic Diffusion Effect on the Development of Shanghai on the Yangtze River Delta

WANG Yue-yuan

(SchoolofStatisticsandAppliedMathematics,AnhuiFinance

andEconomicsUniversity,Bengbu233030,China)

Abstract:In view of the influence of Shanghai on the Yangtze River Delta region, the paper focuses on the economic development of Jiangsu and Shanghai in Zhejiang City, and analyzes the relevant economic indicators of Shanghai's reform and opening up. The establishment of fuzzy optimization model, and the use of I Moran index, cointegration test, analysis of variance decomposition and pulse analysis and other models, the use of Eviews 6.0 and other software programming to solve the study shows that: the Yangtze River Delta, the economic impact of each other, there is a clear convergence characteristics, and Shanghai for Zhejiang, Jiangsu region of the economy has a diffusion effect.

Key Words:Yangtze River Delta; I Moran index; cointegration test; pulse analysis; analysis of variance; Eviews 6.0

中圖分類號：F012

文獻標識碼：A

文章編號：1673-8462(2016)01-0066-05

作者簡介：王月圓(1994-)，女，安徽六安人，安徽財經(jīng)大學統(tǒng)計與應用數(shù)學學院在讀研究生，研究方向：經(jīng)濟統(tǒng)計.

基金項目：國家自然科學項目(11301001)；安徽財經(jīng)大學教研項目(acjyzd201429).

收稿日期：2015-11-25.