肖可成，陸萬春

基于空間計量模型的江西省經(jīng)濟增長差異研究

肖可成，陸萬春

（萍鄉(xiāng)學院 工程與管理學院，江西 萍鄉(xiāng) 337000）

文章以經(jīng)濟增長理論、空間計量理論為基礎，從時間與空間兩方面對江西省區(qū)域經(jīng)濟增長差異現(xiàn)狀進行分析，結(jié)果表明，江西省區(qū)域存在經(jīng)濟增長差異，經(jīng)濟差異整體趨勢是上漲的，且經(jīng)濟增長差異存在空間負相關(guān)性，進而選取面板空間自回歸模型進行實證分析，討論解釋變量的直接效應和空間溢出效應，并提出相應的政策建議。

空間計量模型；經(jīng)濟增長差異；面板空間計量；空間溢出效應；江西

一、引言

習近平在第十九大報告指出，中國社會主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。在經(jīng)濟高速增長的背后，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)失衡、環(huán)境質(zhì)量惡化等問題逐漸凸顯，發(fā)展不平衡不充分的問題更為突出。江西省近幾年經(jīng)濟雖然一直保持著高速增長，但各地區(qū)的資源、發(fā)展基礎卻是千差萬別，經(jīng)濟發(fā)展仍然存在著較大差異。嚴重的且不斷擴大的區(qū)域經(jīng)濟增長差異既與人民美好生活需要相矛盾，也不利于經(jīng)濟持續(xù)快速、健康地發(fā)展。

國外學者對經(jīng)濟增長差異研究較多。理論研究方面，國外研究者通過探索各種要素對經(jīng)濟增長的影響，建立不同的模型，形成了現(xiàn)代經(jīng)濟增長理論。實證研究方面，主要經(jīng)歷以新古典增長模型為主、以計量經(jīng)濟模型為主和以空間計量模型為主（Bernard Fingleton和Manfred M. Fischer，2010）[1]的三個不同階段。研究內(nèi)容方面，主要涉及區(qū)域經(jīng)濟增長的收斂研究（Samarjit Das、Gouranga Sinha和Tushar K. Mitra，2010）[2]、經(jīng)濟集聚的模式研究和區(qū)域經(jīng)濟增長差異的影響因素研究（Heiko Hansen和Ramona Teuber，2011）[3]。

改革開放后，我國實行傾斜式發(fā)展戰(zhàn)略，使得20世紀80年代東部沿海地區(qū)經(jīng)濟高速增長，區(qū)域之間的差距逐漸擴大，經(jīng)濟增長差異問題受到國內(nèi)學者的廣泛關(guān)注。早期的區(qū)域經(jīng)濟增長差異研究主要是從經(jīng)濟學的視角展開，近年來，將計量經(jīng)濟學、經(jīng)濟地理學運用在該問題上的研究開始興起。如區(qū)域經(jīng)濟增長差異的測度（李珂、廖艷和楊洋，2018；彭志勝和楊敏，2018）[4–5]、區(qū)域經(jīng)濟增長差異的影響因素研究（曹海波，2012；朱兆歡，2017；黨楊、師超和高宇翾，2017；張學波、于偉和張亞利，2018）[6–9]和空間視角下的區(qū)域經(jīng)濟增長差異研究（王曉彤，2014；徐曉武，2016；任英和谷國鋒，2018）[10–12]。

研究發(fā)現(xiàn)，資本、勞動、技術(shù)和制度等因素并不能完全解釋區(qū)域經(jīng)濟增長差異問題，空間效應對經(jīng)濟增長差異同樣有著較大影響。基于空間效應研究江西省經(jīng)濟增長差異的現(xiàn)有文獻中，多是以縣為單位，且得到空間正相關(guān)性結(jié)論，即經(jīng)濟增長高的地區(qū)，周邊地區(qū)也會呈現(xiàn)經(jīng)濟高增長，但這與現(xiàn)實情況中的經(jīng)濟虹吸效應并不十分吻合?；诖?，本文以市為研究視角，研究江西省經(jīng)濟增長差異性問題。

二、現(xiàn)狀分析

本文用人均GDP指標量化經(jīng)濟增長差異，在消除價格因素后，對2000—2016年人均GDP數(shù)據(jù)進行現(xiàn)狀分析。

（一）時間特征

變異系數(shù)可衡量地區(qū)間的經(jīng)濟差異，值越大差異就越大，計算公式如下：

將消除價格因素后的人均GDP數(shù)據(jù)代入公式（1）中，得到結(jié)果見表1，散點圖見圖1。變異系數(shù)在2000年為0.396，說明2000年江西省各地市經(jīng)濟存在著一定的差異。2000到2005年的變異系數(shù)一直在上升，增長速度較為緩慢，而2006—2010年的變異系數(shù)急劇增加，增長速度比2000—2005的速度更快，并于2010年達到高峰，達到0.470，意味著經(jīng)濟差異在2000—2010年不斷擴大，于2010年經(jīng)濟差異達到最大。隨后變異系數(shù)快速下降至2014年的0.404，2014—2016年變異系數(shù)維持在平均水平0.405左右，但高于2000—2003年的變異系數(shù)，表明經(jīng)濟差異從2010—2014年不斷縮小，2014—2016年經(jīng)濟差異水平在0.405上下波動。整體上看，經(jīng)濟差異的趨勢是上漲的。因此，從時間變化上看，江西省地市之間存在經(jīng)濟增長差異，且經(jīng)濟增長差異整體的趨勢是上漲的。

表1 2000—2016年江西省地級市人均GDP變異系數(shù)

圖1 2000—2016年江西省地級市人均GDP變異系數(shù)散點圖

（二）空間特征

1. 全局Moran’s I指數(shù)

空間權(quán)重矩陣采用車相鄰的方式計算。

全局Moran’s I指數(shù)可以度量空間自相關(guān)性，取值介于-1到1，大于0表示正相關(guān)，小于0表示負相關(guān)，等于0表示不存在空間自相關(guān)性，計算公式如下：

通過軟件GeoDa，算出2000—2016年的全局Moran’s I指數(shù)，得到結(jié)果見表2，散點圖見圖2。2000—2016年的全局Moran’s I指數(shù)均為負值，平均值為-0.2771，可認為江西省11個地市之間存在空間負相關(guān)性。同時，2000—2006年全局Moran’s I指數(shù)在小幅度震蕩波動，值變化較小，而2006—2011年全局Moran’s I指數(shù)上下波動幅度大，并于2010年全局Moran’s I指數(shù)達到最小，意味著2010年的經(jīng)濟增長差異達到最大，隨后2011—2016年全局Moran’s I指數(shù)在小幅度震蕩波動，值變化較小。該結(jié)果與變異系數(shù)在2010年值最大，以及前后變化趨勢的結(jié)果大致相同。

表2 Moran’s I指數(shù)

圖2 Moran’s I指數(shù)散點圖

2. 局部Moran’s I指數(shù)

局部Moran’s I指數(shù)值與全局Moran’s I指數(shù)值的意義一致，通過軟件GeoDa算出2000—2016年各地市的局部Moran’s I指數(shù)，給定置信水平，通過顯著性檢驗的地區(qū)結(jié)果見圖3。

結(jié)果表明，南昌、景德鎮(zhèn)、鷹潭這三個地區(qū)屬于高值-低值區(qū)域，即這三個地區(qū)的人均GDP是高值，但它們周邊地區(qū)的人均GDP卻屬于低值；贛州、撫州這兩個地區(qū)屬于低值-低值區(qū)域，即這兩個區(qū)域的人均GDP是低值，且周邊地區(qū)的人均GDP也是低值。該結(jié)果與現(xiàn)實情況較為符合。

圖3 2016年人均GDP的LISA空間集聚圖

綜上所述，從時間變化上看，江西省地市之間存在經(jīng)濟增長差異，經(jīng)濟增長差異整體的趨勢是上漲的；從空間分布上看，經(jīng)濟增長差異存在空間負相關(guān)性，即經(jīng)濟發(fā)展好的地區(qū)，相鄰地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展差，與現(xiàn)實情況的虹吸效應一致。

三、模型設定

（一）變量選取與說明

以江西省11個地市為研究對象，基于經(jīng)濟增長差異存在空間負相關(guān)性的結(jié)論，本文旨在利用面板空間計量模型分析資本、勞動力、技術(shù)、政策等因素對經(jīng)濟增長的直接效應和空間溢出效應，變量選取及說明見表3。

表3 變量選取及說明

（二）模型設定

根據(jù)柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，將技術(shù)因素與資本和勞動力對稱的形式、政策因素以自然冪函數(shù)的形式納入到C—D生產(chǎn)函數(shù)中[13]，生產(chǎn)函數(shù)為

在此模型上，加入空間效應，進行面板空間計量分析。面板空間模型的一般形式設定如下：

表4 面板空間模型的分類

1. 面板空間自回歸模型PSAR

2. 面板空間杜賓模型PSDM

3. 面板空間自相關(guān)模型PSAC

四、實證結(jié)果與分析

由于每個地級市的情況并不相同，且影響一地區(qū)的經(jīng)濟增長，不僅僅有資本、勞動力、技術(shù)、政策等因素，可能還存在不隨時間變化的遺漏釋變量。豪斯曼檢驗統(tǒng)計量為60.05，通過了5%的顯著性檢驗。基于這兩點，選取固定效應模型。先只考慮非空間面板模型，進行個體效應和時點效應的F檢驗，發(fā)現(xiàn)均通過了5%的顯著性檢驗，存在個體效應和時點效應。因此選取個體時點固定效應模型，建立相應的PSAR、PSDM和PSAC模型，以選取最后的實證模型，結(jié)果見表5。

表5 模型運行結(jié)果

注：* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01

空間計量模型系數(shù)的估計值并不能直接反映解釋變量對被解釋變量的影響程度，需將回歸系數(shù)分解成直接效應與間接效應（空間溢出效應）[14]。個體時點固定效應空間自回歸模型PSAR的效應值見表6。

表6 空間自回歸模型PSAR模型的直接效應、間接效應與總效應

表6 空間自回歸模型PSAR模型的直接效應、間接效應與總效應（續(xù)）

固定資本形成對經(jīng)濟增長的直接效應值為正，表明它對經(jīng)濟增長有促進作用，其中短期效應為0.0740，長期效應為0.207，均通過了5%的顯著性檢驗，可以看出固定資本形成短期內(nèi)對經(jīng)濟增長有正向影響，但長期影響更大。固定資本形成的間接效應值為負，短期效應為-0.0141，且通過了5%的顯著性檢驗，而長期效應值沒有通過顯著性檢驗，表明固定資本形成短期內(nèi)對周邊區(qū)域經(jīng)濟增長有抑制效果，長期效果不明顯。分析原因，投資是資本形成的活動內(nèi)容，目的是資本的形成，短期內(nèi)增加一區(qū)域的投資，相對應其他地區(qū)的投資會減少。

社會就業(yè)人數(shù)、科技經(jīng)費支出對經(jīng)濟增長的直接效應和間接效應沒有通過顯著性檢驗，表明社會就業(yè)人數(shù)、科技經(jīng)費支出對經(jīng)濟增長的推動效果不明顯。分析原因，本文基于數(shù)據(jù)的可得性，選取的社會就業(yè)人數(shù)、科技經(jīng)費支出指標可能沒有很好地體現(xiàn)出勞動力因素和技術(shù)創(chuàng)新因素。

進出口總額（）對經(jīng)濟增長的直接效應值為正，表明它對經(jīng)濟增長有促進作用，其中短期效應為0.208，長期效應為0.583，均通過了1%的顯著性檢驗，可以看出進出口總額短期內(nèi)對經(jīng)濟增長有正向影響，但長期影響更大。進出口總額的間接效應值為負，表明它對周邊區(qū)域經(jīng)濟增長有抑制作用，短期效應為-0.0391，長期效應為-0.239，均通過了10%的顯著性檢驗，可以看出一地區(qū)的進出口總額一旦形成優(yōu)勢，對周邊地區(qū)經(jīng)濟增長的抑制效果，長期影響更大。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（）對經(jīng)濟增長的直接效應值為正，表明它對經(jīng)濟增長有促進作用，其中短期效應為0.491，長期效應為1.378，均通過了5%的顯著性檢驗，可以看出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在對經(jīng)濟增長的促進效果中，長期影響更大。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的間接效應值為負，表明它對周邊區(qū)域經(jīng)濟增長有抑制作用，短期效應為-0.094，且通過了10%的顯著性檢驗，而長期效應值沒有通過顯著性檢驗，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)短期內(nèi)對周邊區(qū)域經(jīng)濟增長有抑制效果，長期效果不明顯。分析原因，江西省各地市第二產(chǎn)業(yè)的比重均為最大，而第二產(chǎn)業(yè)為工業(yè)和建筑業(yè)，對一地區(qū)工業(yè)的投資，短期內(nèi)周邊地區(qū)的工業(yè)投資勢必會減少。

財政支出（）對經(jīng)濟增長的直接效應值為負，表明它對經(jīng)濟增長有抑制作用，其中短期效應為-0.919，長期效應為-2.576，均通過了1%的顯著性檢驗，可以看出財政支出短期內(nèi)對經(jīng)濟增長有抑制效果，但長期影響更大。分析原因，選取的財政支出是作為反映資源分配市場化進展程度的負向指標，政府分配經(jīng)濟資源的程度低，市場化發(fā)展程度就高[15]。

非國有控股工業(yè)總產(chǎn)出（）對經(jīng)濟增長的直接效應值為負，表明它對經(jīng)濟增長有抑制作用，其中短期效應為-0.0835，長期效應為-0.233，均通過了10%的顯著性檢驗，可以看出非國有控股工業(yè)總產(chǎn)出短期內(nèi)對經(jīng)濟增長有抑制效果，但長期影響更大。分析原因，江西省的市場化指數(shù)是較低的[15]，持續(xù)較低的市場化程度對經(jīng)濟增長差異起到抑制作用，非國有控股工業(yè)總產(chǎn)出與工業(yè)總產(chǎn)出的比值可以反映市場化進程的某一方面。

五、結(jié)論與建議

本文以江西省地級市為研究對象，從時空角度對經(jīng)濟增長差異進行現(xiàn)狀分析，在此基礎上，納入空間效應，選取面板空間自相關(guān)模型進行實證分析，文章得到的主要結(jié)論有：

（1）江西省地市之間存在經(jīng)濟增長差異，整體趨勢是上漲的，且經(jīng)濟增長差異存在空間負相關(guān)性，即經(jīng)濟發(fā)展好的地區(qū)，周邊地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展卻差。

（2）固定資本形成對經(jīng)濟增長有促進作用，長期促進效果比短期的大，它的空間溢出效應為負，短期內(nèi)對周邊區(qū)域有抑制效果，長期效果不明顯，增加固定資產(chǎn)投資可以縮小經(jīng)濟增長差異。

（3）進出口總額對經(jīng)濟增長有促進作用，長期促進效果比短期的大，它的空間溢出效應為負，對周邊區(qū)域有抑制作用，且長期抑制效果比短期的大。

（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟增長有促進作用，長期促進效果比短期的大，它的空間溢出效應為負，短期內(nèi)對周邊區(qū)域有抑制效果，長期效果不明顯，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以縮小經(jīng)濟增長差異。

根據(jù)以上結(jié)論，本文提出的建議有：

（1）加強對經(jīng)濟落后地區(qū)的扶持力度，提高固定資產(chǎn)的投資。增加投資目前還是江西省經(jīng)濟增長的主要影響因素。

（2）提高對外開放程度，繼續(xù)調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高進出口總額、加強第三產(chǎn)業(yè)目前對江西省經(jīng)濟有極大的促進作用。

（3）增強經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的輻射作用。江西省區(qū)域經(jīng)濟的空間分布是負相關(guān)的，即經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)將周圍地區(qū)的生產(chǎn)要素集聚，但沒有產(chǎn)生較好的輻射作用，使得周圍地區(qū)的經(jīng)濟較為落后。

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Research on the Differences of Regional Economic Growth in Jiangxi Province Based on Spatial Econometric Model

XIAO Ke-cheng, LU Wan-chun

（School of Engineering and Management, Pingxiang University, Pingxiang Jiangxi 337000, China）

Based on the theory of economic growth and spatial econometrics, the current situation of regional economic growth disparity in Jiangxi Province was analyzed from two aspects of time and space. The results show that there are economic growth disparities in Jiangxi Province, the overall trend of economic disparities is rising, and there is negative spatial correlation between economic growth disparities. Then the panel spatial autoregressive model is selected for empirical analysis. The direct effect and spatial spillover effect of explanatory variables are discussed to put forward the corresponding policy recommendations.

spatial econometric modle; economic growth disparity; panel spatial measurement; spatial spillover effect; Jiangxi

F832

A

2095-9249（2021）02-0016-06

2021-03-14

萍鄉(xiāng)學院青年科研基金資助項目（2018D0208）；江西省教育廳科技項目(GJJ181101)；萍鄉(xiāng)市2018年度社科研究課題（18YJ04）

肖可成（1992—），男，江西萍鄉(xiāng)人，助教，碩士，研究方向：應用統(tǒng)計。

〔責任編校：范延琛〕