摘 要：本文將空間項引入到傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)新古典經(jīng)濟增長收斂模型中，研究重慶市各區(qū)（縣）相互之間的經(jīng)濟增長空間收斂現(xiàn)象。采用2008-2020年重慶市各區(qū)（縣）人均GDP數(shù)據(jù)，分析了重慶市各區(qū)（縣）經(jīng)濟發(fā)展的空間分布以及其相關(guān)關(guān)系，進一步運用了空間誤差模型對結(jié)果進行了檢驗。主要結(jié)論有：第一，從2008年到2020年這段時期，重慶市各區(qū)（縣）之間經(jīng)濟發(fā)展一直存在著顯著的正向空間相關(guān)性，但是這種正向空間效應(yīng)卻在逐漸趨弱。第二，2008-2020年重慶市各區(qū)（縣）存在明顯的空間聚集結(jié)構(gòu)，以重慶市主城都市區(qū)及其周圍鄰近地區(qū)為高高聚集分布而在遠離主城都市區(qū)的兩群地區(qū)則呈低低聚集分布。同時，隨著時間推進空間聚集程度不斷下降，由空間經(jīng)濟聚集分布開始逐漸向空間隨機分布轉(zhuǎn)變。

關(guān)鍵詞：重慶市；空間相關(guān)；經(jīng)濟收斂

一、引言

自1978年改革開放以來，我國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型和社會變迀進入了快速上升的通道，與此同時，隨著中國共產(chǎn)黨在十一屆三中全會上做出了把工作的中心轉(zhuǎn)移到經(jīng)濟建設(shè)上的重要戰(zhàn)略決策，相應(yīng)地在實踐上的區(qū)域經(jīng)濟增長模式上也發(fā)生了轉(zhuǎn)變。中國地區(qū)發(fā)展模式也由過去的平衡發(fā)展模式轉(zhuǎn)移到不平衡發(fā)展模式上來，主要體現(xiàn)在效率導(dǎo)向取代公平導(dǎo)向得到了優(yōu)先考慮。

“十四五”時期是我國全面建成小康社會、實現(xiàn)第一個百年奮斗目標(biāo)之后，乘勢而上開啟全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家新征程、向第二個百年奮斗目標(biāo)進軍的第一個五年，重慶各區(qū)（縣）經(jīng)濟良好持續(xù)的發(fā)展是引領(lǐng)全市經(jīng)濟總體平衡發(fā)展的關(guān)鍵動力，也是推動我國西部乃至全國區(qū)域平衡發(fā)展的重要力量。堅持重慶市各區(qū)（縣）均衡協(xié)調(diào)發(fā)展，就必須面對重慶市各區(qū)（縣）經(jīng)濟發(fā)展差距問題，而對重慶市的總體經(jīng)濟的增長收斂情況進行分析顯然是首要的任務(wù)。

二、文獻綜述

現(xiàn)有的對中國的地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展差距與趨同的研究不少都排除了區(qū)域間資本、勞動、技術(shù)知識等要素流動的空間溢出效應(yīng)對區(qū)域經(jīng)濟收斂的沖擊，在實證的研究中依然將其分析的區(qū)域當(dāng)作孤立的個體，以致常常將空間觀測單元在地理位置關(guān)系上產(chǎn)生的相互關(guān)聯(lián)與相互依賴影響視而不見。關(guān)于不同空間地理位置上的相互關(guān)聯(lián)與作用，不同的學(xué)科皆針對這一問題進行過比較系統(tǒng)地分析和闡述。

從地理空間角度出發(fā)，美國地理學(xué)家W.R.Tobler（1970）提出了地理學(xué)第一定律（TFL），“Everything is related to everything else， but near things are more related than distant things.”即是任何事物在地理空間上都是相關(guān)旳，地理上相近的事物相關(guān)性更強。顯然，按照該定律區(qū)域經(jīng)濟增長收斂亦是同樣會受到鄰近區(qū)域的影響和沖擊，在地理空間上呈現(xiàn)出空間異質(zhì)性和空間依賴性。

對于此，空間計量經(jīng)濟學(xué)的相關(guān)理論也同時認(rèn)為，一個區(qū)域空間單元上的某種經(jīng)濟地理現(xiàn)象或者某一種屬性值跟鄰近區(qū)域空間單元上同一經(jīng)濟地理現(xiàn)象或?qū)傩灾凳谴嬖诳臻g相關(guān)聯(lián)的?；旧先康目臻g數(shù)據(jù)都存在或多或少的空間依賴性或者空間自相關(guān)性的特點，正是因為區(qū)域間具有的空間依賴或空間自相關(guān)性，這突破了大多數(shù)傳統(tǒng)統(tǒng)計以及計量分析必須滿足的相互獨立的前提條件。換句話說，即是相鄰近地區(qū)之間的空間屬性數(shù)據(jù)具有與時間序列相對應(yīng)的空間相關(guān)（吳玉鳴 2006）。

隨著空間計量經(jīng)濟學(xué)的發(fā)展，空間統(tǒng)計和空間計量經(jīng)濟方法也開始逐漸地運用到了傳統(tǒng)的經(jīng)濟增長收斂研究之中。Rey等（1999）在經(jīng)濟收斂模型中通過加入空間權(quán)重矩陣來構(gòu)建空間計量模型，來研究在相鄰區(qū)域相互作用、相互影響的條件之下美國經(jīng)濟增長收斂的狀況，結(jié)果發(fā)現(xiàn)相鄰區(qū)域存在著顯著的空間依賴性，地區(qū)間資金、勞動力的流動、商品流通、技術(shù)擴散等都會使得地區(qū)間尤其是相鄰地區(qū)間的經(jīng)濟增長相互聯(lián)系，空間溢出效應(yīng)促進了美國經(jīng)濟增長的趨同。Lall等人（2001）通過將表征經(jīng)濟周期的時間虛擬變量與顯示空間異質(zhì)性的虛擬變量帶入到空間固定效應(yīng)模型中，對美國各個州從1969到1995年的經(jīng)濟收斂現(xiàn)象進行了研究，得出收斂的速度會受到空間異質(zhì)性的影響的結(jié)論。

近些年來，隨著空間數(shù)據(jù)分析方法不斷發(fā)展以及在區(qū)域經(jīng)濟學(xué)中的運用和推廣，在一些國內(nèi)相關(guān)文獻中也逐漸地利用到了空間計量經(jīng)濟學(xué)的分析方法。林光平、龍志和以及吳梅（2005）利用空間經(jīng)濟計量分析方法，分別運用地理鄰接空間權(quán)重矩陣和經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣研究了我國28個省市從1978至2002年的β-收斂情況，驗證了我國省際區(qū)域經(jīng)濟增長存在收斂趨勢且經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣的收斂性更強，但總體收斂趨勢正逐漸減弱；張曉旭和馮宗憲（2008）通過中國各省人均的指數(shù)以及顯著性分析等方法，驗證了中國人均GDP在不同地區(qū)間具有空間相關(guān)性、異質(zhì)性；同時運用了三種有區(qū)別的空間計量經(jīng)濟收斂模型，對中國30個省的人均GDP進行了增長收斂研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)我國30個省的人均并未因地理位置的不同而改變地區(qū)經(jīng)濟增長的收斂趨勢。

傳統(tǒng)的經(jīng)濟收斂實證模型忽視區(qū)域間的相互關(guān)聯(lián)、假設(shè)區(qū)域之間相互獨立，顯然這與現(xiàn)實世界中的真實情況是不相符的，例如經(jīng)濟在地理空間上相互聚集等現(xiàn)象。引入空間效應(yīng)的經(jīng)濟收斂模型更加重視區(qū)域之間的空間依賴和空間相關(guān)性，糾正了傳統(tǒng)收斂模型的“缺陷”，從而實證所得到的相關(guān)結(jié)論顯得更加的可靠。

三、數(shù)據(jù)處理與現(xiàn)狀分析

1、數(shù)據(jù)處理

一般情況下，對區(qū)域經(jīng)濟增長收斂性研究多采用人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）作為經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r的衡量指標(biāo)，同樣地本文所研究內(nèi)容的數(shù)據(jù)是重慶市各區(qū)（縣）的人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）以及Shp格式的重慶市各區(qū)（縣）地理空間數(shù)據(jù)底圖文件。

（1）數(shù)據(jù)來源。Shp格式的重慶市縣域地理空間數(shù)據(jù)底圖文件（其中包括了shp、shx、dbf三個基本的文件，涉及了標(biāo)識碼、地理坐標(biāo)、經(jīng)緯度、投影信息等等）來自于國家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)；而重慶市各區(qū)（縣）人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）數(shù)據(jù)則選取于《重慶市統(tǒng)計年鑒》以及中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。關(guān)于時段的選取主要基于以下三方面的原因：一是涉及到數(shù)據(jù)的可獲得性。2008年以前重慶市不少縣域數(shù)據(jù)或多或少存在缺失現(xiàn)象而且縣級行政區(qū)域調(diào)整比較頻繁，這樣會影響到本文研究的有效性，故選取2008年及以后的重慶市各區(qū)（縣）的數(shù)據(jù)；二是考慮到研究內(nèi)容時間方面的即時性，本文選取的時間范圍是最近的年份，從2008-2020年。

（2）數(shù)據(jù)處理。由于價格因素對本文所研究的內(nèi)容關(guān)系不大，故人均GDP數(shù)據(jù)選取的仍是當(dāng)年價格的指標(biāo)值（因為本文研究的是地區(qū)空間的相關(guān)性，而是否使用實際人均值對研究的結(jié)果不會造成多少影響）。但是除此之外，對所獲取的有關(guān)數(shù)據(jù)還需要進行適當(dāng)?shù)钠渌幚砗驼{(diào)整。首先，2011年10月，重慶市撤銷雙橋區(qū)和大足縣，設(shè)立大足區(qū)；撤銷重慶市萬盛區(qū)、綦江縣，設(shè)立重慶市綦江區(qū)。所以2011年之前的大足區(qū)和綦江區(qū)數(shù)據(jù)為對應(yīng)區(qū)域合并計算的結(jié)果。其次，各區(qū)（縣）的人均數(shù)據(jù)對數(shù)化處理。將相應(yīng)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為自然對數(shù)，變非線性模型轉(zhuǎn)化為線性模型，這是因為大多數(shù)經(jīng)濟指標(biāo)都是按照指數(shù)增長的，取對數(shù)后將非線性模型變?yōu)榫€性模型，更易于分析處理，同時取對數(shù)后還能有效克服序列的時間趨勢，使序列變得平穩(wěn)。

2、重慶市經(jīng)濟發(fā)展概況

（1）重慶市行政區(qū)劃

截止到2021年，重慶市38個縣（區(qū)）的行政區(qū)劃具體為：“主城區(qū)”包括渝中區(qū)、大渡口區(qū)、江北區(qū)、沙坪壩區(qū)、九龍坡區(qū)、南岸區(qū)、北碚區(qū)、渝北區(qū)、巴南區(qū)，即主城九區(qū)；“都市圈”包括涪陵區(qū)、長壽區(qū)、江津區(qū)、合川區(qū)、永川區(qū)、南川區(qū)、綦江區(qū)、大足區(qū)、璧山區(qū)、銅梁區(qū)、潼南區(qū)和榮昌區(qū)；“渝東北三峽庫區(qū)城鎮(zhèn)群”包括萬州區(qū)、開州區(qū)、梁平區(qū)、城口縣、豐都縣、墊江縣、忠縣、云陽縣、奉節(jié)縣、巫山縣和巫溪縣?！坝鍠|南武陵山區(qū)城鎮(zhèn)群”包括黔江區(qū)、武隆區(qū)、石柱土家族自治縣（簡稱石柱縣）、秀山土家族苗族自治縣（簡稱秀山縣）、酉陽土家族苗族自治縣（簡稱酉陽縣）和彭水苗族土家族自治縣（簡稱彭水縣）。

（2）重慶市各區(qū)（縣）人均GDP的空間分布四分位圖描述

為了進一步分析重慶市在2008-2020年間各區(qū)（縣）的經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r及其空間分布的變化，可以通過空間分布四分位圖直觀地顯示出重慶市經(jīng)濟發(fā)展差距水平與發(fā)展趨勢。利用重慶市各區(qū)（縣）人均GDP數(shù)據(jù)以及Stata軟件，通過軟件命令顯示空間分布的四分位圖。

從空間分布四分位圖可以發(fā)現(xiàn)出如下的規(guī)律：雖然經(jīng)濟發(fā)達的地區(qū)并沒有明顯變化，重慶市主城都市區(qū)仍然是整個經(jīng)濟區(qū)人均GDP最高的區(qū)域，主城都市區(qū)人均GDP以渝北區(qū)、渝中區(qū)、沙坪壩區(qū)、江北區(qū)、南岸區(qū)為中心向周圍輻散，逐漸降低；渝東南武陵山區(qū)城鎮(zhèn)群和渝東北三峽庫區(qū)城鎮(zhèn)群整體人均GDP排名變化不大，其中，渝東南武陵山區(qū)城鎮(zhèn)群中黔江區(qū)發(fā)展較慢，從經(jīng)濟欠發(fā)達區(qū)域變成了經(jīng)濟落后區(qū)域，而秀山縣從經(jīng)濟落后區(qū)域發(fā)展成了經(jīng)濟欠發(fā)達區(qū)域；渝東北三峽庫區(qū)城鎮(zhèn)群中城口縣從經(jīng)濟欠發(fā)達區(qū)域降為經(jīng)濟落后區(qū)域，萬州區(qū)從經(jīng)濟次發(fā)達區(qū)域變成了經(jīng)濟欠發(fā)達區(qū)域，而梁平區(qū)從經(jīng)濟欠發(fā)達區(qū)域變成了經(jīng)濟次發(fā)達區(qū)域。最后，無論是哪一幅重慶市各區(qū)（縣）人均GDP的空間分布四分位圖，從最一般的規(guī)律來看，經(jīng)濟發(fā)展水平具有一定的距離衰減特征。距離中心城區(qū)越遠的地區(qū)，地區(qū)的人均GDP往往就會越低。

四、重慶市經(jīng)濟增長收斂空間計量分析

利用Stata軟件，導(dǎo)入一階鄰接空間權(quán)重矩陣以及被解釋變量（1/13）In（Yi，2020/Yi，2008）、解釋變量InYi，2008，選擇普通最小二乘估計（OLS）。開始運行并得出以下結(jié)果（表1）：

由表2的內(nèi)容可以得知，首先模型殘差Moran指數(shù)I值為0.123（大于0），在5%的顯著水平上，具有一定的正向空間相關(guān)性，所以應(yīng)當(dāng)采用空間計量模型去分析重慶市各區(qū)（縣）的經(jīng)濟增長收斂性。其次，關(guān)于具體空間計量模型的選取，是空間滯后模型（SLM）還是空間誤差模型（SEM），需要進行相應(yīng)的拉格朗日乘數(shù)（Lagrange Multiplier）檢驗。在表2中，Robust Lagrange multiplier（error）的值與Robust Lagrange multiplier（lag）的值比較來看，前者P值為0.03小于0.05；而后者P值為0.052大于0.05。因此Robust Lagrange multiplier（error）通過了5%水平的顯著性檢驗，所以在分析重慶市各區(qū)（縣）經(jīng)濟增長收斂問題時，選取空間誤差模型會更加適宜一些。

即應(yīng)該選擇的合適的空間計量收斂模型為：

Stata計算結(jié)果如下（表2）：

從表3空間誤差收斂模型（SEM）的參數(shù)估計結(jié)果中可以知道一些事實：首先，與傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)的絕對收斂模型相比較，其絕對值還是有比較大的下降，但回歸系數(shù)仍然為一個負(fù)值，這就說明了在距離束關(guān)系空間權(quán)重矩陣下的空間誤差效應(yīng)仍然沒有改變收斂方向，相鄰近地區(qū)的空間滯后效應(yīng)只是減弱了重慶市各區(qū)（縣）經(jīng)濟增長收斂的速度。重慶市各區(qū)（縣）的地區(qū)間差異和不平衡性正在逐漸縮小，但收斂速度卻逐年依次遞減。這也表明了重慶市各區(qū)（縣）經(jīng)濟趨于收斂的過程還是相當(dāng)?shù)木徛?，兩極分化的發(fā)展現(xiàn)狀還將持續(xù)，區(qū)域經(jīng)濟平衡協(xié)調(diào)發(fā)展的任務(wù)仍然十分艱巨。

五、結(jié)論

本文從重慶市各區(qū)（縣）的空間相關(guān)性分析入手，將空間項引入到傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)新古典經(jīng)濟增長收斂模型中，研究該區(qū)域內(nèi)相互之間的經(jīng)濟增長空間收斂現(xiàn)象。從數(shù)據(jù)變量選取到模型建立分析、從矩陣選擇到空間相關(guān)性分析、從收斂模型的選擇再到收斂結(jié)果的實證分析，至少可以得到如下結(jié)論：第一，從2008年到2020年這段時期，重慶市各區(qū)（縣）之間經(jīng)濟發(fā)展（以人均GDP為衡量指標(biāo)）一直存在著顯著的正向空間相關(guān)性，但是這種正向空間效應(yīng)卻在逐漸趨弱。第二，從局部空間相關(guān)及空間聚集結(jié)構(gòu)研究分析的結(jié)果可知，2008-2020年重慶市各區(qū)（縣）存在明顯的空間聚集結(jié)構(gòu)，以重慶市主城都市區(qū)及其周圍鄰近地區(qū)為高高聚集分布而在遠離主城都市區(qū)的兩群地區(qū)則呈低低聚集分布。同時，隨著時間推進空間聚集程度不斷下降，由空間經(jīng)濟聚集分布開始逐漸向空間隨機分布轉(zhuǎn)變。無疑這種經(jīng)濟發(fā)展的不平衡現(xiàn)狀削弱了重慶市進一步前進的動力，發(fā)展不平衡不充分問題必須高度重視、切實解決。所以如何有效地推進區(qū)域經(jīng)濟平衡協(xié)調(diào)發(fā)展是重慶市未來不得不解決的重要課題。

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