上海發(fā)展對(duì)長(zhǎng)江三角區(qū)的經(jīng)濟(jì)擴(kuò)散效應(yīng)研究*

王月圓

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院，安徽 蚌埠　233030)

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上海發(fā)展對(duì)長(zhǎng)江三角區(qū)的經(jīng)濟(jì)擴(kuò)散效應(yīng)研究*

王月圓

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院，安徽 蚌埠233030)

摘要：針對(duì)上海對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)的影響力評(píng)價(jià)，著重研究上海市對(duì)江蘇和浙江經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，全面分析上海市改革開放后相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo).建立模糊優(yōu)化綜合評(píng)價(jià)模型，并利用 Moran I 指數(shù)、協(xié)整檢驗(yàn)、方差分解分析和脈沖分析等模型，運(yùn)用Eviews 6.0等軟件編程求解，研究表明：長(zhǎng)三角的經(jīng)濟(jì)內(nèi)部之間相互影響，有明顯的收斂特征，且上海對(duì)于浙江、江蘇地區(qū)的經(jīng)濟(jì)具有擴(kuò)散效應(yīng).

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

改革開放30年以來經(jīng)濟(jì)迅猛增長(zhǎng)，以北京、上海和廣州為中心的京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角三大經(jīng)濟(jì)圈領(lǐng)跑全國(guó)經(jīng)濟(jì)，研究以上海為代表的長(zhǎng)三角地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于其他地區(qū)的輻射帶動(dòng)作用對(duì)于加速經(jīng)濟(jì)發(fā)展，合理配置資源，優(yōu)化經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)鏈、擴(kuò)大進(jìn)出口貿(mào)易額、促進(jìn)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(shè)

文中數(shù)據(jù)來源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)局[1].為了便于解決問題，提出如下假設(shè)：①收集到的所有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)都真實(shí)可靠；②所選取的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)能基本涵蓋經(jīng)濟(jì)的重要方面；③世博會(huì)對(duì)其他經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的長(zhǎng)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(diǎn)研究上海長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)影響力.

2上海經(jīng)濟(jì)地位的模糊綜合評(píng)價(jià)

2.1研究思路

根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)選取與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)的指標(biāo)，由此建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型[2].為了使評(píng)判值區(qū)分更加合理，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化.得出長(zhǎng)三角區(qū)域中典型三地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合得分，由此判定中心建設(shè)城市.

2.2數(shù)據(jù)分析與結(jié)論

設(shè)所需評(píng)價(jià)系統(tǒng)有n個(gè)備選對(duì)象集，由m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)每個(gè)對(duì)象的評(píng)判用指標(biāo)特征值向量表示，則構(gòu)造出n×m階指標(biāo)特征向量矩陣：

其中aij表示第i個(gè)對(duì)象關(guān)于第j項(xiàng)評(píng)價(jià)因素的指標(biāo)特征向量.

1)效益型矩陣，適用于評(píng)價(jià)指標(biāo)中越大越好的評(píng)價(jià)對(duì)象：

B=(bij)n×m,

其中αj是第j項(xiàng)指標(biāo)的適度數(shù)值.

2)成本型矩陣，適用于評(píng)價(jià)指標(biāo)中越小越好的評(píng)價(jià)對(duì)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(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)優(yōu)和對(duì)劣的加權(quán)廣義距離平方和最小化原則，構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)：

‖w·(rj-b)‖2]

其中D(Rj,G)=uij·‖w·(rj-g)‖(j=1,2,…,n),是第j個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)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(gè)評(píng)價(jià)對(duì)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(biāo)優(yōu)屬度矩陣中的第j個(gè)備選對(duì)象的第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)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(jìn)出口總額，餐飲業(yè)營(yíng)業(yè)額、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額為效益型指標(biāo)，利用MATLAB編程對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行分析，得到長(zhǎng)三角洲地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)優(yōu)屬度矩陣為：

可得投資的評(píng)判值：

U=(0.79390.99830.4931)T

三地影響力評(píng)判值和排名見表1.

從長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)發(fā)展的評(píng)判結(jié)果可以得出，上海市的經(jīng)濟(jì)綜合實(shí)力在長(zhǎng)三角區(qū)域是排名第一的，評(píng)判值為0.9983，江蘇省緊鄰位于第二.可以看出上海對(duì)整個(gè)長(zhǎng)三角區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響很大.上海得天獨(dú)厚的地理優(yōu)勢(shì)，積極帶動(dòng)了長(zhǎng)江三角地區(qū)的經(jīng)濟(jì)，加速了經(jīng)濟(jì)發(fā)展[3].

表1　三地影響力評(píng)判值和排名

3上海經(jīng)濟(jì)擴(kuò)散效應(yīng)的研究

3.1研究思路

本題需要研究的是上海對(duì)長(zhǎng)江三角洲區(qū)域其他兩個(gè)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(duì)于長(zhǎng)三角其他省份的集聚效應(yīng)；然后，進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，分析長(zhǎng)三角地區(qū)的經(jīng)濟(jì)收斂性；最后，利用方差分解分析和VAR 的脈沖相應(yīng)函數(shù)分別分析不同信息對(duì)模型內(nèi)生變量的相對(duì)重要性，判斷上海對(duì)江蘇、浙江等其他的周邊區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的擴(kuò)散效應(yīng).

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(cè))為 0.01 時(shí)，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(qiáng)，且均呈正相關(guān).

3.2.2Moran I 指數(shù)

為了進(jìn)一步研究上海對(duì)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(jì)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(yàn)：

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(duì)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(jìn)一步的探究江蘇、浙江對(duì)上海內(nèi)部的收斂性進(jìn)行研究，對(duì)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(jì)增長(zhǎng)具有相同時(shí)間趨勢(shì)，建立收斂和共同趨勢(shì)準(zhǔn)則.

圖1　上海、江蘇、浙江的GDP

3.2.3收斂和共同趨勢(shì)[5]

limE(α1,t+k-αp,t+k|It)=0,?p≠1

當(dāng)t趨向于無窮大時(shí)，t 時(shí)刻人均產(chǎn)出差異的期望值為0.p 個(gè)時(shí)間序列具有 p-1 個(gè)協(xié)整關(guān)系，且若時(shí)間序列趨勢(shì)為平穩(wěn)，則每個(gè)地區(qū)有相同的時(shí)間趨勢(shì).

首先對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，利用極大似然法進(jìn)行協(xié)整約束得到 VAR 模型.利用Eviews 6.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，根據(jù)AIC和SIC準(zhǔn)則[6]確定滯后階數(shù)為3.協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果見表4：

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

注：*(**)表示在 5%(1%)顯著水平上拒絕原假設(shè)

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

3.2.4脈沖效應(yīng)

由于上海與周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，是一個(gè)城市與一個(gè)整體間的發(fā)展，受到許多的不確定因素的影響[7].于是，對(duì)三個(gè)地區(qū)的GDP進(jìn)行平穩(wěn)性檢，如圖2所示：

圖2　單位根檢驗(yàn)

由分析結(jié)果可知，這三個(gè)變量均是一階單整(即 I(1))的，當(dāng) k=1 時(shí)，各變量組成的 VAR 模型的 AIC 值和 SIC 值最小.再將江蘇、浙江對(duì)上海經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響通過該地區(qū)經(jīng)濟(jì)變動(dòng)自身的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)沖擊對(duì)其未來值的影響效應(yīng)來反映，即脈沖效應(yīng).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(yīng)

由分析結(jié)果可知：浙江、江蘇均與上海的經(jīng)濟(jì)變動(dòng)有一定的關(guān)系，浙江、江蘇對(duì)于上海的經(jīng)濟(jì)變動(dòng)具有一定的反向影響，且浙江、江蘇經(jīng)濟(jì)一直呈上升趨勢(shì)，上海的經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)相對(duì)下滑，但幅度較小.

3.2.5方差分解分析

為了分析長(zhǎng)江三角區(qū)內(nèi)GDP[8]中內(nèi)生變量的波動(dòng)分析各信息對(duì)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(gè)城市的隨機(jī)沖擊，將每個(gè)內(nèi)生變量的波動(dòng)按照其成因分解成各個(gè)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(zhǎng)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(xiàn)度. 由分析結(jié)果可知，江蘇對(duì)于上海的貢獻(xiàn)率在兩省當(dāng)中較高，峰值達(dá)到了 90%，長(zhǎng)期均值也一直在 80%以上；浙江對(duì)上海的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)峰值也達(dá)到了 80%以上，平均值也大于80%；由此可見，江蘇、浙江對(duì)于上海的經(jīng)濟(jì)具有相同的發(fā)展趨勢(shì)，且上海作為長(zhǎng)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(jì)增長(zhǎng)具有正向擴(kuò)散效應(yīng).

4結(jié)語

筆者根據(jù)江蘇、浙江對(duì)于上海的經(jīng)濟(jì)影響從兩兩關(guān)系和整體內(nèi)部影響兩個(gè)角度出發(fā)研究上海對(duì)長(zhǎng)江三角區(qū)的經(jīng)濟(jì)擴(kuò)散效應(yīng)，對(duì)于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重要意義.由文章可以得知長(zhǎng)江三角區(qū)內(nèi)部的經(jīng)濟(jì)相關(guān)性較強(qiáng)，聚集性不明顯，有著明顯收斂特征，且浙江、江蘇對(duì)上海的經(jīng)濟(jì)變動(dòng)具有一定的反向影響，上海對(duì)江蘇、浙江的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向擴(kuò)散效應(yīng).我們可以合理利用長(zhǎng)江三角區(qū)內(nèi)部的經(jīng)濟(jì)關(guān)系，合理配置資源，這對(duì)于加速經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有重要意義.對(duì)于合理利用長(zhǎng)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(fù)雜，需要更深入的探索.

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[責(zé)任編輯蘇琴]

[責(zé)任校對(duì)黃招揚(yáng)]

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(hào)：F012

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1673-8462(2016)01-0066-05

作者簡(jiǎn)介：王月圓(1994-)，女，安徽六安人，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院在讀研究生，研究方向：經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì).

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)項(xiàng)目(11301001)；安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)教研項(xiàng)目(acjyzd201429).

收稿日期：2015-11-25.