經(jīng)濟(jì)增長與工業(yè)經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)及時(shí)空特征

張海燕, 李 娜, 李 雪

(長春工業(yè)大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院， 吉林 長春 130012)

0 引 言

工業(yè)化程度是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最重要的標(biāo)志之一，在振興東北老工業(yè)基地國家發(fā)展戰(zhàn)略背景下，發(fā)展東北地區(qū)工業(yè)、提升經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量勢在必行，而各地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展極大地影響著政策的效果，成為政府相關(guān)部門和研究者關(guān)注的問題[1];Baumol[2]和Barro等[3]經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為收斂是最終的結(jié)果，但是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)收斂的條件是很苛刻的，只有具備相應(yīng)人力資源條件基礎(chǔ)的國家或者地區(qū)才有可能在創(chuàng)新技術(shù)的推動(dòng)下保持經(jīng)濟(jì)收斂趨勢;Dourick等[4]表明地區(qū)性經(jīng)濟(jì)收斂只會(huì)發(fā)生在最富裕的國家;Anselin[5]系統(tǒng)討論了空間計(jì)量模型，給出了空間自回歸模型參數(shù)的估計(jì)和檢驗(yàn)方法，因其適用性較強(qiáng)，該方法成為經(jīng)濟(jì)變量空間關(guān)聯(lián)研究中最廣泛使用的一種方法。

國內(nèi)學(xué)者對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)的關(guān)注點(diǎn)除了收斂性，還在于各地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異及其影響和地區(qū)性政策的制定。吳玉鳴[67]利用空間誤差模型研究了中國省域經(jīng)濟(jì)增長的收斂趨勢，并且通過建立中國2000年縣域截面數(shù)據(jù)空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，證實(shí)了中國縣域經(jīng)濟(jì)增長中的空間依賴性;孫巍等[8]發(fā)現(xiàn)我國各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)出顯著的差異性，并且初始稟賦等因素是工業(yè)經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)地區(qū)差距的主要原因;黃益東[9]檢驗(yàn)了我國省域經(jīng)濟(jì)增長的空間相關(guān)性及其差異等問題，分析了我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)在動(dòng)力；洪國志等[10]驗(yàn)證了中國240個(gè)地級(jí)及以上城市經(jīng)濟(jì)增長的全局自相關(guān);丁波[11]發(fā)現(xiàn)我國各類財(cái)政支出和經(jīng)濟(jì)增長的空間相關(guān)性逐步增強(qiáng)，說明在研究經(jīng)濟(jì)增長與財(cái)政支出結(jié)構(gòu)關(guān)系時(shí)考慮空間效應(yīng)的必要性;陸宇嘉等[12]實(shí)證分析了環(huán)境約束下的中國省域經(jīng)濟(jì)增長存在的強(qiáng)空間依賴性，及其表現(xiàn)出東高西低的兩極分布空間集聚格局和空間集群發(fā)展的影響因素。

我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究中也發(fā)現(xiàn)了行業(yè)存在的地理關(guān)聯(lián)。謝治春[13]發(fā)現(xiàn)制造業(yè)地區(qū)集聚對(duì)城鎮(zhèn)化水平有顯著的正向影響；唐建榮等[14]構(gòu)建空間杜賓模型對(duì)2005—2014年中國物流業(yè)的省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行空間計(jì)量分析，結(jié)果表明，中國物流業(yè)發(fā)展的地域特征明顯，呈現(xiàn)正的空間自相關(guān)。

基于以上文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)增長和行業(yè)發(fā)展中所體現(xiàn)出的空間相關(guān)性，以及宏觀經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的空間依賴性，文中在檢驗(yàn)吉林省各地區(qū)GDP和工業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)中存在的空間相關(guān)性的基礎(chǔ)上，利用截面數(shù)據(jù)建立年度空間模型，分析二者之間的區(qū)域性關(guān)聯(lián)和差異及其持續(xù)性；討論經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)隨著時(shí)間的變化趨勢，為政策制定提供實(shí)證參考。

1 數(shù)據(jù)空間相關(guān)性檢驗(yàn)

文中將設(shè)定空間權(quán)重矩陣，檢驗(yàn)吉林省各地區(qū)GDP和工業(yè)總產(chǎn)值1998—2015年之間各年度截面數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性。

1.1 數(shù)據(jù)

選取1998—2015年吉林省48個(gè)縣(市)的GDP及工業(yè)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)(單位：億元)，取對(duì)數(shù)序列并分別用Y和X來表示。數(shù)據(jù)來源于1999—2016年《吉林省統(tǒng)計(jì)年鑒》。

1.2 權(quán)重矩陣

在國內(nèi)經(jīng)濟(jì)研究領(lǐng)域中，已經(jīng)有研究者應(yīng)用空間模型時(shí)將空間權(quán)重和經(jīng)濟(jì)權(quán)重相結(jié)合。林光平等[15]采用地理權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣研究了我國人均GDP的收斂性及其隨時(shí)間的變化。文中將從多角度討論經(jīng)濟(jì)變量的空間關(guān)聯(lián)性質(zhì)，根據(jù)需要采用空間權(quán)重、經(jīng)濟(jì)距離與行政區(qū)劃相結(jié)合的形式，在0-1權(quán)重、經(jīng)濟(jì)距離和協(xié)動(dòng)權(quán)重三種權(quán)重下討論吉林省GDP和工業(yè)經(jīng)濟(jì)的空間相關(guān)性，考慮到國內(nèi)市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展的特點(diǎn)，權(quán)重設(shè)定將同時(shí)兼顧到行政區(qū)劃問題。

首先，根據(jù)空間單位的地理鄰近關(guān)系設(shè)定空間權(quán)重矩陣是最為基本的，比如Rook一階鄰近[16]。設(shè)定W1，其元素由0和1表示

然后將該矩陣每一行除以行和，得到行歸一化的矩陣W作為空間權(quán)重矩陣，其元素由下式給出

(1)

結(jié)合行政區(qū)劃空間權(quán)重具體設(shè)定如下:吉林省包括長春市、吉林市、四平市、松原市、遼源市、白山市、白城市、通化市、延邊自治州九個(gè)地區(qū)，每個(gè)地區(qū)分別有所轄縣(市)，如圖1所示。

每個(gè)地級(jí)市與其所轄縣(市)之間的權(quán)值取1，同一地區(qū)內(nèi)各個(gè)縣(市)之間權(quán)值也取1；這九個(gè)市之間根據(jù)吉林省行政區(qū)劃圖，相鄰為1，不相鄰為0。然后再進(jìn)行歸一化處理，得到下面將用于檢驗(yàn)空間關(guān)聯(lián)的權(quán)重Wij。

圖1 吉林省行政區(qū)劃圖

其次，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度的地區(qū)性差異會(huì)導(dǎo)致不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)變量發(fā)生動(dòng)態(tài)性變化，而這種變化無法由地理鄰近權(quán)重所反映，故進(jìn)一步考慮經(jīng)濟(jì)距離[17]。一個(gè)是絕對(duì)經(jīng)濟(jì)距離，即以相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)差絕對(duì)值的倒數(shù)作為權(quán)重

(2)

式中：Xi----第i個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)變量(GDP或者工業(yè)總產(chǎn)值)。

由式(2)可見,絕對(duì)經(jīng)濟(jì)距離主要體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)屬性數(shù)值一致性的大小所引致的關(guān)聯(lián)程度的深淺。另一個(gè)是相對(duì)經(jīng)濟(jì)距離，即根據(jù)不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)變量的相對(duì)差異而不是絕對(duì)差異來構(gòu)造經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣

(3)

式中：Xi----第i個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)變量;

Ji----所有與第i個(gè)地區(qū)有共同邊界的空間區(qū)域集合。

式(3)說明相對(duì)經(jīng)濟(jì)距離一方面反映地理空間位置的關(guān)系，另一方面以經(jīng)濟(jì)屬性數(shù)值的大小代表其對(duì)周邊區(qū)域影響程度的深淺。經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重中，0元素與0-1權(quán)重相同，把0-1權(quán)重中非0元素使用經(jīng)濟(jì)距離來替代。

1.3 空間效應(yīng)檢驗(yàn)

一組數(shù)據(jù)Y1,Y2,…,Yn的全局空間效應(yīng)可以通過Moran’sI系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，其定義為

(4)

其中

式中：Yi----第i地區(qū)的屬性值;

n----所研究的地區(qū)總數(shù);

Wij----空間權(quán)重矩陣W的元素，用來定義空間單元的相互作用關(guān)系。

下面將在0-1權(quán)重、絕對(duì)經(jīng)濟(jì)距離和相對(duì)經(jīng)濟(jì)距離三種權(quán)重下,通過Moran’sI指數(shù)對(duì)吉林省各地區(qū)GDP和工業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)進(jìn)行空間相關(guān)效應(yīng)檢驗(yàn)，研究吉林省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的區(qū)域性集群關(guān)聯(lián)。

首先，在0-1權(quán)重矩陣下檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的空間效應(yīng)。對(duì)吉林省GDP和工業(yè)生產(chǎn)總值1998年數(shù)據(jù)進(jìn)行全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)，Moran’sI指數(shù)分別為GDP Moran’sI=0.427 669 7 (p值0.000 000 33)，工業(yè)生產(chǎn)總值Moran’sI=0.273 295 96(p值0.000 756)，如圖2和圖3所示。

圖2 吉林省1998年GDP Moran’sI指數(shù) 圖3 吉林省1998年工業(yè)總產(chǎn)值Moran’sI指數(shù)

檢驗(yàn)均通過，認(rèn)為兩組數(shù)據(jù)存在顯著空間自相關(guān)性。

圖2和圖3說明了吉林省1998年經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地區(qū)性聚集特征：

1) 第一象限包括長春市、榆樹市、德惠市、農(nóng)安縣、吉林市、樺甸市、舒蘭市、永吉縣、四平市、公主嶺市、梨樹縣、遼源市、通化市、白山市、松原市、長嶺縣，屬于高—高空間正相關(guān)聚集區(qū)域。

2) 第二象限包括九臺(tái)市、磐石市、伊通縣、雙遼市、東豐縣、東遼縣、集安市、通化市、輝南縣、柳河縣、蛟河市、乾安縣、扶余市，屬于低—高空間負(fù)相關(guān)聚集區(qū)域。

3) 第三象限包括臨江市、撫松縣、靖宇縣、長白縣、洮南市、大安市、鎮(zhèn)賚縣、通榆縣、圖們市、敦化市、龍井市、琿春市、和龍市、汪清縣、安圖縣，屬于低—低空間正相關(guān)聚集區(qū)域。

4) 第四象限包括梅河口市、白城市、延吉市，屬于高—低空間負(fù)相關(guān)聚集區(qū)域。

5) 前郭位于橫坐標(biāo)軸右側(cè)，說明其自身經(jīng)濟(jì)水平較高，但對(duì)周邊地區(qū)不具有顯著的發(fā)散作用。

為了對(duì)比數(shù)據(jù)空間相關(guān)性的整體走勢，對(duì)吉林省GDP和工業(yè)總產(chǎn)值2015年數(shù)據(jù)進(jìn)行全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)，Moran’sI指數(shù)分別為GDP Moran’sI=0.428 246 81 (p值0.000 000 31)，工業(yè)生產(chǎn)總值Moran’sI=0.320 106 58 (p值0.000 099 15)，如圖4和圖5所示。

圖4 吉林省2015年GDP Moran’sI指數(shù) 圖5 吉林省2015年工業(yè)總產(chǎn)值Moran’sI指數(shù)

檢驗(yàn)均通過，認(rèn)為兩組數(shù)據(jù)存在顯著空間自相關(guān)性。

圖4和圖5說明了吉林省2015年經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地區(qū)性聚集特征，與1998年有異有同，如下：

1)第一象限包括長春市、九臺(tái)區(qū)、榆樹市、德惠市、農(nóng)安縣、吉林市、樺甸市、磐石市、四平市、遼源市、通化市、白山市、松原市、長嶺縣、前郭縣、扶余市，屬于高—高空間正相關(guān)聚集區(qū)域。

2)第二象限包括蛟河市、舒蘭市、永吉縣、梨樹縣、伊通縣、雙遼市、東豐縣、東遼縣、集安市、通化市、輝南縣、柳河縣、乾安縣，屬于低—高空間負(fù)相關(guān)聚集區(qū)域。

3)第三象限包括臨江市、撫松縣、靖宇縣、長白縣、圖們市、敦化市、龍井市、琿春市、和龍市、汪清縣、安圖縣，屬于低—低空間正相關(guān)聚集區(qū)域。

4)第四象限包括梅河口市、白城市、延吉市，屬于高—低空間負(fù)相關(guān)聚集區(qū)域。

5)洮南市、大安市、鎮(zhèn)賚縣、通榆縣位于橫坐標(biāo)左側(cè)，說明這些地區(qū)本身經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，且和周邊地區(qū)沒有呈現(xiàn)出較強(qiáng)的空間依賴性；公主嶺市位于橫坐標(biāo)軸右側(cè)，說明其自身經(jīng)濟(jì)水平較高，但對(duì)周邊地區(qū)輻射作用不大。

為了進(jìn)一步了解1998—2015年期間各年份GDP和工業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性，分別對(duì)兩組數(shù)據(jù)在1999—2014年各年份進(jìn)行Moran’sI檢驗(yàn)，結(jié)果見表1。

表1 吉林省1998—2015年數(shù)據(jù)0-1權(quán)重距離下Moran’sI檢驗(yàn)

注“*”、“**”和“***”分別表示在10%、5%和1%水平下顯著。以下同。

其次，在絕對(duì)經(jīng)濟(jì)距離和相對(duì)經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣下檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的空間效應(yīng)。結(jié)果分別見表2和表3。

表2 吉林省1998—2015年數(shù)據(jù)絕對(duì)經(jīng)濟(jì)距離下Moran’sI檢驗(yàn)

表3 吉林省1998—2015年數(shù)據(jù)相對(duì)經(jīng)濟(jì)距離下Moran’sI檢驗(yàn)

對(duì)比表1～表3可以發(fā)現(xiàn)，0-1權(quán)重和相對(duì)經(jīng)濟(jì)距離下Moran’sI檢驗(yàn)結(jié)果具有相似的特征，并且各年度數(shù)據(jù)均在1%水平下具有顯著的空間相關(guān)效應(yīng)。同一時(shí)期比較來看，GDP的空間相關(guān)系數(shù)大于工業(yè)數(shù)據(jù)，GDP和工業(yè)經(jīng)濟(jì)的空間相關(guān)性隨著時(shí)間逐漸趨于穩(wěn)定。

綜合來看，經(jīng)過1998-2015年的發(fā)展，吉林省區(qū)域工業(yè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展體現(xiàn)出以下一些特點(diǎn)。長春和松原地區(qū)的城市大多分布于第一象限，正向空間溢出效應(yīng)顯著，形成經(jīng)濟(jì)增長中心區(qū)。吉林地區(qū)的吉林市、樺甸市、磐石市和四平地區(qū)的四平市、公主嶺市始終處于高—高聚集區(qū)，所屬其他城市處于第二象限的低—高聚集區(qū)域，因此這兩個(gè)地區(qū)屬于經(jīng)濟(jì)水平較高地區(qū)。遼源和通化地區(qū)均只有首府位于高—高聚集區(qū)，管轄城市均處于低—高聚集區(qū)，故未見明顯的空間正溢出效應(yīng)。延邊地區(qū)只有延吉市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高位于橫坐標(biāo)右側(cè)，所屬其他地區(qū)都位于低—低聚集區(qū)。因此，遼源、通化和延吉均適宜建立以該城市為核心的經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶，拉動(dòng)轄區(qū)和周邊的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。前郭縣從橫坐標(biāo)右側(cè)轉(zhuǎn)變至第一象限，九臺(tái)市從第二象限轉(zhuǎn)變至第一象限，這兩個(gè)城市在空間正相關(guān)作用下工業(yè)和經(jīng)濟(jì)得到較快發(fā)展。

2 空間模型實(shí)證分析

基于0-1權(quán)重矩陣、相對(duì)經(jīng)濟(jì)距離下吉林省GDP和工業(yè)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)中存在的空間相關(guān)性，下面分別利用這兩種權(quán)重矩陣建立空間模型來計(jì)量分析二者的關(guān)聯(lián)。

一般空間自相關(guān)模型(SAC)可以表達(dá)為

式中：ρ、λ----分別表示Y和μ的空間自相關(guān)系數(shù);

W1、W2----n×n的歸一化的空間權(quán)重矩陣，分別表示自回歸和誤差的空間關(guān)系；

μ----擾動(dòng)項(xiàng)；

Λ----對(duì)角矩陣;

Y、μ、ε----n×1向量;

n----空間單位個(gè)數(shù);

X----n×k矩陣;

β----k×1系數(shù)矩陣。

當(dāng)截面數(shù)據(jù)不存在空間自相關(guān)，即ρ=0，λ=0，且沒有異方差(Λ=I，即對(duì)角陣為單位陣)時(shí)，模型(2)就是古典線性回歸模型；當(dāng)ρ=0，λ≠0時(shí)，模型(2)為空間誤差模型(SEM)；當(dāng)ρ≠0，λ=0時(shí)，模型(2)為空間自回歸模型(SAR)。

GDP和工業(yè)生產(chǎn)總值分別作為被解釋變量(Y)和解釋變量(X)建立空間模型，SAC模型中λ不顯著，SAR和SEM模型對(duì)各年度數(shù)據(jù)具有較好的模擬效果，參數(shù)均顯著。各種權(quán)重下，SAR模型的AIC和BIC相對(duì)于SEM模型較小，且其對(duì)數(shù)似然值也相對(duì)較大，因此SAR較SEM具有優(yōu)勢，其估計(jì)結(jié)果見表4～表6。

表4 0-1權(quán)重SAR模型參數(shù)估計(jì)

表5 相對(duì)經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重SAR模型參數(shù)估計(jì)

由表4和表5可以發(fā)現(xiàn)，除2013-2015年相對(duì)經(jīng)濟(jì)距離外，模型估計(jì)的殘差LM檢驗(yàn)在5%水平下均接受原假設(shè)，即模型已經(jīng)充分提取空間相關(guān)信息，殘差不存在空間相關(guān)性；各年度空間相關(guān)系數(shù)顯著，但空間相關(guān)系數(shù)從1998-2015年呈現(xiàn)下降趨勢，大約減小了一半，表明經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因素影響到GDP的空間效應(yīng)；工業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)從1998-2015年有小幅度波動(dòng)，顯示吉林省工業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用變化不顯著。

3 結(jié) 語

整體來看，吉林省各地區(qū)工業(yè)和GDP增長在各年度均存在顯著空間溢出效應(yīng)。一是空間相關(guān)體現(xiàn)于地理位置的鄰近和行政區(qū)劃內(nèi)工業(yè)和GDP增長的一致性關(guān)系，反映了吉林省經(jīng)濟(jì)發(fā)展中相鄰地區(qū)的良好互通性，以及地區(qū)性經(jīng)濟(jì)發(fā)展策略的有效性；二是空間關(guān)聯(lián)與協(xié)動(dòng)增長程度密切相關(guān)，與該地區(qū)發(fā)展協(xié)調(diào)性高的地區(qū)也對(duì)其影響大，反之亦然；三是空間關(guān)聯(lián)表現(xiàn)出明顯的相對(duì)效果，區(qū)域自身工業(yè)和GDP相對(duì)周邊發(fā)展的程度決定了其對(duì)周邊的影響程度。工業(yè)對(duì)吉林省經(jīng)濟(jì)增長的帶動(dòng)作用隨著時(shí)間呈現(xiàn)小幅度波動(dòng)；隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展工業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)趨于更大程度地替代GDP的空間關(guān)聯(lián)，在此期間多數(shù)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長參差有別；在空間模型中同時(shí)考慮經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)態(tài)效應(yīng)時(shí)，工業(yè)的顯著時(shí)空效應(yīng)說明吉林省經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中工業(yè)的重要影響，以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中該影響的持續(xù)穩(wěn)定性。

具體來說，吉林省工業(yè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)以長春為中心向外輻射的狀態(tài)。以長春市為核心包括九臺(tái)、榆樹、德惠是空間溢出效應(yīng)顯著的高水平經(jīng)濟(jì)增長區(qū)域；周邊吉林、四平、松原地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高；距離中心較遠(yuǎn)的通化、白山、延邊具有較大發(fā)展空間，適宜建立以地級(jí)市為核心的經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶，實(shí)現(xiàn)核心城市對(duì)轄區(qū)和周邊經(jīng)濟(jì)增長的更有效的拉動(dòng)作用。

另外，吉林省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在不平衡現(xiàn)象的原因諸多，包括地理位置、資源配置、人才流向、政策因素等，根據(jù)這些客觀現(xiàn)實(shí)科學(xué)規(guī)劃經(jīng)濟(jì)目標(biāo)，通過整體布局整合、協(xié)調(diào)和發(fā)揮各地區(qū)資源、產(chǎn)業(yè)和人才等方面的優(yōu)勢，必將激發(fā)吉林省經(jīng)濟(jì)更有效和深入的發(fā)展。