基于空間面板模型的京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂研究

王小璽，張耀軍

(1.中國(guó)人民大學(xué) 社會(huì)與人口學(xué)院，北京 100872；2.中國(guó)人民大學(xué) 應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100872;3.中國(guó)人民大學(xué) 京津冀協(xié)同發(fā)展研究院，北京 100872)

改革開(kāi)放以來(lái),我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,經(jīng)濟(jì)實(shí)力日益增強(qiáng)。然而,由于差異化的區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略,不同地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異不斷擴(kuò)大,經(jīng)濟(jì)失衡格局進(jìn)一步加劇。盡管在短期來(lái)看,經(jīng)濟(jì)資源在某一地區(qū)的集聚有利于形成增長(zhǎng)極,起到龍頭帶動(dòng)作用,但從長(zhǎng)期來(lái)看,地區(qū)差異長(zhǎng)時(shí)間存在和持續(xù)擴(kuò)大不利于資源有效配置,對(duì)我國(guó)整體經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康增長(zhǎng)以及整體社會(huì)福利水平的提高造成負(fù)面影響[1]。因此,縮小地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距、實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂是促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展、保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展的正確道路和必要選擇[2]。京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的資源稟賦十分良好,是繼長(zhǎng)江三角洲和珠江三角洲之后我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的第三個(gè)增長(zhǎng)極,為我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)建設(shè)做出了巨大貢獻(xiàn)。然而,北京和天津在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中對(duì)周圍地區(qū)的極化效應(yīng)大于擴(kuò)散效應(yīng),形成了一條環(huán)繞京津的經(jīng)濟(jì)貧困帶,這種現(xiàn)象被學(xué)者形象地稱為“大樹(shù)底下不長(zhǎng)草”、“燈下黑”[3-5]。如何解決京津冀地區(qū)的發(fā)展失衡問(wèn)題長(zhǎng)期受到政府與學(xué)者的廣泛關(guān)注,2014年京津冀協(xié)同發(fā)展正式上升為重大國(guó)家戰(zhàn)略,2016年出臺(tái)的“十三五”規(guī)劃綱要中再次將推動(dòng)京津冀協(xié)同發(fā)展作為區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的重點(diǎn)任務(wù)。此外,受到全球金融危機(jī)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整的影響,中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率在2007年達(dá)到高峰后逐漸放緩,經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)時(shí)期,這給京津冀地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂帶了巨大的壓力。在此背景下,考察京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間聯(lián)系及收斂情況,對(duì)于準(zhǔn)確把握京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的特點(diǎn)和規(guī)律、推動(dòng)由增長(zhǎng)極模式向協(xié)調(diào)均衡模式的轉(zhuǎn)變具有重要意義。

地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)差距隨時(shí)間是否收斂是宏觀經(jīng)濟(jì)研究中的重要命題。從20世紀(jì)90年代中后期開(kāi)始,隨著收斂方法的進(jìn)入,國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界以我國(guó)經(jīng)濟(jì)收斂為研究對(duì)象開(kāi)展了大量的實(shí)證研究。從已有研究來(lái)看,研究?jī)?nèi)容主要包括對(duì)不同收斂類型的判定、不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂的檢驗(yàn)以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂的影響因素分析[6-12],研究范圍和研究單元進(jìn)一步細(xì)化,從最初的全國(guó)[13-16]逐漸轉(zhuǎn)向地區(qū)或省份[17-22]等,研究方法也日益豐富,尤其隨著空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展,空間數(shù)據(jù)模型越來(lái)越受到研究者們的歡迎[12-15, 18-21, 23-25]。除傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)外,陳豐龍等采用城市衛(wèi)星燈光數(shù)據(jù)作為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的代表對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)收斂進(jìn)行了研究[26],進(jìn)一步拓展了數(shù)據(jù)來(lái)源。然而,大多數(shù)已有研究?jī)H僅依據(jù)考察期的起始年份和結(jié)束年份來(lái)計(jì)算平均經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率,這種方法具有很大的偶然性和隨機(jī)性,并且橫截面數(shù)據(jù)分析忽略了不同地區(qū)的差異性[15]。另外,采用空間計(jì)量模型的已有研究采用較多的是省級(jí)或地市級(jí)數(shù)據(jù),而一般來(lái)說(shuō),地區(qū)單元尺度越小,彼此之間的空間聯(lián)系越緊密,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是否收斂越接近實(shí)際[25]?；诖?本文利用2007—2015年的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展數(shù)據(jù),采用空間面板模型對(duì)京津冀地區(qū)179個(gè)區(qū)縣單元的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂趨勢(shì)進(jìn)行研究,以期能夠增強(qiáng)對(duì)京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的認(rèn)識(shí),并為相關(guān)決策提供參考。

1 概念、方法與數(shù)據(jù)

1.1 收斂的相關(guān)概念

目前關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂共包括4種收斂概念,分別是σ收斂、絕對(duì)β收斂、條件β收斂和俱樂(lè)部收斂[23, 27]。σ收斂是指不同地區(qū)之間人均收入的離散程度隨時(shí)間推移而逐漸減小,描述的是經(jīng)濟(jì)存量水平,常用人均GDP的標(biāo)準(zhǔn)差或變異系數(shù)來(lái)衡量。絕對(duì)β收斂假設(shè)不同地區(qū)具有相同的經(jīng)濟(jì)特征,落后地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度快于發(fā)達(dá)地區(qū),表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率與初始發(fā)展水平存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。條件β收斂是指在控制了一系列影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素之后,不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)仍呈現(xiàn)收斂的現(xiàn)象。俱樂(lè)部收斂是指只有經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和初始發(fā)展水平相似的地區(qū)之間才存在的經(jīng)濟(jì)收斂現(xiàn)象。

本文首先考察京津冀地區(qū)2007—2015年的σ收斂趨勢(shì),然后對(duì)整個(gè)區(qū)域采用空間面板模型進(jìn)行絕對(duì)β收斂實(shí)證分析,接著加入相關(guān)控制變量進(jìn)一步研究條件β收斂情況,最后將京津冀地區(qū)分為京津和河北兩個(gè)“俱樂(lè)部”,對(duì)俱樂(lè)部收斂進(jìn)行探討。

1.2 研究方法

1.2.1 空間自相關(guān)分析 空間自相關(guān)分析主要測(cè)量和分析經(jīng)濟(jì)社會(huì)變量在空間單元中的相互依賴程度,包括了全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)。

全局空間自相關(guān)用來(lái)衡量某一經(jīng)濟(jì)社會(huì)變量在研究區(qū)域整體上的空間關(guān)聯(lián)或空間差異程度。常用的指標(biāo)是全局Moran′s I指數(shù),其計(jì)算公式為

(1)

由于全局空間自相關(guān)指標(biāo)只能反映區(qū)域整體的空間相關(guān)特征,通常掩蓋了局部狀態(tài)的不穩(wěn)定性,因此采用局部空間自相關(guān)指標(biāo)來(lái)識(shí)別不同空間單元與周邊單元的空間關(guān)聯(lián)模式。常用的指標(biāo)是局部Moran′s I指數(shù),其計(jì)算公式為

(2)

式中的各個(gè)字母的含義與計(jì)算全局Moran′s I指數(shù)時(shí)相同。同樣地,可以通過(guò)假設(shè)檢驗(yàn)的方法對(duì)其顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)。根據(jù)局部Moran′s I指數(shù)的顯著性以及變量x與其空間滯后項(xiàng)是否高于或低于各自的整體均值,可以將空間單元分為高高(HH)集聚、高低(HL)集聚、低高(LH)集聚和低低(LL)集聚4種類型,從而直觀地展示每個(gè)空間單元與其鄰近單元的相似或相關(guān)程度。

1.2.2 空間面板模型 地理學(xué)第一定理認(rèn)為,事物都是彼此聯(lián)系的,與較近事物的聯(lián)系程度會(huì)比較遠(yuǎn)事物的聯(lián)系程度更加緊密[15]。隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及交通設(shè)施的完善,地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展越來(lái)越緊密,經(jīng)濟(jì)發(fā)展的溢出效應(yīng)越來(lái)越受到重視,區(qū)域間空間聯(lián)系被視為區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中的一個(gè)重要特征和影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)收斂的一個(gè)重要因素[25]。在傳統(tǒng)的回歸模型中,采用普通最小二乘法(ordinary least square, OLS)進(jìn)行系數(shù)估計(jì)需要滿足極強(qiáng)的假設(shè)條件,而當(dāng)變量存在空間自相關(guān)性時(shí),這種方法將不再是有效的。因此,通過(guò)空間權(quán)重矩陣將變量的空間滯后項(xiàng)納入模型,并采用最大似然估計(jì)(maximum likelihood estimation, MLE),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)模型的修正,更加真實(shí)地反映出各個(gè)自變量的影響程度。

Anselin和Elhorst[30-32]將空間計(jì)量模型由截面數(shù)據(jù)推廣到面板數(shù)據(jù)的情形,極大擴(kuò)展了空間計(jì)量方法的應(yīng)用范圍。常見(jiàn)的空間面板滯后模型(spatial panel lag model, SPLM)和空間面板誤差模型(spatial panel error model, SPEM)的表達(dá)式分別如下:

(3)

SPEM:yit=xitβ+μi+uit;

(4)

(5)

通過(guò)進(jìn)行穩(wěn)健拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)(robust Lagrange multiplier test, RLM)可以對(duì)上述兩個(gè)模型進(jìn)行選擇,若RLM(error)統(tǒng)計(jì)量的顯著性更強(qiáng),則空間誤差模型更合適,若RLM(lag)統(tǒng)計(jì)量的顯著性更強(qiáng),則空間滯后模型更合適[32]。

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源與說(shuō)明

本文中的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《北京區(qū)域統(tǒng)計(jì)年鑒》《天津統(tǒng)計(jì)年鑒》和《河北經(jīng)濟(jì)年鑒》,時(shí)間跨度為2007—2015年。對(duì)于少量缺失數(shù)據(jù),使用平滑插值法對(duì)缺失值進(jìn)行補(bǔ)充,同時(shí)以2010年的行政區(qū)劃為基準(zhǔn)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分或合并,最終得到179個(gè)區(qū)縣單元,其中北京16個(gè)、天津16個(gè)、河北省147個(gè)。

2 σ收斂與空間自相關(guān)分析

2.1 σ收斂分析

相比于標(biāo)準(zhǔn)差,變異系數(shù)(coefficient of variation, CV)能夠消除均值的影響從而更好地度量數(shù)據(jù)的離散程度,因此本文采用人均GDP的變異系數(shù)來(lái)測(cè)算經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的σ收斂趨勢(shì)。為方便分析,將2007—2015年京津冀三地的人均GDP變化趨勢(shì)和變異系數(shù)繪制在同一張圖中(見(jiàn)圖1)。

由圖1可以看出,人均GDP的變異系數(shù)整體上呈現(xiàn)“W”型波動(dòng)上升趨勢(shì),由2007年的0.841增加到2015年的0.925,其中經(jīng)歷了“下降上升再下降再上升”的兩段波動(dòng)過(guò)程,表明2007—2015年京津冀地區(qū)人均GDP的離散程度呈擴(kuò)大趨勢(shì),不存在σ收斂。結(jié)合京津冀三地的人均GDP增長(zhǎng)趨勢(shì)可以看出,天津市的人均GDP增長(zhǎng)快速,在2011年超過(guò)北京市后一直保持領(lǐng)先,而河北省由最初的2.0萬(wàn)元增加到4.0萬(wàn)元,人均GDP僅增加了2萬(wàn)元,與京津兩地的差距由2007年的不足4萬(wàn)元擴(kuò)大到2015年的超過(guò)6萬(wàn)元,進(jìn)一步拉大。

圖1 2007—2015年京津冀地區(qū)人均GDP及其變異系數(shù)(CV)

2.2 空間自相關(guān)分析

全局Moran′s I指數(shù)的取值在[-1,1]之間,越接近1,表示鄰近地區(qū)之間的人均GDP越相似,正向空間聯(lián)系越強(qiáng)烈;越接近-1,表示鄰近地區(qū)之間的人均GDP差異越大,負(fù)向空間聯(lián)系越強(qiáng)烈;接近,表示地區(qū)之間不存在空間聯(lián)系,人均GDP呈隨機(jī)分布[28]。利用R軟件的spdep包計(jì)算出2007—2015年京津冀地區(qū)人均GDP的全局Moran′s I指數(shù)并進(jìn)行檢驗(yàn)。

計(jì)算結(jié)果顯示歷年的全局Moran′s I指數(shù)均顯著大于,表明京津冀地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的正向空間依賴關(guān)系,若某一地區(qū)人均GDP較高(低),則其周邊鄰近地區(qū)的人均GDP也較高(低)。從變動(dòng)趨勢(shì)來(lái)看(見(jiàn)圖2),2007—2015年京津冀地區(qū)人均GDP的空間自相關(guān)程度經(jīng)歷了“上升下降再上升再下降”的“M”型波動(dòng)下降過(guò)程,這與變異系數(shù)恰好相反。尤其從2009—2010年人均GDP的變異系數(shù)經(jīng)歷了巨幅上升, 對(duì)應(yīng)著全局Moran′s I的陡然下降, 這表明地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的σ收斂與其空間聯(lián)系強(qiáng)度密切相關(guān)。因此, 通過(guò)進(jìn)一步加強(qiáng)基礎(chǔ)交通設(shè)施建設(shè)、促進(jìn)生產(chǎn)要素的流動(dòng)等方式增強(qiáng)京津冀三地的空間聯(lián)系, 有助于不斷縮小不同區(qū)縣之間人均收入水平的差距。

圖2 2007—2015年京津冀地區(qū)人均GDP的全局空間自相關(guān)(Moran′s I)

計(jì)算起始年份和結(jié)束年份的局部Moran′s I指數(shù)并進(jìn)行檢驗(yàn),對(duì)2007—2015年京津冀地區(qū)人均GDP的局部集聚情況進(jìn)行考察,結(jié)果如表1所示。局部Moran′s I檢驗(yàn)的結(jié)果表明，2007年和2015年京津冀地區(qū)只顯著存在高高(HH)集聚的類型,這些區(qū)縣及其周圍區(qū)縣的人均GDP要顯著高于京津冀地區(qū)的整體水平,其余3種集聚類型并不顯著存在。從高高集聚的區(qū)縣來(lái)看,除了河北唐山市區(qū)和遷西縣之外,其余所有區(qū)縣均來(lái)自北京或天津,并且與2007年相比,2015年的主要變化在于天津區(qū)縣的增多與北京區(qū)縣的減少,這與上述分析相一致,表現(xiàn)在天津人均GDP快速增長(zhǎng)超過(guò)北京,而河北人均GDP的增長(zhǎng)較為緩慢,在整個(gè)京津冀地區(qū)的經(jīng)濟(jì)地位沒(méi)有太大變化。

表1 2007年和2015年京津冀地區(qū)局部空間集聚類型

3 絕對(duì)β收斂與條件β收斂分析

3.1 模型選擇與設(shè)定

Barro和Sala-i-martin在新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的基礎(chǔ)上提出了絕對(duì)β收斂模型[33-34],在該模型中,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的收斂速度β只取決于期初的人均收入水平,與其他因素?zé)o關(guān),常見(jiàn)形式如下:

(6)

其中：y表示人均GDP；i表示觀測(cè)的各個(gè)區(qū)縣；t表示時(shí)間點(diǎn)即年份；T表示觀測(cè)區(qū)間跨越的時(shí)間段；α為常數(shù)項(xiàng)；β為絕對(duì)收斂系數(shù)；ε為模型的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。若經(jīng)過(guò)計(jì)量實(shí)證得到的估計(jì)系數(shù)β< 0,說(shuō)明觀測(cè)的各個(gè)經(jīng)濟(jì)體之間存在收斂,反之則不存在。

相應(yīng)地,將影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的資源稟賦、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等其他因素納入到上述收斂方程中,即可得到條件β收斂模型,此時(shí)得到的收斂系數(shù)受到多個(gè)因素的影響,是一種條件限制的收斂。條件β收斂模型的形式如下:

(7)

其中：X表示影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的控制變量；Φ表示相應(yīng)的待估系數(shù)；其余的符號(hào)含義與絕對(duì)β模型中的相同。

本文將時(shí)間跨度T設(shè)定為1,共得到2008—2015年連續(xù)8期的平衡面板數(shù)據(jù),首先進(jìn)行了普通面板模型的回歸與豪斯曼檢驗(yàn),然后進(jìn)行穩(wěn)健拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn),結(jié)果如表2所示。豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果表明相比于隨機(jī)效應(yīng)模型,采用固定效應(yīng)模型更為合適,而RLM檢驗(yàn)結(jié)果則顯示RLM(error)的統(tǒng)計(jì)量比RLM(lag)更大,顯著性更強(qiáng)。

表2 絕對(duì)β收斂與條件β收斂模型的相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果

基于上述檢驗(yàn)結(jié)果，采用空間面板誤差模型,在控制個(gè)體固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上對(duì)絕對(duì)β收斂和條件β收斂進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),具體模型分別如下:

(8)

(9)

在上面兩個(gè)模型中,μ表示個(gè)體固定效應(yīng),u表示導(dǎo)致空間自相關(guān)的誤差項(xiàng),λ表示空間誤差項(xiàng)的系數(shù),wij表示空間單元i與鄰近單元j之間的空間權(quán)重,其值越大表明兩地之間的距離越近,空間聯(lián)系越緊密,其余符號(hào)的含義與之前相同。

參考相關(guān)文獻(xiàn)[8, 11, 19],在條件β收斂模型中本文引入第二產(chǎn)業(yè)比重(seci)、第三產(chǎn)業(yè)比重(teri)、人均政府財(cái)政支出(pfep)和人均固定資產(chǎn)投資(pinv)等控制變量,并對(duì)后兩個(gè)變量進(jìn)行了自然對(duì)數(shù)處理。

3.2 結(jié)果與討論

表3給出了絕對(duì)β收斂和條件β收斂模型的空間面板模型回歸結(jié)果,為進(jìn)行比較,將普通面板模型回歸結(jié)果也同時(shí)納入進(jìn)來(lái)。

從表3可以看出,無(wú)論普通面板模型還是空間面板模型中的ln(y)的系數(shù)估計(jì)值均為負(fù)數(shù),并且在1%的水平上顯著,這表明京津冀地區(qū)2007—2015年存在絕對(duì)β收斂和條件β收斂,落后地區(qū)的人均GDP增長(zhǎng)速度高于發(fā)達(dá)地區(qū)。

表3 絕對(duì)β收斂與條件β收斂模型的面板回歸結(jié)果(京津冀地區(qū))

與絕對(duì)β收斂相比, 條件β收斂模型中l(wèi)n(y)系數(shù)估計(jì)值的絕對(duì)值更大,表明在控制不同區(qū)縣的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、財(cái)政支出和固定資產(chǎn)投資后,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂的速度更快,并且控制變量的系數(shù)也十分顯著,與理論預(yù)期的方向一致。此外,第二產(chǎn)業(yè)比重的系數(shù)(seci)均大于第三產(chǎn)業(yè)比重(teri),政府財(cái)政支出的系數(shù)(ln(pexp))也均大于固定資產(chǎn)投資(ln(pinv)),這與京津冀地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和行政結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。2015年天津和河北的第二產(chǎn)業(yè)比重分別達(dá)到46.7%和48.3%。第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂的推動(dòng)作用要強(qiáng)于第三產(chǎn)業(yè),而為了解決“環(huán)京津貧困帶”問(wèn)題,京津冀三地每年投入大量資金進(jìn)行扶貧脫貧,政府財(cái)政支出的收斂效應(yīng)要比社會(huì)投資更強(qiáng)。

從模型的擬合優(yōu)度來(lái)看,空間面板誤差模型的AdjustedR2均高于普通面板模型,顯著提高了模型的解釋能力,空間誤差項(xiàng)的系數(shù)估計(jì)值rho也顯著大于0,再次表明京津冀地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著的空間自相關(guān)性,其他未控制變量的變動(dòng)會(huì)對(duì)相鄰地區(qū)造成類似的影響。

4 俱樂(lè)部收斂分析

為進(jìn)一步探討京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂的地區(qū)差異性,基于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的相似性，本文將研究區(qū)域劃分為京津(共32個(gè)區(qū)縣)和河北(共147個(gè)區(qū)縣)兩個(gè)“俱樂(lè)部”,采用同樣的方法分別對(duì)這兩個(gè)區(qū)域進(jìn)行研究,結(jié)果分別如表4和表5所示。

表4 絕對(duì)β收斂與條件β收斂模型的面板回歸結(jié)果(京津地區(qū))

表5 絕對(duì)β收斂與條件β收斂模型的面板回歸結(jié)果(河北省)

京津和河北兩個(gè)“俱樂(lè)部”的面板回歸結(jié)果表明,在這兩個(gè)區(qū)域內(nèi)同樣存在絕對(duì)β收斂和條件β收斂,并且空間誤差項(xiàng)具有正向的空間自相關(guān)性。通過(guò)進(jìn)一步對(duì)比回歸系數(shù)的大小以及顯著性,可以幫助我們更好地理解兩個(gè)地區(qū)俱樂(lè)部收斂過(guò)程中的差異性。

通過(guò)對(duì)比ln(y)估計(jì)系數(shù)絕對(duì)值的大小可以看出, 京津“俱樂(lè)部”的系數(shù)絕對(duì)值比整體或河北都要更大, 而河北“俱樂(lè)部”絕對(duì)β收斂的系數(shù)絕對(duì)值則小于整體水平, 這表明北京與天津區(qū)縣之間人均GDP的收斂速度最快, 而河北省各個(gè)區(qū)縣之間的收斂則相對(duì)較慢, 京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂主要體現(xiàn)為天津與北京之間的收斂。此外, 通過(guò)比較條件β收斂模型中控制變量的大小及顯著性差異可以發(fā)現(xiàn), 二、三產(chǎn)業(yè)比重在京津地區(qū)的經(jīng)濟(jì)收斂中并不顯著, 而在河北“俱樂(lè)部”收斂中的作用要高于整體水平, 并且固定資產(chǎn)投資在京津地區(qū)的收斂作用要明顯高于河北省, 充分體現(xiàn)出這些控制因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂的影響存在地區(qū)差異。

5 結(jié)論與展望

1)2007年至2015年京津冀地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不存在σ收斂。人均GDP的變異系數(shù)整體呈“W”型波動(dòng)上升趨勢(shì),表明京津冀地區(qū)人均GDP的離散程度持續(xù)擴(kuò)大,落后區(qū)縣與發(fā)達(dá)區(qū)縣的人均GDP差距逐漸擴(kuò)大。

2)人均GDP的全局空間自相關(guān)與變異系數(shù)的變化趨勢(shì)大致相反,局部變動(dòng)體現(xiàn)在高高(HH)集聚類型區(qū)縣中天津的增多與北京的減少。2007年至2015年的全局Moran′s I呈“M”型波動(dòng)下降趨勢(shì),表明京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著空間自相關(guān)性,并且這種空間聯(lián)系的強(qiáng)弱變化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂產(chǎn)生重要作用。

3)2007—2015年京津冀地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在絕對(duì)β收斂和條件β收斂。普通面板回歸和空間面板回歸的結(jié)果均表明初期經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度之間呈負(fù)向關(guān)系,落后地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度高于發(fā)達(dá)地區(qū)。在控制變量中,第二產(chǎn)業(yè)比重和政府財(cái)政支出的經(jīng)濟(jì)收斂作用高于第三產(chǎn)業(yè)和固定資產(chǎn)投資。

4)俱樂(lè)部收斂的回歸結(jié)果則表明京津地區(qū)的收斂速度快于河北省,并且控制變量對(duì)經(jīng)濟(jì)收斂的影響存在地區(qū)差異。通過(guò)比較回歸系數(shù)的大小及顯著性,可以看出京津地區(qū)ln(y)的估計(jì)系數(shù)最大,二、三產(chǎn)業(yè)比重不顯著,而河北省絕對(duì)β收斂速度較慢,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是經(jīng)濟(jì)收斂的重要因素,但固定資產(chǎn)投資的收斂作用則明顯低于京津地區(qū)。

最后需要指出,不存在σ收斂和存在β收斂并不矛盾,因?yàn)閮烧叻謩e針對(duì)經(jīng)濟(jì)存量水平和增長(zhǎng)速度[23, 27]。河北省落后的地區(qū)雖然增速較快,但由于發(fā)展基礎(chǔ)較低,這就導(dǎo)致了人均收入的增長(zhǎng)量并不大,甚至?xí)∮谠鏊佥^慢的發(fā)達(dá)地區(qū),導(dǎo)致人均收入差距繼續(xù)擴(kuò)大。此外,地理位置和空間聯(lián)系對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂起到了不可忽視的作用,由于各個(gè)地區(qū)具有獨(dú)特的資源稟賦、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、制度安排等經(jīng)濟(jì)發(fā)展要素,而這些要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂的影響存在地區(qū)差異,這一點(diǎn)在俱樂(lè)部分析中得到驗(yàn)證,因此,將這種空間異質(zhì)性納入分析框架,采用可變系數(shù)的空間數(shù)據(jù)模型對(duì)京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)收斂問(wèn)題的地區(qū)差異性進(jìn)行探索研究,是我們后續(xù)研究的重要方向之一。