中国地区差异与新经济地理因素的关系研究

孙 克，徐中民，聂 坚

(1.赣南师范学院，江西 赣州 341000;2.中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，兰州 730070；3.江西省赣州市沙河工业园区管理委员会，江西 赣州 341000）

0 引言

缩小地区差距，实现区域经济均衡协调发展，是全面建设小康社会、构建社会主义和谐社会的关键。因此，有必要认真分析引起中国经济在空间不均衡分布的深层次原因，这对我国实施区域均衡发展战略和经济空间结构的调整与优化，缓解效率与公平之间的矛盾都具有重要意义。最近十多年兴起的新经济地理学在解释经济产业集聚和地区间差距方面获得了巨大的成功。该理论认为[1-6],一个地区如果临近大的消费市场（市场潜力）和要素供给市场（供给潜力），则这个地区将吸引企业投资，扩大生产，使用更多的生产要素（劳动力、土地、资金、中间品），造成要素紧缺，从而使这个地区要素价格提高，这将进一步吸引其他地区的要素流入，而要素的流入又会扩大这个地区的消费市场和要素供给市场，这将又会吸引更多的企业投资，如此循环，就实现了区域经济的自我强化累积过程。由此可见，市场潜力和供给潜力，这两个新经济地理因素对地区差异（地区工资和经济差异）的形成具有重要作用。

本文拟采用Redding和Venables(2004)的双边贸易引力模型来确定中国省级地区的市场潜力和供给潜力,以期定量揭示我国省级地区的市场和供给潜力的空间格局,接着实证计量分析市场和供给潜力与地区工资和经济差异的数量关系,在此基础上探讨市场与供给潜力对我国地区差异的影响及政策启示。

1 理论模型

1.1 新经济地理模型

Redding和Venables(2004)使用的经济地理模型综合考虑了利润最大化为目标的企业区位选择行为、垄断竞争、规模报酬递增和冰山运输成本等因素,是一个基于标准的新经济地理贸易理论的一般均衡模型。

假设研究区域有R个地区，每个地区的企业具有规模报酬递增特征，且生产的产品互不相同，每种产品既是消费品也是中间投入品，产品间的价格替代弹性为常数σ，这样产品需求量符合不变替代弹性函数（CES）即公式为：

式中，Uj是j地区产品的综合需求量指数，ni表示i地区的产品种类数目，xij是j地区对i地区的某种产品的需求量，注意这里有个假定就是在均衡的情况下，j地区对i地区生产的每种具有相同的需求量。给定每个地区的支出（或收入），及产品价格，根据效用最大化（支出最小化）原则，可以确定地区间的某种产品的贸易需求量，即：

从生产供给方面来看，设地区i的典型企业的生产利润为πi，则利润公式为：

将（4）式确定的价格pi代入（3）式，可以获得新的利润函数：

假定某个产业在赢利或亏损时企业可以自由进入或退出，即零利润假设，因此，在零利润条件下，每个企业的生产量都为ˉ≡(σ-1)F，结合（2）式，可以得到：

利用（4）式的利润最大化价格pi，可以得到一个有关于地区工资的方程式即：

等式（7）间接地说明了一个企业在均衡情况下能够承担的最大工资额。它与各地距离加权的市场容量和有关（等式的右边）。另外，根据等式（2）确定的一种产品的各地需求量的关系，由于每种产品的需求量都是相等的，因此可以汇总各种产品的需求量，然后乘以价格就可以得到产品的地区间贸易价值流，即：

等式（8）的右边暗含了需求和供给两种因素。因此，可以定义：

其中，mi，si分别表示i地区的市场潜力因子和供给潜力因子，这样（8）式就变为：

进一步，从需求和供给角度可以定义产品输出地区的市场潜力（消费市场接近度）MAi和产品输入地的供给潜力（产品生产地接近度）SAj，即：

根据式（11）中SAj的定义，又可以重新定义产品价格指数Gj即：

利用等式（7）、（9）、（11）、（12）可以将工资方程式重写为一个市场潜力和供给潜力的函数即：

式（13）中A为一个联合常数，可以由（7）式得到。

为了便于进行实证分析，可以将冰山成本因子Tij定义为：

式中，ξ是结构因子，distij是i和j地区间的距离，bordij是邻接变量，如果i和j相邻，则bordij为1，否则为0，ownij表示区内贸易变量，如果贸易是在区内进行则为1，否则为0。这个冰山成本因子考虑了地区的邻接效应、距离效应及区内贸易效应。结合（14）式，对式（10）、（13）分别取自然对数，则：

式中，Xij=nipixijTij表示i地区发送给j地区的价值型贸易量，δ0、ζ是联合常数，可由等式（10）、（13）变形获得，其中δ0暗含了ξ结构因子，φi≡lnSi,Ψj=lnmj，理论上可以预期δ1为负数，而δ2、δ3应该为正。等式（15）是对数线性形式，只要将其写成随机形式，就可以很方便的用于实证计量分析。

1.2 贸易流估算模型

现有中国统计内容中，只有各省市（区）的对外进出口数据，而没有各省市（区）的贸易流量数据，因此各省市贸易流数据的获得只能是通过一些合适的方法进行推算。由于目前能够收集到的对推算地区间的贸易流量有直接意义的资料只有《中国交通年鉴》中公布的各年度的分省份的铁路运输货运资料，其中该资料表明了铁路货物在全国范围内的流向和流量，而其他的分省统计资料和部门资料都没有关于商品地区间流向信息的数据。所以交通年鉴中的数据成为推算各省市（区）贸易流量的基础性资料数据。本文将采用Leontief&Strout(1963)研制的引力方程来估算各省市（区）贸易流量数据，具体模型公式为[7]：

其中，Si为i地区的总供给量（生产总值），Dj为j地区的总需求量，Qij为地区间贸易摩擦系数。在实际计算中，一个地区的生产总供给量（S）和总需求量（D）可以近似地认为就是当地的GDP，因为GDP的核算既有生产法（供给角度）也有支出法（需求角度）。摩擦系数Q的确定有不同的数学方法，运输量分布系数是一种比较科学且又实际可行的方法，该方法假定从某一地区向其他地区的物资输送量的分配比例与物资中重要产品的分配比例存在近似性，这个分布系数可以被近似看成地区间产品流动的摩擦系数Q。因此用分布系数的计算公式就可以间接得到摩擦系数的值，其公式为[8]：

式中，Hij是i到j的重要产品运输量（铁路运输量），Hio是i地区总的发送量，Hoj是j地区总的到达量，Hoo是全部地区总的发送量。

2 实证研究

2.1 数据来源

文中采用2008年中国各省市（区）的横截面数据，数据均来源于2009年的《中国统计年鉴》和《中国交通年鉴》。考虑到西藏自治区及海南省的数据缺失，本文将其从样本中剔除，以保证数据的一致性，这样文中共采用29个省份的样本数据。其中距离数据来自2005年《中国交通地图册》，省份面积数据来自网站(www.xzqh.org)。

2.2 市场潜力与供给潜力估计

2.2.1 估计方法说明及结果

式中，IMAi、EMAi分别是本地市场潜力和外地市场潜力，ISAi、ESAi是本地供给潜力和外地供给潜力。最后将估计得到的系数δ1、δ2、δ3代入公式（18）就可以获得各地区的市场潜力和供给潜力值（表2）。

2.2.2 估计结果分析

（1）初步结果分析

从表1中面板估计结果可以看出，方程式的拟合优度较高（R2=0.83），说明此模型的解释力较好。同时距离系数（δ0）、边界系数（δ2），都能通过1%的显著性检验，且它们的符号值都符合理论预期，这说明各地区的贸易确实存在距离和边界两种效应。具体来说就是，贸易双方的距离越远，则贸易量就少，而若贸易双方是相邻地区，则贸易量就大。另外，区内贸易因子系数（δ3）符号虽然为正符合理论预期，但它的精确概率为 0.217，不显著，这说明区内贸易因子对贸易的影响作用很有限，其可能是通过距离因素而间接对贸易发生影响。

表1 面板估计结果

表2 中国各地区的市场潜力与供给潜力值

对比分析表2中的市场和供给潜力数据，可以发现，在市场潜力排名中，前五名分别是上海、浙江、江苏、广东、安徽，这些地区大部分位于东部沿海，倒数前五名则是新疆、黑龙江、青海、内蒙古、宁夏，这些省份大部分是西部省份；在供给潜力的排名中，前五名分别是上海、江苏、浙江、北京、安徽，而后五名则是新疆、青海、宁夏、甘肃、内蒙古，这和市场潜力的排名大同小异。事实上，东部沿海地区是中国经济最活跃的地方，其GDP产值在全国具有重要地位，境内人口与生产企业密集，其市场和供给潜力自然就大，而西部地区，其经济落后，境内人口和生产企业密度较低，市场和供给潜力自然就低。上海是中国经济的龙头，其国土面积只有6340.5平方公里，但其境内企业及交通网密集，各种经济要素流动频繁，2008年每平方公里GDP产值达到21604.21万元，居全国第一，高产值产生高需求高供给，其市场和供给潜力居全国第一就不足为奇，而新疆由于地处偏僻，加之地广人稀，其内部贸易需求不旺，跟内地省份贸易联系也不紧密，其市场与供给潜力自然就低。

（2）描述性空间关系分析

根据新经济地理学理论，可以得出市场和供给潜力的分布格局决定工资、经济发展水平的空间分布的结论。为了验证这个结论，直观准确地把握市场和供给潜力与工资、经济发展水平的空间关系，可以将各省市（区）市场和供给潜力与年均工资、人均GDP数据分别综合显示在地图上（图1、2）。

图1 市场潜力与工资、人均GDP的空间关系

图2 供给潜力与工资、人均GDP的空间关系

从图1、图2可以看出，中国大部分地区都属于Low_Low和High_High地区，只有少数省份属于Low_High和High_Low地区，这说明市场和供给潜力跟地区的工资、经济发展有一定的正相关性。其中就图1而言，北京、江苏、上海、浙江、广东五个地区市场潜力和工资、经济发展水平都高属于High_High地区；而安徽具有较高市场潜力但经济发展水平较低，属于High_Low地区；青海的市场潜力低，经济发展水平也低，但其工资水平较高，故其在工资关系上属于Low_High地区，而在经济发展关系上属于Low_Low地区；而辽宁、山东、福建则相反，其在工资关系上属于Low_Low地区，而在经济发展水平上属于Low_High；天津的市场潜力较低但其工资、经济发展水平较高，属于Low_High地区，其余地区都属于Low_Low地区。图2中供给潜力的分布格局跟图1大致相同，只是山东由于具有较高的供给潜力和经济发展水平，较低的工资，因此在工资关系上属于High_Low地区，而在经济发展水平上属于High_High地区，天津具有高供给潜力和高工资、高经济发展水平属于High_High地区。值注意的是，属于“双低”的地区大约占全部地区的65%，而“双高”地区只有17%，这表明目前中国经济发展水平存在两极分化的趋势，而且“中心—外围”的经济空间格局也隐约可见，这就是以东部沿海省市为中心，而以中西部省份为外围。总体来说，中国地区的市场和供给潜力在空间分布上，呈现东高西低的格局，这与中国工资和经济空间的分布格局大体一致。这似乎可以证明“高市场和供给潜力，高工资和经济发展水平”的结论。当然以上这些很大程度上只是现象描述，为了精确确定市场和供给潜力对工资和经济发展的数量影响关系，还有必要对其进行计量分析。

2.3 工资与经济发展水平的计量分析

2.3.1 估计说明

利用表2提供的市场潜力和供给潜力数据就可以对等式（15）中的第二个工资方程式进行估计，将工资方程式改写成随机形式即：

式中，εi是随机误差，gdpi是i地区的人均GDP。式（19）和（20）是从新经济地理学理论出发，推导构建的模型，主要是为了判断地区市场和供给潜力跟地区的工资和经济发展水平是不是存在真正的相关性，也就是为了检验新经济地理学理论的适用性和正确性。但由于地区市场潜力和供给潜力存在很高的相关性，相关系数达到0.966，这样在对等式（19）和（20）进行估计时会产生很严重的共线性问题，因此本文采取分别单独估计市场潜力和供给潜力对工资和经济影响的策略，为了进一步弄清市场和供给潜力对工资或经济的影响到底是来自本地的市场（IMA）和供给潜力(ISA)，还是来自外地的市场（EMA）和供给潜力（ESA），本文又分别单独计量估计了本地和外地的市场和供给潜力对工资和经济的影响。另外，由于工资和人均GDP数据是来自区域的数据，而不同的区域存在空间相关性，这也会对模型的估计结果产生影响，因此有必要对传统方法（OLS）估计的结果残差进行空间相关性检验，然后决定采用合适的估计方法[9，10]。当然影响地区工资和经济的因素，除了市场潜力和供给潜力外，还有其它因素，因此有必要在计量模型中加入相应控制变量来控制这些因素的影响，同时这也可以达到对市场和供给潜力的作用进行稳健性检验的目的。本文主要引入市场化程度、人力资本和气候因素等作为控制变量。

2.3.2 估计结果分析

计量分析的结果见表3。通过对比分析表中数据可以发现：①与新经济地理学的预期一样，地区市场潜力和供给潜力对中国地区工资水平和经济发展水平均具有显著的正向影响，说明临近消费市场和要素产品供给市场的地区，确实具有高的工资和经济发展水平。地区市场潜力和供给潜力系数在各个模型中都为正，且其精确概率P值都为0，其显著性不容置疑。②本地市场和供给潜力对当地的工资和经济发展有显著贡献，而外地市场和供给潜力对当地的工资和经济发展没有显著影响。这可能一方面由于中国幅员辽阔，地形复杂，交通设施还不是很发达，这就形成外地产品不易进入本地，或者可以进入但成本却提高了从而其产品没有竞争力，同时本地的产品也不易销往外地的困境，即地区产品只能在近域或局部销售，或只能依靠本地自产自销；另一方面就是可能存在地方保护主义，本地企业比外地企业对当地的就业、税收和财政收入贡献更大，往往更能得到当地政府的政策和资金方面的扶持，产品在当地市场的销售也更便利，而对外地企业的产品当地政府很可能会设置较高的门槛，这也使外地企业的产品不易进入本地市场。事实上，在中国确实只有少数企业是全国知名的，其产品可以畅销全国，大部分企业都仍是区域性的，其产品只在当地销售。③地区溢出效应显著。在大部分模型中，空间项系数都显著为正，这说明对一个地区的工资和经济发展来说，其周边地区的工资或经济水平对其有正向影响。④市场化程度和人力资本对地区的工资和经济发展没有显著影响，而气候因素对工资水平没有显著影响，但对当地的经济发展却有一定的正向影响，其精确概率p值为0.03，可以通过5%显著性水平检验。有趣的是，虽然总体来说，控制变量的影响并不显著，但考虑了控制变量的模型其空间相关性却降低了，甚至在供给潜力模型中变得不显著了，这可能意味着空间溢出效应产生的源泉可能跟这些控制变量有关，而气候因素的系数较显著，因此跟气候因素有关的可能性最大。

表3 OLS、SEM、SAR模型估计结果

3 结论和启示

本文利用中国2008年的横截面数据，采用Redding和Venables的双边贸易引力模型来确定中国省级地区的市场和供给潜力，并对中国地区工资和经济差异的形成原因进行了实证检验，结果发现：①市场和供给潜力的空间分布与工资和经济发展水平的空间分布具有密切的联系,总体呈现东高西低的分布格局。非农产业向东部沿海省份的集聚促使了东部地区制造品和服务的高潜在需求和供给能力的形成,而这种集聚效应又通过循环累积机制促成了产业在东部地区的路径锁定,进一步地拉大了东部与中西部地区的工资和经济发展水平差距。②市场和供给潜力对地区工资和经济差异具有显著的正向影响，其影响主要来自本地市场和供给潜力，而外地市场和供给潜力的影响不显著。这是一个重要的发现，其为新经济地理学提供了来自中国的证据。③地理空间溢出效应显著。④市场化程度、人力资本对地区工资和经济差异没有显著影响，而气候因素对地区工资和经济差异有显著影响。

本文对于思考中国地区间差距的问题提供了一些启示。加强区域经济合作，消除区域壁垒，同时大力改善地区的交通条件，充分利用本地和外地两个市场，可以实现区域经济的协调发展。地区的市场潜力和供给潜力只是一种潜在的需求和供给，加强区域间的经济合作、消除区域壁垒和改善区域的交通条件，可以有利于这种潜在的需求和供给转化为实际的需求和供给。最后需要指出的是，西部地区普遍本地市场和供给潜力较小，其外地市场和供给潜力相对较大，但由于西部地区距离沿海经济发达地区较远，其外地市场和供给潜力很难转化为实际需求和供给，因此对于广大的西部地区而言，注重培育发展本地区的内部市场需求和供给能力，或许是实现经济发展的一个现实选择[11-12]。

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