中国农村经济发展区域差异的空间计量分析

曹志文吴志远（江西农业大学经济管理学院，江西南昌330045；中共江西省委党校经济学教研部，江西南昌330003）



中国农村经济发展区域差异的空间计量分析

1曹志文2吴志远
（1江西农业大学经济管理学院，江西南昌330045；2中共江西省委党校经济学教研部，江西南昌330003）

文章利用1981-2010年中国农村地区人均GDP数据，采用空间计量分析方法对中国农村经济发展区域差异的空间格局演化进行研究，通过空间自相关分析获取了反映空间集聚现象的观测值。分析结果显示，中国各省区农村经济发展存在显著的空间自相关，且空间上的集聚现象并未显示出整体上升态势，而是呈现一种周期性波动的现象。根据空间集聚类型的特点可以看出，HH型和LL型空间集聚现象是农村地区空间自相关的主要特点，且HH型空间集聚地区主要集中在东部沿海省份，LL型空间集聚地区则大多数为西部内陆省份。从局部地区空间自相关分析可以看出，虽然农村地区经济发展水平相对滞后，但仍然有部分区域表现突出。

农村经济；区域差异；Moran′s I指数；空间集聚

经过改革开放30多年的高速发展，中国社会经济取得了举世瞩目的成就。但是发展过程中不可避免地遇到了一些制约因素，地区发展不平衡已经成为最为重要的因素之一，特别是相对落后的农村地区，区域差异更为明显。以往学者关于农村经济发展区域差异的研究侧重于以下几点：有从农村居民收入结构变化、公共产品供给等角度对区域差异进行剖析［1］［2］。也有以某一地区为例，通过设置各类经济指标，研究地区差异形成机制［3］。有些学者研究发现农村劳动力转移对地区差异有着明显的影响［4］。

近些年来，国外学者开始利用空间经济学的分析方法研究区域经济发展问题，并且形成了一些成果［5］［6］。国内学者也逐步涉及到这一领域，有些学者利用全国区域数据进行空间计量分析［7-9］，也有针对某一地区进行分析［10-13］，还有针对城乡差距进行分析［14］，考察农村居民收入的详细剖析［15］。

已有文献对于中国经济发展区域差异问题都有所涉及，但是对农村地区差异问题的研究相对较少［16-18］。鉴于此，本文将利用空间计量分析方法，对1981-2010年中国农村经济发展区域差异的空间格局演化进行研究，在揭示中国农村地区区域差异的同时，试图找出其内在原因。

一、研究方法与数据来源

（一）空间权重矩阵

进行空间分析以及建立空间模型的第一步就是要确定空间权重关系。其通常定义是构建一个二元对称矩阵Wn*n来表示所分析的区域空间关系。

建立权重矩阵思路有距离限定、邻接关系等不同方法［19］。本文采用基于邻接关系的ROOK空间权重矩阵，其定义为：

需要指出的是，由于空间权重矩阵的主观性较强，它是基于对空间关系的模拟，通常情况无法完全反映出空间关系的真实情况。因此，本文基于邻接关系的ROOK空间权重矩阵只是相对合理的选择。

（二）全局空间自相关

全局空间自相关在于描述某一属性值在整个区域的空间特征分布状况，并且判断其在此空间是否具有集聚性，但是这种描述是全局性的，无法了解到空间内部集聚现象。描述全局空间自相关的指标和方法有全局Moran′s I指数、全局Geary′s C指数和全局G系数等［20］。

本文采用全局Moran′s I指数进行分析，反映的是空间邻接的区域观测值的相似程度，计算公式为：

其中n为样本量，及空间区域划分的数量，xi、xj分别是空间区域i和j的观测值，wij即为之前确定的空间权重矩阵，表示其空间邻接关系。全局Moran′s I指数的取值区间为［-1，1］。

计算出全局Moran′s I指数之后，还需要进行显著性检验，一般采用Z检验，其计算公式为：

原假设为空间区域观测值之间不存在空间自相关，备选假设为存在空间自相关。进行显著性检验，其显著性水平即由Z检验的P值来决定：如果P值小于给定的显著性水平（0.1水平、0.05水平、0.01水平），则拒绝原假设，说明存在正向空间自相关；否则，接受原假设，说明存在负向空间自相关。本文中，P值通过随机分布的方法获得。

（三）局部空间自相关

鉴于全局空间自相关指数仅是对一般意义上的空间差异进行说明，并没有全面反映区域内的空间差异问题，如果需要进一步考察区域内部或局部空间集聚现象，局部空间自相关分析必不可少。一方面，当全局空间自相关结果不显著时，可以通过局部空间自相关分析寻找可能存在的部分观测值的显著性；另一方面，当全局空间自相关结果显著时，可以寻找观测值之间是否存在空间异质性、不同观测值之间的关系以及对全局空间自相关的影响程度大小等。局部空间自相关分析可以显示出每个观测值的统计量，包括显著性水平和聚集点分布，对于分析具体区域之间的关系有着重要意义。

本文采用局部Moran′s I指数，计算出每个空间观测值的具体数据。其计算公式为：

计算出局部Moran′s I指数之后，同样需要进行Z检验，其计算公式同（4）。在得出局部Moran′s I指数的同时，还可以通过空间格局的图形得到局部空间区域不同的模式，有以下四种情况：（1）高高型（HH）：高值区域集聚明显。（2）低低型（LL）：低值区域集聚明显。（3）低高型（LH）：低值区域被高值区域包围。（4）高低型（HL）：高值区域被低值区域包围。

（四）数据来源及处理

为了更为准确地描述我国农村经济发展区域差异的变化，选取以省级行政区划为代表的人均农村GDP作为分析数据。鉴于农村GDP目前尚未有统一标准，本文采取目前较为普遍的处理方法，通过第一产业增加值和乡镇企业增加值加总形成农村GDP的最终数据。省级行政区划的处理上，鉴于重庆直辖市成立时间较短，将重庆与四川合并处理，海南省因其与广东省陆上不相邻，所以在空间模型构建时作单独处理，不考虑港澳台地区。数据时间1981-2010年，结合中国经济改革开放的大潮流和区域经济发展的特殊性，本文试图做出较为细致的空间分析。

本文通过ArcGIS软件进行空间模型构建，然后利用GeoDa软件进行空间分析。各省区的第一产业增加值、乡镇企业增加值和农村人口来源于历年的《中国统计年鉴》、《中国农业年鉴》、《中国乡镇企业年鉴》以及各省区统计年鉴。因2010年之后乡镇企业增加值等数据的统计口径调整，取消了乡镇企业增加值这一统计指标，为保持数据的前后一致性，故未采用2010年之后的数据指标。

二、中国农村经济区域差异的空间分析

（一）全局Moran's I指数分析

通过计算全局Moran′s I指数，对1981-2010年考察期内中国省区农村经济发展的整体空间集聚情况进行分析，结果见图1、表1。

图1　 1981-2010年人均农村GDP的全局Moran′s I指数

通过表1可以看出，历年人均农村GDP的全局Moran′s I指数的区间范围都处于［0，1］，且P值均小于0.05，在P=0.05的水平上通过了显著性检验。因此其结果可以拒绝原假设，即认为各省区的农村经济发展存在较为显著的空间自相关。人均农村GDP数值较高的省区趋向于在空间上相邻接，人均农村GDP数值较低的省区趋向于在空间上相邻接。从图1全局Moran′s I指数曲线图可以看出，其指数虽然一直处于［0，1］范围内，且显著性水平有所提升，但是波动性较为明显，基本上呈现出以5年左右的时间为周期上下波动。中国各省区农村经济发展在空间上的集聚现象并未显示出整体上升态势，而是呈现一种周期性波动的现象。

（二）局部Moran's I指数

鉴于全局Moran′s I指数无法全面反映中国农村经济发展区域差异的情况，及其呈现出的周期性波动现象。本文以5年为一周期，选取了1981、1986、1991、1996、2001、2006、2010年局部Moran′s I指数进行详细分析。表2显示了1981、1986、1991、1996、2001、2006、2010年局部Moran' s I指数情况，包括了空间类型以及Z检验P值（P0.05）。表2显示中国过半省区显示出正向的空间自相关，同时也有不少省区显示出负向的空间自相关。

由表2可以看出：

1.在1981、1986、1991、1996、2001、2006、2010年的时间点上，存在显著的空间自相关的省区主要是东部沿海和西部内陆省区。呈现出高高型空间集聚的全部都是东部沿海省区，低低型空间集聚的基本上是西部内陆省区（1986年陕西、河南，1991年河南、湖北、内蒙古，1996年和2001年湖北除外）。说明中国农村经济发展区域差异整体上呈现出不均衡化发展。当然，相关时间点的具体省区也存在变化。高高型空间集聚的省区1981年是上海、浙江，1986年为上海、江苏，1991年仅有天津一地，1996年也只有江苏，进入21世纪，2001年、2006年和2010年都是江苏、浙江、上海三地。这些沿海省区主要是由于政策、历史以及工业化进程等因素一直处于中国农村经济发展的领先地位。特别是进入20世纪90年代之后，沿海省区江苏、浙江、上海的发展一直表现突出。低低型空间集聚则主要分布在西部内陆省份，其中四川在所有的时间点中都一直处于低低型，既有其农村地区经济发展滞后因素影响，也因其农村人口不断增长。新疆、西藏、青海、甘肃则自1996年起就一直处于低低型，其农村经济发展速度较快，但是受限于其经济总量规模，一直也是处于中国农村经济发展滞后区域。

表1　1981-2010年人均农村GDP的全局Moran′s I指数

2.从中国农村经济发展区域空间演化历程来看，高高型集聚显著的省区变化并不明显，1981、1986年有2个省区，1991、1996年只出现1个省区，2001、2006、2010年出现了3个省区（江苏、浙江、上海）。说明中国农村经济发展在改革开放的大背景下虽然增速明显，但是人均GDP数值显示出空间集聚现象并未出现较为明显的改善，其空间集聚程度上下波动较为明显。低低型空间集聚显著的区域在1981年只有3个省区，主要是由于改革开放初期，相对落后地区的空间滞后现象并不明显。1986年省区数量达到了6个，1996年为7个，2001年增加到了8个，2006 和2010年则回落至6个。低低型空间集聚显著的省区数量保持在一个较高的水平，且其中省区变化并不大，说明这些年以来，西部内陆地区的农村经济发展空间自相关处于一种难以突破的瓶颈状态，农村地区经济发展水平很难获得外部力量的支持。低高型和高低型的省区数量较少。

表2　典型年份不同地区空间聚集模式和局部Moran′s I指数

表2　续典型年份不同地区空间聚集模式和局部Moran′s I指数

3.根据各个时间点的局部Moran′s I指数可以看出不同类型省区空间集聚辐射能力大小。高高型空间集聚明显的省区会对周边地区产生正向的辐射效应，其辐射效应的大小可以通过指数值显示出来。1981年浙江和上海两省区为高高型空间集聚，但是浙江局部Moran′s I指数仅为0.0391，其辐射带动作用有限，而上海局部Moran′s I指数达到了2.0180，其辐射周边地区能力更为显著。1986年江苏和上海为高高型空间集聚，局部Moran′s I指数分别达到了1.0770和3.2412，对周边地区正向影响作用十分明显。但是1991年高高型局部Moran′s I指数达到显著水平的省区仅有天津，其他东部沿海省区高高型指数显著性水平无法通过Z检验，显示其对周边地区的辐射作用有限，难以带动周边地区经济发展。1996年也仅有江苏一地达到了高高型空间集聚的显著水平，而且其局部Moran′s I指数也只有0.5560，辐射带动能力仍显不足。2001年、2006年和2010年呈现高高型空间集聚的省区维持不变，为江苏、浙江、上海三地。显示出长三角地区农村经济发展不仅体现了自身的进步（上海2006年局部Moran′s I指数高达5.1400），而且对周边地区的辐射带动作用十分明显。

（三）中国农村经济区域差异的原因分析

1.经济基础的变动。根据上述分析，中国农村区域经济基础是决定其空间差异的主要原因。一般来说，经济基础较好的地区或者拥有较强经济发展潜力的地区，其农村经济发展也会更加突出。1981年呈现高高型和低低型空间集聚显著的地区并不多，说明当时中国农村地区空间差异并不明显，但是随着改革开放不断深入，不同区域的农村经济基础有了较大的改变，东部沿海地区开始成为中国农村地区经济发展的排头兵，经济基础好，拥有良好的自然条件和区位优势，其高高型空间集聚地区也不断增加。而西部内陆地区经济基础较差，虽然拥有诸多自然资源优势，但是因农村人口发展和农业经济发展水平的相对滞后，其低低型空间集聚地区反而不断增加，直到2006年之后有所回落，但仍然保持着7个省区的数量。

2.国家宏观战略的调整。上述分析提到了中国各省区农村经济发展在空间上的集聚现象并未显示出整体上升态势，而是呈现一种周期性波动的现象。这主要是受国家宏观战略调整的影响，特别是改革开放过程中实施的非均衡发展战略。侧重于支持工业化发展的战略导致了农村地区经济发展水平相对滞后，各类资源要素的分配都倾向于工业发展，农村区域整体经济水平难以提升，其空间集聚能力总体较弱。通过前文分析也可以看出，中国农村地区全局Moran′s I指数每经历一段时间的上升后都会出现下跌，1985年经历了第一次下跌，伴随着几年的发展1990年再次下跌，之后1995年和1997年存在两个低值时期，2004年再次出现下降趋势，并且在2008年达到最低值。历年来局部Moran′s I指数除上海外，其他地区空间集聚现象都较不显著，仅有的几个高高型空间集聚显著省区，其辐射带动能力也较为有限。虽然20世纪90年代末，国家开始关注三农问题，提出社会主义新农村建设等举措，2006年之后低低型空间集聚显著的省区数量有所减少（见表2），但是农村区域空间集聚现象的波动性仍然明显。

3.市场化程度的不同。改革开放初期，东部沿海地区利用对外开放的区位优势，不断扩大自身市场规模，引导国内外各类要素向东部沿海地区集聚，不仅推动了东部沿海地区整体经济的发展，也带动了东部沿海地区农村经济的发展。特别是从20世纪80年代开始的东部沿海地区乡镇企业的发展，带动了农村地区市场经济的发展，为其农村经济的崛起提供了重要条件。长三角地区就是典型的代表，1996年仅有江苏一地是高高型空间集聚显著省区，2001年之后江苏、浙江、上海都成为高高型空间集聚显著省区。而中西部地区由于市场经济发展较为落后，市场化进程中各类要素获取困难，市场资源配置效率较低，因此，中西部地区农村经济发展从市场经济受益有限，与东部沿海地区存在差距且呈逐渐扩大趋势，2001年低低型空间集聚显著的中西部省区扩大到了9个。

三、结论与启示

（一）结论

本文利用空间计量分析方法对1981-2010年中国各省区农村经济发展区域差异的空间格局演化进行了详细分析，探讨了各省区农村区域空间集聚现象及其时空演变，并从经济基础、国家宏观战略和市场化程度等方面对造成农村区域空间差异的原因进行了考察，得到以下主要结论：

1.1981-2010年各省区的农村经济发展存在较为显著的空间自相关，且空间上的集聚现象并未显示出整体上升态势，而是呈现一种周期性波动的现象。

2.根据空间集聚类型的特点可以看出，高高型和低低型空间集聚现象是农村地区空间自相关的主要特点，且高高型空间集聚地区主要集中在东部沿海省份，低低型空间集聚地区则大多数为西部内陆省份。工业发展战略的倾向性导致了农村地区经济发展水平相对滞后，空间自相关呈现周期性波动，难以实现较长时期的空间集聚现象，当然，经济基础也是农村地区空间集聚较不显著的重要原因。

3.从局部地区典型时间点的空间自相关分析可以看出，虽然一直以来，农村地区经济发展水平滞后，但仍然有部分区域表现突出，自2001年开始，以江苏、浙江、上海为代表的长三角区域空间集聚显著，对周边地区的辐射带动能力十分突出。此外，中西部农村区域空间低低型集聚显著，且受限于经济总量规模，2010年仍有高达7个省区存在显著的低低型空间集聚。

（二）启示

通过上述分析可知，要改变中国农村经济发展的区域差异，推动农村地区高水平的空间集聚现象更加显著，需要采取以下措施：一是进一步推动农村地区改革开放，工业反哺农业政策实施更应该体现持续性，努力提高农村地区经济发展水平，做大经济总量，避免在低水平空间集聚中周期性波动。二是进一步强化高高型空间集聚显著区域的辐射带动作用，长三角地区农村经济发展对周边地区的影响应该更加明显地体现出全面性、多层次，利用“一带一路”等国家新兴战略，扩大辐射范围；京津冀地区以及广东福建等沿海地区，其空间集聚现象目前并不显著，因此需要继续加强与周边地区的农村经济等各方面的联系，推动市场化进程的共同提升。三是大力推动低低型空间集聚区域的农村经济转型，由于发展落后的农村地区空间集聚周期性波动更加明显，需要在中西部农村地区引入外部经济力量的支持，打造新的经济增长点，努力推动空间集聚水平的提升，实现落后地区的跨越发展。

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（责任编辑：管仲）

曹志文（1990-），男，江西九江人，硕士研究生，研究方向：转型期金融发展；吴志远（1972-），男，江西九江人，教授，金融学博士，硕士生导师，研究方向：货币银行学、政府经济学等。