谢忠秋
区域经济复杂适应能力差异的测度与实证研究*
——基于全国主要城市及苏锡常的数据
谢忠秋
(江苏理工学院商学院,江苏常州213001)
本文通过复杂适应能力概念界定和模型构建,运用全国主要城市和苏锡常等38个城市相关数据,在计算出复杂适应能力的基础上,实证分析其特征以及对区域经济差异的影响程度。结论显示:我国各区域经济主体的复杂适应能力总体水平依然较低,且差异较大;但动态上绝大多数城市均有不同程度的上升;我国各区域经济主体复杂适应能力分布表现出与我国各区域经济发展水平分布相吻合的基本分布;无论是区域经济主体复杂适应能力,还是“流”入复杂适应能力、“流”出复杂适应能力,均对人均GDP 具有显著的正向促进作用,且体现出影响方式不同、影响水平不同等明显的区域性特征。
区域经济;复杂适应能力;计量模型;实证分析
关于区域经济差异,国内外学者进行了长期广泛的研究,主要表现为:一是方法林立,如标准差、极差等绝对差异测算法和洛伦茨曲线、泰尔指数等相对差异测算法(吴爱芝,杨开忠,李国平,2011)以及马尔科夫转移矩阵(Sakmoto等,2008)、空间计量模型(潘文卿,2010)等[1]。二是成因种种,有空间集聚说(Fan and Scott,2003)、技术进步说(Lucas,1988)、外商直接投资(FDI)说(魏后凯,2002)、产业结构调整说(郑玉歆,1993)、人力资本说(闫淑敏等,2002)、贸易开放度说(Romer等,1986)、比较优势自生能力说(林毅夫等,2003)、地区发展战略说(胡鞍纲等,1995)等。三是特征不一,有东、中、西三大地区存在条件收敛(周业安、章泉,2008)、地区层面表现为俱乐部收敛特征(潘文卿,2010;覃成林,2012)。[2]我国地区经济趋同与否仍是个有待回答的问题(Sakmoto,2008)等。
显然,它们极大地繁盛了区域经济差异的研究。但值得注意的是,这些研究更多地是将区域经济差异置于单一要素的框架内进行,而忽视了区域经济是一个复杂适应系统(CAS)这一根本特性。事实上,作为复杂适应系统的区域经济,显现出主动性、适应性和非线性等诸多特征。区域经济具有主动性,能够感受环境,感知外界信息刺激,自我学习,通过学习来调整自己的行为;具有适应性,能够寻找和创建相互适应并共同适应外部环境所需的行为规则,不断地对资源进行分配,使之更好地适应环境;具有非线性,显示支配主体聚集的相互关系以及主体与环境之间的关系不再简单,而是更为复杂的一种非线性关系。诚然,这些特征在不同的区域之间,客观存在着主动性够与不够、适应性强与不强等之间的差异,即不同区域经济复杂适应能力之间的差异。迄今为止,将复杂适应能力与区域经济差异相结合研究的文献还几乎没有。
基于此,本文将通过复杂适应能力概念的界定和模型的构建,运用全国主要城市和苏锡常三市的相关数据,计算复杂适应能力,并在此基础上,实证分析其特征以及对区域经济差异的影响程度,以在复杂适应系统(CAS)的框架中得出一些有益的结论。[3]
式中I为“流”入复杂适应能力;k0为质量系数;Ai为x1、x2、x3……xn的权重,ui为x1、x2、x3……xn的隶属度。
2.明确一个主体向环境或另一主体输出的“流”出量为多少?为简便计,我们假设:一个主体向环境或另一主体输出的各种要素的“流”出量,分别为y1、y2、y3……ym,转换为“流”出复杂适应能力,借鉴信息量计算方法则有下列公式:
复杂适应能力是指作为复杂适应系统的区域经济主体在一段时间内,适应环境或另一主体的力度。事实是,相比于那些区域经济发达或较发达地区,落后或较落后地区正是在应对市场环境和管理对象的力度上较低,即复杂适应能力较低,才导致了其在实力、竞争力上的较弱。因此,有必要从复杂适应系统适应能力的视角深入研究我国区域经济的发展和差异问题,这具有较好的理论实践意义和现实意义。
复杂适应系统认为,以主体为节点,以相互作用为边,主体间发生着物质、能量与信息等要素的流动(称之为“要素流”或“流”),表现为两方面:一是要素的“流”入,即一个主体能否从环境或另一主体那儿得到“流”的流入,显然,是“流”入量越多越好;二是要素的“流”出,即一个主体又能否向环境或另一主体进行“流”的流出,诚然,是“流”出量越大越好。在关系上,“流”入和“流”出之间是一种非线性关系。由此决定,其关于复杂适应能力计量的实质就是:[4]
1.明确一个主体从环境或另一主体获得的“流”入量为多少?为简便计,我们假设:一个主体从环境或另一主体所获得的各种要素的“流”入量,分别为x1、x2、x3……xn,转换为“流”入复杂适应能力,借鉴信息量计算方法则有下列公式:
式中S为“流”输出复杂适应能力;h0为质量系数;Bj为y1、y2、y3……ym的权重,θj为y1、y2、 y3……ym的隶属度。
3.明确复杂适应能力高低的度量。分两种情形:
(1)一个主体的情形。如果其“流”出复杂适应能力大于“流”入复杂适应能力,则可以认为,其主体复杂适应能力高,否则认为低。即有:
(2)两个主体进行比较的情形。考虑“流”出复杂适应能力与“流”入复杂适应能力之比后的相对值,即有:
综合上述分析,最后我们得到复杂适应能力的计量模型为:
(一)指标体系构建
1.反映“流”入量的指标体系构建。就一个主体而言,要素“流”入主要有人、财、物等的流入。考虑到指标数据的可搜集性和可比性,着重选取以下几个指标以反映要素“流”入量:
(1)反映资金“流”入的指标:人均城乡居民储蓄年末余额(万元/人)(x1)——该指标反映一个区域经济主体来自于自身资金的最大供给状况;
(2)反映财力“流”入的指标:人均地方财政预算内支出(万元/人)(x2)——该指标反映一个区域经济主体自身财力的主要需求状况;
(3)反映商品“流”入的指标:人均社会商品零售总额(万元/人)(x3)——该指标反映一个区域经济主体自身商品的主要需求状况;
(4)反映物质“流”入的指标:人均货物运输量(吨/人)(x4)——该指标反映一个区域经济主体自身物质的主要需求状况。
2.反映“流”出量的指标体系构建。就一个主体而言,要素“流”出主要是产品的流出。考虑到指标数据的可搜集性和可比性,本文选取以下几个指标以反映要素“流”出量:
(1)反映总产品“流”出的指标:人均国内生产总值(GDP)(万元/人)(y1)——该指标反映一个区域经济主体总产品流出的状况;
(2)反映总财力“流”出的指标:人均地方财政预算内收入(万元/人)(y2)——该指标反映一个区域经济主体总财力流出的状况;
(3)反映产品向国外“流”出的指标:人均货物进出口总额(百美元/人)(y3)——该指标反映一个区域经济主体产品向国外流出的状况;
(4)反映产品向在岗职工“流”出的指标:在岗职工平均工资(万元/人)(y4)——该指标反映一个区域经济主体产品向在岗职工流出的状况。
(二)数据来源
1.全国主要城市和苏锡常三市的人均数据均依据总额数据除以年末总人口计算而得。
2.全国主要城市各指标总额数据均来自中国统计局网站《统计数据》、《数据查询》、《国家数据》、《地区数据》、《主要城市年度数据》,苏锡常三城市总额数据均来自《江苏统计年鉴2014》。
(三)权重、隶属度、质量系数计算
1.权重计算。运用离散系数法计算,结果为“流”入各指标权重2012年分别为28、29、19、24,2013年分别为28、28、21、23;“流”出各指标权重2012年分别为18、21、56、5,2013年分别为17、20、54、9。
2.隶属度计算。对越大越优指标,有:
对越小越优指标,有:
q为距离参数。本文取q=1。使μi或θj的取值在(p,p+l)之间。本文p取0.6,l取0.3。
3.质量系数计算。“流”入质量,应结合“流”出,表现为“流”出与“流”入之比。为简便计,“流”出仅以人均国内生产总值为代表,计算出“流”出与“流”入之比,再以各“流”入指标权重进行加权平均,最终得出区域经济主体“流”入质量系数k0。“流”出质量,则应考虑其对全社会的贡献,表现为某一“流”出与与全国该“流”出之比,再以各“流”出指标权重进行加权平均,最终得出区域经济主体“流”出质量系数h0。
(四)计算结果
(五)若干分析
1.总体分析。我国各城市区域经济主体复杂适应能力总体水平较低。2012和2013年,区域经济主体复杂适应能力的平均值分别为0.75和0.87,均没有达到1。而且在38个城市中,区域经济主体复杂适应能力大于1的,无论是2012年还是2013年,仅有5个城市,比例不及15%。究其原因,其实质是主体的要素流自身所具有的活力以及内部运动和变化的强度较弱。
2.动态分析。比较2013年与2012年的区域经济主体复杂适应能力,发现除上海、北京、昆明、乌鲁木齐、重庆、广州、呼和浩特等7个城市下降外,其余31个城市则在上升,其中上升最快的是西宁和苏州,增长率超过或接近140%;此外,增长率在40%以上的城市有3个,在20%以上的城市有3个,在10%以上的城市有12个,表明各区域经济主体的主动性和要素流的活力得到了进一步的迸发,聚集(这里的聚集与城市经济学中的聚集经济概念不同,不是单指空间层面的靠近,它强调的是主体间通过一种非线性的结合形成一种更大的主体)功能发挥日益强大,正朝着适应环境和其他主体协调发展的方向发展。[5]
3.差异分析。一是我国各区域经济主体复杂适应能力之间的差异较大。以2012和2013年平均值为限,2012和2013年,有多达31个城市低于其平均值,比例高达80%以上;38个城市的离散系数更是在194.93%和189.56%以上。二是区域内部的差异较大。次序依次为东部地区最大,2012、2013年离散系数分别高达153.37%和147.71%;西部地区其次,2012、2013年离散系数分别为40.57%、37.30%;中部地区最低,2012、2013年离散系数分别为21.33%、29.80%。上述所呈现出的这一特征,基本与我国各区域经济发展水平的分布相吻合。运用复杂适应系统理论加以解析,这是由于我国各区域经济主体在经济发展进程中所形成的“内部模型”不同而引起的。[6]
反映区域经济差异最常用的指标是人均GDP。为此,以人均GDP为被解释变量,以区域经济主体复杂适应能力、“流”入复杂适应能力、“流”出复杂适应能力为解释变量,运用面板数据分析技术分析解释变量对被解释变量的影响。
1.计量模型设定
为检验和确定全国范围和东、中、西部地区各层面区域经济主体复杂适应能力对人均GDP的影响,建立模型1,如下:
模型1:GDPi,t=ci,t+b1sznli,t+μi,t
为进一步分析全国总体和东、中、西部各区域内“流”入、“流”出复杂适应能力对人均GDP的影响效应,建立模型2,如下:
模型2:GDPi,t=αi,t+β1lrnli,t+β2lcnli,t+εi,t
其中GDPi,t代表第i城市第t年的人均GDP、lrnli,t代表第i城市第t年的“流”入复杂适应能力、lcnli,t代表第i城市第t年的“流”出复杂适应能力、sznli,t代表第i城市第t年的区域经济主体复杂适应能力、μi,t、εi,t代表随机扰动项。
2.模型检验
(1)Hausman检验。经检验,模型1之全国模型和模型2之全国、东部、中部地区,建立固定影响模型;而模型1之东部、中部、西部地区模型以及模型2之西部地区则建立随机影响模型。
(2)模型设定形式检验。经检验,模型1之全国、东部地区和模型2之全国、东部、中部、西部地区应采用不变系数模型,而模型1之中部、西部地区应采用变系数模型。
由于横截面个数大于时序个数,所以采用截面加权估计法(Cross Section Weights)。
互质阵列是一种非均匀稀疏阵列,所以阵列流型A不满足范德蒙矩阵的形式,此时方向向量a(θi)=(1,e-jMπsinθi,e-jNπsinθi,…,e-j(2M-1)Nπsinθi)T,为了充分利用阵列的稀疏特性,对接收信号协方差矩阵进行列向量化处理如式(5)所示
3.全国以及分区域城市实证结果(*)
(1)全国38个城市实证检验结果
模型1:GDPi,t=6.845+3.026sznli,t
模型2:GDPi,t=-0.587+4.523lrnli,t+1.140lcnli,t
可以看到,无论是区域经济主体复杂适应能力,还是“流”入、“流”出复杂适应能力均对人均GDP具有显著的正向促进作用。
(2)东部地区19个城市实证检验结果
模型1:GDPi,t=9.130+2.187sznli,t
(3)中部地区8个城市实证检验结果。见表1。
(4)西部地区11个城市实证检验结果。见表2。
可见,之于各区域,区域经济主体复杂适应能力以及“流”入、“流”出复杂适应能力与人均GDP之间也具有显著的正相关关系。但上述三个区域也表现出了一些区域性的特征。[7]
(1)影响方式不同。之于模型1,东部地区建立固定影响模型,中西部地区则建立随机影响模型;东部地区采用不变系数模型,而中西部地区则采用变系数模型。这表明在东部地区,区域经济主体复杂适应能力已成为经济发展的一支较为稳定的力量;而在中西部地区,区域经济主体复杂适应能力效应的发挥还处于一种不太稳定的状态。
表1 中部地区8个城市实证检验结果
(2)影响水平不同。模型2显示,“流”入复杂适应能力对人均GDP的影响系数,全国、东部、中部、西部地区的水平分别为4.52、3.52、4.95、3.91,表现出东部、西部地区低于全国平均水平以及东部地区低于中部、西部地区水平。“流”出复杂适应能力对人均GDP的影响系数,全国、东部、中部、西部地区的水平分别为1.14、0.87、3.77、4.00,表现出东部地区不仅低于全国平均水平,而且低于中部、西部地区的水平。这结果表明,在中西部地区,无论是提高“流”入复杂适应能力,还是提高“流”出复杂适应能力,其效应都要比东部地区来得更大、更明显。[8]
表2 西部地区11个城市实证检验结果
(一)研究结论
1.总体看,我国各城市区域经济主体的复杂适应能力总体水平较低,且差异较大。其原因在于经济增长质量(质量系数比值)较低以及差异较大。
2.动态看,我国各城市区域经济主体复杂适应能力除少数城市外,绝大多数城市均有不同程度上升。其原因在于绝大多数城市的经济增长质量(质量系数比值)有了明显改善。
3.分布看,我国各城市区域经济主体复杂适应能力分布表现为东部地区、中部地区、西部地区逐渐递减的基本格局,这与我国各城市区域经济发展水平的分布相吻合。
4.无论是区域经济主体复杂适应能力,还是“流”入复杂适应能力、“流”出复杂适应能力均对人均GDP具有显著的正向促进作用。表明各类复杂适应能力的确是影响区域经济发展差异的不可忽视的重要因素。
5.无论是区域经济主体复杂适应能力,还是“流”入、“流”出复杂适应能力对人均GDP差异的影响具有明显的区域性特征:一是影响方式不同,二是影响水平不同。
(二)政策建议
不断缩小区域经济发展差异,关键在切实提高区域经济主体以及“流”入、“流”出复杂适应能力,核心在经济发展模式转型。为此,各区域经济主体有必要:
1.“标识”增长质量,实现经济发展目标转型。在经济新常态下,环境承载能力已经达到或接近上限,人民群众不再仅仅满足于收入和物质的增长,而是对良好生态环境有着迫切的期待,对保证产品质量安全有着急切的需求,这就要求我国各区域经济主体必须顺应人民群众的意愿,在发展目标上实现向满足人民群众生命安全、生活幸福转型。而要做到这一点,就必须将推动形成绿色低碳循环发展新方式,不断提高经济增长质量作为一种贯穿始终的“标识”或一面旗帜,以引导主体辨别方向,引领主体加快聚集,促进主体选择性相互作用,揭示层次的产生,获得不以自然资源消耗为前提的经济增长。[9]
2.强化“内部模型”,促进经济发展体制机制转型。作为具有主动性和适应性的各区域经济主体正是通过“内部模型”指导着自身的行动,使之更好地适应环境。随着传统产业供给能力大幅超出需求,数量扩张和价格竞争不再,各类隐性风险日益显性,全面刺激政策的边际效果明显递减等整个市场环境的剧烈变化,各区域经济主体的“内部模型”也必须要发生相应的变化,使之成为具有“活”的、生长和发展前途的机制:在产业组织上,实现产业组织向生产小型化、智能化、专业化的转型;在资源配置上,实现提高资源配置效率向深化改革开放,加快形成统一透明、有序规范市场环境的转型;在化解风险上,实现各类风险化解向建立健全标本兼治、对症下药体制机制的转型;在调控方式上,实现宏观调控方式向全面把握总供求关系新变化,科学进行宏观调控的转型。
3.加快功能聚集,推动经济发展动力转型。聚集功能较强的区域经济主体,由于多次聚集,形成了大规模以及更大规模的介主体、介介主体,使得其在环境面前不再脆弱,而涌现出原来主体所不具备的协调性、适应性和持存性等特质。因此,对于聚集功能较弱的各区域经济主体,在今后经济新常态下的发展中,当以强化人力资本质量和技术进步等要素流的聚集功能,使之通过相互之间的耦合聚集为突破口,推动经济发展动力由要素规模驱动向创新驱动转型,让创新成为驱动发展新引擎,形成大规模以及更大规模的介主体、介介主体,以不断涌现和提升主体的协调性、适应性和持存性等特质。[10]
4.增强要素活力,助力经济发展路径转型。经济新常态一方面是模仿型排浪式消费阶段基本结束,传统产业相对饱和,全球总需求不振,我国低成本比较优势也发生了转化。另一方面是,多样化消费渐成主流,保证产品质量安全、通过创新供给激活需求的重要性显著上升;基础设施互联互通和一些新技术、新产品、新业态、新商业模式的投资机会大量涌现;同时我国出口竞争优势依然存在,高水平引进来、大规模走出去正在同步发生。这一切意味着在今后的区域经济发展中,要更多地关注其自身各要素流,如消费、投资、出口等的发展变化,不断增强这些要素流运动和变化的强度,使其更具有活力,而不只仅仅强调外部原因推动的作用。一条可行的路径就是,采取正确的消费政策,释放消费潜力,使消费继续在推动经济发展中发挥基础作用;善于把握投资方向,消除投资障碍,使投资继续对经济发展发挥关键作用;加紧培育新的比较优势,使出口继续对经济发展发挥支撑作用。
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(责任编辑明笃)
F127
A
1001-862X(2015)06-0082-006
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教育部人文社会科学研究一般项目(12YJA790153)
谢忠秋(1964—),江苏镇江丹徒人,江苏理工学院商学院教授,主要研究方向:统计基本理论与方法及其应用。