文 超,张 毅
(1、广东科技学院,广东 东莞 523083;
2、中国地质大学(武汉)经济管理学院,湖北 武汉 430074;
3、华中师范大学城市与环境科学学院,湖北 武汉 430079)
长江中游城市群经济发展差距及其收敛性研究
文超1,2,张毅3
(1、广东科技学院,广东东莞523083;
2、中国地质大学(武汉)经济管理学院,湖北武汉430074;
3、华中师范大学城市与环境科学学院,湖北武汉430079)
经济发展水平差距是衡量一个区域经济发展是否健康平衡的重要指标。本文以我国长江中游城市群31个城市2003-2013年共11年的数据为依据,运用空间差异指标分析其经济发展水平的差距性,同时引入空间误差模型和空间滞后模型对其进行空间回归分析研究其经济发展的收敛性,以综合衡量长江中游城市群过去十多年经济发展的协调性来为该区域今后的发展提供理论支撑。
长江中游城市群;经济发展差距;收敛性
1、研究背景
长江作为孕育华夏文明的母亲河,不仅传承着中华文明的悠久历史,也见证着伟大中国的复兴与发展。新中国成立以来,长江下游的“长三角”地区已经发展成为世界级的大型城市群,其经济发展的总量和质量在国内都屈指可数,多项指标名列前茅;长江上游的成渝城市群也收益于“西部大开发”战略而异军突起,近年来其经济和社会发展增速是后来居上。长江中游城市群,虽在“东部发达西部赶超”的尴尬境遇中凹陷,却也在近年世界经济衰退的大环境中逆势突袭,坚决挑起“中部崛起”的大梁。
长江中游城市群拥有历史悠久、交通便利、经济较强、区位优越和开放交流等方面的先天优势,同时受益于《长江中游城市群发展规划》等多项政策支持,已发展成为仅次于长三角、京津冀、珠三角之后的我国第四大城市群。但同时我们也看到,在经济总量增长的背后,其区域内部经济不均衡的现象日益明显,已经严重影响了该区域未来的协调发展与共享发展。因此,紧盯长江中游城市群区域内部发展的矛盾,测度其区域经济发展的差距,判断其发展趋势的收敛性,将成为制约并影响长江中游城市群未来发展的关键因素。
2、研究方法
(1)多种空间差异指标综合运用研究区域差异程度。衡量区域经济发展水平差距的指标有很多,比较常用的有变异系数、泰尔指数、赫芬达尔-赫希曼指数、和基尼系数等。本文为了综合全面衡量长江中游城市群经济发展差距,将综合采用这四种指标来衡量该区域的经济差距,以客观反映该区域的现实情况。
(2)比较空间误差模型和空间滞后模型研究区域空间关联性及收敛性特征。为了更准确衡量长江中游城市群经济发展差距在时间轴上是否具有收敛性,引入空间计量经济模型,从分析该区域空间关联性入手,进而比较运用空间误差模型和空间滞后模型来分析其区域经济的收敛性特征。
表1 长江中游城市群2003—2013年人均GDP四分位情况
图1 长江中游城市群2003年和2013年人均GDP空间差异比较图
1、区域整体发展水平及差距概况
比较国内外主流分析方法,这里借鉴魏后凯(1997)采用人均GDP作为指标对来衡量我国省域经济收敛性问题。收集长江中游城市群2003—2013年各城市人均GDP的数据,将其整理成四分位数据(如表1)。
从表1可以发现,自2003—2013年以来,长江中游各城市经济发展水平的四分位距每年都在增长,且数据的变异在增大。由于其均值也在增长,所以需进一步考虑长江中游各城市人均GDP的空间自相关性,利用探索性空间数据分析方法作出长江中游城市群2003年和2013年人均GDP空间差异性结构如图1所示。
根据图1不难发现,2013年相比2003年而言,长江中游城市群经济空间发展更加均衡。比如以长沙为发展极的区域到2013年时辐射效应更加明显,周边城市得到较好发展,形成长株潭城市圈;湖北省内除了武汉外,明显成长出宜昌作为第二个发展极带动周边城市发展的迹象;江西省内南昌、新余、鹰潭、景德镇等城市都有启动发展的迹象,未来会形成新的增长极,多点带动周边城市共同发展。这些都表明长江中游城市群经济发展差距逐步缩小,培育出多个新的增长极带动周边城市共同发展,并呈现出经济发展收敛的迹象。
2、计量分析区域内经济差距发展趋势
为了更加准确地确定其区域经济发展差距性,计算出衡量长江中游城市群经济发展水平差距的基尼系数、泰尔指数、变异系数和赫芬达尔指数如图2所示。
图2 四种差距指标的轨迹
从计算结果来看,四种指标的变动趋势大体一致,都呈现出先上升后下降的倒“U”型走势,其拐点都发生在2009年,尤其是泰尔指数尤为明显。这说明,我国长江中游城市群经济发展水平的差距在2009年前呈发散走势,近年来呈收敛趋势,这表明近年来区域经济协调性趋好。
1、一般空间计量模型检验
为了更进一步衡量长江中游城市群经济发展水平的收敛性,我们引入空间收敛计量经济模型,形式如下:
模型(Ⅰ)中,yiT为城市i的期末人均国民收入水平,yiO为城市i的起初人均收入水平。根据以上模型进行分析的结果如表2。
表2 长江中游城市群经济发展水平收敛性分析的一般计量模型估计结果
从收敛性分析的结果可以发现,解释变量回归系数为负,在0.05水平上显著,这表明长江中游城市群的经济发展速度与期初水平是负相关的。事实上,从衡量区域经济发展差距的各种指标来看,它们在考察年份内的整体趋势也是下降的,同时我们发现长江中游城市群的发展速度可能存在空间关联性,计算模型因变量的Moran’s I,结果如表3。
表3 模型因变量的Moran’s I估计结果
可以发现,Moran’s I=0.36827848,且非常显著,表明长江中游城市群在经济发展上存在一定的空间自相关现象。
2、空间误差模型检验
进一步对模型Ⅰ进行空间误差分析,其空间误差模型构建如下:
模型(Ⅱ)中λ是误差项的空间自回归系数,Wε是空间误差项的空间滞后向量;μ为误差项。根据以上模型进行分析结果如表4。
表4 长江中游城市群经济发展水平收敛性分析的空间误差计量模型估计结果
可以发现,与一般计量模型的分析结果相比,空间误差模型解释变量的归回系数相似的是其值为负,结果解释与前模型相同。误差项的空间自回归系数ρ=0.59396,非常显著。同时从赤池信息准则来看,空间误差模型为-0.50753,小于OLS估计模型的AIC值2.044。说明在加入空间误差项后,模型得到一定改进,唯一不足之处在于模型解释变量的P值并不十分显著。
3、空间滞后模型检验
尝试对模型(Ⅰ)进行空间滞后模型分析,看能否得到更满意的结果。构建空间滞后模型如下:
模型(Ⅲ)中Wy为因变量的空间滞后向量,其系数ρ反映了邻居对区域本身的作用,其它系数同模型(Ⅰ)。以上模型分析结果如表5。
表5 长江中游城市群经济发展水平收敛性分析的空间滞后计量模型估计结果
可以发现,模型解释变量的回归系数为-0.171977,在0.05水平上显著。空间自回归系数ρ=0.56787,非常显著。同时从赤池信息准则来看,空间滞后模型为-2.972,小于OLS估计模型的AIC值2.044。说明在加入空间滞后变量后,模型得到有效改进。
4、空间误差模型和空间滞后模型的比较
对比空间滞后模型和空间误差模型的适用性,通过拉格朗日乘子检验,其分析结果如表6。
表6 拉格朗日乘子检验结果
表6结果显示,空间误差模型和稳健空间误差模型的P值均不显著,说明空间误差模型不适用,而空间滞后模型和稳健空间滞后模型P值均显著,说明空间滞后模型适用。考察其Moran值也非常显著,表明长江中游城市群存在较强的空间相关性。从空间滞后模型收敛性分析的结果可以发现,其回归系数为负,p值在0.05水平上显著,表明长江中游城市群的经济发展速度与期初水平是负相关的。也就是说,期初发展水平相对高的城市,其增长速度将会放缓,反之,其增长速度则会加快。因此,长江中游城市群区域经济发展将呈现收敛性,其区域发展日趋协调。
1、结论
通过空间探索性图形分析(图1所示),发现长江中游城市群在过去十多年时间里在经济总体保持强劲增长的同时,其区域内部发展也趋于均衡,相继出现“极点”带动周边共同增长的经济扩散效应和培育发展出新的增长极带动增长的势态。
综合考察区域内经济增长的基尼系数、泰尔指数、变异系数和赫芬达尔指数发现其经济发展差距整体呈缩小趋势(图2所示),这说明近年来长江中游城市群经济发展差距呈逐步缩小趋势。
比较测度空间滞后模型和空间误差模型,发现空间滞后模型更能解释该地区的空间发展趋势,其回归系数为负,表明经济增长率与初始年经济总量呈负相关关系,即区域内经济发展收敛。
2、政策建议
以上分析结论表明长江中游城市群内部的经济增长虽然存在一定的空间差异性,但其区域内部的空间聚集特征更加明显,其相邻地区经济存在一定的空间依赖性。鉴于此,未来应该更加注重对长江中游区域实施平衡发展战略,促进该区域间经济协调发展。通过地区间人力、物力、资源等要素的流动、技术扩散、信息传播等使得相邻地区间的经济增长互相影响。打造多个发展极,充分发挥发展极的扩散效应带动周边城市共同发展。建议着重对相对落后的地区采取新型城镇化战略提高城市化率,完善市场经济体制,优化投资环境,增强基础设施建设和教育投资,帮助低收入人群尽快脱贫致富,加快经济增长,进一步缩小区域差距。
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(责任编辑:徐悦)
国家社会科学基金项目,长江中游城市发展质量测度及提升途径研究,编号:13BGL155。