中原经济区经济随机趋同性及空间演变

陈改改+张莉

内容摘要：本文结合传统的计量模型方法和空间数据分析方法，研究了中原经济区30个市和2个县的经济发展空间分布演变特征，得出主要结论：从随机趋同计量分析可知，中原经济区整体经济增长存在随机趋同的变化趋势，但内部存在不同程度的经济差异。通过计算区域的全局空间自相关和测度其空间关联，表明该区域经济发展水平“高-高”区域与“低-低”区域存在集聚分布，经济趋同效应显著。据此，文章提出了缩小经济发展差距，共创中原经济区经济协同发展新格局的建议。

关键词：经济发展 随机趋同 空间关联 中原经济区

中图分类号：F129.9 文献标识码：A

研究背景

随着东部率先、东北振兴、西部开发、中部崛起的区域发展总体战略在我国有序实施，全国区域经济协调发展水平总体上显著提高，但不同区域内部相对差距水平依然很高（覃成林等，2013；魏后凯等，2012；蒙少东，2004）。在区域尺度上，京津冀地区1993-2013年间区域间经济一直存在较大差异，发展不协调的趋势（潘利，2015），孟德友、李小建等人分析了长江三角洲地区城市经济发展水平呈现逐步增强，区域差异不断缓解的演变特征（孟德友、李小建，2014）。刘昭云、薛宝琪分别研究认为广东、河南等省域在发展过程中，经济区域之间的经济发展差异有不断扩大之势（刘昭云，2010；薛宝琪，2013）。由此可见，不同空间尺度下区域经济增长具有较为复杂的演化特征。

基于此研究背景，本文以区域经济发展过程的趋同与分异为研究视角，揭示区域经济发展的内在演变机制。Carlino 和Mills采用时间序列方法研究地区间收入差距的持续性和收敛性时提出的随机趋同模型（程健、连玉军，2005），弥补了截面分析只注重增长率绝对差异的不足，使数据分析更具高效检验力，因此采用随机趋同方法来刻画区域经济空间差异已得到广泛应用。此后，不少学者采用随机趋同计量模型测算我国不同地区经济发展的随机趋同情况（Zongyi Zhang等，2001；张鸿武，2006；邵军，2008）。随着研究方法的日臻完善，传统的计量分析方法已逐步融合空间分析来探究区域经济、产业等领域发展的空间异质性或空间格局（李建豹等，2001；薛宝琪，2013；翁钢民等，2014；罗迎新，2006）。

立足以上研究成果，本文选取中原经济区为研究区域，由于文化一致性、历史的传承性、区域经济联系的因素影响，界定了该区域横跨河南、安徽、山东、河北、山西5省，作为国内规划范围最大的经济区，其在全国改革发展大局中具有重要战略地位。鉴于此，如何促进中原经济区形成跨地区、开放性的区域性经济合作组织，推动区域协同发展一直是备受关注的焦点。本文采用构建随机趋同计量模型探索性数据分析技术研究中原经济区各地市经济发展的空间演变特征，旨在构建合理有序的区域发展模式，为推进中原经济区协同发展提供可行性的参考。

研究数据与方法

（一）研究区域

根据《中原经济区规划》，中原经济区以河南为主体，包括河南毗邻的晋东南、鲁西南、 冀南、皖北的部分区域。具体范围包括：河南全省18个省辖市；山西省的晋城市、长治市和运城市；河北省的邯鄲市和邢台市；山东的聊城市、菏泽市和泰安市东平县；安徽省的淮北市、亳州市、宿州市、阜阳市、蚌埠市和淮南市凤台县，共涵盖30个地级市和2个县。区域总面积达28.9万Km2，人口约1.7亿。

（二）数据来源与处理

文中所涉及各地市的GDP、总人口等原始数据主要来源于《中国城市统计年鉴》、《河南统计年鉴》、《山东统计年鉴》、《山西统计年鉴》、《安徽统计年鉴》、《河北统计年鉴》。为了保证各地区之间的数据样本在研究时段的可比性，采用以1990年为基准的人均GDP不变价，其余年份进行计算获得不变价人均GDP，同时对其取自然对数，以消除异方差的影响。

（三）研究方法

1.随机趋同检验模型（IPS）。Carlino和Mills（1993）利用时间序列分析发现并提出了随机趋同的定义，其认为经济体间的人均收入差距服从随机过程，并提出了相应的模型（公式1），在此理论基础上，Im Pesaran和Shin（1997）进一步对模型作了修正，基于平均个体单位根检验统计量的方法提出了一种检验过程，即Im-Pesaran-Shin方法（简称IPS）的检验方程（公式2）。

其中，Yit是i区域在t年份的人均GDP与其参照区域人均GDP的差，表示地级市i在t年实际人均GDP水平的对数值，ρi是一个0均值的白噪声误差，为滞后阶数。

IPS的t-bar统计量定义为各个序列ADF统计量的均值，即：

如果在给定显著性水平下，那么该面板数据是稳定的，也就是说在IPS单位根检验下区域内存在随机趋同。

2.全局空间自相关分析。该方法主要用于区域要素间空间相关性（集聚和分散）的可视化分析。本文运用Moran' I指数对中原经济区各区经济发展研究的空间关联性进行分析，进一步研究其空间演变趋势。其计算公式为（马晓龙等，2008）：

其中，xi为第i个空间单元上的属性观测值，wij表示区域空间权重矩阵，定义为区域空间相邻为1，不相邻为0；s0为空间权重矩阵的所有元素之和；。Morans I值域为[-1，1]，当Morans I值显著为正时，表示各地区经济发展存在正相关，在空间表现为集聚；当Morans I值显著为负时，表示各地区经济发展存在负相关，在空间上表现为分散格局，当Morans I值接近期望值时，各地区的经济发展呈现为随机分布特征。

中原经济区经济差异随机趋同分析

由于面板数据单位根检验具有包含截距项但不包含时间趋势项，以及同时包含截距项和时间趋势项两种不同的模型，分别记为模型1和模型2（Bernard，Durlauf，1996）。为了保证结果的稳健性，本研究将分别对考察样本期1990-2014年间的两个计量模型进行IPS单位根检验，考察中原经济区经济增长的随机趋同情况。

（一）以平均水平为参照的中原经济区经济增长随机趋同分析

在1%的显著性水平下，IPS单位根检验的tbar>tbar临界值，证明该面板时序数据是平稳的，表明中原经济区整体经济增长存在随机趋同，即在研究时段，区内各地市的经济增长相对差距缩小，经济协同发展效应凸显，这与前文测算省际边界区域的地市经济发展存在空间集聚的特征相吻合（见表1）。

（二）次级区域城市经济增长随机趋同分析

通过莫然指数和热点分析，发现区域内部因地理位置相邻、区位条件的限制，经济发展水平差异不大的地区呈现明显的空间集聚（薛宝琪，2013），本文根据各地的资源条件、区位优势、不同的产业定位和发展方向以及与空间近邻关系等，将中原经济区划分为五个次级区域（见表2），采用IPS模型分别验证五个次级区域内部经济增长是否存在随机趋同，进一步探讨中原经济区内部城市（县市）的经济增长，从而为反映中原经济区经济是否协同发展提供真实有效的依据。

在Eviews5.0軟件的支持下，对中原经济区的五大次级区域进行IPS单位根检验，结果如表3所示。

在对各次级区域经济增长的随机趋同分析中，可以发现：第一，中原经济区内部经济增长的随机趋同性存在较大差距，东部地区和南部地区均通过显著性检验，区域的经济增长存在随机趋同，其经济协同发展水平较高，虽然东部和南部地区的各地市经济发展在中原经济区处于中等水平，但是在国家战略实施的机遇下，必将激发该区域经济发展活力，经济发展的协调度进一步提升，增大对中原经济区一体化的贡献度。第二，利用IPS模型检验北部地区的时间序列数据时，只含截距项的模型1显示经济增长存在随机趋同发展，但是模型2检验结果不显著，即北部地区的经济增长随着时间的推移不存在随机趋同，表明该地区经济差距相对拉大，经济具有分散的发展趋势。第三，西部、中部地区的经济增长均未出现随机趋同发展，说明地区的经济差距较大、经济协调度较低。值得注意的是，中部地区和西部地区分别拥有综合经济实力较强的地市，如郑州、洛阳，相比较而言，其他地市的经济发展水平较低，区域发展可能存在极化效应，一定程度上限制了周边地市的发展，因此，中西部地区的经济协同发展水平较低。

中原经济区经济增长差异空间分析

依托GeoDa软件平台，计算中原经济区各地区在1990、1995、2000、2010年5个年份人均GDP的全局自相关 Moran' I指数，并利用标准统计量Z进行空间自相关显著性水平的检验（见表4）。由表4可知，中原经济区人均GDP的Moran' I值均为正值，且在0.05水平下均显著，由此表明中原经济区省际边界区域的经济发展存在显著的空间集聚分布发展趋势，期间略有波动。根据Moran' I值的变化可划分为两个阶段，第一阶段Moran' I值由1990年的0.1606下降到1995年的0.1168，表明中原经济区经济发展趋同地区的集聚下降，原因可能在于国家进一步加大对外开放力度，各个地区的经济发展水平有所提高，而且各地之间的经济联系逐步增强，缩小了彼此经济差异，促使中原经济区经济发展趋于均衡。第二阶段Moran' I值由2000年的0.2382增长到2010年的0.3058，表明各地市经济发展呈现集聚分布态势，使得区域发展表现出高速与低速发展集聚区，区域内部的经济差异有所拉大。

中原经济区经济发展空间关联分析

上文通过对全局自相关Moran' I值的分析，从整体上反映了区域经济发展存在显著的空间集聚分布，但是无法反映区域内部的空间分异及其联系，为进一步研究区域内部的空间集聚态势，选取1990、2000和2010年为研究截面，获取中原经济区经济发展的局部Moran散点图和空间关联图，深入分析区域内各地市经济发展的空间异质性。局部Moran散点图包括四个象限，其中，第一象限为经济发展水平高高区域，表示经济发展水平差异较小；第二象限为经济发展水平低高区域，表示周边的经济发展水平高，而自身较低，空间差异较大；第三象限为经济发展水平低低区域，表示空间差异较小，但经济发展水平均较低，表现为“经济趋同”；第四象限为高低区域，表示空间差异较大，自身经济发展水平高于周边地区。通过对中原经济区经济发展水平的局部自相关空间分析，由图1局部散点图可知：第一，1990年至2010年，落入第一象限的地区由4个增加到8个，第三象限的地区数量有14个减至10个，表明经过20年的经济发展，中原经济区的经济发展水平显著提高，且经济发展水平相似的区域在空间上集聚分布的特征凸显，经济发展的趋同性显著；第二，从1990、2000和2010年落入到第一、三象限的地区数量变化来看，1990-2000年间区域经济发展趋向平稳，2000-2010年间区域经济空间集聚性有所增强，经济差异变大。

由图2中原经济区经济发展关联图可知：第一，1990年，属于“高-高”类型的区域主要分布在信阳、驻马店、周口和邢台四市，空间集聚性较强，与周边联系密切。“低-低”类型的区域分布在运城、济源、长治、新乡、鹤壁、安阳、濮阳、蚌埠、菏泽、东平县共14个地区，经济发展具有“连锁效应”，经济发展较为落后；第二，2000年，属于“高-高”类型区域的数量显著增加，主要有南阳、平顶山、洛阳、焦作、邯郸、邢台、许昌共7个地区。“低-低”类型区域为菏泽、商丘、周口、驻马店、信阳、亳州、阜阳、宿州、淮北。与1990年相比较，信阳、驻马店、周口经济发展速度降低，由“高-高”类型降为“低-低”类型；3.2010年，属于“高-高”类型的区域主要有洛阳、平顶山、焦作、邯郸、长治、安阳、许昌、东平县共8个地区，该类型多数区域因其资源禀赋优势，经济基础较好，经济发展水平较高，空间集聚性强，与周边联系较为密切。与2000年相比，属于“低-低”类型区域变化不大，蚌埠由“高-低”区域进入该类型，低速发展的区域面积进一步扩大。从整体发展态势来看，中原经济区经济发展水平较高的地区主要分布在西北部，经济发展水平较低的地区分布在东南部，其中，“低-高”区域和“高-低”区域紧邻“高-高”区域分布，而且，空间集聚最为突出的位于东部和南部，经济发展趋同效应显著，这与前文对中原经济区次级区域的经济随机趋同分析结果相吻合。

结论与启示

本文将传统计量模型与空间数据分析相结合，分析了1990-2010年中原经济区经济发展的空间分布演变特征，得出以下主要结论：

就中原经济区整体而言，通过IPS检验模型的定量分析，表明中原经济区经济增长存在随机趋同的变化趋势，整体经济协同发展效应凸显；为了进一步探讨中原经济区内部城市（县市）的经济增长，为验证中原经济区经济是否协同发展提供真实有效的依据，笔者将中原经济区划分为五大次级区域，分别进行随机趋同研究，结果顯示，东部和南部地区经济随机趋同发展特征显著，经济差异较小，北部、西部和中部地区存在较大的经济发展差距，经济协同发展程度较低。

中原经济区的经济发展存在显著的空间集聚现象，表现为经济发展水平高和经济发展水平低的地区在地理空间上的集聚。通过区域空间发展关联性可知，经济发展水平“高-高”与“低-低”区域集聚分布，经济趋同效应显著。

中原经济区的经济发展存在显著的差异，因此，要求中原经济区的发展需依据其区域优势，分层次、有重点的去定位发展，强化发展水平较高地区的扩散效应，使各区域做到互补，形成互利共赢的新格局。

参考文献：

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