扬子江城市群市场一体化经济增长效应研究

史静静

（江苏省行政学院 经济学教研部，南京 210009）

扬子江城市群战略是江苏省新型区域“1+3”布局中十分重要的组成部分，该布局打破了原先苏北、苏中、苏南这样的行政分区模式，转而向功能分区转变。截至2016年，该区域的经济规模达到6万亿元，占全省GDP的80%左右，是中国经济发展基础最好、综合竞争力最强的地区之一。党的十九大报告中指出，要以城市群为主体构建大中小城市和小城镇协调发展的城镇发展格局。同样在扬子江城市群的构建与发展过程中也应该形成这样一种局面，即在城市群内部由1～2个中心城市起带动作用，其他拥有便捷发达的交通以及完备基础设施的城市围绕中心城市协调发展。从经济发展的角度来讲，实现要素及商品的跨区域无障碍流通对促进区域协调发展至关重要。因此本文主要从区域经济发展的角度探讨扬子江城市群的区域市场一体化对经济增长的贡献程度。

一、文献综述

区域市场一体化，比较权威的定义来自国家发展研究中心。区域市场一体化首先要若干个子单元构成一个完整的区域范围，这若干个子单元就代表着区域内不同的城市，这些城市在这个完整的区域内的市场经济行为都受到相同供求关系的支配，市场一体化过程实质上是这些城市之间“经济边界”逐渐消失的过程。其中承认私权的市场化进程是区域市场一体化的基础。在这个市场一体化的过程中，不仅货物、人员、服务、资金等要素可以不受限地自由流动，同时上述要素或产品的所有者也将在此区域范围内享有平等的市场准入机会。而根据经济主体对待区域市场一体化态度的不同，可将其分为“消极区域市场一体化”和“积极区域市场一体化”，前者大多是以协议形式存在的地区区域市场一体化，各经济主体不会对该协议进行深化和完善，只是照章办事，缺乏融合的动力；后者尽管也是以区域间协议为基础，但更关注区域内部以及周边市场环境的变化，并且会不断采取必要的措施对协议进行完善和改进，最终实现区域各经济体的良性互动。

关于区域市场一体化与经济增长的关系研究主要有以下几种观点：第一种观点认为区域市场一体化对经济增长起正向作用，代表理论是Scitovsky和Deniau的大市场理论。该理论指出，构建区域大市场一方面可以将分散的要素资源集中，形成有利于企业发展的规模经济效应，降低企业成本，从而使商品价格下降，间接地使消费者受益；另一方面大市场扩大了企业竞争范围，同时也面临着更多的竞争对手，这样便可促使企业实现优胜劣汰，从而更好地服务社会、服务消费者。丁振辉、刘漫与通过对1997年以来京津冀地区的区域市场一体化水平进行测算，运用面板数据检测了经济增长与市场一体化之间的相互作用机理，认为京津冀地区的市场一体化水平呈“倒U型”，而且三地间的经济增长与其市场一体化水平呈正相关关系[1]。肖灿夫在罗默模型的基础上，构造了一个研究市场一体化对经济发展影响的两区域模型。在机理研究中，他阐释了市场一体化对于一个地区经济增长的影响主要是通过两个效应来实现的，一是技术扩散效应，另一个是规模效应[2]。刘小勇选取了1986—2009年我国31个省市自治区（不含港澳台）的面板数据，通过实证检验来研究市场分割对我国各省份经济增长的影响，得出的结论是市场分割对各地经济增长的直接效应和溢出效应都小于零，这说明市场分割是阻碍经济增长的重要因素[3]。

第二种观点是以Kiyoshi Kojima为代表的协议分工理论。该理论假设如果两个地区之间有着相似的资源禀赋和相近的经济发展水平，那么这两个地区便可以进行分工协作。卜茂亮等人通过对长三角地区所有省市市场一体化水平进行测度，并研究其带来的经济增长效应，最终发现市场一体化是否推动区域的经济增长，在很大程度上依赖于这个区域内各个城市的经济发展水平或者说它们现在所处的经济发展阶段[4]。李馨基于层次分析法对扬子江城市群8个城市的综合实力进行研究，提出不同层次的城市发挥不同的功能，应加强分工合作，实现区域协同发展[5]。盛斌、毛其淋采用工具变量GMM对中国1985—2008年各个省份对外开放程度、国内市场一体化水平与经济增长的关系进行了实证检验。结果显示，对外开放程度对经济增长的贡献率为7.2%，而国内市场一体化水平对经济增长的贡献率为17.9%，但随着时间的推移，对外开放程度对经济增长的影响更大，并且与国内市场一体化水平在促进经济增长方面呈现此消彼长的关系[6]。上述文献都认为区域市场一体化对经济增长的贡献程度要分具体情况，不能一概而论，要同时考虑到地区经济水平的差异、市场的开放程度以及经济增长效率等诸多因素。本文在测度区域市场一体化指数时，仍借鉴了上述文献中的计算方法，研究的对象是扬子江城市群这个既传统又现代的城市群。

二、扬子江城市群区域市场一体化的测度

（一）测度方法的选取

目前用于测度市场一体化的方法较多，如经济周期法、贸易法、生产法、价格法等。但从理论角度来看，价格是发挥市场机制作用的核心要素，地区之间资源自由流动成本越低，地区之间相同产品价格应该越接近，区域市场一体化水平也应该越高；另外从技术层面来说，采用价格法进行测度，数据相对易于获取，便于面板数据模型的构建，而且可以减少检验结果的误差。因此本文采用价格法测度区域市场一体化水平。价格法的基本思想是Samuelson的“冰山成本”理论，该理论认为商品在交易过程中就像冰山在被运输的过程中一样会发生一定程度的损耗，即交易成本是存在的，所以同一商品的价格在不同地区之间会在一定范围内波动，而不是完全相等的。设 c（0＜c＜1）为某一商品在交易过程中产生的损耗占单位商品价格的比重，当 pi*（1-c）＞pj或 pj*（1-c）＞pi时，就会发生套利行为。当两地市场一体化时，两地的相对价格会在［1-c，1/（1-c）］区间内波动。由此，根据“冰山成本”理论，就可以通过计算两地间同一商品相对价格的波动幅度来衡量市场一体化程度。

如果两地间同一商品相对价格的方差Var（Pi/Pj）随时间变化而趋于收窄，两地间套利的“冰山成本”c在降低，市场一体化程度在提升。反之，方差Var（Pi/Pj）随时间变化逐渐变大，则意味着市场分割越大，一体化程度在下降。

（二）计算步骤及结果

本文选取扬子江沿岸8市2007—2016年8大类商品①的居民消费价格指数，获得城市、时间和商品三个维度的640个数值。原始数据来源于《江苏统计年鉴》（2008—2017）。

第一步，对扬子江城市群的8座城市进行配对②，共得出28组非重复的城市配对。把配对组同一年份的同一商品种类的居民消费价格指数的价格比取对数后，做一阶差分得到，然后将其取绝对值，即。具体计算公式如下:

式（1）中 i、j表示配对的 2 个城市，i≠j，m 表示商品类别，t表示时间。对8个城市10年8类居民消费价格指数进行计算，共得到2240个计算值。

图1 扬子江城市群整体的市场一体化指数

三、扬子江城市群市场一体化的经济增长效应测度

（一）变量选取及其经济含义

经济增长是一国总产出跨时期增长，通常用一国的实际GDP（或实际潜在GDP）的年增长率来衡量。因此本文选取扬子江城市群8个城市2007—2016年共10年的人均地区生产总值增长率G作为被解释变量，选用市场一体化指数MI为解释变量，同时将MI*lnPGDP也作为解释变量，主要是为了考察市场一体化程度如何通过经济发展水平作用于经济增长，其中lnPGDP是指人均地区生产总值的对数。除此之外还有3个控制变量，分别是：实际利用外资占地区生产总值的比重，用rfdi表示；固定投资额占地区生产总值的比重，用finvestment表示；进出口总额占地区生产总值的比重，用tra表示。以上变量的原始数据均来自江苏省统计年鉴，为了消除价格因素对各地区经济增长水平的影响，人均地区生产总值利用各地区2006年的定基CPI进行折算。αi表示除上述3个控制变量之外的其他被观察到的影响因子，εit是随机扰动项。设定模型如下：

表1 扬子江城市群内各城市的市场一体化指数

（二）平稳性检验

为了避免由于模型中各变量不平稳造成的伪回归现象，在实证分析之前需要对各个变量分别作平稳性检验，两个指标值同时小于0.05，才可以判定该变量是平稳的。在Eviews5.0中共有6种方法用来检验单位根，分别是LLC、Brectung、IPS、Fisher-ADF、Fisher-PP、Hadri。本文选用最常用的LLC和Fisher-ADF来对各变量进行单位根检验（见表 2）。

表2 各序列的面板单位根检验

变量G、rfdi、tra无论是经过LLC还是Fisher-ADF检验，其概率值都小于0.05，因此拒绝原假设，该序列平稳；变量 MI、finvestment、MI*ln（PGDP）在经过一阶差分之后概率值也都小于0.05，因此也都是平稳序列。

（三）面板数据模型形式的选择

1．随机效应或固定效应的选择。进行豪斯曼（Hausman）随机效应检验（见表3），如果统计量x2对应概率大于0.05，则选用随机效用模型，否则选用个体固定效应模型。

表3 豪斯曼检验结果

表3中x2=15.163696，在自由度为5的情况下，其对应的概率p为0.0097，小于0.05，因此拒绝原假设，即选用个体固定效应模型。

2．用协方差分析法确立模型形式。协方差分析法在操作之前有两个假设。假设一：解释变量对所有截面成员的系数相同但截距不同，即变截距模型；假设二：解释变量对所有截面成员的系数和截距都相同，即不变参数模型。

使用协方差分析法，通过计算式（3）（4）相应的F值，并将其与通过查表找到的在α=0.95情况下所对应的F值进行比较。如果F2＜Fα2，则接受假设二，模型为不变参数模型；如果 F2＞Fα2，则拒绝假设二，检验假设一。如果F1＞Fα1，则拒绝假设一，模型为变系数模型；如果 F1＜Fα1，则接受假设一，模型为变截距模型。回归结果如表4所示。

表4 不同模型形式的回归结果

3．实证结果。横截面的异方差和序列的自相关是运用面板数据进行实证分析最常见的两种问题。为了使回归结果较为准确，当截面个数大于时序个数时可采用截面加权法来消除截面异方差；当截面个数小于等于时序个数时，可采用不相关回归方法（SUR）来估计方程。由于在本文中截面个数为8，小于时序个数9，因此采用SUR法来估计方程。回归结果如表5所示。

表5 混合回归模型回归结果

从表5中可以看出MI的系数为0.934，p=0.0499，小于 00.05，是显著的；同样，MI*ln（PGDP）的系数为-0.084，p=0.000，小于00.05，也是显著的。说明扬子江城市群区域市场一体化对经济增长有促进作用，当区域市场一体化水平提高1%，经济会增长0.934%。

4．考虑经济发展水平差异的不变参数模型回归及结论。为了进一步考察不同经济发展水平的地区其市场一体化的经济增长效应，本文将上述回归模型中变量MI*ln（PGDP）删掉，加入虚拟变量DV。求8个城市10年来人均地区生产总值的中位数，M=81900（元），以此为临界值，高于此值的城市纳入高水平经济发展组，DV=1，低于此值的城市纳入低水平经济发展组，DV=0。其他变量的经济含义不变，引入虚拟变量之后的模型如下：

回归结果如表6所示。

表6 考虑了地区经济发展差异的混合模型回归结果

在表6中，DV*MI的系数为0.075，相伴概率p=0.003，小于0.05，t检验也是显著的，表明区域市场一体化的经济增长效应是受到经济水平差异影响的，但这种影响作用力很小，可以忽略不计。

四、结论与启示

扬子江城市群区域市场一体化在不考虑各地区经济水平差异时，整体来说对区域经济增长是有促进作用的，当区域市场一体化水平提高1%，人均地区生产总值增长0.934%。在考虑了地区经济水平差异时，区域一体化水平的提升则会带来人均地区生产总值的负增长，但影响程度很小，所以从总体上来讲，区域市场一体化可以推动扬子江城市群的区域经济增长。

从协调发展的视角来看，扬子江城市群内部市场一体化程度越高，越有利于经济的增长。对此，政府要简政放权，将主动权交予市场，不断完善有利于市场一体化发展的基础设施建设，努力营造统一开放、有序竞争的市场一体化环境，完善法律法规，以开放包容的心态对待城市群内部的每一个城市。考虑到现阶段扬子江城市群内各地区经济水平仍然存在差异，在政策制订上应适度差别化对待，避免“一刀切”，同时也应对经济发展水平较低的城市实行“结对帮扶”的政策，促进区域内部城市的互相学习和经验借鉴。政府应进行体制改革，使城市群内部要素和产品能够实行自由流动，可以通过成立跨市域的工业园区，来改善城市群内部的就业水平，提升城市群的整体竞争力。

注释：

①反映居民消费价格指数的8大类商品分别是：食品、烟酒及用品、衣着、居住、家用设备用品及维修服务、交通和通讯、娱乐教育文化用品及服务、医疗保健及个人用品。

②考虑到扬子江城市群8座城市地理位置很近且交通较为发达，这里对8座城市进行两两配对。