中国区域经济增长收敛性分析——基于扩展MRW模型的实证研究

,

(石河子大学 经济与管理学院，新疆 石河子 832000)

内容提要：本文在传统MRW模型的基础之上引入了经济开放程度、市场化程度以及基础设施建设水平等三个控制变量，构建了扩展MRW模型。借助MATLAB软件对中国1992年—2016年区域经济增长的收敛性进行测算分析。研究结果表明：中国各省区人均GDP的空间分布存在正向空间自相关以及显著的空间异质性。从长期看中国区域经济增长存在条件收敛，收敛速度为3.46%，已有的研究确实存在经济增长速度被高估的现象。劳动人口增长率、经济开放度、人力资本储蓄率以及物质资本储蓄率等都与中国人均GDP增长存在显著的空间正相关关系；与此同时，政府消费占GDP比重过高、基础设施重复建设都对经济增长具有明显的负向作用。因此在制定相关政策时，应当考虑区域之间的空间溢出效应，在促进资源要素优化配置的同时重视人力资本的培养，以缩小区域经济差距，实现区域协调发展。

一、引言

改革开放以来，我国经济实现了快速的发展。但是地区经济发展不均衡，区域经济差距问题比较突出，这一直是区域经济发展中亟待解决的难点问题。为了有效解决这些难题，我国先后实施了西部大开发战略、振兴东北老工业基地战略和中部崛起战略，并且取得了显著的成效。在此基础上，“一带一路”建设、长江经济带建设以及京津翼协同发展战略的实施有望能够进一步实现我国区域经济的协调发展。区域经济协调发展问题一直是经济学和地理学研究区域发展问题的重要内容，区域经济发展的均衡性可以通过经济增长的敛散性来进行判断，目前国内学者对我国区域经济增长敛散性的研究结论较为一致，即我国经济增长是收敛的。然而这些研究所估算出的收敛速度差异显著并且普遍过高，按照研究学者计算出的我国区域经济收敛速度估算，我国早就已经实现了区域经济协调发展的目标，这不太符合我国区域经济发展的现状。由于收敛速度是把握区域经济发展趋势的一个重要参数，因此其测算结果的准确性对我国经济未来发展更好地进行宏观调控具有重要的参考意义。

自新古典经济增长理论诞生以来，围绕区域经济增长收敛性的相关争论就一直存在。当前在研究区域经济增长收敛性的相关文献中，由于研究方法和角度的不同，不同学者的观点不尽一致。国外最早的相关实证研究开始于美国经济学家Baumol(1986)根据Maddison的研究结果对人均收入水平进行线性回归，结果可以直观地发现在1870年—1978年间所研究的16个工业化国家的经济增长水平明显存在着收敛现象。经济学家Barro与Martin(1992)对日本47个都道府县经济增长的收敛性研究同样得出了收敛的结论。无独有偶，美国学者Newen and Gouyette(1994)在对欧盟各国经济增长的收敛性研究中也得到了与上述研究类似的结论，即欧盟各成员国之间存在比较缓慢的经济增长收敛现象。与此同时，有些学者的研究表明只有在“二战”之后工业化国家的经济增长才存在收敛现象，在此之前是不存在经济增长收敛现象的。受此启发，当把研究样本扩大，使其包含工业化以外的更多国家，保证了样本选择的无偏性之后，有学者发现只有高收入国家才存在经济增长收敛现象。近年来随着产业集群和城市群的快速发展，开始有学者研究区域集群在经济增长收敛过程中所发挥的作用(Delgado et al.，2014)。研究表明部分地区的产业收益递减可能导致收敛效应：一个地区内一个行业的增长率可能低于该行业的平均经济活动水平。与此同时，互补经济活动的积极溢出效应可以为集聚提供动力：一个地区内一个行业的增长率可能会随着相关行业的“强度”(即相对存在)而增加。 而随着中国经济的快速崛起，国外学者也开始热衷于研究中国区域经济收敛是否遵循经济发展规律。美国学者Barro(2016)发现从有条件趋同的角度来看，中国1990年以来的GDP增长率出人意料地高；然而中国经济发展不能永远偏离全球历史经验，人均增长率可能很快从每年约8%降至3%～4%。中国可以被视为与印度尼西亚、秘鲁、泰国以及乌拉圭等国相似的中等收入融合成功的案例，并且有可能像智利、香港、爱尔兰、马来西亚以及新加坡等国一样，成为高收入融合成功的案例。事实上，不同地区和国家经济发展趋同的方向和速度明显取决于其发展阶段。Juknys等(2017)学者研究发现，在发展中地区富裕国家的经济快速增长导致该地区各国之间的分歧，只有经济发达地区才能实现绝对的经济趋同，因为这些地区已经度过了最大增长率阶段，其特点是经济增长速度逐渐接近稳态阶段。并且经济发展的不确定性因素太多，尤其是资源环境因素制约着各国经济的长期发展。因此美国经济学家Christensen等(2018)主张研究经济增长收敛应该与可持续发展结合在一起，考虑各种不确定性因素，才有可能在较长的时间维度上预测经济发展并且做出相应的政策性调整。

而国内学者的相关研究结论则较为一致，即中国的区域经济增长具有收敛性，只是在收敛速度方面或多或少存在一些偏差(林毅夫、刘培林：7%～15%，2003；彭国华：7.3%，2005)。近年来，随着新经济地理学等交叉学科的快速兴起，大量的理论研究开始关注空间聚集和空间溢出效应对经济增长的影响，并且有学者利用空间计量方法来进行相关实证研究。张晓旭等(2008)甚至认为是否考虑空间效应将直接导致研究结论南辕北辙，即当忽略了其对中国经济的影响时，经济增长绝对收敛是不存在的。与此同时，国内的相关研究普遍存在收敛速度测度偏高的问题。对比分析不同学者的实证研究过程，我们发现可能的原因主要有两方面：首先是控制变量的选择差异比较明显。例如市场化程度这个变量在之后的许多研究中也被引用，并且都得到了与经济增长显著正相关的结论。变量选取的不同、重要变量的漏选等都有可能导致模型的拟合优度大幅度降低，使得检验结果产生偏误。其次是模型估计方法的选取可能考虑得不够周详，使得以传统计量模型和估计方法为工具的研究结果普遍误差较大。并且随着国家“一带一路”倡议实施的不断推进，周围经济体对中国经济的增长也产生了不小的影响。孙亚男等(2018)利用全要素生产率的测算来研究“一带一路”沿线国家经济增长的互相作用机理，发现经济溢出效应普遍存在。同时近年来伴随着人民币国际化影响的不断加深，不同货币区对于经济增长收敛的作用差异显著。张萌(2018)研究发现汇率波动因素是不同货币区内影响经济增长变动的关键变量，汇率波动收敛直接影响着货币区内区域经济增长收敛的方向。事实上，在区域经济合作日益密切的今天，很少有区域的经济增长不受到周围经济体的影响。因此，缺乏空间因素的传统计量模型往往会掩盖区域间十分显著的相关性和异质性，造成收敛速度测算方面的偏误。准确测度收敛速度可以比较直观地了解国家战略的实施对促进区域经济均衡发展的实际效果，对政府进一步制定相关政策起到抛砖引玉的作用。本文综合考虑上述两点原因，在合理选择控制变量的基础上考虑空间溢出效应，在传统MRW模型中加入经济开放程度、市场化程度以及基础设施建设水平等三个控制变量，构建了扩展MRW空间面板模型。在此基础上，利用我国各省区的年度数据分别建立普通面板模型和空间面板模型，分别检验两者的收敛性并测算相应的收敛速度。与前人的研究结果相比较，普通面板模型的收敛速度可以检验控制变量是否优化；而空间面板模型的结果则可以说明考虑周围经济体的空间溢出效应对于研究经济增长收敛的重要性与合理性。在优化控制变量以及合理选择模型估计方法的基础之上，准确测度出中国当前较为真实的经济增长收敛速度，并且针对性地提出相应的政策建议，对于更好的实施国家区域协同发展战略具有重要的理论意义和现实意义。

二、模型构建与数据来源

(一)扩展MRW模型的构建

“经济增长收敛假说”来源于索洛增长模型(Solow，1956)，是新古典经济学框架中的经济增长模型，模型生产函数的道格拉斯形式为：Y=F(K,AL)=Kα(AL)1-α。其中，α为待估算的参数，0<α<1，Y为实际产出，A代表技术进步，K为资本存量，L为劳动力。资本积累方程为：其中s为资本储蓄率，d为折旧率。通过生产函数和资本积累函数可以求出稳定状态下的劳动力人均产出量：y*(t)=A(t)[s/(n+d+δ)]α/1-α，由此可以得到基本的新古典增长收敛模型：

(1)

式中，yit表示t时期i地区的稳态实际人均收入，τ表示考察经济收敛问题的时间跨度，s，n，d，δ分别表示物质资本储蓄率、人口增长率、技术进步率以及资本折旧率，ε表示服从正态分布且独立的误差项。

为了完善索洛增长模型在实证解释方面的说服力，1992年曼昆(Mankiw)、罗默( Romer)和威尔(Weil)将人力资本作为生产函数的一个自变量加入到新古典增长模型中，构造了MRW模型。通过MRW模型的生产函数和资本积累函数可以得到基于MRW模型的经济增长收敛模型：

(2)

其中，h表示人力资本水平，并且根据模型的经济学含义可知参数β1的回归估计值隐含了区域的经济收敛速度λ(λ=-ln(1+β1τ)/τ)，其他符号含义同上。

但是相关学者在应用该模型对我国区域经济增长进行实证研究时，也出现了收敛速度测算结果过高的现象，这与现实经济不符。说明用该模型研究中国区域经济增长收敛的适用性不高，因此在控制变量的选取方面，本文借鉴Ahmad and Hall(2017)在研究经济增长收敛的跨国经验中的做法：把一系列控制变量的选择归于私人部门的选择和政府部门的选择。储蓄率、出生率和劳动供给率可以归于私人选择，而政府支出、贸易条件、税率等可以归于政府选择。随着中国改革开放进程的不断推进和深化，经济开放度是必须要考虑的影响因素，同时考虑到在中国社会主义市场经济体制下，政府投资在经济中的地位以及市场化程度，即政府消费占GDP的比重对经济增长的作用也不能忽视，并且随着中国城镇化进程的快速推进，基础建设水平对于吸引投资而言尤为重要。因此，为更加客观地反映中国区域经济增长的实际，通过引入经济开放程度、市场化程度以及基础设施建设水平等三个控制变量，并将其加入到MRW模型的生产函数中，经过推导可以得到扩展MRW经济增长收敛模型：

(3)

式中，Govi，t、Roadit和FDIit分别表示市场化程度、基础设施建设水平以及经济开放程度，其他符号含义同上文。若β1<0，则模型的收敛情况是真实存在的。同(2)式一样，(3)式也隐含了区域经济收敛函数λ。

(二)变量含义与数据来源

本文采用面板数据对上述模型进行回归分析，考虑到数据的可得性以及研究区域空间溢出效应的有效性，选取了1992年—2016年全国31个省级行政区的相关统计数据来分析中国区域经济增长的收敛性。根据式(3)中的收敛函数，选取实际人均GDP、物质资本储蓄率、人力资本水平、劳动人口增长率、技术进步率、资本折旧率、基础设施水平、经济开放度以及市场化程度等变量来进行实证分析，主要变量定义及解释见表1。

本文选取的数据主要来源于国家统计局《中国统计年鉴》(1993年—2017年)，部分数据来源于《新中国六十年统计资料汇编》以及《新中国五十年统计资料汇编》。

表1主要变量定义及解释

变量变量解释与说明yi,t稳态实际人均收入,以1992年为基期的各地区实际人均GDP来表示si,t物质资本储蓄率,该指标表示投资额占该地区GDP的比重。计算公式为Sit=Iit/GDPit,其中Iit为地区i在年度t的固定资产投资总额hi,t人力资本水平,以15岁以上人口中具有初中及以上受教育程度的人口比例来衡量ni,t劳动人口增长率,该指标采用各地区年均劳动人口增长率来衡量d,δ折旧率和技术进步率,参考学者张健华和王鹏(2012)根据中国人民银行研究局和中国人民银行金融研究所的数据所得出的研究结论Govi,t市场化程度,用政府消费占GDP的比重来衡量,其是衡量市场化程度的一个逆指标Roadi,t基础设施水平,用各省区的公路和铁路密度衡量FDIi,t经济开放度,用外商直接投资占GDP的比重来衡量

三、实证结果与分析

(一)全国区域经济差异现状分析

本文首先对全国31个省区1992年—2016年实际人均GDP进行统计性描述与分析，直观上观察31个省区经济增长水平的差异与经济增长水平随时间变化的趋势。从图1中可以看出，在改革开放之初，31个省区经济水平较为均衡，差距虽然存在但是较小，尤其是西部地区与中东部地区之间的经济差距不是太大，东部沿海地区经济水平占全国水平的比重也不是太大。随着时间的推移，东部沿海地区利用其优越的区位优势与资源优势，实现了经济的快速发展，东部沿海地区与中西部地区的经济差距逐渐扩大，然后随着国家西部大开发战略以及中部崛起战略的逐步实施，东中西部地区之间的经济差距在慢慢缩小，但是差距缩小的速度不是很快。为了继续推进区域经济协调均衡发展战略，国家继续提出长江经济带建设战略、京津翼一体化战略以及“一带一路”发展战略。相信随着时间的推移，各地区之间的经济发展将更加均衡。

图1:1992年—2016年各省区与全国实际人均GDP的比值

(二)空间相关性的检验

在建立空间面板模型之前，需要对模型数据进行空间相关性检验，以验证其确实在空间上存在相关关系。本文采用全局莫兰指数来衡量中国省域经济间的整体相关性，并运用MATLAB软件进行空间相关性检验。通过分析全局Moran’I指数可以看出，1992年—2016年中国实际人均GDP的正相关性保持在0.25左右(见图2)，并且通过1%的显著性水平检验(检验统计量的P值为0.00)，说明中国实际人均GDP的分布存在明显的正向空间依赖现象。由于传统的普通面板模型研究区域经济增长收敛性未考虑空间效应，故存在系统性缺陷，因此建立空间面板模型来进行相关研究是必要的。

图2:1992年—2016中国实际人均GDP的全局Moran’I指数

(三)实证结果分析

表2空间模型诊断及模型实证结果

空间模型诊断LM-ERR49.5368(0.0000)∗∗∗LM-SAR81.6210(0.0000)∗∗∗R-LM-ERR33.1350(0.0000)∗∗∗R-LM-SAR65.2983(0.0000)∗∗∗模型实证结果模型类别普通面板模型空间面板模型变量系数t-Statistic系数t-Statisticlny-0.077643(0.0000)∗∗∗-8.654125-0.033421(0.0000)∗∗∗-6.171764lns0.034894(0.0002)∗∗3.8015930.027186(0.0008)∗∗3.340503lnGov0.001912(0.0967)∗∗0.257904-0.002148(0.0022)∗-0.328834lnRoad0.013105(0.0082)∗∗1.711413-0.011341(0.0006)∗∗1.663977lnh0.044762(0.0000)∗∗∗6.5207160.029688(0.0000)∗∗∗4.672487ln(n+s+d)0.006594(0.1137)1.5871930.004771(0.0043)1.297710lnFDI0.001610(0.3728)0.8928390.004253(0.3976)3.143672 (ITWE)g——0.326999(0.0000)∗∗∗5.183694R-squared0.4845310.536952F-statistic6.712264—log-likelihood668.204617770.891380λ8.44%3.46%

注：表中括号内为显著性水平p值，括号外为估计值；*和**以及***分别表示在10%、5%和1%水平下通过显著性检验。

对于空间面板模型而言，首先需要确定空间面板模型的形式。从表2中的空间模型诊断结果可以看出，在1%的显著性水平下，LM-SAR、LM-ERR和R-LM-SAR、R-LM-ERR都通过了显著性检验。选择空间滞后面板模型更加合适，并且模型通过了Hausman检验，所以选择具有固定效应的空间滞后面板模型(以下分析中简称为空间面板模型)进行估计。空间面板模型的R2值也较高，说明模型整体的拟合效果较好。并且和普通面板模型相比，空间面板模型的拟合优度从0.484531提高到了0.536952，拟合效果有显著改善；模型的空间滞后项(IT⊗WE)g通过了1%的显著性水平检验，证实了研究样本中31个省区的经济增长存在着明显的空间溢出效应。通过表2中空间面板模型的回归结果数据可计算出中国区域经济增长收敛速度为3.46%，相较于普通面板模型的测算结果而言收敛速度下降了4.98个百分点。由于两个模型的区别只在于所采用的计量方法的不同，所以可以看出传统计量方法在研究区域经济收敛方面所存在的缺陷。

综合对比两个模型的实证结果可以看出，初始人均GDP(取对数)前的系数均为负值且都显著，说明两个模型都得到了中国省域经济增长存在条件收敛的结论。普通面板模型和空间面板模型中物质资本储蓄率、人力资本储蓄率和基础设施建设水平都对经济增长具有显著的正向影响，是符合经济事实的。而政府消费占GDP的比重是衡量市场化程度的逆指标，在普通面板模型估计结果中的符合为正，不符合预期且显著性水平不高；而在空间面板模型估计结果中则正好相反，并且符合经济发展事实。事实上，很多省市不顾经济承受能力，超前发展高速铁路、高速公路以及城市地铁等市政工程，这些政府投资对经济增长的推动作用在还没有发挥出来之前，一些地方政府已经背上了沉重的债务负担，对经济增长造成了拖累。这也是2018年各地政府相继爆出债务违约的原因，并且部分城市的地铁项目也被相继叫停。综上所述，空间面板模型的回归结果更加合理地反映了各个解释变量对于被解释变量的作用力度和作用方向，并且符合现实经济情况。说明通过考虑并消除研究区域之间的空间相关性所造成的经济溢出效应，确实能够显著地降低收敛速度。

在现实意义上，收敛速度是衡量各地区经济发展水平之间差距缩小快慢程度的指标。考虑到我国改革开放之初实行的是区域非均衡发展战略，让一部分人利用地区的区位优势以及资源禀赋优势先富起来，然后再带动其他地区的经济发展。这个战略本身就体现出来收敛的经济学理论性质：考虑到一个国家各地区之间的共性要远远大于国与国之间的共性，全球经济呈现出一体化的同时，国内各地区间的经济差异也在逐步缩小。并且在存在条件收敛的情况下，各地区的经济水平都在向着某个稳态水平接近。而且越是离稳态水平较近的发达地区，其接近稳态水平的收敛速度就会越慢；相反，越是距离稳态水平较远的落后地区，其接近稳态水平的收敛速度就会越快。最后的结果就是各个地区之间的经济差距越来越小，各地区实现均衡发展，地区之间的贫富差距得以消除，所以收敛速度就是衡量各地区经济发展水平之间差距缩小的快慢程度的指标。但我国的实际情况却是区域发展差异化较明显，由于各地区之间的地理条件、资源禀赋、信息化程度、城市化发展水平以及老龄化程度不同等影响因素，各地区之间的经济差距有所减小但是速度较为缓慢且稳定。所以我国各地区的条件收敛速度不会太高，否则就与我国的具体经济发展进程不符，所以本文3.46%的收敛速度也是较为符合中国具体国情的。但是随着长江经济带、京津冀一体化以及一带一路战略的实施，我国政府正在打造一个整体均衡的发展局面，正在努力逐步缩小区域间的差距，这个速度在未来会逐步加快。

四、结论与启示

本文在传统MRW模型的基础之上慎重选择控制变量，添加经济开放程度、市场化程度以及基础设施水平等控制变量重新构建了扩展MRW模型。在此基础上，分别应用普通面板模型和空间面板模型对我国其中31个省区的经济收敛进行了重新测度。本文估计的结果表明我国省域经济增长具有显著的条件收敛现象，说明我国经济的总体发展趋势是协调均衡型的。经济增长收敛也就意味着区域间的贫富差距在逐渐缩小，这符合我国社会制度和社会福利的发展趋势。而关于收敛速度的测算方面，首先构建的普通面板回归模型得到的收敛速度为8.44%。与前人相关研究结果相比，收敛速度已经明显减小。说明通过合理选择控制变量，可以在合理范围内减少收敛速度以使其更加符合中国的具体国情。在考虑空间因素之后，根据空间面板模型所测算的收敛速度为3.46%，比普通面板模型所测算的结果下降了4.98个百分点，更加符合现实经济情况。从模型的回归结果可以看出，劳动人口增长率、经济开放程度、人力资本储蓄率以及物质资本储蓄率都对经济的增长具有明显的正向影响；与此同时，过高的政府消费占GDP比重、超过实际需求的基础设施建设都对经济增长具有明显的负向作用。因此要有的放矢地投入，既要满足生产需要，又要避免产能过剩。物质资本的投入对各地区的经济持续增长仍然具有明显的推动作用；但是与此同时，人力资本的质量也在一定程度上影响着各地区经济的均衡发展：东部沿海地区聚集着大量优质的人才，而中西部偏远地区则很难吸引到足够的人才进行经济建设。所以，继续实行全方位的对外开放和构建完善的市场化体系，推行均衡发展战略，通过宏观布局引导结构调整、技术扩散、资本聚集，大力推进中西部地区的教育水平建设，对各地区经济的协调均衡发展至关重要。在此基础上可以得出了以下启示：

第一,优化物质资本要素的均衡配置，充分调动富余劳动人口跨区域就业。在区域合作更加密切、要素流动更加迅速的现代经济社会，各个经济体的发展都不可能是相互独立的。在市场经济条件下，区域要实现物质资本和人力资本等资源要素的充分流动，做好剩余劳动力的转移和输出，打破省域壁垒，以此来加强区域间的经济合作。

第二,推行全方位的对外开放政策，构建完善的市场化体系。继续推行均衡发展战略，通过宏观布局引导结构调整、技术扩散、资本聚集，大力推进中西部地区的教育水平建设，以缩小沿海地区与中西部地区之间的发展差距。

第三,紧抓国家战略机遇，充分挖掘和发挥自身的发展优势，力求区域经济均衡发展。各地政府应当在尊重市场经济的前提下，利用自身的优势制定合适的政策措施，紧紧抓住国家“一带一路”倡议实施和“供给侧结构性改革”的机遇，有序地转变经济发展方式、寻找新的经济增长点，以促进区域经济协调发展。