中国八大综合经济区市场潜能的区域差异及收敛性分析

梁文明，叶阿忠

（1.中国财政科学研究院，北京 100142；2.福州大学经济与管理学院，福州 350108）

0 引言

近年来，党中央、国务院关于统一市场建设做出了一系列的战略部署，蓄力打破地方保护和市场分割，促进商品要素的畅通流动，推动建设高效规范、公平竞争的全国统一大市场。随着全球化形势发生重大变化，充分发挥国内超大规模市场优势，尽快形成新发展格局，构建国内统一大市场成为亟待解决的现实问题[1]。在新发展格局下，推动居民消费在双循环中的引导作用是关键环节[2,3]。居民消费对当前阶段我国经济增长具有重要的作用。尽管我国居民收入水平在改革开放之后取得较大的提升，但居民消费的增长率却呈现下降态势，这表明国内的消费具有进一步增长的潜力。在此背景下，科学识别区域发展潜力，充分挖掘市场潜能，探究市场潜力在不同地区的转移趋势，避免统一大市场建设过程中“强者越强、弱者越弱”的两极化空间市场格局的形成[4]，对建设全国统一大市场具有重要的现实意义。

根据新经济地理理论，市场潜能是基于空间地理因素测度每个城市所面对的市场潜在需求，能够有效地度量一个地区的发展潜力。关于市场潜能的测算方法，众多学者根据研究的实际问题也都给出了测度方法。其中使用较多的是Harris（1954）[5]提出的“市场潜能函数”，该测度方法也称之为“名义市场潜能”，以GDP作为衡量市场规模的指标，具有一定的经济意义和现实意义。但是Harris（1954）[5]的测度方法对于企业的区位决策过程中的市场机制并未给出理论基础，同时该方法忽略了影响厂商利润水平以及区位选择的重要因素。与“名义市场潜能”相对的是Krugman提出的“真实市场潜能”。该理论认为真实区域收入水平是一个厂商选取其他区域市场机会的影响因素[6]，尽管该测度方法充分考虑了市场特征以及规模经济对于厂商区位选择的重要性，但该测度方法其实是Harris市场潜能测度方法的一种特例，其构造思路仍然是将市场容量以及区域间的交易成本作为主要解释变量，并且该测度方法由于设定的参数过多、参数的估计过于复杂，使得难以计算出实证中需要的数据。徐晓辰等（2022）[7]在传统引力模型的基础上，融合了地理距离、制度距离、对外贸易依存度等因素进行改进，测算出适应新发展格局的城市市场潜能值。

1 研究设计

1.1 指标体系与数据说明

1.1.1 指标体系

基于已有的研究认识和数据搜集的便利性，本文参照学者王雪辉对于市场潜能测度方法的拓展和修正思路，在Harris关于市场潜能测度的基础上，引入互联网因素对于市场潜能的影响。对于市场潜能的测度引入互联网因素，即通过加入网络距离系数来修正市场潜能模型中的地理距离变量。具体测算方法如下：

（1）本地市场潜能测度方法。LMPi=Yi/dii，其中，Yi表示第i个城市的市场规模，选用第i个城市的GDP进行衡量；dii为第i个城市的内部距离，选取城市建成区土地面积半径的三分之二衡量城市的内部距离，即dii=2/，其中，areai为第i个城市的建成区面积。

由于在地理距离基础上引入了网络距离参数，因此当城市i和城市j之间有一个城市的网络信息化为0，即某个城市的互联网用户数为0时，α=β=1，即，这意味着两个城市之间的距离仅受到地理距离的影响，而不会受到两个城市之间的网络距离系数的影响。相反，如果两个城市之间的网络信息化水平越高，城市i和城市j之间的有效市场距离就会越小，从而导致市场潜能的不断提升。

1.1.2 数据说明

本文选取我国地级市的经济指标作为研究对象，而许多地级市经历过不同程度上的规划调整，截至2020年底，我国大陆地区共有333个地级行政区，其中包含293个地级市、30个自治州、7个地区以及3个盟。由于行政区存在规划调整，数据在时间上存在非连续性，因此本文对考察期内样本数据严重缺失、考察期内地级市存在着行政区属变动的城市数据进行剔除，对原来的地级市与其他城市进行合并的城市数据进行归并。

通过以上筛选的方法，最终选择283个地级市作为样本，选取2006—2020年作为研究期，数据主要来自历年《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》以及研究期内各省份统计年鉴。部分缺失数据通过查阅地级市统计年鉴或者年度政府统计公报进行计算得到。

1.2 研究方法

1.2.1 Dagum基尼系数及分解方法

设定衡量市场潜能的基尼系数公式为：

其中，k为区域被划分的个数，n表示省份的个数，j和h分别代表被划分区域的指代下标，i和r为省份的指代下标，MPji(MPhr)表示j(h)区域的第i(r)个省份的市场潜能，表示全国市场潜能的平均值。基尼系数G越大，表明该地区的市场潜能差距越大。

根据各地区的市场潜能的平均值按照大小顺序依次进行排序，并将基尼系数G按照区域内差异Gw、区域间差异Gb和超变密度贡献Gt进行分解，且有G=Gw+Gb+Gt。其中，j区域内的基尼系数Gjj及其差异Gw的计算公式为：

j区域与h区域间的基尼系数Gjh及其差异Gb的计算公式为：

在Dagum基尼系数及其分解过程中，还有一部分是在划分区域群体时，由于交叉项会存在对总体差异的影响贡献，将分解出的这部分贡献称为超变密度贡献，其计算公式为：

对于上述公式中的djh和pjh，可以将其解释为djh代表子区域j，h中∀i,r,使MPji-MPhr>0的全部城市对的差值进行加总后的数学期望值，pjh代表子区域j，h中∀i,r,使MPji-MPhr<0的全部城市对的差值的绝对值进行加总后的数学期望值。Fj(Fh)为区域j(h)市场潜能的累积密度分布函数。

对式（3）至式（8）可进一步化简为：

同理，式（3）至式（9）可表示为：

其中，Ej(y)和Eh(y)分别为本文中j区域和h区域内市场潜能。

1.2.2 收敛模型

常见的收敛模型有σ收敛模型和β收敛模型，其中，σ收敛度量的是各城市市场潜能的离差随着时间推移而不断下降的趋势。具体的测度公式如下：

β收敛是指市场潜能较低的城市以更快的增幅赶上市场潜能较高的城市增长，最终城市之间达到稳态的水平，具体的测度公式如下：

其中，MPi,t+1表示第i个城市在t+1时期的市场潜能；表示第i个城市在t+1时期的市场潜能增长率；Xi,t+1为第i个城市在t+1时期影响市场潜能的一系列变量，当式（13）中无控制变量时，此时模型为绝对收敛，反之则为条件收敛。β为收敛系数，当β<0时，表明市场潜能具有收敛趋势；反之则表明城市间市场潜能存在发散趋势。收敛速度λ=-ln(1+β)/T，δ为控制变量的系数，α、μi、ηt和εit分别表示截距项、个体效应、时间效应和误差项。

考虑到市场潜能具有显著的空间相关性，为此本文在式（13）的基础上引入空间滞后项进行分析，由于空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）可以看作空间杜宾模型（SDM）的特殊形式，因此空间绝对β收敛模型形式如下：

其中，ρ为空间滞后项系数，γ为解释变量的空间滞后项系数。

在空间绝对β收敛模型的基础上，引入一系列影响市场潜能的变量，分析市场潜能是否具有收敛的趋势，具体的空间条件β收敛模型形式如下：

2 市场潜能的空间差异与来源分解

2.1 总体差异及分解

2.1.1 总体差异

根据Dagum基尼系数对于我国283个城市的市场潜能的测算结果，将总体差异情况汇报在图1中。从全国范围看，在2006—2020年，我国市场潜能的总体差异呈现逐步缩小的态势，基尼系数从2006年的0.35下降至2020年的0.29，年均下降11.43%，这表明我国城市之间的市场潜能的差距正在逐步缩小。其中，2011年和2014年出现较大幅度的上升，其主要原因是2011年主要受到“订单转移”的影响，使得劳动力成本较低的城市当年的GDP增长较慢，进而影响当地的市场潜能数值；2014年主要是经济发达区域打破了城乡市场的二元结构，尤其是乡镇市场蓬勃发展，为区域内市场发展的空间注入了潜能，出现了短时间差距较大的现象。

图1 市场潜能的总体差异

2.1.2 空间分解

为了刻画新发展格局下市场潜能的区域差异大小及其来源，利用Dagum的子群分解方法将总体差异的来源分解为区域内差异、区域间差异以及超变密度三个部分，各部分的贡献值及其贡献率如图2所示。

由图2可知，考察期内市场潜能的区域间差异、超变密度、区域内差异的年平均贡献率分别为71.17%、8.62%和20.21%，因此区域间差异是导致市场潜能地区差异的主要来源。考察期内市场潜能的区域间差异呈现“M”型变化态势，贡献率从2006年的67.52%上升至2013年的72.75%，年均上升0.65%，2013—2015年市场潜能呈现急剧下降的态势，年均下降1.98%，这主要是由于我国在2013年提出“一带一路”倡议，各地区受到政策的冲击，使得“一带一路”沿线的城市在商业资源的集聚度、城市人口的活跃度等方面表现出上升状态，从而表现出地区间市场潜能出现短暂的缩小态势，充分体现出市场化程度对于市场潜能的正向影响。2015年开始市场潜能的地区间差异呈现先升后降的态势，但2020年的市场潜能的贡献率仍然高达71.42%，显著高于样本期内的平均贡献率。

超变密度对于总体差距的影响次之，考察期内总体的变化呈现稳步下降的态势，其中，2009年和2015年出现短暂的上升现象，表明这两年地区间沿海城市的市场潜能并不一定显著高于其他城市的市场潜能，这主要是由于2008年金融危机和2015年股市动荡对于沿海城市产生了巨大的冲击。由于超变密度在样本期内稳步下降，区域内差异与区域间差异呈现对称关系，具体表现为“W”型的变化态势，其中，2013—2015年呈现显著上升的态势，2015—2017年呈现显著下降的态势，但区域内差异所占的份额非常低，因此减弱区域间的净差异是我国实现统一大市场工作中的重中之重。

2.2 区域差异

2.2.1 区域内差异

图3描述了样本期内市场潜能区域内差异的演变趋势。对比图1中的市场潜能的总体差异来看，图3中除了南部沿海综合经济区，其他综合经济区市场潜能的区域内基尼系数均低于全国的总体基尼系数，这也表明市场潜能在区域内部的不均衡程度相对较低，考察期内的总体差异主要来自区域间差异。具体来看，南部沿海综合经济区的市场潜能的基尼系数均值高达0.30，排在所有区域之首，尽管样本期内保持稳步下降的态势，但仍高于其他综合经济区的绝对值，主要原因是南部沿海综合经济区既有市场潜能处于超大规模的深圳、广州，也有规模较小的龙岩、韶关等，区域内部消费潜力的不平衡不充分问题比较突出。大西南综合经济区市场潜能的均值处于不断上升的态势，区域内城市市场潜能的差异不断扩大与地理因素密切相关，交通的通达性使区域内部差异有进一步加剧的趋势。东北、东部沿海以及北部沿海综合经济区的均值分别为0.25、0.24、0.19，具体数值在整体上稳中略降，这也充分体现了长三角一体化、京津冀一体化以及东北老工业基地的中心城市对周围城市市场潜能所发挥的空间溢出效应，使得区域内部的市场潜能相对比较均衡。黄河中游、大西北综合经济区的样本均值分别为0.19和0.15，具体数值在整体上也呈现稳中略升的态势，但由于这两个综合经济区的均值较小，使得整体上表现为区域内部的差异不大，但也应防止劳动力向郑州、西安等城市的过度转移，出现区域内市场潜能差异不断扩大的趋势。长江中游的样本均值为0.15，在八大综合经济区中最低，且在样本期内始终保持在较低的水平上，2015年平稳的态势中略有波动，主要是由于“长江中游城市群一体化”战略的提出，使得地区市场化的差异出现短暂的波动。

图3 八大综合经济区市场潜能区域内差异的变化情况

2.2.2 区域间差异

为了展示八大综合经济区市场潜能的区域间差异，本文依据前文进行子群分解的方法对差异进行分解，绘制得到市场潜能的区域间差异的演变趋势，如图4所示。

图4 八大综合经济区市场潜能区域间差异的演变趋势

从总体趋势上来看，图4中阴影部分的面积先逐渐扩大，再不断缩小，说明我国八大综合经济区的市场潜能的差异水平先不断增加，而后有所缩减[8]。从区域间差异的数值来看，长江中游、大西南、黄河中游、东北等综合经济区之间的差异较小。其中，长江中游与黄河中游综合经济区之间的基尼系数为全样本最低，数值仅为0.17，长江中游与大西南综合经济区之间的平均差异为0.26，这与长江中游与大西南综合经济区的差异、黄河中游和东北综合经济区的差异以及大西南和东北综合经济区的差异持平；八大综合经济区之间差异值相差较大的均来自沿海区域与非沿海区域之间的差异，比如东部沿海与大西北综合经济区的差异高达0.68，并且在考察期内二者之间的差异达到了八大综合经济区中所有区域间差异的最大值0.71，其次是北部沿海和大西北综合经济区、南部沿海和大西北综合经济区、东部沿海和东北综合经济区，三组区域间的差异值分别为0.60、0.54和0.53，这与我国的区域经济发展水平以及交通基础设施的管网铺设程度密切相关，侧面印证了区域经济发展水平以及交通发达程度对于市场潜能的显著影响。从区域间差异的演变趋势来看，西北地区与沿海地区差异的缩减程度最为显著，比如从2015年开始大西北和北部沿海综合经济区、大西北和东部沿海综合经济区的年均降幅分别为2.12%和2.04%；东北和其他综合经济区之间的市场潜能差异程度则处在缓慢上升的态势中，尤其是东北与北部沿海综合经济区之间差异的年均增幅为1.42%。这也说明了“一带一路”倡议的实施，提升了大西北综合经济区的市场发展潜能，但与之相比的东北综合经济区，伴随着人口的快速流失，市场消费潜力的不断萎缩，导致东北综合经济区的市场潜能与其他综合经济区之间的差异在不断增大，同时可能会导致经济发展水平差距的不断扩大。

3 市场潜能收敛性分析

3.1 σ收敛检验与结果分析

表1给出了我国八大综合经济区以及283个城市市场潜能的σ收敛结果。在全国层面上，市场潜能的变异系数总体呈现先下降后上升再下降的态势，尤其在2014年之后一直处于不断下降的态势，这也表明区域间市场潜能的变异性在进一步缩小，存在着σ收敛的特征。在八大综合经济区层面上，黄河中游、大西南和大西北综合经济区的变异系数呈现先减后增的态势，且期末值均高于期初值和样本期间的平均值，主要原因是这三个综合经济区的内部城市经济发展水平差异比较大，此外，这三个综合经济区山区较多，交通通达性较差，进一步使得市场潜能区域间差异不断增大，不存在σ收敛的特征。其余区域的市场潜能变异系数在样本期内虽有所波动，但在样本考察末期，其变异系数趋于稳定，说明这些区域的市场潜能存在着σ收敛的特征。纵观八大综合经济区的市场潜能变异系数，大西南综合经济区的变异系数均值最高，主要原因是成都、重庆等城市的市场消费潜力、人均收入等经济指标远远高于其他城市，从而使得区域内城市之间的分化程度较大；而八大综合经济区之间的市场潜能的变异系数的均值也相差较大，这也进一步验证前文市场潜能差异在区域之间存在显著差异的结论。

表1 八大综合经济区市场潜能的σ收敛

3.2 β收敛检验与结果分析

3.2.1 绝对β收敛分析

由前文分析可知，市场潜能水平在不断提升，但八大综合经济区的地理分布特征存在着显著的差异，因此，对其市场潜能的收敛性进行分析，不仅考虑在时间维度上的变化，还应关注空间分布，因此本文将选择时空收敛模型进行进一步的分析。由于不同地区的市场潜能水平可能会存在不同模式的空间溢出效应，因此本文利用LM统计量对市场潜能的全样本以及八大综合经济区市场潜能水平的分样本数据进行空间相关性检验，进而根据LR统计量以及Wald统计量检验确定需要选取的最优空间模型。下页表2给出了八大综合经济区市场潜能的绝对β收敛检验结果。由表2中的结果可知，全国层面以及八大综合经济区层面的市场潜能的回归系数在1%的水平上均具有显著性，这表明无论是全样本还是分区域样本的市场潜能均存在着绝对β收敛。表2中市场潜能的回归系数在10%的水平上均显著为负，说明在不考虑其他影响市场潜能的经济因素时，全国以及八大综合经济区的市场潜能水平在长期情况下会向各自的稳态水平进行收敛，结合图3和表1中各区域市场潜能的变化趋势，尽管不同区域的市场潜能的区域内差异和变异系数出现了波动，但总体上呈现下降以及长期趋于收敛的趋势已经显现。从收敛的速度来看，南部沿海和东部沿海综合经济区的收敛速度最快，东北、大西南、大西北以及黄河中游综合经济区的差异较小，北部沿海和长江中游综合经济区的收敛速度相对较慢。

表2 八大综合经济区市场潜能的绝对β收敛

根据空间项的系数结果可知，北部沿海综合经济区的被解释变量空间滞后项在5%的水平上显著，全国层面以及其他区域的被解释变量和解释变量的空间滞后项均在1%的水平上显著，表明各个区域内城市市场潜能的变化率不仅受到其他城市市场潜能水平的正向影响，还会受到其他城市市场潜能变化率的正向空间溢出影响。上述关于全国以及八大综合经济区市场潜能的绝对β收敛分析假定各区域的经济发展水平、政府干预、人口密度、产业结构等因素相似，但事实上这一假定条件很难满足，因此还需要对市场潜能变化率的影响因素中加入控制变量，即通过条件β收敛进行进一步分析。

3.2.2 条件β收敛分析

下页表3给出了全国层面以及八大综合经济区市场潜能的条件β收敛的检验结果，有关空间模型的选择流程与绝对β收敛分析一致，这里不再进行赘述。由回归结果可知，全国及八大综合经济区的β系数均在1%的水平上显著，这表明市场潜能在全国及八大综合经济区均存在条件β收敛，说明在考虑了经济发展水平、政府干预、人口密度、产业结构等因素之后，全国及八大综合经济区的市场潜能在长期收敛于各自稳态水平的趋势依然存在；在收敛速度上，不同地区市场潜能在考虑了其他影响因素后，出现了些许变化，区域间收敛速度的差距呈现加大的趋势，其中，南部沿海与东部沿海综合经济区的收敛速度进一步加快，同时大西北和大西南综合经济区的收敛速度也有进一步的提升，东北、黄河中游和长江中游综合经济区的收敛速度呈现稳定的状态，北部沿海综合经济区的收敛速度仍然处于末位。

表3 八大综合经济区市场潜能的条件β收敛

从空间滞后项的回归结果可以看出，全国层面和八大综合经济区的市场潜能在1%的水平上仍具有显著的空间溢出效应，这表明将其他影响市场潜能的因素考虑在内，对于市场潜能的空间溢出效应并未产生实质性的影响，但东北和大西北综合经济区的空间滞后项系数的符号发生了改变，这表明加入一些经济社会因素后，东北和大西北综合经济区空间溢出的方向发生改变，可能是受到经济、人口等因素的影响，使得东北和大西北综合经济区的人口向周围城市发生了转移，进而出现市场潜能的中心有所偏移，导致市场潜能的空间溢出方向发生了转换。新经济地理理论表明，在其他条件不变时，市场潜能较高的区域对周围区域城市的经济存在空间溢出效应，即能够显著促进相邻城市的市场潜能，但本文的结果与已有研究结论相似[7,9,10]，即市场潜能的空间溢出效应存在不确定性，尤其是对于经济欠发达区域，这也要求在统一大市场环境下这些区域要寻找新的经济增长极。

4 结论

本文基于“全国统一大市场”的战略目标，利用新经济地理理论对2006—2020年我国283个城市的市场潜能水平进行测度，从全国整体和八大综合经济区的维度分析了市场潜能的现状特征，运用Dagum基尼系数及其分解方法对市场潜能的区域差异进行分解，并对其空间差异的来源展开分析，最后对其时空收敛性进行探讨。主要结论如下：（1）考察期内，我国市场潜能的总体差异呈现逐步缩小的态势，但受“订单转移”、城乡二元结构的转变等因素的影响，出现短时间内总体差异较大的现象。（2）区域间差异是市场潜能总体差异的最主要来源，其中大西北与东部沿海综合经济区区域间差异贡献最大；但大西北与南部、北部沿海综合经济区之间的差异在不断缩减，东北与其他综合经济区之间市场潜能的差异却呈现缓慢上升的态势。（3）八大综合经济区在σ收敛存在分异，其中黄河中游、大西南和大西北综合经济区不存在σ收敛；在空间绝对β收敛和空间条件β收敛中，八大综合经济区表现出显著的一致收敛性。另外，收敛速度在不同区域间存在显著差异，南部沿海和东部沿海综合经济区的收敛速度领先于其他综合经济区，而北部沿海综合经济区的收敛速度显著落后于其他综合经济区。