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1理论分析与回归模型
1.1理论分析模型本文把空间相关定义为观测变量与地理空间位置之间存在的关联性和一致性。空间依赖关系即代表着某一地区的观测值由于某种地理空间作用而出现的在地理上的集聚状态,这些地区之间相互联系的因素包括溢出效应及贸易往来、人口流动以及其他有关社会经济活动的交互作用。其中有些因素能够直接在区域关系发挥作用,如劳动力和资本流动、技术和知识溢出、交通运输和交易成本较低等各种经济因素对空间依赖的作用尤其重要。如果假定地区之间存在空间相关,则某一地区的地理位置就会成为影响它经济增长的重要因素,而地理位置相似的空间区域则有可能存在一定的条件β趋同。要检验是否存在β趋同,需首先验证地区之间的空间相关关系,其原因在于观测变量之间的空间相关将会使普通最小二乘法(OLS)估计实效和统计推论的失误。本文讨论由各种交互作用引起的空间依赖关系的形成,以及金融发展水平等社会条件变量在其中发挥何种作用。本文在Barro和Sa-la-I-Martin模型的基础上,引入空间计量经济模型进行的β趋同分析,包括空间滞后(自回归)模型和空间误差模型。权重矩阵相乘的经济增长率,这里的空间滞后项包含相邻区域经空间权重矩阵量化后的经济增长率。由于空间回归向量Wy一般情况下会与误差项μ相关,因此用OLS法会产生非一致估计。故该类模型多应用最大似然估计法(MLE)、广义矩估计法(GMM)或工具变量法(IV)等。公式(1)的意义在于如下两方面:一方面从增长趋同来看,当我们控制住地理空间效应之后,公式中β的估计值将会提供增长趋同的信息;另一方面,从经济地理角度来看,该方法能够有效测定空间依赖效应,在初始经济发展水平给定的情况下,该模型能揭示出某一地区的经济增长速度如何受到相邻地区经济增长率影响。公式(3)表明,平均来讲,某一区域经济增长速度不仅仅受其初始经济水平的影响,而且也会受到(I-ρW)-1所代表的空间相邻地区的影响。从传统的古典经济趋同假设来看,本模型与初始的β趋同概念存在解释偏差,因此我们在解释空间依赖情况下的经济趋同方面应该谨慎考虑。同时考虑到误差作用,公式(3)代表对某一地区的经济冲击不但会影响到本地区的经济增长,而且同样通过(I-ρW)-1项的作用而对相邻地区的经济增长同时产生相应的冲击。空间误差模型(SpatialErrorModel,SEM)通过相邻区域间的空间协方差来反映公式误差的空间相关关系,有时区域增长的空间相关关系产生相互作用的因素未进入模型中的自变量,在这种情况下空间误差模型的预测结果就较为准确。其中,λ代表公式回归残差的空间依赖性的估计参数,由于该模型使用OLS传统估计进行推论将会产生解释偏差,故该公式一般采用最大似然估计法(MLE)或广义矩(GMM)等特殊估计方法。基于空间视角的空间滞后模型和空间误差模型进行经济增长趋同检验能够有效地揭示出区域经济增长中的空间相关关系和溢出效果。但在具体的实际应用中,对于如何确定使用哪个模型作为最佳趋同估计公式需要认真考虑,根据国际上基于空间自相关检验的选择标准和方法,可以帮助我们从上述模型中选择最佳的空间回归模型来估计经济增长的空间趋同性、依赖性和溢出效果。
1.2俱乐部收敛回归模型为了考察我国区域经济增长的收敛性和区域金融发展在其中所起到的作用,考虑到区域经济收敛的空间效应,本研究设定了如下3个截面回归模型:上述三个模型中,yt0期初人均GDP,xt0期初人均存贷款量,t0表示期初年份,模型①~③主要针对省际层面的数据,t0表示1978年。我国区域经济和金融收敛趋势呈“S”型(林光平等,2005),据此将省级区域的时间段T分为四段:即1978~1991年、1992~2002年、2003~2012年和1978~2012年。Dj代表东部、中部、西部的地区虚拟变量。W是空间权重矩阵,i是误差项。假设服从均值同方差无空间自相关的正态分布。将省级地理单元划分东中西三个俱乐部,运用OLS方法估计空间俱乐部模型①,考察是否支持空间俱乐部收敛假设,并检验在控制了空间异质性后,是否仍然存在空间相关性;把空间相关性纳入空间俱乐部模型,用ML方法估计两种空间计量经济学模型②和③,并根据空间滞后项系数估计的考察区域外溢效应,以及模型设定问题。
2数据、变量与估计结果分析
2.1数据来源说明
本文的数据涵盖了1978~2012年中国31个省级行政地区,所有原始数据来源于历年《中国统计年鉴》、历年《中国金融统计年鉴》、《新中国六十年统计资料汇编》,各省历年《统计公报》。本文使用绝对人均GDP和相对人均GDP两个指标。其中绝对人均GDP为以1978年为基期核算的真实人均GDP绝对值,相对人均GDP为该地区绝对人均GDP与全国绝对人均GDP值之比,以此考察各省区经济水平在全国所处的位置。金融发展指标则主要使用人均贷款量来显示。
2.2估计结果分析
2.2.1区域经济增长的俱乐部收敛模型估计模型①的估计结果如表1显示,为了判断究竟是模型截距还是斜率参数存在区域效应,我们分别对截距不同、斜率相同以及截距相同、斜率都不相同进行检验。结果表明,我国区域经济增长的俱乐部收敛主要表现为“截距效应”,因此确定以截距不同的模型作为最佳模型进行参数估计。计量分析结果显示,大多数系数估计值的显著性水平较高,并且整个方程拟合度较好,因此中国省级区域增长支持空间俱乐部收敛假设,并且空间俱乐部收敛的总体速度呈现东、中、西依次递减的态势。从整体上看,模型①的估计结果是较为理想,系数估计值符合预期。模型①的结果表明,在1978~1991年间,我国区域经济增长的β估计值为负数,区域金融发展的γ估计值为正,表明在此期间由于我国金融市场化改革还没有完全开展,故在此期间区域经济收敛主要还是与自身经济发展水平相关。而在1992~2002年间,区域经济增长的β估计值为正数,表明此期间区域经济增长呈现发散的态势。在2003~2012年间,区域经济增长的β估计值为负数,区域金融发展的γ估计值为负数,表明在此期间随着我国金融市场化程度逐渐加深,金融发展水平就成为影响区域经济增长收敛的重要因素。表2列出了模型①的分位数回归估计结果。通过计量分析发现,2003~2012年间,我国区域经济的收敛趋势主要在于经济发展水平处于中游地区的经济增长加速收敛。无论是在任何的分位数水平上,经济发展水平居中地区的斜率系数都要高于经济发展上游地区和下游地区,这在一定程度上表明,近年来我国区域经济收敛的趋势一方面是由于经济发展上游地区增长在逐渐放缓,但更重要的是经济发展居中地区崛起的速度正在加快,结合前文的分析,可以认为区域金融向经济发展居中地区加快倾斜是其中的重要因素。
2.2.2区域经济增长的空间滞后模型估计模型②的估计结果如表3显示,大部分公式系数估计值的显著性检验效果很好,公式拟合程度也有了进一步提升,表明引入空间滞后因子后使得整个模型较好地捕捉到了我国区域经济发展的收敛状况。但是引入空间滞后项对收敛速度的影响不大。空间滞后项的系数估计值很小,而且很不显著,这种结果与前面探索性空间数据分析的结果不太一致。探索性空间数据分析探测到了较明显的区域外溢,但空间计量分析却没有发现显著的区域外溢。我们对此的解释是:探索性空间数据分析所发现的空间相关性和区域外溢很可能在较大程度上产生于空间异质性,即地区之间的增长业绩相似,可能是由于它们具有相似的区位,而不是真正的区域外溢所致,在空间计量经济模型中控制了空间异质性之后,区域外溢就变得不显著了。从表4区域经济增长空间滞后模型②的分位数回归估计结果来看,我国区域经济在1978~1991和2003~2012年间分别表现为绝对收敛和条件收敛。在1978~1991年间,我国区域经济增长在一定程度上表现出绝对收敛的趋势,并且越是经济发展水平高的地区,其绝对收敛的趋势越明显。但在2003~2012年间,我国区域经济增长收敛主要与区域金融发展水平密切相关,并且在金融发展水平越高的地方,区域经济增长收敛的速度越快,再次证明了区域金融发展状况对区域经济收敛的重要作用。
2.2.3区域经济增长的空间误差模型估计模型③的估计结果如表5和6显示,通过与前面2个模型的对比可以发现,区域经济增长空间误差模型是几个模型中效果最好的。根据表5,我国区域经济收敛趋势在不同时期受不同收敛机制的影响,其中在1978~1991年和整个考察期间主要为绝对收敛机制在起主导作用,但1992~2002年和2003~2012年间,主要受条件收敛的影响,其中区域金融发展水平起到决定性作用,其影响力大小和显著性水平均高于其他参数。需要指出的是,在1992~2002年间,区域经济增长的空间误差因子的影响力度也非常大,这期间虽然区域金融的作用日益凸显,但区域经济增长的空间误差因子起到主导作用。
2.2.4省际层面的金融发展与经济增长收敛关系表7给出了基于省级区划数据的模型①~③估计和检验结果。可以发现,首先通过绝对收敛模型的估计及检验结果表明,无论用①~③中的任何模型,在考察期内我国省级区域均主要表现为绝对收敛机制,而不存在条件收敛或者空间滞后收敛等情形。由于在模型中引入空间异质性没有消除空间相关性问题,我们在空间俱乐部模型中明确引入空间相关性。我们推断在省级尺度上可能存在着明显的规模收益递增,收敛模型不适合用来研究省级区域的增长问题。模型空间滞后项的系数估计值非常显著,这意味着在中国区域经济增长过程中,省级空间尺度上的区域外溢显著存在,这与省级尺度上探索性空间数据分析的发现是相吻合的。一个地区的增长业绩不仅取决于自身的因素,而且受相邻地区的影响;一个地区获得有利的增长因素以至良好的增长业绩都将惠及相邻地区。通过省级区域估计结果,我们可以发现,省级尺度上的区域经济增长表现出了更强的发散性,由于在省级尺度上可能存在规模收益递增,地理分析单元与集聚经济联系更密切,基于收益递减的理论分析框架不适合用来解释省级尺度上的区域经济增长。同时东中西三大地带的划分对于理解省级空间尺度上的区域经济增长是比较适当的,但对于省级尺度而言,空间异质性表现得更加复杂,东中西三大地带的划分过于粗糙,难以充分和准确地识别区域经济增长的空间异质性。另外,相对于省级空间尺度,省级空间上的区域外溢更加显著,说明溢出效应在较小的空间尺度上表现得更强烈,这暗示着溢出效应的扩散范围有限。
3结论与政策含义
3.1结论本文将省级地理单元划分东中西三个俱乐部,运用OLS方法估计空间俱乐部模型,考察是否支持空间俱乐部收敛假设,并把空间相关性纳入空间俱乐部模型,用ML方法估计空间滞后模型和空间误差模型,并根据空间滞后项系数估计的考察区域外溢效应,以及模型设定问题。同时,本文将空间计量分析技术与分量回归技术相结合,有效克服了现有研究中使用传统回归方法只能度量外生变量对内生变量的“平均”影响、而无法体现在条件分布不同位置时外生变量的影响差异的局限和不足。研究结果发现,我国区域经济增长“收敛—发散—收敛”的S型增长,整个考察期内省际经济增长β估计值为负数,表明在一定程度上,我国区域经济增长正在趋于收敛。同时,研究还发现,我国省级层面的区域经济增长表现出了更强的发散性,相对于省级空间尺度,省级空间上的区域外溢更加显著,说明溢出效应在较小的空间尺度上表现得更强烈。
3.2政策含义第一,本文研究发现区域金融发展水平是影响区域经济收敛的重要因素,因此政府可以通过优化金融资源的区域配置,进而实现通过调控金融来促进经济均衡发展的目标。第二,本文从金融地理的视角出发,强调了地理空间效应在区域信贷投放中的作用。现行货币政策的统一性存在明显的区域差异,这种差异削弱了对区域经济结构调整的作用,降低了货币政策执行的有效性,其背后是商业银行微观行为的结果。第三,我国区域金融发展的空间分布变动对我国区域经济增长空间分布的变动过程起到了重要的影响。因此,政策部门要为区域经济的崛起创造良好的政策环境,建立统一金融市场,促进区域金融组织机构发展,构建区域金融体系。
作者:陈高张行单位:中南财经政法大学统计与数学学院华中师范大学社会学院