中国区域“四化”协调发展收敛性研究

■顾先问，冯南平，张爱萍

（合肥工业大学，安徽合肥230009）



中国区域“四化”协调发展收敛性研究

■顾先问，冯南平，张爱萍

（合肥工业大学，安徽合肥230009）

摘要眼演针对中国区域“四化”协调发展水平的收敛性，采用σ收敛、β收敛和俱乐部收敛检验方法进行了研究。研究发现，全国和东、中、西部地区的变异系数都呈逐年下降的趋势，σ收敛存在，地区间协调发展水平的差异逐年缩小。全国范围内，绝对和条件β收敛均显著存在，落后地区的发展速度超过了先进地区，前者有追赶上后者的趋势。东、中、西三大地带内部β收敛显著存在，俱乐部收敛现象明显。东部收敛速度最快，中部其次，西部最慢。

[关键词]“四化”协调发展；σ收敛；β收敛；俱乐部收敛

网络出版网址：http://www.cnki.net/kcms/detail/13.1356.F.20160201.1137.008.html网络出版时间：2016-2-1 11:37:33

一、引　言

近年来，我国经济飞速发展，工业化、信息化、城镇化和农业现代化快速推进，但“四化”发展面临着如何协调一致的问题。党中央审时度势，在十八大提出“坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路，推动信息化和工业化深度融合，工业化和城镇化良性互动，城镇化和农业现代化相互协调，促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展”。学术界就此展开了热烈讨论和深入研究，从“四化”协调发展水平测度[1-4]、“四化”互动关系[5-6]和发展路径[7-9]等角度展开讨论和分析。基于这些分析，我们发现不同区域间“四化”协调发展水平存在着比较大的差异，而这种差异未来能否达到收敛一致的状态必将关系到我国整体能否最终实现协调发展，理应引起政府和学术界的关注。但目前尚未见有人对此问题展开研究，缺乏相应的实证分析。本文将根据Barro等人[10-13]的收敛理论，采用σ收敛、β收敛和俱乐部收敛3种检验方法对我国地区“四化”协调发展水平的收敛性进行检验，并得出相应结论。

二、研究方法

（一）σ收敛

σ收敛是关于横截面上的离差，若其随时间增长而减小，则存在σ收敛，说明区域间“四化”协调发展差异呈缩小的趋势。若其随时间增长而变大或不变，则不存在σ收敛，说明区域间“四化”协调发展差异并没有缩小的趋势[10,14]。σ

其中，Yi是第i地区“四化”协调发展度，Y-为所有地区的平均发展度，N为地区数。σ是协调发展度的标准差，CV是其变异系数。

若CV随时间t有减小的趋势，则存在σ收敛；若CV随时间t扩大或不变，则不存在σ收敛。

（二）β收敛

根据Barro等[10-13]对β收敛的定义可知，在一个国家“四化”协调发展过程中，若低水平地区的增长速度领先于高水平地区，以致一段时间后，前者能够追赶上后者，我们就说存在β收敛。检验模型如下。

其中，Yi0和Yit分别表示第i地区在初始年和第t年的“四化”协调发展度，则lnYit-lnYi0表示第i地区在t年内的平均增长率。α是常数项，β是收敛系数，ε是随机扰动项。当β<0且显著时，则存在β收敛，β值越大，收敛速度越快。当β>0时，则不存在β收敛。

根据收敛系数β，可以计算出相应的收敛速度θ[15]，如式（4）所示。收敛常用的测度方法包括标准差和变异系数。从可比性的角度出发，本文选择变异系数进行检验，公式如（1）和（2）所示。

式（3）表示的是绝对β收敛，其回归结果仅仅取决于初始协调发展水平，而不受其他控制变量的影响。但事实上，每个地区可能在地理位置、经济发展水平、科技创新能力和能耗水平等方面都不相同，发展具有不同的稳态。条件β收敛就是在考虑初始发展水平的同时，也考虑其他控制变量的影响，检验各地区能否收敛到自身的稳态[16－17]，模型如式（5）所示。

其中，Xit为控制变量，γ是其系数。

（三）俱乐部收敛

俱乐部收敛是指在发展的初始条件都相似的地区间发生的收敛现象，主要考察在同一俱乐部内是否存在收敛[11,18-20]。本文中，俱乐部收敛的检验以Sala-i-Martin的模型为基础[16]，采用β收敛检验方法，如式（6）所示。

其中，γit为t年间地区i的“四化”协调水平的平均增长率。若β<0且显著，就称存在俱乐部收敛；若β>0，则不存在俱乐部收敛。

三、实证分析

（一）“四化”协调发展水平的测度

遵循全面性、客观性、科学性、系统性的原则，参考相关文献[1-4]，选择相应指标，构建出一套4大类16项指标的“四化”发展水平评价指标体系，如表1所示。所需数据来源于2004～2013年《中国统计年鉴》、中国统计数据应用支持系统（数据来源于国家统计局）和各省、市、自治区统计年鉴。

表1　工业化、信息化、城镇化和农业现代化发展水平评价指标体系

“四化”协调发展水平的测度本文借鉴物理学中的容量耦合系数模型，对廖重斌[21]提出的公式进行扩展，得到式（7）至式（9）。

其中，C为“四化”耦合度，反映了“四化”发展的同步状况。k为调节系数，k≥4，本文取k＝4。T为“四化”综合发展度，反映了“四化”发展的总体状况。α、β、γ、δ分别为工业化、信息化、城镇化和农业现代化的权重，满足α＋β＋γ＋ δ＝1。本文认为四者同等重要，故取α＝β＝γ＝δ= 1/4。D为“四化”协调发展度，其为C和T的综合测度，取值空间为[0,1]。

（二）σ收敛

根据式（1）和（2），得到2003～2012年全国的和东、中、西部地区的“四化”协调发展度变异系数CV，如表2和图1所示。

表2　2003～2012年“四化”协调发展水平的变异系数

由表2和图1可知，在全国范围内，从2003年至2012年，“四化”协调发展的变异系数呈逐年下降趋势，从2003年的0.8411减少到2012年的0.2049，减少了75.64%，表现出明显的σ收敛。说明在全国范围内，地区间“四化”协调水平的差异呈现出逐年缩小的趋势。

图1　2003～2012年“四化”协调发展水平的变异系数

在三大地带内部，变异系数也呈逐年减少的趋势，从2003年的0.5162、0.3946和0.5045减少到2012年的0.0994、0.0864和0.1514，降幅达到80.74%、78.10%和69.99%，均表现出明显的σ收敛。其中，东部的降幅最大，收敛速度最快，其次是中部，最慢是西部。前两者的收敛速度都高于全国水平，而西部则低于全国水平。同时，三大地带的变异系数在每一年份都低于全国值，其省际差异小于全国省际间的差异，表现出存在俱乐部收敛的可能。三大地带之间，西部的变异系数一直是最高的，且在2006年后，拉开了东、中部一定的距离，反映出西部省际间差异应是三大地带中最大的。东、中部的变异系数逐渐接近，在2007年后交替领先，反映出两地带内部的差异程度相差不大。

（三）β收敛

根据式（3），对“四化”协调发展度进行绝对β收敛检验，结果如表3所示。

由表3可知，在2003～2012年时间段内，收敛系数β为-0.0810，且通过了1%的显著性检验，说明在全国范围内“四化”协调发展水平存在显著的绝对β收敛，落后地区的增长速度远远超过了先进地区，前者有追赶上后者的趋势。根据式（4）可知，收敛速度θ为0.1451。分前后两个五年时间段的检验表明，收敛系数β分别为-0.0422 和-0.0533，且都通过了1%的显著性检验，说明两时间段内存在绝对β收敛。收敛速度β为0.0462和0.0599，后五年快于前五年，收敛速度呈不断加快的趋势。

表3　全国范围的绝对β收敛检验结果

对于条件β收敛，我们分别选择地区虚拟变量（east）、人均地区生产总值（gdp）、人均进出口总额（eiv）、单位地区生产总值能耗（ecg）、公路密度（hig）、金融贷款（loa）、人均教育经费（edu）、每万人专利申请授权量（pat）作为控制变量，分别利用式（5）进行估计，发现east、ecg和pat较为显著，列为表4。其中，地区虚拟变量east代表东部地区省份取值为1，其他地区省份取值为0。

表4　全国范围的条件β收敛检验结果

由表4可知，加入控制变量的3个模型，其收敛系数β均为负，且都通过了1%的显著性检验，说明在全国范围内“四化”协调发展存在显著的条件β收敛。表明在控制了地理位置、生产能耗、科技创新等因素后，各省“四化”协调发展水平将收敛到自身的稳态。三模型收敛速度均在0.15以上，高于绝对β的收敛速度，说明控制了这些变量的影响后，收敛速度会有所加快。另外，地区虚拟变量east显著，说明地理位置因素也会对“四化”协调收敛产生影响，反映出三大地带内部可能存在俱乐部收敛现象。

（四）俱乐部收敛

根据σ收敛和条件β收敛检验可知，东、中、西部可能存在俱乐部收敛。本文采用β收敛检验方法对三大地带进行收敛性检验，以判断俱乐部收敛是否存在。三大地带的划分见表5。

检验结果见表6～8。

表5　中国东、中、西部的划分

表6　东部地区的绝对β收敛检验

表7　中部地区的绝对β收敛检验

表8　西部地区的绝对β收敛检验

由表6～8可知，在2003～2012时间段内，东、中、西部地区的收敛系数β分别为-0.0901、-0.0861和-0.0803，均通过了1%的显著性检验，说明三大地带内均存在显著的β收敛，即俱乐部收敛存在。收敛速度分别为0.1851、0.1657和0.1425。东部地区的收敛速度最快，其次是中部，最慢是西部。其中，东、中部的收敛速度都远高于全国水平，西部略慢于全国水平，各自形成了差异明显的收敛俱乐部。

分时间段的情况，前五年的β值分别为-0.0552、-0.0529和-0.0366，后五年的β值为-0.0570、 -0.0657和-0.0510，均通过了1%的显著性检验，都存在俱乐部收敛的现象。前五年，东部的收敛速度最快，中部次之，西部最慢；后五年，中部最快，东部次之，西部最慢。由此可知，西部收敛速度一直最慢，中部处于加速收敛中，已于后五年超越东部，成为收敛速度最快的地区。

四、结论与启示

本文采用σ收敛、β收敛和俱乐部收敛3种检验方法对“四化”协调发展的收敛性进行了检验。研究发现，在2003～2012年时间段内，全国范围和东、中、西部地区的变异系数CV值一直处于逐年下降的趋势，说明在全国和三大地带内均存在着明显的σ收敛。其中，东部的下降幅度最大，收敛速度最快，其次是中部，最慢是西部。全国范围的绝对β收敛检验发现，在2003～2012年时间段内，收敛系数β显著为负，存在绝对β收敛。后五年的收敛速度高于前五年，收敛速度呈加快的趋势。在考虑了地理位置、生产能耗、科技创新等控制变量后，条件β收敛同样显著，各省“四化”协调发展将收敛到各自的稳态。分析东、中、西部的β收敛检验发现，三大地带内部均存在着显著的β收敛，俱乐部收敛现象明显。其中，东部的收敛速度最快，其次是中部，最慢是西部。但中部处于加速收敛中，已于后五年超越东部，成为收敛速度最快的地区。

由此可知，虽然我国地区“四化”协调发展水平呈现出东高西低的阶梯式分布格局，但地区间差异正处于不断的缩小中，落后地区的发展速度较快，远远超过了先进地区，未来有可能达到相对一致的局面。这就需要政府将更多的资源投入到中、西部的“四化”建设中去，鼓励东部更多的产业、技术向中、西部地区转移，凭借高速交通网在国内的互联互通和“一带一路”建设与世界其他国家接轨，夯实中、西部地区“四化”的基础，促进两地更快更好地发展，最终带动我国整体水平的提升。

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（责任编辑：李萌）

A Study on the Convergence of the Regional Coordinated Development of the "Four Modernizations" in China

Gu Xianwen, Feng Nanping, Zhang Aiping
（Hefei University of Technology, Hefei 230009, China）

Abstract:The article studied the convergence of the regional coordinated development of four modernizations through σ convergence,β convergence and club convergence test methods. It finds that the coefficients of variation of the whole nation and eastern，central and western China are decreasing annually. It means that σ convergence does exist and regional difference of coordination level is decreasing yearly. In nationwide scale，absolute and conditional β convergences both significantly exist. The development speed of the backward areas exceeds that of the advanced areas and there is a tendency that the former will catch up with the latter in the future. In eastern，central and western China，β convergence significantly exists in all these three regions，and the club convergence phenomenon is obvious. The convergence speed of eastern China is the fastest，central China is the second and western China is the slowest.

Key words:coordinated development of "four modernizations"；σ convergence；β convergence；club convergence

作者简介：顾先问（1984-），男，安徽寿县人，合肥工业大学管理学院博士研究生，研究方向：区域经济学；冯南平（1981-），女，安徽潜山人，合肥工业大学管理学院副教授，研究方向：产业经济学；张爱萍（1979-），女，山东潍坊人，合肥工业大学数学学院讲师，研究方向：决策理论与方法。

基金项目：教育部人文社会科学项目（13YJC630030）；安徽省教育厅人文社会科学基地重点项目（SK2013A147）。

收稿日期：2015-06-09

DOI：10.13253/j.cnki.ddjjgl.2016.02.008

[中图分类号]F127

[文献标识码]A

[文章编号]1673-0461（2016）02-0040-05