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浅谈中国区域经济增长的空间关联及其解释

2017-09-27张丽董泉润

商场现代化 2017年17期

张丽+董泉润

摘 要:在区域经济增长的过程当中,具有一定的空间关联关系。本文采用了网络分析方法,结合QAP方法,对区域经济增长空间关联特征,及相关的影响因素进行了分析。结果表明,中国区域经济增长空间网络,具有多重叠加性、稳定性的特点,区域经济主要可分为四个不同的功能板块,在经济增长溢出效应中,梯度特征较为明显,而产业结构、投资消费结构、空间相邻关系,对于区域经济增长空间关联具有较大的影响。

关键词:中国区域经济增长;空间关联;网络分析方法

从改革开放以来,中国经济发展速度不断加快,在当前世界经济体系当中,占据了非常重要的位置。不过,在不同地区之间,存在着经济增长不平衡的现象,不同的省市区域之间,经济增长速度、经济发展水平等均具有较大的差异。例如,在2013年,广东省GDP达到了62164亿元,而西藏自治区仅有808亿元。近年来,大量研究表明,中国区域经济增长,具有较为明显的空间关联性,可采用网络分析方法,对区域经济增长的空间关联进行研究和解释,从而为中国经济未来的进一步发展奠定基础。

一、中国区域经济增长空间关联网络分析

1.空间关联网络构建

在区域经济增长中,增长关系集合,体现了空间关联网络。在网络中,区域就是基本点,区域之间的空间关联关系就是基本线,空间关联网络就是由这些点和线构成的。对于区域关联关系的考察,对区域经济增长变量的VAR(向量自回归模型)进行构建,并对区域之间的动态关联性进行分析。例如,在A、B两个区域之间,符合区域经济增长动态关联关系,同时由A指向B,则在网络中,构建一条由A指向B的箭头,连接A、B两点,证明A、B两个区域之间,具有空间关联性。利用该方法构建的空间关联网络,具有一定的方向性。

2.空间关联网络特征

在区域经济增长空间关联网络中,主要特征包括了网络密度、关联性、中心性等部分。其中,网络密度能够对网络当中各个区域的关联关系进行分析,进而对不同的疏密情况进行体现。其中,网络中具有越多的关联关系,则体现出越大的网络密度。关联性能够对网络的脆弱性、稳健性进行体现,在网络当中,如果区域关联关系,能够很好的连接经济系统,使之形成一个整体,在任意两个区域之间,都能够具有直接或间接的连线,则网络相关性良好。而如果一个区域中,有多条线连接,则网络对这一区域具有较大的依赖性。中心性能够对网络中各个区域的作用、地位进行体现。在网络当中,如果区域位于中心位置,则在网络中具有更大的影响力,会对其它相关区域产生影响。

3.空间关联网络块模型

块模型是一种对网络位置模型进行研究的方法,根据该理论,在区域经济增长中,能够对不同块的作用进行体现。常见的分类主要包括主受益板块、净溢出板块、双向溢出板块、经纪人板块等。主受益板块中具有较多的区域经济增长主体,且具有较少的外部关系比例。在净溢出板块中,成员向其它板块成员发出的关系较多,对内部发出的关系较少,接收的外来关系较少。双向溢出板块中,成员同时对外和对内发出的关系都比较多,但接收的外来关系比较少。在经纪人板块中,成员同时对外部关系进行发送和接收,而内部成员之间,则具有较少的联系,在经济增长空间溢出当中,具有桥梁和纽带的作用。

二、中国区域经济增长空间关联实证分析

1.空间关联网络建立

在研究当中,从改革开放1978年开始,截止到2012年,对全国除了重庆、海南等1978年之后建立的省市以外的29个省市区的经济状况进行了分析。为了消除物价、时间趋势等因素的影响,采用换算地区生产总值缩减指数,对数据进行相应处理和对数处理。利用ADF对变量进行检验,确保VAR模型的平衡性。对所有变量进行一阶差分处理,针对两两区域,对VAR模型进行建立。基于VAR模型结构对于时滞选择的敏感性较高,利用HQ、SC、AIC、FPE、LR等方法选择最优时滞。根据相关数据处理和检验结果,对区域经济增长空间关联网络图进行绘制。

2.空间关联网络特征分析

对中国区域经济增长空间关联网络密度进行计算,在所选的29个省市区之间,存在812个最大可能关联关系,实际存在179个关联关系,计算得出网络密度为0.220。由此表明,在各个区域之间,不具有较高紧密程度的关联,各个区域之间,仍具有更紧密经济协作的提升空间。中国经济区域增长空间关联网络中,关联度为1,较为理想,具有良好的连通效果,网络的通达性较为良好,在各个省市之间,空间溢出效应较为普遍。同时具有0.653的网络效率,存在的冗余连线较多,在经济增长空间溢出中,多重叠加现象较为明显,网络稳定性较好。网络等极度为0.133,在不同经济发展水平中,都可能存在溢出效应。

3.空间关联网络块模型分析

对所选的29个省市区关联关系,进行块模型分析,最大分割深度设定为2,收敛标准设定为0.2,可得出4个经济增长板块。第1个板块以东部沿海发达地区为主,包括广东、浙江、天津、江苏、上海、北京;第2个板块以经济增长活力较强的地区为主,包括黑龙江、河北、湖南、湖北、辽宁、吉林、山东、福建;第3个板块以中西部发展相对较快的地区为主,包括四川、山西、江西、广西、山西、河南、内蒙古;第4个板块以中西部落后地区为主,包括新疆、宁夏、青海、甘肃、云南、贵州、西藏。在经济板块内部,具有78个关系数,在经济板块之间,具有101个关系数。

三、中国区域经济增长空间关联影响因素

相关研究表明,中国区域经济增长空间关联性,和地理因素之间具有一定的关系。所以,在相邻的省市区之间,其空间溢出显影、关联关系可能更加明显。根据块模型的分析结果,在不同板块之间,梯度溢出特征较为显著。在东部沿海发达地区,没有直接对中西部落后地区产生溢出。因此,如果省市区具有较为近似的发展方式,空间关联性就可能更为显著。如果地区之间具有较大的发展方式差异,其存在直接关联性的可能性就相对较小。可以利用从业人员结构、产业结构、经济开放度、投资消费结构等指标,对不同地区发展方式差异进行体现。

能够判断,中国区域经济增长空间关联中,主要的因素包括了城镇从业人员占比、第三产业产值占比、进出口商品总值占比、资本形成总额占比等。在QAP相关分析中,基于矩阵置换,对两个仿真的格值相似性进行比较,得出相关系数,采用非参数检验方法,对相关系数进行检验。对2个抑制矩阵构成长向量相关系数进行计算,同时随机置换一个矩阵行和相应列,对置换后矩阵和另一个矩阵相关系数进行计算,对计算结果进行保存。对计算得到的相关系数,和随机重排计算得出的相关系数进行对比,观察相关系数处于接受域或拒绝域,从而判断其相关性。

四、结论

对于中国区域经济增长空间关联性,利用网络分析方法进行了分析和解释。利用VAR方法,对空间关联关系进行测度,利用QAP方法进行相关分析。得出结论为,在中国区域经济空间网络中,各个区域之间,总体上并不具有较高的关联紧密程度,不过,网络稳健性较好。在关联网络中,各个区域的作用、地位不同。中国经济区域增长版图,可以划分成4个不同的经济增长功能板块。区域经济增长的梯度特征较为明显。产业结构、投资消費结构、空间相邻位置等,对经济增长空间关联具有较大影响。

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作者简介:张丽(1976- ),女,河南许昌人,西北工业大学人文与经法学院讲师,博士研究生,研究方向:区域经济endprint