中国区域增长差异变动的影响因素研究——基于2010—2020年数据

陈林生,李止兮

(上海海洋大学 经济管理学院,上海 201306)

一、引言

共同富裕是社会主义的基本原则和价值指向,是中国共产党治国理政的核心价值,且为党的历代领导人所坚持(胡承槐和陈思宇,2022)[1]。2020年中国实现了全面脱贫,消除了绝对贫困,区域收入整体上有所增长,但区域经济发展仍不平衡、区域之间收入仍存在差异,不利于共同富裕的实现。同时,当前区域增长差异出现了新的变化,即南北区域差异,加上疫情以及区域经济发展状态的影响,这种差异有扩大的趋势。但学界对当前差异的主要特征仍未形成统一的看法,本文对此进行了探讨。结合新冠疫情和要素禀赋作为区域差异影响因素新的探讨点,分区域寻找缩小区域差异的关键要素。余下内容将从六个部分展开,本文的第二部分是文献综述,从区域经济差异变迁、差异测度视角以及差异测度模型梳理相关研究成果。第三部分是理论模型和研究假设,使用多地区自由资本模型分析影响地区发展差异的因素,根据研究目的提出研究假设。第四部分是区域差异新态势分析,将中国划分成五大区域,根据划分结果利用泰尔指数及其分解和核密度估计来分析东中西区域、南北区域的区域间差异与区域内差异,分区域总结区域差异新态势。第五部分是模型、影响因素与变量选择,详细说明了影响因素和相关变量,计量模型通过Huasman检验选择了面板数据的固定效应模型来分析区域经济差异。第六部分是实证分析与结果,展开描述性统计分析,添加时间虚拟变量,利用辅助回归分析研究中国区域经济差异的影响机制以及区域增长差异变动,得到相关结论。第七部分是根据影响因素研究的结果提出政策建议。

二、文献综述

随着改革开放的深化,国家开始注重协调发展,先后提出西部大开发、东北振兴、中部崛起等战略,旨在促进中西部地区和东北地区快速发展,缩小区域发展差异。但区域经济仍发展不平衡,区域收入仍存在较大差异。现有多数研究对此已得出了相对一致的结论,但对区域差异变化的时间点,差异主要存在于东中西区域还是南北区域以及差异是否缩小还是扩大,尚未形成统一的结论。大部分学者认为中国地区差距从20世纪90年代以来逐渐拉大,尤其是20世纪90年代,差距扩大非常明显(王小鲁和樊纲,2004)[2],而世界银行研究报告指出中国区域差距从1990年开始扩大,也有学者认为1992年是中国区域经济差距扩大的重要转折点,此时经济发展水平的差距在急剧扩大(刘靖宇和张宪平,2007)[3]。由于不同的研究视角和研究方法,学者对中国区域经济差异的结论不尽相同。部分学者认为中国经济差距整体在收敛(杨博文和高岩,2019)[4],中国四大板块间差距逐渐缩小(董雪兵和池若楠,2020)[5]。多数学者得出中国区域经济差距有所扩大的结论,但对区域经济差异的主要特征,学界仍有争议。一是认为东中西部差距是主要集中区域。中国区域发展差距主要体现为东中西部差距的结构特征并未发生根本改变(刘学良等,2022)[6],南北差距仍然处于适度范围,中国的主要区域发展问题依旧是东西部差距(牛树海和杨梦瑶,2020)[7]。二是认为南北差距是主要集中区域。中国经济重心存在明显向南移动趋势,南北地区间差异增长趋势显著(付佳玉,2021)[8],南北地区经济发展差距的形势已十分严峻,相对于东中西地区间的差距,南北地区的经济发展差距问题更需要关注和解决(杨多贵等,2018)[9]。

在测度的视角上,大部分学者对中国区域经济差异的影响因素进行研究,技术创新(周南南和林修宇,2021)[10]、政府政策(任保平和张倩,2021)[11]等都是热点研究对象,同时经济集聚(兰秀娟和张卫国,2020)[12]、受教育水平(李立国和杜帆,2020)[13]等也是近年来备受关注的重要因素,而较少使用市场潜力进行分析。根据新经济地理学的分析框架,与区域经济差异的一个关键因素是市场潜力。目前关于市场潜力的研究集中于个别行业并分析其潜在的市场潜力,如太阳能技术(Elmorsy et al.,2021)[14]、动漫周边市场(赵惠芳等,2021)[15]等。部分学者分析市场潜力与其他经济因素的影响机制与相关关系,如市场潜力对城市结构和增长的影响(Rafael and Daniel,2017)[16]、市场潜力与城乡居民收入差距之间的关系(徐春华和刘力,2015)[17]、工资和就业影响市场潜力的机制(Keith and Thierry,2006)[18]等。

在测度的理论模型上,地理加权回归分析方法(杨兴雨等,2022)[19]、空间计量方法(潘桔和郑红玲,2021)[20]、聚类分析法(谭燕,2021)[21]是普遍采用的方法。较少学者使用新经济地理学的分析方法进行分析,即使使用其来研究区域经济差异也是较早的研究。但由于是较早的研究,数据并未反映领域里最新的资讯。例如,1986—2016年中部地区的数据(张建伟等,2020)[22]、中国2003—2017年的省级面板数据(王帅,2020)[23]等。同时近年来因新冠疫情的影响,区域经济发展受到冲击,较早的研究及数据可能对中国区域经济新出现的情况不太适用,失去了一定的实用性。

通过对以往文献的总结梳理可以发现,现有研究还可以如下深入:一是南北差距研究时间相较于东中西区域尚短,在研究方法和结论上有待严谨和深化。二是鲜有文献使用新经济地理学的市场潜力进行分析,即使使用市场潜力来分析区域经济差距也是较早的研究,缺乏一定的实用性。三是区域间对比多集中于东中西区域,南北区域研究的文献相对较少,且学界对当前区域差异的主要集中区域尚未形成统一的观点。因此,本文利用新经济地理学的相关研究成果,加入时间虚拟变量,分区域剖析影响中国区域经济发展差异的关键要素;使用最新的数据资料,对东中西区域和南北区域同时进行对比研究,探讨新冠疫情视角下中国区域差异变动的新态势。

三、理论模型与研究假设

(一)理论模型

使用多地区自由资本模型分析影响地区发展差异的因素(何雄浪等,2013)[24]。假定经济系统由两部门组成,分别为制造部门M和农业部门A。制造部门使用劳动力与资本两种要素生产连续化且有差异性的产品,产品在不同地区可以产生贸易且运输成本为冰山形式。资本可以自由流动,劳动力只能在产业间流动,不能在区域间流动。农产品同质且区域之间没有运输成本。消费者偏好同质,有统一的Cobb-Douglas 效用函数。

(1)

其中,CM与CA分别是工业品与农业品的消费量,μ表示工业品的支出,nw表示工业品的种类数,等于地区k(nk)生产的工业品种类之和。σ表示产品的替代弹性(σ>1)。

1.短期均衡

当处于短期均衡时,推导出工业价格指数为(1)具体推导及设定参见何雄浪等(2013)[24]的研究。:

(2)

其中,PMj是j区域的工业价格指数,φ是区域间的自由贸易度,nj是j区域的企业数量,nw-nj表示其他地区的企业数量。令nw=1,对工业品价格指数、贸易自由度求偏导得:

(3)

其中,Snj是j区域的企业数量占总的企业数量的比重。因此可以得出贸易自由度即对外开放程度与区域经济差异之间的关系。进一步求出k区域支出占整个区域支出的比重为:

SEk=Ek/Ew=(LA/N+πkSnkKw)/Ew

(4)

其中,Ew是整个区域的总支出,Kw是整个区域的总资本数量,LA是整个区域的总农业劳动力数量,SEk与Snk分别是k区域支出占整个区域的比重、k区域的企业数量占整个区域的比重。由此可以发现,要素禀赋是影响区域经济差异的关键因素。

2.长期均衡

当πj=πk,处于长期均衡,并假设Snj=SEj=1/N,可以得出:

(5)

由于Nφ/(1-φ)>1,所以扩大市场规模会引起企业数量的增加,资本的数量也会相应增加,这是空间经济学的“本地市场放大效应”理论。

(二)研究假设

2019年12月起,新冠疫情暴发,导致全球经济放缓,价格出现波动,全球经济再次陷入衰退。受疫情影响,中国区域经济社会发展受到了严重冲击。根据统计资料显示,2020年第一季度中国整体经济增长速度有所下降,一些重灾区,例如武汉,经济出现了负增长;一些偏远地区受疫情影响程度较小,经济有微弱增长。虽然疫情控制取得了阶段性的胜利,但是疫情反复出现,加上国外疫情形势严峻,在未来较长时间经济社会发展仍会受到影响。一般来说,大城市在疫情早期更容易受到影响(Hu et al.,2022)[25]。而中国幅员辽阔,加上政府采取了一系列防止疫情扩散的措施,新冠疫情总体分布不均衡,具有一定的空间性,使得各省份的经济增长以及收入存在差异,因此提出假设1:

H1:新冠疫情对区域整体经济造成了一定的负面影响,且不同地区的影响程度有所差别,总体上加剧了区域差异。

中国幅员辽阔,新冠疫情分布呈现出了一定的空间分布特征,导致区域分化的趋势更加明显,表现出地区异质性。在东中西区域中,西部地区大多数省份疫情相对缓和,经济受影响程度低,中部及东部地区受疫情的冲击明显比西部地区大。而且随着“一带一路”建设、长江经济带建设等落地实施,“西部大开发”和“中部崛起”战略成功实施后,经济增长格局总体呈现“西快东慢”的特征,使得东中西区域发展差距持续缩小。在南北区域中,从疫情严重程度的空间分布来看,疫情对北方地区的影响程度大于南方地区。加之供给侧结构性改革以来,长期依赖投资和能源型产业的北方区域存在投资效率低下、产业结构不合理、体制机制滞后以及劳动力人口大量流失的问题,导致资本存量的增长速度以及经济增长速度放缓(闫佳敏和沈坤荣,2022)[26]。而南方地区经济的市场化程度高,服务业和企业的自主创新发展势头良好,经济发展充满活力。这进一步加大了南北区域差异,因此提出假设2:

H2:随着经济发展格局的变化及新冠疫情的影响,区域差异逐渐由东中西差异演变为南北差异。

四、2010—2020年中国区域差异新态势分析

基于经济地理视角对中国区域进行划分。具有地理性的同时,也具有综合性,即考虑了地理、人口、产业等多种因素,将全国划分为南北两大区域以及东中西三大区域(见表1)。在此基础上,利用泰尔指数和核密度估计及其分解分析中国区域差异新态势。

表1 区域划分省份构成

(一)泰尔指数及其分解

泰尔指数经常用来衡量个人或地区之间的收入差距,可以将区域之间总差异分解成两部分,衡量组内差距和组间差距对总差距的贡献。一般来说,泰尔指数越大,说明各地区间经济发展水平差异越大;反之,泰尔指数越小,则说明各地区之间发展水平差异越小。为配合下文的核密度估计,采用Theil指数T指标,以GDP比重加权计算。

Theil指数T的计算公式为:

(6)

其中,N为区域个数,Yi为i区域经济指标占整体的比重,Pi为i区域人口数占整体的比重。

对Theil指数进行一阶分解,将中国总差异水平分解为东中西区域或南北区域的区域间差异与区域内差异,总差异的Theil指数公式如下:

(7)

如果定义i区域的省份差异为:

(8)

则总差异可以被Tp分解为:

(9)

其中,Yij为i区域j省份的GDP,Yi为i区域的总GDP;Pij为i区域j省份的人口,Pi为i区域的总人口。TWR表示区域内差异,TBR表示区域间差异。

由图1可以发现,从2010—2020年,东中西区域的泰尔指数整体呈逐年缩小的趋势,说明经济发展差异在逐年缩小。同时区域间差异(TBR)变化趋势基本上与泰尔指数(Theil)相一致,表明区域间差异也趋于缓和。而区域内差异(TWR)整体趋于扩大,说明东中西区域的区域内差异有所增加,也可以反映出中国经济发展差异其实主要是由东中西三大区域内部差异造成的。但TWR变化幅度较小,因此从整体上看东中西差异在逐年缩小。在三大区域内部差异中,西部地区内部差异在逐年降低;中部地区内部差异变动较大,在2015年达到高峰(此时中部地区仍处于工业化初级阶段,经济分化加剧),整体呈倒U型;东部地区从整体上看呈现出上升的趋势,即东部地区内部省份的经济发展差异会对全国经济差异造成更大的影响。

图1 东中西区域泰尔指数及其分解

由图2可以发现,从2010—2020年,除2013年南北区域泰尔指数(Theil)达到顶峰,其余变化幅度均比较稳定。在2014年后整体上变化不大,呈现一种较弱增长的趋势,说明近些年来南北区域差异有增大的趋势。这主要是因为2013年首次提出了经济“新常态”的概念,根据“新常态”的主要特点以及对照南北方的产业结构以及经济发展模式,南北经济差异在2013年进一步拉大,导致2012—2014年波动幅度较大,其余时间段比较平缓。与东中西区域显然不同的是南北区域间差异很小,且变化幅度很小,近几年有上升的趋势,这也进一步说明中国区域经济差异主要是南北两大区域内部差异造成的。而在两大区域内部差异中,南方地区内部差异在逐年降低,北方地区整体上看还是呈现出上升的趋势,即北方地区内部省份的经济发展差异会对全国经济差异造成更大的影响。

图2 南北区域泰尔指数及其分解

(二)核密度估计

经济发展时空演变的分析方法主要有核密度分析和(空间)马尔可夫链等。比较两种分析方法,核密度分析可以用来量化不同空间尺度下城市发展效率的差异(Liu,2018)[27],分析经济发展的分布动态,展示已发生时期变量的变化发展情况,在解决非均衡问题上有较好效果;而(空间)马尔可夫链经常用来分析经济发展变化的长期趋势并获得不同水平的转移概率矩阵。因此本文使用核密度估计的方法测度中国区域差异的时空演变。图3至图8是全国地区、东中西地区、南北地区11年间起始(2010年)、南北差异变大(2013年)、中端(2015年)、末尾(2020年及疫情普遍影响全国地区)的年份。在全国地区(见图3),核密度图基本呈单峰分布,密度曲线形态基本保持不变,只是随时间推移不断向右移动,这表明该区域内各省份间的经济发展差距相对稳定,且各省份经济发展水平均稳步提高。东部地区核密度图基本呈双峰分布(见图4),随时间在右移的同时,峰值明显降低且变得更为扁平,因此该区域内的经济发展差距呈扩大趋势。中部地区和西部地区核密度曲线比较特别(见图5、图6),均在2020年呈单峰分布,密度曲线形态变化较大,说明该区域内各省份间的经济发展差距较大,经济发展不平衡。北方地区核密度曲线随时间右移(见图7),核密度图的分布更加分散(更宽),说明经济发展水平有所提高但差异增大,经济发展未呈现出均等化的趋势。南方地区密度图的分布随着时间的变迁有所聚集(更窄)(见图8),反映出南方经济发展水平差异缩小,经济发展更平衡化。这也与泰尔指数及其分解的结论相一致。

图3 全国地区核密度图

图4 东部地区核密度图

图5 中部地区核密度图

图6 西部地区核密度图

图7 北方地区核密度图

图8 南方地区核密度图

五、模型、影响因素与变量选择

(一)模型构建

区域间的收入差距,不仅依赖于区域之间外生的资源禀赋(资本与劳动力),而且内生的市场规模的作用及贸易成本的变动也是产生区域差距的重要原因。为了保证解释变量和被解释变量系数的弹性特质和降低数据的波动程度,对相关的经济变量取对数,并引入时间虚拟变量分析疫情前后的影响。在此分析基础上,计量模型可构建为:

lnADjt=βj+lnMPjt+lnXMjt+lnFDIjt+lnALjt+lnASjt+θ1×Y10t+θ2×Y11t+μjt

(10)

其中,j表示区域,t表示年份,ADjt是区域人均收入,βj是截距项,MPjt是市场潜力,XMjt与FDIjt用来衡量市场开放程度,ALjt与ASjt分别衡量劳动力禀赋与资本禀赋。Y10t与Y11t分别表示时间虚拟变量。

(二)模型类型的确定

分析面板数据需要识别出使用固定效应模型还是随机效应模型,常见的方法有Huasman检验。通过Huasman检验,如果结果显示是接受原假设,则选择随机效应会更合理一些;反之则拒绝原假设,选择固定效应。一般来说,更多地是选择固定效应模型,因为一致性是对估计量最基本、最重要的要求。结果如表2所示。

表2 Hausman 检验结果

从表2中可以看出,P值为0.000,拒绝原假设,可以认为在1%显著性水平下建立固定效应模型。

(三)影响因素及变量说明

1.影响因素分析

新经济地理学的市场潜力模型解释了企业倾向于选择在市场潜力较大的地区进行生产活动(何雄浪和汪锐,2012)[28]。因为在市场潜力大的地区生产,可以最大程度地缩减运输距离从而减少运输成本,提高企业经济效益。当大多数的企业均采用相同的决策时,就会产生基于价格的市场外部性,产生一种经济集聚效应。这会不断带来新的市场机会,吸引新的企业、产业进入。随着区域经济集聚过程的不断深入,地区所生产的商品份额越来越大,导致越来越多的商品在本地区就近达成交易,这会降低中间投入品以及中介的成本,吸引更多的劳动力资源向本地区转移和集聚,区域差异有所扩大。同时由多地区自由资本模型的短期均衡可知,随着区域劳动力与资本的不断集中,会导致要素禀赋密集度增加,市场规模扩大,收入水平提高,进一步吸引资本和劳动力进入该地区,形成一种良性循环。如果地区人口数量不变,或者人口的增长率低于收入增长率,则区域的人均收入会不断提高。在资本禀赋集中的同时,各种产业也向该地区聚集,降低消费者的生活成本,也提供了就业机会,导致生活成本越来越低,提高该区域居民的实际收入。当处于长期均衡,贸易自由度φ的提高会促进市场规模进一步扩大,资本进一步转移,区域收入会进一步增加,而区域收入增加会反过来吸引资本投入与资产转移,本地市场放大效应越来越大,要素禀赋集聚到经济发展最好的地区,导致区域差异进一步扩大。

2.变量符号及说明

使用中国31个省、自治区、直辖市(以下简称省份)的数据作为研究对象(不包括港澳台地区)。时间区间为2010—2020年,均通过《中国统计年鉴》的数据资料整理计算得出。各变量具体说明如表3所示。

表3 变量符号及说明

六、实证结果与分析

(一)描述性统计

使用Stata 16.0版本输入相关数据,得到的描述性统计如表4所示。

表4 描述性统计结果

(二)辅助回归分析

1.不含虚拟变量的面板数据分地区回归结果

如表5、表6所示,分别为不含虚拟变量的面板数据分地区回归结果以及各省份的固定效应系数估计结果。

表5 不含时间虚拟变量分地区的回归结果

表6 不含时间虚拟变量的固定效应系数

2.加入虚拟变量后的分地区估计结果

如表7、表8所示,分别为包含虚拟变量的面板数据分地区回归结果以及各省份的固定效应系数估计结果。

表7 包含时间虚拟变量分地区的回归结果

表8 包含时间虚拟变量的固定效应系数

(三)研究结论

基于中国2010—2020年的数据,结合辅助回归分析结果,得到如下结论:

第一,从表5和表6的回归结果来看,市场潜力、要素禀赋(资本和劳动力)、进出口总额以及外商直接投资与区域经济存在着正相关的关系,同时在这些变量中,市场潜力对区域经济增长的贡献度最大,其次是资本禀赋,说明市场潜力、资本要素是影响地区经济中相对比较重要的因素。在一般情况下,地区的市场潜力越大,越易吸引市场导向型产业以及其他相关的产业向本地区集聚,使得本地区平均工资增加,从而吸引高质量的人力资源向本地区靠拢;也能吸引资本进入该地区,使得单位企业所占有的资本增加,经济发展水平进一步提高。除外商投资额不太显著,其他变量大部分通过了1%水平下的显著性检验,这反映出在市场开放程度方面,进出口总额更能影响区域经济发展。进一步分析各地区差异,首先,从东中西地区来看,要素禀赋的增加虽然能促进人均GDP的增加,但中部地区和西部地区的系数均高于东部地区。由此可以得出发展落后地区的要素禀赋,吸引人才和资本,是缩小东中西地区差异的重要方法。其次,从南北地区来看,南方的市场潜力、要素禀赋的系数均大于北方,说明南方地区的发展潜力比北方地区要好,北方地区发展仍存在一些问题,不能充分开发市场潜力和合理运用要素禀赋,这验证了假设2。在进出口贸易方面,北方地区的系数比南方地区大,可以得出对外开放程度影响北方地区的发展大于南方地区,是缩小南北差异的关键因素。

第二,从时间虚拟变量来看,如表7所示,在添加2019年和2020年这两个时间虚拟变量之后,计量模型的拟合度和精确度变高,所有地区的R2均有所提高。具体到各个省份,绝大部分省份的显著性水平提高。以湖北省为例,如表8所示,湖北省的固定效应系数由0.398提高到0.428,而湖北省是疫情的重灾区,在疫情暴发期,全省各地陆续“封城”“封镇”“封村”,交通运输业、旅游业等服务业遭到重创。由此可以看出,疫情对区域经济的负面影响不可小觑,因此虚拟变量的设定有一定的合理性。其次,在一般情况下,就业密度大意味着劳动力资源得到了充分利用,劳动力禀赋(就业密度)应与区域经济发展存在正的相关关系,而在加入虚拟变量后修正了东部地区的系数符号问题,使模型设定更加合理。此外,除西部地区的虚拟变量不显著之外,其他地区都通过5%水平下的显著性检验。进一步从系数的绝对值来分析,首先,各个地区的绝对值大小不同,这说明新冠疫情对区域经济水平有一定的影响,且影响程度不同。这验证了假设1。西部地区由于地理位置相对偏僻,经济落后,地广人稀,人口密度低,经济对外交流少,在这两年里受疫情影响的波动较小,所以不太显著。相对于西部地区,中部地区与东部地区的经济明显受疫情影响的波动程度比西部地区高。其次,比较疫情影响的南北差异,南方地区受疫情的波动比北方小,加上北方地区经济发展所存在的问题,进一步加剧了南北经济差异。这与假设2相一致。究其原因是北方气温低,低温下病毒存活时间长(2)已有研究表明,新冠病毒对温度敏感,能够在低温环境下长时间保持感染性(梁宏伟等,2022)[29]。,在通风不好的室内,更容易造成病毒的传播。而系数为负则说明新冠疫情降低了地区经济发展水平,尤其是新冠疫情的重灾区,存在大量工厂倒闭、裁员的现象,抑制了地区经济发展。最后,比较两个虚拟变量,2020年的虚拟变量的绝对值总体比2019年的大,除北方地区外。这说明2020年新冠疫情比2019年影响的范围更广,影响程度更深。而北方地区虽然变小,但是变化程度相对较小,且2019年疫情主要发生在年末,气温低,疫情更容易传播。

七、政策与建议

(一)提高区域市场潜力,加强区域合作

改革开放以来,沿海地区由于地理位置和交通条件的优越,国内制造业以及外商企业在沿海地区集聚,极大地提高了沿海地区的市场潜力。随后中国形成了一系列的经济特区以及经济带,区域合作在不断加强。因此东部地区可以提供资金以及技术支持,中部地区提供人力资源支持,西部地区提供资源支持,进行优势互补,加强区域合作,发扬其优势产业,开发地域特色产业。同时统筹南北协调发展,充分发挥南北地区比较优势,引导要素合理流动和高效集聚,打通南北大循环,形成高质量发展格局。

(二)加大教育投入力度,培养高质量人才

人才是第一资源,高质量的人才资源对区域经济起着举足轻重的作用。因此政府和国家需要落实科教兴国与人才强国战略,加大落后地区的教育投入力度,新建学校和图书馆,切实推行九年义务教育制度,抓好基础教育和高等教育的结合,提高劳动力的知识水平,从根本上改变落后地区的知识教育结构,培养高质量的人才,促进人力资本深化。采取切实有效的激励措施,鼓励和激励杰出人才留在家乡发展,为家乡创造财富,以形成持续的人才沉淀效应,不断缩小地区经济发展水平差距。

(三)调整外贸发展战略,加强国内外市场联系

依据区域经济发展的具体需求,改善引进外资的法律法规以及政策措施,持续完善利用外资的结构,加强引进外资的能力,把引进外商投资、优化产业结构、提高技术水平更好地联合起来,遵循质量第一和效率优先的原则,兼顾“质”与“量”。不断加强国内市场联系,促进区域与区域之间合作水平,开展沿边贸易,促进沿边开放,构建西部经济发展新的增长点,带动内地经济的发展,全面提高中西部的国际化水平。同时加大北方地区的开放程度,推动北方地区的进出口贸易发展,缩小南北区域差异。