区域物流发展水平对经济收敛的影响探讨

■ 吕　雪（广东农工商职业技术学院　广州　510507）

区域物流发展水平对经济收敛的影响探讨

■ 吕雪（广东农工商职业技术学院广州510507）

本文对我国省域经济增长的空间效应进行检验，发现我国省际经济增长的空间相关性较强。因此，采用纳入空间相关性的空间经济计量模型，对1991-2014年我国 31个省市的经济条件β收敛情况进行了实证分析，并探讨了区域物流发展对经济收敛的影响。结果表明：空间经济计量模型的误差项的空间自相关性较强，包含空间误差项的空间经济计量模型比基础模型的收敛速度更快；在考虑区域物流发展的影响基础上，我国省区的经济增长存在较为显著的条件收敛。说明不同省区物流发展水平的差异和由此引发的溢出效应使相对落后的地区具有了经济发展的“后发优势”，并逐渐缩小省区之间的经济发展差距，从而促进了我国区域经济的收敛。

区域物流收敛性空间效应空间经济计量模型

引言

我国的经济发展自1978年改革开放之后取得了举世瞩目的成就。但是，由于发展起点和发展条件的不同，特别是我国非均衡发展战略的实施，使我国东部地区的经济得到了跨越式的发展。同时，非均衡发展战略使得生产要素向东部地区聚集，导致我国区域间经济发展水平的差距日益扩大。虽然区域间经济发展差异在发展中国家的发展过程中是一种比较普遍的现象，但是区域间经济的发展差距过大不利于经济资源的有效配置，进而影响经济的可持续发展和我国和谐社会的建设。区域物流是连接区域间生产和消费的纽带，有利于优化资源配置和促进区域经济可持续发展。区域内的物流发展不仅可以降低该区域内的交易成本，提高该区域的生产效率，同时也有利于与其相邻省区的交易效率提高，使一个落后的区域在经济发展中获得 “后发优势”，从而步入快速的发展阶段，促进区域的协调发展，最终实现区域经济增长的收敛。因此，研究我国区域物流发展与经济收敛的内在关系机理，对于缩小区域间经济发展水平的差距、促进区域经济的协调发展具有重要意义。

相关研究综述

“收敛”的实质是验证在一些初始收入水平相同、结构相似的国家或地区的人均收入经过一段时期的发展后是否会相互趋同。索罗和斯旺（1956）最早提出了经济的收敛性。该模型认为落后经济体在资本边际报酬递减规律的作用下，其发展速度比发达经济体快，并且从长期上看，各经济体的人均产出水平具有收敛的趋势。20世纪80年代，收敛假说得到进一步发展，收敛假说细化为绝对β收敛、条件β收敛和俱乐部收敛等类型。在绝对β收敛的研究方面，Baumol（1986）利用16 个工业化国家1870-1978 年的人均收入的数据进行分析，发现这16 个国家的经济增长存在收敛性。魏后凯（1997）沿用Barr的分析方法，利用1978-1995年的截面数据进行分析，认为中国各地区人均国民收入水平存在绝对β收敛。刘强（2001）通过计算1981-1998年省区间经济增长的变异系数和绝对差率分析我国省区间经济增长的收敛性，认为我国省区间经济增长存在明显的阶段性收敛和区域性收敛。郭腾云（2005）通过构建计量经济模型，实证研究了我国三个时期的经济收敛性。尹伟华和张焕明（2007）分析了改革开放后我国区域经济的收敛性，认为我国区域经济增长先发散，然后趋于收敛，并预测了我国区域经济收敛的结果。王丝雨和刘嘉夫（2012）对我国31个省（市、自治区）进行了σ-收敛、β-收敛和俱乐部检验，认为我国省区经济增长σ收敛和β收敛比较显著。郭佩颖（2012）利用偏离-份额模型分析了产业结构变动对区域间经济收敛影响，认为产业结构变动促进了区域间经济收敛。王欣亮（2014）利用莫兰指数测算法分析了我国区域经济增长差异的变动状况、发展现状及演进特征。在条件β收敛的研究方面，赵自芳（2006）引入技术引进的模型，研究了区域经济收敛中技术溢出的作用机制，分析表明技术溢出显著地促进了区域经济收敛。汤学兵（2007）认为对外开放水平、工业化水平和市场化程度促进了经济的收敛。孙巍（2008）采用变异系数分析了我国1992-2004年省际经济收敛性的特征，并采用产业集聚度指标详细分析了产业集聚与经济收敛的关系，认为产业集聚状况促进了我国省际经济的收敛。牛冲槐（2010）通过实证分析区域经济增长与科技型人力资本的内在联系，认为科技型人才聚集是影响区域经济增长收敛的重要因素。乔宁宁（2010）利用动态面板数据模型分析了西部地区经济增长的收敛性，认为西部大开发后，西部地区区域经济增长由条件β收敛变为发散性的增长。

从以上文献的梳理可以看出。现有的对于区域经济收敛性的研究主要基于β收敛，并且探讨的问题主要是区域经济是否存在收敛的趋势。但是对于区域经济间其内在收敛机制及影响因素的研究却相对较少，并且已有的关于条件β收敛的研究主要是对于劳动力流动、技术溢出、制度体制变革和技术扩散等因素在区域经济增长收敛中作用的研究。另外，采用的方法为主要包括Theil 指数、基尼系数、变异系数、Kernel估计量和阿特金森指数等。区域物流作为连接区域间生产和消费的纽带，是区域经济的重要组成部分，对于促进区域经济可持续发展等方面具有重要意义。鉴于此，本文选取1991-2014年我国31个省区（西藏地区、港澳台除外）经济增长和物流发展的数据，首先对我国省域经济发展空间的效应进行检验，然后通过构建纳入空间相关性的空间经济计量模型分析区域物流发展与省域经济增长收敛之间的内在联系，以期促进我国省域经济的协调发展。

我国省域经济发展空间效应的检验

空间效应包括空间相关性和空间异质性，对模型中的变量进行检验称为空间相关性检验。作为空间相关性检验的经典方法，Moran's I检验在1950年由Moran首次提出，Moran's I检验备择假设是变量之间存在一定形式的空间相关性，原假设是变量之间不存在空间相关性。莫兰指数检验结果为负值表示变量之间具有负相关，莫兰指数检验结果为正值说明变量之间具有空间正相关性，莫兰指数检验结果为零值表示变量之间不具有空间相关性，即为空间随机分布。1972年Cliff和Ord推导了Moran's I统计量在满足大样本条件下的分布。

Moran's I的计算公式如下：

空间权重矩阵Wij是省区间空间地理效应的体现，在空间效应的分析中，研究对象的特点决定了空间权重矩阵的选择。因此，空间权重矩阵的确定是空间计量模型的关键之一，正确地选择空间权重矩阵是模型估计的前提和基础。实际运用中常用的空间权重矩阵是基于邻接关系的空间权重矩阵和基于距离关系的空间权重矩阵。基于邻接关系的权重矩阵是根据研究对象之间的直接相邻关系，将观测对象的空间位置邻接关系定义为直接4邻域邻近（Rooks）、8邻域邻近（Queen或Kings）和对角线方向4邻域邻近（Bishops）等三种简单、直观的情形。而基于距离关系的空间权重矩阵中，其距离是所观测对象的直线距离或球面距离，在小尺度地区空间数据的测算研究中，距离的计算一般可以忽略地球的曲率，通常采用欧氏距离或曼哈顿距离，进而衍生出诸如距离n次方倒数、K-最近点权重和高斯距离衰减等基于距离关系的空间权重矩阵。

我国各省区省会城市一般是该省区的政治、经济和文化中心。一般而言，各省会城市之间的交通距离越近，跨区域的经济之间的联系越强，各省会城市之间的交通距离越远，跨区域的经济之间的联系也就越弱。因此，本文将不同省会城市间实际距离的倒数作为空间权重矩阵Wij的元素，即采用距离标准（inverse distance）定义省区间的空间相互邻近关系。

通过运行Arcgis软件可以得到1991-2014年我国省际GDP的莫兰指数。为了直观地观察1991-2014年我国省际经济发展空间效应的变化趋势，本文将1991 -2014年我国省际GDP的莫兰指数的计算结果反映在变化趋势图上，如图1所示。

根据图1可以看出，1991-2014年我国省际GDP的Moran's I 指数均通过了5%水平下的显著性检验。尽管我国省际GDP的Moran's I指数在这24年间存在波动，但是整体趋势呈现出了波动上升的态势，并且Moran's I指数都在1.5以上，说明我国省际经济增长的空间相关性较强。即我国省际经济活动在地理空间上呈现出集聚现象，并且随着时间的推移不断增强。

我国省域经济发展条件β收敛的空间计量模型

（一）变量选取和模型构建

本文采用各省区GDP的对数值代表经济发展水平进行分析。fi，to表示各省区的初始经济发展水平，fi，t表示我国i个省份的期末经济发展水平，ln（fi，t/fi，to）表示经济的增长速度。按照新古典经济增长理论，β反映的是经济增长速度和初始经济发展水平间的关系。如果β<0，说明在控制了其它影响经济增长的外生变量后，经济的增长速度和期初经济发展水平之间存在负相关关系，意味着经济落后地区比经济发达地区呈现更快的经济增长速度，出现如新古典经济增长理论所预期的经济增长收敛。反之，如果β>0，则表明即使控制了影响经济增长的外生变量，经济发达省区比经济落后省区仍有更快的经济增长速度，各省区间的经济增长是发散的。

物流产业是一个新兴的生产服务型产业，物流产业的精确数据无法准确获得。为了与物流业相关的研究保持一致，故选取相关研究学者普遍采用的交通运输、仓储和邮政业产值作为物流产业发展（Xi，t）的指标。在样本选取方面，本文选取我国31个省区进行研究，数据来源于历年的《中国统计年鉴》。

为了与考虑空间效应的空间经济计量模型进行比较，首先利用线性回归分析，构造的基础模型如下：

其中，t0=1991，t=2014，i=1，2，3，…，24。式（1）中斜率系数β如果小于零，则表明我国区域经济发展在1990-2014年期间存在收敛（下同）。平均收敛速度的计算公式如式（2）所示：

根据Moran's I的检验结果可知，应该建立空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）。

首先是空间滞后模型（SLM），空间滞后模型就是引入了每个省区的GDP的空间滞后项，反映的是一个省区的经济发展受与其相邻的省区和整个国家的经济增长的影响。空间滞后模型（SLM）如式（3）所示：

另一种是空间误差模型（SEM），该模型所表示的省区间空间相关性是由误差项所体现。空间误差模型（SEM）如公式（4）所示：

（二）实证分析

为了与考虑空间效应的空间经济计量模型进行比较，本文运用R软件的相关程序包把上述的三个模型进行运算，采用的估计方法为极大似然法。上述三个模型的估计结果如表1所示。其中收敛速度根据（2）计算得出。

对于表1中的3种模型，根据Log likelihood的估计值可知，OLS模型的Log likelihood的估计值最小，这说明没有考虑空间相关性的基础模型的拟合效果明显要低于纳入空间效应的空间经济计量模型。通过空间滞后模型和空间误差模型的对比可以看出，这两个模型的Log likelihood的估计值比较接近，同时空间误差模型的赤池信息准则（AIC）的估计值略高于空间滞后模型的赤池信息准则（AIC）的估计值。因此，需要通过LMLag和LM-Error检验选择适合的模型，检验的结果如表2所示。

从表2中的检验结果可以看出，无论是LM-Error检验还是稳健LM-Error检验，其结果都比LM-Lag和稳健LM-Error的结果显著，这说明空间误差自相关性要显著强于空间滞后自相关性。因此，应采用空间误差模型分析我国省域间经济条件β收敛。

通过表1中空间误差模型的实证结果可以看出：

第一，收敛系数β为负，且在1%水平下显著，说明我国省域经济存在收敛性。在以邻近矩阵作为权重矩阵的空间计量模型分析我国省域经济条件β收敛时，空间误差模型的空间误差系数λ在1%水平下显著，误差项的空间自相关性较强。说明我国省域经济发展存在显著的空间相关性，其经济收敛速度显著增大。

第二，通过空间滞后模型的估计结果可知，当空间误差模型中纳入物流发展水平时， 1991-2014年我国省域经济条件β收敛的空间误差参数λ为-0.91699，并且通过了5%水平下的显著性检验。说明我国区域物流的发展促进了省际间的经济发展的收敛，并逐渐缩小省区之间的经济发展差距。另外，回归系数α1为0.01427915，并且在5%水平下显著，这说明省区的物流发展水平每提升一个百分点，能使我国省区经济的收敛速度提高1.42 个百分点。因此，我国物流的发展有利于增强省区间经济发展的互动程度。

结论与政策建议

本文首先对我国省域经济增长的空间效应进行检验，发现我国省际经济增长的空间相关性较强。因此，本文采用了纳入空间相关性的空间经济计量模型，对1991-2014年我国 31 个省区的经济条件β收敛情况进行了实证分析，并探讨了区域物流发展水平对经济收敛的影响。结果表明：空间经济计量模型的误差项的空间自相关性较强，包含空间误差项的空间经济计量模型比基础模型的收敛速度更快，说明一个省区的经济发展受与其相邻的省区和整个国家的经济增长的影响显著；在考虑区域物流发展的影响后，我国省区的经济增长存在较为显著的条件收敛。说明不同省区物流发展水平的差异和由此引发的溢出效应使相对落后地区具有了经济发展的“后发优势”，并逐渐缩小省区之间的经济发展差距，从而促进了我国区域经济的收敛。

表1　我国省域经济条件β收敛相关模型的估计结果

表2　我国省域经济条件β收敛空间相关性检验

图1　我国省区GDP的莫兰指数趋势图

我国正处于经济转型期，缩小区域发展差距、促进区域经济协调发展是当前我国亟待解决的重要问题。根据本文的研究结果可以看出，区域物流发展有利于增强省区间经济发展的互动程度，对经济收敛的速度有显著的影响。因此提出以下建议：首先，相关政府部门应该在充分考虑区域经济发展空间相关性的前提条件下制定物流发展政策。促使各区域加强合作，以期缩小区域间的经济发展差距。其次，完善交通基础设施建设，利用现代化的信息网络技术，提高交通网络化水平。物流产业是一种跨地区、跨行业、跨部门的产业，因而应该通过构建与各区域物流中心地能力相匹配的集散通道，配备现代化的物流中转设施，促进多种运输方式顺畅衔接和高效周转，提高区域物流一体化发展的水平。进而加强各省区间的经济联系，并加快我国经济增长的收敛速度，缩小地区间的经济发展差距。

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F259.27

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