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1、我国地区经济收敛的空间计量 实证分析：1978 2002 林光平 美 波特兰州立大学 经济系 龙志和 吴 梅 华南理工大学 工商管理学院 1论文结构n研究的理论背景n实证分析 n结 论2研究的理论背景3自20世纪 60 年代中期，以索洛 (Solow,1956)、斯旺(Swan,1956)为代表的新 古典增长理论开始，国家之间或区域经济之间 的差距及其动态变化趋势，就成为经济增长理 论关注的话题之一。新古典增长模型用技术进步阐释了各国经 济增长水平差距，认为由于资本的边际产出呈 现递减趋势，经济的发展最终将趋于稳定的状 态。经济增长理论把这种可能的现象称之谓经 济增长的收敛（convergen
2、ce）。4收敛问题被概括为三种假说 ，收敛 、 收敛、俱乐部收敛，本文主要讨论收敛 的问题。我国经济是否具有收敛的特征？这一问题 引起了社会各界的广泛关注。不同的学者对收 敛假说的实证研究得出了不同的结论，90年代 中期以前的多数研究支持我国地区经济存在收 敛的趋势，而90年代后期的研究则基本认为我 国地区经济是发散的。5实证研究中，学者们采用了各种方 法。总体来说，每个区域总是被当成一个 独立的个体进行分析，由于技术方面的原 因，区域间潜在的相互影响往往被忽略。 本研究采用有关空间经济计量的研究方法 ，将地区间的相互作用关系引入我国区域 经济收敛性的研究。6实证分析7基础模型本研究以区域经济
3、绝对收敛方程作为分析 问题的出发点。ln(Yi t+k /Yi t) = a + bln(Yi t) + ei, （1）i = 1,2,.28 其中，Yi t代表第i 个地区第t年的实际人均 收入水平Yi t+k则是表示第tk年的实际人均收入水平8数据来源及说明 研究采用19782002年全国28个省 市（除西藏和海南外）的实际人均GDP 数据。 本文以每十二个年份划为一个时间 段：分别以1978 1991年为初始年，记 为第t0年；以19892002年为末年记为 t1=t0+11年，将整个时间段共分成14个时 间区域 。9地理空间相关性检验 n空间相关性检验，即考察区域间地理上是否存 在空间
4、相关性。本研究基础模型中，地理空间权重W采用 简单的地理权重，即对于全国28个省市，地理 上相邻对应权重取1，否则为0。 实证估计时，对W权重矩阵需要进行行标 准化，使得权重矩阵中每行的和为1。 10地理空间相关性检验n判断地区间的空间相关存在与否，一般通过包括 Morans I检验、最大似然LM-Error 检验及最大 似然LM-Lag检验等一系列空间效应检验来进行。 nMorans I = eWe/ee，其中e=Y-Xb表示回归 方程的残差估计值 nLM-Error eWe/(ee/N)2/trace(W2+WW)nLM-LageWY/(ee/N)2/ (WXb)M(WXb)/(ee/N)
5、+trace(W2+WW)11表1 地理空间相关性检验结果时 段1978-19891979-19901980-19911981-19921982-1993Morans I-0.048350-0.14404-0.14795-0.147360.016462Standardized P-值0.12104 0.494810.12106 0.220020.12105 0.210630.12098 0.213680.12109 0.28972时 段1983-19941984-19951985-19961986-19971987-1998Morans I0.179620.225020.217000.2816
6、80.31226Standardized P-值0.12091 0.0283180.12064 0.0109340.12072 0.0130420.12076 0.00287110.12077 0.0012875时 段1988-19991989-20001990-20011991-20021978-2002Morans I0.363000.349800.386270.410010.27442Standardized P-值0.12089 0.000302670.12086 0.000461270.12089 0.000150890.12097 6.9940e-0050.12104 0.0036
7、84712表2 绝对收敛模型的估计结果时段 结果1978-19891979-19901980-19911981-19921982-1993b-0.099268 （0.054945 ）-0.089168 （0.050106 ）-0.089200 （0.052592 ）-0.059110 （0.056346 ）-0.029562 （0.062663 ）a1.4649 （0.32795 ）1.3877 （0.30223 ）1.3921 （0.32099 ）1.2887 （0.34636 ）1.1538 （0.39028 ）Log- Likelihood10.65113.44111.89810.625
8、8.4423Morans I Standardize d P-值-0.048350 0.12104 0.49481-0.14404 0.12106 0.22002-0.14795 0.12105 0.21063-0.14736 0.12098 0.213680.016462 0.12109 0.28972LM-Error P-值0.12846 0.720031.1402 0.285621.2028 0.272761.4490 0.228690.014892 0.90287LM-Lag P-值0.23663 0.626651.2470 0.264131.3145 0.251581.4490 0.
9、228690.0072847 0.9319813n空间滞后模型：A） ln(Yit+k/Yit) = a + bln(Yit) +lWi.ln(Yit+k /Yit) + ei i = 1,2,28 e nii(0, s2) （2）B） ln(Yit+k/Yit) = a + bln(Yit) + gWi.ln(Yit) + l Wi.ln(Yit+k /Yit ) + eie nii(0, s2) （3）本研究使用的空间经济计量模型 (1)14n空间误差模型：ln(Yi t+k/Yi t) = a + bln(Yit) + gWi.ln(Yit) + lWi.ln(Yit+k /Yit )
10、+ ei （4）e = rWe - q Wu + u （5）或 e = rWe + u ， （6）e = u - qWu （7）u nii(0, s2)本研究使用的空间经济计量模型(2)15空间计量模型估计方法:最大似然法以空间误差模型(1)+(6)为例，似然函数形式：nL = -N/2 ln(2p)-ln(N)+1 -N/2 ln(e*e*) 其中，e* = e/(|de/dY|1/N)nJacobian |de/dY| = |I-rW| = (1-rw1)(1-rw2).(1-rwN)，其中，w1，w2， .，wN是经过行标准化之后的空间权重矩阵W 的N个特征根。16表4 各时段空间计量模
11、型估计结果时段 结果1983-19941984-19951985-19961986-19971987-1998b-0.045010 （0.07765 ）-0.029896 （0.08079 ）-0.008637 （0.07827 ）0.0019984 （0.07607 ）0.017657 （0.07109 ）a1.2763 （0.49519 ）1.1494 （0.52777 ）1.0007 （0.51966 ）0.96171 （0.51253 ）0.84635 （0.48600 ）r0.29597 （0.22625 ）0.36227 （0.21684 ）0.36505 （0.22043 ）0.
12、45597 （0.20350 ）0.50133 （0.19483 ） Log- Likelihood5.82704.95726.35887.40019.5688Morans I Standardized P-值-0.015799 0.12141 0.40156-0.016526 0.12129 0.40610-0.019087 0.12136 0.41434-0.019346 0.12162 0.42002-0.023396 0.12184 0.43672 LM-Error P-值0.013717 0.906760.015008 0.902500.020019 0.887480.020567
13、0.885960.030079 0.86231 LM-Lag P-值0.021423 0.883630.019086 0.890120.021995 0.882100.020315 0.886660.027146 0.86913表3 各时段空间计量模型估计结果：模型（1）+（6）17时段 结果1988-19991989-20001990-20011991-20021978-2002b0.016279 （0.06722 ）0.008909 （0.07053 ）0.0038848 （0.06779 ）-0.003317 （0.05984 ）-0.15943 （0.12135 ）a0.83678 （0.46786 ）0.93581 （0.49115 ）1.0121 （0.47727 ）1.0837 （0.42802 ）3.0197 （0.73849 ）r0.55744 （0.17978 ）0.55932 （0.18121 ）0.62664 （0.16652 ）0.67997 （0.15295 ）0.43840 （0.20773 ） Log- Likelihood11.02910.51512.09615.335-5.7684Morans I Standardized P-值-0.028990 0.12219 0.45948-0.045045
