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广东经济空间差异及成因研究

更新时间:2016-07-05

改革开放三十多年经济高速发展的背后,存在着经济、社会、资源、环境和人文等一系列的不平衡问题,近年来提出的“协调发展”,就是为了解决发展过程中的不均衡问题[1]。广东作为改革开放的先行示范区域,在经济发展引领全国的背后,其区域内经济发展不均衡的现象也较为突出,虽已基本实现“少部分人先富起来”的目标,但在“最终达到共同富裕”的路上,广东还有很长的路要走。近年来广东人均GDP增长率一直处于低位运行,并有继续降低的迹象[2],为了顺利跨过“中等收入陷阱”,广东需要在短期内实现经济发展方式的转变,实现协调发展。

从经济发展的视角研究区域差异作为当今主流的研究方向,许多学者都从不同角度进行过相关研究和分析[3],但针对广东区域经济差异的实证研究文献较少,且深究差异原因的文献更是鲜见。本文拟从实证研究的角度,选取广东省21个城市2003—2016年的经济数据,综合运用探索性空间数据分析(Exploratory Spatial Data Analysis, ESDA)[4]、统计分析和空间计量分析等方法探究广东区域经济空间差异的分布特征及发展趋势,从宏观经济理论出发推演经济差异的成因,并构建面板数据空间误差模型以检验广东区域经济差异的影响因素及效果。

一、研究方法

(一)探索性空间数据分析法

探索性空间数据分析(ESDA)是利用现代化地理信息系统对空间单元各属性进行数理统计和平面展示,以探索地理单元空间分布特征及相互关系的研究方法。本文主要运用其中能够反映空间单元相互关联的指标——全局空间自相关(Global Moran’s I)系数研究广东各市之间经济的关联程度。其计算公式为:

(1)

其中zi是区域i的经济水平与其平均值的偏差;wi,j是要素ij之间的空间权重,用1表示相邻,用0表示不相邻。N为区域总数,S0是所有空间权重的集合。Moran’s I值在-1.0~1.0之间,Moran’s I>0表示各市经济呈正相关性,其值越大,空间相关性越明显,Moran’s I<0表示各市经济呈负相关性,其值越小空间差异越大。

(二)空间计量分析法

构建空间计量模型分析区域经济空间差异的成因是一种科学有效的方法,选用固定资产投资等影响区域经济的因素作为解释变量,人均GDP作为被解释变量,采用面板数据空间误差模型来构建广东区域经济空间差异模型如(2)式:

应用数据挖掘技术对学生成绩进行分析,首先通过聚类算法对学生成绩数据进行分类,并对分类后的结果使用ID3算法建立决策树深入分析,得到影响成绩的关键因素是上课出勤,其他因素虽然对成绩有影响,但影响得很小。通过聚类和决策树算法对影响学生成绩的因素进行分析,可将藏匿于海量数据中的有用信息挖掘出来,促进学校教学工作的进一步提升。

(2)

如图2所示,广东区域经济差异指标总体演变呈倒U型走势,其中泰尔指数和变异系数最为明显,表明2003年以来广东各市经济差距呈现先扩大后缩小的走势,拐点发生在2008年前后,近年来呈持续收敛的趋势,进一步验证了广东区域经济差距近年来有不断缩小的趋势,也表明广东区域经济更趋协调发展。根据Bernard的研究结论,经济增速与区域差异存在一定的联动关系,对比发现四种差异性指标的形态和广东经济增速的平滑趋势在走势上有相同的轨迹,说明广东总体经济高速发展的时期,区域内差异不断扩大;总体经济增速放缓的时期,区域内差异逐步缩小。

图1 广东各市2003年和2016年人均GDP空间差异比较图

二、广东区域经济空间差异测度

(一)指标选取与基础数据分析

经典的国民经济核算理论认为国民收入由消费、投资、政府支出和进出口共同决定,凯恩斯等经济学家验证过该理论的实用性。近年来国内学者对于区域经济差异的成因也做过相关的定性分析,但定量分析鲜见,结合空间效应的定量分析更是凤毛麟角。任建军等[6]对中国区域经济发展差异的现象及成因进行分析,发现我国区域经济差异受固定资产投资、收入消费能力、对外经济贸易和财政政策等因素影响不断扩大。李建豹等[7]研究发现区域经济差异受外部政策影响显著,并引入空间计量方法测度经济差异的外部性及传导机制,在检验空间相关性的基础上测度了外部性的方向及作用大小。

(二)ESDA测度空间差异变化

气象科技是用现代科学技术对气象卫星反馈的数据进行分析和传播,这就需要工作人员兼有卓越的计算机能力和气象服务专业知识。然而,近十几年我国着力于培养专业性人才,这种复合型人才相对较少,所以,在气象科技服务工作方面还需要更多的专业性人才。

慢性胰腺炎(CP)病理变化为进行性、不可逆的胰腺腺泡萎缩、破坏、纤维化,进而引发PEI,但常至疾病晚期PEI才表现出明显的临床症状。CP确诊时PEI发病率为36%,5年后约为60%,晚期CP的PEI发生率可达100%[2-3]。

根据图1比较2003年和2016年广东各市人均GDP的空间差异图可以发现,人均GDP第一梯队的城市都是广州、深圳和珠海;第二梯队的城市由佛山增加了中山;阳江市、肇庆市和韶关市从第四梯队晋级为第三梯队;从而使第四梯队的城市由2003年的11个减少为2016年的8个。从探索性空间数据分析(ESDA)中不难发现,广东市域经济存在明显的空间差异;从发展趋势上看,过去14年间呈现出经济发展进一步向珠三角核心城市聚集,同时由珠三角向周边城市辐射的收敛性发展趋势;从整体经济发展趋势判断,相对较发达地区不断增多,落后地区不断减少,广东整体经济趋向协调发展态势。

人们熟知的ofo小黄车也在这里度过了很多巅峰时刻:其年轻的90后创始人与苹果公司CEO蒂姆·库克骑车畅聊;宣布冠名一颗卫星、合作小黄人;斥巨资签下当红明星鹿晗作为代言人,粉丝几乎包围了整栋大厦等等。当然,这背后是一轮又一轮的融资和国际化步伐。

(三)统计指标测度差异发展趋势

为了更准确地探究广东市域经济差异在时间轴上的发展趋势,引入经济差异性统计指标,分别计算广东省21个城市人均GDP在2003—2016年间基尼系数、泰尔指数、变异系数和赫芬达尔指数绘制各指数,并发展趋势,如图2所示:

运用探索性空间数据分析(ESDA)法对广东不同年份区域经济差距进行比较,选取标准差作为分级指标。分别标识出2003年和2016年广东各市人均GDP的图例,颜色由深到浅分别表示高于人均GDP的1.5个标准差以上的城市、介于人均GDP的0.5~1.5个标准差的城市、-0.5~0.5个标准差的城市和低于-0.5个标准差的城市空间分布状况,如图1所示:

图2 四种经济差异指标趋势图

模型(2)中,yit为城市it年的人均GDP水平,Xit为城市it年的相关解释变量,为待估回归系数,uit是误差向量,ε为误差系数,为空间权重矩阵,ρ为空间误差系数,反映空间相互作用关系。

三、广东区域经济差异的成因分析

(一)区域经济差异的理论分析

图3 广东区域经济相关性Moran’s I值历年趋势图

在指标选取中,综合比较了总产出值、物质产品、国民可支配收入、人均GDP和消费支出等指标的科学性和客观性,根据刘夏明、魏英琪、李国平[5]的研究结论,人均GDP在指标的客观性、表达性和认可度上都是衡量区域经济差距相对较好的一个指标。这里选用人均GDP作为衡量广东市域经济发展水平的指标,以消除人口规模差异导致的区域经济不平衡的影响。2003—2016年间,广东市域人均GDP水平整体呈增长态势,但近年来受到外围环境影响,其增速有放缓迹象。根据各市每年人均GDP数据变化趋势,发现各市每年经济在总体发展的基础上极值差距也在逐年增大,说明数据的变异性在增大。

(二)空间相关性检验

在对历年广东各市人均GDP数据进行整理分析时,发现广东各市人均GDP数据具有明显的空间相关性特征,即相邻城市间的经济数据相关度较高且显著。运用Moran’s I指数测度广东区域经济历年空间自相关趋势,结果如图3所示。

根据宏观经济学中国民经济核算的经典分析范式,同时参考李建豹等[7]和曹芳东等的分析方法,选取人均地区生产总值(GDP)作为被解释变量,同时选取人均地方财政支出(GPE)、人均社会消费品零售额(FCE)、人均进出口总额(TEI)和人均固定资产投资总额(IFA)为解释变量,同时考虑《珠三角改革发展规划纲要》等政策影响,引入政策虚拟变量(ZC),运用2003—2016年广东各市相关数据构建面板数据的空间误差模型,检验广东区域经济差异的成因及空间效应,数据来源于《广东统计年鉴》(2014—2017)。将全部数据取对数以消除多重共线性和异方差问题后代入空间滞后模型(2),并采用最大似然法估计个体固定效应的空间面板数据计量结果,如表1所示:

由图7可知,随着蛋白质质量浓度的增大,玉米醇溶蛋白与ZA对ABTS+·清除率均有增加。质量浓度为6 mg/mL时,玉米醇溶蛋白的ABTS+·清除率36%,ZA的ABTS+·清除率为 58%,表明 ZA的ABTS+·清除率更高一些。

(三)空间误差模型检验

近14年广东区域经济的Moran’s I指数尽管存在一定波动,但每年都在0.45以上且高度显著,说明广东区域经济存在相当强的空间自相关性。2000—2016年间广东区域经济的Moran’s I统计量总体呈上升趋势,说明广东区域经济发展的空间关联性越来越强,反映城市经济发展能够有力带动周边城市协同发展,在空间上存在很强的正向外部性。

表1 广东区域经济差异原因空间计量结果

回归系数标准差t值p值GPE0.35610.03649.78380***FCE0.32070.025512.57970***TEI0.10420.01855.64400***IFA0.05240.03101.68700.0916.ZC0.33340.05755.79350***ρ0.65890.042515.4970***

注:“***”、“**”、“*”和“. ”分别代表在0.001、0.01、0.05和0.1水平下显著。

从空间误差模型的回归结果可以发现各解释变量都非常显著,其中人均地方财政支出(GPE)每增加1%就可以带动人均GDP增长0.3561%,人均社会消费品零售额(FCE)每增加1%就可以带动人均GDP增长0.3207%,人均进出口总额(TEI)每增加1%就可以带动人均GDP增长0.1042%,人均固定资产投资总额(IFA)每增加1%就可以带动人均GDP增长0.0524%。值得注意的是珠三角城市群发展政策倾斜是影响广东区域经济差异的主要因素之一,此外空间误差系数ρ为0.6589且高度显著,表明广东区域经济存在明显的空间误差效应,即城市经济增长会通过扩散效应带动周边城市协同发展。

四、研究结论

通过探索性空间数据分析(图1所示),发现过去14年间广东各市经济存在明显的空间差异,同时区域经济演化趋于均衡状态,表现为经济相对发达的第二、三梯队城市逐步增多,经济相对落后的第四梯队城市明显减少。

综合考察广东区域经济的基尼系数、泰尔指数、变异系数和赫芬达尔指数,发现其经济差异指标形态呈现出倒U型走势(图2所示),表明2003年以来广东市域经济差异呈现出先增大后缩小的走势,拐点发生在2008年左右,近年来经济差异有持续缩小的演化趋势。

根据传统宏观经济理论经济政策、消费、投资、政府支出和进出口都是影响经济发展的重要因素。根据面板数据构建空间误差模型,检验结果显示经济政策是影响广东区域经济差异的主要因素之一,同时广东区域经济存在明显的正向外部性,即某城市经济增长会通过扩散效应带动周边城市的经济增长。

未来广东经济较强的城市可以通过创新驱动产业升级来继续保持良好的发展势头,而相对落后地区可以通过扩大消费、追加投资、扩张性财政政策、发展国际贸易和政策扶持等手段提高城市经济的竞争力,最终实现广东区域经济的整体协调发展。

参 考 文 献

[1] 覃成林,郑云峰,张华.我国区域经济协调发展的趋势及特征分析[J].经济地理,2013(1):9-14.

[2] 胡少东,梁强,徐宗玲.1992—2005年广东省区域经济增长与差距的变化分析[J].南方经济,2007(4):74-82.

[3] 王少剑,王洋,赵亚博.广东省区域经济差异的多尺度与多机制研究[J].地理科学,2014 (10):1184-1192.

[4] 文超.基于探索性空间数据分析的广东市域经济协调性发展实证研究[J]. 广东科技学院学报, 2016(21):71-78.

[5] 刘夏明,魏英琪,李国平.收敛还是发散?——中国区域经济发展争论的文献综述[J]. 经济研究,2004,39(7):70-81.

[6] 任建军,阳国梁.中国区域经济发展差异及其成因分析[J].经济地理,2010(5):784-789.

[7] 李建豹,白永平,李建虎,等.基于空间计量经济模型的区域经济差异成因分析:以兰新铁路辐射带为例[J].干旱区资源与环境,2012(10):144-149.

作者简介: 高卉群,女,吉林大安人,吉林省大安市安广中学校,教导处主任,高级教师,研究生,研究方向:高效课堂。

文超,金莉芝,曾丽君
《东莞理工学院学报》2018年第02期文献

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