一、引言.
在西部大开发战略背景下,继云南省提出建立滇中经济圈后,为协调区域发展,开始日益重视滇西地区开发与发展.滇西地区由于资源环境承载力较强,集聚经济和人口条件较好,许多学者认为应构建滇西经济圈,缩小滇西与云南省其他区域的差距,实现云南省的经济社会跨越式发展.在经济相对落后的内陆地区,不管是从理论上还是从实践上,经济圈的发展模式已经不断获得认可.本研究将致力于从实证分析中探讨特殊省情下的经济圈经济增长的要素,为各级政府制定及变迁经济增长政策理清思路.
目前对滇西经济圈发展的研究比较少,《大理滇西中心城市总体规划》 ( 2009) 关注的是滇西中心城市城市的建设[1].陈辞 ( 2010) 从系统动力模型角度提出滇西 1 +8 经济圈发展的基本框架,经济发展的根源及障碍[2].杨江涛 ( 2011) 认为只有不断地扩张大理城市区域和延伸产业布局,通过 1 + 6 城市圈的建设,促进大理乃至整个滇西经济社会的发展[3].王云强 ( 2012) 分析了滇西经济发展的现状,人均 GDP 处于整个云南省的最末层次,生产力跨越式的发展是滇西区域经济发展的必然道路[4].李晓冰( 2012) 分析了中国面向西南开放的桥头堡建设中,云南跨越发展的有利因素和问题,提出工业化、城镇化、效能型政府机制的建设措施[5].张伟、孟庆红、马金书、罗宏翔 ( 2009) 等分别对滇西经济圈的区域定位、产业集聚等进行了一定的研究[6].
本文中所提及的滇西经济圈,包括保山、丽江、临沧、大理、德宏、怒江、迪庆七个行政州市.由于现有的研究成果大部分只是停留在口号或是理论宣传之类,滇西经济圈发展有多么重要等,成果的务虚性的迹象还很明显,很多研究却很少谈及地区的经济增长应该如何进行,从哪些方面进行,如何操作等.因此本文借助空间计量经济学的方法,对各主要因素对滇西经济圈经济增长的影响进行了实证研究.
二、样本数据与指标选取.
( 一) 样本数据.
本文采用的空间样本数据涉及大理,丽江、迪庆、怒江、保山、德宏、临沧七个行政州市.样本区间为 2007-2011 年,数据主要来源于 《云南省统计年鉴》和云南省各州市统计公报.
( 二) 指标选择.
本文从新古典增长理论、内生增长理论入手,分析影响滇西经济圈中各地区经济增长的主要因素.在指标的选取上借鉴了常被用于衡量省域或县域经济增长的影响因素,结合滇西经济圈中各地区的实际经济情况,最终选定了以下 6 个变量.
1. 实际产出.实际产出可以反应出一个地区的经济运行状况.在本文中选取实际产出作为因变量,来衡量 “滇西经济圈”中各州市经济增长差异.即选用各州市实际 GDP 的对数值来衡量各自的经济发展水平,以上一年为基期,单位为亿元,表示为GDP.
2. 工资水平. “滇西经济圈” 中各州市的人均GDP 都较低,例如大理 2011 年人均 GDP 仅约为 1. 6万元.效率工资理论中有一种观点认为工资影响营养,对于 “滇西经济圈”中各州市而言,一个地区工资水平的高低主要会影响人们的收入、消费水平和消费结构,而且收入的来源主要都是工资,进而影响地区实际产出水平.邹薇、周浩 ( 2007) 的研究表明收入可以促进经济增长,收入差距过大会引起省际间经济增长不平衡[7].在这里用职工平均工资的对数值衡量各州市的工资水平,表示为 salary.
3. 工业化.在新经济地理学中,工业化有利于资本的流动、产业的集聚等,对一个地区经济的增长有着促进作用.吴玉鸣 ( 2006) 在研究中国省域经济增长趋同的空间计量经济分析时引入了工业化这一变量,最终表明工业化在经济增长过程中的作用值得关注[8].由于数据的可获得性,在这里用各年工业总产值占 GDP 的比重来衡量工业化水平,表示为 indus-try.
4. 劳动力.在新古典增长理论、内生增长理论中认为劳动力的投入有利于一个地区产出的增加,劳动力被视为经济增长的要素.宋学明 ( 1996) 的研究表明中国区域经济的增长符合新古典增长理论,C- D 函数中劳动力为要素投入[9].因此,本文中假设劳动力对滇西经济圈经济增长呈正相关关系.劳动力用各地区就业率来衡量,即各地区城乡就业人数占地区总人口的比重,表示为 labor.
5. 地方政府规模.用一个地区财政支出占 GDP的比重来衡量地方政府的规模.地方政府规模的大小能在一定程度上反映出政府用于公共事业建设的支出及资金的合理分配情况,进而能够促进地方经济的发展,人民生活水平的提高.在这里表示为 govern-ment.
6. 产业结构.各地区主导产业、优势产业与特色产业不同,产业结构的升级与优化,能够提高区域经济增长的核心竞争力,缩小与其他地区的差距.张浩然、衣保中 ( 2011) 的研究发现产业结构的优化促进就业与经济增长[10].因此,本文假设产业结构对滇西经济圈经济增长呈正相关.在这里用一个地区第二、三产业 GDP 之和占 GDP 之比作为产业结构的代理变量,表示为 structure.
本文最终选取了实际产出、工资水平、工业化、劳动力、地方政府规模、产业结构这 6 个变量来研究对滇西经济圈经济增长的影响.其中,实际产出为因变量,其他变量为自变量.
三、实证方法与模型设定.
( 一) 空间效应检验.
空间效应通常分为空间依赖性和空间异质性.空间依赖性,是指事物和现象在空间上的相互依赖、相互影响; 空间异质性,是指每一个空间区位上的事物和现象都具有区别于其他区位上的事物和现象的特点[11].在本文中,用全域空间自相关性检验和局域空间自相关性检验来检验滇西经济圈各地区实际产出的空间效应.
1. 全域空间自相关性检验.全域空间自相关检验的是整个研究的区域空间中临近地区间经济增长是否相互独立、相似还是相异 ( 空间正相关或负相关) .通常采用 Moran 指数 I 作为检验全域空间自相关性的方法.全域 Moran's I 指数定义为:
式中,n 是滇西经济圈地区总数,xi和 xj分别是地区 i 和 j 的实际产出观测值,x 是观测值的平均值,ωij是以各地区经纬度计算出的欧式空间距离权值的矩阵算子.滇西经济圈各地区经纬度如下:
在实际计算过程中,需要对空间权重矩阵 ωij进行标 准 化 处 理, 即 将 该 矩 阵 行 和 为 1. 全 域Moran' s I指数的取值范围为 [- 1,1].若其数值大于 0,说明滇西经济圈在整体上存在空间距离上的经济增长的正自相关性; 若其数值小于 0,说明滇西经济圈在整体上存在空间距离上的经济增长的负自相关性; 若其数值为 0,说明在滇西经济圈在空间距离上不存在经济增长的关联.
2. 局域空间自相关性检验.由于通过全域空间自相关性检验只能分析出在空间距离区域整体存在着关联性,并不能分析出各个地区间的关联性,所以需要引入局域空间自相关性检验.Anselin 提出的局域Moran 指数或称为 LISA,来检验局部地区是否存在相似或相异的观察值集聚在一起[12].地区 i 的局域 Mo-ran 指数用来衡量地区 i 与和它相邻的地区间的关联度.局域 Moran's I 指数定义为:
Ii=( xi- x)∑ni = 1( xi- x)2∑j≠iωij( xj- x) ( 2)式中各变量的含义与 ( 1) 式中相同.局域 Moran's I 指数的取值范围为 [- 1,1].若其数值大于 0,说明滇西经济圈中 i 地区与其他地区均呈现出高的经济增长或是均呈现出低的经济增长; 若其数值小于 0,说明滇西经济圈中 i 地区呈现出高经济增长的地区被低经济增长的地区值所包围或低经济增长的地区被高经济增长的地区所包围; 若其数值为 0,说明滇西经济圈中 i 地区与其他地区的经济增长无关联性.
3. 全域和局域空间自相关性分析.通过空间计量软件计算出全域 Moran 值与局域 Moran 值,分析滇西经济圈中各地区的经济增长在空间上是否存在自相关.
根据全域 Moran's I 指数定义,计算出滇西经济圈 ( 即保山、丽江、临沧、大理、德宏、怒江、迪庆) 的全域 Moran 值,如下表:
从上表可以看出,滇西经济圈在整体上存在空间距离上的经济增长的负自相关性.即空间距离较近的地区之间存在经济增长的关联性.且滇西经济圈中高经济增长的地区被其他低经济增长的地区所围绕或是低经济增长的地区被其他高经济增长的地区所围绕.
再根据局域 Moran's I 指数定义,计算出滇西经济圈中各地区与区域内其他地区的局域 Moran 值,如下表:
由表 3 滇西经济圈各地区与其他地区的局部 Mo-ran 值可以看出,保山、大理、迪庆的局部 Moran 值都为负数且绝对值较大,说明这些地区在滇西经济圈这一区域中呈现出高经济增长的地区被低经济增长的地区值所包围或低经济增长的地区被高经济增长的地区所包围的格局.丽江、德宏、临沧的局部 Moran 值的绝对值较小,说明在空间距离上这两个地区的经济增长与滇西经济圈其他地区的经济增长关联性不强.
怒江的局部 Moran 值都为正数且较大,说明这个地区与其他地区间均呈现出高的经济增长.通常考虑经济增长会用实际 GDP 的增长率来衡量,但通过计算它们各自的平均增长率都较高,用其衡量经济增长水平较为不妥,因为其中有些地区的实际 GDP 值都较低,例如怒江 2007 年的实际 GDP 仅约为 48. 33 亿元,但其 GDP 增长率却约为 12%.并且滇西地区在云南为发展较为缓慢的地区,分析它们各自的实际 GDP 值较滇中地区较低.所以,在此借助实际 GDP 值进行分析.在比较 2007-2011 年滇西经济圈各地区实际GDP 的平均值时,仅在本区域内作比较.保山、大理、迪庆实际 GDP 平均值分别约为 189. 16 亿元、399. 32 亿元、61. 66 亿元.由此可以看出,保山、大理在滇西经济圈这一区域中呈现出高经济增长的地区被低经济增长的地区值所包围; 迪庆是低经济增长的地区被高经济增长的地区所包围.
通过上述分析,发现滇西经济圈各地区在空间距离上存在着整体的经济增长的关联性,各地区与其他地区间也存在着一定的关联性、但是局域空间自相关性检验发现滇西经济圈这一区域内地区之间经济增长不平衡,高经济增长地区应凭借自身优势带动整个区域的发展是缩小区域差距,实现区域协调发展.综上所述,滇西经济圈中空间距离较近的地区之间各自的经济增长是相互影响的.
( 二) 空间模型.
1. 空间滞后模型.空间滞后模型用于分析各个变量在一个地区的效应.模型定义为:Y = ρWy+ Xβ + ε ( 3)其中,Y 为被解释变量,代表实际产出; X 为 n ×k 的外生解释变量矩阵 ( n 代表地区数,k 代表影响地区经济增长的 6 个变量因素,它们分别是 struc-ture、labor 、salary、industry、government) ; ρ 为空间回归系数,所研究的区域内地区在空间距离上的相互关系,即与一个地区空间距离较近的地区对其经济增长的影响程度 ( 该影响程度为矢量) ; W 为标准化处理的以各地区经纬度计算出的 n × n 欧式空间距离权值矩阵,Wy为空间距离权值矩阵 W 的空间滞后因变量,Wy是内生变量,反映出空间距离对各地区之间的作用; ε 为随机误差向量; 参数 β 反映了自变量 X 对因变量 Y 的影响.
2. 空间误差模型.模型定义为:Y = Xβ + ε ( 4)ε = λWε + μ ( 5)其中,μ 为正态分布的随机误差向量; λ 为因变量向量的空间误差系数; 其余变量表示的含义与 ( 3)式中表示的含义相同.
3. 模型的选择.从上文的分析,并结合空间滞后与空间误差模型的定义,利用空间计量软件得出空间滞后与空间误差模型的估计结果,如下表所示:
表 4 空间滞后模型和空间误差模型估计结果求与供给产生影响.滇西经济圈各地区经济发展水平较低,现阶段人们的工资主要用于消费性支出.消费会带动一系列产业的产出,影响人们的生活水平.
工业化水平与经济增长呈现出正相关关系.目前滇西地区农业占比过重而工业化水平落后,仍然是阻碍滇西地区经济发展瓶颈,因此在未来的发展策略方面,政府应该重点扶持工业的发展,特别要依靠地区的优势资源禀赋,发展地区的特色工业,在此基础上,延伸其上下游的产业链.转移农村多余劳动力到吸收劳动力更多的工业中,真正的带动滇西地区的发展,提高滇西地区人民的生活水平.
地方政府规模能反映出政府用于公共事业建设的支出及资金的合理分配情况.滇西地区为西部欠发达地区,地方政府规模的大小会影响基础设施的建设,地方政府有更强的自主性与能力加强基础设施建设,扶持优秀产业的发展,实现滇西地区的跨越发展.
四、结论.
本文从空间经济学的角度分析了滇西经济圈区域整体经济增长的关联性、各地区之间经济增长的关联性.发现滇西经济圈区域整体或是地区间经济增长关联性较强,但地区间存在经济增长不平衡的现象.滇西经济圈各地区位于云南省西部,东临昆明,西接东南亚、南亚,北连四川、重庆,直接地缘于东南亚、南亚.具备了优越的前沿开放区位地理条件.滇西地区七州市有着丰富的矿产资源、水电资源、生物资源,旅游文化资源,同时各州市经济发展的互补性很强.滇西经济圈中,大理是经济增长较为快速的地区,应该加强大理与经济圈中其他地区的经济联系,拉动区域内低经济增长的地区实现经济的增长.劳动力、工资水平、工业化程度、地方政府规模均对滇西经济圈地区经济的增长有促进的作用,而产业结构由于二、三产业配比失衡出现了对经济增长的抑制作用.目前,滇西经济圈地区的发展应该重点关注产业结构的调整与优化,规避区域内产业低层次、同质化竞争,还有待进一步明确滇西经济圈的区域定位、产业布局和城市集群,以实现圈内合理的产业分工协作格局,有待进一步结合发展路径构建可行的、阶段性的实现机制和保障措施.七州市的携手合作必将促进滇西区域,乃至整个云南省的经济社会跨越式大发展.
参考文献:
[1]《大理滇西中心城市总体规划》编制工作领导小组. 围绕“两保护、两开发”推进滇西中心城市建设[J]. 社会主义论坛,2009( 10) :44 -45.
[2]陈辞. 基于 SD 模型的滇西区域经济发展及政策建议[J]. 生态经济,2010( 6) :100 -104.
[3]杨江涛、段艳春. 大理州“1 + 6”城市群建设研究[J]. 中共云南省委党校学报,2011( 6) : 111 -114.
[4]王云强. 跨越式发展视野下云南民族地区的产业政策选择[J]. 思想战线,2012( 2) :145 -146.
[5]李晓冰. 中国西南桥头堡建设中云南跨越发展研究[J]. 中国集体经济. 2012( 12) :41 -42.
[6]张伟、孟庆红、罗宏翔. 2009 年云南省区域经济学年会暨滇西经济发展论坛综述[J]. 云南社会科学,2010( 2) .
[7]邹薇、周浩. 中国省际增长差异的源泉的测算与分析( 1978-2002) -基于“反事实”收入法的经验研究[J]. 管理世界,2007( 7) :37 -46.
[8]吴玉鸣. 中国省域经济增长趋同的空间计量经济分析[J]. 数量经济技术经济研究,2006( 12) :101-108
[9]宋学明. 中国区域经济发展及其收敛性[J].经济研究,1996( 9) :38-44.
[10]张浩然、衣保中. 地理距离与城市间溢出效应-基于空间面板模型的经验研究[J]. 当代经济科学,2011( 5) :117 -123.
[11]Anselin Luc,Daniel A. Griffith. Do SpatialEffects Really Matter in Regression Analysis? [J]. Papersof the Regional Science Association,1988,65( 1) : 11 -34.
[12]Anselin Luc. Local Indicators of Spatial Asso-ciation - LISA[J]. Geographical Analysis,1995,27( 2) :93 - 115.
[13]熊彬,钱惠.“东盟 10 + 1”国家经济增长差异分析[J]. 昆明理工大学学报( 社会科学版) ,2012,12( 6) : 24 - 29.
