中國區域“四化”協調發展收斂性研究

■顧先問，馮南平，張愛萍

（合肥工業大學，安徽合肥230009）

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中國區域“四化”協調發展收斂性研究

■顧先問，馮南平，張愛萍

（合肥工業大學，安徽合肥230009）

摘要眼演針對中國區域“四化”協調發展水平的收斂性，采用σ收斂、β收斂和俱樂部收斂檢驗方法進行了研究。研究發現，全國和東、中、西部地區的變異系數都呈逐年下降的趨勢，σ收斂存在，地區間協調發展水平的差異逐年縮小。全國范圍內，絕對和條件β收斂均顯著存在，落后地區的發展速度超過了先進地區，前者有追趕上后者的趨勢。東、中、西三大地帶內部β收斂顯著存在，俱樂部收斂現象明顯。東部收斂速度最快，中部其次，西部最慢。

[關鍵詞]“四化”協調發展；σ收斂；β收斂；俱樂部收斂

網絡出版網址：http://www.cnki.net/kcms/detail/13.1356.F.20160201.1137.008.html網絡出版時間：2016-2-1 11:37:33

一、引　言

近年來，我國經濟飛速發展，工業化、信息化、城鎮化和農業現代化快速推進，但“四化”發展面臨著如何協調一致的問題。黨中央審時度勢，在十八大提出“堅持走中國特色新型工業化、信息化、城鎮化、農業現代化道路，推動信息化和工業化深度融合，工業化和城鎮化良性互動，城鎮化和農業現代化相互協調，促進工業化、信息化、城鎮化、農業現代化同步發展”。學術界就此展開了熱烈討論和深入研究，從“四化”協調發展水平測度[1-4]、“四化”互動關系[5-6]和發展路徑[7-9]等角度展開討論和分析。基于這些分析，我們發現不同區域間“四化”協調發展水平存在著比較大的差異，而這種差異未來能否達到收斂一致的狀態必將關系到我國整體能否最終實現協調發展，理應引起政府和學術界的關注。但目前尚未見有人對此問題展開研究，缺乏相應的實證分析。本文將根據Barro等人[10-13]的收斂理論，采用σ收斂、β收斂和俱樂部收斂3種檢驗方法對我國地區“四化”協調發展水平的收斂性進行檢驗，并得出相應結論。

二、研究方法

（一）σ收斂

σ收斂是關于橫截面上的離差，若其隨時間增長而減小，則存在σ收斂，說明區域間“四化”協調發展差異呈縮小的趨勢。若其隨時間增長而變大或不變，則不存在σ收斂，說明區域間“四化”協調發展差異并沒有縮小的趨勢[10,14]。σ

其中，Yi是第i地區“四化”協調發展度，Y-為所有地區的平均發展度，N為地區數。σ是協調發展度的標準差，CV是其變異系數。

若CV隨時間t有減小的趨勢，則存在σ收斂；若CV隨時間t擴大或不變，則不存在σ收斂。

（二）β收斂

根據Barro等[10-13]對β收斂的定義可知，在一個國家“四化”協調發展過程中，若低水平地區的增長速度領先于高水平地區，以致一段時間后，前者能夠追趕上后者，我們就說存在β收斂。檢驗模型如下。

其中，Yi0和Yit分別表示第i地區在初始年和第t年的“四化”協調發展度，則lnYit-lnYi0表示第i地區在t年內的平均增長率。α是常數項，β是收斂系數，ε是隨機擾動項。當β<0且顯著時，則存在β收斂，β值越大，收斂速度越快。當β>0時，則不存在β收斂。

根據收斂系數β，可以計算出相應的收斂速度θ[15]，如式（4）所示。收斂常用的測度方法包括標準差和變異系數。從可比性的角度出發，本文選擇變異系數進行檢驗，公式如（1）和（2）所示。

式（3）表示的是絕對β收斂，其回歸結果僅僅取決于初始協調發展水平，而不受其他控制變量的影響。但事實上，每個地區可能在地理位置、經濟發展水平、科技創新能力和能耗水平等方面都不相同，發展具有不同的穩態。條件β收斂就是在考慮初始發展水平的同時，也考慮其他控制變量的影響，檢驗各地區能否收斂到自身的穩態[16－17]，模型如式（5）所示。

其中，Xit為控制變量，γ是其系數。

（三）俱樂部收斂

俱樂部收斂是指在發展的初始條件都相似的地區間發生的收斂現象，主要考察在同一俱樂部內是否存在收斂[11,18-20]。本文中，俱樂部收斂的檢驗以Sala-i-Martin的模型為基礎[16]，采用β收斂檢驗方法，如式（6）所示。

其中，γit為t年間地區i的“四化”協調水平的平均增長率。若β<0且顯著，就稱存在俱樂部收斂；若β>0，則不存在俱樂部收斂。

三、實證分析

（一）“四化”協調發展水平的測度

遵循全面性、客觀性、科學性、系統性的原則，參考相關文獻[1-4]，選擇相應指標，構建出一套4大類16項指標的“四化”發展水平評價指標體系，如表1所示。所需數據來源于2004～2013年《中國統計年鑒》、中國統計數據應用支持系統（數據來源于國家統計局）和各省、市、自治區統計年鑒。

表1　工業化、信息化、城鎮化和農業現代化發展水平評價指標體系

“四化”協調發展水平的測度本文借鑒物理學中的容量耦合系數模型，對廖重斌[21]提出的公式進行擴展，得到式（7）至式（9）。

其中，C為“四化”耦合度，反映了“四化”發展的同步狀況。k為調節系數，k≥4，本文取k＝4。T為“四化”綜合發展度，反映了“四化”發展的總體狀況。α、β、γ、δ分別為工業化、信息化、城鎮化和農業現代化的權重，滿足α＋β＋γ＋ δ＝1。本文認為四者同等重要，故取α＝β＝γ＝δ= 1/4。D為“四化”協調發展度，其為C和T的綜合測度，取值空間為[0,1]。

（二）σ收斂

根據式（1）和（2），得到2003～2012年全國的和東、中、西部地區的“四化”協調發展度變異系數CV，如表2和圖1所示。

表2　2003～2012年“四化”協調發展水平的變異系數

由表2和圖1可知，在全國范圍內，從2003年至2012年，“四化”協調發展的變異系數呈逐年下降趨勢，從2003年的0.8411減少到2012年的0.2049，減少了75.64%，表現出明顯的σ收斂。說明在全國范圍內，地區間“四化”協調水平的差異呈現出逐年縮小的趨勢。

圖1　2003～2012年“四化”協調發展水平的變異系數

在三大地帶內部，變異系數也呈逐年減少的趨勢，從2003年的0.5162、0.3946和0.5045減少到2012年的0.0994、0.0864和0.1514，降幅達到80.74%、78.10%和69.99%，均表現出明顯的σ收斂。其中，東部的降幅最大，收斂速度最快，其次是中部，最慢是西部。前兩者的收斂速度都高于全國水平，而西部則低于全國水平。同時，三大地帶的變異系數在每一年份都低于全國值，其省際差異小于全國省際間的差異，表現出存在俱樂部收斂的可能。三大地帶之間，西部的變異系數一直是最高的，且在2006年后，拉開了東、中部一定的距離，反映出西部省際間差異應是三大地帶中最大的。東、中部的變異系數逐漸接近，在2007年后交替領先，反映出兩地帶內部的差異程度相差不大。

（三）β收斂

根據式（3），對“四化”協調發展度進行絕對β收斂檢驗，結果如表3所示。

由表3可知，在2003～2012年時間段內，收斂系數β為-0.0810，且通過了1%的顯著性檢驗，說明在全國范圍內“四化”協調發展水平存在顯著的絕對β收斂，落后地區的增長速度遠遠超過了先進地區，前者有追趕上后者的趨勢。根據式（4）可知，收斂速度θ為0.1451。分前后兩個五年時間段的檢驗表明，收斂系數β分別為-0.0422 和-0.0533，且都通過了1%的顯著性檢驗，說明兩時間段內存在絕對β收斂。收斂速度β為0.0462和0.0599，后五年快于前五年，收斂速度呈不斷加快的趨勢。

表3　全國范圍的絕對β收斂檢驗結果

對于條件β收斂，我們分別選擇地區虛擬變量（east）、人均地區生產總值（gdp）、人均進出口總額（eiv）、單位地區生產總值能耗（ecg）、公路密度（hig）、金融貸款（loa）、人均教育經費（edu）、每萬人專利申請授權量（pat）作為控制變量，分別利用式（5）進行估計，發現east、ecg和pat較為顯著，列為表4。其中，地區虛擬變量east代表東部地區省份取值為1，其他地區省份取值為0。

表4　全國范圍的條件β收斂檢驗結果

由表4可知，加入控制變量的3個模型，其收斂系數β均為負，且都通過了1%的顯著性檢驗，說明在全國范圍內“四化”協調發展存在顯著的條件β收斂。表明在控制了地理位置、生產能耗、科技創新等因素后，各省“四化”協調發展水平將收斂到自身的穩態。三模型收斂速度均在0.15以上，高于絕對β的收斂速度，說明控制了這些變量的影響后，收斂速度會有所加快。另外，地區虛擬變量east顯著，說明地理位置因素也會對“四化”協調收斂產生影響，反映出三大地帶內部可能存在俱樂部收斂現象。

（四）俱樂部收斂

根據σ收斂和條件β收斂檢驗可知，東、中、西部可能存在俱樂部收斂。本文采用β收斂檢驗方法對三大地帶進行收斂性檢驗，以判斷俱樂部收斂是否存在。三大地帶的劃分見表5。

檢驗結果見表6～8。

表5　中國東、中、西部的劃分

表6　東部地區的絕對β收斂檢驗

表7　中部地區的絕對β收斂檢驗

表8　西部地區的絕對β收斂檢驗

由表6～8可知，在2003～2012時間段內，東、中、西部地區的收斂系數β分別為-0.0901、-0.0861和-0.0803，均通過了1%的顯著性檢驗，說明三大地帶內均存在顯著的β收斂，即俱樂部收斂存在。收斂速度分別為0.1851、0.1657和0.1425。東部地區的收斂速度最快，其次是中部，最慢是西部。其中，東、中部的收斂速度都遠高于全國水平，西部略慢于全國水平，各自形成了差異明顯的收斂俱樂部。

分時間段的情況，前五年的β值分別為-0.0552、-0.0529和-0.0366，后五年的β值為-0.0570、 -0.0657和-0.0510，均通過了1%的顯著性檢驗，都存在俱樂部收斂的現象。前五年，東部的收斂速度最快，中部次之，西部最慢；后五年，中部最快，東部次之，西部最慢。由此可知，西部收斂速度一直最慢，中部處于加速收斂中，已于后五年超越東部，成為收斂速度最快的地區。

四、結論與啟示

本文采用σ收斂、β收斂和俱樂部收斂3種檢驗方法對“四化”協調發展的收斂性進行了檢驗。研究發現，在2003～2012年時間段內，全國范圍和東、中、西部地區的變異系數CV值一直處于逐年下降的趨勢，說明在全國和三大地帶內均存在著明顯的σ收斂。其中，東部的下降幅度最大，收斂速度最快，其次是中部，最慢是西部。全國范圍的絕對β收斂檢驗發現，在2003～2012年時間段內，收斂系數β顯著為負，存在絕對β收斂。后五年的收斂速度高于前五年，收斂速度呈加快的趨勢。在考慮了地理位置、生產能耗、科技創新等控制變量后，條件β收斂同樣顯著，各省“四化”協調發展將收斂到各自的穩態。分析東、中、西部的β收斂檢驗發現，三大地帶內部均存在著顯著的β收斂，俱樂部收斂現象明顯。其中，東部的收斂速度最快，其次是中部，最慢是西部。但中部處于加速收斂中，已于后五年超越東部，成為收斂速度最快的地區。

由此可知，雖然我國地區“四化”協調發展水平呈現出東高西低的階梯式分布格局，但地區間差異正處于不斷的縮小中，落后地區的發展速度較快，遠遠超過了先進地區，未來有可能達到相對一致的局面。這就需要政府將更多的資源投入到中、西部的“四化”建設中去，鼓勵東部更多的產業、技術向中、西部地區轉移，憑借高速交通網在國內的互聯互通和“一帶一路”建設與世界其他國家接軌，夯實中、西部地區“四化”的基礎，促進兩地更快更好地發展，最終帶動我國整體水平的提升。

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（責任編輯：李萌）

A Study on the Convergence of the Regional Coordinated Development of the "Four Modernizations" in China

Gu Xianwen, Feng Nanping, Zhang Aiping
（Hefei University of Technology, Hefei 230009, China）

Abstract:The article studied the convergence of the regional coordinated development of four modernizations through σ convergence,β convergence and club convergence test methods. It finds that the coefficients of variation of the whole nation and eastern，central and western China are decreasing annually. It means that σ convergence does exist and regional difference of coordination level is decreasing yearly. In nationwide scale，absolute and conditional β convergences both significantly exist. The development speed of the backward areas exceeds that of the advanced areas and there is a tendency that the former will catch up with the latter in the future. In eastern，central and western China，β convergence significantly exists in all these three regions，and the club convergence phenomenon is obvious. The convergence speed of eastern China is the fastest，central China is the second and western China is the slowest.

Key words:coordinated development of "four modernizations"；σ convergence；β convergence；club convergence

作者簡介：顧先問（1984-），男，安徽壽縣人，合肥工業大學管理學院博士研究生，研究方向：區域經濟學；馮南平（1981-），女，安徽潛山人，合肥工業大學管理學院副教授，研究方向：產業經濟學；張愛萍（1979-），女，山東濰坊人，合肥工業大學數學學院講師，研究方向：決策理論與方法。

基金項目：教育部人文社會科學項目（13YJC630030）；安徽省教育廳人文社會科學基地重點項目（SK2013A147）。

收稿日期：2015-06-09

DOI：10.13253/j.cnki.ddjjgl.2016.02.008

[中圖分類號]F127

[文獻標識碼]A

[文章編號]1673-0461（2016）02-0040-05