上海發展對長江三角區的經濟擴散效應研究*

王月圓

(安徽財經大學 統計與應用數學學院，安徽 蚌埠　233030)

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上海發展對長江三角區的經濟擴散效應研究*

王月圓

(安徽財經大學 統計與應用數學學院，安徽 蚌埠233030)

摘要：針對上海對長三角地區的影響力評價，著重研究上海市對江蘇和浙江經濟發展狀況，全面分析上海市改革開放后相關經濟指標.建立模糊優化綜合評價模型，并利用 Moran I 指數、協整檢驗、方差分解分析和脈沖分析等模型，運用Eviews 6.0等軟件編程求解，研究表明：長三角的經濟內部之間相互影響，有明顯的收斂特征，且上海對于浙江、江蘇地區的經濟具有擴散效應.

關鍵詞：長三角； Moran I 指數；協整檢驗；脈沖分析；方差分析；Eviews 6.0

改革開放30年以來經濟迅猛增長，以北京、上海和廣州為中心的京津冀、長三角、珠三角三大經濟圈領跑全國經濟，研究以上海為代表的長三角地區的經濟發展對于其他地區的輻射帶動作用對于加速經濟發展，合理配置資源，優化經濟產業鏈、擴大進出口貿易額、促進高新產業發展等方面具有重要意義.

1數據的獲取及假設

文中數據來源于中國統計局[1].為了便于解決問題，提出如下假設：①收集到的所有數據統計都真實可靠；②所選取的經濟指標能基本涵蓋經濟的重要方面；③世博會對其他經濟指標的長期影響都在生產總值中有所體現；④以2009年改革開放30年之后的第一年為分界點研究上海長期經濟影響力.

2上海經濟地位的模糊綜合評價

2.1研究思路

根據收集到的數據選取與經濟發展相關的指標，由此建立模糊綜合評價模型[2].為了使評判值區分更加合理，對模型進行優化.得出長三角區域中典型三地的經濟發展綜合得分，由此判定中心建設城市.

2.2數據分析與結論

設所需評價系統有n個備選對象集，由m個評價指標，每個評價指標對每個對象的評判用指標特征值向量表示，則構造出n×m階指標特征向量矩陣：

其中aij表示第i個對象關于第j項評價因素的指標特征向量.

1)效益型矩陣，適用于評價指標中越大越好的評價對象：

B=(bij)n×m,

其中αj是第j項指標的適度數值.

2)成本型矩陣，適用于評價指標中越小越好的評價對象：

B=(bij)n×m,

模糊優化目的是得到矢量uj的最優解，由模糊優化理論，依據使評價對象對優和對劣的加權廣義距離平方和最小化原則，構造目標函數：

‖w·(rj-b)‖2]

其中D(Rj,G)=uij·‖w·(rj-g)‖(j=1,2,…,n),是第j個評價對象的加權廣義最優距離；D(Rj,B)=uij·‖w·(rj-b)‖(j=1,2,…,n)，為j個評價對象的權廣義最劣距離.rj為rij構成的向量，其中rij為指標優屬度矩陣中的第j個備選對象的第i個評價指標的值；G=(g1,g2,…,gn)T，

調用2013年的第一、二、三產業增加值，地區生產總值，外商投資企業進出口總額，餐飲業營業額、全社會固定資產投資額為效益型指標，利用MATLAB編程對各指標進行分析，得到長三角洲地區經濟發展指標優屬度矩陣為：

可得投資的評判值：

U=(0.79390.99830.4931)T

三地影響力評判值和排名見表1.

從長三角經濟發展的評判結果可以得出，上海市的經濟綜合實力在長三角區域是排名第一的，評判值為0.9983，江蘇省緊鄰位于第二.可以看出上海對整個長三角區域的經濟發展影響很大.上海得天獨厚的地理優勢，積極帶動了長江三角地區的經濟，加速了經濟發展[3].

表1　三地影響力評判值和排名

3上海經濟擴散效應的研究

3.1研究思路

本題需要研究的是上海對長江三角洲區域其他兩個典型城市的影響.首先，根據上海及江蘇、浙江的GDP數據，利用Moran I 指數分析上海對于長三角其他省份的集聚效應；然后，進行協整檢驗，分析長三角地區的經濟收斂性；最后，利用方差分解分析和VAR 的脈沖相應函數分別分析不同信息對模型內生變量的相對重要性，判斷上海對江蘇、浙江等其他的周邊區域的經濟增長的擴散效應.

3.2數據分析與結論

3.2.1相關分析

得到相關系數(如表2)：

表2　雙變量相關系數表

注：** 在置信度(雙測)為 0.01 時，相關性是顯著的

由分析可知，在95%的置信水平下上海、江蘇、浙江的GDP之間的相關關系較強，且均呈正相關.

3.2.2Moran I 指數

為了進一步研究上海對江蘇、浙江GDP的相互影響，引入了Moran I 指數

式中，i = 1，2，…，n ；j = 1，2，…，m；m = 2 或m≠n.并計算出正態分布MoranI的期望值為：

空間自相關關系的檢驗：

得到Moran I 指數(如表3)：

表3　上海與江蘇、浙江的 Moran I 指數

由分析結果可知，江蘇、浙江相對于上海的收斂程度較高，且他們之間的聚集特性不是很明顯[4].為了進一步的探究江蘇、浙江對上海內部的收斂性進行研究，對其做折線圖(如圖1). 由此，可初步推斷上海、江蘇、浙江的經濟增長具有相同時間趨勢，建立收斂和共同趨勢準則.

圖1　上海、江蘇、浙江的GDP

3.2.3收斂和共同趨勢[5]

limE(α1,t+k-αp,t+k|It)=0,?p≠1

當t趨向于無窮大時，t 時刻人均產出差異的期望值為0.p 個時間序列具有 p-1 個協整關系，且若時間序列趨勢為平穩，則每個地區有相同的時間趨勢.

首先對時間序列進行協整檢驗，利用極大似然法進行協整約束得到 VAR 模型.利用Eviews 6.0對數據進行處理，根據AIC和SIC準則[6]確定滯后階數為3.協整檢驗結果見表4：

表4　長三角地區人均 GDP 序列協整關系檢驗

注：*(**)表示在 5%(1%)顯著水平上拒絕原假設

由分析結果可以看出，長三角三省市人均 GDP 序列間的協整關系個數為 r=p-1，由此可知長三角內部地區之間的經濟增長長期有收斂趨勢.由以上經驗分析可以看出，長三角地區有著明顯的區域經濟收斂特征.

3.2.4脈沖效應

由于上海與周邊地區的經濟發展，是一個城市與一個整體間的發展，受到許多的不確定因素的影響[7].于是，對三個地區的GDP進行平穩性檢，如圖2所示：

圖2　單位根檢驗

由分析結果可知，這三個變量均是一階單整(即 I(1))的，當 k=1 時，各變量組成的 VAR 模型的 AIC 值和 SIC 值最小.再將江蘇、浙江對上海經濟增長的影響通過該地區經濟變動自身的一個標準沖擊對其未來值的影響效應來反映，即脈沖效應.利用 Eviews 6.0 分析如圖3所示：

圖3　江蘇、浙江與上海的脈沖效應

由分析結果可知：浙江、江蘇均與上海的經濟變動有一定的關系，浙江、江蘇對于上海的經濟變動具有一定的反向影響，且浙江、江蘇經濟一直呈上升趨勢，上海的經濟趨勢相對下滑，但幅度較小.

3.2.5方差分解分析

為了分析長江三角區內GDP[8]中內生變量的波動分析各信息對模型的影響，利用方差分析將上海GDP的均方誤差分解成其他兩個城市的隨機沖擊，將每個內生變量的波動按照其成因分解成各個方程中相關聯的組成成分.

利用 Eviews 6.0 分析如圖4所示：

圖4　長三角與相鄰各省市的方差分解

圖4中橫軸表示滯后的期間數(單位：年)，縱軸表示變量沖擊的貢獻度. 由分析結果可知，江蘇對于上海的貢獻率在兩省當中較高，峰值達到了 90%，長期均值也一直在 80%以上；浙江對上海的經濟貢獻峰值也達到了 80%以上，平均值也大于80%；由此可見，江蘇、浙江對于上海的經濟具有相同的發展趨勢，且上海作為長三角主要的發展區域對江蘇、浙江等其他的周邊區域的經濟增長具有正向擴散效應.

4結語

筆者根據江蘇、浙江對于上海的經濟影響從兩兩關系和整體內部影響兩個角度出發研究上海對長江三角區的經濟擴散效應，對于經濟的發展具有重要意義.由文章可以得知長江三角區內部的經濟相關性較強，聚集性不明顯，有著明顯收斂特征，且浙江、江蘇對上海的經濟變動具有一定的反向影響，上海對江蘇、浙江的經濟增長具有正向擴散效應.我們可以合理利用長江三角區內部的經濟關系，合理配置資源，這對于加速經濟增長具有重要意義.對于合理利用長江三角區的產業分化，使資源合理配置和利用，招商引資等方面更為復雜，需要更深入的探索.

[參考文獻]

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[4] 吳殿廷，等.區域經濟學[M].北京：科學出版社，2003.

[5] J-K·Boudeville. Problem s of Regional Economic Planning[M].Edinburgh University Press,1996.

[6] 王黎明，等.應用時間序列分析[M].上海：復旦大學出版社，2009.

[7] 張輝.區域競爭力的有關理論探討[J].中國軟科學，2001(8).

[8] 高鴻業，等.西方經濟學[M].北京：中國人民大學出版社，2002.

[責任編輯蘇琴]

[責任校對黃招揚]

Study on the Economic Diffusion Effect on the Development of Shanghai on the Yangtze River Delta

WANG Yue-yuan

(SchoolofStatisticsandAppliedMathematics,AnhuiFinance

andEconomicsUniversity,Bengbu233030,China)

Abstract:In view of the influence of Shanghai on the Yangtze River Delta region, the paper focuses on the economic development of Jiangsu and Shanghai in Zhejiang City, and analyzes the relevant economic indicators of Shanghai's reform and opening up. The establishment of fuzzy optimization model, and the use of I Moran index, cointegration test, analysis of variance decomposition and pulse analysis and other models, the use of Eviews 6.0 and other software programming to solve the study shows that: the Yangtze River Delta, the economic impact of each other, there is a clear convergence characteristics, and Shanghai for Zhejiang, Jiangsu region of the economy has a diffusion effect.

Key Words:Yangtze River Delta; I Moran index; cointegration test; pulse analysis; analysis of variance; Eviews 6.0

中圖分類號：F012

文獻標識碼：A

文章編號：1673-8462(2016)01-0066-05

作者簡介：王月圓(1994-)，女，安徽六安人，安徽財經大學統計與應用數學學院在讀研究生，研究方向：經濟統計.

基金項目：國家自然科學項目(11301001)；安徽財經大學教研項目(acjyzd201429).

收稿日期：2015-11-25.