重慶市縣域經濟空間相關與增長收斂分析

摘 要：本文將空間項引入到傳統的標準新古典經濟增長收斂模型中，研究重慶市各區（縣）相互之間的經濟增長空間收斂現象。采用2008-2020年重慶市各區（縣）人均GDP數據，分析了重慶市各區（縣）經濟發展的空間分布以及其相關關系，進一步運用了空間誤差模型對結果進行了檢驗。主要結論有：第一，從2008年到2020年這段時期，重慶市各區（縣）之間經濟發展一直存在著顯著的正向空間相關性，但是這種正向空間效應卻在逐漸趨弱。第二，2008-2020年重慶市各區（縣）存在明顯的空間聚集結構，以重慶市主城都市區及其周圍鄰近地區為高高聚集分布而在遠離主城都市區的兩群地區則呈低低聚集分布。同時，隨著時間推進空間聚集程度不斷下降，由空間經濟聚集分布開始逐漸向空間隨機分布轉變。

關鍵詞：重慶市；空間相關；經濟收斂

一、引言

自1978年改革開放以來，我國經濟轉型和社會變迀進入了快速上升的通道，與此同時，隨著中國共產黨在十一屆三中全會上做出了把工作的中心轉移到經濟建設上的重要戰略決策，相應地在實踐上的區域經濟增長模式上也發生了轉變。中國地區發展模式也由過去的平衡發展模式轉移到不平衡發展模式上來，主要體現在效率導向取代公平導向得到了優先考慮。

“十四五”時期是我國全面建成小康社會、實現第一個百年奮斗目標之后，乘勢而上開啟全面建設社會主義現代化國家新征程、向第二個百年奮斗目標進軍的第一個五年，重慶各區（縣）經濟良好持續的發展是引領全市經濟總體平衡發展的關鍵動力，也是推動我國西部乃至全國區域平衡發展的重要力量。堅持重慶市各區（縣）均衡協調發展，就必須面對重慶市各區（縣）經濟發展差距問題，而對重慶市的總體經濟的增長收斂情況進行分析顯然是首要的任務。

二、文獻綜述

現有的對中國的地區經濟發展差距與趨同的研究不少都排除了區域間資本、勞動、技術知識等要素流動的空間溢出效應對區域經濟收斂的沖擊，在實證的研究中依然將其分析的區域當作孤立的個體，以致常常將空間觀測單元在地理位置關系上產生的相互關聯與相互依賴影響視而不見。關于不同空間地理位置上的相互關聯與作用，不同的學科皆針對這一問題進行過比較系統地分析和闡述。

從地理空間角度出發，美國地理學家W.R.Tobler（1970）提出了地理學第一定律（TFL），“Everything is related to everything else， but near things are more related than distant things.”即是任何事物在地理空間上都是相關旳，地理上相近的事物相關性更強。顯然，按照該定律區域經濟增長收斂亦是同樣會受到鄰近區域的影響和沖擊，在地理空間上呈現出空間異質性和空間依賴性。

對于此，空間計量經濟學的相關理論也同時認為，一個區域空間單元上的某種經濟地理現象或者某一種屬性值跟鄰近區域空間單元上同一經濟地理現象或屬性值是存在空間相關聯的。基本上全部的空間數據都存在或多或少的空間依賴性或者空間自相關性的特點，正是因為區域間具有的空間依賴或空間自相關性，這突破了大多數傳統統計以及計量分析必須滿足的相互獨立的前提條件。換句話說，即是相鄰近地區之間的空間屬性數據具有與時間序列相對應的空間相關（吳玉鳴 2006）。

隨著空間計量經濟學的發展，空間統計和空間計量經濟方法也開始逐漸地運用到了傳統的經濟增長收斂研究之中。Rey等（1999）在經濟收斂模型中通過加入空間權重矩陣來構建空間計量模型，來研究在相鄰區域相互作用、相互影響的條件之下美國經濟增長收斂的狀況，結果發現相鄰區域存在著顯著的空間依賴性，地區間資金、勞動力的流動、商品流通、技術擴散等都會使得地區間尤其是相鄰地區間的經濟增長相互聯系，空間溢出效應促進了美國經濟增長的趨同。Lall等人（2001）通過將表征經濟周期的時間虛擬變量與顯示空間異質性的虛擬變量帶入到空間固定效應模型中，對美國各個州從1969到1995年的經濟收斂現象進行了研究，得出收斂的速度會受到空間異質性的影響的結論。

近些年來，隨著空間數據分析方法不斷發展以及在區域經濟學中的運用和推廣，在一些國內相關文獻中也逐漸地利用到了空間計量經濟學的分析方法。林光平、龍志和以及吳梅（2005）利用空間經濟計量分析方法，分別運用地理鄰接空間權重矩陣和經濟空間權重矩陣研究了我國28個省市從1978至2002年的β-收斂情況，驗證了我國省際區域經濟增長存在收斂趨勢且經濟空間權重矩陣的收斂性更強，但總體收斂趨勢正逐漸減弱；張曉旭和馮宗憲（2008）通過中國各省人均的指數以及顯著性分析等方法，驗證了中國人均GDP在不同地區間具有空間相關性、異質性；同時運用了三種有區別的空間計量經濟收斂模型，對中國30個省的人均GDP進行了增長收斂研究，結果發現我國30個省的人均并未因地理位置的不同而改變地區經濟增長的收斂趨勢。

傳統的經濟收斂實證模型忽視區域間的相互關聯、假設區域之間相互獨立，顯然這與現實世界中的真實情況是不相符的，例如經濟在地理空間上相互聚集等現象。引入空間效應的經濟收斂模型更加重視區域之間的空間依賴和空間相關性，糾正了傳統收斂模型的“缺陷”，從而實證所得到的相關結論顯得更加的可靠。

三、數據處理與現狀分析

1、數據處理

一般情況下，對區域經濟增長收斂性研究多采用人均國內生產總值（GDP）作為經濟發展狀況的衡量指標，同樣地本文所研究內容的數據是重慶市各區（縣）的人均國內生產總值（GDP）以及Shp格式的重慶市各區（縣）地理空間數據底圖文件。

（1）數據來源。Shp格式的重慶市縣域地理空間數據底圖文件（其中包括了shp、shx、dbf三個基本的文件，涉及了標識碼、地理坐標、經緯度、投影信息等等）來自于國家基礎地理信息系統；而重慶市各區（縣）人均國內生產總值（GDP）數據則選取于《重慶市統計年鑒》以及中經網統計數據庫。關于時段的選取主要基于以下三方面的原因：一是涉及到數據的可獲得性。2008年以前重慶市不少縣域數據或多或少存在缺失現象而且縣級行政區域調整比較頻繁，這樣會影響到本文研究的有效性，故選取2008年及以后的重慶市各區（縣）的數據；二是考慮到研究內容時間方面的即時性，本文選取的時間范圍是最近的年份，從2008-2020年。

（2）數據處理。由于價格因素對本文所研究的內容關系不大，故人均GDP數據選取的仍是當年價格的指標值（因為本文研究的是地區空間的相關性，而是否使用實際人均值對研究的結果不會造成多少影響）。但是除此之外，對所獲取的有關數據還需要進行適當的其他處理和調整。首先，2011年10月，重慶市撤銷雙橋區和大足縣，設立大足區；撤銷重慶市萬盛區、綦江縣，設立重慶市綦江區。所以2011年之前的大足區和綦江區數據為對應區域合并計算的結果。其次，各區（縣）的人均數據對數化處理。將相應的數據轉換為自然對數，變非線性模型轉化為線性模型，這是因為大多數經濟指標都是按照指數增長的，取對數后將非線性模型變為線性模型，更易于分析處理，同時取對數后還能有效克服序列的時間趨勢，使序列變得平穩。

2、重慶市經濟發展概況

（1）重慶市行政區劃

截止到2021年，重慶市38個縣（區）的行政區劃具體為：“主城區”包括渝中區、大渡口區、江北區、沙坪壩區、九龍坡區、南岸區、北碚區、渝北區、巴南區，即主城九區；“都市圈”包括涪陵區、長壽區、江津區、合川區、永川區、南川區、綦江區、大足區、璧山區、銅梁區、潼南區和榮昌區；“渝東北三峽庫區城鎮群”包括萬州區、開州區、梁平區、城口縣、豐都縣、墊江縣、忠縣、云陽縣、奉節縣、巫山縣和巫溪縣。“渝東南武陵山區城鎮群”包括黔江區、武隆區、石柱土家族自治縣（簡稱石柱縣）、秀山土家族苗族自治縣（簡稱秀山縣）、酉陽土家族苗族自治縣（簡稱酉陽縣）和彭水苗族土家族自治縣（簡稱彭水縣）。

（2）重慶市各區（縣）人均GDP的空間分布四分位圖描述

為了進一步分析重慶市在2008-2020年間各區（縣）的經濟發展狀況及其空間分布的變化，可以通過空間分布四分位圖直觀地顯示出重慶市經濟發展差距水平與發展趨勢。利用重慶市各區（縣）人均GDP數據以及Stata軟件，通過軟件命令顯示空間分布的四分位圖。

從空間分布四分位圖可以發現出如下的規律：雖然經濟發達的地區并沒有明顯變化，重慶市主城都市區仍然是整個經濟區人均GDP最高的區域，主城都市區人均GDP以渝北區、渝中區、沙坪壩區、江北區、南岸區為中心向周圍輻散，逐漸降低；渝東南武陵山區城鎮群和渝東北三峽庫區城鎮群整體人均GDP排名變化不大，其中，渝東南武陵山區城鎮群中黔江區發展較慢，從經濟欠發達區域變成了經濟落后區域，而秀山縣從經濟落后區域發展成了經濟欠發達區域；渝東北三峽庫區城鎮群中城口縣從經濟欠發達區域降為經濟落后區域，萬州區從經濟次發達區域變成了經濟欠發達區域，而梁平區從經濟欠發達區域變成了經濟次發達區域。最后，無論是哪一幅重慶市各區（縣）人均GDP的空間分布四分位圖，從最一般的規律來看，經濟發展水平具有一定的距離衰減特征。距離中心城區越遠的地區，地區的人均GDP往往就會越低。

四、重慶市經濟增長收斂空間計量分析

利用Stata軟件，導入一階鄰接空間權重矩陣以及被解釋變量（1/13）In（Yi，2020/Yi，2008）、解釋變量InYi，2008，選擇普通最小二乘估計（OLS）。開始運行并得出以下結果（表1）：

由表2的內容可以得知，首先模型殘差Moran指數I值為0.123（大于0），在5%的顯著水平上，具有一定的正向空間相關性，所以應當采用空間計量模型去分析重慶市各區（縣）的經濟增長收斂性。其次，關于具體空間計量模型的選取，是空間滯后模型（SLM）還是空間誤差模型（SEM），需要進行相應的拉格朗日乘數（Lagrange Multiplier）檢驗。在表2中，Robust Lagrange multiplier（error）的值與Robust Lagrange multiplier（lag）的值比較來看，前者P值為0.03小于0.05；而后者P值為0.052大于0.05。因此Robust Lagrange multiplier（error）通過了5%水平的顯著性檢驗，所以在分析重慶市各區（縣）經濟增長收斂問題時，選取空間誤差模型會更加適宜一些。

即應該選擇的合適的空間計量收斂模型為：

Stata計算結果如下（表2）：

從表3空間誤差收斂模型（SEM）的參數估計結果中可以知道一些事實：首先，與傳統標準的絕對收斂模型相比較，其絕對值還是有比較大的下降，但回歸系數仍然為一個負值，這就說明了在距離束關系空間權重矩陣下的空間誤差效應仍然沒有改變收斂方向，相鄰近地區的空間滯后效應只是減弱了重慶市各區（縣）經濟增長收斂的速度。重慶市各區（縣）的地區間差異和不平衡性正在逐漸縮小，但收斂速度卻逐年依次遞減。這也表明了重慶市各區（縣）經濟趨于收斂的過程還是相當的緩慢，兩極分化的發展現狀還將持續，區域經濟平衡協調發展的任務仍然十分艱巨。

五、結論

本文從重慶市各區（縣）的空間相關性分析入手，將空間項引入到傳統的標準新古典經濟增長收斂模型中，研究該區域內相互之間的經濟增長空間收斂現象。從數據變量選取到模型建立分析、從矩陣選擇到空間相關性分析、從收斂模型的選擇再到收斂結果的實證分析，至少可以得到如下結論：第一，從2008年到2020年這段時期，重慶市各區（縣）之間經濟發展（以人均GDP為衡量指標）一直存在著顯著的正向空間相關性，但是這種正向空間效應卻在逐漸趨弱。第二，從局部空間相關及空間聚集結構研究分析的結果可知，2008-2020年重慶市各區（縣）存在明顯的空間聚集結構，以重慶市主城都市區及其周圍鄰近地區為高高聚集分布而在遠離主城都市區的兩群地區則呈低低聚集分布。同時，隨著時間推進空間聚集程度不斷下降，由空間經濟聚集分布開始逐漸向空間隨機分布轉變。無疑這種經濟發展的不平衡現狀削弱了重慶市進一步前進的動力，發展不平衡不充分問題必須高度重視、切實解決。所以如何有效地推進區域經濟平衡協調發展是重慶市未來不得不解決的重要課題。

參考文獻：

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