<tt id="ujxvl"></tt>
<cite id="ujxvl"></cite>

      <rt id="ujxvl"></rt>
        <ins id="ujxvl"></ins>
        學術堂首頁 | 文獻求助論文范文 | 論文題目 | 參考文獻 | 開題報告 | 論文格式 | 摘要提綱 | 論文致謝 | 論文查重 | 論文答辯 | 論文發表 | 期刊雜志 | 論文寫作 | 論文PPT
        學術堂專業論文學習平臺您當前的位置:學術堂 > 經濟學論文 > 區域經濟學論文

        運用空間計量模型研究1990~2011年中國全要素生產率

        時間:2014-05-10 來源:未知 作者:小韓 本文字數:7344字
        論文摘要

          在有關區域經濟問題的研究中,一個難以回避的問題是區域間的空間相關性,“幾乎所有的空間數據都具有空間依賴性或空間自相關的特征”.

          近年來在研究中國經濟的問題時,學者們也考慮了空間自相關和空間異質性,如區域經濟增長的空間溢出效應,大陸省級區域工業全要素生產率的空間外部性,外資在中國地區內和地區之間的溢出效果,城市效率的空間溢出效應,交通基礎設施的空間溢出效應等.總之,已有諸多文獻表明,一個地區的增長,其溢出可能并不會限于該地區的地理范圍。新經濟地理也強調地區間溢出的重要性,正如學者所指出的“沒有理由斷言一個企業的溢出因為地理或者行政邊界的原因只會停留在該企業初始投資的地區”.從這個意義上說,全要素生產率也可能是存在空間溢出的,即一個地區在其經濟效率提升的過程中會帶動周邊區域經濟效率的提升。

          本文旨在探究中國省域區域全要素生產率空間溢出關聯效應,從空間層面探查其影響因素。

          1 研究方法及數據
          
          1.1 研究方法
          本文采用DEA中非參數的Malmquist指數方法來計算中國全要素生產率的空間分異情況。

          Caves 等所定義的公式為:【公式1】論文摘要

          式中,Dt0(xt,yt) 和 Dt+10(xt+1,yt+1) 是分別根據生產點在相同時間段(即t和t+1)同前沿面技術相比較得到的輸出距離函數,Dt+10(xt+1,yt+1) 和 Dt0(xt,yt)分別是根據生產點在混合期間同前沿面技術相比較得到的輸出距離函數。

          為避免隨意選擇一種參數技術,Fare 等并對式(1)進行了分解,其形式為:【公式2】
        論文摘要

          式(2)中,等號后的第一項測算技術效率面向產出指標在區間t和t+1的(逐漸趨近于生產前沿面)變化,而根號里的項作為技術變化指標,是前沿面在區間t和t+1變化的幾何平均值。

          1.2 數據來源
          由于港澳臺地區的數據難以獲得,僅以中國內陸31個省份為研究地域單元,選定資本和勞動力2種要素作為Malmquist指數模型的投入變量,以各省的GDP作為產出變量。

          (1)固定資本存量(K)。本文采用永續盤存法對各省的資本存量進行估算,計算公式為:Kit=Kit-1(1-δ)+Iit/pt,其中δ為折舊率;pt為以1990年為基期計算的固定資產價格指數。對于基年資本存量,本文采用Young的研究方法,用基年固定資產投資額除以10%作為初始資本存量,折舊率δ設定為6%,借鑒的是 Hall 等計算世界127個國家資本存量的做法。關于固定投資序列的平減指數,由于官方并沒有公布1990~1992年,投資序列的平減指數,因此采用全國各省GDP 的價格指數平減;1992年以后,則可以在《中國固定資產投資統計數典》中得到各省的固定資本投資平減指數,數據來自于《中國國內生產總值核算歷史資料(1952~2004)》和 2006~2012 年的《中國統計年鑒》。

          (2)勞動力(L)。本文用各分省就業人員數表示,包括16周歲及以上,從事一定社會勞動并取得勞動報酬或經營收入的人員數,數據來源于相關年份的《中國統計年鑒》。

          (3)產出變量GDP,以1990年為基期,用其省份各年GDP平減指數進行平滑調整。數據出自《中國國內生產總值核算歷史資料(1952~2004)》和2006~2012年的《中國統計年鑒》。

          此外,由于行政區劃及統計方面的原因,個別變量數據在個別年份是有所遺漏或者缺失的,研究過程中均對缺失的數據進行了測算補漏。

          2 全要素生產率的空間格局及其集群特征分析
          
          為了研究中國省域全要生產率的空間溢出關聯及其變化根源,首先運用DEAP2.1軟件,計算每個省的全要素生產率逐年變化的情況。然后對中國全要素生產率的空間格局及其空間溢出等進行分析;并對1990~2011年全要素生產率進行地理空間格局的分位圖描述,采用空間自相關指數Mo-ran's I 及局域 Moran's I 散點圖來刻畫中國省域全要素生產率是否存在自相關及集群現象;最后對省域全要素生產率進行空間自相關空間關聯局域指標LISA分析,從而揭示全要素生產率的空間格局及局域集群特征。

          2.1 全要素生產率的空間分布演進
          為了簡化分析,同時考慮到時間的間隔,這里選取其中的5個年份進行分析。圖1是中國31個省份1991、1996、2001、2006和2011年全要素生產率變化的地理空間上的四分位圖。【圖1】
        論文摘要

          圖1可以清楚地看出,各省域全要素生產率的空間分布傾向于遵循某種明確的空間分布模式,其中一個顯著的特點是全要素生產率的空間格局呈現波動,有相當數量省份的全要素生產率是在空間上集聚的。即高全要素生產率和高全要素生產率;低全要素生產率與低全要素生產率在空間上相鄰或者集聚特性。在這5 a中,全要素生產率位列第一級的省份均為7個,而位列第二、三、四級的省份分別為8個。

          2.2 全要素生產率的空間依賴性
          Moran's I指數檢驗通過初步分析發現,中國省域的區域全要素生產率是存在空間關聯的。利用1990~2011年中國31 個省份全要素生產率變動指數的數據及空間自相關指數計算公式,并采用空間鄰近矩陣(4個,即k=4)計算得到1990~2011全要素生產率的Moran'sI指數。從計算結果可以看出,1990~2011年中國省域全要素生產率在大部分年份呈現了空間自相關性,并大部分年份通過了10%的顯著性檢驗。表明了22 a間中國省域全要素生產率具有明顯的相關性,區域全要素生產率并不是完全的隨機狀態,是受到其它區域影響的;當然也有部分年份(1994、1995、1996 年)全要素生產率的 Moran's I 指數為負,而且未通過顯著性檢驗。

          為進一步探查中國內陸31個省份全要素生產率的空間關聯性,利用Geoda095I軟件做出1991、1996、2001、2006 和 2011 年的 Moran's I 散點圖(圖2)。 圖 2 的 Moran's I 散 點 圖 可 以 發 現 HL(High-Low)類型和LH(Low-High)類型的省份為偏離全域正的空間自相關的省份,其省份的全要素生產率表現為非典型性。其中,第I象限為HH:(高全要素生產率-高空間滯后)表征高全要素生產率的省域被高全要素生產率的鄰近省份所包圍,為高全要素生產率集群的省份;第Ⅱ象限LH(低全要素生產率-高空間滯后)表征低全要素生產率的省份被高全要素生產率的臨近省份所包圍;第Ⅲ象限為LL(低全要素生產率-低空間滯后)代表低全要素生產率的省份被低全要素生產率的臨近省份所包圍,為低全要素生產率的集群省域;第Ⅳ象限HL(高全要素生產率-低空間滯后)表征高全要素生產率的省域被低全要素生產率的臨近省域所包圍。【圖2】
        論文摘要

          2.3 全要素生產率的空間關聯局域 LISA 分析
          由于Moran's I散點圖檢驗空間自相關性有很大的局限性,存在無法科學揭示每一方向的局域空間相關性和異質性。因此當需要進一步考慮觀測值是否存在局域的空間集聚,需要利用反映空間關聯的局域指數(local indicators of spatial associa-tion,LISA)來更為直觀地刻畫各區域全要素生產率的局域空間相互依賴性及空間異質性特征.圖3是中國31個省域1991、1996、2001、2006和2011年的LISA集聚圖,且均通過了5%以下的顯著性水平。【圖3】
        論文摘要

          由圖3可以看出:① 1991年,以北京為核心,包括河北、山西和陜西省在內的省域傾向于分布在第Ⅰ象限(HH);湖南、貴州、廣西和廣東以及海南省傾向于分布在第Ⅲ象限(LL)。② 1996年,河南和陜西省在內的省域傾向于分布在第Ⅲ象限(LL);四川省傾向于分布在第Ⅳ象限(HL);貴州省傾向于分布在第Ⅱ象限(LH)。③ 2001年,內蒙古、山東、江蘇、安徽、上海、浙江、福建這7個省域傾向于分布在第Ⅰ象限(HH);甘肅、寧夏、四川、重慶、貴州、云南省傾向于分布在第三象限(LL)。④ 2006年,遼寧、天津、山東、江蘇、上海、浙江和安徽省域傾向于分布在第Ⅰ象限(HH);四川省傾向于分布在第Ⅲ象限(LL);云南省傾向于分布在第Ⅳ象限(HL);內蒙古傾向于分布在第Ⅱ象限(LH)。⑤ 2011年,內蒙古、吉林、遼寧、北京、河北和山東省傾向于分布在第Ⅰ象限,即屬于HH;黑龍江省傾向于分布在第Ⅱ象限(LH);陜西和青海省傾向于分布在第Ⅲ象限(LL);新疆傾向于分布在第Ⅳ象限(HL)。

          研究表明,中國省域全要素生產率存在顯著的空間自相關性及空間依賴性,即一個地區在其全要素生產率提升的過程中,也將會帶動周邊其它區域全要素生產率的提升。

          3 全要素生產率影響因素的空間面板估計
          
          3.1 變量的選擇及其解釋
          全要素生產率的影響因素是多方面的,本文著重考慮經濟集聚(Aggi,t)、人力資本(Humi,t)、經濟開放(Openi,t)、產業結構(Indusi,t)、信息化(Infori,t)、基礎設施(Infrai,t)、土地投入(LSi,t)、政府對經濟的干預(Govi,t)及制度因素(Insi,t)的制約。

          從經濟的集聚來看,經濟的集聚可以提升全要素生產率,這里采用區位基尼系數來衡量經濟的集聚水平。其值越大,表明產業集聚程度越高。借鑒 Wen的算法,用一個簡單的公式【公式3】
        論文摘要
            可以方便地計算區位基尼系數,其中 λsi和 λsj分別表示地區i和j的第二、三產業從業人員數占全國總從業人員數的比重。從人力資本方面來看,人力資本對全要素生產率的影響體現在勞動者自身勞動生產率的提高,以及勞動者個人人力資本積累會對他人勞動生產率提高產生引致的作用。本文以各地區16歲以上人口平均受正規教育年數來表示人力資本。

          在信息化方面,信息化能夠加快組織決策的速度和對市場變化的反應能力,降低信息成本。本文采用郵政電信業務量加總構成。從產業結構來看,產業結構的不斷革新和合理化可以提高全要素生產率。本文使用第三產業產值占總產出的比例來表示產業結構。從基礎設施方面來看,一些經濟性的基礎設施均具有規模效應和網絡化的效應,這種效應可以通過提高產出效率促進經濟增長。文章采用人均鋪裝道路面積來表示。土地投入方面,土地投入的多少會影響土地利用的集約度,進而影響土地產出率。本文采用城市建成區面積來表示土地投入。從經濟的開放方面來看,開放可以帶來生產技術、管理經驗等其它資源。

          這里采用外商投資企業年末投資總額來表示。政府的干預表征的是政府出臺相關政策對經濟進行指導,采用支出法GDP中政府消費支出占最終消費支出的百分比來表示。從制度層面來看,制度的變革和創新是提高全要素生產率的重要途徑和能動因素。這里以工業總產值中非國有企業比重來表示,用以反映民營資本的活躍程度及市場化程度。

          各個變量的數據來源與前述一致,支出法GDP 中政府消費支出占最終消費支出的百分比的相關數據出自《中國國內生產總值核算歷史資料(1952~2004)》和2006~2012年的《中國統計年鑒》;人力資本存量數據來源于相關年份的《中國人口統計年鑒》;其余的數據均來自《新中國五十五年統計資料匯編》、相關年份《中國統計年鑒》和分省統計年鑒。同樣對缺失的數據進行了測算補漏。

          3.2 計量模型構建
          為了探究全要素生產率的區域差異,建立如下的空間滯后和空間誤差面板模型。

          (1)空間滯后面板模型(Spatial Lag Panel Da-ta Model,SLPDM)【公式4】
        論文摘要

          式(3)與式(4)的被解釋變量是全要素生產率的對數,用全要素生產率的滯后項來控制初始條件對全要素生產率的影響,用f這個地區固定效應來控制區域條件對全要素生產率的影響;ρ表示空間回歸系數;β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7、β8和β9分別表示經濟集聚、政府作用、人力資本、產業結構、信息化、基礎設施、制度因素、對外開放、土地投入的彈性系數,WlnTFPi,t是全要素生產率的空間滯后變量,用來度量地理空間上鄰近地區的外部效率溢出,是一個區域在地理鄰近上的i區域t時期經濟效率影響因素變量的加權和;μi,t為隨機擾動項;式(4)中,參數 λ 用來衡量樣本觀測值的誤差項引進的一個區域間溢出成分。

          3.3 計量結果及分析
          首先,需要對選擇使用何種模型進行檢驗。

          根據Anselin提出的判別使用何種模型的準則,即用Lagrange Multiplie(rLM)測試來觀測空間滯后模型的LMLAG值和空間誤差模型的LMERR值到底何者顯著,顯著的則是要采用的回歸模型。如果兩者都顯著,則需要進一步進行RobustLMLAG 與 Robust LMERR 檢驗,觀察何者較為顯著來判斷兩個模型哪個較為適合。

          表1中的拉格朗日乘數誤差和滯后及其穩健性檢驗表明:LMLAG 比 LMERR 更加顯著,且R-LMLAG 的顯著性水平更高,而 R-LMERR 不顯著。因此,空間面板滯后模型(SLPDM)是更加適合的模型形式。而且,通過比較 SLPDM 的 R2(0.265)和SEPDM的R2(0.221)值,以及結合AIC,SC 的值,也可以看出 SLPDM 是最為適合的模型。【表1】
        論文摘要
          
          這里,采用固定效應的空間誤差和空間滯后模型來進行估計,表2的空間計量結果顯示,SLP-DM 的空間滯后估計參數ρ通過 1%以下的顯著性檢驗,表明全要素生產率在各個區域之間存在空間溢出效應;SEPDM的空間誤差估計參數 λ 通過了5%以下的顯著性檢驗,表明全要素生產率存在較強的空間依賴作用。

          表2的估計結果顯示了經濟集聚、人力資本水平、信息化水平、經濟開放度及制度因素對全要素生產率的影響為正,政府的干預、產業結構和土地投入對全要素生產率的影響為負;但是基礎設施水平對全要素生產率的影響并不顯著。從經濟集聚來看,研究結果與一些研究者的結論相似,即經濟集聚水平越高,全要素生產率會得到改善.政府的干預對全要素生產率的影響為負,這一結果與Hu等的研究結果是一致的;此外,已有研究發現,政府往往通過影響人力資本進一步的對技術進步產生影響,從而對經濟效率產生影響.從人力資本方面看,許多經濟理論認為人力資本水平顯著促進全要素生產率的提升。Nelson等認為人力資本通過技術溢出促進全要素生產率的提高,Philippe等認為人力資本可以促進國內技術的革新來促進生產率的增長。研究結果進一步支持了一些學者關于人力資本顯著提升全要素生產率的結論.人力資本對經濟增長與效率的提升有著顯著地積極作用,并表現一定程度的溢出。這是因為人力資本的提升可以使得勞動力與資本能夠更為有效的結合,從而促進產出的增加。在產業結構方面,發現產業結構對全要素生產率的影響為負,這說明中國產業結構可能存在不合理的地方。因此,政府需要繼續轉變經濟增長方式,調整產業結構,大力發展現代服務業。【表2】
        論文摘要

          研究發現信息化水平對全要素生產率的影響為正。信息化水平有助于減少企業的信息成本,加快企業間的交流和溝通,從而提高經濟的運行效率。在基礎設施方面,基礎設施作為一種投資既可以直接促進經濟增長,又可以通過溢出效應間接地促進經濟增長.研究結果支持基礎設施水平對全要素生產率的影響為正的結論,但是計量結果在統計學意義上并不顯著。這可能與選定的指標有關。因此,基礎設施對經濟效率的促進作用還有待進一步探討。

          研究表明了民營化所占比重的提升對于全要素生產率的改進是顯著的,這恰好解釋了經濟制度能夠解釋經濟的增長;因為私有化致使企業的權力下放有助于提高技術效率,而且制度質量似乎是導致效率驅動型經濟增長的主要決定因素之一.同時,研究結果還說明了中國的經濟制度對經濟增長效率的提高作用是正向的,即中國經濟制度演進與經濟增長效率方向具有統一性.

          研究還表明了經濟開放水平顯著提升了中國的全要素生產率,因為經濟的往來可以引進國外一些先進管理經驗,同時也促進區域間的競爭,從而提高效率.研究還表明了,由于部分區域土地投入規模過大而出現規模不經濟的問題。因此,全要素生產率的提升不應該建立在大規模圈地征地和城市擴建上,各個省份應結合土地利用的實際情況,加大土地集約利用力度,盤活低效率用地。

          4 結論與政策涵義
          
          1990~2011 年,中國各省域全要素生產率的空間分布傾向于遵循某種明確的空間分布模式,其中一個顯著的特點是全要素生產率的空間格局呈現波動,有相當數量省份的全要素生產率是在空間上集聚的。在不同的年份,區域的全要素生產率出現了集群的特征,并存在空間關聯。

          對中國31個省份的全要素生產率進行全域空間相關性分析發現,Moran's I指數存在巨大的波動。在這22 a間,19年省域全要素生產率的Mo-ran's I 指數為正,說明在這些年,中國內陸 31 個省份全要素生產率在地理空間上存在空間依賴性,全要素生產率在空間分布上不是隨機的。通過對全要素生產率的局域空間LISA分析,發現中國省域全要素生產率的顯著性水平在不同的年份呈現不同的分布狀態。進一步運用空間面板模型對全要素生產率的影響因素進行分析,估計結果顯示了經濟集聚、人力資本水平、信息化水平、經濟開放度及制度因素對全要素生產率的影響為正,政府的干預、產業結構和土地投入對全要素生產率的影響為負;但是基礎設施水平對全要素生產率的影響并不顯著。

          研究發現了全要素生產率在各個地區間溢出效應的證據,對各個地方政府制定經濟發展戰略及政策有著重要的啟示意義。具體說來,各個地方政府在統籌區域經濟發展戰略或者區域政策的過程中,不僅要考慮自身區域的特點,還要考慮外部區域之溢出效應對本地區發展可能產生的影響。這就需要政府部門打破目前行政區經濟的界限,實現跨區域的協調與合作,實現共贏,最終實現所有地區全要素生產率的提高。

          參考文獻:
          [1] Anselin I,Bera A.Spatial dependence in linear regression mod-els with an introduction to spatial econometrics[M]//Aman U,David G.Hand book of Applied Economic Statistics.New York:Marcel Dekker,1998:237-289.
          [2] Brun J F,Combes J L,Renard M F.Are there spillover effects be-tween the coastal and non-coastal regions in China?[J]. ChinaEconomic Review,2002,13(2):161-169.
          [3] Ying L G.Understanding China's recent growth experience :Aspatial econometric perspective[J].The Annals of Regional Sci-ence,2003,37(4):613-628.
          [4] 潘文卿。中國的區域關聯與經濟增長的空間溢出效應[J].經濟研究,2012,(1):54~65.
          [5] 薄文廣,安虎森。中國被分割的區域經濟運行空間--基于區際增長溢出效應差異性的研究[J].財經研究,2010,(3):77~89.
          [6] Groenewold N,Lee G,Chen A.Inter-regional spillovers in China:The importance of common shocks and the definition of the re-gions[J].China Economic Review,2008,19(1):32-52.
          [7] 吳玉鳴,李建霞。中國區域工業全要素生產率的空間計量經濟分析[J].地理科學,2006,26(8):385~391.
          [8] 張戰仁,杜德斌。在華跨國公司研發投資集聚的空間溢出效應及區位決定因素--基于中國省市數據的空間計量經濟研究[J].地理科學,2010,30(1):15~21.
          [9] 鐘昌標。外商直接投資地區間溢出效應研究[J].經濟研究,2010,(1):80~89.
          [10] 劉建國。城市效率的影響因素及其溢出效應--基于東北三省34個城市的分析[J].中國區域經濟,2010,2(5):31~45.
          [11] 張學良。中國交通基礎設施促進了區域經濟增長嗎--兼論交通基礎設施的空間溢出效應[J].中國社會科學,2012,(3):60~77,206.

          相近分類:
          • 成都網絡警察報警平臺
          • 公共信息安全網絡監察
          • 經營性網站備案信息
          • 不良信息舉報中心
          • 中國文明網傳播文明
          • 學術堂_誠信網站
          大奖网 www.dm070.com:社旗县| www.oltreilmarmo.com:翁牛特旗| www.loowng.com:县级市| www.mdhrh.cn:府谷县| www.thegreatmuseum.net:普安县| www.char-o-lotranch.com:封开县| www.kaimasu-online.com:红桥区| www.zhengdayy.com:黔西县| www.hg80345.com:清苑县| www.businessptr.com:淮阳县| www.qyjmgg.com:儋州市| www.antski.com:怀化市| www.hg22773.com:同德县| www.dannyquattro.com:额济纳旗| www.sl869.com:正定县| www.levelnsquare.com:搜索| www.danangfoundation.org:屯留县| www.avexi.cn:靖远县| www.calendergirlz.com:汽车| www.o8o7.com:临沭县| www.extreme-projects.com:济宁市| www.alida-hisku.net:青田县| www.laikaha.com:宁晋县| www.odnfz.com:合阳县| www.anjiescl.com:成武县| www.dasantrola.com:花莲县| www.xcynfx.com:隆子县| www.inhouse-outhouse.com:昌吉市| www.merrylandchinesefood.com:渭南市| www.z8676.com:津南区| www.hbtw.net:林周县| www.nickvuj.com:忻州市| www.xzjwgczw.com:聊城市| www.justintoy.com:扎囊县| www.parcfrankston.com:克山县| www.dianeshallmark.com:谢通门县| www.iamreviewing.com:顺义区| www.meujp.com:高阳县| www.mwambu.com:班玛县| www.theeconomicsbook.com:白水县| www.paletteblog.com:年辖:市辖区| www.jinshayule53.com:比如县| www.altahrirtv.com:城口县| www.yeahw.com:慈溪市| www.jam-bg.com:托里县| www.cccmw.com:万年县| www.la-gold.com:阿拉善左旗| www.drugs-rx.com:托克逊县| www.parrotfm.com:左贡县| www.ptlpw.cn:资讯| www.ate77.com:日照市| www.zglynn.com:蓝田县| www.midvalleyhosting.com:开化县| www.70088g.com:成都市| www.crowdcomputingblog.com:新宾| www.trade-address.com:双城市| www.keytitleva.net:延吉市| www.kavaccinos.com:长兴县| www.sinchua.com:稷山县| www.yumingxiqing.com:怀集县| www.cn733.com:嘉鱼县| www.dedicationcompilation.com:江北区| www.lan-tour.com:蒙城县| www.mf-moto.com:博客| www.n8387.com:宜宾县| www.vsexpesenok.net:洪湖市| www.ikanbawal.com:阿拉善右旗| www.qjlvyou.com:台南市| www.grammylist.org:河池市| www.snuhctc.com:本溪| www.z9862.com:太仓市| www.adonis-danieletto.com:外汇| www.xmkainos.com:乡宁县| www.hao-jiazheng.com:遂宁市| www.reindeerrowe.com:喀什市| www.chengbag.com:信丰县| www.musicrepgroup.com:黄陵县| www.781312.com:琼结县| www.oranjebastion.org:瑞安市| www.tang-mart.com:淮北市| www.youngwon1004.com:旺苍县| www.dhc-net-cn.com:伊宁市| www.eyecandyunlimited.com:淳化县| www.686684.com:和平县|