中国的区域关联与经济增长的空间溢出效应（上） 　　(2)

　　二、中国各地区人均GDP的空间相关性

　　在考察地区经济发展时，由于''地理学第_定律"的存在，多数研究已开始关注不同地区间的空间相关性。判断地区间人均GDP的空间相关性，一般可通过测算Moran'sI指数进行检验。其计算公式为：

　　ii(F;-Y)（Yj-Y）

　　S2iiW

　　i=1j=1

　　其中，S2=丄i(Y-Y)2,珔=丄iY，Y表示第i地区的观测值，本文中为人均GDP,n为地区nni~i数，W为空间权矩阵。I的取值范围为-1矣I矣1,当I接近1时，表示地区间呈现空间正相关，接近-1时表示呈现空间负相关，接近0时表示地区间不存在空间相关性。需要指出的是，传统上，空间权矩阵W大多采用基于邻接概念的矩阵，但该方法认为不相邻的地区间不存在相关性的理念与现实有较大出入。考虑到一般区域间的空间关联规律是：不同地区间距离间隔越短，地区间的相关程度越强；随着地区间距离间隔的扩大，地区间的相关性会逐渐减弱。因此，在本研究中，我们按不同省区省会城市间直线距离的倒数作为W中元素的取值。

　　表1给出了1998-2009年间以距离倒数为权矩阵元素的Moran'sI指数的计算及检验值。表1的结果显示，对于地域广袤的中国来说，确实存在着按地域间距离有规律变动的空间相关性：随着区域间距离的增加，空间相关的Moran'sI指数逐渐下降。意味着在较小的带宽范围内，中国各地区间存在着较强的空间正相关性，但随着带宽的增加，正相关性变小，而当以超过2500公里的带宽进行计算时，Moran'sI指数由正变负，当然，这时伴随概率P值显示不存在全域性的空间相关性。这一特征贯穿了1998-2009年的12个年份。

　　从时间维度看，表1显示随着时间的推移，中国区域间的空间相关性在逐渐加强。如按0-500公里的带宽计算，1998年的Moran's/指数值为0.186,而到2009年增加至0.294;而按0-2000公里的带宽计算，Moran'sI指数值则由0.002增加到0.036。其他带宽范围也显示出同样的特征。

　　上述Moran's/指数测度了中国全域范围内各地区间的空间相关性。测度结果表明随着时间的推移，全域性的相关性越来越强烈。下面我们再从局域Moran's/指数考察是否随着时间的推移，与其他地区存在较强相关性的区域数量也在增加。Anselm(1995)指出，地区间空间关联的局域分布可能会出现全域指标所不能反映的"非典型"情况，甚至出现局域空间关联趋势与全域趋势相反的情况，因此有必要使用空间关联局域指标（LISA)来分析空间关联的局域特性。局域Moran's/指数是用来测度区域空间局域自相关的主要指标：

　　/i=ZiiWjjZj⑵j=1

　　其中，Zi=Yi-)Zj=Y.-)Fi、Y.表示第i、第j地区的观测值，本文中是人均GDPn为地区数，W为空间权矩阵。该指数测度了第i地区与其周围其他地区间的相关程度：正值表征该地区与周围地区具有正相关的特征，即具有相似人均收入水平的地区集聚在一起；负值表示与周围地区存在着负相关，即相异人均收入水平的地区集聚在一起。该指标与Moran散点图配合使用能对局域相关的格局与特征给予较为清晰的刻画（Anselin,1996)。

　　在地域广袤的中国，不同区域间的关联状况往往具有不同的特征。按带宽为500公里时测度的1998年与2009年中国各地区人均GDP的Moran散点图。可以看出具有非典型观察值的地区即位于第二象限和第四象限的地区在期初和期末有了较大的变化：1998年时，有11个地区属于非典型观测值的地区，到了2009年这种非典型观测值的地区降到了7个。这种变化趋势表明，随着时间的推移，中国局域性的空间集聚特征越来越明显，具有较高人均GDP水平的地区被更多的具有同样经济发展水平的地区所包围；同时，具有较低人均GDP水平的地区被更多的低经济发展水平的地区所包围，而那些高人均收入与低人均收入相邻而聚的省区减少了。

　　从这里已经看到，中国不同地区间全域性的空间相关性与局域性的空间相关紧密相联，经济发展的地理空间效应对地区经济发展一定起着不可忽视的作用，而且这种地区经济发展的空间溢出效应更大程度上是局域性的空间溢出。那么这种局域性的空间溢出效应对中国地区经济发展到底起着多大的作用呢？这需要进一步通过严格的计量分析来进行实证。

　　三、空间溢出效应的模型设定

　　(一)理论模型

　　在现实生活中世界各国或地区的经济增长与经济发展差异极大。探究其原因，外部性对经济增长或发展产生了非常大的影响。古典增长理论认为_个地区的增长主要是其资本、劳动等要素投入的增长促成的，而新增长理论则认为某一地区的经济发展得益于固定资本投资隐含的技术进步（Romer,1986),或者说得益于以"干中学"为表现形式的人力资本积累（Lucas,1988)。而近年来新地理经济学则从供给与需求相互促进形成的累积循环角度描述了不同地区经济增长发生极化的机制，并称之为"大地理范围集聚的空间外部性"（Fujitaetal.,1999;FujitaandThisse,2002)。他们以空间距离为权重将所有周边地区国内生产总值加总起来以衡量一个地区所生产的产品和服务的潜在需求规模，并将之作为市场潜能来考察对地区工资水平的影响。Redding&Venables(2004)、Redding(2005)则直接将这一思路扩展到对地区人均GDP影响因素的研究上，他们基于跨国数据的研究发现，市场潜能在解释各个国家之间人均GDP的差异中起着显著的作用。Crozet&Koenig(2005)使用欧洲地区面板数据的实证研究也发现，一个地区的市场潜能对其人均GDP的增长率有着显著的正向影响。虽然推理过程不尽相同，但大多数研究将空间外部性对地区人均收入的影响机制都表示为如下形式的简易模型：

　　R丄

　　=(XYseT<"-1>^1)"⑶

　　s=1

　　式中，W是地区r的劳动力要素价格，YS、PS分别代表地区S的总消费支出与价格指数。eTU1)dsr代表地区r与地区s间的双边''冰山"贸易（bilateraliceberg

tradecost),它是地理间隔距离dsr的增函数，其中T为单位距离的运输成本、^为产品间的常替代弹性。

　　⑶式是所谓新经济地理理论（NewEconomicGeographymodel)中经典的工资方程（Fujitaetal.,1999),它表明市场均衡条件下某地区劳动力价格是该地区产品进入其他地区市场的函数，

　　R(XYse_T(<7_1)dsrP厂。即所谓r地区Krugman意义上的市场潜能（marketpotential),它是各地区消费s=1支出的加权和，权数为与地区间距离有关的贸易成本以及地区市场价格指数的某种组合。将工资视为单位劳动者的收入或单位劳动者创造的产出时，（3)式表明一个地区的市场潜能对其经济发展的重要意义。Krugman提出的市场潜能理论，揭示了地区间溢出效应对地区经济发展的作用机制：当_个地区经济发展水平较高时，其经济总量规模往往较大，发展速度也较快，因此该地区对其

　　周边地区产品的需求能力就大，意味着该地区经济发展对其周边地区有着较强的带动作用。以MPr作为地区r的市场潜能，即其他地区经济发展对该地区可能带来的潜在发展效应，并用人均收入替代（3)式中的工资，可以得到某地区人均收入水平与地区经济发展溢出效应间的关联关系：

　　lnYr=y\nMPr⑷

　　其中，Y=1/^。引入时间维度t,(4)式可进一步写成增长率的形式：

　  Yrt,MPrt

　　=yln

　　Yr,,-1YMPr,t-i

　　(5)式表明一地区人均收入的增长直接依赖着该地区市场潜能的变动，而该地区的市场潜能主要与其周边地区的经济发展水平、价格以及该地区与其周边地区的市场距离有关，可视为周边地区经济发展对该地区的直接溢出效应。

　　(二）计量模型的设定

　　根据上述理论模型的设定，用人均GDP代表地区的人均收入，则以人均GDP表征的地区经济发展要受到该地区的市场潜能或者说受到其他地区经济发展的影响。另外，根据古典增长理论以及新增长理论，我们将资本、劳动力以及人力资本引入到计量模型之中，用来考察主要投入要素对地区经济发展的影响。考虑到中国的国情，我们也引入各地区到最近海岸港口的距离，以代表各地区受海外市场的影响因素。据此，本文设定地区经济发展的基本计量模型如下：