中国经济增长收敛性实证分析

摘要:经济增长是一个动态的社会再生产过程,一个国家的经济增长在不同历史时期呈现出不同的增长模式。首先探索了中国经济增长的时、空变点分布,并在此基础上详细探讨了中国经济增长的收敛性,给出了相应的解读,为正确认识中国经济增长的规律性提供了参考依据。

关键词:变点分析;有序样本聚类;经济增长;收敛性

中图分类号:F12文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)06-0003-02

引言

中国三十年来的改革开放取得了举世瞩目的成就,经济高速增长给国民带来了巨大的财富。但同时也产生了一些区域差异,随之而来的便是社会财富的聚集和经济增长的收敛性问题日趋明显,导致了一些地方性不和谐问题的发生(魏后凯,1997)。因此,本文运用变点统计分析方法探索中国经济增长的时、空变点分布,旨在探索中国经济增长的收敛性,为正确认识中国经济增长的规律性提供参考依据。

一、中国经济增长的时、空变点分布

运用有序样本聚类中最优分割法,通过在统计软件SPSS中完成的VBA (Visual Basic Application)程序进行计算,揭示出中国1978―2004年人均实际GDP的变点分布如下:1978―1982年为第一区段,1983―1988年为第二区段,1989―1990年为第三区段,1991―1995年为第四区段,1996―2004年为第五区段。

有关经济增长的空间变点分布分析,本文在综合国内外有关发达与欠发达区域表征多维度的基础上(杨伟民,1997;盖玲、杨启昌,2003;刘勇,2005;王雷、王光栋、叶仁荪,2006),重点分析1991―1995年,1996―2004年这两个时段。聚合系数表明,所有的聚合系数曲线都在分类数目大于4时开始变得平缓,表明聚类结果为四类比较合适。

二、经济增长收敛性分析

在时、空分析基础上,以下将重点针对东、中、西部区域,探讨中国经济增长的收敛性。

1.σ收敛检验。σ收敛关注的是各地区人均收入水平的离散状况,衡量人均收入水平的离散程度是用人均实际收入的对数的标准差来实现的,如果随着时间的推移,各国人均收入水平的离散程度逐渐下降,则认为发生了σ收敛(刘强,2001;邓翔,2002)。

中国经济增长的σ收敛性分析结果表明,1996年以前中国人均收入水平的离散程度波动性很大,而1996年以后离散程度趋于平缓。而在1991―1995年内,全国和东部地区的人均收入水平的离散程度先升后降,而中部和西部地区的人均收入水平的离散程度都在上升,说明整个收入差距先增大后缩小的过程中,东部内部的收入差距缩小起了主要作用。在1996―2004年的时间区段内,全国、东部和西部人均收入水平的离散程度有所上升,而中部的人均收入水平的离散程度基本没有变化,说明整个收入差距的扩大的过程中,东部和西部地区的收入差距扩大起了主要作用。

2.绝对β收敛检验。绝对β收敛意味着落后的地区的经济增长速度快于发达的地区,即经济增长率和经济发展水平之间存在着负相关,并且随着时间的推移,各地区的增长速度最终将趋于一致。如果在某个时间段内,初始年份各地区的人均GDP水平与经济增长率呈显著的负相关关系,我们就可以认为在这一时间段内存在绝对β收敛(刘强,2001;邓翔,2002)。分析结果表明,无论1991―2004年的总跨度还是两个细分的时段,都没有存在绝对β收敛的证据。

3.条件β收敛检验。条件β收敛是指在模型的技术水平、制度等外生因素基本相同或不变的条件下地区增长速度的收敛。各区域经济增长率与初始状态变量和条件控制变量的关系的经典分析模型如下(刘强,2001;邓翔,2002)。即:

ΔY=b+bY+bH+bX+ε(1)

式中,Y为时间段t内初期经济体i的人均GDP的对数,H为地区i的人力资本的初始存量, X为一组条件矢量,此处它分别代表地区i的投资效率、投资率和第二产业发达程度、对外开放程度、政府消费和地区区位,ε为误差项。对1991―2004年各省数据进行分析,结果表明,在其余解释变量(初始人力资本和其他条件控制变量)不变的情况下,1991―1995年间不存在条件β收敛。1996―2004年间存在条件β收敛,投资效率对增长率产生了反向的作用,这可能是固定资本形成与存货增加的比例关系发生了变化;第一产业产值和第二产业产值也对增长率产生反向的作用,可能是由于第三产业的发展和兴旺;投资率系数为正值,说明在这个阶段内投资对经济增长有一定的拉动作用;文盲、半文盲人口占总人口的比率一项的系数为负,表明在1996―2004年这一时间区段内的经济增长有从粗放型向集约型过渡的迹象,不过投资率和人力资本这两项的系数并不显著。在这个时间区段的回归中引入了地区虚拟变量之后,校正的判定系数反而有所下降,多数解释变量的p值变大,虚拟变量p值也过大,表明方程的解释能力却有所降低,东中西三大经济区域的划分已经不太合适。

按照前文划分结果,分析1991年以来中国经济增长的条件β收敛特征,结果表明,各时段内的条件收敛性与前面的分析基本一致,且校正的决定系数相对于按照传统的东中西经济区域划分的分析有了显著提高,其中1991―1995年时间区段的校正可决系数从0.766上升到0.874,1996―2004年时间区段的校正可决系数从0.438上升到0.797,这表明本文区域划分的合理性。

4.群体收敛检验。群体收敛是指结构特征相似、初始收入水平接近的国家或地区的人均收入在长期中相互收敛(刘强,2001;邓翔,2002)。分别按照习惯上的东、中、西部区域划分,以及按照本文所说的划分进行分析的结果表明,1991―2004年东部和中部地区存在着区域内部的绝对收敛,且中部地区的收敛趋势最强,东部次之,而西部地区收敛趋势并不明显。在两个细分的时段内,1991―1995年东部区域、1996―2004年中部区域的绝对收敛方程均表现出一定程度的收敛特征,其他区域则不然。

若按照本文的划分,结果表明,两个时间区段内的欠发达地区的绝对收敛方程均表现出一定程度的收敛特征,不过前一个方程的收敛性较后一个明显,这可能与1996―2004年时段内欠发达地区中既有福建、辽宁这些相对较富裕的地区,也有广西、甘肃和安徽这些相对较贫困的地区有关。

结论

基于时、空变点分析的结果,本文针对中国经济增长的收敛进行了详细分析,结果发现,1990年以后中国经济增长过程中不存在显著的绝对收敛,而1996―2004年这一时段内条件β收敛现象比较明显;如果以东、中、西传统的经济区域为虚拟变量,它们对地区增长率也有显著影响;如果以本文区域划分为虚拟变量,模型的解释能力显著提高。本文研究还表明,1991―2004年中国经济增长出现了群体收敛的现象,但若分地域分时段来看,1991―1995年间只有东部地区和1996―2004年间中部地区表现出一定程度的收敛特征。在中国“富者愈富”的现象已初见端倪,而“穷者愈穷”的迹象与前者相比虽然较弱,但也可能会越来越明显,这将不利于和谐社会的构建。

本文的研究表明,要使经济增长达到绝对收敛,进而达到人均GDP的收敛,重要的是使影响增长率的其他条件趋于一致。其中,有些条件是可以改变的,如产业结构、投资率和投资效率;有些是较难改变或需要经过较长时期才能改变的,如人力资本;有些是根本无法消除和改变的,如区位和其他自然条件等。建议政府采取积极的政策,恰当地定位政府职能,扩大和加强市场机制的作用,同时,也要强化中西部地区的观念和体制的创新,促使后进地区的生产力要素的快速积累。

参考文献:

[1]魏后凯.中国地区经济增长及其收敛性[J].中国工业经济,1997,(3).

[3]杨伟民.对中国欠发达地区的界定及其特征分析[J].经济改革与发展,1997,(4).

[2]刘强.中国经济增长的收敛性分析[J].经济研究,2001,(6).

[3]邓翔.经济收敛理论与中国地区经济差距的实证研究[M].成都:西南财经大学出版社,2002.

[4]盖玲,杨启昌.根据七项经济指标对区域经济发展水平评论的方法研究[J].鞍山师范大学学报,2003,(8).

[5]刘勇.中国新三大地带宏观区域格局的划分[J].地理学报,2005,(5).

[6]王雷,王光栋,叶仁荪.对中国地区发达程度的进一步划分[J].统计与决策,2006,(1).

Empirical Analysis on the Convergence of China Economy Growth

WANG Jian-qiong, LIU Xiao-wei

(South West Jiaotong University, School of Economy and Management, Chengdu 610031,China)

Abstract: Economic growth is a dynamic social reproduction process, and the economic growth mode varies from the different historic periods. This paper first investigates the China economic growth change points distributed in time and space. Then discusses the China economic growth astringency, and unscramble the details of astringency, which provide the reference for correct understanding the China economic growth law.

Key words: change point analysis; ordinal clustering; economic growth; astringency