| 标题 | 中国经济增长的空间计量经济学分析与探究 |
| 范文 | 康淑菊 摘要：中国范围内分布着不同的经济地理分区，各个省域的实体经济增长也存在一定差异性，基于此，本文研究中国经济增长的空间计量经济相关内容，探究经济学分析准备工作，包括指标选择和数据来源，探究分析经济变量之间的空间相关性，讨论残性方差回归模型、空间滞位模型、经济拐点三种方法分析中国经济增长的特点和情况。希望能为关注此话题的研究者提供参考意见。 Abstract： There are different economic geographical divisions in China， and there are some differences in the real economic growth of each province. Based on this， this paper studies the spatial econometrics related content of China's economic growth， and explores economic analysis preparations， including indicator selection and data sources， explores and analyzes the spatial correlation between economic variables， discusses to analyze the characteristics and conditions of China's economic growth by residual variance regression model， spatial stagnation model， and economic inflection point. I hope to provide a reference for researchers who are concerned about this topic. 關键词：指标选择;空间相关性;空间滞位 Key words： indicator selection;spatial correlation;space stagnation 中图分类号：F127? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文献标识码：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章编号：1006-4311（2019）29-0216-02 0? 引言 中国的改革开放已经走过了四十年时间，就实体经济的发展情况而言，政府的财政支出在其中发挥关键作用，专门针对某些区域实施政策补贴，由财政专项资金完成，在此背景下，社会企业的生产活动变得异常活跃，为实体经济的增长提供良好支持。从当前的情况来看，中国实体经济发展呈现出明显的地理空间集聚效应，本文就中国经济增长的空间计量经济学分析展开研究讨论。 1? 经济学分析准备工作 1.1 分析工作的指标选择和数据来源 城市增长是一种世界性现象，中国的城市增长主要从改革开放的三十年后开始，而中国经济飞速增长的主要动力来源就是地方政府之间的竞争，也就是GDP增长。基于这种背景，有很多学者在测量地区内金融发展程度的指标时会选择地区存款量和货款量，就区域经济发展指标而言，大部分的研究者都会用GDP值衡量。比如在某次研究中衡量指标为某省21个城市的存款量、贷款量和GDP值，从中经网数据库获得这三个数据的原始来源，展开计量分析工作，用到的权重矩阵由经纬度数据构成，运用MATLAB软件完成数据的处理工作[1]。 1.2 分析经济变量之间的空间相关性 从目前各项研究工作的进行情况来看，大部分的研究者分析空间相关性采用的是Moran指数。衡量区域内GDP空间自相关性，要用到Moran I指数，不再使用二进制的临近空间权重矩阵。在正式进行这一实验时，要在原有的基础上做一些改进，在完成这一工作任务时，不会继续使用二进制的临近空间权重矩阵，在此期间，要对空间单元的邻接性有充分的考虑，使用的计算方法是经纬度坐标三角剖分算法，从而构建合理的空间权重矩阵，在此期间有必要在加权的范围内添加距离因素。其中包括的指标有城市的GDP值、样本区域总数，邻接空间的权重矩阵。构建权重矩阵，以各个城市经纬度坐标的三角剖分算法为依据。Moran I的指数范围是[-1，1]，如果Moran I指数大于0小于1，就说明研究的工作变量为空间正相关。而如果Moran I指数大于-1小于等于0，说明经济变量相互之间为负相关关系，还有一种情况是Moran I指数等于0，表明经济变量相互之间不存在空间相关性。Moran I指数的指数绝对值越大，越说明经济变量之间的空间相关性越强。而假如Moran I指数越接近0，则说明空间相关性弱。 2? 残性方差回归模型诊断 在实际工作中如果要估计一个难以接受的模型，并实现对模型拟合度的有效检验，就要估计代表残差项的常数，如果检测结果显示残差项达到了很高的数值，就说明其中有一些非常重要的解释变量没有被有效运用，只能说明本次建模工作是失败的。通常情况下，自变量只有一个估计系数，如今在统计学领域，这一论点已经得到证实。能专门用来检验标准的线性回归方程，但是这其中还存在着一个非常明显的问题，也就是右手项的自变量表现出多重线性相关性，由此可见线性回归残差值的分布情况与正态分布保持一致，高度符合标准要求。在检验工作中，要用到残差的方差齐性，没有在其中发现空间的非均质性现象。就协方差而言，需要诊断空响标准回归模型，所用到的测量基础是相邻的边界和欧式距离，在计算权重矩阵时，要用到相应的软件。地理信息科学专家在研究工作中，会用到空间自相关通用模型，这种模型被称为Moran Ⅰ。在空间自相关模型中，有两种不同的来源，其中一种是空间自相关误差项，所产生的反应就是噪音。还有一种是空间自相关，这种自相关是实质存在的，它还有另外一个名称就是空间位滞依赖，出现这种情况的原因有可能是多种空间溢出。 3? 空间滞位模型表达中国空间经济体发生的空间过程 在判断控制位滞模型的合理度时，传统的模型拟合度在其中并不适用。而极大的似然函数这种方法才是适用的。所运用的标准有三个分别是Akaike、Schwartz和极大似然值。运用这三个标准能辨别出回归模型和空间位滞模型的优劣情况。通常情况下，一个好的模型它的似然值比较大，而Akaike、Schwartz的标准数值则比较小。在其中加入空间位置变量，会导致空间位滞模型拟合度增加，也会使回归模型的数值明显增加。但是常数项从最小的二乘法估计的6.53缩减至2.35[2]。在统计学上没有显著的变化。把一个空间位滞上的变量添加在模型上，就能纠正建模失误问题。假空间位滞模型建立是正确的，空间依赖性就不应该存在于残差中。就实验所得到的结果展开分析，空间位滞模型有空间误差的存在，对其进行检验要用到自相关拉格朗日乘数检验法。对于所有的空间权重矩阵来说，都不会发生方差分布的空间非均质性问题，这一问题所面向的对象是空间位滞模型残差，使用拉格朗日乘数检验法所获得的结果也是不显著的。由此进行推论，认为空间位滞变量对模型中的空间自相关有充分的考虑，同时这也是对中国空间经济体发生空间过程的充分表达。 4? 运用经济拐点法进行研究 4.1 拐点的判别 在最开始的研究工作中，拐点作为一个数学概念，来表示函数曲线的变化情况，曲线有可能是从下凸转变为上凸，还有可能是完全相反的情况。在数学领域有对函数曲线的具体定义，用来描述物体运动所经过的路程随时间的变化情况。对于下凸函数曲线来说，所表示的是上升的速度趋势，而上凸的函数曲线则代表速度有下降的趋势。某一物体在运动的过程中，对其进行运动曲线描绘，就会发现该曲线是一个连续的函数。由下凸转变为上凸的分界点就是拐点。f（x）是曲线的函数表达，f（x）=，如果在定义区间内函数f（x）为单调增加，曲线呈下凸状态。而假如在定义空间内函数f（x）为单调减少的情况，曲线会呈向上凸的状态。假如在定义区间有一点使一阶导数由增变减，又或者是由增变减，则说明这一点就是拐点。一阶导数 f（x）=专门用来表示物体在运动的过程中所具备的瞬时速度。展开具体思考时，应当以经济学的视角进行，此时生产活动创造的整体价值、产品的实际销量以及生产所花费的成本都能用一阶导数来表示。上述内容的本质是指标增量，如果一阶导数的值有所增加，就会出现边际增量同时增加的情况，而如果出现了一阶导数减少的情况，就会导致边际增量的减少。 4.2 时间序列模型和面板数据模型的建立和分析 经过反复验证，建立代表中国经济增长的一元三次函数模型，在此环节中要严格按照区域趋同的标准，用中国不同省市和自治区的同时期经济增长规律为基本信息，完成架设模型的制定，这就意味着以不同时期的信息为依据，所建设的模型是各不相同的。在此条件下展开解析工作，在经济波动周期中，寻找到若干个拐点。综合分析并研究经济拐点，所用到的研究方法是多项式拟合函数求导法。建立了能够代表经济增长规律的模型的表达式，采集时间序列和面板这两套数据集，运用计量经济学软件，分别对时间序列、综合面板、变系数面板这三种方法进行统计分析[3]。在计算模型变量的工作中，要大致估计模型变量所对应的系数，在分析研究表达式的过程中，会得到两个综合模型，一个由时间序列构成，另一个由面板数据构成。除此之外，还会用到31个分省的模型表达式，在计算该模型的二阶导数时，要用到上述两个综合模型。除了要求解出分省的经济拐点之外，还要求解出代表全国综合性经济情况的拐点。通过本文的研究发现，GDP、FDI、固定逆产投资是造成城市增长的主要因素，可以解释城市增长的70%，此外，还发现中国各地区在城市扩张过程中产生了强烈的攀比效应。不仅如此，全国还存在景象增加建成区面积竞赛，导致城市增长不仅受到本区域各种因素的影响，还会受到邻近区域的因素影响。由此可知，未来中国城市增长过程中，要从土地粗放利用转变为土地集约利用，以此降低空间外溢性。 5? 总结 综上所述，本文研究的内容与中国实体经济供给侧结构性改革的现实需要有直接联系，在未来，支持并发展实体经济要结合各个地区实体经济的发展需要，坚持有针对性的对基础设施建设投资，尤其是要加大对基础设施落后的区域加大资金投入，增加对科教领域财政的支出比例，为实体经济领域的科技创新能力提供有力支撑。 参考文献： [1]周霁芬，杨筝.财政支出对省域实体经济增长的影响——基于空间计量经济学的分析[J].财会通讯，2017（23）：48-52. [2]任曉怡，汤子隆，祝佳.广州市金融发展与经济增长互动关系的实证研究——基于空间计量经济学的分析方法[J].肇庆学院学报，2014，35（04）：19-21. [3]文淑惠，和玉华.基于空间计量经济学的云南滇西经济圈经济增长主要因素分析[J].经济问题探索，2014（02）：71-75. |
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