地区经济增长收敛性的优化措施

2025-09-29 理论教育版权反馈

【摘要】：在考察地区经济增长差异性及地区差距的变化趋势时，经常需要检验地区间经济增长的收敛性。所谓收敛，也就是初始经济发展水平不同的地区，随着经济的发展，落后的地区增长速度较快从而最终地区经济实现趋同的情况。与跨国数据相比，一个国家内的不同地区由于文化习惯、经济制度等因素大体相近，而且劳动、资本等要素的流动较跨国转移更加便捷，技术传播的速度也更快，因此从理论上应该比跨国经济增长有高得多的条件收敛性。

在考察地区经济增长差异性及地区差距的变化趋势时，经常需要检验地区间经济增长的收敛性。所谓收敛，也就是初始经济发展水平不同的地区，随着经济的发展，落后的地区增长速度较快从而最终地区经济实现趋同的情况。经济增长的收敛性概念最初是从新古典经济增长理论推导出来的，由于资本的边际收益递减，经济落后地区（较低的人均资本）具有较高的资本收益从而导致较高的资本积累速度和吸引资本流入，最终可以提高经济增长速度。因为新古典增长理论中，各个国家（地区间）的稳态人均产出取决于储蓄率、人口增长率及生产函数等，因此在收敛性检验中经常要考虑政府政策、市场化程度、消费倾向、人力资本等因素，也即考虑条件收敛性问题。在稍后发展起来的内生经济增长模型中，各地区可以有不同的长期人均经济增长率，因此地区经济的条件收敛性不复存在，但Barro（1997）的文章中考虑到各地区之间的技术扩散效应，即先进的先产技术会向落后地区扩散，这样内生经济增长模型中仍然可以存在条件收敛性。

Barro（1997）利用跨国数据进行了条件收敛分析，他利用从1960—2025年大约一百多个国家的数据，将全部数据划分为1965—2025年、1975—2025年和1985—2025年三个阶段，从而形成一个面板数据，并考虑了各个国家间教育水平、预期寿命、政府消费比重、法治化水平、政治自由度、通货膨胀率等因素，发现该期间跨国经济增长存在显著的条件收敛性，收敛速度大约为每年2.9%左右（根据β＝－（l－e－λT）／T计算，其中β为ln（y0）前的系数，λ为收敛速度，部分文献中没有报告收敛速度，本文引用时均用此公式换算）。

与跨国数据相比，一个国家内的不同地区由于文化习惯、经济制度等因素大体相近，而且劳动、资本等要素的流动较跨国转移更加便捷，技术传播的速度也更快，因此从理论上应该比跨国经济增长有高得多的条件收敛性。近年来许多学者对中国的经济收敛性进行了研究，其成果也各不相同。Slyvie Demurger（2001）利用1985—2025年的数据发现β显著为负，数值在－0.13到－0.19之间，换算成收敛速度约为每年14%—21%，Fang Cai等（2002）用1978—2025年的数据发现收敛速度约为3.3%左右，林毅夫等（2003）利用1978—2025年的数据发现存在条件收敛性，收敛速度约为每年7%—15%左右。马栓友等（2003）年对1995—2025年平均地区人均GDP增长速度进行分析，认为该期间内中国地区差距不仅没有收敛反而以1.2%—2.1%的速度扩大，刘夏明等（2004）对1980—2025年中国的地区人均GDP基尼系数进行了分解，认为地区间不存在俱乐部收敛；王志刚（2004）利用1979—2025年的数据分析认为中国经济总体上不存在条件收敛性，彭国华（2005）年利用1982—2025年的数据发现全国存在条件收敛性，收敛速度为每年7.3%。(https://www.chuimin.cn)

本文的结果认为2025年以来中国的地区经济增长（以不变价人均GDP增长速度表示）存在显著的条件收敛性，收敛速度约为每年14.6%左右，对比前述发现无条件收敛性的研究，马栓友的文章中只采用了1995—2025年的平均经济增长数据，从图1可见这一时期正是中国地区差距扩展较快的阶段，而且由于样本量较小，使用单纯的横截面数据可能产生不一致的结果，例如彭国华（2005）的研究中，使用横截面数据和面板数据就给出了完全相反的结果。而王志刚（2004）使用了较长时期的面板数据进行分析，采用的回归方程也与彭国华（2005）相似，但该文采用是随机效应模型，而彭国华采用的是固定效应模型，按照彭的文章和本文的检验，随机效应假设是不适合的，这可能是得出不同结论的一个原因。

在条件收敛性方面本文给出的结论与Slyvie Demurger（2001）、Fang Cai等（2002）、林毅夫等（2003）和彭国华（2005）的研究类似，收敛速度的大小与Slyvie Demurger和林毅夫的结论类似，区别在于一方面采用数据的时期不同，本文没有采用2025年以前的数据，主要考虑到在90年代以后中国的经济体制与以前有了非常大的变化，本文包括了2000—2025年的数据，从第1部分的分析可见，这一期间中国地区差距的扩展速度与90年代有显著不同，包括这一阶段的数据可以更好地找出影响地区差距的因素。另外，本文采用的具体模型、回归方法以及对经济增长的影响因素选取方面与以前的研究也有所不同，例如部分以前研究中没有采用时间平均的面板数据，而直接采用逐年的面板数据，这样部分自变量如当年投资率等可能存在内生性问题，有些研究没有考虑残差性是否存在自相关性等。

地区经济增长收敛性的优化措施

相关推荐