我国部分省份经济增长转移的动态特征_自相关函数论文

我国部分省份经济增长的转移动态特征，本文主要内容关键词为：经济增长论文,省份论文,特征论文,我国论文,动态论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

一 引言

本文运用中国各省份的数据，给出我国的区域经济增长的转移动态过程，描述我国经济增长特征，进而判断新古典增长理论解释我国区域经济敛散性的适用性。在实证检验过程中，我们需要追究的问题是，中国区域经济增长转移特征是遵循非线性振荡的过程，还是服从以指数速率变化的过程？指数速率衰减变化的过程能否近似于非线性振荡衰减过程？回答这些问题，不仅有助我们从理论上理解经济增长的特征规律，而且在当前国内国际的经济环境背景下对于了解我国区域发展不平衡性的特点和促进缩小经济差距有着重要的理论和现实意义。

从国内文献看，在考量我国区域经济敛散性这一问题时，学者们所得出的结论不尽相同。彭国华（2005）、许召元（2006）、刘黄金（2006）分别从不同角度认为中国区域经济增长存在条件收敛。另外一些学者却得出了相反的结论，认为中国地区经济不存在区域（条件）收敛（马拴友等，2003；王志刚，2004；刘夏明等，2004）。上述文献的实证研究方法具有一个相同的显著特征，即这些文献均采用了曼昆、罗默和魏尔（Mankiw et al.,1992）结构方程的增长回归法，运用了对数线性化的扩展索洛增长模型，均假设增长速率服从指数变化过程。但是，这种结构方程的增长回归方法却遭到了许多学者的批评（Levine & Renelt,1992; Quah,1996）。主要的批评意见有两点，一是曼昆等（1992）假设一个国家的初始技术效率水平与回归自变量不相关。在实际中，由于初始技术效率水平无法观测到，在回归中忽略它最终将会造成系数的估计存在着误差。这使得人们对相关经济研究中的一些结果和推论产生了怀疑；二是对数线性化扩展索洛模型的回归误差大小依赖于规模报酬与经济体距离其稳态的位置（Reiss,2000），基于线性的索罗增长模型的实证检验，并无法对非线性的经济特征进行合意的论证。

因此，有研究者Bernard和Durlauf（1995），Evans（1998）、Evans和Karras（1996）直接考察数据自身的特性，从非结构方程—数据生成过程（DGP）的角度提出了单位根的检验办法，其主要思想是通过对人均产出的时间序列数据或面板数据进行单位根检验的方法来确定经济发展的敛散问题，进而判断经济体之间的收入差异会不会随时间而逐渐消失。如果时间序列或面板样本数据存在单位根，则增长路径是发散的；反之，则增长路径为收敛。如果接受收敛的备择假设，那么可进一步检验收敛是属于绝对收敛还是条件收敛。陈安平、李国平（2004）运用Bernard和Durlarf（1995，1996）的时间序列分析法，通过对中国东中西部三大地区内和地区间人均产出序列的协整关系检验，研究了我国地区内和地区间经济增长的收敛性。其研究结果表明，东部和西部地区内的经济增长具有收敛性，而中部地区内和三大地区间的经济增长却不存在收敛趋势。

时间序列单位根的检验方法直接从样本数据出发，某种程度跳出了线性增长的约束，但是受限于人均产出时间序列样本数据的样本容量以及人均产出序列可能存在着结构转变成分等因素的影响，时间序列单位根检验方法具有较低的检验力（test power）。Ben-David和Papell（1995）、Greasley和Oxley（1999）证明，当使用单位根方法和标准持续性测量方法检验经济体趋同时，忽略结构断点的存在情形将导致出现收敛检验被拒绝的情况。其次，传统的单位根检验具有严格的二分法（dichotomy），其只能区别指数收敛和发散的两种情况，而不能检验出分数综合贝塔收敛和非线性单调收敛的情形。Michelacci和Zaffaroni（2000）、Abadir和Talmain（2002）指出，当经济体是由N个异质性的部门所组成，并且这N个部门之间相互依赖时，经济总产出的动态过程表现为一个非线性和长记忆的特性，此时产出的转移动态呈现为一个双曲线的收敛态势（fractional β convergence）或者振荡性递减的动态特征。Caggiano和Leonida（2009）提出了样本自相关函数的时间序列方法，这种方法很好地解决了上述结构方程和单位根方法的局限性。样本自相关函数方法不仅同样能够检验绝对收敛和条件收敛假说，而且还可以检验出收敛过程是服从指数收敛（新古典）、分数贝塔收敛还是非线性振荡的收敛状态，能够对非线性增长的数据进行可信的检验。

因此，本文试图利用样本自相关函数方法，运用各省份的数据，对我国区域经济增长的转移动态特征进行探讨。本文余下的篇章结构安排如下：第二部分描述新古典增长模型的转移动态以及假设检验；第三部分为数据的来源、样本自相关函数及其置信区间的构造和条件收敛的定义；第四部分为实证研究结果；最后为本文的简短结论。

二 新古典增长理论模型的转移动态

运用数据来检验经济非线性增长时，最好先用线性增长的新古典模型作为对比，因此，本文首先运用新古典索洛增长模型的转移动态特征方程，检验实际人均GDP时间序列的自相关函数与理论推导的自相关函数是否一致。

从研究的实证文献上看，对于我国区域经济转移动态的问题研究，大部分都沿用了曼昆（Mankiw et al.,1992）的扩展索洛模型——包含人力资本的生产要素。但是总量生产函数改变本质上并不会改变上述人均有效产出的运动方程（3）形式，相比之下，曼昆模型只不过改变了经济收敛的速率，使得收敛速率更小。其中，，参数λ定义为人力资本的产出弹性。鉴于此，以新古典劳动增进型索洛模型为基准，下文推导了新古典增长理论模型的自相关函数。

对（3）式进行离散化处理，我们有

等式（7）给出了去除趋势人均GDP的运动方程，表明去除趋势人均CDP时间序列的生成过程为一阶自回归AR（1）。AR（1）的自相关函数为：

等式（8）描述了新古典增长模型人均GDP时间序列的运动方程，表明新古典增长模型的人均GDP转移动态是以指数速率衰减。

因此，对于新古典增长模型是否能够解释或复制某一经济体人均GDP的转移动态问题，我们只需检验实际人均GDP时间序列的自相关函数与理论推导的自相关函数即（8）式是否一致。如果实际人均GDP的自相关函数与新古典增长理论的自相关函数一致，则表明这一经济体的转移动态能够被新古典增长理论模型所复制；反之，则说明新古典增长模型在一定程度上并不适用该地区。为此，我们构建了如下的计量回归方程：

从几何图形的特征上看，如若接受（10）式的零假设，则意味着对于任意滞后期，新古典增长理论的自相关函数应落在实际数据自相关函数的置信区间内；如果接受备择假设，则至少存在一滞后期，使得新古典增长理论自相关函数落于实际数据自相关函数的置信区间外。

三 数据来源及计量方法

（一）数据来源

本文采取各省份的人均实际GDP的对数面板数据，实际人均GDP是以名义人均GDP除以相应的CPI换算而得。样本数据来源于相应年份的《中国统计年鉴》、各省份的统计年鉴，以及国泰君安研究数据库和《新中国五十五年统计资料汇编》；样本时间跨度为1953—2007年，共计55年。虽然中国内地的省、直辖市和自治区共计31个，但由于行政区域变化和统计本身的原因，重庆、西藏、安徽、江西、广西、海南、四川、甘肃、宁夏和河南等10个省份存在着一些年份CPI数据或GDP数据的缺失，故本文只保留全部年份数据完整的省份作为样本观测对象，因此，回归样本涉及样本容量为21个。

（二）计量理论

本文运用样本自回归函数（ACF）方法考量我国区域经济增长的敛散性问题。本文样本自回归函数的设定有别于教科书上的标准理论设定，即与一般教科书的标准ACF相比，此处设定的样本自回归函数考虑了样本数据的非稳定性，也就是说，当实际时间序列生成过程是非稳定时，方程（11）的设定有助于提高解释力度。① ACF的具体形式如下所示：

在给定的统计检验水平下自相关系数显著不为零吗？或者说，当滞后期数取何值时，自相关系数在统计上显著为零呢？对此问题的回答，需建立在严格有效的统计推断上。当时间序列为稳定时，标准的ACF给出了渐进的置信带。正如前面所述，标准ACF置信区间的统计推断并不适应非稳态时间序列，从而其统计推断也不再具有有效性，因此，我们需建立一个针对方程（11）的有效统计推断。我们利用子样本抽样和重复抽样技术建立了样本序列ACF的置信带。Politis等（2004）证明，即使时间序列生成过程是非稳态的，但在子样本抽样技术下所被构造的AcF置信区间仍然是渐进有效的。

但是，利用子样本抽样技术也存在一个问题，其只能计算出部分时间段样本自相关函数的置信区间（参数b为子样本容量，T为整个样本容量），而趋同分析却要求计算出更长时间段的高阶滞后期的ACF置信区间。为了克服子样本抽样技术的不足，我们采用相对最优（relative optimality）的法则来确定自相关分布的置信区间。相对最优原理是，通过采用稳态自助法（Politis & Romano,1994）重新抽样的方法，计算出所有滞后期的自相关分布置信区间，然后以子样本抽样技术为基准，通过获取稳态自助法和子样本抽样法之间的最小距离来构建样本相关函数的置信区间。

对于ACF相对最优置信区间的模型，具体形式如下：

四 实证结果

图1为回归拟合图，给出了我们计量的实证结果，其分别描绘了新古典增长理论及实际样本数据的自相关系数及实际样本数据置信区间的上下确界。从实证结果可知：第一，21个省份经济增长的转移动态路径具有显著的差异性。以北京为例，在滞后期等于6之前，在95％统计显著水平上，样本ACF显著不为零，在滞后期为6和8之间，ACF统计上显著为零，但当发生一外在冲击时，实际数据的ACF并没有一直保持在统计显著水平内围绕着零波动，而是出现一些反复的阶段。从整个滞后期间看，并不存在某个滞后期能使实际数据的ACF在此之后一直显著为零，所以，依据条件收敛的定义，北京地区经济增长是不收敛的。与北京相类似的地区还有天津、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、江苏、广东、陕西及新疆。第二，河北、山西、上海、浙江、福建、山东、湖北、湖南、贵州、云南和青海等11个省份实际数据ACF的特征表明，这些地区均存在一个滞后期，在此滞后期之后，ACF均显著为零。这意味着这些地区的ACF在偏离稳态之后，能够恢复到稳态，即说明了这些地区的人均CDP符合收敛过程。另外，上海、贵州和青海等3个省份的ACF的滞后长度值出现的时间较早，分别为8、13和22，而河北、山西、浙江、福建、山东、湖北、湖南和云南等8个省市自治区的滞后时间出现得较后。第三，在所研究的21个样本当中，除青海外，对数线性化的新古典增长模型自相关函数的转移路径并没有一直落在样本数据自相关函数的置信区间内（95％的显著水平），该模型并不能完全解释我国各区域人均GDP的转移动态。可见，新古典索洛增长模型仅仅只能够描述青海省实际人均CDP的转移动态，其并不具有普适性。

五 结论

本文在我国21个省份实际人均GDP数据的层面上，运用包含结构变化的样本自相关函数方法，对我国区域经济增长的转移动态特征，以及新古典索洛增长模型能否模拟出样本中各省份区域经济实际人均GDP数据的真实转移路径进行了实证分析，其结论表明：

第一，在95％的统计显著水平上，存在一个滞后期，使得河北、山西、上海、浙江、福建、山东、湖北、湖南、贵州、云南和青海等11个省份实际人均GDP的自相关函数统计上至此之后一直显著为零（根据条件收敛定义，这意味着这些经济体符合条件收敛假说），而样本中其他省份不符合新古典条件收敛假说。这一结论说明，中国区域经济增长并不呈现出单一的收敛方式，既有符合条件收敛的，也有符合非条件收敛的。这一结论涵盖了前述国内实证研究两种看似对立的结果（林毅夫等，2003；刘夏明等，2004）。

第二，各省份实际人均GDP数据的自相关函数呈现非单调的变化，经济增长速率遵循非线性振荡衰减过程，并没有出现新古典增长索洛模型所隐含以指数速率单调转移过程。这一结论与饶晓辉（2010）、吴强（2007）的观点一致。

图1 回归拟合图

第三，除青海省外，新古典增长索洛模型的理论自相关函数均不全落在实际人均GDP自相关函数的置信区间内，这意味着新古典增长索洛模型并不能模拟出这些地区实际人均GDP的真实转移路径，说明对数线性化的新古典增长索洛模型在解释我国区域经济的转移动态路径时具有一定的局限性。

本文研究得出的结论并不是否认和推翻新古典增长模型，但在解释我国区域经济增长的转移动态问题上，至少说明了对数线性化的新古典增长模型具有一定的局限性；同时，也给出了我们一个启示，即是否存在一个或多个门限值使得新古典增长索洛模型在不同时间段具有不同的参数值或者不同的收敛速率呢？确认中国区域经济增长方式可能存在的非线性形式及由何种因素所导致的，也是我们下一步可进行研究的问题。

注释：

① 教科书上的样本ACF要求样本时间序列是平稳的，ACF形式为：－。

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