中原经济区增长俱乐部趋同及其演变_省略_基于县域尺度的加权马尔科夫链分析_张伟丽

第29卷第8期干旱区资源与环境Vol．29No．8 2015年8月Journal of Arid LandＲesources and Environment Aug．2015文章编号：1003－7578（2015）08－014－06doi：10．13448/j．cnki．jalre．2015．250中原经济区增长俱乐部趋同及其演变*－基于县域尺度的加权马尔科夫链分析张伟丽1，2，张翠3（1．河南财经政法大学资源与环境学院，郑州450046；2．中原经济区"三化"协调发展河南省协同创新中心，郑州450046；3．东南大学经济管理学院，南京210000）提要：采用传统马尔科夫链、人口加权马尔科夫链及空间马尔科夫链分析中原经济区县域经济增长俱乐部趋同及其演变。

研究表明：中原经济区县域经济增长过程中形成了高水平、中高水平、中低水平和低水平等四个趋同俱乐部。

其中，低水平趋同俱乐部的稳定性最强且连片扩张。

低水平县域向中低水平趋同俱乐部转移的概率与其邻居区域的经济增长水平正相关。

中低水平县域更倾向于向低水平趋同俱乐部转移。

对于中高水平县域，与经济增长水平越高的县域为邻，其向高水平趋同俱乐部转移的概率越大，反之则反。

而高水平县域的经济增长及稳定性受邻居背景的影响较小。

最后，根据各类县域不同的经济发展水平，提出了针对性的政策建议。

关键词：中原经济区；经济增长；马尔科夫链；人口加权；空间马尔科夫链中图分类号：F061．5文献标识码：A中原经济区位于我国的中心地带，是全国主体功能区明确的重点开发区域，作为东部和西部联系的枢纽，中原经济区在全国协调发展大局中占据极其重要的战略地位。

然而，中原经济区内部各县域的地理环境、资源禀赋及经济发展的初始条件与后天优势等存在较大差异，使得中原经济区内的经济差异总体上呈现扩大的趋势，两极分化现象突出。

区域经济增长俱乐部趋同是指在经济增长的初始条件和结构特征等方面都相似的区域之间发生的相互趋同，它主要用来描述区域经济增长总体上趋异而局部趋同的现象，与现实紧密相连［1］。

准确地判断不同类型区域间经济增长的异质性，进而针对性地分析不同类型区域经济增长的影响因素，能够缩小区域经济差异促进区域协调，为中原经济区建设提供重要的理论启示和决策参考价值。

俱乐部趋同的研究方法大致可划分为参数和非参数分析两类。

其中，参数分析历经了横截面回归［2］、面板数据分析［3］、单位根检验［4－5］及空间计量［6－8］等的发展而逐步趋于完善，但是，变量的内生性和个体效应相关等问题是其一直无法避免的缺陷。

而非参数分析方法［9］能够较好的刻画整体和局部的增长分布动态，该方法属于数据驱动型的，克服了参数模型的不足，因此，近年来受到了大量学者的关注。

非参数分析方法由最初的马尔科夫链发展到空间马尔科夫链，以及随后经过改进的核密度估计方法［10－12］，并由不加权重的分析发展到利用人口或GDP比重作为权重的分析［13－14］。

国内文献多集中在内陆省份之间［15－16］或者同一省份内部各地市或县的分析［17－22］，虽然，对于研究区域是否存在俱乐部趋同的看法不一，但绝大多数文献均得到了一致的观点，与高水平邻居相邻更容易向高水平类型转移［23］。

纵观现有研究存在如下问题：第一，大多数文献通常采用间隔一年的数据进行分析，由于间隔时间太短，得到的趋同俱乐部类型演变结论是有偏的。

根据学者的研究发现，中国区域经济类型平均3－5年会*收稿日期：2014－7－1；修回日期：2014－7－16。

基金项目：国家自然科学基金青年项目"时空耦合俱乐部趋同假说及中国案例的研究"（编号：41101128）；河南省高校科技创新人才支持计划（2013年）；河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目和河南财经政法大学青年学术创新骨干支持项目等的阶段性成果资助。

作者简介：张伟丽（1980－），副教授，博士，主要研究方向为区域经济增长差异与协调发展。

Email：ljxzwl518@163．com发生转移［23］，一年发生转移的概率很小，因此，分析至少间隔3年的马尔科夫转移概率矩阵更有利于揭示趋同俱乐部的演变。

第二，一些学者提出由于大国内不同区域的经济规模及人口规模差别很大，如果仅仅考虑单一的人均GDP ，会使得这种不考虑权重的增长分布方法得到的结论并不可信［13－14］。

而目前多数文献没有进行加权，仅仅采用原始人均GDP 进行计算。

第三，中原经济区成立的较晚，现有研究对其涉及的较少，但中原经济区协调发展的现实要求迫切需要研究区内的不同类型趋同俱乐部的存在性及空间格局的演变。

综上所述，文中准备做如下工作：采用间隔三年的数据，对比分析中原经济区所有县域经济增长的传统马尔科夫链及人口加权马尔科夫链转移概率矩阵，并以每个县域在初始年份的空间滞后类型为条件，计算空间马尔科夫转移概率矩阵，进而研究中原经济区经济增长过程中俱乐部趋同的时空动态演变特征。

结构安排如下，第二部分，数据来源及研究方法。

第三部分，结果与分析。

第四部分，讨论。

最后，结论及政策建议。

1材料与研究方法文中的原始数据均来源于中原经济区各省1990－2012年的统计年鉴，这一方面是受数据可获得性的限制，另一方面希望重点考察改革开放深化以来，中原经济区经济增长俱乐部趋同的变化趋势。

以2011年中原经济区行政规划为准，中原经济区包括32个地级市200个县、县级市。

马尔科夫链主要研究无后效条件下时间和状态均为离散的随机转移问题，通常，将t 年份人均GDP类型的概率分布表示为一个1ˑk 的状态概率向量M t ，记为M （t ）=（M 1（t ），M 2（t ），…，M n （t ）），而不同年份人均GDP 类型之间的转移用一个k ˑk 的马尔科夫转移概率矩阵来表示，其元素m ij =n ij /n i 表示t 年份属于类型i 的区域在下三年份转移到j 类型的三步转移概率，n ij 表示在整个研究期间内由t 年份属于i 类型的县域在t +3年份属于j 类型的县域数量之和，n i 是所有年份中属于类型i 的县域出现次数之和。

人口加权马尔科夫链是在传统马尔科夫概率转移矩阵计算的基础上，考虑各个县域的人口因素，即将原始各个县域的人均GDP 乘以其人口所占整个中原经济区总人口的比重，再利用所得结果按照传统马尔科夫链的方法计算出人口加权的马尔科夫转移概率矩阵。

空间马尔科夫链是传统马尔科夫链方法与"空间滞后"的结合，其转移概率矩阵以县域i 在初始年份的空间滞后类型为条件，将传统的k ˑk 阶马尔科夫矩阵分解为N （N 为空间滞后类型的总数）个k ˑk 的条件转移概率矩阵。

对于第n 个条件矩阵而言，元素m ij /n 表示县域在t 年份空间滞后类型为n 的条件下，该年份属于类型i 而在下三年份转变为类型j 的转移概率。

2结果与分析2．1中原经济区经济增长俱乐部趋同的基本特征文中把中原经济区县域划分为四种类型，划分的原则是尽量使每一类型包括的县域个数相同，计算得到的中原经济区传统马尔科夫转移概率矩阵（表1）。

可以发现，对角线上的概率均大于非对角线上的概率，这表明县域维持原有类型的概率大于其转移概率。

存在着低水平、中低水平、中高水平以及高水平4个趋同俱乐部。

对角线两端的概率值较大，分别为0．6516和0．6424，中间两个值较两端小，分别为0．3427、0．4024，表明低水平、高水平趋同俱乐部具有较强的稳定性，而中高水平、中低水平趋同俱乐部波动性较大。

中低水平县域向中高水平和低水平县域转移的概率分别为0．3322和表1中原经济区传统马尔科夫转移概率矩阵Table 1Traditional Markov transition probabilitymatrix of central plains economic zoneti /t （i +3）低水平中低水平中高水平高水平低水平0．65160．18620．12170．0406中低水平0．22730．34270．33220．098中高水平0．0820．24390．40240．2713高水平0．0930．03890．22670．6424表2中原经济区人口加权马尔科夫转移概率矩阵Table 2Popular weighted Markov transition probabilitymatrix of central plains economic zoneti /t （i +3）低水平中低水平中高水平高水平低水平0．54980．25090．17340．0258中低水平0．07190．47710．27450．1765中高水平0．18640．14330．41910．2512高水平0．04870．29870．0130．63960．2273，而中高水平县域向中低水平和高水平转移的概率分别为0．2439和0．2713，表明中低水平和中高水平的县域经济均有增长的趋势。

由表2可知，对角线上的概率仍然均大于非对角线上的概率。

另外，也存在着低水平、中低水平、中高水平以及高水平4个趋同俱乐部。

中低水平县域向低水平转移的概率小于向中高水平转移的概率，而中·51·第8期张伟丽等中原经济区增长俱乐部趋同及其演变高水平县域向中低水平转移的概率小于向高水平转移的概率。

对比表1和表2可得，考虑到人口因素后，高水平县域维持原有类型的概率略有降低，转移的概率略有增加。

低水平县域维持原有类型的概率降低10个百分点左右，转移的概率增加。

而中低水平和中高水平区域维持原有类型的概率增大，转移的概率减小。

因此，总体上人口加权马尔科夫链转移概率矩阵得到的俱乐部稳定性更强一些。

2．2空间滞后对中原经济区经济增长俱乐部趋同的影响首先计算出各个县域所有邻域1990年的平均人均GDP ，再根据尽量使每一种类型区域数量相同的原则，将邻居区域分成四个类型。

然后，在每一种区域背景下计算空间马尔科夫概率转移矩阵（表3）。

表3中原经济区空间马尔科夫概率转移矩阵Table 3Spatial Markov transition probability matrix of central plains economic zone区域背景ti /ti +3低水平中低水平中高水平高水平I低水平0．64380．22600．12330．0068中低水平0．33330．38330．21670．0667中高水平0．23680．18420．52630．0526高水平0．1250．3750．1250．375II低水平0．59570．19150．17020．0426中低水平0．30300．39390．24240．0606中高水平0．10450．29850．41790．1791高水平0．12900．03230．25810．5806III低水平0．61800．17800．14610．0562中低水平0．24440．34440．23330．1778中高水平0．03250．25200．47970．2358高水平0．05410．04050．22300．6824IV低水平0．60000．17500．10000．1250中低水平0．15000．5000．20000．1500中高水平0．02000．22000．50000．2600高水平0．10000．01540．23080．6539图11990－2011年中原经济区县域趋同俱乐部转移情况Figure 1County area of central plains economic zoneconvergence club transfer from 1990to 2011通过对表3的分析，可以得到如下结果：（1）区域背景（邻居县域环境）在中原经济区俱乐部趋同动态变化过程中起着相当重要的作用。