2018区域经济增长趋同的实证分析———以浙江省为例
)［摘要］经济增长是一个国家或地区经济发展和社会进步的基础和前提，以新古典经济增长理论为基础的趋同假说，对于区域经济增长的长期趋势提出了富有吸引力的预期。趋同研究关注区域经济增长的长期趋势及其影响因素，有利于发现制约区域经济增长的关键因素。通过对浙江省11个行政划分市经济增长趋同性的实证研究认为，导致浙江省区域差异的原因复杂多样，主要有区域发展策略、中心城市规模、历史基础、地理区位和市场发育程度等，需要政府对区域经济进行宏观调控，以促进浙江西南部地区经济快速发展；西南部地区要加强自身努力，因地制宜，加快工业化进程，提高经济增长速度，实现对东北部地区的赶超;应加强各区域相互间的经济技术协作，形成区域整体优势。
［关键词］区域经济;趋同;经济增长;实证分析
一、引言
(一)问题的提出
经济增长是一个国家和地区经济发展和社会进步的基础和前提，其中，经济学家尤为关注的是经济增长的长期趋势和经济增长的内在机制。20世纪60年代，以索洛(Robert M．Solow)和斯旺(Trever W．Swan)为代表的经济学家创造了新古典经济理论。该理论认为，生产中资本的边际收益是递减的，人均资本存量较少的区域由于较高的资本收益而比经济发达区域有较高的经济增长速度。因此，经济欠发达的区域存在向经济发达区域的趋同。围绕着趋同存在与否、趋同速度的快慢以及引致趋同的原因等问题，经济增长趋同便成为西方区域经济学界研究的热点。http://
经济增长趋同研究之所以得到如此大的关注，是由于它对于区域经济增长的长期趋势和区域经济差异的变化具有较强的解释力。以新古典经济增长理论为基础的趋同假说，对于区域经济增长的长期趋势提出了富有吸引力的预期。指出如果区域间要素可以自由流动，基于边际收益递减规律，在市场机制的作用下，区域间的人均产出或收入水平将趋于均衡。趋于经济增长趋同研究为政府对区域经济差异进行宏观调控提供了重要的理论支撑和政策启示。
经济趋同现象不仅存在于贫富不同的国家之间，还存在于一个国家的不同地区之间。曾在美国各州之间、欧洲各国之间出现的经济增长趋同效应，如今在我国不同区域间日益显现。区域经济增长趋同研究以新的思路和方法，可以弥补传统区域经济差异研究的不足，通过在回归方程中加入适宜的解释变量，在得到区域经济增长是否趋同的定性结果的同时，也可以通过解释变量对经济增长趋同或趋异的原因给出比较可信的阐释。
改革开放以来，浙江省因其特殊的地理、政治和历史原因，在总体经济实力日益增强的趋势下，省内区域经济发展也很不平衡。研究浙江省经济增长趋同机理，认清省内区域差异的变动过程及其变化特点，并找出差异产生的原因，对促进浙江省区域经济协调发展，进一步提升浙江省经济发展的整体水平，增强经济发展后劲都具有重要意义。http://
(二)经济趋同性假说及其检验方法
经济趋同是指在封闭的经济条件下，对于一个有效经济范围的不同经济单位(国家、地区甚至家庭)，初期的静态指标(人均产出、人均收入)和其经济增长速度之间的负相关关系，即落后地区比发达地区有更高的经济增长率。一般地，可以将区域经济的趋同性分为σ趋同，β趋同和俱乐部趋同。
1.σ趋同假说及其检验方法
σ趋同是指不同经济体系间人均收入的离差随时间的推移趋于下降。σ趋同常用的检验方程为:σ2t=1n∑ni=1(logyit－1n∑ni=1logyit)2(1)其中yit为第i个区域t时期的人均GDP，尽管经济增长理论模型中的人均产出应以劳均GDP来表示，但由于浙江省的劳均GDP与人均GDP序列具有高度的相关性，运用人均GDP与劳均GDP的趋同性的计量模型所得到的结论通常一致，为了便于理解和分析，本文仍采用人均GDP的实际值来表示人均产出。σt为n个区域t时期实际人均GDP对数值的标准差。若在年份t+T满足σt+T＜σt，则称n个区域具有T阶段的趋同，若对于任意—73—t，σt+T＜σt，则称n个区域具有一致σ趋同。
2.β趋同假说及其检验方法
β趋同检验方法是在区域经济增长模型的基础上发展的，主要是检验区域经济增长的β系数。Barro，Rob-ert．J和Sala－i－martin，X．(1991)发展了Baumol的方程，得到:1T－tlog(yiTyit)=B－(1－e－β(T－t)T－t)logyit+μit(2)其中i为区域，t和T为期初和期末，yit，yiT分别为期初和期末的人均产出或收入，β为收敛系数，μit为误差。http://
如果β系数大于等于零，则β越大，就意味着向稳定状态收敛的速度越快，反之，如果β系数小于零，则表示区域经济是趋于发散的。
本文的研究中将以一年为时间间隔，即T－t=1。
此时，式(2)转换为:
log(yiTyit)=α0－(1－e－β)logyit+μit(3)且记log(yiTyit)为lyit，－(1－e－β)为α1，则式(3)可简记为lyit=α0+α1logyit+μit(4)上述方法中，β数值的大小取决于人均产出水平，而与其他参数变化无关，因此，用上述方法测算出的β系数反映的是无条件收敛，即绝对收敛。如果只有在加入其他有关附加变量之后，方程的回归效果才能得到负相关关系，就认为是条件收敛。因为区域间人均收入的增长不仅和期初的人均产出或收入水平有关，也取决于区域资源禀赋、产业结构、区域间要素流动等因素。目前大部分试图检验条件收敛假说的经验研究采用截面数据的多元线性回归模型:git=α0+α1 log(PGDPit)+ΨZit+ΦXit+εit(5)其中，git表示第i个区域在第t期的人均GDP增长率，本文中即1991—2008年各市人均GDP年均增长率。
log(PGDP
it)是第i个区域第t期期初的人均GDP的对数值，α0为各区域的截距项，Zit为会影响第i个区域稳态值的因素在第t期期初的值，本文选取了人口增长率和地区虚拟变量两项，人口增长率为各市第t期初人口增长率，即1990年各市的人口增长率;地区虚拟变量XN的取值为:浙东北地区取1，其他各市取0。Xit表示一组会影响增长的其他因素，如经济结构和政策因素，而本文选取了工业化水平GYit这一指标，工业化水平变量为第t期第i个区域工业总产值占全省工业总产值的比重的均值。由式(5)则有:git=α0+α1 log(PGDPit)+α2XNit+α3 RKit+α4 GYit+εit(6)虽然此时的α1已经不同于收敛系数β，但是如果α1显著为负，同样说明经济增长率与初始人均产出水平负相关，从而确认收敛假说。
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