1、浅谈中国区域经济增长的空间关联及其解释摘 要：在区域经济增长的过程当中，具有一定的空间关联关系。本文采用了网络分析方法，结合 QAP 方法，对区域经济增长空间关联特征，及相关的影响因素进行了分析。结果表明，中国区域经济增长空间网络，具有多重叠加性、稳定性的特点，区域经济主要可分为四个不同的功能板块，在经济增长溢出效应中，梯度特征较为明显，而产业结构、投资消费结构、空间相邻关系，对于区域经济增长空间关联具有较大的影响。 下载 关键词：中国区域经济增长；空间关联；网络分析方法 从改革开放以来，中国经济发展速度不断加快，在当前世界经济体系当中，占据了非常重要的位置。不过，在不同地区之间，存在着经济增
2、长不平衡的现象，不同的省市区域之间，经济增长速度、经济发展水平等均具有较大的差异。例如，在 2013 年，广东省 GDP 达到了 62164 亿元，而西藏自治区仅有 808 亿元。近年来，大量研究表明，中国区域经济增长，具有较为明显的空间关联性，可采用网络分析方法，对区域经济增长的空间关联进行研究和解释，从而为中国经济未来的进一步发展奠定基础。 一、中国区域经济增长空间关联网络分析 1.空间关联网络构建 在区域经济增长中，增长关系集合，体现了空间关联网络。在网络中，区域就是基本点，区域之间的空间关联关系就是基本线，空间关联网络就是由这些点和线构成的。对于区域关联关系的考察，对区域经济增长变量的
3、 VAR（向量自回归模型）进行构建，并对区域之间的动态关联性进行分析。例如，在 A、B 两个区域之间，符合区域经济增长动态关联关系，同时由 A指向 B，则在网络中，构建一条由 A 指向 B 的箭头，连接 A、B 两点，证明A、B 两个区域之间，具有空间关联性。利用该方法构建的空间关联网络，具有一定的方向性。 2.空间关联网络特征 在区域经济增长空间关联网络中，主要特征包括了网络密度、关联性、中心性等部分。其中，网络密度能够对网络当中各个区域的关联关系进行分析，进而对不同的疏密情况进行体现。其中，网络中具有越多的关联关系，则体现出越大的网络密度。关联性能够对网络的脆弱性、稳健性进行体现，在网络当
4、中，如果区域关联关系，能够很好的连接经济系统，使之形成一个整体，在任意两个区域之间，都能够具有直接或间接的连线，则网络相关性良好。而如果一个区域中，有多条线连接，则网络对这一区域具有较大的依赖性。中心性能够对网络中各个区域的作用、地位进行体现。在网络当中，如果区域位于中心位置，则在网络中具有更大的影响力，会对其它相关区域产生影响。 3.空间关联网络块模型 块模型是一种对网络位置模型进行研究的方法，根据该理论，在区域经济增长中，能够对不同块的作用进行体现。常见的分类主要包括主受益板块、净溢出板块、双向溢出板块、经纪人板块等。主受益板块中具有较多的区域经济增长主体，且具有较少的外部关系比例。在净溢
5、出板块中，成员向其它板块成员发出的关系较多，对内部发出的关系较少，接收的外来关系较少。双向溢出板块中，成员同时对外和对内发出的关系都比较多，但接收的外来关系比较少。在经纪人板块中，成员同时对外部关系进行发送和接收，而内部成员之间，则具有较少的联系，在经济增长空间溢出当中，具有桥梁和纽带的作用。 二、中国区域经济增长空间关联实证分析 1.空间关联网络建立 在研究当中，从改革开放 1978 年开始，截止到 2012 年，对全国除了重庆、海南等 1978 年之后建立的省市以外的 29 个省市区的经济状况进行了分析。为了消除物价、时间趋势等因素的影响，采用换算地区生产总值缩减指数，对数据进行相应处理和
6、对数处理。利用 ADF 对变量进行检验，确保 VAR 模型的平衡性。对所有变量进行一阶差分处理，针对两两区域，对VAR 模型进行建立。基于 VAR 模型结构对于时滞选择的敏感性较高，利用HQ、SC、AIC、FPE、LR 等方法选择最优时滞。根据相关数据处理和检验结果，对区域经济增长空间关联网络图进行绘制。 2.空间关联网络特征分析 对中国区域经济增长空间关联网络密度进行计算，在所选的 29 个省市区之间，存在 812 个最大可能关联关系，实际存在 179 个关联关系，计算得出网络密度为 0.220。由此表明，在各个区域之间，不具有较高紧密程度的关联，各个区域之间，仍具有更紧密经济协作的提升空间
7、。中国经济区域增长空间关联网络中，关联度为 1，较为理想，具有良好的连通效果，网络的通达性较为良好，在各个省市之间，空间溢出效应较为普遍。同时具有 0.653 的网络效率，存在的冗余连线较多，在经济增长空间溢出中，多重叠加现象较为明显，网络稳定性较好。网络等极度为 0.133，在不同经济发展水平中，都可能存在溢出效应。 3.空间关联网络块模型分析 对所选的 29 个省市区关联关系，进行块模型分析，最大分割深度设定为 2，收敛标准设定为 0.2，可得出 4 个经济增长板块。第 1 个板块以东部沿海发达地区为主，包括广东、浙江、天津、江苏、上海、北京；第 2 个板块以经济增长活力较强的地区为主，包
8、括黑龙江、河北、湖南、湖北、辽宁、吉林、山东、福建；第 3 个板块以中西部发展相对较快的地区为主，包括四川、山西、江西、广西、山西、河南、内蒙古；第 4 个板块以中西部落后地区为主，包括新疆、宁夏、青海、甘肃、云南、贵州、西藏。在经济板块内部，具有 78 个关系数，在经济板块之间，具有 101 个关系数。 三、中国区域经济增长空间关联影响因素 相关研究表明，中国区域经济增长空间关联性，和地理因素之间具有一定的关系。所以，在相邻的省市区之间，其空间溢出显影、关联关系可能更加明显。根据块模型的分析结果，在不同板块之间，梯度溢出特征较为显著。在东部沿海发达地区，没有直接对中西部落后地区产生溢出。因此
9、，如果省市区具有较为近似的发展方式，空间关联性就可能更为显著。如果地区之间具有较大的发展方式差异，其存在直接关联性的可能性就相对较小。可以利用从业人员结构、产业结构、经济开放度、投资消费结构等指标，对不同地区发展方式差异进行体现。 能够判断，中国区域经济增长空间关联中，主要的因素包括了城镇从业人员占比、第三产业产值占比、进出口商品总值占比、资本形成总额占比等。在 QAP 相关分析中，基于矩阵置换，对两个仿真的格值相似性进行比较，得出相关系数，采用非参数检验方法，对相关系数进行检验。对 2 个抑制矩阵构成长向量相关系数进行计算，同时随机置换一个矩阵行和相应列，对置换后矩阵和另一个矩阵相关系数进行
10、计算，对计算结果进行保存。对计算得到的相关系数，和随机重排计算得出的相关系数进行对比，观察相关系数处于接受域或拒绝域，从而判断其相关性。 四、结论 对于中国区域经济增长空间关联性，利用网络分析方法进行了分析和解释。利用 VAR 方法，对空间关联关系进行测度，利用 QAP 方法进行相关分析。得出结论为，在中国区域经济空间网络中，各个区域之间，总体上并不具有较高的关联紧密程度，不过，网络稳健性较好。在关联网络中，各个区域的作用、地位不同。中国经济区域增长版图，可以划分成 4 个不同的经济增长功能板块。区域经济增长的梯度特征较为明显。产业结构、投资消?M 结构、空间相邻位置等，对经济增长空间关联具有
11、较大影响。 参考文献： 吴瀚然，沈映春，胡庆江.京津冀区域经济增长的空间关联特征及其解释-基于空间自相关与网络分析法J.江西社会科学，2016（3）：75-80. 刘华军，何礼伟.中国省际经济增长的空间关联网络结构-基于非线性Granger 因果检验方法的再考察J.财经研究，2016（2）：97-107. 刘华军，张耀，孙亚男.中国区域发展的空间网络结构及其影响因素-基于 2000-2013 年省际地区发展与民生指数J.经济评论，2015（5）：59-69. 梁经伟，淑惠，方俊智.中国-东盟自贸区城市群空间经济关联研究-基于社会网络分析法的视角J.地理科学，2015，35（5）：521-528. 作者简介：张丽（1976- ），女，河南许昌人，西北工业大学人文与经法学院讲师，博士研究生，研究方向：区域经济
