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摘要：以新古典经济增长理论和新经济地理学为理论基础，分析时空演变的俱乐部收敛，在此基础上构建理论模型与经验研究框架。进而，综合运用探索性空间数据分析方法和空间计量经济学技术，分别从时间和空间维度进行研究。
关键词：俱乐部收敛；时空演变；浙江
中图分类号：C91
文献标识码：A
文章编号：1672-3198（2012）02-0059-02
1引言
近年来，区域经济增长的收敛问题被得到广泛关注。收敛的基础是建立在新古典增长模型上，假定规模报酬不变而边际产出递减，从长远看贫穷区域最终会赶上富裕区域，即β收敛（Barro and Sala-I-Martin，1991，1992，1995）。通常用人均GDP增长率与初始收入水平做回归分析来检验β收敛，然而Durlauf和Quah（1999）在研究中表明，β收敛检验没有考虑异质性、内生性等问题。Bernard和Durlauf（1996）也发现，对于收敛多个稳态经济体做线性回归模型得出的人均GDP系数不显著，β收敛检验结果不成立。为此有学者提出了俱乐部收敛的概念（Club Convergence）。俱乐部收敛是指在经济增长的初始条件和结构等方面都相似的区域之间发生的相互收敛（Barro and Sala-I-Martin，1991）。从文献资料的整理来看，俱乐部收敛的研究主要有两类，一类从时间角度研究俱乐部收敛，即在一段时间内，区域内的经济体最终会共同走向一个稳态；另一类从空间角度研究俱乐部收敛，研究表明区域内个体之间并不是单独存在的，具有很强的空间关联性，在一定时期内，这些区域也最终会共同走向一个稳态。同时从时间和空间的角度来研究俱乐部收敛，分析区域内经济体差异的文献很少。
2资料与方法
2.1研究数据
本文选取浙江省作为研究对象，以浙江省69个县域作为研究目标。之所以选取浙江省进行研究，一方面是因为浙江省是一个经济高度集聚，并且最具增长潜力的区域，它的增长进程和趋势在一定程度上代表了中国其他地区未来的发展方向；其次浙江省区域各单元成员间具有较高的协同性和认知度，这与前文叙述的俱乐部收敛前提条件保持一致性。本文的原始数据来源于浙江统计年鉴（2003~2010年）。在数据处理方面，本文将研究区域划分为4类：（1）低水平俱乐部：人均GDP低于全省平均水平的50%；（2）中低水平俱乐部：人均GDP介于全省平均水平的50%~100%；（3）中高水平俱乐部：人均GDP介于全省平均水平100%~150%；（4）高水平俱乐部：人均GDP高于全省平均水平的150%。
2.2研究方法
（1）泰尔指数法。
泰尔指数是采用信息理论中的“熵”运算而计算出的。在本文中采用的泰尔指数为零阶泰尔指数，它假设区域的居民收入分配分布为xi，i=1，2，…，n，平均收入为μ，那么用泰尔指数可以表示它们之间的收入差异，公式为：
下标j表示划分的第j个俱乐部区域组，KJ为总区域个数；Tj表示第j个区域组内各县域单元之间的经济差异；Pi，j表示第j个区域组内第i个县市行政单元的人口，Pj为第j个区域组的总人口；Yi，j 表示第j个区域组内第i个县市的GDP，Yj为第j个区域组的总GDP，i=1，…，Nj 为第j个区域组包含的县市个数；P为69个县市的人口总和，Y为69个县市GDP总和。
（2）探索性空间数据分析。
探索性空间数据分析方法（ESDA）是以空间自相关测度为核心，通过构建一个空间权重矩阵，将邻居区域间的经济增长影响因素放入俱乐部收敛的检验方程中。在本文中探索性空间数据方法主要包含两个部分：第一，构建空间权重矩阵。在本文中采用相对简易，但却最常用的以空间相邻性为基础的矩阵w。假设相邻两区域之间相互联系，以i、j表示，并且Wij=1，其他情况下Wij=0；第二，根据空间自相关的测度进行分组。空间自相关可以通过Moran’I系数进行测度，从而来对空间俱乐部进行分组。Moran’I系数计算公式为：
I=（ns0）ni=1nj=1wijxixjni=1x2i（6）
式（6）中：n表示观测单元的数量；wij表示空间矩阵W的一个元素；xi、xj表示区域i和j观测值偏离均值的量；s0表示权重矩阵所有要素之和。
3结果分析
3.1俱乐部收敛的时间特征
运用公式（1）得出浙江省2003-2010年总体分布差异T，由表可知，在2003-2010年，浙江省经济的总体差异T值为0.075—0.0903，增幅达到20.4%，说明了浙江省区域经济在总体上呈现较明显的发散趋势。
为了更全面的研究浙江省俱乐部收敛时间上的演变过程，现将总差异T从行政区划和经济区划两个视角进行研究。
在行政区划上，将T分解为浙江省内部经济差异与各俱乐部区域间差异两个部分。TB为不同俱乐部区域组之间的泰尔指数，TI为区域组内部的泰尔指数。由公式（2）、（3）、（4）、（5）可算出相应的泰尔指数值。
经济区划上，按照俱乐部区域组的划分，将浙江省按照人均GDP高低分为：高收入俱乐部组区域T1，中高收入俱乐部组区域T2，中低收入俱乐部组区域T3，低收入俱乐部组区域T4，由公式（4）可算出相应泰尔指数值。
总体来看，从2003—2009年之间，高收入与低收入收敛俱乐部的稳定性较大，其内部差异在总份额中占比较少，相对应而言，中低收入和中高收入俱乐部所占比重相对较大，说明在高收入与低收入俱乐部区域成员之间的收敛性比较强。其中原因是因为高收入俱乐部地区拥有比较好的经济基础和增长环境，相比较其他地区在经济联系中更加紧密并占有领先和支配的地位，进而，其内部成员之间更能共享这些优势条件，所以差异性较小，稳定程度比较高。低收入俱乐部主要因为其本身条件的不足，受到区位、资源禀赋等因素影响，在经济发展过程中将长期处于劣势并边缘化的位置，因此低收入俱乐部区域也有一定程度的稳定性，并且区域个体成员之间的差别不大。
3.2俱乐部收敛的空间特征
本文采用的软件为Geoda软件计算Moran’s I指数。
在2003-2006年间，Moran’s I变化趋势并不十分明显，总体上处于缓慢上升的阶段，由0.4082上升为0.4368。在2007-2008年间，Moran’s I指数出现了较大幅度的回落，主要原因可能是因为2007年金融危机，浙江作为沿海开放城市，总体经济受到一定的影响，空间活动中的聚集效应减弱。2008年以后，由于杭州湾跨海大桥的建立以及政府相应经济发展战略的出台，使得空间上各区域体之间联系更加紧密，自相关系数也相应上升。
为了辨明浙江省69个各县市空间上真实存在的相互关系，本文通过绘制Moran’ I散点图，并作出相应的专题地图来客观反映。在本节中为了从个体角度探明浙江省69个县市相对空间依存关系及随时间演变状况，运用Geoda软件绘制出2004，2007和2009年三个年份的Moran’s I散点图。
从2004年的Moran’s I散点图来看，落在H-H区域、L-H区域、L-L区域和H-L区域的点的个数依次为18个、11个、32个、8个，相应百分比分别为26.1%、15.9%、46.4%和11.6%；2007年相应数据分别为24个、10个、29个、6个，相应百分比分别为34.8%、14.5%、42.0%、8.7%；2009年相应数据分别为27个、10个、28个、5个，相应百分比分别为39.1%、14.5%、40.6%、7.2%。由此可见，2003-2010年绝大多数个体区域之间的空间关系显示为富裕地区更容易与富裕地区的集聚，具有正向的空间相关性；贫穷地区更容易与贫穷地区的集聚，具有负向的空间相关性。因而在地理空间上直观反映为H-H组和L-L组的“空间区域俱乐部”现象。
为了更深一步探求这种空间自相关性在地理空间上所反映出的变化情况，可以用专题地图来表示，将Moran’s I散点图所划分出的四个区域用四种不同颜色表示在地图上。与上文对应的取2004，2007，2009年三个年份作为分析时点，划出Moran’s I地图。3个年份中的H-H组地区主要分布在浙东北地区，而L-L组地区则占据了浙西南区域，H-L和L-H区域组则在地图上呈现出分散的状态。
4结论
区域背景（从邻居区域来反映）在浙江区域经济增长俱乐部收敛中起着非常显著的作用。如果所处的邻居不同，那么就会发生不同类别的转移。如在2004-2009年之间，中高收入区域向高收入区域转移的县市有湖州市区、诸暨县、临安市、上虞市、永康市、德清县共6个县市，转移概率（转移县市与总县市的比）为8.7%。当邻居区域为低收入的背景时，中低向低收入转移的概率为0。如果假设区域背景不是很重要，那么应该具有相同的转移概率。但数据显示并非如此，这说明，在区域经济增长过程中，区域背景具有很重要的影响。
当区域背景相同时，对各个不同的经济个体的影响也不一样。例如，在高收入背景的情况下，低收入经济个体向上转移的概率比高收入经济个体向下转移的概率高。也就是说，以高收入区域为背景促进其自身经济的发展，而以低收入地区为背景则妨碍经济的发展。总之，区域背景的不同，也影响着个体地区的经济发展水平，但影响最主要表现在中间阶层（中低收入区域和中高收入区域）。出现这样的情况可能是因为，这两类区域与高收入区域之间的差距不是太大，并且由于经济体之间的联系，可以直接或间接获得高收入区域的“辐射作用”。但是低收入区域却与高收入存在着较大的差距，自身实力比较弱，处于劣势地位，缺乏自主性，所以主要反映在被高收入区域“边缘化”。
探索性空间数据方法（ESDA）为俱乐部收敛的时空特征提供了解释。在一个时间段内，以高收入区域为背景能够表现在使个体区域经济更好的发展，使各经济体向高收入组收敛，逐渐形成高收入俱乐部；以低收入区域为背景则有碍经济的增长，也就可能使这些经济个体长期处于落后状态，也形成了低收入俱乐部。
参考文献
［1］张伟丽，覃成林，邓冬林. 中国地区经济增长的俱乐部趋同考察［J］.经济纵横，2008，（3）:62-65.
［2］蔡昉，都阳. 中国地区经济增长的趋同与差异——对西部开发战略的启示［J］.经济研究，2000，（10）:30-37.
［3］马国霞，徐勇，田玉军. 京津冀都市圈经济增长趋同机制的空间分析［J］.地理研究，2007，（3）:590-598.
［4］吴玉鸣.中国省域经济增长趋同的空间计量经济分析［J］.数量经济技术经济研究，2006，（12）:101-08.
关键词：俱乐部收敛；时空演变；浙江
中图分类号：C91
文献标识码：A
文章编号：1672-3198（2012）02-0059-02
1引言
近年来，区域经济增长的收敛问题被得到广泛关注。收敛的基础是建立在新古典增长模型上，假定规模报酬不变而边际产出递减，从长远看贫穷区域最终会赶上富裕区域，即β收敛（Barro and Sala-I-Martin，1991，1992，1995）。通常用人均GDP增长率与初始收入水平做回归分析来检验β收敛，然而Durlauf和Quah（1999）在研究中表明，β收敛检验没有考虑异质性、内生性等问题。Bernard和Durlauf（1996）也发现，对于收敛多个稳态经济体做线性回归模型得出的人均GDP系数不显著，β收敛检验结果不成立。为此有学者提出了俱乐部收敛的概念（Club Convergence）。俱乐部收敛是指在经济增长的初始条件和结构等方面都相似的区域之间发生的相互收敛（Barro and Sala-I-Martin，1991）。从文献资料的整理来看，俱乐部收敛的研究主要有两类，一类从时间角度研究俱乐部收敛，即在一段时间内，区域内的经济体最终会共同走向一个稳态；另一类从空间角度研究俱乐部收敛，研究表明区域内个体之间并不是单独存在的，具有很强的空间关联性，在一定时期内，这些区域也最终会共同走向一个稳态。同时从时间和空间的角度来研究俱乐部收敛，分析区域内经济体差异的文献很少。
2资料与方法
2.1研究数据
本文选取浙江省作为研究对象，以浙江省69个县域作为研究目标。之所以选取浙江省进行研究，一方面是因为浙江省是一个经济高度集聚，并且最具增长潜力的区域，它的增长进程和趋势在一定程度上代表了中国其他地区未来的发展方向；其次浙江省区域各单元成员间具有较高的协同性和认知度，这与前文叙述的俱乐部收敛前提条件保持一致性。本文的原始数据来源于浙江统计年鉴（2003~2010年）。在数据处理方面，本文将研究区域划分为4类：（1）低水平俱乐部：人均GDP低于全省平均水平的50%；（2）中低水平俱乐部：人均GDP介于全省平均水平的50%~100%；（3）中高水平俱乐部：人均GDP介于全省平均水平100%~150%；（4）高水平俱乐部：人均GDP高于全省平均水平的150%。
2.2研究方法
（1）泰尔指数法。
泰尔指数是采用信息理论中的“熵”运算而计算出的。在本文中采用的泰尔指数为零阶泰尔指数，它假设区域的居民收入分配分布为xi，i=1，2，…，n，平均收入为μ，那么用泰尔指数可以表示它们之间的收入差异，公式为：
下标j表示划分的第j个俱乐部区域组，KJ为总区域个数；Tj表示第j个区域组内各县域单元之间的经济差异；Pi，j表示第j个区域组内第i个县市行政单元的人口，Pj为第j个区域组的总人口；Yi，j 表示第j个区域组内第i个县市的GDP，Yj为第j个区域组的总GDP，i=1，…，Nj 为第j个区域组包含的县市个数；P为69个县市的人口总和，Y为69个县市GDP总和。
（2）探索性空间数据分析。
探索性空间数据分析方法（ESDA）是以空间自相关测度为核心，通过构建一个空间权重矩阵，将邻居区域间的经济增长影响因素放入俱乐部收敛的检验方程中。在本文中探索性空间数据方法主要包含两个部分：第一，构建空间权重矩阵。在本文中采用相对简易，但却最常用的以空间相邻性为基础的矩阵w。假设相邻两区域之间相互联系，以i、j表示，并且Wij=1，其他情况下Wij=0；第二，根据空间自相关的测度进行分组。空间自相关可以通过Moran’I系数进行测度，从而来对空间俱乐部进行分组。Moran’I系数计算公式为：
I=（ns0）ni=1nj=1wijxixjni=1x2i（6）
式（6）中：n表示观测单元的数量；wij表示空间矩阵W的一个元素；xi、xj表示区域i和j观测值偏离均值的量；s0表示权重矩阵所有要素之和。
3结果分析
3.1俱乐部收敛的时间特征
运用公式（1）得出浙江省2003-2010年总体分布差异T，由表可知，在2003-2010年，浙江省经济的总体差异T值为0.075—0.0903，增幅达到20.4%，说明了浙江省区域经济在总体上呈现较明显的发散趋势。
为了更全面的研究浙江省俱乐部收敛时间上的演变过程，现将总差异T从行政区划和经济区划两个视角进行研究。
在行政区划上，将T分解为浙江省内部经济差异与各俱乐部区域间差异两个部分。TB为不同俱乐部区域组之间的泰尔指数，TI为区域组内部的泰尔指数。由公式（2）、（3）、（4）、（5）可算出相应的泰尔指数值。
经济区划上，按照俱乐部区域组的划分，将浙江省按照人均GDP高低分为：高收入俱乐部组区域T1，中高收入俱乐部组区域T2，中低收入俱乐部组区域T3，低收入俱乐部组区域T4，由公式（4）可算出相应泰尔指数值。
总体来看，从2003—2009年之间，高收入与低收入收敛俱乐部的稳定性较大，其内部差异在总份额中占比较少，相对应而言，中低收入和中高收入俱乐部所占比重相对较大，说明在高收入与低收入俱乐部区域成员之间的收敛性比较强。其中原因是因为高收入俱乐部地区拥有比较好的经济基础和增长环境，相比较其他地区在经济联系中更加紧密并占有领先和支配的地位，进而，其内部成员之间更能共享这些优势条件，所以差异性较小，稳定程度比较高。低收入俱乐部主要因为其本身条件的不足，受到区位、资源禀赋等因素影响，在经济发展过程中将长期处于劣势并边缘化的位置，因此低收入俱乐部区域也有一定程度的稳定性，并且区域个体成员之间的差别不大。
3.2俱乐部收敛的空间特征
本文采用的软件为Geoda软件计算Moran’s I指数。
在2003-2006年间，Moran’s I变化趋势并不十分明显，总体上处于缓慢上升的阶段，由0.4082上升为0.4368。在2007-2008年间，Moran’s I指数出现了较大幅度的回落，主要原因可能是因为2007年金融危机，浙江作为沿海开放城市，总体经济受到一定的影响，空间活动中的聚集效应减弱。2008年以后，由于杭州湾跨海大桥的建立以及政府相应经济发展战略的出台，使得空间上各区域体之间联系更加紧密，自相关系数也相应上升。
为了辨明浙江省69个各县市空间上真实存在的相互关系，本文通过绘制Moran’ I散点图，并作出相应的专题地图来客观反映。在本节中为了从个体角度探明浙江省69个县市相对空间依存关系及随时间演变状况，运用Geoda软件绘制出2004，2007和2009年三个年份的Moran’s I散点图。
从2004年的Moran’s I散点图来看，落在H-H区域、L-H区域、L-L区域和H-L区域的点的个数依次为18个、11个、32个、8个，相应百分比分别为26.1%、15.9%、46.4%和11.6%；2007年相应数据分别为24个、10个、29个、6个，相应百分比分别为34.8%、14.5%、42.0%、8.7%；2009年相应数据分别为27个、10个、28个、5个，相应百分比分别为39.1%、14.5%、40.6%、7.2%。由此可见，2003-2010年绝大多数个体区域之间的空间关系显示为富裕地区更容易与富裕地区的集聚，具有正向的空间相关性；贫穷地区更容易与贫穷地区的集聚，具有负向的空间相关性。因而在地理空间上直观反映为H-H组和L-L组的“空间区域俱乐部”现象。
为了更深一步探求这种空间自相关性在地理空间上所反映出的变化情况，可以用专题地图来表示，将Moran’s I散点图所划分出的四个区域用四种不同颜色表示在地图上。与上文对应的取2004，2007，2009年三个年份作为分析时点，划出Moran’s I地图。3个年份中的H-H组地区主要分布在浙东北地区，而L-L组地区则占据了浙西南区域，H-L和L-H区域组则在地图上呈现出分散的状态。
4结论
区域背景（从邻居区域来反映）在浙江区域经济增长俱乐部收敛中起着非常显著的作用。如果所处的邻居不同，那么就会发生不同类别的转移。如在2004-2009年之间，中高收入区域向高收入区域转移的县市有湖州市区、诸暨县、临安市、上虞市、永康市、德清县共6个县市，转移概率（转移县市与总县市的比）为8.7%。当邻居区域为低收入的背景时，中低向低收入转移的概率为0。如果假设区域背景不是很重要，那么应该具有相同的转移概率。但数据显示并非如此，这说明，在区域经济增长过程中，区域背景具有很重要的影响。
当区域背景相同时，对各个不同的经济个体的影响也不一样。例如，在高收入背景的情况下，低收入经济个体向上转移的概率比高收入经济个体向下转移的概率高。也就是说，以高收入区域为背景促进其自身经济的发展，而以低收入地区为背景则妨碍经济的发展。总之，区域背景的不同，也影响着个体地区的经济发展水平，但影响最主要表现在中间阶层（中低收入区域和中高收入区域）。出现这样的情况可能是因为，这两类区域与高收入区域之间的差距不是太大，并且由于经济体之间的联系，可以直接或间接获得高收入区域的“辐射作用”。但是低收入区域却与高收入存在着较大的差距，自身实力比较弱，处于劣势地位，缺乏自主性，所以主要反映在被高收入区域“边缘化”。
探索性空间数据方法（ESDA）为俱乐部收敛的时空特征提供了解释。在一个时间段内，以高收入区域为背景能够表现在使个体区域经济更好的发展，使各经济体向高收入组收敛，逐渐形成高收入俱乐部；以低收入区域为背景则有碍经济的增长，也就可能使这些经济个体长期处于落后状态，也形成了低收入俱乐部。
参考文献
［1］张伟丽，覃成林，邓冬林. 中国地区经济增长的俱乐部趋同考察［J］.经济纵横，2008，（3）:62-65.
［2］蔡昉，都阳. 中国地区经济增长的趋同与差异——对西部开发战略的启示［J］.经济研究，2000，（10）:30-37.
［3］马国霞，徐勇，田玉军. 京津冀都市圈经济增长趋同机制的空间分析［J］.地理研究，2007，（3）:590-598.
［4］吴玉鸣.中国省域经济增长趋同的空间计量经济分析［J］.数量经济技术经济研究，2006，（12）:101-08.