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摘 要 本文利用空间计量模型考察了我国2001-2010年间，各区域（省份）经济波动对经济增长的影响。研究结果表明：经济波动在各区域间存在着较为明显的溢出效应，各区域经济波动与经济增长总体上呈现出正相关的关系。
关键词 经济波动 经济增长 空间计量
中图分类号：F129.9 文献标识码：A
一、引言与文献梳理
区域经济波动对区域经济增长的影响是经济理论热点，也同时深受政策制定者的关切。目前经济学界对区域经济波动对经济增长的作用有如下的结论：第一，从经济波动而带来的消费者未来收入的不确定性、经济代理人在风险回报间的选择问题和“创造性破坏”出发，认为经济波动最终对长期经济增长产生一个积极的影响。第二，经济波动使得企业增加了未来不确定性，其投资冲动就会被抑制，最终降低了经济增长。而且在波动的经济环境中，企业鉴于合约的长期制约，一般都会选择以低于最优的生产规模进行生产。第三，目前得出一个统一的结论还很困难。经济波动对经济增长的效应既取决于数据的加总的水平（Imbs，2007），又受所选取指标的影响。
国内对区域波动与增长关系也进行了诸多研究。早期的实证研究得出结论经济波动对经济增长的影响都是单调性。例如：胡鞍钢（1994）最先考察出我国经济波动对经济增长有显著的负面影响。刘金全、张鹤（2003）的回归分析则认为经济波动对经济增产率有正的弹性作用。王泽填（2007）利用我国27个省级地区的面板数据考察了我国短期波动对长期增长的影响。在20世纪90年代以前我国各地区短期波动对长期增长具有相同的负面效应；20世纪90年代后波动对增长总体上有正效应，但这种效应在不同省份间有异质性。
最近的研究表明，经济波动对经济增长的影响呈现出复杂情况。李永友（2006）用GARCH和TARCH-M增长模型对中国1953-2004年经济波动进行了研究，得出经济波动对中国经济增长有减损效应，但控制改革开放这个重大制度变量后，波动对增长却有正面溢出效应。卢二坡、曾五一（2008）又在经济增长收敛回归框架下，从实证的角度研究了转型期中国经济短期波动对长期增长的影响。经济波动对经济增长具有非线性的影响，而这种影响受市场化程度而具有异质性。董冠鹏等（2010）利用1978-2007年中国省级区域横截面与面板数据两种数据格式对区域经济波动与经济增长的关系进行了研究。
正如Rey和Janikas（2005）所言，经济研究样本的行政边界往往没有考虑到技术外溢、迁移、贸易往来、交易模式和公共政策等经济体之间的空间联系，这样就对经济变量的推断产生误差。本文利用有效测定空间溢出效应的空间计量模型工具，检验我国2001-2010年间区域经济波动对区域经济增长的影响。
二、模型的构建
（一）一般模型。
分析区域经济波动对经济增长的影响，首先设立一般回归模型如下：
△gi= 0+ 1 i+ 2Xi+ i （1）
其中，△gi为被解释变量，表示各省经济增长的平均水平； i为解释变量，表示在样年份内各省的经济波动程度；Xi为控制变量集合，主要包括：物质资本、人力资本、技术进步、工业化、城市化以及市场化和对外开放水平。 0为常数项， 1为经济波动对经济增长的影响系数， 2为控制变量对经济增长影响的系数集合，这三项均为待估系数。 i为回归残差。
（二）空间模型。
借鉴Martin&Franz（2009）的研究思想，我们将空间模型回归方程初步设定为：
此模型在一般模型上加入了解释项：。其中， j表示相邻省区的经济波动情况，wij为地理相邻空间权重矩阵，地理相邻省份经济波动对本省经济增长的影响就反映在系数 上。本文采用0-1空间权重矩阵。
依照空间计量方法的一般规律，本文将空间滞后变量（SLM）设定如下：
（2）
将空间误差模型（SEM）设定如下：
（3）
（三）指标解释及数据来源。
表1 各控制变量及其指标
国内外的研究表明，在测定区域经济波动对经济增长的效应时，经济增长和波动的指标选取对计量结果会产生显著影响。本文基于中国二元城乡结构下人口大规模流动的特征和数据统计方面的考虑，以GDP的增长率代表区域经济增长。本文用（人均）GDP增长率的变异系数代表经济波动。其他变量参见表一。在文中，我们使用2001-2010年间我国大陆31个省份的数据。数据来源于2001-2010年《中国统计年鉴》，以及各省份的统计年鉴。（见表1）
三、实证分析
（一）空间自相关性检验。
计量结果表明，在2001-2010年形成的时间截面内，经济增长和经济波动的Moran值分别为0.5627和0.1631皆通过了显著性检验。这说明各区域的经济增长和经济波动存在着地理上的相关性，即空间上相互依赖。因此，在考察各区域经济波动对经济增长的作用时，必须把空间效应纳入到模型中来。
（二）空间计量模型估计结果。
使用GeoDa软件，对方程（1）、（2）、（3）进行回归分析，见表二。从回归结果来看，区域经济波动对经济增长有一个正效应，在引入溢出效应后，大概经济波动每增加1个百分点，经济增长将增长1.36个百分点，较OLS模型估计1.04有所提高（统计结果表明SEM模型较SLM模型更合适）。说明经济波动存在着较明显的溢出效应，即区域经济波动能提高邻域的经济增长水平。而其他控制变量的系数皆为正，表明控制变量皆推动了经济增长；从回归系数可以看出，我国在“十一”、“十二”五时期，随着生产要素投入的边际效用递减，市场化和开放程度等制度要素变化对经济增长的影响变大。
表2 空间计量模型回归结果
四、结论
从本文的分析中，我们可以得出以下几个结论：（1）我国各区域经济波动和经济增长呈现出较明显的空间相关性，多数区域的经济增长受邻域经济波动的影响。这说明我国各区行政区域间的经济联系还是比较紧密。（2）在考察期内，各地区经济波动对其经济增长具有正效应。经济波动对经济增长的推动作用，可由以单一GDP指标为考核标准的政府官员考核制度来部分解释。这一制度直接引起了各地方政府的GDP竞赛，当一个地区GDP发展速度变慢而波动或低于其他区域时，政府会加大各种发展要素投入，以拉动经济增长以作为自己的政绩。基于以上分析，我国区域经济波动与经济增长之间存着较显著的空间依赖性，因此在经济建设过程中，要注意各行政区经济之间的经济联系；同时经济波动对经济增长的正效应也提醒我国政府对经济的“宏观调控”需要更加审慎的决策，即一些熨平经济波动的经济政策也有可能伤害到长期经济增长。
（作者单位：广东商学院经济贸易与统计学院）
参考文献：
[1]Martin Falk ,Franz Sinabell. A spatial econometric analysis of the regional growth and volatility in Europe.Empirica.2009,36:193-207.
[2]李永友.经济波动对经济增长的减损效用:中国的经验证据.当代经济科学,2006,4:8–14.
[3]卢二坡,曾五一.转型期中国经济短期波动对长期增长影响的实证研究.管理世界,2008,12:10–23.
[4]董冠鹏,郭腾云,马静.中国区域经济波动与经济增长关系.地理科展,2010,10:1233–1238.
关键词 经济波动 经济增长 空间计量
中图分类号：F129.9 文献标识码：A
一、引言与文献梳理
区域经济波动对区域经济增长的影响是经济理论热点，也同时深受政策制定者的关切。目前经济学界对区域经济波动对经济增长的作用有如下的结论：第一，从经济波动而带来的消费者未来收入的不确定性、经济代理人在风险回报间的选择问题和“创造性破坏”出发，认为经济波动最终对长期经济增长产生一个积极的影响。第二，经济波动使得企业增加了未来不确定性，其投资冲动就会被抑制，最终降低了经济增长。而且在波动的经济环境中，企业鉴于合约的长期制约，一般都会选择以低于最优的生产规模进行生产。第三，目前得出一个统一的结论还很困难。经济波动对经济增长的效应既取决于数据的加总的水平（Imbs，2007），又受所选取指标的影响。
国内对区域波动与增长关系也进行了诸多研究。早期的实证研究得出结论经济波动对经济增长的影响都是单调性。例如：胡鞍钢（1994）最先考察出我国经济波动对经济增长有显著的负面影响。刘金全、张鹤（2003）的回归分析则认为经济波动对经济增产率有正的弹性作用。王泽填（2007）利用我国27个省级地区的面板数据考察了我国短期波动对长期增长的影响。在20世纪90年代以前我国各地区短期波动对长期增长具有相同的负面效应；20世纪90年代后波动对增长总体上有正效应，但这种效应在不同省份间有异质性。
最近的研究表明，经济波动对经济增长的影响呈现出复杂情况。李永友（2006）用GARCH和TARCH-M增长模型对中国1953-2004年经济波动进行了研究，得出经济波动对中国经济增长有减损效应，但控制改革开放这个重大制度变量后，波动对增长却有正面溢出效应。卢二坡、曾五一（2008）又在经济增长收敛回归框架下，从实证的角度研究了转型期中国经济短期波动对长期增长的影响。经济波动对经济增长具有非线性的影响，而这种影响受市场化程度而具有异质性。董冠鹏等（2010）利用1978-2007年中国省级区域横截面与面板数据两种数据格式对区域经济波动与经济增长的关系进行了研究。
正如Rey和Janikas（2005）所言，经济研究样本的行政边界往往没有考虑到技术外溢、迁移、贸易往来、交易模式和公共政策等经济体之间的空间联系，这样就对经济变量的推断产生误差。本文利用有效测定空间溢出效应的空间计量模型工具，检验我国2001-2010年间区域经济波动对区域经济增长的影响。
二、模型的构建
（一）一般模型。
分析区域经济波动对经济增长的影响，首先设立一般回归模型如下：
△gi= 0+ 1 i+ 2Xi+ i （1）
其中，△gi为被解释变量，表示各省经济增长的平均水平； i为解释变量，表示在样年份内各省的经济波动程度；Xi为控制变量集合，主要包括：物质资本、人力资本、技术进步、工业化、城市化以及市场化和对外开放水平。 0为常数项， 1为经济波动对经济增长的影响系数， 2为控制变量对经济增长影响的系数集合，这三项均为待估系数。 i为回归残差。
（二）空间模型。
借鉴Martin&Franz（2009）的研究思想，我们将空间模型回归方程初步设定为：
此模型在一般模型上加入了解释项：。其中， j表示相邻省区的经济波动情况，wij为地理相邻空间权重矩阵，地理相邻省份经济波动对本省经济增长的影响就反映在系数 上。本文采用0-1空间权重矩阵。
依照空间计量方法的一般规律，本文将空间滞后变量（SLM）设定如下：
（2）
将空间误差模型（SEM）设定如下：
（3）
（三）指标解释及数据来源。
表1 各控制变量及其指标
国内外的研究表明，在测定区域经济波动对经济增长的效应时，经济增长和波动的指标选取对计量结果会产生显著影响。本文基于中国二元城乡结构下人口大规模流动的特征和数据统计方面的考虑，以GDP的增长率代表区域经济增长。本文用（人均）GDP增长率的变异系数代表经济波动。其他变量参见表一。在文中，我们使用2001-2010年间我国大陆31个省份的数据。数据来源于2001-2010年《中国统计年鉴》，以及各省份的统计年鉴。（见表1）
三、实证分析
（一）空间自相关性检验。
计量结果表明，在2001-2010年形成的时间截面内，经济增长和经济波动的Moran值分别为0.5627和0.1631皆通过了显著性检验。这说明各区域的经济增长和经济波动存在着地理上的相关性，即空间上相互依赖。因此，在考察各区域经济波动对经济增长的作用时，必须把空间效应纳入到模型中来。
（二）空间计量模型估计结果。
使用GeoDa软件，对方程（1）、（2）、（3）进行回归分析，见表二。从回归结果来看，区域经济波动对经济增长有一个正效应，在引入溢出效应后，大概经济波动每增加1个百分点，经济增长将增长1.36个百分点，较OLS模型估计1.04有所提高（统计结果表明SEM模型较SLM模型更合适）。说明经济波动存在着较明显的溢出效应，即区域经济波动能提高邻域的经济增长水平。而其他控制变量的系数皆为正，表明控制变量皆推动了经济增长；从回归系数可以看出，我国在“十一”、“十二”五时期，随着生产要素投入的边际效用递减，市场化和开放程度等制度要素变化对经济增长的影响变大。
表2 空间计量模型回归结果
四、结论
从本文的分析中，我们可以得出以下几个结论：（1）我国各区域经济波动和经济增长呈现出较明显的空间相关性，多数区域的经济增长受邻域经济波动的影响。这说明我国各区行政区域间的经济联系还是比较紧密。（2）在考察期内，各地区经济波动对其经济增长具有正效应。经济波动对经济增长的推动作用，可由以单一GDP指标为考核标准的政府官员考核制度来部分解释。这一制度直接引起了各地方政府的GDP竞赛，当一个地区GDP发展速度变慢而波动或低于其他区域时，政府会加大各种发展要素投入，以拉动经济增长以作为自己的政绩。基于以上分析，我国区域经济波动与经济增长之间存着较显著的空间依赖性，因此在经济建设过程中，要注意各行政区经济之间的经济联系；同时经济波动对经济增长的正效应也提醒我国政府对经济的“宏观调控”需要更加审慎的决策，即一些熨平经济波动的经济政策也有可能伤害到长期经济增长。
（作者单位：广东商学院经济贸易与统计学院）
参考文献：
[1]Martin Falk ,Franz Sinabell. A spatial econometric analysis of the regional growth and volatility in Europe.Empirica.2009,36:193-207.
[2]李永友.经济波动对经济增长的减损效用:中国的经验证据.当代经济科学,2006,4:8–14.
[3]卢二坡,曾五一.转型期中国经济短期波动对长期增长影响的实证研究.管理世界,2008,12:10–23.
[4]董冠鹏,郭腾云,马静.中国区域经济波动与经济增长关系.地理科展,2010,10:1233–1238.