商品市场一体化的经济增长差异的特征分析

一、引言
　　自Young认为改革开放加剧了中国区域市场分割，国内外学者由此展开了针对中国及其部分区域的市场一体化测度等理论的研究，主要集中在以下三个方面：第一，市场一体化的测度，研究者从不同角度提出了测度方法，比如技术效率、经济周期和贸易流量等；第二，市场非一体化的原因，皮建才和陈敏等人分别从理论和实证角度分析造成市场非一体化的原因；第三，市场一体化对经济增长的影响，徐现祥等人的实证研究认为市场一体化促进经济增长，陆铭和陈钊等人的实证研究表明市场非一体化对于经济增长具有倒U型影响。
　　已有研究不足之处主要有两点：其一，现有的方法忽略了经济区域内不同观测点的市场一体化对当地经济增长影响的不同，只得到一个平均结果；其二，忽视了观测点存在空间溢出效应等导致观测点之间存在空间相关性，回归结果将无法满足一致性和无偏性。因此，本文以珠三角9个城市为例，研究最近十年内珠三角商品市场一体化对珠三角各城市经济增长的影响。
　　二、市场一体化的经济增长效应概述
　　区域市场一体化是区域市场化和一体化的融合，是指一国内部区际资源的自由流动以及产品和要素在区际间的无歧视，市场一体化是过程和状态的统一。过程是指区际资源自由流动的障碍被消除的运动，状态是指区际市场的一体化程度，区域市场化和一体化的深化同时推动着区域市场一体化水平的提高。其中，区际市场化是推动区际资源自由流动的主要动力，区际合作的深化，即市场层面的一体化则消除产品和要素在区际间的歧视。商品市场一体化是区域市场一体化的部分内容，此外还有要素市场一体化等。
　　市场一体化的测度是研究的难点之一，已有研究分别从状态和过程进行测度。对市场一体化状态测度的方法主要有：生产法、经济周期法和相对价格法；对过程的测度方法有：贸易流法、社会网络分析法和问卷调查法。

市场一体化的测度有两个作用：研究区域市场一体化的趋势和现状，量化它对经济的影响。理论分析认为，市场一体化导致交易成本的降低，企业实现规模经济，地区竞争加剧使得消费者获益增加，需求增加又导致投资进一步的增加，投资增加又促使价格的下降，实现良性的经济循环。因此，市场一体化意味着竞争加剧和技术进步与创新，从而提高整个地区的经济效率。
　　然而，经验研究结果并不完全支持理论分析，实证结论包括三种情形：第一种，市场一体化有助于经济增长；第二种，市场非一体化会促进经济增长；第三种，市场非一体化对经济增长影响与区域经济发展水平有关。
　　概述之，市场一体化对经济增长的影响并非一成不变，个体和时期的差异性会影响结果，但是并未得出统一性的结论。文献阅读发现，已有研究至少忽略了区域空间异质性和相关性两个方面的不足。为弥补已有研究方法的不足，本文基于内生增长模型，采用空间面板数据地理加权回归方法，实证研究珠三角商品市场一体化影响内部9个城市经济增长的差异性。
　　三、研究方法选择和模型设定
　　（一）研究方法的选择
　　已有文献对市场一体化的经济增长效应研究采用传统的不变系数模型，即假定变量之间的经济关系在观测点之间保持一致性，变量系数不随观测点位置的移动而改变。传统方法既存在忽略样本差异性，从而可能得到与实际情况不符的结论，又存在应用对象的局限性。
　　为了解决传统方法对异质性的忽视，Brunsdon等提出了变系数的地理加权回归方法（GWR，Geographically Weighted Regression）。GWR方法能够有效处理空间参数的非均衡，而且其处理异质性的模型更为灵活，其参数随空间变动而不再依赖于具体的函数形式。本文将GWR方法扩展至面板数据，同时考虑了空间相关性，最后应用于商品市场一体化的经济增长效应研究。
　　（二）模型设定与估计
　　模型介绍
　　GWR模型的设定形式：
　　Yi=Xiβ（ui，vi）+εi i=1，2，...，N（1）
　　其中，Yi表示被解释变量，Xi是1×K的解释变量，β（ui，vi）表示参数，ui、vi表示回归点i的空间属性变量，如经度和纬度，εi～N（0，δ2）。该模型将样本点的空间位置引入到回归参数中，利用局部加权回归方法分别对每个样本点进行估计，获得各样本点参数的不同估计值。若i为回归点，j点的权重是其与i点空间距离的函数，如wij=exp，其中，h为带宽。从wij的表达式可以看出，h直接决定了在对i点进行回归时j点的权重。
　　2.空间面板数据GWR模型的设定与估计
　　空间面板数据地理加权回归模型：
　　Y=ρoWY+Xβo+u， u=v+ε（2）
　　其中，Y=（Y1，Y2，...YN）T表示因变量向量，Yi=（Yi1，...，YiT）T。ρo为空间自相关系数矩阵，矩阵W表示空间权重矩阵，通常对其进行行和等于1的标准化，WY表示因变量的空间滞后项，表示Kronecker积。X为NT×NK的外生变量对角矩阵，其对角线上的元素为T×K矩阵，βo为NK×1维参数矩阵。u为NT×1维干扰项向量，v为个体效应向量，ε～N（0，δ2εINT）是随机扰动项。
　　根据空间面板数据地理加权回归模型的设定方式，采用ML估计方法可得到模型（2）中个体效应v为随机效应时的参数估计值由于篇幅所限，文中未列出混合效应和固定效应模型的估计过程，实证模型中其他变量的回归结果也未详细列出，有兴趣的读者可向作者索取。：
　　i=（X′Ω-1iX）-1X′Ω-1iAY（3）
　　2ε=F（Ψ2，hi，ρi）=（u′（（TΨ2IN+Gi）-2GiT+G-1i（IT-T））u）∑j=1，...NgijTΨ2+gij+N（T-1）（4）
　　其中，Ωi表示估计i点时干扰项的方差协方差阵，ET=IT-T，T=JT/T，JT表示元素全为1的T阶方阵，Ωi=（Tδ2vINT+δ2εGiIT）（INT）+（δ2εGiIT）（INET），2ε表示回归时得到的δ2ε的估计值。Ψ2=δ2v/δ2ε，δ2v表示个体效应v的方差。
　　然后根据随机效应模型的集中化对数似然函数CLNFC（Ψ2，hi，ρi）：
　　CLNFC（Ψ2，hi，ρi）=c-12∑j=1，...，NΨ1-NT2lnF（Ψ2，hi）-12u′^Ψ21F（Ψ2，hi）+lnabs∏q=1，...，NT（1-ρiwq）（5）
　　其中，P=INT，Q=INT-P，Ψ1=ln（TΨ2+goi）+（T-1）ln（gij），Ψ2=（（TΨ2IN+Gi）-1IT）P+（G-1iIT）Q，表示干扰项的估计值。模型（5）需要估计3个参数，Ψ2、hi和ρi，将其估计值代入式（3）和式（4），即可完成随机效应模型的估计。
　　四、商品市场一体化影响经济增长的实证研究
　　（一）珠三角商品市场一体化的测度
　　本研究采用Parsley和Wei提出的相对价格法测度珠三角商品市场一体化指数。该方法的研究思路从冰川成本模型出发：假设商品k在i地价格为pi，在j地的价格为pj，在i和j之间销售商品k的交易成本为商品价格的一个比例C，0pkj或者pkj（1-C）>pki时，存在套利活动，即会有人进行跨区域的贸易活动获取利润，直至达到均衡状态。因此，得到相对价格pki/pkj的无套利区间。由于众多商品的绝对价格很难获得，而且现实的统计数据通常采用相对价格形式，Parsley和Wei等提出利用区际间相对CPI或相对商品零售价格指数的方差Var（qkijt）来测度区域商品市场非一体化程度，Var（qkijt）越大则说明区域间的商品市场非一体化越严重，反之则反是。

本文以2001～2010年《广东省统计年鉴》中珠三角各城市的9大类居民消费价格指数包括服务项目、食品、烟酒及用品、衣着、家用设备用品及维修服务、医疗保健和个人用品、交通和通信、娱乐教育文化用品及服务、居住。为基础，根据相对价格法测度珠三角商品市场一体化指数。
　　根据桂琦寒等（2006）的定义，商品市场一体化指数越大，对应城市的商品市场非一体化程度越深，反之则反是。表1的统计结果表明，研究期内各城市的商品市场非一体化水平总体呈下降趋势，在2008年普遍出现了提高，很可能是“次贷危机”导致地方保护加剧。此外，珠三角各城市的商品市场一体化程度，广州最高，深圳和东莞最低。
　　（二）商品市场一体化的经济增长差异效应研究模型
　　本研究基于陆铭和陈钊（2009）的研究文献，得出商品市场一体化的经济增长效应模型：
　　growthit=ci+βi1MIit+βi2MI2it+ρi∑j=1，...，i-1，i+1，..Nwijgrowthjt+γiXit+uit，uit=vi+εit（6）
　　其中，growthit表示地区i在时期t的真实人均GDP增长率（%），ci表示常数项，MIit是地区i在t时期的商品市场一体化指数，MI2it表示MIit的平方项，ρi表示空间自相关系数，wij是空间权重系数。系数下标i表示该系数与回归点i的地理位置有关。在模型中分别用滞后一至三期的MI_LAG代替MI，以研究商品市场一体化对经济增长影响的滞后效应，即表2中的模型Ⅱ～模型Ⅳ。Xit表示一系列控制变量，包括人均资本k的对数lnk，通货膨胀率CPI，对外开放OPEN，实际利用外资（AFC）占GDP比重，人口增长率PG（‰）。uit表示扰动项，包含个体效应vi和独立同正态分布的随机扰动项εit。
　　lnk的估算采用永续盘存法：
　　Kit=Kit-1（1-δit）+IitKit（7）
　　其中，Kit和Kit-1分别表示第t年和t-1年的物质资本总量，δit表示资本重置率，Iit表示当年的投资总量。令δit=9.6%，并用各城市1980年的全社会固定资产投资总额除以10%作为该市的初始资本存量，得到人均资本存量kit=Kitpopit，popit表示年初和年末人口总数的算术平均。
　　（三） 数据来源和回归结果
　　模型（6）和模型（7）的数据均来源于2001～2010年《广东省统计年鉴》。回归分析包含模型的估计和检验两部分：首先，采用ML方法对混合效应、固定效应和随机效应下的模型（6）进行估计；其次，采用基于拟合优度的拟合χ2分布检验固定效应模型相对于混合效应模型，以及渐进χ2分布的随机效应模型相对于混合效应模型的LM检验。两个检验统计量值分别为F（1.01，54.9）=0.00015和LM=8.00。因此，本研究认为随机效应模型适合所使用数据。
　　在包含MI的回归模型中，空间自回归系数ρ的估计结果不显著，而且在不变系数面板数据模型的空间自相关Moran’s I检验也表明自变量不存在空间自相关（Pmoran’s I=0.53）。该统计结果表明珠三角各城市的经济增长在研究期内并无显著的空间溢出效应，即周围城市的经济增长对该地区经济增长无统计上显著的影响。因此，在分别包含MI_LAG1、MI_LAG2和MI_LAG3的模型Ⅱ～Ⅳ中未再加入被解释变量的空间滞后项。
　　表2为包含不同时期商品市场非一体化指数模型的估计结果。总的来看，研究期内珠三角商品市场一体化对各个地区经济增长的影响存在显著的个体差异性。其中，商品市场一体化程度的提高会提高广州、深圳、惠州和江门的经济增长水平，但会降低肇庆和东莞的经济增长水平。此外，珠海的市场一体化对经济增长的影响随滞后期变动：
　　模型Ⅰ，模型的商品市场一体化指数只包含当期MI，大部分城市的经济增长不受珠三角商品市场一体化当期值的影响。但是，东莞和中山的MI显著为正，即说明采取商品市场非一体化的方式将更有利于同期的经济增长；江门的MI显著为负，说明商品市场非一体化程度的提高会降低当地的经济增长水平。
　　模型Ⅱ～模型Ⅳ的回归结果显示，商品市场一体化指数的滞后期对地方经济增长效应更显著，与MI相比，MI_LAG1、MI_LAG2和MI_LAG3在9个地区中分别有7个、4个和5个地区显著。广州、深圳、珠海、惠州、中山和江门的MI_LAG系数总体为负数，即商品市场一体化对这些地区的经济增长有明显滞后的积极影响；东莞和肇庆的MI_LAG1和MI_LAG3系数都显著为正，说明滞后一期和滞后三期的商品非市场一体化对这两个地区的经济增长有促进作用。
　　表2的实证结果表明，经济发展水平相对较高的城市的经济增长受商品市场一体化的有利影响。当商品市场一体化程度提高至一定水平时，商品市场一体化将不利于相对发达地区的经济增长（见表3）。由于发达地区在高技术产业拥有比较优势，且通常具有较快的技术进步速度，所以往往在贸易利益的分享中得到较大的份额，商品市场一体化对较发达地区的经济增长更有利。但随着商品市场一体化程度的不断提高，相对落后地区通过获得相对发达地区的技术溢出，或者采用赶超战略等方式使其拥有部分高技术产业的生产能力，提高其与相对发达地区贸易中所享受的利益份额，相对发达地区的经济增长不再受益于商品市场一体化。本文结果一定程度上可以解释国际或国内部分区域的一体化组织不断扩大的原因，只有通过不断添加相对落后的个体，才能够保持较发达地区获取区际贸易的正面影响。
　　但是，在经济发展水平相对较低的城市中，只有肇庆市和东莞市的经济增长明显受商品市场非一体化的有利影响，江门和惠州的经济增长受商品市场一体化的有利影响，两种不同的影响同样会随着商品市场（非）一体化程度提高而出现拐点（见表3）。虽然商品市场分割能够保护当地企业免受外部竞争，从而促进经济增长，但是这种经济增长是以牺牲经济效率为代价的结果。根据区域经济增长理论，决定区域经济增长的因素可分为两大类：需求因素和供给因素。商品市场一体化通过区际贸易同时直接或间接影响需求因素和供给因素，商品非市场一体化则只能影响供给因素①。如果相对落后地区的产品和企业太缺乏竞争力，促进落后地区经济增长的只有供给因素，则商品市场非一体化更有利于当地经济增长，这样能够保护本地企业免受外地企业的竞争（肇庆和东莞）。但是随着商品非市场一体化程度的提高，过于封闭的商品市场会给技术创新等供给因素造成负面影响，从而对地方经济增长起阻碍作用。如果促进落后地区经济增长的同时包含需求因素和供给因素，则商品市场一体化更有利当地经济增长（江门和惠州）。

　表3的结果可检验商品市场非一体化对经济增长的影响是否存在拐点，即是否存在U型或倒U型的趋势。回归结果表明，除了模型Ⅰ的东莞和模型Ⅱ的江门以外，β1显著的绝大部分城市都存在拐点，即商品市场一体化对大部分城市经济增长存在拐点，该结论与陆铭和陈钊（2009）的结论相似。根据拐点公式-β12β2计算得出，大部分观测点仍处于拐点的左侧，即说明商品市场（非）一体化对经济增长影响的趋势在大部分地区未发生方向性的变动。
　　从β2的总体分布情况来看，商品市场（非）一体化对几乎所有研究对象的经济增长影响都存在拐点，当商品市场一体化达到一定程度后，商品市场一体化会不利于相对发达地区的经济增长。同样地，当商品市场非一体化达到一定程度时，商品市场非一体化也会阻碍相对落后地区的经济增长。
　　此外，其他系数的估计结果显示，所有地区的lnK系数都显著为正，说明物质资本的增加对 第一论文网所有地区的经济增长具有促进作用。4个模型的CPI系数都显著为负，陆铭和陈钊（2009）认为当期的通货膨胀导致经济的周期波动，当年的通货膨胀有可能伴随着未来更低的经济增长。东莞和肇庆的对外开放OPEN系数显著为负，珠海和江门对外开放OPEN系数显著为正。说明对外开放加剧了地区的竞争，但并非一定能促进地区经济增长，所处经济发展阶段不同，地区本身的特征差异影响区域对外来竞争的消化能力，因此表现出区域之间的差异性。同样地，实际利用外资AFC变量也出现了区域间方向性的差异性，其中，东莞和肇庆的AFC系数显著为负，珠海和江门的AFC变量系数显著为正。综合OPEN和AFC两个变量来看，虽然东莞和肇庆在进出口贸易对经济增长带来负面影响，但是外来资本的投入对地区经济增长带来了正面影响，而珠海和江门则出现与它们相反的结论。为了有效地吸收贸易及外资的有利方面，去除其不利影响，这两组城市之间应该相互借鉴，增进交流，从而实现共同进步。
　　五、结论及建议
　　本文的研究表明，商品市场一体化对经济增长的影响具有明显的时滞性。商品市场一体化对地方经济增长的影响存在两种不对称性：相对发达地区和相对落后地区之间的不对称，以及相对落后地区内部之间的不对称。商品市场一体化有利于相对发达地区的经济增长，但是不一定有利于相对落后地区的经济增长。商品市场一体化对经济增长的影响主要通过需求因素直接或间接起作用，由于构成相对落后地区的产品和产业结构差异，有些相对落后地区无法消化外来产品的竞争，从而商品市场非一体化对当地经济增长更有利（如东莞和肇庆）。相反地，如果相对落后地区的产品结构和当地企业竞争力可享受到区际贸易中的利益分配，则商品市场一体化同样能促进当地经济增长（如江门和惠州）。
　　商品市场一体化对研究对象的经济增长影响都存在拐点（模型Ⅱ的中山市除外），当商品市场一体化达到一定程度后，其对地方经济增长的影响会发生方向性的转变。即随着商品市场一体化程度的变化，相对发达地区或者相对落后地区不会一直收益或受损，这可能是影响区际关系波动的原因之一。
　　总之，商品市场一体化降低了区际间的交易成本，有利于区际间的产业分工，从而提高整个区域的经济效率。不同经济体的经济发展水平和经济系统的构
　　成存在空间非均衡，导致经济组织内部成员受商品市场一体化的影响不同。提高区域商品市场一体化，完善区际经贸关系需要重（上接第4页）
　　点解决落后地区与相对发达地区在商品市场一体化过程中的利益分配。因此，相对发达地区需要在发展本地技术创新和生产能力的同时，兼顾相对落后地区的可持续发展，一味地实现自身利益最大化不仅会损害落后地区的利益，而且会促使落后地区选择带来市场非一体化。同样地，相对落后地区在商品市场一体化过程中的获利有赖于自身的产品竞争力，当地政府和企业应该更多地生产具有比较优势的产品，而不是单纯选择技术含量高，利润可观的产品。最后，相对发达地区和相对落后地区在实现区际合作时，应该形成互惠互利的政策，从而减少区际贸易中的摩擦，降低区际贸易的风险，以提高区际合作为手段，促进区域经济增长、提高人民生活水平为目的。
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