工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)下空間計(jì)量淺析

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摘要：利用2001年－2019年內(nèi)蒙古工業(yè)生產(chǎn)總值和生產(chǎn)總值GDP的數(shù)據(jù)，使用GeoDa軟件進(jìn)行單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)研究了內(nèi)蒙古自治區(qū)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，建立了兩種空間面板模型———空間面板自回歸模型（SAR）和空間面板杜賓型（SDM）；對(duì)加入地理因素的內(nèi)蒙古GDP和工業(yè)生產(chǎn)總值進(jìn)行了分析，來(lái)說(shuō)明內(nèi)蒙古的工業(yè)生產(chǎn)總值和生產(chǎn)總值GDP之間是否有相關(guān)性，并分析出了對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有影響的因素，由此找到可以提高工業(yè)城市發(fā)展的方法，加大地區(qū)之間的聯(lián)系，從而為加大工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的戰(zhàn)略部署和提高人民生活質(zhì)量提供參考。

關(guān)鍵詞：工業(yè)生產(chǎn)總值；固定效應(yīng)；PVAR模型；空間計(jì)量模型

目前對(duì)內(nèi)蒙古經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間計(jì)量相關(guān)性領(lǐng)域的研究還很匱乏，研究者大多是利用傳統(tǒng)計(jì)量方法對(duì)內(nèi)蒙古經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行實(shí)證研究。但傳統(tǒng)計(jì)量方法忽視了地理空間的異質(zhì)性，這就會(huì)使結(jié)果與真實(shí)值不符，而結(jié)合空間數(shù)據(jù)分析和建模技術(shù)以及地理信息系統(tǒng)的空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)政策的分析。內(nèi)蒙古在2018年工業(yè)增加值為5461．52億元，同比增長(zhǎng)6．9％。同年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)1409．4億元，同比降低2．9％。由此看出，2018年的工業(yè)在各個(gè)方面都基本有所增加，但是相較于以往，還是有明顯的降低。而從2010年算起，工業(yè)生產(chǎn)總值的數(shù)據(jù)也是相當(dāng)不樂(lè)觀，工業(yè)增加更是一路下滑。2018年內(nèi)蒙古的GDP相較于2017年有所增加，但是2017年是其低谷。雖然說(shuō)自2010起的生產(chǎn)總值在逐年增長(zhǎng)，但是地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)更是自2010年開(kāi)始急速下跌，由2010年的115一直跌至2017年的104，直到2018年才增長(zhǎng)到105．3。由此可見(jiàn)，這兩者之間應(yīng)該存在一定的關(guān)聯(lián)，而當(dāng)?shù)剡@兩者之間的關(guān)系到底是怎樣，關(guān)聯(lián)是否穩(wěn)定強(qiáng)大，在這之間是否還有其他的因素?fù)诫s在里面，就是本文所要討論的問(wèn)題。

1內(nèi)蒙古工業(yè)經(jīng)濟(jì)分析

首先，需要對(duì)2001年－2018年內(nèi)蒙古的工業(yè)生產(chǎn)總值及GDP的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。

1．1平穩(wěn)性分析的單位根檢驗(yàn)

首先，對(duì)內(nèi)蒙古GDP進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，包括LLC檢驗(yàn)和Fisher—ADF檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表1所示。由表1可以看出，對(duì)于內(nèi)蒙古GDP和工業(yè)生產(chǎn)總值的LLC檢驗(yàn)中，根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果為數(shù)據(jù)不存在相同的單位根，即數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。

1．2協(xié)整檢驗(yàn)

對(duì)內(nèi)蒙古GDP和工業(yè)生產(chǎn)總值進(jìn)行Kao檢驗(yàn)和Westerlund檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。通過(guò)表2和表3可以看出除了P值均＜0．05，即認(rèn)為內(nèi)蒙古的GDP與工業(yè)生產(chǎn)總值存在長(zhǎng)期未定的均衡關(guān)系。

1．3最佳滯后階數(shù)的確認(rèn)

確定最佳的滯后階數(shù)要在因果檢驗(yàn)之前完成，而且它的確認(rèn)需要使用平穩(wěn)的數(shù)據(jù)（差分過(guò)了的平穩(wěn)數(shù)據(jù)）來(lái)做。可以看出，標(biāo)記星號(hào)的是最佳的滯后階數(shù)，不管是AIC，BIC或HQIC都認(rèn)為滯后二階是最佳的選擇，在這里，選擇最小的BIC得出的結(jié)論。

1．4Granger因果檢驗(yàn)

確定好最優(yōu)滯后階數(shù)后，做Granger因果檢驗(yàn)，觀測(cè)數(shù)據(jù)之間是否存在因果關(guān)系，結(jié)果見(jiàn)表5。由表5，P值為0，即認(rèn)為內(nèi)蒙古的GDP和工業(yè)生產(chǎn)總值存在著因果關(guān)系。根據(jù)本章的數(shù)據(jù)分析可以看出面板向量自回歸模型，可以反映出現(xiàn)實(shí)中經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢(shì)，內(nèi)蒙古工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)其生產(chǎn)期具有顯著的正和反推動(dòng)作用。

2基于空間面板模型的工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)分析

2．1檢驗(yàn)

在使用空間計(jì)量模型之前，必須檢驗(yàn)是否存在空間效應(yīng)，即是否存在空間自相關(guān)性。首先需要建立空間權(quán)重矩陣，筆者使用Queen權(quán)重矩，即如果兩個(gè)地區(qū)之間由相鄰的邊或點(diǎn)，則在矩陣中顯示1，反之，如果兩個(gè)地區(qū)之間毫無(wú)聯(lián)系的邊或點(diǎn)，則顯示為0。通過(guò)LM檢驗(yàn)，LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)對(duì)模型進(jìn)行自相關(guān)性的檢驗(yàn)。LM檢驗(yàn)檢驗(yàn)的是隨機(jī)效應(yīng)，就是說(shuō)檢驗(yàn)選擇隨機(jī)效應(yīng)模型還是混合效應(yīng)模型；Wald檢驗(yàn)和似然比檢驗(yàn)（LR檢驗(yàn)）來(lái)判斷選擇固定效應(yīng)模型還是混合效應(yīng)模型。LM檢驗(yàn)結(jié)果：由以上結(jié)果可以看出，P值都是＜0．05否定原假設(shè)認(rèn)為序列無(wú)自相關(guān)性，都認(rèn)為有自相關(guān)性。其次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行固定效應(yīng)的檢驗(yàn)：由結(jié)果可得到固定效應(yīng)存在異方差性。而對(duì)于自相關(guān)性的檢驗(yàn)得出存在自相關(guān)性。因?yàn)榇嬖诋惙讲?，所以?duì)模型進(jìn)行修正。修正之后。R2為0．9以上，F(xiàn)為425．12，P值為0，在95％的置信區(qū)間中認(rèn)為方程可靠。異方差消失，原方程更具有代表性。

2．2模型的選擇

對(duì)模型進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，結(jié)果如下：P值為0．0053，所以該模型應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。2．3模型分析及效應(yīng)分析通過(guò)Hausman檢驗(yàn)，我們選取固定效應(yīng)模型來(lái)完成之后的模型建立。通過(guò)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)并修正表示出來(lái)了異方差。并且得到了兩個(gè)變量之間的各種效應(yīng)的數(shù)據(jù)。為了比較出這兩種模型，空間面板杜賓模型和空間面板自回歸模型誰(shuí)的擬合程度更高，則需要對(duì)比每個(gè)模型中l(wèi)oglikelihood和R2的大小，數(shù)值越好的模型擬合程度越優(yōu)秀。根據(jù)結(jié)果顯示，使用固定效應(yīng)的空間面板杜賓模型的擬合程度更好一點(diǎn)。根據(jù)以上結(jié)果顯示，使用固定效應(yīng)的空間面板杜賓模型的擬合程度更好一點(diǎn)。效應(yīng)分為直接效應(yīng)，間接效應(yīng)和總效應(yīng)。在本文直接效應(yīng)就是工業(yè)生產(chǎn)總值對(duì)工業(yè)生產(chǎn)總值和內(nèi)蒙古生產(chǎn)總值的影響。間接效應(yīng)，用例子表示，就是呼和浩特周邊的盟市（包頭等城市）對(duì)呼和浩特的生產(chǎn)總值的影響?？傂?yīng)就是前兩者之和，也就是所有的影響加在一起。我們可以看出，直接效應(yīng)的P值為0．006，不是很顯著，也就是說(shuō)給地區(qū)的自變量對(duì)該因變量的影響不是很明顯。而通過(guò)大P值的間接效應(yīng)反映出來(lái)的結(jié)果是周邊的地區(qū)對(duì)這個(gè)地區(qū)的影響很大。結(jié)果所示，工業(yè)生產(chǎn)總值的間接效應(yīng)和直接效應(yīng)都是正值，是正向的促進(jìn)作用。且其直接效應(yīng)通過(guò)了5％的顯著性水平檢驗(yàn)，而間接效應(yīng)也通過(guò)了10％的顯著性水平檢驗(yàn)，兩者之間的相互作用，證明了內(nèi)蒙古自治區(qū)區(qū)域工業(yè)經(jīng)濟(jì)的生產(chǎn)水平的上漲，不僅僅對(duì)本市的發(fā)展有好處，更會(huì)帶動(dòng)周邊城市的發(fā)展，但是這種正向的發(fā)展對(duì)本市的發(fā)展的效果比對(duì)周邊城市的效果更好一些，兩者之間相輔相成，各個(gè)城市之間相互協(xié)同，相互合作。而總效應(yīng)為正值，這就表明對(duì)本市和鄰市的空間溢出效應(yīng)是有正向的經(jīng)濟(jì)效果的。一個(gè)地區(qū)的工業(yè)生產(chǎn)發(fā)展起來(lái)，對(duì)該市的經(jīng)濟(jì)引入和人才引進(jìn)有著非常好的效果，就更能帶動(dòng)人們的生活水平。這為今后內(nèi)蒙古自治區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，以及人們的物質(zhì)文化生活有了更好的保障。

3結(jié)論

首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了描述性分析，得到一些基本的信息之后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，通過(guò)檢驗(yàn)，得到兩者皆不存在單位根，并進(jìn)行了協(xié)整分析，通過(guò)格蘭因果檢驗(yàn)得到兩者之間存在著因果關(guān)系。發(fā)現(xiàn)內(nèi)蒙古自治區(qū)的生產(chǎn)總值對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)短期和長(zhǎng)期均有顯著的正反的推動(dòng)作用，工業(yè)生產(chǎn)總值和生產(chǎn)總值GDP的增加，也會(huì)對(duì)自身產(chǎn)生滯后的影響。之后選擇空間自相關(guān)性模型和空間杜賓模型。并根據(jù)模型顯示出的直接效應(yīng)，間接效應(yīng)和總效應(yīng)，得出結(jié)論如下：①內(nèi)蒙古自治區(qū)的生產(chǎn)總值GDP與工業(yè)生產(chǎn)總值之間存在著協(xié)整關(guān)系，也就是說(shuō)，兩者之間存在著長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。②當(dāng)?shù)氐腉DP不僅對(duì)當(dāng)?shù)氐腉DP和工業(yè)生產(chǎn)總值有著影響，還對(duì)臨近的地區(qū)也有著一定的影響作用。在這種正向的影響下，人們的物質(zhì)生活水平，精神水平都會(huì)得到提高，內(nèi)蒙古自治區(qū)的資金注入和人才注入也會(huì)有所增加。③工業(yè)生產(chǎn)總值和生產(chǎn)總值GDP之間具有顯著的正向促進(jìn)效果。在這個(gè)經(jīng)濟(jì)政策多樣性的環(huán)境下，人口流動(dòng)加速，對(duì)自己和鄰近的地方都有正向促進(jìn)作用。

作者:李德榮 唐俊 趙娜 單位:內(nèi)蒙古科技大學(xué)理學(xué)院