w88最新版本-创作、查重、发刊有保障。

武汉大学学报(哲学社会科学版)2021年第4期多维资本外部性与贫困县经济增长--来自县域贫困区的空间计量分析

用户:lee 2021-08-25上传 侵权/申诉

本论文发表于武汉大学学报(哲学社会科学版),属于教育相关论文范文材料。仅供大家论文写作参考。

.008多维资本外部性与贫困县经济增长--来自县域贫困区的空间计量分析徐春华摘要龚维进立足于中国505个连片贫困县的县域样本数据,从邻居贫困县外部性和目标贫困县外部性视角考察多维资本对我国连片贫困县经济增长的影响。研究发现:土地资本、物质资本、公共服务资本、政府行为以及技术进步都能通过直接效应显著促进目标贫困县自身经济增长;邻居贫困县中的土地资本、物质资本、公共服务资本以及技术进步都存在正邻居贫困县外部性,而人力资本和地方政府支出则对目标贫困的经济增长具有显著的负邻居贫困县外部性;目标贫困县的耕地资本、物质资本、公共服务资本、技术进步、地方政府支出都能通过正目标贫困县外部性显著促进邻居区域经济增长。同时,在稳健性检验的GNS模型中,土地资本、技术进步以及政府支出的对邻居贫困县的正外部性以及人力资本的负外部性都处于富有弹性区域。关键词多维资本;贫困县;经济增长;土地资本;公共服务;政府行为中图分类号F061文献标识码A文章编号1672-7320(2021)04-0081-15基金项目国家社会科学基金重点项目(17AJL11);广东省软科学研究计划项目(2019A101002056);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2072021121)贫穷不是社会主义,中国特色社会主义道路要求“既不断解放和发展社会生产力,又逐步实现全体[1]人民共同富裕、促进人的全面发展”(P9)。截至2020年11月23日,中国贵州、甘肃、广西、四川、宁夏、新疆、云南、安徽、江西、内蒙古、黑龙江、湖南、西藏、陕西、青海等22个省区832个国家级贫困县全部实现脱贫摘帽,困扰中华民族几千年的绝对贫困问题宣告历史性解决[2]。随着经济发展水平的不断提高和贫困标准的相对变动,推动相对贫困地区的经济增长及该地区人民生活水平的提高已成为人类社会发展过程中的长期话题。正如习近平在2020年12月14日向人类减贫经验国际论坛致贺信中说的,“中国[3]将继续巩固和拓展脱贫攻坚成果,扎实推进共同富裕,不断提升民生福祉水平”。在经济学研究主题中,贫困问题历来颇受学者关注[4](P119-129)[5](P28-39)[6](P154-161),并且已有学者从公共产品供给[7](P91-96)、农村家庭贫困测度[8](P2-13)、财政支出[9](P36-50)、医疗条件[10](P652671)等层面探讨了中国的(连片)贫困问题。特别是,在空间贫困的形成原因方面,有研究提出了地理资本(geographiccapital)的概念,并将其视为某一区域单元因其地理位置或空间区位而导致的在自然资本、物质资本、人力资本、社会资本和政治资本等方面的差异[11][12]。由此出发,Jalan和Ravallion认为,地理资本相对贫乏的区域会陷入贫困陷阱当中[11]。严格说来,Bird等人在其研究中界定的地理资本本质上是囊括了各种不同类型资本的多维资本,且其呈现出来的外部性(externalities)具有重要作用。Jalan和Ravallion在对中国滇桂黔粤交界地区的研究中发现,贫困县中的家户不仅资源禀赋普遍较低,而且邻居区域中的物质资本、政府公共服务等方面的不足会通过外部性对目标区域的贫困程度产生强化作用。由此,他们将这种由邻居区域通过其在物质武汉大学学报(哲学社会科学版)2021年第4期·82·资本、人力资本、政府行为、公共服务等方面的变动而对目标区域的经济增长和家户自有资本增长所产生的影响称为地理外部性[13](P329-346)。随后,已有研究对这一方面进行了不同程度的考察。譬如,Fang和Zou研究发现,以农业劳动力占比高、教育水平低、交通及通信基础设施落后的地区为邻的区域难以逃离贫困陷阱[14](P83-102)。特别是邹波等人对我国秦巴山区、大兴安岭南麓山区、燕山-太行山区、吕梁山区、六盘山区、乌蒙山区和滇西边境山区等7个连片特困区进行考察后发现,他们恰好分布在“胡焕庸线”上[15](P29-37)。尤为一提的是,Jalan和Ravallion所定义的这种地理外部性是一种狭义的地理外部性,因为他们只考察了邻居区域中多维资本投入变动对目标区域的外溢作用,没有包含目标区域中多维资本变化对邻居区域所产生的外部性。事实上,对不同的贫困县,它们具有的多维资本的丰裕程度及其呈现出来的这两种地理外部性是各不相同的。当前,多数学者在研究我国贫困问题时都在不同程度上忽视了各贫困县之间的空间关联和依赖,对多维资本及其地理外部性还缺乏应有的重视。同时,现有不少研究都是以我国的一个或数个连片特困区作为研究对象,或者以调查取样的贫困县家庭为研究对象,而以我国贫困县(贫困区或县级市)作为考察对象并由此建立空间面板数据进行分析的研究并不多见。为什么中国县域贫困区集中连片地分布在“胡焕庸线”附近?由于“胡焕庸线”不仅是经济发展水平及城镇化水平的经济分界线,而且是土地资源禀赋、人口密度分布、政府税收规模等诸多方面的地理分界线,有理由认为致使中国贫困县形成这一集中连片空间分布状态的影响因素是多维的。因此,可以尝试从Jalan和Ravallion[11]提出的多维资本这一视角考察位于“胡焕庸线”附近县域贫困县的经济增长问题。特别是随着区域经济一体化的不断深入,我国各贫困县之间的空间依赖程度不断提高,无论是集中连片贫困县的形成还是多维资本各要素的具体影响,都是一个空间关联和交互作用的过程,因此,空间计量经济学分析方法恰是较好的分析工具[16](P3-25)。鉴于此,本文拟将以我国“胡焕庸线”附近集中连片分布的贫困县作为研究样本,采用空间计量经济学分析方法,从多维资本及其外部性的视角考察其对贫困县经济增长的作用效果,以期获得有实践指导价值的研究结论。一、方法、模型与数据考虑到空间计量经济学分析方法在识别空间关联和空间外溢效应中的独特优势,我们将构造空间计量回归模型分析多维资本外部性对贫困县经济增长的影响。由于空间计量回归模型种类多样,因此有必要先对它们之间的内在关系和优劣程度作必要梳理和比较。(一)空间计量回归模型的主要种类与基本关系Vega和Elhorst[17](P339-363)将广义嵌套空间模型(GNS)定义为如下形式:Y=ρWY+αIN+Xβ+WXθ+u,u=λWu+ε(1)式(1)中,Y为N×1的被解释变量向量,W为N×N的空间权重矩阵,X为解释变量矩阵,u为扰动项列向量,WY表示被解释变量的内生交互效应,WX表示解释变量的外生交互效应,外生交互效应反映出了存在空间关联的邻居区域自变量变动对目标区因变量的作用情况,不妨将其记为“邻居贫困县外部性”;Wu表示扰动项的交互效应,IN为1的列向量,α为常数项,在回归系数ρ、β、θ和λ中,ρ和λ被统称为空间相关系数,ε~iid(0,σε2I)。从GNS出发可以衍生出多种不同形式空间计量模型。当式(1)中的λ=0时,GNS便退化成空间杜宾模型(SDM),并且,空间自回归模型(SAR)、空间误差自相关模型(SEM)及解释变量空间滞后模型(SLX)都是SDM的特例;当式(1)中的ρ=0时,GNS便退化成空间杜宾误差模型(SDEM),而SLX又是SDEM中λ=0时的特例,SEM则是SDEM中θ=0时的特例[18](P3-28)。考虑到空间关联作用后,LeSage和Pace把一个地区中自变量变化对该地区因变量产生的直接影响称为直接效应(directeffect),把目标区的自变量变动对与它具有空间关联地区的因变量产生的影响看·83·徐春华等:多维资本外部性与贫困县经济增长[19]作是体现空间溢出效应的间接效应(indirecteffect),在此不妨将其记为“目标贫困县外部性”。事实上,只要对式(1)中GNS的表达式取期望值得E(Y),然后对第k个自变量求其偏微分即得:é∂E(Y)∂E(Y)ù...êú=(I-ρW)-1[Iβk+Wθk]∂xNkûë∂x1k(I-ρW)-1=I+ρW+ρ2W2+...(2)(3)在式(2)中,主对角线上的元素之和为直接效应,非对角线上的元素之和则代表间接效应。当然,不同[19]类型的空间计量回归模型具有的直接效应和间接效应是不一样的,有些模型甚至并不能同时包含这两种效应。譬如,当式(2)中θ=0时即为SAR或SAC所捕获的直接效应和间接效应,而在SEM和OLS中则只存在直接效应(均为βk)而不存在间接效应。特别是,我们并不能对全局识别出来的估计系数直接进行比较[17](P339-363),而应该从直接效应、间接效应及总效应的层面进行解释[18](P3-28)。在空间权重矩阵W的设定方面,n×n的二进制邻接矩阵或者反距离权重矩阵为当前多数研究所采用。二进制邻接空间权重矩阵中的元素wij的设置规则为:如果区域i和区域j之间存在地理分布上的邻近关系则取值为1,否则为0。反距离空间权重矩阵(记为Wij1)的设定标准为:Wij1={1/d,i≠j,其中d表0,i=j示依据各个贫困县中心点经纬度而计算出来的欧氏距离,是基于“地理学第一定律”思想构造的,即两地区之间的地理空间距离越远,则它们之间的空间关联作用也理应越小,从而权重就越小,反之则反是。(二)空间计量回归模型的设定基于Bird等人认为某个地区的物质资本、自然资本、社会资本、政治资本和人力资本等多维资本都将会影响到贫困区经济增长的观点[12],同时考虑到CD生产函数在经济研究中的广泛适用性,我们在传统的仅包括技术进步(A)、物质资本(K)和人口数量(L)的CD生产函数形式基础上加入人力资本(H)、土地资本(T)、公共服务资本(R)以及政府资本(G)等因素,故将贫困县的产出函数设为如下形式:Q=AKχLϕHγTφRκGτ(4)A=MδIη(5)Q=MδIηKχLϕHγTφRκGτ(6)q=mδiηkχhγtφrκgτ(7)lnq=δlnm+ηlni+χlnk+γlnh+φlnt+κlnr+τlng+μit(8)lnpergdp=ρ(IT⊗WN)lnpergdp+αINT+Xβ+(IT⊗WN)Xθ+υ,υ=λWυ+ν(9)其中,Q为产出。设贫困县中的技术进步主要依赖于机械动力投入和信息技术改进,则可将式(4)中的A扩展成如下形式:其中,M为机械动力技术,I为信息技术。把式(5)带入式(4)可得:其中,设χ+ϕ+γ+φ+δ+η+κ+τ=1。进一步地,将式(6)写成人均形式,并统一用相应的小写字①母表示,得:对式(7)进行对数化即可得本文的回归方程:基于式(8)和前文的分析,将本文的GNS设定为如下形式:其中,lnpergdp为被解释变量向量,X为解释变量矩阵,其余变量含义如前所述。⊗为克罗内克积,(三)数据来源、变量构造与空间相关性检验1.数据来源。在《中国农村扶贫开发纲要(2011-2020)》精神主旨的指引下,以2007-2009年三年的人均县域国内生产总值、人均县域财政一般预算收入、县域农民人均纯收入等与贫困程度高度相关的指①当然,这一假定并不一定很合理:一方面,土地进入生产函数具有规模报酬递减的特征;另一方面,由于外部性的存在,会使生产函数呈现规模报酬递增或递减态势。考虑到本文的目的仅在于为设定计量回归模型提供参照基准,故我们将此问题做这一简单化处理。·84·武汉大学学报(哲学社会科学版)2021年第4期标为基本依据,考虑到对革命老区、民族地区、边疆地区加大扶持力度的要求,并基于数据的可得性考量,我们从全国划出的14个集中连片特困地区中选择11个集中连片特殊困难地区共19个省区的505个集中分布在“胡焕庸线”附近的县域贫困区作为研究样本。具体包括六盘山区(61个)、秦巴山区(75个)、武陵山区(64个)、乌蒙山区(38个)、滇桂黔石漠化区(80个)、滇西边境山区(56个)、大兴安岭南麓山区(19个)、燕山-太行山区(33个)、吕梁山区(20个)、大别山区(36个)、罗霄山区(23个)。值得注意的是,上述不同集中连片贫困县之间在地理空间上并不是连成一片的(如大兴安岭南麓山区与燕山-太行山区),这无法满足空间计量经济学分析的要求。因此,出于构建空间面板数据的需要,同时考虑到集中连片贫困县的收入水平受其周围非贫困县影响的事实,我们秉持最小化补充非贫困县数量使不同连片贫困县之间在地理空间上能保证每个贫困县域至少有一个邻居区域以及连片贫困县内部不出现“空洞”为原则,将本文所考察的总样本扩展至573个。本文数据来自《中国区域经济统计年鉴》《中国县域经济统计年鉴》以及11个集中连片贫困县所在的19个省区相应年份的统计年鉴。由于本文数据中的陇南市武都区和临沧市临翔区两大特困县区是在2004年才设立的,故我们选取了2005-2012年间的面板数据。2.变量构造。出于数据可得性以及已有研究做法方面的考虑[20](P633-649),我们使用各贫困县域的人均地区生产总值(pergdp,元/人)来测量贫困县的经济增长,选用土地资本、物质资本、人力资本、公共服务资本、技术资本、政治资本等作为衡量多维资本的主要测量指标。具体而言,第一,贫困县往往因其相对落后的经济发展水平而对农业有较高的依赖程,故采用人均耕地面积(perland,公顷/人)作为贫困县土地资本的衡量指标。第二,由于基础设施的发展有助于减少贫困[21],故采用人均固定资本存量(percapi)作为贫困县中物质资本的替代指标。借鉴已有研究的做法,固定资本存量的估算采用永续盘存法,2005年县域固定资产投资额除以10%作为初始资本存量[22](P1220-1261),固定资产投资额折旧率为9.6%[23](P35-44)。第三,在人力资本的测度方面,多数研究采用教育水平尤其是大学生人数或其占比[25]来衡量[24](P1−46)(P132-149)。由于贫困县大学及大学以上人口数据无法获得,我们参照已有学者的普遍做法[26](P37-57)[27](P111-123),用中学(包括初中和高中)与小学学生人数在总人口中的占比(perhum)作为人力资本的衡量指标。第四,在社会资本这一指标的构造方面,学术界并未对社会资本的测算形成统一共识,有采用多种指标加权合成法来测算社会资本的[28](P76-89),也有使用互助行为作为社会资本的替代指标[29](P33-46),其中较受学者青睐的一个指标是无偿献血率[30](P82-94)。考虑到县域层面的数据可得性

贫困区,外部性,贫困县,县域,资本
《武汉大学学报(哲学社会科学版)》2021年第4期文献
100%安全可靠 100%安全可靠
7X18小时在线支持 7X18小时在线支持
支付宝特邀商家 支付宝特邀商家
不成功全额退款 不成功全额退款