中国地区经济增长不平衡与收敛性.doc

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1、___________________________________________________________________________________________中国地区经济增长不平衡与收敛性  [摘要]以经济增长中的收敛性理论为基础,运用面板数据分析方法考察中国区域经济增长和收敛性问题:通过标准差和变异系数,对我国省际间趋同情况进行分析;并在MRW分析框架的基础上,采用面板数据模型,对中国省际间以及东中西部三大经济地带内部经济增长情况进行实证分析。结果表明:我国省际之间经济并不存在绝对收敛,即落后省份经济的

2、增长并不比发达省份快;但是存在条件收敛性。  [关键词]经济增长;收敛性;面板数据    一、引 言    目前,我国正处在由人口大国向经济大国和经济强国的转型阶段。然而,由于过分强调经济效益,出现了许多区域经济发展问题。伴随着整体经济发展水平的提高,我国省际间经济发展水平的差异也在扩大。这种差异长时间存在和过分拉大都会影响到整体经济效率,也不利于资源的有效配置。因此,缩小地区间发展差距对于保持中国经济的持续稳定增长显得意义重大。而如何缩小地区间的经济发展差异,则要深入分析造成省际间经济发展差异的深层原因。新古典增长理论中的趋同

3、假说为这类分析提供了理论框架,这一假说的主要思想是,在封闭的经济条件下,对于一个有效经济范围的不同经济单位(国家、地区甚至家庭),初期的静态指标(人均产出、人均收入)和其经济增长速度之间存在负相关关系,即落后地区比发达地区有更高的经济增长率,从而导致各经济单位期初的静态指标差异逐步消失的过程。9_______________________________________________________________________________________________________________________

4、______________________________________________________________  各个地区经济的长期增长趋势是否会出现趋同,或者各地区的收入水平是否会出现趋同呢?对于这一问题,各国学者都进行了深入探讨。最早将趋同纳入经济学家视野的是索洛。索洛预期,由于资本的边际报酬递减的性质,无论经济从何处开始,它都将向一稳态趋同。针对新古典增长理论预测出的收敛性,许多经济学家对不同国家和地区的收敛性进行了大量的实证分析。Barro和Sala-I-Martin将趋同假说区分为σ趋同和β趋同,并且把β

5、趋同区分为绝对β趋同和条件β趋同。将在不考虑具体经济特征的前提下,经济落后国家比经济富裕国家具有更高的经济增长率的假说定义为趋同假说的绝对β趋同。而将在对应不同均衡值时,经济增长率与偏离均衡程度成正比的假说定义为趋同假说的条件β趋同。Man-kiw、Romer和Weil(简称:MRW)进一步发展了索洛模型,在索洛模型中引人人力资本后,使得该模型具有很强的解释力。由于新古典增长理论不能解释发达国家的持续增长和大多数欠发达国家没有能够缩小与发达国家的发展差距的事实,Romer和Lueas提出的新增长理论认为,起初产出水平越高,经济越

6、发达的国家,就具有更高的人均知识资本存量,从而也就会产生更高的人均产出。技术进步是有目的的R&D活动,而且这种活动可以获得某种事后垄断力量的激励。国内对经济趋同理论的研究也不缺乏,其中绝大部分是基于索洛模型对中国东中西部的经济趋同进行理论检验,并旨在解释中国经济收敛性的成因及其传导机制。刘强认为中国地区间经济增长的收敛性存在着明显的阶段性和区域性,并且不同地区间的产出差距与宏观经济的波动状态存在着正相关关系。沈坤荣、马俊认为中国地区间的经济增长,不仅存在着显著的“俱乐部趋同”特征,而且存在着条件趋同的特征。王志刚认为中国

7、不同地区出现了不同的趋同现象。由于所用数据的性质、来源及处理的不同,衡量地区差距的指标不同,各类研究所描述的中国经济增长的趋同情况和变化趋势会有所不同。因此,本文利用MRW分析框架,采用平行数据模型,对我国省际间以及东中西部三大经济地带内部经济的增长情况进行了实证分析,重新检验了中国省际经济增长的收敛性。    二、模型与数据    (一)模型简介9___________________________________________________________________________________________

8、__________________________________________________________________________________________  新古典经济增长理论与新经济增长理论的重要区别之一是如何对待人力资本。与新古典经

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