中国包容性增长的时空演化及空间收敛研究

唐红梅 赵 军

(新疆大学经济与管理学院,乌鲁木齐 830049)

对贫困问题的关注深化了人们对增长的认识,增长理念经历了从单纯强调增长、对穷人友善的增长到包容性增长的演进[1]。包容性增长将范围从贫困扩大到了经济增长中的不平等状况。仅由环境差异造成的不平等称为 “机会不平等”,由努力和环境差异共同造成了 “结果不平等”。如果机会公平得以保障,结果不平等只反映努力的差异,则被认为是 “好的不平等”,但实际上优先获得市场认可的人有可能利用资源优势形成 “坏的不平等”[2]。从这层意义上说,共同富裕将目标明确为全体人民物质生活和精神生活的共同富裕,以结果为导向必然要求过程的公平性,是对公平更高层次的追求。促进机会均等是共同富裕的内涵之一,也是现阶段面临的突出问题之一[3]。

从现实来看,单边主义、保护主义带来的 “逆全球化”浪潮愈演愈烈,地缘政治冲突威胁粮食安全、能源安全, “和平与发展”的主基调岌岌可危。在外部环境不确定性加剧的情况下,提升包容性增长能够提高资源利用效率、增加社会公平,从而稳固社会凝聚力、增加保持战略定力的能力。测度并分析包容性增长的时空演化和收敛性特征能够加深对我国包容性增长的现实理解,为提升社会机会公平、解决发展不平衡不充分的问题提供参考。

已有学者对我国包容性增长进行了测度:于敏和王小林[4]构建了4个维度、13个指标构成的指标体系,对1990~2009年中国的包容性增长进行了测算。陈红蕾和覃伟芳[5]运用Malmquist-Luenberger指数和Hicks-Moorsteen指数对1980~2011年中国省际包容性全要素生产率(TFP)进行了估算和比较。徐强和陶侃[6]基于收入使用广义Bonferroni曲线测度了国家层面、城镇与农村层面以及省级层面的包容性增长指数。孙才志等[7]基于社会机会函数从省级和市级层面测度中国沿海11省市2000~2014年的财政、教育、医疗、就业和生态机会。黎蔺娴和边恕[8]使用微观调查数据,通过NIGIC曲线和FFL-OB分解技术构建了包容性增长的识别和分解方法,测度了不同收入群体间福利增长的状况。唐红梅和赵军[9]使用地级市数据测度了包容性增长,分析了省(区、市)内部和省(区、市)之间的包容性增长特征。随着对资源和环境的关注,出现了包容性绿色增长的研究视角。周小亮和吴武林[10]从经济发展、社会机会公平、绿色生产消费和生态环境保护4个维度构建了包容性绿色增长指标体系测度中国各省(区、市)的包容性绿色增长水平,并分析了区域差异和收敛特征。

以上研究奠定了测算我国包容性增长的研究基础,但仍有进一步拓展空间。(1)研究视角和指标体系有待于更新。①2008年后我国进入全面包容性增长阶段[11],2020年我国脱贫攻坚战取得全面胜利,当前我国包容性增长的研究视角应当从贫困转向更为广泛意义上的不平等;
②基于共享发展理念和共同富裕愿景,应对收入差距进行更多层面的衡量,从聚焦城乡收入差距转为同时关注城乡、地区、行业间收入差距;
③节能减排已成为国际社会共识,我国已做出实现 “双碳”目标的庄严承诺,碳排放强度已成为经济增长的约束条件,也成为包容性增长的潜在条件;

(2)空间效应在经济研究中越来越受到重视,但对包容性增长的空间收敛特征研究较少。本文结合新发展理念和共同富裕愿景,在明确包容性增长概念的基础上,构建指标体系测度包容性增长水平,并进行时空演化和收敛性特征分析,实现上述两个方面的研究拓展。

1.1 测算方法

包容性增长的概念来源于对贫困和不平等的思考,强调消除个体发展环境差异所造成的不平等和社会排斥,因此机会公平成为包容性增长的核心内涵[1,12]。结合新发展理念和共同富裕愿景,包容性增长应涵盖增长过程与分配结果的公平性,应与共享、绿色、协调等新发展理念相一致。本文将包容性增长定义为以社会机会公平为核心,使个体能够平等地参与经济发展机会、共享发展成果,使社会能够广泛调动生产要素、公平分配成果的经济增长方式,宏观表现为经济可持续性增长、社会福利增加且公平性提升、收入差距趋于缩小。包容性增长是一个综合概念,社会机会函数、包容性TFP等方法所能蕴含的收入之外的指标有限,本文通过构建综合指标体系使用定基极差熵权法进行测算。定基极差熵权法属于客观赋权法,在避免主观影响的同时能够在时空双重维度上刻画变动趋势[10]。具体步骤如下:

(1)无量纲化:

(2)计算指标比重:

(3)计算指标信息熵:

(4)计算指标权重:

其中,Wj是第j项指标的权重。

(5)使用定基极差法处理原始数据:

(6)将熵权法确定的指标权重和定基极差法处理后的无量纲化指标进行加权:

1.2 指标体系

构建指标体系的原则包括:(1)遵循机会公平的核心内涵。机会公平是多维综合概念,包括经济参与、就业、教育、医疗等多方面内容,为避免概念泛化,选取各方面的核心指标;
(2)全面性原则。经济可持续增长既是社会能够持续提供公共福利的基础,也是机会公平形成的广泛调动生产、促进消费的结果,收入平等是机会公平形成的分配公平这一结果的体现,三者是相互统一的有机整体;
(3)立足现实着眼未来。共享发展理念和共同富裕愿景要求对收入差距多维度的体现,绿色发展理念要求经济增长方式满足更高要求的环境资源水平,因此指标体系中加强收入差距和资源环境指标;
(4)符合一致性和可比性。鉴于省级统计数据具有较好的一致性和连贯性、样本覆盖广,因此从省级层面进行指标选择。基于以上原则,从经济可持续增长、社会机会公平和收入平等3个维度选取25个指标构建指标体系(见表 1)。

表1 包容性增长指标体系

经济可持续增长是包容性增长得以延续的基础,只有合理、高速、可持续的经济增长才能提供更多的经济参与机会和提升社会福利。经济可持续增长包含经济增长、收入增长和绿色生产3个层面。经济增长层面反映增长的效率、结构和速度;
收入增长层面反映经济增长惠及居民收入的程度,居民收入增加是下一轮消费增加的起点,有利于提升经济增长潜力;
绿色生产要求反映了能源消耗和碳排放是经济增长的约束条件,符合绿色发展理念。其中,全要素生产率使用DEA的SBM-GML指数进行测算。投入使用劳动力和资本,产出为GDP,资本和实际GDP均折算为以2000年为基础的不变价。使用张军等[13]计算的以2000年价格衡量的资产存量作为初始资本存量,后续使用永续盘存法计算,折旧率取9.6%;
劳动力采用当年就业人员总数。收入增长层面包括城镇和农村居民人均可支配收入,使用各省(区、市)城镇和农村居民消费价格指数折算为以2000年为基准的不变价。

社会机会公平是对包容性增长核心内涵的直接体现,旨在消除环境引起的不平等以保证增长过程的公平。提升社会机会公平,使更多个体拥有高素质、技能和保障,有利于技术创新、产业升级和社会稳定。社会机会公平包括经济参与机会、就业机会、教育机会、医疗机会、社会保障水平和资源环境水平等层面。经济参与机会使用市场潜力和基础设施衡量。市场潜力对产业集聚和空间经济格局演化具有重要影响,能够反映地区间经济参与机会的差异。汪浩瀚和徐建军[14]的研究表明本省(区、市)和邻省(区、市)的市场潜力对本省(区、市)制造业集聚具有促进作用,何雄浪和汪锐[15]发现市场潜力是影响地区工资差距的重要因素之一。就业机会直接影响个体获得收入的可能性与收入水平,使用二三产业就业率和城镇登记失业率衡量[10]。教育机会是个体实现收入提升的重要手段,教育机会公平性对社会阶层流动、家庭未来收入具有重要影响。教育经费投入能促进居民收入增长并缩小城乡收入差距[16],教师是教育质量的基本保证,故使用教育经费投入强度和每万人拥有的专任教师数衡量教育机会。医疗机会是对健康水平的保障。社会保障水平是防范风险的重要工具,能够保证个体获得基本生活保障。资源环境水平与经济增长潜力有关,“绿水青山就是金山银山”,优良的资源环境水平符合绿色发展理念,反之生态环境脆弱地区不利于生产生活,空间贫困集中度往往与环境脆弱性有关[17];
另外,平等享有良好的资源环境是个体的基本权利。

收入平等是对机会公平的正向结果反馈,是对增长结果的平等程度的衡量。基于共享发展成果的理念和共同富裕的愿景,从多层次反映收入分配差距,主要包括城乡收入差距、区域收入差距和行业收入差距。城乡收入差距以城乡收入比衡量;
区域收入差距使用当年各省(区、市)城镇或农村居民可支配收入与标杆地区的比值衡量,选择上海市作为标杆地区[18];
行业收入差距使用行业基尼系数衡量[19]。

1.3 测算结果

表2列示了部分年份地区测度结果。2020年包容性增长排名前五的是上海、北京、浙江、江苏、山东,排名后五位的是宁夏、山西、甘肃、广西、黑龙江。除直辖市外,排名靠前的主要是东部地区省(区、市),靠后的主要是西部、中部地区省(区、市)。分维度排名与此类似,但也存在例外情况:山西的经济可持续增长维度和收入平等维度大幅领先综合指数;
安徽的社会机会公平维度较大的落后于综合指数;
湖北的经济可持续增长维度较大的落后于综合指数;
青海和新疆的社会机会公平维度较为突出,经济可持续增长和收入平等维度表现较差。以上省(区、市)的优势和短板分明,说明包容性增长的内部因素间欠缺协调,资源分配有待优化。2003~2020年30个省市自治区包容性增长指数稳定上升,增幅平均值为0.3499。2003年、2010年和2020年最大值和最小值的极差分别为0.7089、0.7887和1.2157,差异不断扩大。

表2 包容性增长指数及排名

续 表

2.1 核密度估计

图1展示了部分年份包容性增长指数及分维度的核密度估计图。从包容性增长指数看,主峰右移且高度下降,左尾变短右尾增长。说明包容性增长水平提升、差异增大,包容性增长较差的省(区、市)几乎消失,部分省(区、市)快速提升成为头部省(区、市)。2017年与2020年主峰的横坐标十分接近,大部分省(区、市)的包容性增长遇到瓶颈期,提升速度降低,这也与2020年新冠肺炎疫情对经济社会发展的影响有关。收入平等的主峰右移幅度最小,说明包容性增长的提升主要来源于经济可持续增长和社会机会公平,收入平等程度在2011年后变化不大。

图1 包容性增长指数及其分维度核密度估计图

图2展示了部分年份全国及三大区域包容性增长指数的核密度估计图③。三大区域的主峰都发生右移,说明三大区域的包容性增长水平都得到明显提升;
从右拖尾的横坐标看,从大到小依次为东、西部和中部,说明东部区域的头部省(区、市)的包容性增长提升快、水平高,西部地区次之,中部地区缺少头部省(区、市)。中、西部的左拖尾较长,说明中、西部地区仍存在包容性增长水平较低的省(区、市)。从全国与三大区域的比较看,全国的包容性增长水平提升来自于三大区域共同提升,全国层面的右拖尾增长主要来源于东部地区部分省(区、市)的快速提升和领先优势,中、西部地区仍存在包容性增长水平较为落后的省(区、市)。

图2 全国及分地区包容性增长指数核密度估计图

2.2 Dagum基尼系数及其分解

Dagum[20]提出Dagum基尼系数及其分解的方法,将总体差异G分解为区域内差异贡献(Gw)、区域间差异贡献Gnb和由于样本间重叠引起的超变密度Gt。假设存在n个省(区、市),可以划分为k个地区,Dagum基尼系数及其分解形式如下:

其中,G为总体基尼系数,为n个省(区、市)的包容性增长指数均值,yji(yhr)为区域j(h)内任意i(r)内任意i(r)样本的包容性增长指数,nj和nh分别为区域j和h包含省级行政区个数。单个区域j的基尼系数Gjj表示为:

区域j和区域h之间的基尼系数Gjh表示为:

根据 Dagum (1997)[20]的研究, 进一步定义以下变量:

djh(pjh)表示包容性增长指数差距的加权平均数,F为连续密度分布函数,Djh反映了不同区域的相对影响。贡献度的分解式为:

对2003~2020年中国包容性增长指数进行Dagum基尼系数及其分解的结果如表3。总体差异G在2003~2010年下降较快,2011~2018年下降趋缓并伴随波动,2019~2020年微弱反弹。从贡献率看,区域间差距是总体差异的主要来源,但贡献度不断下降,说明三大区域间差距不断缩小。东、西部差异最大,中、西部差异最小,说明东部地区的包容性增长水平较大的领先于中、西部地区。受2020年新冠肺炎疫情突发影响,湖北省经济增速为负,对中部地区包容性增长影响较大,东、中部差异迅速扩大。三大区域间差异逐渐减小,说明中、西部地区的包容性增长不断提速,追赶东部地区。东部地区的区域内差异最大,其次是西部地区、中部地区。总的来说,三大区域间差异是总体差异的主要因素,东部地区大幅领先于中、西部地区,区域格局分化明显。应加强区域间交通基础设施和数字基础设施建设,降低区域间经济循环成本,促进中、西部建成高附加值产业,增加落后地区发展机会。

表3 2003~2020年包容性增长指数的Dagum基尼系数及其分解

2.3 空间相关性检验

本文基于地理距离倒数的平方构造地理距离权重矩阵测算Moran"s I指数,结果表略。Moran"s I指数显著为正、逐渐减小,说明包容性增长存在显著的空间正相关,相关性不断降低,可能的原因是经济增长和基础设施建设扩大了经济活动和人口流动的范围,降低了邻近省(区、市)包容性增长水平对本省(区、市)的影响,提升了较远省(区、市)对本省(区、市)的影响。2014年后Moran"s I指数横盘波动,说明空间相关的范围基本稳定。

图3绘制了2003年、2020年各省(区、市)的Moran散点图。大多数省(区、市)处于高-高集聚的第一象限和低-低集聚的第三象限,符合空间正相关性的特点。从2020年的散点图看,属于高-高集聚的有上海、北京、江苏、浙江、天津、福建、山东,属于低-高集聚的有安徽、河北、江西,属于高-低集聚的有广东和重庆,其余省(区、市)属于低-低集聚类型。从2003年和2020年的对比看,各省(区、市)的集聚类型基本稳定,并与区域差异格局相呼应,说明省(区、市)间、区域间的壁垒有待于进一步破除,应增强对落后省(区、市)的支持投入,进一步激发中、西部地区的经济活力。

图3 2003年、2020年包容性增长的Moran散点图

3.1 σ收敛

σ收敛是指包容性增长水平的离散程度随时间降低,本文使用变异系数进行σ收敛性分析,并绘制成图3。全国和三大区域的包容性增长的变异系数表现出 “快速下降-缓慢下降-波动反弹”的趋势,没有明显的σ收敛特征。

图4 全国和三大区域的包容性增长变异系数演变趋势

3.2 空间收敛

(1) 收敛模型

包容性增长所包含的经济可持续增长、社会机会公平和收入平等等因素与要素流动和资源利用效率相关,资源的流动形成集聚与扩散,形成空间溢出效应。其次,经济和收入增长较快的地区,将对低收入群体和其他地区形成涓滴效应,加强包容性增长在空间层面的相互影响。最后,包容性增长水平较高的地区具有较好的机会公平程度和社会福利,对人才、技术具有较大的吸引力,也有可能形成对其他地区的虹吸效应。因而,使用空间收敛模型,能更加全面考察收敛的趋势特征。

β收敛包括绝对β收敛与条件β收敛,绝对β收敛指各地区包容性增长水平随着时间推移收敛至同一稳态水平,条件β收敛指在控制相关影响因素后,包容性增长呈收敛趋势。绝对β收敛的模型为:

其中,i代表省(区、市),t代表时间,ln(INCi,t+1/INCit)表示i省(区、 市)在t~t+1 的包容性增长的年增长率,INCi,t+1表示i省(区、 市)末期的包容性增长水平,INCi,t表示i省(区、市)初期包容性增长水平。β是收敛系数,若β<0且通过显著性检验,则说明中国包容性增长存在收敛特性, 收敛速度为v=-ln(1+β)/T;

若β>0 且通过显著性检验,则说明存在发散特征。μi和ηt分别表示个体效应和时间效应,εit是随机扰动项。

借鉴郭鹏飞等[21]、 Elhorst[22]的研究, 3 种主要的空间收敛模型分别为空间滞后模型(SAR)、空间误差模型(SEM)和空间杜宾模型(SDM):

其中,ρ表示空间滞后系数,λ表示空间误差系数,δ表示基期包容性增长的空间滞后值影响被解释变量的系数。W为空间权重矩阵,使用地理距离倒数的平方构建地理权重矩阵。根据LM检验、LR检验和Wald检验综合确定具体应用模型。

(2) 绝对β收敛

由绝对β收敛检验结果(表略)可知:①全国层面的收敛系数β为负,且通过了1%的显著性水平检验,说明包容性增长在全国层面上存在绝对β收敛现象,收敛速度为0.0126。说明在不考虑其他因素的情况下,包容性增长水平较低的省(区、市)具有较快的增长率,各省(区、市)的包容性增长水平会随着时间推移收敛至同一稳态水平;
②三大区域的收敛系数β均显著为负,都存在绝对β收敛现象,东、西部的收敛速度较快,中部地区的收敛速度最慢。

(3) 条件β收敛

由条件β收敛检验结果(表略)可知,根据包容性增长指标体系,选取影响因素包括:经济发展水平(对数化人均实际GDP)、城镇化率(城镇人口与常住总人口的比值)、财政支出(一般公共预算支出与GDP的比值)、对外开放(实际利用外资金额与GDP的比值)、金融发展(年末本外币各项贷款与GDP的比值)和邮电业务(邮电业务总量与GDP的比值)。

全国和三大区域层面的收敛系数β都显著为负,与绝对收敛一致,说明在控制其他因素后,包容性增长具有条件β收敛特征,朝着各自的稳态水平趋于收敛。从收敛速度看,全国和三大区域的条件β收敛速度都大于绝对β收敛速度。从三大区域看,收敛速度从快到慢分别为中、东部和西部,与绝对收敛的排序发生了较大变化。结合Moran散点图的变化,中部省(区、市)的变化更趋向集中,东部和西部存在明显的头部与尾部省(区、市),减弱了集中趋势,条件β收敛的结果具有更好的一致性和解释力。

本文结合新发展理念和共同富裕愿景,在明确包容性增长概念的基础上,从经济可持续增长、社会机会公平和收入平等3个维度构建指标体系,采用极差定基熵权法测算2003~2020年30个省(区、市)的包容性增长指数。进一步使用核密度估计、Dagum基尼系数及分解方法、σ收敛和空间收敛分析时空演化、区域差异和收敛性特征。研究发现:(1)从测算结果看,包容性增长水平排名靠前的主要是直辖市和东部地区省(区、市),西、中部地区省(区、市)排名靠后。山西、安徽、湖北、青海等少部分省(区、市)的包容性增长的内部因素之间欠协调,资源分配有待优化;
(2)从时空演化特征看,全国的包容性增长水平提升、差异性增大,发展较快的头部省(区、市)快速涌现。2017年后大部分省(区、市)遇到瓶颈期,提升速度放缓,收入平等维度的提升最少,瓶颈期最长。东、中、西部的包容性增长都明显提升,提升快的头部省(区、市)主要在东部地区;
(3)从地区差异看,总体差异的变化趋势是“快速下降—缓慢下降—微弱反弹”,三大区域间差异是总体差异的主要来源,区域间差异降低,体现出追赶趋势。东部地区的区域内差异最大,其次是西、中部地区;
(4)从收敛性特征看,全国和三大区域的包容性增长的离散程度降低,但没有显著的σ收敛特征。包容性增长存在显著空间正相关,基于空间模型的绝对β收敛和条件β收敛表明全国和三大区域的包容性增长具有明显的β收敛特征。控制相关影响因素后,收敛速度都得到提升,收敛速度从快到慢分别为中、东部和西部。

基于以上结论,本文提出如下建议:(1)增强经济可持续性增长、社会机会公平和收入平等之间协调性、系统性,尤其针对各分维度间差距较大的省(区、市),通过平衡包容性增长内部因素之间的相互关系,优化资源的协调度,提升包容性增长整体水平;

(2)2017年以后大部分省(区、市)的包容性增长进入瓶颈期,尤其是收入平等和经济可持续性增长维度表现较为明显,要在遵循新发展理念的基础上,深化改革与开放,降低地区间和省(区、市)间的投资消费障碍,提升要素流动便利性,释放经济活力;
加快创新驱动转型,培育经济增长的新动能;
加强对落后地区、农村群体的创业就业支持,持续改善收入平等状况;
(3)三大区域间差异较大是包容性增长的主要差异来源,同时各省(区、市)的包容性增长存在显著的空间正相关。应加强地区间资源统筹配置,通畅地区间要素流动渠道,加强区域间、省(区、市)间的交流合作,打破行政区划的隐形壁垒,充分发挥头部省(区、市)对其他地区的辐射带动作用;
(4)三大区域都符合条件β收敛特征,考虑到三大地区间格局分化明显,有可能进一步加剧区域间差异,不利于全国层面的共同富裕进程。应对包容性增长水平较为落后的中、西部地区增强扶持力度,提升中、西部地区基础设施、教育、医疗、社会保障等方面社会福利,增强区域间机会公平程度,加快落后地区的包容性增长的追赶速度,降低区域分化程度。

注释:

①市场潜力it=,Yjt为t时期j省(区、 市)的实际GDP,Dij为i、j省(区、市)的省会城市之间的距离,通过百度地图得到,Dii为i省(区、市)的内部距离。其中si为i省(区、市)的陆地面积。

②行业基尼系数it=,u为城镇单位从业人员评价工资,yi和yj分别为第i和第j个行业的平均工资,Pi和Pj分别为第i和第j个行业城镇单位就业人员比重。

③考虑到样本数量均衡性,基于地缘与经济因素,将东北地区并入东部和中部地区。东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南等11个省(市);
中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省;
西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆11个省(区、市)。

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