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中国对外贸易空间集聚效应的应对策略分析.docx
中国对外贸易空间集聚效应的应对策略分析
引言
长期以来,我国各省份、各区域经济发展的不平衡性是国内外学者关注的热点。国内学者魏后凯(1994)、杨开忠(1994)、林毅夫等(1998)分别运用不同的方法对我国各地区经济增长差异的形成原因、内在机理等进行了较为深入的探讨。对外贸易是经济发展的一个重要组成部分,事实上,有关研究也表明,各地区间对外贸易水平的差异是导致经济发展水平差异的重要原因(李斌和陈开军,2007),但是,国内学者对于我国各地区对外贸易发展差异的关注却相对较少(魏浩,2008)。
已有的相关研究大都采用变异系数、不平衡系数、基尼系数以及协整分析等传统的统计研究方法进行分析,随着Krugman“新地理经济学”理论的不断发展,越来越多的研究开始寻求使用不同的方法将地理、区位等因素纳入贸易以及经济的分析中来,对不同地理位置上的个体之间的经济相关性以及地理分布情况进行统计分析,并通过与地图相结合的形式将分析结果形象地展示出来。在此基础上,将空间分析与传统的计量经济学方法相结合就形成了新的空间计量经济学分析。目前,这类研究方法已被广泛地应用到各领域中,比如经济学。在国外,不少学者已较多运用其进行经济分析,但在国内,相关的研究才刚刚起步,而且几乎没有学者运用空间统计分析、空间计量分析对我国不同省市的对外贸易差异情况及相关影响因素进行过研究。 代写论文
接标准或距离标准来度量。两种最常用的确定空间权重矩阵的规则如下所示。
一是简单的二进制邻接矩阵:
二是基于距离的二进制空间权重矩阵:
Moran指数I的取值一般为[-1,1],小于0表示负相关,等于0表示不相关,大于0表示正相关。
在零假设条件下,即分析对象之间没有任何空间自相关性,此时Morans I的期望值为:
对于全局Moran指数,可以用标准化统计量Z(I)来检验空间自相关的显著性水平,Z(I)的计算公式为:
一般情况下,显著性水平可以根据Z值的P值检验来确定:通过计算Z值的P值,再将它与显著性水平alpha;进行比较,决定拒绝还是接受零假设。如果P值小于显著性水平alpha;,拒绝零假设;否则接受零假设。在实际分析过程中,一般取alpha;=0.05。如果取alpha;=0.05,则当Z<-1.96或Z>1.96时,拒绝零假设,观测变量的空间自相关显著,邻近位置观测属性趋异(Z<-1.96)或趋同(Z>1.96);反之,则不拒绝零假设,观测变量在目标区域内整体上不存在显著的空间自相关。 简历大全 /html/jianli/
具体来说,根据Z值的大小可以判断:第一,当Z值为正且显著时,表明存在正的空间自相关,也就是说,相似的观测值趋于空间集聚;第二,当Z值为负且显著时,表明存在负的空间自相关,也就是说,相似的观测值趋于分散分布;第三,当Z值为零时,观测值呈独立随机分布。
(2)局部Moran指数。当需要进一步考虑是否存在观测值的局部空间集聚,哪个区域单元对于全局空间自相关的贡献更大,以及空间自相关的全局评估在多大程度上掩盖了局部不稳定性时,就必须应用空间联系的局部指标(Local Indicators of Spatial Association,LISA)进行局部空间自相关分析。空间联系的局部指标满足下列两个条件:(1)每个区域单元的LISA,是描述该区域单元周围显著的相似值区域单元之间空间集聚程度的指标;(2)所有区域单元LISA的总和与全局的空间联系指标成比例。本文局部指标用局部Moran指数,定义如下:
作文 /zuowen/
型省份来看,1978年“高—高”集聚型省份Moranrsquo;s I指数的最大值是1.065(广东),2007年增加到2.271(上海);1978年“高—高”集聚型省份只有广东和海南,1992年只有福建,2001年和2007年地区的数量增加到4个,包括上海、江苏、浙江和福建,辐射效应强且显著,其中,2007年江苏的Moranrsquo;s I指数高达1.597且通过显著性检验。
从“低—低”集聚型省份来看,青海、新疆、甘肃三个省份一直是对外贸易发展比较落后的地区,其中,青海一直是对外贸易发展落后的中心地带,四川、西藏、陕西和海南等省份表现出日益“脱贫”的趋势,2007年已经不属于“低低集聚”型地区,也就是说这些省份的对外贸易表现为快速发展的态势。总的来看,以上海为中心的正向增长极效应、以青海为中心的负向增长极效应都日益显著且稳定。
从区域分布上来看,在所选取的这几年中,所有“高高集聚”的省份都是集中在东部沿海地区:上海、江苏、浙江、福建、广东和海南;而所有“低低集聚”的省份都是集中在西部地区:青海、西藏、新疆、四川、云南和甘肃等。
因此,可以看出,我国各省份间对外贸易情况存在着明显的区域差距,中部、西部地区明显落后于东部地区
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