可以单纯采用gdpgdp这一指标的意义做空间自相关么

刘世锦:GFP比GDP更能定义“终端” 对经济更有解释力_凤凰财经
刘世锦:GFP比GDP更能定义“终端” 对经济更有解释力
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竞争促进了举世瞩目的经济增长,同时也带来了诸多副产品,比如环境污染、资源过度消耗、收入分配差距拉大等等。于是,对GDP的批评增多了,有些批评把发展中的问题归咎于GDP指标本身。无疑,GDP指标本身并非无懈可击,例如,它未能将经济增长过程中对环境所产生的负外部性包括在内,不能直接反映经常增长的效率,总量指标往往掩盖结构问题,等等。国内外一直都有改进这一指标核算方法的努力,从包含了环境因素的“绿色GDP”,到近年来将研发费用计入GDP统计范围。然而,即使人们卓有成效地进行了这些改进,试图找到一种完美无缺的指
 一、是真正的“最终产品”吗?作为经济活动的总量指标,国民生产增值GDP在发挥其不可替代作用的同时,也引起了诸多争议。人类对自身经济活动所形成的整体结果的认识经历了漫长过程,GDP指标的出现,无疑具有里程碑意义。站在GDP所构筑的高台上,人们可以看到经济活动的总体规模和基本结构,进而在宏观水平上理解并分析经济的运行和长期发展。随着中国改革开放的推进,市场经济国家普遍采用的国民经济核算体系替代了前苏联计划经济体制时期的总产值统计体系。GDP作为国民经济核算体系的总量指标登堂入室,并成为各级政府谋发展的首要指标。中国市场经济竞争的一种特定形态是地方竞争,有一级政府,就是一个竞争主体。省与省之间、市与市之间、县与县之间,甚至镇与镇、村与村之间,都在通过改进本地不可移动资源的配置,展开争夺更多可移动资源的竞争。而竞争的标尺就是GDP,由此而被称为GDP锦标赛。竞争促进了举世瞩目的经济增长,同时也带来了诸多副产品,比如环境污染、资源过度消耗、收入分配差距拉大等等。于是,对GDP的批评增多了,有些批评把发展中的问题归咎于GDP指标本身。无疑,GDP指标本身并非无懈可击,例如,它未能将经济增长过程中对环境所产生的负外部性包括在内,不能直接反映经常增长的效率,总量指标往往掩盖结构问题,等等。国内外一直都有改进这一指标核算方法的努力,从包含了环境因素的“绿色GDP”,到近年来将研发费用计入GDP统计范围。然而,即使人们卓有成效地进行了这些改进,试图找到一种完美无缺的指标,由此而解决发展中出现的诸多问题,依然不切实际,也不合理。其实,不难理解,真正的问题出在指标背后的“体制机制”。如果设定了更为平衡和具有可持续性的发展目标,是可以找到对应的互为补充的若干指标,并建立相应的激励机制。改进干部和政府的业绩考核指标,进而深化政府体制改革,合乎逻辑地成为后续改革的重要议程。这里我们对GDP的批评性讨论则出于另一个角度。需要提出的一个问题是,GDP被认为是“最终产品”,在真实的经济社会运行中,这种理解是否正确?从总需求或支出法的角度看,GDP由消费、投资和净出口组成。为了度量一定时期内全社会的新增价值,GDP通常按季、年等时间长度核算。然而,如果我们把视野放宽,就会真正与消费者直接发生关系,被“消费”的,只是GDP的部分产品;另一部分产品,如机器设备、厂房等,则重新返回了生产过程。所以,统计时间内的最终产品与“自然过程”中的最终产品是有区别的。另一个问题是,构成投资项下的产品都是相同的属性和用途吗?显然,列在投资项下的住宅、基础设施等与机器设备显著不同。住宅被列为投资的主要理由,是住宅具有资本属性,可以通过出租、售卖等行为获取资本收益。但住宅的首要或基本属性,是满足人们居住需要的耐用消费品,与、冰箱等耐用消费品并无实质性不同。一个人买房作为投资,最终必须以他人居住为条件,否则他的投资收益将无从实现。也就是说,住宅的投资属性是以消费品属性为基础或前提的。另一方面,随着深化,大量的消费品被赋予某种金融属性,例如,汽、冰箱可以分期信贷付款方式购买,这些消费品被纳入了金融产品获益的流程,也有了投资收益的特性。就住宅而言,实际上大多数是被持有者用来自住的,并没有作为投资品。基础设施的属性也存在类似困惑。公园、剧院、图书馆、城市广场、高速公路等,与居民生活质量提高、消费结构升级,特别是服务性消费增长紧密相关。它们通常以公共产品的形态出现,提供了特定的消费功能。生活在繁华都市的居民,可以在公园游览,在广场上跳舞,在大剧院欣赏歌剧,通过高速公路出行或。如果不具备这类基础设施,居民的消费水准必然下降。城乡居民消费水平差距,很大程度上与是否拥有这类基础设施有关。固然,能源、交通、通信、水利等基础设施部分直接服务于生产过程,但随着发展水平提高、第三产业比重增大,其中直接服务于居民消费过程的非生产性部分的比重呈上升态势。在实际情景中,基础设施的生产性和非生产性功能经常混合在一起,如一条公路既有货运,也有客运,将其清晰地区分开来在技术上往往是有难度的。把住宅、基础设施列为投资,与其固有的消费属性形成矛盾,也与人们的日常经验相悖。更要紧的是,当人们将其视为与消费距离很远甚至无关时,容易引起对国民经济全局结构和运行态势不准确乃至错误的判断。对此我们后面还要做深入分析。二、终端产品(GFP)定义:不再直接进入下一个生产过程作为对上述缺陷的纠正,我们提出“终端产品(gross final products,缩写GFP)”的概念,其定义是:GDP中不再直接进入下一个生产过程的产品。按照这一定义,消费和投资中的住宅、基础设施(大体相当与以往“非生产性投资”所涵盖的范围)可计入GFP,投资中的机器设备、厂房等,相当于以往“生产性投资”涵盖的范围,将分离出去。这样GDP=GFP+PI+NEX 或GFP=GDP- PI- NEX式中,GFP为终端产品,PI为生产性投资,NEX为净出口显然,GFP体现了生产活动的目的,在全部经济生活中具有源头性质。在现行统计体系中,PI也被划为“最终产品”,但其仍会进入下一个生产过程,本质上属于中间投入品,将在以后的生产过程中逐步被“折旧”到新产品中。现行统计体系中的“最终产品”,是为了计量一定时期内社会新创造的价值,并不意味着全部进入最终用途,二者之间存在着重要差异。从这个意义上说,我们所定义的GFP 才是“自然流程”中的最终产品。其次,与消费者具有“亲近性”,其构成直接反应了消费结构及其升级进程。从统计角度看,GFP包括居民消费、政府消费和非生产性投资,其中居民消费包括食品、衣着、家庭设备用品和服务、医疗保健、交通和通信、文化教育娱乐及服务、住房服务、金融媒介服务及保险服务、集体福利服务和其他商品和服务;政府消费包括安全和防务、法律和秩序维护、公共卫生、环境保护、研究与开发、教育、文化、体育和娱乐、卫生保健、社会保险和福利等。非生产性投资中包括住宅、非企业用其它建筑、非生产性基础设施等。GFP与净出口NEX的关系也颇有趣味。如果存在着一个正的NEX,它将显示为,在未来某个时候进口产品,并体现于那时的GFP中;如果是负的NEX,或者说存在净进口,其分配在GFP上的部分将不被减去,只是在与GDP比较时,减去净进口分配在PI和出口产品上的部分。在这里,GFP除了当期新增价值外,还“借用”了部分外部价值。例如,在某个时候,使用结余外汇或借用外债,进口了价值超过当期出口的国外消费品。此时,GFP的价值就超过了GDP核算中消费和非生产性投资的价值。三、从GFP出发理解社会产生过程在整个国民经济流程中,GFP是出发点和最初的驱动力。GFP各个组成部分的变动,将会带动长短不一的投入产出链条的变动。想像一下纵横交错的投入产出架构,每一类产品的直接消耗和完全消耗都最终追溯到某一种终端产品。反而观之,正是GFP驱动庞大的投入产出网络,演绎出了日趋复杂的经济社会发展结构。GFP的组成部分,由于产品本身属性、复杂程度和生产专业化分工程度的不同,所带动的投入产出链条长度和附加价值度也呈现明显差异。服装生产带动了织布、纺纱以至的生产;如果使用中高端纺织机械设备,其精度堪比汽车或飞机部件,不难想象其背后的供应链如何复杂;如果使用石化产品作为纺织原料,其生产流程将会追索到遥远的油田。住宅和基础设施建设需要大量、水泥和其他建材,从而带动了规模巨大的重化工业的兴起。手机的普及和不断升级,则刺激一个全球网络的快速扩张和持续创新。随着技术进步和市场推动的专业化分工深化,GFP驱动的投入产出体系正以前所未有的广度和深度扩展。GFP的变动形成了初始的需求信号。在生产能力既定的情况下,需求变动首先引起存货变动,这是由于存货调整的易变性和低成本。一旦人们预期改变,很快就反映到存货的增加和减少上。随后可能是价格的变动。这一点往往与人们的推理不同。价格被认为是易变的,事实上,市场交易者对价格变动持谨慎态度,价格多少有一些“粘性”。当然,不同产品价格“粘性”是有区别的。存货和价格变动都会引起产能利用率的调整,生产者依据需求变动增加或减少产量。而当人们实际感受或预期到已有产能即便充分利用也不能满足未来需求时,投资活动就开始了。投资是面临更多不确定的活动,因为投资者只能预测未来的需求,而这方面的信息以及对信息的判断能力是稀缺的。同时,单个投资者也难以预计社会上还有多少其他投资者进行着相同的投资活动,这些原因构成了投资活动的较大波动性。终端产品驱动下的增长过程中,需求、产量、价格、存货、产能利用率、投资等诸多指标如何变动,将会呈现出何种规律性,都有待于深入探讨。把终端产品从现行统计体系的最终产品中分离出来,将有助于理清经济活动中的一些重要关系。例如,进出口贸易的收益最终要体现在终端产品之中。出口是促进经济增长的重要途径,但其本身并不能构成评判尺度。如果进口没有相应增长,或者进出口以损害效率为代价,都会在终端产品中表现出来。又如,生产性投资是现行统计体系中最终产品的组成部分,但生产性投资的价值,还是要通过终端产品体现出来。如果生产性投资与终端产品的需求不匹配,就可能出现终端产品增长效率低下(生产性投资不足)或生产性投资产能过剩(生产性投资过多)等问题。在终端产品驱动的增长体系中,进出口和生产性投资的意义都是工具性的,它们的对经济增长的贡献都要通过终端产品得以解释。这样,我们将会看到GFP的一个非同寻常的属性,即它体现了通常所说的生产目的。通俗地说,GFP体现了经过复杂的经济活动后,“最终留下的那些东西”。这种分析,既适合于一个国家,也适合于一个省、市、县乃至更小的行政区划范围。一个经济体或经济体系,其增长实绩集中表现在终端产品的规模、质量和增长速度上。纵观经济增长史,成功、不大成功或失败的经济体,终端产品都是信息量很大的观察指标。前苏东计划经济体制国家,过高的重工业比例严重挤压了终端产品,使经济经历了一段高速增长后不可避免地陷入停顿乃至崩溃。而落入中等收入陷阱的拉美国家,由于限制出口,无法分享规模收益,进而限制了终端产品的增长速度。那些成功的先行经济体和后发追赶型经济体,无一不表现为终端产品持续且有时相当高速度的增长。中国过去三十多的增长实绩,则提供了另一个前所未有的成功例证。四、几个重要的结构性关系在GFP驱动的经济增长中,有若干值得关注的结构性关系,对增长过程和结果形成重要影响。第一,本地使用和本地生产。本地使用为GFP,本地生产为GFP+EXP-INP。当进出口不平衡时,本地生产将会大于或小于本地使用。这里需要考虑的一个结构关系是EXP/GFP。例如,当出口快速增长而改变了这一比例关系时,将对GFP产生何种影响。出口增长意味着本地生产产品市场范围的扩展,由此将会带来规模经济收益。例如,一家主要内销的企业进入国际市场,销量扩大,单位产品的成本相应下降。不仅如此,在中国改革开放后的相当长时间内,由于国内市场分割、信用不足、物流不便等原因,部分企业更愿意选择外销,以借用发达国家较完善市场体系以降低交易成本。进出口对经济增长的作用往往被误解或低估。在GDP核算中,只有当净出口额为正、且大于上一年度值的时候,才会对当年GDP增长有正的贡献。这个数额并不大,只在某些年份出现。从足够长的一个时期观察,进出口将会趋于平衡。仅仅出于这个角度,进出口的意义将会被低估。考虑进出口差额为零的状态,既可以在不发生对外贸易的情景下出现,也可以在进出口额很大的情景下出现。对比这两种情景,一国的经济增长状态会相同吗?显然,这是闭关锁国与对外开放乃至深度融入全球分工体系之间的霄壤之别。高水平的对外开放,不仅是货物贸易,还有服务贸易,加上资本、技术、知识和信息、人员乃至制度、组织、机制等要素的内外交流,一方面可以使一国分享到更大范围的市场规模经济,另一方面,可以更大范围地配置和组合生产要素,从而形成经济学上的比较或竞争优势。换一个角度看,这是较小范围市场经济与更大范围市场经济之间的区别。较大而封闭的经济体败于较小而借助开放分享全球市场经济体的事例屡见不鲜。由此引出的一个假设性分析是,如果中国大陆31个省级行政区是各自独立的经济体,且没有或未能足够充分的相互开放,其竞争优势将会显著弱于现实中中国作为统一市场所呈现出的竞争优势。EXP/GFP系数可度量一个经济体的开放水平。较高的EXP/GFP意味着更多地从对外开放中受益,当然前提是开放的机制是正常而非扭曲的。对当期经济增长来说,较高的EXP/GFP也意味着出口能够带动更多的投资。出口是影响生产性投资IP的重要变量,这一点在增长分析中容易被忽略。出口变动,增长速度的快慢抑或负的增长,都会被社会各界所关注,但其对国民经济增长影响的作用机制未能得到深入解释。如果说净出口对GDP的增长贡献经常弱到可有可无的程度,出口规模对当期投资的影响则举足轻重。当投资出现重要变动时,往往可从出口中找到原因。出口对国内投资和经济增长的影响,还需要有更深入的分析和理解。EXP+GFP则是一个更有实用价值的指标,它表现为即期总需求。从长期看,出口获取外汇收入,再用外汇收入产生进口,进而影响到GFP。但从短期看,EXP与GFP之和构成了即期直接的总需求。从我们定义GFP的角度看,EXP和GFP具有两个相同特性。一是都“不再直接进入下一个生产过程”;二是都对国内经济流程都具有“始动”性质,它们发生变化后,将会带动整个投入产出链条的顺序变化。因此,EXP+GFP指标具有较好的前瞻含义,借助其与社会总产出的内在联系,可望提高经济预测的质量。第二,生产性投资与终端需求。我们把生产性投资IP从传统核算体系投资中分离开来,主要依据是它具有“被动”性,是由GFP所决定的。某种GFP产品生产需要多少IP,在技术和其他生产条件不变的情况下,其比例关系是稳定的。在投入产出体系中,这种比例关系具体表现为直接消耗系数和完全消耗系数。IP/GFP是经济体系中最为重要的结构性关系之一,含有多方面的意义。首先,较高的IP/GFP值反映了较高的技术进步程度。人类技术和生产方式的进步,集中体现于生产工具的改进,具体表现为生产性投资的增长。技术进步很大程度上“物化”于生产性投资品,如机器设备、工艺流程等之中。技术含量高往往意味着更大数量的投资和更长的产业链。但产业链的分布既与技术含量有关,也与专业化分工程度有关。专业化分工部分地出现在企业内部,部分地出现在企业之间,这构成了企业和市场边界划分的核心问题。易于观察到的现象是,同一产业,技术含量高,生产性投资量大;市场化程度高,则投入产出链条可能更长。而在不同之间,如果“天然”的技术含量不同,例如开采与手机制造,则产业链更会有明显差异。产业链的延长导致了“自我循环、自我强化”的倾向,这在重化工业发展中尤其突出。建高速公路需要,现有产能不足需要新建钢厂,而新建钢厂本身也需要钢材,从而加大了对钢材的总需求。宏观分析中的“加速原理”就是以此为基础的。一旦“加速原理”开始发挥作用,生产性投资就可能进入膨胀轨道。当产业链加长、分工环节增多后,不确定性相应增加。上一个环节的生产者容易看到直接相关的下一环节的变动,后面更多环节的变动则难以把握。另一方面,当生产者“预期”,特别是“预期”中的“动物精神”加入后,原有的不确定性将会被放大。某些环节的生产性投资将会出现与“始动”的GFP严重背离的情景。于是,我们将会看到生产性投资非同寻常的特点。首先,它是具有突出的革命性,包含了技术进步、生产力变革,是经济增长中最具能动性的因素之一。同时,它也有着较强的不确定性,增长中大的起落经常是由生产性投资波动所致。生产性投资的这些特性给经济增长进程打下了深刻印记。一国的高增长,通常伴随着高生产性投资,而投资的驱动作用,相当大程度源于与技术相关的高生产率。而经济增长中的重大起伏,不论是异军突起的高增长,还是增长衰落乃至危机,都不能不从生产性投资的变动中寻找解释。然而,不论生产性投资如何起伏,它终究是被决定的。GFP依然是确定生产性投资为何增长、是否适合的关键变量。第三,终端产品中的公共产品和私人产品。GFP产品可以排出一个渐次加长的序列。若以产品属性和提供者的身份划分,可分为私人产品和公共产品。在经济发展较低水平时,私人产品占有较大份额,包括衣食住行等,主要用于满足较低层次的需求。随着经济发展和收入水平的提高,公共产品的份额上升。公共产品包括纯粹的公共产品,如国防、法律制度等,大量的则是准公共产品,如公园、剧院、城市广场等。有些以“硬件”形式出现,如高速公路、城市上下水供应系统,有些则采取“软件”形式,如社会保障体系等。私人产品与公共产品的结构关系异常复杂,几乎等价于市场与政府的关系。公共产品与私人产品的相关性具有多种形态。一种形态是政府直接将公共产品提供给消费者,如政府修建城市广场、公园供市民使用。另一种形态是公共产品为私人产品的生产提供便利或互补性,例如,政府修建一条铁路,周边地区的企业运输条件得以改善,从而获得更快发展。当然,企业规模扩大、运量增加,也将有利于铁路运营。又如,政府实施反不正当竞争法规,使市场竞争有序、活力增强,将有助于增加私人产品的生产。私人产品与公共产品的结构关系“适宜度”的显示,是一个重要而未决的问题。如果价格能够正常发挥作用,公共产品的供给状况可以得到正确显示。但现实中这种情况非常有限,以至于我们要找到一个完全由市场决定价格的公共产品都很困难。一般情况下,公共产品的价格是由政府制定的,在反映供求状况上存在偏离或滞后。例如,公交车辆的供给不足与票价偏低并存,只是在政府难以长期提供补贴后才提高票价。而对大量“软件”类公共产品,如公交秩序法规,则无法直接借助价格表达供给状况。在这种情景下,排队、拥挤、不满等反映“短缺”状况的指标便有了显示意义,这些指标最初是匈牙利经济学家科尔奈在描述计划经济时所采用的。公交站台上的长长的队伍,公园内人满为患,人们为“就医难”、“上学难”而疲惫不堪,如此等等,都表明了相关公共产品的不足。当然,公共产品也会出现过剩,比如,有些地方的高速公路建成后上路运行的车辆寥寥,即使当地经济获得长足发展后情况也无大的改变,这样,高速公路上运行车辆数量就成为供给过剩的显示指标。公共产品的供给状况直接反映了作为其提供者政府的能力状况。供给充裕似乎表明了“有为政府”或“强政府”的存在,但实际情况并非如此简单。公共产品可以行政性垄断的方式提供,也可以向市场购买服务的方式提供,成本大不相同。某些公共产品被作为单纯政绩追求时,就可能过度生产。在类似的情景中,公共产品的生产将会导致对私人产品生产不合理的“挤出效应”。而在名义或实际上不尊重市场力量的经济中,被列在公共产品名单内是诸多物品,如机器设备、飞机大炮,都可能被大量生产,以服务于另外一些特定目标。回到我们所关注的公共产品与私人产品的关系上,相互间的合意关系,应成为进一步探讨的重要议题。理想的情景似乎是,用同样多的公共产品,能够生产出尽可能多的私人产品,这样就要求公共产品的提供能够保持足够高的效率。在这里,私人产品成为公共产品的函数。私人产品主要由市场提供,而公共产品依赖于政府。世界上可以有基本不存在市场的政府,如高度集权的中央计划经济体制;但不存在不依赖政府的市场,即便在所谓完全竞争的市场经济中,也会有一个“守夜人”政府。当说到市场出问题的时候,实际上政府出了问题。如何正确判别政府作用,我们似乎还缺少合乎逻辑和现实的有效分析评估工具。五、对解释经济增长的含义本文讨论的GFP分析框架,按照现代经济的“自然”流程,突出终端产品的“始动”性及其与其他部分的相互关联。不仅如此,这一框架也为解释经济增长动力提供新的视角和工具。在前述三组结构性关系中,都可以看到经济增长的动力来源。较高的对外开放度、较高的生产性投资比重、适宜的公共产品与私人产品结构,都可以支持增长速度的提升。这几个条件以及其他相关条件的同时满足,很可能为可持续的高速增长提供有效解释。同时我们也可以看到,这几个条件也是相互依赖的。较高的对外出口比重,将带动较多的生产性投资;而GFP中的房地产、基础设施建设投资等,更是带动生产性投资的主要力量。进一步展开来看,工业革命以来之所以能有以往难以比拟的增长速度,关键是产生或引入新技术,以及与之相适应的新组织、新市场、新制度等,即熊彼特式的创新,大幅度且持续地提高了全要素生产率。按照广为沿用的索洛模型,经济增长是由劳动力、资本两种要素及其生产率共同决定的。这种方法的优点,是以简洁的形式概括了复杂的增长动力,但相应的问题是,在特定的国家或增长阶段,难以明确究竟是哪些因素直接影响着增长动力的变化。如果我们能够形成一种流程式的经济增长分析架构,找到并清晰界定那些直接影响要素投入和要素生产率提高的关键变量,那么,就可能对特定国家或增长阶段增长动力变化给出有理论和政策含义的解释。具体来说,驱动经济增长的变量,除了前述的三组结构性关系外,还有劳动年龄人口增长速度、人口抚养比、农业人口向非农产业的转移、收入分配差距、技术提升能力,更重要的是拓展技术前沿的原始创新或源头创新。这些变量协同配合,推动了要素增长及其生产率的提升。例如,对后发追赶型经济体而言,新技术的引入首先依赖于对外开放,通过开放使用新技术而形成现代部门;农业人口向现代部门的转移,拓展了新技术的使用范围;生产性投资特别是机器设备本身就是可编码技术的结晶,这类投资的增长意味着技术含量的提升;进出口产品中技术含量增多,构成技术进步的重要来源和激励因素;而进入较高发展阶段后,技术能力的提升特别是原始创新比例增加,则是一个经济体进入创新驱动状态的标志。然而,现实中要满足这些变量协同作用的条件并非易事,何况不同环境、不同阶段这些变量将会出现调整。这或许正是进入工业化进程者甚众,跨越中等收入阶段、进入高收入社会者不多的原因所在。有的经济体只能满足个别条件,经济难以爬升到高速轨道;有的经济体一度同时满足了诸多条件,但当变量发生变化无法满足新的条件时,便落入了“中等收入陷阱”。二战以后,在先后进入工业化进程的几十个经济体中,只有13个经济体进入了高收入社会行列。这很可能与它们能够在较长时间内同时满足诸多相关条件有关。即使是这13个经济体,当它们的人均收入水平达到1.1万国际元(购买力平价指标)时,也出现由高速增长到中速增长的转换,而这种转换也与保持高增长的一组相关条件的变化有关。在所有这些增长条件改变的背后,都会观察到制度、机制、政策乃至社会意识形态的变迁,这些议题都有待于以后作深入探讨。(作者系中国改革发展研究基金会副理事长、国务院发展研究中心原副主任)
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中国地理信息系统协会GIS理论与方法专业委员会2007年学术研讨会暨第2届地理元胞自动机和应用研讨会论文集空间自相关在区域经济统计分析中的应用宋洁华1、2李建松2 (1海南师范大学资源环境与旅游系,海口市龙昆南路99号,571158) (2武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079) 摘要:利用空间自相关分析方法对海南省区域经济的空间分布模式进行了分析研究,结果表明该方法能够很好地检测区域经济之间的空间关联模式。关键词:空间统计分析;空间自相关;区域经济分析;空间关联空间统计分析是近年来兴起的一种空间分析方法,它以新的思维模式观察事物,以新的技术手段探索资源数据,从根本上改变了传统的统计分析观念,改善了统计分析方法与方式uH引。不但可用于分析具有空间坐标变量的空间特征,而且能够应用空间分析模型进行空间过程模拟、空间自相关分析以及空间结构特征等的计算。目前,国外社会和行为科学的研究多借助空间统计分析方法探索社会现象的空间模式和异常分布口1。Gdodchild等将空间统计分析技术在社会科学研究中的应用领域分为7大类:城市研究、商业和社会网络、社会和经济分布的不均衡、环境与气候变迁、健康和疾病、犯罪行为以及社区研究等H1。 1空间自相关所谓空间自相关(spatial autocorrelation)乃是研究空间中,某空间单元与周围单元间,就某种特征值,透过统计方法,进行空间自相关性程度的计算,以分析这些空间单元在空间上分布现象的特性隋1。为了揭示现象之间的空间联系,首先需要定义空间对象的相互邻接关系。通常是以一个n*n维的对称空间权重矩阵职。涞表达区域上//个位置的空间邻近关系。常用的度量标准有两种;一种是邻接标准;另一种则是距离标准。采用邻接标准时,当区域j和区域j相邻接时,其空间权重所伪1,否则为0。采用距离标准时,当位置i和位置j之间的距离在一给定的距离(d)范围内,其空间权重耽伪1,否则为0。同样,衡量空间自相关的指标也有两种,即全局指标和局部指标。全局空间关联指标用于探测某现象在整个研究区域的空间分布模式,分析其是否有聚集特性存在。Moran’S I 是最常用的全局关联指标之一,其计算公式如下: ,: !×薹薹!!二!二三竺二兰㈤∑∑叨f ∑∞一i)2 180 中国地理信息系统协会GIS理论与方法专业委员会2007年学术研讨会暨第2届地理元胞自动机和应用研讨会论文集 Moran’S I的值域为[一1,1],计算结果可采用随机分布或近似正态分布进行验证口1。在给定显著性水平时,若Moran’S I为正则表示正相关,即属性值高的区域与属性高的区域聚集在一起,属性值低的区域与属性值低的区域聚集在一起。值越趋近于l总体空间差异越小。反之,若Moran’S I为负值,则表示负相关。值越趋近于一1总体空间差异越大。当Moran’S I接近于一1/(n-1)时,观测值之间才相互独立,即属性的分布呈无规律的随机分布状态。全域型指标能够判断出现象在空间上的整体分布情况,但难以探测出聚集的位置所在及区域相关的程度m1。而局部空间关联指数(Local Indices’of Spatial Association,LISA) 弥补了这一局限,可以揭示空间参考单元与其邻近的空间单元属性特征值之间的相似性或相关性,识别空间集聚(Spatial clusters)和空间孤立(Spatial outliers)川,探测空间异质等。用于评价局部相关性的最常用指标主要是Local Moran’S I,其计算公式如下: (鼍-x)y%(xj-x) ∑(鼍-x)2 (2) 2研究区域与数据来源研究的范围为海南省18个行政单元(主要包括海口、三亚2个地级市,五指山、琼海、儋州、文昌四个县级市和万宁、屯昌、定安、澄迈、临高五个县,保亭、琼中、白沙、陵水、昌江、乐东、东方7个民族自治县,不包括西、中、南沙群岛办事处。)。研究的原始数据来源于海南省2003年行政单元数据层(图形数据,以县市为单位)以及1988年和2003年海南省统计年鉴提供的经济统计数据(属性数据,以县市为统计单元)。 3全局空间自相关统计分析运用公式(1)对1988年和2003年海南省GDP的全局指标进行计算可得,1988年海南省的GDP的全局Moran’s l指数为-0.010,2003年的全局Moran’s I指数计算值为0.008,趋近于零。这说明海南省GDP在空间上的相关性不明显。然而,从海南省各市县GDP比值如图l, 可以看出海口市的GDP比值在全省GDP中呈现“鹤立鸡群”的态势,如果排除海口市这一突出点重新计算全局指标,可得1988年和2003年的区域GDP的全局Moran’s I指数分别为 0.060和0.230,其标准z值则分别为1.450和3.910,有了显著的提高,说明海口市这一离群点对于全局指数的计算结果具有较大的影响,同时也说明海南省各区域经济水平的空间分布并非表现出完全的随机性,而是表现出相似值之间的空问集聚,其空间联系的特征是:较高经济水平的区域相对地趋于和较高经济水平的区域相邻, 或者较低经济水平的区域相对地趋于和较低经济水平的区域相邻。且随着时问的推移, 这种趋势还在不断加强。 181 +”珲佑能徽;潞潇淼麓嚣∥”惟-≮:,。二=乏蕊j:’~ 。。-.、,i.,●|三剐I海南省并市县(;IIF仳航争局中间自丰[I关指数是一种总体统计指标.概}舌了在一个总的空问楼式中空问依赖的程度.仅说明所有区域与用边地区之问空间差异的甲均裎度。而局郝中间自相关指数则描述了个空问单元‘J其邻域的柑似程度,表4晦个局部服从全局总趋井的程度(包括方向和毋级),并描di申侧芹质,说明守M依赖是如何瞄位置而变化的”J。祚区域总体审问差异缩小的情况下,局部空问差异宵可能打太。嘲此,为r全面反映K域经济空间差并的变化趋势. 还需采用局部相关指标进行分析。这里选用№】Moran‘s I指数来分析海南省区域经济的空蜘关联模式,同时将窄问关联模式分为四种,正的审问芙联包括两种类型属性值高下均值的空间单元被属性值高于均值的邻域所包围(“高一高”关联)和属性值低于均值的审问单无被属性值低十均恤的邻域所包围(“低—低”关联1.负的窄问关联也有两种类型属性值高于均值的空间单元被属十£值低于均值的邻域所包围(“高—低”关联),或者届忡值低于均值的空问单元艘属性值高于均值的邻域所包围(“低一高”关嘞。这四种类酗类型分别与Moran敞点图中的四个象限对应。落入右上象限H--H或左F象限L-L的观察值分剐表示某地成其Jl钉邻地K的经济皆有较高(低)程度的集集效益,斟而帽邻地区经济的发展逐步趋向一致。证f肃F象%q(H--L)和矗J象限(L—H)的观察位分别表明经济发胜较快(慢)的地区,其埔边地噬豹鲐济发展却较慢(快).因而相邻地区的经济艇腱存在币同程度的差并”’。 4局部空间自相关统计分析图2、图3分别为海南省1988年fll2003年M域GDP在空问P的局部关联计算结果,儿对应的Moranj拉点蚓如阿4、煳5。由图可见,1988年1
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