宏观经济调控：区域经济区划框架解析

从本章开始，将对前两章两个隐含性假设前提进行逐步展开，即经济区个数已定和经济区域之间关系已经稳定。本章将重点放开前者，主要研究经济区个数确定及其在我国的区划框架问题。虽然在上两章中，我们假定一国存在Nt区域，但对于此数值如何被确定，特别是从宏观调控角度，则没有给出，更没有谈到其在我国未来时期的具体体现。如果不解决此种问题，那么后文区域整合机制的构建及其应用就无法处理，因此妥善应对就显得尤为必要。对此，笔者在本章将予以说明。

当一国宏观调控体系实行三级调控，即中央—经济区—各省、市（包括直辖市）时，经济区个数越多，中央调控成本就越大，而各经济区的内部调控成本也就越小，反之则亦然。因为全国各省、市的数目是相对稳定的，直到中央调控边际总收益等于总经济区内部调控边际总成本时，一国宏观调控体系才会达到均衡，最优经济区个数和各区域内部最优平均调控单元个数才会得以确定。具体模型和实证分析如下：

1．前提假设

（1）中央与经济区之间和经济区与自身各单元之间只存在调控成本。

（2）经济区之间和各经济区内部各单元之间相互独立。

（3）经济区之间和各经济区内部各单元之间不存在协调成本。

2．调控成本的概念与内涵

中央对各经济区和各经济区对自身单元的调控成本就是指为建立、实施和维护自身有效调控体系所支付的代价，主要包括：调控体制方面的成本、调控机制方面的成本和调控手段（如政策）方面的成本。如在调控政策成本方面，它主要包括：

（1）政策研究费用与政策执行费用。这些宏观政策调控的直接费用主要由相应宏观调控部门的规模与运作效率决定。

（2）政策决策失误造成资源利用与配置效率损失。这类调控的间接费用与各级调控当局对宏观经济形势的判断，对政策时滞的认识以及对调控时机和力度的把握有关。

（3）政策调节替代市场机制调节资源配置可能造成的配置效率损失。这类调控费用取决于国家干预与市场调节的分工协作关系。市场调节经济运行并不是万能的，需要有国家对经济干预弥补市场失灵，但国家干预有着它最适宜发挥作用的范围和限度，一旦超越这些客观界限，就会扰乱市场机制对资源配置的作用，造成资源利用与配置效率损失。

（4）经济政策实施造成的体制改革成本的增加。这类费用同经济政策与经济体制改革方向的背离紧密相关。鉴于上述三类调控成本很难精确测定，一般以处理过的相应各级财政支出额表示。

3．变量说明

（1）t时期一国全部地域单元个数为nt个。

（2）t时期一国经济区个数为Nt个。

（3）t时期每个经济区所属的地域平均单元个数为kt个。

（4）t时期中央调控全部地域单元的调控总成本为c1t。

（5）t时期每个经济区对自身单个地域单元的调控成本为c2t。

（6）c1t与c2t存在变系数线性关系。

4．模型推导

（1）模型1。

①中央调控全部经济区的总成本

②每个经济区的自身调控总成本

从公式（6．1．1），可以求出中央调控全部经济区的边际总收益MRzt：

从公式（6．1．2），可以求出全部经济区的自身调控边际总成本MCdt：

当MRzt＝MCdt，即，时，经济区个数Nt和每个经济区所属地域平均单元个数kt分别为：

（2）模型2。

由变量说明6，再考虑伴随经济发展的无限推进，c1t与c2t之间的系数会逐渐增大，并最终呈现常系数线性关系，故可令模型为：

其中：a、b、t和μt分别表示c1t为零时的每个经济区对自身单个地域单元的调控成本、基期时c1t变动1个单位c2t变动的倍数、年份和白噪声。

5．实证分析

从历年《中国财政统计年鉴》（1993～2002[1]）中，剔除若干中央财政和全国30个省、市（包括直辖市）的地方财政支出账户栏目[2]后，以剔除后的中央财政支出代表中央调控全部地域单元的总成本c1t，以剔除后的经各省国内生产总值与全国同期国内生产总值相比为权数的各省财政支出的加权平均代表每个经济区对自身单个地域单元的调控成本c2t，用各省和全国同期固定资产投资价格指数化为可比价格（以1992年＝100），经数据处理后得到：

从而我们可以得到未来我国经济区最优个数应为6个，每个经济区所属的地域平均单元个数应为5个或6个。

从宏观调控角度看，应选择哪些包含大量信息的变量去作为划分未来经济区的依据呢？这要对凯恩斯宏观调控模型进行修正并予以实证分析。鉴于凯恩斯宏观调控模型起源于西方发达国家的市场经济，其依托的条件与我国有所不同，如前者经济系统是相对稳定的，而后者则不然，在借用时，就不可避免要对其进行某种修正。具体如下：

1．前提假设

（1）经济区内每个行政单元都是由三部门组成，即居民、厂商和政府。

（2）经济区内每个行政单元经济系统都处在变动之中且日渐稳定。

（3）经济区内每个行政单元都符合修正后的凯恩斯宏观调控模型。

2．模型构建

由于凯恩斯宏观调控模型所依据的经济系统相对稳定的前提在我国是不存在的，因此把其各种函数的系数（如即期边际消费倾向）看作常数的假设就失去了依据，再考虑到下面几点因素：①影响各地区经济主体行为的因素是有所不同的，且有许多不可观测或难以度量（如消费观念的变化），所以无法将其作为解释变量直接引入模型。②如果在模型中漏掉了重要的解释变量，那么参数就会不稳定。③由于我国的经济体制改革是渐进式的，各经济区改革的进度是不同的，与其居民、厂商、政府和外国有关的众多因素也是随时间的推移而逐渐改变的。④伴随经济的持续发展，经济区内每个单元的经济系统将日渐稳定，从而各种系数逐渐增大直至趋于常数，故采用各种系统变参数模型更为适宜。

（1）消费函数模型。影响居民消费的因素不仅包括其同期可支配收入、制度结构和消费文化等因素，依据杜森贝里的相对收入假说，而且还受到前期或前几期消费的影响，为减少后续实证分析时严重自相关现象的出现，仅取滞后三期消费，再考虑到伴随经济改革的不断推进，制约消费的非收入因素越来越少，经济区内各单元的长期边际消费倾向与短期边际消费倾向将呈渐增且日趋稳定的倍数关系，现采用常数乘以的形式，以使。具体函数形式如下：

其中：

Cit、Ci（t－1）、Ci（t－2）和Ci（t－3）分别代表第i地区第t期、第t－1期、第t－2期和第t－3期居民的人均消费支出；

Xit、i和t分别代表第i地区第t时期的居民人均实际收入、地区个数和年份（下同）；

βi0、βi1、βi2、βi3和βi4分别代表第i地区第t时期居民的自主消费、初期边际消费倾向、滞后一期消费影响系数、滞后二期消费影响系数和滞后三期消费影响系数；

εit代表第i地区第t时期的随机误差项，为白噪声。

（2）投资函数模型。在现实中，影响厂商投资的因素除了名义利率、同期通货膨胀率、投资观念和制度结构等因素外，还受到前期或前几期投资的影响。为减少后续实证分析时严重自相关现象的出现，仅取滞后三期投资。依据中国的利率现实，在市场名义利率和官方名义利率之外会存在一个潜在名义利率，以分配厂商投资资金于自有资金和外来资金之间，大致是官方名义利率的倍数。另外，考虑到伴随我国经济改革的不断推进，经济区内各单元经济系统将渐趋稳定，制约投资的非利率因素越来越少，长期边际投资倾向与短期边际投资倾向呈渐增且日趋稳定的倍数关系，现采用常数乘以的形式，以使。具体函数形式如下：

其中：

Iit、Ii（t－1）、Ii（t－2）和Ii（t－3）分别代表第i地区第t期、第t－1期、第t－2期和第t－3期的投资；

iit和pit分别代表第i地区第t期的官方名义利率和通货膨胀率；

αi0、αi1、αi2、αi3、αi4和αi5分别代表第i地区第t期的所有厂商自主投资、初期边际投资倾向、潜在名义利率与官方名义利率之间的倍数、滞后一期投资系数、滞后二期投资系数和滞后三期投资系数；

vit代表第i地区第t期所有厂商投资的随机误差项，为白噪声。

（3）进口函数模型[3]。影响进口的因素，除了国民收入、地缘因素、文化因素和制度结构等因素外，还受到前期或前几期进口的影响，为减少后续实证分析时严重自相关现象的出现，仅取滞后三期进口。另外，考虑到伴随我国经济改革的不断推进，经济区内各单元经济系统将渐趋稳定，制约进口的非收入因素将越来越少，长期边际进口倾向与短期边际进口倾向呈渐增且日趋稳定的倍数关系，现采用常数乘以的形式，以使。具体函数形式如下：

其中：

Mit、Mi（t－1）、Mi（t－2）、Mi（t－3）和Yit分别表示第i地区第t期、第t－1期、第t－2期、第t－3期的进口和第t期的国民收入；

γi0、γi1、γi2、γi3和γi4分别表示第i地区第t期的所有厂商自主进口、初期边际进口倾向、滞后一期进口系数、滞后二期进口系数和滞后三期进口系数；

ωit代表第i地区第t期进口随机误差项，为白噪声。

（4）生产函数模型。虽然诸多文献认为我国各省市生产函数符合“柯布—道格拉斯”生产函数模型，但是基于若采用此函数模型，则可能出现函数形式存在误设定，再考虑到经济系统变动因素，为便于后续实证分析比较起见，特选择修正后的超越生产函数（Transcendental Production Function）。具体函数形式如下：

其中：(www.xing528.com)

Yit、Kit和Lit分别代表第i地区第t期的产出、资本投入和劳力投入；

θ0、θ1、θ2、θ3、θ4和θ5分别表示时间无限长时的技术进步系数、与时间有关的短期技术效率系数、劳力投入的产出弹性、资本投入的产出弹性、劳力投入变动一个单位时的产出弹性和资本投入变动一个单位时的产出弹性；

πit代表第i地区第t期的产出随机误差项，为白噪声。

3．实证分析

依据上述模型，基于数据起点不一对划分标准的影响、数据获取的难易程度和统计口径及解释能力等因素的考虑，对来源于历年《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》和《新中国五十年统计年鉴汇编》的全国30个省、市、区有关原始数据进行了特定处理，待用数据类型为[4]：城镇居民年人均可支配收入、城市居民年人均生活费支出和城市居民消费价格指数（以1985＝100）；个体经济投资（亿元）、商品零售价格指数（以1985＝100）、以商品零售价格指数计算的通货膨胀率和金融机构一年期贷款利率；国内生产总值（亿元）、进口额（亿美元）、美元年平均汇率和商品零售价格指数（以1980＝100）；国内生产总值（亿元）、全社会固定资产投资总额（亿元）、从业人员（百万人）和商品零售价格指数（以1985＝100）。虽然实证过程中个别省、市、区不可避免存在某种t和D．W．统计检验问题，但为实现划分标准统一只得不予考虑，再顾及下文经济区的划分，现仅将部分实证结果列在表6－1。

表6－1　全国各省、市、区四种系数及其均方差表

续表

续表

注：＊代表在显著性水平20%条件下t值通过；＊＊仅表示福建长期边际进口倾向及其方差都非常小；＊＊＊表示西藏长期边际进口倾向呈现负号是因其特殊经济条件所致。②　此列数据中之所以出现正号现象，是名义利率对个体经济投资反应存在时滞差异所致。

1．确定经济区核心调控省市的标准

（1）经济区核心调控省市要单一。

（2）经济区核心调控省市分布要体现区域均衡。

（3）经济区核心调控省市要体现经济影响力和未来技术变革趋势。

2．经济区核心调控省市的确定

从上述标准（3），我们知道，在劳动力、资本和技术三种要素之间，随着经济发展的不断推进，技术生产要素的作用日渐突出，技术进步系数越大的地方，一般经济越发达，经济实力和经济影响力也就越大，边际进口倾向和边际消费倾向也相对较大（或最大），它也就越可能是经济区的核心调控省市。再由标准（1）和标准（2），笔者认为，我国最优6个经济区核心调控省市的分布应分别处在东北区、华北区、西北区、华东区、中南区和西南区。尽管广东和上海技术进步系数都很大，广东比上海还大，但考虑上海与周边省市技术进步系数之间差距相对较小，技术进步存在明显溢出效应，由此感到广东是一例外，选广东作华东经济区的核心调控省有所不妥。根据表5－1中第6列和第8列数据，可知我国最优6个经济区核心调控省市应分别为：辽宁、北京、陕西、上海、湖北和云南。

3．特征值加权最优权重的确定

虽然反映各省市经济特征的上述四组数据已经得出，但因受其自身区域各种因素的影响，它们的权重是有所不同的。考虑到伴随经济的持续发展，各省市经济系统都将日渐稳定，离散程度也将变得越来越小，这就为各自权重的求出提供了一条思路，从而可将其化为一组数据以利于比较。具体模型如下：

（1）模型设定。

目标函数：

约束条件：

式中：

x1i、x2i、x3i和x4i分别代表第i个省市的长期边际消费倾向、长期边际投资倾向、长期边际进口倾向和长期技术进步系数；

a1i、a2i、a3i和a4i分别代表第i个省市的长期边际消费倾向、长期边际投资倾向、长期边际进口倾向和长期技术进步系数在此四个特征值中占有的权重；

分别代表第i个省市的长期边际消费倾向、长期边际投资倾向、长期边际进口倾向和长期技术进步系数的均值；

分别代表第i个省市的长期边际消费倾向、长期边际投资倾向、长期边际进口倾向和长期技术进步系数的方差；

mi、μi和分别代表对第i个省市四个特征值加权后的常数、扰动项及其方差。

（2）模型推导。

将公式（6．3．3）代入公式（6．3．4），得到：

由公式（6．3．1）对公式（6．3．5）进行求导，即得：

联立公式（6．3．8）、公式（6．3．9）和公式（6．3．10），得到：

（3）加权后的合成特征值及其均方差。

将公式（6．3．11）、公式（6．3．12）、公式（6．3．13）和公式（6．3．14）分别代入公式（6．3．2），两边取期望得到：

E（x1i）·a1i＋E（x2i）·a2i＋E（x3i）·a3i＋E（x4i）·a4i＝mi（6．3．15）再将表6－1中数据代入公式（6．3．15），即可得到表6－2。

表6－2　加权后的合成特征值及其均方差

注：＊仅表示福建合成特征值期望及其方差都非常小。

4．经济区的划分

（1）经济区划分的原则依据。

考虑伴随经济发展的无限推进，一般说来，同一经济区内的各省市之间经济内在联系要相对较紧密。这样，彼此遵循地域临近性原则在数学上就要尽可能符合相关系数[5]最大化法则，即区内非核心调控省市与区内核心调控省市之间的相关系数要大于它与区外核心调控省市之间的相关系数，且其协方差不等于零。但由于受到诸多非经济内在联系因素的影响，此法则应用将大打折扣，不过可考虑遵循（简称）经济相关系数位置等同原则，即：①每个省市与包括自身在内的核心调控省市之间的经济相关系数都不等于零。②每个核心调控省市与自身之间的经济相关系数在其与所有核心调控省市之间经济相关系数绝对值序列中都有不同位置。③在同各核心调控省市之间的经济相关系数绝对值序列中与每个核心调控省市同其自身之间所处位置相同的省市将处于同一经济区。

（2）经济区划分的实证依据。

假定存在两个分别代表区内核心调控省市和区内外其他非核心调控省市随机合成特征值的随机向量ξ和η，且都符合正态分布，则它们之间的相关系数可表示为：

要解公式（6．3．16）只需得到E（ξ·η）即可，在已知ξ和η各自特征值期望及特征值均方差却不知其联合分布密度函数的情况下，如果假定存在一个满足要求的联合分布密度函数，实际上等于为它们全部确定了一个标准，由于彼此之间可能不符合其要求，所以通过此种方法求解是不适宜的。不过可将ξ·η中的各自合成特征值分别分解为公式（6．3．2）的形式再相乘并取期望，即

式中：

a1、a2、a3、a4、ξ1、ξ2、ξ3和ξ4分别代表ξ的长期边际消费倾向权数、长期边际投资倾向权数、长期边际进口倾向权数、长期技术进步系数权数、长期边际消费倾向、长期边际投资倾向、长期边际进口倾向和长期技术进步系数；b1、b2、b3、b4、η1、η2、η3和η4分别代表η的长期边际消费倾向权数、长期边际投资倾向权数、长期边际进口倾向权数、长期技术进步系数权数、长期边际消费倾向、长期边际投资倾向、长期边际进口倾向和长期技术进步系数。

公式（6．3．16）则可用。现将表6－1中的各种相关数据代入公式（6．3．17）并将表6－2中的相应数据代入公式（6．3．16），就可近似得出反映它们经济相互关系的相关系数，如表6－3所示。

表6－3　核心调控省、市、区与非核心调控省市之间相关系数表

续表

（3）经济区划分的结果。

经分析，虽然表6－3中的数据如实地反映了未来我国非核心调控省市与各核心调控省市之间的经济内在联系，但如果仅以此为依据划分我国未来六大经济区，将使具有相似区位条件和发展水平的省市分布于不同经济区，如同目前七大经济区方案中的环渤海地区，不利于区域宏观调控的展开。这就不得不借助经济相关系数位置等同原则，于是就可较好地得到我国未来经济区划布局，如表6－4所示。

表6－4　我国未来六大经济区方案

①这里的由高到低排序，规定经济内在联系相关系数绝对值最大为1，最小为6。

本章通过构建未来经济区个数最优确定模型和修正后的凯恩斯宏观调控模型，借助我国已有的统计数据，利用经济区域之间的经济和非经济方面的相关性、经济相关系数位置等同原则和经济区核心调控省市的确定标准，推演出了我国未来经济区划方案，即东北经济区、华北经济区、西北经济区、华东经济区、中南经济区和西南经济区六大经济区。从而，巧妙放开了前两章隐含性假设，即经济区个数已定，也为第八章推导搭建我国区域整合机制框架奠定了重要基础。但是，对于经济区划的内部机理和经济相关系数位置等同原则的成因，则没有深究，留待以后进一步讨论。

[1]因此前直至1978年的相应数据无法得到，故只得用其后的10年数据，1997年设置为直辖市的重庆包含在四川省内。

[2]中央财政支出项目中需扣除的栏目包括国防支出、行政管理费、公检法司支出、武装警察部队支出、外交支出、对外援助支出和国内外债务支出项目；地方财政支出项目中需扣除的栏目包括国防支出、行政管理费、外交外事支出、武装警察部队支出和公检法司支出项目。

[3]不考虑出口函数模型，只因实证分析无法进行。

[4]取城镇居民消费资料是考虑城镇化是我国经济发展的一个趋势，更能体现未来各地区消费状况；取个体经济投资作为测定各地区受利率影响的变量是考虑目前利率还没有市场化，它对其反应会更明显。

[5]伴随经济发展的无限推进，样本容量将日趋增大，即使该类统计量不符合正态分布，也可看作为渐近正态分布。