空间引力模型（精选7篇）
空间引力模型 篇1
区域差异是现在客观存在的经济社会现象,引力公式被用来分析人口、距离分析经济社会中因距离产生差异的原因。引力模型作为重要的工具被引用到经济地理学与区域经济学领域中。湖南成为全国经济发展战略中南北衔接的战略结合省份。70年代以来,湖南经济增长迅速。但是省内不同城市发展仍然存在较大的不平衡性。本文引用引力模型分析湖南省各个地级城市的空间格局差异。
一、研究方法
(一)假设
城市开放性特征由交通运输条件的改善与信息外溢决定。本文研究的假设主要有两个方面:
一是城市系统的封闭性。在湖南省城市间引力计算基础上,湖南省城市空间格局依赖于城市间引力的计算,这样分析思路集中,易获得最终结果。
二是城市间要素为线性双向流动。该假定使城市间关系不为复杂。
(二)模型的选取
本文希望运用改进引力模型公式与断裂点公式来衡量两城市间引力大小。并以此分析两城市引力的方向,两公式如下:
式中,Tij为i城市对j城市的吸引力;dik为i城市到另一城市断裂点;dij为i城市到j城市的距离;Qi为i城市的质量,Qj表示j城市的质量;k、α、β、λ为系数,德尔菲法确定:k=1、α=1、β=1、λ=2。因此,对于两城市问的引力模型,可写成Tij=QiQj/d2ij。
(三)指标设计
1. 城市质量指标。
本文用城市质量指标衡量城市综合实力。根据2013年湖南省统计年鉴可以得到人口数、地区生产总值、社会消费品零售总额、进出口总额四个指标,在此基础上加入各地区教育情况、规模以上工业个数。因此,城市质量指标可表示为:
Q-城市质量,G-地区生产总值,P-中心城市人口,C-中心城市社会消费品零售总额,E-地区教育情况,N为地区规模以上工业个数。
2. 距离指标。
距离指标可以衡量两地区之间空间间隔与便捷程度。两地的实际距离用两城市公路里程与直线距离的几何平均值表示。
d为两地之间的实际距离,H为主要同行公路里程数,L为两地实际地表直线距离。据此算出的两城市间距离。
二、湖南省城市间引力
(一)城市综合质量与综合距离
下表为根据上述引力模型得出的2012年湖南省各地级城市综合质量。
(二)城市间引力
依据公式(1)计算湖南省城市间引力,并依次排列。城市相互之间的吸引力用d表示,此外引力存在方向的,这要结合城市间的断裂点综合分析。以常德—长沙为例,两市间的吸引力大小为1.53,但两城市之间断裂点位于靠近常德市一侧54.2km处,表明长沙市对常德市的吸引力较强。
(三)城市间的断裂点
为了能够判断城市之间引力的方向,根据公式(2)计算得出湖南省各个地级城市相互间的断裂点值信息。如果一个城市对另一城市的引力值大于1,即达到显著标准。且断裂点值在两个城市间距中点以后,位置靠近另一城市,说明该城市对另一城市吸引力较强,断裂点值与引力值数值越大,就说明该城市对另一城市引力越强。
三、讨论
通过上述各个地级城市的综合质量与城市间引力和断裂点分析,结果表明湖南省各地级城市之间已形成明显的空间格局差异。
(一)显著的区域差异
表1的数据为根据公式(1)计算出来的各个城市的综合质量,能反应城市发展的区域差异。综合质量高低代表经济发展水平高低。长沙作为湖南省的省会城市,是湖南省的经济、政治、文化中心,其综合质量远远高于湖南其它13个城市。环省会城市,株洲市、湘潭市、衡阳市、岳阳市以及常德市综合质量仅次于长沙市,经济发展水平较高。而位于湖南西部的张家界市、怀化市以及湘西自治州综合质量较低,经济发展水平较为落后。
(二)省会长沙的经济中心地位
长沙市综合质量379.1远高于省内其他城市,2012年地区生产总值4033亿元,规模以上工业个数多,并且长沙社会消费品零售总额大,更是集中了各种优质的教育资源,是湖南省经济发展最好的城市。
根据长沙市与其他各地级城市的引力值分析,长沙市与益阳市、湘潭市、株洲市、衡阳市、常德市、岳阳市、娄底市间的引力值较大,长沙市以及成为湖南省最具中心辐射地位的城市。经济中心地位明显。
(三)城市群已经形成
根据引力值可知,长沙市与周边株洲市、湘潭市间的引力值均达到10以上,株洲、湘潭之间的引力也达到了14.75。“长株潭”核心城市群已形成。且岳阳市、常德市、益阳市三市之间作用较强,各城市之间距离相近,并形成环洞庭湖城市群。由于湘西三地区(怀化、湘西与张家界)远离经济中心长沙,其接受中心城市长沙辐射所产生的经济带动作用微弱。
(四)极化效应明显
“长株潭”最为湖南最核心的城市群,能快速地带动湘北地区经济发展。长、株、潭三城市空间距离非常近,生产要素在城市群中能充分自由流动。在“长株潭”城市群中,长沙作为核心中心城市,其与其他各城市之间的断裂点均靠近各城市中心区域,一方面表明其经济中心的辐射作用较明显,另一方面表明“长株潭”核心城市群具有明显的极化效应。
四、结论
本文通过运用引力模型与城市断裂点公式对2012年湖南省14个城市进行分析,得到以下结论:
第一,城市综合质量能衡量一个城市的综合质量即经济发展水平,规模以上工业个数以及中心城市教师人数作为参数引进到综合质量指标的衡量当中更能客观反应一个城市综合质量水平。
第二,构建引力模型,将物理分析两者之间通过距离产生的作用运用到分析城市与城市之间的引力大小,其结果具有科学性,能反应出两城市之间的相互作用。
第三,城市断裂点公式结果,湖南省城市体系较成熟,“长株潭”核心城市群已形成,中心城市长沙对周围城市辐射作用明显。但省内城市发展不均衡,区域协调发展性差,湘西、湘北、湘南各地区发展不均衡。
参考文献
[1]姚士谋,陈振光,朱英明.中国城市群[M].合肥:中国科学技术大学出版社.2006:4-10.
[2]朱道才,陆林.基于引力模型的安徽城市空间格局研究[J].地理科学,2011,31(5):551-556.
空间引力模型 篇2
萍乡市位于湘赣交界处,与沪杭铁路、湘黔铁路、贵昆铁路连成一线,319、320 国道和沪瑞高速贯穿南北东西。截至2010 年,第一、二、三产业比重分别为8.13%、63.31%、28.6%。在2002—2010 年时间段,第一、三产业比重呈逐年下降的趋势,而第二产业比重则逐年上升。与此同时,煤炭资源近乎枯竭,已探明的煤炭储量只能支撑煤炭工业十年的生产,城市转型刻不容缓。随着武汉城市圈、长株潭城市群、中原经济区、太原城市群、皖江城市带、鄱阳湖生态经济区等一批中部区域经济开始崛起,以城市群发展为依托“,增长极”“点—轴”“网络”开发并存的经济发展模式是城市化进程的重要途径,增强城市的集聚化效用形成增长极,强化两点之间的城市联系,以交通干线或经济带的点—轴带动模式,依托城市群辐射作用的网络经济发展模式是中部城市经济发展的重要方法,也是实现资源枯竭型城市转型的重要方向。与此同时2006年《国务院关于促进中部地区崛起的若干意见》中12 条和15条中明确指示“发挥城市群辐射带动作用”和“支持资源型城市转型”的政策意见。国家在“十二五”规划纲要中也明确指出“优化格局促进区域协调发展”战略,江西省《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》第二章“促进区域协调发展”第二节“提升中心城市辐射能力”同时明确指出“萍乡:全面对接长株潭城市群,打造全国资源型城市转型的示范区”。城市与城市、城市群对接需建立在两者之间的经济联系和经济关系基础之上,萍乡市在与长株潭城市群对接时,在江西省内又处在怎样的一个经济角色。在此背景下,作者通过比较分析省内城市和长株潭城市对萍乡市经济影响,综合得出萍乡经济发展方向。
一、文献综述
1880 年,英国人口统计学家雷文茨坦(E.G.Ravenstein)率先将万有引力模型引入到社会经济领域进行人口分析,使得引力模型在与经济领域问题分析研究结合上日益紧密。1929 年莱利(Reliy W.J.)通过引力模型分析得到一个城市的零售市场大小与城市人口规模和两地之间距离的关系,此后,康弗斯(Converse P.D.)提出的断裂点概念在莱利的基础上进一步发展了空间相互作用理论。1942 年GKZipf首次将万有引力定律引入城市空间相互作用分析,极大地提高了城市空间的模型研究方法。1950 法国经济学家(Francois Perroux)提出增长极理论,经J.B.boudeville将其引入到区域经济理论之中,并在经济学家弗里德曼(John.Frishman)、缪尔达尔(Gunnar Myrdal)、赫希曼(A.O.hischman)等的研究上不同程度的丰富和发展了这一理论,使区域增长极理论成为区域开发中的一个重要观点。在这基础之上,波兰经济学家萨伦巴和马利士又提出了著名“点—轴”理论,以地理学家哈格斯特朗(T.Hagerstrand)为代表的空间扩散理论也成为20 世纪50年代研究城市空间经济学的重要成就。90 年代以来,以姚士谋、顾朝林等为代表的国内一批经济学者对长三角城市群的空间理论和分析进行了深入的研究[1],朱英明、苗长虹等也在城市产业聚集模型和计量研究方面取得了丰富成果[2]。本文主要通过引力模型和地缘经济的角度来分析城市与城市或城市群之间的经济联系量和经济联系关系。
二、研究方法
(一)城际空间联系
城市流一定程度上反映了城市之间多向或双向的资金流、物流、技术信息流、人力流动等多种因素的流动方向,它是城市聚集或辐射所产生的作用。它的强度与城市的发达程度成正比,城市发展水平越高,外部效应就强,城市流强度就越大。并且,随着空间距离的增加,城市流强度呈逐渐减弱趋势。在城市流的基础上,城际空间联系综合考虑了两城市之间的城市发展水平和空间距离,在测量区域之间经济影响程度大小方面可操作性强。在指标选取上,选取了制造业、建筑业、交通仓储业、金融房产业、行政业(公共管理和社会组织业)、商贸业(住宿餐饮业;批发零售业;租赁商业服务业)、科教文卫业(科学研究、技术服务和地质勘查业;教育业;文化、体育和娱乐业;卫生、社会保障和社会福利业)七大指标。计算公式如下:
式中:Fa为a城市流强度,Fb为b城市流强度,D2ab为ab之间的空间距离,G为两城市之间的介质系数,为了便于计算取值为1。Rab表示ab两城市之间的城际空间联系。
式中:Ni为i城市的功能效率,Ei为i城市的外部功能。
式中:GDPi为i城市的生产总值,Gi为i城市的从业人员总数。
式中:Eij表示i城市j部门的外向功能,Gij表示i城市j部门从业人员数,Gj表示j部门全国从业人员总数,Gm表示全国从业人员总数。
式中:Lqij为i城市j部门的从业人员区位熵,若Lqij<1,则j部门在i城市的从业人员比重小于全国比重,故不存在着对外服务功能,即Lqij=0;若Lqij≥1 则j部门能够为其他城市提供服务。
式中:Ki表示运输方式的权重,Ci表示运输方式的货币成本,Ti表示运输方式的时间成本(,d为两地之间的距离,s为运输方式的平均速度)。
(二)引力模型
在缺少资金流、技术信息流等数据情况下,修正的引力模型不仅在分析城市间的经济联系以及城市规模的辐射效应有着显著作用,在研究城市空间结构和产业规模方面有着重要的借鉴意义。克鲁格曼指数作为衡量影响城市间经济联系的产业结构因素,弥补了引力模型在测算城市间经济联系关联性上的不足,通过分析区域内产业结构的差异,进而衡量产业分工的专业化程度,借助此来研究城市间产业经济联系大小,Kij越大则产业差异性越大,经济联系强度就越强;反之,Kij越小则产业差异化越低,经济联系度就弱。城市间的经济联系反映的是城市之间相互作用力的大小,但无法反映城市在外部经济联系中所接受经济辐射的强度,为此,通过经济隶属度就能够完整地测度出一个城市在整个对外经济联系中的权重大小,更加直观的分析城市经济联系。计算公式如下:
式中:rij表示经济隶属度,是ij之间的联系强度与i对外联系总和的比重。
式中:Fij为ij两城市之间的经济联系量,S、P、G分别表示城市建成区面积、人口数量、GDP,Kij为克鲁格曼指数。
式中:t表示产业部门,git、gjt分别表示ij城市t产业部门的从业人数,gi、gj分别表示ij城市所有产业部门的从业人数。
(三)欧氏距离
欧氏距离是地缘经济关系的重要测度法,它是一种测量不同区域间经济相似性或差异性的计量方法。各个城市之间的经济联系量、城市流强度虽然能够知道城市之间的具体经济联系,但却不能知道城市之间具体的经济关系。因为经济联系并不能代表他们之间所有的经济关系。根据地缘经济学分析,城市之间可能存在着竞争关系,也可能是互补关系,还可能是无明显关系。所以进一步引入欧氏距离来测量萍乡市与其他城市之间的经济作用关系。地缘关系的类型有两种:竞争关系和互补关系。在经济联系量的基础上分析他们之间的经济作用关系才能真正准确地描述出它们之间的经济相关性。
地区之间的竞争性与互补性表现在资源可流动动性大小上,资金、劳动力、生产资料等一般都是从效率低的地区流向效率高的地区。所以作者选取X、Y、Z、W四个综合性指标。
X=某地区固定资产投资总额/该地区GDP
Y=某地区职工工资总额/该地区GDP
Z=该地区社会消费品零售总额/该地区GDP
W=某地区第一产业总值/ 该地区第二产业总产值
式中:X表示资本使用效率的高低,X越大则表示资金转化率越小,使用效率低下,X越小则表示资金转化率越高,资金使用效率高,资金不足;Y表示的是劳动效率,是劳动力数量与质量的总和指标;Z表示的是社会消费水平指数,Z越大则说明该地区消费水平越高,有更大的对外消费水平,它是消费质量和消费水平的综合指数;W表示资源的流动能力,W越大表示农产品丰富,可以流入到别的地区,需要进口工业产品,W越小则工业产品流出,流进农业产品。
式中:Xi为i地区的X指数,E(Xi)为Xi的平均值,S(Xi)为Xi的标准差,ZXi为Xi的标准化处理指标。ZYi、ZZi、ZWi同理可得。
式中:EDi为欧氏距离,表示i城市与a城市的综合欧氏距离值,ZXi表示i城市标准化的Xi指标,ZXa表示a城市标准化的Xa指标,同理ZYa、ZZa、ZWa。
式中:EDXi、EDYi、EDZi、EDWi分别表示i城市与a城市的X、Y、Z、W四项标准化处理指标的欧氏距离。
得出距离值之后,为了便于比较需要再将其标准化,公式如下:
所有数据标准化计算结果,通过SPSS19.0软件得出。
(四)数据的收集与整理
本研究中的地区从业人员、地区生产总值、年末总人口、城市区建成面积原始数据来源于《中国城市统计年鉴》(2011)[9]、《中国统计年鉴》(2011)[10]全国从业人员、GDP原始数据来源于《第六次全国人口普查主要数据》[11]。
三、模型的检验
(一)城际空间联系
(二)引力模型
定义将rij≥0.1 视为一级联系、rij≥0.05 视为二级联系、0.01≤rij<0.05 视为三级联系,rij<0.01 视为四级联系。
(三)欧氏距离
计算公式中平均值、标准差、以及量化数据由SPSS19.0软件计算得出,相关数据整理(见表4)。
定义在ZEDi<-1.0 为强竞争关系,-1.0≤ZEDi<-0.5 为一般竞争关系,-0.5≤ZEDi<0.5 为竞争互补不明显关系,0.5≤ZEDi<1.0 为一般互补关系,1.0≤ZEDi为强互补关系。得到表5 如下:
四、城市空间结构模型分析
首先从城市流强度来看,萍乡的城市流强度Fi值为12.5、依次长沙为299、南昌172、新余39.5、株洲33.6、湘潭30、岳阳24.5、常德10.8、衡阳6.4、益阳4.9、抚州2.3、鹰潭1.2,其余全部为1 以下(赣州市0.0791、宜春市0.4445、吉安市0.1923、娄底市0.8799)。明显,江西省内城市流强度在总体值和极值上都较长株潭低,城市经济辐射作用较弱。基于城市流分析城际空间联系上,萍乡—长沙Rab为最高的130.8,接下来依次是萍乡—株洲34.6、萍乡—湘潭21.3、萍乡—新余20.3、萍乡—南昌仅有17.3、萍乡—岳阳2.6、萍乡—衡阳1.1,剩余Rab值全部小于1,城市空间经济联系偏弱。从数据中可以得到,南昌市虽然在城市流强度上并不弱,但与萍乡市的空间距离较大,所以辐射效用有限;反观长沙市,不仅城市流强度占绝对优势,而且空间距离也小,所以城际联系就强。在空间距离矩阵上,萍乡—赣州距离高达584,而且江西省内城市空间距离普遍较大,城市分布较为松散,聚集程度低;靠近萍乡的长株潭空间距离较小,城市分布密集,城市聚集程度高,辐射效用大。
引力模型分析中,人口聚集化程度和城市建成区面积两个相对因素在南昌和长沙之间并不存在很大差距(分别为212 万人、242 万人;202 平方公里、272 平方公里),两城市各产业部门之间的专门化生产与萍乡市差异化程度kij(克鲁格曼指数)也基本相同为0.09,GDP总量上南昌(市辖区)1 501亿元,长沙(市辖区)2 628 亿元。其次,长沙周边城市形成了以长沙市为中心,湘潭市和株洲市为辅助,周边城市为网络的发展模式,城市群结构较为完整,聚集效应显著。南昌市以自身为中心,以“点—轴”带动模式为主,周边城市围绕南昌为集聚中心的效用不大,各周边城市之间联系不强。萍乡—长沙的经济联系量Fij185、萍乡—株洲57、萍乡—宜春51、萍乡—湘潭39、萍乡—南昌31、萍乡—新余23……。在经济隶属度上,萍乡对长沙的隶属度40%、对南昌隶属度只有7%。萍乡对以娄底、湘潭、株洲、萍乡、宜春、新余、南昌、鹰潭连接为轴的浙赣线的经济隶属度为44%,总体上萍乡对江西省内经济隶属度27.1%、对长株潭经济隶属度高达66%。
通过欧氏距离,萍乡—湘潭ZEDXi、ZEDYi、ZEDZi、ZEDWi分别为-0.057503、-0.9056、-0.88816、-0.38857,除了wi为一般竞争关系以外全部为强竞争关系,而且ZEDi>-1.0,总体上还是为强竞争关系。省内城市中只有宜春与萍乡经济联系存在互补关系。总体上萍乡与湘潭呈强竞争关系,与南昌、新余呈一般竞争关系,与长沙、株洲呈不明显关系,与宜春、常德、岳阳呈强互补关系。但从资本流动ZEDXi、劳动力流动ZEDYi、消费流动ZEDZi、产品要素流动ZEDWi几方面分析。萍乡与常德、岳阳的资本流动互补性强;与宜春、衡阳的劳动力流动性强;与宜春和长沙的消费流动上有很强的互补性;与宜春、益阳在产品和生产要素流动上互补性强。
结论和建议
综合以上三种分析方法,城市间经济联系不仅关系到城市自身的经济实力,包括产业结构规模、人口集聚程度、城市面积等要素;还关系到城市间的空间距离,这种空间距离具体表现在时间、运输成本、城市之间的交通通达综合指数上;更重要的是城市之间物资的流动、产业结构的互补性上。所以萍乡市的发展应结合内外,在考虑城市间辐射效用的同时,注重城市间的经济互补性,形成以“浙赣线”为重点发展带加强与“长沙、岳阳、常德等几个城市轴点联系”,周边形成以“益阳、吉安、等为外围圆圈的发展区域”,外延辐射以“鹰潭、赣州、衡阳”为临界点的整体发展格局。
摘要：随着城市经济区域化发展日益显著,城市群发展模式已经成为地区经济发展的重要途径。“增长极”城市以及“点—轴”之间形成的城市群“网络”开发模式是中部地区城市发展最为突出的特点,也是城市化发展的热点。借助引力模型,分析比较“萍乡市—湖南省长株潭城市群”和“萍乡市—江西省内部分城市”的经济联系量;在此基础上引入地缘经济学,进一步地研究它们之间经济竞争、合作关系。
中国与东盟贸易引力模型研究 篇3
近十年来东盟各国经济整体呈现出持续、快速发展的趋势, 成为世界上经济最有活力的地区之一。由于地理文化上的优势和经济联系的加强, 中国与东盟贸易程度日益加深, 双方贸易以年均20%以上的速度增长。东盟成为中国的重要贸易伙伴。根据《中国统计年鉴》显示, 2004年中国与东盟的贸易额达1059亿美元, 2005年为1303亿美元, 2006年更是达到1638亿美元。2007年与东盟2025亿美元, 占中国对外进出口额的9.32%。
中国与东盟的整体贸易状况在最近十年有了很大改善, 贸易额占中国进出口的份额由1998年的6.3%上升到2007年的9.32%, 东盟已成为中国的第四大贸易伙伴。另一方面, 中国从东盟进口增长一直超过对其出口增长, 且有逐年加大的趋势。
从别国情况来看, 中国与东盟贸易主要反映在新加坡、马来西亚、菲律宾、泰国和印度尼西亚五国上。比如中国与新加坡和马来西亚的贸易额在2007年时均突破了400亿美元, 分别为471.44和463.86亿美元, 而与菲律宾、泰国、印度尼西亚三国的贸易额也都达240亿美元以上, 从而使东盟主要五国的贸易额达到了1837亿美元, 基本接近中国与中国香港的贸易水平, 超过了中国与韩国的贸易水平。事实上, 在2005年新加坡和马来西亚就已分别是中国的第六和第七大贸易伙伴国了。
总的来看, 与其它贸易伙伴国相比, 中国与东盟的贸易流量呈现以下几个特点:首先是整体流量增长速度较快, 达到了年均20%以上;其次东盟对中国的出口增长率比中国对东盟的增长率要快, 从1993年起中国对东盟由顺差转为逆差, 且差额不断增加。在此期间, 中国与东盟的贸易逆差也由2000年的40亿美元猛升至2006年的182亿美元, 约占双边贸易额的11.3%。最后, 从中国的贸易伙伴国位次上看, 东盟已由2000年第六位提升到2007年的第四位, 上升的趋势很明显。
2 贸易引力模型简介
贸易引力模型作为研究国际贸易流量的定量分析工具, 受到广泛的重视。本文以中国与东盟的双边贸易流量为研究对象, 构建出适合双边特色的贸易引力模型。常见的引力模型变量包括:国民生产总值和距离、人口规模、贸易组织、人均收入、贸易协定、人口总数等。到2004年, 引力模型较为完善地表述为:
式中表示在时间t从i国家出口到国家j的贸易流量, f是函数符号, 表明9个自变量和1个因变量之间存在一定的函数关系分别表明国家i和国家j在时间t的收入值分别是国家i和国家j在时间t的人均收入值分别是国家i和国家j在时间t的人口总数表明国家i和国家j之间的距离表明国家i和国家j在时间t的汇率代表其他促进或阻碍贸易的因素。
将上述较成熟的引力模型应用于中国东盟贸易研究, 需要考虑以下几个方面:首先, 一些学者已经将贸易协定引入到引力方程中来测度贸易流量。中国加入WTO后, 平均进口关税2001年是15.3%, 2002年是12%, 2004年是10.4%, 2005年是9.9%。很显然, 加入WTO后逐步降低关税壁垒的客观要求将会促进中国与东盟的贸易额。其次, 华人通常会促进所在国与中国的贸易往来。比如很多海外华人倾向回国创业投资, 客观上促进了双边贸易。针对东南亚华人和华裔较多的现状, 本文将华人在贸易伙伴国人口中所占的比重作为另一考察变量。显然, 这两个方面是虚拟变量, 需要转化形式。它们的共同特点是政府宏观经济政策难以直接调控。第三, 由于中国和东盟国家大都采用盯住美元货币政策, 因此双边的汇率变动并不大, 因此本文并不考虑汇率变动因素的影响。
综上所述, 我们将中国东盟贸易引力方程表述为如下形式:
其中, α是比例系数。
将 (2) 式取对数, 得到 (3) 式,
(3) 式中是随机误差。
3 数据与估计方法
3.1 数据选取
本文选取36个和中国贸易往来密切的非东盟国家以及10个东盟成员国的面板数据做研究。从1992年到2006年共15年的时期, 预留2007年数据做预测, 构成46×15的矩阵结构共690个观测值 (将东盟看作整体时为37×15=481) 作回归分析。
对于虚拟变量, 主要考查WTO成员国资格和华人比例。如果在考察期当年中国与贸易伙伴国均是WTO成员国, 则赋值1, 反之则为0。海外华人比例的设定基于两种判断标准:一种是华人比例是否超过3%, 另一种是华人数量是否超过100万。只要贸易伙伴国人口中华人达到或超过任意一项标准, 就设为1, 若两种标准均未达到, 则为0。
3.2 模型估计方法
本文分两部分考察中国与东盟的贸易引力。第一部分将东盟分开, 共46个国家或地区, 分别做进出口总额回归和出口额回归, 第二部分将东盟作为一个整体地区, 共37个国家或地区, 分别做进出口总额回归和出口额回归。根据引力模型回归的结果, 分别描述东盟部分和整体的贸易状况, 与现实贸易额作比较, 考察中国与东盟是否存在贸易过度或贸易不足问题。
3.3 模型形式设定
在研究面板数据时, 首先进行协方差检验, 以确定模型的形式。如果模型形式设定不正确, 估计结果很可能与所要模拟的经济现实偏离甚远。
面板数据通常包括混合形式、变截距形式和变系数形式, 这三种模型形式的判断则依赖于构造F统计量:
统计量F2和F1服从特定自由度的F分布。如果F2小于某置信度下的同分布临界值, 则认为模型为混合形式, 反之, 则继续检验。如果F1大于或等于某置信度下的同分布临界值, 则认为模型符合变系数形式, 反之, 则为变截距形式。
4 模型估计结果及分析
对全部46个国家贸易额、出口额和将东盟作为一个整体对37个国家或地区的贸易额、出口额进行模型设定检验, 结果表2所示:
利用1992~2006年中国与46个贸易伙伴国贸易总额的面板数据, 通过计量软件Eviews5.1进行回归, 无法得到统一的回归估计方程;将东盟作为一个整体时模型设定检验通过了系数检验, 因此建立变截距模型。
首先, 利用在1992~2005年中国与37个贸易伙伴国家或地区进出口贸易额的面板数据进行回归。注意到东盟内部的空间距离、WTO成员国身份、华人比例并不一致, 取北京到东盟总部雅加达的距离的对数, WTO变量为1, 华人比例变量为1。考虑到每个国家的贸易结构存在一定程度差别, 可能会存在横截面异方差, 在估计过程中采用横截面加权, 对模型进行广义最小二乘估计, 得到的固定影响变截距模型回归结果
由结果分析, 中国与37个贸易伙伴国家或地区贸易额的固定影响变截距模型的修正拟合度R2=0.99, F=32075.61, 模型整体显著性很高, 各变量除距离外, 其它显著性均超过5%下的临界值, 距离变量仅能通过10%的临界检验。各个系数除中国人均GDP外, 均与理论相符。具体来看, 中国GDP的增加能极大的促进国际贸易增长, 而贸易伙伴国的GDP增加所引致的贸易额并不显著。距离因素仍然是一个影响国际贸易额的重要因素。中国人均GDP需要考虑人口因素在其中的作用。一方面, 人口增加, 国内分工深化, 减少了国际贸易;另一方面, 人口增加会创造需求, 又会增加国际贸易, 正是人口对国际贸易这种双重作用, 使得人均GDP成反向负相关关系。模型显示, 华人比例每增多1%会引起贸易量增加0.17%。至于国别细分, 回归结果显示中国与东盟的贸易额总体上较高, 截距项达到了1.70, 仅次于美国的2.50和日本的1.96, 可见中国与东盟的发展确实促进了双边贸易的增长。
其次, 考察出口额模型, 将贸易额X换成出口额CX即可得到固定影响变截距回归模型。
由结果分析:中国与37个贸易伙伴国家或地区出口额的固定影响变截距模型在加权后方程的修正拟合度R2=0.99, F=31490.52, 模型整体显著。各变量除WTO成员国外, 其它在0.05临界值下均显著, 各系数符号除中国人均GDP外, 均与理论相符。具体来说, 中国的GDP每增长1%, 能拉动高达11%的贸易额, 由此证明了我国实际上仍然沿续着出口导向型外贸模式以及日益增长的世界影响力;当伙伴国GDP增长时对贸易额的变化不显著, 贸易伙伴国的GDP每增长1%, 能带动与中国贸易增长0.22%, 可能由于其它国家的替代效应所致;贸易伙伴国的人均GDP每增长1%能带动0.29%的贸易增长, 这与贸易伙伴国GDP的增长促进程度基本一致, 但人均水平的提升影响更大一些;距离变量每增加1%会减小0.26%的贸易额, 可见距离因素在当前仍是影响国际贸易的主要因素之一。华人比例每增加1%, 约提升0.12%的双边贸易流量。在模型中, WTO成员国身份并不显著。人均GDP的系数为负, 需考虑人口因素存在两方面的效应:一方面, 人口增长会形成包括国外产品需求在内的新的国民总需求, 进而扩大刺激进出口贸易;另一方面, 人口增长又需要相应的资本与之匹配, 即产生资本的广化, 从一定程度上抵消了经济增长的成果。从中国与37个贸易伙伴国的实证结果来看, 人均GDP减小会促进贸易额, 也即人口增加会促进贸易额。显然, 前一个方面的效应超过了后一个方面。
从国别来看, 通过结果我们可以看到, 中国与东盟出口额的截距项为-1.92。在系数一致的情况下, 中国对东盟的出口最小, 出口潜力巨大。事实上, 东盟国家与中国同属发展中国家, 产品相似度高, 如果政策得当, 产业内贸易将大有潜力。
摘要：以中国与东盟的双边贸易流量为研究对象, 应用研究贸易流量的模型, 构建出适合双边特色的贸易引力模型;采用面板数据并添加其它36个重要贸易伙伴国作对比, 分别将东盟看作一个整体和各自独立变量进行回归。实证结果显示, 中国与东盟的传统影响因素, 如经济规模、人均发展水平、距离等变量仍发挥着重要的影响力, 而虚拟变量WTO成员国、华人所占比例等因素也不容忽视。
关键词：中国-东盟,贸易引力模型,变截距模型
参考文献
[1]谷克鉴.国际经济学对引力模型的开发和应用[J].世界经济, 2001, (2) :14.
[2]姜书竹, 张旭昆.东盟贸易效应的引力模型[J].数量经济技术经济研究, 2003, (10) :11～13.
[3]盛斌, 廖明中.中国的贸易流量与出口潜力—引力模型的研究[J].世界经济, 2004, (2) :3.
贸易引力模型的扩展及应用综述 篇4
一、引力模型的理论基础和基本形式
从20世纪70年代后期开始,经济学家开始从理论上为贸易引力模型寻找基础。Anderson(1979)率先在产品差异假设前提下推导出了引力方程,Bergstrand(1985,1989)则在简单的垄断竞争模型框架下利用贸易引力模型从理论上探讨了决定双边贸易的因素,Helpman(1987)在具有规模经济的差异产品框架下修正了引力模型。Deardorff(1998)对这些理论推导进行了综合,认为引力模型体现出了许多模型的特点并能够从标准贸易理论中推导出来。Anderson&Wincoop(2001)在不变替代弹性支出系统的基础上推导出了操作性较强的引力模型,这些理论不仅为贸易引力模型提供了理论支持,还有助于解释各项实证应用结果中出现的各种问题和差异,使贸易引力模型逐渐脱离了长期以来受到“缺乏理论基础”质疑的窘况。在中国,关于引力模型在国际贸易中应用的理论基础,史朝兴、顾海英、秦向东(2005)和谷克鉴(2006)等人都进行了系统地归纳和综述。
贸易引力模型的基本形式是:Xij=b0Yib1Yjb2Nib3Njb4Dij-b5,其中,Xij表示两国的贸易流动规模,Yi和Yj分别代表i国和j国的经济总量(GDP),Ni和Nj分别代表i国和j国的人口,Dij代表两国之间的地理距离,b0、b1、b2、b3、b4、b5是正的常数。进出口两国的经济规模和人口总量分别反映该市场中潜在的需求能力和供给能力,两种能力的大小正面影响着两国潜在贸易的规模,而距离的远近通过影响运输成本成为两国贸易的阻碍因素。
二、贸易引力模型的新扩展与实证应用
上世纪60年代引力模型被引入衡量双边贸易流量的研究后得到不断扩展和完善,越来越多的文献用引力模型对国际贸易进行实证研究。Mátyás(1997,1998)、Chen&Wall(1999)、Breuss&Egger(1999)、Egger(2000)等人完善了引力模型的经济计量学规范;Berstrand(1985)、Helpman(1987)、Wei(1996)、Soloaga&Winters(1999)、Limao&Venables(1999)、Bougheas等人(1999)对原有解释变量进行了精炼并提出了一些新的变量。在扩展后的贸易引力模型中,常常添加的变量有两类:一类是添加虚拟变量。如共同语言、共同边界、共同殖民历史、共同宗教等,早期对贸易引力模型的扩展以这一类为主。另一类是添加制度质量指标变量。如是否同属一个优惠贸易协定或者区域经济一体化组织、政府治理质量、合约实施保障等。本世纪近10以来,随着制度经济学的蓬勃发展,制度质量因素开始广泛引入贸易引力模型,这一类扩展成为中外研究者尤其是国外研究者的重点。对于制度因素的研究不再仅限于是否属于同一优惠贸易安排或区域经济一体化组织这种粗糙的模式,开始用具体量化的指标来衡量制度因素对双边贸易的影响。
1. 区域贸易协定制度安排影响的衡量。
根据Viner(1950)的研究,区域贸易协定促进了成员国之间的贸易,产生了贸易创造效应和贸易转移效应,引力模型则越来越多地被用来衡量区域贸易协定对双边贸易的影响。Soloaga&Winters(1999)分析了20世纪90年代经济区域化的影响,Piani&Kume(2000)研究了参与优惠贸易安排组织(如NAFTA、EU、ASEAN等)的44个国家之间的双边贸易,Blavy(2001)则考察了马里兰各国间贸易的决定因素和发展潜力。Lucian Cermal(2001)利用引力模型和面板数据研究了发展中国家之间建立的区域贸易协定对成员国之间贸易产生的较大影响。
国内学者对区域贸易协定制度安排的研究大部分集中在对APEC、ASEAN、东亚、东北亚等区域范围。侯明、李淑艳(2005)、黄烨菁(2007)、林玲、王炎(2004)、曹宏成(2007)、张昱、唐志芳(2006)、李欣红(2007)、王可(2008)等人验证了APEC对中国和贸易伙伴国进出口流量的影响,认为GDP、人均GDP、距离以及APEC对中国双边贸易影响的作用十分显著。王铠磊(2007)研究了APEC和ASEAN两个优惠贸易安排的影响,结果显示,引力模型的简约形式能够比较好地揭示影响中国与其主要贸易伙伴国之间的贸易流量的因素;APEC的制度安排对中国的对外贸易有显著的影响,而东盟和中国自由贸易区由于刚刚起步,尚未发挥预期的作用。与之不同,陈汉林、涂艳(2007)、单文婷、杨捷(2006)、侯铁珊、任珊、陈大伟(2006)、姜书竹、张旭昆(2003)、吴丹(2008)等都对中国——东盟自由贸易区对我国对外贸易的影响做了实证分析和研究,结果认为贸易区的建立对双方间的贸易增长起到了很大的作用。安烨、李秀敏、张立学(2005)检验了决定东北亚各国2003年双边贸易状况的主要因素并对东北亚各国之间应有贸易额进行估计,以发掘东北亚各国之间的贸易潜力。
还有作者探究了上海合作组织、欧盟、内地与香港关于建立更紧密经贸关系的安排等区域经济合作组织对我国对外贸易的影响。李钦(2008)探讨了上海合作组织对新疆及中亚各国贸易流量的影响,伍泽君(2008)在引力模型中引入了一个新的虚拟变量EUE来反映欧盟东扩对中欧农产品贸易的影响。结论认为,欧盟东扩会对中欧农产品贸易产生不利影响。盛清(2007)在传统贸易引力方程的计量模型中引入CEPA(内地与香港关于建立更紧密经贸关系的安排)作为虚拟变量,研究CEPA对中国中部六省与香港地区贸易的促进作用,结论发现作用并不明显,继而提出了如何更好地发挥CEPA机制,促进中部地区与香港地区贸易量的相关建议。
许多学者从行业层面利用引力模型分析了影响双边贸易流量的因素。史朝兴、顾海英(2005)利用1998年至2002年中国对其主要蔬菜出口贸易伙伴之间贸易流量数据,对蔬菜出口的引力模型进行了回归测算,结果表明:蔬菜进口国的经济总量、中国蔬菜行业的国内生产总值和APEC区域贸易制度安排都对中国蔬菜出口贸易流量和流向有显著正面影响,距离所代表的运输成本则是阻碍蔬菜出口的主要因素。庄丽娟、姜元武、刘娜(2007)对广东省农产品向东盟出口的影响因素进行了验证,并对出口东盟的农产品流量进行了测算分析。研究表明广东省对东盟农产品出口流量主要受东盟国家GDP、人均GDP、距离及区域贸易制度安排等因素的影响,广东省与多数东盟国家呈现“贸易不足”。马琳、李文强(2008)建立了中国大陆水产品出口贸易引力模型方程,对中国大陆水产品出口的贸易流量和流向进行了实证研究,研究认为中国大陆的渔业生产总值、水产品进口国家和地区的经济总量和APEC区域贸易制度安排都对中国大陆水产品出口贸易有显著的正面影响,而距离所代表的运输成本是阻碍水产品出口的最主要因素。赵雨霖、林光华(2008)对中国与东盟10国双边农产品贸易流量与贸易潜力进行了深入的分析。结果表明:两经济体双边农产品贸易流量主要受经济规模、国家人口数量、两国首府之间的直线距离以及各种贸易制度安排等因素的影响。其中经济规模和优惠贸易安排是最重要的影响因素。
2. 制度质量因素影响的衡量。
Anderson&Marcouiller(2002)引入一系列经济制度变量,以反映制度对贸易流量的影响。研究结果表明,交易成本与阻碍国际贸易的非安全因素显著相关,如果一个国家的透明度和公正指数上升10%,该国的进口需求将上升5%;Groot等人(2004)引入的制度变量包括政治稳定性、政府效率和管制等六个方面。结果表明,两国制度相似可提高两国间贸易流量12%-18%,依进出口不同,管制质量每提高一个标准差可提高两国间贸易流量20%到24%,腐败程度下降一个标准差可提高贸易量17%-27%。
潘向东等人(2004)的研究发现,正式约束的法律制度、交易国的经济制度因素和影响企业运行费用的制度都对中国与其他国家间贸易的进行有显著影响。潘向东等人(2005)的进一步检验结果表明,进口国制度安排对两国间高技术产品贸易有显著影响。在制定中国高技术产品出口策略时,就短期而言,应该更注意交易国的合约实施方面的制度安排,就长期而言,应注重制度环境的改善。
吴丹(2008b)选取东亚10个经济体,除了进出口国GDP,两国地理距离外,引入了贸易政策指数、政府财政负担指数、政府干预指数、货币政策指数、资本流动与外国投资指数、银行与金融指数、薪酬与价格指数、产权指数、监管指数和黑市活动指数等反映一国制度质量的一系列解释变量,来探讨分析制度因素对东亚经济体间贸易的影响。结果表明,制度对东亚经济体间贸易的影响是显著的。其中,对东亚经济体出口贸易有重要影响的制度因素从大到小依次为:银行与金融、政府干预、黑市活动、资本流动与外国投资、货币政策。对东亚经济体间进口贸易有重要影响的制度因素从大到小依次为:银行与金融、政府干预、产权、政府负担。政府干预对东亚经济体间进口贸易的影响大于对出口贸易的影响。
3. 预测某些国家之间的贸易潜力。
Christie(2002)运用1996-1999年的横截面数据预测了东南欧的贸易潜力、Rahman(2003)利用引力模型通过一些经济因素预测了孟加拉国的贸易潜力、Amita Batra(2004)利用2000的横截面数据分析了世界贸易流量,并预测了印度的贸易潜力。Sohn,C-H.(2005)利用贸易引力模型检验了影响韩国双边贸易流动的诸多因素,认为韩国与日本、中国的贸易潜力尚未完全开发出来。
4. 检验某些国家的贸易格局。
Evenett&Keller(2002)运用横截面数据的分析,对58个主要贸易国家在1985年的对外贸易流量进行了具体分析。研究结果表明,其中经济规模大且贸易总量大的国家(一般为发达国家),其贸易类型符合克鲁格曼的规模收益递增的产业内贸易理论,而经济规模小而且贸易总量小的国家(一般为发展中国家)的对外贸易则明显地符合传统的H-O要素禀赋理论的观点。Sohn,Chan-Hyun(2005)运用扩展贸易引力模型分析了韩国与其主要贸易伙伴的贸易结构特征,认为韩国的贸易流量主要符合H-O模型产业间贸易的特征,韩国与中国、日本的贸易有较大的发展空间,南北朝鲜贸易正规化以及北朝鲜加入APEC将会大大促进双边贸易。
三、结论
1. 贸易引力模型在双边贸易流量影响因素问题上具有较强的解释力且在诸多应用中取得了较大的成功。
大部分研究表明,无论是从贸易整体看,还是仅从行业层面上看,贸易伙伴的经济规模(GDP)、空间距离、人口和制度安排都是显著的影响因素,经济总量的作用尤为显著。制度安排的作用存在差异,主要取决与成员国的经济规模总量。
2. 随着制度经济学的发展,人们越来越关注正式制度和非正式制度对国际贸易流量的影响。
不少研究证实,贸易伙伴国的法律制度、合约实施保障制度、产权安全性等因素在很大程度上影响着交易者对交易安全性的预期,因此制度的优劣对于双边贸易流量有着突出的影响。此外,制度质量相似的国家家更容易构建起信任基础,从而有利于双边贸易的进行。
参考文献
[1]Anderson,James E.and arcouiller D.2002.Insecurity and the Pattern of Trade:An Empirical Investigation.Review of Eco-nomics and Statistics.Vol.84,No.2:345-352
[2]HenriL.F.de Groot,Gert-JanM.Linders,Piet Rietveld and U-ma Subramanian.2004“.The institutional determinants of bi-lateral trade patterns”.Kyklos,57(1):103-123
[3]SimonJ.Evenett and WilliamK.Hutchinson.2002.“The Gravity Equation in International Economics:Theory and Evidence”.Scottish Journal of Political Economy.Vol.49,No.5:489-490
[4]Head,Keith.2003.“Gravity for Beginners”.Mimeo,University of British Columbia
[5]林玲,王炎.贸易引力模型对中国双边贸易的实证检验和政策含义[J].世界经济研究,2004(7):54-58
[6]史朝兴,顾海英.贸易引力模型研究新进展及其在中国的应用[J].财贸研究,2005(3):27-32
[7]王铠磊.国际贸易流量的影响因素——基于贸易引力模型和中国数据的实证分析[J].世界经济情况,2007(12)
[8]吴丹.东亚双边进口贸易流量与潜力:基于贸易引力模型的实证研究[J].国际贸易问题,2008(5):32-36
指数型阻抗函数的双约束引力模型 篇5
在交通需求预测当中, 从出行发生预测可以知道对象区域各个分区出行产生量和出行吸引量。也就是要预测未来规划年各个分区之间的交通量。
现已开发的分布量预测方法主要有:增长率法、引力模型法 (也称重力模型法) 、机会模型法、熵最大模型法和概率模型法等等[1,2]。其中最常用的是增长率法和引力模型法。增长率法比较简单, 但是没有考虑各个分区之间的交通阻抗。双约束引力模型不仅考虑了交通阻抗的因素, 还能满足出行分布预测结果与预先作出的产生量和吸引量预测值相符, 因此是一种比较好的分布量预测模型。
1 引力模型
引力模型是Casey1955年提出的, 是受牛顿万有引力定律启发, 其形式类似万有引力公式, 其模型是[1]:
式 (1.1) 中, qij— i, j分区之间的出行量 (i为产生区, j为吸引区) 预测值;
Rij—两分区之间的交通阻抗;
Pi、Aj—分别为i区的出行产生量、分区j的吸引量;
α、β、γ、K为待定系数假定它们不随时间和地点而改变。据经验, α、β范围在0.5—1.0, 多数情况下, 可取α=β=1。
事实上, 引力模型更常写作
qij= KPαiAjβf (Rij) (1.2)
式 (1.2) 中, f (Rij) 为阻抗函数。
2 双约束引力模型
同时引进行约束系数和列约束系数的引力模型称双约束引力模型。其形式是[1]:
qij=KiK′jPiAjf (Rij) (2.1)
式 (2.3) 中, Ki, K′j分别是行约束系数和列约束系数。
命题2.1 双约束引力模型 (2.1) 式满足
证明 由 (2.1) 式、 (2.2) 式易知:
同理, 可得
3 指数型阻抗函数的双约束引力模型
阻抗函数f (Rij) 有多种形式[1], 常用的有幂型f (Rij) =R
文献[1]中, 以幂型阻抗函数为例给出了参数标定算法和实例。看一下指数型的相应情况, 并探讨先定列约束系数与先定行约束系数的差异。
参数标定算法:
Step1:给参数b取初值, 可以用已建立该模型的类似城市为估计初值, 令b=1。
Step2:用迭代法求约束系数Ki, K′j:
2-1、首先令各个列约束系数K′j=1 (j=1, …, n) 。 (也可先令行约束系数Ki=1, (i=1, …, n) , 从例可看到过程会有一些差别, 但结果是相似的。)
2-2、将各列约束系数K′j=1 (j=1, …, n) 代入 (2.2) 求各个行约束系数Ki;
2-3、将求得的各个行约束系数Ki=1, (i=1, …, n) 代入 (2.3) 式求各个列约束系数K′j;
2-4、比较前后两组列约束系数, 考察:相对误差是否小于3%?若是, 转到Step3;否则, 返回2-2。
Step3:将求得的约束系数Ki, K′j代入 (2.1) 式, 用现状的Pi, Aj值求现状的理论分布表
Step4:计算现状实际PA分布表的平均交通阻抗
Step5:
当δ<0, 即
算法结束。
4 实例应用
通过一个参数标定实例, 看一下指数型双约束引力模型的参数标定过程, 以及先定列约束系数与先定行约束系数的差异。
例 有2个居住区 (1、2号作为出行产生区) 和3个就业分区 (3、4、5号, 作为出行吸引区) , 它们的现状分布表和作为阻抗的出行阻抗表
qij=KiK′jPiAje-bRij (4.1)
解 方法一 (先给列约束系数初值) :
Step1-1:参数b取初值, b=1。
Step1-2: 用迭代法求约束系数Ki, K′j。
令列约束系数K′3=K′4= K′5=1代入式求两个行约束系数:
0.030 022。
将求得的K1、K2代入 (4.3) 式求:
第一次迭代结束。将新的代入 (4.2) 求第二遍迭代值K1、K2:
由K1、K2求:K′3 = 0.030 028, K′4 = 1.156 696, K′5=2.375 403。
此时, 行列约束系数都已经达到3%的收敛要求。
Step1-3:将K1、K2、代入 (4.1) 式求现状分布理论值:
Step1-4:检验。看qij、
Step2-1: 参数b=1/2。
Step2-2: 用迭代法求约束系数Ki, K′j。
令列约束系数K′3= K′4=K′5=1代入式求两个行约束系数:
第一次迭代:
K1=0.004 612、K2=0.005 781、K′3=0.825 276、K′4=1.188 774、K′5=1.512 257。
第二次迭代:
K1=0.004 550、K2=0.005 815、K′3=0.824 490、K′4=1.195 737、K′5=1.508 395。
此时已经满足迭代收敛要求。
Step2-3: 求现状分布理论值:
Step2-4:检验。
方法二 (先给行约束系数初值) :
Step1-1:参数b取初值, b=1。
Step1-2: 用迭代法求约束系数Ki, K′j。
先令行约束系数K1=K2=1, 代入 (4.3) 式, 求
第一次迭代:
K′3=0.020 086、K′4=0.022 067、K′5=0.067 375、
K1=0.793 151、K2=1.164 598。
经过六次迭代, 我们得到满足收敛条件的行列约束系数:
K′3=0.028 012、K′4=0.041 860、K′5=0.087 589、
K1=0.488 371、K2=0.816 641。
Step1-3: 求现状分布理论值:
Step2-4:检验。
Step2-1: 参数b=1/2.
Step2-2: 用迭代法求约束系数Ki, K′j。
令行约束系数K1=K2=1, 代入 (5.3) , 求:
第一次迭代:
K′3=0.004 482、K′4=0.005 959、K′5=0.008 378、、K1=0.861 816、K2=1.160 340。
第二次迭代:
K′3=0.004 185、K′4=0.006 181 、K′5=0.007 625、K1=0.888 975、K2=1.145 344。
第三次迭代:
K′3=0.004 195、K′4=0.006 100、K′5=0.007 669、K1=0.892 062、K2=1.143 648。
此时已经满足迭代收敛要求。
Step2-3: 求现状分布理论值 (取整) :
Step2-4:检验。
说明:先定列约束系数与先定行约束系数, 在迭代过程中有一些差异, 如先定行约束系数迭代的次数更多, 但是最终殊途同归, 在取整的情况下, 两者预测的分布理论值是一致的。
参考文献
[1]刘灿齐.现代交通规划学.北京:人民交通出版社, 2001
空间引力模型 篇6
虽然服务贸易与货物贸易有很多显著的不同特征, 但在分析贸易流动和它们对资源分配与国民福利的影响时, 却没有理由将货物贸易和服务贸易区别开来 (Lee和Loyd, 2002) 。因此, 原则上任何有关国际贸易的理论和模型都可以适用于货物贸易和服务贸易, 包括引力模型。但是, 迄今为止关于国际贸易的实证研究和分析大多都局限于对货物贸易的研究。这主要有以下几个原因:首先, 由于实际的国际标准贸易分类 (SITC) 只适用于货物贸易, 而对服务贸易却没有一个可比较的分类, 因此这两种贸易流量长期以来一直是分开计算的;其次, 2002年以前国际上一直没有具有可比性的服务贸易数据。直到经合组织 (OECD) 秘书处于2002年发布了1999年和2000年关于26个成员国的服务贸易总额的数据, 才逐渐出现相应的实证研究和分析。
Grunfeld和Moxnes (2003) , Kimura (2003) , Mira和Nicoletti (2004) 是率先使用最新的OECD关于双边服务贸易数据进行分析的学者, 他们都使用了引力模型来评估双边服务贸易的决定因素。学者Fukunari Kmiura和Hyun-HoonLee (2006) 选取了10个OECD成员国和其他经济体1999—2000年的服务贸易和货物贸易数据, 用引力模型进行回归分析, 以评价不同因素对双边服务贸易的影响, 并与双边货物贸易的影响因素进行比较, 得到两个结论:一是与货物贸易相比, 服务贸易用引力模型加以解释会更加充分;二是货物出口和服务进口存在互补关系。而学者Keith Walsh (2008) 基于OECD统计数据库中服务进口额和旅游、运输、政府服务以及其他商业服务4个部门服务贸易进口数据, 运用引力模型实证分析服务贸易的决定因素。研究结果显示, 无论在总量层面还是部门层面, 人均GDP和语言都是影响双边贸易的最主要因素, 但两国地理位置的接近并不能带来服务贸易的增长。
与国外研究相比较, 国内学者利用引力模型对服务贸易所做的研究较少。卢现祥和马凌远 (2009) 运用引力模型检验了发展中国家对OECD国家服务贸易出口流量的决定;王英 (2010) 则基于服务贸易引力模型检验了中国货物贸易对服务贸易的促进作用。
本文运用引力模型分析中国与OECD国家服务贸易的决定因素, 并与货物贸易进行对比分析, 进而分析货物贸易与服务贸易之间是否存在相互促进的关系, 以利于两者协调发展。
二、实证分析
(一) 引力模型
传统的国际贸易理论侧重于解释贸易产生的原因、模式和福利效果, 而忽视了现实中贸易流量的决定问题。20世纪60年代发展起来的引力模型为诠释双边贸易流量提供了有力的分析工具。贸易引力模型是由牛顿的万有引力定律演化而来的, 万有引力定律认为两物体间的相互引力与两物体的质量成正比, 与两物体间距离成反比, 而贸易引力模型正是借鉴了万有引力定律, 对国际贸易的双边贸易流量进行计量研究。
丁伯根 (Tinbergen) 和波伊豪宁 (Poyhonen) 在20世纪60年代分别开始对国际贸易的双边贸易流量进行计量研究。该模型认为, 两个国家之间的贸易量同其经济规模正相关, 与实际距离负相关。虽然当时缺乏必要的理论基础, 但是在古典和新古典贸易理论始终无法对双边贸易进行实证研究的情况下, 贸易引力模型无疑具有重要的应用价值。
可以得出引力模型的基本思想是:两国之间的双边贸易量取决于其经济量以及其相互间的距离。引力模型的基本形式如下:
lnXij=β0+β1ln (YiYj) +β2lnDij+uij (1)
其中Xij表示i国出口到j国的出口额, Yi和Yj表示i国和j国的GDP, Dij表示i国和j国之间的距离, β0为常数, β1和β2分别Xij对 (YiYj) 和Dij的弹性, uij是误差项。
随后, 众多解释变量被加入到模型中用来解释双边贸易量, 这使引力模型得以更好地解释现实中的经济现象。人口、汇率、人均收入、消费者价格指数以及诸如一国是否是一个区域贸易协定的协约国, 是否有共同边界和共同语言, 是否为发达国家等虚拟变量被逐步加入到引力模型中。
根据本文的研究目的, 在标准国际贸易引力模型的基础上, 通过引入新的解释变量得到如下扩展引力模型方程:
lnXjt=β0+β1ln (YctYjt) +β2ln (PctPjt) +β3lnDj+β4EFWjt+εjt (2)
(2) 式中因变量Xjt为第t期中国向贸易伙伴j国的出口额, β0为常数项, β1…β4为待估计参数, εjt为随机误差项, 解释变量的含义、预期符号详见表1。
(二) 选取样本
本文运用引力模型对2000—2008年中国对OECD国家的服务贸易出口流量和货物贸易出口流量进行实证分析, 并比较引力模型对二者的解释程度;进一步确定货物贸易出口与服务贸易出口之间是否存在相互促进的效应。
由于对OECD国家的出口额占中国总出口额的绝大部分, 因此回归结果具有较强说服力。由于OECD中部分国家与中国的服务贸易数据缺失或者不全面, 因此本文最终只选取了25个OECD成员国, 分别为:澳大利亚、奥地利、比利时、加拿大、捷克、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、爱尔兰、意大利、日本、韩国、卢森堡、荷兰、葡萄牙、斯洛伐克、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、英国、美国。
(三) 数据来源及说明
本文选取2000—2008年中国对25个OECD成员国的服务贸易出口额, 数据来源于OECD数据库中的TRADE IN SERVICES BY PARTNER COUNTRY统计部分中各国对中国的服务贸易进口数据;而2000—2008年中国对25个OECD成员国的货物贸易出口额数据来源于历年的《中国统计年鉴》, 这在一定程度上可以消除由于统计口径不一致可能带来的问题。中国与25个OECD成员国2000—2008年的GDP和人口总数均来源于世界银行的世界发展指标 (WDI) 数据库。中国与25个OECD成员国之间的距离数据通过网站www.indo.com中的“距离计算器” (distance calculator) 计算得到。25个OECD成员国的经济自由度指标 (EFW) 则来源于加拿大费雷泽研究院出版的“Economic Freedom of the World”。
三、实证结果及分析
首先运用引力模型对中国对25个OECD国家的服务贸易出口额的影响因素进行分析;再运用相同的模型分析货物贸易出口, 并与服务贸易出口相比较;第三步分析货物贸易出口与服务贸易出口之间是否存在互相促进的关系。
(一) 服务贸易的影响因素分析
首先运用标准引力模型进行分析, 表2的回归结果显示, 在标准回归模型 (1) 中, 3个解释变量都达到了较高的显著性水平。这表明引力模型的基本原理同样也能解释服务贸易流量。其次, 扩展后的回归结果 (2) 显示, 各解释变量的检验统计量都较理想, 除了人口只达到了5%的显著性水平, 其他的都达到了1%的显著性水平, 而且方程拟合效果较好, 调整后的R2值为0.88。
从表2的回归结果中, 可以得出:1.中国同贸易伙伴国的经济发展水平和经济自由程度促进中国服务贸易的发展, 但比较而言, 中国服务贸易出口流量更取决于中国和贸易伙伴国的经济发展水平。如表2中结果 (2) 所示, ln (YctYjt) 的系数为1.17, 而EFWj的系数稍小为0.64。这表明若其他条件不变, 贸易伙伴国的经济发展水平增加1%, 则中国的服务贸易出口额增加1.17%, 而贸易伙伴国的经济自由程度若增加1%, 则中国的服务贸易出口额增加0.64%。2.中国和贸易伙伴国的人口对中国的服务贸易出口的影响为负。若其他条件不变, 贸易伙伴国的人口增加1%, 则中国的服务贸易出口额减少0.17%。3.中国和贸易伙伴国之间的距离对服务贸易起到阻碍的作用。
注:括号内为T统计值, ***表示符合1%的显著性水平, **表示符合5%的显著性水平, *表示符合10%的显著性水平。
(二) 货物贸易与服务贸易的对比分析
同分析服务贸易流量的方法一样, 本文使用相同的引力模型对货物贸易进行分析, 并与服务贸易的结果进行对比。从表3中关于货物贸易的回归结果可以发现, 货物贸易与服务贸易的回归结果非常类似, 除了人口变量不显著外, 其他的变量也都达到了1%的显著性水平。
通过对货物贸易方程和服务贸易方程中各解释变量系数大小进行比较, 可以发现, 服务贸易方程中各系数的绝对值都比货物贸易方程中的大, 这说明当解释变量发生变化时, 由此影响服务贸易出口额的变化比影响货物贸易出口额的变化更大。
注:括号内为T统计值, ***表示符合1%的显著性水平, **表示符合5%的显著性水平, *表示符合10%的显著性水平。
学者Fukunari Kimura和Hyun-Hoon Lee利用10个OECD成员国和其他经济体1999—2000年的服务贸易和货物贸易的数据, 并用引力模型进行回归分析, 以评价不同因素对于双边服务贸易的影响, 并与双边货物贸易的影响因素进行比较, 从中得到了与货物贸易相比, 服务贸易更能够用引力模型来加以解释的结论;他们通过比较二者方程调整后的R2值得出上述结论, 而从表3的回归结果可以看出, 从服务贸易方程中获得的调整后的R2值为0.88, 从货物贸易方程中获得的调整后的R2值为0.89, 二者相差甚微, 这说明引力模型并不能更好地解释服务贸易, 但这也从侧面反映了任何有关国际贸易的理论和模型都可以适用于货物贸易和服务贸易。
(三) 服务贸易与货物贸易之间的相互作用
一国的对外贸易包括货物贸易和服务贸易两个方面, 并且它们之间具有密切的联系。货物贸易会产生各项服务需求, 如运输、保险和金融服务等, 从而带来服务贸易额的增加;服务贸易的很多部门则是货物贸易的支撑。如果能够形成一种良性的互动效应, 那么货物贸易和服务贸易将出现相互促进的局面, 即货物贸易会带动服务贸易的发展, 服务贸易则会促进货物贸易的技术进步和结构优化, 进而促进货物贸易的发展 (王英, 2010) 。本文借鉴王英的方法对服务贸易与货物贸易之间的相互作用进行分析, 把货物贸易的出口额作为解释变量来分析服务贸易流量, 同样将服务贸易出口额作为解释变量来分析货物贸易流量, 回归结果如表4所示。
注:括号内为T统计值, ***表示符合1%的显著性水平, **表示符合5%的显著性水平, *表示符合10%的显著性水平。
根据回归结果都达到了5%的显著性水平, 可以得出服务贸易与货物贸易之间具有相互促进的作用。在其他条件不变的情况下, 若货物贸易出口额增加1%, 则服务贸易出口额增加0.19%;同样, 若服务贸易出口额增加1%, 则货物贸易出口额增加0.13%。这说明相比于服务贸易对货物贸易的促进作用, 货物贸易对服务贸易的促进作用更大。但也可以看出, 相比于经济发展水平和经济自由程度, 二者之间的促进作用显得比较有限。
四、结论
第一, 中国和贸易伙伴国较高的经济发展水平和经济自由程度促进了中国服务贸易的出口, 但相较而言, 中国服务贸易出口值更取决于中国和贸易伙伴国的经济发展水平;中国和贸易伙伴国的众多人口和国家间的距离对服务贸易起到阻碍的作用。
第二, 通过比较货物贸易方程和服务贸易方程中各解释变量的系数大小可以发现, 服务贸易方程中各个系数的绝对值都比货物贸易方程中的大, 这说明, 当解释变量发生变化时, 由此影响的服务贸易出口额的变化比影响货物贸易出口额的变化更大。
第三, 从服务贸易方程中获得调整后的R2值为0.88, 从货物贸易方程中获得调整后的R2值为0.89, 二者相差不大, 这说明引力模型并不能更好地解释服务贸易, 但这也从侧面反映了任何有关国际贸易的理论和模型都可以适用于货物贸易和服务贸易。
第四, 服务贸易与货物贸易之间具有相互促进的作用。相比服务贸易对货物贸易的促进作用, 货物贸易对服务贸易的促进作用更大。但也可以看出, 相对于经济发展水平和经济自由程度, 二者之间的促进作用显得比较有限。
参考文献
[1]陈汉林, 涂艳.中国—东盟自由贸易区下中国的静态贸易效应——基于引力模型的实证分析[J].国际贸易问题, 2007 (5) .
[2]黄建锋, 陈宪.信息通讯技术对服务贸易发展的促进作用——基于贸易引力模型的经验研究[J].世界经济研究, 2005 (11) .
空间引力模型 篇7
一、研究模型
旅游引力模型的研究在学术界已有一定的前期成果积累。本文以郭为 (2007) 和吴开军等 (2009) 提出的模型为基础, 引入新的解释变量, 把模型修正为:
式中:Xit表示广西入境旅游需求, 为第i国第t年的游客量, yi表示各国人均GDP, pi表示各国人口, zj表示广西GDP, hjωj表示广西A级景区数量, bjμj表示广西的星级饭店床位数, tj表示广西旅游业从业人数, ajδj表示广西旅行社数量, sij表示各国来广西的人均天消费, dij表示空间距离, gi, αi, βi, λj, μj, θj, ρi, ri, 为经验参数, ε为扰动项。
在修正的模型中, 加入了代表目的地经济发展能力的变量广西GDP、代表旅游业接待能力的变量星级饭店床位数、旅行社数量和旅游从业人数以及代表旅游业吸引力的A级景区数量, 另外, 由于历史机票价格变化很大, 且数据很难获得, 所以选用了传统的空间距离变量, 它既是影响入境游客量的一个因素, 也一定程度上能反映机票价格的差异。由于某些不确定性因素, 加入了扰动项ε。
二、研究样本、数据来源与研究方法
(一) 研究样本
本研究采用2000-2010年间的10个入境客源地的人均国内生产总值、人口、与广西的空间距离、来广西的人均天消费, 以及广西的星级饭店床位数、旅行社数量和旅游业从业人数的数据资料为样本数据。选取的10个入境客源地, 包括香港、台湾、日本、韩国、美国、英国、法国、德国、俄罗斯及澳大利亚, 这十个国家和地区分别来自四大洲, 具有很好的代表意义。
(二) 数据来源
本研究的数据中, 客源地的人均国内生产总值、人口来自于历年的《国际统计年鉴》;广西的入境旅游人数、人均天消费、星级饭店床位数、旅行社数量和旅游从业人数来自于历年的《中国旅游统计年鉴》和《广西旅游统计年鉴》;两地空间距离是指广西到各国首都的直线距离, 该数据通过网站www.indo.com中的距离计算器计算所得, 该计算器可以利用google和百度搜索软件在网站搜索得到。
(三) 研究方法
在模型 (1) 的基础上, 对收集的数据进行多元线性回归, 其关键是运用回归分析建模法求出经验参数gi, αi, βi, ωj, μj, θj, δj, ρi, λi, ri。在此, 首先采用伯格斯特兰分析方法将模型 (1) 转化为对数形式。
三、模型变量的修正及回归结果解释
(一) 研究模型变量修正
根据广西入境旅游的引力模型, 利用统计软件SPSS17.0对所得的数据进行最小二乘法分析对数据进行回归, 回归结果如模型 (3) , 具体参数见表1。
从回归结果来看, 变量bj、hj和sij和常数项C的t统计量绝对值相对较小, 不能通过严格的t检验。现采用自变量向后筛选法 (Backward) 对模型 (3) 进行再次回归, 回归结果如模型 (4) , 具体参数见表2。
通过自变量向后筛选法进行回归后, 变量bj、aj和sij被剔除, 客源地人均GDP变量yi、人口变量pi、广西GDP变量zj、广西旅游从业人数变量tj、广西A级景区数量hj和距离变量dij被保留下来, 从上表估计结果分析, 模型的参数估计结果较为理想, 变量剔除后剩下的各变量系数估计标准误差较小, P值均小于0.05, 说明回归系数通过了显著性检验;F值也通过了检验, 说明回归模型显著;R2=0.724, 调整后的R2=0.713, 表明模型拟合度较好。
(二) 回归结果分析
根据最终模型回归结果来看, 客源地人均GDP及总人口、广西GDP、旅游从业人数、A级景区数量及与客源地的空间距离均对广西入境旅游人数具有显著影响。其中, 客源地人均GDP、客源地总人口、广西GDP、广西旅游从业人数及A级景区数量与广西入境游客量呈正相关, 空间距离与广西入境游客量呈反比。客源地人均GDP对广西入境旅游的正向影响最大, 表明发达国家仍然是广西入境旅游的重要客源市场;而广西GDP水平因为直接关系到旅游接待能力和投资能力, 也会对广西入境旅游发展产生重大影响。空间距离是对广西入境旅游影响相对最大的一个因素, 结果显示, 距离每缩短一个百分点, 入境旅游人次就会增加0.721个百分点, 这也较好地验证了距离是阻碍居民出游的重要因素。
四、启示
上述研究结果表明, 优化入境旅游市场结构, 巩固基础市场, 拓展重点市场是广西未来一段时间入境旅游发展的重要任务。广西地处我国东、中、西三大经济区域的交汇处, 位于华南与西南经济圈、港澳与内陆经济圈、国内与国际市场的结合部, 入境旅游客源市场包括港澳台市场和外国市场, 目前广西入境旅游客源市场结构并不均衡, 越南和马来西亚等主要客源国占份额较大, 为实现广西入境旅游的可持续发展, 优化其入境旅游客源市场结构是必要手段。首先, 要把握好基础入境旅游市场, 立足于东盟十国, 加强与越南、马南西亚及港澳台的交流, 进一步巩固其基础市场, 除把握好这些近程的基础市场外, 同时, 要充分利用广西的资源、文化、区位等优势, 积极拓展全国经济发达、潜力较大的欧美市场。
参考文献
[1]郭为.入境旅游:基于引力模型的实证研究[J].旅游学刊, 2007 (03) .
[2]吴开军, 黄福才, 李建中.基于引力模型的大陆居民赴台旅游实证研究[J].改革与战略, 2009 (03) .
[3]张宏伟.中国入境旅游的文化差异效应测度研究——基于引力模型的分析[J].财贸研究, 2009 (04) .