中国省际经济增长的空间关联网络结构--基于非线性Granger因果检验方法的再考察

文章基于经济增长空间传导的非线性趋势,利用最新发展起来的非线性Granger因果检验技术,对中国省际经济增长的空间溢出关系进行了识别,并在社会网络分析框架下揭示了其网络结构特征。研究发现：（1）线性 Granger因果检验方法严重低估了中国省际经济增长的空间关联性,而采用非线性Granger因果检验方法不仅可以揭示出更多的空间关联关系,而且能够识别出更多可能的空间溢出渠道,这为提升中国经济增长的空间协同效应提供了更多的实证支持。（2）中国省际经济增长从整体上呈现出更紧密的、更稳定的网络结构形态,在中国省际经济增长的最大可能性网络（ML-Network）中没有任何一个省份能够“孤立”于整体网络。“不谋全局者,不能谋一域”,必须从全局的、整体的视角重新审视中国区域经济的协调发展,探寻并创造出更多的空间溢出渠道,发挥经济增长不同板块的不同功能,实现区域经济空间的协同发展。     

城市房价联动的网络结构特征及其影响因素——基于中国69个大中城市月度数据的经验考察

全面认识城市房价联动的网络结构特征对于提高房价调控政策的精准性、构建跨区域房价协同调控机制具有重要的理论意义和应用价值。本文基于2011年1月至2015年2月中国69个大中城市50个月的新建商品住宅销售价格同比指数,利用社会网络分析（SNA）方法实证考察了城市房价联动的网络结构特征及其影响因素。研究发现：①从整体网络结构特征看,样本考察期内,中国城市房价联动呈现显著的网络结构形态,且通达性好、稳定性高。②中心性分析结果显示,上海、广州、深圳、北京等城市中心度较高,处于网络中心位置,具有房价“引领”作用。③块模型分析结果显示,北京等9个城市属于净溢出板块,在网络中扮演“引导”角色;长沙等17个城市属于经纪人板块,在网络中扮演“桥梁”角色;北海等25个城市属于双向溢出板块,在网络中扮演内、外部双向“引导”角色;九江等18个城市属于净受益板块,在网络中扮演“跟随”角色。此外,板块的“俱乐部效应”、“梯度效应”显著。④QAP分析结果显示,城市间人口数量、经济发展水平、工资收入水平、金融发展水平和产业结构差异对城市间房价联动关系具有显著影响。基于上述结论本文提出了中国城市房价协同调控的政策建议。     

中国地区差距及其演变（2000－2012）--基于地区发展与民生指数（DLI）的再考察

使用国家统计局统计科学研究所发布的2000－2012年地区发展与民生指数（DLI）数据,采用Da-gum基尼系数及其分解方法对中国的地区差距进行了实证研究。研究结论如下：（1）DLI地理分布图直观地表明中国地区发展存在显著的空间非均衡特征,呈现出西低东高的梯度分布态势;仅有11个省份同时实现了较高DLI和较高人均GDP的最优发展模式。（2）中国地区发展的总体差距呈缩小趋势,地区间差距是总体差距的主要来源;以DLI衡量的地区差距要远小于以人均GDP衡量的地区差距。（3）在逐步实现协调发展与经济增长“共赢”的最优发展模式过程中,应重点解决科技创新的总体差距以及民生改善的地区间差距。