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北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2020 年摇 第 5 期

   的方法主要有贸易流法            [4]  、经济周期法   [5] 、生产     k 表示时间跨度(为对照分析起见,本文分别取值
   法  [6]  、专业化指数法   [7]  以及价格收敛法     [8]  等五大     5、8 与 10)。 若式(1)中 茁 的估计值显著小于零,
   类。 正如桂琦寒等        [9]  所指出的,前四种方法都有              则说明各地区价格增长率在时期(t,t + k)内与初
   其内在的缺陷,相比之下价格收敛法能够更加准                           始时期 t 的价格水平负相关,也即表示地区间价
   确地反映市场一体化的实际水平 。 目前,使用                          格收敛且存在市场一体化趋势。 否则,表示不存
                                  淤
   价格收敛法测度市场一体化水平的做法具体有两                           在价格收敛,且市场一体化趋势不明显。
   种:其一,通过选取价格指数,对时间序列数据或                              在模型(1)基础上,进一步采用 Moran爷s I、最
   者面板数据进行单位根检验              [10 - 11]  ;其二,检验相    大似然 LMerr 检验以及最大似然 LMLag 检验等
   对价格方差的变动情况            [7,12]  。 然而,这两种做法        一系列空间效应检验          [16]  来考察地区价格的空间
   都相对单一,且存在一定不足:其一,国内贸易规                          相关性。 如果存在空间相关性,则需要在模型
   模日益增大,各地区市场间联系愈加紧密,不考虑                          (1)中加入空间因素以建立空间计量模型。 根据
   地区市场间的空间相关性会造成估计偏误;其二,                          茁 收敛方程的特点,在选择空间模型时可以采用
   现有文献均使用宏观价格指数来获取各地区间的                           空间滞后模型(SLM) 和空间误差模型( SEM) 两
   相对价格水平数据,这会存在基期数据相等的问                           种形式。 其中,空间滞后模型就是在模型(1) 中
   题,最终影响价格收敛性测度结果的准确性。                            引入空间滞后因子作为解释变量:
       有鉴于此,本文将从以下几个方面进行拓展:                                     ln (P    / P ) / k =
                                                                     i,t + k  i,t
   其一,采用区域价格 茁 收敛空间计量模型重新测                             琢 + 茁ln (P ) + 籽Wln (P  i,t + k  / P ) + 着 ,
                                                                                   i,t
                                                                 i,t
                                                                                         i,t
   度中国国内市场一体化水平,并以此为基础来分                                     i = 1,2,…,31,着 ~ N(0,滓 )       (2)
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   析其演变特征。 根据一价定律,茁 收敛模型是检                             其中,W 是 31 伊 31 阶空间权重矩阵,而 Wln
   验区域价格收敛的合适工具             [13] 。 并且,本文在其         (P  i,t + k  / P )是空间滞后因变量,籽 是空间自回归
                                                           it
   基础上进一步引入空间效应,构建区域价格 茁 收                         系数,其余变量定义同式(1)。 相应地,空间误差
   敛空间计量模型,同时采用动态滚动划分区间的                           模型的具体形式为:
   方法来实现对市场一体化水平的动态测度和分                                 ln(P  i,t + k  / P ) / k = 琢 + 茁ln(P ) + 着 ,
                                                                  i,t
                                                                                  i,t
                                                                                        i,t
   析。 相比于价格收敛的传统测度方法,该方法在                              着 = 籽W着 + u,i = 1,2,…,31,u ~ N(0,滓 ) (3)
                                                                                         2
   精度、解释力等方面更胜一筹。 特别地,价格空间                             其中,籽 是空间误差自相关系数,W着 是空间
   效应的引入能够帮助我们更好地考察中国国内市                           滞后误差项。 可以通过拉格朗日乘子(LM) 检验
   场一体化的空间格局。 其二,为进一步验证研究                          来判断最终选用 SLM 模型还是 SEM 模型。
   结论的准确性,本文将采用动态效应测度的前沿                               2郾 空间权重矩阵。 本文采用能够同时反映
   方法———非参数时变系数面板模型进行稳健性检                          地理和经济特征的空间权重矩阵。 首先,采用两
   验。 参数方法和非参数方法各有其优势,两者相                          省省会公路距离 倒数的平方作为空间权重矩阵
                                                                  于
   互印证可以有效提高测度结果的精确性和可靠                            中的元素构造地理距离矩阵,然后引入经济因素
   性。 其三,本文采用购买力平价方法测算地区间                          (人均实际 GDP),构造同时可以反映地理特征和
   相对价格水平,可以有效避免基期数据选取不当                           经济特征的空间权重矩阵            [17] 。

   所造成的问题,从而提高测算结果的准确度。                                3郾 模 型 估 计 方 法。 空 间 模 型 的 估 计 方
       二、模型设定与数据说明                                 法———最大似然估计(ML)一般遵循同方差假定,
       (一)模型设定                                     因而并不适用于本文研究。 中国各地在收入水
       1郾 茁 收敛模型及其空间模型拓展形式。 借                      平、消费习惯等方面存在地域差异,这会导致产品
          [14 - 15] 建立的基于新古典增长理论的绝对
   鉴 Barro                                         价格变动也具有区域差异。 与此不同,贝叶斯
   收敛计量模型,本文拟将如下方程作为基准模型:                          MCMC 估计允许存在异方差,不需要正态分布假
        ln(P i,t + k  / P ) / k = 琢 + 茁ln(P ) + 着 ,  设,因而能够在小样本情况下使用并且相应结果
                  it
                                 i,t
                                       i,t
                   i = 1,2,…,31            (1)     有较高的稳健性。 鉴于此,本文采用贝叶斯 MC鄄
       其中,P 表示 t 时期地区 i 的相对价格水平,                   MC 方法估计式(2)和式(3)。
              i,t
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