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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

                                表 2摇 不同时间段绝对收敛模型的估计结果

        时间段        1995—2002 年 1996—2003 年 1997—2004 年 1998—2005 年 1999—2006 年 2000—2007 年
           茁         - 0郾 023 3   - 0郾 016 8   - 0郾 012 5  - 0郾 007 8   - 0郾 011 2   - 0郾 023 6
          p 值          0郾 015 5    0郾 048 4     0郾 058 0     0郾 137 0    0郾 004 6     0郾 000 0

           琢           0郾 008 6    0郾 001 6     0郾 003 4     0郾 007 1    0郾 010 5     0郾 015 4
          p 值          0郾 001 5    0郾 314 6     0郾 003 3     0郾 000 0    0郾 000 0     0郾 000 0
        收敛速度           0郾 003 4    0郾 002 4     0郾 001 8     0郾 001 1    0郾 001 6     0郾 003 4
           2
          R            0郾 185 6    0郾 127 7     0郾 118 4     0郾 074 6    0郾 245 1     0郾 593 4
        Moran蒺s I      0郾 080 2    0郾 054 5    - 0郾 019 5    0郾 002 5   - 0郾 048 0    0郾 049 0
          p 值          0郾 101 4    0郾 156 4     0郾 406 6     0郾 319 6    0郾 521 0     0郾 168 1
         LMerr         0郾 526 8    0郾 243 5     0郾 031 1     0郾 000 5    0郾 190 3     0郾 199 0
          p 值          0郾 468 0    0郾 621 7     0郾 860 0     0郾 982 1    0郾 662 7     0郾 655 5

         LMlag         0郾 563 9    0郾 279 8     0郾 139 2     0郾 005 0    0郾 184 5     0郾 605 7
          p 值          0郾 452 7    0郾 596 8     0郾 709 1     0郾 943 8    0郾 667 5     0郾 436 4
        R鄄LMerr        0郾 000 2    0郾 008 5     0郾 740 6     0郾 294 3    0郾 008 6     0郾 087 6
          p 值          0郾 988 1    0郾 926 6     0郾 389 5     0郾 587 5    0郾 926 1     0郾 767 2

        R鄄LMlag        0郾 037 3    0郾 044 8     0郾 848 7     0郾 298 8    0郾 002 9     0郾 494 3
          p 值          0郾 846 8    0郾 832 3     0郾 356 9     0郾 584 7    0郾 957 2     0郾 482 0
        SARMA          0郾 564 1    0郾 288 3     0郾 879 8     0郾 299 3    0郾 193 1     0郾 693 3
          p 值          0郾 754 2    0郾 865 7     0郾 644 1     0郾 861 0    0郾 908 0     0郾 707 1

   摇 摇 注:收敛速度 = - ln(1 + 茁) / k,其中 k 为时间跨度。

   摇 摇 接下来,重点考察其余 11 个存在空间相关性                          (三)空间计量模型估计结果分析
   时间段的价格收敛情况。 首先,对该 11 个时间段                           本文采用贝叶斯 MCMC 方法估计空间计量
   进行基于模型残差的空间相关性检验,以选择合                           模型,相应结果如表 3 所示。 从中可知,所有 茁 值
   理的空间计量模型。 这里,主要采用 LMlag 检验                      均在 1% 的显著性水平下显著为负,这表明所考
   和 LMerr 检验。 检验结果显示(篇幅限制,不具体                     察的 11 个时间段均存在收敛,也即存在较为明显
   展示),在 10% 的显著性水平下,2001—2008 年时                  的市场一体化趋势。 同时,LM 值均不显著,说明
   间段 的 LMerr 显 著, 但 LMlag 不 显 著。 根 据              应用空间计量模型已经有效消除了空间相关性所
         [16] 提出的模型选择标准,该时间段应当采                               盂
   Anselin                                         产生的影响 。
   用空间误差模型(SEM)。 类似地,2002—2009 年                       几乎所有时期的 茁 值均显著为负,这说明从
   时间段的 LMerr 不显著而 LMlag 显著,所以该时                   总体上来看中国存在较为明显的市场一体化趋
   间段应该采用空间滞后模型(SLM)。 后九个时间                        势。 我们可以由 茁 值计算区域价格收敛速度。 茁
   段的 LMerr 和 LMlag 虽然均在 10% 的显著性水平                值越大说明区域间价格收敛速度越慢,市场整合
   下通过了显著性检验,但是 LMlag 的 p 值均小于                     速度越慢,市场一体化进程较缓慢;反之,则说明

   LMerr 的相应值,并且 LMlag 值均大于 LMerr 值。               区域价格收敛速度越快,市场一体化进程相对较
   同时,在 R鄄LMerr 都不显著的情况下,R鄄LMlag 在                 快。 也就是说,可以用由 茁 值计算得到的区域价
   后面几个时间段普遍较为显著,所以后九个时间                           格收敛速度的变化,来描绘中国区域市场一体化

   段应采用空间滞后模型(SLM)。                                水平的演变特征。 如图 1 所示,可以看出,摇 摇

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