欧元区债务危机区域传染探究

欧债危机区域传染的整体空间机制以网络发展状态为主，为此将研究的国家进一步细分成四个区域，研究欧洲危机区域传染的聚集区域的特征。

一、局域空间机制模型

局部子系统所表现出来的分布特征，又称为局部空间相关性，具体表现形式包括空间聚集区、非典型的局部区域、异常值或空间政区等，一般用G统计量、Moran散点图和LISA（Local Indieator Spatial Association）来测度欧债危机区域传染的空间规律。

由于Moran’s I的模型结构不能区分变量空间取值的高值区和低值区，Ordand Getis（1995）提出了新的Local G统计量，以测度局域的空间自相关。正的G值揭示了一个高值的空间集聚，即表现出高危机指数的国家集聚；负的G值则表明存在低值的空间集聚，即表现出低危机指数的国家集聚。与Global Moran’s I类似，G的统计学意义也可以通过标准正态化后的Z检验来评价。

Anselin（1995）也构造了一个Local Moran的统计量，公式如下：

i＝1

式中，m表示国家，n表示时期，Zi和Z j是样本方差，w ij是空间权重矩阵。

二、区域的划分

为了寻找欧债危机区域传染的局域空间作用机制的规律，在欧债危机爆发的五个阶段，我们根据上文的方法，将研究对象分成四类，第一类是欧元区以外的美国和英国；第二类是欧元区的北欧国家丹麦、挪威和芬兰；第三类是欧元区较为偏西边的法国、爱尔兰、西班牙、葡萄牙、比利时和荷兰；第四类是欧元区较为偏东边的德国、意大利、奥地利和希腊。

根据上文欧债危机区域传染的实证分析的影响结果，分别列出在表7－12到表7－16中。

表7－12　欧债危机开端阶段受传染影响的国家

表7－16　欧债危机扩散阶段受传染影响的国家

注：表7－19到表7－23中★表示受传染影响，○表示没有；！表示重要传染源国家，加下划线表示危机源国家。

三、局域空间机制的实证

（一）区域受影响程度

1．数学模型

已知国家i对国家j的在时间t的影响为βij（t），定义：

式中，N为国家数量

betaj（t）为国家j在时间t的受影响程度，定义：

｜A（K）｜为区域A（K）的国家个数。(www.xing528.com)

则βA（K）（t）反映了区域A（K）在阶段t时受到危机的平均受影响程度（见表7－17）：

表7－17　各区域在欧债危机区域传染中的受影响程度βA（K）（t）比较

2．实证结论

由上表可知：

（1）在危机开端阶段，受影响强度依次为欧元区偏东、欧元区偏西、北欧、欧元区以外。

（2）在危机发展阶段，受影响强度依次为欧元区偏东、欧元区偏西、北欧、欧元区以外。

（3）在危机蔓延阶段，受影响强度依次为欧元区偏西、欧元区偏东、北欧、欧元区以外。

（4）在危机升级阶段，受影响强度依次为欧元区偏东、欧元区偏西、北欧、欧元区以外。

（5）在危机扩散阶段，受影响强度依次为欧元区偏东、北欧、欧元区偏西、欧元区以外。

（二）区域受影响的显著性

以区域A（K）在开端，发展，蔓延，升级及扩散，所有阶段的因果关系检验结果为样本，构造二项分布检验，样本x i取值为1，0。当存在线性关系时，x i＝1，否则x i＝0。构造检验假设H 0：p＝0，H 1：p＞0。

引入u统计量，

式中为样本数量

可得：

表7－18　各区域在欧债危机区域传染中受影响的显著性

表7－18中A（1）为欧元区以外，A（2）为北欧，A（3）为欧元区偏西，A（4）为欧元区偏东。

当显著性水平α＝1%时，拒绝原假设。

认为在危机发生时，没有区域可以不受影响。

在欧债危机爆发中，由于欧美具有开放的经济金融，经济关联度又非常高，因此，当欧债危机爆发时，欧元区中大多数经济体受到了传染的影响。

从英国和美国的表现来看，尽管这两个国家和欧元区国家采用不同的货币，但是也受到了显著的影响。而相对于英国和美国，北欧由于其经济实力相对较弱、经济独立性相对较高，尽管货币也是采用欧元，但是却受危机传染的影响较小。