陳耀，賈海波，喬志霞，馬寶寶

(甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，蘭州730070)

0 引言

區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間結(jié)構(gòu)一直是國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)地理學(xué)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行研究不僅對(duì)于促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要的意義，同時(shí)也是制定區(qū)域發(fā)展政策的重要依據(jù)［1］。為縮小東西部地區(qū)發(fā)展差距，中國(guó)政府先后于2000，2010年開(kāi)始實(shí)施兩輪西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略。十多年來(lái)，西部各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，實(shí)力明顯增強(qiáng)，各區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間結(jié)構(gòu)發(fā)生了顯著變化。因此，分析西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略實(shí)施以來(lái)各區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間結(jié)構(gòu)演化態(tài)勢(shì)對(duì)進(jìn)一步實(shí)施促進(jìn)各區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的國(guó)家戰(zhàn)略具有重要的指導(dǎo)意義。

區(qū)域空間結(jié)構(gòu)理論以杜能的農(nóng)業(yè)區(qū)位論、韋伯的工業(yè)區(qū)位論、克里斯特勒的中心地理論及廖什的市場(chǎng)區(qū)位與市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ)，從不同角度探討區(qū)域空間分異的原因、過(guò)程、結(jié)果，提出集聚與擴(kuò)散對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間結(jié)構(gòu)演化的作用［2－6］。美國(guó)學(xué)者達(dá)恩和德國(guó)學(xué)者奧托倫巴都分別提出空間結(jié)構(gòu)的概念，博分特爾不僅對(duì)空間結(jié)構(gòu)進(jìn)行了系統(tǒng)分析和模型推導(dǎo)，還分析論證了社會(huì)經(jīng)濟(jì)各個(gè)階段空間結(jié)構(gòu)的一般特征［7－10］。此后，區(qū)域空間結(jié)構(gòu)理論不再局限于微觀經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，而且也反映在宏觀區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)以及空間結(jié)構(gòu)問(wèn)題的研究上［11－12］。代表性理論有法國(guó)學(xué)者佩魯提出的增長(zhǎng)極理論、默戴爾的“循環(huán)積累論”、赫希曼的“極化－涓滴”理論、弗蘭克等的依賴(lài)?yán)碚?、布魯克弗爾德的互相依?lài)?yán)碚摗⒘_斯托的增長(zhǎng)階段理論、威廉姆遜的倒“U”型理論、弗里德曼的中心－外圍理論等［13－16］。另外，中國(guó)學(xué)者陸玉麒在研究安徽、浙江、江西等區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間結(jié)構(gòu)演化中，提出了雙核空間結(jié)構(gòu)理論［17］。

西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略實(shí)施以來(lái)，不少學(xué)者從不同角度對(duì)西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行了分析評(píng)價(jià)。魏后凱等應(yīng)用定量的方法和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)從9個(gè)方面考察了中國(guó)西部大開(kāi)發(fā)的實(shí)施效果［18］。周?chē)?guó)富等通過(guò)橫向?qū)Ρ任鞑颗c東中部地區(qū)之間的發(fā)展差距，發(fā)現(xiàn)西部大開(kāi)發(fā)加快了西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度，但并沒(méi)有使西部地區(qū)與東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距縮小，仍在進(jìn)一步拉大［19］。李博應(yīng)用人均GDP單一指標(biāo)分析了西部區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局的變動(dòng)［20］;張艷萍等采用主成分分析法，選取西部12個(gè)省份2000，2007年經(jīng)濟(jì)發(fā)展的12個(gè)指標(biāo)，對(duì)西部區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異進(jìn)行了比較分析，發(fā)現(xiàn)地區(qū)內(nèi)部出現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)上的不平衡性，內(nèi)部經(jīng)濟(jì)差異擴(kuò)大［21］。聶華林等從城市體系、交通體系和經(jīng)濟(jì)集中區(qū)等角度分析區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)甘肅經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不相適應(yīng)，區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不合理，處于極化階段［22］?？傮w看來(lái)，國(guó)內(nèi)外關(guān)于區(qū)域空間結(jié)構(gòu)問(wèn)題的成果非常豐富，為研究提供了很好的視角、思路和方法，相關(guān)結(jié)論將成為本研究的重要理論依據(jù)。然而，現(xiàn)有研究突出表現(xiàn)在以下方面:一是從區(qū)域研究尺度上，主要集中于研究西部整體區(qū)域或省域空間結(jié)構(gòu)的演化規(guī)律，而從縣域發(fā)展角度研究較少;二是從方法選擇上，借助定性描述和定量分析，而定量分析應(yīng)用基尼系數(shù)分解、泰勒指數(shù)、變異系數(shù)等方法居多，從總基尼系數(shù)和空間分布演化角度探析空間結(jié)構(gòu)演化特征的研究較少。本研究以甘肅省為研究對(duì)象，從縣域尺度進(jìn)行分析，選取特定年份，著重從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)2個(gè)方面剖析甘肅省區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)、聚集與擴(kuò)散形式、發(fā)展水平并揭示其發(fā)展態(tài)勢(shì)。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

以甘肅省87個(gè)縣、區(qū)及縣級(jí)市作為基本研究單元，選取西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略實(shí)施前后及中間年份，即1999，2005，2013年人均GDP作為分析區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的變量指標(biāo)，數(shù)據(jù)資料取自《甘肅統(tǒng)計(jì)年鑒》(2000—2009)、《甘肅發(fā)展年鑒》(2010—2014)。

1.2 研究方法

1.2.1 基尼系數(shù)法?；嵯禂?shù)是判斷一個(gè)國(guó)家或地區(qū)分配均等程度的常用指標(biāo)。根據(jù)洛倫茨曲線(xiàn)，以實(shí)際收入分配曲線(xiàn)和收入分配絕對(duì)平等曲線(xiàn)之間的面積為Sa，實(shí)際收入分配曲線(xiàn)右下方的面積為Sb，基尼系數(shù)(G)按下式進(jìn)行計(jì)算:

一般情況下，基尼系數(shù)在0～1之間，基尼系數(shù)越大，表示分配越不均等;越小則表示分配越均等。

這種估算方法較有代表性的有直接計(jì)算法、回歸曲線(xiàn)法、人口等分法和城鄉(xiāng)分解法。直接計(jì)算法可直接根據(jù)微觀數(shù)據(jù)無(wú)誤差地估算基尼系數(shù)，應(yīng)該成為首選的方法［23］。而從基尼系數(shù)角度分析區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間結(jié)構(gòu)演化規(guī)律，如有學(xué)者通過(guò)間接法測(cè)算基尼系數(shù)并分解對(duì)區(qū)域產(chǎn)業(yè)演化差異進(jìn)行分析［24－26］，但在分解中有組與組間的交叉重疊，無(wú)法徹底分解。本研究采用一個(gè)簡(jiǎn)便易用的直接法公式［27］，即:

1.2.2 集中指數(shù)法。區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間集聚一般可用集中指數(shù)來(lái)衡量。集中指數(shù)是表示集中某地理要素一半的地域人口在總?cè)丝谥械谋戎兀从沉嗽摰乩硪卦谠搮^(qū)域的集中程度［28］。一般按縣域人均GDP由高到低排列，將相應(yīng)的GDP累計(jì)相加，然后抽取累加值占全省GDP總量50%累計(jì)其人口數(shù)M，N為全區(qū)總?cè)丝冢?9］。集中指數(shù)(C)的計(jì)算公式為:

當(dāng)M值較大時(shí)，C值較小，表示該項(xiàng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的地域集中程度較低，區(qū)域分布較為均衡;反之，地域集中程度較高。

1.2.3 人均GDP分類(lèi)法。人均GDP由于可以較好地反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平而被廣泛用于區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異和經(jīng)濟(jì)空間結(jié)構(gòu)研究中。參照世界銀行的分類(lèi)方法和標(biāo)準(zhǔn)，按人均GDP平均值的150%，100%，50%［30］，把區(qū)域劃分為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、較發(fā)達(dá)、較貧困和貧困4種類(lèi)型。

2 甘肅省區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間差異

2.1 基尼系數(shù)測(cè)算

分別對(duì)甘肅省1999，2005，2013年區(qū)域發(fā)展基尼系數(shù)進(jìn)行測(cè)算，借助Mathematics軟件的fit函數(shù)反復(fù)擬合，最終選定出擬合效果最好的曲線(xiàn)，通過(guò)SPSS 19.0軟件擬合出洛侖茲曲線(xiàn)(圖1)。

圖1 1999，2005，2013年甘肅省區(qū)域發(fā)展洛侖茲曲線(xiàn)Fig.1 Lorentz curves of regional development of Gansu Province in 1999，2005 and 2013

求得2013年洛侖茲曲線(xiàn)方程:

回歸方程R2=0.974，調(diào)整R2=0.989，高度擬合，證明回歸系數(shù)和回歸方程均顯著。由公式(2)和(4)計(jì)算得到G=0.537 2。用同樣方法，分別求得1999，2005年的基尼系數(shù)分別為0.418 6，0.467 3，R2分別為0.999，0.996，回歸系數(shù)及方程均顯著。

2.2 測(cè)算結(jié)果

從測(cè)算結(jié)果看，1999，2005，2013年基尼系數(shù)均大于0.4，已超過(guò)國(guó)際0.4的警戒線(xiàn)。從時(shí)間的推移來(lái)看，基尼系數(shù)從1999年的0.418 6增加到2005年的0.467 3，增加了0.048 7，而2013年基尼系數(shù)為0.537 2，與2005年相比下降了0.069 9，總趨勢(shì)不斷增加。但從漲幅來(lái)看，1999—2005年上漲的幅度遠(yuǎn)大于2005—2013年間增長(zhǎng)的幅度，差距不斷拉大。

3 甘肅省區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間格局

3.1 區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間集聚分析

由公式(3)計(jì)算得到甘肅省1999，2005，2013年人均GDP的集中指數(shù)分別是0.866 5，0.872 0，0.882 3。從分析結(jié)果來(lái)看，甘肅省經(jīng)濟(jì)集中空間區(qū)域呈現(xiàn)以下特點(diǎn):一是從集中指數(shù)看，區(qū)域經(jīng)濟(jì)集中指數(shù)較高，均在0.80以上，區(qū)域經(jīng)濟(jì)集中度過(guò)高，區(qū)域間差異明顯，發(fā)展極不平衡，且集中指數(shù)呈現(xiàn)增大的趨勢(shì)，但增速相對(duì)比較緩慢。2005年與1999年相比增加了0.005 5，2013年與2005年相比增加了0.010 3，15年間只增加了0.015 8，增長(zhǎng)幅度不大，但是區(qū)域集中度較高，區(qū)域間的差距不斷拉大。二是從集中縣域空間分布格局(圖2)看，1999年16個(gè)集中縣分布在蘭州(5個(gè))、酒泉(4個(gè))、嘉峪關(guān)(1個(gè))、金昌(1個(gè))、慶陽(yáng)(1個(gè))、張掖(1個(gè))、甘南(1個(gè))、白銀(2個(gè))，主要集中在蘭州市和河西地區(qū)。2005年集中縣減少為15個(gè)，增加了肅南縣，而缺失了蘭州安寧、甘南瑪曲，其余各市沒(méi)有變化。集中縣數(shù)量的減少說(shuō)明了區(qū)域集聚力進(jìn)一步加強(qiáng)。2013年與2005年相比，集中縣數(shù)量沒(méi)有變化，從集中縣增減的具體數(shù)量來(lái)看，酒泉增加了1個(gè)縣，白銀減少了1個(gè)區(qū)，經(jīng)濟(jì)集中縣仍然主要分布在河西地區(qū)和蘭州市，但蘭州集中度有所下降。

圖2 1999，2005，2013年甘肅省區(qū)域經(jīng)濟(jì)集中分布格局Fig.2 The regional economy concentration distribution of Gansu Province in 1999，2005 and 2013

3.2 區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間發(fā)展格局分析

按照區(qū)域經(jīng)濟(jì)分類(lèi)方法和標(biāo)準(zhǔn)，將甘肅省1999，2005，2013年縣域區(qū)域分為4類(lèi)(表1，圖3)。從分析結(jié)果來(lái)看，甘肅區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間分布有以下特點(diǎn):一是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的貧困縣域在數(shù)量上仍占主體，占全省總數(shù)的70.11%。二是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的河西地區(qū)和蘭州市周?chē)貐^(qū)，經(jīng)濟(jì)中心地位已經(jīng)凸顯，且慶陽(yáng)市、白銀市所轄的部分縣域和瑪曲縣現(xiàn)已形成全省經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)和較發(fā)達(dá)的縣域集聚地帶。三是其余經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)的區(qū)域主要是各地級(jí)市的市區(qū)，空間分布比較分散。

表1 區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分類(lèi)Tab.1 The level classification of regional economic development

圖31999 ，2005，2013年甘肅省人均GDP區(qū)域分布Fig.3 Per GDP capita regional distribution of Gansu Province in 1999，2005 and 2013

4 甘肅省空間結(jié)構(gòu)演化分析

4.1 經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)，區(qū)域差異持續(xù)增大

根據(jù)基尼系數(shù)，從動(dòng)態(tài)時(shí)間推移來(lái)看，由1999年的0.42持續(xù)增長(zhǎng)到2013年的0.54;從靜態(tài)時(shí)間來(lái)看，1999，2005，2013年數(shù)值均在0.40以上。從人均GDP最高與最低的縣域來(lái)看，1999，2005，2013年絕對(duì)值差分別為16 898，43 484，283 930元，說(shuō)明實(shí)施西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略以來(lái)，甘肅縣域人均GDP差距不斷增大。就分布情況而言，發(fā)達(dá)和較發(fā)達(dá)地區(qū)主要集中在河西地區(qū)和蘭州市周?chē)?，變化態(tài)勢(shì)不明顯(圖3)。說(shuō)明西部大開(kāi)發(fā)初期，區(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)雄厚的縣域得到優(yōu)先發(fā)展，在經(jīng)過(guò)一定時(shí)期發(fā)展以后，過(guò)渡區(qū)和外圍區(qū)受核心區(qū)擴(kuò)散作用、政策傾向等因素影響，經(jīng)濟(jì)都有不同程度的增長(zhǎng)，但核心區(qū)集聚效應(yīng)仍然大于擴(kuò)散效應(yīng)，核心區(qū)極化作用持續(xù)增強(qiáng)，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距不斷擴(kuò)大。

4.2 中心－外圍結(jié)構(gòu)逐步形成，成梯度發(fā)展

從圖3可以看出，河西地區(qū)和蘭州市周?chē)h域經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)力最強(qiáng)，隴東和白銀市次之，中南部經(jīng)濟(jì)實(shí)力最弱。根據(jù)弗里德曼的“中心－外圍”理論，可以把全省區(qū)域劃分為以酒泉、嘉峪關(guān)和蘭州市為中心的中心區(qū)，經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的隴東和白銀市為中心的過(guò)渡區(qū)，經(jīng)濟(jì)較貧困和貧困的甘肅中南部為外圍區(qū)。中心區(qū)、過(guò)渡區(qū)、外圍區(qū)在空間上形成了區(qū)域“梯度”發(fā)展趨勢(shì)。

4.3 區(qū)域雙核經(jīng)濟(jì)群逐步形成，中心城市集聚減弱

根據(jù)核心－邊緣經(jīng)濟(jì)空間發(fā)展階段判斷，甘肅省處于單中心、強(qiáng)大次中心階段。從圖3看出，西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略實(shí)施以來(lái)，以蘭州市為核心，酒泉和嘉峪關(guān)為強(qiáng)大次中心，并逐步構(gòu)成酒泉—嘉峪關(guān)、蘭州—白銀為城市核心群的區(qū)域空間結(jié)構(gòu);而河西地區(qū)和隴東部分縣域構(gòu)成過(guò)渡區(qū)，其余地州市為外圍區(qū)，主要分布在甘肅省中南部。從經(jīng)濟(jì)空間分布來(lái)看，發(fā)達(dá)縣域主要向發(fā)達(dá)地區(qū)集聚。但是區(qū)域中心的集聚力較弱，作為甘肅省會(huì)城市的蘭州市，西固區(qū)人均GDP在1999，2005年為最高區(qū)域，但2013年肅北縣、阿克塞縣、嘉峪關(guān)市均高于西固區(qū)?？h域集中度也不斷減弱，1999年蘭州市有5個(gè)在集中區(qū)內(nèi)，但2013年減少為3個(gè)，是由于中心城市擴(kuò)散力弱致使經(jīng)濟(jì)集中區(qū)域尚未形成穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極。

4.4 區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚增強(qiáng)，擴(kuò)散效應(yīng)弱

區(qū)域集中指數(shù)都在0.85以上，并以微小的速度上漲。從圖2可以看出，主要集中在河西地區(qū)和蘭州市周?chē)?999年主要集聚在16個(gè)縣域，到了2013年則減少為14個(gè)，而占一半人均GDP的人口是全省人口的13.35%，2005年為12.80%，2012年為14.76%。從區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分類(lèi)來(lái)看，發(fā)達(dá)縣數(shù)量從1999年的17個(gè)減少到2013年的12個(gè)，從圖3可以看出，減少的區(qū)域主要集中在中心區(qū)周?chē)?4年間有5個(gè)縣退出發(fā)達(dá)區(qū)域，較發(fā)達(dá)縣域數(shù)量基本保持14個(gè)不變，而貧困、較貧困縣域從1999年的58個(gè)增加到2013年的61個(gè)，貧困區(qū)數(shù)量增加了3個(gè)，貧困縣域范圍有所增加。西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略實(shí)施以來(lái)，甘肅省經(jīng)濟(jì)主要集中在中心地區(qū)，過(guò)渡區(qū)和外圍區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)仍然比較緩慢。

4.5 核心區(qū)產(chǎn)生極化作用，外圍區(qū)出現(xiàn)涓滴效應(yīng)

甘肅省區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間核心區(qū)產(chǎn)生極化作用，同時(shí)擴(kuò)散作用也有一定顯現(xiàn)。受擴(kuò)散作用影響，外圍空間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體水平和實(shí)力均得到不同程度的提高，且主要分布在河西地區(qū)。1999—2013年外圍區(qū)人均GDP不斷增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)集中度進(jìn)一步集中，肅南縣、瓜州縣均處于核心區(qū)周?chē)从吵龊诵膮^(qū)向外圍區(qū)擴(kuò)散的反極化運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生涓滴效應(yīng)。而在1999，2005年為核心的慶城縣到2013年進(jìn)入外圍區(qū)，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較慢，核心區(qū)對(duì)外圍區(qū)擴(kuò)散與涓滴效應(yīng)較弱。外圍區(qū)一般分布在甘肅省中南部，距中心區(qū)較遠(yuǎn)，受到中心區(qū)的擴(kuò)散效應(yīng)影響小，在擴(kuò)散與涓滴效應(yīng)的影響下，核心區(qū)周?chē)奈鞣鍏^(qū)、瓜州等縣實(shí)力依然不強(qiáng)，城鎮(zhèn)化水平低。因此，擴(kuò)散與涓滴效應(yīng)難以改變甘肅省中心－外圍型空間極化狀態(tài)的基本格局。

5 結(jié)論

以甘肅省縣域?yàn)檠芯繉?duì)象，以人均GDP為指標(biāo)，借助基尼系數(shù)、集中指數(shù)以及人均GDP空間分布，對(duì)西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略實(shí)施以來(lái)甘肅省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體差異、經(jīng)濟(jì)集中度以及人均GDP空間分布特征進(jìn)行了分析。第一，甘肅縣域經(jīng)濟(jì)差異顯著。西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略實(shí)施以來(lái)，甘肅縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，經(jīng)濟(jì)實(shí)力進(jìn)一步增強(qiáng)，但縣域人均GDP基尼系數(shù)均大于0.4，經(jīng)濟(jì)差異仍然顯著。第二，縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空間格局呈現(xiàn)集聚態(tài)勢(shì)，主要集中在河西地區(qū)和蘭州周?chē)貐^(qū)，已初步形成了以蘭州—白銀和酒泉—嘉峪關(guān)為城市群的雙核增長(zhǎng)極。由于區(qū)域性中心蘭州市缺乏完整的功能體系，對(duì)外圍縣域的輻射帶動(dòng)作用微弱，尚未發(fā)展成為成熟的增長(zhǎng)極。第三，甘肅省縣域經(jīng)濟(jì)空間格局以貧困縣域?yàn)橹?，尤以甘肅中南部的隴南、臨夏和甘南少數(shù)民族州最為突出，大部分縣域仍然處于較貧困、貧困狀態(tài)。

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