喻 鋒 姜曉暉

一、問(wèn)題的提出

2013年12月，經(jīng)中共中央批準(zhǔn)，中央組織部印發(fā)了《關(guān)于改進(jìn)地方黨政領(lǐng)導(dǎo)班子和領(lǐng)導(dǎo)干部政績(jī)考核工作的通知》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《通知》），規(guī)定對(duì)地方黨政領(lǐng)導(dǎo)班子和領(lǐng)導(dǎo)干部的各類(lèi)考核考察，不能僅僅把GDP作為考核政績(jī)的主要指標(biāo)；不能搞地區(qū)GDP排名；中央有關(guān)部門(mén)不能單純以GDP衡量各省份發(fā)展成效；地方各級(jí)黨委政府不能簡(jiǎn)單以GDP評(píng)定下一級(jí)領(lǐng)導(dǎo)干部的政績(jī)和考核等次，對(duì)限制開(kāi)發(fā)區(qū)域和生態(tài)脆弱的國(guó)家扶貧開(kāi)發(fā)工作重點(diǎn)縣取消GDP考核。這一考核評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)向，根植于現(xiàn)實(shí)的“GDP崇拜”背景，沒(méi)有“約束性指標(biāo)”的GDP考核造成各地盲目追求經(jīng)濟(jì)的無(wú)效擴(kuò)張。弱化干部GDP考核，并非要棄經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)于不顧，而是要促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變，擠掉利用地方融資盲目投資的水分，從對(duì)“量”的考核變?yōu)閷?duì)質(zhì)”的考核。2016年7月，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布了關(guān)于改革研發(fā)支出核算方法、修訂國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）核算數(shù)據(jù)的公告，把研發(fā)支出列入GDP核算。從某種程度上來(lái)說(shuō)，GDP指標(biāo)的悄然變化，正在客觀(guān)上對(duì)中國(guó)城市區(qū)域發(fā)展的競(jìng)爭(zhēng)格局產(chǎn)生不可小覷的導(dǎo)向性影響。

GDP作為一定時(shí)期內(nèi)（一個(gè)季度或一年）一個(gè)國(guó)家或地區(qū)所生產(chǎn)出的全部最終產(chǎn)品和勞務(wù)的價(jià)值，常被作為衡量國(guó)家經(jīng)濟(jì)狀況的最佳指標(biāo)。從GDP的基本功能看，GDP就是經(jīng)濟(jì)生活中的一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，適用于從國(guó)家層面到城市和區(qū)域?qū)用娴慕?jīng)濟(jì)發(fā)展考核評(píng)價(jià)。但現(xiàn)實(shí)中，“唯GDP論”引發(fā)了不少爭(zhēng)議。從某種意義上來(lái)說(shuō)，GDP在微觀(guān)上掩蓋了隱性經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，中觀(guān)上不能統(tǒng)籌分析經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、自然領(lǐng)域相關(guān)要素之間的關(guān)系，宏觀(guān)上未能充分體現(xiàn)科技進(jìn)步對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的潛在作用。鑒于此，當(dāng)前的理論和實(shí)踐探索中出現(xiàn)了諸如“單位GDP能耗”“綠色GDP”“每萬(wàn)元GDP增長(zhǎng)安全生產(chǎn)事故死亡人數(shù)”“單位GDP能耗下降率”“居民人均可支配收入增長(zhǎng)占GDP增長(zhǎng)比例”等合成處理，嘗試彌補(bǔ)“唯GDP論”的缺陷，這類(lèi)指標(biāo)合成的方法也促成了對(duì)于GDP指標(biāo)適用于城市區(qū)域發(fā)展評(píng)價(jià)的新的演繹。合成指標(biāo)又名復(fù)合指標(biāo)，即綜合各種元素和子指標(biāo)而形成新的復(fù)合結(jié)構(gòu)指標(biāo)，這類(lèi)指標(biāo)一般具有如下特性：系統(tǒng)性，如城市化過(guò)程是經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、地域等系統(tǒng)轉(zhuǎn)化過(guò)程；層次性，在城市區(qū)域發(fā)展評(píng)價(jià)的眾多指標(biāo)中，根據(jù)其性質(zhì)和特點(diǎn)，確定其在指標(biāo)復(fù)合中的核心或附屬地位；可行性，鑒于部分指標(biāo)在統(tǒng)計(jì)口徑上不統(tǒng)一不一致，故常棄之，轉(zhuǎn)而選取官方穩(wěn)定使用的指標(biāo)；實(shí)操性，篩選的子指標(biāo)，應(yīng)該可以搜集到數(shù)據(jù)，并且具有可操作性。合成指標(biāo)在指標(biāo)結(jié)構(gòu)上通常會(huì)涉及“結(jié)構(gòu)—功能”“成本—效益”“增量—存量”等多維尺度，將人們對(duì)于環(huán)境和生態(tài)以及人文與社會(huì)精神的影響賦予到GDP之中，加入一些非量化因素來(lái)衡量和調(diào)試GDP，使之成為新的復(fù)合量化指標(biāo)，體現(xiàn)出以“競(jìng)優(yōu)”而非“競(jìng)爭(zhēng)”的視角去審視GDP、進(jìn)而引導(dǎo)城市區(qū)域發(fā)展模式的選擇。

毋庸置疑，GDP指標(biāo)已然成為城市區(qū)域發(fā)展評(píng)價(jià)中不可或缺的要素之一，但是如何使評(píng)價(jià)效果最佳，評(píng)價(jià)思維更加優(yōu)化、合理，是一個(gè)發(fā)人深思的問(wèn)題，合成指標(biāo)及其內(nèi)部交互分析對(duì)相關(guān)政策改進(jìn)的結(jié)果運(yùn)用，其預(yù)期功能不可估量，也恰恰體現(xiàn)出城市區(qū)域發(fā)展議題之上尺度政治的把握和操控。

二、研究設(shè)計(jì)與分析模型

（一）研究涉及的指標(biāo)遴選及其說(shuō)明

傳統(tǒng)的綜合評(píng)價(jià)原理即在于構(gòu)建一個(gè)多指標(biāo)的評(píng)價(jià)體系，通過(guò)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理以及指標(biāo)間權(quán)重關(guān)系的設(shè)定，達(dá)成一個(gè)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，進(jìn)而展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)性排名。涉及到單個(gè)指標(biāo)或者某個(gè)指標(biāo)組對(duì)于綜合評(píng)價(jià)結(jié)果的交互性分析，主要是通過(guò)多元線(xiàn)性回歸來(lái)實(shí)現(xiàn)，來(lái)審視單一指標(biāo)或某一指標(biāo)組（自變量）對(duì)于綜合評(píng)價(jià)結(jié)果（因變量）的影響，從而改進(jìn)某單項(xiàng)（領(lǐng)域）工作，實(shí)現(xiàn)整體水平的提升。

本研究擬結(jié)合耦合協(xié)調(diào)度這一方法工具來(lái)展開(kāi)單一指標(biāo)之間以及某些指標(biāo)組之間的相關(guān)性分析，其結(jié)果致力于以這些指標(biāo)（指標(biāo)組）的耦合、關(guān)聯(lián)等相關(guān)性分析來(lái)審視其所指代的某一單項(xiàng)（領(lǐng)域）工作的協(xié)調(diào)狀況，兩兩相關(guān)相比，不在于對(duì)綜合整體結(jié)果的影響（如本研究并不探討能耗GDP和投資GDP對(duì)于城市區(qū)域發(fā)展的影響），而旨在探討二者之間所顯示出來(lái)的協(xié)調(diào)關(guān)系，以審視其發(fā)展模式和路徑選擇的依賴(lài)性。

本研究通過(guò)對(duì)《廣州市（區(qū)、縣級(jí)市）經(jīng)濟(jì)社會(huì)科學(xué)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系》《廣州市推進(jìn)新型城市化發(fā)展考核區(qū)（縣級(jí)市）指標(biāo)體系》等政府考評(píng)文件展開(kāi)分析，查詢(xún)廣州市統(tǒng)計(jì)年鑒，篩選出2000年—2010年這十年間與GDP相關(guān)的兩組資源型和資本型的指標(biāo)，進(jìn)行耦合協(xié)調(diào)度分析。希冀從實(shí)踐層面對(duì)GDP增長(zhǎng)的資源消耗與GDP效益產(chǎn)出的投資成本展開(kāi)耦合協(xié)調(diào)分析，進(jìn)而探究GDP相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)在城市區(qū)域發(fā)展評(píng)價(jià)中的設(shè)計(jì)與運(yùn)用。

萬(wàn)元GDP能耗（噸/萬(wàn)元）（Energy consump?tion per unit of GDP，簡(jiǎn)寫(xiě)ECUG，下同。），又稱(chēng)單位GDP能耗，指總能耗與GDP之比，即每產(chǎn)生萬(wàn)元國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值所消耗的能源總量，是反映能源消費(fèi)水平和節(jié)能降耗狀況的主要指標(biāo)，是衡量能源利用水平和效率最常用的綜合性指標(biāo)。從宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)的角度看，它是一次能源供應(yīng)總量與GDP總量的比率，顯然是個(gè)約束性指標(biāo)，且是目前節(jié)能降耗考核的關(guān)鍵指標(biāo)。［1］從能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)來(lái)看，由于資源稟賦不同，同等標(biāo)準(zhǔn)量的不同能源，其熱量值的利用程度是不同的，即同樣單位的GDP，使用不同的能源品種，所消耗的能源總量也不同；從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式來(lái)看，粗放型經(jīng)濟(jì)模式主要依靠增加生產(chǎn)要素投入來(lái)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，而集約型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)則是通過(guò)技術(shù)進(jìn)步和質(zhì)量提升；從產(chǎn)業(yè)組合、地域分工來(lái)看，第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的能源消耗較少，第二產(chǎn)業(yè)的能源消耗較大；從能源利用效率來(lái)看，能源利用的技術(shù)水平和能源生產(chǎn)、消費(fèi)的管理水平越高，所消耗的能源量越少，單位GDP能耗也必然越小。國(guó)際經(jīng)驗(yàn)表明，伴隨著時(shí)代變遷和產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與轉(zhuǎn)型，萬(wàn)元GDP能耗經(jīng)歷了上升到下降的趨勢(shì)。工業(yè)化時(shí)期，原材料消耗強(qiáng)度較高，大機(jī)械化生產(chǎn)的工業(yè)時(shí)代，能耗逐年上升，隨著工業(yè)升級(jí)，社會(huì)進(jìn)入后工業(yè)化時(shí)代，第三產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展，單位GDP能耗不斷降低。當(dāng)前我國(guó)正積極走“新型工業(yè)化道路”，ECUG作為一個(gè)資源型指標(biāo)，意義重大。

億元投資新增GDP（The new GDP of one hundred million yuan investment，簡(jiǎn)寫(xiě) TGMI，下同。），即每?jī)|元投資成本下新增加的GDP總值，是從投資成本的角度來(lái)衡量投資效果的監(jiān)測(cè)性指標(biāo)。作為一個(gè)資本GDP相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)，投資主要是從投資率和投資的邊際產(chǎn)出率來(lái)進(jìn)行分析。其中投資率反映了當(dāng)年投資總量與GDP總量之間的比例關(guān)系，而邊際產(chǎn)出率則反映了投資增量與GDP增量之間的比例關(guān)系。［2］從投資規(guī)模來(lái)看，“粗放型”的過(guò)熱投資，盲目擴(kuò)大投資規(guī)模，帶來(lái)的是經(jīng)濟(jì)泡沫，極易引起通貨膨脹；從投資效率來(lái)看，低效率的投資，無(wú)法優(yōu)化反映CPI的經(jīng)濟(jì)約束指標(biāo)；從投資結(jié)構(gòu)來(lái)看，投資主要分為固定資產(chǎn)投資和非固定資產(chǎn)投資。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，投資對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有直接的意義，投資直接拉動(dòng)GDP增長(zhǎng)。TGMI即是反映當(dāng)前投資（資本）對(duì)于GDP增長(zhǎng)速度的一個(gè)基準(zhǔn)考量。

（二）耦合協(xié)調(diào)度模型

耦合原為物理學(xué)概念，耦合指兩個(gè)或兩個(gè)以上的體系或運(yùn)動(dòng)形式之間通過(guò)各種相互作用而彼此影響的現(xiàn)象，其反映各子系統(tǒng)之間協(xié)調(diào)發(fā)展的交集。耦合度則是用來(lái)反映各系統(tǒng)之間相互作用、彼此影響的強(qiáng)度。［3］本研究使用耦合協(xié)調(diào)度模型評(píng)價(jià)社會(huì)評(píng)價(jià)系統(tǒng)及內(nèi)部要素的發(fā)展趨勢(shì)。本文將從廣東省已有的城市區(qū)域發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中篩選GDP相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行耦合協(xié)調(diào)度計(jì)算。其中兩個(gè)相關(guān)指標(biāo)的分別為F（x）、F（y），借鑒物理學(xué)中耦合協(xié)調(diào)度模型，計(jì)算二者的協(xié)調(diào)關(guān)系，探索城市區(qū)域發(fā)展的綜合性、整體性和協(xié)調(diào)性。

耦合協(xié)調(diào)度模型廣泛運(yùn)用于不同領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究中，不僅有對(duì)方法論的探討和改進(jìn)，也有對(duì)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的分析與解決。此模型既可以解釋指標(biāo)與指標(biāo)的關(guān)系，也可以解釋系統(tǒng)（體系）之間的交互［4］，實(shí)踐證明是一種比較成熟的科學(xué)的定量方法。（耦合協(xié)調(diào)作用機(jī)理以及耦合協(xié)調(diào)度模型圖見(jiàn)圖1、圖2）

圖1：耦合協(xié)調(diào)作用

圖2：耦合協(xié)調(diào)度模型

綜合評(píng)價(jià)流程耦合協(xié)調(diào)度模型構(gòu)建的一般步驟：

（1）對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

（2）借鑒物理學(xué)中的容量耦合概念及容量耦合系數(shù)模型，可得到二者的耦合度模型［5］：

其中C為協(xié)調(diào)度，K為調(diào)節(jié)系數(shù)，K與所選取的對(duì)象有關(guān)，本研究暫對(duì)兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析，固k=1/2。C值越小說(shuō)明兩個(gè)系統(tǒng)越不協(xié)調(diào)，反之，C值越大越協(xié)調(diào)。

（3）計(jì)算耦合協(xié)調(diào)度D。為了更真實(shí)反映兩個(gè)系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)發(fā)展程度，需要構(gòu)建耦合協(xié)調(diào)度模型，此模型不僅能評(píng)判若干子系統(tǒng)的交互耦合協(xié)調(diào)程度，還可以反映系統(tǒng)綜合水平的相對(duì)高低。借鑒已有學(xué)者的成果，計(jì)算公式如下［6］：

其中D為耦合協(xié)調(diào)度；C為協(xié)調(diào)度；T為綜合評(píng)價(jià)指數(shù)；α β為待定系數(shù)，一般取值為0.5；k為協(xié)調(diào)系數(shù)，本文取k=2。當(dāng)0＜D≤0.3時(shí)，為低度耦合協(xié)調(diào)；當(dāng)0.3＜D≤0.5時(shí)，為中度耦合協(xié)調(diào)；當(dāng)0.5＜D≤0.8時(shí)，為高度耦合協(xié)調(diào)；當(dāng)0.8＜D≤1時(shí)，為極度耦合協(xié)調(diào)。

（三）指標(biāo)和數(shù)據(jù)處理

1.數(shù)據(jù)來(lái)源

本文具體考察廣州市2000—2010十年的ECUG與TGMI兩個(gè)指標(biāo)，從廣州統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)獲得數(shù)據(jù)，重點(diǎn)參考?xì)v年的統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)公報(bào)等資料。

2.指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

在綜合評(píng)價(jià)中各指標(biāo)往往存在向性、結(jié)構(gòu)、單位、量級(jí)等差異，為了避免這些影響，我們要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，包括一致化和無(wú)量綱化（見(jiàn)表1）。一致化是將極小型指標(biāo)、居中型指標(biāo)、區(qū)間型指標(biāo)轉(zhuǎn)化為極大型指標(biāo)。億元地區(qū)新增GDP是一個(gè)正向指標(biāo)，可以直接計(jì)算，但是ECUG則屬于一個(gè)負(fù)向指標(biāo)。需要把負(fù)向指標(biāo)轉(zhuǎn)化為正向指標(biāo)，從而達(dá)到一致化。由于避免出現(xiàn)負(fù)數(shù)的情況，棄用極值法，而采用倒數(shù)一致化的方法：

而后兩組數(shù)據(jù)達(dá)到一致化，但由于單位、結(jié)構(gòu)、屬性的差異，仍需要采用無(wú)量綱化方法，對(duì)兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。無(wú)量綱化的方法比較多，諸如極差值法、線(xiàn)性比例法、幾何極值法等等，為了把結(jié)果固定在0-1的量綱中，并且盡量是數(shù)據(jù)分配合理，采用幾何極值法即：

表1：對(duì)原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化（無(wú)量綱化）處理

（四）熵值法確定指標(biāo)權(quán)重系數(shù)

熵［7］是物理學(xué)的概念，1948年 Claude E.Shanon將其引入信息論中，作為系統(tǒng)不確定性的量度。信息量越大，不確定性就越小，熵也就越??；信息量越小，不確定性越大，熵也越大。基于熵的特性，我們可以通過(guò)計(jì)算熵值來(lái)判斷一個(gè)事件的隨機(jī)性及無(wú)序程度，也可以用熵值來(lái)判斷某個(gè)指標(biāo)的離散程度，指標(biāo)的離散程度越大，該指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響越大。ECUG與TGMI作為城市區(qū)域發(fā)展評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)中的兩個(gè)并行指標(biāo)，不同的評(píng)價(jià)體系、不同的測(cè)量版本、不同的研究導(dǎo)向，對(duì)其權(quán)重的設(shè)置大同小異。本研究使用熵值法來(lái)確定二者的權(quán)重系數(shù)差異（計(jì)算過(guò)程見(jiàn)表2）。［8］設(shè)有m個(gè)待評(píng)對(duì)象，n項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣為，對(duì)于某項(xiàng)指標(biāo)j，若各待評(píng)對(duì)象的指標(biāo)xij值間的差距越大，則該指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)中所起的作用就越大；反之，作用越小。在信息論中，信息熵是系統(tǒng)無(wú)序程度的度量，其表達(dá)式為：

（1）計(jì)算指標(biāo)xij在指標(biāo)j下的權(quán)重

（2）計(jì)算指標(biāo)j的 熵值ej

（3）計(jì)算指標(biāo)j的差異性因數(shù)gj

對(duì)于給定的指標(biāo)j，xij的差異性越小，ej則越大；當(dāng)xij全部相等時(shí)，此時(shí)指標(biāo)j幾乎無(wú)作用；當(dāng)各被評(píng)價(jià)的指標(biāo)值相差越大時(shí)，ej越小，該項(xiàng)指標(biāo)對(duì)于待評(píng)對(duì)象比較所起的作用越大。定義差異性因數(shù)向量為，其中則當(dāng)gj越大時(shí)，指標(biāo)越重要。

（4）原始權(quán)重的調(diào)整

用差異性因數(shù)gj對(duì)專(zhuān)家組給出的權(quán)重進(jìn)行調(diào)整：

表2：熵值法計(jì)算兩個(gè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)差異

（5）bj為專(zhuān)家給出的原始指標(biāo)權(quán)重。經(jīng)過(guò)歸一化處理后，得到熵值法調(diào)整后的權(quán)重值

根據(jù)以上方法及公式，對(duì)無(wú)量綱化后的兩項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，得出不同年份兩個(gè)指標(biāo)的P值，其中 K值為 0.44294482，-K值為-0.44294482，進(jìn)而得出e值分別為0.945126和0.927019665，差異系數(shù)g分別為0.06654874和0.0729805。最終通過(guò)兩個(gè)差異系數(shù)比兩者之和，得出兩個(gè)指標(biāo)相對(duì)重要程度（即耦合協(xié)調(diào)度公式中的待定系數(shù)）分別為0.500608096和0.49991904。

基于熵的特性，我們可以通過(guò)計(jì)算熵值來(lái)判斷一個(gè)事件的隨機(jī)性及無(wú)序程度，也可以用熵值來(lái)判斷某個(gè)指標(biāo)的離散程度，指標(biāo)的離散程度越大，該指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響越大。ECUG與TGMI作為城市區(qū)域評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)中的兩個(gè)并行指標(biāo)，不同的評(píng)價(jià)體系、不同的測(cè)量版本、不同的研究導(dǎo)向，對(duì)其權(quán)重的設(shè)置大同小異。本研究即使用熵值法來(lái)確定兩個(gè)指標(biāo)之間的比重關(guān)系（權(quán)重系數(shù)）［9］，其依據(jù)在于通過(guò)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的規(guī)律（信息熵）分析來(lái)探尋其對(duì)于評(píng)價(jià)實(shí)現(xiàn)的相對(duì)重要程度，本研究運(yùn)用此方法，旨在探索對(duì)于城市區(qū)域發(fā)展評(píng)價(jià)而言，資源型GDP指標(biāo)和資本型GDP指標(biāo)哪個(gè)具有更有價(jià)值的信息熵，以實(shí)現(xiàn)科學(xué)的測(cè)量與評(píng)價(jià)。由上可以發(fā)現(xiàn)作為二者權(quán)重系數(shù)基本相當(dāng)，可以理解為二者對(duì)于城市區(qū)域發(fā)展而言具有幾乎同等的價(jià)值。

根據(jù)尺度政治的觀(guān)點(diǎn)，不同行為主體根據(jù)自身的利益，借助自身的力量或引入第三方行為體擴(kuò)大自身的力量，并通過(guò)控制、操縱尺度進(jìn)行必要的尺度轉(zhuǎn)換，以便選擇對(duì)自身有利的尺度［10］。體現(xiàn)在評(píng)價(jià)尺度的把握當(dāng)中，評(píng)價(jià)決策者的重要性判斷及其選擇偏好，與發(fā)之于客觀(guān)數(shù)據(jù)規(guī)律的熵值法賦權(quán)，分別從主觀(guān)和客觀(guān)上實(shí)現(xiàn)對(duì)于權(quán)重把握的尺度重構(gòu)。本研究表明：在經(jīng)濟(jì)發(fā)展（GDP增長(zhǎng)）中，能源（資源）和投資（資本）均有幾乎同等的重要地位，二者對(duì)于推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展都至關(guān)重要。極其接近的權(quán)重系數(shù)，也凸顯了二者之間是此消彼長(zhǎng)、互相影響的關(guān)系。

三、基于廣州案例的耦合協(xié)調(diào)度分析結(jié)果

根據(jù)上述模型，對(duì)2000-2010年間廣州市ECUG（噸/萬(wàn)元）與TGMI（億元/億元）的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)展開(kāi)耦合協(xié)調(diào)度分析。（計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表3）

表3：2000-2010年廣州市ECUG與TGMI的耦合協(xié)調(diào)度

表3使用了極大值法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，極大值法是以最大值為分母，通過(guò)每組數(shù)據(jù)與極大值的比例關(guān)系，可以有效呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)的相對(duì)平衡性，原始數(shù)據(jù)處于同一個(gè)量綱上，再通過(guò)耦合協(xié)調(diào)度模型，算出兩組指標(biāo)的耦合協(xié)調(diào)度。數(shù)據(jù)呈現(xiàn)了中度耦合—高度耦合的發(fā)展趨勢(shì)，表明一直處于較高的耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)。從2000年的0.91到2010年的0.62，ECUG呈現(xiàn)遞減的趨勢(shì)，這應(yīng)歸功于當(dāng)前節(jié)能環(huán)保政治的引導(dǎo)，以及技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的新能源、新材料的發(fā)展。而TGMI大致出現(xiàn)增加的情況，但也有個(gè)別年份的偏頗。比如，2009年投資對(duì)于GDP的增加值降低，而且低到0.9的極限，導(dǎo)致二者的耦合協(xié)調(diào)度相應(yīng)下降。低度耦合一方面反映出高能耗下產(chǎn)生的GDP增長(zhǎng)只是表面的泡沫增長(zhǎng)，與投資增加的增長(zhǎng)速度不成正比，二者在促進(jìn)GDP的高速發(fā)展中所起的作用不同。一方面，GDP的增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展是以高能耗為代價(jià)的，另一方面又是以高投資增加的成本為籌碼的。只有當(dāng)能耗低、投資少而且耦合協(xié)調(diào)度較低時(shí)才是GDP發(fā)展是正確選擇。這在政策上激發(fā)著政府部門(mén)降低能源消耗，減少固定資產(chǎn)投資，在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)考慮到環(huán)境、能源問(wèn)題，促進(jìn)高效節(jié)能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，促使能耗與投資朝著高度耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)發(fā)展。

從耦合協(xié)調(diào)度趨勢(shì)來(lái)看，兩個(gè)指標(biāo)的整體耦合協(xié)調(diào)度較高，呈現(xiàn)良好的發(fā)展態(tài)勢(shì)，一直處于0.6以上的高度協(xié)調(diào)狀態(tài)，在2003年和2010年出現(xiàn)了兩個(gè)峰值，這兩個(gè)年份，耦合狀態(tài)達(dá)到最高，在2000、2001、2009年則略低。伴隨經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，以前的以能源、資源消耗為代價(jià)的粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式不斷向以科技創(chuàng)新、高新技術(shù)增長(zhǎng)為動(dòng)向的集約型轉(zhuǎn)變。“綠色GDP”發(fā)展理念的推廣和演進(jìn)，便能源消耗強(qiáng)度不斷下降，GDP的發(fā)展更多依靠新技術(shù)、新工藝的發(fā)展和投資的拉動(dòng)。（耦合度與耦合協(xié)調(diào)度結(jié)果見(jiàn)圖3）

圖3：耦合度與耦合協(xié)調(diào)度雷達(dá)圖

從表3可以看出，ECUG與TGMI的耦合度基本保持遞增的趨勢(shì)，從最開(kāi)始的0.720741089到0.92251208，除了2009年的數(shù)值略低，伴隨著時(shí)序的遞增趨勢(shì)，而且耦合作用較高，屬于高水平的耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)。更加明顯的是，耦合度與耦合協(xié)調(diào)度的變化趨勢(shì)基本一致，具有極強(qiáng)的方向性。從圖3的雷達(dá)圖可以看出，在2000-2002年和2008-2010年這兩個(gè)階段，耦合協(xié)調(diào)度的變化幅度比耦合度更加明顯，且耦合協(xié)調(diào)度的變化幅度完全在耦合度的可控區(qū)域內(nèi)，且耦合協(xié)調(diào)度在樣本期內(nèi)逐年遞增的趨勢(shì)說(shuō)明了兩項(xiàng)指標(biāo)之間一直向著更加有序、協(xié)調(diào)的狀態(tài)發(fā)展。隨著GDP的增長(zhǎng)，能耗強(qiáng)度逐漸降低，投資對(duì)于GDP的拉到作用也日漸呈現(xiàn)良性運(yùn)營(yíng)狀態(tài)。2009年的耦合度略有降低，源于原始投資對(duì)于GDP拉動(dòng)作用的降低，2009年的能耗強(qiáng)度在0.65，處于增長(zhǎng)趨勢(shì)，但是億元投資GDP增加值只有0.9，投資產(chǎn)生的效益降低，從而影響耦合協(xié)調(diào)度的下降。到2010年，能耗強(qiáng)度與投資拉動(dòng)均達(dá)到新高，從而使兩個(gè)指標(biāo)的合成系統(tǒng)向著更高層次耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)發(fā)展。（見(jiàn)表4）

表4：2000-2010年廣州市ECUG（噸/萬(wàn)元）與TGMI（億元/億元）標(biāo)準(zhǔn)化處理對(duì)比圖

能源支撐與投資驅(qū)動(dòng)對(duì)于GDP的發(fā)展與增長(zhǎng)都是不言而喻的，但是二者對(duì)于GDP的作用趨勢(shì)孰強(qiáng)孰弱，GDP的發(fā)展更依賴(lài)于能源消耗還是投資推動(dòng)，依然是值得考量的學(xué)術(shù)問(wèn)題。探究不同時(shí)段、不同政策指引下，能耗指標(biāo)與投資指標(biāo)的波動(dòng)幅度，對(duì)于GDP相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)的完善，政府政策的制定具有重要作用。通過(guò)Z-score方法計(jì)算出TGMI的綜合指數(shù)，其重要意義在于Z-score的標(biāo)準(zhǔn)化方法能有效反映協(xié)調(diào)發(fā)展的水平方向和趨勢(shì)，Z-score計(jì)算指數(shù)的向性一定程度上凸顯了發(fā)展的有效性。在2000年到2006年之前，萬(wàn)元GDP能耗的綜合指數(shù)呈現(xiàn)負(fù)值狀態(tài)，說(shuō)明能源的消耗強(qiáng)度過(guò)高，到2007年以后才逐漸呈現(xiàn)正向的發(fā)展態(tài)勢(shì)。同樣，2004年前，投資驅(qū)動(dòng)對(duì)于GDP的發(fā)展強(qiáng)度也不高，而后有了一個(gè)良性的改善。運(yùn)用極差值法處理后的D調(diào)耦合協(xié)調(diào)度與TGMI的Z-score計(jì)算指數(shù)也存在一些偏差，比如D調(diào)耦合協(xié)調(diào)度與ECUG的最大值、最小值均出現(xiàn)在對(duì)應(yīng)的2010年和2000年，而TGMI的最大值、最小值則分別出現(xiàn)在2003年和2001年，可以看出TGMI的波動(dòng)較大。

圖4：2000-2010年廣州市ECUG（噸/萬(wàn)元）與TGMI（億元/億元）耦合協(xié)調(diào)趨勢(shì)圖

圖4通過(guò)極差值法，有效地把負(fù)值轉(zhuǎn)化為正值，使得TGMI的Z-score與二者的耦合協(xié)調(diào)度處于一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)之下。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，ECUG呈現(xiàn)穩(wěn)步上升的趨勢(shì)，而TGMI波動(dòng)較大。ECUG穩(wěn)步向上，在2006年以前是低于TGMI的，也低于耦合協(xié)調(diào)度指數(shù)，這段時(shí)間對(duì)于耦合協(xié)調(diào)的貢獻(xiàn)程度低于TGMI。但是2006年之后就出現(xiàn)較高的趨勢(shì)。TGMI在2000年出現(xiàn)了一個(gè)峰值，在2009年出現(xiàn)了一個(gè)低谷，但是TGMI的峰值更高，ECUG的波動(dòng)范圍相對(duì)較小。二者耦合度與投資指標(biāo)比較趨近。在此意義上，投資驅(qū)動(dòng)相較于能源消耗更能夠推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。分析發(fā)現(xiàn)，隨著時(shí)間的推移，能耗指標(biāo)對(duì)GDP的貢獻(xiàn)程度稍遜于投資驅(qū)動(dòng)的能動(dòng)強(qiáng)度。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，使得傳統(tǒng)的高耗能行業(yè)生產(chǎn)及用電量增長(zhǎng)放緩，而能耗相對(duì)更加集約高效的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)較快，與此同時(shí)，工業(yè)發(fā)展的固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)，也極大地刺激了經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，表現(xiàn)為GDP的產(chǎn)出增速加快。（見(jiàn)圖4）

四、基于廣州案例耦合協(xié)調(diào)機(jī)制的尺度政治解讀

（一）廣州案例中資源型指標(biāo)與資本型指標(biāo)在考核評(píng)價(jià)中的耦合協(xié)調(diào)機(jī)制

哲學(xué)上講，一切事物都處于一個(gè)相互聯(lián)系、相互發(fā)展的系統(tǒng)之中，當(dāng)各部門(mén)以合理、優(yōu)化、有序的結(jié)構(gòu)構(gòu)成整體的時(shí)候，整體功能就大于各部分功能之和。［11］“耦合”一般指兩個(gè)系統(tǒng)之間的相互依賴(lài)、相互協(xié)調(diào)、相互促進(jìn)。耦合的核心是共生與協(xié)同。從內(nèi)涵看，經(jīng)濟(jì)學(xué)角度的共生是指共生單元之間為了提高各自對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力，展開(kāi)功能上的合作，從而形成一種相互依存、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、聯(lián)系密切、相互促進(jìn)發(fā)展的關(guān)系?；谘h(huán)經(jīng)濟(jì)的生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈共生耦合研究理論述評(píng)，為GDP各個(gè)環(huán)節(jié)的共生與耦合協(xié)調(diào)的統(tǒng)一性奠定了理論基礎(chǔ)，共生與耦合協(xié)調(diào)都具有融合性、互動(dòng)性、協(xié)調(diào)性等共同特征。

GDP的增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展就是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)過(guò)程，能源消耗與投資拉動(dòng)構(gòu)成其兩個(gè)子系統(tǒng)。GDP的增長(zhǎng)很大程度上要依賴(lài)資源、能源的推動(dòng)，尤其是第二產(chǎn)業(yè)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)的需求更加迫切。投資對(duì)于國(guó)民經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)也要在一個(gè)限度之內(nèi)，否則，適得其反。［12］在GDP增長(zhǎng)這個(gè)系統(tǒng)中，能耗與投資類(lèi)似于兩個(gè)子系統(tǒng)，具體表現(xiàn)為同向促進(jìn)、負(fù)向制約、協(xié)同共贏的效應(yīng)。

1.同向促進(jìn)

同向促進(jìn)即一種子系統(tǒng)的發(fā)展能促進(jìn)另一子系統(tǒng)的發(fā)展，二者呈現(xiàn)統(tǒng)一的正向性，促進(jìn)彼此的發(fā)展。比如投資增加，一方面能為新能源、新技術(shù)、清潔能源提供資金支持，這樣傳統(tǒng)非可再生能源的消耗就能降低，環(huán)境污染程度降低，同時(shí)又減少了環(huán)境治理成本，如此，呈現(xiàn)的將是一個(gè)高質(zhì)量的“綠色GDP”效應(yīng)。同樣，能耗降低，提高了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效率，資源的分配更加優(yōu)化、合理，自發(fā)減少GDP對(duì)于能源、資源的補(bǔ)貼成本，反過(guò)來(lái)也能在固定資產(chǎn)投資上增加GDP的份額。

2.負(fù)向制約

負(fù)向制約指某一子系統(tǒng)出現(xiàn)瓶頸，就會(huì)影響到另一子系統(tǒng)的發(fā)展。能源、資源的過(guò)多消耗，不僅直接影響GDP的增長(zhǎng)，而且制約著社會(huì)資源在投資中的及時(shí)有效分配，影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的各個(gè)環(huán)節(jié)。比如從圖5可以看出，2009年，投資對(duì)于GDP的拉動(dòng)作用大幅度下降，導(dǎo)致兩項(xiàng)指標(biāo)的耦合協(xié)調(diào)度隨之降低，這說(shuō)明一方發(fā)展速度緩慢、運(yùn)行不足，不能有效、流暢地與其他環(huán)節(jié)相匹配，就會(huì)制約其他環(huán)節(jié)乃至整個(gè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與協(xié)調(diào)。這種負(fù)向作用，無(wú)疑成了阻礙GDP增長(zhǎng)的瓶頸。

3.聯(lián)動(dòng)共生

聯(lián)動(dòng)共生、協(xié)同共贏常被認(rèn)為是一種理想狀態(tài)，即在一個(gè)系統(tǒng)中，各子系統(tǒng)能優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，共生共贏，通過(guò)合理、優(yōu)化、有序的結(jié)構(gòu)組合及排序，從而獲得更大的效益和效果。GDP的增長(zhǎng)呈現(xiàn)一個(gè)良性、高度協(xié)調(diào)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，需要各個(gè)系統(tǒng)以合理、優(yōu)化的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，正向推進(jìn)。但是在實(shí)際發(fā)展中，由于主客觀(guān)原因，每一個(gè)子系統(tǒng)都因本身的局限性而受到各方面的制約，而且部分子系統(tǒng)需要與其他部分有序銜接。比如，投資對(duì)于其領(lǐng)域的選擇，投資對(duì)于GDP的拉動(dòng)很大程度上是通過(guò)消費(fèi)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，消費(fèi)中產(chǎn)生的環(huán)境污染、資源浪費(fèi)又影響到能耗的強(qiáng)度。當(dāng)投資的份額以合理的結(jié)構(gòu)分配給新能源、新技術(shù)、新工藝的研發(fā)中，可能對(duì)于整個(gè)能耗強(qiáng)度都有相應(yīng)的影響和助推作用。當(dāng)能源的強(qiáng)度控制在一定的范圍，而投資又分配到合理的領(lǐng)域時(shí)，這種有序銜接，必然帶來(lái)GDP的良性增長(zhǎng)與“質(zhì)”的提升。

（二）尺度政治解讀

1.投入和產(chǎn)出尺度

里昂惕夫最早提出投入—產(chǎn)出分析，是從經(jīng)濟(jì)學(xué)的視角來(lái)分析國(guó)民經(jīng)濟(jì)各部門(mén)生產(chǎn)投入和產(chǎn)品分配的平衡關(guān)系。投入的尺度應(yīng)該在產(chǎn)出效果良好的范圍之內(nèi)。從投入的角度來(lái)看，GDP的產(chǎn)出與能源的投入分不開(kāi)，能源投入不是越多越好，也不是越少越好，而應(yīng)該限定在一定的比例之內(nèi)。間接反映各項(xiàng)節(jié)能政策措施所取得的效果，起到檢驗(yàn)節(jié)能降耗成效的作用。TGMI則直接從資本投入的角度來(lái)產(chǎn)出GDP。投資過(guò)多，會(huì)造成浪費(fèi)，而投資不夠，則可能造成有效需求不足。從某種程度上來(lái)說(shuō)，兩個(gè)指標(biāo)代表了能源和資本方面的投入，最終結(jié)果都是要促進(jìn)GDP的增長(zhǎng)，而且是高效、合理、科學(xué)的增長(zhǎng)。資源能源和投資的比例要嚴(yán)控在GDP增長(zhǎng)的區(qū)間范圍內(nèi)，比如欠發(fā)達(dá)地區(qū)，一直以來(lái)能源型發(fā)展增加GDP產(chǎn)值較大，而有效投資不足，這種情況下，政府應(yīng)該提高能源投入的產(chǎn)出效率，加大資金支持，為能源消耗帶來(lái)的環(huán)境污染治理提供資金保障。

2.結(jié)構(gòu)和功能尺度

在自然辯證法中，“結(jié)構(gòu)”和“功能”組成一對(duì)范疇。結(jié)構(gòu)層次及各要素之間是相互聯(lián)系、相互作用的。有什么樣的結(jié)構(gòu)就會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的功能。正是由于消費(fèi)結(jié)構(gòu)的不同，目前的能源包括傳統(tǒng)的煤、天然氣、石油、燃?xì)?，也廣義到可燃冰等一些新能源，這些能源產(chǎn)出單位GDP所消耗的能源值是不一樣的。比如，煤和天然氣，都可以用于發(fā)電，但是產(chǎn)生同樣價(jià)值的電能，煤的發(fā)電效率明顯比天然氣低。因此，能源的消費(fèi)結(jié)構(gòu)影響單位GDP能耗的大小。

投資也同樣存在著結(jié)構(gòu)的分層，固定資產(chǎn)在生產(chǎn)過(guò)程中可以長(zhǎng)期發(fā)揮作用，長(zhǎng)期保持原有的實(shí)物形態(tài)，也可以隨著生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)而轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品成本，構(gòu)成產(chǎn)品價(jià)值。而非固定資產(chǎn)流動(dòng)性較大，具有較大的風(fēng)險(xiǎn)性和不可控性。對(duì)于GDP的拉動(dòng)作用，固定資產(chǎn)起著十分重要的作用，直接帶動(dòng)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，但是投資過(guò)熱則會(huì)帶來(lái)負(fù)面效應(yīng)。而非固定資產(chǎn)由于其不可控性，給經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)了風(fēng)險(xiǎn)，這種不穩(wěn)定性需要控制在一個(gè)合理的尺度范圍內(nèi)。不論是能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)還是投資結(jié)構(gòu)的分層，都應(yīng)該把控在科學(xué)合理的區(qū)間范圍內(nèi)，才能發(fā)揮拉動(dòng)GDP增長(zhǎng)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)良性發(fā)展的作用。

3.存量和增量尺度

增量是指某一時(shí)間段增加的量，存量是指到某一時(shí)點(diǎn)存在的量。增量和存量關(guān)系意指在單個(gè)指標(biāo)評(píng)分中，增量和存量之間的對(duì)區(qū)域政策貢獻(xiàn)的比例。在區(qū)域評(píng)價(jià)考核指標(biāo)中，存量反映各部門(mén)工作現(xiàn)狀，而增量反映各部門(mén)年度內(nèi)工作成效。

不少城市區(qū)域發(fā)展評(píng)價(jià)體系中提到單位GDP能耗下降率，此下降是跟上一年比，本年的能耗下降程度，考察能耗下降率，間接計(jì)算出社會(huì)節(jié)能量或能源超耗量。將上年單位GDP能耗與本年單位GDP能耗的差與本年GDP（可比價(jià)）相乘，即可以算出本年的社會(huì)節(jié)能量或能源超耗量。當(dāng)結(jié)果為正數(shù)時(shí)，表示本年比上年節(jié)能，當(dāng)結(jié)果為負(fù)數(shù)時(shí)，表示本年比上年多用了能源。TGMI中，“新增”直接體現(xiàn)了增量的概念，在上一年的基礎(chǔ)上，今年投資增加的GDP比例，也是反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)投資的依賴(lài)程度。存量只是已有狀態(tài)，而增量則是反映一年內(nèi)的效率，從增量方面來(lái)考量能源和投資的分配比例，以及其分別與GDP增長(zhǎng)的匹配程度，值得研究。

4.規(guī)模和效益尺度

效益是發(fā)展的目標(biāo)，而規(guī)模則是輔助方向。規(guī)模產(chǎn)生效益，規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)即說(shuō)明了這一點(diǎn)，大規(guī)模的能源開(kāi)發(fā)利用，直接帶動(dòng)工業(yè)的大發(fā)展，大規(guī)模的固定資產(chǎn)投資，也為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了資源保障。伴隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)，效益、效率、經(jīng)濟(jì)則更加重要，能源消耗要提高效率、增加效益，同時(shí)還要減少環(huán)境污染。大規(guī)模地?cái)U(kuò)大能源發(fā)展意義不大，而應(yīng)該在保護(hù)非可再生能源的基礎(chǔ)上，提高能源利用效率，比如新能源的開(kāi)發(fā)、新技術(shù)的采納。大規(guī)模的固定資產(chǎn)投資，也并未帶來(lái)相應(yīng)的效益，最明顯的就是近年來(lái)的房地產(chǎn)泡沫，及其衍生的對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響。因此，能源發(fā)展和投資的規(guī)模都應(yīng)該控制在一定的區(qū)間內(nèi)，為GDP增長(zhǎng)的效益服務(wù)。提高能源利用率，減少傳統(tǒng)的非可再生能源的利用規(guī)模，而相應(yīng)增加可再生能源、循環(huán)利用能源的規(guī)模。國(guó)家的投資計(jì)劃應(yīng)與財(cái)政預(yù)算掛鉤，把投資過(guò)熱的趨勢(shì)降下來(lái)，有針對(duì)性地增加對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的供給。

五、結(jié)語(yǔ)

在2016年的政府工作報(bào)告中，李克強(qiáng)總理首次提出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)預(yù)期目標(biāo)為6.5%－7%。一方面，從側(cè)面反映了新常態(tài)下經(jīng)濟(jì)發(fā)展有更多不確定性；另一方面，區(qū)間目標(biāo)也反映了不唯GDP論的觀(guān)點(diǎn)，意味著2017年的改革和調(diào)整將具備更大的空間。長(zhǎng)期以來(lái)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展由投資、消費(fèi)、出口三駕馬車(chē)?yán)瓌?dòng)，投資在GDP的增長(zhǎng)中起著不可估量的作用。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)尤其是工業(yè)發(fā)展，很大程度上依賴(lài)于能源資源的高消耗，這種“高投入—高產(chǎn)出”的粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式帶來(lái)的是能源資源浪費(fèi)和環(huán)境污染。同時(shí)，“唯GDP論”中“量”的提高，嚴(yán)重影響了“質(zhì)”的提升。

尺度政治中提出了事件發(fā)展的上移和下移，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的投入與產(chǎn)出在一定程度上也體現(xiàn)了尺度的把握和掌控［13］。GDP相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)本身沒(méi)有任何問(wèn)題，重視這一指標(biāo)也沒(méi)有任何問(wèn)題。但該指標(biāo)在實(shí)際使用中存在許多局限性，原因既有GDP相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)自身構(gòu)造上的缺陷，也有人為意志的扭曲。從某種意義上來(lái)說(shuō)，GDP在微觀(guān)上掩蓋了隱性經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，中觀(guān)上不能統(tǒng)籌分析經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、自然領(lǐng)域相關(guān)要素之間的關(guān)系，宏觀(guān)上未能充分體現(xiàn)科技進(jìn)步對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的潛在作用。關(guān)鍵是要通過(guò)體制機(jī)制的完善，通過(guò)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變，不斷減小GDP的資源環(huán)境代價(jià)，提高GDP的質(zhì)量，并按照科學(xué)發(fā)展觀(guān)的要求，將GDP增長(zhǎng)的成果惠及全體人民。伴隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，國(guó)民更期待經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，以獲得更多的社會(huì)福利。美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家諾德豪斯、托賓和薩繆爾森根據(jù)美國(guó)的統(tǒng)計(jì)資料分析得出：按人口平均的“經(jīng)濟(jì)福利尺度”或“純經(jīng)濟(jì)福利”的增長(zhǎng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于GDP的增長(zhǎng)，發(fā)展福利型GDP是未來(lái)的一個(gè)趨勢(shì)；設(shè)計(jì)更加標(biāo)準(zhǔn)、綜合，能比較全面地衡量國(guó)家財(cái)富的指標(biāo)體系，順應(yīng)時(shí)代發(fā)展潮流，把經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、社會(huì)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)融為一體；依托已有研究與綠色GDP考核體系的成果，開(kāi)發(fā)更加合理、科學(xué)的考核評(píng)價(jià)指標(biāo)；優(yōu)化GDP相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)內(nèi)涵，強(qiáng)化考核評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的多維測(cè)量功能。

誠(chéng)然，本研究也存在一些紕漏，一方面，綜合性指標(biāo)本身就是一個(gè)復(fù)雜、合成的系統(tǒng)，諸如萬(wàn)元GDP能耗中包括能源、資源的消耗，而且不排除能耗中可回收再利用的資源，各個(gè)系統(tǒng)嵌入交互耦合作用過(guò)程之中，所以當(dāng)前的研究分析只局限于表象的狀態(tài)評(píng)價(jià)，尚無(wú)法展開(kāi)深入研究；另一方面，由于數(shù)據(jù)資料來(lái)源有限，尚未形成有效的面板數(shù)據(jù)支撐、對(duì)比與檢驗(yàn)，有待繼續(xù)深入挖掘。

［1］歐育輝，等：《基于面板數(shù)據(jù)模型的能耗與固定資產(chǎn)投資關(guān)系的實(shí)證研究》，《管理學(xué)報(bào)》2009年第6期。

［2］李忠富，李玉龍：《固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的關(guān)聯(lián)度研究》，《哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）》2008年第25期。

［3］劉定惠，楊永春：《區(qū)域經(jīng)濟(jì)—旅游—生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)度研究：以安徽省為例》，《長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境》2011年第7期。

［4］劉耀彬：《城市化與生態(tài)環(huán)境耦合機(jī)制及調(diào)控研究》，經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社2007年版，第153-156頁(yè)。

［5］劉耀彬：《中國(guó)區(qū)域城市化與生態(tài)環(huán)境耦合的關(guān)聯(lián)分析》，《地理學(xué)報(bào)》2005年第2期。

［6］楊慧：《中國(guó)住房市場(chǎng)與土地市場(chǎng)協(xié)調(diào)性分析——基于耦合協(xié)調(diào)度模型》，《中國(guó)市場(chǎng)》2012年第9期。

［7］朱喜安，等：《熵值法中無(wú)量綱化方法優(yōu)良標(biāo)準(zhǔn)的探討》，《統(tǒng)計(jì)與決策》2015年第2期。

［8］［9］肖艷玲，劉曉晶，劉劍波：《基于熵值法的員工績(jī)效指標(biāo)權(quán)重確定方法》，《大慶石油學(xué)院學(xué)報(bào)》2005年第1期。

［10］劉云剛，王豐龍：《尺度的人文地理內(nèi)涵與尺度政治——基于1980年代以來(lái)英語(yǔ)圈人文地理許的尺度研究》，《人文地理》2011年第3期。

［11］王海軍，等：《我國(guó)東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚與金融發(fā)展的互動(dòng)關(guān)系——基于耦合協(xié)調(diào)度模型的研究》，《北京交通大學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）》2015年第2期。

［12］孫啟鵬，等：《通道運(yùn)輸方式的耦合機(jī)理及協(xié)調(diào)度模型》，《長(zhǎng)安大學(xué)學(xué)報(bào)》2014年第5期。

［13］Flint,C&Taylor,P J..Political Geography:World-economy,Nation-state and Locality.New Jersey:Prentice Hall，2007:26-28.