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        中國省際經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力評價(jià)研究

        2022-11-02 02:05:06剛,李
        地域研究與開發(fā) 2022年5期
        關(guān)鍵詞:推動(dòng)力梯隊(duì)內(nèi)生

        陳 剛,李 瀟

        (1.廣州市社會科學(xué)院 現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)研究所,廣州 510410; 2.中國銀河金融控股有限責(zé)任公司,北京 100033)

        0 引言

        黨的十九大報(bào)告指出,我國經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段,正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長動(dòng)力的攻關(guān)期?!笆奈濉睍r(shí)期是我國全面建成小康社會、實(shí)現(xiàn)第一個(gè)百年奮斗目標(biāo)之后,乘勢而上開啟全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家新征程,向第二個(gè)百年奮斗目標(biāo)進(jìn)軍的第一個(gè)五年。當(dāng)前國內(nèi)發(fā)展不平衡不充分、供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革進(jìn)入深水區(qū)、發(fā)展短板明顯、經(jīng)濟(jì)發(fā)展新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換滯后等情況依然存在。我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍將面臨經(jīng)濟(jì)上升動(dòng)力和下行壓力交織、人口紅利趨弱、儲蓄率和投資率下滑、外貿(mào)拉動(dòng)作用走弱等一系列壓力,破解供需失衡、動(dòng)力轉(zhuǎn)換滯后、產(chǎn)業(yè)路徑依賴、區(qū)域發(fā)展失衡等現(xiàn)實(shí)難題的任務(wù)依然艱巨。面對動(dòng)能迭代更替的經(jīng)濟(jì)規(guī)律,正確認(rèn)識當(dāng)前階段經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)能結(jié)構(gòu)發(fā)展現(xiàn)狀,是加速新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長躍上新臺階的必要前提。

        古典經(jīng)濟(jì)增長理論、新古典經(jīng)濟(jì)增長理論、內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論、凱恩斯經(jīng)濟(jì)理論等不同經(jīng)濟(jì)學(xué)派對經(jīng)濟(jì)增長問題均進(jìn)行過系統(tǒng)的論述。通過對已有相關(guān)理論梳理,可以將經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力概括為拉動(dòng)力、推動(dòng)力、內(nèi)生動(dòng)力和阻力4類。(1)需求動(dòng)力,即拉動(dòng)力。以凱恩斯經(jīng)濟(jì)增長理論為代表,認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長由消費(fèi)[1-2]、投資[3-4]和凈出口[5]“三駕馬車”帶動(dòng)。需求結(jié)構(gòu)變動(dòng)也會對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生影響,經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)之后的長期增長趨勢主要取決于內(nèi)需增速的變化,影響需求長期增速的因素既有供給結(jié)構(gòu)問題也有需求結(jié)構(gòu)問題[6]。(2)供給動(dòng)力,即推動(dòng)力。以古典經(jīng)濟(jì)學(xué)派和新古典經(jīng)濟(jì)增長理論為代表,認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長來自于由勞動(dòng)[7]、資本[8]和制度[9]等要素配置帶來的結(jié)果。在工業(yè)化中前期,以勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)為主的工業(yè)規(guī)模化快速擴(kuò)張是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的主要?jiǎng)恿?。在工業(yè)化中后期,資本技術(shù)密集型制造業(yè)快速發(fā)展,推動(dòng)工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)向中高端化發(fā)展,成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的主要?jiǎng)恿10]。(3)內(nèi)生動(dòng)力。以內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論為代表,把知識增長看作是經(jīng)濟(jì)長期增長的真正動(dòng)因,同時(shí)把研究與開發(fā)(R&D)投入看作知識增長的核心因素。在以R&D為經(jīng)濟(jì)增長主要推動(dòng)力的模型中,知識增長和經(jīng)濟(jì)增長與人口規(guī)模的關(guān)系成為研究中爭論的焦點(diǎn)[11]。此外,內(nèi)生動(dòng)力還包括人力資本[12-14]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[15]、經(jīng)濟(jì)活力[16]、城鎮(zhèn)化[17]等。(4)阻力。當(dāng)其他經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力因素改善空間較小或者優(yōu)化成本較高時(shí),降低發(fā)展阻力也是加速經(jīng)濟(jì)增長的一種途徑。因此,阻力也是構(gòu)成經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力的重要組成部分。雖然學(xué)術(shù)界對阻力因素尚未進(jìn)行過系統(tǒng)性概述,但相關(guān)研究表明,人口撫養(yǎng)比[18-19]、失業(yè)率[20]、通貨膨脹[21]、稅負(fù)[22]等因素均與經(jīng)濟(jì)增長存在負(fù)相關(guān)性,可將它們看作是經(jīng)濟(jì)增長的阻力因素。

        針對當(dāng)前中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨的動(dòng)力結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換困境,本研究以中國內(nèi)地31個(gè)省份為對象,構(gòu)建經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力評價(jià)體系,對中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力進(jìn)行系統(tǒng)性評價(jià),探討影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)力因素,為加快新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換、加速經(jīng)濟(jì)增長提供支撐,對我國早日實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和共同富裕具有重要的理論與實(shí)踐意義。

        1 研究對象、研究方法與數(shù)據(jù)來源

        1.1 研究對象

        以中國內(nèi)地31個(gè)省份為研究樣本,分析中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力結(jié)構(gòu)變化的一般規(guī)律和現(xiàn)狀特征。本研究側(cè)重于探討經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)狀態(tài)下各省份經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力系統(tǒng)的變化規(guī)律,而非分析突發(fā)性事件對地方經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力體系產(chǎn)生的影響。為滿足樣本地區(qū)數(shù)據(jù)的一致性、可比性和獲得性,以及考慮到2020年新冠疫情對中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的重大影響,且影響程度因地而異,很難從技術(shù)上徹底排除該突發(fā)性因素對指標(biāo)體系的影響,選取2008—2019年時(shí)期數(shù)據(jù)對中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力發(fā)展情況進(jìn)行分析。

        1.2 研究方法

        采用熵值法對樣本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力水平進(jìn)行測算[16]。首先,對各個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)進(jìn)行無量綱處理;其次,采用熵值法對無量綱處理后的指標(biāo)進(jìn)行賦值測算;最后,根據(jù)獲取的基礎(chǔ)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算基礎(chǔ)指標(biāo)的得分,各子系統(tǒng)得分為其包含的基礎(chǔ)指標(biāo)得分之和,綜合指數(shù)為各子系統(tǒng)得分值之和。熵值法主要是利用信息論中的信息熵原理,指標(biāo)的變異程度越大,其對應(yīng)的信息熵值就越小,該指標(biāo)提供的信息量就越大,其權(quán)重也越大,反之亦然。熵值法獲取的指標(biāo)權(quán)重僅取決于指標(biāo)的變異程度,能有效規(guī)避主觀因素影響。在中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力評價(jià)體系中,若某類指標(biāo)的差異化程度越大,說明該指標(biāo)對經(jīng)濟(jì)增長的影響就越大,應(yīng)賦予該指標(biāo)較大權(quán)重,反之亦然。

        1.3 數(shù)據(jù)來源

        考慮到各省份數(shù)據(jù)的一致性和可比性,數(shù)據(jù)主要來源于2009—2020年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》,缺失部分由各省份統(tǒng)計(jì)年鑒補(bǔ)充。年鑒中無法獲取的數(shù)據(jù)通過Wind數(shù)據(jù)庫、CEIC經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫、北京立言數(shù)據(jù)庫等第三方數(shù)據(jù)庫獲取。其他少數(shù)年份缺失數(shù)據(jù)以前后年份值的算術(shù)平均值代替,此類數(shù)據(jù)量非常少,不影響計(jì)算結(jié)果。

        2 經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力結(jié)構(gòu)評價(jià)體系

        2.1 評價(jià)體系構(gòu)建

        基于已有研究,構(gòu)建包含拉動(dòng)力、推動(dòng)力、內(nèi)生動(dòng)力和阻力4個(gè)子系統(tǒng)27個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力結(jié)構(gòu)評價(jià)體系(表1)。拉動(dòng)力方面,用全社會固定資產(chǎn)投資、全社會消費(fèi)品總額和凈出口分別反映投資、消費(fèi)和貿(mào)易的規(guī)模,用非房地產(chǎn)投資占比、恩格爾系數(shù)和外貿(mào)依存度分別反映投資、消費(fèi)和貿(mào)易的質(zhì)量。推動(dòng)力方面,用就業(yè)規(guī)模、資本存量、技術(shù)資本投入、有效發(fā)明專利、土地資源、能源消費(fèi)、制度質(zhì)量以及全要素生產(chǎn)率反映生產(chǎn)要素的投入情況。內(nèi)生動(dòng)力方面,用人力資本、R&D人員規(guī)模和R&D經(jīng)費(fèi)規(guī)模反映經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)生要素投入,用非國有固定資產(chǎn)投資表示市場活力,用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指數(shù)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指數(shù)反映地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)勢,用人口城鎮(zhèn)化率反映地區(qū)擴(kuò)大內(nèi)需市場的潛力。阻力方面,選取了居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)、固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)、工業(yè)出廠價(jià)格指數(shù)(PPI)、城鎮(zhèn)失業(yè)率、稅負(fù)和人口撫養(yǎng)比6個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)。

        表1 中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力評價(jià)體系Tab.1 Evaluation system of dynamic structure of regional economic growth

        2.2 指標(biāo)體系合理化檢驗(yàn):信度分析

        利用2008—2019年中國內(nèi)地31個(gè)省份相關(guān)數(shù)據(jù),選用克朗巴哈α系數(shù)法對構(gòu)建的中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力評價(jià)體系進(jìn)行信度檢驗(yàn)分析[28]。首先,對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理,保證其數(shù)值介于0~1;其次,利用Stata 14.0對無量綱處理后的指標(biāo)體系進(jìn)行信度檢驗(yàn)分析。檢驗(yàn)結(jié)果顯示,中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力評價(jià)體系的信度系數(shù)和基于標(biāo)準(zhǔn)化項(xiàng)的克朗巴哈α系數(shù)分別為0.923 6和0.928 2,均在0.9以上,由此可以認(rèn)定構(gòu)建的評價(jià)體系的內(nèi)在信度較好,評價(jià)體系具有較高的可靠性,基于此指標(biāo)體系測算出的結(jié)果能夠?qū)χ袊鴧^(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力變化情況進(jìn)行很好的解釋。

        2.3 指標(biāo)權(quán)重測算

        考慮到拉動(dòng)力、推動(dòng)力、內(nèi)生動(dòng)力和阻力系統(tǒng)的基礎(chǔ)指標(biāo)之間存在一定的相關(guān)性,若對整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行熵值測算,測算結(jié)果可能會存在一定誤差。因此,選擇對4個(gè)子系統(tǒng)分別運(yùn)用熵值法測算基礎(chǔ)指標(biāo)權(quán)重(表1)。值得說明的是,基礎(chǔ)指標(biāo)的屬性為“-”表示該指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長呈負(fù)相關(guān)性,因此,在運(yùn)用熵值法進(jìn)行權(quán)重測算前,需要先對此類指標(biāo)進(jìn)行逆向處理[29]。

        3 經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力測算和分析

        3.1 聚類分析

        為準(zhǔn)確分析各省份經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力的差異性,采用分組形式對樣本地區(qū)進(jìn)行比較分析。借助K值系統(tǒng)聚類方法,利用2019年數(shù)據(jù)對樣本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力綜合發(fā)展情況進(jìn)行聚類分析,可將31個(gè)省份劃分為高水平、較高水平、中等水平、較低水平和低水平5個(gè)梯隊(duì)(表2)。

        2019年中國內(nèi)地31個(gè)省份經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力綜合指數(shù)均值為144.28,其中有18個(gè)省份屬于中等水平及以下梯隊(duì),表明中國省際層面經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力整體上存在著一定的失衡性。用指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差與均值之比反映指標(biāo)的變異系數(shù),可以發(fā)現(xiàn),中國內(nèi)地31個(gè)省份經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力綜合指數(shù)的變異系數(shù)均值遠(yuǎn)高于分組后每一個(gè)梯隊(duì)的變異系數(shù),因此,可認(rèn)為各梯隊(duì)省份的經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力綜合發(fā)展水平存在顯著的差異。

        表2 2019年31個(gè)省份經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力指數(shù)聚類特征Tab.2 Clustering characteristics of economic growth index of 31 provinces in 2019

        從子系統(tǒng)得分表現(xiàn)看,4個(gè)子系統(tǒng)得分均值由大到小排序依次是阻力、拉動(dòng)力、內(nèi)生動(dòng)力和推動(dòng)力,其中阻力系統(tǒng)得分均值最高,拉動(dòng)力系統(tǒng)次之,內(nèi)生動(dòng)力系統(tǒng)相對偏低,推動(dòng)力系統(tǒng)得分最小。4個(gè)子系統(tǒng)的得分均值的變異系數(shù)由大到小依次為推動(dòng)力、內(nèi)生動(dòng)力、拉動(dòng)力和阻力,表明各省份在推動(dòng)力系統(tǒng)得分的差異化程度最高,阻力系統(tǒng)得分的區(qū)域差異化程度最低??梢姡枇ο到y(tǒng)對各省份經(jīng)濟(jì)增長的影響相對較小,省際層面經(jīng)濟(jì)增長的速度大小仍取決于拉動(dòng)力、推動(dòng)力和內(nèi)生動(dòng)力,其中以消費(fèi)、投資和進(jìn)出口需求端“三駕馬車”為主的拉動(dòng)力仍是各省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要?jiǎng)恿Γ苿?dòng)力和內(nèi)生動(dòng)力對地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力作用仍相對偏弱。

        3.2 區(qū)域?qū)Ρ?/h3>

        3.2.1第一梯隊(duì):高水平區(qū)域。包括北京、江蘇、浙江、山東和廣東5個(gè)省份,2019年該梯隊(duì)經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力綜合指數(shù)均值為237.26,遠(yuǎn)高于其他梯隊(duì)。其中樣本地區(qū)中綜合指數(shù)最高的省份是廣東,為294.01,是綜合指數(shù)最低省份西藏的3.52倍。經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力綜合指數(shù)的變異系數(shù)為0.160 0,雖然低于樣本地區(qū)整體平均水平,但遠(yuǎn)高于其他梯隊(duì),表明該梯隊(duì)內(nèi)省份的經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力的差異性程度相對較高。4個(gè)子系統(tǒng)得分均值介于55~65,得分分布較為均衡。對比子系統(tǒng)變異系數(shù)值大小可以發(fā)現(xiàn),該梯隊(duì)省份在拉動(dòng)力方面的差異化程度最大,在內(nèi)生動(dòng)力和阻力方面的差異化程度次之,而推動(dòng)力表現(xiàn)相對均衡。對比其他梯隊(duì),推動(dòng)力和內(nèi)生動(dòng)力得分值較高是該梯隊(duì)經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力綜合指數(shù)高于其他梯隊(duì)的主要原因。從基礎(chǔ)指標(biāo)看,技術(shù)市場合同成交額和有效發(fā)明專利數(shù)量兩個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)是該梯隊(duì)推動(dòng)力得分高于其他梯隊(duì)的主要原因,R&D人員規(guī)模和R&D經(jīng)費(fèi)規(guī)模則是該梯隊(duì)內(nèi)生動(dòng)力得分高于其他梯隊(duì)的主要因素。

        3.2.2第二梯隊(duì):較高水平區(qū)域。包括河北、上海、安徽、福建、河南、湖北、湖南和四川8個(gè)省份,經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力綜合指數(shù)均值為157.78,與第一梯隊(duì)存在較大的差距。從變異系數(shù)值看,綜合指數(shù)的變異系數(shù)為0.066 3,相對較低,表明該梯隊(duì)內(nèi)省份經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力綜合指數(shù)相對集中。從子系統(tǒng)表現(xiàn)看,拉動(dòng)力和阻力得分相對較高,兩者共占綜合指數(shù)的62.78%,與第一梯隊(duì)相比,推動(dòng)力得分均值不足第一梯隊(duì)的50%,內(nèi)生動(dòng)力得分均值僅為第一梯隊(duì)的51.63%,推動(dòng)力和內(nèi)生動(dòng)力得分相對偏低是造成該梯隊(duì)與第一梯隊(duì)存在較大差距的主要原因。從基礎(chǔ)指標(biāo)看,該梯隊(duì)省份的技術(shù)市場合同成交額、有效發(fā)明專利數(shù)量、R&D人員規(guī)模和R&D經(jīng)費(fèi)規(guī)模指標(biāo)得分均值分別為第一梯隊(duì)的32.3%,26.8%,31.3%和36.8%,表明科技創(chuàng)新領(lǐng)域中的人力、資本等生產(chǎn)要素規(guī)模投入較少是造成該梯隊(duì)與第一梯隊(duì)產(chǎn)生較大差距的主要原因。從部分省份表現(xiàn)看,凈出口規(guī)模偏低、技術(shù)市場合同成交額不高、R&D人員規(guī)模和經(jīng)費(fèi)規(guī)模相對不足以及城鎮(zhèn)人口失業(yè)率相對偏高是造成上海、天津等地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力不強(qiáng)的主要原因。但該梯隊(duì)在投資質(zhì)量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)以及稅負(fù)5個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)上整體上優(yōu)于第一梯隊(duì)。

        3.2.3第三梯隊(duì):中等水平區(qū)域。包括天津、內(nèi)蒙古、遼寧、江西、廣西、重慶、云南和陜西8個(gè)省份,經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力綜合指數(shù)均值為123.74。從子系統(tǒng)表現(xiàn)看,該梯隊(duì)阻力得分均值最高,為50.72,拉動(dòng)力、推動(dòng)力和內(nèi)生動(dòng)力均與第二梯隊(duì)存在一定差距。從基礎(chǔ)指標(biāo)看,該梯隊(duì)在投資規(guī)模、消費(fèi)規(guī)模、就業(yè)規(guī)模、技術(shù)市場合同成交額、有效發(fā)明專利數(shù)量、技術(shù)市場合同成交額以及有效發(fā)明專利數(shù)量等方面與第二梯隊(duì)差距較大。值得注意的是,該梯隊(duì)在凈出口規(guī)模、投資質(zhì)量、貿(mào)易質(zhì)量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、稅負(fù)和人口撫養(yǎng)比7個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)上整體表現(xiàn)要優(yōu)于第二梯隊(duì)。

        3.2.4第四梯隊(duì):較低水平區(qū)域。包括山西、吉林、黑龍江、貴州、甘肅、青海和新疆7個(gè)省份,經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力綜合指數(shù)均值為110.11。從子系統(tǒng)表現(xiàn)看,該梯隊(duì)阻力得分均值為54.42,約占該梯隊(duì)綜合指數(shù)均值的50%,且高于第二和第三梯隊(duì)的阻力得分均值,表明阻力對該梯隊(duì)經(jīng)濟(jì)增長的阻礙作用相對較小,拉動(dòng)力、推動(dòng)力和內(nèi)生動(dòng)力是限制該梯隊(duì)經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力的主要因素。從基礎(chǔ)指標(biāo)看,該梯隊(duì)的投資規(guī)模、消費(fèi)規(guī)模、有效發(fā)明專利數(shù)量、R&D人員規(guī)模和R&D經(jīng)費(fèi)規(guī)模5個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)得分均不到第三梯隊(duì)的50%,是造成與第三梯隊(duì)差距較大的主要原因,其中R&D人員規(guī)模和R&D經(jīng)費(fèi)規(guī)模得分僅占第三梯隊(duì)的39.04%和32.92%。但該梯隊(duì)在凈出口規(guī)模、投資質(zhì)量、消費(fèi)質(zhì)量、貿(mào)易質(zhì)量、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)、工業(yè)出廠價(jià)格指數(shù)、失業(yè)率和人口撫養(yǎng)比9個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)方面表現(xiàn)優(yōu)于第三梯隊(duì)。

        3.2.5第五梯隊(duì):低水平區(qū)域。包括海南、西藏和寧夏3個(gè)省份,該梯隊(duì)經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力綜合指數(shù)均值為87.84。從子系統(tǒng)表現(xiàn)看,該梯隊(duì)內(nèi)阻力得分均值最高,為48.40,占綜合指數(shù)的55.1%,推動(dòng)力與第四梯隊(duì)差距最大,表明供給端生產(chǎn)要素投入不足是造成該梯隊(duì)省份綜合指數(shù)較低的主要原因。從基礎(chǔ)指標(biāo)看,該梯隊(duì)的投資規(guī)模和消費(fèi)規(guī)模不到第四梯隊(duì)的30%,導(dǎo)致拉動(dòng)力得分與第四梯隊(duì)差距較大;推動(dòng)力系統(tǒng)的6個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)得分均值均不足第四梯隊(duì)的40%,其中技術(shù)市場合同成交額得分均值僅為第四梯隊(duì)的4.5%;R&D人員規(guī)模和R&D經(jīng)費(fèi)規(guī)模得分均值均不足第四梯隊(duì)的1/4,是造成該梯隊(duì)內(nèi)生動(dòng)力低于第四梯隊(duì)的主要原因。但該梯隊(duì)在凈出口規(guī)模、制度質(zhì)量、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和人口撫養(yǎng)比方面表現(xiàn)要優(yōu)于第四梯隊(duì)。

        綜上分析,造成各梯隊(duì)省份經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力產(chǎn)生較大差異的原因各有不同,但各省份在技術(shù)市場合同成交額、有效發(fā)明專利數(shù)量、R&D人員規(guī)模以及R&D經(jīng)費(fèi)規(guī)模4個(gè)指標(biāo)方面存在較大的差距是造成各梯隊(duì)經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力出現(xiàn)明顯差異的主要原因。可見,各省份在以科技創(chuàng)新為主的創(chuàng)新發(fā)展動(dòng)力方面的較大失衡是31個(gè)省份經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力存在差異的主要原因,也是各省份提升經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力的重要方向之一。

        3.3 動(dòng)態(tài)變化特征

        從時(shí)間維度看,2008—2019年中國內(nèi)地31個(gè)省份經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力綜合指數(shù)整體上呈現(xiàn)出明顯的上升態(tài)勢(圖1)。31個(gè)省份經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力綜合指數(shù)均值由2008年的87.23上升到2019年的144.28,增長幅度達(dá)到65.40%,年均增速約為6%,其中有15個(gè)省份的年增長率超過全國平均水平。但各省份經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力水平增幅存在一定的差異性,其中經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力綜合指數(shù)提升幅度最大的是廣東,增幅達(dá)111.26%,高出增幅最小的西藏100.23百分點(diǎn)。此外,江蘇、四川、安徽3個(gè)省份經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力綜合指數(shù)的增幅也均在100%以上,西藏、甘肅、遼寧等省份增幅相對較低。

        圖1 2008年和2019年31個(gè)省份經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力綜合指數(shù)變動(dòng)情況

        從子系統(tǒng)得分情況看,2008—2019年4個(gè)子系統(tǒng)得分均呈現(xiàn)出大幅度提升特征,說明2008年全球金融危機(jī)以后,隨著中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級的步伐不斷加快,各地經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力水平在不斷增強(qiáng)。其中推動(dòng)力系統(tǒng)得分的提升幅度最高,增幅達(dá)142.76%,遠(yuǎn)高于其他3個(gè)子系統(tǒng),說明供給端生產(chǎn)要素的大幅增加是推動(dòng)2008年之后各省份經(jīng)濟(jì)增長的重要?jiǎng)恿?,同時(shí)也表明我國供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革取得了較大的成效。拉動(dòng)力增長了76.9%,增長幅度也較為明顯,表明國內(nèi)外市場需求對經(jīng)濟(jì)增長的拉動(dòng)作用在不斷增強(qiáng)。內(nèi)生動(dòng)力也有較大幅度提升,表明各省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中自身的內(nèi)生動(dòng)力逐漸增強(qiáng)。阻力得分的提升則表明限制性要素對中國各省份經(jīng)濟(jì)增長的阻礙作用在減弱。

        以2008年數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運(yùn)用K值系統(tǒng)聚類方法進(jìn)行聚類分析,將樣本地區(qū)劃分為5個(gè)梯隊(duì),對比分析2008年和2019年各梯隊(duì)綜合指數(shù)均值和省份分布情況(表3),可以發(fā)現(xiàn)各省份經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力水平的差異化程度在增強(qiáng),省份間的經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力發(fā)展水平在分化。除第一梯隊(duì)內(nèi)的省份構(gòu)成沒有發(fā)生變化外,其他4個(gè)梯隊(duì)的省份構(gòu)成均有較大變化,經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力在中等及以上水平省份數(shù)量占比由2008年的87.1%降至2019年的67.7%,較高水平梯隊(duì)省份數(shù)量減少了6個(gè),而中等及以下水平省份數(shù)量增加了6個(gè)。此外,各梯隊(duì)經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力綜合指數(shù)的平均值的差距在擴(kuò)大,表明中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力之間的差異化程度在加劇。

        表3 2008年和2019年31個(gè)省份經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力綜合指數(shù)聚類分析結(jié)果對比

        4 結(jié)論及啟示

        4.1 結(jié)論

        根據(jù)對經(jīng)濟(jì)增長影響的傳導(dǎo)機(jī)制不同,通過學(xué)習(xí)歸納相關(guān)研究,將經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力劃分為拉動(dòng)力、推動(dòng)力、內(nèi)生動(dòng)力和阻力4個(gè)系統(tǒng)。其中拉動(dòng)力系統(tǒng)包括消費(fèi)、投資、貿(mào)易等需求側(cè)要素;推動(dòng)力系統(tǒng)包括勞動(dòng)、資本、技術(shù)進(jìn)步、制度、資源等供給側(cè)要素;內(nèi)生動(dòng)力系統(tǒng)包括人力資本、物質(zhì)資本、R&D投入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化等內(nèi)生要素;阻力系統(tǒng)包括人口撫養(yǎng)比、失業(yè)率、通貨膨脹、稅負(fù)等抑制性因素。

        通過聚類分析,按經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力大小可將中國內(nèi)地31個(gè)省份劃分為高水平、較高水平、中等水平、較低水平和低水平5個(gè)梯隊(duì)。各省份經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力綜合水平存在較大的差異性,且隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,省際間經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力水平差異化程度在增強(qiáng)。各省份在技術(shù)市場合同成交額、有效發(fā)明專利數(shù)量、R&D人員規(guī)模以及R&D經(jīng)費(fèi)規(guī)模4個(gè)指標(biāo)方面存在較大的差距是造成各梯隊(duì)經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力出現(xiàn)明顯差異的主要原因。

        各省份在創(chuàng)新資源稟賦和財(cái)政能力方面存在較大差異,造成在科技創(chuàng)新領(lǐng)域、創(chuàng)新人力和創(chuàng)新資本要素投入方面存在較大差距,導(dǎo)致了各地經(jīng)濟(jì)增長的推動(dòng)力和內(nèi)生動(dòng)力差異化程度較大。當(dāng)前,阻力系統(tǒng)對各省份經(jīng)濟(jì)增長的影響較小,各省份經(jīng)濟(jì)增長的速度仍取決于拉動(dòng)力、推動(dòng)力和內(nèi)生動(dòng)力系統(tǒng)發(fā)展情況。

        4.2 啟示

        本研究構(gòu)建了中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力評價(jià)體系,分析了中國省際層面經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力的變化規(guī)律和發(fā)展現(xiàn)狀,探討了中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力存在差異性的原因,為地方政府優(yōu)化經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力結(jié)構(gòu)提供了方向。一要認(rèn)清中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力水平存在較大差異性的事實(shí),創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)方面的巨大差距是造成中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力存在差異的重要原因,因此,要將科技創(chuàng)新要素置于各地優(yōu)化經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力結(jié)構(gòu)的重要位置;二要充分考慮優(yōu)化區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力結(jié)構(gòu)的空間差異性和時(shí)間變化趨勢特征,因地制宜地實(shí)施差異化策略,加快新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換,推動(dòng)各省份經(jīng)濟(jì)快速增長;三要考慮各省份經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力結(jié)構(gòu)實(shí)際情況,在強(qiáng)調(diào)保持當(dāng)前優(yōu)勢的前提下,加快補(bǔ)齊短板,最終實(shí)現(xiàn)新一輪經(jīng)濟(jì)增長。

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