楊 娟，段軍山

（廣東財經(jīng)大學(xué)佛山現(xiàn)代服務(wù)業(yè)研究院，廣州 510320）

0 引言

區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展不僅是新時代化解我國社會主要矛盾的重要途徑，而且還承擔(dān)著加快構(gòu)建新發(fā)展格局和推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長的重任[1]。雖然國家陸續(xù)出臺了一系列全局性的區(qū)域重大戰(zhàn)略，但不平衡不充分問題仍然突出。因此，正確認(rèn)識區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，科學(xué)合理地對其發(fā)展水平進(jìn)行測度，并從時間和空間雙維度對其空間差異、分布動態(tài)和演化趨勢進(jìn)行分析，將有助于客觀認(rèn)知我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的真實狀況與分布特征。

從現(xiàn)有文獻(xiàn)看，有關(guān)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平測算的研究主要包括兩類。一類是構(gòu)建評價指標(biāo)體系。于洋等（2019）[2]、刁碩和袁家冬（2022）[3]建立包括GDP總量、人均GDP、各產(chǎn)業(yè)占比、社會消費品零售總額、固定資產(chǎn)投資總額等在內(nèi)的評價指標(biāo)體系，分別對我國東部地區(qū)和各城市群經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平進(jìn)行測算。另一類是從區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距角度來衡量。覃成林和崔聰慧（2019）[4]利用包括區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長水平變異系數(shù)在內(nèi)的指標(biāo)，估算大灣區(qū)經(jīng)濟(jì)差異狀態(tài)以及協(xié)調(diào)發(fā)展水平。閆濤等（2019）[5]、許欣和張文忠（2021）[6]通過人均GDP數(shù)據(jù)，對我國不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異進(jìn)行研究。在區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展空間格局方面，韓冬（2022）[7]、李強(qiáng)等（2021）[8]、劉強(qiáng)和徐生霞（2021）[9]利用σ系數(shù)、變異系數(shù)、泰爾指數(shù)、均值差法、極差法等對我國區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的空間分異進(jìn)行了研究。晁靜等（2019）[10]采用城市衛(wèi)星燈光數(shù)據(jù)，分析了長江經(jīng)濟(jì)帶三大城市群區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的空間特征和時空演變趨勢。

雖然學(xué)者們針對區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展問題進(jìn)行了有益探索，但對區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平測算指標(biāo)的選擇過于簡單，從經(jīng)濟(jì)差距縮小的視角來理解協(xié)調(diào)發(fā)展存在一定局限性。同時，鮮少有學(xué)者探討我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的空間差異、分布動態(tài)和演化趨勢。鑒于此，本文基于新時代對區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的理解，從經(jīng)濟(jì)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)質(zhì)量、要素流動和制度環(huán)境四大維度構(gòu)建評價指標(biāo)體系，利用熵權(quán)-TOPSIS 法對2007—2020 年我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平進(jìn)行測算，并利用Dagum基尼系數(shù)、核密度估計、Markov鏈探討其空間差異與動態(tài)演進(jìn)過程。

1 研究設(shè)計

1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

借鑒已有研究[11—15]，考慮數(shù)據(jù)的可得性與連續(xù)性，本文從經(jīng)濟(jì)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)質(zhì)量、要素流動和制度環(huán)境共四個維度構(gòu)建了由42個指標(biāo)構(gòu)成的區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展評價指標(biāo)體系（見下頁表1）。

表1 區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展評價指標(biāo)體系

1.2 研究方法

1.2.1 熵權(quán)-TOPSIS法

具體操作步驟如下。

第一，原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理：

其中，i為測算指標(biāo)，j為省份，Nij為原始測算指標(biāo)，Mij為標(biāo)準(zhǔn)化后的測算指標(biāo)。

第二，計算各指標(biāo)的熵ri:

第三，計算評價對象的熵權(quán)Ki:

第四，構(gòu)建加權(quán)矩陣T：

第五，根據(jù)加權(quán)矩陣T確定最優(yōu)對象和最劣對象：

第六，確定各觀測對象與最優(yōu)對象、最劣對象的距離：

第七，判定各觀測值與理想對象的相對接近程度Gj：

其中，Gj的數(shù)值介于0~1，該值越大表明區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平越高；反之則越低。

1.2.2 Dagum基尼系數(shù)

本文將總體基尼系數(shù)（G）分解為區(qū)域內(nèi)差異（Gw）、區(qū)域間差異（Gb）和超變密度（Gt）。總體基尼系數(shù)計算公式為：

其中，k是總的區(qū)域個數(shù)，i和r為區(qū)域內(nèi)省份序號，ni和nr分別為區(qū)域j和區(qū)域h的省份數(shù)量，y為經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平，n為省份總數(shù)量，δ為經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的均值。

其中，pj=nj/n；sj=(njδj)/(nδ)；Djh是區(qū)域j和區(qū)域h之間經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平相對影響，計算公式如下：

其中，djh為區(qū)域間經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的差值，是區(qū)域j和h中所有yji-yhr>0 的數(shù)學(xué)期望；pjh為超變一階矩，是區(qū)域j和h中所有yhr-yji>0 的數(shù)學(xué)期望。計算公式如下：

其中，F(xiàn)h和Fj為區(qū)域h和j的累積密度分布函數(shù)。

1.2.3 Kernel密度估計

Kernel密度估計具體過程如下。

假設(shè)E1,E2,…,En是第1 到第n個省份的經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平隨機(jī)變量，各變量之間滿足獨立同分布，f(x)是E的概率函數(shù)，那么各省份的經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平密度函數(shù)為：

其中，n為樣本個數(shù)，e為經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的平均值，h為帶寬。Kernel 密度估計結(jié)果對帶寬較為敏感，該值越小表明精度越高，反之則低。本文采取高斯核密度函數(shù)來進(jìn)行分析，公式如下：

1.2.4 Markov鏈分析

Markov鏈分析具體過程如下。

將連續(xù)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平離散化為M種類型，并構(gòu)建在不同時點上、不同類型之間的轉(zhuǎn)移概率矩陣M×M。轉(zhuǎn)移概率的計算公式如下：

其中，是t時期經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平為i類型的省份數(shù)量；是t時期經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平為i類型，且在t+1 年份轉(zhuǎn)移為j類型的省份數(shù)量；表示在t時期經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平類型為i的省份，在t+1時期轉(zhuǎn)移為類型j的概率。

為了充分考慮經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的時空滯后效應(yīng)，可將空間滯后效應(yīng)引入Markov鏈，便得到空間Markov鏈。此時，傳統(tǒng)Markov 矩陣被分解為M×M×M的三維轉(zhuǎn)移概率矩陣。相應(yīng)地，轉(zhuǎn)移概率表示在空間滯后類型為i的條件下，該省份經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平從t時期i類型轉(zhuǎn)移到t+1時期j類型的概率。

1.3 數(shù)據(jù)來源與說明

本文以2007—2020 年我國30 個省份（不含西藏和港澳臺）的面板數(shù)據(jù)為樣本。所有指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國貿(mào)易外經(jīng)統(tǒng)計年鑒》以及中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。個別缺失數(shù)據(jù)用移動平均法填補。另外，本文對GDP、人均GDP、社會消費品零售總額等涉及價格因素的指標(biāo)，以2007年為基期進(jìn)行不變價處理，以剔除價格因素的影響。對于FDI、進(jìn)出口總額等以美元為結(jié)算單位的指標(biāo)數(shù)據(jù)，以2007—2020 年美元兌人民幣匯率指數(shù)進(jìn)行調(diào)整。固定資產(chǎn)投資用以永續(xù)盤存法計算的資本存量進(jìn)行衡量。

2 實證分析

2.1 區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平測度結(jié)果分析

如表2和圖1所示，整體來看，考察期內(nèi)我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平由2007 年的0.1050 提高到2020 年的0.2247。這表明我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平明顯提升，但總體水平偏低，還存在較大的提升空間。分區(qū)域來看，2007—2020 年東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展勢頭較好，始終保持在全國平均水平之上。中部地區(qū)次之，東北地區(qū)和西部地區(qū)水平相當(dāng)，分別居第三和第四位。具體而言，北京的經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平始終居首位，廣東、上海、江蘇、浙江緊隨其后，排名處在低位的省份為寧夏、新疆、廣西、內(nèi)蒙古和甘肅。這表明東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展一直處于領(lǐng)先水平，西部地區(qū)則相對落后。

圖1 全國及四大經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平演變趨勢

表2 2007—2020年區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平

從變化趨勢上看，全國和各地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平基本呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢，中部地區(qū)有著更為明顯的上升趨勢。西部地區(qū)和東部地區(qū)分別為第二和第三名，東北地區(qū)增幅最小。整個考察期可以分為兩個階段，2007—2015年高速上升階段和2016—2020年緩慢上升階段。2007—2015年，各地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平均保持較高的增速，上升趨勢較為明顯。東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平一直高于中部地區(qū)和西部地區(qū)，并接近全國平均水平。2015年，東部地區(qū)和中部地區(qū)增幅達(dá)到最高，東北地區(qū)增速則轉(zhuǎn)為負(fù)數(shù)。2016—2020 年，各地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平增速開始放緩，東北地區(qū)和西部地區(qū)增速下降較為明顯，中部地區(qū)超過東北地區(qū)和西部地區(qū)，位居第二。

由此可見，我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢，但總體水平偏低。各地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的空間非均衡特征顯著且呈現(xiàn)動態(tài)變化趨勢，“東高西低”的空間分布格局突出。

2.2 區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展差異及其來源分析

2.2.1 總體差異分析

圖2 展示了我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的總體基尼系數(shù)和不同地區(qū)基尼系數(shù)變化趨勢?？梢钥闯觯诳疾炱趦?nèi)我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的總體基尼系數(shù)呈現(xiàn)略微上升趨勢，從2007 年的0.2574 上升至2020 年的0.2688。這表明我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的總體差異呈現(xiàn)擴(kuò)大趨勢，但擴(kuò)大的程度不明顯。

圖2 區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平總體和各地區(qū)基尼系數(shù)變化趨勢

2.2.2 區(qū)域內(nèi)差異分析

從圖2中還可以看到，四大經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平區(qū)域內(nèi)差異存在明顯的空間異質(zhì)性。具體而言，東部地區(qū)區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)最大，呈現(xiàn)略微的下降趨勢，即由2007年的0.2153下降至2020年的0.2071，年均增長率為-0.299%。這說明與其他三個地區(qū)相比，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的區(qū)域內(nèi)差異最大，且這種差異基本上保持平穩(wěn)，盡管表現(xiàn)出下降的趨勢，但下降幅度很小。東北地區(qū)的區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)排名第二，下降幅度與波動程度大于東部地區(qū)。即由2007 年的0.1104 上升至2010 年的0.1336，隨后緩慢下降至2014 年的0.1133，再急劇下降到2016 年的0.0555，2017年后所有回升，最終達(dá)到2020年的0.0694，年均增長率為-3.503%。西部地區(qū)區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)呈現(xiàn)較為明顯的階段性特征，2007—2013 年，區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)從0.0599上升到0.0874，接著向下調(diào)整到2016 年的0.0768，再回升到2020 年的0.0988，年均增長率為3.926%。這表明西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的區(qū)域內(nèi)差異是先升后降再上升的，但總體保持上升趨勢。中部地區(qū)區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)在四大經(jīng)濟(jì)區(qū)中處于最低水平，但增長速度最快，從2007 年0.0227 上升到2020 年的0.0687，年均增長率為8.899%。這使得中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的內(nèi)部差異以較快的速度向其他地區(qū)追趕，并在2019 年和2020 年達(dá)到與東北地區(qū)接近的水平。

2.2.3 區(qū)域間差異分析

圖3 顯示了我國各地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的區(qū)域間差異及其變化趨勢。可以看到，2007—2020 年東部地區(qū)與西部地區(qū)的區(qū)域間基尼系數(shù)最大，均值為0.3737。在變化趨勢上，區(qū)域間基尼系數(shù)呈現(xiàn)輕微下降趨勢，下降幅度很小，年均增長率僅為-0.457%。東部地區(qū)與中部地區(qū)的區(qū)域間基尼系數(shù)均值為0.3417，位列第二，呈現(xiàn)下降趨勢且程度較為明顯，年均增長率達(dá)到-2.393%。東部地區(qū)與東北地區(qū)位列第三，均值為0.3395。與前兩組地區(qū)所不同的是，該區(qū)域間基尼系數(shù)呈現(xiàn)先降后升的變化趨勢，從2007 年的0.3270 下降至2012 年0.2997，再上升至2020 年的0.3395，為六組區(qū)域間差異之首，年均增長率為1.392%。這表明在考察期內(nèi)，我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的區(qū)域內(nèi)差異主要是由東部地區(qū)與其他地區(qū)的區(qū)域間差異所帶動，東部地區(qū)與西部地區(qū)、東部地區(qū)與中部地區(qū)的區(qū)域間差異呈現(xiàn)縮小趨勢，但東部地區(qū)與東北地區(qū)的區(qū)域間差異總體上逐漸擴(kuò)大。西部地區(qū)與東北地區(qū)、中部地區(qū)與東北地區(qū)以及西部地區(qū)與中部地區(qū)的區(qū)域間基尼系數(shù)較小，均值分別為0.1074、0.1067和0.0814。從系數(shù)的走勢看，中部地區(qū)與東北地區(qū)為先升后降再上升，年均增長率為2.163%。西部地區(qū)與東北地區(qū)的區(qū)域間基尼系數(shù)先升后降，年均增長率為-1.823%。西部地區(qū)與中部地區(qū)的區(qū)域基尼系數(shù)最小，但上升速度最快，從2007年0.0456穩(wěn)步上升至2020年0.0814，年增長率達(dá)到8.518%。

圖3 各地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的區(qū)域間差異變化

2.2.4 差異來源及貢獻(xiàn)率分析

下頁圖4 展示了我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展總體差異的來源。可以看到，從貢獻(xiàn)程度來看，區(qū)域間差異貢獻(xiàn)率為75.26%~79.87%，平均貢獻(xiàn)率為77.35%，區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)率為17.34%~18.80%，平均貢獻(xiàn)率為18.08%，超變密度貢獻(xiàn)率為2.74%~6.22%，平均貢獻(xiàn)率為4.57%。這表明2007年以來，我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展整體差異的主要來源是區(qū)域間差異。從貢獻(xiàn)率的變化趨勢看，區(qū)域間、區(qū)域內(nèi)和超變密度貢獻(xiàn)率走勢較為平穩(wěn)，說明在將來一段時期內(nèi)，區(qū)域間差異將一直占據(jù)總體差異的主導(dǎo)地位。

圖4 我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展總體差異來源

2.3 區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的分布動態(tài)特征

下頁圖5（a）所展示的是我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的整體分布動態(tài)特征。從分布位置看，整體分布曲線的中心位置和變化區(qū)間小幅度向右移動，這表明我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展整體呈現(xiàn)上升趨勢。從分布形態(tài)看，分布曲線主峰高度略有下降，主峰的寬度略有擴(kuò)大，表明經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展區(qū)域間差異有一定程度擴(kuò)大。從分布延展性看，分布曲線右側(cè)出現(xiàn)輕微拖尾現(xiàn)象，這說明經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平較高的地區(qū)保持了領(lǐng)先優(yōu)勢。從極化現(xiàn)象看，分布曲線基本以單峰為主，未呈現(xiàn)明顯的波峰分布，說明我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展不存在多極化或兩極分化現(xiàn)象。

圖5 2007—2020年區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的分布動態(tài)

圖5（b）至圖5（e）分別描述了考察期內(nèi)四大經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的動態(tài)演進(jìn)趨勢?？梢钥闯?，2007—2020 年東部地區(qū)、西部地區(qū)、中部地區(qū)和東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的分布曲線中心和變化區(qū)間均呈現(xiàn)向右移動的演變過程，這表明四大經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平存在逐年上升的趨勢。東部地區(qū)波峰呈現(xiàn)“上升—下降—上升”的變化趨勢，波峰寬度略有變窄，表明該地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平呈集中化趨勢。2014 年以前，東部地區(qū)分布曲線存在一定右拖尾，之后逐步消失，說明地區(qū)間發(fā)展差異不斷縮小。東北地區(qū)分布曲線波峰表現(xiàn)出下降趨勢，波峰寬度變窄，說明其內(nèi)部離散程度有所下降。2015年以后，東北地區(qū)分布曲線由單峰向“一主一側(cè)”逐步演變，但側(cè)峰與主峰高度相距較大，且逐步趨于平緩，說明各省份經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的絕對差異逐步縮小?？疾炱趦?nèi)，西部地區(qū)與中部地區(qū)分布曲線波峰高度均大體經(jīng)歷了“上升—下降—平穩(wěn)”的變化過程，并且在考察期后期，波峰寬度都明顯擴(kuò)大，存在由單峰向雙峰發(fā)展趨勢，表明這兩個地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的分布越發(fā)分散，地區(qū)差異在逐步擴(kuò)大，由單極化向多極化發(fā)展。

2.4 區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)的空間演化趨勢

2.4.1 傳統(tǒng)Markov鏈分析

為了進(jìn)一步研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的演進(jìn)趨勢，本文基于2007—2020 年區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)水平的測度結(jié)果，采用四分位數(shù)法將考察期內(nèi)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平按其大小平均分為低水平、中低水平、中高水平和高水平，計算得到2007—2020年時間跨度為1的轉(zhuǎn)移概率矩陣，如表3所示。

表3 Markov轉(zhuǎn)移概率矩陣

從表3 中可以看出：首先，在區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的轉(zhuǎn)移概率矩陣當(dāng)中，對角線上的元素始終大于非對角線元素。具體來說，處在低水平、中低水平、中高水平和高水平等級的區(qū)域在1年以后維持原等級的概率分別為60.83%、55.56%、43.32%和70.26%。這說明區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的不同等級間較為穩(wěn)定，存在“俱樂部趨同”現(xiàn)象。其次，對角線兩端的元素大于對角線中間的元素，這說明區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展存在一定程度的“馬太效應(yīng)”。再次，對角線兩側(cè)均為非零元素，且相鄰類型的等級轉(zhuǎn)移概率更大，這說明區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展是一個循序漸進(jìn)的過程，“跨越式”轉(zhuǎn)移難以實現(xiàn)。最后，低水平、中低水平、中高水平在1年后向上轉(zhuǎn)移一級的概率分別為17.5%、27.78%、26.39%；中低水平、中高水平、高水平向下轉(zhuǎn)移一級的概率分別為8.36%、19.53%、17.53%，表明經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展向上轉(zhuǎn)移的概率大于向下轉(zhuǎn)移的概率。因此，各區(qū)域應(yīng)保持現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的穩(wěn)固并爭取實現(xiàn)等級向上轉(zhuǎn)移，同時也要預(yù)防經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展成果的“倒退”。

2.4.2 空間Markov鏈分析

本文基于經(jīng)濟(jì)地理空間權(quán)重矩陣，對區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的全局莫蘭指數(shù)進(jìn)行計算。從表4 中的計算結(jié)果可以看出，2007—2020 年該水平的全局莫蘭指數(shù)均顯著為正，表明各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展存在顯著的空間正相關(guān)性，因此有必要將空間因素考慮在內(nèi)。

表4 2007—2020年區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的全局莫蘭指數(shù)

本文采用空間Markov轉(zhuǎn)移概率矩陣進(jìn)一步探討區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的空間演變趨勢，具體結(jié)果如表5 所示?？梢钥闯觯菏紫?，在區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的空間轉(zhuǎn)移概率矩陣中，對角線上的元素并不都大于非對角線元素。這表明在考慮空間因素后，部分地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展存在“跳躍式轉(zhuǎn)移”的可能，這一現(xiàn)象在高水平區(qū)域最為明顯。其次，對角線兩側(cè)都存在非零元素，這表明區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的穩(wěn)定性出現(xiàn)下降。再次，不同的空間滯后類型下，四個轉(zhuǎn)移概率矩陣均不相同。隨著空間滯后類型的提升，低協(xié)調(diào)水平的地區(qū)保持在原等級的概率由58.91%提高到66.52%，但是向上轉(zhuǎn)移為中高協(xié)調(diào)水平的概率則由19.66%下降到6.84%。這說明在鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展存在差異的情況下，本地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展受到影響而發(fā)生轉(zhuǎn)移的概率各不相同。最后，同一滯后類型對不同等級的影響也各不相同。例如在中低水平滯后條件下，低水平、中低水平和中高水平實現(xiàn)向上一級轉(zhuǎn)移的概率分別為13.85%、18.57%和37.37%，呈現(xiàn)遞增趨勢，這說明轉(zhuǎn)移概率不僅受到滯后類型的影響，而且與初始等級密切相關(guān)。

表5 空間Markov轉(zhuǎn)移概率矩陣

3 結(jié)論

本文基于對新時代區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的理解，從經(jīng)濟(jì)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)質(zhì)量、要素流動和制度環(huán)境共四個維度構(gòu)建指標(biāo)體系，運用熵權(quán)-TOPSIS法對2007—2020年我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平進(jìn)行測算，并利用Dagum基尼系數(shù)、kernel密度估計和Markov 鏈對其空間差異、分布動態(tài)及演進(jìn)趨勢進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論：

（1）2007—2020 年我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平整體呈現(xiàn)上升趨勢，但仍存在較大提升空間；各地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展空間分布不均衡性，主要表現(xiàn)為東部地區(qū)最高，東北地區(qū)次之，中西部地區(qū)偏低，即“東高西低”特征顯著。

（2）考察期內(nèi)，我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展總體差異呈現(xiàn)擴(kuò)大趨勢。區(qū)域間差異是總體差異的主要來源，并由東部地區(qū)與其他地區(qū)的區(qū)域差異所帶動。其中，東部地區(qū)與西部地區(qū)差異最為明顯。

（3）我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展總體水平的分布曲線有右移現(xiàn)象，波峰高度下降，寬度擴(kuò)大，存在右拖尾現(xiàn)象，單峰特征突出。東部和東北地區(qū)分布曲線的波峰寬度變窄，東部地區(qū)分布曲線的右拖尾現(xiàn)象逐漸消失，東北地區(qū)分布曲線由單峰向“一主一側(cè)”演變，但趨于平緩。中西部地區(qū)分布曲線波峰變寬，并逐步由單峰向雙峰發(fā)展。

（4）我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的未來轉(zhuǎn)移趨勢較為穩(wěn)定，是一個循序漸進(jìn)的過程，并且存在“俱樂部趨同”和“馬太效應(yīng)”。在考慮空間因素后，區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的穩(wěn)定性出現(xiàn)下降，部分地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展存在“跳躍式轉(zhuǎn)移”的可能，這一現(xiàn)象在高水平區(qū)域最為明顯。