王思薇，陳西坤

（西安科技大學(xué) 管理學(xué)院，西安 710600）

0 引言

中國在以經(jīng)濟(jì)建設(shè)為中心這一發(fā)展理念的指引下獲得了經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，但近年來對內(nèi)面臨人口紅利消退、資本回報(bào)率整體下降、資源和環(huán)境約束加劇、金融風(fēng)險不斷累積、社會財(cái)富分配失衡等問題，對外面臨貿(mào)易保護(hù)主義抬頭、逆全球化趨勢愈演愈烈、重大突發(fā)事件頻發(fā)等現(xiàn)狀，中國亟須轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，轉(zhuǎn)換增長動力，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。因此，建立一套科學(xué)完善的評價指標(biāo)體系測度中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平，明晰各區(qū)域在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展過程中出現(xiàn)的階段性特征與問題，對于持續(xù)推進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、加快形成區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展政策評價與績效考核體系具有重要意義。

對于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的測度，目前形成了兩種主流趨勢：一是以單一指標(biāo)（全要素生產(chǎn)率）為主[1,2]。這些學(xué)者認(rèn)為，全要素生產(chǎn)率提升與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展在本質(zhì)上高度一致，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的核心是提高全要素生產(chǎn)率，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展。部分學(xué)者對傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率模型進(jìn)行了改進(jìn)，通過構(gòu)建綠色全要素生產(chǎn)率模型及擴(kuò)展型全要素生產(chǎn)率模型來測度經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平[3,4]。二是以合成指標(biāo)為主。呂承超和崔悅（2020）[5]從經(jīng)濟(jì)活力、創(chuàng)新驅(qū)動、成果共享等6個方面構(gòu)建中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系，并運(yùn)用主成分分析法測算中國30 個省份的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。任保顯（2020）[6]從生產(chǎn)、分配、流通和消費(fèi)4個環(huán)節(jié)構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系，并運(yùn)用熵權(quán)法測度中國各省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。Sun 等（2021）[7]從經(jīng)濟(jì)活力、創(chuàng)新效率、綠色發(fā)展和社會生活4個維度建立經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系，并運(yùn)用熵權(quán)法測算了淮河經(jīng)濟(jì)區(qū)25個城市的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。張揚(yáng)等（2022）[8]從美好生活、平衡發(fā)展、充分發(fā)展和綠色發(fā)展4個維度構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系，并運(yùn)用熵權(quán)法測算中國31個省份的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。

雖然以往研究基于不同方法、運(yùn)用不同指標(biāo)測度了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平，但仍存在以下不足：（1）從指標(biāo)選取來看，反映新時代數(shù)據(jù)共享及信息經(jīng)濟(jì)的指標(biāo)相對缺乏。（2）從數(shù)據(jù)獲取來看，部分指標(biāo)（如民生滿意度、環(huán)境滿意度）的主觀性較強(qiáng)，如何把無數(shù)的個人偏好加總為社會偏好，存在技術(shù)上的困難。（3）實(shí)證測度方法不夠嚴(yán)謹(jǐn)?，F(xiàn)有研究多使用主成分分析法、熵權(quán)法等對指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，主成分分析法提取出的主成分現(xiàn)實(shí)意義模糊，且通常會出現(xiàn)負(fù)數(shù)權(quán)重問題，權(quán)重意義難以解釋；熵權(quán)法僅依賴客觀數(shù)據(jù)本身，受數(shù)據(jù)波動程度影響大。基于此，本文基于創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享的新發(fā)展理念建立中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系，使用投影尋蹤模型測算中國30 個省份的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平，運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓技術(shù)和核密度估計(jì)方法分析其時空演變特征及地區(qū)差異，以期為提高中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展提供理論依據(jù)。

1 指標(biāo)體系構(gòu)建

與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)增長核算框架不同，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展不僅追求經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果“量”的增加，而且追求經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程“質(zhì)”的提升，因此經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的測算不僅要包含體現(xiàn)區(qū)域發(fā)展成果的要素，還要包含體現(xiàn)區(qū)域發(fā)展方式、發(fā)展動力的要素。依據(jù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵及新發(fā)展理念，本文設(shè)定區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展表達(dá)式為：

其中，Q表示區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平；i表示區(qū)域創(chuàng)新，衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的核心驅(qū)動力；g、o分別表示區(qū)域綠色發(fā)展、區(qū)域開放發(fā)展，代表區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的兩種方式；c、s分別表示區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展、區(qū)域共享發(fā)展，是區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展成果的重要體現(xiàn)。

假設(shè)函數(shù)（1）無論是對于i、c、g、o、s哪個維度的正向變化，都會引起Q的增大，且滿足邊際收益遞減規(guī)律。進(jìn)一步假定函數(shù)（1）為柯布-道格拉斯函數(shù)，對其求全微分得：

假定在一定時期內(nèi)創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享的彈性不變，由式（3）可知，區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的提高取決于以上各維度的增長率。

基于以上分析，本文建立中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系（見表1）。

表1 中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

2.1.1 投影尋蹤模型

鑒于原始數(shù)據(jù)非線性、非正態(tài)的多維特征，本文采用投影尋蹤模型對各指標(biāo)賦權(quán)[9]。具體操作步驟如下：

第一，評價指標(biāo)歸一化。假定xij為第i個省份第j個評價指標(biāo)，n為省份個數(shù)，p為評價指標(biāo)的個數(shù)。歸一化表達(dá)式如下：

第二，構(gòu)造投影指標(biāo)函數(shù)Q(a)，把X綜合成以一個n維單位向量a=(a1，a2，…，ap)為投影方向的一維投影值Zi：

第三，優(yōu)化投影指標(biāo)函數(shù)。最佳投影方向可通過求解投影指標(biāo)函數(shù)的最大化問題來估計(jì)。

最大目標(biāo)函數(shù)：

約束條件：

其中，S(a)是類間散開度，D(a)是類內(nèi)密集度。目標(biāo)函數(shù)是以投影方向a為變量的非線性優(yōu)化問題，本文采用遺傳算法求解。

第四，將最佳投影方向a代入各樣本點(diǎn)的投影值Zi，即得到各省份的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。

2.1.2 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓技術(shù)

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓是以分布重心、方位角、長短半軸為基本參數(shù)，描述地理要素分布特征的空間統(tǒng)計(jì)分析工具?；緟?shù)計(jì)算公式如下：

分布重心：

長短半軸：

2.1.3 核密度估計(jì)方法

核密度估計(jì)是一種非參數(shù)估計(jì)方法，通過對隨機(jī)變量的概率密度進(jìn)行估計(jì)，利用連續(xù)的概率密度曲線描述變量的動態(tài)演進(jìn)。隨機(jī)變量X在點(diǎn)x的概率密度公式如下：

其中，n為樣本觀測值個數(shù)，Xi為獨(dú)立同分布的觀測值，為均值，h為帶寬。本文選擇高斯核函數(shù)來研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展動態(tài)演進(jìn)規(guī)律。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文以中國30個省份（不含西藏和港澳臺）為研究對象，研究時段為2011—2020年。數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國對外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，以及中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫、國泰安數(shù)據(jù)庫。

3 區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平測度及分析

根據(jù)2011—2020 年中國30 個省份的面板數(shù)據(jù)，利用基于遺傳算法的投影尋蹤模型計(jì)算出各指標(biāo)的最優(yōu)投影方向（見表1），最終得到各省份的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平（見表2）。從全國平均水平來看，2011—2020年中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)從1.10持續(xù)上升至1.88，年均增長率達(dá)到6.18%，說明自“十二五”以來，中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平顯著提高。借鑒魏敏和李書昊（2018）[10]的研究方法，依據(jù)得分均值與標(biāo)準(zhǔn)差，將30個省份劃分為明星型、平庸型與落后型三種類型（見下頁表3）。明星型省份有北京、上海、廣東、浙江、江蘇和天津，這些省份在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中較好地秉持了高質(zhì)量發(fā)展理念，總體表現(xiàn)較優(yōu)；平庸型省份包括山東、福建等12個省份，這些省份在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展理念重視不夠，在創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享某一方面或整體上仍存在較大的改進(jìn)空間；其余省份為落后型省份，這些省份的總體發(fā)展質(zhì)量較低，未來改進(jìn)空間很大。從得分值來看，得分最高的北京是得分最低的云南的3.7倍，省際發(fā)展差距較大。從增長率來看，年均增速排名靠前的省份依次是貴州、四川、河北、云南；年均增速排名靠后的省份依次為上海、天津，吉林，說明落后型和平庸型省份的追趕效應(yīng)凸顯，省際差距有收斂的趨勢。

表3 三種類型省份的區(qū)域劃分

分區(qū)域來看，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)最高，年均指數(shù)達(dá)到2.06；中部和東北地區(qū)處于中游，年均指數(shù)分別為1.24 和1.28；西部地區(qū)發(fā)展指數(shù)最低，年均指數(shù)僅為1.09，各區(qū)域之間發(fā)展差距較大，區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展任重道遠(yuǎn)。同時，將以上三種類型的省份按照東部、中部、西部、東北四大地區(qū)進(jìn)行劃分，結(jié)果如表3 所示，明星型省份均位于東部地區(qū)，平庸型省份以中部和東北地區(qū)為主，落后型省份大多位于西部地區(qū)?？傮w來看，中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平呈現(xiàn)“東高、東北次之、中平、西低”的特點(diǎn)。從增長率來看，西部地區(qū)年均增長率最高，達(dá)到7.26%；中部地區(qū)次之，為6.90%；東部和東北地區(qū)增速較為緩慢，分別為5.64%和4.45%。由此可見，西部地區(qū)雖然發(fā)展質(zhì)量較低，但發(fā)展?jié)摿薮螅蟀l(fā)優(yōu)勢明顯。

表4為中國30個省份各個子系統(tǒng)的得分均值及增長率。

表4 中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展各子系統(tǒng)水平

從創(chuàng)新水平來看，排名前六位的省份依次是北京、廣東、江蘇、上海、浙江和山東，這些省份經(jīng)濟(jì)實(shí)力雄厚，高校與科研機(jī)構(gòu)眾多，對人才和資本有較強(qiáng)的吸引力，且創(chuàng)新資源豐富，創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化能力突出，是中國創(chuàng)新發(fā)展的領(lǐng)先省份。排名后四位的省份分別是青海、海南、新疆和寧夏，這些省份經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱，創(chuàng)新投入不足，創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化能力與創(chuàng)新水平有待提高。從創(chuàng)新系統(tǒng)得分值來看，得分最高的北京是得分最低的青海的68 倍，可見省際創(chuàng)新能力差異巨大，空間分布極不均衡。

從協(xié)調(diào)水平來看，各省份之間差異較小。得分最高的北京主要得益于其城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)和產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)。排名第二至六位的省份分別是海南、天津、黑龍江、吉林和湖北，這些省份整體發(fā)展水平處于全國中游，區(qū)域協(xié)調(diào)性較好。分區(qū)域來看，東部和東北地區(qū)的協(xié)調(diào)水平相對較高，得分均為0.21；中部地區(qū)次之，為0.20；西部地區(qū)的協(xié)調(diào)水平較低，為0.18。

從綠色發(fā)展水平來看，北京依然領(lǐng)先于全國其他省份，排名第二至七位的省份分別是上海、浙江、廣東、天津、福建和江蘇。近年來，隨著綠色發(fā)展理念的踐行，同時在“碳達(dá)峰”政策目標(biāo)的要求下，各地生態(tài)環(huán)境得到明顯改善，資源利用效率顯著提高，清潔能源產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。但應(yīng)注意的是，全國有近三分之二的省份在考察期內(nèi)綠色發(fā)展指數(shù)年均增長率為負(fù)值，增長率較低的省份有山西、寧夏、內(nèi)蒙古。這些省份都是傳統(tǒng)能源大省，經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型壓力大，進(jìn)一步提升的空間有限，未來應(yīng)致力于轉(zhuǎn)換經(jīng)濟(jì)增長動能，大力發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)，減少對能源產(chǎn)業(yè)的依賴。

從開放水平來看，上海、廣東領(lǐng)先于全國其他省份，其次為北京、天津、江蘇、海南。這些省份均位于東部沿海地區(qū)，地理位置優(yōu)越，具有發(fā)展外向型經(jīng)濟(jì)的先天優(yōu)勢，且作為我國改革開放的前沿陣地，對外合作經(jīng)驗(yàn)豐富，商業(yè)體系成熟，營商環(huán)境較好。中西部內(nèi)陸地區(qū)省份整體對外發(fā)展程度較低，無論是從經(jīng)濟(jì)規(guī)模還是從開放質(zhì)量上來說，與東部沿海地區(qū)省份都存在較大差距。

從共享水平來看，北京和上海分別以1.76和1.44的得分遙遙領(lǐng)先于全國其他省份，排名末位的云南得分僅為0.41，省際空間差異明顯。從增長率來看，云南的年均增長率達(dá)到17.01%，而上海和北京的增長率較低，分別為3.62%和5.26%，說明共享水平的省際空間差距正在縮小。但共享水平的空間差距在短期內(nèi)不會迅速消失，這是因?yàn)樯鐣蚕硭降奶岣咝枰越?jīng)濟(jì)發(fā)展為前提，因此擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)規(guī)模總量、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、提高對外開放水平是增加社會福利和提高共享水平的必經(jīng)之路。

4 區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的空間區(qū)位分布

為探究中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的空間區(qū)位分布特征，本文基于標(biāo)準(zhǔn)差橢圓技術(shù)，測算中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)，如下頁表5所示。從空間分布重心來看，中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重心在2011—2020 年向南與向西移動，具體來看，分布重心從2011 年的河南省漯河市移動到2017 年的河南省駐馬店市，2019 年轉(zhuǎn)移至河南省平頂山市。說明21 世紀(jì)以來實(shí)施的“西部大開發(fā)”及“中部崛起”戰(zhàn)略有效改善了中西部地區(qū)發(fā)展落后的局面，但區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展可能出現(xiàn)南北分化的新趨勢。從空間分布范圍看，2011—2014 年橢圓面積逐步擴(kuò)大，2015年以來呈波動下降趨勢，說明經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平呈現(xiàn)先擴(kuò)散后集聚的特征，這主要是由橢圓內(nèi)部的部分省份發(fā)展較快所致。從空間分布方向來看，2011—2013 年、2014—2018 年、2019—2020 年方位角呈下降趨勢，橢圓表現(xiàn)為逆時針旋轉(zhuǎn)，說明橢圓內(nèi)部西北或東南地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平提升相對較快，2013—2014年、2018—2019 年，方位角呈上升趨勢，橢圓表現(xiàn)為順時針旋轉(zhuǎn)，表明橢圓內(nèi)部東北或西南地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平提升相對較快。2010 年以來，隨著西部地區(qū)一系列國家級新區(qū)的設(shè)立，以及2016 年《成渝城市群發(fā)展規(guī)劃》和2018 年《關(guān)中平原城市群發(fā)展規(guī)劃》的正式發(fā)布，成渝城市群及關(guān)中平原城市群相繼崛起，西北及西南地區(qū)成為中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新高地，粵港澳大灣區(qū)建設(shè)及長三角一體化發(fā)展等國家戰(zhàn)略的提出，為東南地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展注入了新的活力，而東北地區(qū)受經(jīng)濟(jì)下行壓力影響，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展增速緩慢。從空間分布形狀來看，2011—2014年、2015—2020年扁率呈波動上升趨勢，說明橢圓在長軸上的增長趨勢明顯，主要原因是京津冀和兩廣地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提速較快；2014—2015年扁率下降，說明橢圓在短軸上的增長趨勢明顯，即蘇浙滬和陜甘寧地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提速較快。

表5 2011—2020年中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)

5 區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的動態(tài)演進(jìn)

為揭示我國不同地區(qū)在考察期內(nèi)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的動態(tài)演進(jìn)及內(nèi)部差異，根據(jù)表2各省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平測度結(jié)果，本文繪制了2011—2020 年全國和東部、中部、西部、東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的核密度估計(jì)圖（見圖1至下頁圖5）。

圖1 全國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平核密度估計(jì)圖

圖1 為全國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平核密度估計(jì)圖。從分布位置來看，分布曲線主峰位置不斷右移，說明全國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平不斷提高。從分布態(tài)勢來看，主峰在2017 年之后峰值降低且寬度變大，說明各省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平差距逐步擴(kuò)大?！笆濉币詠?，我國經(jīng)濟(jì)增速從高速轉(zhuǎn)向中高速，發(fā)展方式從規(guī)模速度型轉(zhuǎn)向質(zhì)量效率型，然而部分省份由于長期依賴粗放型發(fā)展模式，出現(xiàn)“舊動能”邊際遞減、“新動能”有所不足的動力轉(zhuǎn)換期，致使其經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平落后于轉(zhuǎn)型快的省份，省際差距擴(kuò)大。從分布延展性來看，曲線呈現(xiàn)明顯的右拖尾現(xiàn)象且延展性拓寬，說明存在“優(yōu)者更優(yōu)”效應(yīng)。從極化趨勢來看，曲線呈“單峰”狀，不存在兩極或多極分化特征。

圖2 為東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平核密度估計(jì)圖。主峰在2011—2016 年右移，2016 年之后由“單峰”分化為“雙峰”，說明在2016年之前，東部地區(qū)整體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平不斷提高；2016 年之后，東部地區(qū)內(nèi)部呈現(xiàn)“兩極分化”特征。主峰和側(cè)峰在2011—2018年保持穩(wěn)定的高度差，說明在此期間東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平存在明顯的梯度特征，2018年之后高度差擴(kuò)大且側(cè)峰變寬，說明內(nèi)部發(fā)展差距進(jìn)一步擴(kuò)大。

圖2 東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平核密度估計(jì)圖

圖3 為中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平核密度估計(jì)圖。主峰整體右移且在2016年之后高度下降、寬度變大，說明中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平在考察期內(nèi)整體提高，且2016年之后中部地區(qū)各省份之間發(fā)展差距有擴(kuò)大的趨勢。分布曲線呈“單峰”狀且無明顯的拖尾現(xiàn)象，說明這種趨勢并不明顯。在“中部崛起”戰(zhàn)略的引領(lǐng)下，我國于2015年及2016年相繼批復(fù)長江中游城市群及中原城市群發(fā)展規(guī)劃，這兩大城市群的崛起對中部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有良好的輻射帶動作用。但是，中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平目前還處于一種低水平的協(xié)調(diào)，整體發(fā)展質(zhì)量不高，這主要是因?yàn)槌錆h、長沙、鄭州等核心城市外，其余城市發(fā)展規(guī)模及發(fā)展程度普遍較低，并且城市群規(guī)劃面積過大，邊緣城市參與度低，各城市之間難以實(shí)現(xiàn)真正意義上的融合共生、協(xié)調(diào)發(fā)展。

圖3 中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平核密度估計(jì)圖

圖4 為西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平核密度估計(jì)圖。主峰位置右移且高度在2011—2014 年下降，在2014—2017年上升，2017年之后繼續(xù)下降，說明西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平整體提升且各省份之間發(fā)展差距表現(xiàn)出先擴(kuò)大、后縮小、再擴(kuò)大的趨勢。分布曲線未表現(xiàn)出拖尾延展或“多峰”特征，說明西部各省份之間經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平較為接近，無明顯分化特征。相對來看，西部地區(qū)省份中重慶、陜西、四川的發(fā)展質(zhì)量較高，其余省份尚缺乏增長極的引領(lǐng)，人才流失嚴(yán)重，基礎(chǔ)設(shè)施落后，對地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展形成嚴(yán)重制約。

圖4 西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平核密度估計(jì)圖

圖5 為東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平核密度估計(jì)圖。主峰整體右移且在2011—2017 年高度下降，2017 年之后緩慢上升，寬度相應(yīng)先變大后減小，說明東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平整體提升且內(nèi)部差距表現(xiàn)出先擴(kuò)大后縮小的特征。與其他地區(qū)相比，東北地區(qū)分布曲線主峰移動幅度最小，即增速最慢。這是由于近年來，東北地區(qū)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展乏力，新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展緩慢，加之有效勞動力流失嚴(yán)重，營商環(huán)境較差等問題相互交疊，嚴(yán)重阻礙了東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程。曲線分布形態(tài)與中西部地區(qū)一樣，呈“單峰”狀且無明顯拖尾現(xiàn)象，說明內(nèi)部差距較小，無明顯分化趨勢。

圖5 東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平核密度估計(jì)圖

6 結(jié)論

本文首先基于新發(fā)展理念，從“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”五個維度構(gòu)建中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系，然后運(yùn)用基于遺傳算法的投影尋蹤模型測算中國30個省份2011—2020年經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平及各子系統(tǒng)的發(fā)展水平，最后通過標(biāo)準(zhǔn)差橢圓技術(shù)分析其空間區(qū)位分布特征，并利用核密度估計(jì)方法揭示全國及四大地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)部差異及演進(jìn)規(guī)律，得出結(jié)論如下：

（1）中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平整體呈穩(wěn)步上升趨勢。從測度結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展總體水平及各子系統(tǒng)水平中，除綠色發(fā)展水平有小幅下降外，其余水平均穩(wěn)步上升，且創(chuàng)新水平和共享水平增長幅度最大。

（2）分區(qū)域來看，中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平整體呈現(xiàn)“東高、東北次之、中平、西低”的梯度分布特征；分省份來看，北京、上海、廣東、浙江、江蘇、天津等省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展領(lǐng)先于全國其他省份，青海、貴州、甘肅、云南等省份落后于全國其他省份。

（3）中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平分布重心呈現(xiàn)向西和向南移動的趨勢，空間集聚性表現(xiàn)為先擴(kuò)散后集聚，且在大多數(shù)年份里，橢圓內(nèi)部東南或西北地區(qū)的提升速度大于東北或西南地區(qū)的提升速度。

（4）東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平表現(xiàn)出兩極分化特征，且內(nèi)部差距有進(jìn)一步加劇的趨勢。中西部地區(qū)和東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平穩(wěn)步上升，且區(qū)域內(nèi)部發(fā)展差距較小，無明顯分化現(xiàn)象。