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(guó)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(lái)對(duì)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(xiǎn)不斷累積、社會(huì)財(cái)富分配失衡等問(wèn)題，對(duì)外面臨貿(mào)易保護(hù)主義抬頭、逆全球化趨勢(shì)愈演愈烈、重大突發(fā)事件頻發(fā)等現(xiàn)狀，中國(guó)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(zhǎng)動(dòng)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(píng)價(jià)指標(biāo)體系測(cè)度中國(guó)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(guò)程中出現(xiàn)的階段性特征與問(wèn)題，對(duì)于持續(xù)推進(jìn)中國(guó)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(píng)價(jià)與績(jī)效考核體系具有重要意義。

對(duì)于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的測(cè)度，目前形成了兩種主流趨勢(shì)：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(dòng)發(fā)展。部分學(xué)者對(duì)傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率模型進(jìn)行了改進(jìn)，通過(guò)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(lái)測(cè)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(dòng)、成果共享等6個(gè)方面構(gòu)建中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并運(yùn)用主成分分析法測(cè)算中國(guó)30 個(gè)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(gè)環(huán)節(jié)構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并運(yùn)用熵權(quán)法測(cè)度中國(guó)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(huì)生活4個(gè)維度建立經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并運(yùn)用熵權(quán)法測(cè)算了淮河經(jīng)濟(jì)區(qū)25個(gè)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(gè)維度構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并運(yùn)用熵權(quán)法測(cè)算中國(guó)31個(gè)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(cè)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(lái)看，反映新時(shí)代數(shù)據(jù)共享及信息經(jīng)濟(jì)的指標(biāo)相對(duì)缺乏。（2）從數(shù)據(jù)獲取來(lái)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(wú)數(shù)的個(gè)人偏好加總為社會(huì)偏好，存在技術(shù)上的困難。（3）實(shí)證測(cè)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(duì)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(huì)出現(xiàn)負(fù)數(shù)權(quán)重問(wèn)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(dòng)程度影響大?；诖?，本文基于創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開(kāi)放、共享的新發(fā)展理念建立中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，使用投影尋蹤模型測(cè)算中國(guó)30 個(gè)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(shí)空演變特征及地區(qū)差異，以期為提高中國(guó)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(zhǎng)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(guò)程“質(zhì)”的提升，因此經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的測(cè)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(dòng)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(dòng)力；g、o分別表示區(qū)域綠色發(fā)展、區(qū)域開(kāi)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(wú)論是對(duì)于i、c、g、o、s哪個(gè)維度的正向變化，都會(huì)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(duì)其求全微分得：

假定在一定時(shí)期內(nèi)創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開(kāi)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(zhǎng)率。

基于以上分析，本文建立中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見(jiàn)表1）。

表1 中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)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(duì)各指標(biāo)賦權(quán)[9]。具體操作步驟如下：

第一，評(píng)價(jià)指標(biāo)歸一化。假定xij為第i個(gè)省份第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，n為省份個(gè)數(shù)，p為評(píng)價(jià)指標(biāo)的個(gè)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(gè)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(guò)求解投影指標(biāo)函數(shù)的最大化問(wèn)題來(lái)估計(jì)。

最大目標(biāo)函數(shù)：

約束條件：

其中，S(a)是類(lèi)間散開(kāi)度，D(a)是類(lèi)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(wèn)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(zhǎng)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(zhǎng)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(guò)對(duì)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(dòng)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(cè)值個(gè)數(shù)，Xi為獨(dú)立同分布的觀測(cè)值，為均值，h為帶寬。本文選擇高斯核函數(shù)來(lái)研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展動(dòng)態(tài)演進(jìn)規(guī)律。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以中國(guó)30個(gè)省份（不含西藏和港澳臺(tái)）為研究對(duì)象，研究時(shí)段為2011—2020年。數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)對(duì)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(kù)、國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

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

根據(jù)2011—2020 年中國(guó)30 個(gè)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(jiàn)表1），最終得到各省份的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平（見(jiàn)表2）。從全國(guó)平均水平來(lái)看，2011—2020年中國(guó)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(zhǎng)率達(dá)到6.18%，說(shuō)明自“十二五”以來(lái)，中國(guó)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(shū)昊（2018）[10]的研究方法，依據(jù)得分均值與標(biāo)準(zhǔn)差，將30個(gè)省份劃分為明星型、平庸型與落后型三種類(lèi)型（見(jiàn)下頁(yè)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(guò)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(gè)省份，這些省份在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中對(duì)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(kāi)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(lái)改進(jìn)空間很大。從得分值來(lái)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(zhǎng)率來(lái)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(shuō)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(shì)。

表3 三種類(lèi)型省份的區(qū)域劃分

分區(qū)域來(lái)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(shí)，將以上三種類(lèi)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(lái)看，中國(guó)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(zhǎng)率來(lái)看，西部地區(qū)年均增長(zhǎng)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(jiàn)，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(shì)明顯。

表4為中國(guó)30個(gè)省份各個(gè)子系統(tǒng)的得分均值及增長(zhǎng)率。

表4 中國(guó)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(lái)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(duì)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(guó)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(lái)看，得分最高的北京是得分最低的青海的68 倍，可見(jiàn)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(lái)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(guó)中游，區(qū)域協(xié)調(diào)性較好。分區(qū)域來(lái)看，東部和東北地區(qū)的協(xié)調(diào)水平相對(duì)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(lái)看，北京依然領(lǐng)先于全國(guó)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(lái)，隨著綠色發(fā)展理念的踐行，同時(shí)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(guó)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(zhǎng)率為負(fù)值，增長(zhǎng)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(lái)應(yīng)致力于轉(zhuǎn)換經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)能，大力發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)，減少對(duì)能源產(chǎn)業(yè)的依賴。

從開(kāi)放水平來(lái)看，上海、廣東領(lǐng)先于全國(guó)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(shì)，且作為我國(guó)改革開(kāi)放的前沿陣地，對(duì)外合作經(jīng)驗(yàn)豐富，商業(yè)體系成熟，營(yíng)商環(huán)境較好。中西部?jī)?nèi)陸地區(qū)省份整體對(duì)外發(fā)展程度較低，無(wú)論是從經(jīng)濟(jì)規(guī)模還是從開(kāi)放質(zhì)量上來(lái)說(shuō)，與東部沿海地區(qū)省份都存在較大差距。

從共享水平來(lái)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(guó)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(zhǎng)率來(lái)看，云南的年均增長(zhǎng)率達(dá)到17.01%，而上海和北京的增長(zhǎng)率較低，分別為3.62%和5.26%，說(shuō)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(huì)迅速消失，這是因?yàn)樯鐣?huì)共享水平的提高需以經(jīng)濟(jì)發(fā)展為前提，因此擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)規(guī)?？偭俊⑥D(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、提高對(duì)外開(kāi)放水平是增加社會(huì)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(guó)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(cè)算中國(guó)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(yè)表5所示。從空間分布重心來(lái)看，中國(guó)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(dòng)，具體來(lái)看，分布重心從2011 年的河南省漯河市移動(dòng)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(shuō)明21 世紀(jì)以來(lái)實(shí)施的“西部大開(kāi)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(shì)。從空間分布范圍看，2011—2014 年橢圓面積逐步擴(kuò)大，2015年以來(lái)呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，說(shuō)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(lái)看，2011—2013 年、2014—2018 年、2019—2020 年方位角呈下降趨勢(shì)，橢圓表現(xiàn)為逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，說(shuō)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(duì)較快，2013—2014年、2018—2019 年，方位角呈上升趨勢(shì)，橢圓表現(xiàn)為順時(shí)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(duì)較快。2010 年以來(lái)，隨著西部地區(qū)一系列國(guó)家級(jí)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(guó)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(zhǎng)三角一體化發(fā)展等國(guó)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(lái)看，2011—2014年、2015—2020年扁率呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，說(shuō)明橢圓在長(zhǎng)軸上的增長(zhǎng)趨勢(shì)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(shuō)明橢圓在短軸上的增長(zhǎng)趨勢(shì)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(guó)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(dòng)態(tài)演進(jìn)

為揭示我國(guó)不同地區(qū)在考察期內(nèi)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)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(cè)度結(jié)果，本文繪制了2011—2020 年全國(guó)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(jiàn)圖1至下頁(yè)圖5）。

圖1 全國(guó)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(guó)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(lái)看，分布曲線主峰位置不斷右移，說(shuō)明全國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平不斷提高。從分布態(tài)勢(shì)來(lái)看，主峰在2017 年之后峰值降低且寬度變大，說(shuō)明各省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平差距逐步擴(kuò)大。“十三五”以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速?gòu)母咚俎D(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(zhǎng)期依賴粗放型發(fā)展模式，出現(xiàn)“舊動(dòng)能”邊際遞減、“新動(dòng)能”有所不足的動(dòng)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(lái)看，曲線呈現(xiàn)明顯的右拖尾現(xiàn)象且延展性拓寬，說(shuō)明存在“優(yōu)者更優(yōu)”效應(yīng)。從極化趨勢(shì)來(lái)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(shuō)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(shuō)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(shuō)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(shuō)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(shì)。分布曲線呈“單峰”狀且無(wú)明顯的拖尾現(xiàn)象，說(shuō)明這種趨勢(shì)并不明顯。在“中部崛起”戰(zhàn)略的引領(lǐng)下，我國(guó)于2015年及2016年相繼批復(fù)長(zhǎng)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(duì)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(dòng)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(zhǎng)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(guò)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(shuō)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(shì)。分布曲線未表現(xiàn)出拖尾延展或“多峰”特征，說(shuō)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(wú)明顯分化特征。相對(duì)來(lái)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(zhǎng)極的引領(lǐng)，人才流失嚴(yán)重，基礎(chǔ)設(shè)施落后，對(duì)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(shuō)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(dòng)幅度最小，即增速最慢。這是由于近年來(lái)，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(dòng)力流失嚴(yán)重，營(yíng)商環(huán)境較差等問(wèn)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(wú)明顯拖尾現(xiàn)象，說(shuō)明內(nèi)部差距較小，無(wú)明顯分化趨勢(shì)。

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(kāi)放、共享”五個(gè)維度構(gòu)建中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，然后運(yùn)用基于遺傳算法的投影尋蹤模型測(cè)算中國(guó)30個(gè)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(guò)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(guó)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(guó)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(shì)。從測(cè)度結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，中國(guó)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(zhǎng)幅度最大。

（2）分區(qū)域來(lái)看，中國(guó)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(lái)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(guó)其他省份，青海、貴州、甘肅、云南等省份落后于全國(guó)其他省份。

（3）中國(guó)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(dòng)的趨勢(shì)，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(shì)。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(wú)明顯分化現(xiàn)象。