馬大晉,吳旭輝,楊亞瓊
(甘肅省社會(huì)科學(xué)院a.雜志社;b.公共政策研究所,蘭州 730070)
現(xiàn)代化的概念最初起源于西方,在20 世紀(jì)初傳入中國(guó)后迅速引起了社會(huì)各界的廣泛關(guān)注和討論。在改革開放時(shí)期,中國(guó)大力推進(jìn)制度創(chuàng)新和理論創(chuàng)新,極大地推動(dòng)了現(xiàn)代化建設(shè)。黨的十八大以來,中國(guó)成功推進(jìn)并拓展了中國(guó)式現(xiàn)代化,使中國(guó)式現(xiàn)代化的奮斗目標(biāo)更加清晰可行。習(xí)近平總書記在慶祝中國(guó)共產(chǎn)黨成立100 周年大會(huì)上指出,中國(guó)共產(chǎn)黨和中國(guó)人民“創(chuàng)造了中國(guó)式現(xiàn)代化新道路”。黨的二十大報(bào)告明確提出了“以中國(guó)式現(xiàn)代化全面推進(jìn)中華民族偉大復(fù)興”的重要命題。
在黨的領(lǐng)導(dǎo)下開展的一系列改革和發(fā)展措施,都旨在推動(dòng)中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)代化進(jìn)程。中國(guó)式現(xiàn)代化不是對(duì)西方現(xiàn)代化的簡(jiǎn)單復(fù)制,而是在借鑒和吸收西方現(xiàn)代化經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,根據(jù)中國(guó)的國(guó)情和實(shí)際情況進(jìn)行超越和創(chuàng)新,它充分彰顯了社會(huì)主義的性質(zhì)。但是,在推進(jìn)中國(guó)式現(xiàn)代化發(fā)展過程中,仍面臨著一系列挑戰(zhàn),如城鎮(zhèn)化質(zhì)量不高、人口結(jié)構(gòu)失衡、人口壓力大等[1,2]。
在現(xiàn)有對(duì)中國(guó)式現(xiàn)代化發(fā)展的研究中,較多學(xué)者是從理論層面展開的。從國(guó)情基礎(chǔ)、內(nèi)生性制度和發(fā)展階段性的角度來看,逯浩和溫鐵軍(2022)[3]闡釋了中國(guó)式現(xiàn)代化建設(shè)的核心要義,他們借助這些理論框架,提供了關(guān)于中國(guó)式現(xiàn)代化建設(shè)本質(zhì)內(nèi)涵的寶貴見解。劉文勇(2022)[4]從理論邏輯等角度出發(fā),提出要堅(jiān)持秉承性和傳承性來明確中國(guó)式現(xiàn)代化的內(nèi)涵。鄒升平(2023)[5]認(rèn)為中國(guó)式現(xiàn)代化的出現(xiàn)并不是偶然的,而是具有客觀的邏輯必然性。此外,還有觀點(diǎn)認(rèn)為解決好教育、科技以及人才問題、促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展是推進(jìn)中國(guó)式現(xiàn)代化的重要途徑[6]。在實(shí)證檢驗(yàn)方面,朱強(qiáng)和俞立平(2010)[7]研究發(fā)現(xiàn),中國(guó)現(xiàn)代化水平仍然較低,并且區(qū)域不平衡性較為突出;在區(qū)域研究方面,李海央等(2023)[8]研究了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶現(xiàn)代化發(fā)展水平的耦合協(xié)調(diào)性。
綜上可知,國(guó)內(nèi)學(xué)者已對(duì)中國(guó)式現(xiàn)代化的內(nèi)涵、價(jià)值和推進(jìn)路徑進(jìn)行了豐富的理論研究,同時(shí)進(jìn)行了一定程度上的實(shí)證探討,這為本文的研究提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和實(shí)證參考。然而,中國(guó)式現(xiàn)代化水平及其區(qū)域差異的實(shí)證分析仍相對(duì)較少,因此,本文將從以下幾個(gè)方面展開研究:一是從經(jīng)濟(jì)繁榮、共同富裕、精神富有、生態(tài)文明、平安和諧5個(gè)維度測(cè)算中國(guó)式現(xiàn)代化水平,二是運(yùn)用Dagum基尼系數(shù)分析中國(guó)式現(xiàn)代化水平的時(shí)序演變差異及其來源,三是運(yùn)用馬爾科夫鏈研究中國(guó)式現(xiàn)代化水平的概率轉(zhuǎn)移特征以及長(zhǎng)期發(fā)展趨勢(shì),四是基于收斂模型研究中國(guó)式現(xiàn)代化水平在各區(qū)域的收斂性。
依據(jù)黨的二十大報(bào)告中提出的中國(guó)式現(xiàn)代化的五個(gè)特征,本文認(rèn)為中國(guó)式現(xiàn)代化體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)繁榮、共同富裕、精神富有、生態(tài)文明、平安和諧這五個(gè)方面?;谥袊?guó)式現(xiàn)代化發(fā)展內(nèi)涵,在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上[9],本文構(gòu)建如表1所示的中國(guó)式現(xiàn)代化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并采用熵值法測(cè)度中國(guó)式現(xiàn)代化水平。
表1 中國(guó)式現(xiàn)代化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
熵值法計(jì)算原理和Dagum 基尼系數(shù)的計(jì)算原理見董艷玲和李華(2022)[10]的研究,馬爾科夫鏈的計(jì)算原理參考已有研究,限于篇幅,本文只介紹收斂模型。
1.2.1σ收斂模型
σ收斂是指不同時(shí)間維度下,區(qū)域間中國(guó)式現(xiàn)代化發(fā)展的差異幅度下降的趨勢(shì),通常采用變異系數(shù)來衡量:
其中,i(i=1,2,3,…,31)表示區(qū)域內(nèi)各省份分析單元,j(j=1,2,3,4)表示區(qū)域個(gè)數(shù),nj代表j區(qū)域內(nèi)省份的數(shù)量,Dij表示j區(qū)域第i個(gè)省份的中國(guó)式現(xiàn)代化水平,表示均值。
1.2.2β收斂模型
絕對(duì)β收斂從增長(zhǎng)率的角度測(cè)度區(qū)域之間中國(guó)式現(xiàn)代化的發(fā)展態(tài)勢(shì)。當(dāng)呈現(xiàn)β收斂時(shí),表示區(qū)域間中國(guó)式現(xiàn)代化發(fā)展速度趨同,即中國(guó)式現(xiàn)代化水平與初期水平間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,達(dá)到均衡穩(wěn)態(tài)。由于區(qū)域之間中國(guó)式現(xiàn)代化發(fā)展存在關(guān)聯(lián)性,因此選用空間計(jì)量模型構(gòu)建β收斂模型:
其中,i和t分別表示省份和時(shí)間;D表示中國(guó)式現(xiàn)代化水平;w為空間權(quán)重;α、θ、ρ為待估參數(shù);β為收斂水平,當(dāng)該值小于0 且顯著時(shí),表示收斂(收斂速度為-ln(1+β)/t));μi為地區(qū)固定效應(yīng);vt為時(shí)間固定效應(yīng);εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。
絕對(duì)收斂的前提假設(shè)是各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口密度等因素不存在明顯差異,但是事實(shí)上這些因素在不同區(qū)域差異較大,因此在式(2)中加入經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口密度、外資強(qiáng)度、科研投入、路網(wǎng)密度作為控制變量重新構(gòu)建模型,具體表達(dá)式為:
其中,φ、λ為控制變量的估計(jì)參數(shù),X為本文引入的控制變量,其余符號(hào)表示的含義與式(2)相同。模型中引入的權(quán)重矩陣為鄰接權(quán)重矩陣,其元素的具體計(jì)算公式為:
即當(dāng)省份i與省份j有共同的邊界時(shí),ωij=1,否則ωij=0。
本文數(shù)據(jù)來源于2011—2022 年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、中國(guó)31 個(gè)省份(不含港澳臺(tái))2010—2021 年的統(tǒng)計(jì)公報(bào),所有涉及價(jià)格的變量均使用各省份的GDP平減指數(shù)調(diào)整為以樣本初期2010 年為基期的實(shí)際變量,個(gè)別缺失數(shù)據(jù)采用插值法插補(bǔ)。
從下頁圖1來看,中國(guó)式現(xiàn)代化水平較高的省份主要集中在東部地區(qū),發(fā)展水平較低的省份大多集中在西部地區(qū),這與我國(guó)“東高、中平、西低”的發(fā)展格局一致,但是在各種政策的支持下,中西部地區(qū)中國(guó)式現(xiàn)代化發(fā)展的動(dòng)力較足,同時(shí)從測(cè)度結(jié)果中也可以看出,中國(guó)式現(xiàn)代化水平存在顯著的區(qū)域差異,為此有必要對(duì)不同區(qū)域的中國(guó)式現(xiàn)代化水平進(jìn)行進(jìn)一步分析。
圖1 2010—2021年全國(guó)及三大地區(qū)的中國(guó)式現(xiàn)代化水平變動(dòng)趨勢(shì)
從全國(guó)層面來看,2010—2021 年,中國(guó)式現(xiàn)代化水平的均值呈遞增趨勢(shì),年均增速為5.049%。分階段來看,2015 年之前增長(zhǎng)速度較慢,僅從2010 年的0.197 增加到2015 年的0.246;從2016 年開始增幅較大,年均增速達(dá)到5.752%。自2015年黨的十八屆五中全會(huì)提出新發(fā)展理念以來,著重強(qiáng)調(diào)推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展,并加快建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系,注重提高全要素生產(chǎn)率,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的有效提升和數(shù)量的合理增長(zhǎng),從而加快了中國(guó)式現(xiàn)代化的發(fā)展速度。從東、中、西三大地區(qū)來看,在觀測(cè)期內(nèi),三大地區(qū)中國(guó)式現(xiàn)代化水平的均值分別為0.332、0.239、0.213,與全國(guó)水平類似,三大地區(qū)的中國(guó)式現(xiàn)代化水平也呈現(xiàn)遞增趨勢(shì),年均增速分別為4.136%、5.711%、5.898%,且無論在哪一年,中國(guó)式現(xiàn)代化水平都呈現(xiàn)東部地區(qū)>中部地區(qū)>西部地區(qū)的發(fā)展態(tài)勢(shì),究其原因,東部地區(qū)區(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯,聚集了雄厚的人力資本,創(chuàng)新能力突出,基礎(chǔ)設(shè)施較為完善,區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展實(shí)力雄厚,為中國(guó)式現(xiàn)代化水平的提升提供了較為充分的條件。
本文基于Dagum 基尼系數(shù)及子群分解方法對(duì)中國(guó)式現(xiàn)代化水平的空間差異進(jìn)行測(cè)算并按東、中、西三大地區(qū)進(jìn)行分解。
2.2.1 全國(guó)總體差異及其演變趨勢(shì)
從圖2來看,中國(guó)式現(xiàn)代化水平的整體差異呈現(xiàn)下降—小幅度上升—下降—小幅度上升的變化特征,總體基尼系數(shù)先從2010 年的0.151 下降至2012 年的0.141,再上升至2015 年的0.150,從2016 年開始又維持下降的趨勢(shì),到2018 年下降至0.127,從2019 年開始出現(xiàn)了小幅度上升,到2021年上升至0.132。整體來看,中國(guó)式現(xiàn)代化水平的區(qū)域內(nèi)差異呈現(xiàn)顯著的下降趨勢(shì),在觀測(cè)期內(nèi)總體基尼系數(shù)從0.150下降至0.132。
圖2 中國(guó)式現(xiàn)代化水平的整體和三大地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異及其演變趨勢(shì)
2.2.2 區(qū)域內(nèi)差異及其演變趨勢(shì)
從圖2 可以觀察到中國(guó)式現(xiàn)代化水平存在明顯的區(qū)域內(nèi)差異。具體來看,東部地區(qū)的區(qū)域內(nèi)差異最大,區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)均值為0.122,這意味著東部地區(qū)內(nèi)部的各省份之間存在較大的發(fā)展差距。中部地區(qū)的區(qū)域內(nèi)差異次之,區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)均值為0.042。西部地區(qū)的區(qū)域內(nèi)差異最小,區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)均值為0.036。相比之下,西部地區(qū)各省份之間的發(fā)展差異較小。從變化趨勢(shì)來看,東部地區(qū)呈小幅下降—小幅上升—較大幅度下降—較大幅度上升—趨于平穩(wěn)的變化特征,區(qū)域內(nèi)差異整體表現(xiàn)為上升的趨勢(shì),區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)由2010年的0.117上升至2021年的0.135。中部地區(qū)內(nèi)部的中國(guó)式現(xiàn)代化發(fā)展差異在個(gè)別年份波動(dòng)幅度較大,但整體呈現(xiàn)平緩下降的趨勢(shì),區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)由2010年的0.049下降至2021年的0.036。中部地區(qū)內(nèi)部差異的下降可能受到多種因素的影響,包括政府的區(qū)域均衡發(fā)展政策、經(jīng)濟(jì)的內(nèi)外部聯(lián)動(dòng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等。西部地區(qū)的區(qū)域內(nèi)差異整體呈下降趨勢(shì),基尼系數(shù)由2010年的0.040下降至2021年的0.022。
2.2.3 區(qū)域間差異及其演變趨勢(shì)
從圖3 的結(jié)果來看,2010—2021 年,東-中部和中-西部區(qū)域間差異的變動(dòng)趨勢(shì)基本相似,總體呈現(xiàn)下降—小幅度上升—趨于平穩(wěn)的變化趨勢(shì),而東-中部區(qū)域間差異的變動(dòng)趨勢(shì)呈現(xiàn)上升—下降—趨于平穩(wěn)的變化趨勢(shì)。從區(qū)域間差異的演變特征來看,東部和西部地區(qū)間的差異最大(區(qū)域間基尼系數(shù)均值為0.209),東部和中部地區(qū)間的差異次之(區(qū)域間基尼系數(shù)均值為0.166),中部和西部地區(qū)間的差異最?。▍^(qū)域間基尼系數(shù)均值為0.068)。此外,東-中部、東-西部和中-西部中國(guó)式現(xiàn)代化水平的區(qū)域間差異均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。2010 年東-中部的區(qū)域間基尼系數(shù)為0.162,而2021年則下降至0.139;東-西部的區(qū)域間基尼系數(shù)從2010年的0.230下降至2021年的0.199;中-西部的區(qū)域間差異也呈現(xiàn)類似的下降趨勢(shì),區(qū)域間基尼系數(shù)從2010年的0.085下降至2021年的0.089。
圖3 中國(guó)式現(xiàn)代化水平的區(qū)域間差異及其演變趨勢(shì)
2.2.4 區(qū)域差異來源貢獻(xiàn)率
從下頁圖4 的結(jié)果來看,2010—2021 年,中國(guó)式現(xiàn)代化水平的區(qū)域間差異對(duì)整體差異的貢獻(xiàn)率最高,均值為66.57%;其次是區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率,均值為28.96%;而超變密度(超越平均水平的地區(qū)數(shù)量)的貢獻(xiàn)率最小,均值為4.45%。這些貢獻(xiàn)率反映了不同因素對(duì)中國(guó)式現(xiàn)代化發(fā)展差異所起的作用。區(qū)域間差異的貢獻(xiàn)率最高,說明不同地區(qū)之間的發(fā)展差異在整體差異中占主導(dǎo)地位,即不同地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、教育水平、基礎(chǔ)設(shè)施等方面的差異較大。區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率次之,說明同一地區(qū)內(nèi)部不同省份之間的發(fā)展差異也有一定的貢獻(xiàn)。而超變密度的貢獻(xiàn)率相對(duì)較小,說明超過平均水平的地區(qū)對(duì)中國(guó)式現(xiàn)代化差異造成的影響較小。具體來看,2010—2019 年區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異、超變密度的貢獻(xiàn)率的變動(dòng)較為穩(wěn)定,沒有出現(xiàn)較大幅度的波動(dòng),2020年和2021年這三者的貢獻(xiàn)率波動(dòng)較大,2020 年區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異、超變密度的貢獻(xiàn)率分別為23.47%、72.09%、4.44%,2021年三者的貢獻(xiàn)率分別變?yōu)?5.06%、58.82%、6.12%,可見,區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率增幅較大。
圖4 中國(guó)式現(xiàn)代化水平的區(qū)域差異來源及貢獻(xiàn)率
2.3.1 中國(guó)式現(xiàn)代化水平轉(zhuǎn)移的時(shí)空規(guī)律
為深入分析中國(guó)式現(xiàn)代化水平的時(shí)空演變特征,構(gòu)建傳統(tǒng)的馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣和基于空間權(quán)重的馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣。利用四分位點(diǎn)把中國(guó)式現(xiàn)代化水平分為低水平、中低水平、中高水平、高水平4個(gè)等級(jí)。表2為2010—2021 年中國(guó)式現(xiàn)代化水平的傳統(tǒng)馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣,根據(jù)計(jì)算結(jié)果可知:第一,對(duì)角線上的概率值均較大,而非對(duì)角線上的概率值均較小,說明各地區(qū)維持原等級(jí)的概率較大且穩(wěn)定。第二,中國(guó)式現(xiàn)代化水平存在“俱樂部收斂”現(xiàn)象,低水平、中低水平、中高水平、高水平省份在下一時(shí)期維持當(dāng)前狀態(tài)的概率分別為76.34%、70.65%、80%、100%,相比來看,高水平省份維持現(xiàn)狀的概率較大;低水平、中低水平、中高水平省份向下轉(zhuǎn)移的概率分別為23.66%、28.26%、17.50%,相比之下,中低水平向中高水平省份轉(zhuǎn)移的概率較大。第三,在相鄰年份中國(guó)式現(xiàn)代化水平的等級(jí)實(shí)現(xiàn)“跨越式”轉(zhuǎn)移的概率幾乎不存在。
表2 2010—2021年中國(guó)式現(xiàn)代化水平的傳統(tǒng)馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣
在傳統(tǒng)馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣中加入空間權(quán)重矩陣,構(gòu)建空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣(見表3),分析在空間條件下,中國(guó)式現(xiàn)代化水平在各等級(jí)的轉(zhuǎn)移情況。根據(jù)計(jì)算結(jié)果可得:第一,空間因素在中國(guó)式現(xiàn)代化水平轉(zhuǎn)移過程中扮演著重要角色。與傳統(tǒng)馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣相比,中國(guó)式現(xiàn)代化水平在不同地理背景下的轉(zhuǎn)移概率發(fā)生了明顯變化。這意味著省份之間的中國(guó)式現(xiàn)代化水平的轉(zhuǎn)移可能受到地理位置、氣候條件、資源分布等因素的影響。具體來說,處于相似地理位置的省份可能會(huì)面臨相似的自然資源和環(huán)境條件,其中國(guó)式現(xiàn)代化水平轉(zhuǎn)移概率可能較為接近。第二,不同省份的中國(guó)式現(xiàn)代化水平與鄰近省份的中國(guó)式現(xiàn)代化水平的等級(jí)具有協(xié)同性。當(dāng)鄰近省份的中國(guó)式現(xiàn)代化水平較低時(shí),在t 時(shí)期,中國(guó)式現(xiàn)代化水平低的省份數(shù)量明顯多于其他類型的省份數(shù)量。而當(dāng)鄰近省份的中國(guó)式現(xiàn)代化水平較高時(shí),在t 時(shí)期,中國(guó)式現(xiàn)代化水平高的省份數(shù)量也明顯多于其他等級(jí)的省份數(shù)量。第三,一般來說,當(dāng)與中國(guó)式現(xiàn)代化水平低的省份為鄰時(shí),該省份中國(guó)式現(xiàn)代化水平等級(jí)向低等級(jí)轉(zhuǎn)移的概率就會(huì)增大,相反,當(dāng)與中國(guó)式現(xiàn)代化水平高的省份為鄰時(shí),該省份的中國(guó)式現(xiàn)代化水平等級(jí)向高等級(jí)轉(zhuǎn)移的概率將增大。第四,空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣提供了解釋地理空間維度下的“俱樂部收斂”現(xiàn)象的依據(jù)。由于受到鄰域溢出效應(yīng)的影響,因此中國(guó)式現(xiàn)代化水平的等級(jí)轉(zhuǎn)移在一定的地理空間范圍內(nèi)容易形成“俱樂部收斂”現(xiàn)象。如果一個(gè)省份的中國(guó)式現(xiàn)代化水平較低,但其鄰近省份的水平較高,那么該省份的中國(guó)式現(xiàn)代化水平轉(zhuǎn)移到更高水平的概率就會(huì)增大,從而促進(jìn)該地區(qū)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化。相反,如果一個(gè)省份的中國(guó)式現(xiàn)代化水平較高,但其鄰近省份的水平較低,那么該省份中國(guó)式現(xiàn)代化水平轉(zhuǎn)移到更低水平的概率就會(huì)減小。
表3 2010—2021年中國(guó)式現(xiàn)代化水平的空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣
2.3.2 長(zhǎng)期演變特征
馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率的極限分布表示在長(zhǎng)期轉(zhuǎn)移過程中,各種類型之間達(dá)到一種平衡狀態(tài)下的分布情況。當(dāng)轉(zhuǎn)移次數(shù)k趨近于無窮大時(shí),可以求得中國(guó)式現(xiàn)代化水平等級(jí)在經(jīng)過k次轉(zhuǎn)移后的極限分布,此極限分布展示了中國(guó)式現(xiàn)代化水平在不同等級(jí)之間的長(zhǎng)期轉(zhuǎn)移結(jié)果。同時(shí),引入空間滯后條件后,還可以分析在每一類鄰域背景下中國(guó)式現(xiàn)代化水平等級(jí)的極限分布。
在不考慮空間滯后的條件下,與初始狀態(tài)對(duì)比可知,處于低水平、中低水平和中高水平的省份數(shù)量逐漸減少,而處于高水平省份的數(shù)量明顯增加。這說明從長(zhǎng)期來看,中國(guó)式現(xiàn)代化水平的等級(jí)將逐步由低水平向高水平轉(zhuǎn)移,呈現(xiàn)由低至高依次遞增的演變趨勢(shì)。然而,在考慮空間滯后的條件下,中國(guó)式現(xiàn)代化水平的演變趨勢(shì)發(fā)生了明顯變化。具體來看,與中國(guó)式現(xiàn)代化水平較低的省份為鄰,將出現(xiàn)低水平、中低水平、中高水平和高水平這4種等級(jí)的省份數(shù)量相當(dāng)?shù)木置?。其中,中?guó)式現(xiàn)代化水平較高的省份數(shù)量略高于其他等級(jí)省份的數(shù)量(占總數(shù)的25.14%),整體進(jìn)步空間較大。而與中國(guó)式現(xiàn)代化水平較高的省份為鄰,等級(jí)為中高水平和高水平的省份數(shù)量將遠(yuǎn)高于低水平和中低水平的省份數(shù)量(分別占總數(shù)的35.72%和27.35%,31.64%和39.80%)(見表4)。在這種鄰域背景下,中國(guó)式現(xiàn)代化發(fā)展的“馬太效應(yīng)”現(xiàn)象將逐漸消失,并向高水平區(qū)間集聚。
表4 中國(guó)式現(xiàn)代化水平預(yù)測(cè)
圖5 展示了全國(guó)總體和三大地區(qū)的中國(guó)式現(xiàn)代化水平的收斂結(jié)果。從全國(guó)總體來看,中國(guó)式現(xiàn)代化水平的變異系數(shù)呈現(xiàn)減小—增大—減小—增大的變化過程,最低點(diǎn)出現(xiàn)在2018年,隨后隨著戶口改革、生育政策的變更以及教育事業(yè)、科技事業(yè)的飛速發(fā)展,各區(qū)域中國(guó)式現(xiàn)代化水平又開始出現(xiàn)較大差異,但是期末值低于初始值,說明σ收斂存在。從三大地區(qū)來看,東部地區(qū)的變異系數(shù)基本呈現(xiàn)單調(diào)遞增的趨勢(shì),且上升幅度高于中西部地區(qū),年均增幅達(dá)到了1.84%,這說明雖然高端技術(shù)、人才等資源集中在東部地區(qū),但是在其內(nèi)部也呈現(xiàn)資源配置的不平衡性,促使東部地區(qū)內(nèi)部現(xiàn)代化水平的差異在增大;中部地區(qū)變異系數(shù)最低,呈現(xiàn)先減小后增大的變化特征,且期末值小于初始值,存在σ收斂;西部地區(qū)變異系數(shù)介于東部地區(qū)和中部地區(qū)之間,變異系數(shù)呈波動(dòng)下降的變化特征,年均降幅為1.97%,存在σ收斂,說明西部大開發(fā)戰(zhàn)略實(shí)施后,各項(xiàng)政策帶來的優(yōu)勢(shì)促使西部地區(qū)各省份的中國(guó)式現(xiàn)代化開始向均衡方向發(fā)展。綜合來看,除東部地區(qū)外,全國(guó)總體、中西部地區(qū)中國(guó)式現(xiàn)代化水平的變異系數(shù)期末值均小于初始值,存在σ收斂,但是收斂性不強(qiáng)。
圖5 中國(guó)式現(xiàn)代化水平的σ 收斂
3.2.1 絕對(duì)β收斂分析
由空間馬爾科夫分析結(jié)果可知,中國(guó)式現(xiàn)代化水平在空間上存在一定的關(guān)聯(lián)性,因此可基于空間計(jì)量模型分析中國(guó)式現(xiàn)代化水平的絕對(duì)β收斂。首先,采用LM檢驗(yàn)分析全國(guó)總體、東部地區(qū)、西部地區(qū)、中部地區(qū)中國(guó)式現(xiàn)代化水平的絕對(duì)β收斂是否存在空間自相關(guān)效應(yīng);然后,采用LR檢驗(yàn)選擇最終的空間計(jì)量模型;最后,采用Hausman檢驗(yàn)對(duì)固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型作出選擇,限于篇幅,此部分結(jié)果不再展示。經(jīng)過檢驗(yàn),全國(guó)總體選擇雙固定效應(yīng)SDM模型,東部地區(qū)選擇雙固定效應(yīng)SEM模型,中部地區(qū)選擇雙固定效應(yīng)SAR模型,西部地區(qū)選擇雙固定效應(yīng)SDM模型,各地區(qū)的回歸結(jié)果如表5所示。從表5中可知,第一,全國(guó)總體及三大地區(qū)均存在絕對(duì)β收斂,且都通過了不同水平上的顯著性檢驗(yàn),說明在不考慮其他因素對(duì)中國(guó)式現(xiàn)代化水平的影響時(shí),長(zhǎng)期來看,全國(guó)及三大地區(qū)中國(guó)式現(xiàn)代化水平會(huì)向各自的穩(wěn)態(tài)水平收斂。第二,全國(guó)及三大地區(qū)中國(guó)式現(xiàn)代化水平的收斂速度存在差異。全國(guó)的收斂速度為0.168,高于全國(guó)平均水平的為西部地區(qū),收斂速度為0.198,低于全國(guó)平均水平的為東部和西部地區(qū),收斂速度分別為0.048、0.058。
表5 中國(guó)式現(xiàn)代化水平的絕對(duì)β 收斂
3.2.2 條件β收斂分析
絕對(duì)β收斂假設(shè)各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口密度、外資強(qiáng)度等經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素發(fā)展水平相似,但是在實(shí)際情況中各因素存在差異,因此將經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口密度、外資強(qiáng)度、科研投入、路網(wǎng)密度等經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素納入模型,重新構(gòu)建模型,進(jìn)行條件β收斂分析。模型的選擇方式跟絕對(duì)β收斂模型的選擇方式相同。從最終的回歸結(jié)果來看,第一,在全國(guó)及三大地區(qū)條件β收斂均存在,說明在考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素影響之后,長(zhǎng)期來看,全國(guó)及三大地區(qū)中國(guó)式現(xiàn)代化水平依然會(huì)向各自的穩(wěn)態(tài)水平收斂。第二,全國(guó)、東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)的條件β收斂速度均有所加快,其收斂速度分別變?yōu)?.176、0.065、0.201、0.074,說明控制變量的選取較為合理。
本文通過實(shí)證分析得出如下結(jié)論:第一,在發(fā)展水平方面,2010—2021年,全國(guó)總體和東部、中部、西部地區(qū)中國(guó)式現(xiàn)代化水平均在不斷提升,但是存在區(qū)域差異,東部地區(qū)中國(guó)式現(xiàn)代化水平明顯高于中西部地區(qū)。第二,在空間差異方面,中國(guó)式現(xiàn)代化水平的差異主要來自區(qū)域間差異,但這種差異在小幅減小,其中東-西部的區(qū)域間差異的貢獻(xiàn)率最大,其次為東-中部。區(qū)域內(nèi)差異對(duì)中國(guó)式現(xiàn)代化水平的影響次之,其上升現(xiàn)象要引起重視,東中部地區(qū)的區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)度最大。第三,從中國(guó)式現(xiàn)代化水平轉(zhuǎn)移的時(shí)空規(guī)律和長(zhǎng)期演變趨勢(shì)來看,傳統(tǒng)馬爾科夫概率轉(zhuǎn)移矩陣結(jié)果顯示,中國(guó)式現(xiàn)代化水平表現(xiàn)出一定的穩(wěn)定性,且存在“俱樂部收斂”現(xiàn)象。從空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣可知,中國(guó)式現(xiàn)代化水平存在較強(qiáng)的空間關(guān)聯(lián)性。當(dāng)某省份與中國(guó)式現(xiàn)代化水平低的省份為鄰時(shí),該省份中國(guó)式現(xiàn)代化發(fā)展等級(jí)向低水平轉(zhuǎn)移的概率增大;當(dāng)與中國(guó)式現(xiàn)代化水平高的省份為鄰時(shí),該省份的中國(guó)式現(xiàn)代化水平的等級(jí)向高水平轉(zhuǎn)移的概率將增大。此外,受鄰域溢出效應(yīng)的影響,中國(guó)式現(xiàn)代化水平容易在一定的地理空間范圍內(nèi)形成“俱樂部收斂”現(xiàn)象。從長(zhǎng)期演變趨勢(shì)來看,中國(guó)式現(xiàn)代化水平隨時(shí)間的推移而逐步提升,且呈現(xiàn)向高值集中的趨勢(shì),但集聚特征存在差異。第四,從收斂性來看,全國(guó)總體、中西部地區(qū)中國(guó)式現(xiàn)代化水平的變異系數(shù)期末值均小于初始值,存在σ收斂。從長(zhǎng)期來看,全國(guó)總體及三大地區(qū)的中國(guó)式現(xiàn)代化水平會(huì)向各自的穩(wěn)態(tài)水平收斂,但是收斂速度存在差異,具體表現(xiàn)為中部地區(qū)>西部地區(qū)>東部地區(qū)。