山東半島藍色經濟區城市經濟的時間和空間差異性分析

徐健騰，柏慶國，曹 崢

（1.曲阜師范大學 a.管理學院；b.地理與旅游學院，山東 日照 276826；2.華中科技大學 管理學院，湖北 武漢 430074）

一、引 言

自2009年首次提出建設山東半島藍色經濟區以來，山東半島藍色經濟區的發展是否按照計劃進度進行，藍色經濟區的經濟水平增長情況如何，是否能達“到2015年藍色經濟區的綜合經濟實力顯著增強[1]”的發展目標？這些都是在建設藍色經濟區的過程中必須要關注并解答的問題。藍色經濟區的發展目標是“使藍色經濟區內各城市協調統一發展”[1]，要達到這一目標就必須逐漸減少城市經濟的差異性。而造成城市經濟差異的原因有很多，其中無法消除的因素之一就是空間位置。很多情況下，地理位置是影響城市經濟發展的重要因素。因此，研究藍色經濟區城市經濟發展水平的空間差異性，找出藍色經濟區內各城市經濟發展的空間分布特征，具有較強的現實意義。

目前，越來越多的學者開始關注藍色經濟區的發展，但是從藍色經濟區內部的角度對各城市經濟發展水平的差異性及各城市發展的均衡性研究還很少，尤其缺乏以定性和定量相結合的方式進行的研究成果。目前關于藍色經濟區的文獻大致可分為三類：第一類是研究藍色經濟區的整體發展。如郭先登（2011）認為要想提升藍色經濟區的發展水平，需要在符合藍色經濟區的原創理論的基礎上，實施科學發展戰略[2]；薛喜春（2012）定性分析了藍色經濟和藍色經濟區的發展，指出發展藍色經濟的優勢和發展建議[3]；陳明寶和韓立民（2010）研究了藍色經濟區在建設過程中的運行機制[4]；李軍（2010）通過對比國內外海陸資源的開發戰略，分析了藍色經濟區海陸資源開發中的制約因素，提出了相應的戰略思路[5]；譚業庭和劉會新（2012）從面臨的機遇和挑戰兩個方面，對藍色經濟區的發展態勢進行了研究[6]；張建偉和馬瑩（2013）利用GDP、產業產值比等指標對藍色經濟區的經濟、科研創新能力和環境保護情況進行了綜合評價[7]。第二類是研究藍色經濟區中某一城市的發展。崔建國（2010）對濱州藍色經濟的發展進行了展望[8]；李之等（2011）分析了藍色經濟區為威海市提供的發展機遇，并為相應的發展戰略提出建議[9]；韓立民等（2009）從優勢和挑戰兩方面對濰坊市的建設進行了戰略定位[10]；任振剛（2011）對青島市的建設進行了優勢分析，并提出了戰略構想[11]；劉靜（2013）分析了煙臺在山東半島藍色經濟區建設過程中的戰略地位和作用[12]；王森勛（2012）分析了在藍色經濟區的大背景下，日照市發展的優勢所在，并有針對性地給出了提升策略[13]。第三類是研究藍色經濟區與其他城市和區域發展的相互作用與影響。朱英華（2010）研究了藍色經濟區對聊城的影響[14]；張學鵬（2011）給出了淄博融入藍色經濟區發展的路徑[15]；聶炳華（2011）通過對珠江三角洲區域經濟一體化發展的分析，為藍色經濟區的建設提供了有益建議[16]。

本文利用空間統計的方法，對2000-2012年間藍色經濟區六大城市（青島、東營、煙臺、濰坊、威海、日照）的經濟發展水平進行了定量分析，找出了自2009年著手建設藍色經濟區后，經濟區內各城市經濟發展水平的時間和空間差異，分析了造成這種差異的原因，并給出今后的發展建議。

二、研究方法和數據來源

（一）研究方法

為了避免由于評價方法的選擇造成的認識上的偏差，本文從絕對和相對兩個角度對藍色經濟區的城市經濟差異進行分析。在進行絕對差異分析時，使用的指標有極差、標準差；在進行相對差異分析時，使用的指標有變異系數、加權變異系數、Gini系數、Moran’sI系數。在此基礎上，進一步對藍色經濟區城市經濟的全局自相關性和局部自相關性進行深入分析。

在研究藍色經濟區城市經濟差異時，主要利用地區生產總值（簡記為城市GDP）和人均地區生產總值（簡記為城市人均GDP）兩組數據進行研究。因為兩者分屬于總量指標和平均指標，在反映經濟水平時，使用單一的總量指標或平均指標都較為片面，必須將兩種指標結合起來。

（二）數據來源

本文使用的平均指標數據來源于2000-2012年山東省統計年鑒中各城市人均地區生產總值，總量指標來源于2000-2012年山東省統計年鑒中各城市人均地區生產總值與人口總數的乘積，其中人口總數來源于相應年份各城市統計數據，并按戶籍統計數字為準。

三、藍色經濟區城市經濟的差異分析

原始數據在反映經濟的總體水平上往往最直接，也是非常重要的。從2000-2012年藍色經濟區各城市的GDP總值折線圖（圖1）可以看出，六城市對藍色經濟區GDP的貢獻從大到小一直是青島、煙臺、濰坊、東營、威海和日照。而2000-2008年六城市人均GDP從大到小依次是東營、威海、青島、煙臺、濰坊和日照，且濰坊和日照的貢獻率差別不大（圖2）。2009-2012年間，濰坊和威海的人均GDP貢獻率開始下降，并有低于日照和青島的趨勢，青島和煙臺在2000-2012年的人均GDP及增長速度基本一致。

青島和煙臺都是中國首批沿海開放城市，其人均GDP及增長速度持平的原因，可以從城市的地理位置上進行分析。從藍色經濟區城市的空間位置可以看出，青島和煙臺都擁有700多公里海岸線，且城市的共同邊界較長，這使得兩個城市具有相似的產業結構和較為緊密的聯系，加上城市的面積和人口數量相差不大，使得兩個城市的人均GDP及增長速度基本相同。濰坊和日照雖然也是相鄰的兩個城市，但兩個城市的海岸線長度相差較大，城市的面積和人口數也相差甚遠，因此濰坊和日照的人均GDP及增長速度在2000-2008年基本一致的原因牽扯到很多方面，無法從地理位置上獲得，應該從兩個城市的產業結構及人口數量上進行深入分析。從圖1和圖2均可以看出，在2008-2009年間各城市的GDP總值和人均GDP的增長速度都有不同程度的下降，這應該跟2008的經濟危機有關。東營的人均GDP自2000年以來，一直走在藍色經濟區的前面，主要原因是其得天獨厚的石油資源及相對較少的人口數造成的。從以上分析可以看出，原始數據提供了各城市對藍色經濟區經濟貢獻的基本信息，為了進一步認識和了解藍色經濟區經濟的城市差異，本文選用一些傳統統計指標和一些空間統計指標，從絕對差異和相對差異兩個角度進行深入分析。

圖1 2000-2012年山東半島藍色經濟區城市GDP總值曲線

圖2 2000-2012年山東半島藍色經濟區城市人均GDP曲線

（一）絕對差異分析

在進行絕對差異分析時，采用的指標為極差和標準差，分別考察城市經濟的變化范圍和程度及變量值與均值的平均偏離程度。

從圖3和表1可以看出，藍色經濟區城市人均GDP的絕對差異要高于城市GDP的絕對差異，這主要是由于極差和標準差容易受到極值的影響。在藍色經濟區城市人均GDP中，東營與其他城市的人均GDP差距逐漸加大，從而導致藍色經濟區的城市人均GDP絕對差異較城市GDP絕對差異大。圖3還反映出藍色經濟區城市GDP和人均GDP的絕對差異均呈現出逐年增大的趨勢，而且后者的增長速度要高于前者。

圖3 2000-2012年山東半島藍色經濟區城市經濟的絕對差異

表1 2000-2012年山東半島藍色經濟區城市經濟的絕對差異

（二）相對差距分析

認識和了解藍色經濟區城市經濟的相對差異情況就必須選取一些相對指標。這些指標有變異系數、加權變異系數、Gini系數和Moran’sI系數。

變異系數是標準差與均值的比值。加權變異系數考慮到實際問題中數據重要程度的差異，取加權后的標準差和均值的比值。考慮到城市人均GDP與城市人口數有很大關系，在計算加權變異系數時，選擇城市的人口比重作為各城市人均GDP數據的權重。其計算公式為其中，n=6表示城市總數；yi表示第i個城市的人均GDP；pi表示第i個城市的人口數，p表示n個城市的人口總數，即表示城市人均GDP的加權平均值，即2000-2012年藍色經濟區城市經濟的（加權）變異系數計算結果見表2和圖4。

表2 2000-2012年藍色經濟區城市經濟的（加權）變異系數

圖4 2000-2012年藍色經濟區城市經濟的（加權）變異系數曲線

從表2和圖4可以看出，變異系數和加權變異系數在反映藍色經濟區城市經濟的差異時有所不同。具體來說，自2000年以來，藍色經濟區城市人均GDP變異系數（變化幅度為0.08）比城市GDP變異系數（變化幅度為0.06）變化程度略微顯著，城市人均GDP加權變異系數（變化幅度為0.17）比城市人均GDP變異系數的變化程度（變化幅度為0.08）顯著。尤其在2009-2012年，藍色經濟區城市人均GDP變異系數基本保持不變，而城市人均GDP加權變異系數呈現逐年遞減的趨勢。這說明在考察藍色經濟區城市經濟的非均衡性上，加權變異系數要優于變異系數。2009-2012年城市經濟加權變異系數的走勢還說明，在山東半島藍色經濟區發展規劃的指導下，藍色經濟區各城市的經濟發展正朝著均衡性發展。

Gini系數最早是用來研究收入分配不均等程度的一種評價指標，取值范圍在0和1之間。Gini系數越接近數值1，表示收入分配不均等的程度越大，反之則越小。后來Gini系數被應用到包括區域經濟等其他領域，還有很多學者為Gini系數設計了新的估算方法[17-19]。相比這些估算法而言，Gini系數的原始算法（又被稱為直接法）因其在計算過程中不會產生誤差而備受推崇。考慮到以上因素，本文采用直接法計算藍色經濟區城市經濟的Gini系數，計算公式為其中表示Gini平均差，表示均值。為了能更全面地了解藍色經濟區城市經濟的空間差異，分別根據城市GDP和城市人均GDP的數據計算了Gini系數，公式中的xi表示各城市GDP數值（或城市人均GDP數值）在藍色經濟區GDP總值（或人均GDP總值）中所占百分比。計算結果見表3和圖5。

從表3和圖5可看出，2000-2012年藍色經濟區城市GDP的Gini系數在0.295～0.327之間，而城市人均GDP的Gini系數在0.259～0.322之間。說明2000-2012年間藍色經濟區城市人均GDP的差異程度較城市GDP的差異程度略微顯著，但城市人均GDP及城市GDP Gini系數的浮動范圍均不超過0.063，說明藍色經濟區各城市經濟水平的總體差距較小，將其化為一個經濟區進行總體規劃是正確的決策。另外，從圖5還可以看出，2000-2007年藍色經濟區各城市GDP及城市人均GDP-Gini系數的差距時而增大，時而減少；而2008-2012年藍色經濟區城市人均GDP-Gini系數的差異呈現明顯的下降趨勢。2011-2012年藍色經濟區城市GDP-Gini系數的差距也開始出現下降的趨勢。這說明在國家和政府的總體規劃下，藍色經濟區各城市的經濟正朝著均衡一體化的方向穩步前進。

表3 藍色經濟區城市經濟的Gini系數

圖5 2000-2012年藍色經濟區城市經濟的Gini系數曲線

Moran’sI系數用來測度某屬性值在不同空間位置上的相關關系，是空間相關性的重要統計指標。本文用Moran’sI系數來測度藍色經濟區城市經濟的空間相關性（包括全局自相關性和局部自相關性），認識和發現城市經濟在空間上的依賴關系。Moran’sI系數的取值范圍通常在[-1，1]，系數越接近-1表示負相關性越大，越接近1表示正相關性越大。在進行空間相關性分析之前，依據藍色經濟區城市地理位置上的鄰接關系構建以下空間權重矩陣。

（1）空間權重矩陣。W=[wij]6×6將藍色經濟區按青島、東營、煙臺、濰坊、威海、日照的順序查看兩兩之間的空間位置關系，當兩個城市相鄰接時，wij=1，否則wij=0。得到空間權重矩陣為：

（2）全局自相關性分析。根據藍色經濟區各城市人均GDP和城市GDP數據計算全局Moran’sI系數，考察藍色經濟區各城市經濟的全局自相關性。此處Moran’sI系數的計算公式為：

其中，n、yi、的含義與（加權）變異系數計算公式中的符號含義相同。在零假設條件下的檢驗統計量為：，其中，藍色經濟區城市經濟的全局Moran’sI系數計算結果見表4。

表4 2000-2012年藍色經濟區城市經濟的全局Moran’s I系數

表4顯示2000-2012年藍色經濟區城市人均GDP和城市GDP的全局Moran’sI系數變化范圍均不足0.05，從正態分布的Z值來看，在98%的置信水平下，2000-2012年藍色經濟區城市人均GDP一直存在顯著的正相關關系，而城市GDP的負相關關系不顯著。這表明從整體上來看，藍色經濟區城市人均GDP之間存在明顯的相互作用和相互影響，城市人均GDP的空間依賴性較強，呈現較強的聚集性。

（3）局部自相關性分析。為了發掘城市經濟在藍色經濟區內部的空間分布模式和相互作用關系，利用局部Moran’sI系數對藍色經濟區城市人均GDP和城市GDP的局部自相關性進行分析。第i個城市的Moran’sI系數Ii的計算方法為：

表5 2012年山東半島藍色經濟區城市經濟的Moran’s I系數

圖6 2012年藍色經濟區城市人均GDP-Moran散點圖

圖7 2012年藍色經濟區城市GDP-Moran散點圖

表5顯示用城市人均GDP和城市GDP得到的藍色經濟區城市經濟的空間差異結果不同。2012年城市人均GDP-Moran’sI系數最高值在東營，最低值在濰坊，表明東營與濰坊的人均GDP存在較大的正相關關系，濰坊與其相鄰城市（東營、青島和日照）的人均GDP存在較大的負相關關系。圖6顯示了2012年藍色經濟區六城市人均GDP的空間聚集情況，濰坊與其相鄰城市的人均GDP呈現低-高集聚性，而日照和煙臺與其各自相鄰城市的人均GDP之間呈現低-低集聚性，青島、威海和東營分別與各自相鄰城市的人均GDP之間呈現高-低集聚性。

表5中，城市GDP-Moran’sI系數最高值在煙臺，最低值在日照，表明煙臺與其相鄰城市（威海、青島和濰坊）的GDP存在較大的正相關關系，日照與其相鄰城市（青島和濰坊）的GDP存在較大的負相關關系。從圖7可以看出，2012年藍色經濟區城市GDP的空間集聚情況，煙臺和濰坊與其各自相鄰城市的GDP呈現高-高集聚性，青島與其相鄰城市的GDP呈現高-低集聚性，東營與其相鄰城市的GDP呈現低-低集聚性，日照和威海與各自相鄰城市的GDP呈現低-高集聚性。

對比圖6和圖7可以看出，2012年藍色經濟區城市人均GDP的空間集聚情況與城市GDP的空間集聚情況幾乎完全不同。2012年藍色經濟區城市人均GDP在空間上沒有出現高-高集聚性的城市，顯示低-低集聚性的城市有日照和煙臺。而2012年藍色經濟區城市GDP在空間上顯示出高-高集聚性的城市有煙臺、濰坊，顯示低-低集聚性的城市只有東營。兩圖中均顯示高-低集聚性的城市是青島。

為了了解山東半島藍色經濟區建設以來城市經濟空間差異性和集聚性的變化情況，將2009年（圖8）與2012年（圖9）藍色經濟區城市人均GDPLISA積聚圖、2009年（圖10）與2012年（圖11）的城市GDP-LISA積聚圖進行比較，發現自從提出藍色經濟區總體規劃以來，藍色經濟區內各城市經濟發展的相互依賴程度越來越高。

圖8 2009年城市人均GDP-LISA

圖9 2012年城市人均GDP-LISA

圖10 2009年城市GDP-LISA

圖11 2012年城市GDP-LISA

四、結論與發展建議

本文利用極差、標準差、變異系數、Gini系數和Moran’sI系數等絕對差異指標和相對差異指標對藍色經濟區城市經濟的時間和空間差異性進行了測度。分析結果表明，2000-2012年對藍色經濟區GDP的貢獻一直是按青島、煙臺、濰坊、東營、威海和日照的順序依次遞減。藍色經濟區城市人均GDP的差距在2000-2008年逐年增大，2009-2012年呈現回落趨勢。2000年以來，城市經濟的總體差異變化較小，城市人均GDP差異變化幅度較城市GDP差異略微顯著。2008年開始，藍色經濟區城市人均GDP的差異呈現明顯的下降趨勢。2011-2012年期間，藍色經濟區城市GDP的差距也開始出現下降的趨勢。說明在國家對藍色經濟區的總體規劃下，藍色經濟區各城市經濟正朝著均衡一體化的方向穩步前進。

從空間來看，藍色經濟區城市經濟發展的空間依賴性越來越高，呈現較強的聚集性。與2009年相比，2012年城市人均GDP的高-高聚集性不明顯，青島與其周邊城市的人均GDP差距越發明顯。2012年東營與濰坊的GDP差距縮小，以煙臺和濰坊為中心的城市GDP呈現明顯的高-高聚集性，城市GDP發展最快的仍然是青島。

從以上分析結果可以看出，目前藍色經濟區建設取得的成績距離藍色經濟區城市經濟協調統一發展的目標還有一定的差距，為了促進藍色經濟區城市經濟協調發展，本文提出相關建議。

（1）從整體上來看，要繼續保持城市人均GDP均衡增長的局面。藍色經濟區城市GDP和城市人均GDP的Gini系數反映出藍色經濟區在國家發展規劃的指導下，各城市的人口增長和經濟增長的速度相當，使城市人均GDP的差異控制在很小的范圍內。在放開“單獨二孩”的大環境下，為了繼續保持這一發展形勢，政府需要廣泛調查和動態預測未來各城市人口的增長幅度和GDP增長幅度，綜合其他社會因素，制定新的經濟發展戰略和發展規劃。

（2）要抓住并最大限度地發揮各城市在地理位置上的優勢，充分、合理地利用周邊自然資源和社會資源，提升城市自身的經濟發展水平。2012年山東半島藍色經濟區城市GDP的Moran’sI系數、人均GDP的Moran’sI系數反映出日照在藍色經濟區GDP及人均GDP中的貢獻都較低，屬于“木桶”中較短的那塊板。日照應該充分利用周邊城市（青島和濰坊）經濟發展的推動力，擴大招商引資，將周邊城市中的優勢企業引進到自己的城市中，從而推動城市經濟的發展。

（3）在制定城市發展戰略和規劃時，不能獨立進行決策，而是要將周邊城市的發展戰略和規劃考慮在內，必要時可以聯合周邊城市共同制定發展戰略和規劃。比如，青島和煙臺兩個城市在制定城市發展戰略和規劃時，可以適當幫扶濰坊、日照和威海三個城市，形成以強扶弱、以快帶慢、共同發展的良好形勢。同時，政府應該制定相應的激勵措施，鼓勵經濟發展較快的城市與經濟發展較慢的城市建立合作關系，并給這種合作適當的優惠措施，增加城市間合作的積極性。

（4）應該促進城市間發展策略和經驗的交流。政府應該經常舉行經驗交流會，讓經濟發展較快的城市向經濟發展較慢的城市傳授城市經濟發展的經驗和教訓。還可以向經濟發展較慢的城市指派技術顧問和管理顧問，幫助經濟發展較慢的城市解決城市規劃和經濟發展過程中遇到的問題。政府應大力支持城市管理層人員外出學習，引進高新技術人才，并經常舉行高新技術發布會，在城市之間傳遞高新技術和創新理念，在藍色經濟區內形成城市共同開發、互幫互助，齊頭并進、共同發展的新局面。

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