基于“克強指數擴展版”的我國省域經濟發展質量分析

孫濤+逯苗苗

摘 要：研究與試驗發展經費支出與國內生產總值的比重和能耗強度是評價我國經濟發展質量的重要指標。首先，將這些指標納入克強指數擴展版，在其基礎上構造出經濟發展質量評價體系；其次，用因子分析法、對應分析法以及聚類分析法對2014年我國各省市的經濟發展質量數據進行分析與評分，可以將我國省市經濟發展水平分為三個層次；然后，就這三個層次分析經濟發展質量特征有何差距；最后，針對第三層省份經濟發展的改進空間提出相關建議。

關鍵詞：克強指數擴展版；經濟發展質量；因子分析；對應分析；聚類分析

一、引言

2007年，時任遼寧省委書記的李克強指出，他更愿意把用電量、鐵路貨運量以及貸款發放量這三個指標作為評價遼寧省經濟狀況的指標。英國的《經濟學人》雜志把這三個指標定義為“克強指數”以期反映更加真實的中國經濟。由于克強指數是基于2007年遼寧省的經濟狀況提出，因此該指數更能反映的是制造業特別是重工業省份的經濟狀況，但是隨著我國經濟產業升級、互聯網+時代的到來，科技創新與投入更能反映一個省份發展的潛力，經濟的發展不僅看重增速更需要看重質量，“克強指數”亟待升級和擴展。

在2015年的政府工作報告中，李克強總理指出“我國經濟發展質量有新的提升，一般公共預算收入增長8.6%，研究與試驗發展經費支出與國內生產總值之比超過2%，能耗強度下降4.8%，是近年來最大降幅”，首次將研究與試驗發展經費支出與國內生產總值之比與能耗強度作為我國經濟發展質量的新指標，“克強指數”升級為擴展版本。

克強指數在評價國內生產總產值方面有著很強的說服力，董雨和馬冰（2015）通過Pearson 相關系數的檢驗與回歸方程分析方法，基于1995—2013 年數據證明了研究與試驗發展經費支出占 GDP 比重、中長期貸款發放量越高與GDP有正相關關系，能耗強度與GDP呈負相關關系。但是，盧峙宏（2016）通過對2007年數據進行回歸分析發現克強指數對第二產業的GDP有著非常優秀的回歸結果，對第一第三產業GDP回歸結果卻不顯著。因此，原有的克強指數不適用于評價越來越重視第三產業發展的經濟區域，盧峙宏（2016）還強調“能耗強度、研究與試驗發展經費支出占 GDP 比重以及金融機構中長期貸款余額更多地是反映當前經濟在結構上的調整，而非經濟規模。”單純地從克強指數角度去評價經濟發展也不足以適應我國調整經濟結構、轉變經濟增長方式的要求。

經濟的發展有助于提高國民收入水平，而經濟發展的質量則能更好地測度國民的生活水平與幸福指數，因此，影響經濟發展質量的因素一直是國內外學者不斷探究的問題。例如，Barro （2000）指出經濟發展中，收入差距會影響經濟發展質量。鈔小靜和惠康（2009）以及鈔小靜和任保平（2011）對經濟增長質量的外延與內涵做了比較清晰的界定，指出在時間維度上，我國經濟發展質量有明顯提高，在資源利用與生態環境方面的提高最為顯著。李永友（2008）分析了經濟發展質量的內涵，對江蘇、浙江和上海的經濟發展質量進行了比較研究。魏博通和王圣云（2012）通過分析中部六省經濟發展狀況指出提高居民生活水平與注重環境保護有利于提高經濟發展質量。譚崇臺（2014）從發展經濟學角度指出高效的經濟增長與人類發展、收入增長、環境可持續性密切相關。

克強指數側重于經濟發展的總量，擴展版克強指數則更側重于經濟發展的質量，將研究與試驗發展經費支出與國內生產總值之比與能耗強度作為擴展版克強指數的評價指標是評價經濟發展質量的內在要求，也是我國轉變經濟增長方式的必要評價指標。

基于以上研究，我們認為升級版“克強指數”即“克強指數擴展版”在評價我國經濟發展質量方面有著顯著的成效，但由于“克強指數擴展版”難以給出直接有效的計算公式，不能直接比較經濟截面數據，所以，本文在“克強指數擴展版”基礎上通過構造一個三級指標的評價體系，運用SPSS軟件進行因子分析、對應分析與聚類分析，通過因子得分與系統聚類進而定量與定性地比較我國省際經濟發展質量。

二、指標構造與數據選取

經濟發展質量是我國經濟轉型成果的重要體現，高質量的經濟發展有助于提高國家的綜合實力，比較省際間的經濟發展質量水平有助于各省份對自身經濟發展質量樹立正確的認識，提高經濟發展質量重視程度，從而使國家經濟發展質量水平得到整體提高。經濟發展由注重體量向注重質量轉變，一般來說，需要關注社會福利層面、技術發展層面以及環境保護層面的數據。

在社會福利層面，首先，魏博通（2012）采用人均GDP指標，何偉（2013）采用人均收入指標進行度量，本文為進一步落實居民所切實感受到的社會福利，采用人均可支配收入指標；其次，建成區綠化覆蓋率（劉艷芳，2008）、城鎮登記失業率（冷崇總，2008；徐永兵2013；孫小芳，2015）、每萬人擁有衛生技術人員數（劉艷芳，2008）、每百萬人普通高等學校教職工總數（魏博通，2012）、每百萬人口高等學校平均在校生數（魏博通，2012；徐永兵，2013）也是社會福利層面通常考慮的重要指標。最后，本文引入互聯網寬帶接入戶數作為社會層面的指標之一，因為當今互聯網發展迅速，互聯網寬帶幾乎成為必不可少的基礎設施。

在技術發展層面，以克強指數擴展版為基礎，在研究與試驗發展經費支出與國內生產總值之比與能耗強度基礎之上增加R&D人員全時當量（魏博通，2012）、國內專利申請授權量（孔令池，2013）、技術市場成交額（徐永兵，2013）三個指標，另外，由于研究與試驗發展經費支出、企業R&D人員全時當量、國內專利申請授權量具有很強的外部效應，在進行分析時并沒有將這三個指標進行GDP平均化，其對經濟發展質量是一種總量的增長效應。

在環境保護層面，可以從人均水資源量（冷崇總，2008；王軍強，2014）、萬元GDP廢水排放量（冷崇總，2008；王軍強，2014）、萬元GDP煙（粉）塵排放量（王軍強，2014；吳也杭，2015）、萬元GDP氮氧化物排放量（王軍強，2014；吳也杭，2015）、萬元GDP二氧化硫排放量（王軍強，2014；吳也杭，2015）、生活垃圾無害化處理率（魏博通，2012；伍鳳蘭，2014）角度去分析各省市數據。

三、實證分析

（一）數據處理

本文共選取的18項數據指標，以2014年的30個省份數據為基礎進行分析（鑒于數據的可獲得性，西藏自治區及港澳臺地區由于數據不全未能列入分析）。由于18項指標中有6項逆指標，本文采取取倒數的方法將其轉化為正指標。另外，因子分析需要對數據進行標準化處理，本文采用SPSS20.0軟件進行因子分析，軟件自動對數據進行標準化處理，故不再贅述。

（二）因子分析

因子分析利用降維思想方法來分析多指標的數據。首先對數據進行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）和 Bartlett 的檢驗。如表2所示，數據通過KMO 和 Bartlett 的檢驗，KMO度量為0.722>0.7、Bartlett=650.44，因此適合做因子分析。按照特征根大于1的原則，選入4個公共因子，其累計方差貢獻率為81.32%，特征根及累計貢獻率（表3）、碎石圖（圖1）如下。

因為得到的未旋轉的公共因子的實際意義不好解釋，因此，對公共因子進行方差運用具有 Kaiser 標準化的正交旋轉法進行最大化正交旋轉，如表4所示，由旋轉后的因子載荷矩陣可以看出，公共因子F1在居民人均可支配收入（X1）、城鎮登記失業率倒數（1/X3）、每萬人擁有衛生技術人員數（X4）、百萬人普通高等學校教職工總數（X6）、每百萬人口高等學校平均在校生數（X7）、技術市場成交額（X12）、萬元GDP氮氧化物排放量倒數（1/X16）、萬元GDP二氧化硫排放量倒數（1/X17）上的載荷值都很大，因而F1為反映居民生活與教育水平的因子。公共因子F2在建成區綠化覆蓋率（X2）、萬人互聯網寬帶接入率（X5）、R&D人員全時當量（X10）、研究與試驗發展經費支出（X8）、國內專利申請授權量（X11）上的載荷值都很大，因而F2可以反映各省市科技與綠化水平，同理，F3可以反映能源消耗與環境保護水平，F4可以反映水資源水平。

用SPSS 20.0軟件對各省市4個公共因子求得分，分別反映其在四項因子水平的競爭力，最后，計算因子得分，以各因子的方差貢獻率占四個因子總方差貢獻率的比重作為權重進行加權匯總，得出各省市的綜合得分F。 計算公式為F=（F1*50.197+F2*17.68+F3*6.981+F4*6.45）/81.32 。如表5所示，按照綜合得分進行排序，北京市、廣東省、上海市、浙江省和江蘇省位列前五，其經濟發展質量在綜合方面具有優勢。

（三）對應分析

為了便于比較各省市的因子得分及經濟發展質量情況，對30個省份的居民生活與教育水平因子F1、科技與綠化水平因子F2、能源消耗與環境保護水平因子F3、水資源水平因子F4因子得分進行對應分析。對應分析通過分析由定性變量HYPERLINK"http：//baike.sogou.com/lemma/ShowInnerLink.htm？lemmaId=72610253"＼t"http：//baike.sogou.com/_blank"構成的交互匯總表來揭示變量間的聯系，可以揭示同一變量的各個類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應關系。

如表6所示，對應分析統計摘要顯示了每個維度的貢獻，可見第一維度解釋了36.3%的變異因素，第二維度解釋了32.6%的變異因素，兩個維度之和解釋了68.9%的變異因素，對應分析從兩個維度可以解釋大部分的變異因素，使得結果更加直觀。

如圖2所示，首先，北京市、青海省、新疆、廣西、江西省、安徽省、湖南省、福建省、河南省、重慶市分布在居民生活與教育水平因子F1與能源消耗與環境保護水平因子F3的周圍，表明其在生活與教育水平與能源或環境保護水平方面有著優秀的表現。其次，廣東省、浙江省、江蘇省、山東省分布在科技與綠化水平因子F2周圍，表明其在科技與綠化水平方面有著良好的成績。最后，天津市、陜西省、吉林省、黑龍江省、內蒙古、山西省、遼寧省、河北省分布在水資源水平因子F4的周圍，表明水資源水平對其影響較大。上海市和湖北省居于這四個因子之間，表明其發展比較均衡，每個因子的作用比較均衡。

（四）聚類分析

通過對各省市綜合得分進行聚類分析可以發現，在經濟發展質量方面可以將30個省市分為3類。如圖3所示，第一類是北京市，可以看出北京市在經濟發展質量方面獨占鰲頭，作為全國政治中心、經濟中心具有得天獨厚的優勢；第二類是江蘇省、浙江省、廣東省、上海市，不難看出，這些省份在經濟發展方面主要以輕工業與服務業為主；第三類為剩余省份，這些省份在經濟發展質量方面有待提升，其與第一類的差距較大，省份數量較多，是我國整體經濟發展質量提升的關鍵所在。通過聚類可以將我國各省市的經濟發展質量分為三個梯隊，代表3個不同的經濟發展質量評級，第一梯隊與第三梯隊之間存在著很大的差距，表現出我國經濟發展質量在地域上的不平衡。

在因子F1居民生活與教育水平方面，北京市為第一類，上海市與青海省為第二類，其余省市為第三類。在因子F1上，北京市具有較高的得分，主要是因為其在居民人均可支配收入（X1）、城鎮登記失業率倒數（1/X3）、每萬人擁有衛生技術人員數（X4）、百萬人普通高等學校教職工總數（X6）、每百萬人口高等學校平均在校生數（X7）、技術市場成交額（X12）指標上表現良好，這些指標是經濟質量發展的基礎性指標。青海省能位列前三名，主要是因為因子F1包含萬元GDP氮氧化物排放量倒數（1/X16）、萬元GDP二氧化硫排放量倒數（1/X17）兩項指標，青海省由于良好的自然環境與重工業較少，在這兩項指標表現良好。

在因子F2科技與綠化水平方面，廣東省為第一類，浙江省、江蘇省和山東省為第二類，其余省市為第三類，廣東省、浙江省、江蘇省和山東省在建成區綠化覆蓋率（X2）、萬人互聯網寬帶接入率（X5）、R&D人員全時當量（X10）、研究與試驗發展經費支出（X8）、國內專利申請授權量（X11）這四類指標上表現良好，其中廣東省作為制造業和第三產業的經濟大省，其科技投入總量最多。

在因子F3能源消耗與環境保護水平方面，可以分為3類，山西省、黑龍江省、青海省、寧夏、甘肅省和新疆為第一類，吉林省、內蒙古、河北省、廣東省、山東省、貴州省、陜西省和遼寧省為第二類，其余省份為第三類。前兩類都是在因子F3 得分較低的省份，山西省以煤炭經濟為主，黑龍江省以重工業經濟為主，其能源消耗水平高，環境保護力度小。

在因子F4水資源水平方面，青海省為第一類，上海市、遼寧省、內蒙古、黑龍江省、陜西省、吉林省和天津市為第二類，其余省市為第三類，青海省作為中華水塔，人均水資源量充足，水污染較少。第二類的省市也有較高水平的人均水資源和較低水平的廢水排放量。

四、結論與建議

通過以上分析，不難看出我國各省市在經濟發展質量方面存在著巨大的差距，各省市的發展側重點有所不同。處在第一梯隊的北京市，側重于居民生活、教育水平以及能源與環境保護。處在第二梯隊的江蘇省、浙江省和廣東省側重于科技與綠化質量，上海市則表現為均衡發展。第三梯隊的省市數量眾多，發展側重點各有不同，但其經濟發展質量均不高。北上廣作為中國最具影響力的城市，其經濟發展質量較高是有目共睹的，江浙兩省也是我國南方地區中經濟發展的佼佼者，北京上海兩市在居民生活水平與教育水平層面有較大的優勢，廣州、江蘇、浙江三省市在科技研發與投入方面具有較高的貢獻。

處在第三梯隊的省份應該在保持經濟穩健發展的基礎上提高教育投入水平，并加強R&D支出水平。關鍵是政府方面樹立經濟發展質量優先的政策導向，培育質量優先的經濟發展環境，設計機制留住高科技人才，在經濟政策制定方面結合自身特點向處在第一二梯隊的5個省市學習。其中山東省與廣東省、浙江省和江蘇省三省之間有著極大的相似度，因此，可以山東省為例借鑒這三省的發展模式，側重學習其發展經驗；湖北省和上海市有著很多共同點，湖北省可以以上海市為模型，加強自身省份建設，拓寬經濟發展質量評價指標，提高綜合發展水平；重慶市、福建省等省市應該著重學習北京市的經濟發展模式，加強自身發展優勢的同時提高經濟發展質量重視度。

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