尺度政治視角下GDP相關評價指標的耦合協調度分析
——以資源型和資本型指標為例

喻 鋒 姜曉暉

一、問題的提出

2013年12月，經中共中央批準，中央組織部印發了《關于改進地方黨政領導班子和領導干部政績考核工作的通知》（以下簡稱《通知》），規定對地方黨政領導班子和領導干部的各類考核考察，不能僅僅把GDP作為考核政績的主要指標；不能搞地區GDP排名；中央有關部門不能單純以GDP衡量各省份發展成效；地方各級黨委政府不能簡單以GDP評定下一級領導干部的政績和考核等次，對限制開發區域和生態脆弱的國家扶貧開發工作重點縣取消GDP考核。這一考核評價轉向，根植于現實的“GDP崇拜”背景，沒有“約束性指標”的GDP考核造成各地盲目追求經濟的無效擴張。弱化干部GDP考核，并非要棄經濟增長于不顧，而是要促進經濟增長方式轉變，擠掉利用地方融資盲目投資的水分，從對“量”的考核變為對質”的考核。2016年7月，國家統計局發布了關于改革研發支出核算方法、修訂國內生產總值（GDP）核算數據的公告，把研發支出列入GDP核算。從某種程度上來說，GDP指標的悄然變化，正在客觀上對中國城市區域發展的競爭格局產生不可小覷的導向性影響。

GDP作為一定時期內（一個季度或一年）一個國家或地區所生產出的全部最終產品和勞務的價值，常被作為衡量國家經濟狀況的最佳指標。從GDP的基本功能看，GDP就是經濟生活中的一個評價指標，適用于從國家層面到城市和區域層面的經濟發展考核評價。但現實中，“唯GDP論”引發了不少爭議。從某種意義上來說，GDP在微觀上掩蓋了隱性經濟問題，中觀上不能統籌分析經濟、社會、自然領域相關要素之間的關系，宏觀上未能充分體現科技進步對中國經濟發展的潛在作用。鑒于此，當前的理論和實踐探索中出現了諸如“單位GDP能耗”“綠色GDP”“每萬元GDP增長安全生產事故死亡人數”“單位GDP能耗下降率”“居民人均可支配收入增長占GDP增長比例”等合成處理，嘗試彌補“唯GDP論”的缺陷，這類指標合成的方法也促成了對于GDP指標適用于城市區域發展評價的新的演繹。合成指標又名復合指標，即綜合各種元素和子指標而形成新的復合結構指標，這類指標一般具有如下特性：系統性，如城市化過程是經濟、社會、地域等系統轉化過程；層次性，在城市區域發展評價的眾多指標中，根據其性質和特點，確定其在指標復合中的核心或附屬地位；可行性，鑒于部分指標在統計口徑上不統一不一致，故常棄之，轉而選取官方穩定使用的指標；實操性，篩選的子指標，應該可以搜集到數據，并且具有可操作性。合成指標在指標結構上通常會涉及“結構—功能”“成本—效益”“增量—存量”等多維尺度，將人們對于環境和生態以及人文與社會精神的影響賦予到GDP之中，加入一些非量化因素來衡量和調試GDP，使之成為新的復合量化指標，體現出以“競優”而非“競爭”的視角去審視GDP、進而引導城市區域發展模式的選擇。

毋庸置疑，GDP指標已然成為城市區域發展評價中不可或缺的要素之一，但是如何使評價效果最佳，評價思維更加優化、合理，是一個發人深思的問題，合成指標及其內部交互分析對相關政策改進的結果運用，其預期功能不可估量，也恰恰體現出城市區域發展議題之上尺度政治的把握和操控。

二、研究設計與分析模型

（一）研究涉及的指標遴選及其說明

傳統的綜合評價原理即在于構建一個多指標的評價體系，通過指標標準化處理以及指標間權重關系的設定，達成一個綜合評價結果，進而展開競爭性排名。涉及到單個指標或者某個指標組對于綜合評價結果的交互性分析，主要是通過多元線性回歸來實現，來審視單一指標或某一指標組（自變量）對于綜合評價結果（因變量）的影響，從而改進某單項（領域）工作，實現整體水平的提升。

本研究擬結合耦合協調度這一方法工具來展開單一指標之間以及某些指標組之間的相關性分析，其結果致力于以這些指標（指標組）的耦合、關聯等相關性分析來審視其所指代的某一單項（領域）工作的協調狀況，兩兩相關相比，不在于對綜合整體結果的影響（如本研究并不探討能耗GDP和投資GDP對于城市區域發展的影響），而旨在探討二者之間所顯示出來的協調關系，以審視其發展模式和路徑選擇的依賴性。

本研究通過對《廣州市（區、縣級市）經濟社會科學發展評價指標體系》《廣州市推進新型城市化發展考核區（縣級市）指標體系》等政府考評文件展開分析，查詢廣州市統計年鑒，篩選出2000年—2010年這十年間與GDP相關的兩組資源型和資本型的指標，進行耦合協調度分析。希冀從實踐層面對GDP增長的資源消耗與GDP效益產出的投資成本展開耦合協調分析，進而探究GDP相關評價指標在城市區域發展評價中的設計與運用。

萬元GDP能耗（噸/萬元）（Energy consump?tion per unit of GDP，簡寫ECUG，下同。），又稱單位GDP能耗，指總能耗與GDP之比，即每產生萬元國內生產總值所消耗的能源總量，是反映能源消費水平和節能降耗狀況的主要指標，是衡量能源利用水平和效率最常用的綜合性指標。從宏觀經濟的角度看，它是一次能源供應總量與GDP總量的比率，顯然是個約束性指標，且是目前節能降耗考核的關鍵指標。［1］從能源消費結構來看，由于資源稟賦不同，同等標準量的不同能源，其熱量值的利用程度是不同的，即同樣單位的GDP，使用不同的能源品種，所消耗的能源總量也不同；從經濟增長方式來看，粗放型經濟模式主要依靠增加生產要素投入來擴大生產規模，而集約型經濟增長則是通過技術進步和質量提升；從產業組合、地域分工來看，第一產業和第三產業的能源消耗較少，第二產業的能源消耗較大；從能源利用效率來看，能源利用的技術水平和能源生產、消費的管理水平越高，所消耗的能源量越少，單位GDP能耗也必然越小。國際經驗表明，伴隨著時代變遷和產業經濟的發展與轉型，萬元GDP能耗經歷了上升到下降的趨勢。工業化時期，原材料消耗強度較高，大機械化生產的工業時代，能耗逐年上升，隨著工業升級，社會進入后工業化時代，第三產業高速發展，單位GDP能耗不斷降低。當前我國正積極走“新型工業化道路”，ECUG作為一個資源型指標，意義重大。

億元投資新增GDP（The new GDP of one hundred million yuan investment，簡寫 TGMI，下同。），即每億元投資成本下新增加的GDP總值，是從投資成本的角度來衡量投資效果的監測性指標。作為一個資本GDP相關評價指標，投資主要是從投資率和投資的邊際產出率來進行分析。其中投資率反映了當年投資總量與GDP總量之間的比例關系，而邊際產出率則反映了投資增量與GDP增量之間的比例關系。［2］從投資規模來看，“粗放型”的過熱投資，盲目擴大投資規模，帶來的是經濟泡沫，極易引起通貨膨脹；從投資效率來看，低效率的投資，無法優化反映CPI的經濟約束指標；從投資結構來看，投資主要分為固定資產投資和非固定資產投資。在經濟發展初期，投資對于經濟增長具有直接的意義，投資直接拉動GDP增長。TGMI即是反映當前投資（資本）對于GDP增長速度的一個基準考量。

（二）耦合協調度模型

耦合原為物理學概念，耦合指兩個或兩個以上的體系或運動形式之間通過各種相互作用而彼此影響的現象，其反映各子系統之間協調發展的交集。耦合度則是用來反映各系統之間相互作用、彼此影響的強度。［3］本研究使用耦合協調度模型評價社會評價系統及內部要素的發展趨勢。本文將從廣東省已有的城市區域發展評價指標體系中篩選GDP相關評價指標進行耦合協調度計算。其中兩個相關指標的分別為F（x）、F（y），借鑒物理學中耦合協調度模型，計算二者的協調關系，探索城市區域發展的綜合性、整體性和協調性。

耦合協調度模型廣泛運用于不同領域的學術研究中，不僅有對方法論的探討和改進，也有對現實問題的分析與解決。此模型既可以解釋指標與指標的關系，也可以解釋系統（體系）之間的交互［4］，實踐證明是一種比較成熟的科學的定量方法。（耦合協調作用機理以及耦合協調度模型圖見圖1、圖2）

圖1：耦合協調作用

圖2：耦合協調度模型

綜合評價流程耦合協調度模型構建的一般步驟：

（1）對原始數據進行標準化處理。

（2）借鑒物理學中的容量耦合概念及容量耦合系數模型，可得到二者的耦合度模型［5］：

其中C為協調度，K為調節系數，K與所選取的對象有關，本研究暫對兩個指標進行分析，固k=1/2。C值越小說明兩個系統越不協調，反之，C值越大越協調。

（3）計算耦合協調度D。為了更真實反映兩個系統之間的協調發展程度，需要構建耦合協調度模型，此模型不僅能評判若干子系統的交互耦合協調程度，還可以反映系統綜合水平的相對高低。借鑒已有學者的成果，計算公式如下［6］：

其中D為耦合協調度；C為協調度；T為綜合評價指數；α β為待定系數，一般取值為0.5；k為協調系數，本文取k=2。當0＜D≤0.3時，為低度耦合協調；當0.3＜D≤0.5時，為中度耦合協調；當0.5＜D≤0.8時，為高度耦合協調；當0.8＜D≤1時，為極度耦合協調。

（三）指標和數據處理

1.數據來源

本文具體考察廣州市2000—2010十年的ECUG與TGMI兩個指標，從廣州統計信息網獲得數據，重點參考歷年的統計年鑒、統計公報等資料。

2.指標的標準化處理

在綜合評價中各指標往往存在向性、結構、單位、量級等差異，為了避免這些影響，我們要對指標進行標準化處理，包括一致化和無量綱化（見表1）。一致化是將極小型指標、居中型指標、區間型指標轉化為極大型指標。億元地區新增GDP是一個正向指標，可以直接計算，但是ECUG則屬于一個負向指標。需要把負向指標轉化為正向指標，從而達到一致化。由于避免出現負數的情況，棄用極值法，而采用倒數一致化的方法：

而后兩組數據達到一致化，但由于單位、結構、屬性的差異，仍需要采用無量綱化方法，對兩組數據進行處理。無量綱化的方法比較多，諸如極差值法、線性比例法、幾何極值法等等，為了把結果固定在0-1的量綱中，并且盡量是數據分配合理，采用幾何極值法即：

表1：對原始數據的標準化（無量綱化）處理

（四）熵值法確定指標權重系數

熵［7］是物理學的概念，1948年 Claude E.Shanon將其引入信息論中，作為系統不確定性的量度。信息量越大，不確定性就越小，熵也就越??；信息量越小，不確定性越大，熵也越大?；陟氐奶匦?，我們可以通過計算熵值來判斷一個事件的隨機性及無序程度，也可以用熵值來判斷某個指標的離散程度，指標的離散程度越大，該指標對綜合評價的影響越大。ECUG與TGMI作為城市區域發展評價設計中的兩個并行指標，不同的評價體系、不同的測量版本、不同的研究導向，對其權重的設置大同小異。本研究使用熵值法來確定二者的權重系數差異（計算過程見表2）。［8］設有m個待評對象，n項評價指標的指標數據矩陣為，對于某項指標j，若各待評對象的指標xij值間的差距越大，則該指標在綜合評價中所起的作用就越大；反之，作用越小。在信息論中，信息熵是系統無序程度的度量，其表達式為：

（1）計算指標xij在指標j下的權重

（2）計算指標j的 熵值ej

（3）計算指標j的差異性因數gj

對于給定的指標j，xij的差異性越小，ej則越大；當xij全部相等時，此時指標j幾乎無作用；當各被評價的指標值相差越大時，ej越小，該項指標對于待評對象比較所起的作用越大。定義差異性因數向量為，其中則當gj越大時，指標越重要。

（4）原始權重的調整

用差異性因數gj對專家組給出的權重進行調整：

表2：熵值法計算兩個指標的權重系數差異

（5）bj為專家給出的原始指標權重。經過歸一化處理后，得到熵值法調整后的權重值

根據以上方法及公式，對無量綱化后的兩項指標進行計算，得出不同年份兩個指標的P值，其中 K值為 0.44294482，-K值為-0.44294482，進而得出e值分別為0.945126和0.927019665，差異系數g分別為0.06654874和0.0729805。最終通過兩個差異系數比兩者之和，得出兩個指標相對重要程度（即耦合協調度公式中的待定系數）分別為0.500608096和0.49991904。

基于熵的特性，我們可以通過計算熵值來判斷一個事件的隨機性及無序程度，也可以用熵值來判斷某個指標的離散程度，指標的離散程度越大，該指標對綜合評價的影響越大。ECUG與TGMI作為城市區域評價設計中的兩個并行指標，不同的評價體系、不同的測量版本、不同的研究導向，對其權重的設置大同小異。本研究即使用熵值法來確定兩個指標之間的比重關系（權重系數）［9］，其依據在于通過時間序列數據的規律（信息熵）分析來探尋其對于評價實現的相對重要程度，本研究運用此方法，旨在探索對于城市區域發展評價而言，資源型GDP指標和資本型GDP指標哪個具有更有價值的信息熵，以實現科學的測量與評價。由上可以發現作為二者權重系數基本相當，可以理解為二者對于城市區域發展而言具有幾乎同等的價值。

根據尺度政治的觀點，不同行為主體根據自身的利益，借助自身的力量或引入第三方行為體擴大自身的力量，并通過控制、操縱尺度進行必要的尺度轉換，以便選擇對自身有利的尺度［10］。體現在評價尺度的把握當中，評價決策者的重要性判斷及其選擇偏好，與發之于客觀數據規律的熵值法賦權，分別從主觀和客觀上實現對于權重把握的尺度重構。本研究表明：在經濟發展（GDP增長）中，能源（資源）和投資（資本）均有幾乎同等的重要地位，二者對于推進經濟發展都至關重要。極其接近的權重系數，也凸顯了二者之間是此消彼長、互相影響的關系。

三、基于廣州案例的耦合協調度分析結果

根據上述模型，對2000-2010年間廣州市ECUG（噸/萬元）與TGMI（億元/億元）的基礎數據展開耦合協調度分析。（計算結果見表3）

表3：2000-2010年廣州市ECUG與TGMI的耦合協調度

表3使用了極大值法對原始數據進行了標準化處理，極大值法是以最大值為分母，通過每組數據與極大值的比例關系，可以有效呈現出數據的相對平衡性，原始數據處于同一個量綱上，再通過耦合協調度模型，算出兩組指標的耦合協調度。數據呈現了中度耦合—高度耦合的發展趨勢，表明一直處于較高的耦合協調狀態。從2000年的0.91到2010年的0.62，ECUG呈現遞減的趨勢，這應歸功于當前節能環保政治的引導，以及技術進步帶來的新能源、新材料的發展。而TGMI大致出現增加的情況，但也有個別年份的偏頗。比如，2009年投資對于GDP的增加值降低，而且低到0.9的極限，導致二者的耦合協調度相應下降。低度耦合一方面反映出高能耗下產生的GDP增長只是表面的泡沫增長，與投資增加的增長速度不成正比，二者在促進GDP的高速發展中所起的作用不同。一方面，GDP的增長、經濟的高速發展是以高能耗為代價的，另一方面又是以高投資增加的成本為籌碼的。只有當能耗低、投資少而且耦合協調度較低時才是GDP發展是正確選擇。這在政策上激發著政府部門降低能源消耗，減少固定資產投資，在發展經濟的同時考慮到環境、能源問題，促進高效節能產業的發展，促使能耗與投資朝著高度耦合協調狀態發展。

從耦合協調度趨勢來看，兩個指標的整體耦合協調度較高，呈現良好的發展態勢，一直處于0.6以上的高度協調狀態，在2003年和2010年出現了兩個峰值，這兩個年份，耦合狀態達到最高，在2000、2001、2009年則略低。伴隨經濟的高速發展，以前的以能源、資源消耗為代價的粗放型經濟發展方式不斷向以科技創新、高新技術增長為動向的集約型轉變。“綠色GDP”發展理念的推廣和演進，便能源消耗強度不斷下降，GDP的發展更多依靠新技術、新工藝的發展和投資的拉動。（耦合度與耦合協調度結果見圖3）

圖3：耦合度與耦合協調度雷達圖

從表3可以看出，ECUG與TGMI的耦合度基本保持遞增的趨勢，從最開始的0.720741089到0.92251208，除了2009年的數值略低，伴隨著時序的遞增趨勢，而且耦合作用較高，屬于高水平的耦合協調狀態。更加明顯的是，耦合度與耦合協調度的變化趨勢基本一致，具有極強的方向性。從圖3的雷達圖可以看出，在2000-2002年和2008-2010年這兩個階段，耦合協調度的變化幅度比耦合度更加明顯，且耦合協調度的變化幅度完全在耦合度的可控區域內，且耦合協調度在樣本期內逐年遞增的趨勢說明了兩項指標之間一直向著更加有序、協調的狀態發展。隨著GDP的增長，能耗強度逐漸降低，投資對于GDP的拉到作用也日漸呈現良性運營狀態。2009年的耦合度略有降低，源于原始投資對于GDP拉動作用的降低，2009年的能耗強度在0.65，處于增長趨勢，但是億元投資GDP增加值只有0.9，投資產生的效益降低，從而影響耦合協調度的下降。到2010年，能耗強度與投資拉動均達到新高，從而使兩個指標的合成系統向著更高層次耦合協調狀態發展。（見表4）

表4：2000-2010年廣州市ECUG（噸/萬元）與TGMI（億元/億元）標準化處理對比圖

能源支撐與投資驅動對于GDP的發展與增長都是不言而喻的，但是二者對于GDP的作用趨勢孰強孰弱，GDP的發展更依賴于能源消耗還是投資推動，依然是值得考量的學術問題。探究不同時段、不同政策指引下，能耗指標與投資指標的波動幅度，對于GDP相關評價指標的完善，政府政策的制定具有重要作用。通過Z-score方法計算出TGMI的綜合指數，其重要意義在于Z-score的標準化方法能有效反映協調發展的水平方向和趨勢，Z-score計算指數的向性一定程度上凸顯了發展的有效性。在2000年到2006年之前，萬元GDP能耗的綜合指數呈現負值狀態，說明能源的消耗強度過高，到2007年以后才逐漸呈現正向的發展態勢。同樣，2004年前，投資驅動對于GDP的發展強度也不高，而后有了一個良性的改善。運用極差值法處理后的D調耦合協調度與TGMI的Z-score計算指數也存在一些偏差，比如D調耦合協調度與ECUG的最大值、最小值均出現在對應的2010年和2000年，而TGMI的最大值、最小值則分別出現在2003年和2001年，可以看出TGMI的波動較大。

圖4：2000-2010年廣州市ECUG（噸/萬元）與TGMI（億元/億元）耦合協調趨勢圖

圖4通過極差值法，有效地把負值轉化為正值，使得TGMI的Z-score與二者的耦合協調度處于一個標準之下。對比發現，ECUG呈現穩步上升的趨勢，而TGMI波動較大。ECUG穩步向上，在2006年以前是低于TGMI的，也低于耦合協調度指數，這段時間對于耦合協調的貢獻程度低于TGMI。但是2006年之后就出現較高的趨勢。TGMI在2000年出現了一個峰值，在2009年出現了一個低谷，但是TGMI的峰值更高，ECUG的波動范圍相對較小。二者耦合度與投資指標比較趨近。在此意義上，投資驅動相較于能源消耗更能夠推動經濟發展。分析發現，隨著時間的推移，能耗指標對GDP的貢獻程度稍遜于投資驅動的能動強度。產業結構的調整，使得傳統的高耗能行業生產及用電量增長放緩，而能耗相對更加集約高效的高新技術產業增長較快，與此同時，工業發展的固定資產投資增長，也極大地刺激了經濟的高速發展，表現為GDP的產出增速加快。（見圖4）

四、基于廣州案例耦合協調機制的尺度政治解讀

（一）廣州案例中資源型指標與資本型指標在考核評價中的耦合協調機制

哲學上講，一切事物都處于一個相互聯系、相互發展的系統之中，當各部門以合理、優化、有序的結構構成整體的時候，整體功能就大于各部分功能之和。［11］“耦合”一般指兩個系統之間的相互依賴、相互協調、相互促進。耦合的核心是共生與協同。從內涵看，經濟學角度的共生是指共生單元之間為了提高各自對環境的適應能力，展開功能上的合作，從而形成一種相互依存、優勢互補、聯系密切、相互促進發展的關系?；谘h經濟的生態產業鏈共生耦合研究理論述評，為GDP各個環節的共生與耦合協調的統一性奠定了理論基礎，共生與耦合協調都具有融合性、互動性、協調性等共同特征。

GDP的增長和經濟的發展就是一個復雜的系統過程，能源消耗與投資拉動構成其兩個子系統。GDP的增長很大程度上要依賴資源、能源的推動，尤其是第二產業、實體經濟的需求更加迫切。投資對于國民經濟的拉動也要在一個限度之內，否則，適得其反。［12］在GDP增長這個系統中，能耗與投資類似于兩個子系統，具體表現為同向促進、負向制約、協同共贏的效應。

1.同向促進

同向促進即一種子系統的發展能促進另一子系統的發展，二者呈現統一的正向性，促進彼此的發展。比如投資增加，一方面能為新能源、新技術、清潔能源提供資金支持，這樣傳統非可再生能源的消耗就能降低，環境污染程度降低，同時又減少了環境治理成本，如此，呈現的將是一個高質量的“綠色GDP”效應。同樣，能耗降低，提高了經濟發展的效率，資源的分配更加優化、合理，自發減少GDP對于能源、資源的補貼成本，反過來也能在固定資產投資上增加GDP的份額。

2.負向制約

負向制約指某一子系統出現瓶頸，就會影響到另一子系統的發展。能源、資源的過多消耗，不僅直接影響GDP的增長，而且制約著社會資源在投資中的及時有效分配，影響經濟發展的各個環節。比如從圖5可以看出，2009年，投資對于GDP的拉動作用大幅度下降，導致兩項指標的耦合協調度隨之降低，這說明一方發展速度緩慢、運行不足，不能有效、流暢地與其他環節相匹配，就會制約其他環節乃至整個經濟的發展與協調。這種負向作用，無疑成了阻礙GDP增長的瓶頸。

3.聯動共生

聯動共生、協同共贏常被認為是一種理想狀態，即在一個系統中，各子系統能優勢互補，共生共贏，通過合理、優化、有序的結構組合及排序，從而獲得更大的效益和效果。GDP的增長呈現一個良性、高度協調的發展狀態，需要各個系統以合理、優化的結構優勢互補，正向推進。但是在實際發展中，由于主客觀原因，每一個子系統都因本身的局限性而受到各方面的制約，而且部分子系統需要與其他部分有序銜接。比如，投資對于其領域的選擇，投資對于GDP的拉動很大程度上是通過消費來實現的，消費中產生的環境污染、資源浪費又影響到能耗的強度。當投資的份額以合理的結構分配給新能源、新技術、新工藝的研發中，可能對于整個能耗強度都有相應的影響和助推作用。當能源的強度控制在一定的范圍，而投資又分配到合理的領域時，這種有序銜接，必然帶來GDP的良性增長與“質”的提升。

（二）尺度政治解讀

1.投入和產出尺度

里昂惕夫最早提出投入—產出分析，是從經濟學的視角來分析國民經濟各部門生產投入和產品分配的平衡關系。投入的尺度應該在產出效果良好的范圍之內。從投入的角度來看，GDP的產出與能源的投入分不開，能源投入不是越多越好，也不是越少越好，而應該限定在一定的比例之內。間接反映各項節能政策措施所取得的效果，起到檢驗節能降耗成效的作用。TGMI則直接從資本投入的角度來產出GDP。投資過多，會造成浪費，而投資不夠，則可能造成有效需求不足。從某種程度上來說，兩個指標代表了能源和資本方面的投入，最終結果都是要促進GDP的增長，而且是高效、合理、科學的增長。資源能源和投資的比例要嚴控在GDP增長的區間范圍內，比如欠發達地區，一直以來能源型發展增加GDP產值較大，而有效投資不足，這種情況下，政府應該提高能源投入的產出效率，加大資金支持，為能源消耗帶來的環境污染治理提供資金保障。

2.結構和功能尺度

在自然辯證法中，“結構”和“功能”組成一對范疇。結構層次及各要素之間是相互聯系、相互作用的。有什么樣的結構就會產生相應的功能。正是由于消費結構的不同，目前的能源包括傳統的煤、天然氣、石油、燃氣，也廣義到可燃冰等一些新能源，這些能源產出單位GDP所消耗的能源值是不一樣的。比如，煤和天然氣，都可以用于發電，但是產生同樣價值的電能，煤的發電效率明顯比天然氣低。因此，能源的消費結構影響單位GDP能耗的大小。

投資也同樣存在著結構的分層，固定資產在生產過程中可以長期發揮作用，長期保持原有的實物形態，也可以隨著生產經營而轉化為產品成本，構成產品價值。而非固定資產流動性較大，具有較大的風險性和不可控性。對于GDP的拉動作用，固定資產起著十分重要的作用，直接帶動了經濟的發展，但是投資過熱則會帶來負面效應。而非固定資產由于其不可控性，給經濟增長帶來了風險，這種不穩定性需要控制在一個合理的尺度范圍內。不論是能源消費結構還是投資結構的分層，都應該把控在科學合理的區間范圍內，才能發揮拉動GDP增長、促進經濟良性發展的作用。

3.存量和增量尺度

增量是指某一時間段增加的量，存量是指到某一時點存在的量。增量和存量關系意指在單個指標評分中，增量和存量之間的對區域政策貢獻的比例。在區域評價考核指標中，存量反映各部門工作現狀，而增量反映各部門年度內工作成效。

不少城市區域發展評價體系中提到單位GDP能耗下降率，此下降是跟上一年比，本年的能耗下降程度，考察能耗下降率，間接計算出社會節能量或能源超耗量。將上年單位GDP能耗與本年單位GDP能耗的差與本年GDP（可比價）相乘，即可以算出本年的社會節能量或能源超耗量。當結果為正數時，表示本年比上年節能，當結果為負數時，表示本年比上年多用了能源。TGMI中，“新增”直接體現了增量的概念，在上一年的基礎上，今年投資增加的GDP比例，也是反映經濟發展對投資的依賴程度。存量只是已有狀態，而增量則是反映一年內的效率，從增量方面來考量能源和投資的分配比例，以及其分別與GDP增長的匹配程度，值得研究。

4.規模和效益尺度

效益是發展的目標，而規模則是輔助方向。規模產生效益，規模經濟效應即說明了這一點，大規模的能源開發利用，直接帶動工業的大發展，大規模的固定資產投資，也為經濟發展提供了資源保障。伴隨著產業結構的升級，效益、效率、經濟則更加重要，能源消耗要提高效率、增加效益，同時還要減少環境污染。大規模地擴大能源發展意義不大，而應該在保護非可再生能源的基礎上，提高能源利用效率，比如新能源的開發、新技術的采納。大規模的固定資產投資，也并未帶來相應的效益，最明顯的就是近年來的房地產泡沫，及其衍生的對虛擬經濟和實體經濟的影響。因此，能源發展和投資的規模都應該控制在一定的區間內，為GDP增長的效益服務。提高能源利用率，減少傳統的非可再生能源的利用規模，而相應增加可再生能源、循環利用能源的規模。國家的投資計劃應與財政預算掛鉤，把投資過熱的趨勢降下來，有針對性地增加對欠發達地區的供給。

五、結語

在2016年的政府工作報告中，李克強總理首次提出經濟增長預期目標為6.5%－7%。一方面，從側面反映了新常態下經濟發展有更多不確定性；另一方面，區間目標也反映了不唯GDP論的觀點，意味著2017年的改革和調整將具備更大的空間。長期以來，經濟發展由投資、消費、出口三駕馬車拉動，投資在GDP的增長中起著不可估量的作用。傳統產業尤其是工業發展，很大程度上依賴于能源資源的高消耗，這種“高投入—高產出”的粗放型經濟發展方式帶來的是能源資源浪費和環境污染。同時，“唯GDP論”中“量”的提高，嚴重影響了“質”的提升。

尺度政治中提出了事件發展的上移和下移，經濟發展的投入與產出在一定程度上也體現了尺度的把握和掌控［13］。GDP相關評價指標本身沒有任何問題，重視這一指標也沒有任何問題。但該指標在實際使用中存在許多局限性，原因既有GDP相關評價指標自身構造上的缺陷，也有人為意志的扭曲。從某種意義上來說，GDP在微觀上掩蓋了隱性經濟問題，中觀上不能統籌分析經濟、社會、自然領域相關要素之間的關系，宏觀上未能充分體現科技進步對中國經濟發展的潛在作用。關鍵是要通過體制機制的完善，通過發展方式的轉變，不斷減小GDP的資源環境代價，提高GDP的質量，并按照科學發展觀的要求，將GDP增長的成果惠及全體人民。伴隨著經濟的高速發展，國民更期待經濟增長，以獲得更多的社會福利。美國經濟學家諾德豪斯、托賓和薩繆爾森根據美國的統計資料分析得出：按人口平均的“經濟福利尺度”或“純經濟福利”的增長遠遠落后于GDP的增長，發展福利型GDP是未來的一個趨勢；設計更加標準、綜合，能比較全面地衡量國家財富的指標體系，順應時代發展潮流，把經濟增長、社會發展和環境保護融為一體；依托已有研究與綠色GDP考核體系的成果，開發更加合理、科學的考核評價指標；優化GDP相關評價指標內涵，強化考核評價指標之間的多維測量功能。

誠然，本研究也存在一些紕漏，一方面，綜合性指標本身就是一個復雜、合成的系統，諸如萬元GDP能耗中包括能源、資源的消耗，而且不排除能耗中可回收再利用的資源，各個系統嵌入交互耦合作用過程之中，所以當前的研究分析只局限于表象的狀態評價，尚無法展開深入研究；另一方面，由于數據資料來源有限，尚未形成有效的面板數據支撐、對比與檢驗，有待繼續深入挖掘。

［1］歐育輝，等：《基于面板數據模型的能耗與固定資產投資關系的實證研究》，《管理學報》2009年第6期。

［2］李忠富，李玉龍：《固定資產投資對經濟增長影響的關聯度研究》，《哈爾濱工業大學學報（社會科學版）》2008年第25期。

［3］劉定惠，楊永春：《區域經濟—旅游—生態環境耦合協調度研究：以安徽省為例》，《長江流域資源與環境》2011年第7期。

［4］劉耀彬：《城市化與生態環境耦合機制及調控研究》，經濟科學出版社2007年版，第153-156頁。

［5］劉耀彬：《中國區域城市化與生態環境耦合的關聯分析》，《地理學報》2005年第2期。

［6］楊慧：《中國住房市場與土地市場協調性分析——基于耦合協調度模型》，《中國市場》2012年第9期。

［7］朱喜安，等：《熵值法中無量綱化方法優良標準的探討》，《統計與決策》2015年第2期。

［8］［9］肖艷玲，劉曉晶，劉劍波：《基于熵值法的員工績效指標權重確定方法》，《大慶石油學院學報》2005年第1期。

［10］劉云剛，王豐龍：《尺度的人文地理內涵與尺度政治——基于1980年代以來英語圈人文地理許的尺度研究》，《人文地理》2011年第3期。

［11］王海軍，等：《我國東部地區產業集聚與金融發展的互動關系——基于耦合協調度模型的研究》，《北京交通大學報（社會科學版）》2015年第2期。

［12］孫啟鵬，等：《通道運輸方式的耦合機理及協調度模型》，《長安大學學報》2014年第5期。

［13］Flint,C&Taylor,P J..Political Geography:World-economy,Nation-state and Locality.New Jersey:Prentice Hall，2007:26-28.