長江經濟帶上游市域經濟綜合評價及差異分析

（貴州大學，貴州 貴陽 550025）

一、引言

2014 年9 月，國務院印發《關于依托黃金水道推動長江經濟帶發展的指導意見》[1]，部署將長江經濟帶建設成為具有全球影響力的內河經濟帶、東中西互動合作的協調發展帶、沿海沿江沿邊全面推進的對內對外開放帶和生態文明建設的先行示范帶。2018 年11 月，中共中央、國務院明確要求充分發揮長江經濟帶區位優勢，以共抓大保護、不搞大開發為導向，以生態優先、綠色發展為引領，依托長江黃金水道，推動長江上中下游地區協調發展和沿江地區高質量發展。

長江經濟帶的概念提出較早，區域經濟差異相關研究層次及內容也較為豐富。長江經濟帶整體區域主要研究：劉偉（2006）[2]分析長江經濟帶內部三大地區及41 個地市之間的區域經濟差異，發現長江經濟帶內部差異顯著，且有拉大趨勢。長江經濟帶上游區域的研究主要以省域為研究對象，主要研究有：方法林（2016）[3]從長江經濟帶總體區域經濟差異空間發展格局來研究，得出時空演化特征的主要因素是區位條件、交通問題、人口差異及人口流動、政策問題等綜合作用的結果。韓光婷（2019）[4]選取2017 年長江經濟帶9 省2 市相關的經濟效益、創新發展、人民生活、可持續發展等發展指標，運用熵值法確定相關指標的權重，再在TOPSIS 法中進行加權，最后排優評選，對長江經濟帶的經濟發展進行綜合評價。長江經濟帶上游部分區域主要研究：張雄和朱勝（2020）[5]通過選取四川省21 個市州的部分經濟數據為變量建立綜合指標體系，運用SPSS 軟件進行聚類分析和因子分析。將四川省各市州的經濟發展水平進行排名，進一步發現四川省各區域間經濟差異顯著。并提出切實建議，促進四川省區域經濟協調發展。王輝（2016）[6]通過引入空間計量經濟模型分析云南縣域經濟差異的影響因素，提出未來發展的區域經濟空間結構模式。

綜上所述，長江經濟帶經濟差異整體研究較為豐富，但是關于長江經濟帶上游經濟差異研究較少，且主要集中在經濟帶上游區域省域內經濟差異，方法上主要是單一指標評價經濟差異，如果用綜合指標來衡量經濟發展水平，對研究區域經濟差異的科學評判更加具有說服力。

二、數據來源、研究單元及指標體系的構建

（一）數據來源

本文選取長江經濟帶上游3 省1 直轄市的36個市（地區）作為研究樣本，數據來于《中國城市統計年鑒》《重慶市統計年鑒》《云南省統計年鑒》《貴州省統計年鑒》的2008—2017 年的統計數據。

（二）研究單元

本文研究的長江經濟帶上游市域分別為：云南省10 市州（昆明市、曲靖市、玉溪市、保山市、昭通市、麗江市、臨滄市、普洱市、大理自治州、楚雄自治州）、貴州省6 市（貴陽市、六盤水市、遵義市、安順市、畢節市、銅仁市，）、四川省19 市州（成都市、自貢市、攀枝花市、瀘州市、德陽市、綿陽市、廣元市、遂寧市、內江市、樂山市、南充市、眉山市、宜賓市、廣安市、達州市、雅安市、巴中市、資陽市、涼山自治州）、重慶市1 市（直轄市）。

（三）指標體系的構建

區域經濟差異的指標體系構建對于每一種類型的研究對象所采用的指標體系是有區別的，鑒于各指標的相應的特性，得到如下分類。

體現經濟總量，首先是具有代表性的地區生產總值GDP，能夠代表地區當期的一個生產力水平；社會消費品零售總額體現了該地區整個的商業交易潛力；而一般公共預算收入更表現其經濟在稅收總量上的一個體現。年末常住人口更體現一個地區的人口集聚能力，體現人口紅利的綜合實力。

體現投資規模，固定資產投資、金融機構人民幣各項存、貸款余額，都是金融機構及資本占有者對地區的一個綜合投資實力的體現；一般公共預算支出更像是對于要素的一種投資支付，因為它主要是對地區基礎設施投資的一種轉移支付。

體現生活水平，城鎮、農村常住居民人均可支配收入、人均地區生產總值，三個指標反應人均發展水平去測度各個地區的一個生活水平的平均值。個人儲蓄存款，由于研究區域為市域，而市域多以城鎮居民為主體，這兩個指標體現出該地區的居民消費潛力。

體現產業結構，因為市域各個產業的偏重并不相同，能代表其綜合實力的產業也不盡相同，所以使用了各個產業的增加值情況，不影響在主成分方法中充分評價三個指標的綜合實力。最終我們得到下面的一個指標劃分結構，如表1 所示。

三、實證研究

（一）主成分分析

為了很好地衡量各區域的綜合發展水平，我們采用主成分分析來降維，并計算綜合得分。并且為了能更好的判斷每一年各個區域在當年所屬的具體層次，我們采用自然斷裂法對綜合得分進行分組。主要原理及分析如下。

表1 研究區域單元經濟發展綜合水平指標體系

1.計算步驟。首先從數據層面來說，主成分分析方法分析的是截面數據，主要原理是對數據矩陣進行特征向量的求解，構造互不相關的主成分分量，從而實現降維的目的。其主要計算步驟為：第一步，對原始數據進行標準化處理。第二步，計算樣本相關系數矩陣。第三步，用雅克比方法求相關系數矩陣R 的特征值（λ1，λ2，…，λP）和相應的特征向量ai=（ai1，ai2，…，aip），i=1，2，…，p。第四步，貢獻度較高的主成分，并寫出主成分表達式。第五步，計算主成分得分。依據主成分得分的數據，則可以進行進一步的統計分析。

本文收集了近10 年的數據，由于研究的地域數較多，因此得分情況數據較多，不能一一例舉，所以在本文中我們只給出幾個截面的空間分布情況作為例證，并進行具體分析。因而我們選取了2008年、2017 年作為截面分析，計算過程中主要利用Stata 進行計算，在這個過程中，對于每一年的截面數據都要進行KMO 值分析、Bartlett 球形檢驗的顯著性P 值分析，說明數據適合做因子分析。一般來說，KMO 值越接近于1，意味著變量間的相關性越強，原有變量越適合作因子分析；當所有變量間的簡單相關系數平方和接近0 時，KMO 值越接近于0，意味著變量間的相關性越弱，原有變量越不適合作因子分析，判斷標準是一般要達到0.6 以上。Bartlett's 球狀檢驗是一種數學術語，用于檢驗相關陣中各變量間的相關性，是否為單位陣，即檢驗各個變量是否各自獨立。判斷標準是一般要低于0.05以下。根據數據得到2008 年、2017 年KMO 值分別為：0.756 1、0.763 5 均都大于0.6 以上，且Bartlett P值都小于0.05。因此都適合做因子分析，下面以2017 年得分為例。

2.結果分析。從2017 年綜合得分結果來看，排在前四名的全是省會城市和直轄市，分別是重慶市、成都市、昆明市、貴陽市，這也比較符合現實中經濟發展情況，從這一點也可以看出因子分析的可靠性。與貴陽市相鄰的遵義市綜合得分排名緊隨其后，而排名第六名和第七名的綿陽市和南充市則離省會城市也較近，排名第八名的曲靖市與昆明市相鄰。總體而言，排名靠前8 位的全部是直轄市和省會城市等行政級別較高的地區，或者是處在這些高值區域鄰近的區域，如遵義市、南充市、曲靖市。此外，處在平均得分值以下的地區數比較多，占比超過86%，說明長江上游區域除省會城市外，其它大多數地區經濟發展水平較低，也反映出離省會城市或者說增長極較遠的城市，經濟發展較為落后，說明經濟擴散效應不十分明顯。

（二）全局自相關分析

全局莫蘭指數I（global Moran's I）在對空間權重矩陣標準化后，莫蘭指數I 計算如下：

莫蘭指數I 一般介于[-1，1]之間，大于0 表示正自相關，小于0 表示負自相關，越接近于0 表示空間分布是隨機的，意味著沒有空間自相關。利用Geoda 來建立Queen 空間權重矩陣，我們分別計算了2008—2017 年的全局莫蘭指數，并畫出2008—2017 年莫蘭折線圖，如圖1 所示。

由圖1 發現通過綜合得分計算出的Morans' I都是小于零的，由此可以說明，長江經濟帶上游區域經濟的相關性呈現出負的空間自相關，即發達地區與發展薄弱的地區聚集在一起，從而形成了較大的經濟分層差異，這種差異來源是重慶、成都、昆明和貴陽與周邊經濟差異。從兩個指數2008—2017年的變化的總體趨勢而言，幾乎形成同步的一個趨勢，除了2014 年后形成一定反差以外，其他均表現一致，說明這兩個指數都很好的體現了經濟差異的隨時間的一個動態變化，這個變化為從2012 年以來，莫蘭指數都在波浪式的一個降低，說明該區域的負空間相關性越來越低，即高值與低值區域可能呈現交叉式分布和發展。即證明經濟差異有一個縮小的趨勢，但我們可以看到，莫蘭指數并沒有巨大的一種斷崖式的下跌，說明區域經濟差異有改善，但改善效果并不顯著。由此我們可以得到在高低集聚或者低高集聚越強烈的時候，此時莫蘭指數也會越小，而相對差異的指數也會隨之增長，說明在該研究區域缺少高值與低值區域之間的合作關系。

圖1 2008—2017 年莫蘭指數折線圖

（三）局部空間自相關分析

分析局部空間自相關的方法一般是局部莫蘭指數Ii（Local Moran's Ii），它是分析某個區域附近的空間集聚情況，在給定顯著水平下，正的Ii表示區域i 的高（低）值被周圍的高（低）值所包圍；負的Ii則表示區域i 的高（低）值被周圍的低（高）值所包圍。計算公式如下：

在這里我們利用的是各個經濟單元經濟綜合得分來計算2008 年、2017 年的綜合情況，在GeoDa 軟件中操作，并作出LISA 集聚圖，且設置顯著水平為0.1。因為在此水平下更加顯著的體現了整個區域的一個經濟差異情況，水平太低的話顯著區域數量會有所下降。但0.1 的水平，也有90%的置信水平，是可以接受的。由此，本文得到LISA 集聚圖（見圖2）。

LISA 集聚圖中，HH、LL 代表該區域本身也比較發達（薄弱），而周圍的地區也比較發達（薄弱）；HL、LH 代表該區域本身也比較發達（薄弱），而周圍的地區也比較薄弱（發達）。從整個區域來看，高值集聚的數量太少，低值集聚的數量多，高值集聚區域數量和低值集聚的區域數量差距是比較大，而且這種狀態較為穩定，這對于拉動高值周圍區域經濟的力量是難以為繼的。從時間層面來看，高聚集經濟單元僅2008 年沒有，2017 年只有一個遵義市，這說明遵義市的經濟周圍狀況還是較好且穩定的，這可能由于遵義處于重慶市和貴陽市這兩個經濟增長極之間，增長極之間的聯動帶動著遵義市的經濟發展。這也說明貴陽市和重慶市這兩個增長極之間有著一定的經濟互動。低聚集的區域變化基本微弱，僅六盤水市由2008 年的低聚集變為2017 年的聚集情況不明顯，說明其周圍有些經濟單元經濟增速快于其他經濟單元，如曲靖市增長速度就較快。大部分經濟單元都是聚集不顯著的，這說明單元之間經濟差異較大。長江經濟帶上游市域常年保持著HL 型為0 的狀態，說明其低值聚集的情況下，該區域并未有一個高值區域可接受周圍低值所產生的回流效應，自然而然也就更沒有擴散效應的作用，對此，應該發展作為中心增長極的橋梁，利用增長極來帶動長江經濟帶上游經濟區的要素流動。

圖2 2008 年、2017 年經濟綜合得分LISA 集聚圖

四、結論與建議

（一）結論

長江經濟帶上游市域的經濟差異全局空間自相關十分顯著，較發達地區與薄弱地區出現集聚現象，且該研究區域的發展呈現負自相關的結構，冷熱點變化趨勢相對穩定。長江經濟帶上游市域中高集聚經濟單元占比很少、低集聚占比較高，沒有HL 類型地方的增長極。

（二）建議

1.培育增長極，優化地區集聚結構。從地理集聚因素來看，以增加核心發達市域為增長極的擴散效應的輻射能力，改善其輻射的主要導向，使輻射能力能夠援及到發展薄弱的地方。在增長極選擇上，應該對每一個經濟單元所處的經濟狀態做一個評估，如果處于初期應該對發展條件好的地方進行更大的人力和資本的投入，不僅如此，我們應該選擇處在快進入較發達層次的門檻閥值上的地區，助力其盡快突破經濟瓶頸，邁入另一個經濟發展層次。讓經濟單元中處于中等級別的經濟發展地區優先發展，從而整體能夠形成橄欖形的發展模式。

2.調節產業結構，提升第三產業資源服務水平。確定增長極后，應該重點調整增長極的產業結構，提升該市域在第三產業資源的服務水平，包括其旅游資源的開發利用水平，尤其是可以利用少數民族地區的特色文化及民俗文化等為核心吸引物，作為綜合旅游產品開發，打造原生態民族文化體驗、文化演出、少數民族民俗、風情體驗。在建設好服務平臺后，要積極宣傳區域特色，通過媒體微博、電視、小視頻軟件等多樣化傳媒方式進行宣傳。引導相鄰地區產業結構，形成互補結構。增長極發展以二三產業為主的產業結構，當發展達到一定程度，周圍市域以第一產業為輔助產業，以促進增長極核心化的形成。

3.創新人才引進政策，發掘人口紅利。通過加大對教育、醫療投資，制定人才引進政策等方式吸引人才。人口集聚的不均衡，說明各個經濟單元應該建立完善的人員流動機制，制定完善的人才引進機制，得人才者得經濟發展先機。在人口集聚過程中，長江經濟帶上游區域經濟增長極之間建立人力資源交流平臺，并制定人才互通機制，避免各地區因技術人才缺乏而導致生產技術進步不足，進而縮小市域經濟差異。