廣東省共同富裕時空演變特征及影響因素分析

梁貝貝 李白雪 毛偉

摘 要：廣東省經濟總量常年高居全國第一，但省域內部差距較大，兩極分化嚴重，推動實現共同富裕是解決這些問題的重要措施。本文從富裕、共享和可持續性三個維度構建指標體系，運用多指標綜合測度法、空間自相關法、Dagum基尼系數和空間計量模型對廣東省共同富裕的時空演變特征、區域差異和影響因素進行分析。研究發現：廣東省共同富裕水平呈現出上升趨勢，各地級市存在顯著的空間正相關性；地區差異顯著，其中區域間差異是主要來源；銀行存貸比、產業結構、勞動力投入、政府干預和創新能力對廣東省共同富裕水平具有顯著影響。

關鍵詞：共同富裕；空間自相關；Dagum基尼系數；空間計量模型

中圖分類號：F327

文獻標識碼：A

文章編號：1008-2697（2024）02-0015-09

一、引言

治國之道，富民為始。中共十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央深刻把握我國經濟社會發展階段的新變化，把逐步實現全體人民共同富裕擺在更加重要的位置。立足于新階段，中共二十大報告再次強調“中國式現代化是全體人民共同富裕的現代化”，要著力促進全體人民共同富裕，堅決防止兩極分化［1］。目前，我國正從“全面小康”邁向“全面現代化”，目標是實現全體人民的共同富裕。作為中國式現代化的重要特征，共同富裕是社會主義的本質要求，也是人類文明新形態的價值追求［2］。廣東省作為改革開放的前沿，憑借其良好的區位優勢和人才資源，成為我國重要的增長極之一。但省域內部板塊間的經濟發展差距較大，珠三角和粵東、西、北地區差距懸殊，在一定程度上制約了廣東的可持續發展發展，影響社會的和諧穩定。廣東省如何在高質量發展道路上實現共同富裕，縮小區域間的貧富差距，已成為時代賦予的偉大歷史使命。

從現有文獻看，學者們對共同富裕的探討集中在理論內涵、水平測度和影響因素等方面。關于共同富裕的內涵，學術界一直有著廣泛且深入的探討，共同富裕是一個多維度的概念，涉及經濟、社會、文化等多個方面。馮苑等［3］認為共同富裕是“富裕”和“共同”的有機結合。“富裕”涵蓋了經濟增長效率，人民美好生活和公共服務供給水平等方面，更加注重經濟發展的質量，是共同富裕的基本前提和基礎。雷一鳴等［4］將共同富裕定義為社會主義的本質要求和中國式現代化的顯著特征，是中國共產黨不懈追求的奮斗目標，也是新時代治國理政的重大命題和優先發展目標。姜安印等［5］強調共同富裕是人民群眾物質生活和精神生活都富裕，精神生活要跟上物質富裕的節奏，二者協調并進才能實現共同富裕。

基于共同富裕的內涵，學者們嘗試構建指標體系測度其發展水平。陳鈺芬等［6］從共同富裕的內涵和特征出發，把共同富裕分為“富裕程度”和“共享程度”兩個維度，又進一步將其分為6個二級指標，測度了我國省域共同富裕水平。張瀚禹等［7］聚焦于區域差距，分別從富裕和共享兩個維度構建包括物質財富、生活保障、公共服務在內的一級指標。綜合分析了國家中心城市和城市群的先富帶動作用，揭示了區域間共同富裕的差距及其動態變化。徐菁［8］ 以新發展階段共同富裕的理論內涵為指導，從總體富裕、均衡水平、弱勢保障三個維度入手構建指標體系，測度了我國24個省份的共同富裕水平。

在共同富裕的影響因素方面。一些學者認為教育條件、綠色發展、數字經濟等因素可以促進共同富裕的發展。Hofmarcher［9］客觀論證了教育與貧困各個方面之間的因果關系，認為教育在經濟上有很大的減貧作用，提高就業率有助于減少貧困，也會對人們的幸福感和生活滿意度產生積極影響。張斌等［10］從空氣質量視角出發，實證驗證綠色發展對我國共同富裕的影響，研究發現，綠色發展可以改善空氣質量從而縮小城鄉居民消費差距，有助于中國共同富裕目標的實現。徐慧琳等［11］基于總體富裕和共享富裕兩個維度構建共同富裕指標，同時從數字基礎設施、數字產業化和產業數字化三個維度建立了數字經濟測度指標體系，實證分析了數字經濟對共同富裕的影響。結果發現，數字經濟對總體富裕和共享富裕都能產生積極的促進作用。

綜上所述，關于共同富裕的研究成果較為豐富。但仍存在以下不足：第一，目前關于共同富裕的文獻基本上關注省域層面而忽視了城市層面；第二，部分學者們對共同富裕多是停留在時間演變特征的分析，缺少從空間層面結合時間演變的深入分析。基于此，本文以廣東省21個地級市為研究對象，分析其共同富裕的時空演變特征、區域差距及影響因素，為促進我國其他地區區域協調發展，助力共同富裕穩步實現提供參考。

二、研究方法與數據來源

（一）評價指標體系的構建

根據現有研究成果，本文參考史依銘等［12］、陳麗君等［13］、王忠輝等［14］的研究，以數據的客觀性、科學性和可得性為原則，從富裕、共享和可持續這三個層面構建指標體系，并通過多指標綜合測度法計算出指標權重，如表1所示。

（二）研究方法

1.多指標綜合測度法

為消除數據單位，屬性等因素的影響，首先對

原始數據進行標準化處理；其次利用熵值法測度廣東省共同富裕相關指標的最優權重；最后，采用多指標綜合測度法測算共同富裕的發展水平［15］。多指標綜合測度法的計算公式如下：

Zij=∑mi=1WjUij

其中，m為指標個數，Zij為第i個地區第j個指標綜合得分，Wj為利用熵值法計算出的指標權重，Uij為指標進行標準化之后的指標值。

2.探索性空間數據分析

探索性空間數據分析包括全局自相關以及局部自相關兩種［11］。

（1）全局空間自相關

全局空間自相關反映了空間鄰近或空間鄰近單元屬性值在一個總的空間范圍內相互依賴的程度或相似程度，最常用的關聯指標是Morans I，計算公式如下：

I1=n∑ni=1∑nj=1Wij（xi－x-）（xj－x-）n∑ni=1∑nj=1Wij（xi－x-）2

（2）局部空間自相關

局部空間自相關，描述每一個空間單元與鄰近單元就某一屬性的相關程度，能夠有效檢測由于空間相關性引起的空間差異。計算公式如下：

I2=n（xi－x-）∑nj=1wij（xj－x-）∑ni=1（xi－x-）2

在式中，I1和I2分別為全局自相關和局部自相關的Morans I指數值。n為研究對象的數量；xi和xj分為地區i和j的海洋漁業現代化水平得分；x-為平均值；Wij為空間權重矩陣。Morans I的取值范圍為（-1，1），離1越近，則表明空間正相關程度越強，反之則相反。

3.Dagum基尼系數

Dagum基尼系數及其分解最初用于度量收入不平等問題，之后被逐漸用于區域發展差異相關研究。該方法可以將區域間不平衡的總體差異分解為區域內差異、區域間差異及由地區內外樣本間重疊而引起的不平衡及其貢獻［12］。計算公式為：

G=12n2u∑ki=1∑kj=1∑nih=1∑njr=1|yih－yjr|

式中，yih、yjr為第i（j）組內市域h（r）共同富裕發展評價指數，u為廣東省各地級市共同富裕發展評價指數的均值。n為研究市域數量，k為研究組數量。本文將廣東省21個地級市分為4組、分別為珠三角、粵東、粵西和粵北。i和j為組下標，h和r為市域下標，ni（nj）為i（j）組內部分市域數量。

進一步計算基尼系數和貢獻率，計算公式為：

G=Gw+Gb+Gt

Gw=∑kj=1GjjλjSj

Gjj=12c2jui∑cji=1∑cjr=1|yji－yjr|

Gb=∑kj=2∑j－1h=1Gjh（pjsh+phsj）Djh

Gt=∑kj=2∑j－1h=1Gjh（pjsh+phsj）（1－Djh）

Gjh=1cjch（ui+uh）∑cji=1∑chr=1|yji－yjr|

Djh=（mjh－ph）/（mjh+pjh）

mjh=∫SymboleB@0dFj（y）∫y0（y－x）dFh（x）

pjh=∫SymboleB@0dFh（y）∫y0（y－x）dFj（x）

上式中，Gw為組內差異貢獻；Gb為組間差異凈值貢獻；Gt為組間超變密度。組內基尼系數為Gjj，組間基尼系數為Gjh。

4.空間計量模型

空間計量模型是研究空間變量和空間效應的一系列方法，涉及空間相互依存、空間關系、空間解釋和空間模擬等領域。較為常見的模型有空間自回歸模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）［16］。

（1）空間自回歸模型（SAR），主要考慮空間內各個體間的內生效應，即區域個體間的相互影響，其初始表達式為 y=λWy+η。其中，y為被解釋變量；W為空間權重矩陣；λ為空間相關性系數；η為隨機干擾項。

（2）空間杜賓模型（SDM），不僅考慮了個體間的相互影響，還考慮了個體外生因素的空間相互效應，其表達式為y=Xβ+WXδ+ε。其中，y為解釋變量；W為空間權重矩陣；β為系數向量；WXδ表示其他地區自變量的影響系數；ε為隨機擾動項。

（3）空間誤差模型（SEM），當解釋變量未表現出被解釋變量的空間相關性，通常會在誤差項內展現，需要考慮隨機干擾項在空間上的相互效應，其表達式為y=Xβ+μ，其中μ=ρMu+ε；X為自變量；β為相關系數；μ為隨機干擾項；ρ為空間誤差系數；M為空間權重矩陣；ε為隨機擾動項。

（三）數據來源

本文以廣東省21個地級市為研究對象，以2011-2021年為研究區間。相關數據主要來源于《廣東統計年鑒》（2012-2022），《中國城市年鑒》（2012-2022），《中國統計年鑒》（2012-2022），廣東各地級市統計年鑒和統計公報等。除此之外，個別缺失數據通過插值法和綜合增長率估算法得到。

三、廣東省共同富裕時空演變特征

（一）時序變化特征

圖1展現了廣東省共同富裕水平各維度的時序特征。從整體來看，2011-2021年廣東省共同富裕水平呈現出穩定增長趨勢，共同富裕指數從0.1925上升至0.3629，年均增長率達6.55%。“十二五”規劃以來，廣東省致力于城鄉區域協調發展，構建了“一核一帶一區”的區域發展格局，構建發達地區和欠發達地區間的幫扶機制，促進了區域協同發展。同時，在鄉村振興的戰略要求下，廣東省積極推動城鄉公共服務均等化。通過拓寬就業、投資、社保等舉措穩步提升農民收入，縮小了城鄉居民收入差距，促進了收入分配公平［17］，提升了人民的獲得感和幸福感，廣東省共同富裕水平不斷升高。

從各維度來看，2011-2021年廣東省3個維度共同富裕水平呈現出不同的變化趨勢。其中，富裕程度呈現出“W”型波動趨勢，從2011年的0.3003下降至2021年的0.2862，究其原因可能是廣東省在新時代的發展要求下，積極調整經濟結構，淘汰落后產業，加快創新轉型。珠三角地區本身經濟實力較強，能夠積極順應經濟戰略轉變。但粵東西北地區生產方式落后，經濟較差，對自身的發展沒有一個準確的定位，無法適應新的經濟戰略要求。同時，人才外流嚴重，農村地區“三留守”現象嚴重，因此容易造成這部分地區區域差距過大，整體富裕程度出現下降。共享程度和可持續性雖然有波動，但仍然呈現出上升的趨勢［18］。說明廣東省積極貫徹落實新發展理念，將共享發展理念深入融合到高質量發展之中，補齊民生領域短板，提升人民的獲得感和滿足感。同時，兼顧可持續發展的要求，對資源環境做出改善，踐行綠色創新發展，給予可持續發展更充足的動力。

（二）空間分異特征

1.空間分布變化

為進一步展示廣東省共同富裕水平的空間分布特征，本文基于ArcGIS10.8軟件，利用自然段點法將共同富裕水平從低到高劃分為低水平區域、較低水平區域、中等水平區域、較高水平區域和高水平區域［19］。具體如圖2所示。

（1）從各類型區數量上來看，2011年廣州、佛山、東莞、深圳、中山和珠海共同富裕水平處于高水平；肇慶、江門和惠州屬于較高水平區域；陽江、清遠、韶關、潮州和汕頭屬于中等水平區域；梅州、汕尾和云浮屬于較低水平；湛江、茂名、河源和揭陽共同富裕水平處于低水平，中等及以上區域占比66.67%。2016年，高水平區域僅有深圳；廣州、佛山、東莞、中山和珠海共同富裕處于較高水平；陽江和韶關沒出現變化，仍然處于中等水平，但肇慶、江門和惠州滑至中等水平；較低水平地區增加了清遠和汕頭；潮州降至低水平。2021年，深圳共同富裕仍處于高水平，較高水平地區沒出現變化；肇慶、江門、陽江和惠州仍處于中等水平，但韶關滑至較低水平；河源、潮州和湛江上升至較低水平，云浮滑至低水平，其余地區保持不變，中等及以上地區占比47.62%。由此可見，雖然中等及以上地區占比減少，但共同富裕整體分值逐漸上升，說明隨著小康社會的全面建成，廣東省整體共同富裕水平有所上升。但中等及以下地區數量偏多，說明廣東省共同富裕建設面領著向高水平發展的瓶頸，需要解決區域發展不平衡的難題。同時，省內極化現象突出，珠三角地區和粵東西北地區差異顯著，且逐漸擴大。

（2）從空間分布上來看，廣東省共同富裕水平空間存在著顯著差異，總體呈現出“珠三角地區高，粵東西北地區低”的分布特點。首先，共同富裕水平較高的地區集中在珠三角地區，特別是深圳，廣州，佛山等城市。原因在于，珠三角地區有良好的區位優勢，依靠高新技術產業和對外開放政策，一度成為廣東省經濟最為發達的城市群。在此基礎下，居民收入不斷提高，收入分配結構逐步完善，人民的物質和精神生活都得到滿足，共同富裕得到了快速的發展。其次，粵東西北地區共同富裕水平較低［17］。究其原因發現，粵北地區多山地丘陵，交通基礎設施不夠完善，城市化水平較低，人才外流嚴重，在一定程度上阻礙了共同富裕的進程。粵東，粵西地區作為廣東省的兩翼，在空間位置上偏離珠三角，受珠三角溢出效應較小，同時產業結構不夠完善，產業發展較為落后，經濟實力欠缺，共同富裕水平與珠三角地區差距較大。

2.空間自相關分析

（1）全局空間自相關分析

為反映廣東省共同富裕水平的空間關聯特征，本文借鑒的研究，通過構建空間經濟距離矩陣，計算廣東省共同富裕發展水平全局Morans I指數，結果如表2所示［5］。2011-2021年Morans I的值均大于0且通過1%的顯著性水平檢驗，說明廣東省各地級市共同富裕水平在空間分布上正向顯著相關。從演變趨勢上來看，11年間空間聚集性呈現出先增后降的態勢，但整體呈上升趨勢。2011-2017年廣東省共同富裕水平全局Morans I呈波動上升趨勢，這說明隨著十一五規劃努力推動珠三角一體化和粵東西北地區跨越發展，區域發展的協調性不斷增強［19］。2019-2021年廣東省共同富裕水平全局Morans I呈波動下降，究其原因可能是新冠疫情抑制了各地的交流協作，各地的空間協同力度逐漸減弱。

（2）局部空間自相關分析

全局空間自相關反映了海洋漁業中國式現代化在空間上整體的聚集特征、但無法分辨空間異質性和聚集的類型，為此需進行局部自相關分析［20］。因篇幅有限，本文選取2011年、2015年、2016年和2021年三個時間，繪制局部Morans I指數散點圖，如圖3所示。可以看出，廣東省共同富裕水平Morans I指數散點圖分布主要集中在第一、三象限，表明其共同富裕水平空間分布呈現出顯著的高—高集聚和低—低集聚。處于高—高集聚區的廣州、佛山、珠海、中山、深圳、東莞和惠州，在空間和數量上均表現出較強的穩定性。該區域經濟發達，資源稟賦優越，在共同富裕發展的推動下，基礎設施不斷完善，產業結構不斷升級，為共同富裕的發展奠定了堅實的物質基礎。同時，人均生產總值逐步提高，收入分配政策更加完善，為共同富裕進程錦上添花。處于低—低聚集區的主要包括江門、肇慶、陽江、韶關等城市，其共同富裕水平的空間差異較小，與周圍地區存在正相關性。該區域位于粵東西北地區，受制于其自身的發展能力與區位條件，經濟發展較差，難以擺脫“貧困陷阱”，其共同富裕水平相對較低［21］。

四、廣東省共同富裕區域差距特征

本文參考Dagum的研究，利用Dagum基尼系數對廣東全省及其四大區域共同富裕水平的區域差距進行分析［12］。依據國家行政區域劃分，將廣東省分為4大區域，分別為：以廣州、深圳、佛山等為代表的珠三角地區；以汕頭、汕尾、潮州等為主的粵東地區；以韶關、清遠等為主的粵北地區；以湛江、茂名等為代表的粵西地區。

（一）共同富裕水平總體及區域內差異

表3展示了2011-2021年廣東全省及其四大區域基尼系數的結果。從整體來看，廣東全省的基尼系數大于四大區域，說明廣東省內共同富裕水平存在著較大的差距。從區域層面來看，粵東地區內部差異最小，表明在研究期間粵東地區共同富裕水平的協調度較高。

表3刻畫了2011-2020年廣東省共同富裕水平總體及地區基尼系數的變化趨勢。整體看來，廣東省共同富裕水平的基尼系數從2011年的0.3555下降至2021年的0.1978，呈現出穩步下降的趨勢。表現出廣東省共同富裕水平的總體差異、區域差異在不斷縮小，廣東全省共同富裕的協同性在增強。從區域層面來看，珠三角地區共同富裕水平Dagum基尼系數與其它三個區域出現明顯分層，其內部差異最大，說明珠三角城市群之間共同富裕水平呈現較大的差異。究其原因發現廣州、深圳等城市無論在區位優勢、資源稟賦、經濟規模、經濟質量還是人均產值上都很突出，但是中山、肇慶等城市發展水平相對較低，經濟增長動力不足，從而導致不同地區實現共同富裕驅動因素的作用強度存在差異［17］。粵北和粵東地區的基尼系數呈現出波動下降的發展趨勢，這表明在區域內各城市的共同富裕水平差距逐漸縮小，且得分逐漸靠攏。粵西地區的基尼系數呈現出“下降—上升”的發展趨勢，表明在2011-2016年區域內各城市共同富裕水平差距逐漸縮小，但2016年之后，共同富裕水平差距逐漸擴大。

（二）共同富裕水平區域間差距

圖4顯示了2011-2021年廣東省四大區域共同富裕水平的區域間差異。從區域間差異的平均水平來看，珠三角和粵東之間的共同富裕差距最大，基尼系數均值為0.41，其次是珠三角和粵西、粵北地區，基尼系數分別為0.39和0.38。整體來看，珠三角和粵東、粵西、粵北地區間的基尼系數呈現出下降的趨勢，表明珠三角與其他地區在推進共同富裕進程上的協調性逐步增強，各地區之間共同富裕的差距也在逐漸縮小。粵東和粵西、粵北和粵西的地區間差異相對較小，基尼系數均值分別為0.10、0.09；粵北和粵東地區之間的差距最小，基尼系數均值為0.08，說明這兩個地區在推進共同富裕進程上具有很強的協同性。

（三）共同富裕水平的區域差距來源及其貢獻率

基于Dagum基尼系數分解公式，將廣東省共同富裕水平的整體差異分解為區域內差異、區域間差異和超變密度［22］。由表4可知，廣東省共同富裕水平的整體差異以區域間差異為主，區域內差異的貢獻率次之，超變密度的貢獻率最低。研究期間，區域間差異的貢獻率均值為78.20%，遠高于區域間差異和超變密度的貢獻率，這表明區域間差異是影響廣東省共同富裕水平整體差異的主要因素。同時，區域間城市因在經濟社會發展各個方面存在一定程度的差異性，從而區域間差異對整體的貢獻度較高。因此，需要特別關注區域之間的發展差距，實施區域協調發展戰略，縮小區域間的差距。其次，從超變密度及其貢獻率來看，超變密度出現下降，但其貢獻率卻出現上升，這說明不同區域間的交叉重疊現象對整體差異的影響正在逐步增強。最后，從區域內差異及其貢獻率來看，區域內差異及其貢獻率出現下降，這說明區域內的差異對總體差異的影響在逐漸縮小。

五、影響因素分析

（一）影響因素變量選取

全面分析影響共同富裕發展進程的因素，對推動廣東省共同富裕進程具有重要意義。本文在借鑒相關學者的研究基礎上，選取銀行存貸比、產業結構、勞動力投入、經濟發展水平、政府干預和創新能力作為共同富裕的影響因素。

金融具有減貧增收的作用，可以滿足實體經濟的有效需求。銀行存貸比（ldr）表示銀行將存款轉換成貸款的能力，用來衡量金融中介功能，該指標越高，表明銀行的流動性越強，服務實體經濟的能力越強。本文參考楊小軍［11］的研究，用銀行存款總額比銀行貸款總額表示銀行存貸比。

合理的產業結構（is）能夠吸引一部勞動力，有效提高低收入群體收入水平。產業結構高級化可以引領經濟高質量發展，提高產業的技術和創新能力，促進經濟發展。故選取廣東省各地級市第三產業增加值占全省GDP的比重表示［23］。

勞動力投入（lab）是發展經濟的必要因素，私營及個體經濟的發展能帶動就業和創業，增加經濟活力，對促進共同富裕的發展具有重要作用。因此，本文參考史依銘等人［12］的研究，選取廣東省各地級市城鎮私營和個體從業人員數的對數表示。

經濟發展水平（gdp）是衡量一個地區富裕程度的重要指標。經濟實力是一個地區發展的重要基礎，經濟發展能創造大量的就業崗位，擴大城市就業規模，吸引農村勞動力進城務工，不僅可以縮小城鄉收入差距，還能提高這部分人群的生活水平，是影響共同富裕的重要因素。因此，本文以各地級市GDP的對數來表示。

政府干預（gov）常用財政支出來表示。財政支出通過資源分配、財力配置等手段，不僅可以為區域的協調發展注入動能，還可以有效地保障民生，能夠有效地提高人民的幸福度和滿意度，兜牢共同富裕的底線。因此，本文以各地級市財政支出的對數表示。

創新能力（inn）是一個地區發展的核心要素［18］。科學技術是第一生產力，以科技創新可以為高質量發展提供動力，加速產業轉型，提高產業的核心競爭力。同時，科技創新與實體經濟的深度融合、可以提高社會財富創造能力，推動經濟“質的穩步提升”，擴大中等收入人群比重，是促進共同富裕的關鍵因素。因此，以各地級市專利授權數的對數表示。

（二）模型構建

本文借鑒的研究，首先采用LM檢驗來判斷是否存在空間相關性，可見LM-lag和LM-error均顯著，則采用下一步的穩健性拉格朗日檢驗，Robust LM-lag 和Robust LM-error 均顯著，SLM和SEM都可適用。接著進行Wald和LR檢驗，兩者均顯著，說明應選擇空間杜賓模型（SDM）。對模型進行Hausman檢驗，結果顯著，說明使用雙固定的空間杜賓模型［16］。如表5所示。

根據上述檢驗和分析，由此確定采用雙固定的空間杜賓模型，模型公式建立如下：

iait=ρW×iait+βXit+θW×Xit+vi+vt+εit

其中，W代表空間權重矩陣，ρ代表空間自回歸系數，θ為空間滯后變量系數，vi和vt分別表示時間和地區固定效應，εit為隨機誤差項。

（三）實證結果分析

回歸結果如表6所示，可以看出，銀行存貸比（ldr）、產業結構（is）、勞動力投入（lab）、政府干預（gov）和創新能力（inn）回歸系數顯著為正，說明這些變量對共同富裕的發展具有促進作用［24］。同時，通過解釋變量交叉項可以看出勞動力投入未通過5%的顯著性水平檢驗，表明各地級市的勞動力投入對相鄰地區共同富裕發展水平的正向溢出效應不顯著，部分空間交互項的回歸系數是正向顯著的，表明這些變量具有顯著的空間溢出效應。

為進一步準確反應變量的空間溢出效應，需要采用偏微分效果進行模型分解。空間總效應分為直接效應和間接效應。由表7可知，從直接效應來看，銀行存貸比、產業結構、勞動力投入、政府干預和創新能力顯著為正，表明以上指標對廣東省共同富裕的發展有著正向直接影響，從間接效應來看，銀行存貸比、創新能力通過顯著性水平檢驗，且系數為正，說明隨著這些指標的提高對該地區共同富裕水平發展呈現正向溢出效應。產業結構、經濟發展水平和政府干預顯著為負，則說明隨著這些指標的提高對周圍地區產生虹吸效應，即相鄰地區產業結構越高級、經濟發展水平越高、政府干預能力越強會抑制本地區共同富裕發展水平［25］。

［24］王青，曾伏.中國共同富裕水平的分布動態、區域差異及空間相關性研究［J］.西南民族大學學報（人文社會科學版），2023，44（05）：91-101.

［25］楊勝利，王金科，黃良偉.縣域新型城鎮化對共同富裕的影響及作用機制研究［J］.云南財經大學學報，2023，39（05）：50-61.

（責任編輯：李韻婷）

Analysis of the Spatiotemporal Evolution Characteristics and Influencing

Factors of Common Prosperity in Guangdong Province

LIANG Bei-bei1，LI Bai-xue1，MAO Wei1，2

（1.School of Economics，Guangdong Ocean University，Zhanjiang 524088;

2.Guangdong Coastal Economic Belt Development Research Institute，Zhanjiang 524088

）

Abstract： Guangdong Provinces total economic output has consistently ranked first in the country，but there is a significant gap and serious polarization within the province.Promoting the realization of common prosperity is an important measure to solve these problems.This article constructs an indicator system from three dimensions of prosperity，sharing，and sustainability，and uses multiple indicator comprehensive measurement method，spatial autocorrelation method，Dagum Gini coefficient，and spatial econometric model to analyze the spatiotemporal evolution characteristics，regional differences，and influencing factors of common prosperity in Guangdong Province.Research has found that the level of common prosperity in Guangdong Province is showing an upward trend，and there is a significant spatial positive correlation among cities at the local level;Regional differences are significant，with inter regional differences being the main reason;The bank loan to deposit ratio，industrial structure，labor input，government intervention，and innovation capability have a significant impact on the level of common prosperity in Guangdong Province．

Key words： Common prosperity;Spatial autocorrelation;Dagum Gini coefficient;Spatial econometric model

收稿日期：2024-02-10

基金項目：廣東省哲學社會科學“十三五”規劃2020年度學科共建項目（GD20XYJ26）；廣東海洋大學科研啟動經費資助項目（E15174）。

作者簡介：

梁貝貝，女，碩士研究生，研究方向：區域經濟；李白雪，女，碩士研究生，研究方向：農村經濟；毛偉（通訊作者），男，副教授，研究方向：區域經濟。