基于多元統計分析的省級行政區發展協調度與空間效應分析

【中圖分類號】F124【文獻標志碼】A

【文章編號】1673-1069（2025）04-0058-04

1引言

區域協調發展不僅強調各區域內部子系統之間的相互促進與平衡，更強調區域之間的發展聯動與協同共進。在高質量發展轉型加速推進的背景下，實現“經濟-環境-創新”三者的協調發展已成為區域可持續發展的關鍵路徑。盡管經濟擴張為社會進步提供了資源支撐，但同時加劇了環境壓力；創新作為提升產業競爭力與推動結構升級的核心動力，其區域分布的不均亦加劇了發展差異。經濟、環境與創新相互耦合，即經濟支撐創新發展，亦可能加重環境壓力；創新推動升級轉型，若缺乏生態考量，則反向制約可持續發展。

各省在發展模式與子系統耦合協調水平上存在顯著差異，體現出經濟、生態與創新間多樣化的協調路徑。識別并解釋區域間發展的空間效應，不僅有助于揭示子系統互動的外部機制，也為制定差異化、聯動化的發展策略提供了理論依據與實證支撐。因此，本文從多元統計與空間計量視角出發，識別區域發展模式并探究“經濟-環境-創新”子系統之間及區域之間的空間聯動關系，提出有針對性的區域差異化協同策略。

2相關理論與方法介紹

本章節主要介紹相關模型的理論與方法。

2.1DEA-BCC模型

DEA-BCC模型在規模報酬可變假設的基礎上，用于多輸入多輸出系統的效率評價。設有 n 個DMU，每個含 m 個

輸入與 s 個輸出，第 k 個DMU的效率可通過以下模型求解：

式中， .x_ij?y_j 分別表示投人量和產出量， θ 表示效率值， σ 代表DMU的權重系數。

2.2莫蘭指數

莫蘭指數用于評估地理鄰近區域之間變量值的相似性。若相鄰區域值相近，則表現為空間正自相關；若差異顯著，則為負自相關：

式中， n 表示區域數， x_i 表示第 i 個區域的觀測值， w_ij 表示空間權重， W 表示權重矩陣的總和。

2.3耦合協調度分析

耦合協調度模型衡量了系統間相互作用及協同演化程度，廣泛應用于經濟、社會和環境復合系統。設3個子系統發展水平為 U₁，U₂，U₃ ，耦合度 c 與協調指數 T 分別為：

式中， 表示子系統權重，滿足 ，默認權重相等。

耦合協調度 D 定義為：

3經濟、環境與創新發展水平評價及科研效率分析

3.1數據選取與來源

本文選用知網官方的中國經濟社會大數據研究平臺提供的2022年省級截面數據，鑒于部分區域存在數據缺失，研究范圍限于數據相對完整的區域。同時，濕地總面積占國土面積比重與森林覆蓋率存在數據缺失，基于上述指標的相對穩定性，因此采用上一期觀測值填充當期缺失值。

3.2評價體系構建

為全面評價各維度的綜合水平，本文在構建指標體系時遵循科學性等原則，得到的指標體系如表1所示。

3.3數據標準化

本文通過最大值最小值標準化，消除不同維度間的量綱差異：

3.4主成分降維

在開展各維度的綜合評價之前，本文對各評價變量之間的相關性進行分析。鑒于部分變量不滿足正態性假設，本文選用斯皮爾曼秩相關系數作為相關性測度指標。

以經濟維度為例（見圖1），可以看到維度內部各變量之間具有較高的線性相關性，因此，本文采用主成分分析方法進行指標降維，并繪制碎石圖確定最佳主成分個數。

以創新維度為例（見圖2），曲線在第一主成分后出現明顯拐點，此后各成分的解釋能力迅速下降并趨于平穩，因此，本文最終保留第1個主成分。

3.5基于熵權法計算發展指數

在構建經濟、環境與創新評價指標體系的基礎上，為減少主觀判斷對評價結果的干擾，同時考慮到指標維度較高，構建一致性良好的判斷矩陣存在一定困難，因此，本文采用熵權法對評價指標進行客觀賦權，計算得到創新、經濟與環境發展指數（見表2）。

3.6科研效率評估

為評估各區域科研投入產出效率，同時考慮到現實中大多數區域存在的規模效應異質性，因此本文采用適用于多輸入多輸出情境的DEA-BCC模型。需指出的是，本節所衡量的是科研效率，區別于前文的創新發展現狀評價。投人產出變量設置如表3所示。

其中，投人變量“Ramp;D人員\"與“Ramp;D經費內部支出\"分別反映人力與資本在創新過程中的資源配置水平；產出變量“國內發明專利授權數\"“技術市場成交額\"與“技術市場技術合同金額\"衡量科技成果的創造能力與市場轉化效率。

為進一步揭示科研效率的區域異質性，本文依據《中國統計年鑒》的區域劃分標準，繪制各地區科研效率對比柱狀圖（見圖3），并得出以下結論。

東部地區整體效率水平顯著領先。北京、江蘇、廣東等地區的技術效率（TE）接近最優前沿，且規模效率亦維持較優水平，體現出“技術執行力強 + 資源配置合理”的雙重優勢。

相較之下，中部地區表現出“規模大、技術弱”的特征。江西、湖南等地區規模效率較高，但部分地區技術效率偏低。這是由于中部地區產業結構仍以傳統制造與資源密集型行業為主，高技術產業占比較低，制約了科技成果的高效轉化。這反映出該地區科研資源配置相對合理，但技術轉化能力較弱。

西部地區效率分化顯著，整體水平偏低。該區域雖具備一定的技術效率基礎，但多數地區在技術效率與規模效率方面均處于較低水平，反映出科研投人不足與產出轉化機制薄弱的雙重困境。

東北地區面臨傳統優勢減弱與結構調整的雙重壓力，如吉林的技術與規模效率均不高，顯示出老工業基地在科研體系現代化和產業技術升級方面仍有待突破。

4區域發展協調性分析

4.1發展模式識別

為分析各地區在多維發展指標上的差異與關聯性，本文以經濟、環境、創新發展指數與科研效率作為輸人屬性，采用K-means ⁺⁺ 聚類對地區發展模式進行分類。

4.1.1聚類個數確定

在進行聚類分析之前，本文繪制肘部圖確定最佳聚類個數（見圖4）。

由圖4可知， K=4 時出現“時部\"拐點，說明類別從4到3時額外引入了隨機因素外的類別間的誤差，因此，最佳聚類個數為4。

4.1.2聚類特征分析

本文進一步計算各類別的屬性均值（見表4）。

第一類包括黑龍江、安徽等中西部和東北省份，其經濟、環境發展水平中等，創新與科研效率偏低。例如，黑龍江和吉林工業基礎雖強，但創新能力和轉化率不足。這類區域需加快科研體制改革，實現從“要素驅動”向“創新驅動”的轉型。

第二類涵蓋北京、上海等東部發達省市，其經濟、創新發展水平與科研效率居全國前列。盡管其環境指數略低于第四類區域，但生態壓力總體可控，發展重點在于綠色創新與可持續發展型產業。

第三類涵蓋河北、山西等地，具有較高的經濟發展水平和較強的科研創新能力，但環境壓力較大，生態與科技、經濟的矛盾逐漸顯現。該類區域多處發展過渡期，需加強跨區域協同。

第四類包括青海、寧夏等地，雖具有突出的環境優勢，但經濟基礎薄弱。例如，青海省擁有良好的生態資源稟賦與環境指標，但科研和創新發展緩慢，這類區域應加強區域內外創新資源引人。

4.1.3類別內發展協調度分析

本文進一步分析區域內經濟、環境與創新子系統的耦合協調度，采用核密度估計揭示類內協調發展的差異與集中趨勢。

如圖5所示，發展協調度呈現出“高-中-低\"梯度格局：高協調區域（類別2）系統耦合緊密，運行機制成熟穩健；中高協調區域（類別3）協調度較為分散，內部差異顯著，需加強政策聯動以提升協同效能；中低協調區域（類別1）基本實現協同，發展穩定且內部差異較小；低協調區域（類別4）協調度最低，甚至出現負值，表明存在明顯不協調及較大類內差異，需外部干預以促進協同發展。

4.2發展協調性的空間效應分析

在各類別的協調分析基礎上，本文引入莫蘭指數，從全局與局部兩個層面分析區域協調發展的空間自相關特征。經計算，全局莫蘭指數為0.34，且 -plt;0.01 ，表明耦合協調度具有中等程度的空間正相關性。

隨后繪制了莫蘭指數聚集圖（僅展示顯著聚集區域，即plt;0.05 ）與協調度熱力圖，如圖6所示。

長三角地區（江蘇省等）呈現顯著的\"高-高\"空間聚集特征，區域內部及周邊經濟、科技與環境協調發展水平整體較高，區域一體化進程推動形成了空間正向外溢效應。相對地，海南省等地區屬于“低-低\"類型，區域隔離性明顯。

此外，四川省呈現“高-低\"空間格局，其協調發展水平明顯高于周邊省份。在此背景下，此類地區應積極發揮輻射帶動作用，在促進西部地區協調發展中發揮核心支撐與動力引擎的功能。江西省則呈現低-高\"空間特征，具備成為空間緩沖區與橋梁樞紐的潛力，應優化協調機制，深化與周邊高水平地區在科研、技術和產業領域的協同合作，增強其空間承接與梯度傳導功能。

5結論與建議

從經濟、環境、創新協調性及科研效率角度來看，各區域表現存在顯著差異，需分類施策，協同推進區域高質量發展。

東部地區：東部地區在經濟、環境與創新的協調性以及科研效率方面表現突出，應繼續鞏固其優勢，推動綠色創新與可持續發展型產業發展。

中部地區：中部地區盡管規模效率較高，但技術效率相對較低，建議加強對技術研發的支持，提升技術創新能力。

西部地區：西部地區科研效率較低，面臨科研投人不足與創新轉化能力弱化的雙重挑戰。應加大對西部地區的科研投入，尤其是在提升創新轉化能力方面。

東北地區：東北地區面臨傳統產業衰退與科研體系轉型的雙重壓力，需要推進產業結構升級和科研體系創新。

區域協調發展：應加強東中西部資源共享與跨區域協同，重點構建“高-高\"與“低-低\"聯動機制。具體來說，對“高-高\"聚集區應推動功能分工、平臺共建與要素協同，提升區域創新協同效率；對“低-低\"聚集區應建立對口支援、能力培育與激勵機制，打破區域創新困境；強化“低-高\"區域與周邊高水平區域的合作；發揮“高-低\"區域輻射作用，推動區域協同發展。

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