新發(fā)展理念基礎(chǔ)上中國(guó)高質(zhì)量發(fā)展水平耦合協(xié)調(diào)的空間分布研究

張圓 郝楓 李婧文

摘要：基于“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開(kāi)放、共享”的新發(fā)展理念，首先以時(shí)序全局主成分方法測(cè)度中國(guó)大陸31個(gè)省區(qū)市的高質(zhì)量發(fā)展水平;進(jìn)而借助Dagum基尼子群分解法揭示地區(qū)差異，通過(guò)耦合協(xié)調(diào)與灰色關(guān)聯(lián)方法識(shí)別各地區(qū)內(nèi)部發(fā)展差異;最后選用面板向量自回歸（PVAR）技術(shù)，探討新發(fā)展理念對(duì)高質(zhì)量發(fā)展水平的作用強(qiáng)度及相對(duì)重要性。研究發(fā)現(xiàn)：（1）我國(guó)高質(zhì)量發(fā)展水平的總體差異有所減小，盡管子群內(nèi)存在明顯分化，但超變密度差異才是其首要來(lái)源。（2）近年來(lái)，我國(guó)高質(zhì)量發(fā)展水平與新發(fā)展理念達(dá)到較強(qiáng)關(guān)聯(lián)，但耦合協(xié)調(diào)度尚未收斂。東部地區(qū)耦合協(xié)調(diào)等級(jí)普遍較高，而中部地區(qū)發(fā)展速度最快，多數(shù)省份跨越瀕臨失調(diào)狀態(tài)，僅少數(shù)西部省份處于輕度失調(diào)階段。（3）新發(fā)展理念對(duì)高質(zhì)量發(fā)展水平有明顯促進(jìn)作用，東部地區(qū)以創(chuàng)新和開(kāi)放為主導(dǎo)因素，中西部地區(qū)則在綠色與協(xié)調(diào)方面更具優(yōu)勢(shì)。

關(guān)鍵詞：高質(zhì)量發(fā)展;新發(fā)展理念;耦合協(xié)調(diào);空間分布

文章編號(hào)：2095-5960（2022）02-0023-12;中圖分類號(hào)：C813;文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、引言

中國(guó)的長(zhǎng)期高速經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，堪稱世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展史上的一大奇跡。但高投入、高污染、高產(chǎn)出的粗放發(fā)展模式，引發(fā)了收入差距擴(kuò)大、區(qū)域發(fā)展失衡、環(huán)境污染加劇等突出問(wèn)題。當(dāng)前，中國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量與數(shù)量并重的可持續(xù)發(fā)展成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的首要目標(biāo)。十九大報(bào)告指出，“發(fā)展必須是科學(xué)發(fā)展，必須堅(jiān)定不移貫徹創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開(kāi)放、共享的發(fā)展理念”。立足新理念、把握新方向，加快構(gòu)建以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體、國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局，既是十四五時(shí)期我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展必須遵循的原則，亦是實(shí)現(xiàn)二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的必然選擇。其中，新發(fā)展理念集中體現(xiàn)了對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展規(guī)律認(rèn)識(shí)的深化，圍繞貫徹新發(fā)展理念構(gòu)建新發(fā)展格局，是實(shí)現(xiàn)我國(guó)高質(zhì)量發(fā)展的理性選擇與必由之路。因此，從新發(fā)展理念視角測(cè)度我國(guó)高質(zhì)量發(fā)展水平，厘清五大維度與高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在聯(lián)系，對(duì)全面建成小康社會(huì)，開(kāi)啟全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家新征程具有重要意義。

高質(zhì)量發(fā)展提出以來(lái)，學(xué)術(shù)界積極對(duì)其經(jīng)濟(jì)意涵、評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)、決定因素與實(shí)現(xiàn)路徑進(jìn)行探討與解讀。[1][2]新發(fā)展理念進(jìn)一步賦予其更為豐富的內(nèi)涵，五方面構(gòu)成統(tǒng)一整體又各有側(cè)重。[3]創(chuàng)新為首要?jiǎng)恿?，協(xié)調(diào)為評(píng)價(jià)標(biāo)尺，綠色為發(fā)展形態(tài)，開(kāi)放為必由之路，共享為發(fā)展目標(biāo)。[4]正確理解新發(fā)展理念，是科學(xué)構(gòu)建高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的重要前提。[5]目前，我國(guó)發(fā)展不平衡不充分的矛盾依然存在，由于區(qū)位環(huán)境與發(fā)展模式有別，各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度與發(fā)展質(zhì)量各異。與可用GDP直接反映區(qū)域增長(zhǎng)差異相比，高質(zhì)量發(fā)展的多維屬性令其有效測(cè)度十分困難，衡量高質(zhì)量發(fā)展水平的變化趨勢(shì)與區(qū)域差異極具挑戰(zhàn)。盡管針對(duì)全國(guó)層面的高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系研究已取得一定成果，但進(jìn)一步揭示地區(qū)差異及其變化趨勢(shì)的研究仍亟待加強(qiáng)。

早期研究，主要聚焦于對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量問(wèn)題的探討[6][7][8]，但由于測(cè)度指標(biāo)選取缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，且數(shù)據(jù)處理方式與綜合評(píng)價(jià)方法各異，各類研究的結(jié)果不易比較。2015年10月，習(xí)近平總書(shū)記在黨的十八屆五中全會(huì)正式提出新發(fā)展理念，為構(gòu)建經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系確立了根本指向，一些學(xué)者據(jù)此展開(kāi)有益嘗試。[9]十九大以后，經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量測(cè)度標(biāo)準(zhǔn)逐步向新發(fā)展理念統(tǒng)一。針對(duì)地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平評(píng)價(jià)，多數(shù)研究由新發(fā)展理念切入，就其時(shí)間與空間分布格局進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析。[10][11]從時(shí)間趨勢(shì)變化看，近年來(lái)我國(guó)各地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展穩(wěn)中向好;從空間格局演變看，各地區(qū)發(fā)展水平也有明顯差異。[12]雖然多數(shù)省區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平穩(wěn)步上升，但發(fā)展過(guò)程中的不穩(wěn)定、不充分、不協(xié)調(diào)、不平衡問(wèn)題依然存在，迫切需要進(jìn)行有效的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整與發(fā)展轉(zhuǎn)型。[13][14]

基于新發(fā)展理念的既有研究，對(duì)認(rèn)識(shí)我國(guó)地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平現(xiàn)狀已取得積極進(jìn)展，但尚有一些重要問(wèn)題亟待深入探討。其一，在認(rèn)識(shí)地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展時(shí)空變化特征方面，已有研究對(duì)地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)未予重視，其空間分布與發(fā)展趨勢(shì)有待詳探。其二，分析區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展差異時(shí)，現(xiàn)有文獻(xiàn)?；诰怠⒎讲畹让枋鲂越y(tǒng)計(jì)指標(biāo)，難以充分體現(xiàn)地區(qū)差異，更無(wú)力對(duì)差異做深入分解。其三，針對(duì)新發(fā)展理念與地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的聯(lián)系，僅有少數(shù)研究分析各維度對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的貢獻(xiàn)，對(duì)二者互動(dòng)聯(lián)系與動(dòng)態(tài)效應(yīng)評(píng)價(jià)仍鮮有涉及。綜上，我國(guó)地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展差異仍有諸多問(wèn)題有待深入挖掘。

有鑒于此，本文在已有研究基礎(chǔ)上，根據(jù)“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開(kāi)放、共享”的新發(fā)展理念構(gòu)建高質(zhì)量發(fā)展統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系，以識(shí)別高質(zhì)量發(fā)展水平地區(qū)耦合協(xié)調(diào)的區(qū)域分布，針對(duì)各省區(qū)發(fā)展差異進(jìn)行分解，并考察新發(fā)展理念與高質(zhì)量發(fā)展之間的相互作用機(jī)制。本文力圖在如下方面進(jìn)行拓展：①采用全局主成分分析對(duì)新發(fā)展理念各維度進(jìn)行客觀賦權(quán)，通過(guò)數(shù)據(jù)降維壓縮評(píng)估指標(biāo)數(shù)量，以有效反映新發(fā)展理念下地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平;②應(yīng)用Dagum基尼系數(shù)分解法，克服泰爾指數(shù)與基尼系數(shù)的固有缺陷，從組內(nèi)與組間兩方面揭示地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平差距;③借用耦合協(xié)調(diào)與灰色關(guān)聯(lián)思想，對(duì)新發(fā)展理念與各地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的耦合關(guān)系及關(guān)聯(lián)程度進(jìn)行評(píng)價(jià)，并選用面板向量自回歸模型反映二者間的動(dòng)態(tài)效應(yīng)及相互影響。其有助于更深刻地認(rèn)識(shí)區(qū)域內(nèi)與區(qū)域間高質(zhì)量發(fā)展水平差異，并為扭轉(zhuǎn)地區(qū)發(fā)展不平衡不充分矛盾，促進(jìn)新發(fā)展格局下我國(guó)高質(zhì)量發(fā)展提供有益的經(jīng)驗(yàn)參考與政策空間。

二、新發(fā)展理念下中國(guó)地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平測(cè)度

（一）指標(biāo)選取與體系構(gòu)建

科學(xué)構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，客觀反映新發(fā)展理念五個(gè)維度特點(diǎn)與地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展?fàn)顩r，是新發(fā)展理念下有效測(cè)度我國(guó)地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平的內(nèi)在要求。為確保指標(biāo)體系合理性，指標(biāo)選取應(yīng)遵循如下原則：一是代表性，可反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展的宏觀指標(biāo)數(shù)量龐大而無(wú)法盡收，必須細(xì)心篩檢最優(yōu)指標(biāo)組合;二是操作性，應(yīng)力求入選指標(biāo)測(cè)度方法普適性強(qiáng)、數(shù)據(jù)可得且時(shí)間連續(xù);三是可比性，核心是確保選定指標(biāo)在總體的內(nèi)一致性，包括量綱統(tǒng)一、時(shí)空可比?；谝陨显瓌t，以新發(fā)展理念為指導(dǎo)，建立涵蓋“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開(kāi)放、共享”5大維度、15個(gè)支撐點(diǎn)、36個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，詳見(jiàn)表1。

創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力。重點(diǎn)反映社會(huì)發(fā)展創(chuàng)新活動(dòng)和其對(duì)高新技術(shù)生產(chǎn)的貢獻(xiàn)，選取創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新貢獻(xiàn)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率4個(gè)支撐點(diǎn)，選取8個(gè)指標(biāo)用以刻畫(huà)創(chuàng)新發(fā)展對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展及效率的影響。其中，全要素生產(chǎn)率（TFP）基于Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)構(gòu)建。物質(zhì)資本投入采用郝楓等基于OCM-PIM法估算的數(shù)據(jù);[15]勞動(dòng)力投入采用我國(guó)全社會(huì)從業(yè)人員年中值;產(chǎn)出為各省區(qū)GDP;為了剔除價(jià)格變動(dòng)影響，產(chǎn)出與資本投入數(shù)據(jù)均調(diào)整為2002年價(jià)格表示。

協(xié)調(diào)是持續(xù)健康發(fā)展的內(nèi)在要求，旨在反映高質(zhì)量發(fā)展的穩(wěn)定性、全面性和平衡性。其具體表現(xiàn)為協(xié)調(diào)城鄉(xiāng)區(qū)域發(fā)展、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、改善需求結(jié)構(gòu)及升級(jí)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)對(duì)地區(qū)發(fā)展的影響。具體設(shè)立城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)等5個(gè)支撐點(diǎn)，并選取城鄉(xiāng)收入比等10個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)。各產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)效率由各產(chǎn)業(yè)比較勞動(dòng)生產(chǎn)率Bi（i=1，2，3）表示，計(jì)算公式為Bi=（Gi/G）/（Li/L）。其中，Gi（i=1，2，3）為各產(chǎn)業(yè)增加值，G為總產(chǎn)值，Li（i=1，2，3）為各產(chǎn)業(yè)就業(yè)量，L為總就業(yè)量。恩格爾系數(shù)由居民食品支出與居民消費(fèi)總支出之比得到①?① 具體為，恩格爾系數(shù)=（城市人均食品支出×城鎮(zhèn)人口+農(nóng)村人均食品支出×農(nóng)村人口）/居民消費(fèi)支出。，用于測(cè)度經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)率，采用經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率變動(dòng)幅度絕對(duì)值表示。

綠色能充分體現(xiàn)促進(jìn)人與自然和諧相處的可持續(xù)發(fā)展觀。由資源節(jié)約、污染控制、生態(tài)保護(hù)3個(gè)支撐點(diǎn)出發(fā)選擇指標(biāo)。具體選取單位GDP的能耗與電耗、單位GDP三類排放等變量反映資源消耗與環(huán)境治理，以森林覆蓋率等指標(biāo)揭示環(huán)境保護(hù)的成果。其中，單位GDP能/電耗為地區(qū)能耗與電耗總額與各省區(qū)2002年價(jià)格GDP之比;廢氣排放由二氧化硫排放量衡量，固體廢物排放用一般工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量反映。

開(kāi)放是國(guó)家繁榮發(fā)展的必由之路。以貿(mào)易依存度反映外貿(mào)開(kāi)放程度，以實(shí)際利用外資強(qiáng)度衡量外商投資水平。為便于與GDP比較，對(duì)美元計(jì)價(jià)的進(jìn)出口總額和實(shí)際利用外資總額指標(biāo)，參照同年美元兌人民幣平均匯率換算為人民幣計(jì)價(jià)。

共享旨在改善民生問(wèn)題。針對(duì)共享發(fā)展中出現(xiàn)的收入差距大、區(qū)域發(fā)展不均、社會(huì)公共服務(wù)水平差距過(guò)大等社會(huì)分配失衡現(xiàn)象，設(shè)立福利設(shè)施水平和地區(qū)共享水平2個(gè)支撐點(diǎn)。福利設(shè)施水平具體包括等級(jí)公路密度等6個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)，以全面反映當(dāng)前社會(huì)公眾普遍關(guān)注的交通、醫(yī)療、教育、公共服務(wù)等重點(diǎn)問(wèn)題。地區(qū)共享水平涵蓋兩方面，一是通過(guò)各省人均GDP與全國(guó)人均GDP的比值衡量地區(qū)收入共享水平，二是以各省居民消費(fèi)水平與全國(guó)平均消費(fèi)水平之比衡量地區(qū)消費(fèi)共享水平。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源和方法選擇

鑒于2002年以前眾多指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重且2018年后部分?jǐn)?shù)據(jù)尚未公布，本研究測(cè)度中國(guó)大陸31個(gè)省區(qū)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)時(shí)，時(shí)間跨度定為2002～2017年?；A(chǔ)指標(biāo)所需數(shù)據(jù)分別來(lái)自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)固定資產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)衛(wèi)生和計(jì)劃生育統(tǒng)計(jì)年鑒》，以及中經(jīng)網(wǎng)與國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)部分省份個(gè)別指標(biāo)的少量缺失數(shù)據(jù)，通過(guò)年平增長(zhǎng)率插補(bǔ)獲得。

加權(quán)合成方法選擇上，本文在經(jīng)典主成分分析法基礎(chǔ)上，將橫截面數(shù)據(jù)按時(shí)序排列以開(kāi)展全局主成分分析，構(gòu)造涵蓋指標(biāo)、空間、時(shí)間的三維立體數(shù)據(jù)，使測(cè)度結(jié)果兼具橫向可比性與縱向可比性。為消除量綱差異的影響，采用z-score法將指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。同時(shí)，對(duì)逆指標(biāo)采用倒數(shù)處理，以確保所有指標(biāo)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)的作用方向一致。在此基礎(chǔ)上，即可對(duì)照表1高質(zhì)量發(fā)展體系指標(biāo)進(jìn)行全局主成分分析。首先，確定基礎(chǔ)指標(biāo)對(duì)支撐點(diǎn)的權(quán)重;進(jìn)而，應(yīng)用時(shí)序全局主成分分析，通過(guò)對(duì)多維基礎(chǔ)指標(biāo)進(jìn)行降維處理分別合成創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開(kāi)放、共享五大維度指數(shù);最后，再次對(duì)各發(fā)展理念指數(shù)進(jìn)行主成分分析，最終合成地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展總指數(shù)。

三、中國(guó)高質(zhì)量發(fā)展水平的地區(qū)差異分解

為進(jìn)一步識(shí)別地區(qū)間高質(zhì)量發(fā)展不平衡不充分特征，在已有測(cè)度結(jié)果基礎(chǔ)上，對(duì)地區(qū)差異進(jìn)行分解以厘清其貢獻(xiàn)來(lái)源。為衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量發(fā)展差異，眾多學(xué)者采用基尼系數(shù)法、σ系數(shù)法、變異系數(shù)法，[16][17]也有少數(shù)研究利用泰爾指數(shù)法進(jìn)行結(jié)構(gòu)分解。[18]然而，基尼系數(shù)等經(jīng)典方法僅能從組內(nèi)分析地區(qū)發(fā)展質(zhì)量變化，其精度不高且無(wú)法辨識(shí)組間差異;泰爾指數(shù)法雖能分解組內(nèi)與組間差異，但受數(shù)據(jù)分布及形式選擇影響，其在應(yīng)用中仍有一定局限。[19]針對(duì)上述問(wèn)題，Dagum提出一種基于基尼系數(shù)的子群分解方法，以克服傳統(tǒng)方法不足，該方法充分考慮各子群樣本分布，可有效解釋總體與樣本子群間的差異來(lái)源。[20]

（一）分解方法

借鑒Dagum的研究方法，[20]將我國(guó)大陸各省區(qū)劃分為東中西部三個(gè)子群。子群數(shù)k=3，省區(qū)數(shù)n=31;h與j代表子群，nh與nj為相應(yīng)子群包含的省區(qū)數(shù)。對(duì)任意一年，以yhr代表h子群中r省區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平，為所有省區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平的均值，則該年原始基尼系數(shù)G為：

G=∑kj=1∑kh=1∑nji=1∑nhr=1yji-yhr2n2?（1）

將G分為子群內(nèi)（Within）差異貢獻(xiàn)Gw、子群間（Between）凈差異貢獻(xiàn)Gnb及超變密度（Intensity of Transvariation）貢獻(xiàn)Gt三個(gè)部分，等式關(guān)系為：G=Gw+Gnb+Gt。與泰爾指數(shù)法相比，Dagum基尼系數(shù)子群分解法不僅可以有效識(shí)別各省區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平的組內(nèi)效應(yīng)（Gw）與組間效應(yīng)（Gnb），同時(shí)還能考慮地區(qū)間高質(zhì)量發(fā)展水平交叉項(xiàng)對(duì)整體基尼系數(shù)G的影響，超變密度Gw衡量了不同地區(qū)間省區(qū)高質(zhì)量水平產(chǎn)生交叉項(xiàng)的情況，反映了不同地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平的聚類程度。聚類程度越高，交叉項(xiàng)越小，超變密度貢獻(xiàn)越小;反之，聚類程度越低，交叉項(xiàng)越大，超變密度貢獻(xiàn)則越大。故其對(duì)高質(zhì)量發(fā)展水平差異的分析更為準(zhǔn)確全面。

進(jìn)一步地，基尼系數(shù)G各組成部分可細(xì)分為：

Gjj=∑nji=1∑njr=1yji-yjr2jn2j?（2）

Gw=∑kj=1Gjjpjsj?（3）

Gjh=∑nji=1∑nhr=1yji-yhrnjnh（j+h）?（4）

Gnb=∑kj=2∑j-1h=1Gjh（pjsh+phsj）Djh?（5）

Gt=∑kj=2∑j-1h=1Gjh（pjsh+phsj）（1-Djh）?（6）

其中，Gjj為子群內(nèi)各省區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平基尼系數(shù)，Gjh則為不同子群的省區(qū)間基尼系數(shù);j與h為對(duì)應(yīng)子群高質(zhì)量發(fā)展水平均值;pj=nj/n為j子群省區(qū)數(shù)占比;sj=njj/n為j地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平倍率。

以Djh=（djh-pjh）/（djh+pjh）表示兩子群高質(zhì)量發(fā)展水平的相對(duì)影響。其中，djh為子群間總影響，pjh為超變一階矩。給定連續(xù)的子群累積密度分布函數(shù)Fj（·）與Fh（·），djh與pjh可表示為：

djh=∫∞0dFj（y）∫y0（y-x）dFh（x）?（7）

pjh=∫∞0dFh（y）∫y0（y-x）dFj（x）?（8）

當(dāng)j&gt;h，djh與pjh分別為在yji>yhr和yji<yhr的條件下，高質(zhì)量發(fā)展水平差距yji-yhr與yhr-yji的加權(quán)平均，即樣本值加總的數(shù)學(xué)期望。

（二）分解結(jié)果

根據(jù)式（4）至式（11），對(duì)2002～2017年度各省區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平基尼系數(shù)進(jìn)行子群分解，為此，將我國(guó)31個(gè)省區(qū)市劃分為三大區(qū)域①?①目前，官方采用的區(qū)域劃分方式中將東北地區(qū)單列。但就學(xué)術(shù)研究需要而言，仍有不少學(xué)者青睞三大區(qū)域劃分。東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南等11個(gè)省市;中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8個(gè)省;西部地區(qū)包括四川、重慶、貴州、云南、內(nèi)蒙古、西藏、陜西、廣西、甘肅、青海、寧夏、新疆等12個(gè)省區(qū)市。，各種基尼系數(shù)及其貢獻(xiàn)率，如表2所示。

由整體基尼系數(shù)G可知：21世紀(jì)初，由于經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)各維度發(fā)展不均，各地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平差異較大;2010年以前，基尼系數(shù)較高，取值在0.240～0.258之間;2010年后，欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)能力增強(qiáng)促使總體差異縮小，基尼系數(shù)基本保持在0.21上下。由各地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平差異三大來(lái)源可知，分項(xiàng)貢獻(xiàn)率十分穩(wěn)定：超變密度Gt是導(dǎo)致區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展差異的主因，其貢獻(xiàn)高達(dá)60%，表明東中西部的高質(zhì)量發(fā)展水平具有一定程度的交叉，地區(qū)間部分省份發(fā)展層次相近，也反映了地區(qū)內(nèi)省份高質(zhì)量發(fā)展水平聚類程度低，差異水平大;與此同時(shí)，組內(nèi)差異也有較大影響，其貢獻(xiàn)率維持在34.2%～34.5%;組間差異貢獻(xiàn)很低，僅在5%～7%上下，與超變密度貢獻(xiàn)分析結(jié)果相吻合。結(jié)合基尼系數(shù)分解結(jié)果可知，西部地區(qū)的組內(nèi)與組間差異均明顯高于東中部地區(qū)，其地區(qū)內(nèi)部差異及同發(fā)達(dá)地區(qū)的暫時(shí)性差距是我國(guó)高質(zhì)量發(fā)展地區(qū)差異的主要原因之一。

四、新發(fā)展理念的耦合關(guān)聯(lián)評(píng)價(jià)

Dagum基尼系數(shù)子群分解法雖能識(shí)別各地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平的差異來(lái)源，但無(wú)法詳細(xì)說(shuō)明地區(qū)內(nèi)部諸發(fā)展理念與高質(zhì)量發(fā)展綜合評(píng)價(jià)值的內(nèi)在聯(lián)系。作為評(píng)價(jià)高質(zhì)量發(fā)展的核心要素，新發(fā)展理念的協(xié)調(diào)性直接影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，可進(jìn)一步揭示地區(qū)內(nèi)部與地區(qū)之間發(fā)展理念差異與高質(zhì)量發(fā)展之間的相互關(guān)系。

經(jīng)濟(jì)研究中，常用耦合協(xié)調(diào)度測(cè)度經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)部各要素的協(xié)調(diào)性。灰色關(guān)聯(lián)模型則基于幾何相似度定量判斷各要素間是否存在緊密聯(lián)系，其較相關(guān)系數(shù)與回歸分析更勝任反映經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的主要影響因素及差異。下面進(jìn)一步使用耦合協(xié)調(diào)度與灰色關(guān)聯(lián)模型，探討我國(guó)各區(qū)域新發(fā)展理念指標(biāo)與高質(zhì)量發(fā)展水平的協(xié)調(diào)性。

（一）計(jì)算方法

假設(shè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)有M個(gè)測(cè)度指標(biāo)，分別記作U1，U2，…，UM。可用如下公式計(jì)算耦合度O，以θ為權(quán)重構(gòu)造系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)P，最終得到耦合協(xié)調(diào)度Q：

O=∏Mm=1Um（∑Mm=1Um/M）M1M?（9）

P=∑Mm=1θmUm?（10）

Q=OP?（11）

其中，耦合度O用以度量各系統(tǒng)的相互作用影響，反映系統(tǒng)之間相互依賴制衡程度。協(xié)調(diào)指數(shù)P度量耦合相互作用中良性耦合程度的大小，體現(xiàn)系統(tǒng)協(xié)調(diào)狀況的好壞。由式（11）最終得到耦合協(xié)調(diào)度Q，用以量化評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平。Q取值范圍為0～1，越接近1，表明經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)狀況越好;越接近0，則意味著經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)狀況越差。進(jìn)一步參照任喜萍和殷仲義的研究[21]，按數(shù)值大小將耦合協(xié)調(diào)度分為十個(gè)等級(jí)，標(biāo)準(zhǔn)如表3所示。

設(shè)t時(shí)期（t=1，2，…，T）n省區(qū)市（n=1，2，…，N）的高質(zhì)量發(fā)展水平特征序列為H0（n，t），第m個(gè)發(fā)展理念指標(biāo)因素特征序列為Um（n，t），則各發(fā)展理念指標(biāo)與高質(zhì)量發(fā)展水平的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)rm（n，t）為：

rm（n，t）=S+ρ×LH0（n，t）-Um（n，t）+ρ×L?（12）

其中，S=minm，n，tH0（n，t）-Um（n，t），L=maxm，n，tH0（n，t）-Um（n，t），分別代表三個(gè)維度（指標(biāo)m、省區(qū)市n、時(shí)期t）上發(fā)展理念絕對(duì)差的最小值與最大值;分辨系數(shù)ρ的取值范圍在0～1之間，取值越小則分辨能力越強(qiáng)。對(duì)發(fā)展理念指標(biāo)m，可分別計(jì)算截面灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)rm，n=∑Tt=1rm（n，t）/T與時(shí)序灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)rm，t=∑Nn=1rm（n，t）/N。與耦合協(xié)調(diào)度等級(jí)類似，灰色關(guān)聯(lián)度可分為四個(gè)等級(jí)：0≤r<0.4為弱關(guān)聯(lián)，0.4≤r<0.6為中等關(guān)聯(lián)，0.6≤r<0.8為較強(qiáng)關(guān)聯(lián)，0.8≤r≤1為強(qiáng)關(guān)聯(lián)。

（二）結(jié)果分析

基于通過(guò)全局主成分分析測(cè)算所得的新發(fā)展理念五大維度指數(shù)，根據(jù)式（9）計(jì)算耦合度，以高質(zhì)量發(fā)展水平綜合指數(shù)作為協(xié)調(diào)指數(shù)，通過(guò)式（11）計(jì)算得到耦合協(xié)調(diào)度，據(jù)以反映各地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的協(xié)調(diào)水平，計(jì)算結(jié)果如表4所示。整體上看，全國(guó)31個(gè)省區(qū)市新發(fā)展理念耦合協(xié)調(diào)度均值由2002年的0.4167不斷增長(zhǎng)至2017年的0.5318，由瀕臨失調(diào)逐步轉(zhuǎn)換至勉強(qiáng)協(xié)調(diào)階段，但達(dá)到初級(jí)協(xié)調(diào)階段目標(biāo)尚有一定距離，各發(fā)展理念互動(dòng)作用逐步增強(qiáng);分省區(qū)市進(jìn)行分析，同其他地區(qū)相比，北京、上海兩地耦合協(xié)調(diào)度自2002年起已擁有較強(qiáng)的發(fā)展優(yōu)勢(shì)，且十余年來(lái)增勢(shì)明顯，目前已達(dá)到較高水平。天津與黑龍江在21世紀(jì)初耦合協(xié)調(diào)一度領(lǐng)先多數(shù)省區(qū)市，但近年來(lái)增速放緩，增長(zhǎng)幅度分別僅為0.0313與0.0381，而青海、寧夏、新疆等西部地區(qū)初始耦合協(xié)調(diào)度較低，耦合協(xié)調(diào)增長(zhǎng)速度緩慢，2002～2017年之間增幅不足0.05。與之相對(duì)，安徽、湖南、湖北等中部地區(qū)耦合協(xié)調(diào)近年來(lái)增勢(shì)迅猛，增長(zhǎng)幅度均超過(guò)0.15，尤以安徽為甚，由2002年的0.2915增至0.5485，耦合協(xié)調(diào)增加達(dá)0.2570。除此之外，中部絕大部分省份增長(zhǎng)幅度也均超過(guò)0.1。西部地區(qū)中，耦合協(xié)調(diào)度增長(zhǎng)則以貴州為翹楚，2002～2017年增長(zhǎng)幅度達(dá)0.2363，但由于期初耦合協(xié)調(diào)度不高，因而當(dāng)前與部分東中部省市之間尚存在一定距離。重慶、陜西、四川緊隨其后，耦合協(xié)調(diào)亦保持著較高的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，而青海、寧夏等地由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的局限性，其初始耦合協(xié)調(diào)度較低且增幅緩慢，仍存在較大的上升空間。

由上述分析可知，各省區(qū)市耦合協(xié)調(diào)度存在一定差異，為進(jìn)一步探究我國(guó)地區(qū)耦合協(xié)調(diào)差異的變動(dòng)情況，采用σ收斂檢驗(yàn)法對(duì)全國(guó)及東中西部地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行收斂性分析，σ收斂可有效反映地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度偏離整體平均水平的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，用以揭示地區(qū)耦合協(xié)調(diào)水平是否隨時(shí)間推移而減小。常用于σ收斂檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)包括變異系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、基尼系數(shù)等，這里通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)差法對(duì)耦合協(xié)調(diào)的離散程度進(jìn)行衡量，檢驗(yàn)公式如式（13），其中，Qi（t）表示第i個(gè)省區(qū)市第t時(shí)期的耦合協(xié)調(diào)度，N=31為省區(qū)市數(shù)，若下一時(shí)期耦合協(xié)調(diào)度標(biāo)準(zhǔn)差σt+1<σt，則表明各地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度差異有縮小趨勢(shì)，存在σ收斂，反之則說(shuō)明仍處于發(fā)散狀態(tài)。2002～2017年全國(guó)及各地區(qū)σ值隨時(shí)間的變化趨勢(shì)如圖1所示。

σt=N-1∑Ni=1Qi（t）-N-1∑Ni=1Qi（t）21/2?（13）

圖1表明，全國(guó)及東中西部地區(qū)耦合協(xié)調(diào)的σ值均呈現(xiàn)平穩(wěn)變化，從變化程度大小來(lái)看，全國(guó)整體耦合協(xié)調(diào)度保持在0.1032～0.1226之間，其中東部地區(qū)各省區(qū)市耦合協(xié)調(diào)差異最大，西部次之，而中部地區(qū)σ值最小。自2002年起，雖然中、西部地區(qū)耦合協(xié)調(diào)σ值大小變化有所起伏，但從總體上看呈下降趨勢(shì)。與之相對(duì)，東部地區(qū)在2010年前始終呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)，2010年后有所回落，但降幅程度不大。2014年之后，東中西部耦合協(xié)調(diào)σ值均出現(xiàn)一定反彈上升，其收斂性也有發(fā)散之勢(shì)。

為更準(zhǔn)確地檢驗(yàn)各地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度的σ收斂性，參照郝楓和張圓的研究思路[22]，構(gòu)建如下收斂性檢驗(yàn)計(jì)量模型：

σt=α+δt+μt?（14）

其中，α為截距項(xiàng)，δ為收斂系數(shù)，t為時(shí)間趨勢(shì)，μt為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，若δ顯著小于0，則表明該地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度具有收斂趨勢(shì);否則則表示仍處于發(fā)散狀態(tài)，檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

估計(jì)結(jié)果顯示，σ收斂性檢驗(yàn)中收斂系數(shù)δ均不顯著，表明當(dāng)前我國(guó)各地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度差異尚未達(dá)到逐漸縮小的趨勢(shì)。從收斂系數(shù)δ正負(fù)及大小來(lái)看，全國(guó)及中西部地區(qū)δ為負(fù)，意味著其已逐步向收斂方向發(fā)展，需要經(jīng)歷更長(zhǎng)一段時(shí)期方可達(dá)到顯著收斂。中部地區(qū)較西部地區(qū)收斂速度更快，對(duì)整體耦合協(xié)調(diào)度的收斂具有重要推動(dòng)作用。同圖1數(shù)值分析結(jié)果一致，東部地區(qū)的收斂系數(shù)為正，說(shuō)明現(xiàn)階段東部地區(qū)各省區(qū)市之間的耦合協(xié)調(diào)度差異尚未縮小，仍處于一定的發(fā)散狀態(tài)但并不明顯。相對(duì)中西部地區(qū)而言，其實(shí)現(xiàn)耦合協(xié)調(diào)收斂的困難程度更大。

由表2中基尼分解結(jié)果可知，我國(guó)各地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平在2010年前后存在明顯變化。為更好對(duì)耦合協(xié)調(diào)度結(jié)果做共時(shí)性對(duì)比與歷時(shí)性演變分析，以2010年為界將考察期分為兩個(gè)階段，分別對(duì)其計(jì)算各省區(qū)市耦合協(xié)調(diào)度的均值。根據(jù)表3所列劃分標(biāo)準(zhǔn)，耦合協(xié)調(diào)度空間分布格局如表6所示。由空間分布演變結(jié)果看，我國(guó)各地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度的等級(jí)差異，再次呈東高西低的階梯分布特征。北京與上海耦合協(xié)調(diào)度最高，發(fā)展理念與高質(zhì)量發(fā)展水平達(dá)到中級(jí)協(xié)調(diào)，而西部地區(qū)多數(shù)省區(qū)市輕度失調(diào)。相比2002～2010年，2011～2017年多數(shù)省區(qū)市協(xié)調(diào)等級(jí)均有提升。西部省區(qū)市的中度失調(diào)現(xiàn)象完全消除;東部省區(qū)市基本跨越瀕臨協(xié)調(diào)等級(jí)，廣東、江蘇、浙江由勉強(qiáng)協(xié)調(diào)升至初級(jí)協(xié)調(diào);中部省份協(xié)調(diào)等級(jí)均上升一級(jí);西部省區(qū)市耦合協(xié)調(diào)度同樣明顯改善，多個(gè)省區(qū)市由輕度失調(diào)升為瀕臨失調(diào)，四川和重慶則由瀕臨失調(diào)邁入勉強(qiáng)協(xié)調(diào)階段。

西部地區(qū)協(xié)調(diào)等級(jí)整體上與東中部仍有較大差距，但其耦合協(xié)調(diào)度增速更快。西部地區(qū)兩階段間平均增長(zhǎng)率高達(dá)15.1%，而東部、中部增長(zhǎng)率分別為7.2%與10.8%，這促使耦合協(xié)調(diào)度區(qū)域差異有所減弱。但西部各省區(qū)市耦合協(xié)調(diào)發(fā)展速度存在兩極分化，四川（23.5%）和重慶（22.8%）耦合協(xié)調(diào)度大幅上升，極具發(fā)展?jié)摿?寧夏（-2.1%）、新疆（-2.7%）、青海（-10.1%）的耦合協(xié)調(diào)度均有不同程度下降，滯留甚至降級(jí)至輕度失調(diào)等級(jí)?？梢?jiàn)，提升欠發(fā)達(dá)地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展與新發(fā)展理念的協(xié)同度，縮小與發(fā)達(dá)地區(qū)差距仍任重道遠(yuǎn)。

根據(jù)上述耦合協(xié)調(diào)分析，依據(jù)協(xié)調(diào)等級(jí)與發(fā)展速度將各省區(qū)市劃分為四大類型，協(xié)調(diào)等級(jí)高低以是否達(dá)到勉強(qiáng)協(xié)調(diào)進(jìn)行劃分，而發(fā)展速度快慢以2002～2017年耦合協(xié)調(diào)增長(zhǎng)是否超過(guò)0.1進(jìn)行衡量。其中，“優(yōu)異型”為協(xié)調(diào)等級(jí)高且發(fā)展速度快，當(dāng)前耦合協(xié)調(diào)已處于領(lǐng)先水平的省區(qū)市;“普通型”為初始協(xié)調(diào)等級(jí)高但發(fā)展速度慢，在已有良好基礎(chǔ)上有待上升的省區(qū)市;“后進(jìn)型”則是初始協(xié)調(diào)等級(jí)低但發(fā)展速度快，耦合協(xié)調(diào)極具發(fā)展?jié)摿Φ氖^(qū)市，近年來(lái)部分省區(qū)市已進(jìn)入勉強(qiáng)協(xié)調(diào)及以上的協(xié)調(diào)等級(jí);“滯后型”為初始協(xié)調(diào)等級(jí)較低且發(fā)展緩慢的省區(qū)市，需給予重點(diǎn)關(guān)注，四類型省區(qū)市分布如表6所示。

由表7可知，我國(guó)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展存在“領(lǐng)頭少，中間多”的分布特征，“優(yōu)異”型省區(qū)市僅有北京、上海兩個(gè)城市，多數(shù)集中在“后進(jìn)型”省區(qū)市，其中主要以中西部地區(qū)為主，經(jīng)過(guò)十余年的發(fā)展，“后進(jìn)型”省區(qū)市基本已實(shí)現(xiàn)了向勉強(qiáng)協(xié)調(diào)階段的跨越，未來(lái)具有較大的提升空間。“普通型”省區(qū)市的數(shù)量相對(duì)較少，其中以東部地區(qū)居多，雖然在初期處于較高的耦合協(xié)調(diào)等級(jí)，然而近年來(lái)發(fā)展受到一定局限，其耦合協(xié)調(diào)需要更大提升。同時(shí)也應(yīng)看出，目前仍有一部分省區(qū)市處于“滯后型”，除河北省外，其余均位于西部地區(qū)，其無(wú)論在耦合協(xié)調(diào)等級(jí)還是發(fā)展速度上均與東中部省區(qū)市存在較大差距，有待進(jìn)一步改善。

由標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，根據(jù)式（15）對(duì)兩個(gè)時(shí)期分別計(jì)算各地區(qū)發(fā)展理念的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)，并對(duì)各理念指標(biāo)得分排序，以識(shí)別各大發(fā)展理念對(duì)各地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的相對(duì)重要性。參照已有研究慣例，將分辨系數(shù)ρ設(shè)為0.5，得到地區(qū)截面灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。

表8顯示，2011～2017年，我國(guó)各地區(qū)新發(fā)展理念的五個(gè)維度與高質(zhì)量發(fā)展得分之間的灰色關(guān)聯(lián)程度基本達(dá)到較強(qiáng)關(guān)聯(lián)，中西部地區(qū)各指標(biāo)關(guān)聯(lián)性更強(qiáng)。不同時(shí)期內(nèi)，地區(qū)層面上各指標(biāo)灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)排序變化較大，而全國(guó)層面則保持穩(wěn)定。整體來(lái)看，新發(fā)展理念對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的相對(duì)重要性為：創(chuàng)新>共享>協(xié)調(diào)>開(kāi)放>綠色。從各維度指標(biāo)系數(shù)變化看，創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、共享指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)有一定提升，而綠色、開(kāi)放關(guān)聯(lián)度有所下降。此外，地區(qū)層面高質(zhì)量發(fā)展關(guān)聯(lián)側(cè)重點(diǎn)各不相同。對(duì)于東部地區(qū)，確定適度產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例、合理安排投資消費(fèi)結(jié)構(gòu)等協(xié)調(diào)問(wèn)題為當(dāng)前高質(zhì)量發(fā)展的工作重心;中西部地區(qū)的高質(zhì)量發(fā)展與創(chuàng)新關(guān)聯(lián)最為密切，利用創(chuàng)新產(chǎn)出貢獻(xiàn)有望逐步縮小與東部的差距。與此同時(shí)，隨著共享經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，區(qū)域間共享水平與區(qū)域內(nèi)福利設(shè)施完善程度與高質(zhì)量發(fā)展之間的聯(lián)系日益緊密。囿于地域限制，內(nèi)陸地區(qū)開(kāi)放發(fā)展受限，沿海地區(qū)開(kāi)放水平較為發(fā)達(dá)，地區(qū)差異明顯，相較而言開(kāi)放關(guān)聯(lián)度略低，而對(duì)環(huán)境污染的治理和生態(tài)保護(hù)所取得的成果需較長(zhǎng)時(shí)間方能顯現(xiàn)，故綠色關(guān)聯(lián)度居末。

除區(qū)域間關(guān)聯(lián)程度有別，同一省份各發(fā)展理念指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)也各有差異，少數(shù)省份個(gè)別指標(biāo)仍處于弱關(guān)聯(lián)水平，與高質(zhì)量發(fā)展融合度亟待提升。不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下，各發(fā)展理念對(duì)各省區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的作用不同。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份的創(chuàng)新關(guān)聯(lián)度與共享關(guān)聯(lián)度較高、綠色關(guān)聯(lián)度較低，綠色生產(chǎn)力有待激發(fā);欠發(fā)達(dá)省區(qū)的協(xié)調(diào)關(guān)聯(lián)度與綠色關(guān)聯(lián)度較強(qiáng)，開(kāi)放關(guān)聯(lián)度較弱。此外，地區(qū)內(nèi)各省份不同指標(biāo)的關(guān)聯(lián)性有明顯動(dòng)態(tài)變化，兩時(shí)期灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)增速各異。中部地區(qū)協(xié)調(diào)關(guān)聯(lián)系數(shù)增速最高（7.30%）;東部地區(qū)緊隨其后（7.26%），表明緩解區(qū)域不平衡矛盾、促進(jìn)協(xié)調(diào)發(fā)展對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)日益重要;西部地區(qū)創(chuàng)新關(guān)聯(lián)系數(shù)增速最高（9.63%），因而創(chuàng)新指標(biāo)對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)具有更大潛力。

五、地區(qū)新發(fā)展理念的互動(dòng)關(guān)系

由上可知，新發(fā)展理念與高質(zhì)量發(fā)展存在密切關(guān)聯(lián)，各地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度不斷攀升。新發(fā)展理念同高質(zhì)量發(fā)展在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)彼此影響，對(duì)其互為因果的動(dòng)態(tài)關(guān)系，可借助計(jì)量模型進(jìn)一步量化識(shí)別。為有效反映系統(tǒng)內(nèi)高質(zhì)量與發(fā)展理念各變量間的內(nèi)生依存，選取面板向量自回歸模型（Panel Vector Autoregression，PVAR）進(jìn)行考察。PVAR模型最初由Holtzeakin提出[23]，后經(jīng)不斷完善，兼具向量自回歸與動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型之長(zhǎng)，將系統(tǒng)內(nèi)所有變量視為相互影響的有機(jī)整體，無(wú)需區(qū)分內(nèi)生與外生變量。PVAR放寬了VAR模型對(duì)數(shù)據(jù)時(shí)間長(zhǎng)度的限制，并放松平穩(wěn)性假設(shè)，其僅憑較短數(shù)據(jù)即可有效估計(jì)模型參數(shù);故可較好揭示樣本單元中個(gè)體差異對(duì)系統(tǒng)整體的影響，在反映變量相互作用及動(dòng)態(tài)效應(yīng)方面頗具優(yōu)勢(shì)。

（一）模型設(shè)定

為揭示新發(fā)展理念各個(gè)維度與高質(zhì)量發(fā)展水平之間的相互作用機(jī)制，參考Love和Zicchino[24]、孫正和張志超[25]，構(gòu)建如下計(jì)量模型：

EHQit=Γ0+∑qp=1Γ1EHQit-p+∑qp=1Γ2Xit-p+φtfi+λt+εit（15）

其中，i代表省區(qū)（i=1，2，…，n），t代表時(shí)期（t=1，2，…，T），p為滯后期階數(shù)。本文著重考察各發(fā)展理念對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的影響，故以高質(zhì)量發(fā)展水平EHQit為被解釋變量，發(fā)展理念指標(biāo)作為解釋變量Xit=[Innovateit，Coordinateit，Greenit，Openit，Shareit]。Γ0，Γ1，Γ2分別為截距項(xiàng)、高質(zhì)量發(fā)展水平及發(fā)展理念指標(biāo)待估參數(shù)矩陣;fi為不可觀測(cè)的地區(qū)固定效應(yīng)，φt為其對(duì)應(yīng)系數(shù);λt為時(shí)間效應(yīng)，體現(xiàn)每一時(shí)期的特定沖擊;假設(shè)隨機(jī)誤差項(xiàng)εit服從零期望與同方差，并同各變量及fi正交。通過(guò)對(duì)各變量的參數(shù)估計(jì)及脈沖響應(yīng)圖解，可有效刻畫(huà)新發(fā)展理念對(duì)不同地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展影響的異質(zhì)性，進(jìn)而揭示各地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展系統(tǒng)內(nèi)部的動(dòng)態(tài)效應(yīng)。

（二）數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

模型估計(jì)前，需對(duì)各變量進(jìn)行單位根及格蘭杰因果檢驗(yàn)以保障分析結(jié)果可靠性。前者確保時(shí)間序列平穩(wěn)，避免偽回歸造成的估計(jì)結(jié)果有偏;后者用以判斷考察期內(nèi)解釋變量與被解釋變量間是否存在因果關(guān)系。首先，對(duì)全國(guó)與地區(qū)層面各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。經(jīng)審慎權(quán)衡，借鑒徐建中等做法[26]，采用LLC檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、Fisher ADF及Fisher PP檢驗(yàn)等多種方法，交叉驗(yàn)證保證檢驗(yàn)結(jié)果穩(wěn)健。結(jié)果表明，對(duì)全國(guó)及東中西部，至少在10%的顯著性水平下拒絕存在單位根的原假設(shè)，即高質(zhì)量發(fā)展水平與各發(fā)展理念指標(biāo)為平穩(wěn)序列。

隨后，采用Dumitrescu與Hurlin的改進(jìn)方法[27]，將EHQit與Xit中各指標(biāo)分別進(jìn)行面板數(shù)據(jù)Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)。該方法在面板平穩(wěn)的假設(shè)之下，允許各截面單元回歸系數(shù)可變，因而更具靈活性。結(jié)果顯示，在1%的顯著性水平下，全國(guó)及各地區(qū)的D-H檢驗(yàn)拒絕無(wú)Granger因果關(guān)系的原假設(shè)，表明高質(zhì)量發(fā)展水平與各發(fā)展理念指標(biāo)相互間存在因果關(guān)系。以上檢驗(yàn)，為估計(jì)PVAR模型奠定了良好基礎(chǔ)。

（三）估計(jì)結(jié)果

PVAR模型的地區(qū)固定效應(yīng)及時(shí)間效應(yīng)，同解釋變量滯后項(xiàng)可能存在相關(guān)性。參照Love和Zicchino的處理方式[24]，模型估計(jì)前采用Helmert前向差分轉(zhuǎn)換法剔除地區(qū)固定效應(yīng)，同時(shí)應(yīng)用組內(nèi)均值差分法剔除時(shí)間效應(yīng)，以提高參數(shù)估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性。然后，綜合參考AIC、BIC及HQIC信息準(zhǔn)則確定PVAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。結(jié)果顯示，全國(guó)及東中西部PVAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)均為二階。進(jìn)而，使用GMM對(duì)全國(guó)及三大地區(qū)PVAR模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

表9的PVAR模型估計(jì)結(jié)果顯示，各變量一期滯后對(duì)高質(zhì)量發(fā)展均有顯著促進(jìn)作用。高質(zhì)量發(fā)展滯后項(xiàng)EHQ（-1）的影響最強(qiáng);發(fā)展理念指標(biāo)中，創(chuàng)新與協(xié)調(diào)滯后項(xiàng)影響更高，綠色、開(kāi)放、共享的影響稍低且較為接近。對(duì)二期滯后，EHQ仍保持顯著自我增強(qiáng)機(jī)制;但各發(fā)展理念指標(biāo)的影響均不顯著，且作用方向不盡一致。Innovate，Share，Open維持積極作用，其他指標(biāo)則轉(zhuǎn)為抑制效應(yīng)。得益于技術(shù)進(jìn)步與FDI擴(kuò)大，創(chuàng)新、開(kāi)放指標(biāo)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的正向效應(yīng)更早顯現(xiàn)。滯后二期Green（-2）Coordinate（-2）對(duì)高質(zhì)量產(chǎn)生消極作用，其對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用直至滯后一期才得以顯現(xiàn)，二者滯后一期二期系數(shù)符號(hào)截然相反。一方面，由于環(huán)境污染、地區(qū)發(fā)展不協(xié)調(diào)等問(wèn)題致使綠色、協(xié)調(diào)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生不甚顯著的負(fù)面影響;另一方面，隨著發(fā)展的不斷深化，綠色、協(xié)調(diào)對(duì)于高質(zhì)量發(fā)展的正向經(jīng)濟(jì)效應(yīng)逐漸釋放，抵消了前期的消極結(jié)果。這表明，其對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的影響具有一定的時(shí)效性。

分地區(qū)看，各發(fā)展理念對(duì)區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展的影響程度不盡相同。東部地區(qū)憑借政策先發(fā)與區(qū)位優(yōu)勢(shì)，在貿(mào)易開(kāi)放與引進(jìn)外資方面具備得天獨(dú)厚的有利條件。自我國(guó)加入WTO以來(lái)，更多外資企業(yè)進(jìn)入我國(guó)東部地區(qū)，先進(jìn)技術(shù)引入與經(jīng)濟(jì)體制改革深化，極大促進(jìn)了創(chuàng)新能力提升。同時(shí)，東部地區(qū)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)與基礎(chǔ)設(shè)施更為完善，使其在創(chuàng)新、開(kāi)放及共享方面的貢獻(xiàn)度優(yōu)于中西部。然而，長(zhǎng)期粗放型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)積累起嚴(yán)重的環(huán)境污染問(wèn)題，制約了東部地區(qū)的綠色發(fā)展;加之“馬太效應(yīng)”加劇地區(qū)內(nèi)部發(fā)展不平衡矛盾，令其協(xié)調(diào)發(fā)展貢獻(xiàn)度弱于中西部地區(qū)。相比之下，中西部地區(qū)雖在創(chuàng)新與開(kāi)放貢獻(xiàn)度方面略遜東部，但其協(xié)調(diào)與綠色發(fā)展貢獻(xiàn)度更勝一籌。

六、結(jié)論與展望

本文基于“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開(kāi)放、共享”的新發(fā)展理念，構(gòu)建我國(guó)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系用于綜合評(píng)價(jià)，并就二者內(nèi)在關(guān)聯(lián)與影響強(qiáng)度進(jìn)行量化分析。首先，借助全局主成分分析法，測(cè)度2002～2017年高質(zhì)量發(fā)展水平與各發(fā)展理念指標(biāo)得分。進(jìn)而，利用Dagum基尼子群分解技術(shù)揭示各地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平差異來(lái)源，借助耦合協(xié)調(diào)分析識(shí)別各地區(qū)的系統(tǒng)協(xié)同性。最后，選用面板向量自回歸模型，探討新發(fā)展理念對(duì)高質(zhì)量發(fā)展水平的影響強(qiáng)度及動(dòng)態(tài)變化。主要結(jié)論與認(rèn)識(shí)如下：

1.?各地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平存在差異，但差異結(jié)構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定，超變密度是其首要來(lái)源。雖然地區(qū)間發(fā)展差異近年來(lái)明顯減小，但地區(qū)內(nèi)部較大的省區(qū)差異不容忽視。有別于高質(zhì)量發(fā)展水平的地區(qū)排序，西部子群內(nèi)差異遠(yuǎn)高于其他地區(qū)，表明兩極分化十分明顯。

2.?我國(guó)各地區(qū)耦合協(xié)調(diào)呈現(xiàn)強(qiáng)度“東高西低”、速度“中快西慢”的發(fā)展特征。近年來(lái)，各地區(qū)新發(fā)展理念的耦合協(xié)調(diào)度均有不同程度改善，但增長(zhǎng)幅度有別。2002～2017年間，多數(shù)中部地區(qū)耦合協(xié)調(diào)增加明顯，但部分東部省區(qū)增速緩慢，仍有許多西部省區(qū)存在較大的提升空間，發(fā)展突出的高協(xié)調(diào)等級(jí)省區(qū)甚少。全國(guó)及東中西部省區(qū)的耦合協(xié)調(diào)均未達(dá)到顯著收斂，比較之下，中部省區(qū)最具收斂趨勢(shì)，而東部省區(qū)內(nèi)部耦合協(xié)調(diào)差異較大，達(dá)到收斂狀態(tài)更為困難。2010年后，邁入或超越勉強(qiáng)協(xié)調(diào)階段的省區(qū)比例顯著提升;但耦合協(xié)調(diào)度地區(qū)差異明顯，盡管東部省區(qū)幾乎均已跨入?yún)f(xié)調(diào)階段，西部省區(qū)大多仍未擺脫失調(diào)狀態(tài)。從區(qū)域的空間分布來(lái)看，中部地區(qū)存在較多“后進(jìn)型”省區(qū)，其未來(lái)耦合協(xié)調(diào)極具發(fā)展?jié)摿?，東部地區(qū)雖然整體協(xié)調(diào)等級(jí)較高，但“優(yōu)異型”發(fā)展省區(qū)鳳毛麟角，部分“普通型”省區(qū)發(fā)展缺乏后勁，西部地區(qū)“后進(jìn)型”與“滯后型”發(fā)展省區(qū)分庭抗禮，“滯后型”省區(qū)將成為后續(xù)重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象。據(jù)灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)而論，各地區(qū)差異不大，各發(fā)展理念指標(biāo)與高質(zhì)量發(fā)展均呈較強(qiáng)關(guān)聯(lián)，尤以創(chuàng)新指標(biāo)聯(lián)系更緊。

3.?新發(fā)展理念對(duì)高質(zhì)量發(fā)展水平有明顯促進(jìn)作用。新發(fā)展理念指標(biāo)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的影響存在明顯地區(qū)差異：東部地區(qū)在創(chuàng)新、開(kāi)放、共享等方面頗具優(yōu)勢(shì)，中西部地區(qū)則更為倚重綠色與協(xié)調(diào)發(fā)展。我國(guó)高質(zhì)量發(fā)展系統(tǒng)長(zhǎng)期穩(wěn)健，其主要由自身滯后項(xiàng)決定，受各發(fā)展理念指標(biāo)沖擊的影響較為有限。

根據(jù)研究結(jié)論，提出如下政策建議：（1）將新發(fā)展理念貫穿我國(guó)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的全過(guò)程和各領(lǐng)域，結(jié)合地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀與相對(duì)優(yōu)勢(shì)，制定我國(guó)區(qū)域耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的綜合提升政策，全方位推進(jìn)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的逐步提升;（2）以區(qū)域協(xié)調(diào)戰(zhàn)略強(qiáng)化耦合協(xié)調(diào)發(fā)展，在客觀認(rèn)識(shí)各地區(qū)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展差異的基礎(chǔ)上，發(fā)揮東部地區(qū)新發(fā)展理念耦合協(xié)調(diào)優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)其與中西部地區(qū)的合作交流力度，發(fā)揮突出優(yōu)勢(shì)帶動(dòng)中部地區(qū)崛起，同時(shí)推動(dòng)西部地區(qū)耦合協(xié)調(diào)的同步提高;（3）注重新發(fā)展理念五大維度相互聯(lián)系，在保證綠色發(fā)展的前提下，充分發(fā)揮地區(qū)創(chuàng)新的主導(dǎo)作用，加強(qiáng)內(nèi)部相對(duì)發(fā)展滯后省區(qū)的互助幫扶，促進(jìn)區(qū)域間耦合協(xié)調(diào)的相互融通補(bǔ)充，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)各地區(qū)耦合協(xié)調(diào)的全面可持續(xù)發(fā)展。

以新發(fā)展理念引領(lǐng)高質(zhì)量發(fā)展，是協(xié)調(diào)我國(guó)地區(qū)發(fā)展不平衡、不充分矛盾的根本出路。本研究力圖由新發(fā)展理念視角推進(jìn)我國(guó)區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展研究，雖已得到若干發(fā)現(xiàn)，但該領(lǐng)域研究仍任重道遠(yuǎn)。未來(lái)研究中，可對(duì)如下方面做深入探索：①正視新發(fā)展理念耦合協(xié)調(diào)的地區(qū)差異，由城鄉(xiāng)差異和產(chǎn)業(yè)分布剖析各省區(qū)耦合協(xié)調(diào)的空間關(guān)聯(lián)與主導(dǎo)因素異同。②克服數(shù)據(jù)可得性與可比性制約，構(gòu)建適于國(guó)際比較的高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系，圍繞新發(fā)展理念，重點(diǎn)考察典型發(fā)達(dá)國(guó)家耦合協(xié)調(diào)發(fā)展特征，為更好評(píng)價(jià)我國(guó)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程提供有益參照系。③立足我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)實(shí)，進(jìn)一步深入剖析新發(fā)展理念系我國(guó)耦合協(xié)調(diào)的內(nèi)在機(jī)理，考察新冠疫情等重大突發(fā)事件對(duì)我國(guó)耦合協(xié)調(diào)系統(tǒng)的外生沖擊，為促進(jìn)我國(guó)各地區(qū)新發(fā)展理念耦合協(xié)調(diào)的平穩(wěn)協(xié)同健康發(fā)展提供政策參考。

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The Spatial Distribution of Coupling and Coordination of China’s High-quality

Development Level Based on the New Development Philosophy

ZHANG Yuan1，HAO Feng1，LI Jingwen2

（1.School of Economics， Tianjin University of Commerce， Tianjin 300134， China

2.School of Statistics， Tianjin University of Finance and Economics， Tianjin 300222，China）

Abstract：

Based on the vision of innovative， coordinated， green， open and inclusive development， this paper measures the high-quality economic development level of 31 provinces by using the time series global principal component analysis method. Then， we use the Dagum Gini subgroup decomposition method to decompose the regional differences， and decomposes the regional differences with the coupling and cooperation method. Finally， according to PVAR， the interaction mechanism between new development vision and high-quality economic development level is discussed. The main findings are：（1）The overall difference in China's high-quality development level has decreased， the internal multi-level differentiation is increasingly apparent， while the structure of regional differences is stable， and the super variable density difference is the main source. （2）In recent years， China's high-quality development level has reached a strong correlation with the new development concept， but the coupling coordination degree has not yet reached convergence. The level of coupling and coordination in the eastern region is generally high， while the central region develops the fastest. Although some western provinces are still in the stage of mild maladjustment， most provinces are on the verge of maladjustment. （3）There is a short-term interaction between new development vision and high-quality development. The eastern region has prominent impact on innovation and opening， while the central and western regions have more advantages in green and coordination.

Key words：

high quality economic development;new development philosophy;coupling coordination;spatial distribution

收稿日期：2021-04-23

基金項(xiàng)目：天津哲學(xué)社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“京津冀經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平統(tǒng)計(jì)測(cè)度與提升路徑研究”（TJTJ20-001）。

作者簡(jiǎn)介：張?圓（1991—），男，天津人，天津商業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院講師，中國(guó)準(zhǔn)精算師，研究方向?yàn)楹暧^經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)分析;郝?楓（1979—）（通訊作者），男，河北河間人，天津商業(yè)大學(xué)領(lǐng)軍學(xué)者，經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閲?guó)民經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)分析;李婧文（1994—），女，山東東營(yíng)人，天津財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)楹暧^經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)分析。