成渝双城经济圈高质量发展质量及协调性研究

2024-03-19 11:48苏理云曾诗懿彭俊杰李湘靖邱冬阳
关键词:双城经济圈成渝

苏理云,张 彤,曾诗懿,彭俊杰,李湘靖,邱冬阳

(1.重庆理工大学理学院,重庆 400054;2.重庆理工大学时空大数据研究中心,重庆 400054;3.重庆理工大学经济金融学院,重庆 400054)

0 引言

长期的高速增长下,随之而来的经济发展面临着结构调整、人口迁移[1]、环境污染等一系列难题。因此,急需改变经济发展方式,转变经济增长动能,优化产业结构,高质量发展是必然选择[2]。成渝地区双城经济圈地处“一带一路”和长江经济带交汇处,是西部陆海新通道的起点,在连接西南西北,沟通东亚、东南亚、南亚,具有其独特优势。2021年10月,中共中央、国务院印发《成渝地区双城经济圈建设规划纲要》(以下简称《规划》),明确提出成渝地区双城经济圈建设的战略地位,要将成渝地区打造为有特色、有实力、有发展的双城经济圈,西部地区新的动力源和全国高质量发展的重要增长极[3],发挥城市经济带动作用及辐射效应[4],促进区域经济均衡发展。

学界关于“高质量发展”的研究已然初见成效[5],综合已有文献,具有代表性的文献主要集中在高质量发展的内涵界定[6-8]与核心内容[9-11]、指标体系构建[12-14]、时空分布特征[15-17]及作用机制[18-21]。

基于已有研究,本次研究重点关注以下核心问题:成渝经济圈高质量发展的指标体系怎样构建?经济高质量发展的区域差距如何?城市规模质量如何?以期厘清成渝地区双城经济圈发展质量现状,明晰城市群未来发展思路,针对城市群发展存在的制约因素结合提出对策建议,助力成渝经济圈快速、高质建成。

1 研究设计

1.1 数据来源

研究所涉数据主要来自于国家统计局发布的数据、《中国城市统计年鉴》、《重庆市统计年鉴》、2007—2021年的《四川省统计年鉴》及地级市统计年鉴和统计公报。具体数据网址信息如下:

国家数据:https://data.stats.gov.cn/。

重庆市统计局:http://tjj.cq.gov.cn/。

四川省统计局:http://tjj.sc.gov.cn/。

1.2 指标体系构建

具体构建一套反应人口、经济与社会发展[22]的指标体系,如表1所示。

表1 高发展的评价指标体系

1.3 协调发展等级划分

本研究中考虑的是人口与经济之间的协调发展情况,因此最终选择协调发展度D判定二者间的协调情况,结合相关研究成果[23-25]将耦合协调度标准等级划分如表2所示。

表2 耦合协调度等级划分

1.4 理论框架

研究结构具体如图1所示。

图1 研究结构示意图

2 研究方法

2.1 熵值法

由于评价指标体系中存在正、负向指标,因此采用min-max标准化的方式,使结果值映射到[0,1]之间,利用Xij表示第i年某地区第j项指标的原始数据,代表标准化后的结果值处于[0,1]之间的数据。计算信息熵[26-28]的步骤如下:

第j项指标下第i年该地区占该指标的比重:

第j项指标的熵值:

式中:k>0,ej≥0;k与样本数及评价年份n有关,一般令

信息熵冗余度及第j项指标的差异系数:

各项指标的权重:

综合发展指数计算公式为:

2.2 全局空间自相关性

Moran’sI不易受偏离正态分布的影响,故常被用于衡量空间位置邻近的区域单元间观测值的相似程度[29],其计算公式如下:

在假设Moran’sI服从正态分布的情况下,使用Z统计量对求出的Moran’sI指数进行检验。

2.3 耦合协调度

耦合度C的计算公式如下:

式中:F(X)和F(Y)分别是人口与经济综合发展指数。耦合协调度既反映各指数是否具有较好的水平,又可以反映综合指数间的相互作用关系[30]。

为了降低只依靠于耦合度分析所造成的误差,建立如下协调发展模型:

式中:发展度T代表人口和经济两系统的综合协调指数;α、β为待定系数,一般情况下二者的不同取值会对评价结果造成微小的波动,考虑到二者的贡献不分彼此,因此两系数均取0.5。

2.4 分形计量模型

在城市体系分布研究中,等级规模分布和帕雷托分布被普遍应用[31],其中豪斯道夫(Hausdorff)维数是最基本、最常用的分维计算方法[32]。

针对一个客体,用尺度r度量其容积大小,测量结果数值记为N(r):

式中:D为豪斯道夫维数;C为常数。对该公式进行对数转换,即:

常用D→1的程度来判断城市体系规模结构的合理程度,以此反映城市群规模结构质量。

2.5 空间杜宾模型

空间杜宾模型(SDM)是空间滞后模型(SAR)和空间误差模型(SEM)的组合扩展形式[33],其表达式为:

式中:W1为因变量的空间相关关系,W2为自变量的空间相关关系,ε为满足正态独立同分布的随机扰动项。

3 实证结果与分析

3.1 基于CCDM-ESDA探究人口经济协调性

成都与重庆二者经济结构下发展程度不同,因此在进行时空特征分析时,通过熵值法将重庆与成都的评价指标体系得出不同权重,如表3所示。

表3 成渝双城区熵值法指标权重

3.1.1 时间维度

结合表4、表5与图2、图3,研究发现2006—2020年人口发展协调指数整体呈现震荡式分布态势,在研究周期内,受成渝经济圈转型升级、经济下行导致压力增大、新旧动能转换等因素的共同作用下,因此,成渝地区发展水平呈现波动变化特征。表5指出:研究期内,成渝经济圈市级经济韧性综合指数大体上呈现逐年上升态势。2020年,经济韧性综合指数年均增长率较高的为泸州(85%)、绵阳(83.5%)、重庆(77.1%)和成都(76.2%),而自贡(56.1%)和达州(54.1%)增长率较低。研究早期,经济转型升级逐渐进入“深水期”与“攻坚期”,经济结构调整与产业技术创新所遇阻力影响,进而在一定程度上减缓了经济韧性的提升速率。

图2 成渝城市群人口发展协调指数时序图

图3 成渝城市群经济发展协调指数时序图

表4 成渝城市群人口发展演变指数

表5 成渝城市群经济韧性发展演变指数

测算成渝城市群16个市人口与经济综合耦合协调度,各地区的耦合协调度差异较大,但基本呈现逐年上升趋势。自2006—2014年,耦合协调度的最大值主要出现在资阳,2016、2018年,重庆的耦合协调度D值为0.778与0.799,在16个市中位列第一,而成都仅在2020年耦合协调度达到0.859,仅次于绵阳。随着时间的变化,成渝地区发展主轴的中心城市重庆、成都显示出其作为中心城市的优越性,无论是经济指数还是协调发展度均领先于其余地级市,整体处于优质协调状态,但仍有部分地区如广安综合指数均在其余城市之下,且不高于0.7,与其他城市逐渐拉开差距,并不断呈现差距式增长趋势。

3.1.2 空间维度

如表6所示,2006—2020年,川渝地区的耦合协调程度变化较快,动态来看,2006年,泸州、遂宁和达州呈现轻度失调状态,经济发展严重滞后;重庆、成都、自贡等城市濒临失调,在此期间成渝双城经济优势并未显现,而人口结构发生变动等因素导致即将濒临失调。2010年,重庆由原来的濒临失调跨度到勉强协调状态,自贡、德阳、内江、资阳飞跃至初级协调状态。2015年,16个市均处于协调态势,但成都协调等级仍低于重庆,重庆进入中级协调状态。2020年,重庆、成都等8个城市均进入良好协调状态。

表6 成渝城市群耦合协调程度分类

如图4所示,2006年成渝城市群中部纵向地区资阳、德阳、乐山、雅安等市区呈现勉强协调状态,其余地区均属于失调状态;直到2010年大部分地区处在勉强协调和濒临失调的状态中,此时的重庆已经先一步迈入初级协调状态;2015年以来,所有的城市均在勉强协调至中级协调状态;2020年,此时西部大开发的中心城市重庆与成都已经率先迈入良好协调状态。成都重庆两地整体实力强,在各项指标中排名均靠前,最终使其经济发展质量大幅领先其他城市。

图4 成渝城市群协调发展度空间格局

3.2 城市群经济发展质量特征及空间格局分布剖析

3.2.1 经济指标的空间相关性分析

选取变量X8—X13判断各城市间的经济指标间是否存在空间相关性,对数全局Moran指数值结果如表7所示。后续考虑剔除多年份明显不相关的指标。

表7 经济指标对应的全局Moran指数值

3.2.2 评估经济发展质量指数

首先考虑构建空间杜宾模型,但模型检验结果中,各解释变量间的系数均未通过检验,考虑将模型退化为空间自回归(SAR),其模型通过了空间自相关检验和Wald检验,且效果较优。于是在此基础上,继续构建2010、2015、2020年度各城市经济指标分别对应的SAR模型,计算得出系数及检验结果,如表8所示。

表8 SAR模型系数及检验结果

根据SAR的建模结果剖析,人均GDP和对外开放水平2个解释变量对各城市的经济发展质量影响最大,且对城市经济发展质量产生促进作用,而财政一般预算收入产生较小的消极影响。

3.3 城市群社会发展质量空间格局剖析

如图5所示,成渝城市群的社会发展质量呈较明显的地区差异性,与其对应的经济质量格局相似,均呈现“核心高,中部、东北部低”的空间差异。且成都和重庆仍然占据核心地位,其社会发展质量是最优的,2020年社会发展质量指标值分别为0.92、0.86,其次是德阳、泸州、宜宾、达州较优,最低社会发展质量的城市为资阳,2020年社会发展质量指标值为0.51。

图5 2010和2020年社会发展指数空间分布图

3.4 城市群结构质量特征

选择就业人口作为衡量城市发展规模的指标。选定2006年、2011年、2016年以及2020年成渝城市群规模结构分形维数作为展示(图6),进一步分析双城经济圈各组成要素城市规模发展形势。

图6 就业人口规模位序

结果表明,由就业人口衡量的城市规模结构质量由2006年的极度集中(D=2.05)一路降低至2020年的相对均衡(D=1.08)。

从就业人口规模看,重庆和成都一路高歌猛进,2006年就业人口占成渝双城城市群就业人口的23%,2020年该比例跃升至49.2%,已接近整个城市群就业人口的一半。展现出两核城市对劳动力的虹吸效应。南充、宜宾两市2006年就业人口多于成都,2020年已难望其项背。剩余各市,除了绵阳、达州和遂宁的就业人口有所增长之外,都出现了显著的就业人员负增长现象,劳动力外流较为严重。

4 结论

研究从理论上探寻成渝地区经济高质量发展的本质特征,也运用分形计量模型以及耦合协调度模型对成渝城市群高质量发展水平展开实证分析,主要结论如下:

1)人口指数整体指数未明显居于高位,但逐年呈现稳步增长趋势,经济韧性综合指数呈逐年上升态势,研究期内,大体上呈现由失调不断向协调状态过渡的局面。

2)成渝城市群的经济发展并未存在显著空间自相关性,人均GDP对经济发展存在一定程度的促进作用,而财政一般预算收入对城市群经济发展的抑制作用逐年减小。

3)成渝城市群的社会发展质量呈现较明显的地区差异性,与其经济发展格局相似,均呈现“核心高,中、东北部低”的空间集聚性,成都、重庆仍占据核心优先地位。

4)城市规模质量由2006年的极度集中(D=2.05)降至2020年的相对均衡(D=1.08),城市群整体规模质量欠佳。

根据以上结论,提出如下政策建议:

1)推进协同合作,实现群地联动。加强成渝经济圈各城市间社会资源的合理配置,针对各地区的经济协调发展水平,朝着西部大开发新格局下的成渝经济圈产业协同发展方向出发。

2)发挥“双超”城市优势,联合打造产业示范区。建设成渝地区双城经济圈,发挥比较优势,推进成渝地区统筹发展,继续推进“双核”城市的引领地位。

3)扩大经济腹地,加快建成中国区域经济第四极。一体化整合基础性产业,打破不同地区间产业的合作壁垒,同时大力发展高等教育,形成高等教育资源共享机制,进而有效配置社会资源。

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