孫濤+逯苗苗

摘 要：研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重和能耗強(qiáng)度是評(píng)價(jià)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的重要指標(biāo)。首先，將這些指標(biāo)納入克強(qiáng)指數(shù)擴(kuò)展版，在其基礎(chǔ)上構(gòu)造出經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)體系；其次，用因子分析法、對(duì)應(yīng)分析法以及聚類分析法對(duì)2014年我國(guó)各省市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與評(píng)分，可以將我國(guó)省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分為三個(gè)層次；然后，就這三個(gè)層次分析經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量特征有何差距；最后，針對(duì)第三層省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展的改進(jìn)空間提出相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：克強(qiáng)指數(shù)擴(kuò)展版；經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量；因子分析；對(duì)應(yīng)分析；聚類分析

一、引言

2007年，時(shí)任遼寧省委書記的李克強(qiáng)指出，他更愿意把用電量、鐵路貨運(yùn)量以及貸款發(fā)放量這三個(gè)指標(biāo)作為評(píng)價(jià)遼寧省經(jīng)濟(jì)狀況的指標(biāo)。英國(guó)的《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》雜志把這三個(gè)指標(biāo)定義為“克強(qiáng)指數(shù)”以期反映更加真實(shí)的中國(guó)經(jīng)濟(jì)。由于克強(qiáng)指數(shù)是基于2007年遼寧省的經(jīng)濟(jì)狀況提出，因此該指數(shù)更能反映的是制造業(yè)特別是重工業(yè)省份的經(jīng)濟(jì)狀況，但是隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代的到來(lái)，科技創(chuàng)新與投入更能反映一個(gè)省份發(fā)展的潛力，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不僅看重增速更需要看重質(zhì)量，“克強(qiáng)指數(shù)”亟待升級(jí)和擴(kuò)展。

在2015年的政府工作報(bào)告中，李克強(qiáng)總理指出“我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量有新的提升，一般公共預(yù)算收入增長(zhǎng)8.6%，研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之比超過2%，能耗強(qiáng)度下降4.8%，是近年來(lái)最大降幅”，首次將研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之比與能耗強(qiáng)度作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的新指標(biāo)，“克強(qiáng)指數(shù)”升級(jí)為擴(kuò)展版本。

克強(qiáng)指數(shù)在評(píng)價(jià)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總產(chǎn)值方面有著很強(qiáng)的說(shuō)服力，董雨和馬冰（2015）通過Pearson 相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)與回歸方程分析方法，基于1995—2013 年數(shù)據(jù)證明了研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出占 GDP 比重、中長(zhǎng)期貸款發(fā)放量越高與GDP有正相關(guān)關(guān)系，能耗強(qiáng)度與GDP呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。但是，盧峙宏（2016）通過對(duì)2007年數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析發(fā)現(xiàn)克強(qiáng)指數(shù)對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的GDP有著非常優(yōu)秀的回歸結(jié)果，對(duì)第一第三產(chǎn)業(yè)GDP回歸結(jié)果卻不顯著。因此，原有的克強(qiáng)指數(shù)不適用于評(píng)價(jià)越來(lái)越重視第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)區(qū)域，盧峙宏（2016）還強(qiáng)調(diào)“能耗強(qiáng)度、研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出占 GDP 比重以及金融機(jī)構(gòu)中長(zhǎng)期貸款余額更多地是反映當(dāng)前經(jīng)濟(jì)在結(jié)構(gòu)上的調(diào)整，而非經(jīng)濟(jì)規(guī)模。”單純地從克強(qiáng)指數(shù)角度去評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)發(fā)展也不足以適應(yīng)我國(guó)調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的要求。

經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有助于提高國(guó)民收入水平，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量則能更好地測(cè)度國(guó)民的生活水平與幸福指數(shù)，因此，影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的因素一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者不斷探究的問題。例如，Barro （2000）指出經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，收入差距會(huì)影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。鈔小靜和惠康（2009）以及鈔小靜和任保平（2011）對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的外延與內(nèi)涵做了比較清晰的界定，指出在時(shí)間維度上，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量有明顯提高，在資源利用與生態(tài)環(huán)境方面的提高最為顯著。李永友（2008）分析了經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的內(nèi)涵，對(duì)江蘇、浙江和上海的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行了比較研究。魏博通和王圣云（2012）通過分析中部六省經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r指出提高居民生活水平與注重環(huán)境保護(hù)有利于提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。譚崇臺(tái)（2014）從發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)角度指出高效的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與人類發(fā)展、收入增長(zhǎng)、環(huán)境可持續(xù)性密切相關(guān)。

克強(qiáng)指數(shù)側(cè)重于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總量，擴(kuò)展版克強(qiáng)指數(shù)則更側(cè)重于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量，將研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之比與能耗強(qiáng)度作為擴(kuò)展版克強(qiáng)指數(shù)的評(píng)價(jià)指標(biāo)是評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的內(nèi)在要求，也是我國(guó)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的必要評(píng)價(jià)指標(biāo)。

基于以上研究，我們認(rèn)為升級(jí)版“克強(qiáng)指數(shù)”即“克強(qiáng)指數(shù)擴(kuò)展版”在評(píng)價(jià)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量方面有著顯著的成效，但由于“克強(qiáng)指數(shù)擴(kuò)展版”難以給出直接有效的計(jì)算公式，不能直接比較經(jīng)濟(jì)截面數(shù)據(jù)，所以，本文在“克強(qiáng)指數(shù)擴(kuò)展版”基礎(chǔ)上通過構(gòu)造一個(gè)三級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)體系，運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行因子分析、對(duì)應(yīng)分析與聚類分析，通過因子得分與系統(tǒng)聚類進(jìn)而定量與定性地比較我國(guó)省際經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。

二、指標(biāo)構(gòu)造與數(shù)據(jù)選取

經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量是我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型成果的重要體現(xiàn)，高質(zhì)量的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于提高國(guó)家的綜合實(shí)力，比較省際間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量水平有助于各省份對(duì)自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量樹立正確的認(rèn)識(shí)，提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量重視程度，從而使國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量水平得到整體提高。經(jīng)濟(jì)發(fā)展由注重體量向注重質(zhì)量轉(zhuǎn)變，一般來(lái)說(shuō)，需要關(guān)注社會(huì)福利層面、技術(shù)發(fā)展層面以及環(huán)境保護(hù)層面的數(shù)據(jù)。

在社會(huì)福利層面，首先，魏博通（2012）采用人均GDP指標(biāo)，何偉（2013）采用人均收入指標(biāo)進(jìn)行度量，本文為進(jìn)一步落實(shí)居民所切實(shí)感受到的社會(huì)福利，采用人均可支配收入指標(biāo)；其次，建成區(qū)綠化覆蓋率（劉艷芳，2008）、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率（冷崇總，2008；徐永兵2013；孫小芳，2015）、每萬(wàn)人擁有衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)（劉艷芳，2008）、每百萬(wàn)人普通高等學(xué)校教職工總數(shù)（魏博通，2012）、每百萬(wàn)人口高等學(xué)校平均在校生數(shù)（魏博通，2012；徐永兵，2013）也是社會(huì)福利層面通?？紤]的重要指標(biāo)。最后，本文引入互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入戶數(shù)作為社會(huì)層面的指標(biāo)之一，因?yàn)楫?dāng)今互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速，互聯(lián)網(wǎng)寬帶幾乎成為必不可少的基礎(chǔ)設(shè)施。

在技術(shù)發(fā)展層面，以克強(qiáng)指數(shù)擴(kuò)展版為基礎(chǔ)，在研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之比與能耗強(qiáng)度基礎(chǔ)之上增加R&D人員全時(shí)當(dāng)量（魏博通，2012）、國(guó)內(nèi)專利申請(qǐng)授權(quán)量（孔令池，2013）、技術(shù)市場(chǎng)成交額（徐永兵，2013）三個(gè)指標(biāo)，另外，由于研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出、企業(yè)R&D人員全時(shí)當(dāng)量、國(guó)內(nèi)專利申請(qǐng)授權(quán)量具有很強(qiáng)的外部效應(yīng)，在進(jìn)行分析時(shí)并沒有將這三個(gè)指標(biāo)進(jìn)行GDP平均化，其對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量是一種總量的增長(zhǎng)效應(yīng)。

在環(huán)境保護(hù)層面，可以從人均水資源量（冷崇總，2008；王軍強(qiáng)，2014）、萬(wàn)元GDP廢水排放量（冷崇總，2008；王軍強(qiáng)，2014）、萬(wàn)元GDP煙（粉）塵排放量（王軍強(qiáng)，2014；吳也杭，2015）、萬(wàn)元GDP氮氧化物排放量（王軍強(qiáng)，2014；吳也杭，2015）、萬(wàn)元GDP二氧化硫排放量（王軍強(qiáng)，2014；吳也杭，2015）、生活垃圾無(wú)害化處理率（魏博通，2012；伍鳳蘭，2014）角度去分析各省市數(shù)據(jù)。

三、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)處理

本文共選取的18項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)，以2014年的30個(gè)省份數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行分析（鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性，西藏自治區(qū)及港澳臺(tái)地區(qū)由于數(shù)據(jù)不全未能列入分析）。由于18項(xiàng)指標(biāo)中有6項(xiàng)逆指標(biāo)，本文采取取倒數(shù)的方法將其轉(zhuǎn)化為正指標(biāo)。另外，因子分析需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，本文采用SPSS20.0軟件進(jìn)行因子分析，軟件自動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，故不再贅述。

（二）因子分析

因子分析利用降維思想方法來(lái)分析多指標(biāo)的數(shù)據(jù)。首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）和 Bartlett 的檢驗(yàn)。如表2所示，數(shù)據(jù)通過KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)，KMO度量為0.722>0.7、Bartlett=650.44，因此適合做因子分析。按照特征根大于1的原則，選入4個(gè)公共因子，其累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為81.32%，特征根及累計(jì)貢獻(xiàn)率（表3）、碎石圖（圖1）如下。

因?yàn)榈玫降奈葱D(zhuǎn)的公共因子的實(shí)際意義不好解釋，因此，對(duì)公共因子進(jìn)行方差運(yùn)用具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法進(jìn)行最大化正交旋轉(zhuǎn)，如表4所示，由旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以看出，公共因子F1在居民人均可支配收入（X1）、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率倒數(shù)（1/X3）、每萬(wàn)人擁有衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)（X4）、百萬(wàn)人普通高等學(xué)校教職工總數(shù)（X6）、每百萬(wàn)人口高等學(xué)校平均在校生數(shù)（X7）、技術(shù)市場(chǎng)成交額（X12）、萬(wàn)元GDP氮氧化物排放量倒數(shù)（1/X16）、萬(wàn)元GDP二氧化硫排放量倒數(shù)（1/X17）上的載荷值都很大，因而F1為反映居民生活與教育水平的因子。公共因子F2在建成區(qū)綠化覆蓋率（X2）、萬(wàn)人互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入率（X5）、R&D人員全時(shí)當(dāng)量（X10）、研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出（X8）、國(guó)內(nèi)專利申請(qǐng)授權(quán)量（X11）上的載荷值都很大，因而F2可以反映各省市科技與綠化水平，同理，F(xiàn)3可以反映能源消耗與環(huán)境保護(hù)水平，F(xiàn)4可以反映水資源水平。

用SPSS 20.0軟件對(duì)各省市4個(gè)公共因子求得分，分別反映其在四項(xiàng)因子水平的競(jìng)爭(zhēng)力，最后，計(jì)算因子得分，以各因子的方差貢獻(xiàn)率占四個(gè)因子總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總，得出各省市的綜合得分F。 計(jì)算公式為F=（F1*50.197+F2*17.68+F3*6.981+F4*6.45）/81.32 。如表5所示，按照綜合得分進(jìn)行排序，北京市、廣東省、上海市、浙江省和江蘇省位列前五，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量在綜合方面具有優(yōu)勢(shì)。

（三）對(duì)應(yīng)分析

為了便于比較各省市的因子得分及經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量情況，對(duì)30個(gè)省份的居民生活與教育水平因子F1、科技與綠化水平因子F2、能源消耗與環(huán)境保護(hù)水平因子F3、水資源水平因子F4因子得分進(jìn)行對(duì)應(yīng)分析。對(duì)應(yīng)分析通過分析由定性變量HYPERLINK"http：//baike.sogou.com/lemma/ShowInnerLink.htm？lemmaId=72610253"＼t"http：//baike.sogou.com/_blank"構(gòu)成的交互匯總表來(lái)揭示變量間的聯(lián)系，可以揭示同一變量的各個(gè)類別之間的差異，以及不同變量各個(gè)類別之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

如表6所示，對(duì)應(yīng)分析統(tǒng)計(jì)摘要顯示了每個(gè)維度的貢獻(xiàn)，可見第一維度解釋了36.3%的變異因素，第二維度解釋了32.6%的變異因素，兩個(gè)維度之和解釋了68.9%的變異因素，對(duì)應(yīng)分析從兩個(gè)維度可以解釋大部分的變異因素，使得結(jié)果更加直觀。

如圖2所示，首先，北京市、青海省、新疆、廣西、江西省、安徽省、湖南省、福建省、河南省、重慶市分布在居民生活與教育水平因子F1與能源消耗與環(huán)境保護(hù)水平因子F3的周圍，表明其在生活與教育水平與能源或環(huán)境保護(hù)水平方面有著優(yōu)秀的表現(xiàn)。其次，廣東省、浙江省、江蘇省、山東省分布在科技與綠化水平因子F2周圍，表明其在科技與綠化水平方面有著良好的成績(jī)。最后，天津市、陜西省、吉林省、黑龍江省、內(nèi)蒙古、山西省、遼寧省、河北省分布在水資源水平因子F4的周圍，表明水資源水平對(duì)其影響較大。上海市和湖北省居于這四個(gè)因子之間，表明其發(fā)展比較均衡，每個(gè)因子的作用比較均衡。

（四）聚類分析

通過對(duì)各省市綜合得分進(jìn)行聚類分析可以發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量方面可以將30個(gè)省市分為3類。如圖3所示，第一類是北京市，可以看出北京市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量方面獨(dú)占鰲頭，作為全國(guó)政治中心、經(jīng)濟(jì)中心具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)；第二類是江蘇省、浙江省、廣東省、上海市，不難看出，這些省份在經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面主要以輕工業(yè)與服務(wù)業(yè)為主；第三類為剩余省份，這些省份在經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量方面有待提升，其與第一類的差距較大，省份數(shù)量較多，是我國(guó)整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量提升的關(guān)鍵所在。通過聚類可以將我國(guó)各省市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量分為三個(gè)梯隊(duì)，代表3個(gè)不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量評(píng)級(jí)，第一梯隊(duì)與第三梯隊(duì)之間存在著很大的差距，表現(xiàn)出我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量在地域上的不平衡。

在因子F1居民生活與教育水平方面，北京市為第一類，上海市與青海省為第二類，其余省市為第三類。在因子F1上，北京市具有較高的得分，主要是因?yàn)槠湓诰用袢司芍涫杖耄╔1）、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率倒數(shù)（1/X3）、每萬(wàn)人擁有衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)（X4）、百萬(wàn)人普通高等學(xué)校教職工總數(shù)（X6）、每百萬(wàn)人口高等學(xué)校平均在校生數(shù)（X7）、技術(shù)市場(chǎng)成交額（X12）指標(biāo)上表現(xiàn)良好，這些指標(biāo)是經(jīng)濟(jì)質(zhì)量發(fā)展的基礎(chǔ)性指標(biāo)。青海省能位列前三名，主要是因?yàn)橐蜃覨1包含萬(wàn)元GDP氮氧化物排放量倒數(shù)（1/X16）、萬(wàn)元GDP二氧化硫排放量倒數(shù)（1/X17）兩項(xiàng)指標(biāo)，青海省由于良好的自然環(huán)境與重工業(yè)較少，在這兩項(xiàng)指標(biāo)表現(xiàn)良好。

在因子F2科技與綠化水平方面，廣東省為第一類，浙江省、江蘇省和山東省為第二類，其余省市為第三類，廣東省、浙江省、江蘇省和山東省在建成區(qū)綠化覆蓋率（X2）、萬(wàn)人互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入率（X5）、R&D人員全時(shí)當(dāng)量（X10）、研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出（X8）、國(guó)內(nèi)專利申請(qǐng)授權(quán)量（X11）這四類指標(biāo)上表現(xiàn)良好，其中廣東省作為制造業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)大省，其科技投入總量最多。

在因子F3能源消耗與環(huán)境保護(hù)水平方面，可以分為3類，山西省、黑龍江省、青海省、寧夏、甘肅省和新疆為第一類，吉林省、內(nèi)蒙古、河北省、廣東省、山東省、貴州省、陜西省和遼寧省為第二類，其余省份為第三類。前兩類都是在因子F3 得分較低的省份，山西省以煤炭經(jīng)濟(jì)為主，黑龍江省以重工業(yè)經(jīng)濟(jì)為主，其能源消耗水平高，環(huán)境保護(hù)力度小。

在因子F4水資源水平方面，青海省為第一類，上海市、遼寧省、內(nèi)蒙古、黑龍江省、陜西省、吉林省和天津市為第二類，其余省市為第三類，青海省作為中華水塔，人均水資源量充足，水污染較少。第二類的省市也有較高水平的人均水資源和較低水平的廢水排放量。

四、結(jié)論與建議

通過以上分析，不難看出我國(guó)各省市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量方面存在著巨大的差距，各省市的發(fā)展側(cè)重點(diǎn)有所不同。處在第一梯隊(duì)的北京市，側(cè)重于居民生活、教育水平以及能源與環(huán)境保護(hù)。處在第二梯隊(duì)的江蘇省、浙江省和廣東省側(cè)重于科技與綠化質(zhì)量，上海市則表現(xiàn)為均衡發(fā)展。第三梯隊(duì)的省市數(shù)量眾多，發(fā)展側(cè)重點(diǎn)各有不同，但其經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量均不高。北上廣作為中國(guó)最具影響力的城市，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量較高是有目共睹的，江浙兩省也是我國(guó)南方地區(qū)中經(jīng)濟(jì)發(fā)展的佼佼者，北京上海兩市在居民生活水平與教育水平層面有較大的優(yōu)勢(shì)，廣州、江蘇、浙江三省市在科技研發(fā)與投入方面具有較高的貢獻(xiàn)。

處在第三梯隊(duì)的省份應(yīng)該在保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)健發(fā)展的基礎(chǔ)上提高教育投入水平，并加強(qiáng)R&D支出水平。關(guān)鍵是政府方面樹立經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量?jī)?yōu)先的政策導(dǎo)向，培育質(zhì)量?jī)?yōu)先的經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境，設(shè)計(jì)機(jī)制留住高科技人才，在經(jīng)濟(jì)政策制定方面結(jié)合自身特點(diǎn)向處在第一二梯隊(duì)的5個(gè)省市學(xué)習(xí)。其中山東省與廣東省、浙江省和江蘇省三省之間有著極大的相似度，因此，可以山東省為例借鑒這三省的發(fā)展模式，側(cè)重學(xué)習(xí)其發(fā)展經(jīng)驗(yàn)；湖北省和上海市有著很多共同點(diǎn)，湖北省可以以上海市為模型，加強(qiáng)自身省份建設(shè)，拓寬經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，提高綜合發(fā)展水平；重慶市、福建省等省市應(yīng)該著重學(xué)習(xí)北京市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，加強(qiáng)自身發(fā)展優(yōu)勢(shì)的同時(shí)提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量重視度。

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