袁鵬

DOI：10.19699/j.cnki.issn2096-0298.2021.10.

摘 要：隨著粵港澳大灣區(qū)一體化的不斷深化，研究珠江東西岸各城市協(xié)同發(fā)展具有重要意義。首先，本文構(gòu)建協(xié)同發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用熵值法和耦合協(xié)調(diào)度模型對(duì)珠江東西岸10個(gè)城市2000—2019年協(xié)同發(fā)展水平進(jìn)行了測算;其次，分區(qū)域、分時(shí)段構(gòu)建了總體面板、珠江東岸面板、珠江西岸面板、2000—2015年面板、2016—2019年面板共5個(gè)面板模型對(duì)協(xié)同發(fā)展影響因素進(jìn)行分析;最后，得出消費(fèi)需求、人力資本、固定資產(chǎn)投資是影響東西岸協(xié)同發(fā)展的主要因素，不同區(qū)域、時(shí)段的影響因素存在差異。本文在此基礎(chǔ)上，提出了促進(jìn)珠江東西岸協(xié)同發(fā)展的建議，以供參考。

關(guān)鍵詞：珠江東西岸;協(xié)同發(fā)展;面板數(shù)據(jù)分析;發(fā)展水平;影響因素

中圖分類號(hào)：F207 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2021）05（b）--05

從地理區(qū)域看，珠三角是一個(gè)等腰三角形，廣州正好處在頂點(diǎn)位置，如果以這個(gè)頂點(diǎn)為界，深圳、東莞、惠州在東岸，佛山、珠海、中山、江門、肇慶、陽江、云浮在西岸。長期以來，珠江東岸城市的發(fā)展要快于西岸城市，因而東西城市發(fā)展不平衡的矛盾日益突出，引起了政府和學(xué)術(shù)界的高度關(guān)注。2017年以來，陸續(xù)出臺(tái)《珠江西岸“六市一區(qū)”創(chuàng)建“中國制造2025”試點(diǎn)示范城市群實(shí)施方案》《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》《關(guān)于支持深圳建設(shè)中國特色社會(huì)主義先行示范區(qū)的意見》等政府文件，均提出“促進(jìn)珠江口東西兩岸融合互動(dòng)”的指導(dǎo)思想。在此背景下，研究珠江東西岸區(qū)域協(xié)同發(fā)展，對(duì)促進(jìn)城市健康、快速、平衡發(fā)展具有深刻的現(xiàn)實(shí)意義。

國內(nèi)學(xué)者對(duì)區(qū)域協(xié)同發(fā)展的研究主要集中在區(qū)域協(xié)同發(fā)展的內(nèi)涵、理論研究、模式探索、機(jī)制探索、路徑分析、水平測度、影響因素分析等方面，重點(diǎn)總結(jié)了區(qū)域協(xié)同發(fā)展水平測度和影響因素分析等定量研究成果。其一，基于指標(biāo)體系的協(xié)同度的測度研究。如崔治文等[1]通過構(gòu)建協(xié)同度模型對(duì)“新絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”進(jìn)行研究，提出應(yīng)完善區(qū)域體制與機(jī)制，提供技術(shù)、資金支持以實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)展;彭耿等[2]通過構(gòu)建子系統(tǒng)有序度模型和復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度模型，分析了武陵山片區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展程度和發(fā)展趨勢;江永洪[3]運(yùn)用DEA方法對(duì)我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展水平進(jìn)行了評(píng)估;林昌華[4]構(gòu)建了基于TOPSIS 綜合評(píng)價(jià)方法的距離協(xié)同組合模型，分析了粵港澳大灣區(qū)協(xié)同發(fā)展水平及趨勢表現(xiàn)。其二，基于經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的協(xié)同發(fā)展空間格局研究。如崔和瑞[5]對(duì)京津冀地區(qū)城市間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系響度進(jìn)行的評(píng)估;韓會(huì)然[6]等利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法研究皖江城市帶空間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系變化的網(wǎng)絡(luò)特征;柴攀峰[7]從經(jīng)濟(jì)能級(jí)、經(jīng)濟(jì)聯(lián)系以及產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展三個(gè)方面對(duì)長三角城市群的空間格局進(jìn)行研究。其三，基于計(jì)量模型的協(xié)同發(fā)展影響因素研究。如屈婧[8]構(gòu)建了空間面板模型，運(yùn)用固定效應(yīng)的空間滯后模型分析了我國城鎮(zhèn)化發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷協(xié)同發(fā)展對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響效應(yīng)。何三峰[9]應(yīng)用F-H模型、GMM 估計(jì)方法進(jìn)行動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)分析，對(duì)成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)金融協(xié)同發(fā)展水平進(jìn)行了測度。田時(shí)中[10]建立發(fā)展水平測度指標(biāo)體系，運(yùn)用熵值法和耦合協(xié)調(diào)模型測算長三角城市群綜合發(fā)展指數(shù)和耦合協(xié)調(diào)度。

綜上所述，這些研究成果為推進(jìn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展提供了可操作性的理論指導(dǎo)，極大推動(dòng)了區(qū)域協(xié)同發(fā)展的進(jìn)程，但也存在一些不足：一是現(xiàn)有研究多是選取制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、金融、教育、文體旅游等產(chǎn)業(yè)的某一個(gè)方面進(jìn)行深入分析，很少從協(xié)同發(fā)展的角度進(jìn)行全局研究。二是研究方法多針對(duì)區(qū)域協(xié)同度的測量，很少多角度、多層次深入挖掘出導(dǎo)致這些差異的影響因素，也并未進(jìn)一步研究縱向時(shí)序的不同影響。

基于此，本文從面板數(shù)據(jù)分析的視角，研究珠江東西岸協(xié)同發(fā)展水平及其影響因素。首先，從經(jīng)濟(jì)協(xié)同、社會(huì)協(xié)同、生態(tài)環(huán)境協(xié)同等方面構(gòu)建珠江東西岸協(xié)同發(fā)展的指標(biāo)體系，并測算其協(xié)同發(fā)展水平;其次，以協(xié)同發(fā)展水平為因變量，通過面板數(shù)據(jù)從整體、分區(qū)域、分時(shí)段三個(gè)方面深入分析影響珠江東西岸協(xié)同發(fā)展的因素;最后，根據(jù)研究結(jié)論，提出促進(jìn)珠江東西岸協(xié)同發(fā)展的建議。

1 珠江東西岸協(xié)同發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)

在區(qū)域系統(tǒng)發(fā)展內(nèi)涵研究的基礎(chǔ)上，從經(jīng)濟(jì)協(xié)同、社會(huì)協(xié)同、生態(tài)環(huán)境協(xié)同3個(gè)子系統(tǒng)進(jìn)行珠江東西岸協(xié)同發(fā)展綜合評(píng)價(jià)。研究對(duì)象是珠江東岸3個(gè)城市（深圳、東莞、惠州）和西岸7個(gè)城市（佛山、珠海、中山、江門、肇慶、陽江、云浮），選取2000—2019 年作為研究時(shí)段，數(shù)據(jù)均來源于珠江東西岸各城市統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)公報(bào)，以及《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。構(gòu)建的珠江東西岸協(xié)同發(fā)展指標(biāo)體系如表1所示。采用熵值法進(jìn)行指標(biāo)賦權(quán)，根據(jù)耦合協(xié)調(diào)度原理測算了珠江東西岸10個(gè)城市2000—2019年協(xié)同發(fā)展水平（D）。

2 珠江東西岸協(xié)同發(fā)展影響因素研究

2.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

2.1.1 變量選擇

基于影響因素內(nèi)涵研究和數(shù)據(jù)的可得性，選擇人力資本、科技投入、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、固定投資、消費(fèi)需求、對(duì)外開放、政府支持7個(gè)方面的影響因素，構(gòu)建以協(xié)同發(fā)展水平（D）為因變量，人口密度（Z1）、科學(xué)技術(shù)支出（Z2），第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重（Z3），固定資產(chǎn)投資/GDP（Z4），人均消費(fèi)支出（Z5），人均實(shí)際利用外資（Z6），人均財(cái)政支出（Z7）為自變量的面板數(shù)據(jù)回歸模型。

2.1.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本文分別對(duì)因變量（D）和自變量（Z1-Z7）進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，同時(shí)采用LLC、IPS、Fisher-ADF、Fisher-PP四種檢驗(yàn)，表2給出這8個(gè)序列的原始序列和一階差分序列單位根檢驗(yàn)P值，結(jié)果表明，這8個(gè)序列都是一階單整序列，可以建模。

2.1.3 協(xié)整檢驗(yàn)

為了避免偽回歸，需要對(duì)因變量（D）和自變量（Z1-Z7）進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，采用Kao檢驗(yàn)，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為-3.9671，對(duì)應(yīng)P值為0.000，表明存在協(xié)整關(guān)系，可以進(jìn)行面板數(shù)據(jù)建模。

2.2 總體面板模型的構(gòu)建與分析

以2000—2019年的珠江東西岸10個(gè)城市作為研究對(duì)象進(jìn)行整體面板數(shù)據(jù)分析，在建模過程中，Z3和Z7不顯著，Z2和Z6經(jīng)濟(jì)意義不符合實(shí)際，均剔除，構(gòu)建的最終模型為：

重新對(duì)因變量（D）和自變量（Z1、Z4、Z5）進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，Johansen 檢驗(yàn)結(jié)果表明存在3對(duì)協(xié)整關(guān)系，可以建模。

2.2.1 面板數(shù)據(jù)最優(yōu)模型選擇

第一步，固定效應(yīng)模型與混合回歸模型的比較。分別嘗試混合回歸、個(gè)體固定效應(yīng)模型、時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型、個(gè)體（時(shí)點(diǎn)）固定效應(yīng)模型4種模型。結(jié)果表明，時(shí)點(diǎn)個(gè)體固定效應(yīng)模型優(yōu)于個(gè)體（時(shí)點(diǎn)）固定效應(yīng)模型和混合回歸。第二步，固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型的比較。將時(shí)點(diǎn)個(gè)體固定效應(yīng)模型與個(gè)體時(shí)間隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果P值等于1.000，表明個(gè)體時(shí)間隨機(jī)效應(yīng)模型優(yōu)于時(shí)點(diǎn)個(gè)體固定效應(yīng)模型。所以，對(duì)于整體面板模型而言，最優(yōu)模型為個(gè)體時(shí)間隨機(jī)效應(yīng)模型。

2.2.2 面板數(shù)據(jù)結(jié)果分析

個(gè)體時(shí)間隨機(jī)效應(yīng)模型的結(jié)果表示如下：

在10%的顯著性水平下，三個(gè)影響因素的系數(shù)均通過顯著性檢驗(yàn)，說明其均對(duì)珠江東西岸協(xié)同發(fā)展水平提升有著顯著的影響。從系數(shù)上看，按影響力大小遞減排序，依次為消費(fèi)需求、人力資本、固定資產(chǎn)。

隨機(jī)效應(yīng)截面成員表示10個(gè)城市的自發(fā)影響因素相對(duì)于平均值偏離的隨機(jī)誤差部分，正向隨機(jī)偏離有深圳（0.1627）、珠海（0.0462）、佛山（0.0214）、江門（0.0236）;負(fù)向隨機(jī)偏離有東莞（-0.0700）、惠州（-0.0126）、中山（-0.0283）、肇慶（-0.0174）、陽江（-0.0389）、云浮（-0.0869），說明深圳、珠海、佛山、江門在除了這三個(gè)影響因素外的其他因素對(duì)協(xié)同發(fā)展水平的影響比較正面。

隨機(jī)效應(yīng)時(shí)間成員表示2000—2019年自發(fā)影響因素相對(duì)于平均值偏離的隨機(jī)誤差部分，如表3所示，2000—2009年都是負(fù)向隨機(jī)偏離，2010—2019年都是正向隨機(jī)偏離，隨著時(shí)間的推移，時(shí)間成員相對(duì)平均值的偏移由負(fù)轉(zhuǎn)正，越來越大。說明除了這三個(gè)影響因素外的其他因素對(duì)珠江東西岸協(xié)同發(fā)展水平的影響越來越正向化。

2.3 不同區(qū)域面板模型的橫向比較分析

2.3.1 珠江東岸面板數(shù)據(jù)模型分析

本文以2000—2019年的珠江東岸3個(gè)城市為研究對(duì)象進(jìn)行珠江東岸面板數(shù)據(jù)分析，最終留下自變量Z1、Z7，經(jīng)過檢驗(yàn)選擇的最優(yōu)模型為個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型，結(jié)果表示如下：

與總體面板模型不同的是，東岸面板數(shù)據(jù)的主要影響因素是政府支持、人力資本。說明珠江東岸的協(xié)同發(fā)展更多依賴政府政策支持，為協(xié)同發(fā)展提供了大量的人力和財(cái)力，顯著提高了協(xié)同發(fā)展水平。珠江東岸3個(gè)城市的隨機(jī)效應(yīng)截面成員深圳最大（6.33E-16）、東莞次之（-2.62E-16）、惠州最?。?3.71E-16）。

2.3.2 珠江西岸面板數(shù)據(jù)模型分析

以2000—2019年的珠江西岸7個(gè)城市作為研究對(duì)象進(jìn)行珠江西岸面板數(shù)據(jù)分析，最終留下自變量Z1、Z3、Z4、Z5，選擇的最優(yōu)模型為個(gè)體時(shí)間隨機(jī)效應(yīng)模型，結(jié)果表示如下：

在10%的顯著性水平下，四個(gè)影響因素的系數(shù)均通過顯著性檢驗(yàn)，說明其均對(duì)珠江西岸協(xié)同發(fā)展水平提升有著顯著的影響。從系數(shù)上看，按影響力大小遞減排序，依次為消費(fèi)需求、人力資本、固定資產(chǎn)、二產(chǎn)發(fā)展。與總體面板模型不同的是，第二產(chǎn)業(yè)對(duì)珠江西岸協(xié)同發(fā)展水平影響較為顯著，說明西岸城市整體需繼續(xù)壯大第二產(chǎn)業(yè)。珠江西岸7個(gè)城市的隨機(jī)效應(yīng)截面成員珠海最大（0.0648）、其次是江門（0.0319）、佛山（0.0123）。隨機(jī)效應(yīng)時(shí)間成員隨著時(shí)間的增加，偏離逐漸正向化。

2.4 不同時(shí)段面板模型的縱向比較分析

2016年3月，《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要》提出“粵港澳大灣區(qū)”發(fā)展的理念，因此我們以2015年為分界點(diǎn)，考察“粵港澳大灣區(qū)”概念提出前后珠江東西岸協(xié)同發(fā)展的區(qū)別。

2.4.1 2000—2015年面板數(shù)據(jù)模型分析

以2000—2015年珠江東西岸10個(gè)城市為研究對(duì)象進(jìn)行面板數(shù)據(jù)分析，最終留下自變量Z1、Z3、Z4、Z5，經(jīng)過檢驗(yàn)選擇的最優(yōu)模型為個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型，結(jié)果表示如下：

與西岸面板模型類似，在5%的顯著性水平下，消費(fèi)需求、人力資本、固定資產(chǎn)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展四個(gè)影響因素的系數(shù)均通過顯著性檢驗(yàn)，說明其均對(duì)珠江西岸協(xié)同發(fā)展水平提升有著顯著的影響。隨機(jī)效應(yīng)截面成員正向偏離中深圳最大（0.1587）、珠海次之（0.0618）;負(fù)向偏離中東莞最大（-0.1981）。

2.4.2 2016—2019年面板數(shù)據(jù)模型分析

以2016—2019年的珠江東西岸10個(gè)城市為研究對(duì)象進(jìn)行面板數(shù)據(jù)分析，最終留下自變量Z1、Z4、Z5，經(jīng)過檢驗(yàn)選擇的最優(yōu)模型為個(gè)體時(shí)間隨機(jī)效應(yīng)模型，結(jié)果表示如下：

在5%的顯著性水平下，Z1、Z4、Z5三個(gè)影響因素均顯著，對(duì)珠江東西岸協(xié)同發(fā)展水平有顯著影響，與2000—2015年面板模型不同的是，2016—2019年面板模型中產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響因素不再顯著，系數(shù)影響力大小遞減排序依次為人力資本、消費(fèi)需求、固定資產(chǎn)。說明2016年粵港澳大灣區(qū)概念提出后，人口密度因素成為影響珠江東西岸系統(tǒng)發(fā)展的主要因素，這與近幾年各大城市的“搶人”政策密切相關(guān)。隨機(jī)效應(yīng)截面成員惠州最大（0.1127）、其次是珠海（0.0554）。隨機(jī)效應(yīng)時(shí)間成員2016—2018年為負(fù)向偏離，2019年為正向偏離。

2.5 小結(jié)

基于面板數(shù)據(jù)對(duì)珠江東西岸10個(gè)城市2000—2019年協(xié)同發(fā)展影響因素進(jìn)行分析，根據(jù)研究目標(biāo)不同，共構(gòu)建了5個(gè)面板數(shù)據(jù)模型，如表4所示。

研究結(jié)論主要如下：

（1）從影響因素來看，人口密度（Z1）、第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重（Z3）、固定資產(chǎn)投資/GDP（Z4）、人均消費(fèi)支出（Z5）、人均財(cái)政支出（Z7）均在一定程度上對(duì)珠江東西岸協(xié)同發(fā)展有顯著影響，科學(xué)技術(shù)支出（Z2）、人均實(shí)際利用外資（Z6）對(duì)珠江東西岸協(xié)同發(fā)展無顯著影響。

（2）從總體面板模型來看，珠江東西岸協(xié)同發(fā)展影響因素由大到小依次是消費(fèi)需求、人力資本、固定資產(chǎn)，其中最最要的影響因素是消費(fèi)需求，這與當(dāng)下“深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，充分發(fā)揮我國超大規(guī)模市場優(yōu)勢和內(nèi)需潛力，構(gòu)建國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局”背景相符，各大城市應(yīng)進(jìn)一步挖掘內(nèi)需消費(fèi)潛力，提高珠江東西岸協(xié)同發(fā)展水平。

（3）從不同區(qū)域面板模型的橫向比較來看，珠江東西岸內(nèi)部協(xié)同發(fā)展影響因素不盡相同。珠江東岸內(nèi)部協(xié)同發(fā)展影響因素更多依靠政府財(cái)政支出和人力資本支持，珠江西部內(nèi)部協(xié)同發(fā)展影響因素除了消費(fèi)需求、人力資本、固定資產(chǎn)外，第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也有一定的影響。

（4）從不同時(shí)間面板模型的縱向比較來看，2000—2015年協(xié)同發(fā)展影響因素系數(shù)由大到小排序分別為消費(fèi)、人力、固定資產(chǎn)、二產(chǎn)發(fā)展，2016—2019年協(xié)同發(fā)展影響因素系數(shù)由大到小排序分別為人力、消費(fèi)、固定資產(chǎn)。這表明粵港澳大灣區(qū)概念提出后，珠江東西岸協(xié)同發(fā)展影響因素發(fā)生了變化，一是二產(chǎn)發(fā)展對(duì)2016—2019年協(xié)同發(fā)展影響不再顯著，二是人力因素超越消費(fèi)因素成為2016—2019年協(xié)同發(fā)展最重要的影響因素，與近年來各城市實(shí)行的“搶人”政策相吻合。

3 促進(jìn)珠江東西岸協(xié)同發(fā)展的建議

在面板模型實(shí)證研究的基礎(chǔ)上，本文從消費(fèi)需求、人力資本、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、政府支持等方面提出促進(jìn)發(fā)展珠江東西岸深度合作、協(xié)同發(fā)展的一些建議。一是挖掘消費(fèi)潛力，構(gòu)建“雙循環(huán)”新格局。順應(yīng)國內(nèi)大循環(huán)大趨勢，支持和鼓勵(lì)珠江東西岸城市的老字號(hào)、老品牌，在傳承品質(zhì)文化的基礎(chǔ)上通過新技藝、新審美、新連接，打造高品質(zhì)、特色化的國貨精品，保證量大質(zhì)優(yōu)的供給;培育壯大新型消費(fèi)、升級(jí)消費(fèi)、定制消費(fèi)，打通生產(chǎn)、分配、流通、消費(fèi)各個(gè)環(huán)節(jié)的堵點(diǎn)，打造消費(fèi)新模式。二是加速人才集聚，增強(qiáng)協(xié)同發(fā)展新動(dòng)能。創(chuàng)造更具吸引力的引進(jìn)人才環(huán)境，實(shí)行更積極、更開放、更有效的人才引進(jìn)政策，集聚全球最優(yōu)秀的人才、技術(shù)和資本，健全珠江東西岸人才雙向流動(dòng)機(jī)制，加快建設(shè)人才合作示范區(qū)。三是深化產(chǎn)業(yè)合作，打造融合發(fā)展新體系。在先進(jìn)制造業(yè)、戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)、創(chuàng)新型金融、旅游會(huì)展、文化創(chuàng)新、海洋經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域完善和提升產(chǎn)業(yè)鏈整合度，著力培育發(fā)展新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式。特別是珠江西岸，要持續(xù)加大固定資產(chǎn)投資，主動(dòng)承接珠江東岸的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)業(yè)，打造特色鮮明、創(chuàng)新能力強(qiáng)、差異化發(fā)展的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)新體系。四是加大政府支持，提升優(yōu)質(zhì)生活新環(huán)境。持續(xù)加大政府財(cái)政支持力度，推進(jìn)東西岸城市的教育、醫(yī)療、文化、衛(wèi)生等公共服務(wù)深度對(duì)接，超前布局面向未來城市化需求的公共服務(wù)配套，促進(jìn)居民生活一體化、同城化進(jìn)程進(jìn)一步加快，共同打造公共服務(wù)優(yōu)質(zhì)、宜居宜業(yè)宜游的優(yōu)質(zhì)生活圈。

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