陳 剛，李 瀟

(1.廣州市社會科學(xué)院 現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)研究所，廣州 510410； 2.中國銀河金融控股有限責(zé)任公司，北京 100033)

0 引言

黨的十九大報告指出，我國經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長動力的攻關(guān)期?！笆奈濉睍r期是我國全面建成小康社會、實現(xiàn)第一個百年奮斗目標(biāo)之后，乘勢而上開啟全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家新征程，向第二個百年奮斗目標(biāo)進(jìn)軍的第一個五年。當(dāng)前國內(nèi)發(fā)展不平衡不充分、供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革進(jìn)入深水區(qū)、發(fā)展短板明顯、經(jīng)濟(jì)發(fā)展新舊動能轉(zhuǎn)換滯后等情況依然存在。我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍將面臨經(jīng)濟(jì)上升動力和下行壓力交織、人口紅利趨弱、儲蓄率和投資率下滑、外貿(mào)拉動作用走弱等一系列壓力，破解供需失衡、動力轉(zhuǎn)換滯后、產(chǎn)業(yè)路徑依賴、區(qū)域發(fā)展失衡等現(xiàn)實難題的任務(wù)依然艱巨。面對動能迭代更替的經(jīng)濟(jì)規(guī)律，正確認(rèn)識當(dāng)前階段經(jīng)濟(jì)增長動能結(jié)構(gòu)發(fā)展現(xiàn)狀，是加速新舊動能轉(zhuǎn)換、推動經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長躍上新臺階的必要前提。

古典經(jīng)濟(jì)增長理論、新古典經(jīng)濟(jì)增長理論、內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論、凱恩斯經(jīng)濟(jì)理論等不同經(jīng)濟(jì)學(xué)派對經(jīng)濟(jì)增長問題均進(jìn)行過系統(tǒng)的論述。通過對已有相關(guān)理論梳理，可以將經(jīng)濟(jì)增長動力概括為拉動力、推動力、內(nèi)生動力和阻力4類。(1)需求動力，即拉動力。以凱恩斯經(jīng)濟(jì)增長理論為代表，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長由消費[1-2]、投資[3-4]和凈出口[5]“三駕馬車”帶動。需求結(jié)構(gòu)變動也會對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生影響，經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)之后的長期增長趨勢主要取決于內(nèi)需增速的變化，影響需求長期增速的因素既有供給結(jié)構(gòu)問題也有需求結(jié)構(gòu)問題[6]。(2)供給動力，即推動力。以古典經(jīng)濟(jì)學(xué)派和新古典經(jīng)濟(jì)增長理論為代表，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長來自于由勞動[7]、資本[8]和制度[9]等要素配置帶來的結(jié)果。在工業(yè)化中前期，以勞動密集型產(chǎn)業(yè)為主的工業(yè)規(guī)模化快速擴(kuò)張是推動經(jīng)濟(jì)增長的主要動力。在工業(yè)化中后期，資本技術(shù)密集型制造業(yè)快速發(fā)展，推動工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)向中高端化發(fā)展，成為推動經(jīng)濟(jì)增長的主要動力[10]。(3)內(nèi)生動力。以內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論為代表，把知識增長看作是經(jīng)濟(jì)長期增長的真正動因，同時把研究與開發(fā)(R&D)投入看作知識增長的核心因素。在以R&D為經(jīng)濟(jì)增長主要推動力的模型中，知識增長和經(jīng)濟(jì)增長與人口規(guī)模的關(guān)系成為研究中爭論的焦點[11]。此外，內(nèi)生動力還包括人力資本[12-14]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[15]、經(jīng)濟(jì)活力[16]、城鎮(zhèn)化[17]等。(4)阻力。當(dāng)其他經(jīng)濟(jì)增長動力因素改善空間較小或者優(yōu)化成本較高時，降低發(fā)展阻力也是加速經(jīng)濟(jì)增長的一種途徑。因此，阻力也是構(gòu)成經(jīng)濟(jì)增長動力的重要組成部分。雖然學(xué)術(shù)界對阻力因素尚未進(jìn)行過系統(tǒng)性概述，但相關(guān)研究表明，人口撫養(yǎng)比[18-19]、失業(yè)率[20]、通貨膨脹[21]、稅負(fù)[22]等因素均與經(jīng)濟(jì)增長存在負(fù)相關(guān)性，可將它們看作是經(jīng)濟(jì)增長的阻力因素。

針對當(dāng)前中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨的動力結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換困境，本研究以中國內(nèi)地31個省份為對象，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)增長動力評價體系，對中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動力進(jìn)行系統(tǒng)性評價，探討影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的動力因素，為加快新舊動能轉(zhuǎn)換、加速經(jīng)濟(jì)增長提供支撐，對我國早日實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和共同富裕具有重要的理論與實踐意義。

1 研究對象、研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究對象

以中國內(nèi)地31個省份為研究樣本，分析中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動力結(jié)構(gòu)變化的一般規(guī)律和現(xiàn)狀特征。本研究側(cè)重于探討經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)狀態(tài)下各省份經(jīng)濟(jì)增長動力系統(tǒng)的變化規(guī)律，而非分析突發(fā)性事件對地方經(jīng)濟(jì)增長動力體系產(chǎn)生的影響。為滿足樣本地區(qū)數(shù)據(jù)的一致性、可比性和獲得性，以及考慮到2020年新冠疫情對中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的重大影響，且影響程度因地而異，很難從技術(shù)上徹底排除該突發(fā)性因素對指標(biāo)體系的影響，選取2008—2019年時期數(shù)據(jù)對中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動力發(fā)展情況進(jìn)行分析。

1.2 研究方法

采用熵值法對樣本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長動力水平進(jìn)行測算[16]。首先，對各個基礎(chǔ)指標(biāo)進(jìn)行無量綱處理；其次，采用熵值法對無量綱處理后的指標(biāo)進(jìn)行賦值測算；最后，根據(jù)獲取的基礎(chǔ)指標(biāo)權(quán)重計算基礎(chǔ)指標(biāo)的得分，各子系統(tǒng)得分為其包含的基礎(chǔ)指標(biāo)得分之和，綜合指數(shù)為各子系統(tǒng)得分值之和。熵值法主要是利用信息論中的信息熵原理，指標(biāo)的變異程度越大，其對應(yīng)的信息熵值就越小，該指標(biāo)提供的信息量就越大，其權(quán)重也越大，反之亦然。熵值法獲取的指標(biāo)權(quán)重僅取決于指標(biāo)的變異程度，能有效規(guī)避主觀因素影響。在中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動力評價體系中，若某類指標(biāo)的差異化程度越大，說明該指標(biāo)對經(jīng)濟(jì)增長的影響就越大，應(yīng)賦予該指標(biāo)較大權(quán)重，反之亦然。

1.3 數(shù)據(jù)來源

考慮到各省份數(shù)據(jù)的一致性和可比性，數(shù)據(jù)主要來源于2009—2020年的《中國統(tǒng)計年鑒》，缺失部分由各省份統(tǒng)計年鑒補(bǔ)充。年鑒中無法獲取的數(shù)據(jù)通過Wind數(shù)據(jù)庫、CEIC經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫、北京立言數(shù)據(jù)庫等第三方數(shù)據(jù)庫獲取。其他少數(shù)年份缺失數(shù)據(jù)以前后年份值的算術(shù)平均值代替，此類數(shù)據(jù)量非常少，不影響計算結(jié)果。

2 經(jīng)濟(jì)增長動力結(jié)構(gòu)評價體系

2.1 評價體系構(gòu)建

基于已有研究，構(gòu)建包含拉動力、推動力、內(nèi)生動力和阻力4個子系統(tǒng)27個基礎(chǔ)指標(biāo)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動力結(jié)構(gòu)評價體系(表1)。拉動力方面，用全社會固定資產(chǎn)投資、全社會消費品總額和凈出口分別反映投資、消費和貿(mào)易的規(guī)模，用非房地產(chǎn)投資占比、恩格爾系數(shù)和外貿(mào)依存度分別反映投資、消費和貿(mào)易的質(zhì)量。推動力方面，用就業(yè)規(guī)模、資本存量、技術(shù)資本投入、有效發(fā)明專利、土地資源、能源消費、制度質(zhì)量以及全要素生產(chǎn)率反映生產(chǎn)要素的投入情況。內(nèi)生動力方面，用人力資本、R&D人員規(guī)模和R&D經(jīng)費規(guī)模反映經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)生要素投入，用非國有固定資產(chǎn)投資表示市場活力，用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指數(shù)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指數(shù)反映地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)勢，用人口城鎮(zhèn)化率反映地區(qū)擴(kuò)大內(nèi)需市場的潛力。阻力方面，選取了居民消費價格指數(shù)(CPI)、固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)、工業(yè)出廠價格指數(shù)(PPI)、城鎮(zhèn)失業(yè)率、稅負(fù)和人口撫養(yǎng)比6個基礎(chǔ)指標(biāo)。

表1 中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動力評價體系Tab.1 Evaluation system of dynamic structure of regional economic growth

2.2 指標(biāo)體系合理化檢驗：信度分析

利用2008—2019年中國內(nèi)地31個省份相關(guān)數(shù)據(jù)，選用克朗巴哈α系數(shù)法對構(gòu)建的中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動力評價體系進(jìn)行信度檢驗分析[28]。首先，對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，保證其數(shù)值介于0～1；其次，利用Stata 14.0對無量綱處理后的指標(biāo)體系進(jìn)行信度檢驗分析。檢驗結(jié)果顯示，中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動力評價體系的信度系數(shù)和基于標(biāo)準(zhǔn)化項的克朗巴哈α系數(shù)分別為0.923 6和0.928 2，均在0.9以上，由此可以認(rèn)定構(gòu)建的評價體系的內(nèi)在信度較好，評價體系具有較高的可靠性，基于此指標(biāo)體系測算出的結(jié)果能夠?qū)χ袊鴧^(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動力變化情況進(jìn)行很好的解釋。

2.3 指標(biāo)權(quán)重測算

考慮到拉動力、推動力、內(nèi)生動力和阻力系統(tǒng)的基礎(chǔ)指標(biāo)之間存在一定的相關(guān)性，若對整個系統(tǒng)進(jìn)行熵值測算，測算結(jié)果可能會存在一定誤差。因此，選擇對4個子系統(tǒng)分別運用熵值法測算基礎(chǔ)指標(biāo)權(quán)重(表1)。值得說明的是，基礎(chǔ)指標(biāo)的屬性為“-”表示該指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長呈負(fù)相關(guān)性，因此，在運用熵值法進(jìn)行權(quán)重測算前，需要先對此類指標(biāo)進(jìn)行逆向處理[29]。

3 經(jīng)濟(jì)增長動力測算和分析

3.1 聚類分析

為準(zhǔn)確分析各省份經(jīng)濟(jì)增長動力的差異性，采用分組形式對樣本地區(qū)進(jìn)行比較分析。借助K值系統(tǒng)聚類方法，利用2019年數(shù)據(jù)對樣本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長動力綜合發(fā)展情況進(jìn)行聚類分析，可將31個省份劃分為高水平、較高水平、中等水平、較低水平和低水平5個梯隊(表2)。

2019年中國內(nèi)地31個省份經(jīng)濟(jì)增長動力綜合指數(shù)均值為144.28，其中有18個省份屬于中等水平及以下梯隊，表明中國省際層面經(jīng)濟(jì)增長動力整體上存在著一定的失衡性。用指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差與均值之比反映指標(biāo)的變異系數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)，中國內(nèi)地31個省份經(jīng)濟(jì)增長動力綜合指數(shù)的變異系數(shù)均值遠(yuǎn)高于分組后每一個梯隊的變異系數(shù)，因此，可認(rèn)為各梯隊省份的經(jīng)濟(jì)增長動力綜合發(fā)展水平存在顯著的差異。

表2 2019年31個省份經(jīng)濟(jì)增長動力指數(shù)聚類特征Tab.2 Clustering characteristics of economic growth index of 31 provinces in 2019

從子系統(tǒng)得分表現(xiàn)看，4個子系統(tǒng)得分均值由大到小排序依次是阻力、拉動力、內(nèi)生動力和推動力，其中阻力系統(tǒng)得分均值最高，拉動力系統(tǒng)次之，內(nèi)生動力系統(tǒng)相對偏低，推動力系統(tǒng)得分最小。4個子系統(tǒng)的得分均值的變異系數(shù)由大到小依次為推動力、內(nèi)生動力、拉動力和阻力，表明各省份在推動力系統(tǒng)得分的差異化程度最高，阻力系統(tǒng)得分的區(qū)域差異化程度最低?？梢姡枇ο到y(tǒng)對各省份經(jīng)濟(jì)增長的影響相對較小，省際層面經(jīng)濟(jì)增長的速度大小仍取決于拉動力、推動力和內(nèi)生動力，其中以消費、投資和進(jìn)出口需求端“三駕馬車”為主的拉動力仍是各省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要動力，推動力和內(nèi)生動力對地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動力作用仍相對偏弱。

3.2 區(qū)域?qū)Ρ?/h3>

3.2.1第一梯隊：高水平區(qū)域。包括北京、江蘇、浙江、山東和廣東5個省份，2019年該梯隊經(jīng)濟(jì)增長動力綜合指數(shù)均值為237.26，遠(yuǎn)高于其他梯隊。其中樣本地區(qū)中綜合指數(shù)最高的省份是廣東，為294.01，是綜合指數(shù)最低省份西藏的3.52倍。經(jīng)濟(jì)增長動力綜合指數(shù)的變異系數(shù)為0.160 0，雖然低于樣本地區(qū)整體平均水平，但遠(yuǎn)高于其他梯隊，表明該梯隊內(nèi)省份的經(jīng)濟(jì)增長動力的差異性程度相對較高。4個子系統(tǒng)得分均值介于55～65，得分分布較為均衡。對比子系統(tǒng)變異系數(shù)值大小可以發(fā)現(xiàn)，該梯隊省份在拉動力方面的差異化程度最大，在內(nèi)生動力和阻力方面的差異化程度次之，而推動力表現(xiàn)相對均衡。對比其他梯隊，推動力和內(nèi)生動力得分值較高是該梯隊經(jīng)濟(jì)增長動力綜合指數(shù)高于其他梯隊的主要原因。從基礎(chǔ)指標(biāo)看，技術(shù)市場合同成交額和有效發(fā)明專利數(shù)量兩個基礎(chǔ)指標(biāo)是該梯隊推動力得分高于其他梯隊的主要原因，R&D人員規(guī)模和R&D經(jīng)費規(guī)模則是該梯隊內(nèi)生動力得分高于其他梯隊的主要因素。

3.2.2第二梯隊：較高水平區(qū)域。包括河北、上海、安徽、福建、河南、湖北、湖南和四川8個省份，經(jīng)濟(jì)增長動力綜合指數(shù)均值為157.78，與第一梯隊存在較大的差距。從變異系數(shù)值看，綜合指數(shù)的變異系數(shù)為0.066 3，相對較低，表明該梯隊內(nèi)省份經(jīng)濟(jì)增長動力綜合指數(shù)相對集中。從子系統(tǒng)表現(xiàn)看，拉動力和阻力得分相對較高，兩者共占綜合指數(shù)的62.78%，與第一梯隊相比，推動力得分均值不足第一梯隊的50%，內(nèi)生動力得分均值僅為第一梯隊的51.63%，推動力和內(nèi)生動力得分相對偏低是造成該梯隊與第一梯隊存在較大差距的主要原因。從基礎(chǔ)指標(biāo)看，該梯隊省份的技術(shù)市場合同成交額、有效發(fā)明專利數(shù)量、R&D人員規(guī)模和R&D經(jīng)費規(guī)模指標(biāo)得分均值分別為第一梯隊的32.3%，26.8%，31.3%和36.8%，表明科技創(chuàng)新領(lǐng)域中的人力、資本等生產(chǎn)要素規(guī)模投入較少是造成該梯隊與第一梯隊產(chǎn)生較大差距的主要原因。從部分省份表現(xiàn)看，凈出口規(guī)模偏低、技術(shù)市場合同成交額不高、R&D人員規(guī)模和經(jīng)費規(guī)模相對不足以及城鎮(zhèn)人口失業(yè)率相對偏高是造成上海、天津等地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長動力不強(qiáng)的主要原因。但該梯隊在投資質(zhì)量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、居民消費價格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)以及稅負(fù)5個基礎(chǔ)指標(biāo)上整體上優(yōu)于第一梯隊。

3.2.3第三梯隊：中等水平區(qū)域。包括天津、內(nèi)蒙古、遼寧、江西、廣西、重慶、云南和陜西8個省份，經(jīng)濟(jì)增長動力綜合指數(shù)均值為123.74。從子系統(tǒng)表現(xiàn)看，該梯隊阻力得分均值最高，為50.72，拉動力、推動力和內(nèi)生動力均與第二梯隊存在一定差距。從基礎(chǔ)指標(biāo)看，該梯隊在投資規(guī)模、消費規(guī)模、就業(yè)規(guī)模、技術(shù)市場合同成交額、有效發(fā)明專利數(shù)量、技術(shù)市場合同成交額以及有效發(fā)明專利數(shù)量等方面與第二梯隊差距較大。值得注意的是，該梯隊在凈出口規(guī)模、投資質(zhì)量、貿(mào)易質(zhì)量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、居民消費價格指數(shù)、稅負(fù)和人口撫養(yǎng)比7個基礎(chǔ)指標(biāo)上整體表現(xiàn)要優(yōu)于第二梯隊。

3.2.4第四梯隊：較低水平區(qū)域。包括山西、吉林、黑龍江、貴州、甘肅、青海和新疆7個省份，經(jīng)濟(jì)增長動力綜合指數(shù)均值為110.11。從子系統(tǒng)表現(xiàn)看，該梯隊阻力得分均值為54.42，約占該梯隊綜合指數(shù)均值的50%，且高于第二和第三梯隊的阻力得分均值，表明阻力對該梯隊經(jīng)濟(jì)增長的阻礙作用相對較小，拉動力、推動力和內(nèi)生動力是限制該梯隊經(jīng)濟(jì)增長動力的主要因素。從基礎(chǔ)指標(biāo)看，該梯隊的投資規(guī)模、消費規(guī)模、有效發(fā)明專利數(shù)量、R&D人員規(guī)模和R&D經(jīng)費規(guī)模5個基礎(chǔ)指標(biāo)得分均不到第三梯隊的50%，是造成與第三梯隊差距較大的主要原因，其中R&D人員規(guī)模和R&D經(jīng)費規(guī)模得分僅占第三梯隊的39.04%和32.92%。但該梯隊在凈出口規(guī)模、投資質(zhì)量、消費質(zhì)量、貿(mào)易質(zhì)量、居民消費價格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)、工業(yè)出廠價格指數(shù)、失業(yè)率和人口撫養(yǎng)比9個基礎(chǔ)指標(biāo)方面表現(xiàn)優(yōu)于第三梯隊。

3.2.5第五梯隊：低水平區(qū)域。包括海南、西藏和寧夏3個省份，該梯隊經(jīng)濟(jì)增長動力綜合指數(shù)均值為87.84。從子系統(tǒng)表現(xiàn)看，該梯隊內(nèi)阻力得分均值最高，為48.40，占綜合指數(shù)的55.1%，推動力與第四梯隊差距最大，表明供給端生產(chǎn)要素投入不足是造成該梯隊省份綜合指數(shù)較低的主要原因。從基礎(chǔ)指標(biāo)看，該梯隊的投資規(guī)模和消費規(guī)模不到第四梯隊的30%，導(dǎo)致拉動力得分與第四梯隊差距較大；推動力系統(tǒng)的6個基礎(chǔ)指標(biāo)得分均值均不足第四梯隊的40%，其中技術(shù)市場合同成交額得分均值僅為第四梯隊的4.5%；R&D人員規(guī)模和R&D經(jīng)費規(guī)模得分均值均不足第四梯隊的1/4，是造成該梯隊內(nèi)生動力低于第四梯隊的主要原因。但該梯隊在凈出口規(guī)模、制度質(zhì)量、居民消費價格指數(shù)和人口撫養(yǎng)比方面表現(xiàn)要優(yōu)于第四梯隊。

綜上分析，造成各梯隊省份經(jīng)濟(jì)增長動力產(chǎn)生較大差異的原因各有不同，但各省份在技術(shù)市場合同成交額、有效發(fā)明專利數(shù)量、R&D人員規(guī)模以及R&D經(jīng)費規(guī)模4個指標(biāo)方面存在較大的差距是造成各梯隊經(jīng)濟(jì)增長動力出現(xiàn)明顯差異的主要原因?？梢?，各省份在以科技創(chuàng)新為主的創(chuàng)新發(fā)展動力方面的較大失衡是31個省份經(jīng)濟(jì)增長動力存在差異的主要原因，也是各省份提升經(jīng)濟(jì)增長動力的重要方向之一。

3.3 動態(tài)變化特征

從時間維度看，2008—2019年中國內(nèi)地31個省份經(jīng)濟(jì)增長動力綜合指數(shù)整體上呈現(xiàn)出明顯的上升態(tài)勢(圖1)。31個省份經(jīng)濟(jì)增長動力綜合指數(shù)均值由2008年的87.23上升到2019年的144.28，增長幅度達(dá)到65.40%，年均增速約為6%，其中有15個省份的年增長率超過全國平均水平。但各省份經(jīng)濟(jì)增長動力水平增幅存在一定的差異性，其中經(jīng)濟(jì)增長動力綜合指數(shù)提升幅度最大的是廣東，增幅達(dá)111.26%，高出增幅最小的西藏100.23百分點。此外，江蘇、四川、安徽3個省份經(jīng)濟(jì)增長動力綜合指數(shù)的增幅也均在100%以上，西藏、甘肅、遼寧等省份增幅相對較低。

圖1 2008年和2019年31個省份經(jīng)濟(jì)增長動力綜合指數(shù)變動情況

從子系統(tǒng)得分情況看，2008—2019年4個子系統(tǒng)得分均呈現(xiàn)出大幅度提升特征，說明2008年全球金融危機(jī)以后，隨著中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級的步伐不斷加快，各地經(jīng)濟(jì)增長動力水平在不斷增強(qiáng)。其中推動力系統(tǒng)得分的提升幅度最高，增幅達(dá)142.76%，遠(yuǎn)高于其他3個子系統(tǒng)，說明供給端生產(chǎn)要素的大幅增加是推動2008年之后各省份經(jīng)濟(jì)增長的重要動力，同時也表明我國供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革取得了較大的成效。拉動力增長了76.9%，增長幅度也較為明顯，表明國內(nèi)外市場需求對經(jīng)濟(jì)增長的拉動作用在不斷增強(qiáng)。內(nèi)生動力也有較大幅度提升，表明各省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中自身的內(nèi)生動力逐漸增強(qiáng)。阻力得分的提升則表明限制性要素對中國各省份經(jīng)濟(jì)增長的阻礙作用在減弱。

以2008年數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運用K值系統(tǒng)聚類方法進(jìn)行聚類分析，將樣本地區(qū)劃分為5個梯隊，對比分析2008年和2019年各梯隊綜合指數(shù)均值和省份分布情況(表3)，可以發(fā)現(xiàn)各省份經(jīng)濟(jì)增長動力水平的差異化程度在增強(qiáng)，省份間的經(jīng)濟(jì)增長動力發(fā)展水平在分化。除第一梯隊內(nèi)的省份構(gòu)成沒有發(fā)生變化外，其他4個梯隊的省份構(gòu)成均有較大變化，經(jīng)濟(jì)增長動力在中等及以上水平省份數(shù)量占比由2008年的87.1%降至2019年的67.7%，較高水平梯隊省份數(shù)量減少了6個，而中等及以下水平省份數(shù)量增加了6個。此外，各梯隊經(jīng)濟(jì)增長動力綜合指數(shù)的平均值的差距在擴(kuò)大，表明中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動力之間的差異化程度在加劇。

表3 2008年和2019年31個省份經(jīng)濟(jì)增長動力綜合指數(shù)聚類分析結(jié)果對比

4 結(jié)論及啟示

4.1 結(jié)論

根據(jù)對經(jīng)濟(jì)增長影響的傳導(dǎo)機(jī)制不同，通過學(xué)習(xí)歸納相關(guān)研究，將經(jīng)濟(jì)增長動力劃分為拉動力、推動力、內(nèi)生動力和阻力4個系統(tǒng)。其中拉動力系統(tǒng)包括消費、投資、貿(mào)易等需求側(cè)要素；推動力系統(tǒng)包括勞動、資本、技術(shù)進(jìn)步、制度、資源等供給側(cè)要素；內(nèi)生動力系統(tǒng)包括人力資本、物質(zhì)資本、R&D投入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化等內(nèi)生要素；阻力系統(tǒng)包括人口撫養(yǎng)比、失業(yè)率、通貨膨脹、稅負(fù)等抑制性因素。

通過聚類分析，按經(jīng)濟(jì)增長動力大小可將中國內(nèi)地31個省份劃分為高水平、較高水平、中等水平、較低水平和低水平5個梯隊。各省份經(jīng)濟(jì)增長動力綜合水平存在較大的差異性，且隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，省際間經(jīng)濟(jì)增長動力水平差異化程度在增強(qiáng)。各省份在技術(shù)市場合同成交額、有效發(fā)明專利數(shù)量、R&D人員規(guī)模以及R&D經(jīng)費規(guī)模4個指標(biāo)方面存在較大的差距是造成各梯隊經(jīng)濟(jì)增長動力出現(xiàn)明顯差異的主要原因。

各省份在創(chuàng)新資源稟賦和財政能力方面存在較大差異，造成在科技創(chuàng)新領(lǐng)域、創(chuàng)新人力和創(chuàng)新資本要素投入方面存在較大差距，導(dǎo)致了各地經(jīng)濟(jì)增長的推動力和內(nèi)生動力差異化程度較大。當(dāng)前，阻力系統(tǒng)對各省份經(jīng)濟(jì)增長的影響較小，各省份經(jīng)濟(jì)增長的速度仍取決于拉動力、推動力和內(nèi)生動力系統(tǒng)發(fā)展情況。

4.2 啟示

本研究構(gòu)建了中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動力評價體系，分析了中國省際層面經(jīng)濟(jì)增長動力的變化規(guī)律和發(fā)展現(xiàn)狀，探討了中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動力存在差異性的原因，為地方政府優(yōu)化經(jīng)濟(jì)增長動力結(jié)構(gòu)提供了方向。一要認(rèn)清中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動力水平存在較大差異性的事實，創(chuàng)新驅(qū)動方面的巨大差距是造成中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動力存在差異的重要原因，因此，要將科技創(chuàng)新要素置于各地優(yōu)化經(jīng)濟(jì)增長動力結(jié)構(gòu)的重要位置；二要充分考慮優(yōu)化區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動力結(jié)構(gòu)的空間差異性和時間變化趨勢特征，因地制宜地實施差異化策略，加快新舊動能轉(zhuǎn)換，推動各省份經(jīng)濟(jì)快速增長；三要考慮各省份經(jīng)濟(jì)增長動力結(jié)構(gòu)實際情況，在強(qiáng)調(diào)保持當(dāng)前優(yōu)勢的前提下，加快補(bǔ)齊短板，最終實現(xiàn)新一輪經(jīng)濟(jì)增長。