張智鵬，姜玉英

（1.中央財(cái)經(jīng)大學(xué) 管理科學(xué)與工程學(xué)院，北京 100098；2.北京印刷學(xué)院 基礎(chǔ)部，北京 102627）

0 引言

雖然近年來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展平衡性、協(xié)調(diào)性、可持續(xù)性明顯增強(qiáng)，但區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡不充分的問(wèn)題仍然較為突出。因此，縱深推進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略，有效縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距，成為跨越新發(fā)展階段中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展障礙的關(guān)鍵。那么，中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平處于什么階段？呈現(xiàn)什么樣的演進(jìn)特征？受到哪些因素的影響？回答以上問(wèn)題對(duì)于解決區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡不充分問(wèn)題具有重要意義。

縱觀現(xiàn)有文獻(xiàn)，學(xué)者們對(duì)中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的影響路徑研究大致可從研究視角、測(cè)度方法、影響因素三個(gè)方面來(lái)歸納總結(jié)。在研究視角方面，基本圍繞從省域、城市群、全國(guó)的研究范圍展開(kāi)[1,2]。雖然也有文獻(xiàn)從區(qū)域空間屬性著手，考察空間中性政策與干預(yù)性政策對(duì)中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的影響[3]，但很少?gòu)难葸M(jìn)特征與具體內(nèi)容分析相結(jié)合的視角，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展影響因素進(jìn)行研究。在測(cè)度模型方面，多以引力模型、競(jìng)爭(zhēng)力模型、時(shí)間序列模型、面板數(shù)據(jù)模型等為研究載體[4]。在影響因素方面，主要從自然稟賦、生產(chǎn)要素、經(jīng)濟(jì)環(huán)境等角度對(duì)所研究對(duì)象的區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展成因進(jìn)行時(shí)空分解[5]，并強(qiáng)調(diào)空間因素是解決區(qū)域發(fā)展不平衡問(wèn)題過(guò)程中不可忽略的一部分，但未能從空間效應(yīng)與其他影響因素相結(jié)合的視角對(duì)測(cè)度模型進(jìn)行改進(jìn)，也缺乏區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展多元特性的模型設(shè)計(jì)研究。綜上所述，現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展問(wèn)題的研究存在以下兩點(diǎn)不足：第一，量化“空間視域”，并融入計(jì)量模型的研究設(shè)計(jì)相對(duì)較少，未能對(duì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的區(qū)域差異進(jìn)行深入分析；第二，影響因素分析視線較為離散，強(qiáng)調(diào)區(qū)域內(nèi)部與區(qū)域之間差異大小的比較，忽略了造成區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡潛在因素的考慮。鑒于此，本文以潛在效應(yīng)、流空間效應(yīng)和區(qū)位效應(yīng)的三維設(shè)計(jì)為切入點(diǎn)，通過(guò)融合與改進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)模型和計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，揭示了時(shí)空維度分解下影響中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的內(nèi)在因素。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 模型構(gòu)建

1.1.1 潛在效應(yīng)模型

本文對(duì)競(jìng)爭(zhēng)力模型進(jìn)行改進(jìn)，重點(diǎn)突出區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的個(gè)體空間差異性：

其中，Copmit代表第i（i=1,2,…,n）個(gè)地區(qū)第t（t=1,2,…,T）時(shí)期區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的競(jìng)爭(zhēng)力大小，為第i個(gè)地區(qū)第t時(shí)期的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度。顯然，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度越接近最大值，區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)力越小。

進(jìn)一步，改進(jìn)位序-規(guī)模模型的設(shè)計(jì)，旨在強(qiáng)調(diào)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度與“首位”地區(qū)之間的相對(duì)“距離”，注重各省份區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平“梯度型”分布的識(shí)別：

其中，IRDit代表第i（i=1,2,…,n）個(gè)地區(qū)t（t=1,2,…,T）時(shí)期的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度，IRD1t代表t時(shí)期區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度最高的省份；Rit是第i個(gè)地區(qū)t時(shí)期IRD的位序；q是捷夫指數(shù)，用于描述區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度與位序之間的集中或離散程度。

1.1.2 流效應(yīng)模型

在現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于“耦合-協(xié)調(diào)模型”設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，給出流效應(yīng)模型：

其中，ACit為改進(jìn)后的耦合系數(shù)，Cit為耦合系數(shù)，SCDIit為協(xié)調(diào)發(fā)展的綜合指數(shù)，i=1,2,…,n代表地區(qū)個(gè)數(shù)，t=1,2,…,T為樣本時(shí)間。Cit、SCDIit的計(jì)算公式分別為SDCIit=×(xit+zit)和。其中，xit、zit為極值標(biāo)準(zhǔn)化之后感興趣的耦合變量，由“信息流-IRD”和“交通流-IRD”分別給出。

1.1.3 區(qū)位效應(yīng)模型

本文從空間權(quán)重矩陣W的設(shè)置出發(fā)，綜合考慮地理距離WD與經(jīng)濟(jì)距離WE兩個(gè)方面，引入“雙權(quán)重乘子”的權(quán)重設(shè)定方法：W=WD*WE。其中，符號(hào)*代表哈達(dá)瑪積，表示兩個(gè)矩陣對(duì)應(yīng)位置元素相乘，W={wij,i≠j=1,2,…,n}，。地理距離矩陣WD由地理經(jīng)緯度信息測(cè)算的地區(qū)i和地區(qū)j之間實(shí)際距離dij的倒數(shù)組成，WD={,i≠j=1,2,…,n}，；經(jīng)濟(jì)距離矩陣WE由經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測(cè)度的地區(qū)i和地區(qū)j之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異eij組成，，由計(jì)算而得。顯然，該測(cè)度方法既可滿足（0，1）取值范圍的約束，又可滿足對(duì)稱性假定。此外，地理權(quán)重幾乎不受時(shí)間影響，而經(jīng)濟(jì)權(quán)重隨著時(shí)間的推移存在上下浮動(dòng)的情況，故本文用樣本期間的平均值作為實(shí)際測(cè)度對(duì)象，并對(duì)空間權(quán)重矩陣W進(jìn)行行歸一化處理。

為了進(jìn)一步研究影響區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的主要因素，本文給出了能綜合反映總效應(yīng)、間接效應(yīng)與直接效應(yīng)的空間面板杜賓模型：

其中，IRDit為第i（i=1,2,…,n）個(gè)地區(qū)t（t=1,2,…,T）時(shí)期的區(qū)域發(fā)展不平衡程度；Xit為核心解釋變量的向量，包含經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（gdp）、人口規(guī)模（pop）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（indu）、教育水平（edu）、技術(shù)水平（tech）、能源消耗（eco）、基礎(chǔ)設(shè)施（base）、對(duì)外開(kāi)放（open）和城鄉(xiāng)差距（urg）9個(gè)因素；W為空間權(quán)重矩陣；β為核心解釋變量的待估系數(shù)向量；θ為核心解釋變量的空間滯后系數(shù)向量；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

1.2 變量選取

綜合現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展影響因素的研究，本文從12 個(gè)方面進(jìn)行具體分析。其中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口規(guī)模、教育水平、技術(shù)水平、基礎(chǔ)設(shè)施、能源消耗、對(duì)外開(kāi)放與城鄉(xiāng)差距均可由其表征指標(biāo)直接獲取[6]，而其他4 個(gè)變量則需要進(jìn)行再測(cè)度。區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡（IRD）用相對(duì)變異程度表征[7]，以各地區(qū)人均GDP 占全國(guó)人均GDP比重的絕對(duì)離差來(lái)刻畫：

其中，IRDit表示第i（i=1,2,…,n）個(gè)地區(qū)在t（t=1,2,…,T）時(shí)期的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度，本文以其逆值來(lái)側(cè)面反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平；為第i個(gè)地區(qū)在t時(shí)期的人均地區(qū)生產(chǎn)總值，是t時(shí)期的全國(guó)人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值[8]。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（indu）測(cè)度方面，本文使用考慮產(chǎn)業(yè)分布均衡特征的合理化指標(biāo)對(duì)其進(jìn)行刻畫，一般認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的相對(duì)合理可促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。用Theil指數(shù)進(jìn)行計(jì)算[9]：

其中，i=1,2,…,n表示地區(qū)，j=1,2,3 代表產(chǎn)業(yè)，t=1,2,…,T代表年份，resit表示i地區(qū)在第t年的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平，yijt、lijt分別為第i個(gè)地區(qū)第t年第j個(gè)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值、從業(yè)人員數(shù)，Yit、Lit分別為第i個(gè)地區(qū)第t年的總產(chǎn)值、總從業(yè)人員數(shù)。

信息流（IN）測(cè)度方面，以百度門戶網(wǎng)站的城際精確搜索量為基礎(chǔ)的搜索指數(shù)[10]來(lái)表征，由于移動(dòng)搜索指數(shù)公布的起始時(shí)間是2011年1月1日，因此2010年信息流單獨(dú)用PC搜索指數(shù)表征，2011年之后則用PC搜索指數(shù)和移動(dòng)搜索指數(shù)加權(quán)取得①算法說(shuō)明：以在百度的搜索量為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，以關(guān)鍵詞為統(tǒng)計(jì)對(duì)象，計(jì)算出各個(gè)關(guān)鍵詞在百度網(wǎng)頁(yè)搜索中搜索頻次的加權(quán)和。根據(jù)搜索來(lái)源不同，搜索指數(shù)可分為PC搜索指數(shù)和移動(dòng)搜索指數(shù)。具體的解釋請(qǐng)參照：http://index.baidu.com。。考慮到信息流的時(shí)間差異性，本文選取樣本期間各省份每年3月28日至4月3日、6月27日至7月3 日、10 月31 日至11 月6 日、12 月19 日至12 月25 日的“周搜索指數(shù)”數(shù)據(jù)，根據(jù)其總和求平均值得到“日平均搜索指數(shù)”。

交通流(TR)測(cè)度方面，在關(guān)于一個(gè)常規(guī)周內(nèi)的城市間客運(yùn)往來(lái)班次表征交通流的基礎(chǔ)上[10]，本文引入省會(huì)城市平均每天列車班次來(lái)表征各省份之間交通往來(lái)信息的交通流：

其中，TRit代表第i個(gè)地區(qū)第t年的日均列車班次；trit1、trit2、trit3分別代表第i個(gè)地區(qū)第t年在任意3個(gè)常規(guī)日內(nèi)發(fā)往其他n-1 個(gè)地區(qū)列車班次總數(shù)，并對(duì)相應(yīng)年份這3 個(gè)日期進(jìn)行隨機(jī)抽取，抽取日期為3 月1 日、5 月16日、7月23日；dnumijt為第i個(gè)地區(qū)的省會(huì)城市在第t時(shí)期發(fā)往第j個(gè)地區(qū)省會(huì)城市列車班次總數(shù)。

1.3 數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文研究對(duì)象為我國(guó)31 個(gè)省份（不含港澳臺(tái)）。其中，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來(lái)自2005—2022 年①樣本起點(diǎn)為2004年，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡問(wèn)題的研究表明2004年是一個(gè)關(guān)鍵的分界點(diǎn)。《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)來(lái)自各省份統(tǒng)計(jì)年鑒，生態(tài)能源指標(biāo)來(lái)自《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》?？臻g研究數(shù)據(jù)方面，測(cè)度地理距離的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心網(wǎng)站，測(cè)度流空間強(qiáng)度的數(shù)據(jù)來(lái)自百度指數(shù)網(wǎng)站與12306鐵路客戶服務(wù)中心網(wǎng)站。變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

表1 相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)

2 時(shí)空維度下區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡演進(jìn)特征分析

2.1 區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的空間競(jìng)爭(zhēng)力分析

表2 展示了各省份競(jìng)爭(zhēng)力測(cè)算值的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從樣本期間均值來(lái)看，競(jìng)爭(zhēng)力沿著“東部—中部—西部”主線逐漸遞減、區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展也圍繞這條主線逐漸遞增；從標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)看，所有地區(qū)關(guān)于該指標(biāo)的取值均在0.1左右波動(dòng)，且波動(dòng)幅度很小。從綜合排名情況來(lái)看，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的平均競(jìng)爭(zhēng)力呈現(xiàn)明顯的“地域差異性”：一方面，平均競(jìng)爭(zhēng)力排名前5 位的省份分別是上海、北京、天津、江蘇和浙江，這5個(gè)省份地處東部地區(qū)，依托長(zhǎng)三角和京津冀城市群建設(shè)，各區(qū)域正加速推進(jìn)區(qū)域交通、產(chǎn)業(yè)、創(chuàng)新一體化，增強(qiáng)區(qū)域創(chuàng)新力和競(jìng)爭(zhēng)活力，提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)集中度，使得區(qū)域內(nèi)部協(xié)調(diào)發(fā)展水平不斷提升。另一方面，平均競(jìng)爭(zhēng)力排名后5位的省份分別是貴州、甘肅、云南、西藏和廣西，這5 個(gè)省份地處宏觀環(huán)境復(fù)雜多變、區(qū)域分化發(fā)展的西部地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)度依賴投資、市場(chǎng)內(nèi)生投資動(dòng)力不足、結(jié)構(gòu)性矛盾較為突出是導(dǎo)致西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力較小的主要原因。根據(jù)31個(gè)省份在樣本期間競(jìng)爭(zhēng)力的大小，按照等分位數(shù)原則，將中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平劃分為5 個(gè)“梯度”，即區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展增進(jìn)型、區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展平緩型、區(qū)域發(fā)展不平衡抑制型、區(qū)域發(fā)展不平衡平緩型、區(qū)域發(fā)展不平衡微縮型[8]。顯然，長(zhǎng)三角與京津冀城市群（除河北外）成為區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展增進(jìn)型的典型代表，而西部地區(qū)的貴州、甘肅、云南、西藏和廣西則是區(qū)域發(fā)展不平衡平緩型和區(qū)域發(fā)展不平衡微縮型的典型代表。

表2 中國(guó)省域競(jìng)爭(zhēng)力測(cè)算值的描述性統(tǒng)計(jì)

2.2 區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的位序-規(guī)模效應(yīng)分析

根據(jù)式（2）對(duì)捷夫指數(shù)（q）進(jìn)行估計(jì)，本文選擇模型估計(jì)還原度高、參數(shù)估計(jì)較為準(zhǔn)確的非線性估計(jì)方法進(jìn)行估計(jì)。如下頁(yè)表3所示，模型的總體擬合優(yōu)度在0.3 附近波動(dòng)，參數(shù)的估計(jì)值大多通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，由此可認(rèn)為上述模型的擬合結(jié)果符合基本符號(hào)Zipf 法則規(guī)模分布的要求。從全國(guó)的擬合結(jié)果來(lái)看，參數(shù)q的估計(jì)值均小于1，且呈現(xiàn)不斷減小的趨勢(shì)，從2004年的0.493減小至2015年的0.265，說(shuō)明區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度逐漸縮小、分布逐漸趨于均勻；而參數(shù)q在2016年和2017年的取值相較2015年有所增加但增幅較小，表明區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度有微微擴(kuò)大的趨勢(shì)。進(jìn)一步分析，2009年之后，中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度均呈遞減趨勢(shì)，而三大地區(qū)之間的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度由西部地區(qū)、東部地區(qū)到中部地區(qū)逐級(jí)遞減，區(qū)域內(nèi)部則表現(xiàn)為中部地區(qū)最為平緩（差距最?。⑽鞑颗c東部地區(qū)相對(duì)差距較大。

表3 區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的位序-規(guī)模模型參數(shù)測(cè)算

2.3 區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的流空間效應(yīng)分析

本文在利用信息流與交通流量化表征流空間的基礎(chǔ)上，根據(jù)式（3）分別對(duì)信息流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡、交通流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的耦合效應(yīng)進(jìn)行了測(cè)度。如下頁(yè)圖1 所示，就“信息流-IRD”的耦合系數(shù)來(lái)看，總體上呈現(xiàn)“由中級(jí)到高級(jí)耦合協(xié)調(diào)過(guò)渡”的演變趨勢(shì)，具有顯著的“空間差異性”，耦合系數(shù)取值前5 位的省份分別為新疆、吉林、青海、北京、江蘇，而耦合系數(shù)取值后5 位的省份分別是江西、貴州、天津、西藏和湖南。就“交通流-IRD”的耦合系數(shù)看，中國(guó)31 個(gè)省份交通運(yùn)輸（以列車車次數(shù)表征）與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡之間的耦合效應(yīng)具有明顯的“空間差異性”，排名前5 位的省份分別是天津、江蘇、山東、貴州和上海，排名后5 位的省份分別是西藏、河北、吉林、黑龍江和廣東，基本呈現(xiàn)“由東部地區(qū)向中西部地區(qū)遞減”的趨勢(shì)，但是這種趨勢(shì)又不完全與地理區(qū)位相關(guān)。綜上所述，空間網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的信息流、交通流兩個(gè)維度與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡之間均具有一定的耦合效應(yīng)，且這種耦合效應(yīng)也表現(xiàn)出很強(qiáng)的空間差異性，但這種差異性很難從“地理區(qū)位”與“經(jīng)濟(jì)發(fā)展”這兩個(gè)方面進(jìn)行全面合理的解釋。

圖1 區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的空間輻射效應(yīng)分析

3 進(jìn)一步分析

針對(duì)上述空間效應(yīng)的分析結(jié)論，需要將式（4）的空間面板杜賓模型進(jìn)行如下形式的修正：

其中，IRD為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度，X為包含經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（gdp）、教育水平（edu）、基礎(chǔ)設(shè)施（base）、城鄉(xiāng)差距（urg）等受空間效應(yīng)影響的核心解釋變量的集合，Z為包含人口規(guī)模（pop）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（indu）、技術(shù)水平（tech）、能源消耗（eco）、對(duì)外開(kāi)放（open）等不受空間效應(yīng)影響的控制變量的集合，W為空間權(quán)重矩陣，β和α為待估計(jì)系數(shù)向量，θ為空間滯后系數(shù)向量，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。特別地，為了比較研究，令εit=λWεit+uit。

在估計(jì)之前，需要對(duì)模型的形式加以確定。首先，本文通過(guò)LM 檢驗(yàn)、Hausman檢驗(yàn)及F檢驗(yàn)，確定混合效應(yīng)面板模型為最終估計(jì)模型。其次，對(duì)解釋變量的多重共線性進(jìn)行檢驗(yàn)，其方差膨脹因子（VIF）得分均小于5，得出解釋變量不存在多重共線性的結(jié)論[11]。如下頁(yè)表4 所示，列（1）為不考慮“空間效應(yīng)”的面板模型，人口規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消耗與對(duì)外開(kāi)放是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡形成的主要影響因素，但列（1）僅對(duì)區(qū)域內(nèi)部的影響因素進(jìn)行了分析，未能基于“空間效應(yīng)”考慮區(qū)域之間的差異，而區(qū)域間的差異是造成區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的主要原因[2]。列（2）為空間效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果，控制變量人口規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消耗與對(duì)外開(kāi)放對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的影響效應(yīng)在作用方向上均與面板數(shù)據(jù)模型結(jié)果一致；需要強(qiáng)調(diào)的是，考慮了“空間效應(yīng)”的城鄉(xiāng)差距對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的正向作用系數(shù)高達(dá)0.326，這表明，考慮各地區(qū)之間“地理距離”與“經(jīng)濟(jì)差異”的“空間效應(yīng)”是中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡影響因素分析中必不可少的一部分。列（3）為在式（9）的基礎(chǔ)上考慮誤差滯后項(xiàng)的估計(jì)結(jié)果，通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的影響因素的作用方向與列（2）結(jié)果基本一致。為進(jìn)一步研究影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的核心因素，在式（9）的基礎(chǔ)上，列（3）剔除了未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)和與其他變量相關(guān)關(guān)系較強(qiáng)的影響因素。最后，本文對(duì)空間影響效應(yīng)進(jìn)行分解。顯然，由直接效應(yīng)主導(dǎo)的影響因素為教育水平、人口規(guī)模、能源消耗與空間效應(yīng)下的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，由間接效應(yīng)主導(dǎo)的影響因素為城鄉(xiāng)差距與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，空間效應(yīng)下的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也可以從間接效應(yīng)方面進(jìn)行解釋。

表4 區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的影響因素以及效應(yīng)分解

4 結(jié)論

基于2004—2021 年中國(guó)省域面板數(shù)據(jù)，本文從潛在效應(yīng)、流空間效應(yīng)和區(qū)位效應(yīng)這3個(gè)維度對(duì)中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平進(jìn)行了測(cè)度，并探討了其時(shí)空分異特征與影響因素。得出結(jié)論如下：中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平在時(shí)間上具有上升趨勢(shì)，在空間上呈現(xiàn)“地域差異性”。區(qū)域之間發(fā)展不平衡是抑制區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平提升的主要原因。從位序-規(guī)模結(jié)果來(lái)看，雖然全國(guó)各省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度逐漸縮小并趨向均勻，但在2019 年和2020 年有略微擴(kuò)大的趨勢(shì)；分地區(qū)來(lái)看，2009 年之后，三大地區(qū)之間的發(fā)展不平衡程度幅度由西部、東部到中部地區(qū)逐級(jí)遞增。信息流和交通流活力的增加可有效提升推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的進(jìn)程。信息流、交通流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度之間的耦合系數(shù)總體上呈現(xiàn)由中級(jí)到高級(jí)過(guò)渡的發(fā)展趨勢(shì)，在各省份之間具有明顯的“空間差異性”，這表明在信息流動(dòng)自如、交通發(fā)達(dá)的地區(qū)，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡程度相對(duì)較低；但是尚未發(fā)現(xiàn)流效應(yīng)與地理區(qū)位劃分、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間的直接影響關(guān)系，引起這種空間差異的原因有待進(jìn)一步挖掘。