蘇理云，張 彤，曾詩懿，彭俊杰，李湘靖，邱冬陽

（1.重慶理工大學(xué)理學(xué)院，重慶 400054；2.重慶理工大學(xué)時空大數(shù)據(jù)研究中心，重慶 400054；3.重慶理工大學(xué)經(jīng)濟金融學(xué)院，重慶 400054）

0 引言

長期的高速增長下，隨之而來的經(jīng)濟發(fā)展面臨著結(jié)構(gòu)調(diào)整、人口遷移［1］、環(huán)境污染等一系列難題。因此，急需改變經(jīng)濟發(fā)展方式，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長動能，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，高質(zhì)量發(fā)展是必然選擇［2］。成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈地處“一帶一路”和長江經(jīng)濟帶交匯處，是西部陸海新通道的起點，在連接西南西北，溝通東亞、東南亞、南亞，具有其獨特優(yōu)勢。2021年10月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)《成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建設(shè)規(guī)劃綱要》（以下簡稱《規(guī)劃》），明確提出成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建設(shè)的戰(zhàn)略地位，要將成渝地區(qū)打造為有特色、有實力、有發(fā)展的雙城經(jīng)濟圈，西部地區(qū)新的動力源和全國高質(zhì)量發(fā)展的重要增長極［3］，發(fā)揮城市經(jīng)濟帶動作用及輻射效應(yīng)［4］，促進區(qū)域經(jīng)濟均衡發(fā)展。

學(xué)界關(guān)于“高質(zhì)量發(fā)展”的研究已然初見成效［5］，綜合已有文獻(xiàn)，具有代表性的文獻(xiàn)主要集中在高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵界定［6－8］與核心內(nèi)容［9－11］、指標(biāo)體系構(gòu)建［12－14］、時空分布特征［15－17］及作用機制［18－21］。

基于已有研究，本次研究重點關(guān)注以下核心問題：成渝經(jīng)濟圈高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)體系怎樣構(gòu)建？經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域差距如何？城市規(guī)模質(zhì)量如何？以期厘清成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈發(fā)展質(zhì)量現(xiàn)狀，明晰城市群未來發(fā)展思路，針對城市群發(fā)展存在的制約因素結(jié)合提出對策建議，助力成渝經(jīng)濟圈快速、高質(zhì)建成。

1 研究設(shè)計

1.1 數(shù)據(jù)來源

研究所涉數(shù)據(jù)主要來自于國家統(tǒng)計局發(fā)布的數(shù)據(jù)、《中國城市統(tǒng)計年鑒》、《重慶市統(tǒng)計年鑒》、2007—2021年的《四川省統(tǒng)計年鑒》及地級市統(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計公報。具體數(shù)據(jù)網(wǎng)址信息如下：

國家數(shù)據(jù)：https：//data.stats.gov.cn／。

重慶市統(tǒng)計局：http：//tjj.cq.gov.cn／。

四川省統(tǒng)計局：http：//tjj.sc.gov.cn／。

1.2 指標(biāo)體系構(gòu)建

具體構(gòu)建一套反應(yīng)人口、經(jīng)濟與社會發(fā)展［22］的指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 高發(fā)展的評價指標(biāo)體系

1.3 協(xié)調(diào)發(fā)展等級劃分

本研究中考慮的是人口與經(jīng)濟之間的協(xié)調(diào)發(fā)展情況，因此最終選擇協(xié)調(diào)發(fā)展度D判定二者間的協(xié)調(diào)情況，結(jié)合相關(guān)研究成果［23－25］將耦合協(xié)調(diào)度標(biāo)準(zhǔn)等級劃分如表2所示。

表2 耦合協(xié)調(diào)度等級劃分

1.4 理論框架

研究結(jié)構(gòu)具體如圖1所示。

圖1 研究結(jié)構(gòu)示意圖

2 研究方法

2.1 熵值法

由于評價指標(biāo)體系中存在正、負(fù)向指標(biāo)，因此采用min-max標(biāo)準(zhǔn)化的方式，使結(jié)果值映射到［0，1］之間，利用Xij表示第i年某地區(qū)第j項指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，代表標(biāo)準(zhǔn)化后的結(jié)果值處于［0，1］之間的數(shù)據(jù)。計算信息熵［26－28］的步驟如下：

第j項指標(biāo)下第i年該地區(qū)占該指標(biāo)的比重：

第j項指標(biāo)的熵值：

式中：k＞0，ej≥0；k與樣本數(shù)及評價年份n有關(guān)，一般令

信息熵冗余度及第j項指標(biāo)的差異系數(shù)：

各項指標(biāo)的權(quán)重：

綜合發(fā)展指數(shù)計算公式為：

2.2 全局空間自相關(guān)性

Moran’sI不易受偏離正態(tài)分布的影響，故常被用于衡量空間位置鄰近的區(qū)域單元間觀測值的相似程度［29］，其計算公式如下：

在假設(shè)Moran’sI服從正態(tài)分布的情況下，使用Z統(tǒng)計量對求出的Moran’sI指數(shù)進行檢驗。

2.3 耦合協(xié)調(diào)度

耦合度C的計算公式如下：

式中：F（X）和F（Y）分別是人口與經(jīng)濟綜合發(fā)展指數(shù)。耦合協(xié)調(diào)度既反映各指數(shù)是否具有較好的水平，又可以反映綜合指數(shù)間的相互作用關(guān)系［30］。

為了降低只依靠于耦合度分析所造成的誤差，建立如下協(xié)調(diào)發(fā)展模型：

式中：發(fā)展度T代表人口和經(jīng)濟兩系統(tǒng)的綜合協(xié)調(diào)指數(shù)；α、β為待定系數(shù)，一般情況下二者的不同取值會對評價結(jié)果造成微小的波動，考慮到二者的貢獻(xiàn)不分彼此，因此兩系數(shù)均取0.5。

2.4 分形計量模型

在城市體系分布研究中，等級規(guī)模分布和帕雷托分布被普遍應(yīng)用［31］，其中豪斯道夫（Hausdorff）維數(shù)是最基本、最常用的分維計算方法［32］。

針對一個客體，用尺度r度量其容積大小，測量結(jié)果數(shù)值記為N（r）：

式中：D為豪斯道夫維數(shù)；C為常數(shù)。對該公式進行對數(shù)轉(zhuǎn)換，即：

常用D→1的程度來判斷城市體系規(guī)模結(jié)構(gòu)的合理程度，以此反映城市群規(guī)模結(jié)構(gòu)質(zhì)量。

2.5 空間杜賓模型

空間杜賓模型（SDM）是空間滯后模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）的組合擴展形式［33］，其表達(dá)式為：

式中：W1為因變量的空間相關(guān)關(guān)系，W2為自變量的空間相關(guān)關(guān)系，ε為滿足正態(tài)獨立同分布的隨機擾動項。

3 實證結(jié)果與分析

3.1 基于CCDM-ESDA探究人口經(jīng)濟協(xié)調(diào)性

成都與重慶二者經(jīng)濟結(jié)構(gòu)下發(fā)展程度不同，因此在進行時空特征分析時，通過熵值法將重慶與成都的評價指標(biāo)體系得出不同權(quán)重，如表3所示。

表3 成渝雙城區(qū)熵值法指標(biāo)權(quán)重

3.1.1 時間維度

結(jié)合表4、表5與圖2、圖3，研究發(fā)現(xiàn)2006—2020年人口發(fā)展協(xié)調(diào)指數(shù)整體呈現(xiàn)震蕩式分布態(tài)勢，在研究周期內(nèi)，受成渝經(jīng)濟圈轉(zhuǎn)型升級、經(jīng)濟下行導(dǎo)致壓力增大、新舊動能轉(zhuǎn)換等因素的共同作用下，因此，成渝地區(qū)發(fā)展水平呈現(xiàn)波動變化特征。表5指出：研究期內(nèi)，成渝經(jīng)濟圈市級經(jīng)濟韌性綜合指數(shù)大體上呈現(xiàn)逐年上升態(tài)勢。2020年，經(jīng)濟韌性綜合指數(shù)年均增長率較高的為瀘州（85%）、綿陽（83.5%）、重慶（77.1%）和成都（76.2%），而自貢（56.1%）和達(dá)州（54.1%）增長率較低。研究早期，經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級逐漸進入“深水期”與“攻堅期”，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整與產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新所遇阻力影響，進而在一定程度上減緩了經(jīng)濟韌性的提升速率。

圖2 成渝城市群人口發(fā)展協(xié)調(diào)指數(shù)時序圖

圖3 成渝城市群經(jīng)濟發(fā)展協(xié)調(diào)指數(shù)時序圖

表4 成渝城市群人口發(fā)展演變指數(shù)

表5 成渝城市群經(jīng)濟韌性發(fā)展演變指數(shù)

測算成渝城市群16個市人口與經(jīng)濟綜合耦合協(xié)調(diào)度，各地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)度差異較大，但基本呈現(xiàn)逐年上升趨勢。自2006—2014年，耦合協(xié)調(diào)度的最大值主要出現(xiàn)在資陽，2016、2018年，重慶的耦合協(xié)調(diào)度D值為0.778與0.799，在16個市中位列第一，而成都僅在2020年耦合協(xié)調(diào)度達(dá)到0.859，僅次于綿陽。隨著時間的變化，成渝地區(qū)發(fā)展主軸的中心城市重慶、成都顯示出其作為中心城市的優(yōu)越性，無論是經(jīng)濟指數(shù)還是協(xié)調(diào)發(fā)展度均領(lǐng)先于其余地級市，整體處于優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)狀態(tài)，但仍有部分地區(qū)如廣安綜合指數(shù)均在其余城市之下，且不高于0.7，與其他城市逐漸拉開差距，并不斷呈現(xiàn)差距式增長趨勢。

3.1.2 空間維度

如表6所示，2006—2020年，川渝地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)程度變化較快，動態(tài)來看，2006年，瀘州、遂寧和達(dá)州呈現(xiàn)輕度失調(diào)狀態(tài)，經(jīng)濟發(fā)展嚴(yán)重滯后；重慶、成都、自貢等城市瀕臨失調(diào)，在此期間成渝雙城經(jīng)濟優(yōu)勢并未顯現(xiàn)，而人口結(jié)構(gòu)發(fā)生變動等因素導(dǎo)致即將瀕臨失調(diào)。2010年，重慶由原來的瀕臨失調(diào)跨度到勉強協(xié)調(diào)狀態(tài)，自貢、德陽、內(nèi)江、資陽飛躍至初級協(xié)調(diào)狀態(tài)。2015年，16個市均處于協(xié)調(diào)態(tài)勢，但成都協(xié)調(diào)等級仍低于重慶，重慶進入中級協(xié)調(diào)狀態(tài)。2020年，重慶、成都等8個城市均進入良好協(xié)調(diào)狀態(tài)。

表6 成渝城市群耦合協(xié)調(diào)程度分類

如圖4所示，2006年成渝城市群中部縱向地區(qū)資陽、德陽、樂山、雅安等市區(qū)呈現(xiàn)勉強協(xié)調(diào)狀態(tài)，其余地區(qū)均屬于失調(diào)狀態(tài)；直到2010年大部分地區(qū)處在勉強協(xié)調(diào)和瀕臨失調(diào)的狀態(tài)中，此時的重慶已經(jīng)先一步邁入初級協(xié)調(diào)狀態(tài)；2015年以來，所有的城市均在勉強協(xié)調(diào)至中級協(xié)調(diào)狀態(tài)；2020年，此時西部大開發(fā)的中心城市重慶與成都已經(jīng)率先邁入良好協(xié)調(diào)狀態(tài)。成都重慶兩地整體實力強，在各項指標(biāo)中排名均靠前，最終使其經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量大幅領(lǐng)先其他城市。

圖4 成渝城市群協(xié)調(diào)發(fā)展度空間格局

3.2 城市群經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量特征及空間格局分布剖析

3.2.1 經(jīng)濟指標(biāo)的空間相關(guān)性分析

選取變量X8—X13判斷各城市間的經(jīng)濟指標(biāo)間是否存在空間相關(guān)性，對數(shù)全局Moran指數(shù)值結(jié)果如表7所示。后續(xù)考慮剔除多年份明顯不相關(guān)的指標(biāo)。

表7 經(jīng)濟指標(biāo)對應(yīng)的全局Moran指數(shù)值

3.2.2 評估經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量指數(shù)

首先考慮構(gòu)建空間杜賓模型，但模型檢驗結(jié)果中，各解釋變量間的系數(shù)均未通過檢驗，考慮將模型退化為空間自回歸（SAR），其模型通過了空間自相關(guān)檢驗和Wald檢驗，且效果較優(yōu)。于是在此基礎(chǔ)上，繼續(xù)構(gòu)建2010、2015、2020年度各城市經(jīng)濟指標(biāo)分別對應(yīng)的SAR模型，計算得出系數(shù)及檢驗結(jié)果，如表8所示。

表8 SAR模型系數(shù)及檢驗結(jié)果

根據(jù)SAR的建模結(jié)果剖析，人均GDP和對外開放水平2個解釋變量對各城市的經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量影響最大，且對城市經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量產(chǎn)生促進作用，而財政一般預(yù)算收入產(chǎn)生較小的消極影響。

3.3 城市群社會發(fā)展質(zhì)量空間格局剖析

如圖5所示，成渝城市群的社會發(fā)展質(zhì)量呈較明顯的地區(qū)差異性，與其對應(yīng)的經(jīng)濟質(zhì)量格局相似，均呈現(xiàn)“核心高，中部、東北部低”的空間差異。且成都和重慶仍然占據(jù)核心地位，其社會發(fā)展質(zhì)量是最優(yōu)的，2020年社會發(fā)展質(zhì)量指標(biāo)值分別為0.92、0.86，其次是德陽、瀘州、宜賓、達(dá)州較優(yōu)，最低社會發(fā)展質(zhì)量的城市為資陽，2020年社會發(fā)展質(zhì)量指標(biāo)值為0.51。

圖5 2010和2020年社會發(fā)展指數(shù)空間分布圖

3.4 城市群結(jié)構(gòu)質(zhì)量特征

選擇就業(yè)人口作為衡量城市發(fā)展規(guī)模的指標(biāo)。選定2006年、2011年、2016年以及2020年成渝城市群規(guī)模結(jié)構(gòu)分形維數(shù)作為展示（圖6），進一步分析雙城經(jīng)濟圈各組成要素城市規(guī)模發(fā)展形勢。

圖6 就業(yè)人口規(guī)模位序

結(jié)果表明，由就業(yè)人口衡量的城市規(guī)模結(jié)構(gòu)質(zhì)量由2006年的極度集中（D＝2.05）一路降低至2020年的相對均衡（D＝1.08）。

從就業(yè)人口規(guī)模看，重慶和成都一路高歌猛進，2006年就業(yè)人口占成渝雙城城市群就業(yè)人口的23%，2020年該比例躍升至49.2%，已接近整個城市群就業(yè)人口的一半。展現(xiàn)出兩核城市對勞動力的虹吸效應(yīng)。南充、宜賓兩市2006年就業(yè)人口多于成都，2020年已難望其項背。剩余各市，除了綿陽、達(dá)州和遂寧的就業(yè)人口有所增長之外，都出現(xiàn)了顯著的就業(yè)人員負(fù)增長現(xiàn)象，勞動力外流較為嚴(yán)重。

4 結(jié)論

研究從理論上探尋成渝地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的本質(zhì)特征，也運用分形計量模型以及耦合協(xié)調(diào)度模型對成渝城市群高質(zhì)量發(fā)展水平展開實證分析，主要結(jié)論如下：

1）人口指數(shù)整體指數(shù)未明顯居于高位，但逐年呈現(xiàn)穩(wěn)步增長趨勢，經(jīng)濟韌性綜合指數(shù)呈逐年上升態(tài)勢，研究期內(nèi)，大體上呈現(xiàn)由失調(diào)不斷向協(xié)調(diào)狀態(tài)過渡的局面。

2）成渝城市群的經(jīng)濟發(fā)展并未存在顯著空間自相關(guān)性，人均GDP對經(jīng)濟發(fā)展存在一定程度的促進作用，而財政一般預(yù)算收入對城市群經(jīng)濟發(fā)展的抑制作用逐年減小。

3）成渝城市群的社會發(fā)展質(zhì)量呈現(xiàn)較明顯的地區(qū)差異性，與其經(jīng)濟發(fā)展格局相似，均呈現(xiàn)“核心高，中、東北部低”的空間集聚性，成都、重慶仍占據(jù)核心優(yōu)先地位。

4）城市規(guī)模質(zhì)量由2006年的極度集中（D＝2.05）降至2020年的相對均衡（D＝1.08），城市群整體規(guī)模質(zhì)量欠佳。

根據(jù)以上結(jié)論，提出如下政策建議：

1）推進協(xié)同合作，實現(xiàn)群地聯(lián)動。加強成渝經(jīng)濟圈各城市間社會資源的合理配置，針對各地區(qū)的經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展水平，朝著西部大開發(fā)新格局下的成渝經(jīng)濟圈產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展方向出發(fā)。

2）發(fā)揮“雙超”城市優(yōu)勢，聯(lián)合打造產(chǎn)業(yè)示范區(qū)。建設(shè)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈，發(fā)揮比較優(yōu)勢，推進成渝地區(qū)統(tǒng)籌發(fā)展，繼續(xù)推進“雙核”城市的引領(lǐng)地位。

3）擴大經(jīng)濟腹地，加快建成中國區(qū)域經(jīng)濟第四極。一體化整合基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，打破不同地區(qū)間產(chǎn)業(yè)的合作壁壘，同時大力發(fā)展高等教育，形成高等教育資源共享機制，進而有效配置社會資源。