不充分發(fā)展的統(tǒng)計測度*

劉凡璠

(湖南省社會科學界聯(lián)合會，湖南 長沙 410003)

改革開放40多年后，中國社會生產(chǎn)水平顯著提高，人民群眾多層次、多維度、多樣化的需要日益增長，經(jīng)濟社會不平衡不充分發(fā)展問題也日益突出.不平衡不充分發(fā)展問題，已然是阻礙人民日益增長的美好生活需要的關(guān)鍵因素，是我國實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展亟待破解的難題.

關(guān)于不平衡不充分發(fā)展綜合統(tǒng)計測度的文獻很少，主要是從全國層面對不平衡不充分發(fā)展進行了統(tǒng)計測度[1].將不平衡與不充分發(fā)展區(qū)分來看，已有文獻對不平衡發(fā)展進行了深入廣泛的定量研究.周國華等[2]采用多指標組合法和多指標合成法對我國經(jīng)濟發(fā)展的不平衡性進行了多空間層次、多角度的分析與研究；陳文成[3]基于因子分析方法，覃成林等[4]基于人口加權(quán)變異系數(shù)法，王寶義[5]利用加權(quán)變異系數(shù)、基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)，周靖祥[6]基于文本頻次統(tǒng)計方法對區(qū)域經(jīng)濟或社會不平衡發(fā)展進行了研究；韓兆洲等[7]則將空間計量模型與面板分析方法相結(jié)合，研究了省域經(jīng)濟增長的協(xié)調(diào)發(fā)展和所受影響因素；孫志燕等[8]從地區(qū)勞動生產(chǎn)率、經(jīng)濟增長活力、要素空間流動、發(fā)展能力等多個維度觀察分析了區(qū)域發(fā)展不平衡的主要特征；相似的文獻還包括王曦璟等[9]從收入、教育和醫(yī)療3個維度研究了不平等發(fā)展.對不充分發(fā)展的定量研究相對不平衡發(fā)展的定量研究則是鳳毛麟角，存在一定相關(guān)性的研究有：唐天偉等[10]測算了貧困縣政府扶貧效率的不充分性；范林凱等[11]對產(chǎn)能利用率的測算也可作為不充分發(fā)展測度的一方面.

不平衡發(fā)展與不充分發(fā)展之間相互交織，不平衡發(fā)展必然產(chǎn)生不充分發(fā)展；充分發(fā)展則最終會實現(xiàn)平衡發(fā)展.不平衡發(fā)展涉及行業(yè)、區(qū)域、城鄉(xiāng)等維度，不充分發(fā)展的維度劃分則相對簡單.因此，在進行不平衡不充分發(fā)展測度時，往往難以有效顧及不平衡發(fā)展的不同維度，同時也難以準確區(qū)分不平衡發(fā)展與不充分發(fā)展，最終造成研究邏輯不清晰，結(jié)果與目標偏離.一個解決辦法是將不平衡發(fā)展與不充分發(fā)展分開研究.已有文獻對不充分發(fā)展的認識與研究還十分不足，鑒于此，本研究選擇對不充分發(fā)展進行統(tǒng)計測度.筆者擬收集2008—2018年除西藏外的30個省和地區(qū)的數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)計指標體系，對我國的不充分發(fā)展展開統(tǒng)計測度與分析.

1 指標體系構(gòu)建與測度方法

1.1 指標體系構(gòu)建

國內(nèi)外從不同視角構(gòu)建了一系列社會經(jīng)濟發(fā)展的評價指標體系.國外方面，一是人類發(fā)展指數(shù)(HDI)，從人均壽命水平、知識水平和生活水平3個維度構(gòu)建了指標體系；二是歐盟可持續(xù)發(fā)展評價指標體系，包括不平等、教育、衛(wèi)生、能源、經(jīng)濟增長、創(chuàng)新、城鎮(zhèn)、消費與生產(chǎn)、氣候、水資源、合作等17個主題；三是德國國家福利測度指標體系，包含貧富差距、消費支出、福利增加、福利降低、環(huán)境損害、國家實力6大類共20項指標.國內(nèi)方面有國家統(tǒng)計局構(gòu)建的全面建設(shè)小康社會統(tǒng)計監(jiān)測指標體系，包括經(jīng)濟發(fā)展、民主法制、文化建設(shè)、人民生活及資源環(huán)境5個方面共計39個指標；許憲春等[12]構(gòu)建了一個由經(jīng)濟發(fā)展、社會進步、生態(tài)環(huán)境、民生福祉4個領(lǐng)域，區(qū)域和城鄉(xiāng)2個維度，共20個二級指標和49個三級指標組成的指標體系.

在借鑒已有指標體系的基礎(chǔ)上，筆者主要按照科學性、代表性、可獲得性等原則選擇不充分發(fā)展評價指標體系的原始指標.將指標體系劃分為質(zhì)量與效益、創(chuàng)新能力、生態(tài)環(huán)境與民生福祉4個維度，共選取19個原始指標，具體見表1.

表1 不充分發(fā)展的統(tǒng)計測度指標體系

1.2 測度方法說明

1.2.1原始數(shù)據(jù)標準化處理 由于各指標對應的原始數(shù)值在量綱上不統(tǒng)一，也有少數(shù)指標為逆向指標，因此要先對正向指標和逆向指標進行歸一標準化處理，具體公式為

(1)

(2)

1.2.2 指標體系權(quán)重的處理 為了提高指標體系權(quán)重的合理性，本研究采用了定性與定量相結(jié)合的指標權(quán)重確定方法.對項目層的權(quán)重擬采用層次分析法確定，對原始指標層的權(quán)重擬采用“縱橫向”拉開檔次法確定.

(1)項目層權(quán)重確定.層次分析法確定項目層權(quán)重的步驟如下：

首先，采用Saaty提出的比較標度法，設(shè)計了包含質(zhì)量與效益、創(chuàng)新能力、生態(tài)環(huán)境及民生福祉兩兩重要性比較共6個問題的專家調(diào)查問卷.發(fā)放給包括經(jīng)濟統(tǒng)計相關(guān)專業(yè)教授、統(tǒng)計部門專家等共計15人，得到了確定權(quán)重的原始信息與數(shù)據(jù).

其次，根據(jù)15位專家打分的平均值，建立判斷矩陣A=(A1A2A3A4)，其中:A1=(1 1.49 0.88 0.83)T，表示質(zhì)量與效益；A2=(0.67 1 0.69 0.61)T，表示創(chuàng)新能力；A3=(1.13 1.45 1 0.83)T，表示生態(tài)環(huán)境；A4=(1.21 1.65 1.20 1)T，表示民生福祉.在4×4的判斷矩陣A中，上三角中每個元素的值(即aij)為專家給出的指標與指標之間的相對重要性；下三角中的元素為上三角元素的倒數(shù).采取方根法求解判斷矩陣的特征根和特征向量，判斷矩陣A的特征向量W的分量wi求解的公式為

W=(90.239 7 0.336 7 0.226 7 0.196 8).

第三日的傍晚，我想到城頭去看他一眼，我知道，這是最后的時間了，夜晚，城破，他必亡。我要帶他走，雖然我也不知道能去哪里。

其中ωj為指標權(quán)重，yi(tk)為評價對象si在時間點tk的綜合評價值.

運用Matlab 7軟件分別對質(zhì)量與效益、創(chuàng)新能力、生態(tài)環(huán)境及民生福祉項目層的原始指標層計算權(quán)重，結(jié)合前面層次分析法得到的項目層權(quán)重，得到指標體系權(quán)重匯總見表2.

表2 項目層與原始指標權(quán)重

不充分發(fā)展綜合指數(shù)SA的計算公式為

SA=W1·S1+W2·S2+W3·S3+W4·S4.

2 不充分發(fā)展的測度結(jié)果分析

2.1 數(shù)據(jù)來源說明

本研究的研究對象為除西藏外的30個省和地區(qū)，研究區(qū)間為2008—2018年.數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站，并通過《中國環(huán)境年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》以及各地方統(tǒng)計年鑒與地方統(tǒng)計局網(wǎng)站進行了收集補充.所構(gòu)建的評價體系19個原始指標的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表3.

表3 原始指標的描述性統(tǒng)計(n=330)

2.2 綜合指數(shù)與分指數(shù)趨勢分析

2008—2018年不充分發(fā)展綜合指數(shù)與分指數(shù)的測度結(jié)果如圖1所示.2008年，不充分發(fā)展綜合指數(shù)為0.619，至2018年下降至0.506，2008—2018年不充分發(fā)展指數(shù)下降了18.33%，年均下降2%，表明隨著時間推移中國經(jīng)濟發(fā)展的充分性實現(xiàn)了較大幅度提升.2012年不充分發(fā)展改善程度較小，較上年只下降了0.2%，2017年下降幅度最大，下降了3.55%.其中，生態(tài)環(huán)境的不充分性改善程度最大，民生福祉與創(chuàng)新能力的不充分性改善程度居中，質(zhì)量與效益的不充分性改善程度最小，有待大幅度提升.

圖1 2008—2018年不充分發(fā)展指數(shù)與分指數(shù)趨勢

從質(zhì)量與效益分指數(shù)來看，2008—2018年，質(zhì)量與效益的不充分性由0.542下降至0.508，下降了6.22%.在2010—2012年質(zhì)量與效益的不充分性得到了一定改善，2013—2017年的改善很小.經(jīng)濟發(fā)展的質(zhì)量與效益內(nèi)部呈現(xiàn)分化趨勢，雖然人均GDP、勞動生產(chǎn)率、單位GDP能耗水平均有較大幅度的提升，但是，由于資本邊際產(chǎn)出下降以及產(chǎn)能過剩，資本產(chǎn)出率下降，經(jīng)濟發(fā)展也呈現(xiàn)出一定程度的“脫實向虛”，從而使得發(fā)展的質(zhì)量與效益不充分性改善不明顯.

從創(chuàng)新能力分指數(shù)來看，由于創(chuàng)新能力的區(qū)域不平衡發(fā)展程度較高，部分地區(qū)的創(chuàng)新能力大幅度增強，部分地區(qū)的創(chuàng)新能力改善不明顯，使得由區(qū)域不平衡導致的創(chuàng)新能力不充分發(fā)展水平較高，2018年，30個省和地區(qū)的創(chuàng)新能力不充分指數(shù)簡單平均值為0.693.從趨勢來看，2008—2018年，創(chuàng)新能力的不充分性下降了14.71%.創(chuàng)新能力的不充分性下降主要是部分省市的技術(shù)創(chuàng)新水平大幅度提升所致，包括發(fā)明專利授權(quán)量指數(shù)級增長、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷售收入占比提升迅速等.

從生態(tài)環(huán)境分指數(shù)來看，由于地區(qū)之間的不平衡性相對較低，使得生態(tài)環(huán)境不充分性總體處于較低水平，2018年，生態(tài)環(huán)境不充分指數(shù)為0.219，這與實際印象不一定相符但卻是事實.從時間維度來看，2008—2018年，生態(tài)環(huán)境不充分性下降了42.82%，改善幅度非常大，其中，2017年生態(tài)環(huán)境的不充分性下降速度大大加快，相對上年下降了18.07%.2017年以來，中國政府將環(huán)境污染防治工作納入到“三大攻堅戰(zhàn)”中，一系列環(huán)境政策與措施的相繼出臺、實施、協(xié)同治理對環(huán)境的改善起到了顯著作用.

從民生福祉分指數(shù)來看，2008—2018年，民生福祉不充分指數(shù)呈現(xiàn)出了波動性趨勢，其中2013年有所上升，但整體下降了21.71%.表現(xiàn)為：人均可支配收入不斷提高，城鎮(zhèn)登記失業(yè)率總體不斷下降，人們獲得高等教育的可能性進一步提升，人均占有的醫(yī)療資源得到明顯的改善.同時，由于了商品房價格的快速上升，房價收入比逐步提升，對實現(xiàn)“住有所居”產(chǎn)生了嚴峻的挑戰(zhàn).

2.3 不同省份的不充分發(fā)展情況分析

2018年不同省份地區(qū)之間的不充分發(fā)展情況見表4.

表4 2018年各地區(qū)的不充分發(fā)展情況

北京、浙江的不充分發(fā)展水平遠低于其他地區(qū)，處于第一梯隊.2018年，北京的不充分發(fā)展指數(shù)為0.310.其充分發(fā)展體現(xiàn)為：一是發(fā)展的質(zhì)量與效益好，人均GDP水平、勞動生產(chǎn)率、單位GDP能耗等均處于全國前列；二是創(chuàng)新能力較強，總部經(jīng)濟發(fā)達，擁有中關(guān)村科技園等高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)、自主創(chuàng)新示范區(qū)，VC投資規(guī)模領(lǐng)先，培育了一大批行業(yè)頂尖的科技企業(yè)；三是民生福祉領(lǐng)先，擁有較高的人均可支配收入、高質(zhì)量的各級教育與醫(yī)療水平，就業(yè)相對充分等.浙江省的不充分發(fā)展指數(shù)為0.322，發(fā)展的質(zhì)量與效益較優(yōu)，在創(chuàng)新能力方面更是領(lǐng)先于北京.

江蘇、廣東、上海的不充分發(fā)展水平相對接近，處于第二梯隊，位于長三角與珠三角兩大經(jīng)濟區(qū)，2018年的不充分發(fā)展指數(shù)位于0.357～0.382之間，相互之間的差距小于10%.在發(fā)展質(zhì)量與效益方面，江蘇、上海表現(xiàn)好于廣東，在創(chuàng)新能力方面，廣東領(lǐng)先于江蘇，江蘇領(lǐng)先于上海，深圳市在廣東創(chuàng)新能力領(lǐng)先方面發(fā)揮了重要作用；在生態(tài)環(huán)境保護方面，廣東優(yōu)于江蘇與上海，雖然不充分性較低，但在所有地區(qū)里是生態(tài)保護相對不足的地區(qū)；在民生福祉方面，江蘇、上海表現(xiàn)相對較好，廣東的區(qū)域不平衡性相對比較嚴重.

第三梯隊包括天津、湖南、重慶、湖北、山東、安徽、福建、江西、遼寧、陜西與河南共11個省和地區(qū)，其中，東部4個、中部5部、西部3個，2018年的不充分發(fā)展指數(shù)位于0.445～0.526之間.第三梯隊的主要特征是：生態(tài)環(huán)境方面相對較好，發(fā)展質(zhì)量與效益、創(chuàng)新能力與民生福祉的充分發(fā)展表現(xiàn)一般.天津市的發(fā)展質(zhì)量與效益達到了第二梯隊的水平，但創(chuàng)新能力相對欠缺.

第四梯隊包括四川、河北、廣西、吉林、貴州、內(nèi)蒙古、山西、甘肅、云南、黑龍江、新疆、寧夏、海南、青海共14個省和地區(qū)，其中，東部1個、中部4個、西部9個，以西部地區(qū)為主，2018年的不充分發(fā)展指數(shù)大于0.54.第四梯隊的主要特征包括生態(tài)環(huán)境內(nèi)部差異很大，創(chuàng)新能力明顯不足，質(zhì)量與效益有待改善，民生福祉有待提升.

2.4 2018年相對2008年不同省份的變化趨勢分析

從2008—2018年的發(fā)展不充分變化趨勢來看(圖2)，浙江、湖北、廣東的發(fā)展不充分性下降絕對量排前3位，其中，浙江的不充分發(fā)展指數(shù)下降了0.20，湖北下降了0.19，廣東下降了0.18.發(fā)展不充分性下降絕對量排前10的地區(qū)中，東部占4個，中部占4個，西部占2個.下降絕對量最小的3個省和地區(qū)是天津、黑龍江與海南，不充分發(fā)展指數(shù)下降均不超過0.05.發(fā)展不充分性下降絕對量排后10的地區(qū)中，東部占3個，中部占2個，西部占5個.綜上可以發(fā)現(xiàn)，西部地區(qū)的發(fā)展不充分性下降不如東部與中部.

圖2 各地區(qū)的2018年相對2008年不充分發(fā)展下降幅度比較

從2008—2018年發(fā)展不充分的下降幅度來看，江蘇、廣東、浙江的下降幅度超過了30%，湖北、湖南、安徽的下降絕對量雖然較大，但由于發(fā)展不充分的基數(shù)較大，下降幅度低于30%.北京的下降絕對量雖然較小，但由于基數(shù)小使得其下降幅度接近20%，上海的下降幅度也達到了25%.綜上，東部地區(qū)的不充分發(fā)展下降幅度要明顯大于西部地區(qū)，可見，由于發(fā)展的不平衡性，盡管時間維度上不充分性有了較大的改善，但空間維度的發(fā)展不充分性改善仍然有待增強.

從2008—2018年各指數(shù)的下降幅度來看(見表5)，質(zhì)量與效益不充分性下降幅度最大的4個地區(qū)分別是北京(38.2%)、江蘇(28.2%)、貴州(23.6%)與浙江(21.1%)，除貴州外均是東部經(jīng)濟較為發(fā)達的地區(qū)，相對于質(zhì)量與效益的不充分性整體下降幅度(6.2%)，這些地區(qū)發(fā)展的質(zhì)量與效益改善十分明顯；創(chuàng)新能力不充分性下降幅度最大的4個地區(qū)分別是浙江(59.6%)、廣東(53.5%)、江蘇(45.4%)及上海(29.6%)，集中在長三角與珠三角地區(qū).生態(tài)環(huán)境不充分性下降幅度最大的4個地區(qū)分別是甘肅(69.4%)、山西(61.8%)、內(nèi)蒙古(57.7%)與湖南(56.9%)，這些地區(qū)主要位于中部與西部；民生福祉不充分性下降幅度最大的4個地區(qū)分別是湖北(36.0%)、重慶(35.5%)、四川(34.1%)及貴州(32.8%)，全部是中、西部地區(qū)，表明近年來我國中、西部地區(qū)的民生福祉改善較為明顯.

表5 不同地區(qū)各指數(shù)的2018年相對2008年不充分發(fā)展下降幅度比較

3 結(jié)論與政策啟示

通過對不充分發(fā)展進行了統(tǒng)計測度，本研究發(fā)現(xiàn)：我國發(fā)展的不充分性在2008—2018年間以年均2%的速度在下降，生態(tài)環(huán)境保護對發(fā)展不充分性下降的貢獻度最大，其次分別為民生福祉、創(chuàng)新能力以及發(fā)展質(zhì)量與效益；我國發(fā)展不充分性的區(qū)域差異在拉大，2008—2018年不充分發(fā)展指數(shù)的核密度峰度明顯下降、分布呈發(fā)散趨勢，東部地區(qū)的發(fā)展不充分性下降幅度明顯高于中西部地區(qū)，西部地區(qū)的不充分性改善有待提升，是我國改善發(fā)展不充分性的重點關(guān)注區(qū)域；結(jié)合地區(qū)與分指數(shù)來看，東部發(fā)達經(jīng)濟省份在質(zhì)量與效益、創(chuàng)新能力方面的不充分性改善情況明顯，中部與西部地區(qū)則在生態(tài)環(huán)境、民生福祉方面的不充分性改善上更為明顯，生態(tài)環(huán)境、民生福祉的充分發(fā)展降低了東中西部差距，但其貢獻度不如創(chuàng)新能力、質(zhì)量與效益，不平衡發(fā)展加劇了區(qū)域的不充分發(fā)展.

基于統(tǒng)計測度與分析得到的相關(guān)結(jié)論，筆者提出如下建議：一是要認識到提高發(fā)展質(zhì)量與效益是降低不充分發(fā)展、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要工作，有必要實施供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略等.二是在解決不充分發(fā)展問題時，必須通過區(qū)域平衡發(fā)展等其他方面的平衡發(fā)展才能夠事半功倍，因此要注重區(qū)域、產(chǎn)業(yè)與城鎮(zhèn)平衡發(fā)展，實現(xiàn)平衡發(fā)展與充分發(fā)展協(xié)同.充分發(fā)揮知識溢出效應，充分利用“一帶一路”、創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略等，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)+技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)等，通過產(chǎn)業(yè)鏈、價值鏈、物流鏈布局等手段，增加中西地區(qū)的創(chuàng)新能力，改善中西部地區(qū)公共服務(wù)、市政、信息網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施短板，增強中西部地區(qū)的共享發(fā)展能力，提升發(fā)展質(zhì)量與效益.完善“主體功能區(qū)制度”，建立生態(tài)環(huán)境補償機制，加大對落后地區(qū)的經(jīng)濟補貼，實現(xiàn)東中西部的生態(tài)協(xié)同可持續(xù)發(fā)展.加快人口由中西部向東部、農(nóng)村向城鎮(zhèn)、落后地區(qū)向發(fā)達地區(qū)、低端產(chǎn)業(yè)向高附加值產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，由分散轉(zhuǎn)向集聚，完善社會保障制度與體系，實現(xiàn)民生福祉的有效改善.三是有必要進一步完善國家治理體系、提升政府治理能力，促進更為平衡與充分的發(fā)展.以“五大發(fā)展理念”為指導，構(gòu)建從中央到市級的多層次，包含機會、權(quán)利、教育、福利、財富等維度的多元平等評價指標體系，滲入到政府經(jīng)濟、社會、法治與生態(tài)治理等各項工作中，根據(jù)矛盾變化趨勢動態(tài)調(diào)整不同指標的考核權(quán)重，將改善不平衡不充分發(fā)展作為各級政府治理體系完善情況與治理能力強弱的重要衡量依據(jù)，并作為地方政府官員政治晉升的重要參考，引導經(jīng)濟與社會走向更為平衡與充分的發(fā)展，最終化解現(xiàn)存的社會主要矛盾，滿足人民日益增長的美好生活需要.