李天琦,張士杰
(1.安徽財經(jīng)大學經(jīng)濟學院,安徽蚌埠,233030;2.安徽財經(jīng)大學安徽經(jīng)濟社會發(fā)展研究院,安徽蚌埠,233041)
一體化是區(qū)域發(fā)展的重點、熱點和難點,其本質(zhì)是破除區(qū)域間經(jīng)濟、制度壁壘,促使要素跨區(qū)域自由流通,優(yōu)化市場結(jié)構達到充分競爭,進而形成一體化發(fā)展的利益分享長效機制[1]。在國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局下,區(qū)域一體化發(fā)展是提升全球競爭力的必然要求。長三角區(qū)域作為引領我國參與全球競爭的重要區(qū)域,是我國區(qū)域發(fā)展的重大戰(zhàn)略部署,也是全國區(qū)域一體化樣本[2]。2010年5月24日,《長三角區(qū)域規(guī)劃》由國務院正式批準實施;2016年5月11日,國務院常務會議通過《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》;2018年11月5日,國家主席習近平在首屆中國國際進口博覽會上提出“將支持長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展并上升為國家戰(zhàn)略”;2019年12月1日,中共中央國務院發(fā)布《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》。這些發(fā)展措施對長三角一體化進程的推進具有深遠影響,有效推動了區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展與可持續(xù)發(fā)展。長三角的區(qū)域范圍逐步擴大,由上海都市圈逐漸擴展至上海、江蘇、浙江兩省一市,再擴展至上海、江蘇、浙江、安徽全域。在這一發(fā)展進程中,區(qū)域經(jīng)濟一體化發(fā)展到什么水平,長三角區(qū)域內(nèi)部存在多大差異都是值得深入研究的問題。這不僅能為區(qū)域經(jīng)濟一體化發(fā)展戰(zhàn)略的實踐效果提供新的認知視角,還可以為我國其他區(qū)域經(jīng)濟一體化發(fā)展模式提供經(jīng)驗證據(jù),具有重要的理論意義和現(xiàn)實意義[3]。
目前,國內(nèi)對長三角城市評價的相關研究成果較為豐碩,各學者從不同的視角和層面對長三角城市群進行了分析。從研究角度看,主要聚集于長三角的整體發(fā)展態(tài)勢[4]、發(fā)展路徑[5-6]、產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)[7-8]、區(qū)域空間結(jié)構[9]等。從研究方法看,對長三角區(qū)域的經(jīng)濟分析由數(shù)理統(tǒng)計分析[10-12]向空間結(jié)構及格局分析[13-16]發(fā)展。綜合來看,針對長三角地區(qū)的研究十分豐富,但在一體化大背景下針對長三角城市群經(jīng)濟發(fā)展方面的總體評價及空間特征的分析研究尚顯不足。本文以長三角城市群26市為對象,研究在一體化戰(zhàn)略背景下的長三角城市群經(jīng)濟發(fā)展水平,對長三角城市群不同經(jīng)濟區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平強弱進行橫向、縱向比較,分析其空間格局特征,并在此基礎上提出相應的政策建議。
因子分析法是一種對數(shù)據(jù)進行簡化分析的方法,可以通過研究變量內(nèi)部關系分析數(shù)據(jù)內(nèi)部的結(jié)構關系,將多個變量簡化為少數(shù)因子,原始數(shù)據(jù)的大部分信息都包含于少數(shù)因子,因子分析更適合用于綜合評價,客觀性更好。因此,本文主要采用因子分析法,根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣計算各市綜合得分[17]。
因子模型的矩陣形式可表示為:
其中,F(xiàn)為公共因子,ε為特殊因子,A為因子載荷矩陣。
對我國省域、市域、縣域等研究范圍的經(jīng)濟綜合發(fā)展水平的研究中,很多學者采用多指標綜合評價法,但對評價指標體系的構建尚未達成一致,而科學合理的評價指標體系是客觀評價區(qū)域經(jīng)濟綜合發(fā)展水平的基礎。在遵循指標選取的可得性、可比性、客觀性和一致性等原則的基礎上,結(jié)合已有研究成果及專家意見,從地區(qū)經(jīng)濟實力、人均經(jīng)濟水平和經(jīng)濟發(fā)展階段三個維度選取19項指標構成長三角城市群經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標體系[18],具體指標如表1所示。
表1 長三角城市群經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標體系
本文通過《上海市統(tǒng)計年鑒》《江蘇省統(tǒng)計年鑒》《浙江省統(tǒng)計年鑒》《安徽省統(tǒng)計年鑒》收集2014年、2017年、2019年長三角26個市的19項指標數(shù)據(jù)。由于各指標量綱上存在差異,需對指標進行無量綱化處理。常用的數(shù)據(jù)無量綱化處理方法包括極值化法、標準化法、均值化法、標準差化法等。當進行綜合評價的指標數(shù)據(jù)是客觀數(shù)值時,一般用均值化法對指標進行無量綱化;當進行綜合評價的指標數(shù)據(jù)是主觀數(shù)值時,選用標準化法會更好[19]。因此,本文對數(shù)據(jù)的無量綱化處理采用均值化法,即令
均值化后各指標的均值為1,其方差為:
利用統(tǒng)計軟件對標準化處理后的數(shù)據(jù)進行KMO及Bartlett球形度檢驗。檢驗結(jié)果顯示:2014年、2017年、2019年KMO統(tǒng)計量取值分別為0.724、0.772、0.771,適合進行因子分析;2014年、2017年、2019年Bartlett檢驗顯著性均小于0.01,拒絕相關矩陣為單位陣的原假設。本文采用特征根大于1的標準確定公共因子個數(shù),2017年、2019年均為三個公共因子,2014年為兩個公共因子。由于2014年第三個公共因子特征根為0.909,接近1,且根據(jù)2017年、2019年結(jié)果及方差貢獻率綜合權衡,最終判斷第三個公共因子予以保留。如表2所示,2014年、2017年、2019年前三位公共因子包含全部指標變量信息的百分比分別為90.43%、90.63%、90.24%,均包含了變量信息的90%以上。
表2 2014年、2017年、2019年公共因子累計方差貢獻率
為了更好地反映原始信息,綜合全面的分析指標,在這里用方差最大法進行因子旋轉(zhuǎn),旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣見表3。因子載荷表示變量與公共因子的相關系數(shù),載荷絕對值越大表明公共因子與原始變量指標的相關程度越高,即用該公共因子代表原始變量指標更合適。
表3 2014年、2017年、2019年旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣
從表3可以看出,2014年在公共因子F1上載荷值較大的變量有GDP、房地產(chǎn)開發(fā)投資、一般公共預算收入、一般公共預算支出、社會商品零售額、居民存款余額、進出口額、電信業(yè)務總量、公路貨物運輸量、第三產(chǎn)業(yè)比重、財政收入占GDP比重,根據(jù)各變量經(jīng)濟含義,將公共因子F1定義為經(jīng)濟規(guī)模因子。在公共因子F2上載荷值較大的變量有人均GDP、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均可支配收入、年末人均儲蓄額、人均社會商品零售額、城鎮(zhèn)化率、專利申請受理項,根據(jù)各變量經(jīng)濟含義,將公共因子F2定義為人民生活因子。在公共因子F3上載荷值較大的變量有單位面積GDP,根據(jù)各變量經(jīng)濟含義,將公共因子F3定義為經(jīng)濟效率因子。參照2014年公共因子命名方式,2017年、2019年F1、F2、F3公共因子均分別命名為經(jīng)濟規(guī)模因子、人民生活因子、經(jīng)濟效率因子。
隨著人們生活水平的上升,低脂肪、高蛋白的水產(chǎn)品在消費者膳食結(jié)構中的比重日益提高。然而,鮮活水產(chǎn)品的收獲期相對集中,捕獲后由于自身酶解反應使得產(chǎn)品形態(tài)和色澤發(fā)生變化,在自溶后期,一些有害物質(zhì)如組胺、硫化氫和三甲胺(TMA)等的生成使得水產(chǎn)品喪失了商品價值和食用性[1]。因此,水產(chǎn)品的保鮮問題一直受到國內(nèi)外研究人員的廣泛重視。
根據(jù)上述明確的各年公共因子,因子得分函數(shù)可表示為:
因子綜合得分評價模型可表示為:
其中,ωj(j=1,2,…,m)表示第j個公共因子的方差貢獻率。
根據(jù)因子得分函數(shù)和綜合評價函數(shù)計算各年各市各項分值,并對各年綜合得分結(jié)果按降序進行排列,結(jié)果見表4。
表4 2014年、2017年、2019年長三角城市群經(jīng)濟發(fā)展水平因子及因子綜合得分
長三角城市群由三省一市共26個市組成,包括上海市、江蘇省9市、浙江省8市、安徽省8市,如表5所示。為對長三角城市群不同經(jīng)濟區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平高低進行橫向、縱向比較,分析各區(qū)域差異及變化趨勢,將長三角城市群各市綜合得分進行比較,并求出各年三省一市包含區(qū)域的綜合競爭力及因子得分均值作為三省一市四大區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合競爭力及因子得分,結(jié)果如表6和圖1。
圖1 2014年、2017年、2019年長三角城市群四大區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平各因子得分
表5 長三角城市群四大區(qū)域地理區(qū)劃
表6 2014年、2017年、2019年長三角城市群四大區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平綜合得分
2014—2019年,長三角各區(qū)域中,上海市經(jīng)濟發(fā)展水平綜合得分顯著高于其他地區(qū),得分保持在20以上,不論是在地市級排名還是區(qū)域排名中都處于第一位,綜合得分是江浙皖三省得分的四倍以上,是排名最后一位池州市得分的10倍。從經(jīng)濟一體化角度來看,區(qū)域一體化程度仍需提高,上海市經(jīng)濟遙遙領先,安徽省尚未深度融入。從三個主要因子來看,上海市各年經(jīng)濟規(guī)模因子得分顯著高于江浙皖三省,上海市與其他三省經(jīng)濟規(guī)模因子得分差距均呈“U”型變化趨勢。除去上海市,江蘇省、浙江省、安徽省在經(jīng)濟規(guī)模因子得分上差距不超過6,江蘇省與浙江省得分差異不大。在人民生活因子得分上,上海市各年得分均高于其他三省,江蘇省與浙江省得分不相上下,安徽省落后于江浙滬。從時序上看,上海市與其他三省在人民生活因子得分上的差距有持續(xù)縮小趨勢。從經(jīng)濟效率得分圖上可以看出,安徽省與上海市和江蘇省經(jīng)濟效率得分差距均呈倒“U”型變化趨勢,與浙江省經(jīng)濟效率得分差距呈“U”型變化趨勢,并且在2014年和2019年,安徽省經(jīng)濟效率得分超過了江蘇省和浙江省,僅次于上海市。
借助ArcGis10.2軟件,利用自然斷裂點分級法分別將2014年、2017年、2019年長三角城市群26個市的經(jīng)濟發(fā)展水平進行分類并可視化顯示,經(jīng)濟發(fā)展水平越高的區(qū)域顏色越深,結(jié)果如圖2。
圖2 2014年、2017年、2019年長三角城市群四大區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平空間格局
從分類結(jié)果來看,2014年、2017年、2019年均將城市分為五個類別。由于各年各市指標上存在一定差異性,通過時序上的變化分析其整體變化趨勢。根據(jù)2019年分類結(jié)果,第一類高水平城市是上海市;第二類包括南京市、杭州市、蘇州市;第三類包括合肥市、無錫市、寧波市;第四類包括鹽城市、揚州市、泰州市、南通市、鎮(zhèn)江市、常州市、湖州市、嘉興市、紹興市、金華市、臺州市;第五類包括舟山市、滁州市、馬鞍山市、蕪湖市、銅陵市、安慶市、池州市、宣城市。2014年、2017年分類結(jié)果參照2019年。
從各年空間格局特征來看,長三角城市群經(jīng)濟發(fā)展水平整體上呈現(xiàn)出“東高西低”格局。從各年綜合得分分布上可觀察到,得分較高的城市在空間上呈“Z”字型分布。局部看,安徽省各市整體水平明顯低于其他三個區(qū)域,除合肥市綜合得分處于中上游外,其他市均處于偏下等級,江蘇省和浙江省經(jīng)濟發(fā)展水平較為一致,上海市經(jīng)濟發(fā)展水平最為卓越。從一體化角度來看,江浙滬三個區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展步調(diào)較為一致,經(jīng)濟發(fā)展水平等級差距不大,而安徽省經(jīng)濟發(fā)展水平明顯低于其他區(qū)域,經(jīng)濟基礎較差。從經(jīng)濟發(fā)展水平等級上看,處于低等級的地區(qū)多數(shù)位于安徽省內(nèi),可見安徽省在長三角一體化進程中尚未深度融入,與江浙滬之間仍有非常大的差距。
本文在運用因子分析方法構建長三角城市群經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標體系的基礎上,測算2014年、2017年、2019年長三角城市群經(jīng)濟發(fā)展水平綜合得分,并借助ArcGis10.2空間數(shù)據(jù)分析軟件對各年長三角城市群經(jīng)濟發(fā)展水平空間特征進行分析,主要結(jié)論如下:
1.文章構建的19個經(jīng)濟指標可以較好地檢驗長三角城市群經(jīng)濟發(fā)展水平。對2014年、2017年、2019年長三角城市群26個城市的經(jīng)濟發(fā)展水平進行測算,發(fā)現(xiàn)江浙滬皖四大區(qū)域存在較為顯著的經(jīng)濟差異,上海市經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合得分遠高于江浙皖,各年綜合得分均是江浙皖得分的四倍以上,并且是排名中最后一位池州市得分的10倍,經(jīng)濟一體化水平不高。
2.在經(jīng)濟規(guī)模因子得分方面,上海市與其他三省差距明顯,得分差距均呈“U”型變化趨勢;在人民生活因子得分方面,江蘇省與浙江省得分不相上下,從各年結(jié)果上看,上海市與江浙皖在人民生活因子得分上的差距有持續(xù)縮小的變化趨勢;在經(jīng)濟效率得分方面,安徽省與上海市和江蘇省得分差距均呈倒“U”型變化趨勢,與浙江省得分差距呈“U”型變化趨勢,并且在2014年和2019年,安徽省得分超過了江蘇省和浙江省,經(jīng)濟效率得分僅次于上海市??梢钥闯?,上海市作為長三角中心城市,其在經(jīng)濟規(guī)模、人民生活、經(jīng)濟效率等維度都絕對領先于長三角其他地區(qū),其中經(jīng)濟規(guī)模遙遙領先,這與其區(qū)域地位關系密切,而在人民生活水平上,上海市與江浙皖的差距逐漸減小,這體現(xiàn)了區(qū)域一體化程度的穩(wěn)步前進。
3.長三角城市群經(jīng)濟發(fā)展水平空間分布特征較為明顯,其行政指向性較為顯著。根據(jù)各年各市綜合得分空間格局,長三角城市群經(jīng)濟發(fā)展水平整體上呈現(xiàn)出“東高西低”格局,經(jīng)濟發(fā)展水平綜合得分高的城市在空間上呈“Z”字型分布,一體化程度不高。江浙滬三個區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展步調(diào)較為一致,綜合得分水平比較接近。安徽省經(jīng)濟基礎較差,合肥市作為長三角區(qū)域副中心城市,其綜合得分水平已達到江浙滬多數(shù)地區(qū)水平,但安徽省其他地區(qū)仍處于較低水平,可見安徽省尚未深度融入長三角一體化發(fā)展,需進一步加快合作發(fā)展。
1.打造區(qū)域中心城市,提升核心區(qū)經(jīng)濟水平。現(xiàn)長三角城市群區(qū)域中心城市為上海市,蘇州、南京、杭州、寧波、合肥是五個副中心城市。長三角應進一步打造區(qū)域中心城市,培育形成多個內(nèi)部增長極,通過放大中心及副中心城市對長三角全域的輻射帶動作用,加速區(qū)域經(jīng)濟差距的縮小,促進一體化進程。在縮小區(qū)域差距的同時,不能放松核心區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展,仍需提升核心區(qū)的經(jīng)濟水平,從而增強長三角擴容實力,拓展新的發(fā)展空間,為長三角一體化進程提供基礎保障。
2.推進“自上而下”的頂層設計,實現(xiàn)高動能、高效率。加快推進長三角一體化發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃,長三角城市群應構建起“自上而下”、互補共享的協(xié)調(diào)發(fā)展模式。各地區(qū)應根據(jù)各自優(yōu)勢發(fā)展特色產(chǎn)業(yè),低等級地區(qū)要根據(jù)實際情況積極承接高等級地區(qū)的淘汰產(chǎn)業(yè),如安徽省發(fā)展較弱的地區(qū)應做好融入長三角一體化規(guī)劃,積極發(fā)展特色產(chǎn)業(yè),承接起高發(fā)展水平地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,促進安徽省整體深度融入長三角一體化發(fā)展。同時,長三角城市群各地區(qū)要促進多領域一體化,在重點領域開展緊密合作,構建分工合作體系,探索地區(qū)合作立法機制,消除制度障礙、體制機制障礙等對地區(qū)間合作、要素流通不利的因素,從而促進城市群內(nèi)部各城市實現(xiàn)“1+1>2”的城市效應。
3.推動長三角與其他地區(qū)的協(xié)同聯(lián)動,探索區(qū)域一體化發(fā)展新模式。一體化發(fā)展是當前區(qū)域發(fā)展的重要戰(zhàn)略,各地區(qū)在充分發(fā)揮本土優(yōu)勢的基礎上,應積極與其他區(qū)域合作,加快探索出區(qū)域一體化發(fā)展的新模式,為一體化發(fā)展提供“質(zhì)”的飛躍。長三角城市群作為高質(zhì)量一體化發(fā)展的重要載體,應積極主動與其他城市群、都市圈對接合作,加速城市群和都市圈間資金、技術、人才、信息等資源要素多方位、多角度流動,共享發(fā)展機遇,打造長三角世界級城市群,引領其他城市群和都市圈進入發(fā)展新階段。