劉凡璠, 鄒 克
(1.湖南省社會科學(xué)界聯(lián)合會,湖南長沙 410003; 2.廣東金融學(xué)院,廣東廣州 510521)
十九大報告提出發(fā)展不平衡不充分已經(jīng)成為滿足人民日益增長的美好生活需要的主要制約因素,進一步指出:“發(fā)展不平衡不充分的一些突出問題尚未解決,發(fā)展質(zhì)量和效益還不高,創(chuàng)新能力不夠強,實體經(jīng)濟水平有待提高,生態(tài)環(huán)境保護任重道遠;民生領(lǐng)域還有不少短板,脫貧攻堅任務(wù)艱巨,城鄉(xiāng)區(qū)域發(fā)展和收入分配差距依然較大,群眾在就業(yè)、教育、醫(yī)療、居住、養(yǎng)老等方面面臨不少難題?!眻蟾孢€認為,解決好發(fā)展不平衡不充分問題,要求“大力提升發(fā)展質(zhì)量和效益,更好滿足人民在經(jīng)濟、政治、文化、社會、生態(tài)等方面日益增長的需要”。從已有文獻對不平衡發(fā)展的解讀來看,有專家認為經(jīng)濟發(fā)展中的不平衡包括:城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡、區(qū)域發(fā)展不平衡、結(jié)構(gòu)不平衡;還有專家從經(jīng)濟、社會、生態(tài)、民生四個領(lǐng)域建立平衡發(fā)展指數(shù)。顯然,不平衡發(fā)展是比區(qū)域不平衡發(fā)展更為豐富的概念。
這里僅分析區(qū)域發(fā)展不平衡的內(nèi)涵。盡管一部分學(xué)者認為,區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展會趨于收斂,但越來越多的學(xué)者認為:在一個開放動態(tài)的經(jīng)濟社會系統(tǒng)中,區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展存在明顯的回波效應(yīng)或“累積循環(huán)”效應(yīng)——市場力量難以使得偏離均衡狀態(tài)的經(jīng)濟活動重新回歸到均衡狀態(tài),且在規(guī)模效應(yīng)的影響下加劇這種非均衡的狀態(tài)[1]。已有發(fā)展經(jīng)驗表明,多數(shù)OECD 國家均制訂區(qū)域政策,以促進本地區(qū)的經(jīng)濟活動在空間上實現(xiàn)平衡發(fā)展。孫志燕[1]等結(jié)合我國現(xiàn)實國情與中長期戰(zhàn)略發(fā)展目標(biāo),將區(qū)域平衡發(fā)展的內(nèi)涵概括為發(fā)展結(jié)果的空間平衡、發(fā)展能力的空間平衡與發(fā)展機會的空間平衡。其中,發(fā)展結(jié)果的空間平衡是指經(jīng)濟發(fā)展的成果在不同地區(qū)之間能夠更加公平地共享;發(fā)展能力的空間平衡是指實施有針對性的地區(qū)導(dǎo)向型政策,改進相對落后地區(qū)的財政能力、地方治理能力等發(fā)展能力,引導(dǎo)資源要素在區(qū)域間合理流動,實現(xiàn)空間均衡發(fā)展?fàn)顟B(tài);發(fā)展機會的空間平衡是指為不同地區(qū)創(chuàng)造更加平等的發(fā)展機會,充分釋放各地區(qū)的發(fā)展?jié)摿Α?/p>
對區(qū)域不平衡發(fā)展的現(xiàn)有定義與內(nèi)涵分析仍然是不足的,因為即使區(qū)域間實現(xiàn)了較為均衡的發(fā)展,區(qū)域內(nèi)仍然可能因為“累積循環(huán)”效應(yīng)出現(xiàn)發(fā)展極,使得區(qū)域內(nèi)呈現(xiàn)出顯著的不均衡發(fā)展?fàn)顟B(tài)。一個比較明顯的例子就是廣東省,其他不少省份也存在發(fā)達的省會城市與成片的貧困地區(qū)相對應(yīng)的局面。因而,區(qū)域不平衡發(fā)展既應(yīng)關(guān)注區(qū)域間的不平衡發(fā)展,也要重視區(qū)域內(nèi)的不平衡發(fā)展,并且要正確處理好區(qū)域間不平衡發(fā)展與區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展的關(guān)系?;诖?,區(qū)域平衡發(fā)展的目標(biāo)就是:既要在區(qū)域間實現(xiàn)發(fā)展結(jié)果、發(fā)展能力與發(fā)展機會的平衡,同時也要保證區(qū)域內(nèi)的各類發(fā)展平衡,兩者不可偏廢。
十九大報告提出:“中國特色社會主義進入新時代,我國社會主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾?!边@反映了黨對新時代國家發(fā)展的歷史方位和基本矛盾的清晰認識。不平衡不充分發(fā)展的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[2],對不平衡不充分發(fā)展問題進行量化研究已成為政府和學(xué)術(shù)界亟待解決的前瞻性命題。
自十九大報告提出社會主要矛盾轉(zhuǎn)化后,以不平衡不充分發(fā)展作為整體進行的研究快速增多,但已有對不平衡不充分發(fā)展的研究以定性分析為主。張占斌[3]、胡鞍鋼[4]等較早對不平衡不充分發(fā)展的內(nèi)涵進行了論述。任鵬[5]提出在協(xié)調(diào)中破解發(fā)展不平衡不充分的難題,不斷提高人民對美好生活需要的滿足程度。蔣永穆[6]等認為應(yīng)通過建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟體系來破解經(jīng)濟發(fā)展中的城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡、區(qū)域發(fā)展不平衡、結(jié)構(gòu)不平衡等問題。翁良殊[7]等認為在大力發(fā)展生產(chǎn)力的前提下,要提高發(fā)展質(zhì)量,提升發(fā)展效益,逐步解決發(fā)展的不平衡不充分問題。鄧純東[8]認為發(fā)展的不平衡不充分體現(xiàn)在經(jīng)濟、精神文明、民主法治、社會建設(shè)與治理、生態(tài)文明建設(shè)等多個領(lǐng)域。
國內(nèi)對區(qū)域發(fā)展不平衡問題的研究興起于20 世紀(jì)90 年代,以區(qū)域經(jīng)濟不平衡發(fā)展為重點,并且一直是研究熱點。楊開忠[9]較早地在全國范圍內(nèi)研究區(qū)域經(jīng)濟差異問題;林毅夫[10]等認為,改革開放以來,我國地區(qū)經(jīng)濟差距經(jīng)歷了一個先縮小后擴大的“U”形演變軌跡。潘文卿[11]通過測算發(fā)現(xiàn)中國不存在全域性的σ-收斂,全域性的β-絕對收斂趨勢也不明顯。Peng[12]等、Lee B S[13]等認為我國經(jīng)濟不平衡與金融的不平衡存在密切關(guān)系;Zou[14]等對中國省內(nèi)不平衡的測度發(fā)現(xiàn),區(qū)域經(jīng)濟不平衡達到“先發(fā)散后收斂”曲線的收斂階段的省份較多,并且認為經(jīng)濟發(fā)展不平衡一定程度上有利于經(jīng)濟增長。馮亮[15]等基于貧困治理與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)兩個維度對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的不平衡增長理論進行拓展與深化,聚焦中國新三大地帶,研究貧困治理效果、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡的作用機制。
區(qū)域不平衡發(fā)展的研究方法方面,基尼系數(shù)法、泰爾指數(shù)、指標(biāo)體系法、因子分析法、人口加權(quán)變異系數(shù)法等方法均被頻繁使用且各具優(yōu)勢,并且指標(biāo)體系、因子分析與其他方法可組合使用。較早的如周國華[16]等采用多指標(biāo)組合法和多指標(biāo)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。除此之外,黃濤[17]等基于基尼系數(shù)、陳文成[18]基于因子分析方法、覃成林[19]等基于人口加權(quán)變異系數(shù)法、周喆[20]基于泰爾指數(shù)、周靖祥[21]基于文本頻次統(tǒng)計方法等對區(qū)域經(jīng)濟或社會不平衡發(fā)展進行研究;許憲春[2]等通過指標(biāo)體系的方法對不平衡不充分發(fā)展進行了統(tǒng)計測度。徐生霞[22]等從時空演化角度對不平衡發(fā)展與區(qū)域差異進行分析。不過,能夠?qū)^(qū)域不平衡分解為區(qū)域內(nèi)不平衡與區(qū)域間不平衡的方法則主要是基尼系數(shù)、泰爾指數(shù),泰爾指數(shù)具有良好的分解性質(zhì),本文主要利用泰爾指數(shù)對區(qū)域間與區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展進行測度與分解。
區(qū)域不平衡是不平衡發(fā)展的重要組成內(nèi)容,已有研究對區(qū)域間不平衡發(fā)展進行了大量研究,但對與區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展與區(qū)域間不平衡發(fā)展之間的關(guān)系研究遠遠不足。究其原因,這些研究多以省級單位作為研究的基本樣本,以省劃分區(qū)域后分解得到的區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展在廣義上仍是區(qū)域間不平衡發(fā)展,且基于省級樣本測算得到的區(qū)域間不平衡往往遠大于區(qū)域內(nèi)不平衡(如鄭長德[23]等的研究結(jié)果),進而忽視區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展的研究。與現(xiàn)有研究重點集中于區(qū)域間不平衡發(fā)展不同,本文擬以區(qū)域間與區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展及兩者關(guān)系為切入點與側(cè)重點,從城市層級入手,將全國城市劃分為8 大區(qū)域,利用泰爾指數(shù),從發(fā)展結(jié)果與發(fā)展能力兩個維度選取5 個指標(biāo)測度和比較區(qū)域間與區(qū)域內(nèi)的不平衡發(fā)展。
本文相對于已有研究的主要創(chuàng)新之處可能體現(xiàn)為:一是不同于大部分研究以省級作為基本樣本,本文將研究數(shù)據(jù)層級下沉,以城市作為基本樣本將全國劃分為8 大區(qū)域,測度分解了區(qū)域間與區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展;二是拓展分析區(qū)域間不平衡發(fā)展與區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展關(guān)系,在測度與分解結(jié)果的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展顯著高于區(qū)域間不平衡發(fā)展,指出區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展逐漸成為區(qū)域平衡發(fā)展問題的主要方面;三是從發(fā)展結(jié)果與發(fā)展能力維度分析了區(qū)域不平衡發(fā)展,并且發(fā)現(xiàn)發(fā)展結(jié)果間的區(qū)域間不平衡可能存在轉(zhuǎn)化、發(fā)展能力存在“無形之手”與“有形之手”的差別并對區(qū)域平衡發(fā)展的作用差異明顯等結(jié)論。
基于區(qū)域不平衡發(fā)展的文獻與內(nèi)涵分析,本文在對比已有的區(qū)域差異測度方法的基礎(chǔ)上,選擇了泰爾指數(shù)對我國區(qū)域間與區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展進行測度與分解。
泰爾指數(shù)具有良好的可分解性質(zhì),能夠衡量組內(nèi)不平衡與組間不平衡對總體不平衡的貢獻程度。泰爾指數(shù)一般有兩種形式,一種按人口或份額進行加權(quán);一種按樣本個數(shù)進行加權(quán)。本文使用前一種形式進行測算。記Tb與Tw分別為群組間(區(qū)域間)不平衡與群組內(nèi)(區(qū)域內(nèi)) 不平衡,則泰爾指數(shù)T、Tb與Tw可表示為以下形式:
其中,T 表示某個指標(biāo)X(如GDP) 不平衡發(fā)展的總體泰爾指數(shù);I 表示區(qū)域組數(shù),本文將282 個城市劃分為8 個區(qū)域,每個區(qū)域的城市數(shù)分別為gj(j=1,2,……,J),以下會詳細展開說明;Ri表示第i 個地區(qū)的指標(biāo)X 在所有282 個城市中的比重;Ni表示第i 個地區(qū)的人口在所有282 個城市中的比重;Ti表示第i 個地區(qū)內(nèi)不平衡發(fā)展的組內(nèi)泰爾指數(shù),rij表示第i 個區(qū)域第j 個城市的X 指標(biāo)值,ri表示第i個區(qū)域的X 指標(biāo)匯總值;nij表示第i 個區(qū)域第j 個城市的常住人口數(shù),ni表示第i 個區(qū)域的常住人口總數(shù)。
本文主要對區(qū)域間不平衡Tb、區(qū)域內(nèi)不平衡(Tw以及Ti)、區(qū)域間(組間) 不平衡貢獻度為Tb/T、區(qū)域內(nèi)(組內(nèi)) 不平衡貢獻度Tw/T 等指標(biāo)進行分析。
孫志燕、侯永志對我國的不平衡發(fā)展進行多維度視角觀察時,將不平衡發(fā)展分為發(fā)展結(jié)果的不平衡、發(fā)展能力的不平衡與發(fā)展機會的不平衡。王青、金春[24]將經(jīng)濟發(fā)展水平定義為經(jīng)濟發(fā)展?jié)M足社會和可持續(xù)發(fā)展要求的程度,選取了人均GDP、人均地方財政收入、人均地方財政支出、人均固定資產(chǎn)投資等13 個指標(biāo)進行合成,利用基尼系數(shù)、泰爾指數(shù)等方法測度了城市群經(jīng)濟發(fā)展水平的不平衡??梢?,不平衡發(fā)展的衡量應(yīng)該是多維度多指標(biāo)的。考慮到發(fā)展機會同國家戰(zhàn)略與政策相關(guān),代表性量化指標(biāo)選取比較困難,本文主要從發(fā)展結(jié)果與發(fā)展能力兩個維度分析區(qū)域間與區(qū)域內(nèi)發(fā)展的不平衡性。
由于本文分析的是城市層級的數(shù)據(jù),綜合考慮指標(biāo)代表性、數(shù)據(jù)可得性等原則,借鑒與參考已有文獻[1,24]的思路與做法,發(fā)展結(jié)果維度選取了GDP、工業(yè)二氧化硫排放量2 個指標(biāo);發(fā)展能力維度選取了固定資產(chǎn)投資總額、財政支出與貸款余額3 個指標(biāo)。由于本文在泰爾指數(shù)中考慮了人口的因素,選取的指標(biāo)均是總量指標(biāo)而不是人均相對指標(biāo)。
本文的研究對象為涉及282 個城市的八大區(qū)域,研究區(qū)間為2003—2016 年①。本文所有指標(biāo)的數(shù)據(jù)根據(jù)2004—2017 年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》整理。所有指標(biāo)值指全市范圍的值而不是市轄區(qū)的值。由于統(tǒng)計年鑒中大多數(shù)城市2013 年的常住人口數(shù)據(jù)與2012 年及2014 年差異較大,考慮到人口波動要小的特點,本文在測度中利用2012 年與2014 年常住人口的均值代替2013 年的數(shù)據(jù)。由于泰爾指數(shù)的計算經(jīng)過了相對化處理,因而也不需要對經(jīng)濟指標(biāo)數(shù)據(jù)進行平減處理。
參考王寶義[25]的做法,本文按照經(jīng)濟區(qū)地域單元劃分法,將282 個城市劃分為8 大區(qū)域,即:東北區(qū)域(遼寧、吉林、黑龍江),包括34 個城市;北部沿海區(qū)域(北京、天津、河北、山東),包括30 個城市;東部沿海區(qū)域(上海、江蘇、浙江),包括25 個城市;南部沿海區(qū)域(福建、廣東、海南),包括32 個城市;黃河中游區(qū)域(陜西、山西、河南、內(nèi)蒙古),包括46 個城市;長江中游區(qū)域(湖北、湖南、江西、安徽),包括52 個城市;大西南區(qū)域(云南、貴州、四川、重慶、廣西),包括44 個城市;大西北區(qū)域(甘肅、青海、寧夏、西藏、新疆),包括20 個城市。
需要指出的是:我國有包括州、盟等在內(nèi)約336 個地級以上城市行政單元②,并且州、盟等行政單元的發(fā)展水平相對差距較大,但同時人口數(shù)量不多。所以,對282 個城市的區(qū)域間與區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展測度實際上還存在一定限度的低估。
對2003—2016 年發(fā)展結(jié)果的區(qū)域間不平衡與區(qū)域內(nèi)不平衡測度結(jié)果如圖1 所示。
圖1 發(fā)展結(jié)果的區(qū)域間不平衡與區(qū)域內(nèi)不平衡趨勢
從經(jīng)濟發(fā)展水平看,GDP 的區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展程度高于區(qū)域間不平衡發(fā)展程度,2016 年區(qū)域內(nèi)不平衡指數(shù)(Tw) 是區(qū)域間不平衡指數(shù)(Tb) 的2 倍以上。GDP 的區(qū)域間不平衡(Tb) 與區(qū)域內(nèi)不平衡(Tw) 均呈現(xiàn)出明顯的下降趨勢,GDP 的區(qū)域內(nèi)不平衡指數(shù)從 2003 年的 0.165 下降至 2016 年 0.114,GDP 的區(qū)域間不平衡指數(shù)從2003 年的0.104 下降至2016 年0.042。GDP 的區(qū)域間不平衡發(fā)展改善程度大于區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展改善程度,2003—2016 年區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展改善程度為30.7%,而區(qū)域間不平衡發(fā)展改善程度則為59.5%。
從環(huán)境保護來看,工業(yè)SO2排放同樣也是區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展程度高于區(qū)域間不平衡發(fā)展程度,但工業(yè)SO2排放的區(qū)域內(nèi)不平衡比區(qū)域間不平衡更為顯著。2016 年,工業(yè)SO2排放的區(qū)域內(nèi)不平衡指數(shù)(Tw) 是區(qū)域間不平衡指數(shù)(Tb) 的6.4 倍。工業(yè)SO2排放的區(qū)域內(nèi)不平衡(Tw) 呈現(xiàn)出較為明顯的改善態(tài)勢,工業(yè)SO2排放的區(qū)域內(nèi)不平衡指數(shù)從2003 年的0.363 下降至2016 年0.237,在2011 年由于前期經(jīng)濟刺激計劃產(chǎn)能兌現(xiàn)后區(qū)域內(nèi)不平衡指數(shù)有所上升;區(qū)域間不平衡(Tb) 并未呈現(xiàn)出明顯的改善趨勢,并有往復(fù)性波動。同樣地,工業(yè)SO2排放的區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展改善程度明顯大于區(qū)域間不平衡發(fā)展改善程度,2003—2016 年區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展改善程度為34.7%,而區(qū)域間不平衡發(fā)展改善程度則為13.2%。
對比經(jīng)濟發(fā)展水平GDP 與環(huán)境保護的不平衡發(fā)展結(jié)果可以發(fā)現(xiàn):(1) 工業(yè)SO2排放的區(qū)域內(nèi)不平衡指數(shù)(Tw) 明顯高于GDP 的區(qū)域內(nèi)不平衡指數(shù)(Tw)。這表明區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境污染存在背離現(xiàn)象,即在經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化的背景下,區(qū)域內(nèi)的中心城市為了環(huán)境保護,有意愿將高污染產(chǎn)業(yè)遷到外圍城市,而不是加大環(huán)境保護投資改善污染;相應(yīng)的外圍城市的政府官員為了經(jīng)濟績效也樂于遷入高污染產(chǎn)業(yè)。這樣使得GDP 的區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展程度下降幅度較大且明顯小于工業(yè)SO2排放的區(qū)域內(nèi)不平衡水平,但工業(yè)SO2排放的區(qū)域內(nèi)不平衡水平仍然較高。(2) GDP 的區(qū)域間不平衡指數(shù)(Tw) 不斷下降并從2011 年開始小于或基本接近工業(yè)SO2排放的區(qū)域間不平衡指數(shù)(Tw)。污染行業(yè)存在一輪由發(fā)達地區(qū)向落后地區(qū)、東部向中西部、中心城市向邊緣城市擴散的過程。在初始階段,不同地區(qū)的污染水平比較接近,而隨著污染行業(yè)的區(qū)域擴散,經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域不平衡不斷縮小,但落后區(qū)域的污染水平快速上升,從而使得區(qū)域間工業(yè)SO2排放的不平衡程度加劇。
第一,無論是經(jīng)濟發(fā)展水平GDP 還是工業(yè)SO2排放,區(qū)域內(nèi)不平衡貢獻度Tw/T 都明顯大于區(qū)域間不平衡貢獻度Tb/T。如表1,從2016 年的結(jié)果看,GDP 的區(qū)域內(nèi)不平衡貢獻度Tw/T 為73.1%,工業(yè)SO2排放的區(qū)域內(nèi)不平衡貢獻度為Tw/T 為86.5%。顯然,區(qū)域內(nèi)的不平衡發(fā)展問題是值得重視的問題。然而從當(dāng)前來看,區(qū)域內(nèi)的不平衡發(fā)展并不是中央政府與省級政府的治理重點,同時省內(nèi)的平衡發(fā)展可能與地方官員短期政治績效相沖突。第二,GDP的區(qū)域間不平衡貢獻度Tb/T 由2003 年的38.6%下降至了2014 年的24.0%,隨后小幅度回升至2016 年的26.9%,表明國家通過西部大開發(fā),中部崛起,東北老工業(yè)基地振興,支持革命老區(qū)、民族地區(qū)、邊疆地區(qū)、貧困地區(qū)加快發(fā)展等戰(zhàn)略與政策,增加了落后地區(qū)的發(fā)展機會,較為有效地降低了區(qū)域間的不平衡發(fā)展指數(shù)。第三,工業(yè)SO2排放的區(qū)域間不平衡貢獻度Tb/T 呈現(xiàn)出總體上升的趨勢,由2003年的10.5%上升至了2014 年的18.0%。顯然,這與區(qū)域間的經(jīng)濟平衡發(fā)展導(dǎo)致的污染行業(yè)轉(zhuǎn)移有關(guān)。一方面,環(huán)境污染的區(qū)域平衡發(fā)展并不是政策目標(biāo);另一方面,通過高污染產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移還能降低區(qū)域間的不平衡發(fā)展指數(shù)。這兩方面的原因共同造成了GDP與工業(yè)SO2排放的區(qū)域間不平衡貢獻度Tb/T 呈反向變化趨勢。
表1 發(fā)展結(jié)果的區(qū)域間不平衡與區(qū)域內(nèi)不平衡比重變化趨勢表
進一步分析8 個區(qū)域發(fā)展結(jié)果的區(qū)域內(nèi)不平衡指數(shù),見圖2 所示。
首先來看GDP 的區(qū)域內(nèi)不平衡情況。大西北區(qū)域內(nèi)的不平衡發(fā)展程度最為嚴重,2016 年Ti為0.181,相對于2003 年下降了45.4%。大西北地廣人稀,經(jīng)濟發(fā)展的資源、要素等條件相對不足,部分中心城市發(fā)展與東部城市仍有較大差距,同時邊緣城市的發(fā)展水平更差,因而內(nèi)部不平衡程度有待大幅度改善。南部沿海區(qū)域內(nèi)的不平衡發(fā)展程度僅次于大西北區(qū)域,2016 年Ti為0.145,雖然相對于2003 年也下降了47.6%。南部沿海區(qū)域內(nèi)的不平衡發(fā)展是另一種類型的極端,廣州、深圳等城市經(jīng)濟發(fā)展水平很高,但粵西北、福建省山區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平又比較落后,導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展程度較為嚴重。長江中游、黃河中游區(qū)域內(nèi)的不平衡發(fā)展較為接近,且2003—2016 年未呈現(xiàn)出明顯的改善態(tài)勢。2016 年長江中游、黃河中游區(qū)域內(nèi)的Ti分別為0.144 與 0.132,較 2003 年分別上升了 7.5%與13.3%。很顯然,這兩個區(qū)域?qū)χ行某鞘械陌l(fā)展比較重視,包括武漢、鄭州、西安等都成了國家中心城市,區(qū)域內(nèi)的發(fā)展不平衡則有所加劇。北部沿海區(qū)域、東北區(qū)域內(nèi)的不平衡發(fā)展水平呈現(xiàn)出穩(wěn)定下降趨勢,區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展處于中間水平,2016 年北部沿海、東北區(qū)域內(nèi)的Ti分別為0.116 與0.102,較2003 年分別下降22.1%與41.5%。大西南區(qū)域內(nèi)的不平衡發(fā)展水平在2003—2007 年下降幅度較大,但之后的趨勢比較平穩(wěn)且處于相對較低水平,2016 年區(qū)域內(nèi)的Ti為0.083,屬于整體相對不發(fā)達但相對比較平衡的狀態(tài)。東部沿海區(qū)域內(nèi)的不平衡發(fā)展經(jīng)
歷了兩個階段,2009 年之前,區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展水平相對較高,2010 年區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展水平快速下降,2016 年區(qū)域內(nèi)的Ti為0.051,成為我國區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展最為平衡的地區(qū)。
再來看工業(yè)SO2排放的區(qū)域內(nèi)不平衡情況。大西北區(qū)域內(nèi)的環(huán)境污染不平衡仍然是最為嚴重的,2016 年Ti為0.529,該區(qū)域有不少污染型的重工業(yè)城市,人口相應(yīng)也比較少,人均污染排放水平高,使得該區(qū)域內(nèi)的環(huán)境污染不平衡程度明顯高于其他地區(qū)。南部沿海區(qū)域內(nèi)在2003—2004 年的環(huán)境污染不平衡程度比較嚴重,隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高,污染產(chǎn)業(yè)向內(nèi)地城市轉(zhuǎn)移,區(qū)域內(nèi)的環(huán)境污染不平衡程度下降,2016 年Ti為0.141,較2003 年下降幅度接近80%。與之相對應(yīng)的是,大西南區(qū)域內(nèi)在2010 年之前的環(huán)境污染不平衡程度不是十分高,但因金融危機之后發(fā)達城市的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與大基建的興起等因素影響,2011 年之后的環(huán)境污染不平衡程度較之前顯著上升。黃河中游區(qū)域內(nèi)環(huán)境污染不平衡高于長江中游區(qū)域內(nèi)的環(huán)境污染不平衡,2016 年,兩者的Ti分別為0.413 與0.276,兩個區(qū)域的城市在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)上可能存在一定差異,長江中游區(qū)域服務(wù)業(yè)相對更為發(fā)達,人口密度要高,對污染產(chǎn)業(yè)的依賴程度低,使得長江中游區(qū)域內(nèi)的環(huán)境污染不平衡程度更低。北部沿海區(qū)域與東北區(qū)域內(nèi)的環(huán)境污染不平衡程度較為接近,2016 年,兩者的Ti分別為0.204 與0.242,這與其GDP 不平衡程度是比較一致的。東部沿海區(qū)域內(nèi)的環(huán)境污染不平衡程度是所有區(qū)域最低的,并且與GDP 的不平衡發(fā)展相似,同樣在2010 年之后有一個大幅度的下降,2016 年Ti為0.140。結(jié)合以上分析還能夠發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟比較發(fā)達的區(qū)域,其區(qū)域內(nèi)的環(huán)境污染不平衡程度相對也越低,一方面,污染產(chǎn)業(yè)有向落后地區(qū)轉(zhuǎn)移的趨勢,另一方面,發(fā)達區(qū)域內(nèi)可能在環(huán)境協(xié)同治理方面的績效更好。
對2003—2016 年發(fā)展能力的區(qū)域間不平衡與區(qū)域內(nèi)不平衡測度結(jié)果見圖3??梢园l(fā)現(xiàn):
發(fā)展能力也存在明顯的區(qū)域內(nèi)不平衡大于區(qū)域間不平衡現(xiàn)象。財政支出、貸款余額、固定資產(chǎn)投資的區(qū)域內(nèi)不平衡指數(shù)(Tw) 均高于區(qū)域間不平衡指數(shù)(Tb)。2016 年,財政支出的Tw是Tb的6.10倍,貸款余額的Tw是Tb的4.96 倍,固定資產(chǎn)投資的Tw是Tb的8.08 倍。這表明區(qū)域內(nèi)不平衡仍然是制約平衡發(fā)展的重要問題,如何縮小區(qū)域內(nèi)不平衡將逐步成為治理不平衡發(fā)展的重點。
對財政支出、貸款余額、固定資產(chǎn)投資的區(qū)域不平衡進行橫向比較分析。貸款余額的區(qū)域內(nèi)不平衡指數(shù)(Tw)、區(qū)域間不平衡指數(shù)(Tb) 明顯高于財政支出與固定資產(chǎn)投資。從2016 年的數(shù)據(jù)看,貸款余額的區(qū)域內(nèi)不平衡指數(shù)(Tw) 為0.338,而財政支出與固定資產(chǎn)投資的區(qū)域內(nèi)不平衡指數(shù)(Tw) 分別只有0.096 與0.098;貸款余額的區(qū)域間不平衡指數(shù)(Tb) 為0.068,而財政支出與固定資產(chǎn)投資的區(qū)域間不平衡指數(shù)(Tb) 分別只有0.016 與0.012??梢哉J為,貸款更傾向于市場行為,財政支出與固定資產(chǎn)投資則更多地受政府行為的影響。這表明市場經(jīng)濟的“無形之手”因其逐利本性拉大了區(qū)域間不平衡與區(qū)域內(nèi)不平衡,而政府的“有形之手”通過在區(qū)域間與區(qū)域內(nèi)的配置能夠有效地防止區(qū)域間不平衡與區(qū)域內(nèi)不平衡加劇。
對2003—2016 年的區(qū)域不平衡發(fā)展進行縱向分析。貸款余額的區(qū)域內(nèi)不平衡指數(shù)(Tw) 與區(qū)域間不平衡指數(shù)(Tb) 在2010 年之前呈現(xiàn)出波動性的徘徊,并未出現(xiàn)明顯的趨勢性變化;2010 年,隨著前期經(jīng)濟刺激計劃的實施,不平衡指數(shù)有一個顯著縮小的變化;2011 年之后則呈現(xiàn)出不斷下降的趨勢。從 2003—2016 年,貸款余額的 Tw、Tb分別由0.440、0.145 下降至0.338 與0.068,下降幅度分別為23.2%與53.0%,區(qū)域間的貸款余額不平衡下降幅度更大。財政支出的區(qū)域內(nèi)不平衡指數(shù)(Tw) 與區(qū)域間不平衡指數(shù)(Tb) 在2007—2008 年有一個明顯的異常變化,可能是受財稅制度改革的影響。剔除這兩年后,財政支出的不平衡發(fā)展呈現(xiàn)出明顯的下降趨勢,其中,財政支出的Tw從2003 年的0.215下降至2016 年的0.096,下降幅度為55.6%;財政支出的 Tb從 2003 年的 0.089 下降至 2016 年的0.016,下降幅度為82.4%,表明政府在縮小財政支出的區(qū)域間不平衡與區(qū)域內(nèi)不平衡均產(chǎn)生了顯著效果,且在抑制區(qū)域間不平衡方面效果更好。相對來看,固定資產(chǎn)投資的區(qū)域內(nèi)不平衡指數(shù)(Tw) 與區(qū)域間不平衡指數(shù)(Tb) 呈現(xiàn)出比較平滑的下降趨勢,除開異常年份外,與財政支出的不平衡發(fā)展的變化趨勢重合性較高。2003—2016 年,固定資產(chǎn)投資的Tw、Tb分別由 0.231、0.128 下降至 0.098 與 0.012,下降幅度分別為57.8%與90.6%,同樣也是區(qū)域間不平衡的改善幅度高于區(qū)域內(nèi)不平衡。
發(fā)展能力的區(qū)域間不平衡貢獻度Tb/T、區(qū)域內(nèi)不平衡貢獻度Tw/T 能夠更為清晰地反映區(qū)域間不平衡與區(qū)域內(nèi)不平衡的比重與變化趨勢(見表2 所示)。首先是區(qū)域內(nèi)的不平衡貢獻度顯著高于區(qū)域間的不平衡貢獻度。以2016 年為例,財政支出、貸款余額、固定資產(chǎn)投資的區(qū)域內(nèi)不平衡貢獻度Tw/T 分別為85.9%、83.2%與89.0%。很顯然,國家的宏觀調(diào)控主要著眼于省一級的區(qū)域間不平衡,省內(nèi)或區(qū)域內(nèi)的不平衡則主要依賴于省級政府調(diào)控,省級政府著眼于經(jīng)濟績效更青睞產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展與規(guī)模發(fā)展,導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)的不平衡問題比較突出。其次,可以發(fā)現(xiàn)固定資產(chǎn)的區(qū)域間不平衡貢獻度Tb/T 從2003 年到2016 年呈現(xiàn)出快速下降的趨勢,由35.6%下降至11.0%,2014 年一度下降到了7.2%。為了促進區(qū)域間平衡發(fā)展,政府部門通過西部大開發(fā)、中部崛起、東北老工業(yè)基地振興戰(zhàn)略等加大了對中西部與落后地區(qū)的鐵路、公路、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等固定資產(chǎn)投資。再次,通過財政的轉(zhuǎn)移支付,中央政府加大了對落后地區(qū)的財政支持力度,較為有效地降低了財政支出的區(qū)域間不平衡,財政支出的區(qū)域間不平衡貢獻度Tb/T 從2003 年的29.2%下降至2016 年的14.1%。最后,相對來看,2003—2016 年貸款余額的區(qū)域間不平衡貢獻度Tb/T 比較穩(wěn)定,2009 年之前在25%左右,2010 年之后則在18%左右,這體現(xiàn)了貸款余額在區(qū)域間的分布更受市場行為的影響,政策性金融與普惠金融在促進區(qū)域內(nèi)平衡發(fā)展起到了相應(yīng)的補充作用。
進一步分析8 個區(qū)域發(fā)展能力的區(qū)域內(nèi)不平衡指數(shù)Ti,見圖4 所示。
圖4 財政支出、貸款余額、固定資產(chǎn)投資的區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展Ti 比較
從財政支出的區(qū)域內(nèi)不平衡指數(shù)Ti來看,Ti的大小與區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟增長具有密切的關(guān)系。北部沿海、東部沿海與南部沿海三個區(qū)域都有一級城市,其中北部沿海區(qū)域內(nèi)的北京為政治中心,這也使得北部沿海區(qū)域內(nèi)Ti在8 大區(qū)域中最高;南部沿海區(qū)域由于經(jīng)濟發(fā)展水平不平衡程度高,包括深圳和廣州等一級城市,區(qū)域內(nèi)Ti也處于高位,僅次于北部沿海區(qū)域;東部沿海區(qū)域內(nèi)Ti在2010 年之前處于較高水平,但隨著區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展平衡性的提高,區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟多極化,使得區(qū)域內(nèi)Ti自2011 年開始處于較為合理的水平。除以上經(jīng)濟發(fā)達區(qū)域外,黃河中游區(qū)域內(nèi)的財政支出不平衡相對較高,大西北區(qū)域、大西南區(qū)域、長江中游區(qū)域以及東北區(qū)域內(nèi)的財政支出不平衡自2009 年之后則基本接近且處于低水平,Ti值為0.05 左右,表明財政轉(zhuǎn)移支付制度下,接受轉(zhuǎn)移支付的區(qū)域內(nèi)財政支出不平衡程度較低。
從貸款余額的區(qū)域內(nèi)不平衡指數(shù)Ti來看,剔除2010 年的異常值可以發(fā)現(xiàn):2003 年以來,不同區(qū)域內(nèi)的貸款余額不平衡發(fā)展趨勢分化。其中,北部沿海區(qū)域、東部沿海區(qū)域、南部沿海區(qū)域與大西北區(qū)域內(nèi)的不平衡指數(shù)Ti基本呈現(xiàn)出逐漸下降的趨勢,而長江中游區(qū)域、黃河中游區(qū)域、大西南區(qū)域與東北區(qū)域則呈現(xiàn)出倒U 型的變化趨勢,倒U 型的頂點在2009—2011 年。2016 年,東部沿海區(qū)域內(nèi)的不平衡發(fā)展程度最低,其次為東北區(qū)域,黃河中游區(qū)域、長江中游區(qū)域等區(qū)域內(nèi)的不平衡發(fā)展程度較高。
從固定資產(chǎn)投資的區(qū)域內(nèi)不平衡指數(shù)Ti來看,各區(qū)域內(nèi)固定資產(chǎn)投資的不平衡發(fā)展變化趨勢相對比較平穩(wěn)。黃河中游、大西北區(qū)域在2003 年左右的Ti水平比較高,其他區(qū)域的Ti比較接近;隨后長江中游、東北與黃河中游區(qū)域的Ti有一個小幅度的上升,其他區(qū)域則呈現(xiàn)下降趨勢,走勢稍有不同,但到2016 年,除了東北區(qū)域外,其他7 個區(qū)域的Ti又趨于收斂。東北區(qū)域由于債務(wù)問題導(dǎo)致投資環(huán)境惡化,區(qū)域內(nèi)的固定資產(chǎn)投資不平衡水平在2016 年快速上升。總體來看,東部沿海區(qū)域內(nèi)的固定資產(chǎn)投資不平衡水平是所有區(qū)域中最低的。
不平衡發(fā)展是制約滿足人民日益增長的美好生活需要、阻礙我國經(jīng)濟從高速增長向高質(zhì)量發(fā)展階段轉(zhuǎn)變的主要因素之一,對不平衡發(fā)展的認識與研究仍有待進一步深入與拓展。本文利用泰爾指數(shù),基于2003—2016 年282 個城市的數(shù)據(jù),從發(fā)展結(jié)果與發(fā)展能力兩個維度選取5 個指標(biāo)測度了區(qū)域間與區(qū)域內(nèi)的不平衡發(fā)展。通過對測度結(jié)果的分析、比較與歸納,得到了以下幾點結(jié)論:
一是我國正不斷朝著均衡狀態(tài)發(fā)展,發(fā)展結(jié)果與發(fā)展能力的區(qū)域間不平衡與區(qū)域內(nèi)不平衡指數(shù)均在2003—2016 年基本上實現(xiàn)了較大幅度的下降,經(jīng)濟發(fā)展水平的提高導(dǎo)致發(fā)展能力增強,可能是區(qū)域間經(jīng)濟發(fā)展不平衡下降的重要原因,東部沿海區(qū)域的平衡發(fā)展歷程是最好的例證之一。
二是盡管區(qū)域間不平衡與區(qū)域內(nèi)不平衡均實現(xiàn)了改善,但區(qū)域內(nèi)不平衡改善幅度小于區(qū)域間不平衡,從相對角度來看,“累積循環(huán)效應(yīng)”加劇了區(qū)域內(nèi)不平衡,使之逐漸成為區(qū)域平衡發(fā)展問題的主要方面。
三是發(fā)展結(jié)果的區(qū)域間不平衡呈現(xiàn)分化背離現(xiàn)象,GDP 的區(qū)域間平衡性上升,但工業(yè)SO2排放的區(qū)域間平衡性并未明顯改善,GDP 的區(qū)域平衡可能付出代價的是環(huán)境污染不平衡。污染行業(yè)由發(fā)達地區(qū)向落后地區(qū)、東部向中西部、中心城市向邊緣城市擴散的過程中,經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域間不平衡不斷縮小,但環(huán)境污染的區(qū)域不平衡程度加劇。
四是發(fā)展能力存在“無形之手”與“有形之手”的差別,對區(qū)域平衡發(fā)展的作用差異明顯。金融(以貸款為代表變量) 的市場化程度高,其區(qū)域間不平衡與區(qū)域內(nèi)不平衡水平也相對較高③,明顯高于GDP 的區(qū)域間不平衡與區(qū)域內(nèi)水平不平衡;而財政與固定資產(chǎn)投資則以政府主導(dǎo)為主,其區(qū)域間不平衡與區(qū)域內(nèi)不平衡水平相對較低,明顯低于GDP 的區(qū)域間不平衡與區(qū)域內(nèi)不平衡水平。顯然,區(qū)域間與區(qū)域內(nèi)平衡發(fā)展需要充分發(fā)揮政府的“有形之手”,并規(guī)避市場“無形之手”所產(chǎn)生的“累積循環(huán)效應(yīng)”。
通過對發(fā)展結(jié)果、發(fā)展能力的區(qū)域間與區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展測度與比較分析結(jié)論,本文有以下政策建議或啟發(fā):
1.區(qū)域間平衡發(fā)展方面。要進一步推動區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展,包括:構(gòu)建與新時代更具匹配度的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展機制與區(qū)域政策工具體系,積極探索與采用能夠改善欠發(fā)達地區(qū)發(fā)展機會與發(fā)展能力的政策工具;構(gòu)建以城市群為主體的各級城市與城鎮(zhèn)協(xié)調(diào)發(fā)展格局,促進人口城鎮(zhèn)化與市民化轉(zhuǎn)移;重視平衡發(fā)展的立體性,共同推進經(jīng)濟、生態(tài)、民生等多維度的綜合平衡發(fā)展;通過現(xiàn)代財政制度改革建立區(qū)域均衡的中央和地方財政關(guān)系;通過融入一帶一路建設(shè)等,實現(xiàn)更開放平衡的區(qū)域發(fā)展。
2.區(qū)域內(nèi)平衡發(fā)展方面。一是要重新審察區(qū)域間與區(qū)域內(nèi)不平衡之間的關(guān)系,加強對區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展的治理,將區(qū)域內(nèi)的協(xié)調(diào)平衡發(fā)展納入政府治理體系與治理能力當(dāng)中,提高其對地方官員的政治績效約束力,定期評估區(qū)域內(nèi)協(xié)調(diào)平衡發(fā)展改善狀況,作為地方官員政治績效的考核依據(jù)之一。二是要從國家層面積極研究制定縮小區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展的政策試點、戰(zhàn)略規(guī)劃。政策試點有利于總結(jié)區(qū)域間平衡發(fā)展的優(yōu)秀經(jīng)驗與做法,并發(fā)現(xiàn)問題與不足;在政策試點的基礎(chǔ)上,結(jié)合已有的地方區(qū)域平衡發(fā)展規(guī)劃,出臺國家層面的戰(zhàn)略規(guī)劃,為地方政府改善區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展提供指導(dǎo)目標(biāo)、發(fā)展方法與保障措施。三是要重視“有形之手”在縮小區(qū)域內(nèi)不平衡發(fā)展中的作用,以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、高質(zhì)量發(fā)展為前提,加強區(qū)域內(nèi)的財政轉(zhuǎn)移支付、加大欠發(fā)達地區(qū)的固定資產(chǎn)投資、提升農(nóng)村普惠金融水平等。
注釋:
①根據(jù)統(tǒng)計方法改革以及執(zhí)法檢查、統(tǒng)計督察等因素,統(tǒng)計部門對2017 年以來的固定資產(chǎn)投資總額進行了修訂。2017 年之后1/4 地級市的固定資產(chǎn)投資總額未公開數(shù)據(jù);為保持統(tǒng)計口徑的一致性和分析的統(tǒng)一性,故數(shù)據(jù)選取至2016 年。
②考慮到新設(shè)與撤并,不同年份可能略有差異。
③創(chuàng)新市場化程度也很高,事實上我們也基于寇宗來等(2017)的技術(shù)創(chuàng)新指數(shù)測度的技術(shù)創(chuàng)新的區(qū)域間與區(qū)域內(nèi)不平衡,發(fā)現(xiàn)其不平衡程度更高。