經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的地區(qū)差異及動(dòng)態(tài)演化

黃春元，李媛鈺

（首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 財(cái)政稅務(wù)學(xué)院，北京 100070）

0 引言

改革開放以來，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得巨大成就。但隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入“新常態(tài)”，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的目標(biāo)正由創(chuàng)造“速度奇跡”轉(zhuǎn)為“質(zhì)量奇跡”。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展是“十四五”乃至更長(zhǎng)時(shí)期我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要目標(biāo)?？紤]到我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的區(qū)域不平衡現(xiàn)狀，推演經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域差異及時(shí)空演變特征，研判相鄰地區(qū)的影響機(jī)制，有助于準(zhǔn)確認(rèn)識(shí)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的真實(shí)狀況和分布特征，同時(shí)也將有助于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵、指標(biāo)體系構(gòu)建及分布特征等進(jìn)行了較為豐富的研究。關(guān)于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵和指標(biāo)體系構(gòu)建的研究主要有兩個(gè)研究方向：第一個(gè)方向是以單一指標(biāo)衡量經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平[1—3]。第二個(gè)方向是構(gòu)建多維指標(biāo)測(cè)度經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。衡量經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的維度主要包括經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與環(huán)境三大維度[4]，增長(zhǎng)基本面和社會(huì)成果兩大維度[5]，以及從新發(fā)展理念出發(fā)的“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”五大維度[6—8]。以單一指標(biāo)衡量經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平存在片面性等問題，多維度指標(biāo)能更準(zhǔn)確地測(cè)度經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。考慮到學(xué)界目前對(duì)于中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平地區(qū)差距及動(dòng)態(tài)演進(jìn)的研究仍有深入挖掘的空間[9]，多數(shù)研究停留在淺顯的分析，并未形成系統(tǒng)[10]，因此，在已有研究的基礎(chǔ)上[11—16]，本文將構(gòu)建科學(xué)合理的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，測(cè)度全國(guó)及各地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平，并基于Dagum基尼系數(shù)、核密度估計(jì)和Markov鏈分析我國(guó)省際經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的地區(qū)差異與演變趨勢(shì)。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 研究方法

1.1.1 熵值法

本文首先通過熵值法計(jì)算各省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的指標(biāo)權(quán)重，接著通過加權(quán)求和的方法獲得各省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的綜合指數(shù)。

1.1.2 Dagum基尼系數(shù)

相比傳統(tǒng)的基尼系數(shù)，Dagum基尼系數(shù)能夠?qū)^(qū)域差異分解為地區(qū)內(nèi)差異、地區(qū)間差異以及超變密度。本文運(yùn)用Dagum 基尼系數(shù)分解法對(duì)我國(guó)省際經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平區(qū)域差距進(jìn)行分解。

1.1.3 核密度估計(jì)

本文運(yùn)用傳統(tǒng)核密度估計(jì)方法對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的分布情況進(jìn)行估計(jì)。假設(shè)f(x)為隨機(jī)變量X的密度函數(shù)，隨機(jī)變量X1，…，XN同分布，X的概率密度如公式（1）所示。本文選擇常用的高斯核作為核函數(shù)的表達(dá)形式，則核密度估計(jì)如公式（2）所示。

其中，K(·)為核函數(shù)；N為觀測(cè)省份的個(gè)數(shù)；h為帶寬。此外，在傳統(tǒng)核密度估計(jì)的基礎(chǔ)上加入空間因素，以考察經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平在空間上的分布規(guī)律。

1.1.4 馬爾可夫鏈分析方法

傳統(tǒng)馬爾可夫鏈方法是一個(gè)隨機(jī)過程，在t時(shí)刻處于i狀態(tài)，t+1時(shí)刻處于j狀態(tài)的一步轉(zhuǎn)移概率可定義為：Pij=P(Xt+1=j|Xt=i)，Pij=nij/ni，其中，Pij是某一省份的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平從t年i類型轉(zhuǎn)移到t+1 年j類型的轉(zhuǎn)移概率；ni為樣本期內(nèi)第i種經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平狀態(tài)所出現(xiàn)的總次數(shù)；nij為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平由第i種狀態(tài)轉(zhuǎn)移至第j種狀態(tài)所發(fā)生的次數(shù)。而空間馬爾可夫鏈方法是傳統(tǒng)馬爾可夫鏈與空間滯后變量的結(jié)合，用于分析相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平對(duì)本地區(qū)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的作用。

1.2 指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

1.2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵極為豐富，任保平和文豐安（2018）[11]認(rèn)為高質(zhì)量發(fā)展應(yīng)包含經(jīng)濟(jì)發(fā)展的有效性、協(xié)調(diào)性、創(chuàng)新性、持續(xù)性和分享性等。結(jié)合當(dāng)前人民對(duì)于美好生活的需要與不平衡不充分發(fā)展之間的主要社會(huì)矛盾，借鑒國(guó)內(nèi)大多數(shù)學(xué)者的研究成果[12—14]，本文從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、科技創(chuàng)新、民生改善、社會(huì)發(fā)展和綠色生態(tài)五大方面建立經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。具體見表1。

表1 中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

表1中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)借鑒文獻(xiàn)[15]的做法，利用式（3）測(cè)算得出：

其中，Iit表示第t年第i產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值與GDP的比值，反映三大產(chǎn)業(yè)的升級(jí)優(yōu)化關(guān)系，該值越大說明該省份產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次越高級(jí)。

1.2.2 數(shù)據(jù)來源

考慮到數(shù)據(jù)可得性，本文選取了2011—2019年我國(guó)30 個(gè)省份（不含西藏和港澳臺(tái)）進(jìn)行經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的測(cè)算與分析。相關(guān)數(shù)據(jù)主要來自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》，個(gè)別數(shù)據(jù)通過測(cè)算得到。

2 實(shí)證分析

2.1 經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的基本情況

2.1.1 全國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平穩(wěn)步上升

根據(jù)以熵值法測(cè)算的各省份2011—2019年經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平結(jié)果可知（限于篇幅，結(jié)果略），整體來看，全國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平呈現(xiàn)不斷上升的趨勢(shì)，全國(guó)平均值由2011年的0.155穩(wěn)步上升至2019年的0.250。除個(gè)別省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平在個(gè)別年份有小幅波動(dòng)外，其余省份呈穩(wěn)步上升的態(tài)勢(shì)。

2.1.2 各地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平差異明顯

為進(jìn)一步考察我國(guó)地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展現(xiàn)狀，將全國(guó)分為東部、中部、西部和東北地區(qū)。2011—2019年全國(guó)及四大地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平平均值的演變情況見下頁(yè)圖1。由圖1 可知，全國(guó)及四大地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平呈現(xiàn)逐步上升趨勢(shì)，但各地區(qū)之間的差異比較明顯。其中，東部地區(qū)高于全國(guó)平均水平，中部、西部和東北地區(qū)低于全國(guó)平均水平，且中部、西部和東北地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平呈現(xiàn)不斷追趕與趕超的情況。2011—2014年，東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平高于中部地區(qū)，中部地區(qū)略高于西部地區(qū)；2015年之后，中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平反超東北地區(qū)，東北地區(qū)高于西部地區(qū)。

圖1 全國(guó)及四大地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的演變趨勢(shì)

2.2 經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的區(qū)域差異

2.2.1 總體差異

由下頁(yè)表2可知，2011—2019年經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平總體基尼系數(shù)年平均值為0.233，從時(shí)間維度看，總體差異雖然略有波動(dòng)但整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。從差異貢獻(xiàn)率看，區(qū)域間差異大于區(qū)域內(nèi)差異，區(qū)域內(nèi)差異大于超變密度，且區(qū)域間差異占比高于70%。這充分說明，區(qū)域間差異是總體差異的主要來源。區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)率隨著時(shí)間變化呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)，由2011 年的18.075%上升至2019 年的19.761%，平均值達(dá)到19.417%。超變密度呈現(xiàn)比較明顯的先上升后下降的趨勢(shì)，分界點(diǎn)為2015 年。2015 年之前超變密度穩(wěn)步上升，2015 年之后穩(wěn)步下降。區(qū)域間超變密度存在交叉重疊的現(xiàn)象，這種交叉重疊現(xiàn)象由逐漸明顯向逐漸消失轉(zhuǎn)變，結(jié)合區(qū)域間差異不斷下降的現(xiàn)象，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域內(nèi)差異更加明顯。

表2 2011—2019年經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平Dagum基尼系數(shù)及其分解

2.2.2 區(qū)域內(nèi)差異

由表2可知，2011—2019年我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平區(qū)域內(nèi)差異的基尼系數(shù)年平均值由大到小依次為東部地區(qū)、東北地區(qū)、西部地區(qū)和中部地區(qū)。這表明在研究范圍內(nèi)，中部地區(qū)的基尼系數(shù)最小，其區(qū)域內(nèi)各省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平差異最小，而東部地區(qū)基尼系數(shù)最大，其區(qū)域內(nèi)各省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平差異最大。從時(shí)間維度看，東部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)各省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的差異雖略有波動(dòng)但在不斷縮小，而中部地區(qū)各省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的差異呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)。

2.2.3 區(qū)域間差異

由表2可知，2011—2019年我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平區(qū)域間差異的基尼系數(shù)年平均值最大的是東-西，最小的是中-西。東部和其他三大地區(qū)間的差異均比較明顯，差異平均值都在0.3以上。而其他三大地區(qū)之間的基尼系數(shù)相對(duì)較小。從時(shí)間維度看，東部地區(qū)和其他三大地區(qū)之間的差異在不斷縮小，且2016 年之后縮小的幅度明顯提高。中部、西部和東北地區(qū)之間的差異呈現(xiàn)波動(dòng)縮小的趨勢(shì)。

2.3 經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的動(dòng)態(tài)演進(jìn)

2.3.1 經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的核密度估計(jì)

（1）傳統(tǒng)核密度估計(jì)

利用高斯核密度估計(jì)方法，將帶寬統(tǒng)一設(shè)定為全樣本的帶寬，得到2011 年、2013 年、2015 年、2017 年以及2019年經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平核密度圖，見圖2。從全樣本看，全國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平呈現(xiàn)向右偏移的趨勢(shì)，其主峰高度主要表現(xiàn)為先上升后下降并保持穩(wěn)定的演變過程，且曲線寬度有小幅度的收窄，這說明全國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平提升明顯，其絕對(duì)差異存在一定幅度的縮小趨勢(shì)。同時(shí)，全樣本數(shù)據(jù)存在明顯的右拖尾現(xiàn)象，其分布延展性存在一定程度的縮窄趨勢(shì)，說明全國(guó)范圍內(nèi)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平差距有縮小的趨勢(shì)。此外，從波峰演變看，全樣本經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平分布經(jīng)歷了“多峰—雙峰—多峰”的演變過程，兩極或多極分化特征趨于減弱。

圖2 全樣本及四大地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的三維傳統(tǒng)核密度圖

圖2（b）至圖2（e）分別描述了東部、中部、西部和東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平在樣本觀測(cè)期內(nèi)的分布動(dòng)態(tài)演進(jìn)趨勢(shì)。從分布位置看，四大地區(qū)分布曲線中心以及變化區(qū)間都呈現(xiàn)明顯的向右偏移趨勢(shì)，說明四大地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平總體呈上升趨勢(shì)。從分布形態(tài)看，東部地區(qū)的主峰高度先上升后下降，且曲線寬度逐漸變窄，說明東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的差異在縮小。此外，東部地區(qū)2011年存在3 個(gè)波峰，此后主要存在2 個(gè)波峰，兩極分化態(tài)勢(shì)不斷弱化。其他三大地區(qū)的主峰均呈現(xiàn)下降并穩(wěn)定的趨勢(shì)，且曲線寬度有小幅收窄，表明三大地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的差異程度在不斷縮小。

（2）空間條件下靜態(tài)核密度估計(jì)

為了判斷經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平是否存在空間效應(yīng)，利用空間條件靜態(tài)核密度估計(jì)來探究全國(guó)及四大地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平提升的收斂模式，核密度估計(jì)結(jié)果及等高線圖見下頁(yè)圖3。x 軸和y 軸分別表示相鄰省份和本省份第t年的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。根據(jù)圖3（a）所示，全樣本的整體空間靜態(tài)核密度分布基本集中在45°對(duì)角線，且存在2 個(gè)波峰。其中，x 軸大于0.3 部分對(duì)應(yīng)的圖形集中在0.3～0.5并存在平行于x軸的趨勢(shì)，高于0.5的部分在45°對(duì)角線下方，這說明在不考慮時(shí)間的情況下，發(fā)展水平較高的省份其經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平介于0.3～0.5，高水平發(fā)展省份產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的概率大于低水平省份。

圖3 全樣本及四大地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展空間靜態(tài)核密度圖及等高線圖

分地區(qū)看，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平存在比較明顯的空間效應(yīng)。當(dāng)相鄰省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平介于0.2～0.4 時(shí)，本省份的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平比較穩(wěn)定。當(dāng)相鄰省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平低于0.2 時(shí)，本省份的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平處于45°對(duì)角線上方，高水平省份相對(duì)穩(wěn)定。相反，如果相鄰省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平較高且高于0.4時(shí)，本省份的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平處于45°對(duì)角線下方，低水平省份也處于相對(duì)穩(wěn)定的態(tài)勢(shì)。與東部地區(qū)相比，中部、西部和東北地區(qū)的空間靜態(tài)核密度均分布在45°對(duì)角線上，處于比較穩(wěn)定的態(tài)勢(shì)。具體見圖3（b）至圖3（e）。

2.3.2 經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的馬爾可夫鏈分析

本文根據(jù)考察期的長(zhǎng)短，設(shè)定時(shí)間跨度分別為1年和2 年，同時(shí)根據(jù)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的大小，參考全樣本四分位數(shù)，將小于0.13、0.13～0.16、0.16～0.2以及大于0.2的各省份的發(fā)展水平分為低水平、中低水平、中高水平和高水平4種狀態(tài)。

（1）傳統(tǒng)馬爾可夫鏈分析

利用傳統(tǒng)馬爾可夫鏈分析方法得到的轉(zhuǎn)移概率矩陣如表3所示。從整體看，全樣本和四大地區(qū)對(duì)角線的元素均大于非對(duì)角線上的元素，表明經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平保持穩(wěn)定性的可能性較大，且向鄰近類型轉(zhuǎn)移的概率大于向非鄰近類型轉(zhuǎn)移的概率。隨著時(shí)間跨度變?yōu)?年，對(duì)角線元素狀態(tài)變更的概率呈下降趨勢(shì)。具體來看，以全樣本數(shù)據(jù)為例。當(dāng)時(shí)間跨度為1年時(shí)，低水平省份保持在低水平狀態(tài)的概率為71.4%，提升至中低水平狀態(tài)的概率為28.6%。當(dāng)時(shí)間跨度為2年時(shí)，低水平省份保持在低水平狀態(tài)的概率為48.6%，提升至中低水平狀態(tài)的概率為44.3%。

表3 全樣本及四大地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的傳統(tǒng)馬爾可夫轉(zhuǎn)移概率矩陣

分地區(qū)看，樣本期內(nèi)，各地區(qū)處于低水平和高水平的省份均比較穩(wěn)定，隨著時(shí)間的變化而發(fā)生狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率較低。即各地區(qū)存在“高水平俱樂部趨同”和“低水平集聚的現(xiàn)象”。但中部地區(qū)這一現(xiàn)象較其他地區(qū)有所緩解。以東部地區(qū)和中部地區(qū)進(jìn)行對(duì)比分析，在東部地區(qū)，當(dāng)時(shí)間跨度為1 年時(shí)，處于低、中低、中高水平的省份分別有20.0%、33.3%和25.0%的概率提升至比當(dāng)前水平更高一級(jí)的狀態(tài)。當(dāng)時(shí)間跨度為2年時(shí)，處于低、中低、中高水平的省份分別有20.0%、50.0%和54.5%的概率提升至比當(dāng)前水平更高一級(jí)的狀態(tài)，且低水平省份有20.0%的概率提升至中高水平狀態(tài)；在時(shí)間跨度為1年時(shí)，中部地區(qū)處于低、中低、中高水平的省份分別有43.8%、42.9%和35.7%的概率提升至比當(dāng)前水平更高一級(jí)的狀態(tài)，而中低水平省份還存在7.1%的概率下降為低水平狀態(tài)。當(dāng)時(shí)間跨度為2年時(shí)，處于低、中低、中高水平的省份分別有68.8%、85.7%和63.6%的概率提升至比當(dāng)前水平更高一級(jí)的狀態(tài)?？傊嚓P(guān)分析結(jié)果表明我國(guó)省級(jí)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展整體狀態(tài)比較穩(wěn)定，短期內(nèi)難以實(shí)現(xiàn)發(fā)展水平的等級(jí)跨越，這一情況在東部地區(qū)表現(xiàn)較為明顯。

（2）空間馬爾可夫鏈分析

為進(jìn)一步了解相鄰省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平對(duì)本省份的影響，利用鄰接地理權(quán)重對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行全樣本空間馬爾可夫鏈分析。以全樣本數(shù)據(jù)為例（結(jié)果略），在考察期，當(dāng)時(shí)間跨度為1 年時(shí)，低水平省份與低水平省份為鄰時(shí)，其向上轉(zhuǎn)移的概率為22.6%。低水平省份與中低、中高以及高水平省份為鄰時(shí)，其向上轉(zhuǎn)移的概率均為33.3%。當(dāng)時(shí)間跨度為2 年時(shí)，低水平省份與低水平省份為鄰時(shí)，其向中低狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率為41.9%，向中高狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率為3.2%。低水平省份與中低省份為鄰時(shí)，其向中低狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率為47.6%，向中高狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率為4.8%。低水平省份與中高水平省份為鄰時(shí)，其向中低狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率為41.7%，向中高狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率為16.7%。低水平省份與高水平省份為鄰時(shí)，其向中低狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率為50.0%，向中高狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率為16.7%。這說明當(dāng)一個(gè)低水平地區(qū)與低水平地區(qū)為鄰時(shí)，欠發(fā)達(dá)的鄰居可能會(huì)刺激該地區(qū)向上流動(dòng)；而如果低水平地區(qū)是以更高水平地區(qū)為鄰，更高水平的鄰居會(huì)努力帶動(dòng)這個(gè)低水平地區(qū)向上流動(dòng)，鄰居水平越高帶動(dòng)作用越強(qiáng)。自我激勵(lì)以及“近朱者赤”現(xiàn)象的存在同時(shí)也是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)自發(fā)作用的結(jié)果。

3 結(jié)論

本文構(gòu)建了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，測(cè)度了我國(guó)30個(gè)省份2011—2019年經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。運(yùn)用Dagum基尼系數(shù)分解法、核密度估計(jì)和馬爾可夫鏈的方法探究了省際經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的空間差異及分布動(dòng)態(tài)。主要結(jié)論如下：觀測(cè)期內(nèi)，全國(guó)以及四大地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平均取得了明顯提升，但各地區(qū)之間存在明顯空間差異，其中區(qū)域間差異為差異的主要來源。具體來說，從分布特征來看，全國(guó)整體和四大地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展呈現(xiàn)整體發(fā)展水平逐年遞增、地區(qū)間差異不斷縮小的特征；從時(shí)間演變趨勢(shì)的傳統(tǒng)核密度圖可以發(fā)現(xiàn)，全國(guó)分布曲線呈現(xiàn)向右移動(dòng)趨勢(shì)，但分布延展性呈縮窄態(tài)勢(shì)，全樣本和分地區(qū)的波峰演變呈緩和態(tài)勢(shì)，兩極分化態(tài)勢(shì)不斷弱化。從刻畫空間動(dòng)態(tài)演變趨勢(shì)的Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣看，各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈上升態(tài)勢(shì)，但跳躍難度較大。除中部地區(qū)外，全樣本和其他地區(qū)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移固化現(xiàn)象明顯。不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的組間流動(dòng)性較低，各地區(qū)出現(xiàn)“俱樂部趨同”現(xiàn)象。