共同富裕視角下浙江地區(qū)發(fā)展水平的時(shí)空演進(jìn)特征研究

○常豐鎮(zhèn) 陳秋曉 王菲 章明宇 陳偉峰

（1塔里木大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院，新疆 阿拉爾 843300；2浙江大學(xué)城市學(xué)院，浙江 杭州 310015；3浙江大學(xué)建筑工程學(xué)院，浙江 杭州 310012；4浙江大學(xué)城鄉(xiāng)規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院城院分院，浙江 杭州 310015）

一、引言

2021年6月中共中央國(guó)務(wù)院發(fā)布《關(guān)于支持浙江高質(zhì)量發(fā)展建設(shè)共同富裕示范區(qū)的意見(jiàn)》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《意見(jiàn)》）[1]，同年7月《浙江高質(zhì)量發(fā)展建設(shè)共同富裕示范區(qū)實(shí)施方案（2021—2025 年）》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)方案）出臺(tái)，十九屆五中全會(huì)公報(bào)、二十大報(bào)告等相繼提出“扎實(shí)推進(jìn)共同富?！钡男卤硎?，標(biāo)志著共同富裕在我國(guó)已進(jìn)入“實(shí)踐發(fā)展階段”?！兑庖?jiàn)》指出，浙江在探索解決發(fā)展不平衡不充分問(wèn)題方面成效顯著，是中國(guó)省內(nèi)、城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度差異最小的省份之一，具備共同富裕示范區(qū)建設(shè)基礎(chǔ)和優(yōu)勢(shì)，同時(shí)強(qiáng)調(diào)共同富裕發(fā)展存在短板弱項(xiàng)，具有廣闊的優(yōu)化空間和發(fā)展?jié)摿?。在此背景下，科學(xué)認(rèn)識(shí)共同富裕發(fā)展內(nèi)涵，明晰浙江共同富裕發(fā)展區(qū)域分布特點(diǎn)和演進(jìn)特征，探討影響浙江區(qū)域共同富裕發(fā)展因子，對(duì)促進(jìn)浙江乃至全國(guó)共同富裕發(fā)展具有一定的理論和實(shí)踐意義。

當(dāng)前，共同富裕相關(guān)問(wèn)題研究是學(xué)界的熱點(diǎn)話題之一，研究成果日益豐富，對(duì)共同富裕的理論本質(zhì)[3-5]、實(shí)現(xiàn)路徑[6-8]進(jìn)行了充分的研究。雖然研究結(jié)果存在一定的差異性，但對(duì)共同富裕的理論內(nèi)涵、實(shí)現(xiàn)路徑及發(fā)展重點(diǎn)等方面形成一定共識(shí)。共同富裕雖是中國(guó)特色社會(huì)主義提法，而其本質(zhì)上屬于社會(huì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)范疇，社會(huì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量則通常采用構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系來(lái)度量[9]。目前針對(duì)共同富裕區(qū)域發(fā)展的測(cè)度研究總體仍處于評(píng)價(jià)指標(biāo)體系理論構(gòu)建階段[4,10-12]，部分學(xué)者開(kāi)始關(guān)于共同富裕發(fā)展測(cè)度探討[13-14]。整體共同富裕發(fā)展水平實(shí)踐測(cè)度研究尚少，通過(guò)構(gòu)建指標(biāo)體系對(duì)不同地區(qū)的共同富裕發(fā)展水平測(cè)度的研究尚處于起步階段。

從地理學(xué)視角關(guān)注社會(huì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題是經(jīng)濟(jì)地理學(xué)科的優(yōu)勢(shì)[15]，為共同富裕時(shí)空耦合研究提供了新思路，總結(jié)經(jīng)濟(jì)地理時(shí)空格局演化評(píng)價(jià)研究的方法，主要分為單一及綜合指標(biāo)法。單一指標(biāo)主要有泰爾指數(shù)[17]、基尼系數(shù)[16]、崔王指數(shù)[19]和DER指數(shù)[18]等。綜合指標(biāo)主要包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析[21]、灰色關(guān)聯(lián)分析[22]、層次分析法[20]、熵權(quán)TOPSIS 模型[23]等被較多用于不同條件綜合評(píng)價(jià)。共同富裕時(shí)空格局演化涉及指標(biāo)復(fù)雜多樣，內(nèi)容廣泛，單一指標(biāo)評(píng)價(jià)法顯然不能很好地反映地區(qū)共同富裕狀況。熵權(quán)TOPSIS法通過(guò)比較評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)理想方案之間的接近程度，進(jìn)而量化并排序，被較多的用于經(jīng)濟(jì)地理時(shí)空格局演化中多對(duì)象綜合水平評(píng)估[9,24-25]。綜上，本研究采用熵權(quán)TOPSIS 法來(lái)揭示浙江地區(qū)共同富裕的時(shí)空演化特征及影響因子，并針對(duì)性地制定浙江共同富裕發(fā)展策略，為推進(jìn)共同富裕示范區(qū)建設(shè)提供參考建議，以期為科學(xué)進(jìn)行區(qū)域規(guī)劃和管理提供基礎(chǔ)支撐，為浙江省共同富裕戰(zhàn)略制訂和實(shí)施提供科學(xué)參考。

二、共同富裕發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及解釋

消除“兩極分化”是“共同富?！崩碚摰钠鹪碵26]。同時(shí)解放、發(fā)展生產(chǎn)力，消滅剝削與兩極分化也是社會(huì)主義共同富裕的本質(zhì)要求[27]，這就要求社會(huì)成員收入、城鄉(xiāng)收入、地區(qū)收入間差距不宜過(guò)大[28]。收入差距主要體現(xiàn)在不同產(chǎn)業(yè)收入之間，采用一、三，二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員收入比兩個(gè)可量化指標(biāo)來(lái)表征社會(huì)成員收入差異。地區(qū)差距主要考察地區(qū)內(nèi)部差距大小，一般采用地區(qū)人均收入及可支配收入倍差指標(biāo)之間來(lái)反映地區(qū)差距。城鄉(xiāng)居民收入、消費(fèi)倍差來(lái)反映城鄉(xiāng)差距。

社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果共享是社會(huì)主義共同富裕本質(zhì)的另一種體現(xiàn)[29]。我國(guó)區(qū)域性整體貧困得到解決，脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)取得全面勝利后，保障創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)失敗者、最低收入階層、遭遇各種重大不幸沖擊以至于難以維持正常生活者、喪失勞動(dòng)能力者等底層特殊困難群體殷實(shí)而體面的生活成為共同富裕顯著標(biāo)志[8]。而社會(huì)保障支出對(duì)保障共享兜底及特殊困難群體的基本生活水平具有重要作用；其中義務(wù)教育、就業(yè)服務(wù)、社會(huì)保障、基本醫(yī)療、公共基礎(chǔ)設(shè)施等普惠性支出，是群眾最關(guān)心最直接最現(xiàn)實(shí)的利益共享需求[30]。

社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平則重點(diǎn)靠“富?！斌w現(xiàn)，是經(jīng)濟(jì)、政治、文化、社會(huì)、生態(tài)等方面建設(shè)的集中體現(xiàn)。生活富裕富足、精神自信自強(qiáng)、環(huán)境宜居宜業(yè)、社會(huì)和諧和睦、公共服務(wù)普及普惠是《意見(jiàn)》對(duì)共同富裕的官方解讀[1]。由于公共服務(wù)普及普惠更多體現(xiàn)“共同”發(fā)展特征，且在共同指標(biāo)體系中已有體現(xiàn)，為減少指標(biāo)重復(fù)性，富裕主要體現(xiàn)“生活富裕富足、精神自信自強(qiáng)、環(huán)境宜居宜業(yè)、社會(huì)和諧和睦”。

其中,收入特別是可支配收入、人均存款余額等指標(biāo)是生活富裕富足的重要物質(zhì)保證；而教育、旅游、休閑娛樂(lè)等活動(dòng)的支出以及人均公共圖書(shū)儲(chǔ)藏量等文化建設(shè)的投入是居民精神生活的基礎(chǔ)；測(cè)度社會(huì)和諧和睦水平常采用“億元GDP 生產(chǎn)安全事故死亡率、公共管理從業(yè)人員比”等指標(biāo)來(lái)度量；污水處理率、建成區(qū)綠化覆蓋率、空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良率組成的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)測(cè)度環(huán)境質(zhì)量。

本文構(gòu)建共同富裕發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系框架（見(jiàn)圖1），具體發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

表1 共同富裕發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系表

圖1 共同富裕發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系框架

三、研究方法及數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）共同富裕發(fā)展水平測(cè)度方法

分年度評(píng)價(jià)原始及生成指標(biāo)不能很好地表達(dá)時(shí)間演進(jìn)的特征，研究采用熵權(quán)TOPSIS 法統(tǒng)一評(píng)價(jià)2010—2020年所有評(píng)價(jià)對(duì)象，從而使權(quán)重統(tǒng)一。計(jì)算具體步驟如下：

第一步，建立矩陣：

式（1）中，i=1,2,...,n；j=1,2,...,m。

第二步，原始指標(biāo)或生成指標(biāo)無(wú)量綱化處理：

正向指標(biāo)：

逆向指標(biāo)：

第三步，加權(quán)生成新矩陣A，定義wij為矩陣A各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)：

式（4）中，0≤wj≤1，，規(guī)范加權(quán)矩陣A如下：

第四步，根據(jù)加權(quán)規(guī)范矩陣確定正理想解A+j和負(fù)理想解：

第五步，計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象與正理想解與負(fù)理想解之間的歐氏距離：

最后，計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案的相對(duì)接近程度：

式（7）中：i=1,2,3，…,n。Ci的值越大越接近最優(yōu)方案，Ci的值越小越遠(yuǎn)離最優(yōu)方案。

（二）探索性空間數(shù)據(jù)分析方法

全局莫蘭指數(shù)（Global Moran's I）從整體上測(cè)度并描繪研究評(píng)價(jià)對(duì)象的空間集聚特征，計(jì)算公式如下：

式（8）中，Global Moran's I是全局莫蘭指數(shù)；Y表示浙江地區(qū)各市共同富裕發(fā)展水平值。當(dāng)莫蘭指數(shù)得分介于0～1 之間時(shí)，值越大代表空間相關(guān)程度越高；當(dāng)?shù)梅纸橛?1～0 之間時(shí)，值越小代表空間差異越大；當(dāng)?shù)梅值扔? 時(shí)，空間上呈現(xiàn)隨機(jī)分布特征。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究數(shù)據(jù)主要來(lái)源于歷年浙江省官方公布《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》。地圖數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家1∶300 萬(wàn)基礎(chǔ)地理信息庫(kù)。部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城鄉(xiāng)建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及歷年浙江地區(qū)11個(gè)地級(jí)以上城市管轄縣（市、區(qū)）的統(tǒng)計(jì)年鑒，以及對(duì)應(yīng)年份的統(tǒng)計(jì)公報(bào)等官方數(shù)據(jù)，極少量數(shù)據(jù)采用鄰近年份推算法或插值法補(bǔ)充。

四、浙江共同富裕發(fā)展水平時(shí)空差異

本文根據(jù)表1 指標(biāo)體系，首先運(yùn)用熵權(quán)TOPSIS 模型計(jì)算2010—2020 年間浙江省11 個(gè)地級(jí)以上城市“共同”“富?！眱蓚€(gè)維度得分及其均值；其次，運(yùn)用ArcGIS10.2、GeoDa 等軟件對(duì)相應(yīng)結(jié)果進(jìn)行可視化表達(dá)及分析，探討空間分異特征；最后，運(yùn)用SPSS、Excel 等軟件分析共同富裕發(fā)展影響因子（見(jiàn)表2）。

表2 2010—2020年浙江省各城市共同富裕發(fā)展綜合水平得分（計(jì)算結(jié)果保留3位小數(shù)）

（一）時(shí)間演進(jìn)特征

如表2結(jié)果所示，2010—2020年浙江地區(qū)共同發(fā)展綜合得分均值由2010 年的0.234 增至2020 年的0.431，絕對(duì)值增加0.196，漲幅年均值達(dá)83.75%，增速達(dá)到8.4%，共同發(fā)展水平取得較大幅度的提升。而富裕發(fā)展得分年均值由0.26（2010 年）相對(duì)平穩(wěn)增至0.544（2020 年），絕對(duì)值增加0.284，漲幅達(dá)109.28%，年平均增速達(dá)到10.93%。富裕發(fā)展增加值、平均增幅、平均增速、絕對(duì)值等相對(duì)大于共同發(fā)展。

（二）空間演進(jìn)特征

按照熵權(quán)TOPSIS 劃分得分相關(guān)研究經(jīng)驗(yàn)[24]及各維度實(shí)際得分情況，將浙江地區(qū)共同發(fā)展指數(shù)劃分為：高水平城市（≥0.6）、中高水平城市[0.5，0.6）、中等水平城市[0.4，0.5）、中低水平城市[0.3，0.4）、低水平城市（＜0.3）五種類(lèi)型，重點(diǎn)以2010、2013、2016、2020 年為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，利用ArcGIS10.2 地理信息平臺(tái)對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行空間可視化表達(dá)（見(jiàn)圖2），進(jìn)一步研究浙江地區(qū)11個(gè)地市共同富裕發(fā)展空間分異格局與演進(jìn)特征。

圖2 浙江省共同發(fā)展空間演進(jìn)圖

1.共同發(fā)展城市特征。如圖2所示，中高等以上水平城市為寧波市和舟山市。寧波舟山港是全球第三、中國(guó)第一大港口，漁業(yè)等第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶動(dòng)城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。寧波2010—2020年間共同發(fā)展年平均增速達(dá)到了9.24%，且持續(xù)排名首位，主要得益于寧波第一產(chǎn)業(yè)人均收入與第三產(chǎn)業(yè)人均收入比遠(yuǎn)高于其他城市；舟山共同發(fā)展平均增速11.52%，排名首位，2020年共同發(fā)展綜合得分也達(dá)到了0.553，得益于收入差距縮小比例達(dá)到111.81%。中等水平城市主要有湖州、杭州、衢州和麗水4 個(gè)城市，湖州以“兩山理論”發(fā)源地為基，大力發(fā)展鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)同時(shí)注重公共服務(wù)投入，收入差距縮小40.96%，共同發(fā)展得分較高。杭州充分發(fā)揮大城市輻射效應(yīng)，帶動(dòng)相對(duì)落后縣（市、區(qū)）發(fā)展，地區(qū)差距持續(xù)縮?。?4.92%）。衢州、麗水則充分發(fā)揮“山海協(xié)作工程”等政策機(jī)遇，特別注重教育、科技、醫(yī)療和社會(huì)保障等公共服務(wù)的投入力度，衢州、麗水城鄉(xiāng)差距分別縮小了31.73%、40.30%，公共服務(wù)水平提升幅度分別為137.89%、119.25%。中下等以下水平城市主要有嘉興、紹興、金華、臺(tái)州、溫州，5 個(gè)城市雖然公共服務(wù)水平指標(biāo)增幅都在100%以上，但其他指標(biāo)增幅不甚明顯，某些指標(biāo)還出現(xiàn)了小幅度反彈，總得分相對(duì)較低，均在0.3～0.4的中低等水平，共同發(fā)展?jié)摿薮蟆?/p>

空間分異上來(lái)看，得分在中高等水平以上的2個(gè)城市位于浙東北地區(qū)，4個(gè)中等水平得分城市位于浙西地區(qū)，中低水平以下得分的5個(gè)城市主要分布在浙中地區(qū)，并且形成連片分布格局，總體上呈現(xiàn)浙東北和浙西地區(qū)共同發(fā)展速度和幅度高于浙中地區(qū)的態(tài)勢(shì)。然而從全局莫蘭指數(shù)來(lái)看（見(jiàn)圖3），指數(shù)值由2010 年的-0.292 增長(zhǎng)至2020 年的的-0.176，存在一定程度的縮小但仍然為負(fù)數(shù)，表明空間分異不甚顯著。各城市共同發(fā)展極值差、標(biāo)準(zhǔn)差整體呈現(xiàn)“類(lèi)拋物線”演變特征（見(jiàn)圖4），各城市間差距存在縮小的趨勢(shì)，但總體縮小趨勢(shì)放緩，2020年部分城市小幅度反彈。

圖3 浙江省共同發(fā)展莫蘭指數(shù)

圖4 浙江省2010—2020年間共同、富裕發(fā)展極差、標(biāo)準(zhǔn)差變化圖

2.富裕發(fā)展城市特征。圖4 富裕發(fā)展曲線所示，各城市富裕發(fā)展極值差、標(biāo)準(zhǔn)差整體呈現(xiàn)“類(lèi)拋物線”演變特征，表明各城市富裕發(fā)展差距逐漸縮小，但總體縮小趨勢(shì)放緩。如圖5 所示，富裕發(fā)展主要分為中高等以上水平城市和中等水平城市兩類(lèi)，中高等以上水平城市主要有杭州、舟山、寧波、嘉興、紹興、溫州、衢州、麗水8個(gè)城市，其富裕發(fā)展增幅分別達(dá)到了77.65%、120.24%、97.70%、105.43%、130.67%、112.70%、137.66%、94.34%。中等水平城市為湖州、臺(tái)州、金華3個(gè)城市，其富裕發(fā)展增幅分別達(dá)到了112.02%、111.64%、116.59%，富裕發(fā)展取得了較大進(jìn)步。其中，湖州由于空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良率由2010年的90.1%降至2020年的87.7%，建成區(qū)綠化覆蓋率也由2010年的0.4978降至2020年的0.4633；臺(tái)州的空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良率從2010 年的0.973 降至2020 年0.945，建成區(qū)綠化覆蓋率由2010 年的0.4434 降至2020 年的0.4389；而金華則是因?yàn)楣补芾韽臉I(yè)人員比由2010 年的0.01173降至2020 年的0.01130；造成3 個(gè)城市得分相對(duì)較低之外，綜合得分也達(dá)到特別接近0.5的水平（中高等水平）。從空間分異來(lái)看，中高等水平以上城市8個(gè)城市分布沒(méi)有明顯的規(guī)律性，且相互間差距逐漸縮小，全局莫蘭指數(shù)（見(jiàn)圖6）由2010年的-0.334增至2020 年的-0.18，整體存在一定程度的減小但整體仍然為負(fù)數(shù)，空間分異不甚顯著。各城市富裕發(fā)展極值差、標(biāo)準(zhǔn)差整體呈現(xiàn)“類(lèi)拋物線”演變特征（見(jiàn)圖4），表明各城市富裕發(fā)展差距逐漸縮小，但總體縮小趨勢(shì)放緩。

圖5 浙江省富裕發(fā)展空間演進(jìn)圖

圖6 浙江省富裕發(fā)展莫蘭指數(shù)

3.共同富裕發(fā)展城市類(lèi)型。根據(jù)以上浙江省11城市共同、富裕兩個(gè)維度得分水平，進(jìn)行了初步分類(lèi)，主要分為：高共同—高富裕，低共同—高富裕兩類(lèi)城市（見(jiàn)表3）。

表3 共同富裕發(fā)展城市類(lèi)型

（三）共同富裕發(fā)展影響因子分析

1.指標(biāo)權(quán)重影響。計(jì)算原始數(shù)據(jù)及生成數(shù)據(jù)的信息熵是熵權(quán)法的優(yōu)勢(shì)，依據(jù)指標(biāo)的相對(duì)變化幅度對(duì)整體系統(tǒng)的影響來(lái)確定相應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重，即信息熵值與指標(biāo)效用價(jià)值反作用。熵權(quán)TOPSIS法中指標(biāo)的權(quán)重效用價(jià)值常被用于分析指標(biāo)重要性，從而研究原始指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響程度。

根據(jù)式（4）計(jì)算三級(jí)（具體評(píng)價(jià)）指標(biāo)的權(quán)重，之后依據(jù)一、二、三級(jí)指標(biāo)從屬關(guān)系，回推得到相應(yīng)指標(biāo)權(quán)重（見(jiàn)表4）。一級(jí)指標(biāo)來(lái)看，富裕的共享性指標(biāo)權(quán)重（0.3548）＞富裕的差距性指標(biāo)權(quán)重（0.1874）。物質(zhì)生活富裕指標(biāo)權(quán)重（0.2706）＞精神生活富裕指標(biāo)權(quán)重（0.1438）＞生態(tài)環(huán)境美好指標(biāo)權(quán)重（0.0434）。兩個(gè)維度來(lái)看，富裕發(fā)展權(quán)重（0.5422）略大于共同發(fā)展（0.4578）。

表4 共同富裕發(fā)展指標(biāo)熵值法計(jì)算的權(quán)重

2.相關(guān)性檢測(cè)及趨勢(shì)影響。運(yùn)用IBM SPSS Statistics 20 軟件對(duì)共同發(fā)展的兩個(gè)一級(jí)指標(biāo)進(jìn)行指標(biāo)相關(guān)性檢測(cè)，如表5 所示。從相關(guān)性得分來(lái)看，富裕的共享性大于富裕的差距性得分，富裕的差距性和富裕的共享性與共同發(fā)展均顯著相關(guān)。對(duì)三個(gè)富裕發(fā)展的一級(jí)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性檢測(cè)，從相關(guān)性得分來(lái)看，生態(tài)環(huán)境美好相關(guān)性得分小于物質(zhì)生活富裕和精神生活富裕兩個(gè)一級(jí)指標(biāo)，物質(zhì)生活富裕和精神生活富裕兩個(gè)一級(jí)指標(biāo)與富裕發(fā)展顯著相關(guān)，而與生態(tài)環(huán)境美好相關(guān)性得分較小。從共同及富裕兩個(gè)維度相關(guān)性得分結(jié)果來(lái)看，共同發(fā)展相關(guān)性得分略小于富裕發(fā)展，但兩個(gè)維度與總得分顯著相關(guān)。

表5 共同富裕各因子相關(guān)性檢測(cè)表

3.從一級(jí)指標(biāo)綜合水平得分變動(dòng)分析浙江省共同發(fā)展發(fā)展變化趨勢(shì)（見(jiàn)圖7）。由圖7 可知，浙江地區(qū)富裕的差距性在2013 年出現(xiàn)一定的回落，受其影響，共同發(fā)展出現(xiàn)小幅度下降，而富裕的共享性回落是2020年共同發(fā)展變化的主要原因。由此可見(jiàn)，浙江地區(qū)共同發(fā)展并非單一因素的影響結(jié)果，而是受到富裕差距性及共享性的共同作用。“空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良率”指標(biāo)波動(dòng)對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得分波動(dòng)影響相對(duì)較大，而物質(zhì)生活富裕和精神生活富裕兩個(gè)維度的綜合得分變化呈相對(duì)平穩(wěn)的發(fā)展特征，整體上與富裕發(fā)展的增長(zhǎng)趨勢(shì)類(lèi)似，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得分波動(dòng)帶來(lái)的“負(fù)面影響”在一定程度上被緩沖，物質(zhì)生活富裕、精神生活富裕和生態(tài)環(huán)境美好三個(gè)維度的同步推進(jìn)是浙江地區(qū)富裕度提升的原因。三個(gè)維度的指標(biāo)對(duì)浙江富裕度提升的貢獻(xiàn)度也不同，全面富裕度變化趨勢(shì)與物質(zhì)生活富裕、精神生活富裕平均綜合得分耦合度較高。

圖7 2010—2020年浙江省共同發(fā)展各指標(biāo)均值變化圖

綜合指標(biāo)權(quán)重、相關(guān)性檢測(cè)及發(fā)展趨勢(shì)，表明富裕的共享性是共同發(fā)展的基礎(chǔ)，富裕的差距性是共同發(fā)展制約因子。而物質(zhì)生活富裕是富裕發(fā)展的基礎(chǔ)，精神生活富裕潛力因子。2010—2020 年“富?！笔钦憬貐^(qū)實(shí)現(xiàn)共同富裕的基礎(chǔ)，而共同富裕的動(dòng)力因子和潛力因素是“共同”，同時(shí)也是重要制約因子。

五、結(jié)論與討論

（一）結(jié)論

研究以浙江地區(qū)為研究對(duì)象，將共同富裕理解為共同、富裕兩個(gè)維度，構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，篩選測(cè)度指標(biāo)及模型，運(yùn)用熵權(quán)TOPSIS法，綜合評(píng)價(jià)2010年至2020年浙江地區(qū)11個(gè)地市共同富裕發(fā)展時(shí)空演進(jìn)特征，探討影響共同富裕發(fā)展的相關(guān)因子。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：

第一，時(shí)間演進(jìn)特征來(lái)看，浙江地區(qū)2010—2020 年間共同發(fā)展取得較大幅度提升，整體呈現(xiàn)相對(duì)平穩(wěn)上升態(tài)勢(shì)，2020 年，共同發(fā)展9 個(gè)中等以下水平城市，占浙江地市總數(shù)的81.8%，（0.431）均值同樣達(dá)到中等水平，因此，從數(shù)量及平均得分水平上看，浙江地區(qū)共同發(fā)展達(dá)到中等水平。浙江地區(qū)2010—2020 年間富裕發(fā)展取得巨大提升，整體呈現(xiàn)快速上升趨勢(shì)，中高等以上水平城市占浙江地市總數(shù)的73%，（0.544）均值同樣處于中高等水平，浙江地區(qū)富裕發(fā)展達(dá)到中高等水平。

第二，空間演進(jìn)特征來(lái)看，浙東北和浙西地區(qū)共同發(fā)展增長(zhǎng)速度和幅度在一定程度上高于浙中地區(qū)的空間分布格局，但從分布情況及全局莫蘭指數(shù)上看，共同發(fā)展空間分異格局不甚顯著。而富裕發(fā)展空間分異直觀上以及全局莫蘭指數(shù)都表明不顯著，各城市間共同富裕發(fā)展差距呈現(xiàn)“類(lèi)拋物線”態(tài)勢(shì)。從整體上來(lái)看，共同發(fā)展及富裕發(fā)展皆存在縮小的趨勢(shì)，但趨勢(shì)有所放緩。

第三，影響因子來(lái)看，綜合指標(biāo)權(quán)重、相關(guān)性檢測(cè)及發(fā)展趨勢(shì)，富裕的共享性是共同發(fā)展的基礎(chǔ)，富裕的差距性是共同發(fā)展制約因子。而物質(zhì)生活富裕是富裕發(fā)展的基礎(chǔ)，精神生活富裕是潛力因子。2010-2020 年間浙江地區(qū)“富裕”是共同富裕發(fā)展的基礎(chǔ)，而“共同”是共同富裕發(fā)展的潛力因素和動(dòng)力因子，也是重要制約因子。

(二)討論

第一，本研究充分參考前人相關(guān)研究成果，構(gòu)建共同富裕發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用了相對(duì)科學(xué)合理的指標(biāo)體系構(gòu)建方法。然而“共同富裕”研究涉及政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化、生態(tài)文明等眾多問(wèn)題，加之共同富裕測(cè)度研究尚處于起步階段，具有一定的研究意義。由于泰爾指數(shù)、基尼系數(shù)和中等收入人群比例等數(shù)據(jù)的不足，定量表達(dá)差距性指標(biāo)相對(duì)缺乏，由于時(shí)間及經(jīng)驗(yàn)的不足，國(guó)家衛(wèi)生縣城、文明城市等生態(tài)文明指標(biāo)未能涵蓋，造成不同維度不甚平衡，未來(lái)可補(bǔ)充到評(píng)價(jià)體系研究中，積極探索更為全面的共同富裕發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

第二，熵權(quán)TOPSIS 法以數(shù)據(jù)本身變化來(lái)客觀確定權(quán)重，雖然能夠較好地反映共同富裕的發(fā)展概況，但仍然存在缺少主觀因素對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響，未來(lái)可在評(píng)價(jià)方法、體系中加入主觀因素。另外，本研究范圍為浙江地區(qū)11個(gè)地級(jí)以上城市，且只是浙江11個(gè)地級(jí)市間橫向比較共同富裕綜合發(fā)展指數(shù)，未深入探討影響機(jī)理，因而研究結(jié)果很是受限，后續(xù)研究向全國(guó)、區(qū)域、省域、縣（市、區(qū)）等縱、橫向不同尺度及深層次影響機(jī)理展開(kāi)探討。