我国开放型经济发展水平的组合评价与特征分析*

何燕子,黄 飞

(1.湖南工业大学 商学院，湖南 株洲 412007；2.湖南工学院 经济与管理学院，湖南 衡阳 421002)

在经济全球化与区域一体化的时代背景下，开放型经济成为各国(地区)发展的重点。开放带来进步，封闭必然落后，中国开放的大门不会关闭。从沿海开放到内陆开放，从货物贸易到服务贸易开放，从国外资本“引进来”到国内资本“走出去”，中国经济成功地实现了由封闭型经济向开放型经济的转变，主动融入全球经济，参与国际分工，促进国际贸易发展，带动中国经济腾飞，依靠外部市场和外来资金技术使中国经济高速增长，人民生活水平得到了实质性提高。然而，国际经贸格局呈现新变化，新常态对开放型经济发展提出了新要求，而传统开放型经济体系与新常态发展可能呈现不适应和不协调，当务之急就是构建更高水平的开放经济体系。[1]4-20

一、文献综述

始于重商主义，从绝对优势到比较优势理论，萌芽了开放经济思想；基于H—O禀赋理论，发展于国际贸易理论，扩展到国际金融，丰富了开放经济内涵；尔后，国内外学者在系统结构、市场配置、生产要素、经济形态、开放程度、开放模式、综合评价等方面做了大量研究。[2]74-77关于“开放型经济评价”的研究，国内主要集中于评价对象、指标体系与评价模型方面的研究。

评价对象研究大致基于国家[3]123-130、区域[4]97-123和省域[5]84-873个层次。在区域层面，王晓亮[6]27-31分析沿海10省，周国兰[7]79-84研究长江沿江流域，黄伟新[8]39-45测度我国沿边区域，肖俊夫[9]46-48评价内陆区域，曹杨[4]97-123揭示中部6省开放型经济发展的规律与特点。

指标体系研究主要集中在指标内涵构建与指标关系处理。何计文[10]79-86从开放基础、规模、程度、结构、质量与效益，黄伟新[8]39-45基于开放基础、程度与潜力方面构建指标体系，但理论界在指标内涵构建上还未达成统一认识，大都基于贸易与资本开放指标，再根据研究区域、对象等不同而自行选取。同时，影响开放型经济发展的指标相互间结构关系错综复杂(如共线性关系)，现有实证研究选择指标时都忽略指标体系信息冗余问题的讨论与处理，这可能会对研究结论产生偏差[11]137-144，[12]268-273。

测度和评价开放型经济发展水平的模型主要有因子模型[13]156-160、主成分模型[14]1-4，[15]17-22、topsis模型[10]79-86、多目标线性加权模型[5]84-87、熵值模型[16]3-12及改进模型等。实证研究中大多选择单一评价模型，由于它们在指标预处理、数据选用、权重系数设置以及信息集结等方面的内在机理不同，进而评价结果往往具有片面性、偶然性，甚至可能还会造成“非一致性结论”问题[17]156-164。为解决此问题，“组合评价”应运而生，现有组合评价主要集中于评价过程的组合和评价结论的组合[18]131-139，并广泛应用于各个领域[19]381-389，[20]268-276，测度效果良好，但忽略在开放型经济领域应用。

综上，精准评价开放型经济发展水平并把握其特征是构建高水平开放经济体系的基础，而选择能够对单一评价模型优势互补，评价结果更加科学、准确的组合测度评价模型是必要之路。因此，本文以全国30个省(市、区)为研究对象(不含西藏及港澳台地区)，设计组合评价模型进行实证，准确客观评价其发展水平，并揭示内在规律与特征。

二、组合评价模型

(一)单一评价模型

选择5个单一评价模型(TOPSIS、灰色多层次、主成分、熵权与简单线性加权模型)进行评价。TOPSIS模型对样本要求低、易理解、计算简单，应用领域广泛，但不能体现样本数据序列的动态变化；灰色关联模型是系统因素间紧密程度的一种度量，能很好地反映系统的变化态势；主成分模型通过降维方式，在保留绝大部分信息的情况下用少数指标代替，消除评价指标之间的相关影响，客观性较强；熵值模型几乎不受主观因素影响，能避免人为因素的干扰，简单线性加权根据相应的赋权系数进行线性组合，计算虽简单，但不能应用于非线性评价[21]。

(二)组合评价模型

(三)组合评价模型的设计

①确定指标、样本及数据处理；②单一评价模型的测度，运用5个单一评价模型测度全国30个地区的开放型经济发展水平，并对比分析测度效果；③单一评价结果的一致性检验，运用 K-W检验5个单一评价结果的一致性，如果5个单一评价结果未出现非一致结论，方可进入⑤，否则，进入④；④单一评价模型的修正，需结合评价对象的数据资料，分析各单一评价方法的特点、评价结果的异同，寻找导致不一致性的评价模型，修正此模型并测度原数据，代替此前的结果(或者删除)，重返③；⑤组合模型优化评价，选取3类组合优化模型对单一评价结果集进行组合优化，并得到组合优化结果；⑥组合优化后一致性检验，运用 Spearman 等相关系数对3类组合优化结果进行事后一致性检验；⑦确定最优评价结果，比较事后一致性检验系数，根据标准，确定最终组合评价排序结果，并作后续比较与差异分析(具体设计如图1所示)。

(四)指标与数据

参考相关文献，从权威机构、经典观点、高频指标中搜寻涉及开放型经济发展基础、规模、效益、潜力和环境等方面的指标90多个，根据数据可得性进行初次筛选，得到指标63个；然后利用R型聚类变异系数模型进行指标筛选，并检验，最终获得23个指标(如表1所示)，数据主要来自《中国统计年鉴》(2008—2017)、我国30个省(市、区)(西藏及港澳台除外)2006—2017年国民经济和社会发展统计公报以及根据有关政府部门网站的统计资料整理计算所得。

表1 开放型经济指标体系(1)关于表1指标体系的选取具体细节与步骤，由于版面问题，略去，若需要可以向作者索取。

三、组合评价实证分析

(一)单一评价模型评价结果

表2显示5个单一模型在河南、湖南、重庆、云南与宁夏5地的排序都不相同，在余下25地的排序中，虽然有至少2个模型的评价结果是相同的，但5个模型评价结果完全相同的却没有；相反，排序名次相差最大的是云南，差距达11个名次(灰色多层评价为11，而主成分测度为22)，相差10个名次是宁夏与黑龙江(表2最后一列显示了每一地区5个单一模型评价的名次差)，等等。可见5个单一模型评价结果之间差异较大，评价效果不理想，侧面显示有必要对其组合优化。

表2 单一评价模型下我国开放型经济发展水平排序(2)数据样本。将同一地区的同一指标的不同年份数据求和再除以总年份数，得到指标的平均值作为数据样本，采用Matlab计算。(3)权重确定。5个单一评价模型运用中，都会遇到权重的选定问题，除主成分法、熵值法外，其余都统一采用相关矩阵赋权法，指标体系中包含有23个指标，相关矩阵为R=(rij)23×23 ，设ωi=Ri/∑Ri，其中，Ri=∑rij-1。

(二)组合评价模型评价结果

首先，检验单一评价结果的相容性。表3显示5个单一评价结果的Kendall系数检验值，最小值为0.659(主成分与TOPSIS的相关系数值，表明这两个模型的评价结果相关仅为65.9%)，最大检验值仅为0.875，但在99%的置信度下都是正向相容的，可见Kendall系数检验发现5个单一评价结果都是相容的。

表3 5个单一测度结果的Kendall检验(4)表3中的结果：来自表2中5个单一评价结果的排序值的kendall相关系数值。

其次，组合评价优化。表2中5个单一评价结果经3类组合评价优化结果如表4所示，Borda 与Copeland的评价结果，除黑龙江与青海两地排序不同外，其余都一致，并且相差仅2个名次，相关系数为0.998；与整体差异评价结果相比，虽有7个对象排序不同，但相差名次最大为2；而Copeland与整体差异相比，虽有6个对象不同，但相差名次也不超过2，这表明3类组合评价结果相互之间的差异较小，间接显示组合优化比单一评价效果更优。

表4 组合评价优化结果

①评价即为文献[3]中张应武对全国开放型经济发展水平的评价结果。

最后，确定最优组合评价结果。由表5可知，5个单一评价与3个组合评价的Spearman相关系数检验值都在0.918以上，最高为0.998，都通过了1%的显著性检验。同时，每个单一评价与其余评价的检验系数的平均值分别为0.914，0.915，0.879，0.944及0.937，与3个组合优化的检验系数的平均值分别为0.952，0.959，0.921，0.987及0.988，相比而言，后者值更大，这直接显示组合优化比单一评价效果更优。

表5 Spearman相关系数检验

注:**代表 1%的显著性水平下显著。

(三)与以往研究比较

组合评价与张应武评价结果都一致认为开放型经济发展水平具有自东向西依次降低的特征，但两者在排序方面差异显著(见表4中相差列)：仅湖南排序一致；相差1个名次的仅有4地，占比13%；有17个地区相差4个名次及以上，相差10个名次及以上有6个地区，占比达20%。特别的，黑龙江的排序相差最大。此外，广东、江苏、上海、浙江、北京与天津6个地区，虽然都排在前列，但两者的排序结果近似倒序。

出现不一致的原因来自于指标体系、评价模型及样本数据三个方面。①在指标体系方面，本文从权威机构经典观点中的高频指标中搜寻涉及开放型经济发展的多个初选指标，根据数据可得性可操作性等原则经过初次筛选，基于信息冗余去除原则利用R型聚类变异系数模型进行指标再筛选，检验后得到指标体系；而文献恰恰忽略指标间共线性等问题的处理。②在评价模型方面，基于单一模型评价可能存在非一致结论，本文选取5个单一评价模型，经过事前检验，组合优化，事后检验等逻辑性非常严密的程序完成的；而文献仅采用单一评价模型，可能存在局限性，前文也已证实。③在数据样本方面，基于平均数既能体现开放型经济总体的长期变化趋势，又能在一定程度上平滑观察值可能出现的短期波动影响，降低了测量误差，本文采用10年间指标的平均值作为数据样本，会显得更科学客观，而文献采用截面数据会使得测量误差增加。基于以上三个方面的优势，组合评价结果可能更准确。

(四)我国开放型经济发展特征分析

1.横向发展趋势特征

根据最优组合评价结果与开放型经济发展水平高低，可将我国30个地区显著性地分为四个梯队。其中第一梯队(第1～5名)有广东、江苏、上海、浙江与山东，它们属于沿海地区，是开放的先行者，开放型经济发展水平高。第二梯队 (第6～10名)是北京、天津、福建、辽宁和四川，它们要么沿海，要么处于政治中心，经济较发达，政策较优厚。北京作为我国的政治、经济、文化中心，虽然不沿海，但地理区位和政策优势明显，开放型经济发展水平较高。深居内陆的四川，开放型经济发展水平较高的可能原因是其坐落于西部重要地区，近年来西部大开发，大量物力、财力、人力进行投入与聚集，经济发展较快，开放力度较大。第三梯队 (第11～20名)为河北、陕西、重庆、湖南、湖北、河南、江西、云南、海南与山西，大多深居内陆，它们既不靠海，也不沿边，与沿海相比，缺乏地理优势，与北京、天津相比，缺乏政策优势，因此开放型经济发展水平低于前两类，由于处于长江与黄河流域，水平值高于西部沿边地区。而云南和海南是特例，海南位于中国最南方，四面沿海，开放水平本应该较高，但事实相反，可能原因是开放相对较晚，条件还在逐步成熟，开放的行业比较窄，仅有旅游产业成为支柱产业，再由于其他省市都在大力发展旅游开放，导致差距减少。云南作为西南沿边城市，又处在长江经济带，面向南亚东南亚辐射中心建设目标在不断落实，开放型经济发展水平高于其他的沿边地区。第四梯队 (第21～30名)为吉林、黑龙江、甘肃、青海、宁夏、新疆、内蒙古、贵州、安徽与广西，它们是西部或沿边省市，自然条件不优越，经济基础较落后，再加上相邻国家的经济相对比较落后，开放水平非常低。

2.动态变化趋势特征

图2由30个研究对象在2007—2016年中每一年开放型经济发展水平的相对排序绘成，体现动态变化过程。由图2可知，10年来30个省(市、区)排序相对变化趋势主要呈现“—”型、“V”型、倒“V”型、“W”型和“M”型。其中，“—”型趋势明显的有广东、江苏、上海、浙江、山东、北京、天津、四川、福建、甘肃与新疆11个地区，它们变化趋势非常稳定，在国内排序几乎没有变化。“V”型变化明显的是海南与吉林两地，先下降，然后上升。倒“V”型变化明显的是安徽与河南两地，先上升，再下降。“W”型变化明显的有内蒙古、湖北、辽宁、黑龙江、云南、宁夏等6个地区，发展水平整体呈现波动走势，起起伏伏，后期逐渐上升。“M”型变化明显的是江西、陕西、广西、贵州、河北、湖南、山西、重庆与青海等10个省市，发展水平整体也呈现波动走势，但后期呈下降趋势。

(五)构建我国更高水平的开放经济体系的对策建议

1.拓展东部开放空间，构建西部开放试验区，打造内陆开放高地。一是拓展东部开放效应，大力挖掘优势，培育我国开放型经济发展中的新增长极；提高自主创新能力，实现经济结构优化升级和增长方式转变，形成一批自主知识产权，提高产业竞争力，以带动中西部地区开放型经济发展。二是扩大西部开放力度，以西部中心城市为依托，实行重点开发开放试验区，大力发展特色产业，加强同西部相邻地区的经贸文化交流与合作。三是利用内陆纵深广阔、人力资源丰富、产业基础较好优势，依托长江中游、成渝、中原、呼包鄂榆、哈长城市群等重点区域，推动区域互动合作和产业集聚发展，打造内陆开放型经济高地，在空间上逐步形成沿海、沿边和内陆开放互为依托、相辅相成的开放战略格局。

2.加快推进企业抱团走出去、提升企业国际化经营的能力。这需要政企联动，共同发力。企业一要发扬企业家与工匠精神，打造规范化、标准化、精细化的生产经营模式，不断优化产品与服务质量，做强企业内在的核心竞争力；二要借助外力，引进国际先进技术、管理经验、品牌等资源，推动企业自身优势与海外资源整合，进一步提升“走出去”水平。政府要抓住国际产业结构调整机遇，引导企业通过境外投资进行海外战略布局，培育具有核心竞争力的企业进行联合，抱团走出去，拓展境外投资合作的领域和方式，参与境外资源项目合作开发。

3.积极融入“一带一路”倡议、探索开放型经济发展新路径。“一带一路”倡议将通过政策、道路、贸易、货币、民心沟通，形成以点带面、以线带片的区域大合作的格局，有利于实现东中西的递次崛起，为经济高质量的增长奠定基础。要实现高层次的开放型经济还需积极探索新路径，一是创新利用外资方式。利用外资，既要注重规模，更要注重质量，实现由量变到质变，实现由资金到全要素转变，即着力引进技术、管理和人才。二是转变外贸发展方式。外贸出口创汇的历史使命已经实现，调整外贸发展路径势在必行，由单纯扩大出口转向自主知识产权、品牌的建设，以赢得更大的出口。

四、主要研究结论

构建开放型经济发展水平的指标体系，以2007—2016年指标数据为样本，运用组合评价实证分析我国区域开放型经济发展时发现：(1)单一评价模型的测度结果之间差异较大，评价效果不理想，而经组合模型优化后的结果，相互之间差异甚小，其相关系数不仅通过了显著性检验，而且还大幅提升，表明组合评价优于单一评价，结果更准确可靠。(2)组合评价显示我国开放型经济发展水平横向发展特点：具有自西经中向东逐渐升高的趋势，大致可分四个梯队，并与经济东部发达、中部次之、西部落后的事实关联紧密；动态变化主要呈现“—”型、“V”型、倒“V”型、“W”型和“M”型等5种趋势，其中东西部省份变化趋势大多呈现“—”型，表现相对稳定，而中部省份呈波动趋势。与以往研究相比较，一致认为开放型经济发展水平自东向西依次降低的特征，但排序差异显著，而组合评价在指标体系、评价模型及数据样本上更有优势，结果更准确可靠。(3)进一步提高高水平的开放型经济发展水平的有效对策是拓展东部开放空间，构建西部开放试验区，打造内陆开放高地；加快推进企业抱团走出去、提升企业国际化经营的能力；积极融入“一带一路”倡议、探索开放型经济新路径。