高质量发展背景下中国经济差距的时空演化及其影响机理分析

任保平,何 苗

(西北大学经济管理学院,陕西西安710127)

党的十九大做出我国已经进入中国特色社会主义新时代的判断,并提出我国经济发展已经由高速增长阶段转向高质量发展阶段。其中,结构优化是高质量发展的主要特征,“实施区域协调发展战略”是实现经济结构优化的重要前提。缩小地区之间的经济差距从而实现区域协调发展是贯彻五大发展理念、建设现代化产业体系、建设社会主义现代化强国的必然要求,同时也是应对新时代背景下我国所面临的不平衡不充分的社会主要矛盾的有效路径。改革开放以来,我国经济高速增长,但先富带动后富最终实现共同富裕的战略目标导致我国经济呈现出“东高西低”的阶梯式发展状态。尽管“西部大开发”“中部崛起”和“振兴东北”等战略的实施使这种非均衡状态有所缓解,但就目前来看,我国不同区域之间的经济发展还很不平衡,区域发展不协调的问题仍然存在。经济密度代表了单位土地面积上的经济集中程度和经济发展质量水平,不仅是衡量区域协调发展的重要指标,而且是制定各项区域政策与评价实施进程的重要依据[1]。为了分析高质量发展背景下我国经济差距的时空分布及其演化态势,本文在对已有研究进行总结梳理的基础上,从经济密度的视角出发,对比分析我国东中西部三大区域不同省域经济差距的时空分布变化,并进一步研究企业密度对经济密度的影响机理,以期为高质量发展背景下区域协调发展相关政策的制定提供理论依据。

一、文献综述

随着中国经济由高速发展转向高质量发展阶段,协调发展这一要求逐渐受到重视,区域经济差异越来越受到社会的广泛关注。国内外关于经济密度的研究主要集中于内涵界定及测算、理论分析、实证分析、影响机制和效应分析等方面[2-5]。下文梳理了与本研究相关的三类文献。

(一)经济密度的内涵界定及其测算

高质量的发展模式对土地资源的利用效率提出越来越高的要求,目前我国部分经济发达的省域土地资源十分紧张,可以说达到了“寸土寸金”的程度。学术界在分析区域经济发展水平时进行区域经济总量、结构、效益及其变化的研究比较多,而相对较少讨论经济密度及其分布特征和变动规律。作为反映单位面积土地上经济集中程度和经济发展水平的指标,经济密度不仅能反映经济发展水平和土地利用的区域差异,影响政府对土地市场的宏观调控,为协调整个区域发展提供政策建议;还可以反映区域空间结构,为分析区域空间发展格局及下一步发展方向提供参考和指导,为规划推动城市群发展提供政策建议。我国国土面积辽阔,地理差异明显,经济密度最能够体现出“寸土寸金”的经济效益水平。一般而言,经济密度越大,表明该地区的经济发展水平越好,经济效率越高,竞争能力也越强[6-7]。同时,经济密度大会导致更紧密的发展关系,有助于个体间的信息交流,进而促进该地区生产力水平和创新水平的提高[8]。现有研究大多是对城市土地经济密度进行考察,主要存在两种测算方法:一部分学者倾向于用GDP产值与城市建成区面积之比作为粗略衡量用地效益的表征方法[9];另一部分学者倾向于用单位建成区面积上的二、三产业增加值来反映土地经济密度[10]。

(二)区域经济差距的时空变动

关于我国区域经济差距的时空特征,不同学者采用的方法、选取的指标、观察的空间维度和时间维度不同,因此得出的结论也有所差异。刘军[11]通过计算1978—2007年的泰尔指数对区域差距进行测度,并按地区进行分解,认为我国的区域经济差距经历了一个先缩小后扩大的演变过程;孙赫[12]通过变差系数、空间自相关的分析方法对2005—2011年山东半岛蓝色经济区的城市土地经济密度时空差异特征进行研究,认为该区域城市土地经济密度总体上呈上升趋势,但城市间存在差异,整体空间分布格局的差异不断减小;杨明洪[13]通过测算1978—2003年间多层次分解的泰尔指数,分析了中国七大经济地带之间、地带内部以及总体地区差距的时空演变;罗文斌[14]利用Arcgis空间分析、变差系数及泰尔指数等方法分析了1995—2007年城市土地经济密度的时空分异特征;匡兵[15]利用核密度估计和探索性空间数据等分析方法对我国地级以上城市土地经济密度差异的时空格局演化及其影响因素进行分析和探讨,发现在考察期内表现出明显的空间非均衡现象。总体来看,学术界认为区域经济差距可进行时空分异研究,且不同空间范围下经济密度的区域差异已经得到了学术界的普遍认同[16]。研究方法一般采用比较分析、空间分析及密度分析等,其中,比较分析法一般是从绝对差距和相对差距两种角度出发,但目前更倾向于使用具有可比性的相对差距指标,如基尼系数、变差系数、泰尔指数等[17-18]。

(三)区域经济密度差距的影响机制

学术界从不同的视角研究了区域经济密度差距的影响机制,一般是从交通条件、产业结构、集聚效应、城镇化水平、科技发展水平等要素进行分析,较少从密度层面解析经济密度的影响机制[19-20]。经济密度依赖于资源禀赋优势,企业和人口集聚带来的规模经济有利于节约交易成本、共享设施与信息、产生竞争,从而形成创新激励,且在中国政策与制度下对经济增长的效应不容轻视。随着我国城市化水平的不断提升,土地的经济利用效率得到很大程度的提高,经济集聚的规模效应逐渐显现出来,经济发展效率得到提升。在以第一产业为主的经济发展模式下,土地大部分用于农业生产,经济密度必然不高;当第二产业比重不断增加,建设用地需求持续膨胀,引致较大的资本投入,城市土地的经济密度也随之升高;经济发展到较高水平后,高新技术产业不断发展,制造业比重将减少,产业结构发生变化,将会促进经济密度的提升。发达的交通运输和物流服务有助于提升区域间的联系,交通优势有利于吸引外资和外来人才,带动当地的经济发展,和经济密度正相关;交通区位的改善和提高会带动当地经济的发展,直接影响第二、三产业的发展,从而间接影响着土地的经济密度。科技活动人员数量代表了一个地区的科技发展水平,科技发展水平较高地区的经济密度也相对较高,科技水平越高会产生更高效率的生产模式,促进经济发展。

通过梳理现有文献,经济密度的内涵界定及其测算方法等的研究已经相对成熟,但使用时会根据不同的范围进行适当调整,目前并未形成统一结论。由于本文拟分析自新中国成立70年以来我国经济密度差距的时空变动,此时需要综合考虑该地区的经济发展,这与研究城市经济密度不同,不能仅仅只考虑第二、三产业的增加值,同时建成区面积不包含农业用地,仅考虑建成区面积并不能完全代表该地区的经济发展状况。因此,本文拟测算地区生产总值与地区面积之比,用以表示该地区的经济密度,计量单位为万元/km2,以期研究不同省域单位面积上的土地利用效率和经济发展水平。且国内现有对区域经济差距时空变动趋势的研究主要是从全国的宏观维度展开,中观层面的研究主要集中在沿海发达城市;国外则注重对州、县以及城市内部等小尺度密度差异的微观研究;研究时间也比较短,不能很好地反映我国的经济差距时空变化。本文将以东中西部地区为基本研究单位,对新中国成立70年以来三大区域经济密度差异的时空演变态势进行分析。

现有对经济差距影响机制的研究较少从其他指标的密度维度出发,实际上,需要考虑到企业是一个地区发展经济的主要驱动载体,一个地区企业数量的多少直接影响到该地区的经济发展水平,企业密度是一个地区单位面积上存在的企业数量,企业密度大代表着在该地区企业集中形成较强的集聚效应,大量的企业集聚在一起会形成竞争合作机制,企业为了生存和发展会不断进行技术研发和改造,大量专业人才集中在一起更容易促进新技术、新工艺、新产品和新服务的诞生。同时,区域内集中大量企业不仅能够有效降低交易成本,增加吸引外资的能力,优胜劣汰机制还会将区域内资金进行整合、合理配置,提高资本利用效率。此外,改善投资、生产和运营环境能够促进区域经济发展,形成更高的经济密度,受空间相互作用和空间溢出的影响,区域之间不再是相互独立的,而是相关的,因此需要考虑其空间相关性。故本文综合考虑其他影响因素,运用空间计量模型分析企业密度与经济密度的关系。

二、假说提出、数据描述与模型设定

(一)假说的提出

为了研究高质量发展背景下我国东中西部三大区域在新中国成立70年来的经济密度差距时空变动及其影响机理,本文提出五个基本假说:

假说一:东中西部三大区域的经济密度总体上均呈现出不断上升的趋势。

假说二:东中西部三大区域之间经济发展存在明显差距。

假说三:东中西部三大区域内部不同省域之间的经济发展速度存在较大差距。

假说四:我国各省域的经济密度在整个空间上存在一定的相关性。

假说五:企业密度对经济密度具有显著的正向影响作用。

基于以上假说,本文以东中西部三大区域为基本研究单位,测算新中国成立以来各省域的经济密度,运用变差系数、相对发展率及莫兰指数(Moran’s I)等分析指标,对经济密度差异的时空分布演变态势进行对比分析,采用空间计量模型分析企业密度与经济密度的影响机理。

(二)指标选取

根据研究需要,本文测算了从1952—2018年我国各省域的经济密度(1)由于1949—1952年之间数据缺失严重,故不具有分析价值。,期望从经济密度差异的时空演变态势分析区域经济格局的变化,同时分析企业密度与经济密度的关系,故需要对经济密度、企业密度进行测算,主要计算公式如下:

(1)

(2)

式(1)中,yi,t代表该省域的经济密度,由该省域当年的生产总值GDPi,t与该地区的总面积Si之比计算得到。式(2)中,xi,t代表该地区的企业密度,由该省域当年拥有的企业单位数Numberi,t与该地区的总面积Si之比计算得到。

(三)区域差异测度

1.变差系数

变差系数常用来分析相对差距,是分析经济数据离散程度的一种常用指标,由一组数据的标准差与其均值之比计算得到,计算公式如下:

(3)

2.相对发展

为了准确反映经济密度在一定时期内相对该区域的发展速度,引入相对发展率指标来测度各省域的经济发展能力,公式如下:

(4)

式(4)中,Nich表示相对发展率,y2,i、y1,i分别表示i省域在研究末期和初期的经济密度,y2、y1分别代表该省域所处区域在研究末期和初期的经济密度。

3.空间相关性

空间自相关分析能够揭示研究对象之间的空间相互作用机制。本文采用莫兰指数(Moran’s I)来分析经济密度的空间相关性,根据P值(样本间的差异由抽样误差所致的概率)分析莫兰指数是否具有分析价值,当P值小于给定显著水平时拒绝无效假设,且越小越显著。莫兰指数的值介于[-1,1]之间,大于0,表示存在正的相关性;小于0,表示相关性为负;等于0时表示空间不相关;绝对值越大,空间分布的相关性越强。首先采用全局莫兰指数作为研究全局空间自相关的方法;其次采用局部莫兰指数作为研究局域空间关联及差异程度的指标,并利用莫兰散点图进行可视化表达。计算公式如下:

(5)

(6)

(四)影响机制分析模型

由于自新中国成立以来相关数据大量缺失,且较长时间内我国存在重大的社会变革,对此阶段进行回归研究不具有经济意义,故本阶段的研究区间选为1992—2017年(2018年存在严重数据缺失)。为了分析企业密度与经济密度之间的关系,首先对基础面板回归模型进行拟合,从而检验影响关系是否存在;进一步对空间自回归模型(SAR)进行分析,同时考虑到不同地区之间具有异质性,将拟合空间误差模型(SEM)及空间自相关模型(SAC),并将结果进行对比分析。

建立回归模型如下:

yit=αit+xitβit+Zitχit+uit

(7)

y=α+ρWy+xβ+Zχ+ε

(8)

y=α+xβ+Zχ+u,u=λMu+ε

(9)

y=α+ρWy+xβ+Zχ+μ,μ=λMu+ε

(10)

在此基础上,本文还引入了就业人口、城市化水平、产业结构、交通区位、科技发展水平等其他控制因素。就业人口的增加有利于经济发展,在现有人口基数的前提下提升就业率能够为经济发展提供充足劳动力,因此选取从业人口数表示就业情况;城市化水平的提高有利于形成规模效应,提升经济发展效率,本文的城市化水平指标由城镇人口与该省年末常住人口之比得到;随着产业中心逐渐由第二产业转向第三产业,产业结构发生变化,进一步影响经济结构,本文的产业结构比例由第二产业增加值与第三产业增加值之比计算得出;发达的交通运输有助于提升区域间的联系,带动当地的经济发展,故采用客运量来表示交通区位因素;科技活动人员数量代表了一个地区的科技发展水平,科技水平越高会产生更高效率的生产模式,从而促进经济发展。

1952—2008年的各项指标数据均来源于《新中国六十年统计资料》,2008—2017年的相关数据来源于各年的《中国统计年鉴》。需要说明的是,海南由于其独有的历史原因,在1952—1978年之间的地区生产总值数据无法单独统计,但考虑到其统计不影响分析东中西部三大区域经济差距的时空变化趋势,故未进行特殊处理。此外,所有数据处理过程均经Spss19.0完成,所有回归过程均使用Stata 14.0进行。

三、实证检验

(一)经济密度差异的时空变化

1.三大区域间差异

经过测算,可得到我国各省域1952年以来的经济密度数据,并将各省域按照东中西部划分为三大区域,再分别测算这三大区域各自的经济密度数据。由于篇幅限制,本文只选取部分代表年份的测算结果进行分析。

图1 东中西部经济密度变化趋势

东中西部三大区域的经济密度时间变化趋势如图1所示,从中可见,新中国成立70年来,我国东中西部三大区域的经济密度均呈现出稳步上升趋势,这说明我国各区域的经济发展水平正在稳步上升,各地区经济集聚程度逐渐提升,经济效率越来越高,竞争能力也越来越强;1952—1978年间,三大区域均呈现出缓慢增长趋势,经济密度相差不大;1978年以后,三大区域经济密度增长速度加快,经济发展拉开差距,其中东部地区增长明显,中部增长速度次之,西部增长速度依旧比较缓慢;1992年以后,经济密度增长速度进一步加快,东中西部三大区域呈现出较大的经济发展差距,总体上呈现出东部远远大于中部,西部经济密度最低的趋势。由此,假说一得以证明。

表1 东中西部代表年份经济密度(单位:万元/km2)

表1列举了东中西部代表年份的经济密度,从中可以看出,1952年三大区域的经济密度都很低,几乎接近2万元/km2,这反映出新中国成立初期我国的经济发展水平低下,缺乏经济效率。为了发展经济,我国先后对农业生产进行了四次调整,土地改革、农业合作化及家庭联产承包责任制等经济政策在这一特殊历史时期对我国经济的恢复具有重要意义。1978年,东部经济密度是西部地区的15.38倍,是中部地区的2.68倍,三大区域经济发展出现差距;十一届三中全会以后,我国逐步实行改革开放,区域经济实现快速发展;到了1992年以后,三大区域间的经济差距迅速扩大,东部地区经济发展远远超过中西部地区;邓小平“南巡讲话”为新时期我国改革开放迎来了新的发展契机,此后的“西部大开发”及“中部崛起”政策,使东部地区的经济发展逐步带动了中西部地区的经济发展,三大区域的经济差距开始逐渐减小。从2018年的经济密度测算结果来看,东部的经济发展水平几乎是西部地区的17.5倍,是中部地区的3.5倍。尽管从数据来看,三大区域经济密度均呈现出显著的上升趋势,但东中西部经济发展水平仍表现出很强的不协调现象。由此,假说二得到证明。

2.三大区域的区域内差异

(1)经济密度维度

东中西部各省域代表年份经济密度如表2所示,从中可见,东部地区各省域的经济密度呈现出显著的增长趋势,目前均处于一个比较高的水平,尤其是北京、天津、上海、江苏等地的经济发展水平很高,每单位土地上都能够创造很高价值的财富,真正发挥了土地的利用效率,达到了“寸土寸金”的地步。相比之下,河北、辽宁以及海南三省的经济发展水平相对较低,反而不如中部地区的部分省份,尤其是经济发展程度较好的上海远超其他省域,一直居于东部地区经济发展的领头羊地位。但同时也存在经济发展的短板地区,如东部地区内部存在比较严重的经济发展差距。中部地区各省份的经济密度也呈现出增长趋势,1992年以后尤为明显,但同时各省份之间也存在较大的经济发展差距,河南、安徽、湖南、湖北的经济密度相对较高,山西、吉林、黑龙江、江西等省份的经济密度则相对较低,同时,中部各省份的经济密度都表现出良好的增长态势,但是各省份之间的差距依旧存在,经济不协调现象不容忽视。西部地区各省域的经济密度存在较大差异,重庆的经济密度远远超越其他省份,已基本达到中西部水平,四川、贵州、广西、陕西四个省份相对较高,云南、宁夏、内蒙古、甘肃相对较低,西藏、青海、新疆的经济密度一直远远落后于其他省域。其中西藏的经济密度仅有12.03万元/km2,青海的经济密度只有39.74万元/km2,这非常值得引起重视。尽管西部地区各省域的经济密度都在逐渐增加,但是西部地区的经济密度整体处于一个比较低的水平,经济发展非常落后,经济效率低下;同时,西部地区内部经济的发展水平也存在较大差异,这样的经济发展现状是非常严峻的。

表2 东中西部各省域代表年份经济密度(单位:万元/km2)

(2)相对差异维度

将经济密度测算结果进行相对差异分析,经测算可以得到三大区域的变差系数。由于计算周期相对较长,限于篇幅,在此仅展示变差系数测算结果变化趋势,如图2所示。可以看出,东部地区的变差系数大于西部地区,中部地区的变差系数最小。这说明了中部地区各省份的经济密度相对较集中,离散程度不大,经济发展水平相对比较集中,这与之前的分析相吻合。而东部地区尽管各省域都存在较高的经济发展水平,但是各省域之间的差距比较明显,离散程度很高,部分省域存在非常高的经济密度(如北京、上海),部分省份的经济密度较低(如海南)。西部地区省域经济密度水平较低,整体来看离散程度介于东部与中部之间。从三大区域变差系数的时间变化趋势来看,东部地区的区域发展差异呈现出显著下降趋势,近年来基本维持在1.5附近;西部地区在1978年以前呈现出一个先下降后上升的变化过程,但基本维持在1.2～1.3附近;而中部地区的经济发展差距呈现出缓慢上升趋势,但在2000年以后基本维持在0.5附近。变差系数进一步说明了我国三大区域内部存在经济差距,经济发展不协调问题需要得到重视。

图2 东中西部区域变差系数变化趋势

进一步将全国视为东中西三部分,对全国范围的经济密度进行相对差异分析,从而分析东中西部三大区域经济密度的离散程度变化趋势。全国变差系数变化趋势如图3所示,从中可见,新中国成立以来,东中西部三大区域之间经济密度差距离散程度先减少后上升,最后保持在2左右维持稳定。1978年以前,我国经济逐渐恢复,各地经济迅速发展,经济密度离散程度逐渐减少,东中西部经济发展水平差异逐渐减小;1978年以后,由于三大区域间政策扶持力度差异、地理位置差异及资源禀赋条件差异等,东部地区率先崛起,经济发展水平远超过中西部。此后,我国出台各项政策对中西部地区的经济发展进行扶持,发挥东部地区的优势带动作用,进一步促进了中西部经济发展,东中西部地区的经济密度离散程度逐渐趋于稳定,近几年有下降趋势。

图3 全国变差系数变化趋势

(3)相对发展率维度

为了更加仔细地分析三大区域各省域相对于该区域的经济发展速度,分析各省域的发展能力,在此计算不同区域的相对发展率。本文将1952—2018年划分成四个阶段,根据我国发展阶段来看,将其分解为1952—1978年、1979—1992年、1993—2008年和2008—2018年四个阶段是比较有研究意义的,对这四个阶段三大区域的相对发展率进行比较可以得出相应结论。

东中西部地区各省域相对发展率计算结果如表3所示,可以发现,东部地区中,上海的相对发展速度一直处于非常高的水平,尤其是1952—1978年,此后三个阶段略有波动,但整体处于较高的水平,远远超过其他省域。北京、天津、江苏紧随其后,河北、辽宁、浙江、福建等省份相对发展速度较低。其中北京、天津、上海、福建、海南相对发展趋势略有波动,河北、辽宁相对发展速度不断下降,江苏、浙江、山东、广东相对发展速度表现出缓慢上升趋势。尽管东部地区各省域的经济发展水平在不断提高,但不同省域的相对发展速度不同,且随着时间的演化呈现出不同的变化趋势。中部地区各省份的相对发展速度基本相差不大,其中安徽、河南、湖北、湖南的相对发展速度较快,山西、吉林、江西、黑龙江的相对发展速度较慢。且山西、吉林、 黑龙通过对各个区域内不同省域经济密度的对比分析可以发现,各个区域内部不同省域之间的经济发展水平也存在较大差异。由此,假说三得到证明。

表3 东中西部地区各省域相对发展率(%)

江的相对发展速度在波动中缓慢下降,其他省份的相对发展率呈现出缓慢增长趋势。随着时间的推移,中部省份各自的发展速度出现差异变化,部分省份的经济发展逐渐成为先驱,带动了整体中部经济的发展,但也存在部分省份的发展跟不上脚步,拖累了整体的经济发展水平。西部地区不同省域之间相对发展速度存在较大差异,其中重庆的相对发展水平呈现出较好的水平,四川、贵州、陕西、广西相对发展水平较高,其他省份相对发展水平较差,青海、西藏、新疆的相对发展水平很低。从各省域相对发展速度的时空演化来看,重庆、陕西、宁夏、贵州的相对发展速度在不断提升,四川、云南、西藏、新疆比较稳定,甘肃、青海、广西的相对发展速度呈现出下降趋势,内蒙古的发展速度波动较大。西部地区经济发展基本依靠四川、重庆、陕西、贵州、广西等省域带动,西藏、青海、新疆、内蒙古等省份跟不上西部地区的经济发展脚步。

3.空间相关性

按照公式计算可以得出我国各省域经济密度的全局莫兰指数,限于篇幅,这里仅展示其趋势变化,如图4所示。其中,P值远远小于0.01,具有分析价值。并且全局莫兰指数均显著为正,基本呈现出上升趋势,这说明我国经济密度在整个空间上存在一定的正相关性,也验证了假说四的成立。

图4 莫兰指数趋势

图5 1992年莫兰散点图

图6 2017年莫兰散点图

进一步使用局部空间自相关分析观测地区及其周边区域间的相近水平,图5及图6展示了1992年和2017年的局部莫兰水平。从中可见,北京、天津、上海、江苏、浙江等地一直属于“高—高”类型,这些省域的经济发展对周边城市的带动作用很强,是经济密度的集聚中心。“低—低”类型的省份较多,主要是中西部地区的部分省份,这些省份交通不发达,经济发展水平低下,对周围省份的影响较小,亟需提高经济效率。

(二)经济密度与企业密度的关系

一个地区的经济发展是由该地区的企业来推进的,企业是地区经济发展的源泉。本文据此提出假说五:一个地区的经济密度应该受到企业密度的影响。同时将经济密度作为被解释变量,企业密度作为解释变量,并添加控制变量:就业人口(从业人口数)、交通区位(客运量)、科技发展水平(科技人员的数量)、城市化水平(城市化率)、产业结构比例(二、三产业总值比率)等,对前文已提出的回归模型进行拟合。

面板回归模型拟合结果见表4。从回归结果来看,拟合结果良好,具有分析价值。总体看来,经济密度均受到企业密度的正向影响。并且添加控制变量后,R2有了明显的提升。就业人数、交通区位、科技发展水平以及城市化水平等因素与经济密度之间具有显著的正相关关系,产业结构与城市土地经济密度之间存在显著的负相关关系。

空间计量模型的拟合结果见表5。其中,ρ、λ均显著,这说明空间计量模型是有效的,我国各省域的经济发展存在空间溢出作用,经济发展的空间效应不容忽略。进一步分析可以看出,在考虑空间相关性的前提下,企业密度对经济密度仍然存在显著的正向影响关系;就业人口数量对经济密度可能存在正向影响关系,这说明从业人数的增加有利于经济发展,在现有人口基数的前提下提升就业率有利于提高经济发展水平;客运量指标代表一个地区的交通设施水平,回归结果中的正向影响关系说明一个地区交通区位对经济发展也存在正向影响关系,交通区位优势有利于吸引外资和外来人才,带动当地的经济发展;科技活动人员数量代表了一个地区的科技发展水平,回归结果显示二者存在显著的正向影响关系,科技发展水平较高的地区经济密度也相对较高,科技水平越高会产生更高效率的生产模式,促进经济发展;回归结果显示城市化水平的提高有利于经济发展,随着城市化水平的不断提升,土地的经济利用效率得到很大程度的提高,经济集聚的规模效应逐渐显现出来,经济发展效率得到提升。回归中的产业结构指标由第二产业增加值与第三产业增加值的比值计算得到,拟合结果均显示产业结构与经济密度之间存在显著的负向影响关系,这说明随着我国各省域经济发展重心由第二产业发展过渡到第三产业,经济发展效率得到提高,单位土地面积上的经济集聚水平和经济发展水平均大幅度提高,从而使得竞争能力加强。

表4 面板模型回归结果

注:*表示p<0.05,**表示p<0.01,***表示p<0.001;括号内是z值。

表5 空间计量模型回归结果

注:*表示p<0.05,**表示p<0.01,***表示p<0.001;括号内是z值。

四、结论与政策建议

努力缩小地区之间的经济差距是我国经济高质量发展的根本性要求,实现区域协调发展已经成为我国现在以及未来很长一段时间的重要使命。本文对高质量发展背景下我国经济差距的时空分布特征进行了各个层面的分析,通过测算自新中国成立以来(1952—2018年)东中西部三大区域不同省域的经济密度及其变差系数和相对发展率,从而对比分析了三大区域内部以及三大区域之间的经济发展水平及土地利用效率的差距,并通过空间计量模型对企业密度对经济密度的影响关系进行分析讨论,最后从实现高质量发展的战略目标出发,根据研究结论提出相应政策建议。

第一,新中国成立以来(1952—2018年),我国东中西部三大区域的土地经济密度不断上涨,经济效率得到提升。高质量的发展模式必然要求高的经济效率,经济发展必须要注重提升土地资源使用效率。需要以是否有利于实现区域协调发展为判断标准审核控制土地开发利用,促进提升土地资源的利用效率,提高区域经济竞争力;除此之外,还应统筹区域内其他各种资源的利用,合理配置资源;最后要加强区域土地整治工作,提升区域内经济密度,促进区域内经济效率最大化,从而形成区域内高效率高质量的发展局面。

第二,东中西部经济发展水平仍呈现出很强的不协调现象,各个区域内部不同省域之间的经济发展水平也存在较大差异,区域内部经济差距呈现出不同的变化趋势。为实现高质量背景下的区域协调发展,国家应尽快缩小落后地区与先进地区的差距,提高落后地区的经济发展水平,增加有效投资,推进落后地区的产业转型升级;鼓励落后地区实现创新驱动,提升自主创新能力,实现从规模驱动型增长到创新驱动型增长的转换;围绕区域协调发展的重大技术进行联手攻关,加强技术研发和科技成果的转化;发展生产力,深化改革生产关系,提高生产效率,从而改善区域经济发展不协调的现象。

第三,三大区域内各省域相对于该区域的经济发展速度水平存在较大差距。我国国土面积辽阔,地理条件差异很大,不同区域的发展重点应符合当地资源条件,发挥其最大优势。在高质量的发展背景下,根据不同地区的资源禀赋及发展潜力特质制定出符合其比较优势的科学合理的经济发展战略规划;着力开发主体功能区,发挥地方优势产业,加快构建新型工业化与集约型高效率的现代化产业体系;构建统一权威高效的战略决策与协调平台,完善相关政策,协调不同战略之间的相互影响,形成互动良好的区域协调发展战略体系。

第四,我国经济密度在整个空间上存在一定的正相关性,且这种空间分布相关性逐渐增加,空间差异正在不断减小。同时,经济发展的空间溢出作用不容忽略。因此,在高质量发展背景下应注重发挥经济密度的空间溢出效应,引导先发地区的优势产业转移,发挥周边落后地区的后发优势,加快市场化经济体制改革;发挥区域间的协商合作,鼓励不同地区之间的信息和技术共享,加强与周边地区之间的经济联系,打破区域协调发展的信息壁垒和技术瓶颈,降低交易成本,促进知识溢出,从而发挥高经济密度省域的空间辐射带动能力。

第五,东中西部三大区域的经济密度均受到企业密度的显著影响,二者存在显著的正向影响关系。此外,就业人数、交通区位、科技发展水平以及城市化水平等因素与经济密度之间具有显著的正相关关系,产业结构与城市土地经济密度之间存在显著的负相关关系。人力资本是实现高质量发展的核心动力,工业化与城市化是地区经济发展的主要动力。在新时代背景下,应该着力培养适合区域协调发展需要的高素质人才,推进产业的转型升级,提升自主创新能力,处理好新型城镇化进程中的社会融合问题,加快地区的轨道交通发展,使从业人数、城市化水平、产业结构、科技发展水平和交通区位与经济密度演化形成良好的互动关系,推动我国经济高质量发展。