山西省在我国经济发展中的梯度地位分析

张云芳

(山西工程技术学院 经济与贸易系,山西 阳泉 045000)

自2010年国家设立“山西省国家资源型经济转型综合配套改革试验区”以来,山西省作为典型的资源型省份,产业转型升级成为其面临的突出问题,全面系统地分析山西省产业梯度在全国经济发展和产业梯度的位置,对于探寻山西省能源型经济转型升级有着极其重要的现实意义。区域经济学家将弗农、胡佛等人在20世纪60年代提出的产品生命周期理论引入区域经济学中,产生了经济发展的产业梯度理论。该理论认为:地区主导产业在生命周期中所处的阶段决定了本地区产业结构的状况,而产业结构的状况决定了区域经济的发展水平;创新是区域经济发展梯度的决定性因素,高梯度地区集中了较多的创新活动,随着时间和生命周期阶段的推移,生产活动向低梯度地区转移。梯度转移理论是一种不平衡发展理论,主张优先加快高梯度地区经济发展,进而通过产业和生产要素转移来推动低梯度地区经济发展,最终达到带动整个区域发展的目的。汤普森将弗农的理论应用于区域经济分析,产生了区域生命周期理论。缪尔达尔等经济学家承认了区域经济在生产要素领域的差距,为要素区际转移提供了研究前提。日本经济学家小岛清在赤松要雁型模式(动态梯度转移模式)的基础上提出了“新型雁型模式”,进一步以日本和亚洲国家产业转移为研究对象,分析了产业转移的动因和影响。国内学者经过数十年的理论研究,一致认为,我国由于自然因素和技术水平的差距存在着东、中、西部三大经济地带,分别对应第一、二、三级产业梯度,正是因为我国区域经济发展的不平衡和明显的梯度性,使得产业转移的梯度理论得以丰富和发展。

经过国内外经济学家不断深入的研究,目前形成的区域产业转移的测度方法有以下几种：一是企业调查问卷法。产业转移的趋势主要依靠对地区主要企业的问卷来获得。二是郝芬达指数法。通常采用某一具体产业占总行业的收入或者资产的比重的平方值来衡量。三是产业份额法。用某一产业的产值与区域总产值的比重来衡量。四是产业梯度系数法。目前,从数据的可获得性以及客观性而言,第四种方法是最为合适、应用范围最广的方法,也是本文衡量产业梯度的方法。

一、我国经济发展的梯度格局分析

(一)描述经济梯度的系列指标

本文考虑到数据的可得性和不同省份之间指标和结果的可对比性,选取了2017年全国31个省(自治区、直辖市)的16个反映经济发展的总体指标,利用《2018年中国统计年鉴》的数据整理出由31个省(自治区、直辖市)的GDP(亿元)—X1、人均GDP(元)—X2、GDP增长率(%)—X3、第三产业产值(亿元)—X4、财政收入(亿元)—X5、财政收入占GDP比重(%)—X6、固定资产投资总额(亿元)—X7、进出口总额(亿美元)—X8、城镇居民人均可支配收入(元)—X9、农村居民人均可支配收入(元)—X10、人均税收(元)—X11、社会消费品零售总额(亿元)—X12、社会消费品零售额增长率(%)—X13、居民消费水平(元)—X14、居民消费价格指数—X15、大中型企业人的R&D经费(亿元)—X16,共计16个指标组成的样本矩阵[1]。

(二)对指标数据进行主成分分析

第一,对样本矩阵指标进行标准化处理[2]。由于样本矩阵中数据有着各不相同的单位,不能直接进行比较分析,因而本文对原始矩阵中的数据采用极值法(Min-Max法)进行了标准化,目的是为了使标准化后的数据具有可比性。其中Min代表样本矩阵中某一个指标在某一地区的最小值,Max代表样本矩阵中某一个指标在某一地区的最大值,将原始样本矩阵中单位各不相同的原始数据经过极值法进行标准化后[3],所有的原始数值都标准化为[0,1]之间的数值,公式为:

m=1,2,3…31;n=1,2…16 .

(1)

式中,xmn为原始值,xmn*为经过极值法标准化后的值,也就是经过极值法处理之后的数值都大于0小于1。

第二,运用SPSS 23进行PCA(主成分分析)[4]。采用因子分析法对2017年由全国31个地区的16个指标组成的样本矩阵标准化后的数据进行分析。分析的步骤如下:首先,检验因子分析法的适用性,也就是能否用因子的线性组合来表示变量以及如何表示线性关系。运用SPSS 23运行显示,在显著性为0.000,自由度为120的情况下,0.779为KMO取样适切性量数,946.514为bartlett球形检验(近似卡方)值,充分说明可以用因子来线性表示变量,可以适用[5]。其次,确定主成分个数。表1为运用因子分析法确定的主成分个数及累计方差贡献率结果。

表1 运用因子分析法确定的主成分个数及

从表1可以看出,累计方差贡献率较高,而且1.594(大于1)为第三个主成分对应的特征值,可见原有样本矩阵中的数据信息可以由表1中所列的三个主要成分来表示,因此得出,直接选取表1中所列的三个主成分是合适的。分解主因子并对其进行旋转矩阵分析,根据运行结果显示,之后的累积方差贡献率提高,但却没有发生根本性改变。根据因子分析的结果可以得出:第一个因子在地区生产总值、第三产业增加值、大中型企业的R&D经费、社会消费品零售总额、财政收入、进出口总额、固定资产投资总额上具有较大的正荷载;第二个因子在城镇居民人均可支配收入、居民消费水平、人均税收、农村居民人均可支配收入、消费价格指数人均GDP、财政收入占GDP的比重指标上具有较大的正荷载;第三个因子在GDP增长率、社会消费品零售总额增长率上具有较大的正荷载;三个因子分别反映了地区经济发展的总体质量、市场消费水平和经济发展潜力。所以将三个因子分别称为:经济发展质量因子、市场消费因子和经济发展潜力因子[6]。

第三,通过各省(自治区、直辖市)的单因子得分计算综合得分[7],列式为:

F=0.4639×F1+0.3916×F2+0.1445×F3.

(2)

式中，综合得分F由以上公式求得(F1、F2、F3为各个省份没有的单因子得分)。结果见表2。

表2 2017年全国各省(自治区、直辖市)运用PCA方法

根据PCA分析的最终排名结果可以看出,东部地区的11个省市中,大部分省份的经济发展实力比较强(辽宁和海南除外),其中有7个省市的综合得分排在前10名,东部地区在全国属于经济发展高梯度位置,处于优势。湖北、湖南、河南、江西、安徽、山西、吉林、黑龙江在地理位置上属于中部地区,其中山西、黑龙江、吉林这3个省份由于能源型地区转型和老工业基地产业升级的原因而处于经济发展的低梯度位置,其他5个省份的经济发展处于中等经济梯度水平。在西部地区的12省(自治区、直辖市)中经济发展呈现不同特点,其中四川、重庆跃居第一梯度,云南、贵州两省的经济有赶超的趋势,位于第二经济梯度,其他地区则经济发展比较缓慢,经济实力比较弱,处于劣势地位。

二、山西省在我国经济发展中的梯度地位

(一)聚类分析法

聚类分析指将物理或抽象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程[8]。运用SPSS 23对我国2017年31个样本的综合得分(表2)进行聚类分析,使相同经济梯度内的地区具有尽可能高的同质性,而不同经济梯度之间则具有尽可能低的同质性。在对综合得分进行聚类分析时,将“距离”较小的点归为同一个经济梯度,将“距离”较大的点归为不同的经济梯度[9]。当指定数目为3时,经济梯度的综合得分的均值在聚类中的差异显著,对应的收敛条件接近于0,因而可以用聚类分析[10]。对所有地区进行K—平均值聚类非系统聚类分析,具体结果见表3。

(二)聚类分析结果

聚类分析结果如下:归类为第一类的地区有以下省(自治区、直辖市):上海、广东、北京、江苏、山东、浙江,均属于经济发展高梯度地区,经济发展处于优势地位;天津、福建、湖北、河南、四川、重庆、安徽、湖南、江西、河北可以归为第二类,从经济发展上而言属于中度地区,在经济发展中处于相对劣势;其余归为第三类,在经济发展中处于绝对劣势地位。

从以上分析结果可以看出,我国目前经济发展体现出不均衡的特点,存在着明显的经济梯度差异;经济发展的高梯度地区主要集中在我国的东部地区,中部地区除湖北、河南以外,其他省份均为经济发展的低梯度地区,东中部梯度差异化现象严重;随着“一带一路”战略的推进,西部地区除四川、重庆外,大部分属于经济发展的劣势地位,梯度最低。我国区域经济梯度差异的存在,为产业在不同地区之间,由高梯度向低梯度转移提供了先决条件。由于长期以来山西省是以煤炭为主的能源型经济粗放型的发展,因而长期属于经济发展低梯度地区。在产业转型的不断深入和转型升级战略实施的大环境下,山西省必须抓住国内外的机遇，尤其是国内梯度转移的机遇,采取积极措施承接产业转移,借此来推进山西省产业结构的转型升级,走出资源型省份经济发展的困境,培育新的经济增长点,推动山西省经济健康平稳快速发展。

表3 运用聚类分析法对2017年我国各省(自治区、直辖市)

三、研究结论与建议

经过详细的测算及理论分析,可以得出:我国经济仍然存在第一、二、三级的明显梯度,东部地区除个别省份外处于高梯度地区,科技和经济发展水平较高,中西部地区处于较低梯度。山西省虽处于中部地区但经济发展梯度却处于第三梯度,产业结构升级与优化迫在眉睫,要提升经济发展水平必须从以下几个方面着手：加强科技创新与制度创新,改变传统的能源推动型经济增长方式;引进人才,加强创新与科研的高度融合,加快科研转化周期;积极加强区域间合作,做好承接高梯度地区产业转移的准备工作;加强生态环境保护,为经济增长提供可持续发展的环境和资源保障。