淮海经济区开放型经济发展空间异质性分析

王秀娟，仇方道

（江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院）

改革开放以来，我国开放型经济持续高速增长，但随着我国经济社会向高质量发展阶段的转变，推动高层次开放型经济发展，成为当前及今后我国经济发展面临的重要战略选择[1-4]，也逐渐成为学术界的关注焦点。当前有关开放型经济研究主要集中在以下方面：（1）关于开放型经济内涵。狭义上，多是从外资外贸、技术引进、经济要素流动和国际分工、经济形态和经济制度等层面理解开放型经济内涵[1-4]，也有学者从国际规则衔接与治理、全球价值链分工以及经济体制的变革过程等研究开放经济[5-7]。广义上，认为开放型经济不局限于对外开放和国际分工，还应包括对内开放和国内地区分工等范畴[8]；（2）关于开放型经济测度方法。多采用综合指数法、熵值法、聚类分析法、因子分析法、风险评估模型、GDP份额法测算模型等方法开展开放型经济水平测度[9-17]，进而整合数理统计与空间自相关方法，揭示开放型经济发展水平的区域异质性[9，10]；（3）关于开放型经济时空格局。多是基于省域、市域或县域尺度开展区域开放型经济水平时空特征分析[11-14]，其中多数研究聚焦在东部开放型经济前沿地带[18-20]，对中部、西部地区的研究也逐渐增多[15-17，21，22]。而对欠发达省际边界区域开放型经济差异研究尚未引起重视；（4）关于开放型经济影响因素。多认为对外贸易、外商直接投资、旅游业创汇水平、对外投资、跨国公司，尤其是国家战略、经济体制、人才要素等是影响区域开放型经济发展的主要因素[12，15-17，21，22]；（5） 关于开放型经济发展路径。学者们主要从区域营商环境、基础设施、区域发展战略、产业质量、贸易质量、发展模式等方面提出开放型经济的发展路径[18，19，21-24]。基于此，本研究以淮海经济区为案例区域，以市域为研究单元，整合数理统计和ESDA方法，开展省际边界区域开放型经济发展空间异质性研究，试图为更加精准的淮海经济区开放型经济发展政策制定提供科学依据。

1 研究区域

淮海经济区位于苏鲁豫皖四省接壤地带，是我国“一带一路”战略空间交汇点。2017年该区域土地面积约23.67×104km2，约占全国国土面积的2.47%，常住人口数约占全国总人口的8.3%，但其外贸依存度为9.34%，不仅低于全国平均水平33.6%，也分别低于苏鲁豫皖4省的46.5%、24.5%、11.8%和13.4%；从市域看，外贸依存度最高的日照市（45.2%）是最低的商丘市（0.9%）的近51倍。因此，选择淮海经济区作为开放型经济研究的典型区，探讨其开放型经济空间差异，可以为省际边界区域开放型经济协同发展提供借鉴（图1）。

2 开放型经济评价指标体系构建

开放型经济是一个区域在长期的经济发展过程中所积累的能够为区域对内开放和对外开放提供支撑的区域财富，科学合理的指标体系是衡量区域开放型经济发展水平的标尺。本研究借鉴前人研究成果，并结合研究区域实际，从开放发展实力、开放发展能力和开放发展潜力三个方面来构建区域开放型经济发展测度指标体系（表1），其中，开放发展实力用来度量区域开放型经济的原有发展基础，具体由生产水平和生产结构构成；开放发展能力用来度量区域开放型经济的现有发展水平，具体由外资外贸水平和旅游开放程度构成；开放发展潜力用来度量区域开放型经济的未来发展前景，具体由基础设施状况、科教投入状况和经济活力构成。该指标体系包括4个层次，第一层次为目标层用以衡量区域开放型经济综合发展水平；第二层次为分目标层，是对目标层的具体化，也是其内涵的具体阐释；第三层次是准则层，是分目标的主要控制指标，反映开放型经济发展的主要领域；第四层次是具体指标，主要是由各地统计年鉴获得具体数据。

图1 淮海经济区地理区位图

表1 开放型经济评价体系

3 研究方法与数据来源

3.1 研究方法

3.1.1 熵值法。熵值法能够排除主观因素的影响，更为客观地反映数据变化。文章在对开放型经济评价体系中的原始数据进行标准化基础上，确定各指标权重，最后计算出淮海经济区各城市的综合得分。

3.1.2 变异系数法和泰尔指数。变异系数和泰尔指数是衡量区域差异时的常用方法。本文分别使用它们测度淮海经济区开放型经济的总体差异水平，并利用泰尔指数将总体差异分解成鲁南、苏北、皖北以及豫东四地区之间的差异及其内部差异。具体计算公式参见相关学者的研究[12，13]。

3.1.3 空间自相关。空间自相关能够度量某一现象或事物之间的空间相关程度，是检验它和相邻空间单元是否显著相关联的重要指标。可以根据研究目的的不同，将其分为全局自相关和局部自相关，本文从市域角度出发，通过全局自相关测度在整个研究期间淮海经济区开放型经济空间关联程度的整体趋势，并通过局部自相关揭示市域单元自相关程度，具体计算过程参见文献[14]。

3.2 数据来源

由于山东省的莱芜市撤市划区并入济南市，所以在研究中采用了不包括莱芜的19个地级市的相关数据。论文数据主要来自于2005～2018年的《江苏统计年鉴》、《山东统计年鉴》、《河南统计年鉴》、《安徽统计年鉴》以及各市统计年鉴。

4 结果分析

4.1 淮海经济区市域开放型经济差异的时间特征

4.1.1 整体差异稳步缩小，集聚程度呈波动减弱态势。由图2、表2可以看出：2005～2017年淮海经济区开放型经济的泰尔指数、变异系数和标准差分别从0.0152、0.2832 和 0.1255 降低至 0.0093、0.2210 和0.1043，降幅分别为38.82%、21.96%和16.89%，表明淮海经济区开放型经济发展水平的区域差异呈缩小之势。同期，Morans'I指数由0.3822下降到0.2925，但均为正值，说明淮海经济区开放型经济发展水平相近的区域在空间上集聚但集聚程度有下降趋势，也就是该区域开放型经济发展呈现离散之势。

4.1.2 鲁南、苏北、豫东3地区内部差异缩小，皖北地区内部差异扩大。根据泰尔指数的空间拆分特征，可以淮海经济区划分为苏北、鲁南、皖北和豫东4地区，其开放型经济发展差异可以分解为以上4地区之间的差异以及每一个区域内部的差异。图3、表3显示，2005～2017年，苏北、鲁南、皖北、豫东4地区之间差距呈先扩大后缩小趋势，而其内部差异则呈先缩小后扩大再缩小的变化趋势，区内差异总体上高于区间差异，但各区域内部差异对研究区域开放型经济总差异的贡献各异。苏北、豫东2地区的贡献呈缩小态势，其区内差异贡献率分别由2005年40.92%、1.40%下降到2017年11.31%、1.24%；而鲁南、皖北2地区区内差异贡献呈增大趋势，其区域内差异贡献率分别由51.27%、6.41%增加到65.97%、21.48%。鲁南的内部差异是开放型经济差异的主要贡献者。

4.2 淮海经济区开放型经济的空间特征

利用2005～2017主要年份淮海经济区开放型经济水平综合得分，采用自然间断点分级法，以市域为研究单元，将淮海经济区开放型经济发展水平划分为5个等级，并绘制成图（图4），并以此探究淮海经济区开放型经济发展的空间格局特征与规律。

图2 2005～2017年淮海经济区开放型经济差异变动

图3 2005～2017年淮海经济区开放型经济差异地区分解

4.2.1 全区域尺度上，呈东高西低的空间分异格局。根据图4，2005～2017年，在淮海经济区开放型经济19个城市中，中等及以上水平的城市占绝大多数，这些城市主要位于东部沿海的鲁南、苏北地区；中等以下水平的城市占少数，且主要位于西部的豫东、皖北地区，呈明显的“倒金字塔”结构。2005年和2017年淮海经济区开放型经济位于中等及以上水平的城市数均占全域城市总数的57.89%以上。

4.2.2 区域尺度上，呈现向“T”型空间格局演化趋势。从图4可知，2005年，日照、连云港开放型经济水平在0.71以上，其外围开放型经济发展水平呈递减趋势；至2017年，沿海地区开放型经济发展水平较高（开放型经济发展指数平均在0.65以上），而东陇海沿线开放型经济发展指数平均保持在0.56以上，而高于南北两侧地区的开放型经济发展水平。由此，研究期内淮海经济区开放型经济发展空间格局由以连云港、日照为核心的核心—边缘型格局，演变为以沿海、沿东陇海为轴线的“T”型格局。

表2 2005～2017年淮海经济区开放型经济差异

表3 淮海经济区开放型经济区内差异演变

图4 2005～2017主要年份淮海经济区开放型经济水平空间分异

4.2.3 省际边界区域尺度上，开放型经济发展水平呈现苏北＞鲁南＞皖北＞豫东的格局特征。由图5可以看出，2005～2017年苏北、鲁南、皖北、豫东4地区开放型经济发展指数平均值分别为0.508、0.479、0.373和0.345，可见，苏北开放型经济发展水平最好，其后依次为鲁南、皖北、豫东。发展趋势上，2005年苏北、鲁南、皖北、豫东4地区开放型经济发展指数分别为0.500、0.516、0.344和0.368，表明淮海经济区开放型经济发展水平呈现鲁南地区＞苏北地区＞豫东地区＞皖北地区的格局。2017年，除皖北开放型经济得分高于豫东外，苏北超过鲁南成为开放型经济发展程度最好的地区，这一变动特征与图5淮海经济区市域Nich值的变动特征相一致。

4.2.4 淮海经济区开放型经济相对发展率呈现南高北低的空间分异格局。相对发展率（Nich），这里指在某一时段内，开放型经济得分的市域变化值与全域变化值之间的比率，通过ArcGIS将其反映在地图上可以用来测度开放型经济发展速度的空间差异（图5）。从图5可以看出：Nich值大于0的增长型城市主要分布在淮海经济区南部的皖北、苏北和豫东地区，尤其集聚在皖北和苏北的发展速度最快；Nich值小于0的负增长城市主要在北部的鲁南地区，由此在空间上大致形成南高北低的开放型经济相对发展格局。

图5 2005～2017年淮海经济区市域Nich值空间分异

4.3 淮海经济区开放型经济空间关联类型

选取2005年、2017年2个年份的横断面数据，采用GeoDA软件计算出淮海经济区市域开放型经济局部Moran's I值，并绘制出Moran散点图，根据各点在四大象限的特征将其归类为：H-H、H-L、L-H、L-L共4种类型，最后利用ArcGIS展现其空间形态，结果如表4、图 6。

4.3.1 H-H型（高高型）。H-H型指局部Moran's I大于0，自身与周围城市开放型经济水平同处于高值区，因而空间关联程度较强且空间差异较小的市域。2017年，此类地区共包括5个城市，占区域城市总数的26.31%；面积为5.71×104km2，占区域总面积的24.13%；人口为0.34×108人，占区域总人口的25.11%，开放水平是地区平均水平的1.26倍。主要分布于淮海经济区东部的鲁南、苏北地区（图6）。其中，鲁南地区主要集中在兖石铁路沿线的日照、临沂2市；苏北地区主要集中在连云港、盐城、淮安。2005年以来，此类城市减少2个，鲁南的枣庄由H-H型转变为L-L型，泰安则转变为L-H型，而苏北没有变化，空间上向沿海集聚态势更加显著。故此类型区应抓住沿海开放前沿的区位优势，加强港口建设，着力打造以连云港和日照港为中心的开放型经济高地。

表4 淮海经济区开放型经济LISA数量变化（2005～2017）

图6 2005、2017年淮海经济区开放型经济空间关联类型图

4.3.2 H-L型（高低型）。H-L型指局部Moran's I小于零，自身开放水平处于高值区，而邻近市域开放水平处于低值区，因而空间差异较大空间上呈现负相关的市域。2017年，此类地区共包括2个城市，占全区城市总数的10.53%，面积为1.72×104km2，占全区总面积的7.27%，人口为0.14×108人，占全区总人口的10.54%，其开放水平是地区开放型经济平均水平的1.13倍，空间上分布于京沪线上的徐州、蚌埠。2005～2017年，H-L型市域由苏鲁接壤带向苏皖交界区转变，其开放型经济的发展对周边市域的辐射作用并无明显提升；徐州作为开放型经济一大增长极，其周围的枣庄、济宁分别由H-H型和H-L型转变为L-L型和L-H型，宿迁则一直处于L-H型市域；蚌埠作为新生型区域增长极，亦处于L-L型和L-H型市域包围当中。由此，两大增长极均处于初级生长阶段，在今后的开放过程中应当在提高自身开放水平的同时注重对周围地区开放水平的拉动。

4.3.3 L-H型（低高型）。L-H型指局部Moran's I小于0，自身开放水平处于低值区，而周围城市开放水平处于高值区，因而空间上差异较大且呈现负相关的市域。2017年，此类地区共包括2个城市，占全区城市总数的10.53%，面积为1.63×104km2，占区域总面积的6.88%；人口为0.12×108人，占区域总人口的8.62%，其开放水平是地区开放型经济平均水平的95.91%，主要位于鲁南的泰安和苏北的宿迁。2005年以来，鲁南的泰安由H-H型转变为L-H型，而宿迁仍L-H型市域。因而，此类城市在今后发展中，应加强与周围开放型经济高水平地区联系，主动融入到区域发展大势当中，加快开放型经济发展步伐。

4.3.4 L-L型（低低型）。L-L型指局部Moran's I大于零，自身与周围城市开放水平均处于低值区，开放水平差异较小而空间上呈现正相关的市域。2017年，此类地区共包括10个城市，占全区城市总数的52.63%，面积为14.61×104km2，占地区总面积的61.71%；人口为0.75×108，占地区总人口的55.73%，其开放水平是地区平均水平的85.33%。主要分布在淮海经济区西部内陆地区，包括豫东全域、皖北大部和鲁南西部。2005年以来，此类城市数量上增加1个，空间分布上，由集中分布在京九铁路沿线地带向京沪铁路沿线蔓延；其中，鲁南增加了济宁和枣庄，皖北的蚌埠开放水平提高转变为H-L型，而豫东和皖北大部多年来始终处于L-L型。从中可以看出，L-L型地区在淮海经济区中占主体地位，其开放水平的提高关乎淮海经济区开放型经济整体水平提升，但其开放水平仍处于弱势地位和发展的初级阶段，因而在发展方向上应加强基础设施建设，逐步放开乃至减少行政管制，增加政策倾斜力度，加强与东部沿海开放区的经贸联系；通过营商环境的改善进而吸引外部资金、技术流入，承接区外产业转移，增强区域吸引力，促进区域青壮年劳动力回流，逐步打造区域次中心城市，通过高水平开放区的带动促进淮海经济区整体开放水平的提升。

5 结论与建议

5.1 结论

5.1.1 2005～2017年，淮海经济区开放型经济发展水平持续提升，但开放型经济差异有所缩小，其中，区内差异总体大于区间差异在淮海经济区开放型经济差异占主导地位。具体来看：鲁南、苏北、豫东、皖北4地区之间的差异有所减小；鲁南、苏北的区内差异大于皖北、豫东地区，鲁南、苏北、豫东3地区内部差异呈缩小态势，皖北地区内部差异扩大。

5.1.2 淮海经济区开放型经济具有较强的正向空间自相关，但这一特征有减弱趋势，而这一减弱趋势与淮海经济区开放型经济差异的缩小联系较为显著。

5.1.3 基于各市开放型经济水平分析，高水平城市主要为东部沿海的鲁南、苏北两大地区，且其水平与港口建设、国家对外开放政策密切相关。其中，日照超过苏北的连云港迅速成为淮海经济区开放型经济发展水平最高的港口城市，这说明国家“一带一路”战略对沿海港口城市开放型经济发展的巨大推动力以及两大城市之间港口竞争增强。

5.1.4 从开放型经济的空间关联类型看，H-H型城市主要集中在东部沿海地带，L-L型城市多分布于豫东、皖北地区，并沿京九铁路集聚；而H-L型和L-H型城市主要集中苏鲁皖三省接壤带，其中，L-H型城市向鲁南内部扩张。

5.2 建议

基于淮海经济区各地区开放型经济的时空差异特征，本文从区域协调和增长极培育角度对淮海经济区开放型经济发展提出以下建议：

首先，淮海经济区西部开放水平较低于豫东、皖北地区，应抓住“一带一路”战略和“中部崛起”国家战略机遇，大力夯实基础设施建设，推动行政制度改革并积极出台相应优惠政策，健全外企、外资运营环境，吸引企业和资金流入，在企业和资金的带动下加快产业结构优化升级；再次，可以加大旅游基础设施投入和旅游品牌宣传，推动旅游业发展，增加旅游收入；积极打造次级中心城市承接东部相关产业转移，进而逐渐提高开放型经济发展水平，逐渐缩小与鲁南、苏北地区的差距，推动区域开放型经济协调发展。

而对于开放水平较高的鲁南和苏北地区，要考虑相关产业的更新，积极促进相关产业向西部劳动力成本较低的豫东、皖北地区转移，强化经济联系，促进淮海经济区协调发展；并积极探寻高质量企业落户，注重资金向高新技术产业流入，抓住新一轮全球价值链分工历史机遇；同时，加快港口城市的建设发展步伐，尤其是连云港，应积极利用其开放型经济前沿阵地和“一带一路”战略交汇点的区位优势和战略优势，积极发挥港口城市在全区开放型经济发展中的引领作用。