新发展格局下中国高质量发展水平测度及空间分异

代金辉 赵 桢 周婧宇

（山东工商学院统计学院，山东 烟台 264000）

新发展格局是高质量发展的内在要求、重要条件和重要标志。贯彻新发展理念，构建新发展格局，推动高质量发展，是中国发展的目标和方向。以往粗放的发展方式导致了很多问题被忽略，在中国高质量发展的过程中形成了阻碍。因此，构建一套具有中国特色的高质量发展评价指标体系，可以准确衡量中国高质量发展水平，测度高质量发展的空间差异，为政策制定提供数据支持。

一、文献综述

（一）理论研究层面

高质量发展包含数量与质量两方面，二者联系密切，又各有侧重，前者主要反映经济增长的速度与规模，后者主要反映经济增长的结果与效益。从高质量发展的定义出发，在经济学中，高质量发展指可以满足人民日益增长的美好生活需要的发展[1]。在社会学中，微观上的高质量发展指个体的全方面发展，中观上指社会基础的发展，宏观上指整个社会的全面进步[2]。从产业层面出发，高质量发展指产业规模的持续扩大与结构的不断优化，以及创新效益和质量效益的不断提升[3]。从企业经营层面出发，高质量发展指企业拥有自主创新和高水平的盈利能力等[4]。

（二）高质量发展测度评价层面

目前，高质量发展评价指标体系的构建是学界研究的重点，有基于生产、消费、流通、分配及外部性维度[5]，有从经济、社会、政治、文化、生态等维度出发[6]，也有从动力变革、产业升级、结构优化、质量变革、效率变革、民生发展等维度[7]来构建。虽然学者构建的指标体系各有特点，但都以五大发展理念为出发点和落脚点[8]。在测度方法的选择上，学者们为了避免人为因素造成的误差而采用熵权TOPSIS 法[9]、熵值法[10]等对各地区高质量发展水平进行测度的较多，但这些方法无法消除二级指标之间的相关性，不能对指标体系内各维度的权重进行科学精准把握。

本文存在以下创新之处：一是基于高质量发展的内涵，构建了具有中国特色的高质量发展评价指标体系；二是采用主成分分析－ 熵值赋权法（PCA-EM）二次加权模型，并基于变异系数法与马氏距离变异系数法（CVM）模型，对四大经济区高质量发展水平进行研究，找到了高质量发展驱动力最强的因素。

二、高质量发展评价指标体系构建

（一）高质量发展的内涵

学者从三个方面对高质量发展的内涵进行了概括：以五大发展理念为理论依据，认为高质量发展应以五大发展理念为引领，将其作为出发点和落脚点。以生态保护和经济发展为核心，认为应统筹推进经济发展与生态保护，将生态优先、绿色发展作为高质量发展的内涵。以经济发展为核心，认为高质量发展的本质是经济的高质量发展，核心是满足人民对生活和生态的追求。总之，现阶段学界对高质量发展内涵的理解角度多样，未形成统一的认识，在内涵解析中也未谈及区域间发展的差异性问题。

（二）指标体系的构建

基于中国经济高质量发展的现状和发展趋势，本着科学、客观与可操作的原则，构建了包含经济发展、创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展、民生发展6个一级指标、31 个二级指标的高质量发展评价指标体系，见表1。所用数据主要来源于《中国统计年鉴2021》及EPS 数据库。

表1 高质量发展评价指标体系

三、模型构建

由于指标数据之间可能存在相关性，会对测度结果产生不良影响，为了更科学、系统地考量各维度的权重，采用二次加权（PCA-EM）模型对我国四个经济区域①东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南；东北地区包括辽宁、吉林、黑龙江；西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。高质量发展水平分别展开测度研究。

（一）P C A 模型测度各维度评价值

主成分赋权法是使用主成分分析的方法对指标体系中各维度权重进行确定。该方法可以处理变量之间存在的相关性问题，减少主观因素对权重的影响。具体步骤如下：

1.无量纲化处理

功效系数法可以有效避免零值或负值带来的不良干扰，保证测度结果的准确性和科学性。

正向指标的处理公式为：

逆向指标的处理公式为：

对于适中指标，先将其正向化，然后再用功效系数法进行处理。其中，i 指第i 个省（区、市），j 是指第j个二级指标，且i=1，2，…，31；j=1，2，…，31。

2.提取主成分并计算各个指标系数的加权平均数

取累计贡献率大于80%的前n 个成分作为主成分，进一步得出该维度中主成分所对应的特征根数值λt、方差贡献率rt、主成分载荷矩阵At×j（t=1，2，…，n；j=1，2，…，31）和主成分表达式系数etj，计算公式如下：

主成分表达式中的加权平均数yj为：

3.对加权平均数yj作归一化处理

将yj进行归一化处理，进而得出归一化后的权重系数qj：

4.计算各维度指标的高质量发展评价值

将31 个省（区、市）6 个维度的评分数据xij，与相应的权重系数qj相乘，并相加求和，最终得出各省（区、市）各维度高质量发展评价值pil：

其中，pil是第i 省（区、市）中第l 维度的高质量发展评价值，qj是第j 二级指标的权重系数，xij是第i 省（区、市）中第j 二级指标在无量纲化处理后的数值。

（二）高质量发展综合评价值的测度

1.二级指标权重再确定

熵值法是一种不受主观因素影响的客观赋权法，根据各项指标值的变异程度来确定指标权重。其计算步骤如下：

计算第j 二级指标的变异程度vj：

记第j 二级指标的熵值是Ej，则：

设第j 二级指标的差异系数为Bj，则Bj=1-Ej，进而第j 二级指标的权重ωj：

2.中国各省（区、市）综合评价值的确定

在分别得出各省（区、市）各维度与二级指标的评价值和权重后，采用线性加权的方法求出第i 个省（区、市）的综合评价值Pi：

其中，pij是i 省（区、市）第j 二级指标的评价值，wj是熵值赋权法计算出的第j 二级指标的权重。

（三）差异系数的测算

为了进一步把握我国高质量发展水平的空间差异程度，用变异系数法与CVM法进行差异度测量，并进行对比。变异系数法是测度地区差异程度常用的方法，此方法可以一定程度上消除平均数对差异度测算结果的影响，具有较高的精度。而CVM法是一种基于马氏距离的差异度测算法，可以一定程度上减少变量之间相关性的不良干扰，得出更加客观的差异度测算结果。

1.变异系数法

该方法用来反映数据间的变异程度，其数值大小与数据间的差异程度呈正相关关系，计算公式为：

其中，Di代表第i 区域的变异系数，si代表第i 区域的标准差表示第i 区域样本的均值，n 代表第i区域所包含的省（区、市）数量，Xik代表第i 区域中第k省（区、市）高质量发展水平的评价值。

2.CVM法

采用马氏距离测算法对样品间的差异程度进行测算，计算公式为：

其中，CVM 代表基于马氏距离的差异系数，h（Zi，Zj）指在同一个经济区域中，i 省（区、市）与j 省（区、市）综合评价指数之间的马氏距离，该值与区域间的差异程度呈现正相关关系。

（四）地理探测器工具法

地理探测器是一种空间异质性定量探测的方法，既能检测单因素对因变量空间分异的驱动作用，又能检测两因素相互作用对因变量的驱动作用。本文使用其中的因子探测器与交互探测器测算各维度对高质量发展的驱动力。

1.因子探测器

探测各因子的驱动力大小，进而识别各省（区、市）高质量发展的主要驱动因子，具体公式为：

其中，q 为因子驱动力大小，r 为分层数量，SSW 是各层方差之和，SST 表示各层总方差，N 与Ni分别表示全区总样本量与第i 层的样本量，σ2和σi2分别表示全区总方差和第i 层的方差，q 值范围为[0，1]，其值越大，表明该因子对各省（区、市）高质量发展空间分异的驱动作用越强。

2.交互探测器

该方法是用来测量两因子之间交互作用后驱动力大小的。具体步骤为：首先，求得各因子对我国高质量发展空间分异的解释力q 值，用q（X1）和q（X2）表示；其次，求得两因子交互时的q 值，记作q（X1∩X2）；最后，将q（X1）、q（X2）与q（X1∩X2）的大小进行比较。

可能得到的5 种结果解释如下：

（1）二因子间相互独立：q（X1∩X2）=q（X1）+q（X2）

（2）交互后非线性增强：q（X1∩X2）＞q（X1）+q（X2）

（3）交互后非线性减弱：q（X1∩X2）＜Min[q（X1），q（X2）]

（4）交互后双线性增强：q（X1∩X2）＞Max[q（X1），q（X2）]

（5）单因子非线性减弱：Min[q（X1），q（X2）]＜q（X1∩X2）＜Max[q（X1），q（X2）]

四、实证结果及分析

（一）各省（区、市）高质量发展各维度评价值的测算结果及分析

运用主成分分析法，分别对31 个二级指标进行主成分的提取，确定二级指标的权重，最终汇总得出2020年各省（区、市）各维度的评价得分表，见表2。

表2 2020 年各省（区、市）6 个维度的评价得分

表2 显示，高质量发展程度较高的是浙江、北京、天津、上海、江苏、福建、广东、广西和重庆，其中，东部地区7 个，中部地区与西部地区各1 个；高质量发展程度较低的是河北、山西、河南、陕西、贵州、西藏、甘肃，其中西部地区4 个、中部地区2 个、东部地区1 个。由此可见，我国的高质量发展出现了明显的空间分异。

从6 大维度的高质量发展情况看，我国协调发展与绿色发展方面的高质量发展水平较高，民生发展与经济发展水平适中，而创新发展与开放发展水平相对较低有待提高。

（二）四大经济区高质量发展各维度评价值的测算结果与分析

为进一步分析我国高质量发展过程中出现的空间差异，在得出各省（区、市）高质量发展评价值的基础上，通过加权计算得到四大经济区在6 个维度的高质量发展评价值，见表3。

表3 四大经济区6 个维度的评价值及排名

由表3 可知，在经济发展、创新发展、绿色发展这3 个维度，四大经济区的高质量发展评价值排序为：东部＞中部＞西部＞东北，整体呈现出由沿海到内陆高质量发展水平逐渐下降的趋势。

经济发展维度中，各省（区、市）产业水平得到大幅优化，经济发展水平显著提升，东部地区发展水平明显高于其他地区，而中部、西部和东北地区的经济发展评价值相对较低，但相差不大。

创新发展维度中，东部地区高学历、高技术人才丰富，创新驱动发展战略得以深入实施，科学技术方面获得了较多突破。其他地区的创新发展水平相差较小，与东部地区相比存在一定的差距。

绿色发展维度中，东部地区成效突出，绿化覆盖率逐年提高，节能减排降耗层面成就显著。由于西部地区与东北地区正处于工业化快速发展时期，因此大气污染问题较为严重，在绿色发展水平方面有较大的提升空间。

协调发展维度中，四大经济区的得分排序为：东北＞中部＞西部＞东部。东北地区在协调发展方面取得优异的成绩，为其他地区提供了样板。这与东三省一体化的持续推进密切相关。反观东部地区，各地经济总量差距、人均福利差距和工资差距较大，协调发展水平有待提升。

在开放发展维度中，四大经济区的得分排序为：东部＞中部＞东北＞西部。东部地区对外开放水平较高的原因是其沿海城市相对较多，在地理上具有显著优势，吸引外资能力在四大经济区中名列前茅，开放程度远超其他三个地区。

在民生发展维度上，四大经济区的得分排序为：东北＞东部＞西部＞中部。民生发展反映的是居民生活质量以及社会基础设施建设水平。东北地区和东部地区的评价值相差不大，两地区的教育、医疗等基础设施建设较好。而中部和西部地区由于各省（区、市）发展水平参差不齐，一定程度上导致民生发展评分较低。

总而言之，东部地区在经济发展、创新发展、绿色发展和开放发展4 个方面明显优于其他地区，在协调发展方面则需提高；中部地区亟待解决民生发展问题；西部地区在各方面的发展都有待提高；东北地区在协调发展和民生发展方面表现较好，经济发展、创新发展以及绿色发展方面亟待提高。

（三） 各省（区、 市） 高质量发展综合评价值测算结果及分析

基于31 个省（区、市）6 个维度的高质量发展评价值，进一步计算各维度的熵值权重，最后线性加权得到高质量发展的综合评价值。将得到的综合评价值由大到小排序，见图1。

图1 各省（区、市）高质量发展综合指数

由图1 和表1 分析可知，具体到各省（区、市）的高质量发展综合水平，排名前6 的依次是浙江、广东、上海、江苏、天津、北京，其在创新发展、开放发展和绿色发展维度上取得了明显成果；河北、甘肃、内蒙古、贵州、青海、西藏等的综合评分排名较靠后，说明其经济发展水平不高，创新引领高质量发展的作用未得到充分发挥，文化及交通服务设施不够完善，绿色发展水平有待提升，医疗卫生条件亟待改善。

进一步分析不同经济区域中各省（区、市）高质量发展综合评价值的差异，四大经济区域中各省（区、市）高质量发展综合评价值见表4。

表4 四大经济区域中各省（区、市）高质量发展综合评价值

由表4 可知，四大经济区域中高质量发展综合得分由大到小排序为：东部地区＞中部地区＞东北地区＞西部地区。东部地区的高质量发展综合水平领先于其他地区，高质量发展成效显著。

（四） 我国四大经济区域内部高质量发展的差异程度测算结果及分析

基于高质量发展的综合评价值，采用变异系数和CVM法对我国各省（区、市）高质量发展水平的差异程度进行测算，以便更好地掌握各地区内部不同省（区、市）的高质量发展水平的差异，具体结果见表5。

表5 四大经济区域内部高质量发展差异程度测算结果

按照变异系数法得出的差异度大小排名是：东部＞中部＞西部＞东北；CVM差异系数所得出的差异度大小排名是：东部＞中部＞东北＞西部。虽然两种方法在数值上有所不同，总体反映的差异程度却近似。相较于其他三个地区，东部地区高质量发展的差异程度最大，说明东部地区各省（市）高质量发展的不平衡性问题最为突出；其次是中部地区；西部地区和东北地区的差异系数和CVM系数相对较小，说明两地区内部各省（区、市）高质量发展水平较为均衡。

（五） 四大经济区高质量发展差异的驱动因素测算结果分析

首先，采用四分位数法对我国高质量发展综合评价值进行分级，得出因子探测器与交互探测器的结果（见表6）。6 个维度在不同程度上都对我国的高质量发展水平产生了促进作用，并且任意两个因子交互后的作用力均大于各单一因子的作用力。

表6 2020 年6 个维度对我国各省（区、市）高质量发展的作用力

各维度对我国高质量发展驱动力中，开放发展与创新发展较大，绿色发展与经济发展适中，民生发展和协调发展较小。其中，开放发展、创新发展、绿色发展与经济发展这4 个因子均对我国高质量发展产生了显著影响，而民生发展与协调发展这两个因子对高质量发展的影响不显著。

五、结论与建议

（一）结论

本文从高质量发展“质”与“量”两个角度出发，构建了新发展格局下中国高质量发展水平测度指标体系。首先使用PCA-EM模型对各省（区、市）高质量发展水平综合评价值进行测算，其次采用差异系数法与CVM法对四大经济区内省（区、市）高质量发展的差异度进行研究，最后采用地理探测器的方法探测各个维度对高质量发展的驱动作用，得出结论如下：

第一，东部地区引领中国的高质量发展，但其内部高质量发展水平差异显著。东部地区高质量发展水平的综合评价值排名第一，经济发展、创新发展、绿色发展、开放发展方面明显优于其他地区，在中国高质量发展进程中起到了先锋模范作用。与此同时，东部地区的差异系数与CVM值都远高于其他三个地区，说明东部地区各省（市）的高质量发展水平差异显著。

第二，我国协调发展与绿色发展取得显著成果。从6 个维度的得分看，协调发展和绿色发展的平均得分分别为90.02 和84.08，开放发展的平均得分最低，为66.22。说明各地深刻把握新发展理念，在协调发展与节能减排等方面做出了积极努力，但在新发展格局下，我国在对外开放水平和科学技术创新方面仍需不断努力。

第三，开放发展是对高质量发展驱动力最强的因素。因子探测器的计算结果显示，开放发展的驱动力最大，在1%的显著性水平下达到0.630，协调因子的驱动力最小且不显著，为0.209。同时，地理探测器的结果还表明，任意两个因子交互作用的驱动力均大于单一因子的驱动力，再次说明了高质量发展需要各个维度协调并进。

（二）建议

本文通过测算，分析研究了四大经济区域各省（区、市）高质量发展的优势与劣势。高质量发展水平较高的省（区、市）一定程度上为其他省（区、市）的进一步发展提供了有效借鉴。

第一，结合自身发展特征，取长补短。各省（区、市）要从自身的高质量发展特征出发，稳步提升发展水平，不断补齐发展短板。

第二，提高对外开放水平，践行创新驱动发展战略。我国各省（区、市）在创新发展和开放发展维度的平均分值明显低于其他维度。对外开放是基本国策，是加快我国现代化建设的必然选择，创新驱动发展战略对提高经济增长的质量、转变经济发展的方式有重要意义。因此，各省（区、市）在新发展格局下应以创新发展为战略引领，努力提高对外开放水平。

第三，优化资源配置。四大经济区域中各省（区、市）的高质量发展水平存在一定差异，这与历史与地理因素密不可分。省（区、市）之间差异过大会对整个区域的协调发展产生不良影响，进而影响人民的幸福感。因此，针对高质量发展差异较大的问题，应结合实际情况制定阶段性规划方案，扶持落后地区发展，缩小发展差距，优化区域内的资源配置。