长三角、珠三角城市群的市域经济数据分析

宋潞平

摘 要：文章以国家统计局的指标体系为依托，构建了全面建成小康社会评价指标体系。通過长三角和珠三角两大城市群的城市数据，测算了样本城市的全面小康程度。另外，结合2019年年底和2020年年初的疫情影响，探讨全面小康程度对城市经济恢复程度影响。研究结果表明：全面小康程度越高的城市会在疫情冲击下更快恢复经济增长；创新力度越强的城市在疫情冲击下经济恢复越快。

关键词：长三角城市群；珠三角城市群；全面小康；市域经济；经济恢复

中图分类号：F293.1文献标识码：A文章编号：1005-6432（2024）02-0001-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.02.001

1 引言

我国全面建成小康社会后，不仅解决了老百姓的温饱问题，也让老百姓过上了美好富足的生活，这是新中国成立以来我党的伟大成就。2019年年底，意想不到的“黑天鹅”事件发生了，新型冠状病毒性肺炎感染在武汉暴发，逐步蔓延至全国。随后的几个月，我国进入严峻的抗疫阶段。在政府有效管控下，疫情逐步被控制和好转，企业复工也有序展开。这次疫情对经济发展带来的冲击可以说是前所未有。基于此，研究全面建成小康社会和疫情冲击对城市经济发展的影响具有很强的现实意义。不过在学术界，这个研究几乎没有。文章的研究只限于探索性分析，很多内容需要进一步完善。首先，文章构建衡量全面建成小康社会的指标体系，用量化的方式来客观反映长三角和珠三角内城市的全面小康程度。其次，在实证研究中加入疫情冲击这个变量，来探析城市经济发展在疫情冲击后的短期内不同变化和影响。最后，把小康社会中的量化指标纳入模型中，分析城市小康程度对城市经济发展的影响。需要注意的是，文章研究的是疫情暴发后对城市经济的冲击及影响，并未考虑后疫情时代的具体影响。换言之，文章探究的是突发性“黑天鹅”事件对城市经济的短期影响和恢复程度。

关于全面建成小康社会的指标体系研究已经取得了一定的成果。有学者提出的量化指标体系中，分析了经济发展、生活水平、社会发展、社会结构和生态环境五大项。张春光（2006）从农村建设小康社会的角度对此提出了量化指标，分别从经济发展、社会进步、政治民主、生活质量和生态环境五个角度来研究小康社会建设。不过党的十八大以后，从以前的全面建设小康社会转变到了全面建成小康社会，那么小康社会的指标体系研究也必须要进一步的改进与完善。黎明泽和林佩红（2014）的研究通过层次分析法，构建了六项分类指标，包括经济发展、社会和谐、生活质量、民主法制、文化教育和生态文明。赵紫燕（2016）从新发展理念的角度，构建了全面建成小康社会的评价指标体系。张圣兵（2017）的研究通过经济发展、社会发展、教科文卫、人民生活、生态环境、自由时间六个方面构建评价小康社会的指标体系。从现有的理论基础和研究来看，国家统计局之前设计的小康社会评价指标体系是比较全面和客观的，这一指标体系分为经济发展、民主法制、文化建设、人民生活和资源环境五大类。

2 全面建成小康社会的指标体系

2.1 指标体系

根据现有权威学者和官方人士的解读和诠释，并遵从学术的科学性、客观性、数据可获得性等原则，同时以国家统计局的指标体系为依托，确定了以下25个指标。

第一，经济发展是全面建成小康社会的重中之重，几乎学术界所有的研究都把经济发展作为小康社会的首要衡量指标。笔者认为，人均GDP、城镇化率、R&D支出占GDP比值、第三产业占比、发明专利占专利授权数的比重、高技术产品占货物出口额的比重、劳动生产率7个子指标适合代表经济发展程度。

第二，小康社会的全面建成不仅需要经济的发展，也要解决人民对美好生活的追求，所以人民生活是小康社会评价指标中重要的一环。这一分类中，应该纳入城乡居民收入比、失业率、每万人养老机构床位数、每万人医生数、人均公共文化财政支出、每万人汽车拥有量、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均可支配收入、人均住房面积9个子指标。

第三，新发展理念中有绿色发展，同时“绿水青山就是金山银山”这一发展理念也深入人心，所以全面建成小康社会必不可少的就是绿色发展。现有的文献显示，李晓西等（2014）认为绿色发展指数应该包含预期寿命、教育指数、收入指数和人均二氧化碳排放量等12项指标。中国可持续发展战略课题组认为绿色发展应该从资源消耗强度和污染排放强度这两个维度进行设置，其中包括单位GDP的固定投资和用地建设、SO2排放和固废排放等七项指标。基于这些学者的观点，笔者认为单位GDP废气排放、单位GDP废水排放、单位GDP固废排放、人均公园绿地面积、空气优良天数、环境污染治理投资占GDP比重等指标适合代表绿色发展。

第四，笔者认为全面建成小康社会评价指标体系中应该纳入法制建设内容。所以，指标体系中纳入每万人公务员立案数、每万人律师数、每万人刑事案件立案数量这三项指标。虽然有些研究中还纳入了社会治理指数、法制指数、安全指数等指标，但是这些指标很多是来自社会研究机构的报告或者蓝皮书，可获得性不强，同时也缺乏一定的客观性。

2.2 数据来源和测算模型构建

2.2.1 数据来源

文章最终测算的全面建成小康社会指数仅限于长三角和珠三角这两大城市群。研究样本包括上海、无锡、南京、苏州、杭州、绍兴、宁波、合肥、深圳等35个城市。文章的数据来源于《中国统计年鉴》和各省市的统计年鉴、《中国城市统计年鉴》《中国检察统计年鉴》等。

2.2.2 测算模型构建

全面建成小康社会评价具有一定的不确定性，指标的设立并不能完全反映一个地区的小康发展程度，而且影响地区的小康社会建成的因素有些也是模糊的。基于这些原因，笔者把不确定性和确定性因素纳入系统性的范畴，借助SPA（set pair analysis）评价模型进行测算。另外，文章采用的是主观赋权法，同时采用了目前学术界使用最多的标准化处理方法之一，即Z-score标准化。

3 全面建成小康社会评价模型结果

从笔者的模型计算结果表1中发现，深圳、上海、广州和杭州在全面建成小康社会评价指标体系中位次靠前，这和实际情况较为相符。从前20名中可以看到，除了一线城市以外，浙江、江苏和广东的地级市小康程度相似，差距并不是很大。从整个排名来看，长三角、珠三角范围内，安徽省内的一些城市排名较为靠后。从指标体系中可以发现，城市GDP总量越高不代表小康程度就越高，比如舟山在整个排名中位列第10，高于嘉兴、绍兴等城市。文章的评价指标体系基本上可以忽略城市经济GDP总量对小康程度的判断影响。

从分项指标来看，除了上海、深圳这些龙头城市以外，江苏省的一些地级市在经济发展这一维度排名较为靠前，如苏州和无锡。这和这些城市的人均GDP较高可能存在一定联系。人民生活这一维度中，浙江省的一些城市地级市排名较为靠前，如绍兴、嘉兴等地。绿色发展这一维度中，安徽省的一些城市排名较为靠前，这或许和其工业发展较为落后有关。但也可以发现，工业质量较高和创新力度较强的城市在绿色发展方面明显优于那些以传统产业为主的城市。最后，在法制建设方面，经济发展水平高的城市具有较强的法制建设能力。

4 疫情與全面小康程度的讨论与分析

前文通过指标体系的构建，对长三角和珠三角城市群的城市进行了全面小康程度的排名。文章的研究除了构建全面小康指标评价体系以外，还将对本次疫情的冲击和全面小康程度联系在一起，深入挖掘不同城市在疫情冲击下的经济发展影响。

新冠肺炎病毒感染可以说是百年一遇的全球大流行疫情，对经济的冲击可以说远远大于2008年的全球性金融危机。虽然疫情已经对经济造成了不可逆的影响，但是2020年第一季度GDP已经出炉，可以看到不同城市对本次疫情的反应也是不同。对此提出几个问题，在本次疫情中高质量完成全面小康的城市是否有更强的抵抗力？“黑天鹅”事件中不同发展程度的城市会有不同的恢复程度吗？笔者带着这些问题，通过实证分析来探寻其中的答案。

令全面小康评价指数与疫情冲击后市域经济发展之间的方程式为：

Y=F（Xi）（1）

其中，Y代表城市经济发展速度，X1代表城市全面小康程度，X2代表全面小康指标中的经济发展维度，X3代表全面小康指标中的人民生活维度，X4代表全面小康指标中的绿色发展维度，X5代表全面小康指标中的法制建设维度，为了减少异方差的影响，文章对数据进行对数化处理。

前文提到的全面小康指标体系中，样本城市有35个，但是本部分的实证研究必须剔除那些疫情影响严重的城市。本部分的目的是研究全面小康程度在疫情下城市经济发展的影响，但是部分城市的疫情因为特殊原因导致复工远远慢于其他城市，这并非城市自身能够决定的，也和其全面小康程度毫无联系。比如武汉2020年第一季度的GDP下滑在40%左右，这个经济数据可以说远远差于其他一些经济发展落后的城市，但是这并不能说明武汉的全面小康程度远远落后于这些城市。武汉的经济大幅下行是因为疫情的暴发，这是偶然因素，并非城市经济社会发展程度所能决定的。

所以，本部分的实证研究中必须剔除这些疫情暴发程度严重的城市，不然可能影响实证研究的客观性。通过数据的观测，温州是样本城市中比较异常的个体，其感染人数远远大于其他一些经济、人口规模远甚于它的城市。在这样的情况下，本部分的样本城市剔除温州，最终为34个样本。

如表2所示，模型（1）的回归系数是1.087，在10%的显著水平上拒绝原假设。这说明全面小康指数越高的城市，在疫情冲击后第一季度的经济恢复越快。从样本数据中也可以发现，如深圳、广州、杭州、绍兴、嘉兴、舟山、无锡和常州这些城市的全面小康指数在省内排名都靠前，其2020年第一季度GDP增速相对也优于省内其他城市。这个也比较好理解，全面小康指数评价指标体系中包含了产业结构、创新力度、劳动生产率等指标，产业结构优、创新力度强、劳动生产率高的城市能够很好地抵抗经济波动和“黑天鹅”事件。不过文章也发现一个问题，安徽省的2020年第一季度名义GDP增速要优于浙江、广东和江苏三地，但是安徽省内的城市在全面小康指标体系中排名并不靠前。通过模型（4）可以发现，绿色发展维度的回归系数是1.763，虽然并不显著，但是说明绿色发展越好的城市其经济恢复能力越强。这种现象笔者预计是因为安徽省内的城市相对来说并不发达，工业污染较少，所以绿色发展指标较高，同时受到疫情冲击后，复工难度小于工业发达地区。

从上面的分析中发现，经济发展水平和人民生活水平越高的城市在疫情冲击下经济恢复越快。对此也提出了一个问题，究竟这两个维度中哪些指标会更大程度地影响经济的恢复程度？需要在检验方程中增加控制变量来得出结果。基于此，提出以下方程：

Y=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+ε（2）

其中，Y是疫情冲击后的经济发展程度，X1、X2、X3、X4和X5分别代表了城镇化率、R&D占GDP比值、第三产业比值、高新技术产品占货物出口比值、城乡居民收入比值。

虽然全面小康评价指标体系中有很多子指标，但是根据笔者的理解，有些指标和疫情冲击后的经济恢复程度关联度不是很高，如养老机构床位数、万人医生数量、人均住房面积等这些指标，和文章研究的问题关联度不会很高，所以本部分的研究剔除了这些指标，选取了五个笔者认为比较关键的子指标。通过回归方程测算后，得出表3回归模型结果。

从检验的结果来看，城市的R&D投入比值、高新技术产品占比对经济恢复程度有正面影响，这说明创新力度高、产品附加值高的城市在疫情中恢复越快。企业的创新力度强，其人均产出越高，往往不依赖高密度的劳动力，这在复工后往往面临更小的阻力。笔者调研中发现，本次疫情中复工困难的往往是需要大量劳动力的企业。

此外，第三产业占比和经济恢复程度呈现负相关，这说明那些依靠服务业为主的城市在疫情过后的复工中仍然面临很大困难。不过這和文章选取的数据节点有很大关系，文章采用的经济数据是2020年第一季度，而疫情的主要影响是2020年2月月底到3月，这段时间中又有春节假期这一因素。

所以，在疫情中后期，很多服务业还面临关门停业的问题，但是工业企业已经开始逐步复工，这导致服务业为主的城市在第一季度的经济数据上面临困难。

当然，除了模型得出的结果以外，有些个体城市在疫情冲击后的经济增长还有指标以外的影响因素。比如浙江省舟山市，舟山人均GDP较高和其人口结构有很大关系，所以其小康程度在排名中较为靠前。

另外，舟山在2020年一季度的GDP增速为正，这和其产业结构有很高的联系性。舟山作为全国的重点石油储备基地，因为疫情期间国际油价大幅下降，很多企业开始疯狂存储石油。这个特殊情况导致舟山的石油化工产值同比大幅提高。这个情况是文章的模型无法观测到的结果。

除了舟山以外，万亿级俱乐部成员南京实现2020年一季度增长，很大程度是因为其国有企业持续生产。南京的主导产业有化工、钢铁等，这些国有大型企业受到的冲击明显小于中小企业。从这些特例来看，会发现有些没有考虑到的变量也影响其经济发展速度。

5 结论

文章构建了全面建成小康社会评价指标体系，通过长三角和珠三角两大城市群的城市数据，测算了这些城市的全面小康程度并进行排名。研究发现，全面小康程度越高的城市会在疫情冲击下更快恢复经济增长，特别是经济发展和人民生活这两个维度对经济恢复有正相关性。

另外，第三产业占比高的城市，在短期内的经济表现中可能并不乐观。最终，创新力度越强和产业附加值越高的城市在疫情冲击下经济恢复越快。文章的研究也存在很多不足，希望在未来的研究中进一步深化。另外，文章的研究只限于疫情暴发后的短期内影响，并未考虑后疫情时代出现的其他情况。

参考文献：

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