成渝城市群县域经济差异及其成因分析

2018-08-18 06:20李峥荣徐邓耀雷舒砚王如渊
世界地理研究 2018年3期
关键词:县域经济

李峥荣 徐邓耀 雷舒砚 王如渊

摘 要:利用传统统计方法和ESDA方法,在ArcGIS和GeoDa等软件的支持下,以人均GDP为测度指标,从时间、空间及影响因子三个方面对2000年以来成渝城市群区域经济差异进行分析。结果表明:(1)成渝城市群区域经济绝对差异在波动中不断扩大,相对差异呈波动下降趋势,区内经济高值集聚区相对稳定,辐射带动作用明显;(2)成渝城市群县域经济空间总体呈东-西向格局、经济重心逐步趋于区域几何重心,经济发展在主要及次要方向上均呈现出持续扩张状态;区域经济水平得到显著提升、高水平县域形成“双核组团”结构、低水平范围逐步缩小且主要分布在边缘山地县域;区内经济发展热点区相对稳定并呈现出一定的扩散效应,而冷点区呈“品”字状分布但其范围持续缩小;(3)产业结构调整、区域发展策略、市场发育状况和人口增长状况是导致成渝区域经济差异扩大的主要原因,而产业结构调整和人口增长对区域差异的影响相对深刻。

关键词:成渝城市群;县域经济;区域经济差异;ESDA

中图分类号:F290 文献标识码:A

0 引言

区域经济差异一直是区域经济学关注的热点问题之一,加强其发展阶段和驱动机理研究有利于促进区域协调发展。1955年,法国经济学家Perrous在其发表的论文中首次提出增长极理论,他认为空间是一种“受力场”而经济空间是“存在于经济要素之间的关系”[1];1966年,美国区域规划专家Frideman基于城市体系形成、发展的模拟提出了“核心—边缘”理论,已逐步成为学术界解释区域经济空间结构演变的又一重要理论[2];Kaya从全球化视角定量研究了1980年~2005年土耳其的区域经济状况[3]。国内学者立足中国国情,通过总结国外理论和发展经验,对我国区域经济发展进行了一系列卓有成效的研究,取得了丰富的成果。冯兴华等基于气候学中突变理论对经济发展阶段进行划分,在结合传统数理统计和空间分析技术支持下对长江经济带县域经济空间结构及其影响因素进行综合研究[4];陈洪全等运用绝对差异指标和相对差异指标等经典统计方法,对2002年~2012年江苏省沿海经济发展差异的演变趋势和空间变化特征进行了分析[5];彭颖等结合传统区域差异的统计方法与空间计量经济学软件GeoDa,对成渝经济区区域经济差异的时空演变进行了定量分析[6];孙姗姗等以淮海经济区126个县级行政单元为研究对象,采用锡尔系数分析方法对以淮海经济区为案例的省际边缘区经济发展差异进行定量测度[7]。王芳等[8]、方叶林等[9]、李博等[10]均基于空间计量方法及空间分析方法分别对内蒙古自治区、安徽省、甘肃省等省域进行了区域经济发展特征研究。通过梳理现有相关文献可知,区域经济发展差异研究呈现出以下三个特点:一是研究方法的综合化,从定性分析过渡到简单的数理统计分析发展至注重空间分析方法的运用及其他学科方法的融合;二是研究区域逐步转向城市群系统且基本单元逐步细致化,由全国、省级区域逐步向城市群系统内市县为基本研究单元;三是研究指标逐步综合化,逐步注重引入多项指标构建区域经济发展指数综合指标体系,进行综合、全面的测度。

在经济发展新常态形势下,区域融合发展成为经济增长的特征之一,而城市群作为国家经济发展的重要载体之一,促进其融合发展对培育国家经济发展新的增长极、推动经济“稳增长、调结构”均具有明显的战略意义。成渝城市群作为五大国家级城市群之一,不仅是西部大开发的重要平台、也是长江经济带的战略支撑,具有承东启西、连接南北的区位优势;而随着“一带一路”倡议的实施,使西部地区成为新时期对外开放的前沿,為成渝城市群充分利用国际国内两个市场、两种资源提供了便利。研究以县(区)为基本研究单元,对成渝城市群区域经济发展差异及其成因进行定量分析,不仅有利于认知成渝城市群经济发展进程、判别其经济发展阶段,也为缩小成渝城市群区域发展差异、促进区域协调发展提供一定的参考依据。

1 研究数据与方法

1.1 研究区域

研究以《成渝城市群发展规划》规划范围为基础,同时为兼顾区域连续性,将重庆市的武隆区及彭水苗族土家族自治县纳入研究区范围(图1),主要包括重庆市的渝中、万州、黔江、涪陵、大渡口、江北、沙坪坝、九龙坡、南岸、北碚、綦江、大足、渝北、巴南、长寿、江津、合川、永川、南川、潼南、铜梁、荣昌、璧山、梁平、丰都、垫江、武隆、忠县、彭水、开县、云阳等31个区(县),四川省的成都、自贡、泸州、德阳、绵阳(除北川县、平武县)、遂宁、内江、乐山、南充、眉山、宜宾、广安、达州(除万源市)、雅安(除天全县、宝兴县)、资阳等 15 个市。

1.2 数据来源

数据资料主要来源于2001年~2015年《四川省统计年鉴》、《重庆市统计年鉴》以及社会发展统计公报等,为保证区域研究基本单元的一致性,研究以2008年行政区划为标准。矢量地图数据主要从国家1:400万基础地理信息数据库中提取,部分县(区)通过配准、矢量化并添加至研究区基础图层中。

1.3 研究方法

1.3.1 标准差指数和变异系数

2 结果与分析

2.1 成渝城市群区域经济时间差异特征

2000年~2014年,区域标准差指数整体呈上升趋势;由2000年的4884.869上升至2014年的21029.824、年均增长率达到11%,说明成渝城市群绝对差异呈现扩大趋势(图2)。

区域变异系数整体呈波动下降趋势,2000年变异系数为0.82;2014年下降为0.53,成渝城市群经济差异呈平稳下降状态,说明成渝城市群经济发展的相对差异迅速缩小。

Morans I值(图2)在研究期内均大于0,且变化幅度较小,呈现出相对稳定的发展状态,说明成渝城市群县域人均GDP呈现出正的空间自相关特征,即发展水平相似的县域在空间分布上呈现出集聚趋势。2000年~2014年,Morans I值域区间为[0.49,0.59],变化相对平稳,说明成渝城市群形成较为稳固的核心增长极及发展主轴线,区内高值集聚区相对稳定,辐射带动作用明显。

2.2 成渝城市群区域经济空间演变特征

2.2.1 成渝城市群总体空间差异

空间重心迁移显示:2000年~2014年,成渝城市群经济重心均位于几何重心的西北方向,且逐步趋近于几何重心,表明成渝城市群经历了以成都为核心的西北部地区快速发展及以重庆为核心的经济区迅速增长时期,二者在发展程度上虽呈现出一定的时序差异性,但区域协调趋势相对显著。2000年~2007年,经济重心逐步偏向东南方向发展,年均迁移量达到1.7km,表明成渝城市群东部地区发展迅速;而在2007年~2014年,经济重心继续向东南方向迁移且逐步趋近于几何重心,重庆核心经济区的快速发展在一定程度上显现出一定的扩散效应,促进了东部地区整体经济发展。

从主轴方向上看,主半轴标准差由2000年的183.42km扩大到2014年的191.06km,表明县域经济在主要方向上出现扩张现象。从辅轴方向上看,辅半轴标准差在2000年~2014年由126.65km增长至130.04km,表明县域经济在东北—西南方向呈持续扩张趋势。标准差椭圆短轴与长轴标准差的比值可以反映经济要素空间分布的形状,比值越接近于1,表明经济要素空间分布主体区域形状越接近于圆。2000年~2014年,成渝城市群人均GDP空间分布形状虽有波动,但总体变化小,这与其标准差椭圆长轴和短轴都增长有关。

从转角变化来看,成渝城市群县域人均GDP转角变化区间[92.45°,101.01°],区域经济整体呈现出东-西向格局,这明显是受到成渝城市群两大核心城市(成都、重庆)地理区位(二者基本呈东西向分布)的影响。2000年~2014年,转角由101.01°缩小至92.45°,区域经济的东西向格局得到一定程度增强,表明成渝城市群核心城市的扩散效应均得到提升,尤其是核心城市间的县域受两大核心城市辐射影响得到显著提升,形成相对显著的“经济廊道”。

2.2.2 成渝城市群经济空间水平演变

为了反映成渝城市群经济发展水平的空间格局及其变化,以2000年、2007年、2014年县(区)人均 GDP 数据为标准,参照世界银行的区域经济分类方法和标准,按人均 GDP 平均值的50%、100%、150%,依次将各县(区)划分为低水平发展区、中低水平发展区、中高水平发展区和高水平发展区(图3)。

成渝城市群县域经济发展迅速,整体经济水平得到显著提升。在三个时间断面下,高于平均值的县域个数由45个增长至50个;而低水平县域则呈现出急剧减少态势,由2000年的47个减少至2014年的17个,表明成渝城市群整体经济呈现出快速发展状态,区域协调发展呈现出良好趋势。

而从各类型水平区来看,高水平县域主要呈现出典型的双核组团结构,即:以成都、重庆市区为核心形成相对显著的组团结构,这与成渝城市群“双核驱动”战略十分吻合,而高水平县域空间分布则出现缩小态势,分析其原因是区域整体经济水平的提升使得部分县域下降为中高水平区,如:重庆市因其行政范围较大、下辖县(区)最多及经济发展的核心-边缘差异(即:渝中核心地区整体经济发展水平较高,而在渝北、渝西南地区受核心区经济辐射能力弱且临近秦巴、武陵两大山区地处经济发展边缘地区)导致了重庆内部经济差异较大;成都经济发展受地形起伏度、海拔等因素影响形成了东高西低的差异格局,主要表现在东部地势平坦且成都市区主要位于该地区,因此其经济发展水平整体较高,而西部地区主要为山地地区,地形起伏度较高、交通基础设施欠完善等因素造成成都区域内部经济水平差异大。中高水平区在三个时间断面下显现出轴带、散点及轴带重组三个状态,具体表现为由2000年的中高水平区主要出现在以成都为核心的成德绵乐轴带变为2007年的散点状分布格局(其中以重庆高水平县域为核心形成环状分布),而发展至2014年基本以重庆及成都为核心形成“中高水平经济廊道”的发展轴带。低水平县域则由块状分布演变为散点-半环状分布,空间范围呈现出急剧缩小态势,由区域东北部、中部及南部的大面积分布逐步缩减至区域边缘地区的散点及环状分布,此类区域的减少表明成渝经济区整体经济水平的提升明显;但受交通条件的改善及区域政策的倾斜作用,低水平县域经济得到相对程度的快速发展,区域一体化发展态势逐步显现。

2.2.3 成渝城市群经济发展热冷点分析

以人均GDP为变量,分别计算出2000年、2007年和2014年成渝城市群各县域单元的Getis-OrdGi 指数,并用 ArcGIS软件将其空间化,用自然断裂法(Jenks)将 Gi指数从高到低分为热点區、次热点区、次冷点区及冷点区等4类(图4),以探讨县域经济发展集聚趋势。

成渝城市群形成稳固的核心增长极并呈现出明显的扩散作用。三个时间断面下成渝城市群经济热点区的空间格局十分稳定,集中分布在以重庆和成都为核心的组团区,成都组团区稍有减少,重庆热点区逐渐增加,表明两大核心组团共同推动区域整体经济发展,且重庆核心的经济带动作用更加显著。次热点区主要分布在成都及重庆两大核心区周边,形成环状分布,部分地区呈现出散点(中部地区)或轴带分布(西南地区),形成较好的“支点作用”,表明区域内不仅形成两大稳固的核心增长极并且出现新的次级增长极,如地处双核轴带上的资阳、遂宁及内江三市,雅安、乐山、眉山、泸州及德阳等市经济发展水平较低;在区域东北部未能出现次级增长极,这是由于其内部的达州、南充等市分别受核心辐射及区位地形等因素的影响导致其经济处于相对均衡发展状态。冷点区在三个时间断面下虽均呈“品”字形组团分布,但其范围呈现出明显的缩小态势,尤其以中部地区的冷点区缩减最为明显,2014年,冷点区主要分布在区域边缘地带,冷点区范围的持续缩小,经济低水平发展区主要分布在城市群的边缘山地丘陵地带;成渝双核经济发展的辐射带动作用得到释放,经济水平的提升使得双核中部通道地区的冷点区范围持续收缩。

2.3 成渝城市群县域经济差异成因分析

2.3.1 经济发展基础

成渝城市群地处四川盆地、气候相对湿润,自古以来有“天府之国”的美誉,从而使盆地内拥有较早的开发历史,形成了较为完备的产业体系;重庆上升为直辖市后,盆地内逐步形成经济发展的“双核”格局。而区域边缘地区均为山地地区,秦巴、武陵、乌蒙等山区环绕,自古以来其交通道路发展相对滞后,有着“蜀道难、难于上青天”之说,其开发历史相对较短,经济发展处于相对滞后水平。在循环累积因果效应的作用下,区域经济差异会逐渐拉大。

2.3.2 交通区位条件

交通区位通过区域人流、物流等资源影响区域内经济发展水平。可达性是评价区域交通优劣状况的重要指标之一,为此本文在路网行车速度设置基础上对区域县域平均時间成本进行测算,其中,具体行车速度设置为:高铁250km/h、铁路120km/h、高速公路100km/h、国道60km/h、省道40km/h,县乡道30km/h,默认值设置10km/h。成渝城市群内形成了显著环状分布的高水平可达性县域,而区域边缘地区受山地丘陵地形、河流影响形成可达性低水平区;而随着区域内南渝高速、渝万高速、达渝高速公路及沪汉蓉高铁的开通,成渝中部地区可达性得到显著提升。

2.3.3 产业结构调整

县域经济的发展离不开产业结构的调整,县域经济发展的好坏实质在于其产业发展水平,而主导产业对产业结构和经济发展起着重要的导向作用。成都核心区和重庆核心区是成渝城市群工业分布最密集的区域。2014年,成渝城市群内二、三产业比重高值区集中分布在成渝双核主城区内;而在川北和渝东北边缘山区县域,由于其产业体系还不完备、投资硬件及软件设施相对滞后,其二、三产业比重较低、产业结构调整速度迟缓,部分县域仍处于传统的“一、二、三”产业结构类型。

2.3.4 区域发展战略

区域经济发展与政府实施的区域发展战略密切相关。成渝双核作为成渝城市群的中心城市,其发展拥有诸多政策叠加效应;1997年,重庆上升为直辖市,成为带动城市群内部经济发展的重要核心;而西部大开发战略则进一步提升了双核在成渝城市群乃至整个区域内的主导地位。同时,从城市群内部发展策略来看,成德绵乐同城化、渝西经济走廊、重庆一小时经济圈等战略进一步促进了成德绵轴带、沿江轴带、成渝双核地区的经济发展。而随着成渝城市群“一轴两带、双核三区”空间发展战略的提出,区域内经济发展将形成多个次级增长极,双核效应将进一步释放,城市群内部经济水平将得到明显提升、区域差异逐步缩小。

2.3.5 市场发育状况

市场活跃程度通过再生产资本的积累影响区域投资,成为区域经济发展的重要因素之一;而市场经济发育及活跃程度可以通过其商品的购买和销售状况进行观察。2014年,成渝双核社会消费品零售额占区域内总额的比重达到60%以上,成为成渝城市群内市场经济最为活跃的两个地区;而雅安、眉山、乐山等14个市仅占40%,表明成渝城市群内成都和重庆的市场发育程度和活跃程度明显优于其他区域,呈现出明显的“核心-边缘”格局。

2.3.6 中心城市规模

中心城市作为区域内经济发展的核心增长极,其经济发展水平的提升及城市规模的扩大往往可以促进其辐射作用的增强,从而有效带动增长极周边地区乃至区域内整体经济水平的提升。2014年,成渝城市群的16个地级市中城区人口大于100万的城市共5个,其中:成渝双核均为特大城市,城区人口均在300万以上。另外三个城市分别为资阳、绵阳及南充市;而从人均GDP来看,成渝双核达到50000元以上,而经济水平最低的城市为遂宁和广安市,其人均GDP均为19000元左右;无论从人口规模还是经济发展水平,成渝城市群内城市规模呈现出明显地域差异性,而这一地域差异性也导致了各中心城市的经济辐射和带动作用的明显差异,从而导致了区域内经济发展的空间差异。

2.3.7 人口增长状况

成渝城市群的人口受社会保障水平、生育观念等因素影响呈现出一定的差异性。成渝双核经济发展处于高水平状态,其社会保障体系相对完善,导致了双核地区人口增长相对缓慢;而在区域边缘地区,尤其是经济发展水平相对滞后的山区,受生育观念影响,“传宗接代”、“养儿防老”的封建观念较重,往往陷入了“越生越穷,越穷越生”的恶性循环之中,落后地区的人口增长使得其需要花费更多的资金来满足新增长人口物质文化需求,造成用以扩大再生产的资本增长速度缓慢,从而进一步拉大了区域经济发展差异。而从人口素质与迁移来看,高素质人才及青壮年劳动力在经济驱动下往往集聚于区域核心城市,使得扩大再生产的人力资本呈现出明显的“核心-边缘”格局,造成了不同尺度下的经济发展差异持续扩大。

为了分析以上7种因素对成渝城市群区域经济差异的影响,研究在SPSS19.0软件支持下以研究区域的143个县域为基本研究单元,以2000年~2014年人均GDP的增长率为因变量,选取2000年县域人均GDP、2000年~2014年县域平均可达性增长率、二三产业结构比重增长率、人均固定资产投资增长率、人均社会消费品零售额增长率、中心城市GDP增长率、人口增长率分别表征经济发展基础(X1)、交通区位条件(X2)、产业结构调整(X3)、区域发展策略(X4)、市场发育状况(X5)、中心城市规模(X6)及人口增长状况(X7)等7类影响因素,并以此为自变量,进行相关和回归分析[14-17],计算结果如表2。

区域经济发展与经济发展基础、交通区位条件、产业结构调整、区域发展策略、市场发育状况、中心城市规模、人口增长状况之间的Pearson相关系数分别为0.637、0.147、0.657、0.438、0.234、0.009和-0.284,存在较为显著的相关关系。其中,经济发展基础、产业结构调整、区域发展策略及市场发育状况与县域人均GDP增长率呈明显的正相关,说明以上各因素对区域经济增长具有显著促进作用;而人口增长与之存在较为明显的负相关,表明人口增长越快,经济发展就相对缓慢。

运用逐步回归的方法,建立起的多元线性回归模型为:

Y=0.3362X3+0.1456X4+0.1367X5-0.3554X7 (4)

因变量(Y)与自变量(X3、X4、X5、X7)之间调整后的相关系数R2,反映了它们之间有较为显著的线性关系,而t分布的双尾显著性概率(Sig.)皆小于0.05,因此可以认为标准回归系数是显著的;而标准回归系数表明产业结构调整、区域发展策略、市场发育状况和人口增长状况是导致成渝城市群区域经济差异扩大的主要因素,其中产业结构调整及人口增长对区域差异的扩大影响相对深刻。

3 结论与讨论

随着成渝城市群上升为国家级城市群,认知并探讨其内部经济一体化发展状况显得尤为重要。研究基于传统数理统计方法并结合空间分析方法,从区域时空及影响因子视角出发,对21世纪以来成渝城市群区域经济差异进行深入分析,得到:(1)成渝城市群区域经济绝对差异出现波动上升趋势,而相对差异则呈迅速缩小的趋势;区内高值集聚区发展相对稳定,形成较为稳固的核心增长极及发展主轴线。(2)成渝城市群东南部县域经济发展较为迅速,经济发展重心逐步趋近于几何重心;县域经济在东北—西南方向上出现持续扩张趋势;受成渝双核地理区位及其核心增长极效应影响,县域经济发展的转角变化范围较小,区域经济整体呈现出东—西向格局。成渝城市群县域经济发展迅速,整体经济水平得到显著提升;成渝城市群形成稳定的核心增长极并呈现明显的扩散作用。(3)利用多元回归模型从人文及社会条件两个方面进行深入分析,得出产业结构调整、区域发展策略、市场发育状况和人口增长状况是导致成渝区域经济差异扩大的主要原因,其中产业结构调整和人口增长对区域差异的影响相对深刻。

在“海陆统筹、双向开发”的国家宏观战略背景下,成渝城市群县域经济发展应立足区域特色资源及产业,着力打造县域支柱产业、突破发展瓶颈、创新发展技术,尤其以边缘山区县域在支柱产业平台下延长产业链、推动產业结构调整和产业体系完善,形成县域经济发展的“多产融合、城乡联动”格局;培育边缘山区核心增长极发展是促进成渝城市群多核心联动发展的重要举措之一,尤其是川东北、川西南、渝东等邻近贫困山区县域;作为东西统筹发展的“高地”和“天眼”地区,促进区域内人力、矿产等特色资源与东部沿海地区的资金、技术等核心资源的交换是城市群发展的优势所在,也是实现区域资源优化配置、城市群一体化发展的有效途径之一;进一步改善山区地区人口生育观念、逐步由“人口数量的增长”演变为“人口质量的提升”,同时,县域立足镇域特色资源、审时度势、鼓励家乡创业,着力打造特色小镇及推动乡镇特色企业发展,实现县域、镇域内人口“就地就业、就地置业”,从而在一定程度上避免人才流失。

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Abstract: With the aid of ArcGIS and GeoDa, the study measured by the index of PCGDP with the methods of statistic analysis and ESDA. Regional economic disparities in Chengdu-Chongqing Urban Agglomeration since 2000 were analyzed from three aspects: time series, spatial series and impact factors. The results showed:(1)In Chengdu-Chongqing Urban Agglomeration ,the absolute difference continues to expand in fluctuations and the relative difference showing fluctuate narrowing trend, the high economic value gathering area is relatively stable and have obvious radiation effect;(2)The space overall pattern is east-west of country economy in Chengdu-Chongqing Urban Agglomeration, the economic center of gravity gradually tends to the geometric center of gravity, economic development in both the main and secondary direction of a sustained expansion; regional economic level has been significantly improved, the formation of the dual core structure in the high level country, the low level gradually narrowed and mainly distributed in the marginal mountainous counties; the hot spots of economic development in the region are relatively stable and have a certain diffusion effect, while the cold spot is a product word distribution but its scope continues to shrink;(3)The adjustment of industrial structure, regional development strategy, market development and population growth are the main cause of expansion of Chengdu-Chongqing regional economic difference, but the influence of industrial structure adjustment and population growth on regional differences are relatively profound.

Key words: Chengdu-Chongqing urban agglomeration; county economy; disparity; ESDA

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