中国城市群经济高质量发展测算及差异比较分析

2021-07-29 04:31肖德于凡
宏观质量研究 2021年3期
关键词:城市群高质量发展

肖德 于凡

摘 要:城市群作为推进经济发展的中坚群体,将成为中国经济高质量发展的重要引擎。基于经济高质量发展的内涵和测度逻辑分析,构建了包含“效率、民生、协调、绿色、开放”五个维度的经济高质量发展指标体系,运用熵权TOPSIS法,对2010—2017年我国八个城市群经济高质量发展水平进行测算,并利用Dagum基尼系数方法测算城市群经济高质量发展的区域差异。结果表明:第一,从总体特征来看,中国八个城市群2010—2017年经济高质量发展态势良好,稳中有升;从群际层面看,中国八个城市群经济高质量发展存在区域间非均衡、阶梯状分布特征;从城际层面看,八个城市群基本上均形成了以经济高质量发展水平较高的大城市或特大城市为核心的城市群经济发展“核心—边缘”空间格局。第二,从总体差异来看,我国城市群经济高质量发展差异未能表现出严格的递减趋势,总体协同性较弱;从群内差异看,各个城市群的群内差异处于不同水平,并呈差异化的演变趋势;从群间差异看,第一、二梯队城市群与第三梯队城市群之间差异较大;从差异来源分析,我国城市群经济高质量发展水平差异主要来自于城市群之间的差异。

关键词:城市群;高质量发展;熵权TOPSIS;Dagum基尼系数

一、引言

当前和今后的一段时期,我国发展仍然处于重要的战略机遇时期。党的十九大报告明确指出,“我国经济已经由高速增长阶段转向了高质量的发展阶段”。我国经济发展进入了质量优先的新时代。在新发展格局下,推动经济高质量发展成为我国“十四五”时期的发展主题。

十九届四中全会和2020年中央经济工作会议相继强调:“提高中心城市和城市群综合承载能力”。“十四五”规划中再次强调,“发挥中心城市和城市群带动作用”,城市群在我国区域经济发展中的地位愈发突出。相比于城市地区,城市群经济高质量发展的形势更加复杂和特殊,亟需构建一套衡量城市群经济发展的新标准,并测度分析我国城市群经济高质量发展现状和区域差异,为我国各城市群的经济高质量发展路径提供新思路。

已有文献对经济高质量发展的测度方法主要有两种,第一种是延续对经济增长质量的测度方法,用某一种具有代表性的单一指标,如全要素生产率(易纲、樊纲和李岩,2003;郭庆旺和贾俊雪,2005;贺晓宇和沈坤荣,2018)、勞动生产率(陈诗一和陈登科,2018)等,直接度量经济高质量发展。这种单一指标的测度方法,没有概括经济高质量发展的内涵,如全要素生产率指标更侧重于体现技术进步对经济发展的贡献,但是却忽略了经济发展过程中的民生事业发展、协调均衡发展、资源环境改善等情况。因此,大多数学者选择了第二种方法——构建综合的指标评价体系,来测度经济高质量发展(钞小静和任保平,2011;张侠和许启发,2021;师博和任保平,2019)。这种方法可以将民生、协调、绿色、开放等指标同时纳入评价体系,对经济高质量发展水平的评价更加全面。由于不同的人对经济高质量发展的内涵与外延的理解不同,所以选择的评价指标也不同,目前学界仍然没有形成对经济高质量发展的一致性评价,但通过对这类文献的梳理可以发现,相比于过去的经济评价指标体系,研究经济高质量发展的指标体系更关注民生福利、协调发展、开放包容和生态环境保护等相关指标(魏敏和李书昊,2018;马茹等,2019;陈景华、陈姚和陈敏,2020;方若楠、吕延方和崔兴华,2021)。本文认为评价指标体系除了要体现出经济高质量发展的内涵,还应该遵循统计指标体系的构建原则。已有文献构建的经济高质量发展指标体系相对来说过于复杂,缺乏一定的科学性,比较突出的有三大问题:一是指标相互之间重复性较高,比如,有的指标体系里,同时出现全要素生产率和技术创新;二是没有区分过程指标和结果指标,如有的指标体系里会加入科研投入、教育投入和环境污染治理投入等指标,这些指标都是过程变量,高投入不一定会带来高产出,投入变量无法反映经济高质量发展的结果(李金昌、史龙梅和徐蔼婷,2019);三是评价指标过多,当指标过多时,真正重要的指标会被干扰,而且数据计算的工作量过大,会增加计算过程的误差,无法实现经济高质量发展的准确测度。

综上所述,现有文献从多个方面对中国经济高质量发展展开了研究,但整体来看,已有研究的广度及深度仍然不足,无法满足经济高质量发展的现实需求。关于经济高质量发展的测度研究主要集中于测度省级层面、地级市层面的经济高质量发展水平,涉及区域经济高质量发展的研究相对不足,而城市群作为一种独特且联系紧密的区域经济新增长极,以其为研究对象的文献更是相对匮乏。当前区域发展的竞争主体已经逐渐从城市转向城市群,在此背景下,本文将以八个城市群作为研究对象,依托经济高质量发展的内涵,结合中国经济发展的新要求和新理念,基于科学合理的测度逻辑,构建包含“效率、民生、协调、绿色、开放”五个维度的指标体系,运用熵权TOPSIS法进行指标测算,从群际层面和城际层面分析城市群经济高质量发展的总体特征,并利用Dagum基尼系数测度区域差异,从而为中国城市群经济高质量发展提供数据样本、理论参考和政策建议。

二、研究对象、数据来源与研究方法

(一)研究对象

近十年来国务院相继批复了长三角、珠三角、京津冀、长江中游、成渝、哈长、中原和北部湾等城市群发展规划 (刘传明、王卉彤和魏晓敏,2017)。不同城市群的地理位置、经济水平具有显著差异,《国家新型城镇化规划》指出,主要分布在优化开发区域的京津冀、长三角和珠三角城市群,要以建设世界级城市群为目标。同时强调要加快培育成渝、中原、长江中游、哈长等城市群,以提高居民生活品质、营造优美生态环境为目标,建设充满经济活力的新型城市群。位于我国沿海沿边开放交汇地区的北部湾城市群,在我国与东盟合作的经济开放大格局中具有重要战略地位。基于国务院批复的城市群规划,本文选取了长三角、珠三角、京津冀、长江中游、成渝、哈长、中原和北部湾共八大城市群为研究对象(刘传明、王卉彤和魏晓敏,2017)。全面认识各个城市群经济高质量发展现状及其区域差异,有助于破除资源流动障碍,优化行政区划设置和资源配置,提高中心城市综合承载能力,强化对区域发展的辐射带动作用,促进城市群经济高质量协同发展。

(二)数据来源

本文选取了京津冀、长三角、珠三角、长江中游、成渝、中原、哈长和北部湾共八个城市群的138个城市在2010—2017年的数据。由于仙桃、潜江、天门、济源、延边朝鲜族自治州和瞻洲数据缺失较多,故没有纳入本文研究范围。具体城市群和城市名单如表1所示。部分城市个别年份的数据缺失值进行线性模拟补充,数据来自《中国城市统计年鉴》、各地级市统计公报、中经网统计数据库和CEIC数据库。

(三)研究方法

1.熵权TOPSIS法

本文参考杜挺等(2014),郭淑芬、裴耀琳和任建辉(2019),袁渊和于凡(2020),任保显(2020)等文献选取了熵权TOPSIS法来测度城市群经济高质量发展水平。熵权TOPSIS法先通过熵权法得到各指标的权重,然后利用TOPSIS法进行排序。熵权TOPSIS法的具体计算公式参见杜挺等(2014)。

2.Dagum基尼系数及其分解方法

Dagum(1997)提出的基尼系数分解方法可以将地区差异分解为区域内差异、区域间差异和超变密度三个部分。与传统的地区分解方法相比,基尼系数分解有效解决了地区差异的来源问题及子样本间的交叉重叠问题(刘华军等,2013)。基尼系数的计算及分解公式参见Dagum(1997)。

三、城市群经济高质量发展测度

(一)测度逻辑

相比于经济增长质量,经济高质量发展是一种要求更高的质量状态(任保平,2018),其主要目标是满足人民对美好生活的向往(张军扩,2019)。经济高质量发展的内涵主要围绕效率、质量和均衡三个关键词(国家发展改革委经济研究所课题组,2019;袁晓玲、李彩娟和李朝鹏,2019)。经济高质量发展既包括经济高效率的发展,也关注包括民生、协调、绿色、开放等多层次和全方位的综合发展(师博和张冰瑶,2019;余泳泽和胡山,2018;田秋生,2018;赵剑波、史丹和邓洲,2019)。

要构建一套科学合理的评价指标体系,还需要遵循以下测度逻辑:首先,经济高质量发展的基础仍然是较大的经济总量与较快的发展速度;其次,经济高质量发展的指标体系必然要与我国新发展理念相契合,切实转变发展方式,构建新发展格局,把新发展理念贯穿于经济发展的全过程和各领域(王永昌和尹江燕,2019;任保平和李禹墨,2018);再次,经济高质量发展指标体系应该能准确把握经济发展中面临的实际问题;最后,城市群经济高质量发展的指标应该是科学合理、可度量的。

结合高质量发展的内涵分析,同时遵循以上测度逻辑,综合参考魏敏和李书昊(2018)、马茹等(2019)、张震和刘雪梦(2019)等文献,本文最终从“效率、民生、协调、绿色、开放”五个方面选取测度指标,构建指标体系,具体思路见图1。

1.效率

坚持创新驱动发展,全面塑造发展新优势。实现经济运行高效、要素配置高效和创新驱动发展。在确保一定经济产出总量和经济增长速度的基础上,不断提高资本生产率、劳动生产率、能源生产率、土地生产率以及创新产出水平,充分实现集约式发展。因此,本文選取了经济运行高效、要素配置高效、创新驱动发展三个准则层来衡量经济发展的效率水平。

2.民生

坚持增进民生福祉,提升共建共治共享水平。经济高质量发展必须使人民享受到经济发展的成果,提高人民的生活质量和幸福感(金碚,2018;陈川和许伟,2020)。畅通国内大循环,提高消费水平;推进健康中国建设,改善居民医疗条件;完善住房的市场体系和保障体系;建设高质量的教育体系等。因此,本文选取了消费、健康、住房和教育四个准则层反映经济高质量发展的民生需求。

3.协调

坚持全面发展,解决发展不平衡问题。发展不协调是一个长期问题,突出表现在产业结构和城乡发展不协调、价格和就业波动等方面。经济的高质量发展要注重发展的整体效能,否则可能会不断加深一系列社会矛盾。因此,本文选取了结构优化、稳定发展和城乡共享三个准则层来衡量经济发展的协调性。其中,结构优化包括产业结构合理化和产业结构高级化。参考干春晖等(2011)的算法,产业结构合理化的计算公式为:TL=∑ni=1YiYlnYiLiYiLi,其中,Y表示产值,L表示就业,i表示产业,n表示产业部门数。产业结构高级化为第三产业产值与第二产业产值之比。

4.绿色

坚持生态优先、绿色发展,加快发展方式绿色转型。2018年习近平在全国生态环境保护大会上强调,“绿色发展是构建高质量现代化经济体系的必然要求”。高质量的发展必然重视生态文明建设,倡导绿色、低碳、可持续发展(袁宝龙和李琛,2021)。一方面,工业企业要控制污染物排放,提高绿色生产率;另一方面,居民生活环境要保证生活污水、生活垃圾的集中处理率,提高居民生活环境的绿化覆盖率。因此本文选择从工业污染和生活污染两个方面来衡量经济发展的绿色水平。

5.开放

坚持实施更大范围、更宽领域、更深层次对外开放(吴宁,吴瑞临和许慧,2019)。经济高质量发展要坚持“引进来”和“走出去”并重,形成陆海内外联动、东西双向互济的开放格局。扩大外贸和外资比重,以更高水平的开放带动经济高质量发展。本文最终选取外贸开放和外资开放两个准则层来衡量经济发展的开放水平。

(二)指标体系构建

基于以上梳理分析,在借鉴相关评价指标的基础上,本文构建了包含“效率、民生、协调、绿色、开放”5个决策层、14个准则层、共27个指标的经济高质量发展指标体系。根据以上经济高质量发展指标体系,本文运用熵权TOPSIS法,对2010年—2017年中国八个城市群138个城市经济高质量发展指数以及“效率、民生、协调、绿色、开放”五个决策层发展指数进行测算。指标体系和测算所得各指标权重如表2所示。

(三)测度结果

八个城市群2010年至2017年经济高质量发展指数的时间演变情况如图2所示。从图2可以看出,八个城市群2010—2017年发展指数均呈现上升趋势,但增幅不同。其中,珠三角上升幅度最大,从2010年的0.1477上升到2017年的0.2171,上升了46.99%。成渝上升幅度最小,从2010年的0.0499上

升到2017年的0.0704,上升了41.08%。八个城市群发展指数排名较为稳定,其中珠三角始终遥遥领先,长三角和京津冀分别稳居第二和第三,其他城市群在第四到第八名之间波动。可以发现,八个城市群经济高质量发展态势良好,稳中有升。

四、城市群经济高质量发展差异对比分析

(一)城市群经济高质量发展群际特征

从群际层面来看,珠三角经济高质量发展指数明显高于其他城市群,在2010—2017年连续8年位居第一,均值达0.1741,遥遥领先于其他七个城市群,是排名第二的长三角年度均值的1.69倍,属于第一梯队。长三角和京津冀始终排名第二和第三,均值分别为0.1031和0.0978,明显领先于其他五个城市群,属于第二梯队。长江中游、成渝、中原、哈长和北部湾的发展指数还不及珠三角的一半,年度平均值分别为0.0634、0.0611、0.0546、0.0749、0.0730,属于第三梯队。八个城市群区域间发展指数存在明显的非均衡发展、阶梯状分布特征。梯队的地理分布图如图3所示。

(二)城市群经济高质量发展城际特征

图4是中国八个城市群138个城市2017年经济高质量发展指数空间分布图考虑到篇幅限制,未列出每个城市的测算结果,如有需要,可向作者索要。。从城际层面来看,只有极少数大城市和特大城市经济高质量发展水平较高,大多数城市的经济高质量发展指数较低,且城市间差距较大。其中,发展指数大于0.2的只有深圳、北京、上海、广州四个一线城市,其中深圳最高,达到0.5451,是138个城市平均值(0.08)的6.8倍。处于0.15至0.2之间的有东莞、珠海、南京、宁波、杭州、苏州、天津、武汉、成都、重庆、哈尔滨共11个城市。这说明我国一线城市和二线城市不仅拥有更高的经济总量,且经济发展质量也普遍强于三、四线城市。产生这种现象的原因可能是大城市在人口、经济、科技等方面的规模效应更明显,具备更好的经济高质量发展所需的要素基础和发展潜力。

从这些城市所属的城市群来分析,排名前四的一线城市深圳、北京、上海、广州均属于第一梯队和第二梯队的三个城市群,且处于0.15至0.2之间的11个城市也大多数集中于第一梯队和第二梯队的三个城市群。这说明第一梯队和第二梯队的城市群内已经形成了较多经济发展质量较高的核心城市。第三梯队的城市群内经济高质量发展水平较高的基本上均是各个城市群内经济总量较高的省会城市和直辖市。所有城市群基本上形成了以这些经济高质量发展水平较高的城市为核心的城市群经济发展“核心—边缘”空间格局。究其原因,资源的稀缺性和逐利性使得要素会向核心城市聚集,经济高质量发展需要“效率、民生、协调、绿色、开放”多个方面的发展基础,而核心城市具有相对丰富的要素存量,再加上城市发展的上升惯性,使得城市群形成“核心—边缘”结构。

(三)基于Dagum基尼系数的区域差异比较分析

为解释八个城市群经济高质量发展水平的区域差异及其来源,本文根据Dagum(1997)提出的基尼系数及其分解方法,分别测算了2010—2017年八个城市群经济高质量发展的基尼系数。测算结果如表3、表4、表5所示。

1.城市群經济高质量发展总体差异

由表3可知,八个城市群经济高质量发展水平总体基尼系数的均值为0.3369,整体表现出频繁波动的变化趋势,但波动幅度较小,在2016年和2012年分别达到低谷0.3206与顶峰0.3471。具体来看,2010年至2012年总体基尼系数先上升后下降,2012年到达最高值后,接下来4年持续下降,年均降幅达到1.9%,但到2017年总体基尼系数又增大到了0.3393。这反映上出2010年至2017年八年期间,我国城市群总体差异未能表现出严格的递减趋势,总体协同性较弱。因此,要使城市群总体差异得到持续而稳定的缓解,亟需制定并实施相关区域协同发展政策,切实缩小城市群间经济高质量发展的总体差异。

2.城市群经济高质量发展群内差异

表3描述了八大城市群经济高质量发展内部差异。总体来看,各个城市群的群内差异处于不同水平,并呈差异化的演变趋势。样本期内,珠三角城市群群内差异均值最大,达到0.3972;其次为京津冀、成渝、哈长、长江中游、长三角、北部湾,群内差异均值分别为0.3553、0.3150、0.2737、0.2732、0.2666、0.2122;中原群内均值最低,仅为0.1485;此外,京津冀、长三角、珠三角、中原的群内差异呈波动式下降趋势,分别从2010年的0.3687、0.2877、0.4380、0.1390下降到2017年的0.3718、0.2568、0.3787、0.1294;而长江中游、成渝、哈长、北部湾则呈波动式上升趋势,分别从2010年的0.2531、0.2707、0.2350、0.2528上升到2017年的0.2732、0.2732、0.2737、0.2122。虽然珠三角、京津冀城市群内部差异较大,但却呈现下降趋势,而成渝群内差异本就较大,差异水平却依然呈现上升趋势,因此对成渝城市群的群内差异要实施更为有效的控制。长三角城市群属于第二梯队,发展指数较高,但群内差异却比成渝、哈长等城市群更小,且群内差异依然呈现明显的下降趋势,说明长三角城市群内协同发展水平较高,经济发展均衡。

3.城市群经济高质量发展群间差异

表4列示了城市群经济高质量发展群间差异年度均值,以反映八个城市群之间发展水平的差异。从表中可以发现如下规律:一是群间差异最大的是珠三角与成渝,群间基尼系数达到0.5414,群间差异最小的是中原和北部湾,群间差异仅有0.2267;二是第一梯队的珠三角城市群与其他两个梯队的七个城市群的群间差异平均值达到0.4790,超过总体差异的平均值;三是第二梯队的两个城市群京津冀和长三角的群间差异为0.3238,而第二梯队与第三梯队的城市群中,差异最大的是京津冀与成渝,差异值达到0.4018,差异最小的是长三角与北部湾,为0.2844;四是第三梯队的五个城市群中群间差异最大的是成渝城市群和哈长城市群,群间差异达到0.3248,差异最小的是中原和北部湾,差异值为0.2267。因此,应迫切提高第三梯队特别是成渝城市群的经济高质量发展水平,缩小其与珠三角城市群的差距。

4.城市群经济高质量发展差异来源及其贡献

如表5所示,从差异来源大小来看,群间差异贡献最大,样本期间均值为0.1857,显著高于群内差异贡献0.0372和超变密度贡献0.1140。群内差异贡献和群间差异贡献均呈现先上升后下降的趋势,超变密度呈现上升和下降频繁波动的变化趋势。从差异贡献率来看,群间差异贡献占比55.08%,比群内差异和超变密度二者贡献率之和还高,这说明群间差异是影响总体区域差异的主要因素。

五、结论与政策建议

本文以京津冀、长三角、珠三角、长江中游、成渝、中原、哈长和北部湾八个城市群138个城市作为研究对象,构建了包含五个维度的指标体系。运用熵权TOPSIS法进行测算,分别从总体、群际层面和城际层面分析城市群经济高质量发展特征。同时,利用Dagum基尼系数方法测算城市群经济高质量发展的区域差异,并从总体差异、群内差异、群间差异及差异贡献分解四个方面深入分析城市群经济高质量发展差异的来源。基本结论如下:

其一,從总体特征来看,中国八个城市群2010—2017年经济高质量发展态势良好,稳中有升;从群际层面来看,中国八个城市群经济高质量发展呈现:珠三角为第一梯队,长三角和京津冀为第二梯队,其他五个城市群为第三梯队的区域间非均衡、阶梯状分布特征;从城际层面来看,只有极少数大城市和特大城市经济高质量发展水平较高,大多数城市的发展指数较低,八个城市群基本上形成了以这些发展水平较高的城市为核心的城市群经济发展“核心—边缘”空间格局。

其二,从总体差异来分析,我国城市群经济高质量发展总体差异未能表现出严格的递减趋势,总体协同性较弱。从群内差异来看,各个城市群的群内差异处于不同水平,并呈差异化的演变趋势。成渝群内差异较大却依然呈现上升趋势,对成渝的群内差异要实施更为有效的控制,长三角经济高质量发展指数绝对值较高,但群内差异较小,且群内差异依然呈现明显的下降趋势,说明长三角城市群内协同发展水平较高,经济发展均衡。从群间差异来看,第一梯队和第二梯队城市群与第三梯队城市群之间差异较大,应迫切提高第三梯队特别是成渝的经济高质量发展水平,缩小其与珠三角的差距;从差异来源与差异贡献角度来看,我国城市群经济高质量发展水平差异主要来自于城市群之间的差异,故解决城市群发展不均衡问题的关键还在于缩小城市群之间的差距。

基于以上结论可以发现,新时代中国区域协同发展,在稳步推进城市群经济高质量发展的同时,还应努力缩小其经济发展的区域差异。鉴于此,本文提出如下城市群经济高质量发展的政策建议:

第一,稳步推进各城市群经济高质量发展。一是将地方政府考核体系从偏重经济数量指标改为涵盖新发展理念的综合指标,转变政府职能,加快建立能够反映城市经济高质量发展水平的综合指标考核体系;二是重视以城市群为核心的区域协调发展,打破区域限制与垄断,调整原来以省域为主体的经济发展模式,将城市群作为区域经济发展的重要增长极。

第二,努力缩小各城市群内城市间经济高质量发展差异。一是充分发挥龙头城市的引擎作用,利用城市群“核心—边缘”结构,增强核心城市的正向溢出效应,形成互补互助发展模式,带动边缘城市的经济发展;二是推进各城市群内的跨区域城市群一体化发展,增强城市群内各城市间经济联系紧密度,发挥城市群市场的规模经济效应,推动产业专业化发展,促进产业间知识溢出,减少交易成本,优化要素资源配置。

第三,加快实现各城市群间经济高质量协同发展。一是补短板,强弱项。目前中国城市群经济高质量发展存在“区域间发展不均衡,阶梯状分布”的特点,珠三角、长三角和京津冀是我国发展比较成熟的城市群,各项发展指标均较高。因此,这三个城市群应该继续保持其经济发展优势,但同时,政府也应该将重心偏移到其他发展较慢的城市群,采取一定程度的倾斜政策,促进发展较慢的城市群如中原、北部湾等经济快速发展,补齐短板,缩小我国城市群间的经济高质量发展差距。二是要实现相邻的城市群之间、高水平城市群与低水平城市群之间要素资源的优化配置,发挥好珠三角、京津冀、长三角城市群的正向溢出作用,引导要素资源向中西部地区的合理、有效流动,实现城市群经济协同发展。三是各城市群制定差异化经济发展政策,由于各城市群的发展基础、资源禀赋、地理条件均存在较大差别,各个梯队的城市群之间发展不平衡特征显著,因此要因地制宜,制定差异化城市群经济高质量发展政策。

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[20] 师博、任保平,2019:《策略性竞争、空间效应与中国经济增长收敛性》,《经济学动态》,第2期。[Shi Bo and Ren Baoping,2019,Strategic Competition, Spatial Effects and the Convergence of Economic Growth in China,Economic Perspectives,2.]

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[23] 王永昌、尹江燕,2019:《论经济高质量发展的基本内涵及趋向》,《浙江学刊》,第1期。[Wang Yongchang and Yin Jiangyan, 2019,On the Basic Connotation and Trend of High-quality Economic Development, Zhejiang Academic Journal,1.]

[24] 魏敏、李书昊,2018:《新时代中国经济高质量发展水平的测度研究》,《数量经济技术经济研究》,第11期。[Wei Min and Li Shuhao,2018,Study on the Measurement of Economic High-quality Development Level in China in the New Era,The Journal of Quantitative & Technical Economics,11.]

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[26] 易綱、樊纲、李岩,2003:《关于中国经济增长与全要素生产率的理论思考》,《经济研究》,第8期。[Yi Gang,Fan Gang and Li Yan,2003,A Theoretical Analysis on Economic Growth in China and Total Factor Productivity,Economic Research Journal,8.]

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[28] 袁宝龙、李琛,2021:《创新驱动我国经济高质量发展研究——经济政策不确定性的调节效应》,《宏观质量研究》,第1期。[Yuan Baolong and Li Chen, 2021,Research on the Innovation-driven High Quality Economic Development in China: The Moderating Roles of Economic Policy Uncertainty,Journal of Macro-quality Research,1.]

[29] 袁晓玲、李彩娟、李朝鹏,2019:《中国经济高质量发展研究现状、困惑与展望》,《西安交通大学学报(社会科学版)》,第6期。[Yuan Xiaoling, Li Caijuan and Li Chaopeng, 2019,Present Situation, Perplexity and Prospect of High-quality Development of Chinese Economy , Journal of Xian Jiaotong University(Social Sciences),6.]

[30] 袁渊、于凡,2020:《文化产业高质量发展水平测度与评价》,《统计与决策》,第21期。[Yuan Yuan and Yu Fan, 2020,Measurement and Evaluation on the High-quality Development Level of Cultural Industries, Statistics & Decision,21.]

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[32] 张侠、许启发,2021:《新时代中国省域经济高质量发展测度分析》,《经济问题》,第3期。[Zhang Xia and Xu Qifa, 2021,Measurement and Analysis of Chinas Provincial Economic High-quality Development in the New Era,On Economic Problems,3.]

[33] 张震、刘雪梦,2019:《新时代我国15个副省级城市经济高质量发展评价体系构建与测度》,《经济问题探索》,第6期。[Zhang Zhen and Liu Xuemeng,2019,Construction and Measurement of High-quality Development Evaluation System of Chinas 15 Sub-provincial Cities in the New Era,Inquiry into Economic Issues,6.]

[34] 赵剑波、史丹、邓洲,2019:《高质量发展的内涵研究》,《经济与管理研究》,第11期。[Zhao Jianbo, Shi Dan and Deng Zhou, 2019,A Framework of Chinas High-quality Economic Development,Research on Economics and Management,11.]

[35] Dagum C.,1997,A New Approach to the Decomposition of the Gini Income Inequality ratio,Emipirical Economics,4.

A Measurement and Comparative Analysis of High Quality Economic Development of Chinese Urban Agglomerations

Xiao De and Yu Fan

(School of Business, Hubei University)

Abstract:As the core force in the economic development of the country, urban agglomerations will become an important engine for the high quality development of the Chinese economy. Based on an analysis of the connotation and characteristics of high quality economic development, a five-dimensional high quality economic development index system is constructed in this study, consisting of the five elements of ‘efficiency, peoples livelihood, coordination, greenness, and openness, where applied is the entropy TOPSIS method. The high quality economic development levels of eight urban agglomerations in China in 2017 are measured in the study, and the Dagu Gini coefficient method is used to calculate the regional differences existing in the high quality economic development of these urban agglomerations. The results exhibit the following two features. Firstly, ‘good and ‘growing steadily should be the right terms, viewed from the perspective of overall characteristics, to describe the high quality economic development of the eight urban agglomerations in China from 2010 to 2017. At the inter-group level, there exist the characteristics of uneven and stepped distribution of the high quality economic development in these city groups region by region. At the intra-group level, however, these eight urban agglomerations have each basically formed a ‘core-periphery spatial pattern, in which the small cities are all centered around large cities or megacities with a high level of high quality economic development. And secondly, viewed from the perspective of overall differences, the high quality economic development of urban agglomerations in China fail to present a strict downward trend, and the overall synergy is weak. In terms of the inter-group differences, there exists a big difference between the first and second echelon urban agglomerations and the third echelon urban agglomeration. In terms of intra-group differences, the various urban agglomerations are at different levels of internal difference, and they show signs of the evolution trend of differentiation. The analysis of the source of these differences reveals that the differences existing in their high quality economic development mainly come from their differences existing in their respective urban agglomerations.

Key Words:Urban Agglomeration; High Quality Development; Entropy TOPSIS; Dagum Gini Coefficient

責任编辑 郝 伟

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