淮海经济区经济增长的时空特征与动力分析

徐贝贝,欧向军,2,邹 晨

(江苏师范大学 a.地理测绘与城乡规划学院;b.城镇化研究中心,江苏 徐州 221116)

1 引言

经济增长是一个偏重于数量的概念,它是经济发展的一个重要部分,而经济增长动力是指推动一个国家或地区经济增长的主要影响因素,促进经济增长的动力有很多,科学判定不同经济增长动力的不同贡献率,对准确把握经济增长的内在机理、制定科学的经济政策有着不可忽视的作用。

国外学者对区域经济增长及其动力方面的研究最早可追溯到古希腊时期且集中在相关理论研究,主要涉及古典经济增长理论、新古典经济增长理论和现代经济增长理论三个方面。古典经济增长理论包括以重商主义和重农主义为核心的前古典经济增长思想[1]以及斯密[2]、李嘉图[3]和马克思的经济增长思想[4]等,认为资本、劳动、土地、利润和自由贸易是经济增长的动力;新古典经济增长理论主要以熊彼特[5]、马歇尔[6]和阿林·杨格[7]为代表,认为一个国家经济增长的动力是资本、技术进步、劳动、资源配置和制度创新等;现代经济增长理论主要集中在经济要素和制度[8]对经济增长的作用,并构建相关的经济增长模型,包括哈罗德—多马模型[9]、索洛—斯旺模型[10]和内生增长模型[11]等,这些研究极大地丰富了经济增长理论,使区域经济增长研究进入到一个新的阶段。在借鉴国外现有理论基础上,国内很多学者对经济增长动力都进行了研究。研究主要针对经济增长的传统要素和新兴要素,如土地、资本、劳动力、消费、投资、经济结构、政府政策、科技创新等。在传统要素方面,大多数学者认为固定资产投资的不断增加是促进我国经济快速增长的主要动力[12,13],资本对经济增长的促进作用处于较低水平[14,15],而全要素生产率对于经济增长的影响较小[16]。在结构动力方面,产业结构对经济增长的作用较为复杂[17],城镇结构是经济增长的重要发展动力[18,19],需求结构中内需是拉动经济最大的动力,外需相对较弱[20]。而在制度改革和科技创新方面,学者们均认为制度因素[21]和技术进步[22]都是我国经济增长的动力源泉之一。

综合国内外相关研究可以发现,目前研究主要集中于对全国或发达省份的某一因素与经济增长关系的进行分析,对省际边缘区的相关分析研究相对不足,且对经济增长动力的研究偏重于传统的生产要素,将新兴要素(如产业结构、城市发展、科技创新和制度因素等)结合分析的研究相对较少。因此,本文以淮海经济区为研究对象,运用空间自相关方法,在研究经济发展及其空间集聚特征基础上,对淮海经济区经济增长动力演化过程及其空间类型进行定量研究类型进行定量研究。

2 淮海经济区经济发展的时空分析

2.1 淮海经济区经济发展概况

淮海经济区位于亚欧大陆桥东部桥头堡区域,由苏北、皖北、鲁南和豫东4省接壤地区的20个市组成,是承接南北、沟通东西的重要枢纽,也是全国第一个跨省开展横向联合的区域性经济合作组织。近年来,随着淮海经济区协调发展不断深入,经济实力不断增强,在全国的地位不断提升。2016年淮海经济区的GDP为49890.07亿元,是2001年5935.28亿元的8.41倍,在全国的比重由5.91%上升到6.70%,表明淮海经济区经济总量快速增长。

2001—2016年淮海经济区GDP增长变化趋势与全国GDP变化趋势基本一致(图1),2001年开始逐步提升,2004年达到第一个最高点(21.56%),且超过了同期全国GDP的增长率(17.76%)。淮海经济区GDP占全国的比重呈逐年上升趋势,这是因为2004年3月《江苏省沿海开发总体规划》编制工作启动,江苏省区域发展战略由“三沿”开发迈向了沿江、沿沪宁线、沿东陇海线和沿海的“四沿”产业带建设,加快了苏北的发展步伐,带动了整个淮海经济区的经济发展。从2005年起，淮海经济区和全国的GDP增长率均呈先扩大后减小的趋势。同时,淮海经济区GDP占全国比重也呈相同的变化趋势,受全球金融危机影响,2009年处于低谷,仅为13.05%。为了扭转经济增长持续下滑的局面,加快推进淮海经济区核心区一体化建设,2010年第一届淮海经济区核心区城市市长会议召开,标志着淮海经济区核心区一体化建设的正式启动。随着“江苏沿海开发”和“跨江联动”等政策的实施,苏北地区县域经济增长迅速,快于同期江苏省县域和江苏省经济增长率,呈现“苏北速度”现象,实现淮海经济区经济增长的全面复苏,GDP的增长率达到19.18%,超过全国平均GDP增长率18.3%。2011年以后,淮海经济区和全国GDP的增长率都呈现下滑的趋势,表明淮海经济区和全国的经济增长速度均略有下降,但同期淮海经济区GDP在全国的比重却在逐年上升。

图1 2001—2016年淮海经济区和全国GDP经济增长情况

2.2 淮海经济区经济增长的格局分析

淮海经济区经济增长的全局关联分析:运用Geoda软件,计算出2001年和2016年淮海经济区人均GDP的全局Moran′s I指数。从Z统计量检验来看,2001年和2016年人均GDP的全局Moran′s I指数均符合正态分布。Moran′s I指数在0.05%显著性水平上的正态统计量Z值分别为5.9060和7.0492(表1),表明2001年和2016年淮海经济区108个地理单元的人均GDP均存在显著的正的空间相关性,即淮海经济区108个县市在空间上存在较明显的“高—高”和“低—低”集聚现象。全局Moran′s I指数由0.367提高到0.443,显著性也趋于增强的态势,说明随着淮海经济区一体化进程的加快,其内部各县市经济增长的空间集聚态势也日益显著。

表1 淮海经济区经济增长全局自相关Moran′s I 指数

淮海经济区经济增长的局部关联分析:全局空间自相关只能从整体上发现淮海经济区经济增长存在空间相关性,引入局部空间自相关,深入探讨淮海经济区108个县市人均GDP的局部集聚特征[23],基于Geoda软件对人均GDP的局部空间自相关特征进行分析,并绘制2001年和2016年淮海经济区108个县市人均GDP的LISA集聚图(图2)。

图2 淮海经济区人均GDP的LISA集聚图

从图2可见:①“高—高”集聚区表示该县市自身和周边县市的人均GDP都较高,且空间差异程度较小。2001—2016年,呈现“高—高”集聚的县市虽然在数量上没有太大的变化,但在格局分布上却呈明显的变化。2001年“高—高”集聚区主要集中在淮海经济区的边缘区,包括鲁南和苏北的部分县市。2016年,出现明显从淮海经济区边缘区向核心区演化的趋势,“高—高”集聚区主要集中在以徐州为核心向外围辐射的格局,表明淮海经济区区域内城市的联系有所增强,辐射和集聚能力不断提升。②“高—低”区,即该县市自身的人均GDP较高,而周边地区相对较低。2001—2016年,“高—低”区空间分布格局变动最小,且主要分布在“高—高”集聚区的周围。2001年“高—低”区的县市主要有开封市区、周口市区、淮北市区、蚌埠市区和苏北、鲁南的部分县市,主要原因是这些县市的产业结构层次较低,产业结构的同构使资源配置效率低,且中心城市的辐射能力较弱。因此,要调整产业结构,推动第三产业发展,同时加强中心城市实力与功能,才能改变其内部社会经济发展不均衡现象。③“低—高”区,即该县市自身的人均GDP较低,而周边地区相对较高。2001—2016年,“低—高”区的数量有所增加。2001年“低—高”区基本分布在鲁南的县市,而2016年“低—高”区逐渐呈从北向南演化的趋势,分布在苏北和鲁南的部分县市。说明随着中心城市徐州的发展,经济辐射带动了周边县市和苏北的发展,因此要提升徐州都市圈功能,完善徐州的综合服务功能,更好地发挥其在区域经济社会发展中的拉动与辐射作用,辐射带动淮海经济区的发展壮大。④“低—低”集聚区,即该县市自身和周边县市的人均GDP都较低,且量者空间差异程度小。2001—2016年淮海经济区人均GDP的“低—低”集聚数量虽稍有减少,但基数仍然很大,且主要集中在皖北、豫东地区和苏北的部分县市;而到2016年,苏北的县市已没有“低—低”集聚区(图2),表明随着淮海经济区一体化发展进程的加快,逐步形成了以徐州为核心的,且逐步向外围辐射的空间格局。但徐州作为淮海地区经济发展的先导区、特大型区域性中心城市,其区域性中心城市实力不够强大,辐射能力较弱,难以带动皖北和豫东地区经济的快速崛起。

3 淮海经济区经济增长动力演化的时空分析

从经济增长的时空特征可以发现,2001—2016年淮海经济区经济迅速发展,但经济增长的速度和效率不够稳定,县市之间的差异特征也日趋显著。因此,在对淮海经济区县市经济增长进行描述和剖析的基础上,结合经济增长的传统动力(资本、劳动和技术等)和新兴动力(科技、产业、城镇和制度等),从需求拉动、产业升级、科技驱动、城镇引领和开放创新五个动力角度[24],选取10个指标,构建出淮海经济区经济增长动力的综合评价指标体系(表2),从而对淮海经济区经济增长动力进行定量分析,揭示不同时期动力的主次情况。

表2 淮海经济区经济增长动力的综合评价指标体系

从表2可见,除人口城镇化率来源于2002—2017年的《江苏省统计年鉴》、《山东省统计年鉴》、《安徽省统计年鉴》和《河南省统计年鉴》外,其他相关数据均来源于2002—2017年的《中国城市统计年鉴》,并通过计算而得。在此基础上,运用熵值法[21]对淮海经济区2001—2016年间的15个年份、10个评价指标、150个数据进行熵值分析,以确定各指标的权重以及各动力的综合得分值(图3),从而定量探讨2001—2016年淮海经济区经济增长动力的演变特征,并对其进行可视化分析。

图3 2001—2016年淮海经济区经济增长动力的系统演化过程

3.1 经济增长动力由需求拉动向科技驱动转变

首先从经济增长的5个动力的演化过程来看(图3),2001—2016年淮海经济区除需求拉动整体呈波动减小的态势以外,其他4个动力整体呈现不同程度的上升趋势。具体而言:2001—2002年淮海经济区经济增长动力主要表现为以城镇引领为主。其次是需求拉动,科技驱动、开放创新和产业升级等3个动力相对较弱；2003—2009年,主要表现为需求拉动为主,但该动力从2007年以后呈逐年下降的趋势。第三是产业升级,而科技驱动、开放创新和城镇引力等3个动力相对较弱。2010—2012年主要以产业升级为主,其他四大动力的作用相对均衡。2013—2016年主要以科技驱动和产业升级为主,其中科技驱动对经济增长的贡献突飞猛进,已逐渐成为促进淮海经济区经济增长的第一动力。第四是开放创新和城镇引领,而需求拉动进一步减弱。综合来看,随着淮海经济区社会经济的不断发展,需求拉动对经济增长的作用在波动中减弱,而其他4种动力均呈现不同程度的增强趋势,且经济增长动力的结构也在不断调整升级,逐步由需求拉动向产业升级和科技驱动进行转换。

3.2 地市经济增长的动力类型以产业升级为主

本文将淮海经济区各地市按照5个系统动力的得分多少进行排序(扩大100倍),以揭示其经济增长动力的主要类型。将得分最高的某一系统类型作为该地市经济增长的主要动力类型,并进行空间类型的可视化表达(图4)。由于淮海经济区各地市经济发展水平和所处阶段的不同,淮海经济区各地市经济增长动力的类型也各不相同。从四大区域来看,苏北地区地市经济增长的动力类型以产业升级和科技驱动为主;鲁南地区地市经济增长的动力类型以产业升级为主,其中枣庄市经济增长的动力类型为需求拉动,泰安市经济增长的动力类型以科技驱动为主,莱芜市则以城镇引领为主,其他4个地市均以产业升级为主;皖北和豫东地区地市经济增长的动力类型较复杂,其中周口市、阜阳市和宿州市的经济增长动力类型为需求拉动,蚌埠市的经济增长动力类型为科技驱动,淮北市和商丘市的经济增长动力类型为城镇引领,开封市和亳州市的经济增长动力类型则为开放创新。

图4 2016年淮海经济区地市经济增长动力主要类型

总体上而言,淮海经济区经济增长的动力类型以产业升级和科技驱动为主,表明目前淮海经济区正处于经济转型发展的关键阶段。因此，要转换经济增长动力、优化经济结构,必须坚持以科技驱动和开放创新为动力,大力发展创新型经济,促进产业转型升级。同时，要推进淮海经济区新型城镇化和城乡发展一体化,进一步提高区域整体发展水平,使鲁南、豫东、苏北与皖北四大区域协调互动发展格局更加优化,发展差距逐步缩小,全面推进淮海经济区经济转型升级。

3.3 地市间经济增长动力呈东强西弱

为了进一步探究淮海经济区各地市经济增长动力的大小及主要类型,本文以2016年为时间截面,计算出淮海经济区20个地市的经济增长动力的综合得分,确定动力的主次关系。2016年淮海经济区20个地市经济增长动力的综合得分存在着明显的东强西弱地域分异特征(图5)。经济增长动力的综合得分排在前5位(大于0.054)的地市中,除临沂市外,全部为苏北地市,且苏北地区所有地市排名均位于淮海经济区前1/2(大于0.050),而排名后5位的全部为皖北和豫东地市。从淮海经济区四大区域经济增长动力综合得分的平均值来看,只有苏北(0.056)超过了淮海经济区经济增长动力综合得分的平均值(0.050),呈现出苏北强于鲁南(0.049)、鲁南强于皖北(0.048)、皖北强于豫东(0.045)的空间分异特征。从四大区域经济增长动力综合得分的变异系数来看,鲁南的内部差异最大(0.110),其次是豫东(0.107)和皖北(0.106),苏北的内部差异最小(0.063)。

图5 2016年淮海经济区地市经济增长动力综合得分

图6 2001—2016年淮海经济区人均GDP与经济增长动力综合得分

3.4 经济增长动力与经济发展水平相关性分析

为了进一步探讨淮海经济区经济增长动力与经济发展水平之间的关系,本文以淮海经济区2001—2016年的人均GDP作为因变量(Y),相应年份的动力综合得分值作为自变量(X)进行回归分析,计算公式为:

Y=745017.8X-32674.55

(1)

通过计算可见,淮海经济区的人均GDP及其经济增长动力的综合得分在2001—2016年都呈逐步提升的态势(图6)。回归分析结果为:R2=0.863,经调整的R2=0.852,且F值为81.68,显著性概率等于0.000,说明方程的拟合效果显著,这表明淮海经济区人均GDP与其经济增长动力的综合得分之间存在着较为明显的正相关性。

4 结论与建议

4.1 主要结论

本文以淮海经济区为例,对其经济增长的演变特征及动力的演化过程进行了定量分析与可视化表达,并得出以下主要结论:①2001—2016年淮海经济区GDP增长变化趋势与全国GDP变化趋势基本一致,且淮海经济区GDP在全国的比重总体上呈波动上升的态势。在全局空间自相关方面,淮海经济区人均GDP的空间集聚特征日益明显;在局部空间自相关方面,“高—高”和“低—低”集聚区呈现出明显的极化发展,且从2001年的“高—高”集聚区主要分布在鲁南的县市演化为2016年的苏北县市,形成了以徐州市为核心的集聚区向外围辐射经济效益。②区域经济增长动力具有显著的阶段性特征。区域经济增长过程中表现出一定的阶段性特征,经济的增长,也是其动力不断深入变化的过程,经济增长的不同阶段对应着不同的动力。其中,需求拉动对经济增长的作用波动减弱,而其他4种动力均呈现不同程度的增强趋势。经济增长动力的结构也在不断调整升级,逐步由需求拉动向产业升级和科技驱动进行转换。③区域经济增长动力存在着明显的地域分异规律。淮海经济区地市经济增长动力呈现出东强西弱的特征,苏北地区以产业升级和科技驱动为主,鲁南地区以产业升级为主,皖北地区以城镇引领类型为主,而豫东地区则以需求拉动类型为主。

4.2 对策建议

主要是:①转换经济增长动力。优化经济结构,必须坚持以科技驱动和开放创新为动力,大力发展创新型经济,促进产业转型升级;同时要推进新型城镇化和城乡发展一体化,进一步提高区域整体发展水平,使鲁南、豫东、苏北与皖北四大区域协调互动发展格局更加优化,发展差距逐步缩小,全面推进淮海经济区经济转型升级。②增强徐州市的中心地位。徐州市作为淮海地区经济发展的先导区、特大型区域性中心城市,应加强城市实力建设,增强辐射带动能力。以徐州都市圈为核心,促进形成沿海城市带、鲁南城市带、中原城市群、沿淮城市群协调发展、港腹互动的新局面。③共建淮海城市群。构建以徐州市区为中心，其他地级市区为次中心,下辖县市为支撑,大、中、小城市相协调,功能明晰、组合有序的网络化区域城镇发展体系,以城市组团为增长节点，以城镇带为联结线、以都市圈为发展域的“点—线—面”有序发展的空间互动格局。