中国区域经济发展质量综合评价

何 伟

（西南政法大学 经济法学院，重庆401120）

改革开放30年来，中国经济的发展速度和发展成就举世瞩目，GDP年均连续两位数增长，已经成为世界第二大经济体、最大的出口国、最大的外汇储备国，对世界经济增长的贡献率超过20%，但是这种高速增长是建立在“高投入、高消耗、高排放、低效率”的粗放型经济增长方式之上的，始终与“不平衡、不协调、不可持续”的问题共存，面临不转型升级则举步维艰的挑战。我们只有坚持以人为本，树立全面、协调、可持续的发展观，才能促进经济社会和人的全面发展，应在保持经济增长速度较快的基础上，稳步提升经济增长的质量，保证经济的可持续性发展［1］，“打造中国经济升级版”。我国作为国土辽阔的发展中大国，区域经济社会发展条件、资源禀赋差异显著，促进区域经济协调发展是我们追求的目标之一，如何建立科学的区域经济发展质量综合评价指标体系，以更加全面真实地反映各地区经济的发展质量，从而提高区域经济政策的针对性、有效性具有重要的现实意义。

一、经济发展质量

经济增长的最终目的是增进国民福利，提高人们的生活品质，经济增长本身并不是最终目的，因此经济发展不仅有数量上的要求，还应有质量上的标准。经济发展数量反映的是经济增长的速度，而经济发展质量则反映的是经济增长的优劣程度［2］。

高质量的经济增长应当是融合投入产出效率高、结构布局合理、增长的发展潜力大、不影响环境资源的可持续发展、国民分享经济增长成果程度高以及经济快速发展等6个方面的综合性经济增长，而不只是GDP的简单快速增长，因此，经济发展质量的内涵应包括有效性、协调性、创新性、持续性、分享性、稳定性等6个方面的内容［3］［4］［5］。有效性指的是在经济增长过程中各要素的投入产出效率；协调性则指的是经济增长过程中各种结构的协调程度；创新性指技术创新、制度创新、管理创新等在经济增长中所起的促进作用；而持续性指的是经济增长过程中环境污染少、资源消耗少，有更蓝的天更清的水，不妨碍下一代的继续发展；分享性是指经济增长对国民收入以及各种幸福指数分享状况的影响，有稳定的民生保障和踏实的民众心态；稳定性指经济增长的增幅、波动程度以及对潜在产出的偏离幅度等等。故本文对经济发展质量的界定如下：经济发展质量是经济增长过程中国民经济在有效性、协调性、创新性、持续性、分享性和稳定性等方面的优劣程度。

二、经济发展质量综合评价指标体系的构建

在构建指标体系时应当考虑指标选择的科学性原则、典型性原则、易获得性原则、全面性原则等，结合经济发展质量的涵义，可以从以下方面构建经济发展质量的综合指标体系。

1.有效性。经济发展的有效性是指经济增长的效率。经济增长是各种经济资源综合运用的结果，一般来说，每一单位投入获得的产出较多，其要素生产效率就相对较高，经济增长就较为高效，有效性是经济学中衡量经济增长质量的具体体现，也是经济能否持续增长的重要保障［6］。本文选取GDP增长率、劳动产出率、资本产出率、资源利用率来综合反映经济发展的有效性。

2.协调性。经济发展的协调性指经济结构的协调程度，是评价经济增长质量的重要内容。经济结构合理，协调程度越高，经济的发展必然也会越快，质量也会提高［7］。经济结构包括产业结构、需求结构、区域结构、城乡结构和贸易结构等。本文选取第三产业增加值占GDP比重反映产业结构状况，选取城镇化水平、最终消费率反映城乡结构和需求结构。

3.创新性。经济发展的创新性是指技术创新、制度创新、管理创新等在经济增长中所起的促进作用。科学技术是第一生产力，只有具备创新性的经济才具有竞争力［8］，经济发展的创新性是衡量经济发展质量不可或缺的一部分。科研的投入、教育的投入、高新科技的成果可以体现经济发展的创新性。因此，本文选取R＆D投入占GDP比例、人均科技投入、人均教育投入、每万人专利授权数、大中型企业新产品产值占GDP比重来综合反映经济发展的创新性。

4.持续性。经济发展的持续性指的是经济可持续发展的能力。可持续发展是以保护自然资源环境为基础，以激励经济发展为条件，以改善和提高人类生活质量为目标的发展。可持续发展既要达到发展经济的目的，又要保护好人类赖以生存的大气、淡水、海洋、土地和森林等自然资源和环境，使子孙后代能够永续发展和安居乐业。环境保护是可持续发展的重要方面，可用资源与环境承载经济长期发展的能力来衡量经济发展的持续性。考虑到指标的可获得性和典型性，本文选取人均工业废气排放量、人均工业固体废物排放量、工业废水排放达标率、人均“三废”综合利用产品产值、森林覆盖率、人均林地面积等指标来综合评价经济发展的持续性。

5.分享性。经济发展的分享性指经济发展的成果即国民收入的分享状况，反映人们的生活质量，是衡量经济发展质量的重要标准。经济增长的最终目的是提高人民生活水平，如果经济增长率很高，但是居民消费水平很低，消费能力不强，收入分配不公，人们的生活水平低，经济增长再快，也失去了其意义。因此，本文选取反映人们生活质量的人均GDP、居民年底储蓄余额、城乡人均收入比、人均社保和就业投入、人均医疗卫生投入、人均环境保护投入和恩格尔系数等8个指标的高低来体现经济发展的分享性。

6.稳定性。经济发展的稳定性指经济增长的增幅、波动程度以及对潜在产出的偏离幅度等。稳定性是经济发展质量的重要指标之一，稳定性高即相对平稳的经济增长是经济运行处于正常状态的综合表现，其长期平均增长率一般也较高。经济增长的波动以及对潜在产出的偏离是不可避免的，但一个稳定的经济系统能保证把经济增长波动和对潜在产出的偏离程度控制在较小限度之内。经济发展的稳定性体现在通货膨胀率、失业率、经济增长的波动率等指标上，通货膨胀率可用居民消费价格指数（CPI）衡量；失业率是失业人数与社会劳动者人数之间的比率，失业率过高，表明经济不景气，也会影响到社会的稳定；而经济增长的波动率是指当年GDP增长率较上年增长率的偏离程度。因此，本文选取通货膨胀率（CPI）、失业率和GDP增长波动率来反映经济发展的稳定性。

总之，经济发展质量是一个综合性的概念，上述6个方面比较全面地从不同角度反映了经济发展的质量。本文构建的评价经济发展质量的综合指标体系共含有体现经济发展质量6个方面的28个二级指标，在我国目前的经济环境下，这28个二级指标中有21个正向指标，即指标值越高，经济发展质量越好；其他7个为逆向指标，指标值越高，表明经济发展质量越差。有些指标可以从《中国统计年鉴》上直接找到，其余不能直接找到的指标可以通过《中国统计年鉴》提供的数据计算得出（见表1）。

表1 经济发展质量的综合指标体系

三、投影寻踪综合评价理论模型

对多指标对象的评价一般采用综合评价法，即建立指标体系，确定各指标权重，建立评价模型进行评价。在对这些存在多个指标权重的数据进行确定时，一般采用主观赋权法和客观赋权法。主观赋权法包括模糊评价法、德尔菲法、层次分析法（AHP）等等，而客观赋权法则包含多元统计中常用的主成分分析法、主因子分析法、熵权法等等。主观赋权法的一个重要特点就是依据主观意愿事先设定好评价指标体系中各指标的权重，存在较大的主观性和随意性，客观赋权法在一定程度上解决了主观赋权法中主观性较强的问题，但也存在着自身的不足，如主成分分析法将原始指标变量的综合指标作为第一主要成分，其作用恰好与综合评价的作用相似，其他主成分的意义可能凸显不出来，而因子分析、聚类分析等方法都是基于“降维”的思想，考虑的往往只是变量间的距离，经常出现无法确定结论的局面［9］。

投影寻踪技术（Projection Pursuit，PP），是20世纪70年代后期发展起来的一种多元统计的降维方法，投影寻踪技术利用计算机技术，通过某种加权组合把高维数据投影到低维子空间上建立一个合理的指标函数，并基于此函数确定指标的最优值，找出反映原高维数据结构或数据特征的最佳投影，然后在低维空间上对此数据结构或特征进行分析，以达到研究和分析高维数据结构和特征的目的［10］。投影寻踪技术能克服传统多元统计方法在处理高维数据时存在的“维数祸根”和稳健性差的缺点，是一种更为稳健、实用和有效的综合评价方法，常用来处理和分析高维数据，尤其是非正态、非线性高维观测数据。同时，因为它的计算量小、无需事先假定数据分布的特点，投影寻踪技术被广泛应用于那些呈尖峰厚尾分布的金融数据分析［11］（P435—525）。

用投影寻踪技术探寻高维数据的结构或特征时，一般包括以下三个步骤，首先要做一个线性投影，然后构造投影的指标函数，最后求取投影的最佳方向。在实际应用中，投影寻踪技术一般采用迭代模式。先根据原始数据的特征设定一个初始模型，将数据投影到低维空间上，找出与现有模型差距最大的一个，说明现有模型中没有这个投影反映的结构，再把上述投影中存在的结构映射到现有模型中，得出改进的新模型，依此类推，直到数据与模型在投影空间上没有明显的差距为止［12］。本文对反映经济发展质量的高维数据做综合评价时就是采用这种投影寻踪聚类方法。

现将投影寻踪聚类模型分析的公式和方法展示如下：

设有样本数n个，其中每个样本的因素指标m个，若选取第i（i＝1，2，…，n）个样本的第j（j＝1，2，…，m）个元素，则j的因素为xij。投影寻踪聚类模型的采集步骤如下：

1.数据无量纲化。为了消除指标中的量纲效应，应对各数据进行无量纲化处理。无量纲化方法通常包括级差变换法、正态标准化法、灰色关联度分析法等等。本文选用的是级差变换法：

当xij是适度指标时，设适度区间为［I1j，I2j］，则有

其中：第j个指标的初始最大值为xmax，最小值为xmin。

2.线性投影。这里的投影实际上是指从不同的方向观察数据的视角。最优投影方向则是指能够最大限度地挖掘数据结构和特征的观察视角。假设m维单位的向量为→a，则xi的一维投影特征值为（i＝1，2，…，n）

3.构造投影指标函数。本文对样本群进行合理分类采用的是聚类分析，并根据分类指标来构建投影指标函数，此处把类间距离s（a）与类内密度d（a）的乘积作为投影指标函数T（a），即s（a）·d（a）＝ T（a）。

4.优化投影方向。通过上述分析，可得最优投影方向就是当Q（a）取得最大值时的投影方向。所以，寻找最优投影方向的问题可转化为优化问题：

在经济学中，优化求解采用较多的是遗传算法、蚁群算法、人工鱼群算法。遗传算法是一种较新的全局优化搜索算法，因为简单通用、适于并行处理的特点，应用范围较广，尤其是在优化实证分析中遇到难以解决的最优化问题时，经常采用遗传算法来进行优化求解［13］。但传统的遗传算法采用的是二进制编码，存在计算量大、过程繁琐、精度有限的缺陷，如果改进遗传算法的二进制编码，可以提高优化求解问题的性能，故本文选用基于实数编码的加速遗传算法（RAGA）进行优化求解，是一种较为科学有效的优化遗传算法［14］［15］（P47—48）。

5.综合评价分析。通过优化投影方向求得最优投影，在此基础上得出最佳投影特征值zi，然后在样本群中对zi的差异水平进行综合评价分析，因为zi综合体现了评价指标的各种信息。

四、实证分析

本文按照上述建立的评价经济发展质量的综合指标体系，选取2012年《中国统计年鉴》中各地区2011年的经济社会发展数据，经计算整理得到31个省（市、区）6个评价方面的28个指标数据。其中由于西藏地区历年都没有能耗数据，故采取缺失数据处理方法中的插值技术，取各省市该指标的平均值作为西藏的水平，虽然可能不准确，但是由于有28个指标，对整体评价影响应该不大。

先对数据进行归一化处理，对于21个正向指标采用式（1）进行归一化处理，对于其余7个逆向指标采用式（2）进行归一化处理。最优投影向量则用软件Matlab 7.0来获取。运用RAGA时，需先假定初始种群规模、交叉概率等参数，才能解决高维全局寻优问题。本文对RAGA中各参数的选取如下：种群规模N为400；交叉概率Pc为0.8；变异概率Pm为0.2；变异方向所需要的随机数 M为10；加速次数Ci为30；优化变量数目n为28；在进行两代进化之后加速一次而设定的限制数DaiNo为2。经试算，选取密度窗宽参数R值为30时效果较好。通过计算求得最佳投影方向向量→a＝（0.270 0.221 0.109 0.130 0.026 0.316 0.115 0.136 0.065 0.159 0.129 0.259 0.074 0.245 0.144 0.291 0.075 0.272 0.233 0.153 0.293 0.185 0.135 0.200 0.196 0.207 0.115 0.052）。由投影向量各分量大小可知，城乡人均收入比、每万人专利授权数、城镇化水平、R＆D投入占GDP比例、人均GDP、劳动产出率、能源利用率、人均科技投入、居民年底储蓄余额、人均“三废”综合利用产品产值是影响分类结果的主要因素，它们基本涵盖了反映经济发展质量的各个方面的内容，比较全面。求得的各地区经济质量的综合评价值（最佳投影方向）按从大到小的方式排序如表2所示。综合评价值（投影值）越大，表明该地区经济发展质量越好。由此，可以把31省（市、区）经济发展质量分为4类：

第一类：北京和上海。北京是首都，上海是中国金融中心，两个都是中国最大的国际化大都市，是经济质量综合评价最高的两个直辖市。

第二类：天津、浙江、广东、江苏。这四个省市经济实力强，经济社会发展都比较快，经济发展质量比较高。

第三类：辽宁、山东、吉林、福建、黑龙江、内蒙古、江西、湖北、安徽、湖南、河北、重庆、河南、陕西、海南、广西、四川、宁夏。这18个省（市、区）经济发展质量一般。

第四类：甘肃、青海、山西、西藏、云南、贵州和新疆。这7个省、区经济发展比较滞后，经济发展质量低。

表2 2011年各地区经济发展质量综合评价值

对反映区域经济发展质量的有效性、协调性、创新性、持续性、分享性、稳定性6个方面分别进行投影寻踪聚类综合评价，得到各个省（市、区）在这6个方面的排名（见表3），可以看到，各省（市、区）按人均GDP大小的排名情况与采用PPC综合评价经济发展质量的排名情况不尽相同，人均GDP只考虑了人均经济总量这一数量指标，而PPC综合评价值考虑了经济发展的各个方面，更能真实地反映各省（市、区）经济发展的质量。同时也可以看出，各省（市、区）在体现经济发展质量的6个方面的表现也不尽相同，比如，上海在有效性和创新性方面都排第一，但在稳定性和持续性方面排名却比较靠后。这说明各省市地区的经济发展特点不一样，侧重点不一样。各省（市、区）可以根据本地在6个方面的表现来着力改善表现差的方面，以有效提高经济的发展质量。比如，上海就应该重点提高经济发展的稳定性和持续性，打造更高经济发展质量的大都市。

选取2011年《中国统计年鉴》中各地区2010年的相应数据，运用同样的方法处理计算得到，R＝30时，最佳投影方向向量 →a＝（0.228 0.180 0.153 0.248 0.054 0.317 0.152 0.175 0.185 0.170 0.056 0.248 0.227 0.245 0.170 0.235 0.097 0.215 0.204 0.209 0.296 0.181 0.090 0.143 0.121 0.143 0.105 0.124）。在该最佳投影方向下各地区经济质量的综合评价值（投影值），从大到小排序，结果见表5。同样分成4类，分类结果与2011年的相似，经济质量综合评价最高的仍然是北京和上海；分在第二类的仍然是浙江、天津、广东、江苏；排名最后的6个地区为贵州、云南、青海、甘肃、宁夏和广西。

表3 各地区8项指标排名

表4 综合评价最高和最低情况

表5 2010年各地区经济发展质量综合评价值

五、结语

由2011年各地区的经济社会发展数据经实证分析得出如下结论：城乡人均收入比、每万人专利授权数、城镇化水平、R＆D投入占GDP比例、人均GDP、劳动产出率、能源利用率、人均科技投入、居民年底储蓄余额、人均“三废”综合利用产品产值是影响分类结果的主要因素，它们基本涵盖了反映经济发展质量的各个方面的内容，比较全面；经济质量综合评价最高的6个地区是北京、上海、天津、浙江、广东、江苏，最低的6个地区是新疆、贵州、云南、西藏、山西和青海；各省（市、区）按人均GDP大小的排名情况与采用PPC综合评价经济发展质量的排名情况不尽相同，存在一定差别，人均GDP只考虑了人均经济总量这一数量指标，而PPC综合评价值考虑了经济发展的各个方面，更能真实地反映各省（市、区）经济发展的质量；各省（市、区）的经济发展特点不一样，侧重点不一样，体现经济发展质量的6个方面的表现也不尽相同，各省（市、区）可以根据本省（市、区）在6个方面的表现来着力改善表现差的方面，以有效提高本地区经济的发展质量。

投影寻踪综合评价法（PPC）是通过综合考虑各种影响因素，并在此基础上对多维数据样本进行降维，得出一个综合评价值，它适用于多种影响因素和样本的分类及综合评价分析。本文采用投影寻踪聚类模型，将反映经济发展质量的31个省（市、区）的多项社会、经济和环境资源指标合成一维投影值，并根据投影特征值的大小得出综合评价结果，再按综合评价值进行排序分类，得出各省（市、区）的经济发展质量，为相关的决策部门提供理论上的依据。从本文的数据分析中也可以看出，投影寻踪综合评价法（PPC）不需要主观赋权，解决了长期以来在综合评价中赋权的随意性问题。同时，在实证分析中我们也发现，基于实数编码的加速遗传算法（RAGA）的投影寻踪聚类方法（PPC）在实际运用中简单、直观、准确，使用的局限性小、主观性弱、操作性强，有一定的实用价值，适合于对区域经济发展质量进行综合评价。

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