“双核”空间下区域经济与要素流的耦合关系实证分析

■ 张卫国 教授 吕显菊 李思寰 副教授（、重庆大学经济与工商管理学院 重庆 4000402、西南大学经济管理学院 重庆400753、怀化学院 湖南怀化 48000）

引言

现有研究更多基于国家或省级视角，对经济要素进行平行研究，鲜有从“双核”空间模式出发，系统分析多维经济要素与区域经济发展的耦合协调问题。本文结合成渝实际经济情况，将五大要素划分为三个层次，在灰色系统理论下探讨区域经济发展与要素流的关联度与耦合机制，提出促进区域优势资源发展的对策，构筑西部经济“双增长极”。

研究数据

结合历史文献统计法与数据可获得性，构建了区域经济发展评价指标体系，包括9个经济指标以及15个要素指标，对五大要素进行全面测算和分析。在空间上覆盖成都、重庆，数据资料来自2000-2013年《中国统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》以及《成都统计年鉴》、《重庆统计年鉴》等，为使数据连续有效，采取均值生成算子补全个别缺失数据；灰色关联与预测使用GTMS3.0分析。

区域经济与要素系统的评价指标

（一）评价指标体系的构建

1.区域经济评价指标。经济规模。经济规模反映了区域内所具有的资金、劳动力、技术、原材料等资源要素的经济总量，一般是用地区生产总值、工业生产总值来表示所创造财富的总水平。地区生产总值Y1能较好反映区域经济发展实力，工业总产值Y2、固定资产投资额Y3也可用于刻画经济规模大小。经济水平。经济发展的速度以及所达到的水准被称为经济水平，能很好地体现地区经济发展的效果。人均GDP Y4是了解地区宏观经济运行状况的有效指标，城市居民人均可支配收入Y5、在岗职工工资总额Y6是衡量人民生活水平的一个标准，体现了地区经济生活水平。经济贸易。一个地区的经济贸易活动包括区域内贸易与对外贸易，例如，劳务合作、进出口、外资利用等。则由进出口总额Y7表示地区对外的商业贸易水平，社会消费品零售总额Y8表示地区内贸易活动频繁程度；第三产业占GDP的比重Y9反映经济贸易所处的发展阶段。

2.要素流评价指标。物流指标。广义物流包括传统的物体流通，以及商品的交易交换过程。货运周转量X1与公路运输总量X2可以共同反映物流业总成果。交通运输业，仓储和邮政业产业总产值占GDP比重X3则体现了物流业发展的基本情况以及产业链的未来发展势头。资金流指标。资金流是随着业务开展而发生的资金往来，贯穿于整个经济活动。结合银行业务、外资引用、保费收入等金融交易，用X4表示金融机构年末存款余额、X5表示实际利用外资额、X6表示保险业务保费收入，交易越频繁，流动速度越快。人才流指标。人才流是指地区间存在经济生活水平差异时，人才在不同区域之间更合理的迁移与流动。通过人才的流动，为当地经济发展和社会进步带来更多的新鲜血液。基于此，以旅客周转量X7、第三产业就业总人数X8、高等学校毕业生数X9作为人才流指标。信息流指标。信息流是从信息源向信息接收者流动的信息簇，是一系列运动着的信息集合，受网络、电信、书信等通讯因素的影响，因此，从邮电业务总量X10、互联网上网人数X11、固定电话用户数X12等三方面体现信息流。技术流指标。在区域发展中，技术流是缩小区域经济差异的重要途径，包括技术使用权和所有权的转移过程。本文用技术市场合同数X13、技术市场交易总额X14、专利授权量X15来衡量技术要素发展成效。

（二）赋予权重

以往的研究大部分是对经济要素进行平行研究，而对要素间复杂多维网络的系统分析较少，无法深入体现要素间的相互作用与影响。这里将五大要素分为支撑要素、驱动要素、辅助要素三个层次（如图1），以此体现不同要素的重要程度。

为兼顾定量指标和无法量化的指标对经济发展的影响，采用“优序对比法”确定权重，首先，取1～10刻度格栅获取法的方式来构建重要性判断尺度，数值越大，表明越重要。系统内最差的打1分，最好的打10分，当两个指标进行对比时，若一个指标得分为6，则另一指标得分为4，即前者重要性高于后者；若一个指标得分为5，则另一指标的得分也为5，即两者同等重要。由项目组9位专家根据实际情况、特征和表现，充分考虑各因素间的互相联系，最后综合确定指标的平均权重值，结果如表1所示。

区域经济发展与要素流关系的实证分析

（一）灰色关联度的测算分析

图1 区域经济要素的层次体系

结合原始数据中的经济指标序列Yi与要素指标序列Xj，分别得到成都、重庆地区经济发展与要素系统的灰色综合关联矩阵（表2）、（表3）。从表2可知，西部大开发以来，成都市经济发展与五大要素流的灰色关联度值为0.6514，属较强关联；从表3可知，重庆市经济发展与五大要素流的灰色关联度值为0.6414，亦有较强的关联性。说明此五要素对区域经济的发展确有较强的影响力，经济发展水平对要素集聚也有较大的促进作用。

1.要素流对区域经济发展的约束与影响因素。从表2可以看出成都地区经济与要素的关联度值分别为0.5540、0.6635、0.6397、0.6751、0.6642；重庆地区的关联度值是0.5594、0.6853、0.5815、0.6521、0.6448，关联度值较成都地区更低，要素整合扩散效应不如成都地区明显。其中，成都的辅助要素信息流与经济的综合关联度最高，说明X10等指标表征的信息要素对成都发展有较强的影响力；重庆的支撑要素资金流与经济的综合关联度最高，说明X4等指标表征的资金要素对重庆的发展影响较大。在15项要素指标中，与成都经济发展关联度最大的前5项指标为：X4、X15、X10、X1、X7；与重庆经济发展关联度最大的前5项指标依次为：X4、X15、X1、X12、X6；关联度都在0.65以上，从资金规模、技术研发、信息流通等角度较为集中反映出各要素对地区经济较强的影响作用。

对于成都、重庆经济发展而言，加权关联度最大的均是X4，说明在1999～2012年，资金流为地区发展和其他要素流提供了强有力的金融支撑。随着成渝金融组织迅速发展，应继续创新金融产品，更好地发挥资金配置作用，提高经济整体运行效率。关联度值第二的是X15，表明在技术研发需求日益增加时，有必要加大技术研发投入，带动电子信息业、设备制造业、技术服务业等相关产业的共同发展，为区域发展注入新的经济增长点。

2.区域经济对要素流动的约束与影响因素。要素流动为区域内资源配置带来更多的创新性与灵活性，从表2、表3可看出，成都经济规模、经济水平、经济贸易与要素流的加权综合关联度分别为0.6652、0.6616、0.6233；重庆的加权综合关联度是0.6471、0.6407、0.6357，略低于成都地区的关联度值，说明重庆相较于成都的整体经济发展实力仍有所差距，这可能与重庆地区本身的区域发展不平衡有关。成渝地区均表现出经济规模与要素流关系最为密切，说明扩大经济规模是区域经济发展的前提，即经济规模越大、综合性越强，要素资源运作越快。在9项经济指标中，与成都地区要素流关联度最大的前4项指标为：Y1、Y2、Y4、Y5；与重庆地区要素关联度最大的前4项指标为：Y1、Y2、Y7、Y5；关联度均在0.65以上，从总体规模、工业发展、收入水平等角度较为集中反映出成渝经济发展对要素流较强的促进作用。其中，关联度最高的是Y1、Y2，表明经济规模越大，流动速率越高，实现了不同要素的不断重组、整合；也说明工业发展使企业技术、装备、产品等都得到提高，进一步促进了人才的就业流动。Y5的影响程度也较大，说明收入是流量经济中的重要组成部分，可支配能力增强，消费方式转变，经济环境得以改善。因此，在西部大开发的政策指引下，正确认识“共同富裕”，创造性地提高人均可支配收入，是促进区域经济发展的重要引擎。

（二）耦合度的测算与分析

首先，对X3、Y9两个反向指标取倒数，通过无量纲处理得出指标间的耦合协调度。由于指标较多，数据繁杂，采用Matlab7.0完成计算与画图过程（如图2）。

1.耦合度的时序分析。从图2可以看出，成都的耦合度值分布在0.6873～0.9067，重庆的耦合度值分布在0.6698～0.8983，均有较高的耦合度，且变化都呈现出由大到小，再由小到大的U型形状，体现了“双核”空间发展的吻合性。一方面表明了两地区的经济发展与要素流在时序上发展规律是一致的；另一方面也说明在不同阶段，成渝地区经济与要素相互耦合的强度、重点以及协调程度存在差别。

从曲线的波动特点来看，可以大致将耦合曲线分为两个阶段：第一阶段为1999-2008年，成渝地区表现出下降的总体趋势。1999年以来，国家出台了关于西部大开发若干政策措施的通知，经济增长速度明显加快，经济效益不断提高，带动了信息技术、资金要素的发展，经济与要素系统表现出较高的耦合度；随着经济水平的提高，对高等人才、市场条件、基础设施等要素需求更高，而诸要素无法完全满足经济层级的逐步提高，由协调逐渐磨合到拮抗。第二阶段为2008-2012年，是经济与要素系统从磨合走向协调的阶段。由于金融危机与汶川自然灾害的影响，为避免实体经济遭受较大冲击，国家针对性地出台了一揽子保持经济稳定增长的措施，成渝面临着有力的宏观政策、扩大投资与承接东部地区产业转移等新机遇。在立足资源优势大力发展特色产业下，西部地区经济实力不断提升，增强了要素的集聚与扩散，直接促进了成渝经济发展与要素流动的协调。

2.合度的灰色预测。成都、重庆地区的耦合度序列为：作准光滑性检验，得k>3时，ρCD(k)<0.5，ρCQ(k)<0.5，均满足准光滑条件。

检验序列是否具有准指数规律，得k>3时，σ(1)CD(k)∈[1,1.5]，σ(1)CQ(k)∈[1,1.5]，故可建立GM（1，1）模型：

表1 区域经济发展效果评价指标体系

表2 成都地区经济发展与要素流的关联度

表3 重庆地区经济发展与要素流的关联度

由此可预测2013年成都地区经济与要素系统的耦合度为0.7139，平均相对误差为0.0715小于0.1，精度三级，预测结果可用。2013年重庆地区经济与要素系统的耦合度为0.6953，平均相对误差值为0.0689小于0.1，精度三级，预测结果可用。因此，成都、重庆地区经济发展与要素系统的耦合度均有下降趋势，必须采取措施保证两地经济发展与要素流动的协调。

图2 成都、重庆地区经济发展与要素流的耦合时序曲线图

研究结论与政策建议

通过以上分析可得如下结论：第一，从关联度来看，各要素的影响程度不同，成都地区经济发展受信息流、技术流的影响较大，重庆地区资金流、信息流与经济发展的关联度较大；就经济发展水平而言，成都地区略高于重庆地区，其中，金融机构年末存款余额、专利授权量、邮电业务总量等5项指标是推动成渝经济发展的主要因素，而地区生产总值、工业总产值、城市居民可支配收入是成渝两地经济发展对要素流动支撑、促进的主要因素。第二，从耦合协调度的时序结果来看，其耦合机制是复杂的，总体表现在五大要素对经济发展的影响作用和经济发展水平对要素流的促进作用。实证结果表明“双核”地区的耦合机制在时序上呈现了相似的阶段性与波动性，协调度先由大变小（1999-2008年），再由小变大（2008-2012），这种耦合的波动性特点是国家政策、经济发展、基础设施建设和地理环境等综合作用的反映。通过耦合预测可知，未来成渝地区经济发展与要素系统的耦合度有可能从紧密走向松弛，基于上述分析，提出如下政策建议：

健全合作机制，强化要素耦合协调度。以“双核”空间优势为基础，共享资源，区域间互动发展；从区位层次与分工来说，成都地区应加强与重庆地区的金融合作，与此同时，促进成都高新技术产业对重庆地区的输出；从区域行政壁垒来说，打通城乡生产要素流动的渠道，逐步建立统一的要素配置市场；积极采取措施鼓励地方政府建立集群的合作环境，强化“双核”对周边地区的带动、辐射作用。

着力次级驱动，打造区域发展新支撑。以投资拉动和技术创新为纽带，立足自身特点，努力推进成渝经济区区域规划；充分发挥成都电子信息业优势与中小企业创新精神，形成以市场配置为导向的人才流动机制；抓住重庆老工业基地与交通区位优势，逐步完成配套基础设施，推动物流产业链的整体腾飞；通过差异性竞争发展，形成区域内更多更强的支撑点。

优化产业布局，完善主体功能区战略。以和谐共同发展为目的，合理化分工，转化区域内资源禀赋，承担不同产业的转型升级；成都以高新技术、贸易等领域为重心，加快培育大企业，改造现有传统产业，壮大实业经济；重庆主要解决第二产业与固定投资过高的问题，结合自身创新能力，逐步淘汰落后产能；形成主体功能清晰、分工合理的发展格局。

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