重庆市经济发展的地区差异及分布动态演进

王秀妹，李丹丹，陈永强

（1.重庆工商大学 长江上游经济研究中心，重庆 400067；2.重庆工商大学 经济学院，重庆 400067）

一、引言

党的十九大报告明确提出了我国经济转向了高质量发展阶段，在当前和未来一段时期，应当把握好高质量发展要求，制定经济政策和实施宏观调控。高质量发展经济意味着区域发展的统筹协调，缩小区域经济差异是高质量发展的必然要求。自从设重庆为直辖市以来，其经济快速发展，如今已俨然成为中国西南的一枚经济“明星”。然而，由于区域资源禀赋、经济政策实施等一系列原因，重庆市经济发展存在着区域差异明显、不协调等问题。2016年，重庆市人均GDP最高的是渝中区，为160 743元，最低的是巫溪县，为21 120元，极差高达138 561元。那么，重庆市经济发展空间差异大小及其来源如何？经济发展的分布动态和演变趋势怎样？为了回答以上问题，需揭示重庆市经济发展时空演变规律，测度重庆市区域经济差异水平，以更好地应对区域经济差异所带来的问题。

关于区域经济差异测度，已有文献做了大量研究，本文从研究范围、测量指标体系、测度方法等方面对相关成果进行了梳理。在研究范围方面，陈培阳等[1]、Masahisa Fujita等[2]从我国省域层面，冯长春等[3]以市级为对象，孙珊珊等[3]从区县层面展开了相关的研究。测量指标体系一般包括单一指标体系和综合评价指标体系。单一指标体系分别采用人均GDP、人均GNP、人均国民收入等，多采用人均GDP进行衡量[5]；在综合指标体系方面，刘伟从经济实力、经济发展潜力、经济发展阶段、经济发展活力4个方面选择了19项指标构建了评价体系[6]，郑涛等从经济规模、经济效益、经济结构、基础环境、人民生活、对外开放6个方面选取了20项指标构建了评价指标体系，并对京津冀经济差异进行了研究[7]。涂建军等从经济总量、经济增速、经济结构、经济效益、开放水平和人民生活等6方面选取了18项指标构建了经济发展水平综合评价指标体系，以此对长江经济带地级市进行了分析[8]。关于测度方法，单一指标多采用变异系数、标准差、极差、基尼系数、泰尔指数等。如万馨等[9]采用标准差、基尼系数、泰尔指数进行测度。刘华军等[10]用DMSP/OLS夜间灯光数据衡量地区经济发展水平，通过基尼系数及其分解方法来测度空间差异，并通过面板单位根检验识别了地区内经济发展俱乐部。孙亚男等[11]采用Dagum基尼系数分解思想，利用省际人均GDP数据对不同区域协调发展战略下的地区经济差异进行了测算。综合指标多采用因子分析[12]、主成分分析、TOPSIS法[13]等。此外，在此基础上还增加了威廉森系数[14]等数理分析方法，同时更关注GIS[15]、ESDA[16]等空间分析方法的应用。如郭细根等[17]运用ESDA方法对江西区域经济差异格局演变进行了分析。

关于经济发展的分布动态演进分析，有的研究采用趋同理论[18]考察经济发展的趋同性，如霍丽娟等[19]考察了中国经济增长中趋同现象的存在性；有的采用核密度分析等相关非参数分析方法，如窦同宇等[20]在对湖南省县域经济增长时空演变规律进行研究时分别采用了核密度分析、空间马尔科夫链等非参数分析方法。再如何春燕等[21]构建了经济发展水平指标体系，并采用主成分分析法进行赋权，得出了三峡库区各区县的经济发展水平综合得分值；郭源园等[22]在测度和分析重庆市1994—2014年区域间经济差异时采用了基尼系数、泰尔指数和变异系数等分析方法。对重庆市区域经济差异测度虽然有了不少的研究成果，但是在已有成果中缺乏对重庆市空间差异的来源分析，也缺乏对经济发展绝对差异分布演变规律的刻画。有鉴于此，可采用将Dagum基尼系数和核密度非参数相结合的方法来克服以上不足。

为进一步研究重庆市区域经济差异来源及其差异演变规律，本文运用Dagum基尼系数和核密度分析方法，采用常用的经济发展测度指标即人均地区生产总值对重庆市的区域经济差异展开探析。首先，基于1997—2016年重庆市各区县的人均地区生产总值数据对重庆市区域经济发展水平进行典型事实描述；其次，采用Dagum基尼系数对重庆市四大片区经济发展空间差异进行测算和分解，以分析其差异来源；再次，采用核密度估计方法对重庆市总体经济和四大片区经济发展分布动态进行分析，从而考察重庆市经济发展时空演变规律；最后，归纳总结，得出结论，并提出缩小重庆市区域经济差异、促进区域协调发展的相关建议。

二、研究方法与数据

（一）研究方法

1.基尼系数及其分解方法

本文采用Dagum基尼系数[23]及其分解方法对重庆市的区域经济发展差异进行研究。Dagum基尼系数及其分解是一种能有效描述空间差异并分析其来源的计量方法，于1997年由Dagum首次提出。其具体定义和计算公式如下：

其中，yji(yhr)是j(h)片区内区县的人均GDP，yˉ是重庆市各区县人均GDP的平均值，n是区县的个数，k是片区划分的个数，nj(nh)是j(h)片区内区县的个数，G是总体基尼系数，j、h表示j、h片区，i、r是片区内区县的个数。

计算思路是：首先，根据公式（2）按人均GDP值对四大片区进行排序（表示h片区内人均GDP的均值，其余类似）。其次，把基尼系数G分解为三个部分，即片区内差异的贡献Gw、片区间差异的贡献Gnb、超变密度的贡献Gt，三者间的关系满足G=Gw+Gnb+Gt。公式（3）和公式（4）分别表示j片区的基尼系数Gjj和片区内差异的贡献Gw，公式（5）和公式（6）分别表示j和h地区的片区间基尼系数Gjh和片区间差异的贡献Gnb，公式（7）表示超变密度的贡献Gt。最后，根据公式（3）—公式（10）计算相关结果。

2.Kernel密度估计

Kernel密度估计是一种估计未知分布密度函数的非参数方法，其模型依赖度弱，稳健性强，该方法假设随机变量X的密度函数为

其中，N代表观测值的数量，Xi代表独立同分布的观测值，x代表平均值，K代表核密度，h代表带宽，K(x)是核函数，要求满足下列条件：

核函数有高斯核函数、三角核函数、四角核函数等，不同的核函数估计结果也不同。公式（13）是高斯核函数，本文采用该函数分别对重庆市以及四大片区经济发展的分布动态进行估计，以得出各区域人均生产总值在不同年份对应样本上的概率密度，并绘制不同区域的概率密度图，分析各区域人均生产总值的分布位置、态势、延展性以及极化趋势。

（二）数据说明

本文采用重庆市各区县1997—2016年的人均地区生产总值作为经济发展水平的衡量指标，数据来源于历年《重庆市统计年鉴》，定量分析过程采用MATLAB软件计算，对于重庆市区域采用四大片区的划分方法，即将其分为主城片区、渝西片区、渝东北片区、渝东南片区，具体片区分布如表1所示。

表1 四大片区分布

三、重庆市区域经济发展的空间差异及其来源

图1是1997—2016年重庆市四大片区经济发展水平的演变趋势，反映出重庆市经济发展水平呈现上升趋势。其中，主城片区和渝西片区处于领先地位，渝东北片区和渝东南片区较为滞后，经济发展差距不断增加。为了进一步剖析重庆市四大片区经济发展差异大小及其来源，运用Dagum基尼系数及其分解展开研究，对重庆市主城片区、渝西片区、渝东北片区、渝东南片区经济发展的地区差距进行分解，并测算出对应的总体差距、地区内差距、地区间差距和超变密度贡献率。

图1 四大片区经济发展演变态势

（一）总体空间差异分析

表2和图2反映了1997—2016重庆市经济发展总体差异的演变态势。由表2可以看出，重庆市经济发展的总体差异较大，基尼系数在0.261 4～0.392 8之间。总体差异呈现波动下降趋势，基尼系数由1997年的0.328 8下降到2016年的0.261 4，年均递减率为1.20%；1997—2002年，总体基尼系数呈上升趋势，2002年达到顶点；2002—2004呈现下降趋势，其中，2003年相比前一年快速下降；2004—2009年整体平缓上升；2009年以后逐步下降，从2009年开始重庆市的总体经济差异得到有效控制。

表2 重庆市总体及各片区内基尼系数

图2 重庆市总体及各片区内经济差异演变趋势

（二）区域内差异

表2列出了四大片区的历年基尼系数，图2展示了各片区区域内经济差异的变化趋势。除主城片区外，三个片区的区域内经济差异在波动中呈现上升趋势。1997—2010年，渝东北片区的基尼系数整体呈缓慢上升趋势，2010—2016年缓慢下降，但区域内经济差异整体呈上升趋势，年均增长率为2.09%；渝东南片区的区域内经济差异变化不明显，呈现“缓慢上升—缓慢下降—缓慢上升”循环波动的变化趋势，相比1997年，2016年基尼系数上升了0.016 8，年均增长率为0.67%；渝西片区的变化趋势比较明显，1997—2001年呈上升趋势，2001—2004年下降，2004年起呈现整体上升趋势，中间经历了2009—2010年的快速上升，整体来看，区域内经济差异增加，年均增长率为2.55%，是片区中经济差异变化最为显著的区域；主城片区区域内差异整体呈现下降趋势，1997—2001年呈现上升趋势，2001—2004年呈现下降趋势，2005年相比2004年快速上升，2005年起，在波动中缓慢下降，2016年相比1997年而言，基尼系数下降了0.013 2，年均递减率为0.38%，为四大片区中变化幅度最小的区域。

渝西片区的经济差异始终处于最低，其他三个片区的经济差异大小以2008年为起点交错变化。1997年，片区经济差异从大到小排序为主城区、渝东南、渝东北、渝西。至2007年，片区经济差异的大小关系一直保持不变，2008年，渝东北越过了渝东南，2009年超过了主城区，成为区域经济差异最大的片区，直到2014年，一直保持该水平。2015—2016年，渝东北的经济差异又降至第二位，2008—2011年主城区和渝东南片区经济差异大小交错变化，2012—2016年渝东南片区一直处于第三位，主城片区则在2012—2014年处于第二位，2015年起回到首位，渝西片区经济差异大小一直保持在第四位。

从总体上看，主城片区的经济差异最为明显，其次是渝东北片区，第三位是渝东南，经济差异最小的是渝西片区。

（三）区域间差异

表3列出了重庆市片区间的基尼系数，图3反映了片区间经济差异的演变趋势。由两者可以看出，片区间经济差异具有梯度性，主城区与渝东北区域间差异（G41）和主城区与渝东南区域间差异（G42）一直处于第一和第二位，且远高于其他区域间经济差异，处于第一梯队；其他区域间差异相差不大，同属于第二梯队。其中，渝东南与渝东北区域间经济差异（G21）始终处于最低位置，渝西与渝东北（G31）、渝西与渝东南（G32）、主城区与渝西（G43）的区域间经济差异大小关系在波动中交错变化。

表3 重庆市片区间基尼系数

在样本区间内，除了渝东北与渝东南区域间经济差异（G21）以外，其他的区域间经济差异都在波动中呈下降趋势。其中，G21在1997—2002年缓慢上升，2003—2005年缓慢下降，2006—2010年整体呈缓慢上升趋势，2011—2016年又显现缓慢下降趋势。但是，相比1997年的基尼系数，整体上看，G21仍呈上升趋势，年均增长率为1.32%；G41和G42、G43的变化趋势接近一致，都经历了“上升—下降—上升—下降—上升—下降”的演变过程，整体呈现下降趋势，年均递减率分别为1.42%、1.47%、1.64%；G31和G32的波动过程比较相似，均大致经历了“上升—下降”的演变过程，整体上呈现下降趋势，年均递减率为1.04%和1.09%。

图3 重庆市片区间经济差异演变趋势

（四）差异来源及贡献

表4和图4反映了重庆市区域经济差异的来源贡献度及演进趋势。由图4可以看出，区域内差异贡献率和超变密度贡献率在样本观察期内呈缓慢上升趋势，区域间差异贡献率呈缓慢下降趋势。1997年，重庆市经济差异中区域内差异贡献率为10.01%，2016年上升到14.33%，增加了4.32个百分点；超变密度贡献率由1997年的1.23%上升到2016年的2.42%，增加了1.19个百分点；区域间经济差异贡献率由88.77%下降到83.25%，减少了5.52个百分点。

图4 重庆市区域经济差异来源贡献演变趋势

重庆市的经济差异主要来源于区域间差异，在样本观察期内，区域间差异贡献率高达80%以上。近年来，尽管贡献率呈现下降趋势，但其绝对地位暂时还是无法动摇。超变密度的贡献率仅有1%～2.5%，所占份额很小；区域内差异贡献率在10%～15%，是重庆市经济差异的第二来源。因此，重庆市的经济差异主要来源于四大片区间的差异，区域经济分化严重。

表4 重庆市区域经济差异来源贡献度

四、四大片区经济发展的分布动态

前文采用基尼系数分析了重庆市经济差异的大小及来源等。为了进一步刻画重庆市经济发展绝对差异的动态演变特征，本文采取高斯核函数勾画出重庆市38个区县人均生产总值的Kernel密度估计三维图，其图如图5所示。同理，勾画了四个片区的核密度估计三维图，如图6所示。

（一）重庆市概率密度变化

图5反映了重庆市经济发展分布演进趋势。由图5可知：重庆市经济发展水平不断提高，但绝对差异随之增大；随着时间的推移，人均生产总值分布向右移，波峰不断减小，波宽增加，这表明人均生产总值在较高值的分布增加，而在某些值的分布概率减少，分布不集中，差距增加，整体人均生产总值不断增加，绝对差距增大。

重庆市大部分区县经济发展水平良好，经济水平较高的区县所占比重越来越大。在分布形态向右移的过程中，变化区间不断增加，右尾尾部不断加厚加长。这说明人均生产总值高的区县所占比重越来越大。

（二）四大片区概率密度变化

各大片区的经济发展分布演变态势如图6所示。由图6可知，四大片区的经济发展水平逐渐增加，绝对差异不断增大。在样本观测期内，各大片区的人均生产总值分布形态均随时间向右移动，分布的波峰不断减少，波宽逐渐增加。这表明各片区人均GDP不断增加，各片区内区县的人均GDP绝对差异不断增大。

图5 重庆市人均GDP分布的演进

片区内大部分区县发展良好，经济水平较高的区县所占比重逐渐增加。在片区的经济发展分布向右移动的过程中，波峰右边的比重越来越大，右尾尾部面积逐渐增加，这表明片区内处在较高人均生产总值的区县比重越来越大，经济发展水平逐渐趋向协调。部分片区存在极化现象。渝东北片区在变化过程中几乎一直处于单个波峰的状态，渝东南片区经历了“双峰—单峰”的变化过程，这表明其极化趋势在消除；渝西片区跟渝东北片区类似，一直保持着“单峰”的分布，不存在极化现象；主城片区的分布则经历了“单峰—多峰—双峰”的变化过程，不过双峰的波峰不一致，主峰的波峰远高于副峰，这表明主城区经济发展存在微弱的两级分化现象。

五、结论及对策建议

（一）研究结论

基于1997—2016年重庆市38个区县人均生产总值指标，本文采用Dagum基尼系数和Kernel核密度估计等方法对重庆市经济发展的空间差异和演变态势进行了实证分析。其中，利用Dagum基尼系数法从相对差异视角对重庆市经济发展水平空间差异进行了测算并予以分解，实证考察了区域内差异、区域间差异、超变密度对总体差异的贡献程度；利用Kernel核密度非参数估计法从绝对差异视角对重庆市总体及四大片区内部的经济发展分布的动态特征进行了刻画，深入分析了各片区内空间差异及其极化程度的演进态势。最后，得到以下研究结论：

第一，从相对差异来看，重庆市的区域经济差异较大，总体差异呈波动下降趋势，主要差异来源于区域间经济发展差异。具体表现是：在Dagum基尼系数分析中，重庆市的总体基尼系数呈现波动下降趋势；在区域内差异中，除主城片区外，三个片区的区域内经济差异在波动中呈现上升趋势，渝西片区的经济差异始终最低，其他三个片区的经济差异以2008年为起点交错变化，主城区区域差异较强；在区域间差异中，存在两极分化现象，主城区与渝东北区域间差异和主城区与渝东南区域间差异一直位于第一梯队，分列第一和第二位，其他区域间差异则处于第二梯队，除了渝东北与渝东南区域间的经济差异，其他区域间经济差异均在波动中呈下降趋势；在差异贡献率中，区域间差异贡献率长期高达80%以上，超变密度贡献率仅有1%～2.5%，所占份额很小，区域内差异贡献率在10%～15%，是重庆市差异的第二来源。

第二，从绝对差异来看，重庆市及各大片区经济发展的绝对差异呈现扩大趋势，大部分经济水平较高的片区区县所占比重逐渐增加，主城片区存在两极分化现象。具体表现是：在核密度估计分析中，各片区及重庆市的总体分布形态向右移，经济发展水平逐渐提高，分布的变化区间不断增加，右尾尾部不断加厚加长。这说明人均生产总值较高的区县所占比重越来越多，主城片区分布呈“双峰”状，其他片区分布均为“单峰”状，主城存在两极分化。

（二）政策建议

为减小重庆市区域经济差异，促进经济高质量发展，特提出如下对策建议：

第一，加大区域经济的协调发展，减少区域间经济差异。重庆市经济差异主要来源于区域间经济差异。在四大片区中，主城区和渝西片区发展领先，渝东南和渝东北发展较为滞后，而且主城跟渝东南、渝东北片区间的经济差异也很大，应该着力促进渝东北和渝东南片区的发展，减少两个片区与主城的经济差异。此外，增强两者与主城、渝西的联系，促进其协同发展，让主城和渝西片区发挥增长极效力，拉动两个片区的经济发展。

第二，发挥主城片区中渝中区的增长极效力。主城片区存在微弱的两级分化趋势，主要来源可能是渝中片区的快速发展，使得主城区内其他区县显得相对滞后，其他城区可以借鉴渝中区的发展模式，结合资源禀赋情况发挥各自优势，促进自身快速发展，加强与渝中区的联系，发挥渝中区经济快速增长的带动作用。