安徽县域经济发展动力机制研究

杨冰

摘要：通过模糊集的定性比较法对安徽县域经济进行分析，构建县域经济发展动力体系，检验各动力因素对县域经济影响程度并提出县域经济发展路径。结果表明：现阶段政府投资行为仍然是县域经济发展的最重要动力因素，并得出县域经济发展五条路径，进一步总结为四种动力模式：市场推动型、政府与资源驱动型、产业结构升级推动型、科技推动型。最后建议对县域经济发展应该结合自身县域情况提高政府投资效率，注重第一产业发展，加强科技投入;积极承接产业转移，促进产业结构升级。

关键词：县域经济;发展路径;定性比较法

中图分类号：F127  文献标志码：A  文章编号：1008-4657（2020）02-0090-07

0 引言

在经济、文化、资源等差异的背景下，对区域发展方式和发展动力进行探索及研究是经济学、区域经济学等学科研究的重要内容。县域经济是我国经济发展的重要组成部分，2019年我国县域经济总量约占全国的41%，县域经济发展动力研究重点在引导经济发展要素投入系统、市场需求系统、制度文化系统等各系统对县域发展整体动力系统的作用机制及路径[1]。安徽县域经济占比为全省经济58%，高于全国平均水平，县域经济发展对安徽经济发展起到至关重要的作用。因此探索各系统对经济发展的动力机制，总结归纳县域经济发展的新路径、新模式，适应经济新常态、促进新发展是安徽面临的重要课题。本文的研究主要是参考已有的研究，参考不同地区，省份的动力发展机制，以安徽县域为主要研究对象，结合地方实际情况，以定性与定量相结合的方法，系统的研究县域经济发展动力机制及路径。

1 文献回顾及指标选取

根据新经济增长理论，经济体系想要持续的增长，就必须克服收益递减规律，需要各要素收益递增，也就是对于县域经济来说，需要不同的经济动力驱动，但是这些动力并不是单独存在，也不是独立影响经济，而是需要各动力相互作用，相互影响。县域经济发展动力应该包括那些因素，各因素之间如何进行相互作用和影响县域经济，现有的研究方向也主要集中在县域动力机制构建以及各动力因素对县域经济的影响和空间相关性，各动力要素作用机制、路径和空间分布等。宋向党[2]基于系统论提出贫困县经济动力体系：内生动力系统、外生动力系统、环境动力系统，三大系统相互作用，各地区需根据结合自己实际情况，使各系统共同形成合力推动经济发展。霍强[1]认为区域经济离不开各种要素的投入驱动，也需要政府和市场需求共同发挥作用，提出了要素（資源-技术）、机制（政府-市场）、需求（外需-内需）三个维度，他认为区域发展应该要处理好资源驱动与创新驱动、依赖政府和依赖市场、内需推动和外需推动这三种关系，努力摆脱路径依赖，寻求路径突破，推动经济螺旋式上升。汪雪[3]采用定量分析的方法提出显著影响县域的要素包括：工业化进程、城镇化进程、政府财政收入和固定资产投资。Zhao J等[4]、Wang Zhenhua等[5]通过中外经济对比，提出结构红利（即产业结构升级促进生产效率提升）对经济增长的影响。张广胜等[6]通过对全国1 820个县分析城镇化对县域经济结构以及空间相关性的影响，得出了城镇化对县域产业结构升级具备明显的促进作用，而产业结构红利对县域经济具备明显的提升作用。韩燕等[7]通过多元线性回归分析，提出财政收入、城镇化率、工业占比主导者县域经济发展。邵金萍[8]认为科技投入对县域经济具备支撑作用，且通过产学研一体化协同创新、科技成果转化承接、科技产业聚集等外生动力途径更加促进县域经济发展。Henderson[9]、Suzanne McCoskey等[10]认为城镇化对经济发展具有正向作用，区域经济发展也是城镇化的过程。

综上所述，大多数县域经济动力研究主要通过定量分析的方法，构建县域经济发展动力体系进行实证分析，各研究分析主要还是以地区实际情况相结合，得出不同的结论。但是专门针对于安徽县域经济发展动力路径方面的研究还不是特别多，定量与定性相结合的分析也比较缺乏。

2 研究设计

2.1 研究方法选取

县域经济受到多方面动力因素影响，而且不同的县域因为其自身的文化、经济特征、资源禀赋等各不相同，对多县域进行研究时，需考虑各方面不同的因素，还有一些不可量化的因素，且各因素之间还可能存在相互影响的问题。因此选择适合的、科学的方法展开多县域研究就比较重要。

定性比较法（Qualitative Comparative Analysis， QCA），是一种介于统计分析与案例分析的研究方法，可以将多案例的比较“定性”的内容转化为可以“量化”的数据，从而给出多因素组合的逻辑思路。主要针对于只存在中小样本的案例，案例数量以12～60个为宜。该方法通过多案例比较的方法，关注多个因素（变量）与目标变量的复杂因果关系，形成多因素对目标变量的组合路径。定性比较分析法在政治学、经济学、社会学的研究中，在实际操作中，将多变量的数值或者赋值通过二分变量法转化为0或1，这为清晰集定性比较方法（csQCA）;如果将多变量数值转为0到1之间的精细刻度值，此为模糊集定性比较方法（fsQCA）。模糊集的定性比较法在真值表运算原理与清晰集是一致的，都是通过观察案例，确定案例中的原因变量与解释变量分别对应的成员身份对应度，所有案例成员身份度生成真值表，再通过真值表计算出哪些原因变量组合是解释变量的子集，由于模糊集的定性比较法对于初始测量精度并没有那么高，因此需要考虑每个原因变量组合属于结果变量子集的把握性有多大，就有了判定可靠性指标：一致性（Consistency）和覆盖度（Coverage）。

Xi表示原因变量的成员身份度，Yi表示解释变量的成员身份度，一致性（Consistency）越接近于1表示原因变量X组合属于解释变量Y子集的把握越大，覆盖度（Coverage）越接近于1，表示非组合同时也属于Y的可能性越小。

本文分析县域经济动力机制，分析各动力因素对目标变量“县域经济GDP”的影响路径和机制，选择采用模糊集的定性比较方法（fsQCA）的原因有两点：1、本文研究对象为安徽县域，安徽省共有53个县，由于各种原因，本文剔除部分县，因此研究样本比较少，这样的数量不适合大规模统计分析，这样的样本量适合定性比较方法。2、县域经济涉及到内外部各方面的因素，而且不同因素之间也可能存在相互的影响，定性比较方法在处理复杂因果关系方面比较有优势。

2.2 案例样本选择与资料来源

安徽县域内的经济基础、区域位置、资源禀赋各不相同，存在较大的差距，而且各县域的经济状况、经济结构都存在着较大的不均衡情况。根据安徽县域分类考核（2012），将安徽县域分为四类：一类县经济基础较好，发展全面;二类县具备一定的经济基础;三类四类县分别为传统农业县和山区。由于二类县经济发展比较单一，三类四类县侧重点在于生态环境保护和农业生产安全功能。为了更好的研究县域经济发展动力机制，本文选择具备一定的经济基础，发展比较全面的一类县为样本，一类县共16个，由于铜陵县2015年撤销，设置义安区，因此共15个样本。选择2018年的数据，所有的数据来源包括：Wind数据库、《安徽省统计年鉴2018》《合肥市统计年鉴2018》等安徽省各市统计年鉴。

2.3 变量与赋值

根据系统论，县域经济发展动力机制应该来源于其基础动力因素，县域经济发展的内部驱动机制以及各类维护机制的制度和经济关系、县域内可以运用和掌握的各类资源、外部推动经济发展各类需求和投资等各方面共同组成县域经济发展动力机制体系。因此对于县域经济发展动力指标体系，根据安徽县域实际情况，结合已有文献研究成果，选取人力资本、科技投入、市场需求、政府行为、产业结构、资源禀赋、城镇化这七个方面共同组成县域经济动力体系，选择人均GDP作为县域经济的考量指标，县域经济发展动力体系表如表1所示。

人力资本：人力资本是对县域经济发展劳动投入的衡量，一般在研究区域经济时，采用大学生毕业数量等方式衡量人力资本，但是考虑到县域中大专院校比较少，采用这种衡量方式有失偏颇，而且县域一般是农村人员进城工作的重要地点，因此我们选择农村从业人员、户籍人口、常驻人口作为衡量人力资本的指标。

科技投入：科技投入对县域经济具备较强的支撑作用[8]，科技投入一般选择采用R&D投入指标，但是对于县域R&D投入数据获取比较困难，我们采用政府对科技财政投入作为衡量指标。

市場需求：需求是经济增长“三驾马车”之一，市场需求对县域经济发展起到至关重要的作用，我们选择人均消费总额作为市场需求的衡量指标。

政府行为：政府行为是指对于县域经济发展过程中，政府部门所做出的贡献和投入。在我国经济发展中固定资产投资仍然是中国经济增长行之有效的驱动力量[11]，固定资产投资与经济增长存在相互促进作用[12];还有财政收入与经济发展也具备相互促进的作用，因此我们选择固定资产投资、人均财政收入作为衡量政府对县域经济发展投入的衡量指标。

产业结构：产业结构升级是经济持续增长的发展动力，第三产业增加值可以表示产业发展水平，产业结构借鉴韩燕等[7]的研究，采用第三产业占比表示产业结构。

资源禀赋：资源禀赋是指县域内自身所具备的资源，丰富的资源有助于县域经济的发展，我们选择人均农林牧副渔业总产值作为县域资源禀赋的衡量指标。

城镇化：由于城市是先进技术和顶尖人力资本的聚集地，因此城市对经济增长具有重要的促进作用，城镇化对县域经济增长过程中发挥重要的作用，可以有效促进城乡产业升级，降低城乡收入差距[13]，对于选择城镇化衡量指标，借鉴林毅夫等[14]的研究，以城镇人口占总人口数的比重作为衡量县域城镇化水平的指标。

为了更直观的呈现各二级指标的变化趋势，描述性统计使用取无量纲化前的数据。二级变量的描述性统计如表2所示。

从表2各指标描述性统计可以看出，15个县域虽然都属于安徽经济发展较好的一类县，但是各相关指标差距仍然比较大，这也表明各县域情况各不一致，其经济发展方式结合自身县域情况，也各有特点。

3 数据处理与实证分析

3.1 数据处理

一级指标共7个变量，二级指标共有11个指标。由于定性比较法变量不宜超过8个，我们采用将多个二级指标采用主成分分析的方法计算得出一级指标的综合得分，然后再对7个一级指标进行模糊集的定性比较分析。涉及到多个二级指标的有人力资本、政府行为两个一级变量，主要对这两个变量进行主成分分析，我们采用spss19.0和fsQCA3.0软件进行样本处理。

3.1.1 主成分分析计算一级变量综合得分

一级变量中只有人力资本、政府行为存在多个二级指标，只需要对这两个进行主成分分析，再进行主成分分析前，需要进行KMO和Bartlett球形度检验，人力资本和政府行为的二级指标KMO检验结果分别为0.7、0.56，均大于0.5，Bartlett显著性小于0.05，适合主成分分析。

3.1.2 模糊集的定性比较法数据处理

通过对人力资本，政府行为两个变量的提出主成分，得出综合得分处理。以综合得分作为人力资本、政府行为两个一级变量数据，最终得出所有一级变量得出数据，但是由于各变量量纲不一致，为了方便fsQCA软件研究分析，采用归一化进行无量纲化处理。本文采用fsQCA软件进行分析，需要对条件变量（人力资本、科技投入、市场需求、政府行为、产业结构、资源禀赋、城镇化）和解释变量（人均GDP）进行校准，即：将条件变量和解释变量的绝对数值转化为相应的模糊集隶属度。转化过程中需要设置各项指标的三项锚点，由于没有可参考的相应研究，因而根据经济类研究的一般经验和各指标数据的统计值在总体样本的相对位置以及样本案例的实际情况，设置各项指标的三项锚点分别为“1”、“0.6”、“0”。

3.2 必要条件检验

在完成样本数据转化之后，进行条件组合分析之前需要进行必要条件分析，即：检验单个变量是否为解释变量的必要条件，根据Fiss[16]的研究，一致性大于0.9的条件可以认为是解释变量的必要条件。必要条件检验如表3所示，从表中可以看出只有政府行为一致性大于0.9，也就是政府行为是县域经济发展的必要条件，可以独立解釋县域经济发展。这一结论也符合丁志国等[11]的研究，说明县域经济的发展仍然离不开政府投资。其他变量均不能形成解释变量必要条件。

3.3 县域经济发展动力机制分析

将一致性门槛值设定为≥ 0.8，案例频数门槛值设定为≥ 1[17]，最终输出真值表，采用fsQCA软件对真值表进行标准化分析，输出结果。得出三种简化程度不同的结果，即：复杂解（Complex Solution），中间解（Intermediate Solution），简约解（Parsimonious Solution），复杂解仅根据现有案例样本得出的结果，简约解只得到与解释变量高度相关的核心要素，并没有深入的拓展。中间解包含与解释变量相关的核心要素和辅助要素，中间解比较全面。一般在进行fsQCA分析时，采用中间解的结果进行解读。我们采用Fiss[16]的结果形式呈现，县域经济发展动力机制组合表如表4所示，实心圆表示条件存在，空心圆表示条件缺席，大圆表示核心条件（即该条件同时存在与中间解和简约解之中），小圆表示辅助条件（即该条件只存在于中间解）。

4 定性比较方法结果分析

从表四中可以看出，实现县域经济发展共有五条路径，由于第二条与第三条路径的核心条件相同，因此归为一类（2a，2b）。在这五条路径中，无论是总体的一致性还是每类路径的一致性都超过可接受的最低值0.8。在这五条路径中除了第五条外，其他四条都含有政府行为这一重要动力因素，但是不能简单的都归类为政府推动经济发展。我们根据五条路径动力组合的不同特点，对县域经济发展动力机制进行归类总结。

4.1 市场推动型县域经济发展动力机制

在第一类路径下，政府行为*市场需求*城镇化组合作用机制，即：政府行为作为核心动力因素，在当地人力资本缺乏、地方科技投入不高、产业结构没有升级的情况下，在政府投资的推动下，地方城镇化不断加深，市场需求繁荣可以促进县域经济发展。在该条路径下地方资源禀赋并不会影响到县域经济发展。该条路径的原生覆盖率为0.502 069，说明半数的样本县域的符合这中发展路径。在该条路径中，政府应该注重固定资产投资，促进城镇化进程，引导地方居民消费。繁昌县就是典型案例，繁昌城镇化率在全省县域排名靠前，市场消费总额较高，在加上政府投资力度，即使该县资源禀赋、人力资本不高的情况下人均GDP排名较为靠前。

4.2 政府与资源驱动型县域经济发展动力机制

第二类路径有两种组合：政府行为*资源禀赋*人力资本*科技投入和政府行为*资源禀赋*人力资本*市场需求动力组合。即：在政府行为与资源禀赋两大核心动力因素，加上人力资本*科技投入或者市场需求的作用下促进县域经济发展，这类县域一般城镇化程度不高，产业结构没有升级或者不够合理的情况下，地方拥有足够人力资本储备，第一产业发达，加上政府投资引导消费或者引导科技投入都对县域经济发展具有推动作用。长丰县、肥东县、肥西县就是典型的案例，长丰县城镇化率不高，但是第一产业发达，且政府投资力度较大，加上较大市场需求，而肥西县与肥东县则是财政科技投入较高。

4.3 产业结构升级推动型县域经济发展动力机制

第三类路径组合是政府行为*产业结构。这种途径主要是通过政府投资，促进企业产业升级，第三产业较为发达。这类县域一般属于地方人力资本不足，市场消费需求也不高，城镇化率不高的情况下，政府投资引导，承接产业转移，积极融入到长三角一体化，其中广德县就是典型案例，广德位于皖江城市带承接产业转移示范区，与江苏和浙江两省交界，连续多年获得省外资金居全省前列。在这一类县域经济发展机制应注意利用区位优势，利用政府投资引导，积极承接产业转移以及融入长三角一体化，促进产业升级。

4.4 科技推动型县域经济发展动力机制

第四类路径组合是资源禀赋*产业结构*科技投入动力组合，这种动力组合是政府投资不是主要推动经济发展动力，而是通过引导科技投入促进产业升级以及依靠自身资源禀赋促进县域经济发展，这种组合也是唯一一种不依靠政府投资拉动促进经济发展的组合路径，而是注重科技投入推动产业结构升级，产业升级也会反哺政府科技投入，从而形成科技投入-产业升级-经济发展的良性循环。其中南陵县就是其中典型案例。

5 结论与建议

本文通过模糊集的定性比较方法（fsQCA）对安徽县域中的典型代表进行分析，总结影响县域经济发展的动力组合，最终得出五条发展路径。根据动力组合主要特点，总结县域经济增长四种类型：市场推动型、政府与资源驱动型、产业结构升级推动型、科技推动型。对县域经济发展主要有以下建议：

提高政府投资效率，培训新经济动力。在县域经济发展动力组合中，政府行为是县域经济发展重要动力因素贯穿除了第五条路径外的四条路径，也就是政府投资现在仍是县域经济发展的最重要动力因素，通过政府投资引导，各县域形成不同特色路径的发展模式。但是各县域在政府投资时应该避免盲目的、无效的投资，注重提高政府投资效率，同时在政府投资时注意结合自身情况培育新的经济发展动力，比如通过政府投资推动城镇化进程或通过政府投资推动产业结构升级等，以形成经济发展动力组合，合力共同促进经济发展。

注重第一产业发展，积极承接产业转移，从上述研究可知，资源禀赋也是县域经济发展核心因素，各县域不应盲目注重第二、三产业发展，忽略甚至抑制第一产业的发展，应该根据自身的实际情况，对于自身资源比较丰富的县域，应该注意扶助和加强第一产业的发展。同时各县域应利用区位优势，积极承接产业转移，抓住长三角一体化的时机，加强政策、金融等方面的投入，为对接产业转移，融入长三角一体化提供保障。

提高科技投入，促进产业结构升级。在五条发展路径中，县域经济发展如果不依靠政府投资推动，应该积极投入科技投入，推动产业结构升级，加强政府科技投入，形成产业升级促进科技投入，科技投入拉动产业升级的良好循环。这也是县域经济未来发展重要路径，政府投资虽然是现阶段重要推动经济发展力量，但是政府投資也带来大量的问题，诸如：大量无效的、重复的投资，政府投资也导致地方债务增加，背负沉重的债务负担。而通过科技投入*产业结构升级可以促进县域经济健康的发展。

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[责任编辑：郑笔耕]