黄河流域“四化”同步发展的区域格局及路径选择

◇白丽飞 徐林铭

引言

党的十八大提出：“坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路、推动信息化和工业化深度融合、工业化和城镇化良性互动、城镇化和农业现代化相互协调，促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展。”十九大报告中再次提到：“推动新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展。”从战略层面上强调了“四化”同步协调对新时代我国现代化发展的重要作用，是在我国现代化建设发展到一定阶段，对现阶段突出矛盾的一次求解的重大战略举措。黄河流域是我国现阶段各种矛盾聚集和突出区域，“四化”同步发展是黄河流域高质量发展的有效途径。长期以来，黄河流域的治理与改善远跟不上经济社会发展的要求，水资源匮乏、水沙关系不协调、生态环境脆弱等等问题无不对经济活动产生着制约。而环境保护的投入程度依赖于区域经济发展水平，生态环境与经济发展间的矛盾要求发展质量和效益的全面提升。“四化”同步发展通过协调生产要素投入，提高资源配置效率，降低生态环境成本，系统性地促进生产生活生态全面协调可持续发展，从根源上缓解经济-社会-环境矛盾。因此，关注黄河流域沿线省域“四化”发展演化脉络，探索不同发展路径异常必要和迫切。

一、文献回顾

国外有关“四化”同步的研究主要聚焦于两两之间互动关系的讨论。较早实现工业化的西方国家揭示了城市的兴起与工业化水平密切相关。Jones[1]认为城市化是工业进一步发展的重要引擎，城市扩大市场容量，提高要素流动速度，使工业规模扩张，从而促进工业化水平的提高。对于工农关系，Lewis[2]在二元经济论中提出：工业化有利于吸收农村剩余劳动，提高农业劳动生产率。信息化可以提升社会的生产效率，进而促进工业化、城镇化和农业现代化的发展，如Schroth[3]在对Web服务应用的研究中发现信息网络服务可以有效减少生产和服务过程中的浪费，提高工业生产效率。Stijn[4]以比利时根特市为例，阐述了信息技术应用对城镇经济发展的促进和对城镇化过程影响的路径。Alvin Toffler[5]认为，信息化加强农村与城市的联系，更合理地配置了城乡资源，有利于农业现代化的发展。

自十八大提出“四化”同步发展的概念以来，众多学者在“四化”同步的相关领域进行了丰富的探索。研究内容方面，刘文耀等[6-8]对“四化”同步发展的目标、本质、互动机理及现实障碍进行了论述。研究范围方面，陈洁等[9-11]从县域、市域、省域层面对“四化”协调发展的区域格局、时空演化、动态效率及路径选择作了相关分析；研究方法方面，范辉等[10-12]利用VAR模型、分位数模型、主成分分析、热点分析等方法，在分别构建新型工业化、信息化、城镇化和农业现代化指标体系的基础上测算“四化”具体发展水平、协调程度、溢出效应、空间相关性。

关于系统动力学理论在“四化”领域的应用。乔文怡等[13-14]通过构建系统动力学模型分别对城镇化、信息化水平进行了仿真和预测；梁益琳等[15]借助系统动力学建模从微观角度探索工信融合的相关问题；娄钰华等[16]建立工业化、城镇化、农业现代化协调发展的模型，对“单化”、“多化”及“结构化”驱动路径进行仿真,得出“结构化”路径对协调发展的驱动作用最显著的结论；蒋依娴[17]对“四化”同步的系统动力学模型进行了初步的设计与研究；还有部分学者利用系统动力学方法研究了“单化”与经济、资源、生态等的关系，得出了丰富的认知。

上述关于“四化”同步的研究为本研究基于系统动力学探讨黄河流域“四化”同步问题奠定了丰富的理论基础与实践经验。本文在此基础上，进一步通过构建具有时代性的“四化”指标体系，测算黄河流域“四化”发展历程和同步发展阶段，进而探求不同省域“四化”发展的不同路径，以期为促进黄河流域高质量发展提供路径探索的相关依据。

二、黄河流域“四化”同步的SD模型构建

在高质量发展背景下，“四化”有了新内涵和特征，“四化”之间关系也有了新表述，基于“四化”新内涵核心关系，厘清各子系统边界和系统关系及构建指标体系是研究“四化”同步发展的首要问题。

（一）“四化”协调机制及指标体系

基于新型工业化、新型城镇化、信息化和农业现代化四个子系统间作用关系构建“四化”互动、融合的系统动力学模型，以揭示“四化”同步发展的反馈规律及发展水平。子系统间相互作用、同步发展的协调机制见图1所示。

图1 “四化”同步发展协调机制

考虑黄河流域生态保护与高质量发展战略的现实要求，遵循科学性、系统性以及数据的可获取性原则，本文分别对农业现代化、新型城镇化、新型工业化与信息化四个子系统构建反映各自发展水平的指标体系，把“四化”间的联系进一步具体化（见表1）。

表1 指标体系及指标权重

（二）仿真模型的系统动力学流图

依据“四化”同步对区域经济社会发展的影响关系，本文确定了相关变量（见图2）。

图2 “四化”协调的系统动力学流图

状态变量：生产总值、固定资本存量、总人口、累计专利授权数。

速率变量：产值增量、新增固定资产投资、折旧额、人口增量、新增专利授权数。

辅助变量：农业增加值率、万元产值能耗、人均专利授权数、城市人均道路面积、互联网普及程度等。

常量：折旧率、农业资本系数。

（三）模型仿真与参数估计

对2008—2018年沿黄九省数据进行推演，主要方程及参数的相关解释说明如下：

1.使用永续盘存法对各省模型基期的资本存量进行估计。对于影响资本存量的资产价格指数、折旧率、当年新增资本及初始资本存量四个因素采取以下方法估算：资产折旧率使用单豪杰[18]学者估算的结果，取9.6%；当年新增资本取各省当年的新增固定资产投资额；资产价格指数采用历年各省固定资产价格指数，对1990年以前统计年鉴中缺失的固定资产价格指数用各省当年GDP指数替代；参考叶明确等[19]学者的研究对于初始资本存量的估计，在统计数据缺失且资产折旧率为9.6%的前提下，笔者认为改革开放前的资产存量对模型基期资产存量的影响不大，因此，以1978年固定资本形成额为初始资本存量。最终估计得到的以2008年价格衡量的各省2008年资本存量（见表2）。

表2 沿黄九省2008年资本存量（单位：亿元）

2.采用专利授权数反映生产的技术水平，考虑专利权期限和数据的可获得性，模型基期的累计发明专利授权数取自有统计数据（1995年）以来九省（区）专利授权数之和，模型基期各省累计专利授权数数据（见表3）。

表3 沿黄九省2008年累计专利授权数（单位：件）

3.将各省就业人员根据受教育程度进行划分，用就业人员受教育程度构成比例数据乘以相应学历的平均受教育程度，得到各地区的人力资源指数。对劳动投入进行异质性处理，其中，未上过学、小学、初中、高中、大专、大学本科及研究生以上受教育程度分别记为0、6、9、12、14、16、20。综合劳动力数量=人力资源指数×就业人数。

4.借助柯布-道格拉斯函数的线性模型反映地区生产总值与固定资本形成总额、综合劳动力数量、技术水平之间的函数关系及地区农业生产总值与农业固定资本形成总额、财政支农规模之间的函数关系。

5.采用变异系数权重法，直接利用各项指标所包含的信息确定各指标在各子系统中的权重。

6.在计算最终“四化”各子系统水平得分时，首先采用Min-Max标准化方法对各子系统的各项指标进行标准化处理，再乘以相对应的指标权重。

7.采用耦合协调度模型对沿黄九省“四化”同步发展水平进行进一步的测度与分析。耦合度的公式为：

其中，Un为“四化”各子系统发展水平。耦合度对判别“四化”间联系的紧密程度等具有重要意义，但很难体现整个系统的协调发展水平。因此，引入耦合协调度公式：

其中Tn=β1U1+β2U2+β3U3+β4U4，Cn为耦合度。βi为各子系统在综合指数测算中的权重比，采取等权重加权方法避免不同权重对各子系统间相对重要性产生偏误。

8.对于非农就业比重、城市道路面积、农业劳动生产率等变量，使用回归分析法确定其与关联变量间的函数关系。

9.对于农业资本系数、就业人口比重、人口增长率等变量使用表函数将历史数据与时间变量关联，并采用算数平均法计取预测值。

10.对模型中所有名义数据，使用GDP指数平减为2008年价格水平，以消除价格因素对模拟结果的影响。

11.数据来源于历年《中国统计年鉴》、各省统计年鉴、《中国劳动统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国城市统计年鉴》、水利部《中国水土保持公报》《新中国六十年统计资料汇编》及前瞻数据库。

（四）历史性检验

基于仿真模型的仿真结果对系统进行历史性检验（见表4）。将九省（区）生产总值的仿真结果与真实值进行比对，各省（区）模型仿真的相对误差稳定在10%以内，表明模型良好地反映了现实情况，可信度较高。

表4 主要变量的历史性检验结果

三、黄河流域“四化”同步发展的区域格局

如图3所示，依据表5将沿黄九省（区）的“四化”耦合协调程度划分为五个等级。以五年为时间跨度，对2008、2013和2018年各省区“四化”发展水平及其同步发展程度进行评估。

图3 2008、2013、2018年沿黄九省“四化”同步水平

表5 耦合协调程度划分

（一）沿黄九省“四化”协调同步发展的现状评估

1.流域整体的发展状况。2008年，除陕西和山东属濒临失调水平以外，其他省（区）份的“四化”协调同步水平都处于严重失调状态。流域内“四化”各自的发展水平总体落后，且“四化”间发展差距明显。2013年，流域整体的“四化”协调程度有所提高，除青海以外的省（区）的“四化”发展都摆脱了严重失调的状态，鲁、陕两省进入中等协调状态，发展水平显著提升，但“四化”之间发展的不平衡状况有所恶化。“四化”间偏离程度增加到0.156。2018年，除甘、青以外，沿黄各省（区）“四化”的耦合协调状况都进入中等协调水平，其中陕西和山东达到良好协调，较2013年，发展水平持续提升的同时“四化”之间发展不平衡状况也得到改善，“四化”间偏离程度降低至0.114，平均耦合协调度上升到0.739，流域总体达到中等协调水平。

2.流域内各区域的异质性特征。首先，流域“四化”同步发展水平“东高西低”的状况鲜明。2018年，上游（青海、四川、甘肃、宁夏）的平均耦合协调度（0.692）< 中游（陕西、内蒙古、山西）的平均耦合协调度（0.754）<下游（山东、河南）的平均耦合协调度（0.810）。其次，下游“飞速发展”，上游“奋起直追”，而中游“陷入停滞”。2008至2018年间，上游“四化”耦合协调水平的年均增长率为7.89%，下游6.28%次之，而中游仅5.51%。最后，新型工业化水平、新型城镇化水平的省际差异相对稳定，但农业现代化水平、信息化水平的区域差距在不断扩大。省际农业现代化、信息化水平的方差从2008年的0.042、0.036扩大到2018年的0.120、0.255。内蒙、山东在农业现代化领域表现优异而山西、甘肃发展缓慢。陕西、山东、四川在信息化建设方面取得了长足进步，而其余省份近乎止步不前。

（二）沿黄九省“四化”协调同步发展预测结果分析

以四年为一个跨度表现2022、2026、2030三个节点年份黄河流域“四化”发展水平与耦合协调程度（见图4）。

图4 2022、2026、2030年沿黄九省“四化”发展水平

1.流域整体的发展趋势。在现行的发展路径下，2022年流域整体将达到中度协调水平，全流域平均耦合协调度较2018年提升10.9%。下游的山东省率先进入高度协调的发展状态。2026年，除青海、甘肃、山西三省，其余省份的“四化”发展预计都进入了良好协调的状态。到2030年，沿黄九省（区）全部达到良好协调水平，流域南部的四川、陕西、河南、山东实现“四化”高度协调发展。

2.各区域发展的差异性。首先，在现行发展路径下，“东高西低”的梯度发展格局未被打破，2030年黄河下游“四化”发展的耦合协调度是上游平均水平的1.19倍，是中游平均水平的1.09倍。其次，省际间“四化”耦合协调度的不平衡性有所加剧。2030年，各省（区）耦合协调度的方差是2018年的1.37倍，协调水平最低的青海省得分仅为0.845，相当于协调程度最高的山东省2015年前后的发展水平。

由于采用Min-Max标准化方法，模型模拟的表现可能超过原有设定的阈值。虽然结果出现了数理上的异常，但数字仍能呈现时空维度“四化”发展的异质性，不影响对研究目的的论述。

四、黄河流域“四化”同步发展路径探析

考虑影响“四化”同步发展的各方面，基于实际政策的可调控性，在仿真模型中设置固定资产投入因子、环保投入因子、教育投入因子、科技投入因子、财政支农因子五个调控变量，参照张月玲等[20]学者的研究，相应地设计五种政策情景（见表6），模拟不同政策导向下各省（区）“四化”的发展状况。其中原始情景对各项投入因子不作任何调整，情景一到五分别将固定资产投入、科技投入、教育投入、财政支农、环保投入的比例提高20%。各路径下“四化”耦合协调度的仿真结果呈现在图5中。

图5 政策情景仿真结果

表6 政策仿真方案

各省“四化”的耦合协调水平对情景变化的反应程度各有所异，各种方案进行比对得到相应的结论。

（一）投资驱动路径

相较于自然发展路径，投资驱动有效提升黄河流域“四化”同步水平，但各省（区）增长幅度各异。投资驱动路径下增加相同比例的固定资产投入分别使青海、宁夏、甘肃、内蒙古等资本密度较低省（区）的“四化”耦合协调度相比原始情景增长了6.65%、5.65%、4.02%、4.34%。而对于资本较为富足的省份如山东，则仅产生0.64%的增长。

图6 内蒙古具体仿真结果

更明显的，相较于其他发展路径，投资驱动对低资本密度省份“四化”耦合协调度的促进作用最大。以内蒙古为例，2018年内蒙古资本密度为783.55亿元/万平方公里，在沿黄九省中位列第八。投资驱动路径下，提高资本投入直接促进了社会资本的形成、基础设施的完善与信息化基础设备的建设，预期使2018—2030年内蒙古总产值的年均增长率达到4.9%，是原始情景的1.23倍。通过对生产总值的贡献，提高资本投入间接促进了各项投入的增加并对“四化”水平施以积极影响，最终实现了“四化”协调水平提升的最大化。其他政策情景也会对内蒙古的经济总量和“四化”水平产生积极影响，但总体效果不如增加资本投入来得显著。

（二）科技驱动路径

对于资本密度较高的省份，增加科技投入对“四化”协调发展的促进作用最明显。以河南省为例，2018年河南省资本密度13107.46361亿元/万平方公里，在沿黄九省（区）中位列第二，仅次于山东。增加科技投入的政策情景使河南2030年生产总值相较自然发展路径增长7.9%。科技驱动路径对河南信息化领域的提升作用也十分明显，在人均专利授权数、人均技术市场成交额等指标上由于科技投入的增加有更好的表现，在2018—2030年间，情景二中的信息化水平相较原始情景提升了16.64%。虽然科技政策存在一定滞后性，短期内对“四化”耦合协调度的作用不如环保等路径直接有效，但对中长期的发展而言情景二更加行之有效。

图7 河南具体仿真结果

（三）教育驱动路径

对于流域内所有省（区），教育驱动的效果总是弱于投资驱动路径或科技驱动路径。可能源于教育投入对社会整体劳动力素质的提升是一个深刻但缓慢的过程。相对而言，教育驱动路径对劳动力素质相对较低省份“四化”同步发展的促进作用更为显著。以四川省为例，四川是我国的人口大省，但劳动力平均受教育程度在是沿黄省份中最低，初等、中等教育还有较大的普及空间，在12年的预测期内增加教育投入能相对明显地提升四川省劳动力素质，进而提升“四化”耦合协调水平。

图8 四川具体仿真结果

（四）财政支农路径

财政支农路径对短期内脱贫减贫的效果突出，但对省（区）整体“四化”耦合协调水平的提高作用甚微。以山东为例，作为农业大省，山东农村人均可支配收入和农业现代化水平在沿黄九省中位居前列。短期内，增加财政支农投入带动农业经济的增长、提高农村居民收入使山东的农业现代化水平迅速提升。反映在模拟结果中，2027年在财政支农路径下山东农业现代化水平达到1.225，比原始情景值高出0.08。然而在更长的时期，依托农业补贴发展的不可持续性将体现出来，增加科技投入对农业现代化水平的间接效应会超过财政支农对农业现代化水平的带动，2028年科技驱动路径下山东农业现代化水平（1.277）超过了财政支农路径（1.273）。提高财政支农对新型工业化、新型城镇化及信息化的促进作用更为局限，最终财政支农路径对山东省“四化”耦合协调水平的促进作用最低。

图9 山东具体仿真结果

（五）环境保护路径

增加环境保护投入对各省（区）生态环境变量的影响最直接且显著，但其他路径对环境的积极影响随时间逐渐增强。从陕西省的仿真结果来看，提高环保投入水平对水土流失治理、单位工业产值废水排放等环境相关变量的作用立竿见影，并在仿真模拟期内保持了对这些变量的效用最大。但随时间的推移，情景五与其他仿真政策对这些变量影响的差距正逐步减少，通过增加科技、教育投入，提升工信“两化”融合水平和新型城镇建设以减少环境影响的效果也渐渐凸显，并越来越接近环境保护路径的政策效果，且由于环境投入的作用较局限，增加环保投入对“四化”协调的总体影响也远不如其他政策深远。

图10 陕西具体仿真结果

五、结论

通过构建系统动力学模型对沿黄九省（区）“四化”同步发展状况进行了历史模拟与仿真预测。并设计投资驱动、科技驱动、教育驱动、财政支农、环境保护五种政策情景，比较研究各省（区）“四化”同步发展路径的优势，最后得出以下结论：

从时间维度上看，整个模拟期内，黄河流域“四化”各自发展水平及整体协调程度均呈现逐年提升的态势，但预期发展速度逐步放缓。2008—2018年，黄河流域“四化”耦合协调水平的年均增长率为6.63%，而在2018—2030的模拟期中，预期只有2.11%的年平均增长率。从空间格局上看，黄河流域的“四化”发展呈“东高西低”的发展状态，下游发展水平较高，中游次之，上游则相对落后。这种梯度格局在中短期内预计将会延续，且省际间发展差距有趋于扩大的态势。

对于资本密度较低的中上游省（区），增加资本投入是“四化”同步发展的最重要驱动力量。依托各省（区）优势资源、产业基础与核心竞争力，通过创新引资方式，完善招商机制，优化社会营商环境，能有效加快“四化”同步发展的步伐。

对于资本密度较高的省（区），科技驱动路径对“四化”同步发展的促进最为显著。充分发挥政策推动与政府引导的作用，加强对科研院线与研究机构的支持，加强创新型人才的培养与创新型企业的孵化和引进，注重科技成果的转移转换，将有助于促进该区域“四化”同步发展。

财政支农路径对短期内脱贫减贫的效果突出，但对“四化”整体协调水平的提高功效甚微。在稳定现有扶贫政策的同时，改善财政支农结构，提高人口素质，增强内生动力，将是实现和巩固全面小康的必然选择。

增加环保投入对短期内减少经济社会对环境影响方面有立竿见影的效果，但对“四化”协调的总体影响较局限，且在更长的发展时期中科技驱动、投资驱动等路径对环境变量的积极作用将逐步接近环境保护路径。在继续落实环保政策的基础上，提高群众的环保意识，推进生态文明建设，从根源上缓解经济社会与自然环境的矛盾，能迅速促进黄河流域“四化”同步发展，推动区域实现高质量发展。