杨文茹 牛永强
(1.山西省财政税务专科学校,山西 太原 030024;2.黄河水文勘察测绘局,河南 郑州 450002)
随着经济全球化和区域经济一体化不断推进,区域经济差异已成为当前经济形势中的普遍性问题,引起各国政府、学者及社会公众的广泛关注。我国相继出台《粤港澳大湾区发展规划纲要》《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》《中共中央国务院关于新时代推进西部大开发形成新格局的指导意见》等有关政策性文件,强化举措抓重点、补短板、强弱项,形成大保护、大开放、高质量发展的新格局。众多学者提出的区位理论、区域经济增长理论、梯度推移理论及增长极理论等为该领域提供了坚实的理论基础。随着经济的高速发展,区域经济差异性问题日益突出。因此,厘清区域经济差异的空间格局和驱动因素对于促进区域经济协调发展、增强区域竞争力、实现高质量发展具有重要意义。
为此,国内外学者展开大量实证研究,并取得了诸多成果。一是从多角度论证分析区域经济一体化的发展趋势。史世凯(2023)论述了在经济全球化大潮中,如何有效推进区域经济一体化发展等。夏添等(2023)通过梳理文献和历史事实,确定了中国区域经济发展的历史起点、划分标准、划分方案,并总结出区域发展中的3条主线和3对矛盾。陈铭(2023)围绕国内大循环背景下区域经济的发展路径展开探析,旨在促进区域经济发展,实现国内经济大循环的目标,助力中国经济进入新的发展周期。二是充分揭示了影响区域经济空间结构的驱动因素。李振洪(2023)指出,城市外向功能、产业互补性对于通道经济联系有显著性影响,地理位置和城市市场化程度是影响网络结构的最主要因素。刘亮(2023)研究发现,荆州市区县经济联系受各区县之间技术创新水平差异的影响显著,两区县之间技术创新水平差异越大,区县之间的经济联系强度越低。何立猛(2020)发现,经济联系网络主要影响因素有城镇化水平、地理位置、产业结构等,其中地理邻近关系、城镇化率等4个因子正向影响经济的空间关联。三是研究对象涵盖国家、城市群及省市等。兰秀娟和张卫国(2023)以9个城市群为研究样本,分析了在有无高铁网络的影响下我国9个城市群空间经济联系格局变化情况。李繁繁(2023)利用引力模型分析了云南省区域经济联系空间结构演变及其驱动因素。吴敏(2022)运用中心职能模型对甘肃省14个市州进行中心等级划分,对甘肃省地级市区域经济联系进行了深入的研究。
汾河流域作为黄河第二大支流,是山西省境内最大的河流,同时也是山西省的重要生态功能区、人口密集区、粮食主产区和经济发达区,在全省经济社会发展中占有十分重要的地位。当前山西省处于战略转型关键时期,汾河流域的经济格局也发生了相应变化,对区域经济高质量发展产生重要影响。因此,本文运用社会网络分析和QAP方法分析汾河流域区域经济联系空间关联特征以及影响因素,对提升汾河流域区域经济竞争力,实现高质量发展具有一定指导意义。
汾河流域地处山西腹地、黄河中游,东依太行,西接吕梁,南北连接太原、临汾两大盆,地势东西高而中部低,形成了“两山两盆一河”的自然地理格局。汾河流域横跨山西省忻州、太原、吕梁、晋中、临汾、运城6个地级市40个县(市、区),流域面积达39 471平方公里。流域东西两侧为太行、吕梁山区,地势较高、沟壑纵横,以岚县、娄烦、汾西为代表的区县经济水平较低,自然条件恶劣。中部为太原盆地,地势开阔、土壤肥沃、气候适宜,以太原、孝义为代表的地市交通运输发达,经济发展水平较高。南部为临汾盆地,以河津、临汾为代表的区县土地肥沃,工农业水平较高。
1.社会网络分析。社会网络分析(Social Network Analysis,简称SNA)方法,也称为结构分析法(Structural Analysis),主要用于分析社会网络的关系结构及其属性。社会网络分析基本概念包括节点、边及网络,以建立各节点的关系网络为研究基础,运用图论工具以及数学模型对关系网络进行研究,是分析空间关联性的有力工具。根据社会网络分析理论,刻画一个网络整体紧密程度,主要有网络密度、网络效率、平均路径长度等特征指标。
网络密度用来描述网络整体的紧密程度,值越大,代表网络中各节点之间关联性越强。网络效率测量网络中城市之间的可达性,用以描述网络的稳健性高低,其与网络稳健性呈现为负相关关系,计算公式为:
(1)
其中:Ri,j代表两两节点之间的最短路径;n代表节点数量。
平均路径长度反映网络中节点与节点之间可到达的程度,其与网络连通性呈负相关关系,值越小,表示城市之间环境污染关联网络越联通,凝聚性越强。假设网络中有m个节点,其中节点i、j之间的距离为rij,则平均路径长度公式为:
(2)
2.QAP方法。社会网络分析中,由于变量均为关系型矩阵,无法利用一般统计方法排除共线性问题,因此传统的统计学方法不适用于分析变量之间的相关性,QAP方法是解决该类问题的有力工具。QAP方法以多次置换矩阵数据和重复性抽样为基础,不以变量相互独立为前提,适用于分析关系型矩阵变量的相关及回归关系。QAP利用回归系数和判定系数确定单个关系型矩阵与多个关系型矩阵之间有无线性关系,与传统回归分析类似,利用回归系数是否落入拒绝域确定自变量与因变量线性关系是否显著,从而定量确定变量之间的关系。
1.汾河流域区域经济情况分析。本文参考查婷俊(2023)研究,采用人均GDP作为测度区县之间经济空间关联性的指标,分析2018—2022年汾河流域40个县(市、区)的县域经济指标,以此研究汾河流域县域经济关联性。数据源于2019—2022年山西省统计年鉴及各区县社会经济发展公报,如表1所示。
表1 汾河流域各区县2019—2022年人均GDP均值统计表 单位:元
地理区位影响区域经济与外部区域的联通。优越的地理区位,更有利于生产要素的快速流通、沟通市场,从而促进经济的发展。由表1可知,人均GDP排名前五的5个区县中除灵石县外均属于太原市,说明太原市人均GDP水平在汾河流域位居前列,这与太原地处盆地,交通便利、土地肥沃、气候适宜,拥有较为优异的自然地理禀赋有关;汾西县、万荣县及文水县人均GDP在汾河流域排名靠后,这与汾西、文水地处吕梁山区,万荣地势较高、水资源缺乏等自然环境因素有关。
2.区域经济空间关联网络构建。在区域内部,一个地区的经济除受到内部影响外,还会受到其他区域经济的影响,这种区域经济空间关联呈现为一种网状结构。在这个网络中,城市为节点,各城市之间经济的关联关系为节点之间的连线。
(1)平稳性检验。汾河流域经济空间关联网络可以通过计量经济学中的向量自回归模型(Vector Auto Regression,以下简称VAR模型)来构建。VAR模型只能用于原始平稳时间序列或差分至平稳的时间序列。因此,首先对汾河流域流经区县人均GDP时间序列进行单位根检验,检验结果如表2所示,所有序列在90%的置信水平下均拒绝了存在单位根的原假设,满足VAR变量平稳性的要求。
表2 汾河流域各区县ADF检验结果
(2)格兰杰检验。向量自回归模型中的格兰杰检验是界定两两城市之间关联关系的有力方法。通过格兰杰检验的城市之间存在空间关联关系。本文通过格兰杰检验方法对两两区县之间的空间关联关系进行识别,建立关系矩阵,结果如表3所示。通过检验的在矩阵中数值为1,即两县区经济存在关联关系;未通过检验的在矩阵中数值为0,即两县区经济无关联关系。
表3 汾河流域各区县人均GDP关系矩阵
(3)空间关联网络可视化。使用Ucinet软件中的Netdraw工具,对汾河流域区域经济空间关系矩阵可视化,得到汾河流域区域经济联系的空间关联网络,如图1所示。由图1可知,汾河流域区域经济空间关联网络呈现为典型的“核心—边缘”结构,区域经济具备较强空间关联性。
图1 汾河流域区域经济联系的空间关联网络
本文借助社会网络分析工具,刻画汾河流域区域经济空间关联网络结构的网络密度、网络效率、平均路径长度等特征指标。汾河流域区域经济空间关联网络结构整体特征指标测算结果如表4所示。
表4 汾河流域人均GDP空间关联网络结构整体特征
由表4可以看出,汾河流域区县人均GDP网络密度为0.657 2,超过0.5,说明汾河流域区域经济存在密切的空间关联,这种空间关联不再以地理位置上的邻近为界限,而呈现出更复杂的跨地区的邻近效应;网络效率为0.160 7,说明关联网络存在多条多余线条,结构较稳定;平均路径长度为1.343 0,小于2,表明通过不超过2个区县就可以把网络中任意两个区县连接起来,这种紧密联系的网络结构说明汾河流域区县之间的相互影响十分明显。
“中心性”是社会网络分析中的重要研究内容之一,用来表明网络中个体节点的作用及地位,汾河流域区县人均GDP空间关联网络个体结构特征结果如表5所示。
表5 汾河流域区域经济空间关联的网络个体结构特征
度数中心度排名前三的区县分别是小店区、迎泽区及灵石县,表明这三个区县在汾河流域区域经济关联网络中处于核心地位。这几个区县的经济发展水平高,人口流动性大,有力地促进了区县之间的经济往来。小店区的度数中心度最大,对36个区县有明显的溢出关系,即会对其他36个区县的经济产生显著影响。浮山县、古县及尖草坪区3个区县的排名最靠后,说明这三个区县处于网络中的边缘地位,对其他区县经济影响较小。中间中心度最大的3个区县是杏花岭区、平遥县和寿阳县,说明这3个区县在该网络中起到“中介”作用,充当区县之间相互联系的“桥梁”。接近中心度排名前三的区县与度数中心度的一致,进一步说明小店区、迎泽区及灵石县处于网络的核心地位。小店区与迎泽区均属于太原市,说明太原市对整个汾河流域的经济起着主导作用。
1.理论假设与指标选择。区域经济空间关联是很多因素共同影响的结果。基于相关文献的研究以及数据的可获得性,本文从区县的空间距离、产业结构、投资规模、人口结构、生态环境这五个维度衡量汾河流域经济的影响,分别对应县(市、区)之间的空间相邻关系、第二产业增加值占GDP比重、固定资产投资、城镇人口占比、人均公园绿地面积五个指标,考察它们对汾河流域区域经济空间关联网络的影响,如表6所示。运用QAP分析模型,以各影响因素绝对差值矩阵作为自变量、汾河流域区县人均GDP关系矩阵的关联关系矩阵作为因变量进行分析。自变量数据来自于2018—2022年的《中国县域统计年鉴》、各市统计年鉴和各地区国民经济与社会发展公报。
表6 汾河流域区域经济空间关联性的分析维度及对应指标
2.基于QAP方法的空间关联影响因素分析。区域QAP算法可用来分析汾河流域区域经济空间关联网络背后的影响因素。QAP相关系数表示被解释变量和解释变量的关系矩阵之间的相关系数,相关系数绝对值的大小与解释变量对被解释变量的贡献度相关。汾河流域区域经济空间关联网络五大影响因素分析结果如表7所示。
表7 汾河流域区域经济空间关联网络影响因素分析结果
空间距离因素影响显著,即两个县(市、区)之间的空间距离为经济联系的空间关联网络的主导因素,推动关联网络形成。产业结构和投资规模为重要影响因素,即二者的差异会对经济的空间关联性产生重要作用,会增加网络的复杂性。人口结构为次要影响因素,其对经济联系的空间关联影响相对较弱,但也是经济联系空间关联的影响因素。城镇化率越高,人口跨区域流动越频繁,进一步促进区域之间的经济联系。生态环境为非关键影响因素,也会在一定程度上影响区县之间经济的空间关联。
由QAP回归分析的结果可知,县域经济联系与空间距离、产业结构和投资规模这三个因素线性关系极其显著。空间距离是县域之间进行交互的首要问题,距离越近,县域之间的经济往来越密切,而产业结构、投资规模和人口结构同样会影响经济关联。第二产业越发达的县(市、区),其工业化水平越高。投资规模高,县域的经济水平越发达,对各种资源需求量越大,县域之间的联系越紧密。就业需求大,会加快县域之间人口的流动,促进经济往来。相对而言,消费水平和生态环境与经济关联的线性关系相对较弱。
本文首先对汾河流域流经县(市、区)范围进行界定,其次利用格兰杰因果关系检验构建了汾河流域县域人均GDP的空间关联网络,并依据社会网络分析对网络特性从整体和个体两个维度进行分析,最后进一步探索了汾河流域区域经济空间关联的影响因素,得出相关结论。
1.汾河流域区域经济存在显著空间关联关系。汾河流域区域经济呈现典型的“核心—边缘”结构。核心区和边缘区的经济发展水平差异化明显。网络中各节点县域所处地位不同,均具有不同程度的经济溢出效应,并且溢出关系错综复杂。
2.区域经济空间关联网络整体特征表明,汾河流域中所有县域构成一个网络,结构稳定。县域之间经济往来便捷,相互影响、紧密关联。区域经济空间关联网络个体特征表明,小店区、迎泽区及灵石县是网络中的核心区域,控制着网络中县域之间资源的流通,杏花岭区、平遥县和寿阳县是网络中的中介区域,发挥着县域之间沟通的桥梁作用。尖草坪区、浮山县、古县为区域经济边缘区域,对其他县(市、区)经济影响较小。
3.区域经济空间关联影响因素分析表明,空间距离、产业结构和投资规模对汾河流域区域经济空间关联网络的影响明显,是导致空间溢出的关键性驱动因素。人口结构为次要影响因素,对经济联系的空间关联影响相对较弱。生态环境为非关键影响因素,也会在一定程度上影响城市之间经济的空间关联。
基于以上结论,本文提出促进汾河流域区域经济发展的相关对策和建议。
1.积极融入国家发展战略,推动产业结构转型升级。加强与京津冀城市群、关中平原城市群、中原经济区的区域合作,积极对接“一带一路”国家发展战略,探索与京津冀、长三角、大湾区等区域进行深度合作,承接北京市和雄安新区部分高新产业,加快推动产业结构由“一煤独大”向多元化新兴产业、创新产业和文化产业发展的转变。
2.加强基础设施建设,推动区域经济深度融合。进一步科学规划和完善汾河流域城镇体系和交通网络体系,以汾河和大西高铁为经济和交通发展轴,大力推动沿河沿线中心城镇的建设与发展,增强区域经济合作和协同发展,促进资源要素的优化配置。以太原市都市圈为核心,太原盆地城镇密集区为主体,积极推进“一核一圈三群”的城镇空间规划战略,加强流域上、中、下游地区县域经济的协同发展。
3.扩大高水平对外开放,实现利用外资新突破。持续优化营商环境,健全投资促进体系,引导外来投资向重点产业集聚,强化对外来投资的保护。加大外来投资优惠政策,积极与国内外其他地区和企业建立合作关系,促进外来投资的增长。为外资提供优质服务,利用各种渠道和平台加强宣传和推广,提高自身的知名度和影响力。