成渝城市群经济高质量发展测度与障碍因子分析

刘垚 李富田 孙书毓

【摘要】本文以新发展理念为核心指标构建综合指标体系，采用熵权topsis法对成渝城市群2011—2020年经济高质量发展指数进行测度，深入剖析了成渝城市群经济高质量发展的静态格局和动态演进趋势，并使用障碍度模型测算高质量发展的主要障碍因子。研究发现，成渝城市群经济高质量发展水平呈逐年上升趋势，地区间发展水平差距较大但有逐年收窄的趋势；空间分布上，呈现“两头高、中间低”的态势；自然断点分组中，高水平和较高水平城市数量少，较低水平和低水平城市数量较多，但随着时间发展较高水平、较低水平城市数量逐渐增加，结构趋近于“橄榄型”；分项指标中，创新、协调、绿色、开放和共享五个子维度呈现不同的分布形态和演进趋势，主要准则层障碍因子为创新、开放和共享。

【关键词】成渝城市群；经济高质量发展；熵权topsis法；核密度估计；障碍度模型

【中图分类号】F127【文献标识码】A【文章编号】1672-4860（2024）01-0043-09

改革开放后，我国经济进入高速增长期并取得了令世界瞩目的成就，经济总量扩大了数百倍，2006年后成为世界经济增长的第一引擎，2010年后超过日本成为世界第二大经济体，但同时人口红利消退、经济结构失衡、区域间经济发展不均衡、生态环境遭到破坏等问题逐渐凸显。党的十九大后，我国经济发展进入“新时代”，经济由高速增长阶段转变为高质量发展阶段。成渝城市群是我国第四大城市群，2016年《成渝城市群发展规划》提出了“到2020年基本建成经济充满活力、生活品质优良、生态环境优美的国家级城市群，到2030年实现国家级城市群向世界级城市群的历史跨越”的主要目标^[1]。经济活跃、生活优良和环境优美也是经济高质量发展的客观要求。因此，推动成渝城市群经济高质量發展，加速形成西部经济高质量发展增长极，对于实现全国经济高质量发展具有战略意义。

一、文献回顾

经济高质量发展是党的十九大报告中提出的经济综合发展新概念。目前，学者们对于经济高质量发展的研究主要着力于其内涵界定、指标体系构建及测度方法上。

内涵界定方面，Barro发现早期很多研究忽略经济发展的质量，他认为经济发展的周期、人口生育率、环境质量、宗教政治等方面的因素应被重视^[2]；李盛成认为发展质量应包含经济、社会和环境三个方面，应充分考虑人民生活、教育水平、社会保障、环境承载能力等因素^[3]；杜人淮提出新时代经济高质量发展以满足人民日益增长的美好生活需要为目的^[4]。评价体系方面，袁晓玲从投入和产出两个角度出发^[5]，宋洋以经济的“外在表现”和“内生动力”为核心一级指标^[6]，更多学者以五大新发展理念为基础，构建以创新、协调、开放、绿色和共享五个维度为核心指标^[7]。测度方法方面，指标权重的计算方法分为主观法和客观法，主观法如均等赋权法、专家赋权法等^[8]，客观法有主成分分析法、熵权法^[9]等，综合指标计算方法包含线性加权法、topsis法等^[10]。

虽然已有较多学者对于经济高质量发展展开了丰富的研究，但就研究对象而言，多集中于省际层面，城市层面的研究则侧重于长三角、珠三角城市群，对于成渝城市群的研究较少。本文的边际贡献在于：以成渝城市群为研究对象，采用熵权topsis法测算出成渝城市群2011—2020年经济高质量发展指数；从时间和空间两个维度对成渝城市群的经济高质量发展指数进行趋势和差异化分析；对成渝城市群高质量发展的主要障碍因子进行识别并根据研究结论提出政策建议。

二、研究设计

（一）指标体系构建

目前，国家还没有官方发布经济高质量发展的指标体系，本文比较认同大多数学者使用的以创新、协调、绿色、开放和共享五大新发展理念为核心的一级指标体系，结合成渝城市群的实际特点及数据的可比性，选取22个二级指标构成的指标体系进行测算。创新方面，选择R&D投入强度、专利书授权量等指标；协调发展方面，选取产业结构、城乡结构和城乡收入差距；绿色发展方面，主要考虑经济发展过程中的环境代价和政府环境治理两个方面；对外开放水平方面，选取实际利用外资和进出口总额占比两个指标；经济共享指标，选择包含经济活力、医疗教育、基础建设、社会保障水平等在内的多个指标。其具体指标见表1。

（二）研究区域和数据来源

本文以成渝城市群为研究对象，根据《成渝城市群发展规划》，成渝城市群具体范围包括四川省的成都、自贡、泸州等15个市和重庆的渝中、万州、黔江等27个区（县）以及开州、云阳的部分地区。由于区（县）数据获取难度较大，本文以各地级市为研究单元，包括重庆市和四川省的15个城市。所有数据均来源于2011—2020年四川统计年鉴、重庆统计年鉴、中国城市统计年鉴、中国城市建设统计年鉴和各城市统计公报，其中四川省各个城市专利授权量数据来源于四川省知识产权服务促进中心，指标个别数据缺失采用线性内插法处理。

（三）测评方法

本文选择熵权topsis法对经济高质量发展指数进行测算，熵权topsis法是熵权法和topsis法的结合，熵权法测算指标权重，topsis法计算综合得分。topsis法即最优最劣距离法，多用于多级评价指标的综合评价，其原理是测算每个指标与该列指标中的最优解和最劣解的相对距离得出综合得分和排名的一种测算方法。熵权topsis法既保证了各个指标权重的客观性，又保证了各个评价对象综合排名的准确性。

三、经济高质量发展测度结果分析

（一）经济高质量发展综合得分情况

根据前文所构建的指标体系，获取成渝城市群16个城市2011—2020年的各项指标数据，测算得出成渝城市群2011—2020年经济高质量发展的综合得分如表2和图1所示。整体来看，各年得分均值均低于0.4，说明成渝城市群经济高质量发展水平较低，有较大提升空间。成都、重庆两个城市高质量发展水平较高，符合成渝城市群两个核心城市定位。成都市呈现断层领先态势，2011—2020年一直保持得分0.5以上均值达到0.65，重庆市在2018年后稳定在0.5水平以上；其后是绵阳、德阳两个城市，水平较低的是资阳、内江和达州3个城市，其余各城市集中在均值以下的中低水平上。横向来看，成渝城市群整体高质量发展水平总体呈逐年上升趋势，仅个别城市个别年份有所波动。

增速方面，表现强劲的是宜宾、乐山、广安和内江4个城市，宜宾市由2011年的0.17增长到2020年的0.33，年均增速达9%，乐山、广安和内江三个城市的年均增速超過8%，发展水平较高的成都市、重庆市和绵阳市增速则相对较低，年均增长2%～4%。纵向来看，2011年最高值为0.59，最低值为0.15，两者倍差3.89，2020年最高值0.67，最低值0.29，倍差2.35，说明地区间差异巨大，但差距也在逐渐缩小。比较成都市和重庆市，两者得分的倍差在逐渐缩小，说明两个核心城市之间的高质量发展水平差距在不断缩小，双核心的发展格局更加稳固。

（二）分项得分情况

为更深入地了解成渝城市群经济高质量发展各个分项指标的发展水平，进一步分析各个城市在5个一级指标的表现，其结果如图2所示。整体来看，各城市在一级指标总体表现上存在较为显著的高低水平差距，从高到低依次是绿色、协调、共享、创新和开放，均值依次为0.50、0.41、0.36、0.20和0.16。可见，成渝城市群的绿色发展水平总体达到较高水平，创新水平和开放水平相对落后。

创新发展方面，得分最高的是绵阳市。绵阳市作为中国唯一科技城，R&D投入强度长期保持在6.5%以上，成都、重庆和德阳三个城市属于第二梯队，R&D投入强度在2%～3%之间。专利授权量方面，成都市断层领先，2020年每万人专利授权量达31.3，其次是重庆市、绵阳市和德阳市，其余城市的创新发展处于较低水平。

协调发展方面，处于领先地位的是成都市和重庆市。成都市协调发展得分均值高达0.8，其原因主要是成都市第三产业占比自2016年以来均保持在60%以上，且还在逐年上升，2020年城镇化率达到78.77%，这一比例已接近发达国家水平，2020年城乡收入比仅为1.84，处于全省领先地位。重庆市排名第二，得分接近0.5，相比成都市落后较多的主要原因在于城乡收入差距。其余城市的协调发展水平在0.4上下波动，水平差距较小。

绿色发展方面，绿色发展是成渝城市群总体得分最高的一级指标，主要原因是党的十九大以来成渝地区对绿色发展的高度重视，生态环境治理水平得以快速提升。在这项指标上，重庆市得分超过成都市，这归功于重庆市政府对于长江上游环境治理的长期重视和不断上升的环保投入占比。另外值得注意的是，遂宁市绿色发展水平表现相当亮眼，原因在于其较高的人均绿地面积和较低水平的单位产出二氧化硫排放量。其余城市绿色水平得分在0.4～0.5之间。

对外开放方面，成渝城市群对外开放得分相对较低，除遥遥领先的成都市和重庆市外，其余城市的对外开放得分处于5个一级指标中的最低水平。比较成都和重庆两个核心城市来看，总体上成都市高于重庆市，具体看两项指标数据，实际利用外资规模指标两市差异不大，但进出口占GDP比重在2017年后被成都市拉开差距，成都市2020年进出口占比达40%，重庆仅为26%，说明两个中心城市对外开放水平的主要差距在于进出口占比方面。

共享方面，成渝城市群整体处于中等水平，成都市得分高于0.5，处于绝对领先地位，第二梯队是重庆市、绵阳市、雅安市和德阳市得分0.4～0.5。其余城市得分0.3～0.4，城市间得分波动相对较小。

（三）核密度估计

为更好地展示成渝城市群经济高质量发展综合指数和5个分项指数2011—2020年动态演进规律及地区间差异情况，选取2011年、2014年、2017年和2020年为样本，运用Stata 16软件绘制相应的核密度估计图（图3）。除对外开放水平以外，其余5个指数都呈现出显著的右移趋势，表明成渝城市群经济高质量发展水平在逐年提高，结果与前文分析一致。从波峰形状来看，图3（a）呈现明显右“拖尾”形状，峰值略微有下降趋势，宽度逐年收窄，表明成渝城市群经济高质量发展综合指数存在右侧极值现象，地区间差异在逐渐缩小；图3（b）中峰值明显降低，宽度在2011—2014年有明显收窄，2017—2020年又明显增大，同时波峰“重心”偏左，右侧有“拖尾”，表明成渝城市群在创新发展方面多数城市处于较低水平，地区间差异呈现先缩小后增大的趋势；图3（c）曲线向右移动的幅度较大，存在非常显著的右“拖尾”形状，波峰由较平、较宽变为较尖、较窄，表明各个城市的协调发展水平总体提升较快，尤其是2014—2017年，地区间总体差异逐渐缩小；图3（d）波峰右移、宽度明显收窄、无左右拖尾、2020年波峰有双峰趋势，表明在绿色发展指标上，城市群整体表现较好且地区差距越来越小，2020年的数据有两极分化的趋势；图3（e）“重心”严重左倾且拖尾明显，动态来看，曲线峰值高低跳跃，无明显趋势特征，带宽有较大幅度的收窄，拖尾现象也有大幅度改善，表明对外开放指数始终处于较低水平，存在明显的极值，但这一趋势在逐渐减弱，地区间的差异在逐渐缩小；图3（f）2011年峰值高，宽度宽，有右拖尾，但到2020年拖尾现象消失，曲线宽度变窄，表明2011年数据主要分布在较低水平上且有个别城市处在较高水平，但到2020年数据分布已经集中在中等和中高水平上，说明成渝地区的共享指数在朝着总体水平逐步提高、差距逐渐缩小的良好发展方向发展。

（四）空间格局及演变

为更加直观体现成渝城市群高质量发展空间格局演变，根据自然间断点法并利用ArcMap软件将2011年和2020年成渝城市群经济高质量发展水平划分为4个等级并画出空间格局图，结果如图4所示。2011年高水平城市1个、较高水平城市2个、较低水平城市4个和低水平城市9个，分别占比6.25%、12.5%、25%和56.25%。高水平城市为成都市，较高水平城市为重庆市和绵阳市，较低水平城市为德阳市、自贡市、雅安市和遂宁市，其余城市均为低水平，空间分布上呈现较为明显的“两边高、中间低”的空间格局。2020年高水平城市1个、较高水平城市3个、较低水平城市6个和低水平城市6个，分别占比6.25%、18.75%、37.5%和37.5%。与2011年相比，德阳市由较低水平上升到较高水平，乐山市、广安市和泸州市由低水平上升为较低水平，空间分布上“两头高、中间低”的空间趋势有所弱化。从城市等级分布来看，2011年高水平城市、较高水平城市、较低水平城市和低水平城市4个等级城市数量逐级递增，呈现明显的“头轻尾重”格局，到2020年这一格局有所改变，中间两个等级城市数量变多，低水平城市数量变少，有“中间多、两头少”的橄榄型结构趋势。

四、经济高质量发展障碍因子分析

为进一步研究各个城市经济高质量发展的主要障碍因素，本文选取2011年、2014年、2017年和2020年的数据，采用障碍度模型（obstacle degree）对成渝城市群经济高质量发展指数进行障碍因子分析。

（一）准则层障碍因子

将各年份各城市的准则层障碍度取均值作为成渝城市群整体的准则层障碍度，其结果如图5所示。整体来看，共享、开放和创新3个一级指标的障碍度较高，2011年这3个指标障碍度合计86.36%，2020年合计达90.54%，2011年最大障碍因子是共享指标，障碍度34.27%，但共享指标障碍度逐年降低，2017年以后开放指标取代共享指标成为最大障碍因子。绿色和协调两个指标的障碍度均低于10%并有逐年递减趋势，说明成渝城市群整体的，主要准则层障碍因子是共享、开放和创新3个指标。随着时间发展，最大障碍因子由共享逐渐变为开放。分城市来看，成都市和重庆市最大障碍因子是共享和创新；绵阳市、德阳市、乐山市和广安市最大障碍因子是开放和共享；雅安市最大障碍因子是开放和创新；宜宾市最大障碍因子是共享和开放。虽然各城市的主要障碍因子相似，但是障碍度排序各有不同。因此，提高成渝城市群经济高质量发展要集中力量提升共享水平、对外开放水平和创新水平，但各个城市应各有侧重。

（二）指标层障碍因子

选取各研究对象障碍度排名前5的二级指标作为该研究对象的主要指标层障碍因子，其结果如表4所示。各城市各年份出现频次最高的6个指标是：X3每尤人专利授权个数、X11实际利用外资总额、X12进出口总额、X1R&D经费投入强度、X18本专科在校大学生数、X20互联网接入数，这些指标主要集中在创新水平、对外开放水平、共享水平上，与前文得出的结论基本一致。從年份来看，2011年出现频次最高的3个指标是X3、X12、X1，2014年是X3、X11、X1，2017年是X3、X12、X11，2020年是X3、X11、X12、X1，表明成渝城市群经济高质量发展的核心障碍因子是每万人专利授权个数、实际利用外资总额、进出口总额和R&D投入强度等指标。

五、结论与建议

（一）研究结论

本文以五大发展理念为核心构建综合指标体系，采用熵权topsis法测算得出成渝城市群2011—2020年经济高质量发展水平并使用核密度估计、自然断点法、障碍度模型等分析方法对成渝城市群经济高质量发展进行深入分析，得出如下结论：

1. 成渝城市群经济高质量发展水平整体呈现逐年上升趋势，成都市和重庆市领跑；高水平、较高水平城市数量少，较低水平和低水平城市数量多；地区间水平差异较大，但有逐年缩小趋势；增速最快的是宜宾、乐山、广安等城市。

2. 分项指标中绿色指标整体水平较高、分布形态理想，协调和共享指标整体水平提升明显，创新和开放指标整体水平则相对较低；成都市和重庆市几乎垄断所有指标前两名，但仍有绵阳市的创新指标、遂宁市的绿色指标表现抢眼；创新水平的地区间差距有所波动，其余指标地区差异在逐年缩小。

3. 影响各年份各城市得分的主要准则层障碍因子是创新、开放和共享；指标层障碍因子是每万人专利授权个数、实际利用外资总额、进出口总额、R&D经费投入强度等，但各年份各城市影响程度有所不同。

（二）政策建议

基于以上分析和结论，本文对成渝城市群经济高质量发展提出以下建议：

1. 深耕发展优势，补足发展“短板”。持续重视绿色发展，致力打造成渝地区旅游名片、宣传巴蜀文化，促成产业结构进一步升级；在发展较差的创新水平方面加大投入力度并进行过程督促，加速成果转化，为成渝地区经济高质量发展提供新的增长动力；对外开放水平方面，积极引进外资，拓宽进出口渠道，将对外开放的“门”开得再大一点。

2. 正视地区差距，注重协调发展。发展农村经济、壮大县域经济，积极推进城乡融合，大力发展乡村振兴，促进城乡资源合理流动，改善农村居民收入结构，缩小城乡收入差距。

3. 重视民生福祉，坚持以人民为中心。完善社会保障制度，维护公共安全、大力发展体育文化事业，从物质和精神两方面提升人民生活幸福感。

4. 因地制宜，实行差异化战略。各城市发展过程中资源禀赋和投入产出各有不同，制约各个城市经济高质量发展的主要障碍因子也不尽相同，城市应根据自身发展情况制定差异化发展策略，在主要障碍因子指标方面增加投入，加速推动城市经济高质量发展。

參考文献

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Measurement and Obstacle Factor Analysis of High-quality Economic Development in Chengdu-Chongqing Urban Agglomeration

LIU Yao¹， LI Futian¹， SUN Shuyu²

（1. School of Economics and Management， Southwest University of Science and Technology， Mianyang 621010， Sichuan， China;2. CPC Party School of Meishan， Meishan 620020， Sichuan， China）

Abstract： This paper constructs a comprehensive index system with the new development concept as the core index， uses the entropy weight topsis method to measure the high-quality economic development index of Chengdu-Chongqing urban agglomeration from 2011 to 2020， profoundly analyzes the static pattern and dynamic evolution trend of the high-quality economic development of Chengdu-Chongqing urban agglomeration， and uses the obstacle degree model to measure the main obstacle factors of high-quality development. The study finds that the high-quality economic development level of Chengdu-Chongqing urban agglomeration is increasing year by year， and the gap between regional development levels is large， but there is a trend of narrowing year by year. The spatial distribution shows a trend of “high at both ends and low in the middle”; in the natural breakpoint group， the number of high-level and medium-high-level cities is small， and the number of medium-low-level and low-level cities is large. However， with the development of time， the numbers of medium-high-level and medium-low-level cities gradually increase， and the structure tends to be “olive-like”; the five sub-dimensions of innovation， coordination， green， openness， and sharing in the sub-indicators show different distribution patterns and evolution trends. The main criterion layer obstacle factors are innovation， openness， and sharing.

Keywords： Chengdu-Chongqing urban agglomeration， high-quality economic development， entropy weight topsis method， kernel density estimation， obstacle degree model