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发展经济学论文：经济发展的失衡机制量化分析研究
来源：985论文网 添加时间：2020-01-06 15:36
摘要：为了探讨京津冀地区经济发展失衡，引入DMSP/OLS夜间灯光构建GDP指数，利用优化的热点分析和时空模式挖掘识别经济发展的格局演化，以SLM和SEM模型从自然环境、基础设施及区域开发等方面量化失衡因素。结果表明：① 区域经济发展趋于波动性集聚，经济发展呈明显的京津市区、京津郊区和河北区县城区、河北偏远县乡等3种类型，而京津市区和郊区之间、京津市域和河北省域之间都存在显着的“虹吸效应”所诱发的发展断崖。② 持续的热点、振荡的热点和振荡的冷点是经济发展冷热点的主要演化模式。经济发展热点自中心城区至远郊呈同心圆圈层式弱化，而无明显圈层变化的冷点集中连片地广布在河北乡村。③ 经济发展与自然环境、基础设施和区域开发有复杂非线性关系，经济发展繁荣地区（热点）多受惠于基础设施和区域开发及行政区划的整体优势，而合适的海拔条件次之。经济发展落后地区（冷点）总体受制于坡度条件和基础设施及区域开发的总体劣势。
关键词：经济失衡；冷热点格局分析；时空模式挖掘；DMSP/OLS夜间灯光；京津冀。
1 引言。
伴随着中国经济长期高速增长，区域经济发展失衡日渐严峻，“大都市阴影区”渐显[1].2014年，河北城镇居民人均可支配收入和农民人均纯收入分别为北京的55%和50%、天津的 77%和 60%.环京津贫困带问题突出，河北仍有国家扶贫开发重点县 39个，环首都贫困县9个。京津冀三地各自难以遏制经济发展失衡，区域协同发展逐渐成为现阶段社会共识[2].中央政府通过了旨在有序疏解北京非首都功能的《京津冀协同发展纲要》，京津冀地方政府相互签署新一轮合作框架协议，京津冀协同发展现已成为重要国家战略。实证探讨京津冀地区经济发展冷热点的格局演化及其影响因素，可有助于科学把握京津冀地区经济发展的失衡格局及其关键机制。
区域经济存在一定程度的发展差距是客观现象，这源自偶发优势区位的累积性与自我强化性，是一种大范围的个体无意识选择过程。经济发展失衡则是区域差距的质变，亟需宏观规划予以协调[3].近些年京津冀地区经济发展失衡成为学界热点，研究多从三个方面进行：其一，京津冀产业经济失衡。陈红霞以相对价格理论的市场一体化测度模型量化区域市场整合程度[4],董冠鹏等分别以ESDA和Kernel密度估计法量化模拟经济增长[5]及其收敛效应[6],张旺等识别了主要服务业整体呈典型非均衡的单中心、大梯度等级化集聚态势[7].其二，京津冀城镇空间失衡。孙铁山等引入区域密度函数分别评估了京津冀地区城镇[8]和人口的空间结构和增长模式[9],龙茂乾等归纳了两条倒U型的空间演化曲线并认为北京极化效应大于扩散效应[10],牛方曲等提出了城市群多层次空间结构分析算法并实证探索了大数据处理区域复杂网络[11].其三，京津冀发展战略政策。孙久文等探讨了区域合作战略和北京功能定位[12],李国平也全面探讨了京津冀地区人口调控[13]与产业布局[14]的战略对策，陆大道系统阐述了京津冀地区功能定位[15]和协同发展的战略政策[15,,16].
本文引入DMSP/OLS夜间灯光构建地区生产总值指数量化区域经济发展。评估单元为不受行政区划制约的1 km ×1 km 像元。实证探讨京津冀地区经济发展冷热点的格局演化及其影响因素，先以全局聚类分析量化经济发展空间格局，再以优化的热点分析识别经济发展冷热点状况，后引入时空模式挖掘梳理经济发展冷点和热点的格局演化模式，最后探讨加剧经济发展失衡的影响因素。
2 数据来源与研究方法。
2.1 研究区概况。
京津冀地区包括北京、天津及河北的石家庄、唐山、保定、廊坊、张家口、承德、秦皇岛、沧州、衡水、邢台、邯郸等11个地市，面积21.6万km2.2014年，常住人口为1.1 亿人，其中外来人口 1750 万，地区生产总值为 6.6 万亿元，人均地区生产总值达 6 万元，是全国平均水平的1.3倍。与长三角、珠三角地区并立的京津冀地区，是拉动中国经济发展的重要引擎。1992-2013年是实证研究时段。
现阶段京津冀地区经济发展也面临现实难题，京津人口增长过快诱发大城市病凸显，资源环境承载超限加剧自然生态退化，基础设施布局不合理，公共服务水平落差大。京津冀地区经济发展失衡不断加剧，发展热点与发展冷点临近并存，环京津贫困带不断显化[17].
2.2 数据来源。
夜间灯光可客观表征人类活动与区域开发的强度与广度，能精确量化区域经济-社会-生态的综合发展水平，例如地区生产总值[18]、城市规模[19]、能源消费[20]、城镇扩张[21]、人口分布[22]等。不过灯光饱和效应与卫星观测误差等客观因素对原始的DMSP/OLS夜间灯光遥感数据具有一定程度的“灰箱式”干扰[23],因此本文以2006年非辐射定标数据为基准，构建了夜间灯光综合修正模型以弱化灯光饱和效应和校正卫星观测误差。原始的DMSP/OLS 夜间灯光下载自 NOAA 网站（http://www.ngdc.noaa.gov/dmsp/download_radcal.html）。
区域经济发展水平的评估指标（或评估体系）因人因时因地存在显着差异，而地区生产总值仍是最重要的量化经济发展的基础指标，其他各类指标多源自地区生产总值的直接转化或间接作用。不过，单一的地区生产总值只能量化区域经济产出规模却难以体现区域经济投入效率，而区域经济投入效率也是一类涉及经济-社会-生态等复杂系统的综合表征。夜间灯光分别与经济生产、社会生活和生态环境都存在非常显着的关联关系，这实质上就可作为区域经济投入效率的综合表征因子。本文充分发挥夜间灯光与地区生产总值各自的意义优势，引入DMSP/OLS夜间灯光表征区域开发程度，以单位开发强度的地区生产总值指数衡量区域经济发展[23].由于1992-2013年京津冀地区的区县行政区划发生变更，本文行政区划以2013年为基准对统计数据进行对应调整。为了消除市场价格因素制约，本文所用GDP均是可比价格的数据。
2.3 研究方法。
本文分别从空间格局、格局演化两个层面探讨京津冀地区经济发展冷热点的格局演化，并引入空间计量模型识别并量化经济发展失衡的影响因素。
2.3.1 空间格局 本文分别从全局和局部两个视角探讨京津冀地区经济发展的空间格局，量化聚类和离散及随机空间模式，识别经济发展冷点和热点。吉瑞指数（Getis-Ord Gen-eral G）和莫兰指数（Global Moran's I）是主要的全局聚类分析方法。莫兰指数（或吉瑞指数）评估数据集中高值和（或）低值的空间分布与预期的空间分布相比在空间上的格局模式[24].为了更为精确地衡量京津冀地区的经济发展失衡，全局空间格局分析引入像元尺度（1 km×1 km为1像元）、斑块尺度（等值相邻像元为1斑块）与区县尺度。
局部空间格局采用优化的热点分析（Optimized Hot Spot Analysis）。优化的热点分析派生自局部热点分析（Local Getis-Ord Gi*），用于识别具有统计显着性的高值（热点）和低值（冷点）的空间聚类，可对数据进行查询以获得产生最佳热点结果的设置。优化的热点分析能自动聚合事件数据，识别适当的分析范围，并纠正多重测试和空间依赖性。以像元尺度对1992-2013年京津冀地区经济发展进行逐年的局部空间格局分析，基于90%显着水平识别经济发展热点和冷点，并测算1992-2013年经济发展冷点和热点的发生概率。本文分别以负值和正值表示经济发展冷点和热点的发生概率。经济发展热点和冷点是京津冀地区显着的高值和低值地域，分别代表经济发展的发达地区和落后地带。
2.3.2 格局演化 时序格局演化引入时空模式挖掘（Space Time Pattern Mining），对发展热点和发展冷点识别空间上与时间上的演化模式。时空模式挖掘包括创建时空立方体和新兴时空热点分析，创建时空立方体是以点数据集构建多维立方体数据结构，而新兴时空热点分析识别立方体随时序发展、在空间布局中显着的热点和冷点趋势。新兴时空热点分析先以领域空间距离和领域时间步长对立方体每个条柱进行热点分析，再以Mann-Kendall 法识别热点与冷点趋势[25],综合形成模式分类，如表1所示。经济发展热点和冷点的格局演化时空模式分为非显着模式、8种热点模式和8种冷点模式共计3类17种模式。
3 经济发展的时空格局演化。
3.1 空间格局。
京津冀地区经济发展呈全局空间集聚格局，如图1所示，集聚格局于1992-2000年趋于强化，于2000-2005年维持高位，于2005-2013年趋于弱化。京津冀地区经济发展的失衡格局持续存在，京津市区和郊区之间、京津市域和河北省域之间都存在显着的“虹吸效应”所诱发的经济发展断崖[26].不同尺度下的经济发展失衡格局存在明显的趋势差异，区县尺度和斑块尺度都呈波动上升，而像元尺度呈波动下降。京津冀地区经济发展失衡格局于区县尺度最为严峻，弱区划制约的斑块尺度次之，而于无区划制约的像元尺度最优，这表明现有的行政区划对京津冀地区经济发展失衡可能存在一定的加剧效用。
关键词：经济失衡；冷热点格局分析；时空模式挖掘；DMSP/OLS夜间灯光；京津冀。
1 引言。
伴随着中国经济长期高速增长，区域经济发展失衡日渐严峻，“大都市阴影区”渐显[1].2014年，河北城镇居民人均可支配收入和农民人均纯收入分别为北京的55%和50%、天津的 77%和 60%.环京津贫困带问题突出，河北仍有国家扶贫开发重点县 39个，环首都贫困县9个。京津冀三地各自难以遏制经济发展失衡，区域协同发展逐渐成为现阶段社会共识[2].中央政府通过了旨在有序疏解北京非首都功能的《京津冀协同发展纲要》，京津冀地方政府相互签署新一轮合作框架协议，京津冀协同发展现已成为重要国家战略。实证探讨京津冀地区经济发展冷热点的格局演化及其影响因素，可有助于科学把握京津冀地区经济发展的失衡格局及其关键机制。
区域经济存在一定程度的发展差距是客观现象，这源自偶发优势区位的累积性与自我强化性，是一种大范围的个体无意识选择过程。经济发展失衡则是区域差距的质变，亟需宏观规划予以协调[3].近些年京津冀地区经济发展失衡成为学界热点，研究多从三个方面进行：其一，京津冀产业经济失衡。陈红霞以相对价格理论的市场一体化测度模型量化区域市场整合程度[4],董冠鹏等分别以ESDA和Kernel密度估计法量化模拟经济增长[5]及其收敛效应[6],张旺等识别了主要服务业整体呈典型非均衡的单中心、大梯度等级化集聚态势[7].其二，京津冀城镇空间失衡。孙铁山等引入区域密度函数分别评估了京津冀地区城镇[8]和人口的空间结构和增长模式[9],龙茂乾等归纳了两条倒U型的空间演化曲线并认为北京极化效应大于扩散效应[10],牛方曲等提出了城市群多层次空间结构分析算法并实证探索了大数据处理区域复杂网络[11].其三，京津冀发展战略政策。孙久文等探讨了区域合作战略和北京功能定位[12],李国平也全面探讨了京津冀地区人口调控[13]与产业布局[14]的战略对策，陆大道系统阐述了京津冀地区功能定位[15]和协同发展的战略政策[15,,16].
本文引入DMSP/OLS夜间灯光构建地区生产总值指数量化区域经济发展。评估单元为不受行政区划制约的1 km ×1 km 像元。实证探讨京津冀地区经济发展冷热点的格局演化及其影响因素，先以全局聚类分析量化经济发展空间格局，再以优化的热点分析识别经济发展冷热点状况，后引入时空模式挖掘梳理经济发展冷点和热点的格局演化模式，最后探讨加剧经济发展失衡的影响因素。
2 数据来源与研究方法。
2.1 研究区概况。
京津冀地区包括北京、天津及河北的石家庄、唐山、保定、廊坊、张家口、承德、秦皇岛、沧州、衡水、邢台、邯郸等11个地市，面积21.6万km2.2014年，常住人口为1.1 亿人，其中外来人口 1750 万，地区生产总值为 6.6 万亿元，人均地区生产总值达 6 万元，是全国平均水平的1.3倍。与长三角、珠三角地区并立的京津冀地区，是拉动中国经济发展的重要引擎。1992-2013年是实证研究时段。
现阶段京津冀地区经济发展也面临现实难题，京津人口增长过快诱发大城市病凸显，资源环境承载超限加剧自然生态退化，基础设施布局不合理，公共服务水平落差大。京津冀地区经济发展失衡不断加剧，发展热点与发展冷点临近并存，环京津贫困带不断显化[17].
2.2 数据来源。
夜间灯光可客观表征人类活动与区域开发的强度与广度，能精确量化区域经济-社会-生态的综合发展水平，例如地区生产总值[18]、城市规模[19]、能源消费[20]、城镇扩张[21]、人口分布[22]等。不过灯光饱和效应与卫星观测误差等客观因素对原始的DMSP/OLS夜间灯光遥感数据具有一定程度的“灰箱式”干扰[23],因此本文以2006年非辐射定标数据为基准，构建了夜间灯光综合修正模型以弱化灯光饱和效应和校正卫星观测误差。原始的DMSP/OLS 夜间灯光下载自 NOAA 网站（http://www.ngdc.noaa.gov/dmsp/download_radcal.html）。
区域经济发展水平的评估指标（或评估体系）因人因时因地存在显着差异，而地区生产总值仍是最重要的量化经济发展的基础指标，其他各类指标多源自地区生产总值的直接转化或间接作用。不过，单一的地区生产总值只能量化区域经济产出规模却难以体现区域经济投入效率，而区域经济投入效率也是一类涉及经济-社会-生态等复杂系统的综合表征。夜间灯光分别与经济生产、社会生活和生态环境都存在非常显着的关联关系，这实质上就可作为区域经济投入效率的综合表征因子。本文充分发挥夜间灯光与地区生产总值各自的意义优势，引入DMSP/OLS夜间灯光表征区域开发程度，以单位开发强度的地区生产总值指数衡量区域经济发展[23].由于1992-2013年京津冀地区的区县行政区划发生变更，本文行政区划以2013年为基准对统计数据进行对应调整。为了消除市场价格因素制约，本文所用GDP均是可比价格的数据。
2.3 研究方法。
本文分别从空间格局、格局演化两个层面探讨京津冀地区经济发展冷热点的格局演化，并引入空间计量模型识别并量化经济发展失衡的影响因素。
2.3.1 空间格局 本文分别从全局和局部两个视角探讨京津冀地区经济发展的空间格局，量化聚类和离散及随机空间模式，识别经济发展冷点和热点。吉瑞指数（Getis-Ord Gen-eral G）和莫兰指数（Global Moran's I）是主要的全局聚类分析方法。莫兰指数（或吉瑞指数）评估数据集中高值和（或）低值的空间分布与预期的空间分布相比在空间上的格局模式[24].为了更为精确地衡量京津冀地区的经济发展失衡，全局空间格局分析引入像元尺度（1 km×1 km为1像元）、斑块尺度（等值相邻像元为1斑块）与区县尺度。
局部空间格局采用优化的热点分析（Optimized Hot Spot Analysis）。优化的热点分析派生自局部热点分析（Local Getis-Ord Gi*），用于识别具有统计显着性的高值（热点）和低值（冷点）的空间聚类，可对数据进行查询以获得产生最佳热点结果的设置。优化的热点分析能自动聚合事件数据，识别适当的分析范围，并纠正多重测试和空间依赖性。以像元尺度对1992-2013年京津冀地区经济发展进行逐年的局部空间格局分析，基于90%显着水平识别经济发展热点和冷点，并测算1992-2013年经济发展冷点和热点的发生概率。本文分别以负值和正值表示经济发展冷点和热点的发生概率。经济发展热点和冷点是京津冀地区显着的高值和低值地域，分别代表经济发展的发达地区和落后地带。
2.3.2 格局演化 时序格局演化引入时空模式挖掘（Space Time Pattern Mining），对发展热点和发展冷点识别空间上与时间上的演化模式。时空模式挖掘包括创建时空立方体和新兴时空热点分析，创建时空立方体是以点数据集构建多维立方体数据结构，而新兴时空热点分析识别立方体随时序发展、在空间布局中显着的热点和冷点趋势。新兴时空热点分析先以领域空间距离和领域时间步长对立方体每个条柱进行热点分析，再以Mann-Kendall 法识别热点与冷点趋势[25],综合形成模式分类，如表1所示。经济发展热点和冷点的格局演化时空模式分为非显着模式、8种热点模式和8种冷点模式共计3类17种模式。
3.1 空间格局。
京津冀地区经济发展呈全局空间集聚格局，如图1所示，集聚格局于1992-2000年趋于强化，于2000-2005年维持高位，于2005-2013年趋于弱化。京津冀地区经济发展的失衡格局持续存在，京津市区和郊区之间、京津市域和河北省域之间都存在显着的“虹吸效应”所诱发的经济发展断崖[26].不同尺度下的经济发展失衡格局存在明显的趋势差异，区县尺度和斑块尺度都呈波动上升，而像元尺度呈波动下降。京津冀地区经济发展失衡格局于区县尺度最为严峻，弱区划制约的斑块尺度次之，而于无区划制约的像元尺度最优，这表明现有的行政区划对京津冀地区经济发展失衡可能存在一定的加剧效用。
相应地，经济发展冷点的影响因素是以1992-2013年京津冀地区经济发展冷点概率为因变量的。京津冀地区沦为经济发展冷点主要受制于不适的坡度条件和低效的基础设施及限制的区域开发，而负向作用的海拔条件和正向的行政区划并不显着，如表3所示。区域开发因素对经济发展冷点有显着正向制约，倾向环保的区域开发地区因为所受发展制约越多而越容沦为经济冷点。基础设施和坡度条件对经济发展冷点则有显着的负向作用，基础设施越差的地区和坡度条件越陡峻的地区其沦为经济发展冷点的概率明显加大，而基础设施的负向作用略低于坡度因素（前者的负向作用强度是后者的 0.8 倍左右）。总体而言，经济发展冷点多受制于恶劣坡度条件而散布于自然环境陡峻地区，基础设施和公共服务的投入巨大，同时多是区域生态保育政策地区，产业发展和经济开发受到诸多限制，基础设施效费比低下，现阶段很难通过基础设施建设彻底扭转其经济发展冷点趋势。
5 结论与讨论。
京津冀地区存在明显的经济发展失衡，这是现实困境。在京津冀协同发展大背景下，识别量化区域经济发展冷热点的格局演化，梳理探讨经济发展失衡的影响因素，具有一定的理论意义和实践价值。本文引入DMSP/OLS 夜间灯光等研究数据和空间计量模型等研究方法，以区域经济发展的热点和冷点为研究视角，更为科学地探讨近年来京津冀地区的经济发展不平衡，这也是本文最为重要的实证价值之一。
京津冀地区经济发展的空间格局总体呈局部波动的集聚态势，集聚于1992-2000年趋于强化，2000-2005年持续集聚，于2005-2013年趋于弱化。区域经济发展冷点和热点的发生概率具有显着地方性特征，经济发展呈京津市区、京津郊区和河北区县城区、河北偏远县乡的3种阶段类型，京津市区和郊区之间、京津市域和河北省域之间都存在明显的“虹吸效应”所诱发的发展断崖。
京津冀地区经济发展冷点和热点的格局演化整体分为3类17种模式，持续的热点、振荡的热点和振荡的冷点是主要类型。呈显着的同心圆圈层结构的经济发展热点自中心城区外延至远郊区县逐渐趋于弱化，京津市域尤为明显。呈明显的非圈层团块结构的经济发展冷点却并不存在显着的梯度变化，而在广大的河北偏远县乡地区总体上是集中连片式的。
京津冀地区经济发展冷热点概率与自然环境、基础设施和区域开发等存在复杂的非线性关系，都只是经济发展的必要非充分条件，好的经济发展离不开好的环境因素，而好的环境因素并不等于好的经济发展。相较于海拔高度等刚性约束，以基础设施和区域开发为代表的弹性约束对经济发展热点的作用强度更为明显。京津冀地区经济发展冷点的主要制约是坡度条件和基础设施及区域开发政策，而负向作用的海拔条件和正向的行政区划并不显着。
本文实证探讨了京津冀地区经济发展冷点和热点的格局演化及其影响因素，不过尚需讨论格局演化的时段识别问题。京津冀地区经济发展失衡阶段有1992-2000年、2000-2005 年和 2005-2013 年 3 个时段，失衡诱因是自身累积效应还是外部政策作用都需进一步的厘清量化。未来研究将重点关注京津冀地区经济发展失衡的溢出效应，并引入空间面板模型等计量方法系统探讨近30年以来京津冀地区的经济发展失衡是否存在区际协同或区内博弈。
京津冀地区存在明显的经济发展失衡，这是现实困境。在京津冀协同发展大背景下，识别量化区域经济发展冷热点的格局演化，梳理探讨经济发展失衡的影响因素，具有一定的理论意义和实践价值。本文引入DMSP/OLS 夜间灯光等研究数据和空间计量模型等研究方法，以区域经济发展的热点和冷点为研究视角，更为科学地探讨近年来京津冀地区的经济发展不平衡，这也是本文最为重要的实证价值之一。
京津冀地区经济发展的空间格局总体呈局部波动的集聚态势，集聚于1992-2000年趋于强化，2000-2005年持续集聚，于2005-2013年趋于弱化。区域经济发展冷点和热点的发生概率具有显着地方性特征，经济发展呈京津市区、京津郊区和河北区县城区、河北偏远县乡的3种阶段类型，京津市区和郊区之间、京津市域和河北省域之间都存在明显的“虹吸效应”所诱发的发展断崖。
京津冀地区经济发展冷点和热点的格局演化整体分为3类17种模式，持续的热点、振荡的热点和振荡的冷点是主要类型。呈显着的同心圆圈层结构的经济发展热点自中心城区外延至远郊区县逐渐趋于弱化，京津市域尤为明显。呈明显的非圈层团块结构的经济发展冷点却并不存在显着的梯度变化，而在广大的河北偏远县乡地区总体上是集中连片式的。
京津冀地区经济发展冷热点概率与自然环境、基础设施和区域开发等存在复杂的非线性关系，都只是经济发展的必要非充分条件，好的经济发展离不开好的环境因素，而好的环境因素并不等于好的经济发展。相较于海拔高度等刚性约束，以基础设施和区域开发为代表的弹性约束对经济发展热点的作用强度更为明显。京津冀地区经济发展冷点的主要制约是坡度条件和基础设施及区域开发政策，而负向作用的海拔条件和正向的行政区划并不显着。
本文实证探讨了京津冀地区经济发展冷点和热点的格局演化及其影响因素，不过尚需讨论格局演化的时段识别问题。京津冀地区经济发展失衡阶段有1992-2000年、2000-2005 年和 2005-2013 年 3 个时段，失衡诱因是自身累积效应还是外部政策作用都需进一步的厘清量化。未来研究将重点关注京津冀地区经济发展失衡的溢出效应，并引入空间面板模型等计量方法系统探讨近30年以来京津冀地区的经济发展失衡是否存在区际协同或区内博弈。
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