孙涛+逯苗苗

摘 要：研究与试验发展经费支出与国内生产总值的比重和能耗强度是评价我国经济发展质量的重要指标。首先，将这些指标纳入克强指数扩展版，在其基础上构造出经济发展质量评价体系；其次，用因子分析法、对应分析法以及聚类分析法对2014年我国各省市的经济发展质量数据进行分析与评分，可以将我国省市经济发展水平分为三个层次；然后，就这三个层次分析经济发展质量特征有何差距；最后，针对第三层省份经济发展的改进空间提出相关建议。

关键词：克强指数扩展版；经济发展质量；因子分析；对应分析；聚类分析

一、引言

2007年，时任辽宁省委书记的李克强指出，他更愿意把用电量、铁路货运量以及贷款发放量这三个指标作为评价辽宁省经济状况的指标。英国的《经济学人》杂志把这三个指标定义为“克强指数”以期反映更加真实的中国经济。由于克强指数是基于2007年辽宁省的经济状况提出，因此该指数更能反映的是制造业特别是重工业省份的经济状况，但是随着我国经济产业升级、互联网+时代的到来，科技创新与投入更能反映一个省份发展的潜力，经济的发展不仅看重增速更需要看重质量，“克强指数”亟待升级和扩展。

在2015年的政府工作报告中，李克强总理指出“我国经济发展质量有新的提升，一般公共预算收入增长8.6%，研究与试验发展经费支出与国内生产总值之比超过2%，能耗强度下降4.8%，是近年来最大降幅”，首次将研究与试验发展经费支出与国内生产总值之比与能耗强度作为我国经济发展质量的新指标，“克强指数”升级为扩展版本。

克强指数在评价国内生产总产值方面有着很强的说服力，董雨和马冰（2015）通过Pearson 相关系数的检验与回归方程分析方法，基于1995—2013 年数据证明了研究与试验发展经费支出占 GDP 比重、中长期贷款发放量越高与GDP有正相关关系，能耗强度与GDP呈负相关关系。但是，卢峙宏（2016）通过对2007年数据进行回归分析发现克强指数对第二产业的GDP有着非常优秀的回归结果，对第一第三产业GDP回归结果却不显著。因此，原有的克强指数不适用于评价越来越重视第三产业发展的经济区域，卢峙宏（2016）还强调“能耗强度、研究与试验发展经费支出占 GDP 比重以及金融机构中长期贷款余额更多地是反映当前经济在结构上的调整，而非经济规模。”单纯地从克强指数角度去评价经济发展也不足以适应我国调整经济结构、转变经济增长方式的要求。

经济的发展有助于提高国民收入水平，而经济发展的质量则能更好地测度国民的生活水平与幸福指数，因此，影响经济发展质量的因素一直是国内外学者不断探究的问题。例如，Barro （2000）指出经济发展中，收入差距会影响经济发展质量。钞小静和惠康（2009）以及钞小静和任保平（2011）对经济增长质量的外延与内涵做了比较清晰的界定，指出在时间维度上，我国经济发展质量有明显提高，在资源利用与生态环境方面的提高最为显著。李永友（2008）分析了经济发展质量的内涵，对江苏、浙江和上海的经济发展质量进行了比较研究。魏博通和王圣云（2012）通过分析中部六省经济发展状况指出提高居民生活水平与注重环境保护有利于提高经济发展质量。谭崇台（2014）从发展经济学角度指出高效的经济增长与人类发展、收入增长、环境可持续性密切相关。

克强指数侧重于经济发展的总量，扩展版克强指数则更侧重于经济发展的质量，将研究与试验发展经费支出与国内生产总值之比与能耗强度作为扩展版克强指数的评价指标是评价经济发展质量的内在要求，也是我国转变经济增长方式的必要评价指标。

基于以上研究，我们认为升级版“克强指数”即“克强指数扩展版”在评价我国经济发展质量方面有着显著的成效，但由于“克强指数扩展版”难以给出直接有效的计算公式，不能直接比较经济截面数据，所以，本文在“克强指数扩展版”基础上通过构造一个三级指标的评价体系，运用SPSS软件进行因子分析、对应分析与聚类分析，通过因子得分与系统聚类进而定量与定性地比较我国省际经济发展质量。

二、指标构造与数据选取

经济发展质量是我国经济转型成果的重要体现，高质量的经济发展有助于提高国家的综合实力，比较省际间的经济发展质量水平有助于各省份对自身经济发展质量树立正确的认识，提高经济发展质量重视程度，从而使国家经济发展质量水平得到整体提高。经济发展由注重体量向注重质量转变，一般来说，需要关注社会福利层面、技术发展层面以及环境保护层面的数据。

在社会福利层面，首先，魏博通（2012）采用人均GDP指标，何伟（2013）采用人均收入指标进行度量，本文为进一步落实居民所切实感受到的社会福利，采用人均可支配收入指标；其次，建成区绿化覆盖率（刘艳芳，2008）、城镇登记失业率（冷崇总，2008；徐永兵2013；孙小芳，2015）、每万人拥有卫生技术人员数（刘艳芳，2008）、每百万人普通高等学校教职工总数（魏博通，2012）、每百万人口高等学校平均在校生数（魏博通，2012；徐永兵，2013）也是社会福利层面通常考虑的重要指标。最后，本文引入互联网宽带接入户数作为社会层面的指标之一，因为当今互联网发展迅速，互联网宽带几乎成为必不可少的基础设施。

在技术发展层面，以克强指数扩展版为基础，在研究与试验发展经费支出与国内生产总值之比与能耗强度基础之上增加R&D人员全时当量（魏博通，2012）、国内专利申请授权量（孔令池，2013）、技术市场成交额（徐永兵，2013）三个指标，另外，由于研究与试验发展经费支出、企业R&D人员全时当量、国内专利申请授权量具有很强的外部效应，在进行分析时并没有将这三个指标进行GDP平均化，其对经济发展质量是一种总量的增长效应。

在环境保护层面，可以从人均水资源量（冷崇总，2008；王军强，2014）、万元GDP废水排放量（冷崇总，2008；王军强，2014）、万元GDP烟（粉）尘排放量（王军强，2014；吴也杭，2015）、万元GDP氮氧化物排放量（王军强，2014；吴也杭，2015）、万元GDP二氧化硫排放量（王军强，2014；吴也杭，2015）、生活垃圾无害化处理率（魏博通，2012；伍凤兰，2014）角度去分析各省市数据。

三、实证分析

（一）数据处理

本文共选取的18项数据指标，以2014年的30个省份数据为基础进行分析（鉴于数据的可获得性，西藏自治区及港澳台地区由于数据不全未能列入分析）。由于18项指标中有6项逆指标，本文采取取倒数的方法将其转化为正指标。另外，因子分析需要对数据进行标准化处理，本文采用SPSS20.0软件进行因子分析，软件自动对数据进行标准化处理，故不再赘述。

（二）因子分析

因子分析利用降维思想方法来分析多指标的数据。首先对数据进行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）和 Bartlett 的检验。如表2所示，数据通过KMO 和 Bartlett 的检验，KMO度量为0.722>0.7、Bartlett=650.44，因此适合做因子分析。按照特征根大于1的原则，选入4个公共因子，其累计方差贡献率为81.32%，特征根及累计贡献率（表3）、碎石图（图1）如下。

因为得到的未旋转的公共因子的实际意义不好解释，因此，对公共因子进行方差运用具有 Kaiser 标准化的正交旋转法进行最大化正交旋转，如表4所示，由旋转后的因子载荷矩阵可以看出，公共因子F1在居民人均可支配收入（X1）、城镇登记失业率倒数（1/X3）、每万人拥有卫生技术人员数（X4）、百万人普通高等学校教职工总数（X6）、每百万人口高等学校平均在校生数（X7）、技术市场成交额（X12）、万元GDP氮氧化物排放量倒数（1/X16）、万元GDP二氧化硫排放量倒数（1/X17）上的载荷值都很大，因而F1为反映居民生活与教育水平的因子。公共因子F2在建成区绿化覆盖率（X2）、万人互联网宽带接入率（X5）、R&D人员全时当量（X10）、研究与试验发展经费支出（X8）、国内专利申请授权量（X11）上的载荷值都很大，因而F2可以反映各省市科技与绿化水平，同理，F3可以反映能源消耗与环境保护水平，F4可以反映水资源水平。

用SPSS 20.0软件对各省市4个公共因子求得分，分别反映其在四项因子水平的竞争力，最后，计算因子得分，以各因子的方差贡献率占四个因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总，得出各省市的综合得分F。 计算公式为F=（F1*50.197+F2*17.68+F3*6.981+F4*6.45）/81.32 。如表5所示，按照综合得分进行排序，北京市、广东省、上海市、浙江省和江苏省位列前五，其经济发展质量在综合方面具有优势。

（三）对应分析

为了便于比较各省市的因子得分及经济发展质量情况，对30个省份的居民生活与教育水平因子F1、科技与绿化水平因子F2、能源消耗与环境保护水平因子F3、水资源水平因子F4因子得分进行对应分析。对应分析通过分析由定性变量HYPERLINK"http：//baike.sogou.com/lemma/ShowInnerLink.htm？lemmaId=72610253"＼t"http：//baike.sogou.com/_blank"构成的交互汇总表来揭示变量间的联系，可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。

如表6所示，对应分析统计摘要显示了每个维度的贡献，可见第一维度解释了36.3%的变异因素，第二维度解释了32.6%的变异因素，两个维度之和解释了68.9%的变异因素，对应分析从两个维度可以解释大部分的变异因素，使得结果更加直观。

如图2所示，首先，北京市、青海省、新疆、广西、江西省、安徽省、湖南省、福建省、河南省、重庆市分布在居民生活与教育水平因子F1与能源消耗与环境保护水平因子F3的周围，表明其在生活与教育水平与能源或环境保护水平方面有着优秀的表现。其次，广东省、浙江省、江苏省、山东省分布在科技与绿化水平因子F2周围，表明其在科技与绿化水平方面有着良好的成绩。最后，天津市、陕西省、吉林省、黑龙江省、内蒙古、山西省、辽宁省、河北省分布在水资源水平因子F4的周围，表明水资源水平对其影响较大。上海市和湖北省居于这四个因子之间，表明其发展比较均衡，每个因子的作用比较均衡。

（四）聚类分析

通过对各省市综合得分进行聚类分析可以发现，在经济发展质量方面可以将30个省市分为3类。如图3所示，第一类是北京市，可以看出北京市在经济发展质量方面独占鳌头，作为全国政治中心、经济中心具有得天独厚的优势；第二类是江苏省、浙江省、广东省、上海市，不难看出，这些省份在经济发展方面主要以轻工业与服务业为主；第三类为剩余省份，这些省份在经济发展质量方面有待提升，其与第一类的差距较大，省份数量较多，是我国整体经济发展质量提升的关键所在。通过聚类可以将我国各省市的经济发展质量分为三个梯队，代表3个不同的经济发展质量评级，第一梯队与第三梯队之间存在着很大的差距，表现出我国经济发展质量在地域上的不平衡。

在因子F1居民生活与教育水平方面，北京市为第一类，上海市与青海省为第二类，其余省市为第三类。在因子F1上，北京市具有较高的得分，主要是因为其在居民人均可支配收入（X1）、城镇登记失业率倒数（1/X3）、每万人拥有卫生技术人员数（X4）、百万人普通高等学校教职工总数（X6）、每百万人口高等学校平均在校生数（X7）、技术市场成交额（X12）指标上表现良好，这些指标是经济质量发展的基础性指标。青海省能位列前三名，主要是因为因子F1包含万元GDP氮氧化物排放量倒数（1/X16）、万元GDP二氧化硫排放量倒数（1/X17）两项指标，青海省由于良好的自然环境与重工业较少，在这两项指标表现良好。

在因子F2科技与绿化水平方面，广东省为第一类，浙江省、江苏省和山东省为第二类，其余省市为第三类，广东省、浙江省、江苏省和山东省在建成区绿化覆盖率（X2）、万人互联网宽带接入率（X5）、R&D人员全时当量（X10）、研究与试验发展经费支出（X8）、国内专利申请授权量（X11）这四类指标上表现良好，其中广东省作为制造业和第三产业的经济大省，其科技投入总量最多。

在因子F3能源消耗与环境保护水平方面，可以分为3类，山西省、黑龙江省、青海省、宁夏、甘肃省和新疆为第一类，吉林省、内蒙古、河北省、广东省、山东省、贵州省、陕西省和辽宁省为第二类，其余省份为第三类。前两类都是在因子F3 得分较低的省份，山西省以煤炭经济为主，黑龙江省以重工业经济为主，其能源消耗水平高，环境保护力度小。

在因子F4水资源水平方面，青海省为第一类，上海市、辽宁省、内蒙古、黑龙江省、陕西省、吉林省和天津市为第二类，其余省市为第三类，青海省作为中华水塔，人均水资源量充足，水污染较少。第二类的省市也有较高水平的人均水资源和较低水平的废水排放量。

四、结论与建议

通过以上分析，不难看出我国各省市在经济发展质量方面存在着巨大的差距，各省市的发展侧重点有所不同。处在第一梯队的北京市，侧重于居民生活、教育水平以及能源与环境保护。处在第二梯队的江苏省、浙江省和广东省侧重于科技与绿化质量，上海市则表现为均衡发展。第三梯队的省市数量众多，发展侧重点各有不同，但其经济发展质量均不高。北上广作为中国最具影响力的城市，其经济发展质量较高是有目共睹的，江浙两省也是我国南方地区中经济发展的佼佼者，北京上海两市在居民生活水平与教育水平层面有较大的优势，广州、江苏、浙江三省市在科技研发与投入方面具有较高的贡献。

处在第三梯队的省份应该在保持经济稳健发展的基础上提高教育投入水平，并加强R&D支出水平。关键是政府方面树立经济发展质量优先的政策导向，培育质量优先的经济发展环境，设计机制留住高科技人才，在经济政策制定方面结合自身特点向处在第一二梯队的5个省市学习。其中山东省与广东省、浙江省和江苏省三省之间有着极大的相似度，因此，可以山东省为例借鉴这三省的发展模式，侧重学习其发展经验；湖北省和上海市有着很多共同点，湖北省可以以上海市为模型，加强自身省份建设，拓宽经济发展质量评价指标，提高综合发展水平；重庆市、福建省等省市应该着重学习北京市的经济发展模式，加强自身发展优势的同时提高经济发展质量重视度。

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