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县域经济发展综合评价

2022-03-19许贵芝

经济研究导刊 2022年6期
关键词:熵值法区域差异县域经济

许贵芝

关键词:县域经济;综合评价;熵值法;区域差异

中图分类号:F127        文獻标志码:A      文章编号:1673-291X(2022)06-0046-03

引言

县域经济的发展与国家富强、民族振兴密切相关。截至2020年,我国脱贫攻坚取得卓越成就,县(市)作为区域发展的重要组成部分,在脱贫攻坚的伟大斗争中发挥了不可替代的作用。但我国县域经济发展仍存在不平衡不充分的问题,以云贵为代表的西部地区和以江浙为代表的东部地区仍存在较大差距。西部地区如何实现“赶超”,如何充分利用自身的要素禀赋实现经济规模与经济效益的同步增长,如何提高产业结构水平,这都是值得我们思考与解决的问题。

对于县域经济发展综合指标评价体系的构建,大多数研究都是基于当下“十三五”规划中提出的创新、协调、绿色、开放、共享五大理念进行指标划分,但没有考虑到东中西部的发展差异。张春光(2009)认为,县域经济发展质量的指标体系要更侧重于空间比较[1],结合时间与空间维度,从而更好地分析区域发展差距。此外,对于少数民族自治州的研究也较少。

鉴于此,本文首先以贵州省黔南州12个县(市)作为研究对象,基于经济规模、经济效益、结构水平这三个维度,构建县域经济发展的综合评价体系。其次,运用熵值法综合评价经济发展质量。最后,通过变异系数法分析近十年以来的区域发展差异。

一、文献综述

张志强等(2019)通过分析国际和国内环境,得出中国县域经济发展存在区位、结构等不足之处[2];李泉(2019)指出,县域经济发展的基础是利用资源禀赋和比较优势[3];黄丽娟等(2018)研究县域经济与乡村转型发展的耦合协同关系,认为两者协调发展可以促进区域一体化[4]。

关于指标选取,孔凡萍等(2011)以县域经济科学发展评价体系中的和谐社会建设、人口与健康、生态环境三个方面为例,对其评价指标进行分析筛选[5];肖越(2011)从发展水平、发展潜力、发展活力三个方面构建县域经济发展评价指标体系[6];张晓春(2018)从经济规模、经济效益、结构水平、人民生活水平、开放程度方面,构建广东省县域经济发展水平指标体系[7]。

二、黔南州各县(市)经济发展质量的综合评价

(一)综合评价指标的设计和选取

本文基于张晓春提出的经济规模、经济效益、结构水平、人民生活水平、开放程度五个指标[7],综合考量黔南州各个县(市)的实际发展状况,按照科学性、代表性、可获得性等原则选取了体现经济发展质量的相关指标。本文将从经济规模(EOS)、经济效益(EB)、结构水平(SL)这 3 个一级指标和地区生产总值(EOS1)、社会消费品零售总额(EOS2)、年末城乡居民储蓄存款余额(EOS3)、人均地区生产总值(EB1)、人均社会消费品零售总额(EB2)、第二产业产值比重(SL1)、第三产业产值比重(SL2)这 7 个二级指标对 12 个县(市)的经济发展进行综合评价。

(二)数据来源和研究方法

本文数据主要来源于12个县(市)的政府统计公报、《贵州省统计年鉴》,对于缺失数据,本文采用插值法进行填补。运用熵值法对经济发展质量进行评价研究,主要通过无量纲化处理,从而消除指标之间的数量和量纲差异,本文选取的指标皆为正向指标,均采用正向标准化方式处理。

(三)经济发展质量的结果分析

1.指标权重分析。地区生产总值(EOS1)、社会消费品零售总额(EOS2)、年末城乡居民储蓄存款余额(EOS3)、人均地区生产总值(EB1)、人均社会消费品零售总额(EB2)、第二产业产值比重(SL1)、第三产业产值比重(SL2)的权重分别为0.1405、0.1454、0.1418、0.1378、0.1403、0.1609、0.1333。

2.综合评价结果分析。2010—2019年,从经济发展质量综合指数来看。都匀、福泉、惠水、瓮安、长顺、龙里、贵定、独山、平塘、荔波、罗甸、三都的均值分别为0.49、0.498、0.442、0.525、0.493、0.418、0.467、0.399、0.474、0.496、 0.54、0.453。2010—2014年,综合排名最高的是罗甸,其次是荔波;排名相对落后的有龙里、三都;排名比较稳定的有荔波、独山、贵定、都匀。2015—2018年,综合排名最高的是罗甸;其次是瓮安;排名相对落后的有独山、惠水;排名比较稳定的有罗甸、独山。2019年是各县(市)发展的拐点,排名变动较大,惠水突然上升为第一名,而一直处于中间位置的长顺排名第二;独山开始表现出强劲的向上发展趋势,排名第三;以往年度一直位居榜首的罗甸县跌至倒数第三;值得注意的是前三名都位于黔中城市群,充分说明了黔中城市群的规划与实施效果的可行性与有效性。

3.区域差异分析。本文借鉴安景文等(2019)提出的方法,采用变异系数(CV)反映各县(市)经济发展质量的差异[8]。变异系数是标准差与平均数的比值,用于测量数据的变异程度。它不仅可以显示区域经济发展质量的相对变化程度,而且也可以避免数据之间由于单位与平均值不同而形成的误差,其计算公式为:

2010—2019年,黔南州的CV指数分别为0.27、0.186、0.132、0.126、0.15、0.135、0.126、0.121、0.082、0.057,平均每年下降0.021,说明在这10年间各县(市)的一体化协同发展有一定成效,县域经济的发展差异在逐渐缩小。

从时间序列来看,大致可分为三个阶段。第一阶段是2010—2013年,区域差异持续缩小,这与国家制定新的西部大开发战略政策有关。第二阶段是2013—2017年,虽然2013—2014年,区域发展差异有所扩大,但从2014年起逐年下降,可能是因为各地政府推进特色小城镇建设,促进乡村旅游业的发展,从而缩小地区发展差距。第三阶段是2017—2019年,各县(市)经济发展差异程度持续下降并达到历史最低点,2017年黔中城市群规划的提出有利于实现县域经济的一体化发展。

三、结论及政策启示

(一)结论

为了更加准确地分析各县(市)的经济发展状况,本文进一步分析了各个维度的经济发展质量。从经济规模、经济效益、结构水平这三个一级指标出发,通过熵值法构建经济发展质量的评价体系,可以得到经济规模、经济效益、结构水平的权重分别为0.4277、0.2781、0.2942。结果表明,黔南州各县(市)经济发展质量主要依赖于经济规模与产业结构,经济效益还未发挥其应有的作用。

1.经济规模对经济发展质量的贡献度最高,二级指标中,社会消费品零售总额带来的规模效应大于存款与地区生产总值,进一步说明消费作为拉动国民经济的“三驾马车”之一,促进经济规模的增长。

2.结构水平对经济发展质量的贡献度较高,其中,第二产业所带来的效应高于第三产业,说明黔南州第三产业的发展还不够完善,还没有充分发挥旅游业等服务行业的比较优势。

3.经济效益的贡献度最低,但人均社会消费品总额的效应高于人均地区生产总值,也印证了消费对于经济的贡献度。

(二)政策启示

1.继续保持消费对于经济的拉动作用。对于一些经济发展综合排名比较靠后的县(市),比如独山县、龙里县,这些县(市)的首要问题就是及时追赶其他县(市),而促进消费是最直接、最具可行性的措施。当然,社会消费品零售总额也包括电商销售额,进一步挖掘本地的网络消费潜力,利用大数据平台的优势,完善物流与交通基础设施,让农村也实现网购便利化。

2.依托黔中城市群,加快区域分工。都匀、惠水、福泉、瓮安、长顺、龙里、贵定均位于黔中城市群,通过划分每个地区的功能,黔南州各县(市)可以充分利用贵阳、安顺、毕节等核心城市带的禀赋资源优势,减少相关交易成本,提高当地生产生活效率。

3.发挥政府推进新型城镇化的导向作用。政府应当充分理解新型城镇化的内涵,因地制宜,对于一些发展程度较高的城市,在发展经济规模的同时,要注重经济效益的提高和经济结构的完善,尤其是经济发展与生态建设的协调。对于一些落后的农村地区,优先考虑人口城镇化,从而实现区域的协调发展[9]。

4.优化产业布局,调整产业结构,大力发展第三产业。黔南州应充分利用各县(市)的资源禀赋,调整产业结构,依托生态环境优势,努力发展生态旅游业,将生态价值转化为经济价值;以农产品为主线,拓展出一条包含观光、休闲、娱乐的产业链,着力打造少数民族特色文化旅游。

参考文献:

[1]  张春光.论体现科学发展观要求的县域经济社会发展综合评价指标体系的构建[J].理论学刊,2009,(12):53-58.

[2]  张志强,熊永兰,张宸嘉.中国县域经济发展:环境、障碍与对策[J].中国西部,2019,(3):17-24.

[3]  李泉.中国县域经济发展40年:经验与启示[J].石河子大学学报:哲学社会科学版,2019,(1):74-84.

[4]  黄丽娟,马晓冬.江苏省县域经济与乡村转型发展的空间协同性分析[J].经济地理,2018,(6):151-159.

[5]  孔凡萍,于俊凤,王蕾,朱世伟,冯海洲.县域经济科学发展评价指标选择探析[J].科学与管理,2011,(1):34-37.

[6]  肖越.关于县域经济发展评价指标体系构建的论证[J].西安财经学院学报,2011,(1):113-116.

[7]  张晓春.广东省经济空间结构演化及影响因素研究[D].广州:暨南大学,2018.

[8]  安景文,王金鹤,马明.五大发展理念视角下京津冀都市圈经济增长质量测度[J].商业经济研究,2019,(17):153-156.

[9]  卢盛峰,陈思霞,张东杰.政府推动型城市化促进了县域经济发展吗[J].统计研究,2017,(5):59-68.

Key words:county economy;comprehensive evaluation;entropy method;regional difference

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