朱 丽，汪 群

（铜陵学院会计学院，安徽 铜陵 244061）

0 引言

党的十九大报告提出我国经济正逐步从高速增长阶段向高质量发展阶段转变； 党的二十大报告提出高质量是全面建设社会主义现代化国家的首要任务，发展是党执政兴国的第一要务。 因此，实现中国经济的高质量发展刻不容缓。 现阶段，我国的东部、中部和西部三大区域发展不平衡问题直接制约了经济的持续健康发展，为此，国家着力实施中部崛起战略。其中，承接东都地区的产业转移是中部地区崛起的重要途径。 2010 年1 月国务院将皖江城市带作为国家首个承接产业转移的示范区，经过数十年的发展，皖江城市带的各地级市是否通过产业转移实现了自身经济的高质量发展，迫切需要一套切实可行的评价体系对其十余年的经济高质量发展水平进行量化评价。 本研究运用综合评价指标体系量化皖江城市带经济高质量水平后，利用障碍因子模型，分析影响其高质量发展水平的关键障碍因子，从而为皖江城市带更好融入长三角一体化战略提供对策和建议。

1 文献综述

高质量发展基于中国具体国情提出的新生概念，国外尚无高质量发展的概念，因此国外关于高质量发展的相关研究较少。 现有研究从经济高质量发展维度出发，围绕经济高质量发展的评价指标体系、评价方法和影响因素展开了深入研究，并取得了较为丰富的研究成果。

在经济高质量发展评价体系方面，詹新宇等［1］构建了创新、协调、绿色、开放和共享五位一体的经济增长质量指标体系。 魏敏等［2］构建了经济结构优化、创新驱动发展、资源配置高效、市场机制完善、经济增长稳定、区域协调共享、产品服务优质、基础设施完善、生态文明建设、经济成果惠民等10 个维度的指标评价体系。李金昌等［3］从经济活力、创新效率、绿色发展、人民生活和社会和谐5 个维度出发来评价中国经济的高质量发展水平。 杨耀武等［4］构建了经济成果分配、人力资本及其分布状况、经济效率与稳定性、自然资源与环境和社会状况5 维一体的指标体系。 余泳泽等［5］从绿色全要素生产率视角出发，运用SBM 模型评价中国230 个城市经济高质量发展水平。

在经济高质量发展的评价方法方面， 现有学者利用主观赋权法和客观赋权法测量经济高质量发展水平。 主观赋权法方面，范柏乃等［6］运用头脑风暴法构建了36 个评价指标，结合1986~2011 年的数据，从经济发展度和社会发展度入手对我国的经济社会协调发展状况予以评价。 客观赋权法方面，张亚斌等［7］基于创新、协调、绿色、开放和共享5 大发展理念构建中国经济社会发展质量评价体系，利用主成分分析法探索中国经济社会发展质量对全面建成小康社会的影响。 王静［8］构建了区域循环经济评级指标体系，结合2011~2015 年的《陕西省统计年鉴》中的数据，运用因子分析法对陕西省循环经济发展状况进行分析。王青等［9］结合2011~2020 长三角城市群各城市统计年鉴的面板数据，运用熵权法结合五大发展理念对长三角六大都市圈经济高质量水平进行评价， 并将六大都市圈整体差异分解为区域内部差异和区域间差异。

在经济高质量发展水平的影响因素方面，相关学者也开展了深入的研究。陈诗一等［10］收集了2004~2013 年度全国286 个地级市的PM2.5 数据， 实证结果表明雾霾降低了中国城市的经济高质量发展水平。 何立峰［11］提出深入贯彻新发展理念，以质量、效率和动力为途径全面促进中国经济高质量发展。 上官绪明等［12］收集了2007~2016 年度中国278 个地级市数据，运用空间Durbin 模型，实证结果表明科技创新和环境规制分别通过正向空间溢出效应和负向空间溢出效应促进经济的高质量发展。 储德银等［13］构建面板联立方程模型证明财政纵向失衡和土地财政抑制了地方经济的高质量发展。 张跃等［14］以长三角城市群为例，利用双重差分法证实区域一体化提升了城市群经济高质量发展水平。

综上所述，已有研究围绕中国经济高质量发展水平的评价体系、评级方法以及影响因素展开了深入的研究。在研究范围方面，现有研究大多以全国或者某个省份为研究对象，少有研究从区域性视角出发，以某个城市带内部具有相似属性的各地级市为研究对象，评价城市带的经济高质量发展水平。本研究以皖江城市带为例，参考现有文献的评价视角，构建六维一体的经济高质量评价体系，有效评价皖江城市带经济高质量发展水平。由于主观赋权法受传统专家经验影响较大，无法保证评价结果的客观性，因此，本研究选择客观赋权法对经济高质量发展指标评价体系进行评价。客观赋权法中因子分析法、主成分分析法、熵权法都可供选择，根据论文中构建的经济高质量发展指标体系的特点，并结合皖江城市带各城市的特点，本研究选择熵权法。

2 皖江城市带经济高质量发展评价指标体系

二十大报告在总结“过去五年的工作和新时代十年的伟大变革”中提出了要贯彻新发展理念，着力推进高质量发展。本研究将新发展理念融入高质量发展评价体系中，并参考已有研究构建的经济高质量发展指标评价体系，以新发展理念为基本准则，并结合皖江城市带的实际状况以及安徽省统计年鉴中已有的相关数据，设计了经济、创新、协调、绿色、开放和共享六维一体的指标评价体系。整个指标体系如表1 所示。

表1 经济高质量发展测度指标体系表

3 数据来源

本研究数据来源于《安徽省统计年鉴》，选取了2011~2018 年度皖江城市带涵盖的8 个地级市数据来评价地方经济高质量发展水平。皖江城市带包含合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、池州、巢湖、滁州和宣城9 市全境和六安市的舒城县和金安区等59 个县，但是鉴于县和区的数据较难获取，且统计口径上与地级市相比也存在较大差异，本研究仅将地级市作为评价地方经济高质量发展水平的数据源。在数据起始年份上，本研究的研究对象为皖江城市带，应以设立皖江城市带的2010 年度作为数据的起始年份，统计9 个地级市数据。但是2011 年安徽省政府撤销巢湖地级市，为保证指标体系前后的可比性，本研究的数据源从2011 年开始。数据统计截止到2018 年，未更新到最新年度有以下两点原因。第一，在评价指标体系中涉及工业废水排放总量、固体废物排放量和SO2 排放总量3 个数据，《安徽省统计年鉴》在2019和2021 年度中缺失上述数据，为保证指标体系的完整性和时间的连续性，本研究仅将数据更新到2018年。 第二，2019 年度安徽省全境加入长三角一体化，就安徽省而言，皖江城市带和非皖江城市带的界限模糊化，因此，本次数据统计截止到2018 年度。 同时，2011 年随着撤销巢湖市政策的出台，皖江城市带所含的城市也有9 个地级市转为8 个地级市。

本研究对部分数据也进行了简单的加工处理。例如，绿色发展水平中的建成区绿化覆盖率和共享发展水平中人均公园绿地面积皆是以8 个地级市作为统计口径， 而安徽省统计年鉴中的建成区绿化覆盖率和人均公园绿地面积是以每年的行政区划作为统计口径，其各年的城市统计个数上存在一定差异。因此，应当遵循统一的行政区划原则将其划入皖江城市带的8 个地级市中，以便各年度和各地级市数据的比较。

4 熵权法下皖江城市带经济高质量发展测算过程

依据经济高质量发展的指标体系，本研究提取了2012~2019 年度安徽省统计年鉴中的原始数据，根据二级指标体系的定义，汇总了2011~2018 年度皖江城市带高质量发展的基础数据。 在此基础上根据熵权法的操作步骤，计算出8 个地级市2011~2018 年度的经济高质量发展水平，并进行了排序，具体步骤如下。

第一步，根据经济高质量发展的指标体系，在收集2011~2018 年度皖江城市带8 个地级市原始数据后形成矩阵X= （Xij）m×n，i=1，2…m，j=1，2，…n，数据覆盖了2011~2018 年度，每年的数据处理方式一致。因此，本研究以2011 年的数据为例，说明指标的具体含义，2012~2018 年度参考2011 年度数据处理方法。 在矩阵Xij中，Xij表示2011 年度中8 个地级市23 个评价指标的原始值，i代表评价对象，本研究中指的是皖江城市带中合肥、滁州和安庆等8 个地级市，即i=1，2，…，m，其中m=8。j代表2011 年度皖江城市带经济高质量发展指标体系中的评价指标，即j=1，2，…，n,其中n=23。 依据指标性质的不同，正向指标使用公式1，逆向指标使用公式2 进行无量纲化处理。 并且为了保证后续求取对数的结果为正，在正向指标和逆向指标的无量纲化基础上加上0.00000001。

表2 2011 年度8 个地级市各指标无量纲化结果表

以2011 年皖江城市带8 个地级市的数据为例， 其中，yij表示2011 年度中8 个地级市23 个评价指标原始数据无量纲化后处理的数值，min（xj）表示2011 年度中每个评级指标最小值，max（xj）表示2011年度中每个评级指标的最大值。 依据公式1 和公式2 的计算规则， 无量纲处理结果后应当保留8 位小数。 但是皖江城市带8 个地级市涉及23 个评价指标，数据覆盖量较大。 受表格版面的限制，本研究将每个地级市对应的无量纲化处理结果仅保留4 位小数。2011 年度皖江城市带8 个地级市无量纲化处理结果如表2 所示。

第二步，皖江城市带8 个地级市数据无量纲化处理之后，求取Pi，j，即表中每个指标中各个地级市数据分别除以地级市数据之和形成Pi，j，Pi，j如公式3 所示。

第三步，求出熵值；其中，Pij为第i年第j项指标所占的权重，ln（Pij）为Pi,j求取对数，m为皖江城市带地级市个数,Gj为第j项指标的熵值，具体计算过程如公式4 所示。

第四步，在求出熵值后，利用公式5 求出第j项指标的效用值dj。

第五步，求出权重Wj的计算如公式6 所示。

2011 年度经济高质量发展指标体系中各个二级指标的权重计算结果如表3 所示。

表3 2011 年度经济高质量发展二级指标权重计算结果表

第六步，将各个地级市的行矩阵转置之后形成列矩阵，与表2 中8 个地级市的无量纲化处理结果进行矩阵的相乘，并按照8 个地级市分别进行汇总，计算出2011 年度皖江城市带8 个地级市经济高质量发展水平得分。

最后， 重复上述过程分别计算出2012~2018 年度皖江城市带8 个地级市经济高质量发展得分。2011~2018 年度经济高质量发展汇总结果如表4 所示。

表4 2011~2018 年度8 个地级市经济高质量发展得分汇总表

5 经济高质量发展水平障碍因子诊断

由表4 可知，2011~2018 年度皖江城市带内部8 个地级市的经济高质量发展水平差异性显著。 因此，从指标体系的基础维度出发，探索皖江城市带经济高质量发展水平的驱动因素显得尤为重要。 本研究运用障碍度分析法，以年为单位，分别探索经济、创新、协调、绿色、开放和共享6 个维度在8 个城市高质量发展水平方面的差异性，最后将8 年的数据进行汇总，从而寻找影响皖江城市带经济高质量发展水平的驱动因素。 其中，障碍度分析模型具体操作步骤如下。

障碍度模型主要通过因子贡献度、指标偏离度和障碍度进行综合分析，其计算公式如下：

其中，Fj为因子贡献度，Ij为指标偏离度，Yj为障碍度，Rj为第j个指标所属分类指标的权重，Wj为第j个指标权重，Xj为指标的标准化值。

5.1 不同地区障碍因子

以2011 年度数据为例，运用障碍度分析法探索经济、创新、协调、绿色、开放和共享6 个维度在驱动8 个城市高质量发展水平方面的差异性，具体结果如表5 所示。

表5 2011 年度皖江城市带8 个地级市障碍度分析结果表单位：%

由表5 可知，2011 年度， 皖江城市带8 个地级市中合肥市的经济发展障碍度对经济高质量发展水平影响最大，经济发展障碍度为34.75%。滁州市的创新发展障碍度对经济高质量发展水平影响最大，创新发展障碍度为30.91%。 芜湖市的协调发展障碍度对经济高质量发展水平影响最大，协调发展障碍度为18.34%。 铜陵市的绿色发展障碍度对经济高质量发展水平影响最大，绿色发展障碍度为31.54%。 合肥市的开放发展障碍度对经济高质量发展水平影响最大，开放发展障碍度为18.92%。 芜湖市的共享发展障碍度对经济高质量发展水平影响最大，共享发展障碍度为21.60%。

5.2 时间变化分析

2011~2018 年度皖江城市带8 个地级市障碍度因子汇总后如表6、表7、表8 和表9 所示。

表6 2011~2018 年度皖江城市带地级市经济发展障碍度表单位：%

表7 2011~2018 年度皖江城市带地级市开放发展障碍度发展障碍度表单位：%

表8 2011~2018 年度皖江城市带地级市创新发展障碍度发展障碍度表单位：%

表9 2011~2018 年度皖江城市带地级市绿色发展障碍度发展障碍度表单位：%

从表6 来看，2011~2018 年度合肥市的经济发展障碍因子虽然呈现波动变化的趋势，但是显著高于其他7 个城市。 从表7 来看，2011~2018 年度合肥市的开放发展障碍因子虽然呈现波动变化的趋势，但是也显著高于其他7 个城市。 即经济发展障碍度和开放发展障碍度对合肥市的经济高质量发展影响显著。 从表8 来看，2011~2018 年度滁州市的创新发展障碍因子虽然呈现波动变化的趋势，但是总体上高于其他7 个城市。 从表9 来看，2011~2018 年度铜陵市和马鞍山市的绿色发展障碍因子虽然呈现波动变化的趋势，但是总体上高于其他6 个城市。 即创新发展障碍度对滁州市的经济高质量发展影响显著，绿色发展障碍度对铜陵市和马鞍山市的经济高质量发展影响显著。

6 结论与建议

6.1 结论

6.1.1 经济高质量发展水平参差不齐

皖江城市带内部8 个城市经济高质量发展水平差异性较大。其中，合肥市和芜湖市经济高质量发展水平高，属于第一梯队。 2011~2018 年度合肥市的经济高质量发展水平在［0.75，0.82］之间，显著高于皖江城市带中其他城市，处于遥遥领先的水平。 芜湖市的经济高质量发展水平得分在［0.44，0.53］之间，虽然低于合肥市的经济高质量发展水平，但是显著高于皖江城市带中其他6 个城市的发展水平。 滁州市、马鞍市与铜陵市经济高质量发展水平适中， 属于第二梯队， 三个城市的经济高质量发展得分在［0.23，0.42］之间。宣城市、池州市与安庆市经济高质量发展水平较低，属于第三梯队，三个城市的经济高质量发展得分在［0.16，0.38］之间。

6.1.2 经济高质量发展变化率大

2011~2018 年度，皖江城市带内部8 个城市增减变动趋势存在较大差异。作为第一梯队的合肥市和芜湖市在经济高质量发展发展水平上存在较大差异。合肥市保持着较为稳定的经济高质量发展水平，且有一定幅度的增长，但增长速度较为缓慢。 芜湖市的经济高质量发展水平呈现出U 型特征，2012~2016年度呈现出逐年下滑的趋势，2017~2018 年度经济高质量发展逐步恢复。

第二梯队的滁州市、铜陵市和马鞍山市在经济高质量发展水平上也存在着显著的差异。滁州市的经济高质量发展水平变化率与芜湖市相似，呈现出U 型特征。 2012 年度滁州市的经济高质量发展水平跃升为皖江城市带中第二梯度城市带的首位，2013~2016 年度逐年下滑，2017~2018 年度逐步提升。 铜陵市的经济高质量发展水平局部呈现出浅V 型特征，2012~2014 年度逐年下滑，2015~2017 年度逐年上升。 马鞍山市的经济高质量发展水平呈现出深V 型特征，2011~2014 年度逐年下滑，并且跌落至第二梯队城市带的最低值，2015~2018 年度逐步恢复。

第三梯队的池州市、宣城市和安庆市在经济高质量发展水平上也存在着显著的差异。池州市的经济高质量发展水平分布在［0.17，0.20］之间，与皖江城市带其他7 个城市相比，其经济高质量发展水平波动幅度最小。 宣城市的经济高质量发展水平在2012 和2018 年度达到0.25，其他年度分布于0.20 两侧较为稳定，变动幅度略高于池州市。 安庆市的经济高质量发展水平变动幅度最大，2011 年度经济高质量发展水平处于皖江城市带的最低值，2011~2018 年度保持着逐年增长的趋势，2018 年度已经提升至第二梯队城市带的较高水平。

6.1.3 皖江城市带内部障碍因子差异显著

由表6~9 可知，皖江城市带内部经济高质量发展水平障碍因子差异性显著。 其中合肥市作为皖江城市带中的第一梯队城市，2011~2018 年度其经济高质量发展水平均显著高于其他7 个城市，合肥市的经济高质量发展水平主要得益于经济发展水平和开放发展水平。 滁州市作为皖江城市带中新晋的第二梯队城市，其经济高质量发展水平主要得益于其创新发展水平。铜陵市和马鞍山市作为传统的皖江城市带第二梯队城市，长期依托于矿产资源进行城市建设，当前面临着资源枯竭和环境污染的双重威胁。

6.2 建议

6.2.1 发挥核心城市的辐射带动作用

建议根据各个城市经济高质量发展水平的不同，实施差异化的发展方案。对于经济高质量发展水平高的合肥市来说，在承接长三角产业转移过程中，通过引入高端制造业和高科技产业已经逐步实现产业结构的优化升级。 此后，应当充分发挥核心城市在经济发展过程中的辐射带动作用。 将产业转移中已承接的中低端制造业、劳动密集型和资源密集型产业分流给经济高质量发展水平较低的城市。在实现自身产业转型的同时，也助力城市带内部经济实力薄弱的城市发展。

6.2.2 形成全面开放的新格局

皖江城市带作为承接产业转移的重要示范基地，应当抓住机遇，快速融入长三角一体化战略的快车道，摆脱目前仅合肥市的开放发展助推经济高质量发展的困境。 芜湖市、铜陵市应当充分利用其临近长江的地理位置优势，以港口贸易为依托，通过制度建设逐步优化区域内投资环境。引进外商投资，逐步推动制造业和服务业的转型升级。在此基础上整合城市和城市带内部的生产要素和资源禀赋，全面提升外向型经济的发展水平。

6.2.3 逐步提升城市带的创新能力

滁州市作为新晋的第二梯队城市， 其经济高质量发展路径充分证实了创新发展驱动力在经济高质量发展过程中的重要地位。 首先，创新能力的提升离不开科研经费的支持，政府应当发挥其宏观调控作用，加大财政收入在基础领域、关键技术和前沿领域的投入，引领社会资本在技术领域的投入。 同时，政府应当根据各个城市特点逐步搭建高新技术研究、应用研究、产业发展、成果应用和示范推广等多维一体的研发及应用平台。

6.2.4 加快城市带内部的协调发展

2011~2018 年度，皖江城市带各城市经济高质量发展水平差异性显著，8 个城市形成3 个发展梯队，同时每个梯队内部城市间的发展水平差异性显著。因此，提升皖江城市带内部城市间的协调发展尤为必要。 应当逐步建立合肥市和芜湖市等高质量发展水平较高城市对宣城和池州等高质量发展水平较低城市的区域联动机制，落实效率与公平并重的治理思维，推动城市带内部的协调发展。

6.2.5 加快城市的绿色发展

铜陵市和马鞍山的经济高质量发展之路充分证实了绿色发展助推经济高质量发展的必要性。首先，针对生态环境污染较为严重的地区，政府应当发挥主心骨作用，引领企业逐步完成生态环境的修复和恢复工作。 其次，政府应当逐步引导企业构建低碳、绿色和循环发展的高质量发展体系，通过税收优惠、政府补助等形式引导化工企业和钢铁企业逐步向清洁生产和节能环保产业转型。最后，政府应当出台大气防治和污水治理相关的法律法规，为城市绿色发展营造良好的生态环境。