長三角、珠三角城市群的市域經濟數據分析

宋潞平

摘?要：文章以國家統計局的指標體系為依托，構建了全面建成小康社會評價指標體系。通過長三角和珠三角兩大城市群的城市數據，測算了樣本城市的全面小康程度。另外，結合2019年年底和2020年年初的疫情影響，探討全面小康程度對城市經濟恢復程度影響。研究結果表明：全面小康程度越高的城市會在疫情沖擊下更快恢復經濟增長；創新力度越強的城市在疫情沖擊下經濟恢復越快。

關鍵詞：長三角城市群；珠三角城市群；全面小康；市域經濟；經濟恢復

中圖分類號：F293.1文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2024）02-0001-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.02.001

1?引言

我國全面建成小康社會后，不僅解決了老百姓的溫飽問題，也讓老百姓過上了美好富足的生活，這是新中國成立以來我黨的偉大成就。2019年年底，意想不到的“黑天鵝”事件發生了，新型冠狀病毒性肺炎感染在武漢暴發，逐步蔓延至全國。隨后的幾個月，我國進入嚴峻的抗疫階段。在政府有效管控下，疫情逐步被控制和好轉，企業復工也有序展開。這次疫情對經濟發展帶來的沖擊可以說是前所未有?；诖?，研究全面建成小康社會和疫情沖擊對城市經濟發展的影響具有很強的現實意義。不過在學術界，這個研究幾乎沒有。文章的研究只限于探索性分析，很多內容需要進一步完善。首先，文章構建衡量全面建成小康社會的指標體系，用量化的方式來客觀反映長三角和珠三角內城市的全面小康程度。其次，在實證研究中加入疫情沖擊這個變量，來探析城市經濟發展在疫情沖擊后的短期內不同變化和影響。最后，把小康社會中的量化指標納入模型中，分析城市小康程度對城市經濟發展的影響。需要注意的是，文章研究的是疫情暴發后對城市經濟的沖擊及影響，并未考慮后疫情時代的具體影響。換言之，文章探究的是突發性“黑天鵝”事件對城市經濟的短期影響和恢復程度。

關于全面建成小康社會的指標體系研究已經取得了一定的成果。有學者提出的量化指標體系中，分析了經濟發展、生活水平、社會發展、社會結構和生態環境五大項。張春光（2006）從農村建設小康社會的角度對此提出了量化指標，分別從經濟發展、社會進步、政治民主、生活質量和生態環境五個角度來研究小康社會建設。不過黨的十八大以后，從以前的全面建設小康社會轉變到了全面建成小康社會，那么小康社會的指標體系研究也必須要進一步的改進與完善。黎明澤和林佩紅（2014）的研究通過層次分析法，構建了六項分類指標，包括經濟發展、社會和諧、生活質量、民主法制、文化教育和生態文明。趙紫燕（2016）從新發展理念的角度，構建了全面建成小康社會的評價指標體系。張圣兵（2017）的研究通過經濟發展、社會發展、教科文衛、人民生活、生態環境、自由時間六個方面構建評價小康社會的指標體系。從現有的理論基礎和研究來看，國家統計局之前設計的小康社會評價指標體系是比較全面和客觀的，這一指標體系分為經濟發展、民主法制、文化建設、人民生活和資源環境五大類。

2?全面建成小康社會的指標體系

2.1?指標體系

根據現有權威學者和官方人士的解讀和詮釋，并遵從學術的科學性、客觀性、數據可獲得性等原則，同時以國家統計局的指標體系為依托，確定了以下25個指標。

第一，經濟發展是全面建成小康社會的重中之重，幾乎學術界所有的研究都把經濟發展作為小康社會的首要衡量指標。筆者認為，人均GDP、城鎮化率、R&D支出占GDP比值、第三產業占比、發明專利占專利授權數的比重、高技術產品占貨物出口額的比重、勞動生產率7個子指標適合代表經濟發展程度。

第二，小康社會的全面建成不僅需要經濟的發展，也要解決人民對美好生活的追求，所以人民生活是小康社會評價指標中重要的一環。這一分類中，應該納入城鄉居民收入比、失業率、每萬人養老機構床位數、每萬人醫生數、人均公共文化財政支出、每萬人汽車擁有量、城鎮居民人均可支配收入、農村居民人均可支配收入、人均住房面積9個子指標。

第三，新發展理念中有綠色發展，同時“綠水青山就是金山銀山”這一發展理念也深入人心，所以全面建成小康社會必不可少的就是綠色發展?，F有的文獻顯示，李曉西等（2014）認為綠色發展指數應該包含預期壽命、教育指數、收入指數和人均二氧化碳排放量等12項指標。中國可持續發展戰略課題組認為綠色發展應該從資源消耗強度和污染排放強度這兩個維度進行設置，其中包括單位GDP的固定投資和用地建設、SO2排放和固廢排放等七項指標?；谶@些學者的觀點，筆者認為單位GDP廢氣排放、單位GDP廢水排放、單位GDP固廢排放、人均公園綠地面積、空氣優良天數、環境污染治理投資占GDP比重等指標適合代表綠色發展。

第四，筆者認為全面建成小康社會評價指標體系中應該納入法制建設內容。所以，指標體系中納入每萬人公務員立案數、每萬人律師數、每萬人刑事案件立案數量這三項指標。雖然有些研究中還納入了社會治理指數、法制指數、安全指數等指標，但是這些指標很多是來自社會研究機構的報告或者藍皮書，可獲得性不強，同時也缺乏一定的客觀性。

2.2?數據來源和測算模型構建

2.2.1?數據來源

文章最終測算的全面建成小康社會指數僅限于長三角和珠三角這兩大城市群。研究樣本包括上海、無錫、南京、蘇州、杭州、紹興、寧波、合肥、深圳等35個城市。文章的數據來源于《中國統計年鑒》和各省市的統計年鑒、《中國城市統計年鑒》《中國檢察統計年鑒》等。

2.2.2?測算模型構建

全面建成小康社會評價具有一定的不確定性，指標的設立并不能完全反映一個地區的小康發展程度，而且影響地區的小康社會建成的因素有些也是模糊的?；谶@些原因，筆者把不確定性和確定性因素納入系統性的范疇，借助SPA（set?pair?analysis）評價模型進行測算。另外，文章采用的是主觀賦權法，同時采用了目前學術界使用最多的標準化處理方法之一，即Z-score標準化。

3?全面建成小康社會評價模型結果

從筆者的模型計算結果表1中發現，深圳、上海、廣州和杭州在全面建成小康社會評價指標體系中位次靠前，這和實際情況較為相符。從前20名中可以看到，除了一線城市以外，浙江、江蘇和廣東的地級市小康程度相似，差距并不是很大。從整個排名來看，長三角、珠三角范圍內，安徽省內的一些城市排名較為靠后。從指標體系中可以發現，城市GDP總量越高不代表小康程度就越高，比如舟山在整個排名中位列第10，高于嘉興、紹興等城市。文章的評價指標體系基本上可以忽略城市經濟GDP總量對小康程度的判斷影響。

從分項指標來看，除了上海、深圳這些龍頭城市以外，江蘇省的一些地級市在經濟發展這一維度排名較為靠前，如蘇州和無錫。這和這些城市的人均GDP較高可能存在一定聯系。人民生活這一維度中，浙江省的一些城市地級市排名較為靠前，如紹興、嘉興等地。綠色發展這一維度中，安徽省的一些城市排名較為靠前，這或許和其工業發展較為落后有關。但也可以發現，工業質量較高和創新力度較強的城市在綠色發展方面明顯優于那些以傳統產業為主的城市。最后，在法制建設方面，經濟發展水平高的城市具有較強的法制建設能力。

4?疫情與全面小康程度的討論與分析

前文通過指標體系的構建，對長三角和珠三角城市群的城市進行了全面小康程度的排名。文章的研究除了構建全面小康指標評價體系以外，還將對本次疫情的沖擊和全面小康程度聯系在一起，深入挖掘不同城市在疫情沖擊下的經濟發展影響。

新冠肺炎病毒感染可以說是百年一遇的全球大流行疫情，對經濟的沖擊可以說遠遠大于2008年的全球性金融危機。雖然疫情已經對經濟造成了不可逆的影響，但是2020年第一季度GDP已經出爐，可以看到不同城市對本次疫情的反應也是不同。對此提出幾個問題，在本次疫情中高質量完成全面小康的城市是否有更強的抵抗力？“黑天鵝”事件中不同發展程度的城市會有不同的恢復程度嗎？筆者帶著這些問題，通過實證分析來探尋其中的答案。

令全面小康評價指數與疫情沖擊后市域經濟發展之間的方程式為：

Y=F（Xi）（1）

其中，Y代表城市經濟發展速度，X1代表城市全面小康程度，X2代表全面小康指標中的經濟發展維度，X3代表全面小康指標中的人民生活維度，X4代表全面小康指標中的綠色發展維度，X5代表全面小康指標中的法制建設維度，為了減少異方差的影響，文章對數據進行對數化處理。

前文提到的全面小康指標體系中，樣本城市有35個，但是本部分的實證研究必須剔除那些疫情影響嚴重的城市。本部分的目的是研究全面小康程度在疫情下城市經濟發展的影響，但是部分城市的疫情因為特殊原因導致復工遠遠慢于其他城市，這并非城市自身能夠決定的，也和其全面小康程度毫無聯系。比如武漢2020年第一季度的GDP下滑在40%左右，這個經濟數據可以說遠遠差于其他一些經濟發展落后的城市，但是這并不能說明武漢的全面小康程度遠遠落后于這些城市。武漢的經濟大幅下行是因為疫情的暴發，這是偶然因素，并非城市經濟社會發展程度所能決定的。

所以，本部分的實證研究中必須剔除這些疫情暴發程度嚴重的城市，不然可能影響實證研究的客觀性。通過數據的觀測，溫州是樣本城市中比較異常的個體，其感染人數遠遠大于其他一些經濟、人口規模遠甚于它的城市。在這樣的情況下，本部分的樣本城市剔除溫州，最終為34個樣本。

如表2所示，模型（1）的回歸系數是1.087，在10%的顯著水平上拒絕原假設。這說明全面小康指數越高的城市，在疫情沖擊后第一季度的經濟恢復越快。從樣本數據中也可以發現，如深圳、廣州、杭州、紹興、嘉興、舟山、無錫和常州這些城市的全面小康指數在省內排名都靠前，其2020年第一季度GDP增速相對也優于省內其他城市。這個也比較好理解，全面小康指數評價指標體系中包含了產業結構、創新力度、勞動生產率等指標，產業結構優、創新力度強、勞動生產率高的城市能夠很好地抵抗經濟波動和“黑天鵝”事件。不過文章也發現一個問題，安徽省的2020年第一季度名義GDP增速要優于浙江、廣東和江蘇三地，但是安徽省內的城市在全面小康指標體系中排名并不靠前。通過模型（4）可以發現，綠色發展維度的回歸系數是1.763，雖然并不顯著，但是說明綠色發展越好的城市其經濟恢復能力越強。這種現象筆者預計是因為安徽省內的城市相對來說并不發達，工業污染較少，所以綠色發展指標較高，同時受到疫情沖擊后，復工難度小于工業發達地區。

從上面的分析中發現，經濟發展水平和人民生活水平越高的城市在疫情沖擊下經濟恢復越快。對此也提出了一個問題，究竟這兩個維度中哪些指標會更大程度地影響經濟的恢復程度？需要在檢驗方程中增加控制變量來得出結果?；诖?，提出以下方程：

Y=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+ε（2）

其中，Y是疫情沖擊后的經濟發展程度，X1、X2、X3、X4和X5分別代表了城鎮化率、R&D占GDP比值、第三產業比值、高新技術產品占貨物出口比值、城鄉居民收入比值。

雖然全面小康評價指標體系中有很多子指標，但是根據筆者的理解，有些指標和疫情沖擊后的經濟恢復程度關聯度不是很高，如養老機構床位數、萬人醫生數量、人均住房面積等這些指標，和文章研究的問題關聯度不會很高，所以本部分的研究剔除了這些指標，選取了五個筆者認為比較關鍵的子指標。通過回歸方程測算后，得出表3回歸模型結果。

從檢驗的結果來看，城市的R&D投入比值、高新技術產品占比對經濟恢復程度有正面影響，這說明創新力度高、產品附加值高的城市在疫情中恢復越快。企業的創新力度強，其人均產出越高，往往不依賴高密度的勞動力，這在復工后往往面臨更小的阻力。筆者調研中發現，本次疫情中復工困難的往往是需要大量勞動力的企業。

此外，第三產業占比和經濟恢復程度呈現負相關，這說明那些依靠服務業為主的城市在疫情過后的復工中仍然面臨很大困難。不過這和文章選取的數據節點有很大關系，文章采用的經濟數據是2020年第一季度，而疫情的主要影響是2020年2月月底到3月，這段時間中又有春節假期這一因素。

所以，在疫情中后期，很多服務業還面臨關門停業的問題，但是工業企業已經開始逐步復工，這導致服務業為主的城市在第一季度的經濟數據上面臨困難。

當然，除了模型得出的結果以外，有些個體城市在疫情沖擊后的經濟增長還有指標以外的影響因素。比如浙江省舟山市，舟山人均GDP較高和其人口結構有很大關系，所以其小康程度在排名中較為靠前。

另外，舟山在2020年一季度的GDP增速為正，這和其產業結構有很高的聯系性。舟山作為全國的重點石油儲備基地，因為疫情期間國際油價大幅下降，很多企業開始瘋狂存儲石油。這個特殊情況導致舟山的石油化工產值同比大幅提高。這個情況是文章的模型無法觀測到的結果。

除了舟山以外，萬億級俱樂部成員南京實現2020年一季度增長，很大程度是因為其國有企業持續生產。南京的主導產業有化工、鋼鐵等，這些國有大型企業受到的沖擊明顯小于中小企業。從這些特例來看，會發現有些沒有考慮到的變量也影響其經濟發展速度。

5?結論

文章構建了全面建成小康社會評價指標體系，通過長三角和珠三角兩大城市群的城市數據，測算了這些城市的全面小康程度并進行排名。研究發現，全面小康程度越高的城市會在疫情沖擊下更快恢復經濟增長，特別是經濟發展和人民生活這兩個維度對經濟恢復有正相關性。

另外，第三產業占比高的城市，在短期內的經濟表現中可能并不樂觀。最終，創新力度越強和產業附加值越高的城市在疫情沖擊下經濟恢復越快。文章的研究也存在很多不足，希望在未來的研究中進一步深化。另外，文章的研究只限于疫情暴發后的短期內影響，并未考慮后疫情時代出現的其他情況。

參考文獻：

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