中国城市经济增长不平衡测度...东西”与“南北”的对比研究_毕学成.pdf

经济与社会文章编号 1002 2031(2022)11 0074 10DOI 10 13239/j bjsshkxy cswt 221108中国城市经济增长不平衡测度、分解与预测中国城市经济增长不平衡测度、分解与预测 基于“东西”与“南北”的对比研究毕学成李力李想摘要 基于城市面板数据，以人口加权平均法、泰尔指数与灰色预测模型对中国城市经济增长不平衡进行了测度、分解与预测。研究发现:20012020 年，中国城市经济空间格局具有非均衡分布特征，但整体不平衡程度有所下降。城市经济组内不平衡程度高于组间，“东西”与“南北”组内不平衡程度均在下降，且前者高于后者。“东西”组间差距持续减小，“南北”组间差距于 2014 年开始扩大，目前“东西”组间不平衡程度仍远高于“南北”组间不平衡程度。预测下一阶段中国城市经济增长不平衡的下降幅度将会趋于平缓，“南北”经济增长差距将会如何演变仍具有不确定性。通过对中国区域经济增长不平衡研究提供城市层面证据，为面向中国式现代化的区域政策制定提供新的学术线索。关键词 城市经济;不平衡;东西差距;南北差距;预测中图分类号 F299 21文献标识码 A作者简介 毕学成(1991)，男，安徽望江人，哈尔滨工业大学(深圳)经济管理学院博士后，博士，主要研究方向为城市经济;李力(1963)，男，广东兴宁人，哈尔滨工业大学(深圳)经济管理学院教授，博士研究生导师，博士，主要研究方向为创新管理;李想(1987)，男，江苏丹阳人，三明学院经济管理学院副教授，硕士研究生导师，博士，主要研究方向为区域规划。基金项目 国家自然科学基金面上项目(42271177)“新发展格局下区域极化与协调联动发展机制与调控研究”。收稿日期 2022 09 28修回日期 2022 10 19一引言党的二十大报告指出，要促进区域协调发展，深入实施区域协调发展战略，构建优势互补、高质量发展的区域经济布局1。长期以来，区域发展不平衡一直是制约我国全面建设社会主义现代化国家的短板之一，缩小区域差距与促进区域平衡发展是中国政府区域治理的重要目标2。改革开放以来，中国经济增长呈现出典型的非均衡空间分布格局特征，东部沿海省份经济发展速度快于内陆省份。近年来，中国经济发展开始出现新的变化特征，区域间经济增长分化较为明显3，如东北地区经济增长失速与“南北”经济差距扩大等问题引发了社会广泛关注。分析中国经济增长不平衡的新特征，总结区域经济差距形成规律，可以为科学制定区域协调发展战略提供政策参考。当前，学术界对中国区域经济不平衡的研究文献较多，大致可以分为不平衡特征研究、影响因素分析与区域协调发展路径探究三个分支。与本文主题较为接近的是区域经济不平衡特征研究相关文献，这类文献重点关注了时间维度上的中国经济不平衡变化趋势与空间维度上的区域不平衡结构特征。从时间维度来看，相关研究结论分为不平衡程度持续扩大4、持续减小5 与非线性变化6 三种类型。一般而言，中国经济不平衡程度持续增大或缩小的情47总第 328 期城市问题2022 年第 11 期经济与社会况存在于特定时空区间内，经济差异变动结果随时间变化而波动7。张红梅等基于一项长时间跨度的研究发现，19782016 年间，中国省域经济不平衡呈现“先减小、后增大、再减小”的变动趋势，周期性特征显著6。从空间维度上看，相关文献以区域视角可分为三种类型，分别为中国省域经济空间格局研究、“东西”经济梯度分异研究与“南北”经济差距研究。现有研究认为，在全国层面，鉴于中国省域经济发展的非均衡性特征，可以将其划分为东、中、西三大收敛“俱乐部”8。东部沿海省份为中国经济高值区，当前沿海地区与内陆地区经济差距有所减小9。近年来，“南北”经济差距成为学界关注的热点，杜宇等研究发现，2013 年之后中国省域层面下的南北经济差距在持续增大10，城市功能11、产业结构12 与市场化制度建设13 等因素被认为是引发“南北”经济差距的主要原因。综上所述，学术界对中国区域经济增长不平衡的相关研究已较为充分，但仍存在可以深化之处。首先，现有研究大多集中在省域尺度，缺乏对城市尺度的必要关注。区域经济增长不均衡测度对地理尺度较为敏感14，由于省域内部城市间经济发展同样存在差距，故以省份为研究单元会忽视其组内不平衡问题。城市是经济发展的主要空间载体与基本单元15，从城市尺度测度经济不平衡将会提高结果的精确性。其次，“东西”与“南北”是探究中国区域经济差距的两个重要视角，但现有相关研究缺乏对两者的对比研究。比较“东西”与“南北”经济不平衡特征的异同，有利于更加全面把握中国区域经济不平衡的发展特征与规律。第三，部分文献在测度区域经济差距时简单采用人均 GDP 这一指标，不仅使得计算结果跟实际值之间存在误差，同时也导致了不同文献的研究结论存在分歧，如学界关于本轮“南北”经济差距开始扩大的时间节点便存在争论13 、16。刘学良等16 与吕承超等17 的研究视角与本文较为接近，但两篇文献的空间研究尺度均为省域，忽视了各省份内部的经济发展差异，同时也未能从空间视角分析中国区域经济非均衡分布及演化特征。本文以城市为研究尺度，在考虑人口加权因素的基础上，从“东西”与“南北”两个视角分析了中国经济增长不平衡的特征，并对经济差距的影响因素及未来发展趋势进行探究。二中国城市经济发展基本特征1 中国经济增长整体特征通过 wind 资讯金融终端中国宏观数据库、中国地区宏观数据库与全球宏观数据库，收集了 20012021 年间中国大陆与 G20 经济体人均 GDP 数据，从纵向与横向两个维度对中国经济增长特征展开分析(图 1)。进入 21 世纪以来，中国经济快速增长，经济总量稳居世界第二位1。在中国式现代化进程中，经济增长呈现出如下特点:第一，经济增长速度快。20012021 年间，中国人均 GDP 以人民币核算年均增长 11 78%，以美元核算年均增长 13 19%，同期 G20 经济体人均GDP 年均增速为 4 99%，中国增速在 G20 所有经济体中排名第一。第二，经济增长覆盖面广。中国经济增长覆盖了各区域板块，不同地区经济均得到了快速增长。同时，经济增长红利覆盖了不同群体尤其是低收入群体，极端贫困人群的收入增长推动了中国全面脱贫战略目标的如期实现。第三，增长持续时间长。20012021 年间，中国人均 GDP 持续保持正向增长，是 G20 经济体中唯一实现每年都正增长的经济体。第四，经济增长有韧性。受 2008 年全图 120012021 年中国大陆与 G20 经济体经济增长情况57城市问题 2022 年第 11 期中国城市经济增长不平衡测度、分解与预测经济与社会球金融危机与 2020 年新冠疫情冲击影响，全球经济受到波及，一些国家与地区经济陷入了增长停滞甚至倒退，但中国经济仍保持正向增长，且受冲击之后经济能够得到快速修复，展现出了较强的韧性。然而，中国经济增长中也存在两个值得关注的问题。一方面，中国经济增长存在着发展不充分的问题，人均 GDP 绝对值与欧美发达国家尚有一定差距。另一方面，中国经济增长存在着发展不平衡的问题，其中城乡不平衡与区域不平衡问题仍较为显著。下文将从区域视角分析中国城市经济增长中的不平衡问题。2 中国城市经济增长空间演化特征为研判 2001 年以来中国城市经济增长的空间分布特征，运用 ArcGis 空间裂变法对中国城市经济格局进行空间可视化呈现(图 2)。相关数据来源于wind 金融终端中国地区数据库，剔除统计数据不连续与缺失城市，最终选择了 276 个城市样本，研究时间区间为 20012020 年。如图 2 所示，中国城市经济增长的空间分布与演化具有如下特征。图 220012020 年中国城市人均 GDP 空间分布格局注:基于自然资源部标准地图服务网站审图号 GS(2020)4619 号标准地图制作，底图边界无修改。第一，中国城市人均 GDP 水平显著提升，整体空间格局相对稳定。如图 2 所示，第一层级门槛值由 2001 年的 6716 元提升至 2020 年的 49661 元，第四层级门槛值则由 22198 元提升至 117543 元，各城市经济增长水平均有所提升。与此同时，2001 年以来，低层级城市数量不断减少，中间层级与高层级城市数量连续增加，表明城市间经济发展水平在趋近，整体经济差距正在缩小。尽管局部区域城市经济层级有所改变，但相比较于 2001 年，2020 年城市经济整体空间格局仍保持着相对稳定状态。第二，中国城市经济空间分布不均衡，具有“集中分散”的分布特征。人均 GDP 高值城市主要集中分布在东部沿海地区，或是省会与区域中心城市，部分资源型城市人均 GDP 也位于高层级，如鄂尔多斯、克拉玛依、东营与包头等。经济水平低层级城市分布较为广泛与分散。一方面，山区与边区城市受限于地形与交通等因素影响，经济发展水平相对较低，如粤北南岭山区、西北祁连山区、云贵乌蒙山区等地区的城市经济发展层级相对较低。另一方面，传统农业生产地区因产业结构单一，同时受“18 亿亩耕地红线”制约，城市经济水平也多位于低层级，如鲁西南、皖北、豫东连片区与东北地区等传统产粮区，人均 GDP 水平均显著落后于周边地区。第三，东北地区城市经济增长相对缓慢，区域中心城市在全国经济版图中地位有所下降。20012020 年间，东北地区城市经济增速显著落后于其他地区，主要表现为第三、四层级城市数量下降，第一层级城市数量上升。2020 年，东北地区没有第四层级城市，仅有大庆、盘锦、大连、哈尔滨与长春等少数城市位于第三层级，其余多数城市均属于最低层级。分时间阶段来看，20012011 年，东北地区经济格局仍保持相对稳定状态，但在 20112020 年间，东北地区城市经济层级下降明显，尤其是中心城市在67城市问题 2022 年第 11 期中国城市经济增长不平衡测度、分解与预测经济与社会全国经济版图中的地位下滑引起关注。20012020年间，沈阳、哈尔滨、长春与大连等区域中心城市人均 GDP 全国排名均显著下降，中心城市外溢能力下降严重制约了东北地区经济增长。3 中国城市经济区域差距比较上文从全局视角分析了中国城市经济空间分布的不平衡特征，为直观比较不同区域板块间城市经济发展差距，选择以常住人口加权法计算“东西”与“南北”各区域板块人均 GDP。同直接平均法相比，人口加权法在计算过程中考虑了各城市的人口权重，更具有科学性。pergdpk=ji=1(pergdpi populai)ji=1populai(1)indexk=pergdpka_pergdp 100(2)式(1)中，pergdpk为 k 区域板块人均 GDP，pergdpi为 i 城市的人均 GDP，populai为 i 城市的常住人口。为消除历年经济增长所引发 pergdpk大小的变化，将各板块人均 GDP 除以全国人均 GDP 得到各板块经济发展相对指数，比较各板块 index 大小则可以判断各区域间的经济发展差距。式(2)中，indexk为 k 区域经济发展相对指数，衡量了以全国人均 GDP 为基准的 k 区域经济发展的相对水平，a_pergdp 为全国人均 GDP，当 indexk 1 时，表明 k区域经济发展水平高于全国平均水平。下文将从“东西”与“南北”两个视角，对中国城市经济区域差距进行比较分析，相关数据均通过wind 金融终端地区宏观数据库收集得到。(1)“东西”视角下的城市经济差距从“东西”视角将全国划分为东部、中部、西部与东北四大区域板块，图 3a 呈现了“东西”视角下，各板块经济发展相对指数的变化趋势以及区域间经济差距的变动特征。第一，中国城市经济“东西”梯度分异明显。图3a 中，不同时期各区域板块之间经济发展差异较大，东部城市人均 GDP 持续领先。作为中国改革开放前沿阵地，东部沿海地区在区域经济竞争中保持着先发优势，2020 年，东部地区人均 GDP 为 93457元，经济发展相 对 指 数 index 高 于 全 国 基 准 线30.08，其余地区则均低于全国基准线 20 左右。第二，东部与中西部地区城市经济差距在趋于收敛。20012020 年间，东部经济发展相对指数下降了24 92，同期中、西部地区经济发展相对指数分别上升了 15 28 与 18 86。中央政府在中国式现代化区域治理进程中，出台了关于西部大开发、中部崛起与长江经济带等一系列国家级区域协调发展战略，缩小了中西部与东部地区之间的经济发展差距。第三，东北地区经济陷入增长“塌陷”。2001 年以来，东北地区人均 GDP 年均增长9 04%，在四大区域板块中排名最低，东北地区经济发展相对指数由116.16 下降至 71.85，增幅显著落后于其他区域板块。尤其是 2015 年以来，东北地区人均 GDP 水平开始持续低于全国水平。尽管中央政府高度重视东北经济问题，且围绕东北振兴出台了一系列战略举措，但随着中国经济进入新常态，东北地区因体制僵化、产业结构单一以及人口外流等原因，城市经济转型面临困境，整体经济增长仍较为乏力。(2)“南北”视角下的城市经济差距基于“南北”分异视角将全部样本城市划分为南方与北方两组，以此来分析南北方经济增长差距变化趋势。图 3b 显示了 2001 年以来中国南北方经济增长相对指数的变化情况，具体特征包括以下几个方面。第一，南方与北方城市经济格局由长期“分庭抗礼”演变为南方领先。20012014 年间，南北方人均 GDP 呈现出交替领先的动态变化特征，双方经济发展水平较为接近。2014 年以后，南方城市经济增长速度迅速超越北方，2020 年，南方与北方地区人均 GDP 分别为 78377 元与 62303 元，前者已经领先后者 25 8%。第二，地理环境差异难以解释本轮南北经济差距为何扩大。地理决定论认为自然环境是影响经济增长的关键因素。不可否认，纬度差异使得南北方在日照、气温与降雨等自然环境方面有所不同，但若认为是环境差异导致了本轮南北经济差距扩大，便无法解释在自然环境整体保持稳定的背景下，为何20012014 年间南北方经济呈现出并驾齐驱的特征。第三，经济与社会转型造成了本轮南北经济差距扩大。首先，在经济结构转型升级的新常态背景下，传统资源驱动型增长模式逐步被创新驱动型所取代，削弱了北方城市的竞争优势。其次，随着全球化不断推进，全球产业链、价值链与创新链不断重构城市外部关联网络，改革开放前沿阵地的南方因其外向型经济而与全球生产网络深度融合，这强化了南方的竞争优势。最后，随着新兴技术与移动互联网的兴起，创新与创业观念开始深入人心，驱动经济社会转型发展，但是北方地区城市因管理体制僵化、劳动力77城市问题 2022 年第 11 期中国城市经济增长不平衡测度、分解与预测经济与社会外流与市场主体不活跃等因素，在新一轮产业竞争中处于不利地位，导致南北经济差距扩大。(3)“东西”差距与“南北”差距特征对比对比图 3a 与 3b，可以发现“东西”差距与“南北”差距特征的异同点。第一，“东西”差距与“南北”差距发展与演变特征不同。“东西”城市经济差距趋于收敛，而“南北”经济差距在扩大。“东西”城市经济差距收敛趋势具有持续性，而“南北”城市经济差距扩大主要发生在 2014 年以后。第二，“东西”经济差距程度仍远高于“南北”差距。2001 年以来，虽然中国城市经济“东西”差距不断缩小，但到2020 年，东部与其它区域板块间的经济发展相对指数差值均超过 40，而南北之间差值为 22，前者远高于后者，这说明中国城市间“东西”差距对经济全局不平衡的影响仍要远大于“南北”差距。本部分的发现，或可解释学界尚有争议的两个问题。第一，关于本轮“南北”经济差距开始扩大的时点判断。盛来运等认为，2013 年前后是“南北”经济差距扩大的转折点13，但刘学良等则认为新一轮“南北”经济差距扩大开始于 2008 年16。本文以更精细的城市尺度数据研究发现，从 2008 年开始，南北经济差距开始转向，表现为南方经济发展相对指数上升，北方经济发展相对指数下降，但直到 2013年前后，北方人均 GDP 仍然略领先于南方。所以从“南北”差距视角来看，更准确的表述应该为 2014年前后南方经济开始超越北方，且在此之后南北经济差距呈现扩大态势。第二，东北经济增长失速是否为南北经济差距扩大的决定性因素。一些学者认为，东北经济下滑是导致“南北”经济差距扩大的主要原因 18 19。如图3 所示，2014 年以后，东北经济发展相对指数快速下降，且“南北”经济差距扩大问题开始凸显，表明东北经济增长失速对南北经济差距扩大具有一定影响。但本文通过在北方组中剔除东北城市样本重新计算发现，20142020 年，南方与北方经济发展相对指数之差由 2 增长至 16，尽管低于剔除前的22，但南北经济差距仍表现为明显扩大趋势。这表明东北经济增长失速在一定程度上导致了“南北”经济差距扩大，但并非是其主要原因。正如上文所言，本轮“南北”经济差距扩大的主要原因是新常态背景下，经济社会转型使得南北方的竞争优势发生了改变。图 3中国各区域板块城市经济差距三中国城市经济不平衡测度与分解前文从中国城市经济增长空间非均衡分布特征演变与各板块间经济差距变化两个方面，初步分析了中国经济不平衡分布特征，本部分将利用泰尔指数对中国城市经济不平衡程度做进一步精确测算，同时对计算结果进行组间与组内分解，从而更加全面把握中国城市经济不平衡的基本特征与变化规律。1 泰尔指数及分解泰尔指数常用来计算收入不平等程度，利用了信息理论中的熵概念。其基本原理为，假定事件 E发生的概率为 p，若存在一条消息能够证明事件 E的发生，则其包含的信息量为 h(p)=ln1()p。由于集合中事件发生的总概率之和为 1，有ni=1pi=1，则信息熵与事件的数学期望为事件所包含的信息量与发生概率的乘积之和:Hk=ni=1pih(pi)=ni=11n1p()i=1 87城市问题 2022 年第 11 期中国城市经济增长不平衡测度、分解与预测经济与社会ni=1piln(pi)(3)将熵概念用来测度经济不平衡时，其计算方法如公式(4)所示。Tk为泰尔指数，yi表示第 i 个城市的人均 GDP，y为全样本平均的人均 GDP。泰尔指数越大，表明区域间发展差距越大，也代表经济发展不平衡程度越高。Tk=1nni=1yi?ylnyi?y(4)泰尔指数同时具备可分解的优势，即将样本分为多个群组时，泰尔指数可以分别衡量组内差距与组间差距对总差距的贡献20。假设包含 n 个城市的样本被分为 m 个群组，每个组分别为 gm(k=1，2，m)，第 m 组 gm中的个体数目为 nm，则有mm=1nm=n，yi与 ym分别表示个体 i 的指标值与某个群组 m 的指标值。以 Tb与 Tw分别表示组间差距与组内差距，泰尔指数分解结果如下:T=Tb+Tw(5)Tb=mm=1ymlnymnm/n(6)Tw=mm=1ymlnyi1/nm(7)在计算各组自身泰尔指数时，计算公式与全样本计算公式相同，通过组间差距泰尔指数与组内差距泰尔指数，可分别计算组间与组内贡献率，计算公式如下:Cb=TbTb+Tw(8)Cw=TwTb+Tw(9)2 中国城市经济增长不平衡测度通过泰尔指数对 20012020 年间中国城市经济的不平衡程度进行测度，从整体不平衡、“东西”四大板块不平衡与“南北”两大板块不平衡三个维度，分析中国城市经济增长不平衡的变化特征，计算结果如图 4 所示。图 4中国城市人均 GDP 泰尔指数变化趋势首先，中国城市经济不平衡程度持续下降，当前已处于较低水平。如图 4a 所示，2001 年以来，中国城市经济泰尔指数在持续下降，由 2001 年的 0 23下降至 2020 年的 0 11，处于相对较低水平。表明中国城市经济全局不平衡问题得到了有效改善。图4a 同时显示，20012020 年，中国城市经济基尼系数由 0 36 下降至 0.26，变化趋势与泰尔指数相一致。区域协调发展战略与国内统一大市场的建立促进了中国经济均衡化发展，区域发展战略在促进经济协调发展过程中起到重要作用，国内大循环背景下的要素流动也为塑造新发展格局与缩小区域差距提供了重要契机9。其次，在“东西”视角下，各区域板块城市经济增长不平衡程度大小各异，但整体上在趋同。东部地区城市经济泰尔指数最大，但下降最多，表明东部地区在城市经济迈向高质量发展过程中，区域内部城市间经济均衡性也得到了改善。中部地区城市经济发展最为均衡，年均泰尔指数值为 0 096，在所有板块中最低，中部地区城市经济发展基础、资源禀赋与地缘区位等条件相近，城市经济发展整体较为均衡。西部与东北地区城市经济不均衡程度与变化趋势均较为接近，泰尔指数处于“东西”视角下的中间层级。图 4b 显示，2020 年东部、中部、西部与东北板块泰尔指数分别为 0 1、0 06、0 1 与 0 09，动态演化下“东西”各板块内部经济不平衡程度均在下降且正向趋同化方向发展。97城市问题 2022 年第 11 期中国城市经济增长不平衡测度、分解与预测经济与社会再次，在“南北”视角下，南方与北方内部城市经济增长不平衡程度较为接近，且南北方城市经济增长不平衡程度在同步下降。南北方人均 GDP 泰尔指数分别由2001 年的024 和 0 23 下降至 2020 年的 0.1和011，二者变化趋势十分接近，处于较低水平。尽管 2014 年以来，由于经济增速差异导致南北方经济差距在扩大，但是在这一过程中，南方与北方内部城市人均 GDP 泰尔指数均在下降，这表明板块之间经济差距扩大并未影响各板块内部经济均衡化发展。最后，在“东西”与“南北”对比视角下，各板块之间经济不平衡程度有所差异，但整体上中国城市经济非均衡性均得到了显著改善。一方面，“东西”板块内部城市经济非均衡性的差异更大，“南方”与“北方”城市经济发展不平衡程度则更为接近。另一方面，无论是“东西”还是“南北”板块，各板块泰尔指数均在下降且趋同。这说明，随着中国经济不断发展，经济增长模式已经逐步由改革开放初期的非均衡增长模式转变为均衡增长模式，在区域协同发展战略指导下，中国各地区经济逐步在增长中走向平衡。3 中国城市经济不平衡分解将中国城市经济不平衡泰尔指数分解为组内不平衡与组间不平衡，计算组内与组间泰尔指数大小与贡献率(表 1)，以此判断中国城市经济不平衡的结构特征。表 1中国城市经济不平衡泰尔指数分解年份“东西”视角“南北”视角组内组间组内贡献率组间贡献率组内组间组内贡献率组间贡献率20010 1838004937887%2113%023310 0000110000%000%20030 1894005537739%2261%024470 000049998%002%20050 1866004558039%1961%023080 001369941%059%20070 1753003808218%1782%021160 001749918%082%20090 1563002988399%1601%018320 002949842%158%20110 1405002258621%1379%015950 003439789%211%20130 1342001688887%1113%014960 001449905%095%20150 1175002228412%1588%013960 000139991%009%20170 1081002947861%2139%013480 002769799%201%20190 1119002788008%1992%013360 006149561%439%20200 0898002208031%1969%010660 005249531%469%首先，“东西”组内与组间经济不平衡程度均在下降，组内不平衡程度大于组间不平衡。20012020 年，“东西”板块组内与组间泰尔指数均在下降，分别由 2001 年的 0 18 与 0 05 下降至 2020 年的 0 09 与 0 02，表明在中国城市经济迈向均衡化的发展进程中，无论是“东西”板块之间还是各板块内部，城市经济增长的不平衡程度均得到了有效缓解。从不平衡贡献度的结构来看，“东西”板块组内不平衡贡献率持续高于组间贡献率，2020 年，组内与组间贡献率分别为 80 31%与 19 69%，前者为后者的 4 倍。这意味着相比较于“东西”板块间的城市经济增长差异，“东西”板块内部经济差距更加严重，需要引起更大关注。其次，“南北”组内不平衡程度下降，组间不平衡程度上升，但组内不平衡程度仍远大于组间。20012020 年，组内泰尔指数由 0 23 下降至 0 11，同一时期组间不平衡程度则由近似 0 值上升到0.005，与此同时，“南北”组间贡献率也由几乎 0%上升至 4 69%，这表明在“南北”组内经济不平衡下降的背景下，“南北”之间城市经济差距出现扩大的趋势。从组内与组间不平衡动态对比来看，“南北”组内不平衡的贡献率均超过 95%，而组间不平衡贡献率均小于 5%，这表明当前南北方内部经济不平衡程度远大于南北方之间的经济不平衡程度。最后，“东西”分解与“南北”分解的结果既有共同点也有差异。其一，组内不平衡是“东西”与“南北”经济不平衡的主导原因，但从动态视角来看，二者组内泰尔指数均在下降，这也意味着各区域板块内部不平衡程度均得到了缓解。其二，“南北”组内不平衡程度高于“东西”，但“东西”组间不平衡程度高于“南北”。表 1 显示，“南北”组内泰尔指数高于“东西”组内泰尔指数，但若从组间视角来看，“南北”组间经济不平衡程度要远低于“东西”组间经济不平衡程度。其三，“东西”组间经济增长不平衡程度在下降，但“南北”组间不平衡程度在上升，尽管“南北”组间泰尔指数仍处于较低水平，但南北方城市经济差距扩大的趋势仍值得引起必要关注。本部分计算结果与前文所呈现的信息相吻合，从差距分解视角再次证实了中国“东西”差距收敛与“南北”差距扩大的现实特征。08城市问题 2022 年第 11 期中国城市经济增长不平衡测度、分解与预测经济与社会四中国城市经济不平衡发展趋势预测上文从“东西”与“南北”两个视角分析了中国城市经济增长不平衡的特征与演变规律，本部分将基于灰色系统预测模型对未来中国城市经济不平衡发展演变趋势进行预测，从而判断下一阶段中国城市经济不平衡的特征。1 灰色预测模型及模型拟合参数灰色系统预测模型的核心逻辑是基于部分已知信息去探索与挖掘未知信息，以此预测与判断事物未来的变化趋势。同一般预测模型所不同的是，灰色预测所关注的重点并非寻求数据的统计规律与概率分布，而是通过对原始数据进行处理之后得到有规律的时间序列数据，并在此基础之上进行建模21。经过 40 多年的发展与完善，灰色预测模型因其计算步骤严谨、预测结果可靠等优点，在实践与研究中得到了广泛运用。GM(M，N)为常见的灰色预测模型表达式，表示 N 个变量建立的 M 阶微分方程，本文所构建的中国城市经济增长不平衡测度仅有人均 GDP 这个单一变量，故 N=1。本部分在预测过程中，综合运用了灰色系统 GM(1，1)与 GM(2，1)两种模型，将拟合效果更好的一组作为预测结果。因在长时间序列下的中国经济不平衡变动具有波动性特点6，且灰色预测效果与预测时长成反比，所以选择 20212025 年作为预测时间周期。基于泰尔指数计算结果，运用 DPS 软件对中国城市经济不平衡趋势展开预测。表2 列示了灰色系统预测模型的结果参数，根据预测结果判定标准，当 C 0.35 时，表示预测结果达到“很好”级别，当035C 05 时，预测结果为“好”级别。在11 组模型预测结果中，仅有“南北”组间 C 值 0 5，拟合评价为“不好”层级，其余组拟合评价均为“好”或“很好”层级。为进一步直观呈现预测结果与实际值之间的差异，判断预测的准确性，在表2 中同时计算了灰色系统预测结果实际值与拟合值之间的平均误差。结果表明，其中9 组模型平均误差在 10%以内，实际值与拟合值较为接近，即模型的预测结果具有较高可信度。“东西”组间与“南北”组间两组预测模型误差相对较大，前者平均误差为1985%，后者平均误差为54998%。表 2灰色系统预测模型拟合参数结果全国东部中部西部东北东西组内东西组间北方南方南北组内南北组间预测模型GM(2，1)GM(1，1)GM(2，1)GM(2，1)GM(1，1)GM(2，1)GM(1，1)GM(2，1)GM(2，1)GM(2，1)GM(1，1)C 值01560 401041030 280 188017304670173016101430 811拟合评价很好好好很好很好很好好很好很好很好不好平均误差509%8 03%8 33%7 99%397%422%1985%373%772%506%54998%2 灰色预测结果分析图5 为灰色预测结果，图 5a5j 中实际值与拟合值分布较为接近，图5k 中实际值分布较为离散，这与表 2 中模型拟合参数所呈现的信息一致。根据图5，可以预测下一阶段中国城市经济不平衡的演变趋势，从而为后续制定阶段性的干预措施提供参考。首先，中国城市经济增长将会更加均衡，但不平衡改善幅度将会趋于平缓。预测结果表明，“东西”与“南北”各区域板块泰尔指数将进一步下降，但泰尔指数变化将会趋于平缓，这说明区域经济发展差距的存在具有必然性，绝对意义上的区域经济平衡在现实中难以实现。其次，城市经济不平衡具有结构性特征，组内不平衡仍将是区域失衡的主要来源。根据预测结果，中国城市经济差距仍然将存在结构性特征，即组内泰尔指数仍将大于组间泰尔指数，故未来区域协调治理需要适当关注各板块内部经济发展失衡问题。最后，“东西”城市经济分异情况将持续改善，“南北”经济差距演变仍具不确定性。图 5g 表明，20212025 年间，“东西”经济不平衡程度将会延续下降趋势，区域经济失衡问题将会得到持续改善。图5k 中，“南北”组间泰尔指数整体表现为增大趋势，由于该组灰色预测模型 C 值 0 5，预测结果可信度较低，故未来“南北”城市经济差距演变特征具有不确定性。但综合近些年“南北”经济发展特征(图 3b)，并未出现“南北”城市经济差距收敛的明显转折点，所以“南北”经济差距扩大问题仍值得引起关注。五结论与启示本文基于人口加权、泰尔指数分解与灰色预测法，从“东西”与“南北”两个视角分析了中国城市经济不平衡特征。研究发现，城市尺度下的中国经济增长具有空间非均衡分布特征，且以组内不平衡为18城市问题 2022 年第 11 期中国城市经济增长不平衡测度、分解与预测经济与社会图 5中国城市经济不平衡灰色预测结果主，尽管当前“南北”经济差距颇受关注，但“东西”经济组内与组间不平衡程度均要大于“南北”。从动态演变规律来看，中国城市经济不平衡程度在持续下降，预计今后下降趋势将会变缓，但是下一阶段“南北”经济差距如何演变仍具有不确定性。相较于以往研究，本文拓展了中国经济不平衡测度在城市维度上的实证，丰富了“东西”经济不平衡与“南北”经济不平衡之间的特征比较，预测了下一阶段中国城市经济不平衡的变化趋势，这对于促进区域协调发展具有政策启示意义。在未来区域协调治理进程中，可以采取如下举措:第一，科学审视经济增长不平衡问题，避免因追求绝对均衡而带来效率损失。本文研究发现，无论是区域内部还是区域之间，均存在经济增长不平衡问题，且未来也将会长期存在。要认识到区域经济增长差异存在的必然性，尊重区域经济增长的一般规律，避免因追求绝对均衡而损失整体增长效率。在制定区域协调发展战略时，要注意区分制度性问题与发展基础问题，优先解决制度性障碍，如北方部分地区所出现的市场机制缺位、计划干预与体制僵化等制约经济增长的问题要优先解决。而对于经济发展基础条件一般的区域，应以提升居民生活水平为首要政策目标，避免因盲目建设产业园区而造成“空城化”与地方政府债务危机。第二，推动都市圈与城市群建设，以区域经济一体化建设来缩小组内差距。本文研究发现，各区域板块组内不平衡程度远高于组间不平衡，未来要重视区域内部城市间经济发展差距问题。东北地区经济增长情况表明，中心城市关乎区域整体发展，未来要加快培育区域性中心城市，尤其是要提高欠发达地区中心城市的首位度、城市能级与区域辐射能力，以中心城市发展推动城市群与都市圈建设，促进区域整体经济增长。要引导城市组团化发展，深化区域合作，构建形成以都市圈与城市群为主导的区域发展模式。要推动区域经济一体化发展，优化城市群内部产业组织分工与竞合关系，以此来实现区域内部协调发展，降低组内经济不平衡程度。第三，破除制度障碍与隐性壁垒，促进要素跨区域自由流动。要素跨区域自由流动不仅能提高资源配置效率，也会促进区域经济在集聚中走向均衡22。要打破城市间互动的制度障碍与隐性壁垒，探索户籍制度与公共服务均等化改革，提升公共服务统筹层次。推动制造业有序转移，鼓励跨区域产业合作，探索共建园区与飞地园区。完善区域性股权交易市场、技术市场联盟与技术交易中心建设，完善知识产权制度。加强区域间交通基础设施与信息网络互联互通，促进全国统一大市场的形成，以此引导人口、资本、产业与技术等要素跨区域自由流动。第四，对标国家重大发展战略，因地制宜发展特色经济，补全制度性短板。中央政府根据区域发展现状出台了长江经济带发展规划纲要、黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要、“一带一路”倡议与国家主体功能区战略等一系列国家战略，各节点区域要主动对标国家重大战略，把握发展机遇。要遵28城市问题 2022 年第 11 期中国城市经济增长不平衡测度、分解与预测经济与社会循因地制宜原则，加大对“老少边穷”地区教育、医疗与社会保障等领域的财政支持力度，结合地区实际发展生态旅游、绿色农业等特色经济，促进人民生活水平提升与经济增长。要以比较优势和创新驱动促进新兴产业成长，如贵州省依托环境与能源优势发展大数据产业的做法值得借鉴。要积极补齐制度性短板，进一步优化北方地区城市营商环境，以缩小南北方市场化差距促进南北方经济均衡发展。【Abstract】Based on the urban panel data，the popula-tion weighted average method，Thayer coefficient and gray pre-diction model are used to measure，decompose and forecast theurban economic imbalance in China It is found that:From 2001to 2020，the spatial pattern of China s urban economy has thecharacteristics of unbalanced distribution，and the overall degreeof imbalance has decreased The degree of imbalance within ur-ban economic groups is higher than that between groups，and thedegree of imbalance within“East West”and“North South”groups are both decreasing，and the former is higher than thelatter The gap between“East and West”groups continues todecrease，while the gap between“North and South”economiesbegan to widen in 2014，and the degree of imbalance between“East and West”groups is still much higher than that between“North and South”groups The imbalance between the“Northand South”groups is still much higher than the imbalance b