原文刊发于《晋阳学刊》2017年第6期第136-142、145页，作者：范巧，闫志伟，王琼。全文有删节。
2017年4月1日，中共中央、，决定设立河北雄安新区，这标志着中国第19个国家级新区被批准设立。国家级新区的设立，是以高层级、大范围、宽领域的集中性政策制度供给，强化区域发展驱动力（王佃利，2016），从而形成强劲的区域核心增长极，辐射带动周边地区协同发展的重要举措。对国家级新区辐射带动力的评价以及实现机制、保障机制的探索研究，将为充分发挥国家级新区辐射带动周边地区发展的作用和能力提升提供理论支撑和经验借鉴。目前，学术界涉及国家级新区辐射带动力评价的相关研究还较少。范巧（2017）曾基于绝对经济联系引力模型以及3种空间计量模型的比较，结合有约束固定时间效应的时空权重矩阵设定，对重庆两江新区辐射带动市内38个区县的能力进行了评价和影响因素分解。本文旨在对批设5年以上的国家级新区辐射带动周边省份发展的能力评价基础上（包括上海浦东新区、天津滨海新区、重庆两江新区和浙江舟山群岛新区），阐释国家级新区辐射带动力评价的一般范式，并阐释不同辐射半径下国家级新区辐射带动力一般情况。
一、国家级新区辐射带动力评价方法及数据说明
辐射带动力评价主要通过模糊综合评价（胡珑瑛，2001）、区域经济联系强度评价（李国平，2001）、可变模糊评价（苏艳娜，2008）、欧氏距离评价（刘媛媛，2011）、主成分分析（何文举，2011）、面板VAR模型评价（汪增洋，2014）、城市流强度评价（高新才，2015）46]等实现。本文基于乔旭宁（2007）[47]和李国平（2011）的分析，立足于绝对经济联系强度评价和引力模型理念，构建了如下式（1）所示的国家级新区辐射带动力评价方法。
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式（1）中，NNA指国家级新区，i指纳入评价的国家级新区编号，分别指上海浦东新区、天津滨海新区、重庆两江新区、浙江舟山群岛新区。j指纳入评价的中国大陆省份编号，本文省份按照如下顺序排序：北京市、天津市、河北省、山西省、内蒙古自治区、辽宁省、吉林省、黑龙江省、上海市、江苏省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、山东省、河南省、湖北省、湖南省、广东省、广西壮族自治区、海南省、重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区，全文同。T指纳入评价的时间周期，尽管上海浦东新区和天津滨海新区成立相对较早，但重庆两江新区和浙江舟山群岛新区分别成立于2010年和2011年，为了辐射带动力评价的统一性且部分省份2016年度的相关数据暂未得到更新，则本文的时间周期暂定为2011年至2015年，即T=2011，2012，...,2015。
RAD(T,NNA,i-j)指不同时期4大国家级新区分别辐射带动中国各省份发展的能力。D(T,NNA,i-j)指第j个国家级新区至中国各省份的空间距离，这里以国家级新区所在城市至其余省份省会城市的城市间公路里程数替代，由此，在测算各个国家级新区对周边省份的辐射带动力时，仅能考察国家级新区对其属地省份以外的30个省份的辐射带动力。Y(m)指纳入国家级新区辐射带动力评价的各种影响因素，m=1,2,...,M分别指纳入评价的各种影响因素的代码，Y(T,NNA,i,m)、Y(T,j,m)、分别指T时期第i个国家级新区、第j个省份的纳入评价影响因素的对应指标值。出于数据的可得性和评价的可比性，本文在评价国家级新区辐射带动力时，主要考虑地区生产总值（亿元）、规模以上工业总产值（亿元）、全社会固定资产投资总额（亿元）、社会消费品零售总额（亿元）、一般财政预算收入（亿元）、进出口总额（亿美元）、年末常住人口数（万人）等7个因素。其中，地区生产总值主要反映了辐射带动力在经济总量协调方面的表现；全社会固定资产投资总额、社会消费品零售总额、进出口总额主要反映了辐射带动力在经济增长引擎和驱动力协调方面的表现；规模以上工业总产值主要反映了辐射带动力在产业协同发展方面的表现；年末常住人口数主要反映了辐射带动力在人口聚集方面的表现；一般财政预算收入主要反映了辐射带动力在不同城市等级条件下政府资源和财力配置方面的表现。Y(T,NNA,i,m)、
本文主要从官方统计信息中获取2011-2015年4大国家级新区与31个省份涉及辐射带动力评价7个因素的相关数据。其中，上海浦东新区的数据依据2012年至2016年《上海浦东新区统计年鉴》获取。天津滨海新区的数据依据2014年、2015年《天津市滨海新区国民经济和社会发展统计公报》、《滨海新区年鉴 2014》、《天津滨海新区统计年鉴 2015》等获取主体数据，并结合《滨海新区2011年经济持续较快发展》、《经济平稳较快增长，转型发展加快推进——滨海新区2012年经济发展综述》以及2012年、2014年、2016年《天津统计年鉴》对数据进行查漏补缺。重庆两江新区数据依据2011年至2015年《重庆两江新区国民经济和社会发展统计公报》、《重庆两江新区统计信息月报2016.12》等获取。由于浙江舟山群岛新区包含舟山市全境，则其相关数据依据2011-2016年《舟山市国民经济和社会发展统计公报》获取。各省份的相关数据通过分省统计年鉴获取。 2011-2015年规模以上工业总产值由大型企业和中型企业工业总产值相加获取。2015年天津滨海新区全社会固定资产投资总额以工业项目计划投资总额替代。所有以计价的进出口总额数据以2017年4月9日兑中间价（6.8949）折算成亿美元。
二、四大国家级新区辐射带动力评价结果及比较
基于式（1）及相关数据，本文计算了2011-2015年上海浦东新区、天津滨海新区、重庆两江新区、浙江舟山群岛新区4大国家级新区对中国大陆各省份的辐射带动力，如图1所示。图1中，横坐标小横线之前的1-5分别代表2011年至2015年，横坐标小横线之后的1-31分别代表中国的31个省份，其排序情况同前文。
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4大国家级新区中，上海浦东新区和天津滨海新区的辐射带动力已经初步形成。其中，2011-2015年上海浦东新区对各省份辐射带动力的平均值为40.44，最大值为761.94，最小值为0；2011-2015年天津滨海新区对各省份辐射带动力的平均值为49.23，最大值为984.40，最小值为0.01。重庆两江新区和浙江舟山群岛新区的辐射带动力已初显端倪，但相对浦东新区和滨海新区而言较弱。其中，2011-2015年重庆两江新区对各省份辐射带动力的平均值为2.90，最大值为50.07，最小值为0.01；2011-2015年浙江舟山群岛新区对各省份辐射带动力的平均值为5.60，最大值为80.28，最小值为0。从4大国家级新区辐射带动力的描述性统计结果，或图1中可知，天津滨海新区的辐射带动力表现似乎比上海浦东新区更好，这尤其体现在对北京市等省份的辐射带动力上。究其原因，本文认为可能来自两个方面的原因：首先，京津地区一体化协同发展导致天津滨海新区对北京市的辐射带动力得到了超乎寻常的强化；其次，式（1）的评价方法设计导致国家级新区辐射带动力评价过于依赖国家级新区至各省份的空间距离。
三、不同辐射半径视角下四大国家级新区辐射带动力比较
在第3部分中，我们得到了一个似乎不太合逻辑的国家级新区辐射带动力比较结果：天津滨海新区比上海浦东新区成立时间要晚很久，然而其对中国大陆省份的辐射带动力均值和最大值却均大于上海浦东新区。由此，在国家级新区辐射带动力评价中，必须既建立在考察国家级新区到周边省份空间距离的基础上，又同时要消除辐射带动力评价中对空间距离的过分依赖。
为了达到上述目的，本文将依据国家级新区所在城市至周边省份省会城市的城市间公路里程数，形成不同的辐射半径，从而对4大国家级新区所辐射带动的省份进行分组，然后对4大国家级新区在不同辐射半径下的辐射带动力进行分组评价。其省份分组按照如下步骤进行：首先，基于4大国家级新区所在城市至其余省份省会城市的城市间公路里程数，测算国家级新区至各省份的空间距离并计算空间距离最大值和最小值的全距(4376km)；其次，依据分组组数确定方法的斯特基公式（耿修林，2003），确定国家级新区辐射带动省份的分组组数（6组）；第三，依据0-800km、801-1600km、1601-2400km、2401-3200km、3201-4000km、4001-4800km等辐射半径，对4大国家级新区辐射带动的省份进行分组（不包括国家级新区所在省份）；第四，由于4大国家级新区辐射带动力省份分组视角下3201-4000km、4001-4800km组别中部分数据为空，则将这两个组别合并成一组，即3200km以上。4大国家级新区不同辐射半径下省份分组情况如下表1所示。基于式（1）的国家级新区辐射带动力评价公式，结合表1的省份分组，对不同辐射半径下4大国家级新区辐射带动力情况进行重新评价，结论如表2所示。
此时，将4大国家级新区2011-2015年辐射带动其他30个省份的辐射带动力的Pool堆积序列按照从小到大的顺序进行分别排列，并以4个排序序列中第90个百分位数点对应的辐射带动力的均值作为阈值（27.89），来判断4大国家级新区是否形成区域增长极，并以此判断4大国家级新区辐射带动周边省份发展的有效辐射半径。结合表2中辐射带动力平均值以及前文定义的辐射带动力阈值可知，目前上海浦东新区和天津滨海新区已经形成了区域增长极，其辐射带动力发挥作用的有效辐射半径达到了800km，并开始向1600km延伸发展；浙江舟山群岛新区则初步形成了区域增长极，其辐射带动周边省份发展的有效辐射半径也达到了800km，但目前仍处在800km有效辐射半径内的巩固和发展阶段；重庆两江新区尚未形成区域增长极，其辐射带动周边省份发展能力仅仅在部分方向上超过了辐射带动力阈值。
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同时，在4大国家级新区作为区域增长极的有效辐射半径内，上海浦东新区的平均辐射带动力比天津滨海新区的平均辐射带动力大，这有效地证明了前文关于辐射带动力评价受到空间距离影响的猜测，也更符合国家级新区发展的实际。与此同时，无论是第3部分国家级新区辐射带动力的整体评价部分，还是本部分不同辐射半径下国家级新区辐射带动力评价中，相关结论均显示浙江舟山群岛新区对周边省份的辐射带动力大于重庆两江新区。究其原因，本文认为可能来自以下两个方面：第一，浙江舟山群岛新区以舟山市全境划入新区，重庆两江新区以重庆江北区、渝北区和北碚区的一部分划入新区，相对而言，舟山市前期发展基础较好；且得益于沿海地区较为开放和发达的区域经济联系，这将导致浙江舟山群岛新区辐射带动周边地区发展的能力相比较稍强。第二，重庆两江新区虽然比浙江舟山群岛新区批设时间早，但二者批设时间差距不过一年左右，这并不足以形成重庆两江新区辐射带动力赶超发展的后发优势。
四、结论
本文基于绝对经济联系引力模型，对上海浦东新区、天津滨海新区、重庆两江新区、浙江舟山群岛新区辐射带动中国大陆各省份的能力进行了评价，并基于4大国家级新区所在城市至各省份省会城市的城市间公路里程数，分组考察了不同辐射半径下4大国家级新区辐射带动力情况，得到了一些比较有意义的研究结论：
（1）国家级新区辐射带动力的发挥，主要包括国家级新区与邻近地区的经济总量协调、经济增长动力协调、产业协同发展、人口合理聚集、城市规模优化等要求，国家级新区辐射带动力评价方法必须基于这些要求而构建。
（2）基于绝对经济联系引力模型和不同辐射半径视角下国家级新区辐射带动力评价结果，上海浦东新区、天津滨海新区作为区域经济增长极辐射带动周边省份发展的能力已经形成，重庆两江新区和浙江舟山群岛新区作为区域经济增长极辐射带动周边省份发展的作用也在逐步凸显。
（3）综合国家级新区辐射带动力的整体评价以及基于不同辐射半径的分组评价结果，4大国家级新区辐射带动周边省份的能力排序情况如下：上海浦东新区>天津滨海新区>浙江舟山群岛新区>重庆两江新区。
尽管本文取得了一些有意义的研究结论，将可能对充分发挥国家级新区辐射带动力的政策实践起到一定参考作用，但事实上本文的分析中也存在着来自如下两个方面的瑕疵，包括：国家级新区至各省份的距离以属地城市到其余省份省会城市的城市间公路里程数替代，可能导致国家级新区辐射带动力评价结果不精准；目前尚无科学、客观的方法可以精准地确定国家级新区成为区域增长极的辐射带动力阈值，而本文设定阈值等于4大国家级新区的第90个百分位数辐射带动力均值的做法，也可能导致国家级新区成为区域增长极的判断结果不精准。与此同时，目前4大国家级新区辐射带动周边省份发展的有效辐射半径相对较小，尚无法对空间距离超过1600km的省份产生有效的辐射带动力，这有待于4大国家级新区强化和提升辐射带动力，也有待于其余15个国家级新区辐射带动周边省份发展的作用的充分发挥。
