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基于大数据的31省份经济转型能力的测评及排名

2022-03-07 06:52:58

 

通过应用以知识存量、劳动生产率、产业结构变换三个指标为核心的经济转型能力评价体系,结合相关的公开统计数据,对31省区(直辖市)的经济转型能力进行了测算,经过不同区域间经济转型能力比较、分项指标得分比较,探索和研究中国的经济转型。

  理论模型:经济转型能力评价体系。

  核心指标:知识存量、劳动生产率、产业结构变换。

  测评范围:31省、自治区、直辖市(后简称“省市”)。

  测评方法:方差分析、功效函数转换。

  数据来源:、

  统计信息网,相关数据均以2014年末为准。

  重要发现:

 

  测评结果显示,31个省市经济转型能力排名由高到低依次为:

 

  北京、上海、天津、江苏、浙江、福建、内蒙古、辽宁、吉林、山东、海南、广东、黑龙江、陕西、湖北、四川、江西、河北、湖南、广西、安徽、重庆、新疆、宁夏、甘肃、河南、青海、山西、贵州、云南、西藏。

 

  测评结果:


 

  从亚当•斯密形成经济增长理论开始,至今已有二百多年的历史。其中,经济增长的动力、源泉等数量问题一直被主流经济学家认为是经济增长的关键问题,而经济增长的质量,如经济增长的结果、前景等方面直到近期才逐步受到关注。亚诺什•科尔奈在《突进与和谐的增长》一书中曾经指出过,“翻阅一下关于经济增长理论的浩瀚文献,我们发现,到处都在用宽泛的数量指标来描述增长过程,而发展过程的质量方面几乎完全被忽略了”。在多恩布什与费希尔的《宏观经济学》中,经济增长过程“是生产要素积累和资源利用的改进或要素生产率增加的结果”。其中,“生产要素的积累”就是强调经济增长的数量,“资源利用的改进或要素生产率增加”则是强调经济增长的质量。

 

  经济转型正是来源于对经济增长质量的强调和重视,经济转型寓于经济增长的过程之中,健康的经济增长本质上代表了持续的经济转型过程。库兹涅茨将经济增长定义为给居民提供日益繁多的经济产品能力的长期上升。这种不断增长的能力建立在现今技术以及所需要的制度和思想意识之相应调整的基础上。按照库兹涅茨的理论,经济转型能力的要素构成主要包括三个方面,即知识存量的增加、劳动生产力的提高以及产业结构的变换。这三方面的要素提升,共同影响了经济增长的数量和质量方面,进而反映了一个地区乃至一个国家的经济转型能力。

 

,中国的GDP经历了超过10年的高速增长。但经济增速仍然无法摆脱边际收益递减的规律,在经历过一段时间的高速增长后,随着不同要素的产出逐渐步入“稳态”,经济增速也逐渐“收敛”(见图1,P8)。中国经济转型的重要内容就在于如何适应从经济高速扩张到增长收敛的转变,以及在各种要素边际收益递减的规律下,仍然能够保证相应的经济产出。为了应对2008年全球经济危机,中国推出规模宏大的经济刺激计划。然而,在后危机时代,经济刺激计划产生的“副作用”也逐渐开始显现,诸如金属、能源行业产能过剩、劳动密集型制造业劳动力成本上升、科技创新转化为生产力不足等一系列现象反映了经济增长动力明显衰退。“螺旋式下降”成为自2012年以来,中国经济增长呈现出的主要特征。

 

  此外,从中国31个省份的经济增长情况看,尽管“十二五”时期,各省市如期完成了各自的目标,但由于受国内和国际形势影响,加上各省份的资源禀赋差异,呈现出“几家欢乐几家愁”的局面,不同省份的经济转型能力体现出不同水平。如在GDP增速方面,直辖市重庆在西部地区异军突起、贵州通过主打“大数据”牌在欠发达地区展现出特殊转型路径,这些都为研究和提高经济增长能力提供了规范、科学的样本。

 

  正是基于理论和现实方面的交叉验证,人民论坛测评中心在经济增长和经济转型理论的基础上,通过数据收集,以及对具体指标的设计和完善,建立了中国经济转型能力评价体系。现根据2015年各省统计年鉴等提供的公开统计数据,对全国31省市的经济经济转型能力进行了测评、排名、比较和进一步分析。我们寄希望于通过这种系统性的研究,对各省主要做法、有效经验进行探索,并为各省乃至中国今后促进经济社会更快更稳更健康的发展,提供参考和建议。


  

  指标体系的构建原则、依据与数据的选取

 

 

 

 

  知识存量指数测量

 

  智慧创造知识,知识一旦进入人类经济活动领域或者在经济活动中产生时,就已经成为生产和消费的手段和对象,从而具备了资源的意义。知识的存量也因此成为一个阶段内组织或经济系统对知识资源的占有总量。人类通过生活和生产不断研究世界的本原过程,产生各种形态的知识资源。任何一个经济系统总会产生一定知识资源,知识存量是不断积累的历史过程,具有历史积累性质,经济系统中的知识存量总是向着增加的方向发展。知识的积累在经济增长中的作用已经为经济学界所认同,新经济增长理论强调知识的积累对经济增长的贡献。

 

  准确地验证以及评估知识存量对经济增长的贡献,最棘手的问题在于如何测度。当前,对于知识存量的测度,基于对不同形态的知识和知识不同侧面的认识,主要集中在以下几个方面:在考虑知识资源的效用方面,对知识存量的测度主要是对知识资源在如何提高产量、质量、品种上发挥的经济效用,以价格为主要的衡量形式;在考虑知识资源的时效性方面,主要侧重对知识投入的时序分布分析、知识存量的折旧和更新等;在考虑知识资源的回报率方面,主要计算知识资源的投入产出比,或用税收增加量来测度知识资源的附加价值等;在考虑知识资源的产品特征方面,主要计算知识和技术投入在产品上实现的市场价值等;在考虑知识资源的原材料特征方面,主要用受教育程度、知识分子的比例和研发投入来衡量国家知识资源的总量等;在考虑知识资源作为控制和管理要素方面,主要以拥有高级经理人才的数量、是否有成功的管理经验和体系等来衡量企业的管理类知识资源等。

 

  结合数据的可得性和可用性,本次测评采用劳动力平均受教育年限和研究开发经费占GDP比重两个分项指标来衡量知识存量。这既考虑到劳动力本身的知识储备,同时也考虑在研究环节以经费投入多少衡量可能产生的“知识池”大小。具体的指标构成为:

 

  知识存量=劳动力平均受教育年限+研发投入/GDP

 

  在计算劳动力平均受教育年限中,大专以上按人均受教育16年计算;高中(含中专)教育按人均受教育12年计算;初中教育按人均受教育9年计算;小学教育按人均受教育6年计算;文盲人口按人均受教育1年计算。

 

  劳动生产率指数测量

 

  劳动生产率作为一个经济效益指标,反映了劳动者生产活动和提供的劳动成果的比值关系, 同时劳动生产率也作为评价一国或一产业增长潜力或国际竞争力的重要指标,广泛出现在各种经济学文献中。按照马克思的观点,对劳动生产率进行科学衡量的最佳公式,即劳动生产率等于以最低限量的劳动取得最高的产品。

 

  在国民经济各部门中,劳动生产率是一个部门的收入同劳动力投入的比率,它反映每单位的劳动力在该部门创造的收入情况,主要反映在一定劳动力投入条件下某部门的生产效率。一个部门的相对收入越高,劳动力投入越低,劳动生产率就越高。

 

  劳动生产率如何计算是一个重大的理论问题和实践问题。为了使各个部门之间的劳动生产率具有一定的可比性,需要考虑各个产业部门的劳动力在文化程度、劳动熟练程度、性别等方面的差异。当前理论界对劳动投入使用“人•年”或“人”来计量,很少考虑使用每“元”来计算,而以“元/人•年”计算的劳动生产率则更具有可比性。

 

  结合数据的可得性和可用性,本次测评采用是以部门收入与劳动力投入比的抽象概念,用第一产业增加值/农业劳动力衡量农业部门的劳动生产率,用规模以上工业总产值/从业人员平均人数衡量工业部门的劳动生产率。具体的指标构成为:

 

  劳动生产率=农业劳动生产率(第一产业增加值/农业劳动力)+工业劳动生产率(规模以上工业总产值/从业人员年平均人数)

 

  产业结构变换指数测量

 

  从17世纪威廉•配第发现各国国民收入水平差异和经济发展处于不同阶段的关键原因是由于产业结构不同,到费雪提出三次产业分类法,再到克拉克对经济发展和产业结构变化之间的关系进行实证研究,产业结构变化与经济发展之间的密切关系已经为经济学界所认同和关注,产业结构也因此常被作为判断经济发展水平的重要指标。

 

  产业结构变换是指随着经济发展最终产品产出结构发生变化,各产业产出的实物量在最终产品中的比例结构发生的变化。产业结构变换反映了生产能力在各个产业间分布的差异。当经济发展水平较低时,较大比例的产出会集结在第一产业,第一产业的生产能力会相对高于二、三产业,在产业结构表现为第一产业的生产能力相对高于二、三产业;随着经济的发展,第一产业生产能力相对饱和,加上居民消费层次水平升级,导致第二产业的生产能力增强,在产业结构中表现为第二产业所占的比重逐渐增大;随着收入水平的进一步提升,第三产业的生产能力不断提高,第三产业在产业结构中所占的比重逐步提高。所以,三次产业结构性变化凸显了协同的重要性,产业结构的协调反过来也影响了经济增长。这种影响主要是通过资源的消耗利用率、资源的配置、技术进步、产业比重等来作用于经济增长,并通过产业结构系数间接反映出来。

 

  结合数据的可得性和可用性,本次测评采用比值法衡量三个产业部门之间的变换,以第二产业增加值/第一产业增加值衡量第二产业的演进,以第三产业增加值/第一产业增加值衡量第三产业的演进。具体的指标构成为:

 

  产业结构变换指数=第二产业增加值/第一产业增加值+第三产业增加值/第一产业增加值

 

  权重设定与数据的标准化处理

 

  在权重系数调节的具体操作上,我们采取有事先提示的专家调研法,即邀请经济、社会领域的专家学者各15名,以及15名在综合管理岗位上任职的党政干部,让他们分别给各指标打分。为了增强测评结果的科学性和可比性,在对指标数据的选择和设定过程中,我们应用了此前测评研究中连续使用过的具有单调性和凸性特征的指数功效函数,对二级指标数据分别进行了无量纲化和标准化处理。该功效函数的具体形式如下:


  该功效函数中,d是量化后的得分,我们将其区间控制在了60-100之间,x是观测值,也就是各指标数据的实际统计值,xh是满意值,xs是不允许值。一般来说,正向指标满意值取各指标的最大值,不允许值取其最小值,逆向指标满意值取其最小值,不允许值取其最大值。在操作过程中,经过功效函数的转换之后,就可将所有的指标数值全部转换为60-100之间的得分。

 

  然而有必要指出的是,依据该功效函数所得出的结果是相对结果,前述六个二级指标数据的最小值和最大值会影响各地区经济转型能力的得分。也就是说,如果改变参与测评的省市样本量,可能会导致数据指标的最大值和最小值发生变化,各地区经济转型能力的最终得分也会发生变化。但是这并不会对各地区之间经济转型能力的排名顺序产生影响,也就是原有各地区经济转型能力的先后排序将保持不变。

 

  总体测评结果排名

 

  总体的测评结果显示,北京、上海、天津、江苏、浙江五省市位列经济转型能力排名的前五位,而经济转型能力倒数五位的省市,分别是西藏、云南、贵州、山西、青海。参照人均GDP的分布,可以从总体直观地发现,发达地区(即人均GDP较高的地区)的经济转型能力较强。通过相关性分析,两者之间的相关系数0.850,在置信度为0.99时相关性显著。人均GDP水平较高的省市基本上位于经济转型能力排名的前列。作为反映一个国家或者地区发展水平和发展程度的重要指标,人均GDP表明其在社会保障、医疗卫生、教育和人口寿命以及环境和生态建设等方面的发展水平,人均GDP所代表的这些重要方面的发展水平与地区的经济转型能力密切相关,前者为后者的提升提供了重要的支撑和促进作用,而后者基于自身的含义,原本就是为以人均GDP 为重要指标的地方经济发展起到稳定和升级的作用。

 

  对经济转型能力的分解分析,还可以发现人均GDP与知识存量、劳动生产率、产业结构变换的相关系数分别为0.671、0.807、0.737,均在置信度为0.99时相关性显著。相关系数绝对值的大小反映相关的密切程度,所以人均GDP相关的经济转型能力二级指标按大小分别为劳动生产率、产业结构变换、知识存量。

 

  尽管人均GDP与经济转型能力表现出正相关,但通过经济转型能力与人均GDP排名之间位差,还可以发现一些地区两者之间的位差较大,其中位差较大(大于等于5)的省市有:海南、黑龙江、四川、江西、广西、安徽、重庆、新疆、宁夏、甘肃、青海,这些省市要么呈现出人GDP排名较高而经济转型能力较弱的特征,要么呈现出经济转型能力较强而人均GDP排名较低的特征。对位差差异的进一步辨别,将既有助于我们深入研究探索不同省市之间的发展路径的差异,同时也有利于避免宏观政策分析过程中出现“一刀切”的现象。


  

  基于人均GDP的经济转型能力区间划分

 

 

 

 

  为了更好的区分不同经济水平下不同地区呈现出的经济转型能力差异,我们根据人均GDP与经济转型能力得分的分布状况,划分出四个不同的经济转型区间,以此更细致、深入地探索如何发现和提高不同地区的经济转型能力(见图3和表2)。



  经济转型实现期是指人均GDP达到一定水平,并且经济转型能力较强的时期。无论是从转型目标、转型的初始条件,还是转型的方式过程看,处在经济转型实现期的省份已经实现了经济体制的更新、经济结构的提升、经济增长方式的转变,完成了国民经济由量变到质变的转化过程。根据经济转型能力的得分显示,现阶段处于经济转型实现期的省市有:北京、上海。

 

  经济增长提速期是指人均GDP尚未达到较高水平,而且经济转型能力也较弱的时期。处于经济增长提速期,促进经济增长仍然是当前要务,而对于各种要素资源的利用效率的提升对增长的贡献也不应忽视。根据经济转型能力的得分显示,当前处于经济增长提速期的省市有:吉林、湖北、湖南、陕西、重庆、黑龙江、海南、河北、新疆、宁夏、四川、江西、广西、安徽、河南、青海、山西、甘肃、贵州、云南、西藏。

 

  经济转型深化期是指人均GDP已经达到一定水平,但经济转型能力仍然较弱的时期。这一时期内,调结构稳增长已经成为迫切需要解决的问题。应当重视产业结构调整、技术结构调整、产品结构调整等对经济增长的重要作用。通过经济结构调整,才能实现经济转型能力的提升,从而使经济质量迈上一个新的台阶。根据经济转型能力的得分显示,当前处于经济转型深化期的省市有:天津、江苏、浙江、内蒙古、福建、辽宁、广东、山东。

 

  第一梯队:北京、上海

 

  北京、上海两地的经济转型能力位居全国前列。这主要得益于两地的知识存量得分明显高于其他省份。、后者作为中国的经济中心,在吸引人才、培养人才方面具有得天独厚的优势。两地聚集了大量的央企总部、一流的学校和科研部门,这些为吸引高端人才打下了坚实的基础。

 

  知识储备的后发优势还在于促进了北京、上海两地劳动生产率的提高。测评结果显示,两地的劳动生产率得分在31省市中分别位列第1、第3位。对于劳动生产率的进一步划分,测评结果还发现,北京、上海的农业劳动生产率分别排在第6、第4位,工业劳动生产率分别排在第2、第7位。相关性分析结果还显示,农业劳动生产率与经济转型能力的相关性系数要高于工业劳动生产率,进而说明了以农业劳动生产率提升为显著特征的农业现代化已经成为经济转型实现期的重要标志。

 

  产业结构方面,处于经济转型实现期的北京、上海两地产业结构变换指数分别位列第2、第1位,说明了两地在第二、三产业提升方面在全国处于领先地位。以北京为例,2010年三次产业结构比为0.9:23.6:75.5,2015年调整为0.6:19.6:79.8,无论是文化创意产业投资提速、互联网零售效率提升,还是高精尖制造业的强势崛起,都印证了当前北京实体经济结构积极变化不断积累,加速优化提升迹象愈加清晰。



  第二梯队:天津、江苏、浙江、内蒙古、福建、辽宁、广东、山东

 

 

 

 

  处于经济转型深化期的省市有8个,分别是天津、江苏、浙江、内蒙古、福建、辽宁、广东、山东。

 

  处于第二梯队的省市,经济转型能力仅次于北京、上海,人均GDP也处于全国前列。与总体结果相比较,在三大二级指标中,仅有劳动生产率这一指标与经济转型能力呈现出显著的相关性(0.762,置信度为0.95时显著),知识存量指标、产业结构变换指标与经济转型能力相关性不显著。因此,如何提高知识存量、如何优化产业结构,也成为处于经济转型深化期省市提高经济转型能力需要把握的两个重要方向。

 

  在知识存量方面,8省市与北京、上海两地的差距主要体现在研发投入占GDP比重方面,其中最高的是天津市,研发投入占GDP比重约为0.25%,最低的是内蒙古,研发投入占GDP比重约为0.036%,而北京、上海两地的这一数值分别为3.25%、1%,两个区间差距非常明显。

 

  在产业结构变换方面,差异主要体现在第三产业增加值/第一产业增加值方面。8省市中,最高的是天津市,第三产业增加值/第一产业增加值为39.00,最低的是内蒙古,第三产业增加值/第一产业增加值为4.31,而北京、上海两地的这一数值分别为104.58、122.93,区间之间的差距也非常明显。

 

  因此,探索如何提升知识存量、优化产业结构的经济转型路径,是处于经济转型深化期的8省市未来发展的重要着力点。

 

  第三梯队:吉林、湖北、湖南、陕西、重庆、黑龙江、海南、河北、新疆、宁夏、四川、江西、广西、安徽、河南、青海、山西、甘肃、贵州、云南、西藏

 

  处于第三梯队的省市有21个,分别是吉林、湖北、湖南、陕西、重庆、黑龙江、海南、河北、新疆、宁夏、四川、江西、广西、安徽、河南、青海、山西、甘肃、贵州、云南、西藏。

 

  第三梯队的省市处于经济增长提速期阶段,21个省市大多覆盖中国的中西部地区,也是中国经济增长相对薄弱的地区。对于这些省市而言,经济增长提速成为经济转型的必要前提。作为新常态的重要特征,“从高速增长转为中高速增长”,首要的前提是经济得有一定快速增长。统计数据表明,2015年,21省市的地区生产总值平均值为15274.94亿元,而全国31省的GDP平均水平为22075.79亿元。21省市处于经济增长提速期是名副其实。

 

  与总体相关性结果相比较,21省市的产业结构变换指数与经济转型能力相关性不显著,而且工业劳动生产率与经济转型能力的相关性仅在置信度为0.95时显著,说明了21省市在产业结构变换和工业劳动生产率方面存在一定的提升空间,以进一步提高晋升的经济转型能力。

 

  在21省市中,第二产业增加值/第一产业增加值和第三产业增加值/第一产业增加值最高的是的山西省,分别为7.98、7.20,最低的是海南省,分别为1.08、2.24。与其他区间相比较,处于经济增长提速期的省市,第二、三产业相对于第一产业的发展优势尚且不够突出,产业结构变换能力较弱。作为经济增长提速的重要来源,提升21省市经济转型能力,首要在于发展第二、三产业。第二、三产业,是经济发展战略的重要组成部分。随着经济规模不断扩大,资源环境压力日益增大,亟须转变经济发展方式,地方也需通过工业和制造业发展提升竞争力、攀升价值链,这些都有待于第二、三产业的相互融合发展;另一方面,发展第二、三产业意味着地方经济工作着力点更多向第二、三产业转移,通过构建良好制度环境、实施有效的政策措施,进一步促进经济持续健康发展。

 

  可能产生的误差及后续可开展的研究说明

 

  数据可得性带来的限制。首先,本次测评应用的数据,多来自2015年统计年鉴中的数据,所以本次测评结果反映的是2014年末的情况,近两年来,我国各地区经济结构等发生了深刻变动和调整,所以各地经济转型能力很可能已经经历了较大变化。其次,在六个二级指标的指标数据选取方面,主要以数据的可获取性为导向,这一定程度上限制了指标数据对于指标的准确反映水平,因此测评得到的结果与各省的实际情况存在略微偏差在所难免。

 

  测评结果可能和人们对各省经济社会发展状况的直观印象存在略微的偏差,不乏一些经济水平和经济发展速度相对靠前的省份,在测评结果中排名相对靠后。我们认为,这主要是由各省市处于不同的发展阶段所造成的。正如文中所划分的经济转型实现期、经济转型深化期、经济增长提速期三个阶段,结果是地区经济转型能力随着地区经济发展水平的不断提升、人均生产总值的不断提高,而呈现出逐步上升的过程,但这种相关性并不具有绝对性,一些地区的经济转型能力很有可能经历一个先下降、再上升的过程,因此对于处在不同发展阶段的省市,相互之间在经济转型能力方面并不完全具有绝对的可比性。当然,这也有待于更为完善的时间序列数据来拟合和证实。

 

  更为深入的实地调研有助于对测评结果进行补充和修正。除了数据的可得性会给指标体系的构建和指标数据的选择带来限制之外,现实中处于不同发展阶段的各省市,有其自身不同的发展特色、发展重点和难点,因此评价省市经济转型能力的指标体系应尽量避免千篇一律,同时提升经济转型能力的路径也应当多元多样。在本次测评的基础上,若能就相关问题在各省广泛开展实地调研,不仅有利于准确把握各省所处的实际发展阶段,而且有助于根据各省的发展重点等,设计出符合不同省市实际情况的指标权重,进而对测评的结果进行修正和补充。

 

  如若可以获取更为详实的各省市经济社会发展数据,将能够在构建经济转型能力评价指标体系的基础上设计出符合各省市实际的经济转型的具体路径,从实证的层面更深一步地探索究竟还有哪些经济社会发展方面的因素,会促进或限制各省市经济转型能力的提升。

 

  (执笔:严 俊 数据支持:于 飞)


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