| 标题 | 昆曼经济走廊沿线区域极化度水平比较 |
| 范文 | [摘 要]昆曼经济走廊发展至今得到快速发展，但沿线区域发展的要素禀赋存在较大差异，在云南省内沿线区域发展过程中出现极化现象。因此，文章利用极化度水平进行研究，先通过主成分分析方法得出区域发展综合指数，再运用Esteban-Ray模型得出综合指数，最后分析整体极化趋势。通过比较各州市的极化趋势可以发现呈两端高、中间低的现象，据此文章提出了相应的政策建议。 [关键词]昆曼经济走廊；极化；极化度指数 [DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2018.11.018 1 引 言 昆曼经济走廊建设至今已有20多年，这条由昆明出发途经云南、老挝和泰国的经济走廊已成为中国与东盟促进友谊、深化合作、促进共同发展的桥梁和纽带，其经济效益和社会效益开始显现。然而在发展的过程中伴随着诸多问题，其中就存在着“通而不畅”的问题，郭伯龄（2011）从经济效益的角度进行分析认为造成“通而不畅”的问题在于泰国、老挝方面未获得经济利益，继而使用模型和理论来给出对策。而在诸多研究中利用极化扩散理论视角分析其“通而不畅”的成因却很少见。 “极化”理论于20世纪50年代由赫希曼（A.Hirschma）正式提出，最初用来研究经济发展中部平衡问题。20世纪80～90年代，学者们开始对极化现象的测度开始研究，并相继形成了具有代表性的三种测度指数，即Wolfson指数（1994）、Esteban-Ray指数（1998）、Tsui-Wang指数（1998）。尽管三者在测度方法上有所不同，但测度原理是一样的，指数越大说明极化现象越明显。 之后，学者们开始利用极化指数研究我国经济极化现象的区域分布和空间特征，如洪兴建（2010）利用极化理论研究和测算出全国31个省份的差距、极化和流动性。基于此，本文将采用极化理论对昆曼经济走廊沿线区域发展的程度、特征及趋势进行研究。通过对区域发展极化程度的测度并进行比较。 2 模型构建 2.1 区域发展极化的度量模型 本文选取Esteban-Ray指数作为极化的度量模型，可以构造用以衡量经济走廊沿线区域发展极化指数，其公式如下： fER=Ani=1nj=1p1+ipjFi-Fj 其中，n为样本容量；p为权重；Xi为被测度的经济指标；参数A为极化指数的标准化系数，A=ku，其中，u为所有研究区域经济指标的加权平均值，u（1）=ni=1piXi，可根据不同的数据要求选择k，使极化指数属于区间[0，1]；为（0，1.6）之间的任意值。值越接近1.6，为了反映出极化趋势，通常使该值尽可能地大，按惯例一般取1.5。F值是根据主成分分析方法按照方差贡献率进行加权平均得到的。 2.2 数据的选取 昆曼经济走廊包括昆明市、玉溪市、普洱市和西双版纳。所选用的数据均来自《中国统计年鉴》《云南省统计年鉴》《云南省商务厅》等。测度的指标包括GDP、GDP增长率、全社会固定资产投资、第一产业增加值占GDP比重、第二产业增加值占GDP比重、第三产业增加值占GDP比重、进出口贸易额，进口依存度、出口依存度、实际利用外资总额、外资投资占固投比重，数据跨度为2010年至2016年。 3 实证结果分析 3.1 各地区发展综合指数 首要对昆曼经济走廊沿线区域即云南省境内的四个地州11个指标进行主成分分析，结果如表1所示。可以看出，在所研究的年限内，各年度第一主成分累计贡献率低于80%，第二主成分累计贡献率均超过80%，因此本文用的区域发展指数的计算公式是F=W1Y1+W2Y2。 为了进一步研究极化趋势的特点，将区域发展综合指数代入以上计算公式中，可计算得到区域发展Esteban-Ray指数，从而具体看出区域发展极化在昆曼经济走廊沿线区域间的特征与变化趋势。 从表2可知，在昆曼经济走廊沿线区域发展状况存在巨大差异，目前处在云南境内的四个地市其发展状况极不平衡。从区域发展指数来看，表现出严重的两极分化。处于平均水平以上的地区仅有昆明市，区域发展指数比较高，而玉溪、普洱、西双版纳都处于平均水平以下。以最近的年份2016年来说，昆明市的发展指数高达4.32，而普洱市的发展指数却处在1以下，低达0.94。从2010年至2016年的数据来看，昆明经济走廊沿线区域都稳定增长，昆明作为省会城市其发展禀赋要明显高于其他地市，西双版纳因处在边境地区拥有对外贸易口岸，其发展水平也相对高于普洱等地区。 3.2 昆曼经济走廊沿线区域发展极化趋势 如下图所示，通过对昆曼经济走廊沿线云南省境内的四个地市极化度比较可以发现以下趋势走向。 2010—2016年昆曼经济走廊沿线云南境内各地市极化度比较图 从总体特征上看，昆明极化度指数较高，其范围在0.3～0.45，说明资源在昆曼经济走廊沿线区域发展呈现两极分化，在昆明地区高度集中；昆明市最高，而普洱市最低，西双版纳作为边境地区拥有对外贸易口岸其极化度指数整体上要高于玉溪市和西双版纳市，说明处于沿线区域发展受到两端的极化效应，而并没有达到一定的扩散效应。 从极化度的变动趋势来看，除昆明市以外，其他地区的极化度指数都趋于下降的态势，说明资源配置差距较大，但是由于政策等外生性因素的加入，这些区域资源配置两极化趋势在减弱，公平性因素开始显现作用。 4 政策建议 根据昆曼经济走廊上各地市的具体情况，实施差别性发展。对于昆曼经济走廊极化度指数较高的城市，比如昆明市，采取优化发展模式，在保持其经济发展良好势态的同时，需重点优化地区产业结构和布局，大力发展高新技术产业，加快传统产业的技术升级，提高土地的利用效率和效益，从而才能促进生态环境子系统的发展；而对于玉溪市、普洱市和西双版纳傣族自治州，由于这些地区的地理位置相对于昆明市缺乏一定的优势，交通网不发达，导致它们的经济发展较为缓慢，因此想要优先发展其经济则必须大力加快物流的发展节奏，使其能够促进经济系统的发展。以上措施将在一定程度上缩小四个地市之间经济走廊发展的差距，有利于昆曼經济走廊更好发展。 参考文献： [1]陈铁军.昆曼国际大通道存在的问题与对策研究[J].东南亚南亚研究，2010（2）：60-64. [2]罗蓉禅.国际大通道的贸易便利化问题研究——以昆曼公路为例[D].昆明：昆明理工大学，2014. [3]郭伯龄.昆曼公路的经济效益分析[D].上海：复旦大学，2014. [4]郭腾.近50年来我国区域经济空间极化的变动趋势研究[J].经济地理，2004，24（6）：743-747. [5]欧向军，顾朝林.江苏省区域经济极化及其动力机制定量分析[J].地理学报，2004，59（5）：791-799. [6]甄峰，沈建法.改革开放以来广东省空间极化研究[J].地理科学，2000，20（5）：403-410. [7]周密.技术空间扩散论——极化陷阱之谜及其经济学解释[M].天津：南开大学出版社，2010. [8]Atkinson A B.On the Measurement of Inequality[J].Journal of Economic Theory，1970，2（3）：244-263. [9]Joan-Yves Duclos，Joan Esteban，Debraj Ray.Polarization：Concepts，Measurement，Estimation[J].Econometrica，2004，72（6）：1737-1772. [10]洪兴建.中国地区差距、极化与流动性[J].经济研究，2010（12）：82-96. [11]李兵兵.经济极化发展中的金融极化效应研究[J].区域金融研究，2013（11）：10-16. [12]成莎，杨丽.云南城镇化就业极化效应研究[D].昆明：昆明理工大学，2015. [作者简介]陈亮（1991—），男，汉族，安徽滁州人，管理学硕士，云南财经大学管理科学与工程专业，研究方向：项目管理。 |
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