云南区域协调发展水平测度与动态效应分解*时间： 2020-01-27信息来源：《区域经济评论》 2019年第6期 作者：陶涛 金光照 责编：qgy 文 锐
摘要：利用人口与经济匹配度指标对云南省区域协调发展水平进行测度，可以发现，2000—2017年云南协调发展水平呈现上升态势，各州（市）的人口与经济匹配度均有所上升，其中大多数州（市）的人口份额始终高于经济份额，昆明的经济龙头地位突出。将协调发展的变化分解为经济集聚效应和人口集聚效应，可以发现，经济集聚效应在协调发展过程中起主导作用，人口集聚效应主要处于从属地位。为了促进云南协调发展，需要加快破除要素流动壁垒，尤其是人口要素的流动，进一步发挥昆明的经济辐射作用，推动滇中城市经济圈一体化，进而带动全省经济的协调健康发展，同时注意积极吸纳省外优质经济资源和人力资源。
关键词：区域协调发展水平；人口与经济匹配度；动态效应
中图分类号：F207 文献标识码：A 文章编号：2095-5766（2019）06-0035-08 收稿日期：
*基金项目：中国人民大学2018年度“中央高校建设世界一流大学（学科）和特色发展引导专项资金”支持。
作者简介：陶涛，女，中国人民大学社会与人口学院副教授，中国人民大学调查与数据中心副研究员，中国人民大学人口资源与环境经济学博士（北京 100872）。
金光照，男，中国人民大学社会与人口学院硕士生（北京 100872）。
区域协调发展对实现经济社会持续健康发展具有重要而深远的意义。区域协调发展不仅意味着区域与外部良性互动，更意味着区域内部的均衡发展。云南地处中国经济圈、东南亚经济圈和南亚经济圈的接合部，是中国连接南亚、东南亚的大通道，拥有面向“三亚”（东南亚、南亚、西亚）、肩挑两洋（太平洋、印度洋）、通江达海沿边的独特区位优势；同时因其背靠中国西南腹地，北上连接丝绸之路经济带，南下连接海上丝绸之路，东向连接长江经济带，成为“一带一路”倡议和长江经济带战略实施的连接交汇战略支点。2014年，云南政府发布《滇中城市经济圈一体化发展总体规划（2014—2020年）》，强调促进昆明、曲靖、玉溪、楚雄与红河北部地区的协调发展，提升整体竞争力。2015年，中共云南省委通过《中共云南省委关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》，指出云南仍存在区域发展不协调问题，要坚持协调发展，着力构建“一核一圈两廊三带六群”区域发展新空间，形成“做强滇中、搞活沿边、联动廊带、多点支撑、双向开放”的区域协调发展新格局。但是，目前针对云南区域协调发展水平的研究比较缺乏。为此，本文根据现有理论和方法，对2000—2017年云南区域协调发展水平进行测度，探讨云南区域协调发展的现状和趋势，为实现云南区域协调发展提供理论依据。
一、数据、指标与方法
本文数据来源是2001—2018年《云南统计年鉴》，在其中选取云南16个地州市2000—2017年的人口规模数据与地区生产总值数据作为基础数据。通过对各州（市）人口规模数据和地区生产总值数据进行纵向观察，可以发现，2000—2017年云南各州（市）的人口规模和地区生产总值均呈现增长态势，说明各州（市）的经济社会在不断的发展之中。但是各州（市）之间的经济增长速率、人口自然增长率、人口机械增长率均有所不同，导致协调发展的方向并不明朗，因而需要构建指标和采用动态效应分解方法对协调发展水平进行测量。
从统计上看，一个总体处于协调发展的状态，实际上就是其中各个区域的发展水平与总体的平均发展水平相对持平，一个总体偏离协调发展的状态，就是其中的子区域出现与总体的平均发展水平的较大偏离。观测一个总体的协调发展水平，首先要了解子区域对总体的偏离程度，然后根据各个子区域的偏离程度推算总体的协调发展水平。
1.指标介绍
子区域相对于总体的偏离水平可以用子区域人均GRP（Gross Regional Product per capita，人均地区生产总值）占总体人均GRP的比重来表示。人均GRP可以反映人民的生活水平，等于GRP与人口数之比。对子区域人均GRP与总体人均GRP之比进行分解重构，得到子区域GRP份额与子区域人口规模份额之比，构造R指数。具体表达式如下：
Ri表示i区域的人口与经济匹配度。其中，GRPi和POPi表示i区域的生产总值和人口规模，GRP和POP表示总体的生产总值和人口规模，SiY表示i区域占总体的经济份额（以下简称经济份额），SiP表示i区域占总体的人口份额（以下简称人口份额）。
R指数可以描述子区域人口和经济分布的匹配程度，值域为［0,+∞）。当Ri=1时，表示i区域人均GRP水平等于总体人均GRP水平，该地区人口与经济完全匹配；当Ri＞1时，表示i区域经济份额超过了人口份额，区域人均GRP水平大于总体人均GRP水平；当Ri＜1时，表示i区域人口份额超过经济份额，区域人均GRP水平小于总体人均GRP水平；Ri越接近1，人口与经济的匹配度越高，区域越趋向于总体水平。
经济份额与人口份额之差可以反映人口与经济分布的偏离程度，构造M指数。M指数的具体表达式如下：
Mi反映i区域经济份额和人口份额的偏离程度。M指数反映总体经济份额与人口份额的偏离程度。M指数的值域为［0,2］。当M=0时，各地的人口份额等于经济份额，说明总体的人口和经济在空间上的分布完全契合，越接近于0表明总体人口与经济匹配度越高。当M=2时，人口和经济完全集中到两个地区，说明总体的人口和经济在空间上的分布完全偏离，越接近2表明总体人口与经济匹配度越低。
借鉴标准差的计算方法，构造V指数。V指数的具体表达式如下：
V指数能反映空间整体不平衡程度，数值越小表明总体的人口与经济匹配度越高，协调发展水平越高。
2.动态效应分解方法
R指数、M指数和V指数虽然可以反映一个地区的人口与经济匹配程度，但是无法解释区域协调发展过程中人口与经济匹配度变动的背后机制。通过全微分对R指数进行动态效应分解，获得人口集聚效应与经济集聚效应，据此可以分析匹配度变化的原因，并观察人口份额与经济份额的变动方向。具体计算公式如下：
式（5）中，S iY和S iP分别为i区域统计时期初始的经济份额和人口份额，ΔSiY和ΔSiP分别表示经济份额和人口份额在统计时期的变化情况，由期末值减去期初值获得。ΔRi表示i区域人口与经济匹配度在统计时期的变化。u为误差项，可以忽略不计。A代表经济集聚效应，是由经济份额变动导致的匹配水平变化；B代表人口集聚效应，是由人口份额变动导致的匹配水平变化。
表1展现了R指数动态效应分解方法的分析路径，其中R1为统计时期初的R指数值，R2为统计时期末的R指数值。以R1大于1地区的人口与经济匹配度上升的分析路径为例，假设一个地区的R1>1，如果R2与1的距离小于R1与1的距离，则说明从期初到期末该地区人口与经济匹配度有所上升，且ΔR<0。假设A>0且B>0，根据公式（1）可以得到ΔSY<0和ΔSP>0，即经济份额下降和人口份额上升，此时经济集聚效应和人口集聚效应对匹配度上升均产生正向作用；假设A>0而B<0，则可以得到ΔSY<0和ΔSP<0，即经济份额与人口份额均呈现下降，此时经济集聚效应产生正向作用而人口集聚效应产生负向作用；假设A<0而B>0，则可以得到ΔSY>0和ΔSP>0，即经济份额与人口份额均呈现上升，此时经济集聚效应产生负向作用而人口集聚效应产生正向作用。
表1所展示的所有经济份额与人口份额变化的组合中，经济份额和人口份额均呈现下降的状况应引起关注，说明该地区可能存在经济资源和人力资源外流的情况，这虽然可能带来人口与经济匹配度的上升，但实质上不利于区域的协调、健康、良性发展。
二、云南区域协调发展的时空演变
通过M指数和V指数测量云南在2000—2017年总体协调发展水平的变化状况，结果详见图1。由图1可以看出，M指数和V指数的变化方向较为一致，在2004—2005年有显著下降，随后保持相对稳定的变化态势，在2016—2017年又有轻微回升。整体来看，M指数和V指数在2000—2017年呈现波动下降的趋势，说明2000—2017年云南省整体人口与经济匹配度有所上升，全省呈现协调发展。
使用R指数对2017年云南省各州（市）相对于全省的偏离水平进行测度（见图2）。图2中，R指数大于1的州市有昆明、玉溪、迪庆、楚雄，说明这4个地区的经济份额高于人口份额，其中昆明地区的经济份额远高于人口份额；其余的州（市）R指数小于1，说明云南大多数地区人口份额超过了经济份额。楚雄和西双版纳的R指数十分接近于1，分别为1.001和0.978，说明这两个地区相对于其他地区的人口和经济分布匹配度较高。
2017年云南共有8个地级市（汉族聚居地）和8个少数民族自治州，R指数最高值和最低值均出现汉族聚居地中，说明汉族聚居地分别存在经济集聚和人口集聚程度均较高的现象；少数民族自治州的R指数则相对比较均衡，更接近1，说明少数民族自治州的人口和经济分布匹配度较高。
根据已有研究的经验，对子区域人口与经济匹配度进行分类：R指数值处于0.9—1.1内的区域属于高度匹配区域，0.8—1.2内的区域属于中度匹配区域，小于0.8和大于1.2的区域属于低度匹配区域。根据该标准采用云南各州（市）在期初年份（2000年）、M指数和V指数明显下降的年份（2005年）、平稳变化阶段的中间年份（2011年）和期末年份（2017年）的R指数值，探究云南各州（市）从2000年至2017年的人口与经济匹配度的变化状况（见图3）。
根据图3可以看出，2000年低度匹配水平的州市有13个，占全部区划的81.25%；中度匹配水平的州市有2个，而高度匹配水平的州市仅有1个。到2017年，低度匹配水平下降到11个，中度匹配水平地区为1个，而高度匹配地区上升到4个，全省人口与经济匹配度有所上升。
从发展结果看，2000年至2017年所有州（市）的R指数值都向1靠拢，说明云南各州市的人口和经济匹配水平均呈增长态势。其中玉溪的人口和经济匹配水平变化幅度最大，昭通、大理、德宏等地区的变化幅度较小。楚雄、西双版纳和迪庆出现人口与经济匹配度方向性的转变，楚雄和迪庆的R指数分别从2000年的0.854、0.564上升到2017年的1.001、1.413，即从人口份额高于经济份额转化成经济份额高于人口份额，西双版纳则从2000年的1.099下降到2017年的0.978，即从经济份额高于人口份额转化成人口份额高于经济份额。
从发展过程看，10个州（市）在低度匹配水平徘徊，6个州（市）达到过中度匹配水平或者高度匹配水平。玉溪、保山、丽江、普洱、楚雄、文山、怒江地区的人口与经济匹配度处于比较稳定的上升态势，即其R指数值平稳向1靠近。其中，玉溪地区的匹配水平上升幅度最大，且在2000—2005年匹配水平的上升幅度远大于2005—2011年和2011—2017年的上升幅度；楚雄地区从中度匹配水平向高度匹配水平转变，其他地区主要处于低度匹配水平。昆明的人口与经济匹配度在2000—2006年出现大幅度上升，之后保持相对稳定的低度匹配水平。曲靖地区在2005—2011年和2011—2017年均发生了人口与经济匹配度的方向性转变，2005—2011年R指数值从小于1上升至大于1，2011—2017年下降到小于1，2005年后人口与经济匹配度稳定处于高度匹配水平。昭通地区的人口与经济匹配度多年来变动不大，主要处于低度匹配水平。临沧在2000—2011年间人口与经济匹配度相对稳定，2011—2017年间有明显增长，主要处于低度匹配水平。红河地区R指数值在始终小于1的情况下呈现上升态势，在高度匹配水平和中度匹配水平间徘徊。西双版纳人口与经济匹配度在2000—2005年间发生方向性转变，R指数值从大于1下降至小于1，说明人口份额逐渐高于经济份额，2005—2017年间保持在中高度匹配水平。大理人口与经济匹配度保持相对稳定，主要处于中度匹配水平。德宏人口与经济匹配度有所上升，在统计期间呈现“U”型变化。迪庆人口与经济匹配度呈现倒“U”型变化，R指数值从2000年的0.564上升到2005年的0.966，再上升到2011年的1.245和2017年的1.413，经历了从低度匹配水平向高度匹配水平的转变。
三、云南区域协调发展的动态效应分解
云南各州（市）的人口规模和地区生产总值在统计时期均有所增长，社会经济水平不断进步，但是各州市的人口与经济匹配度却在不同时间呈现不同的分布。研究各州（市）人口与经济匹配度变化的背后机制，有助于更深入地了解云南省区域协调发展水平的演变机理。
对云南16个州市的R指数进行分阶段的动态效应分解，观察云南省各州市人口份额与经济份额的变动方向，如表2所示。A>50%表示经济集聚效应起主导作用，B>50%表示人口集聚效应起主导作用。接下来对各州市人口与经济匹配度变化的背后机制进行分析。
昆明的人口与经济匹配度在第一阶段和第二阶段均有所上升，在第三阶段有所下降。第一阶段A效应和B效应均大于0，后者贡献大于前者，这是因为2000—2005年，昆明处于高速发展阶段，吸引人口大规模的流入带来人口份额的上升，从而促进了人口与经济的分布匹配；第二阶段A效应反超B效应，这是因为其他州市的发展带来昆明经济份额的相对下降，在一定程度上反映了其他州市与昆明经济发展差距的缩小；第三阶段B效应转为负、A效应超过100%，表现为经济份额上升的同时，人口份额也出现增长，且前者增长幅度大于后者。
曲靖的人口与经济匹配度在第一阶段有所上升，在第二阶段和第三阶段均发生方向性的转变且有所下降。第一阶段A效应和B效应均大于0，前者贡献大于后者，说明曲靖在该阶段经济发展较快，同时人口流出速度较慢；第二阶段R值从小于1转为大于1，A效应为正、B效应为负，这是因为经济份额上升的幅度高于人口份额上升的幅度，最终导致经济份额高于人口份额；第三阶段R值又从大于1转为小于1，A、B效应均为正且前者贡献较大，这主要由经济集聚速度相对滞后于人口集聚速度所致。
玉溪的人口与经济匹配度在三个阶段均呈现上升态势，第一、二阶段的A、B两种效应均为正且前者远大于后者，这说明经济份额的下降是导致玉溪人口与经济匹配度上升的主要原因；第三阶段B效应转为负，A效应贡献超过100%，这说明该阶段玉溪人口份额出现小幅下降，但是经济份额的下降幅度更大，抵消了前者的反向作用。
保山的R指数值在三个阶段均不断向1靠近，人口与经济匹配度稳步增长。第一阶段A效应为负、B效应为正，这是因为该阶段保山社会经济发展比较滞缓，人口向外迁移流动，经济份额和人口份额均出现下降；第二阶段和第三阶段A效应转为正且大于B效应，说明保山地区在2005—2017年间经济不断进步，经济份额相对增长。
昭通的人口与经济匹配度在第一阶段和第三阶段有所下降，在第二阶段呈现上升。第一阶段A>0、B<0，这说明匹配度的下降是由经济增长过慢，经济份额出现快速下降所致；第二阶段A>0、B>0，且A效应贡献度远大于B效益，这是因为该阶段昭通经济有明显发展，促进了经济份额的回升；第三阶段A>0、B>0，这说明该阶段昭通的经济份额下降的同时，人口份额有所上升。
丽江的人口与经济匹配度在三个阶段均有所上升，A效应在三个阶段中均为正且起主导作用，这是因为丽江在统计期间经济持续发展，经济份额稳步上升。B效应在前两个阶段中为负，说明人口份额有一定的增长，在第三阶段为正，说明人口额度有小幅下降。
普洱和怒江的人口与经济匹配变化情况相似，经济集聚效应和人口集聚效应的作用方向也比较相似。虽然两地R指数值在统计期间均小于0.8，但是呈现稳步增长的态势。第一阶段A效应为正、B效应为负，这是因为经济份额增长的幅度抵消甚至超过了人口份额增长的幅度，从而带来人口与经济匹配度的上升；第二阶段和第三阶段A效应为正，B效应为正，且A效应远大于B效应，这说明这两个阶段经济份额的上升仍是普洱和怒江人口与经济匹配度上升的主要动力，而人口份额的相对下降也起了一定的作用。
临沧的R指数值在第一阶段有略微下降，在第二阶段略有回升，在第三阶段快速增长。第一阶段临沧地区A效应小于0，B效应大于0，说明该阶段临沧经济份额虽有所增长，但是人口份额增长速度更大，前者不足以抵消后者带来的不匹配度的扩大；第二阶段和第三阶段A效应和B效应均大于0，说明经济增长加速是不匹配度缩小的主要贡献者。
楚雄在统计期间人口与经济匹配度不断提升，且到第三阶段末十分接近绝对匹配水平。第一阶段和第三阶段A、B效应均大于0，且前者稍高于后者，说明在这两个阶段经济增长做出了主要贡献，同时人口份额的下降也起到了一定的作用；第二阶段A效应远小于0，B效应远大于0，说明该阶段出现了一定的经济增速下降和人口份额的减少。
红河人口与经济匹配度在第一阶段出现明显上升，在第二阶段略有回落，第三阶段继续上升。第一阶段和第三阶段的A效应均为正而B效应均为负，说明经济份额增长幅度高于人口份额增长幅度，经济发展是匹配度上升的主要贡献者；第二阶段A、B效应均为正且后者高于前者，这是因为该阶段人口集聚效应起主导作用，人口份额的上升成为不匹配度扩大的主要原因。
文山的R指数在统计期间呈现稳定增长态势。第一阶段和第三阶段的A效应与B效应均大于0且前者大于后者，这是因为这两个阶段文山的经济迅速发展，经济份额增长发挥主导作用；第二阶段A效应贡献度超过100%，B效应转为负，这是因为2005—2011年文山经济份额和人口份额均呈现上升，且前者的贡献度抵消了并超过了后者的反向作用。
西双版纳的人口与经济匹配度呈现第一阶段上升、第二阶段下降、第三阶段上升的变化，并且在第一阶段出现匹配度的反转。在第一阶段，A、B效应均为正且B效应大于A效应，这说明人口份额的上升在该阶段起主导作用；在第二阶段，A、B效应的作用与第一阶段相似，人口份额的继续上升导致匹配水平下降；在第三阶段，A效应的贡献度反超B效应的贡献度，这说明经济份额增长促进西双版纳向人口与经济匹配水平回归。
大理的人口与经济匹配度保持在中度匹配水平，并在第一阶段上升、第二阶段下降、第三阶段再次上升。第一阶段A效应与B效应均为正且后者大于前者，说明经济份额的小幅提升和人口份额的下降促进了人口与经济的匹配；第二阶段B效应转为负，A效益则超过了100%，说明在此阶段经济份额和人口份额均出现下降，且经济份额下降幅度甚至超过了人口份额的下降幅度；第三阶段B效应又转为正，且A效应大于B效应，这说明经济份额出现回升，经济发展在推进匹配度提高的过程中发挥主导作用。
德宏的人口与经济匹配度在第一阶段有所下降，在第二、三阶段不断提高。在第一阶段，A、B均为正且前者高于后者，说明经济份额下降的同时人口份额有所上升，经济变动是主要原因；在第二阶段和第三阶段，A为正，B为负，说明在这两个阶段德宏的经济额度与人口额度均出现增长，且经济集聚效应的贡献足以抵消人口集聚效应，促进R指数值向绝对水平收敛。
迪庆的R指数值在第一阶段向1收敛，到第二阶段高于1并偏离均衡水平，在第三阶段进一步提升。第一阶段A效应为正B效应为负，说明经济额度与人口额度均呈现增长；第二阶段A、B效应作用方向与第一阶段相同，说明经济份额与人口份额继续增长，且前者变化幅度大于后者；第三阶段B效应转为正，A效应仍高于B效应，说明经济集聚效应仍发挥主导作用，人口集聚效应略有减弱。
总体来看，在云南区域协调发展过程中，经济集聚效应起到了主导作用，人口集聚效应的作用相对较小。因为在统计时期初，云南社会经济差距较大，昆明、曲靖、玉溪这三个地区所占的经济份额相对较高。但随着各地区经济社会的逐步发展，经济份额在空间上的分布从集聚走向分散，期初经济份额较高的地区经济份额有明显下降，期初经济份额较低的州市经济份额有所提升。云南大多数地区的人口变动以自然变动为主，机械变动幅度较小，从而导致人口份额变化幅度较小，人口集聚效应并不显著。
2000—2017年，云南的人口与经济匹配度有所上升，然而其经济过度集聚的问题仍然存在，少数几个州市占有较大经济份额。同时部分州市出现经济份额下降和人口份额下降的状况，虽然这并不意味着该地区经济社会的退步，但可能对云南省的协调发展产生影响，需要引起关注。
四、结论与建议
2000—2017年，云南区域协调发展水平呈现上升态势，2004—2005年有显著增长，随后保持相对稳定的变化态势，在2016—2017年又有轻微下降。2000—2017年所有州（市）的人口与经济匹配度均有所上升，大多数州（市）的人口份额高于经济份额。至2017年，楚雄和西双版纳的人口与经济匹配水平较高，昆明的人口与经济偏离程度高于其他地区。进一步将统计时期分成2000—2005年、2005—2011年和2011—2017年三个阶段，可以发现，在三个阶段中，有10个州市的人口与经济匹配度主要在低度匹配水平徘徊，6个州市达到过中高度匹配水平，大多数州市在三个阶段的人口与经济匹配度均稳步上升。
通过对云南各州（市）人口与经济匹配分布进行动态效应分解，分解为经济集聚效应和人口集聚效应，发现云南在统计时期的区域协调发展变化主要由经济集聚效应所决定，人口集聚效应处于从属地位。大多数州（市）在人口与经济匹配度变化过程中经济份额有所增长；部分州（市）出现了经济份额和人口份额下降的状况。
为了进一步促进云南区域协调发展，提出以下几点建议：一是各州（市应同步推进人口集聚与经济集聚，在厘清自身人口集聚效应的经济集聚效应的作用机制后，制定相应的政策规划；二是加快全省交通网络的完善和基础设施的建设，破除要素流动壁垒，尤其是人口要素的流动，加强人口集聚效应在区域协调发展中的作用；三是应当扩大较发达地区，尤其是昆明地区的经济辐射范围，加强产业转移力度，促进欠发达地区的经济集聚效应；四是要继续推进滇中城市经济圈一体化进程，进而带动整个云南省的经济协调、健康、稳定增长；五是应当加强省外合作，承接东部地区高新技术产业，吸纳省外优秀人力资源，稳定现有省内人口，推动流动人口本地化。
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Measurement and Decomposition of Regional
Coordinated Development Level in
Tao Tao Jin Guangzhao
Abstract： This paper measures the level of regional Coordinated development
of
Key Words： Regional Coordinated Development Level； Demographic and Economic Distribution Match Pegree； Dynamic Effect