本文摘要：摘 要：論文采用潛力模型測算了淮海經濟區 20 個城市的發展潛力，通過 ESDA 法和空間計量經濟模型分析了淮海經濟區發展潛力的全局集聚格局和局部集聚格局的演化情況， 探討了淮海經濟區發展潛力的影響因素。 研究發現，淮海經濟區 20 個城市的潛力值得到了增長，地區之
摘 要：論文采用潛力模型測算了淮海經濟區 20 個城市的發展潛力，通過 ESDA 法和空間計量經濟模型分析了淮海經濟區發展潛力的全局集聚格局和局部集聚格局的演化情況， 探討了淮海經濟區發展潛力的影響因素。 研究發現，淮海經濟區 20 個城市的潛力值得到了增長，地區之間的發展潛力存在顯著的空間負相關與負溢出效應，當某個地區相鄰區域的發展潛力變動 1 個單位時，將負向波及該地區的發展潛力變動-0.5509%并存在極化現象;產業結構水平、房地產依賴度、信息化水平和人力資本水平對淮海經濟區發展潛力有正向影響，城鎮化水平、企業數量、對外開放水平有負向影響，居民收入水平、金融發展水平、百度指數和研發投入水平對淮海經濟區發展潛力影響不顯著。 基于以上結論，建議在制定提升區域發展潛力的政策時，要區別考慮不同因素的影響方向和影響程度，使政策更具有針對性，取得更好的政策效果。
關鍵詞：淮海經濟區;發展潛力;ESDA;影響因素
一、問題的提出
淮海經濟區地處我國京津冀、中原經濟區與長江三角洲的結合部，涵蓋蘇、魯、豫、皖四省交界區域，通過京滬鐵路溝通南北，隴海-蘭新鐵路連接東西。 自 1986 年成立淮海經濟區以來的三十多年，良好的區位優勢并沒有得到較好的發揮。 截至 2017年末， 淮海 經濟 區人 口 占全國 總人口 的比重為9.79%，經濟總量占全國的比重為 6.57%;相較于成立之初的 1986 年水平增長幅度較小， 經濟總量占全國經濟總量比重增長幅度低于人口增長比重。 區域內人均 GDP 均值為 48537 元， 僅為 全國人 均GDP 的 81.4%。 全體居民人均可支配收入均值為20308 元，低于全國 5666 元。 城鎮化率也低于全國水平 5.36 個百分點，和長三角、珠三角、京津冀經濟社會發展的差距更大。 研究淮海經濟區的城市發展潛力以及影響因素，對于更好地發揮淮海經濟區的區位優勢、促進高質量發展具有重要的現實意義。發展潛力是衡量一個地區未來可持續發展能力和競爭力的重要表現。
目前對于區域發展潛力內涵的認識隨著經濟的發展和時代的進步而變化。 一些學者對此進行了大量闡述，認為，“區域發展潛力是區域復合系統在維持可持續發展的前提下，支撐體系所具有的潛在能力①。 ”發展潛力是區域可持續發展的內在系統，科技生產、區際交換能力和管理決策能力決定一個區域的發展潛力②。對于區域發展潛力的度量，不同學者采用的方法和指標也是各異，主要是從地理學、規劃學的區域發展條件(自然條件、社會條件等)分析區域發展的優勢和潛力③④;研究主要包括三個層面：
(1)區域經濟增長的內生要素;(2) 對單個城市或單個區域發展潛力影響要素的研究⑥-⑧;(3) 集聚經濟因素的影響⑨。 對影響因素的定量測度，大多采用探索性空間數據分析(ESDA)方法，它同時考慮了空間依賴和空間異質性⑩11。綜上來看，區域發展潛力強調的是“潛力”，這種潛力是一種促進區域可持續發展的能力。 本文認為， 區域發展潛力是一個系統， 構成包括區位、人口、資源、環境、社會、科技、金融、交通可達性與基礎設施的完備性等要素，潛力的決定和發揮是各要素綜合作用、相互協同的結果。 本文在既往研究的基礎上，采用潛力模型和 ESDA 方法，重點解決三個問題： 一是厘清淮海經濟區的發展潛力現狀;二是分析淮海經濟區城市發展潛力的空間格局與演化趨勢;三是探析淮海經濟區城市發展潛力的影響因素，為政策制定提供決策支持。
二、研究方法與數據來源
(一)模型選擇
1.發展潛力模型。
借鑒市場潛力的研究方法來測算區域發展潛力，這種方法的優點是既能評價城市可達性，也可以反映城市經濟發展強度，評判未來的發展潛力12。衡量一個地區經濟發展綜合實力的主要指標是地區經濟發展的結果，如地區生產總值和財政收入，影響發展結果的指標主要是投資強度、 消費對經濟的拉動、金融的支持。為了使各個地區的發展潛力具有更好的直觀可比性，將各地區的區域發展潛力值與淮海經濟區內的所有地區發展潛力的平均值相除，得到發展潛力系數。 發展潛力系數是一個地區發展潛力高低的測度值，系數越高，發展潛力越高于平均水平14。
2.ESDA 分析方法。
ESDA 是一種衡量某一現象空間效應的空間自相關分析方法，用空間權重矩陣確定空間位置的相似性，通過空間滯后向量，分析確定每個地域單元的空間鄰域狀態1115，其主要方法和功能是可視化描述空間現象的分布格局，探索空間集聚和空間異常16， 并對研究對象之間的關系和空間相互作用方向做出判斷及解釋。 探索性空間數據分析分為兩類：一類是用來分析整個區域關聯性指數的全局空間自相關， 稱為 “全局 Moran’s I”指數，可以用來反映淮海經濟區發展潛力的總體空間集聚格局與特征;另一類是用來分析區域內各個地域單元關聯性指數的局部空間自相關，可以反映淮海經濟區發展潛力的空間異質性17。
ESDA 是一種衡量某一現象空間效應的空間自相關分析方法，用空間權重矩陣確定空間位置的相似性，通過空間滯后向量，分析確定每個地域單元的空間鄰域狀態1115，主要方法和功能是可視化描述空間現象的分布格局， 探索空間集聚和空間異常，并對研究對象之間的關系和空間相互作用方向做出判斷及解釋16。 探索性空間數據分析分為兩類：一類是用來分析整個區域關聯性指數的全局空間自相關，稱為“全局 Moran’s I”指數，可以用來反映淮海經濟區發展潛力的總體空間集聚格局與特征。 另一類是用來分析區域內各個地域單元關聯性指數的局部空間自相關，可以反映淮海經濟區發展潛力的空間異質性17。
(二)影響因素選取與數據來源
1.區域發展潛力影響因素選取。
區域發展潛力是傳統經濟地理因素和新經濟地理因素與經濟政策因素相互作用的結果。新經濟地理學認為，具有基本相同(或相似)區位條件和自然資源票賦的地區(或區域)，由于在其他因素方面存在差異，潛力水平可能存在顯著差別2122。 經濟政策因素主要是一個地區為了促進經濟發展而制定的相關發展規劃或政策，如產業規制、環境規制、開放政策、政府干預程度等。結合新經濟地理因素和經濟政策因素， 本文主要選取如下指標(即 X)：居民收入水平(income)、產業結構水平(struc)、城鎮化水平(urban)、人力資本水平(hc)、金融發展程度(fir)、企業數量(firm)、房地產依賴度(house)、百度指數(baidu)、信息化水平(inter)、創新驅動水平(rdin)、對外開放水平(open)。
2.數據來源。
所有數據均來源于歷年《中國城市統計年鑒》， 部分數據來源于淮海經濟區各城市歷年統計年鑒、國民統計公報;本文選取兩地之間的最短距離來代替 dijdij，在數據獲取過程中，利用高德導航地圖， 選取淮海經濟區兩兩城市行政中心(即市政府所在地)之間的最短距離，優勢是現在導航數據比較精準，導航地圖可以根據高速公路和省際、市級公路自動篩選最短距離，在正常情況下，最短距離的行車時間也最小。 在數據處理時，將一地區與淮海經濟區全區的比值得到的相對指標作為影響因素變量。
三、淮海經濟區城市發展潛力及空間格局演變
(一)淮海經濟區城市發展潛力計算結果將數據代入公式 1—3， 計算出淮海經濟區及20 個城市的區域發展潛力值和區域發展潛力系數。 經過 12 年的發展，到 2017 年，淮海經濟區的發展潛力達到 0.7894， 較 2005 年的變化幅度為553.9%，平均每年變化 46.2%;淮海經濟區 20 個城市的潛力值到得到了增長。對 2005、2010、2017 年 20 個城市潛力值按極大值標準化并按自然斷裂點法劃分為 5 個等級，潛力較高的地區主要有兩塊：一是以徐州為中心及其周邊鹽城、淮安、連云港、宿遷組成的江蘇板塊。 二是以“濟寧-臨沂”為兩極以及泰安、棗莊組成的山東板塊。 區域發展潛力極化現象明顯，2005 年和2010 年區域發展潛力較強的有三個地區， 到了2017 年， 徐州極化為淮海經濟區發展潛力最強地區，符合徐州作為淮海經濟區中心城市的定位。
(二)全局空間集聚格局基于鄰接規則的 rook 法構建空間權重矩陣，利用公式(4)計算淮海經濟區 20 個城市 2005、2010、2017 年共計三年的全局空間相關指數。 區域發展潛力 Moran’s I 指數統計表明，淮海經濟區發展潛力存在一定的空間相關性， 說明發展潛力的地域分化現象并不是隨機產生的， 而是由正向空間相關作用產生的結果， 發展潛力的空間集聚在全局 上 表現出 空間依 賴特 征 。
三個 年度 的Moran’s I 指數都大于 0， 表明淮海經濟區發展出現減弱趨勢，Moran’s I 指數由 2005 年的 0.2067 下降到 2017 年的 0.0533。 2005 年的 Moran’s I 指數值最大， 表明 2005 年區域發展潛力空間差異相對較小，在較低層次上體現出空間均衡。 2010 年和 2017 年Moran’s I 指數下降， 而且下降幅度較大， 表明自2010 年之后，地區發展差異拉大，區域發展潛力的極化效應明顯.尤其到 2017 年，徐州發展潛力“一枝獨秀”。 總體上來說，2005 年以來的淮海經濟區發展潛力是一種正向空間集聚，且都在 5%左右水平上顯著，但是各年的 Moran’s I 指數值都不太大，反映空間集聚不強烈并呈下降趨勢，區域不均衡依然存在。
(三)局部集聚空間格局
區域內部單元的“異質性”可以通過局部空間自相關來反映。 利用公式(5)計算得到淮海經濟區 20個城市相對發展潛力的局部 Moran’s I 值，三個年份分別有 35%、35%和 15%的城市發展潛力表現為局部空間正相關.2005 年和 2010 年有 13 個城市局部空間集聚不顯著，但是到了 2017 年，發展潛力局部空間集聚不顯著的地級城市增加到 16 個，且棗莊呈LH 的空間集聚模式。 淮海經濟區 20 個城市發展潛力局部空間集聚格局總體上驗證了全局空間集聚體現的特征，即正空間集聚和極化發展趨勢。
淮海經濟區發展潛力的局部空間集聚與全局空間集聚有較大的差異， 即在全局空間集聚格局中，三年的計算結果徐州都是處于核心地位，而且徐州作為極化中心的趨勢明顯。 但是，在局部空間集聚格局中，徐州市與周邊地區的空間相關模式都不顯著，反而濟寧、臨沂、連云港三市在 2010 年和2017 年都處于 HH 集聚，原因值得深入探討。局部空間集聚區位變化較大。 2005 年 HH 區集中分布在棗莊、濟寧、臨沂的山東板塊，2010年 HH 的范圍增加了連云港，江蘇板塊開始局部加入，2017 年棗莊退出 HH 集聚，連云港、濟寧、臨沂依然處于 HH 區。 身為淮海經濟區中心城市的徐州處于不顯著區，反映了淮海經濟區在局部 Moran’s I 集聚格局中極化現象不明顯，擴散效應存在。
LL 區在 2005 年主要分布在以安徽板塊和河南板塊為主的淮海經濟區西部和南部相鄰地區的亳州、蚌埠、周口、商丘，意味著區域發展潛力相對較弱的地區集聚在一起。 2010 年蚌埠退出 LL 區，2017 年全部退出 LL 區， 局部空間集聚不顯著區增大。局部空間關聯類型數量減少， 局部集聚類型有微弱的轉化。 2005 年 HH 單元數有 3 個，2010 年增 加到 4 個，2017 年 又減少為 3 個。 LL 單元數在 2005年為 4 個，2010 年減少到 3 個，2017 年沒有 LL 集聚。 LH 集聚僅在 2017 年存在一個單元(地區)，HL 集聚模式不存在。降低局部集聚顯著性到 10%，局部空間集聚模式和數量都將增大。
2005 年 HH 單元數增加到 4個，徐州加入 HH 行列。 LL 單元數增加到 5 個，阜陽加入。 連云港屬于 LH 區，不顯著區為 10 個。 2010年 HH 單元數增加到 5 個，徐州加入。 LL 單元數不變，LH、HL 模式不存在， 表明局部空間是一種正向集聚，不顯著區依然為 10 個。 顯著性降低后局部空間集聚模式和類型在 2017 年發生了較大的變化，HH 單元數有 4 個，分別為徐州、濟寧、臨沂、連云港。 棗莊被 HH 集聚區包圍，屬于 LH 集聚。 LL 單元數有三個，分別為周口、商丘、亳州，不顯著區 12個。 從以上變化來看，局部 Moran’s I 的 10%顯著性更能反映淮海經濟區發展潛力分布實際。
四、淮海經濟區發展潛力影響因素
(一)模型估計為了減小數據的波動性，減小共線性與異方差性，增強數據平穩性，以區域發展潛力(P)的自然對數值為被解釋變量，各影響因素的自然對數值為解釋變量，對 2017 年的截面數據進行回歸估計。 由于淮海經濟區發展潛力存在空間依賴，因此采用空間截面計量模型來估計和檢驗。 空間效應的計量表現為空間滯后(SLM)和空間誤差模型(SEM)兩種基本形式，采用極大似然估計法對參數進行估計，并將空間滯后和空間誤差回歸結果與傳統回歸模型進行比較。
由于存在空間效應，因此空間滯后模型和空間誤差模型的回歸擬合效果優于傳統的回歸模型(OLS)。 依據 logL、AIC、SC 信息準則的比較，結合空間回歸系數 ρ 和空間誤差自相關系數 λ 的顯著性，SEM 模型能更好地擬合空間效應。SEM 中空間誤差自相關系數 λ 為-0.5509，在 10%的水平下顯著，且 R2R2=0.9361，大于 SLM 模型 R2R2(=0.9202)， 檢驗異方差的 Breusch-Pagan 值沒有通關過顯著性檢驗。 說明不存在異方差問題，該模型擬合效果最好。 SEM 模型表明淮海經濟區地區間的發展潛力空間效應明顯，一個地區的發展潛力與周邊地區的發展潛力密切相關，周邊地區的發展潛力對本地區的發展潛力有負向的影響。
(二)估計結果分析
從地區間的空間交互作用看，λ 在 10%的水平下顯著為負， 表明地區間存在顯著的空間負相關。即地區間的發展潛力存在負的溢出效應，在地理空間上表現為較顯著的空間依賴性，而且在一定程度上是通過誤差沖擊的空間傳遞實現的。 在統計學上的意義為， 當某個地區相鄰區域的發展潛力變動 1個單位時， 將負向波及該地區的發展潛力變動0.5509%，存在極化現象。解釋變量的顯著性和影響作用各異。 居民收入水平(income)的系數(-0.5378)不顯著，說明居民收入水平對區域發展潛力的影響為負且較小。產業結構水平(struc)的系數在 0.01 水平下顯著，說明產業結構變動和升級對地區發展潛力的提高有顯著正向影響，產業結構對發展潛力的彈性系數為 35.9369，與理論預期一致。 城市化水平(urban)的系數(-7.9626)在 0.01 的水平下顯著，但是為負，反映城鎮化水平對區域發展潛力有顯著負影響。 如果說對于發達地區的城鎮化而言，由于城鎮化程度已經較高， 過度的城鎮化會加劇城鎮諸如交通、教育、醫療、住房、環境污染等負擔，這與吳玉鳴的研究結論一致。
但是，對于經濟欠發達的淮海經濟區而言，城鎮化的速度快于經濟發展的速度，過快的城鎮化與經濟發展不協調，可能是城鎮化影響為負的合理解釋。以各級各類在校學生數表征的人力資本水平(hc)的回歸系數(0.9370)在 0.1 的水平下顯著，且影響為正，表明人力資本水平對區域發展潛力有顯著正向影響，存在正的溢出效應，這與以往人力資本對經濟增長影響的研究結論一致，也與本文研究預期一致。 即增強人力資本投資，可顯著提升區域發展潛力，人力資本水平每提高 1 個百分點，將會使區域發展潛力提高 0.9370%。金融發展水平(fir)系數(0.0907)沒有通過顯著性檢驗， 表明對區域發展潛力存在不顯著的正影響，但影響不大，與理論預期不一致。 理論研究認為金融發展水平高會促進地區經濟發展，淮海經濟區金融發展水平影響不大，可能與地區金融發展水平相對較低有關。
企業數量(firm)的系數(-22.8242)在 0.01 的檢驗水平下顯著，對區域發展潛力影響為負，存在負向溢出效應，且負向影響較大，意味著企業數量每增加 1%，將會降低 22.8242%的區域發展潛力。這個結果與理論預期和假設相悖， 可能的原因在于，淮海經濟區的企業數量與企業質量存在較大的差異。由于經濟發展相對落后，企業大多數是傳統的勞動密集型產業，依賴于資源加工的制造業和資源開采業，新興產業和高新技術產業占比較小，產業的低端集聚導致產業結構同構和資源環境等問題，降低了本地集聚企業的吸引力。
因此，政府應該重視企業的轉型升級與產業轉型升級。 房地產依賴度的系數(0.7421)在 0.01 的水平下顯著且為正，說明房地產依賴度對區域發展潛力存在顯著的正向影響，房地產依賴度每提高 1 個百分點，將會提升區域發展潛力 0.7421%。這一結果與理論預期相反，但是又與當前發展的實際相吻合。房地產開發投資是固定資產投資的一部分，投資的增加將會帶動經濟的增長，同時由于房地產業的產業鏈較長，可以帶動相關產業的發展。 但是，一個地區過度地依賴房地產開發投資來拉動經濟增長，未來的發展將不可持續，也會降低區域的發展潛力。 百度指數(baidu)的回歸系數(0.0893)為正但不顯著，表明對區域發展潛力變化的影響較小。
五、研究結論與政策建議
淮海經濟區及 20 個城市的區域發展潛力值和區域發展潛力系數經過 12 年的發展，到 2017 年淮海經濟區的發展潛力達到 0.7894， 較 2005 年的變化幅度為 553.9%，平均每年變化 46.2%。 淮海經濟區 20 個城市的潛力值到得到了增長。 2007 年，淮海經濟區地區之間的發展潛力總體格局為以徐州為中心，并向外圍地區擴散為“單核心”模式，徐州的發展潛力值是整個淮海經濟區 20 個地區發展潛力值總和的近五分之一。
淮海經濟區內部地區間的發展潛力存在顯著的空間負相關與負的溢出效應，當某個地區相鄰區域的發展潛力變動 1 個單位時，將負向波及該地區的發展潛力變動-0.5509%，存在極化現象。 對淮海經濟區發展潛力有正向影響且顯著的因素有產業結構水平、房地產依賴度、信息化水平和人力資本水平;有負向影響且顯著的因素有城鎮化水平、企業數量、對外開放水平;影響不顯著的因素有居民收入水平、金融發展水平、百度指數和研發投入水平�；谝陨辖Y論，要提高淮海經濟區整體潛力和競爭力，縮小內部地區之間的差異，需要采取區域聯動發展戰略，加快促進淮海經濟區核心區的一體化發展，實現政策聯動、產業聯動、基礎設施聯動、環境治理與保護聯動、人才聯動。
此外，在制定提升區域發展潛力的政策時，要區別考慮不同因素的影響方向和影響程度，使政策更具有針對性，以便取得更好的政策效果。 當前最迫切的是要推進淮海經濟區的產業轉型升級，把握和利用“互聯網+”的信息化發展機遇，實現“兩化融合”，促進產業結構的合意性發展;同時，要充分認識人才是提升地區發展潛力和競爭力的關鍵， 加大人才培養和引進力度，樹立人才競爭意識。
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選自期刊《江蘇商論》熱點探討
作者信息：盧 山(中共連云港市委黨校，江蘇 連云港)
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