经济高质量发展水平的地区差异及动态演化.pdf

统计与决策2023年第18期总第630期0引言改革开放以来，我国经济发展取得巨大成就。但随着我国经济发展进入“新常态”，经济发展的目标正由创造“速度奇迹”转为“质量奇迹”。经济高质量发展是“十四五”乃至更长时期我国经济社会发展的重要目标。考虑到我国社会经济发展的区域不平衡现状，推演经济高质量发展的区域差异及时空演变特征，研判相邻地区的影响机制，有助于准确认识我国经济高质量发展的真实状况和分布特征，同时也将有助于经济高质量发展。国内学者对经济高质量发展的内涵、指标体系构建及分布特征等进行了较为丰富的研究。关于经济高质量发展内涵和指标体系构建的研究主要有两个研究方向：第一个方向是以单一指标衡量经济高质量发展水平13。第二个方向是构建多维指标测度经济高质量发展水平。衡量经济高质量发展水平的维度主要包括经济、社会与环境三大维度4，增长基本面和社会成果两大维度5，以及从新发展理念出发的“创新、协调、绿色、开放、共享”五大维度68。以单一指标衡量经济高质量发展水平存在片面性等问题，多维度指标能更准确地测度经济高质量发展水平。考虑到学界目前对于中国经济高质量发展水平地区差距及动态演进的研究仍有深入挖掘的空间9，多数研究停留在浅显的分析，并未形成系统10，因此，在已有研究的基础上1116，本文将构建科学合理的经济高质量发展水平评价指标体系，测度全国及各地区经济高质量发展水平，并基于Da-gum基尼系数、核密度估计和Markov链分析我国省际经济高质量发展水平的地区差异与演变趋势。1研究设计1.1研究方法1.1.1熵值法本文首先通过熵值法计算各省份经济高质量发展水平的指标权重，接着通过加权求和的方法获得各省份经济高质量发展水平的综合指数。1.1.2Dagum基尼系数相比传统的基尼系数，Dagum基尼系数能够将区域差异分解为地区内差异、地区间差异以及超变密度。本文运用Dagum基尼系数分解法对我国省际经济高质量发展水平区域差距进行分解。1.1.3核密度估计本文运用传统核密度估计方法对经济高质量发展水平的分布情况进行估计。假设f()x为随机变量X的密度函数，随机变量X1XN同分布，X的概率密度如公式（1）所示。本文选择常用的高斯核作为核函数的表达形式，则核密度估计如公式（2）所示。f()x=1Nhi=1NKXi-xh（1）K()x=12exp-x22（2）其中，K()为核函数；N为观测省份的个数；h为带宽。此外，在传统核密度估计的基础上加入空间因素，以考察经济高质量发展水平在空间上的分布规律。1.1.4马尔可夫链分析方法传统马尔可夫链方法是一个随机过程，在t时刻处于经济高质量发展水平的地区差异及动态演化黄春元，李媛钰（首都经济贸易大学 财政税务学院，北京 100070）摘要：文章基于经济发展、科技创新、民生改善、社会发展和绿色生态五大方面构建了经济高质量发展水平综合评价指标体系，测度了20112019年经济高质量发展水平，并利用Dagum基尼系数、核密度估计以及Markov链等研究方法探析省际经济高质量发展水平的地区差异及动态演变。主要结论有：各地区经济高质量发展水平呈增长态势；全国及各地区的经济高质量发展水平存在显著区域差异，区域间差异为主要贡献来源，区域间经济高质量发展差距不断缩小；我国东部地区经济高质量发展水平存在明显的正向空间关联性，经济波动大于中部、西部以及东北地区；各区域经济高质量发展水平从空间上看有集聚现象，难以实现从低水平到高水平的跨越。关键词：经济高质量发展；空间Markov链；核密度估计；Dagum基尼系数中图分类号：F064.1文献标识码：A文章编号：1002-6487（2023）18-0109-05基金项目：国家社会科学基金一般项目（17BJL073）；首都经济贸易大学青年学术创新团队项目（QNTD202104）作者简介：黄春元（1980），女，天津人，博士，副教授，研究方向：财税理论与政策。李媛钰（1996），女，新疆石河子人，博士研究生，研究方向：财税理论与政策。经 济 实 证DOI:10.13546/ki.tjyjc.2023.18.020109统计与决策2023年第18期总第630期i状态，t+1时刻处于j状态的一步转移概率可定义为：Pij=P()Xt+1=j|Xt=i，Pij=nij/ni，其中，Pij是某一省份的经济高质量发展水平从t年i类型转移到t+1年j类型的转移概率；ni为样本期内第i种经济高质量发展水平状态所出现的总次数；nij为经济高质量发展水平由第i种状态转移至第j种状态所发生的次数。而空间马尔可夫链方法是传统马尔可夫链与空间滞后变量的结合，用于分析相邻地区经济高质量发展水平对本地区状态转移概率的作用。1.2指标体系构建与数据来源1.2.1指标体系构建经济高质量发展的内涵极为丰富，任保平和文丰安（2018）11认为高质量发展应包含经济发展的有效性、协调性、创新性、持续性和分享性等。结合当前人民对于美好生活的需要与不平衡不充分发展之间的主要社会矛盾，借鉴国内大多数学者的研究成果1214，本文从经济发展、科技创新、民生改善、社会发展和绿色生态五大方面建立经济高质量发展水平的评价指标体系。具体见表1。表1中，产业结构升级指数借鉴文献15的做法，利用式（3）测算得出：产业结构升级指数=i=13Iitii=123（3）其中，Iit表示第t年第i产业的产值与GDP的比值，反映三大产业的升级优化关系，该值越大说明该省份产业结构层次越高级。1.2.2数据来源考虑到数据可得性，本文选取了20112019年我国30个省份（不含西藏和港澳台）进行经济高质量发展水平的测算与分析。相关数据主要来自历年 中国统计年鉴 中国科技统计年鉴 中国环境统计年鉴，个别数据通过测算得到。2实证分析2.1经济高质量发展水平的基本情况2.1.1全国经济高质量发展水平稳步上升根据以熵值法测算的各省份20112019年经济高质量发展水平结果可知（限于篇幅，结果略），整体来看，全国经济高质量发展水平呈现不断上升的趋势，全国平均值由2011年的0.155稳步上升至2019年的0.250。除个别省份经济高质量发展水平在个别年份有小幅波动外，其余省份呈稳步上升的态势。2.1.2各地区经济高质量发展水平差异明显为进一步考察我国地区之间经济高质量发展现状，将全国分为东部、中部、西部和东北地区。20112019年全国及四大地区经济高质量发展水平平均值的演变情况见下页图1。由图1可知，全国及四大地区经济高质量发展水平呈现逐步上升趋势，但各地区之间的差异比较明显。其中，东部地区高于全国平均水平，中部、西部和东北地区低于全国平均水平，且中部、西部和东北地区之间的经济高质量发展水平呈现不断追赶与赶超的情况。20112014年，东北地区经济高质量发展水平高于中部地区，中部地区略高于西部地区；2015年之后，中部地区经济高质量发展水平反超东北地区，东北地区高于西部地区。2.2经济高质量发展水平的区域差异2.2.1总体差异由下页表2可知，20112019年经济高质量发展水平总体基尼系数年平均值为0.233，从时间维度看，总体差异虽然略有波动但整体呈现下降趋势。从差异贡献率看，区表1中国经济高质量发展水平评价指标体系一级指标经济发展科技创新民生改善社会发展绿色生态二级指标经济增长结构优化发展质量开放水平科技投入科技产出收入分配生活质量劳动就业消费水平共享水平文化教育区域协调卫生健康社会保障能源消耗污染排放环境治理三级指标各省份人均GDP与全国人均GDP之比人均GDP增长率第三产业增加值占GDP比重居民人均消费支出占人均GDP比重产业结构升级指数城镇化率财政收入占GDP比重GDP与地区就业人口之比外商投资企业投资总额占GDP比重进出口总额占GDP比重国际旅游收入占GDP比重新产品出口销售额占GDP比重规模以上工业企业R&D人员全时当量规模以上工业企业R&D经费支出占GDP比重科学技术支出占财政收入比重万人专利授权数人均技术市场成交额技术合同成交额占GDP比重城镇居民人均可支配收入与农村居民人均可支配收入之比城镇居民人均可支配收入农村居民人均纯收入每万人拥有公共汽车数互联网宽带接入端口数城镇登记失业率居民人均消费支出占人均GDP比重社会消费品零售总额占GDP比重人均一般基本公共服务支出基本公共服务支出占财政总支出比重人均城市道路面积人均拥有公共图书馆藏书量平均受教育年限城镇居民人均消费支出与农村居民人均消费支出之比每千人中卫生技术人员数每万人医疗机构床位数社会保障和就业支出占GDP比重基本医疗保险参保人数占比单位GDP电耗单位GDP废水COD排放量单位GDP废气二氧化硫排放量环境污染治理投资占GDP比重一般工业固体废物综合利用率城市生活垃圾无害化处理率单位%元/人%人年%件元%元元标台万个%元%平方米册年%人床%千瓦 时/万元吨/元吨/元%经 济 实 证110统计与决策2023年第18期总第630期全国平均值东部平均值中部平均值西部平均值东北平均值2019年2018年2017年2016年2015年2013年2014年2012年2011年0.40.20图1 全国及四大地区经济高质量发展水平的演变趋势域间差异大于区域内差异，区域内差异大于超变密度，且区域间差异占比高于70%。这充分说明，区域间差异是总体差异的主要来源。区域内差异贡献率随着时间变化呈现波动上升趋势，由2011年的18.075%上升至2019年的19.761%，平均值达到19.417%。超变密度呈现比较明显的先上升后下降的趋势，分界点为2015年。2015年之前超变密度稳步上升，2015年之后稳步下降。区域间超变密度存在交叉重叠的现象，这种交叉重叠现象由逐渐明显向逐渐消失转变，结合区域间差异不断下降的现象，经济高质量发展的区域内差异更加明显。2.2.2区域内差异由表2可知，20112019年我国经济高质量发展水平区域内差异的基尼系数年平均值由大到小依次为东部地区、东北地区、西部地区和中部地区。这表明在研究范围内，中部地区的基尼系数最小，其区域内各省份经济高质量发展水平差异最小，而东部地区基尼系数最大，其区域内各省份经济高质量发展水平差异最大。从时间维度看，东部地区、西部地区和东北地区各省份经济高质量发展水平的差异虽略有波动但在不断缩小，而中部地区各省份经济高质量发展水平的差异呈现波动上升的趋势。2.2.3区域间差异由表2可知，20112019年我国经济高质量发展水平区域间差异的基尼系数年平均值最大的是东-西，最小的是中-西。东部和其他三大地区间的差异均比较明显，差异平均值都在0.3以上。而其他三大地区之间的基尼系数相对较小。从时间维度看，东部地区和其他三大地区之间的差异在不断缩小，且 2016 年之后缩小的幅度明显提高。中部、西部和东北地区之间的差异呈现波动缩小的趋势。2.3经济高质量发展水平的动态演进2.3.1经济高质量发展水平的核密度估计（1）传统核密度估计利用高斯核密度估计方法，将带宽统一设定为全样本的带宽，得到2011年、2013年、2015年、2017年以及2019年经济高质量发展水平核密度图，见图2。从全样本看，全国经济高质量发展水平呈现向右偏移的趋势，其主峰高度主要表现为先上升后下降并保持稳定的演变过程，且曲线宽度有小幅度的收窄，这说明全国经济高质量发展水平提升明显，其绝对差异存在一定幅度的缩小趋势。同时，全样本数据存在明显的右拖尾现象，其分布延展性存在一定程度的缩窄趋势，说明全国范围内经济高质量发展水平差距有缩小的趋势。此外，从波峰演变看，全样本经济高质量发展水平分布经历了“多峰双峰多峰”的演变过程，两极或多极分化特征趋于减弱。图2（b）至图2（e）分别描述了东部、中部、西部和东北地区经济高质量发展水平在样本观测期内的分布动态演进趋势。从分布位置看，四大地区分布曲线中心以及变化区间都呈现明显的向右偏移趋势，说明四大地区经济高质量发展水平总体呈上升趋势。从分布形态看，东部地区的主峰高度先上升后下降，且曲线宽度逐渐变窄，说明东部地区经济高质量发展水平的差异在缩小。此外，东部地区 2011年存在3个波峰，此后主要存在2个波峰，两极分化态势不断弱化。其他三大地区的主峰均呈现下降并稳定的趋势，且曲线宽度有小幅收窄，表明三大地区经济高质量发展水平的差异程度在不断缩小。（2）空间条件下静态核密度估计为了判断经济高质量发展水平是否存在空间效应，利用空间条件静态核密度估计来探究全国及四大地区经济高质量发展水平提升的收敛模式，核密度估计结果及等高线图见下页图3。x轴和y轴分别表示相邻省份和本省份第t年的经济高质量发展水平。根据图3（a）所示，全样本的整体空间静态核密度分布基本集中在45 对角线，且存在2个波峰。其中，x轴大于0.3部分对应的图形集中在表220112019年经济高质量发展水平Dagum基尼系数及其分解年份201120122013201420152016201720182019平均值总体差异0.2760.2650.2440.2380.2410.2280.2070.1960.2020.233区域内差异东部0.2250.2220.2180.2130.2150.1970.1960.1860.1940.207中部0.0540.0590.0490.0620.0660.0730.0540.0580.0610.060西部0.0830.0790.0810.0950.0970.0950.0740.0700.0670.082东北0.1040.1010.0910.0830.0660.1090.0730.0820.0720.087区域间差异东-中0.4130.4010.3560.3420.3330.3140.2760.2600.2640.329东-西0.4220.4000.3710.3540.3600.3410.3160.3000.3140.353东-东北0.3390.3480.3330.3340.3510.3000.3030.2850.2900.320中-西0.0740.0730.0750.0850.0940.0910.0800.0780.0890.082中-东北0.1180.1070.0900.0830.0740.1060.0820.0830.0750.091西-东北0.1390.1110.1010.0970.0880.1190.0850.0820.0790.100贡献率（%）区域内18.07518.42819.18919.89019.93419.67119.88119.91919.76119.417区域间77.03075.34573.55471.40872.01972.73773.46273.94874.56073.785超变密度4.8956.2287.2578.7028.0477.5926.6576.1335.6796.799核密度核密度108642010864202011201320152017201920112013201520172019年份年份00.10.20.30.40.50.600.10.20.30.40.50.60.7经济高质量发展水平经济高质量发展水平（b）东部地区（a）全样本核密度核密度核密度20112013201520172019年份20112013201520172019年份20112013201520172019年份00.10.20.30.40.50.600.10.20.30.40.50.600.10.20.30.40.50.6151050151050151050经济高质量发展水平经济高质量发展水平经济高质量发展水平（c）中部地区（d）西部地区（e）东北地区图2 全样本及四大地区经济高质量发展水平的三维传统核密度图经 济 实 证111统计与决策2023年第18期总第630期0.30.5并存在平行于x轴的趋势，高于0.5的部分在45 对角线下方，这说明在不考虑时间的情况下，发展水平较高的省份其经济高质量发展水平介于0.30.5，高水平发展省份产生经济波动的概率大于低水平省份。空间静态核密度图等高线图1210864200.60.40.200.60.40.20本省份经济高质量发展水平相邻省份经济高质量发展水平本省份经济高质量发展水平相邻省份经济高质量发展水平0.60.50.40.30.20.1000.10.20.30.40.50.6（a）全样本空间静态核密度及等高线图空间静态核密度图等高线图1510500.60.40.200.60.40.20本省份经济高质量发展水平相邻省份经济高质量发展水平本省份经济高质量发展水平相邻省份经济高质量发展水平0.60.50.40.30.20.1000.10.20.30.40.50.6（b）东部地区空间静态核密度及等高线图空间静态核密度图等高线图1510500.250.20.150.10.050.250.20.150.10.05本省份经济高质量发展水平相邻省份经济高质量发展水平0.60.50.40.30.20.1000.10.20.30.40.50.6本省份经济高质量发展水平相邻省份经济高质量发展水平（c）中部地区空间静态核密度及等高线图空间静态核密度图等高线图本省份经济高质量发展水平相邻省份经济高质量发展水平0.60.50.40.30.20.1000.10.20.30.40.50.61210864200.20.150.10.0500.20.150.10.050本省份经济高质量发展水平相邻省份经济高质量发展水平（d）西部地区空间静态核密度及等高线图等高线图空间静态核密度图本省份经济高质量发展水平相邻省份经济高质量发展水平0.60.50.40.30.20.1000.10.20.30.40.50.610864200.250.20.150.10.250.20.150.1本省份经济高质量发展水平相邻省份经济高质量发展水平（e）东北地区空间静态核密度及等高线图图3 全样本及四大地区经济高质量发展空间静态核密度图及等高线图分地区看，东部地区经济高质量发展水平存在比较明显的空间效应。当相邻省份经济高质量发展水平介于0.20.4时，本省份的经济高质量发展水平比较稳定。当相邻省份经济高质量发展水平低于0.2时，本省份的经济高质量发展水平处于45 对角线上方，高水平省份相对稳定。相反，如果相邻省份经济高质量发展水平较高且高于0.4时，本省份的经济高质量发展水平处于45 对角线下方，低水平省份也处于相对稳定的态势。与东部地区相比，中部、西部和东北地区的空间静态核密度均分布在45 对角线上，处于比较稳定的态势。具体见图3（b）至图3（e）。2.3.2经济高质量发展水平的马尔可夫链分析本文根据考察期的长短，设定时间跨度分别为1年和2年，同时根据经济高质量发展水平的大小，参考全样本四分位数，将小于0.13、0.130.16、0.160.2以及大于0.2的各省份的发展水平分为低水平、中低水平、中高水平和高水平4种状态。（1）传统马尔可夫链分析利用传统马尔可夫链分析方法得到的转移概率矩阵如表3所示。从整体看，全样本和四大地区对角线的元素均大于非对角线上的元素，表明经济高质量发展水平保持稳定性的可能性较大，且向邻近类型转移的概率大于向非邻近类型转移的概率。随着时间跨度变为2年，对角线元素状态变更的概率呈下降趋势。具体来看，以全样本数据为例。当时间跨度为1年时，低水平省份保持在低水平状态的概率为71.4%，提升至中低水平状态的概率为28.6%。当时间跨度为2年时，低水平省份保持在低水平状态的概率为48.6%，提升至中低水平状态的概率为44.3%。表3 全样本及四大地区经济高质量发展水平的传统马尔可夫转移概率矩阵全样本东部地区中部地区西部地区东北地区低（）中低（）中高（）高（）低（）中低（）中高（）高（）低（）中低（）中高（）高（）低（）中低（）中高（）高（）低（）中低（）中高（）高（）时间跨度1年低（）0.7140.0220.0000.0000.8000.0000.0000.0000.5630.0710.0000.0000.7500.0000.0000.0000.7780.0000.0000.000中低（）0.2860.5220.0000.0000.2000.6670.0000.0000.4380.5000.0000.0000.2500.4760.0000.0000.2220.6000.0000.000中高（）0.0000.4570.7550.0280.0000.3330.7500.0000.0000.4290.6430.2500.0000.5240.8000.1430.0000.4000.8570.000高（）0.0000.0000.2450.9720.0000.0000.2501.0000.0000.0000.3570.7500.0000.0000.2000.8570.0000.0000.1431.000时间跨度2年低（）0.4860.0000.0000.0000.6000.0000.0000.0000.3130.0000.0000.0000.5250.0000.0000.0000.5560.0000.0000.000中低（）0.4430.2270.0000.0000.2000.5000.0000.0000.6880.1430.0000.0000.3750.2110.0000.0000.4440.2000.0000.000中高（）0.0710.7270.5240.0000.2000.5000.4550.0000.0000.8570.3640.0000.1000.6840.6670.0000.0000.8000.6000.000高（）0.0000.0450.4761.0000.0000.0000.5451.0000.0000.0000.6361.0000.0000.1050.3331.0000.0000.0000.4001.000分地区看，样本期内，各地区处于低水平和高水平的省份均比较稳定，随着时间的变化而发生状态转移的概率较低。即各地区存在“高水平俱乐部趋同”和“低水平集聚经 济 实 证112统计与决策2023年第18期总第630期的现象”。但中部地区这一现象较其他地区有所缓解。以东部地区和中部地区进行对比分析，在东部地区，当时间跨度为 1 年时，处于低、中低、中高水平的省份分别有20.0%、33.3%和25.0%的概率提升至比当前水平更高一级的状态。当时间跨度为2年时，处于低、中低、中高水平的省份分别有20.0%、50.0%和54.5%的概率提升至比当前水平更高一级的状态，且低水平省份有20.0%的概率提升至中高水平状态；在时间跨度为1年时，中部地区处于低、中低、中高水平的省份分别有43.8%、42.9%和35.7%的概率提升至比当前水平更高一级的状态，而中低水平省份还存在7.1%的概率下降为低水平状态。当时间跨度为2年时，处于低、中低、中高水平的省份分别有 68.8%、85.7%和63.6%的概率提升至比当前水平更高一级的状态。总之，相关分析结果表明我国省级经济高质量发展整体状态比较稳定，短期内难以实现发展水平的等级跨越，这一情况在东部地区表现较为明显。（2）空间马尔可夫链分析为进一步了解相邻省份经济高质量发展水平对本省份的影响，利用邻接地理权重对经济高质量发展水平进行全样本空间马尔可夫链分析。以全样本数据为例（结果略），在考察期，当时间跨度为1年时，低水平省份与低水平省份为邻时，其向上转移的概率为22.6%。低水平省份与中低、中高以及高水平省份为邻时，其向上转移的概率均为33.3%。当时间跨度为2年时，低水平省份与低水平省份为邻时，其向中低状态转移的概率为41.9%，向中高状态转移的概率为3.2%。低水平省份与中低省份为邻时，其向中低状态转移的概率为47.6%，向中高状态转移的概率为4.8%。低水平省份与中高水平省份为邻时，其向中低状态转移的概率为41.7%，向中高状态转移的概率为16.7%。低水平省份与高水平省份为邻时，其向中低状态转移的概率为 50.0%，向中高状态转移的概率为16.7%。这说明当一个低水平地区与低水平地区为邻时，欠发达的邻居可能会刺激该地区向上流动；而如果低水平地区是以更高水平地区为邻，更高水平的邻居会努力带动这个低水平地区向上流动，邻居水平越高带动作用越强。自我激励以及“近朱者赤”现象的存在同时也是市场经济自发作用的结果。3结论本文构建了经济高质量发展水平评价指标体系，测度了我国30个省份20112019年经济高质量发展水平。运用Dagum基尼系数分解法、核密度估计和马尔可夫链的方法探究了省际经济高质量发展水平的空间差异及分布动态。主要结论如下：观测期内，全国以及四大地区经济高质量发展水平均取得了明显提升，但各地区之间存在明显空间差异，其中区域间差异为差异的主要来源。具体来说，从分布特征来看，全国整体和四大地区的经济高质量发展呈现整体发展水平逐年递增、地区间差异不断缩小的特征；从时间演变趋势的传统核密度图可以发现，全国分布曲线呈现向右移动趋势，但分布延展性呈缩窄态势，全样本和分地区的波峰演变呈缓和态势，两极分化态势不断弱化。从刻画空间动态演变趋势的Markov状态转移矩阵看，各地区经济发展水平呈上升态势，但跳跃难度较大。除中部地区外，全样本和其他地区的状态转移固化现象明显。不同地区经济高质量发展水平的组间流动性较低，各地区出现“俱乐部趋同”现象。参考文献：1陈诗一,陈登科.雾霾污染、政府治理与经济高质量发展J.经济研究,2018,53(2).2贺晓宇,沈坤荣.现代化经济体系、全要素生产率与高质量发展J.上海经济研究,2018,(6).3刘志彪,凌永辉.结构转换、全要素生产率与高质量发展J.管理世界,2020,36(7).4杨耀武,张平.中国经济高质量发展的逻辑、测度与治理J.经济研究,2021,56(1).5师博,任保平.中国省际经济高质量发展的测度与分析J.经济问题,2018,(4).6杨伟民.贯彻中央经济工作会议精神 推动高质量发展J.宏观经济管理,2018,(2).7高培勇.理解、把握和推动经济高质量发展J.经济学动态,2019,(8).8赵涛,张智,梁上坤.数字经济、创业活跃度与高质量发展来自中国城市的经验证据J.管理世界,2020,36(10).9佟孟华,褚翠翠,李洋.中国经济高质量发展的分布动态、地区差异与收敛性研究J.数量经济技术经济研究,2022,39(6).10刘国斌,宋瑾泽.中国区域经济高质量发展研究J.区域经济评论,2019,(2).11任保平,文丰安.新时代中国高质量发展的判断标准、决定因素与实现途径J.改革,2018,(4).12钞小静,任保平.城乡收入差距与中国经济增长质量J.财贸研究,2014,25(5).13郑耀群,葛星.中国经济高质量发展水平的测度及其空间非均衡分析J.统计与决策,2020,(24).14刘秉镰,秦文晋.中国经济高质量发展水平的空间格局与动态演进J.中国软科学,2022,(1).15徐敏,姜勇.中国产业结构升级能缩小城乡消费差距吗?J.数量经济技术经济研究,2015,32(3).16刘帅.中国经济增长质量的地区差异与随机收敛J.数量经济技术经济研究,2019,36(9)（责任编辑/张高琼）经 济 实 证113