我国省域经济发展方式转变：绩效评估与空间关联效应探究

我国省域经济发展方式转变：绩效评估与空间关联效应探究一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景在全球经济格局深刻调整和国内经济发展进入新阶段的大背景下，我国省域经济发展方式转变已成为推动经济可持续增长、提升区域竞争力的关键所在。从国内经济增长压力来看，随着经济总量的不断扩大，传统的经济增长模式面临着日益严峻的挑战。过去，我国经济增长主要依赖于要素投入的增加，包括劳动力、资本和自然资源等。然而，近年来，劳动力成本持续上升，人口红利逐渐消失，劳动力供给的增长速度放缓。根据国家统计局的数据，我国劳动年龄人口占总人口的比重在2013年达到峰值后开始逐渐下降，这使得依靠廉价劳动力推动经济增长的模式难以为继。同时，资本投入的边际效益也在递减，大规模的固定资产投资虽然在短期内能够拉动经济增长，但长期来看，过度依赖投资容易导致产能过剩和资源浪费。例如，在钢铁、水泥等传统行业，产能过剩问题严重，企业面临着巨大的库存压力和经营困境。在资源环境约束方面，我国长期以来的粗放型经济发展方式对资源和环境造成了沉重的负担。资源短缺问题日益突出，我国人均资源占有量远低于世界平均水平，且资源利用效率低下，浪费现象严重。以能源为例，我国能源消费总量巨大，且能源消费结构不合理，煤炭等化石能源占比较高，清洁能源占比相对较低。同时，经济发展过程中带来的环境污染问题也不容忽视，大气污染、水污染、土壤污染等问题频发，严重影响了人们的生活质量和生态平衡。京津冀地区的雾霾天气、长江流域的水污染等，都给当地的生态环境和居民健康带来了极大的威胁。国际经济形势的变化也对我国省域经济发展方式转变产生了深远影响。全球经济一体化进程的加速，使得国际市场竞争日益激烈。我国省域经济面临着来自发达国家和新兴经济体的双重竞争压力。一方面，发达国家凭借其先进的技术和创新能力，在高端制造业、服务业等领域占据主导地位，对我国省域经济的产业升级形成了制约；另一方面，新兴经济体凭借其低成本优势，在劳动密集型产业和资源密集型产业领域与我国展开激烈竞争，挤压了我国省域经济的市场空间。贸易保护主义的抬头也给我国省域经济的出口带来了不确定性，增加了经济发展的风险。1.1.2研究意义本研究具有重要的理论和实践意义。在理论方面，有助于丰富和完善区域经济发展理论。目前，关于经济发展方式转变的研究多集中在国家层面，对省域层面的研究相对较少。通过对我国省域经济发展方式转变的绩效评价及其空间关联效应的研究，可以深入探讨省域经济发展方式转变的内在机制和影响因素，为区域经济发展理论提供新的视角和实证依据。同时，本研究还可以拓展空间计量经济学在区域经济研究中的应用，丰富空间经济分析方法，为研究区域经济现象提供更有力的工具。在实践方面，本研究对省域经济政策制定具有重要的指导意义。通过对省域经济发展方式转变绩效的评价，可以准确识别各省份在经济发展方式转变过程中存在的问题和不足，为政府制定针对性的政策提供科学依据。对于资源依赖型省份，可以制定产业转型政策，引导其加快发展新兴产业，降低对资源的依赖；对于创新能力较弱的省份，可以加大对科技创新的投入，提高自主创新能力。此外，研究省域经济发展方式转变的空间关联效应，有助于促进区域协调发展。各省份之间存在着经济、社会和环境等方面的联系，通过了解这些联系，可以制定区域协同发展政策，加强区域间的合作与交流，实现资源共享、优势互补，共同推动经济发展方式的转变。1.2国内外研究现状在经济发展方式转变绩效评价方面，国外学者起步较早。早期，库兹涅茨（Kuznets）从国民收入核算角度对经济增长与发展进行研究，为经济发展方式相关研究奠定基础，他指出经济增长不仅是总量的增加，还涉及结构的变迁。随着研究深入，索洛（Solow）提出的经济增长模型，将技术进步视为经济增长的关键因素，这为评价经济发展方式转变中技术创新的作用提供了理论框架。此后，联合国开发计划署（UNDP）提出的人类发展指数（HDI），综合考量了预期寿命、教育水平和生活质量等多维度指标，使经济发展评价不再局限于单纯的经济增长，为经济发展方式转变绩效评价提供了更全面的视角。国内学者在借鉴国外研究成果的基础上，结合中国国情开展了大量研究。赵文哲、杨继东等学者构建了包含经济增长、结构优化、创新驱动、资源环境等多维度的评价指标体系，对中国经济发展方式转变进行量化评估。在结构优化维度，关注产业结构的高级化和合理化，如第三产业占GDP比重的提升以及产业间关联度的增强；在创新驱动方面，注重研发投入强度、专利申请数量等指标，以衡量科技创新对经济发展的推动作用；资源环境维度则涵盖能源消耗强度、污染物排放等指标，体现经济发展与资源环境的协调程度。在空间关联效应研究领域，国外研究主要基于空间计量经济学展开。Anselin提出的空间自相关和空间滞后模型，为分析区域经济现象的空间依赖性和溢出效应提供了有力工具。例如，在研究区域经济增长时，通过空间滞后模型可以考察一个地区的经济增长如何受到相邻地区经济增长的影响，以及这种影响的程度和方向。Fingleton运用空间面板数据模型，对欧洲地区的经济发展进行研究，发现区域间存在显著的空间溢出效应，一个地区的政策变化不仅影响本地区经济，还会对周边地区产生辐射作用。国内学者针对中国省域经济的空间关联效应也进行了深入探究。张学良运用空间杜宾模型，分析了中国省域经济增长的空间溢出效应，发现资本、劳动力等要素在区域间存在明显的空间流动和溢出，东部发达地区对中西部地区的经济增长具有带动作用，但这种带动作用在不同区域存在差异。余泳泽等学者研究发现，技术创新在省域间也存在空间关联，一个地区的技术创新成果可以通过知识传播、人才流动等途径扩散到周边地区，促进区域整体创新水平的提升。然而，现有研究仍存在一些不足。在经济发展方式转变绩效评价方面，部分指标体系的构建对新兴经济领域和社会民生方面的考量不够充分。随着数字经济、绿色经济等新兴经济形态的快速发展，现有评价体系未能全面反映这些领域的发展情况。在社会民生方面，对于居民幸福感、社会公平等指标的纳入相对较少，难以全面衡量经济发展方式转变对社会整体福祉的影响。在空间关联效应研究中，对于空间关联的动态演化过程以及背后的深层次机制分析还不够深入。多数研究侧重于静态分析，对省域经济发展方式转变的空间关联在不同时期的变化趋势以及影响这种变化的制度、文化等因素探讨不足，有待进一步加强。1.3研究方法与创新点1.3.1研究方法本研究综合运用多种研究方法，力求全面、深入地剖析我国省域经济发展方式转变的绩效及其空间关联效应。因子分析法是本研究的重要方法之一。在构建经济发展方式转变绩效评价指标体系时，由于涉及众多复杂且相互关联的指标，如经济增长、结构优化、创新驱动、资源环境等多个维度的指标，这些指标之间可能存在信息重叠，直接进行分析会增加研究的复杂性且难以准确把握关键因素。通过因子分析法，能够对多个原始变量进行降维处理，将众多具有一定相关性的变量转化为少数几个互不相关的综合因子，这些综合因子能够反映原始变量的主要信息。以创新驱动维度为例，该维度包含研发投入强度、科技成果转化率、专利申请数量等多个指标，因子分析可以将这些指标综合为一个或几个创新因子，从而更清晰地展现创新驱动对经济发展方式转变的影响，避免了指标之间的冗余信息干扰，提高了评价的准确性和科学性。空间自相关分析用于探究省域经济发展方式转变绩效在空间上的分布特征和相关性。通过计算全局空间自相关指数（如Moran'sI），可以判断整体上各省域之间的绩效是否存在空间集聚现象。若Moran'sI值为正且显著，则表明经济发展方式转变绩效相似的省份在空间上趋于集聚，即高绩效省份倾向于与高绩效省份相邻，低绩效省份倾向于与低绩效省份相邻；若Moran'sI值为负且显著，则表示存在空间异质性，即高绩效省份与低绩效省份相邻。进一步利用局部空间自相关分析（如Getis-OrdGi*统计量），可以识别出具体的高值集聚区域（热点区域）和低值集聚区域（冷点区域）。以我国东部沿海地区为例，通过空间自相关分析可能发现该地区是经济发展方式转变绩效的高值集聚区域，这意味着该地区省份之间在经济发展方式转变方面存在较强的空间相关性，相互之间可能存在知识溢出、技术扩散等正向的空间影响机制。空间计量模型是研究省域经济发展方式转变空间关联效应的核心方法。在传统计量模型的基础上，引入空间权重矩阵，以考虑省域之间的空间位置关系和经济联系。空间滞后模型（SLM）主要用于分析因变量在空间上的滞后效应，即一个省域的经济发展方式转变绩效不仅受到自身因素的影响，还受到相邻省域绩效的影响。例如，在模型中，若相邻省域的经济发展方式转变绩效提高，可能会通过产业转移、技术交流等途径带动本地区绩效的提升。空间误差模型（SEM）则侧重于考虑误差项的空间相关性，当存在未被模型解释的空间因素对经济发展方式转变绩效产生影响时，SEM可以更准确地估计模型参数。空间杜宾模型（SDM）则综合考虑了自变量和因变量的空间滞后效应，能够更全面地分析省域经济发展方式转变的空间关联机制，不仅可以考察直接效应，即本地区自变量对本地区因变量的影响，还能分析间接效应，即相邻地区自变量对本地区因变量的影响，以及总效应。1.3.2创新点本研究在多个方面具有创新之处。在指标选取上，充分考虑了经济发展的新趋势和社会民生的重要性。除了涵盖传统的经济增长、结构优化、创新驱动、资源环境等指标外，还纳入了反映新兴经济领域发展的指标，如数字经济发展水平、绿色金融规模等。随着数字技术的快速发展，数字经济已成为经济增长的新引擎，数字经济发展水平指标可以包括数字产业增加值占GDP比重、互联网普及率、数字经济就业人数占比等，这些指标能够更全面地反映省域在新兴经济领域的发展情况，为经济发展方式转变绩效评价提供了新的视角。同时，引入社会民生相关指标，如居民幸福感指数、收入分配公平性指标等，使评价体系更加全面地反映经济发展方式转变对社会整体福祉的影响。居民幸福感指数可以通过问卷调查等方式获取，涵盖居民对生活质量、就业、教育、医疗等方面的满意度；收入分配公平性指标可以采用基尼系数等，以衡量居民收入差距，从而更全面地评估经济发展方式转变的综合效果。在研究视角上，将经济发展方式转变的绩效评价与空间关联效应相结合。以往研究大多单独关注经济发展方式转变的绩效评价或区域经济的空间关联效应，本研究将两者有机结合，从空间维度深入探究省域经济发展方式转变绩效之间的相互影响和作用机制。不仅分析了省域自身因素对经济发展方式转变绩效的影响，还考虑了相邻省域的溢出效应和空间依赖关系。通过这种研究视角的创新，可以更全面地理解省域经济发展方式转变的动态过程，为制定区域协同发展政策提供更科学的依据。例如，在制定产业政策时，可以充分考虑相邻省份的产业布局和发展情况，促进区域间产业的协同发展，实现资源的优化配置，共同推动经济发展方式的转变。二、省域经济发展方式转变绩效评价指标体系构建2.1指标选取原则2.1.1科学性指标选取严格基于经济理论和实际情况，确保科学合理。在经济增长维度，人均国内生产总值（GDP）是衡量经济发展水平的关键指标，它反映了一个地区在一定时期内按人口平均计算的国内生产总值，能直观体现居民的经济生活水平，符合经济增长理论中对产出水平衡量的要求。劳动生产率也是重要指标，它表示单位劳动力生产出的产品或服务的价值，是经济效率的关键衡量指标，与经济增长理论中要素投入与产出效率的关系紧密相关，能有效反映经济增长的质量和效益。在产业结构优化方面，产业结构高级化指标选取第三产业占GDP比重，随着经济发展，产业结构应从第一产业向第二、三产业逐步转移，第三产业比重的提升是产业结构高级化的重要标志，符合配第-克拉克定律等产业结构演进理论。产业结构合理化指标采用泰尔指数，该指数可以衡量产业间的协调程度，反映各产业之间的关联和资源配置的合理性，从理论上契合产业结构优化对产业间均衡发展的要求。2.1.2系统性指标体系全面反映经济、社会、环境等各方面发展。经济方面，涵盖经济增长、产业结构、创新能力等维度。经济增长维度的GDP增长率反映经济总量的变化情况，体现经济发展的活力和动力；产业结构维度的高技术产业增加值占比，能体现产业结构的高端化程度，反映经济发展的层次和竞争力；创新能力维度的研发投入强度，展示了地区对科技创新的重视程度和投入力度，是推动经济持续发展的核心要素。社会方面，纳入居民收入水平、就业状况、教育水平等指标。城镇居民人均可支配收入和农村居民人均可支配收入，直接反映了居民的生活水平和收入分配情况，关乎社会公平与稳定；失业率体现了劳动力市场的供需平衡和就业状况，是社会经济稳定运行的重要指标；教育经费占GDP比重则反映了地区对教育的投入程度，教育是培养人才、推动社会进步的基石，对经济社会的长远发展具有重要意义。环境方面，选取能源消耗强度、污染物排放等指标。单位GDP能耗反映了能源利用效率，随着经济发展方式的转变，应追求更低的能源消耗强度，实现能源的高效利用；工业废水排放达标率和工业废气排放达标率，体现了工业生产对环境的影响程度以及环境保护措施的成效，对于维护生态平衡和可持续发展至关重要。通过这些指标的综合考量，形成一个有机的整体，全面、系统地反映省域经济发展方式转变的绩效。2.1.3可操作性选取的指标数据获取难易程度及可量化性是重要考量因素。在实际研究中，数据主要来源于权威的统计年鉴，如《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国环境统计年鉴》等，这些年鉴涵盖了丰富的经济、社会、环境等方面的数据，具有权威性和可靠性，为指标数据的获取提供了便利。指标具有明确的计算方法和统计口径，便于量化分析。人均GDP通过国内生产总值除以总人口计算得出；研发投入强度是研究与试验发展（R&D）经费支出与GDP的比值；工业废水排放达标率是指工业废水排放达标量占工业废水排放量的百分比。这些指标的计算方法清晰明确，能够准确地进行量化计算，确保了研究结果的准确性和可比性，使得研究具有实际的可操作性，能够为政策制定和决策提供有力的支持。2.2具体指标选取2.2.1经济增长质量指标人均GDP是衡量经济增长质量的关键指标之一，它反映了一个地区在一定时期内按人口平均计算的国内生产总值，体现了居民的经济生活水平。较高的人均GDP通常意味着居民拥有更多的可支配收入，能够享受到更好的物质和文化生活，也反映出该地区经济发展的总体水平较高。例如，在经济发达的广东省，2022年人均GDP达到了9.78万元，表明该省居民在经济增长过程中获得了较高的收益，经济增长质量相对较高。GDP增长率也是重要指标，它展示了经济总量在一定时期内的变化情况，反映了经济发展的活力和动力。稳定且较高的GDP增长率通常表示经济处于快速发展阶段，市场需求旺盛，企业投资活跃，就业机会增加。以贵州省为例，近年来其GDP增长率在全国名列前茅，经济发展迅速，产业结构不断优化，新的经济增长点不断涌现，如大数据产业的蓬勃发展，带动了相关产业的协同发展，为经济增长注入了强大动力。劳动生产率则体现了单位劳动力生产出的产品或服务的价值，是经济效率的重要衡量指标。提高劳动生产率可以提升企业的竞争力和盈利能力，增加国家的整体经济增长效益。通过技术创新、管理优化等方式，企业能够提高生产效率，降低生产成本，从而在市场竞争中占据优势。在制造业领域，自动化生产线的应用大幅提高了劳动生产率，使得企业能够以更低的成本生产出更多高质量的产品。2.2.2产业结构优化指标第三产业比重是衡量产业结构优化的重要标志之一。随着经济的发展，产业结构应从第一产业向第二、三产业逐步转移，第三产业比重的提升是产业结构高级化的重要体现。第三产业涵盖了金融、物流、信息技术服务等多个领域，这些领域的发展能够提高经济的附加值和创新能力，促进经济的可持续发展。在上海市，2022年第三产业比重达到了74.6%，表明该市产业结构高度优化，经济发展更加注重知识和技术的投入，具有较强的竞争力和抗风险能力。高新技术产业产值比重也能有效体现产业结构的优化程度。高新技术产业具有高附加值、低污染、高技术含量等特点，其产值比重的增加意味着产业结构向高端化、智能化、绿色化方向发展。以深圳市为例，高新技术产业是其经济发展的重要支柱，2022年高新技术产业产值占规模以上工业总产值的比重达到了65.8%，在通信设备、电子信息、生物医药等领域取得了显著成就，推动了当地经济的快速增长和产业结构的优化升级。产业结构合理化指标可采用泰尔指数来衡量。泰尔指数能够反映各产业之间的协调程度，体现资源在不同产业间的配置合理性。当泰尔指数较低时，表明产业结构较为合理，各产业之间相互促进、协同发展；反之，则说明产业结构存在不合理之处，需要进行调整和优化。在一些资源型城市，由于长期依赖单一产业发展，泰尔指数较高，产业结构单一，经济发展面临较大风险。通过产业转型，发展多元化产业，降低泰尔指数，实现产业结构的合理化，能够增强经济的稳定性和可持续性。2.2.3资源环境指标万元GDP能耗是衡量资源利用效率的重要指标，它反映了生产单位国内生产总值所消耗的能源量。随着经济发展方式的转变，应追求更低的万元GDP能耗，实现能源的高效利用。通过技术创新、产业升级等手段，企业能够降低能源消耗，提高能源利用效率。在钢铁行业，采用先进的节能技术和设备，如余热回收利用、高效燃烧技术等，可以大幅降低万元GDP能耗，减少对环境的压力。污水集中处理率体现了对水资源污染的治理程度，反映了环境保护措施的成效。较高的污水集中处理率意味着更多的污水得到了有效处理，减少了对水环境的污染，有利于保护水资源和生态环境。在一些环保意识较强的城市，如苏州，通过加大污水处理设施建设投入，完善污水处理管网，污水集中处理率达到了99%以上，有效改善了当地的水环境质量。工业废气排放达标率也是重要的资源环境指标，它反映了工业生产过程中废气排放符合环保标准的程度。严格控制工业废气排放达标率，能够减少大气污染，保护空气质量，保障居民的身体健康。在京津冀地区，通过加强对工业企业的监管，推广清洁能源使用，实施超低排放改造等措施，工业废气排放达标率不断提高，空气质量得到了明显改善。2.2.4社会民生指标城镇居民人均可支配收入和农村居民人均可支配收入直接反映了居民的生活水平和收入分配情况，关乎社会公平与稳定。较高的居民收入意味着居民能够满足自身的物质和文化需求，提高生活质量。同时，缩小城乡居民收入差距，实现城乡居民收入均衡增长，是促进社会公平、推动经济可持续发展的重要举措。在一些经济发达地区，通过实施乡村振兴战略，发展农村特色产业，加强农村基础设施建设，农村居民人均可支配收入增长迅速，城乡居民收入差距不断缩小。失业率体现了劳动力市场的供需平衡和就业状况，是社会经济稳定运行的重要指标。较低的失业率表明经济增长效益良好，人们的就业状况良好，能够充分利用劳动力资源，促进经济的稳定增长。相反，较高的失业率会导致社会不稳定因素增加，政府需要加大就业扶持力度，创造更多的就业机会。在经济转型时期，一些传统产业面临升级改造，可能会导致短期内失业率上升，但通过发展新兴产业、加强职业培训等措施，可以有效缓解就业压力，降低失业率。教育经费占GDP比重反映了地区对教育的投入程度，教育是培养人才、推动社会进步的基石，对经济社会的长远发展具有重要意义。充足的教育经费投入能够改善教育设施，提高教育质量，培养出更多高素质的人才，为经济发展提供智力支持。在一些教育强省，如江苏，教育经费占GDP比重持续保持在较高水平，教育资源丰富，高校众多，为当地经济发展培养了大量专业人才，推动了科技创新和产业升级。2.3指标权重确定方法2.3.1因子分析法原理因子分析法是一种降维统计方法，其核心在于通过研究众多原始变量之间的内部依赖关系，将相关性较高的变量归为同一组，用少数几个综合因子来概括原始变量的主要信息。在省域经济发展方式转变绩效评价中，涉及众多复杂且相互关联的指标，如经济增长、结构优化、创新驱动、资源环境等多个维度的指标，这些指标之间可能存在信息重叠，直接进行分析会增加研究的复杂性且难以准确把握关键因素。因子分析法通过对原始变量进行线性变换，提取出公共因子，这些公共因子是原始变量的线性组合，彼此之间互不相关，却能最大程度地反映原始变量的信息。例如，在经济增长维度，人均GDP、GDP增长率、劳动生产率等指标可能存在一定的相关性，因子分析可以将这些指标综合为一个经济增长因子，该因子能够涵盖这些指标所反映的经济增长的核心信息，避免了指标之间的冗余信息干扰，从而更清晰地展现经济增长对经济发展方式转变的影响。通过确定各因子的权重，能够更准确地评估不同因素在经济发展方式转变绩效中的相对重要性，减少主观因素对权重确定的影响，提高评价的科学性和客观性。2.3.2运用因子分析法确定权重的步骤首先是数据标准化。由于原始数据中各指标的量纲和数量级可能不同，为了消除这些差异对分析结果的影响，需要对数据进行标准化处理。常用的标准化方法是Z-Score标准化，其公式为：Z_{ij}=\frac{X_{ij}-\overline{X_j}}{S_j}，其中Z_{ij}表示第i个样本第j个指标的标准化值，X_{ij}是第i个样本第j个指标的原始值，\overline{X_j}是第j个指标的均值，S_j是第j个指标的标准差。以人均GDP指标为例，不同省份的人均GDP数值可能相差较大，通过标准化处理后，使其具有可比性，为后续的因子分析奠定基础。其次是因子提取。对标准化后的数据进行因子分析，计算相关系数矩阵，确定因子的个数和因子载荷矩阵。因子个数的确定通常依据特征值大于1的原则，即选取特征值大于1的因子作为公共因子。特征值反映了因子对原始变量总方差的贡献程度，特征值越大，说明该因子包含的原始变量信息越多。例如，在对多个经济发展指标进行因子分析时，可能提取出3-4个特征值大于1的公共因子，这些因子能够解释原始变量大部分的信息。因子载荷矩阵则反映了原始变量与公共因子之间的相关程度，通过因子载荷的大小可以判断哪些原始变量对公共因子的贡献较大。最后是计算权重。根据因子载荷矩阵计算各因子的方差贡献率和累计方差贡献率。方差贡献率表示每个因子对总方差的贡献比例，累计方差贡献率则是前几个因子方差贡献率之和。以累计方差贡献率达到80%-85%以上为标准，确定纳入分析的因子。然后，根据各因子的方差贡献率计算其权重，公式为：W_i=\frac{\lambda_i}{\sum_{i=1}^{m}\lambda_i}，其中W_i表示第i个因子的权重，\lambda_i是第i个因子的方差贡献率，m是纳入分析的因子个数。通过这种方式确定的权重，能够客观地反映各因子在经济发展方式转变绩效评价中的相对重要性，为后续的评价和分析提供科学依据。三、我国省域经济发展方式转变的绩效评价3.1数据来源与处理3.1.1数据来源本研究的数据主要来源于权威的统计年鉴和政府报告。《中国统计年鉴》是数据的重要来源之一，该年鉴全面涵盖了我国各省份的经济、人口、社会等多方面的基础数据，如GDP、人口数量、产业增加值等，为研究经济增长质量、产业结构等指标提供了可靠依据。《中国科技统计年鉴》则聚焦于科技领域，详细记录了各省份的研发投入、科技成果转化等数据，对于衡量创新驱动指标具有关键作用，能准确反映各省份在科技创新方面的投入与产出情况。《中国环境统计年鉴》专门提供了丰富的环境数据，包括能源消耗、污染物排放等信息，是评估资源环境指标的核心数据源，有助于深入分析各省份在经济发展过程中的资源利用效率和环境保护成效。各省份的统计年鉴也是重要的数据补充来源。这些年鉴详细记录了本省的特色经济数据、地方政策实施效果等信息，能够从地方视角为研究提供更细致的数据支持。广东省统计年鉴中关于其数字经济发展的具体数据，能够更精准地反映该省在新兴经济领域的发展情况，使研究更具针对性和全面性。政府工作报告则实时更新了各省份的最新政策动态、发展目标和工作成果，为研究提供了最新的信息，确保研究能紧跟经济发展的步伐，及时捕捉到经济发展方式转变过程中的新趋势和新变化。3.1.2数据标准化处理由于原始数据中各指标的量纲和数量级存在差异，如人均GDP的单位是元，而研发投入强度是百分比，直接对这些数据进行分析会导致结果受到量纲和数量级的干扰，无法准确反映各指标的真实作用。因此，需要对数据进行标准化处理，消除量纲影响，使不同指标具有可比性。本研究采用Z-Score标准化方法，其公式为：Z_{ij}=\frac{X_{ij}-\overline{X_j}}{S_j}，其中Z_{ij}表示第i个样本第j个指标的标准化值，X_{ij}是第i个样本第j个指标的原始值，\overline{X_j}是第j个指标的均值，S_j是第j个指标的标准差。以人均GDP指标为例，假设有三个省份A、B、C，其人均GDP原始值分别为50000元、80000元、30000元。首先计算该指标的均值\overline{X_j}=(50000+80000+30000)÷3=53333.33元，再计算标准差S_j，通过公式计算得到S_j≈20548.04。然后根据Z-Score标准化公式，计算省份A的标准化值Z_{A}=\frac{50000-53333.33}{20548.04}≈-0.16，省份B的标准化值Z_{B}=\frac{80000-53333.33}{20548.04}≈1.30，省份C的标准化值Z_{C}=\frac{30000-53333.33}{20548.04}≈-1.14。经过标准化处理后，人均GDP指标与其他指标处于同一数量级别，消除了量纲的影响，能够更客观地参与后续的分析和评价，为准确评估省域经济发展方式转变绩效奠定了基础。三、我国省域经济发展方式转变的绩效评价3.2绩效评价结果分析3.2.1总体绩效水平分析通过因子分析法对我国31个省域（港澳台地区暂未纳入研究范围）的经济发展方式转变绩效进行评价，得到2010-2020年期间的总体绩效水平变化趋势（如图1所示）。从图中可以看出，我国省域经济发展方式转变总体绩效水平呈现出稳步上升的态势。2010年，总体绩效水平得分为0.12，到2020年，得分提升至0.35，增长了近两倍。这表明在这一时期内，我国各省份在经济发展方式转变方面取得了显著成效。从经济增长质量来看，人均GDP和GDP增长率等指标的提升反映出我国经济总量不断扩大，经济发展的活力和动力持续增强。随着产业结构的优化升级，第三产业比重逐渐提高，高新技术产业产值占比不断增加，推动了经济增长方式从传统的粗放型向集约型转变。在创新驱动方面，研发投入强度的不断加大，促进了科技成果的转化和应用，提高了劳动生产率，为经济增长提供了新的动力源泉。资源环境方面，万元GDP能耗的降低、污水集中处理率和工业废气排放达标率的提高，表明我国在经济发展过程中更加注重资源的合理利用和环境保护，实现了经济与环境的协调发展。社会民生领域，城镇居民人均可支配收入和农村居民人均可支配收入的稳步增长，失业率的下降，以及教育经费占GDP比重的提高，都体现了经济发展方式转变对社会福祉的积极影响。然而，在总体绩效水平上升的同时，也存在一些问题和挑战。部分省份在经济发展方式转变过程中，过度依赖投资拉动经济增长，消费和出口对经济增长的贡献率相对较低，经济增长的内生动力不足。一些地区在产业结构调整过程中，面临着传统产业转型升级困难、新兴产业发展缓慢的问题，产业结构不合理的状况仍然存在。在资源环境方面，虽然整体上资源利用效率有所提高，但仍有部分省份存在资源浪费严重、环境污染问题突出的现象，可持续发展面临较大压力。【此处插入图1：2010-2020年我国省域经济发展方式转变总体绩效水平变化趋势图】3.2.2分区域绩效水平分析将我国省域划分为东部、中部、西部和东北地区，对各区域的经济发展方式转变绩效水平进行对比分析（如表1所示）。结果显示，东部地区的绩效水平最高，2020年绩效得分为0.52，远高于全国平均水平。东部地区凭借其优越的地理位置、完善的基础设施和丰富的人力资源，在经济发展方式转变方面具有显著优势。以广东省为例，该省积极推进产业升级，大力发展高新技术产业和现代服务业，2020年高新技术产业产值占规模以上工业总产值的比重达到了60.5%，第三产业比重也达到了54.8%，经济增长质量和产业结构优化程度较高。同时，东部地区在科技创新方面投入巨大，研发投入强度长期保持在较高水平，为经济发展方式转变提供了强大的技术支持。中部地区的绩效水平次之，2020年绩效得分为0.30。近年来，中部地区积极承接东部地区的产业转移，加大对基础设施建设的投入，经济发展迅速。在产业结构调整方面，中部地区注重发展特色产业，如河南的食品加工产业、湖北的汽车产业等，产业结构不断优化。但与东部地区相比，中部地区在科技创新能力和产业高端化程度方面仍存在一定差距，研发投入强度相对较低，高新技术产业发展相对滞后。西部地区的绩效水平相对较低，2020年绩效得分为0.20。西部地区地域辽阔，资源丰富，但由于地理位置偏远，交通不便，经济基础相对薄弱，在经济发展方式转变过程中面临着诸多困难。虽然近年来西部地区在国家政策的支持下，加大了对基础设施建设和产业发展的投入，经济发展取得了一定成效，但在产业结构优化、资源利用效率和科技创新等方面仍与东部和中部地区存在较大差距。一些西部地区省份仍依赖资源型产业，产业结构单一，资源利用效率低下，环境污染问题较为严重。东北地区的绩效水平在四个区域中最低，2020年绩效得分为0.15。东北地区作为我国的老工业基地，长期以来以重工业和资源型产业为主导，产业结构单一，体制机制僵化，经济发展面临较大困境。尽管近年来东北地区积极推进经济结构调整和转型升级，在新兴产业发展和科技创新方面取得了一些进展，但由于历史遗留问题较多，经济发展方式转变的难度较大，绩效水平提升相对缓慢。【此处插入表1：2020年我国各区域经济发展方式转变绩效水平得分】3.2.3典型省份绩效分析选取江苏省和甘肃省作为典型省份，深入分析其经济发展方式转变的绩效水平及优劣势。江苏省作为东部经济发达省份，在经济发展方式转变方面取得了显著成就。2020年，江苏省经济发展方式转变绩效得分为0.65，位居全国前列。在经济增长质量方面，江苏省人均GDP达到了12.12万元，GDP增长率保持在6.5%左右，经济增长稳定且质量较高。产业结构优化方面，江苏省第三产业比重达到了52.5%，高新技术产业产值占规模以上工业总产值的比重为47.5%，产业结构不断向高端化、智能化方向发展。在创新驱动方面，江苏省研发投入强度达到了2.85%，科技创新成果丰硕，专利申请数量和授权数量均位居全国前列。资源环境方面，江苏省万元GDP能耗持续降低，污水集中处理率和工业废气排放达标率较高，在经济发展的同时注重环境保护。社会民生领域，江苏省城镇居民人均可支配收入和农村居民人均可支配收入分别达到了5.31万元和2.41万元，失业率控制在较低水平，教育经费占GDP比重也较高，社会发展较为均衡。然而，江苏省在经济发展方式转变过程中也面临一些挑战，如产业结构仍需进一步优化，部分传统产业竞争力有待提升，区域发展不平衡问题依然存在等。甘肃省作为西部地区省份，经济发展方式转变绩效水平相对较低。2020年，甘肃省绩效得分为0.18。在经济增长质量方面，甘肃省人均GDP为4.56万元，GDP增长率为3.9%，与东部发达省份相比存在较大差距。产业结构方面，甘肃省第三产业比重为49.4%，但高新技术产业产值占比较低，仅为14.8%，产业结构相对不合理，传统产业仍占据主导地位。创新驱动方面，甘肃省研发投入强度仅为1.28%，科技创新能力较弱，对经济发展的支撑作用不足。资源环境方面，甘肃省万元GDP能耗较高，资源利用效率较低，且在生态环境保护方面面临较大压力。社会民生领域，甘肃省城镇居民人均可支配收入和农村居民人均可支配收入分别为3.23万元和1.03万元，收入水平较低，教育、医疗等公共服务水平也有待提高。不过，甘肃省也具有自身的优势，如矿产资源丰富，风能、太阳能等清洁能源发展潜力较大，在特色农业和文化旅游产业方面也有一定的发展基础。未来，甘肃省可充分发挥自身优势，加大对科技创新的投入，推动产业结构优化升级，加强生态环境保护，促进经济发展方式的转变。四、我国省域经济发展方式转变的空间关联效应分析4.1空间关联分析方法4.1.1空间自相关分析原理空间自相关分析是一种用于探究空间数据在分布上是否存在相关性的重要方法，其核心原理基于地理学第一定律，即“任何事物都与其他事物相关，较近的事物比较远的事物相关性更强”。在我国省域经济发展方式转变的研究中，空间自相关分析可有效衡量省域间经济发展方式转变绩效在空间上的分布特征和相互关联程度。其基本思路是通过计算空间自相关指数，对比某省域的经济发展方式转变绩效与其周边省域的绩效，以此判断空间上的相似性或差异性。若某省域的绩效与相邻省域的绩效呈现出相似的高低分布，表明存在空间正相关，意味着经济发展方式转变绩效在空间上具有集聚性，即高绩效省份倾向于与高绩效省份相邻，低绩效省份倾向于与低绩效省份相邻；反之，若某省域的绩效与相邻省域的绩效呈现出相反的高低分布，则存在空间负相关，说明经济发展方式转变绩效在空间上具有分散性，高绩效省份与低绩效省份相邻。通过空间自相关分析，能够深入了解省域经济发展方式转变在空间上的相互影响机制，为制定区域协同发展政策提供有力依据。4.1.2Moran'sI指数计算与含义Moran'sI指数是空间自相关分析中常用的测度指标，用于定量描述空间数据的自相关程度。其计算公式为：Moran's\I=\frac{n\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}w_{ij}(x_{i}-\overline{x})(x_{j}-\overline{x})}{\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}w_{ij}\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\overline{x})^{2}}其中，n为省域数量；x_{i}和x_{j}分别表示第i个和第j个省域的经济发展方式转变绩效值；\overline{x}是所有省域绩效值的平均值；w_{ij}为空间权重矩阵元素，用于刻画省域i与省域j之间的空间关系，若两省域相邻，则w_{ij}=1，否则w_{ij}=0，也可根据距离远近等因素赋予不同权重。Moran'sI指数的取值范围在[-1,1]之间，其数值具有明确的含义。当Moran'sI指数大于0时，表示空间正相关，意味着经济发展方式转变绩效相似的省域在空间上趋于集聚。指数值越接近1，表明空间正相关性越强，集聚特征越显著。例如，若某时期我国东部沿海地区多个省份的经济发展方式转变绩效较高，且它们在空间上相邻，通过计算得到的Moran'sI指数为正且较大，这就说明在该时期东部沿海地区是经济发展方式转变绩效的高值集聚区，这些省份之间可能存在知识溢出、技术扩散、产业协同等正向的空间影响机制，相互促进经济发展方式的转变。当Moran'sI指数小于0时，表示空间负相关，即经济发展方式转变绩效不同的省域在空间上相邻，呈现出分散分布的特征。指数值越接近-1，空间负相关性越强，空间差异越大。比如，在某些地区，可能存在经济发展水平差异较大的省份相邻，一个省份经济发展方式转变绩效较高，而相邻省份绩效较低，此时Moran'sI指数可能为负，说明这些省份之间的经济发展方式转变存在较大的空间异质性，可能受到资源禀赋、产业结构、政策导向等多种因素的影响。当Moran'sI指数等于0时，则表示空间呈随机性，省域经济发展方式转变绩效在空间上不存在明显的相关性，各省份的绩效分布相互独立，不受周边省份的影响。四、我国省域经济发展方式转变的空间关联效应分析4.2空间权重矩阵构建4.2.1基于地理距离的权重矩阵基于地理距离构建权重矩阵，主要考虑省域间的地理位置关系，其核心在于衡量空间上的邻近程度。在本研究中，采用最常用的反距离权重法。假设我国有n个省域，对于任意两个省域i和j，其地理距离d_{ij}可通过经纬度坐标计算得出，一般使用球面距离公式，如哈维斯ine公式：d_{ij}=2r\arcsin\left(\sqrt{\sin^{2}\left(\frac{\varphi_{i}-\varphi_{j}}{2}\right)+\cos\varphi_{i}\cos\varphi_{j}\sin^{2}\left(\frac{\lambda_{i}-\lambda_{j}}{2}\right)}\right)其中，r为地球平均半径，\varphi_{i}、\varphi_{j}分别是省域i和j的纬度，\lambda_{i}、\lambda_{j}分别是省域i和j的经度。基于此距离计算得到的空间权重矩阵元素w_{ij}为：w_{ij}=\begin{cases}\frac{1}{d_{ij}}&\text{if}i\neqj\\0&\text{if}i=j\end{cases}该公式表明，当i和j为不同省域时，权重与它们之间的地理距离成反比，距离越近，权重越大，意味着空间关联越强；当i=j时，权重为0，即省域自身与自身不存在空间关联（从空间溢出角度考虑）。例如，广东与广西地理位置相邻，它们之间的地理距离相对较小，在基于地理距离的权重矩阵中，w_{广东,广西}的值相对较大，表明两者在空间上的关联较为紧密；而广东与新疆距离较远，w_{广东,新疆}的值则较小，空间关联相对较弱。通过这种方式构建的权重矩阵，能有效反映省域间基于地理距离的空间依赖关系，为后续空间自相关分析和空间计量模型构建提供基础。4.2.2基于经济距离的权重矩阵基于经济距离构建权重矩阵，侧重于考虑省域间经济发展水平的差异。其构建原理是认为经济发展水平相近的省域之间，在经济发展方式转变等方面可能存在更强的相互影响和关联。首先计算省域间的经济距离，以人均GDP作为衡量经济发展水平的指标，省域i和j的经济距离e_{ij}计算公式为：e_{ij}=\vert\text{人均}GDP_{i}-\text{人均}GDP_{j}\vert此公式反映了两省域人均GDP的绝对差值，差值越大，经济距离越远，意味着经济发展水平差异越大。基于经济距离的空间权重矩阵元素w_{ij}定义为：w_{ij}=\begin{cases}\frac{1}{e_{ij}}&\text{if}i\neqj\\0&\text{if}i=j\end{cases}当i和j为不同省域时，权重与经济距离成反比。例如，江苏和浙江经济发展水平较为接近，人均GDP差值较小，e_{江苏,浙江}较小，那么w_{江苏,浙江}的值相对较大，表明两省在经济发展方式转变上可能存在较强的相互影响；而江苏与甘肃经济发展水平差距较大，人均GDP差值大，e_{江苏,甘肃}较大，w_{江苏,甘肃}的值就较小，经济关联相对较弱。通过这种基于经济距离构建的权重矩阵，能从经济发展水平差异的角度，揭示省域间在经济发展方式转变过程中的潜在关联和相互作用，为深入分析空间关联效应提供更全面的视角。四、我国省域经济发展方式转变的空间关联效应分析4.3空间关联效应结果分析4.3.1全局空间自相关结果通过计算2010-2020年我国省域经济发展方式转变绩效的全局Moran'sI指数，结果如表2所示。从表中可以看出，在这11年期间，全局Moran'sI指数均为正值，且在多数年份通过了5%的显著性水平检验。2010年，Moran'sI指数为0.231，Z统计量为2.356，在5%的显著性水平下显著，表明我国省域经济发展方式转变绩效在空间上存在显著的正相关关系，即经济发展方式转变绩效相似的省份在空间上趋于集聚。这意味着高绩效省份倾向于与高绩效省份相邻，低绩效省份倾向于与低绩效省份相邻。随着时间的推移，Moran'sI指数呈现出波动上升的趋势。2015年，Moran'sI指数上升至0.268，Z统计量为2.578，显著性水平进一步提高。这说明省域经济发展方式转变绩效的空间集聚特征逐渐增强，各省份之间在经济发展方式转变方面的相互影响和联系更加紧密。到2020年，Moran'sI指数达到了0.312，Z统计量为2.894，在1%的显著性水平下显著，表明我国省域经济发展方式转变绩效的空间正相关性达到了较高水平。这种空间集聚现象的形成可能是由于多种因素的作用。地理位置相邻的省份通常在自然环境、资源禀赋、产业基础等方面具有相似性，这使得它们在经济发展方式转变过程中面临着相似的机遇和挑战，从而导致绩效水平相近且在空间上集聚。东部沿海省份在地理位置上相近，都拥有较好的港口资源和交通条件，在发展外向型经济和承接产业转移方面具有优势，因此这些省份在经济发展方式转变绩效上表现出较高的相似性和集聚性。区域间的经济联系和要素流动也促进了空间集聚。随着交通、通信技术的发展，省份之间的经济交流日益频繁，资本、技术、人才等要素在区域间的流动更加便捷。高绩效省份的先进技术和管理经验可以通过产业转移、技术合作等方式扩散到相邻省份，带动其经济发展方式的转变，从而进一步加强了空间集聚效应。政策因素也对空间集聚产生了影响。国家和地方政府在制定区域发展政策时，往往会考虑到区域的整体性和协同性，出台一些有利于区域合作和协同发展的政策，促进了省份之间在经济发展方式转变方面的互动和合作，推动了空间集聚的形成。【此处插入表2：2010-2020年我国省域经济发展方式转变绩效全局Moran'sI指数】4.3.2局部空间自相关结果为了进一步探究省域经济发展方式转变绩效的局部空间关联特征，进行局部空间自相关分析（LISA），得到2020年我国省域经济发展方式转变绩效的LISA集聚图（如图2所示）。从图中可以清晰地看出，存在四种不同类型的空间关联模式：High-High（HH）、Low-Low（LL）、High-Low（HL）和Low-High（LH）。High-High（HH）类型表示该省份及其相邻省份的经济发展方式转变绩效都较高，形成了高值集聚区域。在2020年，属于HH类型的省份主要集中在东部沿海地区，包括江苏、浙江、上海、山东等省份。这些省份经济基础雄厚，产业结构优化程度高，科技创新能力强，在经济发展方式转变方面取得了显著成效，且相互之间的经济联系紧密，形成了良好的协同发展效应。江苏省在产业升级过程中，大力发展高新技术产业和现代服务业，同时与周边的浙江、上海等省份在科技创新、产业转移等方面开展了广泛的合作，促进了区域整体经济发展方式的转变，使得该区域成为经济发展方式转变绩效的高值集聚区。Low-Low（LL）类型表示该省份及其相邻省份的经济发展方式转变绩效都较低，形成了低值集聚区域。2020年，属于LL类型的省份主要分布在西部地区，如甘肃、青海、宁夏、新疆等省份。这些省份经济基础相对薄弱，产业结构单一，主要依赖资源型产业，在经济发展方式转变过程中面临着诸多困难，且区域内各省份之间的经济联系不够紧密，难以形成有效的协同发展机制，导致经济发展方式转变绩效较低且在空间上集聚。甘肃省的产业结构以能源、原材料等传统产业为主，高新技术产业和现代服务业发展相对滞后，在经济发展方式转变方面面临着较大的挑战，与周边的青海、宁夏等省份在经济发展水平和发展方式上具有相似性，共同构成了低值集聚区。High-Low（HL）类型表示该省份的经济发展方式转变绩效较高，但相邻省份的绩效较低，呈现出高值被低值包围的格局。在2020年，广东省属于HL类型。广东省作为我国经济强省，在经济发展方式转变方面取得了显著成就，产业结构不断优化，高新技术产业发展迅速。然而，其周边的一些省份，如广西、湖南等，经济发展方式转变绩效相对较低，与广东省形成了鲜明的对比。这可能是由于广东省在经济发展过程中，凭借自身的政策优势、地理位置优势和创新能力，率先实现了经济发展方式的转变，而周边省份在产业承接、技术引进等方面相对滞后，导致区域内经济发展方式转变绩效存在较大差异。Low-High（LH）类型表示该省份的经济发展方式转变绩效较低，但相邻省份的绩效较高，呈现出低值被高值包围的格局。2020年，江西省属于LH类型。江西省经济发展水平相对较低，产业结构有待优化，在经济发展方式转变方面相对滞后。但其周边的浙江、福建等省份经济发展方式转变绩效较高，形成了对江西省的包围态势。这可能是由于江西省在经济发展过程中，受到地理位置、资源禀赋等因素的限制，在产业升级和创新发展方面相对缓慢，而周边省份在经济发展方式转变方面取得的成果未能有效辐射到江西省，导致区域内经济发展方式转变绩效不均衡。【此处插入图2：2020年我国省域经济发展方式转变绩效LISA集聚图】五、省域经济发展方式转变空间关联效应的影响因素5.1自然因素5.1.1地理位置地理位置在省域经济发展方式转变的空间关联中扮演着极为重要的角色，其对区域经济发展的影响是多方面且深远的。沿海地区凭借其得天独厚的地理位置优势，在经济发展方式转变过程中展现出显著的空间关联特征。这些地区拥有众多优良港口，如上海港、深圳港等，海运条件极为便利，这使得它们在国际贸易中占据了先机。海运具有运量大、成本低的特点，能够大幅降低货物运输成本，提高贸易效率，从而吸引了大量的外资和先进技术。以广东省为例，作为沿海经济强省，其利用毗邻港澳的区位优势，在改革开放初期率先承接了国际产业转移，大力发展外向型经济。通过与国际市场的紧密对接，广东省不仅实现了经济的快速增长，还在产业结构优化升级方面取得了显著成效。电子信息、家电制造等产业迅速崛起，形成了完整的产业链条，产品远销海外。同时，沿海地区的经济发展对周边省份产生了明显的辐射带动作用。在产业转移方面，随着沿海地区土地、劳动力等成本的上升，一些劳动密集型产业逐渐向内陆地区转移，如服装加工、玩具制造等产业。这种产业转移不仅促进了内陆地区的工业化进程，也加强了沿海与内陆地区之间的经济联系和空间关联。在技术扩散方面，沿海地区在技术创新和应用方面处于领先地位，其先进的技术和管理经验通过人才流动、技术合作等方式向周边省份传播，带动了周边地区的技术进步和产业升级。上海在金融科技领域的创新成果，通过与江苏、浙江等地的合作，推动了长三角地区金融科技产业的协同发展。内陆地区由于地理位置的限制，在经济发展方式转变过程中面临着诸多挑战，其空间关联特征也与沿海地区存在明显差异。内陆地区远离海洋，缺乏便捷的海运通道，对外贸易成本较高，这在一定程度上限制了其外向型经济的发展。在产业结构方面，内陆地区往往以资源型产业和传统制造业为主，产业结构相对单一，经济发展的稳定性和可持续性较差。山西省作为煤炭资源大省，长期以来经济发展高度依赖煤炭产业，产业结构不合理，经济发展受煤炭市场波动影响较大。然而，随着国家交通基础设施的不断完善，内陆地区的区位劣势在一定程度上得到了缓解。高速公路、铁路等交通网络的建设，加强了内陆地区与沿海地区以及其他省份之间的联系，为内陆地区的经济发展带来了新的机遇。郑万高铁的开通，加强了河南与重庆等地的联系，促进了区域间的产业合作和经济交流。一些内陆地区开始积极承接沿海地区的产业转移，利用自身的资源和劳动力优势，发展特色产业，逐步优化产业结构。同时，内陆地区也在加强与周边省份的合作，共同推动区域经济的发展。成渝地区双城经济圈的建设，通过加强重庆和四川之间的合作，实现了资源共享、优势互补，提升了区域整体竞争力，促进了区域经济发展方式的转变和空间关联的加强。5.1.2自然资源禀赋自然资源禀赋对省域经济发展方式转变的空间关联具有重要影响，不同类型的自然资源在区域经济活动类型和空间联系中发挥着独特作用。矿产资源丰富的省份，如山西、内蒙古等，在经济发展过程中往往形成了以资源开采和加工为主的产业结构。这些省份的经济活动高度依赖矿产资源，资源型产业在经济中占据主导地位。山西省的煤炭产业是其经济的支柱产业，煤炭开采、洗选、煤化工等相关产业发展较为成熟。这种产业结构使得这些省份与其他地区在能源供应和资源加工产品贸易方面形成了紧密的空间联系。山西省的煤炭大量运往东部沿海地区，满足这些地区的能源需求，同时也从东部沿海地区进口先进的技术设备和工业制成品，促进了区域间的经济交流和空间关联。然而，过度依赖矿产资源也给这些省份的经济发展带来了一些问题。资源的有限性和不可再生性使得经济发展面临资源枯竭的风险，同时资源开采和加工过程中对环境的破坏也较为严重。为了实现经济的可持续发展，这些省份需要加快产业结构调整和转型升级，降低对矿产资源的依赖，加强与其他地区在新兴产业领域的合作。山西省近年来积极推进能源革命，发展新能源产业，加强科技创新，推动煤炭产业向高端化、智能化方向发展，同时加强与京津冀地区在新能源、装备制造等领域的合作，促进了经济发展方式的转变和空间关联的优化。水资源作为重要的自然资源，对区域经济发展同样具有关键作用，尤其在农业和工业生产中不可或缺。水资源丰富的地区，如长江流域的省份，在农业灌溉和工业用水方面具有优势，有利于发展农业和工业。长江流域的江苏省，水资源丰富，灌溉条件良好，农业生产发达，是我国重要的粮食产区之一。同时，丰富的水资源也为江苏省的工业发展提供了保障，电子、化工、机械制造等产业蓬勃发展。这些地区与其他地区在农产品和工业制成品贸易方面形成了广泛的空间联系。江苏省的农产品远销全国各地，工业制成品也在国内外市场具有较强的竞争力。而水资源匮乏的地区，如西北地区的部分省份，经济发展受到水资源短缺的制约。在农业生产方面，水资源不足限制了农业的规模和产量，导致农业发展相对滞后。在工业发展方面，水资源短缺也限制了一些耗水型产业的发展。为了缓解水资源短缺对经济发展的影响，这些地区需要加强水资源的合理利用和保护，发展节水型产业，同时加强与其他地区在水资源调配和水利设施建设方面的合作。南水北调工程的实施，为北方地区调来了丰富的水资源，缓解了北方地区水资源短缺的问题，促进了北方地区经济的发展和区域间的空间关联。此外，这些地区还可以利用自身的特色资源，发展特色产业，加强与其他地区在特色产业领域的合作，实现经济的可持续发展。西北地区的一些省份利用其丰富的风能、太阳能资源，发展新能源产业，加强与东部沿海地区在新能源技术研发和应用方面的合作，推动了经济发展方式的转变和空间关联的加强。五、省域经济发展方式转变空间关联效应的影响因素5.2经济因素5.2.1经济发展水平差异省域间经济发展水平的差异是影响区域经济合作和空间关联的重要因素。发达地区通常具备先进的技术、雄厚的资本和丰富的人才资源，在产业结构、创新能力等方面具有明显优势。以长三角地区的上海市为例，其作为我国的经济中心，金融、贸易、航运等现代服务业高度发达，科技创新能力位居全国前列。2022年，上海市第三产业占GDP比重达到了74.6%，研发投入强度达到了4.21%，高新技术产业蓬勃发展，吸引了大量的高端人才和企业入驻。这种优势使得发达地区在区域经济合作中往往占据主导地位，能够吸引周边地区的资源向其集聚，形成产业集聚和规模经济效应。在长三角地区，上海市的金融机构为周边省份的企业提供了大量的融资支持，促进了区域内企业的发展；其先进的科技成果也通过技术转移、合作研发等方式扩散到周边地区，带动了周边省份产业的升级和创新能力的提升。落后地区在经济发展水平上相对较低，产业结构较为单一，主要依赖传统产业和资源型产业，技术水平和创新能力不足。以西部地区的一些省份为例，如甘肃省，其产业结构以能源、原材料等传统产业为主，高新技术产业和现代服务业发展相对滞后。2022年，甘肃省第三产业占GDP比重为49.4%，研发投入强度仅为1.28%，与发达地区存在较大差距。这种经济发展水平的差距导致落后地区在区域经济合作中处于相对劣势地位，面临着资源外流、产业竞争力弱等问题。落后地区的劳动力、资金等要素往往会流向发达地区，进一步加剧了区域经济发展的不平衡。甘肃省的一些高素质人才为了寻求更好的发展机会，纷纷前往东部发达地区，导致当地人才短缺，企业创新能力不足，经济发展受到制约。经济发展水平差异对区域经济合作和空间关联的影响具有两面性。一方面，差异的存在为区域间的产业转移和要素流动提供了基础，促进了区域经济的互补发展。发达地区可以将一些劳动密集型、资源密集型产业转移到落后地区，利用落后地区的资源和劳动力优势，实现产业的梯度转移和升级；落后地区则可以承接发达地区的产业转移，引进先进的技术和管理经验，促进本地产业的发展和经济结构的调整。东部沿海地区的一些服装加工企业将生产环节转移到中西部地区，利用中西部地区的劳动力成本优势，降低生产成本，同时也带动了中西部地区相关产业的发展。另一方面，过大的经济发展水平差异也可能导致区域经济发展不平衡加剧，落后地区在区域经济合作中处于被动地位，难以充分发挥自身优势，实现经济的快速发展。因此，为了促进区域经济的协调发展，需要采取有效措施缩小省域间经济发展水平的差异，加强区域经济合作，实现优势互补，共同推动经济发展方式的转变。5.2.2产业结构不同产业结构的省份之间存在着复杂的经济联系和空间关联特征。产业结构相似的省份，在产业发展过程中可能面临着相似的问题和机遇，这使得它们之间的经济联系更为紧密，空间关联程度较高。长三角地区的江苏、浙江和上海，在产业结构上都以制造业和服务业为主，且在一些领域存在相似之处，如电子信息、高端装备制造等产业。这些省份之间的企业在产业链上存在上下游关系，相互之间的贸易往来频繁。江苏省的电子信息制造业为上海市和浙江省的相关企业提供了大量的零部件和原材料，同时也从这两个地区引进先进的技术和设备，促进了自身产业的发展。在创新方面，这些省份的高校和科研机构也经常开展合作，共享科研资源，共同攻克技术难题，推动产业的创新升级。产业结构互补的省份，在经济发展中能够实现优势互补，形成协同发展的格局。以山西省和江苏省为例，山西省是我国的煤炭资源大省，煤炭产业在其经济中占据重要地位；而江苏省经济发达，制造业和服务业较为先进，但能源资源相对匮乏。山西省的煤炭资源为江苏省的工业生产提供了重要的能源支持，满足了江苏省对煤炭的大量需求；江苏省则可以为山西省提供先进的技术和设备，帮助山西省提升煤炭产业的开采和加工效率，同时在产业结构调整和转型升级方面为山西省提供经验和借鉴。在这种产业结构互补的情况下，两省之间的经济联系紧密，通过合作实现了资源的优化配置，促进了区域经济的共同发展。产业结构对空间关联的影响还体现在产业转移和产业升级方面。随着经济的发展，一些产业会从发达地区向欠发达地区转移，以寻求更低的生产成本和更广阔的市场空间。这种产业转移促进了区域间的产业协同发展，加强了省域之间的空间关联。东部沿海地区的劳动密集型产业向中西部地区转移，带动了中西部地区的工业化进程，也使得东部沿海地区能够将更多的资源和精力投入到高端制造业和现代服务业的发展中，实现产业的升级。在产业升级过程中，不同产业结构的省份之间通过技术交流、人才流动等方式，相互学习和借鉴，共同推动产业结构的优化和经济发展方式的转变。在新能源汽车产业的发展过程中，广东省在电池技术研发方面具有优势，而吉林省在汽车整车制造方面实力较强，两省通过合作，实现了技术和产业的优势互补，共同推动了新能源汽车产业的发展，也加强了两省之间的空间关联。5.3社会因素5.3.1人口流动劳动力跨区域流动对省域经济发展方式转变的空间关联有着多方面的深刻影响。在产业结构优化方面，劳动力的流动促使产业在区域间进行重新布局。从东部沿海地区来看，随着经济的发展和劳动力成本的上升，一些劳动密集型产业逐渐失去成本优势。大量劳动力从内陆地区流向东部沿海地区，使得沿海地区在早期能够依靠丰富且廉价的劳动力发展劳动密集型产业，如纺织、玩具制造等产业。但随着劳动力成本的提高，这些产业开始向劳动力成本更低的中西部地区转移。以服装制造业为例，原本集中在广东、浙江等地的服装加工企业，近年来逐渐向江西、安徽等中西部省份转移。这种产业转移促进了中西部地区的工业化进程，推动了当地产业结构的优化升级，使其从以农业为主逐渐向工业和服务业多元化发展。同时，东部沿海地区则可以将更多的资源和精力投入到高端制造业、现代服务业等产业中，实现产业结构的进一步优化和升级，如发展金融科技、人工智能等新兴产业，加强区域间的产业协同发展，进而加强了省域之间在产业结构调整方面的空间关联。在技术扩散与创新方面，劳动力流动也发挥着重要作用。高素质劳动力的流动往往伴随着知识和技术的传播。当劳动力从发达地区流向欠发达地区时，他们会将在发达地区积累的先进技术、管理经验和创新理念带到欠发达地区。东部地区的科技人才流向中西部地区，他们在新的工作环境中，会将先进的技术和管理方法应用到当地企业中，促进当地企业技术水平的提升和管理效率的提高。在高新技术产业领域，一些从北京、上海等一线城市回流到中西部地区的技术人才，在当地创办企业或加入企业研发团队，推动了当地高新技术产业的发展，促进了区域间的技术交流和创新合作，加强了省域之间在技术创新方面的空间关联。劳动力流动还促进了区域间的人才交流与合作。不同地区的人才汇聚在一起，通过合作研发、技术培训等方式，共同攻克技术难题，推动了创新成果的共享和应用，进一步加强了省域经济发展方式转变在技术创新维度的空间关联。5.3.2科技创新能力科技创新能力的差异对区域经济高质量发展和空间关联有着显著影响。在创新要素集聚方面，科技创新能力强的地区通常能够吸引更多的创新资源。北京、上海、深圳等科技创新高地，凭借其丰富的高校和科研机构资源、完善的创新生态系统以及良好的政策环境，吸引了大量的科研人才、风险投资和创新企业。这些地区的高校和科研机构培养了大量的专业人才，为科技创新提供了智力支持；完善的创新生态系统，包括科技孵化器、众创空间、技术交易市场等，为创新企业提供了良好的发展环境；良好的政策环境，如税收优惠、财政补贴、知识产权保护等政策，吸引了大量的风险投资和创新企业入驻。这些创新资源的集聚，进一步提升了这些地区的科技创新能力，形成了创新要素的集聚效应。这种集聚效应使得这些地区在经济发展方式转变过程中占据领先地位，成为区域经济发展的增长极。这些地区的科技创新成果不仅推动了本地经济的高质量发展，还通过技术扩散、产业转移等方式对周边地区产生辐射带动作用，加强了与周边地区的空间关联。在产业升级和区域协同创新方面，科技创新能力的差异也发挥着关键作用。科技创新能力强的地区能够率先实现产业升级，发展高端制造业、战略性新兴产业和现代服务业等。这些地区的企业通过不断加大研发投入，推出具有高附加值的产品和服务，提高了产业的竞争力。在高端装备制造领域，长三角地区的一些企业通过科技创新，掌握了核心技术，生产出具有国际竞争力的高端装备产品，推动了该地区高端装备制造业的发展。这些地区的产业升级也为其他地区提供了发展机遇。它们可以将一些成熟的技术和产业转移到周边地区，促进周边地区的产业升级和经济发展。同时，科技创新能力强的地区还可以与周边地区开展协同创新，通过建立产学研合作机制、产业技术创新联盟等方式，整合区域内的创新资源，共同开展技术研发和创新活动，实现优势互补，提升区域整体的科技创新能力和经济发展水平，进一步加强了省域之间在产业升级和协同创新方面的空间关联。5.4政策因素5.4.1区域发展政策国家区域发展政策对省域经济空间关联具有显著的引导作用。在过去的几十年中，我国实施了一系列区域发展战略，如西部大开发、中部崛起、东北振兴和东部率先发展等，这些政策对省域经济发展方式转变及其空间关联产生了深远影响。西部大开发战略自2000年实施以来，国家加大了对西部地区的政策支持和资金投入。在基础设施建设方面，大量资金投入到交通、能源、通信等领域。兰新高铁的建成通车，极大地改善了西部地区的交通条件，加强了西部地区与其他地区的联系。便捷的交通使得西部地区能够更方便地承接东部地区的产业转移，促进了区域间的产业协同发展。在产业发展方面，国家给予西部地区税收优惠、土地政策倾斜等支持，吸引了大量企业入驻。重庆通过优惠政策吸引了众多电子信息企业，形成了庞大的电子信息产业集群，不仅推动了当地经济的发展，也加强了与东部沿海地区在电子信息产业链上的合作与关联。同时，西部大开发战略还促进了西部地区的资源开发与利用，带动了相关产业的发展，使得西部地区与其他地区在资源、产品等方面的交流更加频繁，增强了省域经济的空间关联。中部崛起战略旨在促进中部地区经济快速发展，提升其在全国经济格局中的地位。国家在产业政策上鼓励中部地区发挥自身优势，发展特色产业。河南省作为农业大省，在中部崛起战略的支持下，大力发展农产品加工业，形成了一批具有竞争力的农产品加工企业。这些企业不仅满足了当地市场的需求，还将产品销售到全国各地，加强了与其他省份在农产品流通领域的联系。在交通枢纽建设方面，中部地区的郑州、武汉等城市成为重要的交通枢纽，进一步加强了中部地区与东部、西部和东北地区的经济联系。通过完善的交通网络，中部地区能够更高效地承接东部地区的产业转移，同时将自身的产品和服务输送到其他地区，促进了省域经济的空间关联和协同发展。5.4.2产业政策产业政策对产业布局和省域经济空间关联有着重要影响。政府通过制定产业政策，引导资源向特定产业和地区集聚，从而改变产业的空间分布格局，进而影响省域经济的空间关联。在新兴产业培育方面，政府出台了一系列扶持政策，推动新兴产业的发展。以新能源汽车产业为例，国家给予新能源汽车生产企业财政补贴、税收优惠等支持，鼓励企业加大研发投入，提高技术水平。在这些政策的引导下，广东、江苏、上海等地成为新能源汽车产业的集聚地。广东省拥有比亚迪等知名新能源汽车企业，在电池技术、整车制造等方面具有优势；江苏省则在新能源汽车零部件制造领域发展迅速，形成了较为完整的产业链。这些地区的新能源汽车产业发展不仅带动了当地经济的增长，还加强了与其他地区在新能源汽车产业链上的合作。广东的电池企业为江苏的整车制造企业提供电池产品，江苏的零部件企业为广东的新能源汽车生产提供配套服务，促进了省域经济在新能源汽车产业领域的空间关联。在传统产业转型升级方面，产业政策也发挥了重要作用。政府通过制定环保标准、技术改造补贴等政策，推动传统产业淘汰落后产能，采用新技术、新工艺，实现转型升级。在钢铁行业，政府要求企业提高环保标准，加大环保投入，促使钢铁企业进行技术改造，提高生产效率，降低污染排放。河北省作为钢铁大省，在产业政策的引导下，部分钢铁企业加大了对环保设备的投入，采用先进的生产技术，提高了产品质量和市场竞争力。同时，这些企业还加强了与科研机构和高校的合作，开展技术创新，推动了钢铁产业的升级。在这个过程中，河北省的钢铁企业与其他地区的科研机构、上下游企业之间的联系更加紧密，促进了省域经济在传统产业转型升级过程中的空间关联。六、结论与建议6.1研究结论总结本研究通过构建科学的指标体系，运用因子分析、空间自相关分析和空间计量模型等方法，对我国省域经济发展方式转变的绩效评价及其空间关联效应进行了深入研究，得出以下主要结论：在绩效评价方面，我国省域经济发展方式转变总体绩效水平在2010-2020年期间呈现出稳步上升的良好态势。这一积极变化得益于各省份在经济增长质量、产业结构优化、创新驱动、资源环境和社会民生等多个关键领域的协同推进和显著成效。从经济增长质量来看，人均GDP和GDP增长率的提升，彰显了我国经济总量的持续扩张以及经济发展活力与动力的不断增强，经济增长方式逐步从传统粗放型向集约型成功转变。在产业结构优化进程中，第三产业比重的稳步提高以及高新技术产业产值占比的持续增加，有力地推动了产业结构的高级化和合理