經濟—生態—社會復合系統的耦合協調發展研究
——對重慶的實證檢驗

張文愛，王俊然

(重慶工商大學 a.長江上游經濟研究中心; b.經濟學院， 重慶 400067)

一、引言

作為新發展理念的核心內容之一，協調發展注重的是解決發展不平衡問題。長期以來，發展不協調是我國經濟社會發展過程中存在的突出問題，經濟發展與社會進步不同步，經濟增長與生態保護不兼容等問題持續存在，制約了社會經濟的持續健康發展。協調發展理念為新時代下我國經濟增長、社會進步與生態和諧指明了思路、方向和著力點。

作為西部地區的唯一直轄市，重慶的發展在西部地區具有重要的政策輻射價值。自成為直轄市以來，重慶經濟實力、規模和結構都有較大改變，2018年重慶地區生產總值是1997年重慶地區生產總值的13倍，第一、二、三產業占比從20.3∶43.1∶36.6過渡到6.8∶40.9∶52.3，傳統工業支柱產業被電子、信息、汽車等新支柱產業取代，第三服務業發展態勢明顯。人才強則國強，從教育看重慶市社會發展，1997年，重慶市普通高等學校22所，普通高等學校在校學生人數83 764 人，其中研究生在校3 199 人，當年招收1 052人；而在2018年，重慶市普通高等院校達65所，普通高等學校在校學生人數827 945人，其中研究生在校 65 134 人，當年招收24 148人(《重慶統計年鑒》2019年)。盡管高等教育的在校生人數和招收人數均在不斷升高，2018年研究生的招生人數甚至快達到上世紀九十年代末普通本科的招生人數，但與沿海教育大省相比仍有較大差距，新興人工智能、大數據專業缺口大，人才短板問題未得到解決。直轄后，重慶的生態環境受到極大重視，有質的改善，但生態環境問題仍然不容小覷，1999年，長江水質監測結果中總磷、大腸桿菌等9個項目超標，監測斷面Ⅰ—Ⅲ類水質比例僅占23.5%，當年酸雨頻率38.1%，空氣主要污染物為二氧化硫；2018年，長江干流各項目均達標，斷面水質達到Ⅱ類，城市生活污水處理率達93.5%，酸雨頻率為14%，然而年空氣質量為優的天數僅96天，超標天數達49天，且PM2.5、NO2、O3的年均濃度未達到國家二級標準。

經濟增長使人民更加富裕，也給社會發展帶來正面效益，但是經濟的發展也伴隨著資源、能源的消耗與環境的污染，若是只追求GDP的高速增長，而任由生態環境惡化，逐漸惡化的環境最終會制約經濟發展，造成更高的社會成本，受其直接影響的就是日常生活中的每一個人。因此，怎樣平衡經濟、社會與生態環境三者之間的協調發展，是重慶市目前待解決的重要問題。

Richard[1]首次提出耦合協調發展理論，他指出通過反饋可以實現社會與生態系統間的共同發展。學界關于環境、經濟與社會的耦合協調研究，面對對象較為廣泛，大多以長江經濟帶[2-3]、三峽庫區[4]、長三角城市群[5]、中國海岸帶地區[6]以及各個省市[7-9]為對象。而對于其關系的研究主要分為兩個層次：一是環境和經濟二者的耦合研究。研究主要集中在城市化與大氣環境及生態環境的耦合協調關系[7,10-11]、旅游產業及產業發展與環境的耦合協調關系[2,12]、低碳經濟與環境的耦合協調關系等方面[9]；很少有研究生態與社會的耦合協調關系，而傾向于將經濟系統與社會系統合并為社會經濟復合系統[13-15]。二是經濟—生態—社會三者的耦合協調研究。研究主要集中在省域(自治區、直轄市)行政區域的三者耦合協調關系[16-17]、流域及涉水自然生態區域的三者耦合協調[4，18-19]、城市群及經濟圈的三者耦合協調[20-21]。

總體而言，學界關于耦合協調的研究已較為全面，研究對象涉及省市級行政區域、流域自然生態區域以及全國各大經濟發展圈和城市群，關于二子系統、三子系統、四子系統的耦合協調關系的研究也很多，但是大多研究采用的都是省級、市級數據。本文立足于重慶市，基于重慶市38個區縣的縣域數據，采用改進的熵值法對各指標賦權，再運用耦合協調度模型對2007—2018年重慶市經濟—生態—社會的耦合協調水平進行評價，最后用灰色預測模型GM(1,1)對重慶市2019—2023年的發展態勢進行預測，進而提出政策建議。

二、模型與方法

(一)耦合協調度模型

耦合度描述系統間相互作用、相互影響的強度大小，借鑒物理學中的容量耦合概念和容量耦合系數模型，根據已有耦合度函數關系式，構建重慶市經濟—生態—社會復合系統耦合度關系式：

(1)

其中，C為耦合度，U1、U2、U3分別為生態子系統、經濟子系統和社會子系統的發展指數。U1、U2、U3為介于0至1之間的實數，則耦合度C也介于0至1之間，C越高，代表各系統間聯系越緊密，耦合強度越大。

耦合度能反映各子系統間聯系的緊密性，但卻不能代表復合系統的協調發展水平。比如一個城市的系統耦合度很大，各子系統間作用緊密，但該城市卻處于蠻荒水平，是一種低水平的高耦合狀態。為表征各功能系統之間是處于高水平的促進狀態，還是低水平的制約狀態，本文特此引進耦合協調發展模型。改進的耦合協調度模型如下：

(2)

T=αU1+βU2+γU3

(3)

表1 EES復合系統耦合協調度類型劃分

(二)改進的熵值法

基于數據的可得性，本文參照黃磊等[4]和田時中等[5]的研究，從生態子系統選取3個指標，從經濟子系統選取10個指標，從社會子系統選取9個指標構建EES耦合協調發展評價指標體系(見表2)。

為盡量保障實證結果的科學、客觀，本文采用客觀賦值法——熵值法為各指標賦權。關于熵值法確定面板數據各指標權重方面，有學者依據各城市的時間序列數據，計算每個城市的評價指標權重，得到多組指標權重組合[5]；也有學者依據各年份的截面數據，計算各年的各指標權重[22]；有學者對熵值法進行了改進，加入時間變量，整體利用面板數據[23-24]。本文認為傳統的熵值法使得不同年份數據不可比，因此本文采用改進的熵值法為各指標賦權。具體計算過程在Stata 15.0中實現，并為盡可能保證數據的代表性，將原始數據的極差標準化值向上平移0.001個單位，改進的熵值法步驟如下(各指標權重結果見表2)：

第一步，指標設定：設有h個指標，n個年份，m個區縣，則Xθij為第θ個指標第i年的省份j的原始數值。

第二步，標準化處理：

正向指標標準化：

(4)

負向指標標準化：

(5)

第三步，非負化處理：

(6)

第四步，計算指標的信息熵和效用值：

(7)

eθ=-(1/ln(mn))∑i∑jPθijln(Pθij)

(8)

gθ=1-eθ

(9)

第五步，計算指標的權重：

wθ=gθ/ ∑θgθ

(10)

第六步，計算各子系統發展指數：

(11)

表2 EES系統發展指數指標評價體系

三、數據來源

本文數據涉及經濟、生態和社會系統。數據范圍為2007—2018年，數據主要來源于各相關統計資料。具體為：

(一)經濟子系統

地區人均GDP：由于2017年各區縣的人均GDP數據缺失，采用均值法補齊數據，該數據可由重慶統計年鑒直接查得。

一產/GDP、二產/GDP、三產/GDP：該指標反映了一個地區的產業結構，一般認為，第一產業比重越低越好，第二產業、第三產業比重越高越好。其中2017年各區縣的GDP總量、第一產業增加值、第二產業增加值、第三產業增加值數據缺失，采用均值法補齊。

城鎮化率：本文采用人口城鎮化率，顯示人口在一定時期內向城市聚集的程度，是衡量一個地區經濟發展水平的重要指標，該數據可由重慶統計年鑒直接查得。

農村居民人均純收入、城鎮常住居民人均可支配收入：人均收入的多少可反映經濟發展的一般水平，該數據可由重慶統計年鑒直接查得。

人均社會消費品零售額、人均全社會固定資產投資：由于各區縣人口總量和地區面積差異較大，以總量指標進行評價可能會夸大地區間的差距，因此這里選擇用相對指標來表征經濟發展水平。同時為消除價格變化影響，以2007年為基期，根據每年的社會消費品零售總額指數、全社會固定資產投資指數，進行平減所得，所有數據可由重慶統計年鑒直接查得。

失業率：該指標能夠間接反映經濟是好還是壞，通常認為，失業率越高，經濟越蕭條，為負指標。失業率由年末失業人員登記數/常住人口計算得到，其中2010年未公布失業登記數，因此采用均值法補齊，其余數據可由重慶統計年鑒查得。

(二)生態子系統

SO2、NO2、PM10年日均濃度：大氣環境關乎社會生活中每一個人的身體健康，因此大氣環境是重要的生態指標。本文以主要空氣污染物濃度的年日均值進行衡量，此數據由重慶市生態環境局每年提供的環境狀況公報經過整理得到，其中，2010年區縣數據缺失，2016年只有主城各區數據，考慮到該生態指標的長期影響，采用前后兩年權重為1、前后一年權重為2的加權移動平均法補齊。

(三)社會子系統

小學生校比、中學生校比、小學生師比、中學生師比：這組指標反映了社會教育系統的完善程度，其中，小學生校比、中學生校比分別指小學、中學的學生人數與學校數量的比率，反映全社會中每個學校的平均招生規模，該指標越大，平均招生規模越大，是正向指標；小學生師比、中學生師比分別指人小學、中學的學生人數與教師人數的比率，反映了每個老師的平均教學學生數，該指標越大，說明老師師源供給不足，教學質量可能受到影響，為負向指標。該組數據經整理計算得到，所有數據可由重慶統計年鑒查得。

廣播覆蓋率、電視覆蓋率：普通廣播、電視能正常收到節目的人數占總人口的比率，該指標值越大，間接說明國家的基建越好，也能夠說明城鄉發展的水平，該數據可由重慶統計年鑒直接查得。

每萬人衛生機構數、每萬人衛生機構床位數、每萬人衛生技術人員數：醫療衛生問題關系社會的健康發展，本文認為醫療衛生條件的優劣需要體現在每一個人上，而不是總量上，因此本文采用每萬人(常住人口)的機構數、床位數和衛生人員數來衡量社會醫療系統的發展狀況，該數據經簡單計算可得，所有數據均可由重慶統計年鑒查得。

由于2011年撤銷萬盛區和綦江縣，設立綦江區，同年撤銷雙橋區和大足縣，設立大足區，以及2007年以來重慶市各地撤縣設區，至2018年，重慶市轄26區12縣，考慮到結果的可比性、有效性和數據的可獲得性，本文在數據處理時以變更后的行政區作為統計主體。

四、重慶EES系統耦合協調發展實證分析

(一)重慶各區縣EES系統耦合協調發展評價結果

基于EES系統發展指數指標評價體系和重慶經濟、生態和社會子系統的實際數據，采用改進的熵值法，實證測算得到重慶EES系統耦合協調度(見表3)。

表3 各區縣耦合協調度結果(1)因篇幅所限，僅列出各區縣2007年、2012年、2018年的計算結果，其他年份備索。

由表3可知，重慶市各區縣的耦合協調度逐年升高，從中度失調衰退到勉強協調跨越了4個階段，這是生態、經濟和社會子系統共同作用下實現的，可見重慶市的綜合發展逐年向好，生態、經濟和社會趨于協調發展，且發展有主城帶動周邊再輻射偏遠區縣的趨勢傾向。其中渝中區更是在2011年就達到勉強協調，耦合協調度評分一直居于榜首。但是，截至2018年，只有九龍坡區、南岸區、江北區、沙坪壩區、渝中區以及銅梁區達到勉強協調，而其他區縣仍處于瀕臨失調衰退階段。究其原因，北碚區、渝北區、巴南區等區縣的社會子系統發展較慢，跟不上經濟的快速增長；而酉陽、巫溪等地區則是生態子系統評分較高，經濟、社會子系統評分不高，在經濟、生態和社會協調發展上仍有較大提升空間。

(二)四大片區綜合發展指數評價結果

根據2020年1月11日重慶市人民政府工作報告，重慶市要推動“一區兩群”協調發展，即主城都市區、渝東北三峽庫區城鎮群和渝東南武陵山區城鎮群。為進一步剖析重慶市的經濟—社會—生態協調發展狀況，本文將主城都市區細分為主城片區和渝西片區，與渝東北片區、渝東南片區一起構成能夠體現重慶市地域差異的四大片區(見表4)。分片區的數據處理按照各區縣行政面積、常住人口、城鎮人口、農村人口對各年度、各區縣加權平均計算可得。

圖1 重慶四大片區綜合發展指數：2007—2018

由圖1可知，重慶市各片區的綜合發展指數逐年上升，從2007年到2008年，主城片區綜合發展指數由0.322增長至0.772，渝東北片區綜合發展指數由0.320增長至0.683，渝東南片區綜合發展指數由0.252增長至0.718，渝西片區綜合發展指數由0.319增長至0.679。本文認為，綜合發展指數的增長，是生態子系統、經濟子系統和社會子系統共同作用影響下的結果，也可以看出，各子系統間發展趨于協調。其中，2009年期間，除主城片區外各片區的綜合發展指數均出現下降的態勢，本文認為是由于2008年金融危機的影響，促使綜合發展指數有所下降。從圖中可以看出，前期主城片區的綜合發展指數不高，糾其原因，我們發現，2007年，主城片區的生態子系統發展指數僅為0.07，而渝東北片區為0.59，渝東南片區為0.55，渝西片區為0.41，主城區的生態承載力遭破壞較為嚴重，所以早期主城片區的綜合發展指數較低。而隨著人們對生態的越來越重視，主城區的復合系統綜合發展指數逐年提高，至2018年達到所有片區最高。

表4 重慶市四大片區及下轄區縣

(三)片區EES系統耦合協調發展評價結果

由表5可知，各片區耦合協調度逐年上升，2007—2018年，主城片區耦合協調度從0.412上升到0.635，從瀕臨失調衰退到初級協調跨越了3個階段；渝東北片區從0.342上升到0.594，從輕度失調衰退到勉強協調跨越了3個階段；渝東南片區從0.257上升到0.597，從中度失調衰退到勉強協調跨越了4個階段；渝西片區從0.392上升到0.585，從輕度失調衰退到勉強協調跨越了3個階段。

其中，主城區在2016年就達到初級協調，并不斷改善，其經濟—生態—社會發展趨于協調，而渝東南、渝東北和渝西片區在2018年仍處于勉強協調的過渡階段，可見，主城片區的發展較其他片區更加協調。2018年，主城片區的耦合協調度在0.635，仍然較低，距離良好協調和優質協調仍有一定距離，其生態承載壓力仍然較大，生態子系統的發展跟不上經濟子系統和社會子系統的發展。渝東北、渝東南片區在2018年只達到勉強協調，處于過渡階段，未突破過渡階段，糾其原因，其經濟子系統的發展指數分別為0.53、0.49，較主城片區0.84低0.3個單位，經濟子系統的發展跟不上生態子系統和社會子系統的發展，面臨著生態—經濟兩難問題。渝西片區在2018年耦合協調度達到0.585，仍處于過渡階段，而其生態子系統、經濟子系統和社會子系統的發展指數都在0.67左右，處于中等發展水平，其協調發展水平仍較低，離良好協調階段仍有一定距離。

表5 四大片區復合系統耦合協調度及類型實證結果：2007—2018

(四)四大片區EES系統耦合協調度預測分析

本文采用較為成熟的灰色預測模型均值GM(1,1)對各片區的經濟—生態—社會的耦合協調度進行5步預測，為保證預測的準確性，用過去9年的數據經過運算，-a≤0.3，則5步預測精度都在97%以上，結果可信(見表6)。

由表6可知，2019—2023年各片區復合生態系統的耦合協調度逐漸向好，穩步上升，表明生態得到較好保護，綠水青山不再是口號，而是不斷改善可以實現的目標，經濟也在不斷發展，2020年全面建成小康的目標也在逐漸接近，教育、醫療等社會問題不斷得到解決。從各片區來看，主城片區和渝東南片區的耦合協調度在2023年首次達到0.706和0.702，跨越了初級協調階段，達到中級協調階段；而渝東北片區耦合協調度雖不斷上升，但仍處于初級協調階段；渝西片區跨過勉強協調階段，但仍未突破初級協調階段。其中，2020年是渝西片區發展的一個重要節點，在這一年渝西片區的耦合協調度很可能跨越勉強協調階段。盡管復合系統耦合協調度穩步上升，但生態環境與經濟發展仍是兩難問題，未實現有效突破，離良好協調階段還有一段距離，主城片區面臨的生態問題仍然存在，而渝東南片區面臨的經濟問題也沒有得到很好的緩解。

表6 四大片區復合系統耦合協調度及類型預測：2019—2023

五、結論與政策建議

本文分析表明，重慶全市各區縣以及各片區耦合協調狀況向好發展，渝中區發展最快，協調發展水平最高。分片區來看，主城片區耦合協調發展水平最優，生態、經濟與社會子系統間實現協調發展，且評分最高。從渝西片區EES耦合協調度可以看出，渝西片區的經濟發展是以生態犧牲為代價的，以致其協調發展狀況最差，可見，只注重經濟發展將導致發展不平衡，這也與Lu等[25]的研究結果相同。然而，從預測結果來看，各片區在未來兩年均能突破過渡階段，達到初級協調階段。因此，從長遠來說，生態、經濟與社會子系統經過一定時間段的磨合，促使其不斷耦合協調。

當然，盡管預測各片區在2020年都將達到初級協調，其協調程度離良好協調乃至優質協調都還有很長一段路要走，面臨的經濟基礎建設和生態保護建設、社會發展建設壓力仍然不小。如果不能承受住經濟、社會與生態建設帶來的壓力，則高水平的耦合協調階段就不會實現。為促進重慶市耦合協調發展，本文建議堅持走經濟可持續發展、高質量發展道路，而經濟的可持續發展道路，也就是不以生態為代價的綠色經濟、科技創新之路。由于重慶市各區縣擁有的自然稟賦大不相同，因此，在尊重客觀自然規律的基礎上，因地制宜，發揮各自的比較優勢才是實現高質量發展的關鍵。王東京在新華日報指出，發展第三產業無須齊頭并進，若是一個地區已經形成地區分工，就可以發展各區域適合的產業[26]。馬克思也將分工看作“政治經濟學的一切范疇的范疇”[27]。因此，在馬克思分工理論的指導下，結合重慶市內發展實際，本文就重慶市各片區發展提出以下建議：

針對主城片區，主城片區作為全市的政治經濟文化中心，高端要素、高端產業富集，具有重要的戰略地位。主城片區應利用其具有的自然資源稟賦，不斷壯大經濟發展，現代服務業和高端制造業并行，其中現代服務業涉及金融、信息、教育、文化與醫療[28]，高端制造業涉及智能制造和大數據科學，以及其基礎科學：腦科學、神經科學、認知科學與計算機科學。優化城市產業結構，剔除高污染、高排放產業，促進其綠色化、高端化、融合化，將重慶打造為3D魔幻現代化都市。

針對渝西片區，渝西片區地處重慶西部，經濟總量略低于主城片區，是全市工業化最活躍的地區。2018年，科技型企業占全市41.6%，與主城片區一起共占全市95%，是除主城片區經濟發展第一大片區。目前，在成渝“雙城經濟圈”的政策支持下，重慶向西發展明顯，但仍然存在生態約束趨緊等問題。渝西片區應抓住抓好政策走向，主動融入成渝經濟圈建設，改善傳統汽車等傳統工業生態并向現代化新能源汽車、電子信息等先進制造業發展，下大力氣開展生態保護，阻斷化工污染等突出問題的發生，促使經濟可持續發展。

針對渝東南片區，渝東南片區地處武陵山區，擁有眾多濕地公園、國家地質公園，為土家族和苗族等少數民族的聚集地，也是重慶脫貧工作的重要區縣。作為“重慶之肺”，渝東南片區應突出其特有山區特色、民族特色，發展文化旅游，立足其優美的生態環境，做大做強其旅游品牌，打造重慶鄉村旅游特色名片，發展綠色、生態經濟，不走“先破壞后治理”的老路。加快其交通建設，以破解其基礎設施建設瓶頸難題。其中，黔江區作為其區域中心化城市，也是重慶市重要農副產品加工基地。

針對渝東北片區，渝東北片區地處三峽庫區，是長江上游的重要節點，也是脫貧攻堅區，盡管擁有良好生態環境，但依然存在生態環境脆弱問題。渝東北片區應依托其庫區的長江流域等地域特色，發展差異化農業產品，比如奉節臍橙、忠縣柑橘、巫溪馬鈴薯等，并搭建線上電商平臺，將農產品產與銷結合，實現產銷平衡。萬州作為渝東北片區的中心，應發揮其區域樞紐功能，大力發展現代都市化農業、農副品加工業與先進制造業，促使產業多樣化融合發展。