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Acta Geographica Sinica >

2019 , Vol. 74 >Issue 12: 2495 - 2510

DOI: https://doi.org/10.11821/dlxb201912006

Regional Development Pattern and Space Governance

The theory and measurement model of administrative region potential from the perspective of administrative division adjustment using Chongqing city as a case study

  • WANG Kaiyong ,
  • WANG Fuyuan ,
  • CHEN Tian
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  • Key Laboratory of Regional Sustainable Development Analysis and Simulation, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China

Received date: 2017-05-16

  Request revised date: 2019-08-17

  Online published: 2019-12-25

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National Social Science Foundation of China(41871151)

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Abstract

There is a lack of basic theory and methods to examine the effect of administrative division (AD) on regional development. Based on the theory and practice of Chinese AD adjustments, this study defined the concept of administrative region potential (ARP) and developed a quantitative model to measure the ARP. Then, the model was validated using Chongqing as an empirical case. The results show that: (1) the ARP consists of energy of position (i.e., geographic space factors) and gravitational potential energy (i.e., administrative management system factors). Administrative division adjustment can change the ARP, thereby changing its path and driving force or regional development. (2) The ARP model of Chongqing city can objectively reflect the effects of administrative division adjustment events on Chongqing city. Specifically, the ARP includes variables of land jurisdiction, human capital level, fixed asset investment capacity, and administrative hierarchy of fiscal decentralization and administrative decentralization. (3) The ARP promotion has a significantly positive influence on the performance of local economic development in Chongqing city. (4) Reasonable AD adjustments will assist the region by integrating production elements and resources, enhancing the political power of the city, improving its ARP, and then promoting local economic development. The ARP model is proved to be an efficient method to understand and explain the regional effect of AD adjustment. It provides a new analytical perspective for the planning of AD adjustment in various regions, which can also be used as a practical method for assessing the effects of AD adjustment.

Key words： administrative division; administrative region potential; model; regression analysis; Chongqing city

Cite this article

WANG Kaiyong , WANG Fuyuan , CHEN Tian . The theory and measurement model of administrative region potential from the perspective of administrative division adjustment using Chongqing city as a case study[J]. Acta Geographica Sinica, 2019 , 74(12) : 2495 -2510 . DOI: 10.11821/dlxb201912006

1 引言

行政区划是国家实施分级行政管理的区域划分制度,是对行政区域的划分和行政管理体制的顶层设计。行政区划是国家治理的重要组成部分,是国家权力再分配和政策制定的基础,其合理与否对区域发展具有重大影响[1]。行政区划体系中不同层级的行政单元即行政区,简称政区。1978年以来,为适应经济社会发展需要,全国进行了较为频繁的行政区划调整,其中省级行政区划设置有两次大的调整,分别是1988年设立海南省和1997年设立重庆直辖市,省级以下行政区划调整次数更多,主要是撤地设市、撤县设市、撤县设区和撤乡并镇。科学合理的行政区划调整通过优化行政资源配置,确定合适的行政层级、隶属关系和行政权限,可以有效激发政区发展潜能,加快其发展步伐,提升其在国家和区域中的竞争性地位,即认为行政区划调整改变了政区位势。
“位势”（Potential,或译为潜能）的概念来自物理学,本意是指位置和势能。由于各物体间存在相互作用而具有的、由各物体间相对位置决定的能叫势能,又称位能,它受物体质量和高度的影响。尽管势能和位能概念基本等同,但具体应用时存在微妙差异,其中势能更强调与高度相关,如重力势能、引力势能[2],而位能侧重于水平方向上的作用力,如大陆板块边界挤压力所作的功产生的位能[3]。在中国行政区划体系中,管辖的人口、资源和产业规模有大小,地区的行政等级和权限有高低,这两方面因素决定行政区在区域发展中所处的地位是否有利[4]。它们分别类似于物体质量和高度,与物体的重力位势构成非常相似。位势的概念在经济地理领域已有应用,一些研究者提出了区位势的概念,用于测度港口的竞争能力以及在区域物流体系中的地位[5]。受此启发,本文将位势的概念应用到行政区划研究,提出政区位势的概念,用以刻画各政区由行政区划的结构决定的发展潜能。
政区位势是一个新概念,以此为主题的研究尚比较缺乏,关联性的研究主要体现在行政区划对地方发展的影响方面。研究的热点主要侧重于验证行政区划调整对地方发展的积极效应。王贤彬等利用合成控制法估计了行政区划调整对地区经济增长的影响,发现区划调整对重庆地区的经济增长有显著的正向效应[6]。Fan等使用县（市）面板数据和双重差分方法,发现撤县设市政策并未促进城市化和经济增长,一个重要原因是该政策创造出的城市规模过小,难以发挥集聚效应[7]。唐为等则通过扩大样本范围,发现撤县设区改革显著提高了撤并城市市辖区城镇常住人口的增长率,这一变化主要归功于本县（区）内和外省的人口迁入,东部和市场潜力更大的城市人口集聚效应更明显[8]。高玲玲等发现行政区划调整对区域经济增长的影响因时因地而异,并非总是正面的[9]。这类研究主要采用合成控制方法和双重差分法等评估政策效应的方法,来验证行政区划调整对地方发展的效应,但未就行政区划调整的区域效应提供系统的理论解释。
现有行政区划设置或调整对地方发展影响的解释性研究比较零散,基本的切入维度有两个,第一个维度是从改变政区的地域空间本底来思考。研究指出,行政区划调整通过有效整合区域资源[10]、拓展城市新的增长空间与扩大辖区人口和产业规模[11]、优化城市空间结构[12]等引导地方发展;区域行政区划与自然区划、城镇体系划分、交通网络格局、主体功能区划和人口分布等协调一致,方能有效促进地方经济社会发展[13]。第二个维度是改变行政管理体制。与行政区划相关联的行政级别、条块分割、中央—地方关系、市带县等行政体制因素,都影响着区域空间治理的手段和效果[14]。行政分权、财政分权、地方官员政治激励与地区竞争等都有可能形成行政区划调整的积极效应[6]。分权一直被认为是地区增长的动力之一[15,16],研究发现地方放权确实有助于提高计划单列市的经济效率[17]。财政自主权赋予了地方政府较大的激励去谋求经济发展[18]。实证研究发现中国分省财政分权可以促进经济增长[19],改善地方公共产品供给水平[20],因此,可以通过完善财政分权制度,特别是要提高向落后地区的财政分权水平,以使公共产品投资的整体效率进一步提高[21]。此外,行政等级与城市发展也息息相关,行政级别较高的城市,中央政府的支持力度越大,享有各种资源的优先支配权力,占有更多的公共资源,从而吸引人口与产业集聚,促进该城市发展[22,23]。
综合来看,以往研究虽然检验了行政区划调整的积极效应,从地理空间和制度空间某些属性分析了行政区划调整对地方发展的影响。然而,对于行政区划对地方经济发展的影响机理,仍然缺乏理论上的系统解释和定量化的模型测度。本研究旨在构建政区位势概念和测度模型,来验证和解释行政区划设置和调整对地方经济发展的影响。因此,在对政区位势进行理论分析的基础上,选取重庆市作为研究区域,遴选关键指标定量测度政区位势,并实证检验其对地方经济绩效的效应。

2 政区位势理论与模型构建

2.1 从位势理论到政区位势理论

位势理论在区域经济学中的应用由来已久,早期学者移植重力位势理论,提出人口位势和市场位势的概念[24]。经济地理学者则立足空间相互作用理论,提出了区位势概念,指出区位势反映的是某一地方的区位条件和发展潜力,是其在特定区域系统中的重要性和竞争力的一种测度模型,反映了某一区位与区域系统内不同群体间的相互作用的机遇或概率[25]。研究者进一步将区位势应用于港口研究,提出港口相对区位势概念,表征港口在区域所有港口中的竞争力,可以由该港口区位势在区域中所有港口总区位势中的比重来衡量[25]。有研究则将城市副中心区位势定义为城市中某区位土地利用经济优势的大小,将副中心相对区位势界定为其与城市内某一参照区域的比值[26]。综合起来看,位势的概念虽有不同的应用,但基本都聚焦主体整合资源和集聚要素的潜能,反映了主体在区域中的相对地位。一般而言,位势越高,表明主体的竞争性地位也越高。
借鉴“位势”概念在经济地理中的应用,将其引入行政区划研究领域,笔者认为应将政区位势置于全国或区域行政区划体系中去考察和分析。所谓政区位势是指某个行政区在其所处的区域或国家行政区划结构中的地位和所具有的发展势能,包括位能和势能两个维度。位能是指行政区地域生产要素的集聚和配置能力（S）,而势能是指由隶属关系、行政级别、行政权力以及政策优势等管理体制因素构成的政府竞争力（Q）。行政区划调整可以改变位能和势能,从而在根本上改变该政区的发展基础和能力,进而影响整个区域发展格局。其中,政区升格、行政隶属关系变化主要改变了政区在区域行政区划中的势能,而管辖面积或管理幅度调整则改变其位能。
就中国国情而言,当前行政区划设置和调整的主要目的是加强地方经济管理和资源的有效配置。政区位势理论认为：政区位势反映了某个行政区在国家和区域中的位序和整合资源的能力,通过调整政区行政级别、隶属关系和管理幅度等,并相应地变革行政管理体制,可以改变该城市在区域和国家中的政区位势,提升区域经济在全国的地位。行政区划调整也可以改变该政区与其他政区的相对关系,影响该政区在国家或区域行政区划中配置资源的相对权力与生产要素的占有相对水平,一般政区位势之间是一种此消彼长的关系。行政区划调整会带来政区位势的相应变化,科学合理地进行行政区划调整有利于提升区域的政区位势,反之则不然。

2.2 政区位势的理论模型

行政区划作为国家权益的地方配置[1],某种程度上可以视为国家结构形式及其管理权限的空间投影,具有管理与地域空间的双重属性[27]。实践证明,在当前体制背景下,如果地方拥有的行政要素资源（主要是行政权限和地域空间）越多,在区域发展中就越处于有利地位,反之就会越不利[4]。因此,分析某一政区的位势,应综合政区在横向管辖空间上的位能和在纵向行政管理等级体系中的势能（如行政权力）两个基本维度。势能是指政区因行政级别和财税事权不同而形成的资源配置权力（Q）,对应行政管理体制因素,而位能是政区管理幅度、管辖的面积、人口规模、产业和资源而形成的发展潜力和集聚辐射能力（S）,对应地域生产要素占有水平与其空间组合状况。借鉴物理学中位势的乘积形式以及龚锋等[19]2010年对财政分权合成方式,使用加权乘积法对Q、S进行合成,可得出政区的综合位势,即：
P T t = f Q it , S j t = ∏ i , j = 1 n Q it w i × S jt w j
式中：PTt代表第t年政区位势;Qit为为i因素第t年的势能;Sjt为j因素第t年的位能;i为行政管理体制因素;j为地域生产要素;wi、wj分别表示Qi因素与Sj因素的权重。

2.3 政区位势的具体构成因素

2.3.1 政区势能（Q）：行政管理体制和行政级别的竞争力 测度行政管理体制因素是从纵向维度考察政区势能。行政区划的实质是政治和行政权力的空间配置[4]。除市场力量外,中国各级政府通过行政手段和政策引导等政府行为对城市发展进行宏观调控[28]。因此,中央和上级政府对地方的资源分配和权力配置,影响地方在全国行政区划中的竞争能力,是政区位势的重要维度。例如,在分税制体制下,本地财政支出取决于本级政府财政收入、在上级政区中财政资源的分配权重和上级政府的财力。行政区划调整导致行政隶属关系和行政管理权限的变化,带给行政区发展的相对优势。
例如,重庆从计划单列市升格为直辖市后,其上级政府由原来的四川省政府变成了中央人民政府,不仅体现在财政自主权的扩大,中央政府对政区的直接投入也会增加。又如,撤县设区后,基础和公共服务设施建设等方面的投入会有所增加,能够加快该行政区发展,但本来属于县（县级市）的审批权、决策权、财政权等收归到市一级政府,财权和事权削弱了,这些因素不利于地方经济绩效的提升[29]。因此,综合权衡行政区划设置和调整的经验,认为构成政区位势的管理体制因素包括政策支持、行政分权和财政分权等。同样借鉴重力势能的乘积形式,得出：
A it = u it p at - 1
B it = α u it p at - 1 + v it p bt - 1
式中：Ait为政区A第t年的第i个指标的人均水平;uit为A政区政策支持和行政权力的关联性指标i第t年的值;pat为A第t年的人口规模;Bit为A政区与B区域指标i第t年的人均水平之和;vit为B区域第t年指标i的值;pbt为B区域第t年的人口规模;A为B区域的辖区。α为调节系数,当u ∈ v时,α = 0,当u与v独立时,α = 1。例如,各级政府的财政支出虽有关联,但彼此间存在独立性,因此α值取1。根据政区位势的定义,综合公式（2）和（3）,可得出行政区行政管理因素i的势能和总的势能：
Q it = A it B it = u it p at - 1 α u it P at - 1 + v it p bt - 1
Q t = ∏ i = 1 n u it p at - 1 α u it p at - 1 + v it p bt - 1 w i
式中：Qit为A行政区i因素第t年的势能;pat、pbt、α代表的含义同式（3）;uit、vit分别为A政区和B区域行政管理体制因素的i的值。
大部分情况下,u ∈ v,即（5）式可简写为：
Q t = ∏ i = 1 n u it p bt v it p at w i
2.3.2 政区位能（S）：辖区内地域生产要素的配置能力 一个政区管辖范围内地域生产要素的配置能力所对应的位能是从政区位势的横向维度考虑的。从横向上看,行政区划调整主要包括辖区位置与规模、管理幅度的变动以及行政中心的迁移等。科学合理的行政区划调整一般通过优化重组辖区,确定合适的人口规模、管辖面积、资源拥有量和产业规模,促进机构合并和职能整合,实现政区资源的整合和优化布局,做大区域经济和财政收入的“蛋糕”,提升政区资源配置的整体能力。柯布—道格拉斯生产函数（Cobb-Douglas production function）表明,地方产出是地方劳动力和资本、技术投入量的函数。行政区划调整如果使城市规模的扩大,就会促进劳力和资本投入总量增加,吸引人文与经济要素的集聚,增强地方发展能力,并使一些公共物品的投资效率大大提高,集聚经济优势得以发挥,地方经济发展速度加快。因此行政管理幅度及政区内可支配的资源是政区位势的一个重要构成维度,包括该政区的劳动力规模、资本、管辖面积和土地资源。
参照（5）式的推导过程,可得出行政区生产要素i的位能和该维度的总位能：
S jt = h jt p a t - 1 α h jt p at - 1 + k jt p bt - 1
S t = ∏ i = 1 n h jt p at - 1 α h jt p at - 1 + k jt p bt - 1 w j
式中：Sjt为第j项生产要素第t年的位能;St为A政区第t年的位能S;pat为A政区第t年的人口规模;pbt为B区域第t年的人口规模;hit、kit分别为A政区和B区域生产要素i的值。α为调节系数,当h ∈ k时,α = 0,当h与k独立时,α = 1。将式（5）和式（6）代入式（1）,得出总的政区位势的测度公式：
P T t = f S it , Q jt = ∏ i , j = 1 n u it p at - 1 α u it p at - 1 + v it p bt - 1 w i × h jt p at - 1 α h jt P at - 1 + k jt p bt - 1 w j
假定将所有指标置于一起计算权重,且一般情况下,α = 0,（9）式可简写为：
P T t = ∏ i = 1 n x it p bt y it p at w i
式中：PTt为A政区第t年的位势;pbt为第t年B区域的人口规模;pat为A政区第t年的人口规模;xit、yit分别为A政区和B区域政区位势任一构成要素i的值。

3 研究区域与方法

3.1 研究区域

重庆市是中央直辖市和国家中心城市,是中国西部开放开发的战略支撑和长江经济带西部中心枢纽。重庆市在中国国土开发格局中一直占有重要的地位。1949年中华人民共和国成立初期,重庆为中央直辖市。1964年重庆成为三线建设的核心城市。1983年中共中央、国务院决定对重庆市实行计划单列,赋予省级经济管理权限。1984年后重庆市频繁地进行了行政区划调整（表1）。与此同时,从数据来看,重庆市经济发展也取得了瞩目的成绩,1984-2014年31年间,重庆市GDP规模从141.64亿元上升到2014年14262.2亿元,增长了99.69倍,人均GDP由542元上升到47850元,增长了87.28倍。重庆市GDP规模占全国GDP的比重由1.97%上升到2.21%,人均GDP与全国水平的比值由0.78上升到1.01,与四川人均GDP值的比值由1984年的1.11上升到2014年的1.36,说明重庆市经济增长速度快于全国及周边其他政区（图1）,这与重庆市行政区划调整与管理体制等一系列改革试验可能存在正相关关系,这为政区位势变化测度及其对地方经济绩效影响的实证研究提供了案例地,且重庆市作为省级政区,统计资料相对齐全。为了规避1983年中央对重庆实行计划单列政策的干扰作用,研究时段选择1984-2014年。
表1 1984年后重庆市行政区划调整情况

Tab. 1 Administrative division adjustment for Chongqing city after 1984

具体时间 调整情况
1992年3月至8月 永川县、江津县、合川县三县撤县设市,划归重庆市代管。
1995年3月1日 重庆市原九区三市九县建制调整为十一区三市七县建制,扩大市中区、江北区、南岸区、沙坪坝区、九龙坡区、大渡口区、北碚区的行政区域,撤销了巴县、江北县,设立巴南区、渝北区,区划调整后,主城区的面积由低于931.07 km2增加到5472.82 km2[30]。
1996年9月15日 中央批准重庆市代管万县市、涪陵市和黔江地区。
1997年6月18日 重庆市升格,成为中国第4个中央直辖市。
1998年12月20日 重庆市又撤销万县市及所辖龙宝区、天城区、五桥区,设立重庆万州区,同时设万州移民开发区,撤销涪陵市及枳城区、李渡区,设立重庆涪陵区。
2001年12月25日 撤销长寿县,设立长寿区。
2006年10月22日 撤销江津市、合川市、永川市、南川市,分别设立江津区、合川区、永川区、南川区,市辖区建成区面积在该年有大规模增加。
2011年10月27日 撤销万盛区和綦江县,设立綦江区、万盛经济技术开发区;撤销双桥区和大足县,设立大足区、双桥经济技术开发区。
2014年5月2日 撤销铜梁县和璧山县,设立铜梁区和璧山区。下辖21个市辖区、13个县、4个自治县。

注：2015年、2016年重庆市行政区划仍有重大调整,但由于本文时间序列数据限于1984-2014年间,因此对后两年的区划调整概况未作介绍。

图1 1984-2014年重庆市GDP及其占全国GDP比例的变化

Fig. 1 The change of Chongqing's GDP and its proportion to that of China from 1984 to 2014

3.2 变量选取与衡量

3.2.1 地方经济发展绩效（因变量）
衡量地方经济发展绩效的变量一般有地方GDP增长率或人均GDP增长率,代表了地方经济发展速度的绝对量。但是,在当前中国经济仍处于中高速增长期,无论区划是否调整,经济仍然是处于发展中的,因而这些变量难以作为政区位势的被解释变量。本文根据政区位势的概念,借鉴陈钊[31]的研究,使用了一个测算经济地位变化的相对指标——政区人均GDP与全国人均GDP之比（简称人均GDP占比）来表征地方经济绩效,并提出政区位势促进地方经济绩效提升的理论假设。
3.2.2 政区位势
（1）政区建设用地面积占比。主要反映政区对土地资源的支配权力,土地资源是城市发展的基本物质资源,特别是建设用地资源,由于城市二三产业的发展和经济产出主要是在建设用地上产生的,因此,建设用地面积是影响政区GDP增长的重要因素。计算行政区建设用地面积占全国的比例,就可以反映政区土地资源在全国的占有水平和相对优势。由于1999年以前的重庆市城市建设用地面积缺乏统计,因此选取市辖区建成区面积占全国城市市辖区建成区面积的比例来衡量重庆市建设用地管辖权。
（2）人力资本占比。人口因素影响经济发展,而人力资本是地方经济产出的正向影响因素。人力资本的衡量指标有多种,本文采用高等学校在校生人数作为其人力资本水平的代理变量[21]。人力资本占比就等于地方行政区每万人高等学校在校生人数与全国每万人高等学校在校学生数的比例。
（3）固定资产投资占比。固定资产投资是中国经济增长的重要影响变量[32]。由于1997年以前中央对重庆市固定资产投资的数据具有不可获得性,本文借鉴财政分权衡量的办法,利用地方固定资产投资占地方与中央固定资产总投资的比重来衡量中央对地方发展的投入。这一指标实际上类似财政转移支付,表征地方在中央投入分配中所占有的份额。
（4）政区财政分权度。财政分权理论强调地方政府所自主支配的财政资源规模。财政分权度采用地方财政支出占中央和地方财政支出的比例来衡量,这一指标在目前国内相关研究中得到广泛的应用[33]。该指标衡量的是,与中央政府相比,地方政府承担的支出责任以及配置和使用的财政资金规模的大小。以往研究指出该指标与中国经济增长显著正相关[34]。
（5）行政管理分权度。地方行政管理分权度以公共管理和社会组织职工人数占全国公共管理和社会组织职工人数的比例来衡量[19]。公务员规模越大,重庆市相同数量的公务员管辖和治理的人口规模就越小,意味着行政事权增加,政府的行政管理和决策权也就越大[19]。
为剔除政区人口规模的影响,本文所有指标均采用人均指标进行测算。为剔除经济规模的影响,除人均GDP占比外,均以缩减因子[1-（GDPt/TGDPt）]对各指标进行平减。具体指标衡量公式如表2所示。在以上指标数据中,与重庆市有关的部分,均来自《重庆市统计年鉴》（1989-2015）、《中国城市统计年鉴》（1985-2015）,全国统计数据均来自《中国统计年鉴》（1985-2015）。
表2 政区位势构成指标的度量公式

Tab. 2 Formulas for measurement of the factors for administrative region potential

维度 指标 衡量方法 公式中变量的含义
因变量 人均GDP占比(AGP) AGPt=GDPtPOPtTGDPtTPOPt （7） GDPt为第t年地方生产总值;TGDPt为第t年全国生产总值;POPt为重庆市第t年常住人口数;TPOPt为全国第t年常住人口数。
S 建设用地管辖面积占比(LP) LPt=BAtPOPtTBAtTPOPt×1-GDPtTGDPt （8） BAt为表示地方行政区第t年城市市辖区建成区面积;TBAt为第t年全国城市市辖区建成区面积。
人力资本占比(HCP) HCPt=CStPOPt×10000TCStTPOPt×10000×1-GDPtTGDPt （9） CSt为地方第t年高等学校在校学生数;TCSt为第t年高等学校在校学生数。
固定资产投资占比(FTP) FTPt=FStPOPtTFStTPOPt×1-GDPtTGDPt （10） FSt为地方第t年固定资产投资额;TFSt为全国第t年固定资产投资额。
Q 政区财政分权度(FD) FDt=FStPOPtFStPOPt+CGFStTPOPt×1-GDPtTGDPt （11） FSt为第t年地方财政支出;CGFSt为第t年中央财政支出;GDPt为第t年地方生产总值;TGDPt第t年全国生产总值。
地方行政管理分权度(AD) ADt=PStPOPt×10000TPStTPOPt×10000×1-GDPtTGDPt （12） PSt为地方第t年公共管理和社会组织人数;
TPSt为全国第t年公共管理和社会组织人数。

3.3 多变量综合测度模型

根据（1）式,本文采用加权乘积法对上文5个变量进行综合集成,得出政区位势的测度公式：
P T t = L P t w 1 × F D t w 2 × A D t w 3 × FI P t w 4 × HC P t w 5
式中：PTt代表第t年政区位势;其他各变量所代表的含义参见表2。一般而言,0 < PT < 1,PT值越接近1,说明政区位势度越大。该模型的优势在于可以反映行政区划调整带来的政区位势变化。若区划调整带来位势增加,则认为政区调整获得了正效应,如果下降,则行政区划调整不合理,是一种负效应。
采用主成分分析法测算各变量的权重。主成分分析方法是权重系数测算的一种常用方法。其计算的程序为：① 利用统计软件SPSS 21.0运算得出5个变量的主成分矩阵,运算结果得到两个主成分,特征根（Eigenvalue）分别为3.443、1.018,方差贡献率分别为68.851%、20.356%;② 可分别计算出各变量在两个主成分线性组合中的系数,测算公式为： C ij E i ,其中Cij表示第i主成分第j指标的主成分系数,Ei表示第i主成分的特征根;③ 综合两个主成分中各指标的线性组合系数,可以得出各变量的综合得分,测算公式为： ∑ i = 1 2 C ij × V i ∑ i = 1 2 V i ,Vi代表第i主成分的方差贡献率（%）;④对指标进行归一化处理,测算出土地管辖权、固定资产投资占比、人力资本占比、财政分权、行政分权5个变量的权重系数分别为0.2244、0.1961、0.1657、0.2240、0.1898,由此可得出位势度综合测算公式：
P T i = L P i 0.2244 × F D i 0.2240 × A D i 0.1898 × FI P i 0.1961 + HC P i 0.1657

3.4 位势模型的实证检验

为了检验政区位势测度模型的合意性与适用性,对重庆市政区位势（PT）与人均GDP占比（Y）变动的关系进行实证检验。文章利用E-G两步协整模型检验Y与PT是否存在长期稳定关系。第一步,构建Y变量与自变量PT的线性回归模型Yt,并使用普通OLS方法对协整方程的系数进行估计,得出Y与自变量的协整关系模型。第二步,分别对方程的残差序列进行Augmented Dickey-Fuller（ADF）单位根检验。
Y t = β 0 + β 1 P T t + ε t
为进一步确定政区位势对人均GDP占比正向提升效应的稳健性,本文新增政区位势构成因素以外的,但对地方经济发展具有影响的因素作为其他控制变量,来对模型系数重新进行估计。这些控制因素分别是：
（1）城镇化水平（UR）。城市化水平是促进经济发展的重要变量[35]。城镇化水平越高的地区,人均GDP水平相对也较高。由于1996年之前的重庆市城镇化率缺乏数据统计,因此,本文以重庆市常住人口非农化率作为城镇化水平的代理变量。
（2）对外出口水平（AE）。对外出口水平反映城市外贸依存度。在宏观经济学理论中,出口被认为是经济增长的重要影响变量。本文设定重庆市人均对外出口额占全国人均对外出口额的比重作为影响人均GDP占比的控制变量。
（3）人口就业水平（EL）。人口就业率也是促进经济发展的重要影响因素。以重庆市就业率与全国就业率的比值来衡量重庆市就业水平。为剔除经济规模的影响,以缩减因子[1-（GDPi/TGDPi）]对城市对外出口水平和人口就业水平两项指标进行平减。
（4）其他政策支持因素（PS）。中央政府政策优惠是影响地方经济发展的常见因素。考虑2000年开始中央实施西部大开发政策,可能对重庆市经济发展产生影响,因此将这一因素作为虚拟变量纳入模型。
在考虑控制变量的情况下,方程形式如式（16）所示,其中t < 2000时,西部大开发政策未实行,Dt=0,t ≥ 2000时,Dt = 1。
Y t = β 0 + β 1 P T t + β 2 U R t + β 3 A E t + β 4 E L t + β 5 D t P S t + ε t
直辖以后的重庆,不仅管辖面积和人口规模都有所扩张,而且由于上升至省级政区,事权和财权都将有所扩大,而且,中央对地方的直接投入也有所增加,因此,假设区划调整后政区位势对人均GDP占比的增长产生更为明显的影响。为检验这一影响,以加法和乘法方式引入行政区划调整的虚拟变量方程：α1Dt+α2DtPTt,得到方程（17）：
Y t = β 0 + β 1 P T t + α 1 D t + α 2 D t P T t + ε t
不可忽视的是,尽管重庆正式直辖发生在1997年,但1995年重庆市市辖区数量大幅度增加,土地管辖权提升,政区位势也相应增加。因此,假设1995年为政区位势对人均GDP占比的效应的拐点,即t < 1995时,发展未受区划调整影响,Dt = 0,当T ≥ 1995时,受到了区划调整影响,Dt=1。方程（17）主要用来反映行政区划调整对人均GDP占比提升的积极影响。

4 测算结果与检验

4.1 重庆市政区位势的测算结果

采用表2中所列的公式,分别计算得到1984-2014年重庆市土地管辖权、固定资产投资占比、人力资本水平、财政分权度、行政分权度的数值（图2）,发现在1995年、1998年、2001年、2006年、2011年5个年份,重庆市土地管辖权出现明显的跃升,这是由于这5年重庆市行政区划都具有重大调整,市辖区面积扩大,例如,2006年10月22日,重庆市大规模的撤市设区,2011年重庆市又进行了撤县设区,使市辖区建成区面积在这两年有大幅度增加（表1）。虽然1996年重庆市行政管辖范围增加,但代管的万县市、涪陵市和黔江地区都不属于市辖区范围,所以市辖区城市建成区面积没有明显增加。2002年虽然没有出现重大区划调整,但由于2001年的撤县设区在年底才完成,所以在统计数据上的呈现推迟到了2002年。说明行政区划调整导致重庆市管辖的建成区面积迅速增加,对城市建设用地的管辖权突变式上升。
图2 1984-2014年重庆市政区位势的分项指标值

Fig. 2 The sub-index values of the administrative region potential for Chongqing city from 1984 to 2014

行政分权程度在1996年有较大的增加,这主要是由于1996年重庆行政区域范围扩大,导致公共管理和社会组织的人数有较大幅度的上升,其他年份行政分权程度基本稳定。人力资本水平在1984-1996呈上升趋势,在1997-2014年间呈先下降后上升趋势。财政分权程度呈稳定增长态势,说明地方财政分权水平逐步提高,说明1983年计划单列后及1997年直辖后,中央赋予重庆的财政自主权稳步增加。
根据表2中AGP计算公式和公式（1）,计算得出人均GDP占比和5个指标合成的政区位势度,并利用折线图反映两个变量的演化过程（图3）,发现重庆市在1984-1994年间的政区位势度虽有小幅度上升,但整体波动不大,曲线形态较平,从1995年开始,重庆市位势度增长率明显加快,1997年重庆市直辖后,政区位势也有较大幅度增加,此后重庆市政区位势也快速增长。统计得出,1984-1994年间政区位势的年均增长率仅为0.45%,而1995-2014年间年均增长率达到3.3%。1984-2014年重庆市人均GDP占比也呈稳步增长态势,并在1995-1997年有明显跃升,此后增长率加快。其中1984-1994年人均GDP占比的年均增长率为-0.67%,而1995-2014年人均GDP占比的增长速度达到1.72%。
图3 1984-2014年重庆市政区位势的综合值

Fig. 3 Comprehensive value of the administrative region potential for Chongqing city from 1984 to 2014

4.2 重庆市政区位势的效应检验

为避免出现伪回归的问题,对因变量和所有自变量进行ADF单位根检验,检验结果表明（表3）,政区位势、人均GDP占比、人均对外出口水平、人口非农化率和人口就业水平等的ADF统计量相伴概率均在1%水平下显著,说明5个变量经一阶差分后转换成平稳序列,即5个变量均为一阶单整序列。
表3 变量的单位根检验结果

Tab. 3 The unit root test results for variables

序列 ADF统计值 显著性概率 阶数 方法 结论
政区位势 -4.694 0.004 1 趋势与截距 平稳
人均GDP占比 -5.679 0.000 1 趋势与截距 平稳
人均对外出口水平 -6.837 0.000 1 趋势与截距 平稳
人口非农化率 -5.379 0.001 1 趋势与截距 平稳
人口就业水平 -4.487 0.009 1 趋势与截距 平稳
采用E-G两步法检验Y变量与政区位势的协整关系。首先,单独检验政区位势度对重庆市人均GDP占比的影响。采用普通OLS方法对方程（15）进行估计,结果发现政区位势对人均GDP占比水平的正向效应系数为0.665,在P < 0.001水平下显著,说明政区位势对以人均GDP占比为代表的经济绩效提升具有显著正向促进作用。调整后R2值大于0.9,说明方程拟合程度较好。
Y t = 0.431 + 0.665 P T t
R2=0.908, R2adjusted=0.904, DW=0.891, F=284.91
随后,对方程的残差序列进行ADF检验。检验方法选择水平状态,不含时间趋势项和常数项,结果得出ADF统计量为-3.876,P < 0.001,表明残差序列在1%的显著性水平下拒绝原假设,接受不存在单位根的结论。说明政区位势与人均GDP的占比存在长期协整关系。方程回归系数代表了Y变量与PT之间的弹性,即政区位势每增加1个百分点,人均GDP的占比将提高0.726个百分点,政区位势对人均GDP占比的促进效应还是非常明显的。
上述分析证实了政区位势对人均GDP占比的积极效应,但是仍然无法确定,在存在其他变量干扰的情况下,这种积极效应仍然稳健。因此,采用OLS方法对纳入城市化水平、人均对外出口额、区域性政策优惠等控制变量的方程（16）进行估计,结果显示（表4）,在纳入控制因素后,重庆市政区位势度对人均GDP占比提升仍存在显著的正向效应,其回归系数为0.604,相伴概率P < 0.001。人口非农化率、西部大开发政策对人均GDP占比的提升效应均不显著（P = 0.969;P = 0.136）,人均对外出口额对人均GDP占比提升有正向影响（β = 0.107,P = 0.005）;人口就业水平对人均GDP占比提升存在负向效应,说明该指标难以解释人均GDP占比的提高。方程（16）的估计结果表明,政区位势对人均GDP占比的正向效应是显著并稳健的。
表4 方程（16）参数估计结果

Tab. 4 Parameter estimation results for Equation (16)

变量 回归系数 标准化残差 T统计量 显著性概率
常数项 0.609 0.052 11.717 0.000
政区位势 0.604 0.110 5.477 0.000
人口非农化率 -0.009 0.218 -0.040 0.969
人均对外出口水平 0.107 0.035 3.051 0.005
西部大开发×政区位势 -0.041 0.027 -1.541 0.136
人口就业水平 -0.167 0.040 -4.203 0.000
R2=0.963, R2 Adjusted=0.956, F=131.583, DW=1.404

注：因变量为人均GDP占比;西部大开发政策为虚拟变量,t ≥ 2000时计为1,t < 2000时计为0。

由图2可知,自1995开始,政区位势的增长路径发生明显的变化,据此推断,1995年后,人均GDP与全国的比值也相应程度的加速提升。为了检验这一假设,对纳入区划调整虚拟变量后的方程（17）进行检验,结果得出,当t < 1995时,政区位势对人均GDP占比的影响不显著（β = 1.233,P = 0.072）,t ≥ 1995时（即Dt = 1）,得到回归方程：
Y t = 0.409 + 1.931 P T t
R2=0.930, R2 Adjusted=0.922, F=119.36, DW=1.061
调整后的R2值大于0.9,说明方程拟合程度较好,回归系数为1.023,说明1995年后,重庆市政区位势每增加1个百分点,人均GDP占比就提升1.931个百分点,该效应远高于1995以前重庆市政区位势对人均GDP占比的提升效应,也高于政区位势对人均GDP占比的总体效应（β = 0.665）,说明行政区划调整改变了政区位势的增长路径,进而对以人均GDP占比为代表的经济绩效产生更高的积极效应。

5 结论、讨论与展望

5.1 结论与讨论

（1）政区位势由管辖的地域空间要素形成的位能和行政管理体制、行政等级导致的势能两个维度构成。在界定政区位势概念的基础上,建构了政区位势的测度模型,并以重庆市为案例区开展实证研究。结果表明,由建成区面积占比、地方财政分权度、行政管理分权度、固定资产投资占比、人力资本占比等5个变量合成的政区位势与重庆市行政区划调整事项具有密切的关联性,说明政区位势测度模型能够客观真实地反映重庆市行政区划调整所带来的优势度变化。政区位势概念和测算原理,启示政府在进行行政区划调整时需要综合考察人力资本、土地面积、财权、行政权和固定资产投资等变量的合成值是否能有明显提高。比如在撤县设区的分析中,从市域层面看,促进了市域空间一体化和资源整合,增加了市域的建设用地面积、人力资本、财权和固定资产投资,政区位势应该是增加的。而对于那些改区的县来说,原来由省直管县的体制变成了市管区,实际上增加了行政层级,减少了行政区的财权和行政权。因此,撤县设区是否可以带来积极效应,可利用本文的测度公式权衡不同层级区划调整的效果。
（2）政区位势与人均GDP占比具有长期协整关系。研究结果证实政区位势的提升与人均GDP占比为代表的经济绩效具有长期稳定的正向关系,且在加入其它控制变量后,这一效应仍然稳健,而其他变量的影响并不是特别明显。这一方面验证了政区位势模型的合理性,另一方面表明政区位势增加是地方经济绩效上升的重要原因之一。在中国行政管理体系中,为了加强经济管理,上级政府有权决定地方对资源开发利用程度与资源分配权力,并通过项目建设等固定资产投入影响地方发展。因此,城镇化率、人均对外出口水平、人口就业水平等市场化变量的效应对人均GDP占比的效应反倒没有那么明显,而人力资本、土地资源以及各项物质资本的投入,对地方经济绩效提升的促进作用更为明显。这启示政府在行政区划调整过程中,要注意整合人力和土地资源,特别注意做好权力和资源分配制度的统筹安排,理顺上下级财权和事权关系,最大限度激发地方政区的发展潜能。
（3）合理的行政区划调整有利于提升该地区的政区位势,进而对经济绩效产出产生正向积极效应。1995年城区范围扩大后,重庆市政区位势开始加速增长,人均GDP占比提升也开始加速。1997年正式直辖后,更是进一步提升了行政等级,行政地位的上升通常会带来更高的自主权、政治权力及更大的资源配置权。而且,行政级别升格后,行政区域重新组合,通过整体统一的规划建设,资源在空间配置上更加合理,促进了经济发展。这印证了王垚等的研究结论,即行政等级对中国城市发展具有促进作用[36]。因此,各级政府应根据社会经济发展需要,高度重视行政区划调整的积极效应,由此推进区划结构的优化和资源整合,提升政区位势,努力增强本级政区在区域发展中的竞争力和发展能力。

5.2 关于测度公式使用的讨论

（1）可以应用于测度不同区划调整类型对政区位势和发展的影响。重庆市政区位势案例主要涉及到了行政区域范围扩大、行政层级提升和行政管理体制变革的情景。对于地市、县市层级的行政区划调整的效应,如撤县设区、撤县设市等情形下的政区位势及其对经济发展的影响,同样可以从政区位势基本维度和基本要素进行考虑。但是,在变量选取上,应有所侧重。比如,如果要测算政区升格的影响,行政管理体制方面的因素变化很明显,应作为重要考察维度。又比如,撤县设区后行政权限、财政自主权和区域对其固定资产投资会有重大变化,应将其纳入位势模型。而政区合并导致行政区人力资本和土地资源有重大变化,地域生产要素维度是测度的重点。总体而言,本文政区位势可以作为基准模型,对构成指标适度修订后,也可以用于测度撤县设区、政区合并、撤县设市和行政隶属关系变化等不同的行政区划调整方案对地方发展的影响,具有一定的推广价值。
（2）测度模型可以反映行政区划调整的长期效应。如果区划调整后,政区位势加速增长,对人均GDP占比的积极效应更为显著,则认为行政区划调整更为有利,如果区划调整后位势增长路径没有明显改变,对人均GDP占比的影响系数没有增加,说明区划调整没有取得明显效果。
（3）本模型主要测量某一政区在全国行政区划中的相对优势度。测度模型根据行政区划调整实践经验、国家政区等级的资源分配制度以及柯布道格拉斯生产函数推导而来,可以定量化测算政区位势度的时序变化。其测算结果与政区人均GDP在上级政区中的比重等相对指标对接,至于与GDP总量和速度指标、其他经济和社会发展指标的关系,还有待实证检验。
（4）本模型存在一定的局限。首先,由于量化困难,模型没有考虑行政区间的竞争。区域竞争与合作理论表明,政区之间的合作会形成合力,促进共同发展,而竞争则会产生消耗,遏制政区发展。其次,没有考虑地方行政成本。实际上,地方行政成本应是政区位势的重要构成。行政成本越大,政区消耗也越大,政区位势则会降低,反之行政成本降低,则政区位势会增加,有利于地方的发展。但由于行政成本数据具有不可获得性,因此实证测算模型很难将该因素纳入。再次,受数据资料的限制,政区位势的测度指标采用了一些非直接的衡量方法。例如,由于缺乏中央对地方转移支付的数据,财政分权度难以直接衡量,因而采用表2中的财政分权水平测算公式得出的结果作为地方财政分权水平的代理变量。

5.3 研究展望

作为一项探索性研究,本文首先选择了重庆市这一省级行政区案例进行了实证检验,对于政区位势在不同层级的行政区划调整情景中的应用,有待进一步开展后续研究,以修订完善政区位势理论。即使是同一等级的行政区,政区位势测度公式的变量构成也要依据行政区特殊情况有所调整。例如,针对资源型城市,资源应是重要的考虑因素,而对工业型城市的政区位势测算,第二产业是需要重点考虑的因素。总体而言,政区位势测度模型可以较好地解释行政区划调整对于政区经济发展的影响,从理论构建和方法测度上,对于丰富和完善行政区划的研究都是一种较好的探索和创新。在今后的研究中,将进一步修正和完善政区位势的理论和测度模型,并选择典型案例进行验证,夯实中国行政区划研究的理论基础。

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