新发展理念下经济高质量发展的统计评价与地区比较——基于改进的TOPSIS综合评价模型

陈梦根，徐 滢，周元任

（1.北京师范大学统计学院，北京100875；2.北京银行和平里支行，北京100013）

一、引言

改革开放以来，我国的经济持续快速增长，2018年国内生产总值达到900 309亿元，相比于1978年的3 678.7亿元增长了约240倍，与上年相比增长了6.6%。①经济的快速增长虽令人欣喜，但我国在发展进程中一直存在经济结构失衡、经济效率低下、收入差距明显、环境污染加剧等外延式、粗放式发展问题。实现高质量发展已成为适应我国社会主要矛盾变化的必然要求，也是建设现代化经济体系的必由之路。2015年10月，中共十八届五中全会首次提出“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念，把创新放在国家发展全局的核心位置，要求处理好社会发展中的重大关系，坚持节约资源和保护环境的基本国策，坚持互利共赢的开放战略。因此，我国未来经济增长的走向必然是在尊重经济发展规律的同时，更加注重经济质量，处理好经济增长过程中的突出矛盾和问题，促进经济向更深层次、更高质量转型。

基于新发展理念、区域经济发展水平、高质量发展及相关综合评价理论，本文从全国及省际（包括直辖市、自治区）两大空间维度出发，采用改进的逼近理想解排序法（简称TOPSIS法），对新时代我国经济高质量发展水平进行评价，并构建符合新发展理念的评价指标体系。本文的主要贡献在于：一是基于五大发展理念，构建了高质量发展的评价指标体系，从六个维度全面评价了我国经济的高质量发展水平，并进行了地区比较；二是针对传统TOPSIS综合评价模型的不足，建立了基于垂直距离的改进TOPSIS模型，在一定程度上弥补了传统TOPSIS方法的缺陷，并将其应用于我国经济高质量发展的评价和地区比较。

二、文献回顾

自2015年10月***总书记在十八届五中全会第二次全体会议上提出创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念以来，国内学者高度关注五大发展理念的内涵及意义，提出如下具有代表性的观点：新发展理念具有统筹全局的作用，是目标导向与问题导向的结合，是跨越“中等收入陷阱”的关键（胡鞍钢等，2016）[1]；新发展理念体现了生产力与生产关系的统一、发展目的与发展手段的统一、自然环境与人类社会的统一、当前利益与长远利益的统一、发展速度与发展动力的统一（谷亚光和谷牧青，2016）[2]；五大发展理念丰富了发展内涵，充实了发展内容，指明了发展方向，强调了发展重点，明确了发展目的，强化了发展动力（韩振峰，2016）[3]。此外，还有一些学者基于五大新发展理念，对我国未来经济的高质量发展进行了理论研究。林兆木（2018）[4]提出，我国当前正处于经济转型时期，经济发展更依赖增长的质量和效率，国民生产总值（GDP）等数量指标不应是政府唯一的关注点。金碚（2018）[5]基于经济学基础理论进行了系统研究，认为即使在高质量发展阶段，以交换价值体现的市场经济的工具理性机制仍然具有重要意义。

在经济增长质量的测度方面，受Solow（1956）[6]、Jorgenson等（1967）[7]的启发，很多研究者利用全要素生产率进行了测度（刘文革等，2014）[8]。该种方法具有明显的局限性，主要体现在其对全要素生产率的计算和概念理解可能存在偏差（郑玉歆，2007）[9]。还有一些学者认为，增加值率虽能反映经济增长质量水平（沈利生和王恒，2006）[10]，但这一方法存在门槛值的限制，门槛值过高或过低都会对结果产生影响（范金等，2017）[11]。从理论上讲，单一测度指标虽然能够在一定程度上反映经济发展状况，但无法避免自身的片面性和局限性，不能展示经济发展的全貌。因此，基于多维视角建立经济高质量发展评价体系，具有重要的实践意义。

从现有文献来看，国外对经济评价体系的研究主要集中在经济发展可持续性的指标设计和体系构建方面。联合国可持续发展委员会（UNCSD，1996）[12]基于“驱使力-状态-响应”的概念模型，构建了包含142项核心指标的可持续发展指标体系。联合国统计局在“压力-状态”制度的基础上，提出了可持续发展指标体系的框架（Odum，1996）[13]。欧洲可持续发展委员会强调指标应反映发展的关键问题，构建了由16个指标构成的欧洲城市可持续发展指标体系，并与可持续发展政策和配套技术法规相匹配（杨绛和刘春青，2013）[14]。环境科学委员会和联合国环境规划署设计了一套可持续发展指标体系，涵盖了经济、人力、自然、科学和社会领域，共有25个指标（王志平，2007）[15]。

从国内的相关研究来看，中国科学院地理科学与资源环境研究所（2004）[16]建立了涵盖社会进步、经济发展、资源和环境保护四个领域的可持续发展指标体系，国家统计局统计科学研究所提出了经济、社会、科技、人口、资源和环境六个子系统（曹利军，1998）[17]，中国科学院可持续发展研究小组（2000）[18]建立了一套由总体水平、系统水平、国家水平、变量水平和要素水平五个层次构成的可持续发展指标体系。丁雪和胡玉成（2016）[19]从“创新、协调、绿色、开放、共享”五个方面，构建了反映经济增长质量和省级竞争力的评价体系。师博和任保平（2018）[20]将经济高质量发展分为两个方面，即经济增长基本面和社会成果，并进一步将其划分为强度、稳定性、合理化、外向性、人力资本和生态资本。周炎炎（2013）[21]基于省域视角构建了经济水平综合评价体系，从社会发展和经济发展两个维度建立了四川省经济社会发展评价核心指标。

从经济发展综合评价的研究文献来看，常用的评价方法有线性加权法、矩估计法、模糊综合评价法、TOPSIS法等。国内外学者采用各种方法进行了大量的实证研究，如Frolov等（2015）[22]采用矩阵方法建立了区域间的经济增长质量评价体系，詹新宇和崔培培（2016）[23]利用主成分分析法评估了2000—2014年中国各省的经济发展状况，丁雪和胡玉成（2016）[24]运用因子分析法和最大序差法测度了2011—2014年的省际竞争力，田光辉等（2018）[25]利用模糊综合判别法、系统协调度和聚类分析法评价了河南省的经济发展状况，万程成和周葵（2018）[26]采用AHP-TOPSIS分析法对中国循环经济发展水平进行了综合评估，方大春和马为彪（2019）[27]采用线性加权法对高质量综合水平指数进行了测度。

三、研究方法

综合评价是指对一个复杂系统的多个指标信息，利用包括统计、计量等在内的定量分析技术，通过对数据进行加工和提炼，获得其优劣等级或整体实现程度的一种评价方法，这种方法又称为多指标综合评估技术。常用的综合评价方法有以下几种：计分法、简单线性加权法、TOPSIS法、秩和比法、模糊评价法、灰色系统评价法。其中，简单线性加权法的应用最为广泛，它虽然操作简便、易于理解，但也存在一些弊端，如很难保证指标之间的相互独立性。TOPSIS法的计算过程也较为简单，而且不受数据量大小、数据分布形态的限制，可以充分挖掘和利用原始数据所蕴含的信息，所得结果能够准确、真实地反映样本间的差距，其既适用于小样本的情况，又可对多个对象进行评估分析，具有很强的适用性。TOPSIS法也存在需要修改和完善之处，本文将针对传统TOPSIS模型的不足，提出改进的TOPSIS评价方法，并利用其对我国的经济发展水平进行综合评价。

（一）传统的TOPSIS模型

TOPSIS法最早应用于系统工程领域，是进行有限方案多目标分析时常用的一种决策方法，又称为优劣解距离法。其基本思路是：先找出有限方案中的最优方案和最差方案，通过计算某一方案与最优方案和最差方案之间的距离，进一步得出此方案与最优方案的接近程度，最后将这一结果作为评判各评价单元优劣的依据。

设原始决策矩阵为X，其中的n表示评价指标的数量，m表示评价对象的数量。对原始向量进行规范化处理可以得到决策矩阵Y，矩阵中的元素yij可以表示为：

将各指标权重记为w，且各指标权重之和为1。通过合成各单项指标值及其权重，我们得到如下加权决策矩阵Z：

正负理想解分别为 A+=（z1+，z2+，…，zn+） 和 A-=（z1-，z2-，…，zn-），表示最偏好的方案和最不偏好的方案。加权决策矩阵Z中各指标的正负理想解zj+和zj-分别表示为：

其中，T1为正向指数集，T2为负向指数集。某方案与理想解的欧式距离Si+以及方案与负理想解的欧式距离Si-的表达式分别为：

我们对各方案与理想解的相对接近度Ci进行排序，Ci的值越大，说明某方案越接近于最优方案，评价结果越好，排名名次越靠前。Ci可以表示为：

（二）改进的TOPSIS模型

传统TOPSIS模型的优点是适应性强、应用范围广，不受数据量大小和数据分布形态的限制，计算过程易于理解。但其也存在两大缺点：一是无法给出综合得分结果，人们只能根据排名结果进行分析；二是在利用欧式距离衡量各评价方案与理想解或负理想解的接近程度时可能存在特殊情况，②这会影响评价结果的准确性。对此，一些学者尝试改进传统模型。胡永宏（2002）[28]提出构建虚拟负理想解的办法，令其存在于正、负理想解的延长线上。华小义和谭景信（2004）[29]论证了以垂直距离作为替代方法的可行性和有效性，认为它能弥补欧式距离的缺陷，且计算更为简便。张目和周宗放（2008）[30]尝试以联系向量的距离作为替代，引入联系度的概念，同时增加了时间维度。

考虑到传统TOPSIS模型的不足，本文选择以垂直距离代替欧式距离，以期弥补欧式距离在某些特殊情况下评价不够准确的缺陷。如图1所示，假设存在点 A、B、C、D，其向量分别为 a、b、x、y，则 X、Y 的垂直距离CD为：

图1 垂直距离示意图

可以看出，在该种测算方法下，与理想解垂直距离更小的点必定会与负理想解的垂直距离更大。此时，改进的TOPSIS模型相当于将传统TOPSIS模型的理想解进行平移，即将其移动到坐标原点处（0，0，…，0）。记平移后的加权决策矩阵为T：

负理想解变为zj-=tkj，计算|（a-b）·（x-y）|，则各方案与理想解方案之间的垂直距离Di为：

根据垂直距离Di的大小，我们可以对目标对象进行评价分析。Di的值越小，说明越接近于理想解，方案越优，排名次序越靠前，即垂直距离Di的大小与评价结果的优劣呈反比。

四、指标与数据说明

（一）指标选取

依据科学性、全面性和系统性原则，本文构建了四个层次的评价指标体系，即目标层、一级指标层、二级指标层、三级指标层。目标层是经济发展水平的综合指数。一级指标层的设置是以经济增长数量与经济增长质量协调发展为指导思想，选取经济增长总量及反映经济增长质量的创新、协调、绿色、开放、共享六个维度，在每个一级指标下设置相应的二级指标。综合经济效益一级指标下设定增长水平、消费水平、投资水平三个二级指标，以考察地区当前的经济发展总量情况。创新发展一级指标下设置四个二级指标，即创新环境、创新投入、创新产出和创新成效，通过创新过程和结果全面审视创新发展水平。协调发展一级指标下设置三个二级指标，即经济结构、区域发展、精神文明与物质文明，从产业结构、区域结构和“两个文明”的角度全面考察协调发展水平。绿色发展一级指标下设置三个二级指标，即产业绿色增长度、资源环境承载能力、政府政策支持度，从经济发展对资源与环境的依赖性、资源与环境现有量、政府对环境保护的支持力度等方面全面衡量绿色发展的程度。开放发展一级指标下设置五个二级指标，即政府职能转变、非公经济发展、对外开放深度、对外开放结构和对外开放效益。前两个指标用于衡量对内开放程度，后三个指标用于衡量对外开放程度。共享发展一级指标下设置三个二级指标，即发展基础、公共服务均等化与收入分配差距，从硬性、软性公共产品的分配以及二次分配的实际效果方面衡量发展成果的共享情况。

对于每一个二级指标，本文根据其经济内涵及数据可得性，利用上述指标筛选方法，进一步确定若干三级指标。综合评价指标体系以经济发展总指数为目标层，包括6个一级指标、21个二级指标和57个三级指标，各级指标如表1所示。

表1 新发展理念下的经济发展水平评价指标体系

（续表1）

（二）数据说明

根据经济发展评价体系中各指标的数据收集情况，本文将考察期设定为2008—2017年。其中的部分指标数据如GDP增速、资本形成率、R&D人均经费支出、城镇登记失业率等直接从2008—2017年的《中国统计年鉴》中选取，财政性教育支出占GDP的比重、城乡收入比、城乡恩格尔系数比等指标是通过对原始数据进行简单计算取得，基础指标数据则取自国家统计局网站、《中国统计年鉴》、各省（市、自治区）统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报、搜数网、中经网等。

由于原始数据的单位和量纲不同，直接计算会对结果造成影响，所以本文对所有数据进行了标准化处理。根据指标对评价结果的不同影响，本文将其分为正向影响指标和负向影响指标，分别进行无量纲化处理。一般而言，正向指标的数值越大，评价结果就越好。指标体系中有46个为正向指标，如资本形成率、全社会劳动生产率、人均水资源量等，这类指标的理想解通常为其标准值或实际数据中的最大值。本文将正向指标的数据最大值作为其理想解，并利用式（11）对相关数据进行规范化：

在综合评估中，负向指标的值越小，评价结果就越好，其也越利于经济发展水平提高，如单位GDP能耗、单位GDP水耗、城镇登记失业率、犯罪率等。负向指标的规范化公式为：

（三）权重设定方法

权重的设定方法一般分为主观设定法和客观设定法，本文将采用偏差较小的组合权重法进行评价。首先，本文参考已有文献进行主观权重设置，并通过专家匿名打分、发表意见等方式，对主观权重的结果进行计算和修正，最终将各种意见的均值作为主观权重。其次，本文采用熵权法确定客观权重，即在原始数据的基础上求得每一个评价指标的熵值和权重。再次，本文采用组合赋权方法，引入主客观两种权重的结果，得到新发展理念下经济发展水平评价体系各指标的组合权重。组合赋权的形式如下：

式中，w*和w**分别为基于专家打分法的主观权重向量和基于熵权法的客观权重向量。

五、实证研究

（一）实证分析结果

1.全国经济发展水平评价。基于新发展理念下的经济发展水平评价指标体系，本文将收集到的原始数据进行规范化处理后形成规范化决策矩阵，并利用组合权重对指标数据进行加权，得到归一化加权矩阵，最后求得理想解和负理想解。在计算过程中，为了便于观察和分析指数结果，本文将各指标的权重系数乘以100，再计算各样本与理想解之间的垂直距离Di，结果如表2所示。③Di的值越小，说明方案越接近于理想解，排名名次就越靠前。从总指数的排名来看，2008年至2017年的排名在逐渐提升，说明我国在新发展理念下实现了经济的稳步、高质量发展。

表2 全国经济发展水平评价结果排序

创新、协调、绿色和共享发展四大指数的排名变化趋势也与总指数保持了很大程度上的一致性，说明我国近年来的高质量发展着力点主要分布在这四个维度。综合经济效益指数的评价结果显示，2008—2012年该指数的排名位列1～5位，而2013—2017年的排名较为靠后，这主要是因为在新发展理念背景下，我国不再一味追求经济数量的增长，而是更专注于经济质量的提高，2013—2017年我国大力实施供给侧改革，强调“三去一降一补”，改善经济结构，提高经济发展质量，因此，作为衡量经济增速的综合经济效益指数呈现下降趋势也是合理的。此外，从开放发展的角度来看，2008—2010年的开放发展指数排名较高，近几年指数有所下降。究其原因，2008年全球金融危机之后，我国在经济复苏时期加强了宏观调控，以维持金融稳定，防范和化解金融市场的系统性风险，而近几年的贸易争端对我国开放发展格局的影响不容小觑。

2.地区经济发展水平评价。除了测算全国经济发展总指数和分项指数外，本文还利用全国31个省（市、自治区）的截面数据，对各省的经济发展水平进行了综合评价（见表3）。考虑到数据的可得性，本文将考察期设置为2013—2017年，在构建省际经济发展水平评价体系时仅使用了35个指标，并利用改进的TOPSIS模型测算了各省2013—2017年的经济发展水平总指数。

表3 基于改进的TOPSIS模型的地区总指数评价结果

根据评价指数的排名情况，本文将各个省份划分为三个梯队：1～10名属于第一梯队，其在经济增速和经济发展质量两个方面均表现较好；11～20名属于第二梯队，其高质量发展情况处于中等水平；21～30名属于第三梯队，其高质量发展程度较低。从空间维度来看，经济发展水平较高的省市有广东、江苏、浙江、北京、上海、山东、天津、安徽、福建，经济发展始终处于中等水平的省份有河南、湖南、四川、河北、陕西、江西、辽宁，经济发展水平较低的省份有甘肃、青海、贵州、新疆、云南、宁夏、吉林、内蒙古。此外，湖北、重庆的排名在第一与第二梯队之间小幅变动，黑龙江、广西的排名则在第二与第三梯队之间小幅变动。从时间维度来看，大部分省份在2013—2017年间的排名顺序变化不大，少数省份的经济发展评价结果则出现大幅度变化。排名显著上升的省份有内蒙古、江西和河南，其平均提升了4个名次。排名显著下降的省份有辽宁、广西、海南和甘肃，其平均下降了5.3个名次。出现显著波动趋势的省份有宁夏、山西和云南，山西和云南的排名分别呈现倒“U”和正“U”的趋势，宁夏的排名则呈现显著的波动性，但其均值一直处于第三梯队。

表4报告了各省份的分维度发展指数评价结果。从省际分维度指数的排名结果来看，样本期内中西部欠发达省份的综合经济效益指数排名随时间的推移逐渐名列前茅，如青海和西藏的指数排名在2013—2017年一直位于全国最前列，贵州、云南和宁夏的指数排名也处于第一梯队之列，新疆的排名则从2013年的第17名跃升至2017年的第5名。东部经济发达省份的综合经济效益指数排名较为靠后，如北京、上海、浙江和广东的指数排名在2013—2017年间一直处于第三梯队，尤其是北京和上海的综合经济效益指数排在倒数位置，而江苏和天津的指数排名也从2013年的第7名和第10名分别降至第22名和第27名。相比于综合经济效益指数，其余五个维度的指数排名则正好相反，尤其是体现高质量发展的技术创新和开放共享指数，东部经济发达省份的排名显著高于中西部省份，如在创新发展、开放发展和共享发展三个维度下，北京、天津、上海、江苏、浙江和广东的指数排名在2013—2017年间均处于全国第一梯队或第二梯队，而青海、贵州、云南、西藏、宁夏和新疆的排名基本处于第三梯队。

表4 2013年与2017年的地区分指数评价结果对比（基于改进的TOPSIS模型）

（续表4）

总之，近些年在国家政策的大力支持下，中西部省份的经济增速得到显著提升，而东部经济发达省份或直辖市的经济增速有所放缓，说明地区间经济增长数量差距逐渐缩小。但是，从五个反映经济发展质量的分项指数排名来看，东、中部省份的排名仍占据前列，说明经济较为发达的省份已率先开始进行经济结构调整，以科技创新带动经济发展，进入提升经济发展质量的阶段，而西部省份还处于依靠经济增速实现经济发展的阶段，经济质量的提升略显滞后。

（二）稳健性研究

线性加权方法是当前应用最广的一种综合评价方法，其缺点是独立性假设较难满足。基于稳健性的考虑，本文采用线性加权法对全国及各省份的经济高质量发展情况进行了分析，并将线性加权方法与改进的TOPSIS方法的评价结果进行对比，以考察不同方法的评价效果。

1.全国经济发展水平评价结果比较。从表5线性加权法的评价结果来看，近十年来经济发展总指数呈现持续上升的趋势，说明经济发展的总体形势一直保持良好态势，这与改进的TOPSIS的评价结果完全一致。通过对比线性加权方法和改进的TOPSIS方法的测算结果，我们发现：四大指数的结果存在较大差异，其分别是综合经济效益指数、协调发展指数、绿色发展指数和开放发展指数；各维度中差异最大的是开放发展指数，2008—2010年以及2015—2017年的线性加权测算结果相比于改进TOPSIS的测算结果偏高，但在2011—2014年结果则恰好相反；两种方法下的创新发展指数和共享发展指数结果虽然有所差异，但排名变化趋势一致，说明我国日益注重顶层设计，实施科教兴国战略，大力发展双创经济，促进创新、创业发展，创新发展指数呈现出持续向好的态势，同时，国家积极改善民生、促进全体人民共享经济发展成果的政策是非常有效的，对共享发展产生了积极的效果。

表5 两种综合评价模型的总指数及分项指数结果对比（全国）

（续表5）

需要注意的是，采用线性加权方法测算的排名波动幅度大于改进的TOPSIS方法，如综合经济效益指数2013年和2016年的测算结果、协调发展指数2012年的测算结果、绿色发展指数2010年的测算结果（见图2）。其原因可能是，线性加权方法受到的内生影响或外生冲击更大，从而使指数排名的稳定性较差。此外，在四种结果差异较大的指数中，两种方法下的开放发展指数排名波动幅度都较大。

图2 两种综合评价模型排名结果差异较大的指数对比（全国）

2.地区经济发展水平评价结果比较。就总指数而言，两种方法的评价结果差异不大，并且指数随时间的变化也能保持一定的一致性，但仍有部分省份对不同的评价方法较为敏感。在线性加权评价结果中，近几年排名变化较大的省份数量比改进TOPSIS模型有所增加，如陕西、甘肃的经济发展总指数排名明显下降，陕西从2013年的第15名降至2017年的第22名，其总体上归属于中等发展水平的第二梯队，甘肃的排名下降了10位，属于发展水平较低的第三梯队。四川的排名是不断上升的，其从2013年的第23名上升至2017年的第18名。同时，辽宁、山西的排名次序上下波动幅度较大，辽宁排名最高时排至第16名，最低时排至第27名，基本上是在第二梯队与第三梯队间波动，山西的排名变动幅度达到10个名次，即2013年排在第19名，而2016年降至第29名，从均值水平来看，其属于第三梯队。

表6 两种综合评价模型的总指数排名结果对比（省际）

（续表6）

本文还从横向维度比较了各省份经济发展水平的梯队划分情况。线性加权模型的评价结果显示，近几年来经济发展水平较高的省市有北京、广东、浙江、江苏、上海、天津、山东、福建，经济发展始终处于中等水平的省份有湖南、河南、河北、广西、黑龙江、陕西，经济发展水平较低的省份有吉林、贵州、新疆、内蒙古、青海、云南、宁夏。此外，安徽、湖北、重庆、海南的排名在第一与第二梯队之间波动，江西和四川的排名在第二与第三梯队之间波动，而西藏在线性加权法下的排名比改进的TOPSIS的排名略有下降。相比较而言，基于改进的TOPSIS方法的评价结果更为稳定，而基于线性加权法的评价结果波动幅度更大。

图3 两种综合评价模型排名结果差异较大的指数对比（省际）

本文通过计算两种方法综合评价排名结果差异的均值，找出均值最大的6个省份，其从大到小依次是海南、内蒙古、四川、甘肃、辽宁、宁夏，这几个省份分项指数排名差异由大到小分别是协调发展指数、共享发展指数、创新发展指数、绿色发展指数、综合经济效益指数、开放发展指数。从海南的协调发展指数来看，线性加权方法测算的结果有4年是全国第一，高于东部发达省份或直辖市，这显然是不太合理的，而改进的TOPSIS方法测算的排名结果更接近真实情况。从内蒙古的共享发展指数来看，线性加权方法测算的结果基本在9名左右，而实际上共享发展较快的地区应是经济较为发达、科技创新能力较强的省份，故该结果也是不太合理的，改进的TOPSIS方法测算的排名结果基本在20名之外，这可能更接近真实的情况。总体来看，利用线性加权方法和改进的TOPSIS方法测度省际间经济发展水平时，大部分排名结果的差异较小，且随时间变化的趋势较为一致，但仍有少数省份的评价结果出现较大差异，其主要原因是线性加权方法在某些分项指数的测算中可能产生了偏离真实情况的异常值。

六、研究结论与政策建议

基于新发展理念的基本内涵，本文从综合经济效益、创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展、共享发展六个维度，共选取57项指标，利用改进的TOPSIS模型，建立了经济高质量发展水平综合评价体系，分别测算了全国和省际的综合经济发展指数以及各个维度的发展指数，并将测算结果与常用的线性加权方法测算结果进行了对比。实证结果表明：2008—2017年我国总体经济发展水平基本呈现持续上升的态势，经济发展质量不断提高，北京、广东、浙江、江苏、上海、天津、山东、福建处于第一梯队，湖南、河南、河北、陕西、江西、四川处于第二梯队，吉林、贵州、青海、新疆、云南、宁夏、内蒙古、甘肃、西藏处于第三梯队，而安徽、湖北和重庆在第一与第二梯队之间徘徊，广西、黑龙江和山西则在第二与第三梯队之间徘徊；东、中部经济较为发达的省份已率先进入“重经济发展质量”的阶段，中、西部的落后省份经济增速虽已显著提升，但在经济质量发展方面仍滞后于东、中部省份，并且相同省份在不同维度下的发展指数排名不尽相同；线性加权算法测算的发展指数可能存在排名结果变化幅度大、稳定性不足的缺陷，而改进的TOPSIS方法测算的全国或省际发展指数结果均表现较优。

总体来看，在新时代发展背景下，我国更应注重经济发展质量的提高，尤其是中、西部省份要采取有力措施平衡和协调经济增速与经济发展质量之间的关系，实现创新、协调、绿色、开放与共享发展的统筹推进。具体而言，相关部门要把握以下四个要点：首先是要在保证总量增速的前提下，优化经济结构，深化供给侧结构性改革；其次是要注重科技创新对经济发展的重大推动作用，大力培养人才，为提升经济质量提供源动力；再次是要注重经济发展与生态建设的相互协调，不能再走为提升经济增速而破坏生态环境的老路，把绿色发展作为经济发展的基本要求；最后是要注重经济发展中的协调性与共享性，缩小城乡间、地区间的发展差距，减少社会中的不平等。

注释：

①数据来源于《中华人民共和国2018年国民经济和社会发展统计公报》和《中国统计年鉴》。

②假定A为最优方案即理想解向量，B为负理想解向量，有两个待评价方案C和D，若C和D同时位于AB的垂线上且C与AB的垂直距离更小，则C方案显然更优。若利用欧式距离对两个方案与理想解的接近程度进行判断，虽然C方案与理想解A的欧式距离更小，但它与负理想解B的欧式距离也小，那么利用Ci的公式进行计算就有可能得到偏离实际的结果。

③由相关研究文献可知，该操作不会改变最终评价结果。