基于同城化與產業同構效應的城市層級體系研究

摘要：長三角城市群作為國內最大的城市綜合體，隨著交通基礎設施的對接和區域信息一體化水平的提高，其內部城市間的同城化效應逐步增強，城市體系結構和產業結構也隨之發生演變，目前已形成以上海為中心，南京、杭州為次中心的城市層級體系，并存在產業同構現象。文章通過因子分析法計算同城化指數，且利用經驗數據分析了在多中心城市體系中的中心城市與外圍城市之間的結構關系。此外，為了考察城市的初始稟賦對自身經濟活動的長期影響，采用截面OLS回歸的方法，并選取2006年和2012年的數據觀察城市體系結構的變化。回歸結果顯示，長三角城市體系的中心外圍結構在特定條件下顯著，并通過比較發現2012年次級中心城市尤其是南京市對其外圍城市的影響相對較大，同城化水平在提高的同時增加了產業相似度，且驗證了城市體系的空間結構受到行政壁壘影響的假設。

關鍵詞：長三角；同城化；產業同構；多中心城市體系

中圖分類號：F0615文獻標志碼：A文章編號：

10085831（2016）01002211

一、問題與文獻梳理

經過30多年開放式的發展，長三角城市群已經成長為世界第六大城市群。在2013年，它以占全國2.2%的面積、8.2%的人口，創造了17.2%的財富，貢獻了30%的進出口貿易額和9%的財政收入，超過珠三角城市群和京津冀城市群成為中國經濟產出效率最高、城市間聯系最緊密的地區。京滬高鐵、滬寧高鐵、寧杭甬高鐵在長三角的布局不僅使長三角城市群成為高鐵密度最大、客運量最多的地區，而且成功地將長三角16個城市串聯起來。尤其是寧杭高鐵的開通將長三角的高鐵布局由“Z”型連接成“△”型的閉環結構，較大程度地拉近了南京到杭州沿線城市間的時間距離，解決了起初必須繞道上海的難題，由此也節省了各城市間的運輸成本和時間成本，并加強了江蘇省與浙江省之間的空間聯系，有效地提高了長三角城市群的同城化水平。另外，蘇通大橋的通車，舟山跨海大橋與杭州灣跨海大橋的建成和對接也大大縮小了城市間的交流成本，“一小時交流圈”、“一日交流圈”在長三角內部蔓延，同城化效應日益增強。同城化效應使長三角城市間的交流頻率不斷增加，交流領域不斷擴大，要素流動效率不斷提高，公共服務一體化進程持續推進，產業間前后向聯系持續增強，知識跨空間擴散也更加容易。

城市間一體化趨勢的增強勢必會改變整個城市體系的空間結構。經過多年的經濟發展和空間演變，目前長三角已形成了以上海為龍頭，南京、杭州為兩翼，其他地級城市為發展節點的城市層級體系結構。對長三角城市群空間結構的研究不僅為新經濟地理學理論中的多中心城市體系結構的檢驗和拓展提供現實依據，而且長三角城市群跨行政區發展的實踐也將為空間經濟理論的創新和發展提供有益的經驗和思路。此外，2014年中央經濟工作會議明確將沿江城市帶的崛起提升為國家發展戰略，長三角城市群作為拉動經濟帶增長的主要力量，其內部城市間的協調發展將是實現這一目標的關鍵，同時也為沿江城市群的發展發揮示范作用。

同城化的概念是在中國城市間聯系強度不斷增加的背景下提出的。高秀艷[1]對同城化概念進行界定，認為同城化就是在區域經濟發展過程中，為打破傳統城市間的行政分割，促進區域市場、產業、基礎設施一體化，以達到提高區域經濟整體競爭力的一種發展戰略。吳福象和劉志彪[2]應用長三角的經驗數據描述了長三角城市群經濟增長在很大程度上依靠城市群內部基礎設施的投資。洪銀興等[3]提出長三角城市群各城市對首位中心城市的技術依賴逐步減弱，而對相鄰中心城市的依賴度逐步增強。何燕和周靖祥[4]從城市化與城鎮化的角度構建了區域聯動發展的新框架。黃鑫昊[5]對國內同城化的研究進行梳理，并通過構建同城化評價指標計算長春市與吉林市的同城化指數，但指標的計算方法還有待于進一步完善。萬麗娟等[6]研究發現中國的交通設施建設與經濟增長之間存在非線性關系，并提出了在注重增加基礎設施建設“量”的同時，應當更加注重“質”的提高。長三角產業同構問題是國內學者研究的焦點。陳建軍[7]從產業經濟和市場體制等多方面分析了長三角內部存在產業重構的原因，并明確構建城市間合作機制的重要性。范劍勇[8]研究了長三角城市群的產業同構問題，發現上海與浙江之間的產業分工水平更高。洪銀興[9]在認同長三角城市群的產業重構與產業分工以及經濟發展水平相似性之間存在一定關系的同時，也提出產業同構與制度不完善有密切關系。于良春[10]提出地區間的行政壟斷對產業結構的形成有重要影響，分析了行政壟斷與產業同構之間的互動關系。金戈[11]從雁行發展模式的視角發現長三角城市群存在產業同構現象。蔣伏心等[12]考慮空間溢出效應，發現長三角城市群高新技術產業的同構可以在一定程度上促進經濟的增長。孫少勤等[13]和董鸝馥等[14]分別從區域間差異和區域貿易協定的視角對貿易進行了實證分析，其研究對我們加深對長三角外貿行業同構效應的理解亦有啟發。

城市體系的空間結構一直是國內外研究的熱點。國外學者Friedmann[15]最早提出了“中心—外圍”理論，認為每個國家都是由中心城市和外圍城市組成；Fujita[16]從空間經濟學中的“中心—外圍”模型出發，驗證了在一定空間范圍內隨著到中心城市距離的增加聚集力與離心力交互作用的假設；Partridge[17]則對兩者之間交互作用的動態關系進行了演繹；Cheng[18]研究了運輸網絡特別是高鐵的建設對歐洲和中國經濟發展的影響，發現在經濟發展的不同階段，中心與外圍的聚集和擴散關系也存在差異。國內學者許政、陸銘[19]研究發現各城市到大城市或港口城市距離與城市經濟增長存在“∽”形的非線性關系，同時驗證了省際行政邊界的存在，但沒有對貿易自由度的變化和產業布局展開討論；李煜偉[20]則提出在運輸網絡不斷完善的條件下，中心城市依靠要素聚集獲得增長，而非中心城市快速接近中心城市，從而促進與中心城市的協同增長。本文研究的不同之處在于：基于同城化效應不斷增強的條件分析長三角城市群空間結構的演變規律，并結合城市間的產業同構效應分析三者之間的關系，為優化產業布局和改善城市體系結構提供依據。

本文第二部分以長三角城市群為研究對象，以上海、南京和杭州為中心，構建評價中心城市與外圍城市同城化效應的指標體系，并通過因子分析法計算出同城化指數；第三部分介紹實證分析所用的模型和數據；第四部分是模型的回歸結果分析，首先對長三角城市體系的“中心—外圍”結構進行實證分析，然后將同城化指數作為衡量與中心城市貿易自由度的控制變量放入模型中，觀察城市體系結構隨貿易自由度變化的關系；第五部分為結論。

二、基于同城化與產業同構效應的城市歸類分析

隨著基礎設施的完善和公共服務水平的提高，城市間的空間距離被大大地縮短了，同城化的概念開始被人們廣泛提及，源自于深港同城化的發展理念也逐步實踐于國內眾多城市之間。同城化不只是地理相鄰兩個城市間的空間效應，隨著經濟聯系強度的增加，產業要素流動性的增強和公共服務一體化進程的推進，同城化有著更加廣闊的地域范圍和更加豐富的內涵。本文根據同城化的概念，將同城化指數的計算劃分為4個方面，即城市間經濟聯系強度、產業一體化、市場一體化以及基礎設施一體化。為克服各要素之間潛在的相關性和增加指標計算的準確性，文章采用因子分析法進行降維處理并通過主成分分析法提取公共因子，將同城化指數表示為相互獨立的變量之間的線性組合。

其中經濟發展聯系強度反映了城市間的經濟發展水平和聯系程度，用到的指標分別為人均GDP、經濟引力系數、人均客流量以及人均貨流量；產業一體化反映城市間產業的同構程度和錯位發展情況，衡量指標包括產業同構系數和Krugman結構差異指數；市場一體化能夠反映城市間商品市場和勞動力市場的差異程度，用到的指標包括商品市場一體化指數和勞動力市場一體化指數；基礎設施一體化水平能夠反映城市間的基礎設施建設情況、公共服務水平等，用到的指標包括人均鐵路距離、人均公路距離、人均教育支出、人均社會保障支出、人均醫療支出以及人均交通運輸支出。需要特別說明的是，由于產業同構系數與產業一體化、商品價格方差與商品一體化、工資水平方差與勞動力一體化之間存在倒置關系，因此在對同城化指數進行計算時，要通過公式（1）進行逆向化處理。

此外，在計算產業同構系數和Krugman結構差異指數系數時用到的是制造業兩位數行業，數據來自長三角16個城市的統計年鑒、《中國統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》以及各地方的統計公報。為了便于對比分析，本文選取了2006年和2012年兩年的數據進行統計分析以更好地觀察中心城市對外圍城市影響的變化。由于缺少2006年鎮江和泰州兩個城市的統計資料，所以2006年數據的范圍包括14個城市。將2006年和2012年各指標數據進行標準化處理后均通過了KMO檢驗和巴特利球形檢驗，同城化指數統計結果如表2所示。由于區位相鄰在效應分析中所占的具體分量以及制度、文化等因素較難衡量，為了盡量排除這些隱性的影響，本文重點分析了地理鄰近城市間的同城化指數。當然，隨著區域一體化水平的提高，地理相距較遠的城市也有重要參考價值。

由表2可以看出，2006年與上海同城化效應最大的城市是舟山（2.169），最小的是南通（-2.770）。舟山與上海同城化指數較高的主要原因是在計算經濟聯系強度時用到的是城市間的球面距離，另外舟山與上海的產業同構系數相對較小；與其形成鮮明對比的是南通與上海雖只有一江之隔，且直線距離相對更短，但與舟山相比其同城化指數較小，原因在于其產業同構程度較高。但隨著2007年蘇通大橋的落成，南通已融入上海一小時交流圈。如果考慮地理因素，2006年與上海同城化效應最大的是嘉興市（1.279），而在2012年是蘇州市（2.236），這與高鐵的同城串聯效應、產業同構系數的降低有較大關系；2006年與南京同城化效應顯著的是無錫市（1.047），而與臺州（-1.069）的距離較遠，同城化效應最弱。在2012年南京與蘇州（3.004）之間的同城化指數最大；2006年與杭州同城化效應最大的是寧波市（0.904），而在2012年變為蘇州市（2.642）。通過以上分析發現蘇州市是與三大中心城市同城化效應在2006年到2012年增強幅度最大的城市，這與其處于三大城市中心位置有較大關系，也與其自身的經濟發展水平和基礎設施投資密切相關，城市間同城化效應存在相互加強的關系。

由表3可以看出，南京市對其外圍城市南京外圍城市包括鎮江、揚州、泰州、常州、無錫、蘇州、南通；杭州外圍城市包括嘉興、湖州、紹興、寧波、舟山、臺州。的同城效應在2006年到2012年的時間跨度內明顯增強，這與2010年滬寧高鐵、2011年京滬高鐵、2013年寧杭高鐵的相繼通車存在較大關系。南京到蘇州沿線城市的時間距離被大大地縮短了，促進了要素流動和信息互通，尤其是蘇錫常地區與南京的同城化指數提升顯著，南京作為長三角次中心的戰略地位也在同城化效應的相互增強中不斷得到穩固。而南京外圍城市與上海的同城化指數雖然也在一定程度上有提升，但與南京相比增長幅度較小。杭州與南京一樣作為長三角的次中心，其外圍城市與上海的同城化效應略強。圖1顯示了長三角16個城市在2012年基于同城化指數大小的區域劃分。

如果拋開其他因素而只從產業同構系數的角度分析中心城市與外圍城市的同城化效應，杭州與其外圍城市的產業同構系數較高，而且有增加的趨勢。尤其與嘉興（0.878）和紹興（0.857），同構系數較大，而其外圍城市與上海的同構系數相對較小，數據顯示還有減小的趨勢，如表4所示。與杭州不同，南京與其外圍城市的產業同構系數較小，而南京外圍城市與上海的同構系數大于上海與杭州外圍，如表5所示。因此南京與其外圍城市的同城化效應更明顯，但2012年產業同構效應相比2006年明顯增強。即便如此，杭州與外圍城市的產業同構系數更大，這與地區間的產業發展稟賦有一定關系，比如杭州、紹興、嘉興、湖州主導產業比較相似，紡織業、服裝皮革制造業占據較大比重，而蘇南地區近年來隨著外資的不斷增加，產業構成更趨于多元化。圖2顯示了長三角16個城市在2012年基于產業同構系數大小的城市分類。

三、研究方法和數據

（一）研究方法

鑒于“中心—外圍”模型在做經驗分析時較為繁瑣，且Krugman[21]的研究方法也是在數值模擬的基礎上對參數進行設定才得出中心外圍的長期均衡關系，大部分文獻采用可測度的指標衡量城市間空間關系。Fujita和Mori[22]研究發現中心城市與外圍城市之間隨距離的增加與其經濟指標存在“∽”形的非線性關系，即隨著到中心距離的增加，其向心力居上。隨著距離進一步增加，向心力與離心力呈現非線性變化，在達到一定距離后離心力居上，這時市場潛力開始上升。但隨著距離的進一步增加，市場潛力又趨于減小。Hanson[23]采用這種思想對中心城市與外圍城市隨距離的變化進行過實證分析。本文同樣基于前人的研究來分析長三角城市體系的空間關系，Dobkins和Ioannides[24]、Brlhart和Koenig[25]在研究城市空間關系時常常采用簡化模型，為了考量外圍城市到中心城市的距離以及城市的初始稟賦對自身經濟活動的長期影響，本文采用截面OLS回歸的方法。

本文將基本模型設定為：

其中lndinvi表示外圍城市人均固定投資變化率的對數，本文之所以采用該變量是因為地方固定投資能相對較好地反映市場的機制，且固定投資的增加勢必會帶動人口規模的增加和消費水平的提高，可以間接地反映市場潛力的變化。另外，本文未采取GDP、人口規模或者地區工資水平作為被解釋變量是因為：（1）在地方“唯GDP”發展理念盛行的今天，GDP更多地摻雜了政府的干預因素，不能較好地反映市場的機制；（2）戶籍制度還有待完善，對城市人口的準確估計不足。

在控制變量中，distik表示外圍城市到中心城市的距離，為了考量距離的變化對被解釋變量的非線性關系，本文增加距離的二次項和三次項；urbi0表示基期的城市化率，通過城鎮人口與總人口的比值計算得到，用來衡量初始的城市化水平對投資的影響；govi0表示基期的人均財政支出，由地方財政總支出除以總人口計算得到，用來表示政府調控力度對投資的長期影響；wagei0表示基期的人均工資，用來衡量城市生活水平對投資拉動的長期影響；sameproi、seaporti、riverporti則分別表示外圍城市與中心城市是否同省，是否為大港口、是否為小型港口的虛擬變量，其中當sameproi等于1時表示該城市與中心城市是同省的，seaporti等于1時表示該城市是大港口，同理，riverporti為1時表示是小型港口。

同城化指數在一定程度上可以衡量兩個城市之間的貿易自由度，而根據Krugman模型，城市體系的空間結構會隨著貿易自由度的變化而演變，因此本文嘗試將同城化指數作為控制變量來觀測其與被解釋變量之間的關系。由于同城化指數存在負值，不宜增加二次項和三次項，因此對同城化指數進行逆向化處理，使其介于0和1之間，轉化后的值用TUIik表示。

由于長三角13個外圍城市與3個中心城市的結構關系不盡相同，基于此，本文的實證部分包括三個層次：即分析外圍城市與龍頭城市——上海市的空間結構關系，外圍城市與各自省會城市的空間關系，最后根據同城化效應指數的大小歸類分析外圍城市與中心城市之間的關系。另外，根據中國目前的國情，政府的主觀調控不容忽視。地方政府間的利益博弈增加區域內的惡性競爭，各地的政策制定也是基于本地的發展，所以政策因素一直是新經濟地理學中不容忽視的變量。Young[26]分析發現中國存在省級層面的市場分割，而這種市場分割也阻礙了區域一體化進程，本文也將通過引入政府干預的變量分析這種邊界效應。

（二）數據

本文實證部分的數據來自1993-2013年的《中國城市統計年鑒》，其中基期的指標均來自1993年各城市的統計年鑒。模型被解釋變量中人均固定投資均通過各城市各年的固定投資指數消除價格因素。表6是基于不同分類的外圍城市到中心城市的距離統計分布表，其中discap是到省會的距離，disSH為到上海的距離，disUI是根據同城化指數劃分到中心城市的距離，而disnear是到最近中心城市的距離。

四、回歸結果

為便于分析比較，本文采用了2006年和2012年的截面數據。在2006年放入距離的三次項時距離都不顯著，原因可能在于三次項需要更加廣闊的空間：1992年距2006年時間距離相對較短，且缺少兩個城市的數據使得地域范圍縮小。到省會距離與被解釋變量間關系大致呈非線性關系，但各城市到省會城市的距離對被解釋變量的影響并不顯著，即非線性關系不明顯；然而到上海的距離則是顯著的，而且到上海的距離對被解釋變量的影響一次項為負，二次項為正，即距離上海較近時會受到較大的輻射效應，而隨著距離的增大這種效應逐漸減小，離心力發揮作用，當距離進一步增大，城市投資增長率又會上升。同樣，根據同城化指數的大小進行分類的其距離與被解釋變量的關系也是一次項為負，二次項為正的非線性關系，說明在同城化效應下城市間的相互作用是顯著的。

2012年的回歸結果與2006年存在差異。首先表現在到省會的距離與被解釋變量之間的關系顯著，而且存在三次項的關系，其中一次項為正，二次項為負，三次項為正，這說明與省會城市之間最初隨著距離的增大城市投資增長率趨于增加，在達到一定距離后開始減小。而到上海的距離與被解釋變量的回歸結果并不顯著，說明上海對外圍城市的作用相對省會城市對外圍城市的影響有減弱的趨勢。根據同城化指數的大小進行分類的其距離與被解釋變量的關系是顯著的，其距離的一次項同樣為正，二次項為負，三次項為正，說明中心城市的極化效應明顯。

分析其中原因在于：省會城市與外圍城市都處于快速發展的階段，其中心城市并不能充分發揮增長極的帶動作用，反而吸納了周邊資源；上海與周邊地區的經濟規模差異較大，能夠充分發揮擴散效應并帶動外圍城市的發展，但隨著時間的推移和投資供給的增加，距離上海較近城市的投資增長率逐漸降低。

其他基期的值中，urbi0顯著為負，可能因為初始較高的城市化水平決定了初期人均固定投資水平較高，增長幅度受到限制；govi0為正說明政府的調控起到了促進作用，同樣wagei0系數為正說明較高的工資水平增加了本地市場規模，拉動了投資的增加；sameproi的系數為負說明當中心城市與外圍城市為同一省份時極化效應更明顯；seaporti的系數為負折射出上海港特別是舟山港并沒有較大程度地拉動投資，還有較大的開拓空間，而riverporti在2006年為負而在2012年顯著為正，說明內陸的沿江港口的開放和整合逐步拉動了投資。

表8在表7的基礎上加入逆向化的同城化指數作為控制變量，由于2006年缺少兩個城市的數據而受到地域范圍的限制，控制變量過多會導致結果無解，所以在2006年直接對TUIik進行回歸。結果顯示到省會的逆同城化指數的三次項不顯著，原因同樣可能在于研究空間范圍的不足，其一次項和二次項的系數符號分別是正和負。2006年與省會的同城化效應較大時其人均投資增長率反而受到限制，說明省會城市對外圍城市存在極化效應；而與上海的逆同城化指數三次項均不顯著，說明外圍城市對上海的同城化效應與經濟投資之間沒有顯著關系；而按照同城化指數大小劃分的城市體系，其與逆同城化指數的三次項均是顯著的，而且一次項和三次項為負，二次項為正，說明外圍城市與對自身同城化效應較大的中心城市之間存在非線性關系，而且同城化效應越大，其投資增長率越低，中心城市的發展限制了外圍城市。

2012年，外圍城市人均投資增長與省會之間的距離和逆同城化指數的三次項之間均顯著，而且系數正負一致，說明無論是與省會城市距離較近還是同城化效應較大，其人均投資增長率都處于低點，其省會對外圍城市存在顯著的極化效應。而針對上海的回歸結果顯示距離對被解釋變量存在非線性關系，通過判斷距離三次項的系數可以推斷上海對較近距離的城市也存在極化效應，但逆同城化指數關系不顯著；而根據同城化指數劃分的中心外圍城市，其外圍城市到中心城市之間的距離和逆同城化指數的三次項均顯著，且系數正負一致，同樣說明無論是與中心城市距離較近還是同城化效應較大，其人均投資增長率都處于低點，其中心城市對外圍城市存在顯著的極化效應。

分析其原因在于：隨著城市間同城化水平的提高，各生產企業或產業之間地理接近的重要性減弱，省會城市以其豐富的資源優勢吸引了大量投資，而對外圍城市的投資產生了擠出效應，也由此出現上文省會與外圍城市產業同構程度加大的趨勢；根據上海與外圍城市的回歸結果發現外圍城市與其地理位置的接近程度和同城化水平的高低相比顯得更重要，上海與江蘇省、浙江省之間的跨界發展使上海的輻射地理范圍受限，說明在同城化大趨勢下構建城市間合作機制變得更加重要。其他基期控制變量除了wagei0外，其他控制變量的符號變化與表7一致，wagei0對人均投資增長率的系數為負的原因可能是由地方消費結構與投資結構的脫節造成的，使其不能有效拉動投資增長。

上文提到在研究城市空間結構時不應忽視政策因素，行政壁壘經常導致市場分割。下面通過中心城市與外圍城市的最短距離來劃分城市體系，并增加財政支出與省際虛擬變量的交互項gove0·samei，其中NEARdis表示離中心城市的最短距離，通過判斷2006年和2012年的NEARdis和TUIik的符號發現中心與外圍之間存在非線性關系，且中心城市一直對外圍城市有吸納效應，與中心城市同城化效應越大，投資增長率越快。如表9所示，在2006年gove0·samei的值為正，說明在政府干預下同一省份的中心城市促進了外圍城市的發展，不同省份間存在邊界效應；而在2012年gove0·samei符號為負，說明省內行政壁壘的存在導致政府間為吸引投資而進行博弈，省內同城效應的增強使各城市投資結構出現趨同的現象，省會城市對資本的吸納能力也不斷增強，使外圍城市投資增長率降低。這也間接地說明外圍城市受到非同省城市的極化效應相對較小，城市群內部存在省際邊界效應。

五、結論與政策含義

在長三角城市群同城化效應不斷增強的條件下，本文以其16個城市作為地域研究范圍，通過構建同城化指標評價體系，以上海、南京和杭州為長三角的三個中心城市分別計算了中心城市與外圍城市的同城化指數。通過比較發現南京與其外圍城市的同城化效應不斷增強，而杭州與其外圍城市的同城化效應并未有顯著提升。出現這種結果的原因是多方面的，如果從交通基礎設施的角度分析，其原因在于南京的高鐵網絡相對發達，匯聚了包括京滬、寧杭、滬蓉等在內的8條高鐵線，而經過杭州的高鐵相對較少，只有寧杭、滬杭、杭甬三條高鐵線，而且蘇南地區地理銜接緊密，交通串聯效應顯著。另外，長江水運也承擔了重要的運輸功能。如果從產業同構角度分析，隨著同城化水平的提高，長三角城市群省會城市與外圍城市的產業結構相似度逐漸增加，雖然南京與其外圍城市的產業同構系數相對較小，但同構趨勢明顯增強。

本文還通過經驗數據分析了長三角城市層級體系下的中心城市與外圍城市的結構關系。回歸結果顯示，2012年與2006年中心城市與外圍城市之間根據城市體系的不同劃分其相互作用也存在差異，即向心力與離心力交互作用導致這一結果。隨著基礎設施的完善，省會城市對外圍城市的極化效應不斷增強，并加劇了產業同構；而上海對其地理位置接近的地區具有較強的輻射效應，但隨著時間推移其外圍城市的投資增長率也逐步減小。由于長三角城市群地跨兩省一市，內部存在省際和省內雙層行政壁壘，這種邊界效應的存在也阻礙了區域一體化進程并引致了城市間的無序競爭，在同城化背景下探索一條構建城市間合作機制的路徑顯得格外重要。

通過上述分析，本文具有如下政策含義：雖然有相應的協調機制規范長三角城市群的發展，例如長三角城市經濟協調會在一定程度上減少了城市間的惡性競爭，但仍然缺乏一個級別較高的權威的協調機構，而且要對機構行使的權利進行立法保護。在這方面，典型的國際化大都市圈都建立了某種協調機構或協調體系。例如，東京都市圈成立了權威管理機構并完善了法律保障體系；紐約都市圈的各州政府通過提供法律、金融資助等幫助地方政府間不同機構進行協同合作，而且美國18世紀中葉就開始發展行業協會組織，其作為行業利益的代表發揮了重要作用。另外，東京、紐約、倫敦等城市經過多年發展已成為所在城市群中的特大城市，而上海在經濟總量和產業結構方面均存在較大差距，還需進一步凸顯其作為龍頭城市的地位。同時，南京和杭州作為次級中心城市，其對外圍城市的作用還處于向心力大于離心力的階段，尚未充分帶動外圍城市的發展，產業結構有待改善。因此，長三角層級城市體系的形成和發展不僅依靠基礎設施的互聯互通，更需要產業間的分工協作和政府間合作機制的構建。參考文獻：

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（責任編輯傅旭東）