長三角城市群一體化邊界效應測度與時空演變特征

周正柱，許 理

（上海應用技術大學 經濟與管理學院，上海 201418）

一、引言及文獻綜述

城市群是推動區域經濟發展的核心引擎，具有協調分工與經濟聯系的功能［1］，推進城市群建設，有利于突破傳統省際、市際行政邊界對于一體化進程的限制，助推各種經濟要素跨區域流動，便于城市間資源互補、揚長避短，共建現代產業體系。為此，2016年發布的《長江三角洲城市群發展規劃》明確提出，推進南京、杭州、合肥、蘇錫常、寧波等都市圈同城化發展；2021年國家批復了《南京都市圈發展規劃》。目前學術界研究結果表明，長三角省際邊界效應顯著存在，核心和外圍地區間的屏蔽效應也顯著存在［2-4］。但從現有的文獻看，研究多從省際邊界效應角度，以長三角擴容后的城市群為研究對象較少。因此，需要關注的是：現階段長三角城市群（1）內的27個城市間是否存在顯著的邊界效應？若存在邊界效應，則呈現怎樣的時空演變特征？從城市層面，屏蔽效應又如何向中介效應轉換？

關于邊界效應的內涵與機制的研究，包括三個方面：①邊界是其兩側接觸和交往的媒介，是雙方要素流動最為頻繁的地區，而邊界效應是指由于經濟邊界的存在，跨區域經濟、政治、文化等交流受到阻礙或者促進的現象［5-6］，包括屏蔽效應和中介效應。②邊界的屏蔽效應是指由于邊界的存在，資源要素被限制在某一地區內部，而不能跨區域交流的負面效應［7］。邊界屏蔽效應的形成機制表現為：某個地方為了刺激本地企業孵化、形成地方性產業集聚、獲得規模經濟利益、降低區域性合作風險等目的，采用政治、經濟、法律等手段，阻礙外地產品、服務、人才的流入，并且限制本地資源的流出，從而形成經濟壁壘。③邊界的中介效應是指邊界具備的可以使邊界兩側直接接觸交流的空間中介功能［8］，表現為可以促進邊界地帶經濟要素流動，推動區域一體化。根據地理空間相互作用理論、傳統經濟地理學和內生增長理論可知，邊界中介效應的形成機制是：處于經濟邊界兩側的地區，由于地理臨近，在文化、歷史、語言等方面存在相似性，區域間經濟文化交流頻繁，在自由市場的調節作用下，形成了產業集聚現象，表現為跨區域共建的產業鏈條、產品交易市場、產業園區、物流園區等，從而對跨區域經濟活動表現出中介作用。

關于邊界效應的測度研究，涉及多個主體的跨區域經濟行為，根據研究對象分為三類：①國家間邊界效應研究起步最早，現有研究表明美國與加拿大之間的邊界屏蔽效應是顯著存在的［9-10］，歐盟國家中第二等級分區（NUTS2）（2）間已不存在顯著邊界效應，而第三等級分區間（NUTS3）（2）存在顯著的屏蔽效應［11-12］。②關于省際邊界效應的研究，是較長一段時期內區域邊界效應研究的重點。研究發現美國各州間存在邊界效應［13］，加拿大各省間存在影響力較大的邊界效應［14］，中國國內省際邊界屏蔽效應明顯，跨省貿易受到邊界的阻隔［15-17］。③隨著研究的深入，城市間的邊界效應也逐漸受到學者的關注，國外學者傾向于就某一具體領域展開研究，例如，Jin等（2021）研究發現，政府的行政邊界可阻礙跨城市旅游，加劇城市間的發展不平衡［18］；而國內學者基于Barro回歸方程或價格法對市際邊界效應進行研究，結果表明城市群內部城市間的邊界屏蔽效應弱于不同城市群之間城市的屏蔽效應［19-20］。

綜上所述，有關邊界效應的研究正在不斷豐富，但從現有文獻看還存在如下不足：一是現有研究多從省際邊界效應角度展開，而以長三角擴容后的27個城市為研究對象，探究省際城市間的邊界效應問題較少；二是現有的研究多從時間維度出發，而同時從時間和空間維度來探討的較少。因此，本文將以長三角城市群27個城市2010—2020年的面板數據為依據，分析長三角地區經濟增長趨同性，建立Barro回歸方程并結合重力模型，從省際城市間的邊界效應、中心—外圍城市一體化邊界效應的時間和空間維度，對長三角城市群一體化過程中的邊界效應進行測度，進一步分析時空演變特征，以此探究城市群發展過程中如何將邊界屏蔽效應轉化為中介效應，如何發揮好核心城市的帶動作用，為城市群建設提供實踐支持。

二、研究設計

（一）模型構建與變量說明

1.經濟趨同性分析模型

（1）絕對β收斂模型，只研究人均GDP對人均GDP增長率的影響，回歸方程如下：

其中：gi,t=ln(yi,t/yi,0)/t是指經濟體i地區第0期到第t期人均GDP的平均增長率；a、b為回歸系數；gi,0=ln(yi,0)為i地區第0期人均GDP的對數值；εi,t為殘差項。

經濟增長的收斂速度β可根據回歸系數b來計算，β=-ln(1+bt)/t，若地區經濟增長存在趨同性，則b應該小于零。

（2）相對β收斂模型，回歸方程如下：

其中：gi,t、a、b、gi,0、εi,t的含義同上；c1、c2、c3為回歸系數；lnh為人力資本存量對數值，人力資本存量選用每萬人在校大學生數，可以反映城市的人口素質水平和創新潛力；lng為政府支出規模對數值，政府支出規模可用地方一般公共預算財政支出占GDP比重來表示，體現政府在經濟增長趨同中的作用；lns為產業結構對數值，產業結構采用第三產業產值占GDP比重表示，可體現經濟結構對于一體化的作用。

2.邊界效應測度方法

Barro回歸方程為：

其中：gi,t,t+T是指經濟體i內各地區在t到t+T時間內人均GDP的平均增長速度，gi,t,t+T=ln[(yA,t+T/yB,t+T)]/T；αi為常數項；βi、ψi為回歸系數；yi,t為經濟體i在t時期的人均GDP；Xi,t為刻畫人均GDP平均增長速度穩定狀態的一組變量（對數狀態）；εi,t為殘差項。

式（3）揭示了某一地區人均GDP增長速度與其當期人均GDP有負向關系，為便于縱向、橫向比較，現假定經濟體A、B具有相同的趨穩定狀態和趨同速度，則由式（3）可得：

由于gi,t,t+T=[ln(yi,t+T/yi,t)]/T，則式（4）左邊為[ln(yA,t+T/yB,t+T)-ln(yA,t/yB,t)]/T。將yA/yB記為yˉ，則yˉ可表示經濟體間的橫向比較。因此可將式（4）整理為：

參照重力模型，構建城市間的邊界效應模型。由地理空間相互作用理論可知，距離越接近的兩個城市之間，經濟要素交流更加頻繁，經濟互補性更強，邊界屏蔽效應就會越小，所以引入距離變量來衡量邊界效應，即distance，為緩減數據的異方差問題對其取對數。為直觀描述兩城市間的邊界效應，在模型中引入工具變量border（邊界），且當border的系數值為正數時，表明兩城市間存在邊界屏蔽效應；當border的系數值為負數時，表明兩城市間存在邊界中介效應。此外，border值越大，表示區域間的邊界效應越明顯。將變量lndistance和border加入式（5）中，可以得到邊界效應模型：

（二）數據來源與說明

本文以長三角城市群27個城市為研究對象，并對27個城市人均GDP數據進行兩兩交叉測算，可以得到378個樣本，數據可信度較高。相關數據主要來源于2011—2021年《中國統計年鑒》、27個城市的統計年鑒等，其中城市間地理距離數據根據Google Map計算得出的城市間最短行車距離確定。

三、實證分析

（一）長三角城市群經濟增長趨同性分析

1.絕對β趨同分析

根據長三角區域合作范圍政策變化及時間節點，將2010—2020年劃分為三個階段，即2010—2013年、2014—2016年、2017—2020年主要依據如下：2010年的長三角地區只包括蘇浙滬地區；2014年國務院印發的《關于依托黃金水道推動長江經濟帶發展的指導意見》首次將安徽省納入長江三角洲城市群中，三省一市區域合作正式被納入法律保障之中；2016年的《長江三角洲城市群發展規劃》提出推動五大都市圈同城化發展，長三角城市群發展進入追求多經濟增長極的新階段。同時根據公式（1）進行回歸，結果見表1所列。

表1 長三角城市群經濟增長絕對β收斂分析

由表1回歸結果可知：一方面，無論是2010—2020年整個階段，還是三個分階段，b值顯著為負，表明長三角城市群27個城市初始人均GDP與經濟增長率呈負相關，經濟趨同性明顯。另一方面，2010—2013年、2014—2016年和2017—2020年三階段β收斂速度分別為2.948%、5.418%和10.916%，呈現遞增態勢；2010—2020年整個階段β收斂速度為6.229%，高于第一階段β收斂速度，且比1988—2009年的收斂速度2.757%［23］高很多。由此表明，長三角城市群27個城市人均GDP差異正在不斷縮小，絕對β收斂趨勢顯著，一體化發展趨勢明顯，邊界屏蔽效應正在進一步減小。

2.相對β趨同分析

由于絕對β收斂的模型擬合度較低，因此需要引入外生變量來檢驗相對β框架下的經濟增長收斂性。根據公式（2）進行回歸，結果見表2所列。

表2 長三角城市群經濟增長相對β收斂分析

由表2可知，加入人力資本存量、政府投資支出規模和產業結構控制變量后，模型擬合度得到了提升，并且β的收斂值由絕對β分析框架下的6.229%上升到相對β分析框架下的12.902%，表明這些因素對經濟增長收斂性產生了影響。同時初始人均GDP的回歸系數為負值且顯著，表明長三角城市群內部存在顯著的相對β收斂。具體來看，初始人力資本存量對經濟增長趨同性的作用是顯著正向的，表明長三角城市群的每萬人在校大學生數量越多，社會整體受教育水平越高，經濟差距越小；產業結構優化有利于經濟增長趨同，能夠顯著促進一體化發展，表明第三產業產值占GDP比重較高的城市經濟增長趨同于人均GDP較高的均衡路徑；但政府投資支出規模對經濟增長收斂性的影響并不顯著。

（二）長三角城市群邊界效應分析

1.一體化邊界效應時間演變特征分析

根據公式（6），并按照長三角區域合作范圍政策變化及時間節點，將2010—2020年劃分為上述三個階段，分別進行回歸分析，結果見表3所列。由表3可知：①從α1的系數值看，無論是2010—2020年整個階段，還是三個分階段，其值都是顯著為負的，表明長三角城市群間的經濟發展差距呈現縮小態勢。②從α2的系數值看，無論是2010—2020年整個階段，還是三個分階段，border的系數為負值且顯著，表明長三角城市群一體化進程中的邊界效應顯著存在，且表現為邊界中介效應。③從α3的系數看，2010—2013年、2014—2016年兩分階段的系數值不顯著；2017—2020年分階段、2010—2020年整個階段的系數值雖然呈現負向顯著，但值都很小，接近于0，表明距離因素對長三角城市群一體化邊界效應影響不大。這可能的原因是，長三角城市群城市間的交通基礎設施已比較完善，立體化交通網絡已初具規模，距離因素難以影響區域內城市間的商品、要素自由流動。

表3 長三角27個城市一體化邊界效應時間演變分析

2.一體化邊界效應的空間特征分析

對于工具變量border（邊界），當兩個城市分屬于不同省份時，邊界變量取值為1；當兩個城市屬于同一個省份時，邊界變量取值為0。同時將27個城市根據三省一市邊界的跨省關系或省內關系進行組合，形成滬蘇、滬浙、滬皖、蘇浙、蘇皖和浙皖六種類型，探討不同類型間邊界效應是否存在差異。并根據公式（6）進行回歸分析，結果見表4所列。

由表4可知：①α1系數值均為負值且顯著，表明2010—2020年長三角城市群經濟發展差距，在三省一市間的不同組合中都呈現減少態勢。②觀察α2系數值可知，滬浙、滬蘇和蘇浙組合類型的系數值都為負向顯著，且系數值依次降低，表明上海與浙江的杭州、寧波、嘉興等9城市間，上海與江蘇的南京、無錫、常州等9城市間，以及江蘇9城市與浙江9城市間均存在邊界中介效應，且呈現降低態勢；但滬皖、蘇皖和浙皖三種組合類型的系數值都不顯著，表明安徽的合肥、馬鞍山、蕪湖等8城市與上海、江蘇9城市和浙江9城市間融入程度還較淺顯，參與一體化進程還不夠深入。③由α3的系數可知，雖然滬蘇、滬皖、蘇浙和蘇皖四種組合類型的系數值負向顯著，但其值較小，接近于0；而滬浙和浙皖組合類型的系數值不顯著。因此，總體上表明距離因素對一體化的邊界效應影響較小，與表3分析結論具有一致性。

表4 2010-2020年長三角27個城市一體化邊界效應空間特征分析

3.一體化邊界效應的時空演變：基于中心—外圍城市分析

根據《長江三角洲城市群發展規劃》，選擇南京、杭州、合肥、蘇州、無錫、常州、寧波、上海共8個城市為中心城市，其余19個城市為外圍城市。當兩個城市同屬中心城市或外圍城市時，border變量取值為0；當兩個城市分屬中心城市與外圍城市時，border變量取值為1；當兩個城市分屬外圍城市與中心城市時，border變量取值為-1。根據公式（6）分三階段進行估計，結果見表5所列。

表5 長三角27個城市中心-外圍區域一體化邊界效應時間演變分析

由表5可知，α1系數值均負向顯著，表明長三角城市群中心城市—外圍城市間的經濟發展差距呈現減少態勢。同時從α2的系數值可知，2010—2013年階段的系數值不顯著，但2014—2016年、2017—2020年兩階段和2010—2020年整個階段的系數值都在1%水平下正向顯著，表明長三角城市群中心城市與外圍城市間呈現顯著的邊界屏蔽效應。這可能的原因是，隨著長三角一體化進程的加快，中心城市與外圍城市的政府出于本位主義，地方保護有所抬頭，對城市間勞動力、資本等要素流動設置種種障礙，從而引起中心城市與外圍城市間邊界中介效應弱化，而強化了邊界屏蔽效應，同時也表明長三角城市群中心城市的輻射作用有待進一步加強。

四、結論與建議

（一）結論

本文基于邊界效應模型，對2010—2020年長三角城市群27個城市一體化邊界效應進行測度，研究表明：①從β收斂和一體化邊界效應時間分析看，2010—2020年長三角城市群經濟差距在縮小，經濟趨同態勢明顯，一體化發展取得初步成效，長三角城市群一體化邊界呈現顯著的中介效應；②從省際城市間邊界效應空間演變特征看，存在結構性差異，上海、浙江9城市和江蘇9城市間的邊界效應表現為中介作用，而安徽8城市與上海、江蘇9城市和浙江9城市間邊界效應不顯著；③從中心—外圍城市邊界效應時空演變特征看，2010—2020年整個階段長三角城市群中心城市與外圍城市間的邊界屏蔽效應顯著，中心城市與外圍城市間的經濟發展差距較大，而這種屏蔽效應自2017年后有所弱化，中心—外圍城市間的經濟發展差距減小，經濟發展呈現融合趨勢，一體化發展水平得到一定程度提升。

（二）建議

基于上述結論，本文提出如下建議：

1.從城市群整體發展來看

（1）進一步推進縮小區域經濟發展差距。為減小經濟差距，可設立結構基金，幫助落后地區發展；推進城鄉協調發展，形成城鄉互助機制，以鄉村的資源來置換城市的資金、人才、資本等資源，將經濟發展差異性問題轉化為區域性資源互補優勢，形成中介效應，促進一體化發展。

（2）進一步優化區域合作機制。隨著一體化政策不斷落實推進，長三角城市群各種壁壘逐漸被打破，表現為一體化發展的法律法規逐步強化、一體化流通體系逐步完善、一體化的市場監管機制逐步形成等，但勞動力、資金等要素市場及服務市場一體化發展仍處于初步融合階段，還需要建立健全一體化大市場來促進要素市場和服務市場發展，這需要進一步創新區域合作模式，形成隱性中介地帶。

（3）進一步探求一體化市場內在推動力。在實踐中為滿足企業主體的跨區域經濟交流，主要是依靠中央政府出臺政策來推動一體化，而經濟一體化也需要市場機制的調節。因此，要進一步發揮企業主體作用，立足企業跨界需求來完善一體化機制；利用跨區域產業集聚效應，建設區域性的物流園區、產業園區和要素交易市場等；發揮各地區的資源互補性，利用好邊界地區的中介功能，弱化行政壁壘對于一體化發展的阻礙。

2.從三省一市具體情況來看

浙江民營經濟發展較發達，對江蘇、上海更易采取包容發展心態，其積極采取措施與兩地進行合作，利用上海的輻射作用和江蘇資源互補優勢來促進本地經濟發展，并取得了一定成效，將邊界屏蔽效應轉變成為中介效應。而安徽于2016年才正式納入長三角區域，雖受到蘇浙滬各城市輻射作用明顯，但由于融入一體化程度還不高，省際城市邊界并沒有發揮出有效的中介作用。因此，為了有效解決長三角城市群省際城市邊界效應問題，尤其增強中介效應作用，建議如下：①從上海發展看，上海要發揮核心作用，在繼續建設國際性大都市的同時，利用好蘇浙皖資源；發揮好國際性金融中心作用，加速長三角地區勞動力、資本等要素流動，弱化屏蔽效應對要素流動的阻礙作用，推動長三角城市群一體化持續發展。②從浙江發展看，要進一步推動浙江與上海、江蘇的區域合作，最大化區域間的優勢互補，發揮好邊界區域的中介功能，形成“雙贏博弈”；發揮好民營企業集聚特點，進一步激發市場活力，為其他地區提供多樣化商品，推動經濟發展。③從江蘇發展看，要改變江蘇與上海的合作模式，尋求新的共贏增長點；發揮好江蘇國有企業的競爭優勢，探索建立新的產業鏈條，形成規模經濟，發揮區位優勢，形成中介空間促進其發展。④從安徽發展看，為促進安徽深度融入長三角一體化進程，切實需要推動安徽經濟發展，將阻礙要素流動的屏蔽效應轉化成促進資源流動的中介效應，借助蘇浙滬地區的輻射效應促進外來資源流入安徽，利用區位優勢推動安徽配套基礎設施建設；同時承接蘇浙滬發達地區的產業轉移，提高安徽資源利用效率，推動產業結構升級。

3.從中心—外圍城市來看

為促進長三角城市群一體化發展，需要積極推動中心城市與外圍城市間邊界的屏蔽效應向中介效應轉變。弗里德曼的核心—邊緣模式理論認為，核心地區的工業發展使得經濟發展集中于該地區，并且能夠對其他地區造成影響。核心—邊緣模式主要表現為核心城市經濟發展水平高，人才、資金、技術資源集聚，產生“虹吸”效應；而邊緣城市則多為相對落后城市，經濟發展水平低下、資源吸引力不高，但是能夠利用中心城市的輻射作用來發展。為此提出如下建議：①發揮中心城市的輻射作用，推動區域性資源的合理配置，提高資源利用效率；發揮中心地區的產業發展優勢，推動產業結構調整，形成更為完備的產業鏈條；中心城市加速提高科技創新能力，帶動區域經濟效率提高。②以中心城市經濟發展帶動周邊城市的發展，縮小經濟發展差距，推動一體化融合。具體來說，中心城市可以發展高技術附加值的產業、服務型產業，將勞動密集型產業向外圍城市轉移，以此來推動中心城市發展質量的提升與外圍城市發展水平的提高；中心城市可以為外圍城市提供技術、資金、人才等方面支持，完善外圍城市的基礎設施建設，促使中介效應成為邊界效應的主要表現形式，提高外圍城市經濟發展水平和人民生活水平，促進區域一體化發展。

注 釋：

（1）本文“長三角城市群”特指《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》中的“以上海市，江蘇省南京、無錫、常州、蘇州、南通、揚州、鎮江、鹽城、泰州，浙江省杭州、寧波、溫州、湖州、嘉興、紹興、金華、舟山、臺州，安徽省合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州、宣城27個城市為中心區（面積22.5萬平方公里）”，其中江蘇包括南京、無錫等9個城市，浙江包括杭州、寧波等9個城市，安徽包括合肥、蕪湖等8個城市。

（2）NUTS是指歐盟建立的標準地域統計單元（Nomencla?ture of Statistical Territorial Units），NUTS2是NUTS分區結果中的第二等級分區，是落實區域政策的基本地區單位；NUTS3是NUTS分區結果中的第三等級分區，是具有特定功能的小區域。