城市群多中心城鎮體系與農村減貧

李松林 郭翔宇 劉修巖

(1.南京財經大學，江蘇 南京 210023；2.東南大學，江蘇 南京 211189)

一、引言

在過去40年的時間里，我國的城鎮化進程經歷了兩大深刻變革：城鎮化率的高速增長和城市群的漸次崛起。城鎮化率從1978年的17.92%提高到2020年的63.89%，初步形成了長三角、珠三角、京津冀等國際級大都市圈和若干個區域性城市群，發展成就舉世矚目。然而，由于我國城鄉“二元化”經濟的特殊性，以及長期實施的“城市偏向型”政策，城市和農村之間的協調發展暴露出諸多問題，集中表現為城鄉收入差距依然較大、農村空心化問題日益突出以及農村公共服務嚴重滯后等等。可以說，城鄉發展的不平衡與不協調，已成為我國經濟高質量發展階段最為突出的結構性矛盾之一，不僅制約了農業、農村的發展，也滯礙了城鎮化水平和質量的進一步提升。針對這些問題，黨的十九大報告提出實施“鄉村振興戰略”和“區域協調發展戰略”，并將“以城市群為主體構建大中小城市和小城鎮協調發展的城鎮格局”作為推進區域協調發展的重要戰略舉措。2020年10月中共十九屆五中全會上，黨中央再次強調“優先發展農業農村，全面推進鄉村振興”和“優化國土空間布局，推進區域協調發展和新型城鎮化”兩大方針，為今后的城鄉建設指明了前進方向。那么，何種城鎮體系才能夠有效解決農村貧困、促進鄉村振興？

一些學者提出通過構建多中心城市群來促進區域協調發展、塑造新型城鄉關系(魏后凱，2016；張亮靚 等，2017；劉修巖 等，2017；李懿 等，2017；陳旭，2020)。工業革命以來的世界城市化進程表明，現代城市的空間發展及對其周邊區域的帶動作用，基本沿循由單中心分散型、區域中心型向網絡化、多中心型演進的軌跡。當前，我國城鎮化進程已進入城市群、都市圈主導的空間發展新階段，城市群的空間結構也從單一城市主導逐步向多層級中心地共同支撐轉變，加之高速鐵路網的快速建設，使得人流、物流、信息流在城市以及城鄉之間加速流動，這必將重塑我國經濟地理格局。此外，針對我國的一些有影響力的研究也指出，僅依靠城市群內單一的核心城市并不能全面帶動群內鄉村振興，尤其是離城市較遠鄉村的發展(Chen et al.，2013)。

綜上分析，本文嘗試詳細探討城市群多中心空間發展緩解鄉村貧困的內在機理。與以往的研究相比，本文主要的貢獻包括：(1)現有研究在考察農村貧困時，多是基于經濟發展、收入差距、政府干預、開放程度以及法律環境等經濟視角(羅楚亮，2012；Kakwani et al.，2008)。而本文則從城鎮體系的空間結構視角分析其對農村貧困的影響，對鄉村貧困與振興研究的相關文獻進行了有益的補充。(2)結合DMSP/OLS夜間燈光數據庫、LandScan全球人口動態統計分析數據庫、中國行政區劃矢量數據和中國城市經濟統計數據，構建了多維度的城市群多中心指標以及在時間和空間上可比的基于城市層面的貧困率，為相關研究提供了新數據和新方法。

二、機理分析

由于考察城鎮體系與農村發展或農村貧困的相關研究較少，本文借鑒近年來歐洲經濟地理學者所提出的區域層面上的“網絡外部性”來闡明城市群多中心空間結構減少農村貧困或促進農村發展的內在機制(Phelps et al.，2001；Parr，2002；Meijers et al.，2016；Camagni et al.，2015)。基于Alonso(1973)所提出的“借用規模”(Borrowed Size)假說，區域層面上的“網絡外部性”是指集聚經濟溢出效應的地理邊界不再局限于單個城市內部，而是擴展至整個城市網絡。如果這種外部性源于技術溢出或技術進步，則可稱之為“網絡技術外部性”，若外部性源于投入產出所導致的價格變化，則可稱之為“網絡貨幣外部性”。靠近大城市周邊的小城市可能呈現出與大城市相似的一些經濟特征，從而使得小城市可以“借用”鄰近大城市的集聚經濟收益，避免集聚成本。相對于集聚收益的地理溢出，集聚成本更多地被限定在城市邊界之內(Parr，2002)。Camagni et al.(2015)基于136個歐洲城市數據進行實證檢驗，發現“借用規模”現象在靜態和動態層面都存在。劉修巖等(2017a)實證分析結果表明“借用規模”存在于我國城市網絡中。姚常成等(2019)證實了“借用規模”以及“網絡外部性”在城市群內廣泛存在。基于此，本文認為，在多中心空間結構的城市群內部，小城市可以在避免大城市擁擠成本的同時，通過“規模”與“功能”互借來獲得更好的發展。而這些發展較好的小城市，可以進一步帶動周邊鄉村發展，減輕鄉村貧困。其內在的現實邏輯是，如果城市群內僅存在單一的核心城市，那么距離很遠的鄉村居民想要獲得大城市的高工資就業機會則只能通過遷移的方式，而這往往會導致邊緣鄉村的空心化，進而限制邊緣地區農村的發展。而城市群多中心空間結構不僅有利于促進中小城市發展，還可以輻射邊緣鄉村，通過帶動村民通勤就業的方式推動農村減貧，實現鄉村振興。

圖1 “網絡外部性”視角下城市群多中心空間發展促進鄉村發展的示意圖

為了更好地刻畫這一機制，圖1為“網絡外部性”視角下城市群多中心空間發展促進鄉村發展的示意圖。其中，最大的圓圈代表一個區域(如城市群)，其內部虛線黑圈代表中心城市的溢出邊界，大空心圓圈代表大城市，小空心圓圈代表小城市，黑色實心圓圈代表鄉村。圖1左邊代表單中心空間結構的城市群體系，可以看出，當集聚的溢出存在地理邊界時，虛線外邊的小城市和鄉村因獨立于城市網絡之外，并不能享受大城市集聚經濟的溢出效應。與此不同的是，圖1中間的圖描繪了多中心空間結構的城市群體系，這種空間結構可以使得更多的小城市和鄉村享受到鄰近大城市集聚經濟的溢出(“網絡技術外部性”)，進而帶動鄉村發展。

與此同時，隨著我國基礎設施尤其是高鐵網絡的建設與發展，多中心城市群內各城市之間的通勤便捷性進一步提高，多中心城市群將進一步形成更高效協同的功能體系。首先，基礎設施中的高鐵網絡體系、高速公路網絡體系等在降低要素流動成本的同時，改變了城市群內各個城市的市場通達性(“網絡貨幣外部性”)，促進了人流、物流以及信息流在城市群內城鎮之間的流動。這種高效的聯通性不僅促進了市場規模的擴張以及社會分工在城市內和城鄉間的進一步深化，還可以有效改善要素在城鄉之間的配置。其次，高鐵網絡體系會進一步擴大多中心層級的溢出邊界(“網絡技術外部性”)，使更偏遠的小城市以及鄉村獲益。最后，城市群多中心空間結構亦可在一體化的調節作用下激發內部城市企業的功能互補與創新。大城市高昂的土地租金會阻礙企業的創新，但在高效一體化的多中心城市群內部，由于“借用規模”的存在，小城市甚至農村的企業可以享有整個層級的知識稟賦，這將更有利于企業的創新與發展。圖1右邊的圖闡述了上述機制，其中黑色雙箭頭代表高鐵。該圖表明，高鐵的開通使得兩個中心城市的溢出邊界得以擴張，將原先孤立的農村包含進來，普惠區域內所有的中小城市以及農村地區。為了更加清晰地闡明本部分的機制，圖2展示了城市群多中心空間結構促進鄉村發展或減少農村貧困的作用路徑。

圖2 城市群多中心空間結構促進鄉村發展/鄉村脫貧的機制路徑

綜上所述，本文提出：

研究假說：

三、相關變量測度和經驗模型設定

(一)相關變量測度

1.城市群多維度多中心空間指數

城市群多中心空間結構是相對于城市群單中心空間結構而言的。在這種空間結構下，城市群中存在兩個或兩個以上中心城市，它們在功能上相輔相成，共同為當地的居民和企業提供城市基礎設施及其他資源，分享以往只能從更高級別的大城市獲得的就業機會與基本公共服務。現有研究通常從“形態”和“功能”兩個維度對城市群多中心空間結構進行測度。“形態”多中心指不同規模、相對獨立的城鎮或城市組團的區域分布狀態，通常用人口(就業)規模或者密度的數據來測度(羅震東 等，2008；孫斌棟 等，2017)。“功能”多中心主要指不同規模、相對獨立的城鎮或城市組團間功能聯系的程度(羅震東 等，2008；孫斌棟 等，2017)，通常使用比較微觀的流數據進行測度。參照劉修巖等(2020)的方法，從規模(Size)、位置(Location)以及通達性(Access)三個維度構建城市群多中心空間結構的測度指標。數據主要源于《中國城市統計年鑒》。

規模(Size)指標主要反映經濟活動在城市群內部的空間分布狀況，具體包含以下兩個指標：一是人口、燈光、GDP的“位序-規模”回歸線的斜率；二是人口、燈光、GDP的基尼系數。

“位序-規模”回歸線的斜率通過以下方程得到：

ln R=C-qln P+ε

(1)

其中：P是城市i的人口、夜間燈光亮度總值、GDP；C為常數；R為城市i的人口、夜間燈光亮度總值、GDP在城市群內的排序。為了得到各城市群之間可比的帕累托指數，本文遵循Meijers et al.(2010)的做法：首先，分別對各城市群內排名前二至四位的城市進行回歸；其次，將三次回歸得到的指數q取平均值，得到反映城市群內部分散化程度的指數。該指數越大，代表城市群內部的經濟活動越分散，多中心化程度越高。

基尼系數的測算方法如下：

(2)

其中：y代表城市i的人口、夜間燈光亮度總值、GDP；n代表城市群內城市的數量；μ代表城市群的人口、夜間燈光亮度總值以及GDP的均值。Gini系數越大，代表經濟活動在城市群內部的分布越不均勻，多中心程度越弱。

位置(Location)指標主要反映城市群內部各個城市在空間上的分布狀況。如果一個城市群在規模上的分布呈現多中心，但大中小城市之間的平均距離比較遠，那么這個城市群在空間形態上的分布可能就不合理。為了突出城市在空間上彼此距離的重要性，本文借用地理學上的泰森多邊形(Thiessen Polygons)來刻畫城市群內部各城市在空間上的分布。首先，將城市群劃分為多個柵格單元；然后，按照航線的最短距離將每個柵格劃分給距離其最近的城市，計算被劃分到最近城市的這些柵格的面積；最后，算得這些面積的基尼系數，即為本文城市群多中心指數的位置指標。

通達性(Access)指標主要反映城市內部各個城市群之間實際的互動狀況。本文以城市群內部各城市客運量和貨運量的基尼系數來衡量通達性。基尼系數越大，代表該城市群的功能多中心越弱。

在得到以上指標之后，首先，對每一個指標進行標準化處理；其次，將得到指標的最大值賦值為100，最小值賦值為0，最大值與最小值中間的多中心指數進行線性差值處理，保證每一個指標都在0～100之間；最后，參照劉修巖等(2020)的方法，分別對多中心子指標賦予權重，得到城市群多維度多中心空間指數。

2.農村貧困測度

由于城市層面貧困人口的數據不能從現有的統計資料中直接收集，且基于家庭調查數據庫，例如中國家庭追蹤調查(CFHS)、中國家庭金融調查(CHFS)和中國家庭收入調查(CHIPS)等，得到的貧困率大多是全國的平均水平，所以無法得到連續年份上城市層面的貧困指數。為此，本文應用夜間燈光數據與Landscan全球動態人口分布數據，同時參照Elvidge et al.(2009)的方法，基于柵格來構造城市層面農村貧困的面板數據。具體做法如下：首先，運用Arcgis軟件，基于劉修巖等(2017b)的方法對夜間燈光數據進行校準，將亮度值為0的柵格定義為無光柵格，賦值為1，大于0的柵格則定義為有光柵格，賦值為0；其次，將Landscan人口上圖，計算每個無光柵格上的人口；最后，將所有無光柵格上的人口進行加總并除以城市的總人口，即可得到城市的貧困指數。

3.城市群多維一體化指數

本文參照劉修巖等(2021)的做法，將城市群多維一體化指標劃分為功能、制度、經濟、文化以及產業一體化分指標，運用賦值法和綜合評價法構建城市群的多維一體化指數。數據主要源于《中國城市統計年鑒》《漢語方言大辭典》。

功能一體化：選取歷年各城市群內開通高速鐵路、普通鐵路和高速公路的城市比例，作為衡量城市群功能一體化的指標。賦值方法如下：將城市群內各城市開通高速鐵路、普通鐵路以及高速公路后的年份賦值為1，開通前的年份賦值為0；再計算歷年各城市群中已開通城市的比例，取值區間為[0，1]。

制度一體化：(1)是否成立市長聯席會議制度以及成立年數。將城市群舉辦市長聯席會議的年份賦值為1，沒有舉辦的年份賦值為0。(2)是否獲批為國家級城市群及獲批年數。對獲批成為國家級城市群及之后的年份賦值為1，對沒有獲批國家級城市群的年份賦值為0。根據各國家級城市群的獲批年份計算出獲批年數，非國家級城市群的獲批年數記為0。(3)跨省級行政區劃數。對所有城市處于同一省級行政區劃的城市群賦值為0，跨兩個省級行政區劃的城市群賦值為1，依次類推。該指標代表城市群分割程度，值越大，說明城市群制度一體化水平越低。

經濟一體化：采用城市群內各城市人均GDP的標準差來衡量，標準差越大，意味著城市群經濟一體化水平越低。

文化一體化：選取城市群內兩兩城市的方言距離和平均距離來衡量文化一體化。當兩個市轄區屬于同一方言小片時，賦值為0；當兩個市轄區屬于同一方言片/區的不同方言小片時，賦值為1；當兩個市轄區屬于同一方言大片的不同方言片/區時，賦值為2；當兩個市轄區屬于不同的方言大片時，賦值為3。

產業一體化指標：采用產業結構相似指數來衡量，產業結構相似指數越小，表明城市群內城市之間的互補性越強，產業一體化程度越高。

(二)經驗模型設定

為了考察城市群多中心空間結構與鄉村貧困之間的因果關系，本文構建如下待檢驗的計量模型：

y=αpolycentric+βX+μ+ν+ε

(3)

其中：下標i、s、t分別代表城市、城市群以及時間；y代表以城市的農村居民人均純收入或城市農村貧困率為代理變量的農村貧困；polycentric為城市群多中心空間結構的測度指標；μ、ν分別代表不隨截面(城市)和時間變化的固定效應；ε為隨機誤差項；X代表影響城市層面農村居民收入或貧困水平的其他控制變量，主要包括城市化率(urban)、人力資本水平(human)、外商直接投資占比(pfdi)、固定資本投入占比(pinvest)、財政缺口比重(pfisc)、人均實際GDP(lnpgdp)。控制變量的數據源于歷年《中國城市統計年鑒》。所有數據年份均為2000—2013年。

表1為所有變量的統計性描述。

表1 變量描述性統計

四、實證結果

(一)基準回歸

使用農村居民人均純收入作為農村貧困的代理變量，基于式(3)得到的回歸結果見表2。從表2可以看出，當考慮全樣本時，無論是否控制年份固定效應，抑或是加入多個控制變量后對多中心指數進行回歸，得到的回歸系數均為正，但統計上并不顯著。這表明從全國城市群樣本層面來看，雖然多中心的估計系數為正，但并不能判斷其對農村居民收入的影響是否顯著，即不能判斷城市群多中心空間結構與農村貧困之間的關系。

此外，雖然控制變量回歸系數的符號也大致與本文的預期相符，但幾乎都不顯著或者顯著性較弱。比如，代表對外開放程度的外商直接投資占比(pfdi)和衡量實物資本投入的固定資產投資占比(pinvest)的回歸系數均為正，但幾乎不顯著；反映城市發展程度的城市化率(urban)，其系數在結果中均為負且不顯著，一個可能的解釋是城市化率的提升往往意味著社會資源向城市傾斜，從而導致農村分配到的資源相對較少，阻礙了農村居民收入水平的提高。

表2 全樣本回歸結果

(續表2)

(二)異質性分析

基于全樣本的回歸結果表明，城市群空間結構的多中心化程度與城市群內城市和農村居民的收入并無顯著的統計關系。出現這一結果的可能原因是，使用全樣本進行回歸時掩蓋了數據背后的異質性。我國領土面積十分廣闊，不同區域的地理風貌、風俗習慣和經濟發展的情況有著較大的區別，城市群之間也具有相當大的異質性。因此，需要分區域探究城市群多中心空間結構對農村貧困的影響。分別對東中西部城市群進行回歸，得到的結果如表3所示。在控制年份和城市固定效應以及加入所有的控制變量后，只有東部地區polycentric的回歸系數為正，且在1%的水平上顯著。具體而言，東部地區城市群的多中心指數平均每增加1個單位，該區域內的農村居民人均純收入將增加0.738%，這一系數遠遠高于全樣本和中、西部地區。這意味著，一方面，城市群的多中心空間結構對農村貧困的影響在區域之間存在顯著的異質性；另一方面，該結果只在東部地區城市群樣本內顯著的原因可能是東部地區城市群的經濟發展水平較高，且其內部交通基礎設施的建設相較于中、西部城市群更為完善，這可以有效地擴展城市群集聚經濟的溢出邊界，從而增加該區域內部農村居民的收入。

表3 異質性分析

(三)穩健性檢驗

使用前文計算的貧困指數作為農村貧困的代理變量進行穩健性檢驗，且對回歸結果進行全國、東部、中部以及西部的異質性分析，結果見表4。由表4可知，東部地區polycentric的回歸系數為-0.00115，且在5%的水平上顯著。這表明，城市群多中心指數平均每增加1個單位，東部地區的貧困率將下降0.115%。值得一提的是，中部地區polycentric的回歸系數雖然也在5%的水平上顯著，但多中心水平對貧困率卻呈正向影響。一個可能的解釋是，中部地區城市群可能還處在初級發展階段，要素仍然以集聚的態勢向核心城市集中，此時的多中心空間發展反而不利于鄉村貧困的縮減。

綜合表3和表4的結果可以發現，就東部地區而言，更換農村貧困的代理變量不會改變上文得到的基本結論，即城市群的多中心空間結構有利于農村貧困的縮減。因此，本文認為，東部地區的城市群在經濟建設上有先發優勢，隨著近年來高鐵的迅猛普及和發展，東部地區大型城市群的溢出邊界得以擴張，“網絡外部性”的作用范圍比之前更為廣闊，原先一個個孤立的農村群落被包含進來，普惠了區域內的中小城市以及鄉鎮地帶，最終助推了城鄉協同發展和鄉村振興。而中西部城市群的回歸結果穩健性較弱，不能判斷城市群的多中心空間發展農村貧困之間的統計關系。

表4 變更被解釋變量測量指標的檢驗結果

(四)內生性討論

為了解決內生性引致的估計結果偏誤問題，進一步采用工具變量法來驗證多中心空間發展模式對農村貧困的影響。關于工具變量，本文遵循“具有強外生性，且與多中心空間結構相關、與農村貧困無關”這一原則進行尋找。城市經濟學經典文獻認為河流的分布會影響人口的分布(Davis et al.,2002；Bosker et al.,2017)，而匯率會影響開放程度，城市的開放度是影響經濟集聚的重要影響因素，因此匯率上升會促進開放，并有助于要素向城市群內核心城市進行集中，推動城市群內的大城市規模極化，城市群的空間結構單中心化。基于此，本文參照劉修巖等(2017a)的方法，將河流密度除以匯率作為城市群多中心指數的工具變量，以盡可能消除內生性問題的影響。

采用工具變量法的回歸結果見表5。在考慮內生性的前提下，仍然只有東部地區polycentric的回歸系數顯著為正。這說明，當考慮核心解釋變量的內生性時，東部地區內部城市群的多中心空間結構同樣促進了其群內農村居民收入的增加，減輕了貧困。

表5 工具變量法估計結果

五、進一步分析

前文的實證分析發現，東部地區城市群的多中心空間結構對農村居民收入的提高有著較為明顯的促進作用，但結論背后的作用機制仍有待揭示，即多中心空間結構究竟通過何種途徑緩解了農村貧困？考慮到東部地區多中心城市群對鄉村的“網絡外部性”已然形成，而“網絡外部性”可劃分為“網絡貨幣外部性”和“網絡技術外部性”，前者主要與城市群內的交通可達性相關，后者則與多中心城鎮體系的溢出范圍即城市群的規模相聯系。本文提取基準回歸中多中心指數里關于規模和通達性的部分，直接考察這兩個不同的多中心子指標對農村居民人均收入的影響。

基于規模和通達性子指標的回歸結果見表6。其中，列(1)～(4)是以規模多中心子指標為解釋變量得到的分區域結果。可以看到，size的回歸系數大多為負，且均不顯著，這意味著城市群的“網絡技術外部性”并不是導致鄉村脫貧的原因。與之相比，列(5)～(8)則是基于通達性多中心指數得到的結果，從中可以看出，東部地區access的回歸系數為正，且在1%的水平下顯著。這表明本文觀察到的城市群多中心城鎮體系對鄉村減貧的影響主要依賴于城市群“網絡外部性”中的“網絡貨幣外部性”。多中心空間結構的完善更有利于發揮“網絡貨幣外部性”，改善城市群內各個城市的交通可達性，促進人流、物流以及信息流在城市群內城鄉之間的流動，進而解決農村貧困問題，實現鄉村振興。

表6 機制分析

在前文的分析中，我們發現經濟發展較好的東部地區，其城市群多中心城鎮體系有利于鄉村減貧。一方面，經濟發展較好的城市擁擠成本相對較高，人口的分散化分布不僅有利于緩解大城市的擁堵，還可以促進群內大城市多極化發展，提高中小城市的集聚經濟水平，城市群內距離大城市較遠的鄉村居民可以更多地以通勤而非遷移的形式在城市就業，在鄉村居住，從而推動鄉村振興。另一方面，東部地區的多中心城鎮體系內部城市之間通常具有較高的一體化程度，而城市群的一體化可以讓城市和農村打破相互分割的壁壘，逐步實現生產要素的合理流動和優化配置，使得城鄉經濟和社會生活緊密結合與協調發展，促進農村居民增產增收，實現鄉村振興。

為了考察城市群一體化的調節作用，本文引入城市群一體化的量化指標zonghe以及其與多中心指數的交乘項zonghepoly，回歸結果見表7。由表7可見，zonghepoly的回歸系數在全國和東部區域的城市群樣本中顯著為正，這意味著一體化水平的提高將更加有利于城市群多中心城鎮體系對鄉村的減貧作用。而列(3)～(4)顯示交乘項zonghepoly的回歸系數為負且不顯著，這表明在經濟發展水平較為落后的中西部地區，一體化指數并未形成有效的調節作用。對此，本文認為，中、西部地區的城市群由于其經濟發展水平整體不高，如果在發展的初級階段過于強調城鎮體系空間結構的多中心化，可能會造成生產要素得不到有效的分配，這不僅會使集聚經濟發展不充分，也會導致其不能通過發展城市群來惠及整個地區。而經過改革開放后幾十年的高速發展，東部城市群已經處于一個較為成熟的階段，其群內一般有多個經濟發達的核心城市，多中心空間結構已然成形。此外，東部城市群內部功能、制度、經濟、文化和產業一體化程度的深化使得城市群所產生的“網絡貨幣外部性”憑借完善的交通基礎設施進一步拓展了其作用范圍，區域內的生產要素得以更加高效、自由地流動，進而助推了鄉村發展。

表7 一體化的調節作用

六、結論與政策建議

本文將城市群城鎮體系空間結構與城鄉協調發展結合起來，從多中心化這一城市群空間發展模式入手，探討其對農村減貧的影響強度和作用機制。研究結果表明：在經濟發展水平較高的東部地區內部，城市群多中心化有利于降低農村貧困；機制分析顯示，城市群多中心城鎮體系通過“網絡貨幣外部性”來實現減貧；調節作用發現，城市群一體化水平的增加有利于提升東部區域內部多中心城市群的減貧效果，而中西部區域城市群一體化水平并未表現出顯著的調節作用。

本文的研究結論有如下政策啟示：第一，區域協調發展政策的制定應結合不同區域城市群發展的基礎實施差異化的政策。對于長三角、京津冀等經濟發展基礎較好的城市群，可以在群內多培育中心城市，構建多中心的城鎮體系。同時進一步加強群內的交通基礎設施建設，提高城市群內城市與城市之間、城市與鄉村之間的可達性，有效降低要素跨區域的流動成本，提高城鄉間資源配置效率，推動農村減貧和城鄉協調發展。對于中西部地區城市群，應充分發揮集聚經濟的作用，推動生產要素向中心城市集聚，培育區域經濟增長極，帶動區域經濟整體增長。第二，城市群一體化是推動城鄉協調發展的有效途徑。通過城市群的一體化發展打破城鄉間要素流動壁壘，可以進一步強化多中心空間結構對于鄉村減貧的促進作用，更好地實現以城帶鄉，融合發展。