成渝地區雙城經濟圈城市群同城化水平測度及分析*

甘元玲

（重慶對外經貿學院，重慶 401520）

同城化是城與城之間的緊密合作，是區域一體化的最高形式[1]。同城化并不是從西方引進的概念，而是在我國城鎮化發展的實踐中提出的。2005 年深圳市在《深圳2030 城市發展策略》中提到與香港形成同城化發展態勢，建立世界級同城化城市群[2]。高秀艷等[3]對同城化概念進行了界定。作為城市群與同城化的結合，城市群同城化是城市群一體化發展的高級階段。陳夢微[4]對成都平原城市群同城化水平進行了測度。史越[5]通過測度呼包鄂城市群同城化水平，提出了三市同城化發展的路徑。

《重慶市人民政府工作報告（2020 年）》明確提出：推動“一區兩群”協調發展。璧山、江津、長壽、南川被定位為同城化發展先行區，加快與中心城區的融合。2018 年9 月，成都、德陽、眉山、資陽四市簽署了加快同城化發展的合作協議。2020 年7 月，四川省印發了《關于推動成德眉資同城化發展的指導意見》。重慶與成都在同城化發展中先試先行，有力助推成都、重慶都市圈相向發展，推動成渝地區雙城經濟圈建設成為“全國新發展格局”的重要支撐，助力形成區域協調發展新格局。基于此，本文嘗試對成渝地區雙城經濟圈城市群同城化水平進行測度，根據樣本數據測算同城化指數，以期為成渝地區雙城經濟圈城市群同城化發展的政策制定提供依據。

1 研究方法與數據來源

1.1 研究方法

1） 熵值法。這是一種根據指標的相對變化對總體的影響來客觀確定指標權重的評價方法。它是對不確定性的一種度量：信息量越大，不確定性就會越小，熵也就越小；反之，熵越大。因此可以利用熵值攜帶的信息進行權重計算，結合各項指標的變異程度，利用信息熵這個工具計算出各項指標的權重，為多指標綜合評價提供依據[6]。

2） 空間經濟引力模型。引力模型來源于物理中的萬有引力模型，起源較早、應用比較廣泛，可用于量化區域間的經濟聯系強度。梳理前人已有研究，學者們一致認為：區域質量的高低與該區域的經濟規模和人口指標呈正向關系，因此構建了反映經濟聯系強度最經典的引力模型。

式中：pi，pj為區域i，j 的人口指標；vi，vj為區域i，j 的經濟規模指標；dij為兩地的距離；b 為距離衰減指數，理論上認為可以在0.5 到3.0 之間，通過研究多項成果綜合考慮，本文取值為2。

1.2 數據來源

根據數據可得性和研究的實際需求，本文選取了重慶主城中心城區以及重慶主城新區的江津、長壽、璧山、南川、合川、銅梁6 區，共計7 個樣本。鑒于重慶市在2019 年提出新的城市規劃“一圈兩群”，且大部分區縣的統計年鑒無法獲取，無法得到2018 年之前的數據，因此重慶部分選擇了2018—2020 年的數據。四川部分選擇了成都、德陽、眉山、資陽4 個市作為樣本，年份區間為2015—2020 年。本文所用數據均來自重慶及其所轄區縣歷年統計年鑒以及四川4 市歷年統計年鑒。

2 實證分析結果

2.1 空間經濟聯系測度及分析

為了測度重慶各區域間的空間經濟聯系，本文利用公式（1），借助Excel 計算2018—2020 年7 個樣本兩兩之間的空間經濟聯系強度，結果見表1。

表1 江津、長壽、璧山、南川、合川、銅梁與主城中心城區的經濟聯系強度

表1 顯示，合川、璧山與主城中心城區的經濟聯系強度是排在前列的，其次是重慶同城化發展先行區長壽、江津，最后是銅梁、南川。總體而言，隨著近幾年重慶基礎設施的不斷完善及發展，主城新區與中心城區的經濟聯系強度在不斷加大。具體來看，合川因其人口總量和經濟規模不斷擴大，居于首位；璧山因其經濟規模和與中心城區的距離短，其與中心城區的經濟聯系強度緊隨其后；銅梁和南川，因人口總量和經濟規模均不占優勢，尤其是南川，其與中心城區的經濟聯系強度不是很高。這也反映出重慶各主城新區發展不平衡，需要在現有基礎上大力推動基礎設施互聯互通，進一步優化產業布局，進而助推重慶主城都市區高質量發展。

2.2 產業一體化測度及分析

根據競爭優勢理論與區域分工理論可知，區域經濟是否能夠有效互動及協調發展，關鍵因素是城市間產業一體化發展情況。因為不管是都市圈、都市區、城市群還是城市一體化發展的高級階段同城化，都是利用特大城市作為輻射源，以其為中心，帶動圈層內其他城市聯動發展。本文選取了2 個指標對產業一體化進行測度，分別為產業結構相似系數和Krugman 結構差異度指數。

產業結構相似系數用來衡量不同區域的產業結構相似度，計算公式為

式中：Sij為區域i，j 的產業結構相似系數；Xik為區域i 產業k 的份額；Xjk為區域j 產業k 的份額；n=3，即將產業分為一、二、三產業。

Krugman 結構差異度指數用來衡量地區間行業結構的差異度，計算公式為

式中：KIij為Krugman 結構差異度指數；Xik為區域i產業k 的份額；Xjk為區域j 產業k 的份額。

根據重慶和四川的樣本數據，利用SPSSAU 在線軟件，得到表2 和第60頁表3。

表2 重慶樣本產業同構系數和Krugman 差異系數

根據表2 可知，2020 年重慶主城新區與中心城區的產業同構系數從高到低的區域依次是南川、合川、璧山、銅梁、長壽、江津；Krugman 差異系數的排序則相反。對比可知，2018 年璧山與主城中心城區的產業同構系數是最低的，而長壽2018 年排在第3，2019 年、2020 年其排名降至第5。由此可見，重慶主城新區與中心城區產業錯位發展優勢并不突出，產業同構現象仍然嚴重。

根據表3 可知，德陽、眉山、資陽與成都的產業同構系數均較高，表明這3 個城市與成都的產業趨同比較嚴重，這嚴重影響了資源優化配置效率，造成了資源浪費，影響了區域的專業化分工。

表3 成都、德陽、眉山、資陽產業同構系數和Krugman 差異系數

2.3 同城化評價指標體系構建與測度

城市群同城化是指對于同屬于一個城市群空間范圍內的不同區域打破行政界線，建立各個領域內共享共贏的經濟共同體，是城市群一體化發展的高級階段。根據同城化理論及其發展內涵，本文選取了4 個一級指標量化同城化指數，設置了11 個二級指標，具體見表4。其中，經濟發展聯系指數選擇地區生產總值、人均GDP 和經濟聯系強度來綜合衡量；產業一體化指數由產業同構系數和Krugman 結構差異度指數來表示；基礎設施一體化包括城市基礎設施和公共服務等，根據數據的可得性，本文選擇人均教育支出、人均醫療支出、人均社會保障支出、人均公路距離來反映；市場一體化指數由勞動力市場一體化指數和商品市場一體化指數來衡量，其中勞動力市場一體化指數由不同行業的平均工資變化來衡量，商品市場一體化指數由不同消費品的居民消費價格指數來衡量。

表4 同城化指標體系及權重分配

由于江津、南川、銅梁3 個區并未公布不同行業平均工資變化的相關數據，故無法計算其勞動力市場一體化指數；在收集合川、璧山、長壽3 個區的數據時，由于數據的部分缺失，故在后續分析中僅以2019 年合川、璧山、長壽與主城中心城區的同城化指數為例進行說明。

鑒于產業同構系數與產業一體化指數、商品市場一體化指數和勞動力市場一體化指數與市場一體化指數均呈倒置關系，本文首先利用公式（4） 對這3 個數據進行逆向化處理。

式中：X*i為Xi進行逆向化處理后的數值；Xi為待處理的逆向化數值；Xmax為Xi的最大值；Xmin為Xi的最小值。

然后利用歸一化方法對其余數據進行無量綱處理，最后根據SPSSAU，借助熵值法針對樣本數據計算得到各級指標權重，見表4。根據得到的結果可知：在影響同城化的一級指標中，經濟發展聯系指數的權重最大，其次是產業一體化指數，最后是基礎設施一體化指數和市場一體化指數。

根據表4 各級指標的權重，計算可得重慶同城化指數和成都、德陽、眉山、資陽同城化指數，結果見圖1 和表5。

圖1 2019 年重慶同城化指數

表5 2015—2019 年成都、德陽、眉山、資陽同城化指數

圖1 顯示的是2019 年重慶同城化指數，可以看出作為重慶同城化發展先行區的長壽，借助毗鄰中心城區的優勢以及良好的產業基礎，在基礎設施互聯互通驅動下，與主城中心城區的同城化指數明顯高于合川、璧山與主城中心城區的同城化指數。同時，重慶各主城新區在“一區兩群”協同發展戰略規劃下相向相行，共同助推重慶主城都市區高質量一體化發展。

根據表5 所示的2015—2019 年成都、德陽、眉山、資陽同城化指數可知，德陽-成都的同城化指數明顯高于眉山-成都、資陽-成都的同城化指數。這是因為德陽自身具有發展實力，且與成都的距離比另外兩個城市與成都的距離要近，但成都的“東進”戰略將會帶動資陽、眉山快速發展起來，提高同城化程度。

3 結論

本文首先借助空間引力模型對重慶6 個主城新區與主城中心城區的空間經濟聯系強度進行了測度，結果顯示合川、璧山與主城中心城區的經濟聯系強度排在前列，其次是重慶同城化發展先行區長壽、江津，最后是銅梁、南川。這說明重慶主城新區的發展不平衡，需要在現有基礎上大力推動基礎設施互聯互通，進一步優化產業布局，助推重慶主城都市區高質量發展。

其次，利用產業結構相似系數和Krugman 結構差異度指數對重慶6 個主城新區與主城中心城區的產業一體化進行分析，發現主城新區與中心城區產業錯位發展優勢并不突出，同構現象嚴重；成都、德陽、眉山、資陽的產業同構問題同樣突出。

最后，利用熵值法對同城化評價指標體系賦予權重并求出綜合得分，結果表明重慶同城化發展先行區長壽與主城中心城區的同城化指數明顯高于合川、璧山與主城中心城區的同城化指數，成都-德陽的同城化指數明顯高于眉山-成都、資陽-成都的同城化指數。