長三角核心城市投資環(huán)境比較及其影響因素分析

張家寶 杜宇宏 劉欣源

摘? ?要：長三角一體化和數(shù)字經(jīng)濟背景下，城市改善投資環(huán)境刻不容緩。通過建立城市引力模型，從長三角城市群中選擇出八個研究對象，隨后根據(jù)“最大利潤區(qū)位論”建立起城市投資環(huán)境評價指標(biāo)體系，對城市環(huán)境構(gòu)成要素影響城市經(jīng)濟進(jìn)行機理闡述。基于此，通過熵權(quán)法對各項指標(biāo)要素進(jìn)行賦權(quán)，根據(jù)結(jié)果觀察各項指標(biāo)的相對重要性，并用TOPSIS法計算出各城市投資環(huán)境的相對接近度及排名，最后對影響因素進(jìn)行比較分析，給各城市投資環(huán)境改善提供政策建議。

關(guān)鍵詞：長三角；投資環(huán)境；城市引力模型；熵權(quán)TOPSIS

中圖分類號：F830? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2023）14-0039-08

引言

在危和機同生并存的大變局時代，從城市經(jīng)濟發(fā)展的進(jìn)程中可以看出，投資對一個城市的發(fā)展、區(qū)域內(nèi)的協(xié)調(diào)發(fā)展有著舉足輕重的影響。一個城市或區(qū)域的投資水平綜合體現(xiàn)為該地的投資環(huán)境，可以全面反映城市的整體投資環(huán)境和競爭力。目前，長三角正日益成為引領(lǐng)國民經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的高地，政府和企業(yè)正努力打造長三角高質(zhì)量一體化發(fā)展的投資服務(wù)平臺。目前長三角三省一市41地市在全國投資吸引力排名前50城市中，獨占14個席位，領(lǐng)先于其他區(qū)域城市。自長三角一體化上升為國家戰(zhàn)略以來，長三角地區(qū)作為全國乃至全球的資金集聚地，其投資環(huán)境的建設(shè)水平和影響因素備受世界關(guān)注。

本研究擬從經(jīng)濟狀況、服務(wù)環(huán)境、政治因素三方面建立城市投資環(huán)境評價指標(biāo)體系，使用城市引力模型，以合肥市為基點，選取南京市、蘇州市、上海市、杭州市、常州市、無錫市、揚州市，收集各相關(guān)指標(biāo)2020年的數(shù)據(jù)，首先運用熵權(quán)法進(jìn)行權(quán)重計算，然后運用TOPSIS模型進(jìn)行理想貼近度比較分析，以期科學(xué)合理地衡量城市投資吸引力水平，幫助城市管理者更為清晰、客觀地認(rèn)識城市投資環(huán)境現(xiàn)狀和問題，探尋城市吸引投資的新思路。

一、文獻(xiàn)綜述

近年來，城市投資環(huán)境的建設(shè)發(fā)展吸引了國內(nèi)、國際的廣泛關(guān)注，成為諸多學(xué)者、機構(gòu)的研究熱點。在投資環(huán)境研究方面，主要的研究方式有兩種，一是探究某一因素對投資環(huán)境具有影響的實證分析，二是將投資環(huán)境分為經(jīng)濟環(huán)境、生態(tài)環(huán)境、社會環(huán)境、政治環(huán)境等因素建立指標(biāo)體系進(jìn)行綜合評價。

趙蕊等引入莫蘭指數(shù)構(gòu)建回歸分析模型，認(rèn)為城市區(qū)域內(nèi)金融發(fā)展、技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展具有深遠(yuǎn)影響。Alexander Zheltenkov等給出了在基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的基礎(chǔ)上提高地區(qū)投資吸引力的條件和因素，論證了交通運輸在區(qū)域投資活動中的重要作用。楊陽等認(rèn)為，城市投資環(huán)境由經(jīng)濟活力、創(chuàng)新效率、綠色發(fā)展、人民生活和社會和諧這五個維度構(gòu)成。同時，研究學(xué)者認(rèn)為，不同城市的投資環(huán)境構(gòu)成部分存在區(qū)域差異性。胡萍分維度研究長三角地區(qū)區(qū)域經(jīng)濟差異及其影響因素，發(fā)現(xiàn)上海市和江蘇省在經(jīng)濟活力、創(chuàng)新效率和人民生活層面具有顯著優(yōu)勢，浙江省在社會和諧層面表現(xiàn)優(yōu)異，而安徽省在綠色發(fā)展層面得分更高，但是區(qū)域內(nèi)極化現(xiàn)象明顯。

隨著指標(biāo)體系構(gòu)建的逐漸完善，研究者們著眼于研究方法的選擇。陳曉雪等采用綜合指數(shù)法和耦合協(xié)調(diào)模型法，從環(huán)境整治投入、內(nèi)部綠色發(fā)展合作、科技創(chuàng)新與研發(fā)投資、“2+1”帶動發(fā)展模式、中心城市輻射帶動作用等五個方面提出了長三角城市投資環(huán)境改善措施以及一體化發(fā)展的現(xiàn)實路徑。韓金紅等在投資環(huán)境評價指標(biāo)構(gòu)建的基礎(chǔ)上，依托因子分析法綜合評價“一帶一路”沿線各城市的投資環(huán)境。陸園從基礎(chǔ)設(shè)施、經(jīng)濟發(fā)展與對外開放、社會及自然環(huán)境及政治環(huán)境等四個方面構(gòu)建了安徽省城市投資環(huán)境評價指標(biāo)體系，并運用突變級數(shù)法等方法研究發(fā)現(xiàn)各市投資環(huán)境質(zhì)量有明顯差異。

TOPISS模型對指標(biāo)數(shù)量及樣本大小要求不高，較容易通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)亩糠治霁@得最優(yōu)解，為評價研究提供科學(xué)依據(jù)，故被廣泛應(yīng)用在不同領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究中。同時，用熵權(quán)法判斷離散程度能更客觀地展現(xiàn)各指標(biāo)對綜合評價的影響程度。近些年來，我國的研究也逐漸采用了這種方法。在國際投資環(huán)境方面，彭勇行等運用topsis法的改進(jìn)及拓展形式研究國際分析了跨國公司投資區(qū)域選擇的制約因素，研究了評價國際投資環(huán)境的主要因素和指標(biāo)，將Topsis法和熵值法模型進(jìn)行組合系統(tǒng)分析。馬運來運用TOPSIS價值函數(shù)模型，建立了區(qū)域風(fēng)險投資環(huán)境評價系統(tǒng)，探討我國風(fēng)險投資環(huán)境能力的分布特點。周德芬從外部投資環(huán)境和項目投資預(yù)期兩個維度選取了有關(guān)的六個指標(biāo)，構(gòu)建商業(yè)地產(chǎn)投資項目決策評價指標(biāo)體系，分析了熵權(quán)TOPSIS法在投資項目評價中的應(yīng)用。在絲綢之路經(jīng)濟帶國家經(jīng)濟方面，劉寧等以上合組織國家為研究對象，分別運用變異系數(shù)TOPSISI法和面板回歸模型，實證分析了中國對絲綢之路經(jīng)濟帶重點國家OFDI的投資環(huán)境和出口效應(yīng)。梁敏杰構(gòu)建“一帶一路”沿線國家的拓?fù)渲匾耘c經(jīng)濟重要性評價指標(biāo)體系，運用熵權(quán)-TOPSIS法對國家節(jié)點的重要性進(jìn)行綜合評估。

綜上所述，目前針對長三角地區(qū)的研究大部分存在于實證方面，缺少對城市投資環(huán)境影響城市經(jīng)濟的機理闡述。本文通過構(gòu)建模型，建立起一套全面的投資環(huán)境評估指標(biāo)體系，并采取熵權(quán)Topsis法賦予各指標(biāo)合理權(quán)重并量化，最終依據(jù)所得結(jié)果全面評價各城市投資環(huán)境。

二、研究對象選取

（一）數(shù)據(jù)收集

由于直接衡量一筆資金的最終流向具有較大難度，城市GDP和人口流向往往具有一致性，本文以人口流向替代資金流向，選擇長三角城市群與合肥市關(guān)聯(lián)最密切的七個城市作為研究對象。

本文的經(jīng)緯度坐標(biāo)選自于地球在線，城市經(jīng)濟環(huán)比增長、人均住房面積、植被覆蓋率、人均可支配收入、地區(qū)GDP、第三產(chǎn)業(yè)占比、醫(yī)療機構(gòu)數(shù)量等原始數(shù)據(jù)均來自于中國知網(wǎng)中國經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，全部數(shù)據(jù)均真實可靠。

（二）研究對象選取

為了選取代表性強的比較對象，通過修正后的城市引力模型量化長江城市帶城市引力，選取城市引力排在靠前的城市。例如，長三角地區(qū)城市人口遷徙（圖1）本次對象選取范疇主要為安徽省以外的城市。

圖1? 長三角地區(qū)城市人口遷徙圖

1.變量名稱及解釋

2.比較對象的選取

首先，考慮城市經(jīng)濟結(jié)構(gòu)引起的引力差異問題。

在Taylor提出的人口遷移重力模型基礎(chǔ)上，假設(shè)遷入地（長江城市帶除安徽省外其他城市）與遷出地（合肥）經(jīng)濟發(fā)展水平（此處由人均GDP水平代指）與對遷

移人口吸引力成正比關(guān)系，將參數(shù)K定義為某一城市GDP占兩個城市GDP和的比重，從而表征城市經(jīng)濟結(jié)構(gòu)差異，則K可以表示為：

K=■（i≠j，i=1，2，...，n，j=1，2，...，n）（1）

其中，K表示i城市的GDP占比，Gi和Gj是相應(yīng)的人均GDP水平。

其次，考慮兩城市的空間距離問題。

考慮到地球為凸面，而從地圖獲取i和j兩地距離為平面直線近距離，因此，本文采用修正的距離公式來表示i和j兩地之間的實際平面直線距離，修正的距離公式表示為：

Dij=N·[（Is-Js）2+（Ik-Jk）2]1/2（2）

其中，Dij表示i城市與j城市之間的距離；Is、Ik分別表示i城市的經(jīng)度和緯度，Js、Jk表示j城市的經(jīng)度和緯度；N為常數(shù)，是把地理坐標(biāo)（以度為單位）轉(zhuǎn)換為平面直線距離對應(yīng)的值，由于經(jīng)度不變，緯度伴隨著升高逐漸減小，為便于計算，此處N值取111.111千米。

再次，考慮交通通達(dá)度對城市之間相對距離的影響問題。

由兩城市之間發(fā)達(dá)的交通運輸會便利居民于兩城市之間互相出行，從而使兩城市之間的相對距離縮短，若交通運輸不發(fā)達(dá)則會使相對距離增加，因此人口遷移情況與交通通達(dá)度關(guān)聯(lián)密切。

本文用各市統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)表征各市的交通通達(dá)度，并采用i城市與j城市分別的交通通達(dá)度的算術(shù)平均作為i城市與j城市之間的交通通達(dá)度Qij，從而表示為：

Qij=■（Qi+Qj）（3）

其中，Qi為i城市的交通通達(dá)度，Qj為j城市的交通通達(dá)度。

最后，考慮到空間距離存在相對性。

考慮到i城市與j城市的空間距離受地形、建筑布局等因素影響，往往不是平面直線距離，交通通達(dá)度也會對i城市與j城市間的相對距離產(chǎn)生影響，因此，本文用平面距離與定義的交通通達(dá)度的乘積來替代i城市與j城市間平面直線距離，修正的遷移距離公式可以表示為：

dij=DijQij（4）

其中，Dij表示僅考慮經(jīng)緯度修正后的i城市與j城市之間的距離，Qij表示i城市與j城市之間的交通通達(dá)度。

在上述定義下，本文將城市i與城市j的人口引力表示為：

Tij=K■（5）

式中，Tij是城市i與城市j的引力大小，Pi和Pj是城市規(guī)模（這里指常住人口規(guī)模，即常駐人口數(shù)量），Gi和Gj是相應(yīng)的人均GDP水平，dij指i和j兩地之間的遷移距離。

導(dǎo)入數(shù)據(jù)經(jīng)運算得到結(jié)果如表2所示。

根據(jù)表2得出，長三角城市帶中對合肥市的人口引力排在前七位的城市分別為南京、杭州、蘇州、上海、無錫、常州和揚州，本文以此七個城市作為比較研究對象。

三、投資環(huán)境比較

（一）指標(biāo)體系建立

本文從影響企業(yè)經(jīng)營利潤構(gòu)成要素的角度出發(fā)，建立起了由3個二級指標(biāo)、13個三級指標(biāo)、24個衡量指標(biāo)構(gòu)成的評價城市投資環(huán)境的指標(biāo)體系。

城市的經(jīng)濟狀況將影響投資者的投資意愿，其在很大程度上反映了該城市經(jīng)濟效益、市場規(guī)模及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能在多大程度上增強投資者的預(yù)期收益。對于一個城市而言，從個人家庭、企業(yè)和投資這三方視角可以體現(xiàn)其經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r，而人均收入、城市人口數(shù)量和銷售額可用于衡量該城市的國內(nèi)市場規(guī)模，進(jìn)出口又從國際方面體現(xiàn)出一個城市的國際市場規(guī)模。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是經(jīng)濟結(jié)構(gòu)中的一個重要方面，一個合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以為經(jīng)濟發(fā)展提供動能。因而，將人均GDP、限額以上工業(yè)企業(yè)財務(wù)利稅總額、固定資產(chǎn)投資總額作為經(jīng)濟效益的解釋指標(biāo)，以人均可支配收入、人口總數(shù)、全年社會消費品零售額和進(jìn)出口總額作為市場規(guī)模的衡量指標(biāo)，以第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的衡量指標(biāo)。

城市的服務(wù)環(huán)境是一個城市正常運行的基礎(chǔ)，作為生產(chǎn)生活的依托反映出城市建設(shè)發(fā)展水平。其交通運輸網(wǎng)絡(luò)的效能、資源環(huán)境水平、金融服務(wù)水平以及科教文化情況可以展現(xiàn)出城市的基礎(chǔ)服務(wù)水平。交通網(wǎng)絡(luò)的通達(dá)度以及客貨運情況不僅可以體現(xiàn)出交通運輸能力的質(zhì)量，還能展現(xiàn)出一個城市對于交通網(wǎng)絡(luò)的需求水平。而水電作為重要的生產(chǎn)生活資源，其供應(yīng)能力可以直接體現(xiàn)出一個城市的能源生產(chǎn)水平。同時，城市的綠化、水體、環(huán)境空氣質(zhì)量極大程度上反映了該城市的清潔、舒適程度?？茖W(xué)教育文化服務(wù)能力以及醫(yī)療衛(wèi)生體系的完善程度也是一個城市服務(wù)水平發(fā)展的重要體現(xiàn)。城市金融業(yè)務(wù)的總量從側(cè)面體現(xiàn)出該城市的金融機構(gòu)業(yè)務(wù)服務(wù)能力和發(fā)展水平，展現(xiàn)出一個城市的金融服務(wù)水平。故選取交通健康指數(shù)、客運總量、貨運總量作為交通運輸能力的衡量指標(biāo)，以全年用電量和全年供水量作為資源生產(chǎn)能力的衡量指標(biāo)，以金融機構(gòu)年末存款余額衡量金融服務(wù)環(huán)境，以高校在校學(xué)生人數(shù)、發(fā)明專利受理數(shù)量、熱門景點數(shù)目、醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)數(shù)量作為科教文衛(wèi)情況的衡量指標(biāo)。

一般來說，政府的相關(guān)政策以及法治建設(shè)程度能夠直接影響消費和投資，可以反映該地生產(chǎn)環(huán)境的穩(wěn)定性，而一個穩(wěn)定高效的投資環(huán)境則可以增加投資者的投資信心。財政政策和貨幣政策作為政府、貨幣當(dāng)局的重要政策手段，在實現(xiàn)經(jīng)濟目標(biāo)和調(diào)控宏觀經(jīng)濟方面起到不可替代的作用。政府機構(gòu)的法律法規(guī)頒布可以體現(xiàn)出一個城市對于法治建設(shè)的重視程度。因此，選擇財政支出額和貨幣政策相關(guān)數(shù)量來衡量政策支持情況，以法律法規(guī)的數(shù)量作為衡量法治建設(shè)情況的指標(biāo)。

本文研究數(shù)據(jù)均來源于2020年安徽省統(tǒng)計年鑒、合肥市統(tǒng)計年鑒、合肥市市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報、江蘇省統(tǒng)計年鑒、南京市統(tǒng)計年鑒、上海市統(tǒng)計年鑒、中國人民銀行官網(wǎng)、江蘇省人民政府官網(wǎng)、浙江省人民政府官網(wǎng)、合肥市人民政府官網(wǎng)、高德地圖交通報告。其中，環(huán)境空氣質(zhì)量優(yōu)良率是根據(jù)一年中空氣質(zhì)量為優(yōu)良的天數(shù)占一年總天數(shù)的比重計算所得。

（二）熵權(quán)法計算權(quán)重

1.建立初始矩陣

假設(shè)對n個要評價的對象有m個指標(biāo)進(jìn)行城市吸引能力評價，建立初始矩陣X如下：

X=x■? ?x■? ?...? ?x■x■? ?x■? ?...? ?x■...? ? ?...? ? ...? ?...x■? ?x■? ?...? ?x■（6）

2.歸一化處理

將初始矩陣?yán)霉剑?）

Zij=■（7）

進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化矩陣Z如下：

Z=z■? ?z■? ?...? ?z■z■? ?z■? ?...? ?z■...? ? ?...? ? ...? ?...z■? ?z■? ?...? ?z■（8）

其中，在歸一化矩陣Z=（zij）nm中，zij為第i個評價對象在第j個評價指標(biāo)上的標(biāo)準(zhǔn)值（i=1，2，...，n；j=1，2，...，m）。

3.計算概率矩陣P

概率矩陣P的每一個元素Pij的計算公式如下：

Pij=■（9）

容易驗證：■Pij=1，即保證了每個指標(biāo)對應(yīng)的概率之和為1。

4.計算第j項指標(biāo)的熵值

Hj=-k■Pijln（Pij）（10）

其中，k=1/lnn，0

5.計算各個指標(biāo)的熵權(quán)

wj=■（11）

其中，0

導(dǎo)入數(shù)據(jù)求解如下頁表4所示。

二級指標(biāo)中，經(jīng)濟狀況占比28.75%，服務(wù)環(huán)境占比51.84%，政治因素占比19.39%。

這是由于數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用使人們投資意識發(fā)生了變化，不再僅僅局限于投資的經(jīng)濟效益，而更多重視經(jīng)濟發(fā)展的可持續(xù)性。因此，生態(tài)環(huán)境、運輸能力、金融服務(wù)環(huán)境和資源要素稟賦率所組成的城市服務(wù)環(huán)境更受投資者的青睞。

在三級指標(biāo)中，市場規(guī)模要素權(quán)重位列第一，交通運輸要素權(quán)重位列第二，科教文衛(wèi)情況要素權(quán)重位列第三，政策支持要素權(quán)重位列第四，因此，改善城市投資環(huán)境應(yīng)該優(yōu)先從這四部分入手。同時，以上結(jié)論說明了城市投資環(huán)境取決于市場規(guī)模，而交通運輸和政策支持是擴大市場規(guī)模的必要基礎(chǔ)，科教文衛(wèi)情況直接影響居民消費購買力，間接影響市場規(guī)模。其中，由于科教文衛(wèi)事業(yè)對人的影響是潛移默化的，具有較長的見效周期，所以需要長期堅持投資以改善城市投資環(huán)境。

排名在后四位的要素分別為人均GDP、人均可支配收入、固定資產(chǎn)投資總額、建成區(qū)綠化覆蓋率。這個結(jié)果與預(yù)想有所出入，但經(jīng)過數(shù)據(jù)比較我們認(rèn)為這與選擇的研究對象有直接關(guān)系。由于所選的城市經(jīng)濟發(fā)展水平相對較高，城市間差距較小，居民收入絕對額都很高，受邊際效益遞減原則影響，收入差異帶來的居民消費力差異并不明顯。建成區(qū)綠化覆蓋率與前者有相同原因，選擇比較分析研究的樣本相對于長三角其他城市都有著更為顯著的可持續(xù)發(fā)展傾向，因此差異不大。但這并不意味著該要素不重要，這從近幾年不斷提高的城市綠化覆蓋率便足以看出。而關(guān)于固定資產(chǎn)投資率低權(quán)重是由于數(shù)字經(jīng)濟的興起，各行業(yè)跨區(qū)域生產(chǎn)使得人們對于傳統(tǒng)地理區(qū)位構(gòu)成的要素要求有所降低的結(jié)果。

（三）權(quán)重TOPSIS評價模型

TOPSIS法使用距離尺度來度量樣本差距，在原始數(shù)據(jù)指標(biāo)中，所有指標(biāo)都為正向指標(biāo)，直接進(jìn)行TOPSIS模型的計算如下。

1.構(gòu)造加權(quán)規(guī)范化矩陣

G=w1z■? w2z■? ...? ?wmz■w1z■? w2z■? ...? ?wmz■...? ? ? ?...? ? ? ?...? ? ...w1z■? w2z■? ...? ?wmz■=g■? ?g■? ?...? ?g■g■? ?g■? ?...? ?g■...? ? ?...? ? ...? ?...gn1? ?g■? ?...? ?g■（12）

2.確定正理想解g+和負(fù)理想解g-

如果指標(biāo)為高優(yōu)指標(biāo)：g+=（g1+，g2+，...，gm+），g-=（g1-，g2-，...，gm-）。

其中，gj+=max（g1j，g2j，...，gnj），gj-=min（g1j，g2j，...，gnj）。

即最優(yōu)方案g+由g中每列元素的最大值構(gòu)成，最劣方案g-由g中每列元素的最小值構(gòu)成。

如果指標(biāo)為低優(yōu)指標(biāo)，則相反。

3.計算各評價對象到最優(yōu)方案和最劣方案的接近程度

到最優(yōu)方案的接近程度：

Di+=■（13）

其中，i=1，2，...，n

到最劣方案的接近程度：

Di-=■（14）

其中，i=1，2，...，n。

4.計算各評價對象與最優(yōu)方案的相對接近度Ci

Ci=■（i=1，2，...，n）（15）

其中，0≤Di≤1，并且Di→1表示評價對象越優(yōu)。

（此處也可以將分子設(shè)置為Di+表示與最劣方案的貼近程度，此時Ci→1表明評價對象越優(yōu)）

依照上述步驟，代入數(shù)據(jù)并求解得到結(jié)果如表5所示。

圖2? 長三角核心城市投資環(huán)境評價結(jié)果

由以上結(jié)果可以清晰看出，所選取八個城市樣本中，上海市以0.745的貼近度遠(yuǎn)超其他七個城市，城市投資環(huán)境最好；杭州市、南京市和蘇州市分別以0.345、0.34和0.333的貼近度處于第3、4、5位，城市投資環(huán)境相對良好；合肥市和無錫市貼近度為0.276和0.214，分別處于第5和第6位，城市投資環(huán)境相對一般；常州市和揚州市貼近度不足2，投資環(huán)境相對較差。

四、結(jié)束語

本文參考國內(nèi)外現(xiàn)有研究成果，先構(gòu)建了以合肥市為出發(fā)點的城市引力模型，從長三角城市群中選擇八個城市作為研究對象，綜合數(shù)據(jù)可得性和投資活動特性制定出了較為全面、科學(xué)合理的城市投資環(huán)境評價指標(biāo)體系，利用熵權(quán)——TOPSIS模型進(jìn)行比較分析研究。從橫向比較分析中可以看出，二級指標(biāo)中服務(wù)環(huán)境占比最大，說明人們除去傳統(tǒng)的經(jīng)濟要素也開始越來越重視城市的服務(wù)環(huán)境，即一個地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的可持續(xù)性，這符合當(dāng)代數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的趨勢和特征。三級指標(biāo)中占比最大的指標(biāo)分別為市場規(guī)模、交通運輸能力、政策支持和科教文衛(wèi)情況。

市場規(guī)模是一個地區(qū)消費水平的重要組成部分之一，投資者在具有較大市場規(guī)模的地區(qū)投資獲利性會更高，因此，各個城市應(yīng)當(dāng)注重增加地區(qū)常住人口數(shù)量和與對外經(jīng)濟貿(mào)易程度，不斷擴大當(dāng)?shù)氐馁Q(mào)易市場。其次，交通運輸能力代表了一個地區(qū)貨物出口和與其他地區(qū)經(jīng)濟協(xié)作的能力。受空間區(qū)位和城市規(guī)劃影響，直接增強鐵路等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)并不現(xiàn)實，但可以通過發(fā)展多元化運輸和分區(qū)域產(chǎn)業(yè)協(xié)作方式來增強運輸能力。在政策支持方面，政府要加大對符合城市現(xiàn)代發(fā)展理念企業(yè)的政策支持力度，減少稅收，增加補貼。在科教文衛(wèi)情況上，由于該指標(biāo)往往具有長期效應(yīng)，難以在短期內(nèi)有大幅提升，所以要堅持科教文衛(wèi)事業(yè)發(fā)展，增強城市綜合服務(wù)水平，以改善城市的投資環(huán)境。

綜上，城市投資環(huán)境構(gòu)成要素中企業(yè)所在意的要素正在發(fā)生轉(zhuǎn)型，權(quán)重較高的要素往往難以在短時間內(nèi)得到改善，因此，城市政府執(zhí)政者應(yīng)當(dāng)注重城市的可持續(xù)發(fā)展，不追求短期效應(yīng)，從長期效益的角度出發(fā)，側(cè)重于對城市綜合服務(wù)的改善，從而提高吸引投資的能力。

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Comparison of Investment Environment and Analysis of Influencing Factors in Core Cities

of the Yangtze River Delta

Zhang Jiabao， Du Yuhong， Liu Xinyuan

（School of Economics， Anhui University， Hefei 230000， China）

Abstract： Under the background of the integration of Yangtze River Delta and digital economy， it is urgent for cities to improve the investment environment. This paper devotes to analyzing the factors affecting investment environment. Urban gravity model is established first to certain eight research objects selected from twenty cities of Yangtze River Delta urban agglomeration， then according to the “Maximum profit location theory”， the city investment environment evaluation index system is established. Entropy weight method is used to weight each index element by the citys statistical data， besides observe the relative importance of each index. The relative proximity and ranking of each citys investment environment are measured by TOPSIS method. Finally， the paper makes a comparative analysis of the influencing factors and provides policy suggestions for improving the urban investment environment.

Key words： Yang River Delta; investment environment; urban gravity; Entropy TOPSIS

[責(zé)任編輯? ?彥? ?文]