長三角區域一體化發展評價及驅動因子分析

文 王嘉煒 華東師范大學城市發展研究院博士研究生

曹賢忠 華東師范大學城市發展研究院院長助理、教授，博士

曾 剛 華東師范大學城市發展研究院院長、教授，博士

區域一體化這一術語最早由荷蘭經濟學家Tinbergen提出，是指資本主義剩余產品謀求傾銷地的一種經濟手段。20世紀90年代以后，新區域主義、[1]新經濟地理學、[2]新制度經濟學[3]等各具特色和側重的分析范式加深了人們對日益復雜的區域一體化的理解，將區域一體化的概念擴充至政治關系、制度文化等多個范疇。

在區域一體化的測度原理及方法方面，國外學者起步較早，并形成了完善的區域分割主義、[4]新地區主義[5]和多中心主義[6]等多個學術流派。在長三角區域一體化評價方面，王山等人采用熵權法從創新、協調、綠色、開放、共享五個方面構建指標體系對長三角一體化水平進行評價；[7]周正柱和王云云采用相對價格法，從商品市場、勞動力市場和資本市場三個方面對長三角市場一體化水平進行了評價；[8]姚亞偉和劉江會從資金價格差異和資本跨區域自由流動兩個角度對長三角地區資本市場一體化發展程度進行評價。[9]

筆者通過梳理以上研究發現，學者們從不同的角度對長三角一體化水平進行了評價，但還存在以下不足：一是現有長三角一體化評價指標體系過于偏重經濟指標，與政策目標脫節；二是現有研究側重刻畫長三角區域內部差異，忽略了長三角區域的整體性。

一、長三角區域一體化綜合評價

（一）長三角區域一體化綜合評價指標體系構建

本文立足于《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》，并借鑒華東師范大學城市發展研究院的曾剛、王豐龍等發布的《長江經濟帶城市協同發展能力指數研究報告》中的指標體系（表1）對長三角一體化水平進行評價。

表1 長三角區域一體化評價指標體系

（二）研究方法與數據來源

1．數據來源

本章節數據主要來自公開發布的數據。其中，全國制造業500強總部數來自中國企業聯合會、中國企業家協會等發布的中國制造業企業500強榜單；銀行總行支行數量來自銀保監會發布的銀行名錄及百度地圖興趣點（POI）數據；“雙一流”建設學科數量依據教育部公布的國家“雙一流”學科建設名單，按照城市匯總獲得；合作發明專利申請數量來源于國家專利信息數據庫；鐵路班次數量依據本地寶網站，將城市所有車站各種型號列車班次數進行加權匯總獲得；新基建發展水平、雙碳行動計劃依據各城市發展水平及目標設定，對各城市進行1—5分評分；其他數據主要來源于長三角41個地級及以上城市的統計年鑒與國民經濟和社會發展統計公報等。

2.主觀賦權法

首先，為消除量綱影響，對數據進行1—100標準化處理。具體計算公式如下：

其中，Xj′為第i座城市第j項指標進行歸一化處理后的指標值；Xij為第i座城市第j項指標真實值；Xjmin為第j項指標最小值；Xjmax為第j項指標最大值。

隨后，對各指標進行賦權。考慮到經濟發展、科技創新和交流服務對于城市一體化發展能力影響更大，這里對這三個要素層分別賦予了2/7的權重；相比之下，生態保護指標被動色彩較濃，受先天條件影響較大，故對該要素層賦予了1/7的權重。對各要素層中的具體指標，則采取等權重平均的形式計算。

最后，加權計算目標層得分。各城市區域一體化指數得分按如下公式計算：

Yi=∑jXij′wj,i=1,2,3,…n

其中，Yi為第i座城市的一體化發展能力評價值，wj為第j個指標的權重。

3．空間探索性分析

Moran′sI指數反映在空間上鄰近的區域單元某屬性的相似程度，其取值一般為[-1,1]。Moran′sI指數越接近-1，表示單元區間的差異越大或分布越不集中；越接近于1，表示單元區間越具有相似屬性；接近0，則表示單元區間隨機分布，不存在空間自相關性。具體計算公式如下：

其中，n為區域內城市數；yi，yj分別為城市i和城市j的城市協同發展能力指數；y? 為全部城市的區域一體化指數的平均值；Wij為空間權重矩陣，根據各城市距離平方的倒數計算得到。

（三）研究結果分析

1．長三角一體化發展水平尚不均衡，“核心—邊緣”空間結構顯著

長三角地級及以上城市區域一體化指數計算結果如表2所示，借助ArcGIS工具將指數計算結果反應在地圖上，如圖1所示。

圖1 2020年長三角城市區域一體化指數分布圖

表2 2020年長三角地級及以上城市區域一體化指數

整體來看，長三角區域一體化水平呈現出“東南高、西北低”的空間格局。上海、浙江以及江蘇南部及沿海地區區域一體化水平較高，江蘇北部以及安徽省大部分地區區域一體化水平相對較低。從各省內部情況來看，上海市區域一體化水平最高；浙江省區域一體化呈高水平均衡發展；江蘇省區域一體化存在顯著的南北差異；安徽省除省會及周邊城市區域一體化水平相對較高外，其余城市區域一體化水平較低。長三角區域一體化形成了以上海為核心，以南京、合肥、蘇州、無錫、杭州、寧波等省會城市和工業城市為重要節點，沿滬寧合、滬杭甬交通干線向外延伸的空間格局，“核心—邊緣”空間結構顯著。

將要素層得分反映在地圖上，如圖2所示。可以看出，長三角地區交流服務、經濟發展和科技創新存在一定的空間關聯性，并且交流服務一體化水平相對領先，經濟發展一體化水平次之，科技創新一體化水平相對滯后。這一結果說明，基礎設施一體化是經濟和科技創新一體化的基礎。

圖2 2020年長三角區域一體化要素層指數分布

2．長三角區域一體化的空間擴散效應顯著

借助空間探索性分析工具，計算得出長三角區域一體化Moran′sI指數為0.1458，在90%水平下顯著（表3），說明長三角區域一體化存在顯著的空間自相關關系。從要素層來看，經濟一體化呈現出顯著的鄰近擴散效應，一體化程度較高；科技創新、交流服務和生態之城的空間相關性并不顯著。

表3 Moran's I指數計算結果

二、長三角一體化的驅動因子

區域一體化的動力可以概括為自上而下的行政力量和自下而上的市場力量兩個方面。[10,11]長三角區域一體化進程經歷了由市場主導階段向政府介入階段的過渡。長三角一體化肇始于浦東開發開放，開放的國際市場是長三角一體化的原始驅動力，[12]自發性、偶然性、局部性和試驗性是早期階段長三角區域內部協作的主要特點。如今，長三角一體化步入區域政策范疇的國家戰略介入與地區深化跟進的新階段，“國家戰略”和“地區方案”構成了長三角一體化在區域政策的兩個層次上的主體架構。[13]

由于長三角區域一體化具備市場推動和行政介入雙重屬性，學者們對長三角區域一體化影響因素的研究形成了政府間合作與市場協作兩大板塊。在長三角政府間合作方面，竇克勤等人指出溝通協調機制、政策協同機制、利益共享機制和發展保障機制的缺失對長三角地級政府間合作形成制約；[14]張躍將長三角城市經濟協調會作為政府合作的一項準自然實驗，認為城市規模等級越高、與中心城市的距離越近，政府間合作的成效越顯著。[15]在市場因素和社會因素的考察方面，鄭瑞坤和汪純指出，長三角區域一體化規劃著力發展的基礎設施、要素市場、科創產業、公共服務等方面對長三角高質量發展具有明顯的空間滯后性；[16]畢珊珊等人基于新發展理念對長三角地區高質量發展的主要影響因子進行識別，認為創新、協調、開放和共享發展水平與長三角城市綜合發展水平關聯性較強；[17]曹賢忠和曾剛認為，長三角創新一體化受到管理體制、人才流動、研發基金、生活配套和創新體系五個方面因素的制約。[18]

回顧相關研究成果可以發現，學者們對長三角區域一體化的驅動因子形成了初步認識，但還存在以下不足之處：一是過度注重市場力量和政府力量的區分，導致對長三角一體化的驅動因子研究稍顯片面；二是尚未對各因子的驅動作用進行對比分析，導致長三角區域一體化政策難以形成有效的著力點。因此，本節基于長三角一體化綜合評價指標體系，著重分析指標體系內各因子的驅動作用強弱及其可持續性。

（一）研究方法

分析驅動因子的計量方法包括多元線性回歸模型、向量自回歸模型、結構方程模型、地理探測器等，各計量模型的優缺點如表4所示。考慮到本文的樣本量及數據結構，同時為了避免出現內生性問題，本文選取地理探測器工具對長三角一體化的影響因子進行分析。

表4 計量方法對比

地理探測器包含因子探測器、風險探測器、交互作用探測器、生態探測器等多種工具。因子探測器可以分析單維度因素的驅動作用，其余工具側重分析兩因子的交互作用對空間分異的驅動力。本文重點分析單因子對長三角一體化的貢獻度，因此采用因子探測器工具。

因子探測器通過探測各個不同因素的解釋力來識別區域一體化空間分異的主要驅動因子，并以Q值來表示作用大小。Q值的計算公式如下：

式中：L表示區域總數，SSW表示各區域方差之和，計算方法為SSW=∑Niσ2i；SST表示區域總方差，其公式為SST=Nσ2。N與Ni分別表示區域總樣本量和第i區域的樣本量，σ2和σ2i分別表示區域一體化水平的總方差和第i區域一體化的方差。Q值介于[0,1]之間，其值越大，表明該因素對區域一體化水平空間分異的驅動作用越強。

（二）研究結果分析

借助因子探測器工具分析長三角區域一體化的驅動因子及障礙因子，結果如表5所示。

表5 各要素及指標對長三角區域一體化指數的決定力及其顯著性

1．科技創新是長三角區域一體化的持續動力

長三角地區的創新資源集聚度較高，區域內各城市創新人才不斷集聚，創新資金投入力度持續加大，創新合作不斷深化。科技創新是推動長三角區域一體化的主要動力源。從要素層來看，科技創新要素層對長三角區域一體化的驅動作用排在首位，達到0.74，且在99%水平下顯著。從指標層來看，財政科技支出、合作發明專利數量和從事科技活動人員數對區域一體化驅動作用均超過0.8。

長三角地區各城市財政科技支出差距逐年縮小。2015-2019年，長三角地區72.5%的城市與上海市的財政科技支出力度持續縮小，其中合肥、寧波、衢州、六安等地財政科技支出力度與上海的比值在2015-2019年間分別提高了0.75、0.47、0.41、0.40，追趕速度排在前列。未來，隨著各地政府對科技創新重視程度的不斷加大和科技強國戰略的不斷推進，財政科技投入區域內差距將會越來越小。

長三角地區各城市從事科技活動人員數量逐年提升。2015-2019年，長三角地區67.5%的城市科技活動人員數量在持續提高，其中，上海、蘇州、合肥、南京、無錫科技活動人員增長數位居前5名。然而，長三角區域內部對創新人才的爭奪日趨激烈，極化效應凸顯。[19]從科技活動人員數量來看，僅有蘇州、無錫、嘉興、宿遷、黃山五地與上海市的差距呈縮小態勢，其余城市與上海市的差距逐漸擴大。伴隨上海、杭州等地落戶門檻降低，長三角區域內部對創新人才的爭奪會愈演愈烈。

在創新合作方面，長三角科技創新共同體、G60科創走廊、產業合作示范基地等創新合作載體建設有效推動了長三角科技創新一體化發展。以G60科創走廊為例，從“G60上海松江科創走廊”的1.0版，拓展到高速時代的“滬嘉杭G60科創走廊”的2.0版，再升級到目前“高鐵時代的3.0版”，形成了以上海松江為核心和樞紐、以G60國家高速公路和滬蘇湖高速鐵路為軸線，貫穿松江、嘉興、杭州、金華、蘇州、湖州、宣城、蕪湖、合肥九個城市的“一廊一核九城”總體空間布局。依托G60高速和滬蘇湖高鐵，九個城市的“2小時同城圈”效應明顯，區域科技合作全面提速。未來，伴隨區域內部產業鏈、供應鏈、創新鏈的結構調整，以及長三角創新合作機制的進一步完善，創新合作將持續推動長三角科技創新一體化發展。[20]

2．市場一體化是長三角區域一體化的根本動力

長三角地區經濟發展水平較高，從要素層來看，經濟發展對長三角區域一體化的推動作用排在第二位，達到0.58。從指標層來看，社會消費品零售總額對長三角一體化的驅動作用達到0.95，排名第一，說明商品市場一體化是長三角區域一體化的根本；銀行總行支行數、當年實際使用外資數對實現長三角一體化發展的驅動作用均超過0.8，說明資本市場一體化有效推動了長三角區域一體化。

商品市場一體化是長三角市場一體化的重要組成部分。近年來，安徽各地級及以上城市主動融入長三角區域一體化大市場，推動了長三角商品市場一體化發展。從社會消費品零售總額來看，2015-2019年，安徽省15個城市與上海的相對差距呈縮小態勢。安徽省按照《安徽省實施長三角一體化發展規劃“十四五”行動方案》的要求，積極對接服務上海國際消費中心城市建設，加快破除商品服務跨省域流通的堵點和斷點。伴隨數字經濟的發展以及區域內物流網絡的堵點疏通，商品市場一體化將會持續推動長三角區域一體化發展。

資本市場一體化是實現長三角要素市場一體化的關鍵環節。一方面，從金融基礎設施來看，上海的金融基礎設施為長三角區域內的各類主體提供持續、高效、便捷的支付結算等一系列金融服務。另一方面，從資本市場來看，外商投資會引發金融資源的跨區域聚集、分流和擴散，優化區域資源配置，進而建立起區域內統一的金融市場，這將會在更高層面上推動產品和要素的自動流動，形成更高質量的經濟一體化。

3．交流服務對長三角區域一體化的推動作用有待提升

長三角新基建尚有提升空間。從要素層來看，交流服務對長三角區域一體化的貢獻度排名第三，僅有0.38。從指標層來看，交流服務各指標對長三角一體化的貢獻度均未超過0.8。

借力新基建，長三角基礎設施互聯互通水平得到有效提高，行政壁壘得到加速破除，長三角城市層級產業分工更加合理。在交通基礎設施方面，隨著新基建在長三角鋪開，城際高速鐵路和城際軌道交通密度將不斷增大、運行效率將得以提升，交通系統將逐步趨向網格化，同城效應將顯著增強。在破除行政壁壘方面，長三角推進信息化服務互聯互通，實現了包括醫療信息、人才崗位信息、政務服務信息的互聯互通，未來將著力打通工業大數據共享通道。在產業分工方面，上海、南京、杭州、合肥、蘇州、寧波等中心城市的產業集聚功能向外圍中小城市擴散、疏解，促使長三角各城市向多層級、多中心的城市功能分工格局演變。

長三角機場群建設有效推動了區域內部的資源流動。長三角區域的地面交通日益發達，機場間的地面交通網絡豐富，連通性得到了有效加強，機場之間的動態發展關系明顯。僅以滬、杭、寧三城為例（圖3），當上海兩機場的業務量快速增長時，其他城市機場的業務量便呈現出增速放緩現象。反之，當上海兩機場的業務量增速放緩時，其他城市機場就必然有一個或兩個機場的業務量呈快速增長態勢。航運資源的連通性為長三角區域內部人員及貨物流動提供了便捷通道。

圖3 2011-2018年上海、杭州、南京民用航空客運量增速

網絡互連互通是推動長三角交流服務一體化的主要動力。從互聯網用戶數量來看，2010-2019年，安徽互聯網用戶數量增長最快，達到466.82%；江蘇增速排名第二，達到282.51%；浙江增速排名第三，達到172.34%。在互聯網覆蓋方面，長三角各地與上海的差距在急速縮短。然而，隨著各地互聯網覆蓋范圍越來越廣，互聯網推廣速度有所放緩（圖4）。

圖4 2011-2019年江蘇、浙江、安徽互聯網用戶數增速

4．生態支撐對長三角區域一體化的推動作用尚不明顯

從要素層來看，生態支撐對長三角區域一體化的推動作用僅有0.22，且不顯著。從指標層來看，雙碳行動計劃對長三角區域一體化具有顯著驅動作用，其余指標驅動作用并不顯著。

長三角生態一體化示范區建設是推動長三角一體化的有益探索。2019年，國家發展改革委印發《長三角生態綠色一體化發展示范區總體方案》，在長三角地區率先探索一體化發展新機制。在方案指引下，示范區環境空氣質量得到有效改善。2021年示范區環境空氣質量指數（AQI）優良率達到87.4%，較2019年上升9.0個百分點。2022年8月，《長三角生態綠色一體化發展示范區碳達峰實施方案》正式實施，聚焦產業、能源、建筑、交通和生態等重點領域和行業落實碳減排措施，開展綠色低碳產業一體化行動、清潔低碳能源一體化行動、綠色宜居低碳建筑行動，為探索一體協同落實碳達峰目標提供可復制可推廣的經驗，為落實長三角一體化和雙碳國家戰略提供有力支撐。

生態環境保護領域的跨界合作能夠為經濟、科技、衛生防疫、應急聯動、交通等多個領域的跨界合作提供寶貴經驗。政府間合作面臨著理念認知差異、利益結構差異和制度機制缺失等三大困境。[21]長三角區域內各級政府間的良性合作是形成跨界地區生態治理一體化的基礎和前提。[22]政府間生態環保領域的跨界合作將為更深層次的經濟合作提供經驗借鑒。

三、結論與討論

本文基于政策導向，從經濟發展、科技創新、交流服務和生態支撐四個方面構建了長三角區域一體化綜合評價指標體系，對長三角區域一體化成效進行評價，并挖掘了長三角區域一體化的驅動因子，現得出以下結論：

長三角區域一體化發展水平呈現出以直轄市和省會城市為關鍵節點的“東南高-西北低”的空間格局，存在顯著的空間溢出效應。從四大板塊來看，經濟發展格局和交流服務格局均沿交通干線呈現出“Z”字型空間格局，科技創新發展格局以省會城市為關鍵節點呈點狀分布，生態支撐呈現出低水平均質化發展格局。科技創新、經濟發展以及交流服務顯著推動了長三角區域一體化的發展，生態支撐是長三角一體化的突出短板。

長三角區域一體化以交流服務為重要基礎，以區域市場一體化為外在表現，以生態環境一體化為打破行政壁壘的重要嘗試，以科技創新一體化為高質量發展目標。鐵路、高速公路以及通信設施等基礎設施為區域的人員、貨物以及信息的往來提供通道，是經濟發展的大動脈，為建成區域性的統一大市場提供硬件保障。區域統一大市場的建設降低了各類生產要素的流動成本，并為創新活動提供了更廣闊的市場，是實現長三角創新共同體建設的重要保障。生態保護一體化則是長三角地區創新區域協調機制、增強區域聯動的有益嘗試，在此過程中得到的經驗教訓能夠為其他領域的政策聯動提供參考和借鑒。由此可見，交流服務、市場整合、生態共保和科技創新是長三角區域一體化不可或缺的四個重要領域。現階段長三角區域一體化要以加快要素市場一體化建設為重點，以創新共同體建設為目標，補足生態共保這塊短板，從而實現長三角區域更高質量的一體化。