长三角区域一体化发展评价及驱动因子分析

文 王嘉炜 华东师范大学城市发展研究院博士研究生

曹贤忠 华东师范大学城市发展研究院院长助理、教授，博士

曾 刚 华东师范大学城市发展研究院院长、教授，博士

区域一体化这一术语最早由荷兰经济学家Tinbergen提出，是指资本主义剩余产品谋求倾销地的一种经济手段。20世纪90年代以后，新区域主义、[1]新经济地理学、[2]新制度经济学[3]等各具特色和侧重的分析范式加深了人们对日益复杂的区域一体化的理解，将区域一体化的概念扩充至政治关系、制度文化等多个范畴。

在区域一体化的测度原理及方法方面，国外学者起步较早，并形成了完善的区域分割主义、[4]新地区主义[5]和多中心主义[6]等多个学术流派。在长三角区域一体化评价方面，王山等人采用熵权法从创新、协调、绿色、开放、共享五个方面构建指标体系对长三角一体化水平进行评价；[7]周正柱和王云云采用相对价格法，从商品市场、劳动力市场和资本市场三个方面对长三角市场一体化水平进行了评价；[8]姚亚伟和刘江会从资金价格差异和资本跨区域自由流动两个角度对长三角地区资本市场一体化发展程度进行评价。[9]

笔者通过梳理以上研究发现，学者们从不同的角度对长三角一体化水平进行了评价，但还存在以下不足：一是现有长三角一体化评价指标体系过于偏重经济指标，与政策目标脱节；二是现有研究侧重刻画长三角区域内部差异，忽略了长三角区域的整体性。

一、长三角区域一体化综合评价

（一）长三角区域一体化综合评价指标体系构建

本文立足于《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》，并借鉴华东师范大学城市发展研究院的曾刚、王丰龙等发布的《长江经济带城市协同发展能力指数研究报告》中的指标体系（表1）对长三角一体化水平进行评价。

表1 长三角区域一体化评价指标体系

（二）研究方法与数据来源

1．数据来源

本章节数据主要来自公开发布的数据。其中，全国制造业500强总部数来自中国企业联合会、中国企业家协会等发布的中国制造业企业500强榜单；银行总行支行数量来自银保监会发布的银行名录及百度地图兴趣点（POI）数据；“双一流”建设学科数量依据教育部公布的国家“双一流”学科建设名单，按照城市汇总获得；合作发明专利申请数量来源于国家专利信息数据库；铁路班次数量依据本地宝网站，将城市所有车站各种型号列车班次数进行加权汇总获得；新基建发展水平、双碳行动计划依据各城市发展水平及目标设定，对各城市进行1—5分评分；其他数据主要来源于长三角41个地级及以上城市的统计年鉴与国民经济和社会发展统计公报等。

2.主观赋权法

首先，为消除量纲影响，对数据进行1—100标准化处理。具体计算公式如下：

其中，Xj´为第i座城市第j项指标进行归一化处理后的指标值；Xij为第i座城市第j项指标真实值；Xjmin为第j项指标最小值；Xjmax为第j项指标最大值。

随后，对各指标进行赋权。考虑到经济发展、科技创新和交流服务对于城市一体化发展能力影响更大，这里对这三个要素层分别赋予了2/7的权重；相比之下，生态保护指标被动色彩较浓，受先天条件影响较大，故对该要素层赋予了1/7的权重。对各要素层中的具体指标，则采取等权重平均的形式计算。

最后，加权计算目标层得分。各城市区域一体化指数得分按如下公式计算：

Yi=∑jXij´wj,i=1,2,3,…n

其中，Yi为第i座城市的一体化发展能力评价值，wj为第j个指标的权重。

3．空间探索性分析

Moran´sI指数反映在空间上邻近的区域单元某属性的相似程度，其取值一般为[-1,1]。Moran´sI指数越接近-1，表示单元区间的差异越大或分布越不集中；越接近于1，表示单元区间越具有相似属性；接近0，则表示单元区间随机分布，不存在空间自相关性。具体计算公式如下：

其中，n为区域内城市数；yi，yj分别为城市i和城市j的城市协同发展能力指数；y̅ 为全部城市的区域一体化指数的平均值；Wij为空间权重矩阵，根据各城市距离平方的倒数计算得到。

（三）研究结果分析

1．长三角一体化发展水平尚不均衡，“核心—边缘”空间结构显著

长三角地级及以上城市区域一体化指数计算结果如表2所示，借助ArcGIS工具将指数计算结果反应在地图上，如图1所示。

图1 2020年长三角城市区域一体化指数分布图

表2 2020年长三角地级及以上城市区域一体化指数

整体来看，长三角区域一体化水平呈现出“东南高、西北低”的空间格局。上海、浙江以及江苏南部及沿海地区区域一体化水平较高，江苏北部以及安徽省大部分地区区域一体化水平相对较低。从各省内部情况来看，上海市区域一体化水平最高；浙江省区域一体化呈高水平均衡发展；江苏省区域一体化存在显著的南北差异；安徽省除省会及周边城市区域一体化水平相对较高外，其余城市区域一体化水平较低。长三角区域一体化形成了以上海为核心，以南京、合肥、苏州、无锡、杭州、宁波等省会城市和工业城市为重要节点，沿沪宁合、沪杭甬交通干线向外延伸的空间格局，“核心—边缘”空间结构显著。

将要素层得分反映在地图上，如图2所示。可以看出，长三角地区交流服务、经济发展和科技创新存在一定的空间关联性，并且交流服务一体化水平相对领先，经济发展一体化水平次之，科技创新一体化水平相对滞后。这一结果说明，基础设施一体化是经济和科技创新一体化的基础。

图2 2020年长三角区域一体化要素层指数分布

2．长三角区域一体化的空间扩散效应显著

借助空间探索性分析工具，计算得出长三角区域一体化Moran´sI指数为0.1458，在90%水平下显著（表3），说明长三角区域一体化存在显著的空间自相关关系。从要素层来看，经济一体化呈现出显著的邻近扩散效应，一体化程度较高；科技创新、交流服务和生态之城的空间相关性并不显著。

表3 Moran's I指数计算结果

二、长三角一体化的驱动因子

区域一体化的动力可以概括为自上而下的行政力量和自下而上的市场力量两个方面。[10,11]长三角区域一体化进程经历了由市场主导阶段向政府介入阶段的过渡。长三角一体化肇始于浦东开发开放，开放的国际市场是长三角一体化的原始驱动力，[12]自发性、偶然性、局部性和试验性是早期阶段长三角区域内部协作的主要特点。如今，长三角一体化步入区域政策范畴的国家战略介入与地区深化跟进的新阶段，“国家战略”和“地区方案”构成了长三角一体化在区域政策的两个层次上的主体架构。[13]

由于长三角区域一体化具备市场推动和行政介入双重属性，学者们对长三角区域一体化影响因素的研究形成了政府间合作与市场协作两大板块。在长三角政府间合作方面，窦克勤等人指出沟通协调机制、政策协同机制、利益共享机制和发展保障机制的缺失对长三角地级政府间合作形成制约；[14]张跃将长三角城市经济协调会作为政府合作的一项准自然实验，认为城市规模等级越高、与中心城市的距离越近，政府间合作的成效越显著。[15]在市场因素和社会因素的考察方面，郑瑞坤和汪纯指出，长三角区域一体化规划着力发展的基础设施、要素市场、科创产业、公共服务等方面对长三角高质量发展具有明显的空间滞后性；[16]毕珊珊等人基于新发展理念对长三角地区高质量发展的主要影响因子进行识别，认为创新、协调、开放和共享发展水平与长三角城市综合发展水平关联性较强；[17]曹贤忠和曾刚认为，长三角创新一体化受到管理体制、人才流动、研发基金、生活配套和创新体系五个方面因素的制约。[18]

回顾相关研究成果可以发现，学者们对长三角区域一体化的驱动因子形成了初步认识，但还存在以下不足之处：一是过度注重市场力量和政府力量的区分，导致对长三角一体化的驱动因子研究稍显片面；二是尚未对各因子的驱动作用进行对比分析，导致长三角区域一体化政策难以形成有效的着力点。因此，本节基于长三角一体化综合评价指标体系，着重分析指标体系内各因子的驱动作用强弱及其可持续性。

（一）研究方法

分析驱动因子的计量方法包括多元线性回归模型、向量自回归模型、结构方程模型、地理探测器等，各计量模型的优缺点如表4所示。考虑到本文的样本量及数据结构，同时为了避免出现内生性问题，本文选取地理探测器工具对长三角一体化的影响因子进行分析。

表4 计量方法对比

地理探测器包含因子探测器、风险探测器、交互作用探测器、生态探测器等多种工具。因子探测器可以分析单维度因素的驱动作用，其余工具侧重分析两因子的交互作用对空间分异的驱动力。本文重点分析单因子对长三角一体化的贡献度，因此采用因子探测器工具。

因子探测器通过探测各个不同因素的解释力来识别区域一体化空间分异的主要驱动因子，并以Q值来表示作用大小。Q值的计算公式如下：

式中：L表示区域总数，SSW表示各区域方差之和，计算方法为SSW=∑Niσ2i；SST表示区域总方差，其公式为SST=Nσ2。N与Ni分别表示区域总样本量和第i区域的样本量，σ2和σ2i分别表示区域一体化水平的总方差和第i区域一体化的方差。Q值介于[0,1]之间，其值越大，表明该因素对区域一体化水平空间分异的驱动作用越强。

（二）研究结果分析

借助因子探测器工具分析长三角区域一体化的驱动因子及障碍因子，结果如表5所示。

表5 各要素及指标对长三角区域一体化指数的决定力及其显著性

1．科技创新是长三角区域一体化的持续动力

长三角地区的创新资源集聚度较高，区域内各城市创新人才不断集聚，创新资金投入力度持续加大，创新合作不断深化。科技创新是推动长三角区域一体化的主要动力源。从要素层来看，科技创新要素层对长三角区域一体化的驱动作用排在首位，达到0.74，且在99%水平下显著。从指标层来看，财政科技支出、合作发明专利数量和从事科技活动人员数对区域一体化驱动作用均超过0.8。

长三角地区各城市财政科技支出差距逐年缩小。2015-2019年，长三角地区72.5%的城市与上海市的财政科技支出力度持续缩小，其中合肥、宁波、衢州、六安等地财政科技支出力度与上海的比值在2015-2019年间分别提高了0.75、0.47、0.41、0.40，追赶速度排在前列。未来，随着各地政府对科技创新重视程度的不断加大和科技强国战略的不断推进，财政科技投入区域内差距将会越来越小。

长三角地区各城市从事科技活动人员数量逐年提升。2015-2019年，长三角地区67.5%的城市科技活动人员数量在持续提高，其中，上海、苏州、合肥、南京、无锡科技活动人员增长数位居前5名。然而，长三角区域内部对创新人才的争夺日趋激烈，极化效应凸显。[19]从科技活动人员数量来看，仅有苏州、无锡、嘉兴、宿迁、黄山五地与上海市的差距呈缩小态势，其余城市与上海市的差距逐渐扩大。伴随上海、杭州等地落户门槛降低，长三角区域内部对创新人才的争夺会愈演愈烈。

在创新合作方面，长三角科技创新共同体、G60科创走廊、产业合作示范基地等创新合作载体建设有效推动了长三角科技创新一体化发展。以G60科创走廊为例，从“G60上海松江科创走廊”的1.0版，拓展到高速时代的“沪嘉杭G60科创走廊”的2.0版，再升级到目前“高铁时代的3.0版”，形成了以上海松江为核心和枢纽、以G60国家高速公路和沪苏湖高速铁路为轴线，贯穿松江、嘉兴、杭州、金华、苏州、湖州、宣城、芜湖、合肥九个城市的“一廊一核九城”总体空间布局。依托G60高速和沪苏湖高铁，九个城市的“2小时同城圈”效应明显，区域科技合作全面提速。未来，伴随区域内部产业链、供应链、创新链的结构调整，以及长三角创新合作机制的进一步完善，创新合作将持续推动长三角科技创新一体化发展。[20]

2．市场一体化是长三角区域一体化的根本动力

长三角地区经济发展水平较高，从要素层来看，经济发展对长三角区域一体化的推动作用排在第二位，达到0.58。从指标层来看，社会消费品零售总额对长三角一体化的驱动作用达到0.95，排名第一，说明商品市场一体化是长三角区域一体化的根本；银行总行支行数、当年实际使用外资数对实现长三角一体化发展的驱动作用均超过0.8，说明资本市场一体化有效推动了长三角区域一体化。

商品市场一体化是长三角市场一体化的重要组成部分。近年来，安徽各地级及以上城市主动融入长三角区域一体化大市场，推动了长三角商品市场一体化发展。从社会消费品零售总额来看，2015-2019年，安徽省15个城市与上海的相对差距呈缩小态势。安徽省按照《安徽省实施长三角一体化发展规划“十四五”行动方案》的要求，积极对接服务上海国际消费中心城市建设，加快破除商品服务跨省域流通的堵点和断点。伴随数字经济的发展以及区域内物流网络的堵点疏通，商品市场一体化将会持续推动长三角区域一体化发展。

资本市场一体化是实现长三角要素市场一体化的关键环节。一方面，从金融基础设施来看，上海的金融基础设施为长三角区域内的各类主体提供持续、高效、便捷的支付结算等一系列金融服务。另一方面，从资本市场来看，外商投资会引发金融资源的跨区域聚集、分流和扩散，优化区域资源配置，进而建立起区域内统一的金融市场，这将会在更高层面上推动产品和要素的自动流动，形成更高质量的经济一体化。

3．交流服务对长三角区域一体化的推动作用有待提升

长三角新基建尚有提升空间。从要素层来看，交流服务对长三角区域一体化的贡献度排名第三，仅有0.38。从指标层来看，交流服务各指标对长三角一体化的贡献度均未超过0.8。

借力新基建，长三角基础设施互联互通水平得到有效提高，行政壁垒得到加速破除，长三角城市层级产业分工更加合理。在交通基础设施方面，随着新基建在长三角铺开，城际高速铁路和城际轨道交通密度将不断增大、运行效率将得以提升，交通系统将逐步趋向网格化，同城效应将显著增强。在破除行政壁垒方面，长三角推进信息化服务互联互通，实现了包括医疗信息、人才岗位信息、政务服务信息的互联互通，未来将着力打通工业大数据共享通道。在产业分工方面，上海、南京、杭州、合肥、苏州、宁波等中心城市的产业集聚功能向外围中小城市扩散、疏解，促使长三角各城市向多层级、多中心的城市功能分工格局演变。

长三角机场群建设有效推动了区域内部的资源流动。长三角区域的地面交通日益发达，机场间的地面交通网络丰富，连通性得到了有效加强，机场之间的动态发展关系明显。仅以沪、杭、宁三城为例（图3），当上海两机场的业务量快速增长时，其他城市机场的业务量便呈现出增速放缓现象。反之，当上海两机场的业务量增速放缓时，其他城市机场就必然有一个或两个机场的业务量呈快速增长态势。航运资源的连通性为长三角区域内部人员及货物流动提供了便捷通道。

图3 2011-2018年上海、杭州、南京民用航空客运量增速

网络互连互通是推动长三角交流服务一体化的主要动力。从互联网用户数量来看，2010-2019年，安徽互联网用户数量增长最快，达到466.82%；江苏增速排名第二，达到282.51%；浙江增速排名第三，达到172.34%。在互联网覆盖方面，长三角各地与上海的差距在急速缩短。然而，随着各地互联网覆盖范围越来越广，互联网推广速度有所放缓（图4）。

图4 2011-2019年江苏、浙江、安徽互联网用户数增速

4．生态支撑对长三角区域一体化的推动作用尚不明显

从要素层来看，生态支撑对长三角区域一体化的推动作用仅有0.22，且不显著。从指标层来看，双碳行动计划对长三角区域一体化具有显著驱动作用，其余指标驱动作用并不显著。

长三角生态一体化示范区建设是推动长三角一体化的有益探索。2019年，国家发展改革委印发《长三角生态绿色一体化发展示范区总体方案》，在长三角地区率先探索一体化发展新机制。在方案指引下，示范区环境空气质量得到有效改善。2021年示范区环境空气质量指数（AQI）优良率达到87.4%，较2019年上升9.0个百分点。2022年8月，《长三角生态绿色一体化发展示范区碳达峰实施方案》正式实施，聚焦产业、能源、建筑、交通和生态等重点领域和行业落实碳减排措施，开展绿色低碳产业一体化行动、清洁低碳能源一体化行动、绿色宜居低碳建筑行动，为探索一体协同落实碳达峰目标提供可复制可推广的经验，为落实长三角一体化和双碳国家战略提供有力支撑。

生态环境保护领域的跨界合作能够为经济、科技、卫生防疫、应急联动、交通等多个领域的跨界合作提供宝贵经验。政府间合作面临着理念认知差异、利益结构差异和制度机制缺失等三大困境。[21]长三角区域内各级政府间的良性合作是形成跨界地区生态治理一体化的基础和前提。[22]政府间生态环保领域的跨界合作将为更深层次的经济合作提供经验借鉴。

三、结论与讨论

本文基于政策导向，从经济发展、科技创新、交流服务和生态支撑四个方面构建了长三角区域一体化综合评价指标体系，对长三角区域一体化成效进行评价，并挖掘了长三角区域一体化的驱动因子，现得出以下结论：

长三角区域一体化发展水平呈现出以直辖市和省会城市为关键节点的“东南高-西北低”的空间格局，存在显著的空间溢出效应。从四大板块来看，经济发展格局和交流服务格局均沿交通干线呈现出“Z”字型空间格局，科技创新发展格局以省会城市为关键节点呈点状分布，生态支撑呈现出低水平均质化发展格局。科技创新、经济发展以及交流服务显著推动了长三角区域一体化的发展，生态支撑是长三角一体化的突出短板。

长三角区域一体化以交流服务为重要基础，以区域市场一体化为外在表现，以生态环境一体化为打破行政壁垒的重要尝试，以科技创新一体化为高质量发展目标。铁路、高速公路以及通信设施等基础设施为区域的人员、货物以及信息的往来提供通道，是经济发展的大动脉，为建成区域性的统一大市场提供硬件保障。区域统一大市场的建设降低了各类生产要素的流动成本，并为创新活动提供了更广阔的市场，是实现长三角创新共同体建设的重要保障。生态保护一体化则是长三角地区创新区域协调机制、增强区域联动的有益尝试，在此过程中得到的经验教训能够为其他领域的政策联动提供参考和借鉴。由此可见，交流服务、市场整合、生态共保和科技创新是长三角区域一体化不可或缺的四个重要领域。现阶段长三角区域一体化要以加快要素市场一体化建设为重点，以创新共同体建设为目标，补足生态共保这块短板，从而实现长三角区域更高质量的一体化。