李天琦，張士杰

（1.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽蚌埠，233030；2.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)安徽經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展研究院，安徽蚌埠，233041）

一、引言

一體化是區(qū)域發(fā)展的重點(diǎn)、熱點(diǎn)和難點(diǎn)，其本質(zhì)是破除區(qū)域間經(jīng)濟(jì)、制度壁壘，促使要素跨區(qū)域自由流通，優(yōu)化市場結(jié)構(gòu)達(dá)到充分競爭，進(jìn)而形成一體化發(fā)展的利益分享長效機(jī)制［1］。在國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局下，區(qū)域一體化發(fā)展是提升全球競爭力的必然要求。長三角區(qū)域作為引領(lǐng)我國參與全球競爭的重要區(qū)域，是我國區(qū)域發(fā)展的重大戰(zhàn)略部署，也是全國區(qū)域一體化樣本［2］。2010年5月24日，《長三角區(qū)域規(guī)劃》由國務(wù)院正式批準(zhǔn)實(shí)施；2016年5月11日，國務(wù)院常務(wù)會(huì)議通過《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》；2018年11月5日，國家主席習(xí)近平在首屆中國國際進(jìn)口博覽會(huì)上提出“將支持長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展并上升為國家戰(zhàn)略”；2019年12月1日，中共中央國務(wù)院發(fā)布《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》。這些發(fā)展措施對(duì)長三角一體化進(jìn)程的推進(jìn)具有深遠(yuǎn)影響，有效推動(dòng)了區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展與可持續(xù)發(fā)展。長三角的區(qū)域范圍逐步擴(kuò)大，由上海都市圈逐漸擴(kuò)展至上海、江蘇、浙江兩省一市，再擴(kuò)展至上海、江蘇、浙江、安徽全域。在這一發(fā)展進(jìn)程中，區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展到什么水平，長三角區(qū)域內(nèi)部存在多大差異都是值得深入研究的問題。這不僅能為區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)踐效果提供新的認(rèn)知視角，還可以為我國其他區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展模式提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義［3］。

目前，國內(nèi)對(duì)長三角城市評(píng)價(jià)的相關(guān)研究成果較為豐碩，各學(xué)者從不同的視角和層面對(duì)長三角城市群進(jìn)行了分析。從研究角度看，主要聚集于長三角的整體發(fā)展態(tài)勢(shì)［4］、發(fā)展路徑［5-6］、產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)［7-8］、區(qū)域空間結(jié)構(gòu)［9］等。從研究方法看，對(duì)長三角區(qū)域的經(jīng)濟(jì)分析由數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析［10-12］向空間結(jié)構(gòu)及格局分析［13-16］發(fā)展。綜合來看，針對(duì)長三角地區(qū)的研究十分豐富，但在一體化大背景下針對(duì)長三角城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面的總體評(píng)價(jià)及空間特征的分析研究尚顯不足。本文以長三角城市群26市為對(duì)象，研究在一體化戰(zhàn)略背景下的長三角城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，對(duì)長三角城市群不同經(jīng)濟(jì)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平強(qiáng)弱進(jìn)行橫向、縱向比較，分析其空間格局特征，并在此基礎(chǔ)上提出相應(yīng)的政策建議。

二、模型與評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

（一）因子分析模型

因子分析法是一種對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡化分析的方法，可以通過研究變量內(nèi)部關(guān)系分析數(shù)據(jù)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)關(guān)系，將多個(gè)變量簡化為少數(shù)因子，原始數(shù)據(jù)的大部分信息都包含于少數(shù)因子，因子分析更適合用于綜合評(píng)價(jià)，客觀性更好。因此，本文主要采用因子分析法，根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣計(jì)算各市綜合得分［17］。

因子模型的矩陣形式可表示為：

其中，F(xiàn)為公共因子，ε為特殊因子，A為因子載荷矩陣。

（二）長三角城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

對(duì)我國省域、市域、縣域等研究范圍的經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平的研究中，很多學(xué)者采用多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)法，但對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建尚未達(dá)成一致，而科學(xué)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是客觀評(píng)價(jià)區(qū)域經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平的基礎(chǔ)。在遵循指標(biāo)選取的可得性、可比性、客觀性和一致性等原則的基礎(chǔ)上，結(jié)合已有研究成果及專家意見，從地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力、人均經(jīng)濟(jì)水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段三個(gè)維度選取19項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)成長三角城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系［18］，具體指標(biāo)如表1所示。

表1 長三角城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

三、長三角城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的因子分析

（一）數(shù)據(jù)來源及處理

本文通過《上海市統(tǒng)計(jì)年鑒》《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒》《浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒》《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》收集2014年、2017年、2019年長三角26個(gè)市的19項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)。由于各指標(biāo)量綱上存在差異，需對(duì)指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理。常用的數(shù)據(jù)無量綱化處理方法包括極值化法、標(biāo)準(zhǔn)化法、均值化法、標(biāo)準(zhǔn)差化法等。當(dāng)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的指標(biāo)數(shù)據(jù)是客觀數(shù)值時(shí)，一般用均值化法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行無量綱化；當(dāng)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的指標(biāo)數(shù)據(jù)是主觀數(shù)值時(shí)，選用標(biāo)準(zhǔn)化法會(huì)更好［19］。因此，本文對(duì)數(shù)據(jù)的無量綱化處理采用均值化法，即令

均值化后各指標(biāo)的均值為1，其方差為：

（二）因子分析測(cè)度結(jié)果

利用統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO及Bartlett球形度檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示：2014年、2017年、2019年KMO統(tǒng)計(jì)量取值分別為0.724、0.772、0.771，適合進(jìn)行因子分析；2014年、2017年、2019年Bartlett檢驗(yàn)顯著性均小于0.01，拒絕相關(guān)矩陣為單位陣的原假設(shè)。本文采用特征根大于1的標(biāo)準(zhǔn)確定公共因子個(gè)數(shù)，2017年、2019年均為三個(gè)公共因子，2014年為兩個(gè)公共因子。由于2014年第三個(gè)公共因子特征根為0.909，接近1，且根據(jù)2017年、2019年結(jié)果及方差貢獻(xiàn)率綜合權(quán)衡，最終判斷第三個(gè)公共因子予以保留。如表2所示，2014年、2017年、2019年前三位公共因子包含全部指標(biāo)變量信息的百分比分別為90.43%、90.63%、90.24%，均包含了變量信息的90%以上。

表2 2014年、2017年、2019年公共因子累計(jì)方差貢獻(xiàn)率

為了更好地反映原始信息，綜合全面的分析指標(biāo)，在這里用方差最大法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣見表3。因子載荷表示變量與公共因子的相關(guān)系數(shù)，載荷絕對(duì)值越大表明公共因子與原始變量指標(biāo)的相關(guān)程度越高，即用該公共因子代表原始變量指標(biāo)更合適。

表3 2014年、2017年、2019年旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

從表3可以看出，2014年在公共因子F1上載荷值較大的變量有GDP、房地產(chǎn)開發(fā)投資、一般公共預(yù)算收入、一般公共預(yù)算支出、社會(huì)商品零售額、居民存款余額、進(jìn)出口額、電信業(yè)務(wù)總量、公路貨物運(yùn)輸量、第三產(chǎn)業(yè)比重、財(cái)政收入占GDP比重，根據(jù)各變量經(jīng)濟(jì)含義，將公共因子F1定義為經(jīng)濟(jì)規(guī)模因子。在公共因子F2上載荷值較大的變量有人均GDP、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均可支配收入、年末人均儲(chǔ)蓄額、人均社會(huì)商品零售額、城鎮(zhèn)化率、專利申請(qǐng)受理項(xiàng)，根據(jù)各變量經(jīng)濟(jì)含義，將公共因子F2定義為人民生活因子。在公共因子F3上載荷值較大的變量有單位面積GDP，根據(jù)各變量經(jīng)濟(jì)含義，將公共因子F3定義為經(jīng)濟(jì)效率因子。參照2014年公共因子命名方式，2017年、2019年F1、F2、F3公共因子均分別命名為經(jīng)濟(jì)規(guī)模因子、人民生活因子、經(jīng)濟(jì)效率因子。

隨著人們生活水平的上升，低脂肪、高蛋白的水產(chǎn)品在消費(fèi)者膳食結(jié)構(gòu)中的比重日益提高。然而，鮮活水產(chǎn)品的收獲期相對(duì)集中，捕獲后由于自身酶解反應(yīng)使得產(chǎn)品形態(tài)和色澤發(fā)生變化，在自溶后期，一些有害物質(zhì)如組胺、硫化氫和三甲胺(TMA)等的生成使得水產(chǎn)品喪失了商品價(jià)值和食用性[1]。因此，水產(chǎn)品的保鮮問題一直受到國內(nèi)外研究人員的廣泛重視。

根據(jù)上述明確的各年公共因子，因子得分函數(shù)可表示為：

因子綜合得分評(píng)價(jià)模型可表示為：

其中，ωj(j=1,2,…,m)表示第j個(gè)公共因子的方差貢獻(xiàn)率。

根據(jù)因子得分函數(shù)和綜合評(píng)價(jià)函數(shù)計(jì)算各年各市各項(xiàng)分值，并對(duì)各年綜合得分結(jié)果按降序進(jìn)行排列，結(jié)果見表4。

表4 2014年、2017年、2019年長三角城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平因子及因子綜合得分

四、長三角城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間特征分析

（一）長三角城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平動(dòng)態(tài)特征分析

長三角城市群由三省一市共26個(gè)市組成，包括上海市、江蘇省9市、浙江省8市、安徽省8市，如表5所示。為對(duì)長三角城市群不同經(jīng)濟(jì)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高低進(jìn)行橫向、縱向比較，分析各區(qū)域差異及變化趨勢(shì)，將長三角城市群各市綜合得分進(jìn)行比較，并求出各年三省一市包含區(qū)域的綜合競爭力及因子得分均值作為三省一市四大區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的綜合競爭力及因子得分，結(jié)果如表6和圖1。

圖1 2014年、2017年、2019年長三角城市群四大區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平各因子得分

表5 長三角城市群四大區(qū)域地理區(qū)劃

表6 2014年、2017年、2019年長三角城市群四大區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合得分

2014—2019年，長三角各區(qū)域中，上海市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合得分顯著高于其他地區(qū)，得分保持在20以上，不論是在地市級(jí)排名還是區(qū)域排名中都處于第一位，綜合得分是江浙皖三省得分的四倍以上，是排名最后一位池州市得分的10倍。從經(jīng)濟(jì)一體化角度來看，區(qū)域一體化程度仍需提高，上海市經(jīng)濟(jì)遙遙領(lǐng)先，安徽省尚未深度融入。從三個(gè)主要因子來看，上海市各年經(jīng)濟(jì)規(guī)模因子得分顯著高于江浙皖三省，上海市與其他三省經(jīng)濟(jì)規(guī)模因子得分差距均呈“U”型變化趨勢(shì)。除去上海市，江蘇省、浙江省、安徽省在經(jīng)濟(jì)規(guī)模因子得分上差距不超過6，江蘇省與浙江省得分差異不大。在人民生活因子得分上，上海市各年得分均高于其他三省，江蘇省與浙江省得分不相上下，安徽省落后于江浙滬。從時(shí)序上看，上海市與其他三省在人民生活因子得分上的差距有持續(xù)縮小趨勢(shì)。從經(jīng)濟(jì)效率得分圖上可以看出，安徽省與上海市和江蘇省經(jīng)濟(jì)效率得分差距均呈倒“U”型變化趨勢(shì)，與浙江省經(jīng)濟(jì)效率得分差距呈“U”型變化趨勢(shì)，并且在2014年和2019年，安徽省經(jīng)濟(jì)效率得分超過了江蘇省和浙江省，僅次于上海市。

（二）長三角城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間格局分析

借助ArcGis10.2軟件，利用自然斷裂點(diǎn)分級(jí)法分別將2014年、2017年、2019年長三角城市群26個(gè)市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行分類并可視化顯示，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的區(qū)域顏色越深，結(jié)果如圖2。

圖2 2014年、2017年、2019年長三角城市群四大區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間格局

從分類結(jié)果來看，2014年、2017年、2019年均將城市分為五個(gè)類別。由于各年各市指標(biāo)上存在一定差異性，通過時(shí)序上的變化分析其整體變化趨勢(shì)。根據(jù)2019年分類結(jié)果，第一類高水平城市是上海市；第二類包括南京市、杭州市、蘇州市；第三類包括合肥市、無錫市、寧波市；第四類包括鹽城市、揚(yáng)州市、泰州市、南通市、鎮(zhèn)江市、常州市、湖州市、嘉興市、紹興市、金華市、臺(tái)州市；第五類包括舟山市、滁州市、馬鞍山市、蕪湖市、銅陵市、安慶市、池州市、宣城市。2014年、2017年分類結(jié)果參照2019年。

從各年空間格局特征來看，長三角城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平整體上呈現(xiàn)出“東高西低”格局。從各年綜合得分分布上可觀察到，得分較高的城市在空間上呈“Z”字型分布。局部看，安徽省各市整體水平明顯低于其他三個(gè)區(qū)域，除合肥市綜合得分處于中上游外，其他市均處于偏下等級(jí)，江蘇省和浙江省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較為一致，上海市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最為卓越。從一體化角度來看，江浙滬三個(gè)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展步調(diào)較為一致，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等級(jí)差距不大，而安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平明顯低于其他區(qū)域，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較差。從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等級(jí)上看，處于低等級(jí)的地區(qū)多數(shù)位于安徽省內(nèi)，可見安徽省在長三角一體化進(jìn)程中尚未深度融入，與江浙滬之間仍有非常大的差距。

五、結(jié)論與對(duì)策建議

（一）主要結(jié)論

本文在運(yùn)用因子分析方法構(gòu)建長三角城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，測(cè)算2014年、2017年、2019年長三角城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合得分，并借助ArcGis10.2空間數(shù)據(jù)分析軟件對(duì)各年長三角城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間特征進(jìn)行分析，主要結(jié)論如下：

1.文章構(gòu)建的19個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)可以較好地檢驗(yàn)長三角城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。對(duì)2014年、2017年、2019年長三角城市群26個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)算，發(fā)現(xiàn)江浙滬皖四大區(qū)域存在較為顯著的經(jīng)濟(jì)差異，上海市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的綜合得分遠(yuǎn)高于江浙皖，各年綜合得分均是江浙皖得分的四倍以上，并且是排名中最后一位池州市得分的10倍，經(jīng)濟(jì)一體化水平不高。

2.在經(jīng)濟(jì)規(guī)模因子得分方面，上海市與其他三省差距明顯，得分差距均呈“U”型變化趨勢(shì)；在人民生活因子得分方面，江蘇省與浙江省得分不相上下，從各年結(jié)果上看，上海市與江浙皖在人民生活因子得分上的差距有持續(xù)縮小的變化趨勢(shì)；在經(jīng)濟(jì)效率得分方面，安徽省與上海市和江蘇省得分差距均呈倒“U”型變化趨勢(shì)，與浙江省得分差距呈“U”型變化趨勢(shì)，并且在2014年和2019年，安徽省得分超過了江蘇省和浙江省，經(jīng)濟(jì)效率得分僅次于上海市?？梢钥闯?，上海市作為長三角中心城市，其在經(jīng)濟(jì)規(guī)模、人民生活、經(jīng)濟(jì)效率等維度都絕對(duì)領(lǐng)先于長三角其他地區(qū)，其中經(jīng)濟(jì)規(guī)模遙遙領(lǐng)先，這與其區(qū)域地位關(guān)系密切，而在人民生活水平上，上海市與江浙皖的差距逐漸減小，這體現(xiàn)了區(qū)域一體化程度的穩(wěn)步前進(jìn)。

3.長三角城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間分布特征較為明顯，其行政指向性較為顯著。根據(jù)各年各市綜合得分空間格局，長三角城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平整體上呈現(xiàn)出“東高西低”格局，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合得分高的城市在空間上呈“Z”字型分布，一體化程度不高。江浙滬三個(gè)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展步調(diào)較為一致，綜合得分水平比較接近。安徽省經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較差，合肥市作為長三角區(qū)域副中心城市，其綜合得分水平已達(dá)到江浙滬多數(shù)地區(qū)水平，但安徽省其他地區(qū)仍處于較低水平，可見安徽省尚未深度融入長三角一體化發(fā)展，需進(jìn)一步加快合作發(fā)展。

（二）政策建議

1.打造區(qū)域中心城市，提升核心區(qū)經(jīng)濟(jì)水平?，F(xiàn)長三角城市群區(qū)域中心城市為上海市，蘇州、南京、杭州、寧波、合肥是五個(gè)副中心城市。長三角應(yīng)進(jìn)一步打造區(qū)域中心城市，培育形成多個(gè)內(nèi)部增長極，通過放大中心及副中心城市對(duì)長三角全域的輻射帶動(dòng)作用，加速區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的縮小，促進(jìn)一體化進(jìn)程。在縮小區(qū)域差距的同時(shí)，不能放松核心區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，仍需提升核心區(qū)的經(jīng)濟(jì)水平，從而增強(qiáng)長三角擴(kuò)容實(shí)力，拓展新的發(fā)展空間，為長三角一體化進(jìn)程提供基礎(chǔ)保障。

2.推進(jìn)“自上而下”的頂層設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)高動(dòng)能、高效率。加快推進(jìn)長三角一體化發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，長三角城市群應(yīng)構(gòu)建起“自上而下”、互補(bǔ)共享的協(xié)調(diào)發(fā)展模式。各地區(qū)應(yīng)根據(jù)各自優(yōu)勢(shì)發(fā)展特色產(chǎn)業(yè)，低等級(jí)地區(qū)要根據(jù)實(shí)際情況積極承接高等級(jí)地區(qū)的淘汰產(chǎn)業(yè)，如安徽省發(fā)展較弱的地區(qū)應(yīng)做好融入長三角一體化規(guī)劃，積極發(fā)展特色產(chǎn)業(yè)，承接起高發(fā)展水平地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，促進(jìn)安徽省整體深度融入長三角一體化發(fā)展。同時(shí)，長三角城市群各地區(qū)要促進(jìn)多領(lǐng)域一體化，在重點(diǎn)領(lǐng)域開展緊密合作，構(gòu)建分工合作體系，探索地區(qū)合作立法機(jī)制，消除制度障礙、體制機(jī)制障礙等對(duì)地區(qū)間合作、要素流通不利的因素，從而促進(jìn)城市群內(nèi)部各城市實(shí)現(xiàn)“1+1＞2”的城市效應(yīng)。

3.推動(dòng)長三角與其他地區(qū)的協(xié)同聯(lián)動(dòng)，探索區(qū)域一體化發(fā)展新模式。一體化發(fā)展是當(dāng)前區(qū)域發(fā)展的重要戰(zhàn)略，各地區(qū)在充分發(fā)揮本土優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，應(yīng)積極與其他區(qū)域合作，加快探索出區(qū)域一體化發(fā)展的新模式，為一體化發(fā)展提供“質(zhì)”的飛躍。長三角城市群作為高質(zhì)量一體化發(fā)展的重要載體，應(yīng)積極主動(dòng)與其他城市群、都市圈對(duì)接合作，加速城市群和都市圈間資金、技術(shù)、人才、信息等資源要素多方位、多角度流動(dòng)，共享發(fā)展機(jī)遇，打造長三角世界級(jí)城市群，引領(lǐng)其他城市群和都市圈進(jìn)入發(fā)展新階段。