陳慶琳 王成城

摘 要：本文以2016—2020年長(zhǎng)江三角洲城市群的26個(gè)城市為例，對(duì)長(zhǎng)三角三省一市城市群的經(jīng)濟(jì)極化指數(shù)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)極化效應(yīng)的城市貢獻(xiàn)度進(jìn)行測(cè)算，運(yùn)用空間自相關(guān)等方法對(duì)城市經(jīng)濟(jì)極化效應(yīng)進(jìn)行分析，以期對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供參考。研究認(rèn)為：長(zhǎng)江三角洲城市群的經(jīng)濟(jì)極化水平呈波折下降趨勢(shì)；長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度極處于多核心分布；經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度具有空間正相關(guān)特征，局部自相關(guān)以H-H和L-L為主，空間分布較為集聚，并基于以上結(jié)論提出建議，以供參考。

關(guān)鍵詞：空間自相關(guān)；長(zhǎng)三角城市群；TW指數(shù)；經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度；區(qū)域發(fā)展

本文索引：陳慶琳，王成城.<變量 2>[J].中國(guó)商論，2024（04）：-021.

中圖分類(lèi)號(hào)：F127 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2024）02（b）--05

2018年，習(xí)近平總書(shū)記在首屆中國(guó)國(guó)際進(jìn)口博覽會(huì)開(kāi)幕式上宣布，將支持長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展，并上升為國(guó)家戰(zhàn)略。近年來(lái)，長(zhǎng)三角地區(qū)作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展最為活躍和密集的區(qū)域，區(qū)域經(jīng)濟(jì)強(qiáng)勁活躍增長(zhǎng)，對(duì)全國(guó)經(jīng)濟(jì)影響力、帶動(dòng)力不斷提高，對(duì)全國(guó)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率持續(xù)提高。但同時(shí)，由于資源稟賦與經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)及區(qū)位等因素的差異，長(zhǎng)三角內(nèi)部各城市間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然存在明顯的差異和不均衡現(xiàn)象，即經(jīng)濟(jì)極化現(xiàn)象。參考國(guó)外最早的Esteban和Pay（1994）對(duì)該詞的定義，經(jīng)濟(jì)極化現(xiàn)象在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中可被解釋為“中間階層消失”或“向兩極集聚”的現(xiàn)象，意味著經(jīng)濟(jì)區(qū)域內(nèi)中等經(jīng)濟(jì)水平的城市相對(duì)較少，而經(jīng)濟(jì)水平較高和較低的城市則相對(duì)集中。經(jīng)濟(jì)極化領(lǐng)域的研究最早源于國(guó)外，是由Karl Gunnar Myrdal（1957）提出，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)極化是一種兩極分化的現(xiàn)象，即隨著市場(chǎng)力量的發(fā)展，發(fā)達(dá)地區(qū)通過(guò)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、創(chuàng)新和資源配置等機(jī)制，不斷獲得更多的資源和機(jī)會(huì)，進(jìn)一步拉大與落后地區(qū)之間的差距。相較而言，國(guó)內(nèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)極化現(xiàn)象的研究較晚，蘆惠等（2013）研究了2000—2010年中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異和極化的演變趨勢(shì)，認(rèn)為東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)差異和極化現(xiàn)象較顯著，西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)差異和極化也在不斷擴(kuò)大和增強(qiáng)，中部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)差異和極化相對(duì)較小，東北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)差異和極化則呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。孫鐵山（2016）通過(guò)研究分析中國(guó)京津冀、珠三角和長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚水平和空間結(jié)構(gòu)特征演化，以揭示這些與地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，即京津冀與珠三角地區(qū)主要圍繞中心城市的經(jīng)濟(jì)極化推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，長(zhǎng)三角地區(qū)則是多中心的經(jīng)濟(jì)集聚促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。葉磊等（2014）專(zhuān)門(mén)對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)的經(jīng)濟(jì)極化現(xiàn)象進(jìn)行分析，研究表明長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)極化的驅(qū)動(dòng)力與極化水平之間存在較為明顯的相互促進(jìn)關(guān)系。

本文通過(guò)對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)2016—2020年26個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)極化指數(shù)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度進(jìn)行測(cè)算和分析，采用空間自相關(guān)等方法，運(yùn)用ArcGIS、Geoda等探索性空間數(shù)據(jù)分析工具，對(duì)長(zhǎng)江三角洲城市群經(jīng)濟(jì)極化度和經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度的集聚或輻射效應(yīng)進(jìn)行分析，探討城市經(jīng)濟(jì)極化效應(yīng)的時(shí)空特征和相互關(guān)系，以期為長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策的制定提供借鑒和啟示，以及對(duì)類(lèi)似地域或經(jīng)濟(jì)區(qū)域的研究提供一些參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文根據(jù)國(guó)務(wù)院2016年批準(zhǔn)的《長(zhǎng)江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》，將上海，江蘇省的南京、無(wú)錫、常州、蘇州、南通、鹽城、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、泰州，浙江省的杭州、寧波、嘉興、湖州、紹興、金華、舟山、臺(tái)州，安徽省的合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州、宣城等26市作為研究對(duì)象，選取這26市的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、進(jìn)出口總額、實(shí)際利用外資和常住人口的年度數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于2017—2021年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《省級(jí)統(tǒng)計(jì)年鑒》及各地市國(guó)民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

1.2 研究方法

1.2.1 空間自相關(guān)

空間自相關(guān)方法運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理和地理空間理論，探究相鄰區(qū)域間的地理現(xiàn)象或?qū)傩灾g的關(guān)系，這種相關(guān)性具有空間依賴性，也就是相似特征在空間上具有一定的聚集性，即空間自相關(guān)性。相鄰的空間單元具有相似的特征或?qū)傩匀≈祫t反映了其存在正相關(guān)關(guān)系，即其在某種程度上相互影響或受到相似的影響因素；而相鄰的空間單元具有不同的特征或?qū)傩匀≈祫t反映了其存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，即其在某種程度上彼此對(duì)立或受到不同影響因素的作用；其取值不呈現(xiàn)任何明顯的空間依賴關(guān)系時(shí)，無(wú)論空間單位之間的距離遠(yuǎn)近，這一變量都表現(xiàn)出空間不相關(guān)性或空間隨機(jī)性。

空間自相關(guān)分析方法根據(jù)分析的尺度不同，可以分為全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)。全局莫蘭指數(shù)用于檢驗(yàn)整個(gè)研究區(qū)域中相鄰地區(qū)是否相似或相異，常用的全局空間自相關(guān)統(tǒng)計(jì)量有Moran’s 系數(shù)和Getis G 系數(shù)，本文采用Moran’I系數(shù)對(duì)長(zhǎng)三角26市進(jìn)行全局空間自相關(guān)分析，判斷屬性值在空間上的聚集和分散情況，Moran指數(shù)I的取值一般在-1～1，Moran’I取值接近1，表明變量在空間上呈現(xiàn)正相關(guān)性，即高值的區(qū)域周?chē)懈咧祬^(qū)域，低值的區(qū)域周?chē)灿械椭祬^(qū)域；Moran’I 取值接近-1，則表明變量在空間上呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性，即高值的區(qū)域周?chē)械椭祬^(qū)域，低值區(qū)域周?chē)懈咧祬^(qū)域；如果Moran’I 系數(shù)接近0，就表示變量在空間上呈現(xiàn)隨機(jī)分布。局部空間自相關(guān)則是基于局部范圍的空間單元，通過(guò)統(tǒng)計(jì)量來(lái)描述和度量局部區(qū)域內(nèi)空間對(duì)象屬性值的分布狀態(tài)和模式，其相對(duì)全局空間自相關(guān)具有更細(xì)粒度的分析能力，能夠捕捉局部范圍內(nèi)的空間異質(zhì)性。常用的局部空間自相關(guān)統(tǒng)計(jì)量有Local Moran’s I 系數(shù)和Local Getis G系數(shù)。Local Moran’s I 系數(shù)用于評(píng)估局部空間自相關(guān)性，可以識(shí)別局部范圍內(nèi)具有顯著正相關(guān)或負(fù)相關(guān)的聚集區(qū)域；Local Getis G系數(shù)則用于檢測(cè)局部范圍內(nèi)具有統(tǒng)計(jì)顯著的高值和低值聚集區(qū)域。本文采用莫蘭散點(diǎn)圖及G指數(shù)進(jìn)行局部空間自相關(guān)檢驗(yàn)，精確地反映出長(zhǎng)江三角洲地區(qū)各城市經(jīng)濟(jì)極化效應(yīng)的分布特征。

1.2.2 極化指數(shù)

現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)經(jīng)濟(jì)極化指數(shù)的測(cè)算通常采用單一指數(shù)，如利用ER、TW、KZ、WOLFSON等來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)的不平等程度或極化程度。而本文從中選擇了TW指數(shù)作為所使用的極化測(cè)量指標(biāo)，TW指數(shù)是由崔啟源和王有強(qiáng)于2013年結(jié)合Wolfson指數(shù)的推導(dǎo)得出的，可以較好地反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)中的“兩極分化”和“擴(kuò)散增加”趨勢(shì)，計(jì)算公式如下：

式中，θ為反映空間極化指數(shù)敏感性的正的常數(shù)標(biāo)量， 本文取θ=0.5；N為長(zhǎng)三角區(qū)域的總?cè)丝跀?shù)；n是地理區(qū)域數(shù)，本文中n=26；s（i）為i城市的人口數(shù)；q（i）為i城市的人均GDP；m為長(zhǎng)三角地區(qū)人均GDP的中位數(shù)；r為（0，1）其間的任一值，本文取r=0.5。

1.2.3 區(qū)域經(jīng)濟(jì)極化效應(yīng)的城市貢獻(xiàn)度

為了比較不同城市在經(jīng)濟(jì)極化中所起到作用，識(shí)別出極化效應(yīng)和發(fā)展差異，進(jìn)一步理解城市間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的格局和趨勢(shì)，本文借鑒王成城等（2017）提出的創(chuàng)新極化貢獻(xiàn)度模型，構(gòu)建長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)極化中26市所發(fā)揮貢獻(xiàn)的指標(biāo)，即區(qū)域經(jīng)濟(jì)極化效應(yīng)的城市貢獻(xiàn)度，公式如下：

其中，C為區(qū)域極化效應(yīng)的城市貢獻(xiàn)度；n為地理區(qū)域數(shù)；s（i）為長(zhǎng)三角地區(qū)i城市區(qū)域的人口數(shù)；N（i）為i地區(qū)的人口數(shù)；m為長(zhǎng)三角地區(qū)人均GDP的中位數(shù)；m'為不包含該城市的其他城市人均GDP的中位數(shù)；q（i）為i區(qū)域的人均GDP；θ取值為0.5；r為敏感系數(shù)，取值為0.5。

2 長(zhǎng)江三角洲區(qū)域經(jīng)濟(jì)極化演變分析

2.1 極化指數(shù)分析

對(duì)長(zhǎng)江三角洲2016—2020年TW指數(shù)進(jìn)行計(jì)算后結(jié)果如圖1所示，近5年來(lái)長(zhǎng)三角地區(qū)整體經(jīng)濟(jì)極化度波動(dòng)不大，經(jīng)濟(jì)極化趨勢(shì)趨于平緩，極化指數(shù)處于較低水平，數(shù)值呈現(xiàn)波折下降的趨勢(shì)。這說(shuō)明經(jīng)濟(jì)從過(guò)去的空間集聚趨勢(shì)轉(zhuǎn)變?yōu)楦鼮榉稚⒌目臻g擴(kuò)散趨勢(shì)，表明長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)和經(jīng)濟(jì)較為落后的地區(qū)之間的差距在逐步縮小。整體而言，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展向更為均衡的狀態(tài)轉(zhuǎn)變，這種變化可能受經(jīng)濟(jì)政策的調(diào)整、經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的推動(dòng)、區(qū)域互聯(lián)互通的改善和技術(shù)創(chuàng)新與科技進(jìn)步等因素的影響。

2.2 區(qū)域經(jīng)濟(jì)極化效應(yīng)的城市貢獻(xiàn)度分析

本文將TW極化指數(shù)進(jìn)一步分解成區(qū)域經(jīng)濟(jì)極化效應(yīng)的城市貢獻(xiàn)度，運(yùn)用python編程軟件根據(jù)式（2）測(cè)算2016—2020年長(zhǎng)三角地區(qū)26市對(duì)全區(qū)域經(jīng)濟(jì)極化的貢獻(xiàn)程度，如表1所示。

由表1可知，整個(gè)長(zhǎng)三角地區(qū)西部就是安徽省區(qū)域處于經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度極，東部則是上海，中間貫穿江浙的杭州、南京等城市。上海市的經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度最高，同時(shí)上海的經(jīng)濟(jì)水平是最高的，很明顯是區(qū)域極化貢獻(xiàn)極，對(duì)極化效應(yīng)具有促進(jìn)作用。江蘇省內(nèi)，鹽城是省內(nèi)唯一經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度高的城市，但是GDP值較低，對(duì)極化效應(yīng)有抑制作用；南京、無(wú)錫、蘇州經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度較高，GDP值也較高，對(duì)極化效應(yīng)有一定的促進(jìn)作用；江蘇省其他城市的極化貢獻(xiàn)度都較低。浙江省內(nèi)，雖然臺(tái)州、金華、湖州和嘉興的經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度較高，但其GDP值是省內(nèi)較低的，對(duì)經(jīng)濟(jì)極化效應(yīng)具有抑制作用；杭州經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度較高，GDP水平也高，對(duì)極化效應(yīng)起到促進(jìn)作用；紹興、寧波和舟山的經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度則較低。安徽省的合肥和蕪湖經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度都高，安徽其他城市都處于較高水平，安徽省相較整個(gè)長(zhǎng)江三角洲城市群的GDP來(lái)說(shuō)，整體偏低，就長(zhǎng)三角區(qū)域的極化效應(yīng)來(lái)說(shuō)，具有抑制作用。

3 長(zhǎng)江三角洲區(qū)域經(jīng)濟(jì)極化城市貢獻(xiàn)度的空間相關(guān)分析

3.1 全局自相關(guān)分析

本文運(yùn)用Arcgis10.8將每年26市的經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度數(shù)值分別連接到文件類(lèi)型為shp的長(zhǎng)江三角洲城市群地圖的屬性表中，運(yùn)行ArcToolbox，打開(kāi)空間統(tǒng)計(jì)工具選擇分析模式中的空間自相關(guān)（Moran’s I），得到各年份的Moran指數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，如表2所示。

由表2可以看出，2016—2020年，長(zhǎng)江三角洲地區(qū)經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度Moran指數(shù)皆為正值，且都有5%或10%的顯著水平（除2016年），證明整個(gè)長(zhǎng)三角區(qū)域各市的經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度呈現(xiàn)區(qū)域一體化趨勢(shì)，而不是隨機(jī)分布的，具有空間正相關(guān)特征，集聚效應(yīng)十分明顯。

3.2 局部自相關(guān)分析

Moran散點(diǎn)圖的結(jié)果分析在一定程度上揭示了長(zhǎng)江三角洲城市群不同城市之間關(guān)系的類(lèi)型，但尚不能解釋特定城市經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度發(fā)展對(duì)其周邊城市的影響程度。四象限的散點(diǎn)圖中，X軸是城市本身標(biāo)準(zhǔn)化后的觀測(cè)值，Y軸是相鄰城市與該城市之間經(jīng)加權(quán)后的空間滯后值。第一象限（H-H）即高值聚集象限、第三象限（L-L）即低值聚集象限，兩象限代表空間正相關(guān)；第二象限（L-H）即高值包含低值異常象限、第四象限（H-L）即低值包含高值異常象限，兩象限代表空間負(fù)相關(guān)。把合并了五年數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度的均值生成的長(zhǎng)江三角洲城市群的shp文件導(dǎo)入Geoda軟件，在空間權(quán)重面板中，選擇k-近鄰權(quán)重矩陣，并設(shè)置臨近地區(qū)為2，在單變量局部Moran’I選中Moran散點(diǎn)圖等，繪制的散點(diǎn)圖結(jié)果見(jiàn)表3。

由表3可以看出，9個(gè)城市位于第一象限，7個(gè)城市位于第四象限，也就是占總數(shù)62.6%的城市都處于空間正相關(guān)象限，驗(yàn)證了之前全局Moran指數(shù)為正且空間相關(guān)性較強(qiáng)的結(jié)果。具體來(lái)看，安慶、池州、滁州、馬鞍山、銅陵、蕪湖、宣城、蘇州、嘉興位于第一象限，這些城市本身經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度較高，絕大部分城市為安徽省內(nèi)經(jīng)濟(jì)水平較低的城市，其經(jīng)濟(jì)水平低于整個(gè)長(zhǎng)三角地區(qū)的平均水平，是需要被輻射帶動(dòng)的區(qū)域，這些城市形成了經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度聚集區(qū)域；合肥、南京、南通、杭州、紹興處于第二象限，這類(lèi)城市自身的經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度并不顯著，且地理位置都較分散，來(lái)自不同的省份，與周?chē)鞘行纬山?jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)度的逆差；常州、泰州、無(wú)錫、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、寧波、舟山位于第三象限，其本身經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度不是很高，在整個(gè)區(qū)域中處于中等水平，基本來(lái)自江蘇省和浙江省，從空間分布上屬于空間集聚狀態(tài)；鹽城、上海、湖州、金華、臺(tái)州位于第四象限，這些城市自身經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度高于周?chē)鞘?，地理位置比較分散，上海屬于典型本身經(jīng)濟(jì)水平較高且輻射著周?chē)某鞘小?/p>

4 結(jié)語(yǔ)

4.1 結(jié)論

（1）2016—2020年，長(zhǎng)三角區(qū)域的經(jīng)濟(jì)極化水平呈波折下降趨勢(shì)，表明長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)極化現(xiàn)象近年逐漸減緩，城市之間的經(jīng)濟(jì)差距整體逐漸縮小。

（2）長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度極處于多核心分布，經(jīng)濟(jì)水平極值較多。從內(nèi)部來(lái)看，東部以上海為中心的大城市與西部以安徽省為主要地區(qū)及江浙個(gè)別處于區(qū)域南北邊緣的城市極化貢獻(xiàn)度高，中部貢獻(xiàn)度低的區(qū)域主要是江浙地區(qū)的大多數(shù)城市。上海作為長(zhǎng)江三角洲城市群的經(jīng)濟(jì)極化核心城市，無(wú)論是經(jīng)濟(jì)水平還是經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度，都是穩(wěn)居第一的位置，對(duì)整個(gè)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)極化效應(yīng)產(chǎn)生顯著的推進(jìn)作用；西部的安徽省和南北個(gè)別江浙城市與區(qū)域中部地區(qū)分別代表低經(jīng)濟(jì)水平-高經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度與中等經(jīng)濟(jì)水平-低經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度的情況，主要特征為經(jīng)濟(jì)水平較好但不處于整個(gè)區(qū)域的領(lǐng)先位置（如合肥、南京、南通等），對(duì)于緩解整體區(qū)域的經(jīng)濟(jì)極化效應(yīng)具有重要意義，在很大程度上促進(jìn)了長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)，為長(zhǎng)三角地區(qū)的經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定提供了重要?jiǎng)恿Γ椛渲?jīng)濟(jì)相對(duì)落后的地區(qū)，加快了較為落后地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度。

（3）長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度具有空間正相關(guān)特征，集聚效應(yīng)十分明顯。經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間分布呈現(xiàn)出由集聚到擴(kuò)散的趨勢(shì)，表明經(jīng)濟(jì)活動(dòng)開(kāi)始向更廣泛的地區(qū)擴(kuò)展。整體而言，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐漸趨向相對(duì)均衡狀態(tài)。

（4）長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度局部自相關(guān)以H-H和L-L為主，空間分布較為集聚，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)極分布呈小塊區(qū)域性分布。小塊區(qū)域與區(qū)域之間經(jīng)濟(jì)水平差距大，尤其是安徽省區(qū)域經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度逐漸增強(qiáng)，說(shuō)明近幾年安徽省的經(jīng)濟(jì)水平與江浙滬地區(qū)還存在一定差距，也就是省與省之間、城市與城市之間的經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展還具有不平衡性。

4.2 政策建議

通過(guò)對(duì)長(zhǎng)江三角洲地區(qū)的經(jīng)濟(jì)極化度和經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度的空間自相關(guān)分析可以看到，近五年來(lái)，國(guó)家長(zhǎng)江三角洲一體化戰(zhàn)略的實(shí)施不僅加強(qiáng)了區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，還促進(jìn)了整個(gè)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)質(zhì)量高水平發(fā)展。然而，長(zhǎng)三角地區(qū)內(nèi)部區(qū)域仍存在經(jīng)濟(jì)的不平衡發(fā)展，地區(qū)差異明顯，經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度極較多。對(duì)此，本文提出幾點(diǎn)政策建議：

一是統(tǒng)一大市場(chǎng)，促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。打破省與省之間的行政區(qū)域壁壘，建立省級(jí)統(tǒng)一的市場(chǎng)制度，尤其是對(duì)鄰近卻不屬于同一省的城市之間，如宣城-杭州、滁州-南京，發(fā)展各個(gè)城市之間的合作機(jī)制，促進(jìn)要素自由流動(dòng)，實(shí)現(xiàn)資源的充分配置和順暢流通，進(jìn)一步發(fā)揮經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)極過(guò)渡區(qū)域城市的傳遞作用和江浙滬地區(qū)的擴(kuò)散效應(yīng)功能，共同緩解經(jīng)濟(jì)極化貢獻(xiàn)度極集聚的現(xiàn)象。

二是根據(jù)長(zhǎng)三角地區(qū)內(nèi)城市之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系分析結(jié)果，改進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加強(qiáng)交通、能源、水資源等基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和改善，提高區(qū)域內(nèi)城市的連接性和資源流動(dòng)性，促進(jìn)資源要素的平衡配置，特別是加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)落后城市的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高其發(fā)展?jié)摿臀Α?/p>

三是促進(jìn)人才流動(dòng)和人才培養(yǎng)。建立人才交流和引進(jìn)機(jī)制，吸引高層次人才和創(chuàng)新人才跨省跨市工作和創(chuàng)業(yè)，加強(qiáng)與科研機(jī)構(gòu)、高校等的合作，推動(dòng)科研成果的應(yīng)用和轉(zhuǎn)移。加強(qiáng)職業(yè)教育和技能培訓(xùn)，提高勞動(dòng)力素質(zhì)，滿足經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求。

四是協(xié)調(diào)城市間的產(chǎn)業(yè)布局和發(fā)展規(guī)劃。各城市根據(jù)資源稟賦和地區(qū)優(yōu)勢(shì)發(fā)展具有自身特色的產(chǎn)業(yè)，鼓勵(lì)長(zhǎng)三角地區(qū)各城市形成互補(bǔ)性發(fā)展，避免過(guò)分依賴某一城市或某一產(chǎn)業(yè)，避免過(guò)度集中和不均衡發(fā)展。

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