一、引言

早在2003年，四川省就提出了“強(qiáng)省會(huì)”的發(fā)展策略，明確將成都打造成為西部綜合實(shí)力最強(qiáng)的現(xiàn)代特大中心城市。隨后，湖北省在“中部地區(qū)崛起”國(guó)家戰(zhàn)略的背景下，積極推動(dòng)省會(huì)城市武漢的發(fā)展。進(jìn)入新發(fā)展階段后，中央密集出臺(tái)相關(guān)文件，強(qiáng)調(diào)加強(qiáng)中心城市和城市群的建設(shè)與發(fā)展。2018年，中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)了《關(guān)于建立更加有效的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新機(jī)制的意見(jiàn)》，明確提出建立以中心城市引領(lǐng)城市群發(fā)展、城市群帶動(dòng)區(qū)域發(fā)展新模式，推動(dòng)區(qū)域板塊之間融合互動(dòng)發(fā)展?！笆濉睍r(shí)期前后，山東、廣西、福建、江蘇、貴州、江西等多個(gè)省份都明確提出做大做強(qiáng)省會(huì)城市的“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略或強(qiáng)中心城市戰(zhàn)略，并迅速出臺(tái)了具體實(shí)施意見(jiàn)。例如，2019年廣西提出實(shí)施“強(qiáng)首府”戰(zhàn)略，深入推進(jìn)北部灣城市群一體化建設(shè)，高標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)南寧都市圈。2020年貴州發(fā)布“強(qiáng)省會(huì)”動(dòng)員令，支持貴陽(yáng)做大，推進(jìn)貴陽(yáng)、貴安融合發(fā)展，提升省會(huì)城市首位度?？v觀各省的“強(qiáng)省會(huì)”政策發(fā)現(xiàn)，其普遍支持地區(qū)先進(jìn)制造業(yè)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，涵蓋產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設(shè)、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)化等方面。例如，山東出臺(tái)了61項(xiàng)政策措施，培優(yōu)育強(qiáng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，其內(nèi)容與綠色低碳高質(zhì)量發(fā)展先行區(qū)三年行動(dòng)計(jì)劃、先進(jìn)制造業(yè)強(qiáng)省行動(dòng)計(jì)劃等規(guī)劃方案相銜接。安徽也發(fā)布了一系列支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策清單，涵蓋產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈、創(chuàng)新鏈、資本鏈、人才鏈、政策鏈等多個(gè)方面。

在區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究實(shí)踐中，城市首位度作為衡量區(qū)域發(fā)展格局的重要指標(biāo)，常被學(xué)者用以評(píng)估“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略的實(shí)施效果。該指標(biāo)通過(guò)比較省會(huì)城市與全省的經(jīng)濟(jì)規(guī)模（如GDP、人口占比）來(lái)評(píng)估其相對(duì)優(yōu)勢(shì)，本質(zhì)上反映了省會(huì)城市的資源集聚能力和區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)特征。本文研究的核心問(wèn)題在于，“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略在提升城市首位度的過(guò)程中，是否切實(shí)促進(jìn)了省會(huì)城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展？“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略對(duì)省內(nèi)其他城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否存在空間效應(yīng)？若有，其表現(xiàn)為虹吸效應(yīng)還是溢出效應(yīng)？為了深人探究這些問(wèn)題，本文基于2014—2022年我國(guó)26個(gè)省會(huì)城市和284個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，檢驗(yàn)“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略對(duì)省域城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的具體影響，并進(jìn)一步探討該戰(zhàn)略對(duì)非省會(huì)城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)。

本文的邊際貢獻(xiàn)為：第一，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多從區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的角度探討“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略對(duì)省會(huì)及其所在省份的影響，而鮮有學(xué)者從省域?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)發(fā)展這一視角進(jìn)行實(shí)證分析。本文采用雙向固定效應(yīng)模型與空間杜賓模型，將“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略與省域?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)發(fā)展納入研究框架，從實(shí)證角度系統(tǒng)地評(píng)估了該戰(zhàn)略對(duì)省會(huì)城市和省域內(nèi)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的具體影響，豐富了城市首位度的理論探討，并深化了對(duì)省域?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)制的理解。第二，從空間經(jīng)濟(jì)學(xué)的視角出發(fā)，并運(yùn)用空間杜賓模型，探討了“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略對(duì)非省會(huì)城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間效應(yīng)，為理解“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略對(duì)省會(huì)周邊城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響提供了新視角，也為政策制定者在實(shí)施下一步“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略以及制定更具針對(duì)性的區(qū)域?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策時(shí)，提供了重要的參考依據(jù)。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）城市首位度與“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響

“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略是指通過(guò)政策傾斜和資源集中強(qiáng)化省會(huì)城市的經(jīng)濟(jì)集聚功能，來(lái)提升省會(huì)城市的功能及其首位度，進(jìn)而通過(guò)輻射效應(yīng)帶動(dòng)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的政策導(dǎo)向。徐琴（2020）指出，隨著中央明確要求省會(huì)城市發(fā)揮更大的中心城市功能，“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略已成為多個(gè)省份謀求提升省會(huì)城市功能和中心城市首位度的區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略。具體而言，該戰(zhàn)略的實(shí)施直接體現(xiàn)為政府通過(guò)產(chǎn)業(yè)扶持、要素集聚和制度創(chuàng)新等手段，推動(dòng)省會(huì)城市在經(jīng)濟(jì)規(guī)模、人口規(guī)模、產(chǎn)業(yè)層級(jí)和服務(wù)能級(jí)上的快速擴(kuò)張。張航和丁任重（2020）的研究表明，“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略的實(shí)施能提升省會(huì)城市首位度，為省會(huì)城市高速發(fā)展提供更多要素儲(chǔ)備，從而拉動(dòng)省會(huì)城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。此外，段巍等（2020）提到，部分省份通過(guò)實(shí)施提升省內(nèi)中心城市首位度的政策，如給予省會(huì)城市及副省級(jí)城市更多的用地指標(biāo)，不僅能夠提高這些城市的首位度，也有助于提升全省的總體GDP水平。

現(xiàn)有研究在探討城市首位度的作用時(shí)，核心邏輯基本集中在人口與經(jīng)濟(jì)的集聚效應(yīng)。關(guān)于城市首位度對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響，現(xiàn)有文獻(xiàn)基于不同研究樣本和區(qū)域?qū)嶋H差異，主要形成正向促進(jìn)、負(fù)向抑制以及非線性影響三種結(jié)論（Henderson，2003）。正向促進(jìn)論認(rèn)為，城市首位度的提升能夠給地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)正向促進(jìn)效應(yīng)，當(dāng)城市資源要素聚集到一定程度后，能夠產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)，促進(jìn)地區(qū)人均GDP的增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展（Brulhart和Sbergami，2009；Williamson，1965；盧錢(qián)紅等，2019）。我國(guó)大部分地級(jí)市城市規(guī)模尚未達(dá)到最優(yōu)，因此推進(jìn)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和人口集聚對(duì)于提升域內(nèi)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集中度具有顯著的積極作用（柯善咨和趙曜，2014；陳建軍等，2009）。負(fù)向抑制論則聚焦過(guò)度集聚引發(fā)的結(jié)構(gòu)性矛盾，指出首位城市規(guī)模膨脹會(huì)導(dǎo)致土地成本上升、交通擁堵等社會(huì)成本增加，進(jìn)而引發(fā)中小城市生產(chǎn)要素外流與產(chǎn)業(yè)鏈空間斷裂，最終抑制區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展（Richardson，1987；王家庭，2012）。非線性影響論進(jìn)一步提出動(dòng)態(tài)演進(jìn)框架，部分研究認(rèn)為城市首位度對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響呈現(xiàn)倒U型曲線特征：在城市集聚初始階段，城市首位度的提升對(duì)本地經(jīng)濟(jì)有正向影響，發(fā)展到一定程度后開(kāi)始出現(xiàn)負(fù)向影響（Henderson，2003；吳傳清和孟曉倩，2022）。

我國(guó)各省份的“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略以強(qiáng)化省會(huì)城市產(chǎn)業(yè)能級(jí)為核心導(dǎo)向，通過(guò)行政資源配置權(quán)引導(dǎo)創(chuàng)新要素集聚，重點(diǎn)支持新型工業(yè)化、現(xiàn)代先進(jìn)制造業(yè)等實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的發(fā)展。這一戰(zhàn)略依托政府主導(dǎo)的資源配置優(yōu)勢(shì)（孫承平等，2023），一方面通過(guò)基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)互通和區(qū)域協(xié)同機(jī)制構(gòu)建，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈跨區(qū)域整合與梯度轉(zhuǎn)移；另一方面聚焦構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系，著力培育先進(jìn)制造業(yè)集群，形成區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極。從政策實(shí)踐來(lái)看，“十三五”以來(lái)超過(guò)三分之二的省份相繼出臺(tái)專(zhuān)項(xiàng)政策，通過(guò)稅收優(yōu)惠、用地指標(biāo)傾斜、創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)等差異化支持措施，強(qiáng)化省會(huì)在區(qū)域經(jīng)濟(jì)格局中的核心載體功能，為省會(huì)城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供了有力的政策保障和資源支持?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

H1：“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略的實(shí)施能夠促進(jìn)省會(huì)城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

（二）“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略對(duì)省內(nèi)其他城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間效應(yīng)

各省份積極實(shí)施“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略能帶動(dòng)省會(huì)城市首位度的提升，但省會(huì)城市首位度的提升對(duì)省內(nèi)其他城市產(chǎn)生的是溢出效應(yīng)還是虹吸效應(yīng)，學(xué)者們對(duì)此觀點(diǎn)不一。有研究指出，該效應(yīng)呈現(xiàn)明顯的階段性特征和區(qū)域異質(zhì)性。

在“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略實(shí)施的初始階段，省會(huì)城市在政策支持下，各種資源快速集聚，往往會(huì)對(duì)周邊城市產(chǎn)生較強(qiáng)的吸附影響。具體表現(xiàn)為：第一，固定資產(chǎn)投資集中度持續(xù)上升。2023年27個(gè)省會(huì)城市固定資產(chǎn)投資占全省的比重達(dá) 34.6% ，較2010年提升了9.2個(gè)百分點(diǎn)。特別是制造業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的投資，大量向省會(huì)城市匯聚，如合肥都市圈近五年吸納了全省 62% 的科創(chuàng)投資和71% 的規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)遷入。第二，人口流動(dòng)呈現(xiàn)單向性特征。數(shù)據(jù)顯示，成都、武漢等8個(gè)中心城市人口占比超過(guò) 25% ，并且保持年均 1.5% 以上的凈流入增速，而省內(nèi)其他城市的人口則面臨流出壓力。第三，建設(shè)用地指標(biāo)向省會(huì)城市傾斜。2022年省會(huì)城市獲批建設(shè)用地占比達(dá) 41.3% ，遠(yuǎn)高于省內(nèi)其他城市。第四，稅收返還政策強(qiáng)化省會(huì)資源配置能力。各省份對(duì)省會(huì)城市的稅收返還比例平均達(dá)市級(jí)財(cái)政收入的 28% ，進(jìn)一步鞏固了省會(huì)城市的經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)。

現(xiàn)有研究表明，這種政策傾斜產(chǎn)生的聚集效應(yīng)可能會(huì)導(dǎo)致區(qū)域發(fā)展失衡。周志鵬和徐長(zhǎng)生（2014）通過(guò)面板數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，以龍頭或省會(huì)為核心的城市空間布局發(fā)展戰(zhàn)略短期內(nèi)能促進(jìn)本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，卻會(huì)阻礙鄰近地區(qū)發(fā)展；長(zhǎng)期來(lái)看，過(guò)高的首位度將抑制本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。王俊杰等（2024）基于中部六省80個(gè)城市面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，證實(shí)了虹吸效應(yīng)的存在，并指出當(dāng)一省實(shí)施“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略時(shí)，鄰省為了保持競(jìng)爭(zhēng)力和防止資源流失，也會(huì)采取競(jìng)爭(zhēng)性策略，從而出現(xiàn)“囚徒困境”現(xiàn)象。當(dāng)省會(huì)城市首位度達(dá)到特定閾值時(shí)，由于生產(chǎn)要素等成本上升，此時(shí)可能產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。Adams（2002）、Autant-Bernard和LeSage（2011）的實(shí)證研究表明，大約320公里內(nèi)的城市可通過(guò)基礎(chǔ)設(shè)施共享、產(chǎn)業(yè)梯度轉(zhuǎn)移等路徑獲得溢出紅利，但該效應(yīng)隨距離增加呈現(xiàn)指數(shù)衰減。

從空間效應(yīng)演化規(guī)律看，我國(guó)大多數(shù)省份仍處于“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略的要素集聚階段。《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》顯示，19個(gè)中西部省份省會(huì)與省內(nèi)第二大城市GDP比值超過(guò)2.8，且制造業(yè)固定資產(chǎn)投資差距持續(xù)擴(kuò)大。這種極化發(fā)展格局導(dǎo)致要素流動(dòng)呈現(xiàn)出較為顯著的單向性，即便在東部發(fā)達(dá)省份，廣州、杭州等中心城市仍通過(guò)總部經(jīng)濟(jì)政策來(lái)強(qiáng)化對(duì)高端要素的吸附能力。2023年，廣州、杭州分別新增區(qū)域總部87家和53家，顯現(xiàn)其在吸引高層次資源方面的強(qiáng)勁勢(shì)頭。

這種空間效應(yīng)也存在顯著的區(qū)域差異。丁任重和張航（2020）通過(guò)聚類(lèi)分析將全國(guó)281個(gè)地級(jí)市按照首位度劃分為低、較低、中、較高、高五種類(lèi)別，研究發(fā)現(xiàn)在較高首位度的地區(qū)，過(guò)高的城市首位度會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生負(fù)向空間溢出效應(yīng)，適當(dāng)降低省會(huì)城市的首位度將更有利于省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。張振等（2021）對(duì)比發(fā)現(xiàn)，東部城市群因產(chǎn)業(yè)多樣性可獲得顯著的溢出效應(yīng)，而中西部地區(qū)因單一產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)則難以形成有效輻射。吳傳清和孟曉倩（2022）進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)，地方政府應(yīng)考慮城市規(guī)模、城市間距離等因素，有效提升“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正向空間效應(yīng)?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

H2：“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略實(shí)施對(duì)省內(nèi)其他城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有虹吸效應(yīng)。

三、模型設(shè)計(jì)和變量說(shuō)明

（一）模型設(shè)定

為檢驗(yàn)“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略對(duì)地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用機(jī)制，本文構(gòu)建以下基準(zhǔn)模型進(jìn)行中介檢驗(yàn)：

其中，ln RE_it 表示地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增加值， PRI_it 表示“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略，Controli為控制變量，包括政府規(guī)模、外商直接投資水平、固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率、第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、城市化水平、教育水平以及總儲(chǔ)蓄率等，下標(biāo) i 和 t 分別表示 i 城市和第 t 年。 a 為常數(shù)項(xiàng)， β_i 和 λ_i 分別表示核心解釋變量和控制變量的系數(shù)， γ_i 代表各省會(huì)城市的個(gè)體固定效應(yīng)， μ_t 代表時(shí)間固定效應(yīng)， ε_it 為殘差項(xiàng)。模型中系數(shù) β_i 的估計(jì)值反映“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略對(duì)地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的凈影響，如果“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略確實(shí)推動(dòng)了地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，那么系數(shù) β_i 應(yīng)該顯著為正。

（二）變量設(shè)置及測(cè)度

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為實(shí)體經(jīng)濟(jì)增加值（lnRE），代表地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展情況，采用“城市生產(chǎn)總值－（金融業(yè)增加值 + 房地產(chǎn)業(yè)增加值）”取對(duì)數(shù)來(lái)衡量（黃群慧，2017）。之所以將金融業(yè)增加值和房地產(chǎn)業(yè)增加值排除在外，是因?yàn)榻鹑跇I(yè)并不直接參與商品和服務(wù)的生產(chǎn)過(guò)程，只是作為支撐實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一種服務(wù)；而房地產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出金融衍生品的特性，且房地產(chǎn)的建筑施工創(chuàng)造的價(jià)值已經(jīng)被歸類(lèi)于建筑業(yè)。

2.核心解釋變量

本文的核心解釋變量“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略使用省會(huì)首位度來(lái)衡量。1939年Jefferson最先提出人口首位度衡量指標(biāo)，之后經(jīng)過(guò)國(guó)內(nèi)外學(xué)者的不斷拓展，逐漸形成人口首位度、經(jīng)濟(jì)首位度、科技首位度等概念。本文使用人口首位度（PP）和經(jīng)濟(jì)首位度（PRI）來(lái)測(cè)度城市首位度，分別為城市常住人口與全省常住人口的比值、城市GDP與全省GDP的比值（Ioannou和Wojcik，2021）。經(jīng)濟(jì)首位度與人口首位度之間存在著較強(qiáng)的相關(guān)性。一般來(lái)說(shuō)，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市或地區(qū)能夠吸引更多的勞動(dòng)力和人口，而人口的增加反過(guò)來(lái)又會(huì)促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展，形成正反饋循環(huán)。另外，城鎮(zhèn)化水平的提升并不總是伴隨著相應(yīng)的人力資本積累，也就是說(shuō)，一個(gè)地區(qū)的人口數(shù)量并不能完全反映其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平或潛力。因此，本文在進(jìn)行基準(zhǔn)回歸時(shí)就經(jīng)濟(jì)首位度和人口首位度分別進(jìn)行檢驗(yàn)。

3.控制變量

控制變量主要基于影響地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政府支出、外商投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、教育水平等方面來(lái)設(shè)定，包括政府規(guī)模、外商直接投資水平、固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率、第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、城市化水平、教育水平以及總儲(chǔ)蓄率等。政府規(guī)模（GOV）用“城市政府一般公共支出/全省GDP”計(jì)算得出。在現(xiàn)行的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制下，政府扮演著非常重要的角色，更好地發(fā)揮政府職能，對(duì)于地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有一定的導(dǎo)向作用。外商直接投資水平（FDI），用“城市當(dāng)年實(shí)際使用外資額/全省GDP”來(lái)衡量，其中，通過(guò)計(jì)算2014一2022年美元兌人民幣的中間匯率平均值得到換算的匯率值，從而得到地區(qū)年度實(shí)際使用外資的數(shù)據(jù)。外商直接投資不僅是地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要資金來(lái)源之一，也會(huì)通過(guò)技術(shù)轉(zhuǎn)讓與創(chuàng)新促進(jìn)區(qū)域?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率（FAR）用“城市當(dāng)年固定資產(chǎn)投資額／上年固定資產(chǎn)投資額-1”來(lái)衡量。城市固定資產(chǎn)投資往往涉及多個(gè)行業(yè)，如建筑、機(jī)械制造等，是區(qū)域?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)因素之一。各城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整（Second）和城鎮(zhèn)化進(jìn)程（Urban）會(huì)對(duì)本地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生影響，分別用“城市第二產(chǎn)業(yè)增加值/全省GDP”和“城市非農(nóng)業(yè)人口/全省常住人口”來(lái)衡量。當(dāng)前，高素質(zhì)人才是區(qū)域?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)向智能化、高端化發(fā)展的要素之一，采用“城市普通高等學(xué)校在校人數(shù)/全省常住人口”來(lái)衡量教育水平（Edu）。此外，城市儲(chǔ)蓄率（Save）在一定程度上代表著實(shí)體產(chǎn)業(yè)能夠得到的社會(huì)投資以及該地區(qū)的居民消費(fèi)水平，與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有較強(qiáng)的相關(guān)性，因此采用“城市城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄總額/全省GDP”來(lái)衡量。變量定義及計(jì)算方法如表1所示。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

考慮到西藏自治區(qū)數(shù)據(jù)存在大量缺失，且本文主要考察城市首位度的變化對(duì)區(qū)域?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，而4個(gè)直轄市城市首位度均為1，缺乏變化性，本文將西藏和4個(gè)直轄市的數(shù)據(jù)予以剔除，選取2014—2022年26個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)）城市的面板數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)樣本，原始數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、中國(guó)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)以及中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)換算處理，最終得到234個(gè)數(shù)據(jù)樣本。表2為各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)回歸

為了估計(jì)“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略對(duì)省會(huì)城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，基于模型（1）利用面板固定效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。表3中的列（1）、（3）為控制地區(qū)和年份固定效應(yīng)后但未加入控制變量時(shí)的回歸結(jié)果，從中可以發(fā)現(xiàn)，省會(huì)城市的經(jīng)濟(jì)首位度對(duì)省會(huì)地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的影響，而人口首位度的系數(shù)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。列（2）、（4）是在上述基礎(chǔ)上加入控制變量后的回歸結(jié)果，結(jié)果表明，省會(huì)城市經(jīng)濟(jì)首位度、人□首位度對(duì)省會(huì)城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響顯著為正。由此可以得出，“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略通過(guò)提升經(jīng)濟(jì)首位度促進(jìn)了省會(huì)城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展；且在考慮相關(guān)控制變量后，人口首位度的促進(jìn)作用也得以顯現(xiàn)。假設(shè)H1得證。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文對(duì)核心解釋變量和樣本進(jìn)行一系列處理后，重新進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。

第一，變量替換法。首先，本文借鑒張航（2021）的做法，采用建設(shè)用地面積構(gòu)建土地首位度（LP）作為核心解釋變量的替代指標(biāo)，用“省會(huì)城市土地建設(shè)用地/第二位城市土地建設(shè)用地”來(lái)衡量，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。一般而言，一個(gè)城市的建設(shè)用地面積越大，城市的建設(shè)空間就越大，不僅體現(xiàn)了城市現(xiàn)有發(fā)展規(guī)模，也預(yù)示著未來(lái)的發(fā)展?jié)摿?。城市建設(shè)用地影響著城市空間布局、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和公共服務(wù)設(shè)施等，進(jìn)而影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的物理空間和發(fā)展平臺(tái)。良好的城市建設(shè)能夠?yàn)閷?shí)體經(jīng)濟(jì)提供必要的支撐和發(fā)展空間。其次，為了更全面地反映“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略對(duì)一省資源的集中程度，綜合經(jīng)濟(jì)首位度、人口首位度、土地首位度三個(gè)指標(biāo)，采用“經(jīng)濟(jì)首位度+ 人口首位度 + 土地首位度）/3”來(lái)構(gòu)建綜合首位度（Swd），進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)?；貧w結(jié)果如表4列（1）、（2）所示。結(jié)果表明，替換核心解釋變量后，土地首位度和綜合首位度的系數(shù)為正且顯著，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。

第二，為排除極端值對(duì)回歸結(jié)果的干擾，本文對(duì)經(jīng)濟(jì)首位度（PRI）進(jìn)行上下 1% 的縮尾處理，回歸結(jié)果如表4列（3）所示，核心解釋變量的回歸系數(shù)依然保持統(tǒng)計(jì)上的顯著性。

第三，為了克服潛在的內(nèi)生性問(wèn)題對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響，本文采用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)（GMM）進(jìn)行估計(jì)。表4列（4）給出了系統(tǒng)GMM的回歸結(jié)果，從中可以看到經(jīng)濟(jì)首位度（PRI）的系數(shù)在 5% 的統(tǒng)計(jì)水平下顯著為正。同時(shí)，自相關(guān)檢驗(yàn)（AR檢驗(yàn)）與過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)（Hansen檢驗(yàn)）結(jié)果均通過(guò)，即控制內(nèi)生性后，本文得出的結(jié)論依然穩(wěn)健。

（三）異質(zhì)性檢驗(yàn)

本文利用城市首位度層級(jí)進(jìn)行分組回歸，探究不同層次省會(huì)城市首位度對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響?，F(xiàn)有研究表明，省會(huì)城市首位度對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響呈現(xiàn)顯著異質(zhì)性特征：沿海地區(qū)低首位度城市依托經(jīng)濟(jì)開(kāi)放與市場(chǎng)整合優(yōu)勢(shì)，往往能夠形成多中心協(xié)同發(fā)展格局，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；而城市首位度過(guò)高，特別是位于中西部的高首位度城市，更易引發(fā)資源單向集聚，從而抑制區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（寧越敏和張凡，2021；陳彥君和郭根龍，2024）。這種差異緣于不同的發(fā)展路徑，沿海地區(qū)通過(guò)產(chǎn)業(yè)多元化和對(duì)外開(kāi)放較早完成資源集聚，使得省會(huì)城市首位度較低且趨于穩(wěn)定（魏守華和方聰波，2021）；而內(nèi)陸地區(qū)因長(zhǎng)期將資源過(guò)度集中于省會(huì)，形成“一城獨(dú)大”的高首位度格局。

本文借鑒張航和丁任重（2020）對(duì)省會(huì)城市首位度的劃分方法，選取2014—2022年經(jīng)濟(jì)首位度（PRI）的平均值作為劃分依據(jù)，利用SPSS29.0軟件，并采用K-均值聚類(lèi)分析方法，將樣本按照省會(huì)城市經(jīng)濟(jì)首位度大小劃分成低首位度組、中首位度組、高首位度組三類(lèi)，分別進(jìn)行異質(zhì)性分析。具體劃分結(jié)果如表5所示。

異質(zhì)性分析檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。結(jié)果表明，“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略對(duì)低首位度、高首位度地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有顯著的正向促進(jìn)作用。在我國(guó)，低首位度組主要由經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為強(qiáng)勁的省份構(gòu)成。這些省份各地級(jí)市之間的經(jīng)濟(jì)差距較小，市場(chǎng)化程度較高，且擁有充足的人才儲(chǔ)備，但同時(shí)存在著一些問(wèn)題，如各類(lèi)生產(chǎn)要素未能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)配置，各城市的發(fā)展相對(duì)分散和獨(dú)立，等等。因此，在這些省份實(shí)施“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略能夠有效引導(dǎo)資源向省會(huì)城市集聚，提高資源配置效率，從而進(jìn)一步推動(dòng)省會(huì)城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

相比之下，高首位度組如成都、西安、蘭州等省會(huì)城市集聚了諸多資源，在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具備絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。在這種背景下，“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略的推行可能會(huì)進(jìn)一步加強(qiáng)省會(huì)城市對(duì)周邊城市的資源虹吸效應(yīng)，促進(jìn)省會(huì)城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。然而，從回歸系數(shù)（高首位度組為0.754，而低首位度組為2.840）來(lái)看，該戰(zhàn)略的實(shí)施在高首位度組中的促進(jìn)作用明顯減弱。這表明，“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略對(duì)原本資源就較為集中的省份所產(chǎn)生的正向影響不如資源分布相對(duì)均衡的省份顯著。

“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略對(duì)中首位度地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用不顯著。原因在于，對(duì)于中首位度的省會(huì)城市來(lái)說(shuō)，其規(guī)模和發(fā)展水平處于中間狀態(tài)，實(shí)施“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略未能形成“強(qiáng)中心”或有效的聚集效應(yīng)以帶動(dòng)省會(huì)城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

五、進(jìn)一步分析

“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略對(duì)非省會(huì)城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響是建立在省會(huì)城市溢出效應(yīng)的假設(shè)之上的。非省會(huì)城市的企業(yè)可以通過(guò)學(xué)習(xí)省會(huì)城市的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)、先進(jìn)技術(shù)來(lái)促進(jìn)自身經(jīng)濟(jì)的發(fā)展（趙奎等，2021）。首位度層級(jí)不同的城市對(duì)本城市與鄰近城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有不同的影響效果（吳傳清和孟曉倩，2022；丁任重和張航，2020）。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略對(duì)省內(nèi)非省會(huì)城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的溢出效應(yīng)，本文構(gòu)建空間計(jì)量模型。

（一）空間權(quán)重矩陣設(shè)定

引入空間權(quán)重矩陣，矩陣中的元素值依據(jù)核心城市與其他城市之間的鄰接標(biāo)準(zhǔn)或者兩者間的距離標(biāo)準(zhǔn)來(lái)度量。對(duì)于空間權(quán)重矩陣的設(shè)定，本文參照Bavaud（1998）總結(jié)的二進(jìn)制0-1空間權(quán)重矩陣來(lái)構(gòu)建，如式（2）所示。具體做法：將位于同一省份內(nèi)的各地級(jí)市的權(quán)重元素值設(shè)定為1，非同一省份地級(jí)市之間的權(quán)重元素值設(shè)定為0，且地級(jí)市與自身之間的權(quán)重元素值也設(shè)定為0。

1，i和j在同一省份10，i和j不在同一省份

（二）空間自相關(guān)檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略的空間溢出效應(yīng)，需要判斷是否存在空間自相關(guān)性。本文選擇莫蘭指數(shù)（MoranT）中的全局聚類(lèi)檢驗(yàn)方法（Cliff和Ord，1973），對(duì)被解釋變量 lnRE 和核心解釋變量PRI進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)，計(jì)算公式如下：

其中， n 是樣本中地級(jí)市的數(shù)量； W_ij 是空間權(quán)重矩陣的元素，表示地區(qū) i 與地區(qū) j 是否相鄰;x_i 和 x_j 分別是地區(qū) i 和地區(qū) j 的觀測(cè)值; 是所有觀測(cè)值的平均值; 為觀測(cè)值的方差。

MoranT的取值范圍為-1到1之間，當(dāng)MoranT大于0時(shí)，表明樣本存在空間自相關(guān)性。用Stata18.0計(jì)算出2014—2022年樣本的全局莫蘭指數(shù)，結(jié)果如表7所示。被解釋變量lnRE和核心解釋變量PRI的莫蘭指數(shù)在2014—2022年都顯著為正，說(shuō)明樣本存在空間自相關(guān)性，在檢驗(yàn)溢出效應(yīng)時(shí)應(yīng)該將空間因素納入模型。2021年實(shí)體經(jīng)

注： σ_z 代表每個(gè)城市的標(biāo)準(zhǔn)化觀測(cè)值； Wz 為空間滯后z ，代表每個(gè)地點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化空間加權(quán)均值。

濟(jì)增加值的莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖如圖1所示。

（三）空間效應(yīng)分解

最為常見(jiàn)的空間模型有空間自回歸模型（SAC）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM），其中，前兩者的特點(diǎn)是分別考慮被解釋變量、誤差項(xiàng)的空間自相關(guān)性，空間杜賓模型則綜合了空間自回歸模型和空間誤差模型的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)考慮了被解釋變量和解釋變量的空間自相關(guān)性。作為一種更全面的空間回歸模型，SDM能夠更好地捕捉空間依賴(lài)性和溢出效應(yīng)，其公式如下：

其中， X_it 為解釋變量，包括核心解釋變量和控制變量，相關(guān)定義同式（1）； W₁ 和 W₂ 分別為被解釋變量和解釋變量的空間自相關(guān)關(guān)系； ρ 為被解釋變量空間效應(yīng)系數(shù)， β₁ 為解釋變量系數(shù)， β₂ 為解釋變量空間自相關(guān)系數(shù)， a_i 表示城市個(gè)體固定效應(yīng)， λ_t 表示時(shí)間固定效應(yīng)， ζ_it 為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

本文參照丁任重和張航（2020）的研究，通過(guò)偏微分方法將總效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。其中，直接效應(yīng)反映的是城市首位度的變化對(duì)本地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的平均影響，間接效應(yīng)衡量的是城市首位度的提升對(duì)鄰近地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的跨區(qū)域影響?？臻g權(quán)重矩陣下效應(yīng)分解回歸結(jié)果如表8所示。

對(duì)于全樣本而言，城市經(jīng)濟(jì)首位度對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的直接效應(yīng)、總效應(yīng)均顯著為正（系數(shù)分別為3.305和1.345），間接效應(yīng)顯著為負(fù)（系數(shù)為-1.960）。這表明，對(duì)于全樣本而言，施行“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略的城市能促進(jìn)本省域內(nèi)整體實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，但對(duì)于省內(nèi)非省會(huì)城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有負(fù)向空間效應(yīng)一虹吸效應(yīng)。

對(duì)于低首位度樣本城市而言，城市首位度對(duì)省域內(nèi)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直接效應(yīng)和總效應(yīng)均顯著為正（系數(shù)分別為7.327和5.133），而間接效應(yīng)則顯著為負(fù)（系數(shù)為-2.239）。這表明，在低首位度地區(qū)實(shí)施“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略能有效促進(jìn)本地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但因此產(chǎn)生的階段性虹吸效應(yīng)會(huì)削弱周邊城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的活力。以浙江、廣東和山東等經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的省份為例，其城市規(guī)模分布相對(duì)均衡，省會(huì)城市與次級(jí)中心城市（如寧波、深圳、青島）形成互補(bǔ)性空間結(jié)構(gòu)。此類(lèi)省份普遍存在兩種發(fā)展范式：一是在行政規(guī)劃與市場(chǎng)選擇的協(xié)同下，引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)要素在核心城市間合理分布（如廣州一深圳、杭州一寧波）；二是依托市場(chǎng)主導(dǎo)的多中心產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)企業(yè)自發(fā)協(xié)作形成跨區(qū)域分工體系（如蘇錫常都市圈）。這種均衡格局導(dǎo)致省域內(nèi)存在兩種差異化空間效應(yīng)：當(dāng)省會(huì)城市首位度提升時(shí)，一方面通過(guò)極化效應(yīng)使省會(huì)城市得以快速吸納各種生產(chǎn)要素，從而促進(jìn)全省實(shí)體經(jīng)濟(jì)直接增長(zhǎng)；另一方面打破原有要素分布的動(dòng)態(tài)平衡，導(dǎo)致非省會(huì)城市要素資源外流。

對(duì)于中、高首位度城市而言，城市首位度對(duì)省域內(nèi)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的直接效應(yīng)顯著為正（系數(shù)分別為2.526和3.841），總效應(yīng)亦顯著為正（系數(shù)分別為1.752和3.450），反映了省會(huì)城市通過(guò)資源集聚、規(guī)模經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)對(duì)自身及全省實(shí)體經(jīng)濟(jì)的核心拉動(dòng)作用。這類(lèi)城市作為區(qū)域內(nèi)的增長(zhǎng)極，集中了省內(nèi)優(yōu)質(zhì)產(chǎn)業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施和政策資源，其經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)張可直接帶動(dòng)全省GDP、稅收等總量指標(biāo)的提升。就間接效應(yīng)而言，中、高首位度樣本的間接效應(yīng)均不顯著，但其系數(shù)為負(fù)（系數(shù)分別為-0.774和-0.291），這表明這些省份在實(shí)施“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略時(shí)，省內(nèi)其他城市的實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展已開(kāi)始顯示出一定程度的負(fù)面溢出效應(yīng)，即出現(xiàn)了初步的虹吸現(xiàn)象。這部分省會(huì)城市作為區(qū)域內(nèi)的增長(zhǎng)極，已經(jīng)聚集了相當(dāng)?shù)囊嘏c資源，當(dāng)再實(shí)施“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略時(shí)，將會(huì)導(dǎo)致要素流動(dòng)呈現(xiàn)“單向集聚”特征：省級(jí)財(cái)政分配、高端人才落戶(hù)政策及金融資源優(yōu)先向省會(huì)城市傾斜，形成“政策性虹吸”。中、高首位度省份中，省會(huì)與周邊區(qū)域的協(xié)同發(fā)展機(jī)制尚未完善，且省會(huì)城市對(duì)周邊地區(qū)的輻射能力有限，其資源吸附能力可能已開(kāi)始擠壓周邊中小城市的發(fā)展空間，導(dǎo)致“核心無(wú)力輻射、外圍難以承接”的雙重矛盾。

具體來(lái)看，對(duì)于中首位度樣本組來(lái)說(shuō)，其省會(huì)城市雖具備要素、資源的吸附能力，卻未能有效將集聚優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為推動(dòng)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的動(dòng)能?！皬?qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略的進(jìn)一步實(shí)施，會(huì)造成資源投入過(guò)度集中在省會(huì)城市，造成自身規(guī)模擴(kuò)張，而非通過(guò)產(chǎn)業(yè)溢出、技術(shù)擴(kuò)散帶動(dòng)周邊城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，從而導(dǎo)致省域內(nèi)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的空間聯(lián)動(dòng)效應(yīng)弱化，并表現(xiàn)出負(fù)向溢出效應(yīng)。對(duì)于高首位度樣本組來(lái)說(shuō)，部分省會(huì)城市如銀川、西寧、蘭州、烏魯木齊等，在發(fā)展過(guò)程中其省內(nèi)資源本身就已經(jīng)高度集聚在省會(huì)城市，形成了深度固化的資源極化格局。并且這些省會(huì)城市與省內(nèi)其他城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距過(guò)大，進(jìn)一步限制了省內(nèi)城市之間的要素流動(dòng)，難以形成互補(bǔ)性分工體系。因此，進(jìn)一步推行“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略，可能會(huì)削弱區(qū)域協(xié)同發(fā)展的內(nèi)生動(dòng)力，疊加自身存在的資源極化現(xiàn)象，最終導(dǎo)致負(fù)向溢出效應(yīng)。

綜上所述，盡管強(qiáng)化省會(huì)城市的經(jīng)濟(jì)地位可以促進(jìn)全省以及省會(huì)城市自身實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，對(duì)省內(nèi)其他城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在虹吸效應(yīng)，不利省內(nèi)其他城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)的均衡發(fā)展。假設(shè)H2得到驗(yàn)證。

六、結(jié)論及政策啟示

（一）研究結(jié)論

進(jìn)入“十三五”時(shí)期后，多地紛紛推出“強(qiáng)省會(huì)”或“強(qiáng)中心城市”戰(zhàn)略，以提升省會(huì)城市的首位度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，并著力發(fā)展高端、先進(jìn)產(chǎn)業(yè)等實(shí)體經(jīng)濟(jì)，完善地區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈，增強(qiáng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力。

本文基于城市首位度理論和新經(jīng)濟(jì)地理理論，利用2014—2022年我國(guó)26個(gè)省會(huì)城市和284個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略對(duì)省會(huì)城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，并進(jìn)一步探討了該戰(zhàn)略對(duì)非省會(huì)地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：第一，“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略對(duì)省會(huì)城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有正向促進(jìn)作用。第二，“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略的實(shí)施對(duì)不同水平首位度組別的實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響存在差異，在低、高首位度組中，“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略均產(chǎn)生正向促進(jìn)作用，但高首位度組的邊際效應(yīng)明顯弱于低首位度組，而中首位度組的影響不顯著。第三，“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略的實(shí)施對(duì)省內(nèi)其他城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有虹吸效應(yīng)。具體而言，“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略的實(shí)施對(duì)于省域內(nèi)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直接效應(yīng)均顯著為正。然而，在低首位度樣本中，其間接效應(yīng)顯著為負(fù)；在中、高首位度樣本中，雖然間接效應(yīng)并不顯著，但其系數(shù)為負(fù)，顯示出初步的虹吸現(xiàn)象，即實(shí)施“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略的省會(huì)城市對(duì)省內(nèi)非省會(huì)城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有負(fù)向溢出效應(yīng)。

（二）政策啟示

1.精準(zhǔn)施策，促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展

鑒于“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略對(duì)省會(huì)城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體效應(yīng)顯著為正，政府應(yīng)制定精準(zhǔn)的政策措施，支持省會(huì)城市的發(fā)展，提升其經(jīng)濟(jì)首位度。首先，針對(duì)不同首位度組別的城市制定差異化的扶持政策顯得尤為重要。例如，在低首位度地區(qū)，如浙江、江蘇和廣東等省份，可以通過(guò)設(shè)立專(zhuān)項(xiàng)基金支持省會(huì)與非省會(huì)城市的產(chǎn)業(yè)互補(bǔ)合作，鼓勵(lì)高端制造業(yè)或服務(wù)業(yè)向周邊城市轉(zhuǎn)移，實(shí)現(xiàn)資源共享和技術(shù)溢出。同時(shí)，建立區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈集群，推動(dòng)廣州一深圳、杭州一寧波等雙核心城市發(fā)展策略下的科技研發(fā)與生產(chǎn)制造合作，形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。對(duì)于高首位度省份，如四川、陜西等，加強(qiáng)省域內(nèi)副中心城市建設(shè)，避免資源過(guò)度集中在省會(huì)城市。通過(guò)政策傾斜和支持，培育若干具有競(jìng)爭(zhēng)力的城市或都市圈，分散中心城市的壓力，優(yōu)化資源配置，提高整個(gè)區(qū)域的綜合競(jìng)爭(zhēng)力。其次，建立和完善省域內(nèi)各級(jí)城市的協(xié)同合作機(jī)制，通過(guò)定期召開(kāi)聯(lián)席會(huì)議等形式，促進(jìn)信息交流與項(xiàng)目對(duì)接，形成良性互動(dòng)格局。統(tǒng)籌規(guī)劃區(qū)域內(nèi)重大項(xiàng)目布局及資源分配，鼓勵(lì)西部高首位度省會(huì)城市推進(jìn)綠色低碳高質(zhì)量發(fā)展先行區(qū)建設(shè)，出臺(tái)相關(guān)政策支持先進(jìn)制造業(yè)強(qiáng)省行動(dòng)計(jì)劃，推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，減少環(huán)境污染，提升環(huán)境質(zhì)量。重視生態(tài)環(huán)境保護(hù)工作，制定嚴(yán)格的環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)，限制高污染、高能耗項(xiàng)目的建設(shè)，推廣清潔能源應(yīng)用，構(gòu)建人與自然和諧共生的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系。

2.優(yōu)化資源配置，增強(qiáng)非省會(huì)城市競(jìng)爭(zhēng)力

針對(duì)“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略可能對(duì)非省會(huì)城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的間接負(fù)向溢出效應(yīng)，政府應(yīng)積極優(yōu)化資源配置，增強(qiáng)非省會(huì)城市的競(jìng)爭(zhēng)力。通過(guò)財(cái)政補(bǔ)貼和稅收優(yōu)惠政策吸引企業(yè)在非省會(huì)城市設(shè)立分支機(jī)構(gòu)或研發(fā)中心，帶動(dòng)當(dāng)?shù)貙?shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。特別是在中西部省份，可以考慮對(duì)新設(shè)企業(yè)給予一定期限內(nèi)的所得稅減免或土地使用費(fèi)用優(yōu)惠。此外，加大對(duì)非省會(huì)城市基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)設(shè)施的投資力度，改善交通條件、提升教育醫(yī)療水平，提高城市吸引力。加快地區(qū)間道路、高鐵網(wǎng)絡(luò)覆蓋，縮短省內(nèi)各城市間的時(shí)空距離，暢通人員流動(dòng)和技術(shù)交流。實(shí)施職業(yè)教育和培訓(xùn)計(jì)劃，提高當(dāng)?shù)貏趧?dòng)力的技術(shù)技能；同時(shí)推進(jìn)人才引進(jìn)計(jì)劃，為外來(lái)人才提供住房補(bǔ)貼、子女入學(xué)便利等，吸引高層次人才到非省會(huì)城市發(fā)展，為非省會(huì)城市的產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供充足的人力資源支持。政府應(yīng)當(dāng)加大對(duì)本地區(qū)中小微實(shí)體企業(yè)的扶持力度，如簡(jiǎn)化貸款審批流程，推動(dòng)科技成果轉(zhuǎn)化，讓更多的創(chuàng)新成果能夠在中小企業(yè)中得到應(yīng)用，并構(gòu)建公共技術(shù)服務(wù)平臺(tái)，為企業(yè)提供技術(shù)支持。通過(guò)這些措施，不斷緩解“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略帶來(lái)的負(fù)面影響，從而促進(jìn)全省范圍內(nèi)的良性發(fā)展和共同繁榮。

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（責(zé)任編輯：張艷妮）

The Strategy of \"Strong Provincial Capitals\" and Regional Real Economic Development： An Empirical Study Based on 26 Provinces in China

QIN Jianwen，HUANG Jinjie （School of Economics，Guangxi University）

Abstract： Since the 13thFive-Year Plan，anumber of provinces have implemented the strategy of \"strong provincialcapitals\"，and whether the strategyof\"strong provincialcapitals\"canpromote the developmentof thereal economy of provincial capitals and its impacton thereal economy of other cities in the province has yet to be verified.This paper uses the panel dataof26 provincial capital cities and 284 prefecture-level cities in China from 2014 to 2O22，constructsa fixed-efects model for benchmark regressionanalysis，and uses the spatial Durbin model for spatial econometric testing of the real economy correlation effect within the province.The study shows that，firstly，the strategyof\"strong provincial capitals\"hasa positiveroleinpromoting thedevelopment of real economy in provincial capital cities.Secondly， the impact of the \"strong provincial capital\" strategy on the real economy shows significant primacy heterogeneity，with both low and high primacy groups having positive promotion effects，but the marginal effect of the high primacy group is significantly weaker than that of the low primacy group，and the effect of the middle primacy group is not significant.Thirdly，the implementation of the strategy of \"strong provincial capital\"has a siphoning effect on thedevelopment of real economy inother cities in the province.Based on this，this paper proposes thatthe government should implement precise policies to promote coordinated regional development and optimise resource allocation to enhance the competitiveness of non-capital cities.

Keywords： \"Strong Provincial Capitals\" strategy; Real economy; Regional development; Urban primacy; Siphoning effect