EN中文

地理科学进展 >

2024 , Vol. 43 >Issue 9: 1681 - 1695

DOI: https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2024.09.001

研究论文

长三角区域经济差距演变与政策效应分析——基于长三角扩容视角

  • 郭艺 , 1, 2 ,
  • 曾刚 , 1, 2, * ,
  • 陈鹏鑫 1, 2 ,
  • 万媛媛 1, 2
展开
  • 1.华东师范大学中国现代城市研究中心，上海 200062
  • 2.华东师范大学地理科学学院，上海 200241
*曾刚(1961— )，男，湖北武汉人，教授，博士生导师，主要研究方向为生态文明与区域发展方式、创新网络与产业集群。E-mail:

郭艺(1993— )，男，陕西淳化人，博士生，主要研究方向为经济地理与区域发展模式。E-mail:

收稿日期: 2024-01-03

  修回日期: 2024-04-03

  网络出版日期: 2024-09-25

基金资助

国家自然科学基金重点项目(42130510)

教育部人文社科重点基地重大项目(22JJD790017)

收起

Changes of economic development disparities in the Yangtze River Delta and policy effect analysis from the perspective of Yangtze River Delta integration expansion

  • GUO Yi , 1, 2 ,
  • ZENG Gang , 1, 2, * ,
  • CHEN Pengxin 1, 2 ,
  • WAN Yuanyuan 1, 2
Expand
  • 1. The Center for Modern Chinese City Studies, East China Normal University, Shanghai 200062, China
  • 2. School of Geographic Sciences, East China Normal University, Shanghai 200241, China

Received date: 2024-01-03

  Revised date: 2024-04-03

  Online published: 2024-09-25

Supported by

Key Program of National Natural Science Foundation of China(42130510)

Major Program of Humanities and Social Sciences of Ministry of Education, China(22JJD790017)

Fold

摘要

区域发展差距是经济地理学永恒的研究主题。论文以高质量一体化发展示范区的长三角作为研究对象，在刻画长三角一体化空间范围扩展过程中区域内经济差距动态演进的基础上，利用双重差分法、中介效应模型和空间杜宾模型等方法实证检验长三角一体化政策实施对区域内经济差距的影响及其作用机制。 结果表明：① 长三角一体化空间范围扩大造成了区域内经济差距加剧，但随着长三角一体化政策的推进，区域内经济发展不平衡问题得到了有效改善，并呈现经济差距缩小的长期演变趋势；② 从地理区位视角来看，长三角一体化政策对规划范围内地理区位偏远、经济基础薄弱地区的发展起到了重要的推动作用；③ 从边界视角来看，长三角一体化政策产生了明显的边界效应，降低了长三角周边有着类似的地理位置但不在长三角一体化规划范围内城市的战略、交通地位，对其发展产生了不利影响；④ 机制分析表明，长三角一体化政策实施主要通过交易成本效应、技术溢出效应和产业优化效应等途径缩小了区域内经济发展差距。在建设全国高质量发展样板区、打造世界级城市群等议题的背景下，研究能够为进一步完善长三角一体化推进框架、探索区域高质量一体化发展模式提供经验证据。

关键词： 经济差距; 区域一体化; 动态演进; 长三角

本文引用格式

郭艺 , 曾刚 , 陈鹏鑫 , 万媛媛 . 长三角区域经济差距演变与政策效应分析——基于长三角扩容视角[J]. 地理科学进展, 2024 , 43(9) : 1681 -1695 . DOI: 10.18306/dlkxjz.2024.09.001

Abstract

Regional development disparity is an eternal research topic of economic geography. Taking the Yangtze River Delta, a high-quality integrated development demonstration area, as the research object, this study examined the dynamic change of regional economic development disparities during the expansion of the spatial scope of Yangtze River Delta integration, and further used the difference-in-differences method, mediation effect model, and spatial Durbin model to empirically test the impact of the implementation of the Yangtze River Delta integration policy on regional economic development disparities and the mechanism of impact. The main conclusions are as follows: 1) The expansion of the spatial scope of Yangtze River Delta integration has caused an increase in the economic development disparity within the region. However, with the continuous promotion of Yangtze River Delta integration, the imbalance of economic development within the region has been effectively improved, and it showed a long-term trend of narrowing. 2) From the perspective of geographic locations, the Yangtze River Delta integration policy has played an important role in promoting the development of remote and economically weak areas within the planning scope. 3) From the regional boundary perspective, the Yangtze River Delta integration policy has had a significant border effect, reducing the strategic and transportation positions of cities with similar geographic locations around the Yangtze River Delta that are not within the scope of the integration plan, and having a negative impact on their development. 4) Mechanism analysis showed that the implementation of the Yangtze River Delta integration policy has narrowed the regional economic development disparity mainly by transaction cost effect, technology spillover effect, and industrial optimization effect. Under the background of building a national high-quality development model area and a world-class urban agglomeration, this study provides a theoretical support and empirical evidence for further improving the framework of Yangtze River Delta integration, and exploring replicable regional high-quality integrated development models.

Key words： economic development disparity; regional integration; dynamic change; Yangtze River Delta

2023年11月30日，习近平总书记在上海主持召开深入推进长三角一体化发展座谈会，强调长三角要在中国式现代化中走在前列，更好发挥先行探路、引领示范、辐射带动作用。作为中国破除“行政区经济”顽疾的积极探索，长三角是中国五大城市群中唯一将发展目标定位为“一体化”的区域[1]。历经多年实践，长三角目前在体制机制创新、空间规划协调、基础设施共建、公共服务共享、环境联防联治等方面均取得显著成效，产生了丰富的“中国事实”[2-3]。但需要清醒地认识到，从1982年提出“以上海为中心建立长三角经济圈”开始，到今天由上海、江苏、浙江和安徽全域41个城市组成的长三角城市群，长三角一体化的规划内容进行了多次重大调整，并且规划的空间范围在不断扩大，导致区域内经济差距问题突出[4]。2020年8月，习近平总书记在扎实推进长三角一体化发展座谈会上强调，要增强长三角欠发达区域高质量发展动能，解决区域发展不平衡问题。因此，只有长三角内部问题解决好了，才能进一步释放发展潜力，发挥其示范和带动作用，实现“高质量”和“一体化”发展。
区域发展差距是经济地理学永恒的研究主题[5]，有关区域经济差距影响因素的研究成果较为丰硕。一是地理环境因素，传统经济地理学者强调地学因素，包括资源禀赋、区位、基础设施条件等在区域发展和在国家制定区域政策中的重要性[6]。二是市场机制因素，学者们侧重考察经济增长理论框架下各类要素投入和经济产出对地区间经济增长差距的影响，包括要素流动性、人力资本、产业升级、全要素生产率等[7⇓-9]。此外，对于“有为政府”的中国而言，区域规划与区域政策的影响也是学术界关注的热点，但仍存在较大分歧。新经济地理学核心—边缘以及赫希曼极化—涓滴等理论均强调政府政策力量在引导核心地区发挥扩散效应过程中扮演着重要的调节作用，以避免“地理上的二元经济”结构现象的发生[10]。然而，近年来的一些研究发现，由于长期的边缘化锁定已经形成负向反馈，政府政策可能进一步造成区域核心—边缘结构的加剧与极化[11]。例如，京津冀城市群中河北各城市与北京的经济分化趋势依然明显[12]。那么，作为中国一体化程度最高，最具典型性、最具中国特色的区域，长三角一体化为区域内不同城市提供了区位机会窗口，其在空间范围扩展过程中区域内经济差距呈现出怎样的时空演进态势?融入长三角一体化能否为其缩小与区域中心城市的经济差距提供战略机遇?能否使外围变中心、冷区变热区?长三角一体化政策实施的内在作用机制如何?是否存在空间溢出效应和有效边界?
相比于欧美发达城市群，中国区域一体化根植于中央政府主导型经济发展模式，由中央政府及其有关部门进行顶层设计和总体规划，同时地方政府根据资源禀赋、经济基础等制定各自相应的具体规划，从而构建了政府引导、多元主体参与的区域一体化模式。长三角一体化的经济效应引起了学术界的广泛关注，多数学者从经济增长、经济活力、全要素生产率、经济发展质量、绿色发展等方面入手[13⇓⇓-16]。部分学者将长三角一体化水平作为现实状态，通过构建单一指标或者综合指标测度一体化水平，并利用面板回归、空间计量模型等方法实证研究长三角一体化的效应[17]；也有学者运用双重差分法(differences-in-differences，DID)、双重差分倾向得分匹配法(propensity score matching-differences in differences，PSM-DID)和合成控制法等方法，将国家层面长三角一体化政策规划的颁布或者长三角城市经济协调会的演变视为准自然实验[15,18]。研究普遍认为长三角一体化不是空间单元的简单组合，而是府际关系的重构过程，其能够降低区际交易成本，优化要素资源配置，发挥规模经济效应。此外，也有学者将产业升级、技术创新、企业出口等因素纳入长三角一体化的分析框架，研究发现长三角一体化通过人才政策、营商环境改善、税收优惠、财政支持等方式吸引高学历人才、推动城市创新、促进基础设施共建[17,19-20]。
综上，有关长三角地区发展不均衡的研究忽视了长三角一体化规模和范围不断扩大的现实，即将长三角空间范围予以固定，这难以准确刻画长三角区域内经济发展差距的演进态势。其次，现有长三角一体化政策效应研究的视角还需扩展，既有文献多从经济增长、绿色发展等方面入手，较少有研究从经济差距视角出发。有学者通过分析区域一体化对不同类型城市经济增长的异质性影响，从而间接判断区域一体化是否影响区域经济差距，但这种做法缺乏实证上的准确评估，忽视了内生性问题。事实上，城市经济从自身经济规模扩大，到与中心城市的经济差距缩小，再到发挥辐射带动作用，体现了区域经济协调发展从量到质的升级[21]。作为中国式现代化建设的“火车头”，长三角正处于发展和整合的关键时期。因此，不仅应将关注点聚焦于长三角一体化的经济增长实施效果上，更应关注长三角一体化对区域内经济差距的影响。本文基于以上不足，综合运用泰尔指数、马尔科夫链等方法刻画长三角一体化空间范围扩展过程中区域内经济差距的动态演进规律，并预测其长期演变趋势。在此基础上，立足于中央政府高度参与长三角一体化建设的现实，利用双重差分法、中介效应模型和空间杜宾模型等方法实证检验长三角一体化政策实施对区域内经济差距的影响及其作用机制，并从空间、区位和边界的视角探究政策效果的异质性，以期丰富长三角一体化领域的相关研究，也为进一步完善长三角一体化推进框架、探索区域高质量一体化发展模式提供政策制定依据。

1 长三角一体化发展历程及空间范围演变

长三角一体化探索可以追溯到1982年发布的“六五”计划，至今已有40余年。梳理长三角一体化发展历程，发现长三角的空间范围发生了多次重大战略布局调整，规模和范围在不断扩大(图1)。通过整理长三角一体化过程中的规划文件、政策文件和事件活动，并结合相关文献，将长三角一体化发展的历史进程大致划分为4个阶段：早期摸索阶段(1982—1988年)、自发合作阶段(1992—2007年)、制度建设阶段(2008—2017年)、国家战略阶段(2018年至今)。
图1 不同发展阶段长三角一体化的空间范围变化

注：本图基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS(2019)1823号的标准地图绘制，底图无修改。

Fig.1 Spatial scope change of regional integration of the Yangtze River Delta at different development stages

其中，2008年9月，长三角一体化正式进入国家视野，国务院印发《关于进一步推进长江三角洲地区改革开放和经济社会发展的指导意见》(以下简称《指导意见》)，首次提出了推动长三角率先发展、一体化发展的总体要求，这是长三角一体化第一次作为国家意志写入中央文件[22]。2010年6月，国家发改委根据《指导意见》编制实施了《长江三角洲地区区域规划》，该规划从体制机制、产业布局、基础设施建设和对外开放等9个方面对长三角区域未来10年的发展提出了总体目标、发展方向和空间格局[18]。在规划范围上，虽然其将安徽省定位在泛长三角地区，要求积极推进泛长三角区域合作，但仍明确以上海、南京、苏州、无锡、常州、镇江、扬州等16个城市为核心城市，并在发展目标制定中以上述16个城市为对象。因此，本文将上述16个城市称为长三角一体化的原位城市。2016年5月，国务院会议通过《长江三角洲城市群发展规划》，该规划进一步强调长三角在资源配置、创新驱动、体制机制改革和生态文明建设等方面的功能，并在空间规划上将长三角一体化范围扩展到江浙沪皖三省一市的26个城市，新增了浙江的金华、江苏的盐城、以及安徽的合肥、芜湖等10个城市。因此，本文将上述新加入长三角一体化规划范围的10个城市称为2016年新进城市。2018年，长三角一体化上升为国家战略，紧接着通过出台战略规划、召开会议、制定行动方案等落实这一国家战略的实施。2019年5月30日，中共中央、国务院印发《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》，该规划纲要全面部署了新发展理念下长三角一体化发展的战略定位、发展目标和重点任务，并明确将长三角一体化规划的空间范围扩展至江浙沪皖全域41个城市。因此，本文将上述新加入长三角规划范围的15个城市称为2019年新进城市。

2 长三角一体化政策影响经济差距的机制分析

长三角一体化相关政策中多次提到建设综合交通体系、打造科创共同体、完善信息网络基础设施、合力营造良好就业创业环境、共建统一要素市场、推动产业分工合作以及产业链协同发展等内容。本节通过梳理相关政策规划，并结合现有文献，将从交易成本效应(提升基础设施水平、畅通要素流动、改善营商环境)、技术溢出效应以及产业优化效应三个维度阐释长三角一体化政策促进区域内经济增长差距缩小的内在逻辑。
(1) 交易成本效应
长三角一体化政策通过提升基础设施水平、畅通要素流动、改善营商环境等方式，降低了交易成本和流通成本，促进了区域内不同城市间能够“共享增长”，为非中心城市发展提供了更多的机会。一方面，长三角一体化政策注重补齐欠发达地区的发展短板，强调区域协调互动[23]。《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》明确指出，要推动长三角中心区一体化发展，带动长三角其他地区加快发展，提升区域发展整体水平和效率。另一方面，长三角区域内上海、苏州、杭州等中心城市的经济实力较强，要素投入的规模效应已经形成，甚至投入冗余，且随着非区域中心城市的基础设施水平、经济和营商环境以及公共服务供给等不断提升，外围城市的边际产出和边际报酬均可能会出现递增的趋势，这有助于提升当地经济增长速度，从而缩小区域内经济发展差距。
(2) 技术溢出效应
长三角地区深入推进科创共同体建设，有利于区域内知识和技术的充分传递和共享，形成空间技术溢出效应，进而缩小区域内经济差距。主流观点认为，科技创新具有明显的集聚特性，倾向于聚集在社会经济更发达的中心城市，而创新性较弱的地区对技术的投入没有形成规模，缺乏产生创新的能力，因此更多依赖于通过合作获得的外部技术和知识[24]。长三角地区存在类似的情况，上海、南京、合肥、杭州4个城市集聚了长三角近90%的创新要素，包括高被引学者、国家实验室、大型科学仪器等，但长三角地区注重创新平台共建、科技资源共享[25]。《长江三角洲地区区域规划》明确指出，要加强区域创新合作机制建设，促进科技资源开放共享，推进科技资质互认，加强科技基础条件平台建设。《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》指出，要加强国家科学中心建设，健全开放共享合作机制，打造长三角技术转移服务平台，建设G60科创走廊。一方面，上述政策措施有助于缓解创新要素的分布不均[26]，发挥中心城市的技术溢出效应，为非中心城市的经济增长带来新的动力，缩小区域内经济差距；另一方面，高附加值的创新活动具有高风险性和高投入性，而科技资源共享服务平台、技术交易平台等载体的培育和建设，为非中心城市提供了技术、人才、资金、信息、专业服务等要素组合，激发了创新活力，从而有利于提高创新水平，促进经济增长，缩小与中心城市的经济差距。
(3) 产业优化效应
统筹规划产业布局，推动产业链供应链分工协作是长三角一体化政策的重要内容。演化经济地理学理论认为，城市可以通过提升现有产业的技术水平不断实现经济增长[27]，但对非中心城市而言，其并不具备内生产业分化能力，容易陷入路径锁定，甚至形成“低端道路”的路径依赖[28]，从而造成经济增长速度放缓，扩大与中心城市的经济差距。长三角一体化政策为区域内非中心城市的产业路径突破和创造提供了制度环境和机会。一方面，长三角一体化推动了跨区域产业链的集群化发展，非中心城市能够通过嵌入以中心城市为核心的产业分工体系，促进当地在区域产业链供应链中攀升[29]；另一方面，产业转移为中心城市腾出产业升级空间的同时，也为非中心城市的经济发展注入了产业活力[14]。在长三角一体化框架内，统一规划和协调部署能够一定程度上减少当地的重复性建设以及盲目投资，并促使其淘汰、清退各种落后产能和传统企业，推动低附加值产业向高附加值产业转型，从而提升经济增长速度，缩小与中心城市的经济差距。

3 研究方法与数据

3.1 模型设定

DID模型是一种估计因果效应的计量方法，优势在于可以将政策实施的真实影响从其他干扰因素中剥离出来，有效缓解了内生性问题[18]。本文采用多期双重差分方法来评估长三角一体化政策对经济差距的影响，具体的实证模型设定如下：
d i s i t = α 1 + α 2 p o l i c y i t + α 3 X i t + u i + v t + ε i t
式中：i表示城市，t表示年份；disit表示城市i在第t年与区域中心城市的经济差距；policyit是一个虚拟变量，表示城市i在第t年是否位于长三角一体化规划范围内；Xit表示控制变量；α1为截距；α2和α3为系数，其中α2为核心解释变量的待估计参数；μi为城市固定效应，控制模型中处理组与控制组城市固有差异对因果推断的干扰；νt为年份固定效应，排除政策实施前后一些宏观因素对因果推断的干扰；εit为随机误差项。

3.2 马尔科夫链分析法

马尔科夫链是一种时间离散、状态离散的随机过程，在经济地理学领域主要用于分析地理或经济现象的动态演进过程[30]。具体地，该方法将连续数据离散为k种类型，然后通过构造k×k的转移概率矩阵M来表示不同类型在不同时点之间的转移情况。矩阵M中元素mpq的计算公式为：
m p q = e p q / e p
式中：mpq表示t时刻类型为p的城市在t+1时刻转变为q类型的概率；epq表示在研究期间内由t时刻类型p转变为t+1时刻类型q的城市个数；ep表示在t时刻属于类型p的城市总和。有关经济差距水平的划分，本文以4.56(即平均值+1×标准差)、2.20(即平均值-0.25×标准差)、1.73(即平均值-0.5×标准差)和1.26(即平均值-0.75×标准差)为间隔，将长三角其他城市与上海的经济差距指数划分为高水平(HH)、较高水平(BH)、中等水平(BB)、较低水平(BL)和低水平(LL)等5个等级。如果城市i所属类型由HH向LL逐渐转移，说明经济差距呈缩小趋势。
结合极限的定义，计算马尔科夫转移概率矩阵的终极状态，即求出随机过程的平稳分布，从而预测长三角区域内经济差距的长期演变趋势[30]。计算公式如下：
l i m k → ∞ λ k + 1 = l i m k → ∞ λ k M
式中：M为传统马尔科夫转移概率矩阵；如果λ满足 ∑ i = 1 n λ i = 1，且 0 ≤ λ i ≤ 1，则λ为传统马尔科夫过程的终极状态。

3.3 变量构建

1) 被解释变量。在本文中，首先利用泰尔指数考察长三角一体化区域内经济差距的演变，具体计算公式如下：
T h e i l = 1 n ∑ i = 1 n y i y - l n y i y -
式中：Theil为总体的泰尔指数；yi表示城市i的经济发展水平；n为城市个数； y -为区域经济发展的平均水平。由其定义方式可以看出，泰尔指数值在[0,1]内，数值越大，城市间经济差距越大，即经济发展不平衡程度越高。
进一步将泰尔指数分解为区域内差异和区域间差异，从而更好地分析区域差异结构及其来源。假设包含n个城市的样本被划分为k个区域，区域gk中的城市个数为nk，具体公式如下：
T h e i l = T h e i l w + T h e i l b
T h e i l b = ∑ k Y k l n Y k n k / n
T h e i l w = ∑ k Y k ∑ i ∈ g k Y i Y k l n Y i / Y k 1 / n k
式中：Theilw和Theilb分别表示区域内和区域间经济差距； Y k = ∑ n k y k / ∑ n y i表示区域k的经济发展水平与长三角之比； Y i = y i / ∑ n y i表示城市i的经济发展水平与长三角之比。
其次，依据长三角一体化规划政策，以上海为龙头，并参考樊杰等[5]、钟章奇等[10]的做法，采用长三角内其他城市与上海经济发展水平比值的倒数来量化长三角区域内经济差距，该指标数值越大，表明区域内经济差距越大，反之则越小。此外，在计量模型的对照组中，以城市所在的省会城市作为核心城市，从而构建其经济差距指标。
2) 核心解释变量。本文的核心解释变量为长三角一体化政策，以政策实施的虚拟变量(timei)和划分处理组与控制组的虚拟变量(treatt)交乘项的形式加以设定，表示城市i在t年是否被长三角一体化政策规划所覆盖，如果覆盖取值为1，否则取值为0。
3) 控制变量。影响经济差距的因素众多，本文主要从区位条件、经济基础、科教环境以及交通条件等角度出发，在模型中选择了以下控制变量：产业结构，采用第二产业增加值占GDP的比重衡量；人口密度，采用单位行政区域面积内常住人口数的自然对数衡量；房地产投资，采用房地产开发投资额占GDP的比重表示；交通基础设施条件，采用单位面积公路里程衡量交通运输水平；信息化水平，采用每万户的互联网宽带接入用户数表征；医疗设施水平，采用医疗机构床位数的自然对数衡量；人力资本，采用城市高校学生在校人数的自然对数表征；科技投入，采用政府科学技术支出占GDP的比重表示；政府干预，本文采用地方财政支出占GDP的比重表征政府干预程度；金融发展水平，采用人均金融机构贷款余额衡量；创新水平，采用每万人拥有的发明专利申请量衡量；居民消费水平，采用社会消费品零售总额占GDP的比重表示。

3.4 数据来源与处理

结合长三角一体化政策实施的时间，以及样本数据的可获得性，本文将样本的时间跨度选为2005—2021年。经济指标数据主要来源于历年的《中国城市统计年鉴》、CEIC数据库(https://www.ceicdata.com.cn/)和CNRDS数据库(https://www.cnrds.com/)。在实证分析之前，本文对各变量进行了多重共线性检验。结果显示，除极个别相关系数外，大部分相关系数小于0.7，且所有变量的VIF均值为2.68，其中最大的VIF值为4.41，远小于经验判断值10，这说明各变量之间具有较强的区分度，后文的实证分析可以忽略多重共线性的问题。
关于处理组样本。本文以长三角40个地级市作为处理组，其中不包括上海市，这主要是考虑到本文在空间刻画和实证分析中以上海作为长三角的龙头，聚焦于长三角内其他城市与上海之间的经济差距变化。关于控制组样本，为了满足准自然实验的逻辑要求，本文剔除了国务院已批复的10个国家级城市群和京津冀城市群共11个城市群中的城市，这主要是由于上述城市群均受到国家层面的正式批复，如果将京津冀、珠三角、成渝等城市群作为控制组，可能会弱化长三角一体化政策的效应。此外，剔除了个别数据严重缺失的城市(比如武威市、陇南市等)，最终以中国109个地级市为控制组。

4 长三角经济差距时空演变特征

4.1 长三角总体经济差距及其来源分解

本文利用泰尔指数测度2005—2021年长三角区域内经济发展差距及其演变趋势，如图2所示。从区域扩容的视角来看，长三角一体化空间范围扩大造成了区域内经济差距加剧，但随着长三角一体化政策的不断推进，区域内经济发展的差距呈下降趋势。具体地，2016年长三角规划范围由原来的16个城市增加至26个城市，泰尔指数由0.0193上升至0.0634，然后下降至2018年的0.0607；2019年长三角规划范围进一步扩大至41个，相应的泰尔指数也呈先扩大后缩小的趋势。
图2 2005—2021年长三角区域经济发展的泰尔指数

Fig.2 Theil index of economic development in the Yangtze River Delta region during 2005-2021

根据长三角空间范围的演化过程，将长三角41城市划分为原位城市、2016年新进城市和2019年新进城市三个区域。表1为长三角区域经济差距的分解结果，可以发现区域间差距是长三角经济总体差距的主要原因，且其贡献率不断扩大，从2016年的62.24%提升至2021年的71.19%，平均贡献率达到67.21%。对区域内差距泰尔指数进一步分解后发现，原位城市和2016年新进城市内的经济差距均表现出明显的下降趋势，其中2016年新进城市的下降幅度较大，在加入长三角一体化后，其区域内泰尔指数从2016年的0.0413下降至2021的0.0223，降低了45.90%，这表明长三角一体化政策是积极有效的。而2019年新进城市内的经济差距变化不大，泰尔指数保持在0.04以上，是区域内经济差距的主要空间来源。
表1 2010—2021年长三角区域经济发展差距的分解

Tab.1 Decomposition of economic development disparity in the Yangtze River Delta region during 2010-2021

年份 总体差距 区域间差距 区域内差距 贡献率/%
总体 原位城市 2016年新进城市 2019年新进城市 区域间 区域内
2010 0.0302 — 0.0302 0.0302 — — — —
2011 0.0264 — 0.0264 0.0264 — — — —
2012 0.0257 — 0.0257 0.0257 — — — —
2013 0.0230 — 0.0230 0.0230 — — — —
2014 0.0224 — 0.0224 0.0224 — — — —
2015 0.0193 — 0.0193 0.0193 — — — —
2016 0.0634 0.0394 0.0239 0.0181 0.0413 — 62.24 37.76
2017 0.0632 0.0396 0.0237 0.0177 0.0415 — 62.58 37.42
2018 0.0607 0.0377 0.0231 0.0164 0.0426 — 62.00 38.00
2019 0.0924 0.0682 0.0242 0.0149 0.0258 0.0459 73.83 26.17
2020 0.0827 0.0591 0.0236 0.0170 0.0224 0.0405 71.44 28.56
2021 0.0847 0.0603 0.0244 0.0170 0.0223 0.0441 71.19 28.81

4.2 长三角内其他城市与上海经济差距的演进态势

考虑到泰尔指数偏重从整体视角刻画区域内的经济差距，为了进一步探究长三角区域经济发展的差异，本文根据长三角相关规划政策，以上海为龙头，构建了长三角内其他城市与上海的经济差距指数，并运用马尔科夫链分析方法，分析长三角区域内经济发展差距在不同等级的转移特征以及长期演变趋势。表2为2005—2021年长三角区域经济差距的转移概率矩阵。可以看出：① 主对角线上的概率值均显著大于非对角线上的值，其中低水平趋同和高水平趋同概率较大，分别为98.23%和86.81%。② 与对角线左侧的概率值相比，对角线右侧的值明显更大。例如经济差距指数由中等水平下降至较低水平的概率为9.35%，而上升至较高水平的概率仅为4.67%；由较低水平下降至低水平的概率为7.09%，而上升至中等水平的概率为1.57%。③ 经济差距指数类型实现跨越式转移的概率较小，中等水平转移至低水平、较高水平转移至较低水平和低水平的概率均为0。上述结论说明长三角各城市与上海经济发展差距的变化具有较强的稳定性，难以实现跨越式转移，但向低水平类型转移的可能性更大。表3为长三角经济差距长期演变趋势的预测结果。基于对马尔科夫转移的极限进行分析，可以看出，与初始状态相比，终极状态的高水平、较高水平的概率值明显下降，分别从30.00%、35.00%下降到0.21%、5.49%；中等水平和较低水平的概率基本保持不变，而低水平的概率明显变大，从7.50%上升至68.02%。这说明从长期来看，长三角经济差距类型将逐步由高水平状态向低水平状态转移，呈现经济发展差距缩小的演变趋势。
表2 马尔科夫转移矩阵

Tab.2 Traditional Markov transfer matrix

t时期 n t+1时期
HH BH BB BL LL
HH 91 0.8681 0.1319 0 0 0
BH 202 0.0050 0.9158 0.0792 0 0
BB 107 0 0.0467 0.8598 0.0935 0
BL 127 0 0 0.0157 0.9134 0.0709
LL 113 0 0 0.0088 0.0088 0.9823
表3 长三角区域内经济差距类型的演变趋势预测

Tab.3 Trend of change prediction for economic development disparity classes in the Yangtze River Delta region

状态类型 HH BH BB BL LL
初始状态 0.3000 0.3500 0.1000 0.1750 0.0750
终极状态 0.0021 0.0549 0.0930 0.1699 0.6802

5 计量分析结果

5.1 基准回归

表4为长三角一体化政策对经济差距影响的实证检验结果。在基准回归结果中，本文采用递进式的回归策略。模型1为未控制固定效应也未加入任何控制变量的结果，核心解释变量policy的系数为负，且通过了1%的显著性检验。模型2~4中逐步加入了城市固定效应、年份固定效应以及控制变量，结果显示policy的符号和显著性没有出现变化，并且拟合效果更好。尽管区域一体化可能存在促进或阻碍区域协调发展的两种不同理论可能，但就本文研究的长三角一体化这一特定情境而言，其有利于缩小区域内经济发展差距，改善区域经济发展格局的非均衡状态。
表4 基准回归结果

Tab.4 Benchmark regression results

变量 模型1 模型2 模型3 模型4
policy -0.610*** -0.700*** -0.250*** -0.335***
(0.091) (0.064) (0.063) (0.053)
控制变量 否 否 否 是
年份固定效应 否 否 是 是
城市固定效应 否 是 是 是
样本量 2533 2533 2533 2533
R2 0.017 0.845 0.880 0.921

注：*、**和***分别表示通过10%、5%和1%的显著性水平检验，括号内数值为稳健性标准误。下同。

5.2 平行趋势检验

在双重差分分析中，最关键的假设是实验组和对照组在事前应该具有平行趋势，即如果不存在政策冲击，处理组和对照组的变化趋势是类似的。借鉴相关研究的做法[31]，本文将time替换为年度虚拟变量：pre_3、pre_2、pre_1、post_1、post_2、post_3、post_4、post_5，其中pre_t表示政策实施前的第t年，post_t表示政策实施后的第t年；然后分别用年度虚拟变量与treat交乘，重新进行回归分析。从表5中可以看出，在长三角一体化政策实施之前，交乘项的估计系数都不显著，满足双重差分设计的前提条件。但在政策实施之后，交乘项的估计系数显著为负，表明随着长三角一体化政策的不断实施，其对于缩小区域内经济差距具有明显促进作用，且这种促进效应长期存在。
表5 平行趋势检验

Tab.5 Parallel trend test

变量 回归结果
pre_3 -0.124(-1.64)
pre_2 -0.115(-1.53)
pre_1 -0.112(-1.48)
post_1 -0.250***(-3.30)
post_2 -0.263***(-3.46)
post_3 -0.248*** (-2.61)
post_4 -0.190** (-1.99)
post_5 -0.161**(-1.69)
控制变量 是
年份固定效应 是
城市固定效应 是
样本量 2533
R2 0.921

5.3 安慰剂检验

为了确保本文的研究结论由长三角一体化政策驱动而非随机因素驱动，本文通过随机化处理组、对照组以及政策冲击时间，然后将基准模型中的time×treat替换为random_time×random_treat后重新进行回归，并将该过程重复1000次。图3为安慰剂检验结果，可以看出，基于随机样本估计得到的系数大多集中分布于0左右，服从正态分布，且在图3中真实的policy系数值位于虚拟回归系数的低尾位置，明显属于异常值，这说明基准回归结果并不是由不可观测因素导致的。
图3 安慰剂检验

Fig.3 Placebo test

5.4 稳健性检验

考虑到回归结果仍可能受到因变量选取、样本选择、遗漏变量、观测区间和异常值等问题的影响，本文进一步从以下5个方面进行稳健性检验。① 更换因变量。地均GDP也是衡量地区经济发展的常用指标，因此本文利用城市地均GDP构建经济差距指数(dgdp)。此外，本文利用卫星灯光数据构建经济差距指数(lgdp)，这主要是考虑到地区经济发展水平与其夜间灯光亮度存在密切关联已经在学术界被广泛证实[32]。② PSM-DID。使用倾向得分匹配法，重新为处理组匹配对照组来降低两个组别间的差异。具体地，以经济发展水平、产业结构、居民消费水平、信息化水平、技术创新水平等作为匹配变量，通过Logit模型计算倾向得分值，并采用卡尺匹配法进行匹配。然后剔除未被匹配的样本，使用匹配成功后不存在显著差异的样本重新进行DID回归。③ 控制其他变量。地理区位条件是影响城市发展的重要因素，前文分析控制了交通基础设施、网络基础设施等变量，本文进一步在基准回归中加入地理环境因素，包括海拔和坡度变量。④ 为了加强因果推断，降低因样本期较长而导致其他因素产生的不利干扰，本文将样本区间缩短至2008—2020年，然后再进行基准回归。⑤ 为了排除异常值影响，本文对被解释变量和控制变量进行采取1%和99%分位缩尾处理。由表6可知，经上述检验后，本文的结论依然成立。
表6 稳健性检验

Tab.6 Robustness test

变量 更换因变量 PSM-DID 增加控制变量 缩短样本区间 排除异常值
dgdp lgdp
policy -3.360*** -1.593*** -0.367*** -0.333*** -0.160*** -0.362***
(0.452) (0.238) (0.054) (0.050) (0.049) (0.045)
控制变量 是 是 是 是 是 是
年份固定效应 是 是 是 是 是 是
城市固定效应 是 是 是 是 是 是
样本量 2533 2533 2199 2533 1937 2533
R2 0.978 0.912 0.922 0.925 0.947 0.932

5.5 作用机制分析

为了进一步揭示长三角一体化政策的内在机制，本文借鉴现有研究的做法[17]，使用中介效应模型进行实证考察。具体地，在式(1)的基础上，建立式(8)和(9)，具体模型如下：
m e d i u m i t = β 1 + β 2 p o l i c y i t + β 3 X i t + μ i + ν t + ε i t
y i t = η 1 + η 2 p o l i c y i t + η 3 m e d i u m i t + η 4 X i t + u i + v t + ε i t
式中：medium表示中介变量；β1和η1为截距；β2、β3、η2、η3、η4为系数，其中β2表示长三角一体化政策实施对中介变量的影响程度，系数η2表示加入中介变量后长三角一体化政策对区域内经济差距的影响程度。
(1) 交易成本效应
如前文所述，提升交通与信息基础设施水平、畅通要素流通以及改善营商环境是降低交易成本的主要方面。本文使用单位面积公路里程衡量交通基础设施水平(fac)；利用互联网宽带接入用户数的对数衡量信息化条件(inf)；使用城市铁路货运总量的对数衡量商品流通性(mob)；并从金融供给水平(fina)方面衡量营商环境，具体使用人均金融机构贷款余额的对数。由表7可知，模型5、7、9、11中policy的估计系数均显著为正，同时在模型6、8、10、12中各中介变量的系数均显著为负，这表明长三角一体化政策实施通过提高当地的交通和信息化水平，增强商品流通性以及改善营商环境，进而缩小了其与中心城市的经济差距。
表7 交易成本效应检验

Tab.7 Transaction cost effect test

变量 fac
(模型5)		 gap
(模型6)		 inf
(模型7)		 gap
(模型8)		 mob
(模型9)		 gap
(模型10)		 fina
(模型11)		 gap
(模型12)
policy 0.128*** -0.335*** 0.060*** -0.315*** 0.208*** -0.324*** 0.072*** -0.261***
(0.017) (0.053) (0.022) (0.051) (0.056) (0.054) (0.022) (0.045)
fac -0.231**
(0.107)
inf -0.236***
（0.049）
mob -0.053**
（0.026）
fina -0.706***
(0.062)
控制变量 是 是 是 是 是 是 是 是
年份固定效应 是 是 是 是 是 是 是 是
城市固定效应 是 是 是 是 是 是 是 是
样本量 2533 2533 2533 2533 2533 2533 2533 2533
R2 0.954 0.921 0.902 0.922 0.964 0.922 0.977 0.926
(2) 技术溢出效应
为了检验长三角一体化政策是否促进了技术扩散，最直接的方法是考察各地区技术创新能力的变化。考虑到专利主要与技术应用有关，根据世界知识产权组织(WIPO)报告，全球约90%~95%的研发产出包含在专利中，其余体现于科学文献中[33]。因此，本文分别使用发明专利申请量(patau)、人均发明专利申请量(apatau)衡量城市技术创新水平。表8中模型13的结果显示，policy的估计系数为正，且通过了1%的显著性检验，说明长三角一体化政策实施后，城市的技术创新能力明显提升。同时在模型14中patau的系数显著为负，表明当地技术创新能力提升有利于缩小其与中心城市的经济差距。综合模型13、14的回归结果可以判断，技术溢出效应这条中介路径是显著存在的。同理，模型15、16的结果表明，在更换城市创新衡量指标后，技术创新的中介效应仍显著。
表8 技术溢出效应和产业优化效应

Tab.8 Technology spillover effect and industrial optimization effect test

变量 patau
(模型13)		 gap
(模型14)		 apatau
(模型15)		 gap
(模型16)		 isu
(模型17)		 gap
(模型18)		 seu
(模型19)		 gap
(模型20)
policy 0.470*** -0.246*** 0.430*** -0.239*** 0.027*** -0.329*** 0.010*** -0.210***
(0.051) (0.049) (0.052) (0.049) (0.003) (0.061) (0.004) (0.076)
patau -0.111***
(0.189)
apatau -0.137***
(0.019)
isu -0.640**
（0.266)
seu -1.491***
(0.347)
控制变量 是 是 是 是 是 是 是 是
年份固定效应 是 是 是 是 是 是 是 是
城市固定效应 是 是 是 是 是 是 是 是
样本量 2533 2533 2533 2533 2533 2533 2235 2235
R2 0.947 0.922 0.931 0.923 0.964 0.922 0.864 0.926
(3) 产业优化效应
考虑到产业转型升级主要反映地区产业层次从低水平状态向高水平状态演进的过程[34]。一方面，从产业的递进演变视角出发，采用产业结构层次系数衡量城市的产业转型升级水平(isu)；另一方面，参考余泳泽等[35]的研究，使用高端服务业从业人数占服务业从业人员总数的比重来衡量服务业结构升级水平(seu)。表8中模型17、19的结果显示，policy的系数均显著为正，表明长三角一体化政策推动了当地产业转型升级，并促进服务业内部结构升级。同时，模型18、20中isu和seu的估计系数均显著为负，policy的系数仍显著为负，这说明产业优化效应在长三角一体化政策促进区域内经济差距缩小的过程中发挥了中介作用。

5.6 长三角一体化政策的空间溢出效应分析

作为国家重大战略部署，长三角一体化政策的空间溢出效应亦需要考察。本文将空间杜宾模型(spatial Domain model，SDM)嵌入传统的双重差分(DID)模型，这主要是考虑到空间杜宾模型可以对不同来源的空间相关性予以很好地反映，较其他空间计量模型更具一般性[36]。具体模型设定如下：
d i s i t = α 1 + ρ W d i s i t + α 2 p o l i c y i t + δ W p o l i c y i t +                       α 3 X i t + θ ∑ W X i t + μ i + ν t + ε i t
式中：ρ为空间自回归系数；δ和θ分别为核心解释变量和控制变量的空间滞后系数；W为空间权重矩阵，包括地理距离权重矩阵W1和经济距离权重矩阵W2。
表9为长三角一体化政策的空间溢出效应结果。可以看出，在地理距离矩阵和经济距离矩阵的设定下，policy系数均显著为负，说明在考虑空间因素后，长三角一体化政策实施能够缩小区域内经济发展的差距，这进一步证明本文的基本结论是稳健的。而Wpolicy的系数均没有通过显著性检验，表明周边城市融入长三角一体化，并没有对本地区产生积极的作用。究其原因，可能是因为在长三角一体化框架内，周边城市通过参与产业分工协作、共建综合交通体系、共享优质医疗教育资源等，使得本地区在区域优势分工地位的争夺中处于劣势，造成更多的资金、技术、人才等经济要素流出。
表9 空间溢出效应检验

Tab.9 Spatial spillover effect test

变量 地理距离权重矩阵(W1) 经济距离权重矩阵(W2)
policy -0.264*** -0.336***
(0.136) (0.100)
Wpolicy 0.235 1.453
(1.605) (2.405)
ρ 3.356*** -0.103
(0.322) (0.047)
控制变量 是 是
年份固定效应 是 是
城市固定效应 是 是
样本量 2533 2533
R2 0.125 0.328

5.7 长三角一体化的有效边界分析

5.7.1 特殊类型城市

上文空间刻画发现随着长三角一体化空间范围的不断扩大，规划范围也覆盖了徐州、铜陵、宿迁、湖州等资源型城市，以及芜湖、蚌埠、淮南等老工业城市。而特殊类型地区是区域不协调、不充分发展的集中表现区域，普遍具有地理区位偏远、经济发展滞后等共性特征[37]。考虑到长三角的地理位置以及数据的可获得性，本文重点分析长三角一体化政策对资源型城市和老工业城市的影响。具体地，根据《全国资源型城市可持续发展规划(2013—2020年)》和《全国老工业基地调整改造规划(2013—2022年)》所公布的城市名单，将其与基准回归模型中的研究对象进行匹配。然后，将长三角覆盖范围内的资源型城市和老工业城市作为处理组，并将研究对象中的其他资源型城市和老工业城市分别作为对照组，重新进行DID回归。由表10模型21、22可知，在模型中加入年份固定效应、城市固定效应和控制变量的情况下，policy的系数均在1%的水平上显著为负，说明与未实施一体化政策的特殊类型城市相比，长三角一体化政策显著促进了规划范围内资源型城市、老工业城市的经济发展，明显缩小了其与中心城市的经济发展差距。这表明长三角一体化政策较好地解决了以往存在的政策效应随距离衰减的问题，在促进区域内中心地区发展的同时，也对区域内地理区位偏远、经济基础薄弱地区的发展起到了重要的推动作用，这对中国其他区域制定和实施区域发展政策具有重要的借鉴意义。
表10 有效边界检验

Tab.10 Effective boundary test

变量 资源型城市
(模型21)		 老工业城市
(模型22)		 规划边界内城市
(模型23)		 规划边界外城市
(模型24) (模型25) (模型26)
policy -0.381*** -0.372*** -0.845*** 0.195 -0.039 -0.047
(0.098) (0.085) (0.114) (0.154) (0.039) (0.039)
控制变量 是 是 是 是 是 是
年份固定效应 是 是 是 是 是 是
城市固定效应 是 是 是 是 是 是
样本数量 1173 782 2074 1853 1853 1853
R2 0.916 0.932 0.929 0.936 0.988 0.980

5.7.2 规划边界城市

在要素流动的空间成本不断下降的背景下，传统意义上的行政区边界日渐模糊[38]，但区域一体化政策规划的实施在原有行政区边界的基础上形成了全新边界，且这些边界城市往往与中心城市的距离较远。那么，长三角一体化政策如何影响上述城市值得探究。本文从地理区位视角出发，将长三角一体化规划范围内的边界城市作为处理组，并通过百度地图开放平台收集各个城市行政中心所在地的经纬度信息，利用ArcGIS软件计算各城市到上海的地理距离，进一步以长三角内与上海距离最远的阜阳市为界限，将研究对象中小于这一界限的城市作为实验组。表10模型23、24为重新进行DID估计的回归结果。可以看出，模型23中policy的估计系数显著为负，而模型24中policy的系数不显著。在此基础上，以城市GDP和城市人均GDP作为被解释变量，进一步检验长三角一体化政策对规划范围外城市经济发展的直接影响，由模型25、26的结果可知，policy的系数均为负，但没有通过显著性检验。上述结果表明，长三角一体化政策实施为规划范围内城市提供了区位机会窗口，有效推动其打破现有发展路径的束缚，激发经济活力，但产生了明显的边界效应，降低了长三角周边有着类似的地理位置但不在长三角一体化规划范围内城市的战略、交通地位，对其发展产生了不利影响。

6 结论与讨论

6.1 结论

本文聚焦于长三角一体化规划空间范围的变化，对长三角区域内经济差距的分布动态演进和长期趋势展开分析，并实证检验长三角一体化政策实施对区域内经济差距的影响及其作用机制。研究发现：
(1) 长三角一体化空间范围扩大造成了区域内经济差距加剧，但随着长三角一体化政策的不断推进，区域内经济发展不平衡问题得到了有效改善，并呈现经济差距缩小的长期演变趋势。
(2) 从地理区位视角来看，长三角一体化政策对规划范围内地理区位偏远、经济基础薄弱地区的发展起到了重要的推动作用。
(3) 从边界视角来看，长三角一体化政策产生了明显的边界效应，降低了长三角周边有着类似的地理位置但不在长三角一体化规划范围内城市的战略、交通地位，对其发展产生了不利影响。
(4) 机制分析表明，长三角一体化政策实施主要通过交易成本效应、技术溢出效应和产业优化效应等途径缩小了区域内经济发展差距。

6.2 讨论

结合研究结论，本文的政策启示主要包含以下三点：第一，长三角一体化政策设计必须同时考虑地理空间范围的扩张和不同地方政府间的协调，在秉承“不破行政隶属关系、打破行政边界约束”原则的基础上，充分考虑地区间发展差距、空间距离以及资源禀赋等因素，建立健全地方政府间责任制和利益共享机制，细化产业链分工，转变各地产业体系“大而全”“同质竞争”的传统模式。第二，长三角一体化战略为区域内非中心城市提供了区位机会窗口，要重视长三角一体化带来的经济发展契机，打破“一亩三分地”的思维定式，积极融入和参与长三角一体化建设。重要的是与中心城市在产业赋能、交通互联、园区共建、人才交流等领域深化对接合作，充分利用中心城市的产业、创新、人才等优势资源，推动当地优势传统产业链延伸和拓展，同时嵌入以中心城市为核心的产业链分工体系，从而逐渐向产业链中高端攀升。第三，对规划边界外的城市而言，地方政府应在思想观念、体制机制、发展模式等方面深化改革，消除“行政区经济”现象，打破地理区位限制。在战略、交通以及传统优势逐步减弱的背景下，要在政策实施、规划编制、项目安排、改革创新等方面积极争取国家部委支持，探索与邻近中心城市、副中心城市建立“发展联盟”以及政府层面常态化沟通交流机制。通过建立战略合作关系、飞地经济，强化与中心城市的规划对接、政策衔接、交通连接，加快培育新型比较优势。此外，持续优化营商环境，实施“周末工程师”人才柔性引进计划，加强当地在医疗、教育、就业等方面的保障，缩小与周边地区的公共服务差距，以提高城市核心竞争力。
本文还存在着一些不足以及值得深入探讨的地方。首先，区域内经济差距的分析需要进一步拓展视角。本文主要聚焦于城市间的经济发展差距，但区域发展不平衡不充分问题不仅包括经济发展差距，还包括消费水平差距、城乡收入差距、基本公共服务差距等。在构建新发展格局、促进共同富裕的背景下，长三角一体化如何影响城乡收入差距、居民收入差距、基本公共服务差距等将是未来研究和探索的方向。其次，长三角一体化政策影响区域内经济差距的内在机理需要进一步挖掘。长三角一体化蕴含着丰富的实践经验和治理智慧，且各地区创新举措多姿多彩，而本文在机制检验中仅使用了城市宏观层面的数据，未来可以尝试采用半结构化访谈、问卷调查等方法进一步探究长三角一体化效应的内在机理和深层原因，从而讲好“长三角一体化故事”。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
王秋玉, 曾刚, 苏灿, 等. 经济地理学视角下长三角区域一体化研究进展[J]. 经济地理, 2022, 42(2): 52-63.

DOI

[Wang Qiuyu, Zeng Gang, Su Can, et al. Research progress of regional integration of Yangtze River Delta from the perspective of economic geography. Economic Geography, 2022, 42(2): 52-63. ]

DOI

[2]
陈雯, 兰明昊, 孙伟, 等. 长三角一体化高质量发展: 内涵、现状及对策[J]. 自然资源学报, 2022, 37(6): 1403-1412.

DOI

[Chen Wen, Lan Minghao, Sun Wei, et al. Integrated high-quality development of the Yangtze River Delta: Connotation, current situation and countermeasures. Journal of Natural Resources, 2022, 37(6): 1403-1412. ]

DOI

[3]
孙久文. 新时代长三角高质量一体化发展的战略构想[J]. 人民论坛, 2021, 30(11): 60-63.

[Sun Jiuwen. Strategic conception of high-quality integrated development in the Yangtze River Delta in the new era. People's Tribune, 2021, 30(11): 60-63. ]

[4]
李国平. 着力打造长三角多中心网络化空间结构[J]. 人民论坛·学术前沿, 2019(4): 20-26.

[Li Guoping. Focus on building a multi-center networked spatial structure in the Yangtze River Delta. Frontiers, 2019(4): 20-26. ]

[5]
樊杰, 赵浩, 郭锐. 我国区域发展差距变化的新趋势与应对策略[J]. 经济地理, 2022, 42(1): 1-11.

DOI

[Fan Jie, Zhao Hao, Guo Rui. The new trend and coping strategies of regional development gap in China. Economic Geography, 2022, 42(1): 1-11. ]

DOI

[6]
陆大道, 刘卫东. 论我国区域发展与区域政策的地学基础[J]. 地理科学, 2000, 20(6): 487-493.

[Lu Dadao, Liu Weidong. Analysis of geo-factors behind regional development and regional policy in China. Scientia Geographica Sinica, 2000, 20(6): 487-493. ]

DOI

[7]
Lv C C, Song J, Lee C C. Can digital finance narrow the regional disparities in the quality of economic growth? Evidence from China[J]. Economic Analysis and Policy, 2022, 76: 502-521.

[8]
Zhou Y, Guo Y Z, Liu Y S. High-level talent flow and its influence on regional unbalanced development in China[J]. Applied Geography, 2018, 91: 89-98.

[9]
刘华军, 彭莹, 裴延峰, 等. 全要素生产率是否已经成为中国地区经济差距的决定力量?[J]. 财经研究, 2018, 44(6): 50-63.

[Liu Huajun, Peng Ying, Pei Yanfeng, et al. Has the total factor productivity become the determinant of regional economic disparity in China? Journal of Finance and Economics, 2018, 44(6): 50-63. ]

[10]
钟章奇, 陆扬, 刘志雄. 城市群规划政策的实施能否缩小非中心城市与中心城市间的经济差距? 来自中国283个城市的证据[J]. 地理研究, 2023, 42(4): 1050-1069.

DOI

[Zhong Zhangqi, Lu Yang, Liu Zhixiong. Did the implementation of urban agglomeration development planning policy narrow economic gap between non-central cities and central cities? Evidence from 283 cities in China. Geographical Research, 2023, 42(4): 1050-1069. ]

[11]
杨宁宁, 罗小龙, 田冬, 等. 从核心到边缘的逆向演替: 以安徽蚌埠的城市变迁为例[J]. 地理科学, 2023, 43(5): 786-795.

DOI

[Yang Ningning, Luo Xiaolong, Tian Dong, et al. Regressive succession from core to periphery: An example of urban transition of Anhui Bengbu. Scientia Geographica Sinica, 2023, 43(5): 786-795. ]

DOI

[12]
安树伟, 李瑞鹏. 城市群核心城市带动外围地区经济增长了吗? 以京津冀和长三角城市群为例[J]. 中国软科学, 2022(9): 85-96.

[An Shuwei, Li Ruipeng. Does the core city drive the development of its peripheral areas? Take the Beijing-Tianjin-Hebei and Yangtze River Delta as examples. China Soft Science, 2022(9): 85-96. ]

[13]
刘乃全, 吴友. 长三角扩容能促进区域经济共同增长吗[J]. 中国工业经济, 2017(6): 79-97.

[Liu Naiquan, Wu You. Can the enlargement in Yangtze River Delta boost regional economic common growth? China Industrial Economics, 2017(6): 79-97. ]

[14]
张跃, 刘莉, 黄帅金. 区域一体化促进了城市群经济高质量发展吗? 基于长三角城市经济协调会的准自然实验[J]. 科学学研究, 2021, 39(1): 63-72.

[Zhang Yue, Liu Li, Huang Shuaijin. Does regional integration promote the high quality development of urban agglomeration economy: A quasi-natural experiment based on the Yangtze River Delta urban economic coordination commission. Studies in Science of Science, 2021, 39(1): 63-72. ]

[15]
张学良, 李培鑫, 李丽霞. 政府合作、市场整合与城市群经济绩效: 基于长三角城市经济协调会的实证检验[J]. 经济学(季刊), 2017, 16(4): 1563-1582.

[Zhang Xueliang, Li Peixin, Li Lixia. Government cooperation, market integration and economic performance of city cluster: Evidence from the Yangtze River Delta urban economic coordination committee. China Economic Quarterly, 2017, 16(4): 1563-1582. ]

[16]
杨建坤, 曾龙, 陈淑云. 地方政府间合作有利于提高企业全要素生产率吗: 来自长三角城市群的经验证据[J]. 经济学报, 2023, 10(4): 252-283.

[Yang Jiankun, Zeng Long, Chen Shuyun. Is intermunicipal cooperation conducive to improving total factor productivity of firms: Empirical evidence from the Yangtze River Delta urban agglomeration. China Journal of Economics, 2023, 10(4): 252-283. ]

[17]
闫东升, 孙伟, 李平星, 等. 长三角一体化区域扩容的城市创新发展效应研究[J]. 地理研究, 2022, 41(9): 2568-2586.

DOI

[Yan Dongsheng, Sun Wei, Li Pingxing, et al. The effects of integration regional enlargement on urban innovation developments in the Yangtze River Delta. Geographical Research, 2022, 41(9): 2568-2586. ]

[18]
郭艺, 曹贤忠, 魏文栋, 等. 长三角区域一体化对城市碳排放的影响研究[J]. 地理研究, 2022, 41(1): 181-192.

DOI

[Guo Yi, Cao Xianzhong, Wei Wendong, et al. The impact of regional integration in the Yangtze River Delta on urban carbon emissions. Geographical Research, 2022, 41(1): 181-192. ]

[19]
郑军, 郭宇欣, 唐亮. 区域一体化合作能否助推产业结构升级? 基于长三角城市经济协调会的准自然实验[J]. 中国软科学, 2021(8): 75-85.

[Zheng Jun, Guo Yuxin, Tang Liang. Does regional integration cooperation promote industrial structure upgrading? Quasi-natural experimental evidence from urban economic coordination committee. China Soft Science, 2021(8): 75-85. ]

[20]
强永昌, 杨航英. 长三角区域一体化扩容对企业出口影响的准自然实验研究[J]. 世界经济研究, 2020(6): 44-56, 136.

[Qiang Yongchang, Yang Hangying. A quasi-natural experiment research about the impact of regional integration enlargement of the Yangtze River Delta on enterprise export. World Economy Studies, 2020(6): 44-56, 136. ]

[21]
刘爽, 王震, 陈晨. 空间视角下的长三角区域一体化发展研究述评: 政策目标、现实挑战及规划干预[J]. 城乡规划, 2020(1): 58-69.

[Liu Shuang, Wang Zhen, Chen Chen. A review of researches on integrated regional development of the Yangtze River Delta from the spatial perspective: Policy goals, challenges and planning interventions. Urban and Rural Planning, 2020(1): 58-69. ]

[22]
陈雯, 孙伟, 刘崇刚, 等. 长三角区域一体化与高质量发展[J]. 经济地理, 2021, 41(10): 127-134.

[Chen Wen, Sun Wei, Liu Chonggang, et al. Regional integration and high-quality development in the Yangtze River Delta region. Economic Geography, 2021, 41(10): 127-134. ]

[23]
许泽宁, 陈子韬, 甄茂成. 区域一体化政策对城市高学历人才分布的影响与作用机制: 以长三角地区为例[J]. 地理研究, 2022, 41(6): 1540-1553.

DOI

[Xu Zening, Chen Zitao, Zhen Maocheng. The influence mechanism of regional integration policy on the distribution of urban talents: Take the Yangtze River Delta as an example. Geographical Research, 2022, 41(6): 1540-1553. ]

[24]
王业强, 郭叶波, 赵勇, 等. 科技创新驱动区域协调发展: 理论基础与中国实践[J]. 中国软科学, 2017(11): 86-100.

[Wang Yeqiang, Guo Yebo, Zhao Yong, et al. Coordinated regional development driven by scientific and technological innovation: Theoretical basis and Chinese practice. China Soft Science, 2017(11): 86-100. ]

[25]
安俞静, 袁丰, 孙伟, 等. 长三角科技创新平台布局时空演变及其影响因素[J]. 地理科学, 2023, 43(12): 2173-2182.

DOI

[An Yujing, Yuan Feng, Sun Wei, et al. Spatial-temporal evolution and influencing factors of sci-tech innovation platforms in the Yangtze River Delta. Scientia Geographica Sinica, 2023, 43(12): 2173-2182. ]

DOI

[26]
方锦程, 刘颖, 高昊宇, 等. 公共数据开放能否促进区域协调发展? 来自政府数据平台上线的准自然实验[J]. 管理世界, 2023, 39(9): 124-142.

[Fang Jincheng, Liu Ying, Gao Haoyu, et al. Does public data access promote regional harmonious development? On a quasi-natural experiment of government data platform access. Journal of Management World, 2023, 39(9): 124-142. ]

[27]
李伟, 贺灿飞. 中国区域产业演化路径: 基于技术关联性与技术复杂性的研究[J]. 地理科学进展, 2021, 40(4): 620-634.

DOI

[Li Wei, He Canfei. Regional industrial diversification of China: Based on technological relatedness and complexity. Progress in Geography, 2021, 40(4): 620-634. ]

DOI

[28]
贺灿飞, 齐放, 盛涵天. 风险资本、政府引导基金与区域产业演化[J]. 区域经济评论, 2024(1): 13-21.

[He Canfei, Qi Fang, Sheng Hantian. Venture capital investment, government guidance funds and regional industrial evolution. Regional Economic Review, 2024(1): 13-21. ]

[29]
赵海峰, 张颖. 区域一体化对产业结构升级的影响: 来自长三角扩容的经验证据[J]. 软科学, 2020, 34(12): 81-86, 103.

[Zhao Haifeng, Zhang Ying. The effects of regional integration on the industrial structure upgrading: Empirical evidence from the expansion of Yangtze River Delta. Soft Science, 2020, 34(12): 81-86, 103. ]

[30]
王少剑, 高爽, 黄永源, 等. 基于超效率SBM模型的中国城市碳排放绩效时空演变格局及预测[J]. 地理学报, 2020, 75(6): 1316-1330.

DOI

[Wang Shaojian, Gao Shuang, Huang Yongyuan, et al. Spatio-temporal evolution and trend prediction of urban carbon emission performance in China based on super-efficiency SBM model. Acta Geographica Sinica, 2020, 75(6): 1316-1330. ]

DOI

[31]
庄德林, 刘雨晨, 王帅. 高铁通车对中国城市创业投资网络的影响: 基于跨城市创业投资事件的实证研究[J]. 地理科学进展, 2021, 40(10): 1626-1638.

DOI

[Zhuang Delin, Liu Yuchen, Wang Shuai. Impact of high-speed railway on Chinese urban venture capital network: Empirical study based on cross-city venture capital events. Progress in Geography, 2021, 40(10): 1626-1638. ]

DOI

[32]
郭峰, 熊云军, 石庆玲, 等. 数字经济与行政边界地区经济发展再考察: 来自卫星灯光数据的证据[J]. 管理世界, 2023, 39(4): 16-33.

[Guo Feng, Xiong Yunjun, Shi Qingling, et al. The re-estimation of digital economy and economic development in administrative border areas: Evidence from nighttime light data. Journal of Management World, 2023, 39(4): 16-33. ]

[33]
周灿, 曾刚, 宓泽锋, 等. 区域创新网络模式研究: 以长三角城市群为例[J]. 地理科学进展, 2017, 36(7): 795-805.

DOI

[Zhou Can, Zeng Gang, Mi Zefeng, et al. The study of regional innovation network patterns: Evidence from the Yangtze River Delta Urban Agglomeration. Progress in Geography, 2017, 36(7): 795-805. ]

[34]
Hu Z M, Xiong J, Yan J, et al. The horizontal and vertical coordination of policy mixes for industrial upgrading in China: An ambidexterity perspective[J]. Regional Studies, 2023, 57(6): 1011-1028.

[35]
余泳泽, 潘妍. 中国经济高速增长与服务业结构升级滞后并存之谜: 基于地方经济增长目标约束视角的解释[J]. 经济研究, 2019, 54(3): 150-165.

[Yu Yongze, Pan Yan. The mysterious coexistence of rapid economic growth and a lag in the service industry's upgrade in China: An interpretation based on the economic growth target constraints perspective. Economic Research Journal, 2019, 54(3): 150-165. ]

[36]
陈佑淋, 余珮珩, 王磊, 等. 区界重组对城市形态多中心与区域均衡发展的影响[J]. 地理科学进展, 2023, 42(11): 2084-2098.

DOI

[Chen Youlin, Yu Peiheng, Wang Lei, et al. The impacts of the district-level administrative restructuring on urban polycentricity and balanced regional development. Progress in Geography, 2023, 42(11): 2084-2098. ]

DOI

[37]
马诗萍, 张文忠, 李绪茂. 特殊类型地区发展政策的国际经验[J]. 国际城市规划, 2020(7): 1-11.

[Ma Shiping, Zhang Wenzhong, Li Xumao. International experiences of development policy in special regions. Urban Planning International, 2020(7): 1-11. ]

[38]
陈航航, 贺灿飞, 毛熙彦. 区域一体化研究综述: 尺度、联系与边界[J]. 热带地理, 2018, 38(1): 1-12.

DOI

[Chen Hanghang, He Canfei, Mao Xiyan. Review of regional integration: Scales, links and borders. Tropical Geography, 2018, 38(1): 1-12. ]

DOI

Options
文章导航

/

〈 〉