長三角地區高質量發展評價

畢珊珊，李冬花，符琳蓉，蔡小倩，陸 林

（安徽師范大學 地理與旅游學院，安徽 蕪湖 241000）

0 引言

高質量發展作為我國經濟發展步入新時代面臨的新課題，黨的十九大以來，關于高質量發展的內涵、評價體系、實現路徑等的研究成為重要議題［9，10］。高質量發展的本質內涵是以滿足人民日益增長的美好生活需要為目標的高效率、公平和綠色可持續的發展，是經濟、政治、文化、社會和生態文明建設五位一體的協調發展［11］。實現高質量發展最重要的是對“創新、協調、綠色、開放、共享”新發展理念的遵循［12］。不同學者基于對高質量發展內涵［13-15］的不同理解，所構建的指標體系也存在一定的差異，如 李 強［16］、涂 建 軍 等［17］、盧 麗 文 等［18］分 別基于全要素生產率、新發展理念、社會主要矛盾的視角構建了不同的綜合性指標體系，研究尺度涉及縣、市、省、區域與全國。已有研究為區域高質量發展的測度分析提供了較為成熟的借鑒，但對于區域高質量發展的障礙因子分析較少涉及。基于此，本文以長三角地區為研究案例地，采用熵值法、障礙度模型測度了長三角地區高質量發展狀況及主要障礙因子，以期為長三角一體化高質量發展，城市群地域單元的一體化和高質量發展推進，以及發展策略謀劃提供借鑒參考。

1 研究區域與數據來源

1.1 研究區域概況

長三角是我國高質量發展樣板區［7］，位于長江下游地區，海岸線綿長，東北部地勢平坦、河湖眾多，西南山地丘陵廣布，屬溫帶和亞熱帶季風氣候區，國土面積35.8 萬km2，現有人口數量2.35 億人，包括上海、江蘇、浙江、安徽全域41 個城市（圖1）。

圖1 研究區域Figure 1 The study area

長三角是“一帶一路”倡議和長江經濟帶發展戰略的重要交匯地，處在“T”字型國土空間開發軸上，是我國經濟發展、對外開放程度和創新能力最強的區域之一，在全國經濟社會發展中占有重要地位。2020年，長三角生產總值為24.5 萬億元，占長江經濟帶和全國的比重分別為51.9%和24.1%；進出口總額為118543.37 億元，占全國比重的36.9%［19］。長三角科教創新資源豐富，擁有上海張江、安徽合肥兩大綜合性國家科學中心，集聚了全國眾多的“雙一流”高校、國家重點實驗室、國家工程研究中心；區域內外交通通達，已建成商合杭、滬寧合、滬杭甬等高速鐵路，上海港、寧波舟山港等國際型貿易港口，上海浦東等國際機場，基本形成了海陸空聯通的綜合性交通網絡格局。

1.2 數據來源

本文數據來源主要包括兩個部分：第一部分為社會經濟統計數據，主要來源于各省市的統計年鑒、EPS數據庫、相應年份的國民經濟與社會發展統計公報；第二部分為自然環境統計數據，主要源自各城市環境狀況公報。對于部分缺失數值，通過相鄰年份的數據或年平均變化率推演得出［20］。考慮到研究期內的行政區劃調整（如2011 年安徽省巢湖市撤市，所轄區域分別歸入合肥市、蕪湖市和馬鞍山市），為確保統計口徑的一致性和可比性，統一以2019 年的地級市行政區劃為準，統計數據為相應年份合肥市、蕪湖市、馬鞍山市的數據［21］。

2 研究方法與指標體系構建

2.1 熵值法

本文借助熵值法確定各子系統及構成要素指標的權重，一定程度上避免了主觀賦值法的缺陷。對于某項指標，信息熵值越大，指標值的變異程度越大，則該指標在綜合評價中所起的作用越大［22］。具體步驟為：通過標準化處理、指標差異系數計算和指標權重確定，最終得出各城市的綜合指數。這里僅考慮指標的自身特性，不涉及其相互關系［23］。

標準化處理：不同指標量綱的差異性會影響數據分析的正確性和可比性，本文采用極值法分別對正向指標和負向指標進行無量綱化處理。計算公式如下：

正向指標標準化：

3）怕干旱。大櫻桃對水的需求比較敏感。規劃建園時要盡量靠近水源，或能保證灌水。新栽幼樹地膜覆蓋保墑。有條件的可滴灌。

負向指標標準化：

計算第i 個城市的第j 項指標占該指標的權重：

2.2 障礙度模型

長三角高質量發展水平的測度能夠為未來區域的發展提供借鑒，但更重要的是診斷出影響高質量發展的障礙因子。本文引入障礙度模型對影響長三角地區高質量發展的障礙因子進行探究［24］。計算公式為：

2.3 高質量發展的指標體系構建

綜合考慮系統性、層次性和專業性等原則，結合已有研究［17，20，25-27］，本文構建了包含有創新發展、協調發展、綠色發展、開放發展和共享發展5 個一級指標、29 個二級指標的長三角高質量發展的測度指標體系，以對長三角的高質量發展狀況進行系統全面的評價（表1）。

表1 長三角41 市高質量發展指標體系Table 1 High- quality development index system of 41 cities in Changjiang River Delta

3 結果及分析

3.1 高質量發展綜合指數時序分析

3個研究時間斷面下，長三角各城市高質量發展的綜合指數整體實現增長（表2），高質量發展水平得到較大提升。2009 年，全域高質量發展的綜合指數整體偏低，平均值為0.380，18 個城市的綜合指數高于均值，上海、江蘇、浙江和安徽對應的城市數量比值為1:6:9:2。綜合指數位列前20 的城市集中在以上海為中心的蘇中、蘇南、浙東北和浙西南地區，蘇北和安徽多數城市的綜合指數低于區域平均水平。2014 年，綜合指數的平均值為0.431，均值以上的城市數量未發生改變。相比2009 年，所有城市的綜合指數增長幅度明顯，存在的增幅差異致使城市的位次發生變動。其中：麗水、合肥、銅陵等12 個城市的位次有所上升，多數為浙西南和安徽城市；淮安、連云港等14 個城市的位次有所下降。區域內變異系數由2009 年的0.172 縮小至0.158。2019 年，綜合指數的平均值為0.488，高于均值的城市有17個。對比2014 年，滬蘇浙各市的綜合指數增幅較大，安徽各市增幅較小，受經濟轉型期的影響，淮南和銅陵發生負增長。位次處于提升狀態的城市主要集中在蘇北、浙西南和皖中地區，皖北和皖南地區多數城市的位次發生下降。變異系數增長為0.189，表明區域內存在一定程度的極化發展趨向。

表2 長三角41 市高質量發展綜合指數Table 2 Comprehensive index of high- quality development of 41 cities in Changjiang River Delta

綜合來看，長三角地區高質量發展的綜合指數處于持續提升的狀態。上海與蘇南、浙東北地區長期處于領先發展的地位，這里集中分布著長三角地區的超大城市和特大城市，是都市圈中心城市、萬億GDP城市的主要集中地、人才的主要流入地，發展驅動力強。蘇北、浙西南和皖南地區毗鄰這些地域，水陸等交通廊道暢通，綜合指數也提升較快。皖北和皖中（合肥除外）面臨經濟轉型期的挑戰，且與長三角核心區存在較遠的距離，受溢出效應影響有限，是長三角地區高質量發展需重點關注的區域。由于“馬太效應”的存在，區域內呈現一定的極化發展趨向，城市差距漸趨增大，不利于區域一體化高質量發展。

3.2 高質量發展綜合指數空間分析

本文借助ArcGIS10.5 軟件對長三角高質量發展綜合指數的空間格局進行了可視化，并采用自然斷裂點法將其劃分為高值區、較高值區、中值區和低值區4 個等級（圖2）。從圖2 可見，2009 年，綜合指數高值區呈散點狀分布，低值區集中連片分布，高、中、低值區所包含城市的數量結構相對失衡。上海市、蘇州市和杭州市為僅有的高值區城市；較高值區的城市包含有南京、無錫、寧波、舟山、金華、溫州6個城市，分散布局在滬寧、滬杭甬沿線；低值區城市集中連片分布在蘇北、蘇中、浙西南地區和安徽省內大部分地區，主要是洪澇災害頻發的糧食產區和面積廣闊的山區，區域發展條件受限。這一時期長三角的區域范圍為滬浙皖一市兩省，核心區域是以上海為中心的16 個城市，享受政策支持的力度較大，集中分布著高值區、較高值區和中值區的城市，區域差異性顯著。2014 年，綜合指數高值區呈連線狀布局，低值區集中在蘇北、皖北和皖中地區，長三角高質量發展水平實現提升。高值區城市擴充增加了無錫、嘉興、寧波和溫州4 個城市，大體呈“之”字型格局，基本由較高值區的城市轉變而來，區域內交通廊道優勢明顯，呈現集聚發展的趨勢，主要得益于交通軸線的建設、近滬的區位優勢、“蘇南模式”的發展路徑、港口貿易和商品經濟的發展。較高值區新增常州、南通、湖州、紹興、合肥、蕪湖等10 個城市，毗鄰高值區城市的區位優勢，使空間近鄰效應得以有效發揮［28］。2010 年《皖江城市帶承接產業轉移示范區規劃》的批復，促進了合肥、蕪湖、銅陵等城市的發展。低值區城市集中于蘇北、皖北和皖中地區，由于自身薄弱的發展基礎，較長時間內為區域一體化高質量發展的弱勢區。2019 年，綜合指數高值區演變為面狀布局，低值區轉變為點狀分布，長三角高質量發展水平提升明顯。高值區城市涵蓋上海市、蘇南五市、蘇中2 市、浙江省全域、合肥市等20 個城市，接近區域41 個城市的50%，集聚特征明顯。2016年《長江三角洲城市群發展規劃》提出構建“一核五圈四帶”的網絡化空間格局等發展路徑，對長三角的高質量發展產生了一定的引領作用。蘇北和皖南地處沿海、沿江發展帶是較高值區城市的主要集中地；由于合肥都市圈和南京都市圈的溢出效應有限，皖北和皖中地區以中值區城市為主；而低值區城市僅有皖北的亳州市和宿州市。

圖2 長三角高質量發展綜合指數空間格局Figure 2 Spatial pattern of the comprehensive index of high- quality development in Changjiang River Delta

總體來看，長三角高質量發展綜合指數的空間分布格局發生明顯變化，經過散點狀、線狀空間布局后，最終演變為面狀布局，區域內綜合指數高、中、低值區所涵蓋城市的數量結構得到優化。長三角的高值區城市集中在以上海為核心的東南部地區，并且呈現比較明顯的由東南向西北逐級遞減趨勢，區域內仍然存在一定程度的“核心—邊緣”結構，反映了長三角地區“東南強、西北弱”的發展現狀，是區域一體化高質量發展亟待解決的問題。

3.3 高質量發展子系統分析

2009—2019 年，長三角的創新發展指數總體處于上升趨勢，不同城市的增長幅度存在差異，區域差距明顯且漸趨增大（圖3）。

圖3 長三角41 市創新發展指數Figure 3 Innovation development index of 41 cities in Changjiang River Delta

從圖3 可見，2009 年創新發展指數高于0.300的城市有上海、蘇州、杭州和寧波4 個城市，低于0.200的城市涵蓋了蘇北、浙西南和安徽省內的大部分城市，占研究總數的80%以上。2014 年是全域增長最快的一年，江蘇省各市和安徽省合肥、蕪湖兩市的創新發展指數增長迅速，創新發展水平實現了較大提升。2019 年，整體增幅有所放緩，但上海市的創新發展指數高達0.925；泰州、連云港、淮安、鎮江和舟山等5 個城市由于創新投資不足，出現負增長。總體來看，區域內城市的創新發展指數差距較為明顯。其中：上海市的創新發展指數遙遙領先其他城市；蘇州市次之，該市主要得益于充足的資金支持、強大的技術人才市場等優勢［29］；南京市和合肥市在政策和人才紅利的助推下，實現了快速發展；受地形的自然阻隔和R＆D經費投入少等因素的影響，蘇北和浙西南地區和安徽省的多數城市創新發展指數增長較為緩慢。

2009—2019 年，長三角的協調發展指數處于波動上升趨勢，波動幅度由顯著趨于平緩（圖4）。從圖4 可見，2009 年區域協調發展指數差距明顯，上海市處于龍頭地位。上海、無錫、蕪湖等23 個城市的協調發展指數位于平均值0.461 之上，多數集中在以上海為核心的蘇南、浙東北地區，二產產值較高，城鎮化率突破50%。安徽省多數城市的第一產業仍占較大比重，接近一半城市的城鎮化率低于40%，協調發展水平相對落后。2014 年，極差縮小至0.476，私營經濟和商品經濟發展迅速，促進了江蘇和浙江省產業結構的調整升級，皖江城市帶通過承接產業轉移，二產產值增加，但城市工業的快速發展擴大了城鄉收入差距，致使蕪湖、宣城、銅陵3 個城市的協調發展指數有所下降。2019 年，區域差距持續縮小，區域內協調發展指數平均值由2014 年的0.461增長至2019 年的0.574，蕪湖、銅陵、馬鞍山等32 個城市的協調發展水平得到較大提升，而宿遷、池州等9 個城市出現負增長現象，需要進一步提升協調發展水平。

圖4 長三角41 市協調發展指數Figure 4 Coordinated development index of 41 cities in Changjiang River Delta

2009—2019 年，長三角的綠色發展指數整體較高，呈波動態勢，區域內極差先增大后減小（圖5）。

圖5 長三角41 市綠色發展指數Figure 5 Green development index of 41 cities in Changjiang River Delta

從圖5 可見，2009 年黃山市的綠色發展指數（0.849）最高。相異于其他子系統的發展狀況，由于開發利用程度低、產業結構布局和旅游發展需要，浙西南地區和安徽省多數城市的綠色發展水平較高。2014 年，安徽省以黃山市為首的14 個城市環境開發利用程度低，綠色發展水平排名靠前；上海市、江蘇省全域、浙東北地區、浙西南的衢州市和麗水市、安徽省合肥、蚌埠和亳州3 市的綠色發展指數呈負增長，其中多數城市的工業產值占GDP 的比重大，粗放的發展方式造成環境質量下降，區域內的極差增長至0.411，差距增大。2019 年區域發展的差距有所減小，上海市、江蘇省、浙江省和安徽省合肥、蚌埠2市的綠色發展指數實現較大提升，主要得益于綠色發展理念的引領，落后產業的轉移，以及省市自身的重視等多種因素的共同作用。由于經濟發展階段存在差異，皖北多數城市的綠色發展指數出現負增長。

2009—2019 年，長三角的開放發展指數整體實現了小幅度提升，區域內的平均值和極差經歷先增大后減小的相像變化，區域差異較為顯著（圖6）。從圖6 可見，2009 年蘇州市的開放發展指數最高達0.526，上海市次之，且與第三名南京市（0.379）的差距驟然拉大，呈現出明顯的“兩級階梯”狀態。2014年，平均值增長為0.248，而上海市的開放發展指數增長了0.215，反超蘇州市躍居第一位；安徽省多地實現正增長且增幅明顯（銅陵市除外），而南京、無錫、金華等19 個城市出現負增長，極差由2009 年的0.393 增長至2014 年的0.610，區域內發展差距增大，轉變為“三級階梯”的發展狀態。2019 年，區域內的平均值減小，但“三級階梯”的發展狀況并沒有發生根本性的轉變。區域內存在外貿港口的條件差異。如：上海市、蘇州市和寧波市擁有洋山港、蘇州港、舟山港等國際港口，連接國際、國內兩大市場，其進出口總額、實際利用外資總額在區域內具有優勢；而杭州市較高的實際利用外資總額，使其在區域內名列第三位。

圖6 長三角41 市開放發展指數Figure 6 Open development index of 41 cities in Changjiang River Delta

2009—2019 年，長三角的共享發展指數整體實現大幅提升，其平均值處于持續增長的態勢（圖7）。從圖7 可見，2009 年，平均值為0.256，以上海為首的南京、蘇州、無錫、杭州、銅陵等20 個城市的共享發展指數高于均值，低于均值的城市主要位于蘇北地區和安徽省內。2014 年，區域內城市共享發展指數整體實現增長，上海市、浙江省和蘇南城市的共享發展指數和增幅整體高于蘇北、蘇中和安徽省的城市。由于教育、醫療等公共服務的水平持續提升，杭州市的共享發展指數超過上海市躍居第一，工業經濟的快速發展助推銅陵市的發展指數實現明顯提升。2019 年，平均值繼續增長，除銅陵市受經濟轉型影響出現負增長現象，其他城市都實現大幅增長。總體來看，經濟基礎決定上層建筑，共享發展指數與可支配收入呈正相關關系。上海等可支配收入高的城市，人們享受的共享服務水平也高，而相對較低的可支配收入阻礙了蘇北和安徽省多數城市共享發展指數的提升。

圖7 長三角41 市共享發展指數Figure 7 Shared development index of 41 cities in Changjiang River Delta

3.4 高質量發展障礙因子分析

本文基于公式（8）探究長三角高質量發展的障礙因子（表3）。其中：創新、開放和共享發展的障礙度高，是主要的障礙因子；協調和綠色發展的障礙度低，是次要的障礙因子。研究期內5 個子系統的障礙度存在不同的發展趨勢。以最接近當前實況的2019 年為例，創新發展障礙度的平均值為0.400，26個城市的障礙度高于均值，主要分布在浙江省內、蘇北、皖北和皖南地區，創新對綜合發展的障礙作用強，多數城市需要進一步減小創新發展的障礙度；開放發展障礙度的平均值為0.276，高于均值的城市有20 個，集中分布在浙江省內和江蘇省南部地區；共享發展為障礙度第三高的障礙因子，平均值為0.186，有21 個城市的障礙度高于均值，集中分布在上海市、蘇北5 市和安徽省的大部分城市（銅陵除外）；協調和綠色發展的障礙作用弱，協調發展障礙度的平均值是0.081，有16 個城市的障礙度高于均值，除多數集中在安徽省內，上海、蘇州、南京、南通4市的障礙度也高于均值；綠色發展障礙度的平均值為0.057，上海、蘇州、南京、杭州等15 個城市的障礙度高于均值，需要進一步提升其綠色發展指數。

表3 高質量發展五大子系統障礙度Table 3 Obstacles of five subsystems for high-quality development

從發展趨勢來看，創新發展的障礙度總體下降，由2009 年的18.289 下降至2019 年的16.400，表明長三角地區的科技創新水平在逐漸提升。協調和開放發展障礙度的變動幅度小，協調發展障礙度3 個時間點的平均值分別為0.079、0.074、0.080；開放發展障礙度的平均值經歷先升后降，由2009 年的0.279最終降至2019 年的0.276。總體來看，兩個子系統需要打破相對固定的發展局面，尋求新的突破。綠色發展的障礙度處于波動發展的狀態，為了推動經濟社會持續與健康發展，多數城市在經歷2014 年障礙度增加之后普遍重視城市的綠色發展，使得2019年的障礙度降低。共享發展的障礙度呈上升發展的趨勢，相對其他的障礙因子增幅最大。總體來看，研究期內創新、開放和綠色發展障礙度的降低對長三角地區高質量發展綜合指數提升發揮了重要作用。從區域差異看，2019 年舟山市的創新發展障礙度最高，協調、綠色和共享發展障礙度最高的城市是上海市，而開放發展是杭州市高質量發展障礙度最高的因子。

4 結論與建議

4.1 結論

基于新發展理念，本文測度了長三角地區2009年、2014 年和2019 年的高質量發展綜合指數、五大子系統的發展指數，并對高質量發展的障礙因子進行了系統分析。主要結論如下：①長三角高質量發展綜合指數整體處于上升趨勢，高值區城市以上海市為核心，在近鄰效應、交通廊道、區位優勢、本底資源等的共同作用下，不同等級的城市逐漸向高值區城市轉變，實現空間格局由點狀向面狀演變，集中布局在東南部區域。高值區、中值區、低值區城市的數量結構趨向優化，呈現出較清晰地由東南向西北的等級遞減的圖景，也體現出當前一定程度“東南強、西北弱”的兩極分化問題，蘇北、皖中、皖北地區是長三角一體化和高質量發展的短板區域。②子系統分析方面，創新、協調、開放和共享發展水平與城市綜合發展水平關聯性較強，綠色發展水平的結果與此相異。以上海市處于領頭地位的創新和開放發展指數呈現明顯極化差異，受益于政策、人才、科技水平等優勢條件，近滬地區和省會城市相比其他區域發展較快。各省市的協調發展指數呈現波動向好發展態勢，主要得益于產業結構調整和經濟發展。綠色發展指數經歷下降后，在各省市的重視下又有所增加，共享發展指數隨經濟發展實現顯著提升。③主要障礙因子方面，創新和開放發展是長三角高質量發展的主要障礙因子，但障礙度總體呈下降趨勢；共享發展是位列第三位的障礙因子，障礙度呈上升趨勢；協調和綠色發展的障礙作用較弱，二者的障礙度處于波動上升狀態。研究期內，長三角地區高質量發展綜合指數的提升受益于創新、開放和綠色發展障礙度的降低。

4.2 建議

基于以上分析結論來看，新發展理念是實現我國區域高質量發展的重要遵循和檢驗標準，城市高質量發展綜合水平由多個子系統的發展水平共同決定，同時又對不同子系統產生影響作用。因此，需要推動五大子系統協同并進，既要強化優勢，也要補齊短板。不同城市應立足新發展理念，抓住戰略優勢，因勢利導、因地制宜，以破解當前存在的主要障礙。

對此，本文提出以下3 點建議：①尊重差異，努力縮小區域發展差距。東部地區在持續推進產業升級和進行產業轉移的同時，應兼顧全局利益，皖北、皖中、蘇北和皖西大別山區、皖南、浙西南山區分別作為糧食生產和生態保護的主要承擔者，發展路徑的不同，不可避免地會影響區域間的經濟效益差距，區域內各省市應尊重這一客觀差距，加強彼此間的分工協作，發揮各自比較優勢。②加強人才和科技的培育及跨區域流通。各省市應努力為創新和人才的發展提供良好的環境與土壤，加強對以上海張江和安徽合肥為代表的科技創新主體的支持，強化G60科創走廊的落實。以上海為核心的近滬地區應加強與邊緣區城市的幫扶合作，通過人才外派和技術輸出，為當地邊緣區城市發展注入活力，促進科技成果轉化為實踐成果，實現科技創新區域一體化。③建設服務型政府。各省市應切實從人民群眾的需求出發，滿足人民的美好生活需要，抓住長三角一體化戰略、長江經濟帶發展戰略、“一帶一路”倡議的發展契機，不斷深化改革開放，加強國內外的交流與合作，發展開放型經濟。

5 討論

本文基于五大發展理念構建長三角地區的高質量發展評價指標體系，對其高質量發展進行了測度，一定程度豐富了高質量發展評價指標體系的研究，對長三角一體化高質量發展的推進和策略謀劃具有一定的參考意義。考慮到高質量發展蘊含的復雜多元的內涵，未來研究應對其內涵和評價指標體系進行更加全面深入的探討，以提高研究的學術價值和實踐貢獻。