長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施效率時空演變特征研究

摘" " 要：基于2016—2020年長三角城市群26個城市的數(shù)據(jù)，采用超效率SBM模型對長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施投入產(chǎn)出效率進行測算，分析其時空演變特征，并借助Kernel密度估計方法探究其區(qū)域差異演進特征。研究結(jié)果表明：（1）長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施投入產(chǎn)出效率整體不斷提高，分地區(qū)看，江浙地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施投入產(chǎn)出效率呈穩(wěn)步增長，上海、安徽則出現(xiàn)先降后升的“V”型增長趨勢；（2）從空間分布看，長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施投入產(chǎn)出效率空間分布差異顯著，呈現(xiàn)出“中心高、邊緣低”的分布格局，區(qū)域內(nèi)“一極兩核”格局也已基本形成；（3）核密度曲線由左側(cè)“單峰”分布逐漸轉(zhuǎn)向“M”型雙峰分布，高低值各自聚集的“俱樂部收斂”現(xiàn)象顯現(xiàn)。鑒于此，提出破除資源要素流動障礙、因地制宜促進效率提升、加強基礎(chǔ)設(shè)施投資力度等對策建議，以全面促進長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施效率提升。

關(guān)鍵詞：基礎(chǔ)設(shè)施；超效率SBM模型；Kernel密度；投入產(chǎn)出效率

中圖分類號：F294" " " " "文獻標志碼：A" " " " "文章編號：1009-5128（2024）03-0040-08

隨著城鎮(zhèn)化進程的不斷加快，我國城市規(guī)模不斷擴大，城市人口的大幅增長與居民需求的日益擴大對城市基礎(chǔ)設(shè)施供給總量及服務(wù)質(zhì)量提出了更高的要求［1］，然而我國城市基礎(chǔ)設(shè)施由于重復(fù)建設(shè)和供給不足等問題，致使其服務(wù)功能的發(fā)揮受到制約，基建水平與城市發(fā)展失調(diào)，城市基礎(chǔ)設(shè)施的供需矛盾日益顯現(xiàn)，制約了城市發(fā)展與城鎮(zhèn)化進程［2］。對此，《國務(wù)院關(guān)于加強城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的意見》指出：要加快城市基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)型升級，提升城市基建水平。

同時，伴隨新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略的持續(xù)深化，城市群成為城鎮(zhèn)化的主體形態(tài)。［3］黨的二十大報告指出：要以城市群、都市圈為依托，構(gòu)建大中小城市協(xié)調(diào)發(fā)展格局。長三角城市群作為我國經(jīng)濟增速最快的城市群之一，是引領(lǐng)我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的主要力量和重要增長極。［4］長三角一體化發(fā)展是關(guān)乎“兩個一百年”奮斗目標實現(xiàn)的重要戰(zhàn)略，因此持續(xù)受到黨和國家的關(guān)注。2019年，《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》明確提出，到2035年，長三角一體化發(fā)展達到較高水平，基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)互通全面實現(xiàn)的根本要求。基于此，本文選取長三角城市群26市作為研究對象，對長三角城市群2016—2020年基礎(chǔ)設(shè)施效率的時空演變及空間關(guān)聯(lián)進行探究，以期全面客觀地反映長三角基礎(chǔ)設(shè)施水平的發(fā)展格局，為推動長三角城市群高質(zhì)量一體化提供實證依據(jù)。

一、文獻梳理

城市基礎(chǔ)設(shè)施為城市發(fā)展與經(jīng)濟社會穩(wěn)定奠定了物質(zhì)基礎(chǔ)。近年來，國內(nèi)外學(xué)者越發(fā)關(guān)注基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，并已取得眾多研究成果。早期學(xué)者們關(guān)于基礎(chǔ)設(shè)施的研究主要聚焦于基礎(chǔ)設(shè)施投資對經(jīng)濟增長的影響。Aschauer通過探究發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟增長和生產(chǎn)率的提高具有促進作用。［5］劉生龍等對我國28個省市區(qū)20年的面板數(shù)據(jù)進行分析，得出基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠有效刺激城市經(jīng)濟增長的結(jié)論。［6］此外，也有學(xué)者認為基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟增長并非絕對正相關(guān)關(guān)系，廖茂林等運用1994—2016年中國省級面板數(shù)據(jù)，分析得出城市基礎(chǔ)設(shè)施投資力度與經(jīng)濟增長之間呈倒U型關(guān)系，當(dāng)投資規(guī)模超過拐點后，則會對經(jīng)濟增長產(chǎn)生抑制作用。［7］孫鈺等對我國35個城市的基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟效益進行研究，發(fā)現(xiàn)這些城市的基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟效益低下，進一步驗證城市基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟發(fā)展之間并不是絕對的正相關(guān)關(guān)系。［8］隨著研究的深入，學(xué)者的研究視角開始轉(zhuǎn)向城市基礎(chǔ)設(shè)施的各個系統(tǒng)，其中對于交通基礎(chǔ)設(shè)施的研究尤為豐富。胡鞍鋼等提出交通基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟一體化有正向促進作用［9］；張學(xué)良也指出交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)能夠縮小區(qū)域差異，促進區(qū)域經(jīng)濟增長［10］95–97。在此基礎(chǔ)上，郝鳳霞等通過對“一帶一路”沿線18個省市的研究，進一步證實交通基礎(chǔ)設(shè)施對于經(jīng)濟增長具有推動作用。［11］

擴大城市基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模能夠有效推進城鎮(zhèn)化建設(shè)、拉動地區(qū)經(jīng)濟增長。但近年來，隨著我國城市基礎(chǔ)設(shè)施投資的不斷增加，一些地區(qū)逐步出現(xiàn)重復(fù)建設(shè)和資源浪費問題，如何在推動城市發(fā)展的同時提高城市基礎(chǔ)設(shè)施效率，成為學(xué)界重點關(guān)注的問題。學(xué)者運用多種評價方法、針對不同研究區(qū)域的基礎(chǔ)設(shè)施效率進行分析。從評價方法上看，關(guān)于基礎(chǔ)設(shè)施效率的計算方法主要有生產(chǎn)函數(shù)法、組合評價法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析等。［12］如程敏等采用組合評價法對長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施的投資效率進行排序分析［13］，其中應(yīng)用較為廣泛的是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，學(xué)者運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對不同區(qū)域的基礎(chǔ)設(shè)施效率進行測算，主要包括全國層面、單一省市或某一個區(qū)域。如Estache等運用DEA法測算世界多個發(fā)展中國家的基礎(chǔ)設(shè)施效率。［14］胡宗義等聚焦國家層面，運用DEA方法對我國2020年各省市的基礎(chǔ)設(shè)施投資效率和維護資金效率進行研究，指出其效率較低是由于純技術(shù)效率與規(guī)模效率低下導(dǎo)致。［15］李祺等聚焦京津冀地區(qū)，測算2003—2012年的基礎(chǔ)設(shè)施效率，并對影響其效率的因素進行分析。［16］程敏運用DEA法分析我國287個地級市的基礎(chǔ)設(shè)施效率，發(fā)現(xiàn)我國基礎(chǔ)設(shè)施投入效率存在明顯的地區(qū)差異。［17］

通過分析發(fā)現(xiàn)，關(guān)于城市群基礎(chǔ)設(shè)施的研究主要側(cè)重于基礎(chǔ)設(shè)施與區(qū)域經(jīng)濟增長的關(guān)系研究［18］，缺乏對于區(qū)域?qū)用娴幕A(chǔ)設(shè)施效率時空演變和空間格局分析。當(dāng)前，長三角基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展雖取得長足進步，但長三角一體化發(fā)展過程中，仍存在基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展不平衡不協(xié)調(diào)、基礎(chǔ)設(shè)施一體化水平較低等問題，嚴重影響了長三角地區(qū)高質(zhì)量一體化發(fā)展。

二、研究方法、測度指標選取與數(shù)據(jù)說明

（一）研究方法

1.超效率SBM

近年來，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）在城市公共基礎(chǔ)設(shè)施效率研究方面得到較為廣泛的應(yīng)用。為了克服傳統(tǒng)DEA模型無法將并列有效決策單元充分排序及其存在的松弛性、非期望產(chǎn)出等問題，Tone整合超效率模型和SBM模型的優(yōu)勢，構(gòu)建超效率SBM模型。［19］該方法不僅可兼顧基礎(chǔ)設(shè)施投入時的非期望產(chǎn)出，而且還可較好地對若干高效率決策單元進行排序以提高測算精度。因此，本文將基于超效率SBM模型進行長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施效率的靜態(tài)評估。

公式如下：

其中：[λj≥0;si-≥0，] [i=]1，2，[…，] [m;][sr+≥0]，[r=]1，2，[…，n;j=]1，2，[…，z]（[j≠k]）。

假定共有[n]個決策單元，即每個城市視為1個決策單元，其中，S -、S +為松弛變量；[xik]、[yik]代表第個城市的投入與產(chǎn)出變量；[p]表示基礎(chǔ)設(shè)施投入產(chǎn)出效率值，當(dāng)[p≥1]時，表明DMU處于最優(yōu)前沿面，實現(xiàn)了綜合效率最優(yōu)；[plt;1]時，則表明綜合效率無效，且[p]越大表示綜合效率越優(yōu)。

2.Kernel密度估計

非參數(shù)Kernel核密度估計是一種非參數(shù)估計方法，基于核函數(shù)以連續(xù)的密度分布曲線來解釋隨機變量的分布形態(tài)，與直方圖相比，估計結(jié)果的連續(xù)性更好。為考察長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施效率水平的區(qū)域差異演變特征，采用Kernel密度估計曲線對其動態(tài)演進情況進行揭示。

公式如下：

其中，K（·）為高斯核函數(shù)，N代表觀測值個數(shù)，[x]為獨立觀測值，H為觀測值平均值，表示設(shè)定的帶寬參數(shù)，用于調(diào)節(jié)核函數(shù)的寬數(shù)。

（二）測度指標選取

城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不僅是城市服務(wù)功能的物質(zhì)基礎(chǔ)，也是城市持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵支柱。參照現(xiàn)有研究［20］，基于基礎(chǔ)設(shè)施所涵蓋的多個領(lǐng)域，分別從交通運輸、郵電通信、能源供應(yīng)、固定資產(chǎn)投入、人員投入等方面選取具有代表性的投入指標，以綜合體現(xiàn)長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施投入情況（見表1）。其中，選取市政公用設(shè)施建設(shè)固定資產(chǎn)投資衡量長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的資本投入；勞動投入以相關(guān)行業(yè)從業(yè)人員數(shù)進行表征，從交通、水利、能源等傳統(tǒng)重要基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)中選取［20］；城市能源與城市供水是居民生活與生產(chǎn)的重要基礎(chǔ)，以供水普及率反映城市基礎(chǔ)設(shè)施在供水系統(tǒng)的建設(shè)水平，以燃氣普及率代表城市基礎(chǔ)設(shè)施在能源系統(tǒng)的建設(shè)水平，均用百分比表示［21］；隨著綠色發(fā)展理念的興起，城市環(huán)境成為城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要部分，選取污水處理率考察城市環(huán)境治理水平［22］；城市人均道路面積反映城市道路交通系統(tǒng)的建設(shè)情況［23］；互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)［24］衡量的是以新發(fā)展理念為引領(lǐng)的新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平。

在產(chǎn)出指標中，既有文獻大多將經(jīng)濟指標作為衡量城市基礎(chǔ)設(shè)施效率的唯一指標，而忽略了基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)所帶來的社會效益。因此，選取長三角城市群26個市的人均地區(qū)生產(chǎn)總值［25］、城鎮(zhèn)化率［13］作為產(chǎn)出指標，從經(jīng)濟、社會整體角度來評價長三角地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施投資效率問題。值得注意的是，城市基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)生的經(jīng)濟效益具有滯后性，因而在產(chǎn)出指標的選取過程中，選取延后一年的人均生產(chǎn)總值來衡量前一年基礎(chǔ)設(shè)施投入所帶來的經(jīng)濟效益。

（三）數(shù)據(jù)說明

本文以長三角城市群共26個城市為研究對象，以2016—2020年的市轄區(qū)面板數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來自于《中國城市建設(shè)統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》以及各市的統(tǒng)計年鑒與國民經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報等。

三、實證結(jié)果與分析

（一）基礎(chǔ)設(shè)施效率分析

本文根據(jù)建立的投入產(chǎn)出指標和評價模型，運用Dearun v3.0軟件，測算了2016—2020年長三角城市群的基礎(chǔ)設(shè)施投入產(chǎn)出效率，以綜合考察長三角城市群的基礎(chǔ)設(shè)施效率（見表2）。

借鑒現(xiàn)有研究，按照效率值大小對長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施效率進行了等級劃分，劃分為效率無效（效率lt;0.3）、效率低（0.3≤效率lt;0.5）、效率中等（0.5≤效率lt;0.7）、效率較高（0.7≤效率lt;0.9）、效率高（效率≥0.9）5個等級。

整體上研究期內(nèi)長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施的投入產(chǎn)出效率呈上升態(tài)勢（見圖1）。其中，2016—2018年處于初步探索階段，此階段基礎(chǔ)設(shè)施效率穩(wěn)于中等水平，表明區(qū)域內(nèi)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)取得初步成效。2018—2020年處于快速增長階段，效率中等及以上的城市數(shù)量大幅增加，說明在“追趕效應(yīng)”下，各城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平得到快速提升，資源得到較為合理的配置。究其原因可知，2018年，長三角區(qū)域一體化發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略，在政策支持下，滬蘇浙皖打破行政壁壘與區(qū)域壁壘，加大資源的流通整合，促進基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)互聯(lián)互通，基礎(chǔ)設(shè)施水平有所提升。但仍有部分城市在基礎(chǔ)設(shè)施的投入和產(chǎn)出方面未能達到理想水平，存在一定的資源浪費和產(chǎn)出不足問題，同時城市之間基礎(chǔ)設(shè)施效率差距逐漸增大，該現(xiàn)象與不同城市異質(zhì)性發(fā)展基礎(chǔ)有關(guān)。

從不同區(qū)域來看，區(qū)域內(nèi)的基礎(chǔ)設(shè)施效率水平變化階段略有差異（見圖2）。2016—2020年江蘇區(qū)域和上海市的基礎(chǔ)設(shè)施效率在研究區(qū)整體平均水平之上，江浙地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施投入產(chǎn)出效率呈穩(wěn)步增長，上海、安徽則出現(xiàn)先降后升的“V”型增長趨勢，同時安徽省效率值始終處于研究區(qū)均值之下，成為長三角基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的低地且整體效率波動較大。主要緣于上海和江蘇省資源高度集聚，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)較完善，且效率得到了充分發(fā)揮與優(yōu)化，對城市發(fā)展和區(qū)域經(jīng)濟增長具有重要輻射作用。與之不同，安徽省和浙江省經(jīng)濟起步較晚，且一些地級以上城市尚處于從農(nóng)業(yè)城市到工業(yè)城市和綜合性城市轉(zhuǎn)變的初級階段，城市基礎(chǔ)設(shè)施投入規(guī)模不足，并且面臨著現(xiàn)有城鎮(zhèn)規(guī)模較小、分布分散等問題，導(dǎo)致基礎(chǔ)設(shè)施使用效率和發(fā)展增速都受到一定程度的制約，表現(xiàn)出低效率與兩極分化態(tài)勢。

（二）基礎(chǔ)設(shè)施效率時空演進特征

為進一步分析2016—2020年長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施投入產(chǎn)出效率的時空演進情況，根據(jù)效率水平，利用ArcGis10.8軟件以2016、2018、2020年3個時間截面繪制基礎(chǔ)設(shè)施效率時空分異圖（見圖3）。

結(jié)合圖3可以看出，在時間演變趨勢上，2016—2020年，長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施效率總體呈現(xiàn)上升態(tài)勢。具體來說，上海、南京的基礎(chǔ)設(shè)施效率一直處于高水平態(tài)勢；杭州、寧波、合肥、無錫、揚州等城市的基礎(chǔ)設(shè)施效率均有不同程度的提升。其原因在于，2018年《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》批復(fù)后，長三角多數(shù)城市先后加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資，基礎(chǔ)設(shè)施水平得到提升。其中，上海中心城市輻射帶動作用較好體現(xiàn)，南京、杭州、合肥等城市群建設(shè)成效顯著，同城化效應(yīng)日益凸顯。反之，研究期內(nèi)嘉興市的基礎(chǔ)設(shè)施投入產(chǎn)出效率出現(xiàn)大幅度下降，由高效率降至中等效率。其原因在于，上海與杭州城市經(jīng)濟基礎(chǔ)較雄厚，政策較好，城市發(fā)展機遇多，吸引了周邊城市的資源、人才等要素，使得臨邊城市的發(fā)展受到擠壓，嘉興市受“虹吸效應(yīng)”影響，人才流失嚴重，經(jīng)濟發(fā)展增速較慢，因此其基礎(chǔ)設(shè)施效率不斷下降。

在空間分布上，長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施效率總體呈現(xiàn)出“中心高、邊緣低”的分布特征。空間分布差異與“馬太效應(yīng)”較為顯著。具體看來，中等及以上效率水平相對較高的城市主要分布在南京、合肥、杭州及上海市連線處，而效率水平較低的城市主要集中于安徽省和浙江南部地區(qū)。一般來說，省會城市經(jīng)濟發(fā)展水平較高，往往擁有更為雄厚的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，基礎(chǔ)設(shè)施管理水平也較高，說明城市規(guī)模和產(chǎn)業(yè)集聚對于基礎(chǔ)設(shè)施投資效率會產(chǎn)生影響，中心地區(qū)城市不斷獲得政策支持與創(chuàng)新機會，其空間吸引力不斷壯大，使得長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施效率呈現(xiàn)出中心高、邊緣低的分布格局。

（三）基礎(chǔ)設(shè)施效率區(qū)域差異演進特征

為進一步對長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施投入產(chǎn)出效率的聚集特征進行揭示，結(jié)合核密度估計公式得到長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施效率的核密度測算結(jié)果，繪制2016—2020年基礎(chǔ)設(shè)施效率核密度示意圖（見圖4）。

整體而言，2016—2020年長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施的分布曲線整體向右側(cè)遷移，主峰高度逐年下降，區(qū)間寬度逐年增加，呈“尖峰”向“寬峰”變化趨勢，且在2020年核密度曲線從“單峰”過渡為“雙峰”。表示發(fā)展初期城市基礎(chǔ)設(shè)施效率相對較低，隨著各城市的基建發(fā)展，總體基礎(chǔ)設(shè)施效率值呈增長趨勢，較高效率和高效率城市數(shù)量增多，這與基礎(chǔ)設(shè)施效率的時序變化情況相吻合。但需要注意的是區(qū)域內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不平衡，基礎(chǔ)設(shè)施效率差異持續(xù)擴大，并出現(xiàn)兩極分化態(tài)勢。

分時期來看，2016年核密度曲線整體為“單峰”分布，峰值區(qū)位于0.6附近，核密度分布曲線峰度極寬，說明在這一時期較多城市聚集于中等基礎(chǔ)設(shè)施效率水平區(qū)域，高效率城市數(shù)量較少；2017年，曲線峰度上升，主峰位于0.7附近，大部分城市處于中等效率階段，且峰度由寬變窄，曲線開始右移，表示城市群之間基礎(chǔ)設(shè)施效率差異開始縮小，效率值呈增長態(tài)勢；2018—2019年，波峰主峰高度下降，峰度由窄變寬，曲線右移，表明長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施效率呈增長態(tài)勢，曲線存在右拖尾現(xiàn)象，表示高值區(qū)城市效率值波動較大，高值區(qū)城市效率值大大提升；2020年，峰度較2019年明顯下降，波形向右移動，右端面積增大，說明長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施效率保持穩(wěn)步增長狀態(tài)，但曲線由“單峰”轉(zhuǎn)變?yōu)椤半p峰”，說明各城市之間基礎(chǔ)設(shè)施效率呈現(xiàn)出兩極分化現(xiàn)象，部分城市基礎(chǔ)設(shè)施效率集聚于較高水平，另一部分城市基礎(chǔ)設(shè)施效率仍處于低水平，地區(qū)差異逐步擴大。由此可見，長三角城市群的基礎(chǔ)設(shè)施效率仍有提升空間，尤其是低效率城市亟待更多的關(guān)注和支持。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文以長三角城市群作為研究區(qū)域，構(gòu)建長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施投入產(chǎn)出效率測度指標體系。通過Dearun v3.0軟件采用超效率SBM模型測算2016—2020年長三角地區(qū)26市的城市基礎(chǔ)設(shè)施投入產(chǎn)出效率，并運用ArcGis與Kernel核密度估計對其地區(qū)差異分布動態(tài)演化進行探究。結(jié)果表明：

第一，研究期內(nèi)長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施效率顯著提升。從時序演進分析，長三角基礎(chǔ)設(shè)施效率變化可以劃分為兩個時期；2016—2018年的初步發(fā)展階段，該時期研究區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施效率整體水平不高，但呈穩(wěn)步增長趨勢；2018—2020年的快速發(fā)展階段，此階段由于長三角一體化政策的助推與政府的支持，長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施效率值增速加快。

第二，從區(qū)域差異看，江蘇區(qū)域和上海市的基礎(chǔ)設(shè)施效率在研究區(qū)整體均值之上，而安徽區(qū)域效率值始終處于研究區(qū)均值之下，成為長三角基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的低地。由此可見，長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施效率空間分異顯著，由2016年的相對零散分布轉(zhuǎn)變?yōu)?020年的集聚型分布，以上海市為中心，省會城市為副中心，呈現(xiàn)出“中心高、邊緣低”的分布格局，這與城市經(jīng)濟發(fā)展水平較為趨同。

第三，研究期內(nèi)，長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施效率核密度曲線總體呈“尖峰”向“寬峰”變化趨勢。曲線整體寬度逐漸拉大，坡度“由陡變緩”，右側(cè)曲線拖尾不斷拉長，且在2020年出現(xiàn)“雙峰”。說明長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施效率整體呈現(xiàn)出不斷提高的良好態(tài)勢，但是效率區(qū)域差異逐步擴大，高低值各自聚集的“俱樂部收斂”現(xiàn)象顯現(xiàn)，長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施一體化水平有待提高。

（二）對策建議

1.以區(qū)域協(xié)同為抓手，破除資源要素流動障礙

一是針對長三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施效率差異不斷擴大，馬太效應(yīng)持續(xù)存在的問題，應(yīng)突破長三角城市群在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上的區(qū)域性壁壘，堅持“一盤棋”理念，制定符合長三角城市群發(fā)展現(xiàn)狀的行政管理體制，形成互聯(lián)互通、管理協(xié)同的長三角一體化基礎(chǔ)設(shè)施體系，探索建立城市間重大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)共商共建共享機制。二是應(yīng)重視城市間基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的空間聯(lián)動，加強交通網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施跨區(qū)域銜接，提升長三角地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施整體效率水平，推動長三角區(qū)域一體化發(fā)展。

2.以區(qū)域特征為內(nèi)核，因地制宜促進效率提升

長三角城市群在經(jīng)濟基礎(chǔ)、發(fā)展條件等方面呈現(xiàn)區(qū)域差異，基礎(chǔ)設(shè)施效率水平及其制約因素也存在差異。一方面，政府部門應(yīng)通過長期規(guī)劃和政策引導(dǎo)，鼓勵區(qū)域間的協(xié)同合作，促進各類要素資源高效流通，提高長三角城市群整體基礎(chǔ)設(shè)施效率水平。另一方面，各地政府在城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資時，應(yīng)根據(jù)本地區(qū)城市發(fā)展的實際情況制定發(fā)展目標，合理規(guī)劃基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模，實現(xiàn)區(qū)域間協(xié)調(diào)共進。上海基礎(chǔ)設(shè)施已達到較高水平，應(yīng)重點關(guān)注對基礎(chǔ)設(shè)施創(chuàng)新方面的投入，并建立長三角城市合作幫扶機制。江蘇與浙江省內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展不平衡，要加大對基礎(chǔ)設(shè)施薄弱環(huán)節(jié)的投資力度。安徽省基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平在長三角區(qū)域內(nèi)相對較弱，基礎(chǔ)設(shè)施利用率較低，需要進一步加強基礎(chǔ)設(shè)施的投資與扶持，改善交通通達性及其他配套基礎(chǔ)設(shè)施水平，推動形成區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新格局。

3.以經(jīng)濟發(fā)展為驅(qū)動，加強基礎(chǔ)設(shè)施投資力度

長三角城市群發(fā)展的根本動力是經(jīng)濟基礎(chǔ)，城市的經(jīng)濟發(fā)展水平直接影響基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平。各市應(yīng)以市場發(fā)展為導(dǎo)向，提升地方政府財政實力，利用政府投資的“杠桿”作用，在區(qū)域內(nèi)為各市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供經(jīng)濟支撐；同時，經(jīng)濟較為落后的城市在進行基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)時，通常由于資金有限而進展緩慢，因而這些城市需探索新的基礎(chǔ)設(shè)施供給渠道，引入社會資本到公共服務(wù)供應(yīng)領(lǐng)域，以促進基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)主體的多樣化。同時，還要對長三角地區(qū)民營經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境進行優(yōu)化，強化城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項目資金保障，創(chuàng)新融資模式，鼓勵支持民營經(jīng)濟進行跨區(qū)域的兼并重組，并參與到重大基礎(chǔ)設(shè)施和民生工程建設(shè)中，緩解政府經(jīng)濟壓力。

參考文獻：

［1］" SHEN L，ZHOU J，SKITMORE M，et al. Application of a hybrid Entropy-McKinsey Matrixmethodin evaluating sustainable urbanization：A China case study Cities［J］.Cities，2015（2）：186-194.

［2］" WANG X，HUI E C，CHOGUILL C，et al. The new urbanization policy in China：Which way forward？［J］.Habitat International，2015（2）：279-284.

［3］" “十四五”新型城鎮(zhèn)化實施方案［EB/OL］.（2022-07-28）［2024-01-02］. https：//www.ndrc.gov.cn/fggz/fzzlgh/gjjzxgh/202207/t20220728_1332050_ext.html.

［4］" 畢斗斗，王凱，王龍杰，等.長三角城市群產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率及其時空躍遷特征［J］.經(jīng)濟地理，2018（1）：167-173.

［5］" DAVID A A.Is Public Expenditure Productive？［J］.Journal of Monetary Economics，1989（2）：177-200.

［6］" 劉生龍，胡鞍鋼.基礎(chǔ)設(shè)施的外部性在中國的檢驗：1988—2007［J］.經(jīng)濟研究，2010（3）：4-15．

［7］" 廖茂林，許召元，翠胡.基礎(chǔ)設(shè)施投資是否還能促進經(jīng)濟增長？：基于1994—2016年省際面板數(shù)據(jù)的實證檢驗［J］.管理世界，2018（5）：63-73.

［8］" 孫鈺，王坤巖，姚曉東.基于DEA交叉效率模型的城市公共基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟效益評價［J］.中國軟科學(xué)，2015（1）：172-183.

［9］" 胡鞍鋼，劉生龍.交通運輸、經(jīng)濟增長及溢出效應(yīng)：基于中國省際數(shù)據(jù)空間經(jīng)濟計量的結(jié)果［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟，2009（5）：5-14.

［10］" 張學(xué)良.交通基礎(chǔ)設(shè)施、空間溢出與區(qū)域經(jīng)濟增長［M］.南京：南京大學(xué)出版社，2009．

［11］" 郝鳳霞，劉子涵.“一帶一路”國內(nèi)沿線區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施投資效率及其經(jīng)濟效益：基于軟、硬基礎(chǔ)設(shè)施的視角［J］.工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2019（8）：10-19.

［12］" SHI H，HUANG SH Q.How much infrastructure is too much？ A new approach and evidence from China.［J］.World Development，2014（4）：272-286.

［13］" 程敏，李晉.基于組合評價的長三角城市基礎(chǔ)設(shè)施投資績效研究［J］.運籌與管理，2013（2）：208-212.

［14］" ESTACHE A，IIMI A.Procurement Efficiency for Infrastructure Development and Financial Needs Reassessed［J］.World Bank Policy Research Working Paper Series，2008（7）：10-18.

［15］" 胡宗義，李鵬，劉亦文.基于CCA-DEA的我國區(qū)域城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投融資效率及差異評價［J］.軟科學(xué)，2013（4）：7-11.

［16］nbsp; 李祺，孫鈺.基于DEA方法的京津冀城市基礎(chǔ)設(shè)施投資效率評價［J］.干旱區(qū)資源與環(huán)境，2016（2）：27-30.

［17］" 程敏，裴新杰.我國地級及以上城市基礎(chǔ)設(shè)施投入效率的時空差異研究：基于DEA和Malmquist指數(shù)模型［J］.管理評論，2017（6）：226-233.

［18］" 王鈞天，曾寧，譚戈平.長三角地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施投入對經(jīng)濟增長的影響研究［J］.蘇州大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2021 （6）：19-29.

［19］" 魏可可.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法的發(fā)展現(xiàn)狀和局限性分析［J］.中國市場，2020（13）：191.

［20］" 劉華軍，郭立祥，喬列成，等.中國物流業(yè)效率的時空格局及動態(tài)演進［J］.數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2021（5）：57-74.

［21］" 任喜萍.基于DEA方法的我國城市基礎(chǔ)設(shè)施投資效率評價研究［J］.經(jīng)濟體制改革，2017（5）：49-54.

［22］" 宋麗鋒，孫鈺，崔寅.城市公共基礎(chǔ)設(shè)施政府供給績效提升研究：以我國七個超大城市為例［J］.財會月刊，2019（4）：120-126.

［23］" 席小瑾，梁勁銳，楊建飛.地方財政競爭是否提高了公共基礎(chǔ)設(shè)施投資效率？［J］.華東經(jīng)濟管理，2017（12）：114-123.

［24］" 烏蘭，伊茹，馬占新.基于DEA方法的內(nèi)蒙古城市基礎(chǔ)設(shè)施投資效率評價［J］.內(nèi)蒙古大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2012（2）：5-10.

［25］" 儲君，劉一鳴，林雄斌，等.城市市政基礎(chǔ)設(shè)施投資與經(jīng)濟發(fā)展的空間交互影響［J］.北京大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2021（2）：291-298.

A Study on the Features of the Spatial-Temporal Evolution of Urban Infrastructure Efficiency in the Process of Yangtze River Delta Integration

Abstract：Based on the data of 26 cities in the Yangtze River Delta （YRD） urban agglomeration from 2016 to 2020， through the use of the super-efficient SBM model measure the input-output efficiency of infrastructure in the YRD urban agglomeration， this paper renders an analysis of its spatial and temporal evolution and explores its spatial correlation pattern with the help of the Kernel density estimation method. The results of the study shows that： （1） the infrastructure input-output efficiency of the YRD urban agglomeration as a whole has been improving continuously， and in terms of sub-region， the infrastructure input-output efficiency of Jiangsu and Zhejiang has been growing steadily， while Shanghai and Anhui have shown a “V”-shaped growth trend of decreasing and then increasing； （2） in the terms of spatial distribution， the spatial distribution of infrastructure input-output efficiency in the YRD urban agglomeration has significant differences， showing a distribution pattern of “high in the center and low at the edge”， and the pattern of “one pole and two nuclei”in the region has basically been formed； （3） The kernel density curve has gradually shifted from a “single-peak” distribution on the left to an “M”-type bimodal distribution， and the phenomenon of “club convergence” in which the high and low values are clustered separately has appeared. In view of this， this paper proposes that it is a necessity to" break down the barriers to the flow of resources and factors， promote the efficiency improvement according to local conditions， and strengthen the investment in infrastructure， so as to comprehensively promote the efficiency improvement of the infrastructure of the Yangtze River Delta urban agglomeration.

Key words： infrastructure； super-efficient SBM model； Kernel density； input-output efficiency