中国九大城市群综合承载力的空间非均衡及其动态演进

，

(西安电子科技大学 经济与管理学院，陕西 西安 710071)

一、引言和文献综述

中国共产党的十九大报告提出，“以城市群为主体构建大中小城市和小城镇协调发展的城镇格局”。城市群是新型城镇化的主体形态，也是拓展发展空间、释放发展潜力的重要载体。在中国城市群快速发展的同时，也产生了生态破坏、环境污染、交通拥挤和资源短缺等问题，极大制约了资源的高效利用和城市群的可持续发展。城市群承载力的大小是衡量城市群可持续发展能力的重要依据，研究城市群综合承载力的差距和时空演变特征，对于实现城市群的可持续和协调发展，解决区域发展不平衡不充分问题，具有重要的理论和实践意义。

目前，学术界关于城市群承载力的评价方法主要有两类：一类是单要素指标评价方法，单要素指标承载力的研究范畴经历了非人类生物种群承载力、人口承载力、资源承载力、环境承载力、生态承载力、经济承载力、文化承载力、社会承载力等领域，国外学者Allan、哈里斯约翰和瓦克纳格尔等曾分别对土地承载力、水资源承载力和生态环境承载力等方面的研究做出了贡献。Hardin还进一步提出了生物物理承载力、文化承载力和社会承载力等概念，将单纯基于自然资源禀赋的承载力研究扩展到涵盖自然资源禀赋和人类发展的承载力研究[1]。毛汉英等提出区域承载力是指不同区域在一定时期内，在确保资源合理开发利用和生态环境向良性循环的条件下，资源环境能够承载的人口数量及其相应的经济社会总量的能力[2]。另一类是综合指标评价体系，与单要素承载力不同，城市综合承载力是一个多方面共同作用所形成的整体承载力。城市综合承载力丰富了协同城市系统承载能力的定义，指在人力资源、科学、技术、基础设施因素和自然资源的约束下，一个城市能够以可持续发展模式支持社会经济活动的最终能力[3-5]。目前，学术界对于综合承载力有两种看法：一是认为综合承载力符合最小因子限制原理，即“木桶效应”，最稀缺的资源决定其承载力的大小，但现实中存在例外，如日本东京、中国上海和深圳等，这种看法的原因是忽略了要素的流动性；另一种认为综合承载力具有补偿效应原理，即任何城市的社会经济发展都是多因素共同作用的结果，资源的丰裕度和经济发展水平并不一定成正相关。对于不可再生性或不可流动性的自然因子的约束而言，基本遵循最小因子限制原理或短板效应原理。而对具有可再生性或可流动性的社会经济要素的约束而言，则主要遵循补偿效应原理。尤其对开放的城市系统而言，资源和要素的流动与互补已使得单因子对城市综合承载力的影响效应明显减弱，多因子的综合协同效应则显著增强[6]。Oh K认为城市综合承载力是指城市在不产生任何破坏时所能承载的最大负荷，即城市的资源禀赋、生态环境和基础设施对城市人口和经济社会活动的承载能力[7]；孙莉等运用综合指标体系对京津冀城市群、珠三角城市群、长三角城市群等五个城市群的综合承载力分别进行了计算和评价[8]；曾鹏等采用比较研究的方法，以全国作为参照区域，统计分析出十大城市群综合承载力现状排名[9]；林寿富等从资源、环境、经济活动和人口因素的视角对城市群生态经济系统协同发展进行分析，为城市群社会经济可持续发展提出政策建议[10]；程广斌等以人口、资源、生态环境、经济、公共服务和交通通讯基础设施承载力为评价指标体系，分析西北城市群综合承载力状况[11]；Chuanwang Sun等对长江中游城市群的综合承载力进行研究，得出城市群内存在发展差异[12]。

本文认为，城市综合承载力是指在某一时间和空间范围内，在一定的经济、社会发展和科技水平条件下以及在一定的资源和环境约束下，以可持续发展为原理，城市的资源所能承载人类各种活动的能力。综合承载力的大小由各子系统自身承载力状态及其之间的相互关系共同复合而成。本文将综合承载力划分为资源承载力、环境承载力、经济承载力、人口承载力、交通运输承载力和通信承载力6个子系统。综合承载力具有动态性和变化性，其程度取决于各子系统之间的相互作用及协调发展。随着社会发展和科技进步，综合承载力会因资源的合理开发和高效利用而不断提升，对人类活动的支撑能力也会随之增强。

综上所述，目前大多研究是对城市群的综合承载力进行定量评价和比较，鲜有将综合承载力差异分解为区域内差异和区域间差异的文献，将分布动态方法应用于区域间综合承载力的研究也相对匮乏。本文借助Dagum基尼系数分解法，分别得出区域内差距、区域间净差距和超变密度对总体差距的贡献；借助Kernel核密度估计和Markov链分析得出综合承载力分布的整体形态和动态特征；最后得出结论和政策建议。

二、指标设置和研究方法

(一)研究对象和指标体系

1.研究对象。依据《国家新型城镇化规划(2014—2020年)》，本文选取珠三角、长三角、京津冀、中原、长江中游、北部湾、哈长、成渝和关中九大城市群为研究对象，其中各城市群的区域范围主要参照《全国主体功能区规划》《长江三角洲城市群发展规划(2015—2030)》《珠江三角洲地区改革发展规划纲要(2008—2020)》《京津冀都市圈区域规划》《长江中游城市群发展规划》《成渝城市群发展规划》《哈长城市群发展规划》《中原城市群总体发展规划纲要》《北部湾城市群发展规划》《关中平原城市群发展规划》等文件，具体选取城市见表1。

表1 九大城市群范围

2.指标体系。城市群综合承载力评价指标体系的构建遵循系统性、真实性和数据可得性的原则，借鉴前人的研究成果，将城市群综合承载力评价体系细分为资源、环境、经济、人口、交通运输和通信承载力6个二级指标，从不同的方面体现某一地区的承载水平，其下又设置了21个三级指标[13]。评价指标体系如表2所示，数据均来自各年《中国城市统计年鉴》。

表2 综合承载力评价指标体系

(二)研究方法

1.熵权法。熵权法是基于评价指标值的差异化程度，计算得到该指标在整个体系中应占有的权重，整个赋权过程相对客观准确，结果更有参考价值，权重的计算过程如下：

第一，选取n个城市，m个指标，则xij为第i个城市的第j个指标的数值(i=1，2，…，n;j=1，2，…，m)。

第二，标准化处理，其中yij为第i个城市的第j个指标的数值。

yij=(xij-min(xi))/(max(xi)-min(xi))

(1)

第三，计算第j项指标下第i个城市占该指标的比重。

(2)

第四，计算第j项指标的熵值。

(3)

第五，计算各项指标的权值和综合得分。

(4)

(5)

(6)

(7)

Dagum基尼系数可分解为三个部分，城市群内差距的贡献Gw、城市群间差距的净贡献Gnb和超变密度的贡献Gt，三者之间的关系为G=Gw+Gnb+Gt。

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

式(8)和式(9)分别表示j城市群内综合承载力的基尼系数Gjj和地区内差距的贡献Gw；式(10)表示j、h地区的城市群间基尼系数Gjh；式(11)和式(12)分别表示城市群间差距的净贡献Gnb和超变密度的贡献Gt；式(13)表示城市群间区域差距的总贡献。

(14)

(15)

(16)

3.Kernel密度估计方法。Kernel密度估计是非参数估计的一种方法，主要对随机变量的概率密度进行估计，以连续密度曲线体现随机变量的分布形态，能动态反映不平衡分布状态。其基本原理为：假设随机变量Xi同分布，X的密度函数为f(x)未知，通过经验分布函数推出密度函数的核估计，经验分布函数如式(17)所示，其中N为观测值的个数，I(·)为指示性函数。

(17)

核密度估计如式(18)所示，K(·)为核函数，h为带宽，Silverman(1986)研究表明，在数据特征和核函数给定下，带宽越大，密度函数曲线越不平滑，偏差越小，经验表明，h和N应满足式(19)。

(18)

(19)

(20)

本文选取高斯(Gaussian)核函数对中国九大城市群综合承载力的分布动态进行估计，即假定标准正态分布，其表达式如式(20)所示。通过核密度函数可以得出变量分布的位置、延展性和形态三方面信息，进而分析波峰位置、高度、数量等特征。

4.Markov链分析方法。Markov链由Quah提出，主要体现各城市群内的动态性及其演变过程[15]。本文采用Markov链来研究中国综合承载力的内在动态演进过程。Markov链是一个随机过程{X(t)，t∈T}，T表示研究中的各个时期，X(t)取值于一个有限的状态空间M，所有可能的结果如式(21)所示，表现出Markov链中随机变量状态空间转变概率仅决定于上一时期状态的特性。

P{X(t)=j|Xt-1=it-1，Xt-2=it-2，…，X0=i0}

={X(t)=j|Xt-1=it-1}

(21)

(22)

(23)

若将中国九大城市群综合承载力水平划分为N种状态，在Markov链状态下，就得到一个N×N维的转移矩阵，设Q为1×L的行向量，代表t时期综合承载力的分布状态，则t+1时期的分布可以表示为Qt+1=QtP；若转移概率不随时间发生变化，则说明具有时间同质性，此时t+s时期的分布Qt+s可以表示为Qt+s=QtPs；若转移概率矩阵P为正规概率矩阵，随着s的不断增加，Ps收敛于秩为1的极限矩阵，得到长期分布Q。式(22)中的pij表示综合承载力从状态i转移到j的概率，可采用极大似然法估计，如式(23)所示，nij表示综合承载力从状态i转移到j的次数，ni表示第i种状态出现的总次数。

三、九大城市群综合承载力的区域差距及其来源

(一)总体描述

图1描述了九大城市群总体、各城市群内部综合承载力的均值及其演变趋势。由分析可知，珠三角、长三角和京津冀城市群综合承载力始终高于九大城市群总体平均水平，而中原、长江中游、北部湾、哈长、成渝和关中城市群综合承载力在九大城市群平均水平之下。从动态过程看，九大城市群总体和各城市群内部的综合承载力存在共同的特点：从2006年开始，第一个低点都出现在2008年，这主要是因为美国爆发的次贷危机引发的全球经济危机，对中国区域经济造成巨大影响，大量工厂处于“关停并转”状态，工人失业，产品出口困难，大量农民返乡；第二个低点出现在2010年，从2009—2011年，能源价格上涨的同时伴随着劳动力价格上涨，人民币汇率升值，传统制造业成本增加，直到国家在2010年出台4万亿救市投资，综合承载力才开始回升；之后各城市群综合承载力不断上升，直到2013年大部分城市群达到最高点，之后开始下降，这也与中国2013年步入经济新常态、GDP增速放缓相对应。

注：图中数值由作者计算得到，下同。图1 九大城市群综合承载力均值的演变图

(二)区域差距及其分解

为了描述中国九大城市群综合承载力的非均衡性，根据Dagum的基尼系数及其分解方法，分别计算出2006—2015年九大城市群总体基尼系数及其分解结果注限于篇幅，此处结果省略。。

1.总体差距及其演变趋势。由图2可以看出，九大城市群综合承载力总体差距的演变趋势，从2006年的0.137 9到2015年的0.136 0，期间不断波动，总体呈下降趋势，在2010年达到最高点，说明当时能源和劳动力成本的大幅上升对全国范围产生影响。九大城市群总体区域差距和长三角最为接近，上升最大的年份是从2009年到2010年，上升1.08%，2010年到2011年下降1.49%，这与前文中分析的宏观环境有很大联系。

2.区域内差距。图2描述了中国九大城市群综合承载力的区域内差距及其演变趋势，可以看出在考察期内，珠三角城市群内综合承载力基尼系数始终高于其他八个城市群，中原城市群内综合承载力基尼系数始终低于其他八个城市群，说明珠三角城市群内不平衡最严重，而中原城市群内差距最小；长江中游、成渝、关中、京津冀、中游、北部湾和哈长城市群的区域内差距整体呈上升趋势，而珠三角、长三角城市群区域内整体呈下降趋势。

图2 综合承载力区域内差距的演变图

具体来看，珠三角城市群综合承载力区域内差距呈现频繁波动，在2010年达到最大值0.205 6，到2012年下降了0.021 8，变化非常明显；长三角城市群综合承载力区域内差距演变表现出“N”形，与珠三角类似，也在2010年达到最大值0.149 0；京津冀和长江中游城市群综合承载力区域内差距可以分为两个阶段，以2010年为界，其中两个城市群内部差距前期比较稳定，但2010年后波动剧烈。从图2可以看出京津冀明显呈“N”形，而长江中游接近“W”形；成渝和北部湾城市群综合承载力区域内差距在考察期呈现倒“U”形，在2010年达到最大值；关中城市群内综合承载力差距波动频繁且幅度大，基本呈现“下降—上升—下降”的演变趋势；中原城市群区域内综合承载力差距2010年之前波动比较大，之后波动幅度不断减少；哈长城市群区域内综合承载力差距呈现出上升时期短、下降周期长的特点。

3.区域间差距。区域间差距最大的是珠三角和关中城市群，均值为0.236 4，而区域间差距最小的是哈长和长江中游城市群，均值为0.082。长三角与京津冀、珠三角、长江中游、成渝、中原、哈长、北部湾、关中城市群区域间，珠三角与北部湾、关中城市群区域间，关中城市群与中原和哈长城市群间差距呈现缩小趋势，其余城市群间差距都有不同程度增加，城市群间差距最大的前五组分别是珠三角与关中、成渝、北部湾、长江中游、哈长城市群，且这五组有一个共同的趋势，分别在2007年和2010年达到第一个和第二个高点，2011年之后比较稳定。

4.地区差距的来源及其贡献率。经过分解得出中国九大城市群综合承载力区域差距的来源及其相对贡献率，详见图3。分析结果表明：从2006—2015年，九大城市群综合承载力区域内差距的贡献率呈下降趋势，区域间差距的总体贡献率呈现微弱的上升趋势；区域间差距贡献率由区域间净差距贡献率和超变密度贡献率构成，区域间净差距贡献率总体呈下降趋势，而超变密度的贡献率总体呈上升趋势。在九大城市群综合承载力差距的来源中，区域间超变密度贡献最大，其次是区域间净差距的贡献率，而区域内差距贡献最小。从演变过程看，区域内差距贡献率变化非常稳定，介于10.95%～11.5%之间；区域间净差距贡献率可以分为两个阶段分析，2010年之前不断上下波动呈上升趋势，2010年之后总体下降；相对而言，区域间超变密度的贡献率呈现“上升—下降—上升—下降”的演变趋势。

图3 综合承载力区域差距的贡献及其演变态势

综上所述，用Dagum基尼系数法对中国九大城市群综合承载力的差距及其来源的测算结果表明，综合承载力发展的总体差距呈现缩小趋势，城市群间差距的缩小是其变化的主要原因。

四、九大城市群综合承载力的分布动态演进

通过基尼系数的测算，本文对中国九大城市群综合承载力差距的大小及其来源进行了全面分析，但基尼系数未能反映城市群内部城市综合承载力水平的绝对变化。因此，本文进一步通过Kernel密度估计对综合承载力的分布位置、延展性、态势和极化趋势等整体形态进行深入分析，做出综合承载力的分布演进的二维图(见图4)。为了便于展示，以2006年、2008年、2010年、2013年和2015年为测算时间点，分别分析九大城市群总体、单个城市群内部综合承载力分布的整体态势及其动态演进。同时，用Markov链分析九大城市群内部动态转移特征，判断其转移路径和稳态分布。

(一)时间动态演进

通过对各城市群kernel密度估计分布曲线分析，得出如下演进特征：

第一，各城市群综合承载力水平的变化态势存在差异。九大城市群总体、珠三角、长三角、京津冀、长江中游、成渝、关中和哈长城市群综合承载力的核密度曲线的中心呈现出“左移—左移—右移—左移”的态势，说明城市群内各城市的综合承载力水平相较各自上阶段，表现出2008年和2010年降低，2013年上升到研究期内最大值，之后又开始降低的演变态势；而中原和北部湾城市群与前面变化趋势不尽相同，具体体现在2008年相较于2006年曲线并没有左移，但之后与整体走势相同，说明中原和北部湾的变化存在滞后现象，这也在一定程度上体现出中原和北部湾城市群发展比较落后，金融危机对其直接影响不明显。

第二，城市群内部各城市综合承载力差距变化不一致。九大城市群总体、长三角、长江中游、成渝和哈长城市群综合承载力的波峰高度表现出“高—高—高—低”的态势，说明这些城市群的综合承载力虽然经历了2008年、2010年的降低以及2013年的提高，但城市群内城市综合承载力的整体差距在缩小；2015年城市群综合承载力水平降低，但城市群内各城市的综合承载力绝对差距在扩大。珠三角城市群综合承载力的波峰高度在2006至2013年间一直上升，说明其内部各城市间的综合承载力整体差距一直在缩小。京津冀城市群和关中城市群综合承载力的波峰变化正好相反，中原城市群和北部湾城市群波峰变化前三阶段呈相反变化，最后一期均表现出城市群内整体差距扩大的趋势。

第三，城市群内部各城市综合承载力水平发展速度不同。九大城市群总体、长三角、京津冀、长江中游、成渝和关中城市群综合承载力的核密度分布曲线表现出明显的右拖尾现象，且延展性也随曲线变动，说明这些城市群内部存在综合承载力相对较高的城市，右拖尾的延长也说明城市群内城市发展的速度不平衡，综合承载力水平高的城市发展更快，水平低的城市发展速度慢，高低水平极差在扩大。

第四，九大城市群总体综合承载力始终呈现出多极分化现象。珠三角、中原、哈长和关中城市群综合承载力呈两极分化，主峰和侧峰之间距离在拓宽，表明该城市群内城市的综合承载力存在梯度；成渝城市群综合承载力核密度分布由两极变为三极分化，两个侧峰中一个保持原貌，另一个发展水平更高，且有不断上升的态势；长三角城市群呈三极分化现象，其中一个侧峰和主峰很近，表明其内部发展具有层次性，城市之间存在发展相近的“小俱乐部”，这意味着许多中心城市更愿意在小区域内进行协调合作，而不是整个城市群；随着时间的推移，长江中游城市群多极分布更加严重，新发展的侧峰离主峰很近，说明其内部处于中等发展水平的城市小部分开始崛起；由京津冀城市群仍为多极分化可以看出，在2008年主峰的左边出现了新侧峰，且主峰的发展水平在提高，说明处于中等发展水平的大部分城市开始崛起，而在2010年主峰左边的侧峰消失，说明处于最低综合承载力的城市也在迅速追赶，最终赶上主峰的发展；北部湾城市群内由单极分化变为两极分化，这种状态从2008年表现出来，主峰和侧峰的距离很近，说明其内部虽然存在分化，但绝对差距不大；九大城市群总体综合承载力始终呈现出多极分化现象，整体距离在缩小，但形态并没有改变，说明分化现象虽然逐年缓解，但并没有得到有效控制。

(a)九大城市群 (b)珠三角城市群 (c)长三角城市群 (d)京津冀城市群 (e)中原城市群 (f)长江中游城市群 (g)北部湾城市群 (h)哈长城市群 (i)成渝城市群 (j)关中城市群图4 各城市群综合承载力的分布演进图

(二)九大城市群综合承载力的Markov链分析

Kernel密度估计描述了城市群综合承载力分布的整体形态，但没有反映出城市群内部各城市综合承载力水平的动态转移特征及其概率，也没有说明整体综合承载力的长期发展趋向。

本文通过估计马尔科夫链转移概率矩阵，解释城市群综合承载力的内部动态性和发展的稳态分布。采用Quah的马尔科夫分析框架，假定中国各城市群综合承载力的演进服从有限的一阶马尔科夫过程，具有平稳的转移概率[15]。结合中国城市群综合承载力发展水平状况，同时借鉴蒲英霞等人的做法，将城市综合承载力水平划分为完备的、有限的、不交叉的五个区间，对应五类综合承载力水平状态[16]。其中，综合承载力发展水平低于全国平均值的65%称为低水平，用类型Ⅰ表示，综合承载力区间为[0，0.186)；综合承载力发展水平位于全国平均值的65%～80%之间称为中低水平，用类型Ⅱ表示，区间为[0.186，0.228)；综合承载力发展水平位于全国平均值的80%～95%之间称为中等水平，用类型Ⅲ表示，区间为[0.228，0.271)；综合承载力发展水平位于全国平均值的95%～110%之间称为中高水平，用类型Ⅳ表示，区间为[0.271，0.314)；综合承载力发展水平高于全国平均值的110%称为高水平，用类型Ⅴ表示，区间为[0.314，∞)。

表3给出了2006—2015年九大城市群综合承载力的转移概率矩阵，表现出样本考察期内九大城市群综合承载力的内部动态性信息。对角线上元素表示从t期到t+1期城市综合承载力的类型没有发生变化的概率，非对角线上的元素表示城市从t期到t+1期在不同类型之间发生转移的概率。以表3第2行为例，说明年初处于低水平的城市群其综合承载力有27.5%在当年年末仍然保持在低水平状态，有40%、22.5%、5%和5%城市的综合承载力分别上升到中低水平、中等水平、中高水平和高水平状态。

表3 九大城市群综合承载力的Markov链转移概率矩阵

通过以上分析，得出以下结论：

第一，在2006—2015年，对于中等水平以上的城市，对角线的转移概率总体大于非对角线上的转移概率，而不同类型的组间流动性相对较低，即综合承载力在城市分布上具有一定的稳定性，表现出路径依赖性。而处于低水平和中低水平的城市向上一级别水平转移的概率大，说明综合承载力低的城市追赶能力较强。

第二，不同状态下向高水平和低水平转移呈现出概率不对称性，向相邻状态转移的概率较大。但是，非对角线的概率都大于0，表明在连续的两个时期，城市群的综合承载力可以跨等级跳跃转换状态。

表4显示了2006—2015年九大城市群综合承载力总体的初始分布和Markov链的稳态分布，在多步转移后，概率矩阵达到稳定状态，稳态分布可以视为九大城市群综合承载力的长期均衡状态。可以看出，中国九大城市群的长期均衡状态将处在中等水平和高水平状态，分别达到42.99%和18.58%；中低水平和中高水平分别为17.40%和16.92%，而低水平最少，仅为4.11%。

表4 九大城市群综合承载力的初始分布和稳态分布

五、结论与政策建议

(一)研究结论

基于对2006—2015年珠三角、长三角、京津冀、中原、长江中游、北部湾、哈长、成渝和关中城市群综合承载力的评价测度以及对综合承载力区域差距及其动态演进的实证研究，本文的研究结论如下：

Dagum基尼系数及分解结果表明，中国九大城市群综合承载力的总体差距呈现下降的演变趋势。从九大城市群内部来看，珠三角城市群综合承载力差距最大，中原城市群内部差距最小，长江中游、成渝、关中、京津冀、中游、北部湾和哈长的区域内差距整体呈上升趋势，而珠三角、长三角城市群区域内差距整体呈下降趋势。综合承载力城市群间差距最大的是珠三角和关中城市群，差距最小的是哈长和长江中游城市群；长三角与京津冀、珠三角、长江中游、成渝、中原、哈长、北部湾、关中城市群区域间，珠三角与北部湾、关中城市群区域间，关中城市群与中原和哈长城市群间差距呈现缩小趋势，其余城市群间差距都有不同程度扩大。从区域差距的来源和贡献来看，区域间超变密度贡献率最大，其次是区域间净差距的贡献率，而区域内差距贡献率最小。城市群之间差距是造成九大城市群总体差距的主要原因，整体上对总体差距的贡献呈微弱上升趋势，城市群内部差距对总体差距的贡献一直较小。

kernel密度估计结果表明，城市群内部分化现象因地而异，城市群内综合承载力极差在扩大，而多数发达城市群内总体发展水平提高，整体差距在缩小。城市群内存在一些综合承载力高的城市发展更快、承载力低的城市发展较慢的现象，短期内扩大了发展差距；大部分城市群内部存在两极和多极分化现象，其中高发展水平的城市存在“小俱乐部”。

Markov链分析表明，九大城市群综合承载力的发展具有路径依赖性。向相邻等级水平转移概率大于向不相邻水平转移概率，可以跨等级转变。随着时间的演进，城市群综合承载力总体向中等和高水平状态的趋势发展。

(二)政策建议

在经济进入新常态的背景下，各城市群应该深入践行“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念，提高城市群的综合承载力，实现可持续发展和区域协调发展。

首先，建立区域协调发展机制，加强各城市群以及城市群内部各城市之间的合作[17]。由于空间发展不平衡，应加强城市群间以及城市群内部各城市产业、市场和要素融合的过程，城市群内部需要整合各城市发展规划，放松行政规划和行政管理体制对社会经济发展的束缚，使城市群内不同城市之间更多依靠经济纽带形成连片发展格局。通过互联网与大数据、云计算、物联网等新一代信息技术的广泛应用，将创新链、要素链、产业链、价值链等连接成为跨区域和城际联动发展的纽带，促进城市之间联动、互补发展。

其次，欠发达城市群应建立经济发展内生动力机制，依靠创新驱动经济发展。欠发达城市群应根据自身的要素禀赋和产业基础，补短板、强弱项，从中拓宽发展空间、增强发展后劲。促进技术创新和制度创新，改善营商环境，积极承接产业转移，创新产业形式、延伸产业链条，整合资源实现全面协调可持续发展[18]。

最后，构建绿色协调发展机制。在产业发展上，要大力支持绿色清洁生产，对传统制造业实行绿色改造，推动建立绿色低碳循环发展的产业体系，更新改造工艺技术装备，促进产业升级，使绿色生产、绿色消费的发展模式成为常态，提高资源环境承载力。