区域城市协同发展测度及影响机制
——基于山东的实证分析
2022-01-20王雨枫
王雨枫
一、引 言
城镇化是现代化的重要路径，其表现为人口向城镇聚集，城镇用地规模扩大，并引发本地社会结构、空间结构的变革，促进了社会经济发展。城镇是人口及非农产业聚集的空间载体，城镇化过程促进了社会生产、生活等方式的转变。中国作为世界上最大的发展中国家，改革开放以来经历了快速城镇化、工业化的进程，城镇人口由1978年的1.72亿增加到2020年的9.02亿，城镇化率由17.92%提高至63.89%。城镇化发展由最初的城市内部扩张延伸至区域城市协同发展，长三角、珠三角及京津冀等城市群成为中国经济发展的重要增长极，中部及西部地区也逐渐形成了区域城市圈。城镇化发展促进了中国社会、空间及经济结构的显著变化，成为未来中国社会可持续发展的重要支撑。
改革开放以来中国的城镇化进程可以分为两个阶段，其中1978—2012年间为传统城镇化阶段，2013年至今为新型城镇化阶段。传统城镇化的主要特征为政府部门主导并推动城镇数量及城镇用地规模的增加，土地城镇化速度远大于人口城镇化。新型城镇化的主要特征为市场主导并推动城镇化由数量增加转变为质量提升，实现农业人口向城镇人口转移。虽然中国社会及经济实现了跨越式发展，但是改革开放以来的城镇化进程也存在着一系列问题。一是土地城镇化增速快于人口城镇化，农业人口向城镇人口转移缓慢；二是城镇空间结构不合理，城镇化并未完全带动地区经济可持续发展；三是资源粗放利用及城市污染加剧，城市土地生态系统超负荷运转；四是土地财政快速扩张，地方债务风险升高；五是农业现代化发展滞后，城镇对农村发展的引导效应不足。基于此，传统粗放扩张的城镇化模式已经难以为继，必须向以人为本、质量为先的新型城镇化发展模式转变。十九大以来，中央从社会主义强国方针出发，提出了以人为本、优化布局、生态文明等理念的中国特色新型城镇化发展路径。在中国地理条件复杂、社会经济发展水平差异较大等客观现实下，虽然中央提出了新型城镇化的发展理念，但是目前各省城镇化发展程度差异显著。当前各地区已有的城镇化发展轨迹如何，各地区自然资源及社会投入资源分布如何，面对新型城镇化路径，发展资源又该如何再分配，这些是接下来研究的重点。
本文基于区域城市协同发展视角，使用DMSP、VIIRS夜间灯光及社会经济等数据，利用空间演化强度、位序—规模、弹性系数等空间模型，精细化测度了山东城镇化发展轨迹。进一步分析了其发展过程中的多元影响机制，研究结果对于中国城市发展由传统向新型城镇化转型的探索具有重要的学术价值及现实意义。本文的主要贡献包括：(1)已有文献多使用统计数据表征城镇化发展水平，但是其忽略了中小城镇的建成区面积，而DMSP、VIIRS夜间灯光监测数据能更准确地反映出城镇边界。(2)已有研究主要使用主观性的经验阈值法、突变检测法等提取DMSP、VIIRS数据的城镇边界，本文使用阈值二分法，基于客观数据算法精确提取城镇边界。(3)已有文献多关注单个城市或区域城市的线性发展，并未深入研究城市之间的相互影响，本文基于位序—规模法则及弹性系数等剖析了区域城市发展及互动效应。
二、文献综述
区域城市协同发展已经成为全球国家社会经济发展的新形态，城市空间演化过程及格局作为可视化特征，近年来逐渐成为经济、地理及生态等领域研究的热点问题。当前，大多数学者对区域城市协同发展的研究主要聚焦于城市用地演化的时间、空间两种维度层面。在时间维度层面，主要关注城市用地演化面积、演化形态及演化模式等在不同时间段的变化对比。如朱政等分析了1990—2019年长江中游城市群空间结构演化特征，发现其空间结构演化经历了“三中心”到“一核双心多组团”，最后呈现“双核多心多组团”的稳定模式。Burak Güneralp等研究了1970—2010年全球城市的用地演化趋势，指出随着城镇化占用土地越来越多，城市管理部门应该加强土地资源管理，减少土地浪费。在空间维度上，深入探究了区域城市群及城市内部的空间格局、演化模式及多要素关联性。如王少剑等分析了长三角城市群用地演化的总体趋势并研究了各区域城市的变化，包括城市用地幅度、空间增长及影响机制。在了解了区域城市演化特征之后，很多学者进一步探索了城市用地演化动态机制及影响因素。如Kuang Bing等研究了城镇化程度对城市土地消费强度的影响，认为人口、经济、空间及社会等城镇化影响了中国土地消费。张浩哲等研究了中国城市收缩土地利用效率及其影响因素，其认为人均外商直接投资、人均GDP、城市经济地位等因素具有较大的影响力。
当前在城市用地演化测度技术方面，主要有社会统计数据及地理空间数据两种方式，其中社会统计数据主要来源于统计年鉴及社会问卷调查等，其优势在于数据易获取、数据量较小及灵活性较强等，其劣势在于数据时空性差、地理针对性弱及统计口径不一致等。如张耀宇基于中国252个城市统计数据，研究了发展竞争、土地供应策略互动与城市用地增长的耦合关系，认为区域协调、用地增长对于城市间关系协调具有重要意义。 地理空间数据主要来源于Landsat土地利用影像及DMSP/OLS、NPP/VIIRS夜间灯光影像等。其中Landsat影像数据精度高，但是其解译计算量大、提取效率较低，主要应用于区域及城市内部土地利用变化研究。DMSP、VIIRS数据从夜间灯光视角解译出城市用地范围，其数据量小、灵敏度高，为研究城市演化提供了新的方法和视角。与传统的统计数据相比，DMSP、VIIRS夜间灯光数据具有直观性、易获取、地理针对性强等特点，其更能反映出城市建设中人类活动的范围，适合动态检测大范围的城市群演化进程。如沈洁基于1992—2013年间中国夜间灯光数据构建城市集中度衡量指标，分析考察了不同区域范围内的城市集中空间分异特征。综上所述，城镇化研究的范围较广，方法较多，且区域之间地理、人文条件差异性较大。虽然当前很多学者做了相关研究，但是仍然存在着一定的局限性。
三、研究区与数据
山东地区为中国环渤海城市圈的重要组成部分，该地区是中国北方重要的经济增长极。随着经济的高速发展，其城镇化率由2000年的38.35%上升到2020年的61.18%，土地城镇化速度和规模在不断加大，已经成为中国城镇化最快的地区之一。2020年末该地区总人口为1.01亿，约占全国总人口的7.21%，区域国土面积为15.8万平方千米，约占全国陆地面积的1.65%，其中已利用土地面积约占81.63%，土地开发强度远高于同期全国平均水平。其利用程度较高，后备土地资源匮乏，可持续发展潜力有限。因此，在人口密集、城镇化与土地短缺矛盾突出的山东地区展开城镇化测度与影响机制研究，极具代表性与迫切性。
本研究使用的地理空间数据来源于NOAA提供的DMSP、VIIRS夜间灯光数据，其中DMSP影像的空间分辨率为1千米，VIIRS为500米。DMSP影像数据的时空连续性是采集于6颗独立的卫星，而VIIRS影像数据是NOAA继DMSP卫星之后发射的高分遥感卫星，显著优势在于大大提高了影像精度，消除了影像过饱和、年际数据不连续等问题。基于已有文献的研究基础，本研究使用ArcGIS平台，通过6个环节，提取出基本符合现状的城市演化数据。(1)通过投影变换、重采样、矢量裁剪等步骤，初步构建2000—2020年山东夜间灯光数据集；(2)对同年度两颗卫星的DMSP影像DN值进行年内数据整合；(3)对不同年份的DMSP影像通过不变目标区域法进行DN值连续性校正；(4)对VIIRS影像去除火光点及背景噪声；(5)以校正后的DMSP影像做参考，对VIIRS影像的DN值进行年际连续性校正(如图1所示)；(6)以统计年鉴数据为基础，采用阈值二分法确定城市建成区空间范围的灯光亮度阈值，提取区域空间边界。采用校正后的灯光数据集，与《山东统计年鉴》数据相比，其时空精度为84.52%～96.13%，符合研究要求(如图2所示)。
图1 夜间灯光校正对比
图2 城市规模增速对比
本次研究的数据主要包括2000—2013年DMSP夜间稳定灯光数据，2012—2020年VIIRS月度合成稳定灯光数据，来源于NOAA官网，社会经济数据来源于《山东统计年鉴》及部分政府官网。
四、研究方法
(一)空间演化强度指标
本指数能够反映出城市空间演化的强度水平，其公式为：
E
=ΔU
*100/TLA
*Δt
(1)
式中E
为空间演化强度指数，ΔU
为研究周期内山东城市空间演化强度面积(km)，TLA
为山东行政总面积(km)，Δt
为研究周期的年份跨度。(二)位序—规模法则
20世纪中期齐普夫将幂数分布原则应用于语言学与地理学领域的研究中，发现自然界与社会发展都潜移默化地遵循“最省力原则”，于是齐普夫提出了“位序—规模法则”，其已经成为层级体系研究中最经典的理论及方法，已广泛应用于体系中各层级动态演化研究。其表达式为：
(2)
对式(2)进行自然对数变换
lnP
=lnP
-q
lnR
+∂(3)
式中P
为研究体系中按城市规模面积排序的第i
位城市规模，P
为首位城市规模，R
为P
城市的位序，q
值为Zipf 指数，而∂为常数。当q
=1时，首位城市与末尾城市规模之比等于体系中城市数量，此时为城市等级规模分布的理想状态。当q
>1时，研究体系中首位城市规模与末尾城市规模差距较大，首位及高位序城市的垄断性较强，中间及低位序的城市规模较小，发展迟缓。当q
<1时，首位及高位序城市规模不突出，中间及低位序城市规模增长良好，体系中各级城市分布均衡。(三)城市演化弹性系数
城市演化弹性系数主要指城市发展过程中其城市演化、收缩速度与城市人口变化速度之间的协同耦合关系，可以表征城市用地与人口变化的合理性。其表达式为：
(4)
式中R
(t
)为第t
时间段内城市演化弹性系数值，A
(t
)为第t
时间段城市辖区的建成区面积平均增长率，而Pop
(t
)为第t
时段城市市区常住人口平均增长率。研究结果认为该值越接近1时，城市用地演化与人口变化同步性越强，耦合效果越好，城市发展越合理；而该值偏离1越大或越小，表明城市用地演化与人口变化协同性降低。据中国城市规划设计院对中国城镇化进程及人口分布的研究结果，中国城市演化弹性系数的合理值为1.12。(四)影响机制模型
城市的全球化、分权化、城镇化、工业化等综合因素影响了区域城镇化演化的形态，基于已有文献的研究结果，本文把山东地区城市演化的主要影响因素归为四维象限影响力——行政力、市场力、外向力以及内源力(详见表1)。
表1 影响因子选择
其中行政力主要指政府部门对城市发展的政策指令推动了其形态演化，具体表现为自上而下的政府层面固定资产投资、配套基础及产业布局规划等。比如国有经济对社会固定资产投资，地方财政支出等定向支出，表征了政府层面以行政力为手段，使用国有资产对城市建设与发展发挥出宏观引导作用。市场力主要指在市场机制下以工业化、土地市场化、社会消费等需求推动城市建设发展。比如非国有经济对全社会固定资产投资，社会消费品零售总额等，表征了自由开放的市场机制在获得城市快速发展的红利之后，通过资金运作支持城市可持续发展，城市与市场相互协作、相互支持，达到双赢的局面。外向力主要指在国家政策下，通过外商投资新建工厂、基础设施等促进城市发展。比如外贸依存度、外商直接投资总额等，表征了在中国特色社会主义市场机制下，国外商业机构及投资人在严格评估了中国城市发展前景及社会经营环境后，选择其认为有利润空间的领域及行业进行定向投资，以获取可观的资金收益。内源力主要指地方乡镇新办企业、解决就业，促进消费等引起的城市发展。比如乡镇企业就业人员数量，私营企业就业人员数量等，表征了中国本土企业及投资者在自己经营的领域内投资，引进国外先进技术，进一步扩大规模，需要更多的厂房，刺激了城镇化建设。
因为影响机制指标体系中四个因素层均由二级因子构成，故首先采用极差标准化法对各类原始数据做标准化处理，消除其数量级差和单位的差异。然后以熵权法确定各因子的权重值。通过计算，最终形成四个因素层的指标。本文以山东地区城市空间演化面积(km)为因变量Y
,而选择表1中的社会经济指标分别表示自变量X
中的行政力(X
)、市场力(X
)、外向力(X
)及内源力(X
)，进一步构建城市演化的影响机制模型，并按照总线程(2000—2020年)、进程Ⅰ(2000—2010年)及进程Ⅱ(2010—2020年)进行模型回归分析。其表达式为：Y
=a
*X
+a
*X
+a
*X
+a
*X
+ε
(5)
式中a
为影响因子的回归系数，ε
为常数项。五、区域空间演化分析
(一)城市演化强度分析
通过式(1)模型计算出山东城市演化强度指数(详见表2)，其中四个阶段，山东地区整体演化强度指数分别为0.42、0.12、0.26、0.10；中心城市(市区)分别为0.40、0.11、0.29、0.12；次中心城市(县)分别为0.43、0.07、0.18、0.09。以5年为周期，通过对20年的演化强度指数结果进行分析可知，山东地区城市演化强度经历了两次高峰和两次低谷，其中第一次低谷位于2005—2010年之间，这期间全球经历了金融危机，山东作为外贸大省，进出口都受到较大的影响，所以演化强度指数从0.42跌至0.12，经历了2010—2015年复苏后，2015—2020年由于响应国家绿色产能的号召，山东逐步关停了高污染低效能的产业链，导致其经济增长乏力，反映到城市演化强度上的演化强度指数再次由0.26跌至0.10。从城市演化指数分析，山东城区与县城的发展基本上是同步的，中心城市的演化强度比次中心城市的演化强度大一点，并呈现出全省一体化发展的模式。
表2 城市演化强度指数
(二)城市规模体系分析
利用DMSP、VIIRS影像解译的城市用地范围，计算2000—2020年间山东16个地级市的城市用地面积演化，并将其按照城市用地规模进行位序排列(如图3所示)。通过图3的位序—规模分布图可知：(1)2000—2010年间山东地区城市用地总体规模增长较快，其面积年均增长率超过了8.71%。主要源于21世纪初，山东率先进入工业化城镇化发展，其境内以平原丘陵为主，适合展开大规模的建设发展，其靠近韩国、日本，国际贸易不断增长。2010—2020年间山东地区城市用地规模增长放缓，其面积年均增长率仅为2.14%。主要源于2010年以后，山东进入工业化城镇化稳定阶段，工业化初期粗放式增长造成了环境破坏、资源浪费及地区发展失衡等一系列问题，在国家节能减排、绿色能源等宏观政策的引导下，山东全面实施了新旧动能转换、供给侧改革等政策，关停了很多高污染、低能效的产业链，对城市建设造成了较大影响。(2)首位及高位序的城市规模与低位序的城市规模差值较大，且两者差值逐渐扩大。山东地区是中国省级区域里发展较为均衡的代表，其16个地级市全部位于中国前100名之内，整体发展稳定。但是山东境内也存在着明显的地区发展差异，表现为从东部沿海到西部内陆递减的现象。东部沿海地理条件优越，其靠近韩国、日本，适合开展国际贸易及高价值观光旅游活动，欧美及东南亚的外商也投资建厂，促进了其经济发展，带动了城镇化建设。西部内陆地区主要以第一产业为主，当前农业的附加值较低，其经济发展缓慢，城市建设规模较小。
图3 城市规模排序
山东地区16个地级市城市用地规模差异较大，为了进一步分析其区域城市体系的状态，本文按照位序—规模法则基本原理，对2000—2020年间山东地级市城市用地规模及位序进行了双对数回归分析(详见表3)。结果表明，2000—2020年间各时期的拟合优度R
均在0.9以上，表明山东城市体系发展遵循了位序—规模的基本原则，且模型拟合效果较好。各时期的q
值介于0.87～1.20，表明山东地区高位城市与中低位城市的规模差异不大，且高位序城市规模不突出，中小城市发育较好，城市规模分布较为均衡。总体上各年份q
值稳定，由2000年的0.95上升至2020年的1.20，年均增长率为2.3%。根据q
值的动态变化，将研究时段山东城市体系规模变化分为4个阶段：(1)2000—2005年间，此阶段的q
值小于1，呈现出稳定增长趋势，且接近1。表明山东地区城市规模较为均衡，首位城市规模不突出，中间及低位序城市发展良好，接近Zipf法则的理想状态。(2)2006—2010年间，此阶段的q
值略大于1，并保持稳定状态。表明山东地区城市体系已经比较成熟，各级规模的城市分布均衡，区域城市协同发展显著。(3)2011—2015年间，此阶段的q
值不稳定，在1左右反复波动。表明在2010年山东响应国家节能减排的号召，并出台了一系列政策之后，其区域城市体系受到了较大影响。(4)2016—2020年间，此阶段的q
值由1.02上升至1.20，区域城市规模分布状态发生了变化。山东城市体系由均衡发展转向极化发展，高位序城市发展较快，中小城市发展减缓。这与2016年山东政府发布的《山东半岛城市群发展规划(2016—2030年)》中重点发展“两圈四区”的规划理念相符，其未来重点发展济南城市圈及青岛城市圈，以两圈带动全省发展。
表3 城市用地位序—规模变化
(三)城镇化耦合协同分析
城市演化弹性系数主要表征城市用地演化与城市常住人口变化的耦合关系，其可以定量评价城市用地演化的合理性。对2000—2020年间山东城市用地演化与人口变化的耦合，获得其弹性系数(详见表4)。其中2000—2005年间，山东城市演化弹性系数是合理值(1.12)的5.814倍，表明此阶段土地城镇化的速度远大于城市人口增长。2005—2010年间，山东城市演化弹性系数是合理值的6.532倍，表明此阶段土地城镇化的速度与城市人口增长的差异扩大。21世纪初，城镇化大规模建设，但是人口仍然以农业人口为主，城市常住人口增长缓慢。2010—2015年间，山东城市演化弹性系数是合理值的2.122倍，表明此阶段土地城镇化的速度已经明显减缓，而人口城镇化速度显著，两者的差异正逐渐缩小。2015—2020年间，山东城市演化弹性系数是合理值的0.847倍，表明此阶段土地城镇化的速度已经明显减缓，而人口城镇化速度持续提高，人口城镇化增速已经超过土地城镇化增速。随着2010年山东推出新政策以来，其城镇化、工业化增长缓慢，新旧动能转换仍在进行中，而随着城市医疗体系、社会保障体系不断完善，其对农民的吸引力也逐渐增强，农民在城市购房并定居城市趋势显著。
表4 城市演化弹性系数
(四)影响机制分析
在对城市演化影响因子研究前，对设定的四维象限影响因子进行相关性验证，通过相关性回归分析，结果显示行政力(X
)、市场力(X
)、外向力(X
)、内源力(X
)与城市演化扩张面积(Y
)的相关性系数为0.93、0.91、0.93、0.89，表明设定的影响因子与城市演化有着显著相关性。其中总进程(2000—2020年)、阶段Ⅰ(2000—2010年)及阶段Ⅱ(2010—2020年)的回归系数分别为0.93、0.91、0.88(详见表5)。表明模型拟合优度较好，而F
统计量为38.32、36.25及7.48，且均通过了显著性检验。为了能够更加直观地表现出四维影响因子对山东地区城市演化的影响力大小，模型回归方程的因子系数均采用标准化系数，最终构建了回归模型。
表5 影响因子的回归分析
从表5的拟合数据结果分析，总进程(2000—2020年)期间，行政力、市场力、外向力、内源力四维影响因子对山东地区城市空间演化具有比较明显的影响效应，其回归系数分别为0.571、0.772、0.236及0.126。从因子系数可知，市场力对山东地区城市演化起主要影响作用，其次是行政力、外向力，最后是内源力。总体而言，市场力、行政力对山东地区城市演化起主导作用，外向力、内源力都有一定的影响力，表明山东地区城市演化受市场、政府政策及外商投资影响较大。
从阶段Ⅰ、阶段Ⅱ的演化进程看，阶段Ⅰ(2000—2010年)期间，处于改革开放上升期(计划经济继续向市场经济转型)，国际、地区之间的贸易活动比较活跃，全球分工初步形成，山东对外贸易额连年上涨，同时东南亚及欧美的外商也相继在山东投资，相应的四维影响因子对山东地区区域演化影响大小为市场力(0.835)、行政力(0.532)、内源力(0.261)及外向力(0.126)。其中市场力的系数最高，表明改革开放上升期，山东地区城市演化处于市场主导阶段，市场经济较为活跃，城市间分工协作，同时行政力的系数也较大，说明政府的政策对城市演化也产生了重要的影响，而此阶段，外向力系数较小，外商对山东城市经济发展及经营环境还处于观望状态。通过《山东统计年鉴》查询此阶段山东16个地级市，青岛对于外商投资的政策比较优惠，吸引力也最大。
阶段Ⅱ(2010—2020年)期间，处于中国对外开放深化调整期(市场经济进一步扩大)，国家及政府部门出台了一系列相关政策促进市场开放及经济质量提高，这个阶段山东城市演化影响因子里的行政力(0.732)取代了市场力(0.562)成为主导因素，而外向力(0.272)也高于内源力(0.232)，外向力对城市演化的影响力进一步上升，对外资的吸引力进一步提高。
市场力与行政力是影响山东城市空间演化强度的主导因子，计划经济向市场经济转型并不断深化的过程中，2000—2010年山东城市演化主要以市场力为主，而2010—2020年则主要以行政力为主。主要源于在市场经济主导下，山东地区粗放式发展，导致了区域间资源短缺和空间结构失衡，城市恶性竞争加剧，而近年来省政府出台了关停污染企业及产业链、强化济南的核心地位、推动青岛持续发展等政策与经济措施。外向力对山东城市演化强度的影响力持续上升，表明山东已经初步融于全球化经济发展与产业分工合作的大环境中，但是近年来山东人口外流、本地工资上涨等一系列因素导致了山东人口红利逐渐减弱。内源力比重下降表明乡镇企业及内需出现疲软，对城市演化强度影响乏力等。21世纪初，山东以乡镇企业发展为主，而随着污染加剧、产值效率低下等因素，山东需要持续推进高技术、高附加值的清洁产业，构建具有地方特色的乡镇产业链。
六、结论与政策建议
(一)结 论
基于2000—2020年间山东DMSP、VIIRS夜间影像与城市统计数据，使用计量统计及地理空间模型，分析了2000—2020年山东城市演化特征，并定量揭示了其影响机制。结果表明：(1)近20年来，山东地区城市演化强度经历了两次高峰与低谷，其中心城市与次中心城市呈现出了同步发展的趋势，但是其整体演化强度增速显著下降，经济与城市建设后续乏力。(2)2000—2010年间城市总体规模增长显著，但是2010年之后城市规模增长减缓。首位及高位序的城市规模与低位序的城市规模差值较大，且两者差值逐渐扩大，区域城市体系由均衡发展转向极化发展。(3)土地城镇化增速由大于人口城镇化增速，转变为小于人口城镇化增速，人地关系协同发展显著。(4)城市演化强度的影响机制整体上以市场力为主，其次是行政力、外向力，最后是内源力，但是在2010—2020年期间以行政力为主。外向力持续上升，而内源力呈现下降趋势，对经济发展与城市建设影响乏力。
(二)政策建议
基于研究结论，结合中国区域城市一体化发展的现状，提出如下政策建议。
(1)推进户籍制度改革，促进城乡一体化发展。当前虽然部分省和地区取消了农业户口与非农户口，但是农村人口并未与城市居民享受相同的社会保障福利。参考已有文献，结合本次研究，可以遵循：深化户籍制度改革，持续推进基本公共服务均等化。充分考察并尊重农业人员的务农意愿，不能以退出土地承包经营权、宅基地使用权等作为城市户口的前提。积极推进农村教育、医疗及社会保障发展，缩小城乡差异。
(2)推进体制机制改革，促进中小城市发展。当前虽然部分省开始推行“省直管县”的行政改革措施，但是其直管的县均是农业大县或人口大县，其城市产业以第一、第二产业为主，城镇化水平较低。参考已有文献，结合本次研究，可以遵循：有必要在经济较强的县市推进“强县扩权”及“省直管县”等行政改革措施，制定有利于强县经济发展的政策。在乡镇层面，可以借鉴江苏、浙江培育小城市的思路，对经济基础较好、人口规模较大的乡镇扩权，促进其可持续发展。城市一体化需要差异化政策方针，以经济强市为重点，帮扶经济发展弱的城市，促进共同发展。
(3)强化城市体系网络，提升中小城市的吸引力。当前很多省都提出了自己的城市群发展战略，往往都是重点突出核心城市的作用，构建新的城市体系。参考已有文献，结合本次研究，可以遵循：强化省域城市整体发展水平，突出核心城市在城市体系中的引擎作用。开发不同城市的资源禀赋，突出不同领域的多核心差异化发展。
(4)加强地区联系，促进区域协同发展。很多省提出了省域协同发展战略及措施，但是目前效果并不显著。参考已有文献，结合本次研究，可以遵循：在金融、土地、人才等方面重点向经济发展弱的地区倾斜，加强转移支付能力。强化区域联系，构建省域交通网络体系，缩短经贸互动的时间成本。安排经济发达地区的人员指导经济落后地区的城市发展，并鼓励其到本地投资。
