城市群公共服务质量综合评价及空间演化研究——基于中国安徽省的实证分析

陈江，李秀伟，江俊丽

(安徽工业大学，安徽 马鞍山 243000)

公共服务质量的研究源于20世纪70年代西方的新公共管理运动。我国在借鉴新公共管理思想某些有价值的见解和做法的同时，结合国情,制订了新的公共服务质量标准，以提高公共服务的效率、效果、响应性和公民的满意度。党的十九大报告也明确提出“不断完善公共服务体系，向公众提供高质量的公共产品和公共服务，以满足人民群众对日益增长的美好生活的需要”，从而实现传统规制型政府向新时代高质量服务型政府的转型。因此，采用新的理论、方法和技术对公共服务质量进行评估、控制和改进，是当前我国政府治理变革与公共服务实践发展的主要趋势[1]。

在这种大形势下，安徽省在2020年5月印发了《安徽省实施长江三角洲区域一体化发展规划纲要行动计划2020年工作要点》，要求突出“一体化”和“高质量”两个关键，围绕科创产业协同发展、基础设施互联互通、生态环境共保联治、民生服务便利共享等领域推进实施，上述领域都是关系到民生福祉和社会公平的公共服务领域，其公共服务水平直接影响到安徽经济的发展和长三角一体化的实现。安徽作为一个人口、农业大省，其皖北、皖中和皖南的空间地理都有明显的不同，16个地级市之间经济和文化也存在差异。因此，这些城市群的公共服务质量会不会因文化和经济的差异而呈现出特异性？地理空间的不同会不会导致城市群公共服务质量呈现不同的形态分布？基于此，本文构建合理的公共服务指标体系，测算安徽城市群公共服务质量水平，探析空间分布格局及演化趋势，对把握全局、拉动安徽经济增长，进而推动长三角区域公共服务一体化发展具有重要参考价值。

一、文献回顾

已有对安徽城市群公共服务高质量发展情况的研究，主要涉及公共体育、公共卫生、公共服务设施和公共服务均等化等主题。在理论层面的研究上，主要研究安徽省公共服务供给和均等化问题。这些研究对公共服务均等化进行了概述[2-3]，剖析了安徽省基本公共服务均等化与城乡差距[4]，以及公共服务供给体系智慧化和均等化中存在的问题[5]，并从互联网+、数字化平台和供给侧改革等方面，对安徽省公共服务均等化提出了相应的建议。也有文献具体研究安徽省公共服务设施问题，发现安徽省公共体育设施建设供给主体单一，供给决策制度偏离农村和城市社区需求，类型失衡，设施资金供给不均衡，设施管理水平低，缺乏专业化人才，难以适应新时代的现实需求[6]，有学者通过实地调研，针对传统配置的局限性，提出了新时代安徽省公共服务设施供给的相关提升策略[7]。而在实证层面的研究上,相关成果极少，只有三篇文献以安徽地级市和基层卫生机构作为评价对象，构建公共服务评价指标体系，采用熵值法和熵权-TOPSIS法进行公共服务水平的客观评价,找出存在的问题,并提出相应措施[8-10]。相对以上安徽省公共服务质量评价的寥寥研究成果，国内外对公共服务质量的评价研究成果比较丰富，可为安徽省城市群的公共服务质量评价研究提供参考。

在公共服务质量的评价方法上，主要采用主、客观相结合的评价方法，包括层次分析法、因子分析法、数据包络分析法、平衡计分卡法、模糊综合评价法、回归分析法和其他数理方法等；常采用泰尔指数、基尼系数、变异系数和熵权等方法研究公共服务水平的区域差异[11]。也有学者采用TOPSIS的综合评价方法和灰色关联度，研究区域公共服务水平差异的主要影响因素，如经济因素、人口因素和制度因素等[12-13]。

在公共服务质量评价的内容上，主要针对特定行业和项目的公共服务质量进行评价。这些学者对公共体育[14]、公共图书馆[15]、公共就业服务机构[16]、农村公共卫生[17]、农村环境公共服务[18]、公立大学服务[19]等公共机构服务质量问题，采取定性和定量的方法进行评价。而部分学者进一步通过构建公共服务质量模型，采用因子分析、BP神经网络和IPA方法，构建公共服务质量评价模型[20-21]，并把这种模型应用到公共服务质量感知中[22]。

在公共服务质量评价指标上，构建完善和多样化的测量指标体系。这些测量指标涉及公共服务资源的投入、使用、结果和影响等方面，通常包括公共交通、信息化服务、基础教育、基础设施、公共文化、医疗卫生、文化体育、科学技术、社会保障、住房保障、环境保护和公共安全等方面，从而形成系统性、全面性和逻辑严密性的指标体系[23-26]。

在公共服务质量的空间评价研究上，主要涉及区域公共服务质量的地理空间影响特征和空间格局演化。部分文献从时空视角出发，从社会性公共服务和经济性公共服务等方面入手，采用泰尔指数、熵值法、耦合协调度模型、探索性空间数据分析方法，对基本公共服务水平的区域差异和空间格局进行了测度与分析[27]，对影响要素进行分析[28-29]，对地区基本公共服务水平的演变、失配度及质量特征进行空间分析[24]，对区域公共服务空间格局进行资源配置研究[30]，对城市公共服务时空耦合协调度进行建模与分析[31-33]，在此基础上探讨两者间协调度的空间集聚特征。

以上中外对公共服务质量评估的研究侧重于某一个或某几个方面，这都是现有安徽省公共服务质量研究中所缺乏的。针对当前安徽城市群公共服务质量测度的研究成果较少，研究深度不足，尤其在空间格局方面的探析还存在巨大拓展空间的情况下，还需要借鉴以上研究成果中较为成熟的方法和技术，构建更完善的公共服务质量评价指标体系，运用定量方法进行深入探析。基于此，本文从公共科学技术服务、公共医疗卫生服务、社会保障与就业、公共基础设施服务、公共安全、公共环境保护、公共交通运输服务、公共教育服务、公共文化体育服务、住房保障服务等11个方面建立公共服务质量评价指标体系，以安徽16个地级市2012―2019年的面板数据为样本，运用熵权-TOPSIS法获得客观评价结果，并运用Geoda和Arcgis探索安徽城市群公共服务质量的全局和局部空间特征以及影响因素，从时间与空间维度进行时间序列分析，最后针对评价结果提出相关建议。

二、研究设计和数据来源

(一)研究对象

研究对象为安徽省16个地级市，即合肥市、淮北市、亳州市、宿州市、蚌埠市、阜阳市、淮南市、滁州市、六安市、马鞍山市、芜湖市、宣城市、铜陵市、池州市、安庆市和黄山市。

(二)研究方法

1.熵权-TOPSIS法

采用熵值法分别计算出安徽省16个地级市公共服务各指标的信息效用价值和权重，评价指标体系中的系数越高，其对评价的重要性越高，权重也越高。然后再用TOPSIS法计算出各市公共服务质量的Ci，按照从大到小的顺序对16个地级市的公共服务质量进行排序和比较分析，再把熵值法确定的权重加权在TOPSIS法中进行综合评价，熵权-TOPSIS法步骤如下[34]：

(1)计算第j个指标中，第i个样本标志值的比重

(1)

(2)计算第j个指标的熵值

(2)

(3)

(3)定义第j个指标的差异程度dj=1-ej，定义权重

(4)

(4)将原始数据归一化，以消除量纲，得到分析数据矩阵

(5)

(5)在选出的指标中，找到各项指标的最大值和最小值

(6)

(6)分别计算评价对象的与最优值和最劣值之间的距离

(7)

(7)计算各个评价指标与最优值的相对接近度，然后根据Ci的大小进行排序。

(8)

2.重心模型

重心概念源于物理学，表示空间中各方向力量集中的那一点。重心随时间移动的轨迹能够反映出区域某项属性的空间布局变化及其趋势。本研究用重心模型来研究安徽省区域公共服务的空间分布状况，公共服务质量重心表示在该点各方向上的公共服务水平能够维持均衡。假设重心坐标为(x,y)，计算方法如下[34]：

(9)

式(9)中，xi、yi分别为第i个城市的行政中心的经度值和纬度值，Wi为第i个城市的公共服务质量得分。

3.探索性空间数据分析

探索性空间数据分析(ESDA)是一种空间数据可视化分析方法，它能够揭示相邻单元在某属性值上的空间关联性和相互作用机制，能够测度安徽省16个地级市公共服务资源的空间集聚和空间异常现象，把握区域之间的空间相互作用机制。常用的分析方法包括全局空间自相关和局域空间自相关分析。全局空间自相关主要研究某项指标在整个区域空间上的分布特征，用全局Moran＇s I指数表示，以衡量不同地区城市间整体上的公共服务资源空间关联与差异，主要用来判断公共服务资源的分布在统计上是否存在集聚或分散现象，其计算公式如下：

(10)

局域空间自相关用来研究某个局部区域与相邻空间单元在某项指标上的相关程度，通常用Moran散点图和LISA集聚呈现结果。Moran散点图将局部空间格局划分为四种类型[34]：第一象限的高高区表示区域自身及周边地区某项指标都高；第二象限的低高区表示区域自身某项指标低，但周边地区高；第三象限的低低区表示区域自身及周边地区某项指标都低；第四象限的高低区表示区域自身某项指标高，但周边地区低。位于一、三象限的点为空间正相关，形成集聚现象。位于二、四象限的点为空间负相关，形成差异现象。LISA集聚图显示的是通过显著性水平检验的各类型地区。局部Moran＇s I指数，计算公式如下：

(11)

局部Moran＇s I指数为正值时表示同类型要素属性值的地区相邻近，负值表示不同类型要素属性值的地区相邻近，绝对值越大，邻近程度越高。

(三)评价指标选取原则

指标体系涉及科学技术、教育、医疗卫生、社会保障与就业服务、公共安全、环境保护、邮电通信、公用基础设施、交通运输、文化体育和住房保障，容量较大，可供选择的指标较多，因而筛选指标时主要遵循以下原则。

一是易获取性原则。为达到测度的目的，指标选取尽量从统计年鉴中直接获取或者经换算可得。指标选取的计算量度和计算方法统一，各指标简单明了，能比较出不同区域公共服务水平的差异，以及动态变化的趋势。

二是逻辑严密性原则。各指标之间要有一定的逻辑关系，多角度、多侧面反映公共服务水平。每一个子系统由一组指标构成，各指标之间相互独立，又彼此联系，共同构成一个有机统一体。

三是全面性原则。评价指标的选择必须遵循客观现实，选取的指标应能广泛代表民生所必需之公共服务，具有较高的代表性和全面性，避免指标信息遗漏，要真实客观地反映公共服务特点和状况，能全面客观地反映各指标之间的真实关系。

(四)评价指标及数据说明

借鉴已有研究的做法，依据易获取性和广泛代表性原则，从科学技术、教育、医疗卫生、社会保障与就业、公共安全、环境保护、邮电通信、公用基础设施、交通运输、文化体育和住房保障等11个方面出发，同时依据逻辑严密性原则选取38个指标，反映16个地级市的公共服务质量。具体指标及属性如表1所示。指标数据皆来源于2012―2019年《安徽统计年鉴》。为了剔除人口差异，部分数据采用人均值计算，即除以当年的常住总人口数。因篇幅所限，原始数据不再列出。

表1 公共服务质量综合评价指标体系

续表1

四、安徽省城市群公共服务质量综合评价实证分析

(一)指标标准化处理

本研究应用客观评价辅助软件GvaGear进行计算，根据公式：

(12)

对2012―2019年间38个指标，使用标准0～1变换进行数据规范化。其中，对增加社会收益的指标采用“效益型”(越大越好)公式进行规范化；对增加社会成本的指标，如“人口文盲率”“人均二氧化硫排放量”“人均城乡居民生活用电量”“人口交通事故率”“人口火灾发生率”等，采用“成本型”(越小越好)公式进行规范化。由于篇幅有限，不再列出规范化后的数据。

(二)客观赋权，计算权重

采用客观赋权中的熵权法计算2012―2019年各指标熵值，然后算出权重，具体如表2所示。

表2 安徽城市群公共服务质量测量指标权重

续表2

(三)综合评价

采用熵权-TOPSIS法进行综合评价，测算2012―2019年安徽省各区域城市的正理想(Zi+)、负理想(Zi-)、理想解贴近度(Ci)和排名,具体如表3所示。

表3 安徽省公共服务质量年份综合得分及排名

续表3

(四)评价结果分析

表4分析结果表明，安徽省公共服务质量第一梯队是合肥、黄山、芜湖、铜陵和马鞍山，处于0.4～0.5分值波段。这种状况的产生与安徽省区域经济发展有关，“合—芜—马—铜”都市圈长期以来是安徽省经济发展的核心，四市相对经济发达，有能力投入大量财力用于公共服务质量的提升。而黄山主导产业是旅游业，公共服务质量的好坏直接影响黄山旅游业的发展。因此，黄山一直致力于公共服务质量的改善和提升。第二梯队是池州、蚌埠、宣城和淮南，处于0.3～0.4分值波段。第三梯队是淮北、滁州、六安、安庆、阜阳和亳州，处于0.2～0.3分值波段。第四梯队是宿州，处于0.1～0.2分值波段。

表4 2012―2019年安徽城市群公共服务质量综合评价结果

图1结果进一步表明，2012―2019年间黄山、芜湖、池州、淮北、蚌埠、六安和阜阳等市，整体公共服务质量处于上升趋势；铜陵和淮南整体公共服务质量处于下降趋势；合肥、马鞍山、宣城、滁州、安庆、宿州和亳州，公共服务质量有升有降，整体波动不大，处于中位趋势。其中，公共服务质量下降最大的市是铜陵和淮南。铜陵从2012―2015年的第1名，下降到2019年的第8名；淮南从2012年的第7名，下降到2019年的第16名。这可能跟这两个市的主导产业单一，并受到环保要求和市场需求减少的严重影响，导致公共服务的投入快速减少，从而影响了公共服务质量。淮北则是公共服务质量上升最快的市，它从2012年的第12名，快速上升到2019年的第6名，升幅最大，这可能跟淮北不断做大煤电相关产业的同时，进行“绿金淮北”的城市和产业转型相关，从而加大了公共服务的投入，导致了公共服务质量的上升。

图1 安徽省城市群公共服务质量年份排名折线图

选取2012―2019年的16市综合得分(理想解近似度)，采取同一城市进行不同年份的区间比较分析，从而探析公共服务质量的空间发展趋势，如图 2 所示。

图2 安徽省城市群公共服务质量分布情况

在2012―2019年8个时间段中，安徽省城市群公共服务质量水平整体稳中有升，空间非均衡发展特征显著(图2)：一是高分区域(分值0.4以上)主要以合肥、芜湖和黄山为核心，形成合肥—芜湖—马鞍山以及合肥—铜陵—黄山方向为轴线的高质量城市群。二是中、低分区域(分值0.4以下)以合肥为中心，形成向西、向南和向北逐渐衰减的扇形结构。其中，中分区域(分值0.3左右)包括宣城、池州、淮北、滁州、安庆、六安和蚌埠等城市。低分区域(分值在0.2以下)包括阜阳、亳州和宿州等市，它们属于安徽城市群中经济发展相对落后的城市。

通过观察图2，发现在8年时间中：淮南、马鞍山和铜陵等3市，公共服务质量处于快速下降态势。这3个城市是以传统煤炭和钢铁产业为主的资源型城市，而近年钢铁和煤炭产业的不景气，使得3市失去了钢铁和煤炭产业的主要税收来源，加上3市进行产业的重新布局和调整，从而导致公共服务资金投入快速减少，影响了公共服务质量。淮北、合肥和阜阳等3市公共服务质量整体处于上升阶段。这3市近年进行产业转型升级，强调科技创新为中心，引进大量科技产业，税收来源大幅度增加，从而有更多的公共服务资金投入。而其他10个城市公共服务质量有升有降，整体处于平稳发展状态。总之，安徽省城市群公共服务质量分布结构，与各市在经济发展中主导产业兴衰、城市转型升级快慢和国家环保政策变化直接相关。

五、安徽省区域城市公共服务质量的空间关联及演化特征

(一)重心轨迹演化分析

重心往某一方向移动，表明该方向上的公共服务水平增长速度更快、相关投入更多。由图3可知，从2012年到2019年安徽省公共服务质量重心一直集中在合肥。而合肥公共服务质量重心则经历了较大变化，近8年总体呈现自东南向西北移动趋势。说明由巢湖、肥东县和包河区组成的合肥核心区域近些年公共服务质量提升明显，成为安徽省公共服务最好的区县，这与前文分析总体一致。但合肥一家独大的局面，说明了安徽省在打造合肥省会首位度上投入的资源过多且时间过长，导致全省公共服务资源分配严重不均衡，压制和影响了省内其他各市公共服务水平的提升和改善。

图3 合肥市公共服务质量重心移动轨迹

(二)空间关联分析

由表 5 可以看出，2012― 2019年全局 Moran＇s I 指数均大于0且整体呈现逐年递降趋势，说明安徽省区域城市公共服务质量在空间上并不是随机分布，而是存在空间正相关特征，即服务质量高的市与服务质量高的市相邻(HH)，服务质量低的市与服务质量低的市相邻(LL)，在空间上整体趋于集聚。

表5 安徽省城市群公共服务质量全局自相关分析

从时序变化来看，安徽省公共服务质量的Moran＇s I值呈现3个阶段的波动性特征，且呈逐年衰减态势。第一阶段：2012―2015年安徽省公共服务质量Moran＇s I值均大于0.5，空间排列次序的正态分布统计量Z值均大于1.96的临界值，显著性水平处于0.01～0.05，达到空间集聚的峰值。第二阶段：2016―2017年安徽省公共服务质量Moran＇s I值小于0.5但大于0.2，空间排列次序的正态分布统计量Z值均大于1.65的临界值，显著性水平处于0.05～0.10，空间集聚态势下降。第三阶段：2018―2019年安徽省公共服务质量Moran＇s I值小于0.2但大于0，空间排列次序的正态分布统计量Z值均小于1.65的临界值，没有通过显著性检验，但保持空间集聚态势。

总之，从图4的局域空间关联散点图分析可知，安徽省区域城市公共服务质量存在较强的空间集聚现象。鉴于自然和社会禀赋条件的差异，加上经济社会的发展差异，安徽省各市公共服务质量的差异也在不断变化，保持着集聚向随机发展的衰减态势。但从空间演化的角度来说，安徽省区域城市公共服务质量的空间集聚现象比较稳定。

图4 安徽省城市群公共服务质量的局域空间自相关Moran散点图

(三)空间演化特征

为了更好地研究2012―2019年安徽省区域城市公共服务质量集聚现象的具体情况及其特征，比较安徽省区域城市公共服务质量空间分布差异的格局变化，通过ArcGIS 10.7软件的聚类和异常值分析(Anselin Local Moran I)功能分别对2012―2019年安徽省区域城市公共服务质量的局部Moran＇s I进行计算，并基于Moran散点图做可视化Lisa集散图(图5)。其中，“高—高”(HH)表示该区域和周边区域的公共服务质量程度均较高；“高—低”(HL)表示该区域的公共服务质量程度较高，周边区域较低；“低—高”(LH)表示该区域的公共服务质量程度较低，周边区域较高；“低—低”(LL)表示该区域和周边区域的公共服务质量程度均较低。由分析可知，8个年份中能显著达到“HH”“LL”“HL”“LH”类型的城市较少，占全部城市总数的比重为24.2%。

图5 安徽省城市群公共服务质量的局域空间自相关Lisa集散图

具体而言，2012年、2014年和2015年，安徽省区域城市公共服务质量表现出较为明显的空间分异格局，LL组主要集中在北部的淮北，而HH组主要集中在合肥、芜湖、马鞍山和铜陵等中部、南部和东部地区，说明这些区域各市除自身公共服务质量较高，其周边相邻各市的公共服务发展也好，空间差异程度小，市域之间的协同集聚效应明显。此外，HL组主要集中在2017年、2018年和2019年的淮北市；LH组主要集中在2016年和2019年的铜陵市。这两个高低区和低高区的城市穿插在公共服务质量较高地区和质量较低地区的缓冲地带。

总体来看，在2012―2019年，安徽省区域城市公共服务质量存在一定程度的空间自相关，表现为空间集聚现象，但总体呈逐年衰减态势。其中，合肥、芜湖、马鞍山、铜陵等4个经济发达城市，其地区公共服务质量水平较高，表现出较强的空间集聚现象，但集聚范围在不断缩小，且呈现出碎片化特征，这表明合肥、芜湖、马鞍山、铜陵和淮北等地区公共服务质量存在较强的空间相关性。除以上4市外，其他地区长期公共服务质量空间分布格局不显著，表明这些地区公共服务质量低下，公共服务发展乏力，形成一种低水平的均衡状态，使得安徽省公共服务质量呈现出高、低两极分化现象。

六、研究结论与政策建议

(一)研究结论

本研究以安徽省区域城市为研究对象，通过构建相应指标体系，运用综合评价和空间数据分析方法，对区域公共服务质量发展的差异及时空演变进行分析，得到如下结论。

1.在总体发展状况方面，在2012―2019年，除铜陵和淮南公共服务质量整体下降过快以外，其他各市公共服务质量有升有降，总体处在稳中状态。在8年的时空格局分布上，以合肥和黄山为核心，形成了合肥、芜湖、马鞍山、铜陵和黄山在内的高质量公共服务城市群核心区域，产生了以合—芜—马以及合—铜—黄方向为轴线的向西和向北衰减的圈层结构。

2.在公共服务质量重心上，在2012―2019年安徽省区域城市公共服务质量重心一直聚集在合肥。合肥公共服务质量重心呈现出自东南的巢湖，向中部的肥东县，最后向西北部的包河区移动路径，表明这3个区县组成的合肥核心区域公共服务质量提升明显，成为安徽省公共服务建设最好的区县，但也进一步说明了安徽省在打造合肥省会首位度上投入的公共服务资源过多且时间过长，导致了全省公共服务资源分配严重不均衡，压制和影响了省内其他各市公共服务水平的提升和改善。

3.在空间相关类型方面，8年的全局 Moran＇s I 指数均为正值，说明安徽省城市群公共服务质量存在空间正相关特征，即服务质量高的市与服务质量高的市相邻(HH)，服务质量低的市与服务质量低的市相邻(LL)，在空间上整体趋于集聚，但这种集聚效应呈衰减趋势。局部自相关分析表明，合肥、芜湖、马鞍山和铜陵等4个经济发达城市，多为高高(HH)集聚区，成为安徽省城市群公共服务发展的增长极，但集聚范围在不断缩小，且呈现出碎片化特征。低低(LL)和高低(HL)集聚区多位于淮北，而低高(LH)集聚区多位于铜陵等城市群外围区域。随时间演变，安徽省城市群公共服务质量，从高高集聚向高低集聚，再向低高集聚不断减少和分散，整个安徽省城市群公共服务质量呈现高高—高低—低高并存现象。

(二)政策建议

为促进安徽省区域城市公共服务均等化发展，可从以下几方面着手。

第一，依据安徽省区域城市公共服务质量的空间发展态势，构建多中心构架的公共服务一体化发展都市圈。首先，设计5个都市区，形成多中心架构，并各个都市区内部实行公共服务一体化。根据自然地理人文要素相近，行政边界相邻的原则，可以把安徽省域设计为5个公共服务发展都市区：一是合肥—芜湖—马鞍山—铜陵公共服务发展都市区；二是滁州—淮北—蚌埠—宿州公共服务发展都市区；三是阜阳—淮南—亳州公共服务发展都市区；四是六安—安庆公共服务发展都市区；五是宣城—池州—黄山公共服务发展都市区。各个都市区内部首先实行区域内部公共服务一体化。其次，相邻两个都市区之间再进行一体化。最后，实施安徽全省整体区域公共服务一体化。

第二，打破公共服务资源过度集中于合肥的局面，制定相对均衡的城市群公共服务资源财政投入和分配机制。政府对公共服务的财政投入在相当程度上决定了公共服务的数量和质量，公共财政资源的分配及投入方式直接影响甚至决定公共服务一体化的程度。安徽省城市群高质量城市过少的原因，跟安徽省多年来过度打造合肥首位度的政策直接相关，使得安徽省除合肥外，各市获得安徽省的财政支持较少，造成了安徽省总体公共服务质量较低的局面。为此，针对安徽省各市在公共服务的财政投入上的分配不均、城乡之间和地区之间的不均衡性问题，建议在各级政府之间就公共服务财政投入比例、投入层级和监管机制等进行制度优化与调整，加大对安徽省西部和北部相对落后城市的公共服务财政扶助力度，减少合肥市的公共服务财政投入，实施相对公平、公正和均衡的公共服务资源分配政策。

第三，形成以经济协作发展为动力，构建城市群公共服务质量的协同提升机制。一个城市的经济发展水平直接决定地方公共服务的财政投入，进而影响公共服务质量。本研究结果表明，公共服务质量呈现以合肥和黄山为双核核心，以合—芜—马和合—铜—黄方向为轴线，向西和向北逐渐衰减的圈层结构，这和安徽城市群经济发展的空间结构相一致。西部和北部地区的城市公共服务质量低下，公共服务发展乏力，形成一种低水平的均衡状态。因此，今后应发挥合肥的科技创新中心和公共服务中心的效应，形成梯度辐射，推进区域内的产业转移和税费分成制度，促进皖西、皖北等相对欠发达地区的经济发展，从而缩小城市间的发展差距，从城市群内部为各市公共服务一体化提供经济支持。同时，各市之间应发挥政府投资杠杆作用，引进社会资本参与公共服务的建设，充分利用PPP公私合作模式，弥补政府公共服务资金的不足，提高公共服务建设的效率和质量。

第四，采用最新的公共服务质量管理理论、方法和技术，推进城市群公共服务质量测定、认证和流程的持续改进。公共服务质量要求远比私营部门复杂，它不仅要满足民众表达的期望，还要找出未经表达的需求、设定优先性、分配资源、公开辩论所作的决策等，这些都需要政府部门发展更为复杂的手段或机制来持续地驱动服务质量的改进。可借鉴国际成熟理论和方法，结合安徽省情，重构安徽省公共服务质量管理机制，采用最新的服务质量评价理论、方法和技术进行服务质量测定；按照国际标准组织ISO9000质量管理体系，对公共部门进行认证，并重塑公共服务质量流程，从而推动安徽区域公共服务质量的持续改进。

在公共服务多领域多模式的互动和协作基础上，最终实现安徽省区域城市社会治理，由单个城市向城市群协同治理转变，推动安徽省区域公共服务一体化的高质量发展。