“一带一路”沿线城市高质量发展变量选择及时空协同

胡宗义，杨振寰，吴 晶

(湖南大学 金融与统计学院，湖南 长沙 410079)

一、引 言

改革开放以来，“中国式奇迹”令世界瞩目，但值得注意的是，“中国式奇迹”也伴随着“中国式问题”。由于长时间片面追求发展速度而忽略发展质量，使得目前中国的发展存在着不可持续、下行风险加大等问题。此外，由于人口老龄化的加剧，中国逐步进入老龄化社会，而中国人口自然生育率常年降低，多年来的人口红利正在逐步消失，旧动能逐步消失，新动能尚未完全形成。在经济发展面临着一系列重大难题和风险的背景下，如何拉动经济增长，实现“两个一百年”奋斗目标，成为中国经济面临的重要课题，也是党和政府面临的重要问题。习近平总书记在党的十九大报告中指出，中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。高质量发展与以往的高速增长模式具有本质性区别。具体来说，与高速度增长片面追求GDP的高速增长不同，高质量发展是全面的发展，是“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念的协调发展。在中国特色社会主义进入新时代的今天，追求发展的高质量是历史和人民的必然选择。

近年来，世界面临百年前所未有之大变局，英国脱欧、新冠肺炎疫情等突发事件频出，中国面临的国际形势也日益严峻复杂。习近平总书记先后在国际重要场合提出了共建“一带一路”倡议。同时，国家发展改革委、外交部、商务部联合发布了《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》，明确划定了18个省份及北京、武汉、成都等6个重点城市作为“一带一路”倡议重点区域。

根据国家发改委对“一带一路”重点区域的定位，作为中国对外开放的重要口岸和展示新时代中国形象的重要窗口，“一带一路”重点区域应着力提高高质量发展水平，引领中国高质量发展。然而，当前在一些地区，仍然存在着过度追求GDP的增长方式，对发展质量的提高也采取大水漫灌的低效率方式。此外，部分地区的发展不够协调，存在挤占其他地区发展资源的情况。这使得“中国式问题”在一些地区依然存在，如何破解“中国式问题”，关键在于如何找到高质量发展的关键要素，实现精准发展。本文针对这一亟待解决的现实问题展开研究。

二、文献综述

发展历来是国内外学者研究的重点问题。根据本文的梳理，这些研究主要集中在发展速度和发展质量两个方面，发展速度主要研究发展过程中总量的扩张，发展质量主要研究质的提升[1]。没有量上的积累与扩张，就没有质的提升，高质量发展也就无从谈起。对高质量发展的研究，主要集中于高质量发展水平的测度和相关影响因素的实证研究。从理论上看，高质量发展应该是发展速度和发展质量的最优组合[2]。学者对于高质量发展的测度研究，主要集中于使用综合评价方法对高质量发展水平进行全面的测度，包括：从运行效率、产业构成等5个方面[1]；从经济增长质量、增长基本面、社会成果等3个方面[3]。此外，对高质量发展影响因素的研究，较多国内外学者运用不同计量方法，分别实证了环境质量、产业结构调整、城镇化水平、外商直接投资等因素对高质量发展产生显著影响[4-7]。

此外，经济发展的时空效应方面也是国内外学者研究的重点问题。从理论上来说，根据地理学第一定律，经济发展水平不仅受到本地区各种因素的影响，也会受到其他地区的影响，并且影响程度与距离成反比，这一理论观点也被国内外学者实证研究所证明。然而对于经济发展空间溢出效应的方向，却没有形成统一认识，部分学者基于传统的空间计量经济模型实证研究发现，中国经济发展的空间溢出效应表现为正向溢出，也就是其他地区对本地区的经济发展有显著的促进作用[8]；还有研究使用非参数方法构建非参数空间权重矩阵，发现经济发展存在显著的空间溢出效应[9]。但同时另有学者指出，自改革开放以来，由于中央政府不断简政放权，地方政府在宏观经济政策方面的自主性不断提高，这使得各地方尤其是临近地区存在较为严重的恶性竞争现象，区域经济发展不协调问题较为突出，这就导致中国各区域间经济发展在距离上呈现负相关。

随着“一带一路”倡议的推进，“一带一路”相关研究文献日渐增多，研究成果主要集中在“一带一路”内涵界定、战略分析、现实影响、发展前景等理论研究方面，针对沿线地区经济发展的研究还较少。发展是“一带一路”倡议的重要内容，实现高质量发展也是“一带一路”建设步入新阶段的显著特征。“一带一路”高质量建设强调“发展导向”，但更注重在发展中规范，在规范中发展，在共建过程中强调创新、协调、绿色、开放、共享、可持续等理念，致力于实现多方利益最大化[10]。目前还尚未有学者专门针对中国“一带一路”沿线城市的高质量发展情况展开研究。另外，“一带一路”具有多重空间内涵，是一个跨尺度的概念，它不是一个封闭的体系，没有一个绝对的边界，从根本上说它是一个开放、包容的国际区域经济合作网络，不是一个排他性的平台[11]。因此，“一带一路”沿线城市在自身经济发展的过程中，可能会对周边地区的经济发展产生影响，但目前鲜有相关文献对中国“一带一路”沿线城市经济发展的时空效应展开研究。

综上所述，虽然目前有较多文献围绕高质量发展展开研究，但也存在一些问题：首先：缺少对重要指标的筛选过程，而筛选出对高质量发展更为重要的指标，有利于精准促进当地高质量发展，精准破解发展过程中的“中国式问题”。其次，对“一带一路”重点地区的高质量发展水平评估不够充分，且缺乏对时空协调效应的研究，“一带一路”地区作为中国改革开放的重要窗口，更需要实现高质量发展，从而更好地推动“一带一路”倡议。基于此，根据高质量发展的定义和要求，结合过去研究的贡献和不足，并充分考虑当前中国发展现状及国家方针政策，本文从“五大发展理念”出发，以中国“一带一路”沿线城市2005—2017年的面板数据为研究对象，构建了高质量发展水平综合评价指标体系，并利用Lasso回归方法，对较重要的影响指标进行筛选，然后采用拉开档次法对“一带一路”重点区域的高质量发展水平进行综合评价，并分析了高质量发展各方面的双向互动效应及其时空演进效应。与以往文献相比，本文有以下边际贡献：

第一，本文首次利用Lasso回归的方法，对高质量发展的影响因素进行了变量选择。已有文献大多为建立指标体系后直接利用综合评价方法进行测度研究，忽视了对重要变量进行筛选的过程。值得注意的是，虽然各经济指标对高质量发展水平可能均有不同程度的影响，但影响有强弱之分。若借助统计方法筛选出影响程度较强的指标，有利于各级政府对症下药，精准发展，防止大水漫灌的情况出现。因此，相比以往文献，本文对高质量发展的研究更为充实和精细化。

第二，区别于以往文献主要研究高质量发展的多重影响因素，本文主要研究高质量发展自身的时空演进，并结合马尔科夫过程，对时空溢出效应做了进一步推导。此外，利用空间动态杜宾模型将时空效应的分析置于一个综合的框架内，最大程度避免了遗漏变量偏误和测量误差的问题，使研究结果更具有稳健性。

三、高质量发展水平测度

(一)测度逻辑

“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念是党和政府针对中国目前发展所面临的突出问题和矛盾提出的，其中，创新发展关注的是发展动力问题；协调发展将发展不平衡问题放在重要地位；绿色发展关心发展过程中人与自然和谐的问题；开放发展解决的是发展内外联动的问题；共享发展着重强调社会公平正义问题。在“五大发展理念”的驱动下，中国经济发展转向高质量增长[12]。因此，本文结合“一带一路”倡议的实际需要和沿线城市实际情况，以“五大发展理念”作为依据构建高质量发展水平评价指标体系，同时借助综合评价方法对中国高质量发展水平进行测度。

(二)测度方法

1.指标筛选。由于本文选取的高质量发展评价指标都是人为设定的，暂时没有明确的资料表明这些指标可以影响高质量发展水平，因此有必要利用统计方法对指标体系进行筛选，找出其中最为重要的影响因素。本文选择使用Lasso回归方法先对指标进行筛选，再进行后续测度。Archer等将Lasso回归与连续比例模型结合，进一步放宽了Lasso回归的条件[13]。其最初广泛应用于生物统计领域，后逐渐拓展至社会经济统计领域。本文将新一线研究所每年公布的《中国城市商业魅力排行榜》中对中国城市线级的划分作为被解释变量，并将所构建的高质量发展水平评价指标体系中相关指标作为解释变量。榜中对城市线级的划分综合考虑了商业资源、交通枢纽地位、人口活跃度、生活方式多样性、发展潜力等因素，一定程度上可以代表城市高质量发展水平。

参考Archer等构建的离散型随机变量的连续比例(CR)模型的Lasso回归进行建模[13]，设定中国城市线级为k类定序变量，X是p维数据矩阵，利用连续比例模型对条件概率pk=P(Y=K|Y≤k，X=x)的对数比进行建模，并加以变形：

(1)

(2)

2.数据预处理。指标筛选后，需进行数据预处理，由于本文的指标既有正指标，也有逆指标，且单位不相同，不可以直接带入综合评价模型。因此，本文参考常用方法，利用相减法将反指标正向化，再利用Z-score法进行无量纲化处理，对数据无量纲化处理后即可带入综合评价模型中展开后续的分析。

3.指标赋权。国内外学者用于综合评价的方法多种多样，从指标赋权的角度出发，主要有客观赋权法和主观赋权法两种方法。本文利用拉开档次法对指标进行赋权，其主要的思想是，设有j个无量纲化指标X1，X2，…，Xj，评价数据用矩阵X表示。令R=XTX，R是一个实对称矩阵。当权重向量ω取R最大特征值对应的单位特征向量时，综合评价结果的方差最大。

(三) 测度指标体系构建

高质量发展根本在于经济的活力、创新力和竞争力，高质量发展也是惠及全体人民的发展。当前中国经济正处于向高质量发展转化的“换挡期”，实现高质量发展，必须贯彻新发展理念。因此，与前人构建的评价高质量发展水平指标体系关注于发展成果和社会成果相区别，本文构建的高质量发展指标体系以新发展理念为落脚点，从“五大发展理念”出发构建高质量发展水平测度指标体系，更加突出了高质量发展的本质和内涵。同时参考干春晖等所构建的经济高质量发展测度指标体系[5，1，3]，从《中国城市统计年鉴》及CEIC数据库获取数据，本文所构建的具体指标体系如表1所示。

表1 测度高质量发展的指标体系表

(四)Lasso回归指标筛选结果

在使用Lasso回归方法对指标体系进行筛选时，其中λ的值以十折交叉验证的方法确定，选择使得测试集均方误差最小的λ。图1和图2分别列示了随着λ的变化交叉验证均方误差的变化情况和系数的变化情况。可以看出，随着剩余变量数目的增加，交叉验证的MSE存在显著的先下降，后上升的趋势，随着λ的增大，越来越多解释变量前的系数被赋值为0。

表2汇报了Lasso回归筛选变量的结果，结果显示利用套索算法筛选的最优的变量个数为10个，而外商投资项目个数与外资企业个数具有严重的多重共线性，因此将其删除。为了更加稳健地讨论变量筛选个数，另外还使用交叉验证筛选了λ的值，交叉验证法给出的选择变量个数为15个，但若使用交叉验证法筛选变量，选取9个变量的标准误在最低标准差的一个标准误内，对提高模型泛化能力不会有显著作用，因此本文选取9个变量作为综合评价的最终指标。表3汇报了筛选出的指标及其描述性统计分析。

图1 MSE的变化情况

图2 变量回归系数的变化情况①

① 17步以后，Cp值逐渐增大，由于篇幅所限，本文不再汇报17步以后的结果，如有兴趣，可向作者索取。

表2 Lasso回归筛选变量的结果表

表3 Lasso回归筛选指标的描述性统计表

由于Lasso回归对损失函数进行了约束，因此估计量在小样本下不具有无偏性，大样本下同样不再具有一致性。这种误差在进行变量选择时对结果没有影响，然而在估计时，却会使得估计值产生较大的偏误。为避免偏误对估计值造成的影响，本文参考Liu等使用的连续比例模型估计筛选出的变量对高质量发展水平的影响[14]。表4汇报了估计结果，结果显示被Lasso回归选中的9项指标中有6项指标通过显著性检验。

表4 连续比例模型估计表

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平下显著，括号内为t值，下同。

(五) 拉开档次法综合评价结果

本文使用拉开档次法对筛选后的指标进行综合评价，进一步测度各城市高质量发展水平。首先，对所有综合评价后的结果做放大处理以便于后续分析，即Zitnew=Zit+100，其中Zit是拉开档次法的综合评价结果。表5列示了综合评价的描述性统计分析结果，根据分析结果可以得到如下结论：(1)从时间上看，“一带一路”沿线地区高质量发展水平总体趋势是上升的，这表明近年来中国经济发展方式转型取得了一定的成果；(2)从地区上看，中国高质量发展水平仍存在不平衡的问题，“21世纪海上丝绸之路”沿线城市高质量发展水平显著高于“丝绸之路经济带”。近年来，西部一系列城市如成都、西安、重庆崛起，地区差距有所缩小；(3)总体上看发展不够充分，一部分“丝绸之路经济带”沿线城市如延安、定西等，发展水平还较为落后且各层次发展水平都比较低，而一些发展水平较高的地区，在某些指标上还存在不足之处，例如北京的空气污染程度、上海的卫生保障水平等。

表5 综合评价的描述性统计结果表

四、高质量发展时空协同的实证研究

从本文对高质量发展水平测度的描述性统计分析来看，尽管“一带一路”沿线城市高质量发展水平呈现逐年上升的趋势，但其实际情况仍需要经过严格的实证检验来确定。此外，区域发展不协调的成因也是值得研究的问题。根据中国经济的历史沿革和现实情况，本文认为一座城市的发展质量对周边城市发展质量的影响可能包含正反两个方面：其一是溢出效应，由于中国改革开放以来“先富带动后富，最终实现共同富裕”的历史背景，周边较发达的地区可能通过产业和技术转移等路径向较落后地区输出资本和劳动力，提高较落后地区经济发展质量，这种空间溢出效应也得到了大多数学者的验证[8]；其二还有可能存在虹吸效应，即较发达地区可能通过吸引人才或吸收资本等方式获取周边地区的发展资源，在提高自身发展水平的同时抑制了周边地区的发展。这两种效应是否存在？若存在，孰强孰弱？这些也都需要严格的实证分析进行验证。高质量发展是各方面的协调发展，也应该是各地区协调发展。“一带一路”沿线城市的发展不应该以挤占其他城市的发展空间为代价。然而，目前尚无学者对高质量发展水平的时空协同效应做严谨的实证研究，为弥补这一空白，本文拟对中国“一带一路”沿线高质量发展的时空协同效应展开研究。

(一)时空协同的理论模型

参考陈创练等构建的拓展的C-D生产函数，为简化分析，本文构建了一个包含马尔科夫过程的C-D生产函数[15]。为便于分析，先对模型进行简化，假设两个经济体A、B，除了两个经济体之间相互的经济往来之外，与其他经济体没有任何经济往来。A、B两经济体在t-1时刻的技术、资本、劳动存量分别为三个行向量α=(a1，a2)、β=(k1，k2)、y=(l1，l2)，考虑t-1时刻到t时刻期间A经济体中技术、资本、劳动力会以P1的概率转移到B中，同样地，B经济体中技术、资本、劳动力会以P2的概率转移到A中，则马尔科夫转移矩阵为：

故t时刻，A、B两经济体的技术、资本、劳动存量分别为：

α0=((1-P1)a1+P2a2，a2P1+(1-P2)a2)

β0=((1-P1)k1+P2k2，k2P1+(1-P2)k2)

y0=((1-P1)l1+P2l2，l2P1+(1-P2)l2)

则t时刻，A经济体的C-D生产函数为：

Y=[(1-P1)a1+P2a2]

(3)

根据地理学第一定律，转移概率P与时空距离有关，同时将分析框架扩展到多个经济体，并假设这些经济体为封闭的经济体，则有Pij=f(dij)(i≠j)，dij为两城市间的时空距离。于是可以推出：

(4)

两边取对数，则：

lnYit=ln∑jf(dij)aj+αln∑jf(dij)kj+

βln∑jf(dij)lj

(5)

令f(dij)=ωij，则式(5)可以写为：

lnYit=WA+αWK+βWL

(6)

为将时空演进效应纳入同一个分析框架中，结合前文的推导，本文构建一个动态杜宾模型：

Yit=β1Yit-1+β2WYit+β3X3+

β4WX4+Ztδ+εit

(7)

其中，β1、β2是本文估计的核心参数。矩阵的构建采用学者常用的距离的倒数作为元素，其中主对角线元素都为0。为使得结果更加稳健，本文还对普通动态面板模型和普通空间杜宾模型进行了回归。出于稳健性的考虑，本文分别采用差分广义矩估计(Diff-GMM)和系统广义矩估计(Sys-GMM)进行估计，普通空间杜宾模型和动态杜宾模型均采用极大似然法估计。

(二)时空协同效应的实证分析

表6列示了动态面板模型回归结果。本文参考部分学者的做法及前面介绍的数理模型，将当地固定资产投资占GDP比重的对数值(lnK)、劳动力与总人口比重的对数值(lnL)、第三产业产出与GDP比值的对数值(lnot)及产业结构合理化指标作为控制变量(rational)，参照干春晖等的做法[5]，以泰尔系数作为衡量产业结构合理化的指标，控制变量所选取的指标数据均来自于《中国城市统计年鉴》及CEIC数据库。对其进行系统广义矩估计时，当只加入一阶滞后项时，AR(2)检验显著，因此本文加入了二阶滞后项，从表中可以看出，无论是差分广义矩估计还是系统广义矩估计，AR(1)项均显著不为0，而AR(2)项均不显著，所以可以使用差分广义矩估计和系统广义矩估计。本文所有工具变量的弱工具变量检验的F值均远大于10，因此可以认为不存在弱工具变量的问题。此外，过度识别检验均表明不能拒绝工具变量为严格外生的原假设，上述的统计检验表明本文所选取工具变量是有效的。

从估计结果来看，差分广义矩估计中，被解释变量的一阶滞后项显著大于零，且加入控制变量后仍显著大于0，这表明高质量发展水平呈现出明显的时间正向协同作用。但与此同时，滞后一期的系数均小于1，这表明高质量发展水平的差距在明显缩小。从系统广义矩估计的结果来看，未加入控制变量前，被解释变量的一期、二期滞后项均显著。然而，加入解释变量后，二期滞后项变为不显著，结合差分广义矩估计的结果，可以推断高质量发展水平至少存在一阶滞后效应，可能存在二期滞后效应。此外，从控制变量的估计结果看，资本投入对高质量发展起到显著的促进作用，但劳动力对高质量发展的影响并不显著。该项结果表明，劳动密集型产业对中国高质量发展的促进作用已经不显著，实现高质量发展需要转变发展方式。

国内地区间的空间协同效益或空间吸收效益主要表现在空间相关性是否显著，空间相关性主要通过Moran’sI系数和Geary’sC系数是否显著来判断。表7汇报了各年份Moran’sI系数和Geary’sC系数及其显著性情况，少部分年份空间协同效应显著。因此，高质量发展的空间溢出效应是否存在需要经过严格的实证检验。

表6 动态面板模型的回归结果表

注：AR(1)、AR(2)检验中括号内为p值。

表7 Moran’s I系数和Geary’s C系数表

注：括号内均为z值。

表8汇报了对静态空间杜宾模型(SDM)和动态空间杜宾模型(DSDM)的估计结果。上述两个模型的LM检验和LM-robust检验均在5%的显著性水平下拒绝原假设，表明上述两个空间计量模型都是可行的。Hausman检验表明，应该使用固定效应模型。从静态空间杜宾模型和动态空间杜宾模型的估计结果来看，结果并不一致，表8第(1)列固定效应模型对空间溢出效应的估计结果表明，空间溢出效应并不显著，而第(3)列动态空间杜宾模型对空间溢出效应的估计结果表明，空间相关性在5%的显著性水平下显著小于0。再结合表7中Moran’sI相关系数和Geary’sC相关系数的计算结果中大多数年份空间相关性并不显著的结果，可以推断中国城市高质量发展水平的外溢效应并不明显，甚至还可能存在虹吸效应，也就是周围城市的高质量发展的竞争关系大于合作关系。表8第(3)列的结果表明，邻近地区上一期高质量发展水平对当期高质量发展水平也不存在时空溢出效应，但是值得注意的是各城市高质量发展水平的滞后一期项的估计系数并不显著，但表6中动态面板模型不同估计方法估计所得的系数均显著不为0。考虑这可能是空间动态面板固定效应模型中，使用最大似然估计，没有对滞后一期项存在的内生性问题加以讨论，使得估计量有偏且不一致的结果。而表6中使用差分广义矩估计和系统广义矩估计，可以解决模型中存在的内生性问题，并且所使用的工具变量通过了过度识别检验和弱工具变量检验，表明工具变量的选取是合适的。因此，高质量发展的滞后一期项对当期高质量发展水平存在显著的正向影响。

表8 空间杜宾模型和动态空间杜宾模型的回归结果表

(三)稳健性检验

为确保本文所得结论的稳健性，本文做了大量稳健性检验。稳健性检验主要考虑以下内容：

1.变换样本。由于中国四个直辖市(北京、上海、天津、重庆)以及四个一线城市(北京、上海、广州、深圳)在资源配置、城市特征、经济发展水平、发展质量上存在明显不同，且上述六个城市主要负责人的职务均为中央政府直接任命，在政策上也有所倾斜。在删除大城市后，空间滞后项由不显著变为在10%的显著性水平下显著。这说明超大城市的存在显著影响了周边其他城市的发展，这也就从另一个侧面解释了为何大城市的周边城市发展状况普遍欠佳的现象，也表明了大城市的“虹吸效应”较强。除这两项结果之外，稳健性检验的其他结果与空间基准回归没有差别。

2.高质量发展指标的重新测度。使用综合评价方法构建指标可能存在的问题在于使用不同的权重或不同的标准化方法，得到的结果可能不同。因此，本文采用了不同的权重和不同的标准化方法，多次测度了高质量发展水平，包括标准化处理方法改为最优值距离法，标准化处理后利用熵权法、变异系数法等不同的方法，重新进行综合评价的具体方法和主要依据在表9中列明。再次重复上文的实证过程。结果表明，核心解释变量和主要控制变量的结果与前文的研究结果完全一致。

表9 变换综合评价的方法和参考依据表

3.考虑时间距离。近些年来，中国四纵四横高铁网络建设成型以及高等级公路等一系列交通基础设施建设逐渐完善。这些因素显著降低了城市间的时空距离，使得城市间资本、人员流动逐渐频繁。因此，在考虑城市高质量发展空间协同因素时，有必要考虑将时间距离纳入分析中。参考张新放等以航行时间的倒数作为两港口时间距离的做法，本文利用两地最短火车旅行时间的倒数作为时间距离[19]。

具体构建方法如下：首先查询两地有直达列车时所需的最短旅行时间；若两地无直达列车，则使用12306网站提供的中转换乘功能，查询所需的最短时间，再将查询结果取倒数构建时间距离矩阵。重复上述研究过程，发现高质量发展水平在时间距离上协同效应仍不显著。

五、结论与政策建议

(一)结论

本文利用中国“一带一路”沿线93个城市，通过Lasso回归筛选了对高质量发展影响较为重要的指标，在此基础上，采用拉开档次法测算各市高质量发展水平。并且利用测算结果，系统分析了高质量发展的时空协同效应。指标筛选结果表明，协调发展和开放发展对中国高质量发展的影响程度最为重要；测算结果表明，质量发展差异有所缩小，但不平衡不充分问题依旧突出。动态面板和空间计量分析结果显示，高质量发展水平时间协调效应较为显著，然而从空间上来看，协同发展水平较一般，本文认为高质量发展空间协同度较差的原因在于发展水平一般的城市对人才的吸引力不足，实现高质量发展所需要的资金也不充分，使得周边大城市对当地的高质量发展产生了“虹吸效应”。此外，控制变量的结果显示了劳动密集型产业对高质量发展促进作用不明显，需要转变经济发展方式。

(二)政策建议

本文对高质量发展的测度和时空演进的研究为政府制定和实施宏观经济政策带来了一些新的启示：首先：协调发展和开放发展是影响“一带一路”沿线城市高质量发展的最重要方面，因此各级政府，尤其是“一带一路”沿线城市政府应当借助顶层设计，发挥自身对外窗口的优势，主要从协调发展和开放发展两个方面发力，推动高质量发展。具体来说，应不断优化营商环境和居住环境，扩大对外开放，排除地方保护主义，使外企和国企公平良性竞争，促进外资来当地设企和外国人来当地旅游，从而增加就业岗位，减少失业率，不断增加居民可支配收入。此外，北京、上海等特大型城市的“大城市病”已经开始显现，这些地区应该积极发挥头雁效应，加快产业转移和对其他地区的帮扶力度，促进区域经济协调发展。最后，针对高质量发展协同度一般的问题，本文认为，各地区应推动“招才引智”计划落地实施，制定政策吸引外出务工人口回乡就业。此外，应积极承接大城市的产业转型，以京津冀、长三角、珠三角世界级城市群的建设为契机融入都市圈建设，推动高质量发展的协同度不断提高。