多维邻近下中国城市高质量发展的时空演变与影响因素研究

黄梦涵 张卫国

内容提要：本文基于2004—2019年全国285个地级市面板数据，从城市发展质量视角构建城市高质量发展的评价指标体系并予以测度，结合核密度估计、自然断点法、空间自相关分析等多元化统计手段，基于多维邻近空间权重，构建空间面板计量模型，探讨中国城市高质量发展的时空演变格局与影响因素。研究结果显示，中国城市高质量发展水平不断提升，其中，经济发展和公共服务高质量发展综合指数稳步上升。全国整体上逐渐形成东部稳定增长，带动中西部逐渐崛起的圈层式空间结构；中国城市高质量发展正向空间相关性显著，其中经济邻近效应表现较强。空间关联模式以“高-高”(HH)型集聚和“低-低”(LL)型集聚为主；城市化水平、城市发展基础、城市能级、对外开放、金融发展、人口集聚均对城市高质量发展存在显著影响，且具有空间邻近效应。

一、问题提出

世界经济正面临逆全球化持续蔓延与新冠肺炎疫情突发的双重冲击，在这百年未有之大变局下，中国如何开创新局成为“十四五”规划的重点[1]。随着中国经济增长迈入新的历史阶段，可持续发展、经济与社会发展不平衡、经济动力不足等问题日益显现，使得如何践行新发展理念打破经济发展枷锁，实现高质量发展成为国家战略重点。面对新挑战、新趋势，习近平总书记在党的十九大报告中首次提出高质量发展理念，表明中国经济已处于重速向重质转变的新发展阶段。党的十九届五中全会上明确强调新时期经济社会发展要“以推动高质量发展为主题”。党的二十大报告进一步要求把高质量发展作为新时代全面建设社会主义现代化国家的首要任务，其重要性与紧迫性更为凸显。高质量发展是新的发展阶段面临的客观要求，同时也是新时代转换发展结构、纾解发展困境的必然举措。唯有凝聚高质量发展共识，将其作为“两个一百年”奋斗目标的行动主题，才能肩负建成社会主义现代化强国的历史重任。

推动高质量发展亟须解决以下问题：首先，高质量发展的科学评价。高质量发展综合指数应反映不同地区多层次、多维度的发展状况，仅通过定性描述，难以为政策制定提供坚实的数据支撑。因此，新时代背景下高质量发展综合指数的科学评价尤为重要。其次，高质量发展的空间相关性。随着时代发展步伐的迈进，大数据信息时代的来临，区域联系逐渐摆脱地理位置的限制，地区间经济联系拉近彼此距离。因此，城市高质量发展的空间邻近效应需进一步探究。最后，城市间高质量发展差异的成因。探究社会、经济等因素对城市高质量发展的作用机制，为贯彻与落实新发展理念提供重要的理论借鉴。只有系统地解答以上问题，才能充分认识中国高质量发展的内涵以及实际水平，明晰高质量发展分异的成因，从而为推动高质量发展提供实证支撑。

二、文献综述

高质量发展是社会经济转型过程中萌生的新概念、新要求。可理解为社会在实现经济高效运行、产业结构趋于合理、市场供给相对均衡的前提下，所呈现的经济发展、社会分配、生态环境可持续的社会发展形态[2]。由于此概念不仅助推社会转型建设，也与国家治理的深刻变革紧密相连，近年来关于高质量发展的理论以及实践层面的研究层出不穷，主要集中在高质量发展的内涵和评价研究两方面。

高质量发展内涵的研究普遍认为其属于一个动态概念，涵盖物质要求、经济增长等实质性层面，以及人民日益增长的美好生活需要的精神层面，不仅局限于物质高速增长[3]。目前的高质量发展进程仍面临产业转型动力不足、技术创新活力缺失、经济增长速度放缓、生态污染等问题[4]。学者们试图将以人为本、协同高效等发展理念贯穿于高质量发展的概念之中。钞小静和任保平(2011)[5]、欧进锋等(2020)[6]以及刘传明和马青山(2020)[7]等学者基于创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念对高质量发展内涵进行解读。安树伟和李瑞鹏(2020)则认为，其内涵至少需要在经济基础上，增加考虑生态优先、区域协调、以人为本等六个方面的内容[8]。综上，高质量发展内涵研究主要从新发展理念以及社会主要矛盾等视角进行剖析，在研究中具有一定的理论借鉴意义。本文认为城市发展正处于信息时代，科技创新驱动、交通网络完善等促使人流、物流、信息流等要素在城市间快速流动，城市不再孤立发展[9]。加之地理区位限制对城市发展的约束逐步降低，区域内社会-经济-生态等要素协同上升趋势愈发明显[10]，契合新时代高质量发展的目标与要求。因此，高质量发展是多维邻近下兼顾经济发展、公共服务、基础设施等效益的综合体现，是满足居民美好生活需求的实现路径[11]。

高质量发展的评价研究主要分为四类。第一类是利用单一指数作为城市发展质量的代理变量。初期学者们延续了新经济增长理论的研究思路，认为城市发展质量可与西方经济学中的经济增长质量等同[12]。范金等(2017)[13]、苗峻玮和冯华(2021)[14]、管昌玲和张继彤(2022)[15]选取经济增长率、劳动生产率作为经济增长质量的代理变量，用以探究中国高质量发展水平。第二类以新发展理念为视角。陈子曦和青梅(2022)[16]、张国俊等(2022)[1]从创新性、协调性、开放性、可持续性及共享性五个方面构建中国城市群高质量发展评价指标体系。马海涛和徐楦钫(2020)[17]、刘军和边志强(2022)[18]也从创新、协调、绿色、开放、共享五个维度梳理资源型城市高质量发展的测度逻辑，构建资源型城市高质量发展评价指标体系。吕承超和崔悦(2020)在新发展理念的基础上，加入经济活力指标，深刻把握高质量发展内涵，研究了中国高质量发展水平[19]。孙久文等(2022)结合中国当前经济发展的实际和新常态下高质量发展指导理念，综合创新驱动、协调共进、绿色高效、开放共赢、共享和谐五大维度测度城市高质量发展综合水平[20]。第三类以社会基本矛盾为视角。李金昌等(2019)着眼于社会基本矛盾，在新发展理念基础上增加经济动力、人民生活等维度对高质量发展评价指标体系予以构建[21]。第四类为综合视角。师博和任保平(2018)在经济增长基本层面上添加社会成果维度构建经济高质量发展指标体系，测算了中国省级高质量发展指数[22]。郭芸等(2020)从发展动力、发展结构、发展方式和发展成果四个维度对中国四大板块、五大经济带的高质量发展水平进行衡量[23]。任保显(2020)从生产、分配、流通和消费四个环节及其外部性五个方面构建了高质量发展评价体系[24]。董会忠和韩沅刚(2021)综合经济发展、资源环境以及社会民生三个层面构建高质量发展指标体系，研究了黄河流域城市群高质量发展的时空演化特征与驱动因素[25]。张侠和许启发(2021)综合高效、绿色与稳定的中国经济高质量发展新模式对其发展水平进行测算[26]。

通过梳理相关文献可以看到，已有研究在内涵定义、评价体系等方面奠定了重要的理论基础，但仍然存在以下不足：其一，文献多围绕经济高质量发展展开，虽已呈现出向社会与生态领域拓展的趋势，但围绕城市内部经济、社会以及生态的高质量发展研究偏少；其二，现有研究尺度主要是全国、区域、省份以及城市群层面，对城市层面高质量发展水平的动态演变及影响研究有待进一步深入；其三，关于城市高质量发展的研究多关注时空演进层面，对空间相关性分析有待深入。综上，本文可能的边际贡献包括：(1)不仅立足经济社会发展与生态环境保护协调统一的发展质量目标，从经济发展、公共服务、基础设施、人民生活以及生态环境质量五大维度构建城市高质量发展指标体系，而且对2004—2019年中国285个地级市的城市高质量发展水平进行综合测度；(2)结合核密度估计、自然断点法、空间自相关分析等多元化统计手段，刻画中国城市高质量发展的时空演变格局；(3)从城市建设水平与城市发展动能角度选取中国城市高质量发展的影响因素，基于多维邻近空间权重构建空间面板计量模型进行探究。

三、研究方法与数据来源

(一)指标体系的构建

借鉴涂建军等(2021)[9]、董会忠和韩沅刚(2021)[25]的研究，结合《中国经济增长质量发展报告》的理论框架，考虑中国未来长期的发展思路、发展方向和发展着力点，本文以经济社会发展与生态环境保护协调统一的发展质量目标为基础，从提升不同维度城市质量以及满足不同层次居民美好生活需求的目标出发，从经济发展、公共服务、基础设施、人民生活以及生态环境质量五个维度构建城市高质量发展指标体系。具体思路如下：

(1)经济发展质量是保证城市高质量发展的基础。经济发展质量需综合反映城市经济发展所处阶段以及经济系统各要素间的关系。因此，本文从经济发展水平、经济结构组成以及经济发展动力三方面度量经济发展质量情况。具体来讲，经济发展水平方面，分别选取人均地区生产总值(GDP)和地区生产总值增长率来表示城市经济发展质量和经济发展质量增长速度；经济结构组成方面，选取二、三产业总产值占GDP的比重来衡量经济结构组成情况；经济发展动力方面，选取每万人专利申请量来衡量创新发展动力[27]，使用GDP与全社会就业人员的比值和GDP占全社会固定资产投资的比重来度量劳动、资本生产效率，使用房地产投资占全社会固定资产投资的比重来衡量房地产投资拉动城市经济发展情况[28]。

(2)公共服务质量是衡量城市治理水平的重要指标。中国政府通过发挥资源配置职能以切实提升居民生活水平。从居民生活需求的角度来看，城市公共服务涵盖公共教育、文化建设以及医疗保障三方面。公共教育方面，选取每万人在校中小学生拥有教师数和普通高等学校数、地方财政教育支出占GDP比重来衡量政府对提升居民素质的重视程度；文化建设方面，选用人均公共图书馆藏书数来表示；医疗保障方面，选取每万人拥有执业(助理)医师数来表示。

(3)基础设施质量是城市硬件设施投入程度的重要衡量指标。本文分别从交通设施、生活设施、通信设施三方面来表示。交通设施情况用人均城市道路面积表征；生活设施方面，选取城市用水普及率和城市燃气普及率反映基础设施配套程度；通信设施方面，利用每万人拥有的移动电话年末用户数和每万人互联网宽带接入用户数衡量城市通信设施建设水平。

(4)人民生活质量体现城市居民生存环境的完善程度。本文从居民收入水平、就业状况、社会保障以及生活成本四方面对其进行评价。居民收入水平方面，选取城镇居民人均可支配收入来表征居民劳动报酬水平；居民就业状况方面，选择城镇登记失业率反映居民获取报酬难易程度；社会保障方面，选取基本养老保险参保率和基本医疗保险覆盖率分别解释居民养老体系和医疗服务发展情况等基本生活需求方面的保障程度；居民生活成本方面，选取居民消费价格指数和商品房平均销售价格分别表示居民生活费用与居住成本[16,29]。

(5)生态环境质量是衡量城市高质量发展可持续的重要指标。本文从生态建设水平以及生态治理力度两方面描述生态环境情况。生态建设水平选择人均城市绿地面积、建成区绿化覆盖率、城市生活垃圾无害化处理率来反映城市的生态改造与构建能力；生态治理力度用工业二氧化硫(SO2)排放量和污水处理厂集中处理率两方面来表征。

基于以上分析，本文以城市高质量发展综合指数为研究内容，综合经济发展、公共服务、基础设施、人民生活以及生态环境质量五大维度构建涵盖经济发展水平、经济结构组成、经济发展动力、公共教育水平、文化建设水平、医疗保障情况、交通设施水平、生活设施水平、通信设施水平、居民收入水平、居民就业情况、居民社会保障、居民生活成本、生态建设水平和生态治理力度的15个二级指标和28个三级指标的综合评价指标体系(见表1)。

表1 城市高质量发展水平评价指标体系

表1(续)

(二)研究方法

1.熵值法

作为诸多客观赋权法的一种，熵值法能有效避免权重赋予时的主观性，因而能客观进行后续研究。其计算过程为：(1)对原始数据进行标准化处理；(2)计算指标的比重和熵值；(3)计算差异性系数；(4)求权重；(5)得到综合得分[30]。

2.核密度估计

核密度估计(kernel density estimation)是一种通过非参数估计拟合样本数据从而客观描述分布形态的有效手段，能大幅增加空间非均衡研究的稳健性[31-32]。假定随机变量x的密度函数为：

(1)

其中，N为观测值的个数，Xi表示观测值，x表示均值，K(·)代表核密度函数，h表示带宽。本文选用高斯核密度函数对中国城市高质量发展的动态演进特征进行分析，函数如下：

(2)

3.空间关联指数

考虑到区域间的相互联系和影响，引入全局莫兰指数(global Moran’s I)和局部莫兰指数(local Moran’s I)。前者可从整体视角对空间关联结果进行探索；后者用以分析整体空间内某区域与邻近区域的相关情况[33]。

全局莫兰指数如下：

(3)

局部莫兰指数如下：

(4)

其中，n表示研究单元数量，xi和xj分别表示城市i和城市j的城市高质量发展水平，S2为研究样本方差，Wij表示空间权重矩阵。全局莫兰指数在[-1,1]变化，I值大于0表明各城市高质量发展水平之间具有空间正相关性；I值为0表明各城市高质量发展水平空间随机分布；I值小于0表明各城市高质量发展水平之间存在空间负相关性。

4.空间面板数据模型

(1)空间权重矩阵的构建

空间权重矩阵能有效表达城市单元之间的依赖程度，为空间探索性数据分析的前提和基础之一[34]。因此，需根据研究单元的特征构建合适的空间权重矩阵。基于不同的空间权重矩阵构建依据可将其大致归纳为基于地理位置的如车式邻接矩阵(Rook)、后式邻接矩阵(Queen)和距离倒数次方权重矩阵，以及基于社会经济因素的空间权重矩阵两大类型[35]。本文基于多维邻近视角，构建联接邻近、地理距离邻近和经济距离邻近三种不同的空间权重矩阵W1、W2、W3，具体形式如下：

(5)

(6)

(7)

式(5)采用Rook相邻；式(6)中，dij为i城市和j城市地理中心的距离；式(7)中，Yi和Yj分别表示i城市和j城市的人均地区生产总值，该空间权重矩阵根据两个城市单位的人均地区生产总值差额为测量指标，从经济意义上定义区域间的距离，认为城市间测量指标的差距越小，二者间经济距离的经济邻近性越大。为了提供研究的可操作性，分别对空间权重矩阵W1、W2、W3进行标准化，将其对角元素设置为0。

(2)空间面板数据模型

当变量间的空间依赖性对模型显得非常关键而导致空间相关时，即为空间自回归(SAR)模型；当模型的误差项在空间上相关时，即为空间误差模型(SEM)[36]。为更科学地探究城市高质量发展的影响因素，本文引入SAR模型和SEM进行实证分析。

SAR模型表达式为：

Yit=α+βWYit+γXit+εit,εit～N(0,σ2I)

(8)

SEM表达式为：

Yit=α+γXit+εit,εit=λWεit+μit，μit～N(0,σ2I)

(9)

在式(8)和式(9)中，i表示城市，t表示时间；Y为被解释变量，即城市高质量发展水平；X为解释变量，即城市高质量发展的影响因素；εit和μit为服从正态分布的随机误差项；α为常数项；β、γ、λ为系数；W为空间权重矩阵。

(三)研究对象与数据来源

根据数据的可获得性以及研究对象的属性，以全国285个地级市为基本研究单元，时间跨度为2004—2019年。统计数据主要来源于中国经济与社会发展统计数据库(CSYD)、全球统计数据/分析平台(EPS)、各省市统计年鉴以及各地级市《国民经济与社会发展统计公报》。对于个别指标数据的缺失，则用插值法进行填补。同时价格指数以2004年为基期进行调整，价格指数来源于统计年鉴。

四、城市高质量发展的时空演变特征

(一)城市高质量发展总体特征分析

1.趋势演变分析

图1为中国城市高质量发展2004—2019年综合水平以及各维度指数的变化情况。从总体演变趋势看，研究期内中国城市高质量发展呈现“上升—波动—下降—上升”的扁平W型波动轨迹，城市高质量发展水平由2004年的0.096上升到2019年的0.105。从发展阶段来看，中国城市高质量发展水平伴随社会经济-生态环境的协同发展而不断上升，总体上可分为三个发展阶段：(1)震荡波动阶段(2004—2008年)。城市高质量发展综合指数从2004年的0.096上升到2007年的0.102，随后2008年城市高质量发展水平轻微下降，可能原因在于2008年金融危机给中国城市高质量发展带来经济社会等多维度的下沉压力。(2)平缓上升阶段(2008—2015年)。中国城市高质量发展在此期间呈现相对平缓的波动态势，城市高质量发展综合指数维持在0.095～0.104。(3)快速发展阶段(2015—2019年)。2015以来，中国城市高质量发展进入新一轮的增长周期，呈现出 “下降—上升”的轻微V型上升态势。2016年之后缓慢爬升，增长至2019年的0.132。可以预见，中国城市高质量发展将呈现出长期缓慢攀升的趋势特征。从五大维度来看，经济发展指标数值整体得分较高且呈现平稳上升趋势。具体来看，2004—2006年出现小幅度下降态势，2006年之后在“十一五”规划的指导下，全国城市经济发展水平持续提升至0.032，年均增长1.052%；2004—2016年公共服务指标数值呈现平稳上升态势，经过2017年小幅下降后，增长到2019年的0.048，年均增长5.571%；基础设施和人民生活指标数值整体呈缓慢增长态势，变动轨迹中无明显的时间变动节点，波动较为平缓。这说明党的十六大以来，政府通过加大基础产业和基础设施建设等民生领域的投入，使中国基础设施水平大幅提高，人民生活日益改善；但二者在整体高质量发展指数中占比仍然较低，这意味着保障与改善民生仍是助推城市高质量发展的重要举措。生态环境指数呈小幅下降态势，整体高质量发展与生态环境质量的提升并未形成良性互动，生态环境质量在研究期内总体增速较慢。

图1 2004—2019年中国城市高质量发展综合指数及子系统指数变化趋势

2.空间演变分析

为进一步探讨中国城市高质量发展水平的空间特征，借助软件Arcgis10.2的区域分级显示功能，采用自然断点法(nature breaks)对中国2004年和2019年城市高质量发展水平的空间分布格局进行比较(见表2)。

表2 2004年和2019年城市高质量发展水平分布情况

研究期内城市高质量发展空间分异明显，呈现出东高西低的梯度分布特征。伴随着中西部部分城市高质量发展水平向上一级区间的跃升，空间分布的梯度格局已有所减弱。具体来看，发展水平较高城市主要聚集于东部沿海等发达地区，且向中西部内陆地区呈延伸态势，对中西部内陆的带动效应逐步增强。较高水平城市在空间分布上的缩聚，说明全国城市高质量发展水平的分化现象已初见端倪。这也是国家区域经济发展到一定阶段必然面临的不协调、不平衡发展的问题。近年来，国家为缩小区域发展的地域差距，先后提出“一带一路”、京津冀协同发展和长江经济带发展三大战略，带动西部地区、东北地区等区域协同发展。高水平单元主要以北京、上海、深圳等核心城市为主。这说明城市高质量发展与城市能级紧密相关。从各区间城市分布特征来看，较高水平多分布于高等水平城市的周边地区，如上海市周边的苏州市、杭州市以及重庆市、成都市等，并且存在向中等水平城市转移的风险。较低水平城市分布相对分散且覆盖面积较广，主要分布于中部地区的大同市、晋城市等以及西南地区的贵阳市、六盘水市、遵义市等。最低区间数值由2004年的0.022～0.061提升到2019年的0.062～0.101。低等水平区间数值的提高显示中国自“九五”计划起开始关注高质量发展问题，采取的一系列战略与政策措施已取得良好的成效。

综上，中国城市高质量发展已取得初步进展，但应警惕城市间的实质性差距，尤其是东部沿海与西部地区欠发达省份之间的分化现象，这也与孙久文等(2022)[20]的研究一致。城市高质量发展水平空间格局趋于稳定，这也说明中国城市高质量发展表现出轻微分化特征，城市高质量发展水平向上一层次跨越将面临下行风险。

3.发展态势分析

根据城市高质量发展综合指数的核密度估计结果，图2展示了中国城市高质量发展水平的演变情况，图3呈现了四大地区城市高质量发展综合指数的分布动态。图2中的波峰移动情况显示，全国城市高质量发展水平分布曲线的主峰位置无明显变化，且高度小幅提升，并伴随一定程度的宽度收缩现象，右侧未出现明显拖尾延展情况，表明中国城市高质量发展水平整体上升，且城市间发展不均衡程度逐步缩小。

图2 中国城市高质量发展综合指数的分布动态

图3 四大地区城市高质量发展综合指数的分布动态

根据图3(a)，东部地区与全国整体主峰高度的变化情况基本一致，均呈逐步上升态势，且在考察期内主峰均呈现尖而窄的形态，并始终未出现右拖尾情况，说明东部地区城市高质量发展水平整体提高，且发展不均衡程度正逐步缩小。图3(b)显示中部地区的城市高质量发展分布曲线的主峰高度不断上升且主峰位置无明显的变化，2010年和2014年主峰高度略有下降，这说明中部地区的城市高质量发展水平不断提升，绝对差异呈不断缩小态势。根据图3(c)，西部地区的高质量发展水平分布曲线的峰值呈现出扁平式鞍状分布形态， 2007—2015年，峰值高度呈水纹式波动，2016年开始主峰高度开始缓慢增长，且始终未出现第二主峰，这说明西部城市高质量发展水平经历了螺旋式上升过程，但其中未产生明显的区域差异情况。根据图3(d)，东北地区的城市高质量发展分布曲线的主峰变动为“右移—左移—右移”，且主峰高度呈现“上升—下降—上升”的波动提升趋势，主峰宽度逐渐收窄，右拖尾形态无较大变化。早期主峰的轻微侧化趋势在整体水平提升中逐步消弭，这说明东北地区城市高质量发展水平也表现出上扬态势，且绝对差异不断缩小。

(二)城市高质量发展空间自相关分析

1.全局空间关联分析

本文利用空间探索性分析方法探究中国城市高质量发展综合指数的空间格局及其关联特征。具体做法是基于联接邻近、地理距离邻近以及经济距离邻近三种不同的空间权重矩阵测算全局莫兰指数，对中国城市高质量发展综合指数的全局空间相关程度予以分析。

由表3可知，除2004年以外不同空间权重矩阵下的全局莫兰指数均在1%水平上显著为正，表明城市高质量发展水平空间集聚格局表现出显著的正相关性。从不同空间权重结果来看，联接邻近、地理距离邻近以及经济距离邻近下的全局莫兰指数值分别处于0.027～0.261、0.005～0.061以及0.133～0.273。可见不同空间权重莫兰指数值的范围存在一定的差异，这说明中国的高质量发展水平在空间上表现出一定的非均质性，且经济邻近效应表现较强。原因可能在于经济活动在增强区域间的联系的同时，通过产业协同、技术外溢等促使城市经济协同增长，进而提升了城市整体高质量发展水平[37]。

表3 中国城市高质量发展水平的全局自相关情况

表3(续)

2.局部空间关联分析

为进一步探究中国城市高质量发展水平的局部区域空间自相关情况，本文采用局部空间自相关分析对2004年和2019年中国城市高质量发展综合指数的局部空间关联模式进行比较。由图4可知，中国城市高质量发展水平的局部空间集聚类型主要以“高-高”(HH)型和“低-低”(LL)型为主。从集聚类型来看，HH型主要位于珠三角城市群和长三角城市群，如广州市、深圳市、上海市以及南京市等，表明城市群内部城市经济联系日趋紧密，城市群的辐射带动效应得到充分发挥。HL型主要位于核心省会城市，如西南地区的重庆市、成都市等。LH型由2004年主要位于山东半岛与长三角城市群高值集聚的周边城市，如盐城市、南通市等，转变为2019年的珠三角城市群高值集聚的周边城市，如云浮市、肇庆市、清远市和韶关市等。LL型则由2004年西南地区的成都市、重庆市和贵阳市等高值集聚城市周边转变为2019年的关中平原城市群高值集聚城市周边的宝鸡市、咸阳市和渭南市等，以及哈长城市群高值集聚城市周边的松原市、大庆市和绥化市等。

注：莫兰指数为0.133。 注：莫兰指数为0.273。

综上，城市高质量发展具有显著的空间集聚特征，且在发展过程中容易产生“高-高”的空间溢出效应。即，城市高质量发展高水平区域在打造经济高效、基础保障、公共服务、人民生活品质以及生态建设等多方位、多层次的协同发展格局时，对周边区域产生辐射带动作用，带动邻近区域社会、经济以及生态等领域的提升。其次，观察期间长三角、珠三角城市群内以HH集聚型城市为主，说明城市间联系密切有利于城市经济、社会和生态等多重领域形成良性要素自由流动[38]，帮助城市经济内外循环的新格局成型。

五、城市高质量发展的影响因素研究

(一)影响因素选取

城市高质量发展受到经济-社会-生态等多方面的影响[39]，主要包括社会经济因素和生态环境因素两类。绝大多数学者认为产业结构、创新水平、政府干预、生态环境等因素是影响高质量发展的关键要素[2,40-42]，并已形成较为成熟的影响路径。如张红霞等(2022)认为产业协同集聚能通过专业化分工、规模经济、要素共享、知识溢出等正外部性溢出路径来促进地区高质量发展，符合新时代背景下现代化产业体系和新发展格局的内在要求[43]。 张曾莲和孟苗苗(2022)则认为科技创新是经济高质量发展的直接动力[44]，其与高质量发展相辅相成、互相促进。同时，城市发展质量也受到产业结构、市场规模、交通基础设施、对外开放的影响，并存在区域异质性[45-47]。但城市高质量发展不仅受到社会经济因素的影响，还与生态环境因素紧密相关。师博等(2022)认为生态环境规制和保护力度能持续为城市高质量发展助力[48]，同时科学合理的环境规制政策制定，是生态文明建设赋能城市高质量发展的有效路径[49]。

本文以经济社会发展与生态环境保护协调统一的发展质量目标为基础对中国城市高质量发展综合指数予以测算，描述了城市高质量发展的时空演变特征，顺应了新时代发展观念。本文借鉴已有研究，基于夯实城市发展基础、提升城市影响力、激发城市发展动能的逻辑，对城市高质量发展的影响因素予以研究。基于现有文献的梳理，本文从城市建设水平与城市发展动能两个维度出发，选取城市化水平、城市发展基础、城市能级、对外开放、金融发展、人口集聚作为中国城市高质量发展的影响因素进行研究。其中，城市化水平(URB)利用建成区面积占土地总面积的比值来衡量[50]；城市发展基础(POR)运用地方财政一般预算内收入占GDP的比重来衡量[51]；城市能级(CEL)参照多期双重差分(DID)的原理，具体通过设置虚拟变量来衡量，若城市属于副省级以上城市则赋值为1，反之赋值为0[52]；对外开放(OPE)通过实际利用外资额占GDP的比重来表示[46]；金融发展(FD)用金融机构人民币各项贷款余额与GDP的比值来衡量[53]；人口集聚(POP)用人口密度来衡量[54]。

(二)实证结果分析

首先，基于空间自相关检验结果，中国城市高质量发展存在显著的空间正相关性，可选择使用空间计量模型。其次，本文利用豪斯曼检验发现，模型P值在1%水平上拒绝原假设，选择固定效应模型比较合适，进一步论证了模型应该选择固定效应模型。采用SAR模型还是SEM需要进一步进行拉格朗日乘数(LM)检验才能判断。因此，本文对实证模型进行LM检验，且利用安瑟兰和弗洛拉克斯(Anselin & Florax，1995)[55]的判定原则来确定选择何种模型。同时给出普通最小二乘法(OLS)回归结果进行比较，结果如表4所示。

通过表4的OLS回归结果可以看出，模型拟合结果整体良好，城市化水平、城市发展基础、城市能级、对外开放、金融发展、人口集聚对城市高质量发展均具有显著促进作用。三种空间权重矩阵下，SAR模型和SEM的城市高质量发展影响因素系数都在统计水平上显著为正，这说明中国城市高质量发展水平存在空间邻近效应，即局部城市高质量发展水平的提高会对周边邻近城市单元产生带动效应。经济邻近对城市高质量发展的空间影响(SAR模型的空间自相关系数为0.259)，相较其余两种空间权重下的影响结果较高，这表明经济发展较好的城市单元之间空间依赖性更强。因此，本文接下来将具体分析经济邻近下的SAR模型回归结果。

表4 城市高质量发展水平的影响因素回归结果

城市化水平对城市高质量发展的影响显著为正，意味着城市化水平能提升城市高质量发展水平。城市化水平越高，基建投资、产业结构调整、贸易发展等正向领域发展速度越快，高经济活力赋予城市更多发展空间，相匹配的高端资本、人力等要素向城市化高水平城市流动，促使城市经济发展模式转型，从而形成稳固的经济发展格局[56-57]，驱动城市现代化水平更高、更快提升，加速城市高质量发展。

城市发展基础对城市高质量发展的影响显著为正。城市发展基础越扎实，越有利于城市高质量发展水平提高。可能的原因在于城市拥有更充足的财政收入时，能最大程度激发高端产业投资、基础设施建设、公共服务保障、生态环境保护等正向领域的能量释放[58]，经济发展、公共服务、基础设施、人民生活、生态保护得以协同发展，助力城市高质量发展。

城市能级对城市高质量发展的影响显著为正，说明城市能级推动了城市高质量发展。城市能级代表城市现代化水平和对周边地域的辐射影响程度[59]。城市能级的提升，在增强城市核心功能、加速自身资源整合的同时，更能够推动城市经济结构升级[60]，为城市高质量发展赋能。随着城市群规划的提出，城市能级产生的正外部辐射效应更为明显，城市能级在优化所属城市群资源配置效率的同时，也促进了自身城市建设能力提升，使城市经济系统高效运行和高速增长，有效提升城市核心竞争力，助推城市高质量发展。

对外开放对城市高质量发展的影响显著为正，说明高水平对外开放推动城市高质量发展。从长远角度看，改革开放40多年发展历程中，对外开放始终为经济发展提供多方面的保障[61]。尤其新时代 “一带一路”重点建设下，城市在开展高质量要素自由流动和资源配置优化过程中，国际运输通道倒逼中国企业产业转型升级，区域经济发展质量整体提升基本面形成[62]，城市高质量发展进程正在加速。

金融发展对城市高质量发展的影响显著为正，说明金融发展水平有利于城市高质量发展水平的提高。一方面，金融通过发挥对社会闲置资金的整合作用，赋予资金以投资转化能力，缓解企业创新资金风险，使高质量产品生产效率显著提高，加速高质量发展[63]。另一方面，金融发展有助于普惠金融规模扩大，使社会风险分担力度增加、人民财产安全保障提高，社会保障体系逐步完善进而有效提高人民生活质量，保障城市高质量发展[53]。

人口集聚对城市高质量发展的影响显著为正，说明人口集聚正外部性有利于加快城市高质量发展进程。一方面，人口集聚水平较高的城市具有更多的就业机会、更大的经济辐射能力以及更高的规模收益，高素质人才资源日益丰富，经济发展动力不断增强[64]，劳动力供给效应与经济增长的互动机制为城市高质量发展提供生机活力。另一方面，人口集聚为多样化人口以及其他资源提供优化配置的平台。高密度城市在吸纳高收入人群的同时，也为中低收入群体提供发展机会，使全社会劳动效率得以提高[65]，推动城市高质量发展。

六、研究结论与政策建议

本文以经济社会发展与生态环境保护协调统一的发展质量目标为基础，构建了涵盖15个二级指标28项三级指标的中国城市高质量发展指标体系，测算了中国城市高质量发展综合指数。在此基础上，使用核密度估计法和自然断点法描绘了中国城市高质量发展的时空演变规律，结合空间自相关分析方法揭示了中国城市高质量发展空间分异特征。最后，本文利用空间面板数据模型对中国城市高质量发展的影响因素予以研究。主要结论如下：

(1)中国城市高质量发展水平呈现出“上升—波动—下降—上升”的扁平W型波动上升轨迹，且形成东部带动中西部逐渐崛起的圈层式空间结构。中国城市高质量发展水平分布曲线的主峰高度小幅提升，并伴随一定程度的宽度收缩现象，右侧未出现明显拖尾延展情况，表明中国城市高质量发展水平整体上升，且城市间发展不均衡程度逐步缩小。

(2)中国城市高质量发展正向空间相关性显著，其中经济邻近效应表现较强。空间关联模式主要以HH型集聚和LL型集聚为主，HH型主要位于珠三角、长三角城市群内。LL型主要分布于关中平原城市群高值集聚城市周边以及哈长城市群高值集聚城市周边等。

(3)持续提升的城市化水平、夯实的城市发展基础、显著的城市能级外部性、全面深入的对外开放、稳定的金融发展以及人口集聚是驱动中国城市高质量发展的重要动力。

根据上述结论，本文从以下几个方面提出政策建议：

第一，厚植生态环境优势，稳固城市高质量发展的根基。各城市坚持绿色发展理念，持续推进生态系统治理和修复，稳妥有序推进“碳达峰”“碳中和”工作。挖掘城市生态经济价值，依托生态优势大力发展生态农业、生态旅游、生态能源等可持续发展生态经济。在绿色发展的路径探索中，必然存在经济发展约束与自然规律的客观限制等问题，这就需要加快构建国土空间开发保护格局，秉持生态空间与生态保护的底线，营造绿色发展浓厚氛围，为城市高质量发展凝聚强大合力。

第二，加快基础设施建设，搭建城市高质量发展的平台。其一，各级政府切实统筹交通基础设施发展规划，在平衡东、中、西部地区的高速铁路网络覆盖率的同时，科学适度地把握交通基础设施规模，应对交通运输需求波动。其二，发挥交通先行作用，使之充当内外经济大循环的纽带。在率先推动城市群与都市圈形成新发展格局的同时，持续推进交通基础设施建设，把中心城市与交通枢纽城市作为打通互联互通交通网络的关键节点。推动干线—城际—市域(郊)铁路与城市轨道交通的融合，为城市高质量发展提供关键支撑。

第三，培育城市核心竞争力，迸发城市高质量发展新动能。其一，切实提升自主创新能力。需加快产学研一体化进程，地方政府不仅要强调技术、创新等领域的投入力度，而且要加快建设以国家实验室为龙头的创新平台，切实掌握引领性与颠覆性的核心技术，形成若干符合城市特点和发展基础的战略性技术与产品。其二，打破城市边界效应，强化高质量一体化发展的理念。着力培育城市连接、辐射能力，形成协同创新的发展格局。在现有城市群规划基础上，强化中心城市自身优势，带动周边区域中小城市发展，促进区域共建共享。鼓励各地政府在注重企业创新的同时，还应为城市间市场、产业等资源的自由流动提供制度保障，疏通城市协同发展渠道。

第四，推进金融发展，激发城市高质量发展的活力。其一，赋能实体经济。在传统制造业中加大关键领域的帮扶力度，促进转型升级，在高精制造业中打通创新薄弱环节，帮助产业链稳固成型，为新基础产业、高技术企业等创新领域做好投融资布局。其二，把握科技赋能，促进数字与金融的深度融合。发挥数字金融服务低成本优势，加快建设普惠精准的服务平台，为居民提供便捷、高效的金融服务，让经济发展落后、城市化水平较低的地区都能享受数字金融普惠政策，有效提高居民生活质量。