张明斗，李 玥

（东北财经大学a.经济学院；b.经济与社会发展研究院，辽宁 大连 116025）

一、引言及文献综述

有效转变城市经济发展模式，实现城市经济高质量发展是当前国家经济发展中的重大问题。改革开放以来，我国城市经济发展取得显著成效，经济体量明显增加，经济实力有所增长，对整个国民经济发展起到了中流砥柱的作用。然而，其中也隐藏着诸多的现实问题，经济增长模式粗放、经济增长动力不足、生态环境恶化、城市病不断显现、大城市二元结构逐步凸显，对于城市经济高质量发展产生阻碍。如何深度解决这些问题，国家也从顶层设计的高度予以关注，十九大报告指出，“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。”“十四五”规划也提出，“十四五”时期经济社会发展要“坚定不移贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念”，从而为城市经济高质量发展提供了新的政策指向与基本要求。

“长江经济带”战略和“一带一路”倡议作为国家区域发展中的两大重点，对于实现我国整个宏观经济的发展意义重大。尤其是长江经济带，作为跨越成渝城市群、长江中游城市群和长三角城市群的地带，区位和发展优势独特。近年来，在国家和地方政府的努力下，城市经济总量不断强大，占比持续提升，进一步推动着城市经济的高质量发展。然而，各城市间经济高质量发展水平如何，存在着怎样的差异，未来又会呈现出何种走势，对这些问题的明确，有着重要的理论和现实价值。一方面，可以深入理解长江经济带城市经济高质量发展的一般状态，发现其中可能存在的现实问题，为发展政策的制定提供参照；另一方面，能够甄别出未来各区域城市经济高质量发展水平的演变趋势，为实现区域的协调发展贡献力量。

目前，学术界关于城市经济高质量发展的研究主要集中于城市经济高质量发展的内涵、影响因素以及路径选择等方面。关于城市经济高质量发展内涵的研究，任保平（2018）认为，经济高质量发展比经济增长质量的范围更宽、要求更高，强调提高供给的有效性，实现公平性发展、生态文明、人的现代化这几个方面［1］；金碚（2018）认为，经济高质量发展是能够更好满足人民不断增长的真实需要的经济发展方式、结构和动力状态，以经济发展能否满足人民日益增长的美好生活需要作为判断准则［2］；马茹等（2019）指出，高质量发展就是提高供给的有效性，实现供给与需求在新水平上的动态平衡，需要充分发挥创新、人才的重要作用，加快实现新旧动能转换［3］。关于城市经济高质量发展影响因素的研究，赵儒煜和常忠利（2020）认为，城市化水平、经济规模、投资水平、消费水平、外资利用水平以及政府干预是促进经济高质量发展的主要影响因素，而污染问题制约了经济的高质量发展［4］；郑瑞坤和汪纯（2021）指出，科创产业、基础设施、要素市场、公共服务等因素是长三角城市群城市经济高质量发展的重要影响因素［5］；上官绪明和葛斌华（2020）利用空间杜宾模型，探明全国科技创新和环境规制对城市经济高质量发展的影响，得出科技创新和环境规制对经济高质量发展存在显著的直接提升效应，并且分别存在正向和负向空间溢出效应［6］；苗峻玮和冯华（2021）指出，人才集聚、生产性服务业集聚以及两者交互作用是长三角城市群城市经济高质量发展的影响动因［7］。关于城市经济高质量发展路径的研究，主要包括转换经济增长动力、深化供给侧结构性改革、提高全要素生产率等层面。任保平和李禹墨（2018）指出，构建现代化的经济体系、提高全要素生产率、供给体系的质量、企业效率、宏观调控体系的质量是经济高质量发展的转型路径［8］；钞小静和薛志欣（2018）认为，实现城市经济高质量发展的关键在于重塑增长动力、优化经济结构和提升发展效率，将创新驱动、深化供给侧结构性改革、优化产业结构、提升技术和资本效率、完善市场机制等作为推动城市经济高质量发展的路径选择［9］；此外，还有学者从创新驱动［10-12］、生态环境保护［6，12］、发展数字经济［13-14］等方面提出了建议。

综合已有文献可以看出，关于城市经济高质量发展内涵、影响因素以及路径选择方面的研究较为丰富，而关于城市经济高质量发展收敛性方面的研究较少；并且其关注重点主要以国家或省级层面为主，对于长江经济带城市经济高质量发展的探讨相对不足。然而，长江经济带作为我国重要的战略性区域，探讨其城市经济高质量发展状况及运行趋势，对于该地区未来的总体发展有着非常重要的参考价值。鉴于此，本文基于五大发展理念构建城市经济高质量发展的指标体系，通过熵值法测算2010—2019年长江经济带108个地级及以上城市的经济高质量发展水平，并对其时空演化特征以及收敛性进行分析，以期为推动长江经济带城市经济高质量发展提供借鉴和启示。本文的边际贡献主要体现在以下三个方面：第一，基于五大发展理念构建城市经济高质量发展的评价指标体系，并对长江经济带城市经济高质量发展水平进行综合测度，分析其时序演进趋势和空间分布特征；第二，实证分析长江经济带城市经济高质量发展水平的收敛性，揭示长江经济带以及上中下游地区城市经济高质量发展水平的收敛趋势；第三，将地理空间因素纳入β收敛分析，探究长江经济带城市经济高质量发展水平的空间效应及其对收敛的影响。

二、指标体系构建、研究方法与数据来源

（一）指标体系构建

对于城市经济高质量发展，目前已有的研究主要基于两种测度方法：一是通过计算全要素生产率来代替经济高质量发展水平，如黄庆华等（2020）［10］、汪侠和徐晓红（2020）［15］等；二是通过建立指标体系来衡量城市经济高质量发展水平，如钞小静和任保平（2011）［16］、师博和张冰瑶（2019）［17］等。总体而言，多指标体系相比单一指标对城市经济高质量发展水平的衡量更加全面，为此，本文参照师博和张冰瑶（2019）［17］、张煜晖和王钺（2020）［18］、欧进锋和许抄军等（2020）［11］的相关研究，从“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念入手，构建城市经济高质量发展水平的评价指标体系，具体见表1所列。

表1 长江经济带城市经济高质量发展指标体系

其中，产出稳定性使用5年期滚动窗口计算的各城市经济增长率的变异系数表示，其数值越大，表示产出稳定性越差；产业结构合理化参考陶长琪和彭永樟（2017）［19］的方法计算，计算公式如式（1）所示：

其中，Yi/Y、Li/L分别表示区域中一二三产业中的产值和就业比重。SR值越大，表示产业结构越合理。

（二）研究方法

1.核密度估计

核密度估计是经济学中的一种数据分布探测模型，是一种非参数估计的方法。核密度估计可以直观揭示出城市经济高质量发展水平的演变趋势。本文以长江经济带城市经济高质量发展水平的测度值为基础，选用高斯核函数并通过考察曲线的中心位置、形状及其延展性等来揭示长江经济带城市经济高质量水平的时序演进特征。城市经济高质量发展水平的密度函数如式（2）所示：

其中：xi为观测值，满足独立同分布假设；x0为样本平均值；n表示观测值数量；K（·）表示核函数，本文选用高斯核函数；h表示带宽，本文采用最优带宽表示。

2.收敛检验方法

（1）σ收敛。σ收敛检验是从存量的角度揭示城市经济高质量发展水平的收敛特征。σ收敛是指随着时间变化，不同地区城市经济高质量发展水平的离散程度呈不断下降的趋势，即长江经济带城市经济高质量发展水平变异系数随时间减小。其计算公式如式（3）所示：

其中：nj（j=1，2，3）表示长江经济带的上中下游三个区域；i（i=1，2，3，…，n）代表长江经济带的城市个数；nj表示第j区域内所含的城市个数；hqdij表示j区域内城市i的经济高质量发展水平；------hqdj表示j区域内所有城市的经济高质量发展水平均值。

（2）β收敛。β收敛是从增量的角度揭示城市经济高质量发展水平收敛特征。β收敛代表的是经济高质量发展水平较低的城市具有更快的增长速度，城市间的经济高质量发展水平差距趋于收敛，可分为绝对β收敛和条件β收敛。

绝对β收敛是假设不同城市所具有的政府干预水平、金融发展水平等条件一致，不同城市的经济高质量发展水平随着时间变化最终会收敛于同一稳态水平，即相比经济高质量发展水平较高的城市，水平较低的城市具有更快的增长速度。

绝对β收敛的普通面板回归模型和空间杜宾模型分别如式（4）、式（5）所示：

其中：ln（hqdi，t+1/hqdi，t）表示第i个城市的经济高质量发展水平在第t期至第t+1期的增长率；β为收敛系数，若β＜0且显著，则表明存在绝对β收敛，反之则发散；ρ为空间自回归系数；Wi，是地理距离空间权重矩阵；μi是地区固定效应；ηt是时间固定效应；εi，t是随机误差项。

条件β收敛则是指由于城市间的政府干预水平、金融发展水平等条件的不同，各城市会表现出不同的收敛特征，其经济高质量发展水平会收敛于各自的稳态水平，城市之间可能会继续存在一定差距。参考黄庆华和时培豪（2020）［10］、上官绪明和葛斌华（2020）［6］、赵涛等（2020）［20］、郑瑞坤和汪纯（2021）［5］的研究，在绝对β收敛模型中引入政府干预水平（fina）、人口密度（pden）、金融发展水平（findv）、人力资本水平（human）4个控制变量。其中，政府干预水平使用财政支出占GDP比重表示；人口密度使用城区每平方公里人口数的对数表示；金融发展水平使用年末存贷款余额占GDP比重表示；人力资本水平使用平均受教育年限法计算，用（小学在校生×6+中学在校生×10.5+大学在校生×16）/学生总数表示，并对其进行对数化处理。从而，构建条件β收敛的普通面板回归模型和空间杜宾模型，分别如式（6）、式（7）所示：

其中：Xi，t表示控制变量；其他变量及系数同上所述。

空间权重矩阵采用地理距离权重矩阵，定义为两地距离平方的倒数，具体如式（8）所示：

（3）俱乐部收敛。俱乐部收敛是指在具有相似结构特征的前提下，初期状态接近的地区之间趋于收敛。本文参照汪侠和徐晓红（2020）［15］的研究，将长江经济带分为上中下游三个地区（1），即三个俱乐部，考察各俱乐部城市经济高质量发展水平的收敛情况。

（三）数据来源与处理

本文选取长江经济带108个地级及以上城市为研究对象，对其城市经济高质量发展水平进行测度，并分析其时空演变特征以及收敛性。数据来源于2010—2019年《中国城市建设统计年鉴》、2011—2020年《中国城市统计年鉴》以及各省市统计年鉴和统计公报，其中专利数据来源于中国研究数据服务平台（CNDRS），部分缺失数据使用插值法补齐。主要变量描述性统计特征见表2所列。

表2 主要变量的描述性统计

三、长江经济带城市经济高质量发展水平的时空演变特征

为能够甄别出长江经济带城市经济高质量发展水平的时空演变特征，基于前文的研究方法，计算得出其2010—2019年城市经济高质量发展水平，并从时间和空间两个维度展开分析。

（一）城市经济高质量发展水平的时序演变特征

基于中心对称的原则，本文选取2010年、2013年、2016年、2019年为观测时点，使用核密度估计法探究长江经济带城市经济高质量发展水平的时序演变特征。

如图1所示，总的来看，长江经济带整体的核密度曲线呈单峰分布特征，曲线的中心位置逐渐右移，但在2016—2019年间略有左移。曲线主峰高度下降，曲线宽度基本不变，曲线左尾逐渐向中心移动，曲线右尾具有细长的拖尾特征，反映出长江经济带城市经济高质量发展水平呈现上升的态势，其中，发展水平较高的城市数量增加，水平较低的城市向水平较高的城市逐渐转变。

图1 长江经济带城市经济高质量发展水平的时序演进特征

从核密度曲线的分布位置来看，长江经济带上游和中游地区的曲线中心位置均呈逐渐向右移动的趋势，其中，上游地区曲线中心位置在2013—2019年的移动幅度较小，中游地区曲线中心位置有较大幅度的移动。下游地区曲线主峰中心位置的变化较小，侧峰的曲线中心位置在2010—2016年逐渐向右移动，2016—2019年侧峰曲线中心位置有所左移，但侧峰曲线中心的整体位置呈向右移动的趋势。这表明，2010—2019年长江经济带上中下游地区城市经济高质量发展的整体水平不断优化，均存在不同程度的提升。

从核密度曲线的分布形态来看，长江经济带上游地区的主峰高度呈“下降上升再下降”的状态，主峰宽度无明显变化；中游地区的主峰高度呈“先上升再下降”的状态，主峰宽度随着时间变化而扩宽；下游地区的主峰曲线宽度变化不大，高度先下降再上升，而侧峰的曲线宽度呈逐渐缩小的状态。反映出长江经济带上游地区城市高质量发展水平的离散程度变化较小，中游地区存在一定程度的上升，下游地区有所下降，其内部差距进一步缩小。各地区的城市经济高质量发展水平仍未达到稳定状态，处于不断发展、变动的过程中。

从核密度曲线的分布延展性来看，长江经济带上中下游地区曲线左尾的形态陡峭，上游和中游地区的左尾逐渐向中心移动，下游地区的左尾移动较小；曲线右尾均具有一定的起伏，且具有细长的拖尾特征，呈向右延长的趋势，表明长江经济带上中下游地区经济高质量发展水平较高的城市越来越多，水平较低的城市逐渐减少。

从核密度曲线的极化状态来看，长江经济带下游地区核密度曲线主要表现为双峰分布状态，由一个主峰和侧峰构成，侧峰峰值显著低于主峰，同时右侧也存在一些凸起，表明城市经济高质量发展水平呈现从两极化向多极化演变的趋势；中上游地区核密度曲线主要表现为单峰分布状态，右侧均有一定的凸起，在城市经济高质量发展水平提升的同时，可能存在向多极化演变的可能。综合来看，长江经济带三大区域在城市经济高质量发展水平不断提升的同时，各区域内部的城市经济高质量发展水平可能向存在多极化演变的趋势。

（二）城市经济高质量发展水平的空间分布特征

为能够进一步明确长江经济带城市经济高质量发展水平的空间分布特征，本文选取2010年和2019年为代表，依照长江经济带城市经济高质量发展水平均值，将其划分为低水平（0≤hqd＜0.055）、中低水平（0.055≤hqd＜0.085）、中等水平（0.085≤hqd＜0.150）、中 高 水 平（0.150≤hqd＜0.250）、高水平（0.250≤hqd＜1.000）5种城市类型。从图2所示空间分布来看，城市经济高质量发展水平呈现由上游地区到下游地区逐渐增强的态势，高值在下游地区分布较为密集，这与该地区开发时间早，具有良好的经济基础和资源禀赋密切相关；中游地区的城市经济高质量发展水平优于上游地区，但与下游地区仍存在一定差距。

图2 长江经济带城市经济高质量发展水平的空间分布

总的来看，长江经济带上中下游地区的城市经济高质量发展水平具有明显的差异，区域内部的分布也呈现出不同的状态。

上游地区经济高质量发展高水平和中高水平的城市主要有成都市、重庆市、贵阳市、昆明市，且均为省域中心城市，其他城市与中心城市存在明显差距，呈现出典型的“中心—外围”现象。其核心原因还在于中心城市的集聚作用，周边城市的各种要素资源不断流入中心城市，抑制了周边城市的经济高质量发展。尤其是在成渝城市群内部，表现更为突出，成都市和重庆市的“双核独大”引发的极化现象凸显。2010—2019年，尽管成都市周边的绵阳市、德阳市、眉山市以及重庆市附近的达州市、泸州市、遵义市等城市经济高质量发展水平有所提升，但这种成渝双核独大的局面并未发生根本性转变，极化效应依旧明显。

中游地区经济高质量发展高水平城市有武汉市、南昌市、长沙市、合肥市，其中武汉市最高。区域内的中等、中低发展水平的城市分布在这些高水平城市的周边，呈现出明显的层级分化现象。但从总体来看，中游地区城市经济高质量发展水平高于上游地区。2010—2019年，中游地区处于中低、中等经济高质量发展水平的城市增加较多，主要分布在湖南、江西、安徽地区，同时武汉市的周边城市，如荆门市、孝感市、黄冈市等经济高质量发展水平也有一定的提升，整个区域内经济高质量发展水平差距有所缩小。

下游地区具有良好的经济基础与区位条件，科技创新活动活跃，主要以发展绿色环保的第三产业为主，属于长江经济带城市经济高质量发展水平的高值区域。2010—2019年，区域内城市间的经济高质量发展水平差距缩小，但城市经济高质量发展水平整体仍处于提升状态，其中，上海市、杭州市、南京市表现较为明显，彰显出下游地区城市经济高质量发展的前进态势。

四、长江经济带城市经济高质量发展水平的收敛性检验

在明确出长江经济带城市经济高质量发展水平时空演变特征的基础上，本文从收敛性的视角考察长江经济带城市经济高质量发展水平的演变趋势，通过σ收敛、β收敛和俱乐部收敛，分别对长江经济带城市经济高质量发展水平的收敛性特征进行检验。

（一）σ收敛检验与分析

本文使用变异系数衡量长江经济带及其上中下游地区城市经济高质量发展水平的σ收敛趋势，结果如图3所示。

图3 长江经济带城市经济高质量发展水平的σ收敛

总的来看，2010—2019年，长江经济带城市经济高质量发展水平的变异系数呈“先上升下降再缓慢上升再下降”的状态，但整体波动小且相对较为平稳，存在微弱的σ收敛趋势。从各个区域来看，上游地区的变异系数最高，其次为下游地区，再次为中游地区，表明中游地区城市经济高质量发展水平的离散程度最低，而上游地区具有较高的离散程度。10年间，上游地区城市经济高质量发展水平的变异系数呈波动上升的状态，中下游地区均呈小幅度波动且总体略微上升的变化趋势，从中可以判断，上中下游地区城市经济高质量发展水平均不存在σ收敛。

（二）β收敛检验与分析

1.传统β收敛分析

本文首先利用个体时间双固定普通面板模型对长江经济带城市经济高质量发展水平进行β收敛检验，表3模型（1）为绝对β收敛检验。结果显示，长江经济带城市经济高质量发展水平收敛系数显著为负，说明该地区城市经济高质量发展水平存在绝对β收敛，这意味着不同城市的经济高质量发展水平最终会收敛到同一稳态水平。

表3 绝对β收敛和条件β收敛的普通面板回归模型检验

考虑长江经济带各地区政府干预水平、人口密度、金融发展水平、人力资本水平等因素所造成的差异，从而在模型中加入控制变量对其进行条件β收敛的检验，结果见表中（2）列所列。可以看出，长江经济带城市经济高质量发展水平存在显著的条件β收敛特征，在加入控制变量后，系数仍显著为负，其收敛速度相较于绝对收敛速度更快。

从控制变量来看，长江经济带政府干预水平、人口密度、金融发展水平、人力资本水平的回归系数均为正，但只有人口密度、金融发展水平分别通过了1%、5%的显著性水平检验。这表明相对于人口密度较低的城市，人口密度高的城市经济高质量发展水平具有较快的增速，同时，良好的金融发展水平也能够促进城市经济高质量发展水平的提升，为城市经济高质量发展贡献力量。

分地区来看，长江经济带上中下游地区城市经济高质量发展水平均存在绝对β收敛和条件β收敛，但收敛速度存有一定的差异。在绝对β收敛和条件β收敛中，上游地区的收敛速度最快，其次是中游地区，再次是下游地区。

2.空间β收敛分析

要使用空间计量模型对长江经济带城市经济高质量发展水平进行β收敛检验，首先要基于Moran'sI指数进行空间自相关性分析，结果见表4所列。地理距离矩阵下Moran'sI指数均显著大于0，说明长江经济带城市经济高质量发展水平具有正向的空间关联性，从而说明在长江经济带城市经济高质量发展水平的研究中进行空间β收敛分析是必要的，其地理空间分布的相关性不能够被忽视。

表4 莫兰指数检验结果

其次，在考虑城市经济高质量发展水平空间效应的基础上，分别使用LM、LR、Wald检验对空间误差模型和空间自回归模型进行选择。表5显示，在绝对收敛和条件收敛分析的空间计量模型选择中，LM lag、LM error、Robust LM lag、Robust LM error分别通过1%和5%的显著性水平检验；Elhorst（2010）指出，若LM检验的结果支持空间误差模型和空间自回归模型之中任何一个或者两个模型同时成立，则需要进一步使用空间杜宾模型进行估计［21］，因而对空间杜宾模型进一步进行LR、Wald检验，以判断其是否会退化为空间误差模型或空间自回归模型，结果显示，在进行城市经济高质量发展水平收敛分析时应使用空间杜宾模型；采用LR检验对空间杜宾模型的固定效应进行检验，判断出空间杜宾模型中同时存在时间固定和空间固定效应，最后对空间杜宾模型进行Hausman检验，检验结果表明，应选用时空双固定的空间杜宾模型。

表5 空间面板模型的LM、LR、Wald检验结果

续表5

本文使用时空双固定的空间杜宾模型对长江经济带城市经济高质量发展水平进行绝对β收敛检验，回归结果见表6所列。收敛系数小于0，且通过1%的显著性检验，表明长江经济带城市经济高质量发展水平呈现绝对β收敛趋势。从空间自相关系数来看，空间自相关系数ρ均显著且大于0，说明引入空间效应的是必要的，不同城市间的经济高质量发展水平增长率之间存在明显的空间相互作用，即城市经济高质量发展水平的增长率在一定程度上会受到与其地理距离邻近城市的经济高质量发展水平增长率的影响，且该影响具有正向的促进作用。从城市经济高质量发展的空间滞后项系数来看，显著为正，表明地理距离邻近城市的经济高质量发展水平越高，本地的城市经济高质量发展水平倾向于具有更快的增长率。

表6 绝对β收敛和条件β收敛的空间杜宾模型检验结果

进一步在空间杜宾模型中引入政府干预水平、人口密度、金融发展水平、人力资本水平等控制变量，对长江经济带城市经济高质量发展水平进行条件β收敛检验。结果显示，城市经济高质量发展水平的收敛系数显著为负，表明长江经济带城市经济高质量发展水平存在显著的条件β收敛。

空间交互效应显示，在条件收敛的情况下，空间自相关系数依然显著为正，再次证明城市经济高质量发展水平增长率具有正向的空间相互作用；从空间滞后项系数来看，周边城市经济高质量发展水平对本地城市经济高质量发展水平增长率呈显著的正向影响，从而促进了城市经济高质量发展水平的空间收敛。

长江经济带城市经济高质量发展水平呈现绝对β收敛和条件β收敛的趋势，主要有两种原因使然：一是城市经济高质量发展水平的空间外溢效应。高水平城市向周边城市的知识、技术扩散和产业转移，能够改善经济高质量发展水平落后地区的知识、人力资本等资源要素的供给，有助于周边城市经济高质量发展增速的提升。地理距离邻近区域之间的示范和学习效应也能够促进落后地区对城市经济高质量发展水平高的区域的追赶［22］。二是制度环境的优化。“长江经济带”“一带一路”“西部大开发”等的提出为长江经济带城市经济高质量发展提供了战略支撑，同时也为长江中上游地区带来了发展机会和国家政策倾斜。转移支付的增加以及相应优惠政策的制定，使得城市经济高质量水平较低的中上游地区获得较快的经济高质量发展增速，从而促进了城市经济高质量发展水平的收敛［23］。

在控制变量中，人口密度和金融发展水平的回归系数显著为正，对城市经济高质量发展水平的增长率有促进作用，其空间滞后项系数不显著。政府干预水平和人力资本水平的空间滞后项显著为正，周围区域政府干预水平的提升，如提供优质的公共服务等能够加速技术、人才、资本等要素在区域间的流动，提升资源配置效率，则有利于本地城市经济的高质量发展；人才是非常重要的生产要素，也是创新不可缺少的要素之一，周围区域的人力资本水平越高越有利于本地城市经济的高质量发展。

（三）俱乐部收敛检验与分析

表7、表8为空间杜宾模型中分地区的回归结果，可以看出，上中下游地区的绝对β收敛和条件β收敛系数均显著为负，与普通面板回归模型估计的结果一致；中游和下游地区具有显著的空间自相关系数，上游地区未通过显著性检验。表明上中下游地区城市经济高质量发展水平均存在俱乐部收敛，不同的地区收敛于各自的收敛水平，且中、下游地区存在显著的空间效应。

表7 空间俱乐部的绝对β收敛检验结果

表8 空间俱乐部的条件β收敛检验结果

从空间效应来看，中下游地区城市经济高质量发展水平的增长率表现出显著的空间相关性，反映出中下游地区地理距离邻近城市经济高质量发展水平的增长速度能够提升本地城市经济高质量发展水平的增长速度。上游地区并未显示出显著空间效应，这可能是由于上游地区城市经济高质量水平发展不均衡现象导致。上游地区发展水平较高的城市主要为省域中心城市，如成都市、重庆市、昆明市和贵阳市，中心城市的经济高质量发展水平与区域内其他城市存在明显差距；与此同时，上游地区中心城市的集聚作用使得周围城市的要素与资源向中心城市流动，区域内的极化现象进一步凸显，所以在空间上未显示出显著的相关性。

上游地区城市经济高质量发展水平的空间滞后项系数为正，但未通过显著性检验；中游和下游地区的空间滞后项的系数均为正且显著，表明在中下游地区，周围城市经济高质量发展水平对本地城市经济高质量发展的增速具有促进作用。在中下游地区，经济高质量发展水平较高的城市对周围地区具有一定的辐射作用，其扩散效应能够给周围地区带来正向促进作用，包括区域之间的技术、资本、人才等要素的流动以及产业的转移等；同时，区域间的示范和学习效应也能够促进中下游地区城市经济高质量发展水平的空间收敛。

从收敛速度来看，在绝对β收敛和条件β收敛中，上中下游地区城市经济高质量发展水平的收敛速度相对于普通面板回归模型而言更快，使用普通面板回归模型可能会忽视城市经济高质量发展水平的空间互动关系，从而导致其收敛速度被低估。其中，上游地区的收敛速度最快，中游地区快于下游地区。面对上游地区城市经济发展水平较低、区域内差距较大的问题，近些年国家提出了“西部大开发”等各种区域发展战略，加大了对上游地区的开发和投入，上游地区后发优势的释放以及成渝地区双城经济圈的建设，推动了区域内部各城市经济的快速发展，所以收敛速度最快。并且，随着长三角地区经济发展水平的提升和土地、劳动力等要素成本的上升，部分产业向中上游地区转移，为中上游地区城市经济发展带来了技术和资本，加速了收敛进程。相对来看，下游地区城市经济高质量发展已经处于较高水平，区域内发展水平差距较小，收敛速度自然相对较慢。

五、研究结论及政策建议

（一）研究结论

本文以长江经济带108个地级及以上城市为研究样本，运用熵值法对其2010—2019年的经济高质量发展水平进行测度，并基于核密度估计法、面板回归模型及空间杜宾模型对城市经济高质量发展水平的时空演变特征以及收敛趋势进行分析，研究结论如下：①2010—2019年，长江经济带城市经济高质量发展水平逐渐升高；上中下游地区均具有不同程度的提升，其中，上游地区仍然较低，但处于中等、中低水平的城市数量有所增长；中游地区不断提高，区域内的中间值和高值增加，离散程度也呈现增加的态势；下游地区整体较高，区域内差距缩小。②城市经济高质量发展水平呈现由上游地区到下游地区逐渐增强的空间分布特征，上游地区呈现出典型的“中心—外围”结构特征；中游地区高于上游地区，层级分化现象明显；高值主要集中在下游地区。③长江经济带城市经济高质量发展存在σ收敛、绝对β收敛和条件β收敛，且城市经济高质量发展水平存在正向空间溢出效应；上中下游地区城市经济高质量发展水平均具有俱乐部收敛特征，且中下游地区的城市经济高质量发展水平存在空间依赖性；上中下游地区在收敛速度方面存在异质性，上游地区收敛速度最快，中游地区次之，下游地区最慢，忽略空间效应会导致收敛速度被低估。

（二）政策建议

依据长江经济带城市发展实际及实证分析结果，本文提出如下政策建议：

第一，根据比较优势，制定差异化的区域发展战略。长江经济带上中下游地区城市经济高质量发展水平存在明显的空间差异，并且呈现出不同的结构特征。因此，应充分利用区域比较优势，因地制宜制定差异化的区域发展战略。在未来的发展过程中，下游地区应利用区位优势吸引高端要素的集聚，推动高新技术产业的发展，依托“一带一路”倡议，打造高水平的开放平台；中游地区在承接下游地区产业转移的同时，要推动传统制造业向绿色制造、智能制造转型升级，实现经济与生态环境的协调发展；上游地区应充分发挥成渝城市群的辐射带动作用，加强基础设施建设，重点发展先进制造业以及相关服务业，推进制造业与服务业的深度融合，积极打造内陆地区对外开放的经济高地，提升开放型经济的发展水平。

第二，注重长江经济带城市经济高质量发展的均衡性。长江经济带城市经济高质量发展水平的空间分布不均衡，呈上游地区到下游地区逐渐增强的态势。因此，要通过人才引进、财税补贴以及转移支付等方式吸引高端的人才、技术、资本等要素向经济高质量发展水平较低的中上游地区流动，促进中上游地区城市经济高质量发展水平的提升，以此缩小区域间的发展差距。

第三，加强区域间的联系与合作。充分发挥区域内部中心城市的辐射作用，积极鼓励外围城市主动承接中心城市非核心功能的疏解，并且借助中心城市的技术、资本推动自身城市经济高质量发展，缩小区域内部发展差异。同时，加强上中下游地区之间的区域协作，提高跨区域的资源整合能力，有序推动下游地区的要素和产业向中上游地区转移，并且通过区域合作，有效突破行政壁垒，推动区域间形成优势互补、协同发展的格局。另外，进一步健全区域间环境治理的联动机制，强化环境规章制度，以应对区域间污染产业转移问题，从而促进长江经济带城市经济高质量发展水平的整体性提升。

注 释：

（1）长江经济带下游地区包括上海市、江苏省、浙江省共25个城市，中游地区包括安徽省、湖北省、湖南省、江西省共52个城市，上游地区包括重庆市、四川省、云南省、贵州省共31个城市。