周正柱

(上海應用技術大學 經(jīng)濟與管理學院，上海 201418)

一、引言

現(xiàn)階段，長三角一體化發(fā)展已上升為國家戰(zhàn)略，作為區(qū)域一體化基礎的市場一體化，能夠促進商品、要素自由流動，降低進入壁壘，其一體化實現(xiàn)具有重要戰(zhàn)略意義。然而，在長三角城市群市場一體化進程中，仍帶有地方政府主導的“諸侯經(jīng)濟”的特點，存在經(jīng)濟活動分散、城際間分割等問題。這些問題對長三角城市群市場一體化高質(zhì)量發(fā)展無疑形成制約。2021年6月出臺的《長三角一體化發(fā)展規(guī)劃“十四五”實施方案》，明確指出要加快破除長三角商品服務跨省域流通的堵點和斷點，健全現(xiàn)代物流體系；暢通市場、資源、技術、人才、資本等經(jīng)濟要素循環(huán)。故本文試圖在拓展的“3D+T”框架下探討長三角城市群市場一體化影響因素，并依據(jù)研究結(jié)論提出相關政策建議。

二、文獻綜述

關于市場一體化影響因素，現(xiàn)有的研究主要包括經(jīng)濟開放、技術水平、交通地理等市場推動力量的內(nèi)在因素，以及包括制度、貿(mào)易等政府推動力量的外在因素。首先，經(jīng)濟因素。經(jīng)濟因素是驅(qū)動經(jīng)濟一體化的主導因素。例如，Combes在新經(jīng)濟地理理論分析框架下研究產(chǎn)業(yè)集聚與市場一體化關系。(1)Combes P,Mayer T,Thisse J F.Economic Geogration of Regions and Nations.2008,37(1),pp.126-128.研究表明，市場一體化與產(chǎn)業(yè)集聚間存在先促進后抑制的倒“U”關系。其次，交通基礎設施因素。交通基礎設施建設不斷完善是促進區(qū)域市場一體化的重要手段，交通基礎設施越發(fā)達，越能降低區(qū)域間的邊界效應，從而加強省際間的貿(mào)易往來，對區(qū)域市場一體化發(fā)展具有促進作用。而在國際一體化不斷深化的情況下，基礎設施薄弱的區(qū)域?qū)⒂欣趨^(qū)域分割，而更好的基礎設施結(jié)構(gòu)有利于一體化的區(qū)域融合發(fā)展。(2)劉生龍、胡鞍鋼：《交通基礎設施與中國區(qū)域經(jīng)濟一體化》，《經(jīng)濟研究》2011年第3期，第72-82頁。再次，制度因素。一般認為制度是經(jīng)濟增長的重要決定因素之一，而制度影響經(jīng)濟增長的重要機制是通過增加市場整合。例如，Wolfgang研究表明：制度對市場一體化的影響大于市場一體化對制度的影響。最后，貿(mào)易因素。學者們分析認為貿(mào)易因素的變化對促進或阻礙商品市場一體化的重要性。例如Guo認為貿(mào)易自由化能夠降低國家間的貿(mào)易成本，能夠?qū)鴥?nèi)和國際市場一體化產(chǎn)生有利的影響。(3)Guo J,Johnston C M T.Do Protectionist Trade PoliciesIntegrate Domestic Markets?Evidence from the Canada-U.S.Softwood Lumber Dispute.Forest Policy and Economics,2021,130,pp.1-11.羅勇等基于3D框架視角，運用動態(tài)面板模型和系統(tǒng)GMM法，實證分析我國省域商品市場一體化影響因素；結(jié)果表明：貿(mào)易開放呈現(xiàn)先抑制后促進的非線性影響。(4)羅勇、劉錦華：《中國省域市場一體化影響因素研究——基于3D框架視角》，《軟科學》2016年第8期，第6-9頁。除上述的影響因素外，其他的如技術水平和經(jīng)濟集聚等因素、對外開放因素、信息因素等也是影響市場一體化的重要因素。

綜上所述，學者們關于市場一體化影響因素的研究已較豐富，可以為本文研究提供借鑒和啟發(fā)。但從現(xiàn)有的研究文獻來看，還存在如下不足：一是現(xiàn)有的關于市場一體化研究往往以商品市場一體化來替代，難以揭示市場一體化總體情況。因此，本文將依據(jù)市場一體化內(nèi)涵，將其細分為商品、勞動力、資本市場一體化，然后通過加權獲得市場一體化總指數(shù)。二是多數(shù)學者對市場一體化影響因素的研究，主要運用普通面板計量經(jīng)濟模型，但隨著區(qū)域一體化發(fā)展，相鄰區(qū)域間相互影響，單純采用普通面板計量經(jīng)濟模型對市場一體化影響因素進行研究，得出的結(jié)果往往忽略了空間因素對其影響。三是現(xiàn)有的文獻在新經(jīng)濟地理的“3D”框架下，從密度、距離、整合或分割三方面構(gòu)建具體指標，展開市場一體化影響因素的研究，但忽視了技術水平因素對市場一體化的影響。因此，本文將對新經(jīng)濟地理的“3D”框架理論進行拓展，新增技術因素維度，延伸構(gòu)建“3D+T”框架理論，并運用空間計量方法探究長三角城市群市場一體化影響因素。

三、“3D+T”理論框架下市場一體化的影響機制分析

(一)密度因素

在經(jīng)濟地理中，密度反映的是單位面積土地的經(jīng)濟總量，體現(xiàn)區(qū)域內(nèi)要素聚集程度和經(jīng)濟活動強度。首先，高密度的區(qū)域主要集中在較發(fā)達城市，相對于較落后地區(qū)能夠集聚更多的要素資源；要素的集聚，能增強地區(qū)吸引力，使得優(yōu)質(zhì)的企業(yè)資源向中心區(qū)域集中，拓寬了市場邊界，降低了廠商的生產(chǎn)成本；在區(qū)域內(nèi)，集聚更多的勞動力、信息等資源要素，廠商能夠?qū)崿F(xiàn)要素共享，提高生產(chǎn)效率，進而促進市場一體化。其次，經(jīng)濟活動強度的不斷提升和資源的不斷集聚，還能促進區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)進行專業(yè)化分工，從而促進區(qū)域內(nèi)生產(chǎn)效率提高，實現(xiàn)市場一體化。最后，密度的提升還會產(chǎn)生知識溢出效應，吸引更多的人力資本，提高知識溢出強度，推動技術水平提升，進而提高市場一體化水平。但在密度不斷提升的過程中，當達到一定程度后，將會產(chǎn)生擁擠效應，提高了企業(yè)生產(chǎn)成本；為緩解擁擠效應，區(qū)域內(nèi)廠商將會向區(qū)域外轉(zhuǎn)移，從而提升整體區(qū)域市場一體化水平。

(二)距離因素

在經(jīng)濟地理中，距離不是簡單的地理距離，而指的是商品、信息等生產(chǎn)要素跨越空間的難易程度，以及商品、要素流動所需要耗費的運輸、時間等成本。首先，一般而言，企業(yè)會根據(jù)自身需求選擇距離較近的大市場作為生產(chǎn)區(qū)位，降低其運輸成本；同時，企業(yè)集中的區(qū)域產(chǎn)品豐富，降低附近區(qū)域內(nèi)消費者的生活成本。其次，交通基礎設施的完善是影響市場一體化重要因素。不斷完善的交通基礎設施，可以為勞動力提供更多的機遇，提高區(qū)域間要素的流動速率，促進區(qū)域內(nèi)人才集聚，從而促進地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展。此外，距離的縮進，區(qū)域內(nèi)貿(mào)易合作就越多，則經(jīng)濟發(fā)展較好的地區(qū)對周邊區(qū)域的溢出效應就越大，就越能帶動周圍城市的發(fā)展，從而縮小城市之間的經(jīng)濟距離和促進市場一體化發(fā)展。

(三)分割因素

在經(jīng)濟地理中，分割主要反映的是限制區(qū)域間貿(mào)易、產(chǎn)品及各類生產(chǎn)要素流動的各類因素。分割可以發(fā)生在國家與國家之間或者一個國家的內(nèi)部區(qū)域，其中國家內(nèi)部區(qū)域的分割主要是由于地方政府保護行為而產(chǎn)生：各地政府作為獨立的利益主體，因其地方利益而容易對周邊地區(qū)實行差別待遇，為本地區(qū)提供各種保護政策和措施，通過各種方式限制周邊地區(qū)的資源進入本地市場。雖然這種保護行為在一定程度上有利于本地區(qū)發(fā)展，但實則擾亂了市場對資源的決定配置作用，其中最直接的影響就是阻礙了商品、資本與信息自由流動，加劇要素市場扭曲程度，降低資源配置效率，從而限制了市場一體化發(fā)展。同時，分割程度較大的區(qū)域會阻礙地區(qū)間的貿(mào)易合作，不利于企業(yè)的專業(yè)化發(fā)展，降低生產(chǎn)效率；分割還會增加產(chǎn)品流動的成本，不利于市場一體化進程。

(四)技術因素

在新經(jīng)濟地理學中，分別從密度、距離和分割三方面研究對市場一體化的影響，但在新發(fā)展格局下，長三角一體化高質(zhì)量發(fā)展離不開區(qū)域科技創(chuàng)新能力不斷提升。因此，除密度、距離、分割因素外，技術水平也是影響市場一體化的重要因素。首先，區(qū)域技術水平提升為區(qū)域間產(chǎn)業(yè)、科研機構(gòu)等提供聯(lián)動發(fā)展的空間，還能促進資源合理配置，進一步促進技術創(chuàng)新跨區(qū)域傳播，為區(qū)域一體化發(fā)展提供保障。其次，技術要素流動可以縮小區(qū)域間的技術差異和其他生產(chǎn)要素的差距，從而促進市場一體化。最后，區(qū)域技術成果產(chǎn)出不僅受限于整個區(qū)域內(nèi)的經(jīng)濟發(fā)展狀況、地理位置、文化習俗等因素，同時還受到周邊地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響；協(xié)同產(chǎn)出是依賴于區(qū)域內(nèi)多個主體間互相交流產(chǎn)生的協(xié)同效應，而協(xié)同效應能促進區(qū)域內(nèi)主體間有序的配置資源，提高創(chuàng)新效率，促進一體化水平提升。

四、研究設計

(一)變量說明

1.被解釋變量說明

依據(jù)市場一體化內(nèi)涵，本文將其細分為商品、勞動力和資本等市場一體化；考慮數(shù)據(jù)可得性，其中商品市場一體化，筆者借鑒劉秉鐮等，選取食品、煙酒及用品、衣著、醫(yī)療保健用品、交通和通信、教育文化與娛樂、居住相關產(chǎn)品等7種消費品價格衡量商品市場(5)劉秉鐮、朱俊豐：《區(qū)域市場分割的影響因素及其空間鄰近效應分析——基于1989—2014年中國省際面板數(shù)據(jù)》，《經(jīng)濟地理》2018年第10期，第36-45頁。，并運用價格法計算商品市場一體化指數(shù)；勞動力市場一體化，筆者借鑒陳紅霞等,選取在崗職工平均工資衡量勞動力市場，并運用絕對偏差法計算勞動力市場一體化指數(shù)(6)陳紅霞、席強敏：《京津冀城市勞動力市場一體化的水平測度與影響因素分析》，《中國軟科學》2016年第2期，第81-88頁。;資本市場一體化，筆者借鑒呂典瑋等，選取年末金融機構(gòu)人民幣人均各項存款余額和年末金融機構(gòu)人民幣人均各項貸款余額來衡量資本市場，并運用價格法計算資本市場一體化指數(shù)(7)呂典瑋：《京津冀區(qū)域一體化中市場一體化研究》，華東師范大學碩士學位論文,2011.；在此基礎上，參考周正柱等運用變異系數(shù)法確定權重，進而獲得市場一體化總指數(shù)(Intetit)。(8)周正柱：《長江經(jīng)濟帶城鎮(zhèn)化質(zhì)量時空格局演變及未來趨勢》，《深圳大學學報(人文社會科學版)》2018年第4期，第62-71頁。

2.解釋變量說明

(1)密度因素包括：經(jīng)濟密度、城市密度和就業(yè)密度。其中經(jīng)濟密度反映了經(jīng)濟活動在區(qū)域空間上的集中分布情況，經(jīng)濟密度越大，表明該地區(qū)土地的利用率越高。經(jīng)濟密度=GDP/行政區(qū)劃地理面積。(9)郝鳳霞、張詩葭：《長三角城市群交通基礎設施、經(jīng)濟聯(lián)系和集聚——基于空間視角的分析》，《經(jīng)濟問題探索》2021年第3期，第80-91頁。城市密度反映區(qū)域內(nèi)土地資源配置協(xié)調(diào)程度、城市建設情況等，從經(jīng)濟社會的角度來看，城市密度實質(zhì)是人口等要素不斷流動的結(jié)果。城市密度=常住人口/區(qū)域總面積。(10)張麗華、葉煒：《城市化能否減少居民交通能源消費?——基于中國城鎮(zhèn)住戶調(diào)查微觀數(shù)據(jù)的分析》，《財經(jīng)論叢》2019年第6期，第3-11頁。就業(yè)密度反映區(qū)域內(nèi)單位土地面積所擁有的就業(yè)人員數(shù)量，其空間分布趨勢能直觀反映出生產(chǎn)要素在區(qū)域內(nèi)的集聚水平。就業(yè)密度=就業(yè)人口/總面積。(11)張華明、元鵬飛、朱治雙：《中國城市人口規(guī)模、產(chǎn)業(yè)集聚與碳排放》，《中國環(huán)境科學》2021年第5期，第2459-2470頁。

(2)距離因素包括：交通基礎設施和信息通達度兩個指標。其中完善的交通基礎設施能夠降低區(qū)域間運輸成本，增強區(qū)域間的貿(mào)易流量，促進區(qū)域內(nèi)的人流、物流等在空間上的快速交換，反映對區(qū)域內(nèi)生產(chǎn)等要素流動的承載能力。公路密度=行政區(qū)域面積/公路里程數(shù)。信息通達度反映地區(qū)通信基礎設施的完備程度，信息通達度越好，地區(qū)間信息交流的有效性越被提高，有助于提升勞動力資源優(yōu)化配置效率。本文使用地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)來衡量。(12)李琳、彭宇光：《中三角城市群與長三角城市群市場一體化及影響因素比較研究》，《科技進步與對策》2017年第1期，第25-30頁。

(3)分割因素包括直接經(jīng)濟行為、地方保護行為和財政分權。其中直接經(jīng)濟行為反映政府在市場經(jīng)濟中占據(jù)主導地位，利用其自身資金參與市場資源的配置。本文選取一般公共預算支出占GDP比重指標來表示直接經(jīng)濟行為。(13)劉秉鐮、朱俊豐：《區(qū)域市場分割的影響因素及其空間鄰近效應分析——基于1989—2014年中國省際面板數(shù)據(jù)》，《經(jīng)濟地理》2018年第10期，第36-45頁。地方保護行為是政府出于對地方經(jīng)濟的考慮，為爭奪有限資源而保護本區(qū)域利益，提高周邊區(qū)域企業(yè)進入本地的門檻。此處采用國有企業(yè)職工人數(shù)占總職工人數(shù)的比重指標來反映地方保護行為。(14)李琳、彭宇光：《中三角城市群與長三角城市群市場一體化及影響因素比較研究》，《科技進步與對策》2017年第1期，第25-30頁。財政分權反映中央政府在一定責權范圍內(nèi)，允許地方政府自主決定預算支出規(guī)模和結(jié)構(gòu)，地方政府往往會采取適當措施保護本地企業(yè)；此處采用省級人均財政支出/(省級人均財政支出+全國人均財政支出)指標來反映財政分權。(15)劉若鴻、鄧曉蘭、鄢偉波等：《經(jīng)濟增長目標與地方政府財務支持策略——來自地方融資平臺的證據(jù)》，《經(jīng)濟科學》2021年第6期，第21-37頁。

(4)技術因素包括人員投入、經(jīng)費投入和成果產(chǎn)出。技術要素包括企業(yè)及研發(fā)機構(gòu)等創(chuàng)新主體，以及技術創(chuàng)新人才、信息等創(chuàng)新資源，這些要素間相互作用、相互影響，從而不斷提升區(qū)域技術水平。借鑒張翠菊等衡量方式，本文采用每萬人R&D人員數(shù)量、R&D經(jīng)費占GDP比重、每萬人專利授權量等指標分別表示人員投入、經(jīng)費投入和成果產(chǎn)出，從而反映長三角城市群的技術水平因素。(16)張翠菊、柏群、張文愛：《中國區(qū)域碳排放強度影響因素及空間溢出性——基于空間杜賓模型的研究》，《系統(tǒng)工程》2017年第10期，第70-78頁。

(二)模型構(gòu)建

為研究長三角城市群區(qū)域內(nèi)密度、距離、整合和技術因素對市場一體化水平的空間影響，根據(jù)空間面板計量模型的主要類型，筆者參照周正柱等文獻(17)周正柱、李瑤瑤：《市場一體化與經(jīng)濟增長——基于長三角城市群面板數(shù)據(jù)的空間計量分析》，《華東經(jīng)濟管理》2022年第2期，第1-12頁。，構(gòu)建如下模型：

1.空間自回歸模型

在長三角城市群的各個地區(qū)中，某城市的市場一體化水平會受到相鄰城市的市場一體化水平的影響，因此構(gòu)建如下的空間自回歸模型：

Intetit=a0+ρWIntetit+Xitβ+bKit+εit，εit～N(0,σitI)，

其中，Intetit表示的是第i個城市第t年的市場一體化水平；ρ是空間滯后項WIntetit的系數(shù)，W為空間權重矩陣，Xit分別表示影響因素密度因素denit、距離因素disit、分割因素divit和技術水平因素tecit，β為解釋變量的系數(shù)，b為控制變量的系數(shù)，Kit為控制變量，εit是隨機擾動項；為了緩解異方差性，本文對絕對數(shù)值的變量rgdpit和persit，取自然對數(shù)處理。

2.空間誤差模型

影響市場一體化水平的因素眾多，除了本文選取的密度、距離、整合與技術水平等因素外，還可能會受到其他一些不可觀測的因素的影響，如環(huán)境等因素。因此，為研究不可觀測等因素對市場一體化的影響，構(gòu)建SEM模型，公式如下：

Intetit=a0+Xitβ+bKit+μit，μit=λWμit，εit～N(0,σitI)，

其中，λ表示空間誤差自回歸系數(shù)；Wμit為隨機誤差項的空間滯后項，εit表示正態(tài)分布的隨機誤差項。

3.空間杜賓模型

長三角城市群市場一體化水平的空間效應，除了受到本地區(qū)的影響因素以外，還會受到相鄰的地區(qū)的密度、距離等的因素對本地區(qū)的市場一體化的影響，據(jù)此構(gòu)建了SDM模型，公式如下：

Intetit=a0+ρWIntetit+Xitβ+WXitθ+bKit+εit，εit～N(0,σitI)，

其中，θ是解釋變量的空間滯后項的系數(shù)。

(三)數(shù)據(jù)來源與方法說明

本文的數(shù)據(jù)主要來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》及歷年滬浙蘇皖統(tǒng)計年鑒；首先，根據(jù)表1中的指標體系，運用主成分分析法，分別計算密度、距離、分割與技術因素的綜合得分，從而分析長三角城市群的經(jīng)濟地理空間“3D+T”的演變特征。其次，在此基礎上，根據(jù)測得“3D+T”的數(shù)據(jù)變化，運用空間自相關分析是否存在空間相關性。第三，在確定空間相關性的基礎上，構(gòu)建空間面板計量模型，借鑒Anselin提出的判別準則：先進行LM檢驗，若LM-Error與LM-Lag都不顯著，保持OLS模型；若只有LM-Error顯著，選擇SEM模型；反之，選擇SLM模型；若兩者都顯著，則進行穩(wěn)健的LM檢驗，若只有Robust LM-Error顯著，則選擇SEM模型；反之，則選擇SLM模型。(18)Anselin L,Florax R,Rey S J.Advances in Spatial Econometrics:Methodology,Tools and Applications.Berlin:Springer,2004.

五、實證分析

(一)長三角城市群經(jīng)濟地理變遷的“3D+T”特征演化分析

根據(jù)密度、距離、分割和技術水平四個維度的平均值進行篩選，將城市群27個城市的經(jīng)濟地理空間類型分為0D、1D、2D、3D、3D+T特征五類地區(qū)，其中當某城市四個維度的值均低于平均值，則該城市處于0D類型，當某城市四個維度中僅有一個值高于平均值，則該城市處于1D類型，其他類型以此類推。由于篇幅限制，本文選取2010年與2019年進行分析，具體如圖1所示。

a 2010年長三角城市群空間“3D+T”分布 b 2019年長三角城市群空間“3D+T”分布圖1 2010年和2019年長三角城市群空間“3D+T”分布

由圖1所示，2010年處于0D狀態(tài)下有常州、溫州、湖州、臺州等城市，其特征是位于長三角的邊緣城市。處于1D狀態(tài)下，其中分割維度中有鹽城、揚州、金華等城市，其特征同樣處于長三角邊緣城市，表明分割程度較高，一體化程度低，呈現(xiàn)出“洼地”的現(xiàn)象；技術維度中主要有南京、杭州等中心城市及其周邊城市，其特征處于長三角的核心城市及其周邊城市，表明區(qū)域技術創(chuàng)新能力強。處于2D狀態(tài)下，其中密度、技術維度中，主要有上海、蘇州、無錫等大城市，其特征呈現(xiàn)經(jīng)濟密度大、創(chuàng)新能力強；而在距離、分割維度中主要有池州、宣城等中小邊緣城市，其特征呈現(xiàn)距離遠、分割程度高。處于3D+T狀態(tài)下，合肥雖然表現(xiàn)出高密度、高技術特征，但也呈現(xiàn)出距離遠、分割程度高的缺點。到2019年時，處于0D狀態(tài)的仍是邊緣城市較多；處于1D狀態(tài)下，其中在技術維度中，增加了蘇州和湖州兩個城市；處于2D狀態(tài)下，其中距離、分割維度中新增舟山、銅陵兩個城市；處于3D狀態(tài)下，合肥由原先的3D+T轉(zhuǎn)變?yōu)?D狀態(tài)下密度、距離、技術組，表明分割程度降低，一體化程度提升。

綜合來看，從長三角城市群27城市“3D+T”特征演化分析中可以看出，高密度、高技術的城市主要集中在上海、杭州、南京等核心城市及其周邊城市，各類資源要素集聚、技術創(chuàng)新水平高，有利于市場一體化發(fā)展；而遠距離、高分割的城市主要集中在長三角城市群的邊緣地區(qū)，往往形成一種“孤島”現(xiàn)象。

(二)“3D+T”框架下市場一體化影響因素空間計量分析

1.空間相關性檢驗

(1)全局空間自相關分析。根據(jù)全局空間自相關檢驗公式，利用Geoda軟件測算出2010—2019年長三角城市群市場一體化水平及密度、距離、分割、技術等因素的Moran指數(shù)值及其顯著性水平(表1)。由表1可知，市場一體化水平相關性不顯著，需要進行下一步的局部相關性分析；而密度、距離和技術因素的Moran指數(shù)值均大于0，且都通過了1%或5%的顯著性水平檢驗，表明長三角城市群的密度、距離與技術因素在空間分布上具有顯著的正相關，呈現(xiàn)出空間集聚狀態(tài)；分割的Moran指數(shù)值中，其中2011年、2012年與2016年的未通過顯著性檢驗，其余均通過了正向顯著性檢驗。

表1 2010—2019年長三角城市群市場一體化及影響因素的Moran指數(shù)

(2)局部空間自相關分析。為了進一步分析市場一體化空間集聚演變特征，分別繪制2010年和2019年Moran指數(shù)散點圖(圖2)與5%顯著性水平局域相關LISA圖(圖3)，用來反映具體城市的市場一體化空間集聚狀態(tài)。由圖2的a、b可知，2010年長三角城市群市場一體化水平的空間相關指數(shù)為正，較多城市集中分布在第三象限，屬于低-低集聚類型；2019年市場一體化水平的Moran指數(shù)由正轉(zhuǎn)為負，呈現(xiàn)負的空間相關性，意味著長三角城市群市場一體化指數(shù)的空間分布模式有所改變，從圖中可以看出分布在第二象限的城市較多，形成了差異化的低-高集聚的空間分布格局。同時，為了更清晰地了解各城市所處具體象限，由圖2編制成表2；由表2可知，2019年上海、南通、鎮(zhèn)江與寧波的市場一體化水平指標都進入高-高集聚區(qū)域，表明上海大都市圈具有較強的帶動效應；而南京在2010年和2019年都處于低-低集聚區(qū)域，表明南京都市圈內(nèi)城市的市場一體化水平較低，與上海等地形成明顯的差異。由LISA圖3c、d可知，長三角城市群市場一體化水平呈現(xiàn)一定的局部集聚，2010年僅有鎮(zhèn)江通過5%顯著性檢驗，且呈現(xiàn)出高-低集聚狀態(tài)，而2019年新增上海為高-高集聚類型且顯著，安慶為高-低集聚類型且顯著，且鎮(zhèn)江演變?yōu)楦?高集聚類型但不顯著。從總體上來看，長三角城市群市場一體化發(fā)展出現(xiàn)了“極點”和“洼地”現(xiàn)象。

表2 Moran指數(shù)散點圖對應城市所處象限

c 2010年市場一體化水平 d 2019年市場一體化水平圖3 2010年和2019年長三角城市群市場一體化水平局部LISA集聚圖

2.LM檢驗和Hausman檢驗

由表3可知，LM-Error和LM-Lag統(tǒng)計量在5%水平上都通過顯著性檢驗，則進行穩(wěn)健的LM檢驗，從檢驗結(jié)果看，Robust LM-Error的統(tǒng)計量通過了5%顯著性檢驗，而Robust LM-Lag的統(tǒng)計結(jié)果不顯著，因此選擇SLM模型。借鑒張芷若等采用的選擇方法，通過比較模型中的R2與Log-L值的大小辨別模型的優(yōu)劣，由表4可以看出(19)張芷若、谷國鋒：《科技金融與科技創(chuàng)新耦合協(xié)調(diào)度的空間格局分析》，《經(jīng)濟地理》2019年第4期，第50-58頁。，SLM模型中的R2與Log-L均為三個模型中最大，也表明SLM模型的估計結(jié)果最優(yōu)。同時由Hausman檢驗的統(tǒng)計量通過了10%的顯著性檢驗，表明選擇固定效應模型。因此，本文將采用固定效應的SLM模型來分析長三角城市群市場一體化影響因素的空間效應問題。

3.固定效應的SLM模型分析

由表4可知，首先，空間自回歸系數(shù)值為0.923，且通過了1%的顯著性檢驗，表明長三角城市群市場一體化的正向空間外部效應顯著。其次，分析主要影響因素，其中從密度因素看，其系數(shù)為-0.585且未通過顯著性檢驗，表明長三角城市群密度因素的變化對市場一體化的影響不顯著。距離因素的系數(shù)顯著為正，表明交通基礎設施越完善、信息通達程度越高，越有利于市場一體化進程。分割因素的系數(shù)顯著為負，表明地方保護、財政分權等政府干預市場行為不利于市場一體化進程。技術因素的系數(shù)為正，但未通過顯著性檢驗，表明當前技術因素對市場一體化進程的影響有限。最后，經(jīng)濟發(fā)展水平及人力資本水平等控制變量的系數(shù)為正且顯著，表明經(jīng)濟發(fā)展水平、人力資本對市場一體化水平的提升具有促進作用。

表3 長三角城市群空間依賴性模型設定檢驗

表4 空間自回歸模型估計結(jié)果

本文基于表4中的空間自回歸模型回歸結(jié)果，將各因素對長三角城市群市場一體化水平的影響進行了效應分解(表5)。由表5可知，其中密度因素對市場一體化的直接效應和間接效應都為負且不顯著，表明其對本區(qū)域及相鄰區(qū)域市場一體化起阻礙作用，但影響較小。距離因素的直接效應和間接效應都為正且顯著，表明基礎設施的改善及信息通暢將有利于本區(qū)域及鄰近區(qū)域的市場一體化水平提升。分割因素的直接效應和間接效應都為負且在10%水平上顯著，表明地方保護等政府干預經(jīng)濟行為，不僅抑制了本區(qū)域的市場一體化進程，而且也妨礙了鄰區(qū)域市場一體化水平提升。技術因素的直接效應與間接效應的系數(shù)均為正但不顯著，表明技術因素對本區(qū)域及鄰近區(qū)域的市場一體化水平影響有限。

表5 各影響因素對市場一體化影響效應分解

4.穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗長三角城市群市場一體化影響因素模型設計是否具有穩(wěn)健性，本文利用固定效應的空間自回歸模型對三省一市進行實證檢驗，因單一城市不能設置地理權重，因此借鑒王立平等做法，將上海納入江蘇省(20)王立平、李艷萍：《城鎮(zhèn)化水平、FDI與房價——基于泛長三角的空間計量研究》，《華東經(jīng)濟管理》2014年第7期，第42-47頁。，實證結(jié)果如表6所示，與表4進行對比分析，同時將表6的效應分解的結(jié)果與表5進行對比分析，發(fā)現(xiàn)在分區(qū)域?qū)嵶C分析中，分樣本回歸結(jié)果與總樣本實證結(jié)果一致，表明密度、距離、分割和技術因素對市場一體化水平的影響結(jié)論具有較強的穩(wěn)健性。

表6 分區(qū)域固定效應SAR空間效應估計

六、主要結(jié)論與政策啟示

本文在將新經(jīng)濟地理學“3D”理論框架拓展為“3D+T”框架下，基于長三角城市群27個城市的2010—2019年的面板數(shù)據(jù)，運用主成分分析法與空間計量模型，實證分析長三角城市群市場一體化影響因素，得出如下主要結(jié)論，并展開討論。

首先，從研究結(jié)果表明：密度因素對長三角城市群市場一體化的影響為負但不顯著，同時直接效應和間接效應也印證了這一結(jié)論。這其中的原因可能是經(jīng)濟、人口等資源集中，開始時可能會產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟效應，進而吸引更多資源匯集產(chǎn)生集聚效應，但長三角城市群資源環(huán)境與公共基礎設施承載能力有限，經(jīng)濟、人口等資源不斷集聚將會對環(huán)境及公共基礎設施產(chǎn)生巨大壓力，進而產(chǎn)生“擁擠效應”，進而阻礙了市場一體化進程。因此，地方要合理引導產(chǎn)業(yè)、人口集聚，優(yōu)化空間布局；在通過集聚產(chǎn)生外部效應促進市場一體化的同時，也要合理控制好資源集聚規(guī)模，防止出現(xiàn)“擁擠效應”。

其次，距離因素顯著地促進長三角城市群市場一體化水平提升，效應分解結(jié)論也支持這一觀點。近年來，長三角區(qū)域不斷共同推進交通基礎設施建設，同時加大移動通信網(wǎng)點布局力度，不斷提升互聯(lián)互通水平，使得各城市間各類要素流動及經(jīng)濟聯(lián)系等不斷加強，空間距離不斷縮小，經(jīng)濟距離逐漸接近，從而使市場一體化水平不斷提升。此外，長三角城市群運用信息基礎設施助推傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級，緊抓數(shù)字經(jīng)濟變革窗口期，構(gòu)建軟件和信息服務產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，協(xié)同軟件等相關基礎設施推動長三角城市群軟件和信息服務行業(yè)循環(huán)暢通，成為數(shù)字化產(chǎn)業(yè)的領跑者，凸顯數(shù)字經(jīng)濟優(yōu)勢。因此，一體化發(fā)展關鍵在于“通”，高效互通的基礎設施建設，使區(qū)域內(nèi)城市間實現(xiàn)真正的一體化；同時，核心城市也要明確各自發(fā)展重點，例如，上海要側(cè)重完善特大城市內(nèi)的交通體系，江蘇、浙江與安徽則重點發(fā)展城際軌道交通等。

再次，分割因素對市場一體化產(chǎn)生了顯著的負向影響，效應分解也得出一致結(jié)論。當前，在一體化過程中面臨著體制機制挑戰(zhàn)。首先，地方政府為了實現(xiàn)本區(qū)域的經(jīng)濟趕超，往往會采取一些保護地方發(fā)展的措施來促進本區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，提升鄰近區(qū)域企業(yè)進入門檻，從而影響區(qū)域整體市場一體化進程。其次，目前各地政府間就市場一體化發(fā)展方面雖已簽署各種協(xié)議等，但存在難以落實問題，這其中主要由于市場存在分割及簽署的協(xié)議沒有法律效應，市場一體化發(fā)展難以達到有效保障。因此，地方政府應轉(zhuǎn)變政府職能，打破行政界限，減少保護行為及對市場的干預，打造長三角城市群“命運共同體”，促進區(qū)域市場一體化高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展。同時，協(xié)調(diào)產(chǎn)業(yè)發(fā)展避免產(chǎn)業(yè)同構(gòu)，做到差異化發(fā)展，防止資源重復浪費。再者，從全局來統(tǒng)籌規(guī)劃，推動長三角城市群協(xié)同發(fā)展，樹立“一盤棋”思想，互利共贏，建立長三角跨區(qū)域任職制度，加強溝通，消除隔閡，形成一體化合力。最后，構(gòu)建共享的人才、醫(yī)療、金融等大平臺，對各項資源進行優(yōu)化配置，發(fā)揮各自優(yōu)勢、補齊短板。

最后，技術因素對市場一體化產(chǎn)生正向影響，但不顯著，與效應分解結(jié)論一致。其中可能的原因是：長三角城市群科技創(chuàng)新要素的共同大市場尚未形成，城市間行政界限明顯，且科技創(chuàng)新市場開放程度不高等，造成了科技創(chuàng)新資源分布不均衡，使得技術水平的提升對市場一體化影響不顯著。因此，應擴大上?？萍紕?chuàng)新中心策源地的溢出效應，加強南京、杭州、合肥等城市作為創(chuàng)新節(jié)點城市的引領作用，促進創(chuàng)新要素在區(qū)域內(nèi)的有效配置；擴大科技創(chuàng)新合作范圍，破除地域與行業(yè)分割，加強與高校及科研機構(gòu)間的聯(lián)系，完善科技人員的創(chuàng)新激勵機制，實現(xiàn)科技資源共享，從而提升區(qū)域科技創(chuàng)新水平。