土地利用效率對(duì)城市群創(chuàng)新效率空間溢出效應(yīng)的影響研究

李嘉琳

摘 要：土地要素在城市建設(shè)中的規(guī)劃對(duì)于城市整體創(chuàng)新質(zhì)量或效率乃至城市群層面都是至關(guān)重要。本文從土地視角出發(fā)以全國(guó)267個(gè)城市，七大城市群為主要研究對(duì)象，選取2017年截面數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建資本，土地，勞動(dòng)三要素所組成土地利用效率指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，運(yùn)用空間滯后模型檢驗(yàn)土地利用效率中各生產(chǎn)要素對(duì)于不同城市群創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：近年來(lái)七大城市群的土地利用效率普遍提高，中高效率城市群明顯增多。土地利用效率雖然整體較高，但從空間分布上看存在較大的差異性。中低效率城市群占比較大，短板效應(yīng)明顯，全國(guó)整體創(chuàng)新效率處于較低水平但仍有較大的提升空間。不同城市群資本要素、勞動(dòng)要素和土地要素的投入對(duì)創(chuàng)新效率的作用偏差較大，并且各元素與創(chuàng)新效率存在空間相關(guān)。土地利用效率較高的沿海城市群土地要素和資本要素的投入反而可能會(huì)抑制周邊地區(qū)的創(chuàng)新效率。

關(guān)鍵詞：城市群;土地要素;空間滯后模型;空間溢出;創(chuàng)新效率

中圖分類(lèi)號(hào)：F 121.3 ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? 文章編號(hào)：1672 - 7312（2022）02 - 0181 - 07

Abstract：The planning of land elements in urban construction is very important to the overall innovation quality or efficiency of the city and even to the level of urban agglomeration.Therefore，from the perspective of land，this paper takes 267 cities and seven urban agglomerations across the country as the main research objects，selects the crosssectional data in 2017，and uses the spatial lag model to test the land use efficiency by constructing an evaluation system of land use efficiency indicators for the three elements of capital，land and labor.The findings are as follows：1.The land use efficiency of the seven major urban agglomerations has generally improved in recent years，while the number of mediumhigh efficiency urban agglomerations has increased significantly.Although the land use efficiency is relatively high on the whole，there are great differences in spatial distribution.2.The proportion of urban agglomeration with low and medium efficiency is large，and the weak link effect is obvious.The overall innovation efficiency of the country is at a low level，but there is still a large space for improvement.3.The input of capital factors，labor factors and land factors in different urban agglomerations has a large deviation on innovation efficiency，and each element is spatially correlated with innovation efficiency.The input of land and capital factors in coastal urban agglomerations with higher land use efficiency may inhibit the innovation efficiency of surrounding urban agglomerations.

Key words：urban agglomeration;land element;Spatial Lag Model;spatial spillover;innovation efficiency

0 引言

創(chuàng)新能力提升與科學(xué)技術(shù)進(jìn)步是我國(guó)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵途徑。黨的十八大明確提出“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略”，作為宏觀層面的載體，城市群作為區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)極和技術(shù)的創(chuàng)新級(jí)，在空間上會(huì)產(chǎn)生虹吸效應(yīng)和示范效應(yīng)，對(duì)鄰近區(qū)域帶來(lái)影響。城市群發(fā)展的核心在于內(nèi)部城市之間在產(chǎn)業(yè)、創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)的聯(lián)動(dòng)機(jī)制[1]。城市群的技術(shù)創(chuàng)新，作為地方創(chuàng)新資源與投入產(chǎn)出之間關(guān)系的主要指標(biāo)[2]，體現(xiàn)了地方政府對(duì)技術(shù)創(chuàng)新資源的合理配置狀況[3]。城市群內(nèi)對(duì)資源的合理配置與利用直接關(guān)乎到創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略的實(shí)施和創(chuàng)新型大國(guó)打造。所以，城市群的技術(shù)創(chuàng)新效率已引起了學(xué)術(shù)界普遍重視。

土地是創(chuàng)造財(cái)富的重要來(lái)源[4]，隨著我國(guó)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，資本要素供給充沛，勞動(dòng)力要素也步入質(zhì)量紅利階段[5]，但是土地要素卻在全國(guó)范圍內(nèi)存在著不同程度的錯(cuò)配問(wèn)題。土地要素在當(dāng)前時(shí)代下，對(duì)區(qū)域間資源配置和要素流動(dòng)以及城市創(chuàng)新能力提升的關(guān)鍵作用不斷凸顯。土地話題一直是我國(guó)發(fā)展討論的熱點(diǎn)問(wèn)題。資本投入率、勞動(dòng)投入要素和土地投入要素對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新能力的影響，近些年來(lái)國(guó)內(nèi)的學(xué)者也進(jìn)行了諸多研究。具體整理了國(guó)內(nèi)外論文后發(fā)現(xiàn)，從土地角度入手研究城市技術(shù)創(chuàng)新，可以大致分成二類(lèi)，一類(lèi)是從土地財(cái)政角度入手。龔廣祥等[6]發(fā)現(xiàn)從短期和長(zhǎng)遠(yuǎn)意義上看，土地市場(chǎng)化對(duì)地方創(chuàng)新發(fā)展都具有很重要的促進(jìn)作用，認(rèn)為土地市場(chǎng)化能夠改變土地要素市場(chǎng)扭曲、優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境、減少政府投資約束，從而增加了地方創(chuàng)新。亓壽偉等[7]經(jīng)過(guò)深入研究，得出地方工業(yè)用地的總體轉(zhuǎn)讓大大提高了地方技術(shù)創(chuàng)新水平的結(jié)果，但該結(jié)果只適用于以招商引資為目的的工業(yè)用地轉(zhuǎn)讓?zhuān)瑢?duì)正常工業(yè)用地轉(zhuǎn)讓并沒(méi)有明顯影響。戴魁早和王夢(mèng)穎[8]在理論上歸納了土地財(cái)政對(duì)地方技術(shù)創(chuàng)新投入的影響機(jī)理，通過(guò)雙向固定效用模型、遞歸模型等方法，發(fā)現(xiàn)土地財(cái)政顯著推動(dòng)了地方技術(shù)創(chuàng)新投入的增加，而國(guó)際金融危機(jī)則降低了對(duì)土地財(cái)政的促進(jìn)作用，證明土地要素對(duì)于城市創(chuàng)新有著較高的相關(guān)性。

另一類(lèi)是從土地要素錯(cuò)配的角度出發(fā)。如毛文鋒等[9]通過(guò)企業(yè)大數(shù)據(jù)構(gòu)建的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)研究城市創(chuàng)新能力與土地要素錯(cuò)配之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量受到土地要素錯(cuò)配的制約，土地要素通過(guò)研發(fā)的投入擠出效應(yīng)、信貸融資的約束效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)抑制效應(yīng)和集聚經(jīng)濟(jì)稀釋效應(yīng)這四條途徑影響城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量，其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)抑制作用起關(guān)鍵性作用。謝冬水[10]發(fā)現(xiàn)工業(yè)用地和商住用地之間的資源誤配明顯削弱了城市的創(chuàng)新活力，工礦倉(cāng)儲(chǔ)用地供給面積占城市土地供給總額比例越高，其創(chuàng)新能力越低。安勇等[11]研究土地資源錯(cuò)配及其空間策略互動(dòng)對(duì)城市創(chuàng)新能力的影響機(jī)制，結(jié)果顯示城市創(chuàng)新能力受到土地資源錯(cuò)配及其空間策略互動(dòng)的抑制作用，主要通過(guò)抑制城市創(chuàng)業(yè)活力、扭曲地方政府支出結(jié)構(gòu)、擠出企業(yè)R&D投入以及破壞城市制度環(huán)境四條渠道進(jìn)行傳導(dǎo)，對(duì)不同類(lèi)型城市的影響有所差異。謝呈陽(yáng)等[12]發(fā)現(xiàn)中國(guó)大規(guī)模出讓工業(yè)用地、不飽和供給商住用地的土地資源配置方式對(duì)城市創(chuàng)新能力有一定的抑制作用，并發(fā)現(xiàn)發(fā)達(dá)城市受其抑制作用更明顯。有關(guān)創(chuàng)新效率空間溢出效應(yīng)的文章，如盛彥文等[13]利用空間杜賓模型定量分析創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)，五大城市群的創(chuàng)新效率都呈現(xiàn)穩(wěn)定增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì);城市群中的核心城市資源配置未達(dá)到較優(yōu)，投入較多產(chǎn)出效率偏低。而通過(guò)路徑分析可以發(fā)現(xiàn)集聚經(jīng)濟(jì)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、外商投資程度、勞動(dòng)力素質(zhì)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等對(duì)城市群的創(chuàng)新效率有直接作用和溢出效應(yīng)。

通過(guò)文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，土地要素投入與城市創(chuàng)新關(guān)系的研究已獲得了相當(dāng)豐碩的研究成果，為土地資源管理和提升城市創(chuàng)新效率提供了有益的借鑒。然而查閱相關(guān)資料從另一熱點(diǎn)問(wèn)題“核心城市”中發(fā)現(xiàn)，不同類(lèi)型的城市及不同等級(jí)的城市群本身會(huì)對(duì)附近區(qū)域產(chǎn)生虹吸或者涓滴效應(yīng)，那么城市群中某一要素的改變也會(huì)通過(guò)“要素流”對(duì)周?chē)鷧^(qū)域產(chǎn)生影響，本文對(duì)此進(jìn)行深入研究。在方法上，使用偏微分方法求解空間效應(yīng)值，因?yàn)槠胀ɑ貧w模型估計(jì)系數(shù)解釋與空間計(jì)量模型估計(jì)系數(shù)的解釋方式相同，會(huì)帶來(lái)研究結(jié)果的偏差。在研究?jī)?nèi)容上，通過(guò)文獻(xiàn)可以得知土地要素其作用于創(chuàng)新效率的機(jī)理與機(jī)制的研究已經(jīng)較為豐富，但由于研究方法限制，鮮有將其納入模型。

1 研究方法、變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究方法

1.1.1 全局空間自相關(guān)

采用國(guó)際學(xué)術(shù)界中比較主流的全局Moran’s I指數(shù)，衡量各要素與創(chuàng)新效率的空間相關(guān)性。

1.1.2 DEABCC模型

規(guī)?？勺儣l件下的產(chǎn)出導(dǎo)向型 DEABCC模型可對(duì)各城市創(chuàng)新效率進(jìn)行靜態(tài)評(píng)價(jià)。

1.1.3 空間滯后模型

式中：Y為被解釋變量;X為解釋變量;ρ為空間自相關(guān)系數(shù);γ為空間殘差相關(guān)系數(shù);W為空間權(quán)重矩陣;β為自變量系數(shù);ε為殘差。

1.2 變量選取與指標(biāo)體系

1.2.1 創(chuàng)新效率測(cè)度指標(biāo)選取

參考大量文獻(xiàn)，并借鑒已有指標(biāo)體系，選取R&D經(jīng)費(fèi)支出和R&D人員折合全時(shí)當(dāng)量作為投入指標(biāo)。由于各城市科技產(chǎn)品銷(xiāo)售收入數(shù)據(jù)缺乏，故選擇專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo)[14]。

1.2.2 土地利用效率的指標(biāo)體系構(gòu)建

本文從投入和產(chǎn)出兩個(gè)維度測(cè)算城市土地利用效率。資本、勞動(dòng)、土地等要素作為投入指標(biāo)，并從社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)三方面建構(gòu)產(chǎn)出指標(biāo)[15]（見(jiàn)表1）。

1.3 研究范圍與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文在考慮城市統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可得性、準(zhǔn)確性和標(biāo)準(zhǔn)性的基礎(chǔ)上，參考城市研究與創(chuàng)新研究相關(guān)領(lǐng)域資深專(zhuān)家意見(jiàn)，選取國(guó)家級(jí)城市群及地區(qū)代表性城市群中的267個(gè)地級(jí)以上城市進(jìn)行量化研究。選取依據(jù)：①城市研究?jī)r(jià)值，及在省份中的經(jīng)濟(jì)地位;②統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可得性和準(zhǔn)確性;③樣本數(shù)據(jù)的廣泛性。其關(guān)系到結(jié)論的準(zhǔn)確性，因此樣本數(shù)據(jù)涵蓋一、二、三線大中小城市。

2 實(shí)證結(jié)果分析

2.1 七大城市群創(chuàng)新效率測(cè)度

基于2017年267個(gè)樣本城市的創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行估算（見(jiàn)表2）。

從整體上看全國(guó)的綜合效率較低，但各城市群之間的差異較大，京津冀、珠三角和長(zhǎng)三角城市群整體效率偏高，原因可能是創(chuàng)新資源的投入利用較優(yōu)，帶來(lái)了高效的創(chuàng)新產(chǎn)出。

2.2 土地利用效率評(píng)價(jià)

此處采用MATLAB軟件來(lái)處理2004—2017年七大城市群267個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，測(cè)算得到整體城市群的土地利用效率（見(jiàn)表3）。

2.3 城市群空間效應(yīng)溢出分析

2.3.1 城市土地利用要素的空間相關(guān)性檢驗(yàn)

在進(jìn)行空間計(jì)量模型評(píng)估之前須檢驗(yàn)相關(guān)變量之間是否具有空間相關(guān)，利用GeoDa軟件對(duì)純技術(shù)效率、資本投入、勞動(dòng)投入、土地投入、經(jīng)濟(jì)效益、生態(tài)效益、社會(huì)效益和土地效率總得分進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)。結(jié)果表明，2017年純技術(shù)效率的Moran’s I為 0.278 38;資本投入的 Moran’s I為0.200 389;勞動(dòng)投入的 Moran’s I為0.134 872;土地投入的Moran’s I為 0.173 886，土地利用總得分的Moran’s I為0.229 551，并且各變量均通過(guò) 1%統(tǒng)計(jì)顯著性水平檢驗(yàn)。由此看出，創(chuàng)新效率、資本投入、勞動(dòng)投入、土地投入等與土地利用效率，在地域空間上并不是彼此獨(dú)立或隨意分配的，而是具有明顯正向全局空間關(guān)聯(lián)，即在本地城市的創(chuàng)新效率、資本投入、勞動(dòng)投入、土地投入等不但會(huì)影響到附近城市，同時(shí)也受相鄰城市影響。所以，在分析中，需要將空間互動(dòng)效應(yīng)引入到模型之中（如圖1所示）。

2.3.2 空間模型檢驗(yàn)與選擇

根據(jù)表4結(jié)果，可看出SLM與SEM的LM檢驗(yàn)和Robust 的LM檢驗(yàn)均通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，所以更偏向選擇空間杜賓模型。而Wald檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)都接受了空間杜賓模型可以退化為空間滯后模型的原始假定，所以空間杜賓模型可以退化為空間滯后模型。

2.3.3 空間效應(yīng)的分解

表5為模型估計(jì)結(jié)果，可看出城市群技術(shù)創(chuàng)新能力具有明顯的空間溢出效果。但具體直接效應(yīng)和間接效應(yīng)需采用偏微分方法得出。

表6為分解結(jié)果。①?gòu)闹苯有?yīng)上看，土地直接效應(yīng)系數(shù)為正，數(shù)值為0.283，其他條件不變，本地土地要素投入每增加1%，本地城市群的技術(shù)創(chuàng)新能力增加 0.283%。資本直接效應(yīng)大于土地與勞動(dòng)直接效應(yīng)。②從溢出效應(yīng)絕對(duì)值上可發(fā)現(xiàn)，資本溢出效應(yīng)系數(shù)為負(fù)，數(shù)值為-0.063，即本地資本投入每增加1%，鄰近城市群的技術(shù)創(chuàng)新能力減少0.063%，表明資本要素投入的增加，反而抑制了鄰近城市群的技術(shù)創(chuàng)新能力。

1）京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角城市群，資本和土地要素的投入促進(jìn)了本地創(chuàng)新能力但通過(guò)負(fù)向效應(yīng)抑制了鄰近城市的創(chuàng)新能力。從京津冀城市群的土地要素投入和應(yīng)用情況來(lái)看，由于工業(yè)化與城鎮(zhèn)化高速發(fā)展過(guò)程中對(duì)土地要素的需求量增加，在土地供應(yīng)下降與總需求擴(kuò)大的雙重壓力下，導(dǎo)致了京津冀區(qū)域在有限土地要素供應(yīng)上產(chǎn)生了競(jìng)爭(zhēng)效果，流動(dòng)性要素將向回報(bào)率高地區(qū)轉(zhuǎn)移形成聚集規(guī)模，也就會(huì)對(duì)相鄰城市群的流動(dòng)性生產(chǎn)要素形成吸納或虹吸效果，進(jìn)而造成對(duì)相鄰城市群的經(jīng)濟(jì)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的負(fù)向溢出效果。

2）中原城市群中資本、勞動(dòng)和土地要素投入的增加可以促進(jìn)城市群內(nèi)的技術(shù)創(chuàng)新能力增長(zhǎng)，但對(duì)鄰近城市技術(shù)創(chuàng)新能力并無(wú)顯著的溢出效應(yīng)。主要的原因是中原城市群缺少能夠擔(dān)當(dāng)整個(gè)區(qū)域增長(zhǎng)極，對(duì)其他城市發(fā)揮強(qiáng)大涓滴作用的超大核心城市，并且內(nèi)部城市間行業(yè)關(guān)聯(lián)性不高，社會(huì)經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)度相對(duì)較弱，城市群區(qū)域內(nèi)部的生產(chǎn)要素流動(dòng)性相對(duì)欠缺，因此造成彼此之間作用不明顯。

3）成渝城市群，本地土地要素和勞動(dòng)要素的投入增加不但促進(jìn)了本地城市技術(shù)創(chuàng)新能力，同時(shí)利用正向溢出效應(yīng)促進(jìn)了鄰近城市城市技術(shù)創(chuàng)新能力?？赡艿脑蚴浅捎宄鞘腥和恋匾毓?yīng)相對(duì)充足同時(shí)在“西部大開(kāi)發(fā)政策”的紅利支撐下，如果毗鄰城市以土地要素投資作為經(jīng)濟(jì)空間載體來(lái)開(kāi)展城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和主要項(xiàng)目投入時(shí)，將產(chǎn)生政府投資乘數(shù)效應(yīng)或政府購(gòu)買(mǎi)乘數(shù)效應(yīng)提升城市的技術(shù)能力，本地城市也將會(huì)由此獲益。

4）哈長(zhǎng)城市群整體溢出效應(yīng)較低，主要原因是近年哈長(zhǎng)城市群發(fā)展勢(shì)頭減弱，對(duì)高新技術(shù)人才吸引力減弱。此外，哈長(zhǎng)城市群重工業(yè)企業(yè)占比較大而高新技術(shù)企業(yè)占比少，制約了本地城市群技術(shù)創(chuàng)新能力的提高。

5）長(zhǎng)江中游城市群各要素的投入增加對(duì)本地技術(shù)創(chuàng)新能力有較大促進(jìn)作用，而且均存在正向溢出效應(yīng)。但相比于城市群體量，空間效應(yīng)較低。原因可能為長(zhǎng)江中游城市群作為以武漢城市圈、環(huán)長(zhǎng)株潭城市群、環(huán)鄱陽(yáng)湖城市群為主體形成的特大型城市群。三大核心都能承擔(dān)創(chuàng)新發(fā)展極的作用，但整體交流較低。并且武漢城市圈和環(huán)長(zhǎng)株潭城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高，創(chuàng)新效率處于較高水平，環(huán)鄱陽(yáng)湖城市群創(chuàng)新效率較低，逐漸形成創(chuàng)新洼地，各元素具有一定轉(zhuǎn)移惰性。制約了對(duì)鄰近城市技術(shù)創(chuàng)新能力的影響。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

第一，中國(guó)城市土地利用效率雖然整體較高，但從空間分布上看存在較大的差異性。全國(guó)尺度上，近年來(lái)七大城市群的土地利用效率普遍提高，并處在較高水平。其中京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角城市群呈現(xiàn)高效率但增速放緩的特點(diǎn);隨著老工業(yè)基地振興計(jì)劃和國(guó)家重點(diǎn)城市群的確立，成渝、中原、哈長(zhǎng)城市群和長(zhǎng)中游城市群皆呈現(xiàn)高速增長(zhǎng)的特點(diǎn)。中高效率城市群明顯增多。

第二，京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角城市群的創(chuàng)新效率處于較高水平，哈長(zhǎng)、中原城市群創(chuàng)新效率水平較低，中低效率城市群占比較大，短板效應(yīng)明顯。對(duì)于創(chuàng)新效率較低的城市群應(yīng)增加資源投入規(guī)模，提高效率，中效率城市群應(yīng)調(diào)整要素投入結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)其對(duì)資源轉(zhuǎn)化能力?？傮w而言，全國(guó)整體創(chuàng)新效率處于較低水平但仍有較大的提升空間。

第三，基于空間計(jì)量模型分析，不同城市群資本要素、勞動(dòng)要素和土地要素的投入對(duì)創(chuàng)新效率的作用偏差較大，并且各元素與創(chuàng)新效率存在空間相關(guān)。土地利用效率較高的沿海城市群土地要素和資本要素的投入反而可能會(huì)抑制周邊城市群的創(chuàng)新效率。

直接效應(yīng)中，資本要素投入對(duì)于城市群創(chuàng)新效率的影響作用較大，資本要素每增加1%，全國(guó)創(chuàng)新效率提升0.463。土地直接效應(yīng)系數(shù)為0.283，小于資本與勞動(dòng)要素。間接效應(yīng)中，人口要素投入對(duì)臨近城市創(chuàng)新效率的影響最大。

3.2 建議

第一，通過(guò)加強(qiáng)知識(shí)積累、技術(shù)進(jìn)步、制度創(chuàng)新、人才引進(jìn)和招商引資等方式提高城市的創(chuàng)新效率。

第二，針對(duì)于不同發(fā)展程度的城市群，應(yīng)調(diào)控不同生產(chǎn)要素的投入量，完成資源的合理配置，提升各要素的利用效率。

第三，加強(qiáng)鄰近城市之間的聯(lián)系，城市群內(nèi)部的關(guān)聯(lián)度較高，則區(qū)域內(nèi)的創(chuàng)新效率整體偏高，并且需要充分考慮到鄰近城市和本地城市生產(chǎn)要素的聯(lián)動(dòng)問(wèn)題，共同推動(dòng)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。

第四，著重培育二級(jí)中心城市發(fā)展，例如多中心城市群結(jié)構(gòu)，對(duì)周?chē)鞘羞M(jìn)行輻射。政府應(yīng)因地制宜，推動(dòng)各城市群高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展。

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（責(zé)任編輯：嚴(yán) 焱）