長江經(jīng)濟(jì)帶城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展時空演化分析

□文/周詩怡 姜 霞 阮子佳 譚玉環(huán)

（中南民族大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 湖北·武漢）

［提要］ 在新時代背景下，城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展是貫徹新發(fā)展理念、構(gòu)建“五位一體”總格局的重要發(fā)展要求。從長江經(jīng)濟(jì)帶城市高質(zhì)量發(fā)展水平出發(fā)，以長江經(jīng)濟(jì)帶32 個城市為樣本構(gòu)建衡量城市經(jīng)濟(jì)質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)體系，利用主成分分析法和莫蘭指數(shù)對城市經(jīng)濟(jì)質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行時空演化分析和測度。結(jié)果表明：城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)總體上升趨勢，部分城市未達(dá)到高質(zhì)量發(fā)展水平，城市的發(fā)展質(zhì)量水平受到不同發(fā)展程度的空間區(qū)位以及所在城市群影響，并有較為明顯的集聚現(xiàn)象存在于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地域。基于上述分析，從時空演化角度提出對策建議。

改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)保持高速增長并取得了引人矚目的成就。長江經(jīng)濟(jì)帶作為我國核心發(fā)展區(qū)，連接?xùn)|中西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動脈，對全國經(jīng)濟(jì)發(fā)展都具有支撐推動作用，其高質(zhì)量發(fā)展有利于深度發(fā)掘中國經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)的內(nèi)需潛力。為進(jìn)一步對長江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展成果進(jìn)行分析，本文在對現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)梳理的基礎(chǔ)上，基于2013～2018年長江經(jīng)濟(jì)帶城市發(fā)展現(xiàn)狀構(gòu)建相應(yīng)水平測度指標(biāo)，并深度剖析長江流域質(zhì)量發(fā)展的空間自相關(guān)性和上、中、下游流域質(zhì)量水平的時空差異分布特點(diǎn)，為穩(wěn)定提高長江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展，形成優(yōu)勢互補(bǔ)的高質(zhì)量發(fā)展區(qū)域經(jīng)濟(jì)布局和完整的經(jīng)濟(jì)圈鏈條提出相關(guān)建議。

一、城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平測度模型構(gòu)建

（一）評價指標(biāo)體系的設(shè)計與說明。本文參考《國家標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展綱要》以及2018 年《貫徹新發(fā)展理念推動高質(zhì)量發(fā)展》中對于高質(zhì)量發(fā)展體系的界定，以張偉、徐華、史丹、張震和馬躍及其他相關(guān)學(xué)者提出的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量研究相關(guān)模型為基礎(chǔ)，參考Chow 和Li（2002）對于指標(biāo)的界定，從以上學(xué)者提出的模型構(gòu)建理念，依照簡潔性、通用性及可比可量化原則收集2013 年至2018 年間長江流域城市群的各指標(biāo)變動數(shù)值，將各指標(biāo)劃分為經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展三類一級指標(biāo)及多個二三級指標(biāo)，構(gòu)建長江經(jīng)濟(jì)帶城市質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系。

在一級指標(biāo)中，經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長反映民生發(fā)展和政府調(diào)控水平，具體選取GDP 增長率、人均可支配收入和失業(yè)率等指標(biāo)；經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化反映不同產(chǎn)業(yè)的投入產(chǎn)出協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化成果，具體選取第二、第三產(chǎn)業(yè)占GDP 比重、R&D 經(jīng)費(fèi)支出占比、專利申請授權(quán)量等指標(biāo)進(jìn)行衡量；經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展反映社會能源利用率、環(huán)境污染治理及醫(yī)療教育現(xiàn)狀，具體選取單位GDP 能耗、高等在校學(xué)生數(shù)和單位工業(yè)產(chǎn)值廢氣排放量等指標(biāo)，如表1 所示。（表1）

（二）經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展實(shí)證測度模型

1、數(shù)據(jù)來源與相關(guān)指標(biāo)處理。本文研究數(shù)據(jù)來自2013～2018 年《中國城市統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》、各城市國民經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展統(tǒng)計公報、環(huán)境質(zhì)量狀況公報。

在研究時間范圍上，因2020 年、2021 年的新冠肺炎疫情對經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面沖擊較大，考慮到對城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)分析的準(zhǔn)確性，本文選用2013～2018 年數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。在空間范圍上，考慮數(shù)據(jù)的可獲性及研究的全面性、公平性及連貫性，在長江流域按照上、中、下游區(qū)域各選取10～11 個代表性城市，對于部分缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行spss 預(yù)測法估計或分段插值法補(bǔ)全。

2、主成分分析模型。參照學(xué)者方書和丁國棟對于城市群質(zhì)量發(fā)展的研究方法，本文選取主成分分析法研究長江經(jīng)濟(jì)帶城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的演化過程，具體步驟如下：

第一步：均值化去量綱處理。選取均值化法去除數(shù)據(jù)量綱，在保留原始數(shù)據(jù)全部信息基礎(chǔ)上，消除指標(biāo)量綱與量級的影響。利用均值化公式：

其中，xj為原始數(shù)據(jù)，xj為原始數(shù)據(jù)的均值，Z 為均值化后的數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)均值化處理后，對所有逆向指標(biāo)取絕對值，即進(jìn)行趨同化處理，使指標(biāo)作用趨同化。

第二步：構(gòu)建指標(biāo)模型。對收集所得數(shù)據(jù)使用降維分析，對標(biāo)準(zhǔn)化矩陣求相關(guān)系數(shù)矩陣：R=［rij］xp，其中：

依照信息利用率達(dá)80%以上的收集標(biāo)準(zhǔn)，收集9 個主成分進(jìn)行分析，主成分分析表達(dá)式：

對9 個主成分進(jìn)行加權(quán)求和作線性組合，作綜合評價函數(shù)：

其中，a1，a2，…，ap為 X 的協(xié)方差對應(yīng)的特征向量，zx1+zx2+…+zxp為原始變量經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的值。

3、空間計量模型。由于長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)部城市群的自相關(guān)效應(yīng)，以汪俠、徐曉紅對于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的時空演變和區(qū)域差距研究，本文采用莫蘭指數(shù)對長江流域全局以及局部地區(qū)的高質(zhì)量發(fā)展研究建立空間計量模型，對整體城市群的內(nèi)在聯(lián)系進(jìn)行分析，并探究局部區(qū)域是否存在顯著的集聚效應(yīng)，聚焦研究長江經(jīng)濟(jì)帶城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域效應(yīng)和時空差異。

（1）空間權(quán)重矩陣構(gòu)建及全局莫蘭指數(shù)Moran’s l。本文主要使用ArcGIS12.1 以及stata 距離閾值法構(gòu)建地理距離矩陣。根據(jù)研究問題設(shè)定閾值d，控制鄰近空間單元的個數(shù)，設(shè)定空間權(quán)重矩陣的對角元素為0，并對空間權(quán)重矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。距離閾值具體定義方法如下：

當(dāng)區(qū)域i 和j 之間的距離在給定的閾值d 之內(nèi)時，空間權(quán)值為1，否則為0。給定一個距離帶寬并設(shè)定在所有給定距離內(nèi)的區(qū)位均被視為鄰近，對應(yīng)的元素則為1，否則為0?？臻g自相關(guān)性使得空間中存在一定基于距離位置所測量出的某種屬性空間上的相似或者相異程度。為測量長江經(jīng)濟(jì)帶各城市空間差異性以及關(guān)聯(lián)性，采用莫蘭指數(shù)Moran’s I 對觀測數(shù)據(jù)空間上的潛在依賴性進(jìn)行測量。

莫蘭指數(shù)Moran’s I 定義為：

其中，n 代表地區(qū)總數(shù)，wij為空間權(quán)重矩陣，s2為樣本方差，xi為隨機(jī)變量x 在第i 個地區(qū)的觀察值為隨機(jī)變量x 在總地區(qū)的平均觀察值，在沒有空間自相關(guān)性的假設(shè)下，構(gòu)建的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)統(tǒng)計量為：

Moran’s I 的取值在［-1，1］之間，正值表示空間單元屬性之間存在集聚效應(yīng)，高值與高值鄰接表現(xiàn)為空間正自相關(guān)，接近于1 則表示相似的屬性集聚在一起；負(fù)值則表示空間單元屬性之間存在分散效應(yīng)，低值與低值鄰接表現(xiàn)為空間負(fù)自相關(guān)，接近于-1 則表示屬性相異的集聚在一起；在Moran’s I 取值為0 時表示為空間中各個單位呈現(xiàn)出隨機(jī)分布的特性，即不存在空間自相關(guān)性。

（2）局部莫蘭指數(shù)Moran’s l。本文仍基于長江經(jīng)濟(jì)帶32 個城市在2013～2018 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗。全局空間自相關(guān)分析的計算公式于上文論證，局部空間自相關(guān)分析計算公式為：

二、長江經(jīng)濟(jì)帶城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平及時空演化分析

（一）時間維度分析。依據(jù)前文長江流域城市經(jīng)濟(jì)質(zhì)量評價指標(biāo)權(quán)重體系，通過測算公式（1）～（5）計算 32 個地級市 2013～2018 年經(jīng)濟(jì)質(zhì)量發(fā)展主成分模型，對總體城市得分進(jìn)行排序得到城市排名，結(jié)果見表 2。（表 2）

表2 長江經(jīng)濟(jì)帶城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平主成分得分（部分）一覽表

1、城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量總體呈上升趨勢。從時間角度出發(fā)，將2013～2018 年六年總體指標(biāo)的波動分為兩個周期：第一個周期為2012～2015年，城市質(zhì)量得分存在短暫的波動；第二個周期為2016～2018 年，長江經(jīng)濟(jì)帶城市群通過整合資源、利用優(yōu)越的區(qū)位條件建立起全新的長江流域經(jīng)濟(jì)一體化格局，相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)質(zhì)量評價指數(shù)也在逐年升高。綜合來看，長江經(jīng)濟(jì)帶城市評價指數(shù)數(shù)值隨年份增長而增加，其中2013～2014 年波動較大，2015 年均值最低為0.58，并在之后表現(xiàn)為平穩(wěn)增長。總體來看，2013 年32 個城市平均分為0.66，到2016 年平均分為0.82，最后上升至2018 年的1.1，總漲幅達(dá)35%，實(shí)現(xiàn)了較為穩(wěn)定的長期增長。

從城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量排序角度，將城市的發(fā)展?fàn)顩r分為三類，以0.709、0.688 作為閾值劃分32 個城市為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平優(yōu)秀、平均以及待提升三個類別，在下文中以Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ作為代稱。

2、不同類型城市發(fā)展存在差距。具體來看，測算中綜合排名前十且被評定為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平優(yōu)秀的Ⅰ類城市有上海、常州、南京、寧波、杭州、武漢、成都、南通、無錫和蘇州。該類城市大多綜合實(shí)力強(qiáng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量較優(yōu)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，有較強(qiáng)的城市競爭力和優(yōu)越的空間區(qū)位，有著優(yōu)良的經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)構(gòu)以及可持續(xù)的城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展系統(tǒng)；排名占據(jù)中等水平的Ⅱ類城市包括長沙、重慶、溫州、嘉興、紹興、金華、岳陽、臺州、株洲、徐州。該類城市多為近年來獲得了長足發(fā)展的城市，多以中大型城市為主，但距經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展優(yōu)秀水平仍存在差距；閾值0.688 后劃分為經(jīng)濟(jì)質(zhì)量發(fā)展水平待提升等級，以鹽城、贛州、常德、揚(yáng)州、上饒、襄陽、湖州、九江、南昌、衡陽、宜昌以及綿陽等城市為主，該類城市多為內(nèi)陸城市，擁有完整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)但仍需得到進(jìn)一步改善，如存在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一、產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r不平衡、經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力不足等，因此城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展仍有很大空間。

將經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量優(yōu)秀的城市按照區(qū)域位置選取部分進(jìn)行代表性分析：第Ⅰ類城市群中位于長江中下游的城市占比達(dá)到80%，上游地區(qū)城市如成都雖然在2013～2018 年間高質(zhì)量發(fā)展分?jǐn)?shù)有所起伏，但基本穩(wěn)定于0.70 以上，且6 年排序變動幅度不大；第Ⅱ類城市在2013～2018 年質(zhì)量發(fā)展水平較為一致，6 年平均綜合質(zhì)量得分在0.6～0.85 區(qū)間內(nèi)波動。以嘉興市為例，該城市質(zhì)量得分從2013 年的0.6353 大約增長一倍至2018 年的1.1646，期間增長呈現(xiàn)W 形波動，但總體發(fā)展水平基本保持良好上升；對于第Ⅲ類城市，2013～2018 年主成分得分整體較低，維持于0.6～0.85 之間。在2015～2016 年間揚(yáng)州出現(xiàn)小幅度的下降，但在2017 年后得分逐漸回升。第Ⅲ類城市在經(jīng)濟(jì)增長、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展三個方面發(fā)展較為平均，但在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和可持續(xù)發(fā)展方面推動力不足，因此對于第Ⅲ類城市保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長仍是必需，在此基礎(chǔ)上將發(fā)展重心轉(zhuǎn)移到經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和經(jīng)濟(jì)可持續(xù)方面，不斷向Ⅱ類城市發(fā)展靠近。

表 3 2013～2018 年莫蘭指數(shù) Moran’s I 一覽表

（二）空間維度分析

1、全局莫蘭自相關(guān)分析。本文構(gòu)建關(guān)于32 個城市的空間矩陣并利用莫蘭指數(shù)研究全局空間性，使用對應(yīng)概率值p-value 以衡量全局空間性的顯著程度。利用2013～2018 年各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展評價指數(shù)計算出的各城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平莫蘭指數(shù)Moran’s I，結(jié)果見表3。（表3）

莫蘭指數(shù)在一定范圍內(nèi)可以有效地衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)對于城市之間空間相關(guān)聯(lián)性的影響，根據(jù)近些年文獻(xiàn)中多數(shù)學(xué)者采用的空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)p 值檢驗標(biāo)準(zhǔn)和GeoDa 計算結(jié)果，長江經(jīng)濟(jì)帶城市群發(fā)展相似的地區(qū)在空間上呈現(xiàn)出集聚分布，且不同地域的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平都存在相應(yīng)的正向空間依賴效應(yīng)，各城市的發(fā)展存在著相互作用，因此聯(lián)系緊密。

將長江經(jīng)濟(jì)帶6 年時空差異變化情況分為兩大部分，即2013～2014 年和2015～2018 年。2013～2014 年間莫蘭指數(shù)呈現(xiàn)出增長趨勢，呈現(xiàn)出正向聚集效應(yīng)，此時資金要素流動活躍且經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量越高的城市越容易產(chǎn)生集聚現(xiàn)象。2015～2018 年間莫蘭指數(shù)呈現(xiàn)出下降趨勢，雖然整體集聚上的空間聯(lián)系減弱，但從整體上看仍保持一定相關(guān)性。從區(qū)域經(jīng)濟(jì)向流域經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型將改變以往的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，發(fā)展的轉(zhuǎn)型成果體現(xiàn)在不斷縮小的空間差異上。

對2013～2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶進(jìn)行全局時間上的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展演化分析，直觀地看出演化過程，本文截取部分lisa 圖加以分析，結(jié)果見圖1。（圖1）

圖1 長江經(jīng)濟(jì)帶全局lisa 圖

根據(jù)莫蘭指數(shù)I 值結(jié)果反映具體區(qū)域間的空間聯(lián)系程度，得到4種不同效應(yīng)分布的情況：

（1）高高H-H 集聚：上海、蘇州、南京等城市及周圍城市群呈現(xiàn)片狀高質(zhì)量集聚，說明該類城市群在經(jīng)濟(jì)增長、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化及經(jīng)濟(jì)可持續(xù)三個方面協(xié)同發(fā)展且效益較高。這些城市多位于長三角貿(mào)易自由區(qū)，在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)上最先實(shí)行優(yōu)化改革，同時借助空間溢出效應(yīng)和技術(shù)溢出效應(yīng)帶動周邊地區(qū)，輻射范圍廣。

（2）高低H-L 集聚：這部分區(qū)域中有少數(shù)低質(zhì)量水平的城市散落在高質(zhì)量城市附近，該類型多集中于省會城市附近，存在經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡或相像的城市發(fā)展相互制約的現(xiàn)象。在2013～2018 年發(fā)展期間，此現(xiàn)象多集中于武漢、長沙兩市附近，在2015 年后，南昌市、成都市也出現(xiàn)該類現(xiàn)象，說明高質(zhì)量發(fā)展城市對周圍城市有明顯帶動作用。截至2018 年，輻射效應(yīng)暫未達(dá)到最大化。

（3）低高L-H 集聚：該類集聚區(qū)域分布有高質(zhì)量發(fā)展城市和低質(zhì)量發(fā)展城市，且在數(shù)量上后者居多。此類集聚現(xiàn)象多集中于內(nèi)陸地區(qū)，如綿陽、襄陽、岳陽等地。受地理位置、自然資源及要素分布的影響，這些城市不能充分接收主要高質(zhì)量城市帶來的集聚效應(yīng)，在高質(zhì)量發(fā)展測度的三個方面未能協(xié)調(diào)發(fā)展，且至少有一個方面落后于周邊城市。

（4）低低L-L 集聚：該類城市多集中于偏離省會的地區(qū)，如衡陽、株洲、九江等。該類城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平偏低，在2013～2015 年間，集聚效應(yīng)每年都在發(fā)生變化，總體趨勢為低低集聚下降。（表4）

表4 2013～2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶全局lisa 一覽表

2、局部莫蘭自相關(guān)分析。為進(jìn)一步分析局部地區(qū)具體城市以及探究城市群間是否存在關(guān)聯(lián)性，本文借助局部莫蘭指數(shù)對各地的集聚現(xiàn)象進(jìn)行分析。選取2018 年原始指數(shù)作為觀測對象，將長江地區(qū)32 個城市分為上、中、下游三個地區(qū)分別建立莫蘭指數(shù)模型，三個地區(qū)莫蘭指數(shù)均為正值且通過95%的顯著性檢驗，證明了長江上、中、下游存在空間正相關(guān)，有較高的關(guān)聯(lián)性。

根據(jù)地理位置的劃分，本文依次對2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶上、中、下游城市群的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展空間集聚效應(yīng)進(jìn)行l(wèi)isa 圖分析。局部圖如圖 2、圖 3、圖 4 所示。（圖 2、圖 3、圖 4）

圖2 長江上游城市群lisa 圖

圖3 長江中游城市群lisa 圖

圖4 長江下游城市群lisa 圖

對于上游城市群而言，重慶市作為上游區(qū)域核心城市在空間上呈現(xiàn)出高-高集聚，其相鄰城市群成都市和綿陽市呈現(xiàn)高-低空間集聚效應(yīng)，說明高質(zhì)量發(fā)展水平在一定程度上具有空間依賴性，高質(zhì)量城市可驅(qū)動周邊城市質(zhì)量發(fā)展。

中游城市群以武漢市和長沙市為主要高-高集聚區(qū)，有地理位置相距較近且高質(zhì)量發(fā)展水平較高的特點(diǎn)，因周邊城市空間效應(yīng)不顯著，存在發(fā)展兩極化現(xiàn)象。浙江省內(nèi)位于中游區(qū)域的城市群質(zhì)量發(fā)展空間效應(yīng)良好，總體梯度表現(xiàn)為中心-外圍結(jié)構(gòu)，即以紹興市和金華市高-低集聚區(qū)為中心，湖州市和嘉興市高質(zhì)量發(fā)展較次。

長江下游整體呈現(xiàn)出以上海市為核心的高-高集聚，表現(xiàn)為網(wǎng)狀擴(kuò)散的狀態(tài)。杭州市、無錫市為高-低集聚區(qū)，由于生產(chǎn)要素以及勞動力資本存在導(dǎo)向型，因此周圍區(qū)域發(fā)展?fàn)顟B(tài)有所提升，如常州市、揚(yáng)州市在一定程度上受到城市虹吸效應(yīng)的影響。下游地區(qū)整體發(fā)展在長江經(jīng)濟(jì)帶中處于優(yōu)秀水平，城市發(fā)展差異性較小、協(xié)同效應(yīng)較強(qiáng)，并在空間上表現(xiàn)出中心效應(yīng)。

三、政策建議

通過上述城市質(zhì)量發(fā)展的時空演化實(shí)證，發(fā)現(xiàn)長江經(jīng)濟(jì)帶城市高質(zhì)量發(fā)展隨著時間的變化呈現(xiàn)短期內(nèi)波動性變化，但總體保持穩(wěn)步增長的趨勢。上、中、下游各區(qū)域城市發(fā)展在時間上存在差異性，因發(fā)展著力點(diǎn)不同導(dǎo)致增長速度在不同年份存在不同，但整體趨向良好；從空間演化角度上分析，長江經(jīng)濟(jì)帶城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間上分布不均，總體呈現(xiàn)出城市群集聚效應(yīng)和中心城市輻射的特點(diǎn)，主要表現(xiàn)在高質(zhì)量發(fā)展城市主要集中于中心城市，區(qū)域內(nèi)集聚程度逐級遞減，且高質(zhì)量城市群多集中于中下游區(qū)域，城市發(fā)展質(zhì)量呈現(xiàn)由東向西遞減趨勢。

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文提出以下有助于提高長江經(jīng)濟(jì)帶質(zhì)量發(fā)展的相關(guān)建議：第一，合理擴(kuò)大投資，扶持重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)。當(dāng)務(wù)之急在于將投資重點(diǎn)轉(zhuǎn)向可持續(xù)性高、潛力性大的產(chǎn)業(yè)，拉動長江經(jīng)濟(jì)帶消費(fèi)內(nèi)需。同時，在投資過程中注重區(qū)別性和協(xié)調(diào)性并重，降低因為過于注重某一方面某一地區(qū)的投資而帶來物價不穩(wěn)定的風(fēng)險。第二，健全交通運(yùn)輸體系，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。增強(qiáng)長江流域干線航運(yùn)能力，升級分流航運(yùn)通道，與此同時，統(tǒng)籌鐵路、公路和航空樞紐，促進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶城市群之間資源要素流通速度，形成重點(diǎn)明確的有序產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移鏈條，鼓勵資本密集型及技術(shù)導(dǎo)向型產(chǎn)業(yè)向中上游經(jīng)濟(jì)帶轉(zhuǎn)移，提高長江產(chǎn)業(yè)梯度轉(zhuǎn)移效果。第三，持續(xù)完善多樣化發(fā)展體系，打造依托于長江的可持續(xù)發(fā)展城市群。鼓勵建立以城市群為核心的一體化教育板塊，對人才教育進(jìn)行多樣化分流，培養(yǎng)不同就業(yè)導(dǎo)向人才，完善現(xiàn)代化職業(yè)教育整體培養(yǎng)方案。各地區(qū)因地制宜發(fā)展具有地方特色的職業(yè)學(xué)校對口地方特色企業(yè)，發(fā)揮技能獨(dú)特性。培養(yǎng)管理人才和技術(shù)人才，尤其是要加大上游地區(qū)吸引人才的力度，推進(jìn)產(chǎn)城融合。第四，遵循區(qū)域經(jīng)濟(jì)規(guī)律，協(xié)調(diào)城市群間發(fā)展的不平衡。在上述研究中，經(jīng)濟(jì)差距擴(kuò)大成為區(qū)域發(fā)展不平衡的顯著趨勢，因此發(fā)展?fàn)顟B(tài)與城市結(jié)合必不可缺。下游城市重點(diǎn)發(fā)展知識密集型和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，上游城市則利用當(dāng)?shù)乇容^優(yōu)勢與引進(jìn)技術(shù)相結(jié)合，各區(qū)域發(fā)揮本土優(yōu)勢縮小差距，推動整體區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。