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2024 , Vol. 44 >Issue 11: 43 - 51

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2024.11.005

Spatial Effects of New-type Urbanization Affecting Regional High-quality Development： A Case Study of Urban Agglomerations in the Middle Reaches of the Yangtze River

  • SONG Jingsong , 1 ,
  • YUAN Mengyi 1 ,
  • ZHANG Lina 2
Expand
  • 1. School of Marxism，Hunan University of Science and Technology，Xiangtan 411201，Hunan，China
  • 2. School of Marxism，Beijing Jiaotong University，Beijing 100044，China

Received date: 2024-05-25

  Revised date: 2024-11-13

  Online published: 2024-12-18

Fold

Abstract

Base on the panel data of 28 cities in urban agglomerations of the middle reaches of the Yangtze River, this article empirically investigates the spatial effects of new-type urbanization affecting regional high-quality development from 2011 to 2022 adopting the entropy weight method, OLS model and spatial Durbin model. The results show that: 1) The new-type urbanization and regional high-quality development level centered on the three provincial capital cities of Wuhan, Changsha and Nanchang show a spatial pattern that radiates to the surrounding areas, and there is a significant development gap among different regions. 2) New-type urbanization has a significant role in promoting regional high-quality development,the improvement of financial development level,economic agglomeration levle and infrastructure level has a significant positive impact on regional high-quality development,while the improvement of informatization level and government intervention level has a significant negative impact on regional high-quality development. 3) The impact of new-type urbanization on regional high-quality development of urban agglomerations in the middle reaches of the Yangtze River has a significant spatial spillover effect, and the promotion of local high-quality development is stronger than the impact on neighboring regions.

Key words： new-type urbanization; regional high-quality development; urban agglomerations in the middle reaches of the Yangtze River; spatial pattern; regional coordination development

Cite this article

SONG Jingsong , YUAN Mengyi , ZHANG Lina . Spatial Effects of New-type Urbanization Affecting Regional High-quality Development： A Case Study of Urban Agglomerations in the Middle Reaches of the Yangtze River[J]. Economic geography, 2024 , 44(11) : 43 -51 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2024.11.005

党的二十大报告明确指出，要深入实施新型城镇化战略，构建优势互补的高质量经济发展布局，以实现区域协调发展。长江中游城市群作为国家区域发展战略的重要组成部分，其新型城镇化的推进对促进区域高质量发展具有重要作用。然而，随着城市的不断扩张，社会资源高度聚集对生态环境保护产生压力，阻碍了城市高质量发展。同时，我国是典型城乡二元结构的发展中国家，居高不下的城乡差距对人民生活水平提升、经济转型升级以及社会和谐稳定产生了深远影响[1]。新型城镇化“以人为核心”的发展思想能够更有效地应对城市治理中的复杂问题，为实现城市的高质量发展奠定基础[2-3]。因而，新时代要充分发挥新型城镇化的功能与作用，就要深入推进“以人为核心”的新型城镇化。
近年来，学者们就新型城镇化内涵、指标体系构建以及影响因素等方面开展了研究。陈心颖从“现代化”角度对新型城镇化中“以人为核心”的核心内涵进行了阐述[4]。谢寿琼等在阐释新型城镇化“以人为核心”内涵的基础上，构建了涵盖人的内外因素的新型城镇化评价指标体系[5]。徐雪基于新型城镇化内涵，从产业、绿色、社会、空间和生活5个维度构建了评价指标体系[6]。陈红梅等结合长三角地区实际发展情况，根据新型城镇化发展目标，从人口、经济、空间、社会和生态5个维度的城镇化构建了新型城镇化水平评价指标体系[7]。李琳等基于我国285个地级及以上城市的面板数据，研究发现数字经济对新型城镇化的发展具有显著的促进作用[8]。周滔等基于2010—2019年长江经济带104个地级市的面板数据，通过构建空间计量模型进行实证研究，发现信息化发展对新型城镇化有显著的正向效应[9]。张毅祥等基于2006—2019年中国30个省份的面板数据，发现可再生能源消费对新型城镇化发展存在非线性影响[10]。卢晶同样以我国各省为研究对象，基于关系数据分析范式发现医疗卫生和交通基础设施对新型城镇化发展地区差异存在正向影响，而基础教育对新型城镇化发展地区差异具有负向影响[11]。
关于高质量发展的研究主要从高质量发展理论、高质量发展测度以及评价方面展开。科学界定高质量发展的内涵，是理论与实践亟须解决的重要问题。刘志彪认为高质量发展的水平与人民日益增长的对美好生活需要的满足程度是相对应的[12]。田秋生则认为高质量发展是一种能够带来更大福利效应的发展模式，它能显著提升人们的获得感、幸福感和安全感[13]。经济高质量发展的测度与评价主要分为两类：一类从经济高质量发展效率出发，利用全要素生产率来进行衡量[14-17]；另一类则通过构建指标体系来进行测度。聂永有等综合五大新发展理念构建高质量发展的指标评价体系，发现数字金融对本地及邻地高质量发展具有促进作用[18]。伏润得等研究发现城镇化、政府投资、数字经济、环境规制以及经济增长均能显著促进城市发展质量水平的提升，城市规模与发展质量则呈现倒“U”型关系[19]。
目前城镇化对高质量发展影响的研究主要集中在城镇化对经济高质量发展的影响机制方面。程开明等通过构建城乡二元一般均衡模型研究城镇化对经济高质量发展影响的理论机制，发现产业结构升级的正向中介效应增强了城镇化对经济高质量发展的正向促进作用[20]。谷良俊基于安徽省省级面板数据，实证研究发现城镇化对农村高质量发展具有显著的正向影响，且产业结构升级在其中发挥着调节作用[21]。辜胜阻等认为新型城镇化通过推动工业创新和提升居民消费水平，为高质量发展注入了更多的内生动力[22]。吉黎等研究发现城镇化通过提升资源配置效率，促进了高质量发展[23]。此外，姜安印等以全国各地级市为研究对象，发现新型城镇化建设对城市高质量发展具有显著促进作用，且随着时间推移这种促进作用会逐渐增强[24]。现有研究指出城镇化对高质量发展具有一定的直接促进作用，但并未从其他视角进行深入分析，且缺乏针对新型城镇化对区域高质量发展影响的空间效应研究。基于此，本文在已有研究基础上，分析新型城镇化对区域高质量发展的影响，并进一步探究其空间效应，同时提出相关政策建议。
综上所述，相关研究目前尚未达成统一结论，且存在以下不足之处：首先，新型城镇化与区域高质量发展之间的关系亟需基于我国国情进行深入研究；其次，在新型城镇化与区域高质量发展关系的探究中，鲜有关注其空间效应。从马克思主义的分工观点出发，城镇化是分工进化到某一特定阶段的结果。随着我国经济结构转型升级以及人口流动加速，城乡要素双向自由流通，不仅促进了产业间融合发展，也加速了商品由生产领域向消费领域的转移，使得城镇规模不断扩大并成为经济社会进步的引擎。新型城镇化能够从多个角度提高城市化的质量和效果，为城市带来持续不断的发展动力，同时，新型城镇化也有助于推动区域经济增长，提高地区竞争力。在新的发展阶段，不断推进新型城镇化以满足社会需要具有重要意义。鉴于此，本文基于马克思的分工理论深入探讨新型城镇化对区域高质量发展的内在机制和影响效应，以长江中游城市群的28个城市作为研究样本，构建新型城镇化与区域高质量发展的评价指标体系，并分析其空间演变格局。同时，运用OLS模型及SDM等方法，实证检验新型城镇化影响区域高质量发展的空间效应，为新型城镇化助力长江中游城市群高质量发展提供参考依据。

1 新型城镇化与区域高质量发展理论分析

在高速增长阶段，传统城镇化模式在带动农村发展、缩小城乡差距和推动技术进步等方面发挥了重要支撑功能，但也导致严重的环境污染、资源过度消耗、交通拥堵、基础设施不足等问题[25]，城镇化模式必须由传统城镇化转向新型城镇化模式。现有文献从经济增长理论、区域发展理论、可持续发展理论等视角进行了广泛研究，但未能提供一个具有解释力的分析框架。从城镇化起源来看，分工发展不断推动工业生产方式在乡村部门出现并驱使城市与农业部门分离[26]，其中分工和专业化对城市形成发展发挥了重要作用。按照马克思分工理论的思想，从分工构成来看，分工是劳动专业化、专业多样化、生产迂回化和经济组织化的统一[27]。分工理论可以构成城镇化和区域高质量发展分析的理论基础。
新型城镇化是推动区域高质量发展的重要驱动力，基于分工理论视角，融合新型城镇化和区域高质量发展的内涵与特征，新型城镇化（人口城镇化、经济城镇化、空间城镇化和社会城镇化）主要通过深化分工的劳动专业化、专业多样化、生产迂回化和经济组织化4个方面影响区域高质量发展，理论分析框架如图1所示。首先，人口城镇化促进各种高素质高技能人才聚集城镇，促进劳动专业化水平提高，有助于创新发展和绿色发展。其次，经济城镇化将同类企业聚集，有利于达成专业化合作机制[26]，体现为各个功能区和产业之间的有效分工协作，能够形成更加完整的产业链和更高效的分工体系[28]。这种分工体系促进城镇产业产品种类增加，提升城镇专业多样化水平，有助于协调发展和开放发展。空间城镇化推动供应链、产业链布局优化，通过分工优化、互补性促进生产迂回化水平提升，有助于协调发展。最后，社会城镇化更加强调社会服务的完善和公平，政府与市场都能对城镇化进程施加决定性的影响[29]。新型城镇化倡导政府、企业、社会组织和居民多方参与合作，完善公共服务体系，促进经济组织化水平提升，有助于共享发展与协调发展。
图1 理论分析框架

Fig.1 Theoretical analysis framework

此外，新经济地理理论指出要素与商品的当地化会导致产业产生纵向关联[30]。新型城镇化的发展通过加速地区间要素的自由流动进一步深化了各地区间的关联，使得空间距离较近的地区相互影响[31]。一方面，高质量发展地区新型城镇化模式可能对邻近地区产生示范效应，促使落后地区模仿学习，帮助落后地区实现高质量发展[32]。另一方面，新型城镇化发展到一定阶段后，高质量发展地区可能以其经济聚集效应和绿色技术创新效应吸引邻近地区的高端产业，产生“强者愈强”的马太效应[33]。
基于以上分析，本文提出如下假说：
假说1：新型城镇化对区域高质量发展具有促进作用。
假说2：新型城镇化对区域高质量发展的影响具有空间溢出效应。

2 研究设计

2.1 研究区域概况

长江中游城市群位于长江经济带的中心，涵盖湖北、湖南和江西3个省份的主要区域，土地面积约为32.61万km2，常住人口超过1.3亿[34]，经济增速位居全国前列，GDP占全国的比重稳步提高，城镇化率逐年攀升，是我国重要城市群之一。长江中游城市群作为中国经济“第五极”的有力竞争者，其高质量发展对于推动中部地区的崛起具有重要意义，体现了城市群在区域经济发展中的典型性和引领作用。由于仙桃市、潜江市和天门市的数据存在严重缺失，为确保数据的可获得性和完整性，本文将研究范围限定为武汉、黄石、宜昌、襄阳、鄂州、荆门、孝感、荆州、黄冈、咸宁、长沙、株洲、湘潭、衡阳、岳阳、常德、益阳、娄底、南昌、景德镇、萍乡、九江、新余、鹰潭、吉安、宜春、抚州、上饶等28个城市。

2.2 研究模型设定

2.2.1 基准回归模型

以区域高质量发展（HQD）作为因变量，新型城镇化（NUD）作为自变量，选取信息化程度、政府干预程度、金融发展水平、经济聚集水平、基础设施水平及环境规制等控制变量，建立OLS回归模型进行检验。
H Q D i t = α 0 + α 1 N U D i t + α n C o n t r o l i t + μ i + δ t + ε i t
式中： H Q D i t为区域高质量发展； N U D i t为新型城镇化； C o n t r o l i t为一系列可能对区域高质量发展产生影响的控制变量的集合； μ i表示城市固定效应； δ t表示年份固定效应； ε i t表示随机扰动项。

2.2.2 空间计量模型

空间杜宾模型同时考虑了自变量与因变量的交互效应和空间滞后效应[35]。为检验长江中游城市群新型城镇化对区域高质量发展的空间效应，进一步在式（1）中加入新型城镇化、区域高质量发展和控制变量的空间交互项构建空间杜宾模型。同时，为检验长江中游城市群新型城镇化与区域高质量发展间是否存在非线性关系，将新型城镇化的二次项纳入了回归模型。
H Q D i t = α 0 + α 1 N U D i t + α 2 N U D i t 2 + α n C o n t r o l i t + W i j ρ H Q D i t + ρ 1 N U D i t + ρ 2 N U D i t 2 + ρ n C o n t r o l i t + μ i + δ t + ε i t
式中： N U D i t 2表示新型城镇化的二次项； ρ表示区域高质量发展的空间自回归系数； ρ 1、 ρ 2和 ρ n分别表示新型城镇化、新型城镇化二次项和控制变量的空间滞后项系数； W i j表示空间权重矩阵，本文采用邻接矩阵 W 1缓解内生性，同时利用经济距离权重矩阵 W 2进行稳健性检验。

2.3 研究数据与说明

2.3.1 变量选取及指标体系构建

被解释变量：区域高质量发展（HQD）。由于区域高质量发展的涵盖范围不再局限于经济和环境，利用全要素生产率无法全方位考量，借鉴伏润得等人的研究[19]，构建了一个针对长江中游城市群的区域高质量发展评价指标体系（表1），该体系由5个一级指标和20个二级指标共同构成。
表1 区域高质量发展水平评价指标体系

Tab.1 Evaluation indicator system for regional high-quality development level

目标层 准则层 指标层 单位 权重 指标属性
创新 创新环境 国家级高新技术产业开发区数量 个 0.063 正
创新能力 科研综合技术服务业从业人数 万人 0.132 正
创新投入 R&D经费投入强度 - 0.036 正
创新产出 每万人口发明专利授权量 件/万人 0.079 正
协调 城乡协调 城乡人均可支配收入比值 - 0.002 负
区域协调 区域经济增长水平变异系数 - 0.010 负
产业协调 产业结构高级化 - 0.028 正
人地协调 生态用地经济指数 - 0.274 正
绿色 废弃治理 单位GDP工业废水排放量 万t/亿元 0.006 负
单位GDP工业SO2排放量 t/亿元 0.004 负
能源消耗 单位GDP水耗 m3/元 0.004 负
单位GDP能耗 t标准煤/万元 0.007 负
开放 投资开放 外商投资水平 - 0.034 正
对外开放程度 - 0.042 正
贸易开放 贸易差额 亿美元 0.021 正
共享 教育共享 普通高等学校数 个/万人 0.128 正
医疗共享 平均每万人口医疗卫生机构床位数 个/万人 0.024 正
交通共享 人均道路面积 m2/人 0.026 正
文化共享 平均每万人口公共图书馆藏书量 册/万人 0.063 正
休闲共享 人均公园绿地面积 m2/人 0.017 正
解释变量：新型城镇化（NUD）。新型城镇化秉持“以人为本”的发展理念，从传统的注重“规模与速度”转变为追求“质量与品质”的提升。它着重强调在经济发展、产业集聚、人居环境改善、公共服务优化和社会保障完善等多个方面实现高质量转变，旨在促进城镇与农村之间的良性互动和共同发展。由于传统的城镇化率无法对新型城镇化水平进行全面衡量，故遵循科学性、可操作性等原则，本文参考现有研究[6,33]，构建包含4个1级指标和14个二级指标的长江中游城市群新型城镇化发展评价指标体系（表2），并采用熵权法对指标进行赋权。
表2 新型城镇化评价指标体系

Tab.2 Evaluation indicator system of new-type urbanization

一级指标 二级指标 熵权法权重 指标属性
人口城镇化 城镇人口比例（%） 0.018 正
城镇登记失业率（%） 0.018 负
第三产业就业人数占比（%） 0.018 正
经济城镇化 人均GDP（万元） 0.082 正
人均工业增加值（万元） 0.084 正
第三产业增加值占GDP比例（%） 0.040 正
社会城镇化 人均社会消费品零售总额（万元） 0.093 正
教育水平支出占比（%） 0.044 正
万人拥有卫生技术人员数（人） 0.090 正
万人拥有图书册（册） 0.150 正
万人拥有移动电话（部） 0.067 正
空间城镇化 人均城市道路长度（m） 0.116 正
建成区面积占市辖区面积比例（%） 0.072 正
人口密度（人/km2） 0.108 负
控制变量。为了保证研究结果的可靠性和准确性，将可能对区域高质量发展水平产生影响的因素纳入模型中，主要包括：①信息化程度（INF）。信息化的发展已成为推动经济增长的重要力量，选取邮电业务总量与GDP之比来衡量信息化水平。②政府干预程度（GOV）。政府支持对区域高质量发展具有显著影响，借助政府财政一般支出与GDP之比来衡量政府干预程度。③金融发展水平（FD）。金融是现代经济的核心，对经济发展具有显著的促进作用，采用金融机构存贷款余额与GDP的比值来衡量金融发展水平。④经济聚集水平（EL）。由于地理位置、资源禀赋、历史基础等多种因素的制约，各城市间经济发展存在不平衡现象，经济集聚程度对区域高质量发展起到基础性的影响作用。选取GDP与行政区域土地面积的比值作为经济聚集水平的衡量指标。⑤基础设施水平（IND）。基础设施是经济发展的重要支撑，采用固定资产投资与GDP之比来衡量基础设施水平。⑥环境规制（ER）。环境规制作为政府保护环境、推动绿色发展的重要手段，对区域高质量发展具有重要影响，采用一般工业固体废物综合利用率来衡量环境规制的效果。

2.3.2 数据来源及处理

基于数据的可得性，且考虑到我国在“十二五”期间（2011—2015年）提出推进“以人为核心”的新型城镇化，本研究选取了长江中游城市群中28个地级及以上城市“十二五”以来，即2011—2022年的面板数据进行分析。数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》《中国科技统计年鉴》以及各城市的统计年鉴或国民经济和社会发展统计公报。对于部分缺失数据，采用线性插值法和均值法进行补全处理。各变量的描述性统计结果见表3。
表3 变量描述性统计

Tab.3 Descriptive statistics of variables

变量 符号 观测量（个） 均值 标准差 最小值 最大值
区域高质量发展 HQD 336 0.163 0.089 0.057 0.578
新型城镇化 NUD 336 0.280 0.119 0.108 0.799
信息化程度 INF 336 0.004 0.003 0.001 0.027
政府干预程度 GOV 336 0.172 0.051 0.054 0.318
金融发展水平 FD 336 2.003 0.750 0.764 5.106
经济聚集水平 EL 336 0.278 0.317 0.035 2.313
基础设施水平 IND 336 0.899 0.225 0.146 1.773
环境规制 ER 336 80.403 23.166 0.490 159.460

3 新型城镇化与区域高质量发展空间格局演变

利用ArcGIS软件，按照低值区、较低值区、较高值区、高值区4个层级，分别绘制2011、2016和2021年长江中游城市群新型城镇化水平和区域高质量发展水平的空间分布图（图2、图3）分析其空间分布格局演变特征。
图2 2011、2016、2021年长江中游城市群新型城镇化的时空特征

Fig.2 Spatio-temporal characteristics of new-type urbanization of urban agglomerations in the middle reaches of the Yangtze River in 2011，2016，and 2021

图3 2011、2016、2021年长江中游城市群区域高质量发展的时空特征

Fig.3 Spatio-temporal characteristics of regional high-quality development of urban agglomerations in the middle reaches of the Yangtze River in 2011，2016，and 2021

3.1 新型城镇化空间格局演变特征

由图2可知，在研究期间内，长江中游城市群在新型城镇化发展水平上呈现出逐渐上升的趋势，这主要体现在低值的集中和高值的分散上。在不同时期各地区新型城镇化发展差异显著。2011年长江中游城市群新型城镇化水平范围为[0.108,0.419]，多数城市的新型城镇化水平处于低值区域。从时间序列上看，各地区新型城镇化水平呈现波动增长趋势。到2016年，虽然大部分城市的新型城镇化水平仍以低值区为主，但宜昌、长沙、株洲、新余、武汉、九江、景德镇等城市的新型城镇化水平有所上升。2016—2021年，长江中游城市群大部分城市的新型城镇化水平进一步提升，处于较高值及高值的区域面积进一步扩大，且该区域主要集中在三省省会城市及其周边，呈现出较强的城市辐射效应。

3.2 区域高质量发展空间格局演变特征

从图3可以看出，研究期内长江中游城市群高质量发展水平总体同样呈现出逐步提升的趋势，仍表现为低值集聚、高值分散，并在2021年基本形成了以长沙市、武汉市、南昌市为高值区、较高值区，其他区域为较低值区、低值区的“正三角形”形态的核心—边缘空间格局。2011年，区域高质量发展水平整体较低，未出现高值区域，仅有一个较高值及两个较低值区域，分别是武汉、长沙和南昌，主要原因是省会城市作为各省的政治、经济、文化中心，高质量发展水平较高，位于全省领先地位。2016年，区域高质量发展水平仍以低值区为主，但其中宜昌、武汉、长沙的高质量发展水平有所上升。2021年，长江中游城市群城市的区域高质量发展水平进一步提升，部分城市的高质量发展水平位于较低值区及以上，但由于要素禀赋、区位因素及发展基础等限制，高质量发展水平的提升速度并不协调，发展差距仍未明显改善，最终形成以三省省会城市即长沙市、武汉市、南昌市为核心的高质量发展格局，仍呈现出较强的城市辐射效应。

4 新型城镇化影响区域高质量发展的效应及稳健性分析

4.1 新型城镇化对区域高质量发展的影响效应

表4显示了考虑城市和年份固定效应下基于OLS模型的基准回归结果。依次加入控制变量进行回归，新型城镇化对区域高质量发展的回归系数始终显著为正，表明新型城镇化对区域高质量发展具有积极影响，假说1得到验证。在逐步加入信息化程度、政府干预程度、金融发展水平、经济聚集水平、基础设施水平及环境规制等控制变量的过程中，模型的拟合优度由0.710提升至0.802，检验结果的可靠性逐步增强。基于加入所有控制变量的回归结果分析，新型城镇化的回归系数为0.288，表明新型城镇化水平每提高1%，将使长江中游城市群的区域高质量发展水平提升0.288%。长江中游城市群应发挥产业升级、人口集聚、城镇发展良性互动的优势，推动实现产业的高端化、智能化、绿色化，人口的合理分布以及城镇的可持续发展，进而构建协调、高效、和谐的区域高质量发展格局。
表4 长江中游城市群新型城镇化对区域高质量发展影响的基准回归结果

Tab.4 Benchmark regression results of the impact of new-type urbanization on regional high-quality development of urban agglomerations in the middle reaches of the Yangtze River

变量 HQD
（1） （2） （3） （4） （5） （6） （7）
NUD 0.627***（0.022） 0.617***（0.024） 0.605***（0.026） 0.384***（0.035） 0.234***（0.042） 0.286***（0.043） 0.288***（0.043）
INF 1.305（1.060） 1.529（1.084） -1.853*（1.057） -2.672**（1.020） -1.920*（1.001） -1.946*（1.003）
GOV -0.056（0.057） 0.322***（0.060） 0.217***（0.060） -0.124**（0.062） -0.126**（0.062）
FD 0.047***（0.005） 0.043***（0.005） 0.046***（0.005） 0.046***（0.005）
EL 0.084***（0.015） 0.053***（0.015） 0.052***（0.016）
IND 0.059***（0.013） 0.058***（0.013）
ER 0.001（0.001）
年份/城市 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制
N 336 336 336 336 336 336 336
R2 0.710 0.712 0.713 0.765 0.787 0.800 0.802

注：括号内为聚类稳健标准误，***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平下显著。表5~表6同。

控制变量中，金融发展水平、经济聚集水平的回归系数在1%的水平上显著为正，表明借助金融机构存贷款、加强地方经济发展有助于促进长江中游城市群区域高质量发展。信息化程度和政府干预程度的回归系数分别在10%和5%的水平上显著为负，表明信息化水平与政府干预强度的提升将抑制长江中游城市群高质量发展。信息化对于经济发展具有重要作用，然而，随着信息化程度的提高，信息技术不断迭代，区域间数字鸿沟也进一步加深，不利于区域高质量发展[36]。这可能是信息化不利于区域经济高质量发展的原因。由于长江中游城市群内城市主要为中小型城市，在城镇化发展中后期，城镇化体系开始持续分化，超大特大城市将持续高速增长，部分中小规模城市则将面临较大发展瓶颈[36]。政府干预是纠正市场失灵、促进经济发展的重要手段，但这也可能会扰乱市场秩序，造成资源的错配，不利于区域高质量发展。基础设施水平的回归系数在1%的显著性水平下显著为正，说明基础设施水平的提高有助于长江中游城市群的高质量发展。环境规制对区域高质量发展的影响并不显著，表明目前环境规制对长江中游城市群高质量发展尚未充分显现。关于环境规制对高质量发展的研究重点关注“遵循成本说”与“创新补偿说”的相互作用，基于这两种理论，环境规制对经济高质量的综合影响是不确定的。本文实证尚未发现环境规制对区域高质量发展的确定性影响，这说明环境规制的成本增加效应和创新补偿效应相当，未显示出明显促进或抑制区域经济发展的倾向。

4.2 新型城镇化对区域高质量发展的空间效应

根据邻接矩阵对2011—2022年长江中游城市群新型城镇化与区域高质量发展水平进行莫兰指数计算。2011—2022年新型城镇化与区域高质量发展水平莫兰指数均表现出不同程度的显著性，表明长江中游城市群新型城镇化和区域高质量发展水平之间存在空间自相关性。
通过LM检验、Roubust检验、Hausman检验、LR检验和Wald检验，采用固定效应的SDM模型进行分析。表5列示了长江中游城市群新型城镇化对区域高质量发展的空间效应回归结果，无论是否加入新型城镇化二次项，新型城镇化的回归系数均在1%的水平上显著为正，而新型城镇化二次项的回归系数并不显著，表明研究期间内长江中游城市群新型城镇化对区域高质量发展不存在非线性影响。长江中游城市群在2008—2020年快速发展，特别是《长江中游城市群发展规划》2015年实施以来，长江中游城市群发展动能持续增强，综合实力显著提升。区域高质量发展空间自回归系数ρ在5%的水平上显著为正，表明长江中游城市群高质量发展存在空间溢出效应。实证结果表明新型城镇化能够促进本地高质量发展，空间滞后项W·NUD回归系数在1%水平上正向显著，表明本地新型城镇化具有正向的空间效应，能够促进邻近地区高质量发展。新型城镇化能够通过健全长江中游城市群协调发展机制，推动城乡融合，营造要素自由流动的市场环境，进而产生区域间的正向溢出效应。假说2得以验证。
表5 长江中游城市群新型城镇化对区域高质量发展影响的空间效应回归结果

Tab.5 Spatial effect regression results of the impact of new-type urbanization on regional high-quality development of urban agglomerations in the middle reaches of the Yangtze River

变量 HQD
（1）未加二次项 （2）加入二次项
NUD 0.288***（0.042） 0.175***（0.100）
NUD2 0.188（0.149）
INF -1.946*（1.004） -2.112**（1.012）
GOV -0.126**（0.062） -0.158**（0.067）
FD 0.046***（0.005） 0.046***（0.005）
EL 0.054***（016） 0.038**（0.019）
IND -0.058***（0.012） -0.049***（0.014）
ER 0.001（0.001） 0.001（0.001）
ρ 0.168**（0.074） 0.172**（0.073）
N 336 336
R2 0.615 0.617
Log-likelihood 728.502 730.287
W·NUD 0.269***（0.055） 0.342***（0.107）
W·NUD2 0.497（0.471）
W·INF -0.939（0.084） -0.762（0.806）
W·GOV -0.154*（0.580） -0.095（0.088）
W·FD 0.062***（0.008） 0.060***（0.008）
W·EL 0.029（0.021） 0.065**（0.028）
W·IND -0.063***（0.018） -0.068***（0.018）
W·ER 0.001（0.001） 0.001（0.001）
sigma2_e 0.001***（0.000） 0.001***（0.000）
总效应 0.457***（0.029） 0.399**（0.197）
直接效应 0.277***（0.055） 0.346**（0.110）
间接效应 0.179**（0.060） 0.332**（0.179）
进一步对长江中游城市群新型城镇化影响区域高质量发展的空间效应进行分解，新型城镇化的直接效应回归系数为0.277且在1%的水平上显著，与基准回归结果一致。间接效应回归系数为0.179且在5%的水平上显著，表明本地新型城镇化对邻地高质量发展具有正向的空间溢出效应。新型城镇化发展调整了长江中游城市群内的空间形态布局，本地人口城镇化率上升且邻地将承接本地的人口溢出，产生了规模效应与集聚效应[7]，进而优化城市资源配置，提高资源利用效率，从而带动产业结构转型升级，为区域高质量发展提供动力。随着新型城镇化的不断建设，政策利好、资金投入、人才引进及技术支持也将不断增加，进一步促进长江中游城市群高质量发展[37]。同时，新型城镇化直接效应的回归系数大于间接效应的回归系数，表明本地新型城镇化的促进效应大于对邻地的促进效应，反映了新型城镇化建设需要区域协调统筹，以更好地发挥其对区域高质量发展的积极作用。

4.3 稳健性检验

为检验回归结果的稳健性，本文采用缩短样本时间和更换权重矩阵进行稳健性检验。表6列（1）~（2）展示了2011—2022年基于OLS模型和SDM模型的回归结果，列（3）为替换经济距离矩阵的SDM模型回归结果，稳健性检验的回归结果与前文基本保持一致，表明本文结论较为稳健可靠。
表6 稳健性检验

Tab.6 Robust test

变量 缩短样本时间 替换权重矩阵
（1）OLS模型 （2）空间杜宾模型 （3）空间杜宾模型
NUD 0.355***（0.061） 0.290***（0.083） 0.124**（0.063）
W·NUD 0.293***（0.086） 0.125*（0.065）
ρ 0.202**（0.080） 0.151*（0.080）
控制变量 控制 控制 控制
N 224 224 336
R2 0.782 0.788 0.782

5 结论与政策建议

5.1 结论

本文基于2011—2022年长江中游城市群的样本数据，构建了新型城镇化与区域高质量发展的评价指标体系，运用熵权法测算了长江中游城市群新型城镇化和区域高质量发展水平，并基于OLS模型及空间SDM模型分析其影响与空间效应，主要结论如下：①长江中游城市群新型城镇化水平及区域高质量发展水平逐年提升，且均表现出以武汉、长沙和南昌三大省会城市为中心向周边地区辐射的空间格局，区域间发展差距较大。②长江中游城市群新型城镇化对区域高质量发展具有显著的促进作用，金融发展水平、经济聚集水平和基础设施水平的提升对长江中游城市群高质量发展有显著正向影响，信息化程度和政府干预程度的提升则会对长江中游城市群高质量发展产生显著负向影响。③长江中游城市群新型城镇化对区域高质量发展的影响表现出显著的空间溢出效应，且新型城镇化对本地高质量发展的促进作用比邻地更强。

5.2 政策建议

根据以上结论，提出如下政策建议：①推进新型城镇化，促进区域均衡发展。立足长江中游城市群各区域现有基础和本底条件推进新型城镇化，强化武汉、长沙、南昌等中心城市的引领作用，引导优质公共服务资源优化布局并向周边辐射延伸，通过跨区教育联盟、远程医疗技术指导等途径共享优质教育及医疗资源。推动都市圈内部的要素流动和功能联系，以及跨界地区的合作，通过建立产业合作园区，促进资源共享和产业链的互补发展。同时针对娄底、萍乡、吉安等新型城镇化与高质量发展缓慢地区制定区域关联帮扶政策，加大财政补贴以促进当地基础设施建设和产业升级，通过定期召开省际会议，解决合作中出现的问题，形成分工合理、功能互补、协调联动的区域高质量发展格局。②构建多元优化路径，推动区域高质量发展。构建长江中游城市群高质量发展的多元优化路径，持续推进新型城镇化，鼓励区域内金融资源的整合和优化配置。支持湖北、湖南开展科技金融创新，通过金融创新，为实体经济提供更加精准、高效的金融服务，促进产业升级和经济结构优化。在此基础上联手打造先进制造业集群，明确各城市在产业集群中的定位和发展重点，通过政策引导和资金支持，多元联动共同促进长江中游城市群高质量发展。③发挥空间溢出效应，强化区域高质量发展动力。建立武汉、长沙、南昌等中心城市带动都市圈、都市圈引领城市群的区域高质量发展空间动力机制，强化高质量发展地区对周边地区的辐射作用。依托武汉东湖、长株潭、鄱阳湖等国家自主创新示范区在装备制造、汽车制造、电子信息、航空航天等产业领域的全国优势产业集群，推进“研发+转化”产业分工模式形成，加强产业分工合作。推动区域内产业配套设施、市政公用设施、公共服务设施、环境基础设施提级扩能，提升区域高质量发展动力。

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