府际合作可以缩小城市经济增长差距吗——基于我国三大城市群的比较《甘肃行政学院学报》
来源：《甘肃行政学院学报》2021年第2期
作者简介：李智超，华东政法大学政治学与公共管理学院教授，研究方向：应急管理、数字治理、社会网络与制度变迁；谭西涵，中国人民大学公共管理学院硕士生。
摘要：我国城市经济发展取得了举世瞩目的成就,但发展不平衡、不协调的问题依然存在,这既体现在各个城市群之间,也体现在城市群内部。缺乏有效的府际合作,不仅会增加城市间的交易成本,同时也会拉大城市间的经济差距。府际联席会作为一种重要的区域合作机制,旨在推动区域的一体化发展;官员流动则是我国政府人事制度的重要安排,对于抑制腐败具有积极作用。本文以2008—2017年京津冀、长三角、珠三角三大城市群为研究对象,基于新制度经济学视角和制度性集体行动框架,使用学界公认的数据集,构建相关城市的府际合作网络和官员流动网络,运用QAP关系型数据计量模型,探究多重因素对三大城市群内部各城市经济增长差距的影响。研究发现:（1）府际合作和官员流动对于改善城市经济差距具有积极效果,且在不同城市群呈现出明显的差异化影响;（2）推动城市化进程、优化产业结构是城市群发展的重要手段,同时还应重视府际合作、官员流动对缩小城市经济差距的积极影响。
关键词：府际合作;官员流动;城市经济增长差距;城市群;社会网络分析;
一、问题提出
改革开放40余年以来，我国经济社会快速发展。然而，在经济全面中高速增长的过程中，我国面临着区域经济发展不平衡、不充分、不协调的困境。[1]经济总量高速增长和区域发展不均衡这一对矛盾长期阻碍着我国经济的高质量发展。区域发展不平衡不仅体现在我国东部、中部、西部各区域间的不平衡，各区域城市群内部的经济增长也处于不平衡、不协调的状态。
党的十九大报告强调“实施区域协调发展战略”。我国政府高度重视区域经济合作与协调发展，探索如何建立健全区域合作机制、区域互助机制、区际利益补偿机制等协调机制。2015年4月颁布的《京津冀协同发展规划纲要》标志着京津冀区域进入新的发展阶段。2019年2月，《粤港澳大湾区发展规划纲要》出台，指出要进一步提升粤港澳大湾区在国家经济发展和对外开放中的支撑引领作用。2019年5月通过的《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》指出要发挥区域带动和示范作用，紧扣“一体化”和“高质量”两个关键，带动整个长江经济带和华东地区发展，形成高质量发展的区域集群。随着我国城市群“一体化”战略的实施，各城市通过府际联席会开展合作，积极效应日益显现。与此同时，地方官员的空间流动也在一定程度上促进了区域的协调发展。官员流动不仅削弱了官员长期在同地域任职时所滋生的裙带关系、遏制腐败，还能更新其执政理念，带来鲶鱼效应。作为协调区域经济发展的合作机制，府际合作能否缩小城市群内部的城市经济增长差距？作为我国政府人事制度重要安排的“官员流动”能够在其中发挥何种作用？这两类因素对三大城市群的影响存在何种差异？本文基于新制度经济学视角和制度性集体行动理论，采用社会网络分析方法，将京津冀、长三角、珠三角城市群作为研究对象，探讨“府际合作”和“官员流动”对我国城市经济增长差距的影响。这种讨论既弥补了学界对于“府际合作” 究竟如何影响城市经济增长差距的实证讨论的不足，也拓展了传统经济增长四要素中“制度”要素的内涵。此外，更为重要的是，政府之间的同质性特征如何影响其府际合作，是目前府际合作研究的基本分析逻辑，而本文的分析理路却反向为之，尝试探讨府际合作是否对异质性的参与主体具有弥合效果，这是本文的研究新意所在。二、文献综述与研究假设
府际合作是地方政府应对资源禀赋差异、交易成本过高、行政辖区分割的制度产物。有别于各个区域各自为政的“碎片化治理”，府际合作可被视为一种中央与地方、地方与地方及公私部门共同构建的政策网络模式。[2][3] 美国学者费奥克（Richard C. Feiock）提出制度性集体行动框架（In- stitutional Collective Action）[4][5][6]试图解释地方政府在府际合作中的行动逻辑。基于ICA框架，目前研究大多将“府际合作”视为因变量，关注政府在各类区域治理中合作的动因和倾向、[7][8]合作行为和网络结构、[9][10]合作机制[11][12]及产生的合作困境[13][14]等。ICA框架认为，只有当合作收益大于合作成本，区域合作才会产生。[15]然而，现实中常出现合作成本大于合作收益的情况，合作困境由此产生。同质性理论(Theory of Homophily)认为，主体间相似的政治、经济和社会背景导致相似的政策议程和政策偏好，较低的合作风险和交易成本有利于合作开展。[16][17]因此，为化解合作困境，城市主体在选择合作伙伴时往往遵循同质性逻辑，选择经济发展水平相似性较高的合作伙伴。[18][19]即使地方政府在主观上表现较弱的合作意愿，两个城市政治、经济、文化客观上的同质性也会提升合作水平。[20]相关研究表明，城市之间特征越相似，越容易开展合作，这呈现了府际合作的同质性逻辑。在区域发展实践中，府际合作成为提高城市经济效率和促进区域一体化的必由之路。[21]现有研究通过实证检验了府际合作对于提升城市群经济绩效的正向作用，例如，有学者通过准自然实验方法检验“长三角城市经济协调会”这一合作机制能够提高该地区的劳动生产率且效应随时间增强；[22]也有学者利用成渝城市群府际合作数据，验证城市群整体府际合作助推经济增长。[23]可以发现，既有研究多将城市群视为整体，探讨府际合作对区域经济的影响。那么，伴随着城市间的深入合作，城市间的发展差异是否会得以改善？由此我们提出了一个与既有府际合作研究相反的分析逻辑，即府际合作是否具有增强参与主体同质性的政策效果，以往的研究侧重于参与主体的同质性是否会增强府际合作，而府际合作能否缩小城市群内部的经济异质性、弥合城市群内部城市间的经济增长差距？还需进一步的实证分析。探讨哪些因素影响城市经济增长差距，首先需明确影响经济增长的要素。现代经济增长理论经历了一条由外生增长向内生增长的演进道路，大致可以分为资本积累论、外生技术决定论、准内生技术决定论、内生技术决定论、制度决定论等五个阶段。[24]与之相伴的是经济增长要素的发展与完善。在哈罗德模型强调资本、劳动要素不可替代性的基础上，索罗（Solow）和斯旺(Swan)提出了技术进步促进经济增长的模型。[25][26]罗默(Romer)创造了内生增长理论(又名新增长理论)，致力于将之前“外生”的技术要素内生化。[27]此后，结合制度经济学，现代经济增长理论开始重视制度发挥的作用。例如，新制度经济学家诺斯(North)等提出，制度因素及其创新同样决定经济增长。[28]综上，现代经济增长理论主要包含四个增长要素，即劳动、资本、知识与制度。在现代经济增长理论的框架下，一些研究对中国城市经济增长差距的影响因素进行了本土化的实证检验。就劳动要素而言，劳动力流动拉大了中国发达地区和欠发达地区的经济增长差距。[29]就资本要素而言，智力资本能促进东部和西部地区的经济增长，但对中部地区经济增长产生消极影响，从而拉大了东中西部地区的经济差距。[30]就知识要素而言，我国的知识发展不平衡同时表现在区域外部和区域内部。[31]就制度要素而言，学者探讨了政府间的转移支付、[32]财税政策选择、[33]家庭联产承包责任制、[34]企业改革[35]对城市经济增长差距的作用。另外，经济结构、地理位置、历史因素等等都会一定程度上影响城市经济增长差距。[36]通过文献梳理可以发现：第一，已有研究在经济增长理论的基础之上，多利用宏观数据，从总体上把握省份之间、地区之间、城乡之间的城市经济增长的影响因素，而鲜有利用区域合作数据，从区域治理的角度认识城市经济增长差距影响因素的研究。第二，现有研究主要围绕劳动、资本、知识等传统要素讨论城市经济增长差距，而对于制度要素中的区域合作、府际合作则有待深入研究，更缺少将政府行为纳入城市经济增长差距影响因素的实证检验。府际合作与官员流动是应对城市群行政壁垒、要素流通梗阻、交易成本高筑等问题的“润滑剂”。本文尝试探讨府际合作和官员流动这两类政府行为及其他因素对京津冀、长三角和珠三角城市群内部的城市经济增长差距的影响，尝试从府际行为层面厘清区域经济发展不平衡、不协调的影响因素，从而有助于对我国城市群发展与治理实践的理解。伴随着我国城市群一体化进程，府际合作遵循整体性治理的逻辑，是区域治理的重要机制与手段。在实证研究方面，我国学者探讨了府际合作在水污染治理、[37]大气污染治理、[38]区域生态治理[39]等环境领域的正外部效应，以及在应对突发事件、[40]防洪防灾[41]等应急管理领域的积极作用，但缺少对于府际合作带来的城市经济效益的实证检验。府际合作加强了城市之间的产品、要素交流，城市间经济增长的相互依赖日趋增强。除了受内在因素的影响，一个城市的经济增长受周围城市的辐射作用也越来越明显，府际合作正在成为影响城市经济发展不可忽视的因素。[42]一方面，作为促进城市群协调发展的基础条件之一，政府间的协调合作能一定程度上解决区域经济发展的失衡问题；另一方面，以府际合作为基础，一定程度上能够突破资本、技术和人才流通的行政边界，降低跨区域合作的交易成本。[43]由此，本文提出研究假设：H1：城市群内部的府际合作越密切，城市间经济增长差距越小。20世纪90年代后，我国干部交流制度趋于成熟，官员流动的积极意义日益被学界重视。《中华人民共和国公务员法》将干部交流的类型规定为“调任、转任”，随着城市群的发展和区域一体化进程的不断推进，干部交流制度已成为克服城市间集体行动困境的重要手段。对于中国经济增长奇迹，周黎安提出了“晋升锦标赛治理模式”，从官员流动、晋升激励的角度分析中国经济的高速增长。[44]相关实证研究表明，官员流动有助于地方经济的长期增长，但对于城市间经济差距的改善作用，却存在地区异质性，官员流动对东部地区影响大于西部地区，[45]横向流动比纵向流动产生的改善作用更强。[46]一方面，官员流动有助于改善各地方间的信息不对称，加强地区合作，[47]亦有助于遏制腐败，保持“清”“亲”的政商关系；[48][49]另一方面，官员流动带来官员间的交流学习，不仅更新其执政理念，而且有利于区域平衡发展。[50]由此，本文提出研究假设：H2：城市群内部的官员流动，有助于缩小城市间经济增长差距。地方政府间的合作意愿是合作行为选择的基础，地方政府的决策受个体的主观合作倾向影响。[51]作为城市重大事项决策的关键主体，城市主官的决策可能影响城市间的合作策略。[52]此外，城市主官的流动亦可增加府际合作的可能性。现任职官员与原任职地形成的关系纽带，可能会为城市之间经济社会交流提供契机。[53]基于此，本文提出研究假设：H3：府际合作与官员流动的交互作用，对城市间经济增长差距具有显著影响。三、数据来源与模型设定
京津冀、长三角和珠三角城市群是引领我国经济发展的最为重要的三大城市群，涉及48个城市。其中，京津冀城市群包含13个城市，长三角城 市群包含26个城市，珠三角城市群包含9个城市。①京津冀城市群作为我国的“首都城市群”，是中国北方经济的重要核心区，具有经济规模大、活力强等特点。长三角城市群位于“一带一路”与长江经济带的交汇地带，具有经济总量最大、对外开放度高、一体化程度高的特点。珠三角城市群被称为 “南海明珠”，经济活力与对外开放度较高。以上三大城市群不仅经济实力雄厚，且率先建立府际联席会机制。例如，早在1992年，长三角城市群便建 立了长江三角洲14个城市协作部门主任联席会议制度。因此，本文选取以上三个城市群，探讨府际合作和官员流动对于城市经济增长差距的影响，具有较强的典型性，并且对我国其他城市群的高质量发展有一定借鉴意义。如何测度地方间的府际合作一直是区域治理努力解决的重要问题，近年来的实证研究逐渐将城市签署府际协议作为测度府际合作水平的标准。在这其中，府际联席会是签署府际协议的主要依托载体。联席会是在政府职能部门专业分工基础上的跨部门补充机构，旨在完成临时性任务、协调各方事宜。联席会存在“中央政府-地方政府”和“地方政府-地方政府”两种行动逻辑，府际联席会表现为后者，即多个地方政府通过府际联席会这一横向协调机制进行对话、交流与合作，并签署协议来推动区域的均衡发展。[54]1992年长三角城市群率先建立联席会议制度，2008年京津冀三地也共同签署《北京市、天津市、河北省发改委建立“促进京津冀都市圈发展协调沟通机制”的意见》并建立联席会议制度。同年，《珠江三角洲地区改革发展规划纲要(2008—2020年）》的出台将珠三角一体化上升为国家发展战略，珠三角政府间合作加速，推动珠三角联席会议制度深化发展。因此，本文以2008年为研究起点，分析2008—2017年三大城市群48个城市的10年期数据。通过构建三大城市群参与府际联席会的城市主体关系，形成府际合作网络。2008—2017年间，京津冀城市群共召开府际联席会141次，长三角城市群共召开府际联席会394次，珠三角城市群共召开府际联席会132次。此外，本文选取使用“中国政治精英数据库(CPED)”②的相关数据，主要为三大城市群的市委书记、市长在城市群内部的调任情况。同时，将调任情况的数据更新至2017年，构建官员流动网络。本文使用的控制变量数据来源于《中国城市统计年鉴》和各直辖市、地级市的各类统计年鉴。对于具体的分析方法，本文使用社会网络分析方法对城市群内部府际合作特征进行分析。首先，将三大城市群中的府际合作、官员流动视为网络关系，构建一模网络。在此基础上，利用Ucinet6.0 软件计算相关网络指标，如网络密度、③节点中间中心性，④探讨府际合作网络和官员流动网络的概况。最后，进行QAP回归分析。由于关系数据存在自相关以及多重共线性的问题，不满足变量的独立性假设，因而传统的回归分析不适用于对关系数据的假设检验。[55]社会网络分析方法中二次指派程序(QAP)算法是一种专门针对关系数据的非参数检验方法，⑤QAP回归分析测量的是一个变量矩阵与其他若干变量矩阵之间的回归关系，本文引入QAP算法进行城市经济增长差距的多因素分析。Y=β0+β1Xa+β2Xb+β3XaXb+β4Z+εβ0、β1、β2、β3和β4为待估参数，Y是被解释变量，反映城市经济增长差距(pgdp)。以府际合作(coop)作为解释变量(Xa)，官员流动（offi）作为解释变量(Xb)。Z是控制变量，共计5个：经济密度差距(den)、财政支出差距(gov)、城市化差距(urb)、产业结构差距(ind)和经济开放度差距（fdi）。ε是残差项。本文的关系数据模型中，变量呈现方式均是n阶矩阵。其中，京津冀城市群所有变量均为13×13矩阵；长三角城市群所有变量均为26×26 矩阵；珠三角城市群所有变量均为9×9矩阵。关于经济增长差距的测量，假定有两个城市a、b，它们各自的经济发展水平为ya和yb，ya-yb代表两个城市之间经济增长的差距。a、b城市的经济密度、财政支出、城市化、产业结构、经济开放度分别用dena(b)、gova(b)、urba(b)、inda(b)、fdia(b)来表示，上述影响因素在a、b 两个城市之间的差距就可以用各因素在两个城市之间的差值来刻画。在变量选取上，本文以“人均GDP增量差距” 作为城市经济增长差距的表征。具体而言，对人均GDP增量做离差标准化处理后，构建各城市经济增量的差值矩阵(pgdp)。矩阵中观测值代表两两城市间的经济增量之差的绝对值。由于观测值是两两城市之间的指标相减，矩阵主对角线上元素均为0。本文核心解释变量是府际合作(coop)和官员流动(offi）。根据城市参与府际联席会次数，人工编码构建府际合作网络。矩阵中的观测值表示两两城市之间的府际合作频次，两两城市间每参与一次府际联席会便建立一次数据关系。同理，按照城市间官员的流动情况，人工编码构建“官员流动网络”。矩阵中观测值表示两两城市之间的官员流动频次，两两城市每进行一次官员流动便建立一次数据关系。由于本文考察的是城市间的合作和官员流动，矩阵主对角线上元素均为0。对于控制变量，本文选择了学界普遍探讨的影响城市经济增长差距的主要因素。（1）经济密度差距(den)。经济密度指城市单位面积上经济活动的效率和土地利用的密集程度。生产要素往往向回报率高、经济密度高的城市聚集，导致城市经济增长差距不断扩大。[56]本文以地区生产总值比上城市行政区域面积的自然对数反映城市经济集聚水平，并构建城市经济密度的差值矩阵。（2）财政支出差距(gov)。财政政策是地方政府影响城市经济的重要手段之一。地方财政支出能够弥补市场失灵，实现不同区域间资源的优化配置，抑制城市经济增长差距的无限扩大。[57]以公共财政支出（扣除教育和科学事业支出）占地区生产总值的比重反映地方政府对市场的干预能力，并构建财政支出的差值矩阵。（3）城市化差距(urb)。城市化进程促使大量经济活动和高质量劳动力逐渐向大中城市聚拢，优势资源的集聚会使这些地区城市化水平不断提高，从而拉大城市经济增长差距。[58]以城市化率(城镇人口占总人口的比重)衡量城市化水平，并构建城市化的差值矩阵。（4）产业结构差距(ind)。产业结构失调会打破各地资本、劳动力、技术等生产要素的均衡配置，导致城市经济增长差距扩大。[59]本文以第三产业产值占地区生产总值的比重，反映产业结构升级对城市经济增长的驱动，并构建产业结构的差值矩阵。（5）经济开放度差距(fdi)。随着我国经济的全球化进程逐步加快，在贸易自由化和生产国际化的作用下，经济活动和生产要素往往会向具有比较优势的城市集中，城市不同的经济开放度会形成差异化的经济发展绩效。[60]本文以外商直接投资占地区生产总值的比重反映城市的经济开放水平，外商直接投资以当年美元平均汇率兑换成人民币计算，以此为基础构建经济开放度的差值矩阵。城市间的府际合作通常表现为两种形式：一种为同行政级别的横向合作，一种为跨行政级别的纵向合作，后者主要存在于直辖市、副省级城市和地级市的合作行为中。表1展现了2008—2017年三大城市群府际合作网络概况，包括整体网密度、横向合作密度和纵向合作密度。表1 2008—2017年三大城市群横向合作和纵向合作概况⑥京津冀城市群府际合作网络中，北京和天津府际联席会次数最多，共44次，天津和廊坊、北京和廊坊的府际联席会也较为频繁。京津冀城市群府际合作整体网密度偏低，为0.018，说明京津冀城市群较少开展府际合作，且纵向合作多于横向合作。长三角城市群府际合作网络中，苏州和无锡府际联席会次数最多，达95次。此外，无锡和常州、杭州和绍兴、嘉兴和绍兴、嘉兴和湖州的府际联席会也频繁召开，都在80次以上。长三角城市群府际合作网络密度较高，为0.205，说明长三角城市群积极开展区域合作，且倾向采取横向合作策略。珠三角城市群府际合作网络中，东莞和深圳府际联席会次数达57次。此外，东莞和惠州、深圳和惠州、广州和佛山、珠海和江门、珠海和中山的府际联席会也较为频繁，都在40次以上。珠三角城市群府际合作网络密度最高，为0.535，且以横向合作为主，说明珠三角城市群合作较为成熟。中间中心性反映了某一城市对其他城市的影响力。中间中心性最高的是北京，为0.146，其次是天津(0.040)，再次是保定(0.025)，这表明直辖市在京津冀城市群合作中占主导地位。安徽省诸多地级市中间中心性偏高，说明安徽省在长三角城市群合作中发挥重要的桥梁作用。珠三角城市群各城市中间中心性相对均衡，说明该区域各个城市合作地位较为对等，互惠性明显。干部交流制度对于区域协调发展，特别是在促进和优化城市群协同方面，有助于构建府际沟通和资源交流的渠道，进而降低跨域合作的风险与交易成本。在京津冀城市群官员流动网络中，保定向张家口的官员流动最多，石家庄向承德、邯郸向承德、邯郸向衡水、秦皇岛向张家口的官员流动也较为频繁。值得注意的是，直辖市的官员流动多为中央调任或者本市升迁，因而北京和天津鲜有和其他城市进行官员流动。长三角城市群官员流动网络中，官员流动局限于“三省一市”内部，可能的原因为，在官员人事流动中，多数官员的流动发生在同一行政区域的上下层级之间，只有少数官员经历跨越市级，甚至是省级的横向流动。[61]珠三角城市群官员流动网络中，广州向中山、佛山向江门的官员流动较多，但珠三角城市群的官员流动整体频率不高。表2为2008—2017年三大城市群面板数据的变量描述性统计。由于人均GDP存在负增长情况， 采用离差标准化进行处理。可以发现，长三角城市群和珠三角城市群人均GDP增量均值相近，且都高于京津冀城市群。京津冀城市群财政支出均值最高，长三角城市群经济开放度均值最高，珠三角城市群经济密度、城市化水平、产业结构均值最高。在构建各变量的差值矩阵后进行QAP回归分析。表3呈现了三大城市群各影响因素的QAP回归结果，可以发现：第一，在京津冀城市群中，府际合作对于城市经济增长差距无显著影响，而官员流动可以适当缩小城市经济增长差距。结合京津冀城市群合作网络特征，该城市群的府际合作是以直辖市为中心开展的，北京、天津对其他城市的资源流动影响较高，核心城市带来的“虹吸效应”致使这一区域内的府际合作对城市经济增长差距的改善作用不明显。另外，行政分割、市场分割和空间分割等困局导致京津冀城市群资源要素自由流动受限，而官员流动一定程度上加速了京津冀城市群资源要素的流动，进而缩小城市经济增长差距。第二，在长三角城市群中，府际合作具有缩小城市经济增长差距的效果，而官员流动对于城市经济增长差距无显著影响。长三角城市群的合作网络呈现“去中心化”格局，三省一市的府际合作网络形态紧凑，说明该地区府际合作密度高、频率强，能有效调节区域间的经济增长差距。然而，囿于当下我国的官员流动具有在同一行政区内“层级流动”的特点，[62]三省一市的官员流动局限在各自辖区内部，并不能影响两个跨行政区域城市的经济增长差距。第三，在珠三角城市群中，府际合作可以适当缩小城市经济增长差距，而官员流动对于城市经济增长差距无显著影响。珠三角城市群的合作网络同样呈现“去中心化”格局，且各个城市参与合作的地位相对对等。珠三角城市群府际合作的网络密度较长三角城市群更高，缩小城市间的经济增长差距的作用更加明显。此外，由于珠三角地区的官员流动频率较低，对该区域城市经济增长差距的作用较为有限。最后，府际合作与官员流动的交互作用对三大城市群的城市经济增长差距均无显著影响。由于三大城市群均存在府际合作或是官员流动，对其城市经济增长差距无显著影响的情况，因而以上两个变量所构成的交互项，也很难对调节城市经济增长差距产生积极作用。对于控制变量，经济密度差距、城市化差距、产业结构差距正向影响城市经济增长差距，说明以上三种影响因素差距越小，城市经济增长差距越小。此外，在三大城市群中，财政支出差距、对外经济开放度差距对城市经济增长差距均无显著影响。一方面，三大城市群的自身市场化成熟度高、资本积累充足，因而财政支出的宏观调节对于三大城市群的经济增长作用较弱；另 一方面，三大城市群均地处我国东部地区，对外经济开放程度较高，由高经济开放度所带来的改善城市经济增长差距的效果并不明显。在理论分析逻辑上，既有的府际合作研究大多从同质性理论视角出发，预期相似的政治经济社会背景产生相似的政策偏好，进而预期同质性强的行动主体更容易进行府际合作。本文的分析逻辑则与之相反，将府际合作作为“自变量”，考察其是否会带来合作主体同质性增强的效果。在具体的实证分析上，探讨府际合作和官员流动如何影响城市间经济增长差距。围绕这一问题，本文以京津冀、长三角和珠三角城市群为分析对象，构建2008—2017年三大城市群的府际合作网和官员流动网。通过建立关系数据计量模型，分析府际合作网和官员流动网对三大城市群内部各城市经济增长差距的影响。通过实证分析，得出以下结论：第一，府际合作和官员流动对于缩小城市经济增长差距具有一定作用。在现阶段，经济禀赋仍是导致城市经济增长差距的关键因素，但不能忽视府际合作和官员流动等制度要素在高质量发展中的重要作用。一方面，府际合作能减少城市间的信息不对称，降低信息成本；另一方面，官员流动可以抑制地方保护主义，促进资源要素自由流动，缩减交易成本。同时，官员流动还能促进官员调任前后两地的交流、增进两地合作。我国经济发展进入新常态，面对城市发展中存在的不平衡、不充分、不协调问题，应重视制度性因素对缩小城市经济增长差距的作用。第二，府际合作和官员流动对城市经济增长差距的影响，存在城市群间的异质性。府际合作能改善长三角城市群和珠三角城市群的城市经济增长差距，但对京津冀城市群无显著影响。官员流动能一定程度上缩小京津冀城市群的城市经济增长差距，但不能对其他两大城市群产生明显影响。三大城市群均位于我国东部，资源禀赋和经济基础良好，是我国城市群经济发展的排头兵，但三大城市群内部的府际合作和官员流动存在显著差异：京津冀城市群虽然官员流动较为频繁，但中心城市与非中心城市发展差距明显；长三角城市群虽然府际合作良好，但官员流动仅仅局限于各省份内部；珠三角城市群府际合作密切，但官员流动频次较低。第三，城市化差距、产业结构差距是影响城市经济增长差距的重要因素。城市化差距、产业结构差距对三大城市群城市经济增长差距均有正向影响，说明在经济高质量发展阶段，完成我国区域协调发展和现代化的任务更要聚焦于各个城市间的城市化差距和产业结构差距。以长三角城市群为例，上海的经济体量位于城市群区域之首，其城市化水平和产业结构形态也优于其他城市。在城市化水平方面，2018年年末，长三角地区26个市的平均城镇化率为67.38%，超过了全国的平均水平，但城市化水平存在显著的市际差异：上海城镇化率最高，为87.60%，而安庆的城镇化率最低，仅有 49.20%。在产业结构方面，长三角地区不同城市的产业结构差距亦十分明显。因而，缩小城市经济增长差距应高度重视城市化差距和产业结构差距带来的影响。第一，优化资源配置，府际合作“去中心化”。积极开展府际合作，通过整合城市群内不同城市的资源，促使直辖市、副省级城市、经济发达地区发挥“龙头”作用，将自身的优势资源辐射至周边地区，实现城市群综合效益最大化。由于参与合作的各方追求和维护更多的各自利益，合作各方通过有效磋商和资源整合，协调彼此的利益分配，促成共同利益的帕累托最优，并最终达成有约束力的利益分配机制就显得尤为重要。[63]以京津冀城市群为例，由于存在两大直辖市，京津冀城市群长期存在资源分配不均、要素自由流动受阻的困境。作为北京非首都功能疏解集中承载地，雄安新区的建立和发展能一定程度上缓解该区域的“虹吸效应”。除此以外，京津冀可适当考虑再建卫星城，并积极开展区域利益对话与协调，切实推动府际合作的“去中心化”。第二，加强市际交流，完善干部异地交流制度。当今的官员流动面临两大困局：其一，官员流动遵循“纵向流动”规律，只有少数官员历经跨行政区域的“横向流动”；[64]其二，官员流动可能导致地方政府行为短期化，“唯GDP论”。[65]针对以上困境，我国在完善干部异地交流制度时，要拓宽官员流动维度，加强横向的市际交流。第三，提高城市化质量，优化产业结构，推进区域协调发展。我国已步入城市化进程的后期阶段，高速的城市化进程趋缓。一方面，应重视外来农业转移人口的需求，加速市民化进程，解决户籍管理制度改革等体制机制问题；另一方面应推进城市群的一体化进程，发挥中心城市对地级市和小城镇的辐射带动作用，形成市际协调发展的城市化格局，推动城市化的空间均衡发展和经济协调发展。此外，还应重视产业结构性调整，激发经济增长新动能，推进城市经济可持续发展，推动城市经济发展从速度型向质量效益型的转变。本文还存在着一定的局限与不足之处：首先，本文选取我国主要的三个代表性城市群作为研究对象，并未涉及中部、西部的城市群。尽管在研究对象选取时，考虑到了样本的典型性，但由于我国城市群发展具有鲜明的地域特色，且城市内部经济发展的不均衡是普遍存在的，故下一步需要拓展样本至全国范围。其次，进一步拓展控制变量的选取。经济增长要素涉及劳动、资本、知识与制度四个方面，本文的研究模型尚未纳入城市人力资本的实证考量，这将在未来的研究中加以改进。注释
①京津冀城市群包含北京、天津、张家口、秦皇岛、承德、沧州、廊坊、唐山、邢台、石家庄、保定、邯郸、衡水；长三角城市群包含上海、杭州、嘉兴、湖州、绍兴、宁波、 舟山、金华、台州、南京、镇江、扬州、常州、苏州、无锡、南通、泰州、盐城、合肥、芜湖、滁州、马鞍山、铜陵、池州、安庆、宣城；珠三角城市群包含广州、深圳、佛山、东莞、中山、珠海、江门、肇庆、惠州。②该数据库由哥伦比亚大学政治学系蒋俊彦团队发布，收录了我国4000余名官员的基本信息和截止到2015年的主要职业经历。③整体网密度（Overall Density）。整体网密度是衡量网络关系的疏密程度。在城市群中，城市群整体网密度越大，城市与城市之间的联系越多。④中间中心性（Betweenness）。中间中心性衡量的是行动者处于网络路径上的状态，中间中心性越高，表明其他行动者经过该节点的路径数越多，该行动者对其他行动者的控制能力越强。表现在城市群中，某一城市中间中心性越高，这个城市对于其他城市的影响力和控 制力越强。同时，也可以衡量一个城市作为与其他城市之间连接的桥梁作用。⑤QAP算法的基本原理是对各变量矩阵不断地进行行列置换，通过对比变量矩阵间对应元素的相似性来计算变量间的相关系数，并对系数进行非参数检验。⑥计算横向合作密度时，仅保留同级城市之间的合作数据，其余数据清零。计算纵向合作密度时，仅保留上下级城市间的合作数据，其余数据清零。本研究城市级别分为三级：直辖市（北京、天津、上海），副省级城市（南京、宁波、杭州、广州、深圳），地级市。
