城市群（都市圈）
长三角城市群层级性及空间组织模式构建时间： 2017-11-07信息来源：区域经济评论 2017年第4期 作者：崔大树 李鹏举 责编：qgy_admin
摘 要：理想的城市群是一个在人口、经济、社会、文化和整体结构上具有合理层级体系，在空间边界、资源配置、产业分工、人文交流等方面具有功能互补和良好协调机制的城市共同体。目前中国东部沿海发育较为成熟的城市群主要有京津冀、长三角、珠三角及山东半岛城市群等，但从总体上看，东部四大城市群尚未形成合理的城市层级和分工体系，与世界各大城市群相比，缺乏明确的战略定位和重点方向。从《长江三角洲城市群发展规划》视角出发，运用ARCGIS10.2、SPSS软件，用因子分析法和系统聚类研究长三角城市群的层级性，得出长三角城市群中上海处于第一层级；苏州、杭州、南京、宁波、无锡处于第二层级；第三层级为滁州、安庆、铜陵、池州、马鞍山、宣城、芜湖；第四层级为舟山、镇江、常州、合肥、盐城、南通、台州、湖州、泰州、绍兴、金华、嘉兴、扬州，并对比《长江三角洲城市群发展规划》前的城市群层级性，通过与规划前城市群层级性的对比，更能清晰地分析问题。
关键词：空间组织模式；长三角城市群；层级性
中图分类号：F061.5 文献标识码：A 文章编号：2095-5766（2017）04-0089-10
收稿日期：2017-04-22
*基金项目：国家社会科学规划基金项目“长江三角洲城市群空间组织优化模式研究”（13BJL095）。
作者简介：崔大树，男，浙江财经大学经济学院教授，博士后（杭州 310018）。
李鹏举，男，浙江财经大学经济学院硕士生（杭州 310018）。
一、引言
关于城市群的层级性，多数文献从不同角度和方面进行研究，其中层级性的问题关乎城市群如何合理配置资源、如何实现空间结构的优化布局。在运用单要素指标研究城市的层级性方面，梁琦等利用“等级—规模”法则检验和核密度估计，得出中国城市层级结构与幂律为1对应的金字塔结构存在差异，城市规模分布偏离了帕累托最优；宋伟等利用航空客运统计数据，以优势流方法为主，辅以距离平方和聚类法，分析中国城市层级结构；朱敏等基于从业人口空间分布结构变化的特征，研究城市多层级城市中心的特征及发展规律。用单要素指标研究城市的层级性，存在着如何选择一个合理指标的问题，而且研究区域比较小，与目前城市发展到成熟阶段的城市群有些许出入。学者们认识到此类问题，拓宽了区域范围，进而研究城市圈和城市群，并且在指标选取方面进行了拓展。张平等利用非线性规划方法建立城市圈层级结构的概念模型，得出甘肃省城市圈的圈层结构；靳艳峰等运用灰色关联分析方法构建了城市群层级划分模型，同时基于区域经济发展水平指标体系设计，分析得出了京津冀城市群四层级划分的空间结构体系；赫胜彬等以夜间灯光数据表征城市规模，利用分级路网数据建立时间网络数据集，基于引力模型测算京津冀城市群的空间结构。最后，通过对长三角城市群层级性研究等方面的文献进行梳理，在研究基础奠定方面，顾雯娟等从城市的经济流、交通流和信息流的强度和方向上进行定量分析和评价，对长三角城市群进行空间层级划分；朱俊春选取人均经济指标，运用主成分分析法以及聚类分析法，对长三角城市群规模等级结构进行研究，从不同空间层次，比较结果的差异性；赫良峰等从同城化和产业同构效应出发，研究长三角城市群的城市层级体系。
城市空间组织是城市人口、经济、社会、环境及建筑物的空间组合，是城市实现经济发展、资源优化配置的一种空间反映。在此，本文引用崔大树等对城市群空间组织模式的定义，即在城市群内的城市与城市之间，城市与城市群空间的相互作用过程中，形成具有一定规模的城市群空间结构与功能的表现方式与调控体系。城市群空间层级性是指为了使城市群内部各城市之间相互合作，避免同质竞争和恶性竞争下造成资源浪费，需要对城市群内部的各城市进行合理的定位，对城市群的空间层级性进行划分，能够让城市认识到自身的发展方向。通过研究分析发现，长三角城市群的空间层级性处于不合理的状态，正确认识长三角城市群的空间层级性，有助于科学地看待城市群的发展优势与不足，同时，在继续发挥优势的过程中，也要敢于面对不足，“补短板”才能最大化地提升城市群的发展效益。
二、研究区域、数据来源及研究方法
长三角地区凭借着自身优越的地理区位条件，得到了迅速的发展，成了外商投资的热土和国内经济发展的制高点，是我国城市群发展中的领头羊。2010年5月，国务院正式批准实施《长江三角洲地区区域规划》，明确了长江三角洲地区发展的战略定位；长三角城市群被誉为“六大世界级城市群”之一。2013年，徐州、芜湖、滁州、淮南、丽水、温州、宿迁、连云港等8个城市纳入，长三角城市群的城市数目达到30个。2015年5月11日，国务院常务会议通过《长江三角洲城市群发展规划》，提出培育更高水平的经济增长极。2016年6月国家发改委、住建部印发的《长江三角洲城市群规划纲要》中指出长三角城市群的区域为：上海市；江苏省的南京、苏州、无锡、常州、南通、扬州、镇江、泰州、盐城；浙江省的杭州、宁波、嘉兴、湖州、绍兴、台州、舟山、金华；安徽省的合肥、芜湖、马鞍山、滁州、宣城、铜陵、池州、安庆；即三省一市共26个城市。可以看出，近年来国家对长三角城市群的区域规划处于不断的变动之中，也充分说明了合理的城市群区域规划对城市群的发展起着重要的作用，本文的研究区域取自《长江三角洲城市群规划纲要》的26个城市。
2.数据来源
本文所用到的数据来源于《上海统计年鉴2015》《江苏统计年鉴2015》《安徽统计年鉴2015》《浙江统计年鉴2015》。
3.研究方法
在城市流强度模型方面，许多学者先后利用零食业、服务业销售额、城市中心职能指数以及城市规模总量等指标来衡量城市功能和地位，放大了规模因素在城市等级体系中的作用，忽略了对外服务功能。本文利用城市流强度模型来研究长三角城市群的空间功能联系，进而评价长三角城市群的层级性。城市流是指城市间人流、物流、信息流、资金流、技术流、空间流在城市体系内发生的双向或者多向物质流现象。城市流强度反映了某一城市与区域内其他城市相互作用而发生的经济社会联系的强弱，模型为：
F=N - E（1）
（1）式中：F代表城市流强度，N代表城市功能效益，即城市单位外向功能量产生的实际影响，E代表城市外向功能量。如果以城市从业人员数量作为城市功能量指标，则E取决于某一部门从业人员的区位商L，Lij表示i城市、j部门从业人员的区位商，计算公式为：
（2）式中：Gij为i城市j部门从业人员数量；Gi为i城市从业人员数量；Gj为长三角区域j部门从业人员数量；G为长三角总从业人员数量。若Lij＜1，i城市j部门不存在外向功能量，Eij=0；若Lij＞1，则i城市j部门存在外向功能量
i城市总的外向功能量为
；i城市的功能效益Ni可用“人均GDP”表示。在主成分分析和系统聚类分析方面，主成分分析是采取一种数学降维的方法，找出几个综合变量来代替原来众多的变量，使这些综合变量能尽可能多地代表原来变量的信息量，而且彼此之间互不相关。
主成分分析就是将p个观测变量综合成为p个新的变量（综合变量）即：
其中，j=1，2，...，p。主成分分析可以得到p个主成分，但是由于各个主成分的方差是递减的，包含的信息量也是递减的，所以在实际分析时，一般不是取p个主成分，而是根据各个主成分累计贡献率的大小选取前k个主成分，这里贡献率就是指某个主成分的方差占全部方差的比重，实际上就是某个特征值占全部特征值合计的比重。
本文运用聚类分析中的系统聚类分析方法，聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种多元统计方法。系统聚类根据研究对象的不同，可以分Q型聚类（按照样本聚类）和R型聚类（按照指标聚类），本文用Q型聚类。
三、长三角城市群的层级性分析
对城市群进行层级性分析，就是对城市群内部城市的功能和结构进行分析，判断城市与城市之间是否处于合理的状态。一般来说，处于城市群较高层级的城市，资本和技术密集型产业占比较大，在空间上作为城市群的增长极，通过扩散效应带动周围城市的发展，它们是城市群发展过程中的引擎，代表着城市群的发展方向。处于城市群低层级的城市，经济发展状况往往在城市群中处于弱势地位，资本和技术等生产要素比较匮乏，主要发展劳动密集型产业，通过向较高层级的城市输送原材料、劳动力及劳动密集型产品等获得发展。然而对于处于空间层级中间水平的城市，一方面，要作为高层级城市向低层级城市扩散的中转站，调整自己的产业结构，配合高层级城市辐射带动低层级城市的发展；另一方面，要通过购买低层级城市的原材料等生产要素，在促进自身发展的同时带动低层级城市的发展。
1.单要素指标划分空间层级性
当前中国的城市体系具有明显的层级结构，城市间存在很强的竞争，甚至存在产业冲突，需要适度调整城市群的层级体系，使得各种规模的城市或城镇能够根据比较优势，分别承担经济体的各个生产环节，走多样化和专业化的产业发展之路。首先，本文从人均GDP和城市流强度单要素指标出发，运用ARCGIS10.2进行分析。
第一，按照城市群内部各城市的人均GDP对城市群空间层级性进行划分，利用ARCGIS10.2对长三角城市群26个地级市2014年的人均GDP按照5个层级进行划分。分析得出，长三角城市群的第一层级是杭州、宁波、苏州、无锡，人均GDP在107500—130400元之间；第二层级是上海、嘉兴、南京、镇江、常州、舟山、绍兴、铜陵，人均GDP在82590—107400元之间；第三层级是扬州、泰州、南通、湖州，人均GDP在67540—82580元之间；第四层级是盐城、合肥、芜湖、马鞍山、金华、台州，人均GDP在36180—67530元之间；第五层级是滁州、安庆、池州、宣城，人均GDP在28730—36170元之间。可以看出，人均GDP最高的地区不是长三角中心城市上海，而是杭州、苏州、无锡、宁波，而人均GDP的高值区是围绕着环杭州湾地区；而安徽省的大部分地区都位于最低的层级，安徽省各城市的发展水平较低，具有较大的发展潜力。人均GDP虽然不能等同于居民人均收入和生活水平，但客观地反映了社会的发展水平和发展程度。人均GDP的高值分布呈现出沿沪宁、沪杭、杭甬交通线的Z字形结构。这说明交通干线在推动城市发展方面表现出重要作用，交通区位优势在城市发展过程中起着重要作用，缩短城市间的空间距离能够为城市群的发展带来巨大动力，城市群的发展必须重视交通基础设施建设。
第二，运用城市流空间强度模型对长三角城市群空间层级性进行划分。本文选取长三角城市群各城市主要外向服务部门（交通运输、仓储及邮政业，信息传输、计算机服务及软件业，批发和零售业，金融业，科研、技术服务业，教育，文化体育和娱乐）的从业人员作为计算指标。首先利用公式（2）计算长三角城市群各城市主要外向服务部门的区位商，通过对结果进行简单的分析，得出长三角城市群各城市在外向服务部门各行业的比较优势，然后运用区位商进而计算长三角城市群各城市的城市流强度，其中长三角城市群各城市外向功能部门的区位商计算结果如表1所示。从表1可以看出，长三角地区主要外向服务专业化部门集中在上海、南京、杭州、合肥、滁州、池州等地。苏州外向服务部门的区位商都小于1，这是因为苏州GDP总量主要靠制造业拉动；长三角区域各地的教育区位商基本都大于1，这说明长三角地区对教育行业的重视程度较高，教育能够提供高素质人才，为地区经济发展储备高素质劳动力，产生知识溢出效应，并且能够为长三角地区创新型产业的发展提供知识储备。
利用公式（1）计算长三角地区各城市的城市流强度，计算结果运用ARCGIS10.2按5个等级划分。第一层是上海，上海作为长三角城市群中心城市，不仅是带动长三角地区经济发展的增长极，而且是国际化的大都市，通过集聚和扩散效应带动长三角城市群整体发展；外向功能量主要在交通运输、仓储及邮政业，信息传输、计算机服务及软件业，科研、技术服务业等方面有着突出的优势。第二层是南京和杭州，南京和杭州作为长三角城市群副中心地，南京外向功能量主要在交通运输、仓储及邮政业，信息传输、计算机服务及软件业，科研、技术服务业，教育等方面表现出比较优势；而杭州主要在信息传输、计算机服务及软件业，金融业，教育等行业表现突出。第三层是合肥、宁波、舟山，它们的共同点都是在教育行业具有突出优势。第四层是盐城、滁州、安庆、芜湖、马鞍山、镇江、常州、湖州、嘉兴、金华、台州。最后一个层级为扬州、泰州、南通、苏州、无锡、宣城、铜陵、池州、绍兴，它们的城市流强度为零，说明它们在选择的7个外向功能部门行业里面不具有区位优势。并且城市流强度较高的上海、杭州、南京形成一个稳固的三角形结构，有利于对长三角城市群其他城市外向功能进行辐射。
从上面的分析可以看出，采用不同的指标体系划分，可以得到不同的长三角城市群的空间层级，与上文的猜想吻合，这说明城市群层级划分的多样性和主观性。而只有正确得出城市群的层级性，才能够为我们的分析提供基础。因此，需要寻找一套比较综合的指标体系对长三角城市群进行空间层级性划分，以期能够全面、合理地反映长三角城市群的空间层级性。
2.综合指标体系划分长三角城市群空间层级性
基于上文的分析，可以看出城市群层次性划分的欠缺性，本文通过构建城市空间组织模式，寻找能够包含规模、功能和结构方面的综合指标体系来划分空间层级性。在上述要求下，根据数据的可得性，文章选取了常住人口、地区生产总值、人均GDP、从业人员数、第二产业产值、全社会固定资产投资总额、实际利用外资额、社会消费品零售总额、年末金融机构贷款余额、第三产业就业人数、第三产业产值占总产值比重、第三产业就业人数占总就业人数比重、年末金融机构贷款余额等14个指标，运用SPSS统计软件进行测算。为了解决指标评价过程中指标之间的相关性问题和评价赋权问题，本文运用因子分析法，最终计算出长三角城市群各城市在各项因子的得分大小，再利用系统聚类法得出分类谱系图，进而分析长三角城市群空间层级性。
首先，将搜集到的统计数据引入到SPSS统计软件中，运用因子分析方法进行计算，可以得到因子贡献率表（如表2所示）、旋转因子载荷表（如表3所示），通过这两个表可以计算出长三角城市群各城市的因子得分（如表4所示）。
从表2计算的结果我们可以看出，公因子1的贡献率为78.095%，公因子2的贡献率为11.302%，前两个公因子的累计贡献率已经达到89.397%，超过了85%。一般而言，如果累计贡献率高于85%，则说明所选取的公因子可以很好地说明和解释问题，所以根据研究的合理性和简洁性，本文选取前两个公因子对长三角城市群的发展进行分析。
然后，通过对旋转后的因子载荷矩阵进行分析，我们可以看出，公因子1在生产总值、年末总人口、从业人员数、第二产业产值、全社会固定资产投资总额、实际利用外资额、社会消费品零售总额、年末金融机构存款余额、第三产业产值、年末金融机构贷款余额等方面表现比较好，说明公因子1在资金、服务、投资、经济总量、劳动力等方面具有优势。因此，公因子1得分较高的城市在这些方面具有较强的辐射能力，处于城市群层级中的高级地位，可以看作是城市群中心城市，具有带动周围地区发展的动力，是辐射因子。而公因子2在人均GDP和第三产业比重等方面具有比较优势，说明公因子2得分较高的城市人们的生活水平比较高，城市的发展水平也比较好。
从表4可以看出，上海的公因子1得分是3.88，苏州得分1.37，南京得分0.95，杭州得分1.11，宁波得分0.58，合肥得分0.32，其他的城市公因子1得分都较低，而上海公因子1的得分明显高于第二位城市苏州，说明上海在长三角城市群中其辐射能力处于领先地位，是长三角城市群的增长极。在公因子2得分方面，苏州、南京、无锡、常州、杭州、绍兴、宁波、舟山得分较高，说明这些地区接受能力比较强。通过运用SPSS统计软件，进行分类计数，可以得出分类谱系图。
通过对26个城市分布谱系图的分析，可以将长三角城市群划分为四个层级。按照城市分布谱系图的划分方法，第一层级为上海；第二层级为苏州、杭州、南京、宁波、无锡；第三层级为滁州、安庆、铜陵、池州、马鞍山、宣城、芜湖；第四层级为舟山、镇江、常州、合肥、盐城、南通、台州、湖州、泰州、绍兴、金华、嘉兴、扬州。进而分析可以得出，长三角城市群形成了以上海为中心，以杭州、苏州、南京、宁波、无锡为核心区，其他20个城市为腹地的长三角城市群空间层级性。
3.对比分析2013年前后长三角城市群层级性
按照上文主成分分析和聚类分析的方法，本节对在2013年“长三角城市经济协调会第十三次市长联席会议”上扩容达到的30个城市，同时也采用2014年的数据对城市群的层级性进行分析，通过对比，可以让我们更加清楚在2013年之后出台的《长江三角洲城市群发展规划》的重要性及可行性，并发现问题。通过主成分分析得出30个城市的因子得分表（如表5所示）。
通过对表5数据的分析，可以对2013年扩容后的30个城市的整体情况有个了解，对于公因子1，上海的得分是4.2，苏州得分1.44，南京得分1.07，杭州得分1.22，宁波得分0.61，合肥得分0.32，其他的城市公因子1的得分都较低，说明上海在长三角城市群中其辐射能力处于领先地位。在公因子2的得分方面，苏州、南京、无锡、常州、杭州得分较高，说明这些地区接受能力比较强。进行再利用SPSS软件进行系统聚类分析，可以得出分类谱系图。
通过对30个城市分布谱系图的分析，可以将长三角城市群划分为三个层级，按照城市分布谱系图的划分方法，第一层级为上海；第二层级为苏州、杭州、南京、宁波、无锡；第三层级为合肥、南通、台州、舟山、连云港等24个城市。进而可以得出长三角城市群形成以上海为中心，以杭州、苏州、南京、宁波、无锡为核心区，其他24个城市为腹地的长三角城市群空间层级性。
四、结论和展望
在结果分析方面。通过将2013年“长三角城市经济协调会第十三次市长联席会议”上扩容后长三角城市群区域的30个城市，与2016年《长江三角洲城市群发展规划》中划分的26个城市情况进行对比。从层级性进行分析，前者可以划分为三个层级，而后者可以划分为四个层级。对比分析，划分为四个层级更具有合理性，能够充分认识到各层级城市之间的差异，进而制定更加符合城市发展的政策，使各城市能够找准定位，快速发展。但是无论是30个城市的层级划分，还是26个城市的层级划分，都存在着一些问题。上海一支独大，占据第一层级，缺少大城市和特大城市，这样就有可能造成城市群效率不高，上海的溢出效应是有限的，随着距离的扩大将产生衰减效应，应培养一些大城市和特大城市。第三层级和第四层级的城市发展处于长三角城市群的弱势地位，经济发展水平不高，长三角城市群想要实现跨越式发展，要着眼于第三层级和第四层级的城市，它们是新的经济增长点，通过建立与第一层级和第二层级的密切联系，能够提升第三、四层级城市的发展速度与发展质量，最后达到协调发展。新的《长江三角洲城市群发展规划》对于长三角城市群划分的26个城市，从空间上看起来更加紧凑；而之前的30个城市比较分散，特别是南北方向范围比较大，城市群内部各城市之间的时间等交易成本会扩大，不利于城市群内部各城市之间经济、政治、文化等各方面的交流。总的来说，新的长三角城市群的区域范围比较合理。由于本文重点分析26个城市的层级性，下面对26个城市的层级性进行重点介绍。
在层级分析方面。上海是长三角城市群的核心城市。它不仅仅是长三角地区的中心城市，在中国这片土地上也是一个伟大的城市，是中国重要的经济、交通、科技、工业、金融、会展和航运中心。2014年，上海积极应对外部错综复杂的经济环境和经济下行的压力，全面落实国家稳增长、促改革、调结构、惠民生、防风险等各项政策措施，全力推进创新驱动发展、经济转型升级等各项重点工作，使人民生活水平日益提高。上海的GDP总量位居长三角城市群第一位，在建设长三角城市群成为世界第六大城市群的过程中，上海作为“领头羊”的作用不可忽视。在国家“十三五”规划推进之时，上海“十三五”规划既要为国家全面建设小康社会做出重大贡献，又要为上海未来的长远发展奠定更加坚实的基础，也要为更好地建设长三角城市群做出自己应有的贡献。以创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展、共享发展的理念引领发展方式的转变，使规划更加适应时代的要求、更加符合城市发展的规律。
杭州、南京、宁波、无锡、苏州处于第二层级，是长三角城市群中的次级城市。它们在城市群发展过程中起到承上启下的作用，既接受来自核心城市的辐射，承接较高层级城市的产业转移；同时又根据自身的资源等要素禀赋，将不符合自身发展的产业转移到低层级的城市，带动周围区域的经济发展。对于作为长三角城市群副中心城市之一的杭州来说，2016年5月，李克强主持国务院常务会议通过的《长江三角洲城市群发展规划》对杭州的城市定位是：建设“一基地四中心”——高技术产业基地、国际重要的旅游休闲中心、全国文化创意中心、电子商务中心、区域性金融中心。在双创的背景下，杭州特色小镇成为众创空间的主要载体，成为大众创业、万众创新的乐园。而南京利用自己的区位优势，调整产业结构，加快经济转型升级，大力发展商务服务业，推动南京市向全国重要的现代服务业中心城市发展。宁波、无锡、苏州三个城市从因子得分来看，公因子1和公因子2的得分都比较高，说明作为次级城市，在长三角城市群发展过程中具有较强的辐射作用和接受作用。
滁 州、安庆、铜陵、池州、马鞍山、宣城、芜湖处于第三层级。这些城市从因子得分来看，大部分城市的公因子1和公因子2的得分都为负数，说明这些城市的辐射和接受能力都比较弱。并且通过观察可以发现，第三层级城市都来自于安徽省，说明安徽省虽然作为长三角城市群的成员，但其发展却与长三角地区形成巨大的反差，说明在以往的发展中，长三角城市群没有能够实现对安徽省的带动，从而实现同步发展。
舟山、镇江、常州、合肥、盐城、南通、台州、湖州、泰州、绍兴、金华、嘉兴、扬州作为第四层级。这些城市中大部分城市公因子1为正，或者公因子2为正。其中，合肥作为安徽省的省会城市，没能成为长三角城市群的比较高的层级，究其原因是在经济总量、产业结构、企业能量、基础设施等方面与杭州、南京相比都具有一定的差距。其中，扬州、嘉兴、金华、绍兴、泰州、湖州、南通、徐州、合肥、镇江、常州在长三角城市群第四层级中属于发展状况比较好的地区，公因子1和公因子2相比来说比较大，说明这些地区相对来说具有一定的辐射和接受能力，原因在于，这些地区与核心城市或副中心城市的距离比较近，由于要素的流动性，能够带动其发展。常州、镇江、舟山公因子2的得分比较大，说明这些城市接受能力比较强；其余城市因子得分比较低，但其未来有较大的发展空间。
针对上面的分析，可以从以下四个方面总结问题，寻求对策建议。
第一，长三角城市群层级性的一个突出问题是大城市和特大城市的数量偏少。从上面的分析结果看，特大城市只有上海一个城市。特大城市对城市群的发展起着重要作用，它可以辐射带动周围城市的发展，但是辐射效应随着距离衰减，距离上海较远的城市很难得到上海对其的辐射效应，从而这些地区的发展处于缓慢的状态。而且，上海的全球城市功能相对较弱，中心城区人口压力大，应该寻找承接上海一般性加工制造业和服务业等产业转移的城市，提升上海国际经济、金融、贸易等全球城市功能，同时建立多个特大城市，使长三角城市群出现多个增长极，协调城市群的合理发展。
第二，大城市如杭州、南京此类的副中心城市数量不足。副中心城市作为城市群内部城市的重要组成部分，既承接中心城市的辐射效应，作为中转站辐射带动其周围城市的发展，又接受来自低级城市转移的初级生产要素，为低级城市提供充足的市场。应该加快建设南京、杭州、合肥、苏州、无锡、常州，使这些城市快速发展成为特大城市和大城市。具体而言，南京作为“一带一路”节点城市、国家创新型城市、长三角区域中心城市、长江经济带门户城市，占据了优越的地理位置，其教育资源更具有比较优势，应大力发挥创新引领作用。杭州作为浙江省的省会城市，在互联网方面发展迅速，要大力发展“智慧城市”“互联网小镇”，真正将“互联网+产业”发展起来。苏州在学习上海自贸区改革经验的基础上，根据自身的条件和优势，抓住机遇，加强与长江中上游、中西部地区的合作，苏州人均GDP已位于高水平行列，应加快产业功能与结构调整。合肥在以往的发展中处于尴尬地位，往往被游离在中部与东部之外，在今后的发展中，长三角城市群应重视合肥的地位，加快发展合肥经济，使其能够成为经济发展的增长极，带动周边地区 的发展。
第三，第三层级的城市大部分为安徽省各城市，在长三角城市群的发展过程中，出现了长三角只带领上海、江苏、浙江发展，而忽略了安徽省发展的问题，没有形成真正意义上的长三角城市群。从它们的公因子得分来看，公因子1和公因子2的得分大部分都为负，说明安徽省各城市的发展整体空间效应较低，即没有良好的辐射带动作用，也缺乏接受来自长三角地区发展程度较高的城市对它的辐射能力。安徽省应该继续发展中国改革历程中如小岗村那种积极探索新发展模式的精神。安徽省各城市正在从供给侧结构改革中寻找符合自身发展的新的经济增长点，如铜陵通过绿色融资助推资源型城市绿色发展；宣城、池州、铜陵、安庆等所有的景区景点纳入国家东部生态文明旅游区创建范围，使安徽省的旅游经济发展迈出了新的步伐。
第四，第四层级城市缺少发展动力。要找准定位，对第四层级城市按各自的功能进行准确定位，重点培育优势产业，为长三角城市群的发展提供必要的资源，并逐步缩小城市群内各城市的发展差距，确保长三角城市群持续稳定发展。从人均GDP来看，绍兴、舟山、镇江、南通、金华、湖州、合肥、扬州、泰州、常州属于比较高的一个层级，而它们的外向功能城市流强度并不是很高，综合指标分析中它们的层级性不高，所以根据城市的优势进行培育，能为长三角城市群的整体发展做出新的更大的贡献。例如，舟山可以大力发展港口和旅游业。金华虽然拥有一个国际知名的小商品批发市场（义乌国际小商品城），但是发展状况却不尽人意，未来产业定位于信息经济、先进装备制造、健康生物医药、文化影视时尚和休闲旅游服务；全国最大的影视城（横店影视城）也位于金华，因此，金华发展影视和旅游业有着一定的优势。南通沿江沿海靠近上海，有很大的区位优势，并且拥有数量较多的深水港，可以发展外向型经济，与上海形成产业对接，资源的优化配置能够让南通发展成为长三角城市群中具有核心引领作用的城市。
2.展望
在新的时代背景下，历史赋予了长三角城市群新的使命。《长江三角洲城市群发展规划》提出以改革创新推动长三角城市群协调发展，到2030年，全面建成具有全球影响力的世界级城市群。一要打造改革新高地；二要争当开发新尖兵；三要带头发展新经济；四要以生态保护提供发展新支撑；五要创造联动发展新模式。提升上海全球城市功能，推进南京、杭州、合肥、苏锡常、宁波都市圈同城化发展。促进沪宁合杭甬发展带、沿江发展带、沿海发展带、沪杭金发展带聚合发展。构建长三角城市群“一核五圈四带”的网络化空间格局。
加快合肥、常州经济发展，努力提升合肥、常州成为长三角城市群第二层级，使其能够带动周边地区发展，全面实现长三角城市群协调发展。同时，抓住“一带一路”“长江经济带”等战略机遇，充分认识长三角城市群内部各城市的比较优势，合理安排各城市的产业布局，使各城市之间形成优势互补，避免产生同质竞争和恶性竞争。打破长三角城市群内部城市之间的行政壁垒，建立合作机制，通过统筹规划，把单个城市群的竞争力变成整体竞争力，实现“1+1>2”。制定相关的政策，使各城市政府的发展目标向着一个方向发展，使各个城市充分意识到只有合作才是最优决策，使长三角城市群达到帕累托最优，最终实现长三角城市群的协同发展。加快户籍制度改革，提高生产要素特别是劳动力生产要素的流动性，使其在长三角城市群内能够自由流动。在市场经济中，通过市场的自我调节作用，对劳动力市场进行优化配置，一定程度上能够解决结构性失业问题，有助于优化长三角城市群的层级性。充分发挥长三角城市群配置全球资源的枢纽作用，使其服务全国、辐射亚太的门户地位更加巩固，在全球价值链和产业分工体系中的地位大幅度跃升，国际竞争力和影响力显著增强，从而全面建成全球一流品质的世界级城市群。
参考文献
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Research on the Hierarchy of the Urban Agglomeration in the Yangtze River Delta and the Construction of Spatial Organization Pattern
Cui Dashu Li Pengju
Abstract：The ideal city group is one of the population， economy， society， culture and the whole structure has reasonable hierarchy in space， boundary， resource allocation， industrial division， have complementary function and good coordination mechanism of cultural exchanges and other city community. At present， China