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佳文赏析区域空间格局分析:长三角城市群

长三角招商网1年前 (2022-10-31)新闻中心325

  原标题:佳文赏析 区域空间格局分析:长三角城市群

  本文以城市群与城镇体系相关理论为基础,对国内外相关研究及世界级城市群发展先进经验进行综合分析。在分形理论的基础上,借助GIS软件,利用现代数学模型,对长三角城镇体系规模结构、职能结构及空间结构三方面内容的现状进行分析。

  长江三角洲城市群(以下简称长三角城市群)是我国经济最具活力、开放程度最高、创新能力最强、吸纳外来人口最多的区域之一,是“一带一路”与长江经济带的重要交汇地带,在国家现代化建设大局和全方位开放格局中具有举足轻重的战略地位。

  长三角城市群在上海市、江苏省、浙江省、安徽省范围内,由以上海为核心、联系紧密的多个城市组成,主要分布于国家“两横三纵”城市化格局的优化开发和重点开发区域。长江三角洲城市群规划范围包括上海市、江苏省、浙江省、安徽省全域(面积35.8万平方公里)。以上海市,江苏省南京、无锡、常州、苏州、南通、扬州、镇江、盐城、泰州,浙江省杭州、宁波、温州、湖州、嘉兴、绍兴、金华、舟山、台州,安徽省合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、池州、宣城27个城市为中心区(面积22.5万平方公里),辐射带动长三角地区高质量发展。

  本文的研究方法包括:城市首位度指数、位序规模法则、城市基尼系数、Global Morans I指数以及标准椭圆差等。

  数据源包括:1. 全国地理信息资源目录服务系统的“1:100万全国基础地理数据库”。2.遥感数据,2014-2018年NPP-VIIRS年合成数据,数据来源于美国国家海洋和大气管理局。在NPP-VIIRS数据中运用二分迭代法,获取每个年份的阈值,借助ArcGIS软件,与各个地级市卫星遥感影像图对比,获取各地级市用地规模。3.江苏省、安徽省、浙江省和上海市2014-2018年统计年鉴。

  长三角的区域概念源自于长江入海口形成的冲击平原—长江三角洲这一自然地理上的专有名词。长三角作为经济意义上的区域概念最早形成于1982年国务院下达通知正式成立上海经济区。其范围包括上海、无锡、苏州和杭州等10个城市。1997年长三角城市经济协调会正式提出长三角经济圈的概念,将长三角的空间范围扩大至上海及周边的15个城市。长三角作为本国社会经济发展水平最高的区域之一,以丰富的资源支撑吸引其他城市纷纷申请加入。2003年在第四次城市经济协调会议上,浙江台州被正式纳入长三角区域范围,成为第16个城市成员。次年,国务院提出了“泛长三角”的新区域概念,再一次将区域范围扩充至涵盖上海、江苏、浙江在内的两省一市地域空间。2010年,第十次长三角城市经济协调会进一步吸纳合肥、盐城等六个城市加入,使长三角城市范围进一步扩大至22个市。2016年5月,城市群规划文件将长三角区域涵盖城市进一步扩充至包括安徽8市的共计26个城市。根据2019年长江三角洲区域一体化发展规划纲要,规划范围正式定为苏浙皖沪三省一市全部城市(表2.1)。

  表2.1|长三角空间范围的历史演变表

  从政策层面对长三角区域界定的变化演进趋势可以明显的看出,长三角空间范围随时间推移在不断地扩大。从最初的10市到扩展至16市,并进一步提出“两省一市”的“泛长三角”概念,到2016年纳入安徽省部分城市,长三角区域覆盖城市范围达到26个城市,2019提出苏浙皖沪三省一市全部城市纳入长三角城市群,长三角地区空间范围经历了一个动态的变化过程。在城市群空间范围演变的同时,其辖区地域内的城镇系统结构也在不断地调整与变化,而确立科学合理的城镇体系是长三角城市群健康发展的重要前提和保障。

  2.2 长三角主要城市空间扩张趋势

  长三角的区域概念源自于长江入海口形成的冲击平原—长江三角洲这一自然地理概念

  图2.2|长三角主要城市空间演变趋势—安徽部分

  图2.3|长三角主要城市空间演变趋势—江苏部分

  图2.4|长三角主要城市空间演变趋势—浙江部分

  图2.5|长三角主要城市空间演变趋势—上海部分

  2.3 长三角城市群2014-2018年城市首位度指数变化

  城市首位度指数在一定程度上可以代表城市群中的城市发展条件在最大城市的聚集程度。引入城市首位度指数中的2城市指数(S2)和4城市指数(S4)分析长三角城市群中城市用地规模在首位城市中的集聚程度。其中,2城市指数是指最大城市规模与第二位城市规模的比值,4城市指数是指最大城市与第2、3、4位城市规模之和的比值,公式为:

  式中P1、P2、P3、P4是指城市用地规模从大到小排序后的第1、2、3、4位城市的规模。当处于理想情况时,第二位城市规模是最大城市规模的1/2,第三位城市是最大城市规模的1/3,第四位城市是最大城市规模的1/4。一般情况下,2城市指数的理想值为2,4城市指数的理想值为1,此时首位城市所发挥的辐射影响趋近于理想状态。

  图2.6|长三角城市群2014-2018城市首位度

  由图2.6(a)可见,长三角城市群2014-2018年的二城市指数都在2以下,2014-2017年呈现下降趋势,2017-2018年呈现出上升趋势,但是总体上呈现下降,合计下降6.01%。由图2.6(b)可见,长三角城市群2014-2018年的四城市指数都在1以下,且呈现出逐年下降的趋势,合计下降9.24%。

  从上述结果来看,长三角城市群的城市用地规模的首位度指数明显低于理想情况下的理论值,长三角城市群的首位城市——上海辐射带动作用仍需进一步加强,需要注意的是1.从用地规模上看,上海在长三角城市群中的优势地位呈现出减弱趋势。2.长三角地区第二、三、四位序的城市用地规模的增大也符合国家提出的“一核五圈四带”网络化空间格局。

  2.4 长三角城市群2014-2018年位序-规模法则验证

  城市位序规模法则是研究城市群发展的重要特征,本文基于夜间灯光数据中提取出的用地规模进行量化研究。该方法已广泛应用于城市规模时空演变的研究。该法则的公式为:

  式中: P i为第i个城市的用地规模;lgP1为最大用地规模城市的用地规模;R i为按照用地规模排列的第i个城市;q为捷夫系数。如果q≈1,说明城市规模分布差异较小;若q>1,表明大城市发育较好且规模集中,中小城市发育欠佳,城市规模首位度较高;若q<1,表明城市规模分布较分散,高位次城市规模不突出,中小城市较发育。对q值进行时序动态分析,若q增大,说明城市规模分布集中力大于分散力;若q减小,说明集中力小于分散力。

  图2.7| 长三角城市群位序-规模双对数图与q时间序列

  由图2.7可知,2014-2018年q均大于1,表明长三角城市群的城市用地规模分布为首位型,首位度较高,城市用地规模分布比较集中,高位序城市——上海等很突出,中小城市发育不够,高位序城市对周围中小城市带动作用不够,城市体系发展较为不平衡和出现断层现象。但是,总的来说,整个长三角城市群规模分布由高位序城市独大的极不均衡状态逐渐向多城市全方位共同发展的均衡状态转变。从q时间位序来看,2014-2017年间q值逐渐下降,2018年出现反复的情况。但是总体来说2014-2018年间q呈现下降趋势,说明长三角城市群城市规模分布逐渐由集中向分散状态发展,城市规模分散趋势明显强于集中趋势,中小城市快速发展,城市用地规模逐步扩增,因此大城市首位度降低。

  2.5 长三角城市群2014-2018年城市基尼系数变化

  基尼系数是1943年美国经济学家阿尔伯特·赫希曼根据劳伦茨曲线所定义的判断收入分配公平程度的指标,后被Marshall教授应用于研究不同规模城市的发育成长状况,由此,城市基尼系数成为城市体系研究中反映城市规模集散程度的常用指标之一。引入城市基尼系数分析长三角城市群内城市用地规模的集散程度,弥补位序-规模法则在区域城市规模差距较大时线性回归拟合度有所欠缺的不足。设某城市群由n个城市组成,S是这n个城市的城市用地规模总和,T是城市群中每个城市之间城市用地规模之差的绝对值总和,则城市用地规模分布的基尼系数G为:

  式中:基尼系数G的取值范围为0~1,G值越接近0,表明各城市之间城市用地规模分布越分散,城市用地规模差异越小;G值越接近1,则各城市之间城市用地规模分布越集中,城市用地规模差异越大。通常情况下,城市地理学领域中认为,城市基尼系数在0.6以上时表示城市规模分布非常不平衡。

  图2.8| 长三角城市群城市规模基尼系数变化(2014-2018)

  由图2.8可见,长三角城市群城市用地规模从2014年0.71下降到2018年0.65,下降了8%。以上结果表明:1.2014-2018年城市用地规模的城市基尼指数均大于0.6,说明长三角地区城市用地规模分布非常不均衡,城市用地规模分布较为集中,大城市用地规模过大,中小城市用地规模较小,2.长三角地区城市基尼系数总体呈现下降趋势,说明长三角地区城市用地规模都在趋于分散,中小型城市用地规模增长的速度大于大型城市用地规模增长的速度,城市规模分布向着合理的方向发展。

  Global Morans I是最为常用的全局空间自相关统计量, 可用来测度不同规模等级的城市在空间上的分布格局及其差异特征。若Morans I 为正, 表示不同规模的城市在空间上集聚, 形成城市密集区;若Morans I为负, 表明规模不等的城市在空间上呈现分散格局,中心城市的极化作用较强;若Morans I接近期望值-1/(n-1)时,说明城市在空间上随机分布,不存在明显的空间格局。

  从表2.9可以看出2014-2018年长三角地区不同规模等级的城市在总体上呈现空间聚集的特征,形成了城市密集区,从Morans I总体上下降的趋势来看,长三角城市群的总体空间差异有所减小。

  2.7 2014-2018年长三角城市群空间演变趋势:标准差椭圆

  城市群空间范围及重心动态变化是城市群空间演变过程中重要的形态特征体现,本研究利用标准差椭圆方法揭示城市群地理要素空间分布及时空演变过程多个形态特征。椭圆面积变化可反映城市群在空间上的扩张和收缩状态,椭圆重心表示要素空间分布的重心位置,长短轴和方位角变化表示城市群演变的主驱动力方向。

  根据标准差椭圆的分析结果(图2.10)可知,2014-2018年长三角城市群空间演变总体上呈现向西向北的发展态势,标准差椭圆的面积逐年增大,反应出长三角城市群用地规模整体上呈现出扩张的态势。西北方向变化幅度较大,在该方向上的城市起到了推动城市群时空演变的主要拉力作用,东北部滨海,所以未出现明显的变化,其他方向变化幅度较小,说明城市用地规模增长幅度没有西北方向大。

  图2.10| 长三角城市群标准差椭圆(2014-2018)

  2.8 2014-2018年长三角城市群职能类型时空演变特征

  按照城市活动服务对象不同,城市职能可以分为基本职能和非基本职能。基本职能是为城市以外的区域服务的职能,是城市经济发展的主要动力,非基本职能是为本城市服务的职能。根据区位商计算得出(表2.11)发现,2014—2018年,长三角城市群制造业职能、房地产职能、软件信息职能、租赁商业职能、其他服务职能、交通运输职能规模减少,其他职能都在上升,表明长三角的城市职能整体还处于增强状态。2018年长江三角洲的租赁商务服务、制造业、房地产、商业、软件信息在全国的区位商均1,属于长三角城市群城市的基本职能,而采矿业、交通运输、科学技术、教育文卫、金融、其他服务的区位商都1,属于非基本职能。具体来看,其他基本职能规模除了商业职能外,其他职能均呈现下降趋势;基本职能变化幅度较大,非基本职能变化幅度较小;房地产职能区位商从13.1下降到9.57,下降幅度最大。

  注:江苏省年鉴中地级市一级数据并未分职能类型列出,故而本文在职能类型不进行分析。

  表2.11|22014年、2018年长三角城市群城市职能部门区位商

  表2.12 |2014年、2018年长三角城市群和全国分行业就业人口占比

  城市职能规模明显,已有七个职能部门领先全国水平,领先全国发展进度(表2.12)。租赁商务职能的就业人口比例上升幅度最大,吸纳就业人口最强的职能部门的是房地产职能。其次是教育文卫、金融职能、软件信息职能的就业人口比例增幅较大。但是职能发展速度较全国还有提高的空间,采矿业等污染企业下降速度不够快。长三角城市群应该实施创新驱动发展战略,营造大众创业万众创新良好生态,立足区域高校科研院所密集、科技人才资源丰富优势,面向国际国内聚合创新资源,健全协同创新机制,构建协同创新共同体,培育壮大新动能,加快发展新经济,支撑引领经济转型升级,增强经济发展内生动力和活力。

  表2.13|2014年长三角城市群职能强度

  表2.14|2018年长三角城市群职能强度

  从(表2.13、2.14)中可以看出,长三角城市群城市中从2014年到2018年间,上海市市承担的职能类型最多且各行业职能强度较强。长三角城市群采矿业职能不明显,租赁与商业服务职能正在处于发展提升的阶段,中心城市上海市是商业职能和服务业职能的主要承担者,对外服务能力较强。交通运输职能大大提升,对于长三角城市群的发展起到了很好的促进作用。金融职能也在处于提升阶段,很有发展前途。科研技术服务主要由上海、合肥、杭州、承担,职能强度较高。在教育文卫和其他服务职能上,省内城市的职能强度还有较大的提升空间。

  2.8.2 2014-2018年长三角城市群城市各职能类型演进特征

  从工业职能图a、b、c、d来看,湖州、铜陵、芜湖、马鞍山、滁州工业职能强度上升较快,嘉兴市、杭州市工业职能弱化严重与生态环境保护有关。湖州市的制造 业职能强度始终保持着较高强度水平。

  由图e、f可知,长三角城市群的一部分城市建筑职能有所下降,有一些城市建筑职能有所升高。其中合肥和淮南,由较高强度职能转变为一般城市职能和不具备该职能;宿州由低职能强度转为中职能强度。滁州市由中职能强度转变为不具备该职能强度。

  由服务业职能可以得出,长三角城市群各城市的服务业有上升有下降,中心城市并不一定是某一个专项服务职能的承担者,总体上来说长三角城市群对外服务能力较强。长三角城市群应当推进产业结构优化升级,加快发展现代服务业,推进信息化与工业化融合,培育一批具有国际竞争力的世界级企业和品牌,建设全球重要的现代服务业中心和先进制造业基地。

  表2.18 长三角城市群各城市等级规模

  《长江三角洲城市群发展规划》中指出,长三角城市群要建设面向全球、辐射亚太、引领全国的世界级城市群,优化长三角城市群规模结构对长三角城市群城乡统筹发展意义重大。本文采用NPP-VIIRS夜间灯光数据提取出长三角城市群中城市用地规模,借助城市首位度、位序-规模法则、城市基尼系数、Global Morans I指数与标准差椭圆等方法,揭示了长三角城市群2014-2018年规模等级和空间分布的时空演变特征;同时通过区位商、职能强度对比等方法,发现了长三角城市群在2014-2018年间的城市群职能结构变化规律和各城市之间职能分工不明确等方面的不足。

  1.从用地规模上来看,长三角城市群用地规模发展不均衡的现象有所改善。用地规模的差异正在慢慢缩小。

  2.在整个研究期间,长三角城市群城市体系并没有呈现出平行增长的态势,而是中小型城市用地规模增长较快,但是需要注意的是大城市对中小城市的辐射带动还有较大的增长空间。

  3.从当前发展趋势来看,长三角城市群中小型城市规模将会大幅度提高,大型城市增长规模将会放缓。

  4.长三角城市群城市体系在空间上并未呈现均匀分布的格局,空间极化现象一直较为明显,城市用地规模分布较为集中,总体空间差异有所减少,空间分布向合理的趋势发展。苏北、安徽地区城市用地规模增长现在明显与浙南的相对平静形成了鲜明对比。

  5.长三角城市群各城市的服务业有上升有下降,中心城市并不一定是某一个专项服务职能的承担者,总体上来说长三角城市群对外服务能力较强。

  6.一般性加工制造和服务业比重过高,国际经济、金融、贸易和航运中心功能建设滞后。公共资源过度集中,人口过度向中心城区集聚,带来了交通拥堵、环境恶化、城市运营成本过高等“大城市病”问题。

  7.城市群发展质量不高,国际竞争力不强。制造业附加值不高,高技术和服务经济发展相对滞后,高品质的城市创业宜居和商务商业环境亟需营造。

  8.城市间分工协作不够,低水平同质化竞争严重,城市群一体化发展的体制机制有待进一步完善。

  9.人均地区生产总值、地均生产总值等反映效率和效益的指标,与其他世界级城市群相比存在明显差距。

  [1].中共中央国务院印发长江三角洲区域一体化发展规划纲要[N].人民日报,2019-12-02(001).

  [3]许礼华. 基于NPP-VIIRS数据长三角城市群城市扩张时空演变研究[D].上海师范大学,2019.

  [4]郭建科,陈园月,于旭会,王海壮.1985年来环渤海地区港口体系位序—规模分布及作用机制[J].地理学报,2017,72(10):1812-1826.

  [5]杨洋,李雅静,何春阳,刘志锋,黄庆旭.环渤海地区三大城市群城市规模分布动态比较——基于1992—2012年夜间灯光数据的分析和******[J].经济地理,2016,36(04):59-69.

  [6]蒲英霞,马荣华,马晓冬,顾朝林.长江三角洲地区城市规模分布的时空演变特征[J].地理研究,2009,28(01):161-172.

  [7]程开明,庄燕杰.城市体系位序-规模特征的空间计量分析——以中部地区地级以上城市为例[J].地理科学,2012,32(08):905-912.

  [8]叶玉瑶,张虹鸥.城市规模分布模型的应用——以珠江三角洲城市群为例[J].人文地理,2008(03):40-44.

  [12]曹广忠,边雪,刘涛.基于人口、产业和用地结构的城镇化水平评估与解释——以长三角地区为例[J].地理研究,2011,30(12):2139-2149.

  [13]周倩,刘德林.长三角城市群城市韧性与城镇化水平耦合协调发展研究[J].水土保持研究,2020,27(04):286-292.

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