都市区空间结构与经济发展的互动关系研究

文章采用结构方程模型实证检验空间结构与经济发展的互动关系。研究发现,中国都市区已经进入多中心分散阶段,空间结构与经济发展存在因果关系,即经济发展水平的提高会扩大人口规模,规模增加则导致集聚不经济上升,并促进空间结构多中心化。多中心化后的空间结构由于降低了集聚不经济而进一步提高生产率。因而,传统地理学中关于两者互动发展的描述得到实证支持;同时明确了多中心化的直接动力是人口规模的增加,而不是经济发展水平的提高。这些发现对于优化当前中国的城市与区域空间战略具有重要的启示。     

新时期我国中心城市人口城镇化特征及其空间格局

在新一轮城镇化进程中，以人力资本为核心的创新经济逐步成为推动经济增长的动力引擎，省域中心城市作为人口聚集地的功能日益凸显。人口流动倾向影响着不同规模和行政等级城市之间的城镇体系重构，选取各个省域典型城市作为重点分析对象，通过我国城市人口最新数据统计测算，揭示出近期全国城镇化发展态势与大都市区域格局变化特征。结果发现，我国人口城镇化发展态势逐渐趋于平稳，不同地区、不同规模城市对人口的吸纳能力仍存在显著差异，各类直辖市、省会城市、副省级城市在人口集聚方面表现突出，传统港口城市、工业城市、省域副中心城市的人口吸引力逐步趋弱。其中，一级城市人口吸纳能力超强，二级城市成为人口重要集聚地，三级城市人口增速趋缓，四级城市人口吸引力平稳；可将之划分为“高/低规模”“高/低增长”四种不同组合类型。同时，城市人口的增长变化和人力资本竞争，显著影响了城市区域经济发展，特别是中西部地区省域中心城市实力日益增强，人口增长强劲，进而改变了传统东中西区域经济显著分异的格局，省会城市首位度表现出“高/低位序”“高/低集中”四种不同组合分布特征，且集中于“高位序、高集中”和“低位序、低集中”两种类型，分化格局相对明显。伴随着中国大都市的不断发育成熟，其逐步成为新时代创新经济和人口集聚的引领者。     

中国省域二氧化碳排放的时空格局及影响因素

通过测算全国30个省域2000—2015年的二氧化碳排放量，采用自然段点法，分别对2000年、2005年、2010年和2015年各省碳排放量进行分类，分析其空间分异化特征。采用空间自相关分析法揭示了相邻各省份碳排放量的空间关联性。在此基础上，运用对数均值迪氏分解法，从能源结构、能源强度、经济发展和人口规模等角度，对碳排放影响因素进行无残差分解。结果表明：1）时间上，我国碳排放总量整体呈上升趋势，在2014—2015年仅下降2%。除北京市外，其余各省份的碳排放量呈增长趋势；空间上，高值碳排放由环渤海及东部沿海省份逐步蔓延至中西部个别省份;2）各省域碳排放主要呈现高高集聚和低高集聚的特征，高高集聚稳定集中在辽宁、河北、山东、山西和江苏省，北京市和天津市与高碳排放的省份形成一个低高集聚区域;3）东、中部比西部省份更易受能源结构、能源强度、经济发展和人口规模等因素的影响。经济发展对碳排放是驱动作用，能源强度对碳排放是抑制作用，能源结构对各省份碳排放的影响有正向驱动和负向抑制作用，除贵州省外，其余省份人口规模对碳排放均是正向驱动作用。     

东中部地区城市人口、经济与城市建设用地的非均衡与协调性分析

基于2000、2015年中国东中部地区261个地级市统计与土地利用数据,运用空间自相关模型,变异系数和三元协调度模型分析其城市人口、GDP和城市建设用地的空间集聚态势和非均衡变化过程,揭示人口城市化与土地城市化的协调程度。结果显示：（1）城市人口、GDP和建设用地的Moran’s I指数均为正值且2015年的值大于2000年的值,显示出明显的空间集聚特征,且在2000—2015年集聚特征不断加强;（2）城市人口密度和人均GDP的变异系数分别从2000年的1.38和0.91下降到2015年的0.96和0.70,地均GDP从1.32上升到1.77,表明城市人口密度和地均GDP的差异在逐步减小,但地均GDP的不均衡性却在增大;（3）2015年,共有171个地级市城市用地规模增长弹性系数小于1.12且人均城市用地小于115m²,但有104个地级市地均GDP在1000元/m²以下,表明虽然绝大部分地级市城市化规模和速率都在可控范围之内,城市用地经济产出仍然相对较低;（4）90%以上地级市的城市人口、GDP和城市建设用地三者在两个研究时间段内处于协调发展状态。     

京津冀都市圈人口集聚与扩散及其影响因素——基于区域密度函数的实证研究

人口集聚与扩散是诠释区域形态和空间结构的重要方面,对其研究有助于理解区域空间结构特征及演变趋势。本研究使用区域密度函数考察京津冀都市圈人口集聚与扩散的特征、趋势及模式,并在其基础上建立计量模型,分析人口集聚与扩散的影响因素。多中心区域密度函数的估计结果显示,京津冀都市圈空间发展正逐步由20世纪80年代的少数核心城市主导的向心集聚阶段,向90年代的多中心集聚与核心城市腹地扩散并存的阶段转变。而且,不同层次的中心城市表现出不同的人口集聚与扩散模式,即去中心化扩散、中心增长型扩散和向心集聚。多中心区域密度函数综合考虑多个中心城市对区域人口密度分布的影响,可以更准确地反映京津冀都市圈人口集聚与扩散的特征及变化趋势。同时,本研究建立动态VPM(Varying Parameter Model)模型,考察区域中心城市的社会经济属性对人口集聚与扩散的影响。其结果显示,区域中心城市人口集聚与扩散主要受城市规模、经济发展及结构调整以及对外交通条件等因素的影响。     

中国省域资源环境的投入产出效率评价

合理开发利用资源环境是实现中国未来人地关系和谐演进的关键。基于集对分析和熵值法对2000-2015年中国省域资源环境的投入产出效率作了综合评价。结果表明：① 全国农用地投入的经济效率一直相对最好,农药和化肥投入的利用率次之;其次是水资源投入,最后是能源投入,环境产出的效率优劣顺序依次为废水排放,SO₂排放和烟尘排放;② 从2000-2015年中国省域资源环境效率的同异反态势来看,东部沿海省份多为弱同势和准同势,序号等级较高,而中西部省份多为强反势和弱反势,序号等级较低,呈现出由东往西逐渐降低的格局分布;③ 资源环境的投入产出综合效率高的省域主要集中在京津鲁、苏浙沪以及闽粤琼等东部沿海地区,而综合效率低的省域主要集中在晋宁青新甘贵内蒙古等中西部地区。     

北京都市区人口—就业分布与空间结构演化

本研究应用非参数计量方法,实证刻画北京都市区人口—就业空间分布演化,揭示在快速城市化和城市增长背景下,北京都市区空间结构特征及发展趋势。研究发现,北京都市区人口和就业分布都呈现多中心空间结构。20 世纪80 年代以来,随着人口郊区化,北京都市区人口次中心数量不断增加,并由近郊向远郊扩展,人口分布呈现明显的分散化和多中心化趋势,但人口分散的空间范围还比较有限。与人口的分散化趋势不同,2004-2008 年,北京都市区就业仍呈现向心集聚的趋势,造成远郊就业次中心的影响不断被弱化,都市区空间结构的多中心性有所降低。这说明北京都市区的单中心或强中心结构可能并未从根本上改变,且人口的分散化和就业的向心集聚导致宏观面上人口—就业的空间失衡。北京都市区多中心空间结构的形成,需要强化郊区次中心的集聚能力,同时注重人口—就业的平衡布局,这是未来北京都市区空间结构调整的重点。     

中国省域物流碳排放效率的演化特征及收敛性分析

以2006—2019年中国30个省域为研究对象,基于碳排放新评估准则,结合超效率DEAML模型和全局空间自相关分析,对中国实际物流碳排放效率进行重新测度与总体特征描述,进一步引入探索性时空数据分析方法及相关计量模型,深入探讨物流碳排放效率时空动态演化特征及其对收敛性的影响。结果表明：(1)中国物流碳排放效率处于中等水平,平均情况呈东高西低分布,大多省份处于规模报酬递增阶段,年际变动表现出动态增长趋势,受技术进步影响大,存在空间集聚特征。(2)物流碳排放效率的局部空间结构与空间依赖方向变化存在差异,在相邻省份间呈现较强的空间整合性,其时空迁跃具有转移惰性与路径锁定的功能。(3)省域物流碳排放效率不存在σ收敛,存在β收敛和俱乐部收敛。地区差异、物流集聚水平与信息化程度是条件β收敛的主要影响因素,物流碳排放效率时空演化更为曲折的地区存在更为显著的俱乐部收敛。     

中国市域间日常人口流动特征及影响因素

基于腾讯位置大数据,分析了2015—2018年中国368个城市间人口流动的空间格局,并基于指数随机图模型（ERGM）识别了与人口流入、流出相关的影响因素。研究发现：① 人口流动的空间分布格局相对稳定,形成了以京、深、沪、穗、蓉、莞为“中枢”的菱形空间结构。② 通过社区划分得到的城市子群结构表明,社区间呈现明显的地理临近和省际分异特征,既形成了以省会城市为核心、受省界制约明显的中心–腹地结构的小型城市子群,也形成了跨越省界的多中心结构的大型城市子群,但大部分城市以省界为主要流动圈层,省域内人口流动更为密切。③ ERGM模型确定的人口流入、流出网络影响因素与新古典经济学理论相一致,人口规模、城市化水平、时间成本、经济成本等市场因素和经济因素在人口流动中仍然具有主导性作用。④ 城市对外来人口的吸引力更大程度上取决于自身的属性特征,而城市人口外流更依赖于外部网络关联要素,一定程度上验证了推拉理论中城市“拉力”的主导力量,以及各类距离因素的综合作用。     

中国城市群空间结构的演化与影响因素——基于人口分布的形态单中心—多中心视角

城市群是未来中国城镇化的主要空间载体,研究城市群空间结构的演化特征和影响因素具有重要意义。已有文献较少从形态单中心—多中心视角研究中国城市群空间结构的演化和影响因素,而且通常采用户籍人口而非常住人口测度城市群空间结构,导致测量误差。为解决这个问题,本文采用基于人口普查的常住人口数据进行分析,并运用联合国数据对结果进行佐证。以已有文献采用客观标准界定的13个城市群为样本,使用规模-位序法则测度城市群的形态单中心—多中心程度,探究城市群的空间结构演化趋势和影响因素。结果发现,1980年代以来大多数城市群的空间结构呈现多中心化趋势;人均GDP水平的提高和人口规模的增加是导致城市群空间结构多中心化的主要原因。因此,政府对于空间结构偏多中心的城市群,应强化城市间的交通联系和政策一体化,获取更大的发展红利;对于个别处于单中心化阶段的城市群,政策导向则避免过早地多中心化。     

中国工业废气排放的空间特征及其影响因素研究

基于2000~2012年中国31个省（市、自治区）面板数据,运用探索性空间数据分析方法对中国工业废气排放的空间分布特征进行研究,结果显示中国各省域（不含港澳台）工业废气排放存在显著的空间自相关和空间集聚效应;总体呈现东部、西部地区集聚的空间分布特征,其中东部多为高-高集聚区、西部则多为低-低集聚区,并且高值集聚现象的显著性逐渐增强,显著区域呈持续扩张趋势。在此基础上,以STIRPAT模型为基础构建空间计量模型,分析经济发展、人口规模、产业结构、技术水平和国家政策等因素对工业废气排放量的影响。研究结果表明,中国各省域工业废气排放存在空间依赖作用和正的空间溢出效应;经济发展、产业结构与工业废气排放之间呈现显著的正相关关系;技术进步和国家政策对工业废气排放具有抑制作用,而人口增长对工业废气排放的影响并不显著。     

20世纪末中国迁移人口空间分布格局——基于城市的视角

基于人口普查资料,对20世纪末中国迁移人口在不同行政级别、不同规模城市的分布格局进行分析,并运用探索性空间数据分析技术进一步对地级及以上城市迁移人口的空间分布特征进行研究。结果表明:地级及以上城市在迁移人口流动中占主要地位,其中百万规模级别以上城市在人口迁移中地位尤为显著;县级市间迁移人口规模差异显著,东部地区县级市平均迁移规模要大于西部和中部;省际迁移中城市空间分布大体呈现3个梯状层次;省内迁移中城市空间分布总体表现出极大的相似性,均以各省会城市作为省内迁移人口的第一流入地;不论是省内迁移还是省际迁移,东部沿海地区的珠三角和长三角地区城市群都是迁移人口的高度集聚地。     

中国金融排斥的空间特征与空间效应

过构建金融排斥的评价指标体系,测算了中国31个省（市、自治区）2004－2012年的金融排斥程度,采用探索性空间数据分析方法和空间杜宾模型,分别探讨了中国省际金融排斥的空间格局特征及其空间效应。结果表明：1）中国金融排斥程度的省际差异大,在空间上形成由东部向中西部逐渐递增的格局;2）中国金融排斥具有显著的空间相关性特征,东部的低－低集聚与西部的高－高集聚现象明显,且态势稳定;3）空间杜宾模型分析的结果表明,地区经济发展、财政支出能力、教育水平和人口密度与本地区金融排斥显著负相关;教育水平与人口密度增加对降低金融排斥的空间差异有显著作用。     

省级边界区域经济发展的空间分析

省级行政区是我国最高级别的行政区域,在长期的演变过程中,形成具有中国特色的行政-经济区.由于先天和后天的原因,省级边界区域经济发展水平一般处于落后状态.省级经济区空间结构符合弗里德曼的"核心-边缘"理论,省会级中心城市多处于极化阶段,形成核心区;边界地区一般是边缘区.缩小省级边界区域与中心区域经济发展的差距,既要遵循经济区发展的一般规律,又要考虑行政-经济区的特殊情况.作者认为:经济区内部优化、经济区外部竞争与合作两种途径结合是边界区经济发展的必由之路.     

中国市域空间结构的特征及其影响因素

优化与重构人口的空间分布格局是当前国家战略决策的重点研究领域之一。首先,利用2000年和2010年人口普查数据,通过帕累托指数、赫芬达尔指数和首位比重指数刻画了中国城市市域空间结构的特征及其演化;其次,从自然地理、社会经济和政府干预3个方面系统地揭示了区域空间结构形成与演化的影响因素。结果表明：① 相对于胡焕庸线以西地区,胡焕庸线以东的市域更偏向多中心;中国市域空间结构相对稳定,有微弱的向多中心发展的趋势;②市域空间结构的形成主要受政府干预影响,自然地理和社会经济的作用相对较弱。具体而言,地表粗糙程度、城市行政等级和政府支出占比会推动区域空间结构朝单中心方向发展;而土地面积、县/县级市内国家级开发区个数、市域内政府间竞争以及人均公路里程则使得空间结构朝均衡的多中心方向演进。     

中国省域碳强度空间依赖格局及其影响因素的空间异质性研究

在估算各省域碳强度的基础上,利用探索性空间数据分析(ESDA)和时空跃迁测度方法以及地理加权回归(GWR)模型分析了1995~2015年中国省域（不包括西藏、港、澳、台地区）能源消费碳强度的空间依赖格局及其驱动因素的空间异质性。结果显示：① 中国省域碳强度存在显著的空间正相关性,表现为先下降后上升再到小幅波动的特征,碳强度相似的省域趋向于集聚,表明中国省域碳强度具有明显的空间依赖特征;②省域碳强度存在不均衡的发展格局,高-高集聚的省域主要分布在中国西北部,低-低集聚的省域多分布于中国东南部。③碳强度空间集聚总体呈优化态势,高-高集聚的省域在减少,低-低集聚的省域在不断增多,但不同省域在碳强度的空间集聚中所起的作用不同。④ 碳强度影响因素(解释变量)的回归系数均为正值,4个解释变量对碳强度的影响程度依次为：能源强度>能源结构>产业结构>人均GDP;且各因素对碳强度的影响在不同省域具有明显的空间异质性。     

Spatial differences and multi-mechanism of carbon footprint based on GWR model in provincial China

Global warming has been one of the major concerns behind the world’s high-speed economic growth. How to implement the coordinated development of the carbon footprint and the economy will be the core issue of the world’s economic and social development, as well as the heated debate of the research at home and abroad in recent years. Based on the energy consumption, integrated with the “Top-Down” life cycle approach and geographically weighted regression (GWR) model, this paper analyzed the spatial differences and multi-mechanism of carbon footprint in provincial China in 2010. Firstly, this study calculated the amount of carbon footprint of each province using “Top-Down” life cycle approach and found that there were significant differences of carbon footprint and per capita carbon footprint in provincial China. The provinces with higher carbon footprint, mainly located in northern China, have large economic scales; the provinces with higher per capita carbon footprint are mainly distributed in central cities such as Beijing, Shanghai and energy-rich regions and heavy chemical bases. Secondly, with the aid of GIS and spatial analysis model (GWR model), this paper had unfolded that the expansion of economic scale is the main driver of the rapid growth of carbon footprint. The growth of population and urbanization also acted as promoting factors for the increase of the carbon footprint. Energy structure had no considerable promoting effect for the increase of the carbon footprint. Improving energy efficiency is the most important factor to inhibit the growing carbon footprint. Thirdly, developing low-carbon economies and low-carbon industries, as well as advocating low-carbon city construction and improving carbon efficiency would be the primary approaches to inhibit the rapid growth of carbon footprint. Moderately controlling the economic scale and population size would also be required to alleviate carbon footprint. Meanwhile, environmental protection and construction of low-carbon cities would evoke extensive attention in the process of urbanization.