中国西部地区开发区及产业时空变化特征

通过收集中国西部12省份的714个开发区基础数据,采用最邻近距离、核密度分析法以及地理空间分析法,对1993—2015年间中国西部地区（简称西部地区）开发区的空间格局演化规律及产业分布特征展开分析。研究结果表明：（1） 西部地区开发区空间集聚特征显著,呈现出以重点城市和城市圈为依托的“多级集聚”的演变规律。（2） 西部地区开发区空间聚集程度和规模均呈现出不断增加的态势,集聚规模增长幅度大于集聚强度。（3） 西部地区国家级开发区各类型产业的集聚程度强于省级开发区,集聚规模弱于省级开发区。国家级开发区主要发展资金密集型、技术密集型产业,各类型产业分布格局呈现出单核心集聚特征;省级开发区以劳动密集型、资金密集型产业为主;各类型产业布局特征差距显著,技术密集型呈现出“大集聚、小分散”的分布格局、劳动密集型向中心城市集聚、资金密集型连片规模化发展。研究结果对于西部地区合理利用开发区来加强城市群联系,实现区域协调发展具有一定的现实意义。     

中国城市体系的空间分布格局及其演变

采用全国县级以上城市数据,运用最近邻与空间自相关分析,定量分析了1985-2010年中国城市体系的空间分布格局的时空特征与演变规律.结果表明:在1985-2010年间,中国城市的整体分布主要呈集聚型,其集聚程度有着逐渐增强的趋势.不同规模的城市在空间上的分布类型存在很大差异.集聚强度随着城市规模的变大而降低,表明随着城市规模的扩大,互斥作用不断加强.超大型、特大型城市由均匀分布转变为随机分布说明随着经济的发展,城市化总体水平的提高,城市发展对自然条件的依赖相对降低.从局部区域上城市的空间集聚或空间关联性质来看,其集聚特征的反差十分鲜明.东部地带不同规模等级城市都较为发达,形成了高水平均衡模式.没有通过显著性检验的城市主要集中分布在中部地区.西部地区城市分布表现出较为强烈的空间极化特征.     

中国高技术产业创新空间分布及其影响因素——基于面板数据的空间计量分析

本文基于2003-2012年省域面板数据,采用地统计方法分析中国高技术产业创新的空间分布,并运用空间计量模型对其影响因素进行探讨。研究发现：中国高技术产业创新存在明显的空间差异,其中东部地区的创新水平明显高于中部和西部地区;2003-2012年间,高技术产业创新整体空间差异表现出先扩大后缩小的趋势,空间分布呈现出先集聚后扩散的变化特征;相邻省域间的创新水平存在明显溢出现象,研发资金投入、研发人员投入、高校研发水平、企业规模和市场开放度均对高技术产业创新起到促进作用,且研发人员投入和市场开放度还能进一步促进相邻地区的创新发展,而企业规模则对相邻地区的创新存在负面影响。因此,加大对中西部地区研发资金和研发人员投入,重视高校在创新发展中的作用,破除区域壁垒促进技术流动以及加大市场开放度,都有利于提高整体创新水平和缩小创新空间差异。     

高速铁路对城市网络结构的影响研究————基于铁路客运班列分析

城市网络是近年来城市与区域研究的一个新方向.基于2003-2013年间8个横截面的中国铁路客运班列数据,采用加权度中心性和社区结构模型,探讨高速铁路建设对城市等级和集聚性空间格局及演化的影响.研究表明:① 基于铁路客运组织的城市等级结构呈现出位序--规模分布的特征和集聚性,且三大地带和各社区内城市也呈现出明显的位序--规模分布,随着高速铁路网络的扩展,加权度中心性的集聚性更明显,并逐步呈现出较为明显的层级结构和社区结构.② 城市等级结构呈现出明显的东中西地带性,廊道效应和经济,人口的耦合性,即基于铁路客运班列的城市等级结构与基于属性数据(人口/GDP)的结果表现出较大的相似性,但也存在一定的差异.城市社区结构与中国高速铁路网络,城市群的空间分布格局基本一致.随着高速铁路的建设,东中西三大地带间城市等级的差异呈扩大态势,但各社区间城市等级的差异呈缩小态势,部分社区核心城市已形成.     

国家沙漠（石漠）公园空间分异格局与影响因素

以国家林业和草原局发布的125处国家沙漠（石漠）公园名录数据,综合采用空间分析、地理探测器和地理加权回归等方法,探测国家沙漠（石漠）公园的空间分异特征和影响因素。结果表明：（1）国家沙漠（石漠）公园在区域上“北多南少”,建设时序上“先北后南”。（2）国家沙漠（石漠）公园的最邻近指数为0.537,呈显著集聚分布特征,但集聚尺度和集聚规模差异显著。（3）国家沙漠（石漠）公园空间上呈现“南疏北密、双核一带”的格局,空间分异特征显著。（4）国家沙漠（石漠）公园空间分异的自然地理因素比人文因素的解释力更强,自然地理与人文交互作用效果显著强于各自内部交互作用。（5）6个最佳作用因子对国家沙漠（石漠）公园空间分异的作用强度自东南向西北呈现正效应不断提高、负效应持续下降的变化趋势,西北地区受自然地理和人文的作用力最强。     

基于模糊物元模型的中国旅游生态安全评价及障碍因子诊断研究

基于DPSIR模型构建旅游生态安全评价指标体系,利用模糊物元模型对中国31个省（市、区）（不含港澳台）旅游生态安全进行动态评价,并运用空间自相关分析空间格局演化特征。同时借助障碍度模型,对旅游生态安全的障碍因子进行诊断。结果表明:① 旅游生态安全呈现出波动增长的“W”型演化趋势。2013—2016年中国旅游生态安全在空间上呈现出“东部高、西部低”的分布格局,但随着时间推移,出现“北部高、南部低;中间高、两边低”的格局变化;② 从全局来看,2013—2017年中国旅游生态安全在空间上呈现出显著的空间集聚分布的特点,但集聚程度有逐渐下降的态势。从局部关联来看,各省旅游生态安全空间分布存在着空间集聚特征和省域间的空间依赖性;③ 各省旅游生态安全障碍因子存在显著差异,障碍度高于10%的障碍因子较多,主要的障碍因子有旅游经济密度、游客密度、烟尘排放、生活垃圾处理率和污水处理率等。因此,在大力发展旅游业时,需充分考虑经济发展程度和旅游生态安全提升能力;同时还要注意旅游政策与环境保护政策的协调性。     

苏南、浙北地区民宿空间分布特征及其影响因素

选取社会经济、配套产业发达且相近的苏南、浙北地区作为研究区域,基于百度地图API中的地点检索服务获取民宿点地理信息,结合空间分析方法与地理探测器探究两地民宿空间分布特征与影响因素。结果表明：1）两大地区民宿均呈显著集聚状态,分布在地势低平且水系发达区域,依托高禀赋旅游资源和交通干线集聚。2）在两地区别上,苏南民宿表现出集聚程度上的市域差异,浙北则分布相对均衡且集聚范围较广;空间集聚态势差异性显著,前者呈“四核集聚,次级中心团状布局”,后者表现出“西东中梯度格局”。3）消费能力、客源市场与通达程度是影响两地民宿分布的重要共性因子,两两因子间的交互作用增强了对民宿空间异质性的解释力。4）浙北民宿受外部客观因素的影响程度较弱,水系环境与景区依赖是两大地区间的区别因子。     

中国省际边界区县域经济格局及影响因素的空间异质性

通过构建省际边界区经济发展差异指数,结合空间自相关模型对省际边界区县域经济发展差异格局进行分析,并利用全局回归（OLS）模型和地理加权回归模型（GWR）对省际边界县域经济发展差异影响因素的空间异质性进行研究。结果表明,中国省际边界区县域经济发展具有显著的空间集聚性,边界经济发展差异较大的地区集中在蒙甘边界,蒙宁边界和陕蒙边界地区。政府宏观调控因子与西部地区县域经济发展差异呈负相关趋势,教育发展水平对县域经济发展差异影响呈现出贫困与发达地区二元分异,边界的紧凑度、地形起伏度、交通优势度与产业结构因子对县域经济发展差异指数呈现出正相关趋势。本文具体分析了在不同省际边界县域内,各影响因素对县域经济发展差异指数的影响程度差异和作用方向差异,为合理调控不同地区发展要素、缩小省际边界地区经济发展差异、制定不同省际边界县域发展策略提供科学依据。     

辽宁沿海城市带空间结构

辽宁沿海城市带是中国环渤海地区的重要组成部分。在辽宁沿海经济带开发上升为国家战略的背景下,该区域城市群空间结构必然面临着转化与重组。本文以辽宁沿海城市带24个大、中、小城市为空间单元,分别从城市规模、经济发展水平、交通网络通达性3方面讨论城市群集聚程度,并对其空间分布特征进行分析,结果表明:①城市规模等级差异明显,首位城市垄断性强。通过构建规模指数模型,将该区域24个规模不等的城市分为4级,同级城市规模指数幅度变化不大,但是不同级别城市之间规模差异很明显。进一步运用首位度、分形理论等方法分析城市规模分布的空间特征,发现该区域城市首位分布明显,城镇规模分布较为松散,人口空间分布差异程度较大。②经济发展格局具有明显的层序性,空间集聚现象显著。经济空间结构呈现非均衡分布状态,而且各城市的经济发展水平之间存在较强的空间正相关关系,具有相似发展水平的城市在空间上具有显著的集聚及两极分化现象,发展水平较高的城市集中布局于辽东半岛,而辽宁省西部以及东南部的经济极化现象较弱。③通达性空间分异明显,交通网络仍有很大发展潜力。通达性最优区域集中分布在该区域的几何中心以及辽东半岛地区,辽西、辽东南的通达性值普遍较高。④综合以上分析,发现辽宁沿海城市带空间结构为典型的条形核心—外围—边缘结构,具有大连、锦州、营口3个强中心,其中大连的极化作用最强。     

基于边际K函数的长三角地区城市群经济空间划分

基于空间点模式分析的Ripley's K函数,结合微观经济学的边际分析法,通过集聚度和边际集聚两个指标,从理论上探索城市群集聚效应的定量测度方法,提出一种城市群的经济空间划分方法。本文的不同在于,多尺度估算城市的集聚度和边际集聚,以城市的边际集聚极值点时的城市区域布局模式为最优,据此划分城市群的经济空间,并以长江三角洲地区为例,对本文提出的方法进行实证。研究结果表明:1城市的集聚度估计显示,长三角地区2010年城市空间布局为随机分布型,但随着观测尺度的增加,城市的集聚度呈快速上升趋势。2边际集聚估计揭示,当城市区位和城市规模的集聚尺度分别为173 km和185 km时,城市区位或规模的集聚效应达到峰值,此时长三角地区城市空间布局出现最优模式。3空间聚类分析展示,在城市区域布局的最优空间模式下,长三角地区呈现"中心—外围"的经济空间结构,高集聚度子群是区域经济发展中心,全部位于上海经济辐射圈,而低集聚度子群是外围欠发达地区,全部位于区际行政边界,暗示边际负效应仍阻碍着地区内外人员的往来。     

中国城市舒适性的空间格局与影响因素

舒适性在城市发展中的作用日益重要。基于城市舒适性内涵构建指标体系,利用均方差决策法测算中国286个地级城市的舒适性水平,并探讨其地域分异特征与影响因素。研究发现：中国城市舒适性总体上处于中等水平,但级差化特征明显;城市舒适性水平呈现明显的东中西地带性梯度,东部高,中西部低;集群化分布特征突出,京津冀、山东半岛、长三角和珠三角为高值集聚区,低和较低等级舒适性城市趋于中西部山区、省际边缘区集中分布,形成四个连片低值集聚区。地理区位通过自然环境的地带性分异和东中西经济梯度主导着中国城市舒适性水平的整体空间格局;经济发展水平对城市舒适性水平发挥着决定性作用,第三产业产值占比、旅游业接待量分别通过供给和需求作用于舒适性;公共部门就业人数对中国舒适性水平的影响为负,与预期方向不符,表明大城市公共服务供给仍相对不足。     

珠三角县域城市潜力的时空关联结构演变

基于1990、1994、2000、2005 和2009年公路网数据和经因子分析得到的县域城市综合实力指数,采用扩展的潜力模型测度县域潜力指数,运用时空自相关方法探讨珠三角县域潜力的时空关联格局及其演变,并与空间关联格局对比及与交叉相关函数比较检验其准确性。结果表明：① 珠三角县域潜力总体上具正时空关联性,但关联程度不高,1994-2005年缓慢加强而2005-2009年趋于减弱。大多县域潜力的局部时空关联特征相对稳定,且以正相关为主,但部分县市时空关联类型发生了明显转化。② 县域潜力的局部时空关联类型分布差异及其变化明显,时空HH区分布于中部地带和东部的深圳—东莞地带,2000年后中部的时空HH区范围收缩至广—佛核心都市区;西部时空LL区连片分布格局相对稳定,中南部2005年开始出现新的时空LL区,东部时空LL区范围1994-2000年扩大而后逐步收缩,2009年零星分布于东部边缘;时空异质区变化较剧烈。③ 三大地带县域潜力的局部时空关联特征反差鲜明,东部与中部差异趋于缩小,而西部与中、东部的差异进一步扩大。④ 时空自相关方法能有效挖掘县域潜力的时空关联模式,比仅考虑空间效应的ESDA方法更能准确客观揭示县域潜力间的时空交互关系。     

江苏省研发企业空间格局演化及其影响因素分析

以江苏省县区为研究单元,综合运用标准差椭圆、Ripley’s K函数和探索性空间数据分析方法,探究2005、2011和2017年江苏省研发企业的空间分异特征,并采用负二项回归模型考察江苏省研发企业空间分异的影响因素,研究结论如下：研发企业空间分布呈现出稳定的西北-东南分布格局,且具有显著的空间集聚性,聚集规模和强度先增强后减弱;研发企业冷热点呈块状分布,存在明显的“俱乐部趋同”现象;研发企业和开发区、高等学校空间匹配程度较高;经济发展水平、劳动力成本、开发区建设、邻近高等院校以及集聚经济等因素对江苏省研发企业空间布局影响显著。     

吉林省旅游经济差异性及其空间格局研究

以吉林省9个地级市(州)为例,综合运用多种计量模型对2002—2014年吉林省旅游经济差异性以及空间格局进行深入分析,结果表明:1地带内、地带间以及总体地带旅游经济空间差异显著,且地带间差异程度呈现出由东部地带西部地带中部地带,逐渐演化为中部地带东部地带西部地带。2西部地带对地带内旅游经济差异贡献最大,但贡献程度不断变小;中部次之,但贡献程度不断变大;东部最小且贡献程度也逐渐缩小。地带内旅游经济差异对全省旅游经济差异平均贡献程度最大,但贡献率不断缩小,而地带间贡献率不断增大。3 2002—2004年以及2006—2007年吉林省东中西三大地带国内旅游经济收敛性逐渐趋同,2004—2006年中部地带与东部地带、西部地带之间的空间差异不断扩大,而2007—2014年地带之间旅游经济差异程度逐渐缩小。4吉林省旅游呈现中心—外围的空间结构,由于地理临近效应发挥,形成了四平—辽源旅游经济组团、白城—松原旅游经济组团以及通化—白山旅游经济组团。并且旅游经济联系强度具有路径依赖特征,但并不等同于路径锁定效应,区域旅游的异军突起可以形成路径创造效应。     

中国城市韧性综合评估及其时空分异特征

城市韧性对城市健康发展具有显著影响。本文从经济、社会、生态、基础设施等4个系统构建城市韧性综合测度指标体系,对我国地级以上城市韧性进行定量评估,揭示其时空分异特征,并对典型样带区进行影响因素探讨。结果表明：城市韧性子系统间逐步趋于均衡,但经济、生态、基础设施、社会子系统发展趋势存在显著差异,经济子系统占据主导地位,其他子系统位序转换加剧;城市韧性水平集聚趋势减弱,各子系统空间发展格局多样化;城市韧性发展空间异质性显著,中低、低韧性水平城市居于主导地位,东部地区整体高于中西部地区;城市韧性“集群化”空间分异特征显现,城市群地区的韧性高于其他地区;东部沿海样带受城市活力影响显著、在南北方向上变化相对缓慢,长江沿岸样带在经济大发展背景下呈现出明显的东西分异特征,而胡焕庸线沿线样带无明显差异、但其整体受城市扩张因素影响最为显著。     

中国高新技术企业分布影响因素的空间异质性与尺度效应

影响高新技术企业分布的因素往往具有空间非平稳性,然而既有研究对其关注尚少。基于2017—2019年间认定的215791家高新技术企业数据,运用多尺度地理加权回归模型（MGWR）,刻画了中国高新技术企业的空间分布格局,识别了其影响因素的空间异质性与尺度效应,结果表明：① 2019年中国高新技术企业的空间分布呈现出在以“北上广深”为首位中心,以成渝与区域性中心城市为次位中心的高度集聚特征。② 企业内部因素、城市知识创造水平、技术创新水平、创新环境水平和外部连通水平共同影响了高新技术企业的空间分布。③ 影响高新技术企业分布的因素存在空间异质性,公司年龄、高校学生数量、互联网的影响呈现出“东-西”向空间分异格局,专利申请数、高新区、生活设施的正向影响呈现出“南-北”向空间分异格局,高铁的正向影响呈现出“东南-西北”向空间分异格局,研发费用投入对东北地区影响最大,市场化水平对京津冀和珠三角城市群地区影响最大。④ 影响因素存在尺度效应,靠近创新末端的变量具有更大的作用空间尺度。最后,本研究提出相关的政策建议,以期为高新技术产业的发展提供借鉴与参考。     

中国城市群投入产出效率的综合测度与空间分异

中国城市群是中国未来经济发展格局中最具活力和潜力的核心地区,是中国主体功能区划中的重点开发区和优化开发区,在全国生产力布局格局中起着战略支撑点、增长极点和核心节点的作用。但城市群高密度的聚集导致高强度的相互作用,在拉动城市群高速度成长的同时,造成了高风险的生态环境威胁。如何客观评价城市群高密度集聚的效果?基于这一问题,本文从投入产出效率视角,构建城市群投入产出效率指标体系,采用CRS 模型、VRS 模型和Bootstrap-DEA 方法,综合测算了中国城市群投入产出效率、变化趋势及空间分异特征。结果表明,中国城市群投入产出效率总体较低且呈下降趋势,2002 年、2007 年中国城市群投入产出综合效率为0.853 和0.820,分别达到最优水平的85%和82%,平均综合效率下降了0.033;基于Bootstrap-DEA 纠偏后的中国城市群投入产出效率更低,但更可靠有效;城市群投入产出综合效率、纯技术效率和规模效率总体表现为东部高于中部,中部高于西部的区域空间格局,呈现出与中国东、中、西区域经济发展格局相似的特征;2002-2007 年中国城市群规模效率指数微弱上升,全要素生产率指数、综合效率指数、技术效率变化指数以及纯技术效率指数下降趋势显著。该研究旨在为评估我国城市群高密度集聚的效果提供定量的测算依据,进而为提高中国城市群的投入产出效率与空间集聚效率奠定科学的决策基础。     

Spatio-temporal association analysis of county potential in the Pearl River Delta during 1990-2009

According to the highway data and some socioeconomic data of 1990, 1994, 2000, 2005 and 2009 of county units in the Pearl River Delta, this paper measured urban integrated power of different counties in different years by factor analysis, and estimated each county’s potential in each year by means of expanded potential model. Based on that, the spatio-temporal association patterns and evolution of county potential were analyzed using spatio-temporal autocorrelation methods, and the validity of spatio-temporal association patterns was verified by comparing with spatial association patterns and cross-correlation function. The main results are shown as follows: (1) The global spatio-temporal association of county potential showed a positive effect during the study period. But this positive effect was not strong, and it had been slowly strengthened during 1994-2005 and decayed during 2005-2009. The local spatio-temporal association characteristics of most counties’ potential kept relatively stable and focused on a positive autocorrelation, however, there were obvious transformations in some counties among four types of local spatio-temporal association (i.e., HH, LL, HL and LH). (2) The distribution difference and its change of local spatio-temporal association types of county potential were obvious. Spatio-temporal HH type units were located in the central zone and Shenzhen-Dongguan region of the eastern zone, but the central spatio-temporal HH area shrunk to the Guangzhou-Foshan core metropolitan region only after 2000; the spatio-temporal LL area in the western zone kept relatively stable with a surface-shaped continuous distribution pattern, new LL type units emerged in the south-central zone since 2005, the eastern LL area expanded during 1994-2000, but then gradually shrunk and scattered at the eastern edge in 2009; the spatio-temporal HL and LH areas varied significantly. (3) The local spatio-temporal association patterns of county potential among the three zones presented significant disparity, and obvious difference between the eastern and central zones tended to decrease, whereas that between the western zone and the central and eastern zones further expanded. (4) Spatio-temporal autocorrelation methods can efficiently mine the spatio-temporal association patterns of county potential, and can better reveal the complicated spatio-temporal interaction between counties than ESDA methods.     

过去40年中国城市扩展及其时空差异分析（英文）

The urban expansion process in China from the 1970 s to 2013 was retrieved based on remote sensing and GIS technology. With the latest zoning method used as reference, annual expansion area per city, urban expansion type, and fractal dimension index were employed to analyze the Chinese urban expansion characteristics and its spatial difference from the aspects of urban expansion process, influence of urban expansion on land use, and urban spatial morphological evolutions. Results indicate that 1) under the powerful guidance of policies, urban expansion in China went through six different stages, and cities in the eastern region entered the rapid expansion period the earliest, followed by cities in the central, northeastern and western regions; 2) cultivated lands and rural settlements and industrial traffic lands were the important land sources for urban expansion in China; the influence of urban expansion on land use in the eastern region was the strongest, followed by the central, northeastern and western regions; 3) urban spatial morphology tended to be complex and was directly related to the adopted spatial expansion mode. Infilling expansion became the main urban expansion mode in the western region first, then in the central and northeastern regions, and finally in the eastern region. This study establishes the foundation for an in-depth recognition of urban expansion in China and optimization of future urban planning.