京津冀城市群大气环境效率的地区差异、动态演进与影响机制

基于SBM-Undesirable(SU)模型与Global-Malmquist-Luenberger(GML)生产率指数,分别从效率与生产率两个维度建立城市大气环境效率评价模型,并考察京津冀城市群大气环境效率的地区差异、动态演进特征与影响机制。结果表明:2006—2015年京津冀城市群的大气环境效率整体水平较低且地区差异特征显著,大气污染减排潜力巨大;大气环境全要素生产率的提升主要依靠技术进步来驱动,技术效率恶化成为全要素生产率增长的关键制约因素;京津冀大气环境效率的动态演化呈现出明显的"马太效应"特征,先进城市与落后城市之间的效率差距在进一步扩大;经济发展、产业结构优化、科技创新、外商直接投资、地区特征均对京津冀城市群大气环境效率与环境生产率的提升有显著促进作用,而政府环境管理能力则并未产生明显的影响作用。     

城市群创新网络的空间演化与组织 ——以京津冀城市群为例

京津冀城市群协同发展作为国家战略,如何实现协同创新是城市群协同发展的关键。通过创新系统主体授权专利合作,研究京津冀城市群的创新联系,揭示京津冀城市群创新网络的空间组织和演化特征。结果表明:京津冀城市群创新网络经历了初级发展阶段(2000—2005年)、增强发展阶段(2005—2010年)和扩展与快速发展阶段(2010—2015年)。从空间发展角度来看,北京、天津是京津冀城市群的创新中心,在网络中具有较强的控制力与自主创新能力,京津冀城市群逐步形成"双核+多节点"的创新网络格局。围绕主要城市的创新,京津冀城市群创新网络形成一些小组团创新网络结构。     

京津冀城市群城市功能互动格局与治理策略

京津冀协同发展和北京市非首都功能疏解政策实施状况是当前学术界和政府关注的热点。城市功能的分布和互动格局是刻画城市群协同发展和治理策略成效的重要内容。本文在阐述城市群内城市功能之间互动原理基础上,引入偏离—份额分析模型、改进土地生态位模型、扩展引力模型和GIS技术,耦合构建了新的城市功能互动模型。以京津冀城市群为研究对象,基于2010年、2016年、2019年3期POI大数据提取不同类别城市功能区,从时空两个维度揭示京津冀城市群功能的互动格局特征,分析协同发展和北京市非首都功能疏解政策实施状况,并有针对性地提出了治理策略。结论显示：① 2010—2019年间城市群建成区城市功能区总面积增加1.5倍,其中混合功能区增长最快,增加1.7倍;② 北京市工业功能、商业功能正在稳步疏解,但是居住功能、科教文化功能、公共服务功能仍在聚集与强化;③ 廊坊市、唐山市、天津市、保定市等中部城市在非首都功能疏解中发挥了“二传手”作用,成为功能互动的主要驱动城市;④ 石家庄市吸纳的疏解功能主要来源于天津市和廊坊市,具有接力特征;⑤ 京津冀城市群城市功能疏解在治理策略上需要关注功能互动格局演化趋势来进行精准施策。上述结论表明本文构建的城市功能互动模型可以较好地揭示和解释京津冀城市群城市功能互动格局的变化特征。     

京津冀城市群水资源开发利用的时空特征与政策启示

京津冀城市群是中国在国际经济体系中具有最强竞争力的支撑平台之一,也是中国乃至全世界水安全保障难度最大的地区之一。本文主要以2000-2014年数据为基础,采用泰尔系数、变异系数、曲线分析和空间分级分类分析等方法,揭示了京津冀城市群水资源与用水变化的时空特征。结果显示：①绝大多数城市多年平均水资源总量显著减少,干旱化的长期趋势明显,而且北部、西部城市减少幅度更大;②京津冀城市群水资源极度短缺,空间不均衡性呈现先减小后增大的趋势,而且中部和南部城市水资源开发利用潜力更低,缺水更甚;③绝大多数城市用水总量零增长或缓慢负增长,用水结构以工农业用水比重下降为主要特征,各类用水的空间不均衡性保持相对稳定;④用水效率普遍快速提升,空间分布差异呈现先增大后减小的总体趋势。基于此,建议京津冀城市群实施“以水量城”的城镇化政策和“以水定产”的产业政策,完善水生态补偿政策,落实水资源管理红线政策,实现水资源约束下各城市间经济社会与生态环境的协同发展。     

城市群创新联系网络结构与创新效率研究

引入修正引力模型、社会网络分析方法、DEA模型以及Tobit模型，探讨2001—2015年京津冀、长三角、珠三角三大城市群的创新联系网络结构对创新效率的影响。研究表明：① 创新联系格局方面，京津冀城市群呈现以“京津”为核心的放射状发展特征，长三角城市群呈现以“Z”字形为主轴的类钻石型空间格局，珠三角城市群形成了以珠江口两侧城市为核心、其他城市为重要节点的空间格局；② 在创新联系网络结构特征方面，京津冀城市群呈极核式发展，群内创新联系高度依赖于核心城市，长三角和珠三角城市群由单中心驱动转变为多中心驱动，呈均衡发展特征，京津冀和珠三角城市群创新联系网络具有“小世界”网络特征；③ Tobit模型回归结果显示，三大城市群中，城市节点在城市群创新联系网络中的中心位置、中介地位、对结构洞的运用能力和集聚程度对其创新效率的影响存在差异。     

浮现中的城市群创新网络:京津冀城市间专利合作与城市群演进

创新网络是城市群建设的主要支撑。随着京津冀一体化战略的不断推进,京津冀城市群创新网络开始浮现,为京津冀世界级城市群建设奠定了基础。以京津冀13个城市在世界知识产权组织专利数据库的专利合作申请数为基础,运用社会网络分析方法构建2001—2005年、2006—2010年和2011—2015年3个阶段的京津冀城市群创新网络,对比京津冀和长三角城市群创新网络的点度中心度、中间中心度、接近中心度以及网络密度等指标,以考察京津冀城市群网络结构及其演进过程。研究表明:(1)京津冀城市群创新网络已经逐步形成;(2)北京处于创新网络核心地位;(3)京津冀城市群创新网络密度不高,仍在发育中。     

基于空间聚类方法的京津冀城市群多层级空间结构研究

在京津冀协同发展战略背景下,以建设京津冀世界级城市群为引领,遵循城市发展规律,优化城市空间布局,明确京津冀城市群等级结构及其空间特征具有重要意义。本文以京津冀城市群156个区县为研究对象,从经济中心性、交通中心性、信息中心性、人口中心性4个角度,利用4种空间聚类方法进行5个等级的聚类分析,并基于克氏中心地理论对京津冀城市群等级划分结果进行空间结构分析。结果显示,自组织特征映射神经网络算法(SOM)较适合京津冀城市群的等级划分;京津冀城市群正从以北京城区为单核心的圈层空间结构向3条带型空间结构转变,其中京津都市发展走廊发育成熟,沿海都市发展带也初具规模,而包括雄安新区在内的京石都市发展带正在孕育。     

京津冀城市群城镇化与创新的耦合过程与机理

城市群是国家新型城镇化的主体形态,也是创新的孵化器;城市群区域的城镇化子系统与创新子系统之间理论上存在复杂交互关系。京津冀城市群是国家新型城镇化规划确定的国家级城市群,并将“全国创新驱动经济增长新引擎”作为其核心功能定位,因此有必要探索京津冀城市群的城镇化过程与创新发展之间的耦合关系,这对理解城镇化与创新之间的关系和京津冀城市群的发展问题都有裨益。通过梳理城镇化与创新两个子系统之间的内在理论关系,构建城镇化与创新的综合评价指标体系,借助耦合协调度模型和地理探测器因子探测方法,分析京津冀城市群城镇化与创新两子系统之间的耦合协调关系演变过程及作用机理。研究发现：① 京津冀城市群城镇化和创新的综合水平都呈现稳步增长的趋势,城镇化与创新的耦合协调关系总体向好的方向发展,但综合水平和耦合关系的空间差异都较大;② 创新滞后是京津冀城市群城镇化与创新耦合协调水平提升的关键阻力,近年京津冀城市群地区及多数城市表现为创新滞后的耦合协调类型;③ 京津冀城市群城镇化与创新的交互影响非常显著,特别是经济城镇化和社会城镇化对创新的影响、创新资源对城镇化的影响表现比较突出。     

中国主要城市群新增制造业用地特征及城镇体系耦合分析

为探索中国典型城市群新增制造业用地结构与布局状况、发展及功能分工特征,本文基于中国土地市场网2009-2013年制造业用地出让数据,通过区位熵、耦合分析、相关分析等方法,分析了长三角、珠三角、京津冀、长江中游和成渝5个典型城市群新增制造业用地分布特征以及城镇体系耦合特征差异。结果表明：①各城市群新增制造业用地差异显著。长三角、珠三角城市群新增制造业发展较为均衡;京津冀、长江中游和成渝城市群发展协调性仍有待提升。②新增制造业各行业用地在5个城市群中均呈现出一定的集聚特征,其中原材料等传统产业倾向布局在城市群边缘区及城市低等级区;电子信息产业等新兴产业多集中在核心城市及高等级区。③各城市群内部新增制造业用地市场化机制作用较为充分,地价呈现随等级提升而递增的趋势;城市群核心区市场活跃度较低而骨干区较高。相关结论可为城市群产业布局调整、优化以及制定不同等级区域协调发展战略提供参考。     

京津冀城市群协同发展的理论基础与规律性分析

推动京津冀城市群协同发展既是一项国家重大战略,又是一个复杂的长期博弈过程,需要遵循科学理论,尊重科学规律,推动京津冀城市群实现共同繁荣昌盛、共享蓝天白云、共担发展风险、共建世界都会的战略目标。本文从理论上提出了京津冀城市群协同发展的科学理论基础与科学规律。认为推进京津冀城市群协同发展应以协同论、博弈论、耗散结构理论和突变论作为科学理论基础,其中协同论为核心理论。京津冀城市群的协同发展过程是一个博弈、协同、突变、再博弈、再协同、再突变的非线性螺旋式上升过程,每一次博弈—协同—突变过程,都将城市群的协同发展推向更高级协同阶段,并呈现出阶段性规律。具体包括协助阶段、协作阶段、协调阶段、协合阶段、协同阶段、协振阶段、一体化阶段和同城化阶段共8大阶段。进一步分析认为,京津冀城市群协同发展的真正内涵是推动城市群实现规划协同、交通协同、产业协同、城乡协同、市场协同、科技协同、金融协同、信息协同、生态协同和环境协同,建设协同发展共同体。本文成果旨在为京津冀协同发展提供科学基础和理论依据。     

基于二维时空地图的中国高铁经济区格局模拟

选取北京、上海、广州、武汉和重庆5 个点作为高铁经济区的基准点,以国家铁路和高速公路规划为基础数据库,根据二维扭曲时空地图的制作原理,运用GIS 软件和Visual Studio2008 程序编辑平台,制定基于高铁的“中国多中心地图”,模拟各高铁经济区内城市通达基准点的时间.分析发现：① 高铁建成后,全国5 大高铁经济区节省的时间约占原通达时间的34%,不同节点节省时间的差异较大.其中2 h 经济圈范围内,高铁沿线城市的通达时间节约比例高达50%;2 h 经济圈以外该比例则集中在30%~40%之间;距离基准点越远,高铁对时间成本节约的价值相对越低.② 高铁建成后,全国总体上空间极化现象显著,板块化特征显现,而线性特征明显弱化.如,京津冀和济南都市圈形成一体化区域,以沈阳都市圈为中心形成东北城镇密集区,以武汉都市圈为中心容纳中原城市群和皖江城市群部分地区的长江中游城镇密集区,长三角城市群扩展到了海西经济区,泛珠三角城市群涵盖了北部湾经济区.北京-哈尔滨、西安-乌鲁木齐和重庆-贵阳-南宁成为中国3 大重要的线性城镇走廊.③各高铁经济区空间组织模式的分异特征显著.上海和广州高铁经济区可归纳为向心式模式,武汉和北京高铁经济区为圈层式结构,而重庆高铁经济区则属于典型的空心式模式.     

天山北坡城市群可持续发展战略思路与空间布局

城市群是国家工业化和城镇化发展到高级阶段的产物，是高度一体化和同城化的城市群体，城市群形成发育过程是一个各城市之间由竞争变为竟合的漫长自然过程，遵循自然发展规律。天山北坡城市群位于丝绸之路经济带核心区新疆的北疆地区，是国家“十三五”期间推动建设的19个城市群之一，也是重点建设的两个边疆地区城市群和丝绸之路经济带核心区建设的唯一一个城市群。本文分析了天山北坡城市群可持续发展的战略基础、发展机遇及存在问题，提出了天山北坡城市群可持续发展的战略定位、发展目标和空间布局设想。按照“创新驱动、开放带动、内外联动、重点撬动、兵地互动”的发展思路，未来可将天山北坡城市群建成丝绸之路经济带重要的战略支撑点、全国重要的战略资源加工储运基地、新疆城镇化与经济发展的核心引擎，边疆民族团结和兵地融合发展示范区；按照城市群内部干旱脆弱的生态功能区、产业集聚的生产功能区、城镇集聚的生活功能区三大功能分区管控要求，做实一带（丝绸之路经济带城镇化发展带），做强一圈（乌昌五都市圈），做通两轴（乌拉斯台口岸-准东-南疆库尔勒轴线、克拉玛依-奎屯-南疆库车轴线），做精四区（包括奎独乌胡都市区、石沙玛都市区、克拉玛依都市区和吐鲁番都市区四大兵地融合型都市区），形成由 “一带一圈、两轴四区”组成的“夫”字型兵地融合发展空间新格局。     

京津冀城市群产业空间重构与优化调控

科学解析京津冀城市群产业空间重构不仅有助于深化产业空间演化相应理论,也是服务京津冀协同发展国家战略的必然要求。论文从全球价值链视角出发,基于社会经济统计数据与全国工业企业库数据,采用经校正的产业比重变动方法对京津冀城市群产业空间重构进行了解析,并据此提出优化调控对策。主要结论有：① 产业空间重构是推动城市群发育与成熟的重要动力,其中嵌入全球价值链并持续攀升是推动城市群高级化的基础动力,而内部产业空间重构则是完善产业合作网络、推动城市群一体化的重要途径,此外,资源环境承载力与全球化、郊区化的交互是形成双“C”字形空间格局的基础与支撑;② 在国际产业空间重构方面,目前天津市为承接核心,北京次之,其余城市发展则相对滞后;③ 在城市群内部产业空间重构方面,由北京—天津—唐山—沧州围成的内“C”字形范围是产业空间重构的核心区,不同类型产业表现出不同的驱动特征,其中纺织服装业表现为全球价值链主导下的市场驱动,化学产业表现为环境管制与水资源依赖的双重作用,钢铁产业表现为明显的政府主导,医药制造业则表现为全球价值链主导下的政府调控;④ 京津冀城市群的内“C”字形地区应侧重产业升级,外“C”字形地区则重点关注生态环境保护与产业转型,以内“C”引领外“C”,以外“C”保障内“C”,双“C”联动,以保障京津冀协同发展战略的顺利实现。     

不透水地表盖度视角下中美城市群空间结构对比——以“京津冀”与“波士华”为例

将城市不透水地表盖度产品应用于城市群空间结构研究具有重要价值。本文基于多源遥感数据提取了“京津冀”与“波士华”城市群近40年（1972-2011年）亚像元级不透水地表专题信息,构建了城市群空间结构对比分析数据集;并引入引力模型和景观格局理论,利用引力指数、景观格局指数以及空间结构参数等,采用地理信息系统空间分析方法,从城市群与城市两个尺度对城市群空间结构进行了对比研究。结果表明：① “京津冀”城市群不透水地表快速增长,而“波士华”城市群较为稳定;② “京津冀”城市群空间结构经历了城市孤立发展阶段、双核心城市群阶段、城市群组阶段以及城市群网络化阶段,“波士华”城市群空间结构较为稳定,空间结构呈现出“点—轴”带状分布;③ 中国城市不透水地表盖度“高—高”聚集区呈现出典型团块状“摊大饼”形态,而美国城市呈现出一种“多中心集聚、分散成组”的态势;④ “京津冀”城市群生态、生产与生活用地不透水地表面积占比均高于“波士华”城市群。最后,基于两国城市群空间结构的对比结果,从空间布局优化角度对“京津冀”城市群的发展提出了初步建议。     

东京都市圈人口变迁与产业重构特征研究

作为一种新的城市功能地域形态,都市圈是城镇化发展到一定阶段的产物。论文以东京都市圈为研究对象,借助人口密集地区(Densely Inhabited District,DID)、人口净迁入率、产业区位商、空间基尼系数等指标,系统梳理20世纪60年代以来东京都市圈人口集疏格局演化、人口流动时空变迁以及产业结构转换和空间重组特征。研究表明,从人口集疏格局来看,东京都市圈人口分布逐渐从“孤岛式集聚”走向“连绵式展开”,但核心辐射范围仍集中于50 km半径内,此外,DID人口集聚趋势持续强化。从人口流动格局来看,东京都市圈始终表现出强大的人口集聚态势,成为日本人口困境中的一枝独秀,内部大规模郊区化基本结束,“都心回归”趋势明显。从产业结构调整来看,东京都市圈三产比重持续上升、二产比重大幅下滑、第一产业持续萎缩,已逐步实现从工业主导向服务业主导转变。从产业空间重组来看,东京都市圈逐步形成梯度发展、阶层趋于固化的产业空间结构,服务业和高附加值轻工业中心集聚,技术密集型重工业外围布局。     

京津冀城市群大气污染的时空特征与影响因素解析

京津冀城市群是中国雾霾最严重的区域,在京津冀协同发展背景下,探究该地区大气污染的时空分布和影响因素具有重要意义。运用空间自相关分析和三种空间计量模型,分析了京津冀202个区县PM_2.5的时空分异特征,创新性地对自然与人文影响因素贡献及其空间溢出效应进行系统地甄别和量化。结果表明：2000-2014年来京津冀城市群PM_2.5浓度整体呈上升趋势,季节上呈秋冬高、春夏低,空间上呈东南高、西北低的特点,且城市建成区PM_2.5浓度比周围郊区和农村平均高10~20 μg/m³;2014年仅有13.9%的区县空气质量达标,PM_2.5浓度存在显著的空间集聚性与扩散性,城市间交互影响距离平均为200 km,邻近地区的PM_2.5每升高1%,将导致本地PM_2.5至少升高0.5%;社会经济内因对PM_2.5主要是正向影响,自然外因主要是负向影响;影响因素中对本地大气污染的直接效应贡献强度依次是：年均风速>年均气温>人口密度>地形起伏度>第二产业占比>能源消费>植被覆盖度,人均GDP、年降水量和相对湿度对本地PM_2.5没有显著影响;对邻近地区大气污染具有显著空间溢出效应的因素排序是：植被覆盖度>地形起伏度>能源消费>人口密度;对于自然和人文影响因素应分别采取针对性的适应策略和调控策略,加强区域间联防联控与合作治理,在城市群规划中注重环保规划与立法。     

中国沿海城市群环境规制效率时空变化及影响因素分析

基于2003~2016年中国沿海三大城市群的面板数据,采用基于非期望产出的超效率SBM模型测度城市群环境规制效率,结合变异系数、基尼系数、空间自相关和广义最小二乘法（GLS）分析城市群环境规制效率空间演变特征,识别环境规制低效运行城市,探究环境规制效率变动的驱动因素。研究表明：① 京津冀城市群注重产业结构调整,环境规制效率上升最为显著;长三角城市群注重末端治理,环境规制效率下降趋势明显;珠三角城市群注重清洁生产技术的引进,环境规制效率明显优于其他两大城市群。② 三大城市群环境规制效率内部差异明显,珠三角城市群最为突出,长三角城市群环境规制下降型城市占比高达38.64%,集中分布在安徽、江苏交界处。③ 珠三角城市群是高环境规制效率空间集聚区,空间溢出效应显著;京津冀、长三角城市群是低环境规制效率空间集聚区,空间溢出效应不显著。④ 经济发展水平、产业结构、市场环境、城镇化水平和对外开放水平是东部沿海城市群环境规制效率变动的影响因素。     

城市土地利用变化中邻域相互作用的特征——日本三大都市圈的比较研究

Local spatial interaction between neighborhood land-use categories (i.e. neighborhood interaction) is an important factor which affects urban land-use change patterns. Therefore,it is a key component in cellular automata (CA)-based urban geosimulation models towards the simulation and forecast of urban land-use changes. Purpose of this paper is to interpret the similarities and differences of the characteristics of neighborhood interaction in urban land-use changes of different metropolitan areas in Japan for providing empirical materials to understand the mechanism of urban land-use changes and construct urban geosimulation models. Characteristics of neighborhood interaction in urban land-use changes of three metropolitan areas in Japan,i.e. Tokyo,Osaka,and Nagoya,were compared using such aids as the neighborhood interaction model and similarity measure function. As a result,urban land-use in the three metropolitan areas was found to have had similar structure and patterns during the study period. Characteristics of neighborhood interaction in urban land-use changes are quite different from land-use categories,meaning that the mechanism of urban land-use changes comparatively differs among land-use categories. Characteristics of neighborhood interaction reveal the effect of spatial autocorrelation in the spatial process of urban land-use changes in the three metropolitan areas,which correspond with the characteristics of agglomeration of urban land-use allocation in Japan. Neighborhood interaction amidst urban land-use changes between the three metropolitan areas generally showed similar characteristics. The regressed neighborhood interaction coefficients in the models may represent the general characteristics of neighborhood effect on urban land-use changes in the cities of Japan. The results provide very significant materials for exploring the mechanism of urban land-use changes and the construction of universal urban geosimulation models which may be applied to any city in Japan.     

Characteristics of neighborhood interaction in urban land-use changes: A comparative study between three metropolitan areas of Japan

Local spatial interaction between neighborhood land-use categories (i.e. neighborhood interaction) is an important factor which affects urban land-use change patterns. Therefore, it is a key component in cellular automata (CA)-based urban geosimulation models towards the simulation and forecast of urban land-use changes. Purpose of this paper is to interpret the similarities and differences of the characteristics of neighborhood interaction in urban land-use changes of different metropolitan areas in Japan for providing empirical materials to understand the mechanism of urban land-use changes and construct urban geosimulation models. Characteristics of neighborhood interaction in urban land-use changes of three metropolitan areas in Japan, i.e. Tokyo, Osaka, and Nagoya, were compared using such aids as the neighborhood interaction model and similarity measure function. As a result, urban land-use in the three metropolitan areas was found to have had similar structure and patterns during the study period. Characteristics of neighborhood interaction in urban land-use changes are quite different from land-use categories, meaning that the mechanism of urban land-use changes comparatively differs among land-use categories. Characteristics of neighborhood interaction reveal the effect of spatial autocorrelation in the spatial process of urban land-use changes in the three metropolitan areas, which correspond with the characteristics of agglomeration of urban land-use allocation in Japan. Neighborhood interaction amidst urban land-use changes between the three metropolitan areas generally showed similar characteristics. The regressed neighborhood interaction coefficients in the models may represent the general characteristics of neighborhood effect on urban land-use changes in the cities of Japan. The results provide very significant materials for exploring the mechanism of urban land-use changes and the construction of universal urban geosimulation models which may be applied to any city in Japan.