中国十大城市群生态发展状况比较研究

通过建立生态发展评价指标体系,对中国十大城市群生态发展状况进行多层次的比较研究。认为在微观层面,中心城市对城市群生态发展影响巨大,城市群内城市之间生态发展水平差距很大;在中观层面,中国十大城市群的生态发展路径相似,但是没有形成良好的区域联动,造成区域发展非均衡性;在宏观层面,中国十大城市群生态发展水平直接关系我国生态经济可持续发展程度,国家对大城市群的定位不同,不同的战略定位影响其生态发展水平。结果显示:中国十大城市群生态发展状况与世界先进水平相比还存在巨大差异;无论城市群内部还是城市群之间均存在明显的非均衡性。尽快缩小各城市群之间的发展差距,努力提高欠发达地区城市群生态发展能力是解决区域发展不平衡的关键所在。在此基础上,从中国十大城市群生态发展状况的综合层面和影响城市群生态发展状况的各个因素层面分别提出了缩减生态发展状况非均衡差异的政策建议。     

知识密集型服务业集聚对城市群旅游创新影响的空间效应

知识密集型服务业作为国家创新体系的重要组成部分,已经成为促进区域旅游创新发展的关键因素。以中国长三角、珠三角和京津冀城市群为例,运用区位商、数据包络分析法、探索性空间数据分析法和空间计量模型等方法,对知识密集型服务业集聚和旅游创新的时空演变特征与两者之间的空间关联性深入分析。结果表明：① 三大城市群知识密集型服务业集聚特征明显,集聚程度由强到弱依次为珠三角、长三角和京津冀,且城市群内部各城市间的集聚存在不均衡特征。② 三大城市群旅游创新的生产效率变化主要由技术进步推动,旅游创新均表现出一定的空间集聚特征,长三角城市群具有明显空间集聚性,但空间集聚模式存在差异,珠三角和京津冀旅游创新集聚不明显。长三角城市群内部各城市大多属于高高和低低空间集聚模式,珠三角和京津冀城市群内部各城市大多属于高低和低高的空间集聚模式。③ 知识密集型服务业集聚对城市群旅游创新水平的提高具有一定的促进作用但存在地区差异性,三大城市群旅游创新水平呈现空间溢出效应,但其对周边城市的辐射带动作用有待加强。     

基于模糊物元的中国城市群物流能力研究

通过构造基于面板数据的模糊物元模型研究中国十大城市群的物流能力。研究结果表明:中国十大城市群整体物流能力总体呈上升态势,并经历了2次高速增长期;从时间上来看,中国十大城市群物流能力除在个别年份回落外,整体呈现逐年上升趋势,且发展基本同步;从空间上来看,中西部与东部城市群相比物流能力存在较大差距,区域差异明显,发展水平及速度均不及东部城市群。     

中国十大城市群公共服务体系运行状况比较研究

城市群是目前我国推进城镇化的主要形态中的典型,中国十大城市群的发展十分引人注目。目前,建立健全公共服务体系成为我国的重要任务。因此,结合中国十大城市群对其公共服务体系进行比较研究具有时代意义和现实意义。通过多层次因子分析、聚类分析和综合集成分析,对中国十大城市群公共服务体系进行了定量的比较研究,将中国十大城市群分为了公共服务体系较完善区、一般完善区和较不完善区三类,它们由东至西、由沿海至内陆呈现极其不均衡的水平。最后,针对不同的类别提出了不同的对策,以完善各类城市群的公共服务体系。     

基于多源夜间灯光数据的长江经济带三大城市群规模结构动态比较

比较分析长江经济带三大城市群规模结构演变,可为分区域优化我国城市群结构、促进长江上中下游协同发展提供参考。采用DMSP-OLS和NPP-VIIRS数据构建夜间灯光总量集成序列,运用标准差、变异系数、赫芬达尔指数、位序-规模法则、等级钟、马尔科夫转移矩阵对1995-2015年长江经济带三大城市群规模差异及规模结构演变特征进行比较分析,结果表明:1)各城市群内部绝对差异逐年扩大,相对差异和集聚度均逐年缩小;2)长三角城市群由首位分布向位序规模分布转变,长江中游城市群由首位分布向分散均衡分布转变,成渝城市群由强首位分布向弱首位分布转变,三大城市群规模结构均衡性自东向西依次减弱,首位城市均有待进一步提升;3)三大城市群规模等级锁定现象明显,跨等级转移特征差异显著;4)三大城市群中位序城市波动明显,长三角城市群位序波动最小,长江中游城市群位序波动最大。     

中国十大城市群产业结构及产业竞争力比较研究

根据2005—2012年中国十大城市群104个市级区域面板数据,对城市群产业结构和区位竞争力进行了跨区域比较研究。运用偏离份额分析法,将十大城市群分为受竞争力限制地区、推动作用不明显地区和受竞争力显著推动地区三类,并从经济发展水平、三次产业具体偏离情况和产业变化情况等方面对三类城市群的产业结构和竞争力优劣势进行比较研究。结果显示,区域产业结构优劣和竞争力强弱同其经济发展水平和产业构成相关,三类地区具有相对竞争优势的产业各不相同。     

中国都市区和大城市群的界定——兼论大城市群在区域经济发展中的作用

大城市群正在成为城市化空间组织的主要形态,构成国家经济发展的重心。改革开放以来,中国重新纳入到世界经济体系之中,工业化与城市化加速发展推动了城市群规模壮大与能级提升。本文首先采用"五普"资料对大都市区进行界定,以大都市区为基本组成单元界定中国的大城市群,分析了中国13个大城市群的空间分布特征及在区域经济发展中的引领作用。     

中国东部沿海五大城市群创新效率、影响因素及空间溢出效应

作为经济发展的战略核心区域,东部沿海城市群的创新效率关系到创新驱动发展战略的实施和创新型国家建设。基于东部沿海五大城市群创新投入和产出面板数据,引入随机前沿生产函数测度2001—2015年五大城市群的创新效率,并利用空间Durbin模型定量分析创新效率的空间溢出效应。结果表明：① 2001年以来,五大城市群的创新效率均呈现稳定增长的趋势;② 京津冀创新效率增长缓慢,山东半岛城市群创新效率的提升幅度最大,长三角创新效率的提升幅度和均值仅次于山东半岛和京津冀城市群,而城市群核心城市虽然创新资源投入较多,但创新效率偏低;③ 经济发展水平、集聚经济、外商投资、劳动力素质、政府资助、基础设施、产业结构和高新技术产业对城市群创新效率有直接作用和溢出效应。     

中国城市群高质量发展与科技协同创新共同体建设

中国城市群是国家新型城镇化的主体区、国家高质量发展的战略核心区与碳中和的责任区,科技创新驱动对实现城市群的上述主体目标发挥着不可替代的重要作用。如何在新发展格局下依靠科技创新驱动促进中国城市群实现高质量发展和生态环境高水平保护,并逐步建成世界级城市群,是摆在我们面前亟待解决的现实问题。基于这一问题,在第23届中国科学技术协会年会期间,以“科技创新驱动世界级城市群发展与中国城市群高质量崛起”为主题,专门设立了“区域协同发展论坛暨第二届中国城市群发展论坛”,通过应邀的国内外50多位有关城市群及科技协同创新知名专家的系统研讨,普遍认为：全球城市群的发展已进入21世纪的中国新时代,中国城市群高质量发展地位被提升到了前所未有的战略高度,但城市群发展及规划实施中存在着一系列现实问题不容忽视,未来中国城市群高质量发展必须依靠科技创新驱动,把建设创新驱动的智慧型、碳中和型、双循环型和城乡融合型城市群作为中国城市群高质量发展的基本方向。进一步创新研究工作机制,建立协同创新共同体,逐步把中国城市群建成为高水平开放、高质量发展、高品质生活和高效能治理的世界级城市群。     

中国三大城市群电子商务快递物流网络空间结构及其形成机制研究

以中国长三角、京津冀、珠三角三大城市群为案例,基于中国智能物流骨干网（China Smart Logistic Network,CSN）关系数据,采用社会网络分析、随机森林分类算法、QAP分析等研究方法,在县区尺度上探索电子商务快递物流网络空间结构特征及其形成机制。研究发现：① 三大城市群电商快递物流网络密度较高,已形成典型的网络式空间结构。其中长三角城市群网络呈圈层蛛网式结构,县区间联系强度以环杭州湾为中心向外围梯度衰减;京津冀城市群网络受制于行政藩篱,形成“北京?天津”双核心网络结构;珠三角城市群网络联系强度自区域外围由弱到强逐渐向珠江口东岸方向变化,形成“穗（广州）?莞（东莞）?深（深圳）”快递物流廊道。② 三大城市群中物流输出型县区多集中在区域中部,依托中心城市向外物流辐散,而物流输入型县区多分散于外围。③ 城市群电商快递物流网络形成主要受人均可支配收入、常住人口和距离等因素影响。研究结果对于丰富城市网络理论,促进城市群快递物流协调发展,提升现代服务业水平和城市群整体竞争力具有重要意义。     

基于抖音粉丝量的中国城市网络关注度空间差异及其影响因素

基于抖音粉丝量数据,运用位序-规模法则、核密度估计、领域划分与模式组合等方法,对中国城市网络关注的空间差异进行分析,并对比了其与传统百度指数的差异。研究发现：① 关注度排名靠前的城市分别是北京、上海、广州、深圳、成都、杭州、重庆、西安、天津、南京等,并形成了长三角、珠三角、京津三大核心集聚区,反映出核心经济发展区的网络优势度。而中西部地区城市的关注度普遍不高,仅在成渝、中原、长江中游等地区形成微弱的集聚中心。② 从位序-规模法则看,拟合曲线偏离理想状态且q值大于1.3,反映出高关注城市在空间上的强影响作用并表现出一定的网络空间集聚效应。从四大分区看,东北和西部地区与整体类似,东部地区的高等级集聚效应进一步强化,而中部则较符合理想形态。③ 从领域划分与地域模式看,北京、上海、广州等高关注城市的核心领域是探店、旅游、美食、街拍、同城,方言、旅游类话题亦有较大的关注。中西部地区核心城市除了在特色美食、探店、街拍与东部地区有些类似外,还表现出房产、地铁等方面的特色,从侧面反映出该区域在城镇化建设、产业转型等方面面临的一些现实问题。从地域模式看,长三角属于多中心网络化,京津冀、珠三角、成渝、长江中游属于双中心点轴状,关中、中原属于单中心放射状,其余城市群则属于单中心或无中心离散状。④ 与百度指数对比看,抖音粉丝量在高水平区的集聚程度高,而在中西部城市群地区的集聚效应不明显。⑤ 从影响因素看,除了与经济发展水平尤其是现代服务业水平、信息化水平、交通物流保障相关外,与城市的创新性、高素质人才或高学历网民的活跃性参与、数字化推广、专业化运营相关性较大。     

中国城市群多中心网络的拓扑结构

在既有理论基础上扩展了城市群多中心网络的度量工具,考察中国12个城市群总部—分支机构的企业关联网络,比较梳理了地级城市空间联系的拓扑结构。实证研究发现：①包括长三角、珠三角和京津冀三大典型城市群在内,中国城市群内部网络系统的拓扑结构依然发育不完善,在联系数据方面均呈现出一定的稀疏矩阵特征,空间组合关系均为树状结构。②总部区位(出度)的层级性差异均高于分支机构区位(入度)的层级性差异,显示出城市群内部空间“流”的不对称性。③针对12个城市群内部网络的拓扑结构聚类分析表明：长三角、珠三角、京津冀、山东半岛、海峡西岸地区的城市群内部网络联系较为紧密,呈现出一定程度的一体化网络特征;其中三大典型城市群存在明显的企业总部集聚核心,其余城市群内部的网络联系松散,跨城企业联系比重较低,在拓扑结构上大多呈现出以省会或副省级城市为指向的向心式联系。     

基于财富中国500强企业的中国城市群城市网络联系分析

现有城市网络研究多集中于城市联系及各城市群内部的空间关联,多以企业总分机构关系型数据研究中国城市网络结构,尚较少涉及中国城市群城市网络联系的整体认知。本文基于财富中国500强中的311家金融与专业性服务企业数据,分析中国19个城市群及41个主要城市间城市网络联系,借助企业在属地城市群层面的跨尺度空间表达,依据关系地理将城市群视为互相联系的空间集合,运用网络分析与互锁网络模型相结合的方法,重点分析城市群金融与专业服务业城市网络联系。结论如下：一方面,中国城市群整体形成以京津冀、长三角、珠三角、成渝、山东半岛与长江中游城市群为核心的空间组织体系,并与国家中心城市分布特征一致。关中平原、辽中南、滇中等13个城市群为非核心层级空间组织,是中国城市群空间拓展的重要支撑。另一方面,城市群城市网络联系依赖于金融及专业性服务要素高效优化配置,城市群对外联系范围决定了该城市群对各类服务要素流的控制与配置能力,进而影响其发展地位。其中,京津冀城市群主导商业银行、多元金融投资、保险、会计和律师事务形成的城市网络联系,长三角城市群以绝对优势主导证券企业城市网络联系,长三角、成渝、珠三角城市群共同主导着广告代理、管理咨询企业间的城市网络联系。本文尝试以城市群关系邻近性认知企业行动与城市群间的跨尺度空间联系互馈机理,认为城市群间水平联系对中国城市群城市网络具有重要作用,为国家制定城市群相关政策提供参考。     

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。     

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。     

2000年以来中国东部四大沿海城市群城市旅游业发展效率的综合测度与时空特征

以城市群地级以上城市为生产单元,采用传统DEA、Bootstrap-DEA纠偏和Malmquist指数模型测算和分析中国东部4 大沿海城市群城市旅游业发展效率与时空特征。结果表明：①由传统DEA模型测度的城市群城市旅游业综合效率及其分解效率值均要高于Bootstrap-DEA纠偏模型测度后的效率值,表明了传统模型测度存在明显高估倾向的问题。② 2000 年以来4 大城市群主要直辖市、省会城市和核心城市旅游业投入资源利用综合水平呈持续良好态势;同时,长三角和珠三角城市旅游业平均投入资源利用综合水平呈无效向良好转变,京津冀和山东半岛城市旅游业则呈无效向中等转变。③ 2000 年以来珠三角和长三角城市旅游业综合效率受纯技术效率的影响程度略强于规模效率,而京津冀和山东半岛城市旅游业则反之。④ 2000年以来4 大城市群大多数城市提高幅度大但趋于下降,珠三角和长三角主要直辖市、省会城市和核心城市全要素生产率变化提高幅度略高于京津冀和山东半岛;同时,珠三角、长三角、京津冀和山东半岛城市旅游业平均全要素生产率提高幅度呈依次下降态势。     

群内和跨群双视角下成渝城市群合作创新网络时空演化研究

基于合作专利数据,使用社会网络分析法,从群内和跨群双视角出发,对成渝城市群内以及跨城市群专利合作网络进行研究。结果表明:(1)成渝城市群合作专利总量空间分布差异显著,合作创新“中部塌陷区”较为明显。(2)群内已经形成以成都、重庆为核心,以绵阳、宜宾为次核心的非均衡合作创新网络,创新联系主要集中在成都和重庆,双核独大现象突出,次级城市数量较少;网络小世界性质较为明显,核心-边缘结构较为稳定,但网络密度较小,发育仍不完善。(3)跨群专利合作路径主要分为东北、东南和东部3个方向,现已形成以成渝城市群为顶点,以京津冀、珠三角、长三角等城市群为主要合作对象的放射状合作创新网络;网络核心-边缘结构较为显著,但网络密度不断减小,跨群专利合作网络整体特性明显弱于群内专利合作网络。     

Evaluation of the eco-efficiency of four major urban agglomerations in coastal eastern China

Urban agglomerations in China have become the strategic core of national economic development and the main component of the new type of urbanization. However, they are threatened by a series of eco-environmental problems and challenges, including the severe overexploitation of natural resources. Eco-efficiency, which is defined as accomplishing the greatest possible economic benefit with the least possible resource input and damage to the environment, is used as an indicator to quantify the sustainability of urban agglomerations. In this work, a traditional data envelopment analysis (DEA) model with a slack-based measurement (SBM) model of undesirable outputs, was used to assess and compare the economic efficiency and eco-efficiency of four major urban agglomerations in eastern China (UAECs) in 2005, 2011, and 2014. The spatio-temporal characteristics of the evolution of urban agglomerations were analyzed. Based on the results of a slack analysis, suggestions for improving the eco-efficiency of the four UAECs are provided. The overall economic efficiency of urban agglomerations located in the Shandong Peninsula, Yangtze River Delta, and Pearl River Delta displayed a V-shaped pattern (decreased and then increased). In contrast, the overall economic efficiency of the Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration declined during the study period. The Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration had a considerable loss of economic efficiency due to pollution, whereas the Shandong Peninsula urban agglomeration was less impacted. Overall, the eco-environmental efficiency of the four UAECs declined from 2005 to 2011 and then increased from 2011 to 2014. In addition, the urban eco-efficiency in the four coastal UAECs was characterized by different evolution patterns. The eco-efficiency was higher in the peri-urban areas of the core cities, riverside areas, and seaside areas and lower in the inland cities. The core cities of the Beijing-Tianjin-Hebei, Yangtze River Delta, and Pearl River Delta urban agglomerations were characterized by high resource consumption, economic benefit output, and eco-efficiency. In most of cities in the urban agglomerations, the emission of pollutants declined, leading to a reduction of pollutants and mitigation of environmental problems. In addition, a differential analysis, from the perspective of urban agglomeration, was performed, and concrete suggestions for improvement are proposed.

     

中国东部沿海地区四大城市群生态效率评价（英文）

Urban agglomerations in China have become the strategic core of national economic development and the main component of the new type of urbanization. However, they are threatened by a series of eco-environmental problems and challenges, including the severe overexploitation of natural resources. Eco-efficiency, which is defined as accomplishing the greatest possible economic benefit with the least possible resource input and damage to the environment, is used as an indicator to quantify the sustainability of urban agglomerations. In this work, a traditional data envelopment analysis(DEA) model with a slack-based measurement(SBM) model of undesirable outputs, was used to assess and compare the economic efficiency and eco-efficiency of four major urban agglomerations in eastern China(UAECs) in 2005, 2011, and 2014. The spatio-temporal characteristics of the evolution of urban agglomerations were analyzed. Based on the results of a slack analysis, suggestions for improving the eco-efficiency of the four UAECs are provided. The overall economic efficiency of urban agglomerations located in the Shandong Peninsula, Yangtze River Delta, and Pearl River Delta displayed a V-shaped pattern(decreased and then increased). In contrast, the overall economic efficiency of the Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration declined during the study period. The Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration had a considerable loss of economic efficiency due to pollution, whereas the Shandong Peninsula urban agglomeration was less impacted. Overall, the eco-environmental efficiency of the four UAECs declined from 2005 to 2011 and then increased from 2011 to 2014. In addition, the urban eco-efficiency in the four coastal UAECs was characterized by different evolution patterns. The eco-efficiency was higher in the peri-urban areas of the core cities, riverside areas, and seaside areas and lower in the inland cities. The core cities of the Beijing-Tianjin-Hebei, Yangtze River Delta, and Pearl River Delta urban agglomerations were characterized by high resource consumption, economic benefit output, and eco-efficiency. In most of cities in the urban agglomerations, the emission of pollutants declined, leading to a reduction of pollutants and mitigation of environmental problems. In addition, a differential analysis, from the perspective of urban agglomeration, was performed, and concrete suggestions for improvement are proposed.