胡焕庸线两侧人口的空间分异性及其变化

胡焕庸线作为人地关系的重要地理大发现之一,揭示了中国人口分布东密西疏的重要特征,是人文与经济地理学对社会的重要贡献之一。本文采用地理探测器等定量方法,以人口普查数据为基础,对胡焕庸线两侧人口分布的分异性特征进行了深入讨论,并尝试解释中国人口分布特征变化的原因及其机制。结果表明：① 胡焕庸线作为中国最重要的人口分界线仍基本保持稳定,但从空间统计学分异特征来看该分界线仍可进一步优化调整;② 胡焕庸线两侧内部人口集聚模式发生着明显变化,东南半壁人口分布由改革开放之前和初期的相对均衡状态,转变为以长三角、珠三角等少数区域为中心的集聚模式;而西北半壁人口分布的集聚程度则趋于下降;③ 从人口空间分布的影响因素看,尽管总体上,经济发展类因素对于人口空间分布影响不断增强,但三大阶梯等自然地理本底条件依然对中国人口分布有着重要影响。     

中印城镇化区域差异及城镇体系空间演化比较

中国和印度作为两个正在崛起的大国,发展历程较为相似,但发展路径和模式差异较大。两个国家政治制度、经济体系、发展环境等的显著差异已经吸引了学者的广泛关注,本文将从地理学视角出发,重点关注两国城镇化及城镇体系的区域差异和空间演化过程。以人口普查和联合国城市人口数据为基础,采用空间分析、参数估计、非参数估计等多种方法,对中印两国城镇化和城镇体系的空间特征进行系统的比较分析,结果表明：① 20世纪90年代以来,中国城镇化的区域差异由南北差异转变为沿海—内部差异,而印度南北差异的格局则基本稳定;② 从省（邦）级空间尺度来看,中国和印度的人口密度和城镇化率都呈现正相关关系,当城镇化率超过50%后,两者的相关性更为显著,但是近年来中国人口密度与城镇化率的相关性不断增强,而印度则呈现降低的趋势;③ 现阶段中印两国以大中城市为主的城镇体系符合位序—规模分布的特征,但是经济改革对于两个国家城镇体系空间演化的影响差异明显,改革使得中国城镇发展的主要驱动力由地理历史因素向经济系统空间结构转变,而印度城镇发展的驱动力始终是地理历史因素,经济改革甚至降低了经济系统空间结构对城镇发展的影响。     

中心城市产业结构对腹地城市人口增长及区域城市体系演化的影响

从产业异质性的角度,实证分析区域中心城市产业结构对周边城市人口增长的作用过程和机制,并进一步探究了产业结构对于区域城市体系的极化和均衡演化的影响。结果表明：(1)制造业强化了中心城市的溢出效应,促进了周边城市人口的增长,而服务业则弱化了溢出效应,对周边城市的增长具有抑制作用;(2)以制造业为主的区域中心城市由于相对较小的城市规模和较强的溢出效应,更容易形成相对均衡的区域城市体系,而以服务业为主的区域中心城市,更倾向形成相对极化的区域城市体系;(3)产业结构与周边城市人口增长呈现倒“U”型关系,即中心城市制造业或服务业占比过低或过高都不利于周边城市的人口增长。     

城市网络联系对城市群空间体系集聚水平的影响——基于2003—2018年中国12个城市群面板数据的实证

本文分析了2003—2018年中国12个规模较大的城市群的空间体系特征及其变动趋势,并借助城际投资联系数据,分析了各城市群城市网络特征,实证检验了城市网络联系度对城市群空间体系集聚水平的影响。研究发现,2003—2018年城市群空间体系总体呈均衡化发展趋势,且不同城市群城市网络特征差异明显,按发育程度可以分为四种类型：联系紧密-结构均衡-强中心带动型城市网络,联系紧密-弱中心带动-相对开放型城市网络,结构均衡但联系相对较弱型城市网络,以及联系相对较弱且结构极化型城市网络。实证结果证实了城市网络联系的紧密程度和连通度的提高有利于降低城市群空间体系的极化水平,城市网络联系带来的外部性有助于避免城市群空间体系的过度极化及由此带来的集聚负外部性,实现更加均衡的城市群空间结构。但城市网络联系对城市群空间体系均衡化发展的作用依赖于城市网络的结构特征,城市网络结构的极化对城市群空间体系均衡化发展存在抑制作用。     

资源型城市演化阶段识别及其发展特征

资源型城市作为一类特殊城市,发展过程具有明显的阶段性特征。本文以灯光影像等数据为基础,采用门槛面板模型、非参数估计等方法,从城市空间结构演化角度,对资源型城市发展阶段进行定量划分,并分析了不同发展阶段中心城区空间集聚对城市经济增长、城市转型的差异性特征,揭示了资源型产业对城市空间结构演变的作用以及资源型城市转型关键时间节点和政策着力点。结果表明：资源型城市空间相对分散,但不同资源类型城市之间存在较大差异;采掘业从业人员占比1.9%和31.0%可以作为资源型城市不同发展阶段的重要标志性指标;不同发展阶段中,社会经济要素在中心城区的集聚程度与城市经济增长的相关关系明显不同,成熟发展期成为资源型城市转型发展的重要转折期。     

资源环境耗损过程评价方法及其应用

资源环境承载能力监测预警中一项重要的内容就是资源环境耗损过程的变化趋势测度。本文从资源消耗、环境损坏和生态质量变化角度出发,提出了一种基于资源环境耗损的过程评价方法,即通过计算水土资源消耗、水气环境污染以及生态质量变化,测度资源环境耗损指数,刻画资源环境耗损趋势,并在京津冀地区开展了试评价。研究结果表明：①该评价方法以资源环境耗损变化为基础,力图客观反映区域资源环境变化趋势,从科学架构出发,结合数据可获得性和实际可操作性,综合得出一种科学合理且简单易行的评价方法,有利于资源环境耗损过程评价在全国推广。②试评价结果显示,京津冀地区水土资源利用效率提高趋势明显,近80%的区县处于资源利用高效率类别;污染物排放强度总体呈现下降趋势,但仍然有33%的区县污染物排放处于高强度状态;以林草覆盖率表征的生态质量处于逐步降低状态,年均降低速率约为1.2%。③从指标组合关系上看,水土资源利用效率同时趋于良好的县占比最高(100个,约50%);效率趋势相异的区县较少(62个),其中土地资源利用效率趋差而水资源利用效率趋良的区县个数最少(18个)。污染物排放强度变化的指标组合呈现两极分化特征。京津冀地区资源环境耗损趋缓型和加剧型评价单元数量对比为6:1,市辖区的耗损加剧程度比县略严重。     

中印城镇化区域差异及城镇体系空间演化比较（英文）

As two rising great powers, China and India have undergone similar development processes, but they also exhibit significant differences in development paths and patterns. The significant differences in political systems, economic systems, and developmental environment between the two countries have attracted great attention from scholars. This research focuses on the regional differences and spatial evolution processes in urbanization and urban systems between the two countries from a geographical perspective. Based on the demographic censuses of both countries and the urban population data from the United Nations, this paper systematically compared and analyzed the spatial characteristics of urbanization and urban systems in China and India using various methods including spatial analysis, parameter estimation, and nonparametric estimation. The results indicate that:(1) Since the 1990 s, the regional differences in urbanization in China have transformed from south-north differences to coastal-inland differences, whereas the north-south differences in India have been stable.(2) In recent years, the correlation between population density and urbanization rate kept increasing in China, while such correlation has been decreasing in India.(3) The economic reform posed significantly different effects on the spatial evolution of the urban systems in the two countries. The economic reform changed the major driving force for urban development in China from geographical and historical factors to the spatial structure of the economic system. However, in India, the driving forces for urban development have always been geographical and historical factors, and the economic reform even decreased the effect of the spatial structure of the economic system on urban development.     

北京典型行业微区位选址比较研究——以北京企业管理服务业和汽车制造业为例

以微观企业数据为基础,采用核密度空间平滑和条件逻辑选择模型等方法,重点关注企业在城市内部微观尺度下的区位选择,并对北京典型现代服务业和制造业区位选择的差异进行对比分析。结果表明：① 北京中小型制造企业倾向于在集聚区分布,符合马歇尔式产业集群的特征,而服务业则是大型企业更倾向于集中布局;② 尽管微观尺度下多样化和上下游产业链对现代服务业和制造业依然有重要影响,但是与宏观尺度下不同的是对于现代服务业来说过度多样化并不利于其发展,对于制造业来说区域专业化劳动力规模而非专业化程度更为重要;③ 政府对地铁等公共设施布局选址将对现代服务业的微观区位产生重要影响。     

中国战略性新兴产业的空间集聚、产业网络及其相互作用

基于中国战略新兴产业综合指数的1 109家样本企业及其投资关联企业数据,以城市为基本空间单元,从表征本地化生产的空间集聚和表征流动空间特征的产业网络2个角度刻画战略性新兴产业的空间分布特征,产业网络的异质性以及产业集群规模与产业网络中心性的相互作用。结果表明：1）东部地区核心企业和支撑性企业相对均衡,产业集群较为完善,中部和近西部地区核心企业相对不足,而西北和东北地区企业较少,缺乏集群基础;2）中国战略性新兴产业网络呈现以京津冀、长三角、珠三角和成渝地区为顶点的菱形网络格局,并围绕这些区域的核心城市形成多个垂直联系型产业网络;3）战略性新兴产业网络以研发和信息服务网络和生产制造网络为主,并形成北京、深圳、上海三大国家级枢纽中心,其中北京为研发和信息服务网络的核心节点,而深圳和上海则是生产制造网络的核心节点;4）当产业集群规模较小时,城市在中国战略性新兴产业网络中的枢纽地位以大型核心企业为支撑,当发展到较大规模后,中小型企业是城市的枢纽地位的重要支撑。     

中国城市群集聚特征与经济绩效

城市群作为中国城镇化的主要载体,社会经济要素将会向城市群大规模的集中,人口和经济集聚对城市群的空间结构和经济发展产生重要影响。通过对1995-2010年间中国20个城市群人口和经济集聚程度进行研究,表明中国城市群集聚程度整体仍是一个增加的过程,且经济集聚度高于人口集聚度,两者呈现很高的线性正相关关系;进一步采用城市基尼指数和首位城市集聚度两种方法分别对城市群集聚程度进行测度和分析,认为20个城市群可以分为强单中心、弱单中心、多(双)中心以及弱中心4种城市群集聚类型;使用局部加权回归的方法对城市群集聚水平和经济增长率之间的关系进行探索性分析,发现城市群经济集聚度与经济增长之间关系整体上符合倒U型假说的特征,而人口集聚与经济增长没有表现出明显的规律性特征。