京津冀都市圈生产性服务业空间集聚特征

促进京津冀都市圈生产性服务业集聚的协调发展成为推动制造业进步、加速产业结构升级和提高区域综合竞争力的重要途径。主要以2003-2008 年就业人数为基础数据,运用全局主成分分析、区位商、空间基尼系数、克鲁格曼专业化指数等多种方法和指标,测度了京津冀都市圈生产性服务业集聚的整体状况、行业特征及各市专门化率。分析结果表明:空间上整体呈现出一种典型非均衡的单中心、大梯度等级化集聚发展态势;商务服务、信息服务和科技服务等知识、技术和资本密集型行业在全国的专业化优势也最明显;各城市生产性服务业内部行业的结构差异都较大,专业化分工也较明显;北京的高端行业具有绝对的竞争优势和行业优势,其他9 市也各有一定的比较优势。     

京津冀都市圈经济增长收敛机制的空间分析

区域经济增长收敛机制研究是近年来区域经济学者关注的热点问题之一。本文采用探索性空间数据分析方法,利用空间自相关模型,从新的视角探讨了京津冀都市圈经济增长的空间依赖关系;基于空间计量经济学方法,通过对传统收敛模型加入空间项构建了空间滞后模型和空间误差模型,进而对京津冀都市圈的区域经济收敛机制进行了实证分析。研究结果表明:京津冀都市圈在1992~2003年经济增长存在收敛趋势,但由于强集聚效应,收敛率较低,内部差异仍很显著。     

乡镇生产性服务业空间集聚特征研究——以江苏省常熟市为例

以常熟市各乡镇为研究区域,以2007~2011年生产性服务业就业人数为基础数据,运用主成分分析、空间基尼系数、区位商等方法和指标对常熟市各乡镇生产性服务业集聚的整体水平、行业特征及专门化率进行研究。结果表明:常熟市服务业集聚整体差异显著,空间上整体呈现出一种典型的单中心、大梯度等级化集聚发展态势;相对于苏州,常熟市的生产性服务业相对集聚程度不高且趋势不够明显;乡镇之间的生产性服务业内部行业的结构差异均较大,专业化分工比较明显;常熟市整体生产性服务业在苏州市的专业化优势不够明显,地位不够突出;行业中除交通运输、仓储和邮政业以及房地产业的专门化率较高外,其他4个行业的专门化率均很低。     

中国生产性服务业集聚的空间统计分析

采用空间统计学原理和方法,利用Open Goeda分析工具,对生产性服务业的空间分布特征进行了研究,结果显示:生产性服务业空间分布具有明显的集聚特征,产值高、发展最快的都集中在东部沿海省份,即环渤海、长三角和珠三角地区,形成高值集聚区.西部地区各省份的产值呈低值分布,形成低值集聚区.中部地区各省份产值较高且与高值区毗邻,分布较为集中.进一步按行业分析,发现交通运输、仓储和邮政业的空间自相关系数远远高于其他行业;金融业、租赁和商务服务业的空间自相关系数较高;房地产业,信息传输、计算机服务和软件业的空间自相关系数较小;科学研究、技术服务和地质勘查业的空间自相关系数最小,这表明我国生产性服务业空间依赖性主要表现为传统生产性服务业,现代新兴生产性服务业在省域间还没有产生明显的空间溢出效应.     

京津冀都市圈人口增长特征及其解释

根据1990年和2000年相关资料,对京津冀都市圈人口数量增长和密度增长的特征加以分析,利用人口初始规模、区位条件、经济因素3类变量建立计量回归模型,对都市圈133个区县人1:3增长及其差异进行解释.计量回归结果发现自然条件和经济因素的共同作用是造成都市圈内人口增长差异的重要原因.一个地区如果平均高程较低,人均GDP增长较快,第三产业发展较好、增长较快,接近中心城市、市场潜力较大,则人口相应增长较快.模型同样推导出,区位条件和经济因素都为影响人口增长的重要因素,但后者的影响作用更大.     

京津冀生产性服务业空间分工特征及溢出效应

生产性服务业在京津冀地区的合理分工对于实现京津冀地区空间协调发展具有非常重要的推动作用。利用2003-2012年京津冀地区13个地级城市面板数据,测算了京津冀生产性服务业分工的空间特征与行业特征,并基于空间面板计量模型,实证检验了生产性服务业各行业在京津冀地区城市之间的空间外溢效应。主要结论：① 北京和天津在京津冀生产性服务业分工体系中都呈现出多样化的特征,而河北省11个城市则呈现出专业化特征,大多专注于金融服务业和交通运输业的发展;② 北京与天津之间的生产性服务业分工程度相对较低,并且从动态上两个城市的生产性服务业结构呈现趋同的趋势;③ 金融服务业、商务服务业、信服务业和交通运输业在京津冀地区的地方化程度较高,而科技服务业和房地产服务业的地方化程度则明显偏低。④ 地方化程度较低的科技服务业和房地产服务业在京津冀地区各城市间的空间外溢效应显著,但受交易成本和对“面对面”接触需求的影响,空间溢出效应随距离增加而衰减,在150 km范围内的空间溢出效应最强;而地方化程度相对较高的交通运输业、金融服务业和商务服务业的空间外溢效应则不显著。信息服务业在京津冀地区城市间的溢出仅体现在相邻城市之间。实证结果一定程度上反映生产性服务业各行业的地方化程度越低,城市之间的空间溢出越易实现。     

城市汽车服务业空间集聚特征研究:以南京市为例

随着中国城市化进程的不断深入,汽车服务业已成为城市现代服务业的重要组成部分,对城市空间影响也日益加大。以南京市为案例,对汽车服务业总体空间集聚及分行业空间集聚情况进行了分析与比较,证实了汽车服务业集聚空间的出现,不同的行业类型其空间表现是不同的。进而总结归纳出南京市汽车服务业空间布局特征,具体表现为:圈层分布特征明显,汽车销售、汽车维修养护、汽车配件、汽车租赁、汽车俱乐部五大行业在不同圈层的集聚状况也有着明显的差异;总体呈现出小集聚、大分散的格局,除了几个规模较大的集聚区,汽车服务业整体空间布局显得比较零碎;与干道交通关联紧密,大部分汽车服务业都分布于城市干道周围。     

京津冀都市圈城镇体系演化时空特征

基于1985、1990、2000和2007年的非农业人口,应用位序规模法则、ROXY指数、城市影响力等多种定量方法,系统研究京津冀都市圈城镇体系的规模结构、空间结构的演化.结果表明:京津冀都市圈虽为"双核"结构,但一直处于分散发展趋势,京、津两个巨型城市的非农人口占京津冀都市圈的比重日趋下降;京津轴线为京津冀都市圈最重...     

乡镇生产性服务业空间集聚特征研究——以江苏省常熟市为例

以常熟市各乡镇为研究区域,以2007~2011年生产性服务业就业人数为基础数据,运用主成分分析、空间基尼系数、区位商等方法和指标对常熟市各乡镇生产性服务业集聚的整体水平、行业特征及专门化率进行研究。结果表明：常熟市服务业集聚整体差异显著,空间上整体呈现出一种典型的单中心、大梯度等级化集聚发展态势;相对于苏州,常熟市的生产性服务业相对集聚程度不高且趋势不够明显;乡镇之间的生产性服务业内部行业的结构差异均较大,专业化分工比较明显;常熟市整体生产性服务业在苏州市的专业化优势不够明显,地位不够突出;行业中除交通运输、仓储和邮政业以及房地产业的专门化率较高外,其他4个行业的专门化率均很低。     

北京市生产性服务业空间集聚综合测度

全球经济服务化趋势增强、生产性服务业成为国际大都市主导产业和增长动力背景下,中国大城市正向服务经济迈进,生产性服务业的空间集聚成为影响城市空间重构和功能提升的重要力量。以北京市为案例区,基于基本单位普查和经济普查的大样本企业数据,运用Theil系数、空间基尼系数、赫芬代尔系数、EG指数、空间自相关模型和地理联系率进行城市生产性服务业空间集聚的综合测度研究。结果表明:①基于就业人数的城市生产性服务业空间差异更为明显且呈现扩大趋势,功能区间发展差异的贡献最大。②街区尺度生产性服务业区域集聚程度和企业集中程度均存在时间波动性和行业异质性,控制企业规模的产业集聚普遍存在,但空间集聚程度普遍较低。③城市生产性服务业就业分布呈现显著的空间关联性,首都功能核心区是高密度区与高密度区邻近的集中区域。④流通、信息、商务和科技服务相对于生产性服务业的空间集聚一致性较高,流通、商务和科技服务之间以及信息与科技服务之间的空间集聚一致性较高。     

京津冀都市圈汽车产业空间布局演化研究

产业的集聚与扩散所形成的产业结构变迁,带动城市空间发生重构。随着产业不断发展成熟,生产片段化的趋势日益显著,对地区产业链的研究有助于寻求区域空间结构优化的途径。本文基于企业层面的数据,刻画京津冀都市圈汽车制造业企业的空间分布格局,考察汽车企业在都市圈范围内集聚与扩散特点,探讨汽车产业链不同环节的地域特征差异,并分析影响微观企业空间布局的驱动力量。研究结果表明,1996年京津冀都市圈汽车产业集聚程度较低,2001年出现少数集聚中心主导的向心集聚,2010年核心城市与多个新兴集聚点共存;北京的城市功能拓展区和城市发展新区（朝阳、通州、大兴等）、天津市环城4 区（西青、东丽等）以及河北的沧州、廊坊是汽车零部件和配件企业的主要集聚区,而汽车修理企业则倾向于在北京的城市功能拓展区（丰台、朝阳）、天津市内六区和滨海新区以及河北的唐山和石家庄布局。基于条件logit模型的定量研究,验证了市场条件、集聚经济和政策引导等因素是影响京津冀都市圈汽车企业布局的主要因素。     

京津冀都市区经济分布演化及作用机制模拟研究

利用kernel密度估计方法考察了京津冀都市区1995-2007年经济分布演化过程,在此基础上,引入经济增长分布模拟模型进一步模拟研究了其经济增长驱动力的作用效应。研究发现:①京津冀都市区经济增长分布形态经历了"双峰状"→"单峰状"→"双峰状"的演化过程。②资本深化、技术效率、技术进步和空间依赖效应对京津冀都市区经济增长起显著作用。③资本深化和技术效率对京津冀都市区经济增长分布演化起重要作用,而技术进步、空间外溢效应和误差分布效应则没有显著的作用。④资本深化分布的变化和技术效率综合作用效应的变化是影响京津冀都市区经济分布演化的驱动力,并通过资本深化的分布效应和技术效率的综合作用效应这两个渠道对其经济分布演化产生影响。⑤对京津冀都市区经济增长起作用的因素不一定能够影响到其经济分布的演化,基于分解技术的经济增长分布模拟模型,并利用理论分布和实际分布差异性的统计检验可以识别真正影响其经济分布演化的因素及其作用渠道。     

区域经济增长时空分异模拟方法——以京津冀都市圈为例

区域经济增长是有着丰富时空内涵的动态变化过程,认识和定量分析这种动态变化过程一直受到广泛关注。借助农业区位论、增长极理论和梯度推移理论的学术思想、概念和术语,在量化定义区域经济增长空间概念的基础上,提出了基于GIS技术的区域经济增长时空分异模拟方法,进而以京津冀都市圈为例进行实证研究和专业分析。研究结果表明:京津冀都市圈由城市增长极中心向外围,随着距离的增大,经济增长呈现出了显著的衰减特征,不同城市之间存在着明显的经济低谷地带。1993~2003年期间,都市圈的经济增长时空分异尤以京、津两市的极化增长最为显著;京、津两大增长极除对唐山方向有拉动效应外,对其它地市的带动辐射力度尚较小;都市圈内部的城市等级还未完全展开,尚未形成合理的梯度推移和梯级演化结构。     

Visual simulation of regional development differentiation in Beijing-Tianjin-Hebei Metropolitan Region

Regional development differentiation is a complicated spatial and temporal dynamic process. Recent developments in spatial statistics and Geographic Information Systems (GIS) have led to an increasing interest in quantitative analysis and visualization of the process. However, so far, few direct connections have been made between the newly developed methods and classic spatial development theories, which would be very helpful for the interpretation and understanding of regional spatiotemporal differentiation. Using basic concepts and academic principles of polarized growth theory and gradient transfer theory, this paper quantifies the concept of regional development space. It then proposes a method based on GIS to visually simulate and analyze regional development spatiotemporal differentiation through a case study of the Beijing-Tianjin-Hebei Metropolitan Region (BTHMR), China. The main research results are as follows. 1) The proposed method, built on classic theories and well-developed GIS technology, presents a good picture of regional development spatiotemporal differentiation. 2) The levels of regional development, in terms of per capita GDP across BTHMR, diminished significantly with increased distances away from city propers (which can be seen as the regional growth poles), leading to the appearance of development valley zones between different cities. The development valley zones between each city coincided with their boundary areas, which indicates that administrative boundaries have some impact on regional development, if the regional division is based on administrative boundaries. 3) From 1993 to 2007, the development level in the whole BTHMR improved significantly, of which polarized growth was dominant, especially for Beijing and Tianjin. However, as the two economic development engines in BTHMR, the pull effects of both Beijing and Tianjin on their peripheral areas were comparatively weak, except for those on Tangshan. 4) The structure and pattern of gradient transfer and balanced development in the BTHMR had not been completely developed yet, and the sustained polarized development of the regional economy in BTHMR was still going to be the main trend in the next 5–10 years.     

京津冀城市群发展质量评价与空间分析

基于城市经济能级模型对京津冀城市群内各城市进行等级划分,借助引力模型分析城市间经济联系的变化,并利用城市群发展质量评价指标体系和空间自相关分析,对京津冀城市群和群内城市发展质量以及京津冀、长三角、珠三角三大城市群内核心城市发展质量进行评价。结果表明:城市群内一级中心城市北京、天津的辐射影响突出,集聚效应明显,城市间联系的网络化趋势在增强;城市群内各城市发展质量分为发展良好、发展中等、发展一般3个层次,北京和天津的城市发展质量指数高于河北11个城市,北京城市发展质量指数高于三大城市群内其他中心城市;基础设施网络化的发展促使城市群内城市发展质量和城市间联系的紧密程度呈"带状"结构发展。     

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。     

京津冀城市物流联系时空演变及驱动因素研究

基于2005年、2010年和2017年三期数据,采用修正引力模型、社会网络分析法解析京津冀城市物流联系时空演变,并剖析城市物流联系强度的驱动因素。得出如下结论:(1)2005—2017年物流联系强度增长经历了快速到缓慢的过程,物流功能疏解降低了北京的增速,河北省各城市增长显著,京津两城市物流联系强度占比虽持续降低,但物流联系量集中于京津两地的格局没有发生根本改变;(2)京津冀城市物流网络结构日趋复杂,京津两城市网络资源控制力下降,河北各城市网络参与度与资源控制力大幅提升,逐渐形成以北京、天津、石家庄为中心的多核心发展态势;(3)城市基础设施建设、对外开放水平和物流专业化程度是京津冀物流联系的持续驱动,研究期内京津冀城市物流联系的驱动力由基础设施及物流专业化建设驱动,向以外向型为主的工业化驱动转变,进而向以出口加内需消费的双驱动转换。