基于铁路网络的中国城市等级体系与分布格局

铁路运输已成为客货流动的重要交通工具和影响城镇体系的重要因素,由铁路站点和铁路运输线构成的铁路网络在很大程度上影响着城市体系等级结构和空间格局特征。通过筛选出具有始发列车的186个地级以上城市作为研究对象,通过城市始发列车数据分析城市体系等级结构与分布格局。在证明铁路始发列车数量与城市体系的规模等级呈正相关关系的基础上,运用图表判别和聚类分析法,将中国186个具有始发列车的城市划分为四个等级,分别是全国性中心城市3个,区域性中心城市8个,省域性中心城市30个,地区性中心城市145个。结果表明,中国城市等级结构呈现金字塔型结构,并受行政级别、地形因子、经济发展水平影响显著。城市体系的分布存在明显的东西差异,高等级中心城市在中国东部均衡分布,构成了中国铁路运输网络的基本骨架,并与国家国土开发中的"T"型战略格局非常吻合。高等级中心城市由于铁路网络的紧密联系,形成了6对双核结构城市模式。     

区域中心城市服务业发展综合评价及其影响因素

加快服务业发展对于提升城市与区域在全国乃至全球经济体系中的地位具有重要作用。运用熵值法、聚类分析、相关性分析对2003,2013年35个区域中心城市服务业发展水平进行了综合评价;采用主成分回归分析方法探讨了区域中心城市服务业发展的主要影响因素。结果表明:1区域中心城市服务业综合发展水平差距明显,可分为高水平、中等水平和一般水平3种类型。2区域中心城市服务业发展呈现明显的空间分异格局,沿海、沿江及港口城市服务业发展水平较高,东部地区与东北地区明显高于中西部地区。3区域中心城市服务业发展水平与城市规模等级正相关。4城市化水平、政府支持力度、经济发展水平对区域中心城市服务业发展影响最为显著。     

多源数据视角下黄河流域城市体系的规模等级与网络结构分析

基于宏观统计、微观企业和交通大数据,从规模和网络2个方面及“城市节点-发展轴线-空间格局”3个维度,分析黄河流域城市体系的规模等级和网络结构特征以及二者关系。结果表明：黄河流域城市体系呈现多中心分布特征,规模等级趋于均衡,形成了以兰州-西安-郑州-济南-青岛为主导的发展轴线和“Ψ”型空间格局。规模等级和网络结构成拉平的“S型”曲线关系,可划分为低水平低速耦合、中水平高速耦合和高水平低速耦合3个阶段。     

中国城市土地利用效率评价

城市土地利用效率状况直接影响城市的社会经济发展和人居环境建设。基于数据包络法对全国655 个城市土地投入产出效率和规模效率进行了分析,结果发现：① 目前中国城市土地投入产出效率普遍较低,呈现出东部地区高、中西部低的空间分布格局;存在规模等级递增效应,但小城市表现出明显的特殊性。② 影响中国城市土地投入产出效率较低的因素较多,其中,第二、三产业从业人员投入过多尤为突出,固定资产投资和建设用地也存在一定冗余,环境产出效益相对不足。③ 中国大部分城市土地规模效率处于递增状态;城市土地规模效率空间分布亦呈现出东部地区高、中西部低的格局,且存在规模等级递减效应。对不同空间尺度和不同规模等级城市土地利用效率评价及其影响因子分析,对各级政府制定城市发展政策具有重要的现实意义。     

金融空间联系及K-means聚类中心等级识别研究——以长三角为例

以2001年、2006年、2011年长三角城市金融机构人民币存款、贷款额数为样本,构建金融空间联系模型,定量分析长三角城市金融空间联系分异特征。在此基础上构建K-means金融中心等级识别模型,识别长三角城市金融中心等级。研究表明：① 2001-2011年长三角城市金融“质量”空间趋势较为稳定,总体呈现东部高于西部,中部高于南、北部的倒U形分布。② 金融空间联系最大引力线联结格局较为稳定。③ 金融空间联系网络结构格局变化显著,主要从简单的“折线型”空间结构逐渐发展成简单的、复杂的“网络型”空间结构。④ 长三角金融城市中心等级空间分布格局稳定,以上海市金融中心最为突出。     

北京、重庆和深圳城市空间增长绩效比较研究

基于城市空间结构紧凑度和均衡度的概念构建城市空间增长绩效模型,遴选北京、重庆和深圳3个城市等级和地形迥异的大城市,分析其在2012—2016年的空间增长绩效。结果表明:北京的城乡区域逐渐融成一体,深圳的城市空间形态演变为多中心组团式的格局,而重庆的城市空间形态则相对紧凑。在此期间,北京的城市蔓延状况最严重,深圳的城市蔓延速度最快,而重庆则在社区级服务中心的配置上改善明显。空间增长绩效上,市区级紧凑度重庆最高,北京最低;社区级紧凑度深圳最高,北京最低;市区级均衡度北京最低,社区级均衡度重庆最低。     

高铁背景下省会城市交通优势度空间分异及影响因素

以30个省会城市为研究对象,将旅程时间、费用、列车、运行里程、速度等大数据融入交通优势度指标体系,采用熵值法计算2019年省会城市交通优势度并利用地理探测器和地理加权回归模型探究其影响因素。研究发现：（1）交通优势度空间差异显著,交通优势度各等级圈层中心城市在空间中呈现不均衡分布格局,呈现由华中、华东地区节点沿铁路网向外递减的“核心-半边缘”结构,形成多等级节点城市交互作用的交通等级网络体系;（2）地方一般公共预算支出、高铁数目为交通优势度的主导探测因子,多因子交互作用均使其空间分异的解释力显著提升;（3）各因素影响程度具有较大空间异质性,除平均坡度和平均高程外其他因素均为正向影响,人均可支配收入、平均高程和普通本专科学生的回归系数呈现由华西地区向华东地区过渡转而向北增长的趋势,平均坡度、动车数目、普通列车数目的回归系数由西向东分层递减,火车站数目和高铁数目分别对华东地区、华西地区和华北地区的影响较大。     

中国城市数字经济空间格局演化与驱动因素

基于2010—2019年286个地级及以上城市数据深入探究了中国数字经济空间格局演化、集聚模式与驱动因素,主要结论如下：中国数字经济呈现平稳发展和空间集聚趋势,发展重心偏向东南部,空间格局总体呈现东强西弱格局,以京津冀、长三角、珠三角、成渝为核心的数字经济发展“四级”格局逐渐清晰。加速发展型城市主要集聚在中西部地区,起跑发展型城市主要集聚在“胡焕庸线”以东,平衡发展型城市呈现零星分布。信息化基础、地理区域、经济水平、人力资本等对数字经济空间格局与演化具有显著的影响,随着时间的推移,信息化基础和人力资本的影响越来越重要,而地理区域的影响逐渐弱化。     

国家城市规模分布的时空演化特征及影响因素——基于LandScan的全球实证研究

洞悉世界各国城市规模分布规律有助于推动形成合理的城镇格局和促进国家经济高质量发展。论文基于2000—2018年LandScan等数据库,按照统一的人口集聚标准创新性地识别了全球各国的城市,分析了国家城市规模分布的时空演化特征、影响因素及其异质性。研究发现：全球各国城市规模分布在研究期间内呈波动均衡的态势。从空间演化来看,非洲、南美洲国家城市规模分布逐渐均衡,而亚洲、欧洲国家出现极化趋势;从现状比较来看,非洲国家城市规模分布的极化程度居于首位,欧洲国家则最为均衡。河流密度、城市人口密度以及工业化水平提高会促进城市规模分布均衡发展,而地形起伏度、国家不稳定程度增加则会强化其极化程度。相比于其他要素,社会经济要素(尤其是城市人口密度)对城市规模分布的影响在不同收入水平、产业结构和政府干预程度的国家间异质性最为明显。研究深化了对城市规模分布及其形成机理的规律性认知,为形成合理的城市规模分布提供了有力的实证支撑。未来中国应通过构建适度均衡的城市规模分布体系、扩大内外双向开放以及应用新一代信息技术,重塑国家经济地理格局。     

赣南原中央苏区中心城市的选择与培育

对中心城市的选择与培育是欠发达地区区域发展必须解决的关键问题。在江西省社会经济数据及交通地理数据支持下,以2000、2005及2010年为时间断面,采用Kernel城市空间密度分析和“自下而上”的城市等级与腹地划分方法,从城市规模结构、等级结构与腹地结构3个角度对赣南原中央苏区城市体系演变进行研究,在此基础上识别出中心城市,并提出培育路径。研究结果表明,2000―2010年,赣南原中央苏区的城市人口规模正处于加速扩张阶段。城市规模空间结构呈现显著的核心―边缘特征,以赣州、吉安、瑞金、南城为中心的城市人口集聚核心区已经显现。以赣州、吉安、瑞金、南城为中心的城镇密集区释放出了显著的空间集聚效应,成为推进苏区城市化进程的重要增长极。苏区的城市等级可划分为3个等级,赣州、吉安、瑞金和南城一直是苏区最具辐射力的一级城市,其在城镇体系中的高等级城市地位已经比较稳固。在城市腹地结构演变上,尽管二级城市的腹地范围持续变动,但赣州、吉安、瑞金和南城4个一级城市的腹地范围始终保持稳定,这与其在城市等级中的稳定性高度吻合。研究认为,应选取赣州作为苏区主中心城市,选取吉安、瑞金、南城作为次中心城市;应从优化城市职能分工、壮大城市产业、做大城市城区、优化交通网络与加强制度创新等方面对中心城市进行培育。     

城市和区域多中心研究进展

在城镇快速扩张和交通通信技术迅猛发展的背景下,许多城市和区域呈现出多中心的趋势;在城市和区域规划实践中,多中心也成为广泛应用的空间政策工具。论文回顾了国内外城市和区域多中心的研究进展,首先从研究尺度和中心重要性的界定出发,辨析了城市内和城市间、形态和功能多中心的内涵;而后分别从新中心的产生和既有中心一体化的角度解析了城市和区域多中心的形成和演化机制;进而总结了实证研究中多中心的识别和测量方法、城市和区域空间结构单中心化与多中心化的分异以及多中心绩效评估等领域的进展与不足。文章最后提出了多中心研究的拓展方向：明晰多中心概念并进行合理测度、比较空间结构演化的分异并剖析内在机制、对多中心的绩效进行多维度系统评估。     

THE REGIONAL GOVERNANCE CONTEXT IN RUSSIA: A GENERAL FRAMEWORK

Many European urban regions have experienced a transformation from a compact monocentric toward a less compact polycentric urban region since the 1960s. The debate on emerging polycentricity in Europe so far tends to be more theoretical than analytical. The trend toward increasingly polycentric urban regions is meanwhile beyond dispute, but the effects of this transformation on urban regions and their components have only been explored to a limited extent. Are the "old" central cities only losing people, functions, and status to the new urban centers, or do these centers complement each other and specialize in terms of economic activities and population composition? This article presents evidence for the Amsterdam urban region regarding population distribution, selective migration, job growth, and economic specializations of the region's subcenters. It will become clear from our data that the Amsterdam urban region has indeed become more polycentric, but also that Amsterdam has managed to remain a vital center. The newer and older urban subcenters have become increasingly important, but rather than competing with Amsterdam, they develop in a complementary way.     

基于宜出行大数据的多中心空间结构分析——以重庆主城区为例

多中心已成为中国大多数城市的空间发展战略,多中心结构的有效识别对于规划效果评价、规划策略制定具有重要意义。相比于百度热力与手机信令数据,腾讯宜出行数据具有时空分辨率高、获取成本低的优点,可精细比较城市主副中心的人口集聚能力,为多中心结构的动态识别提供新的手段。论文以重庆主城区为例,基于连续一周的宜出行热力数据,利用核密度分析等方法,识别其多中心城市结构、影响范围与组团发育情况。结果表明：作为山地城市,重庆在自然限制、经济驱动与规划引导下主动选择了“多中心、组团式”结构。重庆内环以内的各个城市中心人口高度集聚、用地规模相近、发育相对成熟,并强于内环以外的副中心。研究指出,西永、茶园副中心及外围组团的发展与人口集聚能力有待提高。     

中国城市贫困的空间差异特征

本文研究了2007-2011年间中国352个地级及以上城市贫困的空间演化、分布的差异特征。结果显示：近5年来贫困人口总量略有增长,贫困人口分布整体呈现均衡化趋势;从区域看,西部地区的城市贫困人口集聚加剧,贫困加深区较多;从城市看,小城市、资源型城市和少数民族聚居型城市是构成贫困加深区的主要类型。2011年,贫困发生率自东向西逐渐升高,中小城市、资源型城市和少数民族聚居型城市相对拥有更高的贫困发生率。进一步分析,东北地区资源型城市呈现高人均GDP和高贫困发生率的“隐藏性贫困”,西南地区部分少数民族聚居型城市呈现低人均GDP和相对低贫困发生率的“特殊性低贫”。未来国家反贫困政策应该充分考虑城市的区位、资源条件、人口规模和构成特征,重点关注贫困加深地区的中小城市、资源型城市和少数民族聚居型城市,并解决经济发展和贫困之间的特殊关系。     

中国城市网络的空间组织特征研究——基于开发区联系的视角

城市网络研究是全球化和信息化背景下城市研究领域的前沿热点。基于开发区数据,借助引力模型构建了中国城市关联网络,并采用社会网络分析方法对网络发育特征进行了研究。研究显示：① 城市网络中心度呈现为少数城市占主导的金字塔结构,网络覆盖城市具有沿海、沿江和地方中心三个指向。高新区城市关联网络由珠三角和长三角城市群内的城市共同主导,经开区城市关联网络由长三角地区城市主导。② 城市网络从城市群内部开始向其他区域扩展,并从团簇结构逐步向鸟巢结构转变。高新区和经开区城市关联网络在哈尔滨-成都-深圳（广州）-福州-上海围合成的网络密集区内分别呈现北密南疏和东密西疏的非对称格局。③ 基于国家级开发区所形成的两类城市网络均表现出极弱的多中心特征。随着时间的推移两类网络的多中心趋势均在增强。④ 板块经济的运行以及城市群战略的实施对城市网络联系具有积极的影响。基于国家级开发区数据,测度了城市间的关联网络,结果反映了开发区政策对于中国城市网络体系重构的重要作用,不仅对于理解中国城市关联网络的演化具有重要意义,而且为城市网络研究提供了新的数据源。     

东北三省城镇收缩的特征及机制与响应

基于城镇收缩视角认识东北三省人口流失与经济衰退问题,对深化中国老工业基地转型理论具有重要意义.本文以东北三省县级市(县)为研究对象,利用ArcGIS与空间计量方法,分析增长与收缩城镇的特征与空间关系,研究收缩城镇的职能差异和空间分布格局,探讨区域城镇收缩的形成机制与应对措施.结果 显示:2000年以来,东北三省出现了明...     

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。     

基于重心-GTWR模型的京津冀城市群城镇扩展格局与驱动力多维解析

城镇用地扩展格局及驱动力研究对城市群发展规划与决策具有重要意义。以京津冀地区为例,基于城镇用地扩展强度指数、城镇用地扩展差异指数、分形维数、土地城镇化率和重心转移模型,多维解析了城市群城镇用地扩展格局特征,并耦合重心转移模型和时空地理加权回归（GTWR）模型构建重心-GTWR模型,在对空间格局进行长时间序列多维度指标分析的基础上,运用该模型依序对其特征进行驱动力解读,进而总结凝练京津冀区域发展的主导模式与城市核心驱动力。主要结论为：① 1990-2015年,京津冀城市群城镇用地扩展强度呈现“下降-上升-下降”的趋势,高峰时期在2005-2010年,在2005年之前高速发展城市集中在北京、天津、保定和廊坊,2005年之后集中在邢台和邯郸;② 城市群城镇用地重心虽呈现出发散态势,但城市之间的局部相互作用力逐渐增强,城镇用地扩展驱动力表现出空间溢出特征;③ 京津冀城市群空间发展模式由以北京和天津为中心的双核发展模式向多核发展模式转变,并出现北部资源运输核心、中部经济发展核心和南部投资发展核心三大功能核心组团,城市群趋向于多核功能协同发展模式;④ 重心-GTWR模型结合了时空非平稳性和城市空间相互作用,将城市群城镇用地扩展作为一个时空变化系统进行分析,经验证,该模型在城镇用地扩展格局驱动力分析研究中具有可行性。     

基于多元要素流的珠三角城市群功能联系与空间格局分析

以珠三角城市群9个地级市为研究对象,结合当前热点网络开放大数据,对珠三角城市群内各城市的经济流、交通流、人口流和信息流的联系强度和作用方向进行测算与评价。借助赋值法分别对四种要素流的总量进行打分,以各城市的综合得分作为空间层级划分依据,提出关于“点—线—面”的空间互动格局,进而探索珠三角城市群未来的发展规划。研究结果表明：①从各要素流的联系强度上看,城市间的等级划分具有较高的重合度,说明四种要素流彼此之间相互联系、相互作用。从各要素流的作用方向上看,广州和深圳多作为区域内其它城市的首位空间联系城市,说明各要素流通常指向经济发展水平较高、通达性较好的城市。②从整体来看,珠三角城市群内部功能互动表现极度不平衡,一是中心城市占据了要素流强度的绝大部分,其余城市仅占据极小部分流量,两极分化严重;二是东西两岸发展不平衡,东岸发展水平明显要强于西岸发展水平。③广州、深圳、东莞和佛山等城市虽然在区域内起到了一定的辐射和带动作用,但是针对江门、肇庆等周边城市的辐射和带动强度仍有待提升,说明还需进一步优化珠三角城市群功能分工与产业布局,推进区域经济一体化。     

北京市公共服务设施集聚中心识别分析

公共服务设施集聚中心不仅是多样化公共服务设施分布的集中区,也是公共服务设施消费的热点区和城市活力的窗口区。已有城市多中心研究主要关注就业和人口多中心,却较少关注公共服务设施多中心特征。基于北京市公共服务设施空间点要素数据,结合不同类型和等级公共服务设施的服务半径与质量特征,采用加权核密度与等值线分析等方法对北京市公共服务设施集聚中心进行了识别。研究发现：不同类型公共服务设施热点区分布的空间模式有所差异,但均存在一定程度的中心边缘结构;公共服务设施集聚强度和混合度分别呈现出“一心五片”与“一核多点”的空间特征;根据公共服务设施集聚强度和混合度的等值线分布综合判定,研究区范围共识别出136个公共服务设施集聚中心,其集聚强度与距市中心距离呈现出U型变化规律,与所在街道的人口密度存在指数分布规律;多元回归模型验证,最近公共服务设施集聚中心距离对北京城市居民公共服务设施满意度具有显著的负向影响,且其相对影响强度超过“市中心距离”区位变量;北京市公共服务设施集聚中心的形成机制包括自然历史因素的基础作用、经济发展因素的主导作用、社会需求因素的调节作用和规划政策因素的引导作用。研究认为应加强北京城市公共服务设施集聚中心的空间均衡化建设,适度增加城市边缘郊区公共服务设施集聚中心的数量和服务能级,有助于引导和疏解非首都功能产业和人口向城市郊区转移。