中国城市群金融服务业发展水平及空间格局

城市群成为国家经济建设的重要载体,满足城市群产业发展和基础设施建设资金需求,优化金融资源在城市群之间合理配置,摸清城市群金融服务业发展水平状况,显得尤为重要.本研究采用金融相关比率、金融发展效率、保险密度和保险深度等指标体系,通过多指标综合评价方法,定量分析23 个城市群银行、保险和证券等金融服务业发展水平的空间差异和格局.结果表明：① 城市群内金融服务业综合发展水平差异性较大,在空间上形成东部沿海高于西部和中部的空间格局,其中,长三角城市群、京津冀城市群、珠三角城市群发展水平较高.② 城市群金融发展水平滞后于城市群发育水平.其中金融发展效率和保险密度是影响金融服务业综合发展水平的主要因素之一,而金融服务业从业人员多少和城乡居民储蓄额大小影响较小;另外,区域产业结构,特别是上市产业(可交易产品) 结构与城市群金融服务业发展水平相关性大.③ 银行、保险和证券服务业在城市群内部差异较大,京津冀城市群、长三角城市群和珠三角城市群金融资源拥有量占到23 个城市群的50%以上,影响和主导着中国金融业发展.     

高铁对中国城市群生产性服务业集聚的影响

以中国16个城市群为案例,基于2007和2017年地级以上行政单元生产性服务业从业人员数据和铁路Origin-Destination（O-D,起讫点）旅行时间、班列数据,结合静态视角下生产性服务业集聚格局与高铁网络的空间关系分析和动态视角下的多元回归分析,探讨高铁对城市群生产性服务业集聚的影响及其空间分异。结果表明：1）高铁对生产性服务业集聚程度有积极影响,但影响效果在空间上不均衡;东部地区,尤其是珠三角、长三角和京津冀城市群受积极影响较显著,而同一城市群内,期初具有集聚优势的高铁城市为主要获益者。2）城市群经济发展水平和空间结构制约高铁影响效果,具备多中心结构的东部城市群内,普遍出现生产性服务业由核心城市向周边支撑条件良好的沿线城市相对扩散的现象。3）除时空压缩效应外,直达班列所代表的客运组织对于高铁影响力的形成具有重要作用;同时,高铁也通过城市人口集聚、市场需求扩大、信息化水平提升和地方政府积极参与的途径间接作用于生产性服务业。     

长株潭城市群生产性服务业集聚的空间特征

主要采用有关统计年鉴中的就业人数数据,分别选用变异系数、空间基尼系数和区位商测算了长株潭城市群2003-2008年生产性服务业的空间分布差异程度和集聚程度.结果表明:就整个生产性服务业而言,空间分布较为分散,在全国的集聚程度也不高,但具有集聚发展的趋势;从不同城市看,长沙集聚程度最高,株洲和湘潭则相差甚远;从行业看,科学研究、技术服务和地质勘查业以及批发零售贸易业的集聚度较大,而金融业及交通运输、仓储和邮政业的集聚度很小,其它行业的集聚度居中;此外,信息传输、计算机服务和软件业的空间基尼系数连年下降.认为要使生产性服务业朝着更集聚的方向发展,应在空间分布和结构优化两个层面实行差异化的调控.     

中国生产性服务业发展与空间分布

从分行业的角度探讨了中国生产性服务业的发展特征及其在城市体系中的空间分布。研究表明,中国生产性服务业的发展水平还处在初级阶段,虽然高级别生产性服务业增长较快,但是所占比重较小。空间分布上,生产性服务业倾向于集中在特大城市。由于其在经济发展中发挥重要的作用,这种分布特征重组了城市等级结构和城市之间的经济联系。随着中国经济的持续增长和政府的政策支持,对生产性服务业的需求将大大增加。全球化背景下,发展生产性服务业也成为重要的城市发展战略。但是,生产性服务业不均衡的分布格局决定了大城市和特大城市在新一轮的城市发展中具有更大的竞争力。因此,中小城市在发展生产性服务业时必须进行深入的分析,以免造成用地和资金的浪费。     

辽中城市群县域综合发展水平差异的时空特征分析

经济发展规模水平、社会发展水平及产业结构水平是影响辽中城市群发展差异的主要因子,2000~2005年经济发展规模水平因子由第二主因子上升为第一主因子;以指数方法测度,县域综合发展水平差距要小于经济发展规模水平、社会发展水平和产业结构水平的差距;城市群县域综合发展水平呈双核结构,具有南北分异、东西分异、高值西南集聚、低值东北集中的空间正相关性特点,呈现南北分异的空间变动特征,使各县域空间正相关性增强;在市域范围内,基本上距离市域核心越远,县域综合发展水平下降越多;大多数县域协调度下降,城市群整体协调状况不理想。     

长三角核心城市群新增6城市

日前,在浙江嘉兴召开的长三角城市经济协调会第十次市长联席会议宣布,协调会成员由此前16个增至22个,即长三角核心城市群扩容,不仅吸收盐城、淮安、金华、衢州等4个苏浙城市为新会员,而且让泛长三角区域内的合肥、马鞍山两个安徽省的城市也正式“加盟”。     

吉林省中部城市群城市发展水平的收敛性分析

城市群的发展已成为我国的重要空间战略。科学评价与比较城市群内部各城市发展水平的变化趋势,对于促进城市群内各城市之间的协调发展以及城市群的健康发展都具有重要意义。从城市发展水平收敛性的角度入手,提出了城市发展收敛指数的概念,建立了城市发展收敛指数模型,并对吉林省中部城市群的长春、吉林、四平、辽源和松原5个中心城市1990年以来的发展状况进行了定量评价和比较研究。一是验证模型的可靠性,二是对城市群城市发展水平的收敛性进行实证分析,为城市群协调发展提供科学依据。     

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。     

广州信息密集服务业的空间发展及其对城市地域结构的影响

采用第三产业普查资料,深入分析了改革开放以来广州信息密集服务业的发展水平,空间发展特征和原因及其对城市地域结构的影响,揭示了信息密集服务业发展与城市地域运动的关系。     

山东半岛城市群物流业发展核心竞争力

在借鉴中外对“核心竞争力” 研究的基础上, 构建了影响区域物流业发展核心竞争力理想的宏观要素指标系统模式。在此基础上, 从客观实际出发, 创建了山东半岛城市群物流 业发展核心竞争力评价指标体系。通过对山东半岛城市群及其所含8 市物流业发展核心竞争力的综合评价排序和等级划分, 通过其与东部沿海五大城市群物流业发展核心竞争力的比较 及其影响要素的相关分析, 探明了影响山东半岛城市群物流业发展核心竞争力的主要与次要 因素, 得出结论： 培育、营造和提升区域物流业核心竞争力, 关键在于增强区域经济实力, 提高物流企业竞争力, 加强物流业科技创新竞争力;在一定时期内, 随着区域物流业核心竞争力不断增强, 从而使物流业成本不断降低, 一个单位物流业成本投入所创造的GDP 不断增大。提出建议, 为营造和培育山东半岛城市群物流业发展核心竞争力提供了科学依据。     

城市和城市群可持续发展指数研究进展

21世纪是城市的世纪,城市的高质量发展对区域和全球可持续发展至关重要。中国城市化发展迅速,城市化率从1978年的17.9%增加到2019年的60.6%,2030年将达到70%,大部分人口居住在城市。城市是中国经济发展的引擎,以全国近7%的土地面积生产了70%的国内生产总值(GDP),而城市群更是集聚了全国大部分城镇人口和GDP。因此,城市和城市群的健康与可持续性将决定中国未来发展的质量与进程。识别城市和城市群发展的程度、存在的问题以及国内外差距,亟需进行城市可持续发展的评价。本研究系统综述了城市可持续发展评价的思想与指标体系的发展历程,重点基于联合国可持续发展目标(SDG)框架考察了开展城市可持续发展评价的方法,提出了构建城市和城市群可持续发展指数的途径,并从平台构建、大数据基础、跟踪发布等方面提出了推进城市可持续发展指数评价建立城市发展“仪表盘”的思路。基于联合国SDG框架的城市和城市群可持续发展指数可为目标城市对标其他城市、开展不同区域城市的对比、找准发展目标与识别存在问题等方面提供重要支撑。     

中国城市群发育的新型驱动力研究

城市群是国家参与全球竞争和国际分工的全新地域单元,城市群发育对于推进城市化进程、增强综合国力具有显著作用,研究城市群发育驱动力具有重要价值.伴随着不断加强的全球化、信息化进程,中国城市群逐渐发育起来,在此过程中出现五个新型驱动力.通过对中国23个城市群的综合比较分析发现:经济全球化驱动中国城市群与国际接轨,对外开放程度...     

我国城市群总体发展趋势与方向初探

在经济全球化的背景下,城市群的形成壮大与社会经济发展密切相关。特别是在当今的网络社会和信息化时代,城市群在一个国家现代化发展过程中,其重大的历史地位与作用越来越明显。改革开放30多年以来,我国的城市与城市组团发生了巨大变化,城市群形成发育与时俱进,不断壮大,集聚能力越来越强,总体发展趋势越来越明显。城市群区域已成为我国各地区经济社会发展的重要核心区、产业高度集聚区、经济增长区和财富积聚以及科技文化的创新地区,特别是在城市群区内逐渐形成了一些国际性的大城市,中心城市的作用越来越明显;城市群发展已成为我国当前加快城镇化的重大举措,也是推进我国城镇化、现代化的主体形态,将建设成为我国可持续发展的示范区和对外开放合作的先行实验区。     

中国城市群等级类型综合划分

城市群是中国新型城镇化战略的重要载体,也是国家参与全球竞争和国际劳动分工的新型地域单元。目前,中国区域空间治理模式正在发生重大转变,由原来的行政区分割管理开始转向类型区空间治理。本文基于城市群的重要外延特征,采用"先分等、后划类"的综合分类思想对中国23个城市群进行定量类型划分和空间分异分析,为中国城市群实施因地制宜的空间格局优化和分类管理的规划引导提供科学依据。首先,参考世界成熟城市群的规模大小和集聚程度,中国城市群分为国家级、区域级、次区域级和地区级4个等级,呈现"3-5-6-9"的金字塔型等级结构;其次,基于城市群的五大特征,构建由10个因子和22个指标构成的指标体系,运用Q型聚类分析法将中国城市群定量划分为成熟外向型、双核赶超型、环境友好型、单核辐射型和内陆粗放型等5种类型;最后,综合等级划分与定量聚类结果,进一步细分为国家级成熟外向型、国家级双核赶超型、区域级双核赶超型、次区域级环境友好型、地区级环境友好型、区域级单核辐射型、地区级单核辐射型、区域级内陆粗放型和地区级内陆粗放型共9个亚类。     

闽南三市城镇发展与地表温度的空间关系

基于厦门、漳州、泉州三市1996-2017年的Landsat遥感数据与夜间灯光数据,应用总体耦合态势模型及协调性模型探讨了城镇发展与地表温度的时空耦合规律,并运用标准差椭圆、双变量空间自相关及景观指数分析两者之间的空间响应规律,结果表明:1996-2017年,闽南三市表征城镇发展变化的夜间灯光与地表温度的空间分布呈现出...     

城市技术创新与合作对绿色发展的影响研究——以长江经济带三大城市群为例

知识经济时代技术创新与合作是引领绿色发展的重要动力,但当前技术创新与合作对城市/区域绿色发展的作用尚不明晰。以长江经济带三大城市群为案例区域,通过构建绿色发展的综合评价指标体系,分析2006—2018年间各城市技术创新与对外技术合作以及绿色发展的时空演化格局,运用空间面板杜宾模型探究城市技术创新与对外技术合作对城市绿色发展的影响及其空间效应。研究发现：① 长江经济带城市群的技术创新与对外技术合作能力以及绿色发展水平在研究期内均显著提升,同时在群间和群内存在较大的空间差异,下游城市群及高等级城市往往具有较高水平。② 城市技术创新对绿色发展的总体影响呈“U”型关系,而城市对外技术合作对绿色发展的总体影响则呈显著正相关。③ 长江经济带三大城市群的城市技术创新与对外技术合作对绿色发展影响的空间效应具有显著差异。长三角城市群很大程度上发挥了技术创新与合作对本地和周边城市绿色发展的促进作用,整体实现了区域绿色协同发展,但长江中游和成渝城市群的大多数城市尚未实现技术创新与合作对本地和周边城市绿色发展的推动作用。研究认为在科技创新高度一体化的城市群,城市的技术创新与对外技术合作均对绿色发展产生正向群体效应,而发展中的城市群应努力度过创新的“黑暗期”,尽早跨过技术创新与绿色发展关系的“门槛值”,并大力提升对外技术合作水平。     

中国城市群高质量发展的时空特征及分异机理

以中国“十三五”规划纲要提及的19个城市群为研究对象,从创新、协调、绿色、开放和共享5个维度构建中国城市群高质量发展综合评价指标体系,运用熵值法、地理探测器等研究方法,剖析2006—2018年中国城市群高质量发展的时空格局特征及其分异机理。结果表明：(1)总体来看,中国城市群高质量发展水平呈增长态势,各维度发展水平与发展速度存在差异。(2)从空间格局看,总体保持“东中西”梯度递减格局,但随着中、西部部分城市群高质量发展水平稳步上升,空间梯度格局呈减弱趋势。(3)从空间集聚特征看,城市群高质量发展集聚态势逐渐增强,集聚类型中HH型主要集中在珠三角、长三角城市群;HL型出现在各城市群的核心省会城市;LH型主要位于长三角城市群高值集聚地区的周边城市;LL型主要位于成长早期与初级阶段城市群的交界处。(4)从探测因子作用力强度看,“十三五”规划中期各因子作用强度排序为收入水平、人口密度、教育水平、政府调控和投资强度。其中,投资强度作用力于“十二五”时期下滑趋势明显,说明城市群高质量发展依赖投资驱动的作用减弱。此外,不同发育阶段的城市群高质量发展的主导因素在不同时期也发生变化。(5)针对不同发育阶...     

基于网络分析的城市影响区和城市群空间范围识别

以不打破行政界线为前提,利用Huff模型,基于矢量数据,采用最短交通路网距离和城市综合规模值来综合测算腹地与中心城市之间的势能,根据势能确定腹地县域的归属,对全国地级及以上城市的空间影响范围进行识别,并和基于改进场强模型的城市影响腹地范围界定结果进行对比。以全国发育较成熟的15个城市群为对象,综合测定城市群的影响范围,并与城市群规划中的空间范围进行对比,提出城市群空间范围调整建议。并以长株潭城市群为例,通过社会网络分析方法,综合分析测定城市群的空间影响范围。研究结果可为城市(群)规划提供科学依据和方法参考。     

国内外大城市的城市森林时空变化对比研究

城市森林在减弱噪声、净化空气、调节城市气温等方面具有十分重要的作用。中国城市正处于快速发展阶段,对国内外大城市的城市森林现状及其时空变化进行对比分析可为中国城市森林的建设提供理论借鉴。跨区域城市森林对比研究的主要困难在于城市区域定义的差异导致不同城市之间可比性差。论文利用强度梯度法,基于夜间灯光影像及GlobeLand30地表覆盖产品,提取12个国内外大城市2000年和2010年的城市森林数据,探究其时空变化。结果表明,从现有城市森林量看,城市森林覆盖率及人均城市森林面积在发达国家城市中普遍偏高,而在亚洲发展中国家城市中非常低,例如纽约的人均城市森林面积高达316.5 m ²,而上海、新德里和雅加达则低于2 m ²。从时间变化看,2000—2010年城市森林面积增长率在发达国家城市中均小于70%,而在大部分发展中国家城市超过了100%。城市森林增加的最主要来源是城市面积扩张,减少的主要原因是转为硬化地面和城市草地。按照基于缓冲区分析得到的城市森林空间分布格局,这些城市可以分为3类：中心城区高、周边城区低(北京、首尔),中心城区低、周边城区高(广州、东京、圣保罗等),整个城区均低(上海、新德里、雅加达)。最后,基于对比结果为中国城市森林未来的发展提供了建议。     

Spatial characteristics of development efficiency for urban tourism in eastern China: A case study of six coastal urban agglomerations

The traditional data envelopment analysis（DEA）, bootstrap-DEA and Malmquist models are employed to measure different tourism efficiencies and their spatial characteristics of 61 cities in six coastal urban agglomerations in eastern China. The following conclusions are drawn.（1） The comprehensive efficiency（CE） of urban tourism using the bootstrap-DEA model is lower than the CE level using the DEA-CRS model, which confirms the significant tendency of the DEA-CRS model to overestimate results.（2） The geometric CE averages of urban tourism in the Yangtze River Delta（YRD） and the Pearl River Delta（PRD） have changed from ineffective to effective since 2000, the averages in the Beijing-TianjinHebei（BTH） and the Shandong Peninsula（SDP） have changed from ineffective to moderately effective since 2000, and those in the Central and Southern Liaoning（CSL） and the West Bank of Taiwan Strait（WBTS） have been ineffective since 2000.（3） The CE values of urban tourism in the PRD, the YRD, the BTH and the SDP have been slightly affected by the pure technical efficiency（PTE）, whereas the CE values in the CSL and the WBTS have been slightly affected by the scale efficiency（SE） since 2000.（4） Spatially, the range of geometric averages of the total factor productivity（TFP） for the PRD, the YRD, the BTH, the SDP, the WBTS and the CSL has decreased sequentially, while the one for most cities in six urban agglomerations has exhibited a downward trend since 2000.（5） Collectively, the natural conditions, the economic policies and the tourism capital drive the SE change of urban tourism of the CSL and the WBTS. The tourism enterprises for increasing returns to scale and imitating innovative technology have an effect on the CE change of urban tourism in the BTH and the SDP. The tourism market competition drives the PTE change of urban tourism in the PRD and the YRD. Although the PTE and the SE of urban tourism in six coastal urban agglomerations suffer from uncertain events, the