中国城市群土地利用互补性比较研究——以14个城市群为例

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闫曼娇, 陈利根^,, 龙开胜, 兰民均南京农业大学公共管理学院,南京 210095

Comparative study on land use complementarity of China: Taking 14 urban agglomerations as an example

YAN Manjiao, CHEN Ligen^,, LONG Kaisheng, LAN MinjunCollege of Public Administration, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China

通讯作者: 陈利根（1961- ）,男,江苏常熟人,教授,博士生导师,主要研究方向为土地制度与政策。E-mail: lgchen@njau.edu.cn

收稿日期:2018-09-11修回日期:2019-05-5网络出版日期:2019-12-20

基金资助:

国家自然科学基金项目.71874083
国家自然科学基金项目.71273133

Received:2018-09-11Revised:2019-05-5Online:2019-12-20
作者简介 About authors
闫曼娇（1991-）,女,山西太原人,博士研究生,主要研究方向为土地资源管理E-mail:1252887487@qq.com。

摘要
互补性指基于区域间禀赋差异,借助“流”要素促进区域间优势互补,使得总体效益大于个体之和。从互补性概念出发,以中国14个城市群为案例研究区,借助SPSS对应分析及ArcGIS平台,结合能够反映互补性的统计量指标总惯量,对中国城市群土地利用互补性进行时空分析。结果表明：① 中国城市群土地利用互补性差异较大,以长江经济带为轴,向北向南土地利用互补性增加;② 中国超大型城市群城市用地类型综合化特征显著,土地利用互补性低于全国重要地区城市群;③ 大多数城市群5年间互补性呈现下降趋势,城市间产业同构,缺乏特色。未来在合理的城市群规划基础上,加快相关民生政策跨行政区合作,打破行政壁垒,协调区域间土地供求关系,明确城市功能定位,形成协调互补的城市发展格局。
关键词： 城市群;土地利用;互补性

Abstract

Complementarity is based on interregional endowment differences, which promotes regional advantages by virtue of flow factors. The complementarity of land use is the basis of complementarity of city functions, and the reasonable division of labor in urban agglomeration makes the overall benefit greater than the sum of the parts. This paper starts from the concept of complementarity, taking 14 agglomerations in China as case study areas. Firstly, we perfect the connotation of the complementary. Secondly, with the aid of correspondence analysis of SPSS and ArcGIS platforms, combining complementary statistic index of total inertia, this paper analyzed land use complementary of urban agglomerations in China on space-time dimensions. Results show that the complementary of land use differences between agglomerations, urban agglomerations along the Yangtze River Economic Belt presents a pattern of latitude distribution. The comprehensive characteristics of urban land use types in China's super large urban agglomerations are significant, but the level of land use complementarity between these cities is mostly lower than that in China's important regional urban agglomerations. The complementarity of most urban agglomerations has declined in five years. Industrial structure is similar between cities, and lack of unique characteristics. In the future, we should coordinate the land supply and demand relationship between regions, accelerate the cooperation of relevant people's livelihood policies across administrative regions and break down administrative barriers, so as to promote the overall development of urban and rural areas, and form a coordinated and complementary development pattern between cities.

Keywords：urban agglomeration;land use;complementary

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本文引用格式
闫曼娇, 陈利根, 龙开胜, 兰民均. 中国城市群土地利用互补性比较研究——以14个城市群为例. 地理研究[J], 2019, 38(12): 2899-2912 doi:10.11821/dlyj020180986
YAN Manjiao. Comparative study on land use complementarity of China: Taking 14 urban agglomerations as an example. Geographical Research[J], 2019, 38(12): 2899-2912 doi:10.11821/dlyj020180986

1 引言

经济一体化的深入,城市在经济网络中的功能分工越来越明确,城市之间的分工协作成为城市发展的主流^[1,2]。合理的专业化分工成为影响经济效率和生产率水平的重要因素^[1]。《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》将城市群视作未来城镇化的“主体形态”,强调通过城市功能的合理布局与分工协作,形成功能互补性强的城市群。互补性对于城市群发展具有重要意义。互补性有利于形成城市群协同创新的区域格局,促进用地结构转变及产业集聚,避免城市间过度竞争及无序开发,增进城市间合作互助水平,提高整体竞争力^[3,4,5,6,7]。

国际上对城市群多中心网络化格局的研究进行了广泛的讨论,从多中心的角度分析城市人口、就业、经济上的互补性^[8,9,10]。中国也出台了诸多促进地区间互补发展的制度和策略：第一,城乡建设用地增减挂钩^[11,12]、人地挂钩政策,2018年中央一号文件要求建立城乡建设用地增减挂钩结余指标跨省域调剂机制,继而,国务院办公厅印发《城乡建设用地增减挂钩结余指标跨省域调剂实施办法》。第二,伴随着尺度关系调整和多主体联系网络重构的深汕特别合作区政策,促成跨边界区域空间合作^[13];以及国内国际产业园区合作等政策,这些政策实质上都是对土地利用互补性的实践探索,土地利用互补性的研究对于城市规划定位与城市群发展有理论与现实的指导意义。

随着城市群向更高等级发展,城市群内城市规模由首位分布向序位分布变化^[14]。学界以往关于城市联系的研究,主要基于城市职能和交通“流”要素^[15]探索城市群互补性,而基于土地利用互补性视角的研究少。Meijers从城市群多中心性研究出发,对兰斯塔德、弗兰德戴蒙德、莱茵鲁尔主要城市之间分工进行分析,发现前二者互补性更强且以较快速度下降^[16]。Cowell在Meijers研究基础上,发现美国旧金山湾区、荷兰兰斯塔德和意大利艾米利亚-罗马涅地区的互补性程度均呈现下降趋势^[17]。李佳洺等基于行业从业人数数据对中国京津冀、长三角、珠三角城市群进行互补性分析^[2]。孙虎等分析了京津冀产业协同发展的问题与建议^[18]。学界基于土地利用互补性视角研究较少,而土地利用互补性是研究城市间互补的基础,依附于土地上的要素在区域间流动,表现为区域间的功能互补,这一层面的研究更为重要。从方法上,以往****多借助于区位熵^{[19,20,21,22]}方法探究城市间联系,也有****基于基尼系数^[23]、Moran指数、Geary指数、多中心度^[24]测度城市集聚-分散程度^[25],基于可视化对应分析从研究对象自身分析互补性的研究欠缺。从尺度上,以往研究多基于某个或某几个城市群^[26,27]进行研究,以全国城市群尺度进行研究较少,且存在统计口径不统一的问题。本文基于全国14个城市群2012—2016年土地利用数据,进行统一口径的城市群土地利用互补性研究。

2 互补性概念界定

2.1 互补性含义

互补性的概念最早由瑞典经济学家俄林（Oklin）提出,当一地有剩余的某些要素恰为另一地所需要时,这两地间就存在互补性。互补性存在的前提在于区位或区位间的社会人文资源与自然资源的差异性。20世纪50年代,美国地理学家乌尔曼（Ullman）将互补性列入空间相互作用基本特征之一。空间相互作用遵循“距离衰减规律”,空间相互作用强度随距离的增加而减小。随着经济、科技、信息、交通发展,“流空间”弱化了距离衰减规律的作用,也有****称之为时空压缩现象。

本文认为,互补性指基于城市间禀赋差异及相对优势,借助“流”要素促进区域间优势互补,使得总体效益大于个体之和的特性。城市群内不同规模城市间存在依附于土地要素上的“溢出流”和“反哺流”。溢出和反哺效应共同构成城市间互补性（图1）。土地利用互补性存在数量、结构、服务诸多方面的互补,本文基于城市间土地数量和结构互补展开相关研究。互补性的含义可以从以下三方面理解：第一,城市群土地利用互补,土地作为一种不可流动的生产要素,依靠附加于土地之上的服务而产生的各种流动要素,形成与促进区域间的互补,土地利用互补是城市群互补性的基础。土地利用互补性变动由土地要素供求关系决定。第二,依附于土地要素上的城市职能互补,研究城市互补性可以更好地了解城市职能,为城市、城市群规划发展的定位及完善奠定基础^[28]。合理的城市群区域分工建立在互补性的基础上,能够有效发挥集聚和专业化带来的效益,同时避免城市蔓延等问题^[29,30,31]。第三,大中小城镇体制机制互补,主要体现在三级尺度上互补：城市间互补,区域间互补,全球尺度互补。然而,由于行政界线的存在,出现城市间产业趋同、城市群内城市间合作水平低等问题,探究大中小城镇体制机制互补路径,打破行政壁垒,发挥城市相对优势,从而促进城市间合作互补,节约集约资源,提高产出效率。本研究主要基于基础层面的土地利用数量类型与功能互补性,剖析土地利用互补合作机制与发展规律,分析城市群协同发展路径。

图1

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图1城市间互补性示意图

Fig. 1A diagram of urban complementarity

总体而言,有三种类型的“溢出流”与“反哺流”（表1）。一种是以跨境产业园区为代表的土地合作互补,这种模式中,借助产业梯度转移及区域协同来创造新的增长极。具体而言,大城市通过产业转型升级节约集约利用空间,同时获得税收收益及潜在的政治与经济收益,次级城市借助大型企业落地,获得政府放松管制与相应的扶持政策,同时获得注入资金、直接经济收益、投资及就业机会。这种模式中,“溢出流”包括：资金流、就业机会等,“反哺流”包括：土地空间、税收、潜在政治、经济收益等,在促进区域均衡发展的同时改善了相关城市的收益及福利,实现了区域帕累托改善。第二种模式是以城乡建设用地增减挂钩结余指标为代表的用地互补,大城市建设用地需求提高,小城市通过用地整合将结余的建设用地指标出让给大城市,获得相应税收及土地出让金等收益,这种模式中,“溢出流”包括：资金流、税收、土地出让金等,“反哺流”包括用地指标等。第三种模式是基于产业分工协作的功能互补,全球化背景下产业碎化促使产业向更经济的区域集聚,城市间不同的城市定位及产业分工,构成了城市间的互补机制,这种模式实现了人流、物流、资金流的双向流动。

Tab. 1
表1
表1土地利用互补模式
Tab. 1The patterns of land use complementarity

互补模式	典型案例	具体模式	溢出流类型	反哺流类型
跨境产业园区	广佛同城化、长株潭城市群、昆曲玉楚城市群的跨界合作区	大城市通过产业转型升级腾挪空间同时获得税收收益及潜在的政治与经济收益,次级城市通过大型企业落地,获得直接经济收益、投资及就业机会。	资金流、就业机会	土地空间、税收、潜在政治、经济收益等
城乡建设用地增减挂钩结余指标	以成渝地区为代表的城际指标漂移等	大城市获得建设用地指标,周边城市获得税收和土地出让金等收益。	资金流、税收、土地出让金	用地指标
京津冀一体化发展	《京津冀协同发展规划纲要》	将非首都功能下放到周边城市,结合不同城市资源禀赋,发挥城市特色产业,实现区域间合作互补。	资金流、人流、信息流	资金流、人流、信息流

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2.2 互补性相近概念辨析

与互补性相近的概念是协调性,协调性指系统之间或系统内要素之间在发展过程中彼此和谐一致的程度,体现系统由无序走向有序的趋势（表2）。具体包括土地利用系统内部的协调,土地系统与城市经济、社会、环境等各系统间的协调。土地利用的协调性主要通过土地利用结构、土地利用强度两个可控指标来实现^[32]。目前城市发展过程中,城市经济效益、社会效益、生态效益发展不协调;城乡之间发展不协调,城乡二元结构明显。对城市进行协调性研究,有益于探索科学合理的城市规划与城市可持续发展模式。

Tab. 2
表2
表2互补性与协调性概念对比
Tab. 2Comparison of complementarity and coordination

	互补性	协调性
研究区域	城市/区域之间、城市群	城市/区域内部
聚焦点	区域间社会人文资源与自然资源差异性	区域内诸多要素间的均衡性
研究内容	土地利用互补性、城市职能互补性	经济、社会、生态等维度均衡性^[32,33,34];城镇化速度和规模协调性^[35]
定量表征	总惯量、区位熵^[1]	耦合协调度模型^[35,36]
模型公式	（1）互补性比率=总惯量/(N-1) $\times$ 100^[2,17] （2）区位熵法： $P = \frac{e_{ij}}{\overset{n}{\sum_{i = 1}} e_{ij}}, Q = \frac{\overset{m}{\sum_{j = 1}} e_{ij}}{\overset{n}{\sum_{i = 1}} (\overset{m}{\sum_{j = 1}} e_{ij})}, λ = \frac{P}{Q}$ 式中：e_ij为j地区i行业的区域值	$C = {\{\frac{f (u_{1}) \times f (u_{2}) \cdot \cdot \cdot f (u_{m})}{\prod [f (u_{i}) + f (u_{j})]}\}}^{\frac{1}{m}}$ $T = αf (u_{1 t}) + βf (u_{2 t}) + \cdot \cdot \cdot + γf (u_{mt})$ $D = {(C \times T)}^{\frac{1}{2}}$ 式中：T表示综合评价指数;C表示耦合度;D表示协调度

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3 研究方法与数据来源

3.1 研究区概况与数据来源

本文选取中国14个城市群县级及以上级别城市为研究对象,对城市群土地利用互补性进行时空分析,按照姚士谋对城市群的划分,分为5个中国超大型城市群（长三角城市群、珠三角城市群、京津冀城市群、长江中游城市群、成渝城市群）与9个中国重要地区城市群（辽中南地区城市群、中原城市群、山东半岛城市群、哈大齐城市群、关中城市群、长吉图城市群、海峡西岸城市群、兰州-西宁城市群、淮海城市群）^[14]。研究区域如图2所示。

图2

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图2研究区域范围

（注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS（2019）1617号的标准地图制作,底图无修改。）
Fig. 2Research areas

基于研究数据的可获得性及统计口径与统计地域尺度的一致性,本文以14个城市群为研究区域,选取县级以上用地类型数据,测算全国城市群土地利用互补性,并进行时空格局比较分析。由于2016年之后的较多指标数据未公布,2012年之前的城市建设用地统计口径不统一,由此,选择数据的时间段为2012—2016年。数据来源于《中国城市建设统计年鉴》。个别缺失值通过线性拟合估计得到。

3.2 研究方法

借助SPSS对应分析法及能够反应土地利用互补性的统计量指标——总惯量,结合土地利用互补性点聚图与ArcGIS平台对全国14个城市群进行土地利用互补性研究。

对应分析是一种降维分析^[37],基本思路是在1个两变量列联表的基础上提取信息,将变量内部各水平之间的联系以及变量与变量之间的联系同时反映在一张二维或三维散点图（点聚图）上。对应分析输出结果表中,Inertia项为惯量,即载荷阵的特征根,代表每个行点与行重心的加权距离的平方。而总的行惯量为行点与行重心的加权距离平方和,总的行惯量与总的列惯量相等,即为总惯量。点聚图能够直观反映城市间土地利用互补性状况,具有相似分布方式的类别由在空间上相近的点代表,反之不同类别之间的点位置较远^[17]。距离原点越近,城市综合性越强,反之,专业性越强。从时间维度看,类型点向靠近原点的方向移动表示城市土地利用类型由不均衡向综合性移动,城市群土地利用互补性减小;类型点向远离原点方向移动表示城市土地利用类型间差距扩大,城市群土地利用互补性增加^[28]。

4 中国城市群土地利用互补性时空演化特征

4.1 互补性分析

基于SPSS对应分析功能得到直观反映城市与用地类型的点聚图,由于篇幅所限,本文从5个超大型城市群中选取长三角城市群,9个中国重要地区城市群中选取海峡西岸城市群作为典型城市群进行详细分析。基于对应分析模型,为便于横向比较,以原点为中心,半径分别为0.5单位与1单位,添加辅助圆环,将城市群内城市类型分为三类：第一类为处于半径小于等于0.5单位圆圈范围（内核圈层）内的综合性城市,这类城市用地结构协调均衡,城市综合性强,城市间合作不显著,城市间互补性弱;第二类为处于半径为0.5~1单位圆环（外核圈层）间的城市点,这类城市用地结构较为均衡,是一般性城市;第三类为处于半径大于1单位（边缘）外的城市点,这类城市用地结构相差大,某类或某几类用地结构突出,城市用地专业性强,是专业性城市,城市间合作更加紧密,城市群的互补性强。

由图3点聚图,横向比较,2012年,长三角城市群中,上海、无锡、宁波、扬州、苏州、镇江、常州、湖州处于内核圈层;南京、杭州、台州、舟山处于外核圈层;南通处于边缘;V3是城市群专业化用地类型;上海与V5、V6用地类型点最近,表明上海的物流仓储、道路交通特征显著。2016年,南京、苏州、镇江、泰州、常州、无锡、绍兴、湖州处于内核圈层,上海、杭州、宁波、台州、扬州、舟山、嘉兴处于外核圈层,南通仍处于边缘,V1、V2、V5是综合性类型点,V3、V7是专业化用地类型点。相较于2012年,2016年上海由内核圈层移动到外核,城市专业化特征增加;杭州仍处于外核,但向原点方向移动;南京由外核圈层移动到内核,城市综合化特征增加;V3仍是专业化用地类型点,V7由综合性转化为专业化用地类型。长三角城市群中大多数城市点向远离原点方向移动,城市专业化特征增加,城市间互补性增加。

图3

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图3长三角城市群土地利用互补性点聚图（2012年,2016年）

注：V1~V8分别表示居住用地、公共管理与公共服务用地、商业服务业设施用地、工业用地、物流仓储用地、道路交通设施用地、公共设施用地、绿地与广场用地。
Fig. 3Scatter plot of land use comlementarity in Yangtze River Delta (2012, 2016)

海峡西岸城市群中,2012年,漳州、南平、三明、龙岩、莆田处于内核圈层,福州、厦门、泉州、宁德处于外核圈层,V3、V7是城市群的专业化用地类型;2016年较2012年,莆田由内核圈层向边缘移动,城市向专业化方向发展,福州由外核向内核移动,城市综合性增强,类型点V3向原点方向移动,向综合性用地类型方向转变。海峡西岸城市群城市点大多向靠近原点方向移动,城市综合性特征增加,城市群互补性减弱（图4）。

图4

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图4海峡西岸城市群土地利用互补性点聚图（2012年,2016年）

注：V1~V8分别表示居住用地、公共管理与公共服务用地、商业服务业设施用地、工业用地、物流仓储用地、道路交通设施用地、公共设施用地、绿地与广场用地。
Fig. 4Scatter plot of land use comlementarity in urban agglomeration on the west cost of Taiwan Straits (2012, 2016)

表3为2016年中国城市群城市点与用地点分布状况。为定量衡量城市群互补性演变程度,引入变化程度指标进行说明。表4为2012—2016年中国14个城市群总惯量、互补性比率数值及其变化程度。avg表示2012—2016年互补性标准值平均数;S表示互补性标准值标准差;R表示互补性标准值极差;CV表示互补性标准值变异系数,CV=（标准差/平均值）

\times

100%;m表示互补性标准值极差系数,m=（极差/平均值）

\times

100%。

Tab. 3
表3
表3中国城市群城市点地类点分类（2016年）
Tab. 3Classification of urban points and land types (2016)

	城市群名称	内核圈层	外核圈层	边缘	综合性地类	专业化地类
中国超大型城市群	京津冀城市群	北京、保定、张家口、承德等	天津、石家庄、唐山、廊坊	-	V1、V6	-
	长三角城市群	南京、苏州、镇江、无锡、泰州等	上海、杭州、宁波、台州、扬州、舟山等	南通	V1、V2、V5	V3、V7
	珠三角城市群	中山、东莞、肇庆、珠海、惠州	广州、深圳、江门	佛山	V1、V4	V5、V7
	长江中游城市群	武汉、荆州、黄冈、湘潭等	长沙、南昌、黄石、上饶、宜春、吉安等	益阳	V1、V2、V3、V6、V8	V7
	成渝城市群	重庆、成都、达州、遂宁、绵阳等	乐山、德阳、自贡、眉山、广安、资阳	宜宾、泸州	V1、V5、V6、V7	V8
中国重要地区城市群	辽中南地区	沈阳、大连、鞍山、辽阳	铁岭、丹东、本溪、抚顺、营口	盘锦	V2、V4	-
	中原城市群	洛阳、焦作、开封、许昌、平顶山	郑州、新乡、济源	漯河	V1、V3、V5、V6	V7
	山东半岛城市群	青岛、烟台、潍坊、威海	济南、淄博、日照、东营	-	V1、V3、V4、V5、V8	-
	哈大齐城市群	哈尔滨	大庆、齐齐哈尔、绥化	-	V1、V2、V3、V4、V8	V7
	关中城市群	西安	咸阳、宝鸡、铜川、渭南	-	V2、V5、V6、V7、V8	V3
	长吉图城市群	长春	吉林、延边	-	V1、V4、V6、V8	V7
	海峡西岸城市群	福州、宁德、南平、龙岩、漳州	厦门、泉州、三明	莆田	V2、V5、V6	V7
	淮海城市群	淮北、开封、泰安、济宁、菏泽等	枣庄、连云港、淮安、宿迁、阜阳、蚌埠	徐州、商丘	V1、V2、V3、V4	V5、V7、V8
	兰西城市群	兰州、天水、平凉	张掖、定西、酒泉、庆阳	西宁、白银等	-	V4、V5、V8

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Tab. 4
表4
表4中国14个城市群土地利用互补性总惯量和互补性比率
Tab. 4Total inertia and complementarity ratio in 14 urban agglomerations in China

城市区域		总惯量					互补性比率（互补性标准值）
城市区域		2012	2013	2014	2015	2016	2012	2013	2014	2015	2016	avg	S	R	CV	m
中国超大型城市群	京津冀城市群	0.087	0.099	0.087	0.070	0.048	0.870	0.990	0.870	0.700	0.480	0.782	0.177	0.510	0.226	0.652
	长江三角洲城市群	0.070	0.066	0.063	0.058	0.080	0.467	0.440	0.420	0.387	0.533	0.449	0.049	0.146	0.110	0.325
	珠江三角洲城市群	0.081	0.054	0.052	0.052	0.078	1.013	0.675	0.650	0.650	0.975	0.793	0.165	0.363	0.208	0.458
	长江中游城市群	0.146	0.115	0.126	0.104	0.099	0.541	0.426	0.467	0.385	0.367	0.437	0.062	0.174	0.143	0.398
	成渝城市群	0.109	0.101	0.090	0.045	0.049	0.727	0.673	0.600	0.300	0.327	0.525	0.178	0.427	0.339	0.813
中国重要地区城市群	辽中南地区城市群	0.089	0.083	0.078	0.076	0.072	0.989	0.922	0.867	0.844	0.800	0.884	0.065	0.189	0.074	0.214
	中原城市群	0.111	0.052	0.054	0.056	0.055	1.388	0.650	0.675	0.700	0.688	0.820	0.284	0.738	0.347	0.900
	山东半岛城市群	0.051	0.061	0.044	0.061	0.048	0.729	0.871	0.629	0.871	0.686	0.757	0.098	0.242	0.130	0.320
	哈大齐城市群	0.136	0.042	0.042	0.050	0.048	4.533	1.400	1.400	1.667	1.600	2.120	1.211	3.133	0.571	1.478
	关中城市群	0.213	0.055	0.049	0.051	0.049	5.325	1.375	1.225	1.275	1.225	2.085	1.621	4.100	0.777	1.966
	长吉图城市群	0.042	0.037	0.037	0.018	0.017	2.100	1.850	1.850	0.900	0.850	1.510	0.527	1.250	0.349	0.828
	海峡西岸城市群	0.136	0.124	0.118	0.103	0.077	1.700	1.550	1.475	1.288	0.963	1.395	0.254	0.737	0.182	0.528
	淮海城市群	0.182	0.143	0.128	0.112	0.117	0.958	0.753	0.674	0.589	0.616	0.718	0.133	0.369	0.185	0.514
	兰州-西宁城市群	0.346	0.356	0.302	0.316	0.300	2.883	2.967	2.517	2.633	2.500	2.700	0.191	0.467	0.071	0.173

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总体来看,中国重要地区城市群互补性标准值平均数高于超大型城市群。长吉图城市群、关中城市群、哈大齐城市群互补性标准值的标准差、极差、极差系数最大,表明5年间,城市及城市群土地利用类型分布变化较大。关中城市群变异系数最大,城市群互补性标准值离散程度最高。城市群中发展水平较高的城市、城市群核心城市及首位城市多居于内核圈层,土地利用类型均衡,城市更具有综合性特征,发展水平较为落后的城市居于边缘,城市用地类型不均衡,专业化特征较为明显,需要与城市群内周边城市进行互补,从而满足城市内外的供需平衡。

总结中国14个城市群土地利用互补性格局演变规律,得到图5所示模式图。城市群核心城市及大城市城市点一般位于城市群点聚图的内核和外核区位,中小城市位于外核及边缘。从格局演变来看,2012—2016年,中国城市群中处于内核区位的城市点从综合性逐步向专业性演变,城市点向外核扩张;处于边缘的城市点,城市专业化特征减弱,城市点向外核聚合;处于外核的城市点在外核区位振荡,处于外核的城市点在兼顾城市综合功能的同时具有一定的城市特色及良好的城市间联系,外核区位是相对稳定的区位。城市总体规划,城市群城市功能定位等政策、制度、市场因素都是点聚图格局演变的潜在驱动力因素。综上所述,在城市群发展的较初级阶段,城市间不友好竞争、产业结构趋同,整个城市群土地利用互补性呈现下降趋势,城市群土地利用互补性点聚图向中心聚合;随着城市合作分工趋于合理,功能协调互补提升,城市群点聚图向外核扩散。

图5

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图5城市群土地利用互补性演变规律模式图

Fig. 5The pattern of land use complementarity evolution in urban agglomerations

4.2 土地利用互补性格局演化

图6为中国14个城市群2012—2016年土地利用互补性雷达图,雷达图的不规则程度说明全国14个城市群土地利用互补性差异较大。具体而言,从单个城市群来看,5年间,中原城市群、哈大齐城市群、关中城市群、长吉图城市群的土地利用互补性变化幅度大,其余城市群土地利用互补性变化程度较小。对比同一年的不同城市群,长吉图城市群、关中城市群、哈大齐城市群的互补性程度高于其他城市群。5年间,图形向原点聚拢,表明城市群土地利用互补性指数有减小的趋势,城市单元内用地配置更为均衡,城市的综合性特征增加。

图6

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图62012—2016年中国城市群土地利用互补性雷达图

Fig. 6The land use complementarity radar map of urban agglomerations in China (2012-2016)

图7为中国超大型城市群和中国重要地区城市群2012—2016年土地利用互补性标准值雷达图。由图可以看出,中国超大型城市群土地利用互补性标准值集中于1.2以内,雷达图示近似为正五边形,表示中国超大型城市群土地利用互补性标准值在5年内得分变化较小;相对而言,中国重要地区城市群土地利用互补性标准值较高,尤其是关中城市群和长吉图城市群,某些年份甚至大于五分,中国重要地区城市群5年间雷达图示多呈现为不规则五边形,由此可见,5年间,中国重要地区城市群土地利用互补性标准值变化幅度较大,相应的,城市间土地要素结构与数量配置有较大变动。

图7

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图72012—2016年中国城市群土地利用互补性标准值雷达图

Fig. 7The land use complementarity ratio radar map of urban agglomerations in China (2012-2016)

图8为2012—2016年间,中国14个城市群土地利用互补性标准值柱状图。总体来看,超大型城市群互补性标准值低于重要地区城市群。5年间,中国城市群土地利用互补性呈现下降趋势,城市用地结构趋于均衡,城市土地利用由专业化向综合化方向转变,与此同时也带来了城市间产业趋同,城市缺乏特色等问题。5年间,超大型城市群中,京津冀城市群土地利用互补性水平居于首位,长三角城市群、珠三角城市群互补性水平相对较低。重要地区城市群中,兰西城市群土地利用互补性标准值最大,关中城市群、长吉图城市群、哈大齐城市群、海峡西岸城市群土地利用互补性标准值居中,辽中南地区城市群、中原城市群、山东半岛城市群、淮海城市群土地利用互补性标准值最低。

图8

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图82012—2016年中国城市群互补性标准值柱状图

Fig. 8The land use complementarity ratio histogram of urban agglomerations in China (2012-2016)

借助ArcGIS平台,利用自然间断点法将中国14个城市群土地利用互补性标准值分为四类（图9）,其中,介于[0.001,0.729）区间的城市群互补性低,[0.730,1.014）互补性较低,[1.015,2.100）互补性较高,[2.101,10.000）互补性高。横向来看,2012年,山东半岛城市群、成渝城市群、长江中游城市群、长三角城市群互补性标准值低;珠三角、淮海、京津冀、辽中南地区城市群土地利用互补性标准值较低;长吉图城市群、海峡西岸、中原城市群互补性水平较高;兰西城市群、哈大齐城市群互补性标准值最高。2016年,处于长江经济带的长三角城市群、长江中游城市群、成渝城市群及淮海城市群、中原城市群、山东半岛城市群、京津冀城市群互补性标准值低;珠三角、海峡西岸城市群、辽中南、长吉图城市群互补性标准值较低;关中、哈大齐城市群土地利用互补性得分较高;兰西城市群互补性标准值最高。综上,中国超大型城市群互补性水平大多低于中国重要地区城市群互补性水平。以长江经济带为轴,往北,往南城市群互补性标准值较高,呈现一定的纬度地带性分布特征。2016年较2012年,全国城市群互补性标准值总体上呈现出递减趋势。

图9

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图9中国城市群土地利用互补性格局演变

（注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS（2019）1617号的标准地图制作,底图无修改。）
Fig. 9The evolution of land use complementarity in urban agglomerations of China

5 结论与讨论

城市群内较为发达的城市地区,聚焦于提高城市的综合实力,城市用地类型综合性特征明显,城市间互补性水平较低;发展水平较低的地区,基于地区资源禀赋及地区特征聚焦于发展城市特色产业,以经济增长极带动城市整体发展,城市的用地结构专业化特征凸显,表现出城市群内城市间更高的互补性。区域分工中,处于产业链末端或下游的产品一般分布在经济发展相对较弱、劳动力和资源相对丰富的地区,从而促进城市间的合作^[38]。在未来城市群发展过程中,基于更完善的制度体系及城市群发展规划,如京津冀协同发展战略的实施,城市发展突破行政壁垒限制,城市群互补性可能会得到提升。

本文完善了互补性内涵并基于全国14个城市群土地利用数据,借助SPSS和ArcGIS平台,对城市群土地利用互补性进行分析,研究结果显示：

第一,中国14个城市群土地利用互补性差别较大,其中,发展水平高的城市群,城市综合性强,城市功能完善,城市群土地利用互补性较低。原因可能是行政壁垒的存在及各城市区域间过度竞争、产业同构,导致城市间互补性低。发展水平较低的城市群,城市用地专业化特征突出,以增长极带动城市发展,城市群土地利用互补性水平高。

第二,城市群土地利用互补性在全国呈现出纬度分布特征。2012—2016年,中国14个城市群中,处于长江经济带的城市群土地利用互补性水平较低,以长江经济带为轴,往北、往南城市群土地利用互补性较高,沿长江经济带呈阶梯状分布。未来在合理的城市群规划基础上,完善城市间产业分工,形成互补、协调的合作网络,可能会引导城市群土地利用互补性增加。

第三,针对以上结论,提出如下政策建议：首先,加快落户、教育、就业、医疗等基础民生政策的跨行政区合作,打破行政壁垒,促进人流、物流、资金流等要素流动,构建更大更密的“流要素”网络,提升城市间合作互助水平,促进城市间的合作互补,协调发展。其次,改善城市间经济考核标准,避免城市间的恶性竞争、城市无序开发,引导城市用地合理布局及产业结构转型升级,打造专业化城市功能,注重特色新型增长极的构建,探索城市群健康、有序、互利、共赢发展。再次,科学制定城市战略规划,统筹协调城市功能。一方面,开展智慧城市群工程,协调区域之间土地供需关系,建立区域协调互补的指标调剂机制,转移部分核心城市功能到周边城市,促进区域一体化发展;另一方面,发挥城市间比较优势,协调处理好城市群首位城市与其他城市关系,核心城市与经济腹地关系,明确城市功能定位,促进城市间功能互补,形成城市间协同互补发展格局。

本文完善了互补性内涵,根据中国14个城市群土地利用互补性格局演变特征,提出城市群土地利用互补性演变模式,为进一步探究城市群发展规律提供支持。本文也存在不足之处,由于数据所限,本文无法进行更长时间序列的分析,今后在完善数据的基础上,会进一步对城市群土地利用互补性进行更长时间序列与更全面的研究。目前学界对互补性升降问题没有统一定论,有的也只是一些推论与有待证明的假说。如Margaret Cowell提出三点假设：第一,强政府地区城市群互补性较低;第二,具有较强的区域认同感的地方互补性较高;第三,在积极推行多中心战略的区域,互补性较大^[17]。本文认为,在中国,由于行政壁垒的存在,城市间合作互补的网络并不畅通,导致城市间恶性竞争,缺乏特色,经济发展程度高的城市聚焦于提升自身的综合实力,用地结构均衡,城市的综合性特征显著,城市间互补性水平低;经济发展程度较低的城市寻求特色经济增长极,城市专业化特色显著,城市间互补性强。具体而言,互补性升降是比目前论文所探讨的城市群土地利用互补性时空格局演变更加深刻与需要进一步深入研究的命题。从目前的研究来看,不能推导出互补性升降影响因素及互补性高低问题的结论,这也是需要课题组今后进一步研究的地方。

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Proteolysis-targeting chimera (PROTAC) could selectively degrade target protein and may become a promising strategy for treating estrogen receptor α (ERα) positive breast cancers. Here, we designed penetrated peptide-based PROTACs by constructing an N-terminal lactam cyclic to improve proteolytic stability and cell penetration. We used a lactam cyclic peptide as ERα binding ligand, 6-aminocaproic acid as a linker, and a hydroxylated pentapeptide structure for recruiting E3 ligase to obtain heterobifunctional compounds. The resulting optimized compound I-6 selectively recruited ERα to the E3 ligase complex for promoting the degradation of ERα. Compound I-6 possessed strong effect on MCF-7?cell toxicity (IC₅₀ ～9.7?μM) and significantly enhanced activities in inducing ERα degradation. Meanwhile, I-6 performed much stronger potency in inhibition of tumors growth than tamoxifen. This work is a successful template to construct PROTACs based on cell-permeable peptides, which could extend the chemical space of PROTACs.

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We assessed the role of the renin-angiotensin system in the control of aldosterone secretion in response to sodium restriction in 62 normal subjects. Both saralasin, an angiotensin II antagonist, and SQ 20881, a converting enzyme inhibitor, induced a dose-related decrease in plasma aldosterone levels when the renin-angiotensin system was activated by restriction of sodium intake. Two types of experiments were performed with saralasin. In the first set, a dose-response relationship was established 20 min after beginning infusions ranging from 0.03-1.0 microgram/kg/min. The optimal dose was 0.1 microgram/kg/min, with a reduction in aldosterone levels of -10.1 +/- 3.8 ng/dl (P less than 0.025). Higher doses induced smaller reductions in aldosterone levels. In the second set, a 3-h infusion was given. The results were qualitatively similar but the magnitude was greater (-15 +/- 4 ng/dl; P less than 0.01). The aldosterone response 20 min after administration of SQ 20881 paralleled the angiotensin II response, with the first significant decrement (-6.5 +/- 1.5 ng/dl; P less than 0.01) occurring at 0.1 mg/kg and maximum (-10 +/- 3 ng/dl) occurring at 0.3 mg/kg. Thus, both agents produced qualitatively similar changes in aldosterone secretion in sodium-restricted normal subjects. However, neither reduced sodium restricted aldosterone levels to that measured in sodium-loaded subjects because of the intrinsic limitation of each agent. Saralasin is a partial agonist. SQ 20881 induces an increase in plasma renin activity via interruption of the short feedback loop, which probably limits its action. Yet, these data do support the hypothesis that angiotensin mediates the adrenal's response to sodium restriction in normal man.

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以百度城市吧主题帖的累积截面数据为基础数据,采用优势流分析法等,定量分析流空间视角下长江中游城市群城市网络联系特征。结果表明：① 长江中游城市群城市贴吧网络联系密度为77.74%,大部分城市间存在比较普遍的网络联系。② 长江中游城市群31个城市可划分为全域、普遍、较多、一般、较少伙伴型城市等5种类型,环鄱阳湖城市群缺少全域和较多伙伴型城市,城市网络联系不如武汉城市圈和环长株潭城市群活跃。③ 长江中游城市群尺度上尚未形成绝对意义上的主导型和次级主导型城市,仅有武汉与长沙表现出了主导型城市的雏形,整体城市网络联系层级结构不是十分明晰。④ 按照主导性、控制力的强弱,长江中游城市群已基本呈现“一主两副三中心五节点”金字塔型的城市网络联系格局,武汉为大区中心城市,长沙和南昌为大区副中心城市,株洲、九江、宜昌可认为是各子城市群的中心城市,岳阳、黄石、襄阳、衡阳和景德镇应定性为各子城市群的控制节点城市。

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城市蔓延已成为世界关注的问题之一。20世纪90年代中期，美国规划界提出了旨在平衡发展和保护关系的城市精明增长理念，指出应该引导城市发展的速率和方向，保护农用地和开敞空间。本文以山东省泰安市为例，构建了城市发展偏好模型和耕地损耗模型，判别泰城“精明”的空间扩展方向，并分析了泰城不同发展方向的景观格局，探讨平衡城市发展与耕地保护的规划方法。结果表明：泰城在东北东方向的发展偏好最强，而在北东北方向最弱；城市向北东北和北西北方向扩展时耕地的损耗最小，而向东东南和南西南方向扩展时耕地损耗最大；泰城在1996年～2005年间的扩展偏好基本符合耕地损耗最小原则；景观组分的多样性随城市发展偏好的增强而增加，但景观形状的复杂性和生态的破碎度在不同的城市发展模式下变化的趋势存在一定的差异。从现状城市发展偏好的强弱程度和“精明”发展偏好的排序关系来看，泰城的空间扩展应从东北东方向逐步向西西南和南东南方向转移，应积极倡导紧凑的城市发展模式。同时，西南方向的耕地质量参差不齐，在新增建设用地选址时应尽量不占耕地或占用低质量的耕地。

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城镇化问题是当代中国社会经济发展重大的综合性课题,涉及到国民经济如何协调发展,是达到一个新的现代化和谐社会发展的根本问题。当前我国城镇化的高速发展,全面推动了我国经济和社会的巨大发展,并在很大程度上改善了城乡人民的生活。然而,近10多年来(1996~2009年),我国城镇化脱离了循序渐进的原则,超出了正常的城镇化发展轨道,在进程上属于"急速城镇化"。有不少****认为我国的城市化出现了"大跃进"和"冒进"的现象,其表现为人口城镇化率虚高、水土资源过度消耗,我国许多大中小城市与农林交通建设大规模占地、毁地等现象还在继续,生态环境受到比较严重的污染、破坏。为此,我国的城镇化问题应当按照科学发展观的要求,进行实事求是、符合国情的科学思维。

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DOI:10.1016/j.jenvman.2011.12.025 URLPMID:22265813 [本文引用: 2]

China's coastal cities are experiencing rapid urbanization, which has resulted in many challenges. This paper presents a comprehensive index system for assessment of the level of urbanization based on four aspects: demographic urbanization, economic urbanization, social urbanization and spatial urbanization. The developed index system also characterizes the environment based on three factors: environmental pressure, environmental level and environmental control. Furthermore, a coupling coordination degree model (CCDM) focusing on the degree of coordination between urbanization and the environment was established using panel data collected from 2000 to 2008 for Lianyungang, China. The results showed that: (1) the dynamic of coordination between urbanization and the environment showed a U-shaped curve, and both sub-systems evolved into a superior balance during rapid urbanization; (2) social urbanization and environmental control make the greatest contribution to the coupling system, indicating that they are the critical factors to consider when adjusting coordination development during decision-making; and (3) the two parameters (α-urbanization, β-environment) that have been widely used in previous studies had less of an effect on the coupling coordinated system than the other factors considered herein.

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