长三角地区城市人口-绿地面积异速增长特征及驱动机制

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本站小编 Free考研考试/2021-12-29

尹上岗^,¹^,², 杨山^,¹^,²

1.南京师范大学地理科学学院,南京 210023

2.江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京 210023

The characteristics and driving mechanism of allometric growth of urban population and green space area in the Yangtze River Delta region

YIN Shanggang^,¹^,², YANG Shan^,¹^,²

1. School of Geography Science, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China

2. Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China

通讯作者: 杨山（1963-）,男,江苏盐城人,教授,博士生导师,主要研究方向为城乡发展与国土空间规划。E-mail: yangshan@njnu.edu.cn

收稿日期:2020-11-16修回日期:2021-02-19

基金资助:

国家自然科学基金项目(41771171)
国家自然科学基金项目(42171200)
江苏省研究生科研创新计划项目(KYCX20_1173)

Received:2020-11-16Revised:2021-02-19
作者简介 About authors
尹上岗（1993-）,男,安徽太和人,博士研究生,主要研究方向为城市地理与区域发展。E-mail: yinshanggang@163.com

摘要
人口城镇化的快速推进与生态城镇化的建设滞后是中国快速城镇化进程中面临的重要问题。以长三角地区城市人口与绿地面积为研究对象,构建城市人口-绿地面积异速增长模型分析2000—2018年两者关系的时空变化规律,并运用地理探测器模型揭示异速增长的驱动机制。结果表明：① 长三角地区城市人口呈加速增长态势,绿地建设增长缓慢,城市人口-绿地面积异速关系逐渐由人地基本协调型转变为人口扩张弱型,2000—2008年多数城市表现出绿地扩张的特征,2009—2018年则转变为人口扩张的特征。② 教育投入度、人口集中度、设施供给度、土地开发度和对外开放度是影响长三角地区城市人口-绿地面积异速增长的主要因子,双因子交互解释力均高于单因子,各因子间的影响具有协同增强的特征。③ 长三角地区城市人口-绿地面积异速增长是行政力、市场力和外资力共同驱动的结果,三种驱动力彼此联系、协同作用,主导驱动力逐渐由行政力转变为市场力。
关键词： 城市人口;绿地面积;异速增长;驱动机制;长三角地区

Abstract

The rapid development of population urbanization and the lag of ecological urbanization are major problems in the process of China's rapid urbanization. This paper, taking the urban population and green space area in the Yangtze River Delta (YRD) as the research object, constructs an urban population and green space area allometric growth model to analyze the spatial and temporal variations of the relationship between the two from 2000 to 2018, and uses the geographic detector model to reveal the driving mechanism of the allometric growth. The results show that: (1) The urban population in the study area is increasing rapidly, while the green space construction land is growing slowly. The allometric relationship between urban population and green space area in the region has gradually changed from the coordination of human and land to population expansion. Most cities are characterised by green space expansion from 2000 to 2008, but by population expansion from 2009 to 2018. (2) Education input, population concentration, facility supply, land development, and external development degree are the main factors affecting the allometric growth of urban population and green space area in the YRD. The interactive explanatory power of the two factors is higher than that of the single factor, and the influence among the factors is characterized by synergistic enhancement. (3) The allometric growth of urban population and green space area in the YRD is the result of the joint drive of administrative force, market force and foreign capital. The three driving forces are interrelated and synergistic, and the leading driving force is gradually transformed from administrative force to market force.

Keywords：urban population;green space area;allometric growth;driving mechanism;Yangtze River Delta region

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本文引用格式
尹上岗, 杨山. 长三角地区城市人口-绿地面积异速增长特征及驱动机制[J]. 地理研究, 2021, 40(10): 2780-2795 doi:10.11821/dlyj020201111
YIN Shanggang, YANG Shan. The characteristics and driving mechanism of allometric growth of urban population and green space area in the Yangtze River Delta region[J]. Geographical Research, 2021, 40(10): 2780-2795 doi:10.11821/dlyj020201111

1 引言

1978年改革开放以来,中国城镇化速度大大加快,常住人口城镇化率由1978年的17.92%增长至2018年的59.58%,已经超过世界城镇化的平均水平,成为影响世界进程的两件大事之一^[1]。传统城镇化过分强调土地城镇化和人口城镇化,虽然也促进经济的快速增长,但同时也带来环境污染和生态破坏等环境问题。在此背景下,生态城镇化应运而生,并成为新型城镇化的重要特征,党的十八大也将生态文明建设纳入“五位一体”战略布局,2014年发布的《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》提出要走“以人为本、四化同步、优化布局、生态文明、文化传承的中国特色新型城镇化道路”。生态城镇化就是要将生态文明建设融入到城镇化的过程中,由过去片面追求城镇人口规模增长和建设用地规模扩大,转变为提升城镇的生态文明,以提高城镇化的质量,促进经济社会的健康可持续发展。城市群作为城镇化的主要载体和区域发展的特殊形态,党的十九大报告也提出：“以城市群为主体构建大中小城市和小城镇协调发展的城镇格局”,城市群城镇化进程进一步引起社会各界的关注。在城市群城镇化进程中,城镇人口规模不断增加,而城市生态环境却得不到应有的重视,以城市绿地建设为代表的城市生态环境改善进度缓慢,长期滞后于城镇人口增长和城市经济发展。因此,在城市群发展过程中,应注意协调人口增长与绿地建设间的关系,满足人民日益增长的美好游憩生活需求,提高城市环境质量和人民群众的获得感、幸福感、安全感。

城镇化是一个复杂的系统工程,涉及到地理学、经济学、社会学、生态学等诸多学科,城镇化也是一个综合的过程,包含人口城镇化、土地城镇化、经济城镇化、社会城镇化、生态城镇化等方面的内涵^[2]。国内外对城镇化内部子系统间关系的研究众多,在研究内容上,主要集中在人口城镇化与土地城镇化的关系^[3,4,5,6],人口城镇化与经济城镇化的关系^[7,8,9],土地城镇化与经济城镇化的关系^[10,11],人口城镇化、土地城镇化和经济城镇化三者间的关系^{[12,13,14,15]},人口城镇化、土地城镇化、经济城镇化和社会城镇化四者间的关系^[16,17]等方面。随着新型城镇化的提出并实施,近些年生态城镇化的研究逐渐起步,与其他城镇化子系统的关系成为研究的热点^[18,19,20]。在研究方法上,多建立相关模型探测城镇化子系统间的协调程度,常用的模型有耦合协调度模型^[11,12,21]、总体耦合态势模型^[22,23,24]、异速增长模型^[25,26,27]、系统动力学模型^[19,28]等,也有****利用熵值法、AHP法、主成分分析法等建立城镇化的综合测度指标体系,评价城镇化的发展质量^{[29,30,31,32,33]}。在研究尺度上,前期主要以省域或全国为研究单元^[17,18,26],随着城市群在国家经济生活中重要性的日益凸显,城市群逐渐成为城镇化研究的热点区域,主要集中在长三角、京津冀和粤港澳大湾区三大城市群^{[14,15,23,30]}。综上,当前研究主要存在以下不足：① 已有研究多通过建立模型分析各城镇化要素间的发展关系,忽略了各城镇化要素增长速度间的关系;② 熵值法、主成分分析法等模型综合测度城镇化水平,可能将一些关键因素淹没在数据中,也无法剖析特定因素间的变化关系;③ 现有研究多侧重省域尺度和全国尺度的面板数据,对城市群这一重要功能区的空间作用关注不足。

随着新型城镇化的推进,生态文明的理念已经融入城镇化过程中,城市居民对城市生态环境亦提出更高要求。在此背景下,论文以人口城镇化和生态城镇化中的城市人口与绿地面积为研究对象,以中国综合实力最强、一体化程度最高的长三角城市群为研究区域,构建异速增长模型分析长三角城市人口与绿地面积异速关系的时空变化规律。在此基础上,运用地理探测器模型揭示异速增长的驱动机制,以期丰富城市群层面城镇化子系统间关系的研究,并为长三角更高质量一体化发展提供理论支撑和现实依据,为其他地区城镇化子系统的协调推进提供实践经验。

2 研究区概况与研究方法

2.1 研究区概况

根据2019年12月出台的《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》,长三角地区包括上海市,江苏省、浙江省和安徽省全域^[34]。长三角地区位于中国大陆东部沿海,区域面积35.67万km²,是中国经济最具活力、开放程度最高、创新能力最强的区域之一。2018年,长三角以占中国3.72%的土地、16.15%的人口,创造了中国23.49%的GDP、22.05%的社会消费品零售额和20.06%的全社会固定资产投资。长三角城市群处于“一带一路”和长江经济带的交汇地带,对长江经济带乃至中国经济发展起到重要的引领作用。

本文以长三角三省一市为研究区域,根据2018年现行的行政区划,江苏13个地级市,浙江11个地级市,安徽16个地级市,故研究区域内共有41个基本单元。以市辖区非农业人口表示城市人口,绿地面积为市辖区绿地面积,人口、绿地及相关经济数据来自2001—2019年的各省市统计年鉴、《中国城市统计年鉴》及《中国城市建设统计年鉴》。对于与2018年市辖区不一致的城市,按照以下处理：① 2000—2018年合并或拆分的市辖区,如2009年上海浦东新区合并南汇区,2015年无锡锡山区和滨湖区部分地区合并设立新吴区,此类型市辖区范围未发生变化,故不作处理。② 2000—2018年间新设立的市辖区,此类型多为县改区、县级市改区,如2010年徐州铜山撤县设区,2016年宁波奉化撤市（县级市）设区等,这些城市相关数据随市辖区的变化作适当调整。运用ArcGIS软件提取长三角行政区划边界图,并进行矢量化处理,作为相关研究的底图。

2.2 研究方法

2.2.1 异速增长模型异速增长（allometric growth）是生物学和生态学最经典的标度概念,反映生物体局部与整体的几何测度关系^[35]。异速增长关系通常定义为系统的局部相对生长速率与系统整体或系统的另一个局部的相对生长速率的常数比例关系^[3,36]。异速增长可分为纵向异速和横向异速,纵向异速增长探求空间单元在时间序列上的异速关系,横向异速分析不同空间单元在某一时间尺度上的异速关系。异速增长模型计算公式为^[37]：

（1）

A_{t} = a P_{t}^{b}

对式（1）两边同时取对数,可得：

（2）

\ln A_{t} = \ln a + b \ln P_{t}

式中：A_t为t时刻城市绿地面积;P_t为t时刻城市人口规模;a为比例系数;b为标度指数,也被称为异速增长系数。经众多研究表明,异速增长系数b处于2/3~1之间,平均值约为0.85^[26,27],即b=0.85时,人口与绿地等速增长;b>0.85时,为正异速增长,此时人口相对增速小于绿地相对增速;当b<0.85时,为负异速增长,此时人口相对增速大于绿地相对增速。将正、负异速增长分别划分为三级,各异速级别划分标准及特征见表1。

Tab. 1
表1
表1城市人口-绿地面积异速关系分级表
Tab. 1The classification table of allometric relationship between urban population and green space area

异速增长类型	异速级别	划分标准	异速关系类型	异速关系特征
正异速增长	正异速三级	3<b	绿地扩张强型	绿地相对增长速度远远高于人口相对增长速度,人均绿地面积大幅上升
	正异速二级	1<b<3	绿地扩张弱型	绿地相对增长速度高于人口相对增长速度,人均绿地面积小幅上升
	正异速一级	0.85<b<1	人地基本协调	绿地相对增长速度稍高于人口相对增长速度
负异速增长	负异速一级	0.5<b<0.85	人口扩张弱型	绿地相对增长速度低于人口相对增长速度,人均绿地面积小幅下降
	负异速二级	0<b<0.5	人口扩张强型	绿地相对增长速度远远低于人口相对增长速度,人均绿地面积大幅下降
	负异速三级	b<0	人地有所收缩	绿地面积和城区人口其中一个减少或同时减少

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2.2.2 地理探测器地理探测器（Geographical Detector）是识别地理空间分异性,揭示其背后驱动力影响的统计学分析方法^[38],并且可以有效独立探测两个变量空间分布一致性与因果关系^[39]。其核心思想为：影响异速增长系数变化的相关特征因素在空间上具有异质性,若某因素强度与异速增长系数在空间分布上具有显著的一致性或相似性,则可以说明这种特征因素对异速增长系数具有决定作用。地理探测器模型公式为^[40]：

（3）

q_{D, U} = 1 - \frac{1}{n σ_{U}^{2}} \overset{m}{\sum_{i = 1}} n_{D, i} σ_{U_{D, i}}^{2}

式中：

q_{D, U}

为异速增长系数影响因素D的解释力指标;n为研究区地市的数量;m为各影响因素的类型数;

n_{D, i}

为影响因素D在类型i内的地市数量;

σ_{U}^{2}

为研究区所有地市异速增长系数的方差;

σ_{U_{D, i}}^{2}

为类型i内地市异速增长系数的方差;

q_{D, U}

的取值范围为[0,1],

q_{D, U}

值越大,表明D因素对异速增长系数的空间分布解释力越强。

3 长三角地区城市人口-绿地面积异速增长特征

3.1 城市人口与绿地面积增长的时空变化

在分析城市人口与绿地面积增长关系前,分别对2000—2008年、2009—2018年长三角地区城市人口和绿地面积的增长情况进行探析,采用自然间断点分级法（Jenks）进行空间可视化表达（图1）。

图1

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图1长三角城市人口与绿地面积增长量的空间分布

Fig. 1Spatial distribution of urban population growth and green space area growth in the Yangtze River Delta

在城市人口增长量上,2000—2008年上海和南京居前两位,城市人口增量在230万人以上,杭州、无锡和宿迁在90万人以上,宿迁主要因为2004年宿豫撤县设区。人口增长量较少的城市主要分布在安徽南部和北部、浙江东南部和北部,这些地区城市人口增量不足18万人。2009—2018年上海城市人口增量近900万人,居长三角首位,杭州、苏州、南京、合肥、宁波和常州次之,人口增量均在170万人以上,安徽南部和西北部、浙江西南部等地区城市人口增量低于41万人。综合两阶段人口增量空间分布特点可以发现,上海、南京、杭州等城市一直为长三角地区城市人口增长的热点地区,而安徽南部和北部、浙江南部长期属于冷点区域。

在绿地面积增长量上,2000—2008年南京和上海仍居前两位,增量超过2.3万 hm²,其中南京更是达到65730hm²。无锡、黄山增量在1万 hm²以上,苏州、杭州、宁波、宿迁、合肥和徐州等城市增量在5500 hm²以上,浙江西南部、安徽西南部和西北部等地区增长不足1540 hm²。2009—2018年杭州、上海和连云港增量超过19000 hm²,南京、合肥、苏州和舟山增量在8800 hm²以上,浙江西南部、安徽南部和中部（除合肥）等地区增量较少,低于2082 hm²。综合两阶段绿地面积增量空间分布特点可以发现,上海、南京、杭州、苏州、合肥等城市为长三角地区绿地面积增长的持续热点区,浙江西南部、安徽西南部和北部一直为冷点区。

比较城市人口与绿地面积增量的时空分布特点发现：在增量的数值变化上,2000—2008年长三角地区城市人口增量均值为38.26万人,绿地面积增量均值为5079.83 hm²;2009—2018年城市人口增量均值为95.73万人,绿地面积增量均值为5139.46 hm²,即城市人口呈加速增长态势,而城市绿化建设却缓慢增长。在增量的空间分布上,上海、南京、杭州、合肥、宁波、苏州等地区城市人口和绿地面积增量均居长三角前列,浙江南部、安徽南部和北部增量较低。

3.2 城市人口-绿地面积的纵向异速关系

建立城市人口与绿地面积的异速增长模型,对其进行双对数线性拟合,得到长三角城市人口-绿地面积异速增长的拟合模型（表2）。2000—2018年各年份拟合方程的拟合优度均在0.61以上,即拟合效果较好。各年份标度指数均在0.7676~1.0170范围内变化,基本呈“N”型变动,即2000—2008年标度指数呈倒“V”型趋势,2009—2018年标度指数呈“V”型趋势。2000—2008年,标度指数先由2000年的0.8855上升至2003年的1.0170,然后再下降至2008年的0.8194,其中标度指数2000—2005年高于0.85,2006—2008年低于0.85,即2000—2005年表现出绿地面积相对增速高于人口相对增速的特征,2006—2008年表现出绿地面积相对增速低于人口相对增速的特征。2009—2018年,标度指数先由2009年的0.8689下降至2014年的0.7676,然后再上升至2018年的0.8360,其中标度指数2009年高于0.85,2010—2018年低于0.85,即2009年表现出绿地面积相对增速高于人口相对增速的特征,2010—2018年表现出绿地面积相对增速低于人口相对增速的特征。综上分析,长三角地区在城镇化进程中,前期城市绿地相对增速较城市人口快,随着长三角地区常住人口城镇化率持续提高,其城市人口规模不断扩大,至后期城市人口相对增长速度逐渐超过城市绿地。

Tab. 2
表2
表22000—2018年长三角城市人口-绿地面积异速增长拟合模型
Tab. 2Fitting model of urban population and green space area allometric growth in the Yangtze River Delta during 2000-2018

年份	拟合方程	标度指数	拟合优度R²	异速级别
2000	lnA=3.9077+0.8855lnP	0.8855	0.6161	正异速一级
2001	lnA=3.8332+0.9281lnP	0.9281	0.6422	正异速一级
2002	lnA=3.6403+1.0170lnP	1.0170	0.6758	正异速二级
2003	lnA=3.7971+0.9907lnP	0.9907	0.7136	正异速一级
2004	lnA=3.9216+0.9667lnP	0.9667	0.6912	正异速一级
2005	lnA=4.1944+0.9215lnP	0.9215	0.6850	正异速一级
2006	lnA=4.7345+0.8168lnP	0.8168	0.5696	负异速一级
2007	lnA=4.8845+0.8081lnP	0.8081	0.6570	负异速一级
2008	lnA=4.8781+0.8194lnP	0.8194	0.6761	负异速一级
2009	lnA=4.7914+0.8689lnP	0.8689	0.7289	正异速一级
2010	lnA=4.9070+0.8487lnP	0.8487	0.7192	负异速一级
2011	lnA=4.9846+0.8510lnP	0.8387	0.7112	负异速一级
2012	lnA=5.0676+0.8462lnP	0.8318	0.7174	负异速一级
2013	lnA=5.3670+0.7943lnP	0.7943	0.6749	负异速一级
2014	lnA=5.5123+0.7676lnP	0.7676	0.6737	负异速一级
2015	lnA=4.9714+0.8248lnP	0.8248	0.6815	负异速一级
2016	lnA=5.0058+0.8241lnP	0.8241	0.6839	负异速一级
2017	lnA=4.9844+0.8340lnP	0.8340	0.6924	负异速一级
2018	lnA=4.9919+0.8360lnP	0.8360	0.6992	负异速一级

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3.3 城市人口-绿地面积的横向异速关系

为进一步探究不同地区城市人口与绿地面积的异速关系,利用异速增长模型计算2000—2008年和2009—2018年各城市人口-绿地面积异速增长的拟合模型,并对标度指数类型及其变化的分布进行空间可视化（图2）。

图2

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图22000—2018年长三角城市异速类型及其变化分布

Fig. 2The allometric types and their variation distribution in the Yangtze River Delta during 2000-2018

2000—2008年长三角地区城市人口-绿地面积的异速类型以正异速增长为主,正异速城市37个,占研究区的90.24%,正异速城市数量众多且分布广泛,主要分布在上海、浙江、江苏、安徽南部和西北部等地区。其中正异速三级城市12个,占正异速城市的32.43%,分布较为分散,主要集中在上海、浙江北部和南部、安徽西北部等地区。正异速二级城市22个,占正异速城市的59.46%,主要分布在江苏南部和中部、浙江中部和安徽南部等地区。正异速一级城市仅有宿迁、舟山和安庆3个。负异速城市4个,占研究区的9.76%,其中负异速一级城市为扬州和阜阳2个,负异速二级城市为马鞍山和滁州2个。从拟合优度来看,各城市总体拟合优度较好,仅泰州、池州、马鞍山和宣城拟合优度低于0.40。

2009—2018年长三角地区城市人口-绿地面积的异速类型以负异速增长为主,负异速城市28个,占研究区的68.29%,主要分布在上海、江苏南部和西北部、浙江东部和西南部、安徽中部和南部等地区。负异速一级城市12个,占负异速城市的42.86%,分布在江苏中南部和西北部、安徽中东部等地区。负异速二级城市16个,占负异速城市的57.14%,分布在上海、江苏南部、浙江东部和西南部、安徽南部等地区。正异速城市13个,占研究区的31.71%,其中正异速一级城市仅连云港、温州、淮北和亳州4个,正异速二级城市9个,主要分布在江苏中东部、浙江中北部和安徽西南部等地区。从拟合优度来看,仅宿迁、连云港和芜湖在0.40以下,即总体拟合效果较好。

在两个阶段长三角地区各城市异速类型变化上,向下变动（逐级向下和跨级向下）的城市31个,占全部城市的75.61%,且变动前均为正异速城市,变动后25个转变为负异速城市,向下变动的城市数量众多且分布广泛。保持平稳的城市为杭州、马鞍山、铜陵、蚌埠、阜阳和盐城共6个,占全部城市的14.63%。向上变动（逐级向上和跨级向上）的城市仅4个,分别为扬州、舟山、安庆和滁州。

总体来看,2000—2008年长三角地区城市多以绿地相对增速超过人口的绿地扩张类型为主,2009—2018年则转变为以人口相对增速超过绿地的人口扩张类型为主。即随着时间的推移,长三角城市人口的增速仍然保持较高水平,而其绿地面积的增速却有所下降,已无法追赶城市人口的增速。

4 长三角地区城市人口-绿地面积异速增长驱动机制

4.1 影响因素选取

依据区域经济学和城市地理学相关理论,结合众多****对异速增长及城镇化水平的研究实践^[41,42],并考虑指标因素的客观性、科学性与可获得性等原则,选取经济密度、土地开发度、财政投入度、设施供给度、人口集中度、教育投入度、绿化投入度和对外开放度8项指标,构建长三角城市人口-绿地面积异速增长系数的驱动因素体系（表3）。

Tab. 3
表3
表3异速增长系数的驱动因素
Tab. 3Driving factors of allometric growth coefficient

驱动因素	具体指标	计算方法	单位
经济密度	地均GDP	地区生产总值/行政区面积	万元/km²
土地开发度	建成区面积占市区面积比重	建成区面积/市区面积	%
财政投入度	地均财政支出	地方财政支出/行政区面积	万元/km²
设施供给度	地均社会固定资产投资额	社会固定资产投资额/行政区面积	万元/km²
人口集中度	非农业人口占总人口比重	非农业人口/总人口	%
教育投入度	教育支出占财政支出比重	教育经费支出/地方财政支出	%
绿化投入度	建成区绿化覆盖率	绿化覆盖面积/建成区面积	%
对外开放度	地均使用外资金额	实际使用外资金额/行政区面积	万美元/km²

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各驱动因素的选取理由如下：① 经济密度：地均GDP表征城市的土地使用效率,比人均GDP更能反映城市的经济集中程度和发展水平,是吸引农村人口和外来人口流入的重要因素,也是城市进行基础设施建设的物质保障。② 土地开发度：建成区面积比重是衡量城市土地城镇化水平的核心指标^[43],反映城市的土地集约利用程度和对外辐射能力,也是城市进行绿地建设的物质载体。③ 财政投入度：地均财政支出是单位面积政府投入的地方财政支出,其数值高低直接表示政府用于生态建设和社会发展的投入程度,可以促进城市经济增长,吸引人口流入。④ 设施供给度：地均社会固定资产投资额指政府单位面积上城市基础设施改造和建设的投入程度,也包括部分城市绿地建设的投入,故设施供给度可以改善城市的绿化水平和基础设施水平。⑤ 人口集中度：非农业人口占总人口比重表示城市人口在经济活动中的结构关系,反映人口向城市集聚的过程,人口集中度的提高将促进城市经济社会发展,亦会推动城市基础设施建设（含绿地建设）。⑥ 教育投入度：教育支出占财政支出比重表示政府对教育的投入,意味着城市对教育的重视程度,可以提高城市居民教育水平,相关研究表明教育成本对经济增长有较大贡献^[44],促进农村人口向城镇转移,推动人口城镇化进程。⑦ 绿化投入度：建成区绿化覆盖率是衡量城市公共环境绿化的重要指标^[45],与城市绿地面积密切相关,绿化投入度可以改善居民生活环境质量,营造宜居的城市环境,加快人口集聚。⑧ 对外开放度：地均使用外资金额反映城市的对外开放程度和吸纳外资能力,可以促进城市技术水平提高和产业结构改善,增加就业岗位和居民收入,提高城市经济发展的质量。

4.2 因子探测结果

利用地理探测器中因子探测工具,分析2000—2008年和2009—2018年各驱动因素对异速增长系数空间分异的影响程度（表4）。

Tab. 4
表4
表4异速增长系数驱动因素的探测结果
Tab. 4Detection results of driving factors of allometric growth coefficient

驱动因素	2000—2008年			2009—2018年
驱动因素	q_D_,_U	P值	q_D_,_U排序	q_D_,_U	P值	q_D_,_U排序
经济密度	0.1727	0.1984	4	0.1977	0.1572	5
土地开发度	0.1985	0.1417	3	0.1765	0.2069	7
财政投入度	0.1660	0.2158	5	0.1917	0.1707	6
设施供给度	0.1512	0.2593	6	0.2365^*	0.0950	3
人口集中度	0.2286^*	0.0929	2	0.2328^*	0.0978	4
教育投入度	0.2630^*	0.0639	1	0.2455^*	0.0845	2
绿化投入度	0.1226	0.3674	7	0.1327	0.3362	8
对外开放度	0.1197	0.3820	8	0.2467^*	0.0817	1

注：^*表示在10%置信水平上显著。

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2000—2008年,教育投入度、人口集中度、土地开发度、经济密度、财政投入度、设施供给度、绿化投入度和对外开放度对异速增长系数的解释力依次降低,其中教育投入度和人口集中度通过显著性检验。2009—2018年,对外开放度、教育投入度、设施供给度、人口集中度、经济密度、财政投入度、土地开发度和绿化投入度对异速增长系数的解释力依次减弱,其中对外开放度、教育投入度、设施供给度和人口集中度通过显著性检验。比较两时间段驱动因素解释力的变化可以发现,土地开发度和教育投入度的解释力出现了小幅度下降,而对外开放度和设施供给度解释力大幅度提升,经济密度、财政投入度、人口集中度和绿地投入度的解释力略有上升。综上分析,教育投入度、人口集中度、设施供给度、土地开发度、经济密度和对外开放度是影响长三角地区城市人口-绿地面积异速增长系数变动的主要驱动因子。

教育投入度的解释力一直保持在较高水平,主要因为教育经费的投入会产生较大的经济效益和社会效益,一方面教育可以直接提高人口的综合素质,进而推动生产力水平进步,另一方面居民教育水平的提高对居住环境和居住质量亦会提出更高的要求,从而促进城市环境的改善和绿化设施的建设,教育投入度通过对人口和经济的作用,对城市人口-绿地面积异速增长产生较大影响。人口集中度、土地开发度和经济密度的解释力均超过0.17且较为平稳,这些因素都反映出城市经济发展水平和资源集聚能力,直接影响到城市人口的集聚水平和城市基础设施的建设水平,进而影响到城市人口-绿地面积的异速增长。设施供给度直接表示政府在基础设施建设方面的投入力度,决定城市绿地建设的水平,此外城市基础设施的提升,有利于提高城市管理水平和城镇化质量。设施供给度解释力的上升主要由于地均社会固定资产投资额的大幅度提高,其均值由1397.79万元/km²上升至4397.70万元/km²,地均投资强度上涨2.15倍。对外开放度的解释力由第八位上升至第一位,长三角作为中国对外开放的前沿阵地,随着对外开放程度不断提高,外资对城市的影响也逐渐上升,逐渐由经济向社会和文化等领域延伸,故对城市人口-绿地面积异速增长的影响渐趋上升。

4.3 交互探测结果

利用地理探测器中交互探测器工具,测度2000—2008年和2009—2018年驱动因素两两间对异速增长系数空间分异的作用程度（图3）。两个时间段驱动因素间交互作用的解释力均高于单因子作用的解释力,各驱动因素间的交互作用类型为非线性增强型和双因子增强型两类,且以非线性增强型为主,表明任意两驱动因素间交互作用会增加对异速增长系数空间分异的解释力。

图3

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图3异速增长系数驱动因素间的交互作用

Fig. 3Interaction among driving factors of allometric growth coefficient

2000—2008年,驱动因素交互作用非线性增强型22项,占全部的78.57%,双因子增强型6项,占全部的21.43%。绿化投入度和其他因子交互作用的解释力最强,其交互后解释力的提升幅度最高,其中绿化投入度和土地开发度的交互值最高,达到0.6883,其交互后解释力的增长幅度最大,提高114.40%,绿色投入度和对外开放度的交互值也提高了100%以上。另外教育投入度、土地开发度、人口集中度和其他因子交互值较高,土地开发度、教育投入度、对外开放度和其他因子的交互值提高幅度较大。2009—2018年,驱动因素交互作用非线性增强型26项,占全部的92.86%,双因子增强型2项,占全部的7.14%。土地开发度和其他因子交互作用的解释力最强,其交互后解释力的提升幅度较高,其中土地开发度和设施供给度交互值为0.7579,居所有项的第二位,土地开发度和绿化投入度交互后解释力提升幅度最大,达到102.83%。另外绿化投入度、教育投入度、人口集中度、对外开放度和其他因子交互平均值在0.6以上,其中绿化投入度与对外开放度交互值为最高,达到0.7685,绿化投入度和教育投入度、人口集中度和经济密度的交互值也均超过0.7。绿化投入度、人口集中度和其他因子的交互值提高幅度较大,其中绿化投入度提升幅度最大,绿化投入度和土地开发度、绿化投入度和对外开放度增幅均超过100%。

比较两阶段交互探测结果,在交互作用解释力方面,绿化投入度、土地开发度、教育投入度和其他因子的交互力均值一直居前三位,即这三个因素是长三角地区城市人口-绿地面积异速增长的关键驱动因子。在交互作用提高幅度方面,绿化投入度、土地开发度和其他因子交互值的提高幅度均居前两位,即这两个因素的交互作用对异速增长系数分布的解释力较单因素提升显著。所有因素与其他因子交互后解释力均值都呈不同程度的提升,说明各驱动因素间的影响不是相互独立的,而是具有协同增强的作用,也就是说城市人口-绿地面积的异速增长是多因素非线性耦合的结果。

4.4 驱动机制探究

长三角地区城市人口-绿地面积异速增长的分异演化是一个较为复杂的过程,财政投入度、教育投入度和绿化投入度为政府主导,人口集中度主要受市场主导,经济密度、土地开发度和设施供给度研究前期主要受政府主导,研究后期主要受市场主导,对外开放度为外资主导。长三角地区城市人口-绿地面积异速增长的驱动力可以概括为市场力、行政力和外资力3个方面,结合地理探测器因子探测及交互探测分析结果,探究长三角地区城市人口-绿地面积异速增长的驱动机制（图4）。

图4

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图4异速增长驱动机制

Fig. 4Driving mechanism of allometric growth

4.4.1 行政力——行政力量作用下的异速增长经济密度、土地开发度、财政投入度、设施供给度、人口集中度、教育投入度和绿化投入度等驱动因素均带有较强的政府行政力量印记。具体表现为,政府为实现其职能对财政资金进行再分配,以满足社会的共同需要,而教育作为基本的社会事业、城市基础设施（包含城市绿地建设）作为城市赖以生存发展的基础,两者由政府调控,将更有利于维护教育公平和社会公正。在经济快速发展的过程中,公有制虽然一直保持着主体地位,但公有制经济在国民经济的比重却日益下降,在此背景下,教育投入度的解释力出现下降,设施供给度和经济密度解释力均低于市场力主导阶段,各驱动因素在行政力主导阶段交互作用的解释力及其提升幅度也远不及市场力主导阶段,其中财政投入度和其他因子的交互力及其提升幅度均排在最后两位。行政力作用程度的相对弱化,使其在三大驱动力中逐渐退居次要地位,也直接导致长三角地区城市人口-绿地面积异速增长类型的转变,即行政力对城市绿地建设主导性的减弱使其建设速度出现下降,并逐渐低于城市人口的相对增速。

4.4.2 市场力——市场经济推动下的异速增长市场力对城市人口-绿地面积异速增长的影响主要通过经济密度、土地开发度、设施供给度、人口集中度和绿化投入度等因素来表现。20世纪90年代以来,中国逐步建立了社会主义市场经济体制,随之而来的是社会主义市场经济的蓬勃发展,市场也逐渐在资源配置中起决定作用。非公有制经济作为社会主义市场经济的重要组成部分,在国民经济中的比重已然超过公有制经济^[46],故市场力对经济密度、土地开发度、设施供给度和人口集中度的推动作用逐渐增强。以设施供给度为例,2000—2018年中国全社会固定资产投资中自筹资金比重由49.28%上升至65.77%,长三角三省一市也由54%上升至61.42%,即市场力对设施供给度的影响渐趋上升,并逐渐居主导地位。在市场力主导阶段,各因素单因子解释力和交互作用解释力大多有明显上升,交互解释力的提升幅度也远超行政力主导阶段,绿化投入度、土地开发度与其他因子的交互力及其提升幅度均居前两位,即市场力对异速增长的影响逐渐增强,并最终超过行政力的作用程度。城市绿地作为城市基础设施的重要组成部分,其建设的资金来源较为多样,也受到来自市场力的影响。随着社会主义市场经济的进一步发展与完善,市场力对城市人口-绿地面积异速增长的影响仍将占据主导地位,影响程度或将继续增强。

4.4.3 外资力——外资经济带动下的异速增长长期以来,长三角地区利用外资金额在全国均居前列,占全国的比重由2000年的19.52%上升至2018年的58.19%,且长三角地区进出口总额占地区GDP的比重一直保持高位,即长三角地区对外开放度较高,且外向型经济特征较为明显。随着经济全球化的深入发展,世界各国经济联系日益紧密,中国也把外向型经济作为促进国民经济发展的重要举措,并在长三角地区先后设立上海（2013年9月）、浙江（2017年4月和2020年9月）、江苏（2019年8月）和安徽（2020年9月）自贸区,带动长三角地区外向型经济的快速发展,外向型经济对城市经济和社会生活的影响日益增强。长三角地区利用外资金额不断增加,外资投向也扩展至交通、能源、房地产、高端制造、基础设施和生态环境保护等领域,直接促进了地区人口就业,在一定程度上也有助于城镇化率的提高;另一方面,外资经济也会带来示范效应和竞争效应,带动地区企业的发展,从而促进地区经济发展和城镇化的推进。对外开放水平对异速增长的解释力随外资力影响的增强而提高,在交互作用上,对外开放水平与其他因子的交互力在行政力主导阶段居末位,在市场力主导阶段上升至第五位,且交互力提升幅度较为明显,即外资力与市场力的交互作用更强,受市场力的影响更大。

综上所述,长三角地区城市人口-绿地面积异速增长是行政力、市场力和外资力三者的共同作用,三种驱动力之间又是彼此联系、协同作用的,研究前期行政力、市场力和外资力影响依次减弱,研究后期市场力、行政力和外资力影响依次降低。行政力的强制性和公益性,使政府可以加快城市绿地建设,故其主导阶段呈现出正异速特征。随着市场力作用程度的加深,市场经济的自发性和盲目性使市场力对城市绿地的建设存在一定的滞后性,故其主导阶段表现出负异速特征。外资力对异速增长的影响具有直接效应和间接效应,并多通过市场力和行政力表现,且与市场力的关系更为密切,随着国内国际双循环相互促进的新发展格局逐渐形成,外资力与市场力、行政力的联系或将持续增加。在行政力、市场力和外资力共同驱动下,长三角地区城市人口-绿地面积异速增长关系不断轮动变换。

5 结论与讨论

本文以长三角地区三省一市41个城市为研究单元,以2000—2018年各城市人口规模与绿地面积为研究对象,探究了两者异速增长规律及其驱动机制,得出以下主要结论：

（1）长三角地区城市人口呈加速增长态势,城市绿地面积却增长缓慢,从而使城市人口-绿地面积异速关系由城市绿地相对增速高于城市人口的正异速,逐渐转变为城市人口相对增速高于城市绿地的负异速。长三角地区大多数城市也表现出与整体相似的规律,城市人口的增加对城市绿地建设提出了更高的要求,但城市绿地建设的增速已无法追赶城市人口。

（2）教育投入度、人口集中度、设施供给度、土地开发度、经济密度和对外开放度是影响长三角地区人口-绿地面积异速增长时空异质性的主要因子,其中教育投入度和土地开发度解释力呈下降趋势,人口集中度、设施供给度、经济密度和对外开放度解释力呈上升态势。双因子交互后解释力均高于单因子,且大多数交互作用为非线性增强型,各因子间的影响具有协同增强的作用。

（3）长三角地区城市人口-绿地面积异速增长的演变主要受行政力、市场力和外资力的共同作用,其中财政投入度、教育投入度和绿化投入度为行政力主导,人口集中度为市场主导,经济密度、土地开发度、设施供给度逐渐由行政力主导转变为市场力推动,对外开放度带有明显的外资力特征。三种力量彼此联系、协同作用,共同驱动异速增长的分异演化,主导驱动力逐渐由行政力转变为市场力。

随着中国特色社会主义进入新时代,中国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾,人口城镇化的快速推进与生态城镇化的建设滞后也是其主要表现形式之一。城市绿地不仅能够满足人民对美好游憩生活的需要,更具有改善城市生态环境、维持生态平衡、调节气候和防灾防洪等作用,也是生态文明建设和美丽中国建设的重要组成部分。长三角地区作为中国人口城镇化水平最高和发展速度最快的地区之一,区域城市绿地建设速度由高于人口增速逐渐转变为低于人口增速,即存在着生态城镇化滞后于人口城镇化问题。随着长三角区域一体化上升为国家战略,长三角地区已处于城市异速增长的空间博弈转向协调发展的高质量关键阶段,此时更应协调生态城镇化与人口城镇化发展的关系,在政府加强宏观调控的前提下,融合市场、行政及外资共同作用,推动生态城镇化稳步跟进,促进城市群城镇化健康发展。结合本文的研究发现,下一步可利用地理加权回归探测异速增长系数影响因素的空间异质性,以探究不同城市异速增长系数驱动力的区域差异。诚然,城镇化的协调发展不仅囿于人口与生态,还包括土地、经济、社会等多个方面,后续研究中可探究城市群城镇化子系统间的异速增长规律,还可以比较与其他城市群异速增长规律的差异,从而提炼出城市群层面异速增长的普遍规律。

致谢：

真诚感谢匿名评审专家在论文评审中所付出的时间和精力,评审专家对本文文献综述、指标构建、驱动机制等方面的修改意见,使本文获益匪浅。

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以城镇人口占总人口的比重为人口城镇化的指标,以第二三产业增加值占GDP的比重为经济城镇化的指标,以历年统计数据为基础,围绕经济城镇化与人口城镇化的关系,利用EXCEL、SPSS、MAPGIS等软件,对2001年以来环洞庭湖区人口城镇化和经济城镇化进程进行了时间序列和空间序列的定量分析。从时间序列的对比来看,2001年以来,环洞庭湖区城镇化进程加快,但经济城镇化对人口城镇化的带动效率明显低于湖北、湖南和全国平均水平,使得人口城镇化滞后的程度在2007年后明显加剧;从空间序列的分析来看,湖区人口城镇化和经济城镇化水平呈现出核心区低,边缘区高,外围区低的同心带状结构,但人口城镇化最快的是边缘区域,而经济城镇化进程已由边缘区域向核心区域拓展。

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长三角是中国城市土地快速变动和人口快速集聚的热点地区,厘清并协调城市土地扩张与人口增长间的关系,对统筹区域土地资源合理配置,调控人口流动及实现新型城镇化意义重大。以长三角16个城市为研究对象,采用重心耦合模型和基于人均约束性构建的协调性系数,对1994-2012年城市土地扩张与人口增长的总体耦合态势及演变、空间耦合特征及格局进行分析,并探讨影响城市土地扩张与人口增长耦合的驱动机制。结果表明：① 长三角城市土地扩张速度整体快于人口增长速度,二者增长具有明显的阶段特征和显著的空间差异特征。② 长三角城市土地扩张与人口增长耦合关系处于不断变化过程中,人地耦合关系整体上呈现出增强—减弱—增强的态势,土地重心与人口重心间的距离不断缩小,土地扩张与人口增长间协调性逐步增强;城市土地扩张与人口增长空间耦合类型中,人口过快增长型和人地基本协调型数量有所减少,但其在空间分布上呈现集中的趋势;土地快速扩张型的数量有所增加,在空间上呈现扩散的趋势,各城市人地配置协调程度不高。③ 经济发展、产业结构升级调整、交通发展与区位条件变化、政策因素等是影响长三角城市土地扩张与人口增长及其耦合变化的重要驱动因素。

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在新型城镇化背景下的城市人口规模与用地面积变化具有复杂性,研究两种要素城镇化水平的相对增长关系,有助于探索人地耦合发展的协同态势及变化动因。本文选取广州市2000—2015年的Landsat时序影像与2000、2010和2015年的人口普查与年鉴数据,在街道（乡镇）尺度上计算人口土地城镇化耦合指数识别4种耦合类型,并在此基础上提出年均增长率异速关系拟合方法。研究结果表明：① 2000—2015年广州市街道（乡镇）人口和土地城镇化呈现明显的圈层结构（核心、内、外圈层）特征,4种人地耦合类型的异速增长分别呈现正异速、负异速、负幂律3种形式,证明人地耦合分类的异速增长建模方法有助于分析人地城镇化的动态演化过程;② 基于人地耦合指数的异速标度分析表明,核心圈层—内圈层—外圈层结构上分别形成了高度集约—集约—相对粗放式扩张的发展格局,结合城市更新改造的空间分析,说明这一特色新型城镇化模式在广州具有一定成效,已初步形成了核心圈层与内圈层协同发展的态势,但需要注意防控外圈层的粗放型增长。研究结果可为新型城镇化理论内涵的认知探索和广州市案例的实证研究提供支持。

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结合联合国2030年可持续发展目标（SDGs）构建城镇化可持续发展评价指标体系,从省内、外两个角度研究吉林省城镇化可持续发展状况。结果表明：吉林省城镇化可持续发展水平波动上升,发展趋势良好,大致可分为3个阶段;研究期内各子系统可持续发展水平均呈上升趋势,其中社会子系统上升幅度最大,经济子系统上升幅度最小。城镇化可持续发展水平空间格局呈“核心-边缘”结构,即长春市水平高、其它地区水平低;经济、社会、资源和环境子系统可持续发展水平总体上表现为“中东部高,西部低”。研究期内吉林省城镇化可持续发展水平低于黑龙江省,2015年后高于辽宁省;相较辽黑两省,吉林省社会子系统可持续发展水平较低。

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空间分异是自然和社会经济过程的空间表现,也是自亚里士多德以来人类认识自然的重要途径。地理探测器是探测空间分异性,以及揭示其背后驱动因子的一种新的统计学方法,此方法无线性假设,具有优雅的形式和明确的物理含义。基本思想是：假设研究区分为若干子区域,如果子区域的方差之和小于区域总方差,则存在空间分异性;如果两变量的空间分布趋于一致,则两者存在统计关联性。地理探测器q统计量,可用以度量空间分异性、探测解释因子、分析变量之间交互关系,已经在自然和社会科学多领域应用。本文阐述地理探测器的原理,并对其特点及应用进行了归纳总结,以利于读者方便灵活地使用地理探测器来认识、挖掘和利用空间分异性。

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多维城市化协调度评价是衡量区域城市化质量的重要方面,探究城市化时空聚类模式则是分析区域城市化特征的有效方法。针对目前城市化协调度评价缺乏多维度时空综合分析的现状,本文以广东省为例,提出一种基于时空权重矩阵的复杂时空系统协调度评价模型,运用此模型分析2006-2014年城市化协调度的时空变化特征,并借助时空扫描方法分析其聚类模式。研究结论为：①近10年来城市化水平呈现3种时序特征,人口城市化水平表现出随时间均衡发展的“集中”特征,而经济与土地表现出低频次的“集中与分散”交替,社会、生态及综合水平表现出高频次的“集中与分散”交替;稳定型城市主要位于珠三角核心区。②各维度及综合系统协调度时空聚类区既有空间分异性又有重叠性,人口协调度时空聚类于粤西地区,经济与土地维度协调度时空聚类高度重合于珠三角与粤北地区,社会与生态维度协调度时空聚类交叉于珠三角与粤东地区,而综合系统协调度居中。此外,时空聚类区的人口、经济与社会维度的协调度稳定性要优于土地与生态维度。本文结论有助于揭示区域城市化的时空特征。

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土地城市化在中国快速而持续的城市化进程中扮演的支撑与制约角色越来越明显,但目前对土地城市化水平的测度框架依然没有明确统一的认识。基于此,提出了一种可供参考的土地城市化率的概念与测度方法,并确定其阈值。以中国656个城市的城区为研究单元,以2000年和2010年城市建设用地面积为基本数据,采用城市建设用地面积、土地城市化率、城市土地扩展面积和城市土地扩展速度分别评价了中国城市的土地城市化规模、水平、绝对进程和相对进程的空间分异格局。并分析了九大类城市建设用地类型对土地城市化进程的贡献率。结果表明：① 近10年来,中国城市总体土地城市化率提高近一倍,由“金字塔式”等级分布逐渐转为“钥匙式”的分布格局;东部地区城市建设用地规模较大,但城区面积更大,使其土地城市化率的数值较低。② 省会城市和沿海城市群的城市土地扩展面积最大,呈现出行政等级式分异和空间集聚式分异的空间格局;城市土地扩展速度呈现出沿海城市群与其他城市分异的空间格局。规模越大的城市,土地城市化进程越明显。③ 近10年来中国土地城市化进程的两大核心用地增长类型是居住用地和工业用地;规模越大的城市,工业用地增长的驱动作用越显著;中西部地区和中小规模城市以居住用地增长为核心,沿海城市群和重要交通轴线城市以工业用地增长为主。

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