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转型期京津冀城市群空间扩展格局及其动力机制研究——基于夜间灯光数据方法

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

王利伟¹^,, 冯长春²

1. 国家发展和改革委员会经济研究所,北京 100038

2. 北京大学城市与环境学院,北京 100871

Spatial expansion pattern and its driving dynamics of Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan region: Based on nighttime light data

WANGLiwei¹^,, FENGChangchun²

1. Institute of Economic Research, National Development and Reform Commission, Beijing 100038, China

2. College of Urban and Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871, China

收稿日期:2016-05-16
修回日期:2016-08-18
网络出版日期:2016-12-25
版权声明:2016《地理学报》编辑部本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
基金资助:

国家自然科学基金项目(41601155)

中国博士后科学基金项目(2015M570076)

作者简介:
-->作者简介：王利伟(1984-), 男, 山东莘县人, 博士, 助理研究员, 研究方向为城镇化与区域发展。E-mail: wangliwei0807@163.com

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摘要
针对中西方城市群空间扩展路径研究的争论,以京津冀城市群为例,运用夜间灯光数据,采取扩展强度指数、空间关联模型、多维驱动力分析模型,定量揭示了城市群时空扩展路径及其动力机制。结果表明：① 1992-2012年,京津冀城市群时空扩展呈现以京津唐为核心的中心集聚扩展模式,保定—衡水—石家庄之间的“三角地带”成为城市群空间扩展的冷点区;② 城市群空间扩展虽然已经出现了扩散势头,但向心集聚的惯性作用力依然强大;③ 城市群时空扩展的动力机制表现出以市场力为主要驱动因子的特征,行政力、外向力和内源力对城市群空间扩展的影响作用依次递减,从城市群空间扩展的驱动力演化趋势看,市场力、行政力、外向力的影响呈现上升趋势,而内源力的影响系数则呈现下降趋势。最后,提出降低行政干预、构建市场主导机制、强化内外双向开放、推动产业升级政策建议,促进城市群空间结构持续优化。

关键词：京津冀城市群;时空扩展;动力机制;夜间灯光数据
Abstract
Urban spatial expansion has been research hotspot of urban geography for a long time. However, urban spatial progress and its driving forces showed diversified state under the context of different political systems and different development phases in the world. For example, there are debates on metropolitan expansion path between Western countries and China. One view advocated that metropolitan spatial expansion showed a trend from clustered to dispersed under the role of scale-economy. Another view found that above theory could not explain metropolitan spatial expansion progress in developing countries, such as China and India. In these metropolitan regions, rapid urban spatial expansion existed in "urban-rural integration" areas, not central big cities of metropolitan regions. Thus, it was different from Western developed countries due to particular political and economic factors in developing countries. In order to clarify metropolitan spatial pattern in a transitional period from planned economy to market economy, we utilized nighttime light data to analyze Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan area from 1992 to 2012 as a case. A series of measurement methods has been used in the study, such as expansion intensity index, spatial correlation model and multi-dimensional model. The results are as follows: (1) Beijing, Tianjin, Tangshan were hotspot regions of metropolitan expansion during the whole research period. "Triangle region" among Baoding-Tianjin-Hebei were coldspot regions of metropolitan expansion. (2) Although metropolitan expansion has showed a dispersed trend, centralized powers are still strong in the progress of metropolitan development. (3) Metropolitan driving forces showed a diversified state. Market power was the main driving forces, followed by administration power, exogenous power and endogenous power. Market power, administration power and exogenous power has showed an upward trend. However, endogenous power has showed a downward trend. (4) We put forward some policy suggestions to optimize metropolitan spatial structure, such as reducing administrative intervention, building market-driven mechanism, strengthening internal and external two-way reform and promoting industrial upgrade.

Keywords：Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan area;spatial-temporal expansion;driving dynamics;nighttime light data

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王利伟, 冯长春. 转型期京津冀城市群空间扩展格局及其动力机制研究——基于夜间灯光数据方法[J]. , 2016, 71(12): 2155-2169 https://doi.org/10.11821/dlxb201612007
WANG Liwei, FENG Changchun. Spatial expansion pattern and its driving dynamics of Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan region: Based on nighttime light data[J]. 地理学报, 2016, 71(12): 2155-2169 https://doi.org/10.11821/dlxb201612007

1 引言

快速城镇化背景下中国城镇体系转型重构加速,城市群成为工业化、城镇化的核心载体和国家参与国际分工与地区竞争的重要空间组织模式,因而成为城市地理学研究关注的热点区域^[1]。城市群有其自身发展演化的客观规律,但由于制度环境差异、自然条件差异、发展基础差异等导致城市群空间演进的路径不尽相同,其中制度环境差异是导致快速城市化地区城市群空间演进机理与发达国家城市群空间演进机理并不相同的重要原因^[2]。当前,中国处于计划经济向市场经济深度转型调整期,城市群时空演进的机理更为错综复杂,从更长时间段客观把握城市群空间演进规律,对推进城市群协同发展和空间结构优化具有重要的理论研究价值和现实意义。
西方****关于城市群成长演化的理论研究大多建立在基于规模经济和范围经济为基础的大城市主导论的内在逻辑上^[3]。从20世纪开始,无论是Howard的田园城市,还是Saarinent的“有机疏散”理论,均是以中心城市为着眼点,依托交通廊道开展城镇群体组织分工的空间组织模式。二战后,以美国为代表的西方国家的城市群空间扩展呈现出加速蔓延扩展态势,城市群空间研究由都市区层面扩大到城市群、城市连绵区层面^[4]。Fishman等以美国的城市群为例,围绕世界连绵城市概念、大都市群的空间扩展模式、都市连绵带的演化成长过程进行了研究分析^[5-7]。总体来看,西方国家城市群空间扩展研究遵循着市场经济主导作用机制下空间扩展沿着“先集聚、后扩散”的演进路径展开,城市群空间增长率先发生在中心城市,城市群规模效应伴随着交通信息技术的发展而逐步向周边城市进行扩散,从而形成中心城市主导、周边中小城市密切协作的城市群空间组织体系。然而,20世纪90年代后,东亚和东南亚地区在承接国际产业转移的时代背景下进入快速城镇化发展轨道,Ginsburg等^[8-9]和McGee^[10]先后针对亚洲地区的巨型城市群开展了相关研究,研究发现城市群空间增长并未率先发生在中心城市,而是发生在城乡结合部地区（kotadesasi）。Lin^{[2, 11]}以珠三角城市群为案例,发现改革开放后计划经济向市场经济转型初期,城市群空间扩展率先发生在广州—香港、广州—澳门之间城乡结合部的廊道地区,中心城市广州的空间扩展速度和规模明显低于上述地区。因此,可以得出结论,快速城镇化背景下的发展中国家城市群空间扩展路径与西方国家的城市群空间路径并不相同,某种程度上表现出一种“先扩散、后集聚”的路径特征。国内关于城市群空间扩展的研究起步较晚,20世纪80年代初期开始,丁洪俊^[12]以“巨大都市带”为关键词引入城市群概念,周一星^[13]提出“都市连绵区”概念及理论架构。20世纪90年中期以后,遥感信息技术的发展和应用推广使得基于遥感数据源监测城市群空间扩展的研究逐渐增多^[14-15],城市群空间扩展格局、模式和驱动力成为研究热点^[16-19]。
通过国内外研究综述可以看出,以中国为代表的发展中国城市群在快速城镇化阶段初期,城市群空间演进的路径与西方发达国家城市群空间演进的路径并不相同,制度环境的差异是造成这一现象的根本原因,因此,中国城市群发展不能停留在单纯借鉴国外城市群研究成果层面,而应该探索符合中国国情和城市群现实条件的城市群演进路径的规律性特征。尤其是随着中国市场经济向计划经济转型进入深水期,全球化、城镇化、地方分权化等多维复杂要素交织,基于长时段城市群空间演进的实证案例研究对于深刻理解城市群演化特征和发展规律具有重要意义。然而,由于高效空间信息获取和处理的限制,造成大尺度、长时段城市群空间的实证研究式中难以完全开展。传统空间统计数据缺乏足够的空间信息,高分辨率遥感影像数据成本高、处理难度大,均难以适应大尺度、长时段城市群空间研究^[20]。美国国防气象卫星提供的夜间灯光数据（nighttime light data）具有数据可获得性强、处理量小、亮度指标能反映空间经济活动强度等优点,非常适合开展大尺度、长时段的城市群空间扩展研究,但同时在数据兼容性和稳定性方面也存在一些问题。在以往灯光数据使用的研究基础上^[21-22],本文构建了1套运用夜间灯光数据分析城市群长时段空间扩展的技术流程,以突破研究城市群空间研究的数据限制。
考虑到京津冀城市群在中国国土空间格局中的特殊作用和地位^[23],本文选择京津冀城市群为案例,空间范围包括北京、天津2个直辖市以及河北省石家庄市、唐山市、保定市、廊坊市等11个地级市,总面积达21.6万km²。以往京津冀城市群研究着重关注中心城市北京^[24-25],城市群层面的研究集中在利用统计数据研究城市群空间扩展格局^[26-27]和利用遥感数据进行城市空间扩展模拟等方面^[28-29],缺乏长时段城市群时空格局及其动力机制的研究。本研究以夜间灯光数据为切入点,系统分析1992-2012年京津冀城市群时空格局演进及其动力机制,探索京津冀城市群空间扩展路径及其趋势,对于深入理解计划经济向市场经济深度转型期中国城市群空间演化规律和指导京津冀城市群协同发展具有重要意义。

2 数据处理与研究方法

2.1 数据来源与数据处理

研究所采取的城市群空间基础数据自于美国国家海洋和地球物理数据中心（NGDC）提供的第4版夜间灯光数据,影像分辨率为1 km,数据量非常小,甚至不到TM数据的1%^[30]。夜间灯光数据系列时间跨度长,采集过程共使用了6颗卫星：F10（1992-1994年）、F12（1994-1999年）、F14（1997-2003年）、F15（2000-2007年）、F16（2004-2009年）、F18（2010-2012年）,受卫星之间的轨道参数、技术设备差异和大气折射等影响,夜间灯光数据在兼容性和稳定性方面存在一定的偏差,需要通过一系列数据预处理技术手段,使得夜间灯光数据能够尽量如实反映城市群空间扩展格局特征。在以往文献对灯光数据处理技术方法基础上^[28-30],研究将利用Arcgis 10.2平台,通过4个数据处理步骤,提取出不同年份京津冀城市群空间边界（图1）：第一步,通过投影变化、重采样、裁剪处理等,创建京津冀城市群夜间灯光数据库;第二步,对同一年两颗卫星的夜间灯光数据进行年内数据整合;第三步,对不同年份夜间灯光数据根据城市群快速扩展的特征进行跨年数据校正;第四步,采取经验阈值法和城镇建成区统计数据相结合的方法,确定城镇空间范围的阈值,提取京津冀城市群空间边界,为京津冀城市群时空扩展格局分析提供数据支持。

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图1夜间灯光数据处理的技术流程
-->Fig. 1Technical processes of nighttime light data processing
-->

利用夜间灯光数据模拟城镇空间扩展,识别能够代表城镇空间范围的灯光阈值至关重要。Henderson选取旧金山、北京、拉萨3个城市案例,根据高分辨率遥感影像数据提取的城市空间边界,确定夜间灯光数据提取城市空间边界的阈值,发现城镇阈值高低与城市经济发达程度呈明显正相关关系^[31]。因此,为了使得利用夜间灯光数据提取的城镇面积更加符合实际,本文综合考虑社会经济发展水平、行政级别、城市区位等因素,选取沧州市辖区作为案例,根据城镇统计数据逐年提取夜间灯光数据的城镇阈值,提取京津冀城市群的城镇空间范围,并与《中国统计年鉴（1998-2013）》中京津冀城市群建成区的统计数据进行对比分析（图2）。从城镇增速来看,由于1998年住房市场化改革政策刺激,两类数据在2000-2002年均出现较高增速的城镇空间扩展,两类数据最大的差别在于2008年国际金融危机后期的城镇空间扩展态势。城镇统计数据显示,2008年国际金融后京津冀城镇空间扩展增速呈逐渐下降的态势,在2011年甚至出现了负增长,这显然与实际情况不符。为了应对国际金融危机冲击,中国推行了4万亿大规模经济刺激计划,以房地产开发和基础设施建设为主导的城镇建设进程加速,京津冀城市群表现出城镇空间加速拓展的态势,夜间灯光数据则与这一趋势非常吻合,在2010年底4万亿投资计划基本实施后,城镇空间增速也达到研究时段内最高水平（图2）,因此,可以判断夜间灯光数据对京津冀城市群空间扩展的提取结果比较符合实际的。

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图2京津冀城市群基于夜间灯光数据的城镇扩展增速与基于统计数据的城镇扩展增速对比
-->Fig. 2Comparative analysis of urban expansion between nighttime light data and statistic data
-->

2.2 研究方法

2.2.1 空间扩展强度指数空间扩展强度指数E主要用来反映城市群空间扩展的强度,主要采用城镇空间扩展面积、研究时段和研究单元总面积来界定,其表达式为：

\begin{matrix} E = \frac{? U_{i} \times 100}{TLA \times ? t} \end{matrix}

(1)
式中：

\begin{matrix} ? U_{i} \end{matrix}

为研究时段研究单元的城镇空间扩展面积;

\begin{matrix} ? t \end{matrix}

为研究时段的时间跨度;

\begin{matrix} TLA \end{matrix}

为研究单元土地总面积。
2.2.2 Moran’s I指数利用夜间灯光数据提取出京津冀城市群历年演进的空间信息后,为了全面衡量城市群空间扩展的集聚或扩散特征,引入计量地理学常用的空间自相关模型——Moran’s I指数^[32],其公式是：

\begin{matrix} Moran' s I = \frac{\overset{n}{\sum_{i = 1}} \overset{n}{\sum_{j = 1}} W_{ij} (Y_{i} - \overset{?}{Y}) (Y_{j} - \overset{?}{Y})}{S^{2} \overset{n}{\sum_{i = 1}} \overset{n}{\sum_{j = 1}} W_{ij}} \end{matrix}

(2)
式中：

\begin{matrix} S^{2} = \frac{1}{n} \overset{n}{\sum_{i = 1}} (Y_{i} - \overset{?}{Y}) \end{matrix}

\begin{matrix} \overset{?}{Y} = \overset{n}{\sum_{i = 1}} Y_{i} \end{matrix}

;n代表京津冀城市群各区县城市数量;Y_i表示第i个城市空间扩展面积;W_ij表示研究单元的空间邻接关系,当两个研究区域单元邻接时,W_ij取值为1,当两个研究区域单元不邻接时,W_ij取值为0;Moran’s的取值范围为

\begin{matrix} - 1 \leq I \leq 1 \end{matrix}

,当I值越接近1,表示城市群空间增长呈现出集聚态势,当I值越接近于-1,表示城市群空间增长呈现出离散状态。
2.2.3 热点指数采取Getis-Ord General

\begin{matrix} G_{i}^{*} \end{matrix}

测度城市群空间扩展的局部关联特征,识别城市群空间扩展的热点区（hot spots）和冷点区（cold spots）的空间分布格局^[4,33],期表达式为：

\begin{matrix} Z (G_{I}^{*}) = \frac{\overset{n}{\sum_{j}} W_{ij} (d) x_{j}}{\overset{n}{\sum_{j}} x_{j}} \end{matrix}

(3)
对

\begin{matrix} G_{i}^{*} (d) \end{matrix}

进行标准化处理：

\begin{matrix} Z (G_{i}^{*}) = \frac{[G_{i}^{*} - E (G)]}{\sqrt[]{Var (G_{i}^{*})}} \end{matrix}

(4)
式中：

\begin{matrix} W_{ij} (d) \end{matrix}

为以距离定义的空间权重;x_i和x_j分别指城市i和城市j的建成区面积;E(G)和Var（

\begin{matrix} G_{i}^{*} \end{matrix}

）分别为

\begin{matrix} G_{i}^{*} \end{matrix}

的数学期望和变异系数;如果Z(

\begin{matrix} G_{i}^{*} \end{matrix}

)为正且显著,表明位置i周边的值相对较高（热点区）;如果Z(

\begin{matrix} G_{i}^{*} \end{matrix}

)为负值且显著,则表明位置i周边的值相对较低（冷点区）。
2.2.4 驱动力分析模型城市群空间扩展是工业化、城镇化、全球化、分权化等多维复杂要素综合作用的结果^[34],在借鉴以往研究成果的基础上^[35-36],本文将京津冀城市群空间扩展的动力因子归结为行政力、市场力、外向力和内源力。其中,行政力是指政府对城市群空间扩展的助推力量,表现为自上而下的固定资产投资、产业布局引导、基础设施建设等;市场力主要通过促进工业化、土地市场化、消费需求等方面推动城市群空间扩展;外向力主要指全球化背景下外商直接投资成为推动城市群空间扩展的重要力量;内源力主要指由本地乡镇企业推动、自下而上的城市群空间扩展的动力。
以京津冀城市群城镇空间面积（Y）为因变量,选取固定资产投资总额（FAI）、社会消费品零售总额（SCGR）、外商直接投资（FDI）、乡镇企业总产值（TEOV）分别代表行政力、市场力、外向力和内源力而成为自变量,建立城市群空间扩展的驱动力模型,分两个时段开展多元线性回归分析：1992-2002年、2002年-2012年。固定资产投资（FAI）、社会消费品零售总额（SCGR）、外商直接投资（FDI）数据来源于《中国统计年鉴（1993-2013）》,乡镇企业总产值（TEOV）数据来源于《中国乡镇企业及农产品加工业年鉴（1993-2013）》。利用SPSS软件对自变量数据进行分析,发现存在多重共线性问题,因此,研究采取因子分析确定主因子,利用因子得分开展多元线性回归分析,最后再换算为原自变量表达形式,完成驱动力模型运算。

\begin{matrix} Y = a_{0} + a_{1} \times FAI + a_{2} \times SCGR + a_{3} \times FDI + a_{4} \times TEOV + ε_{i} \end{matrix}

（5）
式中：

\begin{matrix} a_{i} \end{matrix}

为回归系数;

\begin{matrix} ε_{i} \end{matrix}

代表误差项。

3 京津冀城市群时空扩展的演进路径

3.1 城市群时空扩展过程

3.1.1 中心城市为核心的圈层扩展特征明显将夜间灯光数据经过技术处理流程分析后,获取京津冀城市群1992-2012年城镇时空扩展进程（图3）。通过计算京津冀城市群的空间扩展强度指数,1992-1997年、1997-2002年、2002-2007年、2007-2012年的空间扩展强度指数分别为0.18、0.16、0.20、0.58（表1）,以地级市为主的中心城市的空间扩展强度指数分别为1.14、0.91、1.02、2.13,以县城为主的次级中心城市的空间扩展强度指数分别为0.06、0.06、0.09、0.38,可以看出,中心城市的空间扩展强度指数均远大于次级中心城市,城市群空间扩展呈现出以中心城市为主的扩展模式。虽然城市群空间扩展强度呈现上升趋势,但次中心城市的空间扩展强度明显比中心城市增速更快,呈现出以中心城市为核心、向次级中心城市圈层扩展的特征。

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图31992-2012年京津冀城市群时空扩展进程
-->Fig. 3Spatial-temporal expansion process of Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan region in 1992-2012
-->

Tab. 1
表1
表1京津冀城市群空间扩展强度指数
Tab. 1Spatial expansion intensity index of Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan region

	1992-1997年	1997-2002年	2002-2007年	2007-2012年
京津冀城市群	0.18	0.16	0.20	0.58
中心城市(地级市)	1.14	0.91	1.02	2.13
次中心城市(县城)	0.06	0.06	0.09	0.38

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3.1.2 城市群空间集聚扩展呈现出“先增强、后减弱”的态势 Moran’s I指数的计算结果显示（图4,图5）,1992-2002年、2002-2012年Moran’s I指数分别为0.17、0.23,Z值得分分别为5.72、6.73,说明京津冀城市群空间扩展呈现出持续“集聚”态势,与珠江三角洲和长江三角洲城市群的时空扩展路径截然不同。相关研究成果表明^{[2, 4]},改革开放初期,由于中心城市对外来人口准入限制、外资企业的低廉成本诉求、乡村工业崛起等经济制度背景,珠江三角洲和长江三角洲城市群空间扩展率先发生在中心城市的外围地区,比如东莞、中山、苏州、常州等核心城市的外围地区城市空间扩展剧烈,城市群表现出明显的“分散”扩展态势。京津冀城市群空间扩展率先发生在北京、天津、唐山等核心城市,可以归纳为集聚导向下的城市群空间扩展模式。分别计算1992-1997年、1997-2002年、2002-2007年、2007-2012年4个时段的Moran’s I指数及其Z值得分变化趋势（图6）,结果显示,1992-2007年,Moran’s I指数由0.18增长到0.23,Z值得分由5.27增长到7.21,表明城市群空间扩展呈现出加速集聚的状态,而2007-2012年,Moran’s I指数和Z值均出现了下降,表明城市群空间扩展的集聚态势出现了减弱态势。

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图41992-2002年京津冀城市群空间扩展的Moran’s I计算结果
-->Fig. 4Results of Moran’s I of Beijing-Tianjin-Hebeimetropolitan region in 1992-2002
-->

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图52002-2012年京津冀城市群空间扩展的Moran’s I计算结果
-->Fig. 5Results of Moran’s I of Beijing-Tianjin-Hebeimetropolitan region in 2002-2012
-->

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图6京津冀城市群不同阶段空间扩展的Moran’s I指数变化
-->Fig. 6Changes of Moran’s I of different stages inBeijing-Tianjin-Hebei metropolitan region
-->

3.2 城市群时空扩展格局

利用夜间灯光数据提取的京津冀城市群城镇空间信息数据,以县级行政单位为基础空间评价单元,在Arcgis10.2空间分析平台,分别计算1992-1997年、1997-2002年、2002-2007年、2007-2012年的Getis-Ord

\begin{matrix} G_{i}^{*} \end{matrix}

指数,采取自然断裂点法（Natural break）将Getis-Ord

\begin{matrix} G_{i}^{*} \end{matrix}

,统计量从高到低划分为5类,可以得到京津冀城市群空间扩展强度的冷热点区的分布格局（图7）。

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图71992-2012年京津冀城市群热点分析结果
-->Fig. 7Results of hot spot analysis in Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan region in 1992-2002
-->

（1）20世纪90年代初以来,虽然京津冀城市群空间扩展进入加速阶段,但城市群空间扩展的“热点区”相对比较稳定,“冷点区”则呈现出先增大、后缩小的趋势。“热点区”的比重由1992-1997年的25.4%,下降至1997-2002年的16.34%,2002-2007年、2007-2012年分别为23.19%、23.88%,基本稳定在23%-24%之间。4个时相的“冷点区”则由1992-1997年的23.64%,迅速上升为1997-2002年的46.42%,此后出现出明显的逐年下降趋势,所占比重依次为41.94%、32.85%。4个扩展阶段中,北京、天津、廊坊始终处于“热点区”,而唐山市、张家口部分地区交替进入“热点区”格局变迁中。
（2）1992-1997年,“热点区”形成“一大、一小”两个片区。北京、廊坊、天津及邻近周边的三河、香河、涿州、永清、霸州、静海、丰南等为城市群的扩展极核,围绕城市群空间扩展的集合地区,依次形成空间扩展的次高值区和中值区。同时,在西南部地区的邯郸、邢台、涉县、武安、磁县等省界邻接处城镇扩展速度较快,形成次高值区。“冷点区”主要集中在保定、衡水、石家庄周边地区。
（3）1997-2002年,“热点区”空间格局发生了较大变化,首先,热点区范围显著减少,仅北京、廊坊及周边的怀来、香河、大厂、三河处于高值区,天津及周边的静海、永清、霸州、宁河、丰南、玉田等演化为次高值区。“冷点区”范围集聚扩大,北京西部山区以及承德周边地区加入冷点次高值区,北京北部“冷点区”消失,西部地区的“冷点区”范围逐步缩小。
（4）2002-2007年,“热点区”范围呈现出更加集聚形态,形成京津唐为核心的城市群扩展极核。“冷点区”空间范围相对上一阶段有所缩小,保定—衡水—石家庄之间的“三角地带”成为城市群扩展的“冷点区”的高值区,周边形成次高值区,北京北部“冷点区”消失,西部地区的“冷点区”范围逐步缩小。
（5）2007-2012年,“热点区”与上一阶段相比基本保持稳定,保定-衡水-石家庄之间的“三角地带”作为“冷点区”集中区的特征仍然明显,“冷点区”空间范围进一步缩小,北京西部地区和河北南部省际交界处退出“冷点区”的空间范围。
（6）总体来看,1992-2012年京津冀城市群空间扩展热点区整体上表现出以京津唐为核心的向心集聚特征（图8）,保定—衡水—石家庄之间的“三角地带”成为冷点区的集中区,至2012年形成冷热点边界明显的三大区域：京津唐北部的中值区、京津唐热点区、京津唐南部的冷点区,城市群空间扩展向心集聚的惯性作用力仍然强大。

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图81992年、2002年、2012年京津冀城市群空间扩展格局
-->Fig. 8Spatial expansion pattern of Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan region in 1992, 2002 and 2012
-->

4 京津冀城市群时空扩展的动力机制

4.1 驱动因子作用力差异及演变特征

在开展城市群空间扩展驱动力回归模型前,首先,分析4个驱动因子与城市群空间扩展的相关性,行政力（FAI）、市场力（SCGR）、外向力（X₃）、内源力（TEOV）与城市群空间面积的相关系数分别达到0.945、0.948、0.921、0.913,说明驱动因子与城市群空间扩展之间显著相关。总进程（1992-2012年）及阶段I（1992-2002年）、阶段II（2002-2012年）回归模型中的决定系数分别为0.966、0.866、0.927（表2）,说明方程拟合优度较好,F统计量分别为545.918、58.227、113.708,均通过显著性检验。为了能够衡量驱动因子对城市群空间扩展强度的作用力大小,研究采取标准回归系数以便进行横向比较,最终构建了4个区域尺度、3个时段的城市群空间扩展的驱动力回归分析模型。
Tab. 2
表2
表2京津冀城市群空间扩展动力因子的回归分析
Tab. 2Regression analysis of driving forces in Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan region

京津冀城市群	回归模型	R²	F	T统计量值	双尾显著性概率（Sig）
总进程	Y=0.275X₁+0.276X₂+0.274X₃+0.208X₄	0.966	545.918	23.365	0.000
阶段I	Y=0.262X₁+0.259X₂+0.192X₃+0.236X₄	0.866	58.227	7.631	0.000
阶段II	Y=0.300X₁+0.301X₂+0.300X₃+0.101X₄	0.927	113.708	10.663	0.000
北京
总进程	Y=0.249X₁+0.246X₂+0.247X₃+0.227X₄	0.939	290.110	17.033	0.000
阶段I	Y=0.271X₁+0.266X₂+0.230X₃+0.239X₄	0.921	105.026	10.248	0.000
阶段II	Y=0.235X₁+0.234X₂+0.231X₃+0.211X₄	0.875	63.195	7.950	0.000
天津
总进程	Y=0.257X₁+0.257X₂+0.257X₃+0.229X₄	0.963	499.617	22.352	0.000
阶段I	Y=0.275X₁+0.270X₂+0.209X₃+0.279X₄	0.965	245.264	15.661	0.000
阶段II	Y=0.259X₁+0.257X₂+0.258X₃+0.227X₄	0.964	237.774	15.420	0.000
河北
总进程	Y=0.254X₁+0.257X₂+0.252X₃+0.224X₄	0.943	311.765	17.657	0.000
阶段I	Y=0.243X₁+0.238X₂+0.157X₃+0.235X₄	0.805	37.097	6.091	0.000
阶段II	Y=0.249X₁+0.249X₂+0.248X₃+0.215X₄	0.921	104.688	10.232	0.000

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从表2计算结果来看,1992-2012年,行政力、市场力、外向力、内源力4种驱动力对京津冀城市空间扩展均具有明显的推动作用。从回归系数来看,市场力是推动城市群空间扩展最主要的动力,回归系数为0.276;与市场力接近的是行政力,表明政府在城市群空间扩展过程中发挥了重要作用,影响系数为0.276;外向力对城市群空间扩展同样起到重要推动作用,影响系数0.274;最后是内源力,影响系数0.208。总体来看,市场力、行政力和外向力对京津冀城市群空间扩展影响巨大,内源力对城市群空间扩展影响力相对较小。从北京、天津、河北分地域来看,行政力（0.249）、外向力（0.247）、市场力（0.246）、内源力（0.227）对北京城市空间扩展的影响作用依次递减;行政力（0.257）、市场力（0.257）、外向力（0.257）对天津城市空间扩展的影响作用并驾齐驱,内源力（0.229）影响最弱;市场力（0.257）、行政力（0.254）、外向力（0.252）、内源力（0.224）则依强度大小分别作用于河北城市空间扩展进程。
从阶段I和阶段II演变进程来看,阶段I（1992-2002年）,改革开放中期阶段,行政力（0.262）、市场力（0.259）、内源力（0.236）和外向力（0.192）对城市群空间扩展的影响强度依次减弱,其中,行政力影响系数0.262,说明改革开放初中期京津冀城市群空间扩展仍然处于行政主导阶段,计划经济向市场经济过渡初期,市场力对城市群空间扩展的动力仍然弱于行政力,外向力影响系数最低,说明此阶段外商直接投资对城市群空间扩展进程影响力较弱,外商对中国政策方针仍然持不确定和观望态度^[36]。阶段II（2002-2012年）,处于计划经济向市场经济转型加速期,市场力（0.301）取代行政力（0.300）成为影响城市群空间扩展的最重要动力因子,外向力（0.300）对城市群空间扩展的影响相比阶段I大幅提升,而内源力（0.101）对城市群空间扩展的影响相比阶段I则明显衰退。
从北京、天津、河北分区域来看,在阶段I,行政力（0.271）、市场力（0.266）、内源力（0.239）、外向力（0.230）对北京城市空间扩展的影响力依次减弱,而在阶段II,行政力（0.235）仍然是推动北京城市空间扩展的主要动力因子,外向力（0.231）取代内源力（0.211）成为影响北京城市空间扩展的第三因子。天津则表现出与京津冀城市群和其它单个区域明显不同的动力机制,在阶段I,内源力（0.279）成为推动天津城市空间扩展的最重要动力因子,行政力（0.275）、市场力（0.270）对天津城市空间扩展起到重要推动作用,而外向力（0.209）对天津城市空间扩展影响力最弱,在阶段II,行政力（0.259）、外向力（0.258）、市场力（0.257）依强度强弱分别作用于天津城市空间扩展,外向力作用强度提升,内源力（0.227）对天津城市空间扩展影响明显衰退。无论阶段I和阶段II,行政力对河北城市空间扩展的推动作用非常突出,从阶段I到阶段II,市场力和外向力对河北城市空间扩展的影响大幅提升,而内源力对城市空间扩展的影响则呈现衰弱态势。

4.2 发展驱动因子变动趋势的讨论

（1）市场力与行政力的影响系数表明,计划经济向市场经济转型加速过程中,市场力逐渐取代行政力成为影响京津冀城市群空间扩展最重要的影响因子。转型期集聚作用机制主导下的城市群空间扩展模式不断加剧空间结构失衡的格局,究其原因,除了市场经济导向下集聚规模经济的内在要求,与行政集权力导向下优质公共服务资源和国家重大战略产业优先布局在京津唐地区密切相关,从而导致大都市区外围形成“阴影区”^[37-38]。因而,转型期破解京津冀城市群空间结构失衡、发展动力不可持续难题,首先应该进一步转变政府职能,减少对市场的直接干预,打破行政区划和部门利益的条块分割,构建市场经济对资源配置起主导作用的制度体系,加快形成市场主导、政府引导为导向的经济社会制度体系,引导城市群内部城市合理分工,形成空间结构更加均衡、竞争力持续增强的城市群空间结构。
（2）外向力持续上升的影响系数表明,全球化对京津冀城市群空间扩展的影响力度逐渐上升。转型加速期,以外商直接投资为特征的全球化对京津冀城市群的推动作用愈发明显,但以人口红利优势而吸引外资的发展路径难以为继^[39],如何提高外商直接投资的根植性和培育城市群主动融入全球化的能力,是保持京津冀城市群空间扩展动力的重要路径。改变以往对外商直接投资注重生产环节承接的传统思路,积极吸引承接研发、营销等产业链环节的外商直接投资,增强其根植性;继续加大对外开放力度,培育和鼓励本地优势企业走出去,提升本地企业的国际化水平和辐射能力,强化对京津冀城市群空间发展的有效动力支撑。
（3）内源力持续下降的影响系数表明,乡镇企业和民营企业对城市群空间扩展的动力呈现出衰退的局面,面临着在城市群范围内实现产业集聚、扩散、整合、链接以及产业结构优化升级的紧迫任务^[40]。改革开放初中期,面临巨大的市场容量需求,以低价为特征的乡镇企业自下而上的对京津冀城市群空间扩展起到重要推动作用,但转型加速期,市场对一般工业制成品的需求逐步削弱,导致城市群乡镇企业发展存在以低价竞争为主的低端重构问题,面临整合升级的阵痛。因此,构建城市群内部各城市间合理分工的产业协作关系,构建以创新和网络为特征的地方特色化产业集群是优化城市群空间结构的重要措施。

5 结论

本文运用夜间灯光数据,采取多种模型,分析了转型期京津冀城市群时空扩展过程及格局,揭示了其动力机制,结果表明：① 1992-2012年,京津冀城市群空间扩展强度加速提升,呈现出以中心城市为主的圈层空间扩展格局,次级中心城市的空间扩展强度提升比中心城市快。② 京津冀城市群空间扩展热点区整体上表现出以京津唐为核心的向心集聚特征,保定—衡水—石家庄之间的“三角地带”成为冷点区的集中区,城市群空间扩展向心集聚的惯性作用力仍然强大。③ 京津冀城市群时空扩展的动力机制表现出以市场力为主要驱动因子的特征,行政力、外向力和内源力对城市群空间扩展的影响作用依次递减,从城市群空间扩展的驱动力演化趋势看,市场力、行政力、外向力的影响呈现上升趋势,而内源力的影响系数则呈现下降趋势。④ 降低行政干预、构建市场主导机制、强化内外双向开放、推动产业升级是优化城市群空间结构的重要政策导向。
转型期京津冀城市群时空扩展路径呈现出集聚扩展为主的模式,与长三角、珠三角城市群时空扩展路径并不相同,与西方城市群建立在规模经济基础上的集聚扩展模式的作用机制也不相同,行政力、市场力、外向力、内源力表现出更为复杂交织的动力作用机制。因此,城市群空间发展政策的制定,除了尊重城市群发展的客观规律外,更应该加强对城市群个性化的研究和认知。本文基于夜间灯光数据,通过一系列数据技术方法的运用,成功用于分析京津冀城市群时空扩展格局研究,得出了有启发意义的结论和政策启示。虽然不影响城市群时空扩展格局特征的分析,但确定准确反映城市群城镇空间边界的阈值仍然是运用夜间灯光数据分析空间扩展的难点,未来应该继续加强。此外,城市群空间扩展的动力因子复杂多样,本文简化为四维动力因子模型,未来应探索从复杂性研究视角进一步探索城市群空间扩展的动力机制,为城市群健康持续发展提供指导。
The authors have declared that no competing interests exist.

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[1]	Fang Chuanglin, Song Jitao, Zhang Qiang, et al.The formation, development and spatial heterogeneity patterns for the structures system of urban agglomerations in China. Acta Geographica Sinica, 2005, 60(5): 827-840.https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2005.05.014 URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>中国城市群结构体系是由不同发育程度、不同等级、不同行政隶属关系、不同成因和空间区位的城市群,通过各种物质流、能量流、信息流和知识流有机耦合而成的空间聚合体和综合集群体。通过对国内外有关城市群结构体系的综合分析,得知世界城市群结构体系正在形成,城市群间的等级职能正在参与新的国际劳动地域分工进行重组,中国城市群结构体系由28个大小不同、规模不等、发育程度不一的城市群组成,目前尚处总体发育雏形阶段,但却是中国未来经济发展格局中最具活力和潜力的战略支撑点和增长极点,主宰着国家经济发展的命脉。根据城市群发育程度指数模型计算结果,将中国城市群划分为三个等级,其中一级城市群包括长江三角洲城市群、珠江三角洲城市群和京津冀都市圈3个城市群,二级城市群包括山东半岛城市群、成都城市群、武汉城市群等11个城市群,三级城市群包括滇中城市群、天山北坡城市群等14个城市群。进一步分析发现,中国城市群总体发育程度低且差异很大,这种差异具有一定程度的合理性,并呈现出发育的阶段性、总体分布的不平衡性、空间分异的规律性、内部集聚的异质性和明显的分化性等空间分异特征。在未来的发展中,应加强对中国城市群结构体系理论的多维性、规律性和阶段性研究,加强对中国城市群结构体系形成发育的差异性、异质性和竞争性研究,加强对中国城市群结构体系的国际化、全球化与动态监测研究。</p> [方创琳, 宋吉涛, 张蔷, 等. 中国城市群结构体系的组成与空间分异格局 . 地理学报, 2005, 60(5): 827-840.]https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2005.05.014 URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>中国城市群结构体系是由不同发育程度、不同等级、不同行政隶属关系、不同成因和空间区位的城市群,通过各种物质流、能量流、信息流和知识流有机耦合而成的空间聚合体和综合集群体。通过对国内外有关城市群结构体系的综合分析,得知世界城市群结构体系正在形成,城市群间的等级职能正在参与新的国际劳动地域分工进行重组,中国城市群结构体系由28个大小不同、规模不等、发育程度不一的城市群组成,目前尚处总体发育雏形阶段,但却是中国未来经济发展格局中最具活力和潜力的战略支撑点和增长极点,主宰着国家经济发展的命脉。根据城市群发育程度指数模型计算结果,将中国城市群划分为三个等级,其中一级城市群包括长江三角洲城市群、珠江三角洲城市群和京津冀都市圈3个城市群,二级城市群包括山东半岛城市群、成都城市群、武汉城市群等11个城市群,三级城市群包括滇中城市群、天山北坡城市群等14个城市群。进一步分析发现,中国城市群总体发育程度低且差异很大,这种差异具有一定程度的合理性,并呈现出发育的阶段性、总体分布的不平衡性、空间分异的规律性、内部集聚的异质性和明显的分化性等空间分异特征。在未来的发展中,应加强对中国城市群结构体系理论的多维性、规律性和阶段性研究,加强对中国城市群结构体系形成发育的差异性、异质性和竞争性研究,加强对中国城市群结构体系的国际化、全球化与动态监测研究。</p>
[2]	Lin George C S. Metropolitan development in a transitionalsocialist economy: spatial restructuringin the Pearl River Delta, China. Urban Studies, 2001, 38(3): 383-406.https://doi.org/10.1080/00420980124089 URL [本文引用: 3]摘要 The dynamic of globalisation and urban change in Europe and North America has been extensively documented. Relatively little is known about the processes and consequences of spatial restructuring in metropolitan regions within the context of a transitional socialist economy. This study investigates economic restructuring and spatial transformation in one of the most dynamic metropolitan regions in China. Deregulation of the post-reform socialist central state has allowed Chinese peasants to diversify agricultural production and to industrialise the rural economy according to various personal strengths and the changing market demand. Despite the rapid commercialisation and industrialisation of the regional economy, there has been no growing concentration of population and production facilities in large cities. The loci of accelerated economic growth, increased population mobility and massive land-use transformation have been in the intermediate zones surrounding and between metropolitan centres. Rapid expansion of the extended metropolitan zone has been driven primarily by forces of rural industrialisation at the grassroots level rather than a result of urban sprawl. The on-going processes and evolving patterns of 'urban-rural integration' (chengxiang yitifa) in Chinese extended metropolitan regions demonstrate the complexity of the relationship between industrialisation and urbanisation in different political economies and question the adequacy of the widely accepted urban-rural dichotomy. The intrusion of global forces has not homogenised local particularities. Global capitalism has to seek shelter from locally specific conditions in order to take root in socialist soil.
[3]	Ingram G K.Patterns of metropolitandevelopment: What have we learned? Urban Studies, 1998, 35(7): 1019-1035.https://doi.org/10.1080/0042098984466 URL [本文引用: 1]摘要 Urban development patterns in both industrial and developing countries with market-oriented economies show strong regularities consistent with basic urban location theory. Large metropolitan areas are converging to similarly decentralised structures with multiple sub-centres, decentralised manufacturing and more centralised service employment. Decentralisation is increasing the reliance on road-based urban transport for both passengers and freight. Land markets are strong determinants of decentralisation, and the development patterns of cities without land markets differ greatly from cities with even poorly functioning land markets. Demand patterns in urban housing are similar across cities, but supply-side impediments vary widely, resulting in a wide range of the ratio of housing prices to income. The efficiency of public infrastructure provision also varies widely across cities and across sectors within cities. Large metropolitan areas in low-income countries will continue to grow as these countries urbanise.
[4]	Che Qianjin, Duan Xuejun, Guo Yao et al. Urban spatial expansion process, pattern and mechanism in Yangtze River Delta. Acta Geographica Sinica, 2011, 66(4): 446-456.Magsci [本文引用: 3]摘要城镇空间扩展是城市化作用于地理空间的直接结果，揭示城镇空间扩展过程、格局及机制已成为识别城镇发展阶段、认知城镇发展规律的有效手段。基于长江三角洲地区多时相卫星遥感影像数据，以城镇用地扩展空间分异与关联特征为切入点，利用间隙度指数、分形维数、扩展强度指数、扩展速度指数和空间关联模型，定量揭示了区域城镇空间扩展特征的多样性、空间组织异质性和“热点区”格局演化。结果表明：20 世纪80 年代以来，长三角洲地区城镇空间扩展在以中心城市集聚为主导的过程中，遵循“小集聚，大分散”的特点，围绕“Z”形区域发展轴线，大致经历了点轴扩展、沾粘式增长和蔓延扩张的过程，区域融合现象凸显；空间扩展的“热点区”格局不断演化，“热点区”的核心集聚作用在减弱，沪宁沿线、沪杭沿线、杭甬沿线和沿江地区成为驱动长三角城镇社会经济发展的核心区；同时，在城镇空间扩展的不同阶段，驱动机制有所差异，经济全球化和区域城市化推动着长三角城镇空间一体化进程。 [车前进, 段学军, 郭垚, 等. 长江三角洲地区城镇空间扩展特征及机制 . 地理学报, 2011, 66(4): 446-456.]Magsci [本文引用: 3]摘要城镇空间扩展是城市化作用于地理空间的直接结果，揭示城镇空间扩展过程、格局及机制已成为识别城镇发展阶段、认知城镇发展规律的有效手段。基于长江三角洲地区多时相卫星遥感影像数据，以城镇用地扩展空间分异与关联特征为切入点，利用间隙度指数、分形维数、扩展强度指数、扩展速度指数和空间关联模型，定量揭示了区域城镇空间扩展特征的多样性、空间组织异质性和“热点区”格局演化。结果表明：20 世纪80 年代以来，长三角洲地区城镇空间扩展在以中心城市集聚为主导的过程中，遵循“小集聚，大分散”的特点，围绕“Z”形区域发展轴线，大致经历了点轴扩展、沾粘式增长和蔓延扩张的过程，区域融合现象凸显；空间扩展的“热点区”格局不断演化，“热点区”的核心集聚作用在减弱，沪宁沿线、沪杭沿线、杭甬沿线和沿江地区成为驱动长三角城镇社会经济发展的核心区；同时，在城镇空间扩展的不同阶段，驱动机制有所差异，经济全球化和区域城市化推动着长三角城镇空间一体化进程。
[5]	Fishman R.Beyond Suburbia: The Rise and Fall of Suburbia. New York: Basic Book, 1977. [本文引用: 1]
[6]	Lynch K.Locational models. Boston: University of Harvard Press, 1980.
[7]	Gottman J.Megaoloplis: The Urbanized Northeastern Seaboard of the United States. Cambridge: The MLT Press, 1961. [本文引用: 1]
[8]	Ginsburg N.The urban transition:reflections on the American and Asian experiences. Hong Kong: The Chinese University Press, 1990. [本文引用: 1]
[9]	Ginsburg N, Koppel B, McGee T G. The Extended Metropolis: Settlement Transition in Asia. Honolulu: University of Hawaii Press, 1991. [本文引用: 1]
[10]	McGee T G. Eurocentrism in geography: The case of Asian urbanization. Canadian Geographer, 1991, 35(4): 332-344.URL [本文引用: 1]
[11]	Lin G C S. State policy and spatial restructuring in post-reform China, 1978-95. International Journal of Urban and Regional Research, 1999, 23(4): 670-696.https://doi.org/10.1111/1468-2427.00222 URL [本文引用: 1]摘要 China’s economic reform since 1978 has brought profound change, not only to the functioning of the state organization, but also to the structuring of the space economy. Prior to the reform, the Maoist regime introduced a system of state socialism featuring a centrally planned economy, an anti-commercialist ideology and a development strategy that aimed at the rapid growth of industrial output. Important characteristics of the Maoist plan-ideological space included an uneven economic landscape dominated by the northern manufacturing heartland, a rigid urban hierarchy vertically integrated by a few large cities, and an ‘invisible wall’ separating urban and rural settlements. The post-reform market-regulatory regime has decentralized the power of decision-making, allowed a market economy to ‘grow out of the plan’, and freed state control over some peripheral areas that are not indispensable to the growth of the national economy. This has given rise to a distinct developmental landscape marked by the rapid expansion of new production space in South China, small towns and the vast countryside. Spatial restructuring in post-reform China has been primarily a result of state disarticulation rather than increased state intervention. A distinction needs to be made between ‘nation-state’ and ‘local-state’ for a better understanding of the operating mechanism of regional development. To solve the mystery of China’s spatial restructuring requires a comprehensive approach that moves beyond the traditional East-West regional dichotomy and concentrates on the shifting emphasis of the production space between North and South China, between large cities and small towns, and between cities and the countryside.La réforme économique en Chine depuis 1978 a produit un profond changement, non seulement du fonctionnement de l’organisation de l’état, mais aussi de la structuration de l’économie de l’espace. Avant la réforme, le régime mao06ste avait introduit un système de socialisme d’état marqué par une économie planifiée centralement, une idéologie anti-marché, et une stratégie de développement qui avait pour but la croissance rapide de la production industrielle. Les caractéristiques importantes de l’espace mao06ste comprenaient un paysage économique inégal dominé par le centre stratégique de la manufacture du nord, une hiérarchie urbaine rigide intégrée verticalement par quelques grandes villes, et un ‘mur invisible’ séparant les installations urbaines et rurales. Le régime de régulation du marché après les réformes a décentralisé la prise de décisions, a permis à une économie de marché de ‘sortir du plan’ et a libéré le contrt00le de l’état sur quelques domaines périphériques qui ne sont pas indispensables à la croissance de l’économie. Ceci a créé un paysage distinctif de développement marqué par l’expansion rapide d’un nouvel espace de production en Chine du sud, dans les petites villes et dans la campagne immense. La restructuration spatiale dans la Chine d’après les réformes a été avant tout un résultat de la désarticulation de l’état plut00t que de son intervention croissante. Afin de mieux comprendre le mécanisme d’opération du développement régional, une distinction doit 09tre faite entre ‘nation-état’ et ‘état-local’. La résolution du mystère de la restructuration spatiale en Chine demande une approche compréhensive allant plus loin que la dichotomie régionale traditionnelle est-ouest et portant son attention sur l’accentuation changeante de l’espace de production entre la Chine du nord et la Chine du sud, entre les grandes cités et les petites villes, et entre les villes et la campagne.
[12]	Ding Hongjun, Ning Yuemin.Urban Geographic Generality.Hefei: Anhui Science Press, 1983.URL [本文引用: 1]摘要城市地理概论于洪俊, 宁越敏著安徽科学技術出版社, 1983.12 [丁洪俊, 宁越敏.城市地理概论. 合肥: 安徽科学出版社, 1983.]URL [本文引用: 1]摘要城市地理概论于洪俊, 宁越敏著安徽科学技術出版社, 1983.12
[13]	Zhou Yixing.Definition of urban place and statistical standards of urban population in China: Problem and solution. Asian Geography, 1988, 7(1): 12-18. [本文引用: 1]
[14]	Wang Lei, Duan Xuejun.The expansion of urbanization area in Yangtze River Delta. Scientia Geographica Sinica, 2010,30(5): 702-709. [本文引用: 1] [王磊, 段学军. 长江三角洲地区城市空间扩展研究 . 地理科学, 2010, 30(5): 702-709.] [本文引用: 1]
[15]	Wang Cuiping, Wang Haowei, Li Chunming, et al.Analysis of the spatial expansion characteristics of major urban agglomerations in China using DMSP/OLS images. Acta Ecologica Sinica, 2012, 32(3): 942-954.https://doi.org/10.5846/stxb201109061306 Magsci [本文引用: 1]摘要 20世纪90年代以来,随着中国城市化步伐的加快,城市用地空间扩张极为明显。采用1992、1995、2000、2005、2009年5期的夜间灯光影像数据提取了京津冀、长江三角洲和珠江三角洲城市群的城市像元,并从空间扩张强度、扩张类型以及方向性空间扩张特征3个方面对三大城市群城市用地的空间扩张特征进行了分析,同时还从社会经济方面对城市群空间扩张的驱动因素进行了讨论。结果表明,三大城市群的空间扩张特征既存在共性也存在明显的差异,同时社会经济的快速发展对城市用地的扩张具有明显的驱动作用,为进一步推动中国城市化进程提供了数据支撑。 [王翠平, 王豪伟, 李春明, 等. 基于DMSP/OLS影像的我国主要城市群空间扩张特征分析 . 生态学报, 2012, 32(3): 942-954.]https://doi.org/10.5846/stxb201109061306 Magsci [本文引用: 1]摘要 20世纪90年代以来,随着中国城市化步伐的加快,城市用地空间扩张极为明显。采用1992、1995、2000、2005、2009年5期的夜间灯光影像数据提取了京津冀、长江三角洲和珠江三角洲城市群的城市像元,并从空间扩张强度、扩张类型以及方向性空间扩张特征3个方面对三大城市群城市用地的空间扩张特征进行了分析,同时还从社会经济方面对城市群空间扩张的驱动因素进行了讨论。结果表明,三大城市群的空间扩张特征既存在共性也存在明显的差异,同时社会经济的快速发展对城市用地的扩张具有明显的驱动作用,为进一步推动中国城市化进程提供了数据支撑。
[16]	Ning Yuemin, Shi Qian, Zha Zhiqiang.Studies of Yangtze River Delta megalopolis formation mechanism andcross-regional plannin g. Urban Planning, 1998(2): 16-20.URL [本文引用: 1]摘要改革开放以来,我国沿海地区城乡空间结构发生了显著的变化,已经或正在形成类似西方大城市带的新型城市群体组织。本文根据国内**提出的都市连绵区的概念,对长江三角洲都市连绵区进行了界定,并分析了形成机制和调控措施。 [宁越敏, 施倩, 查志强. 长江三角洲都市连绵区形成机制与跨区域规划研究 . 城市规划, 1998(2): 16-20.]URL [本文引用: 1]摘要改革开放以来,我国沿海地区城乡空间结构发生了显著的变化,已经或正在形成类似西方大城市带的新型城市群体组织。本文根据国内**提出的都市连绵区的概念,对长江三角洲都市连绵区进行了界定,并分析了形成机制和调控措施。
[17]	Gu Chaolin, Zhang Min.Study on the characteristics and dynamics of Yangtze Delta megalopolis. Advances in EarthScience, 2001, 16(3): 332-338.Magsci摘要 <p>近年来,长江三角洲除继续保持中国最大的经济核心区外,城市发展也呈现新的趋势和特点,以上海为中心,形成一批经济实力强、社会发展水平高、投资环境优越的城市群。区域城市化进程加快,向巨型大都市连绵区发展。从世界大都市连绵区的发展趋势出发,概要论述了长江三角洲大都市连绵区的形成、发展过程和现状特征。认为长江三角洲都市连绵区由中心城市、城市发展轴线和次级城市群及其腹地构成,已形成5个层次的城市等级体系;区内产业结构向高层次转化,外向型经济蓬勃发展,现代化基础设施初具规模。概括起来,长江三角洲都市连绵区形成的动力机制主要表现在如下几个方面:①政府权力层层下放;②行政区划调整;③投资主体多元化;④市场建设与乡镇和个体企业发展。</p> [顾朝林, 张敏. 长江三角洲都市连绵区性状特征与形成机制研究 . 地球科学进展,2001, 16(3): 332-338.]Magsci摘要 <p>近年来,长江三角洲除继续保持中国最大的经济核心区外,城市发展也呈现新的趋势和特点,以上海为中心,形成一批经济实力强、社会发展水平高、投资环境优越的城市群。区域城市化进程加快,向巨型大都市连绵区发展。从世界大都市连绵区的发展趋势出发,概要论述了长江三角洲大都市连绵区的形成、发展过程和现状特征。认为长江三角洲都市连绵区由中心城市、城市发展轴线和次级城市群及其腹地构成,已形成5个层次的城市等级体系;区内产业结构向高层次转化,外向型经济蓬勃发展,现代化基础设施初具规模。概括起来,长江三角洲都市连绵区形成的动力机制主要表现在如下几个方面:①政府权力层层下放;②行政区划调整;③投资主体多元化;④市场建设与乡镇和个体企业发展。</p>
[18]	Yao Shimou, Chen Shuang.The trend of urban spatial evolution in the Changjiang River Delta. Acta Geographica Sinica, 1998, 53(12): 1-10.https://doi.org/10.11821/xb1998s1001 URL摘要随着改革开放形势的深入发展,我国沿海经济发达地区之一的长江三角洲,近20年来,经济发展十分迅速,城市区域的基础设施日臻完善,城市之间的各种社会、经济和科技文化联系加强,区域集聚、轴线发展由点到面不断扩大,城镇工业化、现代化水平不断提高,城乡一体化,成为该经济发达地区城市空间演化的最大特征和基本发展趋势。本文结合该区若干城市发展的典型实例分析,着重研究经济发达地区城市空间演化的基本特征、动力机制与功能变化及其城市空间演化的趋势。 [姚士谋, 陈爽. 长江三角洲地区城市空间演化趋势 . 地理学报, 1998, 53(12): 1-10.]https://doi.org/10.11821/xb1998s1001 URL摘要随着改革开放形势的深入发展,我国沿海经济发达地区之一的长江三角洲,近20年来,经济发展十分迅速,城市区域的基础设施日臻完善,城市之间的各种社会、经济和科技文化联系加强,区域集聚、轴线发展由点到面不断扩大,城镇工业化、现代化水平不断提高,城乡一体化,成为该经济发达地区城市空间演化的最大特征和基本发展趋势。本文结合该区若干城市发展的典型实例分析,着重研究经济发达地区城市空间演化的基本特征、动力机制与功能变化及其城市空间演化的趋势。
[19]	Li Jialin, Xu Jiqin, Li Weifang et al. Spatio-temporal characteristics of urbanization area growthin the Yangtze River Delta. Acta Geographica Sinica, 2007, 62(4): 437-447.Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>The Yangtze River Delta is one of the economically developed coastal areas. From the late 1970s, its urbanization process has been quickened greatly, which resulted in the number increase and the spatial expansion of urban areas. The Landsat MSS, TM/ETM satellite images, which were respectively acquired in 5 periods of 1979, 1990, 1995, 2000 and 2005, were used to extract urban land information and analyze urban growth data with the help of remote sensing and GIS softwares. We analyzed the spatio-temporal characteristics including urban growth speed, growth intensity, fractal dimension and urban growth pattern. Additionally, dynamics of urban expansion in the Yangtze River Delta were also analyzed. The results are drawn as follows: (1) From 1979 to 2005, the growth speed of urbanization area was accelerating obviously. The quantities of increasing area of urbanized land were 37.66 , 112.43 km<sup>2</sup>, 274.86 km<sup>2</sup> and 421.73 km<sup>2</sup> in the past four periods (1979-1990, 1990-1995, 1995-2000 and 2000-2005), respectively. Meanwhlie, the growth intensities of urbanized land enhanced gradually. From 1979 to 1990, the growth intensity was only 0.03, then reaching 0.10, 0.24 and 0.37 in the following three periods. (2) The spatial structure of urbanization area in the Yangtze River Delta was fractal. The fractal dimension and stability coefficient of urbanized land structure fluctuated to a certain extent. From 1979 to 2000, the fractal dimension of urbanized land structure decreased yearly. The shape of urbanized land tended to be regular. After 2000, the area increase of urbanized land on a large scale led to more complicated shape of urbanized land. The stability coefficient also had similar characteristics to that of fractal dimension. So the change of urbanized land in spatial structure was relating to the growth process of urbanized land. (3) The growth process of urban agglomeration in the Yangtze River Delta was from one pole and two belts to five poles and five belts. From 1979 to 1990, Shanghai was the only first-grade growth pole of urbanized land and Shanghai-Nanjing railway and Shanghai-Hangzhou railway were the two first-grade growth belts of urbanized land in the Yangtze River Delta. At the latest period (from 2000 to 2005), the first-grade growth poles included 5 cities, i.e., Shanghai, Nanjing, Hangzhou, Suzhou and Ningbo. Besides Shanghai-Nanjing railway and Shanghai-Hangzhou railway, Shanghai-Jingjiang railway, Hangzhou-Ningbo railway and the highway linking Nanjing to Gaochun also became growth belts of urbanized land in the Yangtze River Delta in that period.</p>
[20]	Zhuo Li, Li Qiang, Shi Peijun, et al.Identification and characteristics analysis of urban land expansion types in China in the 1990s using DMSP/OLS data. Acta Geographica Sinica, 2006, 61(2): 169-178.Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>针对目前在城市用地空间扩展类型的划分与识别方面存在的问题,首次提出了基于夜间灯光图像像元灯光强度的时间变化特征对城市用地空间扩展类型进行分类/识别的方法, 并应用该方法将中国1992~1998年间的城市用地空间扩展类型分成了3级7大类,进而对这些扩展类型的区域结构、空间分布和开发强度进行了分析,揭示了1992~1998年间中国城市用地空间扩展的一些主要特征。提出以像元为分析对象、并采用多级分类的方法,不仅实现了大尺度上城市用地空间扩展类型的快速识别,而且还在保证分类结果与其他相关研究结果衔接一致的前提下,提供了更为详细且符合实际的城市用地空间扩展信息。</p> [卓莉, 李强, 史培军, 等. 基于夜间灯光数据的中国城市用地扩展类型 . 地理学报, 2006, 61(2): 169-178.]Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>针对目前在城市用地空间扩展类型的划分与识别方面存在的问题,首次提出了基于夜间灯光图像像元灯光强度的时间变化特征对城市用地空间扩展类型进行分类/识别的方法, 并应用该方法将中国1992~1998年间的城市用地空间扩展类型分成了3级7大类,进而对这些扩展类型的区域结构、空间分布和开发强度进行了分析,揭示了1992~1998年间中国城市用地空间扩展的一些主要特征。提出以像元为分析对象、并采用多级分类的方法,不仅实现了大尺度上城市用地空间扩展类型的快速识别,而且还在保证分类结果与其他相关研究结果衔接一致的前提下,提供了更为详细且符合实际的城市用地空间扩展信息。</p>
[21]	Liu Zhifeng, He Chunyang, Zhang Qiaofeng, et al.Extracting the dynamics of urban expansion in China using DMSP-OLS nighttime light data from 1992 to 2008. Landscape and Urban Planning, 2012, 106(1): 62-72.https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2012.02.013 URL Magsci [本文引用: 1]摘要 Timely and accurate information about the dynamics of urban expansion is vital to reveal the relationships between urban expansion and the ecosystem, to optimize land use patterns, and to promote the effective development of cities in China. Nighttime stable light data from the Defense Meteorological Satellite Program’s Operational Line-scan System (DMSP-OLS) Nighttime Lights Time Series dataset provide a new source of information that can quickly reveal the dynamics of urban expansion. However, the DMSP-OLS sensor has no on-board calibration, which makes it difficult to directly compare time series data from multiple satellites. This study developed a new method for systematically correcting multi-year multi-satellite nighttime stable lights data and rapidly extracting the dynamics of urban expansion based on this corrected data for China from 1992 to 2008. The results revealed that the proposed method effectively reduced abnormal discrepancy within the nighttime stable light data and improved continuity and comparability. The dynamics of urban expansion in China from 1992 to 2008 were extracted with an average overall accuracy of 82.74% and an average Kappa of 0.40. (C) 2012 Elsevier B.V. All rights reserved.
[22]	Ma Ting, Zhou Chenghu, Pei Tao, et al.Quantitative estimation of urbanization dynamics using time series of DMSP/OLS nighttime light data: A comparative case study from China’s cities. Remote Sensing of Environment, 2012, 124(9) :99-107.https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.04.018 URL [本文引用: 1]摘要 Urbanization process involving increased population size, spatially extended land cover and intensified economic activity plays a substantial role in anthropogenic environment changes. Remotely sensed nighttime lights datasets derived from the Defense Meteorological Satellite Program’s Operational Linescan System (DMSP/OLS) provide a consistent measure for characterizing trends in urban sprawl over time (Sutton, 2003). The utility of DMSP/OLS imagery for monitoring dynamics in human settlement and economic activity at regional to global scales has been widely verified in previous studies through statistical correlations between nighttime light brightness and demographic and economic variables ( 聽and聽 ). The quantitative relationship between long-term nighttime light signals and urbanization variables, required for extensive application of DMSP/OLS data for estimating and projecting the trajectory of urban development, however, are not well addressed for individual cities at a local scale. We here present analysis results concerning quantitative responses of stable nighttime lights derived from time series of DMSP/OLS imagery to changes in urbanization variables during 1994鈥2009 for more than 200 prefectural-level cities and municipalities in China. To identify the best-fitting model for nighttime lights-based measurement of urbanization processes with different development patterns, we comparatively use three regression models: linear, power-law and exponential functions to quantify the long-term relationships between nighttime weighted light area and four urbanization variables: population, gross domestic product (GDP), built-up area and electric power consumption. Our results suggest that nighttime light brightness could be an explanatory indicator for estimating urbanization dynamics at the city level. Various quantitative relationships between urban nighttime lights and urbanization variables may indicate diverse responses of DMSP/OLS nighttime light signals to anthropogenic dynamics in urbanization process in terms of demographic and economic variables. At the city level, growth in weighted lit area may take either a linear, concave (exponential) or convex (power law) form responsive to expanding human population and economic activities during urbanization. Therefore, in practice, quantitative models for using DMSP/OLS data to estimate urbanization dynamics should vary with different patterns of urban development, particularly for cities experiencing rapid urban growth at a local scale.
[23]	Lu Dadao.Function orientation and coordinating development of subregions withinthe Jing-Jin-Ji urban agglomeration. Progress in Geography, 2015, 34(3): 265-270.Magsci [本文引用: 1]摘要本文回顾了京津冀大城市群内部各组成部分的经济联系与利益矛盾。阐述了改革开放以来,京津两市和河北省的经济发展特点及已形成的优势。根据各自的特点、优势和符合国家战略利益的原则,提出了京津冀大城市群中北京、天津、河北省的功能定位。 [陆大道. 京津冀城市群功能定位及协同发展 . 地理科学进展, 2015, 34(3): 265-270.]Magsci [本文引用: 1]摘要本文回顾了京津冀大城市群内部各组成部分的经济联系与利益矛盾。阐述了改革开放以来,京津两市和河北省的经济发展特点及已形成的优势。根据各自的特点、优势和符合国家战略利益的原则,提出了京津冀大城市群中北京、天津、河北省的功能定位。
[24]	He Chunyang, Chen Jin, Shi Peijun, et al.City expansion model of metropolitan area in China: A case study of Beijing. Acta Geographica Sinica, 2003, 58(2): 294-304.Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>在分析大都市区城市扩展特征的基础上，从宏观外部约束性因素和局部城市单元自身扩展能力变化共同作用影响城市发展演变的角度，构建了一个模拟和预测大都市区城市发展演变过程的城市扩展模型 (City Expanding Model in Metropolitan Area; CEM)。首先对北京1975~1997年的城市发展过程进行模拟重建，然后在此基础上从城镇用地数量最优和位置最佳相结合的角度对北京2005~2015年的城市发展格局进行了预测。结果表明，在对各种影响因素进行严格标准化并利用自适应Monte-Carlo方法多次模拟确定最佳影响权重的基础上，该模型可以在一定程度上反映城市发展，尤其是大都市区城市发展演变的特征和规律。</p> [何春阳, 陈晋, 史培军, 等. 大都市区城市扩展模型: 以北京城市扩展模拟为例 . 地理学报, 2003, 58(2): 294-304.]Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>在分析大都市区城市扩展特征的基础上，从宏观外部约束性因素和局部城市单元自身扩展能力变化共同作用影响城市发展演变的角度，构建了一个模拟和预测大都市区城市发展演变过程的城市扩展模型 (City Expanding Model in Metropolitan Area; CEM)。首先对北京1975~1997年的城市发展过程进行模拟重建，然后在此基础上从城镇用地数量最优和位置最佳相结合的角度对北京2005~2015年的城市发展格局进行了预测。结果表明，在对各种影响因素进行严格标准化并利用自适应Monte-Carlo方法多次模拟确定最佳影响权重的基础上，该模型可以在一定程度上反映城市发展，尤其是大都市区城市发展演变的特征和规律。</p>
[25]	Huang Qingxu, He Chunyang, Shi Peijun, et al.Understanding multi-scale urban expansion driving forces: In the case study of Beijing. Economic Geogranphy, 2009, 29(5): 714-721.URL [本文引用: 1]摘要厘清土地利用变化与其驱动力之间的关系，是土地利用变化研究的核心，也是建立变化模型和定量预测的基础。以北京为研究案例，基于遥感影像和GIS技术，获取了1991-2004年北京城市扩展信息，定量分析比较了1991-2004年北京地区面状、线状和点状三种城市扩展空间过程。并从宏观、中观和微观三个尺度上，分析了北京城市扩展过程的驱动机制。结果表明：①城镇用地扩展过程显著，城镇用地在区域总面积中所占比例从1991年的9．80％增长到2004年的17．93％；②城市化过程，主要表现为点状、线状和面状城市化三种基本模式；③宏观、中观和微观三层次的驱动因子影响城市扩展过程。宏观尺度上，城市规划，土地利用政策等政府行为和过去三千年城市发展形成的旧有城市格局从根本上决定了现代北京城市发展的基本风貌和格局；在中观尺度上社会和经济因素为城市扩展提供了驱动力，最明显的是人口增长和人民生活水平的提高；微观尺度的地形、区位和交通限制决定了城市扩展的可能性，最利于城市扩展的因子是距高速公路的距离。三者综合作用的结果是1991-2004年北京城市化强度出现一个先增长后减小的发展趋势。 [黄庆旭, 何春阳, 史培军, 等. 城市扩展多尺度驱动机制分析: 以北京为例 . 经济地理, 2009, 29(5): 714-721.]URL [本文引用: 1]摘要厘清土地利用变化与其驱动力之间的关系，是土地利用变化研究的核心，也是建立变化模型和定量预测的基础。以北京为研究案例，基于遥感影像和GIS技术，获取了1991-2004年北京城市扩展信息，定量分析比较了1991-2004年北京地区面状、线状和点状三种城市扩展空间过程。并从宏观、中观和微观三个尺度上，分析了北京城市扩展过程的驱动机制。结果表明：①城镇用地扩展过程显著，城镇用地在区域总面积中所占比例从1991年的9．80％增长到2004年的17．93％；②城市化过程，主要表现为点状、线状和面状城市化三种基本模式；③宏观、中观和微观三层次的驱动因子影响城市扩展过程。宏观尺度上，城市规划，土地利用政策等政府行为和过去三千年城市发展形成的旧有城市格局从根本上决定了现代北京城市发展的基本风貌和格局；在中观尺度上社会和经济因素为城市扩展提供了驱动力，最明显的是人口增长和人民生活水平的提高；微观尺度的地形、区位和交通限制决定了城市扩展的可能性，最利于城市扩展的因子是距高速公路的距离。三者综合作用的结果是1991-2004年北京城市化强度出现一个先增长后减小的发展趋势。
[26]	Chen Bingxin, Ye Yumin.Spatial evolving track and influence factor analysis of BeijingTianjin and Hebei metropolitan area. Urban Studies, 2008, 15(1): 21-28.https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-3862.2008.01.005 URL [本文引用: 1]摘要论文在对都市区中心市划分标准进行界定的基础上,运用2000年和2005年分省统计数据,以县域为数据分析单元,借助地理信息系统软件建立数字地图,发现2000年-2005年间京津冀都市区的数目增多,人口和经济聚集程度加强,且都市区之间表现出连接的趋势,京津大都市连绵区已经成型.但同时也存在着都市区空间分布不均衡,整体优势不显著的问题.多元回归分析结果表明:工业和服务业发展水平、农业劳动生产率、人均耕地面积、城镇化水平等是影响京津冀都市区发育的主要因素. [陈丙欣, 叶裕民. 京津冀都市区空间演化轨迹及影响因素分析 . 城市发展研究, 2008, 15(1): 21-28.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-3862.2008.01.005 URL [本文引用: 1]摘要论文在对都市区中心市划分标准进行界定的基础上,运用2000年和2005年分省统计数据,以县域为数据分析单元,借助地理信息系统软件建立数字地图,发现2000年-2005年间京津冀都市区的数目增多,人口和经济聚集程度加强,且都市区之间表现出连接的趋势,京津大都市连绵区已经成型.但同时也存在着都市区空间分布不均衡,整体优势不显著的问题.多元回归分析结果表明:工业和服务业发展水平、农业劳动生产率、人均耕地面积、城镇化水平等是影响京津冀都市区发育的主要因素.
[27]	Chen Hongxia, Li Guoping, Zhang Dan.Study on the characteristics of Beijing-Tianjin-Hebei spatial structure and the spatial integration. Urban Studies, 2011, 18(11): 74-79.https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-3862.2011.11.015 URL [本文引用: 1]摘要本文以京津冀区域空间结构为研究对象,从点、线、网络和域面四个基本空间要素入手,研究提升区域竞争力的空间整合规律。研究认为,京津冀区域人口和城镇体系的空间分布不均衡,一方面,以自然条件为基础,呈现东南集中特征,另一方面,中小城镇分布以京广、京九、京哈铁路等为依托,呈现以北京为中心的强向心分布;城镇带分布大体可划分为京广线、朔黄和石德线、京九线、京-津、京哈和京山线、张-承六个片区;经济发展呈现空间均衡的分散化趋势;区域内部交通基础设施比较发达,随着经济发展的空间重心变化,区域内部各地区对外交通需求建设的空间分布也有所改变。最后,综合考虑京津冀区域人口、经济、城镇和交通体系发展的现状与未来的地区发展定位,认为"三轴、四区、多中心、网络化"是京津冀区域的空间整合发展的可行方向。 [陈红霞, 李国平, 张丹.京津冀区域空间格局及其优化整合分析 . 城市发展研究, 2011, 18(11): 74-79.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-3862.2011.11.015 URL [本文引用: 1]摘要本文以京津冀区域空间结构为研究对象,从点、线、网络和域面四个基本空间要素入手,研究提升区域竞争力的空间整合规律。研究认为,京津冀区域人口和城镇体系的空间分布不均衡,一方面,以自然条件为基础,呈现东南集中特征,另一方面,中小城镇分布以京广、京九、京哈铁路等为依托,呈现以北京为中心的强向心分布;城镇带分布大体可划分为京广线、朔黄和石德线、京九线、京-津、京哈和京山线、张-承六个片区;经济发展呈现空间均衡的分散化趋势;区域内部交通基础设施比较发达,随着经济发展的空间重心变化,区域内部各地区对外交通需求建设的空间分布也有所改变。最后,综合考虑京津冀区域人口、经济、城镇和交通体系发展的现状与未来的地区发展定位,认为"三轴、四区、多中心、网络化"是京津冀区域的空间整合发展的可行方向。
[28]	Liu Cuiling, Long Ying.Urban expansion simulation and analysis in the Beijing-Tianjin-Hebei Region. Progress in Geography, 2015, 34(2): 217-228.https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2015.02.010 Magsci [本文引用: 2]摘要准确把握城镇扩张过程中空间形态的变化规律对城镇规划水平的提高具有重要的现实意义。当前,京津冀的协同发展已上升为国家战略,为了对京津冀远景的城镇增长进行预测,本文将北京城市空间发展分析模型(BUDEM)扩展到京津冀(JJJ)区域,构建了京津冀城镇空间发展分析模型(BUDEM-JJJ)。该模型以城市增长理论和约束性元胞自动机(Constrained Cellular Automata, Constrained CA)模型为基础,以京津冀区域为研究对象,以Logistic回归和单一参数循环方法(Monoloop)为模型参数识别方法,利用2000-2005年和2005-2010年两个历史阶段的城镇建设用地数据对模型进行了参数识别,并进行了模型验证。在此基础上,对京津冀区域2049年的城镇形态进行了多种情景模拟,分析了不同发展情景(Scenario)下京津冀地区城镇空间发展格局的变化,可为当前京津冀城镇发展方向的调整和下一轮的城镇规划提供参考。 [刘翠玲, 龙瀛. 京津冀地区城镇空间扩张模拟与分析 . 地理科学进展, 2015, 34(2): 217-228.]https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2015.02.010 Magsci [本文引用: 2]摘要准确把握城镇扩张过程中空间形态的变化规律对城镇规划水平的提高具有重要的现实意义。当前,京津冀的协同发展已上升为国家战略,为了对京津冀远景的城镇增长进行预测,本文将北京城市空间发展分析模型(BUDEM)扩展到京津冀(JJJ)区域,构建了京津冀城镇空间发展分析模型(BUDEM-JJJ)。该模型以城市增长理论和约束性元胞自动机(Constrained Cellular Automata, Constrained CA)模型为基础,以京津冀区域为研究对象,以Logistic回归和单一参数循环方法(Monoloop)为模型参数识别方法,利用2000-2005年和2005-2010年两个历史阶段的城镇建设用地数据对模型进行了参数识别,并进行了模型验证。在此基础上,对京津冀区域2049年的城镇形态进行了多种情景模拟,分析了不同发展情景(Scenario)下京津冀地区城镇空间发展格局的变化,可为当前京津冀城镇发展方向的调整和下一轮的城镇规划提供参考。
[29]	Xu Xinliang, Tong Laga, Zheng Kaidi et al. Spatial-temporal characteristics and scenario prediction of urban expansionin Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan region. China Population, Resources and Environment, 2012, 22(11): 256-261.URL [本文引用: 1]摘要近年来,京津冀都市圈城市化发展迅速,快速城市化过程导致了人地矛盾日益尖锐、环境污染、交通拥挤、居住环境恶化等一系列城市问题。本文利用GIS空间分析方法,分析了1990-2008年京津冀都市圈城镇扩展的时空过程,并在此基础上,运用SLEUTH模型,模拟了不同发展场景下京津冀都市圈城镇扩展的未来情景。研究发现:1990-2008年京津冀都市圈城镇扩展明显,城镇面积净增加4022.37km2,年平均扩展速率为1.91%,1990年以后城镇扩展速率呈逐步减缓的趋势。城镇扩展在空间格局上呈现显著的"双核、一带和两轴、多中心"的特征。城镇扩展对耕地资源的占用特别明显,18年间,耕地面积净减少3507.62km2,年减少速率为0.23%。2008-2020年京津冀都市圈城镇扩展速率较历史时期将有一定减缓,2020年以后城镇扩展速率将进一步下降。京津冀都市圈未来城镇扩展仍然将侵占一定的耕地资源,2020年以后耕地萎缩的态势将减缓。 [徐新良, 通拉嘎, 郑凯迪等.京津冀都市圈城镇扩展时空过程及其未来情境预测 . 中国人口·资源与环境, 2012, 22(11): 256-261.]URL [本文引用: 1]摘要近年来,京津冀都市圈城市化发展迅速,快速城市化过程导致了人地矛盾日益尖锐、环境污染、交通拥挤、居住环境恶化等一系列城市问题。本文利用GIS空间分析方法,分析了1990-2008年京津冀都市圈城镇扩展的时空过程,并在此基础上,运用SLEUTH模型,模拟了不同发展场景下京津冀都市圈城镇扩展的未来情景。研究发现:1990-2008年京津冀都市圈城镇扩展明显,城镇面积净增加4022.37km2,年平均扩展速率为1.91%,1990年以后城镇扩展速率呈逐步减缓的趋势。城镇扩展在空间格局上呈现显著的"双核、一带和两轴、多中心"的特征。城镇扩展对耕地资源的占用特别明显,18年间,耕地面积净减少3507.62km2,年减少速率为0.23%。2008-2020年京津冀都市圈城镇扩展速率较历史时期将有一定减缓,2020年以后城镇扩展速率将进一步下降。京津冀都市圈未来城镇扩展仍然将侵占一定的耕地资源,2020年以后耕地萎缩的态势将减缓。
[30]	Elvidge C, Baugh K, Kihn E, et al.Mapping city lights with nighttime data from the DMSP Operational Linescan System. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 1997, 63: 727-734.https://doi.org/10.1016/S0924-2716(97)00008-7 URL [本文引用: 2]摘要 The Defense Meteorological Satellite Program (DMSP) Operational Linescan System (OLS) has a unique capability to detect low levels of visible and near-infrared (VNIR) radiance at night. With the OLS "VIS" band data, it is possible to detect clouds illuminated by moonlight, plus lights from cities, towns, industrial sites, gas flares, and ephemeral events such as fires and lightning illuminated clouds. This paper presents methods which have been developed for detecting and geolocating VNIR emission sources with nighttime DMSP-OLS data and the analysis of image time series to identify spatially stable emissions from cities, towns, and industrial sites. Results are presented for the United States.
[31]	Henderson M, Yeh E T, Gong P, et al.Validation of urban boundaries derived from global night-time satellite imagery. International Journal of Remote Sensing. 2003, 24(3): 595-609.https://doi.org/10.1080/01431160304982 URL [本文引用: 1]摘要 Night-time imagery from the Defense Meteorological Satellite Program (DMSP) Operational Linescan System (OLS) has been proposed as a useful tool for monitoring urban expansion around the world, but determining appropriate light thresholds for delineating cities remains a challenge. In this paper we present a new approach. We used DMSP stable lights and radiance-calibrated images to delimit urban boundaries for San Francisco, Beijing and Lhasa, cities with different levels of urbanization and economic development, and compared the results against boundaries derived from high-resolution Landsat Thematic Mapper (TM) imagery. Unthresholded DMSP images exaggerate and shift the extent of these urban areas. We then calculated light thresholds that minimized the discrepancies between the DMSP- and TM-derived urban boundaries for each city. Our comparison highlights the difficulty of using DMSP data across areas with disparate urban characteristics, but suggests the possibility of calibrating this data source for monitoring growth of cities at comparable levels of development.
[32]	Wu Yuming, Xu Jianhua.A spatial analysis on China’s regional economic growth clustering. Scientia Geographica Sinica, 2004, 24(6): 654-659.https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-0690.2004.06.003 URL [本文引用: 1]摘要运用空间统计和计量经济学Moran I指数法及时空数据(Panel Data)模型分析了中国31个省级区域经济增长集聚及其影响因素.结果显示:①中国省域经济增长具有明显的空间依赖性,在地理空间上存在集聚现象,区域经济增长在时空上呈现出明显的空间效应,忽视空间效应将造成模型设定的偏差和计量结果的非科学性;②空间相关以及由此带来的国际国内贸易及外资等经济活动频繁程度,在很大程度上引起了31个省域区际经济增长的空间不均衡,空间集聚使得在经济增长过程中地理区位(距离)产生的空间成本降低,但地理特征将深刻作用于区域经济增长空间集聚的中心和外围关系;③外商直接投资、国际与区际贸易、人力资本、技术创新等因素对中国区域经济增长的贡献非常重要,但它却不能轻易改变经济地理的规则,经济增长因素在地理空间上的非均衡集聚导致了迥然不同的区域经济增长格局. [吴玉鸣, 徐建华. 中国区域经济增长集聚的空间统计分析 . 地理科学, 2004, 24(6): 654-659.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-0690.2004.06.003 URL [本文引用: 1]摘要运用空间统计和计量经济学Moran I指数法及时空数据(Panel Data)模型分析了中国31个省级区域经济增长集聚及其影响因素.结果显示:①中国省域经济增长具有明显的空间依赖性,在地理空间上存在集聚现象,区域经济增长在时空上呈现出明显的空间效应,忽视空间效应将造成模型设定的偏差和计量结果的非科学性;②空间相关以及由此带来的国际国内贸易及外资等经济活动频繁程度,在很大程度上引起了31个省域区际经济增长的空间不均衡,空间集聚使得在经济增长过程中地理区位(距离)产生的空间成本降低,但地理特征将深刻作用于区域经济增长空间集聚的中心和外围关系;③外商直接投资、国际与区际贸易、人力资本、技术创新等因素对中国区域经济增长的贡献非常重要,但它却不能轻易改变经济地理的规则,经济增长因素在地理空间上的非均衡集聚导致了迥然不同的区域经济增长格局.
[33]	Ma Xiaodong, Zhu Chuangeng, Ma Ronghua, et al.Urban spatial growth pattern and its evolution in Suzhou. Acta Geographica Sinica, 2008, 63(4): 405-416.Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>基于苏州地区1984-2005 年的6 个时相卫星遥感数据, 从城镇实体地域扩展的视角, 运用关联分维数、全局和局域空间关联指数、空间变差函数等方法构建了空间关联测度模型, 分析了苏州地区城镇扩展的周期性、城镇建设用地的分维特征、城镇扩展的“热点区”空间分布及演化, 城市化空间梯度的形态演化。结果表明, 20 世纪80 年代以来, 苏州地区的城镇扩展经历了稳步增长、缓速下降、急速增长和快速下降四个阶段, 显示出“大起大落”的特征; 在空间格局上, 城镇扩展强度的高值簇区(热点区) 呈现出较明显空间演化和跃迁的特征, 经历了苏州市区、苏州—吴江轴线、苏州—昆山轴线(沿沪宁线)、太仓—常熟—张家港轴线(沿长江) 的不断轮换, 并成为不同阶段驱动苏州地区社会经济发展的核心区。期间, 城镇扩展的空间连续性和自组织性越来越强, 城市化发展的空间形态由相对分散向相对集中演化, 由空间自相关引起的结构化分异的机理越来越显著, 并且表现出较明显的带状关联特征, 城市区域化发展的趋势明显。然而, 在苏州地区不同的发展阶段, 城镇发展的主导驱动机制有所不同。</p> [马晓冬, 朱传耿, 马荣华, 等. 苏州地区城镇扩展的空间格局及其演化分析 . 地理学报, 2008, 63(4): 405-416.]Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>基于苏州地区1984-2005 年的6 个时相卫星遥感数据, 从城镇实体地域扩展的视角, 运用关联分维数、全局和局域空间关联指数、空间变差函数等方法构建了空间关联测度模型, 分析了苏州地区城镇扩展的周期性、城镇建设用地的分维特征、城镇扩展的“热点区”空间分布及演化, 城市化空间梯度的形态演化。结果表明, 20 世纪80 年代以来, 苏州地区的城镇扩展经历了稳步增长、缓速下降、急速增长和快速下降四个阶段, 显示出“大起大落”的特征; 在空间格局上, 城镇扩展强度的高值簇区(热点区) 呈现出较明显空间演化和跃迁的特征, 经历了苏州市区、苏州—吴江轴线、苏州—昆山轴线(沿沪宁线)、太仓—常熟—张家港轴线(沿长江) 的不断轮换, 并成为不同阶段驱动苏州地区社会经济发展的核心区。期间, 城镇扩展的空间连续性和自组织性越来越强, 城市化发展的空间形态由相对分散向相对集中演化, 由空间自相关引起的结构化分异的机理越来越显著, 并且表现出较明显的带状关联特征, 城市区域化发展的趋势明显。然而, 在苏州地区不同的发展阶段, 城镇发展的主导驱动机制有所不同。</p>
[34]	Li Han, Wei Yehua Dennis, Liao Felix Haifeng, et al.Administrative hierarchy and urban land expansion in transitionalChina. Applied Geography, 2015, 56: 177-186.https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2014.11.029 URL [本文引用: 1]摘要 In a growing body of literature on urbanization in China, scholars have emphasized the proactive role of the Chinese local state in urban land expansion. Drawing upon official land use change data from 1998 to 2008, this study investigates the relationship between the hierarchical structure of the Chinese urban administrative system and urban land expansion. We find that urban land expansion coincides with administrative hierarchy, and cities with higher administrative levels (ranked by central government) tend to expand more rapidly while controlling for other economic and demographic drivers of urban expansion. Spatial regime models reveal that economic and demographic drivers of urban growth are also sensitive to a city’s administrative rank. By quantifying the link between a city’s rank and urban land expansion, we conclude that considering the hierarchical structure of the Chinese cities will result in a fuller understanding of the rapid urban growth in China.
[35]	Ou Xiangjun, Zhen Feng, Qin Yongdong, et al.Study on compression level and ideal impetus of regional urbanization: The case of Jiangsu Province. Geographical Research, 2008, 27(5): 993-1002.https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.2008.05.003 URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>根据城市化的内涵,从人口城市化、经济城市化、生活方式城市化和地域景观城市化等4个方面,构建区域城市化水平的综合评价指标体系,并运用熵值法,对1991~2005年江苏省城市化水平进行综合分析;结果发现江苏省城市化水平在不断提高的同时,主要表现为经济城市化和地域景观城市化的快速发展,而人口城市化对区域城市化的总体贡献不断减弱;在此基础上,结合多元线型回归模型对城市化的主要动力进行比较分析,认为市场力、内源力、外向力和行政力依次是江苏省城市化发展的主要动力,其中,市场力和行政力是促进江苏省城市化和经济发展的理想动力。</p> [欧向军, 甄峰, 秦永东, 等. 区域城市化水平综合测度及其理想动力分析: 以江苏省为例 . 地理研究, 2008, 27(5): 993-1002.]https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.2008.05.003 URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>根据城市化的内涵,从人口城市化、经济城市化、生活方式城市化和地域景观城市化等4个方面,构建区域城市化水平的综合评价指标体系,并运用熵值法,对1991~2005年江苏省城市化水平进行综合分析;结果发现江苏省城市化水平在不断提高的同时,主要表现为经济城市化和地域景观城市化的快速发展,而人口城市化对区域城市化的总体贡献不断减弱;在此基础上,结合多元线型回归模型对城市化的主要动力进行比较分析,认为市场力、内源力、外向力和行政力依次是江苏省城市化发展的主要动力,其中,市场力和行政力是促进江苏省城市化和经济发展的理想动力。</p>
[36]	Chen Mingxing, Lu Dadao, Zhang Hua.Comprehensive evaluation and the driving factors of China’s urbanization. ActaGeographica Sinica, 2009, 64(4): 387-398.https://doi.org/10.11821/xb200904001 URL Magsci [本文引用: 2]摘要 <p>从城市化内涵的人口、经济、社会、土地四个方面, 构建中国城市化水平的综合评价指标体系。基于熵值法, 对1981-2006 年的中国城市化进行综合测度, 结果表明中国城市化综合水平持续提高, 以经济增长和地域景观的快速演进为主要特征, 其次是人口城市化, 最后是社会城市化中的医疗水平, 其中各子系统有不同的演变特点。多元回归模型分析表明, 城市化动力因子呈现多元化特征, 市场力是最主要的驱动力, 后面依次是内源力、行政力和外向力。从城市化发展阶段上看, 市场力、外向力和行政力对城市化综合水平的影响呈上升趋势, 而内源力呈明显下降趋势。本文认为, 中国城市化主要是内生过程, 应强化市场经济体制改革, 统筹城乡发展。</p> [陈明星, 陆大道, 张华. 中国城市化水平的综合测度及其动力因子分析 . 地理学报, 2009, 64(4): 387-398.]https://doi.org/10.11821/xb200904001 URL Magsci [本文引用: 2]摘要 <p>从城市化内涵的人口、经济、社会、土地四个方面, 构建中国城市化水平的综合评价指标体系。基于熵值法, 对1981-2006 年的中国城市化进行综合测度, 结果表明中国城市化综合水平持续提高, 以经济增长和地域景观的快速演进为主要特征, 其次是人口城市化, 最后是社会城市化中的医疗水平, 其中各子系统有不同的演变特点。多元回归模型分析表明, 城市化动力因子呈现多元化特征, 市场力是最主要的驱动力, 后面依次是内源力、行政力和外向力。从城市化发展阶段上看, 市场力、外向力和行政力对城市化综合水平的影响呈上升趋势, 而内源力呈明显下降趋势。本文认为, 中国城市化主要是内生过程, 应强化市场经济体制改革, 统筹城乡发展。</p>
[37]	Wang Chenglong, Liu Hui, Zhang Mengtian.The influence of administrative boundary on the spatial expansion of urban land: A case study of Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration. Geographical Research, 2016, 35(1): 173-183.https://doi.org/10.11821/dlyj201601015 URL [本文引用: 1]摘要作为静态的抽象地理要素,行政边界如何影响城市用地的空间扩张过程？以城市群为研究对象,从理论的角度出发,构造符合中国城市群发展历程的行政边界效应阶段模型,并根据城市群发育过程中行政边界对城市用地空间扩张的影响,将其分为四个阶段:隐形阶段、异化阶段、疏导阶段和消融阶段,分析不同阶段城市群城市用地扩张的空间特征和动力机制.研究以京津冀城市群为实证案例,采用趋同分析和β回归方程测度不同类型行政边界对城市用地扩张的边界效应.研究表明:行政级别跨度越大,边界效应越大,城市间城市用地扩张规模的差距也越大;行政边界对城市用地空间扩张的影响具有长期性和累积性的特点,时间越长,边界对城市用地扩张的影响效应越显著.为突破行政边界制约、合理划定城市开发边界、实现城市群城市用地理性扩张提供理论支撑和政策建议. [王成龙, 刘慧, 张梦天. 行政边界对城市群城市用地空间扩张的影响 . 地理研究, 2016, 35(1): 173-183.]https://doi.org/10.11821/dlyj201601015 URL [本文引用: 1]摘要作为静态的抽象地理要素,行政边界如何影响城市用地的空间扩张过程？以城市群为研究对象,从理论的角度出发,构造符合中国城市群发展历程的行政边界效应阶段模型,并根据城市群发育过程中行政边界对城市用地空间扩张的影响,将其分为四个阶段:隐形阶段、异化阶段、疏导阶段和消融阶段,分析不同阶段城市群城市用地扩张的空间特征和动力机制.研究以京津冀城市群为实证案例,采用趋同分析和β回归方程测度不同类型行政边界对城市用地扩张的边界效应.研究表明:行政级别跨度越大,边界效应越大,城市间城市用地扩张规模的差距也越大;行政边界对城市用地空间扩张的影响具有长期性和累积性的特点,时间越长,边界对城市用地扩张的影响效应越显著.为突破行政边界制约、合理划定城市开发边界、实现城市群城市用地理性扩张提供理论支撑和政策建议.
[38]	Sun Dongqi, Zhang Jingxiang,Hu Yi et al. The formation of metropolitan shadow from the perspectiveof industry spatial contacts: acomparison between Changjiang River Delta and Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan region. Scientia Geographica Sinica, 2013, 33(9): 1043-1050.Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>通过引入感应度系数和影响力系数,构建产业联系强度测度模型,探讨了当前长江三角洲与京津冀城市群产业空间联系特征,研究了两大城市群空间经济差异,基于产业空间联系视野对“大都市阴影区”的形成进行了实证研究。研究表明:① 城市群内部各城市间产业联系强度越高,城市群整体经济发展水平就越好;② 城市群的中心城市与其他各城市产业联系强度越高,城市群整体经济发展水平就越好、越趋于均衡;③从产业空间联系来看,中心城市与其邻近的外围地区的产业联系强度弱化是造成“大都市阴影区”形成的关键因素。</p> [孙东琪, 张京祥, 胡毅, 等. 基于产业空间联系的“大都市阴影区”形成机制解析 . 地理科学, 2013, 33(9): 1043-1050.]Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>通过引入感应度系数和影响力系数,构建产业联系强度测度模型,探讨了当前长江三角洲与京津冀城市群产业空间联系特征,研究了两大城市群空间经济差异,基于产业空间联系视野对“大都市阴影区”的形成进行了实证研究。研究表明:① 城市群内部各城市间产业联系强度越高,城市群整体经济发展水平就越好;② 城市群的中心城市与其他各城市产业联系强度越高,城市群整体经济发展水平就越好、越趋于均衡;③从产业空间联系来看,中心城市与其邻近的外围地区的产业联系强度弱化是造成“大都市阴影区”形成的关键因素。</p>
[39]	Wang Liwei, Zhao Ming.The system logic of Chinese urbanization evolution: From the perspective of man-land relation. City Planning Review, 2014, 38(4): 17-33.https://doi.org/10.11819/cpr20140404a URL [本文引用: 1]摘要城镇化是涉及到经济、社会、生态、文化等多要素巨系统的复杂变迁过程,本文基于人地关系视角,提出了城镇化“人—地系统”模型,根据模型框架分析回顾了中国城镇化的演进逻辑机理.从城镇化“人—地系统”出发,指出新时期我国城镇化系统面临土地城镇化路径依赖、人口不完全城镇化困境以及人口、产业、环境与土地非均衡城镇化的人地矛盾,最后明确了新型城镇化的发展导向:由增量城镇化向存量城镇化转变、由土地城镇化向人口城镇化转变、由刚性城镇化向弹性城镇化转变、由要素城镇化向功能城镇化转变. [ 王利伟, 赵明.中国城镇化演进的系统逻辑 . 城市规划, 2014, 38(4): 17-33.]https://doi.org/10.11819/cpr20140404a URL [本文引用: 1]摘要城镇化是涉及到经济、社会、生态、文化等多要素巨系统的复杂变迁过程,本文基于人地关系视角,提出了城镇化“人—地系统”模型,根据模型框架分析回顾了中国城镇化的演进逻辑机理.从城镇化“人—地系统”出发,指出新时期我国城镇化系统面临土地城镇化路径依赖、人口不完全城镇化困境以及人口、产业、环境与土地非均衡城镇化的人地矛盾,最后明确了新型城镇化的发展导向:由增量城镇化向存量城镇化转变、由土地城镇化向人口城镇化转变、由刚性城镇化向弹性城镇化转变、由要素城镇化向功能城镇化转变.
[40]	Zhu Erjuan.Production upgrading and integration in the process of the integration of Beijing-Tianjing-Hebei. Economic Geography, 2009, 29(6): 881-886.URL [本文引用: 1]摘要进入“十一五”时期，京津冀都市圈在国家发展战略中的地位发生了重大变化。目前，京津冀区域一体化正处于要素一体化阶段，面临着在区域范围内实现产业集聚、扩散、整合、链接以及产业结构优化升级的紧迫任务。从京津冀三地的发展阶段、产业结构、产业层次和资源禀赋等各方面看，推进区域产业合作、加快产业升级具有强劲的驱动力与现实基础。 [祝尔娟. 京津冀一体化中的产业升级与整合 . 经济地理, 2009, 29(6): 881-886.]URL [本文引用: 1]摘要进入“十一五”时期，京津冀都市圈在国家发展战略中的地位发生了重大变化。目前，京津冀区域一体化正处于要素一体化阶段，面临着在区域范围内实现产业集聚、扩散、整合、链接以及产业结构优化升级的紧迫任务。从京津冀三地的发展阶段、产业结构、产业层次和资源禀赋等各方面看，推进区域产业合作、加快产业升级具有强劲的驱动力与现实基础。

转型期京津冀城市群空间扩展格局及其动力机制研究——基于夜间灯光数据方法

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

Spatial expansion pattern and its driving dynamics of Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan region: Based on nighttime light data

1 引言