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长江中游城市群要素集聚能力的时空演变

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

郭庆宾¹^,²^,, 张中华³^,

1. 中南财经政法大学应用经济学博士后流动站,武汉 430073

2. 湖北大学商学院,武汉 430062

3. 中南财经政法大学金融学院,武汉 430073

Spatial-temporal evolution of factors aggregating ability in urban agglomeration in the middle reaches of the Yangtze River

GUOQingbin¹^,²^,, ZHANGZhonghua³^,

1. Post-doctoral Research Station of Applied Economics, Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan 430073, China

2. School of Business, Hubei University, Wuhan 430062, China

3. School of Finance, Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan 430073, China

通讯作者:张中华(1959-), 男, 教授, 博士生导师, 主要从事投资经济理论研究。E-mail:zhzhang@zuel.edu.cn
收稿日期:2016-09-20
修回日期:2017-05-25
网络出版日期:2017-11-10
版权声明:2017《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:

国家社会科学基金项目(14CJL037)

作者简介:
-->作者简介：郭庆宾(1984-), 男, 博士后, 副教授, 主要从事区域经济研究。E-mail:gqbhust@aliyun.com

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摘要
随着城市化和工业化的快速推进,对资源要素的需求量大增,城市和区域间对要素的争夺不断加剧,强化自身要素集聚能力成为各城市和区域面临的紧迫挑战。以长江中游城市群为研究对象,对1995-2014年20年间长江中游城市群要素集聚能力的时空演变特征进行研究。结果表明：① 1995-2014年,长江中游城市群要素综合集聚能力在波动中保持增长,在全国处于第四极地位;城市群内城际要素集聚能力差异在波动中保持平衡;科技创新、金融、对外开放等要素更趋向于集聚分布。② 1995-2014年,长江中游城市群要素集聚格局形成了以武汉、长沙、南昌等核心城市为主导的多中心“核心—边缘”结构,空间格局变化较小;其要素集聚格局仍处于初级的中心城市极化发展阶段,一体化的要素集聚组合体尚未形成。③ 长江中游城市群要素集聚格局较为分散,首位城市武汉在整个城市群的要素集聚首位度较低;要素集聚重心跃迁路径沿“西北—东南”整体走向进行往复迁徙;各类要素集聚格局演化分异显著,大部分要素集聚格局呈中心城市指向特征。

关键词：要素集聚能力;时空演变;核心—;边缘;长江中游城市群
Abstract
Due to China's rapid urbanization and industrialization, the demand for resource factors is surging. Competition for such factors between cities and regions has given us a severe challenge to increase our ability to aggregate resource factors. This paper conducted an in-depth analysis of 20 years (1995-2014) of spatial-temporal evolution of the factor aggregating ability in the urban agglomeration in the middle reaches of the Yangtze River (UAMRYR). Analytical results highlighted that: (1) From 1995-2014, the comprehensive factor aggregating ability in this region had been on an increase despite fluctuation, ranking fourth nationwide. The differential factor aggregating ability between cities within this region had been basically balanced while fluctuating. At the same time, the distribution of such resource factors as science and technology innovation, finance, and the opening strategy, had tended to be concentrated along the middle reaches of the Yangtze River. (2) During this period, the factor agglomeration pattern of UAMRYR formed a multi-center "core-periphery" structure, with core cities such as Wuhan, Changsha and Nanchang, and there is no significant change on the spatial pattern. In general, the factor agglomeration pattern was still in the primary stage of the urban polarization for central cities, the integrated factor agglomeration has not yet formed. (3) The factor aggregating patterns in UAMRYR tended to be decentralized. As the primate city, Wuhan had a low factor aggregating primacy. The factor agglomeration placed emphasis on moving the pathway of "northwest-southeast" in UAMRYR. There were significant disparities on agglomeration patterns for various factors, while most factors presented agglomeration to central cities.

Keywords：factor aggregating ability;spatial-temporal evolution;core-periphery;urban agglomeration in the middle reaches of the Yangtze River (UAMRYR)

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郭庆宾, 张中华. 长江中游城市群要素集聚能力的时空演变[J]. , 2017, 72(10): 1746-1761 https://doi.org/10.11821/dlxb201710002
GUO Qingbin, ZHANG Zhonghua. Spatial-temporal evolution of factors aggregating ability in urban agglomeration in the middle reaches of the Yangtze River[J]. 地理学报, 2017, 72(10): 1746-1761 https://doi.org/10.11821/dlxb201710002

1 引言

资源要素是支撑城市、区域乃至国家发展的根基,其在城市或区域间发展竞争中居于战略性地位。由于全球化和区域一体化的快速发展,各种生产要素得以在大范围内自由流动。在要素的稀缺性、逐利性和市场作用力引导下^[1-2],非均衡分布成为要素空间配置的基本模式和必然结果^[3]。城市作为人类生产生活的高度集中地域空间,在要素的自由流动中,往往借助其“第一自然优势”^[4],逐渐发展成为要素集聚的中心^[5]。而作为人类城市化进程中演化出的一种高级地域空间组织形式,城市群这一空间实体,逐渐成为大范围内各种要素集聚的“洼地”,其要素集聚能力对区域发展具有重大影响。城市群的出现解决了行政区划分割造成的要素配置不合理问题,在城市群自组织运行机制下,借助政府和市场两只手的作用,城市群内各种要素自由流动,促进了要素的优化配置整合,构建了有序的区域要素网络结构^[6],避免了单一城市要素集聚的负外部性效应,提高了要素集聚的效率^[7-8]。
要素集聚对区域发展的战略性影响,使其长期以来受到国内外****的持续关注。然而,从目前有关要素集聚的研究成果来看,尚无法支撑起不断增长的现实需求。当前,针对某一或若干种类要素集聚的研究较多,如金融要素、科技创新要素、人力要素等,
但关于城市要素体系集聚的研究仍较少。金融要素在城市要素体系中占据重要地位,得到了****们的高度关注,其具有显著的空间溢出效应,金融要素的集聚能够加快资本流动,并引导其他要素的优化配置^[9],其集聚程度总体呈上升趋势,世界著名大城市群往往都是金融资源要素高度密集区^[10-11]。在新的发展背景下,科技创新逐渐成为发展的决定性内生增长力量,城市间的竞争在某种程度上就是科技创新的竞争^[12]。Yang等^[13-14]通过对大学、高新技术企业、科研机构等科技要素集聚状况的研究,发现科技创新要素的集聚能够促进知识溢出,提升经济和生产力水平,产生显著的社会经济效益,形成“知识—经济”耦合网络。Fu等和Vandenbussche的研究表明^[15-16],人才要素的集聚会带来技术进步和生产力的提高;人才集聚环境影响城市的人才集聚能力,中心城市如北京、上海等对科技人才要素的集聚能力较强^[17]。此外,还有****对跨国公司、企业总部、旅游等要素的空间集聚进行了分析研究^[18-20],对促进要素开发利用提出了科学建议。在要素集聚能力或水平的测度方面,当前常用测度方法有洛伦兹曲线、基尼系数、赫芬达尔指数、熵指数、变差系数等^{[10, 21-22]},这些方法主要是基于不同城市所占要素的比重来测算整体的要素集聚差异,属于相对差距指标比较方法;有****在其基础上进行改进,用集聚指数来综合分析城市要素集聚的规模与质量差异^{[17, 23]}。Cerina等、方创琳、鲁平俊等****从资源要素集聚的质量和效益、集聚效应和集聚紧凑度等角度对城市和区域的要素集聚进行了深入研究^[24-26],结果表明,城市群战略能够显著提升人力、资本、金融、创新和能源等资源要素集聚的配置和使用效率。
综上所述,当前****们对要素集聚的研究取得了较大进展,为后续研究奠定了良好的理论与实践基础。但综合来看,一是现有研究多侧重于单一维度要素的集聚研究,鲜有文献以综合性要素体系为对象进行研究,未建立起系统的要素集聚能力评价指标体系;二是现有研究主体多以城市为主,缺乏对城市群的相关研究,在新一轮以城市群为基本单元的发展竞争背景下,城市群内城市同周围城市紧密联系,个体城市要素集聚能力的提高越来越依赖于城市群的整体发展;三是现有研究多是从静态角度对研究对象要素集聚能力现状进行分析,而忽视了要素集聚能力的动态演化研究。在此背景下,本文以长江中游城市群为研究主体,构建一套科学合理、普适性较强的要素集聚能力综合评价指标体系,从时空动态演化的视角对1995-2014年20年间长江中游城市群要素集聚能力的时空演变进行分析,以期为提升长江中游城市群要素集聚能力、落实国家“十三五”规划中提出的“推动重点开发区域集聚产业和人口,培育若干带动区域发展的增长极”提供指导和参考。

2 研究方法

2.1 要素集聚能力评价指标体系与测度

（1）综合评价指标体系构建
城市群的快速发展,需要包括人口、经济、科技、金融等多种要素在内的综合性要素体系的支撑。评价城市群的要素集聚能力需要从这些方面出发,分层、分类构建系统、完整的综合评价指标体系。本文通过对国内外相关文献的研究,从科学性、系统性、可操作性的原则出发,采用频度统计、专家咨询等指标确定方法,构建起一套包含人口、经济、科技创新等50项指标的城市群要素集聚能力综合评价指标体系,对1995-2014年长江中游城市群的要素集聚能力进行评价（表1）。
（2）指标权重的确定
确定指标权重的方法主要有主观赋权法（如AHP法等）和客观赋权法（如熵值法、主成分分析法等）,两种赋权方法各有优缺点：主观赋权法在判断指标所代表的信息重要程度差异方面,具有一定的合理性,但存在人为主观臆断和随机打分问题;而客观赋权法避免了主观性问题,但其仅以数据自身的差异来判断指标权重,有时忽视了指标的实际重要性差异,存在得出的权重值不合理问题。因此,本文采用基于熵值法和AHP法相结合的组合赋权法,计算城市群的要素集聚能力。
为了消除各项指标量纲差异对计算结果的影响,在计算指标权重之前,采用极差法对数据进行标准化处理,将指标数据值转化为0~1区间内。指标j标准化后的值为：

\begin{matrix} x_{ij}^{’} = [\frac{x_{ij} - \min (x_{j})]}{[\max (x_{j}) - \min (x_{j})}] \end{matrix}

（1）
式中：为样本i、第j项指标标准化后的值;x_ij为样本i、第j项指标的原始数值;

\begin{matrix} \max (x_{j}) \end{matrix}

、

\begin{matrix} \min (x_{j}) \end{matrix}

分别为j指标原始数据的最大值和最小值。由于标准化之后的值存在为0值的情况,因此,为了避免为0值对下一步用熵值法计算指标权重造成干扰,对其进行坐标平移,平移后的值：

\begin{matrix} x_{ij}^{''} = x_{ij}^{'} + K \end{matrix}

（2）
式中：K为坐标平移幅度,根据各样本指标值实际情况确定。在对指标数据进行标准化处理和坐标平移之后,采用熵值法计算指标权重。计算第j项指标下,样本i占该指标的比重y_ij：

\begin{matrix} y_{ij} = \frac{x_{ij}^{''}}{\overset{n}{\sum_{i = 1}} x_{ij}^{''}}, (i = 1,2, \dots, n; j = 1,2, \dots, m) \end{matrix}

（3）
式中：n为样本个数;m为指标个数。
计算第j项指标的信息熵e_j：

\begin{matrix} e_{j} = - k \overset{n}{\sum_{i = 1}} y_{ij} \ln (y_{ij}) \end{matrix}

（4）
式中：k =1/ln（n）,有0 ≤ e_j≤ 1。
计算第j项指标的差异性系数g_j：g_j=1e_j。
对各项指标的差异性系数进行归一化,则第j项指标的熵值法权重为^[27]：

\begin{matrix} ω_{aj} = \frac{g_{j}}{\overset{m}{\sum_{j = 1}} g_{j}} \end{matrix}

（5）
在熵值法客观赋权的基础上,本文结合各指标的实际情况,采用AHP方法对指标层各指标进行两两比较,计算各指标对准则层指标的相对重要性,进而确定每个指标的AHP法权重系数ω_bj。
基于客观赋权和主观赋权两种方法所得的指标权重ω_aj和ω_bj求出指标的最终权重ω_j,且三者应尽可能接近。根据最小相对信息熵原理可得^[28]：

\begin{matrix} F = \overset{m}{\sum_{j = 1}} ω_{j} (\ln ω_{j} - \ln ω_{aj}) + \overset{m}{\sum_{j = 1}} ω_{j} (\ln ω_{j} - \ln ω_{bj}) \end{matrix}

（6）
式中：

\begin{matrix} \overset{m}{\sum_{j = 1}} ω_{j} = 1 \end{matrix}

,ω_j>0,利用拉格朗日乘数法,求得最优解即第j项指标的最终组合权重ω_j为：

\begin{matrix} ω_{j} = \frac{\sqrt[]{ω_{aj} ω_{bj}}}{\overset{m}{\sum_{j = 1}} \sqrt[]{ω_{aj} ω_{bj}}} \end{matrix}

（7）
式中：ω_aj为熵值法确定的第j项指标权重;ω_bj为AHP法确定的第j项指标权重。
（3）要素集聚能力测度
根据要素集聚能力评价指标权重（表1）,对各项指标标准化值进行加权求和,计算城市群或各城市的要素集聚能力,其要素集聚能力得分为：

\begin{matrix} A = \overset{m}{\sum_{j = 1}} ω_{j} x_{ij}, (j = 1,2, \dots, m) \end{matrix}

（8）
城市（群）要素集聚能力代表了一个城市（群）在城市群或全国范围内相比于其他城市（群）的要素集聚能力大小,其主要意义体现在城市（群）间要素集聚对比时的相对优势或劣势。城市（群）要素集聚能力值范围在0~1之间,A值越大,表明城市（群）要素集聚能力愈强,当A值趋近于最大值1时,表明城市（群）在整个城市群或全国范围内处于要素集聚中心的地位,对各种稀缺要素具有极强的吸引力和集聚力,在城市群或全国范围资源要素流动格局中具有显著的支配地位。A值越小,表明城市（群）的要素集聚能力和吸引力越低,在城市（群）间的资源要素竞争中愈加处于弱势地位而被边缘化。
Tab. 1
表1
表1要素集聚能力综合评价指标体系及指标权重
Tab. 1Comprehensive evaluation index system and index weight of factors aggregating ability

目标层	准则层	指标层	指标权重
要素集聚能力	人口要素集聚能力	城市群(城市)人口数量占全国(城市群)总量的比重	0.0511
		城市群(城市)城镇化率与全国(城市群)指标水平的比值	0.0311
		城市群(城市)人口密度与全国(城市群)指标水平的比值	0.0198
		城市群(城市)每万人在校大学数量与全国(城市群)指标水平的比值	0.0259
		城市群(城市)从业人员占总人口比重与全国(城市群)指标水平的比值	0.0286
	土地要素集聚能力	城市群(城市)土地总面积占全国(城市群)总量的比重	0.0182
		城市群(城市)建成区面积占全国(城市群)总量的比重	0.0383
		城市群(城市)单位土地面积产出率与全国(城市群)指标水平的比值	0.0376
	经济要素集聚能力	城市群(城市)GDP占全国(城市群)总量的比重	0.0368
		城市群(城市)人均GDP与全国(城市群)指标水平的比值	0.0336
		城市群(城市)GDP增长率与全国(城市群)指标水平的比值	0.0180
		城市群(城市)固定资产投资强度与全国(城市群)指标水平的比值	0.0274
		城市群(城市)职工平均工资水平与全国(城市群)指标水平的比值	0.0256
		城市群(城市)规模以上工业企业数量占全国(城市群)总量的比重	0.0195
	金融要素集聚能力	城市群(城市)金融业从业人员比重与全国(城市群)指标水平的比重	0.2560
		城市群(城市)年末金融机构各项存款余额占全国(城市群)总量的比重	0.0203
		城市群(城市)保险公司保费收入占全国(城市群)总量的比重	0.0204
		城市群(城市)金融机构网点密度与全国(城市群)指标水平的比重	0.0209
	科技创新要素集聚能力	城市群(城市)每万人拥有专业技术人员数量与全国(城市群)指标水平的比值	0.0231
		城市群(城市)科学技术支出占财政支出比重与全国(城市群)指标水平的比值	0.0169
		城市群(城市)高新技术产业增加值占GDP比重与全国(城市群)指标水平的比值	0.0291
		城市群(城市)高校科研院所及高新技术企业数量占全国(城市群)总量的比重	0.0278
		城市群(城市)发明专利申请量占全国(城市群)总量的比重	0.0244
	公共设施要素集聚能力	城市群(城市)公路网密度与全国(城市群)指标水平的比值	0.0122
		城市群(城市)旅客周转量占全国(城市群)总量的比重	0.0077
		城市群(城市)货物周转量占全国(城市群)总量的比重	0.0106
		城市群(城市)人均供水量与全国(城市群)指标水平的比值	0.0111
		城市群(城市)人均用电量与全国(城市群)指标水平的比值	0.0104
		城市群(城市)人均供气量与全国(城市群)指标水平的比值	0.0113
		城市群(城市)人均邮电业务收入与全国(城市群)指标水平的比值	0.0192
		城市群(城市)人均公共教育支出与全国(城市群)指标水平的比值	0.0095
		城市群(城市)每万人拥有专任教师数量与全国(城市群)指标水平的比值	0.0074
		城市群(城市)每万人拥有医生数量与全国(城市群)指标水平的比值	0.0118
	文化要素集聚能力	城市群(城市)文化产业主营业务收入占GDP比重与全国(城市群)指标水平的比值	0.0152
		城市群(城市)文化产业从业人员比重与全国(城市群)指标水平的比值	0.0291
		城市群(城市)每百人公共图书馆藏书量与全国(城市群)指标水平的比值	0.0120
		城市群(城市)艺术表演团体数量占全国(城市群)总量的比重	0.0125
	生态环境要素集聚能力	城市群(城市)环境治理投资额占财政支出比重与全国(城市群)指标水平的比值	0.0097
		城市群(城市)城镇生活污水处理率与全国(城市群)指标水平的比值	0.0085
		城市群(城市)生活垃圾无害化处理率与全国(城市群)指标水平的比值	0.0099
		城市群(城市)人均绿地面积与全国(城市群)指标水平的比值	0.0135
要素集聚能力	政策要素集聚能力	城市群(城市)政府公共财政收入支出比与全国(城市群)指标水平的比值	0.0117
		城市群(城市)政府财政支出占GDP比重与全国(城市群)指标水平的比值	0.0103
		城市群(城市)民营经济增加值占GDP比重与全国(城市群)指标水平的比值	0.0101
	对外开放要素集聚能力	城市群(城市)进出口总额占GDP比重与全国(城市群)指标水平的比值	0.0266
		城市群(城市)实际利用外资金额占全国(城市群)总量的比重	0.0215
		城市群(城市)新签投资合同数占全国(城市群)总量的比重	0.0158
		城市群(城市)跨国公司数量占全国(城市群)总量的比重	0.0230
		城市群(城市)国际旅游外汇收入占全国(城市群)总量的比重	0.0176
		城市群(城市)接待入境旅游人数占全国(城市群)总量的比重	0.0218

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2.2 城市基尼指数

采用城市基尼指数对长江中游城市群要素集聚能力的分布特征和城市群内部要素集聚空间结构进行分析,计算方法为^[29]：

\begin{matrix} G = \frac{T}{2 S (n - 1)} \end{matrix}

（9）
式中：n代表城市群的城市数量;S为整个城市群的要素集聚能力值;T为城市群中每个城市之间的要素集聚能力值之差的绝对值总和。城市基尼指数的取值范围在0~1之间,基尼指数越接近于0,表示城市要素集聚能力的分布越分散;越接近于1,则表示城市要素集聚能力的分布越集中。同时,结合首位城市要素集聚能力首位度,对城市群内城市要素集聚能力的内部结构特征进行分析。

2.3 反距离权重空间插值

反距离权重插值以插值点与样本点间的距离为权重进行加权平均,离插值点越近的样本点赋予的权重越大,离插值点越远的样本点赋予的权重越小,其公式为^[30]：

\begin{matrix} Z (S) = \overset{N}{\sum_{i = 1}} λ_{i} Z (S_{i}) \end{matrix}

（10）
式中：为未知点S（插值点）资源集聚能力的估测值;N为计算过程中要使用的预测点周围样点的数量;λ_i为计算过程中使用的各样点的权重;是在S_i处获得的真实值。

2.4 要素集聚能力重心模型

空间借鉴牛顿力学原理,引入要素集聚能力重心的概念：假设某一区域由n个城市构成,其中,第i个城市的中心坐标为（X_i, Y_i）,C_i为该城市的要素集聚能力大小,则研究区域要素集聚能力重心坐标（X, Y）为^[31]：

\begin{matrix} X = \overset{n}{\sum_{i = 1}} C_{i} X_{i} / \overset{n}{\sum_{i = 1}} C_{i} \end{matrix}

（11）

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

（12）
通过计算分析城市群要素集聚能力重心坐标,对历年重心坐标迁移路径进行分析,从而探究城市群要素集聚格局的整体发展方向。

2.5 研究区概况

长江中游城市群是以武汉城市圈、环长株潭城市群、环鄱阳湖城市群为主体形成的特大型城市群（图1）,其范围包括：湖北武汉、黄石、鄂州、黄冈、孝感、咸宁、仙桃、潜江、天门、襄阳、宜昌、荆州、荆门,湖南长沙、株洲、湘潭、岳阳、益阳、常德、衡阳、娄底,江西南昌、九江、景德镇、鹰潭、新余、宜春、萍乡、上饶及抚州、吉安的部分县（区）。国土面积约31.7万km²,2014年地区生产总值6万亿元,总人口1.21亿人,分别约占全国的3.3%、8.8%、8.8%,是长江经济带的重要组成部分。

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图1长江中游城市群区位图
-->Fig. 1Location of Urban Agglomeration in the Middle Reaches of the Yangtze River (UAMRYR)
-->

2.6 数据来源

统计数据主要来源于1996-2015年《中国城市统计年鉴》,湖北、湖南、江西三省统计年鉴和《中国县域统计年鉴》。考虑到数据的连续性和稳定性,对于在研究时段内发生行政区划调整的城市,基于调整后最新的行政区划,对调整前的行政单元数据进行归并处理。空间可视化分析所需的矢量数据来源于国家1:400万基础地理信息数据库。

3 长江中游城市群要素集聚能力的时序演化

3.1 要素综合集聚能力在波动中保持增长,在全国范围内处于第四极地位

根据构建的要素集聚能力综合评价指标体系,以国家“十三五”规划确定的19个主要城市群为研究参照对象,计算1995-2014年长江中游城市群在全国范围的要素相对集聚能力变化情况。结果显示（图2a）,长江中游城市群要素综合集聚能力值由1995年的0.240增长到了2014年的0.361,2014年在全国19个城市群排名第4位（图2b）,仅次于沿海发达地区的长三角、珠三角、京津冀三大国家级城市群,集聚能力水平由期初的全国平均水平以下,增长到了期末的全国平均水平以上,表明其在全国范围内的要素竞争中,要素集聚能力不断增强。长江中游城市群作为国家“十三五”规划中提出要重点培育的城市群,近年来社会经济发展迅速,是长江流域三大城市群之一,也是支撑长江经济带发展的重要载体。
但从要素集聚能力值本身来看,到研究期末长江中游城市群要素集聚能力值仍偏低,增长相对缓慢。为了更加直观的分析长江中游城市群要素集聚能力在全国城市群梯队中的地位,采用自然间断点分级法对19个城市群的要素集聚能力值进行分级,整体分为三级：第一级,中心型城市群,即高要素集聚能力城市群（A>0.4）,包括长三角、珠三角、京津冀城市群,为全国性的要素集聚中心,是全国范围内要素流动的主要目的地;第二级,支点型城市群,即中等要素集聚能力城市群（0.2<A<0.4）,包括长江中游、成渝、山东半岛等8个城市群,这些城市群是大范围跨省级的要素集聚中心,在吸引全国资源要素集聚中具有一定优势和基础;第三级,节点型城市群,即低要素集聚能力城市群（A<0.2）,包括北部湾、兰西、晋中等8个城市群,这些城市群是区域性的要素集聚中心,要素集聚腹地范围和辐射范围有限,对各种要素的吸引力较小。长江中游城市群在全国城镇体系结构中作为国家层面五大城市群之一,在全国城市群要素集聚能力对比中处于第二层次,尤其是在科教、人口等要素集聚方面具有突出优势,在武汉国家中心城市的带动下,具备发展成为全国性要素集聚次级中心的条件和潜力。
从20年间长江中游城市群要素综合集聚能力的变化曲线来看,总体呈波动性变化特征,大体可以分为快速上升（1995-1997年）、总体下降（1997-2003年）、波动增长（2003-2014年）三个阶段。1995-1997年,长江中游城市群要素综合集聚能力值呈快速增长势头,这与1992年之后中国正式确立社会主义市场经济体制、实行改革开放的大背景相符合,区域经济社会发展取得较大进步;1997-2003年,城市群的要素综合集聚能力得分从1997年的0.29下降到2003年的0.241,虽然在2002年有所回升,但2003年又继续下跌,其原因很可能是由于1997年亚洲金融危机、1998年长江洪涝灾害和2003年的“非典”事件影响,对实体经济造成严重负面影响,要素为躲避危机而四处转移,集聚能力下降;2003-2014年,城市群要素综合集聚能力在波动中总体呈跳跃上升趋势,市场经济发展和加入世贸组织后的政策红利,以及区域内三个子城市群（圈）战略的实施,使得区域经济发展速度加快,期间虽然经历了2008年前后金融危机的短暂影响,造成要素集聚能力值有所下降,但在政府的强力干预下,城市群发展受到影响较小,要素集聚能力总体仍呈现上升趋势。

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图2长江中游城市群要素集聚能力的时序演化及在全国排名情况
-->Fig. 2Temporal variation of factors aggregating ability in UAMRYR and national rankings in the UAMRYR
-->

3.2 不同类别的要素集聚能力变化差异显著,科技创新、金融等要素更趋向集聚分布

从长江中游城市群各类要素的集聚能力值计算结果来看,长江中游城市群的科技创新、金融、人口、土地等要素集聚能力在全国优势突出,这与长江中游城市群拥有的众多国家级科教资源、悠久开放的金融机构体系以及丰富的人口土地要素不无关系。
此外,各类要素间的集聚能力值时序演化差异较大（图3a）,其中,经济要素集聚能力值与城市群要素综合集聚能力值的演化曲线具有高度的一致性,经济要素是城市群综合要素体系中的“序参量”,从本质上讲,城市群经济是集聚经济的一种重要体现,经济要素的集聚能力一定程度上能够代表城市群的发展潜力和吸引力。人口要素集聚能力在1997年达到最高点,此后便呈现出逐渐下降趋势,这与长期以来长江中游城市群人口向沿海珠三角和长三角发达地区流动、农村剩余劳动力和高科技人才要素流失现象一致,导致其人口要素集聚能力持续下降。土地要素集聚能力值呈缓慢下降和缓慢上升的特征,公共设施要素集聚能力值的波动变化较大,期末集聚能力值较期初略有上升,公共设施的发展滞后于经济发展速度。得益于“两型社会”建设和长江中游城市群雄厚的科教要素基础,研究期末城市群生态环境要素和科技创新要素集聚能力有了较大增长。金融、文化、政策和对外开放要素的变化特征较为相似,四种要素集聚能力总体呈弱增长或略有下降,在综合要素体系中表现不突出。
研究发现,与其他要素相比,科技创新、金融、对外开放等要素集聚能力的变异系数显著较高（图3b）,表明这些要素更趋向于集聚分布。这种集聚特征与要素本身属性相关联,科技创新活动高风险、长周期的特点,决定了科技创新要素的集聚需要一定的创新要素禀赋和风险融资渠道,或者说其“准入门槛”较高;金融要素集聚对经济发展水平具有较高要求,经济发展水平较高的大城市或城市群经济活动规模大、经济密度高、金融配置效率高,成为其主要集聚地。

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图3长江中游城市群各类要素集聚能力演化及要素集聚能力变异系数
-->Fig. 3Temporal variation of factors aggregating ability and coefficient of variation in the UAMRYR
-->

3.3 子城市群（圈）际要素集聚差异趋于缩小,城际差异保持稳定,中心城市指向性特征明显

为了分析长江中游城市群内子城市群（圈）层面和城际层面的要素集聚能力差异,本文对群际和城际层面的数据进行单独标准化处理,对各自要素集聚能力进行单独计算分析。结果表明,在长江中游城市群三个子城市群（圈）中,武汉城市圈是要素集聚能力最强的城市群,环长株潭城市群居中,最弱的为环鄱阳湖城市群。但1995-2014年,环长株潭城市群和环鄱阳湖城市群要素集聚能力增长速度快于武汉城市圈,两者与武汉城市圈的要素集聚能力差距总体趋于缩小。在城际层面,1995-2014年,长江中游城市群31个城市（或县区）间的要素综合集聚能力演化曲线变化较为稳定（图4a）,三个中心城市武汉、长沙、南昌的要素集聚能力值曲线走势基本一致,且其与整个长江中游城市群的演化趋势高度相似,暗示长江中游城市群的要素集聚特征是中心城市带动型;而其他非中心城市变化曲线则基本都成波浪形的演化趋势。城市间要素集聚能力值的标准差从1995年的0.136增长到2014年的0.151,变化幅度极小（图4b）,表明城市间要素集聚能力的绝对差异基本固化;而各城市间要素集聚能力的相对差异则在波动中保持了平衡,研究期末城际要素集聚能力相对差异较期初仅有略微增大,变异系数从1995年的0.606仅增长到2014年的0.708。

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图4长江中游城市群城际要素集聚能力差异演化
-->Fig. 4Intercity differences evolution of factors aggregating ability in the UAMRYR
-->

4 长江中游城市群要素集聚格局的空间演变

4.1 多中心的“核心—边缘”空间结构已形成并产生“锁定”,且空间格局差异变化不明显

从长江中游城市群各城市要素集聚能力的空间插值图可以看出（图5）,1995-2014年,长江中游城市群内城市要素集聚格局,基本形成了以武汉、长沙、南昌等城市为主导的多中心空间结构,且20年间这种多中心空间结构保持了极高的稳定性,空间格局差异变化较小,基本已形成空间“惯性”并“锁定”下来。在城市群边缘地区,形成了连续的弱要素集聚能力城市分布带,围绕三个中心城市形成了多个“核心—边缘”空间地域,这种空间格局特征与其他****在相关研究中得出的研究结果相类似^[32-33]。在三个子城市群（圈）层面,武汉城市圈及周边区域,武汉（省域中心城市）、宜昌（省域副中心城市）、襄阳（省域副中心城市）3个城市的要素集聚能力表现最为突出,与湖北省“一主两副”的空间发展战略相符合;环长株潭城市群形成了以长沙、株洲、湘潭为核心区域的要素集聚格局,这也与湖南省内经济、产业、人口的分布格局相吻合;环鄱阳湖城市群要素集聚最集中的地区分布于南昌和九江沿线的“昌九走廊”地带,在东南部形成了长江中游城市群内规模最大、分布最集中的弱要素集聚能力城市分布带。值得注意的是,到研究期末,在整个长江中游城市群要素集聚格局中,襄阳、宜昌、岳阳、九江等要素集聚能力相对较强的城市,其集聚能力值较期初有了不同程度的弱化,原因可能是长江中游城市群当前仍处于城市群发育的初级阶段,以中心城市的极化发展为主,在与周边城市竞争的过程中,武汉、长沙、南昌核心城市对周边要素的“袭夺”作用强烈,客观上抑制了其他城市的发展。

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图5长江中游城市群要素集聚空间格局演变
-->Fig. 5Spatial evolution of factors aggregation patterns in the UAMRYR
-->

4.2 城市群要素集聚格局较为分散,首位城市要素集聚首位度有所提高

为了定量揭示长江中游城市群内部要素集聚空间结构的特征,衡量城市群内中心城市要素集聚能力在整个城市群中的地位和作用,采用城市基尼指数和要素集聚首位度来对其进行分析。
Tab. 2
表2
表2长江中游城市群要素集聚能力的城市基尼指数与要素集聚首位度
Tab. 2Urban Gini coefficient and agglomeration primacy of factors aggregating ability in the UAMRYR

年份	城市基尼指数	首位度	年份	城市基尼指数	首位度
1995年	0.342	1.196	2005年	0.322	1.198
1996年	0.350	1.223	2006年	0.334	1.232
1997年	0.312	1.240	2007年	0.338	1.209
1998年	0.298	1.401	2008年	0.357	1.277
1999年	0.328	1.338	2009年	0.360	1.208
2000年	0.326	1.354	2010年	0.348	1.215
2001年	0.356	1.354	2011年	0.327	1.284
2002年	0.339	1.245	2012年	0.334	1.305
2003年	0.326	1.271	2013年	0.318	1.299
2004年	0.353	1.203	2014年	0.329	1.279

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计算结果显示,1995-2014年20年间长江中游城市群要素综合集聚能力的城市基尼指数均小于0.4（表2）,长期在0.3左右徘徊,暗示城市群内城市要素综合集聚能力的空间分布比较分散。20年间长江中游城市群首位城市要素集聚首位度都在正常值2.0以下,但总体来看,首位度指数呈升高趋势。城市群内要素集聚的城市基尼指数和城市首位度都较低,表明了长江中游城市群内首位城市——武汉的要素综合集聚能力在整个城市群层面并不突出,要素集聚呈现分散化特征,这与其多中心的空间结构特征相一致。要素集聚首位度指数在1998年达到1.401之后下跌,持续到2010年左右,此后又开始缓慢增长,总体来看,研究期末要素集聚首位度比研究期初有一定程度提高,说明武汉市要素集聚能力在城市群中的龙头地位不断增强。

4.3 要素集聚重心跃迁路径沿“西北—东南”的整体走向进行往复迁徙

1995-2014年,长江中游城市群要素集聚重心迁移路径基本按照“西北—东南”的整体走向进行往复迁徙（图6）,经历了“西南→东南→西北→东南→西北→东南→北→西”的变动过程,大致分为三个阶段：① 1995-2001年间,要素集聚重心总体朝北偏西方向迁移,这一时期属于市场经济发展初期,武汉1992年被确定为首批对外开放城市,在政策优惠作用下发展迅速,快于长沙及南昌周边地区,推动了城市群要素集聚能力重心向西北迁移。② 2001-2006年,这一阶段长江中游城市群要素集聚能力重心总体向东南方向迁移运动,这与这一时期江西省快速发展的背景相吻合,进入21世纪江西省提出建设“三个基地一个后花园”以及“对接长珠闽,融入全球化”战略,在承接产业转移和开放型经济发展方面取得良好成效,从而形成了长江中游城市群要素集聚能力重心向东南迁移的拉力。③ 2006-2014年,这一阶段是要素集聚能力重心向北、向西北回迁的阶段,这段时期武汉城市圈、长株潭城市群等发展战略开始实施,两者2007年被确定为国家“两型”社会综合配套改革试验区,发展速度加快;武汉市在这一时期提出了“复兴大武汉、建设国家中心城市”的战略,开始大规模的城市建设,城市吸引力和承载力大幅增强,这也与前文所述武汉首位度的逐渐增高相吻合;长沙市在这一时期也实现了城市的快速发展,实力不断提高。

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图6长江中游城市群要素集聚重心迁移
-->Fig. 6Migration of gravity center of factors aggregating in the UAMRYR
-->

4.4 城市群要素集聚格局仍处于初级的中心城市极化阶段,一体化的要素集聚组合体尚未形成

通过对2014年全国19个城市群的城市要素集聚能力值进行空间插值,来探究长江中游城市群与其他城市群要素集聚空间格局的差异。结果表明,不同发育阶段的城市群在要素集聚空间格局方面存在显著差别（图7）。长三角和珠三角等发育较成熟的城市群,要素集聚处于高水平阶段,要素集聚规模达到最优集聚规模阈值后,带来要素成本快速上涨、要素环境约束趋紧等问题,而随着要素的流动,在市场机制作用下,要素会趋向于城市群外围成本更低的地区流动和集聚（即“要素的寻租”）,从而使得要素集聚的空间格局趋于连续的面状圈层结构分布,群内各城市要素集聚能力整体较高,整个城市群组成了一个有机的要素集聚组合体。而长江中游城市群这类行政导向特征鲜明、发育程度较低的城市群,仍以中心城市的极化发展为主,空间格局表现出点状的非均衡分割特征,要素的外溢效应不明显,一体化的城市群要素集聚组合体尚未形成,属于典型的“寡头型”集聚方式。

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图7中国城市群要素集聚空间格局
-->Fig. 7Spatial patterns of factors aggregation of urban agglomerations in China
-->

4.5 各类要素集聚格局演化分异显著,大部分要素集聚格局呈中心城市指向特征

在要素类别层面,长江中游城市群内各城市间的要素集聚能力空间演变差异较为显著。10大类要素中,人口、土地、经济、科技创新、金融、对外开放等要素的集聚空间格局（图8）,表现出强烈的以武汉、长沙、南昌三大中心城市为中心的“核心—边缘”结构特征。人口是城市发展的基础要素,和平时期人口流动的主要动力是经济因素,地区间的经济发展不平衡导致劳动力流向经济发展水平和工资水平高、就业机会多的大城市^[34]。人口的集聚直接带动了土地、经济等要素的集聚,城市人口的增长对空间的需求是城市建设用地增长的直接动力,也是经济增长的重要“引擎”。而在此基础上,科技创新、金融、对外开放等高端要素依托已经形成的庞大市场和潜在利润空间,开始在人口经济规模较大的城市集聚,这种前向和后向的“链条式传递”,放大了要素集聚的规模效应和溢出效应,提高了要素集聚的效率。与人口、土地、经济、金融、科技创新等要素集聚能力趋向于中心城市极化发展的特征不同,公共设施要素集聚格局表现出明显的分散化、均衡化发展态势,无论城市规模大小和发展水平高低,公共设施都是各个城市重点建设的方向。文化要素集聚能力空间格局呈现出非均衡演变的特征,随着时间推移,文化产业发展良好的城市表现出较强的集聚能力,具有高度的文化指向性。生态环境要素的空间集聚格局整体呈现出以环鄱阳湖城市群为中心、以襄阳和宜昌为副中心扩散的特征,环鄱阳湖城市群生态环境良好,一直是长江中游城市群内生态环境要素集聚能力最强的地区。政策要素集聚能力空间格局演变差异巨大,整体呈不规则的非均衡态势。

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图8长江中游城市群各类要素集聚空间格局（由于篇幅所限,只列出2014年长江中游城市群各类要素集聚能力空间分布格局。）
-->Fig. 8Spatial patterns of all kinds of factors aggregation in the UAMRYR
-->

5 结论与讨论

5.1 结论

作为社会经济和城市化发展过程中出现的一种高级地域空间组织形式,城市群的出现和发展解决了行政区划分割造成的要素配置不合理、区域经济松散等问题,在区域要素的整合过程中具有重要作用。本文以长江中游城市群为研究对象,对其1995-2014年20年间要素集聚能力的时空演化进行了深入研究,结果表明：
（1）1995-2014年,长江中游城市群要素集聚能力在波动中保持增长,在全国处于第四极地位,科技创新、金融、人口等要素集聚能力优势突出。长江中游城市群要素综合集聚能力总体呈快速上升、快速下降、波动增长的变化特征,群内城际要素集聚能力差异在波动中保持平衡,要素集聚呈现出中心城市带动型特征。各类要素的集聚能力变化差异较大,科技创新、金融等要素更趋向于集聚分布,经济要素是城市群综合要素体系中的“序参量”。
（2）城市群发展初期的要素集聚格局以中心城市的极化集聚为主,在循环累积因果机制和“报酬递增”效应下,要素集聚在空间选择上形成“路径依赖”和“空间锁定”。1995-2014年,长江中游城市群要素集聚格局形成了以武汉、长沙、南昌等核心城市为主导的多中心“核心—边缘”结构,并产生“空间锁定”。从全国来看,长江中游城市群要素集聚空间格局仍处于初级的中心城市极化发展阶段,一体化的要素集聚组合体尚未形成。
（3）长江中游城市群要素集聚格局较为分散,城市群内首位城市武汉的要素集聚首位度较低,但呈逐渐提高趋势。城市群要素集聚重心跃迁路径沿“西北—东南”的整体走向进行往复迁徙。各类要素集聚格局演化分异显著,但大部分要素的中心城市指向性特征较为鲜明。

5.2 讨论

在资源要素总量有限的情况下,城市群集聚要素的能力越强则未来发展潜力越大,因此研究城市群要素集聚具有理论价值和现实意义。本文针对当前要素集聚研究领域的欠缺,基于地理学视角对长江中游城市群要素集聚能力时空演变进行了深入研究,但在以下几个方面仍待进一步探讨：① 文中计算要素集聚能力时,是以城市群规划、国家政策文件或以往****研究中常用的城市群范围边界为准进行统计计算,这在计算城市群内部各城市要素集聚能力时是毫无问题的,但在研究城市群之间的要素集聚能力对比时,可能会存在一些潜在的不准确性,因为当前国内城市群范围大多是由国家政策人为规定,部分城市群在地域空间上尚处于初期发育阶段,从城市建成区的空间连续性来看或许还不能称为严格意义上的“城市群”。因此,未来研究中如果在基于城市群实际边界识别的基础上进行要素集聚能力研究,将更具有科学性和指导性。但在当前统计口径以行政区划为标准的情况下,这又将面临数据收集的困难。因此,如何解决这一矛盾问题,是下一步研究和创新的方向之一。② 研究发现,长江中游城市群要素集聚格局的中心城市指向性特征较为明显,且空间格局差异变化不显著,首位城市武汉的要素集聚首位度不高,这一空间特征与以往研究中的城市首位度、城市群空间结构有何耦联关系,其背后的影响因素和影响机理,下一步需要深入挖掘和分析。③ 大数据时代背景下,地理学传统研究方法与其他学科一样受到巨大冲击,面临深远影响和变革。在下一步研究中,将基于互联网大数据收集和新的计算方法对城市群要素集聚进行研究和优化,或许这也将解决上述所说的数据收集问题,同时将能够得出更加精准的分析结果。
The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

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[8]	Fang Chuanglin.Progress and the future direction of research into urban agglomeration in China. Acta Geographica Sinica, 2014, 69(8): 1130-1144.https://doi.org/10.11821/dlxb201408009 URL [本文引用: 1]摘要中国的城市群是近30年来伴随国家新型工业化和新型城镇化发展到较高阶段的必然产物,自21世纪初期城市群成为国家参与全球竞争与国际分工的全新地域单元之后,中国连续10年把城市群提升为推进国家新型城镇化的空间主体,首次召开的中央城镇化工作会议和《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》进一步明确了城市群作为推进国家新型城镇化的主体地位.然而,城市群在中国的研究目前尚处在亟待加强的薄弱环节.系统总结从1934-2013年的80年间发表在地理学报的城市群主题论文,只有不到19篇,仅占总篇数的0.55％,不仅发表篇数少,而且发表时间短,首次发表城市群研究成果不到10年,研究单位和作者群体集中,研究内容瞄准国家需求但比较发散.即便如此,仅有的城市群研究成果还是对国家城市群总体格局的形成起到了引领作用,做出了重要贡献.具体体现在,提出的城市群空间格局推动国家形成了中国城市群空间结构的基本框架,引导国家新型城镇化规划把城市群作为推进新型城镇化的主体形态,提出的城市群空间范围识别标准与技术流程对界定国家城市群范围起到了重要作用,提出的城市群系列研究领域带动城市群的研究向着纵深与实用方向拓展,提出的中国城市群形成发育中存在的问题对未来城市群的选择与发展起到了警示作用.以这些研究进展和成果为基础,未来中国城市群选择与培育的重点方向为:以问题为导向,深刻反思检讨中国城市群选择与发育中暴露出的新问题;以城市群为主体,重点推动形成“5+9+6”的中国城市群空间结构新格局;以城市群为依托,重点推动形成“以轴串群、以群托轴”的国家城镇化新格局;以国家战略需求为导向,继续深化对城市群形成发育中重大科学问题的新认知,包括深入研究城市群高密度集聚的资源环境效应,科学求解城市群高密度集聚的资源环境承载力,创新城市群形成发育的管理体制和政府协调机制,研究建立城市群公共财政制度与公共财政储备机制,研究制定城市群规划编制技术规程与城市群空间范围界定标准等. [方创琳. 中国城市群研究取得的重要进展与未来发展方向 . 地理学报, 2014, 69(8): 1130-1144.]https://doi.org/10.11821/dlxb201408009 URL [本文引用: 1]摘要中国的城市群是近30年来伴随国家新型工业化和新型城镇化发展到较高阶段的必然产物,自21世纪初期城市群成为国家参与全球竞争与国际分工的全新地域单元之后,中国连续10年把城市群提升为推进国家新型城镇化的空间主体,首次召开的中央城镇化工作会议和《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》进一步明确了城市群作为推进国家新型城镇化的主体地位.然而,城市群在中国的研究目前尚处在亟待加强的薄弱环节.系统总结从1934-2013年的80年间发表在地理学报的城市群主题论文,只有不到19篇,仅占总篇数的0.55％,不仅发表篇数少,而且发表时间短,首次发表城市群研究成果不到10年,研究单位和作者群体集中,研究内容瞄准国家需求但比较发散.即便如此,仅有的城市群研究成果还是对国家城市群总体格局的形成起到了引领作用,做出了重要贡献.具体体现在,提出的城市群空间格局推动国家形成了中国城市群空间结构的基本框架,引导国家新型城镇化规划把城市群作为推进新型城镇化的主体形态,提出的城市群空间范围识别标准与技术流程对界定国家城市群范围起到了重要作用,提出的城市群系列研究领域带动城市群的研究向着纵深与实用方向拓展,提出的中国城市群形成发育中存在的问题对未来城市群的选择与发展起到了警示作用.以这些研究进展和成果为基础,未来中国城市群选择与培育的重点方向为:以问题为导向,深刻反思检讨中国城市群选择与发育中暴露出的新问题;以城市群为主体,重点推动形成“5+9+6”的中国城市群空间结构新格局;以城市群为依托,重点推动形成“以轴串群、以群托轴”的国家城镇化新格局;以国家战略需求为导向,继续深化对城市群形成发育中重大科学问题的新认知,包括深入研究城市群高密度集聚的资源环境效应,科学求解城市群高密度集聚的资源环境承载力,创新城市群形成发育的管理体制和政府协调机制,研究建立城市群公共财政制度与公共财政储备机制,研究制定城市群规划编制技术规程与城市群空间范围界定标准等.
[9]	Wren Colin.Geographic concentration and the temporal scope of agglomeration economies: An index decomposition. Regional Science and Urban Economics, 2012, 42: 681-690.https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2012.03.004 URL [本文引用: 1]摘要 The paper decomposes a geographical concentration index between time-invariant and time varying location factors to examine the temporal scope of a spillover. This is the period of time over which one firm's activity directly affects the location of other activities in the same industry. An empirical methodology is proposed based on a frequency estimator approach. It is tested by numerical simulation and by application to data on the location of foreign-owned investment across British regions over 1985鈥05. Supposing that natural advantages are fixed, the paper finds that spillovers decay and have a temporal scope of about five years.
[10]	Takatoshi Tabuchi.Historical trends of agglomeration to the capital region and new economic geography. Regional Science and Urban Economics, 2014, 44: 50-59.https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2013.11.004 URL [本文引用: 2]摘要 This paper shows that a family of the Dixit鈥揝tiglitz type of new economic geography models is capable of simulating the real-world tendency for agglomeration to the primate city. It is often observed that while regional populations were dispersed in early times, they have been increasingly concentrated into one capital region over recent years. The present paper thus characterizes the stable equilibrium distribution for any number of regions, any set of interregional distances, and any distribution of immobile demand for sufficiently small or large transport costs. It also demonstrates that multi-region new economic geography models are able to simulate the real-world population distribution trends witnessed over the past few centuries.
[11]	Liu Hui, Shen Yuming, Liu Kun.The financial services industry development level and spatial pattern of urban agglomeration in China. Acta Geographica Sinica, 2013, 68(2): 186-198.URL [本文引用: 1] [刘辉, 申玉铭, 柳坤. 中国城市群金融服务业发展水平及空间格局 . 地理学报, 2013, 68(2): 186-198.]URL [本文引用: 1]
[12]	Peter Meusburger, David N Livingstone, Heike J?ns.Geographies of Science. London: Springer, 2010. [本文引用: 1]
[13]	Yang Chih-hai, Lin Hui-lin, Li Hsiao-yun.In?uences of production and R&D agglomeration on productivity: Evidence from Chinese electronics ?rms. China Economic Review, 2013, 27: 162-178.https://doi.org/10.1016/j.chieco.2013.09.005 URL [本文引用: 1]
[14]	Robinson D K, Rip R A, Mangematin V.Technological agglomeration and the emergence of clusters and networks in nanotechnology. Research Policy, 2007, 36(6): 871-879.https://doi.org/10.1016/j.respol.2007.02.003 URL [本文引用: 1]摘要 Research and development at the nanoscale requires a large degree of integration, from convergence of research disciplines in new fields of enquiry to new linkages between start-ups, regional actors and research facilities. Based on the analysis of two clusters in nanotechnologies (MESA+ (Twente) and other centres in The Netherlands and Minatec in Grenoble in France), the paper discusses the phenomenon of technological agglomeration: co-located scientific and technological fields associated to coordinated technology platforms to some extent actively shaped by institutional entrepreneurs. Such co-location and coordination are probably a pre-requisite for the emergence of strong nanoclusters.
[15]	Fu Yuming, Stuart A Gabriel.Labor migration, human capital agglomeration and regional development in China. Regional Science and Urban Economics, 2012, 42: 473-484.https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2011.08.006 URL [本文引用: 1]摘要 We estimate a skill-based directional migration model to assess the effects of regional human capital agglomeration on labor migration in China. Upon accounting for regional differentials in skill-based compensation, cost-of-living, amenities, and the like, model estimates indicate the importance of destination human capital concentration to high-skill migrants. In marked contrast, low-skill migrants are found to have little incentive to co-locate with high-skill workers, likely reflecting institutional and other impediments to human capital investment among low-skill migrants. Research findings suggest the importance of human capital agglomeration benefits to disparate regional growth trajectories in China.
[16]	Vandenbussche J P.Distance to frontier and composition of human capital. Journal of Economic Growth, 2006, 11(2): 35-78.https://doi.org/10.1007/s10887-006-9002-y URL [本文引用: 1]摘要 We examine the contribution of human capital to economy-wide technological improvements through the two channels of innovation and imitation. We develop a theoretical model showing that skilled labor has a higher growth-enhancing effect closer to the technological frontier under the reasonable assumption that innovation is a relatively more skill-intensive activity than imitation. Also, we provide evidence in favor of this prediction using a panel dataset covering 19 OECD countries between 1960 and 2000 and explain why previous empirical research had found no positive relationship between initial schooling level and subsequent growth in rich countries.
[17]	Wang Fen, Han Botang.An empirical study on the regional agglomeration effect of the science and technology human resource . China Soft Science, 2006(3): 91-99.https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-9753.2006.03.014 URL [本文引用: 2]摘要通过对影响区域科技创新能力要素的分析,构建了基于科技人力资源区域集聚指数的知识生产模型,提出科技人力资源区域集聚效应可以利用单位经费投入产出来度量,并通过近四年的数据分析了不同区域的科技人力资源的集聚效应。 [王奋, 韩伯棠. 科技人力资源区域集聚效应的实证研究 . 中国软科学, 2006(3): 91-99.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-9753.2006.03.014 URL [本文引用: 2]摘要通过对影响区域科技创新能力要素的分析,构建了基于科技人力资源区域集聚指数的知识生产模型,提出科技人力资源区域集聚效应可以利用单位经费投入产出来度量,并通过近四年的数据分析了不同区域的科技人力资源的集聚效应。
[18]	Mary E Lovely, Stuart S Rosenthal, Shalini Sharma.Information, agglomeration, and the headquarters of U.S. exporters. Regional Science and Urban Economics, 2005, 35: 167-191.https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2003.09.002 URL [本文引用: 1]摘要 react-text: 134 This paper uses 2000 Census data to estimate the impact of agglomeration and proximity to human capital on labor productivity. Special attention is given to the spatial reach of these externalities. Agglomeration is measured in concentric rings from the place of work while productivity is measured by wages. Geologic features (landslide hazard, seismic hazard, bedrock, and surface water) are... /react-text react-text: 135 /react-text [Show full abstract]
[19]	Pan Fenghua, Liu Zuoli, Xia Yabo, et al.Location and agglomeration of headquarters of public listed firms within China's urban system. Geographical Research, 2013, 32(9): 1721-1736.URL [潘峰华, 刘作丽, 夏亚博, 等. 中国上市企业总部的区位分布和集聚特征 . 地理研究, 2013, 32(9): 1721-1736.]URL
[20]	Li Yazhou.Analysis on spatial clustering of tourism resources in Nanjing. Henan Science, 2011, 29(6): 754-756.https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-3918.2011.06.034 URL [本文引用: 1]摘要使用近邻指数对南京市旅游资源的集聚度进行分析,得出南京市总体上旅游资源为集聚型分布.同时使用SPSS工具中的Q型聚类方法对旅游资源进行聚类分析,更好的分析了南京市旅游资源分区集聚程度.最后利用集聚度分析及SPSS聚类结果,对南京市旅游资源进行了分区,以更科学有效的指导旅游资源开发利用. [李亚洲. 南京市旅游资源空间集聚分析 . 河南科学, 2011, 29(6): 754-756.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-3918.2011.06.034 URL [本文引用: 1]摘要使用近邻指数对南京市旅游资源的集聚度进行分析,得出南京市总体上旅游资源为集聚型分布.同时使用SPSS工具中的Q型聚类方法对旅游资源进行聚类分析,更好的分析了南京市旅游资源分区集聚程度.最后利用集聚度分析及SPSS聚类结果,对南京市旅游资源进行了分区,以更科学有效的指导旅游资源开发利用.
[21]	Zhou Tao.Central Plains Economic Region status and spatial concentration factors of policy options. Northwest Population, 2012, 33(1): 75-84.https://doi.org/10.3969/j.issn.1007-0672.2012.01.016 URL [本文引用: 1]摘要中原经济区是一个区域经济概念,河南在其中处于主体地位,发挥主导作用。研究中原经济区建设问题,试图为1.5亿人口寻找发展致富的具体路径,为全球更多的内陆地区发展崛起创造新的模式,具有重要的理论价值和实践意义。 [周韬. 中原经济区要素空间集聚现状与政策选择 . 西北人口, 2012, 33(1): 75-84.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1007-0672.2012.01.016 URL [本文引用: 1]摘要中原经济区是一个区域经济概念,河南在其中处于主体地位,发挥主导作用。研究中原经济区建设问题,试图为1.5亿人口寻找发展致富的具体路径,为全球更多的内陆地区发展崛起创造新的模式,具有重要的理论价值和实践意义。
[22]	Huang Kangsheng.Resource elements agglomeration situation analysis in sub-provincial city. Journal of Jingchu University of Technology, 2010, 25(6): 71-75.https://doi.org/10.3969/j.issn.1008-4657.2010.06.015 URL [本文引用: 1]摘要副省级城市在地区经济发展中的带动作用显而易见，但客观事实是，它们的经济发展水平存在较大差距。从要素集聚的角度进行分析，消除不同经济规模的差异，采用相对指标进行横向、纵向对比，最终结果能清晰地表明副省级城市间要素集聚状况的具体差异，从而有力地解释了发展水平差异的因由，最终对各城市的政策选择将具有较好的理论指导意义。 [黄康胜. 副省级城市要素集聚状况探析 . 荆楚理工学院学报, 2010, 25(6): 71-75.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1008-4657.2010.06.015 URL [本文引用: 1]摘要副省级城市在地区经济发展中的带动作用显而易见，但客观事实是，它们的经济发展水平存在较大差距。从要素集聚的角度进行分析，消除不同经济规模的差异，采用相对指标进行横向、纵向对比，最终结果能清晰地表明副省级城市间要素集聚状况的具体差异，从而有力地解释了发展水平差异的因由，最终对各城市的政策选择将具有较好的理论指导意义。
[23]	Cutler J Cleveland, Robert K Kaufmann, David I Stern.Aggregation and the role of energy in the economy. Ecological Economics, 2000, 32: 301-317.https://doi.org/10.1016/S0921-8009(99)00113-5 URL [本文引用: 1]摘要 Methods for investigating the role of energy in the economy involve aggregating different energy flows. A variety of methods have been proposed, but none has received universal acceptance. This paper shows that the method of aggregation has crucial effects on the results of the analysis. We review the principal assumptions and methods for aggregating energy flows: the basic heat equivalents approach, economic approaches using prices or marginal product for aggregation, emergy analysis, and thermodynamic approaches such as exergy. We argue that economic approaches such as the index or marginal product method are superior because they account for differences in quality among fuels. We apply various economic approaches in three case studies in the US economy. In the first, we account for energy quality to assess changes in the energy surplus delivered by the extraction of fossil fuels from 1954 to 1992. The second and third case studies examine the importance of energy quality in evaluating the relation between energy use and GDP. First, a quality-adjusted index of energy consumption is used in an econometric analysis of the causal relation between energy use and GDP from 1947 to 1996. Second, we account for energy quality in an econometric analysis of the factors that determine changes in the energy/GDP ratio from 1947 to 1996. Without adjusting for energy quality, the results imply that the energy surplus from petroleum extraction is increasing, that changes in GDP drive changes in energy use, and that GDP has been decoupled from between aggregate energy use. All of these conclusions are reversed when we account for changes in energy quality.
[24]	Fabio Cerina, Francesco Mureddu.Is agglomeration really good for growth? Global efficiency, interregional equity and uneven growth. Journal of Urban Economics, 2014, 84: 9-22.https://doi.org/10.1016/j.jue.2014.08.006 URL [本文引用: 1]摘要 According to the New Economic Geography and Growth (NEGG) literature (Baldwin et al. (2004)), spatial concentration of industrial activities increases growth at the regional and aggregate level without generating regional growth differentials. This view is not supported by the data. We extend the canonical model with an additional sector producing non-tradable goods which benefits from localized knowledge spillovers coming from R&D performing industrial sector. This departure, motivated by the evidence, introduces an anti-growth effect of agglomeration for both the deindustrializing and the industrializing regions and leads to two novel results: 1) when agglomeration takes place, growth is lower in the periphery; 2) agglomeration may have a negative effect on the growth rate of real income, both at the regional and at the aggregate level. In particular, the economy as a whole might suffer a dynamic loss from agglomeration when: 1) the spatial range of the technological spillovers within the R&D sector; 2) the external benefit of local and foreign knowledge capital on non-tradable sector productivity; 3) the expenditure share on non-tradable goods are all large enough. These results are consistent with the empirical evidence reporting regional real income divergence and according to which the trade-off between aggregate growth and interregional equity loses relevance in more advanced stages of development. Our conclusions have relevant policy implications as they suggest that, contrary to the standard view, current EU and US regional policies favouring industrial dispersion might be welfare-improving both at the regional and the aggregate level and may reduce regional income disparities.
[25]	Fang Chuanglin, Qi Weifeng, Song Jitao.Researches on comprehensive measurement of compactness of urban agglomerations in China. Acta Geographica Sinica, 2008, 63(10): 1011-1021.https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2008.10.001 URL摘要城市群紧凑度是指在城市群形成与发育过程中,所体现出的城市(城镇)、产业、资源、资金、交通、技术、人才等物质实体按照一定的经济技术联系在空间上的集中程度,包括城市群产业紧凑度、城市群空间紧凑度和城市群交通紧凑度等类型。适度的紧凑度是城市群综合效益最大化的集中体现,城市群紧凑度过高、过低都不利于城市群的健康发展。从产业、空间和交通三大视角入手,通过构建城市群紧凑度的综合测度模型,对选取的23个城市群紧凑程度进行分析后认为,中国城市群紧凑度总体不高,且空间差异性大,根据这种差异,采用聚类分析法可将中国城市群综合紧凑度划分为高度紧凑、紧凑、中度紧凑、低度紧凑和不紧凑(分散)5个等级。城市群综合紧凑度呈现出由东向西、由南向北逐渐降低的分异态势。城市群综合紧凑度与城市群发育程度呈现出高度的正相关性。如何科学调控城市群紧凑程度,紧凑程度达到一种什么样的标准才是最佳选择,这是本文研究中试图回答的问题。该研究为我国城市群的形成与发育,为建设资源节约型城市群、环境友好型城市群、生态型城市群和高效型城市群提供定量的决策依据,为推动我国城市群的适度集聚和健康发展奠定科学基础。 [方创琳, 祁巍锋, 宋吉涛. 中国城市群紧凑度的综合测度分析 . 地理学报, 2008, 63(10): 1011-1021.]https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2008.10.001 URL摘要城市群紧凑度是指在城市群形成与发育过程中,所体现出的城市(城镇)、产业、资源、资金、交通、技术、人才等物质实体按照一定的经济技术联系在空间上的集中程度,包括城市群产业紧凑度、城市群空间紧凑度和城市群交通紧凑度等类型。适度的紧凑度是城市群综合效益最大化的集中体现,城市群紧凑度过高、过低都不利于城市群的健康发展。从产业、空间和交通三大视角入手,通过构建城市群紧凑度的综合测度模型,对选取的23个城市群紧凑程度进行分析后认为,中国城市群紧凑度总体不高,且空间差异性大,根据这种差异,采用聚类分析法可将中国城市群综合紧凑度划分为高度紧凑、紧凑、中度紧凑、低度紧凑和不紧凑(分散)5个等级。城市群综合紧凑度呈现出由东向西、由南向北逐渐降低的分异态势。城市群综合紧凑度与城市群发育程度呈现出高度的正相关性。如何科学调控城市群紧凑程度,紧凑程度达到一种什么样的标准才是最佳选择,这是本文研究中试图回答的问题。该研究为我国城市群的形成与发育,为建设资源节约型城市群、环境友好型城市群、生态型城市群和高效型城市群提供定量的决策依据,为推动我国城市群的适度集聚和健康发展奠定科学基础。
[26]	Lu Pingjun, Tang Xiaofei, Wang Chunguo, et al.Study of urban agglomeration strategy and resource aggregation efficiency . Macroeconomic Research, 2015(5): 150-159.URL [本文引用: 1] [鲁平俊, 唐小飞, 王春国, 等. 城市群战略与资源集聚效率研究 . 宏观经济研究, 2015(5): 150-159.]URL [本文引用: 1]
[27]	He Yanbing, Huang Xiaojun, Zhai Lingxin, et al.Assessment and influencing factors of social vulnerability to rapid urbanization in urban fringe: A case study of Xi'an. Acta Geographica Sinica, 2016, 71(8): 1315-1328.https://doi.org/10.11821/dlxb201608003 URL [本文引用: 1]摘要脆弱性理论是分析人地相互作用程度、机理与过程的重要工具,为可持续性评估研究提供了新的视角.将社会脆弱性工具应用到城市边缘区研究中,视快速城市化为主要干扰,选取西安城市边缘区所辖街道为基本单元,从暴露度、敏感性、适应能力3方面构建社会脆弱性评价框架与指标体系,综合运用熵值法、函数模型法以及遥感与地理信息系统技术对社会脆弱性程度进行评价,揭示社会脆弱性空间分异格局,探究社会脆弱性关键影响因素及其影响机制.结果表明:①西安城市边缘区的暴露度格局呈现出自中心向外围渐趋减缓的特征;敏感性程度的高、低分布与暴露度的低、高分布在空间上具有相似性;适应能力的空间规律性不明显;②社会脆弱性空间分布不均衡,以中、低等级为主,低等级街道分布在城市内边缘区,中等级街道分散在城市外边缘区;③建设用地面积比重等8个因子对社会脆弱性有重要影响,土地利用方式与景观格局的变化以及物质与社会发展的不平衡是城市边缘区社会脆弱性形成的主要原因,社会系统体制转换阶段的差异进一步加剧了社会脆弱性;④城市边缘区应通过优化系统内部结构和功能以适应城市化的扰动,包括制定适应性管理政策和加强城市边缘区社会适应能力建设. [何艳冰, 黄晓军, 翟令鑫, 等. 西安快速城市化边缘区社会脆弱性评价与影响因素 . 地理学报, 2016, 71(8): 1315-1328.]https://doi.org/10.11821/dlxb201608003 URL [本文引用: 1]摘要脆弱性理论是分析人地相互作用程度、机理与过程的重要工具,为可持续性评估研究提供了新的视角.将社会脆弱性工具应用到城市边缘区研究中,视快速城市化为主要干扰,选取西安城市边缘区所辖街道为基本单元,从暴露度、敏感性、适应能力3方面构建社会脆弱性评价框架与指标体系,综合运用熵值法、函数模型法以及遥感与地理信息系统技术对社会脆弱性程度进行评价,揭示社会脆弱性空间分异格局,探究社会脆弱性关键影响因素及其影响机制.结果表明:①西安城市边缘区的暴露度格局呈现出自中心向外围渐趋减缓的特征;敏感性程度的高、低分布与暴露度的低、高分布在空间上具有相似性;适应能力的空间规律性不明显;②社会脆弱性空间分布不均衡,以中、低等级为主,低等级街道分布在城市内边缘区,中等级街道分散在城市外边缘区;③建设用地面积比重等8个因子对社会脆弱性有重要影响,土地利用方式与景观格局的变化以及物质与社会发展的不平衡是城市边缘区社会脆弱性形成的主要原因,社会系统体制转换阶段的差异进一步加剧了社会脆弱性;④城市边缘区应通过优化系统内部结构和功能以适应城市化的扰动,包括制定适应性管理政策和加强城市边缘区社会适应能力建设.
[28]	Han Zenglin, Li Bin, Zhang Kunling.Evaluation and spatial analysis of the equalization of basic public service in urban and rural areas in China. Geographical Research, 2015, 34(11): 2035-2048.https://doi.org/10.11821/dlyj201511003 URL [本文引用: 1]摘要以中国31个省级行政单位为研究对象,从教育服务、文化服务、医疗卫生服务、基础设施服务、社会保障服务和信息化服务6个方面构建指标体系,综合测度各省份城市和农村基本公共服务水平;利用信息熵原理构建基本公共服务均等化指数,测度各省份城乡基本公共服务均等化程度,并用探索性空间数据分析方法对城乡基本公共服务均等化指数的空间格局进行研究.研究表明:①各省份城市和农村基本公共服务水平的差异均十分显著.城市基本公共服务水平的空间分布为"T"字型格局,并呈"东-中-西"阶梯状递减;农村基本公共服务水平的空间分布与城市存在很大的不一致性,呈"东-西-中"阶梯状递减的格局.②31个省份的城乡基本公共服务均等化指数偏低,其空间分布存在着显著的全局空间自相关特征.③各省份农村基本公共服务水平对均等化指数的影响大于城市,城乡基本公共服务均等化指数与农村基本公共服务水平的关系类似马太效应. [韩增林, 李彬, 张坤领. 中国城乡基本公共服务均等化及其空间格局分析 . 地理研究, 2015, 34(11): 2035-2048.]https://doi.org/10.11821/dlyj201511003 URL [本文引用: 1]摘要以中国31个省级行政单位为研究对象,从教育服务、文化服务、医疗卫生服务、基础设施服务、社会保障服务和信息化服务6个方面构建指标体系,综合测度各省份城市和农村基本公共服务水平;利用信息熵原理构建基本公共服务均等化指数,测度各省份城乡基本公共服务均等化程度,并用探索性空间数据分析方法对城乡基本公共服务均等化指数的空间格局进行研究.研究表明:①各省份城市和农村基本公共服务水平的差异均十分显著.城市基本公共服务水平的空间分布为"T"字型格局,并呈"东-中-西"阶梯状递减;农村基本公共服务水平的空间分布与城市存在很大的不一致性,呈"东-西-中"阶梯状递减的格局.②31个省份的城乡基本公共服务均等化指数偏低,其空间分布存在着显著的全局空间自相关特征.③各省份农村基本公共服务水平对均等化指数的影响大于城市,城乡基本公共服务均等化指数与农村基本公共服务水平的关系类似马太效应.
[29]	Li Jiaming, Zhang Wenzhong, Sun Tieshan, et al.Characteristics of clustering and economic performance of urban agglomerations in China. Acta Geographica Sinica, 2014, 69(4): 474-484.https://doi.org/10.11821/dlxb201404004 URL [本文引用: 1]摘要城市群作为中国城镇化的主要载体，社会经济要素将会向城市群大规模的集中，人口和经济集聚对城市群的空间结构和经济发展产生重要影响。通过对1995—2010年间中国20个城市群人口和经济集聚程度进行研究，表明中国城市群集聚程度整体仍是一个增加的过程，且经济集聚度高于人口集聚度，两者呈现很高的线性正相关关系；进一步采用城市基尼指数和首位城市集聚度两种方法分别对城市群集聚程度进行测度和分析，认为20个城市群可以分为强单中心、弱单中心、多（双）中心以及弱中心4种城市群集聚类型；使用局部加权回归的方法对城市群集聚水平和经济增长率之间的关系进行探索性分析，发现城市群经济集聚度与经济增长之间关系整体上符合倒U型假说的特征，而人口集聚与经济增长没有表现出明显的规律性特征。 [李佳洺, 张文忠, 孙铁山, 等. 中国城市群集聚特征与经济绩效 . 地理学报, 2014, 69(4): 474-484.]https://doi.org/10.11821/dlxb201404004 URL [本文引用: 1]摘要城市群作为中国城镇化的主要载体，社会经济要素将会向城市群大规模的集中，人口和经济集聚对城市群的空间结构和经济发展产生重要影响。通过对1995—2010年间中国20个城市群人口和经济集聚程度进行研究，表明中国城市群集聚程度整体仍是一个增加的过程，且经济集聚度高于人口集聚度，两者呈现很高的线性正相关关系；进一步采用城市基尼指数和首位城市集聚度两种方法分别对城市群集聚程度进行测度和分析，认为20个城市群可以分为强单中心、弱单中心、多（双）中心以及弱中心4种城市群集聚类型；使用局部加权回归的方法对城市群集聚水平和经济增长率之间的关系进行探索性分析，发现城市群经济集聚度与经济增长之间关系整体上符合倒U型假说的特征，而人口集聚与经济增长没有表现出明显的规律性特征。
[30]	Shi Kunbo, Yang Yongchun, Bai Shuo, et al.Spatial characteristics of the experiential online group-buying market in Chengdu. Geographical Research, 2016, 35(1): 108-122.https://doi.org/10.11821/dlyj201601010 URL [本文引用: 1]摘要体验性网络团购模式正在对城市商业空间产生显著影响.以团购商品信息量作为基础数据,采用矢量数据符号法和空间插值法对成都市团购市场发展的空间特征进行分析.结果表明:餐饮、娱乐、生活和旅游酒店类团购信息在各商圈分布的集中化程度与摄影类相比较低.成都市中心区域的团购市场发展水平较高,形成了以春熙路商圈为核心的综合商业型热点区和以建设路商圈和双楠商圈为核心的生活服务型热点区.市场原则下团购市场发展的空间公平性较好的区域主要集中在成都市中心区域.团购市场发展的空间格局具有明显的区位特征,其空间发展的驱动力主要包括实体商业空间布局、消费者规模空间格局和区域可达性等;“时间距离”对团购市场区位特征产生的摩擦阻力已经超过空间距离. [史坤博, 杨永春, 白硕, 等. 成都市体验性网络团购市场发展的空间特征 . 地理研究, 2016, 35(1): 108-122.]https://doi.org/10.11821/dlyj201601010 URL [本文引用: 1]摘要体验性网络团购模式正在对城市商业空间产生显著影响.以团购商品信息量作为基础数据,采用矢量数据符号法和空间插值法对成都市团购市场发展的空间特征进行分析.结果表明:餐饮、娱乐、生活和旅游酒店类团购信息在各商圈分布的集中化程度与摄影类相比较低.成都市中心区域的团购市场发展水平较高,形成了以春熙路商圈为核心的综合商业型热点区和以建设路商圈和双楠商圈为核心的生活服务型热点区.市场原则下团购市场发展的空间公平性较好的区域主要集中在成都市中心区域.团购市场发展的空间格局具有明显的区位特征,其空间发展的驱动力主要包括实体商业空间布局、消费者规模空间格局和区域可达性等;“时间距离”对团购市场区位特征产生的摩擦阻力已经超过空间距离.
[31]	Xiao Lishan, Yu Zhaowu, Ye Hong, et al.The research of coupling rural development and economy cluster in Fujian province. Acta Geographica Sinica, 2015, 70(4): 615-624.https://doi.org/10.11821/dlxb201504009 URL [本文引用: 1]摘要中国的城镇化进程对农村产生深远的影响。本研究关注快速城镇化背景下的沿海农村发展和趋势,以福建省为例进行实证研究,结果表明,福建省的乡村性从2000年到2010年略有降低,并呈现从东南到西北增加的空间格局。本研究同时构建了区位商及其变化趋势的综合指标辨析农村经济聚集区及其动态发展特征。农村经济呈现明显的区位特征和聚集特征,非农产业聚集区出现在乡村性较弱但经济最为发达的东南地区。福建省西部和北部农村出现了非农产业新兴区和农业聚集区,区域内农业优势变化的驱动力较强。非农产业成熟区和新兴区是福建省的主体区域。传统农业区的空间比例最小,且呈现稳态的发展轨迹,转变的驱动力较小。乡村性与区位商总体上具有较好的正相关性。但是不同农村经济聚集区的乡村性和区位商的耦合程度具有多样性。农村的非农经济得到长足发展,出现新的农村类型。本文最后讨论了福建省县域尺度的农村发展和趋势,并对村镇这种新的农村形态的形成与聚集区域进行了探索性的研究,明确了不同形态的农村的发展区域,为新型城镇化建设和新农村建设两大国家战略的实现提供科学的依据。 [肖黎姗, 余兆武, 叶红, 等. 福建省乡村发展与农村经济聚集耦合分析 . 地理学报, 2015, 70(4): 615-624.]https://doi.org/10.11821/dlxb201504009 URL [本文引用: 1]摘要中国的城镇化进程对农村产生深远的影响。本研究关注快速城镇化背景下的沿海农村发展和趋势,以福建省为例进行实证研究,结果表明,福建省的乡村性从2000年到2010年略有降低,并呈现从东南到西北增加的空间格局。本研究同时构建了区位商及其变化趋势的综合指标辨析农村经济聚集区及其动态发展特征。农村经济呈现明显的区位特征和聚集特征,非农产业聚集区出现在乡村性较弱但经济最为发达的东南地区。福建省西部和北部农村出现了非农产业新兴区和农业聚集区,区域内农业优势变化的驱动力较强。非农产业成熟区和新兴区是福建省的主体区域。传统农业区的空间比例最小,且呈现稳态的发展轨迹,转变的驱动力较小。乡村性与区位商总体上具有较好的正相关性。但是不同农村经济聚集区的乡村性和区位商的耦合程度具有多样性。农村的非农经济得到长足发展,出现新的农村类型。本文最后讨论了福建省县域尺度的农村发展和趋势,并对村镇这种新的农村形态的形成与聚集区域进行了探索性的研究,明确了不同形态的农村的发展区域,为新型城镇化建设和新农村建设两大国家战略的实现提供科学的依据。
[32]	Wang Tao, Liu Chengliang, Duan Dezhong, et al.The spatial evolution of cities competitiveness in urban agglomeration in the middle reaches of the Yangtze River. World Regional Studies, 2014, 23(3): 92-101.URL [本文引用: 1] [王涛, 刘承良, 段德忠, 等. 长江中游城市群城市竞争力的空间演变 . 世界地理研究, 2014, 23(3): 92-101.]URL [本文引用: 1]
[33]	Jiang Daliang, Sun Ye, Ren Hang, et al.Analyses on the city network characteristics of Middle Yangtze Urban Agglomeration based on Baidu Index. Factors and Environment in the Yangtze Basin, 2015, 24(10): 1654-1664.https://doi.org/10.11870/cjlyzyyhj201510006 URL Magsci [本文引用: 1]摘要随着地理研究迈入大数据时代,运用互联网展开城市网络结构研究逐渐成为经理地理研究的新思路。以长江中游城市群为研究对象,借助百度指数,获取2011年~2014年百度用户关注度,构建百度指数城市信息流网络,从大城市群视角和所辖三大子城市群视角,分别探讨城市网络格局的时空变化。研究发现:长江中游城市群在一体化进程中城市等级日益明晰,差距拉大。三大子城市群表现出极化效应与扩散效应并存,区域非均衡性突显;互联网的普及在一定程度上重塑和改造着城市群,但非完全颠覆传统城市网络格局,地理区位对城市网络格局和城市影响力的影响仍不容忽视。 [蒋大亮, 孙烨, 任航, 等. 基于百度指数的长江中游城市群城市网络特征研究 . 长江流域资源与环境, 2015, 24(10): 1654-1664.]https://doi.org/10.11870/cjlyzyyhj201510006 URL Magsci [本文引用: 1]摘要随着地理研究迈入大数据时代,运用互联网展开城市网络结构研究逐渐成为经理地理研究的新思路。以长江中游城市群为研究对象,借助百度指数,获取2011年~2014年百度用户关注度,构建百度指数城市信息流网络,从大城市群视角和所辖三大子城市群视角,分别探讨城市网络格局的时空变化。研究发现:长江中游城市群在一体化进程中城市等级日益明晰,差距拉大。三大子城市群表现出极化效应与扩散效应并存,区域非均衡性突显;互联网的普及在一定程度上重塑和改造着城市群,但非完全颠覆传统城市网络格局,地理区位对城市网络格局和城市影响力的影响仍不容忽视。
[34]	Liu Tao, Qi Yuanjing, Cao Guangzhong.China's floating population in the 21st century: Uneven landscape, influencing factors, and effects on urbanization. Acta Geographica Sinica, 2015, 70(4): 567-581.https://doi.org/10.11821/dlxb201504005 URL [本文引用: 1]摘要基于2000和2010年全国人口普查分县数据，对中国流动人口空间格局的演变特征、形成机制及其城镇化效应进行了系统分析。研究发现，流动人口分布的空间格局具有较强的稳定性，长三角、珠三角和京津冀等沿海城市群仍然是其主要集中地，且沿海集中区有连绵化的趋势，但在城市群内部的空间分布模式差异显著。流动人口向内陆地区的省会等特大城市集中趋势明显，其分布重心出现了明显的北移。省内县际的流动人口规模已接近于省际流动，且有更高的意愿和更强的能力永久居留城镇，省内县际的永久性迁移将成为未来中国人口城镇化的主导模式。中国流动人口迁入地的选择受到政府和市场双重力量的影响，后者的影响力更强。远距离流入东部地区的人口在务工之外，对享受城市生活也开始有所考虑；而中西部地区政府力量在引导人口流动中仍起到重要作用。大规模的人口流动对流出地和流入地的城镇化水平提高均有显著贡献，同时在很大程度上重构了中国城镇体系的等级规模结构和空间布局模式。 [刘涛, 齐元静, 曹广忠. 中国流动人口空间格局演变机制及城镇化效应: 基于2000和2010年人口普查分县数据的分析 . 地理学报, 2015, 70(4): 567-581.]https://doi.org/10.11821/dlxb201504005 URL [本文引用: 1]摘要基于2000和2010年全国人口普查分县数据，对中国流动人口空间格局的演变特征、形成机制及其城镇化效应进行了系统分析。研究发现，流动人口分布的空间格局具有较强的稳定性，长三角、珠三角和京津冀等沿海城市群仍然是其主要集中地，且沿海集中区有连绵化的趋势，但在城市群内部的空间分布模式差异显著。流动人口向内陆地区的省会等特大城市集中趋势明显，其分布重心出现了明显的北移。省内县际的流动人口规模已接近于省际流动，且有更高的意愿和更强的能力永久居留城镇，省内县际的永久性迁移将成为未来中国人口城镇化的主导模式。中国流动人口迁入地的选择受到政府和市场双重力量的影响，后者的影响力更强。远距离流入东部地区的人口在务工之外，对享受城市生活也开始有所考虑；而中西部地区政府力量在引导人口流动中仍起到重要作用。大规模的人口流动对流出地和流入地的城镇化水平提高均有显著贡献，同时在很大程度上重构了中国城镇体系的等级规模结构和空间布局模式。

长江中游城市群要素集聚能力的时空演变

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

Spatial-temporal evolution of factors aggregating ability in urban agglomeration in the middle reaches of the Yangtze River

1 引言