长江三角洲城市群经济联系的空间结构演化分析

2018-01-09 06:15,b
资源开发与市场 2018年1期
关键词:子群城市群长三角

,b

(江苏师范大学 a.地理测绘与城乡规划学院;b.城镇化研究中心 江苏 徐州 221116)

长江三角洲城市群经济联系的空间结构演化分析

邹 晨a,欧向军a,b,孙 丹a

(江苏师范大学 a.地理测绘与城乡规划学院;b.城镇化研究中心 江苏 徐州 221116)

运用修正引力模型和社会网络分析方法,以2000年和2015年为时间截面,选取长江三角洲城市群26个地级及以上城市的市域为研究单元,对城市群内部不同尺度经济联系的强度、能力、范围和格局等方面进行分析。结果表明:长江三角洲城市群的空间结构逐步优化,集聚与辐射作用逐渐增强,城市体系日益完善,区域一体化进程加快。经济联系的空间结构演化呈现以下特征:经济联系逐渐增强,区域一体化特征显著;经济辐射能力日益扩大,中心城市带动作用突显;联系方向以地域邻近指向性为主,中心城市指向性初显;经济联系格局层次逐渐清晰,基本上形成了层次鲜明的“东—南—西—北”四大板块,且存在明显的“核心—半边缘—边缘”结构特征。

经济联系;引力模型;网络分析;空间结构演化;长三角城市群

1 引言

区域联系是指区域之间在社会经济发展的各个方面的交流联系,包括经济、交通、政治和文化等方面[1],其中经济联系作为区域联系中最重要的方面,一直是政府部门和学术界普遍关注的热点问题,也是经济学和地理学等学科长期研究的内容。区域经济联系通常表现为区域间经济的相互作用和影响,国外学者对区域经济联系研究始于20世纪50年代,主要是构建相应的数理模型,从而定量分析区域间经济联系[2-4]。此后,对区域经济联系的研究由模型转向理论,如增长极与增长中心理论[5]、扩散理论[6]、空间相互作用理论[7]、核心—边缘理论[8]等。在此基础上,克鲁格曼提出中心—外围模型,这为区域经济联系研究提供新的理论导向[9]。我国区域经济联系的研究起步较晚,研究内容主要集中在经济联系方向[10,11]、区际联系理论[12]、经济联系测度[13]、联系层域划分[14]等。研究区域多为跨行政区域和现状特征分析[15-17],对区域经济联系的空间结构演化分析相对较少。城市群作为我国区域经济协调发展的主要载体,一直是我国区域经济联系研究的重点区域,它是指以中心城市为核心向周围辐射构成的多个城市的集合体[18],是由相互作用、相互依赖的若干个城市结合而成的具有特定功能的城市综合体,是城市之间空间联系与作用的产物[19],在研究方法上多选用引力模型[20]、经济隶属度[21]、城市流模型[22,23]等数理模型。

长江三角洲城市群(简称“长三角城市群”)是中国经济最具活力、开放程度最高、创新能力最强的区域之一,对经济联系的强度、方向和格局等方面进行定量分析,探讨其空间结构演化特征,对促进城市群区域一体化发展,推动新型城镇化建设,加快我国沿江经济带建设和“一带一路”战略实施等方面具有重要的价值。本文运用修正引力模型和社会网络分析方法,以2000年和2015年为时间截面,选取长三角城市群26个地级市及以上市域为研究对象,对城市群经济联系的空间结构演化特征进行分析。

2 研究方法和数据来源

2.1 研究方法

修正引力模型:每个研究者的研究对象、内容和重点等不尽相同,所选取的模型和评价指标也不相同[24]。本文主要是研究长三角城市群经济联系的空间结构演化特征,因此选用修正的引力模型,评价指标则主要选取地区经济总量、人口、建成区面积和城市间交通里程,计算公式为:

(1)

(2)

(3)

(4)

式中,Pi、Pj分别表示i、j市的人口;Vi、Vj分别表示i、j市的国内生产总值;Si、Sj分别表示i、j市的建成区面积;Di为i、j市之间的最短交通里程;kij为经验常数,采用两城市之间的GDP比重;Fij是i市对j市的空间相互作用量,又称“经济联系量”,反映两者之间的经济联系程度;Fi为在引力模型的基础上测算i市对其他所有市的经济联系量之和,即i市对外的经济联系总量,其值的大小可反映i市与其他市经济联系的疏密程度;Ii表示i市经济联系的隶属度,是i市与某一市经济联系量与其对外经济联系总量的比值,值的大小能反映i县市经济联系的主要方向。

社会网络分析:社会网络分析方法(SNA)是一类刻画网络系统整体的形态、特征和结构的重要分析方法[25]。城市群中各城市经济联系的地位和空间结构可通过计算每个城市的网络密度、中心度和核心度分析得出。

网络密度:该指标反映网络中各成员之间的联系程度,其值越大,网络成员之间的联系越紧密。计算公式为:

(5)

式中,D为网络密度;k为成员数;d(ni,nj)为成员ni、nj之间的关系量。

点度中心度:主要是测算网络中节点的联系能力。即通过计算网络中某一节点的多少与其他节点直接相连而得出该点的中心地位[26],用点入度和点出度两个指标表示,其中点入度表示节点的辐射能力,点出度则表示节点的辐射能力。公式为:

(6)

式中,CD(ni)为点度中心度;Xij为i、j两市间的联系强度,本文取经济联系强度。

核心—边缘分析:核心—边缘结构是由若干元素相互联系构成的一种中心紧密相连、外围稀疏分散的特殊结构[27]。主要是根据网络节点间的联系紧密程度,区分出哪些节点在网络中处于核心地位,哪些节点处于边缘地位。

2.2 研究区范围和数据来源

根据2016年5月国务院批准的《长江三角洲城市群发展规划》中对长三角城市群进行的规划调整,长三角城市群主要包括上海、江苏省的南京、浙江省的杭州以及安徽省的合肥在内的共26个地级及以上城市,本文选取这26个城市的市域进行分析,其中各市的人口、地区经济总量以及建成区面积均来自2001年和2016年的《中国城市统计年鉴》,而城市之间的距离则是使用百度地图测量到的城市间最短的交通距离。

3 经济联系的空间演化特征分析

3.1 经济联系增强,区域一体化加快

由式(1)和式(2)分别计算出2000年和2015年长三角城市群26个城市间相互的经济联系量,再根据式(3)计算出各个城市的对外经济联系总量。由于每个城市的经济发展水平、城市人口数量、建成区面积以及与其他城市的最短交通距离各不相同,因此每个城市的经济联系强度会有所差异。

一个城市的经济联系总量可更为直观地体现该城市经济联系能力的强弱。随着经济规模的扩张和人口数量的扩大,2000—2015年长三角城市群26个城市之间的经济联系越来越紧密,经济联系总量日趋扩大(图1),且年均增长速度均在10%以上,平均增长速度达到16.33%。其中,合肥的增长速度最快,达到20.10%。

从主要城市的经济联系总量看,上海、苏州和无锡排名前三位。上海作为长三角城市群中经济最发达的城市,2000年经济联系总量处于城市群各城市的第一位。随着苏州和无锡经济的不断发展以及人口和建成区面积迅速扩大,导致他们的对外经济联系强度不断增强,经济联系总量迅速扩张,并逐渐超越上海,到2015年分别居长三角城市群中的第一位、第二位。

图1 长三角城市群经济联系强度变化

根据式(5)分别计算出2000年和2015年长三角城市群经济联系的整体网络密度与标准差。长三角城市群网络密度由2000年的0.6954扩大到2015年的0.9463,呈增强趋势,并逐渐趋近于1;标准差则呈现出明显减小的趋势,由2000年的0.4602缩小到2015年的0.2274,表明长三角城市群内部26个城市之间经济联系的渠道越来越多样,经济活动交往更加密切,城市群内部差异逐步缩小,区域一体化进程不断加快。

表1 长江三角洲城市群省域之间的经济联系量及其比重

从省域来看(表1),2000年和2015年上海市的对外经济联系,与江苏省和安徽省的经济联系比重呈现上升趋势,而与浙江省的经济联系比重则呈现出下降趋势。其中,与江苏省经济联系的比重一直在60%以上,表明它与江苏省的经济联系最紧密。江苏省主要表现为省域内部城市之间的联系,占其经济联系总量的比重为66%,且有上升趋势;其次表现为与上海和浙江的联系,但其比重逐渐缩小;与安徽省的联系最小,但其比重呈上升趋势。与江苏省类似,浙江省的经济联系也主要表现为省域内部城市之间的联系,占其经济联系总量的比重为50%左右;其次表现为与江苏省的联系,且比重逐渐上升;与上海市的经济联系逐渐缩小,但仍然高于安徽省。在安徽省的对外经济联系中,与江苏省和自身内部联系的比重逐渐上升,而与上海市和浙江省的经济联系比重呈现出下降趋势。其中,上海市与江苏省的经济联系最紧密,比重一直保持在50%以上,说明江苏省是长三角城市群内部经济联系的中心,且地位逐步提升,各地区对上海市的经济联系依赖逐渐下降,安徽省为城市群内经济较落后的省份,各地区都积极与其进行经济联系,以带动安徽省的经济快速发展,缩小城市群内部各城市之间经济实力的差距。

根据城市首位度的定义,2000年和2015年长三角城市群26个城市经济联系总量的首位度从2000年的1.07提高到2015年的1.30,GDP、人口和建成区面积首位度分别从2000年的2.64、2.11和1.36提升到2015年的3.58、2.45和2.74,以上各项指标的首位度均趋近于2,表明长三角城市群空间结构逐渐优化,城市体系日益完善,区域一体化进程日趋加快。

3.2 辐射能力扩大,中心城市带动突显

根据2000年和2015年长三角城市群内部各市之间的经济联系强度,运用式(6)计算出2000年和2015年两个年份各个城市的点度中心度和净辐射量,并在此基础上运用Ucinet 6.0软件对长江三角洲城市群26个城市的经济联系进行点度中心度分析。由于点入度表示节点在网络中受其他城市节点的经济影响程度,点出度反应节点城市影响其他城市节点经济的程度,对城市及整个城市群的发展具有重要意义[28]。因此,点出度可用来表示各城市在经济发展中对其他市的辐射能力,点入度可用来表示各城市在经济发展中接受其他市辐射的能力,即聚集能力。

2000—2015年长三角城市群各市的点出度和点入度均表现为扩大趋势(表2、图2),表明城市群中26个城市的辐射和聚集能力均在日益增强。在点入度方面,无锡和苏州的点入度最大,且增长速度远高于其他城市,说明它们接受外界辐射的能力即集聚能力逐渐强,原因是:由于两个城市均属于城市群的中心城市且距离较近,相互之间经济联系密切;两个城市距离上海较近,受上海的经济辐射影响较大。从点出度来看,上海、苏州和无锡的点出度一直为前三名,且远高于其他城市,表明这三个城市的经济辐射能力最强。其中,苏州的点出度增长速度最快,在2015年超越上海,成为城市群内部经济辐射能力最强的城市,原因主要是:随着苏州经济实力不断增强以及人口和建成区面积迅速扩大,它与城市群内部的其他城市尤其是无锡市的联系日益紧密,而上海作为我国最大的经济中心城市之一,主要是以对外国际经济联系为主。就净辐射量来看,城市群内部净辐射量是正值的城市从2000年的5个(上海、苏州、南京、杭州和宁波)增加到2015的6个(新增合肥),它们对外辐射的能力要高于接受外界辐射的能力,因此6个城市是长三角城市群的主要辐射源,属于净辐射型城市。其中净辐射型城市的总净辐射量占城市群总辐射量的比重也从2000年的26.17%提升到2015年的27.21%,表明长三角城市群的经济辐射能力在不断增强。长三角城市群的发展已较为成熟,在原本只以上海作为经济增长中心的基础上发展,逐步形成了多个增长中心,使城市群得以协调快速发展。

表2 长江三角洲城市群节点年份净辐射量变化

图2 长江三角洲城市群点度中心度演化

3.3 邻近指向为主,中心城市指向初显

根据式(4),计算出2000年和2015年长三角城市群26个地级及以上城市彼此之间的经济联系总量,选出每个市经济联系量最多的城市,作为其经济联系的首选地,并计算经济隶属度(表3),分析长江三角洲城市群经济联系方向的演化特征。

表3 长三角城市群各市经济联系首选地及其隶属度

长三角城市群26个城市经济联系方向的演化特点(表3):①邻近地域指向性特征明显但比重略有降低。2000年长三角城市群26个城市中有24个城市选择以自己相邻的城市作为经济联系首选地,而到2015年这样的城市数量减少到22个,虽然数量略有减少但特征依然明显。②中心城市指向性初显。中心城市对于区域经济联系的带动作用很大,因此城市在经济联系过程中,往往会选择中心城市作为联系对象。2000年长三角城市群26个城市中只有两个城市(合肥和宁波)的经济联系首选地没有选择临近地域的城市,而选择距离较远的中心城市,到2015年这样的城市变成4个(新增盐城和台州)。由此可见,随着各城市经济的快速发展,中心城市指向性的特征开始显现。此外,行政区划在经济联系方向上的制约程度也越来越小,由于行政区划的限制性,许多城市以所在省份的相邻城市作为经济联系首选地,但随着城市群内部经济发展的需要和中心城市的吸引,很多城市开始突破行政区划的界限;台州的经济首选地从宁波变成上海等,这些经济联系地无疑都突破了行政区划的影响,表明整个长三角城市群发展已较成熟,城市间经济联系的发展方向呈现多样性。

图3 长江三角洲城市群经济联系网络凝聚子群

3.4 格局层次逐渐清晰,边缘范围缩小

凝聚子群分析:为了进一步分析长三角城市群中各个城市相对“凝聚”的团体的变化,揭示城市群内部经济联系格局演化情况,利用Ucient6.0软件中的迭代相关收敛算法对2000年和2015年对长三角城市群进行凝聚子群分析。凝聚子群是根据网络中各节点相互联系的紧密程度,将网络成员划分为几个内部联系密切的集合[29]。2000年和2015年长三角城市群内部存在相同的“东西南北”4个凝聚子群:第一子群是以上海为核心,包括苏州和无锡为中心的共7个城市组成的东部子群;第二子群是以杭州为核心,包括绍兴和宁波为中心的共6个城市组成的南部子群;第三子群是以南京为核心,包括镇江和扬州为中心的共6个城市组成的北部子群;第四子群是以合肥为核心,包括马鞍山和芜湖为中心的共7个城市组成的西部子群(图3)。这与国家发改委发布的长江三角洲的“一核五圈”的空间发展格局基本一致。

从凝聚子群内部的联系密度看(表4),第一子群的内部联系密度系数最大且表现出明显的增加趋势,说明东部子群内部各城市间经济联系特别紧密,交流频繁;其次为北部子群,联系密度从6.930增加到66.840,联系密度越来越紧密;而第四子群的内部联系密度则最低。从凝聚子群之间的联系看,2004—2015年东部子群对南部和北部子群的经济联系密度较大且增加趋势比较明显,而对第四子群的经济联系密度最小;第二子群对第一子群的联系密度最大,且增长速度远远高于对其他子群的联系;第二子群对第三子群和第四子群的联系密度较低,虽然有增加趋势,但幅度很小,说明它们之间的经济联系较为松散;第三子群对第一子群的经济联系密度最大且增加幅度明显,其次是对第四子群,而对第二子群联系密度最小;第四子群对其他三个子群的经济联系密度以及增加幅度均处于相当低的水平,说明西部子群的经济发展以内部各市之间的经济联系为主,对外经济联系相对较少,城市发展处于相对孤立的状况。

表4 长江三角洲城市群经济联系网络凝聚子群间密度变化

核心—边缘分析:根据连续的核心—边缘模型,运用Ucinet6.0软件计算出2000年和2015年城市群26个城市的核心度,并根据核心度将长三角城市群26个城市分为三类:核心区(核心度大于0.1)、半边缘区(核心度在0.01—0.1)和边缘区(核心度小于0.01),从而对城市群的“核心—边缘”结构的演化进行分析。长三角城市群各城市的经济联系在空间上存在着明显的分层次现象,且呈现出较为明显“核心—半边缘—边缘”结构(图4)。

长三角核心区城市由2000年的5个增加到2015年的6个,有5个城市一直处于城市群的核心区,在城市群的社会经济发展中起着重要作用,且主要集中在上海市和江苏省,浙江省只有其省会城市杭州属于核心区,而安徽省没有城市入选核心区;长三角半边缘区城市由分散走向集中,并呈现出愈来愈围绕核心区分布的趋势,扬州、镇江、嘉兴和合肥等10个城市一直处于半边缘区,在核心区的辐射带动下发展,其中常州、湖州和嘉兴则是处于核心区与核心区之间,因此经济发展受核心城市的影响较大,而滁州、台州和芜湖等城市在相邻核心城市的带动下,发展势头逐步提升,从边缘区逐步向半边缘区过渡;长三角边缘区城市从8个变成5个,呈现出下降趋势,但安庆、宣城、铜陵、池州和舟山这5个县市一直处于边缘区,其中除了浙江省的舟山是由于距离陆地较远且地块破碎因而处于边缘区外,其他4市都属于安徽省,它们位于城市群的外围,城市发展受核心城市的辐射影响相对较少,与其他城市的经济联系较松散。

4 结论与建议

本研究发现:长三角城市群经济联系的空间结构较为紧密,城市体系逐渐完善,集聚作用与扩散作用相对均衡,区域一体化进程加快,呈现以下特征:①2000—2015年长三角城市群内部各市的经济联系强度不断增强,经济联系总量不断增加,网络密度逐步上升,标准差趋于减小,城市群的内部联结度逐渐增强,集群优势不断显现,网络结构趋于稳定。②城市群26个城市的点出度和点入度均表现为扩大趋势以及主要辐射源数量不断增多,内部各城市的辐射和聚集能力均日益增强,城市经济联系网络的多中心性特征逐步显现。在今后的发展中,应继续深化城市群内部基础设施建设,尤其是交通轴线发展,便捷的交通有利于空间的扩散和区域经济的增长,在壮大发展中心城市的同时,加强轴线经济发展,带动整个区域经济的发展。③2000—2015年长三角城市群26个城市在以相邻城市作为经济联系首选地的基础上,出现了部分城市选择距离较远的上海市作为其经济联系的首选地。由于城市群内部行政壁垒依然存在,因此要保障要素自由流动,优化资源配置,上海、江苏、浙江和安徽之间应继续加强合作交流,淡化行政区划观念和地方保护主义,确定共同发展、共同承担、共同落实、共同受益的方针政策,促进长三角城市群的健康稳定发展。④城市群内部存在“东南西北”4大子群,子群内部与子群之间的联系密度明显提升,城市群内部经济联系格局日趋稳定且愈发紧密;同时,长三角城市群内部仍存在着明显的“核心—半边缘—边缘”结构特征,核心区的范围有所扩大,半边缘区由分散走向集中,且愈来愈靠近核心区,边缘区范围则呈现出逐步缩小趋势。由于边缘区大多位于城市群的外围,城市发展受核心城市的辐射影响相对较少,与其他城市的经济联系较松散。因此,要增强极核城市辐射能力,加强核心城市对于边缘区的带动作用,同时安徽省需不断拓展对外和内部各城市协同合作领域,促进长三角城市群一体化发展。

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SpatialEvolutionAnalysisofEconomicContactsinChangjiangRiverDeltaUrbanAgglomeration

ZOU Chena,OU Xiang-juna,b,SUN Dana

(Jiangsu Normal University a.College of Geography Surveying and Rural Urban Planning;b.Center for Urbanization Studies,Xuzhou 221116,China)

This paper used the innovative modified gravitation model and social network analysis method,taking 2000 and 2014 as the time cross-section,with 26 prefecture-level cities and above in Changjiang River Delta Urban Agglomeration as the research object,and then analyzed the strength,ability,scope and pattern of economic links in different groups within the urban agglomeration.The results showed that the spatial structure of the Changjiang River Delta Urban Agglomeration was relatively close,the system of the Changjiang River Delta Urban Agglomeration was relatively perfect,the agglomeration and diffusion of the Changjiang River Delta Urban Aagglomeration were relatively balanced,the process of regional integration was accelerated,and the urban agglomeration development of the Changjiang River Delta Urban Agglomeration was in a mature stage.The main features of the economic contacts of the spatial structure evolution were as following:The intensity of economic contacts of the Changjiang River Delta Urban Agglomeration was increasing,and the characteristics of regional integration were obvious,the radiation ability of economy of the Changjiang River Delta Urban Agglomeration was becoming stronger and stronger,and the leading role of the central city was prominent,the radiation range of the central radiation source basically covered all cities in urban agglomeration,the direction of the connection of the Changjiang River Delta Urban Agglomeration was geographical proximity,the orientation of central city was obvious,the level of economic connection of the Changjiang River Delta Urban Agglomeration was gradually clear,basically formed by the level of clear “south-east-north-west" four plates there was a clear “core-half edge-edge" structural features.

economic contacts;gravitation model;network analysis;spatial structure evolution;Changjiang River Delta

2017-11-23;

2017-12-14

国家自然科学基金项目“区域经济极化演化机理与调控研究”(编号:41171118);江苏省社会科学基金基地项目“推进淮海城市群协调发展的体制机制创新研究”(编号:15JD013);江苏省研究生科研与实践创新计划项目“江苏省区域融合互动发展研究”(编号:KYCX17_1684)。

邹晨(1993-),男,江苏省溧阳人,硕士研究生,研究方向为区域经济。

欧向军(1970-),男,江苏省涟水人,博士,教授,研究方向为城市与区域规划。

10.3969/j.issn.1005-8141.2018.01.009

F299.22

A

1005-8141(2018)01-0047-07

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