长江中游城市群资源集聚能力影响因素与形成机理

郭庆宾+许泱+刘承良

摘要区域发展有赖于各种资源的有力支撑和资源在空间上的优化配置，然而由于稀缺性，使得资源的非均衡分布和流动成为其基本特征。城市群作为大范围内资源的高密度聚集区，是资源集聚的最佳场所和资源优化配置的自然结果。因此，在当前城市化发展转入以城市群为空间竞争实体的背景下，研究城市群资源集聚能力的影响因素与形成机理具有必要性和现实意义。基于此，本文以长江中游城市群31个城市为研究对象，运用研究空间分布差异的地理探测器方法对资源集聚能力的影响因素和形成机理进行了分析。研究发现：①科技创新水平、经济发展水平、人口规模、就业机会、对外开放水平、市场化水平、工资水平等是影响长江中游城市群资源集聚能力演化的主要因素，且1995—2014年这些因子对资源集聚能力的影响作用不断增强；②各影响因子间不仅存在双向交互作用关系，还存在复杂的交互耦合作用关系，共同支配着资源集聚能力的形成和演化；③资源集聚是资源“逐利性”作用下的必然结果，良好的市场发育和对外开放政策是提高城市（群）资源集聚能力的重要前提，科技创新是提高资源集聚“回报率”的加速器，人口规模是资源集聚能力的体现，交通流、信息流、资金流等资源集聚通道是保障资源集聚的“生命线”，教育、医疗、文化等公共服务配套服务体系是资源集聚的重要支撑，而生活成本、税收成本等因素在资源集聚过程中扮演了反作用力的角色。

关键词长江中游城市群；资源集聚能力；影响因素；形成机理

中图分类号K902文献标识码A文章编号1002-2104（2018）02-0151-07DOI：10.12062/cpre.20170908

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资源配置不合理、区域经济松散等问题，在区域资源要素的整合过程中具有主导作用，对提高整体竞争力水平起到重要作用。此外，从本质上来说，城市群作为大范围内资源要素的高密度聚集区[1]，是资源集聚的最佳场所和资源优化配置的自然结果，从该意义上说，城市群的形成是聚集经济作用下的资源聚集过程[2]，城市群即是一个巨型的资源集聚体。在这个系统中，不同层级、不同类型的各个城市的自然资源和社会经济资源相互配合、相互促进、相互流动，共同支撑起城市群的高效运转。劳动、资本、技术等资源要素的集聚能够推动城市群资源集聚能力的提高，增强集聚经济效益。通过资源集聚，城市群不断从外部吸收资金、技术、人才等优质发展要素，并不断向外部输出产品，促进自身经济实力迅速增强，增加就业机会。此外，通过资源的集聚，吸引生产活动的彼此接近，推动资金周转、商品交易、技术创新与竞争等经济活动的集中，从而带来交易成本降低、信息流畅、规模经济等“溢出效应”，提升地区经济实力。从形成机制来看，资源集聚是多种因子协同效应下的必然结果[3]，对资源集聚能力的影响因素和形成机理进行科学分析，是探索资源集聚能力提升路径的必要前提。尤其是在当前中国城市群发展理论体系尚不完善的背景下，实现城市群发展路径的创新[4]，更需要对资源集聚能力的影响因素和形成机理进行详细透彻的分析。

有关资源集聚能力影响因素的研究较多，这些因素主要可以归类为：①制度因素，诸如政府干预程度、对外开放水平、市场完善程度等[5-7]；②经济因素，诸如人均GDP、基础设施水平、运输成本、资源配置能力、产业联系、固定资产投资占GDP比重等[8-12]；③科技因素，诸如创新能力、技术溢出机会、人力资本水平、信息共享程度、教育水平等[13-16]；④自然因素，诸如区位优势、资源禀赋差异、市场规模等[17-19]。综上，虽然研究资源集聚能力影响因素的较多，但多是从某一个视角进行研究，缺少对资源集聚能力影响因素的系统研究，并且还尚未有文献专门研究城市群资源集聚能力形成机理，而城市群资源集聚能力的演化则是在城市群自组织运行机制作用下的复杂变化过程，背后有深刻的作用机理。基于此，本文以长江中游城市群31个城市为研究对象，运用研究空间分布差异的地理探测器方法对长江中游城市群资源集聚能力的影响因素及形成机理进行深入分析，以摸清资源集聚背后的动力机制，为提升长江中游城市群资源集聚能力提供针对性决策依据。

1研究方法、指标选取与数据来源

1.1研究方法

为探讨长江中游城市群资源集聚能力空间分布差异的影响因素进而研究其形成机理，本文采用地理探测器方法对其进行分析。

1.1.1地理探测器原理

地理探测器是探测地理事物空间分异性，从而揭示其背后驱动因素的一种空间统计学方法，最初由王劲峰等人[20]提出，应用于探测疾病风险的影响因素。它假设某种现象总是存在于特定的空间位置，影响其变化的因子在空间上具有差异性，若某影响因子与空间分布的变化在空间上具有显著一致性，则该影响因子对该现象的发生与发展便产生重要影响。地理探测器主要用于分析类型量，对于顺序量、比值量或间隔量，可以在采取适当的离散化处理后进行分析。从这个角度而言，地理探测器在探测数值型数据和定性数据上均有较强的适宜性，这是其显著优势所在。此外，地理探测器可以探测影响因子间的交互作用，其方法是检验回归模型中增加的两因子乘积项的统计学特征，这一功能在检验因子间是否存在交互作用、交互作用的强弱、方向、线性还是非线性等方面效果显著[21]。该方法没有设定过多的假设条件，克服了传统统计方法在分析事物成因方面的局限性。地理探測器目前已在土地利用、区域规划、地质、生态环境等领域得到广泛应用，Lou等人[22]利用地理探测器对美国陆表切割度空间变异的主导因素进行了探测，分析美国8大地形区形成的主导因子；刘彦随和杨忍利用地理探测器对中国106国道、北方边境、东部沿海、长江沿岸和陇海兰新铁路沿线等区域的城市化驱动力进行了研究[23]；Li等人[24]利用地理探测器对土壤抗生素残留空间变异的影响因子进行了分析。

地理探测器的原理是：假设在研究区A中，资源集聚能力是以B中的方格为单位统计的，各方格的资源集聚能力记作b1，b2，…，bn；C、D是其中2个影响资源集聚能力的因素，c1、c2、c3和d1、d2、d3是因素C和因素D各自的空间类别分区（见图1）。endprint