徐州都市圈城市中心性和经济发展时空分异分析

唐辉，陈松林

福建师范大学地理研究所， 福建 福州 350007

0 引言

在城市区域化趋势下, 都市圈成为现代城市发展的一个新空间单元[1].它由一个或多个中心城市为核心,以发达的联系通道为依托,吸引及辐射周边城市和区域而形成的城镇群体空间组合[2].由于受经济水平与城市化程度的影响，我国关于都市圈的研究起步比较晚，主要始于20世纪80年代，不同的专家学者从各自研究的角度提出了不同的概念来解释都市圈，并对都市圈的阶段特征、空间范围、动力机制[3]，以及都市圈与城市化、市场化和制度变迁等方面进行了广泛研究[4，5].都市圈作为我国城镇化发展的主要地域形态，是区域参与全球或国内经济分工与竞争的重要地理单元，对我国区域协调发展格局的形成起着重要促进作用[6].随着我国工业化、城市化进程的不断加快，都市圈已经成为当前和今后一段时期内经济发展格局中最具活力和潜力的核心地区，也是国家生产力布局的增长极点和核心支点，具有促进各种生产要素流动汇聚与扩散的功能.

国内外学者很早便展开对区域经济发展的研究，并提出众多经典学说.包括威廉逊的倒U型假说、赫希曼的极化-涓滴效应学说、弗里德曼的中心-边缘理论以及赫克歇尔和俄林提出的要素禀赋学说等等，他们从不同的角度研究了影响区域经济发展的因素，并做出了科学的推论，对区域经济学的研究做出了巨大的贡献.以都市圈的研究为例，国内学者在研究时多以选取成熟度较高的知名大都市圈为对象，如京津唐、沪宁杭、珠三角等，而对一些形成时间较晚、规模尚未成熟、知名度较低的都市圈研究较少.本研究以我国淮海地区的新兴都市圈——徐州都市圈为研究对象.针对徐州都市圈城市的中心性和都市圈内部经济发展的时空差异进行分析和探讨，旨在为该地区未来城市化进程和经济协调发展提供一些有价值的参考.

1 研究区概况

徐州都市圈地处苏、鲁、豫、皖四省交界地带, 属于跨省域都市圈，地处淮海经济圈的核心区域，范围包括江苏北部的徐州市、连云港市、宿迁市, 安徽北部的宿州市、淮北市，山东南部的枣庄市、微山县, 河南东部的永城市, 共计26个市(县).徐州都市圈拥有优越的区位条件.东部沿海和陇海兰新的交汇处，京沪铁路、京九铁路、陇海铁路、京沪高铁、商杭客运专线、徐兰客运专线、京台高速、连霍高速在都市圈内纵横交错，区位优势明显.此外，区域内部自然资源条件得天独厚，拥有丰富的煤、铁资源，是我国重要的煤炭和电力基地.依托丰富的煤铁资源，都市圈内形成了徐州、淮北等一批工业城市，尤其是徐州，工业发达，拥有徐工等世界知名企业.2016年末，都市圈内常住人口为6 170万人，区域GDP总量为1.57 万亿元.徐州作为我国的特大城市，江苏省第二大城市，淮海经济区第一大城市，东陇海线第一大城市，苏北第一大城市，是国务院确定的拥有地方立法权的城市和淮海经济区的中心城市，也是新亚欧大陆桥中国段五大中心城市之一.徐州都市圈是江苏省重点规划建设的三大都市圈之一，该区域处于我国东部沿海地带与中部地带、环渤海地区与长三角地区的结合部, 京沪铁路沟通南北, 陇海铁路连接东西, 在全国城镇发展空间格局中具有重要战略地位.2003年江苏省提出了建设三大都市圈的概念，南为苏锡常都市圈，中部是南京都市圈，北部是徐州都市圈.由于距离发达的长三角地区、环渤海地区等核心经济区都相对较远, 徐州都市圈具有一定的边缘性[7],相较于前两个都市圈，城市化速度缓慢, 经济发展相对滞后，不论是在城市规模上还是在经济发展水平上，都存在着显著的差距.此外，由于地处四省交界，区域内部各省之间的经济发展水平差异显著，这对徐州都市圈的健康发展造成一定的负面效应.

2 数据来源和研究方法

2.1 数据来源

对区域差异进行动态分析,必须明确所研究的时间系列[8],该研究采用2006年～2016年的连续时间序列数据.基础数据来源于徐州都市圈内各省和地级市(县)的统计年鉴，部分数据来自政府网站.主要基础数据包括各市(县)总人口数、国内生产总值、人均GDP、建成区面积、市区人口等.

2.2 研究方法

以徐州都市圈的各个市(县)为研究对象，通过对区域城市的系数、指数和引力模型计算的方法，并结合GIS空间分析技术，分析该经济圈内各个城市的发展现状，并对各次级城市与中心城市的关系进行探讨.依据徐州都市圈的变异系数、泰尔指数的计算结果，对研究目标近十年来的经济发展现状和内部空间差异进行分析.

2.2.1 引力模型

相互作用的引力模型的建立是源于物理学中的万有引力公式，该模型将两个城市看作万有引力公式中的两个质点，而把它们之间的距离看作是两个质点的距离.许多学者的研究发现，在该模型中，如果单独考虑直线距离对相互作用的影响，不能完全表达出二者之间的相互作用，所以后来的学者对该模型进行了修改[9].在这里，计算指标选取各城市经济发展指标、城市人口与建成区规模以及次级城市到中心城市交通距离.引力模型的构建如下：

其中，Pi，Pj分别为城市i，j的市区人口；Vi，Vj分别是城市i,j的市区国内生产总值；Si、Sj分别为城市i、j的建成区面积；Di、Dj为城市i、j间的最短公路交通里程(来自百度地图所测度的最短交通线距离)；Fi、Fj是城市i对城市j的空间相互作用量，又称经济联系量，反映的是两者之间的经济联系程度.

2.2.2 变异系数(CV值)

变异系数(coefficient of variation，CV)是反映总体各单位观察值的差异程度或离散程度的指标[10].通过对变异系数结果的分析可反映出研究区域内各个单位区域之间的差异程度及其变化趋势.

CV变差异系数公式：

2.2.3 泰尔指数(Theil index)

泰尔指数(Theil index)是衡量个人之间或者地区间收入差距(或者称不平等度)的指标.泰尔指数从信息量与熵的概念出发考察不平等性和差异性，它把总体差异性分解为各部分间差异性和各部分内部的差异性，在分析和分解差异性、不平等性方面有广泛的应用[11～13].

泰尔指数计算公式：

3 结果分析

3.1 中心城市与各次级城市的经济联系

通过引力模型计算2016年中心城市徐州与各次级中心城市之间的相互经济联系量，用以表述各城市的经济联系强度(表1).

表1 2016年徐州与都市圈内各次级中心城市之间的相互经济联系量Tab.1 Economic relations between Xuzhou and the secondary central cities in the metropolitan Circle in 2016

利用ArcGIS制作徐州与各主要城市经济联系的空间作用和紧密度示意图(图1).由图1可知，徐州都市圈城市之间存在着显著的“中心-外围”模式.根据都市圈内次级城市和中心城市之间的经济联系的紧密程度，将徐州都市圈的城市等级划分为四个等级(徐州作为中心城市参与划分).第一等级为经济联系量大于30的城市，第二等级为经济联系量处于20～30之间的城市，第三等级城市的经济联系量在10～20之间，第四等级则是与中心城市经济联系量小于10.根据上述划分标准，宿州和淮北两市尽管在建成区面积、城区人口和城区GDP方面表现并不突出，部分指标甚至低于平均水平，但是两市与中心城市的交通距离近，占有显著地理优势，因此与徐州的经济联系度最大，均在30以上，因此属于第一等级；相反，尽管枣庄、宿迁两市在建成区面积、城区人口和城区GDP三个方面优势明显，但是其距离徐州的最短交通里程在相对宿州、淮北较远，所以与中心城市的经济联系量只有20～30和10～20，分别为第二和第三等级；永城、微山县不光建成区面积和城区人口方面处于较低的水平，而且与徐州的交通里程均在100 km以上，所以与中心城市的经济联系量最低，因此划归为第四等级.同样，尽管连云港是区域内仅次于徐州的第二大城市，但是两市之间交通距离最远，所以经济联系量也在10以下，也只能归为第四等级城市.综上可知，在影响中心城市与各个次级城市的经济联系量的四个关键因子中，次级城市与中心城市的交通距离发挥着最重要的作用，城市规模和经济总量的影响相对较弱.

图1 中心城市与次级城市经济联系等级图Fig.1 Chart of economic links between central and secondary cities

图2 徐州与各主要城市经济联系紧密度
Fig.2 Map of spatial function of economic relations between Xuzhou and major cities

3.2 徐州都市圈经济发展水平的时空差异

2006年～2016年徐州都市圈内部整体差异的变异系数和泰尔指数(表2).

根据表2数据，可以将徐州都市圈这11年的经济发展分为两个阶段.第一阶段为2006年～2008年，在这期间徐州都市圈的泰尔指数呈上升的趋势，在2008年达到最大值0.052，说明区域内部差异日益加大.第二阶段是2008年之后，泰尔指数开始呈现下降的趋势并逐年降低，到2016年降至0.010 5，这表明在都市圈内部的城市间的经济差异总体上在不断缩小.从变异系数来看，其发展趋势与泰尔指数所呈现的发展趋势大体吻合，CV值由2006年的0.368 7上升至2008年的0.526，之后又波动下降至2016年的0.301 3.所以，综合表2两组数据并结合趋势图(图3)可以看出，徐州都市圈内各市(县)经济发展水平差距在时间和空间尺度上都有不断缩小的趋势.

表2 2006～2016年徐州都市圈各市(县)经济差异的变异系数与泰尔指数Tab.2 The variation coefficient and Theil index of different cities and counties in Xuzhou metropolitan area

图3 2006年～2016年徐州都市圈变异系数和泰尔指数变化图
Fig.3 Variation of variation coefficient and Thiel index of Xuzhou metropolitan circle in 2006～2016

3.3 都市圈中、东部之间经济发展差异

徐州都市圈作为一个地跨四省的都市圈，同时也地跨中国东部和中部两大地理片区.东部省份的江苏、山东属于东部沿海的经济发达省份，中部的河南和安徽则是经济相对欠发达省份，这就决定了徐州都市圈内部不同省份之间的城市存在着经济基础和经济发展速度差异.从人均GDP来看，东部江苏和山东两省的人均GDP从2006年的15 998元增长到2016年的57 397元，增加了近3.6倍.中部的安徽和河南两省的人均GDP从2006年的9 662元增至2016年的32 881元，增加3.4倍.从图4中可以看出，不论是从人均GDP的数量还是增长速度，中部两个省份的城市都明显低于东部两个省份的城市.2006年东部的江苏和山东的人均GDP是中部安徽与河南的1.66倍，而到2016年，比值已经扩大到1.75倍，且差距有逐年加大的趋势，显然与上述的泰尔指数和变异系数指标及其变化趋势不符.这主要是因为江苏省与山东省2006年至2016年间人均GDP差距明显缩小，由表3可知，鲁南和苏北两区域人均GDP比值由2006年的1.53缩小至2016年的1.06.而在徐州都市圈内部，东部两省区域的人均GDP指数最高，苏北和鲁南两区域人均GDP的差距大幅降低，导致整个区域的经济发展时空差异的降低.

(a)人均GDP对比(b)苏鲁/豫皖(人均GDP)

图4 区域内两项人均GDP对比
Fig.4 Comparison of two GDP per capita in the region

表3 各区域人均GDP对比Tab.3 Comparison of GDP per capita in each region

4 结论

(1)城市首位度高，大城市及中等规模城市发展突出, 小城市发展远落后于大中城市.从地理位置上看，该地区位于苏、鲁、豫、皖的四省交汇处，此地聚集了四省发展相对落后的地区，且周边方圆200公里范围内，只有徐州一个特大城市，其无论是在城市规模还是经济发展水平上对周边城市都具有压倒性的优势，这就出现了中心城市极化的效应.由于周边地区的要素向作为中心城市的徐州流动，削弱了周边城市的经济发展能力，导致区域间的经济发展差距日益加大.

(2)2006年～2016年徐州都市圈的泰尔指数和变异系数总体呈波动下降的趋势，尤其是2008年以来，两项指标数值均显著降低，这说明近年来都市圈内部的经济发展水平在时间上和空间上的差异总体在不断缩小.

(3)部分区域间经济发展水平仍存在着明显的差异，且有逐年加大的趋势，尤其是苏北、鲁南地区与皖北、豫东地区之间.2006年～2016年间，东部两省与中部两省之间总体人均GDP之比不断增大.虽然贫富差距的形成和加大是经济增长过程中的一个必然现象[14]，但这将阻碍徐州都市圈综合实力的提升、内部的经济协调发展.