联系空间论文（共7篇）
联系空间论文 篇1
南京大学教授的建筑讲座《理性的建筑形式与实践》给人感触颇深, 此次讲座的有四个要点, 它们分别是空间王国中的纹样与虚空关系、空间王国中的变形与重组、空间王国中纹样与抽象力量和空间王国与纹样表现对象。此次讲座让我对形式主义纹样艺术理论有了更深层次的解读, 纹样艺术与空间建筑有着千丝万缕的联系。下面笔者便根据讲座的内容以及自身的感悟浅析这两者之间的联系。
一、空间王国中的纹样与虚空关系
“之所以要建立一个城邦, 在我看来, 是因为我们每一个人不能光靠自己的力量来使自己满足, 我们需要很多别的东西。”这是《理想国》中的一段话。虽然城邦不完全等同于城市, 但城邦的本质就是城市所享有的文明的特殊地位所依据的本质。艺术品位于空间里并不是被动的, 它需要根据自身的需要处理空间、定义空间、甚至创造它所必需的空间。不过有一种艺术, 似乎可以独立且立即转译为各种不同技术:这就是纹样艺术, 它是我们人类思维与空间建立紧密联系的最初门径。纹样艺术往往会因采用石头、木头、青铜或画笔来表现而大为改观, 此外, 纹样还统辖着一个广阔的沉思领域。最简单的纹样母题—如曲线纹或卷草纹, 其曲折变化预示了将来的一切均衡手法、交替运动、划分与回转-甚至在形成形式节奏与组合图案之前, 就已经十分重视虚空了, 纹样刻画在一片荒芜的不毛之地上, 赋予它形状, 拉直它, 安定它, 有时看上去仍然是丰富多彩的, 纹样或笔直地排列成行, 或呈花瓣状分布。不过纹样有时也会大量繁衍, 将背景完全吞没。重视虚空或者去除虚空, 将分别导致两种形状秩序。
二、空间王国中的纹样之变形与重组
在纹样研究中, 纹样的自我覆盖、自我融合, 像拥有速度般一样移动变化, 丰富人的眼球, 这些基本因素的重要性并不亚于纯类型学和谱系学的重要性。新的图像总是在相同图形的基础上构成的, 这些图形因受到想象力的刺激而产生, 在日常生活中显得荒诞不经。形式迷宫中的动物越是被严厉囚禁着, 越是亢奋地增长和繁衍。这些杂交现象, 不仅发现于亚洲艺术和罗马式艺术那些抽象而粗犷的框架之内, 也出现于范围广阔的地中海文化中, 出现在希腊与罗马, 在那里它们积淀着更古老的文明。例如在文艺复兴时期, 人们恢复了怪诞纹样的时尚, 在这种纹样中, 有趣的异国情调的人形植物纹样显然经历了形式上的衰落。它被移植到了一个扩大的空间中, 好像又被带到了光天化日之下。它们已经丧失了强大而怪异的生命潜力。我们把空间看做是一道裂缝, 大量渴望出生的图像可以通过这道裂缝被引入某个不确定的王国-一个既非物理的又非纯思维的王国。或许通过这种法师可以对字母的装饰性变化, 尤其是远东书法真正含义做出最佳说明。
三、空间王国中纹样与抽象想象力量
纹样占据着空间, 有漫长的海岸线, 还有许多居住着的怪物的群岛, 这种空间不是生命的空间, 相反, 纹样空间显然是对各种可变因素苦心经营的结果。西方中世纪盛期最具特色的艺术表现便是纹样空间。它图解了一种哲学, 这种哲学放弃了直线和展开而偏爱缠绕, 放弃了实实在在的世界而追求虚无缥缈的幻想, 放弃了顺序排列而追求交织的效果。希腊化艺术曾给人像安排了一种有限的、精确的空间, 一个城市空间或乡村空间, 一个街角空间或花园空间, 但仍然是一个“地点”, 带有某种程度的田园风味, 五花八门的饰件优雅地在一起, 作为平庸无奇的神话和浪漫寓言的边框。交织纹样的空间既不是扁平的, 又不是静止不动的。这种变形不是一明显的阶段为标志, 而是体现于曲线、螺旋线和盘绕根茎的复杂而连续的展开之中。交织纹样的空间不是平面的, 它像一条河流, 在有地下洞穴的地区迷失了, 接着再流到上面。丝带相互从底部穿过, 组成了飘忽不定的图形。画面上的外在可见形式只能用表面之下的隐秘活动才能解释。
四、空间王国与纹样表现对象
纹样并不只是一种任何给定空间中发展起来的抽象示意图。纹样形式所要做的是创造它自己的空间样式。罗马式绘画出于发展的中间阶段, 在这阶段中, 彩色的条子、平面的色调、散布的形状、挂在门廊上的织物, 所有的一切都有助于将背景取消掉。但是图形却合逻辑的占据着自己的位置, 并没有从背景中孤立出来, 也就是没有被牢固的控制在十分明确的建筑框架内, 这些图形主要还是有花押字和阿拉伯纹样。类似的情况也发生在时尚的奇思异想中。时尚要创造出杂交品种, 要将动物或花卉的外形强加在人的形象上。在时尚眼中, 线条或风格不过是某种生理学规则和某种纯离奇形状之间的精巧调和。这种处理方式已经迷住了那些在本质上是服装世纪师的画家, 也迷住了许多对人体的整体变形很敏感的画家, 他们极易接受织物的装饰价值。在这方面, 波提切利和凡艾克的作品具有同样的特点。阿尔诺芬尼的大帽子戴在他那张苍白而机灵的小脸上, 远远超出了头饰的意义。
由于我们的形式与空间的概念是统一而不可分割的, 所以形式和空间所做的就是:在纹样王国中它们根据同样的交互规律, 以同样关乎客体的自由来相互创造对方, 结合抽象力量, 无间断的变形与重组, 以及对虚空的解读与真实空间相衔接, 从此往后, 形式的生命似乎就必须根据不可变更的法则来显明自身了。
参考文献
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联系空间论文 篇2
[摘 要]在信息化和全球化背景下，深入研究区域尺度的城市网络已经具备一定的必要性与可行性。西方学者在对全球城市、世界城市网络及巨型城市区域的研究中发展出利用服务业的空间分布来研究城市网络格局的理论和方法。基于生活性服务业视角，根据通信、物流、零售、餐饮、酒店、家电、家具、健身、教育和医药等10个生活性服务行业公司及其分支机构在山东沿海城市带73个区（县）级空间分析单元的业务联系建立了73个空间分析单元×50家公司的量化矩阵，进行基于服务值和连通性的网络特征分析，揭示出山东沿海城市带的城市网络体系结构及其特征。结果表明，基于服务值分析，山东沿海城市带城市网络具有多中心和非均衡性的结构特征，宏观尺度上东部、中部和西部服务值差异显著，微观尺度上中心城区与外围发展不平衡；基于连通性，山东沿海城市带城市网络体系具有双核心、层级性以及尺度变异等特征，网络体系总体偏弱。
[关键词]生活性服务业；空间分析单元；城市网络；空间联系格局；山东沿海城市带
[中图分类号]F299.23 [文献标识码]A [文章编号]1671-8372（2016）03-0010-07
一、引言
国外学者对于城市区域空间联系的研究起步较早，研究层面较为广泛，取得了较多的研究成果。Beaverstock和Smith（2000）根据高端生产者服务业企业的空间布局来分析世界城市之间的经济联系，并重点研究了伦敦与其他世界城市之间的联系强度现状[1]。Matsumoto 和Rigby（2007）选取了城市人口、城市 GDP、两地之间空间距离等变量，建立重力模型，依据航空流作用的强弱分析了世界航空港城市之间的网络格局[2]。Taylor（2004）及其主导的 GaWC（全球化与世界城市研究小组）把世界城市当作是相互连接的网络体系中的“全球服务中心”，全球服务公司分布在世界各地的办公点通过彼此之间的多样信息、技术、知识产权等物质流而建立彼此联系[3]。以Hall（2006）为首的POLYNET小组从公司网络及电信联系网络角度研究了欧洲典型的城市区域规划与发展问题，取得了较多高质量的研究成果[4]。Sassen（2012）认为，经济活动的控制活力已经从生产地区转到集金融与其他高级专业化部门为一体的服务业地区，而且服务业经济的流动性也显著增强，城市之间的连接距离明显扩大[5]。Harris（2013）根据人均批发销售和人均零售销售额对城市中心性进行度量，并划分美国的城市等级[6]。Dickinson（2014）根据人均销售额、通过分公司实现的销售和联邦储备银行的位置等标准来评判城市中心性的高低[7]。总体来看，国外学者的相关研究大多采用多样化的研究方法，侧重于利用交通流和信息流数据分析城市网络的经济联系。
我国学者不断关注和研究城市区域的空间联系，从定性描述为主逐渐发展为大规模的定量测度和模型研究。国内相关研究大多采用客货流量、城市流强度、引力模型等测定城市间的经济联系，选择的主要指标有城市总人口数（非农业人口数）、客流量、货运量、城市 GDP、城市间距、客运班线条数和班次数量等，较少应用资金流和信息流等指标。雷菁等（2006）利用城市流强度把江西省的中心城市划分为一级中心城市、二级中心城市、三级中心城市和四级中心城市四个等级[8]。孟德友（2012）从可达性和空间经济联系两方面探讨徐兰、京广客运专线建设前后河南省12个沿线地市的省内可达性和空间经济联系的变化情况[9]。刘建朝（2013）采用经济联系强度与城市流模型分析了京津冀地区经济联系[10]。冷炳荣等（2014）探讨了城市网络研究的转变模式、网络结构特征、单个城市与城市网络的关系等方面[11]。赵渺希等（2014）基于跨年度总部-分支机构企业数据，从生产性服务业、一般服务业、制造业三个产业部类度量城市间的功能联系变化，并运用复杂网络方法分析了京津冀城市群空间网络的连接效率、出入点度和规模匹配性等[12]。刘涛（2015）以城市功能的演进历程为城市联系研究的新视角，以珠江三角洲城市功能网络的演化过程为例，展示了该地区城市联系的变化过程和空间特征，探索了城市联系的城市功能网络分析视角[13]。总之，经过多年的发展，我国学者对城市间经济联系的研究已经取得了许多成果，研究尤其侧重于长江三角洲、珠江三角洲、京津冀和山东半岛等东部沿海发达地区。
本文在国内外城市联系研究的基础上，利用生活性服务业公司办公网络分布数据，以城市服务值和连通性为衡量指数，分析山东沿海城市带区域空间网络的结构特征，以为探讨城市经济联系与区域空间形态提供新的视角。我国服务业发展“十二五”规划明确将服务业分为生产性服务业和生活性服务业两大类，生活性服务业作为服务业的重要组成部分，直接为人们提供物质和精神生活消费产品及服务，其产品、服务用于解决购买者生活中的各种需求。本文以我国第三产业行业分类标准为依据，参考统计年鉴，根据研究需要和统计资料来源，将生活性服务业分为以下几类：交通运输、仓储和邮政业，信息传输、计算机服务和软件业，批发和零售业，住宿和餐饮业，租赁和商务服务业，水利、环境和公共设施管理业，居民服务和其他服务业，教育，卫生、社会保障和社会福利业，文化、体育和娱乐，公共管理和社会组织。
二、研究设计
基于生活性服务业视角分析区域城市网络体系的方法，主要是通过测度生活性服务业公司在各空间分析单元（即功能性城市区，Functional Urban Region，下文简称FUR）中的分支机构的等级规模，建立其在各FUR的等级联系网络，以反映各个城市在此生活性服务业公司联系中的地位。将多个生活性服务业公司整合起来统一考虑，得出生活性服务业公司在城市网络中的构建情况，以此来反映城市相互之间的功能互动、首次位联系和信息传递等网络关系。这种方便获取研究数据的方法是将城市作为网络节点来研究的，用分支机构的空间地理分布格局来验证城市相互之间是否存在可持续的生活性服务功能互动，即便是获取的相关行业公司分支机构业务量数据不准确，依然能够揭示出城市之间功能联系的强弱分布与基本格局。该方法的关键在于将生活性服务业公司的空间分布信息转化为城市之间的连通关系。
（一）研究对象选择
本文通过定量研究生活性服务业公司的地址信息及业务联系来分析城镇网络空间结构。选择在山东设有总部或分支机构的通信、物流、零售、餐饮、酒店、电商、家具、健身、教育和医药等10个行业的50家生活性服务业连锁公司作为研究对象。通过网络浏览生活性服务业公司的网站和现场的调查与走访来取得各公司分支机构的空间分布地点和规模信息，并根据此种数据获取方式选择企业。在研究区域的各城市中设有两个以上（含两个）分支机构的，纳入研究选取对象。按照以上标准，在10个生活性服务行业中，共选取了3家通信公司、7家物流公司、8家连锁超市、7家餐饮公司、8家连锁酒店、4家家用电器零售、3家连锁家具公司、3家健身俱乐部、4家教育培训机构和3家连锁药店，共计50家生活性服务业公司。为了方便研究，本文参考国民经济行业分类标准（GB/T 4754-2011）把10个行业具体分为四大类：信息技术服务类（通信公司）、零售类（超市、家具、家电）、住宿餐饮类（连锁酒店、餐饮）、居民服务和其他（物流、教育、健身和医药）。之后对已选取的公司在各个城市的分支机构进行等级和规模上的量化，进而取得服务值的信息。最后，所有FUR 中的生活性公司服务值数据可以量化成为包含73个FUR×50家公司的一个矩阵。
（二）研究区域与研究单元
本文研究区域为山东沿海城市带（见图1），包括青岛、济南、威海、烟台、潍坊、滨州、东营、日照、和淄博。其中济南与淄博虽不临海，但其与各沿海城市关系密切，故也包含在本研究区域内。因此，本研究区共9个城市，73个县（市、区）FUR。
（三）连通度分析方法
借鉴世界城市网络研究的计算方法，将企业地址信息转化为一个m个生活性服务业公司在n个城市分布的数据库，然后将世界城市网络量化定义为一个关于V的矩阵X，Vij是这个矩阵X的初始数据，表示公司j在城市i提供的“业务量”。在本研究中，采用公司j在城市i的办公室数量和规模（包括总部与分公司）来衡量Vij。主要包括以下4个指标：
公司j在城市a与城市b之间的连通值Rab，j
Rab，j= Vaj·Vbj （j=1，2，……m） （1）
城市a与城市b之间的总体连通值Rab
Rab=∑Rab，j （j=1，2，……m） （2）
城市a在网络中的总体连通值Na（每个城市都连接n-1个城市）
Na=∑Rai （i=1，2，……n；且i ≠a） （3）
城市a在网络中的连通度La
La=（Na/∑Ni ） （i=1，2，……n） （4）
（四）研究单元的量化赋值
参考国内外相关研究文献，将各FUR中分支机构的等级规模量化赋值为 0～4 之间的整数，即服务值。其中，0表示该生活性服务业公司未在此 FUR 设立分支机构；1表示分支机构规模明显偏小或需要依赖其他FUR分支机构才能实现其功能；2表示设有一般分支机构；3表示分支机构为区域性总部或规模数倍于其他一般分支机构；4表示该公司的总部设在此地。这样的量化方法只需在取值1和2之间、2和3之间进行判别，可以最大限度避免主观判断的误差。
三、山东沿海城市带区域空间联系格局的特征
生活性服务业企业网络的研究包含两个方面：单个城市研究单元的连通度分析和各城市研究单元之间的连通值分析，以“点”构“线”来分析归纳企业网络的基本格局和特征。通过对各研究单元的连通度进行等级划分，分析山东沿海城市网络中各节点的连通度特征，主要结论如下。
（一）明显的层级性
对各FUR的服务值、网络节点的联通度、各城市联通度进行定量的数据分析表明，山东沿海城市带区域空间联系有着明显的层级性。
通过计算各FUR的服务值总和，将山东沿海城市带分为3个等级（见图2），各区域服务值等级分布明显，存在明显的地域空间上的差异。其中青岛与济南的服务值最高且近似，所以把其作为第一等级；第二等级包括潍坊、烟台和淄博，在地理位置上潍坊和淄博位于青岛和济南之间，而烟台则紧邻青岛。第三等级包括日照、威海、东营和滨州，这四个城市分别位于山东沿海城市带的最南端、最东端和最北端。
首先，从空间地理分布上来看，山东沿海城市带第一和第二等级FUR服务值较大且相互之间差距较小，分布在研究区域中西部地区，集中且连接成片；鲁南日照、鲁东威海和鲁北滨州与东营的FUR服务值最小，且差异也不明显。因此山东沿海城市带各FUR分级现象突出，地理相对位置和政治中心因素导致的地理空间分布差异明显，围绕济南和青岛两市向外扩展，研究区域的边缘缺乏次高等级的点来带动周边FUR的发展。
其次，山东沿海城市带各城镇节点的联通度具有显著的层级特征（见图3）。第一，济南市历下区和青岛市市南区属于最高层级，是山东沿海城市带城市网络的中心节点，生活性服务业企业的数量和种类最多，城市服务网络较为健全和完整。第二，济南市市中区、淄博市张店区、烟台市芝罘区和东营市东营区这四个市辖区的FUR处于次高等级，属于次中心节点，集合了较多数量、多个类型的生活性服务业企业。第三，即墨市、荣成市、诸城市、东港区等部分县市以及崂山区、龙口区、福山区等部分市辖区共23个FUR属于第三等级，集中了一定类型和数量的生活性服务业企业，主要是信息技术服务业、零售业以及物流业公司。第四，环翠区、奎文区、市北区、黄岛区、历城区等5个FUR处于第四等级，生活性服务业企业的类型和数量偏少，仅有信息技术服务业和零售业的低等级分支机构。第五，文登区、蓬莱区、昌邑区、莱西市、河口区、长清区、邹平县等39个FUR属于第五等级。这些FUR中的县市大部分位于鲁西边缘地带，内陆交通比较闭塞，进而导致连通度较低；少数的市辖区连通度低是由于其周边的其他市辖区连通度较高，因而取代了本应是该地区的部分服务功能导致的，例如潍坊奎文区连通度很高，导致其周边的坊子区、寒亭区与潍城区连通度处于较低等级。
最后，烟台长岛县、滨州无棣县和日照岚山区的连通度等值最低，与其他区域存在明显的差异。究其原因，主要是因为其地理位置的特殊。长岛县是烟台北部的一个海岛，和其他陆地地区交通连接不畅，从而导致其连通度非常低。无棣县和岚山区也处于研究区域的边缘地带，与研究区域内部地区联系松弛，在本研究区域内联通度最低。综上所述，山东沿海城市带的各个市县区均有生活性服务业企业分布，整体服务网络已相对完善，但是存在明显的区域差异，特别是鲁西部分市县区连通度较低，与服务值分布相比，连通度缩小了区域差异。
（二）双核心特征
山东沿海城市带城市之间最大的连通值出现在青岛与济南之间。设城市之间的连通度Pab= Rab / Rmax，对Pab分级并作出城市研究单元之间的连通网络结构图（见图4）。可以明显看出，山东沿海城市带区域空间联系网络体系具有明显的双核心特征，呈现出以青岛和济南为中心，向外辐射的不规则四边形，其中以青岛-济南为网络主线，而研究区西部区域网络性则相对较弱。总体来看，山东沿海城市带区域空间联系网络体系已初步建立，但是具有明显的层次性，其中中部地区联系最强，西部地区联系最弱。
山东沿海城市带城市联系表现出明显的“核心-边缘”空间分异格局，其中以青岛-济南作为双中心，呈现出明显的三个等级的阶层分布。突出体现在中部地区与双中心发育程度上的差距。山东沿海城市带东部地区的多中心性明显强于西部，究其原因不仅在于东部地区的联通度大于中部，还在于东部城市之间联系的等级差异弱于中部，因而更具中心性。
（三）明显的跳跃性与距离衰减性
山东沿海城市带城市网络联系表现出鲜明的跳跃性特征。主要表现在高等级的服务枢纽之间的功能性联系能够抵消距离衰减产生的影响，远远强于地理邻近地域之间的联系。长距离的城市之间联系显著多于短距离的城市内部联系，产生服务联系的主要基础不再是地理邻近性。并且，在城市内部集中网络功能，一些研究单元从而形成功能意义上的跳跃性，滨州、东营、威海都仅有一个县区被网络覆盖，各孤岛之间形成跳跃性的网络联系。同时，较为低端的服务枢纽之间存在着显著的功能联系随距离衰减的规律。这些较为低端的服务枢纽之间的联系与其距离的远近有明显的相关性，距离近则往往联系紧密，距离远则联系较弱乃至毫无联系。
（四）明显的方向性
根据各城市间的首次位联系，空间联系的核心城市指向性明显（见图5）。从山东沿海城市带城市联系方向的选择结果可以看出，青岛以外的城市都选择青岛作为首位联系城市，而青岛本身的首位联系城市则是研究区域“双中心”结构的另一极—济南。青岛与济南同为高等级服务枢纽，其空间联系多样且层次性明显，其余较为低等级的服务枢纽空间联系则略为单一。
山东沿海城市带联通度的空间分布是随着网络节点行政等级和FUR碎片化程度的变化而改变的，这促使网络多中心性变化表现出一定的方向性，具体呈现为山东沿海城市带网络多中心性由县区尺度向城市尺度依次升高。在县区尺度中，县区间联系强度差异更为明显，表现为以少数县区为主的多核分布趋势，区域多中心特征并不明显。而在城市尺度中，济南与青岛的联通度与服务值均为最高级，两地在网络中趋于同级，呈现较强的多中心性。
在城市网络的空间组织逻辑中，交通和通信技术的发展使得距离因素对经济联系的影响力大为减弱，城市间联系主要基于功能的差异性和互补性。在沿海城市带中，济南、青岛是区域核心城市和高端功能载体，对其他城市具有明显的吸引力，且由于城市内部的发展不平衡和城市之间的行政分割，促使城市联系同时呈现向心性和跳跃性的特征。
沿海城市带城市联系具有显著的指向济南、青岛的向心性特征。向心性特征反映了济南、青岛作为区域经济发展的控制中枢、制度与文化创新的源空间、技术和信息广泛交流的地区的战略地位。
四、山东沿海城市带分行业区域空间网络联系格局特征
为达到更深一步探寻城市网络格局的形成原理，对生活性服务业公司的布局以及在城市联系中的作用进行分行业分析。研究表明，10个行业的生活性服务公司在分支机构分布、城市之间网络联系和城际联系首次位性等方面，存在显著的特点与差异。
（一）各行业办公地布局分析
对生活性服务业各行业的服务值进行归一化的数值处理，用其结果值的大小来表示生活性服务业在各地区的分布（见图6）。从图6可以看出，四大类的服务业公司可以分为两种类型：一类为“大网络型”，包括通信、物流公司、餐饮公司、连锁超市和连锁酒店；另一类为“小网络型”，包括连锁家电、家具公司、健身俱乐部、教育机构和医药公司。山东沿海城市带城市空间网络联系表现出“大网络型”和“小网络型”的差异特点，具体为网络规模、组织结构和空间的分布存在显著差异。
1.城市联系网络规模方面。信息技术服务业、零售业和住宿餐饮业数量较多，每个FUR均有分支机构，并且各个FUR中分支机构为2～3个；而居民服务业中的健身俱乐部、教育机构和医药公司等分支机构较少，且只分布在个别的FUR。
2.城市组织结构方面。通信公司、物流公司和零售业趋向于形成一个大而全的服务网络，在各地区分布呈现“地市级总部—县市区分支—乡镇门店”的三层次结构。而连锁家电和家具公司网络则相对较简单，除个别区域设有企业总部外，多数为同级别的分支机构，呈扁平化的分布形态，没有显著的等级层次。健身俱乐部和医药网络则更加简单，除主要城市市区分布有旗舰店外，其余地区鲜有分布。
3.城市网络空间布局方面。通信公司、零售业和连锁酒店分布范围广，表现出均匀的散点状分布状态；家电销售、教育机构和家具公司多数集中分布于济南和青岛的核心城区，而其他城区及城市则分布较少且分散，呈现为重点集聚的分布状态；健身俱乐部基本上集中分布于济南市历下区和青岛市市南区两大中心区域。
（二）区域空间联系格局的优先选择性
进一步分析各个行业分别在城市间的首次位联系（见图7）。根据10个行业在各城市的首位、次位联系度，山东沿海城市带城市联系可以分为青岛首位、济南首位和青岛-济南双首位三种类型。零售业、通信业、连锁酒店、物流公司和健身俱乐部这五大行业的首位联系均为青岛市，而次位联系则都是济南市。其中通信业、连锁酒店和零售业的城市首位，次位联系跟城市的经济发展水平是相符合的，与青岛和济南政治资源占有情况也有一定联系。健身俱乐部由于其数量较少且分布集中于青岛和济南，所以其首位、次位联系必然为青岛和济南。物流行业的城市首位联系是青岛，这是由青岛的港口影响力所导致的，大量的海运物流是从青岛港口流入与流出的。而济南作为省会在陆路与航空物流方面扮演了区域中心的角色，各种运输物品会在此集中运输或分散派送。
家电零售业、医药业和家具销售业的城市首位联系则都为济南，这是济南作为地理中心而产生的特殊影响。济南的家电与家具销售网络覆盖范围广，辐射周边地区，形成多级经销的综合网络，周边城市的首位联系必然为济南。医药行业则与济南的医疗水平有很大联系，并依赖济南的多家大型综合医院，因此与济南联系密切。餐饮业与教育业不存在垄断性的首次位联系城市，多数城市的首位联系为济南或青岛，总体城市联系则相对扁平化。
五、结论与启示
基于生活性服务业视角的山东沿海城市带城市网络体系的研究表明：（1）山东沿海城市带区域空间联系网络具有一体化和双中心的结构特征。9个城市存在网络化功能联系，表明山东沿海城市带是一体化、双中心的城市区域。其中青岛和济南是区域双核心城市，全面推动着本区域城市网络的功能融合，淄博、潍坊和烟台为次中心城市，城市之间的联系表现出跳跃性特征。生活性服务业的服务值呈等级分布，且中部和西部区域之间差异明显，服务值较大的区域未连接成片，仅靠点状辐射，分行业形成“大网络型”和“小网络型”服务业公司。因此，基于生活性服务业的山东城市网络体系发育还处于初级阶段。（2）山东沿海城市带区域空间联系网络具有跳跃性、方向性的特征。各城镇节点的连通度具有显著的层级特征，研究区中部、西部连通度呈现明显层级特征，中心城区与外围城市的发展不均衡。城市网络特质在一定程度上被通信、物流、餐饮和酒店等生活性服务业核心行业的办公网络布局规律所决定，家电零售、家具、健身、教育和医药服务业的网络体系连通度很弱，仅在少数的几个城市设有分支机构。
本研究认为，基于生活性服务业的视角研究我国城市网络体系具有一定的现实指导作用。当前山东沿海城市带正处于经济高速发展时期，已建立起相对全面的服务网络体系，本研究能够在一定程度上体现出山东沿海城市带的城市网络格局。但不可忽视的是，这种研究方法一直被用于分析世界城市网络，反映全球化的社会经济实践过程，应用其分析特定区域的城市网络格局时，面临由全球向地区的尺度转换，生活性服务业公司在全球尺度和地区尺度的组织方式具有差异性，因此该方法的适用性有待商榷。基于中国经济的发展水平及山东省工业产值比重较高的现实，生活性服务业之间的联系在城市之间的联系中是否占主导地位还需探讨。
参考文献
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沈阳经济区空间联系综合评估研究 篇3
空间联系是城市与区域、区域与区域融合的重要过程, 是城市地理学需要不断深入研究的基本过程和核心问题。20世纪90年代以来, 国内外学者对空间联系研究不断深入, 研究方法多采用引力模型、城市流强度模型、空间运输联系模型等方法 (Se-il Mun, 1997;Simeon, 2002;Hidenobu, 2004;顾朝林, 2008;郑良海, 2011;陈群元, 2011;郭丽娟, 2009;江勇, 2012) 。引力模型在空间距离、城市规模指标等参数的选取上存在较大缺陷;城市流强度仅反映城市对外功能联系的强弱, 无法反映出城市间人流、物流等实际联系状况, 也无法反映出城市间联系通道 (轴线) 对空间联系的影响;空间运输联系研究目前多集中在铁路、公路、航空等某一种交通运输方式的探讨, 缺乏铁路、公路等混合运输方式的综合研究。鉴于空间联系研究的复杂性, 单一模型得出的结论难免会失之偏颇, 本文将城市流强度模型、区位熵模型和发送到达模型三种方法相结合, 选择沈阳经济区作为实证案例, 以不断更新的方法和手段, 研究沈阳经济区空间联系及其动态变化规律, 具有重要的理论意义和应用价值。
(二) 区域概况
沈阳经济区是中国东北地区经济开发最早, 城镇发展历史最悠久的地区。这里自然资源丰富, 城市高度密集, 重化工业发达, 云集了沈阳、鞍山、抚顺、本溪、辽阳、营口、铁岭七个地级及其以上城市。全区总面积6.5万km2, 占全省的44.15%;总人口2 171.23万人, 占全省的51.01%。2010年, 沈阳经济区实现地区生产总值9 399.46亿元, 占全省的90.69%;财政一般预算收入700.52亿元, 为全省的52.26%;全社会固定资产投资7 036.31亿元, 占全省的56.84%;社会消费品零售总额3 301.82亿元, 占全省的56.26%。沈阳经济区基础设施完善, 承载水平高, 通达性强, 铁路、公路等交通基础设施纵横交错, 交通等级、分布密度、路网连通率明显提高, 交通联系日趋频繁。经济区整体上保持较高的发展速度, 呈现出良好的发展态势。
三、沈阳经济区空间联系综合评估
(一) 基于城市流模型的空间功能联系分析
1. 研究方法
城市流强度是指在区域城市间的联系中城市外向功能 (集聚与辐射) 所产生的影响量, 其公式为:F=N×E。式中, F为城市流强度;N为城市功能效益;E为城市外向功能量。城市是否具有外向功能量主要取决于该城市某一部门从业人员的区位熵。i城市j部门从业人员区位熵, 式中Gij, Gi, Gj, G分别表示i城市j部门的从业人员数量、i城市从业人员数量、全省j部门从业人员数量以及全省从业人员数量。若Lqij<1, 则i城市j部门不存在外向功能, 亦即Eij=0;若Lqij>1, 则i城市j部门存在外向功能, 因为i城市的总从业人员中分配给j部门的比例超过了全省的分配比例, 即j部门在i城市中相对于全省是专业化部门, 可以为城市外界提供服务。因此, i城市j部门的外向功能Eij为超出全省平均水平的部分, 即Eij=Gij-Gi (Gj/G) 。i城市m个部门总的外向功能量;i城市的功能效率Ni用人均从业人员的GDP表示, 即Ni=GDPi/Gi;i城市的城市流强度Fi=Ni×Ei= (GDPi/Gi) ×Ei=GDPi× (Ei/Gi) =GDPi×Ki, 式中Ki为i城市外向总功能量占总功能量的比例, 反映了i城市总功能量的外向程度, 称之为城市流倾向度。
2. 指标选取与测算
选取沈阳经济区7个地级以上城市2000年、2005年、2010年市辖区采矿业、制造业、交通运输仓储和邮政业、信息传输、计算机服务和软件业、批发和零售业、住宿和餐饮业、金融业、房地产业、租赁和商务服务业、科学研究技术服务和地质勘查业、教育业、文化、体育和娱乐业、卫生社会保障和社会福利业、公共管理和社会组织、居民服务和其他服务业的从业人员数据、总从业人数、国内生产总值等指标, 利用城市流模型进行测算, 计算结果见表1。
资料来源:根据《中国城市统计年鉴》2001、2006、2011年相关数据计算得到。
3. 结果分析
从表1可以看出, 沈阳经济区各城市的城市流强度大小相差十分悬殊。2010年, 沈阳城市流强度值达到了418, 占经济区城市流强度总值的58%, 远高于经济区内其他城市, 在经济区空间联系中处于中枢地位。鞍山位居第二, 成为经济区空间联系的副中心。其他城市的城市流强度值均较低, 对外辐射能力非常有限。其中, 抚顺、营口、本溪的城市流强度相若, 铁岭、辽阳的城市流强度值最低。从城市流强度的动态变化规律可以看出, 沈阳经济区7个城市的城市流强度均呈现出上升的态势, 其中, 鞍山上升的幅度最大, 其次为本溪和抚顺, 铁岭最慢。而城市外向功能量的动态变化则呈现出先降后升的共性规律, 这主要是由于“东北现象”对辽宁老工业基地的冲击非常显著。由于国企效益下滑, 企业缺乏竞争能力, 产品滞销, 大量职工下岗, 社会矛盾突出, 再加之资源日趋枯竭及新兴替代产业发展缓慢等诸多因素造成了区位熵大于1的产业数量剧减, 从而出现城市外向功能量的普遍降低。随着东北振兴战略的实施, 辽宁老工业基地逐渐走出了“东北现象”的阴霾, 沈阳经济区和辽宁沿海经济带上升为国家层面的发展战略, 经济形势日益好转, 尤其是第三产业发展非常迅猛, 从而使城市外向功能量有了明显提升。总体来看, 尽管沈阳经济区城市众多、城镇密集, 但城市之间的相互作用还较为松散, 空间联系还相当薄弱, 除沈阳外, 其他城市, 尤其是一些以矿产资源为主导的城市, 其空间外向功能更弱。
(二) 基于区位熵模型的空间运输联系分析
1. 研究方法与思路
空间联系是一个非常复杂的空间演化过程, 在此过程中, 城际间、区际间、城市与区域间的各种要素 (经济要素和非经济要素) 必然发生集中或分散的空间分布的变化, 这种集中与分散的空间变化, 反映了区域空间联系的紧疏程度。区位熵是由哈盖特首先提出并运用于区域分析中的, 其模型表达为: (i=1, 2, …n;j=1, 2, …m) 。其中, Qij为i城市j部门某一指标数量;Qi为i城市这一指标总数量;Qj为整个区域j部门同一指标总数量之和;Q为整个区域这一指标数量之和。如果i城市j部门某一指标 (从业人数、产值、客货运输量等) 的区位熵大于1, 则说明这一指标在区域中表现为明显的集中化趋势, 反之, 则表现为分散化趋势。利用不同年份的运输资料, 可以分别计算出各个城市不同年份的铁路、公路的客、货运输量分别与各城市的运输总量的比例, 从而求出各城市的铁路、公路的客、货运输的区位熵;列出区位熵大于或等于1的各城市, 计算出铁路、公路的客、货运输量之和占经济区铁路、公路的客、货运输总量的百分比;分析不同年份客、货以及客货运输联系的集中化或分散化趋势, 进而分析空间运输联系的时空变化。
2. 数据来源与计算过程
本文利用《中国城市统计年鉴》获得1991、1995、1999、2001、2003、2005、2007、2008、2009、2010十年沈阳经济区7个中心城市旅客、货物运输量资料, 并计算了沈阳经济区7个中心城市的空间运输联系区位熵, 具体见表2。
根据表2, 列出区位熵大于或等于1的各城市不同年份的铁路、公路的客、货运输量, 然后进一步计算得到LQij≥1的各城市不同年份的铁路、公路的客运、货运量占沈阳经济区的铁路、公路的客运、货运总量的百分比 (表3) , 及其随时间变化趋势图 (图1) 。
3. 研究结果分析
由表3与图1可以看出, 不同运输方式、不同运输对象的LQij≥1运输量之和占沈阳经济区运输总量的百分比随时间而呈现出集中化或分散化趋势。由于城市客货运输量的多少基本上反映了城市间经济联系的强弱, 因此各城市不同运输方式、不同运输对象的时间变化规律也就反映了城市间经济联系强弱的变化趋势。若呈增长, 则说明运输量趋向集中, 区域城市间的经济联系减弱;反之, 则运输量趋向分散, 区域城市间的经济联系加强。
沈阳经济区城市间经济 (运输) 联系近20年总体上呈现出小幅度减弱态势, 但在不同发展阶段又表现出空间运输联系增强与减弱的交替变化规律。沈阳经济区LQij≥1的各城市的铁、公路客、货运输量之和占城市群区域的铁、公路客、货运输总量的比例由1991年的62.51%缓慢下降为1995年的59.64%, 平均每年下降0.72个百分点, 这充分说明, 此时期沈阳经济区空间运输联系缓慢增强;到1999年和2001年, 这一指标又缓慢上升为66.20%和69.26%, 平均每年上升1.6个百分点, 空间运输联系表现出缓慢的弱化;而到2003年以后, 尤其是2008年, 这一指标又快速下降到59.71%, 下降近10个百分点, 表明空间运输联系有了显著增强, 究其原因主要在于2004年全国铁路第五次大规模提速, 2006年沈阳世界园艺博览会的成功举办以及北京奥运会等大事件的影响比较明显, 客货运输呈现频繁化和巨量化态势;到2009年, 指标出现了较大反弹, 上升到74.69%, 上升了近15个百分点, 2010年又出现了微弱的下降, 这种状况表明“十一五”末期, 受金融危机的影响, 企业倒闭, 投资不足, 市场需求不旺, 货物运输持续低迷。另外, 由于近几年私家车保有量大幅度增加以及经济的增长, 人们越来越多地选择了公路交通和航空出行, 从而使公路客运量大幅增加, 铁路客运量大幅减少。
沈阳经济区铁路旅客运输联系呈现增强态势, 公路旅客运输联系呈现减弱的态势。前者表现为LQij≥1的各城市的铁路旅客运输总量与经济区铁路旅客运输总量的比例由1991年的63.14%下降到26.99%;后者表现为LQij≥1的各城市的公路旅客运输总量与经济区公路旅客运输总量的比例由1991年的70.05%提升到95.34%。这表明沈阳经济区铁路旅客运输量呈分散状态, 而公路旅客运输量呈集中态势。
沈阳经济区铁路货物运输联系呈现增强的态势, 而公路货物运输联系则呈现出减弱的态势。前者表现为LQij≥1的各城市的铁路货物运输总量与经济区铁路货物运输总量的比例由1991年的83.80%下降到61.58%;后者表现为LQij≥1的各城市的公路货物运输总量与经济区公路货物运输总量的比例由1991年的53.39%上升到67.39%。这说明由于沈阳经济区铁路货物运输非常发达, 铁路网密度在全国居于前列, 从而导致城市间铁路货物运输联系相对较强。尽管沈阳经济区高等级公路也十分发达, 沈阳与各地级市之间均有高速公路相连, 但由于高速公路仍未成环, 使得一些城市的空间运输联系受到一定程度的障碍, 再加之辽中地区产业结构偏重, 城市间工业所需要的原料、燃料数量多、体积大, 不太适合公路运输, 从而导致公路货物运输联系相对较弱。
资料来源:各城市长途客运站实地调研整理得到。
(三) 基于发送到达模型的城际相互作用联系分析
1. 研究方法与步骤
本文在列昂提出的地区间列系数模型的基础上, 经过适当修改, 重新构建城际“投入产出”模型即发送到达模型, 具体做法如下:首先, 编制经济区城市间公路客运班次交流表 (表4) 。其次, 计算各城市间的到达系数 (表5) , 其公式为aij=Fij/Fj×1000, 式中, Fij为城市i发送到城市j的公路客运班次;Fj为到达城市j的公路客运班次总量;aij为到达系数。再次, 计算各城市间的发送系数 (表6) , 其公式为tij=Fij/Fi×1000, 式中, Fij为城市i发送到城市j的公路客运班次;Fi为城市i发送的公路客运班次总量;tij为发送系数。最后, 计算经济区城市间相对联系系数, 其公式为Rij=aij+tij。根据表5和表6, 利用上述公式, 得出沈阳经济区城际相对联系系数 (表7) 。
2. 研究结果分析
由表7可知, 沈阳经济区各地级城市与沈阳的联系最为密切, 表现在沈阳与抚顺、鞍山、铁岭、辽阳和本溪的联系系数均很高, 说明沈阳在区域中具有强大的辐射和吸引能力, 其固有的功能联系非常密切。沈阳-抚顺、抚顺-沈阳的公路客运相对联系系数最高, 远高于其他城市组合。沈阳与抚顺是我国空间距离最近的两座特大城市, 其公路距离仅为46km。两座城市地域相连、资源互补、产业相依、人文同脉、空间联系紧密, 为近域城市同城化发展奠定了坚实的基础。此外, 鞍山-辽阳、辽阳-鞍山的公路客运相对联系系数也较高, 在经济区中仅次于沈-抚组合, 其主要原因在于鞍山和辽阳的空间距离较近, 只有26km。相反, 距沈阳最远的地级市营口, 其沈阳-营口、营口-沈阳的公路客运相对联系系数最低。总体来看, 沈阳经济区城际空间联系总体上遵循“距离衰减规律”。
四、结论与讨论
本文运用城市流强度模型、区位商模型和发送到达模型三种方法相结合的手段, 对沈阳经济区中心城市的功能联系、空间运输联系和城际交互作用联系进行了分析, 得出以下几点结论: (1) 沈阳经济区各城市功能强弱差异较大。高城市流强度的城市只有沈阳一个, 鞍山的城市流强度明显高于其他地级城市, 成为经济区的副中心城市, 而其他五个地级城市的城市流强度均较低。 (2) 从城市流强度的动态变化规律可以看出, 沈阳呈持续上升趋势;而其他城市均呈现出先降后升的态势, 其中, 鞍山上升的幅度尤为显著, 远高于其他城市。 (3) 沈阳经济区城市间运输联系近20年来总体上呈现出小幅度减弱态势, 但在不同发展阶段又表现出空间运输联系增强与减弱的交替变化规律。 (4) 沈阳经济区城市间旅客运输与货物运输联系都呈下降态势, 但相对而言, 城市间的旅客运输联系减弱的趋势比货物运输联系减弱的趋势更剧烈;沈阳经济区城市间的铁路旅客运输联系呈现增强的态势, 而公路旅客运输联系却呈现出减弱的态势;沈阳经济区城市间的铁路货物运输联系呈现增强的态势, 而公路货物运输联系却呈现出小幅度减弱的态势。
通过对沈阳经济区空间联系及其动态变化规律的分析, 我们可以看出, 沈阳经济区空间联系仍较薄弱, 除沈阳外, 其他城市扩散能力十分有限, 空间运输联系近20年也没有得到显著的提升, 局部空间关联仍很模糊。今后要努力提高各城市总体经济实力, 加强中心城市产业集聚和功能优化, 提升城市整体竞争力, 突破行政区划的限制, 加速推进空间一体化进程, 加强城际高等级公路建设、以沈阳为中心的放射环形高等级路网建设和城际轨道交通建设, 增强经济区内部路网建设密度, 提高城市间的运输能力和效率。值得指出的是, 在经济区空间联系的测算中, 本文仅考虑了人流和物流的情况, 并未考虑资金流、技术流和信息流对经济区空间联系的影响, 这有待于在今后的研究中进一步完善。
摘要：空间联系是城市与区域、区域与区域融合的重要过程, 是城市地理学需要不断深入研究的核心问题。鉴于空间联系研究的复杂性, 本文利用城市流强度模型、区位熵模型和发送到达模型综合评估了沈阳经济区空间联系及其动态变化规律。研究结果表明:沈阳经济区各城市集聚与扩散能力差异较大, 沈阳以较高的城市流强度成为区域联系的中枢, 鞍山次之, 其他城市的城市流强度均较低;2000年以来, 沈阳城市流强度呈现出明显的持续上升态势, 而其他城市则呈现出先降后升的变化规律;沈阳经济区空间运输联系近20年总体上呈现出小幅度减弱态势, 铁路旅客运输、公路旅客运输、铁路货物运输联系明显增强, 仅公路货物运输联系表现为小幅度减弱态势;经济区各地级城市与沈阳的联系最为密切, 其中沈 (阳) 抚 (顺) 联系居于首位;城际交互作用联系强弱总体上遵循“距离衰减规律”。
关键词：空间联系,城市流强度,区位熵,发送到达模型,沈阳经济区
参考文献
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联系空间论文 篇4
1研究区概况
皖南位于安徽省长江以南,面积约3. 65万km2,人口约997万人,包括马鞍山、芜湖、铜陵、池州、宣城、黄山市六市 ( 2011年从巢湖市划入芜湖和马鞍山江北无为、和县、含山三县) ,是安徽省重要的经济、文化和旅游中心。2013年,皖南六市接待游客14427. 11万人次,占全省旅游接待总人数的42. 5% ; 旅游总收入1225. 79亿元,占全省旅游总收入的40. 7% , 皖南旅游经济规模不断扩大,已逐渐成为安徽旅游的形象代表和国际性 旅游地。截至2013年,皖南六市 公路里程 达42558km,公路客运 量为60672万人次,公路旅客 周转量3327263万人次 / km。考虑到皖南主要交通线路发展的年份 ( 2008年沿江高速全线通车,2008年祁黄高速、2009年宁宣杭高速公路开工建设) 以及旅游交通以公路交通为主的特点,本研究以皖南六个地级市为研究对象,利用2009年和2013年皖南公路交通网络和经济社会发展数据,借助加权平均旅行时间指标和引力模型,探讨皖南旅游交通可达性与旅游经济联系的时空演变。
2研究方法与数据来源
2.1研究方法
加权平均旅行时间: 加权平均旅行时间是较多研究学者用于反映区域旅游交通可达性水平的主要指标[13,14],计算公式为:
式中,Fi代表城市i的加权平均旅行时间; Tij代表城市间的最短旅行时间; Mj代表权重,考虑到旅游交通的特性,此处取值为城市j的旅游总收入。Fi越小,说明城市i在区域旅游交通网络中的可达性越高; 反之,则较低。
缓冲区分析: 邻近度是描述地理空间中两个地物距离相近的程度,而缓冲区分析是用来解决邻近度问题的空间分析工具之一。本文利用GIS技术分析2009年和2013年皖南旅游区公路交通干线与旅游景点间的邻近度,以皖南六市具有代表性的4A级以上( 含4A级) 景点作为空间节点,选取缓冲区半径为30km,对皖南各高速交通沿线覆盖的景点数目进行统计分析。
旅游经济联系度: 区域旅游经济联系量能够反映区域间旅游经济联系的密切程度和内在关系,是用来衡量区域旅游经济联系强度的重要指标,许多学者[15,16]引用引力模型并不断加以修正对区域间旅游经济联系进行研究,计算公式为:
式中,Pi和Pj分别代表城市i和城市j的旅游接待人数; Vi和Vj分别代表城市i和城市j的旅游收入; Tij代表城市间的最短旅行时间; Gij代表城市间旅游经济联系度,反映城市间旅游经济联系的紧密度; Gi代表城市i旅游经济联系总量,反映城市i在区域旅游经济中的地位和作用大小。
2.2数据来源与处理
旅游经济数据来源于皖南六市2009年和2013年《国民经济与社会发展统计公报》。旅游景点信息来源于安徽省旅游局网站( http: / /www. ahta. com. cn/) 和皖南六市旅游局网站公布的数据( 表1) ; 旅游景点的空间位置主要借助谷歌地图标定, 地域覆盖较大景区取其质点坐标。交通数据来源于《安徽省公路里程地图册》和《安徽省公路里程地图册》。
本文以公路交通作为皖南旅游交通可达性测算的主要指标,根据《中华人民共和国公路工程技术标准( JTG01 - 2003) 》 设定不同道路行驶速度: 高速公路设为100km/h、国道设为80km / h、省道设为60km / h、主干道设 为40km / h; 利用ArcGIS10. 0将安徽省公路交通图 ( 2009年和2014年) 进行配准、 定义投影,并进行矢量化、编辑属性信息,存储于地理数据库中,再通过Arc GIS10. 0网络分析OD矩阵功能,计算皖南6个节点城市两两可达性数值,并以皖南6个地市行政区中心旅游经济联系作为各行政单元的旅游经济联系量。
3结果分析
3.1皖南旅游交通可达性时空演变
根据式( 1) 计算出皖南旅游公路交通可达性数值( 表2) , 利用Arc GIS10. 0软件空间数据可视化功能来表现皖南旅游交通可达性空间格局( 图1) 。
由表2和图1可见,皖南旅游区交通可达性时空演变呈现如下特征: 12009—2013年皖南旅游区域空间格局相对稳定, 区域旅游交通可达性整体水平有改善。2009年和2013年皖南旅游区交通可达性平均旅行时间分别为2. 51小时和2. 02小时,研究年度间缩减值为0. 49小时; 2皖南旅游交通可达性存在差异,且提升幅度各异。由于地理位置和交通优势,铜陵旅游交通通达性最高,2009—2013年加权平均时间从1. 8小时缩减为1. 38小时,除黄山市以外,宣城、池州和马鞍山交通可达性加权平均时间从位于2—3小时区间跨越到1—2小时区间, 区域间联系趋于紧密。从结果分析可知,皖南旅游区道路网络的建设与优化,极大提高了区域交通可达性,合铜黄高速、徽杭高速等线路的开通使铜陵市交通优势更加明显,黄祁高速、合巢芜高速的建设极大改善了芜湖和黄山的交通可达性。
3.2皖南旅游区景区可进入性时空变化
根据缓冲区分析统计,合铜黄高速公路沿线30km范围内覆盖4A级景点数最多,2009年和2013年分别为21个和30个; 其次是沿江高速公路,2009年和2013年覆盖景点数分别为16个和21个; 此外,2009年和2013年徽杭高速公路各覆盖12个和17个景区,马芜、芜宣和宣广三条高速沿线覆盖数均在10个以下,说明合铜黄高速和沿江高速是皖南旅游区主要交通线,沿线各景区间互动作用明显。2013年祁黄高速和宣广高速的增设尽管涉及到的4A级景区数较少,但对皖南旅游区内景区空间联系发挥了一定的作用。
分析可知,马芜—芜宣高速公路使芜湖和马鞍山都市旅游合作更加紧密; 合铜黄高速使黄山景区和九华山景区逐渐形成紧密联系,提高了黄山市和池州市的交通连接水平,这对两地区域旅游合作发展提供了条件; 祁黄高速是安徽省高速公路网规划“四纵八横”中的“八横”之一,对改善皖南旅游区交通环境,促进周边休宁县、黔县和祁门县旅游经济发展有十分重要的作用,特别是加快黄山及皖南旅游区融入“泛长三角经济圈” 具有重要意义; 宣宁高速是安徽省高速公路规划网“四纵八横” 中“纵一”的重要组成部分,也是宁宣杭高速公路的一段,目前虽然未使该区旅游发展水平有明显提高,但是宁宣杭高速公路的建设将进一步增强宣城乃至皖南旅游区与“泛长三角”区域的经济联系。
利用Arc GIS10. 0将各高速公路交通沿线30km缓冲区图层进行叠加,结果表明,皖南旅游区快速交通沿线覆盖的景区大幅增加,2009年为32个,2013年增至58个,说明皖南旅游区的景区可进入性不断提升,区域内高级别景区的空间集聚效应正在不断增强,这将有利于区内旅游线路不断更新和优化。
3.3皖南旅游经济联系分析
皖南旅游经济联系强度分析: 根据式( 2) 计算得到皖南城市间旅游经济联系强度矩阵( 表3) ,利用Arc GIS10. 0软件进行旅游经济联系强度的空间可视化表达( 图2) 。
从皖南城市间旅游经济联系强度及空间格局来看( 表3和图2) ,皖南旅游经济联系强度呈现如下特征: 1芜湖和池州在皖南旅游经济发展中的辐射作用明显,而黄山旅游经济联系增长幅度最低。芜湖地理优势明显、旅游资源丰富、交通条件优越,是皖南旅游区的中坚力量。池州拥有国家5A级景区,四大佛教名山之一的九华山风景区,皖南区位优势明显,和其他城市县区保持着较高的旅游经济联系。黄山作为皖南5A级景区区域,对皖南区域内周边城市的旅游经济辐射效应较弱。究其原因,主要在于黄山地处皖南山区,位于安徽省最南端区域,与其他城市的区域空间距离和交通距离均较远。此外,黄山是著名的国际旅游城市,全球首个旅游景区类世界优秀目的地,海内外知名度较高,海外和省外游客占接待游客中的较大部分, 因此旅游经济联系强度较弱。2旅游经济联系在地理空间存在一定差异。马鞍山—芜湖—池州构成了皖南旅游经济联系主要空间骨架,马鞍山、芜湖、铜陵和池州组成的皖江城市间旅游经济往来不断强化。32009—2013年皖南旅游区旅游经济联系提升幅度较大的城市,也是交通条件改善显著的区域,其中池州与黄山旅游经济联系加强,说明皖南旅游区“两山一湖” 的旅游空间关系日益紧密。
皖南旅游经济联系总量分析: 从皖南旅游经济联系总量来看( 表4) ,随着皖南六市旅游经济发展和交通可达性水平的提升,旅游经济联系总量有明显变化: 12009—2013年皖南旅游区各市旅游经济联系总量增幅明显,其中芜湖旅游经济联系增长幅度最高; 六市旅游经济联系总量都从2009年的0. 01—10万元区间提升到2013年的10—300万元区间,区域间旅游经济联系愈来愈密切。2皖南旅游区各市旅游经济联系总量变化存在差异,表现出空间极化特征。2009—2013年皖南旅游区旅游经济联系总量提升幅度最高的为芜湖、马鞍山,旅游经济联系总量位居前两位,宣城和黄山提升幅度较低。3皖南旅游区旅游经济联系总量存在地带分布差异。2009年马鞍山、芜湖、铜陵和池州组成的皖江城市带的旅游经济联系量为30. 62万元,占皖南旅游经济总量的71. 6% ; 2013年四个城市组成的皖江城市带的旅游经济联系量为729. 41万元,占总量的86. 8% ,明显高于东南部区域。
4结论
本文将2009和2013年安徽省皖南六市铁路、高速公路、 国道等交通网络进行配准、定义投影,并进行矢量化、编辑属性信息,存储于地理数据库中,再通过Arc GIS10. 0网络分析OD矩阵功能,计算皖南六个节点城市两两可达性数值,并采用加权平均旅行时间指标度量旅游交通可达性。研究结果及分析表明,2009—2013年皖南旅游区六市旅游交通可达性出现不同程度提升,2013年池州、铜陵、宣城和马鞍山加权平均旅行时间进入2小时范围内。皖南旅游区交通可达性整体趋于改善,但改善幅度存在差异。铜陵旅游交通通达性最高,宣城、池州和马鞍山交通可达性加权平均旅行时间从位于2—3小时区间跨越到1—2小时区间,黄山旅游交通可达性相对较差,这与黄山的地域特性相符合。
利用Arc GIS10. 0软件对皖南旅游区高速公路沿线30km范围内4A级及以上景区进行缓冲区分析。结果表明,皖南旅游区高速公路交通沿线覆盖的景区大幅增加,合铜黄高速和沿江高速构成皖南旅游区主要旅游交通线,皖南旅游区景区可进入性提升。在全面加快皖南国际文化旅游示范区建设的战略机遇下,需要不断完善旅游快速交通线建设,加强景区景点的空间联系,使高级别景区沿快速交通线逐渐形成空间集聚效应,积极推进黄山—徽文化旅游区、九华山—佛文化旅游区、铜芜马时尚旅游区和徽池( 徽杭) 古道旅游带和黄—池—芜度假城市圈建设,不断促进旅游线路的更新与优化。
基于加权平均时间修正引力模型,得到皖南旅游区六个地级市2009—2013年旅游经济联系强度和旅游经济联系总量均呈现明显增长态势,区域间旅游经济联系愈来愈密切,马鞍山、芜湖和池州的旅游经济联系不断增强,构成了皖南旅游经济联系的主要空间骨架; “两山一湖”的旅游空间关系日趋紧密,与马芜铜的都市时尚旅游逐渐形成优势互补。区域内交通可达性提升是区域旅游经济联系重要前提条件,皖南旅游区旅游经济联系强度和旅游经济联系总量时空演变受到公路交通网络建设的影响,城市间旅游经济联系沿快速交通线分布特征明显。
摘要：以皖南旅游区6个地级市作为研究对象,利用2009年和2013年公路交通网络和旅游经济发展数据,用最短时间距离建立交通通达性指数模型,利用引力模型对皖南旅游经济联系的时空演变进行分析。结果表明:1皖南6市旅游交通可达性有所改善,区域空间格局相对稳定;2皖南旅游景区可进入性提升,合铜黄高速和沿江高速构成皖南旅游区主要旅游交通线;3皖南城市间旅游经济联系强度不断强化,6市旅游经济联系总量增幅明显,由马鞍山、芜湖和池州组成的皖江城市间旅游经济联系愈趋紧密。整体来看,皖南旅游交通可达性提升,旅游经济联系加强,表明区域交通网络建设与旅游经济发展形成良性互动。
联系空间论文 篇5
关键词：区域经济一体化,空间经济联系,珠三角,广州
本文系广州市哲学社会科学规划重大招标课题“广州与珠三角区域经济一体化研究” (编号:09Z02) 阶段性成果。
►►一、引言
珠三角是全国重要的经济核心区, 由广州、深圳、珠海、佛山、江门、东莞、中山、惠州和肇庆9个城市组成。从既有研究来看, 国内外学术界将珠三角这一类型地区定义为“城市区域 (city region) ”。根据戈特曼 (J.Gottmann, 1990) 、麦吉 (T.Mcgee, 1991) 和佩尔斯 (N.Peirce, 1993) 的先驱性研究, “城市区域 (city region) ”至少应该包括两层涵义:其一, 相邻城市之间存在比区域外部城市更为密切的空间经济联系;其二, 区域范围内存在明显的一体化发展趋势 (张毓峰等, 2010) 。围绕这两条分析主线, 国外在该领域的早期探索主要侧重于城市体系空间组织理论或实证 (J.Gottman, 1961) 、经济联系等级规模结构 (J.Freedman, 1982) 、空间结构演变 (G.Gustavo, 1999) 、空间流及城市相互作用模型 (M.Hesse and J.Rodrigue, 2004) 等方面。从国内的相关研究来看, 比较有代表性的包括顾朝林、徐辉等使用空间联系强度对城市体系进行的研究, 乔旭宁、李国平等人使用引力模型法对区域城市体系的经济联系强度进行了测算。但将这些经验性的研究成果概括为“城市区域理论”还为时尚早, 其中主要原因是现有研究还未能清楚说明城市区域生成与经济发展过程之间是如何联系的, 也未能为城市区域的“生产”和“再生产”过程提供一个合理的因果关系的解释。
从文献的分析中, 可以看出:对“城市区域”进行空间经济联系测度时, 至少应该考虑内部空间组织特征和外部空间联系两个维度;并且应该更加注重网络和节点的作用。基于以上综合考虑, 采用外联经济与地缘经济匹配的空间经济联系分析方法, 更有利于全面解析珠三角这一特殊“城市区域”的空间特征, 从而获得关于一体化路径的科学依据。
►►二、空间经济联系分析方法
国内外学术界在研究区域之间经济合作和竞争关系时, 主要采用外联经济量和地缘经济关系两个指标进行测度。
1.外联经济测算模型
本文采用的外联经济量测度方法源于引力模型 (Gravity model) , 其简化形式为:Mij=KYiYj/Dij。其中, K为常数 (通常也称为引力系数) ;Yi和Yj为内生变量, 由模型要求通过的特定条件“平衡”出来;Dij为空间距离。本文结合交通通达性和引力模型, 构建外联经济测算模型:
undefined, 其中, undefined (式1)
式 (1) 中, Rij为两个城市间引力大小 (即外联经济强度) , Pi和Pj为两个城市中非农业人口数量, Gi和Gj为两城市的GDP, Dij为两城市的交通时间距离, Tk为i、j两城市第k种主要交通方式所需要的最短时间;undefined、undefined为两城市的相对质量指标, undefined为两城市的相对距离指标。
2.地缘经济测算模型
在地缘经济关系测算上, 目前使用较多的是欧氏距离法 (Euclidean Distance) 。综合现有研究成果以及珠三角实际情况, 本文选取6个指标 (X, Y, Z, S, T, W) , 来综合反映一个地区物力资源、人力资源、资本、经济发展层次和交通运输能力。其中, X=某地区固定资产投资总额/该地区当年地区生产总值;Y=某地区职工工资总额/该地区当年地区生产总值;Z=某地区第二产业地区生产总值/该地区第三产业地区生产总值;S=某地区年末金融机构储蓄存款/该地区当年地区生产总值;T=某地区当年实际利用外资金额/该地区当年地区生产总值;W=某地区公路货运量/该地区货运总量。
通过对数据进行标准化处理后, 令X0′、Y0′、Z0′、S0′、T0′、W0′为目标区域广州的X、Y、Z、S、T、W指标的标准化值, X′i, Y′i, Z′i, S′i, T′i, W′i为珠三角其它城市的X, Y, Z, S, T, W指标的标准化值。则广州与珠三角其它城市的地缘经济联系强度可表现为:
undefined (式2)
3.外联经济与地缘经济匹配分析方法
上述外联经济强度反映的是城市之间的经济联系, 有利于对城市经济加以合理的组织, 为城市群内实体空间的发展方向和开发区选址等提供依据。而地缘经济关系则是对两个城市间竞争与合作关系进行判别的重要指标, 能够判断城市之间处于何种关系, 以便在发展中采取相应的策略。因此, 为了更好地分析得出广州与珠三角城市群的经济联系, 并给予客观评价, 有必要采用外联经济量与地缘经济关系匹配的方法进行分析研究, 以反映广州与珠三角区域其它城市之间经济联系及竞争强度。
►►三、广州与珠三角的空间经济联系
1.广州与珠三角的外联经济联系
根据外联经济强度 (城市引力) 的测算方法 (式1) , 将珠三角各城市非农业人口数量、GDP、各交通方式的时间距离等数据代入, 分别计算出广州与珠三角其它城市的相对人口指标、相对经济指标、相对距离指标以及外联经济强度。根据计算结果, 本文采用强度等级划分标准:Rij>5为“很强”;1
2.广州与珠三角的地缘经济联系
根据地缘经济关系测算模型中六个综合指标 (X, Y, Z, S, T, W) 的计算方法, 从《广东统计年鉴2009》、《长江和珠江三角洲及港澳台统计年鉴2009》中选取珠三角各市2008年的数据, 计算出向量 (X, Y, Z, S, T, W) 值。再采用式 (2) 计算出广州与珠三角其它城市的欧氏距离D, 对结果再进行标准化处理后, 得到向量D′。
此外, 由于地理区位、交通基础设施可达性因素, 对城市群之间的资本、生产资料、产品、人力资源、技术的空间流动、合理配置起着极其重要的影响, 对城市群之间的竞合关系起着增强或减弱作用。因此, 根据空间距离对经济影响的衰减效应理论, 对标准化的D'进行调整, 引入调整系数K。对与中心城市广州距离 (L) 在50公里以内的城市赋权数为1.2, 对与中心城市广州距离 (L) 在50公里以外、100公里以内的城市赋权数为1.0, 对与中心城市广州距离 (L) 在100公里以外的城市赋权数为0.8。根据调整后的加权距离WD可以将地缘经济关系归为四类:强竞争型 (D′≤-1) ;较强竞争型 (-1
3.广州与珠三角空间经济联系的总体特征
依据上述的分析结论, 我们对广州与珠三角其它城市的外联经济联系强度、地缘经济联系强度进行相关分析, 结果显示:外联经济联系强度趋势线呈现单调递减, 而地缘经济联系强度趋势线却反向递增。在控制相关变量影响后, 我们利用Pearson相关系数对外联经济联系强度与地缘经济联系强度进行双侧检验, 计算得出两者相关系数为-0.304, 呈中度负线性相关。这说明广州与珠三角的空间经济联系在很大程度上表现为外联经济联系的强化与地缘经济联系的弱化并存, 合作的基础和空间受到很大影响。
从匹配分析的结果来看, 珠三角没有出现一个与广州形成经济联系很强或较强、同时地缘经济关系为强互补型的城市, 更多地呈现为较弱经济联系与较强竞争型地缘经济关系匹配状态。在经济联系很强或较强的城市中, 珠江口东岸城市深圳、东莞与广州的地缘经济关系偏向于竞争型, 而西岸城市佛山、珠海与广州则呈现较强互补型。广州与深圳、佛山的经济联系很强, 却分别呈现出两种不同的地缘经济关系状态。广州与深圳之间为强竞争型, 而广州与佛山之间则呈现较强互补型。根据这一匹配结果, 广佛同城化显得更具有现实意义。江门、中山、肇庆、惠州由于经济发展水平所限, 与广州的经济联系较弱, 各自呈现出不同的竞争互补关系。其中, 经济条件稍好的江门、中山与广州之间存在较强竞争, 而经济发展水平相对滞后的肇庆、惠州两市与广州之间则分别呈现较强互补和强互补的地缘经济关系。
►►四、结论及一体化路径启示
综合上述研究成果, 本文获得了如下几点结论和启示:
首先, 作为珠三角中心城市的广州, 在与珠三角其它城市的发展中存在着错综复杂的竞争互补关系, 一体化的阻力仍客观存在。从现实的发展看, 以地方利益为出发点的行政壁垒在一定程度上阻碍了空间经济联系的顺利运行, 阻碍了珠三角这一城市区域内的分工与合作, 从而导致了广州与珠三角其它城市之间发展轨迹的渐近化、经济结构的趋同化。因此, 建立区域经济一体化的组织协调机制, 实现中心城市与腹地区域之间的错位发展势在必然。
其次, 珠三角地区显现出的内部分异趋势也必须引起我们足够重视。从分析结论中可以看到, 中心城市广州与地域相邻的佛山之间匹配结果十分理想, 与地域相近的肇庆之间也呈现出较强互补型, 区域合作具备现实的基础和条件;而与此同时, 广州与深圳、东莞之间, 与中山、江门之间则分别呈现出强竞争型或较强竞争型, 这显然不利于区域经济的协调发展和一体化进程。有鉴于此, 我们认为珠三角一体化应该是有步骤、分阶段的一体化。通过效仿欧盟模式, 将一体化蓝图加以分解, 以“广佛肇”、“深莞惠”、“珠中江”经济圈建设来带动珠三角一体化进程, 显得更加具有现实意义。
此外, 在对广州与珠三角空间经济联系的解析中, 我们还发现中心城市广州与腹地区域的交通通达性不高, 并呈现出显著的指向差异性。例如, 广州与中山、肇庆等城市的相对距离指标甚至要大大高于空间距离更为遥远的深圳。因此, 针对珠三角城市区域的网络建设也应该引起有关方面的足够重视。当然, 相对于珠三角一体化的国家战略高度而言, 本文所作的研究只是尝试性的。如何更准确地界定空间经济联系的相关变量, 找到一条更加符合珠三角一体化的现实路径, 仍需要理论界和学术界深入探讨。
参考文献
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联系空间论文 篇6
长江经济带是我国最重要的高密度经济地带之一。一般而言, 根据地域位置和构建经济区的主要联系方向原则、可达性原则并兼顾自然地理、人文脉络、经济区的整体功能和行政区的完整性等诸多因素, 长江经济带的空间范围应包括东部的沪、苏、浙, 中部的皖、赣、鄂、湘和西部的川、渝、贵、云11省市。综观现有的长江经济带各层级区域规划, 乃至于西部大开发、中部崛起等国家级区域开发战略, 更多地是建立在行政区基础之上以及发展水平相近、结构形态相似的地区之间, 对这种客观存在的流域空间依赖关系和结构的互补性有所忽略。鉴于此, 本文从空间经济联系与结构形态的角度对长江经济带东中西部合作的条件和基础进行分析, 并结合实际情况提出区域合作的对策, 致力于实现长江经济带上中下游协调发展和促进东中西一体化的进程。
沿江呈串珠状分布的城市是经济带的主体框架, 按照大经济区的基本构成单元是城市经济区的理念 (周一星、张莉, 2003) , 考虑数据的可得性和可比较性, 本文采用《中国城市统计年鉴2009》中上述11个省级行政区所辖109个城市作为分析样本, 作为组成长江经济带的基本空间单元。
►►二、长江经济带空间经济联系
(一) 空间经济联系的测度方法
空间统计学解决了具有空间关联的数量问题, 许多国内外学者借助空间统计方法探索了区域空间的关联如空间自相关研究。Griffith (1987) 认为经济社会活动反映在地理空间上的相互作用就是空间自相关, 陈斐等 (2003) 、潘竟虎等 (2006) 、陈青青 (2008) 、郑秋波等 (2010) 用空间自相关理论对国内的一些宏观或中观区域的经济空间结构进行了实证分析。空间自相关 (spatial autocorrelation) 分析是对属性值在整个区域的空间特征的描述 (Anselin, 2003) , 它用于检验某一要素的属性值是否显著地与其相邻空间点上的属性值相关联的重要指标, 可分为正相关和负相关两类, 正相关表明某单元的属性值变化与其相邻空间单元具有相同变化趋势, 负相关则正好相反。用来衡量空间要素相互关系的两个常见指标是Moran指数和Geary系数, 在实际的空间相关分析应用研究中, 由于Moran指数和Geary系数的作用基本相同, 而分析人员大多喜欢采用Moran指数是因为该统计量的分布特征更加合意 (A.D.Cliff and J.K.Ord, 1981; 吴玉鸣, 2004) 。因此, 本文采用Moran's I统计量作为检验空间分布是否存在自相关性的依据, 具体计算方法为:
undefined (式1)
式中, n表示观测单元数目, wij表示互为邻居单元之间交互权重值, xi表示单元观测值, undefined。I为Moran指数, 其取值范围在 (-1, 1) 。如果空间过程不相关, 则I的期望接近0;当I取负值时, 一般表示负的自相关, 取正值表示正的自相关。对于I, 也可以根据Moran's I散点图来描述。Moran's I散点图把所考察的区域分为四个部分, 即:H-H、L-H、L-L、H-L, 分别位于散点图的第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ象限中, 各表示自身值较高邻居区域值也较高、自身值较低邻居区域值却较高、自身值较低邻居区域值也较低、自身值较高邻居区域值却较低。
(二) 长江经济带空间经济联系的测度
首先作出如下假设:H0:长江经济带经济发展水平的空间分布不存在空间自相关;H1:长江经济带经济发展水平的空间分布存在正空间自相关。计算得到Moran's I=0.6224, E (I) =-0.0096, Sd=0.0606, 在I=0.6和p<0.001的显著性水平上拒绝H0。从Moran's I散点图及随机信封 (envelope) 图中同样可以看出, 长江经济带大多数城市都位于第Ⅰ、Ⅲ象限, 即呈现自身值较高邻居区域值也较高、自身值较低邻居区域值也较低的正空间自相关状况, 将统计量显著性可视化的随机信封图 (见图2) 也进一步印证了这一判断:长江经济带的Moran散点图绝大部分位于两红色虚线交叉区域外, 并且Moran's I拟合线也正好位于随机转置 (permute) 序列范围之外。
综上分析可见, 长江经济带经济发展水平的空间分布呈显著正空间自相关, 即长江经济带经济发展的高水平城市与高水平城市相邻、低水平城市与低水平城市相邻, 其经济增长具有明显的空间依赖性, 区内存在一个完整的大区级经济单元, 具备较强的区域合作基础。
►►三、长江经济带经济空间结构形态分异
(一) 空间结构形态的分析方法
空间结构形态实际上是由于空间结构的基本地域单元的功能分异而形成的。为了全面理解这种空间差异, 本节根据因克尔斯 (Alex Inkeles) 的社会现代化指标体系和国内学者 (陈修颖, 2007;丁洪建等, 2008;邓春玉, 2010;徐茜, 2010) 的实证研究, 经过筛选和改进后提炼出4个指标:人口密度、经济密度 (地均GDP) 、外向程度 (人均外商实际投资额) 和投资强度 (人均居民储蓄余额) , 采用欧氏距离法、方差分析和多样本均数两两比较, 并剔除要素的量纲、数量级和数量变化幅度的差异影响, 对长江经济带内部空间差异性展开分析。
1.欧氏距离法
欧氏距离 (Euclidean distance) 也称欧几里得距离, 是一种常用的分类统计量, 其距离系数可按式 (3) 进行计算:
undefined (式2)
式中, xik代表第i个地点第k个指标的值, xjk代表第j个地点第k个指标的值, k=1, 2, …, m为指标个数。距离系数越小, 两点间的相似程度越大, 反之则小。在本文选取的四项指标基础之上, 将式 (2) 简单变形并经标准化处理:
undefined (式3)
其中, X′0, Y′0, Z′0, S′0为目标城市的四项指标的标准化值, X′i, Y′i, Z′i, S′i为其它城市的四项指标标准化值。
2.方差分析和多样本均数两两比较
方差分析是通过对数据误差来源的分析判断不同总体之间的均值是否相等, 自变量是否有影响, 进而分析判断样本的显著性差异。方差分析方法有很多, 不同的方法构造的统计量也不同。本文主要采用多变量方差分析, 通过研究地区控制变量是否对观测变量产生显著影响, 从而判断地区样本之间的显著性差异。
经过方差分析, 若说明各处理组间总均数存在显著性差异, 还需进一步说明哪两个总体均数间差异显著, 哪两个总体均数间差异不明显。对此, 样本均数间的两两比较可以更深一步地说明结论。本报告选择S-N-K (Student-Newman-Keuls) 法, 根据Student极差统计量在均值间进行配对比较。该分析方法一般要求各组样本含量相等, 若所有各组样本含量不等则选择所有各组样本含量的调和平均值。由于长江经济带各地区的城市样本不尽相同, 故选用调和平均值对样本作简单处理。
(二) 长江经济带内部空间差异明显
1.空间特征差异性明显
选定上海为目标城市, 将《中国城市统计年鉴2009》中除上海以外的长江经济带108个城市, 按照与上海的空间距离大致进行排序, 分别为苏、浙、皖、赣、鄂、湘、渝、川、贵、云下辖城市, 用1-108依次进行编号。利用SPSS17.0软件计算出长江经济带其它城市与上海市的欧式距离, 经过标准化处理, 结果如图3所示。
长江经济带其它城市与上海市的欧式距离标准化值大致上与它们之间的空间距离呈正相关, 靠近上海的长三角城市几乎全部位于横轴的下方部分, 而长江上游城市则几乎全都位于横轴的上方。从对数趋势线来看, 欧式距离标准化值从低到高表明空间特征的相似性在逐步降低, 而差异性在逐步升高, 这种差异性在长江经济带的上、中游城市表现特别明显, 并随着空间距离的增加而呈现递增的趋势。
2.东部与中西部的差异甚于中西部之间
根据109个城市的检验结果显示 (见表1) , 各城市“人口密度”、“经济密度”、“外向程度”、“投资强度”显著性检验的概率p值均为0.000, 小于0.05, 拒绝零假设, 可以认为长江经济带三大地区之间四个单项指标存在显著差异。
注:a) . R2 = 0.181 (调整R2 = 0.165) ;b) . R2 =0.250 (调整R2 = 0.236) ;c) . R2 =0.237 (调整R2 = 0.223) ;d) . R2 = 0.377 (调整R2 = 0.365) 。
注:由于组大小不相等, 故使用组大小的调和均值。调和均值样本大小为32.921, α=0.05。
在单项指标的多变量检验中, 选择S-N-K法进行均值之间的两两比较 (检验结果如表2所示) 。在均衡子集表中, 人口密度、经济密度、外向程度、投资强度四项指标的第一均衡子集均包含西部地区和中部地区。以经济密度子集为例, 第1列包含西部地区和中部地区, 它们的均值分别为535和888, 两均值比较的概率p值为0.514, 接受零假设, 即可认为在长江经济带内部, 中西部地区的经济密度差异较小, 而东部地区的经济密度和它们之间差异明显。综合其它三个指标来看, 长江经济带的三大地区差异客观存在, 但是东部地区与中西部之间的差异都要远远大于中西部地区之间, 这一点在外向程度和投资强度两个指标上表现得尤为明显。
►►四、长江经济带经济空间结构形态分异的原因分析
(一) 区位和资源禀赋的不可逆性
不同地区资源和区位状况的客观差异, 决定了区域经济发展的初始条件差别的客观性。处于内陆的中西部地区拥有丰富的自然资源 (如土地资源、水能资源、矿产资源和旅游资源) 、劳动力和能源, 处于沿海的东部地区却相对缺乏。相反, 东部地区广泛联系国内国外两个市场, 在制度和技术创新中超前于中西部地区, 市场化程度高。
(二) 行政分割使得长江经济带内部联系松散
地方行政权力和GDP考核指与市场经济相结合, 产生了我国“行政经济区” (汤正仁, 2008) , 各行政经区之间存在着一系列阻碍物资、商品、资金、技术和信息流动的壁垒, 这些壁垒大大增加了区域内部的交易成本, 在区域内部难以形成统一市场, 不能充分发挥市场机制优化资源配置的功能。
(三) 国内外对长江经济带投资水平的差异
在2000年开始的西部大开发战略之前大多数年份里, 我国采取的是对东部加大倾斜力度的区域布局政策, 主要表现为东部的全社会固定资产投资都分别超过了中部和西部, 显然这种政策极大地促进了东部的迅速发展, 拉大了东中西部发展差距。另一方面, 外商直接投资与区域经济增长有着显著的内在促进关系 (沈玉芳, 2003) , 对于长江经济带而言, 下游吸收的FDI最多, 中有次之, 上游相对较少。
(四) 产业结构不平衡, 产业集群不突出
长江经济带东中西产业结构差异很大, 东部地区第一产业比重极低, 第二、三产业较高, 中西部地区第一产业比重较大, 第二、三产业较低, 对于经济效益而言, 第一产业比第二、三产业低下。长江经济带区域产业结构虽然存在较大差异, 但产业发展思路却存在较高的同质化, 如与上海相距不远的下游城市在产业规划中确定的主导产业, 定为汽车零部件制造业的有11个城市, 定为石化业的有8个城市, 定为通讯产业的有12个城市。产业同构不能形成合理的产业链, 区域内难以形成具有核心竞争力的产业集群, 产业关联度小, 形成不了整个区域经济的分工与协作。
►►五、结语
本文从空间经济联系和空间结构形态两个维度探讨了长江经济带区域合作的现实与基础, 可以得到以下结论: (1) 长江经济带各城市人均GDP的Moran's I指数达到0.622, 存在显著的正空间自相关关系, 空间依赖关系客观存在。 (2) 空间内部特征差异性明显, 东部地区与中西部地区的差异是长江经济带地区差异的主要方面, 导致这种差异的主要原因是区位与有资源禀赋和投资水平的地区差异、行政分割以及产业结构不平衡与集聚不突出。
耗散结构是远离平衡态条件下开放系统通过负熵流增大而形成的有序结构。基于以上长江经济带的空间特征分析, 我们发现该区域东部与中西部之间存在巨大的合作和互补空间, 可以通过东部与中西部的区域合作来实现长江经济带的耗散结构, 即东部地区通过与中西部的合作实现外源型经济与内源型经济协调发展的新格局, 中西部通过与东部的合作将潜在的资源优势转化为现实的经济优势, 从而实现经济系统的高序化。根据本文的分析判断, 我们提出以下进一步展开长江经济带区域合作建议。第一, 建立一个综合机构来协调长江经济带各省市政府的利益关系, 对于长江经济带发展的协调管理方式补充一个“田纳西模式”。第二, 建立以要素市场为中心的统一市场, 加强基础设施建设合作, 打破行政区划的局限, 降低交易成本, 促进资源、商品、资金在全区域的自由流动和劳务在全区域的自由服务。第三, 规避中西部地区存在近乎均质的资源禀赋带来的竞争, 更应该强调与东部地区互补, 运用价值规律实现整个经济带资源要素组合的优化。第四, 按照动态比较优势论、要素禀赋论和规模经济论等合理布局产业, 彰显区域产业特色, 实现专业化生产, 互推产业升级。
摘要：长江经济带横亘我国东中西部三大地带, 其区域合作是统筹区域协调发展战略的重要组成部分。本文从空间经济联系和结构形态分析的角度进行实证分析, 认为证实了长江流域内存在一个完整的大区级经济单元, 区域内部空间差异明显。差异性意味着区域之间的互补性, 从这一层意义上, 进一步探讨了长江经济带内部空间差异的原因, 提出展开长江经济带区域合作的相应建议。
关键词：空间经济联系,空间结构形态,区域合作
参考文献
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联系空间论文 篇7
关键词：城市空间联系,城市流强度,丝绸之路经济带新疆北线城市
城市联系是城市的基本经济活动, 是不同区域以人口、资源等生产要素的流动和产业关联为主要内容, 利用便捷的交通网络和现代化的通讯技术以实现城市间集聚与辐射功能的有效发挥。国外对城市联系的定量研究较为广泛, 威廉·J赖利 (Reilly) 提出的“零售业引力法则”, 为研究区域空间联系及相互作用奠定了坚实的理论基础。近年来随着社会经济发展市场化、全球化的推进, 国外又掀起了空间联系与相互作用研究的热潮, 研究主要集中在城市相互作用与经济联系空间流, 城市群空间结构及演变特征等方面。国内学者周一星提出了主要经济联系方向论, 奠定了城市与区域经济联系研究的理论基础。其中诸多学者运用城市流强度模型对区域的空间联系进行了深入的研究, 朱英明等运用城市流强度的分析方法分别对沪宁杭、珠江三角洲、山东半岛、长江三角洲、环渤海及东北地区等不同的区域内各城市空间联系进行了定量研究。从研究内容看, 以往的研究多以区际联系为主, 对区域连续时间段进行空间联系的定量分析较少;从研究方法看, 以往的研究多采用空间相互作用的引力模型, 缺乏对具体城市流强度的动态分析及研究;从研究地域来看, 多集中在长江三角洲、珠江三角洲等内部联系比较紧密、发展水平较高的成熟区域, 而对西部欠发达地区、内部联系相对松散, 发展水平处于中下游的新疆涉及较少。
1 研究区域概况、研究方法及数据来源
1.1 研究区域概况
“丝绸之路经济带”在新疆包含北、中、南三条线, 本文以北线城市为研究区域 (图1) , 本研究区是带动全疆社会经济发展的龙头, 也是目前新疆最具发展潜力和发展前景的区域。其主要包括哈密市、乌鲁木齐市、昌吉市、阜康市、五家渠市、石河子市、克拉玛依市、奎屯市、伊宁市、博乐市10个中心城市, 由于这些城市均位于“天山北坡经济带”铁路沿线, 人口集聚性较强, 城市间的相互联系较为密切, 经济发展水平处于新疆前列。2013 年底, 北线各中心城市地区生产总值为4536.74亿元, 占全疆的54.27%, 年末总人口575.51万, 占全疆的25.42%;人口最多的为乌鲁木齐市 (262.93万人) , 其次为石河子、伊宁、哈密。
1.2 研究方法与数据处理
城市流强度是指区域内城市间相互联系中城市外向功能 (集聚与辐射) 所产生的影响量, 城市是否具有外向功能量E, 主要取决于某一部门的从业人员区位熵, i城市j部门从业人员区位熵Lqij为:
式 (1) 中Gij为i城市j部门的从业人员数量, Gi为i城市总从业人员数量;Gj是指所在区域中j部门的从业人员数量, G表示城市所在区域总从业人员数量。因此, i城市j部门的外向功能Eij为:
i城市n部门总的外向功能量Ei为:
i城市的功能效率Ni用人均从业人员的GDP表示, 即:
根据公式 (1) 至 (4) , 计算i城市的城市流强度Fi可以表示为:
式 (6) 中Ki是指i城市外向功能量的比例, 称为城市流倾向度, 反映了i城市的总功能量的外向程度。
城市流强度结构是指影响城市流强度因素之间的相对数量比例关系。由公式 (5) 中的Fi=GDPi·Ki可知, 构成城市流强度的因素最终可概括为城市总体经济实力与城市流倾向度两个因素, 二者之间的相对比例关系直接影响城市流的大小。其公式为:
式 (6) 和式 (7) 中:GDPi′与Ki′分别为各市国民生产总值与城市流倾向度的标准化值, 与分别为各市国民生产总值与城市流倾向度的最大值。GDPi′与Ki′分别反映城市的相对总体经济实力和相对综合外向能力。
本文将“丝绸之路经济带”新疆段北线中心城市作为基本研究单元, 利用《新中国六十年- 新疆人民生活》 (1949-2009) 《新疆统计年鉴》 (2008) 、 (2010) 、 (2013) 以及各地州统计年鉴获得2007、2009、2012 年新疆“丝绸之路经济带”北线10个中心城市的制造业、建筑业等10个行业的全市从业人员数据、全市总从业人员人数、全市GDP的数据。
2 城市流强度的动态演变分析
为进一步分析新疆北线“丝绸之路经济带”城市空间联系格局, 本文将城市流强度值用ArcGis软件处理, 得到空间插值图 (图2) 。对比“丝绸之路经济带”新疆段北线城市流强度空间插值图可以看出, “丝绸之路经济带”北线城市流强度格局整体上变化较大, 且各中心城市间的联系有逐步强化的趋势, 呈现出以乌鲁木齐、克拉玛依为主要核心的圈层结构。
2.1 总体分布格局变化较大
由图2可以看出, 2007年北线各中心城市城市流强度较突出的只有克拉玛依、乌鲁木齐两个城市。2009-2012年间北线各中心城市城市流强度总体分布格变化较大, 城市流强度呈现出东南高, 西北低的空间分布格局, 且随着时间的演变, 研究区内东南强联系区与西北弱联系区城市之间的差异有缩小的趋势, 由于新疆城市主要经济活动皆分布在绿洲上, 就绿洲内的要素密度而言, 绝不亚于东部发达省市, 作为一类特殊的人文活动空间, 新疆城市间的空间联系既不同于平原地区的普遍性稠密, 也不同于典型山区的普遍性稀疏, 而是被大范围稀疏区包围的斑状稠密区, 且疏密区缺少过渡。
2.2 城市对外联系能力空间分布不均匀, 等级化差异明显
据各城市流强度值数据, 可将北线各中心城市对外联系强度划分为高、中、低3个等级:乌鲁木齐、克拉玛依属于高城市流强度值城市, 2012年城市流强度分别为615.02、445.46 亿元, 远远大于排名第三的石河子 (69.06亿元, ) 分别是石河子的8.91、6.45倍, 占城市流强度总量的75.99%, 处于绝对优势地位, 显示出乌鲁木齐作为省会城市对周边城市的集聚和扩散能力, 成为区域核心城市;克拉玛依市城市流强度值仅次于乌鲁木齐市, 远高于其他城市, 是区域次中心城市。哈密、石河子、昌吉、伊宁为中城市流强度值城市, 2012年城市流强度总值增幅较为明显, 分别为2007 年的13.75、4.61、2.86倍, 城市流强度主要受城市综合服务能力的影响, 故今后在维持城市综合服务能力较强的优势下, 还需重点提升城市的综合经济实力。
2.3 中心城市与外围区域的梯度差逐年缩小
北线各中心城市的整体布局是以中心城市为主向外层一次辐射, 乌鲁木齐作为区域中心城市, 一直处于北线各中心城市城市流强度最高的核心城市, 集聚了北线地区大规模的人流、物流、信息流等。从动态来看, 由于交通条件的改善, 乌鲁木齐与外围城市的梯度差在逐渐缩小, 至2012 年, 乌鲁木齐与昌吉、石河子、五家渠、哈密、阜康、博乐、伊宁、奎屯、克拉玛依的城市流强度分别由2007年的10.24、15.03、834.11、71.95、26.34、50.27、15.61、35.13、2.63缩小至17.02、8.90、12.79、14.28、18.16、15.89、14.89、20.54、1.38, 这种梯度差异的缩小不仅表明乌鲁木齐正在发挥其作为中心城市的辐射效应, 同时也说明了北线各中心城市城市流强度有缩小的趋势。
3 结论
本文以“丝绸之路经济带”新疆段北线10个中心城市为研究区域, 基于城市流强度模型, 利用2007、2009、2012年3个时间截面的动态数据, 对“丝绸之路经济带”新疆段北线中心城市的城市空间联系进行分析, 进一步客观的分析了城市空间联系的时空变化规律。主要结论如下:
(1) 在空间分布上, 北线各中心城市城市流强度空间演变总体分布格局保持稳定, 呈现出东南高, 西北低的空间分布格局, 且随着时间的演变, 呈现出高、中、低不同层次, 城市间空间距离成为影响其空间格局分布的重要因素之一。因此, 应该借助新疆在“丝绸之路经济带”核心区域的地域优势, 构建全疆范围内快速交通, 进一步缩小城市间联系的空间距离, 坚强疆域范围内城市间的联系能力。
(2) 影响城市流强度的因素主要表现为三大产业, 其中第一产业对城市流强度的相关作用越来越微弱, 第二产业和第三产业对城市流强度的相关作用愈加强烈, 而第二产业和第三产业的发展还受经济建设政策及方针的制约。
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