1、提提 要要:本文通过因子分析方法计算出中国城市群省际边界区域经济发展综合指数;并运用ESDA分析方法对城市群省际边界区域经济发展格局进行空间差异性及关联性分析,最后通过地理探测器模型对城市群省际边界区域经济发展影响因素进行解析,以期探索新时期城市群协调发展等难题的路径。研究发现:省际边界区域经济发展相对差异的下降过程快于绝对差异下降过程;省际边界区域局部关联程度高低与经济发展水平有较强的正相关关系;省际边界区域局部空间关联程度冷点区域逐渐缩减,热点、次热点逐渐增多;省际边界区域多依靠固定资产投资及政府财政支出维持经济发展,体现出规模化企业数量有限、区域辐射效应不强的现实困境。关键词关键词:城市
2、群省际边界区域;经济发展格局;空间差异性与关联性;时空演变分析;影响因素中图分类号中图分类号:K902文献标识码文献标识码:A城市群省际边界经济发展格局的时空演化研究曾 鹏1,段至诚2,魏 旭1(1.广西民族大学 民族学与社会学学院,南宁 530006;2.广西大学 工商管理学院,南宁 530004)SPATIAL-TEMPORAL EVOLUTION OF REGIONAL ECONOMY IN INTER-PROVINCIALSPATIAL-TEMPORAL EVOLUTION OF REGIONAL ECONOMY IN INTER-PROVINCIALBOUNDARY OF URBAN
3、 AGGLOMERATIONBOUNDARY OF URBAN AGGLOMERATIONZENG Peng1,DUAN Zhi-cheng2,WEI Xu1(1.School of Ethnology and Sociology,Guangxi,Nanning 530006,China;2.School of Business Administration,Guangxi University,Nanning 530004,China)AbstractAbstract:At present,Chinas economy has transformed from a stage of rapi
4、d growth to a stage of high-quality development.The comprehensive index system of the economic development level of the interprovincial boundary region is constructed,and the comprehensive index of the economic development of each district and county in the interprovincial boundary region of Chinese
5、 urban agglomeration is calculated by factor analysis and other methods.Then,through visual processed by origin software,ESDA analysis methodand GIS are used to analyze the spatial difference and spatial-temporal evolution of the economic development pattern of the interprovincial boundary regions o
6、f Urban agglomerations in China.Finally,geographicaldetector model is used to analyze the influencing factors of the economic development of the interprovincialboundary regions of urban agglomerations.The results show that:1)The decline process of relative disparityof economic development is faster
7、than that of absolute disparity;2)There is a strong positive correlation between the level of economic development and the degree of local correlation between provincial boundary regions of urban agglomeration;3)The local spatial correlation degree of inter-provincial boundary regions ofurban agglom
8、erations showed a slow upward trend of decreasing cold spots and increasing hot spots and sub-hot spots,4)Provincial boundary regions of urban agglomeration mostly rely on fixed asset investment andgovernment financial expenditure to maintain regional economic development,and reflect the realistic d
9、ilemma of limited number of large-scale enterprises and weak regional radiation effect.Key wordsKey words:inter provincial boundary area of urban agglomeration;pattern of economic development;spatial difference and relevance;temporal and spatial evolution analysis;influence factor基金项目:国家社会科学基金重大项目(2
10、0&ZD157)作者简介:曾鹏(1981),男,广西桂林人,博士,教授,主要研究方向为城市群与区域可持续发展。E-mail:。通讯作者:段至诚(1994),男,广西桂林人,博士生,主要研究方向为环境经济与区域可持续发展。E-mail:。收稿日期:2022-03-09;修订日期:2022-11-17文章编号:1003-2398(2023)03-0118-10DOI:10.13959/j.issn.1003-2398.2023.03.0132023年第3期总第191期人文地理HUMAN GEOGRAPHY VolHUMAN GEOGRAPHY Vol.3838.NoNo.3 3 20232023/
11、6 6118Minzu University1 引言随着我国经济不断发展,城市群概念逐渐成为经济发展道路上新的空间主体单元1。但是,城市群内部区域间发展不协调问题依旧突出,经济发展具有明显的区域差异性,这仍是我国城市群发展的现实困境2。城市群区域中心城市的各项指标通常高于区域内其他城市,并且城市群内省际边界区域之间的指标数值存在较为明显高低差距,城市群省际边界区域经济发展的“不协调性”在一定程度上亦能由此反映出来。省际边界区域各市虽同属一个城市群,但因基础设施建设、区域政策等方面的差异,各类生产要素在城市间难以顺畅流通3。尤其在后疫情时代,我国的疫情防控工作进入了常态化的阶段,各省不同的疫情防
12、控政策亦为省际边界区域的要素流通竖起新的壁垒4。可见,对城市群省际边界区域经济发展格局进行准确判断,分析其协调发展现状,探索城市间的差异特征,成为后疫情时代通过打破行政区划壁垒,破解“双循环”背景下建设城市群新经济增长极等难题的关键,这具有重要的现实意义。城市群的省际边界区域,可以理解为一种无形的墙,在跨省形成的城市群中阻碍着不同省份城市之间生产要素资源的顺畅流通,并对边界两端的经济、社会行为产生影响,这样的影响就是所谓“边界效应”5。省际边界区域在边界效应下产生的“切边效应”大于“桥梁效应”,限制阻碍了资源的统筹与区域间的协调发展6。由此可见,学界对该领域及其研究已有一定程度关注并有一定相关
13、研究成果。国外针对边界效应的研究从上世纪九十年代逐渐兴起,关注点多集中于边界区的经济贸易联系,重点区域亦集中于北美及欧盟各国7,8。其中,McGallum最早从贸易联系角度通过加拿大与美国间的贸易往来数据,证实了边界对贸易联系的影响9。此后,Head则从产业发展角度对欧盟各国间的边界效应进行了分析,最后得出协同合作程度的高低会决定边界效应的大小10。二十一世纪后,国外针对边界效应的研究内容及研究区域则开始多元化11,边界区域宗教问题12、环境问题13等文化地理、环境地理跨学科研究开始不断出现。国内对省际边界区域的研究最早则关注于省际边界区域经济发展的探索14,研究领域亦集中于边界地区开发15、
14、贸易联系16、市场调研等方面17。后来随着区域一体化发展的推进,边界区域经济发展水平评价18、影响因素19、区域协调模式与路径20等领域则得到了广泛重视。研究重点亦从省际边界区域开发逐步转变为省际边界区域协同发展21。整体来看,各学科学者基于不同领域皆对边界效应问题做出了不同程度贡献。其中,区域经济学多从经济活动角度出发,针对性地通过社会经济统计数据、空间地理信息数据、时空大数据等方法对跨边界区域的经济发展水平进行评价,进而判定边界区域的空间特征与格局定位,最终基于此识别与分析边界区域经济发展的影响因素,提出科学建议22-25。城市规划学多从城市属性角度出发,分析边界效应所导致的边界区域城镇体
15、系建设差异化问题,并通过城镇规划引导、空间资源利用、优化基础设施建设布局等方法促进跨区域一体化发展26-29。公共管理学则多从政治实体出发,通过对比边界效应所导致的政府管理与跨区域协同机制推进间的现实矛盾,探讨边界效应对边界各地带来的差异化问题30-32。可以看出,以城市群为研究对象且基于空间演变格局视角的省际边界区域经济格局研究较少,关注度不够,无法满足新时期准确把握城市群省际边界区域经济发展规律的理论需求,针对城市群省际边界区域经济发展进行研究具有重要理论意义。由此可见,随着协同发展模式在全世界的广泛应用,目前省际边界区域的综合协调发展研究已开始逐步成为国内外边界效应研究的热点。省际边界发
16、展差异因何产生,如何减小省际边界双方的发展差异,这亦是边界区域研究的重点问题。2 研究区域与数据来源2.1研究区域选择本文参照中共中央国务院,国家发展和改革委员会,及各省或自治区关于建设成城市群的批复,结合方创琳等编著的中国城市群地图集,确定我国19个城市群的范围,进而筛选出内部存在省际边界区域的城市群,分别为哈长、京津冀、呼包鄂榆、兰西、关中、中原、成渝、长江中游、长三角、海峡西岸、北部湾等11个城市群,省际边界区域内共包含 260个区县,涉及 74个地级以上城市。部分区县因数据缺失及陆地不接壤原因剔除在外。2.2数据来源本文以中国十九大城市群为研究基础,选取包含两个或以上省份并在城市群内部
17、具有省际边界切割的城市群为研究分析单元。基础数据主要来源于2012至2021年中国城市统计年鉴、中国县域统计年鉴和中国区域经济统计年鉴,以及相关年份相关省份统计年鉴与相关地市国民经济与社会发展统计公报。少数数据缺漏本研究将通过国家统计局官网的公布数据及各省市统计局官网的公布数据予以弥补。根据计划,最后得到11个内部具有省际边界的城市群,共260个区县数据单元作为研究样本。3 研究方法3.1指标体系构建本文从城市群省际边界经济发展视角出发,在对指标体系构建过程全面性、系统性、典型性和数据可得性等基础上,设立城市群省际边界经济发展评价指标体系如表1。通过对相关研究的借鉴,城市群省际边界各区县的经济
18、发展基础是其参与区域交流协作发展和市场竞争的基本保障,城市经济发展基础的深浅,决定了该城市对周围地区是否具有资源的聚合力和城镇的网络的把控力。城市及地区的经济发展,可以由经济是否良性且持续发展和资源配置能否有效率地促进就业和资本积累来体现,这在在后疫情与国际国内双循环的大背景下显得尤为重要。最后,地区经济效益及结构能够体现该地区产能结构,同时也是经济发HUMAN GEOGRAPHY VolHUMAN GEOGRAPHY Vol.3838.NoNo.3 3 20232023/6 6119曾鹏,段至诚,魏旭:城市群省际边界经济发展格局的时空演化研究展质量的表现,是该地区在相关区域产业链中作用与地位
19、的标志。因此,本文综合指标体系采用了研究区域经济基础支撑,经济持续增长和经济效益与结构三个层面来揭示所研究城市群中省际边界区域经济发展情况。3.2因子分析法及经济发展水平测度英国学者C E斯皮尔曼最早提出了因子分析法,其作为可在许多变量中找出具有代表性因子的分析方法在许多研究的指标体系设立及权重计算中都有所采用。因此本文也借鉴因子分析法来确定评价体系所需的指标权重,见公式(1)、(2):Zj=aj1F1+aj2F2+aj3F3+ajmFm+Uj()j=1,2,3,n(1)或以矩阵形式呈现为:Z=AF+U(2)公式(1)中,n为原始变量的总数。F为公共因子;A为因子载荷矩阵;U为特殊因子,代指无
20、法被因子解释的原有变量部分,也相当于多元线性回归模型中的残差。同时,Zj是第j个变量的标准化分数;aji()i=1,2,m称为因素负荷量;Fi()i=1,2,3,m为共同因素;m是所有变量共同因素数目量;Uj是变量Zj唯一因素。在求得各个C区指标层的指标权重后,使之与各指标当年数值相乘,并加总得出所需B区准则层数值,最后将各C区指标层的指标权重相加与所对应B区准则层数值相乘后加总,可得当年A区目标层数值,即所研究区域当年经济发展综合指数。3.3经济发展的相对差异与绝对差异分析经济发展相对差异时,一般采用泰尔指数,基尼系数,变异系数等途径33。绝对差异则较多通过标准差与极值差幅等指数来反映34。
21、本文采用标准差与水平差异系数对所研究各城市群省际边界经济发展水平差异进行比较与分析。S=1ni=1n()Xi-X2,X=1vi=1nXi(3)CV=1ni=1n()Xi-X2X(4)公式(3)中,S代表城市群省际边界区域各区县经济水平的标准差值。Xi为i区域各区县经济发展水平的综合指数。X为各城市群省际边界区域各区县经济发展综合得分平均值。公式(4)中,CV指代水平变异系数,n为所研究单元个数。3.4 ESDA分析方法对研究单元空间关联性的测度,主要分为全局空间自相关和局部空间自相关。探索性空间数据分析通过对空间现象分布格局的可视化描述来进行对空间内集聚或趋异的探索,有利于对研究单元间的空间相
22、互作用的比较分析。(1)全局空间自相关为了体现分析区域的空间关联与空间差异,本文将通过Global Morans I指数对属性值的空间特征做出分析与描述。见公式(5):I=i=1nj 1nWij()Xi-X()Xj-XS2i=1nj 1nWij(5)式中,n代表所研究单元个数;Xi,Xj为第i和第j个研究单表1 经济发展水平综合指标体系Tab.1 Comprehensive Index System of Economic Development目标层经济发展综合指数准则层经济支撑基础经济增长持续性经济效益结构指标层人均GDP人均地方财政收入人均地方财政支出固定资产投资额度规模以上工业企业单位
23、个数年末城镇居民储蓄余额人均GDP增长率GDP增长率地方财政收入增长率年末城镇居民储蓄余额增长率第一产增值业占GDP比重第二产业增值占GDP比重地方财政支出强度指数地方财政支出弧弹性单位元/人元/人元/人万元个万元百分比百分比百分比百分比百分比百分比百分比百分比计算方法当年研究区域地区国民生产总值/研究区域户籍总人口当年研究区域地方财政收入总额/研究区域户籍总人口当年研究区域地方财政支出总额/研究区域户籍总人口当年各城市群内省际边界区县固定资产投资总额加总当年各城市群内省际边界区县规模以上工业企业单位个数汇总当年各城市群内省际边界区县年末城镇居民储蓄余额加总当年研究区域人均GDP第t年数值-人
24、均GDP第(t-1)年数值/人均GDP第t年数值当年研究区域GDP第t年数值-GDP第(t-1)年数值/GDP第t年数值当年研究区域地方财政收入第t年数值-地方财政收入第(t-1)年数值/地方财政收入第t年数值当年研究区域年末城镇居民储蓄余额第t年数值-年末城镇居民储蓄余额第(t-1)年数值/年末城镇居民储蓄余额第t年数值当年研究区域第一产业增加值/当年研究区域总产值当年研究区域第二产业增加值/当年研究区域总产值当年研究区域地方财政支出/当年研究区域总产值当年研究区域地方财政支出增加量与总量之比/当年研究生产总值增加量与总量之比2023年第3期总第191期人文地理HUMAN GEOGRAPHY
25、 VolHUMAN GEOGRAPHY Vol.3838.NoNo.3 3 20232023/6 6120元的经济综合指数;X为Xi的平均值;Wij代表空间权重矩阵。因为城市群的空间形态、研究单元的经济体量等因素会影响区域间空间相关关系的强度,因此在探究城市群省际边界区域各区县之间的空间相关关系时,应考虑其空间结构及各单元的经济体量,同时由于县域单元的地理距离数据获取难度较大,本文采用经济距离法确定空间权重矩阵,见公式(6):Wij=1V2ijj=1n()1V2ij(6)式中,Wij代表采用经济距离法测算的空间权重矩阵;Vij值为第i个研究单元20112018年的人均GDP均值减第j个研究单元
26、20112021年的人均GDP均值后的绝对值;n代表所研究单元个数。当单元i与单元j存在较小经济差距关系时,空间影响关系愈强;反之,经济差距越大,则空间影响关系趋弱。通过上述公式所得出的Morans I指数在-1到1之间。当Morans I指数为正值,便代表所分析的区域空间角度下体现出集聚性,数值越大,集聚效果和趋同效果更显著;反之,如若Morans I指数为负值,则表示所分析的区域空间上体现分散性,越接近于-1,趋异性愈加明显;最后,如若Morans I指数为 0,则意味着所研究区域空间上不存在关系,互相独立。(2)局部空间自相关为进一步测量与分析所研究单元与周边地区间局部空间关联程度与差异
27、程度,见公式(7)。I=Zij inwijZj(7)式中,Zi与Zj分别为各研究单元标准化后的观测值,Wij表示空间权重权重矩阵。3.5 地理探测器测算在针对城市群省际边界区域经济发展格局进行时空分异及关联程度分析的基础上,本文进一步借鉴王劲峰35地理探测器模型中的因子探测方法对城市群省际边界区域经济发展的影响因素进行定量测算分析,见公式(8)。其中,在确立所测算因变量与自变量的基础上,将所确立因变量与自变量分为h层,h=1,L,Nh及N分别代指h层及全局单元数;2与2h则是h层因变量及全局因变量的方差,q 0,1,q值愈大,所测算因变量的空间分异性愈明显。q=1-h=1LNh2hN2(8)4
28、 实证分析4.1描述性统计如表2所示,整体上看,20122020年城市群省际边界各区县经济综合指数整体呈波动上升趋势,其中各年均值最小的城市群中除2012年为关中平原城市群外,其余各年省际边界经济综合指数均值最小的城市群均为兰西城市群;与此同时,经济综合指数的最大均值多位于呼包鄂榆城市群,自2018年后长三角城市群完成超越,省际边界区县经济综合指数达到最高均值。从局部来看,除哈长、呼包鄂榆城市群外,其余城市群省际边界经济综合指数最大值皆在2020年出现,最小值则普遍为2016年,各城市群省际边界区域经济发展存在较为相似的时序发展态势。可在空间格局上,京津冀、长三角城市群省际边界区域由于囊括超大
29、型城市区县的存在,导致各年份经济综合指数的最大值与最小值始终大于0.1,经济发展分化现象较重。其余城市群经济发展指数各年份差值则多位于0.1以下,经济发展趋同性较强。4.2城市群省际边界经济发展差异分析4.2.1经济发展水平绝对差异分析综合经济指数标准差的变化反映了城市群省际边界经济发展绝对差异的演化过程。通过SPSS软件因子分析法确立指标体系中的指标权重,可最终得出中国城市群省际边界各区县2011至2020年的经济发展的综合指数。根据公式(3)可得出20112020年城市群省际边界区域经济发展水平绝对差异值,为便于观察其演变规律,本文选取 2012、2014、2016、2018、2020年五
30、个年份的绝对差异计算结果,运用Origin软件进行热图演变分析,如图1所示。图1 城市群省际边界区域经济发展绝对差异演化趋势图Fig.1 Evolution Trend of Absolute Difference of RegionalEconomic Development In Inter Provincial Boundaryof Urban Agglomeration从发展态势角度来看,除 2018年出现较明显下降外,大部份城市群省际边界经济发展绝对差异整体格局变化不大。其中,仅成渝、关中平原城市群经济发展绝对差异呈较明显波动后上升状态,其余地区皆较平稳,偏移现象不明显。从发展差距角
31、度来看,经济发展绝对差异的高值区域多集中于我国华北、西北、华东等地区且研究时间范围内未出现明显后退。即京津冀、呼包鄂榆及长三角城市群的省际边界经济发展绝对差异始终最大,初步反映出上述城市群省际边界经济发展的不协调。绝对差异较低地区则分布于东北、华中、华南等地区。综上所述,城市群的经济发展水平与城市群内部省际边界经济发展绝对差异呈负相关的特征,即经济发展好的城市群,其省际边界经济绝HUMAN GEOGRAPHY VolHUMAN GEOGRAPHY Vol.3838.NoNo.3 3 20232023/6 6121曾鹏,段至诚,魏旭:城市群省际边界经济发展格局的时空演化研究对差异反而较大,体现出
32、研究区域内多数地区存在严重的发展不均衡问题,区域协调性较差。4.2.2经济发展水平相对差异分析综合经济指数变异系数的变化反映了城市群省际边界经济发展相对差异的演化过程。现根据公式(4)所得研究区域经济发展变异系数,同样运用Origin软件进行热图演变分析,如图2所示。从发展态势角度来看,除成渝、关中平原城市群省际边界经济发展相对差异呈波动上升、哈长城市群省际边界区域经济发展相对差异呈先上升后下降态势外,城市群省际边界经济发展相对差异演变过程基本呈现波动下降趋势。从发展差距角度来看,我国城市群省际边界经济发展相对差异程度较高区域多分布于长三角、京津冀、呼包鄂榆城市群省际边界区域,相对差异程度较低
33、区域则多处于中原、哈长、北部湾城市群,这与绝对差异分布态势相似。同时对比城市群省际边界区域经济发展相对差异与绝对差异进程可发现,绝大部分城市群省际边界经济发展相对差异的下降过程快于绝对差异,且下降程度亦大于绝对差异。这同样初步反映了虽然省际边界经济发展的相对发展速率得到了缩小,但实际差距并未出现明显缩小。图2 城市群省际边界区域经济发展水平相对差异演化趋势图Fig.2 Evolution Trend of Relative Differences in EconomicDevelopment Level of Inter Provincial Boundary Regionsof Urban
34、Agglomerations4.3城市群省际边界经济发展空间相关性由前文分析可知,我国城市群省际边界经济发展相对差异及绝对差异程度的地区分布具有相似性。为更好地探表2 省际边界区域各区县经济发展水平综合指数描述性统计Tab.2 Descriptive Statistics on Comprehensive Index of Economic Development Level of Provincial Border Cities城市群名称长三角京津冀长江中游成渝海峡西岸哈长中原关中平原北部湾呼包鄂榆兰西均值最大城市群均值最小城市群项目指数均值指数均值指数均值指数均值指数均值指数均值指数均值指
35、数均值指数均值指数均值指数均值年份2012年最大0.3080.1110.2020.0910.1180.0730.10.0750.0820.0680.0800.0710.0860.0710.090.0630.0750.0660.2450.1360.090.054呼包鄂榆关中平原最小0.0670.0610.0510.0630.0570.0640.0510.0220.0370.0730.0012014年最大0.2810.1090.2250.0950.1270.0720.1150.0790.0830.0710.0740.0640.0740.0660.0830.0590.0830.0690.2130.1
36、190.080.05呼包鄂榆兰西最小0.0640.0520.0540.060.0590.0530.0500.0110.060.0570.0012016年最大0.2540.0960.2050.0850.1160.0620.1070.0660.0750.0580.0660.0550.0670.0560.0860.0490.0950.0640.1870.10.0900.042呼包鄂榆兰西最小0.0550.0460.0450.0510.0450.0420.0390.0140.0530.0440.0012018年最大0.2770.1160.2210.0950.1480.0760.1280.0810.09
37、20.0730.0690.0600.0820.0720.1060.0620.0790.0690.1850.1170.0900.050呼包鄂榆兰西最小0.0660.0560.0490.0610.0590.0490.0470.0170.050.0640.0012020年最大0.3050.1280.2430.1050.1630.0840.1400.0890.1010.0800.0760.0660.0900.0790.1170.0680.0870.0760.2040.1260.0990.055长三角兰西最小0.0730.0620.0540.0670.0650.0540.0520.0190.0550.0
38、700.0012023年第3期总第191期人文地理HUMAN GEOGRAPHY VolHUMAN GEOGRAPHY Vol.3838.NoNo.3 3 20232023/6 6122寻其空间相关程度,现通过 Global Morans I 及 Local Morans I对我国城市群省际边界经济发展水平的地区分布进行空间性分析。4.3.1经济发展全局空间相关性检验根据公式(5)计算出各城市群省际边界经济发展水平Global Morans I,Global Morans I为正值即说明我国城市群省际边界区域各区县间经济发展具有一定的空间正相关关系,反映了省际边界各区县之间的聚集性,反之呈负值
39、则体现空间负相关,反映了省际边界各区县之间的趋异性。由表3可以看出,在研究时间范围下我国城市群省际边界经济发展水平全局莫兰指数位于0.1389至0.1789区间范围内,处于波动上升趋势。经测算,Global Morans I始终呈正值,且各年份显著性水平检验皆小于1%。这初步证明在研究时间范围内,我国城市群省际边界经济发展水平存在一定程度的正向空间关联性。4.3.2经济发展空间关联形式分析选取样本年份数据带入公式(5),可得所需研究城市群省际边界Local Morans I,以期利用Local Morans I分析研究单元与周边地区在局部空间中的经济关联与差异程度。考虑到文章篇幅限制,现选取2
40、011、2014、2017、2020年四个年份数据结果进行可视化操作,并通过Moran散点图的方式呈现,如图3所示。其中,高观测值的区域单元与同是高值区域相邻的空间联系形式为第一象限;低观测值的区域单元与高值区域相邻的空间联系形式为第二象限;低观测值的区域单元与同是低值区域相邻的空间联系形式为第三象限;高观测值的区域单元与低值区域相邻的空间联系形式为第四象限。整体上看,我国城市群省际边界区县多分布于第二及表3 中国城市群省际边界经济发展水平全局莫兰指数Tab.3 Global Moran Index of Economic Development Level of Inter-Provinci
41、al Border Regions of Chinese Urban GroupsMorans IP值20110.1390.00020120.1500.00020130.1350.00020140.1510.00020150.1500.00020160.1580.00020170.1630.00020180.1790.00020190.1790.00020200.1790.000a 2011年城市群省际边界局部莫兰指数散点图c 2017年城市群省际边界局部莫兰指数散点图b 2014年城市群省际边界局部莫兰指数散点图d 2020年城市群省际边界局部莫兰指数散点图图3 城市群省际边界经济发展空间联
42、系形式演化趋势图Fig.3 Evolution Trend of Spatial Connection Form of Economic Development in Inter Provincial BoundaryRegion of Urban AgglomerationHUMAN GEOGRAPHY VolHUMAN GEOGRAPHY Vol.3838.NoNo.3 3 20232023/6 6123曾鹏,段至诚,魏旭:城市群省际边界经济发展格局的时空演化研究第三象限,绝大多数城市群省际边界区县Local Morans I指数位于-0.7至0.8区间范围内,且观察年份内发展态势趋稳,大
43、致体现出城市群省际边界区县多与经济发展相同水平区县相邻的主要空间联系形式,这与Global Morans I结果基本一致。局部上看,高高聚集区域多位于京津冀、长三角及呼包鄂榆城市群经济基础较好或资源推动力度较大的省际边界区县,这初步反映了城市群省际边界区县局部关联程度高低与经济发展水平有较强的正相关关系。其次,成渝、长江中游城市群自2014年起高低聚集、低高聚集的省际边界区县开始逐渐增多,这则是证明了虽然此类城市群省际边界区县取得了一定发展成果,但空间溢出效应有限,无法像京津冀、长三角核心城市区县一样对周边省际边界区县进行辐射。最后,诸如哈长、兰西等城市群,则鉴于整体经济发展水平较低的限制,导
44、致虽形成较强聚集效应,但多呈现低低聚集状态,观察年份内亦未出现较大变动。4.3.3经济发展空间关联程度分析将各年份样本数据运用ArcGIS时空分析技术计算出各城市群省际边界经济发展局部关联指数Getis-Ord Gi*,进行区域冷热点分析,通过2020年所得值为基准分级后,结果如图4所示。通过对经济发展局部冷热点演化图的分析发现,区域热点多集中于京津冀、呼包鄂榆及长三角城市群省际边界区域;冷点区域多集中于哈长、兰西、中原及北部湾城市群省际边界区域。长三角城市群在时间序列下冷热点转化最小,热点及次热点区域数量在所有城市群中最多;兰西、哈长城市群省际边界区域冷点区域占比最多,且区域内冷点区域在研究
45、时间范围内未出现明显的向上转化趋势;京津冀城市群省际边界区域虽同样拥有较多经济发展局部关联性热点、次热点区域,但基本集中于北京、天津行政区划内,未出现类似于长三角城市群省际边界区域热点及次热点区域跨省域辐射的发展态势。总体上看,热点区域多a 2011年城市群省际边界局部关联性指数c 2017年城市群省际边界局部关联性指数图4 城市群省际边界经济发展空间关联程度演化趋势图Fig.4 Evolution Trend Chart of Spatial Correlation Degree of Economic Development in Inter Provincial BoundaryRegi
46、on of Urban Agglomeration注:该图基于自然资源部地图技术审查中心标准地图服务网站下载的审图号为 GS(2019)1697号的标准地图制作,比例尺为1:6000万,底图无修改。b 2014年城市群省际边界局部关联性指数d 2020年城市群省际边界局部关联性指数2023年第3期总第191期人文地理HUMAN GEOGRAPHY VolHUMAN GEOGRAPHY Vol.3838.NoNo.3 3 20232023/6 6124抱团式环绕于少数经济发展较好的核心地点周边,这一结果与散点图的分析结果一致;冷点区域呈缩减趋势,城市群省际边界区域局部空间关联程度呈现局部改善整体
47、缓慢上升态势。4.4城市群省际边界经济发展影响因素在针对城市群省际边界经济发展格局进行全面解析的基础上,现将指标体系中五个标准差最大的指标:人均地方财政支出(X1)、固定资产投资(X2)、规模以上工业企业单位数(X3)、第一产业增加值占当年 GDP比重(X4)、第二产业增加值占当年GDP比重(X5),通过地理探测器方法探究其对城市群省际边界经济发展的影响并给予解析。首先通过自然间断法对选定指标数值量进行类型量转化,并在地理探测器中设定城市群省际边界经济发展指数为因变量,所转化指标类型量为自变量进行因子探测,q值大小则代指自变量对所测算因变量的空间分异性影响程度大小,结果如表4所示。由表4可知,
48、人均地方财政支出(X1)年均q值最高,固定资产投资(X2)年均q值次之,二者为我国城市群省际边界经济发展最大的两个影响因子。此现象亦从侧面反映出在城市群省际边界,房地产、建筑物更新改造等固定资产建造与购置相关产业仍是维持所在区域经济发展的关键性因素,且经济发展多依靠政府牵头引导或财政支持整体发展。与之相反,规模以上工业企业单位数(X3)年均q值最低,是我国城市群省际边界经济发展最小的影响因子。这则初步反映了我国城市群省际边界区域规模化企业数量有限、区域辐射效应不强的现实特征,而这却恰是区域经济市场化水平的具体外在表现形式之一。因此,针对我国城市群省际边界区域协调、高质量发展的参考建议亦应将减少
49、社会发展对政府输血的路径依赖,努力营造更具活力的市场化环境作为真实出发点。5 研究结论及建议5.1研究结论本文通过构建城市群省际边界区域经济发展水平指标体系,并以此为基础分析了城市群省际边界经济发展水平的绝对差异与相对差异;城市群省际边界全局及局部空间关联程度;城市群省际边界经济发展冷热点空间演化趋势;并在此基础上对城市群省际边界经济发展的影响因素进行解析。由此得出以下几条结论:第一,城市群省际边界经济发展相对差异的下降过程快于绝对差异下降过程。在研究时间范围内,虽然各城市群省际边界经济发展的相对发展速率得到了缩小,但实际差距并未出现明显缩小。同时,经济发展水平较好的城市群在城市群内部省际边界
50、的经济发展对比中,反而差异性较大,体现出边界效应下,多数地区存在严重的发展不均衡问题,区域协调性较差。第二,城市群省际边界区域局部关联程度高低与经济发展水平有较强的正相关关系。在研究时间范围内,高-高聚集区域多集中于长三角、京津冀等城市群省际边界区域。其次,发展较快城市群虽有部分省际边界经济发展逐渐增高,但空间溢出效应有限,跨边界辐射能力不强,多呈现高低聚集或低高聚集状态。剩余整体发展水平较低城市群,虽形成较强空间聚集效应,但多呈现低低聚集状态,边界效应影响不明显。第三,城市群省际边界区域局部空间关联程度呈现冷点区域逐渐缩减,热点、次热点逐渐增多的缓慢上升态势。其中,热点、次热点区域多位于京津