长江中游城市群生态效率的空间关系及其协同提升机制研究

基于2003~2015年长江中游城市群31个城市的面板数据,借助超效率SBM模型,测度了城市群内历年各城市的生态效率,并分析了其时空差异与空间溢出效应。研究结果表明：2003~2015年间长江中游城市群的生态效率得到了一定程度的改善,但整体水平较低;城市群内部四大城市圈（群/带）的生态效率存在不平衡性,武汉城市圈的平均生态效率最高,环鄱阳湖城市群次之,环长株潭城市群再次,襄荆宜城市带最低;长江中游城市群各城市生态效率的发展模式存在较大差异,城市之间的生态效率呈现出空间负相关性,且部分地区存在“污染俱乐部”现象。提升长江中游城市群的生态效率需要城市间的有效合作和协同行动,应该统一长江中游城市群的环境规制,健全城市群统一的生态补偿机制,联手打造优势产业集群,改变以GDP为核心的政绩观,优化城市空间布局等     

长江中游城市群交通—旅游产业—生态环境的耦合协调评价研究

为探究长江中游城市群交通—旅游产业—生态环境的耦合协调发展，借助VAR模型验证2001～2017年三者的作用关系，并运用耦合协调模型进一步分析其耦合度和协调度的时空变化趋势。结果表明：(1）长江中游城市群交通—旅游产业—生态环境存在长期均衡关系，其中交通与生态环境互为因果关系，旅游产业分别与交通、生态环境呈显著单向因果关系，三者相互促进，但又彼此制约；(2）2001～2017年长江中游城市群交通—旅游产业—生态环境耦合协调发展呈上升趋势，多数地区从拮抗和磨合状态进入耦合状态，并由中、低协调耦合阶段转为极协调耦合阶段，协调度滞后于耦合度；(3）长江中游城市群耦合协调发展存在区域差异，2001～2006年武汉城市圈的表现优于环长株潭城市群和环鄱阳湖城市群，长沙、南昌等少数中心城市耦合协调发展要优于周边地区。     

基于“耦合距离”的长江中游城市群一体化空间范围定量测度

国内外研究者贡献了大量城市群边界识别研究的成果,但少见从城市群一体化角度定量界定城市群空间范围的研究,不足以给盲目"组群"、不合时宜"入群"的"城市群病"问题提供可行的解决方案。该文借用金属价键理论,定位城市群为内部个体共享共建资源、以整体形态与外部合作竞争、边界范围具有时空可变性的"利益共同体",在此基础上,构建了城市群一体化动态耦合关系模型,以"耦合距离"为媒介测度了长江中游城市群一体化区域规模与空间范围。研究结果表明:(1)泛武汉城市圈、环长株潭城市群分别具备发展边界半径100、150 km城市群一体化区域的潜力,长江中游城市群较长时期内不具备发展边界半径超过200 km的条件;(2)城市群等级层次分明,泛武汉城市圈环长株潭城市群环鄱阳湖城市群,武汉、长沙区域中心性强,但均不具备绝对中心辐射能力;(3)二级城市群中,环长株潭城市群发育程度最高,泛武汉城市圈中存在"洼地",环鄱阳湖城市群出现"脱群"现象;(4)长江中游城市群目前实际空间范围包括"武汉—黄冈—孝感"及"长株潭—益阳",不到原规划规模的1/4,具备形成"武汉长沙"双中心一体化的城市群模式的潜力。研究结论为决策长江中游城市群一体化发展规划提供了科学参考。     

长江中游城市群区域一体化的测度与比较

实现长江中游城市集群区域一体化,既能承接东部地区产业转移,也能够向西部传递发展势能,缩小西部与中东部的差距。参照了世界银行从密度、距离与分割3个维度对区域一体化的界定,构建了区域一体化评价体系;采用2000～2010年数据,并结合层次分析法对长江中游城市集群内部区域一体化进行测度与比较分析。研究显示：（1）长株潭城市圈区域一体化水平最高,武汉城市圈次之,环鄱阳湖生态经济区最低,但三大城市群一体化水平都呈现逐渐增长趋势;（2）三大城市群在市场一体化、行政一体化及社会一体化变化水平差异明显但总体差距逐渐缩小;（3）武汉城市圈在“两型”社会建设推动下一体化水平稳步提升,长株潭城市群一体化水平进程最快,环鄱阳湖生态经济区后发优势明显。在此基础上,提出了构建长江中游城市集群经济发展联动机制的政策建议     

长江中游城市群城市土地利用效率的动态演进及空间收敛

探寻碳排放和工业污染物排放双重视域下城市土地利用效率(ULUE)的区域差异及协同提升路径是实现区域可持续发展的根本要求和必然选择。本文以长江中游城市群2003—2015年数据为研究样本,在考虑城市土地利用碳排放和工业污染物排放对ULUE的双重影响下,构建"规模+结构+效益"的ULUE测度指标体系,并运用随机森林算法、核密度估计及空间收敛模型从时间和空间两个维度对ULUE时序差异的动态演进及空间差异的收敛性进行研究。结果显示:在考虑碳排放和工业污染物排放后,长江中游城市群及其各子城市群ULUE的增长相对缓慢,说明在土地利用过程中ULUE存在双重生态损耗,但ULUE总体上仍不断上升,且基本呈现"南高北低"、"西高东低"的空间非均衡格局。从时间维度上来看,根据核密度估计结果,长江中游城市群及其各子城市群内的ULUE都出现过不同程度的极化现象,但整体上ULUE的地区差距逐渐缩小。其中,长江中游城市群总体、武汉城市群、环鄱阳湖城市群的ULUE经历了一个先扩大、后缩小的起伏波动过程,地区差异先增加后降低,而环长株潭城市群、江淮城市群ULUE的区域差异呈现先扩大、后趋于稳定的状态。从空间维度上来看,在考虑空间效应的情况下,长江中游城市群内既存在武汉城市群和环长株潭城市群ULUE的绝对β收敛,也存在包括长江中游城市群总体及其子城市群在内的全域范围内ULUE的条件β收敛。为实现环境与ULUE的协调耦合,增强区域绿色化发展能力,提出优化要素空间交流环境、加快实施创新驱动战略、严格执行污染排放限制标准等建议。     

区域一体化背景下城市土地利用效率指标体系设计及区域差异——以长江中游城市群为例

探寻区域一体化背景下城市土地利用效率(ULUE)的基本内涵及整体分布格局是加快区域一体化进程的关键环节,也是新型城镇化路径创新的基础平台和重要参照。本文以长江中游城市群2003—2015年数据为研究样本,首先在理论层面揭示区域一体化与ULUE变化的互动机理,并据此构建了区域一体化背景下ULUE测度的"规模+结构+集聚"指标体系,在此基础上,综合运用小波神经网络模型和核密度估计对长江中游城市群ULUE的基本格局及区域差异演变特征进行探讨。结果表明:(1)区域一体化与ULUE彼此影响、相互促进,区域一体化改变区域要素的交流规模与频率,是ULUE变化的重要驱动力,而ULUE则是评判区域一体化程度及整体水平的关键指标之一,会对区域一体化进程产生反作用。(2)在明晰区域一体化对ULUE变化作用机理的基础上,从规模效率、结构效率和集聚效率三个维度选取规模效应、乘数效应、产业合理化、产业高级化、人口集聚和产业集聚6个指标构建了区域一体化背景下ULUE的测度指标体系。(3)长江中游城市群整体及其内部各子城市群的ULUE均呈波动上升态势,但表现出明显的空间差异,且根据核密度估计结果,考察期间长江中游城市群ULUE的地区差距总体上遵循"先扩大,后减小,再扩大"的变化路径,武汉城市群ULUE的多极分化特征明显,环鄱阳湖城市群ULUE的地区差距逐步减小但幅度较小,环长株潭城市群ULUE的区域差异则经历了先增大后减小的过程,江淮城市群ULUE始终呈两极分化趋势。(4)为实现区域一体化与ULUE的协调发展,并形成相互支撑,内在互动的开放格局,提出针对性的对策和建议,包括制定因地制宜的土地利用政策、建立区域合作与交流机制、借鉴邻近ULUE高阶区的城市土地利用和管理经验等。     

长江中游城市群水资源生态足迹时空演变及其驱动因素分析

客观核算城市群水资源生态足迹，对评估区域水资源盈亏状况和衡量水资源的可持续利用具有重要意义。基于“省公顷”修正水资源均衡因子，计算并分析2000～2019年长江中游城市群水资源生态足迹时空演变规律，并利用地理探测器探究其驱动因素。结果表明：(1)2000～2019年长江中游城市群水资源生态足迹整体呈波动增长态势，增幅为34.63%;(2)长江中游城市群水资源生态足迹区域差异显著，其中武汉城市圈水资源生态足迹北部高于南部，环鄱阳湖城市群水资源生态足迹呈“西高东低”的分布格局，环长株潭城市群水资源生态足迹北部和东南部地区高于中部地区；(3)水资源生态足迹强度是长江中游城市群水资源生态足迹时空演变的主要驱动因素，具有最高解释力的交互因子为水资源生态足迹强度和GDP。该研究结果可为决策者因地制宜制定区域水资源管理政策提供科学依据。     

利用广义加性模型解析长江中游城市群城镇用地扩展驱动力

研究城镇用地扩展的时空驱动机制对城市群的科学可续发展与国土空间规划具有重要意义.利用广义加性模型(General Additive Model,GAM),选取社会经济因子、自然因子和邻域因子,解析长江中游城市群1990～2015年城镇用地扩展驱动力的时空分异特征,挖掘各子城市群的核心驱动力并对其进行功能识别.结果表明:(1)25年间,长江中游城市群驱动因子时空差异显著.核心城市武汉、长沙、南昌极化效应明显,涓滴效应逐渐显现,但城市群仍未打破行政区划壁垒.(2)三大子城市群的核心驱动因子差异显著.其中,人口和地均GDP对各子城市群城镇用地扩展影响最大,武汉城市圈和环鄱阳湖城市群的空间溢出效应高于长株潭城市群,且城镇用地扩展模式渐由单核驱动发展为双核驱动.(3)核心驱动因子与城市群城镇用地扩展之间具有显著的非线性关系,且呈现地域性和阶段性特征.(4)GAM模型能够解释城镇用地扩展过程中各因子之间的非线性关系,较Logistic和Nonliner-Logistic模型具有更高的拟合优度和验证精度,表明了其探索非线性驱动力的优势.     

长江经济带科技创新与生态效率的协同演化及影响因素

长江经济带发展战略的深入实施离不开科技创新与绿色发展的协调发展和共同进步。基于城市群视域,采用熵权法、超效率SBM模型、耦合协调度模型以及Tobit模型等方法,从多维度视角探讨2010～2019年长江经济带三大城市群85个城市科技创新与生态效率的耦合协调关系及其时空演变特征,并对二者耦合协调度的主要影响因素进行分析。结果表明：(1)长江经济带整体科技创新水平呈平稳上升趋势,生态效率水平呈降-升-降-升的“W”型变动趋势。科技创新与生态效率耦合协调度呈先升后降的倒“U”型波动上升趋势,且三大城市群空间差异性明显,呈现长三角城市群>长江中游城市群>成渝城市群的空间分布格局;(2)整体耦合协调发展水平存在显著的空间自相关特征,且多数城市表现为低低集聚,其中长三角城市群呈显著的“东高西低”型空间集聚特征,长江中游城市群与成渝城市群空间集聚特征不显著;(3)经济发展水平、劳动力集聚、对外开放程度以及产业结构对整体耦合协调水平有显著正向影响。基于以上结论,提出加大长江经济带生态环境保护力度、重视区域发展异质性、引进培育创新人才以及积极开展对外开放交流等政策建议。     

长江中游城市群空间联系网络结构及其动态演化

长江中游城市群是推动和引领长江中游地区乃至中部经济崛起的重要增长极。应用社会网络方法,对1990、2000、2012年长江中游城市群空间网络结构动态演变进行比较分析,研究发现:(1)1990年,武汉市与长沙市是长江中游的中心城市,长江中游城市群空间网络形态尚不完备,多数城市游离于网络之外,呈现一种稀疏网络空间结构,分别以武汉市和长沙市为中心形成两个星形城市小群体,构成的线型空间结构;(2)2000年,长江中游城市群网络结构日趋完整,武汉城市圈与长株潭城市群联系密切,环鄱阳湖城市群在南昌市的带领下积极融入其中;(3)2012年,南昌市由节点城市升级为中心城市,城市群网络异质性降低,网络扩散更为均匀,空间联系效率整体提高。城市群内城市间联系更加紧密、直接和成熟;(4)加强城市之间的直接交流联系,以共享目标引导城市群网络构建,走跨省区城市集群联合发展道路,发展多中心网络结构是实现长江中游地区崛起的关键。     

基于城市环境的人才集聚研究

城市要想提高竞争力,实现可持续发展,关键在于人才,需要增强城市人才吸引力,营造一个有利于人才集聚的环境.将影响人才集聚的城市环境因素划分为人口环境、经济环境、自然地理环境、生活环境和制度环境等五个方面.根据勒温的动力场理论分析了人才集聚的环境动力,探讨了城市环境与人才集聚的互动关系,表明城市环境通过城市人口环境、经济环境、生活环境、自然环境和制度环境成为人才聚集形成的基础,同时产生"人才集聚效应",体现为"放大效应"、"羊群行为"、"马太效应"和"辐射效应".城市环境与人才集聚相辅相成,相互促进,共同形成具有巨大吸引力的城市人才环境磁场,形成一个循环,成为城市发展中一对不可分割的复合体.最后从城市经济结构调整、自然和社会生活环境改善、政府制度环境优化和对人才集聚效应的把握等方面提出促进人才集聚的城市环境优化策略.     

长三角城市群城市创新产出的空间集聚及其溢出效应

基于2005～2014年空间面板数据,运用空间计量经济学方法,对长三角城市群26个城市创新产出的空间集聚及空间溢出效应进行了实证研究。结果表明：（1）长三角城市群城市创新产出呈现显著的空间正相关,空间集聚特征明显,总体上形成了以上海为核心,以南京、杭州、宁波、合肥等城市为重要创新节点,由沿海向内陆发散的空间集聚格局。（2）长三角城市群城市创新产出在地理空间上具有显著的正向空间溢出效应,邻近城市创新产出的提高,将促进本城市创新能力的增强。（3）空间效应对城市群城市创新产出的作用显著,忽视空间要素对城市群创新产出的影响,将使估计结果产生偏差。（4）各创新要素对城市群城市创新产出的影响存在差异,人力资本、资金投入水平和创新平台不仅能提高本城市和邻近城市的创新水平,而且对城市群的创新发展具有显著的促进作用;经济发展水平和对外交流学习能力对本城市创新产出的正向作用显著,对邻近城市具有明显的负向溢出效应,而对城市群创新产出的作用并不显著;政府支持力度对本城市创新产出具有促进作用,对邻近城市创新产出作用不显著,对城市群创新产出的促进作用较弱。最后提出了提升长三角城市群城市创新发展水平的政策建议和未来的研究方向。     

中国资源型产业集聚对全要素生产率的影响研究

本文基于2005-2014年中国31个省市自治区的面板数据,以全要素生产率增长对经济发展效率予以度量,运用多种计量分析和检验方法,在通过两阶段SYS-GMM方法有效控制解释变量内生性问题的条件下,实证考察了资源型产业集聚对全要素生产率增长的非线性影响。结果表明,资源型产业集聚与全要素生产率增长呈显著的倒"U"型曲线关系,并表现出强稳定性,资源型产业最优集聚规模为0.891,当资源型产业集聚度小于倒"U"型曲线的拐点0.891时,资源型产业集聚对全要素生产率增长具有显著的促进作用,一旦资源型产业集聚度超过这一拐点时,产业的过度集聚就会阻碍全要素生产率的增长;将资源型产业全要素生产率分解为技术进步和技术效率,由于资源型产业以水平型集聚为主,使得资源型产业技术效率的提高对全要素生产率增长的贡献大于技术进步,当集聚类型由水平型向垂直型转化时,技术进步对全要素生产率的有利影响将会凸显出来;资源型产业集聚与全要素生产率之间倒"U"型曲线的拐点值对于不同传导机制因素的敏感程度不同,科技创新投入、人力资本水平、市场化程度、基础设施建设四个因素推延了资源型产业最佳集聚规模阈值,降低了由于集聚规模扩大而对全要素生产率增长产生"拥塞效应"的风险;中国48.39%的省份处于资源型产业集聚"规模效应"阶段,集聚规模的扩大会继续促进全要素生产率的增长,51.61%的省份大多属于资源富集省份,处于产业集聚"拥塞效应"凸显阶段,若继续扩大集聚规模,过度集聚将进一步阻碍全要素生产率的增长。     

Geographical Agglomeration of Chinese Manufacturing Industries

Based on the plant level data from the First National Census of Basic Units, the Second National Census of Basic Units, and the First National Economic Census of China, this paper ex- amines the geographical agglomeration of Chinese manufacturing industries at a more disaggregated level both by industrial classi-fication and spatial unit analysis. Applying the agglomeration index proposed by Maurel and Sedillot, studies show that the most agglomerated industries are resource-intensive, and capital and technology intensive while industries demanding localized inputs or serving localized markets or favored by local governments are fairly dispersed. The more disaggregated industries are more spa- tially agglomerated. At the finer spatial scale, industries are more dispersed. Results indicate that within-county spillovers are stronger than nearby-county spillovers, and within-prefecture spillovers are stronger than nearby prefecture spillovers. Local- ized spillovers are still quite substantial at a range beyond that of counties. Comparing the agglomeration index of Chinese manu- facturing industries in 1996, 2001 and 2004, agglomeration seems to be a general tendency. Results also indicate that some industries have experienced remarkable changes in their levels of agglom- eration in the period 1996–2004.     

产业集聚与生态工业园的建设

区域经济发展靠产业集群的支撑。在我国的压缩型工业化进程中，自然资源短缺和环境污染问题日益严重。粗放的经济增长方式维持其可持续性的空间愈来愈小。循环经济是一种新的制度安排和经济发展方式，产业生态化趋向是发展循环经济的重要依托．而产业集聚为产业生态化创造了条件。加强生态工业园的建设能够为产业集群可持续发展提供重要保证。以“3R”为原则．根据资源条件和产业特点，运用循环经济发展方式引导产业集聚。在重、化工产业优先创建生态工业园．按照生产者、“消费者”和分解者的功能引入企业和集聚产业，构成资源循环链．形成具有竞争力的产业集群。改造原有的特色工业园区和高新技术开发区促使其向生态化层次升华．引导新的产业集聚．实现产业集群的升级和可持续发展。对于欠发达地区的资源开发型产业．推行保护性开发。产业集聚与生态园建设并举．形成优势产业集群．促进区域经济发展。     

城市群城市用地扩张时空特征及驱动机制研究——以长株潭城市群为例

探讨城市用地扩张时空特征及驱动机制,对制定有效的城市群高质量发展规划和国土空间规划至关重要。以城市群为研究对象,运用扩张强度指数、景观扩张指数以及SAR Probit模型对长株潭城市群城市用地时空特征及驱动机制进行研究。结果表明:(1)城市群处于不同的发展阶段,其城市用地扩张表现出不同的特征,研究期内城市群的城市用地扩张强度呈先加强后减弱的趋势,并表现出"中心-边缘"扩张空间格局。(2)城市群城市用地空间扩张类型整体上呈现扩散向集聚转变态势,符合"扩散-集聚"的城市增长理论。1995～2010年以飞地式扩张类型为主,2010～2018年边缘式扩张类型替代飞地式成为主导类型。(3)社会经济、地理、可达性以及溢出效应等因素综合作用,对城市用地扩张产生了正向和负向影响,判定出社会经济和溢出效应因素为影响城市用地扩张的主控因素,并提出了城市群城市用地扩张的"四力"驱动机制框架。以上研究发现有助于更好地理解城市群的城市用地扩张过程,能够为长株潭城市群一体化和高质量建设提供科学依据。     

长株潭城市群农业用地损失的动态模拟研究

对城市群发展过程中的农业用地损失进行动态模拟研究,有助于准确归纳其损失的趋势和机制,为农业用地保护规划的制定提供依据。以长株潭城市群为例,通过遥感影像图的收集与处理以及空间数据库、方格网系统、十二向玫瑰图和三维山丘图的构建,对城市群扩张和农业用地损失的过程进行动态模拟,通过离心模型归纳导致农业用地损失的动力机制,并对2020、2025年的农业用地损失情况进行预测。结果显示:城镇建成区扩张是长株潭城市群农业用地损失最主要的原因。伴随着城市群空间结构的演变,农业用地损失经历了"中心区主导—中心区与产业园区共同主导—连绵式损失"的过程。如不加以控制,至2025年,一个总面积达1 500 km~2,呈连绵状分布的超大型都市区将在长株潭城市群形成,现有中心城区、产业园区之间的农业用地将逐渐消失殆尽,从而造成难以弥补的环境损失。从空间规划上优化城市群的空间结构和发展方式,从政策法规上对侵占行为进行严格控制,是保护农业用地的关键所在。研究有望为我国城市群环境保护规划的制定提供方法论参考。     

上海创意产业空间集聚的影响因素分析

创意产业空间集聚是一个复杂的空间组织系统.文化环境、科技水平、人力资源、知识产权等要素相互组合、交互影响着创意产业的空间集聚.立足上海创意产业集聚的现实条件,选取4方面要素的7个指标与创意产业产出值建立多元线性回归模型,经检验,回归关系显著,其中:人口密度、人口总量、每万人拥有的文化娱乐设施数、单位面积发明专利申报数、单位面积高等院校科研院所数与创意产业产出呈正相关关系,每十万人拥有的公共文化设施数、单位面积专利申报数与创意产业产出呈负相关关系.通过逐步回归分析,得出人口密度、单位面积发明专利数是影响创意产业集聚的主要因素,人口密度与创意产业集聚具有显著的逻辑内在性,发明专利与创意产业集聚则表现出效益外在性.     

长株潭城市群人为热排放对城市热环境影响研究

采用"自上而下"的能源清单法,研究了长株潭城市群2017年人为热排放量及其时空分布特征;同时,利用中尺度天气预报模式(Weather Research and Forecasting,WRF)及其耦合的UCM对夏冬两季分别进行数值模拟试验,定量分析了不同类型建成区人为热排放增温效应的季节性差异.结果表明:(1)长株潭2017年人为热排放总量为3.49x1017J/a,平均人为热排放强度为14.22 W/m2,工业、建筑、交通和人体新城代谢对人为热的贡献率分别为48.15％、40％、11.3％和0.55％.(2)人为热的引入使得城市群主城区夏季和冬季的平均温度分别升高了约0.7℃和1.5℃;冬季增温效果是夏季的2倍.(3)不同密度分区人为热排放导致的增温效果不同,总的来说,工业/商业区＞高密度住宅区＞低密度住宅区.