长三角城市群绿色发展水平的时空演变及趋势预测

绿色发展能有效缓解生态环境问题,推动新时代长三角城市群实现更高质量的一体化发展。在梳理绿色发展理论和作用机理的基础上,构建了科技创新、经济增长、资源利用、环境治理、环境质量、绿色生活六个维度的绿色发展指标评价体系,采用熵值法、Kernel密度估计、BP时间序列预测模型,测算和分析了2006～2019年长三角城市群的绿色发展水平及其时空演变特征和未来变化趋势。结果表明：(1)研究期内,长三角城市群绿色发展水平总体上呈现波动上升,2008～2009和2011～2013年受金融危机和产业转移影响,部分城市绿色发展水平出现下降。(2)城市间绿色发展水平差异日渐凸显,存在两极分化特征并有向三极分化转化的趋势,同时空间上分布不平衡。(3)“十四五”预测期内绿色发展水平将进一步攀升,北部和南部地区绿色发展水平得到改善,但西部地区依旧处于较低水平。(4)绿色发展水平等级转移均发生在相邻等级之间,没有出现“跳级”现象,说明长三角城市群绿色发展存在“瓶颈”。最后基于长三角城市群区域特征,提出相应的绿色发展建议。     

长三角一体化大市场与环境治理的交互影响研究——基于空间联立方程模型的实证分析

区域市场一体化与环境治理之间存在相互影响、相互促进的互动关系,长三角更高层次的区域一体化离不开区域环境治理改进。运用空间联立方程模型和GS3SLS方法,对长三角市场一体化与城市环境治理之间的交互影响效应进行实证研究。研究结果发现：长三角市场一体化与城市环境治理之间显著存在相互影响、相互促进的互动作用,长三角市场一体化对城市环境治理的促进作用更大些,而长三角市场一体化与城市环境治理之间的空间交互溢出效应均显著为负。因此,要提升长三角区域市场一体化水平,需要加快形成区域一体化大市场,创新环境治理参与长三角市场一体化的方式和路径,推进长三角市场一体化和环境治理协同发展。     

极化与扩散:长三角在区域均衡发展中的作用——来自长三角与长江中游城市群的证据

从长三角一体化视角出发,使用Dagum基尼系数分解,经济增长的空间外部性理论模型,空间滞后计量模型(SAR)等方法考察了长三角与长江中游两大城市群均衡发展的演化趋势,分析了长三角城市群的极化-扩散效应对长江中游城市群经济增长以及区域均衡发展的促进作用.研究表明:(1)长三角的一体化进程并未扩大其与长江中游的发展水平差距,事实上,两大城市群“组间差异”的缩小是区域均衡发展的主要推动力,而“组内差异”缩小的影响则相对微弱.(2)长三角城市群对长江中游城市群的扩散效应大于极化效应,即长三角通过正向的空间溢出效应促进了长江中游经济发展,缩小了两地的发展水平差距,但如果忽略长江中游内部的空间相关性则会明显高估长三角的扩散效应.(3)长江中游内部的均衡发展水平越高,越有助于长三角扩散效应的充分发挥.(4)长三角不同城市的扩散效应受经济规模、产业结构等因素与地理距离的交互作用,呈现出非线性模式.     

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。     

基于DEA-Malmquist和Tobit模型的长三角城市群绿色创新绩效研究

应用DEA-Malmquist方法对长三角城市群2012～2018年的绿色创新绩效进行了测度,并运用Tobit回归分析法对影响研究区绿色创新绩效的因素进行分析,实证结果表明：(1)长三角城市群城市绿色创新绩效参差不齐,差距明显;绿色创新绩效整体有所提升,即新的知识技术等促进了绿色经济发展,但效果并不明显;对全要素增长率的贡献主要来自于技术进步水平的提高,说明技术进步仍然是区域绿色创新绩效提升的主要手段,从2012～2018年绿色创新绩效动态发展来看,更印证了提升技术进步的重要性;城市在发展过程中对追求技术进步和在现有资源禀赋下对技术的利用情况的协调欠佳。(2)城市群城市间绿色创新绩效空间分异特征明显,整体上“东高西低”。绩效水平较高的城市在空间上形成一定的集聚,呈“Z”字型的空间分布特征;江苏省绿色创新绩效水平整体表现较为突出,安徽省多数城市绩效较差。(3)产业结构对绿色创新绩效的影响较显著,推进产业结构优化升级是区域提升绿色创新绩效的重要途径。增强区域间信息的通达性能够带来创新绩效水平的提升。     

高速铁路影响下的长三角城市群可达性空间格局演变

交通网络体系对城市群空间结构的优化有重要作用,随着“高铁时代”的到来,长三角城市群区域空间结构也将发生深远的变化。引入可达性的概念,以现状2010年与规划2020年的长三角综合交通设施网络为基础,选取长三角各城市之间加权平均最短旅行时间为度量指标,分析了高速铁路系统的发展对长三角区域空间格局未来演化的影响,揭示了高速铁路将全面提升长三角区域可达性水平,大大缩短城市之间的时空距离,推动长三角一体化发展,并通过都市圈、经济轴带的形成与发展,促进区域均衡化空间结构的形成。另一方面,虽然高速铁路将推动多中心空间结构的形成,但对城市可达性水平的影响具有明显的区域差异,城市在新的高铁格局下应探析符合自身特点的发展战略     

长三角绿色技术创新网络结构特征与优化策略

绿色技术创新作为区域技术创新体系的重要组成部分,是维持区域发展可持续性、增强区域竞争优势的重要驱动力.基于区域一体化的研究视角,通过采集长三角绿色技术专利合作及绿色技术转移数据,运用Gephi复杂网络分析方法,对长三角绿色技术创新网络进行结构分析.结果 表明:(1)长三角绿色技术创新网络发育程度较低,大量城市在绿色技术创新网络中较边缘化;(2)绿色技术创新依赖创新主体间知识互动,地理邻近促进了创新合作行为的产生和知识的扩散;(3)长三角绿色技术创新网络"强-强联系"与"核心-边缘"结构特征明显,绿色技术专利合作网络呈现"一超多强"的多中心格局,绿色技术转让网络呈现单中心格局;(4)区域一体化下,长三角绿色技术创新网络兼具邻近性和等级性特征,不同类型城市参与创新网络应有差异;进而,提出长三角绿色技术创新网络优化策略.创新点在于:建立了区域一体化与技术创新网络的关联,探讨了绿色技术创新的空间组织形式,强调了地理邻近对于绿色技术创新网络的重要性.     

长三角区域绿色技术创新对工业二氧化碳排放影响的空间效应研究

绿色技术创新是推动区域高质量发展的重要途径之一。基于2011～2019年长三角区域41个地级及以上城市的面板数据,采用ArcGIS空间分析和空间杜宾模型,分析了长三角区域工业二氧化碳排放和绿色技术创新水平的时空格局,并实证考察了绿色技术创新对工业二氧化碳排放影响的空间效应。研究表明：(1)工业二氧化碳排放量处于高位小幅波动上涨态势,呈现东高西低、北高南低格局,而绿色技术创新规模先缓后急逐年递增,呈现东高西低格局,且“反K字型”空间格局初现雏形。(2)绿色技术创新对碳排放的影响具有显著的空间传导效应,地理空间以及经济地理空间邻近城市的绿色技术创新水平的增加会促进本地城市的碳减排。(3)独立绿色技术创新在抑制工业领域碳排放方面成效显著,邻近城市绿色技术创新对本地城市工业碳排放的抑制作用大于本地城市的绿色技术创新对工业碳排放的促进作用。合作绿色技术创新因规模较小对工业碳减排效果不显著。深入探索长三角区域内部城市间在促进碳减排方面协同合作、联防联控机制并加强区域内部绿色技术协同创新网络建设是进一步推动长三角低碳绿色发展的着力点。     

长江经济带城市群环境规制效率时空演变及影响因素

环境规制是约束企业污染行为的政策组合,在区域发展过程中发挥着保护生态环境的作用.运用Undesirable-SBM模型、变异系数、基尼系数、趋势检验分析法和面板Tobit模型分析长江经济带三大城市群2009～2018年环境规制效率时空演变特征及影响因素作用机理.研究表明:(1)长三角城市群的城市发展阶段不同导致环境规制效率呈现差异性,成渝城市群末端治理不协同造成环境规制效率差异显著,长江中游城市群环境规制效率差异小,但水平低于其他城市群;(2)长三角城市群"经济-生态"协同发展,环境规制效率上升明显,成渝城市群注重产业结构调整与政策投入,环境规制效率稳定在中等水平,长江中游城市群是低效率水平城市集聚地带,恶化型城市占比高达45.16％;(3)三大城市群在投入产出方面存在一定的提升空间,需要在资金分配、政策投入以及污染物末端治理等方面加以完善;(4)市场化水平对城市群环境规制效率影响为正,经济发展水平、产业结构、城镇化水平和对外开放水平影响对不同城市群环境规制效率产生不同作用.本研究为三大城市群制定实施差异化的环境政策与措施,推动长江流域城市群可持续发展提供决策依据,也可为其它区域环境治理提供经验借鉴.     

区域生态创新协同度及其影响因素研究

科技创新和低碳环保成为当今时代的主题,如何有效推动区域生态创新对于我国生态文明建设具有重要意义。本文基于低碳环保创新视角构建科技创新与生态环境复合系统协同度模型,在此基础上,选用2005-2013年中国三大城市群的面板数据对中国区域生态创新协同度进行测评,并运用计量经济模型从政府、市场、区域三个层面对生态创新协同度影响因素进行实证分析。协同度测度结果表明三大城市群生态创新协同度在[-0.05,0.3]之间震荡,协同度水平较低,区域科技创新与生态环境协同机制尚未建立。协同度增长速度存在空间差异,长三角增长速度最快,珠三角次之,京津冀增长最慢,原因在于河北省的生态创新协同度较低,京津冀区域存在内部发展不平衡问题。由于宏观经济环境和政府政策的影响,三大城市群协同度变化在时间上具有一致趋势。协同度影响因素分析表明政府环境规制、科技创新支持以及市场竞争程度对区域生态创新协同具有积极的推动作用,这说明政府增加环境规制强度和科技创新支持力度可以有效促进区域生态创新协同,市场竞争程度的提高也有利于提高区域生态创新协同水平。基于上述实证分析,本文认为政府应积极推动创新驱动战略和区域协同发展战略,加强环境规制和科技创新支持力度,建立生态创新产业链,鼓励绿色创新产业的发展,以科技创新拉动生态效益的改善,同时规范市场竞争秩序,完善技术交易市场,为绿色创新技术成果转化消除障碍,促进城市群形成生态创新协同机制并对全国各省市形成良好示范效应。     

区域一体化促进了经济增长效率吗?——基于长江经济带的实证分析

区域一体化能通过促进要素流动、结构升级以及加强区域合作进而实现增长效率的提升。研究首先利用超效率DEA模型以及Malmquist指数分解方法,对长江经济带2000—2014年经济增长的总体效率水平以及全要素生产率分解进行比较分析。在此基础上,采用长江经济带105个城市的面板数据,运用面板tobit模型,实证检验了区域一体化对全要素生产效率、技术效率以及技术变动的影响。结果显示:1经济增长总效率中,长江经济带经济增长效率在2008年之后呈波动中下降趋势,其中长三角城市群效率最高,黔中城市群效率最低;2长三角城市群与长江中游城市群全要素生产率在波动上升,技术进步对全要素生产率的贡献大于技术效率,而成渝、滇中和黔中等三个西部城市群则相反,技术效率对全要素生产效率的贡献高于技术进步;3总体来看,区域一体化对长江经济带全要素生产率中的技术进步影响显著,而对全要素生产率以及技术效率影响不明显。此外,区域一体化存在影响经济增长效率的区域差异性,长三角区域一体化显著促进技术效率变动以及技术变动,但对全要素生产率影响不明显,而成渝城市群区域一体化显著促进全要素生产率以及技术进步,其他城市群则对效率值的影响均不显著。研究最后提出了促进区域一体化以提高地区经济增长效率的政策建议,包括:加强区域合作,促进创新驱动发展;深化户籍制度改革,提升经济密度;加大制度创新力度,推进市场化改革等。并结合长江经济带城市群发展的差异,针对性提出了因地制宜的区域发展策略。     

长江经济带城市创新能力差异的时空格局演变

以长江经济带130个城市作为空间观测单元,以专利申请量作为衡量各城市创新能力的指标,对长江经济带各城市2000~2014年创新能力的空间分布及演化进行分析。研究表明:(1)从时空总体演变来看,长江经济带城市创新能力表现出非常显著的区域差异,且呈现出由渐进式集聚向缓慢扩散的发展趋势。(2)从空间聚类分布来看,长江经济带创新能力较高的城市主要分布在东部的长三角地区和中西部的省会城市地区。(3)从空间分布演变来看,长江经济带城市创新能力表现出显著的空间自相关,空间分布集聚态势增强,但在地理空间的差异上呈现出缩小的趋势,且不同集聚区在不同空间范围上都表现出一定的扩展与收缩态势。(4)城市的经济发展水平、创新主体、创新投入及创新基础设施的差异性,对长江经济带城市创新能力呈现出不均衡的空间分布产生重要影响。     

长江经济带科技创新与绿色发展的耦合协调及其空间关联

绿色发展是长江经济带战略的首要要求,而创新是驱动区域绿色发展的核心要素。通过构建科技创新与绿色发展综合评价指标体系,以长江经济带108个地级及以上城市为研究对象,采用熵权Topsis法,耦合协调度模型和空间马尔科夫链方法,分析2006～2016年长江经济带科技创新与绿色发展的耦合协调水平、时空分布格局以及空间关联性演变。研究结果表明研究期内:(1)长江经济带科技创新和绿色发展指数总体上虽然均有一定的上升,但整体水平较低,2013年开始呈现同步增长的趋势;(2)科技创新与绿色发展的耦合度及协调度指数整体上呈上升趋势,但带内空间分异明显,长三角地区协调度明显高于其他地区;(3)科技创新与绿色发展的协调性呈现集群化现象,且具有"下游中游上游"的梯度化空间分异特征,低水平协调的城市单元可以划分为科技创新领先区、绿色发展领先区和平衡区3种类型;(4)科技创新与绿色发展协调性具有明显的空间溢出效应,长江经济带内相邻城市协调度的变换具有趋同特征。最后,提供了相关政策建议。     

长江经济带沿江城市群空间分布格局与联动机理研究

引导长江经济带沿江城市群协同发展是新时期我国重要的区域发展战略。基于空间平滑核密度估算法、空间溢出系数、局域空间聚类指数、关联度滞后效应模型和因果检验模型,系统分析我国长江经济带沿江城市群的空间分布格局以及上中下游地区联动机理。研究表明:1目前长江流域发育程度达到城市群界定标准的有长江三角洲、长江中游和成渝三个城市群;2长江经济带城市群之间经济发展存在正向关联;3在流域联动方向上呈现出自下游长江三角洲城市群→中游城市群→上游成渝城市群的单向联动关系,且引致关联存在滞后效应。因此,有效畅通长江经济带城市群的空间溢出渠道、提高沿江城市之间的空间关联度,是缩小长江流域上中下游地区之间空间分布差异,推动流域一体化实现的关键。     

基于社会生态系统视角的长三角地级城市韧性度评价

为提升城市应对重大冲击和慢性压力的能力,提高城市的抗打击能力与恢复能力,以及城市对抗不确定风险的韧性程度,本文结合现实背景,以城市社会生态系统的视角,对2014年长三角地区16个地级城市韧性进行实证分析。采用GIS的空间分析和叠加功能方法,从生态环境、市政设施、经济和社会发展4个方面选取24个具体指标,对长三角地区16个地级城市韧性程度及其空间状态做出评价,并确定测度标准值。首先对构成城市韧性的4个因子:生态、市政设施工程、经济以及社会发展进行分析和数字化,得出各因子对城市韧性影响程度的栅格图层;其次对图层进行空间叠加,再得到长三角地区地级城市韧性度评价图。评价结果表明:(1)长三角地级城市韧性呈现"级差化"分布状态,总体呈现出中等韧性状态;(2)长三角地级城市韧性空间分异特征显著,其北翼城市比南翼城市韧性程度较高;(3)长三角地级城市经济、生态韧性在空间分布上相对集中,趋向协调均衡发展。通过城市韧性度分析,认为评价结果基本符合近年来长三角地区城市韧性发展的整体状况,可以在一定程度上增强城市社会生态系统对外界风险的适应能力,并在今后的城市发展调适过程中更具韧性,从而对不同时空尺度的城市韧性状态评价提供一种思路。     

基于专利授权数的长江经济带创新差异的多尺度分析

实施长江经济带战略对推动我国经济发展具有重要的意义,而长江经济带创新能力的提升成为其发展的关键。基于标准差指数、变差系数、区位基尼系数和集中度指数的定量研究方法,研究长江经济带在城市群级、省级和市级多尺度上的区域创新差异及原因。研究表明:各尺度区域创新差异均呈现出持续增长趋势,并且区域创新差异随着区域尺度的增加而增加。影响长江经济带创新差异的各个区域尺度的主要原因各不相同,影响城市群创新差异的主要原因是社会环境因素,影响省域创新差异的主要原因是经济环境因素,影响城市创新差异的主要原因是对外开放因素。创新集聚随着区域尺度的增大而减小。长江中游和成渝城市群正处于创新活动向中心城市集聚阶段,而长江三角洲城市群进入创新活动的扩散阶段,并且长江三角洲城市群将形成巨大的创新集聚系统。     

长江沿岸地区物流产业空间结构分析

城市是物流网络的重要节点。构建了城市物流竞争力评价指标体系,通过主成分分析方法,对长江沿岸28个中心城市的物流竞争力水平进行了评价。从空间、时间、成本3个维度,综合考虑铁路、公路、水路3种运输方式,构建经济距离公式,计算城际综合“经济距离”,最后运用修正的引力模型,对长江沿岸经济带城市物流空间结构进行实证分析。结果表明：上海、重庆、武汉、南京物流竞争力水平较高,是长江沿岸物流产业的重要节点;城市群内部的空间联系度明显大于城市群之间的联系度;上、中、下游的城市群物流引力强度之间存在着明显的空间梯度,表现出不同的空间结构特征;皖江城市群与长三角城市群的物流网络呈现较明显的融合趋势     

长江三角洲城市群PM_(2.5)时空演变及影响因素

科学识别PM_(2.5)的空间分异及其驱动因素,是实现区域空气污染治理的关键。以国测点日均PM_(2.5)浓度为数据来源,基于多种空间分析方法,研究长江三角洲城市群PM_(2.5)浓度的时空演变及影响因素。结果发现:(1)2013～2017年,长江三角洲城市群的PM_(2.5)年平均浓度,处于不断下降的趋势;城市间的差异,呈现逐渐减少的趋势。(2)一年中,12月份的PM_(2.5)浓度最高,8月份的PM_(2.5)浓度最低。1～12月,PM_(2.5)浓度先减后增。(3)2013年,PM_(2.5)高浓度区域主要分布在江苏省;2017年,PM_(2.5)高浓度区域主要分布在安徽省。5年间,PM_(2.5)浓度的空间重心,向安徽省转移72 km。(4)长江三角洲城市群PM_(2.5)浓度存在明显的空间自相关。存在PM_(2.5)浓度高-高值区、低-低值区"扎堆"现象,且集聚程度趋于增大。(5)影响PM_(2.5)浓度的因素包括了自然因素和社会因素。自然因素中,降雨与PM_(2.5)浓度显著相关。社会因素主要来自工业排放、交通排放和能源消耗。其中,能源消耗的影响程度最大,工业排放次之,交通排放最后。     

长三角城市群“空间流”网络结构特征——基于公路运输、火车客运及百度指数的综合分析

信息技术的应用与社会信息技术的传输,使大量的要素(人流、物流、信息流)在城市群空间内集聚与扩散,加密城市群空间内城市联系。在基于公路运输、普通列车、高速列车以及百度指数4个要素的综合分析基础上,对长三角城市群"空间流"网络结构特征进行探析。研究结果表明:(1)长三角城市群区域内城市联系虽具备了网络化规模,但城市间的联系不均衡,以上海、南京、杭州等城市为多中心的协调网络发展格局特征明显;(2)长三角城市群16个核心城市"空间流"特征呈现三角形网络结构,其三角形的顶角分别由上海(沪)、南京(宁)与杭州(杭)3个核心节点城市构成。在空间结构内部,形成若干次级城市网络连线;在空间分布上,北翼网络化程度较高于南翼线性联系程度,区域联系强度以"沪—宁"、"沪—杭"沿线向两侧递减;(3)上海、南京、杭州、苏州、无锡5个核心城市排名处于网络中心的前列,扬州、南通、泰州、舟山等周边城市相对靠后,这与区域经济发展过程的"吸虹效应"有关,随着区域经济一体化程度的加深,中心城市会向周边地区提供服务与经济辐射,完善整个长三角城市群网络体系。