中国城市群的识别与发育格局判定分析

曾伟平，朱佩娟，罗 鹏，李昕昕

（湖南师范大学资源与环境科学学院，湖南长沙410081）

中国城市群的识别与发育格局判定分析

曾伟平，朱佩娟，罗 鹏，李昕昕

（湖南师范大学资源与环境科学学院，湖南长沙410081）

文章在借鉴前人研究的基础上，采用空间分区的方法进行城市群识别，并结合指标法对所识别的城市群进行发育格局判定，以期为城市群识别方法和理论研究提供一些借鉴，为国家准确进行城市群发展规划提供有价值的参考。研究表明：中国现有城市群数量有18个，形成“5+6+7”的分布格局，包括5个国家级城市群、6个区域级城市群和7个地区级城市群，发育格局呈现出发育程度的等级性、地域分异性和沿主要交通经济轴带分布等特征。

城市群；空间分区；指标法；发育格局

一、引言

在经济全球化和区域一体化驱使作用下，城市群已成为全新的国家参与全球竞争与国际分工的基本地域单元，它的发展深刻影响着国家的国际竞争力，对国家经济持续稳定发展具有重大意义［1］。我国政府已意识到城市群发展的重要意义，也特别重视它们的建设发展，这从近年来的几个重大文件（或事件）如《国家新型城镇化规划（2014-2020）》、2016年中央城市工作会议、《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》（以下简称“国家‘十三五’规划”）等中可见一斑，尤其是“国家‘十三五’规划”再一次强调要以“城市群为主体形态”来推进新型城镇化建设，这已是第三次将城市群建设写入国家五年发展规划。显然，城市群建设已提升至国家发展的战略层面，城市群化的发展必将成为我国未来若干年城镇化建设过程中不可逆转的潮流。

在学术界，有关城市群的研究自20世纪50年代法国地理学家简·戈特曼Jean Gottmann提出Megalop⁃lis概念后就方兴未艾［2］，其中对城市群识别或判定的研究给予了格外关注，足以见得该项研究的重要性和基础性。从中梳理出国内外学者的相关研究可以发现，主流的城市群识别或判定方法大致包括三个方面。第一，基于主要经济社会指标的指标法。该方法在经过考虑城市群的主要特征后，设定若干经济社会发展的指标作为城市群遴选准则，通过遴选准则的城镇集合体则就被认为是已经发展为城市群，并依据指标通过项数来作为城市群发育程度的反映。运用过此类方法的学者较多，如Gottmann［3］、Mcgee［4］、周一星［5］、宁越敏［6］、金本良嗣［7］、姚士谋［8］、方创琳［9］等都基于此法开展了大量实证性研究。这种研究方法的优点是数据获取较为便捷、研究方法成熟、研究成果明确等，但也有空间信息利用不足、指标选取具有主观性等缺陷，对于城市群范围内的空间联系往往解释不够。第二，基于空间测算模型的研究。这类方法一般都是通过建构一个反映城市群内部联系的空间模型来对城市群进行相对客观的识别，也被不少学者所采用。在国外有Huff D L［10］、Ottaviano G I P［11］、Mu L［12］、Liang S M［13］.等学者先后应用引力模型、积权重Voronoi图、场模型进行过城市群识别；在国内，顾朝林最早采用空间模型进行城市群识别［14］，之后，方创琳［15］、李震［16］、黄建毅［17］、王丽［18］、魏后凯［19］等学者也广泛采用了诸如城市群发育程度指数模型、引力模型、加权Voronoi图、潜力模型、场模型等空间测算模型开展研究。该方法克服了指标法的不足，反映了城市群的内部联系特征，但有的模型因为指标专业化太强而不易获取数据，有的模型因为本身就比较复杂而不易推广，有的模型是直接从其他学科中引用过来的，其解释能力很难让学界普遍接受。第三，基于地理信息科学的方法。由于学术界对城市群概念本质的认识在逐步加深，地理信息科学的分析手段也在日臻成熟，所以基于地理信息科学的方法对城市群空间范围的识别研究也在逐渐受到学术界的青睐。张倩、薛俊菲等学者基于GIS平台以空间可达性为依据开展了全国城市群的集成研究［20-21］，昌亭、周垠等则基于夜间灯光遥感数据进行了特定城市群的典型性研究［22-23］。就运用此类方法的已有研究而言，该方法优点是技术路线比较完整，识别出的城市群客观性比较强，但不足之处也较明显，譬如空间可达性只能反映城市群特征的一个方面，社会经济因素对城市群的影响并未包含其中，而夜间灯光数据是一种空间静态数据，虽然包含社会经济因素的影响，但对于城市群的本质特征，即密切的经济社会联系并未能很好体现。由此观之，目前学术界对于如何识别和界定城市群这一基础且重要的问题还众说纷纭，尚未形成统一共识，这主要是由于学者们在城市群概念本质的认识、界定标准的设定、最小分析单元的选用和识别方法的选择上还存在着不小的差异［24］。由此带来的不利影响显而易见：一方面，在进行城市群历史数据的对比研究上，容易出现口径不一的问题，影响研究的连续性；另一方面，也是最重要的方面，就是不利于准确有效地制定并落实城市群发展规划，不能充分释放城市群引领区域经济社会发展的潜能。

综上，城市群在未来若干年的发展中必然会直接关系我国经济社会发展的成效，而目前的研究尚且缺乏统一有效的城市群识别标准，所以发展一种客观性强、准确度高、操作简便的城市群识别界定方法十分必要。为此，本研究尝试以暗含经济社会属性和区域联系特征的路网密度变化状况为依据进行全国尺度的空间分区，在此基础上将我国的城市群识别出，然后采用反映城市群规模等级、影响力、开放性以及发展水平等方面的指标对上面识别出的城市群进行发育程度判定和发育格局特征分析，以期为后续的城市群识别方法和理论研究提供一些借鉴，为国家准确进行城市群发展规划提供有价值的参考。

二、基于空间分区的城市群识别

（一）机理分析

城市群是指在特定区域范围内云集相当数量不同性质、类型和等级规模的城市，以一个或多个中心城市为核心，借助现代化交通工具和综合运输网的通达性，以及高度发达的信息网络，不断向周围区域辐射构成的一个相对完整的“集合体”［25］。从这个概念出发，可以发现城市群具有集聚性、规模性、联系性和开放性等特征。也就是说，城市群是个典型的结节区概念，它包括一个以上具有较强集聚功能的结节点（中心城市）以及环绕结节点的吸引区（腹地），结节点和吸引区通过流通的线路相联结，结节区的边界（城市群边界）处于联结的末端。结节区边界实际上就是发生质变的分界线，两侧的社会经济状况迥然不同，边界内部社会经济联系发生频繁，这些活动所体现的人流、物资流、资金流、信息流等多得通过交通，特别是快速便捷的公路交通来实现，对交通的强烈需求使得在空间层面上表现出交通道路网高度密集的现象。与此相反，在结节区边界外围，由于经济活动强度减弱，对交通需求减少从而缺乏道路建设的动力，道路网密度明显下降。由此可以发现，城市群融入其周边区域的过程会通过它的道路网密度变化来反映，这种密度变化不仅能够体现城市群密切联系性和高可达性特征，还暗含着其经济社会属性会随着相对距离的变化而在空间上呈现出逐渐变异的特质。

在国家尺度上看，对城市群识别其实就是要在国家层面进行分区，将作为增长极的城市群区域和发展水平一般的地域区分开来。既然城市群融入其周边区域的过程会通过路网密度变化来反映，那么我们就可以根据路网密度变化率辅以自然间断点的方法来进行全国尺度的模拟分区，从而将中国的城市群识别出来。在这里为何采用路网密度变化率而不采用路网密度？根据道路网密度本身并不能生成模拟分区［26］，这点已被研究者所证实，因此它根本无法识别出城市群。路网密度变化率是道路数量与空间尺度之间函数的斜率，在空间句法中它可以被解释为是局部网络与整体网络之间互动过程的体现，它反映了城市群融入周边区域的速率，可以根据对这种速率的分析来进行模拟分区，进而将城市群识别出。

（二）技术模型和数据来源

本研究在借鉴杨滔［26］空间分区理论的基础上，结合城市群的属性特征，构建了城市群识别的宏观分区模型。假设一条道路在给定半径范围内，其周边的道路数量可以表示为：

式中，R代表到某条道路的距离，NORR表示该条道路在半径R范围内的周边道路数量。

那么在特定半径R范围内，该道路周边的路网密度变化率可表示为：

在空间句法的模型中，两个道路口间的路段被视为一个节点，那么在沿道路网扩张过程中，尺度半径的变化将是离散性的。其离散形式可以表示为：

式中，R表示尺度半径，S表示步长（指两个尺度半径之差），且S＜R。

对每条道路段计算其路网密度变化率，根据其数值变化，在GIS中用不同色彩来表达，根据其演算出的网络所覆盖的面域空间状况来进行空间分区，进而识别出中国现有的城市群。在经济地理学和区域经济学中，通常将3小时经济圈定义为一个经济区概念，而将1小时经济圈设定为生活区概念，基于对这两个尺度概念的考虑，本研究将尺度半径设为300km，步长定为100km，路网数据来源于“Open⁃StreetMap”中的中国大陆县级以上公路网数据（港澳台地区因数据获取原因未包含在本研究中），软件分析平台为QGIS 2.14。

（三）识别结果及分析

根据中国主要公路网的密度变化情况，识别出中国不同程度的城市空间集聚状况，其明显表现出了空间分区的现象（图1）。图1显示的网络颜色呈现出不同类别，那就是因为在进行密度变化率运算时采用了GIS中的自然间断点分级法，它会在差异较大的地方自动生成断裂边界，而且色调越暖反映该区域路网密度变化率越小，即发展越成熟。从图1中也能发现一些区域（如西藏）中有些线段的颜色呈现出明显的暖色调并且很长，根据公式（3）和实际经验可知，这是由这些区域本身路网稀疏所致，所以根据经验不难将它们排除出城市群考虑行列。

图1 密度变化率演算出的空间分区现象

以第一、二等级网络覆盖范围为基础（其中，第一等级对应城市群中发展成熟区域，第二等级表示该区域尚在发育中），在保证县级行政区划完整性原则条件下，得到了中国已成熟或正在发育的城市群数量共有18个。它们包括8个在各自群内具有较大成熟区域面积的城市群——东北城市群、京津冀城市群、长江三角洲城市群、海峡西岸城市群、珠江三角洲城市群、成渝城市群、黔中城市群和天山北坡城市群等，以及10个内部成熟面积较小甚至基本都为发育区域的城市群——长江中游城市群、中原城市群、山东半岛城市群、关中城市群、兰西城市群、北部湾城市群、晋中城市群、宁夏沿黄城市群、呼包鄂城市群、滇中城市群等（图2）。

图2 中国现有城市群的空间分布

本研究采用空间分区方法识别出的18个城市群虽然在称谓、数量和划分上与既有研究中的“16个”、“20个”、“22个”等[27]有个别差异，但在空间分布和地理区位上基本能相对应，这正印证了本研究的科学性和客观性。上述所提及有较大成熟区域面积的8个城市群的所谓“成熟区域”仅是针对城市群本身而言，说明它们在经济社会发展中具有核心区域发挥较为明显的聚射作用，但不能因此排除有些城市群的发育区域发展得比一些城市群的成熟区域还要好的可能，而另外10个城市群却真的体现了它们核心城市对城市群整体发展带动不足的问题。此外，本研究中有两个城市群需要说明一下：东北城市群将学界认定的辽中南和哈长等2个城市群统一了起来，不仅有基于这个地区有密切便捷交通联系的考虑，而且也与这一地区具有相似的自然地理环境、相同的区域经济政策和同源的文化风俗习惯相吻合；长江中游城市群涵盖了武汉都市圈、长株潭城市群和环鄱阳湖城市群，但未包含“江淮城市群”在内，一方面是由于“江淮城市群”的城市流要素被长三角“袭夺”使得其城市群特征不明显，另一方面也说明它与其他三个地区在交通相接、经济相融等方面关联性特征并不明显。

三、城市群发育格局分析

（一）发育格局判定依据

中国现有较为成熟或正在发育的城市群共有18个，它们之间的发育程度存在不小差异，只有将它们的类型根据各自发育程度界定出来才能准确地进行城市群发展引导。本研究以城市群发育需求为导向，结合国内外著名学者提出的城市群界定标准［3，5，8-9］，提出了9条反映城市群经济、社会等方面发展情况的指标作为城市群发育的判定准则，所构建的指标体系囊括了城市群对结构、规模、影响力、开放性、首位度以及发展水平等方面的要求（表1）。

以各城市群对判定准则的通过项数为依据进行城市群发育程度的划分，通过项越多反映相对越成熟：若城市群以较高水平通过了全部准则或者仅有一项未达标，则说明其具备引领国家宏观经济社会发展的能力，是当之无愧的国家级增长极，可定义为国家级城市群；通过5项至7项准则的城市群说明其在国家层面也能扮演一定角色，但更主要的还是起区域经济发展引擎的作用，属于区域级城市群；通过项在4项及以下的则认为只可作地区级城市群，其影响力仅限于地方。

表1 城市群发育程度判定准则

（二）城市群发育格局与特征

以上述判定准则对上述18个城市群进行指标达标情况统计，得到如表2的结果。

表2 中国城市群指标通过情况汇总

从表2中可以发现，中国现有国家级城市群有长三角、珠三角、京津冀、成渝和东北城市群等5个，其中长三角、珠三角和京津冀城市群以较高水平通过了全部界定准则，说明它们不仅是中国经济社会发展的重要增长极，而且也已具备打造成世界级城市群的条件。长江中游、海峡西岸、山东半岛、中原、黔中和天山北坡等6个城市群由于经济开放程度、整体经济实力、城市等级结构或者人口集聚规模等因素所制约，使得它们暂时只能作为区域性城市群发挥区域级集聚和辐射功能。关中、兰西、北部湾、滇中、晋中、呼包鄂和宁夏沿黄城市群等发展所面临的共性制约因素较多，譬如中心城市实力较弱、经济开放程度低、“人气”汇聚不够、城市群先行区建设的基础不强等问题，指标达标情况不理想，能力仅限于服务地区，属于地区级城市群。

总体来看，中国目前的城市群发育格局存在三个明显特征：①城市群发育水平差距大，发育具有等级性。根据前述发育程度判定发现，中国城市群发育水平参差不齐，分为国家级、区域级和地区级三个级别，而低发育水平的城市群占比超过1/2，不能有效发挥城市群对国家经济的带动作用。发育程度最高的长三角、珠三角和京津冀城市群与发育程度处于低水平的呼包鄂、宁夏沿黄城市群等的巨大反差对比鲜明。鉴于此，国家在制定城市群发展规划时，应该根据城市群分属的不同类型进行差异性引导、差别化发展，甚至在同一类型的城市群内部也要根据各自发育程度和面临问题不同而有针对性的破除城市群发展障碍。②城市群分布的地域分异性显著。在占国土面积不到30%的东部和中部地区，城市群分布数量多且集中，城市群区域占二者总面积的比重接近41%，而且分布于此的城市群基本上属于发育程度较好的国家级和区域级城市群。与此相反，占国体面积71%的广大西部地区则存在大片区域处于无城市群状态，这将会使得其在经济建设中因缺乏引擎导致发展动力不足，不利于实现中国区域经济协调发展，为此，必须在西部地区积极培育发展出一批有较大影响力的城市群。③城市群主体分布在“π”字型开发轴带上（图3）。“π”字型开发轴带是中国国土开发的主轴，分布于该轴带上的城市群有15个，占到城市群总数量的83.3%，在沿海经济带上有7个，长江经济带上有5个，陇海—兰新轴带上有4个。国家级城市群全部分布在该轴带上，其中，长三角城市群作为长江经济带和沿海经济带的交汇点，兼顾双重区位优势，已成长为中国乃至世界上具有极其重要影响力的城市群。这种城市群沿国家交通经济带分布格局的形成，它与中国改革开放后以“点—轴”发展理论指导国土开发的社会经济背景密不可分。可以预见，未来中国新型的城市群也必将诞生于重要的交通经济带上。

图3 中国城市群发育格局示意

四、结论与讨论

（一）结论

本研究在借鉴前人研究的基础上，尝试采用了空间分区方法进行全国尺度的城市群识别，并根据城市群属性特征对所识别的城市群进行发育格局分析，结果表明：中国现有城市群18个，形成了“5+6+7”的分布格局，包括5个国家级城市群——长三角、珠三角、京津冀、成渝和东北城市群，6个区域及城市群——长江中游、海峡西岸、山东半岛、中原、黔中和天山北坡城市群，7个地区级城市群——关中、兰西、北部湾、滇中、晋中、呼包鄂和宁夏沿黄城市群，其发育格局呈现出发展程度的等级性、地域分异性和沿主要交通经济轴带分布等特征。为此，政府在制定城市群发展规划时要有差异性和针对性地进行分类指导。

（二）讨论

笔者认为，本研究所采用的方法有几个值得关注的地方：①城市群识别采用的宏观分区方法，既考虑到城市群内部联系特征，也兼顾到城市群其他经济社会特质，所得结果客观性较强。②城市群发育格局判定中所建立的指标体系较全面考虑了城市群的属性特征，发挥了指标法的长处，并尝试性提出城市群GDP中心度和发育指数来进行城市群发育界定。③便于在国家层面直观地进行城市群间的横向比较分析，若采用不同年份的实际路网数据，还可以对城市群发展进行时间序列分析。④研究方法和技术流程可重复性强，若将国家规划年限内改扩建或新建路网数据加到基期年份内再重复上述识别流程，可对我国城市群未来可能的发展走向进行模拟预测。

当然，任何一种方法都难免带有一些局限，本研究也难以避免。比如，采用道路网来作为空间分区识别城市群的基础数据，但实际上城市群内不仅有频繁的交通联系，还在发生着密切的互联网、物联网、金融网络关联，而这些重要的虚拟联系网络因数据获取原因还需在后续研究中做进一步探讨。此外，该识别方法可以有效进行大尺度层面的城市群集成研究，但是它在开展特定城市群的典型性研究时效果如何仍需后续研究加以验证。

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An Analysis on the Identification and Development Pattern of Urban Agglomeration in China

ZENG Wei-ping,ZHU Pei-juan,LUO Peng,LI Xin-xin
(College of Resources and Environmental Science,Hunan Normal University,Changsha 410081,China)

This paper,based on the previous research,employs the spatial partition method to identify urban agglomerations,and deter⁃mines the development pattern of the identified urban agglomerations by combining with the index method in order to provide some refer⁃ence for the identification method and theory research of urban agglomeration and valuable reference for China to carry out urban agglom⁃eration development planning.The study shows that:Currently,there are 18 urban agglomerations in China,including five urban agglomer⁃ations at national level,six urban agglomerations at regional level and seven urban agglomerations at prefecture level,which forms the dis⁃tribution pattern of“5+6+7”.The development pattern presents the features,such as the level of development degree,regional differentia⁃tion and distribution along the main traffic economic axial belt,etc.

urban agglomeration;space partition;index method;development pattern

F291

A

1007-5097（2017）03-0105-06

［责任编辑：程 靖］

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.03.014

2016-09-13

国家科技支撑计划子课题（2012BAJ15B06-08）；湖南师范大学人文地理学重点学科资助项目

曾伟平（1992-），男，江西赣州人，硕士研究生，研究方向：经济地理与区域发展；

朱佩娟（1974-），女，湖南岳阳人，副教授，研究方向：城乡规划与城市地理；

罗鹏（1992-），男，江西吉安人，硕士研究生，研究方向：城市与区域规划；

李昕昕（1992-），女，山西长治人，硕士研究生，研究方向：城市与区域规划。