中国沿海省份城市发展水平空间自相关分析

(辽宁师范大学 海洋经济与可持续发展研究中心,辽宁 大连 116029)

1 引言

城市作为人类群居生活的高级形式,是区域发展中的重要单元。当今城市的区域性发展特征,逐渐表现为以一个或多个城市为核心,向周围城市辐射并最终形成城市群的样态。伴随着城市群的快速发展,城市间发展的不均衡问题逐渐显现。

吴艳霞等[1]运用R型和Q型聚类分析法,以关中城市群为研究样本,通过构建评价指标体系评价其城市发展水平,并对关中城市群发展提出了相应的对策建议;王瑞琪[2]运用主成分和灰色关联分析法对武汉城市发展水平进行了研究,研究发现武汉城市圈缺乏具有带动和联动作用的副中心城市;周兴华[3]借助SPSS软件对中原城市群9个城市的城市发展水平进行了主成分分析,结果发现中原城市群城市发展差距较显著,并对此提出了发展的对策建议;郑文升[4]等运用层次分析法、空间自相关对湖北省16个副地级城市的发展水平进行了时空演化分析,研究表明湖北省多数城市发展趋于有利,但总体差距依然较大;艾建国等[5]采用层次分析法和主成分分析法,以武汉城市圈为研究样本,通过使用灰色关联度寻求武汉城市圈内部各个城市的发展差异原因,研究结果得出对外开放水平、经济与产业结构水平是武汉城市圈地域内城市发展差异的主要原因;付敏捷等[6]采用主成分分析法,以我国279个地级城市为案例,研究结果指出:我国城市发展水平呈现出东—中—西依次递减的态势,并且区域发展不均衡;孙希华[7]建立了城市发展水平综合评价体系,运用主成分分析法对山东省17个地级市及以上城市的发展水平进行了分析和评价,将城市发展水平分为高度发达城市、中等发达城市、初等发达城市和发展中城市4类;丁烨[8]选取中国大陆31个省、自治区和直辖市为研究对象,运用因子分析、聚类分析等方法进行了城市发展水平定量化综合评价,结果表明中国大陆地区城市发展水平没有呈现出明显的阶梯式分布,各地区均有需要加强和完善的地方;岳立等[9]根据城市发展的内涵和相应的指标体系构建原则,建立了城市发展水平综合评价指标体系,并运用主成分模型测算了指标权重,获得了以主成分方法为主体的城市发展水平评价模型;唐晓东[10]利用“以人为本、全面协调、可持续发展观”的三个原则来建立由经济系统、社会系统、人文系统和生态系统4个子系统所组成的城市发展的综合指标体系,并利用成都市的相关数据进行实证分析,综合分析了成都市的发展水平,认为成都市的发展瓶颈主要在社会和人文方面居多。

学者们对城市发展水平评价的研究成果较丰富,在现有研究成果中学者们多运用主成分、灰色关联、层次分析等传统方法进行分析,而构建综合指标体系,运用空间计量模型定量探究城市发展水平的研究相对较少,研究区域多为对城市群、省域角度的城市发展水平评价,而沿海地区的城市发展水平却鲜有学者进行研究。沿海地区是我国发展速度最快的区域,沿海地区城市的发展速度相较于中西部城市发展更为迅速,城市发展更具有典型特征。本文将以我国沿海省份114个地级及以上的城市为研究区域,构建城市综合发展水平评价指标体系,并相应地测度各城市的发展水平,运用探索性空间数据分析城市发展的空间格局和相关性,旨在为沿海城市的均衡发展提供科学指导。

2 我国沿海省份城市发展水平评价

2.1 研究方法与数据来源

熵值法作为一种客观赋权方法,能克服认为确定权重的主观性和多指标变量间信息的重叠,原理是根据各评价指标数值的离散程度所反映出的信息量大小来确定权重。在信息论中,熵是对不确定性的一种度量。信息量越大,熵的不确定性和熵值越小;信息量越小,则熵的不确定性和熵值越大,计算公式为:

S=-kΣnj=1pjln(pj)

(1)

层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等若干层次,进而进行定性和定量分析的决策方法。层次分析法是将决策问题按照总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案形成后的顺序,逐层分解为不同的层次结构,然后需要使用求解判断矩阵特征向量的办法,求得每一个层次中的各元素对上一层次某元素的优先权重,最后再通过加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重,由此得出的最终权重最大者即为最优选方案。

指标体系的建立:通过对学术界的既有成果加以分析和总结,反映出众多学者对城市发展水平指标体系构建过程中的侧重点以及对“城市发展水平”这一定义认知的不同点,并且在建立评价体系时选取的指标差异较大。虽然选取的指标基本以经济、社会、资源、环境等要素为核心,但基本都秉持“以人为本”的研究结论对城市发展进行合理化评价。指标体系在建立的过程中,需要遵循五个基本原则,即:科学性原则、通用性原则、全面性原则、可比性原则和可操作性原则(表1)。为了构建全面的对城市发展水平进行合理化评价的指标,本文将以3个二级指标、20个三级指标分别表明城市经济发展水平、社会发展水平和生态环境水平,并以此来构建城市发展水平指标评价体系。

表1 城市发展水平评价指标体系

在经济发展水平的诸多指标中,9个三级指标分别体现了经济发展水平在规模、质量、结构三个方面的情况。其中,代表经济规模的指标,人均GDP是衡量一个城市经济发展状况的重要指标,通过该指标可了解该城市的宏观经济状况;GDP增长率则反映出城市经济增长的速度;社会消费品零售总额是反映城市消费需求的重要参考数据;固定资产投资是反映城市建造和购置固定资产等相应活动的工作量。代表经济结构的指标有：第三产业GDP和总GDP的比值，可显示出该城市的经济结构优化程度;城镇化率可反映出人口向城市集聚的程度。公共财政支出能反映出政府对经济干预的程度。反映经济发展质量的指标有:对外贸易依存度能较直观地反映出该城市对国际市场依赖程度的大小;年末金融机构人民币各项存款余额则反映了城市对资金吸附能力的高低。

在社会发展水平指标中,8个指标能分别反映地区社会发展水平文化、医疗、教育、人们出行和生活质量五个方面的发展水平。文化方面,每百人公共图书馆藏书量能反映政府提供的相应文化设施的普及率;医疗方面,城镇基本医疗保险的参保人数能够反映出人们在医疗行业的相关保障问题，每万人拥有医院床位数反映了城市医疗资源状况;教育方面,普通高等学校专任教师数量可以反映出当地高等学校教育质量的程度高低;人们出行方面,采用交通便利度(道路面积/人口)和每百人拥有机动车数量等指标反映当地人们的出行状况;生活质量方面,互联网宽带接入用户数量能反映当地居民使用有线方式链接互联网的规模，城市建设面积占市区总面积的比重则反映出城市建设用地的规模。

在生态环境水平指标中,人均绿地面积在一定程度上反映出城市生态系统的强度;污水处理厂的污水集中处理率则反映了对城市生活污水量的净化处理能力;一般工业固体废物综合利用率可在一定程度上显示出城市抵御环境污染能的大小。

数据来源及处理:本文主要采用2015年沿海省份114个地级城市的主要数据,数据来源于2016年的《中国城市统计年鉴》、沿海省市(未包含香港与澳门特别行政和台湾地区)2016年的统计年鉴和2015年各城市国民经济和社会发展统计公报。

相关的数据测算则采用Min-Max方法对相关数据进行标准化:

S=(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)

(2)

2.2 城市发展水平评价结果

本文主要运用熵值法和层次分析法相结合的方法,通过构建经济发展水平、社会发展水平和生态环境3个二级指标和20个三级指标体系对我国沿海省份城市的城市发展水平进行了研究,并应用SPSS19.0软件进行聚类分析,在聚类方法的选取中选用“Ward法”,度量标准区间则选择“平方Euclidean距离”。当类间距1≤λ≤5时,沿海114个地级市及以上城市可划分为4个类型,见表2。测算结果表明:我国沿海省份城市发展水平呈现出渤海沿岸地区省份城市、黄海海域沿岸省份城市和东海沿岸省份城市发展水平高于南海沿岸省份城市的发展水平(图1)。

表2 沿海省份城市发展水平聚类结果

图1 2015年中国沿海省份各城市发展水平格局

3 沿海省份城市发展水平的空间自相关分析

空间自相关是用来检验在空间上具有一定规律性的空间变量在不同空间的位置上的相关性[7]。通过GIS制图技术和空间自相关研究方法的相互补充与说明,可直观地显示出本空间区域和其他区域的位置关系及其相关性。

3.1 全局自相关分析

运用Geoda软件计算我国沿海省份各城市的发展水平全局空间自相关,得出2015年沿海省份地级市城市发展水平的全局Moran′s I指数(表3)。其中,Z值≥2.58,且P值≤0.01,表明指数在1%的显著水平上呈现出非常显著的特征。Moran′s I值为正数,说明相邻城市的城市发展水平在空间分布上呈现集聚现象,城市发展水平高的城市临近,城市发展水平低的城市也相互临近。

表3 城市发展水平全局自相关Moran′s I指数

3.2 局部空间自相关分析

通过GeoDa软件对2015年城市发展水平LISA值进行计算,在Z检验的基础上(P值≤0.01)绘制LISA分布图(图2)。LISA分布图能表现出变量值在区域和及其周围区域4种类型的局域空间联系,即高—高(High-High)、高—低(High-Low)、低—高(Low-High)和低—低(Low-Low)。High-High表示区域及其周围区域的属性值都较高;High-Low表示区域的属性值较高,但其周围区域的属性值较低;Low-Low、Low-High的含义则与High-High、High-Low恰好相反。High-High和Low-Low表明区域间具有较强的空间正相关,能揭示出区域的集聚和相似性。High-Low和Low-High则表示区域间存在较强的空间负相关,区域具有异质性。城市发展水平在廊坊市、苏北地区、山东半岛地区、长三角地区、杭州湾地区及其周边城市呈现High-High相关。说明以上城市与其周边的城市具有相似性,并且相互集聚。从计算出的城市发展水平数值来看,这些城市的城市发展水平均较高,反映出城市的辐射作用具有随距离延长而减弱的特征。中心城市的发展水平高,会影响到周边城市的发展。嘉兴市、泰州市、菏泽市、莱芜市、德州市与周边城市成Low-High相关,说明上述城市的发展水平较低,周围的城市发展水平较高。南宁市、广州市、深圳市与周边城市成High-Low相关,说明南宁市的城市发展水平相较于其周边城市更高。广西壮族自治区大部分地区、广东省部分地区等城市与周边城市成Low-Low相关。这些城市的城市发展水均较低,且其周围城市的城市发展水平也较低。

图2 2015年我国沿海省份各城市发展水平LISA集聚图

4 结论与展望

本文通过构建城市发展的综合评价指标,评价了我国沿海省份114个地级及以上城市发展水平,并运用SPSS19.0和Geoda软件进行聚类和空间相关性分析,得出以下结论:①我国沿海省份城市发展水平的地域分布差异性较大,在空间自相关中显著,区域呈现积聚性。我国沿海省份城市发展水平的特点表现为环渤海沿岸城市、黄海海域沿岸省份城市和东海沿岸省份城市发展水平高于南海沿岸省份城市的发展水平。环渤海地区、长三角地区、泛珠三角地区城市发展水平整体较高。②环渤海地区经济带在京津冀一体化、辽宁沿海经济带、山东半岛蓝色经济区建设等政策的推动下,天津市、东营市、济南市、大连市、沈阳市、青岛市、烟台市、威海市城市发展水平较高,其中天津市城市发展水平为高发展水平。长三角地区城市在长江经济带的推动下,依托区内发达的陆运网络及港口区位优势快速发展,上海市、南京市、杭州市的城市发展水平为高发展水平,区域内其他城市的城市发展水平排名相对靠前。泛珠三角地区依托濒临港澳台地区的优势,发挥广州、深圳的双核作用,辐射带动了周边城市发展,但带动作用有限。广西壮族自治区城市发展水平整体较低,广东省城市间的发展水平不均衡。除省会城市外,沿海城市和副省级城市的城市发展水平普遍高于陆域城市。

鉴于此,沿海城市协调发展应构建以沈阳—大连、北京—天津、南京—上海—杭州、广州—深圳为一体的辽中南城市群、京津冀城市群、长三角城市群、珠三角城市群,使其成为地区发展的“龙头”,实现城市群“双核”或“多核”驱动协调发展;促进辽宁沿海经济带、长三角沿江、沿海经济带、海峡西岸经济区、粤港澳大湾区快速发展,发挥他们的带动作用;北部湾地区城市的发展水平整体较弱,应构建北部湾城市的发展节点,重点发挥北部湾临近东南亚的区位优势,打造北部湾战略通道,从而利用北部湾港口、矿产、文化旅游资源优势,使其成为西南地区发达的城市地带[4]。

本文对我国沿海省份地级城市发展水平和空间格局进行了分析,但一些问题仍有待进一步研究:在指标体系构建方面,生态发展水平指标较少,假如添加其他生态指标,城市发展水平的空间格局将会发生变化,城市发展的对策也应做出调整。此外,衡量城市发展水平的指标很多,选取不同的指标会产生不同的结果,本文选取了20项较合理的指标构建了评价体系,采用主客观分赋权法,尽可能地减少误差,但无法完全消除;城市发展水平受多种因素的综合影响,如城市发展政策、区位条件等,如何确定这些因素对城市发展的影响,有待进一步研究。

参考文献:

[1]吴艳霞,张道宏.城市发展水平的综合评价及实证分析[J].经济与管理研究,2005,(8)∶66-69.

[2]王瑞琪.武汉圈域城市发展水平与差异研究[J].现代商业,2012,(12)∶188-189.

[3]周兴华.基于主成分分析的中原城市群城市发展水平研究[J].重庆科技学院学报(社会科学版),2012,(09)∶83-84.

[4]郑文升,刘浩,马琳,等.近30年湖北省16城市综合发展水平的时空演化[J].地理科学,2015,35(6)∶756-764.

[5]艾建国,陈泓冰,鲁璐.武汉城市圈城市发展水平与差异研究[J].统计与决策,2011,(19)∶84-86.

[6]付敏杰,赵春晓.中国地级市城市发展水平评估[J].云南财经大学学报,2012,(5)∶61-69.

[7]孙希华.山东省城市发展水平综合评价研究[J].山东师范大学学报(自然科学版),2002,17(1)∶41-45.

[8]丁烨.基于因子分析和聚类分析的我国各地区城市发展水平研究[J].上海对外经贸大学学报,2015,22(5)∶90-96.

[9]岳立,饶斌.城市发展水平综合评价指标体系的设计及评估方法[J].统计与决策,2009,(11)∶155-157.

[10]唐晓东.中国城市发展水平评价指标体系及实证研究[J].生产力研究,2005,(7)∶70-73.

[11]李慧,王云鹏,李岩,等.珠江三角洲土地利用变化空间自相关分析[J].生态环境学报,2011,20(12)∶1879-1885.

[12]许宪春.中国国民经济核算中的若干重要指标与有关统计指标的比较[J].世界经济,2014,(3)∶145-159.

[13]乔海曙,王静.中部地区“两型”城市发展水平研究[J].中国管理科学,2013,(S2)∶790-797.

[14]王浩,李新春,沈正平.城市群协同发展影响因素与动力机制研究——以淮海城市群为例[J].南京社会科学,2017,(5)∶17-25.

[15]张近乐,任杰.熵理论中熵及熵权计算式的不足与修正[J].统计与信息论坛,2011,26(1)∶3-5.