基于卫星灯光数据的城市扩展效应分析

2019-08-08华忆迪陈海涛

商业经济研究 2019年15期

华忆迪陈海涛

内容摘要：随着城市化进程的加快，生产要素加速向大城市集聚，武汉市作为湖北省唯一的特大城市，这种集聚特征更加明显。为了更好的衡量区域协调发展，将卫星灯光数据亮度值作为经济发展的代理变量，并将武汉市边界以10km为范围划分为内圈和外圈。研究发现，2002年以前武汉市城市发展存在明显的虹吸效应，表现为武汉市内圈灯光亮度增加明显快于外圈;2002年以后这种“虹吸效应”逐渐演化为“扩散效应”，表现为武汉市外圈灯光值增长更快。这说明，武汉市城市扩张的经济溢出效应逐渐显现，因此立足于武汉市城市发展带动周边区域经济发展将会成为一种新的经济发展模式。

关键词：虹吸效应扩散效应卫星灯光数据城市化

引言

及时、客观的遥感卫星夜间灯光数据已被学者们证明与人类的社会经济生活有着很强的相关性，获取夜间灯光数据与社会经济指数的相关性信息，对预测修正具有时间延迟、不准确问题的社会经济指數具有重大意义（张俊，2017;范子英等，2016;徐康宁等，2015;卓莉等2015）。王贤彬等（2017）指出在国家和地区层面上，夜间灯光亮度是代表GDP的一个较好指标，灯光亮度的变化率可以作为GDP增长率的代理变量，结合经济统计数据和夜间灯光亮度等指标可以提高人们度量国家或地区经济绩效的准确性。在我国，灯光数据的相关研究主要集中在预测人口、经济、城市建成区面积、碳排放量检测、贫困人口识别以及能源消费等领域（马忠玉、肖宏伟，2017;潘竟、胡艳兴，2016;杨洋等，2016;柴宝慧等，2016;陈晴等，2014;吴健生等，2014）。本课题的研究也与新近的少数基于全球夜间灯光亮度数据考察我国区域经济问题的文献相关，即用灯光数据代理区域GDP总量。

在社会经济发展的今天，用GDP这个单一指标来度量地区发展显然已经不能满足时代要求。这就要求能有一个复合变量既能够代表地区经济发展，又能够代表人口集聚和基础设施发展水平，而卫星灯光数据是衡量地区发展与城市化扩张的有效指标（苏泳娴等，2015;郝蕊芳等，2014）。随着我国城市化进程的加快，城市发展带来的经济效应引发学者们的激烈讨论，然而不同城市发展模式的经济效应存在差异（王振乾，2016;赵向阁，2016;张红等，2015）。以武汉市为例，一城独大的单中心城市发展模式究竟是促进了地区经济发展，还是拉大了区域经济发展差距值得深入研究。因此，本文以卫星灯光数据替代地区经济发展指标，依托地理学第一定律，研究武汉市历年城市扩张给周边地区经济发展带来的影响，基于此种方法，能够较好地从微观角度研究城市扩张的经济效应，为我国有效的城市化发展策略和区域合作机制提供参考。

研究区域与数据

（一）研究区域

本文主要选择武汉市作为研究对象，通过武汉市内外的卫星灯光数据变化探究武汉的快速发展对周边区域的经济影响。具体操作步骤如下：首先，基于GIS软件绘制武汉市行政区划图，并定义WGS_CGS1984地理坐标系;其次，在行政区划图的基础上构建10km、6km缓冲区，分别将其切割为“内圈”和“外圈”;最后，基于卫星灯光数据统计各地区灯光平均值，并以内外部灯光均值的比值变化趋势作为衡量武汉市城市扩散效应的指标。图1为2016年湖北省稳定灯光亮度值，灯光值共包括64段，其中最小值为0，最大值为63。由于当前所使用的灯光值存在灯光饱和现象，因此在对发达国家或者是大都市圈进行灯光分析时效果较差。但是，本文的研究周期为1997-2016年，在此期间，武汉市饱和灯光亮度区域较少，并且按照武汉市行政边界建立的10公里缓冲区位于武汉市的郊区，不存在灯光饱和现象，因此实验的效果较好。图1中红色边界线为武汉市行政区域，与武汉市邻接的县区包括嘉鱼县、仙桃市、汉川市、孝南区、孝昌县、大悟县、红安县、罗田县、麻城市、团风县、黄冈市、鄂州市、大冶市以及咸安区共13个县区。

（二）数据来源与预处理

本文采用的灯光数据来自于美国国家海洋与大气管理局（NOAA）官方网站提供的全球夜间灯光数据，武汉市及周边县区的经济数据来源于各地区历年统计年鉴。基于地理学第一定律——两个相隔较近的点其所有属性相似。为了研究武汉市城市扩张的经济效应，本文首先在GIS软件中基于我国省级行政矢量图截取湖北省行政区划内的历年卫星灯光数据图，其次基于武汉市行政区划线建立缓冲区，收集武汉市行政区划线内外卫星灯光数据。本文的后续研究建立在两个相反假设的基础上。假设1：如果武汉市域外灯光数据增长幅度快于域内灯光数据增长幅度，则武汉市城市增长的经济扩散效应更为明显;假设2：如果武汉市域外灯光数据增长幅度慢于域内灯光数据增长幅度，则武汉市城市经济增长的虹吸效应更为明显。

实证结果分析

（一）GDP统计结果分析

本文首先选择传统的分析方法，用GDP指标来衡量城市增长的集聚效应与扩散效应。基于数据的可得性，本文拟选择武汉市GDP增速与周边县市GDP增速的横向比较来衡量武汉市城市发展的扩散效应。其中与武汉市邻接的城市包括鄂州市、黄石市、黄冈市、孝感市、咸宁市以及仙桃市共5个地级市和1个县级市。市级数据包括1997-2016年共17期。由于价格因素的影响，导致各地实际GDP的增速可能未能反映真实的经济增长，因此本文剔除价格因素的影响，按照可比价格计算得到历年各市经济增长率，部分市个别年份未录入缺失数据。如表1所示，如按照GDP增长率来衡量城市发展的速度，武汉市在2007年以前经济发展速度遥遥领先于周边县市，可得出武汉市城市发展在2007年以前以虹吸效应为主，主要通过吸收周边县市经济资源来实现自身经济增长，这样一种“一城独大”的现象对周边县市的发展不利。而到了2007年以后，由于金融危机的影响，武汉市经济下滑较为明显，此时武汉市通过产业结构优化升级，积极发展高新技术产业，同时各地级市积极承接产业转移，提升自身经济实力。在此期间，武汉市GDP增速明显慢于周边市，武汉市城市发展的扩散效应显著。然而GDP作为一个单一的经济变量指标，难以全面衡量城市化发展进程，且难以剔除政策对城市发展的影响，故需使用卫星灯光数据进一步验证。

（二）灯光缓冲区分析

本文共统计了武汉市1997-2016年共19年的灯光亮度值，如图2所示，无论是武汉市外还是市内，平均灯光亮度值呈现一个递增趋势，这表明卫星灯光数据确实是替代地区经济发展的一个合理变量。由于卫星灯光数据本身存在一些不足，如设备老化等问题导致数据采集的不稳定性，呈现在图1就是部分年份灯光亮度在下降。总的来说，武汉市外圈与内圈灯光亮度的绝对差值在不断增加。

以武汉市市内市外历年灯光亮度比值这一指标更能反映市内市外经济社会发展的差距。由图3可知，在2002年以前，这一值呈现上升趋势，到2002年达到极值1.87，在此以后，这一值则逐渐降低。值得注意的是，在所有未校正的灯光数据值中，2009年是一个异常值，这与前人的研究相吻合（张梦琪等，2017;景欣等，2017），因此本文并不着重分析这一异常值。总的来说，在2002年以前，武汉市“一城独大”的现象导致周边区县的经济要素向武汉市转移，集聚效应明显;2002年以后，武汉市的发展更多惠及周边区县，具体表现在市外的卫星灯光亮度均值增长速度明显快于市内的灯光亮度增长速度，武汉市城市发展的扩散效应显著。

图4和图5分别为6km灯光缓冲区分析，在以武汉市行政边界切割得到内外缓冲区中，由于內部缓冲区有部分包括武汉市中心城区，因此可能存在的灯光极值现象会对结果有一定的影响，本文进一步将缓冲距离缩短。如图4所示，在6km的缓冲区内，武汉市内外部灯光均值呈现同步增长趋势，且绝对差距进一步增大。进一步进行比值分析，与图3类似。发现在2002年以前，武汉市内灯光亮度均值增长速度要明显快于武汉市外，城市的集聚效应明显;2002年以后，武汉市外灯光亮度均值增长要快于武汉市内，此时武汉市的城市发展以扩散效应为主。

（三）稳健性检验

虽然本文将武汉市内外灯光数据作为GDP的代理变量，并将灯光值的年度差异作为衡量武汉市城市扩张的指标。但是，由于政策因素的影响，武汉市周边区县经济增长的动力存在差异。具体而言，八七计划开始，国家便着手推进贫困区的经济发展建设，在财政及金融领域给予了相当大的扶持。已有研究证明，这些政策因素促进了贫困县的经济社会发展，提高了居民的收入。在武汉市毗邻的县区中，孝昌县、大悟县、红安县、麻城市在2000年均被列为国家重点贫困县，因此为了避免混淆因扶贫计划导致的区域经济的“异常”增长与武汉市城市发展带来的辐射效应，本文将武汉市行政边界分为上半部及下半部共两部分。其中上半部行政边界线紧邻孝昌县、大悟县、红安县以及麻城市四个国家重点贫困县，下半部行政边界紧邻其它县区。利用GIS软件建立缓冲区，如图6所示，并对重叠部分数据集进行剔除。

图7为武汉市历年分区域内外部灯光比值。与南部地区相比，武汉市北部县区经济发展较为落后，这体现在灯光比值在初始年份更大，然而随着时间的推移，北部地区经济发展增速更快，RL值变化更加显著，北部地区RL值在2000年达到最大值，此后逐年下降，这与国家从2000年开始将上述4县区设为国家重点贫困县的时间节点相一致;到2006年已经基本与南部相一致，且近年来的RL值已经低于南部地区，这一显著差异在一定程度上可以解释国家贫困县计划对区域经济发展的政策效应。南部地区没有相关的政策扶持，在RL值的变化上，与图4、图5相一致，即在2002年达到顶值，后逐年下降。综上所述，武汉市城市发展的扩散效应在2002年前后开始凸显，对周边县区的经济辐射扩散效应大于虹吸效应，武汉市发展逐渐带动周边区域的经济发展。

结论与讨论

本文利用1997-2016年DMSP/OLS夜间卫星灯光数据解释了武汉市城市扩张过程中的经济效应，研究结论包括以下三点。第一，利用地区GDP数据衡量城市扩张效应存在较大误差，而利用卫星灯光数据研究城市扩张效应则优势明显。第二，武汉市城市扩张过程中的经济效应存在明显的阶段性，在2002年以前以“虹吸效应”为主，2002年以后以“扩散效应”为主，这也在一定程度上反映了在城市扩张过程中中心城市的角色转变。因此，随着武汉市城市规模的扩大，武汉市与周边地区的经济联系愈发密切，凭借着武汉都市圈的政策机遇，武汉市周边地区逐渐承接武汉市更多的产业转移，享受武汉发展带给它们的各项基础设施福利，促进了武汉市周边地区经济社会的发展。第三，根据武汉市对周边区域的经济效应阶段性变化，提出不能再以“一城独大”否定武汉市在城市扩张过程中对周边地区发展的积极经济效用。本文进一步对武汉市分区域进行分析，验证了上述结论。

值得注意的是，由于卫星灯光数据存在一定的测量误差，虽然通过相对校准以及辐射定标的方法可以减少误差。然而，由于存在一些饱和区域和大量的无灯光地区，因此卫星灯光数据的应用还需要结合其它数据来进行综合分析。这也是未来利用卫星灯光数据进行类似研究的趋势。

参考文献：

1.张俊.高铁建设与县域经济发展—基于卫星灯光数据的研究[J].经济学（季刊），2017，16（4）

2.范子英，彭飞，刘冲.政治关联与经济增长—基于卫星灯光数据的研究[J].经济研究，2016，51（1）

3.徐康宁，陈丰龙，刘修岩.中国经济增长的真实性：基于全球夜间灯光数据的检验[J].经济研究，2015，50（9）

4.卓莉，张晓帆，郑，陶海燕，郭宇伯.基于EVI指数的DMSP/OLS夜间灯光数据去饱和方法[J].地理学报，2015，70（8）

5.王贤彬，黄亮熊，徐现祥，李郇.中国地区经济差距动态趋势重估—基于卫星灯光数据的考察[J].经济学（季刊），2017（3）

6.马忠玉，肖宏伟.基于卫星夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟[J].中国人口·资源与环境，2017，27（9）

7.潘竟虎，胡艳兴.基于夜间灯光数据的中国多维贫困空间识别[J].经济地理，2016，36（11）

8.杨洋，李雅静，何春阳，刘志锋，黄庆旭.环渤海地区三大城市群城市规模分布动态比较—基于1992-2012年夜间灯光数据的分析和透视[J].经济地理，2016，36（4）

9.柴宝惠，李培军，张瑞洁，赵鹏.基于Landsat数据和DMSP/OLS夜间灯光数据的城市扩展提取：以天津市为例[J].北京大学学报（自然科学版），2016，52（3）

10.陈晴，侯西勇，吴莉.基于土地利用数据和夜间灯光数据的人口空间化模型对比分析—以黄河三角洲高效生态经济区为例[J].人文地理，2014（5）