鲁粤苏浙城镇化空间格局比较研究

樊文平王鸿康刘红平刘晓慧单宝艳

(1.山东建筑大学测绘地理信息学院，山东济南250101；2.山东建筑大学理学院，山东济南250101)

0 引言

城镇化是现代化的必由之路，对于提高国家内需潜力、增强经济发展意义重大。改革开放初期，中国的城镇化率仅为17.92%，2011年首次突破50%，2017年已经提高到58.52%。中国城镇化的快速发展已经成为当今的时代缩影，在学界及政府部门都引起了广泛的关注。国际上对于城镇化的研究起步较早，历史较长，近年来的研究内容多集中于城镇化与土地利用之间的关系研究[1-2]、城镇化发展的社会经济影响[1]及环境影响[3-4]等方面，对于欧洲城市的研究案例较多[1]。国内对于中国城镇化的研究内容主要集中在城市化问题研究综述[5-6]、城镇化发展质量[7]、城镇化速度与质量协调性研究[8-11]、城镇化水平测度及评价指标体系建立[12-14]、城镇化动力机制研究[15-16]、城镇化发展反思[17]及新型城镇化研究[18-19]等方面。城镇化作为地区社会经济发展成果，其空间格局在一定程度上反映了地区的经济社会发展效率及实力。目前，对于城镇化空间格局的研究主要有土地城镇化时空格局及驱动力研究[20-21]、城镇群县域城镇化水平空间格局研究[12，22]及城镇化质量时空演变特征研究[23-24]等。城镇化发展空间格局的研究是从空间分析的视角研究城镇化的发展特征、水平及地区间的空间相互作用，上述研究对于整合地区空间资源、提升区域城镇化发展质量、增强经济强市辐射带动作用等问题的解决意义深远。

山东省、广东省、江苏省、浙江省作为我国东部经济最发达、城镇化发展最迅速的4个省份，为中国的城镇化研究积累了丰富的素材，也为中国特色城镇化之路积攒了宝贵经验。然而，由于自身基础条件及政策引导的不同，各省的城镇化发展也表现出了很大差异。对沿海经济发达省份进行区域城镇化空间格局比较研究，可以了解各地城镇化发展的水平及特色，总结各地自身发展规律，反思自身城镇化进度是否合理，为因地制宜地推动城镇化与经济协调发展提供有益参考，同时能为各省份提供相互借鉴的发展经验，并为新型城镇化发展提供实践指导。目前，鲜有针对不同地区，尤其是东部发达地区开展的城镇化发展格局的比较研究。文章提出通过探索性空间数据分析方法结合GIS技术，对4省进行城镇化发展格局的比较研究，以丰富城镇化研究内容。

1 数据来源与研究方法概述

1.1 数据来源

以2015年4省城镇化发展数据为基础进行综合比较研究。描述城镇化发展水平的指标数据分别来源于《2016年山东省统计年鉴》、《2016年广东省统计年鉴》、《2016年江苏省统计年鉴》、《2016年浙江省统计年鉴》和《2016年中国城市统计年鉴》。

1.2 指标体系的构建

从城镇化的内涵和属性的角度出发，采用复合指标法从城市规模、经济水平、公共服务3个方面选取指标表征城镇化发展水平。城市规模主要从人口规模及城区规模2个方面考量，选取城镇人口占总人口的比重、城镇单位从业人员数和建成区面积3项指标；经济水平主要选取地区生产总值、人均地区生产总值、第二产业占生产总值的比重、第三产业占生产总值的比重4项指标；公共服务很大程度上反映了一个城市的发展水平，是城镇化发展的内涵因素，选取卫生机构床位数、每万人拥有公共汽车数和每万人在校大学生数3项指标表征公共服务水平。由以上选取的10个指标构建城镇化发展水平评价体系，见表1。

表1 城镇化指标体系表

1.3 探索性空间数据分析

探索性空间数据分析ESDA(Exploratory Spatial Data Analysis)是通过一系列空间关联测度指标对事物或现象的空间分布格局进行描述与可视化表达，发现奇异观测值，揭示各种空间模式(如空间关联、集聚及其他异质性)及空间相互作用机制[25]，在城镇化发展格局方面具有良好的应用[12，20]。ESDA的主要测度方法有全局空间自相关(Moran’s I)和局部空间自相关(Local Moran's I)2种，分别由式(1)、(2)表示为

式中:n为单元数，个；Wij为空间单元的相邻权重；xi、xj分别为i和j单元的属性值；为算数平均值；

一般Moran's I的值介于-1与1之间，其值＞0表示正相关关系；＜0表示负相关关系；接近0时表示要素的空间分布呈随机状态。

2 城镇化发展水平测度分析

利用SPSS软件分别对4省10个城镇化发展评价指标进行主成分分析，特征值的累计贡献率:山东省为 91.156%，选取到 3个主成分；广东省为81.497%，选取到2个主成分；江苏省为95.210%，选取到3个主成分；浙江省为84.382%，选取到2个主成分。计算城镇化发展主成分综合得分见表2。

基于ArcGIS10.2软件，利用Jenks自然断裂法将各省城镇化发展水平划分为高、较高、中、中下、较低5个等级，结果见表3。

表2 城镇化水平得分表

表3 城镇化发展水平等级划分表

由表2、3可知，山东省城镇化水平较高的城市除了省会城市济南外，大多分布于东部沿海地区，城镇化水平得分较低的城市大部分集中在鲁西北和鲁西南等地区。广东省城镇化水平较高的城市集中于深圳和广州都市圈，粤东、粤西和粤北的大部分城市城镇化发展有待提高。江苏省城镇化水平较高的城市主要位于省会都市圈及苏锡常地区，苏北地区的城镇化发展水平普遍有待提高。浙江省城镇化水平较高城市围绕在省会杭州附近，浙西南等地区普遍城镇化发展水平较低。

3 城镇化发展空间格局特征分析

根据4省城镇化发展水平综合得分，运用GeoDA软件，进行全局和局部自相关分析，探索4省城镇化发展空间格局特征。

在GeoDA软件中选择一阶后邻接矩阵(Queen)建立空间权重文件，计算各省全局Moran's I值，进一步以999次模拟为条件，计算Moran's I的序列经验分布，检验结果见表4，其中P为显著性检验的置信水平，Z为特征值与均值之间的偏差。山东省的P值为0.389、Z值为-0.368；广东省的P值为0.074、Z值为1.464；浙江省的P值为0.446、Z值为0.086，说明3省的城镇化发展水平并不具有显著的空间相关性，近似于随机分布。江苏省的P值为0.037，＜0.05，Z值为2.119，＞1.96，说明江苏省的城镇化发展水平具有显著的全局空间相关性，具有集聚分布特征，江苏省Moran’s I为0.277，城镇化发展水平在全局上有正的相关性，具有中等程度的集聚分布状态。

表4 城镇化Moran's I值及检验结果表

进一步求得4省的Moran散点图，得到对应实体图如图1所示，进一步显示了4省各城市城镇化水平局部集聚的空间结构。(1)山东省高值被高值包围(HH)的城市有威海、烟台和淄博，其自身及周边的城镇化水平都比较高；高值被低值包围(HL)的城市有济南、青岛和东营，说明这些城市自身城镇化水平较高，而其周围城市与之差别较大；低值被低值包围(LL)的城市主要是枣庄、济宁和菏泽，说明城镇化发展水平较低城市主要集中于鲁西南一带；低值被高值包围(LH)的城市较多，主要集中于鲁南和鲁西北地区。(2)广东省HH的城市有佛山、广州、东莞、深圳、珠海和中山，主要集中在广州都市圈周围经济发达地区；不存在HL的城市，说明城镇化发展水平较高的城市的周围城市与之差别并不大；LH的城市主要是韶关、清远和惠州，这些城市因自身城镇化水平较低而又空间上邻近广深都市圈而出现低值被高值包围现象；LL的城市主要分布于粤西南和粤东部地区。(3)江苏省HH的城市有苏州、无锡、常州和南通；HL的城市只有南京，说明其本身城镇化发展水平较高，而周围城市与之差别较大；LH的城市是泰州和镇江，可见苏锡常都市圈北部的苏中地带城镇化发展水平不高；LL的城市较多，包括扬州、盐城、淮安、宿迁、徐州和连云港，这些地区也是城镇化水平较低的城市集聚地。(4)浙江省HH的城市是嘉兴；HL的城市有杭州和宁波，其城镇化发展水平较高而周围城市与之有较大差距；LH的城市是湖州、韶关、衢州、金华和舟山，城镇化发展水平较低且较为分散；LL的城市主要是位于浙南地区的丽水、温州和台州。由HH及LL两种相关模式可以看出，4省的城镇化发展水平在地理空间上都具有一定依赖性，其中江苏省的依赖性较明显；由HL和LH两种相关模式可以看出，山东省和浙江省的城镇化发展水平存在明显的空间差异性，广东省的城镇化发展水平存在部分的空间差异性，江苏省的城镇化发展水平不存在明显的空间差异性。

计算局部空间关联指标LISA(Local Indicators of Spatial Association)用来测度以每个地理单元为中心的一小片区域的集聚或离散效应，以识别空间集聚与离群点，计算及检验结果见表5。山东省表现出显著局部空间相关的城市只有烟台(在0.05的置信水平上显著相关)，其余16城市不存在明显的局部空间相关性，说明山东省的城镇化发展在空间维度上的相关性比较低。广东省表现出显著局部空间相关的城市有茂名、梅州(在0.05的置信水平上显著相关)、中山和惠州(在0.01的置信水平上显著相关)，其余17城市不存在显著局部空间相关性，说明广东省的城镇化发展在空间维度上的相关性也比较低。江苏省有7个城市(占54%)表现出显著的局部空间相关特性，包括徐州、淮安(在0.01的置信水平上显著相关)，连云港、宿迁、泰州、常州和无锡(在0.05的置信水平上显著相关)，说明江苏省的城镇化发展在空间维度上的相关性较高，城市自身城镇化发展受到周边城市影响较大。浙江省表现出显著局部空间相关的城市有湖州和丽水(在0.05的置信水平上显著相关)，其余9城市不存在显著局域空间相关，说明浙江省的城镇化发展空间维度上的相关性也较弱，无法形成有效的集聚发展态势。

图1 Moran散点图对应实体图

表5 局部空间自相关及检验结果表

4 结论

4省在城镇化发展的水平、特点、空间格局等方面存在着共性，也存在诸多差异。

(1)4省的城镇化发展水平较高的地区普遍位于省会城市周围，形成省会辐射圈，东部经济发达省份的省会城市对于地区城镇化水平的发展具有较强的辐射带动作用，能够很好地发挥省会城市的地区及政策优势，对周边城市形成示范作用，同时在经济、人口及福利等方面具有溢出效应，当然这种效应的大小也要取决于周边地区自身的城镇化发展基础。

(2)4省除了省会城市之外都有另一个城镇化水平比较高的中心，在各省经济发达的地区容易形成城镇化水平较高的城市集聚分布格局。

(3)山东省、广东省和浙江省的城镇化发展并未形成显著的集聚或分散格局，城市之间的城镇化发展联系较弱；而江苏省的城镇化发展则形成了较显著的空间集聚的格局特征，城市之间联系较强，省会及苏锡常城市群的辐射带动作用较强，容易形成集团发展态势。

(4)山东省、广东省和浙江省的城镇化发展在空间维度上的相关性还较低，城市间城镇化发展并未形成有效的空间集聚格局；江苏省的城镇化发展在空间维度上的相关性比较高，形成了较明显的空间集聚效应，高值区的辐射带动作用明显。从局部空间相关性来讲，江苏省＞广东省＞浙江省＞山东省，山东省的城镇化发展局部相关性最低，各城市倾向于独立发展，城市之间并未形成良好的交流互动，高值城市也未能够很好地带动周边城市城镇化积极发展，开放程度较弱。