淮海经济区县市经济联系的空间相互作用演化分析

2020-08-09欧向军

国土与自然资源研究 2020年4期

梁壮，欧向军，2*

（1.江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院，江苏徐州221116；2.江苏师范大学城镇化研究中心，江苏徐州221116）

引言

随着经济快速发展和全球化进程不断加快，区域间各种要素的高速流动推动区域经济联系的发展[1]。区域经济联系表现为经济实体区域间的相互作用和关联，是区域地理学近期研究的前沿[2]。国外关于区域经济联系的研究起步较早，Reillyt提出“零售引力定律”[3]，Zip f首次将其运用到空间相互作用研究中，为空间联系研究打下了理论基础[4]，P.D.C on v e r se、Russon、D j anko v、M atsumoto等人在其基础上提出了断裂点理论、短拖模型和引力模型等理论和方法[5-8]。国内关于区域经济联系的研究开始于20世纪80年代，研究内容方面，主要涉及区域经济联系及空间相互作用[9]、经济联系的强度和方向的测度[10]、空间结构分析[11]、经济区的划分[12]等方面；在研究方法方面，主要运用引力模型[13]、潜力模型[14]、人口迁移模型[15]、扩展强度模型[16]、城市流[17]、空间流[18]、核密度估计分析[19]、社会网络分析[20]、隶属度分析[21]、节点分析[22]、线路分析[23]、断裂点理论[24]等方法；在研究区域方面，主要集中于京津冀[25]、长株潭[26]、长三角[27]、长江中游城市群[28]、武汉都市圈[29]、粤港澳大湾区[30]、江苏省[31]等经济区域；综上所述，国内对于经济联系的研究主要集中于发育相对成熟的城市群、都市圈和经济发达省份，而对于经济欠发达的区域经济联系研究相对薄弱，研究单元主要为地级市，而对县域间经济联系研究相对不足，且多采用单一方法进行分析评价。故本文以淮海经济区为研究对象，以县域为基本研究单元，综合利用引力模型和社会网络分析等方法，从经济联系的强度、方向和格局等方面，对淮海经济区59个县市单元在2008～2017年间经济联系的空间结构演变进行分析和评价。这为优化淮海经济区经济联系格局，增强县域经济联系等方面提供借鉴。

1 区域概况、数据来源与研究方法

1.1 区域概况

本文采用的淮海经济区范围来自于2018年11月印发的《淮河生态经济带发展规划》中所划定的界限。具体范围包括：江苏省的徐州、连云港、宿迁，山东的济宁、临沂、枣庄、菏泽，安徽的淮北、宿州，河南的商丘，共10个地级市。淮海经济区以全国5.35%的人口（7440万人）创造了全国3.8%的G D P（31328.09亿元）。

1.2 数据来源

依据各省2017年行政区划，本文以淮海经济区10个地级市区及其所辖的49个县域（包含县级市），共59个县市单元作为研究的基本单元，选取2008、2011、2014和2017年4个年份为时间节点，其中人口和G D P等数据均来自《江苏省统计年鉴2009～2018》、《河南省统计年鉴 2009～2018》、《安徽省统计年鉴2009～2018》、《枣庄市统计年鉴 2009～2018》、《济宁市统计年鉴 2009～2018》、《临沂市统计年鉴 2009～2018》、《菏泽市统计年鉴2009～2018》，两地间距离来自百度地图所测度的两地政府间最短交通距离。

1.3 研究方法

1.3.1 引力模型。在对经济联系强度的测算方法中引力模型是最常见的，本文选用修正后的引力模型对淮海经济区各县市间的经济联系强度进行测算，其计算公式为：

式中：Fij为i和j县市间的经济联系强度；Kij为经验常数，本文采用地区生产总值比重进行修正；Pi、Pj分别表示i和j县市的总人口数量；Gi、Gj分别表示i和j县市的地区生产总值；Dij为i和j县市间基于公路的最短交通距离；Fi为I县市对外联系总量；Ii为i县市经济联系的隶属度。

1.3.2 社会网络分析。社会网络分析通过测算可以直观的展示区域经济联系空间结构的整体特征。本文利用U c inet 6.0软件定量分析，从网络密度、网络中心度和核心—边缘结构三个方面对淮海经济区经济联系空间结构进行综合分析评价。

网络密度。该指标反映网络中成员间的联系程度，其值越大，则网络成员间的联系越密切。

网络中心度。中心度是节点在网络结构中重要性的量化，通常选取点度中心度指标。本文采用点入中心度和点出中心度来分别表示淮海经济区各县市的集聚和辐射能力。

核心—边缘结构。核心边缘结构能够揭示网络中各节点的核心与边缘位置，体现节点在网络中的重要性。

2 空间相互作用分析

2.1 空间相互作用强度分析

根据公式（1）和（2）依次计算出 2008～2017年间 4个节点年份59个县市的两两县市间空间相互作用强度（图1）。由于淮海经济区内两两县市间相互作用联系线共有1711条，为防止相互作用联系线过多导致空间相互作用结构不突出，将联系强度小于10的联系线删除。①2008～2017年间，淮海经济区两县市间空间相互作用强度呈上升趋势；②淮海经济区各县市对间空间相互作用强度差值过大。2008年空间相互作用强度最高的县市对为淮北—濉溪（328.10）比联系强度第二高的枣庄—微山（118.39）高出209.71，最低值是灌南—宁陵间的联系强度（0.03）。2011年、2014年和2017年县市对间空间相互作用强度差值进一步扩大，最高值与最低值之差分别是 565.95、760.16和979.30；③2008～2017年间，中等强度县市对数量涨幅最大，总量达到106对，增幅为650%，低等强度以上县市对数量总量达到192对，增幅为225%；④低等强度以上相互联系中没有地级市区参与的县市对比重不断上升。2008～2017年间，低等强度以上相互联系从以地级市区为中心发散的联系线逐渐转变为覆盖面更广的联系网络。显示出县域经济联系在不断提高，淮海经济区内相互作用强度空间分布特征更加合理。

根据公式（3）依次计算出2008-2017年间4个节点年份59个县市的空间相互作用联系总量。淮海经济区各县市由于经济水平、人口数量和最短交通距离的不同，导致其呈现出以下时空特征（图1）：①淮海经济区联系总量值较高的主要为徐州、淮北、济宁、枣庄、临沂、濉溪、滕州等县市，联系总量在空间上呈现出“中部高，四角低”的分布特征；②地级市的联系总量强于县域。2008年淮海经济区各地级市区联系总量之和为1695.69，均值为169.60，中等强度以上的有6个区域，占比为75%。各县域联系总量之和为1708.50，均值为34.87，中等强度以上的有2个县市占比为25%。2011年、2014年和2017年地级市区联系总量的均值分别为280.01、358.25 和 488.13，2017 年均值为 2008 年的2.88倍。中等强度以上的区域数量分别为9、10和10个。各县域联系总量的均值分别为57.51、80.92和106.71，2017年县域联系总量均值仅为地级市区平均值的21.86%。显示出地级市区的要远强于县域。联系总量的上涨反映了淮海经济区各县市经济发展和人口增长，各县市联系更加密切；③2008～2017年间，淮北、濉溪、徐州、枣庄的联系总量始终位于前四，占淮海经济区联系总量的36.58%。徐州市作为淮海经济区中心城市，2017年其联系总量占淮海经济区总量的9.80%，在淮海经济区联系网络中处于中心地位。地级市中宿州市的联系总量始终处于末位，2017年其联系总量仅占淮海经济区总量的1.59%，占淮海经济区地级市联系总量的3.30%。由于宿州市空间上位于淮海经济区的边缘，且人口较少经济发展较为薄弱，所以其联系在淮海经济区地级市中处于弱势地位。

2.2 空间相互作用方向分析

根据公式（4），计算出淮海经济区3471个县市的隶属度，选取各县市隶属度最大的县市作为其空间相互作用的首选地，由此分析淮海经济区各县市空间相互作用主要方向。淮海经济区各县市间空间相互作用方向呈现出（图2）：①相邻区域指向性。淮海经济区59个县市的首选地均是相邻区域；②中心指向性明显。2008～2017年间49个县域将所其行政管辖的地级市区作为首选地的有22个，占比44.90%，首选地为地级市区的有县域27个，占比55.10%。2017年有超过71%的县域将其行政管辖的地级市区作为首选地或次选地，如东海、灌云的首选地是连云港，灌南的次选地为连云港，较2008年增涨9.38%。地级市区在淮海经济区具有较强的辐射和中心作用且不断加强；③交通指向性。淮海经济区各县市空间相互作用的首选地主要集中在连霍高速、济徐高速、京台高速、济广高速等高速公路沿线。

2.3 空间相互作用格局分析

利用U c inet 6.0软件相关算法计算出2008～2017年间4个节点年份的淮海经济区经济联系的网络密度（表1）、各县市的点出度、点入度、净辐射量（图3）、凝聚子群（图4）等空间结构特征参数，分析淮海经济区经济联系空间相互作用格局。

2.3.1 网络密度。2008年淮海经济区网络密度为0.29，标准差0.46，显示出淮海经济区网络密度不高，各县市间经济联系薄弱，空间结构较为松散。2017年淮海经济区网络密度增长至0.56，增幅为91.03%，较2008年有大幅提升，说明淮海经济区经济联系网络结构紧密性有所提升，县市间的经济联系更加紧密，区域内部交流互动更加频繁。但总体上淮海经济区网络密度仍旧偏低，区域内部县市间的经济联系有待进一步加强。

图1 淮海经济区县市经济联系空间作用演化

图2 淮海经济区各县市首选地

续图2 淮海经济区各县市首选地

图3 淮海经济区网络中心性演化

图4 淮海经济区经济联系网络凝聚子群

表1 淮海经济区网络密度演化表

2.3.2 中心性分析。从点出度和点入度来看（图3），2008～2017年间，淮海经济区各县市的点出度逐年上升，说明淮海经济区各县市的辐射能力在稳步提升。从净辐射量来看，①2008～2017年间，淮海经济区内净辐射量为正值的县市数量从13个增至15个，净辐射县市为淮海经济区经济联系的主要辐射源。除宿州市的净辐射量在2011年和2014年两个节点年份降为负值外，其他9个地级市区的净辐射量均为正值。说明了地级市区在淮海经济区净辐射县市中占主导地位，淮海经济区的发展仍以地级市为主。②在49个县域单元中，净辐射县市由2008年的滕州、邹城和永城这三个县级市转变为2017年的滕州、邹城、邳州、沭阳和沛县这五个县市，均是淮海经济区内经济发展最强的县市，显示出县域经济在淮海经济区内更加活跃。③与淮海经济区中心城市地位相适应，徐州2008～2017年间的净辐射量均为最大值，远高于当年度的第二名，且徐州的净辐射量从267.90上升到815.80，增幅为204.52%，说明徐州为淮海经济区首要辐射源并不断提升其辐射能力。④淮北、济宁、临沂、枣庄四个城市2008～2017年间的净辐射量均位于前五名，是淮海经济区主要的辐射源。以2017年为例，徐州、济宁、临沂、淮北位于前四，远高于其他县市，分别达到815.80、488.92、383.22和336.64。其中，淮北的点入度分别为487.27远高于其他净辐射县市，徐州、济宁、临沂的点入度分别为175.41、198.48、164.13。淮北的原因在于淮北市与濉溪县两地政府间最短交通距离仅为6.9公里，对濉溪县的资源有着较强的集聚能力。淮北只有40.86%的辐射能量利用率，而徐州、济宁、临沂三市分别有82.30%、71.13%和70.01%的辐射能量利用率，说明徐州、济宁、临沂的主要功能为对淮海经济区其他县市经济带动作用。

2.3.3 网络凝聚子群分析。运用U c inet 6.0软件中的C on c o r算法可知2008～2017年间淮海经济区凝聚子群结构未发生变化，因此运用A rcGIS可视化功能绘制出2008～2017年间淮海经济区的凝聚子群图（图4）。淮海经济区大致可分为四大凝聚子群：一是以徐州为核心，包含连云港、宿州、宿迁、邳州、新沂、睢宁、灌云、灌南、灵璧、泗县、沭阳、泗阳、泗洪共14个县市的东南子群；二是以临沂为核心，包含沂水、蒙阴、沂南、平邑、费县、莒南、兰陵、临沭、郯城、东海共11个县市的东北子群；三是以淮北、商丘、菏泽为中心，包含丰县、砀山、萧县、濉溪、民权、睢县、宁陵、柘城、永城、夏邑、虞城、单县、曹县、成武、东明共18县市的西南子群；四是以枣庄、济宁为核心，包含沛县、滕州、微山、鱼台、金乡、嘉祥、汶上、泗水、梁山、曲阜、邹城、鄄城、郓城、巨野共16个县市的西北子群。通过表2和图3可以看出：①从4大子群与淮海经济区整体来看，2008～2017年间4大子群内部的网络密度均高于淮海经济区整体网络密度，说明在各县市间的经济联系主要在同一子群中进行。②从4大子群内部的网络密度来看，2008～2017年间西北子群内部网络密度均最高，在2017年达到了8.743，说明西北子群内县市间经济联系最为紧密；东南子群内部网络密度从2008年的最后一名（1.924）上升到2017年的第二名（7.980），说明东南子群内各县市充分整合区域内资源，经济联系更加紧密。③从4大子群间联系来看，2008～2017年间东南子群对东北子群县市的网络密度最大，说明东南子群内各县市对东北子群各县市的经济联系最为活跃；西南子群对东北子群的网络密度最小且小于淮海经济区整体网络密度，东北子群对西南子群的网络密度次之，同样小于淮海经济区整体网络密度，说明西南子群与东北子群两大子群间的经济交流相对薄弱，这与两大子群地理空间上不连接且距离较远有关。