基于产业发展大数据的南京都市圈建成区扩张时空特征分析

王逸文，徐建刚，刘 迪

（1.南京大学 建筑与城市规划学院，南京 210008；2.中山大学 航空航天学院，广东 深圳 528406）

2021年3月以来，随着国家发展改革委正式批复《南京都市圈发展规划》，南京都市圈在长三角一体化发展战略中扮演的角色愈发重要，作为中国第一个规划建设的跨省都市圈，其为国内未来跨区域都市圈的发展提供了可借鉴的范例。“都市圈模式”指的是围绕一个或多个中心城市，与周边城镇进行功能协调，在经济、社会和环境发展上具有协同倾向的区域发展模式（张京祥 等，2001）。在都市圈发展过程中，其内部的社会经济会有所调整（高煜 等，2020），为提高区域整体的国内或国际竞争力，中心城市整合周边地区人力和资源等要素，周边城市接受中心城市的产业外溢和转移，从而实现各地区产业结构升级（赵海峰 等，2020）。历史经验证明，都市圈的发育是城市群建设不可逾越的发展阶段，如果忽略此阶段，城市群将趋于空心化而无法有效发挥其辐射带动作用（方创琳，2021）。自改革开放以后，中国城镇化与建成区扩张便进入加速阶段，并在21世纪以后持续快速发展（刘勇，2011）。近年来，都市圈逐渐成为引领中国城镇化发展与推动城市群发展的核心（侯兰功 等，2020），同时也是区域经济发展的主要形态。然而，国内都市圈出现以下问题和难点亟待解决：1）中心城市对于都市圈内城市经济辐射作用较弱或辐射范围较小（陈建华，2018；龙茂乾 等，2020）；2）都市圈区域规划约束趋于软性化，建成区空间无序蔓延；3）城市之间产业同构化，缺乏地方特色；4）加盟区县和中心城市的城镇化水平以及经济发展水平存在势差，各地区之间发展不协同（刘玮辰 等，2017）。

上述问题在南京都市圈均有体现。其一，南京作为都市圈中心城市，其在省域中心城市中的首位度并不高（徐德 等，2020；曾铖 等，2021），对江苏省内经济的带动力较弱。其二，南京都市圈内扬州、镇江等地已出现城镇空间增长与人口发展失衡的现象（张浩，2017），城市的建设发展并未吸引相应的城市人口，南京周边城市对接诉求虽强，但却面临产业基础以及配套公服滞后于地产开发的窘境（尹然 等，2019）。其三，中心城市南京的第三产业发展较为超前，但传统产业生产成本居高不下，其余城市要素成本虽然较低，但产业发展不够合理（魏守华 等，2021）。其四，跨省都市圈内各地区经济差异较大，省内南京、镇江、扬州以及常州等地GDP优势较为明显，相比之下，省外滁州、宣城、马鞍山和芜湖4市却呈现明显劣势。面对南京都市圈的先天条件，如何推动整个都市圈城市空间建设向高质量、集约型和可持续的方向发展，是当前南京以及其他7 市2 区所面临的共同问题。为此，相关学者采用GIS空间分析技术，对南京都市圈展开一系列研究。如，徐宁等（2021）根据城市人口吸引力阐明南京都市圈空间结构演变规律，引入城市引力模型进行验证，发现南京都市圈经历了低水平均衡阶段、低水平极化阶段以及高水平均衡阶段，最后向高水平极化阶段发展，形成了多中心、网络化的空间结构。刘玮辰等（2017）利用改进引力模型，结合GIS方法，分析2000年以来南京都市圈县域尺度空间相互作用的时空演变，发现历年县市潜力值都由最高峰的南京主城区为中心向四周递减，呈圈层式结构，在向外扩展过程中存在空间变异性，高潜力区沿江伸展，单一核心的结构逐步变化。王玉营（2019）结合城市圈层划分方法，分别对1995、2005和2015年3期的城市扩张特征进行刻画，整体上研究区城市建设用地处于加速扩张的阶段，紧凑度逐步下降，扩张程度较高，且随着时间的推移，城市蔓延之势加剧，特别是江宁滨江、江浦、六合及栖霞等区域，存在较多扩张程度高的新增斑块。上述研究多从宏观上分析城市间一体化发展趋势，但对于城镇化驱动因素的探究不够深入。

探讨都市圈建成区空间扩张过程及其社会经济驱动因素，有助于探究如何引导城镇空间扩张与社会经济发展相协调。都市圈中发展水平相对落后的区县，如安徽4市以及淮安等地，其新型城镇化建设的促进作用有赖于产业（尤其制造业）的集聚与发展（杨永春 等，2010），可以弥补其与发达地区的经济建设差距。Button（1976）基于成本效益视角，总结集聚经济的基本表征和内在本质，认为制造业集聚与城镇化之间存在相互促进的关系。Bald‐win 等（2004）发现企业集聚引致的相关制造业集聚，促进人口向城镇产业集中，推动城镇规模的增长以及城市群的形成。袁丹等（2015）基于空间计量模型，说明制造业集聚不仅有助于推动本地城镇化发展，还促进了相邻地区的城镇化进程。贾兴梅等（2015）认为在不同地区和不同阶段内，制造业集聚度与城镇化之间的相关关系存在异质性特征。制造业等产业所引发的城镇化发展，使城镇空间外扩适应于社会经济发展需求，在实现城镇空间增长的同时，避免了土地资源粗放投入与产业结构单一。现有研究表明，社会经济因素对推动中心城市与周边城市的建成区空间格局一体化发展具有重要作用（孟丹 等，2013；范晓鹏 等，2021；严淑琴等，2021）。范晓鹏等（2021）对西安都市圈中心城区的城市扩展强度、扩展速率和扩展方向等指标进行定量测度，分析其空间演进特征，并对西安和咸阳两市的一体化历史进程归纳与总结，其研究发现经济社会的发展进步是推动都市圈发展的主要动力，无论是初期阶段的要素集聚与扩散，还是中后期的区域转型与重构发展，经济社会要素都发挥着重要的作用。

都市圈内城市出现产业同构化以及缺乏地域特色等问题，使城市生产空间无法有效利用规模经济与聚集经济，导致土地资源无效率或低效率利用（陈建华，2018）。因此，需要打破行政边界限制，在微观视角下探究推动区域城镇空间有序扩张的理想产业合作模式。然而，都市圈主体的相关研究受限于区域GDP和产业产值等面板数据的统计尺度，只能精细到区县以及地级市层面（魏守华 等，2021）。相比之下，企业工商信息平台所提供的企业主体信息以及多时相的遥感信息，能使学者从深层次、小视角和长周期入手，基于扩展面积、扩展方向以及驱动因子等定量指标，由小及大地窥探各大都市圈建成区的历史扩张过程，以及其空间扩张的社会经济驱动力。基于此，本文以南京都市圈为研究对象，探究未来产业发展规划与土地利用规划之间的有机结合模式，旨在通过规划布局产业分工的方式，引导未来都市圈高质量、集约型和可持续发展。为实现上述目标，首先基于1990－2017年的企业大数据与不透水面数据，采用空间形态定量评估、空间自相关分析以及区位熵评价等方法，总结南京都市圈各区县的建成区历史演进特点与产业发展规律，在此基础上探究产业集聚程度、集聚产业类别与都市圈建成区时空扩张进程之间的关系。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

南京是中国最早将“都市圈”概念用于规划编制实践的城市之一。早在上世纪90年代初，南京城市总体规划就提出了“以长江为主轴，东进南延，南北呼应；以主城为核心，结构多元，间隔分布。逐步形成现代化大都市的空间格局”（李飞雪 等，2007）。2000 年，江苏省城市工作会议提出了建设南京都市圈的初步构想。2002 年起，南京与镇江、扬州等6个城市共同编制了早期的《南京都市圈区域规划（2012—2020）》。2020 年都市圈范围扩大到南京、镇江、扬州、淮安、马鞍山、滁州、芜湖和宣城8市，以及常州市金坛区和溧阳市共10个地区（汪光焘 等，2021）。目前，南京都市圈总面积65 421 km²，各区县空间位置编号如图1-a）所示。为了对都市圈各城市与中心城市之间的交通联系紧密度可视化，基于百度地图导航接口获取各地区至南京市中心的驾车耗时情况（图1-a）。

图1 南京都市圈各地至南京市中心的驾车耗时及各地行政边界及编号（a.研究区范围；b.南京市中心；c.芜湖市中心；d.镇江、扬州交界地区）；Fig.1 Driving time from each part of the Nanjing metropolitan circle to Nanjing city centre and the administrative boundaries and numbers of each part (a.Study area boundaries; b.Nanjing city centre; c.Wuhu city centre; d.Zhenjiang and Yangzhou border areas)

图1显示，当前南京都市圈范围＞1～1.5 h等时圈范围，尤其北部淮安、南部宣城与芜湖，以及西部滁州定远县与凤阳县等地，开车前往南京市耗时均在2 h 以上，但都市圈内各城市在产业上互补性较强。其中，南京综合优势明显，科教资源丰富，技术密集型制造业占优势；镇江、扬州、芜湖和马鞍山等工业经济地位突出，资本密集型制造业比重较大；滁州、淮安和宣城3市农业基础雄厚，劳动密集型制造业占比大（南京市发展和改革委员会，2019）。本文以整个大都市圈为研究对象，探究各地区城市空间建设与产业经济发展过程中的机遇与挑战。

1.2 数据与预处理

1.2.1 企业大数据 企业大数据的信息可分为企业个体信息与企业间关联信息2类。其中，企业个体信息包含成立时间、注册资本、公司类型、经营状态、地址信息和产业类型等多个属性，能揭示城市产业集聚状态。企业间关联信息包括企业间投融资信息与企业间从属关系，能真实反映推动地区产业发展的资金源头。各企业数据多来源于工商和文旅等政府部门或城市黄页，自行获取、清洗和管理的难度较大。本文基于天眼查平台的条件检索与数据下载功能进行企业大数据获取，该平台企业信息被广泛应用于产业经济研究（刘润 等，2020）。获得海量企业文本信息后，利用Python 脚本和ArcGIS对所获取的企业文本数据进行格式转换、地理编码和定义空间参考可视化等一系列预处理，最终得到各类企业点的空间分布（图2-a），其中每个企业点均包含完整的属性信息。

图2 研究区企业空间分布（a）和历年新增不透水层空间分布（b）Fig.2 Spatial distribution of enterprises in the study area (a) and spatial distribution of new impervious surface layers over past years (b)

1.2.2 不透水面数据 作为城市空间演进最为显著的人工地表特征，城市不透水面已成为研究城镇边界外扩以及空间发展强度的最直观指标（胡荣明等，2020）。采用1978年前后以及1985－2017年高空间分辨率的不透水面遥感制图成果（Gong et al.,2019），分析各地区不同年份的城市建设用地扩张情况（图2-b）。该数据基于历年Landsat、Sentinel-1 雷达数据和夜光遥感数据等多源遥感数据，利用可靠的城市不透水面反演算法进行提取，1978年前后的空间分辨率为60 m，1985－2017年的空间分辨率为30 m，整体准确率达到90%以上（Gong et al.,2019）。该数据被广泛应用于城镇范围提取（刘张等，2020）。

2 研究方法

2.1 城市空间形态定量指标

采用两类定量指标研究城市空间形态演变的历时性。第一类包括扩展速度和扩展强度，该类指标体现建成区外扩速度的变化与差异，以该类指标为基础，探讨不同时间段各地区城镇空间的建设规模与演进方向。第二类包括紧凑度和分形维数，利用该类指标评价各城市形态轮廓的稳定程度与紧凑程度，对比不同时期各城市建成区外部形态的变化。

1）扩展速度和扩展强度：扩展速度指数（Ur‐ban Expansion Rate）指城市建成区面积在不同时间段的年均增长速度，可用于表征同一城市在不同时期的扩展规模和演进趋势；城市扩展强度指数（Urban Expansion Intensity）将建成区面积的年均增长量按照总面积进行标准化处理，便于在不同地区之间的对比。计算公式分别为（徐银凤 等，2019）：

式中：R表示扩展速度；I表示扩展强度；∆Ui表示某时段i建成区面积变化量；∆t为时段i的时间跨度；ULAi为时段i初始时间的建成区面积；TLA为研究单元土地总面积。

2）紧凑度和分形维数：紧凑度（Compact‐ness）由Batty（1991）最先提出，用以描述城市空间发展的填充程度，取值范围为0～1，值越大，外围轮廓越趋近于圆形。分形维数（Fractal Dimen‐sions）源自分形理论，该理论相较于欧式几何，更适用于描述现实地物的几何形状（李平星 等，2014）。分形维数指一个集合在空间上的占有程度，维数越大，空间区域内含有分形单元的机会越大，分形维数中的边界维数常用于描述城市形态，D=1.5 时，建成区的空间分布处于随机状态，D>1.5时，城市形态趋于扩张，D<1.5 时城市形态趋于稳定（徐银凤 等，2019）。计算公式分别为：

式中：C表示紧凑度；D表示分形维数；A表示建成区面积；P表示建成区周长。

2.2 空间自相关分析

空间自相关根据参与分析的变量数量可分为单一变量空间自相关与双变量空间自相关2种。其中，单一变量空间自相关只能解释某一空间变量是否与其临近范围内同一变量具有相关性。由Anselin 提出的双变量空间自相关指数，也称为双变量莫兰指数（Bivariate Moran'sI）（Anselin, 1995），可有效反映两类变量空间分布的关联与依赖特征，其计算公式为（徐冬 等，2019）：

式中：I为双变量莫兰指数，用以表征变量x与变量y在空间分布上的相关性；xi为变量x在间单元i上的实际值，yj为变量y在空间单元j上的实际值；Wij表示空间权重矩阵，用以表示各空间单元有哪些邻域单元；S2为所有样本的方差；n为空间单元总数。

双变量局部莫兰指数（Bivariate Local Moran'sI）的计算方法（徐冬 等，2019）为：

式中：zi、zj是空间单元i、j观测值的方差标准化值。基于Ii可形成4种聚类模式，由此组成的LISA（Local Indications of Spatial Association）分布图能直观地呈现局部区域中自变量与因变量的集聚性及分异特征。具体地，HH聚集，即空间单元i的变量x与邻近单元j的变量y值均为高值；LL聚集，即空间单元i的变量x与邻近单元j的变量y值均为低值；LH聚集，即空间单元i的变量x为低值而邻近单元j的变量y为高值；HL聚集，即空间单元i的变量x值为高值而邻近单元j的变量y为低值。

2.3 区位熵法

区位熵常用于测度产业集聚水平，也可用于分析区域主导产业的专业化程度（唐昭沛 等，2021），具体表示为：某地区某行业的某项产值在该地区产值中所占比重与全域该行业产值在总产值中所占比重的比值（戴宏伟 等，2003；于强，2021），计算公式为：

式中：LQij表示j地区i产业的区位熵，其值越大，说明该产业的资本集聚程度越高；qij为j地区i产业的总注册资本；qj为j地区的所有产业的总资本；qi指全域i产业的总资本；q为所有地区所有产业的总资本。

在相关研究中，区位熵的计算对象还包括从业人数、出口额、利润以及资产投入额等（周炯 等，2014；刘桔林，2021），但企业工商登记信息中不包括实际员工数量与产值、利润等，实际登记信息中能体现公司规模的指标只有投保人数和注册资本。2014-03-01前实行实缴制，本研究时间范围为1990－2017 年，因此，认为注册资本具有可信度，并选择注册资本作为资产投入额计算区位熵，从而反映各地区在各产业上资本集聚的相对优势。

3 结果与分析

3.1 建成区空间扩展特征分析

为了充分对比南京都市圈相关规划提出与实施前后的建成区空间扩展特征，本研究基于以年为统计单位的历年不透水面数据，计算1990－1995、1995－2000、2000－2005、2005－2010、2010－2015和2015－2017年（目前数据更新至2017年）6个时间段内各区县年的扩展强度指数、扩展速度指数、紧凑度和分形维数。各地区的各种空间形态定量指标可视化结果如图3～6所示。以扩展强度与扩展速度为主，紧凑度与分形维数为辅，分析都市圈各建成区的空间外扩时序特征。都市圈建成区空间扩展过程分为3个阶段。

图3 各区县建成区扩展强度Fig.3 The urban expansion intensities of all town in study area

图4 各区县建成区扩展速度Fig.4 The urban expansion rates of all town in study area

图5 各区县建成区分形维数Fig.5 The fractal dimensions of all towns' built up areas

图6 各区县建成区紧凑度Fig.6 The compactness of all towns' built up areas

1）1990－2000 年，建成区的扩展强度普遍较低，扩展速度变化较大，建成区空间扩展趋势尚不明确。各区县扩展强度与扩展速度整体先呈北高南低，北快南慢的格局，而在1995年以后，淮安北部各区（2～5 和7）以及扬州宝应县（6）扩展速度与扩展强度显著下降，淮安北部建成区经过一段时期的快速发展，其地块紧凑度明显降低，分形维数高于1.5，标志着其形态城市形态以外部扩张为主。雨花区（38）等地所在的南京市主城区成为扩展强度最高的区域，但其初期建成区面积较大，所以扩展速度较慢。

2）2000－2010 年，建成区扩展强度呈圈层结构，扩展速度格局趋于南快北慢。随着南京都市圈概念的提出与相关规划的编制与实施，南京市六合区（18）和江宁区（33）两地建成区扩展强度与扩展速度相对于1990－2000年有所提升，中心城市带动周边地区共同发展的迹象越来越明显，邻近区县如马鞍山的花山区（42）和雨山区（43）以及扬州邗江区（17）的建成区空间紧凑度均有所降低，新增建成区的空间形态复杂且不稳定。整个都市圈建成区扩展强度逐渐呈现圈层结构，圈层的核心位于南京市主城区，扩展强度自核心向外围逐渐降低，在该圈层结构下滁州琅琊区（22）、淮安清江浦区（5）以及镇江与常州交界区域（23、24、31）的扩展强度高于其所属层次的一般水平。此外，南部各县区扩展速度有所提升，其空间分布格局与扩展强度的圈层结构存在较大差异。

3）2010－2017 年，扩展强度的单核心圈层结构逐渐被多核心圈层所替代，南部区县扩展速度先增速后减速。南京江宁区（33）、浦口区（26）和栖霞区（27）组成的环形地带扩展强度进一步提升，从而更广泛地带动周边城镇化建设。滁州琅琊区（22）、淮安清江浦区（5）以及镇江与常州交界区域（23、24、31、40）等地进一步发展，成为带动周边城镇空间发展的新核心。此外，南部各区县的扩展速度进一步加快，整体呈现南快北慢的格局，而在2015年后，南部建成区扩展速度回落，都市圈各地区呈现稳定增长的趋势，建成区空间形态以高分形维数，低紧凑度为主。

3.2 建成区空间形态演变的社会经济因素分析

为了通过规划产业布局，引导未来都市圈高质量发展，本研究在时间、空间维度上对产业集聚与建成区演进进行空间自相关分析，同时，既在宏观上探究建成区外扩过程中社会经济驱动因素，也在微观上分析区域发展差异与行政区划差异对都市圈产业集聚与城镇空间开发的影响。

3.2.1 产业集聚程度与建成区演进的相关性分析以1 km×1 km 的网格作为基本空间单元，统计1990－1995、1995－2000、2000－2005、2005－2010、2010－2015以及2015－2017年6个时段各单元的建成区扩张情况与各类型产业新增数量。采用扩展强度作为微观视角下建成区扩张情况的评价指标，一方面，是因为其他3类指标不适宜在小网格单元中进行分割统计，另一方面，在统一尺度的网格下计算扩展强度可以忽略土地总面积的影响，可将不透水层新增像元数视作扩展强度。基于Geo‐da1.10 软件，选用新增企业数量为变量x，建成区扩展强度为变量y，计算不同时段下双变量全局莫兰指数（表1）。

表1 各时段各产业集聚程度与建成区扩展强度的全局莫兰指数Table 1 Global Moran index of the intensity of industrial agglomeration and built-up area expansion

由表1可知，在1990－2015年，制造业集聚与建成区扩展始终呈现显著的全局正相关性，但相关系数呈现倒“U”形变化趋势，表现为2005年之前制造业集聚与建成区扩张之间的相互促进效应逐渐增强，而2005年之后逐步下降。制造业以外的其他产业，如各类服务业、采矿业以及农、林、牧和渔业等，与建成区扩张之间的关系不稳定，仅在某些时段呈现显著正相关性，甚至呈现显著负相关性。为分析上述产业是否有助于推动建成区外扩，以滁州天长市（13）为代表，统计当地各类型企业历年新增数量变化。由图7可知，制造业新增数量变化与建成区扩展面积（不透水面栅格数量）变化具有同步性，在1990－1995年，制造业规模增速明显加快，同期建成区扩展速度较快，而其他行业仍维持在较低的发展水平。当地制造业企业稳定发展一段时期后，建筑业以及各类服务业企业在2000年前后的新增速度逐渐加快，同时期的建成区扩展速度与扩展强度均却始终维持在一个相对低的水平。本研究发现，各类生活性服务业如文化、体育和娱乐业以及居民服务和修理等产业趋于向人口较为密集的区域聚集，而非人迹罕至的非建成区，而交通运输、仓储和邮政业以及租赁、商务等生产性服务业，更倾向于具有一定企业规模的建造业集聚区。综上，制造业的集聚过程对于建成区外扩具有显著正面推动作用，而其他产业的集聚尽管会影响城市空间及社会经济的结构，但驱动非建成区向建成区转换的效果并不明显。

图7 滁州天长市各类型企业历年新增数量Fig.7 The increasing number of each types of enterprises in Tianchang, Chuzhou

3.2.2 制造业类型差异与建成区演进相关性分析为了对比都市圈建设前后各地区主导制造业类型的变化，以及不同制造业集聚影响下建成区演进情况的差异性，利用企业大数据的注册资本，计算各大类制造业的区位熵，并将各地最大区位熵所对应的制造业类别视作地方的优势制造业。各地优势产业的结果可与地方财报之间相互印证，如滁州凤阳县优势制造业为矿物加工，而凤阳县2017年国民经济和社会发展统计公报显示，2017年来凤阳县非金属矿物制品业累计工业增加值同比增长8.5%，对工业增长的贡献率为45.4%（滁州市统计局，2018a）；又如天长市优势制造业为电子信息，天长市2017年国民经济和社会发展统计公报显示该市光缆产业增长25.2%，电力电缆产业增长25.7%，电子元件产业增长23.5%，同为本地工业增长的重要组成部分（滁州市统计局，2018b）。南京都市圈各区县的优势制造业类型在1990－2000、2000－2010、2010－2017年3个阶段产生明显变化（图8）。

图8 基于区位熵的各地区优势制造业Fig.8 Major manufacturing industry of each area

1990－2000年，都市圈内区县产业同质化现象较为明显。其中安徽省内滁州、马鞍山、芜湖、宣城4市以及江苏淮安、镇江，主要以食品制造产业和运输制造产业为优势制造业，其中食品制造业为劳动力密集型产业，而运输制造为资本与技术密集型，该时期产业发展特点为粗放式投入资本与人力，重视产量而轻研发，生产设备以购买为主。江苏南京、扬州和镇江着力发展电气机械与电子信息等产业，业态日趋丰富。此外，毗邻南京的地区，如马鞍山和县（36）与镇江句容（30）等，其与南京拥有相似的产业类型，南京市带动周边产业发展的趋势渐显，并且句容制造业的投融资信息显示，其外部投资主要来自南京玄武区（34）与高淳区（49）。

2000－2010 年，随着南京都市圈的提出与实施，安徽省地界内的采矿加工产业显著增加。采矿加工为资源与资本密集型产业，安徽省着力发展黑色金属冶炼、压延加工业与非金属矿物加工产业。一方面，是响应国家宏观经济发展需求（张谋贵，2006），另一方面，是因为长三角地区对该类型产业的需求旺盛。相反，江苏省电子信息产业在该时期得到快速发展，该阶段江苏各城优势产业类型丰富度显著高于安徽各城镇，一方面，是因为镇江和扬州等地业态较为丰富，另一方面，对2018年以前江苏省企业投融资信息的统计结果分析发现，这些地区凭借区位优势获得长三角南京、杭州、上海等地的资金支持。

2010－2017年，江苏省各城市的制造业类型更加多样化，布局呈现以下特点：1）各区县存在明显的产业分工，其中南京主城区在电子信息和医药制造等高新产业上占优势，镇江以食品饮料、纺织服装及电气机械等生活用品制造业为优势产业，滁州与宣城大部分地区（12、15、16、19、28、51、53、58-61）仍以森工造纸、化工材料和采矿加工等劳动力与污染程度密集的企业为主；2）在区域间协同分工的基础上，各城市中较发达的地区仍积极布局发展一些科技附加值相对较高的产业，如电子信息和电气机械等。

整体上，南京都市圈建立之前，都市圈各地区产业同质化现象明显，而南京都市圈成立以后，各地区产业趋于多样化，但由于地理位置相近、空间功能相同、文化环境相亲及经济政策相似等原因，近年来局部地区优势制造业同质化趋势渐强。化工材料产业在宣城和滁州两城的制造业产业中地位日盛，滁州明光市（9）、宣城广德县（56）两地化工材料产业与首位的电子信息产业区位熵值十分接近。

此外，通过对比图8-c 与图3-e～f、图4-e～f 可知，2010年以后，优势制造业的类型差异直接反映在建成区扩展强度与扩展速度上。一方面，在都市圈扩展强度的圈层结构中，芜湖鸠江区（47）、三山区（54），滁州琅琊区（22）以及淮安清江浦区（5）等地扩展强度均超过其所属圈层的一般水平，这表明地方的优势产业或主要产业的优势会反馈在建成区演进上，另一方面，优势制造业类型偏低端的地区，其城镇扩展强度相对于周边地区较低或强度提升相对滞后，如南京六合区（18）、浦口区（26）等地的重点产业多为劳动力密集型或污染密集型产业，这些地区的建成区扩展强度在2000年以后便长期滞后于以电子信息为优势制造业的南京江宁区（33）。而以森工造纸为优势制造业的镇江句容市（30），其扩展强度不仅低于南京江宁区（33），还同样低于镇江润州（25）、丹徒（29）以及常州金坛区（40）。

为了在微观层面研究各类制造业对建成区扩展强度的影响差异，利用1 km×1 km 网格统计结果，选用6个时间段的各类制造业的新增数量为变量x，建成区扩展强度为变量y，计算双变量全局莫兰指数。此外，还计算建设用地扩展强度的单变量全局莫兰指数（表2）。

表2 各类制造业与建成区演进相关性分析结果Table 2 Global Moran index of the manufacturing industry agglomeration and built-up area expansion

由表2中的扩展强度单变量全局莫兰指数历年变化可知，建成区扩展强度始终具有较强的空间自相关性，即扩展较快的区域与扩展较慢的区域往往各自集中分布。不同类别制造业对建成区扩展强度的影响具有复杂性与变化性。在城镇化发展早期，电子信息、矿物加工和电气机械等不同层次制造业集聚均与本研究涉及的建成区扩展强度呈全局正相关性，制造业企业在非建成区范围内选址建厂、集群发展对于建成区边界扩展也起推动作用。随着建成区规模的不断扩大，各类制造业对于建成区发展的带动效果开始产生差异。在1990－2010年，化工材料、电子信息、电气机械和运输制造产业的集聚，与建成区演进之间关系较为稳定，医药制造产业由于本身体量较小，对建成区扩展的驱动作用较弱。服装纺织、森工造纸及文体娱乐等产业的集聚与建成区扩张之间的相关系数起初较高，2005年以后呈现下降的趋势，部分产业对应的莫兰指数持续降低甚至为负，该类产业的共同特点是劳动力密集型且附加值相对较低，对于城镇初期发展具有较强的推动作用，而随着城镇规模的不断扩大，其对于区域发展的空间溢出效应不断减弱，并且在都市圈社会经济调整过程中的流动性较强。相比之下，同样具有劳动力密集且附加值低特点的矿物加工产业却基本与建成区演进呈现较强的正相关性。通过统计2018年以前安徽省企业投融资信息，发现其矿物加工产业中非金属矿物加工业受到南京市企业的投融资，这使得该产业在此期间得到快速发展，并且据2017 年芜湖、滁州和宣城等地的国民经济与社会发展统计公报显示，非金属矿物加工产业已成为地区工业发展的重要增长点。为了在微观层面上研究各类型制造业发展与建成区演进的空间关系，计算矿物加工、服装纺织及电气机械3类具有代表性的制造业在1990－1995 和2010－2015 年2个时间段与建成区扩展强度之间的局部莫兰指数（图9）。

图9 代表性制造业集聚与建成区扩展LISA图Fig.9 The LISA of representative manufacturing industries' agglomeration and built-up area expansion

在1990－1995 年，南京建邺区（35）、雨花台区（38）、江宁区（33），扬州邗江区（17）及江都区（14）等地均出现电气机械、服装纺织与矿物加工3 类产业集聚发展并且建成区快速扩张的现象，可见该时期各类制造业的集聚区域并没有明显地域分隔。在2010－2015年，电气机械、矿物加工转而集聚在镇江扬中市（23）、京口市（24）等地区，服装纺织产业同样转移发展，但各地HH 地块的集聚规模普遍低于矿物加工产业，并且主要围绕在各地主城区及其周边区域发展，而在其所辖各区县内集聚规模普遍较小，因此对当地建成区发展影响较小。在具体的扩散方向上，电气机械、服装纺织与矿物加工3类产业具有一定的地域倾向性。通过对比图9-a～c 与d～f 可见，这3 类产业更倾向于朝镇江、扬州、淮安以及常州等江苏地区发展，而在安徽滁州、芜湖、马鞍山等地的集聚规模普遍较小，该现象表明省级行政区划界限在一定程度上影响都市圈内制造业的从中心城市向各地区扩散的进程，也在一定程度上影响城镇空间的集约型发展。

综上可知，作为都市圈中心城市的南京市，对周边地区的经济辐射方向与力度存在明显的差异。长此以往，南京都市圈内江苏地区与安徽地区之间的城市发展差距会越加悬殊，一方面，镇江和扬州等地的主城区的城镇空间继续向东扩张，与南京市城镇空间难以一体化发展；另一方面，在滁州和马鞍山等地，毗邻南京的区域会倾向于与南京一体化发展，但远离的区域难以获得发展机遇。因此，南京市一方面应主动打破行政区划边界限制，引导劳动力密集型、资源密集型以及各种低附加值的产业向都市圈各地区扩散外迁，增强自身经济辐射范围与辐射力度；另一方面应积极推进产业集群政策创新、产业协同模式创新、金融服务体系创新和科教文化研究创新等策略，着力提升南京都市圈中心城市的创新首位度，合理统筹利用都市圈内自然资源与社会资源，着力打造南京都市圈特色品牌，避免与周边杭州都市圈以及合肥都市区同质化竞争。而都市圈内其他城市在承接产业转移的同时，一方面应发挥区域特色，实现产业链错位分工，避免同质化竞争与资源内耗，另一方面应结合自身发展实情与都市圈建设对接。其中，安徽滁州、马鞍山和宣城3市目前仍较依赖黑色金属冶炼及压延加工业与非金属矿物加工产业，应积极引入自动化流水线及防污治污等技术，在智能汽车和新材料等领域的生产端展开分工合作。其次，产业转移不能只停留在各城市主城区层次，而应尽量扩散至下属区县，激发各地区城镇化发展动力，提高整体发展水平。安徽芜湖应立足于本地既有的运输制造产业优势，通过融入智能化技术实现升级转型，并依托于现代物流体系开展对外合作，提升南京都市圈在智能汽车、通用航空领域的国际影响力。而江苏扬州和镇江2 市目前经济发展水平与城镇化发展水平较高，一方面应与南京在智能装备、航空航天及新材料等领域积极合作，加大研发投入；另一方面应合理推动建成区扩展，避免城镇建设与社会经济发展不适配、不协调。江苏淮安既在生态旅游与生态农业等领域具有长期优势，也在电子信息、电气机械与医药制造等产业取得快速发展，因此城市内部应在生态环境保护的基础上，进行合理的产业布局，保证城镇建设与社会经济发展适配，探索自身高质量发展之路。

4 结论与讨论

本研究在量化分析南京都市圈建成区空间演进特征及其与产业集聚之间相关性的基础上，对南京都市圈未来产业布局规划与区域分工提出建议，得到的主要结论有：

1）南京都市圈各区县建成区扩展强度的空间格局变化经历了1990－2000、2000－2010 年和2010－2017年3个阶段：第一阶段各地扩展强度变化较大，整体格局尚不明朗；第二阶段逐渐呈现圈层结构，高值核心位于南京市主城区，自核心向外围扩展强度递减；第三阶段圈层逐渐出现滁州琅琊区、淮安清江浦区以及镇江与常州交界区域等多个核心。

2）结合都市圈内制造业产业集聚发展过程，本研究认为在1990－2015年，都市圈内各产业中制造业的集聚程度与建成区空间演进速度之间存在全局正相关性，但近年来部分地区制造业发展滞后于建成区扩张，这种全局层面的相关性有所降低。

3）各地区优势制造业类型的差异会影响建成区扩展强度以及扩展速度，而在都市圈产业分工的整体趋势影响下，不同类型制造业转移对于都市圈腹地建成区演进的影响存在差异：①优势产业或主要产业的优势会推动建成区的演进，如芜湖鸠江区（47）、三山区（54），滁州琅琊区（22）以及淮安清江浦区（5）等地；②优势制造业类型偏低端的地区，城镇扩展强度相对于周边地区较低或强度提升相对滞后，如南京六合区（18）、浦口区（26）、南京江宁区（33）、镇江句容市（30）、润州（25）、丹徒（29）以及常州金坛区（40）。

4）南京市对于圈内江苏地区与安徽地区之间的城市的经济辐射方向与力度存在明显的差异，未来南京市应通过转移低端制造业与加强金融投资等方式与安徽各地区深化合作，并通过鼓励科技创新成果向生产端转化的方式持续提高自身在江苏地区的首位度，推动传统产业智能化转型。都市圈其他地区应该结合自身资源优势与产业发展基础积极与南京市对接，通过实现产业一体化发展进而达到未来都市圈高质量、集约型、可持续发展的目标。