基于时空大数据的粤港澳大湾区城市群空间结构演变及影响因素分析

何雄 袁晓蝶 张国俊 周春山

【基金项目】教育部科技发展中心产学研创新基金——新一代信息技术创新项目“基于时空大数据的粤港澳大湾区城市群空间结构演变及影响因素分析”（2021ITA03003）、广州市哲学社会科学发展“十四五”规划2022年度智库课题“广州推动城市空间布局优化研究”（2022GZZK08）成果。

摘要：本研究通过获取2013年和2022年粤港澳大湾区城市群的夜间灯光数据、LandScan空间数据和POI时空大数据，运用多种空间方法对比分析粤港澳大湾区城市群空间结构演变特征及其影响因素。研究发现：粤港澳大湾区城市群空间结构呈现“主聚副散”“西多东少”的不平衡发展特征，且逐渐显现为多节点网络化的空间结构。此外，经济发展水平对大湾区城市群空间结构演变影响力最大，而自然因素的影响力最小。据此，本研究提出建设多节点支撑城市群空间格局、完善粤港澳大湾区交通网络、加强政府在资源要素配置中的宏观调控作用等建议，以期为优化粤港澳大湾区城市群空间结构提供有益借鉴。

关键词：粤港澳大湾区；时空大数据；空间结构；演变特征；夜间灯光数据

【中图分类号】 F299.27    doi：10.3969/j.issn.1674-7178.2023.06.001

前言

2019年，中共中央、国务院印发《粤港澳大湾区发展规划纲要》，提出粤港澳大湾区要建成充满活力的世界级城市群，成为高质量发展的典范①。2020年，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出发展壮大城市群和都市圈，分类引导大中小城市发展方向和建设重点，形成疏密有致、分工协作、功能完善的城镇化空间格局②。重大发展战略接连出台表明，国家十分重视区域发展和空间问题。

目前，关于城市群空间结构的研究主要关注识别城市群空间结构形态以及城市群空间结构的演变过程，如周春山和叶昌东梳理并总结了不同时期我国城市空间结构的研究成果，利用统计年鉴数据分析不同城市群与周边城市的经济空间联系与空间结构演变特征[1]。方创琳等学者认为，我国城市空间沿着“城市—都市区—都市圈—城市群（大都市圈）—大都市带（都市连绵区）”这一主线拓展演进。城市群在高速发展过程中呈现出高密度集聚、高速度擴张、高强度污染和高风险环境资源保障威胁等“城市病”问题，需要给出新的区域空间结构优化方案，建设一个区域资源环境承载力相适应的可持续发展城市群[2]。胡盈等学者以长江中游城市群26个城市的城市流强度为研究对象，对城市群内部城市的经济联系进行量化测度，发现长三角城市群与珠三角城市群的多中心空间结构存在明显差异[3]。在城市群发展过程中，受经济、技术、社会和政策等不同因素的影响，城市群内部的空间布局与组织方式出现分化和差异，而具体哪些因素会对城市群空间结构演变产生影响、哪些因素对城市群空间结构的影响力较大，这些问题成为学者们关注的另一重要研究主题。如刘省言等学者观察2000年长三角区域各城市的收缩空间格局、演变过程及影响因素，发现经济发展水平是影响城市空间格局的长期因素，公共服务、个人生活“刚性需求”是影响城市空间格局的短期因素[4]。又如杨朗等学者通过总结广州市职住空间总体特征，从人口的分布和迁移、社会结构变化、居民居住需求和生活方式等因素探讨广州不同类型区域的职住发展模式，建议引导居住主导型和就业主导型区域从而优化城市空间结构[5]。

然而，针对同一城市群空间结构，其研究结果会因为研究尺度、样本数据和研究方法的不同而出现差异。一般来说，研究尺度包括行政区划尺度与空间尺度，基于行政区划的研究尺度一般以中心城市、次中心城市和一般城市来描述城市群的空间结构，无法揭示行政区划内部人口、经济活动的异质性[6]。此外，有关城市群空间结构演变的影响因素分析仍以定性分析为主，且在研究尺度上大多局限在区县层面，较难剖析城市群空间结构的驱动演变因素及作用规律。其次，从研究样本数据的类型来看，现有研究多数使用单一样本数据对城市群空间结构进行识别与分析，较少研究能运用多种时空大数据对城市群空间结构演变进行综合分析。已有的研究一般采用以下三种样本数据：第一种是社会经济统计数据，包括人口、国内生产总值。第二种是交通、信息等流数据。第三种是包括夜间灯光数据、全球人口动态数据（LandScan）在内的空间数据。以空间数据作为样本数据主要用于分析城市群空间格局变化，例如，可以将夜间灯光数据生成等高线的方法与局部轮廓树方法相结合，以此识别城市中心和城市中心的层级结构[7]，也可以通过不同的阈值提取方法处理空间数据从而识别城市群中心区域[8]，还可以通过空间自相关分析、局部加权回归等空间分析方法来识别城市人口集聚中心进而判断城市中心区域范围[9]。以往城市群空间结构研究一般会使用统计数据进行测算，但统计数据更新周期长、空间分辨率低。与统计数据、流数据相比较而言，夜间灯光数据和LandScan空间数据具有时空连续等特征[10]，可用以反映城市群的空间集聚情况。最后，研究城市群空间结构常用的方法有密度分析和阈值提取等空间分析方法，具体使用何种研究方法需要基于已有的样本数据[11]，这可能会间接导致研究结果出现差异。

从上述政策规划和研究实践可见，合理的区域空间结构是形成新发展动力、推动经济发展转型升级的重要方式。优化城市群空间结构有利于增强城市空间布局的合理性、推动城市群协调发展。为进一步识别和分析粤港澳大湾区城市群空间结构与演变规律，本研究对获取的2013年和2022年粤港澳大湾区城市群的夜间灯光数据、LandScan空间数据和POI时空大数据等多种类型样本数据进行定量分析，从空间研究尺度总结分析粤港澳大湾区城市群空间结构演变特征，以及影响粤港澳大湾区空间结构演变的主要因素，并提出相应的建议，以期促进粤港澳大湾区城市群空间结构优化，为推动粤港澳大湾区建设成世界一流城市群提供有益思考。

一、研究数据与研究方法

（一）研究样本概况

粤港澳城市群为本研究的研究样本。粤港澳大湾区城市群由香港、澳门两个特别行政区以及珠三角九市（包括广州、深圳、珠海、中山、江門、佛山、东莞、惠州、肇庆等城市）组成。粤港澳大湾区总面积约为5.6 万平方千米。根据粤港澳统计部门公布的2022年经济数据显示，2022年粤港澳大湾区经济总量超13万亿元人民币，在中国各大城市群位列第一③，从第七次全国人口普查数据可见，截至2020年12月，粤港澳大湾区常住人口高达8617.19万人，同样位居中国城市群首位。

（二）研究数据

1. 夜间灯光数据

本研究使用的夜间灯光数据是 NPP/VIIRS。NPP/VIIRS 夜间灯光数据不仅具有更强的光辐射探测能力以及更加精细的表现数值，还有更完整的全球覆盖范围和更高时间质量的数据优势，这些特征使NPP/VIIRS相比其他夜间灯光数据应用更为广泛。为了解近十年粤港澳大湾区城市群空间结构的演变，笔者通过访问美国国家地球物理数据中心（网站：http：//www.ngdc.noaa.gov）分别获取2013年和2022年粤港澳大湾区城市群的夜间灯光数据，对数据进行辐射校正及月平均处理后得到夜间灯光数据处理结果。

2. POI时空大数据

笔者通过高德API接口获取2013年和2022年粤港澳大湾区城市群POI数据，该数据包括名称、地址、坐标和类别4个基本特征，笔者对获取的POI数据进行查重、清洗，筛选之后将POI数据统计至公里网格数据集中。

3. LandScan空间数据

本研究分别获取2013年和2022年粤港澳大湾区城市群的LandScan空间数据，对数据进行处理后得到粤港澳大湾区城市群人口空间分布结果。

（三） 研究方法

1. 局部空间自相关

在一个城市中，由于城市群主中心区域与其他区域有着明显的空间差异，而局部莫兰指数（Local Moran's I）可以从地理单元反映出这种空间差异，因此，本文基于公里网格的NTL&P&L的密度来计算局部莫兰指数，将“高—高集聚区”定义为城市群主中心，其中局部莫兰指数的计算公式为：

[Ii=xi-xS2ij=1，j≠inwij（xj-x）]                      （1）

在公式（1）中，[Ii]代表 [i]点的局部莫兰指数的统计值，[wij]是空间权重矩阵，[xi]是[i]点的属性值，[x]是所有属性值的平均值，而[S2i]是方差，计算公式为：

[S2i=j=1，j≠in（xj-x）2n-1-x2]                           （2）

2. 地理加权回归

城市群副中心应当是距离主中心有一定距离且具有高城市活动密度的区域，因此，城市群不同副中心的活动密度，与副中心到主中心的距离会存在明显的关系，本文利用地理加权回归分析来反映这种关系。计算公式为：

[yi=βiμi，vi+j=1kβjμi，vixij+εi]          （3）

在公式（3）中，[yi]是公里网格单元[i]的NTL&P&L密度的平方根，[μi，vi]是单元[i]的空间地理坐标，[βjμi，vi]是公里网格单元[i]的第[j]个回归参数，[xij]是每个单元到主中心点的距离，[εi]是残余误差。本文将标准残差>1.96的单元定义为候选副中心，将邻近主中心的副中心移除，被识别的即为副中心。

3. 地理探测器

地理探测器是探索单变量空间异质性及两变量间的因果关系的空间分析工具，它具有对变量无线性假设、对多变量共线性免疫的特点，其计算公式为：

[q=1-h=1LNhσ2hN2σ=1-SSWSST                   ]（4）

在公式（4）中，[Nh]为子区域样本数，[σh]为子区域样本方差，[q]为自变量[X]对因变量的解释力。

二、研究结果与分析

（一）粤港澳大湾区城市群空间结构演变分析

1. 粤港澳大湾区城市群空间结构识别

本研究基于上述方式获取的2013年和2022年粤港澳大湾区城市群的夜间灯光数据、LandScan空间数据与POI时空大数据，通过平均值法融合这三种类型的数据后得到新的城市综合指数，再采用局部空间自相关分析来识别2013年和2022年粤港澳大湾区城市群主中心区域，权重矩阵采用逆距离法来确定。在识别过程中，笔者将空间聚类类型为“高高聚类关系”的单元列为潜在的城市群主中心区域，通过剔除离散斑块后，得到如图1所示的2013年和2022年粤港澳大湾区城市群主中心区域。其中，2013年识别到的粤港澳大湾区城市群主中心区域有4个，分别位于广州市与佛山市的交界区域、深圳市中部以及深圳市西部与东莞市的部分交界区域、香港特别行政区的维多利亚港沿岸和澳门特别行政区。到了2022年，粤港澳大湾区城市群主中心区域在2013年的基础上，还增加识别出一个城市群主中心区域，位于东莞市的北部。

在对城市群副中心区域进行识别的过程中，经过地理加权回归分析后发现，2013年粤港澳大湾区城市群共有57个单元区域的标准残差大于1.96，将相邻的单元区域合并为潜在的城市群副中心区域，进一步去除与城市群主中心相交或相邻的区域，最后得到2013年粤港澳大湾区城市群的副中心区域数量一共有11个，主要分布在惠州市和中山市。同样经过地理加权回归分析处理，发现2022年粤港澳大湾区城市群共有68个单元区域的标准残差大于1.96，继续进行处理后得到2022年粤港澳大湾区城市群副中心城市数量一共有16个，主要分布在惠州市、江门市和中山市，2022年较2013年增加识别5个城市群副中心区域，其中两个城市群副中心区域出现在惠州市，三个城市群副中心区域出现在江门市。从2013年和2022年粤港澳大湾区城市群副中心区域的分布情况来看，城市群副中心均围绕城市群主中心分布，大部分分布在粤东和粤西的城市。2013年和2022年粤港澳大湾区城市群空间结构均整体呈现出多中心空间结构，具体表现为“主聚副散”和“西多东少”的不平衡发展特征。

2. 粤港澳大湾区城市群空间结构演变

继续对比2013年和2022年粤港澳大湾区城市群主副中心城市的识别结果可以发现，自2013年以来，近十年粤港澳大湾区城市群空间结构演变呈现以下具体特征。

（1）城市群中心空间范围不断扩大。如前文所述，笔者所识别的2013年粤港澳大湾区城市群主中心区域有4个，分别位于广州市与佛山市的交界区域、深圳市中部以及深圳市西部与东莞市的部分交界区域、香港特别行政区的维多利亚港沿岸和澳门特别行政区，空间范围分别为1008.74平方千米、903.99平方千米、386.24平方千米和30.27平方千米。所识别到的城市群副中心的空间范围合计1000.66平方千米。而笔者所识别的2022年粤港澳大湾区城市群主中心区域有5个，分别位于广州市与佛山市的交界区域、深圳市中部以及深圳市西部与东莞市的部分交界区域、香港特别行政区的维多利亚港沿岸、澳门特别行政区和东莞市的北部，空间范围分别为1253.92平方千米、1174.48平方千米、533.43平方千米、30.6平方千米和650.11平方千米，识别到的城市群副中心区域空间范围合计935.08平方千米。综上可见，经过近十年的发展，粤港澳大湾区城市群主中心的空间范围从2013年到2022年扩大了1313.30平方千米，城市群副中心则减少了65.58平方千米。若排除东莞由城市群副中心区域变为城市群主中心区域的情况，那么2022年城市群副中心实际上扩大了584.53平方千米。从粤港澳大湾区城市群空间结构的中心范围来看，城市群主中心和城市群副中心空间范围都呈现不断扩大的趋势。

（2）区域性组团中心持续强化。在2013年，粤港澳大湾区存在两个区域性组团中心，分别是广州—佛山区域性组团中心和深圳—香港区域性组团中心。其中，广州是珠江三角洲城市群的核心城市之一，佛山是全国重要的制造业基地④且与广州联系密切。而深圳是产业科技创新中心，香港是国际金融中心与国际贸易中心。这两个区域性组团中心也是粤港澳大湾区城市群中经济最发达的区域。

到了2022年，区域性组团中心在2013年的基础上演变为广州—佛山区域性组团中心、香港—深圳—东莞区域性组团中心以及澳门—珠海—中山—江门区域性组团中心。在香港—深圳—东莞区域性组团中心中，东莞毗邻深圳，在近十年的发展中实现了与深圳市的人才、科技等要素的互联互通，进而能够与深圳—香港区域性组团中心结合，形成空间范围更大的区域性组团中心。中山市位于珠江西岸，以装备制造、电子信息为特色产业，在发展空间上连接珠海、澳门和江门，组合形成新的区域性组团中心。但澳门—珠海—中山—江门区域性组团中心的发展不如其他两个区域性组团中心，因此，笔者建议未来应加强珠海—中山—江门区域性组团中心与广州—佛山区域性组团中心的互动合作，充分发挥区域性组团中心的产业优势发展特色产业，提升与广州—佛山区域性组团中心的互联互通。

（3）多节点网络化空间结构逐渐凸显。在识别到的2013年粤港澳大湾区城市群多中心空间结构中，城市群主中心主要分布在香港、澳门、广州市与佛山市的交界区域、深圳市中部以及深圳市西部与东莞市的部分交界区域，城市群副中心主要分布在东莞、珠海、中山、江门、肇庆、惠州。从空间结构形态来看，粤港澳大湾区城市群呈现明显的多中心空间结构。经过10年的发展，粤港澳大湾区城市群空间结构有了新的变化。根据《粤港澳大湾区发展规划纲要》，香港、澳门、广州和深圳为中心城市，珠海、佛山、惠州、东莞、中山、江门、肇庆为重要节点城市。在识别到的2022年粤港澳大湾区城市群空间结构中，除分布在香港、澳门、广州—佛山和深圳、东莞等城市群主中心区域外，其他城市尤其是惠州和江门地区的城市群副中心城市数量明显增多，在空间上补充了粤东与粤西城市节点，使粤港澳大湾区城市群多中心多节点的网络化空间结构逐渐凸显。

（二）影响粤港澳大湾区城市群空间结构演变的主要因素分析

1. 影响城市群空间结构演变的主要因素

城市群空間结构是一个复杂的系统，其形成和演化相当复杂，城市群空间结构演变受多种因素影响与驱动。笔者结合粤港澳大湾区城市群的发展历程，发现大湾区城市群空间结构演变受自然条件、经济发展、人口规模、产业结构、交通设施水平和政府政策规划等因素相互作用影响，具体内容如下：

自然因素对城市群的形成和发展有着重要的制约作用，同时自然因素影响城市群空间结构的演变。传统的区位理论认为，优越的自然地理环境更有利于人口的集聚，从而吸引各类城市发展资源的集聚[12]，城市中心的发展一定程度上离不开优越的区位条件和较好的历史传承。本研究用高程和坡度来反映影响城市群空间结构演变的自然因素，其中高程和坡度均通过数字高程模型（DEM）数据进行地形计算得到。

经济发展水平的差异可以改变城市社会经济活动以及城市空间布局，从而影响城市群的空间结构变化。集聚扩散理论认为城市群在经济发展水平较低的发展初期，区域更倾向于集聚或单中心，而在经济发展水平较高的后期阶段，空间结构将逐渐转向分散和多中心[13]。本研究使用人均GDP这一数值来衡量粤港澳大湾区城市群的经济发展水平。

城市群内部的人口布局和人口流动情况也会对城市群空间结构产生影响。在人口规模不变的情况下，人口密度实质上反映了面积的效应，由于增长极的空间辐射距离限制，一个地区的面积越大，则更容易形成多中心空间结构[14]。

制造业比重是衡量制造业发展和工业水平的重要指标，一般认为，制造业占比所代表的集聚经济能促进人口集中，从而影响城市群空间结构布局。发展成熟的制造业一般具有一套标准化的生产流程，土地和劳动力需求较大，故成本支出大而在大城市中集聚收益较少，于是倾向于向成本较低的低等级城市区域转移，也就是说第二产业倾向于分散化，而第三产业倾向于集中化[15]。本文使用第二、第三产业产值的比重来反映产业结构对城市群空间结构演变的影响。

交通设施水平的高低会对城市空间结构演变产生一定的影响。一般来说，交通运输效率能够影响交通成本，进而影响城市产业的集聚与扩散方向，最终影响城市空间结构的演变。提高城市群交通设施水平有利于城市群功能多中心发展[16]。鉴于数据可得性的制约，本文采用总道路面积与单元网格的比值得到每公里道路长度，作为衡量交通设施水平对城市群空间结构演变的影响变量。

政府的偏好性政策对区域发展起着重要引导作用。一直以来，国内城市发展自带行政色彩[17]，因此，行政管理部门在制定城市群有关政策规划时，需要充分优化城市群内部各城市间的资源配置，强化城市群内部各城市各节点之间的流动，充分发挥政府宏观调控作用，推动优化城市群空间结构。本研究使用粤港澳大湾区城市群内一级政府财政支出占城市群GDP的比重，作为衡量政策规划因素对粤港澳大湾区城市群空间结构演变的影响变量。

2.影响城市空间结构演变因素的影响力分析

由因子探测结果可知，影响粤港澳大湾区城市群空间结构演变的因素的影响力排序为：经济发展水平（0.6331）>人口规模（0.5027）>产业结构（0.3941）>交通设施水平（0.3302）>政府干预（0.2862）>自然因素（0.2310）。

首先，从影响因素的解释力来看，经济发展水平对粤港澳大湾区城市群空间结构演变影响程度最高，经济发展水平的空间差异不仅强化了粤港澳大湾区城市群原来分布不均衡的空间格局，也促进了粤港澳大湾区城市群多中心空间结构的形成。位于城市群主中心区域的城市，如深圳、广州、香港，它们对东莞、佛山等周边城市的带动作用使城市群空间结构层级更为完善。同时，位于城市群主副中心区域的城市，它们之间强烈的经济联系和辐射效应又带动了周边城市的发展。

其次，人口规模对粤港澳大湾区城市群空间结构演变也有较大影响。与2010年第六次全国人口普查数据相比，根据2020年第七次全国人口普查数据显示，粤港澳大湾区城市群人口增长35%⑤。2019年粤港澳大湾区城市群4个主中心区域仅以占比18.75%的占地面积集聚了50.83%的人口、87.12%的GDP、96.70%的外商直接投资额和80.51%的进出口额。由此可见，大量的人口集聚与人口流动促进了粤港澳大湾区城市群多中心空间结构的形成与发展。

此外，产业结构、交通设施水平以及政策规划等因素对粤港澳大湾区城市群空间结构演变都有一定的影响。首先，粤港澳大湾区产业结构的发展是大湾区城市群空间结构演变的重要动因，两者的空间演变轨迹呈现高度的一致性。在城市化发展早期，粗放式的工业发展模式导致城市空间规模急速扩张，在产业转型升级的环境下城市中心土地价值不断提升，低端工业让位于服务业，城市空间出现破碎化发展特征。到了城市化发展后期，产业结构朝高端化方向发展，城市空间呈现明显的集约式发展趋势。在推动我国经济结构“服务化”转型的发展背景下，粤港澳大湾区城市群以高端服务型经济体为中心高质量发展。其次，提升交通设施水平有利于完善粤港澳大湾区城市群综合交通网络，以高速铁路、城际铁路、城市地铁为主的快速轨道交通网络不断密织，推动“轨道上的大湾区”加快建设。当前，粤港澳大湾区城市群依靠完善的交通网络带动产业发展，形成了多条规模宏大的产业发展带，从而影响城市群空间结构的发展演变。最后，政府通过制定政策规划进行干预调控，这一行为本身具有一定的复杂性，不合理的规划或与城市群发展需求不一致的政策会对城市群建设产生一定负面的影响。如何实现粤港澳大湾区城市群人、财、物的互联互通共同发展，需要考虑政策制定的因素，亦是粤港澳大湾区未来发展需要面临的关键挑战。

影响粤港澳大湾区城市群空间结构演变最弱的因素是自然因素，这是因为粤港澳大湾区城市群是三角洲地形，总体地势比较低平，这对交通建设、工业发展都是十分有利的，因而对城市群空间结构演变的约束作用较小。

整体来看，地形、坡度等自然因素限制了粤港澳大湾区城市群空间结构的演变范围，但也促使粤港澳大湾区城市群空间格局基本形成，而这种空间格局最大的特征就是空间分布不均衡。在粤港澳大湾区城市群内部各城市经济发展水平、人口规模以及交通基础设施存在差异的前提下，解决好城市群空间结构的分布不均衡的问题是十分有必要的。与此同时，各城市经济发展水平、人口规模以及交通基础设施进一步极化发展，又反过来继续推动城市群空间结构发展不均衡，引起城市群空间结构持续演变。在政府的宏观调控下，粤港澳大湾区城市群不同主副中心区域也呈差异化发展趋势，最终形成现有的粤港澳大湾区多中心空间结构。

三、结论与建议

（一）结论

本研究基于夜间灯光数据、LandScan空间数据和POI时空大数据的空间特征，提出一种基于时空大数据识别城市群空间结构的新思路。本研究识别出粤港澳大湾区多中心空间结构并总结其演变的规律和特征，发现粤港澳大湾区城市群呈现以香港、澳门、广州和深圳为城市群主中心，其他城市为城市群副中心和城市节点的多中心空间结构，但是不同城市中心等级也存在明显的差异化。粤港澳大湾区城市群多中心空间结构演变区域主要集中在广州—佛山、香港—深圳—东莞以及澳门—珠海—中山—江门三个区域性组团中心，这三个区域性组团中心已经成为粤港澳大湾区城市群空间结构演变的主要空间载体。

最后，本研究通過分析粤港澳大湾区城市群空间结构演变的影响因素，发现经济发展水平和人口规模仍然是影响城市群多中心空间结构演变的主要原因，但是随着交通基础相关设施建设的加快以及政府宏观调控能力的加强，可以考虑从这些方面来为粤港澳大湾区城市群空间结构优化提出具有参考性的建议。

（二）建议

结合粤港澳大湾区城市群多中心空间结构演变特征与影响因素，笔者提出以下粤港澳大湾区城市群空间结构优化建议。

第一，强化广州作为国家中心城市在粤港澳大湾区的核心带动作用，建设多节点城市支撑。优化广州市功能布局，增强城市辐射功能和资源配置能力，培育发展现代产业集群，全面提升广州作为国家中心城市的发展能级和综合竞争力，从而带动周边区域发展。同时，以江门、肇庆、惠州等城市为建设重点，主动承接广州都市圈和珠西都市圈产业转移；强化粤东、粤西城市要素承载能力，集聚更多人口，促进城市中心更新升级，最终形成多节点支撑的粤港澳大湾区城市群空间新格局。

第二，以广州、深圳和珠西三大都市圈为培育主体，优化粤港澳大湾区空间结构。广州、深圳和珠西三大都市圈的地理位置分别与广州—佛山区域性组团中心、香港—深圳—东莞区域性组团中心以及澳门—珠海—中山—江门三个区域性组团中心地理位置相吻合。笔者建议，未来可以培育广州、深圳和珠西三大都市圈为主，辐射带动周边城市群高质量发展，以城市间合作的方式共同建设区域性大型基础设施项目和新型产业发展平台，以推动都市圈内各城市间专业化分工协作为导向，建立由国家中心城市牵头的都市圈协调推进机制，持续优化粤港澳大湾区空间结构。

第三， 统筹推进城乡一体化发展，进一步优化空间格局。深入实施“百县千镇万村高质量发展工程”，加大城乡区域统筹力度，促进发展空间集约利用、生产要素有序流动、公共资源均衡配置、基本公共服务均等覆盖，破除城乡二元结构。推动县域高质量发展，充分发挥乡镇连接城市与农村的节点和纽带作用，建设宜居宜业和美乡村，进一步优化粤港澳大湾区城市群空间格局。

第四，加强政府在资源要素配置中的宏观调控作用，促进区域间资源要素优化配置。围绕建设粤港澳大湾区这一国家重大战略，落实省委省政府关于粤港澳大湾区建设以及打造“黄金内湾”的指示部署，加强国土空间规划保障，建立粤港澳大湾区区域合作交流机制，推动资源共享、技术合作、人才流动，促进粤港澳大湾区城市群内资源要素的优化配置。

参考文献：

[1] 周春山、叶昌东：《中国城市空间结构研究评述》[J]，《地理科学进展》2013年第7期，第1030-1038页。

[2]方创琳、王振波、马海涛：《中国城市群形成发育规律的理论认知与地理学贡献》[J]，《地理学报》2018年第4期，第651-665页。

[3]胡盈、张津、刘转花、林爱文：《基于引力模型和城市流的长江中游城市群空间联系研究》[J]，《现代城市研究》2016年第1期，第52-57页。

[4] 刘省言、冯建喜：《基于面板数据的长三角城市收缩空间格局及影响因素研究》[J]，《现代城市研究》2022年第10期，第47-51页。

[5] 杨朗、周丽娜、张晓明：《基于手机信令数据的广州市职住空间特征及其发展模式探究》[J]，《城市观察》2019年第3期，第87-96页。

[6] 晁静、赵新正、李同昇、青雨馨：《长江经济带三大城市群经济差异演变及影响因素——基于多源灯光数据的比较研究》[J]，《经济地理》2019年第5期，第92-100页。

[7]植秋滢、陈洁莹、付迎春、郭碧云：《基于珞珈一号夜间灯光数据与POI数据的粤港澳大湾区城市群多中心空间结构研究》[J]，《热带地理》2022年第3期，第444-456页。

[8]段亚明、刘勇、刘秀华、何东：《基于宜出行大数据的多中心空间结构分析——以重庆主城区为例》[J]，《地理科学进展》2019年第12期，第1957-1967页。

[9]方煜、石爱华、孙文勇、赵迎雪：《粤港澳大湾区多维空间特征与融合发展策略》[J]，《城市规划学刊》2022年第4期，第78-86页。

[10]代鑫、刘前媛、唐鹏、朱直君：《城市群空間结构演变规律及优化方向研究——以成都平原经济区为例》[J]，《城市规划》2022年第10期，第104-114页。

[11]周亮、赵琪、杨帆：《基于POI与NPP/VIIRS灯光数据的城市群边界定量识别》[J]，《地理科学进展》2019年第6期，第840-850页。

[12] Xiong He， Rongrong Zhang， Xiaodie Yuan， Yongwang Cao and Chunshan Zhou， “The Role of Planning Policy in the Evolution of the Spatial Structure of the Guangzhou Metropolitan Area in China”[J]， Cities， 2023， 137： 104284.

[13]蒋丽：《广州制造业空间布局及其形成原因》[J]，《热带地理》2014年第6期，第850 -858页。

[14]孙斌栋、王婷、刘鹏飞：《中国城市群空间结构演变的影响因素分析——基于铁路客运的功能联系视角》[J]，《人文地理》2019年第5期，第78-84页。

[15]同[13]。

[16] 李婉、孙斌栋、刘倩倩、张婷麟：《中国市域空间结构的特征及其影响因素》[J]，《地理科学》2018年第5期，第672-680页。

[17]巫细波、赖长强：《基于POI大数据的城市群功能空间结构特征研究——以粤港澳大湾区为例》[J]，《城市观察》2019年第3期，第44-55页。

注释：

① 《中共中央 国务院印发〈粤港澳大湾区发展规划纲要〉》[EB/OL]，2019年2月18日，https：//www.gov.cn/gongbao/content/2019/content_5370836.htm，访问日期：2023年11月1日。

②《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》[EB/OL]，2021年3月13日，https：//www.gov.cn/xinwen/2021-03/13/content_5592681.htm，访问日期：2023年11月1日。

③孙飞、孟盈如：《粤港澳大湾区经济总量突破13万亿元人民币》[DB/OL]，2023年3月22日，https：//www.gov.cn/xinwen/2023-03/22/content_5747768.htm， 访问日期：2023年11月1日。

④根据《国务院办公厅关于批准佛山市土地利用总体规划的通知》（国办函〔2012〕129号）规定，佛山是全国重要的制造业基地、国家历史文化名城、珠三角地区西翼经贸中心和综合交通枢纽。

⑤张熹珑：《粤港澳大湾区人口变迁图谱：10年人口增35%，珠三角成最大赢家》》[DB/OL]，2022年10月14日，https：//www.163.com/dy/article/HJKKI8MC0534A4SC.html，访问日期：2023年11月1日。

作者简介：何雄，中山大学地理科学与规划学院博士研究生。袁晓蝶，中山大学地理科学与规划学院博士研究生。张国俊，广东财经大学金融学院副教授。周春山（通讯作者），中山大学地理科学与规划学院教授。

责任编辑：刘    颖