中国县域城镇化的道路交通影响因素识别及空间协同性解析

本文基于人口普查数据和路网数据,利用空间滞后回归模型和耦合协调度模型等,对中国县域城镇化率的道路交通影响及其空间耦合协同性进行分析,研究表明：①中国县域低城镇化水平的县(区)主要集中在传统农区、集中连片贫困山区、高寒经济欠发达区。经济发展水平与人力资源空间上的错位,致使经济欠发达地区的人口倒挂,异地城市化特征显著;②中国县(区)道路交通优势度宏观上呈现出东西部区域差异和交通枢纽与外围区域的差异,“点—轴”地域结构特征显著,县域道路交通优势度数值呈现偏正态分布;③道路交通是城镇间和城镇与区域间联系的核心纽带和产业转型升级发展的传输廊道,开放式的道路系统增强了农村生产要素非农化转型的市场可介入性,对县域城镇化发展有积极作用。高速公路出口、火车站的布局对城镇化影响和带动农村要素非农化作用较为明显;④中国县域交通优势度与城镇化率耦合协调度分级分布为偏正态分布,城镇化发展与交通优势度相互影响显著,呈一定的双向耦合性。     

河南省城镇体系空间优化研究

新型城镇化是引领河南省城镇体系整体加速发展的重要切入点,而城镇体系空间布局结构又是支撑新型城镇化发展的主要载体。首先,以河南省地级市、县级市、县城共126个单元为基本分析单位,采用城镇密度法和分形理论研究城镇体系的空间布局,结果显示:河南省城镇体系呈现城镇密度分布不均、中心指向性集聚等特征。其次,从豫中、豫北、豫西、豫东、豫南五大区域层面,采用不平衡指数法分析区域间城镇化差异,探讨土地、产业、经济、人口等要素的优化调控。最后,结合河南省新型城镇化、城市群等发展契机与机遇,提出科学规划城镇体系、合理调整空间布局、发挥区域自身优势、促进"三化"协调发展、加强生态城镇建设等空间优化的对策建议。     

基于县域单元的江苏省经济空间格局演化

通过ESDA相关分析,描述了20世纪90年代以来江苏省县域经济格局在空间上的变化状况.在经济总体空间格局上,江苏省县域经济发展水平表现出很强的空间自相关性,相似的地区在空间上集聚分布,热点区的空间结构多表现为以苏州、无锡为核心的罔状空间结构,且不断的向东南方向集聚.经济增长空间格局存空间分布上表现出更多的随机性和结构的不稳定性,热点区域切换频繁,没有明显的地理集中现象.江苏经济空间格局连续性和自组织性越来越强,空间分异格局中的随机成份在不断降低,而由空间自相关引起的结构化分异越来越显著,东北-西南方向经济发展的空间差异较小,而东南-西北方向经济发展空间差异最大.最后,将江苏省经济格局演化的驱动力归结为3个方面:历史发展基础、经济区位和区域发展政策.     

中国人口城镇化影响因素研究——基于31个省域的空间面板数据

中国的城镇化已进入加速发展期,但是,人口城镇化速度明显滞后于土地城镇化速度。为探究人口城镇化水平的驱动力机制,采用空间计量模型方法对提出的10个理论假设进行了验证,结果表明:人口城镇化水平存在显著的空间正相关性,具有明显的空间溢出效应,区位因素是影响人口城镇化水平的一个重要因素;经济的发展、第二三产业的发展对人口城镇化有正向促进作用,其中,第三产业的推动作用最明显;城乡收入差距的扩大不利于人口城镇化;城镇固定资产的投入在统计意义上具有负向影响;社会消费品零售总额、人均社会保障和就业及医疗卫生财政支出、区域创新对人口的城镇化水平有正向影响,但其统计系数比较小,目前对人口的城镇化的带动能力比较弱;15岁及以上文盲人口比重对人口城镇化有负向影响。最后,对促进中国人口城镇化水平提出了对策建议。     

中国城镇化的农村减贫及其空间溢出效应——基于省级面板数据的空间计量分析

利用中国省级面板数据,运用空间计量模型,重点检验了2010—2017年间中国省域人口城镇化、土地城镇化和经济城镇化的农村减贫及其空间溢出效应。结果表明：①2010—2017年间中国省域农村贫困、人口城镇化和土地城镇化均表现出显著的空间集聚特征,而经济城镇化集聚现象呈现逐渐消减的态势。②人口城镇化对农村贫困主要表现为先缓解后加剧的“U”型特征,而经济城镇化则刚好与之相反,呈倒“U”型特点,土地城镇化对农村贫困的作用尚不明显,但主要表现出加剧农村贫困发生的潜在可能。③人口城镇化和经济城镇化对农村贫困产生了明显的空间溢出效应,同时,二者对农村贫困的空间溢出效应存在“门槛”现象。东部和中部地区的人口城镇化减贫直接效应门槛已基本突破,减贫潜力较弱,而大部分省份的人口城镇化减贫溢出效应门槛依然存在,益贫性的溢出效应仍然明显。相比之下,各省域经济城镇化减贫的直接效应和溢出效应门槛均已突破,整体上以益贫性为主。④城镇化发展过程中,应合理推进人口城镇化,加快完善相关制度改革。有效、有序地扩张城镇空间,优化城镇产业结构调整,壮大第三产业发展规模和强化其质量升级,增加城镇就业空间,提升城镇整体辐射带动效应。统筹协调区域人口、空间、资源等的分配与利用,充分发挥要素集聚带来的正向“外部性”作用,合力推进农村长效、稳定减贫,促进城乡协调与可持续发展。     

川滇黔接壤地区城镇化空间特征及驱动力分析

川滇黔接壤地区经济落后,整体城镇化水平较低,采用川滇黔接壤地区2008年各区县(市)的城镇化率作为测度指标,运用探索性空间数据分析(ESDA)方法,分析了本区域的城镇化水平的空间分布特征。通过对城镇化率的空间自相关系数Moran’s I的计算,发现各区县城镇化率的空间分布并非表现出完全随机性,而是具有明显的空间自相关性,具体表现为低值空间聚集。利用空间计量模型研究了城镇化水平的驱动机制。结果表明:空间误差模型优于空间滞后模型和OLS模型;相邻地区各因素的空间扩散效应对城镇化水平存在显著的影响,其弹性系数为0.416 1;第三产业增加值是城镇化率的最主要驱动因子,其弹性系数为0.777 7。因此,未来川滇黔接壤地区在推进城镇化时,应考虑城镇化水平的空间相关性,建立区域一体化开发政策,并积极发展第三产业,提高第三产业在国民经济中的比重。     

河南省人口城镇化特征及影响因素的空间异质性

采用变异系数、空间自相关和地理加权回归(GWR)等方法,分析了欠发达农区河南省1991年、2000年和2010年县域城镇化的时空动态变化,并对影响因素的空间异质性进行了分析。结果表明:河南省的城镇化初始呈低层次均衡,局部高值县区日趋集聚,总体差异程度减弱,城镇化率显著提高的县区主要分布在京广线以西,县区城镇化呈全局弱正自相关。分别采取OLS和GWR模型对社会经济发展水平、区位条件和产业结构等方面的8个影响因子进行分析,OLS和GWR分析显示第一和第二产业产值比重对所有县区城镇化为负效应,人口密度对所有县区为正效应,而GWR分析结果为变参数,因子的系数有正有负,表明各因素的影响效应存在显著的空间差异。     

中国户籍人口城镇化率的核算方法与分布格局

"提高户籍人口城镇化率"被列为全面建成小康社会新的目标要求,户籍人口城镇化研究对中国新型城镇化发展和理解中国城镇化发展规律具有重要参考。通过厘清中国户籍人口城镇化率的"本地""城镇""户籍"等指标的统计口径,提出直接核算法、间接核算法两种中国户籍人口城镇化率测算方法。根据第六次人口普查数据,核算出中国县市尺度的户籍人口城镇化率,并与县市尺度的常住人口城镇化率与半城镇化率对比分析,得出主要结论:(1)中国户籍人口城镇化率显著滞后于常住人口城镇化率。2010年,中国常住人口城镇化率达50.27%,但户籍人口城镇化率仅有39.34%。常住人口城镇化率的较高的单元往往与户籍人口城镇化率差距较大,形成较高的半城镇化率,外来流入人口对常住人口城镇化具有显著的拉动作用。(2)中国户籍人口城镇化率的分布格局与非农就业机会呈现显著的正相关性,沿海、沿江、北部沿边等地区的户籍人口城镇化率显著高于内陆地区。流入人口主要在沿海城市群地区以及中西部省会或首府等大城市高度集聚,半城镇化率呈现显著的极化格局,使得户籍人口城镇化率的高值区相对常住人口城镇化率高值区显著收缩。(3)中国三分之二的县市的户籍人口城镇化率、常住人口城镇化率、半城镇化率均低于全国平均水平。沿海城市群地区及省会或首府等发达城市的半城镇化水平较高,应积极促进流动人口市民化提升户籍人口城镇化水平,而中西部的城镇化水平普遍偏低,应积极促进就地城镇化提升户籍人口城镇化水平。     

中国县域城镇化发展格局及其影响因素——基于2000和2010年全国人口普查分县数据

利用2000 和2010 年中国人口普查分县数据,借助空间分析方法揭示近期中国常住人口城镇化格局特征及其动态变化,结合多元回归模型探讨城镇化空间分异的主要影响因素,基于主成分分析和聚类分析进行中国城镇化发展类型区划分。结果表明：① 2000-2010 年,中国常住人口城镇化率不断提高,年均增加1.3 个百分点,32%的县域城镇化水平年均增长超过1.5 个百分点;② 中国城镇化发展存在区域差异性和“低快高慢”的收敛性,东部、东北、中部、西部四大区域城镇化率年均分别增加1.4、0.5、1.4 和1.3 个百分点;③ 60%的中国县域城镇化发展集中在低城镇化率—高增长率、低城镇化率—中高增长率和低城镇化率—中增长率三种类型,且以中、西部地区分布最为密集;④ 中国县域城镇化格局基本未变,仍以珠三角、长三角、京津冀三大增长极的城镇化发展较为突出,东部地区及内陆省会城市周边的城镇化水平也相对较高;⑤ 经济发展水平、产业结构特征、人力资本状况、人口集聚能力、公共服务水平、地理区位特征对县域城镇化空间分异具有显著而稳健的影响;⑥ 中国城镇化格局可分为具有明显区类一致性和区外异质性的5 大类、20 个区域。新时期的城镇化发展应凸显地域功能、提升承载能力、夯实产业基础、强调节约集约。     

中国县域城镇化水平的综合评价及类型区划分

以县为基本单元,从人口、经济和社会三方面构建中国县域城镇化水平的综合评价体系;利用熵值法对县级单元的综合城镇化水平及其子系统水平进行评价,构建城镇化类型区;基于偏相关系数测度各类型区的城镇化驱动力;结合空间自相关方法对综合城镇化水平进行分区。结果表明:人口和经济是反映中国县域城镇化水平的两大子类型;综合城镇化水平的空间分布呈明显的行政等级性;划分全国为人口城镇化滞后型、经济社会城镇化滞后型、人口—经济社会城镇化滞后型和综合城镇化非滞后型四大城镇化类型区;不同类型区的驱动力不同,市场力和行政力是全国层面的两大驱动因素;采用空间自相关方法对人文地理领域进行分区研究,中国人口城镇化分区模式为北高南低,经济城镇化分区模式为东高西低。     

Comparative research on regional differences in urbanization and spatial evolution of urban systems between China and India

As two rising great powers, China and India have undergone similar development processes, but they also exhibit significant differences in development paths and patterns. The significant differences in political systems, economic systems, and developmental environment between the two countries have attracted great attention from scholars. This research focuses on the regional differences and spatial evolution processes in urbanization and urban systems between the two countries from a geographical perspective. Based on the demographic censuses of both countries and the urban population data from the United Nations, this paper systematically compared and analyzed the spatial characteristics of urbanization and urban systems in China and India using various methods including spatial analysis, parameter estimation, and nonparametric estimation. The results indicate that: (1) Since the 1990s, the regional differences in urbanization in China have transformed from south-north differences to coastal-inland differences, whereas the north-south differences in India have been stable. (2) In recent years, the correlation between population density and urbanization rate kept increasing in China, while such correlation has been decreasing in India. (3) The economic reform posed significantly different effects on the spatial evolution of the urban systems in the two countries. The economic reform changed the major driving force for urban development in China from geographical and historical factors to the spatial structure of the economic system. However, in India, the driving forces for urban development have always been geographical and historical factors, and the economic reform even decreased the effect of the spatial structure of the economic system on urban development.     

中印城镇化区域差异及城镇体系空间演化比较（英文）

As two rising great powers, China and India have undergone similar development processes, but they also exhibit significant differences in development paths and patterns. The significant differences in political systems, economic systems, and developmental environment between the two countries have attracted great attention from scholars. This research focuses on the regional differences and spatial evolution processes in urbanization and urban systems between the two countries from a geographical perspective. Based on the demographic censuses of both countries and the urban population data from the United Nations, this paper systematically compared and analyzed the spatial characteristics of urbanization and urban systems in China and India using various methods including spatial analysis, parameter estimation, and nonparametric estimation. The results indicate that:(1) Since the 1990 s, the regional differences in urbanization in China have transformed from south-north differences to coastal-inland differences, whereas the north-south differences in India have been stable.(2) In recent years, the correlation between population density and urbanization rate kept increasing in China, while such correlation has been decreasing in India.(3) The economic reform posed significantly different effects on the spatial evolution of the urban systems in the two countries. The economic reform changed the major driving force for urban development in China from geographical and historical factors to the spatial structure of the economic system. However, in India, the driving forces for urban development have always been geographical and historical factors, and the economic reform even decreased the effect of the spatial structure of the economic system on urban development.     

俄罗斯城镇化发展水平测度及空间分异

在“一带一路”倡议背景下,深入开展俄罗斯城镇化研究具有突出意义。在明晰俄罗斯城市空间分布特征的基础上,构建城镇化评价指标体系,研究俄罗斯83个联邦主体2005—2016年人口、经济、社会城镇化发展水平、空间格局及其影响因素。结果表明：俄罗斯初步形成了两核、多极、一横、四纵、多团的城市空间格局。2005—2016年,俄罗斯人口与社会城镇化增幅不大,经济城镇化发展显著,多数联邦主体的人口、经济、社会城镇化发展低于平均水平;空间上,城镇化高值区除集中在莫斯科与圣彼得堡外,还分布在达吉斯坦-伊尔库茨克等联邦主体的带状区域,低值区分布在远东区最东北端、西伯利亚区最南端、西北区最北端,核心高-边缘低、中部高-南北低、西部高-东部低的空间分异特征显著。俄罗斯城镇化受到历史形成与发展、地理基础与自然资源、政策与制度、工业化发展、国际市场和周边国家等因素的影响。     

基于人口流的中国省域城镇化空间关联特征及形成机制

空间关联是区域相互作用和影响的纽带,以人口流动为载体的城镇化空间关联影响并不断调整着中国区域经济社会发展格局。根据省际人口流动数据,构建城镇化空间关联模型,通过分析1990-2015年中国省域城镇化空间关联强度与关联网络结构变化,揭示城镇化空间关联特征及形成机制。结果发现：① 中国省域城镇化空间关联强度演变过程可以解析出7种类型,其中主导类型与全国的吻合程度最高,并决定着全国城镇化空间关联强度演变过程;非主导类型的城镇化空间关联强度演变特征以2005年为界,之前增长缓慢甚至为负,之后与主导类型共同推动全国城镇化空间关联强度持续增长。② 对城镇化空间关联进行不同尺度的结构分析,全国城镇化空间关联网络结构日趋复杂,关联路径由集中转向分散,不同属性的地域子群间关联密度差异开始缩小,高等级节点由东部向中西部扩散。③ 采用面板向量自回归和面板分位数回归检验城镇化空间关联强度与关联网络中心度的互动机制,并解释了居民收入水平和区域产业结构对城镇化空间关联特征的影响方式。城镇化空间关联不仅深化了城镇化的研究,也为中国人口城镇化发展和产业空间转移调控提供理论依据。     

苏州地区城镇扩展的空间格局及其演化分析

基于苏州地区1984-2005年的6个时相卫星遥感数据,从城镇实体地域扩展的视角,运用关联分维数、全局和局域空间关联指数、空间变差函数等方法构建了空间关联测度模型,分析了苏州地区城镇扩展的周期性、城镇建设用地的分维特征、城镇扩展的"热点区"空间分布及演化,城市化空间梯度的形态演化。结果表明,20世纪80年代以来,苏州地区的城镇扩展经历了稳步增长、缓速下降、急速增长和快速下降四个阶段,显示出"大起大落"的特征;在空间格局上,城镇扩展强度的高值簇区(热点区)呈现出较明显空间演化和跃迁的特征,经历了苏州市区、苏州—吴江轴线、苏州—昆山轴线(沿沪宁线)、太仓—常熟—张家港轴线(沿长江)的不断轮换,并成为不同阶段驱动苏州地区社会经济发展的核心区。期间,城镇扩展的空间连续性和自组织性越来越强,城市化发展的空间形态由相对分散向相对集中演化,由空间自相关引起的结构化分异的机理越来越显著,并且表现出较明显的带状关联特征,城市区域化发展的趋势明显。然而,在苏州地区不同的发展阶段,城镇发展的主导驱动机制有所不同。     

成渝地区城镇化质量测度及空间差异分析

基于对城镇化质量内涵的理解,从人口、经济、社会、基础设施、生态、空间发展、发展效率、城乡统筹8个方面构建城镇化质量评价指标体系,运用熵值法对2014年成渝地区13个城市城镇化质量进行测度,采用协调度模型对成渝地区城镇化水平与质量的协调状况进行评价,应用典型相关分析探讨成渝地区的区域差异。结果表明:成渝地区城镇化质量整体不高;区域内各城市城镇化质量综合得分差距明显,空间差异显著。在此基础上,采用聚类分析法将成渝地区13个城市划分为四大类型区:高质量类型区、质量较高区、质量一般地区、质量较低区。成渝地区的城镇化水平与质量协调度地域差异较大,整体水平较低。经济、人口、基础设施是成渝地区城镇化质量空间差异的主要影响因素。     

长三角地区城市化空间关联特征及内在机制

中国正处于城市化快速发展阶段,但当前研究在综合反映城市化的时空特征时,往往忽略区域城市间的空间关联及其演化过程,无法有效地揭示区域城市间的相互影响和内在机制。基于空间极化及扩散理论和系统分析方法,剖析了长三角地区城市化的空间演化过程。结果显示:① 1995—2015年间长三角地区城市化的规模等级特征明显,作为区域增长极,上海处于第一等级,南京、杭州、苏州为第二等级;城市化空间关联指数也表明,以上海、苏州、杭州等10个城市构成区域最为密集的空间联系网络。② 研究时段内,城市化过程中空间极化和空间扩散同时存在,且空间极化的城市往往会进入新的扩散阶段,以南京、杭州等城市表现最为明显。该结果证实了各城市间在不同发展阶段具有不同的空间作用关系。本文还探讨了区域城市化的驱动机制,表明区域内产业升级和转移是形成空间极化或扩散作用的主要内生动力。本研究可为区域发展规划提供重要的科学支撑。     

中国城城流动人口的空间分布、流动规律及其形成机制

在人口城城流动日益成为中国人口流动的重要形式背景下,基于人口普查数据和流动人口动态监测数据,分别探讨城城流动人口空间流动的结果、过程和成因,也就是探讨城城流动人口的空间分布、流动轨迹及形成机制。研究表明：城城流动人口倾向于向发达地区和大城市流动,同时在流动过程中会考虑空间的邻近;地区间经济发展水平、就业机会以及高水平教育医疗设施的差距是诱发城城人口流动的内在动力,而在实际的流动过程中会综合考虑由于空间摩擦而产生的金钱成本、心理压力等障碍;同时,已有城城流动人口存量会通过减少适应流入地的成本、提供相应的生活和就业信息等方式降低流动成本,刺激城城流动人口按照已有路径流动。借鉴西方发达国家人口流动的阶段划分,认为中国人口流动仍然处于从小城镇进入大城市的阶段。在这一时间节点上,依据人口流动的自然规律,鼓励人口向大城市流动,并通过发展副中心和卫星城等形式疏散中心区功能,推动城市郊区化发展才符合城市发展的自然逻辑。     

城市级别和市场分割对城镇化效率影响评价——以中国285个地级及以上城市为例

为了从城市级别和市场分割的双维度解释中国城镇化效率增进的实现机制,运用2003—2017年中国城市数据和动态空间面板模型实证检验了城市级别和市场分割对城镇化效率的影响效应。结果显示,城市行政级别和市场分割程度是阻碍中国城镇化效率提升的两大制度壁垒,从而陷入“高级别?高分割?低效率”的发展困境。“高级别?低效率”的原因在于,高级别城市倾向于利用行政级别优势,以牺牲生态城镇化来过度追求人口城镇化、经济城镇化和土地城镇化,而“高分割?低效率”则源于户籍制度、地方保护及环境治理方式的差异。异质性检验结果表明,在东部地区设置高级别城市将有利于改善“高级别?低效率”的发展困境,而且高强度的环境约束、更先进的基础设施、更高效的公共服务与更开放的投资环境可以在很大程度上缓解城市行政级别对城镇化效率的抑制效应。