世界地理研究 ›› 2023, Vol. 32 ›› Issue (2): 104-114.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2023.02.2021680
收稿日期:
2021-09-19
修回日期:
2021-12-29
出版日期:
2023-02-15
发布日期:
2023-02-24
通讯作者:
周春山
作者简介:
王运喆(1997―),男,硕士研究生,主要研究方向为城市地理学、区域发展与城乡规划,E-mail: wangyzh76@mail2.sysu.edu.cn。
基金资助:
Yunzhe WANG1(), Guojun ZHANG2, Chunshan ZHOU1()
Received:
2021-09-19
Revised:
2021-12-29
Online:
2023-02-15
Published:
2023-02-24
Contact:
Chunshan ZHOU
摘要:
以十四五规划纲要中提及的19个中国城市群共201个城市数据为样本,运用ArcGIS空间分析模型、空间误差模型等方法对城市群2006—2018年产业协同集聚水平的时空特征进行分析,并剖析其影响因素。结果表明:①中国城市群第二、三产业协同集聚水平总体呈现波动下降的态势,其中第二产业区位熵呈先降后升的趋势,第三产业区位熵则持续缓慢下降。②中国城市群第二、三产业协同集聚空间格局保持相对稳定,城市群产业协同集聚水平较高的城市群依旧主要分布于西部地区和沿海地区,而中部地区的产业协同集聚水平相对较为落后。③中国城市群第二、三产业协同集聚水平存在显著的空间正相关性,总体呈现波动下降趋势,集聚态势逐渐减弱、内部差异逐渐增大。④运用空间误差模型进行影响因素分析,发现城镇化、政府调控和外商投资强度对中国城市群第二、三产业协同集聚水平的空间布局影响较为显著,而科技支出强度的影响不显著。⑤产业协同集聚发展需因地制宜,东部地区城市群应发挥好政府的调控作用推动城市群内部的协调分工;中部和东北地区城市群应加快提升第三产业,确保其配套服务业能适应第二产业发展;西部城市群则应加强自身城镇化建设水平,保持产业协同集聚水平稳定上升。
王运喆, 张国俊, 周春山. 中国城市群产业协同集聚的时空特征及影响因素[J]. 世界地理研究, 2023, 32(2): 104-114.
Yunzhe WANG, Guojun ZHANG, Chunshan ZHOU. Spatio-temporal characteristics and influencing factors of industrial collaborative agglomeration in urban agglomerations in China[J]. World Regional Studies, 2023, 32(2): 104-114.
地区 | 城市群数量 | 城市群名称 |
---|---|---|
东部 | 5 | 珠三角城市群、长三角城市群、京津冀城市群、山东半岛城市群、海峡西岸城市群 |
东北 | 2 | 辽中南城市群、哈长城市群 |
中部 | 3 | 长江中游城市群、晋中城市群、中原城市群 |
西部 | 9 | 成渝城市群、北部湾城市群、天山北坡城市群、关中平原城市群、宁夏沿黄城市群、滇中城市群、兰西城市群、呼包鄂榆城市群、黔中城市群 |
表1 城市群所处地区划分
Tab.1 Regional division of urban agglomeration
地区 | 城市群数量 | 城市群名称 |
---|---|---|
东部 | 5 | 珠三角城市群、长三角城市群、京津冀城市群、山东半岛城市群、海峡西岸城市群 |
东北 | 2 | 辽中南城市群、哈长城市群 |
中部 | 3 | 长江中游城市群、晋中城市群、中原城市群 |
西部 | 9 | 成渝城市群、北部湾城市群、天山北坡城市群、关中平原城市群、宁夏沿黄城市群、滇中城市群、兰西城市群、呼包鄂榆城市群、黔中城市群 |
图2 2006年和2018年中国城市群第二三产业协同集聚水平空间分布格局注:所用地图基于国家测绘局地理信息局标准地图服务下载的审图号为GS(2019)1827号的标准地图制作,底图无修改。以下地图同。
Fig.2 Spatial distribution pattern of collaborative agglomeration level of secondary and tertiary industries in China's urban agglomerations in 2006 and 2018
年份 | Moran' I | E(I) | Z值 | P值 |
---|---|---|---|---|
2006 | 0.530 | -0.005 | 16.929 | 0 |
2007 | 0.518 | -0.005 | 16.545 | 0 |
2008 | 0.471 | -0.005 | 15.062 | 0 |
2009 | 0.479 | -0.005 | 15.290 | 0 |
2010 | 0.502 | -0.005 | 16.020 | 0 |
2011 | 0.456 | -0.005 | 14.692 | 0 |
2012 | 0.439 | -0.005 | 14.036 | 0 |
2013 | 0.457 | -0.005 | 14.626 | 0 |
2014 | 0.455 | -0.005 | 14.544 | 0 |
2015 | 0.483 | -0.005 | 15.436 | 0 |
2016 | 0.487 | -0.005 | 15.586 | 0 |
2017 | 0.456 | -0.005 | 14.584 | 0 |
2018 | 0.447 | -0.005 | 14.310 | 0 |
表2 中国城市群第二、三产业协同集聚水平的全局Moran's I 指数
Tab.2 The global Moran's I index of the collaborative agglomeration level of the secondary and tertiary industries in China's urban agglomerations
年份 | Moran' I | E(I) | Z值 | P值 |
---|---|---|---|---|
2006 | 0.530 | -0.005 | 16.929 | 0 |
2007 | 0.518 | -0.005 | 16.545 | 0 |
2008 | 0.471 | -0.005 | 15.062 | 0 |
2009 | 0.479 | -0.005 | 15.290 | 0 |
2010 | 0.502 | -0.005 | 16.020 | 0 |
2011 | 0.456 | -0.005 | 14.692 | 0 |
2012 | 0.439 | -0.005 | 14.036 | 0 |
2013 | 0.457 | -0.005 | 14.626 | 0 |
2014 | 0.455 | -0.005 | 14.544 | 0 |
2015 | 0.483 | -0.005 | 15.436 | 0 |
2016 | 0.487 | -0.005 | 15.586 | 0 |
2017 | 0.456 | -0.005 | 14.584 | 0 |
2018 | 0.447 | -0.005 | 14.310 | 0 |
图3 2006年和2018年中国城市群第二三产业协同集聚水平冷热点空间分布
Fig.3 Spatial distribution of cold and hot spots in the collaborative agglomeration level of secondary and tertiary industries in China's urban agglomerations in 2006 and 2018
图4 2006年和2018年中国城市群第二三产业协同集聚水平LISA聚类图
Fig.4 LISA cluster chart of collaborative agglomeration levels of secondary and tertiary industries in urban agglomerations of China in 2006 and 2018
变量代码 | 变量名称 | 定义 |
---|---|---|
X1 | 城镇化水平 | 城镇人口与总人口之比 |
X2 | 政府调控 | 人均公共财政支出 |
X3 | 科技支出强度 | 科技支出占财政支出比重 |
X4 | 外商投资强度 | 人均实际利用外资额 |
表3 影响城市群第二三产业协同集聚水平的变量及其说明
Tab.3 Variables influencing collaborative agglomeration level of secondary and tertiary industries in urban agglomeration and their explanations
变量代码 | 变量名称 | 定义 |
---|---|---|
X1 | 城镇化水平 | 城镇人口与总人口之比 |
X2 | 政府调控 | 人均公共财政支出 |
X3 | 科技支出强度 | 科技支出占财政支出比重 |
X4 | 外商投资强度 | 人均实际利用外资额 |
变量 | OLS | SLM | SEM | |||
---|---|---|---|---|---|---|
回归系数 | t 统计量 | 回归系数 | z统计量 | 回归系数 | z统计量 | |
常数 | 1.054 9*** | 5.760 6 | 0.796 6*** | 4.384 0 | 0.892 6*** | 5.994 6 |
X1 | 0.054 3 | 1.597 2 | 0.077 4** | 2.397 6 | 0.099 9*** | 3.579 4 |
X2 | -0.025 8 | -0.863 2 | -0.026 4 | -0.939 2 | -0.044 8* | -1.877 4 |
X3 | 0.021 6* | 1.722 0 | 0.019 3 | 1.633 3 | 0.014 8 | 1.402 2 |
X4 | -0.064 9*** | -3.425 2 | -0.063 9*** | -3.579 2 | -0.030 7** | -2.102 8 |
R2 | 0.084 0 | 0.167 8 | 0.520 1 | |||
Breusch-Pagan test | 23.174 8*** | 19.619 4*** | 17.953 6** | |||
LogL | 122.373 0 | 131.333 0 | 170.171 3 | |||
AIC | -234.747 0 | -250.667 0 | -330.343 0 | |||
SC | -218.230 0 | -230.847 0 | -313.826 0 |
表4 普通最小二乘线性回归模型、空间滞后模型和空间误差模型的估计结果
Tab.4 The estimation results of OLS, SLM and SEM
变量 | OLS | SLM | SEM | |||
---|---|---|---|---|---|---|
回归系数 | t 统计量 | 回归系数 | z统计量 | 回归系数 | z统计量 | |
常数 | 1.054 9*** | 5.760 6 | 0.796 6*** | 4.384 0 | 0.892 6*** | 5.994 6 |
X1 | 0.054 3 | 1.597 2 | 0.077 4** | 2.397 6 | 0.099 9*** | 3.579 4 |
X2 | -0.025 8 | -0.863 2 | -0.026 4 | -0.939 2 | -0.044 8* | -1.877 4 |
X3 | 0.021 6* | 1.722 0 | 0.019 3 | 1.633 3 | 0.014 8 | 1.402 2 |
X4 | -0.064 9*** | -3.425 2 | -0.063 9*** | -3.579 2 | -0.030 7** | -2.102 8 |
R2 | 0.084 0 | 0.167 8 | 0.520 1 | |||
Breusch-Pagan test | 23.174 8*** | 19.619 4*** | 17.953 6** | |||
LogL | 122.373 0 | 131.333 0 | 170.171 3 | |||
AIC | -234.747 0 | -250.667 0 | -330.343 0 | |||
SC | -218.230 0 | -230.847 0 | -313.826 0 |
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