劉楷琳 尚培培

〔摘要〕本文結(jié)合遙感數(shù)據(jù)和地理信息系統(tǒng)技術(shù)建立中國(guó)十大國(guó)家級(jí)城市群指標(biāo)格網(wǎng)化數(shù)據(jù)集，運(yùn)用模糊集合思想和ANN算法構(gòu)建了城市群高質(zhì)量發(fā)展水平測(cè)度指標(biāo)體系，通過用GIS軟件合成十大國(guó)家級(jí)城市群高質(zhì)量發(fā)展水平柵格數(shù)據(jù)集，利用探索性分析工具分析城市群高質(zhì)量發(fā)展水平的時(shí)空演變和城市群之間、城市群內(nèi)部的空間關(guān)聯(lián)性。研究發(fā)現(xiàn)，近年來中國(guó)十大國(guó)家級(jí)城市群高質(zhì)量發(fā)展水平一直穩(wěn)步提高，但不同城市群之間的高質(zhì)量發(fā)展水平差異較大，兩極分化嚴(yán)重。城市群內(nèi)部的中心城市與周邊城市形成了顯著的發(fā)展落差。十大國(guó)家級(jí)城市群在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施、資源環(huán)境、社會(huì)發(fā)展四個(gè)層面的得分與高質(zhì)量發(fā)展水平的總體得分大體一致，但也具有一定的不均衡性。珠江三角洲、長(zhǎng)江三角洲城市群內(nèi)部的正關(guān)聯(lián)性顯著，蘭西城市群內(nèi)部具有顯著的負(fù)關(guān)聯(lián)性，其余城市群內(nèi)部的關(guān)聯(lián)性不顯著。

〔關(guān)鍵詞〕城市群;高質(zhì)量發(fā)展;地理信息系統(tǒng)（GIS）;格網(wǎng)化模型;ANN算法

中圖分類號(hào)：F299.2? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? 文章編號(hào)：1008-4096（2021）03-0037-10

一、引? 言

新世紀(jì)以來，世界大城市化趨勢(shì)日漸明顯。中國(guó)高度重視城市群建設(shè)，2016年中國(guó)“十三五”規(guī)劃中明確提出，未來五年要提升東部地區(qū)城市群、培育中西部地區(qū)城市群，發(fā)展壯大東北地區(qū)、中原地區(qū)、長(zhǎng)江中游地區(qū)、成渝地區(qū)、關(guān)中平原城市群，規(guī)劃引導(dǎo)形成更多支撐區(qū)域發(fā)展的增長(zhǎng)極，建立健全城市群發(fā)展協(xié)調(diào)機(jī)制，推動(dòng)跨區(qū)域城市間產(chǎn)業(yè)分工、基礎(chǔ)設(shè)施、生態(tài)保護(hù)、環(huán)境治理等協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)城市群一體化高效發(fā)展。黨的十九大報(bào)告也明確提出，建立健全以城市群為主體，城市群內(nèi)部大中小城市和小城鎮(zhèn)相互促進(jìn)、協(xié)調(diào)發(fā)展的機(jī)制。截至2019年2月18日，國(guó)務(wù)院共先后批復(fù)了10個(gè)國(guó)家級(jí)城市群，包括了160余個(gè)地級(jí)市，面積占全國(guó)16.83%，經(jīng)濟(jì)總量占全國(guó)70%。

城市群發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施以來，中國(guó)經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷了從高速發(fā)展向高質(zhì)量發(fā)展的轉(zhuǎn)變，逐漸形成了世界最大規(guī)模的城市聚集區(qū)。然而，在中國(guó)城市群迅速發(fā)展和轉(zhuǎn)型的過程中“城市群病”日益顯著，出現(xiàn)了濫圈濫劃、拔苗助長(zhǎng)、拼湊城市群等現(xiàn)象;同時(shí)，發(fā)展程度差異性大、發(fā)展路徑不明確的問題日漸凸顯，并且大部分城市群發(fā)展效率需要進(jìn)一步提高。黨的十九大報(bào)告對(duì)于城市群的發(fā)展也有新的要求：人民對(duì)美好生活的新向往轉(zhuǎn)化為新時(shí)代城市群發(fā)展的新追求。這就要求由只重經(jīng)濟(jì)發(fā)展和只求數(shù)量的發(fā)展理念轉(zhuǎn)變?yōu)榻?jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境以及基礎(chǔ)設(shè)施的全面高質(zhì)量發(fā)展的發(fā)展觀念，追求城市群的高質(zhì)量發(fā)展。鑒于此，亟需對(duì)中國(guó)城市群的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行全面系統(tǒng)的分析，并根據(jù)不同類型城市群的特點(diǎn)，制定相應(yīng)的城市群發(fā)展戰(zhàn)略，為城市群的高質(zhì)量發(fā)展提供實(shí)證經(jīng)驗(yàn)。此外，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，多種遙感數(shù)據(jù)對(duì)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)進(jìn)行了空間可視化，遙感在國(guó)土資源調(diào)查與監(jiān)測(cè)、城市熱島效應(yīng)以及環(huán)境監(jiān)測(cè)等方面得到了廣泛的應(yīng)用，為城市群研究提供了新的方向。

國(guó)內(nèi)外對(duì)于城市群的研究，因研究?jī)?nèi)容差異和不同城市群的不同發(fā)展形態(tài)而各具特色。國(guó)外關(guān)于城市群的研究起源于1898年，Howard[1]從田園城市視角研究了城鎮(zhèn)群。國(guó)內(nèi)方面，薛東前等[2]從城市群的概念和演變規(guī)律等角度進(jìn)行了探索，方創(chuàng)琳等[3]從城市群的發(fā)展結(jié)構(gòu)體系定義了中國(guó)城市群的等級(jí)分化。隨著對(duì)城市群的研究進(jìn)一步深入，國(guó)內(nèi)外學(xué)者開始從不同對(duì)象、不同角度、不同方法和不同精度等方面，對(duì)城市群的發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行研究。根據(jù)研究對(duì)象的不同，研究分為以單個(gè)城市群為研究對(duì)象和以多個(gè)城市群為研究對(duì)象;前者關(guān)于京津冀城市群、長(zhǎng)江三角洲城市群的研究居多[4-5]，后者以區(qū)域包含的城市群為研究對(duì)象。根據(jù)研究角度不同，研究分為從某一角度來研究和綜合測(cè)度城市群的發(fā)展水平。在中國(guó)，格網(wǎng)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于土地利用[6]和碳排放的研究，并且基于遙感影像提取的土地利用數(shù)據(jù)和夜間燈光數(shù)據(jù)成為了相關(guān)研究的主要因素。

與已有研究相比，本文研究的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)體現(xiàn)在：第一，研究對(duì)象上，對(duì)中國(guó)十大國(guó)家級(jí)城市群包含的城市和公里格網(wǎng)的高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施、資源環(huán)境、社會(huì)發(fā)展四個(gè)方面進(jìn)行分析，全面探索中國(guó)當(dāng)前城市群整體的發(fā)展水平和發(fā)展?jié)摿?。第二，研究方法上，基于模糊集合思想和ANN算法構(gòu)建測(cè)度城市群發(fā)展水平的評(píng)價(jià)體系。第三，研究數(shù)據(jù)上，通過地理信息技術(shù)和格網(wǎng)化模型，對(duì)不同統(tǒng)計(jì)口徑的社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)以及人口和GDP的公里格網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取、處理和分析，形成中國(guó)十大國(guó)家級(jí)城市群的指標(biāo)空間格網(wǎng)數(shù)據(jù)集。

二、模型構(gòu)建

（一）城市群高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

借鑒已有研究[7]-[12]，本文將近四年來國(guó)內(nèi)關(guān)于城市群發(fā)展評(píng)價(jià)研究中的指標(biāo)體系合并成含有6個(gè)二級(jí)指標(biāo)和56個(gè)末級(jí)指標(biāo)的總指標(biāo)庫，然后對(duì)原始指標(biāo)庫進(jìn)行三輪篩選，刪除不可觀測(cè)的指標(biāo)，基于模糊集合的隸屬度篩選。最終得到4個(gè)二級(jí)指標(biāo)，34個(gè)二級(jí)指標(biāo)。本文利用ANN算法，以原始指標(biāo)庫中的城市群高質(zhì)量發(fā)展水平格網(wǎng)化數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)庫，確定格網(wǎng)化指標(biāo)的權(quán)重，具體如表1所示。

（二）城市群高質(zhì)量發(fā)展水平指數(shù)的格網(wǎng)化表達(dá)

區(qū)別于普通的地理要素，社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素的空間分布在一般情況下，位置是不固定的。對(duì)于一部分空間分布不均勻的要素來說，如GDP、人口和高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)，可以根據(jù)其影響因素來模擬空間分布情況。對(duì)于另一部分空間分布均勻的要素，如空氣質(zhì)量二級(jí)以上天數(shù)、地方財(cái)政收入等，可以利用格網(wǎng)化規(guī)則，將社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間展布，從而滿足研究的需求。

計(jì)算總指數(shù)公式如式（1）：

HI=∑_（i=1）^n?〖X_i×W_i 〗 （1）

其中，HI表示城市群高質(zhì)量發(fā)展水平指數(shù)，值越大表示城市群高質(zhì)量發(fā)展水平越高，Wi表示34個(gè)指標(biāo)因子的權(quán)重，Xi表示34個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值。

（三）城市群高質(zhì)量發(fā)展水平的空間相關(guān)分析——探索性空間數(shù)據(jù)分析方法

探索性空間數(shù)據(jù)分析方法用來反映城市群高質(zhì)量發(fā)展水平的空間關(guān)聯(lián)度特征，用以解釋高質(zhì)量發(fā)展水平的空間分布相關(guān)性，確定城市群高質(zhì)量發(fā)展水平空間分布的冷熱點(diǎn)區(qū)域。本文采用全局空間自相關(guān)表示城市群高質(zhì)量發(fā)展水平是否具有空間集聚的特征，其相關(guān)關(guān)系用Morans? I指數(shù)來表現(xiàn)，其取值范圍為[-1，1]，大于0時(shí)，指數(shù)值越大，則城市群高質(zhì)量發(fā)展水平集聚特征越明顯。計(jì)算公式如式（2）：

I= （∑_（i=1）^n?∑_（j=1）^m?〖W_ij （x_i-?x）（x_j-?x） 〗）/（S^2 ∑_（i=1）^n?∑_（j=1）^m?W_ij ） （2）

其中，S^2=1/n ∑_（i=1）^n?（x_i-?x）^2 ，?x=1/n ∑_（i=1）^n?x_i ，x_i表示第i個(gè)研究對(duì)象的發(fā)展水平指數(shù)大小，n為研究對(duì)象的個(gè)數(shù)，W_ij為研究對(duì)象i和j之間的空間權(quán)重。

由于空間自相關(guān)只能表現(xiàn)城市群高質(zhì)量發(fā)展水平的集聚特征，不能表現(xiàn)具體集聚分布的空間位置，因此，采用局部空間自相關(guān)來展現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展水平在空間上的具體集聚特征。計(jì)算公式如式（3）：

I_i=（（x（_i^）- ?x））/S^2? ∑_（j=1）^n?〖W_ij （x_j-?x） 〗 （3）

其中，S^2=（∑_（j=1，j≠1）^n?〖（x_j 〖-?x）〗^2 〗）/（n-1），I_i值大于0，表示該研究對(duì)象周圍的高質(zhì)量發(fā)展水平指數(shù)出現(xiàn)高值或者低值的空間聚集現(xiàn)象。

三、數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

（一）數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)主要來源于以下四個(gè)方面：第一，行政區(qū)劃地圖來自天地圖的行政邊界數(shù)據(jù)接口，在QGIS軟件中獲得。第二，人口和GDP空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)。本文選用中國(guó)資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)站的2005年、2010—2017年人口和GDP的1km×1km的柵格數(shù)據(jù)，并利用這四年的柵格數(shù)據(jù)和相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)合成這四年城市群高質(zhì)量發(fā)展水平的時(shí)間點(diǎn)柵格數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)在全國(guó)分縣的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，綜合分析了與人類活動(dòng)密切相關(guān)的土地利用類型、夜間燈光亮度和居民點(diǎn)密度數(shù)據(jù)。第三，社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。城市群高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)體系指標(biāo)數(shù)據(jù)，即2005年、2010—2017年共計(jì)9年，其中2015年的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)用來合成柵格綜合指數(shù);十個(gè)城市群包含的161個(gè)地級(jí)市的19個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)，以及省級(jí)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)15個(gè)，均來自國(guó)家和各省市統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。第四，指標(biāo)數(shù)據(jù)庫中城市群高質(zhì)量發(fā)展水平指標(biāo)數(shù)據(jù)和得分?jǐn)?shù)據(jù)來自作者對(duì)已有相關(guān)文獻(xiàn)[13]-[16]的整理。

（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理

第一，本文將城市轉(zhuǎn)化為需要的面狀數(shù)據(jù)，合并為城市群，并根據(jù)國(guó)家民政局網(wǎng)站上在2019年7月發(fā)布的全國(guó)行政區(qū)劃數(shù)據(jù)進(jìn)行修訂，將其作為本文的統(tǒng)一地圖。第二，為多源數(shù)據(jù)集統(tǒng)一投影坐標(biāo)系。按照規(guī)定，自2018年7月1日起，中國(guó)自然資源系統(tǒng)一律采用2000國(guó)家大地坐標(biāo)系（CGCS2000）。本文通過ArcGIS軟件中的投影轉(zhuǎn)換工具，將空間數(shù)據(jù)的投影坐標(biāo)系統(tǒng)一為CGCS2000_3_Degree_GK_CM_120E。第三，缺失值與異常值處理。對(duì)于缺失值的填充，數(shù)值型特征使用平均值來填充，類別型特征使用眾數(shù)來填充。

四、中國(guó)十大國(guó)家級(jí)城市群高質(zhì)量發(fā)展水平分析

（一）高質(zhì)量發(fā)展水平測(cè)度的時(shí)空演變特征

本文通過ArcGIS軟件的空間疊加分析功能，基于中國(guó)十大國(guó)家級(jí)城市群高質(zhì)量發(fā)展水平的格網(wǎng)數(shù)據(jù)集，測(cè)度了2005年、2010—2017年城市群的高質(zhì)量發(fā)展水平的空間分布情況，結(jié)果如表2所示。利用區(qū)域統(tǒng)計(jì)工具，得到以十大國(guó)家級(jí)城市群為單位的高質(zhì)量發(fā)展水平綜合指數(shù)的格網(wǎng)化平均值。

由表2可知：

第一，從整體來看，中國(guó)十大國(guó)家級(jí)城市群的高質(zhì)量發(fā)展水平呈現(xiàn)出從西北、東北地區(qū)→中部地區(qū)→東南沿海地區(qū)逐漸提高的現(xiàn)象，并且兩極分化顯著。長(zhǎng)三角城市群和珠三角城市群憑借地理位置優(yōu)越、精英人才聚集等先天發(fā)展優(yōu)勢(shì)，高質(zhì)量發(fā)展水平始終處于領(lǐng)先地位。相反，由于資源枯竭和匱乏、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱和人才的不斷流失，蘭西城市群、哈長(zhǎng)城市群的高質(zhì)量發(fā)展水平較為落后。其余六大城市群的高質(zhì)量發(fā)展處于中游水平，從高質(zhì)量發(fā)展測(cè)度得分來看，這些城市群發(fā)展水平的差別相對(duì)并不明顯。

第二，從時(shí)序角度分析，十大國(guó)家級(jí)城市群高質(zhì)量發(fā)展水平指數(shù)均呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)，但增長(zhǎng)速率和增長(zhǎng)活力有所差異。作為城市群發(fā)展“領(lǐng)頭羊”的珠三角城市群高質(zhì)量發(fā)展得分上升的絕對(duì)水平和相對(duì)水平最高，中原城市群高質(zhì)量發(fā)展上升的相對(duì)水平排第三名，為38.18%，成為發(fā)展最具活力的城市群之一。2017年，長(zhǎng)三角城市群和珠三角城市群高質(zhì)量發(fā)展水平的平均值最高，比2005年提高了39.01%和40.25%。珠三角城市群的高質(zhì)量發(fā)展水平落后于長(zhǎng)三角城市群，但珠三角城市群的發(fā)展速度比后者高。此外，哈長(zhǎng)城市群僅次于蘭西城市群，高質(zhì)量發(fā)展從2005年到2017年上升的絕對(duì)水平和相對(duì)水平最低，分別為5.08分和16.57%。

第三，從城市群包含的城市來看，各城市的高質(zhì)量發(fā)展水平存在明顯差異。根據(jù)2017年各城市高質(zhì)量發(fā)展水平的綜合指數(shù)得分，高質(zhì)量發(fā)展水平十強(qiáng)城市包括：深圳、上海、無錫、蘇州、南京、常州、鎮(zhèn)江、揚(yáng)州、南通、東莞，這十個(gè)城市均來自長(zhǎng)三角城市群和珠三角城市群，其中長(zhǎng)三角城市群占八個(gè)。高質(zhì)量發(fā)展水平最高的城市是位于珠三角城市群中的深圳，而長(zhǎng)三角城市群高質(zhì)量發(fā)展水平最高的是上海，從這兩個(gè)發(fā)展水平相對(duì)最高的城市群的核心城市來看，在2015年之前深圳的高質(zhì)量發(fā)展水平落后于上海，但差距隨著時(shí)間的推移在逐漸減小，2017年深圳的高質(zhì)量發(fā)展水平超過了上海。

第四，從各城市群的內(nèi)部高質(zhì)量發(fā)展水平來看，各城市群具有不同的內(nèi)部發(fā)展特征。長(zhǎng)三角城市群呈現(xiàn)“帶狀”結(jié)構(gòu)分布特征，以上?！暇榉纸缇€，分界線以北地區(qū)的發(fā)展質(zhì)量較分界線以南地區(qū)略高，并且兩部分地區(qū)已形成了“連綿區(qū)”，向內(nèi)陸階梯式遞減。珠三角城市群發(fā)展呈現(xiàn)“多中心”的結(jié)構(gòu)分布特征，以廣州、深圳、珠海等城市為多中心，向外圍地區(qū)階梯式遞減。而中國(guó)中部地區(qū)城市群內(nèi)部的發(fā)展水平呈現(xiàn)“弱中心”空間分布，中心城市的高質(zhì)量發(fā)展水平略高于其他城市。

（二）城市群高質(zhì)量發(fā)展水平等級(jí)變化趨勢(shì)

本文按照城市群高質(zhì)量發(fā)展水平以及自然間斷點(diǎn)分級(jí)法，利用ArcGIS軟件的重分類功能，對(duì)各年份城市群發(fā)展質(zhì)量指數(shù)分為五個(gè)等級(jí)：第一等級(jí)（綜合指數(shù)≤30）、第二等級(jí)（30<綜合指數(shù)≤35）、第三等級(jí)（35<綜合指數(shù)≤40）、第四等級(jí)（40<綜合指數(shù)≤49）和第五等級(jí)（49<綜合指數(shù)），并統(tǒng)計(jì)各等級(jí)面積以及百分比。從第一等級(jí)到第五等級(jí)表示城市群高質(zhì)量發(fā)展水依次遞增。然后利用柵格計(jì)算器，統(tǒng)計(jì)相鄰兩個(gè)時(shí)期以及2005年和2017年兩個(gè)時(shí)期的等級(jí)變化分布情況。通過比較各城市群內(nèi)部的等級(jí)分布比例，將十大國(guó)家級(jí)城市群分為三個(gè)層次：領(lǐng)先組（長(zhǎng)三角城市群、珠三角城市群）、轉(zhuǎn)型組（呼包鄂榆城市群、北部灣城市群、成渝城市群、長(zhǎng)江中游城市群、中原城市群、關(guān)中城市群）、滯后組（蘭西城市群、哈長(zhǎng)城市群），三個(gè)層次城市群各等級(jí)面積占比如表3所示。

由表3可知：

第一，領(lǐng)先組城市群中心城市發(fā)展勢(shì)頭良好。城市群高質(zhì)量發(fā)展水平第五等級(jí)為發(fā)展水平最高等級(jí)，2010年首次出現(xiàn)在長(zhǎng)三角城市群的上海，隨后在2015年出現(xiàn)在珠三角城市群的深圳。同時(shí)，高質(zhì)量發(fā)展第五等級(jí)是所有等級(jí)中面積占比最小的，而且2015—2017年第五等級(jí)發(fā)展水平面積占比基本未發(fā)生改變。從第五等級(jí)的變化情況可以看出，領(lǐng)先組城市群高質(zhì)量發(fā)展綜合水平實(shí)現(xiàn)了突破性的提高，這與中國(guó)的區(qū)域化發(fā)展戰(zhàn)略有著密切的聯(lián)系。

第二，領(lǐng)先組城市群表現(xiàn)出由周邊城市向中心城市的集聚作用。城市群高質(zhì)量發(fā)展水平第四等級(jí)即發(fā)展水平排名第二的等級(jí)，2015年之前是領(lǐng)先組城市群地區(qū)的主要組成，2017年在中原城市群、北部灣城市群和成渝城市群中出現(xiàn)。第四等級(jí)從2005—2017年呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢(shì)，其中，2005—2015年面積占比由3.32%上升到53.48%，到2017年下降到48.81%，主要變化地區(qū)集中在長(zhǎng)三角城市群的臺(tái)州市地區(qū)以及北部灣城市群的茂名市。觀察發(fā)現(xiàn)，領(lǐng)先組城市群在高質(zhì)量發(fā)展的同時(shí)，也在匯集周邊力量，集中形成中心城市的突出優(yōu)勢(shì)。

第三，轉(zhuǎn)型組城市群中心城市優(yōu)勢(shì)暫不突出，滯后組城市群發(fā)展水平有待提升。城市群高質(zhì)量發(fā)展水平第三等級(jí)即發(fā)展水平中等的等級(jí)，其面積占比從2005年的3.03%增加到2017年的26.03%。第二等級(jí)即發(fā)展水平略落后的等級(jí)，其面積占比從2005年的12.93%上升到2015年的69.36%，又下降到2017年的68.30%。第一等級(jí)即發(fā)展水平最低的等級(jí)，其面積占比從2005年到2017年呈現(xiàn)明顯的減少現(xiàn)象。第一、二等級(jí)的面積占比減少，轉(zhuǎn)為了第三等級(jí)的面積占比增加。第二、三等級(jí)作為中國(guó)轉(zhuǎn)型組城市群的主要組成部分，除了哈長(zhǎng)城市群和蘭西城市群尚未出現(xiàn)第三等級(jí)地區(qū)，關(guān)中城市群2010年來第三等級(jí)地區(qū)面積基本沒有改變。其他六個(gè)城市群高質(zhì)量發(fā)展水平第三等級(jí)面積都呈現(xiàn)逐年增加。

（三）高質(zhì)量發(fā)展水平測(cè)度的一級(jí)指標(biāo)分析

本文從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施、資源環(huán)境、社會(huì)發(fā)展四個(gè)一級(jí)指標(biāo)層來探究城市群在2005年、2010年、2015年、2017年四年的各年中，不同維度的高質(zhì)量發(fā)展水平差異，結(jié)果如表4所示。

由表4可知：

第一，各層次（領(lǐng)先組、轉(zhuǎn)型組、滯后組）城市群的一級(jí)指標(biāo)層面得分與高質(zhì)量發(fā)展水平大體上保持一致。高質(zhì)量發(fā)展水平得分高的領(lǐng)先組城市群一級(jí)指標(biāo)得分也相對(duì)較高。高質(zhì)量發(fā)展水平較低的城市群，如蘭西城市群、哈長(zhǎng)城市群，一級(jí)指標(biāo)層面的得分也相對(duì)較低。一級(jí)指標(biāo)層面得分具有從東南沿海向內(nèi)陸地區(qū)遞減及兩極分化嚴(yán)重的特征。此外，各城市群之間在四個(gè)方面的得分也存在不平衡現(xiàn)象，地域差異性顯著。

第二，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展層面來看，各城市群之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)兩極分化嚴(yán)重的特征，但差異在逐漸縮小。珠三角城市群的經(jīng)濟(jì)發(fā)展得分在2005年是蘭西城市群的2.5841倍，到2017年降低至其2.1712倍，十個(gè)城市群之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展得分的變異系數(shù)從0.3345下降到0.2258，極差也從5.5793下降到4.1250。從經(jīng)濟(jì)發(fā)展的增速來看，領(lǐng)先組城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展得分增長(zhǎng)不明顯。珠三角城市群的經(jīng)濟(jì)發(fā)展得分出現(xiàn)了降低的現(xiàn)象，體現(xiàn)出過度的集聚使得集聚經(jīng)濟(jì)的負(fù)外部性超過正外部性。轉(zhuǎn)型組城市群的經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，其中成渝城市群、長(zhǎng)江中游城市群和中原城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展的增速名列前茅，分別增長(zhǎng)了27.42%、21.47%和18.43%，可見，轉(zhuǎn)型組城市群的經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在較大的提升空間，中部區(qū)與沿海地區(qū)的差距，可能受制于交通因素、人口流動(dòng)因素等影響。滯后組城市群以及呼包鄂榆城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展增速較低，主要原因是由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)過于單一、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型緩慢。

第三，從基礎(chǔ)設(shè)施層面來看，各城市群之間的基礎(chǔ)設(shè)施水平的差異有所波動(dòng)。2005年到2017年，十大國(guó)家級(jí)城市群之間的基礎(chǔ)設(shè)施得分的變異系數(shù)從0.1605下降到了0.1395，極差從2.3002上升到2.9742。哈長(zhǎng)城市群的基礎(chǔ)設(shè)施水平一直以來較為落后。2005年領(lǐng)先組基礎(chǔ)設(shè)施層面得分最高，蘭西城市群、關(guān)中城市群、哈長(zhǎng)城市群的基礎(chǔ)設(shè)施指標(biāo)得分較低。2017年，長(zhǎng)三角城市群基礎(chǔ)設(shè)施水平依舊領(lǐng)先，但呼包鄂榆城市群進(jìn)步顯著，其基礎(chǔ)設(shè)施層面得分增加了124.01%。同時(shí)，增速比較突出的城市群有關(guān)中城市群、中原城市群和長(zhǎng)江中游城市群，分別增長(zhǎng)了85.65%、63.25%和61.04%。

第四，從資源環(huán)境層面來看，各城市群之間的資源環(huán)境水平差異顯著。2005年到2017年，十大國(guó)家級(jí)城市群之間的資源環(huán)境得分的變異系數(shù)由0.2340到0.1955，極差由7.7941到7.5706，可見資源環(huán)境得分的地域差異非常嚴(yán)重。但是，排除蘭西城市群，九大城市群的資源環(huán)境得分的極差從4.5018下降到了2.5745，可見蘭西城市群的資源環(huán)境方面極其貧乏，除蘭西城市群之外的九大城市群之間的資源環(huán)境水平的差異較小。從增速來看，關(guān)中城市群、珠三角城市群和成渝城市群的資源環(huán)境方面的增長(zhǎng)較突出，分別增長(zhǎng)了60.54%、49.89%和49.38%，可見中國(guó)轉(zhuǎn)型組城市群具有豐富的可開發(fā)利用的資源，關(guān)鍵在于如何依托自身的優(yōu)勢(shì)挖掘資源要素。

第五，從社會(huì)發(fā)展層面來看，各城市群之間社會(huì)發(fā)展水平的差異呈現(xiàn)出明顯的增加趨勢(shì)。2005年到2017年，十大國(guó)家級(jí)城市群之間的社會(huì)發(fā)展得分的變異系數(shù)由0.0479增加到0.1488，極差由1.8321增加到5.4031。從增速來看，長(zhǎng)三角城市群和珠三角城市群的社會(huì)發(fā)展水平增速最高達(dá)到26.40%和17.86%，尤其在城鄉(xiāng)一體化發(fā)展、網(wǎng)絡(luò)科技發(fā)展方面為其余城市群提供可供參考的經(jīng)驗(yàn)。

五、城市群發(fā)展質(zhì)量的空間關(guān)聯(lián)性和分異規(guī)律

（一）高質(zhì)量發(fā)展水平的空間集聚特征分析

本文運(yùn)用ArcGIS軟件中的地統(tǒng)計(jì)分析工具，對(duì)2005年、2010年、2015年和2017年的十大國(guó)家級(jí)城市群包含市級(jí)的高質(zhì)量發(fā)展水平綜合指數(shù)進(jìn)行趨勢(shì)分析以及空間相關(guān)分析，結(jié)果如圖1所示。

由圖1可知：

第一，趨勢(shì)面分析印證了十大國(guó)家級(jí)城市群的高質(zhì)量發(fā)展水平從西北、東北地區(qū)→中部地區(qū)→東南沿海地區(qū)呈現(xiàn)出逐漸升高的特征，并且兩極分化顯著。2005年、2010年、2015年和2017年四年的數(shù)據(jù)地域變化趨勢(shì)大致相同，但在變化速率上存在差異。東西方向上，由西向東發(fā)展水平指數(shù)逐漸增大，這與研究區(qū)域的高質(zhì)量發(fā)展情況相符，東部沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，基礎(chǔ)設(shè)施完善，高質(zhì)量發(fā)展水平高。而由于哈長(zhǎng)城市群位于十大國(guó)家級(jí)城市群的最東部，其發(fā)展經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)薄弱，因而其發(fā)展水平綜合指數(shù)相對(duì)落后。南北方向上來看南北方向呈現(xiàn)先緩慢升高后以較快的速率下降的趨勢(shì)。

第二，十大國(guó)家級(jí)城市群之間具有較強(qiáng)的自相關(guān)性，并且高高聚集主要集中在領(lǐng)先組城市群，低低聚集主要集中在滯后組城市群，轉(zhuǎn)型組城市群高質(zhì)量發(fā)展水平的空間集聚性不顯著的特征。全局空間自相關(guān)指數(shù)用來描述空間數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系，而LISA集聚圖可以反映研究單元在空間上的具體分布情況，可以進(jìn)一步探究十大國(guó)家級(jí)城市群高質(zhì)量發(fā)展水平綜合指數(shù)的格局形成原因。城市群高質(zhì)量發(fā)展水平空間集聚特征表現(xiàn)為蘭西城市群內(nèi)部出現(xiàn)大面積的冷點(diǎn)-99%可信度區(qū)域和少部分的冷點(diǎn)-95%可信度區(qū)域;哈長(zhǎng)城市群內(nèi)部出現(xiàn)少部分冷點(diǎn)-95%可信度區(qū)域;長(zhǎng)三角城市群和珠三角城市群內(nèi)部絕大部分表現(xiàn)為熱點(diǎn)90%以上可信度區(qū)域;其他六個(gè)城市群內(nèi)部表現(xiàn)為無特征。十大國(guó)家級(jí)城市群2005年、2010年、2015年和2017年的全局空間自相關(guān)指數(shù)分別為0.7953、0.7701、0.7978和0.7947，說明十大國(guó)家級(jí)城市群高質(zhì)量發(fā)展水平綜合指數(shù)在空間上有較強(qiáng)的自相關(guān)性。城市群發(fā)展水平高高聚集主要集中在長(zhǎng)三角城市群和珠三角城市群，這些城市群基礎(chǔ)設(shè)施完善、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，高質(zhì)量發(fā)展水平相對(duì)較高。低低集聚主要集中在蘭西城市群地區(qū)。轉(zhuǎn)型組城市群沒有體現(xiàn)出明顯的空間聚集特征，未在城市群內(nèi)部體現(xiàn)出中心集聚的效應(yīng)。

（二）高質(zhì)量發(fā)展水平的空間分異規(guī)律

本文按照自然間斷點(diǎn)分級(jí)法，將不同公里格網(wǎng)的人口分布數(shù)分為四個(gè)等級(jí)，這四個(gè)等級(jí)分別為：適中（0—278人/平方公里）、較密集（278—3 340人/平方公里）、密集（3 340—14 197人/平方公里）、高度密集（14 197—70 897人/平方公里）。將經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)得分由低到高分為共五個(gè)等級(jí) 。利用ArcGIS工具統(tǒng)計(jì)不同城市群高質(zhì)量發(fā)展水平等級(jí)在不同人口數(shù)量等級(jí)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展等級(jí)上的分布，得出以下結(jié)論：

第一，隨著人口密集度的提升，高質(zhì)量發(fā)展水平高等級(jí)面積占比增加，但過度的人口集聚在城市群發(fā)展上也表現(xiàn)出了集聚不經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。人口適中和人口較密集地區(qū)從2005年主要集中在第一等級(jí)，此后，集中在第一等級(jí)的面積一直在減少，并且向第二、三、四等級(jí)轉(zhuǎn)型的面積依次遞減。2017年，人口適中地區(qū)中的第二、三等級(jí)面積占比分別為56.27%、24.56%，人口較密集地區(qū)2010年主要集中在第二等級(jí)，直至2015年才出現(xiàn)第五等級(jí)的地區(qū)，并且從2015年到2017年沒有發(fā)生顯著的改變。人口密集地區(qū)則主要集中在城市群發(fā)展的第四等級(jí)，人口分布與城市群高質(zhì)量發(fā)展水平呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，即隨著人口越集中的地區(qū)，城市群的高質(zhì)量發(fā)展水平越高。然而，人口高度密集地區(qū)，主要集中在城市群高質(zhì)量發(fā)展水平的第三、四、五等級(jí)，并且較第四、五等級(jí)來說，第三等級(jí)相對(duì)占比較高?？梢娫谌丝诿芗冗_(dá)到一定的水平之后，由于城市的容量有限，導(dǎo)致了環(huán)境污染、城市交通癱瘓等方面的負(fù)面影響，從而使得高質(zhì)量發(fā)展水平的下降。

第二，城市群高質(zhì)量發(fā)展等級(jí)在不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分布上的差異很大。處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平落后地區(qū)的第一、二等級(jí)，在2005年主要集中在高質(zhì)量發(fā)展水平第一等級(jí)，到了2010年，提升到了高質(zhì)量發(fā)展的第二等級(jí)，并且隨著高質(zhì)量發(fā)展水平的提高占比逐漸減少。目前，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平落后地區(qū)面臨向高質(zhì)量發(fā)展第三等級(jí)轉(zhuǎn)型的問題。2005年到2015年，處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平穩(wěn)定地區(qū)的第三等級(jí)向高質(zhì)量發(fā)展水平第四等級(jí)轉(zhuǎn)型，但在尚未出現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展水平最高的情況下，到了2017年，第四等級(jí)占比減少，出現(xiàn)了高質(zhì)量發(fā)展水平停滯現(xiàn)象，甚至倒退現(xiàn)象，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平穩(wěn)定地區(qū)面臨轉(zhuǎn)型問題。而處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較領(lǐng)先的第四、五等級(jí)地區(qū)，從2005年到2017年實(shí)現(xiàn)了高質(zhì)量發(fā)展等級(jí)從第三等級(jí)向第四等級(jí)、第四等級(jí)向第五等級(jí)的轉(zhuǎn)變。

六、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

第一，2005年、2010—2017年中國(guó)十大國(guó)家級(jí)城市群高質(zhì)量發(fā)展水平一直處于穩(wěn)步增長(zhǎng)，但城市群之間的高質(zhì)量發(fā)展水平差異較大，從西北、東北地區(qū)—中部地區(qū)—東南沿海地區(qū)呈現(xiàn)出逐漸升高的分層現(xiàn)象，并且兩極分化嚴(yán)重。各城市群的增長(zhǎng)活力有所差異，轉(zhuǎn)型組城市群中的成渝城市群、長(zhǎng)江中游城市群具有較高的發(fā)展?jié)摿?。在空間上十大國(guó)家級(jí)城市群體現(xiàn)出“連綿區(qū)”、“中心—外圍”以及“多中心”的結(jié)構(gòu)，并且高質(zhì)量發(fā)展水平越高的城市群結(jié)構(gòu)特征越顯著，可見中心城市與周邊城市形成了發(fā)展落差。2010年以來，以城市群高質(zhì)量發(fā)展水平第三等級(jí)為主要組成成分的轉(zhuǎn)型組，中心城市優(yōu)勢(shì)不明顯，第三等級(jí)向第四、第五等級(jí)的轉(zhuǎn)型出現(xiàn)停滯。

第二，十大國(guó)家級(jí)城市群在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施、資源環(huán)境、社會(huì)發(fā)展四個(gè)層面的得分與高質(zhì)量發(fā)展水平得分大體一致，但也具有不均衡性。經(jīng)濟(jì)層面和社會(huì)層面的發(fā)展水平差異較大，并且呈現(xiàn)擴(kuò)大趨勢(shì)，基礎(chǔ)設(shè)施層面的差異有呈現(xiàn)上下波動(dòng)，而資源環(huán)境層面的差異，除去極小值的情況下呈現(xiàn)縮小的趨勢(shì)。

第三，中國(guó)城市群之間有較強(qiáng)的自相關(guān)性，在城市層面上，高質(zhì)量發(fā)展水平領(lǐng)先組城市群內(nèi)，城市之間的發(fā)展有較強(qiáng)的流動(dòng)性和關(guān)聯(lián)性。轉(zhuǎn)型組城市群高質(zhì)量發(fā)展水平的空間集聚性較弱，城市之間的互動(dòng)較小，城市群內(nèi)部的城市之間還存在著行政壁壘。在空間分異特征上，隨著人口密集度的增加，城市群高質(zhì)量發(fā)展水平呈現(xiàn)先增加后減小的趨勢(shì)，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升，城市群高質(zhì)量發(fā)展水平整體增加的同時(shí)，第三等級(jí)的轉(zhuǎn)型出現(xiàn)了問題。

（二）政策建議

第一，對(duì)于多中心的領(lǐng)先組城市群，應(yīng)當(dāng)合理評(píng)估城市群的資源環(huán)境承載力，實(shí)現(xiàn)多中心之間資源的統(tǒng)籌規(guī)劃和有效配置，同時(shí)注重生態(tài)圈的綠色發(fā)展和可持續(xù)發(fā)展，提高資源利用率;應(yīng)當(dāng)控制城市群內(nèi)人口快速增長(zhǎng)和持續(xù)集聚的情況，引導(dǎo)人才向周邊地區(qū)流動(dòng);要建立多軸線、多層次的交通網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)代化格局，帶動(dòng)內(nèi)陸地區(qū)的發(fā)展。

第二，對(duì)于單中心和雙中心的轉(zhuǎn)型組城市群，要將高質(zhì)量發(fā)展作為城市群未來發(fā)展的首要目標(biāo);通過打造交通、運(yùn)輸、資源等方面的互利互通，打破政績(jī)考核上的行政壁壘，實(shí)現(xiàn)城市群內(nèi)的合理分工和擴(kuò)容提質(zhì);引導(dǎo)人口向中心城市聚集，發(fā)揮中心城市的輻射作用，促進(jìn)一體化發(fā)展;充分利用文化資源大力發(fā)展旅游業(yè)，完善基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)行積極開放的區(qū)域合作戰(zhàn)略。

第三，對(duì)于滯后組城市群，要加大深化改革力度，大力吸引中國(guó)東部和南部沿海地區(qū)優(yōu)秀人才、資金和技術(shù)，相應(yīng)地物質(zhì)資源可以向滯后城市群轉(zhuǎn)移;要加快城市群內(nèi)中心城市的城鎮(zhèn)化建設(shè)，提升中心城市在國(guó)家發(fā)展中的戰(zhàn)略地位，通過經(jīng)濟(jì)中心城市輻射加快周邊小城市的發(fā)展;在注重生態(tài)建設(shè)的同時(shí)，要充分利用發(fā)達(dá)的能礦資源加工產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，鼓勵(lì)和倡導(dǎo)產(chǎn)業(yè)集群和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型優(yōu)化;提高城市群內(nèi)部的聯(lián)系，根據(jù)不同地區(qū)產(chǎn)業(yè)的比較優(yōu)勢(shì)搭配并優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局;加快交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療、教育等基礎(chǔ)設(shè)施現(xiàn)代化建設(shè)。

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Measurement and Spatial Correlation of High-Quality Development Level of Chinas City Clusters

LIU Kai-lin1，SHANG Pei-pei2

（1.School of Statistics， Dongbei University of Finance and Economics， Dalian 116025， China;

2.Magazine，Dongbei University of Finance and Economics， Dalian 116025， China）

Abstract：This paper combines remote sensing data and Geographic Information System （GIS） technology to establish a gridded dataset of indicators for Chinas ten national city clusters， and constructs a system of indicators for measuring the high-quality development level of city clusters using fuzzy aggregation and ANN algorithm. This paper uses GIS software to synthesize a raster dataset of the quality development level of the ten national city clusters， and uses exploratory analysis tools to analyze the spatial and temporal evolution of the quality development level of city clusters and the spatial correlation among and within city clusters. The study found that the level of high-quality development in Chinas ten national city clusters has been steadily improving in recent years， but the level of high-quality development varies widely between different city clusters， with serious polarization. Meanwhile， there is a significant development gap between the central cities within the city clusters and the surrounding cities. The scores of the ten major city clusters in the four aspects of economic development， infrastructure， resources and environment， and social development are generally consistent with the overall scores of high- quality development level， but there is also a certain unevenness. The positive correlation within the Pearl River Delta and Yangtze River Delta city clusters are significant， while the negative correlation within the Lanxi city cluster is significant， and the correlation within the remaining city clusters are not significant.

Key words：city clusters; high-quality development; Geographic Information System （GIS）; gridded model; ANN algorithm

（責(zé)任編輯：李明齊）