唐健雄, 何 慶, 劉雨婧
(湖南師范大學(xué)旅游學(xué)院, 長(zhǎng)沙 410081)
自2014年國(guó)務(wù)院印發(fā)《國(guó)家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃(2014—2020年)》以來(lái),我國(guó)城鎮(zhèn)化發(fā)展處于持續(xù)上升階段.截至2019年底,我國(guó)城鎮(zhèn)化率已經(jīng)達(dá)到60.60%,地區(qū)生產(chǎn)總值突破99.08萬(wàn)億元.在城鎮(zhèn)化規(guī)模快速發(fā)展的同時(shí),暴露出許多影響城鎮(zhèn)化健康發(fā)展的問(wèn)題和隱患,例如“冒進(jìn)城鎮(zhèn)化”、重外延輕內(nèi)涵式的“不完全城鎮(zhèn)化”“城市空心化”等諸多虛高增速現(xiàn)象.堅(jiān)持推行城鎮(zhèn)化是促進(jìn)中國(guó)未來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、破解城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)的必然趨勢(shì),城鎮(zhèn)化健康發(fā)展也成為學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)問(wèn)題.誠(chéng)然,長(zhǎng)三角城市群作為中國(guó)最大的城市群,人口達(dá)到全國(guó)的16.2%,GDP為23.9%,接近全國(guó)的1/4,面對(duì)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展、人口如此龐大而面積不及全國(guó)4%的城市群,其城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模能否協(xié)調(diào)發(fā)展、城鎮(zhèn)化水平如何、城鎮(zhèn)化發(fā)展是否健康等一系列問(wèn)題亟須回答.
城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模是測(cè)度城鎮(zhèn)化發(fā)展水平的兩個(gè)方面,對(duì)二者的研究必須基于對(duì)城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模內(nèi)涵的界定[1].2001年,學(xué)者葉裕民首先對(duì)城鎮(zhèn)化質(zhì)量展開(kāi)研究,認(rèn)為城鎮(zhèn)化質(zhì)量主要包括城市現(xiàn)代化和城鄉(xiāng)一體化兩個(gè)層面[2].朱洪祥等[3]基于三因子內(nèi)涵,提出了動(dòng)力、公平、質(zhì)量、集約四因子內(nèi)涵.2013年《中國(guó)城鎮(zhèn)化質(zhì)量報(bào)告》從本質(zhì)內(nèi)涵和構(gòu)成要素兩方面界定了城鎮(zhèn)化質(zhì)量的內(nèi)涵.十九大報(bào)告指出新型城鎮(zhèn)化要以人為核心,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展,提高城鎮(zhèn)化質(zhì)量.眾多學(xué)者從不同的角度和層級(jí)定義了城鎮(zhèn)化質(zhì)量的內(nèi)涵,但尚未形成統(tǒng)一認(rèn)知,而就城鎮(zhèn)化規(guī)模的內(nèi)涵則比較統(tǒng)一,常常采用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎?、建成區(qū)面積占總面積的比重、二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP 的比重等單一或綜合指標(biāo)來(lái)衡量[5-6].由于城鎮(zhèn)化是一種復(fù)雜的社會(huì)現(xiàn)象,要準(zhǔn)確測(cè)度城鎮(zhèn)化的質(zhì)量相對(duì)困難[7].測(cè)度指標(biāo)上,中國(guó)城鎮(zhèn)化質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)經(jīng)歷了從簡(jiǎn)單到復(fù)雜的過(guò)程,最初從城市現(xiàn)代化和城鄉(xiāng)一體化兩個(gè)層級(jí)入手,構(gòu)建城鎮(zhèn)化質(zhì)量指標(biāo)體系[2].郭葉波[8]基于城鎮(zhèn)化質(zhì)量的主要特征,從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、空間、人口、社會(huì)、城鄉(xiāng)發(fā)展質(zhì)量等六個(gè)二級(jí)指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)中國(guó)城鎮(zhèn)化質(zhì)量.研究?jī)?nèi)容上,側(cè)重于城鎮(zhèn)化質(zhì)量評(píng)價(jià)及其時(shí)空演化[9-11],同時(shí)也涉及城鎮(zhèn)化質(zhì)量?jī)?nèi)涵[12]、影響因素[13]和動(dòng)力機(jī)制[14]的研究.研究尺度囊括了國(guó)家[15]、城市群[13]、省市縣[7、16-17]等多尺度研究單元,基于創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開(kāi)放、共享等五大發(fā)展理念[18]、突變理論[16]、產(chǎn)業(yè)視角[19]、經(jīng)濟(jì)-制度-社會(huì)[20]等視角,主要運(yùn)用面板回歸模型、綜合指數(shù)法、熵值法和ESDA等研究方法對(duì)城鎮(zhèn)化質(zhì)量進(jìn)行測(cè)度和分析.關(guān)于城鎮(zhèn)化規(guī)模的研究聚焦于城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模二者關(guān)系上,主要運(yùn)用象限圖分類識(shí)別[21]、協(xié)調(diào)度模型[22-24]等方法來(lái)研究某一省域城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模二者協(xié)調(diào)類型、空間格局.
綜上所述,已有文獻(xiàn)側(cè)重于城鎮(zhèn)化質(zhì)量的單一主體研究,就城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模二者關(guān)系涉及較少,研究區(qū)域相對(duì)狹小且方法單一.新型城鎮(zhèn)化是質(zhì)量?jī)?yōu)先和規(guī)模適度的城鎮(zhèn)化,單一主體的測(cè)度無(wú)法科學(xué)評(píng)估一個(gè)地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展的真實(shí)水平,因此厘清城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模二者的關(guān)系是城鎮(zhèn)化健康協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵.本文以長(zhǎng)三角城市群“三省一市”26個(gè)城市為主要研究對(duì)象,基于2013年《中國(guó)城鎮(zhèn)化質(zhì)量報(bào)告》,從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境和城鄉(xiāng)統(tǒng)籌等四個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)建了長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量評(píng)價(jià)體系,采用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓模型和空間重疊性,并引入空間錯(cuò)位指數(shù)模型從整體和局部揭示了2009—2019年長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模的空間分布錯(cuò)位現(xiàn)象,運(yùn)用空間回歸模型對(duì)其空間錯(cuò)位的影響因素進(jìn)行探究,以期為長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化健康發(fā)展提供決策依據(jù).
以長(zhǎng)三角城市群26個(gè)城市為研究對(duì)象,數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2010—2020年各省(直轄市)統(tǒng)計(jì)年鑒以及《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》,部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失,采用插值法補(bǔ)齊.根據(jù)2016年國(guó)家發(fā)改委提出的《長(zhǎng)江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》,長(zhǎng)三角城市群包括上海市,江蘇省的南京、蘇州、常州等9市,浙江省的杭州、嘉興、寧波等8市以及安徽省的合肥、蕪湖等8個(gè)城市.
1.2.1 評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建 2013年《中國(guó)城鎮(zhèn)化質(zhì)量報(bào)告》明確提出[25]:城鎮(zhèn)化質(zhì)量是指在城鎮(zhèn)化進(jìn)程中與城鎮(zhèn)化數(shù)量相對(duì)的反映城鎮(zhèn)化優(yōu)劣程度的綜合概念,它是城鎮(zhèn)化各組成要素的發(fā)展質(zhì)量、協(xié)調(diào)程度和推進(jìn)效率.基于城鎮(zhèn)化質(zhì)量的內(nèi)涵,城鎮(zhèn)化質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建,既要客觀反映城鎮(zhèn)化質(zhì)量的優(yōu)劣程度,又能凸顯城鎮(zhèn)化質(zhì)量的本質(zhì)特征、基本內(nèi)涵及主要內(nèi)容.在參考上述《報(bào)告》中城鎮(zhèn)化質(zhì)量指標(biāo)的基礎(chǔ)上,結(jié)合新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的時(shí)代特征,借鑒近年來(lái)學(xué)者對(duì)城鎮(zhèn)化質(zhì)量的評(píng)估[1,7],從經(jīng)濟(jì)社會(huì)生態(tài)+城鄉(xiāng)統(tǒng)籌四個(gè)層面,遵循代表性、系統(tǒng)性及可獲得性原則,采用復(fù)合指標(biāo)法,選取30個(gè)指標(biāo),構(gòu)建了長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量指標(biāo)體系.城鎮(zhèn)化規(guī)模表示城鎮(zhèn)化數(shù)量的發(fā)展水平,學(xué)術(shù)界一般從人口、經(jīng)濟(jì)和土地面積三個(gè)方面來(lái)衡量,因此用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎?、第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重、建成區(qū)面積占總面積比重分別表征城鎮(zhèn)化的人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)規(guī)模及土地規(guī)模[23](表1).城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模是測(cè)度城鎮(zhèn)化發(fā)展水平的兩個(gè)方面,故采用城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模的均值表示城鎮(zhèn)化發(fā)展水平.參考宋宇寧等[1]對(duì)于城鎮(zhèn)化進(jìn)程的分類標(biāo)準(zhǔn),將長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化水平劃分為三種類型,分別為:高水平城鎮(zhèn)化:0.5(UQ+US)>0.6;中等水平城鎮(zhèn)化:0.3≤0.5(UQ+US)≤0.6;低等水平城鎮(zhèn)化:0.5(UQ+US)<0.3.
表1 長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
運(yùn)用極差法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理,利用熵值法確定各指標(biāo)權(quán)重,并采用線性加權(quán)綜合法[26]測(cè)算長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量和規(guī)模指數(shù):
(1)
(2)
式中,UQi、USi分別為i城鎮(zhèn)化質(zhì)量和城鎮(zhèn)化規(guī)模指數(shù),UQi、USi值越大,表明城鎮(zhèn)化質(zhì)量水平越高、城鎮(zhèn)化規(guī)模越大;xij表示i省份第j項(xiàng)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)后的無(wú)量綱值;wj表示第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重.
1.2.2 泰爾系數(shù) 基于城鎮(zhèn)化質(zhì)量和規(guī)模指數(shù),運(yùn)用泰爾系數(shù)[27]測(cè)算長(zhǎng)三角城市群市域城鎮(zhèn)化質(zhì)量和規(guī)模的區(qū)域差異程度,公式為:
(3)
(4)
式中,T為泰爾系數(shù),T值越大,表明區(qū)域間城鎮(zhèn)化質(zhì)量和規(guī)模的差異程度越高;n為城市數(shù)量;μ1、μ為長(zhǎng)三角城市群指數(shù)城鎮(zhèn)化質(zhì)量指數(shù)均值和城鎮(zhèn)化規(guī)模指數(shù)均值.
1.2.3 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓模型和空間重疊性 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓模型是一種反映評(píng)價(jià)要素空間分布的整體特征及演變過(guò)程的空間統(tǒng)計(jì)方法,主要通過(guò)中心、長(zhǎng)軸、短軸、方位角等參數(shù)直觀地表達(dá)要素空間分布的相對(duì)位置、離散程度以及發(fā)展趨勢(shì).本文引入此方法精確的描述長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模的整體空間分布演變特征.具體計(jì)算公式參考文獻(xiàn)[28].
采用空間重疊性[29]考察長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模二者的空間耦合態(tài)勢(shì).空間重疊性用重心間距離S表示,距離越近則重疊性越高,公式為:
S=d(HUQ,HUS)=
(5)
式中,S=0,說(shuō)明二者重心重疊,表示城鎮(zhèn)化質(zhì)量與城鎮(zhèn)化規(guī)??臻g分布具有一致性;S>0,則說(shuō)明二者重心不重疊,存在空間錯(cuò)位現(xiàn)象.
1.2.4 空間錯(cuò)位指數(shù)及貢獻(xiàn)度 空間錯(cuò)位理論最初用于揭示城市空間重構(gòu)背景下弱勢(shì)群體居住和就業(yè)空間機(jī)會(huì)的差異.本文引入空間錯(cuò)位模型[30],從微觀層面探討長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模二者空間發(fā)展?fàn)顟B(tài),計(jì)算方法為:
(6)
(7)
式中,SMIi為i市的空間錯(cuò)位指數(shù);Ri為i市m年間的空間錯(cuò)位貢獻(xiàn)度;UQi、USi的含義同式(1)和式(2);UQ和US分別為該屬性值研究單元總和.SMI絕對(duì)值大小反映城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模二者空間分異程度.SMI絕對(duì)值越小說(shuō)明二者的同步性越高,越大表明二者的錯(cuò)位現(xiàn)象越顯著.
1.2.5 空間回歸模型 空間回歸模型可以有效解決研究變量之間客觀存在的空間關(guān)聯(lián),在考慮自變量和因變量空間相關(guān)性的基礎(chǔ)上,改進(jìn)一般線性回歸模型(OLS),使回歸估計(jì)系數(shù)更加精確.空間回歸模型通常分為空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM),具體計(jì)算公式參考文獻(xiàn)[31].
運(yùn)用熵值法測(cè)算出長(zhǎng)三角城市群2009—2019年城鎮(zhèn)化各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重,得出城鎮(zhèn)化質(zhì)量、規(guī)模、水平的指數(shù)值,并利用泰爾指數(shù)計(jì)算泰爾系數(shù)值,對(duì)整體城鎮(zhèn)化動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行分析.
圖1 2009—2019年長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化指數(shù)變化趨勢(shì)
從城鎮(zhèn)化質(zhì)量、規(guī)模和水平指數(shù)變化趨勢(shì)來(lái)看,以2014年為時(shí)間節(jié)點(diǎn),大致可以分為兩個(gè)階段.2014年以前,長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化屬于“規(guī)?!彬?qū)動(dòng)型,2014年以來(lái),屬于“質(zhì)量”驅(qū)動(dòng)型.這一現(xiàn)象恰好符合國(guó)家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃(2014—2020年)提出城鎮(zhèn)化要健康有序發(fā)展、由速度型向質(zhì)量型轉(zhuǎn)變的基本要求.具體來(lái)看:城鎮(zhèn)化質(zhì)量指數(shù)整體徘徊上升,變幅最大,2010年最低值0.32,2018年0.42為最高值,增幅高達(dá)31.25%;泰爾系數(shù)呈下降趨勢(shì),由2009年(0.054)下降到2018年(0.035),至2019年(0.036)基本穩(wěn)定在0.03左右,說(shuō)明隨時(shí)間維度變化,長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量提高顯著,內(nèi)部差異逐步縮小.城鎮(zhèn)化規(guī)模指數(shù)呈“波浪式”變化,以2014年為節(jié)點(diǎn),整體變化態(tài)勢(shì)為“上升-下降”;泰爾系數(shù)2009—2014年徘徊波動(dòng),2015—2019年持續(xù)增漲,這意味著近年來(lái)長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化內(nèi)部差異提升,城市規(guī)模結(jié)構(gòu)不合理現(xiàn)象突顯,可能源于城鎮(zhèn)化發(fā)展轉(zhuǎn)型過(guò)程中更加注重提高城鎮(zhèn)化質(zhì)量,對(duì)城鎮(zhèn)化規(guī)模關(guān)注較少.城鎮(zhèn)化水平指數(shù)研究期內(nèi)增長(zhǎng)趨勢(shì)明顯,其泰爾系數(shù)2017年以前徘徊在0.099左右,于2018年下降至0.09并趨于穩(wěn)定.可以看出長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化發(fā)展模式雖有所調(diào)整,其發(fā)展水平依然在不斷提高,2017年以來(lái)城市群內(nèi)部差異縮小,發(fā)展更加協(xié)調(diào),這與2017年國(guó)務(wù)院推進(jìn)城鎮(zhèn)化持續(xù)健康發(fā)展,撤縣設(shè)市,提高城鎮(zhèn)化質(zhì)量和規(guī)模效益的戰(zhàn)略不謀而合.
從城鎮(zhèn)化水平類型看:研究期內(nèi)高水平城鎮(zhèn)化數(shù)量穩(wěn)定,位于上海、南京兩市,長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化水平的變化主要取決于中低水平城市數(shù)量的替變轉(zhuǎn)移上.2009年以中低水平城鎮(zhèn)化為主,涵蓋江蘇、浙江及安徽三省的24個(gè)城市,合計(jì)占比92.31%;2014年城鎮(zhèn)化仍以中低水平為主,但中水平城鎮(zhèn)化城市數(shù)量已經(jīng)超過(guò)低水平城鎮(zhèn)化,占比53.85%,增幅達(dá)27.27%;2019年中水平城鎮(zhèn)化完全占據(jù)主導(dǎo)地位,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)高、低水平城鎮(zhèn)化.顯然,可以發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化水平在持續(xù)提高,且極化現(xiàn)象明顯,中水平城市數(shù)量不斷增長(zhǎng),成為該地區(qū)的中流砥柱.近年來(lái)長(zhǎng)三角地區(qū)城市經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展帶來(lái)了城鎮(zhèn)化水平的不斷提升,大部分城市城鎮(zhèn)化水平實(shí)現(xiàn)了從低到中等階段轉(zhuǎn)變,由于上海、南京作為近代及改革開(kāi)放率先崛起的城市,其城鎮(zhèn)化水平居于高位短期內(nèi)難以被取代,形成了“兩頭小、中間大”的紡錘型結(jié)構(gòu).
通過(guò)熵值法和線性加權(quán)綜合法,測(cè)算出2009—2019年長(zhǎng)三角城市群26個(gè)城市城鎮(zhèn)化質(zhì)量和規(guī)模指數(shù),文章以初始年份2009年分類標(biāo)準(zhǔn)為基準(zhǔn)將二者各分為三類,城鎮(zhèn)化質(zhì)量包括高水平、中水平和低水平地區(qū),城鎮(zhèn)化規(guī)模包括小規(guī)模地區(qū)、中等規(guī)模地區(qū)和大規(guī)模地區(qū),為直觀地反映長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量、規(guī)模的區(qū)域差異,進(jìn)一步利用ArcGIS 10.8對(duì)研究期內(nèi)2009年、2014年及2019年城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模分類結(jié)果作空間可視化表達(dá)(圖2).
表2 2009—2019年長(zhǎng)三角城市群市域城鎮(zhèn)化類型分布
圖2 長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模演進(jìn)格局
總體來(lái)看,2009—2019年城鎮(zhèn)化質(zhì)量始終以中水平地區(qū)為主,高水平地區(qū)不斷增加,低水平地區(qū)持續(xù)減少.2009年城鎮(zhèn)化質(zhì)量水平在空間分布上總體呈現(xiàn)“東南高,西北低”的發(fā)展態(tài)勢(shì).低水平地區(qū)有6個(gè),主要分布在安徽省境內(nèi),包括安慶、滁州、池州、宣城等市.高水平地區(qū)位于南京、蘇州、上海和杭州等4個(gè)城市,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高、基礎(chǔ)設(shè)施完善、區(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯是它們的顯著特征.絕大多數(shù)城市屬于中水平地區(qū),呈“一體兩翼”格局分布,“揚(yáng)州常州池州紹興臺(tái)州等市”為一體,左翼為合肥、蕪湖等市,南通市為右翼.2014年泰州市上升至中水平地區(qū),低水平地區(qū)下降到5個(gè),空間布局保持不變,常州、無(wú)錫兩市從中水平地區(qū)轉(zhuǎn)移至高水平地區(qū),高水平地區(qū)增加到6個(gè),增幅達(dá)50%,主要分布于“南京上?!毖鼐€,將中水平地區(qū)切割成三個(gè)片區(qū).2019年低水平地區(qū)下降至2個(gè),降幅高達(dá)60%,全部分布在安徽省境內(nèi),可以發(fā)現(xiàn)安徽省城鎮(zhèn)化質(zhì)量提升顯著,但低水平地區(qū)依然是其努力的方向,池州、滁州、鹽城等3市由低水平地區(qū)上升至中水平地區(qū),寧波、合肥則由中水平上升至高水平地區(qū),高水平地區(qū)增至8個(gè),占地區(qū)總量的30.77%.綜合來(lái)看,隨時(shí)間維度的變化,長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量發(fā)展水平不斷提高,區(qū)域內(nèi)部差異逐漸縮小,高水平地區(qū)已經(jīng)成為輻射帶動(dòng)全域發(fā)展的主力.
城鎮(zhèn)化規(guī)模在空間上始終保持“中部凸起”的分布格局,中等規(guī)模城市逐漸取代了小規(guī)模城市,成為區(qū)域主導(dǎo)的城鎮(zhèn)化規(guī)模類型.2009年小規(guī)模城市13個(gè),占比50%,居于主導(dǎo)地位,主要分布在區(qū)域的北部和南部,中等規(guī)模和大規(guī)模城市分別為11個(gè)、2個(gè),合計(jì)占比50%,分布于區(qū)域的中部,形成以南京、上海為兩大核心的城鎮(zhèn)化規(guī)模輻射帶.2014年紹興、嘉興、泰州、揚(yáng)州、南通等5市由小規(guī)模城市轉(zhuǎn)移至中等規(guī)模城市,中等規(guī)模城市增加到13個(gè),取代小規(guī)模城市的主導(dǎo)地位,大規(guī)模城市由南京、上海兩大核心成長(zhǎng)為上海、蘇州、無(wú)錫、南京、銅陵的倒“V”型結(jié)構(gòu).2019年中等規(guī)模城市11個(gè),下降15.38%,依然占據(jù)主導(dǎo)位置,銅陵、馬鞍山市成為小規(guī)模城市,二者均為因資源而興的典型工業(yè)城市,2014年以來(lái)新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略規(guī)劃要求調(diào)整城鎮(zhèn)化發(fā)展方向,進(jìn)入以提升質(zhì)量為主的轉(zhuǎn)型發(fā)展新階段,因此在提高城鎮(zhèn)化質(zhì)量的同時(shí)打破原有粗放的、集約化水平低、規(guī)模不合理的城市布局,使資源型城市城鎮(zhèn)化規(guī)模有所放緩.大規(guī)模城市東西擴(kuò)張,常州市取代銅陵市,形成南京至上海的帶狀布局.
從城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模類型分布可以看出,二者存在一定的空間錯(cuò)位.長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模發(fā)生空間錯(cuò)位的城市以“小規(guī)模-中水平質(zhì)量”為主,“中等規(guī)模-高水平質(zhì)量”次之,均為規(guī)模滯后型錯(cuò)位.2009年“小規(guī)模-中水平質(zhì)量”城市數(shù)量7個(gè),占錯(cuò)位城市總數(shù)的77.78%,主要分布于浙江省境內(nèi)的嘉興、湖州、紹興、金華和泰州等市,蘇州、杭州兩市屬于“中等規(guī)模-高水平質(zhì)量”錯(cuò)位.2014年“小規(guī)模-中水平質(zhì)量”城市數(shù)量大幅下降,只有湖州、金華、泰州三市,銅陵市成為唯一一個(gè)“大規(guī)模-中水平質(zhì)量”城市,常州取代蘇州成為“中等規(guī)模-高水平質(zhì)量”城市.2019年“小規(guī)模-中水平質(zhì)量”城市8個(gè),增幅達(dá)166.67%,新增城市為鹽城、滁州、馬鞍山、銅陵、池州等5市,合肥、寧波躋身“中等規(guī)模-高水平質(zhì)量”城市.
運(yùn)用ArcGIS Desktop空間統(tǒng)計(jì)工具得出長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量和規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的基本參數(shù),利用空間重疊性測(cè)算出2009—2019年長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量和規(guī)模重心二者的錯(cuò)位距離、錯(cuò)位走向(圖3、表3).進(jìn)一步采用ArcGIS 10.8對(duì)2009年、2014年和2019年城鎮(zhèn)化質(zhì)量和規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分布及重心移動(dòng)軌跡進(jìn)行可視化表達(dá)(圖4).
圖3 2009—2019年長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)差橢圓長(zhǎng)短軸變化
圖4 長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分布及重心遷移軌跡圖
表3 2009—2019年長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)??臻g錯(cuò)位
從標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分布形狀來(lái)看(圖3),呈明顯的東南西北走向.具體來(lái)看,2009—2014年,城鎮(zhèn)化質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分布范圍呈收縮趨勢(shì),此階段標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積由97 133 km2下降至96 317 km2,長(zhǎng)軸由400.13 km延長(zhǎng)為400.56 km,短軸由309.09 km縮短至306.16 km;城鎮(zhèn)化規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分布范圍也呈收縮趨勢(shì),此階段標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積由84 673 km2下降到83 951 km2,長(zhǎng)軸由392.56 km下降至382.81 km,短軸則從274.64 km增長(zhǎng)到279.24 km;這說(shuō)明城鎮(zhèn)化質(zhì)量、規(guī)模在空間分布上均趨于集中,城鎮(zhèn)化質(zhì)量在南北方向上呈擴(kuò)張態(tài)勢(shì),東西方向上呈集聚態(tài)勢(shì),城鎮(zhèn)化規(guī)模則恰好相反.2015—2019年,城鎮(zhèn)化質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分布范圍呈擴(kuò)大趨勢(shì),此階段標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積由96 376 km2增長(zhǎng)至98 379 km2,同時(shí)長(zhǎng)軸與短軸分別由400.71 km、306.24 km增長(zhǎng)至403.07 km、310.77 km,這說(shuō)明城鎮(zhèn)化質(zhì)量在南北和東西方向上均呈擴(kuò)張態(tài)勢(shì),在空間分布上趨于分散.城鎮(zhèn)化規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分布范圍呈收縮趨勢(shì),此階段標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積由82 241 km2下降到78 543 km2,長(zhǎng)短軸分別由379.56 km、275.89 km下降至372.92 km、268.17 km,意味著城鎮(zhèn)化規(guī)模在南北和東西方向上呈集聚態(tài)勢(shì),空間溢出效應(yīng)降低.
標(biāo)準(zhǔn)差橢圓模型和空間重疊性從宏觀層面揭示了長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模的空間分布錯(cuò)位現(xiàn)象,但未能精確的描述和分析二者在市域?qū)用嫔系腻e(cuò)位強(qiáng)度與類型.因此,本文在宏觀分析的基礎(chǔ)上,引入空間錯(cuò)位模型,探索長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模的空間錯(cuò)位特征,并計(jì)算各城市空間錯(cuò)位指數(shù)及年均貢獻(xiàn)率.借鑒包富華[32]等分類方法,依據(jù)各城市空間錯(cuò)位指數(shù)均值,將長(zhǎng)三角城市群26市劃分為六類區(qū)域:負(fù)向高錯(cuò)位區(qū)(SMI<-2)、負(fù)向中錯(cuò)位區(qū)(-2≤SMI<-0.2)和負(fù)向低錯(cuò)位區(qū)(-0.2≤SMI<0),正向低錯(cuò)位區(qū)(0≤SMI<0.2)、正向中錯(cuò)位區(qū)(0.2≤SMI<2)和正向高錯(cuò)位區(qū)(SMI≥2),并據(jù)此繪制相應(yīng)點(diǎn)折圖.
從錯(cuò)位程度看:整體上長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模呈“下降上升下降上升”的“W”型,SMI絕對(duì)值由2009年的1.128提升到2019年的1.185,增長(zhǎng)了5.05%,說(shuō)明城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模錯(cuò)位程度加深.具體來(lái)看:2009—2014年,SMI絕對(duì)值持續(xù)下滑,降幅達(dá)7.39%,2014—2016年,SMI絕對(duì)值呈倒“V”型,2015年為最高值1.058,2016—2019年,SMI絕對(duì)值持續(xù)增長(zhǎng),增幅高達(dá)11.48%.可以發(fā)現(xiàn)2014年之前,長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模差異逐步縮小,協(xié)調(diào)發(fā)展的趨勢(shì)明顯,2014年之后,二者錯(cuò)位程度不斷加深,且速度很快.從市域來(lái)看(圖5),SMI絕對(duì)值高于整體水平的城市有9個(gè),占比34.62%,分別為上海市、江蘇省境內(nèi)的南京、無(wú)錫市、浙江省的杭州市以及安徽省的銅陵、安慶、滁州、池州、宣城等城市.SMI絕對(duì)值低于整體水平的城市有17個(gè),比重遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)一半.由此可見(jiàn),大多數(shù)城市城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)??臻g錯(cuò)位程度均低于長(zhǎng)三角城市群整體水平,二者錯(cuò)位程度的加深可能是由部分城市引起的.
圖5 2009—2019年長(zhǎng)三角城市群市域SMI絕對(duì)值均值
從錯(cuò)位類型時(shí)空演變來(lái)看(圖6):整體上SMI值主要分布在0.2到2之間,其次為-2到-0.2之間,其他值域分布很少,說(shuō)明長(zhǎng)三角城市群市域城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模的空間錯(cuò)位類型以正向和負(fù)向中錯(cuò)位區(qū)為主.研究期內(nèi)SMI值處于同一值域的城市有10個(gè),占比38.46%,表明其空間錯(cuò)位類型保持不變,城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模發(fā)展相對(duì)協(xié)調(diào).
圖6 長(zhǎng)三角城市群市域SMI值及錯(cuò)位類型演變
1) 從錯(cuò)位方向上看,2009年大多數(shù)城市以正向錯(cuò)位類型為主,覆蓋16個(gè)城市,占比61.54%,主要分布于江蘇省的常州、南通,浙江省的杭州、嘉興、湖州和安徽省的安慶、滁州等地,其特征為該時(shí)期城鎮(zhèn)化質(zhì)量大幅度提升,但依然滯后于城鎮(zhèn)化規(guī)模的發(fā)展,表現(xiàn)為質(zhì)量滯后型城鎮(zhèn)化.負(fù)向錯(cuò)位區(qū)布局分散,共有10個(gè),主要集中分布在“上海、南京、無(wú)錫”和“合肥、蕪湖、馬鞍山”兩片區(qū),意味著城鎮(zhèn)化質(zhì)量高度發(fā)展,遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于城鎮(zhèn)化規(guī)模的擴(kuò)張.2014年,正向錯(cuò)位區(qū)城市數(shù)量增長(zhǎng),達(dá)18個(gè),是負(fù)向錯(cuò)位區(qū)的2倍,其中常州、合肥、蕪湖市由正向轉(zhuǎn)為負(fù)向錯(cuò)位區(qū),從負(fù)向轉(zhuǎn)為正向錯(cuò)位區(qū)的只有1個(gè),同時(shí)整體的分布區(qū)域沒(méi)有太大的變化.2019年,錯(cuò)位方向上城市數(shù)量恢復(fù)到2009年,發(fā)生方向改變的城市有6個(gè),占比23.08%,仍以正向轉(zhuǎn)負(fù)向?yàn)橹?
2) 從錯(cuò)位等級(jí)上看,2009—2019年,六種錯(cuò)位類型城市數(shù)量變幅很小,基本保持穩(wěn)定,以正向和負(fù)向中錯(cuò)位區(qū)為主,占比持續(xù)增加,分別為65.38%、69.23%和73.08%.低錯(cuò)位區(qū)數(shù)量分別為4個(gè)、5個(gè)、3個(gè),高錯(cuò)位區(qū)為5個(gè)、4個(gè)、4個(gè),可以發(fā)現(xiàn)錯(cuò)位等級(jí)兩極化現(xiàn)象明顯.正向中錯(cuò)位區(qū)由2009年集中分布在“常州—南通—鹽城—揚(yáng)州—湖州—紹興—金華”等地到2019年分布在“湖州—紹興—金華—舟山—泰州”及“馬鞍山—銅陵—安慶—滁州”兩個(gè)部分,其他類型的錯(cuò)位區(qū)均呈分散布局.等級(jí)轉(zhuǎn)移上,為“梯次”轉(zhuǎn)移,其中由高等級(jí)向低等級(jí)轉(zhuǎn)移與低等級(jí)向高等級(jí)轉(zhuǎn)移的城市均有4個(gè),其他城市保持不變.
3) 從年均錯(cuò)位貢獻(xiàn)度來(lái)看,上海、南京、滁州、池州等城市空間錯(cuò)位貢獻(xiàn)度較高,寧波、舟山、泰州等城市錯(cuò)位貢獻(xiàn)度較低.其中,空間錯(cuò)位貢獻(xiàn)度最高的城市為上海市,高達(dá)15.78%,其次為南京、滁州、池州、無(wú)錫、銅陵、安慶等城市,空間錯(cuò)位度均在6%以上,泰州市最低僅為0.48%.錯(cuò)位貢獻(xiàn)度最高的9個(gè)省份,年均空間錯(cuò)位貢獻(xiàn)度高達(dá)68.37%.由此發(fā)現(xiàn),長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模的空間錯(cuò)位現(xiàn)象主要由小部分城市的不匹配造成的,因此協(xié)調(diào)和統(tǒng)籌這些城市城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模的匹配成為長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化發(fā)展的關(guān)鍵.
城鎮(zhèn)化是一種復(fù)雜的社會(huì)現(xiàn)象,城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模作為這一現(xiàn)象的兩個(gè)方面,在現(xiàn)實(shí)狀態(tài)下,二者往往存在明顯的空間錯(cuò)位,很難實(shí)現(xiàn)真正的協(xié)調(diào)發(fā)展.城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模的空間錯(cuò)位受多種因素的影響,本文在梳理已有研究[33-36]的基礎(chǔ)上,綜合考慮二者空間錯(cuò)位狀況,城鎮(zhèn)化質(zhì)量和規(guī)模發(fā)展不一致是內(nèi)部影響因素,因此選取人均GDP、每萬(wàn)居民擁有公共交通車輛、固體廢棄物綜合利用率、城鄉(xiāng)居民生活消費(fèi)支出比表征城鎮(zhèn)化質(zhì)量,人口城鎮(zhèn)化率、土地城鎮(zhèn)化率表征城鎮(zhèn)化規(guī)模,由于城市發(fā)展除受內(nèi)部因素影響外,考慮中國(guó)城市發(fā)展的現(xiàn)狀,政府對(duì)城市的規(guī)劃與發(fā)展有重大影響,于是引入財(cái)政支出占GDP的比重、一般公共財(cái)政預(yù)算收入表征政府宏觀調(diào)控能力.表4給出了OLS和SLM模型估計(jì)結(jié)果,空間依賴性檢驗(yàn)結(jié)果表明城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模空間錯(cuò)位指數(shù)存在著顯著的空間依賴性,因此用空間回歸模型優(yōu)于OLS回歸模型.LM檢驗(yàn)的結(jié)果表明,空間誤差項(xiàng)的對(duì)應(yīng)統(tǒng)計(jì)量(Robust LM-Error)在5%的顯著性水平上未能通過(guò)假設(shè)檢驗(yàn).與空間誤差模型相比,宜采用空間滯后模型.
表4 模型估計(jì)結(jié)果
續(xù)表4
從城鎮(zhèn)化質(zhì)量角度看,模型中人均GDP和每萬(wàn)居民擁有公共交通車輛均與空間錯(cuò)位指數(shù)呈顯著的負(fù)相關(guān),從系數(shù)看人均GDP對(duì)空間錯(cuò)位指數(shù)作用強(qiáng)度更大.人均GDP一定程度上反映了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,公共交通車輛體現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施水平.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市已經(jīng)逐漸完成了從粗放到集約的迭代發(fā)展,粗放式盲目擴(kuò)張給城市發(fā)展帶來(lái)了諸多問(wèn)題和挑戰(zhàn),因此完成迭代的城市更加注重規(guī)模與質(zhì)量的平衡發(fā)展.交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善極大的加強(qiáng)了區(qū)域內(nèi)部的聯(lián)系,提高了人流、物流、信息流的自由度,為城市向外擴(kuò)張和內(nèi)部集約發(fā)展提供了橋梁,本質(zhì)上促進(jìn)了城市質(zhì)量與規(guī)模的協(xié)調(diào)發(fā)展.城市發(fā)展絕不是單純的GDP增長(zhǎng),新型城鎮(zhèn)化要求城鎮(zhèn)化健康有序發(fā)展,無(wú)論是城市空間規(guī)模的擴(kuò)大,還是居民生活水平的提高和環(huán)境改善,基礎(chǔ)設(shè)施與公共服務(wù)完善都必須以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高為基礎(chǔ).因此一般情況下,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高,其空間錯(cuò)位程度越低.固體廢棄物綜合利用率和城鄉(xiāng)居民生活消費(fèi)支出比重對(duì)空間錯(cuò)位指數(shù)具有不顯著的正向影響,廢棄物綜合利用率表現(xiàn)為地區(qū)的生態(tài)環(huán)境狀況,是城市發(fā)展的軟實(shí)力,能夠吸引以信息、生態(tài)和智能為代表的新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展,可以促進(jìn)信息化與工業(yè)化深度融合,通過(guò)升級(jí)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和催生新型服務(wù)業(yè),提高城市土地集約化程度,助推區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整及經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,從而在一定程度上造成城鎮(zhèn)化規(guī)模縮小而質(zhì)量提高的局面.城鄉(xiāng)居民生活消費(fèi)支出比是衡量城鄉(xiāng)統(tǒng)籌的關(guān)鍵指標(biāo),城市與鄉(xiāng)村是互為支撐的兩個(gè)主體,城鄉(xiāng)發(fā)展差距擴(kuò)大致使大批農(nóng)民進(jìn)城,給城市服務(wù)、醫(yī)療、衛(wèi)生、教育等帶來(lái)巨大壓力,間接的削弱了城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量,新型城鎮(zhèn)化與鄉(xiāng)村振興的提出極大的縮小了城鄉(xiāng)差距,也是目前未對(duì)城鎮(zhèn)化空間錯(cuò)位造成重大影響的主要原因.
從城鎮(zhèn)化規(guī)模角度看,人口城鎮(zhèn)化率和土地城鎮(zhèn)化率與空間錯(cuò)位指數(shù)均呈顯著正相關(guān),土地城鎮(zhèn)化率系數(shù)0.34明顯大于人口城鎮(zhèn)化率系數(shù)0.04,表明相比于人口城鎮(zhèn)化,土地城鎮(zhèn)化對(duì)空間錯(cuò)位指數(shù)的貢獻(xiàn)更大.人口城鎮(zhèn)化是人口向城市集聚過(guò)程,是一種隱性變化,它不僅表現(xiàn)為人口的空間遷移,為其提供服務(wù)的相關(guān)產(chǎn)業(yè)、醫(yī)療教育和基礎(chǔ)設(shè)施等一系列的配套產(chǎn)品亟須建立,城區(qū)可承載人口有限,人口大量集聚必然要向外圍擴(kuò)展,城市的空間規(guī)模不斷增大,而為其提供配套服務(wù)的相關(guān)設(shè)施難以匹配到位,居民的生活質(zhì)量下降,可能會(huì)出現(xiàn)城鎮(zhèn)規(guī)模擴(kuò)大而質(zhì)量滯后的局面.而土地城鎮(zhèn)化是一種顯性變化,通過(guò)空間錯(cuò)位貢獻(xiàn)度可以看出,長(zhǎng)三角城市群部分城市規(guī)模與質(zhì)量的嚴(yán)重偏離引起區(qū)域整體不協(xié)調(diào),經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的城市,盲目擴(kuò)大城市范圍,試圖通過(guò)土地開(kāi)發(fā)帶動(dòng)城市發(fā)展,片面追求大馬路、新城區(qū)、開(kāi)發(fā)區(qū)等,建成區(qū)人口密度偏低,建設(shè)用地粗放低效等問(wèn)題日益凸顯.此類城市要轉(zhuǎn)變城鎮(zhèn)化發(fā)展方式,實(shí)施城市功能錯(cuò)位發(fā)展戰(zhàn)略,形成以人為核心的城鎮(zhèn)化,才能保障城鎮(zhèn)化健康協(xié)調(diào)發(fā)展.
從政府宏觀調(diào)控能力角度看,財(cái)政支出占GDP的比重與空間錯(cuò)位指數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān),系數(shù)為-0.03,一般公共財(cái)政預(yù)算收入與空間錯(cuò)位指數(shù)關(guān)系不顯著.一般公共財(cái)政預(yù)算收入只能代表政府有足夠的經(jīng)濟(jì)實(shí)力對(duì)城市發(fā)展做整體調(diào)控,而財(cái)政支出占GDP的比重表明政府在城市發(fā)展中切實(shí)的投入,更能夠代表政府宏觀調(diào)控能力.考慮中國(guó)實(shí)際情況,政府在城市發(fā)展中扮演著重要角色,對(duì)城市的規(guī)劃和治理起重要作用.可以看出,財(cái)政支出占GDP的比重系數(shù)相對(duì)較小,這意味著理想狀態(tài)下,政府的宏觀調(diào)控能力對(duì)城鎮(zhèn)化發(fā)展起到協(xié)調(diào)作用,彌補(bǔ)市場(chǎng)在調(diào)配資源方面的不足,一旦超過(guò)了界限,反而會(huì)降低資源配置效率,導(dǎo)致城市發(fā)展錯(cuò)位.
1) 研究時(shí)段內(nèi),長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量顯著提高,內(nèi)部差異逐步縮??;城鎮(zhèn)化規(guī)模先增后降,近年來(lái)區(qū)域內(nèi)部差異擴(kuò)大,規(guī)模結(jié)構(gòu)不合理現(xiàn)象有所突顯;城鎮(zhèn)化水平持續(xù)提高,發(fā)展趨于協(xié)調(diào),其變化主要取決于中低水平城鎮(zhèn)化數(shù)量的替變轉(zhuǎn)移上.
2) 城鎮(zhèn)化質(zhì)量和規(guī)模演變格局:2009—2019年城鎮(zhèn)化質(zhì)量始終以中水平地區(qū)為主,高水平地區(qū)不斷增加,低水平地區(qū)持續(xù)減少.隨時(shí)間維度的變化,長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量發(fā)展水平不斷提高,區(qū)域內(nèi)部差異逐漸縮小,高水平地區(qū)已經(jīng)成為輻射帶動(dòng)全域發(fā)展的主力.城鎮(zhèn)化規(guī)模在空間上始終保持“中部凸起”的分布格局,中等規(guī)模城市逐漸取代了小規(guī)模城市,成為區(qū)域主導(dǎo)的城鎮(zhèn)化規(guī)模類型.
3) 城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)??臻g錯(cuò)位:長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模存在明顯的空間錯(cuò)位,其錯(cuò)位距離呈波動(dòng)性增長(zhǎng)的上升態(tài)勢(shì),而錯(cuò)位走向始終為西南-東北走向.整體上長(zhǎng)三角城市群城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模的空間錯(cuò)位程度呈“下降、上升、下降上升”的“W”型,大多數(shù)城市城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)??臻g錯(cuò)位程度均低于長(zhǎng)三角城市群整體水平,空間錯(cuò)位類型以正向和負(fù)向中錯(cuò)位區(qū)為主,且城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模的空間錯(cuò)位現(xiàn)象主要由小部分城市的不匹配造成的.
4) 空間錯(cuò)位的影響因素:城鎮(zhèn)化質(zhì)量與規(guī)模的空間錯(cuò)位受多種因素的影響,人均GDP、每萬(wàn)居民擁有公共交通車輛、人口城鎮(zhèn)化率、土地城鎮(zhèn)化率和財(cái)政支出占GDP的比重對(duì)空間錯(cuò)位指數(shù)有顯著影響,其中人均GDP和土地城鎮(zhèn)化率對(duì)空間錯(cuò)位指數(shù)貢獻(xiàn)最大,其他影響因素不顯著.