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2017 , Vol. 36 >Issue 1: 97 - 108

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201701008

研究论文

京津冀地区经济发展冷热点格局演化及其影响因素

  • 刘浩 , 1 ,
  • 马琳 2 ,
  • 李国平 , 1
展开
  • 1. 北京大学政府管理学院,北京 100871
  • 2. 北京大学城市与环境学院,北京 100871
通讯作者：李国平（1961- ）,男,黑龙江拜泉人,教授,博士生导师,研究方向为经济地理、区域经济、城市与区划规划。E-mail:

作者简介：刘浩（1987- ）,男,山东滨州人,博士研究生,研究方向为城市与区域规划、区域经济与可持续发展。E-mail:

收稿日期: 2016-05-25

  要求修回日期: 2016-10-13

  网络出版日期: 2017-01-20

基金资助

国家自然科学基金项目（41671120,41371005）

收起

Pattern evolution and its contributory factor of cold spots and hot spots of economic development in Beijing-Tianjin-Hebei region

  • LIU Hao , 1 ,
  • MA Lin 2 ,
  • LI Guoping , 1
Expand
  • 1. School of Government, Peking University, Beijing 100871, China
  • 2. College of Urban and Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871, China

Received date: 2016-05-25

  Request revised date: 2016-10-13

  Online published: 2017-01-20

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《地理研究》编辑部
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摘要

为了探讨京津冀地区经济发展失衡,引入DMSP/OLS夜间灯光构建GDP指数,利用优化的热点分析和时空模式挖掘识别经济发展的格局演化,以SLM和SEM模型从自然环境、基础设施及区域开发等方面量化失衡因素。结果表明：① 区域经济发展趋于波动性集聚,经济发展呈明显的京津市区、京津郊区和河北区县城区、河北偏远县乡等3种类型,而京津市区和郊区之间、京津市域和河北省域之间都存在显著的“虹吸效应”所诱发的发展断崖。② 持续的热点、振荡的热点和振荡的冷点是经济发展冷热点的主要演化模式。经济发展热点自中心城区至远郊呈同心圆圈层式弱化,而无明显圈层变化的冷点集中连片地广布在河北乡村。③ 经济发展与自然环境、基础设施和区域开发有复杂非线性关系,经济发展繁荣地区（热点）多受惠于基础设施和区域开发及行政区划的整体优势,而合适的海拔条件次之。经济发展落后地区（冷点）总体受制于坡度条件和基础设施及区域开发的总体劣势。

关键词： 经济失衡; 冷热点格局分析; 时空模式挖掘; DMSP/OLS夜间灯光; 京津冀

本文引用格式

刘浩 , 马琳 , 李国平 . 京津冀地区经济发展冷热点格局演化及其影响因素[J]. 地理研究, 2017 , 36(1) : 97 -108 . DOI: 10.11821/dlyj201701008

Abstract

The rapid and imbalanced economic development in the Beijing-Tianjin-Hebei region has widened the gap between Beijing-Tianjin and surrounding areas since the 1990s, therefore, it is an important social consensus to achieve coordinated development. In this paper, we analyzed the imbalanced economic development in the Beijing-Tianjin-Hebei region by proposing a GDP Index using the DMSP/OLS nighttime light data to represent the regional economic development. Then the Getis-Ord General G, Global Moran's I and Optimized Hot Spot Analysis were applied to qualify the spatial pattern of the GDP Index. Third, Space Time Pattern Mining, Spatial Lag Model (SLM) and Spatial Error Model (SEM) were employed to identify the dynamics of the spatial pattern and evaluate the effects of four factors, which were natural environment (elevation and gradient), infrastructure (road network), policy (land use cover) and administrative division (urban or rural area), to the imbalance in the economy, respectively. Results show that: (1) the study area can be divided into three groups based on the level of economic development: urban Beijing-Tianjin, rural Beijing-Tianjin and urban Hebei, and rural Hebei. And there are two economic development gaps caused by Siphon Effect between urban and rural Beijing-Tianjin, and Beijing-Tianjin and Hebei, which is different from the previous view that only one economic development gap between Beijing-Tianjin and Hebei. (2) The dynamics of spatial pattern of economic development are mainly constant hot spot, fluctuant hot spot and fluctuant cold spot. The degree of hot spot, which is mostly in Beijing-Tianjin, decreases from urban center to rural area as concentric circles. In contrast, the majority of cold spots, which have no obvious ring structure, are located in rural Hebei. (3) The economic development in the Beijing-Tianjin-Hebei region has non-linear relationship with natural environment, infrastructure, policy and administrative division. In the hot spot region where the economy is more developed, all four factors, especially infrastructure, policy and administrative division, are positively correlated with economic development. However, high gradient, insufficient infrastructure and improper policy limit the economic development in the place with less developed economy, i.e. the cold spot region. This research may be helpful to understand the process and current conditions of economic development in the Beijing-Tianjin-Hebei region, and useful to realize coordinated development in this region.

Key words： economic imbalance; hot and cold spot; space time pattern mining; DMSP/OLS nighttime light; Beijing-Tianjin-Hebei region

1 引言

伴随着中国经济长期高速增长,区域经济发展失衡日渐严峻,“大都市阴影区”渐 显[1]。2014年,河北城镇居民人均可支配收入和农民人均纯收入分别为北京的55%和50%、天津的77%和60%。环京津贫困带问题突出,河北仍有国家扶贫开发重点县39个,环首都贫困县9个。京津冀三地各自难以遏制经济发展失衡,区域协同发展逐渐成为现阶段社会共识[2]。中央政府通过了旨在有序疏解北京非首都功能的《京津冀协同发展纲要》,京津冀地方政府相互签署新一轮合作框架协议,京津冀协同发展现已成为重要国家战略。实证探讨京津冀地区经济发展冷热点的格局演化及其影响因素,可有助于科学把握京津冀地区经济发展的失衡格局及其关键机制。
区域经济存在一定程度的发展差距是客观现象,这源自偶发优势区位的累积性与自我强化性,是一种大范围的个体无意识选择过程。经济发展失衡则是区域差距的质变,亟需宏观规划予以协调[3]。近些年京津冀地区经济发展失衡成为学界热点,研究多从三个方面进行：其一,京津冀产业经济失衡。陈红霞以相对价格理论的市场一体化测度模型量化区域市场整合程度[4],董冠鹏等分别以ESDA和Kernel密度估计法量化模拟经济增长[5]及其收敛效应[6],张旺等识别了主要服务业整体呈典型非均衡的单中心、大梯度等级化集聚态势[7]。其二,京津冀城镇空间失衡。孙铁山等引入区域密度函数分别评估了京津冀地区城镇[8]和人口的空间结构和增长模式[9],龙茂乾等归纳了两条倒U型的空间演化曲线并认为北京极化效应大于扩散效应[10],牛方曲等提出了城市群多层次空间结构分析算法并实证探索了大数据处理区域复杂网络[11]。其三,京津冀发展战略政策。孙久文等探讨了区域合作战略和北京功能定位[12],李国平也全面探讨了京津冀地区人口调控[13]与产业布局[14]的战略对策,陆大道系统阐述了京津冀地区功能定位[15]和协同发展的战略政策[15,,16]。
本文引入DMSP/OLS夜间灯光构建地区生产总值指数量化区域经济发展。评估单元为不受行政区划制约的1 km × 1 km像元。实证探讨京津冀地区经济发展冷热点的格局演化及其影响因素,先以全局聚类分析量化经济发展空间格局,再以优化的热点分析识别经济发展冷热点状况,后引入时空模式挖掘梳理经济发展冷点和热点的格局演化模式,最后探讨加剧经济发展失衡的影响因素。

2 数据来源与研究方法

2.1 研究区概况

京津冀地区包括北京、天津及河北的石家庄、唐山、保定、廊坊、张家口、承德、秦皇岛、沧州、衡水、邢台、邯郸等11个地市,面积21.6万km2。2014年,常住人口为1.1亿人,其中外来人口1750万,地区生产总值为6.6万亿元,人均地区生产总值达6万元,是全国平均水平的1.3倍。与长三角、珠三角地区并立的京津冀地区,是拉动中国经济发展的重要引擎。1992-2013年是实证研究时段。
现阶段京津冀地区经济发展也面临现实难题,京津人口增长过快诱发大城市病凸显,资源环境承载超限加剧自然生态退化,基础设施布局不合理,公共服务水平落差大。京津冀地区经济发展失衡不断加剧,发展热点与发展冷点临近并存,环京津贫困带不断显化[17]。

2.2 数据来源

夜间灯光可客观表征人类活动与区域开发的强度与广度,能精确量化区域经济—社会—生态的综合发展水平,例如地区生产总值[18]、城市规模[19]、能源消费[20]、城镇扩张[21]、人口分布[22]等。不过灯光饱和效应与卫星观测误差等客观因素对原始的DMSP/OLS夜间灯光遥感数据具有一定程度的“灰箱式”干扰[23],因此本文以2006年非辐射定标数据为基准,构建了夜间灯光综合修正模型以弱化灯光饱和效应和校正卫星观测误差。原始的DMSP/OLS夜间灯光下载自NOAA网站（http://www.ngdc.noaa.gov/dmsp/download_radcal.html）。
区域经济发展水平的评估指标（或评估体系）因人因时因地存在显著差异,而地区生产总值仍是最重要的量化经济发展的基础指标,其他各类指标多源自地区生产总值的直接转化或间接作用。不过,单一的地区生产总值只能量化区域经济产出规模却难以体现区域经济投入效率,而区域经济投入效率也是一类涉及经济—社会—生态等复杂系统的综合表征。夜间灯光分别与经济生产、社会生活和生态环境都存在非常显著的关联关系,这实质上就可作为区域经济投入效率的综合表征因子。本文充分发挥夜间灯光与地区生产总值各自的意义优势,引入DMSP/OLS夜间灯光表征区域开发程度,以单位开发强度的地区生产总值指数衡量区域经济发展[23]。由于1992-2013年京津冀地区的区县行政区划发生变更,本文行政区划以2013年为基准对统计数据进行对应调整。为了消除市场价格因素制约,本文所用GDP均是可比价格的数据。

2.3 研究方法

本文分别从空间格局、格局演化两个层面探讨京津冀地区经济发展冷热点的格局演化,并引入空间计量模型识别并量化经济发展失衡的影响因素。
2.3.1 空间格局 本文分别从全局和局部两个视角探讨京津冀地区经济发展的空间格局,量化聚类和离散及随机空间模式,识别经济发展冷点和热点。吉瑞指数（Getis-Ord General G）和莫兰指数（Global Moran's I）是主要的全局聚类分析方法。莫兰指数（或吉瑞指数）评估数据集中高值和（或）低值的空间分布与预期的空间分布相比在空间上的格局模式[24]。为了更为精确地衡量京津冀地区的经济发展失衡,全局空间格局分析引入像元尺度（1 km×1 km为1像元）、斑块尺度（等值相邻像元为1斑块）与区县尺度。
局部空间格局采用优化的热点分析（Optimized Hot Spot Analysis）。优化的热点分析派生自局部热点分析（Local Getis-Ord Gi*）,用于识别具有统计显著性的高值（热点）和低值（冷点）的空间聚类,可对数据进行查询以获得产生最佳热点结果的设置。优化的热点分析能自动聚合事件数据,识别适当的分析范围,并纠正多重测试和空间依赖性。以像元尺度对1992-2013年京津冀地区经济发展进行逐年的局部空间格局分析,基于90%显著水平识别经济发展热点和冷点,并测算1992-2013年经济发展冷点和热点的发生概率。本文分别以负值和正值表示经济发展冷点和热点的发生概率。经济发展热点和冷点是京津冀地区显著的高值和低值地域,分别代表经济发展的发达地区和落后地带。
2.3.2 格局演化 时序格局演化引入时空模式挖掘（Space Time Pattern Mining）,对发展热点和发展冷点识别空间上与时间上的演化模式。时空模式挖掘包括创建时空立方体和新兴时空热点分析,创建时空立方体是以点数据集构建多维立方体数据结构,而新兴时空热点分析识别立方体随时序发展、在空间布局中显著的热点和冷点趋势。新兴时空热点分析先以领域空间距离和领域时间步长对立方体每个条柱进行热点分析,再以Mann-Kendall法识别热点与冷点趋势[25],综合形成模式分类,如表1所示。经济发展热点和冷点的格局演化时空模式分为非显著模式、8种热点模式和8种冷点模式共计3类17种模式。
Tab. 1 Spatio-temporal pattern types and its definition of space time pattern mining

表1 时空模式挖掘的模式类型及其定义

模式名称 ID 定义
非显著模式 0 无统计显著性
新增的热点 1 最后时间步长成为统计显著性热点,之前从未是统计显著性热点
连续的热点 2 至多90%条柱是统计显著性热点,最后热点运行之前均非统计显著性热点,带有最后时间步长间隔的统计显著性热点单次未中断运行
加强的热点 3 90%时间步长间隔（含最后时间步长）已是统计显著性热点,每个时间步长中数量较小的聚类强度总体增加,且增加有统计显著性
持续的热点 4 90%时间步长间隔已是统计显著性热点,计数聚类强度无明显增减趋势
渐少的热点 5 90%时间步长间隔（含最后时间步长）已是统计显著性热点,每个时间步长中数量较小的聚类强度总体减少,且减少有统计显著性
分散的热点 6 至多90%时间步长间隔已是统计显著性热点,热点断断续续,时间步长间隔均非统计显著性冷点
振荡的热点 7 至多90%时间步长间隔已是统计显著性热点,统计显著性热点的最后时间步长间隔有一段之前为统计显著性冷点的历史
历史的热点 8 至少90%时间步长间隔已是统计显著性热点,最近时段不是热点
新增的冷点 -1 最后时间步长成为统计显著性冷点,之前从未是统计显著性冷点
连续的冷点 -2 至多90%条柱为统计显著性冷点,最后冷点运行之前均非统计显著性冷点,带有最后时间步长间隔的统计显著性冷点单次未中断运行
加强的冷点 -3 90%时间步长间隔（含最后时间步长）已是统计显著性冷点,每个时间步长中数量较小的聚类强度总体增加,且增加有统计显著性
持续的冷点 -4 90%时间步长间隔已是统计显著性冷点,计数聚类强度无明显增减趋势
渐少的冷点 -5 90%时间步长间隔（含最后时间步长）已是统计显著性冷点,每个时间步长中数量较小的聚类强度总体减少,且减少有统计显著性
分散的冷点 -6 至多90%时间步长间隔已是统计显著性冷点,冷点断断续续,时间步长间隔均非统计显著性热点
振荡的冷点 -7 至多90%时间步长间隔已是统计显著性冷点,统计显著性冷点的最后时间步长间隔有一段之前为统计显著性热点的历史
历史的冷点 -8 至少90%时间步长间隔已是统计显著性冷点,最近时段不是冷点

3 经济发展的时空格局演化

3.1 空间格局

京津冀地区经济发展呈全局空间集聚格局,如图1所示,集聚格局于1992-2000年趋于强化,于2000-2005年维持高位,于2005-2013年趋于弱化。京津冀地区经济发展的失衡格局持续存在,京津市区和郊区之间、京津市域和河北省域之间都存在显著的“虹吸效应”所诱发的经济发展断崖[26]。不同尺度下的经济发展失衡格局存在明显的趋势差异,区县尺度和斑块尺度都呈波动上升,而像元尺度呈波动下降。京津冀地区经济发展失衡格局于区县尺度最为严峻,弱区划制约的斑块尺度次之,而于无区划制约的像元尺度最优,这表明现有的行政区划对京津冀地区经济发展失衡可能存在一定的加剧效用。
Fig. 1 Global spatial pattern in Beijing-Tianjin-Hebei in 1992-2013

图1 1992-2013年京津冀地区的全局空间格局分析

京津冀地区经济发展热点和冷点的发生概率存在显著的区域差异,经济发展的高概率热点多在60%以上,而高概率冷点也多在50%以上,高值集聚与低值集聚同时存在,如图2所示。1992-2013年经济发展热点的高概率地区集中于京津市区及京津郊区和河北城区的部分地区,是京津冀地区经济发展的“阳光地带”;经济发展冷点的高概率地区则散布于张承等河北偏远区县,是京津冀地区经济发展的“积雪地带”。集中连片的经济冷点散布在高度集聚的经济热点周边地带,京津经济过于“肥胖”而河北周边过于“瘦弱”,城区经济过于“肥胖”而县乡过于“瘦弱”,经济发展在京津市区和郊区之间、京津市域和河北周边之间存在明显“断层”。京津冀地区经济发展失衡具有非常明显的京津市区、京津郊区和河北区县城区、河北偏远县乡等3种阶段类型。
Fig. 2 The probability of hot spots and cold spots of economic development in 1992-2013

图2 1992-2013 年京津冀地区经济发展的冷点和热点发生概率

3.2 格局演化

为了更好地分析1992-2013年京津冀地区经济发展失衡的时空演化模式,先分别识别京津冀地区的经济发展热点和经济发展冷点,而后再依次分析时空演化模式。图3a是经济发展热点的演化模式分析图,而图3b是经济发展冷点的演化模式分析图。京津冀地区经济发展的时序格局演化具有相当显著的地域性差异,经济发展热点和经济发展冷点各自所表征的时空演化模式存在非常强的局部特征,持续的热点、振荡的热点和振荡的冷点是京津冀地区经济发展冷热点最为主要的格局演化模式类型。基于局部莫兰指数识别经济发展热点,京津冀地区经济发展热点集中分布于京津市域及散布于河北区县城区,城市地区一直是京津冀地区经济发展的“阳光地带”。京津冀地区经济发展热点的格局演化主要存在加强的热点、持续的热点、渐少的热点、分散的热点、振荡的热点等5热点模式,和振荡的冷点等1冷点模式及非显著模式。加强的热点集聚于天津部分市区,持续的热点则分布于京津市区,渐少的热点集中于北京南部,分散的热点散布于京津近郊和石家庄、唐山等市区,振荡的热点散布于京津近郊周边和唐山等区县城区。振荡的冷点主要分布于京津远郊区和石家庄郊区,而非显著模式则散布于京津郊区和河北区县城区周边地带。总体而言,京津冀地区经济发展热点的时序格局演化存在显著的同心圆圈层结构,经济发展热点自中心城区外延至远郊区县逐渐趋于整体性下降和弱化,京津市域尤为明显。
Fig. 3 Space-time pattern mining of hot spots and cold spots of economic development in 1992-2013

图3 1992-2013年京津冀地区经济发展的热点和冷点的时空模式挖掘分析

基于局部莫兰指数所识别的京津冀地区经济发展冷点主要分布在广大连绵的河北郊县农村地区,乡村地区始终都是京津冀地区经济发展的“积雪地带”。京津冀地区经济发展冷点的格局演化也主要存在持续的热点、振荡的热点等2热点模式,以及振荡的冷点等1冷点模式及非显著模式。持续的热点主要分布于京津远郊周边和承德、张家口、廊坊、保定、沧州和邢台等河北区县的城区周边,振荡的热点集聚于保定市涞源地区,而新增的热点和渐少的热点及分散的热点也集中出现于承德中北部地区。振荡的冷点广泛分布于广大的集中连片的河北区县乡村地区,而非显著模式则环绕于京津远郊和河北城区周边地带。总体而言,京津冀地区经济发展冷点的时序格局演化存在显著的非圈层团块结构,经济发展冷点自中心城区外延至远郊区县并不存在显著的梯度变化,而是在广大的河北乡村地区呈明显的集中连片式分布。

4 经济发展的失衡机制量化分析

4.1 失衡因素识别

京津冀地区经济发展的空间格局演化存在显著失衡,基于区域经济不平衡增长理论的循环累积因果效应和核心—边缘结构解释,严峻的冷热点失衡一方面由于发达地区不断累积有利因素而落后地区却持续积累不利因素,逐渐趋于经济发展发达地区和落后地区同时存在的地理二元经济格局,另一方面由于初始条件较好的核心区涓滴效应带动边缘区发展,同时边缘区的资本和劳动力等生产要素逐渐流入核心区,加剧区域经济发展失衡,而逐渐显化的极化效应加之外部政策的失调失效又进一步加快核心区而抑制边缘区的经济发展。总体而言,区域经济不平衡增长理论可在一定程度上解释京津冀地区经济发展失衡的空间格局演化,政策评估严峻的冷热点失衡主要受制于自然环境因素、基础设施因素和区域开发因素等影响机制,这在1 km×1 km像元尺度的经济发展冷热点概率的影响因素关系分析是相当显著的。
自然环境因素。京津冀地区经济发展落后地区多是自然地貌条件恶劣、生态环境本底脆弱和生态系统管理滞后,自身有限的自然环境承载能力是冷热点严峻失衡的初始性前置制约因素,环京津贫困带就是生态抑制性贫困区域。自然环境对经济发展失衡存在双向效用,一方面京津冀贫困带多是坝上和太行山区,地势崎岖导致开发成本激增,地貌复杂诱使自然灾害易发,而环境退化致使生态承载剧降,适于经济开发和发展利用的土地不足30%。脆弱的自然环境对经济发展存在显著的负向效应,不仅增加区域经济发展的外部制约胁迫,更放大区域经济发展的自身劣势制约,同时对经济发展的负向效应具有显著的长期的滞后性。另一方面长期的粗放经济模式和经济发展落后导致资源能源利用效率较低,也加剧生态环境污染破坏,生态系统承载能力不断降低,这一定程度上又抑制经济结构和发展模式的转型升级,甚至形成恶性循环。
由于海拔高度和坡度是最为基础的自然环境因素,本文实证引入海拔高度和坡度表征区域自然环境状况。京津冀地区的经济发展热点都主要位于海拔低于200 m的平原地区,而经济发展冷点广泛散布在海拔低于1500 m的平原和山地丘陵地区,同时经济发展的热点和冷点的概率大小与海拔高低并不存在明显的线性相关关系。总体而言,一个好的经济发展离不开适宜的平原海拔条件,而适宜的海拔条件并不一定带来好的经济发展,海拔因素只是经济发展的必要非充分条件,大中尺度下的海拔因素对经济发展也是一种复杂的非线性制约作用关系。
Fig. 4 Relationships between factors and probability of hot and cold spots of economic development in 1992-2013

图4 1992-2013年京津冀地区经济发展冷热点概率的影响因素关系

与海拔因素类似,京津冀地区的经济发展热点也主要位于坡度小于8的平坦地区,而坡度小于35的平坦和斜坡地区都有经济发展冷点的广泛分布,同时经济发展热点和冷点的概率大小与坡度高低也没有明显的线性相关关系。总体而言,坡度对经济发展的制约作用与海拔因素相似,只是经济发展的必要非充分条件。
基础设施因素。以交通设施为代表的基础设施是区域经济发展的基础条件,与经济发展存在相互作用的非线性关系,均衡化基础设施及其均等化公共服务可推动区域经济发展,不仅对全要素生产率有显著正向作用也存在非常明显的空间溢出效应,有利于区域经济协同发展。京津冀地区基础设施普遍效率不高且各自为政,缺少宏观统筹规划,交通基础设施尤为明显。被理论抽象为运输成本或服务成本的交通基础设施是经济发展的先行基础,是经济发展区位优劣的重要表征,与弱化经济发展失衡存在密切关系。一方面可将边缘区连接核心区,“用时间缩短空间”,延长核心区生产要素的溢出半径,加快边缘区经济产业的转型升级,有助于缩小区域经济发展失衡。另一方面交通基础设施多有大型基础设施建设的先导作用,增加交通投资可带动边缘区相关设施的投资增长,增加的资本总量盘活落后地区经济发展,随之形成明显的交通运输放大效应和经济发展辐射效应。现如今,严峻的“断头路”和失衡的路网体系严重阻滞了京津冀地区人流、物流和信息流等生产要素的高效流动,增加了经济运行成本,阻碍了边缘区享受中心区的经济外溢和产业转移,加剧了区域经济发展失衡。
就本文实证而言,由于路网交通体系是最为重要的基础设施因素,故引入路网体系代表区域基础设施状况。基于现有京津冀地区高速-国道-省道三级区域路网体系,以个体效率（时速①（①按照中国道路设计规范,设定高速时速为120 km/h,国道时速为100 km/h,省道时速为80 km/h。））与整体效率（日交通量②（②设定高速日交通量为25000辆车/天,国道日交通量为15000辆车/天,省道日交通量为7500辆车/天。））的乘数效应为权重（高速0.5882,国道0.2941,省道0.1176）,构建京津冀地区标准化的交通指数。京津冀地区经济发展热点主要位于标准交通指数大于80的优势地区,而经济发展冷点广泛分布于标准交通指数大于60的地区。总体而言,一个便捷的交通区位条件是成为经济发展热点的前提条件,如果缺少必要的配套设施与保障政策,再好的交通因素也无法转化为经济发展优势,以路网交通为代表的基础设施因素就是经济发展的必要非充分条件。
区域开发因素。以环京津贫困带为代表的京津冀经济发展冷点地区多是平原生态屏障、城镇供水水源和风沙重点治理区域。为了保障京津持续的经济发展,冷点地区相关区县要不断提高水源保护标准和推行退耕还林还草工程,并被政策定位为京津冀生态涵养区,系列的生态政策工程不仅耗费巨资,这挤占了原有有限的社会财力,更提高了环保准入门槛和经济运行成本,这在一定程度上制约了经济生产和资源开发,发展权尤其工业发展权受限,反过来加剧了区域经济发展失衡。生态政策工程多是投入多、产出少的公益行为,却缺少必要的常态化的政策扶持和经济补贴,区域开发政策的失调失效导致冷点地区付出了巨大的现实成本和发展成本,普通百姓并没有从中享有等额的开发权利和发展权益。京津等经济发展热点地区作为受益方无偿或低成本享受巨额的环境收益,而经济发展冷点地区却难以从区域开发层面获得相应的经济性的补偿和扶持。
本文实证引入地表覆被表征区域经济开发活动,整体上越好的地表覆被表明区域开发活动越低,而人类活动对自然环境的干扰程度越弱。以近20年以来京津冀地区标准化植被指数NDVI的年度最优值量化表征区域地表覆被状况,其数值越大即地表覆被状况越好、区域开发活动越低。类似于路网交通因素的制约作用形式,京津冀地区经济发展热点也主要分布于植被指数介于0.55~0.75的绿化地区,而0.4~0.8的绿化地区是经济发展冷点的主要分布。总体而言,不顾及自然环境的区域开发是不可持续的,更易沦为经济发展冷点地区,一个好的自然环境是成为经济发展热点的前提条件,而良好的自然环境离不开高效科学的区域开发政策,合适的区域开发因素是经济发展的必要非充分条件。

4.2 失衡因素量化

为了定量梳理京津冀地区经济发展热点和冷点的失衡因素,本文在失衡因素识别基础上,引入SEM & SLM,SEM和SLM及非空间模型,以1 km×1 km像元尺度为评估单位,分别量化自然环境因素（海拔高度x1和坡度x2）、基础设施因素（交通指数x3）和区域开发因素（植被指数x4）及行政区划（是否城区x5）的制约程度和制约方式,进一步明确推动或阻滞经济发展的影响因素之间的差异。实证结果表明SEM&SLM模型的统计显著性最好。
经济发展热点的影响因素是以1992-2013年京津冀地区经济发展热点概率为因变量的。京津冀地区成为经济发展热点主要受惠于良好的基础设施和倾斜的区域开发及优势的行政区划,其次是合适的海拔条件,负向作用的坡度条件并不显著,如表2所示。基础设施和行政区划对经济发展热点是显著的正向作用,基础设施越好的地区或划为城区区划的地区有更大的概率成为经济发展热点,基础设施的正向作用远大于行政区划因素（前者的正向作用强度约是后者的10倍）。区域开发和海拔高度则对经济发展热点存在显著的负向作用,高海拔和区域开发倾向环保的地区成为经济发展热点的概率越低,区域开发的负向效用也远高于海拔因素（前者是后者的2~3倍）。总体而言,相较于海拔高度等刚性约束而言,以基础设施和区域开发为代表的弹性约束的作用强度更为明显,这意味着自然环境区位恶劣的地区通过系统改善弹性约束条件也可成为区域经济发展热点,只是建设的基础设施和扶持的区域开发的规模更大、程度更深。
Tab. 2 Factor analysis of hot spots of economicdevelopment in Beijing-Tianjin-Hebei region

表2 京津冀地区经济发展热点的影响因素分析

变量 Spatial Lag + Error Spatial Error Spatial
Lag		 No Spatial Regression
Wy -0.1242 0.0960
(0.1671) (0.0618)
x1 -27.7426** -35.2358*** -50.5146*** -56.7650***
(13.8757) (13.1181) (12.2737) (11.6282)
x2 -6.1954 -2.4066 11.4067 13.0428*
(7.4991) (7.5936) (7.9100) (7.8612)
x3 140.7602*** 135.9657*** 118.4495*** 119.1758***
(8.5950) (8.4397) (8.2748) (8.2844)
x4 -108.6509*** -107.3908*** -102.1181*** -102.3979***
(3.9867) (3.9582) (2.9524) (2.9551)
x5 12.5488*** 12.8802*** 13.6537*** 13.9638***
(1.0515) (1.0318) (0.9793) (0.9614)
常数项 3.5869 0.2409 6.7111 11.6018
(13.8509) (8.9957) (8.4688) (7.8842)
Lambda 0.8966***
(0.0813)
R2 0.3143 0.3126 0.3169 0.3140
样本数 4841 4841 4841 4841

注：回归系数括号内为其标准误,*、**和***分别为10%和5%及1%的显著性水平。

相应地,经济发展冷点的影响因素是以1992-2013年京津冀地区经济发展冷点概率为因变量的。京津冀地区沦为经济发展冷点主要受制于不适的坡度条件和低效的基础设施及限制的区域开发,而负向作用的海拔条件和正向的行政区划并不显著,如表3所示。区域开发因素对经济发展冷点有显著正向制约,倾向环保的区域开发地区因为所受发展制约越多而越容沦为经济冷点。基础设施和坡度条件对经济发展冷点则有显著的负向作用,基础设施越差的地区和坡度条件越陡峻的地区其沦为经济发展冷点的概率明显加大,而基础设施的负向作用略低于坡度因素（前者的负向作用强度是后者的0.8倍左右）。总体而言,经济发展冷点多受制于恶劣坡度条件而散布于自然环境陡峻地区,基础设施和公共服务的投入巨大,同时多是区域生态保育政策地区,产业发展和经济开发受到诸多限制,基础设施效费比低下,现阶段很难通过基础设施建设彻底扭转其经济发展冷点 趋势。
Tab. 3 Factor analysis of cold spots of economicdevelopment in Beijing-Tianjin-Hebei region

表3 京津冀地区经济发展冷点的影响因素分析

变量 Spatial Lag+Error Spatial Error Spatial
Lag		 No Spatial Regression
Wy 1.5523*** 1.5601***
(0.0859) (0.0906)
x1 -0.5403 -28.8215*** -1.8767 3.3874**
(0.8501) (4.0991) (1.1818) (1.5649)
x2 -14.5886*** -9.4589*** -13.5263*** 4.5093**
(2.1382) (2.6640) (1.9138) (2.1959)
x3 -11.8277*** 26.6048*** -12.0994*** 21.5347***
(1.9848) (6.0791) (2.2825) (1.6195)
x4 5.9853*** -4.6857* 4.2490*** -9.8031***
(1.5510) (2.7697) (1.6159) (1.9116)
x5 0.4117 -2.0965** -0.0306 -1.3350
(0.2996) (0.8802) (0.4497) (0.6077)**
常数项 -5.8361*** 6.0934 -4.2922** 11.6047***
(1.5766) (5.7726) (1.8021) (2.1216)
Lambda -0.8340*** 0.9610***
(0.0681) (0.0134)
R2 0.5730 0.0079 0.5734 0.0312
样本数 6525 6525 6525 6525

注：回归系数括号内为其标准误,*、**和***分别为10%和5%及1%的显著性水平。

5 结论与讨论

京津冀地区存在明显的经济发展失衡,这是现实困境。在京津冀协同发展大背景下,识别量化区域经济发展冷热点的格局演化,梳理探讨经济发展失衡的影响因素,具有一定的理论意义和实践价值。本文引入DMSP/OLS夜间灯光等研究数据和空间计量模型等研究方法,以区域经济发展的热点和冷点为研究视角,更为科学地探讨近年来京津冀地区的经济发展不平衡,这也是本文最为重要的实证价值之一。
京津冀地区经济发展的空间格局总体呈局部波动的集聚态势,集聚于1992-2000年趋于强化,2000-2005年持续集聚,于2005-2013年趋于弱化。区域经济发展冷点和热点的发生概率具有显著地方性特征,经济发展呈京津市区、京津郊区和河北区县城区、河北偏远县乡的3种阶段类型,京津市区和郊区之间、京津市域和河北省域之间都存在明显的“虹吸效应”所诱发的发展断崖。
京津冀地区经济发展冷点和热点的格局演化整体分为3类17种模式,持续的热点、振荡的热点和振荡的冷点是主要类型。呈显著的同心圆圈层结构的经济发展热点自中心城区外延至远郊区县逐渐趋于弱化,京津市域尤为明显。呈明显的非圈层团块结构的经济发展冷点却并不存在显著的梯度变化,而在广大的河北偏远县乡地区总体上是集中连片式的。
京津冀地区经济发展冷热点概率与自然环境、基础设施和区域开发等存在复杂的非线性关系,都只是经济发展的必要非充分条件,好的经济发展离不开好的环境因素,而好的环境因素并不等于好的经济发展。相较于海拔高度等刚性约束,以基础设施和区域开发为代表的弹性约束对经济发展热点的作用强度更为明显。京津冀地区经济发展冷点的主要制约是坡度条件和基础设施及区域开发政策,而负向作用的海拔条件和正向的行政区划并不显著。
本文实证探讨了京津冀地区经济发展冷点和热点的格局演化及其影响因素,不过尚需讨论格局演化的时段识别问题。京津冀地区经济发展失衡阶段有1992-2000年、2000-2005年和2005-2013年3个时段,失衡诱因是自身累积效应还是外部政策作用都需进一步的厘清量化。未来研究将重点关注京津冀地区经济发展失衡的溢出效应,并引入空间面板模型等计量方法系统探讨近30年以来京津冀地区的经济发展失衡是否存在区际协同或区内博弈。

The authors have declared that no competing interests exist.

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原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
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[Wu Jiansheng, Liu Hao, Peng Jian, et al.Hierarchical structure and spatial pattern of China's urban system. Acta Geographica Sinica, 2014, 69(6): 759-770.]

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He Chunyang, Ma Qun, Li Tong, et al.Spatiotemporal dynamics of electric power consumption in Chinese mainland from 1995 to 2008 modeled using DMSP/OLS stable nighttime lights data. Journal of Geographical Sciences, 2012, 22(1): 125-136.<p>Electric power consumption (EPC) is one of the basic indices for evaluating electric power use. Obtaining timely and accurate data on the spatiotemporal dynamics of EPC is crucial for understanding and practical deployment of electric power resources. In this study, an EPC model was developed using stable nighttime lights time-series data from the Defense Meteorological Satellite Program Operational Linescan System (DMSP/OLS). The model was used to reconstruct the spatial patterns of EPC in Chinese Mainland at the county level from 1995 to 2008. In addition, the spatiotemporal dynamics of EPC were analyzed, and the following conclusions were drawn. (1) The EPC model reliably represented the spatiotemporal dynamics of EPC in Chinese Mainland with approximately 70% accuracy. (2) The EPC in most regions of Chinese Mainland was at low to moderate levels, with marked temporal and spatial variations; of high-level EPC, 58.26% was concentrated in eastern China. Six urban agglomerations (Beijing-Tianjin-Tangshan region, Shanghai-Nanjing-Hangzhou region, Pearl River Delta, Shandong Peninsula, middle-south of Liaoning Province, and Sichuan Basin) accounted for 10.69% of the total area of Chinese Mainland but consumed 39.23% of the electricity. (3) The EPC of most regions in Chinese Mainland increased from 1995 to 2008, and 64% of the mainland area showed a significant increase in EPC. Moderate increases in EPC were found in 61.62% of eastern China and 80.65% of central China from 1995 to 2008, whereas 75.69% of western China showed no significant increase in EPC. Meanwhile, 77.27%, 89.35%, and 66.72% of the Shanghai-Nanjing-Hangzhou region, Pearl River Delta, and Shandong Peninsula, respectively, showed high-speed increases in EPC. Moderate increases in EPC occurred in 71.12% and 72.13% of the Beijing-Tianjin-Tangshan region and middle-south of Liaoning Province, respectively, while no significant increase occurred in 56.34% of the Sichuan Basin.</p>

DOI

[21]
Wu Jiansheng, Ma Lin, Li Weifeng, et al.Dynamics of urban density in China: Estimations based on DMSP/OLS nighttime light data. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2014, 7(10): 4266-4275.In China, rapid urbanization has increased the demand for urban land and intensified the conflict between limited land resources and urban development. In response, high urban density has been proposed to realize sustainable urban development. Achieving this goal requires an examination of the dynamics of urban density in China. Nighttime light (NTL) data from the Defense Meteorological Satellite Program/Operational Linescan System (DMSP/OLS) are a good indicator of human activity. We applied NTL data to measure urban density in 70 major cities in China during 1992-2010. Based on temporal changes in NTL, we identified seven classes of urban density and clustered the distributions of urban density in 70 cities into six types. The dynamics of urban density were then obtained from the GDP density as an index of city development. The curves of urban density distribution gradually changed from a concave increase to W-shaped and S-shaped to a concave decrease, indicating that the current urban land use in China is unsustainable and that the shortage of land resources must be addressed. An examination of the distribution of urban density in Hong Kong revealed a different pattern and a potential solution for cities in mainland China.

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Lu Dengsheng, Tian Hanqin, Zhou Guomo, et al.Regional mapping of human settlements in southeastern China with multisensory remotely sensed data. Remote Sensing of Environment, 2008, 112(9): 3668-3679.Mapping human settlements from remotely sensed data at regional and global scales has attracted increasingly attention but remains a challenge. The thresholding technique is a common approach for settlement mapping based on the DMSP-OLS data. However, this approach often omits the areas with small proportional settlements such as towns and villages and overestimates urban extents, resulting in information loss of spatial patterns. This paper explored an integrated approach based on a combined use of multiple remotely sensed data to map settlements in southeastern China. Human settlements for selected sites were mapped from Landsat ETM+ images with a hybrid approach and they were used as reference data. The DMSP-OLS and Terra MODIS NDVI data were combined to develop a settlement index image. This index image was used to map a pixel-based settlement image with expert rules. A regression model was established to estimate fractional settlements at the regional scale, which the DMSP-OLS and MODIS NDVI data were used as independent variables and the settlement data derived from ETM+ images were used as a dependent variable. This research indicated that a combination of DMSP-OLS and NDVI variables provided a better estimation performance than single DMSP-OLS or NDVI variable, and the integrated approach for settlement mapping at the regional scale was promising. Compared to the results from the traditional thresholding technique, the estimated fractional settlement image in this paper greatly improved the spatial patterns of settlement distribution and accuracy of settlement areas. This paper provided a rapid and accurate approach to estimate fractional settlements from coarse spatial resolution images at the regional scale by combining a limited number of medium spatial resolution images. This research is especially valuable for timely updating settlement databases at regional and global scales with limited time, labor, and cost.

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刘浩, 马琳, 李国平. 1990s以来京津冀地区经济发展失衡格局的时空演化. 地理研究, 2016, 35(3): 471-481.<p>1990s以来京津冀地区经济增长快速,然而经济发展在行政辖区间并不均衡,且逐渐导致环京津贫困带的形成.为识别经济发展失衡格局的演化过程,首先引入DMSP/OLS夜间灯光和可比价GDP,构建"单位开发活动GDP"表征区域经济发展状况;然后运用Local Moran's <i>I</i>将区域经济发展格局划分为五种类型:HH富化扩散,HL富化极化,LH贫化塌陷,LL贫化制约和非显著;最后以HH类型的边界作为京津冀地区经济发展失衡界线,采用缓冲区分析探讨经济发展失衡格局的演化过程和行政区划等人为因素对经济发展的制约效应.结果表明:① 整体上,1990s以来京津冀地区经济发展失衡格局不断加剧,京津富化扩散与河北贫化制约的规模与强度同时增长;局部上,受京津市区经济发展的外溢效应,京津郊区及区位优势显著的部分河北地区经济发展较快.② 与传统认知的"环京津贫困带"不同,在两个空间尺度上识别出经济发展断层,一为京津市区与郊区之间,二为京津与河北之间,且前者的区域经济发展失衡整体上较后者更为严峻.③ 1990s以来京津冀地区经济发展的失衡格局,整体上受制于城乡二元体制带来的城乡隔离效应,局部上受京津冀三地的行政制约.要实现京津冀地区经济发展的协同均衡,关键在于弱化城乡隔离,并辅以消除行政制约.</p>

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[Liu Hao, Ma Lin, Li Guoping.Spatial-temporal evolution pattern of unbalanced economic development in Beijing-Tianjin-Hebei province since the 1990s. Geographical Research, 2016, 35(3): 471-481.]

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刘浩, 张毅, 郑文升. 城市土地集约利用与区域城市化的时空耦合协调发展评价. 地理研究, 2011, 30(10): 1805-1817.处于城市化不同发展水平的城市,其土地集约利用的利用强度、利用形式与利用类型存在显著差异,城市土地利用最佳集约度与城市化水平密切相关,而城市土地集约利用与城市化的耦合协调可有效推动城市可持续发展。基于城市土地集约利用与城市化的交互耦合作用机制,本文构建两者之间的耦合协调发展度模型,定量评价城市土地集约利用与城市化的耦合协调发展状况,并将其分为拮抗、磨合和协调三大阶段9类状态,最后利用ArcGIS9.2对耦合协调发展度进行空间聚类分析,并以环渤海地区27市进行实证研究。结果发现,研究期间内环渤海地区城市耦合协调发展度多处于磨合阶段,没有拮抗阶段,且交互耦合关系随着时间变化而逐渐优化;基于其相对发展状态,环渤海地区城市多处于同步发展状态,滞后发展状态与超前发展状态较少,呈稳定的梭形形态;基于空间聚类系数,城市耦合协调发展度呈先集聚后随机分布,没有空间强极化效应,高值集聚地域为京津冀圈,低值集聚地域则为辽东半岛圈。

DOI

[Liu Hao, Zhang Yi, Zheng Wensheng.Evaluation on spatio-temporal development and interaction of intensive urban land use and urbanization. Geographical Research, 2011, 30(10): 1805-1817.]

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郑文升, 刘浩, 马琳, 等. 近30年湖北省16城市综合发展水平的时空演化. 地理科学, 2015, 35(6): 756-764.<p>以湖北省16 个副地级以上城市为研究对象,以近30 a 来的改革开放阶段为研究时段(1984~2013 年),构筑涵盖经济生产、社会生活与生态景观3 个子系统的评价指标体系,使用AHP法为权重赋值,分别构建增长系数、协调系数与综合系数3 个维度的测度模型,计算各年度各城市综合发展水平,基于ArcGIS10.0、DPS7.05 与SPSS19 软件,使用系统聚类、二阶段聚类、有序样本分类、非线性映射分析、Pearson 相关分析、Mann-Kendall 突变分析、全局莫兰指数、变异系数、局部莫兰指数等工具,模拟分析城市综合发展水平的整体时序演化(城市聚类、时段划分与演化趋势)、个体时序演化与空间格局演化(全局格局与局部格局)。结果表明,湖北省绝大多数城市的综合发展趋势正在出现积极变化,次级规模城市更具优势,总体差距仍较明显,毗邻城市差距逐渐收敛,国家发展观念、地区战略及体制机制的变化、城市发展的基础格局、城市规模的辩证作用、城市的地域特征深刻影响城市综合发展的时空格局。</p>

[Zheng Wensheng, Liu Hao, Ma Lin, et al.The spatial-temporal evolution of comprehensive development level of 16 cities of Hubei province in last 30 years. Scientia Geographica Sinica, 2015, 35(6): 756-764.]

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徐勇, 马国霞, 郭腾云. 区域经济增长时空分异模拟方法. 地理科学, 2007, 27(6): 749-755.区域经济增长是有着丰富时空内涵的动态变化过程,认识和定量分析这种动态变化过程一直受到广泛关注。借助农业区位论、增长极理论和梯度推移理论的学术思想、概念和术语,在量化定义区域经济增长空间概念的基础上,提出了基于GIS技术的区域经济增长时空分异模拟方法,进而以京津冀都市圈为例进行实证研究和专业分析。研究结果表明:京津冀都市圈由城市增长极中心向外围,随着距离的增大,经济增长呈现出了显著的衰减特征,不同城市之间存在着明显的经济低谷地带。1993~2003年期间,都市圈的经济增长时空分异尤以京、津两市的极化增长最为显著;京、津两大增长极除对唐山方向有拉动效应外,对其它地市的带动辐射力度尚较小;都市圈内部的城市等级还未完全展开,尚未形成合理的梯度推移和梯级演化结构。

[Xu Yong, Ma Guoxia, Guo Tengyun.Simulating method of spatial-temporal differentiation of regional economic growth. Scientia Geographica Sinica, 2007, 27(6): 749-755.]

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