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2019 , Vol. 38 >Issue 1: 155 - 166

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj020180467

基于VIIRS夜间灯光的中国城市中心的分异特征及其影响因素

  • 罗庆 , 1 ,
  • 李小建 , 1, 2
展开
  • 1. 河南财经政法大学资源与环境学院,城乡协调发展河南省协同创新中心,郑州 450046
  • 2. 河南大学环境与规划学院,黄河文明与可持续发展研究中心,开封 475004
李小建（1954- ）,男,河南孟津人,教授,博士生导师,国际欧亚科学院院士,研究方向为经济地理学。E-mail:

作者简介：罗庆（1981- ）,男,四川合江人,博士,副教授,研究方向为城乡发展、新经济地理学。E-mail:

收稿日期: 2018-06-14

  要求修回日期: 2018-11-15

  网络出版日期: 2019-01-20

基金资助

国家自然科学基金项目（41771141,41471117）

教育部人文社会科学重点研究基地重大项目（16JJD7 70021）

河南省哲学社会科学规划项目（2017BJJ005）

收起

The spatial differentiation and influencing factors of urban centers in China based on VIIRS night light

  • LUO Qing , 1 ,
  • LI Xiaojian , 1, 2
Expand
  • 1. College of Resources and Environment, Collaborative Innovation Center of Urban-Rural Coordinated Development, Henan University of Economics and Law, Zhengzhou 450046, China
  • 2. College of Environment and Planning, Key Research Institute of Yellow River Civilization and Sustainable Development, Henan University, Kaifeng 475004, China

Received date: 2018-06-14

  Request revised date: 2018-11-15

  Online published: 2019-01-20

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《地理研究》编辑部 所有
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摘要

城市多中心是现代城市发展的重要趋势,精准识别城市中心和理解城市中心形成机制对推进以人为核心的新型城镇化具有十分重要的意义。基于VIIRS夜间灯光数据设计出城市中心识别方法,对全国286个地级以上城市的城市中心进行识别,从城市中心数和中心发展的均衡度两个方面对城市中心的分异特征及影响因素进行分析。结果表明：① 在全国286个城市中识别出181个多中心城市,所识别的城市中心与城市规划中心具有很大程度一致性,识别结果具有一定的可靠性。② 城市中心数表现为“东多西少”的空间格局,并随城市规模等级的增加呈现“S”型递增趋势。③ 城市中心发展的均衡度呈现“东高西低”的空间格局,并随城市规模等级的增加呈现稳定递增,到特大型城市基本保持稳定。④ 河流对市区的分割、市区是否临海以及市区平地占比等自然地理因素对城市中心发展具有影响,但是社会经济因素影响更大;社会经济因素中,轨道交通站点数、市辖区人口数、城市规模等级、地区生产总值、第三产业占地区生产总值比例、固定资产投资对城市中心发展具有显著影响。

关键词： 城市中心识别; 城市中心发展; 影响因素; VIIRS夜间灯光

本文引用格式

罗庆 , 李小建 . 基于VIIRS夜间灯光的中国城市中心的分异特征及其影响因素[J]. 地理研究, 2019 , 38(1) : 155 -166 . DOI: 10.11821/dlyj020180467

Abstract

A polycentric city is an important trend in the development of modern cities. Identifying accurate urban centers and understanding formation mechanism of urban center are of great significance to promoting the new urbanization with the people-oriented idea. Based on the VIIRS night lighting data, the paper designs the identification method of the urban center, identifies the urban center of 286 prefecture-level cities, and analyzes the differentiation characteristics and influencing factors of the urban center from the number and the centrality index. The results show that: (1) The 181 polycentric cities have been identified in 286 cities throughout the country, the identified urban center is in great agreement with the urban planning center, and the results have a certain reliability. (2) The urban center number presents the spatial pattern of more in the east and less in the west, and presents the "S" type increasing trend with the increase of the city scale. (3) The equilibrium index shows the spatial pattern of high in the east and low in the west, suggesting a steady increase with the increase of the scale of the city and remain stable until a megalopolis forms. (4) Natural geographical factors such as the segmentation of the rivers, the adjacency of the sea and the proportion of the flat land have influence on the development of the city center, but the social and economic factors has more impact on this process. Social and economic factors, the number of rail transit station, city population, city scale, GRP, proportion of third industries and investment in fixed assets have a significant impact on the polycentric development.

Key words： identification of urban center; urban center development; influencing factor; VIIRS night light

1 引言

城市多中心发展是推进以人为核心的新型城镇化的重要途径。中国城镇化进程中,许多城市中心城区出现了人口拥挤、交通堵塞、环境污染等问题。为缓解这些城市病问题,北京、上海、广州等大中城市相继提出多中心空间发展战略。国内外经验表明,规模较大的城市具有多中心发展趋势[1,2]。随着大中城市的较快发展,中国会出现更多的多中心城市。多中心发展符合新型城镇化“以人为本”的理念[3,4]以及十九大提出的“协调、共享”发展理念。为促进大中城市多中心发展,首要解决的问题是城市中心的精准识别。在此基础上,弄清城市多中心发展的分异特征及影响因素,对分析形成机制及相关决策具有重要参考。
城市形态结构研究中,城市中心被定义为与周边地区相比有较高人口、就业和经济密度的集聚区。城市中心的识别主要有门槛法[5]、参数模型法[6]、非参数估计法[7]等。其中,门槛法是最为广泛采用的一种城市内部中心识别方法。相关学者基于不同空间单元（如人口普查小区、交通小区等统计数据）,根据就业密度、就业人数、工作岗位集聚度、职住均衡比等指标设定阈值来识别城市中心[2,8,9]。这些研究对城市中心识别及城市结构的定量研究做出重要贡献,但主要基于统计数据或普查数据,识别的城市中心形状和范围受这些事先设定面积单元的边界所限制,难以对特定空间尺度上城市结构进行分析。尤其在中国城市内部人口、就业等统计数据缺乏且收集周期长的背景下,探索一种依据遥感等手段获取的数据对城市中心精准识别的方法具有重要意义。在这方面,有学者尝试用手机信令[10]、公交刷卡记录[11]、电子地图POI[12]等数据对城市中心进行识别,但主要集中于北京、上海、广州等单个大城市,对不同城市间的横向比较研究还较为薄弱。
近年来,不同学科对城市多中心的发展机制进行诠释。城乡规划学侧重城市物质空间形态的研究与设计,强调通过实施多中心空间发展战略来解决城市发展过程中所产生的交通拥挤、环境污染、能源消耗等问题,提出“田园城市”“边缘城市”“新城”“卫星城”等概念理论假说[13];经济学尤其是以克鲁格曼、藤田昌久为代表的新经济地理学则以地租理论和集聚经济为核心,强调集聚力和分散力的平衡来揭示城市副中心的形成,试图找出城市空间结构演变的普遍规律和趋势[14];地理学则以土地利用类型和利用强度为基础,关注城市化引起的城市空间结构演变过程,提出扇形模式、多核心模式等城市空间结构[2]。总体来看,相关研究多侧重于案例剖析和定性研究,对城市多中心发展影响因素的定量研究较为薄弱。
夜间灯光数据作为城市社会经济活动强度的表征之一,可作为城市结构研究的重要数据源。已有学者采用DMSP-OLS夜间灯光数据来描述城市空间模式[15]。随着更高分辨率的VIIRS夜间灯光数据的公布,有学者尝试从更精细尺度上对城市内部结构进行研究。譬如,基于VIIRS夜间灯光数据对北京、上海、重庆等城市的城市中心进行识别[6,16]。虽然同等条件下城市夜间灯光也受建筑物类型、城区新旧等因素的影响,但夜间灯光在一定程度可反映城市中心状况。鉴于此,本文基于VIIRS夜间灯光数据,提出一种城市中心识别方法,并应用于所有设区的地级以上城市的中心识别。在此基础上,根据城市中心数、中心发展均衡度等方面测度中国城市中心的发展水平,刻画中国城市中心发展水平的分异特征及其影响因素,以期在以人为本的背景下为不同类型城市的多中心发展提供参考。
夜间灯光作为地球表面夜间表现的显性信息,可以表征区域人口、城镇化、工商业等发展状况。人类社会经济活动强度越大,夜间灯光的亮度就会越明显。相关研究已将夜间灯光数据用于人口[17]、GDP[18]、城市建筑密度[19]等社会经济指标的估算,并证实其具有一定的可靠性。然而,城市内部社会经济活动存在空间差异,并呈现一定的空间结构模式。城市中心作为城市内部社会经济活动高度密集的地方,通常有着高强度的公共和商业灯光。鉴于城市夜间灯光的集中度与社会经济活动集中度紧密相关,可以推断城市夜间灯光强的地方与城市中心的所在位置具有较高的一致性[16]。
城市多中心的发展受城市的自然地理、社会经济、交通设施、政策与制度等多种因素的影响（图1）。其中,自然地理条件是城市中心发展的物质基础;社会经济差异是促进城市中心形成的主要驱动力;交通设施是城市中心形成的润滑剂,可以加速或暂缓城市中心的形成;政策与制度因素对城市中心形成也具有助推作用。
Fig. 1 The impact mechanism of urban polycentric development

图1 城市多中心发展的影响机理

地形、水系等自然地理条件会影响城市扩张方向与城市中心的空间布局。河流为城市提供丰富的淡水资源、便利的航运[20]。然而,随着城市的扩张,高等级河流、临近海洋会阻碍城市的空间扩张、分割城市功能区和阻碍城市内部功能区的联系。地面坡度、可利用城市建设用地的数量和分布等地形条件对城市中心的选择、功能分区等方面产生影响[21]。
社会经济发展的差异有助于解释城市中心的形成[22]。教育、医疗、就业等服务的集中和收入的差异使得人们持续不断向城市中心聚集。新经济地理学理论认为,随着城市规模的扩大,集聚不经济会促使部分经济活动、人口分散到外围,在一定距离形成次级中心的可能性也增加。随着主城区集聚规模的不断扩大,集聚效应不断下降,城市空间布局将由单峰集聚发展成多峰集聚[14]。实证研究表明,多中心结构城市有助于提高劳动生产率、降低单位产出能耗[23]。
交通设施的状况直接影响城市居民活动的空间范围,交通方式的组合则可以引导城市空间结构的调整。不同规模城市对公共交通有着不同的需求。随着城市空间扩大,以公共汽车为核心的公共交通体系不能满足大容量运输需求,轻轨、地铁等轨道交通的引入会改变原有城市的空间结构和土地利用格局[24]。一方面,相比公交、小轿车等交通运输方式,轨道交通具有快捷、安全和大容量等特征,能增加人口流动性和及时疏解大量密集人群;另一方面,轨道交通可以大大提高沿线区域的可达性,吸引城市居民到这些区域（尤其是交通节点附近）居住和就业,从而推动城市结构的改变。
政策与制度因素可以影响城市形态发展的方向和城市中心形成的速度。自从改革开放以来,权力下放使得城市政府有能力影响已有城市的发展趋势或主导新建城市形态结构。一方面,城市政府可以通过制定城市规划,限定城市土地利用的类型和结构,进而对城市空间结构产生影响[25];另一方面,城市政府具有很强的资源配置能力,能采用市场手段来协调城市土地供应,引导企业和居民向特定区位聚集,从而为多中心城市发展留下足够的空间。此外,政府可以通过基础设施、教育医疗等公共服务设施的布局来影响城市居民的居住和就业行为。

2 研究方法与数据来源

2.1 数据来源

夜间灯光数据可用于描述城市人口密集区的结构特征和构建新的观测统计单元。本文所用VIIRS夜间灯光数据来源于美国地球观察组织所提供的2015年年合成数据,数据分辨率为500 m左右,已经剔除临时灯光、异常值等;市辖区属性数据来源于相应年份的中国城市统计年鉴和中国城市建设统计年鉴;90 m DEM数据来自地理空间数据云;行政区划边界、水系等基础地理信息数据来源于国家测绘局地理信息服务中心。

2.2 城市中心的识别方法

本文所指的城市中心是城市内部具有一定规模的社会经济活动集聚区域,包括商业中心、行政中心等各种职能中心和综合中心。与OLS夜间灯光数据相比,VIIRS夜间灯光数据不存在饱和效应,像元间灰度值具有较大差异,通过设定阈值可以对城市中心进行识别。城市中心的具体识别方法包括以下三个步骤：第一步,采用相对最大临界值法识别潜在中心位置,即以中国城市统计年鉴所提供的城市建成区数据为参考,提取相应面积的灰度值较大像元作为城市建成区。在此基础上,再提取出每个城市建成区灰度值最大的10%像元作为潜在中心位置和范围。经过对城市的敏感性分析,提取出每个城市建成区灰度值最大的10%像元来识别城市中心时,城市中心数基本保持稳定,图2仅列出部分代表性城市。第二步,考虑到相互邻近的高灰度像元必须形成一定的集聚规模,参照《城市公共设施规划规范GB50442-2008》所设定的金融商业中心及其他公共设施用地标准,在反复测试以及与实际情况对比后,根据边相邻的原则把4个以上高灰度像元的集聚（大于1 km2）识别为城市中心。第三步,当所识别的两个城市中心边缘距离小于1 km时,将两个中心看做一个城市中心。因为大型绿地、水体等会给城市中心造成一定的分割,而城市居民日常出行15分钟的步行距离约1 km[26]。
Fig. 2 The sensitivity analysis of urban center extraction

图2 城市中心提取的敏感性分析

2.3 城市多中心发展水平的测度

城市多中心水平可以从城市中心数和中心均衡度两个方面进行测度。城市中心数是表征城市社会经济活动离散程度的一个重要方面。城市中心越多,越有利于减少城市居民社会经济活动的通勤距离,有助于人居环境的改善。城市中心的均衡度表征城市经济活动从市中心向外分散程度,是衡量城市多中心发展水平的一个重要指标,本文采用中心均衡度指数来衡量城市中心均衡发展程度[27]。中心均衡度指数公式如下：
EI = 1 - σ obs σ max （1）
式中：EI是中心均衡度指数,取值范围是0到1之间（0表示单中心,1表示绝对均衡的多中心）,该指数值越大,表明城市各中心间发展越均衡;σobs代表某城市内部中心重要性的标准差;σmax表示双中心城市内部中心重要性的标准差,即一个中心不重要,另一个中心重要性最大。本文以城市内部每个中心面积来表征其重要性。

2.4 模型的构建和变量选择

采用多元线性回归模型定量分析各类因素对城市中心发展的影响。根据前面的理论分析,以城市中心数和中心均衡度指数为因变量,以自然地理因素、公共交通设施、规模因素、经济因素和政府干预五大类因素作为自变量（表1）。其中,河流分割市区数、市区是否临海和坡度小于6o面积占市区面积比例用于描述市区的河流、临海状况以及地形状况;公共汽车数和地铁站数量用于表征区域交通条件;市区常住人口和城市等级表征城市的人口规模和发展潜力;市区生产总值和第三产业占生产总值比例表征市区的经济总量和经济结构;固定资产投资和建成区形态指数表征政府干预程度,建成区形态指数表征城市规划和城市的发展方向。
Tab. 1 The descriptive statistics of variables

表1 各变量的描述性统计

变量 样本数 平均值 标准差 最小值 最大值
被解释变量 城市中心数（个） 286 2.95 3.25 0.00 22.00
中心均衡度指数 278 0.40 0.34 0.00 0.97
解释变量
自然地理因素 河流分割市区数（块） 286 0.93 1.37 0.00 8.00
市区是否临海（是=1,否=0） 286 0.18 0.38 0.00 1.00
6度以下面积占市区面积比例（%） 286 76.64 23.81 9.45 100.00
公共交通设施 公共汽车数（万辆） 286 0.16 0.33 0.00 3.17
地铁站数（个） 286 7.82 36.81 0.00 375.00
规模因素 市区常住人口数（万人） 286 153.93 201.59 15.32 2126.65
城市等级（Ⅱ型小城市=1,Ⅱ型小城市=2,依次类推,超大城市=7） 286 2.97 1.24 1.00 7.00
经济因素 市区生产总值（亿元） 286 1464.63 3032.99 30.17 24838.37
第三产业占生产总值比例（%） 286 46.71 10.94 22.36 79.65
政府干预 固定资产投资（亿元） 285 960.84 1518.85 52.40 13048.00
建成区形状指数 286 3.32 1.46 0.88 11.98

注：城市等级根据2014年国务院的市区常住人口标准,划分为七档：超大城市（1000万以上）、特大城市（500万~1000万）、Ⅰ型大城市（300万~500万）、Ⅱ型大城市（100万~300万）、中等城市（50万~100万）、Ⅰ型小城市（20万~50万）、Ⅱ型小城市（20万以下）;建成区形状指数计算公式：S=P2πA,式中：S为形状指数;P为建成区周长;A为建成区面积。

3 结果分析

3.1 城市中心的识别

本文将具有2个及以上中心的城市称为多中心城市,根据前面提出的识别方法识别出多中心城市181个,其中东部、中部、西部和东北地区分别为78个、45个、41个和17个。通过选取不同规模等级和不同地域代表性城市,将其所识别出来的城市中心分别与政府城市总体规划的中心进行对比,发现所识别的城市中心与城市规划的中心具有很大的一致性（图3）。具体而言,对于北京、上海、广州等超大城市,本文所识别的中心数略微多于相应城市总体规划所重点建设的中心数,这主要由于超大城市的中心具有较强的等级性,而本文所界定的中心识别面积为1 km2,将相对较小的中心识别出来有关。
Fig. 3 Comparison between night light identification center with city planning center

图3 夜间灯光识别中心与城市规划中心对比

3.2 中国城市中心的特征分析

3.2.1 城市中心数的特征分析 从地区层面看,城市中心数表现为“东多西少”的空间格局（图4a）。从表2可知,城市中心数表现为：东部>东北>中部>西部,东部远远高于中部、西部和东北。具体而言,东部、中部、西部和东北地区城市平均中心数4.14个,2.38个、2.24个和2.26个。除超大型城市是东部地区最少外,其他类型城市中心数最多的地区均为东部地区;除Ⅰ型大城市中心数是西部地区最少外,其他类型城市中心数最少的地区均为东北地区。相同类型城市中心数地区间差异有所不同,超大型城市中心数地区间差异最大,Ⅰ型小城市中心数地区间差异最小。具体而言,超大型城市、Ⅰ型大城市、Ⅱ型大城市、中型城市、Ⅰ型小城市和Ⅱ型小城市中心数的地区差异分别为3个、1.17个、1.13个、1.15个、0.34个和1.00个。
Fig. 4 The spatial distribution of central number and equilibrium index of China's cities

图4 中国城市中心数和均衡度指数的空间分布图

Tab. 2 Central index statistics in eastern, central, western and northeastern China

表2 东、中、西和东北地区城市中心发展指标统计

地区 东部 中部 西部 东北
规模等级 中心数（个） 均衡度指数 中心数（个） 均衡度指数 中心数（个） 均衡度指数 中心数（个） 均衡度指数
超大城市 18 0.86 — — 21 0.85 — —
特大城市 17.33 0.86 — — — — — —
Ⅰ型大城市 8.50 0.75 8.25 0.68 7.33 0.76 8.00 0.71
Ⅱ型大城市 4.88 0.67 4.00 0.56 4.27 0.62 3.75 0.61
中型城市 2.76 0.53 2.00 0.39 2.00 0.36 1.62 0.26
Ⅰ型小城市 1.71 0.30 1.56 0.24 1.41 0.19 1.38 0.18
Ⅱ型小城市 1.00 0 — — 0.75 0 0 0
合计 4.14 0.53 2.38 0.35 2.24 0.28 2.63 0.34
从城市规模等级看,城市中心数呈现“S”型等级递增特征（图5）。随着城市规模等级的增加,城市中心数也增加,但从Ⅰ型小城市到Ⅱ型大城市,城市中心数增加相对比较平稳缓慢,总共增加3.77个;从Ⅱ型大城市到特大城市急剧增加,即Ⅱ型大城市到Ⅰ型大城市和Ⅰ型大城市到特大城市,中心数分别增加了3.50个和9.33个;从特大城市到超大城市,城市中心数增加较为平缓,仅仅增加1.42个。同一地区内部,城市中心数随城市规模等级递增,但不同地区递增幅度有所差异。譬如,从Ⅱ型大城市到Ⅰ型大城市,城市中心数增加幅度表现为：东北（4.25个）>中部（4.24个）>东部（3.62个）>西部（3.06个）;从中型城市到Ⅱ型大城市,城市中心数增加幅度表现为：东北（2.13个）>东部（2.12个）>中部（2.00个）>西部（0.59个）;从Ⅱ型小城市到Ⅰ型小城市,城市中心数增加幅度表现为：东部（1.05个）>西部（0.59个）>中部（0.44个）>东北（0.24个）。
Fig. 5 Relationship between urban scale and urban center number and equilibrium index

图5 城市规模等级与城市中心数、均衡度指数关系

3.2.2 城市中心发展的均衡度分析 地区层面上,城市中心发展的均衡度呈现“东高西低”的空间格局（图4b、表2）。均衡度指数呈现东部>中部>东北>西部,东部地区远高于中部、西部和东北。具体而言,东部、中部、西部和东北地区城市平均均衡度指数0.53、0.35、0.28和0.34。地区内部来看,东部、中部、西部和东北地区城市均衡度指数的标准差分别为0.22、0.18、0.20、0.16,变异系数分别为0.34、0.31、0.34、0.27,表明地区内城市均衡度指数差异较小,各个城市内部中心发展较为均衡。相同类型城市均衡度指数地区间差异有所不同,随着城市规模呈现倒“U”型变化。超大型城市和Ⅱ型小城市均衡度指数地区间差异最小,中型城市均衡度指数地区间差异最大。具体而言,超大型城市、Ⅰ型大城市、Ⅱ型大城市、中型城市、Ⅰ型小城市和Ⅱ型小城市均衡度指数的地区差异分别为0.01、0.08、0.11、0.28、0.12和0.00。
从城市规模等级看,城市中心发展的均衡度呈现等级递增特征,表明随着城市等级的提高,城市内各中心之间发展更加均衡。从图5可以看出,从Ⅱ型小城市到Ⅰ型大城市,随着城市规模等级的增加,均衡度指数呈现直线增加;从Ⅱ型大城市到特大城市增加较为缓慢,即Ⅱ型大城市到Ⅰ型大城市和Ⅰ型大城市到特大城市,均衡度指数分别增加了0.08和0.14;从特大城市到超大城市,均衡度指数保持不变。同一地区内部,均衡度指数随城市规模等级递增,但不同地区递增幅度有所差异。从Ⅱ型大城市到Ⅰ型大城市,均衡度指数增加幅度表现为：西部（0.14）>中部（0.12）>东北（0.10）>东部（0.08）;从中型城市到Ⅱ型大城市,均衡度指数增加幅度表现为：东北（0.35）>西部（0.26）>中部（0.17）>东部（0.14）;从Ⅱ型小城市到Ⅰ型小城市,均衡度指数增加幅度表现为：东部（0.23）>西部（0.17）>中部（0.15）>东北（0.08）。

3.3 中国城市中心发展的影响因素分析

考虑到城市中心数和中心发展的均衡度指数是衡量城市中心发展的关键测度指标。这里,从自然地理、交通设施、经济特征、规模因素和政府干预等五个方面分析对城市中心数和均衡度指数的影响。表3为6个多元线性回归分析方程及其结果。
Tab. 3 Analysis of factors influencing on the development of urban center

表3 城市中心发展的影响因素分析

CN EI
自变量 模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 模型6
是否邻近河流 0.706*** -0.035 0.057*** 0.006
(0.131) (0.052) (0.014) (0.008)
是否临海 1.869*** -0.020 0.149*** 0.027
(0.466) (0.184) (0.050) (0.028)
市区平地比重 0.017** 0.001 0.002*** 0.001
(0.008) (0.003) (0.001) (0.000)
公共交通车辆数 0.443 0.419 0.083 0.086
(0.395) (0.399) (0.060) (0.060)
地铁站数 -0.013** -0.013*** -0.002** -0.001**
(0.005) (0.005) (0.001) (0.001)
市辖区人口数 0.172** 0.170* -0.006 -0.004
(0.087) (0.088) (0.013) (0.013)
城市等级 0.266*** 0.266*** 0.113*** 0.112***
(0.030) (0.031) (0.005) (0.005)
市辖区GRP 0.073*** 0.074*** 0.004*** 0.004**
(0.010) (0.010) (0.001) (0.002)
第三产业比例 0.017*** 0.017*** 0.002** 0.003***
(0.006) (0.006) (0.001) (0.001)
固定资产投资 0.045*** 0.046*** 0.004** 0.004**
(0.012) (0.013) (0.002) (0.002)
建成区形状 0.062 0.061 0.005 0.003
(0.075) (0.078) (0.012) (0.012)
Constant 0.630 -0.525 -0.545 0.126* -0.138** -0.187***
(0.630) (0.372) (0.464) (0.070) (0.058) (0.071)
Observations 286 285 285 278 277 277
R-squared 0.151 0.892 0.892 0.113 0.769 0.771

注：（1）括号中报告的为标准误;（2）***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;（3）为便于解释,回归模型中市辖区人口数、市辖区GRP和固定资产投资的单位分别采用百万人、百亿元和百亿元。

自然地理因素对城市中心发展的影响。模型1和模型4结果显示,河流分割、临近海洋、坡度小于6度的平地比重对城市中心数和均衡度指数具有显著的正向影响,表明河流分割越严重、地形起伏度越大和可利用土地越多,越有利于城市副中心的发展和城市各中心的均衡发展。譬如,重庆市既是山城也是江城,有21个城市中心,其城市发展受山脉阻挡和江河分隔的影响,城市发展过程中一直保持“多中心、多组团”格局,促进了各级城市中心的发育;广州市成为有22个中心的多中心城市,也与城市内受山体和河流的分割密切有关;深圳市行政区划的长条形,加上山体和大海的影响,某种程度上也促使其多中心、多组团的城市形态形成。
交通设施因素对城市中心发展的影响。模型2的结果表明,在5%显著水平上地铁站数对城市中心数有着显著的负向影响,表明地铁建设对城市副中心的形成具有重要抑制作用。这是由于中国许多大城市的发展过程中,地铁建设降低了人们到各个中心尤其是主要中心的通勤成本,加剧了人口和社会经济活动向现有中心的集聚。模型5的结果也显示,在1%显著水平上地铁站数会对均衡度指数有显著的负面影响,这表明地铁建设加剧了城市中心间的不均衡发展。公交车数与城市中心数、均衡度指数呈现正向相关,即有利于城市各中心更为均衡的发展。在10%显著水平上,公交车数对城市中心数和均衡度指数影响并不显著。这有可能是在城市中心发展的不同阶段,不同交通设施对其作用有所差异。城市中心发展的初始阶段,公共汽车对城市中心的发展起着重要作用。随着多中心发展进入成熟阶段,轨道交通对城市中心发展的作用上升,而公共汽车的作用基本保持稳定。
城市经济特征对城市中心发展的影响。在1%显著水平上地区生产总值和第三产业比重对城市中心数和均衡度指数均具有显著的正向影响,这与预期一致。这表明,城市经济总量和经济结构是城市多中心发展的重要经济推动力量。在城市中心发展过程中,城市经济总量增长的同时,引导产业结构的升级和产业向城市外围的迁移,有助于城市新中心形成以及主中心与副中心间的均衡发展。
城市规模对城市中心发展的影响。模型2和模型5显示,在1%显著水平上城市规模等级对城市中心数和均衡度指数有显著的正向影响,这表明城市规模等级越高,城市中心数越多和城市中心间均衡程度越高,与预期一致。市辖区常住人口数对城市中心数和均衡度指数有着正向影响,这也与预期一致,但在10%显著水平上对城市中心数和均衡度指数的影响不显著。
政府干预对城市中心发展的影响。在1%和5%显著水平上固定资产投资对城市中心数和均衡度指数分别有着正向影响。这意味着,政府固定资产投资越多,城市中心数将越多,并且城市中心间不均衡程度越低。这表明城市建设投资是城市多中心发展的重要经济推动力量。在城市多中心发展过程中,政府可以通过基础设施建设和公共服务等供给,引导社会经济活动的分散和各中心的相对均衡发展。城市建成区形状作为城市规划和城市政府空间发展的结果。模型2和模型5显示,城市形状指数对城市中心数和均衡度指数具有正向影响,但在10%水平上影响不显著。

4 结论与讨论

夜间灯光是城市社会经济活动的客观反映。VIIRS夜间灯光数据具有空间分辨率高、无数据饱和等优点。文章以VIIRS夜间灯光数据为基础,对中国286个地级以上城市的城市中心进行识别。在此基础上,从城市中心数和中心发展均衡度两个方面分析中国城市中心发展的空间分异特征,并对其影响因素进行分析。主要研究结论如下：
（1）基于VIIRS夜间灯光数据设计出的城市中心识别方法,对中国286个地级以上城市中心进行识别,共识别出181个多中心城市,识别结果与城市规划中心的分布具有很大程度的一致性,识别结果也具有一定的稳定性。
（2）对城市中心数的空间分析表明,中国城市中心数存在“东多西少”的空间格局,但不同类型城市数量地区间差异表现为,超大型城市最大,Ⅰ型小城市最小,其他类型差别不大;城市中心数分布随城市规模等级呈“S”型递增特征。对城市中心的均衡性分析表明,均衡度指数呈现“东高西低”的空间分布特征,但相同类型城市的均衡度指数地区间差异有所不同,随着城市规模呈现倒“U”型变化;均衡度指数分布随城市规模等级提升稳定增加,达到特大城市基本保持稳定。
（3）城市中心发展的影响因素分析表明,河流对城市市区的分割、城市是否临海以及平地比重等自然地理因素对城市中心发展具有影响,但是相比较社会经济因素,这种影响很小。社会经济因素方面,轨道交通站点数、市辖区人口数、城市规模等级、地区生产总值、第三产业占地区生产总值比例、固定资产投资对城市中心发展具有显著影响。
与现有基于统计数据的研究方法相比,本文克服了根据行政单元统计数据进行城市中心识别的局限性,以栅格为单元进行分析,可以从更为精细尺度上刻画人类活动。然而,文章也存在以下局限。首先,仅基于夜间灯光强度对城市中心进行识别,而基于人口和就业数据进行识别有可能得到不一样的结论。未来的研究应将夜间灯光数据与高分辨率遥感影像数据、电子地图POI数据等结合,对城市中心进行识别。其次,本文仅集中于多中心城市发展的形态维度,对城市中心功能识别和城市中心间的功能联系考虑不足。在大数据时代,随着手机信令数据、电子地图POI数据、出租车轨迹数据等数据可获得性增加,未来的研究通过对关系和功能的多中心性进行分析,可为多中心城市发展研究提供一个全面的图景。第三,随着时间序列数据的积累,开展纵向研究有助于理清城市形态与社会经济发展、城市规划等之间的关系,进而证实或拒绝现有研究所提出的某些假设,丰富多中心城市发展理论。

The authors have declared that no competing interests exist.

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