跨江城市群城镇化空间格局演变及机制研究——以皖江城市带为例

发布时间：2020-02-03 15:19

【摘要】：以皖江城市带为例,采用空间自相关模型对其城镇化空间相关格局进行分析,进而分析跨江城市群城镇化发展的机制。结果表明:(1)2010年以来,皖江城市带城镇化水平呈上升趋势但不稳定,区内差异性减弱且质量有所提高,城镇化水平与经济发展水平不一致;(2)从全局空间关联角度来看,皖江城市带城镇化水平在空间上存在明显的正相关性即存在空间集聚现象;(3)从局部自相关角度来看,H-H集聚区即热点区存在沿长江东移的趋势,H-L集聚区主要位于宣城,L-H集聚区向铜陵演变,L-L集聚区位于皖江城市带西部六安、安庆、池州,且发展稳定;(4)江河功能的嬗变、政府政策的鼎革、城市之间竞速发展与地理扩散是跨江城市群城镇化发展的特有机制。
【图文】：

世界地理研究26卷机制，对城市群合理发展、优化城镇化合理布局和长江经济带建设具有一定意义。1研究对象、研究方法及数据来源1.1研究对象皖江城市带位于安徽省中部，同时位于长江经济带东段，地跨淮河和长江两大流域，是首个也是唯一一个国家级承接产业转移示范区（图1）。它在空间上包括位于长江以北的合肥、滁州、六安市的金安区和舒城县；位于长江沿岸的马鞍山、铜陵、芜湖、安庆、池州，以及长江以南的宣城。该区域到2014年底GDP为14027.23亿元，占全省的67.28％。1.2研究方法1.2.1熵值法熵值法是在城镇化水平评价过程中计算权重的较为普遍与成熟的方法之一。相较主观赋权法，它一定程度上消除了主观人为因素对结果的影响。1.2.2空间关联模型（1）Moran’sI指数指数值为I，当代表空间负相关，表示区域与其周边地区的水平值具有显著空间差异，时为空间正相关，表示水平较高或较低的区域在空间上显著集聚[13]。（2）LocalMoran’sI指数它是Moran’sI的分解形式，也是空间聚类的另一种形式，可用来进一步度量区域i与其周边地区之间的城镇化水平的空间差异程度与集聚特征。指数值为Ii，Ii＞0当时，表明区域i的水平值与周围地区之间差异显著性较小；当Ii＜0时，表明区域水平值与周围地区之间的差异显著性较大[41]。1.3数据来源选择皖江城市带自2010年成立以来5年的统计数据，数据来源于2011年～2015年《安徽省统计年鉴》、各城市统计年鉴及国民经济和社会发展统计公报，空间范围为皖江城市带9个市域单元；市域行政边界数据来自安徽省地图集及各市地图集的政区图，经扫描进行高精度配准后跟踪矢量化获取，并对芜湖、马鞍山和合肥行政区划调整的区域进行相应合并处理。2皖江城市带城镇化水?

世界地理研究26卷机制，对城市群合理发展、优化城镇化合理布局和长江经济带建设具有一定意义。1研究对象、研究方法及数据来源1.1研究对象皖江城市带位于安徽省中部，同时位于长江经济带东段，地跨淮河和长江两大流域，是首个也是唯一一个国家级承接产业转移示范区（图1）。它在空间上包括位于长江以北的合肥、滁州、六安市的金安区和舒城县；位于长江沿岸的马鞍山、铜陵、芜湖、安庆、池州，以及长江以南的宣城。该区域到2014年底GDP为14027.23亿元，占全省的67.28％。1.2研究方法1.2.1熵值法熵值法是在城镇化水平评价过程中计算权重的较为普遍与成熟的方法之一。相较主观赋权法，它一定程度上消除了主观人为因素对结果的影响。1.2.2空间关联模型（1）Moran’sI指数指数值为I，当代表空间负相关，表示区域与其周边地区的水平值具有显著空间差异，，时为空间正相关，表示水平较高或较低的区域在空间上显著集聚[13]。（2）LocalMoran’sI指数它是Moran’sI的分解形式，也是空间聚类的另一种形式，可用来进一步度量区域i与其周边地区之间的城镇化水平的空间差异程度与集聚特征。指数值为Ii，Ii＞0当时，表明区域i的水平值与周围地区之间差异显著性较小；当Ii＜0时，表明区域水平值与周围地区之间的差异显著性较大[41]。1.3数据来源选择皖江城市带自2010年成立以来5年的统计数据，数据来源于2011年～2015年《安徽省统计年鉴》、各城市统计年鉴及国民经济和社会发展统计公报，空间范围为皖江城市带9个市域单元；市域行政边界数据来自安徽省地图集及各市地图集的政区图，经扫描进行高精度配准后跟踪矢量化获取，并对芜湖、马鞍山和合肥行政区划调整的区域进行相应合并处理。2皖江城市带城镇化水?

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