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Spatial-Temporal Evolution and Influencing Factors of Economic Disparities Among Three Urban Agglomerations in the Yangtze River Economic Belt: A Comparative Study Based on Multisource Nighttime Light Data
基于DMSP-OLS和NPP-VIIRS夜间灯光数据构建夜间灯光总量集成序列,采用Dagum基尼系数、标准差椭圆、重心转移模型及地理探测器等定量方法,系统比较1995—2015年长江经济带三大城市群经济差异时空演变及影响因素。结果表明:①三大城市群经济规模呈东中西梯度递减特征,经济增速呈西中东梯度递减特征。总体差异、群内差异及群间差异均逐年缩小,群间差异为总体差异的主要来源。②三大城市群经济空间结构均存在“路径依赖”现象,在期初的基础上不断强化。经济空间分布均呈西北—东南走向,但呈现出不同的离散趋势。③政府投资、市场水平及对外开放是推动三大城市群之间及各城市群内部经济差异的核心因素,人口规模、医疗水平、文教水平及交通水平等因子的作用随城市群区域及阶段的变化而有所差异。
Abstract
Based on the DMSP-OLS and NPP-VIIRS nighttime light data, this study develops a time series of total nighttime light (TNL) from 1995 to 2015 and multidimensionally analyzes the spatial-temporal evolution and influencing factors of economic disparities among three urban agglomerations in the Yangtze River Economic Belt applying the method of Dagum Gini coefficient, standard deviational ellipse, gravity-center model and geographical detector model. Results indicate that: 1) TNL of three urban agglomerations appears a gradient descent from east to west, while the growth rate of TNL presents a gradient decline from west to east. Overall disparity among the three urban agglomerations is downgrade year by year, as well as discrepancies between and within urban agglomerations. Differentia between urban agglomerations is mainspring of the overall disparity. 2) Path dependence phenomenon exists in the spatial structure evolution of each urban agglomeration, which is constantly strengthened on the basis of the early stage. 3) Government investment, market situation and openness are the core factors influencing economic differentiation of the three urban agglomerations. The effects of population scale, medical level, educational level and traffic level differ with the changes of regions and development stages of urban agglomerations. Results can provide a scientific basis for the optimization of economic spatial distribution in each urban agglomeration and promoting the coordinated development of the three urban agglomerations.
三大城市群经济规模东中西递减,增速西中东递减
长三角城市群TNL始终占有绝对优势,期初分别为长江中游和成渝城市群的4.10和11.21倍,期末缩至3.56和5.18倍。长三角、长江中游和成渝城市群TNL年均增长率分别为10.37%、11.06%和14.10%,自西向东递减特征明显。
总体差异逐年缩小,群间差异为主要来源
Dagum基尼系数G在0.5~0.7范围内波动下降,年均下降10.95%。群间差异贡献率Gnb最大,群内差异贡献率Gw居中,超变密度差异贡献率Gt最小,三者平均贡献率分别为58.19%、27.80%及14.01%,群间差异是造成区域差异的主因。
经济空间结构存在路径依赖,呈西北—东南走向
三大城市群经济重心由铜陵市向西南迁移至安庆市,偏移量达108.87km。长三角呈“单核集聚—主副联动—多中心体系化”演变,长江中游由“多中心分散化”向“三足鼎立”转变,成渝保持成都—重庆双核结构。
政府投资、市场水平及对外开放为核心影响因素
地理探测器结果显示,投资水平、市场水平、开放程度是城市群经济差异的公共核心因子。三大城市群平均解释力前五位为开放程度、消费水平、投资水平、经济基础及交通水平,开放程度q值最高达0.946。
差异因子呈现显著区域与阶段性特征
人口规模对长三角城市群影响力显著;医疗及文教水平是长江中游城市群经济差异的重要因子;人口流动及交通水平是成渝城市群经济差异的重要因子。各城市群经济差异均是在市场作用、政府投资及对外开放交替作用下演变。
核心解释变量
人口规模(年末总人口数)、经济水平(人均GDP)、产业结构(二三产占比)、医疗水平(每万人拥有床位数)、文教水平(每万人拥有专任教师数)、投资水平(固定资产投资)、市场水平(社会零售品消费额)、开放程度(外商直接投资)、交通水平(年末总客运量)、区位条件(是否沿长江干流或沿海)
被解释变量
城市经济规模,采用夜间灯光总量(TNL)集成序列表征
样本与数据
长江经济带三大城市群(长三角26个城市、长江中游31个城市、成渝16个城市),研究期为1995—2015年。数据源包括DMSP-OLS夜间灯光数据(1995—2013年)、NPP-VIIRS数据(2012—2015年)、1∶100万全国基础地理数据(来源:全国地理信息资源目录服务系统)及各省市统计年鉴等统计数据
识别方法 / 模型设定
采用Dagum基尼系数分解总体差异为组内差异、组间差异及超变密度差异;运用标准差椭圆及重心转移模型刻画经济空间演化;引入灰色动态模型GM(1,1)预测2020和2025年空间格局;利用地理探测器因子探测模块识别经济差异影响因子
内生性及稳健性检验
借助GDP数据对各城市群集成序列进行有效性检验,结果表明集成TNL序列与GDP序列高度相关,可有效表征各城市群市域经济规模;对灰色预测结果进行级别偏差检验、残差检验和后残差检验,并对不理想模型增加残差修正以提高可信度
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