江苏省城市化的空间格局及其演化

文章编号:1000-8462(2007)05-0783-04

江苏省城市化的空间格局及其演化①

马晓冬1,2,沈正平1,2

(1.徐州师范大学城市与环境学院,中国江苏徐州　221116;2.徐州师范大学区域与城市研究中心,中国江苏徐州　221009)

摘　要:城市化的空间格局往往表现为一定的结构性和分异性。文章以江苏省为例,运用帕雷托(Pareto)模型和空间自相关校验,从城市体系的规模结构和城市化水平的空间分异两个方面,对近年来该省城市化的空间格局及其演化进行了定量分析。结果显示,江苏城市分布存在明显的空间梯度性,区域城市化水平的两级分化和空间收敛趋势明显。

关键词:城市化;空间格局;演化;规模结构;江苏省

中图分类号:F291.1文献标识码:A

区域城市化的空间格局往往体现在两个方面:①城市体系的发育程度;②城市水平的空间分异。改革开放以来,江苏省的城市化一直引领着我国东部地区的城市化进程。特别是“十五”以来,江苏把城市化战略作为推进社会经济发展的五大战略之一[1],并明确提出将在全省构建三个都市圈(徐州、苏锡常和南京都市圈)和五条城镇聚合轴(徐连、宁通、沪宁、新宜和连通城镇聚合轴)的城镇发展格局,逐渐形成以中心城市为核心、城镇聚合轴为骨架、都市圈为网络的城市化空间模式。2004年底,江苏的城市化水平已达48.2%,高于同期全国城市化平均水平6.4个百分点。但是,江苏也是城市化区域差异较大的省份之一,占全省人口43.4%、土地51.1%的苏北地区的城市化水平落后于全省近10个百分点,更落后于苏南地区26个百分点。这种发展上的不平衡性,已经较明显地影响了全省城市化的进一步推进。

1　城市体系的规模结构

运用帕雷托(Pareto)模型来检验江苏城市体系的规模结构特征,即对城市位序—规模进行定量描述。Pareto模型见公式(1):

N=A P-D i(P≥P0,D>0)(1)

式中:N为城市人口规模大于门槛城市人口P

的城市数,P 为城市人口规模,A为系数,D为城市人口规模的分维数,其倒数1ΠD就是城市规模的Zipf维数。其相应的双对数曲线的表达式为:

ln N=ln A-D(ln P i)(2)

以江苏省城市人口规模为横坐标,大于最小的县城人口的城市数目为纵坐标,绘制2000年和2004年的城市位序—规模曲线(图1),可以发现两个时相的曲线几乎是平行的。运用线型回归对两条曲线进行拟合,可以得到江苏城市体系结构的位序—规模拟合函数分别为公式(3)、公式(4):

ln N2000=6.7506- 1.1785ln P i(R2=0.9746)(3)

ln N2004=6.9497- 1.1703ln P i(R2=0.9724)(4)

两条曲线拟合函数的判定系数R2均大于0.97,说明江苏城市体系的规模结构符合位序—规模法则,是一个较为成熟的城市组织系统,可以对其进行特征分析或结构预测。

在Pareto模型中,城市规模分布的分维值D、Zipf维数和系数Ln A不仅具有统计学意义,同时它们还有刻画城市体系格局特征和状态演化的作用。其中,分维值D和Zipf维数可以用来反映城市系统的均衡程度。仵宗卿等(2000)将D值称为“

均衡度”指数,均衡度指数越大,各城市间的规模就越接近,相互之间的差距就越小,城市体系就越均衡,城市首位度就越低;相反,城市规模就越不均衡,城市首位度就越高[2]。

图1　江苏省城市人口规模—位序曲线(2000、2004年)

Fig.1　R ank-size curves of urb an

population of Jiangsu in2000,2004

江苏城市体系的分维值D

2000

和D

2004

分别为1.1785和1. 1703,其相应的Zipf维数(Zipf=R2ΠD)分别为0.831和0. 827。两个时相的分维值D均大于1,而Zipf维数均小于1,说明总体上江苏城市体系的规模分布比较平稳,人口分布比较均衡。从2000年到2004年,分维值D由1.1785降至1.1703 (图1),一方面反映江苏城市体系规模结构相对比较稳定;另一方面表明2000年以后,江苏城市体系规模分布的集中性在缓慢增强,城市的首位度在缓慢提升。

第27卷第5期2007年9月

经 济 地 理

EC ONOMIC GE OG RAPHY

V ol.27,N o.5

Sep.,2007

①收稿日期:2007-05-11;修回日期:2007-08-07

基金项目:国家社会科学基金项目(编号:05B JL072)、教育部重大课题攻关项目(编号:05JZ D00038)和江苏省社会科学基金项目(编号: 06JS B JL004)联合资助。

关于公式(2)中的Ln A ,有的学者称之为结构容量[3]。对于城市体系而言,总体规模大,结构容量也就大;反之,总体

规模小,结构容量也就小。从2000年到2004年,Ln A 值由6.

7132升至6.9497(图1),表明江苏城市体系的结构容量在不

断增强,城市规模总体上不断扩大。

为了进一步运用规模—位序曲线分析江苏城市体系结

构的空间分异,本文以城市人口的位序为横坐标,以城市的人

口规模为纵坐标,对2004年苏南、苏中、苏北地区①的城市

规模结构进行分析。图2给出了三个地区的城市人口规模—位序曲线,表1列出了相应曲线的拟合函数、判定系数和Zipf

维数。其拟合函数用公式(5)表示:

S =S 0R -q

i (q >0)(5)式中:S 为城市的人口规模(万人),S 0为首位城市的理论值

(万人),R i 为城市i 的人口规模在相应区域内的排序

,q 为Zipf 维数。

结果显示,苏南、苏北和全省的城市规模—位序曲线拟合

函数的判定系数都大于0.95,可以很好地描述这些地区的城

市规模结构,表明其城市规模分布符合位序—规模法则。但是,苏中拟合函数的判定系数仅为0.8772,拟合结果不够理想。如果将苏中和苏南合起来作为一个区域分析其规模—位序,则拟合函数的判定系数为0.9757;将苏中和苏北一并统计,其拟合函数的判定系数为0.9369。可见,从城市体系的系统性和组织性上,苏中都不宜独立作为一个城市体系空间,其城市发育、成长与苏南有较强的系统性和整体性。这一点在对首位城市人口规模的理论值的测度上也有所体现。苏南的

拟合函数对首位城市的人口测度过高,但将苏南和苏中合并为一个区域后,其值与实际值相差不多。从各地区城市规模Zipf 维数的变化来分析,苏南的Zipf 值大于1,表明其首位城市较发育,特大城市的规模垄断性较强;苏北和苏中的Zipf

值均小于1,表明城市规模分布较均衡,中间位序的城镇较多,而苏北的Zipf 值又大于苏中,相比之下,苏北城市规模的

集中度更高一些。表1　苏南、苏中、苏北地区城市人口的规模—位序参数

T ab.1　The rank -size p arameter of urb an population in the south ,middle and north of Jiangsu

地区位序—规模表达式

判定系数R 2

首位城市人口Π万人

首位城市人口规模的理论值与实际值之比

Zipf 维数

苏北地区y =132.08x -0.76580.9654130.4

1.010.7685苏中地区y =75.274x -0.58410.877277.90.970.5841苏南地区y =428.31x -1.24620.9782338.6 1.26 1.2462江苏全省y =351.74x -0.83090.9724338.6 1.030.8309苏中和苏南y =328.42x -0.92270.9757338.60.970.9227苏中和苏北

y

=

144.19x -0.65880.9369

130.4

1.11

0.6588

注:表中数据来自公式(5)对江苏各地区城市人口的位序—规模的模拟结果。

图2　苏南、苏中和苏北地区城市人口规模—位序曲线(2004年)Fig.2　R ank -size curves of urb an population in the south ,

middle and north of Jiangsu in 2004

2　城市化水平的空间分异及其演化

2.1　城市化水平测度2.1.1　指标体系构建

城市化水平的测度方法通常包括主要指标法和复合指标法两类[3],本文采用复合指标法。为了能够比较全面、有针

对性地反映区域城市化内涵,在相关研究基础上[4-8]

,从人口城市化、经济城市化、生活城市化、景观城市化四个方面构建江苏区域城市化水平测度指标体系(表2),共包括四类18项指标。2.1.2　概括性因子提取

表2　江苏省城市化水平测度指标体系

T ab.2　The indicator system for evalu ating urb anization level of Jiangsu province

类型指标

人口城市化城区暂住人口比重;建成区人口占总人口比重;二、三次产业就业人员比重

经济城市化人均G DP ;二、三次产业占G DP 比重;客运总量;货运总量;外贸依存度;地均工业产值

生活城市化

人均生活用电量;城镇职工低保覆盖率;每万人拥有的医生数;每万人拥有的移动电话数

景观城市化

人均固定资产投资;人均基本建设支出;建成区面积;人均城市道路面积;人均绿地面积

通过因子分析寻求指标体系的基本结构,并将原来18个

测度指标化简(Data Reducation )为少数几个综合性的概括性因子,而且尽可能保留原变量所包含的信息量。利用表2指标体系分别对江苏1999年77个县份(包括县、县级市、区,以下同)、2004年65个县份数据的简单相关系数与偏相关系数的相对校验值(K MO 系数)进行统计,其中1999年的K MO 系数为0.87,2004年的K MO 系数为0.86,适合做因子分析。用主成份分析法提取影响因子,按照特征值大于1的原则,提取3个主因子,其信息量的累计解释率分别为71.5%和77.4%,能够反映原指标体系的绝大部分信息,具有显著代表性。进一步对初始因子负载矩阵进行方差最大法正交旋转,得到两个时相的主因子旋转载荷矩阵(表3)。

487经 济 地 理 27卷

①苏南地区:包括南京、镇江、常州、无锡、苏州5市;苏中地区:包括扬州、泰州、南通3市;苏北地区:包括徐州、淮安、盐城、连云港、宿迁5

市。