中国城市空间分布的省际差异及其影响因子分析

叶 浩 濮励杰 张 鹏

(1.广东商学院资源与环境学院，广东 广州510320;2.南京大学地理与海洋科学学院，江苏 南京210093)

城市体系的空间结构是指某一体系内各个城市在空间上的分布、联系及组合状态，其实质是一个国家或一定地域范围内经济和社会物质实体——城市的空间组合形式[1]。随着世界范围内城市化进程的不断加速，城市体系的演变日益引起了城市地理学家与经济学家的关注与兴趣[2－4]，目前，我国的城市发展处在一个新的发展阶段，城市数量不断增加，各类城市规模不断扩大，在这个过程中，一方面面临着大量农村剩余人口转化为城镇人口的压力，另一方面也面临着不同规模和级别城市的空间布局问题。为此，学术界普遍认为必须加强对城市分布的研究，它是着手进行城市规划特别是区域规划的基础。当前国内在对城市体系的空间分布进行研究时，主要理论有点轴模式[5]、对称分布模式[6]、双核结构理论[7]、分形理论[8]及空间集聚－扩散理论[9]等来阐释城市空间分布的形成与演变机理。研究方法上，大多以定性的描述分析为主，定量研究相对较少，主要的研究方法有样方分析法[10]、最近邻点分析法[1]以及空间自相关分析[11]等，从城市空间空间格局和集聚特征等方面，对城市空间分布类型进行总结和概括。

城市作为区域内政治、经济、社会、文化等活动的中心，它的产生和发展既是应经济与社会的发展需要而产生，同时又不可避免的受到地域的自然地理条件的影响。城市由孤立的点发展演进为具有较完整的空间分布结构、等级规模结构和职能组织结构的系统，同样也受到社会经济条件、自然地理和经济地理条件及城镇化水平等在地域空间中的差异影响和制约[12]。随着经济的发展，人口和产业将进一步向实力比较强的城市集聚，为了获得足够的要素推动城市的发展，各城市也必定会最大化地攫取要素资源，从而导致了城市之间的要素资源冲突。各个区域由于自然条件和社会经济发展水平的差异性，必然使城市在空间上的分布模式存在较大的差别，城市体系的分布特征、发展程度、城市功能等都明显地反映出这些差异的深刻影响。更为重要的是每个城市都必须放在所在区域的城市体系中去研究才有意义，所以研究城市的空间分布首先要明确该城市体系所在的区域范围，尤其是所在区域的自然、社会以及经济状况。然而，已有研究主要围绕着地形、距离、交通条件等单个指标进行分析[13－14]，对城市的空间分布模式与自然条件及社会经济发展水平之间可能存在的关联的研究相对较少，深入分析这些作用和影响，将对推进城市空间分布的研究具一定的理论价值，也对新时期制定我国城市区域整体功能的协调与合理布局方针及新的空间发展政策等具较强的现实指导意义。

1 理论与方法

1.1 种群分布理论

城市群体空间关系在行为上表现出许多生态学特征，生态学中的基本生物行为如集聚与扩散、增长与演替、遗传与突变、共生与竞争、寄生与袭夺等在城市群体空间关系中都有典型表现[15]，生态学理论在我国地理界也受到越来越多的关注并做出一定的实践探索，如果把城市看作为一个生态有机体，在对城市体系的空间分布模式进行研究时，可以借助生态学中的种群分布理论。

在生态学中，种群分布格局称散布，是指在种群这一水平上，种群内个体在一定范围内水平空间的分布状况，它是种群生物学特性、种内种间相互关系及环境条件综合作用的结果，一般分为随机分布、集聚分布、均匀分布三种类型[16]。随机分布系指种群个体的分布间互无联系，每个个体的出现都有同等机会，一般在某一主导因素成随机分布时，才会引起种群的随机分布;均匀分布指种群个体在水平空间内的分布是均匀等距的，在自然界中较少见，形成的原因主要是种群内个体对有限资源的竞争;集聚分布的特征是种群个体成群、成簇，成块地密集分布，成因主要为生态环境因子的不均匀性，有利于生物在某一区域存在而不利于在另一区域存在。

1.2 最近邻分析

在进行城市体系的空间分布研究时，一般不考虑城市内部的性质区别，将城市抽象为地域空间上的一个点，来研究其分布特征，并对这种分布类型形成的内在机制进行分析。最近邻分析(Nearest neighbor analysis，NAA)是分析点空间分布格局的主要方法之一，被认为是一个能较为准确并客观地确定点分布格局情况的方法。其基本理论是通过比较区域内点的实际分布与假设的随机分布之间的差异，借以作出点空间分布类型的判断。R 统计量是点分布中最近邻点实际观测值与期望值之比，计算公式如下[17]:

式(1)中，robs是最近邻点平均距离的观测值，rexp是由理论模式决定的最近邻点平均距离的期望值。A为观测区域的面积，di为点i 的最近邻距离，n为观察点数。当R=0或接近0时，各点间的所有距离都接近于0，意味着各点极强的集聚模式。当R=1 或接近于1时，robs等于rexp或与rexp非常接近，因此所考察的模式为随机模式，当R 大于1时，所观察的模式则表现出不同程度的均匀模式。

统计显著性检验可通过计算标准化Z值来检验差值与其标准误差的比较情况:

如果ZR＞1.96 或者ZR＜－1.96，则可认为在α=0.05的显著性水平下，所计算出来的观测模式与随机模式之间的差值具有统计显著性;反之，如果－1.96 ＜ZR＜1.96，则尽管观测模式看上去更聚集或者更加均匀，但事实上，它与随机模式之间不存在显著差异，不能拒绝0 假设。

2 研究区域及数据来源

我国的城市包括设市城市和建制镇两部分，但因为频繁的行政区划调整、缺乏明确的边界以及精确计算全部建制镇数据的各种困难，本文以2009年中国县城所在的建制镇与设市的所有城市(包括县级及以上城市)为研究样本，共2 290个，其中县级单元2 003个，地级市及以上城市287个(因数据原因不含台湾、香港、澳门)，城市位置与空间行政边界矢量数据来自由国家基础地理信息中心建立的1∶25 万基础地理信息数据库。

关于基本研究单元的选取，已有研究认为，省(区)是进行中国宏观尺度区域差异研究最有意义的空间单元，除非构建了相似尺度的空间单元，东、中、西三个地带的划分过于笼统，信息的损失量大，在区域差异分析中不宜采纳[18]。为了消除直辖市及个别省(区)与其他省级行政区在地域范围等方面的悬殊差别，本文把北京、天津、上海、重庆、海南与宁夏分布并入紧邻的河北、江苏、四川、广东与甘肃省进行考察。

鉴于人口密度、城市密度与路网密度之间存在高度的相关性[10，14]，进行回归分析时需避免变量之间出现多重共线性，且在某种意义上说，土地垦殖率与复种指数可以作为衡量地区自然因素的综合性指标。为此，根据资料收集的可得性以及省际的可比性，本文分析影响区域城市空间分布形态的自然与社会经济差异指标有人均耕地面积、土地垦殖率、复种指数、路网密度与城市化率，原始数据来源于《中国统计年鉴》(2010年)，并通过省区合并整理计算得到。

3 我国城市空间分布差异分析

3.1 我国城市的空间分布

使用最近邻分析方法，在显著性水平0.05 上，计算得到合并后的全国2009年25个省区城市空间分布的R 统计量及分布类型，具体结果见表1。

表1 各省区城市空间分布的R 统计量及分布类型Tab.1 Urban spatial distribution pattern and R Index in different provinces and regions，2009

从表1可以发现，2009年我国各省区的城市空间分布格局以均匀分布为主，只有内蒙古、西藏、青海、甘肃与新疆5个省区表现出随机或集聚分布模式。其中，R 统计量在1.3 以上的省区有10个，在1.2－1.3之间的省区有9个，1.0－1.2之间的省区有3个，小于1 的省区有3个。山东、江苏与福建是2009年中国城市分布最为均匀的省区，其R 统计量分别高达1.455 8、1.445 5 与1.411 6，而明显表现出集聚分布的省区有西藏、青海和新疆，其R 统计量分别为0.957 0、0.879 4 与0.770 5。说明我国各省区城市空间分布类型存在较大的差异，即我国各省区的城市分布在空间上并非表现完全的随机性，而是明显受到区域自然与社会经济条件的影响。各省区的城市空间分布表现出明显不同的格局，可能与城市的生长特征和地理环境异质性有关，也就是说由自然地理条件、社会经济发展水平等组成的区域经济地理条件深刻影响着区域城市的发展及其分布。

3.2 我国城市空间分布差异的影响因素分析

本文运用Arcgis9.3 软件绘制了各个省区2009年的上述各指标及城市空间分布指数R值的变化情况，为了消除不同量纲的影响，以上数据与R 统计量均进行对数化处理，结果见图1。

从图1可以直观的发现，中国各省区城市的空间分布模式与自然及社会经济因素具有较强的相关性，对各省区城市体系的空间分布进行研究时，不能忽视自然与社会经济因素的影响。接下来将进一步探讨中国各省区城市分布与自然、社会经济条件的相互关系。首先以各省区城市空间分布的R 统计值为因变量，人均耕地面积(PerL)、土地垦殖率(Culti)、复种指数(Multi)、路网密度(Road)以及城市化率(Urb)作为自变量，对2009年的截面数据进行OLS(最小二乘法)估计(见表2)。

表2 OLS 回归的估计结果Tab.2 Calculated model parameters of OLS model

由表2可知，回归模型的拟合优度达到82.72%，且总体上通过了5%的显著性检验，只有个别变量在本文设定的显著性水平上不显著，说明模型整体上具有较好的解释能力。从各变量系数的大小来看，影响区域城市空间分布形态最主要的因素是路网密度，其次分别是复种指数、人均耕地面积、土地垦殖率与城市化率。人均耕地面积、土地垦殖率与路网密度为正，说明这些影响因子越大，城市在空间上的分布越加均匀。复种指数与城市化率为负，说明随着这些因素的变大，城市在空间上的分布越趋于集中。城市化率的回归系数没有通过显著性检验，表明城市化率对城市空间分布的影响并不是十分明显。

城市在发展的过程中，为了获得足够的要素维持自身生长，各城市必定会最大化地攫取要素资源，导致了城市之间的资源竞争。按照生态学中的种群分布理论，集聚分布的特征是种群个体成群、成簇，成块地密集分布，成因主要为生态环境因子的不均匀性;均匀分布是在环境较一致的情况下由于种群内个体间的竞争引起的。复种指数的高低受当地热量、土壤、水分、肥料、劳力和科学技术水平等条件的制约，其值越高，则该地区土地的生产力就越大;土地垦殖率是反映土地资源利用程度和结构的重要指标，在土地质量好、人口多、垦殖历史长、经济技术实力强的地区，土地垦殖率一般较高;交通发展是区域城市体系形成、发展的重要影响因素，路网密度反映出一个地区城市间相互联系的便利性，城市间互相联系的加强有利于逐步缩小城市之间差距，形成均衡协调发展的城市体系。

图1 2009年各省区自然社会经济条件与R 统计值Fig.1 Natural，socioeconomic factors and R Index in different districts and regions，2009

从各变量的回归系数来看，人均耕地面积、土地垦殖率、路网密度越大，意味着区域内城市的外部环境越趋于均匀，从而使城市在空间分布越趋于均匀。而随着人均耕地面积、土地垦殖率、路网密度的降低，则意味着区域内耕地、人口与交通设施主要集中在部分地段，从而导致城市表现出集聚分布模式。复种指数的系数为负，表明在其他影响因素不变的情况下，复种指数的增加在一定程度上降低了其他因素对城市分布对的影响，这也与各地区土地资源开发利用的水平基本相吻合。尽管城市化率的系数没有通过显著性检验，但其值为负，说明随着区域内城市化水平的整体提高，城市的分布对自然因素依赖性在一定程度上会有所降低。

4 结论与讨论

本文采用全国县城(县级市、州、旗、特区和林区)所在的建制镇与所有的设市城市数据，以省区作为基本研究单元，运用最近邻分析与种群分布理论定量分析了2009年全国城市体系空间分布类型的省际差异，以及区域自然与社会经济条件对城市空间分布的影响，研究结果表明:

(1)2009年我国各省区的城市空间分布格局以均匀分布为主。山东、江苏与福建是当前中国城市分布最为均匀的省区，明显表现出集聚分布的省区有西藏、青海和新疆，说明我国各省区的城市分布在空间上并非随机出现的。

(2)通过对中国各省区城市分布与自然、社会经济条件进行回归分析发现，中国各省区城市的空间分布模式与自然及社会经济因素具有较强的相关性。影响区域城市空间分布形态最主要的因素是路网密度，其次分别是复种指数、人均耕地面积、土地垦殖率与城市化率。

(3)从各变量回归系数的大小来看，人均耕地面积、土地垦殖率、路网密度越大，表明区域内城市的外部环境越趋于均匀，从而使城市在空间分布越趋于均匀。复种指数与城市化率的系数为负，表明在其他影响因素不变的情况下，复种指数与城市化率的提高在一定程度上降低了城市分布对其他因素的依赖。

最后应看到，城市体系的空间分布与自然、社会经济条件的相关性研究是一个复杂的系统工作，本文仅仅是对省区城市空间分布模式与自然、社会经济条件的关系进行了初步探讨。受数据可得性制约，文章没有考虑县城以外的建制镇对城市空间分布形态的影响，可能会存在一定的区域性误差;同样由于数据处理量巨大，只对2009年的数据进行了分析，单时段的数据分析缺少连续性;在指标选取方面仍值得进一步去探讨，如选取其他不同的影响因子可能会得到不同的分析结果;社会经济和人口因素对城市空间分布之间可能并不是单纯的单向影响，特别是社会经济与城市空间分布更应该是一个双向互动影响。这些不足之处需要在未来的研究中进一步解决与完善。

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