城市体系视角下长三角工业空间集聚与转型研究_张超

空间权重矩阵选择对长三角区域创新空间集聚测度结果的影响研究黄飞;曹文明【摘要】从社会经济与地理特征两方面构建6个空间权重矩阵,以2003-2013年的创新投入产出数据为样本,研究长三角区域创新空间集聚.Moran指数显示区域创新有明显的正空间相关性,且相关程度在增强;实证表明长三角区域创新集聚拟合为个体随机效应的SEM模型更合适;空间权重矩阵的变化,在Moran指数、LM检验以及空间模型对长三角的区域创新集聚的判定方面并无本质影响,但在空间相关程度强弱方面有显著性影响.【期刊名称】《南华大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2017(018)004【总页数】7页(P51-57)【关键词】区域创新;空间权重;空间集聚;长三角区域【作者】黄飞;曹文明【作者单位】湖南工学院经济与管理学院,湖南衡阳 421002;湖南工学院经济与管理学院【正文语种】中文【中图分类】F224空间计量分析[1]是计量分析研究的一个子领域，主要处理数据中因空间相关性和空间异质性所致的应用问题,经 Anselin[2]、Baltiga[3]、Lee[4]、Elhorst[5]等人不断完善,已形成完整的框架体系，且应用非常广泛。

如吴玉鸣[6]对首都区域创新分析、李婧[7-8]对中国区域创新活动的空间集聚现象考察、蒋天颖[9]分析我国区域创新水平差异、吴建楠[10]研究南京市服务业的空间集聚特征，程叶青[11]从时空动态角度分析中国区域创新，丛海彬[12]分析了浙江省区域创新平台空间分布，等等。

空间计量经济学认为一个地区上的某种经济地理现象或属性与“邻近”地区同一现象或属性是相关的，这里的“邻近”不仅是地理空间上的相邻，还可以是经济或者社会关系相近，通常是构建空间权重矩阵表示空间各单元之间的相互依赖性与关联程度，其是进行空间计量分析的前提和基础。

相关文献都采用距离对空间单元进行量化，最常用有空间距离和经济距离。

空间距离主要有相邻距离、负指数距离、倒数距离以及经纬距离等。

长三角城市群新型工业化发展效率测度及收敛性分析
李子成;王珏
【期刊名称】《科技和产业》
【年(卷),期】2024(24)2
【摘要】中国政府提出的全面实施创新驱动发展战略和推进供给侧结构性改革的
重要举措之一是推进新型工业化,而提高长三角城市群新型工业化发展效率有利于
推动经济转型升级、提升区域竞争力和实现可持续发展。

基于2005—2021年长
三角城市群41个城市的面板数据,运用超效率SBM-ML模型、Dagum基尼系数、核密度分析以及收敛模型对新型工业化发展效率进行测度并分析其动态演变趋势和收敛特征。

结果表明,新型工业化发展效率总体呈现出增长的趋势,增长动力主要来
自规模效率变化和技术进步变化;新型工业化发展效率差异总体在缩小,区域间差异
是效率差异的主要部分;新型工业化发展效率的空间差距在逐步扩大,存在多级分化
现象;四大规模城市均存在σ收敛和β收敛,收敛速度呈Ⅰ型城市、Ⅱ型城市、特大城市、长三角城市群依次减弱。

【总页数】11页(P91-101)
【作者】李子成;王珏
【作者单位】云南民族大学经济学院
【正文语种】中文
【中图分类】F42
【相关文献】
1.城市群包容性绿色增长测度、差异分解及收敛性研究——以长三角与珠三角城市群为例
2.基于SBM-Malmquist的长三角城市群绿色发展效率测度与评价
3.高质量发展背景下长三角城市群创新效率测度及影响因素研究
4.长三角城市群绿色经济效率测度研究——基于共同前沿SBM模型的分析
5.基于灰色聚类法的城市可持续发展水平测度分析——以长三角城市群和山东半岛城市群为例
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

长三角地区城市化现状及工业化的作用——基于1990-2012年面板数据的分析姚德文;杨轶伦【摘要】长三角地区的工业化处于向服务经济过渡的阶段.根据1990到2012年的面板数据分析发现,工业、第三产业发展与城市化呈正相关关系,第三产业已成为上海城市化的主要拉动力量.而工业仍然在江苏、浙江城市化中起重要作用.【期刊名称】《管理现代化》【年(卷),期】2014(000)001【总页数】3页(P12-14)【关键词】长三角地区;区域经济;城市化;工业化【作者】姚德文;杨轶伦【作者单位】南京审计学院经济学院,江苏南京 211815;孟德斯鸠-波尔多四大GREThA,波尔多法国 33600;新西兰奥塔哥大学商学院,奥塔哥新西兰 9054【正文语种】中文【中图分类】F207根据2010年长江三角洲地区区域规划，长三角地区包括上海、江苏和浙江，区域面积21.07万平方公里，以原来的长三角16个城市为核心。

随着市场经济的加快发展，长三角有两个基本的结构转变最显著：一是工业化，即农业为主的经济向以工业和服务业为主的经济转变；另一个是城市化，即农业人口变为城市人口。

工业化与城市化的关系问题一直是困扰政府部门及学术界的一个难题。

多数学者都认为工业化与城市化之间呈现显著正相关性。

分歧在于以下两种观点：第一，工业化是因，城市化是果；第二，工业化与城市化互为因果。

另外，陈永国和程桂荣（2010）认为，工业化与城市化是内容和形式的辩证关系。

由于工业化在西方城市化中有重要作用，在经典的社会主义经济中，它继续是长期的驱动力（Sjöberg，1999）。

由于对工业化的“优先”考虑，企业将增加对就业的需求，从而提高城市化水平。

新经济地理理论认为，区域经济（产业、工人）向某个区位大的聚集（或集中）是因为规模报酬递增等除自然禀赋以外的第二位因素。

Fujita和Thisse（2002）认为，存在通讯外部性条件（非市场交易）下，当通勤成本足够小时，城市会变成单中心，形成两个居住部分。

长三角工业化转型的空间分异研究赵孟孟;董平;陆玉麒【期刊名称】《热带地理》【年(卷),期】2011(31)1【摘要】通过构建工业化转型发展的评价体系,借助于地统计学的空间自相关和空间变异函数,对长三角135个县域单元工业化转型发展水平的空间格局进行研究,结果表明:"扩容"后的长三角工业化发展水平整体上呈现以上海为龙头,沿沪宁、沪杭两个方向扩展,在苏中北和浙西南地带以区域中心城市为增长极向外扩散的特征;中心城市在工业化过程中的空间极化作用更加显著,在苏中北和浙西南地带尤其明显;长三角工业化转型发展呈现出典型的"高-高"和"低-低"集聚分布态势,即热点区域和冷点区域的空间集聚显著;其空间分异主要由工业化进程的空间梯度引起,且这种梯度主要表现在"东北-西南"方向上。

最后针对研究结论提出了促进长三角地区工业化转型发展的对策。

【总页数】7页(P58-64)【关键词】转型;空间自相关;空间变异函数;长三角【作者】赵孟孟;董平;陆玉麒【作者单位】南京师范大学地理科学学院【正文语种】中文【中图分类】F061.5;K901【相关文献】1.长三角城市群产业结构转型城镇空间响应的时空分异 [J], 包善驹;任以胜;朱道才2.长三角城市群工业绿色全要素生产率的测度及空间分异研究 [J], 孙燕铭;孙晓琦3.长三角城市群商贸流通业竞争力评价及其空间分异研究 [J], 王海船;张坚4.长三角地区旅游发展效率空间分异及空间自相关研究——基于面板数据的解释[J], 周倩; 邹逸江; 乔观民; 白雪; 梅思雨5.长三角城市群体育用品制造业集聚的动态变化与空间分异研究 [J], 徐磊因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

长三角城市群生产性服务业空间集聚特征研究
吴桥
【期刊名称】《浙江万里学院学报》
【年(卷),期】2018(031)004
【摘要】基于2007-2016年长三角城市群生产性服务业的统计数据,采用空间基尼系数、空间自相关分析方法测度长三角城市群生产性服务业的总体空间集聚度,利用CR6和区位熵方法测度城市群内各城市的集聚水平,并分析了城市群生产性服务业集聚的演变过程.空间基尼系数分析结果表明:2007到2016年科技服务业和金融业的集聚度下降,其他细分行业的集聚度均增加.空间自相关分析结果表明:长三角城市群生产性服务业的空间溢出效应不显著,趋向于形成网络布局模式.长三角城市群内各城市生产性服务业的集聚水平差异明显,各城市形成了不同的优势产业.【总页数】6页(P13-18)
【作者】吴桥
【作者单位】浙江万里学院,浙江宁波 315100
【正文语种】中文
【中图分类】F719
【相关文献】
1.芜湖市生产性服务业空间集聚特征研究 [J], 曹贤忠;张化文
2.基于GIS的长三角城市群经济空间集聚特征研究 [J], 张红;于渤;鞠立新
3.生产性服务业空间集聚特征研究——以西安市为例 [J], 刘佳;陈瑛
4.兰州市生产性服务业空间集聚特征研究 [J], 梁珍;王录仓;史凯文
5.生产性服务业空间集聚与空间溢出特征研究
——基于经济水平与产业升级双视角 [J], 梅琳;从静
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

第４０卷第２期西南师范大学学报（自然科学版）２０１５年２月Ｖｏｌ.４０Ｎｏ.２ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｕｔｈｗｅｓｔＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ｆｅｂ.２０１５ＤＯＩ：１０.１３７１８／ｊ.ｃｎｋｉ.ｘｓｘｂ.２０１５.０２.００９长三角地区服务业集聚特征及空间格局①康概，申玉铭首都师范大学资源环境与旅游学院，北京１０００４８摘要：经济活动最重要的地理特征之一是产业集聚，而服务业比制造业更具空间集聚效应．运用Ｔｈｅｉｌ系数、空间基尼系数、赫芬达尔系数以及空间自相关方法分析长三角地区服务业及其典型行业集聚特征和空间格局．结果表明：２００３－２０１０年长三角服务业空间存在显著差异但在逐步缩小，不同类型地区对差异有不同的贡献率；区域集聚程度由大到小为房地产业，流通业，批发零售业，住宿餐饮业，金融业，呈现倒“Ｕ”型变化；行业集中度由大到小为房地产业，流通业，住宿餐饮业，批发零售业，金融业，表现为波动性上升趋势；服务业表现出空间正相关性，高值集聚显著主要集中在上海地区，集聚水平低的地区主要在南部区．并基于测度结果提出了一些优化调控建议．关键词：服务业；集聚；空间格局；长三角中图分类号：Ｆ０６１.５文献标志码：Ａ文章编号：１０００５４７１（２０１５）２００４５０９伴随产业结构不断软化和优化，世界经济呈现“工业型经济”向“服务型经济”转型趋势，服务业从制造业中逐渐分离，成为策动经济发展的重要动力和经济现代化的重要标志，并在整个国民经济中占据战略性地位［１－２］．服务业集聚现象已在全球范围内普遍存在，并比工业更依赖于本地市场容量，也呈现更显著的空间集聚效应．在全球经济服务化趋势增强的背景下，中国城市正向服务经济迈进，服务业尤其是生产性服务业的空间集聚逐渐成为影响城市空间重构和功能提升的重要力量［３］．长三角地区是中国经济增长最迅速、城市化进程最快的区域之一，在枟长江三角洲地区区域规划枠的区域战略目标定位下，其正向着具有较强国际竞争力的世界级城市群迈进．以服务业集聚为主导推进长三角地区经济增长，是优化其经济结构和提升区域竞争力的重要途径．国内外对服务业集聚的研究主要集中在３个方面：①研究服务业集聚的空间格局．Ｇｉｌｌｅｓｐｉｅ等和Ｃｏｆ‐ｆｅｙ等对英国和加拿大进行的研究表明，生产性服务业高度集中在大都市区［４－５］．之后伴随社会发展和产业升级，生产性服务业又呈现从中心区向外扩展的趋势，使大都市区生产性服务业的发展出现多中心的空间结构［６－７］．在国内，林彰平等发现转型期广州市金融服务业在向中心区集聚时也向城市新区扩散，由单中心集聚转变为“中心区多点集聚”的空间格局［８］；邱灵等的研究表明生产性服务业就业分布空间呈显著的关联性，流通、信息、商务和科技服务相对于生产性服务业的空间集聚一致性较高，流通、商务和科技服务之间以及信息与科技服务之间的空间集聚一致性较高［９］．②对服务业空间集聚成因的讨论．Ｉｌｌｅｒｉｓ的解释是“面对面接触”，生产性服务要求企业、客户间有直接接触和联系，而人的运输成本是最贵的，因而接近客①收稿日期：２０１４０５２２基金项目：国家自然科学基金项目（４１４７１１０７）．作者简介：康概（１９８６），男，四川成都人，硕士研究生，主要从事区域发展与调控的研究．通信作者：申玉铭，教授，博士研究生导师．６４西南师范大学学报（自然科学版）ｈｔｔｐ：／／ｘｂｂｊｂ.ｓｗｕ.ｃｎ第４０卷户的需求使生产性服务业高度集中在大都市区以节约交易成本［１０］．但信息技术进步带来的现代通信手段导致很多情况下生产性服务业和客户之间的距离并不是很重要．后来的研究更愿意将其解释为信息交流的便捷以及创新的可能［１１］．大城市拥有各种大量的资源、机构、科研院所、大众媒体，生产性服务业可以及时了解、获取市场信息；及时把握周围环境的变化，创新也就更容易产生．国内的蒋三庚等结合产业集群相关理论提出外部经济性、范围经济和创新效应是现代服务业在大都市集群的原因［１２］；钟韵等从根植性、网络性和创新性３个经济特性对中央商务区（ＣＢＤ）、高新科技园、文化创意产业园３类现代服务业集聚区的培育管理机制进行了分析［１３］．③服务业集聚特征的研究．Ｈｕｔｔｏｎ，Ｃｏｆｆｅｙ等对温哥华、蒙特利尔的研究表明，生产性服务业主要集中在ＣＢＤ，总体上呈现中心性、专业化的空间集聚特征［１４－１５］．但Ａｉｒｏｌｄｉ，Ａｇｕ‐ｉｌｅｒａ等对首尔、里昂的研究发现，不同类型或不同功能的生产性服务业空间集聚态势存在明显差异［１６－１７］．此外，胡霞等研究了我国城市服务业集聚水平，显示我国城市服务业的产业集聚特征强度高于工业，并且这种集聚强度与行业的社会性质相关［１８］；金荣学等利用中国省级面板数据，对现代服务业集聚的资本存量与ＧＤＰ的长期协整关系进行了研究，现代服务业集聚度对经济发展有呈阶梯状分布的正向促进作用［１９］．总体来看，服务业在空间上尤其是在大都市中表现为明显集聚特征；影响其集聚的因素也呈现多样化；此外，不同服务业行业的集聚水平也有所差异．局限于理论基础和数据支撑，国内对服务业空间集聚研究相对不足．选择研究区域的尺度大都为全国、大都市，而以区域为对象的服务业空间集聚系统研究相对缺乏；研究对象也以生产性服务业、现代服务业或某一服务业部门居多．这与各级政府高度重视服务业发展，相继出台服务业发展规划及政策的需求不相适应．鉴于此，本文选取长三角地区，借鉴一般产业集聚较为成熟的测度方法，对不同服务业空间集聚进行定量测度，试图系统地分析服务业集聚发展的整体状况及典型行业特征，旨在为服务业集聚促进区域资源优化配置、经济协调发展提供科学参考．１数据与研究方法１.１研究地域界定长三角是我国最发达的地区，以不到全国３％的国土面积实现了２５％以上的经济产出．以工业化和城市化为基础，以服务业为主导促进经济增长是其经济结构优化和产业竞争力提出的重要途径［２０］．根据国务院枟关于进一步推进长江三角洲地区改革开放和经济社会发展的指导意见枠中对长三角地区范围的界定，本文研究所涉及的地域囊括上海、江苏、浙江２省１市的２５个城市．并参照枟长三角地区区域规划枠将其划分为一核两翼区、中心区、核心区、外围区４类区域（表１）．表１长三角地区类型划分区域类型所属城市一核两翼区上海、南京、杭州中心区苏州、无锡、宁波核心区泰州、扬州、镇江、南通、常州、湖州、嘉兴、绍兴、舟山、台州外围区徐州、连云港、宿迁、淮安、盐城、衢州、金华、丽水、温州１.２数据处理本文数据主要来自枟中国城市统计年鉴枠（２００４－２０１２年）、枟第三产业统计年鉴枠及长三角地区江苏省、浙江省、２５个城市相关年份统计年鉴和经济年鉴．采集服务业的就业人数、增加值以及服务业内部典型行业就业人数等指标作为本文分析对象．并抽取流通业（即交运仓储邮政）、住宿餐饮业、批发零售业、金融业、房地产业作为典型服务业进行讨论．１.３ 研究方法不同的服务业空间集聚测度方法有适合各自的尺度和内涵．首先使用Ｔｈｅｉｌ系数分解讨论区域、类型区服务业发展的空间差异．由于服务业空间集聚应分别考虑区域集聚和产业集中，故分别选取空间基尼系数、赫芬达尔系数测度地域不均衡性和产业集中度．此外，运用空间自相关模型在区县尺度进行服务业空间集聚结构辨识．１.３.１ Ｔｈｅｉｌ系数Ｔｈｅｉｌ系数是测度区域差异的重要指标，常用作分析区域之间和内部的差异．其公式为Ｔ＝Ｔｂ＋∑ｎｉ＝１ＳｉＳ×ＴｗｉＴｂ＝∑ｎｉ＝１ＳｉＳ×ｌｇＳｉ／ＳＰｉ／ＰＴｗｉ＝∑ｎｉ＝１ＳｊＳｉ×ｌｇＳｊ／ＳｉＰｊ／Ｐｉ 其中，ｉ表示长三角地区中的某类型区；ｊ表示ｉ类型区中某城市；Ｔ为区域总体差异程度；Ｔｂ为４个类型区之间差异程度；Ｔｗｉ为ｉ类型区内部差异程度；Ｓ表示服务业增加值；Ｐ表示人口总量．该数值越大表明区域间不均衡程度越大，反之则越小．１.３.２ 空间基尼系数空间基尼系数（Ｇ）是参考洛伦茨曲线建立的判断分配平均程度的指标，常用来度量行业区域集聚程度，其计算公式为Ｇ＝∑ｎｉ＝１（Ｓｉ－Ｘｉ）２ 其中，Ｓｉ是ｉ城市某类服务业就业人数占背景区域该类服务业就业人数的比重，Ｘｉ是该城市服务业总就业人数占背景区域服务业总就业人数的比重．空间基尼系数的取值范围在０到１之间，其数值越大表明行业区域集聚程度越高．１.３.３ 赫芬达尔系数赫芬达尔系数（Ｈ）是产业经济学中测量产业集中度的综合系数．其表达式为Ｈ＝∑ｎｉ＝１ＸｉＴ２ 其中，Ｘｉ为第ｉ城市某类服务业的就业人数，Ｔ为各城市该类服务业就业人数总和，ｎ为城市数量．一般认为，Ｈ系数越大则产业集中度越高；反之，Ｈ系数越小则产业集中度越低．１.３.４ 空间自相关全局空间自相关用来描述区域单元某种现象的整体分布状况，以判断其在空间上是否具有集聚性，常用的检验统计量有Ｇｅａｒｙ摧ｓ和Ｍｏｒａｎ摧ｓＩ．本文采用Ｍｏｒａｎ系数，并通过属性值的相对大小判断聚集程度高低．其公式为ＧｌｏｂａｌＭｏｒａｎ摧ｓＩ＝∑ｎｉ＝１∑ｎｊ＝１Ｗｉｊ（Ｘｉ－珡Ｘ）（Ｘｊ－珡Ｘ）Ｓ２∑ｎｉ＝１∑ｎｊ＝１Ｗｉｊ Ｓ２＝１ｎ∑ｎｉ＝１（Ｘｉ－珡Ｘ）；珡Ｘ＝１ｎ∑ｊｉ＝１Ｘｉ；Ｘｉ，Ｘｊ分别表示某属性特征Ｘ在空间单元ｉ和ｊ上的观测值（本文为各县域单元的服务业增加值）；Ｗｉｊ为采用邻近标准构建的空间权重矩阵．ＧｌｏｂａｌＭｏｒａｎ摧ｓＩ的取值范７４第２期 康 概，等：长三角地区服务业集聚特征及空间格局围介于－１到１之间，因而通过Ｉ值可以直接判断区域产业的集聚水平．局部空间自相关是度量局部空间单元相对于整体研究范围空间自相关的影响程度，其公式为ｌｏｃａｌｍｏｒａｎ摧ｓＩ＝ｎ（Ｘｉ－珡Ｘ）∑ｎｊ＝１Ｗｉｊ（Ｘｊ－珡Ｘ）∑ｉ－１（Ｘｉ－珡Ｘ）２ ｎ为空间单元数量；Ｘｉ，Ｘｊ分别表示某属性特征Ｘ在空间单元ｉ和ｊ上的观测值；Ｗｉｊ为空间权重矩阵．２ 综合测度分析２.１ 服务业发展空间差异显著，呈下降趋势采用Ｔｈｅｉｌ系数测算２００３－２０１１年间长三角地区服务业发展水平的空间差异．计算结果表明（图１），在２００３年之后的近１０年间，长三角地区服务业发展总体差异、４大类型区间的差异均呈下降趋势，分别从２００３年的０.０９７４，０.０８３３下降为２０１１年的０.０６８９，０.０６０３，说明区域内总体差异和类型区间的差异在逐步缩小，并且差异缩小的幅度还比较大．此外，各类型区内部除了中心区内部服务业发展差异水平总体增大以外，其余３个类型区内部差异在逐步缩小．其中，中心区Ｔｈｅｉｌ系数由２００３年的０.００２７上升为２００９年的０.０１０１；一核两翼区、核心区、外围区差异从０.００４７，０.０２２７和０.０４２３降到２０１１年的０.０００１，０.０１６１和０.０１６１，以一核两翼区差异缩小程度最大．Ｔ，Ｔｂ，Ｔｂ１，Ｔｂ２，Ｔｂ３和Ｔｂ４分别代表长三角地区服务业发展的总体差异、类型区间差异、一核两翼区内差异、中心区内差异、核心区内差异、外围区差异．图１ ２００３－２０１１年长三角地区服务业发展Ｔｈｅｉｌ系数进一步分析类型区之间差异、各类型区内部差异对区域服务业总体差异的贡献率（图２）．结果表明：类型区之间的服务业差异对区域总体差异的贡献程度要远高于各类型区内部差异的贡献，每年的贡献率均超过８５％．在各类型区内部差异中，外围区城市间服务业差异对区域总体差异的变化影响最大，其次是核心区，历年平均贡献率分别为５.８％，４.５％．这是由于近年来长三角地区经济协调发展，区域内部经济一体化水平进一步提升，并且各地政府高度重视当地服务业发展，因而服务业在区域内总体差异呈减小趋势．但类型区之间的经济发展水平还存在明显差距，城市规模等级结构显著，尤其是一核两翼的上海、南京、杭州经济规模和发展水平都要远强于其他城市，导致了类型区间的服务业差异贡献是区域差异最主要的来源．８４西南师范大学学报（自然科学版） ｈｔｔｐ：／／ｘｂｂｊｂ.ｓｗｕ.ｃｎ 第４０卷图２ ２００３－２０１１年长三角地区服务业发展总体差异的贡献率２.２ 集聚程度分析２.２.１ 服务业整体集聚水平不断增强通过空间基尼系数对长三角地区服务业及内部典型行业的区域集聚程度进行测度（图３）．结果表明，服务业整体区域集聚水平在动态上集聚处于不断增强态势，空间基尼系数最低的２００３年为０.０００９，最高的２００６年为０.００６０．进一步分行业讨论，在历年平均值上区域集聚程度由大到小依次为房地产业，流通业，批发零售业，住宿餐饮业，金融业．空间基尼系数平均值最高的房地产业平均值为０.０２２６，最低的金融业为０.００３４．从动态上来看，房地产业、住宿餐饮业区域集聚程度在波动中有所降低，从２００３年的０.０２６２，０.０１２３变为２０１１年的０.０２２２，０.０１１６．流通业、金融业在波动起伏中的区域集聚程度有所提升，分别由２００３年的０.０１６２，０.００１１上升至２０１１年的０.０２２４，０.００４４．而批发零售业则呈大致倒“Ｕ”型变化，空间基尼系数从２００３年的０.００２６升至２００５年的０.０５９４２后变为２０１１年的０.０１３３．图３ ２００３－２０１１年长三角地区典型服务业空间基尼系数２.２.２ 服务业行业集中度在逐步上升基于赫芬达尔系数对长三角地区服务业及其典型行业的产业集中程度进行测度（图４）．从服务业整体上看，行业集中度在波动的基础上呈增强趋势，赫芬达尔系数从２００３年的０.１０１４增加到２００５年的０.１３４９之后开始逐渐下滑至２０１１年的０.１０８８．２００３－２０１１年间其行业集中程度平均值由大到小依次为房地产业，流通业，住宿餐饮业，批发零售业，金融业．其中赫芬达尔系数最高的房地产业平均值为０.１９６７４，最低的金融业为０.１１４４９．从动态上看，房地产业、批发零售业集中度是在较强波动中呈上升趋势，从２００３年的０.１５２３７，０.１２３６１涨到了２０１１年的０.２０３２６，０.１９９７８．流通业、金融业、住宿餐饮业的集中度则是在平缓的波动中表现为增长趋势，分别从２００３年的０.１７６５９，０.１０１２６和０.１５２３７上升到２０１１年的０.１９６７９，０.１２６４６和０.１９２３５．９４第２期 康 概，等：长三角地区服务业集聚特征及空间格局图４ ２００３－２０１１年长三角地区服务业典型行业赫芬达尔系数以上测度表明长三角地区服务业的区域集聚度和行业集中度在不断上升，并且其内部行业存在明显差异．这是因为长三角地区是我国经济最发达的区域，高的经济发展水平带动了土地高度集约利用，从而使房地产业在区域中成为了集聚程度最高的服务业．其地处我国沿海经济带和沿长江经济带的交汇处，区位优势及基础设施优势显著，拥有上海港、嘉兴港、舟山港等大批港口和发达的铁路、陆路、航空相互配套的现代综合运输体系，因而流通业在区域中集聚态势明显．此外，相对发达的经济水平和高的人口密度带动了住宿餐饮、批发零售这些满足居民物质消费的传统服务业呈现一定集聚态势．值得注意的是，金融业相比其他典型服务业集聚水平最低，这可能是由于本文基础数据为从业人员数，而金融网点基于各地相对分散的布局及网点从业人数大体相当导致测算出的集聚程度不高．２.３ 空间关联性显著，冷热点区分异基于县域尺度对长三角地区２００３－２０１１年服务业增加值进行全局空间自相关分析（表４）．计算表明，其Ｍｏｒａｎ’ｓＩ指数结果均为正值，并且全部通过０.０１的显著性水平检验．由此可以认为长三角地区服务业呈现显著的空间关联性，即服务业增加值表现出显著的低密度区与低密度区邻近、高密度区与高密度区邻近的集聚态势．从时间序列上看，长三角服务业增加值空间关联性在总体呈上升趋势的基础上存在较为明显波动．Ｍｏｒａｎ’ｓＩ由２００３年的０.３２２９在波动中增长至２０１１年的０.３４０３，最低和最高值分别为２００５年、２００８年的０.２８７１和０.４１３８．表２ ２００３－２０１１年长三角地区服务业县域尺度全局空间自相关分析年 份２００３年２００４年２００５年２００６年２００７年Ｚ检验６.５７８２倡倡倡７.３４５０倡倡倡７.０２８８倡倡倡７.８１９６倡倡倡７.６７３７倡倡倡 年 份２００８年２００９年２０１０年２０１１年Ｍｏｒａｎ’ｓＩ０.４１３８０.３９３９０.３１３２０.３４０３Ｚ检验７.６４３６倡倡倡７.２４５９倡倡倡５.７４０８倡倡倡６.３６８３倡倡倡 注：倡倡倡表示显著性水平为０.０１．在此基础上进一步进行局部空间自相关分析，抽取２００３年，２００５年，２００７年，２００９年，２０１１年，２００３－２０１１年服务业平均增加值计算Ｇｅｔｉｓ‐ＯｒｄＧｉ倡统计量，并由高到低分为４类：热点区、次热点区、次冷点区和冷点区，得到其空间集聚热点区图（图５）．结果表明，２００３－２０１１年间长三角地区服务业集聚空间格局在动态上变化不大，主要的热点区是上海和苏州的部分区县，在个别年份杭州也有区县位列服务业集聚热点区，并在此基础上以上海、苏州地区向周围辐射分布．这说明在长三角地区服务业发展中，上海、苏州是其核心地区．次热点区大都围绕在主要热点区周围，主要是苏州、南通、宁波、绍兴、南京，北部和南部零星分布的有徐州、连云港、台州、温州的部分区县．可见热点区和次热点区大致对应了一核两翼、中０５西南师范大学学报（自然科学版） ｈｔｔｐ：／／ｘｂｂｊｂ.ｓｗｕ.ｃｎ 第４０卷心区，这是因为它们在长三角中经济处于明显优势，因而服务业在其区间集聚明显，也符合了规划中对其的定位．次冷点区和冷点区则分别主要连片分布于区域的北部和南部，部分地区零星交织．较为稳定的次冷点区有盐城、宿迁、舟山、绍兴等城市的区县；冷点区则常有丽水、衢州、淮安、嘉兴的区县．由此来看，在次冷点区和冷点区中，核心区和外围区的城市区分不是特别明显，相互交织程度较高，这是由于核心区、外围区的城市经济发展水平相对不高，服务业集聚程度较弱，因而在今后还有很大上升空间．图５ 长三角地区服务业多年份及２００３－２０１１年平均值集聚热点图３ 优化服务业空间集聚建议以枟长三角地区区域规划枠的实施为契机，通过市场调节和政府调控，各城市应因地制宜地统筹服务业集聚与扩散，力争区位模式逐渐转型为“一核九带”的空间发展，实现城市间扁平化的产业链协作分工．各城市应规划协调服务业内部各行业类型，避免产业雷同和重复建设，以错位发展实现分工协作和优势互补，促进产业集群形成．基于服务业集聚发展的特征，应当规划建设区域层面的服务业集聚功能区并关注其内部行业发展的异质性．一核两翼区的上海、南京、杭州应成为具有全国乃至亚太地区有影响力的技术密集型生产性服务业城市，上海应重点发展金融、航运（流通）业等生产性服务业，成为亚太地区的生产性服务业中心；南京重点发展现代物流、科技、文化旅游等，定位于长三角北部服务业中心；杭州着重发展电子商务、文化创意、旅游休闲等，定位于长三角南部的服务业中心．中心区的苏州、无锡、宁波具有一定程度的经济发展水平，苏州重点发展流通服务、科技服务、商务服务以及休闲旅游等服务业；无锡着重发展文化创意、服务外包等服务业；宁波着重发展流通服务、商务服务等服务业．处于苏北和浙西南等地的核心区和外围区城市经济发展水平相对滞后，则主要立足于改造提升现有的传统服务业，并加快建设具有其１５第２期 康 概，等：长三角地区服务业集聚特征及空间格局２５西南师范大学学报（自然科学版）ｈｔｔｐ：／／ｘｂｂｊｂ.ｓｗｕ.ｃｎ第４０卷各自特色的现代服务业集聚区．４结论与讨论通过上文对长三角地区２００３－２０１１年服务业发展的空间差异分解、集聚测度和空间结构辨识，主要得到以下结论：①长三角地区服务业总体上和各类型区之间存在显著空间差异，但差异呈现出减小趋势．此外，类型区之间的服务业差异对区域总体差异的贡献程度要远远强于各类型区内部差异，在各类型区内部差异中，外围区城市间服务业差异对区域总体差异的变化影响最大，其次是核心区，一核两翼区和中心区的影响较弱．②从服务业集聚度上来看，区域集聚度和产业集中度都在不断提高．区域集聚度内部行业由大到小依次为房地产业，流通业，批发零售业，住宿餐饮业，金融业，并呈现波动和倒“Ｕ”型变化．产业集中度内部行业由大到小依次为房地产业，流通业，住宿餐饮业，批发零售业，金融业，呈波动和上升趋势．③长三角地区服务业表现出空间正相关性，服务业发展相似的地区在空间上集聚分布，冷热点区整体空间格局相对稳定，个别地区变动较大，服务业集聚空间格局以上海地区为主要集聚地，南部丽水、衢州、嘉兴的部分区县集聚水平最弱．核心区、外围区城市服务业尚待继续提升．④各城市应根据已有的集聚特点和空间关联，结合各自资源禀赋、区位以及市场状况等内外部条件，引导其在城市群范围内优化配置、合理布局，实现各市业态的分工协作和错位集聚．参考文献：［１］管驰明，高雅娜．我国城市服务业集聚程度及其区域差异研究［Ｊ］．城市发展研究，２０１１，１８（２）：１０８－１１３．［２］申玉铭，邱灵，任旺兵，等．我国服务业发展的基本特征与空间差异研究［Ｊ］．人文地理，２００７，２２（６）：１－５．［３］阎小培，许学强．广州城市基本—非基本经济活动的变化分析———兼释城市发展的经济基础理论［Ｊ］．地理学报，１９９９，５４（４）：２９９－３０８．［４］ＧＩＬＬＥＳＰＩＥＡＥ，ＧＲＥＥＮＡＥ．ＴｈｅＣｈａｎｇｉｎｇＧｅｏｇｒａｐｈｙｏｆＰｒｏｄｕｃｅｒＳｅｒｖｉｃｅｓＥｍｐｌｏｙｍｅｎｔｉｎＢｒｉｔａｉｎ１ＲｅｇｉｏｎａｌＳｔｕｄｉｅｓ［Ｊ］．１９８７，２１（５）：３９７－４１１．［５］ＣＯＦＦＥＹＷＪ，ＭＣＲＡＥＪＪ．ＳｅｒｖｉｃｅＩｎｄｕｓｔｒｉｅｓｉｎＲｅｇｉｏｎａｌＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ［Ｍ］．ＭｏｎｔＲｅａｌ：ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｆｏｒＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＰｕｂ‐ｌｉｃＰｏｌｉｃｙ，１９９０．［６］ＬＯＮＧＣＯＲＥＴＲ，ＲＡＳＥＳＰＷ．ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＤｏｗｎｔｏｗｎＲｅ‐Ｓｔｒｕｃｔｕｒｉｎｇ：ｔｈｅＣａｓｅｏｆＮｅｗＹｏｒｋＣｉｔｙ’ｓＦｉｎａｎｃｉａｌＤｉｓｔｒｉｃｔ［Ｊ］．ＵｒｂａｎＧｅｏｇｒａｐｈｙ，１９９６，１７（４）：３５４－３７２．［７］ＦＯＲＳＴＡＬＬＲＬ，ＧＲＥＥＮＥＲＰ．ＤｅｆｉｎｉｎｇＪｏｂＣｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓ：ｔｈｅＬｏｓＡｎｇｅｌｅｓＣａｓｅ［Ｊ］．ＵｒｂａｎＧｅｏｇｒａｐｈｙ，１９９７，１８（８）：７０５－７３９．［８］林彰平，闫小培．转型期广州市金融服务业的空间格局变动［Ｊ］．地理学报，２００６，６１（８）：８１８－８２８．［９］邱灵，方创琳．北京市生产性服务业空间集聚综合测度［Ｊ］．地理研究，２０１３，３２（１）：９９－１１０．［１０］ＩＬＬＥＲＩＳＳ．ＴｈｅＳｅｒｖｉｃｅＥｃｏｎｏｍｙ：ＡＧｅｏｇｒａｐｈｙＡｐｐｒｏａｃｈ［Ｍ］．Ｃｈｉｃｈｅｓｔｅｒ：ＪｏｈｎＷｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ，１９９６：１２２－１１５．［１１］ＰＯＲＴＥＲＭ．ＴｈｅＣｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅＡｄｖａｎｔａｇｅｏｆＮａｔｉｏｎｓ［Ｍ］．Ｌｏｎｄｏｎ：Ｍａｃｍｉｌｌａｎ，１９９０：５４－５６．［１２］蒋三庚．现代服务业研究［Ｍ］．北京：中国经济出版社，２００７．［１３］钟韵，刘微．现代服务业集聚区经济特性及其启示［Ｊ］．热带地理，２０１２，３２（５）：５１５－５２０，５７４．［１４］ＨＵＴＴＯＮＴＡ，ＬＥＹＤＬＯＣＡＴＩＯＮ，ｌｉｎｋａｇｅｓ，ａｎｄｌａｂｏｒ：ＴｈｅＤｏｗｎｔｏｗｎＣｏｍｐｌｅｘｏｆＣｏｒｐｏｒａｔｅＡｃｔｉｖｉｔｉｅｓｉｎａＭｅｄｉｕｍＳｉｚｅｃｉｔｙ，Ｖａｎｃｏｕｖｅｒ，ＢｒｉｔｉｓｈＣｏｌｕｍｂｉａ［Ｊ］．ＥｃｏｎｏｍｉｃＧｅｏｇｒａｐｈｙ，１９８７，６３（２）：１２６－１４１．［１５］ＣＯＦＦＥＹＷＪ，ＤＲＯＬＥＴＲ，ＰＯＬＥＳＥＭ．ＴｈｅＩｎｔｒａｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎＬｏｃａｔｉｏｎｏｆＨｉｇｈＯｒｄｅｒＳｅｒｖｉｃｅｓ：Ｐａｔｔｅｒｎｓ，ＦａｃｔｏｒｓａｎｄＭｏｂｉｌｉｔｙｉｎＭｏｎｔｒｅａｌ［Ｊ］．ＰａｐｅｒｓｉｎＲｅｇｉｏｎａｌＳｃｉｅｎｃｅ，１９９６，７５（３）：２９３－３２３．［１６］ＡＩＲＯＬＤＩＡ，ＪＡＮＥＴＴＩＧＢ，ＧＡＭＢＡＲＤＥＬＬＡＡ，ｅｔａｌ．ＴｈｅＩｍｐａｃｔｏｆＵｒｂａｎＳｔｒｕｃｔｕｒｅｏｎｔｈｅＬｏｃａｔｉｏｎｏｆＰｒｏｄｕｃｅｒＳｅｒｖｉｃｅｓ［Ｊ］．ＴｈｅＳｅｒｖｉｃｅＩｎｄｕｓｔｒｉｅｓＪｏｕｒｎａｌ，１９９７，１７（１）：９１－１１４．［１７］ＡＧＵＩＬＥＲＡＡ．ＳｅｒｖｉｃｅｓＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ，ＭａｒｋｅｔＡｒｅａａｎｄｔｈｅＩｎｔｒａｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎＬｏｃａｔｉｏｎｏｆＢｕｓｉｎｅｓｓＳｅｒｖｉｃｅｓ［Ｊ］．ＴｈｅＳｅｒｖｉｃｅＩｎｄｕｓｔｒｉｅｓＪｏｕｒｎａｌ，２００３，２３（１）：４３－５８．［１８］胡 霞．产业特性与中国城市服务业集聚程度实证分析［Ｊ］．财贸研究，２００９，２０（２）：５６－５８．［１９］金荣学，许广月．现代服务业集聚效应与经济发展研究———基于中国省级面板数据的实证分析［Ｊ］．财政研究，２００９，３０（１１）：１４－１５．［２０］魏守华，韩晨霞．长三角服务业的增长差异：基于份额———偏离分析法［Ｊ］．南京邮电大学学报：社会科学版，２００９，１１（３）：２４－３０．ＯｎＳｐａｔｉａｌＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＳｅｒｖｉｃｅＡｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎｉｎＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒＤｅｌｔａＲｅｇｉｏｎＫＡＮＧ Ｇａｉ， ＳＨＥＮＹｕ‐ｍｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅｏｆＲｅｓｏｕｒｃｅＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄＴｏｕｒｉｓｍ，ＣａｐｉｔａｌＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４８，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｅｃｏｎｏｍｉｃａｃｔｉｖｉｔｙｉｓｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ，ａｎｄｓｅｒｖｉｃｅｉｎｄｕｓｔｒｙｈａｓｍｏｒｅａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｔｈａｎｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ．ＭａｉｎｌｙｂａｓｅｄｏｎｕｓｉｎｇＴｈｅｉｌ‐ｃｏｅｆｆｉ‐ｃｉｅｎｔ，ＳｐａｔｉａｌＧｉｎｉ‐ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，Ｈｅｒｆｉｎｄａｈｌｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，Ｓｐａｔｉａｌａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎｄｏｔｈｅｒｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｉｎｄｉ‐ｃａｔｏｒｓ，ｉｎｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｔｈｅｍｏｄｅｌｈａｓｂｅｅｎｍｅａｓｕｒｅｄｏｆｌｏｃａｌｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ｔｈｅｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｔｈｅｓｐｅｃｉａｌｉｚｅｄｒａｔｅｏｆｓｅｒｖｉｃｅｉｎｄｕｓｔｒｙｉｎｅａｃｈｃｉｔｙｏｆｔｈｉｓｒｅｇｉｏｎｆｒｏｍ２００３ｔｏ２０１１．Ｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉ‐ｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅｓｅｒｖｉｃｅｓｓｐａｃｅｏｆＹａｎｇｔｚｅｒｉｖｅｒｄｅｌｔａｅｘｉｓｔｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｂｕｔｇｒａｄｕａｌｌｙｎａｒｒｏｗｅｄ，ａｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｙｐｅｓｏｆｒｅｇｉｏｎａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｈａｖｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｒａｔｅ；ｉｎｒｅｇｉｏｎａｌｃｌｕｓｔｅｒ，ｒｅａｌｅｓｔａｔｅｉｎ‐ｄｕｓｔｒｙ＞ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ＞ｗｈｏｌｅｓａｌｅａｎｄｒｅｔａｉｌ＞ａｃｃｏｍｍｏｄａｔｉｏｎｃａｔｅｒｉｎｇ＞ｆｉｎａｎｃｅ，ｐｒｅｓｅｎｔｔｈｅｉｎｖｅｒｔｅｄ“Ｕ”ｔｙｐｅｃｈａｎｇｅ；ｉｎｉｎｄｕｓｔｒｙｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ，ｒｅａｌｅｓｔａｔｅｉｎｄｕｓｔｒｙ＞ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ＞ａｃｃｏｍｍｏｄａｔｉｏｎｃａｔｅｒｉｎｇ＞ｗｈｏｌｅｓａｌｅａｎｄｒｅｔａｉｌ＞ｆｉｎａｎｃｅ，ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄｂｙｖｏｌａｔｉｌｉｔｙｒｉｓｉｎｇｔｒｅｎｄ；ｓｅｒｖｉｃｅｓｓｐａｃｅｓｈｏｗｅｄｐｏｓｉｔｉｖｅｃｏｒｒｅ‐ｌａｔｉｏｎ，ｗｈｉｌｅｈｉｇｈｖａｌｕｅａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎａｒｅｍａｉｎｌｙｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄｉｎＳｈａｎｇｈａｉａｒｅａ，ｌｏｗｌｅｖｅｌｏｆａｇｇｌｏｍｅｒａ‐ｔｉｏｎａｒｅａｓａｒｅｍａｉｎｌｙｉｎｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎａｒｅａ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｓｏｍｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎａｒｅｐｕｔｆｏｒ‐ｗａｒｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｅｒｖｉｃｅｉｎｄｕｓｔｒｙ；ａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎ；ｓｐａｔｉａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ；ＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒＤｅｌｔａ责任编辑 周仁惠 ３５第２期 康 概，等：长三角地区服务业集聚特征及空间格局长三角地区服务业集聚特征及空间格局作者：康概， 申玉铭， KANG Gai， SHEN Yu-ming作者单位：首都师范大学资源环境与旅游学院,北京,100048刊名：西南师范大学学报（自然科学版）英文刊名：Journal of Southwest China Normal University (Natural Science Edition)年，卷(期)：2015(2)引用本文格式：康概.申玉铭.KANG Gai.SHEN Yu-ming长三角地区服务业集聚特征及空间格局[期刊论文]-西南师范大学学报（自然科学版） 2015(2)。

长三角城市空间联系网络时空特征及影响因素目录1. 内容概览 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 研究内容与方法 (3)1.3 文献综述 (5)2. 长三角城市空间联系网络概述 (6)2.1 长三角区域概况 (7)2.2 城市空间联系网络定义 (8)2.3 研究区域选择与数据来源 (9)3. 长三角城市空间联系网络时空特征分析 (10)3.1 时空特征概念与研究框架 (11)3.2 空间联系网络构成要素 (12)3.3 历史数据与趋势分析 (13)3.4 空间联系网络演变特征 (14)4. 长三角城市空间联系网络影响因素分析 (15)5. 研究方法与数据处理 (17)5.1 研究方法选择 (18)5.1.1 数据分析方法 (19)5.1.2 网络分析与模拟 (20)5.2 数据处理技术 (21)5.2.1 数据收集与整理 (23)5.2.2 数据处理与分析 (23)6. 长三角城市空间联系网络时空特征实证分析 (25)6.1 数据与案例选择 (26)6.2 研究范例分析 (27)6.3 分析结果与讨论 (28)7. 长三角城市空间联系网络影响因素案例研究 (30)7.1 研究区域案例选择 (31)7.2 影响因素分析框架 (32)7.3 分析过程与结果讨论 (33)8. 结论与建议 (35)8.1 研究总结 (36)8.2 对长三角城市空间联系网络发展的建议 (38)1. 内容概览通过对交通基础设施数据、经济数据及人口移动数据等多维度的分析，该研究发现长三角城市空间联系网络表现出显著的时空动态特性，如城市间的相互作用强度随着时间的推移而变化，某些城市在特定时期内作为交通、经济以及文化交流的关键节点显现出来。

交通网络和信息技术的快速发展成为影响网络演变的核心因素，而政策导向、经济政策和环境政策则是影响城市间联系的关键宏观因素。

本研究的成果不仅为理解长三角城市的相互作用提供了新的视角，同时也为区域规划、城市网络优化以及区域协调发展战略的制定提供了科学依据。

基于GIS的长三角城市群经济空间集聚特征研究张红;于渤;鞠立新【摘要】本文在界定长三角城市群空间范围的基础上,利用长三角城市群各城市2013年相关数据,应用GIS的空间聚类分析功能分别从全局聚类检验和局部聚类检验两个方面分析了长三角城市群的经济空间集聚特征.研究结果表明长三角城市群的经济产出和经济生产要素在全局上存在空间集聚现象,在局部上,GDP、人均GDP 等经济产出在向上海市、苏州市等个别城市高-高集聚,而劳动、资本、技术、能源等经济生产要素也在向上海市、苏州市等个别城市高-高集聚.【期刊名称】《运筹与管理》【年(卷),期】2015(024)006【总页数】8页(P184-191)【关键词】空间聚类分析;全局聚类检验;局部聚类检验;长三角城市群【作者】张红;于渤;鞠立新【作者单位】哈尔滨工业大学经济与管理学院,黑龙江哈尔滨 150006;哈尔滨工业大学经济与管理学院,黑龙江哈尔滨 150006;浙江海洋大学,浙江舟山 316000;中国传媒大学,北京100024【正文语种】中文【中图分类】F293.1长三角城市群位于我国东部沿海的长江三角洲地区，是我国城镇密度最高、产业门类最齐全、城市化水平和经济发展水平最高、最具发展活力的地区。

作为我国参与国际竞争的重要场所和单元，长三角城市群已经步入世界第六大城市群行列[1]，对其经济发展的研究不仅是热点也是难点问题。

目前已有学者对长三角的经济增长及其空间差异进行了研究[2,3]，还有一些学者应用地理信息系统(GIS)中的可达性空间分析方法研究了长三角的可达性与空间结构[4]。

然而，很多研究往往存在如下两个方面的不足：一是对长三角城市群的空间范围没有界定清楚，由于长三角城市群的动态发展，“长三角城市群”、“长三角地区”、“泛长三角”的概念容易混用，空间范围难以统一；二是构建经济模型时对空间影响的考虑不足，由于空间自相关的存在，忽略空间因素的经济模型并不科学，而具有强大空间分析功能的GIS技术在经济领域的应用还远不充分。

长三角及其经济腹地空间结构演化及“一极两带”城镇集聚和城市集群空间特征朱舜【摘要】长三角经济快速增长,其极化与辐射半径扩展,对长三角经济腹地空间结构演化产生重大影响.长三角及其经济腹地空间结构演化受到长三角经济快速发展、快速交通束联网营运和“一极两带”城镇集聚和城市集群效应等三种因素影响.第三种因素内在引致长三角及其经济腹地空间结构演化.【期刊名称】《江苏师范大学学报（哲学社会科学版）》【年(卷),期】2012(038)002【总页数】4页(P129-132)【关键词】长三角;经济腹地;城市集群;空间结构;空间管制【作者】朱舜【作者单位】徐州师范大学经济学院,江苏徐州221116【正文语种】中文【中图分类】F207城镇集聚和城市集群是引致长三角及其经济腹地空间结构演化的“驱动力”。

长三角城市群是中国城市分布密度最大、地域范围最广、经济发展水平最高的城市连绵区，其沿长江流域经济带、新亚欧大陆桥西岸以东双桥经济带西延极化与幅射，产生“一极两带”极化与辐射效应(长三角经济沿长江流域经济带和新亚欧大桥西岸以东双桥经济带向中西部扩展极化和辐射半径引致的空间结构优化效应)[1]，形成“一极两带”城镇集聚和城市集群的空间特征。

一、长三角及其经济腹地空间结构演化的影响因素长三角经济快速增长，极化与辐射半径扩展，对长三角经济腹地空间结构演化产生重大影响。

影响长三角及其经济腹地空间结构演化的主要因素有长三角经济快速发展、快速交通束联网营运和“一极两带”城镇集聚和城市集群效应。

(一)长三角经济快速发展引致长三角及其经济腹地空间结构演化长三角经济快速发展受明显的内在动因和外在需求驱动。

中国的改革开放为在国民经济中具有优势区位的长三角经济板块提供了难得的快速发展机遇，快速发展的长三角经济产生扩展经济腹地的内在需求，在市场机制主导下形成长三角及其经济腹地的泛经济区空间结构。

长三角经济区的快速发展具有向其经济腹地极化和辐射的内在要求。