長三角擴(kuò)容背景下的浙江省發(fā)展?jié)摿Ψ治?/h1>
2021-04-16 13:56:48朱北宇閆金偉
上海國土資源 2021年1期
周 侗，朱北宇,2，閆金偉
（1. 南通大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，江蘇·南通 226007；2. 南通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江蘇·南通 226019）
我國城鎮(zhèn)化進(jìn)程的高速發(fā)展，使得城市之間的往來愈發(fā)密切，并逐漸形成相對完整的城市集合體。目前我國已發(fā)展多個國家級城市群，其中長三角城市群的發(fā)展?jié)摿ξ痪影袷?。?997年至今，長三角城市群經(jīng)歷了多次擴(kuò)容，逐步將浙江省域主要城市全面納入其中。地處長三角南翼的浙江省具有優(yōu)越的地理區(qū)位優(yōu)勢，浙江省的發(fā)展?fàn)顩r與中國的整體水平呈正相關(guān)關(guān)系。有效測算該省各市的綜合發(fā)展?jié)摿?，有利于長三角城市群的整體發(fā)展，并為我國其他城市群的發(fā)展提供思路。
潛力測算于1947年被首次提出［1］，隨著潛力測算方向的拓展，這一概念被運(yùn)用到各方面，如：礦產(chǎn)資源［2］、糧食單產(chǎn)［3］、碳儲量與排放［4］、經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易等［5］。其中，在城市發(fā)展?jié)摿y算方面主要從城市生態(tài)環(huán)境［6］、地理區(qū)位［7］、空間相互作用［8］以及交通可達(dá)性［9］等角度出發(fā)，根據(jù)社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)或遙感影像數(shù)據(jù)，運(yùn)用系統(tǒng)動力學(xué)模型［10］和貝葉斯法［11］、主成分分析［12］、層次分析［13］等方法進(jìn)行研究。在城市發(fā)展?jié)摿Ψ治龇矫?，學(xué)者們主要從時(shí)空角度出發(fā)，利用GIS空間分析技術(shù)對其進(jìn)行探究，但其研究方法［14-15］（如樣方分析、最近鄰指數(shù)分析等）只能從整體的空間格局方面來描述現(xiàn)象，無法反映內(nèi)部空間異質(zhì)問題。
縱觀已有文獻(xiàn)，研究數(shù)據(jù)大多只使用了統(tǒng)計(jì)年鑒或遙感影像中的一種，卻并未將兩種數(shù)據(jù)結(jié)合，數(shù)據(jù)來源較為單一。此外，針對城市綜合發(fā)展?jié)摿Φ难芯咳鄙倏臻g異質(zhì)性方面的分析。因此，本文將夜光遙感技術(shù)與新型潛力模型相結(jié)合，同時(shí)采用能夠體現(xiàn)空間異質(zhì)性的技術(shù)手段，對長三角擴(kuò)容后的浙江各市潛力變化進(jìn)行分析，為浙江省后期發(fā)展規(guī)劃提供參考依據(jù)。
1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來源
1.1 研究區(qū)
與世界各大城市群的形成過程類似，長三角城市群近20年來經(jīng)歷了5次擴(kuò)容，呈現(xiàn)出“遞進(jìn)式”的發(fā)展方式［16］。1997年，長三角城市群共包括15個成員，其中浙江省含杭州、寧波、嘉興、紹興、湖州、舟山等6市。2003年8月，浙江省臺州市正式加入長三角城市群；2010年3月，增加6座城市，其中包含浙江省的金華市與衢州市；2013年4月再次接納8座城市，浙江的麗水市和溫州市被納入其中，至此浙江11市全部進(jìn)入長三角城市群。隨著2018年和2019年城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會的兩次舉行，長三角實(shí)現(xiàn)了江浙滬皖三省一市的全覆蓋，迎來前所未有的發(fā)展機(jī)遇，浙江省范圍內(nèi)的長三角城市群擴(kuò)容變化歷程如圖1。
1.2 數(shù)據(jù)來源
社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)：基于已有研究，考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性，在完備性、層次性和可比性原則的指導(dǎo)下，從城市規(guī)模、城市經(jīng)濟(jì)、城市發(fā)展以及基礎(chǔ)設(shè)施四個方面構(gòu)建了評價(jià)指標(biāo)體系［17-18］（表1），能夠較為全面地反映浙江省的綜合發(fā)展?jié)摿?。指?biāo)數(shù)據(jù)來源于2000～2019年《浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《衢州市統(tǒng)計(jì)年鑒》《麗水市統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各市不同年份的《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展公報(bào)》。
圖1 長三角擴(kuò)容逐步納入的浙江省域范圍Fig.1 The scope of Zhejiang province gradually included under the background of the expansion of the Yangtze river delta region
表1 浙江省綜合發(fā)展?jié)摿υu價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Evaluation index system of comprehensive developing potential of Zhejiang province
夜間燈光數(shù)據(jù)：僅根據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒中的建成區(qū)面積數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，會對研究結(jié)果造成影響，為了確保城鎮(zhèn)化數(shù)據(jù)的可靠性與科學(xué)性［19］，建成區(qū)面積均由美國國家地球物理數(shù)據(jù)中心（https://www.ngdc.noaa.gov/）下載的夜間燈光數(shù)據(jù)提取。2000～2011年選用DMSP/OLS夜間燈光影像，具體參數(shù)見表2。2012～2019年選用NPP/VIIRS夜間燈光影像中的VCMCFG版本，影像選取時(shí)間統(tǒng)一為7月。
由于DMSP/OLS和NPP/VIIRS使用的傳感器不同，其圖像分辨率存在差異，因此不能進(jìn)行直接比較，需要對二者進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換、相互校正、擬合平滑處理以及連續(xù)性校正等一系列操作，使兩類數(shù)據(jù)具有可比性［20］。通過參考目前學(xué)界常用確定閾值（DN值）的若干方法［21-24］，本文最終使用形態(tài)學(xué)濾波法，確定最佳分割閾值，提取了浙江11市的建成區(qū)面積［25］。本文選取2000年、2005年、2010年、2015年和2019年五期圖像作為建成區(qū)面積變化示意圖（圖2）。
表2 DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)列表Table 2 The list of DMSP/OLS nighttime light data
圖2 浙江省建成區(qū)面積變化圖Fig.2 Area change of built-up area in Zhejiang province
2 研究方法
2.1 加權(quán)主成分TOPSIS模型
加權(quán)主成分TOPSIS模型是一種能測算各城市發(fā)展?jié)摿Φ姆椒?，它能根?jù)各城市的相對地位和影響力進(jìn)行排序。該模型是將主成分分析法與TOPSIS法相結(jié)合創(chuàng)造出的函數(shù)模型，其原理是在主成分分析法降維后，運(yùn)用TOPSIS進(jìn)行再次降維，有效避免了人為確定權(quán)重的主觀性，因此可信度高且代表性強(qiáng)［26］。其基本步驟如下：
（1）樣本標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化樣本陣。
（2）根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化過程中的成分矩陣表，確定主成分表達(dá)式。
（3）確定主成分決策陣。將標(biāo)準(zhǔn)化樣本陣代入主成分表達(dá)式中，求得主成分決策陣。利用Zij=yij-mini｛yij｝求出單向主成分決策陣。通過不同主成分貢獻(xiàn)率與累計(jì)貢獻(xiàn)率的比值求出不同主成分權(quán)重aj，最后將其賦予對應(yīng)的主成分，得到主成分決策陣。
（4）綜合排序。測算正負(fù)理想點(diǎn)：
式中：Z-表示負(fù)理想點(diǎn)，Z+表示正理想點(diǎn)。
計(jì)算各方案到正理想點(diǎn)的相對接近度Si：
（5）根據(jù)Si大小進(jìn)行綜合排序。
2.2 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法
標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法（SDE）能夠從不同角度反映浙江各市潛力重心分布特征［27］，通過計(jì)算橢圓的長短軸、旋轉(zhuǎn)角以及重心偏移度，可以了解各城市的空間發(fā)展趨勢。
2.3 反距離權(quán)重插值法
反距離權(quán)重插值法能夠反映出各市向外輻射能力，體現(xiàn)各市潛力空間分異變化情況。該方法是一種確定性方法，用于已知散點(diǎn)集的多變量插值［28］，它通過插值點(diǎn)與樣本點(diǎn)之間的距離作為權(quán)重，進(jìn)行加權(quán)平均，離插值點(diǎn)越近的樣本點(diǎn)賦予的權(quán)重越大，權(quán)重貢獻(xiàn)率與距離成反比，可表示為：
式中：Z表示插值點(diǎn)估算值，Di表示站點(diǎn)i與插值點(diǎn)之間的距離；Zi表示實(shí)際樣本值；P則為距離的冪，本文采用P=2，因此也可稱為反距離平方加權(quán)法。
3 結(jié)果與分析
3.1 發(fā)展?jié)摿r(shí)序分析
通過加權(quán)主成分TOPSIS模型對各年份浙江省11個市的綜合發(fā)展?jié)摿M(jìn)行了實(shí)證分析。以2000年為例，在SPSS平臺確定各主成分權(quán)重，根據(jù)累計(jì)方差貢獻(xiàn)率不小于80%的規(guī)定，提取出了五個主成分，表3為五個主成分的系數(shù)，據(jù)此可以得出5個主成分的線性表達(dá)式：
計(jì)算出各主成分的數(shù)值后，根據(jù)加權(quán)主成分TOPSIS模型步驟，得到歷年浙江省11市的綜合潛力值排名表（表4）與空間分布圖（圖3）。
2000年至2019年期間，浙江11市潛力排名一直處于波動，但杭州與寧波穩(wěn)于前兩位，而衢州和麗水穩(wěn)于末兩位。在余下的7座城市中除舟山外，均在上下2個排名間波動。通過對比表4中浙江各市在2019年與2000年潛力值，發(fā)現(xiàn)隨著長三角擴(kuò)容，以舟山為代表的絕大多數(shù)城市潛力值都有所上升，而溫州則明顯下降（表4）。
表3 2000年主成分得分系數(shù)矩陣表Table 3 Coefficient matrix of principal component score in 2000
表4 浙江省11市2000～2019年潛力值Table 4 The potential value of 11 cities in Zhejiang province from 2000 to 2019
圖3 浙江省11市潛力值的空間分布（2000～2019）Fig.3 The spatial distribution of potential in 11 cities of Zhejiang Province from 2000 to 2019
溫州市加入長三角城市群后，發(fā)展?jié)摿Ψ炊陆?，其主要原因有以下兩點(diǎn)：其一，城市規(guī)劃不夠合理，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對滯后，交通設(shè)置不完善，各區(qū)縣交流少封閉嚴(yán)重，縣與縣之間的道路通達(dá)性較低。同時(shí)，道路建設(shè)也存在問題，溫州的道路過窄，車輛難停，容易導(dǎo)致交通堵塞。其二，人才流失嚴(yán)重。溫州的發(fā)展對人才的需求較大，但隨著長三角城市群的融合發(fā)展，杭州、寧波等地發(fā)展迅猛，人才資源快速流入這些地區(qū)，導(dǎo)致溫州高端技術(shù)型人才欠缺且單一，第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也受到牽制。
舟山與溫州的發(fā)展趨勢相反，其排名由2000年的第8名上升到第3名，是浙江11市中發(fā)展?jié)摿ε琶仙羁斓某鞘?，其主要原因在于舟山市城市?guī)劃合理，大力開發(fā)旅游資源。2013年1月國務(wù)院批復(fù)《浙江舟山群島新區(qū)發(fā)展規(guī)劃》，將舟山群島定位于浙江海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展的先導(dǎo)區(qū)，成為長三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展重要增長極。2018年《浙江舟山群島新區(qū)（城市）總體規(guī)劃（2012～2030年）》進(jìn)一步明確了舟山市的發(fā)展方向，在確保區(qū)域重點(diǎn)項(xiàng)目高質(zhì)量發(fā)展的同時(shí)，增補(bǔ)公共配套服務(wù)，保護(hù)生態(tài)格局，營造特色城市風(fēng)貌。此外，甬舟鐵路、舟岱大橋的規(guī)劃也將使得舟山與周圍城市聯(lián)系更為緊密，進(jìn)一步加快其發(fā)展速度。
通 過2000年、2005年、2010年、2015年 和2019年五個時(shí)間段的潛力值對比，發(fā)現(xiàn)浙江各市發(fā)展?jié)摿Σ町愝^大。本文將2019年各市的發(fā)展?jié)摿潪樗膫€等級：0～0.3為發(fā)展?jié)摿θ鯀^(qū)、0.3～0.4為發(fā)展?jié)摿^弱區(qū)、0.4～0.5為發(fā)展?jié)摿^強(qiáng)區(qū)、0.5～1.0為發(fā)展?jié)摿?qiáng)區(qū)，將2000年至2019年各市排名浮動變化分為兩類：上升型與下降型（表5）。發(fā)展?jié)摿ε琶且粋€相對的概念，即浙江各市都處于發(fā)展中，但由于地域、政策、人口等原因，其發(fā)展速度不一，而排名反映的就是其速度問題。浙江各市發(fā)展?jié)摿Σ黄胶鈫栴}，主要有兩方面原因：其一，不同城市的區(qū)位、科技、環(huán)境、居民素養(yǎng)各有不同；其二，不同城市進(jìn)入長三角城市群的時(shí)間也不一樣。
研究期內(nèi)浙江省逐漸發(fā)展成北強(qiáng)南弱的狀態(tài)，發(fā)展?jié)摿^強(qiáng)區(qū)與強(qiáng)區(qū)的4座城市，均處于浙江北部，而發(fā)展?jié)摿θ鯀^(qū)的金華、麗水和衢州都處于浙江南部。早期進(jìn)入長三角的杭州、寧波、嘉興、紹興、湖州、舟山6座城市，有4座處于發(fā)展?jié)摿^強(qiáng)區(qū)與強(qiáng)區(qū)，余下湖州和溫州處于發(fā)展?jié)摿^弱區(qū)。共有5座城市的發(fā)展?jié)摿ε琶仙?座城市排名下降，總體上升降參半，但發(fā)展?jié)摿^好且排名上升的城市僅有舟山、嘉興和寧波，而發(fā)展?jié)摿^差且排名下降的城市卻有5座之多（表5）。
表5 浙江省11市綜合發(fā)展?jié)摿︻愋蚑able 5 Types of comprehensive development potential of 11 cities in Zhejiang province
3.2 發(fā)展?jié)摿臻g演變分析
通過反距離權(quán)重法和標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法得到五個時(shí)間截面的城市潛力空間分異圖（圖4）與綜合發(fā)展?jié)摿χ匦目臻g演化圖（圖5）。圖4反映出輻射變化幅度具有明顯的區(qū)域差異性，以杭州為核心的環(huán)杭州灣城市群，其輻射能力向外衰減速度較快，而溫州、衢州與麗水等外圍城市衰減速度較慢，浙江省各城市綜合發(fā)展?jié)摿γ黠@處于不平衡狀態(tài)。同時(shí)由圖5可知，研究期內(nèi)橢圓長軸呈東北—西南分布，表明發(fā)展?jié)摿^好的城市沿該方向分布。2000～2019年五個時(shí)間截面的橢圓重心存在輕微移動的情況，但總體來看重心都處于浙北，且有繼續(xù)向北遷移的趨勢，反映了浙江省發(fā)展?jié)摿Ρ备吣系偷默F(xiàn)狀。
圖4 浙江省11市城市潛力值空間插值效果Fig.4 The spatial interpolation result of the city potential in 11 cities of Zhejiang Province
圖5 2000～2019年浙江省11市綜合發(fā)展?jié)摿χ匦目臻g演化Fig.5 Spatial evolution of the potential gravity center for the comprehensive development of 11 cities in Zhejiang province from 2000 to 2019
根據(jù)城市潛力值越大，向外輻射能力越強(qiáng)的原則，杭州和寧波向外輻射范圍最廣，其綜合發(fā)展?jié)摿ψ畲?，充分體現(xiàn)了杭州、寧波兩地在浙江的核心地位，同時(shí)也體現(xiàn)出兩地對外的帶動作用。從2000～2019年的空間分異圖發(fā)現(xiàn)，杭甬兩地輻射范圍不斷向外擴(kuò)張，而處于杭甬中間的紹興，其潛力值處于下降狀態(tài)，伴隨著紹興向外輻射能力的弱化，杭甬兩地逐漸產(chǎn)生連通態(tài)勢。此外，湖州、嘉興和舟山潛力不斷上升，也進(jìn)一步深化了環(huán)杭州灣區(qū)域的一體化發(fā)展。雖然溫州原本也具有不錯的輻射能力，對衢州和麗水有一定帶動作用，但由于長三角城市群的不斷擴(kuò)容，浙江北部城市發(fā)展速度進(jìn)一步加快，致使溫州人才流失嚴(yán)重，綜合發(fā)展?jié)摿Σ粩嘞陆?，輻射圈層緩慢收縮，與金華、麗水和衢州三地一同淪為空間輻射能力薄弱地帶。
浙江11市潛力值和空間相互作用強(qiáng)度的變化趨勢與地區(qū)差異，充分表明近年來浙江各市的空間聯(lián)系還未形成一體化，甚至出現(xiàn)下降趨勢。主要原因有以下幾點(diǎn)：首先，核心城市輻射能力不足。浙江省整體水平發(fā)展與核心城市有著重大關(guān)聯(lián)，杭州、寧波兩地由于進(jìn)入長三角城市群時(shí)間最長，且杭州同時(shí)享有省會城市的政策福利，因此兩地自身發(fā)展?jié)摿^高。但目前杭甬暫未具有輻射整個浙江省的發(fā)展勢能，區(qū)域輻射能力不足，與上海等發(fā)達(dá)城市相比存在一定差距。其次，浙江省互補(bǔ)型產(chǎn)業(yè)欠缺，各市多處于競爭狀態(tài)。隨著長三角一體化深入發(fā)展，杭州大力發(fā)展電子業(yè)、旅游業(yè)、金融業(yè)等，向第三產(chǎn)業(yè)積極邁進(jìn)，然而經(jīng)濟(jì)、人口、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等指標(biāo)反映出目前在浙江各市中，以第二產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的城市仍占大多數(shù)，使得各市之間人才、技術(shù)、信息等資源競爭嚴(yán)重，難以形成一體化發(fā)展。最后，由于行政分割導(dǎo)致各市聯(lián)系不足，協(xié)調(diào)程度不夠。在城市之間的空間相互作用中，行政、政策因素扮演著重要角色，然而由于區(qū)域間存在較大差異性，各市交互成本較高，使得不同城市之間缺乏協(xié)調(diào)性，導(dǎo)致城市間相互作用減小。
4 結(jié)論與政策建議
4.1 結(jié)論
本文將社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)與夜光遙感數(shù)據(jù)相結(jié)合，通過構(gòu)建城市綜合發(fā)展?jié)摿υu價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用加權(quán)主成分TOPSIS模型，從時(shí)空兩個角度對浙江11市的潛力進(jìn)行了測算與分析，不僅反映出研究區(qū)在時(shí)序上的變化，同時(shí)體現(xiàn)了各市內(nèi)部空間異質(zhì)問題。通過研究得出以下結(jié)論：首先，浙江各市發(fā)展?jié)摿Σ黄胶鈶B(tài)勢明顯。從整體上看，浙江呈現(xiàn)出北強(qiáng)南弱的發(fā)展態(tài)勢。地處北端的杭州與寧波已成為新一線城市，深度融入長三角城市群，發(fā)展前景良好；而南部的溫州發(fā)展疲軟，與周邊城市一同淪為發(fā)展?jié)摿^弱的區(qū)域。其次，地處浙北的環(huán)杭州灣城市群逐漸呈現(xiàn)一體化發(fā)展趨勢，具有相互連接的態(tài)勢。該城市群毗鄰上海，隨著長三角一體化的深入，依靠大運(yùn)河水路、杭紹臺高鐵、嘉湖高速、杭甬高速、杭州灣跨海大橋以及寧波、蕭山兩大機(jī)場，邁入城市化進(jìn)程的高速發(fā)展階段。最后，杭甬兩地輻射范圍雖不斷擴(kuò)大，但作為發(fā)展引擎城市，杭甬對浙南地區(qū)的輻射力度卻仍顯不足，與浙南的空間聯(lián)系有待提升。杭甬作為引擎城市應(yīng)帶動全省各市積極融入長三角城市群，謀求發(fā)展機(jī)遇。
4.2 政策建議
根據(jù)上述結(jié)論，本文從外部區(qū)域合作與內(nèi)部發(fā)展形態(tài)兩方面給出如下建議。
從外部區(qū)域合作上來看，浙江應(yīng)深度對接國家長三角發(fā)展戰(zhàn)略，消除省際間要素交流障礙。浙江應(yīng)當(dāng)以中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《交通強(qiáng)國建設(shè)綱要》為根據(jù)，借鑒舟山跨海大橋和杭州灣跨海大橋的成功經(jīng)驗(yàn)，優(yōu)化杭州蕭山機(jī)場綜合樞紐系統(tǒng)，打造沿江高鐵工程、杭州都市圈環(huán)線工程以及寧波西綜合樞紐工程，建設(shè)滬舟甬跨海大通道，深化與上海都市圈和南京都市圈的交流，實(shí)現(xiàn)長三角一體化發(fā)展。
從內(nèi)部發(fā)展形態(tài)上來看，各市應(yīng)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，優(yōu)化空間發(fā)展格局。浙江應(yīng)落實(shí)黨中央提出的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革要求，轉(zhuǎn)變各市落后的發(fā)展模式，發(fā)展互補(bǔ)型產(chǎn)業(yè)。同時(shí)，根據(jù)國家發(fā)展改革委對于現(xiàn)代化都市圈的指導(dǎo)意見，形成以杭州、寧波、溫州、金義四大都市區(qū)核心區(qū)為中心帶動，以環(huán)杭州灣、甬臺溫、杭金衢、金麗溫四大城市連綿帶為軸線延伸，以四大都市經(jīng)濟(jì)圈為輻射拓展的“四核、四帶、四圈”網(wǎng)絡(luò)型城市群空間格局。
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周 侗，朱北宇,2，閆金偉
（1. 南通大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，江蘇·南通 226007；2. 南通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江蘇·南通 226019）
我國城鎮(zhèn)化進(jìn)程的高速發(fā)展，使得城市之間的往來愈發(fā)密切，并逐漸形成相對完整的城市集合體。目前我國已發(fā)展多個國家級城市群，其中長三角城市群的發(fā)展?jié)摿ξ痪影袷?。?997年至今，長三角城市群經(jīng)歷了多次擴(kuò)容，逐步將浙江省域主要城市全面納入其中。地處長三角南翼的浙江省具有優(yōu)越的地理區(qū)位優(yōu)勢，浙江省的發(fā)展?fàn)顩r與中國的整體水平呈正相關(guān)關(guān)系。有效測算該省各市的綜合發(fā)展?jié)摿?，有利于長三角城市群的整體發(fā)展，并為我國其他城市群的發(fā)展提供思路。
潛力測算于1947年被首次提出［1］，隨著潛力測算方向的拓展，這一概念被運(yùn)用到各方面，如：礦產(chǎn)資源［2］、糧食單產(chǎn)［3］、碳儲量與排放［4］、經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易等［5］。其中，在城市發(fā)展?jié)摿y算方面主要從城市生態(tài)環(huán)境［6］、地理區(qū)位［7］、空間相互作用［8］以及交通可達(dá)性［9］等角度出發(fā)，根據(jù)社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)或遙感影像數(shù)據(jù)，運(yùn)用系統(tǒng)動力學(xué)模型［10］和貝葉斯法［11］、主成分分析［12］、層次分析［13］等方法進(jìn)行研究。在城市發(fā)展?jié)摿Ψ治龇矫?，學(xué)者們主要從時(shí)空角度出發(fā)，利用GIS空間分析技術(shù)對其進(jìn)行探究，但其研究方法［14-15］（如樣方分析、最近鄰指數(shù)分析等）只能從整體的空間格局方面來描述現(xiàn)象，無法反映內(nèi)部空間異質(zhì)問題。
縱觀已有文獻(xiàn)，研究數(shù)據(jù)大多只使用了統(tǒng)計(jì)年鑒或遙感影像中的一種，卻并未將兩種數(shù)據(jù)結(jié)合，數(shù)據(jù)來源較為單一。此外，針對城市綜合發(fā)展?jié)摿Φ难芯咳鄙倏臻g異質(zhì)性方面的分析。因此，本文將夜光遙感技術(shù)與新型潛力模型相結(jié)合，同時(shí)采用能夠體現(xiàn)空間異質(zhì)性的技術(shù)手段，對長三角擴(kuò)容后的浙江各市潛力變化進(jìn)行分析，為浙江省后期發(fā)展規(guī)劃提供參考依據(jù)。
1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來源
1.1 研究區(qū)
與世界各大城市群的形成過程類似，長三角城市群近20年來經(jīng)歷了5次擴(kuò)容，呈現(xiàn)出“遞進(jìn)式”的發(fā)展方式［16］。1997年，長三角城市群共包括15個成員，其中浙江省含杭州、寧波、嘉興、紹興、湖州、舟山等6市。2003年8月，浙江省臺州市正式加入長三角城市群；2010年3月，增加6座城市，其中包含浙江省的金華市與衢州市；2013年4月再次接納8座城市，浙江的麗水市和溫州市被納入其中，至此浙江11市全部進(jìn)入長三角城市群。隨著2018年和2019年城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會的兩次舉行，長三角實(shí)現(xiàn)了江浙滬皖三省一市的全覆蓋，迎來前所未有的發(fā)展機(jī)遇，浙江省范圍內(nèi)的長三角城市群擴(kuò)容變化歷程如圖1。
1.2 數(shù)據(jù)來源
社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)：基于已有研究，考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性，在完備性、層次性和可比性原則的指導(dǎo)下，從城市規(guī)模、城市經(jīng)濟(jì)、城市發(fā)展以及基礎(chǔ)設(shè)施四個方面構(gòu)建了評價(jià)指標(biāo)體系［17-18］（表1），能夠較為全面地反映浙江省的綜合發(fā)展?jié)摿?。指?biāo)數(shù)據(jù)來源于2000～2019年《浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《衢州市統(tǒng)計(jì)年鑒》《麗水市統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各市不同年份的《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展公報(bào)》。
圖1 長三角擴(kuò)容逐步納入的浙江省域范圍Fig.1 The scope of Zhejiang province gradually included under the background of the expansion of the Yangtze river delta region
表1 浙江省綜合發(fā)展?jié)摿υu價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Evaluation index system of comprehensive developing potential of Zhejiang province
夜間燈光數(shù)據(jù)：僅根據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒中的建成區(qū)面積數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，會對研究結(jié)果造成影響，為了確保城鎮(zhèn)化數(shù)據(jù)的可靠性與科學(xué)性［19］，建成區(qū)面積均由美國國家地球物理數(shù)據(jù)中心（https://www.ngdc.noaa.gov/）下載的夜間燈光數(shù)據(jù)提取。2000～2011年選用DMSP/OLS夜間燈光影像，具體參數(shù)見表2。2012～2019年選用NPP/VIIRS夜間燈光影像中的VCMCFG版本，影像選取時(shí)間統(tǒng)一為7月。
由于DMSP/OLS和NPP/VIIRS使用的傳感器不同，其圖像分辨率存在差異，因此不能進(jìn)行直接比較，需要對二者進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換、相互校正、擬合平滑處理以及連續(xù)性校正等一系列操作，使兩類數(shù)據(jù)具有可比性［20］。通過參考目前學(xué)界常用確定閾值（DN值）的若干方法［21-24］，本文最終使用形態(tài)學(xué)濾波法，確定最佳分割閾值，提取了浙江11市的建成區(qū)面積［25］。本文選取2000年、2005年、2010年、2015年和2019年五期圖像作為建成區(qū)面積變化示意圖（圖2）。
表2 DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)列表Table 2 The list of DMSP/OLS nighttime light data
圖2 浙江省建成區(qū)面積變化圖Fig.2 Area change of built-up area in Zhejiang province
2 研究方法
2.1 加權(quán)主成分TOPSIS模型
加權(quán)主成分TOPSIS模型是一種能測算各城市發(fā)展?jié)摿Φ姆椒?，它能根?jù)各城市的相對地位和影響力進(jìn)行排序。該模型是將主成分分析法與TOPSIS法相結(jié)合創(chuàng)造出的函數(shù)模型，其原理是在主成分分析法降維后，運(yùn)用TOPSIS進(jìn)行再次降維，有效避免了人為確定權(quán)重的主觀性，因此可信度高且代表性強(qiáng)［26］。其基本步驟如下：
（1）樣本標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化樣本陣。
（2）根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化過程中的成分矩陣表，確定主成分表達(dá)式。
（3）確定主成分決策陣。將標(biāo)準(zhǔn)化樣本陣代入主成分表達(dá)式中，求得主成分決策陣。利用Zij=yij-mini｛yij｝求出單向主成分決策陣。通過不同主成分貢獻(xiàn)率與累計(jì)貢獻(xiàn)率的比值求出不同主成分權(quán)重aj，最后將其賦予對應(yīng)的主成分，得到主成分決策陣。
（4）綜合排序。測算正負(fù)理想點(diǎn)：
式中：Z-表示負(fù)理想點(diǎn)，Z+表示正理想點(diǎn)。
計(jì)算各方案到正理想點(diǎn)的相對接近度Si：
（5）根據(jù)Si大小進(jìn)行綜合排序。
2.2 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法
標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法（SDE）能夠從不同角度反映浙江各市潛力重心分布特征［27］，通過計(jì)算橢圓的長短軸、旋轉(zhuǎn)角以及重心偏移度，可以了解各城市的空間發(fā)展趨勢。
2.3 反距離權(quán)重插值法
反距離權(quán)重插值法能夠反映出各市向外輻射能力，體現(xiàn)各市潛力空間分異變化情況。該方法是一種確定性方法，用于已知散點(diǎn)集的多變量插值［28］，它通過插值點(diǎn)與樣本點(diǎn)之間的距離作為權(quán)重，進(jìn)行加權(quán)平均，離插值點(diǎn)越近的樣本點(diǎn)賦予的權(quán)重越大，權(quán)重貢獻(xiàn)率與距離成反比，可表示為：
式中：Z表示插值點(diǎn)估算值，Di表示站點(diǎn)i與插值點(diǎn)之間的距離；Zi表示實(shí)際樣本值；P則為距離的冪，本文采用P=2，因此也可稱為反距離平方加權(quán)法。
3 結(jié)果與分析
3.1 發(fā)展?jié)摿r(shí)序分析
通過加權(quán)主成分TOPSIS模型對各年份浙江省11個市的綜合發(fā)展?jié)摿M(jìn)行了實(shí)證分析。以2000年為例，在SPSS平臺確定各主成分權(quán)重，根據(jù)累計(jì)方差貢獻(xiàn)率不小于80%的規(guī)定，提取出了五個主成分，表3為五個主成分的系數(shù)，據(jù)此可以得出5個主成分的線性表達(dá)式：
計(jì)算出各主成分的數(shù)值后，根據(jù)加權(quán)主成分TOPSIS模型步驟，得到歷年浙江省11市的綜合潛力值排名表（表4）與空間分布圖（圖3）。
2000年至2019年期間，浙江11市潛力排名一直處于波動，但杭州與寧波穩(wěn)于前兩位，而衢州和麗水穩(wěn)于末兩位。在余下的7座城市中除舟山外，均在上下2個排名間波動。通過對比表4中浙江各市在2019年與2000年潛力值，發(fā)現(xiàn)隨著長三角擴(kuò)容，以舟山為代表的絕大多數(shù)城市潛力值都有所上升，而溫州則明顯下降（表4）。
表3 2000年主成分得分系數(shù)矩陣表Table 3 Coefficient matrix of principal component score in 2000
表4 浙江省11市2000～2019年潛力值Table 4 The potential value of 11 cities in Zhejiang province from 2000 to 2019
圖3 浙江省11市潛力值的空間分布（2000～2019）Fig.3 The spatial distribution of potential in 11 cities of Zhejiang Province from 2000 to 2019
溫州市加入長三角城市群后，發(fā)展?jié)摿Ψ炊陆?，其主要原因有以下兩點(diǎn)：其一，城市規(guī)劃不夠合理，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對滯后，交通設(shè)置不完善，各區(qū)縣交流少封閉嚴(yán)重，縣與縣之間的道路通達(dá)性較低。同時(shí)，道路建設(shè)也存在問題，溫州的道路過窄，車輛難停，容易導(dǎo)致交通堵塞。其二，人才流失嚴(yán)重。溫州的發(fā)展對人才的需求較大，但隨著長三角城市群的融合發(fā)展，杭州、寧波等地發(fā)展迅猛，人才資源快速流入這些地區(qū)，導(dǎo)致溫州高端技術(shù)型人才欠缺且單一，第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也受到牽制。
舟山與溫州的發(fā)展趨勢相反，其排名由2000年的第8名上升到第3名，是浙江11市中發(fā)展?jié)摿ε琶仙羁斓某鞘?，其主要原因在于舟山市城市?guī)劃合理，大力開發(fā)旅游資源。2013年1月國務(wù)院批復(fù)《浙江舟山群島新區(qū)發(fā)展規(guī)劃》，將舟山群島定位于浙江海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展的先導(dǎo)區(qū)，成為長三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展重要增長極。2018年《浙江舟山群島新區(qū)（城市）總體規(guī)劃（2012～2030年）》進(jìn)一步明確了舟山市的發(fā)展方向，在確保區(qū)域重點(diǎn)項(xiàng)目高質(zhì)量發(fā)展的同時(shí)，增補(bǔ)公共配套服務(wù)，保護(hù)生態(tài)格局，營造特色城市風(fēng)貌。此外，甬舟鐵路、舟岱大橋的規(guī)劃也將使得舟山與周圍城市聯(lián)系更為緊密，進(jìn)一步加快其發(fā)展速度。
通 過2000年、2005年、2010年、2015年 和2019年五個時(shí)間段的潛力值對比，發(fā)現(xiàn)浙江各市發(fā)展?jié)摿Σ町愝^大。本文將2019年各市的發(fā)展?jié)摿潪樗膫€等級：0～0.3為發(fā)展?jié)摿θ鯀^(qū)、0.3～0.4為發(fā)展?jié)摿^弱區(qū)、0.4～0.5為發(fā)展?jié)摿^強(qiáng)區(qū)、0.5～1.0為發(fā)展?jié)摿?qiáng)區(qū)，將2000年至2019年各市排名浮動變化分為兩類：上升型與下降型（表5）。發(fā)展?jié)摿ε琶且粋€相對的概念，即浙江各市都處于發(fā)展中，但由于地域、政策、人口等原因，其發(fā)展速度不一，而排名反映的就是其速度問題。浙江各市發(fā)展?jié)摿Σ黄胶鈫栴}，主要有兩方面原因：其一，不同城市的區(qū)位、科技、環(huán)境、居民素養(yǎng)各有不同；其二，不同城市進(jìn)入長三角城市群的時(shí)間也不一樣。
研究期內(nèi)浙江省逐漸發(fā)展成北強(qiáng)南弱的狀態(tài)，發(fā)展?jié)摿^強(qiáng)區(qū)與強(qiáng)區(qū)的4座城市，均處于浙江北部，而發(fā)展?jié)摿θ鯀^(qū)的金華、麗水和衢州都處于浙江南部。早期進(jìn)入長三角的杭州、寧波、嘉興、紹興、湖州、舟山6座城市，有4座處于發(fā)展?jié)摿^強(qiáng)區(qū)與強(qiáng)區(qū)，余下湖州和溫州處于發(fā)展?jié)摿^弱區(qū)。共有5座城市的發(fā)展?jié)摿ε琶仙?座城市排名下降，總體上升降參半，但發(fā)展?jié)摿^好且排名上升的城市僅有舟山、嘉興和寧波，而發(fā)展?jié)摿^差且排名下降的城市卻有5座之多（表5）。
表5 浙江省11市綜合發(fā)展?jié)摿︻愋蚑able 5 Types of comprehensive development potential of 11 cities in Zhejiang province
3.2 發(fā)展?jié)摿臻g演變分析
通過反距離權(quán)重法和標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法得到五個時(shí)間截面的城市潛力空間分異圖（圖4）與綜合發(fā)展?jié)摿χ匦目臻g演化圖（圖5）。圖4反映出輻射變化幅度具有明顯的區(qū)域差異性，以杭州為核心的環(huán)杭州灣城市群，其輻射能力向外衰減速度較快，而溫州、衢州與麗水等外圍城市衰減速度較慢，浙江省各城市綜合發(fā)展?jié)摿γ黠@處于不平衡狀態(tài)。同時(shí)由圖5可知，研究期內(nèi)橢圓長軸呈東北—西南分布，表明發(fā)展?jié)摿^好的城市沿該方向分布。2000～2019年五個時(shí)間截面的橢圓重心存在輕微移動的情況，但總體來看重心都處于浙北，且有繼續(xù)向北遷移的趨勢，反映了浙江省發(fā)展?jié)摿Ρ备吣系偷默F(xiàn)狀。
圖4 浙江省11市城市潛力值空間插值效果Fig.4 The spatial interpolation result of the city potential in 11 cities of Zhejiang Province
圖5 2000～2019年浙江省11市綜合發(fā)展?jié)摿χ匦目臻g演化Fig.5 Spatial evolution of the potential gravity center for the comprehensive development of 11 cities in Zhejiang province from 2000 to 2019
根據(jù)城市潛力值越大，向外輻射能力越強(qiáng)的原則，杭州和寧波向外輻射范圍最廣，其綜合發(fā)展?jié)摿ψ畲?，充分體現(xiàn)了杭州、寧波兩地在浙江的核心地位，同時(shí)也體現(xiàn)出兩地對外的帶動作用。從2000～2019年的空間分異圖發(fā)現(xiàn)，杭甬兩地輻射范圍不斷向外擴(kuò)張，而處于杭甬中間的紹興，其潛力值處于下降狀態(tài)，伴隨著紹興向外輻射能力的弱化，杭甬兩地逐漸產(chǎn)生連通態(tài)勢。此外，湖州、嘉興和舟山潛力不斷上升，也進(jìn)一步深化了環(huán)杭州灣區(qū)域的一體化發(fā)展。雖然溫州原本也具有不錯的輻射能力，對衢州和麗水有一定帶動作用，但由于長三角城市群的不斷擴(kuò)容，浙江北部城市發(fā)展速度進(jìn)一步加快，致使溫州人才流失嚴(yán)重，綜合發(fā)展?jié)摿Σ粩嘞陆?，輻射圈層緩慢收縮，與金華、麗水和衢州三地一同淪為空間輻射能力薄弱地帶。
浙江11市潛力值和空間相互作用強(qiáng)度的變化趨勢與地區(qū)差異，充分表明近年來浙江各市的空間聯(lián)系還未形成一體化，甚至出現(xiàn)下降趨勢。主要原因有以下幾點(diǎn)：首先，核心城市輻射能力不足。浙江省整體水平發(fā)展與核心城市有著重大關(guān)聯(lián)，杭州、寧波兩地由于進(jìn)入長三角城市群時(shí)間最長，且杭州同時(shí)享有省會城市的政策福利，因此兩地自身發(fā)展?jié)摿^高。但目前杭甬暫未具有輻射整個浙江省的發(fā)展勢能，區(qū)域輻射能力不足，與上海等發(fā)達(dá)城市相比存在一定差距。其次，浙江省互補(bǔ)型產(chǎn)業(yè)欠缺，各市多處于競爭狀態(tài)。隨著長三角一體化深入發(fā)展，杭州大力發(fā)展電子業(yè)、旅游業(yè)、金融業(yè)等，向第三產(chǎn)業(yè)積極邁進(jìn)，然而經(jīng)濟(jì)、人口、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等指標(biāo)反映出目前在浙江各市中，以第二產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的城市仍占大多數(shù)，使得各市之間人才、技術(shù)、信息等資源競爭嚴(yán)重，難以形成一體化發(fā)展。最后，由于行政分割導(dǎo)致各市聯(lián)系不足，協(xié)調(diào)程度不夠。在城市之間的空間相互作用中，行政、政策因素扮演著重要角色，然而由于區(qū)域間存在較大差異性，各市交互成本較高，使得不同城市之間缺乏協(xié)調(diào)性，導(dǎo)致城市間相互作用減小。
4 結(jié)論與政策建議
4.1 結(jié)論
本文將社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)與夜光遙感數(shù)據(jù)相結(jié)合，通過構(gòu)建城市綜合發(fā)展?jié)摿υu價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用加權(quán)主成分TOPSIS模型，從時(shí)空兩個角度對浙江11市的潛力進(jìn)行了測算與分析，不僅反映出研究區(qū)在時(shí)序上的變化，同時(shí)體現(xiàn)了各市內(nèi)部空間異質(zhì)問題。通過研究得出以下結(jié)論：首先，浙江各市發(fā)展?jié)摿Σ黄胶鈶B(tài)勢明顯。從整體上看，浙江呈現(xiàn)出北強(qiáng)南弱的發(fā)展態(tài)勢。地處北端的杭州與寧波已成為新一線城市，深度融入長三角城市群，發(fā)展前景良好；而南部的溫州發(fā)展疲軟，與周邊城市一同淪為發(fā)展?jié)摿^弱的區(qū)域。其次，地處浙北的環(huán)杭州灣城市群逐漸呈現(xiàn)一體化發(fā)展趨勢，具有相互連接的態(tài)勢。該城市群毗鄰上海，隨著長三角一體化的深入，依靠大運(yùn)河水路、杭紹臺高鐵、嘉湖高速、杭甬高速、杭州灣跨海大橋以及寧波、蕭山兩大機(jī)場，邁入城市化進(jìn)程的高速發(fā)展階段。最后，杭甬兩地輻射范圍雖不斷擴(kuò)大，但作為發(fā)展引擎城市，杭甬對浙南地區(qū)的輻射力度卻仍顯不足，與浙南的空間聯(lián)系有待提升。杭甬作為引擎城市應(yīng)帶動全省各市積極融入長三角城市群，謀求發(fā)展機(jī)遇。
4.2 政策建議
根據(jù)上述結(jié)論，本文從外部區(qū)域合作與內(nèi)部發(fā)展形態(tài)兩方面給出如下建議。
從外部區(qū)域合作上來看，浙江應(yīng)深度對接國家長三角發(fā)展戰(zhàn)略，消除省際間要素交流障礙。浙江應(yīng)當(dāng)以中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《交通強(qiáng)國建設(shè)綱要》為根據(jù)，借鑒舟山跨海大橋和杭州灣跨海大橋的成功經(jīng)驗(yàn)，優(yōu)化杭州蕭山機(jī)場綜合樞紐系統(tǒng)，打造沿江高鐵工程、杭州都市圈環(huán)線工程以及寧波西綜合樞紐工程，建設(shè)滬舟甬跨海大通道，深化與上海都市圈和南京都市圈的交流，實(shí)現(xiàn)長三角一體化發(fā)展。
從內(nèi)部發(fā)展形態(tài)上來看，各市應(yīng)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，優(yōu)化空間發(fā)展格局。浙江應(yīng)落實(shí)黨中央提出的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革要求，轉(zhuǎn)變各市落后的發(fā)展模式，發(fā)展互補(bǔ)型產(chǎn)業(yè)。同時(shí)，根據(jù)國家發(fā)展改革委對于現(xiàn)代化都市圈的指導(dǎo)意見，形成以杭州、寧波、溫州、金義四大都市區(qū)核心區(qū)為中心帶動，以環(huán)杭州灣、甬臺溫、杭金衢、金麗溫四大城市連綿帶為軸線延伸，以四大都市經(jīng)濟(jì)圈為輻射拓展的“四核、四帶、四圈”網(wǎng)絡(luò)型城市群空間格局。
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