以長(zhǎng)三角城市群26座地級(jí)及以上行政區(qū)市府所在城市為研究對(duì)象,利用泰爾指數(shù)、變差系數(shù)及探索性空間數(shù)據(jù)分析,對(duì)其2008—2017年間土地經(jīng)濟(jì)密度的空間差異與格局演變進(jìn)行測(cè)算與分析。結(jié)果顯示:（1）長(zhǎng)三角城市群城市土地經(jīng)濟(jì)密度整體處于較高水平且呈現(xiàn)逐年增加的態(tài)勢(shì);研究區(qū)的泰爾指數(shù)和變差系數(shù)在10年間均呈下降趨勢(shì),但區(qū)間和區(qū)內(nèi)分別存在著差異,且對(duì)城市土地經(jīng)濟(jì)密度差異起著重要作用。（2）長(zhǎng)三角城市群城市土地經(jīng)濟(jì)密度存在著顯著的全局空間集聚效應(yīng),但是Moran’s I指數(shù)較低,空間自相關(guān)的特征在長(zhǎng)三角城市群城市土地經(jīng)濟(jì)密度的格局中表現(xiàn)不明顯,其集聚程度低,整體呈弱集聚格局。（3）長(zhǎng)三角城市群內(nèi)大多數(shù)城市的土地經(jīng)濟(jì)密度受其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間鄰近效應(yīng)和極化效應(yīng)的影響,在地理空間上存在著明顯的相互依賴性,呈現(xiàn)集聚的特征。 

【文章來源】：管理學(xué)刊. 2020,33(04)CSSCI

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

2008-2017年長(zhǎng)三角城市群城市土地經(jīng)濟(jì)密度差異圖

從圖3可以得知，2008年落在Moran散點(diǎn)圖四個(gè)象限中的城市數(shù)各不相同，第Ⅰ象限的點(diǎn)數(shù)最多，第Ⅲ象限次之，再次是第Ⅱ象限，第Ⅳ象限則沒有城市落入。其中上海、無錫、紹興、寧波、南通、嘉興、常州等12座城市位于第Ⅰ象限，表現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系，是強(qiáng)城市土地經(jīng)濟(jì)密度集聚城市（H-H），即城市土地經(jīng)濟(jì)密度高觀測(cè)值的區(qū)域單元與同是高觀測(cè)值的區(qū)域單元發(fā)生集聚，主要原因在于上海是長(zhǎng)三角城市群的經(jīng)濟(jì)引擎，蘇州、無錫等城市又位于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的第一梯隊(duì)，它們無論從經(jīng)濟(jì)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)還是收入水平上都具有明顯的優(yōu)勢(shì)，這些城市空間溢出效應(yīng)突顯，在自身土地經(jīng)濟(jì)密度逐步提高的同時(shí)，對(duì)周邊城市也形成顯著的正向帶動(dòng)作用，但不同城市的擴(kuò)張強(qiáng)度和方向仍存在著差異。同樣表現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系的合肥、安慶、南京等9座城市位于第Ⅲ象限，是弱城市土地經(jīng)濟(jì)密度集聚城市（L-L），即城市土地經(jīng)濟(jì)密度低觀測(cè)值的區(qū)域單元與同是低觀測(cè)值的區(qū)域單元發(fā)生集聚。以舟山、杭州為代表的其他城市分別位于第Ⅱ、Ⅳ象限，為負(fù)空間自相關(guān)關(guān)系（L-H或H-L）。這些城市與周圍城市的相互吸引能力有限，經(jīng)濟(jì)發(fā)展系統(tǒng)與城市土地利用系統(tǒng)的耦合效應(yīng)不強(qiáng)，從而造成“中心高（低）”或“四周低（高）”的負(fù)相關(guān)現(xiàn)象。揚(yáng)州同時(shí)跨越了第Ⅰ、Ⅳ象限。與2008年相比，2013年有小幅度的變化，即開始位于第Ⅰ象限（H-H）的紹興遷躍到了第Ⅱ象限（L-H），鎮(zhèn)江則從第Ⅱ象限（L-H）遷躍到第Ⅰ象限（H-H），但大部分城市還位于第Ⅰ、Ⅲ象限。2013—2017年間，除宣城由原來的第Ⅳ象限（H-L）遷躍到第Ⅲ象限（L-L）外，其余城市基本沒有變化�？傊�，從第Ⅰ、Ⅲ象限城市土地經(jīng)濟(jì)密度局部的H-H和L-L來看，從某種程度上可以認(rèn)為長(zhǎng)三角城市群城市土地經(jīng)濟(jì)密度在地理空間上存在著明顯的相互依賴性，呈現(xiàn)集聚的特征。根據(jù)Moran散點(diǎn)圖僅能識(shí)別出長(zhǎng)三角城市群城市土地經(jīng)濟(jì)密度局部所存有的幾種空間相關(guān)特征，然而，這些空間特征的顯著性如何卻沒有得到印證，也無法給出一個(gè)具體的定論。為能夠深度解決該問題并能夠確定局部空間集聚或產(chǎn)生異常值的具體位置，需要對(duì)其進(jìn)行空間關(guān)聯(lián)局域指標(biāo)（LISA）分析。依據(jù)所計(jì)算出的局部Moran’s I統(tǒng)計(jì)量的Z值，甄別出其集聚或異常特征的顯著性[16]。這里基于Geoda和ArcGIS軟件，繪制2008年、2013年和2017年長(zhǎng)三角城市群城市土地經(jīng)濟(jì)密度的LISA集聚圖并輸出其他年份的LISA集聚結(jié)果。

根據(jù)Moran散點(diǎn)圖僅能識(shí)別出長(zhǎng)三角城市群城市土地經(jīng)濟(jì)密度局部所存有的幾種空間相關(guān)特征，然而，這些空間特征的顯著性如何卻沒有得到印證，也無法給出一個(gè)具體的定論。為能夠深度解決該問題并能夠確定局部空間集聚或產(chǎn)生異常值的具體位置，需要對(duì)其進(jìn)行空間關(guān)聯(lián)局域指標(biāo)（LISA）分析。依據(jù)所計(jì)算出的局部Moran’s I統(tǒng)計(jì)量的Z值，甄別出其集聚或異常特征的顯著性[16]。這里基于Geoda和ArcGIS軟件，繪制2008年、2013年和2017年長(zhǎng)三角城市群城市土地經(jīng)濟(jì)密度的LISA集聚圖并輸出其他年份的LISA集聚結(jié)果。如圖4所示，在2008年、2013年和2017年長(zhǎng)三角城市群城市在四個(gè)象限上全通過了5%的顯著性水平檢驗(yàn)，將觀測(cè)期的LISA集聚圖結(jié)果匯總?cè)绫?。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]中國(guó)國(guó)家級(jí)經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)及其產(chǎn)業(yè)空間格局演化——基于地級(jí)及以上市面板數(shù)據(jù)實(shí)證研究[J]. 蔡善柱,陸林.  地理科學(xué). 2019(03)
[2]河南省區(qū)域經(jīng)濟(jì)要素差異研究[J]. 徐亞芳,楊秀麗.  當(dāng)代經(jīng)濟(jì). 2019(02)
[3]長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色全要素生產(chǎn)率的時(shí)空分異特征研究[J]. 易明,李綱,彭甲超,陳文磊.  管理世界. 2018(11)
[4]東北地區(qū)城市土地經(jīng)濟(jì)密度格局演變[J]. 周敏,胡碧霞.  城市問題. 2018(10)
[5]我國(guó)綠色發(fā)展指數(shù)的空間分布及地區(qū)差異探析——基于探索性空間數(shù)據(jù)分析法[J]. 魏和清,李穎.  當(dāng)代財(cái)經(jīng). 2018(10)
[6]我國(guó)文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)園區(qū)的時(shí)空分布——基于探索性空間數(shù)據(jù)分析[J]. 褚嵐翔,黃麗.  企業(yè)經(jīng)濟(jì). 2018(06)
[7]內(nèi)蒙古自治區(qū)城鎮(zhèn)土地經(jīng)濟(jì)密度的區(qū)域差異及其收斂性分析[J]. 王宏亮,郝晉珉,管青春,張益賓,祖健,王錦.  中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(02)
[8]中國(guó)地級(jí)以上城市土地經(jīng)濟(jì)密度差異的時(shí)空演化分析[J]. 匡兵,盧新海,周敏,饒映雪.  地理科學(xué). 2017(12)
[9]網(wǎng)絡(luò)時(shí)代下地區(qū)信息化發(fā)展空間關(guān)聯(lián)分析——基于探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）方法的應(yīng)用[J]. 張雪玲,吳明.  浙江學(xué)刊. 2018(01)
[10]成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)土地經(jīng)濟(jì)密度時(shí)空特征及動(dòng)態(tài)演變[J]. 羅剛,廖和平,房傲雪,李強(qiáng),李義龍,廖漣漪.  西南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(12)



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