基于发展潜力评价的厦门都市圈空间格局研究.pdf
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1、基于发展潜力评价的厦门都市圈空间格局研究基于发展潜力评价的厦门都市圈空间格局研究李晓李晓摘要:摘要:本文基于区域发展潜力评价,构建评价指标体系,采用熵值法计算权重得出结果,客观测度厦门都市圈县级行政区经济发展潜力。之后利用 ArcGIS 软件将测评结果投射到空间上,并进行空间插值等运算,在此基础上抽象成结构要素。最后基于上述分析,得到具有指导性的区域经济发展空间结构,即协调都市圈内部各区县发展趋势,以两条承担不同发展重点的轴带连接都市圈由沿海向内陆潜力逐级递减的不同圈层,进而使西部发展落后地区依托各级圈层逐步实现振兴目标。厦门都市圈目前阶段作为发展型都市圈已经具有良好的发展基础与发展态势,因此
2、寻找客观简明的方法初步判断都市圈未来发展结构,是以都市圈战略为抓手,推动厦门都市圈发展培育建设的基础但必不可少的工作。关键词:关键词:厦门都市圈,经济发展潜力,空间格局,空间结构1 引言引言2018 年中国常住人口城镇化率达到 59.58%,城镇化进程已经过半,与此同时也经历了一城独大导致大量城市病的问题,但大量人口向社会经济发达地区聚集的趋势仍然不会改变,因此需要寻找一条适度尺度的区域合作道路,即都市圈一体化建设,来作为城镇化后半程的重要发展模式。经过清华大学中国新型城镇化研究院团队的分析,中国城镇化最终会形成以 19+2 城市群为主体形态的格局,除长三角城市群和珠三角城市群外,其余城市群均
3、处于发展阶段或培育阶段。处在发展阶段的厦门都市圈应恰逢其时地以都市圈战略作为现阶段的抓手,推动都市圈的培育建设。“厦门都市圈”包括中国福建省东南南部沿海的厦门、泉州和漳州三个设区市及所辖县区,属于中国沿海开发地区之一,是福建省近年来经济社会迅速发展的区域,正成为福建乃至中国东部地区最具活力的经济区域之一,在加快建设海峡西岸经济区、加强闽台经济合作、推进祖国和平统一大业中发挥重要作用。金星星等人1通过对“闽三角城市群”生产-生活-生态时空格局研究表明,20002015 年,闽三角城市群生产、生活空间均集中分布于东部沿海地区且呈扩张趋势,生态空间则集中分布于西部山地、丘陵地区且整体呈缩减变化态势。
4、因此如何协调都市圈内部各区县发展趋势,明确都市圈未来发展结构成为都市圈协同发展基础但不可或缺的工作,以期在“厦门都市圈”整体发展态势良好的基础上,探寻东西部地区联合发展路径。2 研究区域与研究框架研究区域与研究框架2.1 研究区域研究区域截至 2017 年,“闽三角城市群”厦门市、泉州市和漳州市 3 个设区市所下辖县区(包括县级市)共 28 个(图 1)。其中厦门市有 6 个县级区划,均为市辖区;泉州市有 12 个县级区划,含 4 个市辖区,3 个县级市,4 个县(其中金门县实际属于我国台湾地区管辖,本文数据不予涉及);漳州市有 11 个县级区划,含 2 个市辖区,1 个县级市,8 个县。截至
5、 2017 年,全区 GDP15428.08 亿元,常住人口 1776 万人,分别占福建省的 47.94%和 45.41%,即占福建省陆地面积约 20%的区域集聚着全省接近 50%的人口与经济总量。全区域地势西北高、东南低,拥有晋江水系、九龙江水系两大水系,地貌类型复杂,属亚热带季风气候,温和多雨,方言以闽南语为主。图 1研究区范围图2.2 研究框架研究框架本文研究主要建立在厦门都市圈内各区县经济发展潜力评价基础上,即对区域复合系统(指一定区域的人口、社会、经济、市场和管理调控等子系统通过相互作用、相互影响、相互制约而构成的具有一定结构和功能的有机整体)在维持可持续发展的前提下,其支撑体系所具
6、有的潜在能力进行测评,来表征城市群内部各城市在经济产业发展上的不足和优势。具体操作为结合县级单位发展特点及数据可获性,确定经济发展水平、市场条件、劳动力条件、基础设施条件、政府调控水平五个方面的评价方向,得到各区县在五个方面的不足和优势情况,并进行综合评判,得到整体经济发展潜力的空间分布特征,并进一步抽象成区域经济发展空间要素,确定未来一段时间厦门都市圈空间发展结构(图 2)。图 2研究框架图3 区域经济发展潜力评价区域经济发展潜力评价3.1 指标体系构建指标体系构建经济发展潜力的分析广泛来讲,包括经济、生态、社会等各方面的现状情况,本文只对经济产业本身的发展情况进行相应研究。以表征经济发展潜
7、力为目标,至少包括 3 方面内容:吸引能力、支撑水平以及发展能力,在此基础上构建评价指标体系。基于上面的设定,具体到区县层面,并且考虑到县级指标的获取难度,设定以下几个类别的指标,包括经济发展水平、市场条件、劳动力条件、基础设施条件以及政府调控水平五个方面,每个类别由若干指标构成(表 1)。3.2 数据来源数据来源本文选取 2017 年数据对经济发展潜力进行分析,保证研究的时效性。文中厦门、泉州、漳州各区县的数据直接或间接来自 2018 年福建省统计年鉴。3.3 指标权重的确定指标权重的确定本文采用熵值法进行指标权重的确定。在信息系统中,熵是对不确定性的一种度量,信息熵越大信息不确定性越大,信
8、息的效用值越小,权重就小;信息熵越小不确定性越小,信息的效用值越大,其权重就大。一般认为熵值法能够深刻反映出指标信息的效用价值,它克服了多指标变量间的信息重叠及人为确定权重的主观性,所给出的指标具有更高的可信度,适合对多元指标进行综合评价。具体计算过程参考文献5,本文不再赘述。在熵值法中,为了便于不同数值之间的比较,需要对原始数据进行标准化处理。本文利用 Excel 软件进行最大值最小值标准化。根据计算步骤,依次测算出熵值、效用值,最终得到各指标权重(表 1)。观察表 1 可以发现,指标权重最大的是公路通车里程,权重达 0.1717;其次为社会消费品零售总额,权重达 0.1601;规模以上工业
9、企业利润总额和地方一般公共预算收入权重也较大,均在 0.15以上;权重最小的是非农产业占 GDP 的比重以及城镇单位在岗职工平均工资,均在 0.005以下。指标权重大小仅反映各指标在评价体系中的相对重要程度。类别类别指标构成指标构成熵值熵值效用值效用值权重权重经济发展水平人均 GDP0.98140.01860.0297非农产业占 GDP 的比重0.99910.00090.0015规模以上工业企业利润总额0.90180.09820.1570城镇单位在岗职工平均工资0.99830.00170.0027市场条件全社会固定资产投资额0.95810.04190.0669社会消费品零售总额0.89990.
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