季 成，葉 磊

（南通大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，南通226001）

引言

新中國(guó)成立70年以來(lái)，隨著區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施，我國(guó)各區(qū)域經(jīng)濟(jì)總量不斷攀升，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化，區(qū)域發(fā)展差距總體呈縮小態(tài)勢(shì)，區(qū)域發(fā)展取得輝煌成就。盡管如此，區(qū)域發(fā)展差異依然是區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展所面臨的重要問(wèn)題，是經(jīng)濟(jì)學(xué)與地理學(xué)長(zhǎng)期關(guān)注的熱點(diǎn)之一，對(duì)區(qū)域差異的研究歸根到底是對(duì)人口和經(jīng)濟(jì)的空間格局變化的研究。

經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)可以帶動(dòng)人口的集聚，而人口的集聚又可以推動(dòng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是國(guó)內(nèi)外大多數(shù)學(xué)者的共識(shí)[1，2]。Adam認(rèn)為人口的不斷增長(zhǎng)是一個(gè)國(guó)家和區(qū)域經(jīng)濟(jì)繁榮的象征，既是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的原因又是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的結(jié)果[3]。David采用人口基尼系數(shù)分析了美國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異問(wèn)題，進(jìn)一步從實(shí)證角度論證了經(jīng)濟(jì)—人口的高度空間異質(zhì)性，這一趨勢(shì)在上世紀(jì)五六十年代達(dá)到了頂峰[4]。國(guó)外亦有不少學(xué)者從經(jīng)濟(jì)地理學(xué)視角論述了區(qū)域不平衡現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)人口的數(shù)量、質(zhì)量以及產(chǎn)業(yè)的聚合度會(huì)很大程度的影響區(qū)域的發(fā)展[5-7]。進(jìn)入新千年后，國(guó)內(nèi)很多學(xué)者結(jié)合中國(guó)國(guó)情從全國(guó)和區(qū)域兩個(gè)尺度上對(duì)中國(guó)人口—經(jīng)濟(jì)的一致性展開(kāi)了系統(tǒng)研究[8-10]。從全國(guó)尺度上來(lái)看，通過(guò)重心法分別繪制經(jīng)濟(jì)與人口的重心軌跡圖，得出我國(guó)人口和經(jīng)濟(jì)空間布局存在一定的規(guī)律性，人口與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不協(xié)調(diào)會(huì)導(dǎo)致區(qū)域空間差異[11-13]，在產(chǎn)業(yè)不斷向核心地區(qū)集中的過(guò)程中，人口沒(méi)有同步集中，造成了區(qū)域間產(chǎn)業(yè)與人口分布高度失衡[14-16]。從區(qū)域尺度上看，由于長(zhǎng)三角地區(qū)城市經(jīng)濟(jì)重心的移動(dòng)速度遠(yuǎn)超過(guò)人口重心的移動(dòng)，使得本地區(qū)的人口—經(jīng)濟(jì)的分布在空間上呈現(xiàn)北高南低的態(tài)勢(shì)[17，18]；長(zhǎng)株潭城市群的例證也表明經(jīng)濟(jì)要素的自由流動(dòng)在本地區(qū)已基本實(shí)現(xiàn)，但是人口的自由流動(dòng)尚未實(shí)現(xiàn)，這就使得人口—經(jīng)濟(jì)要素?zé)o法同時(shí)移動(dòng)，變相加大了區(qū)域差異[19]。故而，增強(qiáng)人口與經(jīng)濟(jì)空間分布的匹配度是促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的重要一環(huán)，也是我國(guó)各級(jí)政府縮小區(qū)域差異的重要舉措之一[20-23]。

綜上所述，已有的研究尺度多集中在全國(guó)或省市，基于縣域尺度的人口—經(jīng)濟(jì)差異研究還相對(duì)較少。為此，本文以揚(yáng)子江城市群為例，從縣域尺度出發(fā)，綜合運(yùn)用重心法、不一致指數(shù)及不均衡指數(shù)等方法，搜集2003～2017年各縣市的常住人口、GDP、人均GDP等指標(biāo)，對(duì)本地區(qū)的人口—經(jīng)濟(jì)空間格局演變過(guò)程進(jìn)行系統(tǒng)分析與可視化。希冀在進(jìn)一步豐富和完善區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論體系及相關(guān)實(shí)證素材的基礎(chǔ)上，為未來(lái)?yè)P(yáng)子江城市群協(xié)調(diào)發(fā)展政策的制定提供有益參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)域

揚(yáng)子江城市群是江蘇省委于2016年為重塑江蘇經(jīng)濟(jì)地理格局，促進(jìn)“強(qiáng)富美高”新江蘇建設(shè)提出的重要區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略，主要包括沿江的八個(gè)城市，即南京、無(wú)錫、常州、蘇州、鎮(zhèn)江、南通、泰州和揚(yáng)州。本文研究尺度為縣域，因而還包括上述8個(gè)城市下轄的若干縣市，研究單元共計(jì)29個(gè)。

1.2 研究方法

1.2.1 重心法。重心法用于表示區(qū)域中某種屬性在區(qū)域中的分布狀況以及發(fā)展趨勢(shì)，本文用幾何中心來(lái)測(cè)算人口與經(jīng)濟(jì)的空間分布狀況，而重心在時(shí)間維上的變化，就表示了區(qū)域差異的動(dòng)態(tài)演變過(guò)程?；竟饺缦拢?/p>

其中：X、Y為某指標(biāo)分布區(qū)域的重心坐標(biāo)，Xi、Yi為第i個(gè)評(píng)價(jià)單元的地理中心坐標(biāo)，Pi為第i(i=1,2,3,…,n)個(gè)評(píng)價(jià)單元的指標(biāo)數(shù)值。

1.2.2 不均衡指數(shù)。不均衡指數(shù)可以有效反映人口與經(jīng)濟(jì)要素之間的空間耦合關(guān)系，常被學(xué)者們用來(lái)研究區(qū)域人口與經(jīng)濟(jì)分布狀況，其計(jì)算公式如下：

其中，n為研究單元數(shù)；Xi表示城市i的GDP占總量的比重；Yi表示城市i人口占總量的比重。E越小表明分布越均衡，反之越不均衡。

1.2.3 不一致指數(shù)。為了更直觀表達(dá)區(qū)域人口與經(jīng)濟(jì)分布的不均衡狀況，本文構(gòu)建了人口—經(jīng)濟(jì)空間分布的不一致性指數(shù)。計(jì)算公式如下：

其中：POPit、POPt分別表示 i地區(qū)在t時(shí)刻的人口和人口總量；同理，GDPit、GDPt分別表示i地區(qū)在t時(shí)刻的GDP和GDP總量。BYZit越大，表明人口占比高。不一致指數(shù)大于1表示人口集中度高于經(jīng)濟(jì)集中度；反之，經(jīng)濟(jì)集中度高于人口集中度。

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本文的研究數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2003～2017年揚(yáng)子江城市群各城市的統(tǒng)計(jì)年鑒。由于2008年以來(lái)?yè)P(yáng)子江城市群中部分城市的行政區(qū)劃有所調(diào)整，因此本文在計(jì)算時(shí)統(tǒng)一以2017年揚(yáng)子江城市群行政區(qū)劃為標(biāo)準(zhǔn)，并將被合并地區(qū)的數(shù)據(jù)加總到上一級(jí)行政單元，如泰州將姜堰市調(diào)整為姜堰區(qū)，因此在計(jì)算時(shí)要將姜堰的數(shù)據(jù)合并至泰州市區(qū)。此外，南京市從縣市尺度考慮，未下設(shè)獨(dú)立的縣級(jí)市，因此南京市按一個(gè)整體進(jìn)行計(jì)算。

2 人口—經(jīng)濟(jì)空間分布格局演變過(guò)程分析

2.1 人口演變格局

從總體上看，2003～2017年，揚(yáng)子江城市群人口累計(jì)增長(zhǎng)約17.6%，遠(yuǎn)高于同期全國(guó)7.4%的增幅，人口集聚的趨勢(shì)十分顯著。分時(shí)段來(lái)看，2003～2010年本地區(qū)人口增速相對(duì)較快，年均增速達(dá)1.9%，而2011～2017年人口增長(zhǎng)速度逐漸趨緩，年均增速降至0.3%。如圖1所示，從人口分布的空間格局上看，蘇南地區(qū)始終是揚(yáng)子江城市群的人口密集區(qū)，人口占比逐年提升，至2017年已達(dá)66.9%，相比較而言蘇中三市的人口占比則緩慢下降，人口凈流出的現(xiàn)象較為明顯。分縣區(qū)來(lái)看，2003～2007年，蘇州和無(wú)錫（含所轄縣市）人口增速較快，總量占比也相對(duì)較大，同期南通為人口的凈流出地；2007～2013年，蘇州市區(qū)和無(wú)錫市區(qū)的人口依然在快速集聚，占比分別增長(zhǎng)了1.14和0.65個(gè)百分點(diǎn)，同期揚(yáng)州（含所轄縣市）的人口流出現(xiàn)象比較顯著；2013～2017年，在本地區(qū)人口增速普遍放緩的前提下，南京、蘇州、無(wú)錫和南通等發(fā)達(dá)城市的人口依然增長(zhǎng)，特別是南通一改過(guò)去人口凈流出的窘境，人口集聚的特征逐漸顯現(xiàn)，南京在不斷提升省會(huì)城市首位度的作用下，人口集聚速度領(lǐng)跑整個(gè)揚(yáng)子江城市群，約為其他城市的9倍左右。

從重心演變格局看（圖2），揚(yáng)子江城市群的人口重心一直在 120°E（±0.02°）、31.95°N（±0.02°）徘徊，與幾何中心（120.02°E，32.17°N）相比，人口重心偏向于南部，表明蘇南是揚(yáng)子江城市群人口高度密集區(qū)，且人口增長(zhǎng)率重心偏向于南部地區(qū)。具體來(lái)說(shuō)，2003～2004年、2006～2010年這兩個(gè)階段人口重心屬于向東南方向偏移，即蘇錫常地區(qū)人口增速較快，而2004～2006年、2010～2017年這兩個(gè)階段人口重心屬于向西南方向偏移，即寧鎮(zhèn)揚(yáng)地區(qū)的人口增速較快。

圖1 2003～2017年揚(yáng)子江城市群人口分布演變過(guò)程

圖2 2003～2017年揚(yáng)子江城市群人口重心分布演變

2.2 經(jīng)濟(jì)演變格局

從總體上看，2017年揚(yáng)子江城市群的GDP為67719.28億元，為2003年的6.7倍，按現(xiàn)價(jià)GDP計(jì)算的年均增速快于全國(guó)平均水平約1個(gè)百分點(diǎn)。分時(shí)段來(lái)看，2003～2009年GDP增速緩步下降，年均增速累計(jì)下降了近五成；隨后國(guó)家四萬(wàn)億經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃的逐步落地，經(jīng)濟(jì)增速在2010年有過(guò)短暫回升，但其負(fù)面效應(yīng)在隨后的兩三年開(kāi)始顯現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)增速繼續(xù)回落；而2015年以來(lái)，隨著江蘇“發(fā)力‘強(qiáng)富美高’推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展”戰(zhàn)略的實(shí)施，經(jīng)濟(jì)增速平穩(wěn)回升。如圖3所示，從經(jīng)濟(jì)分布的空間格局上看，蘇南地區(qū)始終是揚(yáng)子江城市群的經(jīng)濟(jì)密集區(qū)，雖然隨著蘇中三市的快速崛起，GDP占比有所下降，但截至2017年其占比仍然高達(dá)74.1%。分縣區(qū)來(lái)看，2003～2007年，整個(gè)揚(yáng)子江城市群的經(jīng)濟(jì)分布格局未有大的變動(dòng)；2007～2013年，揚(yáng)子江城市群的經(jīng)濟(jì)分布格局開(kāi)始出現(xiàn)變化，蘇州和無(wú)錫的GDP占比快速下降，取而代之的是南京和南通GDP占比的快速提升；2013～2017年，上述變化趨勢(shì)進(jìn)一步強(qiáng)化，截至2017年南京的GDP占比已提高至17.3%，較2003年大幅提高了1.6個(gè)百分點(diǎn)，同期南通也提高了1.4個(gè)百分點(diǎn)，而蘇州和無(wú)錫則分別下降了2.3和3.4個(gè)百分點(diǎn)。南京首位度的快速提升與南通長(zhǎng)三角北翼經(jīng)濟(jì)中心價(jià)值均得到了充分體現(xiàn)。

圖3 2003～2017年揚(yáng)子江城市群GDP分布演變過(guò)程

從重心演變格局看（圖4），揚(yáng)子江城市群的經(jīng)濟(jì)重心一直在 120.07°E（±0.1°）、31.90°N（±0.06°）徘徊，與幾何中心（120.02°E，32.17°N）相比，經(jīng)濟(jì)重心始終偏向東南部，表明蘇錫常地區(qū)始終是揚(yáng)子江城市群的經(jīng)濟(jì)核心。但2003～2017年經(jīng)濟(jì)重心展現(xiàn)出“總體由東南向西北方向移動(dòng)，且南北方向移動(dòng)更快”的變化趨勢(shì)，進(jìn)一步說(shuō)明隨著揚(yáng)子江城市群的深度發(fā)展，以南京為核心的南京都市圈逐漸成為本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的領(lǐng)先地區(qū)。

2.3 人口—經(jīng)濟(jì)空間格局的差異化演變

基于公式2計(jì)算得出揚(yáng)子江城市群2003～2017年的區(qū)域不均衡指數(shù)，結(jié)果顯示本地區(qū)的不均衡指數(shù)在研究時(shí)段內(nèi)穩(wěn)步下降，由期初的4.0426降為期末的1.6192，年均降幅為6.3個(gè)百分點(diǎn)，表明揚(yáng)子江城市群的區(qū)域發(fā)展均衡。由于區(qū)域非均衡發(fā)展現(xiàn)象很大程度上源于人口—經(jīng)濟(jì)的非均衡，為此擬從該維度出發(fā)進(jìn)一步探究揚(yáng)子江城市群各地級(jí)市的人口—經(jīng)濟(jì)空間差異格局演變?；诠?，分別計(jì)算各城市的不一致指數(shù)，并通過(guò)ArcGIS進(jìn)行可視化，具體見(jiàn)圖5。

由圖5可知，從空間格局上來(lái)看，人口—經(jīng)濟(jì)不一致指數(shù)存在著顯著的空間差異，具體表現(xiàn)為蘇南地區(qū)多為經(jīng)濟(jì)聚集超前于人口聚集（即GDP占比高于人口占比），以蘇州、無(wú)錫和南京最為典型；而蘇中地區(qū)多表現(xiàn)為人口聚集超前于經(jīng)濟(jì)聚集（即人口占比高于GDP占比），以南通和揚(yáng)州較為典型。從演變過(guò)程來(lái)看，可分為三種類型：①持續(xù)下降型。以蘇中三市為代表，它們的不一致指數(shù)在研究時(shí)段內(nèi)不斷下降，但截至期末仍高于1，說(shuō)明上述三市的人口集中度依然高于經(jīng)濟(jì)集中度，但人口占比增速顯著小于GDP占比增速；②持續(xù)上升型。以無(wú)錫和蘇州為代表，它們的不一致指數(shù)在研究時(shí)段內(nèi)不斷下降，但截至期末仍低于1，說(shuō)明上述兩市的經(jīng)濟(jì)集中度依然高于人口集中度，但GDP占比增速顯著小于人口占比增速；③波動(dòng)型。以南京、常州和鎮(zhèn)江為代表，它們的不一致指數(shù)在研究時(shí)段內(nèi)在1（±0.2）范圍內(nèi)來(lái)回?cái)[動(dòng)，截至期末南京和常州略小于1，鎮(zhèn)江略大于1，說(shuō)明上述城市GDP占比增速與人口占比增速并不是同方向變化。

究其演變?cè)?，筆者認(rèn)為伴隨著“一帶一路”、“長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶”和“長(zhǎng)三角一體化”等三大國(guó)家戰(zhàn)略在揚(yáng)子江城市群的疊加，交通一體化建設(shè)一馬當(dāng)先，在此基礎(chǔ)上各城市都在尋找自己的發(fā)力點(diǎn)，如智能制造、新能源、新材料、生物醫(yī)藥、機(jī)械裝備等，隨之而來(lái)的是各城市力度空前的“引人大戰(zhàn)”。提升南京省會(huì)城市首位度也已成為共識(shí)，未來(lái)相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)期南京的人口集聚度與經(jīng)濟(jì)集聚度會(huì)領(lǐng)跑整個(gè)揚(yáng)子江城市群；揚(yáng)州、鎮(zhèn)江全面融入南京都市圈，其人口集聚度會(huì)保持相對(duì)穩(wěn)定，而經(jīng)濟(jì)集聚度會(huì)有一定程度的提升；蘇州和無(wú)錫則因經(jīng)濟(jì)重心西移，其經(jīng)濟(jì)集聚度將會(huì)在未來(lái)一段時(shí)期內(nèi)緩速下滑至某個(gè)合理區(qū)間，而發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)水平、優(yōu)越的生活環(huán)境、良好的區(qū)位優(yōu)勢(shì)依然會(huì)吸引相當(dāng)一部分人口集中；常州和泰州則是努力向蘇錫靠攏，帶來(lái)經(jīng)濟(jì)集中度提升的同時(shí)，人口集中度則會(huì)逐步下降；南通因其“長(zhǎng)三角北翼經(jīng)濟(jì)重心”的特殊定位，經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景廣闊，其經(jīng)濟(jì)集中度會(huì)有一個(gè)較大幅度的提升，但基于其龐大的人口基礎(chǔ)數(shù)與歷史原因，人口集中度還會(huì)低速下滑?？傮w上講，整個(gè)揚(yáng)子江城市群人口—經(jīng)濟(jì)空間格局逐漸朝著均衡方向邁進(jìn)。

圖4 2003～2017年揚(yáng)子江城市群經(jīng)濟(jì)重心分布演變

3 人口—經(jīng)濟(jì)空間分布格局演變機(jī)制探究

經(jīng)濟(jì)全球化與經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下?lián)P子江城市群區(qū)域發(fā)展的諸如經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、空間布局優(yōu)化、高質(zhì)量發(fā)展等一系列問(wèn)題處于人口—經(jīng)濟(jì)空間格局的變化影響之中。早期的“分權(quán)化—地方化”在一定程度上可以體現(xiàn)“人口—經(jīng)濟(jì)”空間格局演變特征，但未能清晰地從尺度層面勾勒出省域—區(qū)域—地方之間連續(xù)的復(fù)雜關(guān)聯(lián)機(jī)制。在演化經(jīng)濟(jì)地理學(xué)視角下，區(qū)域發(fā)展中的“人口—經(jīng)濟(jì)”空間格局演變機(jī)制研究應(yīng)體現(xiàn)出對(duì)要素跨尺度流動(dòng)、制度多尺度聯(lián)系的共同關(guān)注，方可從更深層面理解新時(shí)期以“人口—經(jīng)濟(jì)”空間格局演變?yōu)楸碚鞯膮^(qū)域高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵（圖6）。

新時(shí)期揚(yáng)子江城市群人口—經(jīng)濟(jì)集聚的主要是經(jīng)濟(jì)刺激和制度刺激共同作用的結(jié)果。從經(jīng)濟(jì)刺激維度來(lái)看，隨著“地級(jí)市—都市圈—城市群”尺度的升級(jí)，它們?cè)谕獠恳?guī)模經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)鏈分工和細(xì)分市場(chǎng)劃分方面均存在差異化的表現(xiàn)。如南京，就其自身而言它所要考慮的是如何最大可能實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型發(fā)展，實(shí)現(xiàn)重化產(chǎn)業(yè)向智能制造、新能源、現(xiàn)代通訊方向的轉(zhuǎn)軌，為了實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)它有需要進(jìn)一步上升至南京都市圈甚至

圖5 2013～2017年揚(yáng)子江城市群人口與經(jīng)濟(jì)不一致指數(shù)空間分布

圖6 “人口—經(jīng)濟(jì)”空間格局演變的可能機(jī)制

是揚(yáng)子江城市群的層面，多維度、廣地域重構(gòu)其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，而這些現(xiàn)象的直接標(biāo)準(zhǔn)就是人口—經(jīng)濟(jì)要素的城市間重新配置。從制度刺激維度來(lái)看，隨著“地方—省區(qū)—中央”尺度的躍升，它們?cè)谥贫葏f(xié)同、制度代理和省政府作用發(fā)揮方面均存在差異化的表現(xiàn)。如蘇州，就其自身而言它所要考慮的是如何協(xié)同市區(qū)及其下轄縣市的關(guān)系，使其做出的一系列決策部署得以最快速度落地。而當(dāng)其需要落實(shí)揚(yáng)子江城市群乃至蘇南自主創(chuàng)新示范區(qū)等省級(jí)或國(guó)家級(jí)的戰(zhàn)略時(shí)，其不僅要落實(shí)有關(guān)制度，更肩負(fù)著相關(guān)制度創(chuàng)新與可復(fù)制制度推廣等重任。因而，不同的城市，因其行政級(jí)別、城市功能、區(qū)位特征等的差異，使其在地方治理能力上表現(xiàn)出顯著差別，進(jìn)而影響到地方制度環(huán)境和地方聯(lián)系強(qiáng)度等領(lǐng)域，使各城市的吸引力呈現(xiàn)出高低之別。

4 主要結(jié)論

4.1 2003～2017年揚(yáng)子江城市群人口集聚的趨勢(shì)十分顯著，研究時(shí)段內(nèi)人口累計(jì)增長(zhǎng)約17.6%，其中蘇南地區(qū)是本地區(qū)人口的重要集聚區(qū)，尤其是南京在近五年內(nèi)人口集聚速度領(lǐng)跑整個(gè)揚(yáng)子江城市群，與人口重心偏西的結(jié)論一致。而經(jīng)濟(jì)空間分布的趨勢(shì)有所改變，傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)中心蘇州和無(wú)錫逐步讓位于南京和南通，突出表現(xiàn)在各城市GDP占比上，與經(jīng)濟(jì)重心偏向西北的結(jié)論一致。

4.2 總體上看，揚(yáng)子江城市群的不均衡指數(shù)在研究時(shí)段內(nèi)穩(wěn)步下降，由期初的4.0426降為期末的1.6192，表明本地區(qū)的人口—經(jīng)濟(jì)均衡度在逐漸提高。而不一致指數(shù)的計(jì)算結(jié)果進(jìn)一步將本地區(qū)的8個(gè)城市劃分為持續(xù)下降型（揚(yáng)泰通）、持續(xù)上升型（蘇錫）和波動(dòng)型（寧常鎮(zhèn)）。變化原因可能是各城市依托各自的比較優(yōu)勢(shì)尋找最有利于自身發(fā)展的著力點(diǎn)，因而在提升整體人口—經(jīng)濟(jì)空間均衡度的同時(shí)，各城市的人口—經(jīng)濟(jì)比較相對(duì)差異化。

4.3 本文試圖從演化經(jīng)濟(jì)地理學(xué)視角勾勒出體現(xiàn)要素跨尺度流動(dòng)、制度多尺度聯(lián)系的“人口—經(jīng)濟(jì)”空間格局演變機(jī)制。筆者認(rèn)為因其行政級(jí)別、城市功能、區(qū)位特征等的差異，使不同城市在地方治理能力上表現(xiàn)出顯著差別，進(jìn)而影響到地方制度環(huán)境和地方聯(lián)系強(qiáng)度等領(lǐng)域，從而使各城市的發(fā)展?jié)摿εc人口吸引力呈現(xiàn)出顯著的空間差異。為此，努力提高地方政府治理體系和治理能力的現(xiàn)代化是影響未來(lái)本地區(qū)科學(xué)合理的人口—經(jīng)濟(jì)空間格局形成的重要影響因素。

4.4 本文對(duì)揚(yáng)子江城市群人口—經(jīng)濟(jì)空間格局的研究仍然是基于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)于關(guān)系數(shù)據(jù)引入后是否依然可以得出上述結(jié)論還有待進(jìn)一步研究。與此同時(shí)，對(duì)人口—經(jīng)濟(jì)空間分布格局演變機(jī)制的探究可能還比較片面、不夠深入，未來(lái)還應(yīng)更多的從市場(chǎng)主體、制度環(huán)境和新興業(yè)態(tài)等角度深化該機(jī)制的探討。