樊文平，王鴻康，劉紅平，張子民

（1.山東建筑大學(xué)測繪地理信息學(xué)院，山東濟(jì)南250101；2.山東建筑大學(xué)理學(xué)院，山東濟(jì)南250101）

引言

江蘇省屬于長江經(jīng)濟(jì)帶北翼，與安徽、浙江、上海共同構(gòu)成的長江三角洲城市群已成為國際6大世界級城市群之一。江蘇省綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力在中國一直處于前列，2017年生產(chǎn)總值達(dá)85900.9億元，城市化率達(dá)68.8%。然而，高城市化發(fā)展背后卻也面臨著諸如城鄉(xiāng)差距及南北城市化發(fā)展差距均不斷擴(kuò)大的矛盾，對城市化的健康可持續(xù)發(fā)展影響巨大。因此，厘清江蘇省城市化發(fā)展時(shí)空分異格局及變化趨勢，掌握各地發(fā)展規(guī)律并探究其成因，能夠?yàn)橛嗅槍π缘闹贫ú煌鞘屑皡^(qū)域發(fā)展政策，保障各地城市化健康和諧發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。學(xué)術(shù)界關(guān)于城市化的區(qū)域格局研究已經(jīng)非常豐富[1-5]。研究方法除了運(yùn)用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法外，多結(jié)合GIS或R S技術(shù)輔助定量分析[6]。其中，探索性空間數(shù)據(jù)分析（E xplo r ato r y S patial Data A nalysis，E S D A）能夠挖掘區(qū)域?qū)ο髮傩灾g的空間依賴性和異質(zhì)性，結(jié)合GIS技術(shù)能夠?qū)⒖臻g相關(guān)性分析的結(jié)果可視化，從而使人更好地理解空間規(guī)律和空間結(jié)構(gòu)，在地理對象的空間分異及格局研究中應(yīng)用廣泛[7-14]。近年來，隨著大數(shù)據(jù)的興起，各種具有點(diǎn)位空間屬性的大數(shù)據(jù)成為研究空間集聚現(xiàn)象的有力工具[15-18]。從省域的尺度來看，單個(gè)城市城區(qū)內(nèi)部的人口流動變化可以忽略不計(jì)，人口空間集聚水平能夠反映城市對人口的吸引力，從而反映城市化的發(fā)展水平。作為大數(shù)據(jù)的一種新形式，騰訊位置大數(shù)據(jù)能夠在更加精細(xì)的時(shí)間和空間粒度上獲取人口的實(shí)時(shí)點(diǎn)位信息，它包含的點(diǎn)位熱度屬性是由騰訊位置平臺計(jì)算的與實(shí)際人口數(shù)量正相關(guān)的相對值，能夠定量化的研究人口的實(shí)時(shí)空間分布密度。目前應(yīng)用騰訊點(diǎn)位數(shù)據(jù)的研究還很少，僅有的幾篇文獻(xiàn)主要集中于人口網(wǎng)絡(luò)特征[19]、城市群[20]及城鎮(zhèn)空間[21]格局等方面?；谝陨媳尘?，本文提出從大數(shù)據(jù)及E S D A角度研究江蘇省城市化發(fā)展時(shí)空分異格局，從而創(chuàng)新城市化空間格局研究方法，豐富城市化研究理論，并且助力江蘇省城市化可持續(xù)發(fā)展。設(shè)計(jì)目標(biāo)和意義是能夠?yàn)橐?guī)劃人員在空間規(guī)劃過程中提供一體化、可靠、高效并更直觀、更科學(xué)的輔助決策手段，同時(shí)規(guī)劃人員可以在該系統(tǒng)上進(jìn)行規(guī)劃選址等專業(yè)分析操作。

1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

城市化水平往往用城市化率指標(biāo)（城鎮(zhèn)人口/總?cè)丝凇?00%）來衡量，城市化率和城市化水平呈正相關(guān)。文章采用的城鎮(zhèn)人口和總?cè)丝诘臄?shù)據(jù)均來自于《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒》（2000、2008、2017年）和中國縣市統(tǒng)計(jì)年鑒。行政區(qū)矢量地圖來自于國家基礎(chǔ)地理信息中心提供的全國1：400萬基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)。研究樣本選取了江蘇省的13個(gè)地級市區(qū)和62個(gè)縣（市）。騰訊點(diǎn)位熱度數(shù)據(jù)來源為https://heat.qq.c om/。在正常工作日基本上可以排除像節(jié)假日外出旅游等造成的大規(guī)模人口遷徙，其人口分布具有穩(wěn)定性。因此采用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬取技術(shù)獲得江蘇省2019年5月8號（星期三，工作日）上午10點(diǎn)的騰訊點(diǎn)位熱度數(shù)據(jù)，采集時(shí)間間隔為半小時(shí)，數(shù)據(jù)粒度為公里格網(wǎng)。經(jīng)過與江蘇省矢量地圖疊加獲取每個(gè)縣市內(nèi)部的所有點(diǎn)位數(shù)據(jù)，取其平均數(shù)作為該縣的人口熱度指標(biāo)。

2 結(jié)果分析

2.1 江蘇省城市化發(fā)展時(shí)空變化

采用J enks自然斷裂法將江蘇省各區(qū)縣的城市化率進(jìn)行可視化，結(jié)果如圖1所示。1999年，江蘇省的城市化率在空間上還較分散，城市化率較高的地區(qū)主要位于各地級市區(qū)，蘇南地區(qū)高于蘇北地區(qū)。2007年，南北差異已經(jīng)非常明顯，蘇南地區(qū)尤其是蘇錫常范圍已經(jīng)形成高城市化水平縣市的連片分布，蘇北僅徐州和連云港及鹽城的興化市等地級市城市化率較高。2016年，蘇南城市化率進(jìn)一步提高，且城市化率高的地區(qū)范圍繼續(xù)擴(kuò)大，蘇北南部的鹽城、泰州等部分縣市，蘇中的鎮(zhèn)江部分縣市城市化率也快速提高，相比之下，占江蘇省面積一半以上的蘇北地區(qū)則城市化率提高緩慢?？傮w來看，江蘇省城市化發(fā)展大致遵循南高北低逐級遞減的分布格局，即蘇南＞蘇中＞蘇北。

2.2 江蘇省城市化空間分異

2.2.1 全局空間自相關(guān)分析?；贕eoDA 軟件，建立一階后矩陣（Queen）作為空間權(quán)重矩陣，計(jì)算江蘇省城市化水平Moran'I 值。表1 為Moran 散點(diǎn)圖三個(gè)年份四個(gè)象限城市個(gè)數(shù)及其變化情況。表1 顯示：1999 年江蘇省縣市城市化水平的Moran's I 值為負(fù)，P 值為0.118，Z 值為-1.063，表明江蘇省各縣市的城市化發(fā)展水平表現(xiàn)為高—低相依的近似隨機(jī)分布格局。第三象限的數(shù)據(jù)點(diǎn)明顯最多，可見江蘇省區(qū)域的城市化水平在空間上存在低值簇的現(xiàn)象，但總體空間差異程度較小，有69.3%的縣市城市化水平測度值小于平均值；2007 年和2016 年江蘇省城市化水平Moran's I 值為正，P 值都為0.001，Z 值都大于6，說明這兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)上江蘇省各縣市的城市化發(fā)展水平分布格局呈現(xiàn)顯著的空間集聚特征。一三象限內(nèi)的點(diǎn)數(shù)占總數(shù)據(jù)點(diǎn)的81.3%和73.3%，說明江蘇省城市化水平格局存在著高高集聚和低低集聚的現(xiàn)象。2007 年和2016 年城市化水平小于平均值的市縣分別占58.7%和54.7%；1999 年到2016 年，江蘇省區(qū)域城市化水平的Moran'sI 值由1999 年的-0.0962928 上升到2007 年的0.52487再降至2016 年的0.481446，說明該時(shí)間段內(nèi)城市化水平格局的空間集聚性在逐漸增強(qiáng)，但在2007 年后集聚的趨勢有所減弱。與1999 年相比，2016 年高—高集聚（第一象限）的縣市顯著增多，意味著城市化發(fā)展水平高的縣市范圍擴(kuò)大明顯，而城市化發(fā)展水平低的（低—低集聚的第三象限）縣市范圍有所減少。觀察2016 年分布在不同象限的縣市發(fā)現(xiàn)江蘇省的城市化水平差距主要體現(xiàn)在蘇南縣市和蘇北縣市之間（表2）。

2.2.2 局部空間自相關(guān)分析。江蘇省縣市城市化水平的局部空間自相關(guān)圖（圖2）顯示：1999年江蘇省各縣市城市化發(fā)展水平的分布格局并沒有呈現(xiàn)出明顯的集聚現(xiàn)象，只有極少區(qū)域呈現(xiàn)低—低集聚的特征。2007年至2016年間，江蘇省縣市城市化發(fā)展水平的空間分布格局并無較大變化?？臻g上沒有顯著集聚特征的地區(qū)主要分布在江蘇省中部、徐州的西北部、連云港和南京鎮(zhèn)江一帶地區(qū)。而蘇錫常一帶呈現(xiàn)高—高集聚的特征；蘇北的宿遷、淮安、鹽城和徐州東部一帶呈現(xiàn)低—低集聚的空間分布特征。

表1 城市化水平全局自相關(guān)類型成員數(shù)變化及Moran's I值

表2 一、三象限對應(yīng)縣市（2016年）

圖1 江蘇省城市化時(shí)空變化過程

圖2 江蘇省城市化水平局部空間自相關(guān)

1999年到2016年間，江蘇省城市化發(fā)展水平在空間上呈現(xiàn)高—高集聚的縣市從無到有再保持穩(wěn)定。高—高集聚的縣市從無增加到南京、蘇州、無錫、常州等江蘇南部一帶城市。因?yàn)樘K南大部分城鎮(zhèn)都被長江串聯(lián)，相鄰市鎮(zhèn)之間相距不遠(yuǎn)，縣市之間的交流方便，這樣密切的聯(lián)系使得該區(qū)域空間上具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。憑借其位于東南沿海的地理位置的優(yōu)勢及區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)勢，蘇南地區(qū)的城市化發(fā)展迅速，是江蘇省城市化發(fā)展的“熱點(diǎn)”。蘇北縣市城市化發(fā)展水平在空間上也具有集聚的特征，表現(xiàn)為低—低集聚。1999年低—低集聚地區(qū)極少，隨著時(shí)間推移，低—低集聚的區(qū)域不斷增多，由宿遷、徐州的個(gè)別城市擴(kuò)展到幾乎八成徐州、連云港、宿遷的縣市?？梢?，城市化發(fā)展水平在空間上具有顯著集聚特征的地區(qū)為蘇南地區(qū)和蘇北地區(qū)，且城市化發(fā)展水平呈現(xiàn)集聚特征的縣市遠(yuǎn)多于呈現(xiàn)分散特征的縣市。這說明到2016年江蘇省縣市城市化發(fā)展水平具有明顯的空間聚集特征。

2.3 人口集聚與城市化

將江蘇省各縣市的騰訊位置人口點(diǎn)位熱度進(jìn)行全局自相關(guān)計(jì)算，求得Moran's I值為0.125051，對其進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，P=0.053，Z=1.8336，結(jié)果顯示僅在90%的置信水平顯著相關(guān)，即江蘇省2019年5月8號上午10點(diǎn)的人口分布熱度具有不十分顯著（沒有超過95%）的空間弱相關(guān)關(guān)系。進(jìn)一步對其進(jìn)行局部空間相關(guān)計(jì)算（圖3），結(jié)果顯示，蘇北的宿遷、淮安及鹽城的部分縣市以及蘇中的泰州和揚(yáng)州的北部縣市形成了顯著低—低集聚格局，蘇南的蘇州地區(qū)形成了顯著的高—高集聚格局。對照2016年城市化水平的集聚情況（表3）可以發(fā)現(xiàn)，人口的空間集聚與城市化的空間集聚呈現(xiàn)基本一致的空間格局，低—低集聚多集中在蘇北地區(qū)，即使有兩個(gè)縣屬于蘇中地區(qū)，也主要是位于與蘇北交界的北部地區(qū)，高—高集聚主要集中在蘇州市，范圍小于蘇錫常都市圈。說明人口的空間集聚分布一定程度上能夠反映出地區(qū)的城市化發(fā)展水平。城市化發(fā)展水平較高的地區(qū)往往能夠吸引更多人力，反之則對人口吸引力不足；反過來，人力資源的豐富又在一定程度上促進(jìn)當(dāng)?shù)氐某鞘谢l(fā)展，兩者具有耦合關(guān)系。

圖3 江蘇省區(qū)域人口位置熱度的局部空間自相關(guān)圖

對比江蘇省城市化水平與人口點(diǎn)位熱度可以發(fā)現(xiàn)（圖4），城市化水平較高的城市主要有南京、無錫和蘇州，而人口點(diǎn)位熱度較高的城市有徐州、南京、常州、蘇州和無錫。進(jìn)一步計(jì)算騰訊位置點(diǎn)位熱度與城市化的P ea r son相關(guān)性系數(shù)結(jié)果為0.657，并且在0.1水平上（雙側(cè)）顯著相關(guān)可見，說明城市化與人口的分布之間存在顯著的正相關(guān)性。

一個(gè)明顯的例外是徐州市，作為江蘇省重點(diǎn)打造的三大都市圈之一，徐州都市圈的中心城市，其經(jīng)濟(jì)地位不容小覷，因此對人口具有較強(qiáng)吸引力，所以點(diǎn)位熱度較高，然而其城市化率卻并未與之匹配，城市發(fā)展水平并不突出，徐州市未來可能要考慮如何利用人口集聚的優(yōu)勢進(jìn)一步提高自身城市化水平。

表3 城市化集聚與人口集聚

圖4 江蘇省城市化水平與人口點(diǎn)位熱度對比

3 結(jié)論

3.1 1999～2016年間，江蘇省南北城市化率差距逐漸增大，蘇南尤其是蘇錫常地區(qū)已經(jīng)形成高城市化連片分布圈；蘇北地區(qū)城市化率則提高緩慢，高城市化水平的區(qū)縣零星分布。總體來看，大致遵循南高北低逐級遞減的分布格局。

3.2 1999～2016年間，江蘇省縣市城市化發(fā)展水平的空間格局由分散變?yōu)榧?。高—高集聚主要為蘇南地區(qū)，低—低集聚主要為蘇北地區(qū)，說明江蘇省城市化發(fā)展水平表面上較高，但內(nèi)部卻兩極分化。

3.3 江蘇省人口空間分布與城市化水平空間分布呈顯著正相關(guān)關(guān)系，空間格局大致相同，人口集聚空間分布一定程度上能夠反映出地區(qū)的城市化發(fā)展水平。