数字经济发展与城市收缩——来自夜间灯光数据的证据

数字经济正成为社会经济发展的新动能,它对于抑制城市收缩、促进城市协调发展具有深远影响。利用2011—2021年夜间灯光数据,识别城市收缩,并考察数字经济发展对城市收缩的影响。研究发现,数字经济发展可以显著抑制城市收缩;数字经济发展抑制城市收缩的效应在收缩型城市以及市场化水平低、教育水平低的地区表现得更为明显;城市收入差距、产业结构升级、城市创新创业是数字经济发展抑制城市收缩的重要渠道,加强网络基础设施建设会更有利于数字经济抑制城市严重收缩。进一步研究发现,数字经济发展对城市收缩的影响具有门槛效应,即当数字经济发展达到一定水平后,它对城市收缩的抑制作用才会显现,同时抑制作用具有边际报酬递增的后发性优势。本研究有助于揭示数字经济发展影响城市收缩的作用机制,对于如何利用数字经济有效抑制城市收缩提供了经验支持。

企业数字化转型与城市经济活力——基于夜间灯光数据的混频回归

以2013—2021年中国沪深A股上市公司为样本,以夜间灯光数据衡量城市经济活力,实证检验企业数字化转型对城市经济活力的影响。研究发现,企业数字化转型对城市经济活力有显著的正向影响,在控制了内生性与稳健性后结论仍然成立,而促进就业、专业化分工与生产效率是其作用渠道,媒体关注度与数字普惠金融是具有正向影响的作用机制。异质性分析发现,高市场集中度的企业数字化转型对城市经济活力的边际影响更强,数字化转型对高城镇化率的城市经济活力的边际影响更强。结合宏观地级市与微观企业数据进行混频回归,丰富了企业数字化转型与城市经济活力的相关研究,在当前“从微观视角研究宏观问题”与“基于宏观背景研究微观问题”的大背景下具有重要的理论与实践意义,有助于政府、企业等相关主体认识到数字化转型的经济后果以及城市经济发展的影响因素,从而更好地实施数字化转型以及促进经济高质量发展。

广西北部湾经济区城市群空间扩展研究——基于夜间灯光数据

以2013年、2017年、2021年3期夜间灯光数据作为数据源,借助GIS技术提取规定阈值的灯光分布区域表征城市建成区范围,通过城市空间扩展强度指数、扩展速度、紧凑度、标准差椭圆等方法分析广西北部湾经济区城市群空间扩展特征、扩展格局,并借助灰色关联分析法探究城市群空间格局变化的驱动机制。结果表明:(1)从空间扩展特征看,广西北部湾城市群空间以外延式扩展为主,整体紧凑度偏低,外围轮廓紧凑性较差。(2)从空间扩展格局看,城市群空间逐步形成南宁—北海—钦州—防城港城镇发展轴,崇左、玉林作为重要节点城市同步扩展,初步形成协同发展格局。(3)城市群空间分布格局由“北—南”向“西北—东南”,最后向“东—西”方向逐步演变,标准差椭圆面积缩小,重心整体向西北方向(南宁)移动。(4)从驱动机制看,影响城市群空间扩展的主导因素是以地区生产总值为代表的经济发展。

基于夜间灯光数据的西兰高速铁路站点区域经济影响分析

高速铁路的发展带动了沿线区域经济的飞速增长,夜光遥感数据相比传统统计数据具有客观性、地理空间特性和易获取等特点,能够有效衡量高速铁路沿线区域经济表现。以西兰高速铁路(西安—兰州)为例,基于夜间灯光数据分析其沿线高铁站的区域经济影响。利用整合夜间灯光数据和站点区位,通过距离圈层法将高铁站点按等级分类,分析高铁站区域的虹吸效应和集聚效应,以及高铁站点与城市中心对高铁站区域经济影响的差异。结果表明:高铁站点与城市中心均对高铁站区域有经济带动作用,且不同区位等级的高铁站点对高铁站区域的经济影响存在异质性,高铁站点对站区经济的负梯度效应与高铁站点的区位等级呈正比,城市中心的负梯度效应与高铁站点的区位等级呈反比。

基于夜间灯光数据的城市边缘区识别方法

精确界定城市边缘区的空间范围对土地可持续利用、资源配置、城市规划具有重大意义。本文采用夜间灯光数据作为基础数据,引入小波分析法对城市化特征值进行突变检测,分析城市化特征值空间序列的形态特征,从而得到城市边缘区突变点群。本文分析现有城市边缘区边界提取方法的不足,基于突变理论和双重空间聚类的方法,实现城市边缘区空间范围提取,然后通过选取江阴市为实验样区,将提取结果与对比实验的结果进行叠加分析、景观多样性指数和夜间灯光起伏度的指数进行分析,验证了结果的正确性和本文方法的可靠性。

基于夜间灯光数据的重庆市主城区城市扩展分析

夜间灯光数据能够对城市夜间的照明特征进行成像,从而揭示人类活动的强度,且因其具有覆盖范围广、回访周期短等特点,逐渐成为监测城市扩展情况的可靠数据源。以重庆市主体规划范围内的主城中心城区为研究对象,利用DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据,辅以MODIS NDVI数据和Landsat数据提取该区域内城市建成区的范围,研究城市建成区扩展的时空演变特征。结果表明,夜间灯光数据可以有效提取长时序的重庆市主城区城市建成区信息,重庆市主城区的城市建成区范围呈现由中心向四周扩展的趋势,重庆主城九区的城市建成区发展具有明显的空间分异性。

基于DMSP/OLS与NPP/VIIRS夜间灯光数据的江西省城市扩展研究

夜间灯光数据被广泛用于城市扩展监测研究。利用2001—2021年DMSP/OLS和NPP/VIIRS 2种夜光数据,采用统计数据比较阈值法得到江西省建成区范围空间分布,分析了江西省城市扩展特征。主要结论如下:1)采用统计数据比较阈值法可以很好地从DMSP/OLS和NPP/VIIRS数据中提取江西省城市建成区信息,可以满足长时间序列的要求。2)2001—2021年间江西省各城市扩展逐渐加速,但有快有慢。

基于夜间灯光数据的中国城市群能源消费碳排放时空演变及影响因素研究

研究中国城市群能源消费碳排放时空差异及影响因素,是从更精细尺度推动减污降碳和可持续发展的重要课题。论文基于2012—2020年的NPP-VIIRS夜间灯光数据和能源消耗数据估算中国19个城市群的能源消耗碳排放量,采用标准差椭圆、空间自相关和热点分析研究碳排放的时空演变特征,并运用地理探测器分析碳排放的影响因素。结果表明:中国19个城市群能源消费碳排放总量呈波动上升趋势,东部地区碳排放量占比最大且占比稳定,西南地区碳排放量占比最小;中国城市群碳排放存在明显的空间差异,碳排放呈东北—西南空间分布趋势;中国城市群碳排放呈显著的空间正相关,碳排放热点区主要集中在北方和东北地区;地区生产总值对碳排放空间分异影响力最强,且地区生产总值与科学技术支出、年平均人口、公路客运量的交互作用是促进碳排放的主要驱动力。

从夜间灯光数据中提取城市建成区的改进方法

为提高夜间灯光影像中城市建成区的提取精度,对多源遥感数据融合方法进行了改进。以武汉市1992—2020年3类夜间灯光数据为数据源,在调整多源数据融合方法步骤顺序的基础上,加入了突变检测法,从而过滤出影像中较小的建筑物,使其能更好地反映建成区范围。结果表明:①改进方法保留了多源遥感数据融合方法提取的建成区的城市细节,从影像对比图中能明显看出建成区的划分情况;②改进方法的提取精度从85.76%提高至98.84%,能更精确地反映城市建成区范围;③改进方法去除了冗余步骤,提高了研究效率。

基于夜间灯光数据的关中平原城市群碳排放时空演变多尺度分析

选取关中平原城市群为研究对象,线性反演2001—2020年关中平原城市群市域的碳排放量,并探究不同尺度上碳排放时空分布的动态规律,结果表明:碳排放增速较快的地区主要集中在陕西省中、南部;2001—2020年市域碳排放均表现为显著的空间正相关;2001—2020年市域碳排放的显著性空间关联类型基本一致,表现为高碳排放区集中在山西省和陕西省,低碳排放区集中在甘肃省。本研究能为关中平原城市群区域化、差异化碳减排政策的制定与实施提供一定的支撑。

基于DMSP-OLS与NPP-VIIRS的长时序夜间灯光数据模拟

以2000—2013年DMSP-OLS数据和2012—2019年NPP-VIIRS数据为基础数据,对其进行预处理之后,选取2012年和2013年数据,提取县域行政范围内灯光亮度值进行拟合。结果表明,2类灯光数据间存在明显的相关关系,且模拟数据与原始数据之间存在更为显著的相关关系。

基于夜间灯光数据的全国栅格尺度碳排放模拟

以DMSP-OLS和NPP-VIIRS夜间灯光数据为基础数据,对其进行融合校正形成DMSP-OLS长时序夜间灯光数据集,结合省域碳排放统计数据,利用空间面板数据模型对全国栅格尺度碳排放进行模拟,构建2000—2019年1 km×1 km分辨率的全国栅格尺度碳排放模拟数据,分析全国碳排放时空格局变化特征。结果表明,DMSP-OLS和NPP-VIIRS数据重叠年份之间存在较高的关联性,回归拟合优度为0.9077,拟合效果良好;碳排放空间面板数据模型模拟结果良好,R^(2)=0.874;2000—2019年,全国碳排放总量持续增长,且高碳排放地区呈现出显著连片扩张趋势。

基于夜间灯光数据的长株潭都市区建成空间演化

长株潭都市区是长株潭城市群的核心区域,是国内较成熟的都市连绵区。研究利用1993~2017年夜间灯光数据进行建成空间扩张动态度、空间分布、重心变动、景观格局变化分析,揭示长株潭都市区建成空间扩张时空演变特征。结果表明:1) 长株潭都市区建成空间在1993~2017年间扩张整体呈现“减慢–加快–减慢”波动式增长发展,空间扩张从中心向外围扩散。2) 建成空间规模增长演化离散度表现为“向心–离散–向心”波动中保持稳定的态势。3) 长沙城市建设总体发展程度远超于株洲和湘潭,都市区建成空间分布整体呈现“南–北”格局,空间重心整体向西北方向转移。4) 都市区外围建成空间斑块形状不断复杂化,斑块数量不断增加,破碎化发展趋势明显;内部用地斑块相互融合,连通性增强。

基于夜间灯光数据和空间回归模型的人口格网化方法研究

为了提高地区常住人口回归结果的精度,表现地区及城市内部乡镇、街道以及更小尺度上人口分布特征,以里下河地区为研究区域,以NPP-VIIRS模拟的2020年DMSP-OLS夜间灯光数据为基础,结合土地利用/覆被数据、乡镇和街道常住人口统计数据,采用空间回归模型对各市县常住人口进行建模,并进行精度校验和结果修正,最终得到一种精度较高的人口格网化方法。结果表明:1)里下河地区夜间灯光强度累计值与人口统计数据间相关性为0.8747(P<0.01),相关系数高;选择相关系数最高的二次项式函数作为最优模型,空间回归模型模拟效果较好;2)基于精度检验后各空间单元残差值大小不同,采用分段函数对人口格网化结果进行校正,所绘人口分布图能更加详细、准确地刻画人口的真实分布情况;3)在人口数量和密度都较小的乡镇和农村,将NPP-VIIRS数据模拟为DMSP-OLS夜间灯光数据比直接采用NPP-VIIRS数据做人口空间回归误差更小。

夜间灯光数据替代GDP指标时需关注的问题

客观的夜间灯光数据被频繁地作为GDP的替代指标,出现在越来越多的经济学文献中。然而随着SNPP卫星替代DMSP卫星,研究领域从城市扩展到农村,有三个新问题常常被学者们忽略:DMSP/OLS和SNPP/VIIRS夜间灯光数据是否可比?夜间灯光数据能否替代农村地区的GDP?哪一个夜间灯光指标最优?忽视这三个问题很可能导致得出错误的结论。文章通过对DMSP/OLS和SNPP/VIIRS夜间灯光数据的比较发现,分辨率、成像时间、传感器的差异使二者不具可比性。我国县级农村层面的数据证明,夜间灯光数据仍然可以作为GDP的替代指标;农业占GDP比例较高的子样本证实,夜光强度为GDP的最优替代指标。

基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的福建省县域经济发展时空演化研究

基于福建省县域统计经济数据和校准预处理后的NPP-VIIRS夜间灯光数据,揭示县域统计经济数据与夜间灯光数据的关联,在此基础上探讨县域经济发展时空演化特征。结果表明:(1)夜间灯光总量与地区生产总值(GDP)高度相关,县域夜间灯光总量集中分布在东南沿海地区,沿海县(市)单位面积夜间灯光总量高于内陆县(市),夜间灯光总量空间分布呈现高度不均衡性;(2)县域GDP全局自相关指数以及夜间灯光全局自相关指数呈显著正相关水平,县域夜间灯光数据空间集聚水平低于县域GDP空间集聚水平,夜间灯光数据高高聚类区域相比县域GDP高高聚类区域呈扩张趋势;(3)夜间灯光数据和经济指数热点区域均分布在东南部沿海地区,冷点区域主要分布在三明和南平等地区部分县(市),夜间灯光数据和统计经济数据冷热点之间存在一致性。为缩小区域发展差异,需加大经济政策扶持,促进区域经济交流,带动经济同步增长,研究结果可为县域经济发展政策制定提供参考借鉴。

基于夜间灯光数据的重庆“一区两群”空间结构研究

夜间灯光数据通过卫星遥感技术实现在微弱的月光下工作并能监测地面目标的灯光强弱,从而可以有效反映人类活动和区域开发的广度和强度。本文选取2013年、2017年和2021年的“一区两群”各区县夜间灯光数据,对重庆市“一区两群”各区县的活动强度进行分析,通过可视化分析和空间计量模型,分析各区县的空间分布特征,各区域的集聚程度和空间集聚特征。在此基础上,通过对比观察“一区两群”在时间序列上的集聚变化,分析空间集聚的演变特征。从而为进一步推进“一区两群”统筹协调发展提出针对性的政策建议。

能源消耗碳排放的时空演变与预测:基于山西省夜间灯光数据

为了研究能源消耗碳排放的时空演变规律并进行“碳达峰”预测,该研究以山西省为例,基于1997-2020年夜间灯光数据反演该省碳排放量,并采用引力模型与标准差椭圆模型对高碳排放区展开为期20年的时空演变分析,通过长短期记忆网络模型对山西省“碳达峰”进行预测。结果显示,1997-2020年山西省碳排放量以5.8%的增长率呈上升趋势;太原市和大同市为高碳排放区,阳泉市为低碳排放区;太原对其周边城市碳排放产生明显引力作用,形成以其为中心的高碳排放区,碳排放重心由晋中地区向太原迁移;目前山西省煤炭产业仍然占据优势地位,但节能减排成效显著,有望在2030年实现“碳达峰”,且峰值排放量为14.5亿t,研究结果将为区域社会经济绿色转型发展及碳减排机制的制定提供科学依据。

基于夜间灯光数据的关中平原城市群建成区时空格局演变

基于DMSP/OLS和BDRVIIRS夜间灯光数据,采用统计数据比较法提取了关中平原城市群2002—2020年建成区的空间信息,运用城市规模扩张指数、重心偏移模型、景观格局指数和空间自相关法,对城市群建成区的时空演变特征进行了量化分析。结果表明:(1)2002—2020年关中平原城市群城市建成区围绕原中心城区,呈现出不规则扩展趋势,建成区的图斑数量不断增加;建成区扩张总体上呈现不断增长的趋势,变化特征存在年际差异,扩展过程呈现出“缓慢增长—持续加速—趋缓”的特征;(2)城市群建成区的重心轨迹基本上呈东北—西南的发展态势,重心移动距离呈现先增长后缩短的趋势,西安市主导城市群快速发展,城市群西部城市扩张明显;(3)城市群建成区进入“数量增长”和“规模增长”并行的扩张阶段,城市群内部扩张以极化蔓延为主,核心城市西安的首位特征较为明显,辐射带动作用有一定的增强;(4)城市群建成区空间分布的集聚特征愈加明显,区域内城市规模差异有一定的缩小。城市群各县区发展差异显著,城市群一体化发展的程度仍较低。

市场化进程与地区经济不均衡——基于夜间灯光数据的分析

中国长期的市场化进程是否促进地区经济发展不均衡?现有文献尚未达成一致结论。本文借助最新的连续夜间灯光数据计算经济不均衡程度,结合2000—2019年262个地级市的面板数据,采用工具变量-固定效应方法研究推进市场化对地区经济不均衡的影响。研究发现:市场化进程显著加剧了地区经济的不均衡发展。异质性分析表明市场化进程拉大地区经济差异的作用在经济发展比较均衡的地区和市场化程度较高的地区更为显著。究其原因,本文发现推进市场化过程中所形成的产业集聚和产业结构升级,并因此导致的资本非均衡配置和人力资本重置是市场化进程推动地区经济失衡的重要机制。