Dynamic Development Characteristics and Driving Factors of High Quality Development Level in China’s Five Major Urban Agglomerations

High-quality development is the primary task of comprehensively building a socialist,modern country,as well as the primary task of building urban agglomerations in China.Based on the five development concepts,this paper used the entropy method to measure the High Quality Development Index(HQDI)of the five major urban agglomerations.The results showed that the HQDI of the five major urban agglomerations shows a fluctuating upward trend.First,using the Dagum Gini coefficient to explore the sources of HQDI development differences in urban agglomerations,we found that the main source of HQDI differences in urban agglomerations was inter-regional differences,while intra-regional differences were not important.Second,kernel density estimation was used to test the dynamic evolution trend of HQDI within urban agglomerations.There was a polarisation phenomenon in the HQDI of urban agglomerations,such as the Pearl River Delta urban agglomeration and the Chengdu-Chongqing urban agglomeration.But overall,the degree of imbalance had decreased.Third,using geographic detectors to examine the driving factors of HQDI in urban agglomerations,we found that the main driving forces for improving HQDI in urban agglomerations were economic growth,artificial intelligence technology and fiscal decentralisation.All the interaction factors had greater explanatory power for the spatial differentiation of HQDI,which can be divided into two types:two-factor improvement and non-linear improvement.This study is conducive to improving and enriching the theoretical system for evaluating the high quality development of urban agglomerations,and provides policy references for promoting the high quality development of urban agglomerations.

Urban Agglomerations in China: Characteristics and Influencing Factors of Population Agglomeration

Urban agglomeration(UA)is an advanced spatial economic form formed and developed in the process of rapid industrialization and urbanization,and an important carrier of urbanization and economic development.The economy has developed rapidly in the recent decades of China,and the UAs have also developed rapidly.However,as a large population country,the population distribution and changes of UAs in China has unique characteristics.Using the fifth,sixth and seventh population census data,spatial auto-correlation and spatial econometric models,we analyzed the spatial-temporal evolution characteristics and influencing factors of population agglomeration in China’s UAs.Results revealed that:1)from 2000 to 2020,the population gradually converged into UAs,and the characteristics of population agglomeration in different development degree of UAs differ.The higher the development degree of UA,the higher the population agglomeration degree.Besides,UAs are the main area with the most significant population agglomeration degree,and the spatial autocorrelation show that the cities with similar degree tend to be concentrated in space.The urban population gathering in UAs has a certain positive spillover effect on population size of neighboring cities.2)Economic development and social conditions factors are important factors affecting population agglomeration degree in UAs.The main factors of population gather into UAs are similar with the outside UAs,but the positive promotion of urbanization rate and proportion of tertiary industry in GDP on population agglomeration of UAs in China are enhancing from 2000 to 2020.Meanwhile,the other factors,such as high-quality public services,good urban living environment conditions,high-quality medical and educational resources,are also important factors to promote urban population gather into UAs.This study provides a basis for formulating the development planning of UAs in China,and enriches the relevant theoretical research of population evolution and influencing factors of UAs.

Spatial Distribution and Influencing Factors of Urban Shrinkage from the Perspective of Factor Flow - A Case Study of National Urban Agglomerations

This paper examines national urban agglomerations by taking factor flows as the focal point as the research subject.By dividing the stages of urban agglomeration development,a comprehensive framework of urban shrinkage is constructed,encompassing economic,population,and social shrinkage.The study explores the spatial distribution characteristics of urban shrinkage during different stages of urban agglomeration and investigates the influencing factors using a geographic detector model.The findings reveal that urban shrinkage within urban agglomerations is widely spread,predominantly in peripheral areas.During the diffusion stage,urban shrinkage is scattered,with population shrinkage concentrated in peripheral regions,economic shrinkage concentrated on old industrial cities,and social shrinkage concentrated on the northeast.The outcomes of the geographic detector model indicate that traffic flow,capital flow,information flow,node importance,network connectivity,government investment,openness,and environmental regulations all play significant roles in shaping the spatial distribution of urban shrinkage.

Surface Regional Heat(Cool) Island Effect and Its Diurnal Differences in Arid and Semiarid Resource-based Urban Agglomerations

With the rapid development of urban agglomerations in northwest arid and semiarid regions of China, the scope of the urban heat island(UHI) effect has gradually expanded and gradually connected, and has formed a regional heat island(RHI) with a larger range of impact to the regional environment. However, there are few studies on the heat island effect of urban agglomerations in arid and semiarid regions, so this paper selects the urban agglomeration of Hohhot, Baotou and Ordos(HBO) of Inner Mongolia, China as the study area. Based on the 8-day composite Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) surface temperature data(156scenes in all) and land use maps for 2005, 2010, and 2015, we analyze the spatiotemporal distributions of regional heat(cool) islands(RH(C)I) and the responses of surface temperatures to land-use changes in the diurnal and interannual surface cities. The results showed that: 1) from 2005 to 2015, urban areas showed the cold island effect during the day, with the area of the cold island showing a shrinking feature;at night, they showed the heat island effect, with the area of the heat island showing a first decrease and then an increase.2) From 2005 to 2015, the land development(unutilized land to building land) brings the greatest temperature increase(ΔT = 1.36°C)during the day, while the greatest temperature change at night corresponds to the conversion of cultivated land to building land(ΔT =0.78°C) exhibited the largest changes at night. From 2010 to 2015, the land development(grassland to building land) bring the greatest temperature increase(ΔT = 0.85°C) during the day, while the great temperature change at night corresponds to the conversion of water areas to building land(ΔT = 1.38°C) exhibited the largest changes at night. Exploring the spatial and temporal evolution of surface urban heat(cool) islands in urban agglomerations in arid and semiarid regions will help to understand the urbanization characteristics of urban agglomerations and provide a reference for the formulation of policies for the coordinated and healthy development of the region and co-governance of regional environmental problems.

民用航空产业集聚对经济高质量发展的影响——基于省级面板数据的门槛回归模型检验

民用航空产业集聚是构建高端供求市场、高度产业协作、高度交通便利而实现区域资源优化配置与区域经济发展的重要因素。采用2009—2020年省级数据,探究民用航空产业的专业化集聚、多样化集聚和竞争效应3种集聚模式对区域经济高质量发展的影响,进一步检验集聚效应的阶段性作用。结果表明,随着集聚水平的上升,民用航空产业的专业化集聚与多样化集聚对区域经济高质量发展呈先抑制、后驱动的影响,竞争效应与区域经济高质量发展呈正相关关系。

京津冀城市群城市韧性时空演变特征及空间差异研究——基于改进的PSR框架

基于改进的“压力—状态—响应”研究框架、组合权重模型、Dagum基尼系数对京津冀城市群2001—2020年的城市韧性时序演变特征及其空间差异进行实证研究。结果表明:(1)时序演变上,京津冀城市群城市韧性水平在研究区间内总体呈波动式上升的趋势,存在明显的阶梯式失衡现象;(2)空间分布上,京津冀城市群高韧性区域由点到面、由中部至南北部进行蔓延,总体呈现“北京—天津双核驱动,中北强南弱”的韧性格局;(3)区域差异来源上,京津冀城市群城市韧性区域间不均衡现象突出而区域内发展较为均衡,区域间差异是京津冀城市群城市韧性总体差异的主要来源。

中国城市群的发展测度:基于19个主要城市群

中国城市群研究主要基于地理学的局部视角,而对经济社会发展的整体性考量不足,对中国城市群整体发展规律的把握也有所欠缺。基于对中国19个主要城市群经济社会发展指标的分析,从要素集聚度、发展活跃度与可持续性三方面总结中国城市群的整体发展状况,并利用熵权TOPSIS、Dagum基尼系数对各城市群的综合发展状况进行评价与分解。从总体上看,主要城市群在国民经济发展中占有绝对主体地位,但经济带动作用有所下降;从城市群之间的差异看,主要城市群的发展差异始终凸显,优化提升类城市群的发展水平远高于发展壮大类与培育发展类城市群,发展壮大类与培育发展类城市群间的差距相对较小;从城市群内部的差异看,主要城市群内部的发展水平差异很大,且城市群内中心城市的极化作用有所增强。

城市群人口集聚对共同富裕的影响——基于粤港澳大湾区的分析

共同富裕是中国式现代化的重要特征和中国特色社会主义的本质要求,如何推进共同富裕目标的实现成为政府和学界亟待解决的难题。以粤港澳大湾区为样本探讨城市群人口集聚对城市群内部以及周边区域共同富裕的影响,在理论分析的基础上采用“全面FGLS”方法以及动态面板空间杜宾模型进行估计得到如下结论:粤港澳大湾区人口集聚无论是对于城市群内部共同富裕还是带动周边区域共同富裕均具有积极的促进作用,在短期内存在正向的空间溢出作用,但长期而言粤港澳大湾区人口不可能无限集聚,当发展到一定程度后拥挤效应将超过集聚效应对共同富裕产生负面影响。上述结论意味着当前粤港澳大湾区内部形成的多中心集聚的态势,空间协调发展程度较高,在推动城市群内部共同富裕的同时,短期内也带动了周边区域的发展,但长期持续的发展仍需人口在粤港澳全域更为均衡地分布,而非无限向粤港澳大湾区集聚。基于上述结论,提出应重视基础设施的互联互通、产业互联、城市互联等,促进粤港澳大湾区与粤东西两翼及山区人口等要素资源更为顺畅地流动,优化资源配置,促进粤港澳全域发展,实现真正意义上的先富带动后富,最终实现共同富裕。

中国四大城市群碳排放驱动因素时空分解研究

城市群是中国经济发展和能源消耗的集聚区域,也是碳排放的主要来源。研究中国典型城市群碳排放的时空演变特征及其影响因素对实现“双碳”目标具有重要意义。文中应用ST-IDA模型(时空指数分解分析法)和LMDI(对数平均迪氏指数法)分解法,分析2000—2019年京津冀、长三角、珠三角和成渝城市群的碳排放驱动因素(人口规模、经济水平、产业结构、能源强度和能源结构)。研究发现:2000—2019年间,四大城市群能源活动碳排放总体趋势均由高速增长阶段步入平稳增长阶段,其中成渝城市群已基本实现碳达峰;能源强度效应是影响碳排放空间差异的主要因素;人口规模扩张、经济发展水平提高和能源强度上升是促进碳排放增长的主要因素,产业结构和能源消费结构优化起到抑制作用;四大城市群碳排放的时空演变主要取决于工业部门。鉴于四大城市群呈现出不同的碳排放特征,未来应探索差异化、多元化的城市群减排路径,促进城市群碳减排。

京津冀协同发展战略实施十年回顾及展望

京津冀协同发展战略实施近十年来,北京非首都功能疏解取得明显成效,北京城市副中心和雄安新区“两翼”建设稳步推进,三地交通一体化、生态联防联控、产业转型升级三大领域取得率先突破,区域内体制机制改革与创新稳步实施。但仍面临经济份额下降、创新驱动经济增长能力不强、人口和经济过密与过疏现象并存等问题。展望未来,应从现代化首都都市圈建设、打造“一核两翼”空间新格局、优化区域现代产业分工体系与区域创新格局、创新跨区域协同治理体制机制等方面,全面推进京津冀协同发展迈向更高水平、更优效益和更高质量,努力使京津冀成为中国式现代化建设的先行区、示范区。

生产性服务业与制造业协同集聚对城市创新的影响研究

强化国家战略科技力量,提升国家创新体系整体效能是当今中国加快进入创新型国家前列的重要命题。在构建城市创新质量新指标的基础上,运用空间误差模型和空间滞后模型就生产性服务业与制造业协同集聚对城市创新的影响机制进行深入剖析。研究结果显示:生产性服务业与制造业协同集聚能提升城市创新质量,并能通过推进产业结构高级化、提升城市科技投入水平和吸引研发人员流入三个渠道促进城市创新质量的提升,协同集聚对东部和中部地区城市创新质量有促进作用,高端生产性服务业和低端生产性服务业与制造业协同集聚均能促进城市创新质量提升。此外,生产性服务业与制造业协同集聚能够推动新企业注册量的递增,进而提升城市的创业积极性与创业活跃度。生产性服务业与制造业协同集聚具有促进城市创新质量和创业活力两大功能,可以成为推动城市高质量增长和提升城市竞争力的重要工具。

云南省物流产业集聚对产业竞争力的影响研究

在现阶段,云南省物流产业集聚水平如何,集聚水平提高对产业竞争力的影响是提升还是阻抑尚不确定。在此背景下,本文采用非线性模型分析2011—2018年云南省物流产业集聚对产业竞争力的影响,研究二者是否存在先促后抑的倒U型关系。研究结果表明:集聚前期会促进产业发展;领取后期的拥挤效应会导致产业竞争力下降,二者之间为“倒U形”的非线性关系。最后根据分析的结果,提出相关对策。

金融要素集聚的绿色创新效应:空间关联特征与城市群异质性

区域绿色技术创新体系建设是经济绿色转型的重要基础,而金融要素空间集聚则充当着科技创新活动的重要加速器。现有文献围绕着金融要素集聚和绿色技术创新两条主线展开广泛讨论,也关注到金融要素集聚所内生的绿色创新效应,但较少基于城市群这一新时期区域协同发展的新型空间载体,系统考察两者的空间关联效应及其区域异质性特征。因此,选取国内十大代表性城市群,对其内部金融要素集聚和绿色技术创新的时空演变轨迹和空间关联异质性进行多维度诊断。研究发现:第一,金融要素集聚有助于通过各种空间效应加速城市群内部的绿色金融发展,进而正向驱动区域绿色技术创新水平的提升;第二,城市群范围内的金融要素集聚不仅会对区域绿色技术创新产生明显的本地促进效应,也会同时形成显著的空间溢出效果;第三,金融要素集聚对于绿色技术创新的空间效应还会受到城市群金融集聚模式、行政层级特征、经济发展状况等因素制约。有鉴于此,区域协同发展过程中,应围绕城市群发展定位构建差异化的金融要素集聚模式,因之打造契合于不同城市群现实约束的绿色金融服务体系和绿色技术创新体系;同时深度挖掘金融要素集聚对于绿色金融发展和绿色技术创新的空间传导效应及其异质性特征,推动金融改革和绿色发展的有效空间互动。

数字产业与制造业协同集聚对企业绿色创新的影响研究

基于马歇尔集聚经济理论,依据中国工业企业数据和城市面板数据,运用固定效应模型,考量数字产业与制造业协同集聚对企业绿色创新的影响。结果显示,数字产业与制造业协同集聚通过人力资本外部性、知识溢出效应机制促进企业绿色创新,但规模经济效应机制不成立,且该结果在更换核心变量指标、考虑极端值、替换固定效应及内生性问题后依然稳健。鉴于此,应因地施策,加快推动区域内数字产业与制造业协同集聚,提升软环境建设水平,促进企业绿色化发展。

数字经济影响制造业结构优化的机理与实证研究

在剖析数字经济影响制造业结构优化的理论分析的基础上,从生产性服务业集聚视角切入,构建“数字经济-生产性服务业集聚-制造业结构优化”的分析框架,并使用2011~2020年制造业细分行业和各省以及城市制造业相关数据进行实证检验,以考察数字经济对制造业结构优化的影响。研究表明:数字经济能够有效推动制造业结构优化,在进行工具变量法等稳健性检验后结论仍然成立;生产性服务业集聚是数字经济影响制造业结构优化的重要机制,并且这种机制作用更多地通过高技术生产性服务业发挥的集聚效应实现;数字经济对制造业结构优化的影响存在明显的行业和区域异质性。

“双碳”目标下城市群环境规制的减排效应——兼论“波特假设”与“污染天堂假说”

以成渝城市群16个城市2010—2020年面板数据为样本,采用空间计量模型和非线性门槛模型考察环境规制对碳排放的影响,结果表明:成渝城市群碳排放具有空间极化性,多为高-高聚集(H-H)与低-低聚集(L-L)型;环境规制对城市碳排放的空间效果呈异质性,本地城市符合“绿色悖论”、周边城市为“示范效应”;分别以能源强度与贸易开放度作为门槛值时,环境规制对碳排放均存在显著的双重门槛效应;在门槛值较低时,环境规制对碳排放的抑制效果最强;随着门槛值增大,环境规制对碳排放的影响从抑制转为促进。因此,应充分考虑各地区差异、控制环境规制强度以保证企业利润、推动产业低碳转型,为城市群利用环境规制降低碳排放提供新的思路。

国内价值链网络对企业创新的影响

在构建国内大循环的新发展格局下,促进技术创新成为重要战略基点。从国内价值链网络角度出发,基于2012、2015和2017年我国城市尺度多区域投入产出表,运用空间计量模型考察了国内价值链网络对企业创新的影响及其空间溢出效应。研究结论如下:(1)地区国内价值链网络连接强度提升不仅可以增强本地区企业创新能力,还可以促进邻近地区企业创新能力,并且经过替换核心解释变量、替换空间权重矩阵和GMM估计等稳健性检验后仍显著成立;(2)异质性分析表明,在国内价值链网络下,我国东部地区的企业创新效应空间溢出更明显,而中西部地区随着国内价值链网络连接强度提高对本地企业创新的直接促进作用更明显;(3)机制分析显示,产业专业化集聚和产业多样化集聚在国内价值链网络影响企业创新的过程中均具有正向调节作用,但产业多样化集聚的调节作用小于产业专业化集聚。

产业协同集聚、数字经济与产业链韧性提升研究——基于省级面板数据的实证检验

随着产业发展进入新阶段,产业协同集聚和数字经济已经成为提升产业链韧性的核心驱动力,基于2011—2021年我国省级面板数据,采用熵权法对产业链韧性进行了测算,运用双重固定效应模型和空间杜宾模型考察产业协同集聚、数字经济对产业链韧性的影响。研究发现:不同地区的产业链韧性存在显著差异。产业协同集聚与数字经济均显著促进了产业链韧性提升。但是二者对产业链韧性提升的空间溢出作用存在差异。其次,数字经济在产业协同集聚促进产业链韧性提升的过程中发挥显著的正向调节作用,但这种正向调节作用在中西部地区不显著。基于上述结论,提出了扩大产业协同集聚空间范围、加强数字经济建设、强化我国中西部欠发达地区的产业基础设施建设等提升产业链韧性的对策建议。

城市群交通基础设施对产业协同集聚的影响研究——单中心—多中心结构的调节作用

基于2009-2018年的城市面板数据,在城市群范围实证检验了城市内交通基础设施和城市间交通基础设施对本城市产业协同集聚及城市间差异的影响。研究发现:城市内交通基础设施对产业协同集聚有正向影响并通过空间溢出效应缩小产业协同集聚差异;城市间交通基础设施会降低非中心城市产业协同集聚水平,也会缩小城市间产业协同集聚差异;多中心城市群的多中心性会负向调节城市内交通的作用,正向调节城市间交通的作用。因此,要不断加强城市内部交通基础设施和城市间交通基础设施建设,在合理的地理距离范围内对城市群进行规划和布局,并注重分层级和分阶段进行交通基础设施建设等。

自由贸易试验区设立对制造业企业韧性的影响机制及其效应研究

制造业是立国之本、兴国之器、强国之基。增强制造业韧性是促进工业高质量发展的重要基石。基于2006—2020年中国沪深两市A股上市企业的面板数据,结合理论分析与实证检验,本文系统研究了自贸试验区设立对制造业企业韧性的影响机制及其效应。研究表明:自贸试验区设立对制造业企业韧性提升存在积极影响。机制分析表明:创新要素集聚在自贸试验区设立对制造业企业韧性影响中发挥了中介作用,其间接效应占总效应的9.62%;数字化转型、三类不同的产业集聚与自贸试验区设立的协同效应均在不同程度上强化了自贸试验区设立对制造业企业韧性的促进作用。异质性分析表明:对于东部地区,自贸试验区设立对制造业企业韧性存在明显的积极影响;随着与自贸试验区距离的增加,自贸试验区对周边城市制造业企业韧性的车头效应会呈现出“先增后减,再增再减,最终趋于0”的波浪式收敛变化趋势;对于初创期制造业企业,自贸试验区设立对其韧性水平有明显提升作用。