70 第 29 卷第 2 期 狓犻犼 =( 犉犻犼 - 犉犼 min)/( 犉犼 max - 犉犼 min) 计算第犻个县第犼个指标值的比重 : 犿犡犻犼 = / 狓犻犼狓犻犼 计算指标信息熵 : 犲犼 =- 1 犿 ( 犡犻犼 ln 犿 ln 犡犻犼 ), 犲犼 [ 0, 1 ] 为了计算方便,

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1 第 29 卷第 2 期 No2Vol29 JOURNALOFNEIJIANG NORMALUNIVERSITY 69 重庆市城镇化综合水平空间格局 罗杨洁 1, 邓庆红 2 (1 内江师范学院地理与资源科学学院, 四川内江 ;2 重庆 42 中学, 重庆 ) 摘要 : 从城镇化内涵的人口 经济 社会生活三个方面选取 12 个指标, 构建新型城镇化水平的综合评价指标体系 运用改进的熵值法得出 2012 年重庆市城镇化综合水平, 应用空间自相关方法分析其空间格局 结果表明 : 重庆市城镇化综合水平整体不高, 在空间分布上存在较大差异, 总体呈现出一圈高两翼低的格局 空间自相关分析表明重庆市城镇化综合水平呈现强集聚分布格局, 形成了五个集聚中心 针对分析的结果, 提出提高城镇化水平的一些建议 关键词 : 城镇化综合水平 ; 空间格局 ; 熵值法 ; 空间自相关 ; 重庆市中图分类号 :K921/927 文献标志码 :A 文章编号 : (2014) 正确地评估一个区域城镇化水平是指导区域城镇发展的重要认识基础, 加强县域城镇化水平研究对于制定县域社会经济发展规划 国土规划 城镇布局规划等都有着重要的意义 [1] 不少学者对全国和 [2] 省域综合城镇化发展水平进行了研究 王洋等利用熵值法对中国县级单元的综合城镇化水平及其子系统水平进行评价, 并结合空间自相关方法对综合 [3] 城镇化水平进行了分区 潘竟虎等运用熵值法 空间聚类法和空间自相关对甘肃省城镇化综合水平进行了测度并分析了其空间演变和分异特征 李航 [4] 飞等对福建省县域城镇化水平进行了空间自相关分析, 结果显示福建省县域城镇化发展水平存在较强的空间自相关 他们的研究成果对各区域的综合城镇化发展起到了探索意义, 结果表明, 熵值法和空间自相关分析结合能够反映空间域中相邻位置上变量的相关性, 有利于对问题的统筹解决 基于此, 本文运用改进的熵值法计算了重庆市城镇化综合水平, 利用空间自相关方法分析了其空间格局, 为制定区域协调发展战略, 推进城镇化可持续发展, 提供参考 1 数据来源与研究方法 11 数据来源以县域为研究单元, 重庆市共有 38 个县域单位 ( 县 县级市 区 ) 数据采集年为 2012 年, 主要来源于 重庆市统计年鉴 (2013) [5] 12 城镇化综合评价体系城镇化涉及社会生产与生活的各个方面, 对其发展水平进行评价, 应该采用多指标综合评价方法 基于此, 本文从人口 经济 社会生活三个方面构建重庆市城镇化水平综合评价指标体系 ( 见表 1) 13 改进的熵值法 131 熵值法确定权重使用熵值法确定权重, 可消除权重确定的主观因素 社会系统中信息熵的含义主要指系统状态不确定性程度的度量 信息熵值越高, 系统结构越均衡, 差异越小 ; 反之, 系统结构越不均衡, 差异越大 [2] [2,6] 主要步骤如下 : 数据标准化 : 由于指标的量纲和数量级差异很大, 采用标准化处理法 上述指标均为正向指标, 因此采用正向标准化计算方法 : 收稿日期 : 基金项目 : 四川省教育厅青年基金项目 (07ZB046) 作者简介 : 罗杨洁 (1979-), 女, 湖北荆州人, 内江师范学院讲师, 硕士

2 70 第 29 卷第 2 期 狓犻犼 =( 犉犻犼 - 犉犼 min)/( 犉犼 max - 犉犼 min) 计算第犻个县第犼个指标值的比重 : 犿犡犻犼 = / 狓犻犼狓犻犼 计算指标信息熵 : 犲犼 =- 1 犿 ( 犡犻犼 ln 犿 ln 犡犻犼 ), 犲犼 [ 0, 1 ] 为了计算方便, 定义当犡犻犼 =0 时,ln 犡犻犼 =0 则信息冗余度 : 计算指标权重 : 犱犼 =1- 犲犼 犠犼 = / 犱犼犱犻, 得第犻个县单指标评价得分 : 犛犻犼 = 犠犼 狓犻犼, 得第犻个县综合城镇化水平得分 : 犛犻犛犻犼 = 犼 =1 式中 : 犉犻犼是第犻个县第犼项指标的值, 犉 jmax 犉 jmin 分 别为第犼个指标所在矩阵列的最大值和最小值, 犿 为区域个数, 为评价指标数 子系统 ( 权重值 ) 表 1 狓 1 (03333) 狓 2 (03333) 狓 3 (03333) 城镇化水平综合测度体系和结果 指标 /( 单位 ) 信息熵冗余度权重 狓 11 城镇人口比重 /(%) 狓 12 人口自然增长率 /( ) 狓 21 人均 GDP/( 元 ) 狓 22 第一产业占 狓 23 第二产业占 狓 24 第三产业占 狓 25 人均固定资产投资额 /( 元 ) 狓 26 人均社会消费品零售额 /( 万元 ) 狓 31 城镇居民人均可支配收入 /( 元 ) 狓 32 万人拥有医院床位数 /( 个 ) 狓 33 万人普通中学在校生数 ( 人 ) 狓 34 电视覆盖率 /(%) 熵值法的不足和改进熵值法确定权重有着客观性强的优势, 但也存在着不可避免的缺陷, 即确定的权重有时与实际不相符 在多指标多方案决策过程中, 最重要的指标不一定使所有决策方案具有较大的差异, 而最不重要的指标却有可能使所有决策方案的属性值具有最大 的差异 [7] 综合评价时, 只应用熵值法, 往往会造成最不重要的指标可能具有较大的权重, 而最重要的指标却不一定具有最大的权重 为了解决上述问题, 本文采用改进的熵值法进行数据处理, 计算综合得分时用德尔菲法确定各子系统的权重 14 空间自相关方法分析空间格局 空间自相关是指一个变量的观测值之间因观测点在空间上邻近而形成的相关性, 已逐渐发展成为地理空间分析的重要主题之一 在某单元与周围单元之间, 就某种特征值, 通过统计分析方法, 进行空间自相关程度的计算, 以分析这些单元在空间上分布现象的特性 [8] 空间自相关包括全局空间自相关和局域空间自相关 141 全局空间自相关全局空间自相关是对属性值在整个研究区域的空间特征的描述, 主要是用来探测整个研究区域内某种地理现象或某一属性值的空间分布特征, 判断此现象或属性值在空间上是否存在聚集特征 [9] 计算全局空间自相关常用的指标是 Moran si 指数, 其公式如下 [9] : 犐 = ( 狓犻 - 狓 - ) 2 犼 =1 狑犻犼 ( - 狓犻 - 狓 )( 狓犼 - 狓 犠犻犼 犼 =1 - ) 式中, 为研究区域数, 狓犻为区域犻的观测值, 犠犻犼为空间权重矩阵, 要素之间在门槛距离以内, 则为 1, 否则为 0 犣检验值 : 犣 ( 犌犌 - 犈 ( 犌 ) )= 槡犞犪狉 ( 犌 ), 其中, 犈 ( 犌 ) 为数学期望, 犞犪狉 ( 犌 ) 为变异数 当犣值显著时, 表明区域内呈现空间集聚的格局 [2] 142 局域空间自相关 Moran si 指数是对空间自相关的全局评估, 是一种总体统计指标, 仅说明所有县域与周边县域之间空间差异的平均程度, 但难以探测不同位置局部区域的空间关联模式 而局部空间自相关 LISA 可以进一步揭示局部空间单元上某一属性值与相邻区域上同一属性值的相关程度 [9] 局域空间自相关系数计算公式为 [9] : 犐犻 = 犣犻 犼犠犻犼犣犼 其中, 犣犻和犣犼分别是对于均值和标准差的标准化 变量, 犣犻 = ( 狓犻 - 狓 - ) 1 ( 狓犻 - 狓 - 2 ) 槡

3 2014 年 2 月罗杨洁 : 重庆市城镇化综合水平空间格局 71 2 重庆市县域城镇化综合水平分布根据熵值法, 对 2012 年重庆市各县级单元 12 项指标的 456 个原始数据进行计算, 得出各指标的信息熵和权重, 如表 1 采用德尔菲法进行综合得分计算, 经过五名专家推荐分别赋予人口指标系统 U1 经济指标系统 U2 和社会生活指标系统 U3 权重为均 03333, 并与相应的子系统得分相乘, 得每个县级单元的综合得分 将重庆划分一小时经济圈 ( 包含渝中区 大渡口区 江北区 沙坪坝区 九龙坡区 南岸区 北碚区 渝北区 巴南区 涪陵区 长寿区 江津区 合川区 永川区 南川区 綦江区 大足区 潼南县 铜梁县 荣昌县 璧山县 21 个区县 ) 渝东北翼 ( 万州区 梁平县 城口县 丰都县 垫江县 忠县 开县 云阳县 奉节县 巫山县 巫溪县 11 个区县 ) 渝东南翼 ( 黔江区 武隆县 石柱县 秀山县 酉阳县 彭水县 6 个区县 ) 三个分区 分别对三个分区进行统计, 见表 2 在 GIS 软件中, 利用符号化设置的分级色彩显示功能, 用 Jenks 的最佳自然断裂法 (naturalbreaks) 将重庆市县域城镇化发展水平划分为高 中高 中 中低 低五个等级 ( 见表 3 和图 1) 表 2 重庆市分片区县域综合城镇化水平区域差异地区最大值最小值平均值极差标准差 1h 经济圈 渝东北翼 渝东南翼 重庆市 类型数量分布上, 中水平以下 ( 包括中水平 ) 占 737%, 说明目前重庆市城镇化质量整体水平较低, 三大片区分布极不平衡, 渝东北翼和渝东南翼基本上在中低水平类型以下 ; 从城镇化综合水平得分极差和标准差来看, 一小时经济圈县域城镇化综合水平两极分化现象最明显, 区域内部差异显著, 极差达 04952, 标准差为 01301, 渝东北翼和渝东南翼极差分别为 和 01407, 标准差分别为 和 00526, 说明其区域内部差异较小, 整体发展水平较平衡 另外, 从图 1 中可以看出, 作为区域中心城市的万州区和黔江区对其周围城市的带动力度不够, 没有形成阶梯递变规律, 即都出现了断层, 渝东南翼虽然出现了两个中低水平类型县域 武隆县和石柱县, 但是从地理位置上来说, 他们更接近涪陵区和万州区 表 3 水平等级数量 高水平类型 中高水平类型 3 7 中水平类型 9 中低水平类型 10 重庆市县域城镇化综合水平类型分级 1h 经济圈 (21) 渝中区 江北区 九龙坡区 大渡口区 沙坪坝区 南岸区 渝北区 北碚区 巴南区 涪陵区 长寿区 江津区 合川区 永川区 南川区 潼南县 铜梁县 大足区 璧山县 綦江区 荣昌县 区县名称 ( 数量 ) 渝东北翼 (11) 万州区 垫江县 开县 云阳县 奉节县 渝东南翼 (6) 黔江区 武隆县 石柱县 低水平类型 9 忠县 丰都县 梁平县 城口县 巫山县 巫溪县 秀山县 酉阳县 彭水县 3 城镇化综合水平分布的空间分析 图 1 重庆市综合城镇化水平分布从表 2 可以看出, 在城镇化综合水平得分均值上, 一小时经济圈城镇化综合水平最高, 高出全省平均水平, 渝东北翼次之, 渝东南翼最低 ; 在县域发展 为了了解重庆城镇化综合水平的宏观分布格局, 利于重庆城镇化宏观发展政策的制定, 我们对测度结果进行了分区, 将分布格局 由分散变集聚 采用 Moran si 指数对图 1 中的结果进行空间集聚程度的判定, 得出综合城镇化水平的 Moran si 统计值为 06582, 经验证犣值显著大于 196, 通过显著性检验, 表明重庆市城镇化水平存在显著的空间自相

4 72 第 29 卷第 2 期 关特征 以城镇化水平值为横轴, 对应空间滞后向量值为纵轴, 形成 Moran 散点图 ( 见图 2) 散点图划分为 4 个象限 : 右上象限 (HH) 表示区域自身和周边地区的城镇化水平均较高, 二者的空间差异程度较小 ; 左上象限 (LH) 表示区域自身属性水平较低, 周边地区较高, 二者的空间差异程度较大 ; 左下象限 (LL) 表示区域自身和周边地区的属性水平均较低, 二者的空间差异程度较小 ; 右下象限 (HL) 表示区域自身属性水平较高, 周边地区较低, 二者的空间差异程度较大 [9] 从图 2 中可知, 大部分区县都落入了一 三象限, 较少区县落入二 四象限, 表明重庆市城镇化综合水平在空间上呈现明显的聚集性, 即城镇化综合水平较高的区县一般与城镇化综合水平较高的区县相邻接, 而较低的区县也一般与较低的区县相邻接 (1) 重庆市主城渝中区 沙坪坝区 九龙坡区 巴南区 江北区 南岸区六个县域单位形成了 HH 集聚中心, 它们与周围县城之间的城镇化综合水平差异较小, 表现为 高 - 高 正关联, 呈现聚集的特点, 这些较高城镇化综合水平的县域被周围同样具有较高城镇化综合水平的县域包围, 是城镇化发展的 热区 (2) 渝东北翼形成两个 LL 集聚中心, 即 :1 开县 城口县 巫山县 奉节县 巫溪县,2 垫江县 丰都县 这些县域与周围县域之间的城镇化综合水平差异较小, 形成两个 低 - 低 正关联, 即这些较低城镇化综合水平的县域被周围同样具有较低城镇化综合水平的县域包围, 是城镇化发展的 冷区 (3) 重庆市区域中心城市黔江区 万州区形成了两个 HL 集聚中心, 它们与周围县域之间的城镇化综合水平差异较大, 表现为 高 - 低 负关联, 即具有较高城镇化综合水平的黔江区 万州区被较低城镇 化综合水平的其他县域所包围 除了以上这些区域之外, 大部分区域与相邻区域的关联性并不显著 4 结论运用改进的熵值法, 对重庆市城镇化综合水平进行了测度, 结果表明 : 重庆市城镇化综合水平整体 图 2 犕狅狉犪散点通过计算重庆市城镇化综合水平分布的 LISA 值, 并且在犣检验的基础上 ( 犘 <005) 绘制聚集图 ( 见图 3) 图 3 犔犐犛犃集聚分布由图 3 可知, 重庆市城镇化综合水平分布存在着如下局部空间聚集现象 : 不高, 在空间分布上存在较大差异, 总体呈现出一圈高两翼低的格局 市内城镇化综合水平较高的区域主要集中在主城九区, 以及渝东北翼的区域中心万州区 ; 而城镇化综合水平较低的区域分布在距主城远的大足区 璧山县等县域, 也连片地出现在渝东南翼和渝东北翼其余非区域中心县域 运用空间自相关分析的结果表明 : 重庆市城镇化综合水平存在较强的空间自相关, 在空间上呈现强集聚分布格局, 形成了一个 HH 两个 LL 两个 HL 集聚中心 HH 类型集聚中心位于重庆主城区, 这些县域相互毗连, 具有快捷高效的交通网络, 需要继续增强这些地区的辐射能力和范围, 以带动周边区县的城镇化发展, 进而促进城镇化水平的持续增长 ; 两个 LL 类型集聚中心均位于渝东南翼, 这些区县地理位置较差, 交通不发达, 处于发展的初级阶段, 政府需要加大对这些城市的支持力度, 积极增强与发达县域的经济合作, 以图共同发展 ; 两个 HL 类型集聚中心为两翼的区域中心城市, 说明其与周围区县的差距较大, 应注意发挥区域中心城市

5 2014 年 2 月罗杨洁 : 重庆市城镇化综合水平空间格局 73 的辐射和带动作用, 搞好城镇布局和产业带构造, 帮助其他地区发展小城镇经济, 尽快完成农村向城市的转变 对于少数民族人数居多的渝东南地区, 应因地制宜发展与当地资源环境承载能力相适应的特色优势产业, 增强自我发展能力, 同时, 政府也应在政策 财力等方面向民族地区倾斜, 促进各民族和睦共处和共同富裕 参考文献 : [1] 吴相利 黑龙江省县域城镇化水平比较研究 [J] 国土与自然资源研究,1995(2):14 18 [2] 王洋, 方创琳, 王振波 中国县域城镇化水平的综合评价及类型区划分 [J] 地理研究,2012,31(7): [3] 潘竟虎, 刘莹 甘肃省城镇化综合水平空间格局演变及驱动因素 [J] 人口与发展,2012,18(2):40 47 [4] 李航飞, 汤小华 福建省县域城镇化发展水平空间自相关分析 [J] 韶关学院学报 : 自然科学版,2008,29(12): [5] 重庆市统计局 重庆统计年鉴 2013 [M] 中国统计出版社,2013 [6] 陈明星, 陆大道, 张华 中国城市化水平的综合测度及其动力因子分析 [J] 地理学报,2009,64(4): [7] 张玉周 基于改进主成分分析法的河南城镇化水平测度 [J] 商业时代,2010(11): [8] 吉婷婷 基于空间自相关的江苏省城镇化水平空间格局研究 [J] 淮阴师范学院学报 : 自然科学,2011,10(6): ,518 [9] 贺振 基于空间自相关的河南省城镇化水平空间格局研究 [J] 测绘科学,2010,35(6): ,191 犛狆犪狋犻犪犾犇犻狊狋狉犻犫狌狋犻狅狅犳狋犺犲犆狅犿狆狉犲犺犲狊犻狏犲犔犲狏犲犾狅犳犝狉犫犪犻狕犪狋犻狅犻犆犺狅犵狇犻犵 LUOYang jie 1,DENGQing hong 2 (1SchoolofGeographyandResourcesScience,NeijiangNormalUniversity,Neijiang,Sichuan641199,China; 2ChongqingNo42 MiddleSchool,Chongqing400013,China) 犃犫狊狋狉犪犮狋 : 12pivotalindices,whichreflecttheimportantconnotationofurbanizationinthepopulation,economyandso ciallifeofpeople,wereselectedtobuildacomprehensiveevaluationindexsystemforurbanizationevaluationandbyemploying theimprovedentropymethodthecomprehensiveurbanizationlevelofchongqingintheyearof2012wasworkedoutandbyuse ofthespatialautocorrelationmethodthelevelspacepaternwasanalyzedtheresultsshowed:thecomprehensivelevelofur banizationinchongqing2012isfarfromsatisfactory,withdrasticdiferencefoundinitsspatialdistributionthespatialpat ternofcomprehensiveurbanizationlevelofchongqingismoreadvancedinone houreconomiccircleinsharpcontrastwiththe lessadvancedlevelinthetwowings,whichindicatesthatthecomprehensiveurbanizationlevelofchongqingtakesastrongly aggregateddistributionpatern,havingformed5aggregationcentersandcorrespondentmeasureswereproposed 犓犲狔狑狅狉犱狊 : comprehensiveurbanizationlevel ;spatialdistributionpatern;entropy method;spatialautocorrelation; Chongqing ( 责任编辑 : 李伟男 )

( ) Vol.54 No JournalofXiamenUniversity (NaturalScience) Mar.2015 doi: /j.issn R, ( ]a G,9O ) 56

( ) Vol.54 No JournalofXiamenUniversity (NaturalScience) Mar.2015 doi: /j.issn R, ( ]a G,9O ) 56 154 12 ( ) Vol.54 No.2 2015 3 JournalofXiamenUniversity (NaturalScience) Mar.2015 doi:10.6043/j.issn.0438 0479.2015.02.018 + 9 R, ( ]a G,9O 361005) 56: % 5 ) B` M 7 #

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