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    淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)縣市經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的空間相互作用演化分析

    2020-08-09 12:06:40歐向軍
    國(guó)土與自然資源研究 2020年4期
    關(guān)鍵詞:各縣市淮海縣市

    梁 壯 ,歐向軍 ,2*

    (1.江蘇師范大學(xué)地理測(cè)繪與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院,江蘇徐州221116;2.江蘇師范大學(xué)城鎮(zhèn)化研究中心,江蘇徐州221116)

    引言

    隨著經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和全球化進(jìn)程不斷加快,區(qū)域間各種要素的高速流動(dòng)推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的發(fā)展[1]。區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)實(shí)體區(qū)域間的相互作用和關(guān)聯(lián),是區(qū)域地理學(xué)近期研究的前沿[2]。國(guó)外關(guān)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的研究起步較早,Reillyt提出“零售引力定律”[3],Zip f首次將其運(yùn)用到空間相互作用研究中,為空間聯(lián)系 研 究 打 下 了 理 論 基 礎(chǔ)[4],P.D.C on v e r se、Russon、D j anko v、M atsumoto等人在其基礎(chǔ)上提出了斷裂點(diǎn)理論、短拖模型和引力模型等理論和方法[5-8]。國(guó)內(nèi)關(guān)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的研究開(kāi)始于20世紀(jì)80年代,研究?jī)?nèi)容方面,主要涉及區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系及空間相互作用[9]、經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的強(qiáng)度和方向的測(cè)度[10]、空間結(jié)構(gòu)分析[11]、經(jīng)濟(jì)區(qū)的劃分[12]等方面;在研究方法方面,主要運(yùn)用引力模型[13]、潛力模型[14]、人口遷移模型[15]、擴(kuò)展強(qiáng)度模型[16]、城市流[17]、空間流[18]、核密度估計(jì)分析[19]、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析[20]、隸屬度分析[21]、節(jié)點(diǎn)分析[22]、線路分析[23]、斷裂點(diǎn)理論[24]等方法;在研究區(qū)域方面,主要集中于京津冀[25]、長(zhǎng)株潭[26]、長(zhǎng)三角[27]、長(zhǎng)江中游城市群[28]、武漢都市圈[29]、粵港澳大灣區(qū)[30]、江蘇省[31]等經(jīng)濟(jì)區(qū)域;綜上所述,國(guó)內(nèi)對(duì)于經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的研究主要集中于發(fā)育相對(duì)成熟的城市群、都市圈和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份,而對(duì)于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系研究相對(duì)薄弱,研究單元主要為地級(jí)市,而對(duì)縣域間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系研究相對(duì)不足,且多采用單一方法進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。故本文以淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)為研究對(duì)象,以縣域?yàn)榛狙芯繂卧?,綜合利用引力模型和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析等方法,從經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的強(qiáng)度、方向和格局等方面,對(duì)淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)59個(gè)縣市單元在2008~2017年間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的空間結(jié)構(gòu)演變進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)。這為優(yōu)化淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系格局,增強(qiáng)縣域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系等方面提供借鑒。

    1 區(qū)域概況、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

    1.1 區(qū)域概況

    本文采用的淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)范圍來(lái)自于2018年11月印發(fā)的《淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃》中所劃定的界限。具體范圍包括:江蘇省的徐州、連云港、宿遷,山東的濟(jì)寧、臨沂、棗莊、菏澤,安徽的淮北、宿州,河南的商丘,共10個(gè)地級(jí)市?;春=?jīng)濟(jì)區(qū)以全國(guó)5.35%的人口(7440萬(wàn)人)創(chuàng)造了全國(guó)3.8%的G D P(31328.09億元)。

    1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

    依據(jù)各省2017年行政區(qū)劃,本文以淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)10個(gè)地級(jí)市區(qū)及其所轄的49個(gè)縣域(包含縣級(jí)市),共59個(gè)縣市單元作為研究的基本單元,選取2008、2011、2014和2017年4個(gè)年份為時(shí)間節(jié)點(diǎn),其中人口和G D P等數(shù)據(jù)均來(lái)自《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒2009~2018》、《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒 2009~2018》、《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒2009~2018》、《棗莊市統(tǒng)計(jì)年鑒 2009~2018》、《濟(jì)寧市統(tǒng)計(jì)年鑒 2009~2018》、《臨沂市統(tǒng)計(jì)年鑒 2009~2018》、《菏澤市統(tǒng)計(jì)年鑒2009~2018》,兩地間距離來(lái)自百度地圖所測(cè)度的兩地政府間最短交通距離。

    1.3 研究方法

    1.3.1 引力模型。在對(duì)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度的測(cè)算方法中引力模型是最常見(jiàn)的,本文選用修正后的引力模型對(duì)淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)各縣市間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度進(jìn)行測(cè)算,其計(jì)算公式為:

    式中:Fij為i和j縣市間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度;Kij為經(jīng)驗(yàn)常數(shù),本文采用地區(qū)生產(chǎn)總值比重進(jìn)行修正;Pi、Pj分別表示i和j縣市的總?cè)丝跀?shù)量;Gi、Gj分別表示i和j縣市的地區(qū)生產(chǎn)總值;Dij為i和j縣市間基于公路的最短交通距離;Fi為I縣市對(duì)外聯(lián)系總量;Ii為i縣市經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的隸屬度。

    1.3.2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析通過(guò)測(cè)算可以直觀的展示區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系空間結(jié)構(gòu)的整體特征。本文利用U c inet 6.0軟件定量分析,從網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)中心度和核心—邊緣結(jié)構(gòu)三個(gè)方面對(duì)淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系空間結(jié)構(gòu)進(jìn)行綜合分析評(píng)價(jià)。

    網(wǎng)絡(luò)密度。該指標(biāo)反映網(wǎng)絡(luò)中成員間的聯(lián)系程度,其值越大,則網(wǎng)絡(luò)成員間的聯(lián)系越密切。

    網(wǎng)絡(luò)中心度。中心度是節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中重要性的量化,通常選取點(diǎn)度中心度指標(biāo)。本文采用點(diǎn)入中心度和點(diǎn)出中心度來(lái)分別表示淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)各縣市的集聚和輻射能力。

    核心—邊緣結(jié)構(gòu)。核心邊緣結(jié)構(gòu)能夠揭示網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的核心與邊緣位置,體現(xiàn)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性。

    2 空間相互作用分析

    2.1 空間相互作用強(qiáng)度分析

    根據(jù)公式(1)和(2)依次計(jì)算出 2008~2017年間 4個(gè)節(jié)點(diǎn)年份59個(gè)縣市的兩兩縣市間空間相互作用強(qiáng)度(圖1)。由于淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)兩兩縣市間相互作用聯(lián)系線共有1711條,為防止相互作用聯(lián)系線過(guò)多導(dǎo)致空間相互作用結(jié)構(gòu)不突出,將聯(lián)系強(qiáng)度小于10的聯(lián)系線刪除。①2008~2017年間,淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)兩縣市間空間相互作用強(qiáng)度呈上升趨勢(shì);②淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)各縣市對(duì)間空間相互作用強(qiáng)度差值過(guò)大。2008年空間相互作用強(qiáng)度最高的縣市對(duì)為淮北—濉溪(328.10)比聯(lián)系強(qiáng)度第二高的棗莊—微山(118.39)高出209.71,最低值是灌南—寧陵間的聯(lián)系強(qiáng)度(0.03)。2011年、2014年和2017年縣市對(duì)間空間相互作用強(qiáng)度差值進(jìn)一步擴(kuò)大,最高值與最低值之差分別是 565.95、760.16和979.30;③2008~2017年間,中等強(qiáng)度縣市對(duì)數(shù)量漲幅最大,總量達(dá)到106對(duì),增幅為650%,低等強(qiáng)度以上縣市對(duì)數(shù)量總量達(dá)到192對(duì),增幅為225%;④低等強(qiáng)度以上相互聯(lián)系中沒(méi)有地級(jí)市區(qū)參與的縣市對(duì)比重不斷上升。2008~2017年間,低等強(qiáng)度以上相互聯(lián)系從以地級(jí)市區(qū)為中心發(fā)散的聯(lián)系線逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)楦采w面更廣的聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)。顯示出縣域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系在不斷提高,淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)相互作用強(qiáng)度空間分布特征更加合理。

    根據(jù)公式(3)依次計(jì)算出2008-2017年間4個(gè)節(jié)點(diǎn)年份59個(gè)縣市的空間相互作用聯(lián)系總量。淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)各縣市由于經(jīng)濟(jì)水平、人口數(shù)量和最短交通距離的不同,導(dǎo)致其呈現(xiàn)出以下時(shí)空特征(圖1):①淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)聯(lián)系總量值較高的主要為徐州、淮北、濟(jì)寧、棗莊、臨沂、濉溪、滕州等縣市,聯(lián)系總量在空間上呈現(xiàn)出“中部高,四角低”的分布特征;②地級(jí)市的聯(lián)系總量強(qiáng)于縣域。2008年淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)各地級(jí)市區(qū)聯(lián)系總量之和為1695.69,均值為169.60,中等強(qiáng)度以上的有6個(gè)區(qū)域,占比為75%。各縣域聯(lián)系總量之和為1708.50,均值為34.87,中等強(qiáng)度以上的有2個(gè)縣市占比為25%。2011年、2014年和2017年地級(jí)市區(qū)聯(lián)系總量的均值分別為280.01、358.25 和 488.13,2017 年均值為 2008 年的2.88倍。中等強(qiáng)度以上的區(qū)域數(shù)量分別為9、10和10個(gè)。各縣域聯(lián)系總量的均值分別為57.51、80.92和106.71,2017年縣域聯(lián)系總量均值僅為地級(jí)市區(qū)平均值的21.86%。顯示出地級(jí)市區(qū)的要遠(yuǎn)強(qiáng)于縣域。聯(lián)系總量的上漲反映了淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)各縣市經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口增長(zhǎng),各縣市聯(lián)系更加密切;③2008~2017年間,淮北、濉溪、徐州、棗莊的聯(lián)系總量始終位于前四,占淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)聯(lián)系總量的36.58%。徐州市作為淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)中心城市,2017年其聯(lián)系總量占淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)總量的9.80%,在淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)中處于中心地位。地級(jí)市中宿州市的聯(lián)系總量始終處于末位,2017年其聯(lián)系總量?jī)H占淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)總量的1.59%,占淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)地級(jí)市聯(lián)系總量的3.30%。由于宿州市空間上位于淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)的邊緣,且人口較少經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為薄弱,所以其聯(lián)系在淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)地級(jí)市中處于弱勢(shì)地位。

    2.2 空間相互作用方向分析

    根據(jù)公式(4),計(jì)算出淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)3471個(gè)縣市的隸屬度,選取各縣市隸屬度最大的縣市作為其空間相互作用的首選地,由此分析淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)各縣市空間相互作用主要方向?;春=?jīng)濟(jì)區(qū)各縣市間空間相互作用方向呈現(xiàn)出(圖2):①相鄰區(qū)域指向性?;春=?jīng)濟(jì)區(qū)59個(gè)縣市的首選地均是相鄰區(qū)域;②中心指向性明顯。2008~2017年間49個(gè)縣域?qū)⑺湫姓茌牭牡丶?jí)市區(qū)作為首選地的有22個(gè),占比44.90%,首選地為地級(jí)市區(qū)的有縣域27個(gè),占比55.10%。2017年有超過(guò)71%的縣域?qū)⑵湫姓茌牭牡丶?jí)市區(qū)作為首選地或次選地,如東海、灌云的首選地是連云港,灌南的次選地為連云港,較2008年增漲9.38%。地級(jí)市區(qū)在淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)具有較強(qiáng)的輻射和中心作用且不斷加強(qiáng);③交通指向性。淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)各縣市空間相互作用的首選地主要集中在連霍高速、濟(jì)徐高速、京臺(tái)高速、濟(jì)廣高速等高速公路沿線。

    2.3 空間相互作用格局分析

    利用U c inet 6.0軟件相關(guān)算法計(jì)算出2008~2017年間4個(gè)節(jié)點(diǎn)年份的淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)密度(表1)、各縣市的點(diǎn)出度、點(diǎn)入度、凈輻射量(圖3)、凝聚子群(圖4)等空間結(jié)構(gòu)特征參數(shù),分析淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系空間相互作用格局。

    2.3.1 網(wǎng)絡(luò)密度。2008年淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)網(wǎng)絡(luò)密度為0.29,標(biāo)準(zhǔn)差0.46,顯示出淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)網(wǎng)絡(luò)密度不高,各縣市間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系薄弱,空間結(jié)構(gòu)較為松散。2017年淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)網(wǎng)絡(luò)密度增長(zhǎng)至0.56,增幅為91.03%,較2008年有大幅提升,說(shuō)明淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)緊密性有所提升,縣市間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系更加緊密,區(qū)域內(nèi)部交流互動(dòng)更加頻繁。但總體上淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)網(wǎng)絡(luò)密度仍舊偏低,區(qū)域內(nèi)部縣市間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系有待進(jìn)一步加強(qiáng)。

    圖1 淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)縣市經(jīng)濟(jì)聯(lián)系空間作用演化

    圖2 淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)各縣市首選地

    續(xù)圖2 淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)各縣市首選地

    圖3 淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)網(wǎng)絡(luò)中心性演化

    圖4 淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)凝聚子群

    表1 淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)網(wǎng)絡(luò)密度演化表

    2.3.2 中心性分析。從點(diǎn)出度和點(diǎn)入度來(lái)看(圖3),2008~2017年間,淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)各縣市的點(diǎn)出度逐年上升,說(shuō)明淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)各縣市的輻射能力在穩(wěn)步提升。從凈輻射量來(lái)看,①2008~2017年間,淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)凈輻射量為正值的縣市數(shù)量從13個(gè)增至15個(gè),凈輻射縣市為淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的主要輻射源。除宿州市的凈輻射量在2011年和2014年兩個(gè)節(jié)點(diǎn)年份降為負(fù)值外,其他9個(gè)地級(jí)市區(qū)的凈輻射量均為正值。說(shuō)明了地級(jí)市區(qū)在淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)凈輻射縣市中占主導(dǎo)地位,淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)的發(fā)展仍以地級(jí)市為主。②在49個(gè)縣域單元中,凈輻射縣市由2008年的滕州、鄒城和永城這三個(gè)縣級(jí)市轉(zhuǎn)變?yōu)?017年的滕州、鄒城、邳州、沭陽(yáng)和沛縣這五個(gè)縣市,均是淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展最強(qiáng)的縣市,顯示出縣域經(jīng)濟(jì)在淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)更加活躍。③與淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)中心城市地位相適應(yīng),徐州2008~2017年間的凈輻射量均為最大值,遠(yuǎn)高于當(dāng)年度的第二名,且徐州的凈輻射量從267.90上升到815.80,增幅為204.52%,說(shuō)明徐州為淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)首要輻射源并不斷提升其輻射能力。④淮北、濟(jì)寧、臨沂、棗莊四個(gè)城市2008~2017年間的凈輻射量均位于前五名,是淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)主要的輻射源。以2017年為例,徐州、濟(jì)寧、臨沂、淮北位于前四,遠(yuǎn)高于其他縣市,分別達(dá)到815.80、488.92、383.22和336.64。其中,淮北的點(diǎn)入度分別為487.27遠(yuǎn)高于其他凈輻射縣市,徐州、濟(jì)寧、臨沂的點(diǎn)入度分別為175.41、198.48、164.13?;幢钡脑蛟谟诨幢笔信c濉溪縣兩地政府間最短交通距離僅為6.9公里,對(duì)濉溪縣的資源有著較強(qiáng)的集聚能力?;幢敝挥?0.86%的輻射能量利用率,而徐州、濟(jì)寧、臨沂三市分別有82.30%、71.13%和70.01%的輻射能量利用率,說(shuō)明徐州、濟(jì)寧、臨沂的主要功能為對(duì)淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)其他縣市經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)作用。

    2.3.3 網(wǎng)絡(luò)凝聚子群分析。運(yùn)用U c inet 6.0軟件中的C on c o r算法可知2008~2017年間淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)凝聚子群結(jié)構(gòu)未發(fā)生變化,因此運(yùn)用A rcGIS可視化功能繪制出2008~2017年間淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)的凝聚子群圖(圖4)。淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)大致可分為四大凝聚子群:一是以徐州為核心,包含連云港、宿州、宿遷、邳州、新沂、睢寧、灌云、灌南、靈璧、泗縣、沭陽(yáng)、泗陽(yáng)、泗洪共14個(gè)縣市的東南子群;二是以臨沂為核心,包含沂水、蒙陰、沂南、平邑、費(fèi)縣、莒南、蘭陵、臨沭、郯城、東海共11個(gè)縣市的東北子群;三是以淮北、商丘、菏澤為中心,包含豐縣、碭山、蕭縣、濉溪、民權(quán)、睢縣、寧陵、柘城、永城、夏邑、虞城、單縣、曹縣、成武、東明共18縣市的西南子群;四是以棗莊、濟(jì)寧為核心,包含沛縣、滕州、微山、魚(yú)臺(tái)、金鄉(xiāng)、嘉祥、汶上、泗水、梁山、曲阜、鄒城、鄄城、鄆城、巨野共16個(gè)縣市的西北子群。通過(guò)表2和圖3可以看出:①?gòu)?大子群與淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)整體來(lái)看,2008~2017年間4大子群內(nèi)部的網(wǎng)絡(luò)密度均高于淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)整體網(wǎng)絡(luò)密度,說(shuō)明在各縣市間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系主要在同一子群中進(jìn)行。②從4大子群內(nèi)部的網(wǎng)絡(luò)密度來(lái)看,2008~2017年間西北子群內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)密度均最高,在2017年達(dá)到了8.743,說(shuō)明西北子群內(nèi)縣市間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系最為緊密;東南子群內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)密度從2008年的最后一名(1.924)上升到2017年的第二名(7.980),說(shuō)明東南子群內(nèi)各縣市充分整合區(qū)域內(nèi)資源,經(jīng)濟(jì)聯(lián)系更加緊密。③從4大子群間聯(lián)系來(lái)看,2008~2017年間東南子群對(duì)東北子群縣市的網(wǎng)絡(luò)密度最大,說(shuō)明東南子群內(nèi)各縣市對(duì)東北子群各縣市的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系最為活躍;西南子群對(duì)東北子群的網(wǎng)絡(luò)密度最小且小于淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)整體網(wǎng)絡(luò)密度,東北子群對(duì)西南子群的網(wǎng)絡(luò)密度次之,同樣小于淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)整體網(wǎng)絡(luò)密度,說(shuō)明西南子群與東北子群兩大子群間的經(jīng)濟(jì)交流相對(duì)薄弱,這與兩大子群地理空間上不連接且距離較遠(yuǎn)有關(guān)。

    3 主要結(jié)論

    本文選取人口、G D P、最短交通距離等數(shù)據(jù),以淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)59個(gè)縣市為基本研究單元,利用U c inet 6.0、A rcGIS等軟件,從空間相互作用的強(qiáng)度、方向和格局三個(gè)方面,對(duì)淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)縣市經(jīng)濟(jì)聯(lián)系相互作用的空間特征進(jìn)行分析,得出以下結(jié)論:

    空間相互作用呈現(xiàn)一體化發(fā)展趨勢(shì)。2008~2017年低等強(qiáng)度以上縣市大幅提升,且從以地級(jí)市區(qū)為中心發(fā)散的聯(lián)系線逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)楦采w面更廣的聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)。目前一體化程度不高,總體網(wǎng)絡(luò)密度值有所提升但仍處于較低階段,各縣市的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系主要集中在各子群內(nèi)部。

    表2 淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)縣市經(jīng)濟(jì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)凝聚子群密度表

    空間相互作用強(qiáng)度存在顯著的地域分異性?;春=?jīng)濟(jì)區(qū)在空間上呈現(xiàn)“中部高,四角低”的特征,縣市相互作用集中在四省交界區(qū),中部縣市經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度遠(yuǎn)高于邊緣縣市;地級(jí)市區(qū)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系總量均值強(qiáng)度遠(yuǎn)高于縣域;縣市對(duì)間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度差值不斷擴(kuò)大。

    空間相互作用方向具有明顯的相鄰區(qū)域指向性和中心指向性。淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)59個(gè)縣市的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系相互作用的首選地均是其相鄰區(qū)域,地級(jí)市區(qū)作為淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系核心,對(duì)縣域具有較強(qiáng)的吸引力。

    空間相互作用格局較為穩(wěn)定和明顯。從凝聚子群來(lái)看,淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)各凝聚子群在空間上分布明顯,形成以徐州為中心向東南西北四個(gè)方向劃分的四大子群。同時(shí)2008~2017年間凝聚子群的劃分沒(méi)有變動(dòng),說(shuō)明淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)空間格局較為穩(wěn)定。

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