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摘 要：本文从城市结点的经济综合实力出发，以城市之间的交通网络体系为载体，分析海西城市群城市之间人口流动、物流和信息流的流通强度。本研究运用引力模型和流动空间的模型计算区域内各城市之间的联系强度，并利用区位度模型计算城市间的联系方向。结合GIS的新手段，采用OD（Origin-Destination）空间化的手段对海西城市群的相关统计数据进行了处理，确定各城市之间的空间经济联系强度和联系方向，结果表明海西城市群内部经济联系呈现沿海轴线格局，该轴线以宁德、福州、莆田、泉州、厦门和漳州为核心。
关键词：引力模型 要素流 城市群 OD矩阵 经济联系
中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2020）03（b）-0235-04
1 引言
近年来，随着城市间经济联系增强，不断涌现出新的城市群，海峡西岸城市群（以下简称海西城市群）是东南沿海城市群中脱颖而出并迅速发展起来的新城市群，其拥有得天独厚的地理位置，南北对接长三角和珠三角城市群，西临长江中游等内陆城市群，东与台湾隔海相望，发挥着承南启北、贯通东西的桥梁纽带作用，在“一带一路”发展中起着重要的作用。因此，对于海西城市群的城市内部空间布局和经济发展方向的探索十分有必要。通过研究，了解城市群的中心区位和经济联系方向及强度，有助于调整产业布局，带动和辐射周边城市的发展，从而扩大区域的范围。为加快经济一体化进程，为区域经济建设提供理论和实践指导。但随着城市间联系的加深而变得更加复杂，主导方向也会随着经济格局的而变化，需要不断研究城市的联系发展方向的演变，提出解决问题的措施。
2 城市群空間联系的定量化方法
2.1 引力模型
引力模型被引申到许多领域的应用中，城市群之间的经济联系程度随着距离的增加而降低，即距离衰减效应。本文引用该模型来评价海西城市群内部的经济联系强度，公式如下：
式中：Rij为城市间经济联系强度，值越大则联系越强;P为城市的非农人口;G为城市的经济总量;D代表城市间的空间距离。
2.2 经济隶属度模型
经济隶属度模型是基于引力模型的引申，该模型表示表示高级中心城市对低级中心城市的吸引程度。经济隶属度的公式如下：
Hij值越大表示该城市经济区位优越，这两个城市间的空间经济联系强，反之，则该城市与其他城市的空间经济联系弱，其计算结果如表1所示。
从经济隶属度上看，厦门-漳州的经济联系最强，其次是泉州-莆田、三明-南平。厦门和泉州均是经济发达的城市，而南平和三明在经济实力上并不强，但是从距离上看，城市间是彼此相邻的，由此可见城市之间的联系不仅与经济有关，距离的远近也起着至关重要的作用。其次是以福州为辐射中心的福州-宁德、福州-泉州、福州-莆田的经济联系较强的城市对，厦门与泉州列为第二层级。第三层级的经济联系城市对分别为南平、三明、龙岩、漳州、宁德与其他城市间的联系强度，这是由于这些城市的经济实力较弱，并处于福建省山区，与沿海城市的距离较远，加上交通因素导致城市之间的联系强度相对较弱。从城市的角度看，第一层级的城市对分别是对方联系最强的城市，对于第二层级上的城市来说，福州市经济联系最强的是宁德;龙岩与三明、漳州相邻，但与其联系最强的城市则是经济实力相对较强一些的漳州;同样的，与宁德联系最强的是距离和经济均占优势的福州市。
3 基于OD矩阵的空间联系分析
3.1 基于经济隶属度模型的空间联系
OD矩阵是描述交通网络中所有出行起点（Origin）与终点（Destination）之间在一定时间范围内出行交换数量的表格，能够反映网络中各节点间的交通联系及其流量大小[1]。利用ArcGIS的空间分析工具将九个地级市的行政中心驻地作为OD图的起始点和终点，以人口和经济作为权重自动生成OD图，并对联系的强度进行等级划分，结果如图1所示。
从图中可以明显看出，以城市人口规模和经济实力为基础，海西城市群城市间空间经济联系较强的分布格局为：联系强度等级处于高等级的城市均分布在东部沿海。从城市空间距离上看，距离较近的城市之间的联系强度大于远距离的城市间的联系强度，也就是距离衰减效应。具体表现为：在东南沿海城市形成了以厦门、泉州、漳州为中心的都市圈，辐射到龙岩和莆田等周边城镇;以福州为中心的都市圈，辐射莆田、宁德、三明并延伸到厦漳泉都市圈，形成联系密切的沿海经济城市带。而城市群西部的城市之间联系程度不高，与东部沿海城市的联系较为密切的是龙岩和南平，分别与福州、厦门、泉州和漳州这些经济综合竞争力较强的城市。
3.2 基于要素流模型的空间联系
城市群内城市间的联系强度还应该与城市间的要素交互活动强度来说明。利用要素流的方法将城市间铁路（长途）与公路（短途）的客货流数据表示城市间的流强度。依据数值大小进行分级，进而比较海西城市群各个城市基于客货运交通流的联系特征，公式如下：
式中，Cij表示城市i输送到城市j的客、货、邮流量系数，Fi、Fj为城市i和城市j本身的客运量、货运量和邮电运量。通过运算获得海西城市群9个地级市的要素流量系数OD矩阵如表2所示。 同样将西城市群9个城市的空间要素流量，即用ArcGIS的OD将人流、物流、信息流统计数据分别空间化，城市间的要素流量的强度以及方向如图2所示。
分别从城市间的人口、货物、信息这三方面的要素流强度OD图结果分析如下：
客流量系数：作为省会城市的福州具有较强的吸引力，其与莆田、泉州、厦门的客流量系数都大于2000，与宁德和漳州的客流量系数属于第二等级，即在1000到2000之间。宁德、福州、莆田、泉州和厦门这5个沿海城市之间的客流量系数均大于1000，作为沿海城市的漳州市与其他城市间（福州市除外）的客流之间的流动强度并不大，龙岩、三明和南平的其他城市的客流量系数均小于1000。主要的原因是由于沿海城市的经济竞争力大于西部城市，具有较大的吸引力，因此造成了大量的人员涌入沿海城市，造成沿海城市人口大幅度增加，同时经济实力也不断增强。
货流量系数：在货物流通方面，福州（3对）、泉州（3对）、厦门（两对）和龙岩（两对）与其他城市之间的货物流通较频繁，这些城市对的货流量系数在2000以上。相对于客流量系数，龙岩和三明的货流量与沿海的流通系数较高，三明市除了经济水平较低的南平市和宁德市以外，货流量系数均处于第二等级;而龙岩与福州和泉州之间的货运流通系数在2000以上，与三明和厦门的流通系数则在1000～2000之间;宁德的货运量在等级划分上不如该城市与其他城市客运量的流通系数。
邮电流量系数：在信息流通方面，厦门、莆田、宁德和南平两两城市之间的流通量均大于30000;福州、泉州与其他城市间的信息流通量处于第二等级的城市对比较多;龙岩，三明和漳州的信息流通量都比较弱。
从橫向上看，福州市在人流、物流和信息流等社会活动交流上都处于主导地位，特别是在客流和货流方面相对于其他城市具有更大的优势;莆田市则是在邮电的流通上占主要地位;泉州和厦门是福建省的经济城市，对其他城市的影响也较大，在要素流通量都比较大，空间经济联系强度较高;漳州市在人流和物流联系方向主要是福州;龙岩和三明的社会活动中货物的流通占主要部分，主要联系方向是沿海城市;南平市的邮电流通是其与其他城市联系的主要社会活动。从整体上看，以要素流通状况分析海西城市群的空间经济联系方向主要呈现以沿海城市带为主体，以临近为原则向内陆城市辐射的空间经济联系格局。
4 结语
海西城市群对内空间经济联系的空间格局看，基本上形成了沿海城市南北轴线的联系分布。由于研究区山海地势明显，沿海交通网络较发达，同时具备良好的港口资源，对外贸易程度较高，因此沿海城市的经济发展迅速。所以，福州、泉州、厦门城市竞争力较强，带动周边城市的发展，逐渐形成多中心的城市群格局，并向南北延伸。随着沿海城市经济联系的加强，基本上形成了从宁德、福州、莆田、泉州、厦门和漳州的南北轴线空间经济联系格局。海西城市群需加强交通网络建设，连通东西，加强东西城市之间的经济交流程度，进一步扩大城市群的规模。
参考文献
[1] 曹雨霁. 西南地区省际空间经济联系研究[D].云南财经大学，2018.
[2] 彭白丽. 城市群产业协调发展研究[D].集美大学，2018.
[3] 周媚.基于经济联系与城市流的中国十大城市群空间异质性比较研究[J].现代经济信息，2018（8）：1-3.
[4] 陈文贤. 甘肃省城市经济发展及其空间联系研究[D].兰州财经大学，2017.
[5] 苗洪亮. 我国城市群空间结构、内部联系对其经济效率的影响研究[D].中央财经大学，2017.
[6] 赵东霞，韩增林，赵彪.东北地区城市经济联系的空间格局及其演化[J].地理科学，2016，36（6）：846-854.
[7] 徐建斌，占强，刘春浩，等.基于经济联系与空间流的长株潭城市群空间异质性分析[J].经济地理，2015，35（10）：36-43.
[8] 张艳清.中原城市群空间经济联系分析[J].新乡学院学报，2015，32（7）：16-19.
[9] 王海江，苗长虹，茹乐峰，等.我国省域经济联系的空间格局及其变化[J].经济地理，2012，32（7）：18-23.
[10]王海江. 城市间经济联系定量研究[D].河南大学，2006.
关键词：引力模型 要素流 城市群 OD矩阵 经济联系
中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2020）03（b）-0235-04
1 引言
近年来，随着城市间经济联系增强，不断涌现出新的城市群，海峡西岸城市群（以下简称海西城市群）是东南沿海城市群中脱颖而出并迅速发展起来的新城市群，其拥有得天独厚的地理位置，南北对接长三角和珠三角城市群，西临长江中游等内陆城市群，东与台湾隔海相望，发挥着承南启北、贯通东西的桥梁纽带作用，在“一带一路”发展中起着重要的作用。因此，对于海西城市群的城市内部空间布局和经济发展方向的探索十分有必要。通过研究，了解城市群的中心区位和经济联系方向及强度，有助于调整产业布局，带动和辐射周边城市的发展，从而扩大区域的范围。为加快经济一体化进程，为区域经济建设提供理论和实践指导。但随着城市间联系的加深而变得更加复杂，主导方向也会随着经济格局的而变化，需要不断研究城市的联系发展方向的演变，提出解决问题的措施。
2 城市群空間联系的定量化方法
2.1 引力模型
引力模型被引申到许多领域的应用中，城市群之间的经济联系程度随着距离的增加而降低，即距离衰减效应。本文引用该模型来评价海西城市群内部的经济联系强度，公式如下：
式中：Rij为城市间经济联系强度，值越大则联系越强;P为城市的非农人口;G为城市的经济总量;D代表城市间的空间距离。
2.2 经济隶属度模型
经济隶属度模型是基于引力模型的引申，该模型表示表示高级中心城市对低级中心城市的吸引程度。经济隶属度的公式如下：
Hij值越大表示该城市经济区位优越，这两个城市间的空间经济联系强，反之，则该城市与其他城市的空间经济联系弱，其计算结果如表1所示。
从经济隶属度上看，厦门-漳州的经济联系最强，其次是泉州-莆田、三明-南平。厦门和泉州均是经济发达的城市，而南平和三明在经济实力上并不强，但是从距离上看，城市间是彼此相邻的，由此可见城市之间的联系不仅与经济有关，距离的远近也起着至关重要的作用。其次是以福州为辐射中心的福州-宁德、福州-泉州、福州-莆田的经济联系较强的城市对，厦门与泉州列为第二层级。第三层级的经济联系城市对分别为南平、三明、龙岩、漳州、宁德与其他城市间的联系强度，这是由于这些城市的经济实力较弱，并处于福建省山区，与沿海城市的距离较远，加上交通因素导致城市之间的联系强度相对较弱。从城市的角度看，第一层级的城市对分别是对方联系最强的城市，对于第二层级上的城市来说，福州市经济联系最强的是宁德;龙岩与三明、漳州相邻，但与其联系最强的城市则是经济实力相对较强一些的漳州;同样的，与宁德联系最强的是距离和经济均占优势的福州市。
3 基于OD矩阵的空间联系分析
3.1 基于经济隶属度模型的空间联系
OD矩阵是描述交通网络中所有出行起点（Origin）与终点（Destination）之间在一定时间范围内出行交换数量的表格，能够反映网络中各节点间的交通联系及其流量大小[1]。利用ArcGIS的空间分析工具将九个地级市的行政中心驻地作为OD图的起始点和终点，以人口和经济作为权重自动生成OD图，并对联系的强度进行等级划分，结果如图1所示。
从图中可以明显看出，以城市人口规模和经济实力为基础，海西城市群城市间空间经济联系较强的分布格局为：联系强度等级处于高等级的城市均分布在东部沿海。从城市空间距离上看，距离较近的城市之间的联系强度大于远距离的城市间的联系强度，也就是距离衰减效应。具体表现为：在东南沿海城市形成了以厦门、泉州、漳州为中心的都市圈，辐射到龙岩和莆田等周边城镇;以福州为中心的都市圈，辐射莆田、宁德、三明并延伸到厦漳泉都市圈，形成联系密切的沿海经济城市带。而城市群西部的城市之间联系程度不高，与东部沿海城市的联系较为密切的是龙岩和南平，分别与福州、厦门、泉州和漳州这些经济综合竞争力较强的城市。
3.2 基于要素流模型的空间联系
城市群内城市间的联系强度还应该与城市间的要素交互活动强度来说明。利用要素流的方法将城市间铁路（长途）与公路（短途）的客货流数据表示城市间的流强度。依据数值大小进行分级，进而比较海西城市群各个城市基于客货运交通流的联系特征，公式如下：
式中，Cij表示城市i输送到城市j的客、货、邮流量系数，Fi、Fj为城市i和城市j本身的客运量、货运量和邮电运量。通过运算获得海西城市群9个地级市的要素流量系数OD矩阵如表2所示。 同样将西城市群9个城市的空间要素流量，即用ArcGIS的OD将人流、物流、信息流统计数据分别空间化，城市间的要素流量的强度以及方向如图2所示。
分别从城市间的人口、货物、信息这三方面的要素流强度OD图结果分析如下：
客流量系数：作为省会城市的福州具有较强的吸引力，其与莆田、泉州、厦门的客流量系数都大于2000，与宁德和漳州的客流量系数属于第二等级，即在1000到2000之间。宁德、福州、莆田、泉州和厦门这5个沿海城市之间的客流量系数均大于1000，作为沿海城市的漳州市与其他城市间（福州市除外）的客流之间的流动强度并不大，龙岩、三明和南平的其他城市的客流量系数均小于1000。主要的原因是由于沿海城市的经济竞争力大于西部城市，具有较大的吸引力，因此造成了大量的人员涌入沿海城市，造成沿海城市人口大幅度增加，同时经济实力也不断增强。
货流量系数：在货物流通方面，福州（3对）、泉州（3对）、厦门（两对）和龙岩（两对）与其他城市之间的货物流通较频繁，这些城市对的货流量系数在2000以上。相对于客流量系数，龙岩和三明的货流量与沿海的流通系数较高，三明市除了经济水平较低的南平市和宁德市以外，货流量系数均处于第二等级;而龙岩与福州和泉州之间的货运流通系数在2000以上，与三明和厦门的流通系数则在1000～2000之间;宁德的货运量在等级划分上不如该城市与其他城市客运量的流通系数。
邮电流量系数：在信息流通方面，厦门、莆田、宁德和南平两两城市之间的流通量均大于30000;福州、泉州与其他城市间的信息流通量处于第二等级的城市对比较多;龙岩，三明和漳州的信息流通量都比较弱。
从橫向上看，福州市在人流、物流和信息流等社会活动交流上都处于主导地位，特别是在客流和货流方面相对于其他城市具有更大的优势;莆田市则是在邮电的流通上占主要地位;泉州和厦门是福建省的经济城市，对其他城市的影响也较大，在要素流通量都比较大，空间经济联系强度较高;漳州市在人流和物流联系方向主要是福州;龙岩和三明的社会活动中货物的流通占主要部分，主要联系方向是沿海城市;南平市的邮电流通是其与其他城市联系的主要社会活动。从整体上看，以要素流通状况分析海西城市群的空间经济联系方向主要呈现以沿海城市带为主体，以临近为原则向内陆城市辐射的空间经济联系格局。
4 结语
海西城市群对内空间经济联系的空间格局看，基本上形成了沿海城市南北轴线的联系分布。由于研究区山海地势明显，沿海交通网络较发达，同时具备良好的港口资源，对外贸易程度较高，因此沿海城市的经济发展迅速。所以，福州、泉州、厦门城市竞争力较强，带动周边城市的发展，逐渐形成多中心的城市群格局，并向南北延伸。随着沿海城市经济联系的加强，基本上形成了从宁德、福州、莆田、泉州、厦门和漳州的南北轴线空间经济联系格局。海西城市群需加强交通网络建设，连通东西，加强东西城市之间的经济交流程度，进一步扩大城市群的规模。
参考文献
[1] 曹雨霁. 西南地区省际空间经济联系研究[D].云南财经大学，2018.
[2] 彭白丽. 城市群产业协调发展研究[D].集美大学，2018.
[3] 周媚.基于经济联系与城市流的中国十大城市群空间异质性比较研究[J].现代经济信息，2018（8）：1-3.
[4] 陈文贤. 甘肃省城市经济发展及其空间联系研究[D].兰州财经大学，2017.
[5] 苗洪亮. 我国城市群空间结构、内部联系对其经济效率的影响研究[D].中央财经大学，2017.
[6] 赵东霞，韩增林，赵彪.东北地区城市经济联系的空间格局及其演化[J].地理科学，2016，36（6）：846-854.
[7] 徐建斌，占强，刘春浩，等.基于经济联系与空间流的长株潭城市群空间异质性分析[J].经济地理，2015，35（10）：36-43.
[8] 张艳清.中原城市群空间经济联系分析[J].新乡学院学报，2015，32（7）：16-19.
[9] 王海江，苗长虹，茹乐峰，等.我国省域经济联系的空间格局及其变化[J].经济地理，2012，32（7）：18-23.
[10]王海江. 城市间经济联系定量研究[D].河南大学，2006.