标度律视角下东北三省新型城镇化空间格局演化

摘要  城市标度律是指城市体系内人口规模和城市指标的缩放关系，反映的是城市体系的状态和特征，而不是单个城市的性质。基于标度律视角，利用城市标度律、城市要素效能指数、熵权TOPSIS法探究东北三省城市新型城镇化空间特征，所得结论如下：①人口规模和各维度城镇化之间存在显著的标度律关系且关系模式较为稳定。人口、经济、医疗、交通、生活城镇化处于超线性模式，空间、教育城镇化处于次线性模式，环境城镇化由超线性模式转变为线性模式。②各维度的新型城镇化效能空间格局基本处于稳定的变化趋势之中，集聚区域基本稳定变化。③东北三省新型城镇化水平出现衰退，超效能区逐渐减少。

关键词  标度律;新型城镇化;时空格局演化;东北三省

中图分类号  TU 984   文献标识码  A    文章编号  0517-6611（2022）15-0259-05

doi： 10.3969/j.issn.0517-6611.2022.15.068

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Spatial Pattern Evolution of New Urbanization in Three Northeastern Provinces from the Perspective of Scaling Law

GU Tian-shi， LI Xin，ZHANG Xu-jia et al

（College of Geography Science， Harbin Normal University， Harbin， Heilongjiang 150025）

Abstract  Urban scaling law refers to the scaling relationship between population size and urban indicators in the urban system， which reflects the state and characteristics of the urban system， rather than the nature of a single city.Based on the perspective of scaling law， this paper uses the urban scaling law， urban factor efficiency index and entropy weight TOPSIS method to explore the spatial characteristics of urban new urbanization in the three northeastern provinces.The conclusions are as follows：①There is a significant scaling law relationship between population size and urbanization， and the relationship model is relatively stable.The urbanization of population， economy， medical treatment， transportation and life is in a superlinear mode， the urbanization of space and education is in a sublinear mode， and the urbanization of environment is changed from a superlinear mode to a linear mode.②The spatial pattern of new urbanization efficiency in all dimensions is basically in a stable change trend， and the agglomeration area is basically changing stably.③The level of new urbanization in the three northeastern provinces declined， and the super efficiency areas gradually decreased.

Key words  Scaling law;New urbanization;Spatial pattern evolution;Three northeastern provinces

经过40余年的改革开放，我国经济实力和国际地位都有了很大提升。但同时，原有改革开放的政策红利和人口红利逐渐消失，面临着人口老龄化和农村剩余劳动力存量下降等经济增长的制约因素[1]。2011年我国城镇人口首次超过乡村人口，社会经济结构发生巨大变化，全面进入城镇化发展阶段。传统城镇化模式主要体现为粗放扩张型，这种只重规模的发展模式导致的各种城市问题开始出现并大有加剧趋势[2-3]，因此更需要把全面提高城镇化质量作为推进城镇化的核心和关键[4]。面对新的城镇化发展问题，“十八大”报告明确提出未来应该走中国特色新型城镇化道路[5]。新型城镇化是对过去城镇化道路的反思和调整，也是中国城镇化研究和实践的新起点[6]。

我国正处于注重发展质量和坚持以人为本的新型城镇化阶段[7]，需要在深入理解城市人口规模与城市要素之间关系的基础上科学的测度和认识城市的发展，以指导城市治理和公共决策[8]。无论是单一城市内部还是多个城市构成的城市体系，它们都是作为复杂系统而存在[9]，因此，传统的以线性科学为基础的人均指标衡量城市发展存在一定偏差[10-11]，需要新的城市科学[12]。对于这种非线性问题，早期的Zipf定律[13]、异速生长律[14]、分形维数[15]等研究均是在此方面进行的探索，而近些年，学者们在前述研究的基础上提出城市标度律概念，开启了城市地理研究的新方向。

城市标度律是指城市体系内人口规模和城市指标的缩放关系，反映的是城市体系的状态和特征，而不是单个城市的性质[16]。城市标度律研究很大程度上受到生命系统标度律研究的启发[17]，Bettencourt等[18-20]在城市标度律研究作出重要贡献。他们发现城市要素Y和城市人口规模N之间存在Y=Y0Nβ的幂函数关系，并可划分为次线性（β<1）、线性 （β=1）和超线性（β>1）3种模式[18-19]。目前已有广泛的研究发现城市标度律在不同国家或地区中的适用性[21-22]。

虽然对于中国的标度律研究已经开始[8]，但在更小的区域尺度下，标度律对于新型城镇化研究的适用性是否稳健，多时段的演化特征等尚待研究。该研究旨在对标度律这一城市研究中的新兴概念进行探索，初步尝试针对东北三省这一区域尺度探究新型城镇化问题并对其进行综合评价，希望能够对未来的研究有所助益。

1 数据来源和研究方法

1.1 数据来源

过往研究中发现，市辖区相比全市而言，其标度律特征更加明显，因此，该研究同样采用市辖区数据进行研究。研究数据主要源自《中国城市统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》，对于部分缺失的数据，该研究采用线性拟合的方式进行补充。第一，剔除市辖区数据缺失的城市;第二，将其余全市和市辖区数据完整的城市进行线性拟合，拟合优度R2均在0.950以上;第三，将市辖区数据缺失城市的全市数据代入拟合模型，从而得到该城市的市辖区数据。

1.2 评价指标体系构建    该研究对各维度的评价采用单一指标，理由如下：第一，过往的研究以多指标的综合评价为主，往往存在指标冗余、共线等问题;第二，该研究采用市辖区数据进行研究，而多数统计数据的统计口径以全市为主，若通过全市和各县（市）之和做差获取市辖区数据，由于统计单位的不一致从而会导致数据产生误差;第三，考虑到标度律是分析人口规模对城市要素的缩放关系，对同一类型指标进行标度律分析依旧会产生冗余。如果将指标进行缩减，即对指标预先进行综合评价后再分析其和人口规模的标度律关系，这极大可能会使数据精度降低，从而造成误差。因此，该研究考虑代表性、可获取性，选取各维度的单一指标以表征不同的城镇化发展程度（表1）。其中，绿地面积数据由于市辖区数据的缺失采用市域数据。

1.3 城市标度律    城市标度律研究城市人口规模和城市要素之间的定量缩放关系，其模型为幂函数，公式如下：

Y=Y0Nβ

式中，Y为城市中某一要素;N为城市人口规模;Y0和β为幂函数拟合参数，其中，β为标度因子。

由于在实际运算中，幂函数的拟合存在不便，因此对模型两边同时取对数从而简化为线性关系，公式如下：

logY=β×logN+logY0

1.4 城市要素效能指数

城市标度律反映了城市人口规模和城市要素之间的非线性关系，传统的人均指标其隐含条件是假设城市人口规模和城市要素之间的关系是线性的。因此，若一个城市系统存在标度律特征，那么人均指标作为衡量城市发展标准便会存在一定偏差。为消除这种影响，Bettencourt等[10]提出了规模修正指标（SAMI），公式如下：

SAMIi=logYi-log（Y0Niβ）

式中，SAMIi为消除规模影响的城市i的某个指标，其本质是城市指标关于人口规模拟合方程的残差，表示偏离其预期值的程度;Yi为城市i的某个指标的真实值;Y0Niβ为城市i的某个指标的预期值;Ni为城市i的人口规模;Y0和β为城市标度律模型的拟合参数。

在实际计算过程中，规模修正指标的计算结果存在负数的情况，而后文中进行熵权TOPSIS法运算时，要求计算数据不能为负，因此，该研究对规模修正指标进行调整，公式如下：

SAMIi=（logYi）/[log（Y0Niβ）]

若SAMIi>1，则说明该城市要素的实际值大于预期值，其效能较好;若SAMIi<1，则说明该城市要素的实际值小于预期值，其效能较差。

1.5 熵权TOPSIS法

该研究对各维度效能指数归一化后采用熵权TOPSIS法进行综合评价，试图探索其和传统研究指标之间是否存在差异，具体计算步骤见参考文献[23]。

2 结果与分析

2.1 东北三省新型城镇化标度律特征    人口规模和各维度城镇化之间存在显著的标度律关系（表2），人口、经济、医疗、交通、生活城镇化处于超线性模式，空间、教育城镇化处于次线性模式，环境城镇化由超线性模式转变为线性模式。

人口城镇化方面，标度因子β值2003、2017年分别为1.129和1.091，反映出城市人口规模越大，会更大程度上加速城镇人口集聚，体现人口集聚效应。经济城镇化方面，标度因子β值2003、2017年分别为1.509和1.439，反映出城市人口规模越大，经济的集聚效应越强，体现集聚经济。空间城镇化方面，标度因子β值2003、2017年分别为0.912和0.943，反映出随着人口规模的增加，各城市对土地的使用进行了控制，致力于提高土地的利用效率而非无序扩张。教育城镇化方面，标度因子β值2003、2017年分别为0.976和0.954，反映出城市人口规模越大，教育资源越紧张，这与我国其他地区教育资源短缺的现状一致。医疗城镇化方面，标度因子β值2003、2017年分别为1.062和1.069，明显优于我国整体水平[8]，成为东北三省新型城镇化发展中的一大优势，但同时存在极化问题。交通城镇化方面，标度因子β值2003、2017年分别为1.343和1.190，反映出东北三省的交通系统存在资源浪费的现象，需要调整交通资源的利用方式。生活城镇化方面，标度因子β值2003、2017年分别为1.594和1.550，反映出人口规模越大的城市，其市场活力更加旺盛，城市居民的生活质量更高。环境城镇化方面，标度因子β值2003、2017年分别为1.043和0.988，反映出东北三省城市的环境建设日趋均衡。