山区城市县域中心性空间特征与影响因素

    林坤

    

    

    

    【摘? 要】论文以梅州市8个县级行政单元为研究对象，构建县域中心地的中心性测度指标体系，利用熵值法测度各县域的中心性，揭示梅州市中心地的中心性空间特征。研究结果表明，梅州市县域中心性由中部向外围递减，表现出高水平区的中部集聚，中等水平区分布南北部，低水平区东西对称的空间特征。

    【Abstract】This paper takes eight county-level administrative units of Meizhou City as the research objects， constructs the centrality measurement index system of county central place， measures the centrality of each county by using entropy method， and reveals the spatial characteristics of the centrality of Meizhou City's central place. The research results show that the county centrality of Meizhou City decreases from the center to the periphery， showing the spatial characteristics of high-level areas gathering in the middle， middle-level areas distributing in the south and north， and low-level areas being symmetrical from east to west.

    【关键词】中心性;空间特征;影响因素;山区城市

    【Keywords】centrality; spatial characteristics; influencing factors; mountain cities

    【中图分类号】F299.2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文献标志码】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編号】1673-1069（2020）12-0084-02

    1 引言

    中心性指一个地方相对于周边区域的综合经济作用剩余，是一个中心地的相对重要性，是城镇发挥中心职能作用的程度[1]，由地理学家克里斯塔勒在其著作《德国南部的中心地原理》中提出。自中心地理论引入我国以来，城市中心性研究便成为学术界理论和实证研究的热点[2]，但已有研究更多的是集中在全国、地区、省域等大尺度层面的城市中心性测度研究，较少关注底层中心地中心性测度，尤其针对经济落后的山区城市研究更为少有。与此同时，我国城镇化迅速发展，城市结构、体系等都发生了显著变化。面对城市体系结构深刻变革，对城市中心性的研究显得尤为重要。

    在我国城镇化迅速发展，城市体系结构深刻变革的大背景下，针对山区城市县域中心性的研究较少，本文对梅州市8个县、区进行中心性测度，揭示梅州市县域中心性水平层级结构及空间特征，以期丰富中心地理论在微观案例层面的实证研究，为促进梅州市区域协调发展提供理论支撑。

    2 研究区域概况与研究方法

    2.1 研究区域概况

    梅州市是广东省地级市，位于广东省东北部、闽粤赣三省的交界处，是粤闽赣边区域性中心城市。行政面积15876.06km2，下辖梅江区、梅县区、兴宁市、大埔县、丰顺县、五华县、平远县、蕉岭县2区1市5县。2016年年末常住人口为436.08万人，其中城镇人口211.89万人，常住人口城镇化率达48.59%。

    2.2 指标体系构建

    单一指标不能较好说明中心地复杂多样的动态系统，因此，本文在前人已有研究的基础上结合数据的可获得性，从中心性的内涵出发，选取规模指标、结构指标、交通运量指标、信息通讯指标、经济外向性指标、服务能力指标六个维度构建梅州市县域中心性测度指标体系，具体指标体系如表1所示。指标数据主要来自2016年梅州市各县、区、地级市的统计年鉴，部分数据来源于2015年各县《国民经济和社会发展统计公报》。

    2.3 研究方法

    熵值法是一类依据客观原始信息进行指标权重赋值的方法，能够减少主观权重赋值法带来的人为影响，较客观地反映各评价指标在综合指标中的重要性。目前，在城市城镇化水平评价、土地利用集约评价、产业发展评价等方面得到广泛运用。因此，本文运用熵值法来确定中心性评价指标权重，对梅州市县域中心性进行测度（熵值法公式可参见《长三角地区城镇化可持续发展综合评价——基于熵值法和象限图法》，马艳梅等，2015）。

    3 梅州市县域中心性分析与空间特征

    3.1 梅州市县域中心性得分计算

    依据熵值法对梅州市县域有关中心性的测度指标数据进行处理，确定各指标的权重（见表1）。

    从表1各测度指标的权重结果可以看出，按照权重值大小进行排序，排名前3位的分别是地方一般公共预算收入、互联网用户数量以及第三产业增加值，表明了政府服务水平、信息通讯水平和第三产业的发展对一地区的中心性具有重要影响。依据熵值法确定的各指标权重，计算梅州市8个县域中心性综合得分，为了便于观察、突出各县域间的中心性差异，对所得中心性得分进行百分制转换（见表2）。

    3.2 梅州市县域中心性空间特征

    根据表2中梅州市各县域中心性得分，利用ArcGIS自然间断点分级法（Jenks）将梅州县域中心性得分进行分层可视化，得到图1的县域中心性层次划分结果。由图1可知，梅江区以100分中心性得分位列梅州县域首位，梅县区中心性处于高水平区（97），兴宁市是梅州市直辖县级市，也处于高水平区（76.5）。以上三地中心性远大于其他县域，共同构成高水平区。五华县（49.8）、蕉岭县（27.3）、丰顺县（26.5）构成中等水平区，而大埔县（15.9）、平远县（6.6）得分远低于其他县域，构成低水平区。

    3.2.1 中心性高水平区中部集聚

    梅县区与梅江区共同构成的梅州市区中心性最高，占据空间的几何中心，并与兴宁市共同形成中心性高水平区。梅江区位于城市几何中心区，在1988年从梅县市建制撤销中分设出来，作为梅州市直辖县级区，是梅州市委市政府所在地，是梅州市的经济、文化、政治中心。2013年梅县撤县设区，与梅江区共同构成梅州市区（梅城）。兴宁市作为县级市，发挥更大的职能作用，与梅县区、梅江区构成高水平区，形成梅州市县域中心性高水平区中部集聚。

    3.2.2 中心性中等水平区占据南北部，呈三角状分布

    蕉岭县、五华县、丰顺县分别位于梅州市的南部和北部，构成三角状的中等水平区空间分布特征。“世界长寿之乡”的蕉岭县北接福建、南联梅城，具备沿海与内陆过渡地带的区位优势。劳务人口输出大县五华县，人口数量大，中心商品和职能的供给范围受人口规模影响，其中心商品易得到满足，从而使得高等级中心商品得以发展，一定程度上加强了五华县的中心性。丰顺县旅外侨胞和港澳台同胞达50万人，是著名的华侨之乡，在文化上具有一定中心性。

    3.2.3 中心性低水平区东西对称

    中心性低水平区的县域主要是平远县和大埔县。中心性低水平区主要起填补服务市场空白的作用，服务底层中心地，联系高水平中心地。低水平中心地的总体水平较低，导致其服务与职能的輻射范围局限于底层中心地，更多提供的是基础性的生产性服务业和生活性服务业。

    4 结论

    通过熵值法计算中心性测度指标权重，将梅州市中心性水平划分为三个层次区，研究梅州市中心性空间特征和影响因素，得到下列主要研究结论：

    ①从梅州市的中心性测度结果来看，中心地理论所形成的中心性水平分异在梅州市也明显存在。梅江区、梅县区、兴宁市处于中心性高水平区，蕉岭县、五华县、丰顺县处于中心性中等水平区，大埔县、平远县处于中心性低水平区。

    ②梅州市县域中心地具有其内部水平分异的独特性，有别于克氏中心地理论。同一行政级别县域间存在中心性水平高低分异，表现为高水平区的中部集聚布局;中等水平区分布南北部，呈三角状;低水平区分布东、西部;各县域中心性水平由中心向外围逐渐降低。

    【参考文献】

    【1】沃尔特.克里斯塔勒.德国南部中心地原理[M].常正文，王兴中，译.北京：商务印书馆，1998.

    【2】李震，杨永春.基于EMD的广州市中心性变化研究[J].地域研究与开发，2018，37（3）：60-64.