城市規(guī)模的劃分精選(九篇)

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第1篇：城市規(guī)模的劃分范文

（重慶師范大學(xué)涉外商貿(mào)學(xué)院數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院，中國(guó) 重慶 401520）

【摘要】根據(jù)四川省統(tǒng)計(jì)年鑒中有關(guān)的數(shù)據(jù)，運(yùn)用相關(guān)分析、主成分分析、回歸分析等定量方法，橫向地探索影響人口城市化水平的因素。研究發(fā)現(xiàn)：它與各地區(qū)的交通、環(huán)境綠化和人均收入等成顯著正相關(guān)，其中人均生產(chǎn)總值和人均收入的顯著性相對(duì)較弱。

關(guān)鍵詞 人口城市化水平；相關(guān)分析；主成分回歸分析

0　引言

城市化水平直接影響居民的生活水平和福利水平，把握好各個(gè)小城市的發(fā)展動(dòng)態(tài)，制定出相對(duì)應(yīng)的向良性城市化發(fā)展的道路，顯然利于整個(gè)區(qū)域的快速城市化。鑒于此，將分析影響四川省各市、州的人口城市化的主要原因，為四川省的相關(guān)部門的管理提供一定的科學(xué)依據(jù)。

1　人口城市化水平的主成分回歸模型的建立

1.1　相關(guān)性分析

在借鑒和總結(jié)前人的基礎(chǔ)上，根據(jù)定性分析，共選取四川省各市州的21個(gè)指標(biāo)作為研究對(duì)象。人口城市化水平作為因變量，自變量的選取是反映四川省各市州的城鎮(zhèn)居民生活狀況，交通狀況，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模，教育、文化和醫(yī)療業(yè)的發(fā)展規(guī)模及政府作為國(guó)家的管理者和國(guó)有資產(chǎn)的所有者而獲得的收入等幾大方面的相關(guān)指標(biāo)。

計(jì)算人口城市化水平與其它各個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)r，P值，并設(shè)定P＜0.1表示相關(guān)性顯著，即得到人均生產(chǎn)總值（x3），城鎮(zhèn)人均可支配的收入（x4），供水綜合生產(chǎn)能力（x11），天然氣供氣總量（x12），道路長(zhǎng)度（x13），道路面積（x14），橋梁數(shù)（x15），綠化覆蓋面積（x16），污水排放量（x17）為主要影響因素。結(jié)果如表1

1.2 影響因素的主成分分析

為避免多重共線性影響建模質(zhì)量，先對(duì)其進(jìn)行主成分分析，這樣既能避免各成分間的多重共線性，又能保證每個(gè)主成分仍是原始變量的線性組合，從而大大的提高了模型的質(zhì)量。其主要結(jié)果如表2、表3。由表2可以看到第一個(gè)主成分z1的方差占全部方差的比例為87.697%，即由原來(lái)的9個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為1個(gè)指標(biāo)且基本上保留了原來(lái)指標(biāo)的所有信息。且由表3得到第一主成分z1的線性組合為

1.3　主成分回歸分析

以原始變量的數(shù)據(jù)計(jì)算出來(lái)的主成分的得分為z1的觀測(cè)值，建立y與z1的主成分回歸模型y=a0+a1z1?；貧w分析結(jié)果如表4、表5。

2　結(jié)果分析

通過(guò)主成分回歸方程的系數(shù)可以得到如下幾點(diǎn)：

1）顯著相關(guān)的各個(gè)指標(biāo)的回歸系數(shù)均為正數(shù)，即它們均與人口城市化水平呈正相關(guān)。

2）反映各地區(qū)的交通、環(huán)境，綠化等狀況的指標(biāo)x13，x11，x17，x14，x15，x16，x12，的回歸系數(shù)明顯高于反映各地區(qū)的人均生產(chǎn)總值和人均收入的指標(biāo)x4，x3的回歸系數(shù)，這表明一個(gè)地區(qū)的生活環(huán)境和便利程度對(duì)于人口城市化的影響高于收入對(duì)其的影響。

3）指標(biāo)x3是各地市的道路的長(zhǎng)度，它的回歸系數(shù)為8.288，為正數(shù)且最大，這表明人口城市化水平與道路長(zhǎng)度不僅成正相關(guān)，而且關(guān)聯(lián)性最大，即地區(qū)的道路越多，該地區(qū)的人口城市化水平越高。

3　研究結(jié)論與建議

通過(guò)以上的研究，筆者建議四川省人口城市化水平較低的市、州應(yīng)加大各地區(qū)的道路修建，環(huán)境、綠化等方面的投資，這樣才便于高素質(zhì)的勞動(dòng)力的遷入。對(duì)于人口城市化水平較高的地區(qū)，比如成都市，攀枝花市等地區(qū)，在發(fā)展產(chǎn)業(yè)的同時(shí)一定要注意環(huán)境的保護(hù)，確保有個(gè)良好的生態(tài)環(huán)境。一個(gè)地區(qū)各方面的承受能力畢竟都是有限的，一旦超出這個(gè)界限，就會(huì)影響整個(gè)城市的發(fā)展，因此省級(jí)相關(guān)部門應(yīng)該合理的考慮這個(gè)問(wèn)題，制定出適合各市州發(fā)展的相關(guān)制度，這對(duì)于四川省的發(fā)展有著重要的意義。

參考文獻(xiàn)

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第2篇：城市規(guī)模的劃分范文

方法 基于2011―2014年上海市原靜安區(qū)的逐月成人ILI就診百分比，模型參數(shù)確定采用非條件最小二乘法，模型結(jié)構(gòu)依據(jù)簡(jiǎn)潔與殘差不相關(guān)原則確定，擬合優(yōu)度以許瓦茲貝葉斯準(zhǔn)則與赤池信息準(zhǔn)則評(píng)估，構(gòu)建成人ILI就診百分比預(yù)測(cè)的最優(yōu)ARIMA模型。以模型預(yù)測(cè)原靜安區(qū)2015年1―10月成人ILI就診百分比，計(jì)算實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的相對(duì)誤差；并預(yù)測(cè)原靜安區(qū)2016年的成人ILI就診百分比。

結(jié)果

模型ARIMA（0，2，1）（1，1，0）12（無(wú)常數(shù)項(xiàng)）對(duì)成人ILI就診百分比時(shí)間序列擬合良好，移動(dòng)平均參數(shù)（MA1=0.944）與季節(jié)自回歸參數(shù)（SAR1=-0.542）有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P0.05），模型表達(dá)式為（1+0.542B）（1-B）2 （1-B12）Zt=（1-0.944B）μt。2015年1―10月的成人ILI就診百分比的A測(cè)值符合實(shí)際值的變動(dòng)趨勢(shì)，相對(duì)誤差最小僅為4.45%。

結(jié)論 ARIMA模型可以較好地?cái)M合原靜安區(qū)成人ILI就診百分比的時(shí)間變動(dòng)趨勢(shì)，能對(duì)成人ILI就診百分比進(jìn)行預(yù)測(cè)，短期預(yù)測(cè)有較高的精度。

關(guān)鍵詞： ARIMA模型； 成人流感樣病例； 就診百分比； 預(yù)測(cè)中圖分類號(hào)： R 183.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

Abstract： Objective To explore the feasibility of constructing and applying the autoregressive integrated moving average（ARIMA）model for predicting the hospital-visiting percentage ofinfluenza-like illness （ILI） in Jing-an District， Shanghai.

Methods An optimal ARIMA model for predicting the hospital-visiting percentage ofILI was established based on the monthly hospital-visiting percentage ofILI in Jing-an District of Shanghai from 2011 to 2014. The parameters of the model were determined through non-conditional least square method， the structure thereof was determined according to the concision principle and residual non-relevance principle， and the goodness of fit thereof was determined in accordance with Schwarz Bayesian Criterion（BSC） and Akaike Information Criterion （AIC）. This model was applied to predict the monthly hospital-visiting percentage ofILI in Jing-an District from

January to October of 2015 and to calculate the relative error between the actual value and the predicted one； it was also used to predict the monthly hospital-visiting percentage ofILI in Jing-an District in 2016.

Results

The ARIMA model （0，2，1）（1，1，0）12 （without constants） could well fit the time series of the hospital-visiting percentage ofILI while both the moving average coefficient （MA1=0.944） and the seasonal autoregressive coefficient （SAR1=-0.542） had statistical significance（P0.05）. The mathematic expression of the model was （1+0.542B） （1-B）2 （1-B12）Zt=（1-0.944B）μt. The predicted value for the hospital-visiting percentage ofILI from Jan.， 2015 to Oct.， 2015 was in conformity with the change trend of the actual value and the minimal relative error was only 4.45%.

Conclusion The ARIMA model can well fit the time-change trend of the hospital-visiting percentage ofILI of Jing-an District and can be used to forecast the hospital-visiting percentage ofILI while ensuring relatively high accuracy of short-term forecasts.

Keywords： ARIMA model；influenza-like illness； hospital-visiting percentage； forecast

流感樣病例（influenza-like illness， ILI）是指體溫高于38℃，同時(shí)伴有咽痛或咳嗽，而其他實(shí)驗(yàn)室診斷結(jié)果缺乏者。原靜安區(qū)是上海市的中心城區(qū)，人口密度大，ILI是轄區(qū)內(nèi)常見的一種急性呼吸道傳染病。自回歸求和移動(dòng)平均（autoregressive integrated moving average， ARIMA）模型屬于時(shí)間序列分析的一種，隨著傳染病防治研究的深入，越來(lái)越多的研究將其應(yīng)用到傳染病預(yù)測(cè)[1-3]。本文采用ARIMA模型對(duì)上海市原靜安區(qū)哨點(diǎn)醫(yī)院門診每月成人ILI就診百分比數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，并對(duì)2016年原靜安區(qū)成人ILI就診百分比_展外部預(yù)測(cè)，以評(píng)價(jià)該模型應(yīng)用于成人ILI就診百分比的短期預(yù)測(cè)價(jià)值，為科學(xué)開展流行性感冒的預(yù)防控制提供可借鑒的依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源

開展預(yù)測(cè)成人ILI就診百分比的監(jiān)測(cè)資料，來(lái)自2011年1月―2014年12月上海市原靜安區(qū)哨點(diǎn)醫(yī)院發(fā)熱門診的每周ILI就診數(shù)和門急診就診病例總數(shù)，將每周的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，以每月的ILI就診百分比為單位進(jìn)行模型擬合與預(yù)測(cè)。

1.2 研究方法

本研究對(duì)ILI就診百分比數(shù)據(jù)使用時(shí)間序列分析中的ARIMA模型進(jìn)行擬合與預(yù)測(cè)。通過(guò)平穩(wěn)序列、模型識(shí)別、參數(shù)確定和模型診斷、預(yù)測(cè)4個(gè)步驟進(jìn)行建模。模型結(jié)構(gòu)為ARIMA（p，d，q）×（P，D，Q）S，其中自回歸及移動(dòng)平均的階數(shù)分別設(shè)為p、q，差分次數(shù)為d，季節(jié)性自回歸及移動(dòng)平均的階數(shù)分別設(shè)為P、Q，季節(jié)性差分次數(shù)為D，季節(jié)周期設(shè)為s。模型擬合的數(shù)據(jù)來(lái)自2011年1月―2014年12月的監(jiān)測(cè)點(diǎn)ILI就診百分比，模型的預(yù)測(cè)效果以2015年1―10月的逐月ILI就診百分比進(jìn)行回代評(píng)價(jià)，預(yù)測(cè)精度以ILI就診百分比實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的相對(duì)誤差評(píng)價(jià)，最后以2011年1月―2015年10月的每月ILI就診百分比建模預(yù)測(cè)2016年1―12月的ILI就診百分比。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

采用SPSS 22.0軟件構(gòu)建逐月ILI就診百分比原始數(shù)據(jù)庫(kù)，采用Time Series預(yù)測(cè)模塊開展模型擬合與數(shù)據(jù)處理。

2 結(jié)果

2.1 平穩(wěn)序列

將2011年1月―2015年10月的每月ILI就診百分比制成時(shí)間序列圖（圖1），從序列圖中發(fā)現(xiàn)ILI就診百分比序列在2013年以前數(shù)據(jù)變異較大，序列的前后差別較明顯，季節(jié)周期性變化也較明顯，每年有冬季和夏季2個(gè)高峰。采用自然對(duì)數(shù)變換將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榉讲钇椒€(wěn)的序列，為避免趨勢(shì)及季節(jié)的影響，再進(jìn)行2次一般差分及1次季節(jié)差分，最終原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為1個(gè)較平穩(wěn)的隨機(jī)序列（圖2），滿足了ARIMA模型平穩(wěn)性的前提。

2.2 模型識(shí)別

根據(jù)上述處理步驟，明確了本模型應(yīng)為復(fù)合季節(jié)模型ARIMA（p，2，q）（P，1，Q）12，結(jié)合了季節(jié)性模型與連續(xù)性模型的特征，且模型周期為12個(gè)月。p、q值依據(jù)自相關(guān)及偏自相關(guān)函數(shù)分別定為0、1，即ARIMA（0，2，1）（P，1，Q）12。P、Q值則應(yīng)分別取0、1、2進(jìn)行擬合以獲得最佳結(jié)構(gòu)模型。

2.3 模型參數(shù)確定和模型診斷

參數(shù)確定依據(jù)非條件最小二乘法，以10為模型計(jì)算時(shí)的最大迭代次數(shù)。表1顯示了相關(guān)備選模型的擬合優(yōu)度統(tǒng)計(jì)量。對(duì)模型進(jìn)行診斷時(shí)包括檢驗(yàn)擬合優(yōu)度、參數(shù)有無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義、檢驗(yàn)參數(shù)獨(dú)立性和殘差檢驗(yàn)4方面。較優(yōu)模型評(píng)價(jià)的準(zhǔn)則為貝葉斯SBC值及赤池AIC值都較小，以此為判斷標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)考慮模型參數(shù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，獲得較優(yōu)模型ARIMA（0，2，1）（1，1，0）12。由于該模型常數(shù)項(xiàng)沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P=0.362），不符合模型對(duì)簡(jiǎn)潔性的要求。因此，將常數(shù)項(xiàng)去除，再次擬合模型ARIMA（0，2，1）（1，1，0）12，所得模型的MA1與SAR1參數(shù)值分別為0.944和-0.542，均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

通過(guò)對(duì)模型的診斷，得到最優(yōu)模型為ARIMA（0，2，1）（1，1，0）12（非常數(shù)項(xiàng)），以后移算子表示為：（1-Φ1B）212Zt=（1-θ1B）μt，將參數(shù)代入方程，得模型方程為：（1+0.542B） （1-B）2 （1-B12）Zt=（1-0.944B）μt ， Zt為每月ILI就診百分比的自然對(duì)數(shù)。

2.4 回代模型及外推預(yù)測(cè)

以最優(yōu)模型ARIMA（0，2，1）（1，1，0）12（非常數(shù)項(xiàng)）對(duì)2011年1月―2014年12月的逐月成人ILI就診百分比進(jìn)行擬合，并預(yù)測(cè)2015年1―10月的ILI就診百分比（圖5）。圖5展現(xiàn)了模型擬合2011年1月―2014年12月的結(jié)果，以及預(yù)測(cè)2015年1―10月的結(jié)果，可見模型對(duì)實(shí)際ILI就診百分比的擬合及預(yù)測(cè)結(jié)果良好，擬合值與預(yù)測(cè)值的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)大致符合實(shí)際值。各月預(yù)測(cè)值與實(shí)際就診百分比的差距很小，2015年1―10月期g，ILI就診百分比的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的相對(duì)誤差最小，僅為4.45%，最大為43.11%。之后以2011年1月―2015年10月的數(shù)據(jù)重新擬合模型ARIMA（0，2，1）（1，1，0）12（非常數(shù)項(xiàng)），并外推預(yù)測(cè)2016年1―12月的ILI就診百分比。預(yù)測(cè)結(jié)果見表2，每月的ILI就診百分比波動(dòng)在0.92%～3.35%之間，冬季和夏季各有1個(gè)高峰，分別為1月的3.23%和7月的3.35%，與目前的實(shí)際情況相符。

3 討論

ARIMA模型是時(shí)間序列分析中的一種常用模型，近年來(lái)，該模型在傳染病預(yù)測(cè)、預(yù)警領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛，特別適合于預(yù)測(cè)具有不典型特征，且判別困難的時(shí)間序列資料[4]。模型有綜合評(píng)估時(shí)序數(shù)據(jù)的隨機(jī)干擾、趨勢(shì)性與周期性的優(yōu)點(diǎn)，并以模型參數(shù)對(duì)其進(jìn)行定量。當(dāng)實(shí)際工作中，對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)的主要影響因素很難判斷，也無(wú)法找到有關(guān)的數(shù)據(jù)時(shí)，ARIMA模型就特別具有其使用的優(yōu)越性[5]。該模型的短期預(yù)測(cè)精確度相當(dāng)高。ILI就診百分比是間接反映流感流行強(qiáng)度的一個(gè)癥狀監(jiān)測(cè)指標(biāo)，該指標(biāo)具有一定的季節(jié)周期性，但時(shí)間序列的特征并不典型。對(duì)成人ILI就診百分比的預(yù)測(cè)具有前瞻性意義的研究，通過(guò)將常規(guī)監(jiān)測(cè)與模型預(yù)測(cè)有機(jī)結(jié)合，有利于及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常的變化情況。不同模型的預(yù)測(cè)效果與其應(yīng)用條件相關(guān)聯(lián)， ARIMA模型可以不考慮影響ILI就診相關(guān)因素各自的效應(yīng)，而是將其統(tǒng)一納入時(shí)間變量中進(jìn)行綜合分析，相對(duì)于其他預(yù)測(cè)模型具有更高的短期外推預(yù)測(cè)精度。

原靜安區(qū)成人ILI就診百分比的時(shí)間序列圖顯示變異較大，且有較明顯的季節(jié)性周期變化，呈非平穩(wěn)的時(shí)間序列。因此，建模前應(yīng)先進(jìn)行序列平穩(wěn)化，以滿足模型擬合的前提。原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)自然對(duì)數(shù)變換以平穩(wěn)方差化后，再通過(guò)2次一般差分與1次季節(jié)差分，從而獲得了接穩(wěn)的1個(gè)隨機(jī)序列。然后，依次通過(guò)模型識(shí)別與診斷，確定了最優(yōu)模型ARIMA（0，2，1）（1，1，0）12（非常數(shù)項(xiàng)）。模型較好地?cái)M合了成人ILI就診百分比的各項(xiàng)實(shí)際值，獲得的2015年1―10月ILI就診百分比回代預(yù)測(cè)值與實(shí)際值具有較好的一致性，說(shuō)明采用ARIMA模型預(yù)測(cè)成人ILI就診百分比重復(fù)性優(yōu)、可靠性好。最后將2011年1月―2015年10月的數(shù)據(jù)建模并外推預(yù)測(cè)2016年的ILI就診百分比，模型擬合效果的驗(yàn)證理論上嚴(yán)謹(jǐn)，應(yīng)用上可行。影響成人ILI就診的因素比較多，并且互相之間影響，本研究獲得的預(yù)測(cè)值是以數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)的理想值，有可能與實(shí)際值呈一定的差異，但不失為ILI預(yù)警的一項(xiàng)科學(xué)依據(jù)，并能進(jìn)一步為流感的防控提供指導(dǎo)方向。

參考文獻(xiàn)

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第3篇：城市規(guī)模的劃分范文

關(guān)鍵詞：城市體系 等級(jí) 規(guī)模

我國(guó)正處于快速城市化的發(fā)展階段，城市人口增長(zhǎng)和地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異越來(lái)越明顯，城市等級(jí)體系也必然隨之發(fā)生較大的變動(dòng)。我國(guó)城市數(shù)量多、區(qū)位優(yōu)勢(shì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異巨大，加強(qiáng)城市等級(jí)體系的研究對(duì)于探索新時(shí)期我國(guó)城市發(fā)展規(guī)律和制定合理的城市群發(fā)展策略具有重要意義。

一、城市等級(jí)體系的概念界定

基于城市等級(jí)體系的自身特點(diǎn)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)城市等級(jí)體系的研究主要是以定量研究為主，對(duì)其定性研究較少，因此城市等級(jí)體系的概念沒(méi)有明確的定義，在一些研究中將城市等級(jí)體系、城市規(guī)模等級(jí)和城市體系等級(jí)混合來(lái)用。

城市規(guī)模等級(jí)是衡量城市大小的指標(biāo)，包括人口規(guī)模、用地規(guī)模、經(jīng)濟(jì)職能規(guī)模和基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模四部分，在實(shí)際應(yīng)用中主要以人口規(guī)模為主。依據(jù)城市非農(nóng)人口規(guī)模指標(biāo)將我國(guó)城市分為五個(gè)等級(jí)：超特大城市（人口1000萬(wàn)及以上）、特大城市（人口大于100萬(wàn)小于1000萬(wàn)）、大城市（人口在50萬(wàn)到100萬(wàn)）、中等城市（人口在20萬(wàn)到50萬(wàn)）和小城市（人口規(guī)模20萬(wàn)以下）。

城市等級(jí)體系是指按照城市多項(xiàng)指標(biāo)的綜合對(duì)城市進(jìn)行定位，它包含了城市中心地區(qū)和廣大鄉(xiāng)村地區(qū)，以及多產(chǎn)業(yè)體系的區(qū)域經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，城市等級(jí)的確定對(duì)城市的發(fā)展具有重要的意義。城市等級(jí)絕不等同于城市規(guī)模，一些人口多的城市其等級(jí)不一定高，人口相同的城市也不一定就屬于同一個(gè)等級(jí)。但在一些實(shí)際研究中，直接以人口規(guī)模指標(biāo)來(lái)劃分城市等級(jí)。

城市體系是指一定地域內(nèi)在功能和等級(jí)方面互相聯(lián)系的城市總體，城市體系是對(duì)多個(gè)城市來(lái)說(shuō)。它包括城市功能體系、城市等級(jí)體系兩種類型和規(guī)模結(jié)構(gòu)、職能結(jié)構(gòu)、空間結(jié)構(gòu)三個(gè)基本結(jié)構(gòu)。城市體系可按城市規(guī)模的大小劃分為若干個(gè)級(jí)別，但并不意味著這個(gè)級(jí)別就能代替整個(gè)體系的等級(jí)。

綜上所述，并不能說(shuō)單個(gè)的城市規(guī)?；虺鞘械燃?jí)就是城市等級(jí)體系，本文所講的城市等級(jí)體系為城市規(guī)模和城市等級(jí)的綜合體。

二、城市等級(jí)體系的相關(guān)理論綜述

城市等級(jí)體系的產(chǎn)生和發(fā)展是以幾個(gè)重要的經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的理論為依托?？死锼顾招停–hristaller-type）的城市空間體系是在農(nóng)業(yè)腹地的擴(kuò)大導(dǎo)致制造業(yè)生產(chǎn)地點(diǎn)分散（通過(guò)產(chǎn)品差異或運(yùn)輸成本導(dǎo)致多組貨物生產(chǎn)組織的產(chǎn)生）中自發(fā)形成的。城市等級(jí)體系的演化經(jīng)歷了三種不同的傳統(tǒng)模式，第一模式是采用阿隆索（1964）——米爾斯（1967）——穆斯（1969）單中心城市模型，這是杜能（1826）土地利用模式的重新修正，其中“偏僻的小鎮(zhèn)”有中央商務(wù)區(qū)（CBD）取代。第二模式是亨德森（1974）作為經(jīng)濟(jì)模型的城鎮(zhèn)體系，也就是作為一個(gè)集合的城市，其主要研究城市規(guī)模和類型（Henderson，1987，1988）。第三模式是克里斯塔勒（1933）和廖什（1940）的中心地理論，以均質(zhì)的平原空間和新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)的假設(shè)為理論基礎(chǔ)。

（一）中心地理論（central place theory）

中心地理論（central place theory）是由德國(guó)城市地理學(xué)家克里斯塔勒（W. Christaller）和德國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家廖什（A. Losch）分別于1933年和1940年提出的，50年代起開始流行于英語(yǔ)國(guó)家，之后傳播到其他國(guó)家，被認(rèn)為是20世紀(jì)人文地理學(xué)最重要的貢獻(xiàn)之一。

通過(guò)對(duì)德國(guó)南部城鎮(zhèn)的調(diào)查，克里斯塔勒于1933年發(fā)表了《德國(guó)南部的中心地》一書，系統(tǒng)地闡明了中心地的數(shù)量、規(guī)模和分布模式，建立起了中心地理論?？死锼顾談?chuàng)建中心地理論深受杜能和韋伯區(qū)位論的影響，所以他的理論也建立在“理想地表”之上；其后又引入新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)的假設(shè)，即生產(chǎn)者和消費(fèi)者都是理性人假說(shuō)?？死锼顾罩赋黾?jí)別高越高的中心地生產(chǎn)較高級(jí)別的中心貨物或提供較高級(jí)別的服務(wù)，反之亦然。根據(jù)中心地的服務(wù)范圍，提出了正六邊形的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)體系，并在此基礎(chǔ)上推出了K=3的不同級(jí)別的中心地?cái)?shù)量的遞推公式。

克里斯塔勒認(rèn)為，有三個(gè)原則支配中心地體系的形成，即市場(chǎng)原則、交通原則和行政原則，不同的原則有類似于K=3的中心體系網(wǎng)絡(luò)分布，只是在不同的原則下K的取值不同而已，市場(chǎng)原則下取值為3，交通原則下取值為4，行政原則下取值為7。以上三個(gè)原則共同導(dǎo)致了城市等級(jí)體系的形成。

1940年，德國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家奧古斯特·廖什出版了《區(qū)位經(jīng)濟(jì)學(xué)》一書，在書中他利用數(shù)學(xué)推導(dǎo)和經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，得出了一個(gè)與克里斯塔勒學(xué)說(shuō)完全相同的區(qū)位模型。與克里斯塔勒不同，廖什更多的是從企業(yè)區(qū)位理論出發(fā)，通過(guò)邏輯推理方法，提出自己的生產(chǎn)區(qū)位景觀。廖什出色的工作，為中心地理論樹立了更為牢固的理論基礎(chǔ)。

此后，1958年，貝里（B.J.L. Berry）和加里森（W. L. Garrison）對(duì)中心地理論作出了一些新的解釋。首先，他們?cè)鲅a(bǔ)了中心地理論的假設(shè)，即消費(fèi)者的消費(fèi)支出是均質(zhì)分布的。其次，由于當(dāng)時(shí)克里斯塔勒的《德國(guó)南部的中心地》尚未譯成英文，貝里和加里森對(duì)六邊形網(wǎng)絡(luò)做了自己的解釋。在構(gòu)造中心地等級(jí)體系時(shí)，貝里和加里森明確提出了“邊際等級(jí)貨物”這一概念，這對(duì)中心地理論是一個(gè)發(fā)展。1962年貝里又提出中心地等級(jí)的提高，職能單位數(shù)目的增加比中心地職能數(shù)目的增加要快。1967年貝里又指出中心地理論假設(shè)條件變化后對(duì)中心地等級(jí)體系的影響。他認(rèn)為，人口密度越高，地區(qū)潛在的消費(fèi)也越高，因此，中心地等級(jí)體系中的層次潛在數(shù)目就越多。便利、快捷、低成本的交通將減少低級(jí)中心地的重要性，有利于較高級(jí)別中心地的發(fā)展，這一點(diǎn)符合美國(guó)中心地的發(fā)展態(tài)勢(shì)。他還指出，農(nóng)業(yè)社會(huì)由于消費(fèi)水平低，中心地職能分化程度低，中心地等級(jí)體系的層次數(shù)也較少。

貝里（Berry，1967）的概括特征的前兩個(gè)已由Fujita等（1999）、Tabuchi和Thisse（2011）的研究演繹得出。可見，城市等級(jí)體系依托于中心地理論而產(chǎn)生和發(fā)展。

（二）亨德森城市體系理論（Henderson-type）

城市經(jīng)濟(jì)學(xué)在針對(duì)城市區(qū)規(guī)模和類型結(jié)構(gòu)的研究中構(gòu)建了關(guān)于城市等級(jí)體系的模型（Henderson，1974等）。亨德森認(rèn)為經(jīng)濟(jì)體為城市的集合（A Collection of Cities），其中存在兩種相反的作用力，即產(chǎn)業(yè)在城市的地理集聚產(chǎn)生外部經(jīng)濟(jì)，同時(shí)，越大的城市存在越高通勤成本引發(fā)城市的非經(jīng)濟(jì)性。同時(shí)，亨德森提出由于產(chǎn)業(yè)間的規(guī)模經(jīng)濟(jì)存在差異，而城市非經(jīng)濟(jì)性決定于城市規(guī)模，由此解釋了存在大量具有不同規(guī)模的專業(yè)化城市現(xiàn)象。但亨德森的城市體系無(wú)法處理城市空間分布及相互空間作業(yè)關(guān)系等空間問(wèn)題，因此可以被視為無(wú)空間城市體系模型。

新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)上的城市等級(jí)體系研究，將空間因素重新帶回城市等級(jí)體系理論的模型。該研究始于Fujita和Krugman（1995）對(duì)于“杜能”空間經(jīng)濟(jì)框架中單中心城市形成機(jī)制的建模，隨后，Mori（1995）、Fujita和Mori（1997）逐步推進(jìn)，最后Fujita等（1999）完成創(chuàng)作。此后，Tabuchi和Thisse（2011）對(duì)此進(jìn)行了必要的補(bǔ)充。

（三）城市首位律（law of the primate city）

城市首位律是馬克·杰斐遜（M. Jefferson）早在1939年對(duì)國(guó)家城市規(guī)模分布規(guī)律的一種概括。杰斐遜分析了51個(gè)國(guó)家（其中6個(gè)國(guó)家為兩個(gè)不同時(shí)段）的情況，列出了每個(gè)國(guó)家前三位城市的規(guī)模和比例關(guān)系，發(fā)現(xiàn)其中有28個(gè)國(guó)家的最大城市是第二位城市人口的兩倍以上，有18個(gè)國(guó)家大于第二位城市三倍以上。他將在國(guó)家政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化生活中占據(jù)明顯優(yōu)勢(shì)的城市定義為首位城市（primate city）。其定義的首位城市也就是一個(gè)國(guó)家中最高等級(jí)的城市。

首位度在一定程度上代表了城市體系中的城市人口在最大城市的集中程度，這不免以偏概全。為了改進(jìn)首位度2城市指數(shù)的簡(jiǎn)單化，又有人提出4城市指數(shù)和11城市指數(shù)。

（四）城市金字塔

城市金字塔是指城市按規(guī)模大小分成等級(jí)，等級(jí)越高的城市數(shù)量越小。高等級(jí)的城市唯一金字塔的頂部，低等級(jí)的城市是城市規(guī)模等級(jí)金字塔的基礎(chǔ)。不同規(guī)模等級(jí)城市數(shù)量之間的關(guān)系可以用每一規(guī)模等級(jí)城市數(shù)量與其上一規(guī)模等級(jí)城市數(shù)相除的傷（K值）來(lái)表示。

城市金字塔給我們提供了一種分析城市規(guī)模分布的簡(jiǎn)便方法。戴維斯（K. Davis）把城市金字塔的規(guī)模等級(jí)邊界規(guī)范化，當(dāng)城市規(guī)模按兩倍數(shù)分級(jí)時(shí)，發(fā)現(xiàn)世界和城市體系發(fā)育的大國(guó)基本符合各規(guī)模級(jí)城市的數(shù)目隨著規(guī)模級(jí)降低而倍增的規(guī)律。

（五）位序——規(guī)模法則（rank-size rule）

位序——規(guī)模法則從城市的規(guī)模和城市規(guī)模位序的關(guān)系來(lái)考察一個(gè)城市體系的規(guī)模分布。

最早是1913年奧爾巴克（F. Auerbach）發(fā)現(xiàn)五個(gè)歐洲國(guó)家和美國(guó)的城市人口數(shù)據(jù)符合下式

PiRi=K

式中：Pi是一國(guó)城市按人口規(guī)模從大到小排序后第i位城市的人口數(shù)；Ri是第i位城市的位序；K是常數(shù)。

1925年羅特卡（A.J. Lotka）發(fā)現(xiàn)美國(guó)符合

PiRi0.93=5000000

他給出了一個(gè)比奧爾巴克方程能更好地?cái)M合美國(guó)1920年的100個(gè)最大城市的模式。羅特卡的貢獻(xiàn)在于對(duì)位序變量允許有一個(gè)指數(shù)。

1936年在辛格（H.W. Singer）的研究中才出現(xiàn)一般轉(zhuǎn)化公式（以10為底的對(duì)數(shù)的轉(zhuǎn)化公式），相當(dāng)于：

PiRiq=K

1949年捷夫（G.K. Zipf）提出在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)國(guó)家里，一體化的城市體系的城市規(guī)模分布可用簡(jiǎn)單的公式表示：Pr=P1/R。式中：Pr是第r位城市的人口；P1是最大城市的人口；R是Pr城市的位序。

捷夫模式并不具有普遍意義，但作為一種理想的均衡狀態(tài)，已被很多人介紹。

三、城市等級(jí)體系實(shí)證研究綜述

城市等級(jí)體系是新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的核心，對(duì)城市等級(jí)體系的研究多是從經(jīng)濟(jì)地理學(xué)科理論基礎(chǔ)出發(fā)。國(guó)內(nèi)外對(duì)城市等級(jí)體系的研究中最常見的問(wèn)題是關(guān)于城市等級(jí)體系的劃分。傳統(tǒng)的方法是從單一的人口規(guī)模角度劃分；或者是從行政職能的角度劃分，但以人口規(guī)模方法最為多見。

國(guó)外對(duì)城市體系研究最早的要數(shù)奧爾巴赫（F. Auerbach），他于1913年提出的位序-規(guī)模法則，用公式來(lái)表示一個(gè)城市的規(guī)模和該城市在國(guó)家所有城市按人口規(guī)模排序的關(guān)系。羅特卡對(duì)奧爾巴克的約束性方程做了修正，辛格（H.W. Singer）1936年提出了一般轉(zhuǎn)移公式。1949年捷夫（G.K. Zipf）提出了在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)國(guó)家里一體化城市規(guī)模分布的表達(dá)式。馬克·杰斐遜（M.Jefferson）于1939年提出了城市首位律（Law of the Primate City），通過(guò)對(duì)51個(gè)國(guó)家（其中6個(gè)國(guó)家為兩個(gè)不同時(shí)段）的情況分析，他發(fā)現(xiàn)一個(gè)國(guó)家的首位城市要比第二位城市大兩倍或三倍以上。馬克·杰斐遜還提出了四城市指數(shù)和十一城市指數(shù)。

我國(guó)學(xué)者提出了具有自身特色的研究理論。比較成功的有：嚴(yán)重敏、寧越敏（1980年）和徐學(xué)強(qiáng)（1982年）先后用全國(guó)城鎮(zhèn)的詳細(xì)人口資料進(jìn)行的位序-規(guī)模律的檢驗(yàn)，指出我國(guó)城市整體上符合位序——規(guī)模法則；王法輝（1989年）用更系統(tǒng)的設(shè)市城市資料計(jì)算（1949—1987年）歷年位序——規(guī)模模式參數(shù)；周一星（1989年）對(duì)中國(guó)各省區(qū)二、四、十一城市指數(shù)計(jì)算；徐學(xué)強(qiáng)（1982年）、李少星（2009）周一星（1986年）對(duì)80年代以前中國(guó)的城市規(guī)模等級(jí)結(jié)構(gòu)詳細(xì)的分析等。

隨著我國(guó)城市化的快速發(fā)展，近年來(lái)一些學(xué)者在前人研究城市規(guī)模等級(jí)體系的成果上，將城市等級(jí)體系的研究進(jìn)一步推進(jìn)和細(xì)分。其中，陳彥光（2001，2002，2010，）等，運(yùn)用理論模型對(duì)美國(guó)一些城市和我國(guó)一些城市進(jìn)行實(shí)證研究，驗(yàn)證實(shí)際發(fā)展中的城市對(duì)模型的擬合度；J.K. Ahn，H.O. Nourse，張弘芬提出城市等級(jí)體系空間經(jīng)濟(jì)相互依存模型，提出產(chǎn)業(yè)等級(jí)和城市等級(jí)體系的關(guān)聯(lián)；王發(fā)曾（1993年）針對(duì)河南省提出建立城市體系等級(jí)層次的理論和方法，對(duì)河南省的城市發(fā)展提出建議；魏守華、韓晨霞（2010年）對(duì)城市等級(jí)與服務(wù)業(yè)發(fā)展采用基于份額偏離分析方法進(jìn)行研究，對(duì)我國(guó)城市等級(jí)與城市發(fā)展階段的聯(lián)系具有借鑒意義；劉繼生、陳彥光（2001年）對(duì)城市等級(jí)體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行宏觀——微觀對(duì)稱性分析，具有創(chuàng)新意義；李震、楊永春根據(jù)我國(guó)城市發(fā)展的自身特色將GDP的規(guī)模分布于城市等級(jí)變化進(jìn)行等級(jí)結(jié)構(gòu)扁平化抑或是等級(jí)性加強(qiáng)的分析，指出我國(guó)城市GDP規(guī)模分布于城市等級(jí)變化等級(jí)結(jié)構(gòu)加強(qiáng)，而不是西方國(guó)家的扁平化，但加強(qiáng)速度隨著城市化進(jìn)程的發(fā)展有減弱趨向；我國(guó)還有一些學(xué)者將交通網(wǎng)絡(luò)引入城市等級(jí)體系的研究中。

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[4]徐學(xué)強(qiáng)，周一星，寧越敏.城市地理學(xué)[M].北京：高等教育出版社，1997

第4篇：城市規(guī)模的劃分范文

經(jīng)CTR市場(chǎng)研究 Consumer Panel 對(duì)全國(guó)85個(gè)城市（縣級(jí)市以上城市居民）的快速消費(fèi)品（以下簡(jiǎn)稱FMCG）60多個(gè)品類進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測(cè)表明：2006年，有些品類得到充足發(fā)展，而有些品類卻逐步衰退，整個(gè)市場(chǎng)喜憂參半，并非風(fēng)平浪靜。具體分析如下：

一、市場(chǎng)規(guī)模

2006年，F(xiàn)MCG市場(chǎng)規(guī)?？傮w上穩(wěn)中有升，日化行業(yè)的增長(zhǎng)率趨于平緩，食品和飲料行業(yè)增長(zhǎng)略為明顯。

從品類發(fā)展上看，牛奶、白酒、植物油、液體飲料、護(hù)膚品、啤酒、乳酸制品和奶粉（包括嬰兒奶粉和豆奶粉）8大品類占據(jù)全國(guó)FMCG消費(fèi)金額的58%，其中，牛奶的品類增長(zhǎng)率約31%，白酒增長(zhǎng)率約22%，成為規(guī)模龐大、成長(zhǎng)顯著的兩大品類。牛奶作為尚處在成長(zhǎng)期的品類，保持高增長(zhǎng)率是可以理解的；而白酒作為傳統(tǒng)飲品，保持如此高的增長(zhǎng)率，確實(shí)令人感嘆。

從區(qū)域分布上看，無(wú)論是飲料、食品，還是日化，北部區(qū)（黑龍江、吉林、遼寧、北京、天津、山東、河北、山西）的消費(fèi)量最大，西部區(qū)（四川、重慶、貴州、廣西、云南）的消費(fèi)量最小。其中，飲料行業(yè)在北部區(qū)的消費(fèi)量更大些。這顯然和購(gòu)買能力較強(qiáng)的北京、青島、大連和山東、遼寧等人口大省被劃歸北部區(qū)有著一定的關(guān)系。

從分品類上看，牛奶在北部區(qū)有所下降，在其它區(qū)域相對(duì)較平穩(wěn)；而白酒在北部區(qū)和東部區(qū)（上海、浙江、江蘇、安徽、河南）得到了快速發(fā)展，尤其在東部區(qū)占有率更高些，達(dá)到13.5%；植物油在南部區(qū)（廣東、福建、江西、湖南、湖北）得到良好的發(fā)展，達(dá)到10.5%；而啤酒在北部區(qū)擁有大量的份額，約達(dá)到9%，占比上相當(dāng)于其它區(qū)域的2.8-3.2倍。另外一個(gè)值得關(guān)注的品類是固體飲料，在南部區(qū)占有率呈現(xiàn)比較顯著的下降趨勢(shì)，從2005年的6.7%下降到2006年的4.4%，在其它區(qū)域雖然趨勢(shì)穩(wěn)定，但占比不高。

從城市規(guī)模上看，飲料、食品和日化行業(yè)在省會(huì)、地級(jí)市和縣級(jí)市的發(fā)展都有所增長(zhǎng)，飲料行業(yè)的增長(zhǎng)率約為21%；食品行業(yè)約為16%；日化行業(yè)略顯平穩(wěn)，約為11%。從消費(fèi)金額上看，地級(jí)市顯現(xiàn)出龐大的消費(fèi)潛力，三大行業(yè)都取得了充足而快速的發(fā)展。不過(guò)，相比之下，日化行業(yè)在省會(huì)城市的發(fā)展更顯著一些，而在地級(jí)市和縣級(jí)市增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)不算顯著。

二、品類滲透率

滲透率是Consumer Panel獨(dú)有的分析模型，主要表明一個(gè)品類在一個(gè)地區(qū)的發(fā)展趨勢(shì)及成熟度。作為消費(fèi)者日常用品，F(xiàn)MCG的平均滲透率在全國(guó)普遍較高，而且總體上仍然穩(wěn)中有升。但在不同品類上呈現(xiàn)出巨大的差異。

食品行業(yè)，滲透率比較高的品類有醬油/蠔油、牛奶、餅干、方便面、乳酸制品、植物油、膨化食品等，均高于80%，其中醬油/蠔油、牛奶和餅干達(dá)到96%以上。但巧克力飲料、麥片、果凍布丁、嬰兒奶粉、黃油、奶酪、蜂蜜等品類滲透率普遍較低，平均40%左右，其中，巧克力飲料和麥乳精的滲透率最低，僅為10%左右。

飲料行業(yè)，總體上差距不像食品那么大，但也有很大差異。滲透率最高的是液體飲料，平均達(dá)到98%；最低的是葡萄酒，約為37%。一個(gè)比較有趣的現(xiàn)象是，固體飲料在省會(huì)城市滲透率較高達(dá)到65%，而在地級(jí)市和縣級(jí)市比較低，分別為57%和51%；但包裝飲用水的滲透率卻在縣級(jí)市高于地級(jí)市，達(dá)到78%，高出地級(jí)市至少3個(gè)百分點(diǎn)。

日化行業(yè)，品類差距最大。滲透率比較高的品類有：紙巾、牙膏、清潔劑、洗發(fā)水、護(hù)膚品、洗衣粉、香皂、電池、牙刷和衛(wèi)生巾，均高于80%，其中最高的是紙巾和牙膏，接近100%。而滲透率比較低的品類有：洗發(fā)膏、摩絲、衛(wèi)生栓/棉條、膠卷、衣物柔順劑、空氣清新劑、洗手液/消毒水、染發(fā)劑和發(fā)膠等，均低于60%，其中最低的是衛(wèi)生栓/棉條、洗發(fā)膏、摩絲三個(gè)品類，平均滲透率不足10％，且呈下降趨勢(shì)。

三、市場(chǎng)集中度

2006年，F(xiàn)MCG在市場(chǎng)集中度上發(fā)生很大變化，雖然很多品類集中度仍然不高，但普遍呈現(xiàn)出變高的趨勢(shì)，尤其方便面、牛奶、洗發(fā)水和電池等品類基本進(jìn)入半壟斷階段。下面對(duì)集中度比較突出的4大品類進(jìn)行重點(diǎn)分析：

方便面，2006年全國(guó)C5（前5名品牌）總體集中度為77%，其中，康師傅獨(dú)樹一幟，總體占有率高達(dá)42%，統(tǒng)一雖然成為老二，卻僅為14％、然后是華龍，約9.5%，再下來(lái)是福滿多和今麥郎，分別為7.5％和4.4％。然而，按區(qū)域劃分，集中度亦不同：西部區(qū)最高，C5接近90%，而在南部區(qū)卻低于平均水平。從城市規(guī)模上看，省會(huì)城市的集中度高于平均水平，達(dá)到81％，地級(jí)市和縣級(jí)市沒(méi)有多大區(qū)別。

牛奶，全國(guó)C5總體集中度為62%，其中，蒙牛的總體占有率為29%，伊利21%，光明7.6%，其它兩個(gè)品牌占有率已經(jīng)很小了，分別為2.6%的樣子。從這個(gè)數(shù)據(jù)看，牛奶的老大、老二的地位已經(jīng)很穩(wěn)固，整個(gè)市場(chǎng)正從“三分天下”逐步轉(zhuǎn)向“二分天下”。有趣的是，按區(qū)域劃分，牛奶C5的分區(qū)集中度與方便面恰恰相反，南部區(qū)最高，達(dá)到72%，西部區(qū)最低，僅為40%。而且，按城市規(guī)模也和方便面相反，省會(huì)城市集中度為58%，而地級(jí)市和縣級(jí)市分別為66%和64.6%。

洗發(fā)水，與前兩個(gè)相比，相對(duì)低一些，C5總體集中度為51%，其中，飄柔18%，海飛絲14%，潘婷10%，舒蕾4.5%，力士4%。按區(qū)域劃分，東部區(qū)集中度最高，達(dá)到57%，南部區(qū)最低，45%。按城市規(guī)模來(lái)劃分，省會(huì)城市的集中度高于地縣級(jí)城市，達(dá)到58%，地級(jí)市和縣級(jí)市分別是48%、46%。

電池，沒(méi)有什么特別的發(fā)現(xiàn)，C5全國(guó)總體集中度為55%，其中，南孚絕對(duì)領(lǐng)先，占有率為31%；雙鹿8%，位居第二；超霸6.5％，位居第三；剩下兩個(gè)是555和華太，分別為約5%和3%。按區(qū)域劃分，北部區(qū)的集中度最高，達(dá)到66%，東部區(qū)最低，為41%。按城市規(guī)模劃分，地級(jí)和縣級(jí)市的集中度反而高于省會(huì)，均57%左右，省會(huì)城市略低于平均水平，約為52%。

四、渠道選擇

對(duì)FMCG而言，渠道一直是個(gè)重要話題。2006年，F(xiàn)MCG在渠道選擇及分布上也呈現(xiàn)出一些有趣的特征。

總體上看，超大倉(cāng)儲(chǔ)的FMCG金額占有率明顯提高，從2005年初的15.7%增長(zhǎng)到18.1%。原前占有率一向很高的連鎖超市卻呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，從2005年初的21.8％下降到17.9％。雜貨店的占有率沒(méi)有太大變化，一直徘徊在19％左右；購(gòu)物中心、批發(fā)市場(chǎng)和自由市場(chǎng)占有率不大，而且緩慢下降。

Consumer Panel還有一個(gè)獨(dú)特功能就是能夠監(jiān)測(cè)消費(fèi)者免費(fèi)獲得的產(chǎn)品。有趣的是，2006年FMCG除了在銷售以外，發(fā)送量（消費(fèi)者免費(fèi)獲得）明顯上升，占有率達(dá)到23.2%，比去年同期增長(zhǎng)了近4個(gè)百分點(diǎn)。

從城市規(guī)模上看，超大倉(cāng)儲(chǔ)在省會(huì)城市占有率明顯高于地級(jí)市和縣級(jí)市，平均占有率達(dá)到27%，地級(jí)市和縣級(jí)市分別為13.8％、10.1％。然而連鎖超市的平均占有率卻在地級(jí)市和縣級(jí)市明顯高于省會(huì)，分別達(dá)到19.7％、17.5%，但仍然呈現(xiàn)緩慢的下降趨勢(shì)。

從區(qū)域分布上看，超大倉(cāng)儲(chǔ)在東部區(qū)和南部區(qū)的占有率均高于20%，而在北部區(qū)和西部區(qū)相對(duì)低一點(diǎn)，均在15%左右。從趨勢(shì)上看，無(wú)論在哪個(gè)區(qū)域，超大倉(cāng)儲(chǔ)的占有率都穩(wěn)步增長(zhǎng)。連鎖超市在東部區(qū)占有率最高，26.3%，北部區(qū)最低，10.2％，南部區(qū)和西部區(qū)都在20%的水平。從趨勢(shì)上，四大區(qū)域的連鎖超市占有率均緩慢下降。

從消費(fèi)者去商店的次數(shù)上看，在全國(guó)15個(gè)核心城市，連鎖超市仍然呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，從2004年的43.7次下降到36.5次，而超大倉(cāng)儲(chǔ)卻呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)，從2004年的36.3次上升到39.1次。從這個(gè)趨勢(shì)也能看出，超大倉(cāng)儲(chǔ)在FMCG上贏得消費(fèi)者更大的歡迎。

從三大行業(yè)來(lái)看，我們把超大倉(cāng)儲(chǔ)、連鎖超市和百貨商場(chǎng)合在一起看時(shí)，在全國(guó)15個(gè)核心城市，日化行業(yè)在現(xiàn)代通路里實(shí)現(xiàn)的金額占比最高，達(dá)到72%，食品其次，67％，飲料相對(duì)低一點(diǎn)，47%。但從趨勢(shì)上看，食品和飲料呈現(xiàn)出微弱的上升趨勢(shì)，而日化略有下降。

五、促銷作用

對(duì)促銷作用的評(píng)價(jià)，也是Consumer Panel的獨(dú)有功能，它能夠精確監(jiān)測(cè)出促銷對(duì)生意的幫助。

從2006年的FMCG促銷水平上看，只有12%的生意是在有促銷的情況下產(chǎn)生的，這個(gè)比例不是很高，但從趨勢(shì)上看，這個(gè)比例呈現(xiàn)出逐步上升趨勢(shì)。

從城市規(guī)模上看，省會(huì)城市的促銷比例最高，17%，地級(jí)市11%，而縣級(jí)市僅為7%。從區(qū)域分布上看，南部區(qū)的促銷比例最高，達(dá)到15%，其它三個(gè)區(qū)域都在11％-12%之間。

分行業(yè)來(lái)看，在食品行業(yè)，麥片、湯料（含雞精）、速凍食品、巧克力飲料、乳酸制品、植物油的促銷比例高一點(diǎn)，大概在14%-18%之間，其中麥片最高。促銷比例最低的是果凍布丁，促銷比例僅為7%。在飲料行業(yè)，液體飲料和葡萄酒的促銷比例相對(duì)高，在9%左右，啤酒的促銷比例最低，僅為3.5%。在日化行業(yè)，衣物柔順劑、染發(fā)劑、清潔劑、衛(wèi)生護(hù)墊、衛(wèi)生巾、肥皂、護(hù)膚品、牙膏、沐浴露等品類促銷比例相對(duì)較高，大約在17%－22%之間，其中衣物柔順劑最高。促銷比例最低的是，衛(wèi)生栓/棉條，僅為4%，其次是膠卷，為6%。

從促銷活動(dòng)的分類上看，在FMCG領(lǐng)域，降價(jià)行為一幟獨(dú)秀，在全國(guó)因降價(jià)而實(shí)現(xiàn)的消費(fèi)額占總消費(fèi)量的5.3%；其次是免費(fèi)贈(zèng)品，2.2%；然后是積分，1.3%；其余捆綁裝、加量不加價(jià)、返券和抽獎(jiǎng)等促銷活動(dòng)均低于1%。其中最低的是抽獎(jiǎng)活動(dòng)。

從城市規(guī)模上看，降價(jià)行為在省會(huì)城市比較突出，達(dá)到9%，在地級(jí)市和縣級(jí)市分別為3.7%和1.8%。從區(qū)域分布上看，南部區(qū)的促銷活動(dòng)比較頻繁，東部區(qū)相對(duì)低一點(diǎn)。但在不同促銷活動(dòng)上也有差異，降價(jià)行為在南部區(qū)比較突出，但免費(fèi)贈(zèng)送活動(dòng)卻在北部區(qū)更為突出。

六、價(jià)格變化

在價(jià)格方面，雖然在不少品類上發(fā)生價(jià)格戰(zhàn)或推出高檔產(chǎn)品，但FMCG平均價(jià)格總體上還是比較平穩(wěn)。不過(guò)，我們看到，在不同的細(xì)分品類上的表現(xiàn)卻有著很大的差異。

在食品行業(yè)，價(jià)格波動(dòng)相對(duì)較大，總體上呈上升趨勢(shì)。其中，奶粉（含嬰兒奶粉）平均價(jià)格上升速度最快，從2004年的57.9元/1000g上升到72.1/1000g元。牛奶和酸奶的平均價(jià)格變化不大，而食用油略有下降。從城市規(guī)模上來(lái)講，品類價(jià)格差異很大，總體上縣級(jí)市平均價(jià)格普遍高于省會(huì)和地級(jí)市。比如牛奶在省會(huì)城市的平均價(jià)格為5.53元/升，但在縣級(jí)市達(dá)到6.21元/升。從區(qū)域分布上看，南部區(qū)的平均價(jià)格普遍高于其它區(qū)。比如，方便面在北部區(qū)的平均價(jià)格為10.47元/1000g，而在南部區(qū)卻高達(dá)13.27元/1000g。

在飲料行業(yè)，價(jià)格波動(dòng)也好不遜色。其中波動(dòng)比較大的是白酒和固體飲料。有趣的是，白酒呈現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì)，平均價(jià)格從2004年的15.4元/升到34.2元/升，增長(zhǎng)速度位居首位。這也許與各大酒業(yè)公司漲價(jià)和推出高檔白酒有關(guān)。而固體飲料一直忽高忽低，2006年突然上升，平均價(jià)格達(dá)到85.28元/1000g，與2005年相比上升了13元之多。液體飲料、啤酒和包裝水的價(jià)格相對(duì)比較穩(wěn)定。在城市規(guī)模和區(qū)域分布上，也有一定的波動(dòng)，但尚無(wú)值得分享的信息。

日化行業(yè)，可以說(shuō)在FMCG領(lǐng)域最為平穩(wěn)，大部品類都沒(méi)有大起大落的態(tài)勢(shì)。價(jià)格波動(dòng)算略大的是面部清潔品、洗衣粉和衛(wèi)生護(hù)墊。其中，面部清潔品呈上升趨勢(shì)，從2004年的285.2元/1000g上升到2006年的312元/1000g；洗衣粉的平均價(jià)格呈下降趨勢(shì)，從2004年的6.93元/1000g下降到6.74元/1000g。洗發(fā)水一直比較穩(wěn)定，三年來(lái)平均價(jià)格基本徘徊在54元/升上下。從城市規(guī)模和區(qū)域分布上看，洗發(fā)水、洗衣粉、香皂等品類沒(méi)有太大的差異，但其它品類還是有一定的差異。比如，比較明顯的是電池，省會(huì)城市價(jià)格為12.74元/10節(jié)，但在地級(jí)市和縣級(jí)卻低到11.3元/10節(jié)左右；分區(qū)域差異更大，北部區(qū)平均價(jià)格為10.64/10節(jié)，而在西部區(qū)卻高達(dá)13元/10節(jié)。

七、消費(fèi)者購(gòu)買能力

Consumer Panel作為對(duì)終極消費(fèi)者的研究工具，可以說(shuō)，對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買能力的監(jiān)測(cè)是其拿手好戲，分析指標(biāo)很多，諸如品購(gòu)買頻次、每次購(gòu)買量、戶均花費(fèi)、錢夾占有率等。在此，我們只選擇“購(gòu)買頻次”、“戶均花費(fèi)”和“錢夾占有率”三個(gè)指標(biāo)來(lái)看消費(fèi)者在不同行業(yè)的購(gòu)買能力及其變化。

首先，食品行業(yè)。

從消費(fèi)者購(gòu)買頻次上看，2006年在全國(guó)范圍，牛奶最高，平均為26次/年，其次是酸奶，平均18次/年。雞精/湯料、果醬、巧克力/巧克力糖果、果凍布丁、麥片、巧克力粉等品類比較低，約4次/年。然而，牛奶、酸奶的購(gòu)買頻次卻呈現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì)，反而方便面、奶粉（含嬰兒奶粉）和果凍布丁的購(gòu)買頻次呈現(xiàn)出微弱的上升態(tài)勢(shì)。如果從城市規(guī)模上看，牛奶和酸奶的省會(huì)城市和地級(jí)的購(gòu)買頻次明顯高于縣級(jí)市，尤其省會(huì)城市平均達(dá)到32次/年、26次/年。然而，其它品類卻呈現(xiàn)出相反的態(tài)勢(shì)，比如方便面在縣級(jí)市的購(gòu)買頻次就高于省會(huì)城市。

從戶均花費(fèi)上看，牛奶和奶粉（含嬰兒奶粉）的戶均花費(fèi)量名列前茅，達(dá)到300元/年；醬油、雞精/湯料、果凍布丁的花費(fèi)量較小，不足40元/年。當(dāng)然，這和單位價(jià)格的高低有關(guān)。但從趨勢(shì)上看，牛奶也同樣呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，反而奶粉（包括嬰兒奶粉）呈現(xiàn)明顯的上升態(tài)勢(shì)。另外，果醬和麥片略有增長(zhǎng)，其它品類尚不明顯。從城市規(guī)模上看，同樣牛奶和奶粉的花費(fèi)量位居前列，尤其牛奶在省會(huì)城市，戶均花費(fèi)超過(guò)320元/年。奶粉的態(tài)勢(shì)與牛奶略有不同，在地級(jí)市的戶均花費(fèi)高于省會(huì)；方便面也在地級(jí)市和縣級(jí)市的花費(fèi)量高于省會(huì)。

其次，飲料行業(yè)。

從購(gòu)買頻次上看，液體飲料最高，達(dá)到18次/年以上，啤酒緊隨其后，14次/年左右。購(gòu)買頻次最低是葡萄酒，不足4次/年。從趨勢(shì)上看，液體飲料和白酒的購(gòu)買頻次在下降，其余品類沒(méi)有太大的變化。從城市規(guī)模上看，液體飲料的購(gòu)買頻次明顯高于地級(jí)市和縣級(jí)市，白酒、固體飲料和葡萄酒的購(gòu)買頻次在不同規(guī)模的城市沒(méi)有太大變化。值得一提的是，包裝水在縣級(jí)市的購(gòu)買頻次超過(guò)了地級(jí)市，達(dá)到11次/年，與省會(huì)城市看齊。

從戶均花費(fèi)上看，白酒最高，超過(guò)240元/年，其次是啤酒，超過(guò)200元/年。固體飲料和液體飲料基本一致，均160元/年左右，包裝水最少，不足80元/年。從趨勢(shì)上看，啤酒和葡萄酒的戶均花費(fèi)在增長(zhǎng)，啤酒的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)更突出一些。從城市規(guī)模上看，啤酒、白酒和葡萄酒均在地級(jí)市高于省會(huì)，尤其啤酒在地級(jí)市的戶均花費(fèi)超過(guò)了220元/年。

然后，日化行業(yè)。

從購(gòu)買頻次上看，紙巾/衛(wèi)生紙的購(gòu)買頻次最高，達(dá)到10次/年，膠卷、洗發(fā)膏、摩絲、染發(fā)劑和衣物柔順劑的購(gòu)買頻次都很低，不足4次/年。從趨勢(shì)上看，衛(wèi)生栓/棉條的購(gòu)買頻次明顯下降，護(hù)發(fā)素、洗手液、沐浴露、染發(fā)劑也不同程度的下降；牙膏、牙刷和洗衣粉的購(gòu)買頻次略有上升。在城市規(guī)模上，牙膏、洗衣粉、護(hù)發(fā)素、衛(wèi)生護(hù)墊在縣級(jí)市的購(gòu)買頻次略高于省會(huì)城市和地級(jí)市，其它品類沒(méi)有什么明顯的特征。

從戶均花費(fèi)上看，護(hù)膚品金雞獨(dú)立，超過(guò)了200元/年，化妝品、面部清潔品、洗發(fā)水、紙巾/衛(wèi)生紙成為第二梯隊(duì)，均在100元/年左右。洗發(fā)膏、牙膏、衛(wèi)生護(hù)墊的戶均花費(fèi)均不足20元/年，成為最低。從趨勢(shì)上看，洗衣粉和牙膏略有增長(zhǎng)。從城市規(guī)模上，護(hù)膚品、洗發(fā)水在縣級(jí)市的戶均花費(fèi)都不亞于省會(huì)和地級(jí)市，尤其護(hù)膚品在縣級(jí)市達(dá)到176元/年，超過(guò)了省會(huì)城市。

由于篇幅限制，對(duì)錢夾占有率不做分行業(yè)分析。我們可以看FMCG總體情況。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，2006年，消費(fèi)者在FMCG上的錢夾占有率平均為10.4％。其中，省會(huì)城市和地級(jí)市略高于平均水平，分別達(dá)到10.5％、10.6％，而縣級(jí)市略低于平均水平。從區(qū)域分布上看，北部區(qū)的錢夾占有率最高，達(dá)到12.5%；南部區(qū)最低，為8.8%；其它區(qū)域與平均水平相當(dāng)。

八、消費(fèi)者購(gòu)買行為計(jì)劃性

從2006年初開始，CTR市場(chǎng)研究Consumer Panel也對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買行為的計(jì)劃性進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測(cè)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)者購(gòu)買FMCG產(chǎn)品時(shí)，無(wú)論對(duì)品類的購(gòu)買計(jì)劃，還是品牌的購(gòu)買計(jì)劃，都比較高。這從某種程度上粉碎了在FMCG領(lǐng)域所蔓延的“品牌無(wú)用”論。

不過(guò)，這種計(jì)劃性不是在所有品類和區(qū)域都是一致的，而在不同的品類和區(qū)域，還是有一定的差異。

從FMCG總體看，消費(fèi)者對(duì)自己所購(gòu)買的產(chǎn)品有計(jì)劃的人群占總?cè)藬?shù)的63%，其中，對(duì)品類和品牌都有計(jì)劃的人群占54％；對(duì)品類有計(jì)劃、對(duì)品牌沒(méi)有計(jì)劃的僅占9%。購(gòu)買前沒(méi)有任何計(jì)劃，到商超后現(xiàn)場(chǎng)決定購(gòu)買的人群約為37%。

不過(guò)，在不同城市這個(gè)比例還是有很大差異。比如，在濟(jì)南市，消費(fèi)者計(jì)劃性最強(qiáng)，對(duì)品類和品牌都有計(jì)劃的人群高達(dá)63%，沒(méi)有任何計(jì)劃的僅為20%；而在廣州卻另一個(gè)極端，對(duì)品類和品牌都有計(jì)劃的僅占38%，沒(méi)有任何計(jì)劃的卻占到53%。這個(gè)結(jié)果告訴我們，營(yíng)銷定要因地制宜，采用線上傳播和線下傳播活動(dòng)時(shí)，一定要考慮當(dāng)?shù)叵M(fèi)者的具體屬性。

在品類上也有很大差異。品類和品牌上最有計(jì)劃的是香煙，品類計(jì)劃性86%，品牌計(jì)劃性82%；其次是牛奶，品類計(jì)劃性77%，品牌計(jì)劃性72%；醬油、衛(wèi)生巾、膠卷、方便面和速凍食品雖然不算太高，但均在總體水平之上。最沒(méi)有計(jì)劃性的品類是巧克力，品類計(jì)劃性33%，品牌計(jì)劃性29%；口香糖也不高，品類計(jì)劃性44%，品牌計(jì)劃性38％。

在家庭收入上，月家庭收入1000元以下的最有計(jì)劃，3000元以上的最沒(méi)有計(jì)劃，但均徘徊在平均水平上下，沒(méi)有太大的差異。

在不同年齡上，年齡越大，計(jì)劃性越高；年齡約小，計(jì)劃性越低。比如，14歲以下的兒童對(duì)品類和品牌的計(jì)劃性僅為32%左右，而65歲以上人群卻高達(dá)58%。

在性別上，令我們感到意外的是，男性的購(gòu)買計(jì)劃性高于女性。這和女性的“細(xì)心”、“理性”、“精打細(xì)算”等性格特征似乎有點(diǎn)不符。不過(guò)，這從另一個(gè)角度說(shuō)明，女性消費(fèi)者在終端更容易受干擾，甚至改變主意；而男性消費(fèi)者相對(duì)堅(jiān)持自己的想法。不過(guò)要澄清的是，這種差異不算太大，只是男性的購(gòu)買計(jì)劃性略高而已。

九、點(diǎn)評(píng)及感悟

其實(shí)，Consumer Panel能夠分析的指標(biāo)還有很多，比如品類轉(zhuǎn)換、品牌轉(zhuǎn)換、品牌忠誠(chéng)度、渠道忠誠(chéng)度、重疊購(gòu)買、渠道單店分析、消費(fèi)者構(gòu)成以及新產(chǎn)品跟蹤等等。但對(duì)于整個(gè)FMCG大盤點(diǎn)而言，我們不可能面面俱到。

從以上8項(xiàng)分析我們深深感覺(jué)到，除了少數(shù)幾個(gè)品類外，F(xiàn)MCG在中國(guó)仍然處在成長(zhǎng)期，呈現(xiàn)出諸多的不成熟、不穩(wěn)定和不規(guī)則性。這告誡我們的企業(yè)，營(yíng)銷一定要因地制宜，一定要強(qiáng)調(diào)規(guī)則與創(chuàng)新的尺度，既不能拘泥于現(xiàn)有規(guī)則，也不能盲目創(chuàng)新。

從市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)因素的角度來(lái)看，渠道對(duì)生意的驅(qū)動(dòng)作用正在被消費(fèi)者驅(qū)動(dòng)所取代，如何準(zhǔn)確把握消費(fèi)者購(gòu)買動(dòng)機(jī)、購(gòu)買決策及行為，已經(jīng)是營(yíng)銷成敗的關(guān)鍵要素，誰(shuí)要是在消費(fèi)者洞察方面下大功夫，誰(shuí)就可能成為市場(chǎng)的真正贏家，獲取更多的市場(chǎng)份額和銷售利潤(rùn)。

第5篇：城市規(guī)模的劃分范文

根據(jù)城市行政等級(jí)、城市人口數(shù)量、城市規(guī)模、城市GDP水平、城市科技教育水平等指標(biāo)，來(lái)劃分不同的城市等級(jí)。

所謂的一線城市、二線城市、三線城市、四線城市和五線城市，實(shí)際上就是綜合了上述各類指標(biāo)后對(duì)于一個(gè)城市的綜合評(píng)價(jià)。當(dāng)然，對(duì)于我國(guó)一二三四五線城市的劃分，并沒(méi)有確定的標(biāo)準(zhǔn)，很多時(shí)候是大眾的一種認(rèn)知習(xí)慣。在我國(guó)，一線城市通常是指在全國(guó)政治、經(jīng)濟(jì)等社會(huì)活動(dòng)中處在重要地位，并且具有主導(dǎo)作用和輻射帶動(dòng)能力的大都市。所以，一線城市肯定是規(guī)模大的大都市，而且不僅規(guī)模大，還要“強(qiáng)”，這個(gè)強(qiáng)體現(xiàn)在政治、經(jīng)濟(jì)、教育、科技等多方面。

城市是人類社會(huì)的聚落之一，是以非農(nóng)人口和非農(nóng)產(chǎn)業(yè)集聚而形成的規(guī)模較大的聚落，是人類社會(huì)文明的高度體現(xiàn)。隨著世界城市化進(jìn)程的推進(jìn)，全球城市數(shù)量越來(lái)越多，截止目前，我國(guó)的城市化水大約為60%，我國(guó)所有城市總數(shù)量在650個(gè)以上。

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第6篇：城市規(guī)模的劃分范文

關(guān)鍵詞：城市體系；城市首位律理論；Zipf法則；位序―規(guī)模

中圖分類號(hào)：F290 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2014）01-0224-03

城市體系是在一定區(qū)域范圍內(nèi)，各種不同規(guī)模、性質(zhì)和職能的城市，圍繞中心城市相互聯(lián)系、相互作用從而形成的城市網(wǎng)絡(luò)，是區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物。城市體系形成的客觀條件是城市發(fā)展到一定數(shù)量、存在專業(yè)化分工并形成跨城區(qū)交易網(wǎng)絡(luò)。一個(gè)國(guó)家或地域的城市體系對(duì)整個(gè)國(guó)家或地域的經(jīng)濟(jì)、政治、文化的發(fā)展都具有重要的協(xié)調(diào)和制約作用。通過(guò)對(duì)城市體系分布特征和演化規(guī)律的研究，可以為一個(gè)國(guó)家或地域規(guī)劃及布局城市體系提供重要依據(jù)，從而促進(jìn)城市體系布局的合理性和完善度，提高區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)效益。

目前城市體系的傳統(tǒng)研究領(lǐng)域，主要包括等級(jí)結(jié)構(gòu)（規(guī)模結(jié)構(gòu)），職能結(jié)構(gòu)和空間結(jié)構(gòu)三個(gè)方面[1]。本文主要進(jìn)行規(guī)模結(jié)構(gòu)領(lǐng)域的研究，討論哈大長(zhǎng)城市群規(guī)模等級(jí)體系的主要特征。

一、城市體系規(guī)模分布的衡量

城市之間存在規(guī)模差異，衡量城市規(guī)模分布的最常用理論是城市首位律理論和位序―規(guī)模法則。城市首位律理論（Law of the Primate City）是城市地理學(xué)家馬克?杰斐遜（M.Jefferson）于1939年提出的，該理論認(rèn)為，一個(gè)國(guó)家的“首位城市”即規(guī)模最大的城市，總要比這個(gè)國(guó)家的第二位城市大得多，首位城市與第二位城市人口規(guī)模的比值就叫做首位度，它是衡量城市規(guī)模分布的常用指標(biāo)之一。位序―規(guī)模法則（rank-size rule）是從一個(gè)城市的規(guī)模及該城市在國(guó)家所有城市中所處位序之間的關(guān)系來(lái)衡量城市規(guī)模分布狀況的，一般來(lái)說(shuō)，一個(gè)城市的人口規(guī)模數(shù)乘以該城市的位序結(jié)果為一常數(shù)，該常數(shù)恒等于最大城市的人口規(guī)模數(shù)，即城市人口規(guī)模數(shù)的對(duì)數(shù)對(duì)城市位序的對(duì)數(shù)的回歸系數(shù)為1，該法則也稱為Zipf法則。1949年，捷夫（G.K.Zipf）給出了用來(lái)表示城市體系中城市規(guī)模和位序關(guān)系的簡(jiǎn)單表達(dá)式，即Pi=P1/Ri，其中Pi為第i位城市的人口，P1為規(guī)模最大城市的人口，Ri為第i位城市的位序，即假設(shè)最大城市的人口規(guī)模數(shù)為900萬(wàn)，則第二位城市人口規(guī)模數(shù)為450萬(wàn)，第三位城市人口規(guī)模數(shù)為300萬(wàn)……，第九位城市人口規(guī)模數(shù)為100萬(wàn)。

Zipf法則的前提條件是城市體系處于一種理想狀態(tài)下，并不具有普遍意義，所以現(xiàn)在被廣泛使用的公式是羅特卡模式的一般化，即：Pi=P1/Rib，其中b為常數(shù)。若b =1，則符合Zipf法則，即最大城市人口規(guī)模數(shù)與最小城市人口規(guī)模數(shù)之比為整個(gè)城市體系中所含城市的數(shù)目。若b>1，則表明城市規(guī)模分布比較集中，當(dāng)b趨于無(wú)窮大時(shí)，表明只有一個(gè)城市分布；若b

對(duì)一些國(guó)家的實(shí)證研究揭示了在不同時(shí)期或不同城市體系中b不恒等于1的這一事實(shí)。例如，在1980年，Rosen等人對(duì)美國(guó)、日本和法國(guó)的研究表明b1；在1998年Loannides對(duì)美國(guó)的研究表明b在不斷變大；另外，在2001年，Brakman分別對(duì)荷蘭1600年、1900年和1990年的研究表明b的變化趨勢(shì)是小于1、大于1、小于1。陳良文分別對(duì)中國(guó)1985年、1990年、1996年、2000年和2004年的研究表明b的變化趨勢(shì)是先下降后上升[2]。

本文使用城市首位律理論和位序―規(guī)模法則及相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)哈大長(zhǎng)區(qū)域城市體系的規(guī)模分布特征及演化規(guī)律進(jìn)行實(shí)證研究。

二、哈大長(zhǎng)區(qū)域城市體系概況

哈大長(zhǎng)區(qū)域已經(jīng)形成了比較顯著和完善的城市體系，包括哈爾濱、大慶、長(zhǎng)春、齊齊哈爾、吉林和松原6個(gè)地級(jí)市，17個(gè)縣級(jí)市，共23個(gè)縣級(jí)以上城市，總?cè)丝?338.41萬(wàn)人，總占地面積18.62平方公里，約占全國(guó)總面積的2%。

選擇哈大長(zhǎng)區(qū)域城市體系作為研究對(duì)象主要原因有：首先，目前對(duì)區(qū)域城市體系的研究多集中在國(guó)家范圍或較大地域范圍內(nèi)，這樣的區(qū)域空間里往往存在多個(gè)中心城市或核心區(qū)域，而適當(dāng)?shù)目s小研究區(qū)域的范圍，能夠更直觀、更具體地顯現(xiàn)城市體系的等級(jí)特征和分布規(guī)律。其次，哈爾濱、長(zhǎng)春和大慶分別是省會(huì)城市和著名工業(yè)城市，這三個(gè)城市同時(shí)也處于整個(gè)城市體系區(qū)域的核心，是一個(gè)很直觀的研究區(qū)域。再次，哈大長(zhǎng)城市群是中國(guó)已達(dá)標(biāo)的十五個(gè)城市群之一[3]，為振興東北老工業(yè)基地的重點(diǎn)建設(shè)和發(fā)展區(qū)域，其能夠帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益也備受重視，但是對(duì)哈大長(zhǎng)區(qū)域城市體系分布特征和演化規(guī)律的關(guān)注和研究較少。

按城市非農(nóng)人口劃分城市等級(jí)，得到哈大長(zhǎng)區(qū)域城市的人口等級(jí)規(guī)模表（見表1、表2）。

表2顯示，哈大長(zhǎng)區(qū)域城市規(guī)模與城市數(shù)量基本呈反比，隨著城市規(guī)模的增大，城市數(shù)量下降，中小型城市所占比重較大。城市規(guī)模與城市人口分布呈正比，近70%的人口主要集中在特大型和大型城市中，約35%的人口集中在中小型城市中。

三、哈大長(zhǎng)城市體系首位度

首位度是衡量城市規(guī)模分布狀況的一種常用指標(biāo)，在一定程度上代表了城市體系中的城市人口在最大城市的集中程度。通常用一個(gè)國(guó)家的最大城市與第二位城市人口數(shù)量的比值定義首位度，易于理解和計(jì)算，但是不免以偏概全。因此，為了改進(jìn)僅以兩城市指數(shù)來(lái)計(jì)算首位度的簡(jiǎn)化方法，又有人提出了四城市指數(shù)和十一城市指數(shù)：

四城市指數(shù)：S=P1/（P2+P3+P4）

十一城市指數(shù)：S=2P1/（P2+P3+…+P11）

式中P1，P2，…，P11分別為城市體系中按人口規(guī)模從大到小排序后，某位次城市的人口規(guī)模。

與只考慮兩個(gè)城市指數(shù)的計(jì)算方法相比，四城市指數(shù)和十一城市指數(shù)在反映城市規(guī)模分布特點(diǎn)上能夠更全面一些，但沒(méi)有研究能夠表明這幾種指數(shù)哪種有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)，所以本文將通過(guò)使用這三種指數(shù)來(lái)計(jì)算哈大長(zhǎng)區(qū)域城市體系的首位度數(shù)。

S2= P1/P2=1.30059269

S4= P1/（P2+P3+P4））=0.686010498

S11=2P1/（P2+P3+…+P11）= 0.692723896

按照位序―規(guī)模理論的原理，正常的四城市指數(shù)和十一城市指數(shù)應(yīng)該為1，而兩城市指數(shù)應(yīng)該為2。從計(jì)算結(jié)果可以看出，哈大長(zhǎng)區(qū)域的兩城市指數(shù)約為1.3，低于標(biāo)準(zhǔn)的2。這表明哈大長(zhǎng)區(qū)域城市體系中城市人口在最大城市的集中程度不明顯，即首位城市地位不突出，這是由于長(zhǎng)春在政治、經(jīng)濟(jì)和文化等方面的快速發(fā)展在一定程度上稀釋了首位城市的影響，形成兩極態(tài)勢(shì)，但由于地理位置上的連續(xù)，使得哈爾濱、大慶、長(zhǎng)春及以他們?yōu)榛c(diǎn)圍城的地帶趨于三角化，形成了城市帶，輻射周邊區(qū)域，成為整個(gè)哈大長(zhǎng)城市群的核心。哈大長(zhǎng)區(qū)域的四城市指數(shù)和十一城市指數(shù)都約為0.7，低于標(biāo)準(zhǔn)1，由此也可以看出哈爾濱首位城市優(yōu)勢(shì)不明顯，而且相對(duì)于哈爾濱長(zhǎng)春來(lái)說(shuō)，第三位城市吉林的發(fā)展規(guī)模偏小，與前兩位城市規(guī)模相差較大，發(fā)展明顯緩慢和滯后。

四、哈大長(zhǎng)區(qū)域城市體系的位序―規(guī)模

使用羅特卡公式驗(yàn)證哈大長(zhǎng)區(qū)域城市體系的等級(jí)規(guī)模規(guī)則，對(duì)Pi=P1/Rib作對(duì)數(shù)變化為L(zhǎng)nPi=LnP1-bLnRi+δ，其中Pi表示城市人口規(guī)模數(shù)（用非農(nóng)業(yè)人口表示）、Ri表示城市位序、P1為最大城市人口規(guī)模數(shù)，為常數(shù)，δ為誤差。計(jì)算2010年、2007年、1999年和1989年四個(gè)年度的哈大長(zhǎng)區(qū)域城市體系的等級(jí)規(guī)模。由于樣本數(shù)據(jù)較少，為了使樣本滿足計(jì)量要求，選取的城市數(shù)目皆以當(dāng)年城市的數(shù)目為準(zhǔn)（包括地級(jí)市和縣級(jí)市），依此1989年度的城市數(shù)目為15個(gè)，其余年度城市數(shù)目均為23個(gè)，相比1989年增加8個(gè)城市，分別為榆樹、五常、德惠、訥河、舒蘭、松原、磐石及和龍。數(shù)據(jù)來(lái)源為2011年、2008年、2000年及1990年的《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，將數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算（如表3所示）。

從表中可以看出各年份的城市規(guī)模對(duì)位序的回歸系數(shù)均不等于1，沒(méi)有完全符合Zipf法則，且回歸系數(shù)是隨著時(shí)間變化的；歷年的回歸系數(shù)都小于1，說(shuō)明城市規(guī)模分布比較分散，城市體系發(fā)展比較扁平化；雖然從1999―2010年，回歸系數(shù)b在逐漸上升，城市集中程度略有提高，但整體提升幅度不大，首位城市地位仍不明顯。

五、結(jié)論與啟示

本文從哈大長(zhǎng)區(qū)域城市體系的分布特征發(fā)現(xiàn)，哈大長(zhǎng)區(qū)域城市體系中等型城市數(shù)量最多，城市人口主要集中在大型及大型以上城市中，只有不到40%的人口分布在中小型城市中。從城市首位度得出，哈大長(zhǎng)區(qū)域城市體系中城市人口在最大城市的集中程度不明顯（兩城市指數(shù)約為1.3），且與城市群中第二大城市長(zhǎng)春構(gòu)成兩極態(tài)勢(shì)，首位城市影響被稀釋。從位序―規(guī)模法則檢測(cè)結(jié)果表明，哈大長(zhǎng)區(qū)域城市體系的演化不完全符合Zipf法則，且城市體系向分散化和扁平化發(fā)展。

首位分布可以最大限度的積累資金和人才，有利于知識(shí)的更加專門化和思想的廣泛化交流；大城市內(nèi)的各種運(yùn)輸成本通常低于城市間的運(yùn)輸成本，勞動(dòng)生產(chǎn)率往往最高；首位城市常常是交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中效益最好的地方，比鄉(xiāng)村地區(qū)更能吸引投資。應(yīng)進(jìn)一步提升哈爾濱作為哈大長(zhǎng)區(qū)域城市體系中首位城市的地位，適當(dāng)擴(kuò)大哈爾濱市區(qū)的規(guī)模，完善城市體系設(shè)施建設(shè)，合理提高人口集中程度，充分突顯其作為首位城市的作用。并使其做到未來(lái)中國(guó)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的要求，即“以大城市為依托，以中小城市為重點(diǎn)，逐步形成輻射作用大的城市群，促進(jìn)大中小城市和小城鎮(zhèn)協(xié)調(diào)發(fā)展”，推動(dòng)城鎮(zhèn)化發(fā)展由速度擴(kuò)張向質(zhì)量提升“轉(zhuǎn)型”。促進(jìn)哈爾濱-長(zhǎng)春城市帶的一體化整合，做到優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)合理轉(zhuǎn)移。遵從“公平共享”、“集約高效”、“可持續(xù)”三個(gè)原則，充分發(fā)揮集聚帶來(lái)的輻射效應(yīng)，吸納更多勞動(dòng)力。使之成為振興東北老工業(yè)基地的重要推動(dòng)力，帶來(lái)更多的經(jīng)濟(jì)效益。

以哈爾濱、大慶和長(zhǎng)春三個(gè)城市為基點(diǎn)，能夠構(gòu)成三角城市帶，應(yīng)積極培育核心城市，通過(guò)核心城市的發(fā)展，培育增長(zhǎng)點(diǎn)，實(shí)施不平衡發(fā)展戰(zhàn)略；同時(shí)，通過(guò)合理規(guī)劃多個(gè)核心城市及優(yōu)化城市群空間格局，發(fā)揮核心城市輻射作用，從整體布局上實(shí)施平衡發(fā)展戰(zhàn)略，推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王力.論城市體系研究[J].人文地理，1991，（1）.

[2] 陳良文，楊開忠，吳姣.中國(guó)城市體系演化的實(shí)證研究[J].江蘇社會(huì)科學(xué)，2007，（1）.

[3] 方創(chuàng)琳，姚士謀，劉盛和.2010中國(guó)城市群發(fā)展報(bào)告[M].北京：科學(xué)出版社，2011.

Empirical Study on the Urban System of Harbin，Daqing and Changchun Regional

LI Lai-zhi，ZENG Yuan-yuan，ZHAO Wei-liang

（School of Management，Liaoning Normal University，Dalian 116029，China）

第7篇：城市規(guī)模的劃分范文

土地價(jià)格是為購(gòu)買獲取土地預(yù)期收益的權(quán)利而支付的代價(jià)，即未來(lái)地租(收益)的資本化。因此，隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和對(duì)土地經(jīng)濟(jì)規(guī)律研究的深入，人們更加深刻地認(rèn)識(shí)到，土地價(jià)格尤其是城市土地價(jià)格不僅由土地利用現(xiàn)狀決定，對(duì)土地利用前景的預(yù)期也是影響土地價(jià)格的重要因素。

從城市整體層面來(lái)看，城市未來(lái)地價(jià)的高低主要取決于城市土地配置的合理程度、用地功能布局、城市基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展水平，以及城市建設(shè)總體容量控制標(biāo)準(zhǔn)，這些因素主要是由城市總體規(guī)劃決定的。從城市局部地域來(lái)看，地塊的用途、開發(fā)強(qiáng)度及環(huán)境控制等決定地價(jià)的因素也取決于具體的規(guī)劃控制要求。

城市性質(zhì)對(duì)地價(jià)的影響

城市的性質(zhì)指城市在國(guó)家經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中所處的地位與所起的作用，是城市主要職能的反映。我國(guó)城市性質(zhì)大致分為：中心城市、工業(yè)城市、交通港口城市和特殊職能城市四種。城市性質(zhì)的差異，是決定城市地價(jià)水平的一個(gè)重要因素。城市性質(zhì)制約著城市的經(jīng)濟(jì)、人口結(jié)構(gòu)、規(guī)劃結(jié)構(gòu)、城市風(fēng)貌、城市建設(shè)特別是土地使用的構(gòu)成等各個(gè)方面，而不同性質(zhì)的土地使用在經(jīng)濟(jì)效益上是有很大差異的，一個(gè)城市的職能越多，越能強(qiáng)化城市發(fā)展的聚集效益?，F(xiàn)代城市職能中第三產(chǎn)業(yè)所占的比重越大，如金融貿(mào)易、信息展覽、經(jīng)營(yíng)管理、旅游服務(wù)、 商業(yè)零售業(yè)越發(fā)達(dá)，地價(jià)水平越高。

城市規(guī)模對(duì)地價(jià)的影響

城市規(guī)模指城市人口規(guī)模和城市用地規(guī)模，因?yàn)槌鞘杏玫匾?guī)模隨著城市人口數(shù)量的浮動(dòng)而變化，所以，城市規(guī)模通常按城市人口劃分為特大城市、大城市、中等城市、小城市等?？傮w規(guī)劃確定的城市發(fā)展規(guī)模直接影響著城市基礎(chǔ)設(shè)施的標(biāo)準(zhǔn)、交通運(yùn)輸、城市布局、城市的環(huán)境等一系列問(wèn)題，對(duì)城市地價(jià)水平有較大的影響。城市規(guī)模越大，基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)越高，交通運(yùn)輸系統(tǒng)越復(fù)雜，城市環(huán)境的營(yíng)造越困難且成本越高，土地級(jí)差收益也越高。同時(shí)，按照我國(guó)城市土地使用的現(xiàn)狀，城市規(guī)模越大，人口越多，人均用地指標(biāo)越低，意味著土地供給與需求的矛盾越突出，土地資源短缺情況越嚴(yán)重，地價(jià)水平越高。

城市土地利用結(jié)構(gòu)對(duì)地價(jià)的影響

城市土地的利用結(jié)構(gòu)指城市各類用地在城市總用地中的比重，以及各大類用地內(nèi)部各個(gè)組成部分用地的構(gòu)成與比例。不同性質(zhì)用地的價(jià)格差異是普遍存在的，而且相差很大。一般來(lái)說(shuō)，商業(yè)用地地價(jià)最高，辦公和住宅用地次之，工業(yè)用地地價(jià)最低，因此總體規(guī)劃確定的城市用地構(gòu)成與地價(jià)總體水平及地價(jià)總量密切相關(guān)：地價(jià)總體水平與商業(yè)用地的比重成正比例關(guān)系，而與工業(yè)用地的比重成負(fù)比例關(guān)系。商業(yè)用地在城市中的比重主要取決于城市的職能特點(diǎn)及規(guī)劃用地的功能分區(qū)。同時(shí)，用地結(jié)構(gòu)的合理化既有賴于土地價(jià)值的經(jīng)濟(jì)調(diào)節(jié)，也有賴于城市規(guī)劃的政策調(diào)節(jié)，城市規(guī)劃在遵循“充分發(fā)揮土地使用效益”的原則下優(yōu)化城市用地結(jié)構(gòu)，有利于提高城市地價(jià)的整體水平。

城市用地空間布局對(duì)地價(jià)的影響

區(qū)位地價(jià)級(jí)差是導(dǎo)致城市空間結(jié)構(gòu)演變的基本動(dòng)因之一。反過(guò)來(lái)，城市總體規(guī)劃所確定的城市功能分區(qū)及空間結(jié)構(gòu)也會(huì)對(duì)城市地價(jià)的空間差異產(chǎn)生影響。它具體體現(xiàn)在城市空間結(jié)構(gòu)的層次決定土地價(jià)格的分級(jí)體系；商業(yè)、住宅、工業(yè)等功能用地的聚集程度決定了房地產(chǎn)價(jià)格總體水平和不同土地等級(jí)間價(jià)格差異的幅度，即城市用地功能分區(qū)及用地功能混合情況決定了地價(jià)級(jí)差，規(guī)劃道路運(yùn)輸網(wǎng)結(jié)構(gòu)及道路密度與地段價(jià)格直接相關(guān)。

第8篇：城市規(guī)模的劃分范文

［關(guān)鍵詞］集聚效應(yīng)；區(qū)域經(jīng)濟(jì)；Carlino模型；Segal擴(kuò)展模型

作者簡(jiǎn)介：陳 迅，男，重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院，教授，重慶 400030

童華建，男，重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院，重慶 400030

一、引 言

西部大開發(fā)是當(dāng)前我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，也是難點(diǎn)問(wèn)題。為什么一方面西部交通欠發(fā)達(dá)，另一方面道路利用率卻嚴(yán)重不足；為什么國(guó)家出臺(tái)了一系列優(yōu)惠政策支持西部開發(fā)，但外資和東部企業(yè)仍還是很少到西部投資；為什么西部大呼缺少人才，但西部地區(qū)高校畢業(yè)生和高層次人才卻大量流向沿海地區(qū)。其主要原因之一就在于我國(guó)西部地區(qū)人口和經(jīng)濟(jì)聚落分散，使得西部地區(qū)空間交易成本過(guò)高，空間規(guī)模不經(jīng)濟(jì)，缺乏集聚經(jīng)濟(jì)效率。

要利用集聚效應(yīng)促進(jìn)西部大開發(fā)，首要工作就是要對(duì)西部集聚效應(yīng)程度有所了解，這正是本文要做的工作。按照空間范圍的大小，集聚效應(yīng)可劃分為區(qū)域集聚效應(yīng)和城域集聚效應(yīng)，本文按照這種劃分對(duì)這兩種集聚效應(yīng)分別進(jìn)行了測(cè)度。集聚效應(yīng)的大小是個(gè)相對(duì)概念，為給西部地區(qū)找個(gè)參照系，本文同時(shí)也測(cè)度了東部地區(qū)的集聚效應(yīng)，期望通過(guò)對(duì)比得出相應(yīng)政策啟示。

二、區(qū)域集聚效應(yīng)測(cè)度

根據(jù)弗朗索瓦?佩魯（F?Perroux）的非均衡發(fā)展觀，在區(qū)域內(nèi)首先要實(shí)行經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的相對(duì)集聚，培育區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極，再以點(diǎn)帶面，帶動(dòng)整個(gè)區(qū)域增長(zhǎng)，達(dá)到開發(fā)整個(gè)區(qū)域的目的?？梢?，區(qū)域集聚程度的高低直接影響到整個(gè)區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)力，那么西部區(qū)域集聚程度到底有多大呢？雖然目前區(qū)域集聚經(jīng)濟(jì)在理論上已十分成熟，但由于區(qū)域投資、工資等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不易獲取，因此在區(qū)域集聚效應(yīng)測(cè)度方面還存在很大困難，僅能用一些統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來(lái)表示區(qū)域集聚效應(yīng)相對(duì)大小。表1通過(guò)一組描述性指標(biāo)對(duì)比了東西部區(qū)域集聚效應(yīng)大小。

人口密度反映一個(gè)地區(qū)的人口稠密程度，也直接反映一個(gè)地區(qū)人口集聚程度。東部每平方公里人口數(shù)達(dá)到457人，而西部?jī)H為61人，從人口密度所反映的東西部人口集聚程度相差甚大；城市化反映人類生產(chǎn)和生活方式由鄉(xiāng)村分散型結(jié)構(gòu)向城市集聚型結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的歷史進(jìn)程，東部城市化水平已達(dá)到46.11％，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)西部的28.73％；貨運(yùn)生成密度就是單位GDP所產(chǎn)生的貨運(yùn)量，當(dāng)一個(gè)地區(qū)人口、企業(yè)越分散時(shí)，生產(chǎn)、銷售所需的運(yùn)輸量也就越大，西部貨運(yùn)生成密度是東部的1.5倍，表明西部集聚程度比東部差；GDP集中指數(shù)的數(shù)值為0時(shí)表示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)完全分散，數(shù)值100時(shí)表示完全集中，從東西部的具體值可以看出，東部經(jīng)濟(jì)活動(dòng)比西部集中；地理聯(lián)系率的值越大，表示區(qū)內(nèi)產(chǎn)出與人口地理分布比較一致，意味著經(jīng)濟(jì)空間集中度低，統(tǒng)計(jì)值反映了與前面指標(biāo)同樣的結(jié)果；巨型和超大型城市數(shù)基本可以代表區(qū)域內(nèi)的經(jīng)濟(jì)“極核”，這樣的大城市越多反映該區(qū)域內(nèi)人口和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)集聚程度越強(qiáng)，西部這樣的城市只有一個(gè)，而東部卻有8個(gè)。上述六組指標(biāo)皆反映這樣一個(gè)事實(shí)，即西部整個(gè)區(qū)域人口和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)分散，運(yùn)輸成本高，區(qū)域集聚程度與東部地區(qū)相比還存在很大的差距。

三、城域集聚效應(yīng)測(cè)度

區(qū)域發(fā)展從空間格局來(lái)看是一個(gè)點(diǎn)、軸、面動(dòng)態(tài)過(guò)程，任何區(qū)域的發(fā)展都是從一個(gè)點(diǎn)開始，城市則是區(qū)域發(fā)展的起點(diǎn)，同時(shí)也是區(qū)域經(jīng)濟(jì)的“極核”和區(qū)域發(fā)展的重要依托，它通過(guò)極化效應(yīng)和擴(kuò)散效應(yīng)來(lái)影響區(qū)域發(fā)展。目前西部地區(qū)城市開發(fā)狀態(tài)不容樂(lè)觀：城市化水平低、城市密度小、結(jié)構(gòu)不合理、建設(shè)質(zhì)量差，這些嚴(yán)重影響西部開發(fā)成效。當(dāng)然城市人口和經(jīng)濟(jì)規(guī)模并不是評(píng)判城市發(fā)展效率的標(biāo)準(zhǔn)，關(guān)鍵是看城市集聚效應(yīng)的大小。因此有必要對(duì)西部城市集聚效應(yīng)作個(gè)準(zhǔn)確測(cè)度，了解西部城市發(fā)展效率，同時(shí)也可以間接反映區(qū)域集聚效應(yīng)的程度。

目前國(guó)外一般采用城市生產(chǎn)函數(shù)來(lái)估計(jì)城市集聚效應(yīng)，其中Sveikauskas（1975）、Segal,D.（1976）、Carlino,G.A.（1982）三人的研究較有代表性，模型和切入點(diǎn)皆不相同。目前，中國(guó)正處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期，體制頻繁變化導(dǎo)致數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)證工作的限制十分大，使得國(guó)外一些已有的成熟方法在我國(guó)的適用性并不高。由于特定城市內(nèi)某個(gè)產(chǎn)業(yè)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不完備，所以本文僅采用Carlino和Segal兩種方法對(duì)西部城市工業(yè)集聚效應(yīng)進(jìn)行測(cè)度。之所以測(cè)度城市工業(yè)部門的集聚效率，而不是整個(gè)城市的集聚效應(yīng)的原因主要源于數(shù)據(jù)問(wèn)題。誠(chéng)然，城市集聚效應(yīng)包括第二、三產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng)，且第二、三產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng)與工業(yè)部門的集聚效應(yīng)可能還存在很大出入，但是工業(yè)是城市經(jīng)濟(jì)的重要組成部分和產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它發(fā)揮著向前和向后的橫向效應(yīng)。1998年至2003年，西部城市市轄區(qū)工業(yè)增加值占GDP比重均值為46.9％，從這個(gè)角度來(lái)看，工業(yè)可以作為城市集聚經(jīng)濟(jì)的代表性變量。這里還需強(qiáng)調(diào)的是，本文選用兩種方法測(cè)度城市集聚效應(yīng)并不是做重復(fù)工作，Carlino方法僅能表示城市工業(yè)集聚效應(yīng)大小，Segal方法不僅能得出城市工業(yè)集聚效應(yīng)的存在與否，還能反映城市擴(kuò)張潛力大小，所以兩種方法更多的是互補(bǔ)作用。

（一）Carlino模型測(cè)度城市工業(yè)集聚效應(yīng)投資

對(duì)CES工資函數(shù)W=AQαLβ兩邊取對(duì)數(shù)，加上隨機(jī)誤差項(xiàng)得到如下計(jì)量方程：lnwi=lnA+αlnQi+βlnLi+εi

wi表示地級(jí)市i市轄區(qū)限額以上工業(yè)企業(yè)工資總額，Qi表示地級(jí)市i市轄區(qū)限額以上工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值，Li表示地級(jí)市i市轄區(qū)限額以上工業(yè)企業(yè)勞動(dòng)力，εi為殘差，集聚指數(shù)AI＝（1＋β）/（1－α），AI＞1表示存在集聚經(jīng)濟(jì)，AI=1表示集聚規(guī)模收益不變，AI＜1表示存在集聚規(guī)模收益遞減。本文之所以選用市轄區(qū)數(shù)據(jù)，原因在于城市的各項(xiàng)功能集中體現(xiàn)在市轄區(qū)，全市并不是城市功能的主體。數(shù)據(jù)資料來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》（2004）市轄區(qū)數(shù)據(jù)，其中西部①地級(jí)市有73個(gè)，東部有101個(gè)。運(yùn)用Eviews軟件，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行普通最小二乘估計(jì)，回歸結(jié)果見表2。

在第一次估計(jì)中，東西部DW值均遠(yuǎn)離2，表明東西部的數(shù)據(jù)均存在自相關(guān)問(wèn)題，我們采用廣義差分法對(duì)自相關(guān)模型進(jìn)行處理。在Eviews軟件包中可以采用簡(jiǎn)單的方法實(shí)現(xiàn)廣義差分法參數(shù)估計(jì)，即迭代法，在解釋變量中加入AR項(xiàng)來(lái)消除自相關(guān)。從方程2的回歸結(jié)果可見，修正后的東西部回歸DW值基本處于2附近，表明模型自相關(guān)問(wèn)題消失。將回歸系數(shù)代入集聚指數(shù)計(jì)算公式，得到西部城市工業(yè)集聚指數(shù)值為2.15，東部為2.44，即東部城市工業(yè)集聚程度高于西部城市。我們知道工業(yè)集聚程度并不能完全代表整個(gè)城市集聚程度，西部城市市轄區(qū)工業(yè)所占GDP比例明顯高于東部，東部城市第三產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)程度、集聚程度要明顯高于西部

，如果把第三產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng)也考慮在內(nèi)的話，東西部城市的綜合集聚效應(yīng)差距還要更大。

（二）Segal擴(kuò)展模型測(cè)度城市工業(yè)集聚效應(yīng)

這里仍以兩投入的柯布－道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)，但與Segal模型不同的是，本文以城市總?cè)丝趤?lái)表示城市規(guī)模，而不是城市就業(yè)人口，筆者認(rèn)為集聚效應(yīng)除了生產(chǎn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)外，還包括消費(fèi)規(guī)模效應(yīng)，即集聚起來(lái)的人口對(duì)城市消費(fèi)同樣也具有極大促進(jìn)作用。對(duì)于教育變量，國(guó)外已有的研究發(fā)現(xiàn)它不是很顯著，但鑒于中國(guó)特殊國(guó)情，各地區(qū)教育狀況相差甚大，因此有必要加入教育變量。眾所周知，省會(huì)或直轄市特性對(duì)所在城市的發(fā)展具有極大促進(jìn)作用，故在變量中加入省會(huì)虛擬變量來(lái)控制省會(huì)對(duì)城市發(fā)展的影響。

運(yùn)用如下城市生產(chǎn)函數(shù)：Q=AμPρEγKαLβ

Q為產(chǎn)出，A為常數(shù)項(xiàng)，μ表示?？怂怪行缘募坌?yīng)轉(zhuǎn)換因子，P表示省會(huì)或直轄市的虛擬變量，省會(huì)城市P取e，非省會(huì)城市P取1，E表示教育變量，K為資本，L為勞動(dòng)，γ、α、β分別為E、K、L的彈性，且α＋β＝1，即內(nèi)部技術(shù)規(guī)模報(bào)酬不變。

對(duì)于轉(zhuǎn)換因子μ取如下函數(shù)形式：μ=Bnλ ,B表常數(shù)項(xiàng)，n表示城市人口數(shù)，0

運(yùn)用上式來(lái)檢驗(yàn)城市工業(yè)部門的集聚效應(yīng)，目的是要研究工業(yè)部門的整體效率是否會(huì)隨著城市規(guī)模的擴(kuò)大而上升。樣本數(shù)據(jù)同樣來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》（2004），從中可以得到2003年西部各地級(jí)市市轄區(qū)教育投資額及市轄區(qū)人口數(shù)，還有限額以上工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值，年平均就業(yè)人數(shù)，固定資產(chǎn)與流動(dòng)資產(chǎn)，并據(jù)此得到人均資本擁有量。運(yùn)用Eviews軟件，對(duì)所得的數(shù)據(jù)進(jìn)行普通最小二乘估計(jì)，回歸結(jié)果見表3。

綜觀回歸結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)只有西部教育變量t檢驗(yàn)不顯著，其他變量的t檢驗(yàn)均很顯著，并且DW值和回歸擬合度也十分令人滿意。②首先來(lái)看省會(huì)或直轄市虛擬變量，東西部省會(huì)或直轄市特性產(chǎn)出彈性均大于零，即省會(huì)或直轄市的城市特性提高了城市工業(yè)產(chǎn)出效率，這基本符合我們直觀判斷。在我國(guó)絕大部分省份，行政中心與經(jīng)濟(jì)中心重合，省會(huì)城市經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，市場(chǎng)發(fā)育程度高，基礎(chǔ)設(shè)施健全，通訊、金融狀況也好于一般城市,從而導(dǎo)致上述結(jié)果的出現(xiàn)。同時(shí)，從上表也可以看出，西部省會(huì)變量產(chǎn)出彈性高于東部，對(duì)于這一結(jié)果也不難解釋。細(xì)觀西部各省份的經(jīng)濟(jì)中心，其必然是省會(huì)城市，且經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最快的也是省會(huì)城市，再看東部各城市的經(jīng)濟(jì)狀況，唐山、無(wú)錫、蘇州、廈門、青島等非省會(huì)城市的經(jīng)濟(jì)總量與競(jìng)爭(zhēng)力均與省會(huì)城市不差上下，部分城市甚至超過(guò)省會(huì)城市，這種差異導(dǎo)致了西部省會(huì)或直轄市變量產(chǎn)出彈性高于東部。

對(duì)于教育投資變量產(chǎn)出彈性，只有東部在95％的水平上，這一結(jié)果著實(shí)令人驚訝。按照基本經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，投資總量較低時(shí)它的投資彈性應(yīng)該較大。我國(guó)西部人均教育投資只有東部50.4％，理應(yīng)西部教育投資產(chǎn)出彈性高于東部，但我們也不應(yīng)忽略教育投資結(jié)構(gòu)及智力外流問(wèn)題。根據(jù)國(guó)內(nèi)外發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，初等教育投資收益高于中等教育，中等教育投資收益高于高等教育。目前我國(guó)東西部教育投資結(jié)構(gòu)實(shí)際情況是：西部三者之間的比例為：1∶6.6∶10.5；東部為：1∶5.2∶7.8，顯然西部教育投資結(jié)構(gòu)劣于東部，這必然會(huì)降低西部整體教育投資收益彈性；同時(shí)，西部還存在嚴(yán)重的智力外流情況，在東部比較優(yōu)勢(shì)的影響下，西部中高級(jí)人才“東南飛”情況非常嚴(yán)重。當(dāng)受過(guò)相當(dāng)教育的人才遷往發(fā)達(dá)地區(qū)，西部地區(qū)就會(huì)損失它的教育投資收益，西部教育投資實(shí)質(zhì)處于支持東部經(jīng)濟(jì)發(fā)展地位。綜上幾點(diǎn)原因，西部城市教育投資收益彈性低于東部也就不足為奇了。

至于西部資產(chǎn)投資收益彈性小于東部也不難解釋。根據(jù)邊際報(bào)酬遞減法則，當(dāng)一種生產(chǎn)要素投入量達(dá)到一定數(shù)量后，它的產(chǎn)量增量出現(xiàn)遞減趨勢(shì)。對(duì)于回歸結(jié)果的一種可能解釋是東部城市經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，可能吸引了更多的超額投資，導(dǎo)致資本產(chǎn)出效率下降，表現(xiàn)在回歸結(jié)果上就是東部系數(shù)小于西部。

從數(shù)據(jù)層面來(lái)看城市規(guī)模對(duì)產(chǎn)出效率的影響，機(jī)械解釋就是當(dāng)城市規(guī)模翻一番時(shí)，西部城市工業(yè)產(chǎn)出效率增加27％，東部城市工業(yè)產(chǎn)出效率增加19％。我們能否接受這個(gè)結(jié)果？從橫向?qū)Ρ葋?lái)看，這一結(jié)果顯然是令人滿意的。因?yàn)槌鞘屑坌?yīng)與城市規(guī)模是呈正態(tài)曲線狀，城市規(guī)模產(chǎn)出彈性在正態(tài)曲線左肩上先增后減。東部城市規(guī)?？赡芤呀?jīng)越過(guò)了拐點(diǎn)，導(dǎo)致其彈性比西部城市小，這也說(shuō)明西部城市的擴(kuò)張空間比東部大?？蓪?duì)城市規(guī)模產(chǎn)出彈性的單值大小還持有懷疑，③是否會(huì)因?yàn)槟Ｐ突蛘邤?shù)據(jù)問(wèn)題而導(dǎo)致對(duì)城市規(guī)模產(chǎn)出彈性估計(jì)有偏？一種可信的解釋④是由于模型自身的問(wèn)題從而導(dǎo)致高估了城市規(guī)模彈性。但這并不影響本文的研究，本文的意圖是通過(guò)東西部城市集聚效應(yīng)大小的對(duì)比來(lái)找出東西部差距的原因，而并不在乎值的確切大小。

四、結(jié)論及政策啟示

將集聚納入?yún)^(qū)域經(jīng)濟(jì)研究范疇已成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究的新方向，大量學(xué)者從單個(gè)區(qū)域視角或整個(gè)國(guó)家角度對(duì)集聚對(duì)區(qū)域發(fā)展的作用進(jìn)行了卓有成效的理論研究，但用對(duì)比手法探悉集聚對(duì)區(qū)域發(fā)展影響的實(shí)證研究還不多。本文首先用一組描述性指標(biāo)對(duì)比了東西部區(qū)域集聚效應(yīng)的大小，六組統(tǒng)計(jì)指標(biāo)反映了西部人口密度低，城際距離長(zhǎng)，運(yùn)輸成本高，中心城市少，整個(gè)區(qū)域集聚效應(yīng)小于東部。接著又用Carlino模型和Segal擴(kuò)展模型對(duì)西部城域集聚效應(yīng)進(jìn)行了計(jì)量分析，Carlino模型結(jié)果準(zhǔn)確反映了東西部城市集聚效應(yīng)的大小，西部城市集聚效應(yīng)小于東部；Segal擴(kuò)展模型的計(jì)量結(jié)果不但反映了與Carlino模型結(jié)果同樣的事實(shí)，而且還表明西部城市的擴(kuò)張潛力大于東部，西部教育投資產(chǎn)出彈性低于東部，教育投資結(jié)構(gòu)不合理。

在區(qū)域開發(fā)中，開發(fā)模式選擇的恰當(dāng)與否直接影響區(qū)域開發(fā)效率。我國(guó)西部大開發(fā)也是如此，目前對(duì)于究竟是選用增長(zhǎng)極模式還是其他模式已基本達(dá)成一致，即多種開發(fā)模式配套使用，但對(duì)于誰(shuí)先誰(shuí)后、誰(shuí)主誰(shuí)次問(wèn)題還爭(zhēng)論不休。對(duì)比區(qū)域和城域集聚效應(yīng)的計(jì)量結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)西部區(qū)域集聚效應(yīng)與東部的差距比城域集聚效應(yīng)的差距大，就問(wèn)題嚴(yán)重性而言，西部地區(qū)區(qū)域集聚問(wèn)題比城域集聚問(wèn)題更為嚴(yán)重。那么按照辯證法觀點(diǎn)，抓住問(wèn)題主要矛盾，則應(yīng)把解決西部區(qū)域集聚問(wèn)題放在首位。而解決區(qū)域集聚問(wèn)題較常用的方法就是培育區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極，發(fā)展中心城市。所以本文的實(shí)證結(jié)果有力地支持了西部開發(fā)應(yīng)以增長(zhǎng)極模式為主，優(yōu)先發(fā)展中心城市的觀點(diǎn)。

注 釋：

①西部省市包括：廣西，重慶，四川，貴州，云南，陜西，甘肅，青海，寧夏，新疆，數(shù)據(jù)缺失；東部省市包括：北京，天津，河北，遼寧，上海，江蘇，浙江，福建，山東，廣東，海南。

②Sveikauskas（1974）年在計(jì)算部門集聚效應(yīng)時(shí)，回歸的修正R2都十分小，最大不過(guò)0.26。

③Sveikauskas（1975）和Segal（1976）對(duì)美國(guó)城市的估計(jì)，城市規(guī)模每翻一番，城市工業(yè)生產(chǎn)率上升5％―6％；Shukla（1984）運(yùn)用印度數(shù)據(jù)研究表明，印度城市規(guī)模每翻一番，要素生產(chǎn)率上升9％。

④Moomaw（1981）指出Segal研究中對(duì)于資本存量的估計(jì)存在一個(gè)潛在偏差，從而城市規(guī)模彈性被高估了25％。

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第9篇：城市規(guī)模的劃分范文

關(guān)鍵詞：高密度；緊湊城市；空間模式；測(cè)度方法

1、空間模式

根據(jù)城市的不同規(guī)模，可以定位不同的城市空間模式，而不同的城市形態(tài)對(duì)應(yīng)的城市空間模式也是不一樣的。另外，在不同發(fā)展時(shí)期，城市外部形態(tài)和內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)可能差異很大，并會(huì)隨城市規(guī)模的擴(kuò)張發(fā)生路徑依賴特征的演化。在這種演化過(guò)程中，高密度城市和緊湊城市兩種類型可能會(huì)互相發(fā)生轉(zhuǎn)換。

早期城市一般呈現(xiàn)為集中式和連片向郊區(qū)擴(kuò)展，形成“團(tuán)塊狀”形態(tài)。由于城市形態(tài)緊湊度和土地利用混合度高，此時(shí)期城市空間模式一般屬緊湊城市。如果城市建設(shè)密度和人口密度也高，則是高密度緊湊城市，反之則為低密度緊湊城市。隨著城市規(guī)模擴(kuò)張或因城市所處地形條件限制，城市有可能形成星狀、帶狀、蔓延等分散式形態(tài)，城市形態(tài)緊湊度低，土地混合利用高低差異可能很大。這種情況下可能出現(xiàn)高密度城市、低密度城市、緊湊城市等各種城市類型，包括高密度緊湊城市類型。

由于城市規(guī)模的進(jìn)一步擴(kuò)張、城市內(nèi)各區(qū)域聯(lián)系強(qiáng)化或政策管理因素的作用等，部分城市可能再一次步入集聚發(fā)展時(shí)期，空間上連成片，城市形態(tài)緊湊度和土地利用混合度提高，形成緊湊城市；或人口與建筑也同時(shí)高密度化，出現(xiàn)高密度緊湊城市，反之亦然。對(duì)于那些由于地形條件限制，城市用地空間不能連成片的城市，城市形態(tài)緊湊度雖低，但各建成區(qū)則能高密度化并提高土地的混合利用水平，可能形成高密度城市。

當(dāng)城市規(guī)模太大或其它原因?qū)е鲁鞘杏诌M(jìn)入分散化時(shí)期時(shí)（如在其遠(yuǎn)郊建設(shè)衛(wèi)星城或新城），可能再一次重復(fù)第二階段的現(xiàn)象，或由于自然的阻隔或人為控制，形成組團(tuán)式城市。這樣，將再一次可能形成高密度城市、低密度城市、緊湊城市等各種城市類型，包括高密度緊湊城市。因此，每個(gè)階段的城市均可演化成不同的城市形態(tài)類型，關(guān)鍵是自然條件是否允許和政策管理措施是否得當(dāng)。同樣，也不是所有的城市都能演變成緊湊城市。

2、測(cè)度方法

高密度緊湊城市可以用社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和空間指標(biāo)來(lái)測(cè)度和衡量其城市密度和緊湊狀態(tài)（見下表）。社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)主要測(cè)度城市密度。其中，人口密度反應(yīng)了城市人口的密集程度，而資本密度和城市體積密度指的是單位土地面積上的資本積累量，開發(fā)狀態(tài)則反映了城市土地的投資強(qiáng)度，而土地開發(fā)率測(cè)度土地建成區(qū)化水平，用以測(cè)度土地橫向和豎向開發(fā)利用的差異性?？臻g指標(biāo)主要測(cè)度城市形態(tài)的緊湊度化水平。

這些指標(biāo)如何組合，各自的閥值或臨界值如何界定？一般說(shuō)來(lái)，如果采用歷史對(duì)比方法，以各指標(biāo)提高或其增量為正值，都可以視為城市正在高密度化和緊湊化。但城市是否為高密度緊湊城市，則需要較為準(zhǔn)確的判定值，這一工作非常困難和復(fù)雜，難以找到公認(rèn)正確的數(shù)值。其原則應(yīng)根據(jù)國(guó)家和城市的人口規(guī)模和土地總量及其發(fā)展趨勢(shì)、不同國(guó)家的社會(huì)經(jīng)濟(jì)整體水平、不同城市的發(fā)展階段、文化價(jià)值觀和消費(fèi)模式、食品安全水平和自然條件限制性等因素綜合確定。

例如，就緊湊城市人口密度指標(biāo)而言，美國(guó)、加拿大等西方國(guó)家所謂緊湊城市的人口密度，與日本、中國(guó)的一些城市相比相差十幾甚至幾十倍。倫敦巴比坎（Barbican）地區(qū)改建是英國(guó)公認(rèn)的高密度建設(shè)方式，但其人口密度僅為406人/公頃。吉姆?托馬斯研究了蘇格蘭愛(ài)丁堡老城，將其作為緊湊城市發(fā)展中的一個(gè)成功實(shí)例，但其人口密度大概僅為57人/公頃?？梢姡鞣絿?guó)家建設(shè)緊湊城市的標(biāo)準(zhǔn)與發(fā)展中國(guó)家的人口大國(guó)相比真是“小巫見大巫”。前者直觀上看屬于低密度緊湊城市，而后者才是高密度緊湊城市。

然而，在美國(guó)、俄羅斯、加拿大等地廣人稀的國(guó)家，人們對(duì)于擁擠或?qū)挸ǖ呐袛嗔⒆阌谖幕瘍r(jià)值觀和傳統(tǒng)習(xí)慣上的認(rèn)識(shí)，其標(biāo)準(zhǔn)與中國(guó)、日本等國(guó)家的城市居民差異很大。因此，這些國(guó)家依然可以根據(jù)自己的情況劃分和建設(shè)自己國(guó)家的高密度緊湊城市，而對(duì)密度高低只能進(jìn)行相對(duì)的理解。例如，雖然學(xué)界沒(méi)有給出高密度城市精確的界定數(shù)值，但普遍認(rèn)為香港、北京、上海、廣州、蘭州、重慶等城市是高密度城市。

3、注意問(wèn)題

“二戰(zhàn)”后，“郊區(qū)化”和“逆城市化”成為西方國(guó)家城市化的普遍現(xiàn)象，導(dǎo)致了城市的飛速蔓延式空間擴(kuò)張。為解決城市中心的衰敗問(wèn)題，保護(hù)鄉(xiāng)村環(huán)境和景觀，減少對(duì)城市綠地的占用，重新振興城市中心，緊湊城市概念及其相關(guān)理論被視為一種先進(jìn)的理念和手段而采用。西方國(guó)家城市的緊湊度是十分有限的，高密度化進(jìn)程更受到法律和傳統(tǒng)文化的限制。然而在中國(guó)這類“人多地少”的國(guó)家，建設(shè)高密度緊湊城市則勢(shì)在必行，因?yàn)楦呙芏染o湊城市能節(jié)約土地，保護(hù)耕地，降低對(duì)生態(tài)環(huán)境的破壞，同時(shí)滿足更多城市人口的居住需求。

城市消費(fèi)人群密集增加了就業(yè)、購(gòu)物、娛樂(lè)、教育等設(shè)施的分布密度，減少了居民出行距離；有效的規(guī)模經(jīng)濟(jì)提高了城市基礎(chǔ)設(shè)施的服務(wù)效率和利用率，尤其是減少了管線、道路等設(shè)施的服務(wù)距離，有利于減少能源和資源消耗；優(yōu)先發(fā)展公共交通，減少私人小汽車的使用，有利于降低污染和溫室氣體的排放；提高建筑高度，減少建設(shè)用地比例，可增加綠地和開放空間面積，有助于改善城市生態(tài)環(huán)境。

雖然中國(guó)的城市中心區(qū)衰落問(wèn)題尚不突出，但保護(hù)鄉(xiāng)村環(huán)境和景觀、增加城市綠地比例、提升城市競(jìng)爭(zhēng)力、有效控制大城市的無(wú)序蔓延、切實(shí)解決日漸增加的交通阻塞，提高人居環(huán)境質(zhì)量等肯定是我國(guó)城市未來(lái)建設(shè)需要重點(diǎn)解決的核心問(wèn)題。因此，制訂相應(yīng)的高密度緊湊城市的建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)劃規(guī)范十分必要。指標(biāo)取值既要保證我國(guó)城市化進(jìn)程和現(xiàn)代化的用地需求，又要保證國(guó)家糧食安全、農(nóng)業(yè)用地需求和生態(tài)環(huán)境安全及城市居民的生活質(zhì)量，即高密度緊湊城市建設(shè)需要“度”的限制。否則，會(huì)產(chǎn)生一系列難以預(yù)料的后果：如城市過(guò)高的密度會(huì)迫使人口外流，造成郊區(qū)化；環(huán)境過(guò)于擁擠，城市容易變得骯臟、凌亂，增加疾病傳播的可能、不良的社會(huì)治安因素及對(duì)自然災(zāi)害的防護(hù)不利；交通壓力增大，加重道路交通堵塞，延長(zhǎng)通勤時(shí)間，導(dǎo)致空氣質(zhì)量惡化；緊湊城市中常見的高層住宅不利于社區(qū)交往和鄰里交流，影響居民的室外活動(dòng)，這對(duì)于老人和孩子尤其不利；過(guò)高密度的居住環(huán)境難以保證良好的室內(nèi)通風(fēng)和采光效果，尤其會(huì)增加城市熱島效應(yīng)，破壞微氣候；過(guò)高的居住密度，會(huì)導(dǎo)致環(huán)境噪聲加重，增加居民心理和精神上的壓力。

參考文獻(xiàn)：