|
长图片，请横屏滑动查看 24小时“湾区脉搏” 1 粤港澳大湾区是世界“最大规模”的湾区城市群 世界银行在《东亚变化中的城市图景》的报告中指出，珠三角已取代东京成为全球最大城市化区域。就面积上而言，粤港澳湾区面积5.65万km²，是纽约湾区的2.6倍，旧金山湾区的3.3倍，东京湾区的4.2倍，建成区面积也大于其他城市群。但粤港澳大湾区相比其他湾区地均产值与人均产值差距巨大，2016年粤港澳大湾区地均产值与人均产值分别为纽约湾区的1/3、东京湾区的1/2、旧金山湾区的1/2与1/5。 粤港澳大湾区 陆地面积：56500km² 建成区：5275 km² 地均GDP：0.24亿美元/km² 人口密度：1212人/km² 人均GDP：2万美元 纽约湾区 陆地面积：21500km² 地均GDP：0.74亿美元/km² 人口密度：1088人/km² 人均GDP：6.8万美元 东京湾区 陆地面积：13600km² 建成区：5038 km² 地均GDP：0.49亿美元/km² 人口密度：1191人/km² 人均GDP：4.1万美元 旧金山湾区 陆地面积：17400km² 建成区：3909 km² 地均GDP：0.45亿美元/km² 人口密度：425人/km² 人均GDP：10.5万美元 数据来源：European Commission, JointResearch Centre (JRC); Columbia University, Center for International Earth ScienceInformation Network - CIESIN (2015): GHS population grid, derived from GPW4,multitemporal (1975, 1990, 2000, 2015). European Commission, Joint ResearchCentre (JRC) 2 粤港澳大湾区是世界“最高密度”的湾区城市群 沿各大城市群主要发展走廊，截取人口密度断面，并置于同一尺度坐标系上，最突出的人口密度峰值均出现在粤港澳大湾区，包括澳门、香港、深圳与广州。相比而言，纽约、东京的密度则缓和许多。 长图片，请横屏滑动查看 数据来源：EuropeanCommission, Joint Research Centre (JRC); Columbia University, Center forInternational Earth Science Information Network - CIESIN (2015): GHS populationgrid, derived from GPW4, multitemporal (1975, 1990, 2000, 2015). EuropeanCommission, Joint Research Centre (JRC) 纽约与旧金山湾区均显示出明显的中心集聚、周边蔓延特征，而东京则由中心向外围显现缓慢跌落态势，粤港澳大湾区则更加凸显了中心与非中心地区的密度势差，人口集中度更高。 3 粤港澳大湾区是世界“最多中心”的湾区城市群 其余三大城市群均显现出单中心的分布结构，而粤港澳大湾区则有明显的多中心发展态势。 数据来源：Suomi NPP VIIRS， http: / /www.nsof. Class. Noaa. gov /saa /products/welcome 4 大湾区现状空间结构为双核“Z”网络 各市之间的企业投资与人员流动，代表了湾区要素交融的活跃度。（因数据受限，本文涉及企业投资与人员流动的分析仅针对珠三角九市。） 资金与人口的流动，显现出“Z”字 网络化格局，以广州、深圳为核心链接佛山、东莞、惠州形成的“Z”，构筑了湾区湾区人口和资金流动的最核心动脉。
粤港澳大湾区企业投资联系与人口通勤联系 数据来源：企业工商数据、手机信令数据 5 按照通勤连接强度，粤港澳大湾区形成了三个都市圈 忽略地理空间关系与行政边界，基于各个街镇之间的通勤联系数据[1]，通过网络分析的方法，将珠三角各个街镇根据通勤联系强度与关系进行重新布局，以探究珠三角各空间单元的实际联系网络[2]。
珠三角地区职住联系规模分析图 注：粗细代表跨城通勤规模 通过网络联系的视角可发现，深莞惠都市圈呈现高集中度、高联系强度、紧凑网络的特征。且东莞在自成一体的基础上，通过东南组团街镇与深圳有着紧密联系，惠州的惠城、博罗等地区相对居于紧密网络之外。
注：以珠三角镇街为基本空间单元，基于职住通勤数据，采取ForceAtlas2布局算法，即布局位置与地理位置无关而与单元之间的联系有关，单元间联系越强则基于重力模型更加靠近。 广佛肇都市圈则显示出两大簇群 游离节点和相对松散网络的特征。广州与佛山各成一簇，荔湾-南海地区是两地联系密集地区，肇庆大多数街镇均居于紧密网络之外。
注：以珠三角镇街为基本空间单元，基于职住通勤数据，采取ForceAtlas2布局算法，即布局位置与地理位置无关而与单元之间的联系有关，单元间联系越强则基于重力模型更加靠近。 珠中江都市圈则显示出小体量、小强度、半环状发展的特征，都市网络体量较小，联系密切程度不高，都市圈尚在发育中。
注：以珠三角镇街为基本空间单元，基于职住通勤数据，采取ForceAtlas2布局算法，即布局位置与地理位置无关而与单元之间的联系有关，单元间联系越强则基于重力模型更加靠近。 双核Z网络，三大都市圈，是对粤港澳大湾区现状空间特征的概括。——但是，这样的结构，绝非一成不变！因为： 6 要素融通促进大湾区的边界地区崛起 随着区域要素流动的紧密化与建设空间的连绵化，湾区城市开始走向融通、融合与一体化，形成了新时期湾区空间的跨界化发展趋势。 2000年以前，随着改革开放的推进，湾区城市之间的要素流动不断加强，但城市建设仍以围绕传统中心增长为主；2000年以后，随着跨界联系的持续密集化与高频化，大量边界发展现象开始出现，跨境合作也成为发展趋势，湾区走向跨界融通阶段。
1980-2015年湾区人口密度分布图 数据来源：EuropeanCommission, Joint Research Centre (JRC); Columbia University, Center forInternational Earth Science Information Network - CIESIN (2015): GHS populationgrid, derived from GPW4, multitemporal (1975, 1990, 2000, 2015). EuropeanCommission, Joint Research Centre (JRC) 以社区发现（Community detection）的算法，我们将湾区划分为若干个城市组群，组群之内联系紧密，而组群之间联系相对松散。在此基础上我们识别了一些跨界联系强于界内联系的地区，在这些地区，行政边界的壁垒在市场力量下有所消弭。如凤岗，属于东莞的行政管辖，但在通勤联系上与深圳更加密切。
基于职住关系与社群发现算法的珠三角地区跨界城市地区识别 注：以珠三角镇街为基本空间单元，基于职住通勤数据，颜色基于社群发现算法赋予，不同颜色代表不同城市社群。虚线框为跨界城市地区。相关参数：Resolution：0.6，Number of Communities: 13 总体上，跨界发展的趋势在东岸地区更显突出，深莞交界的长安、虎门、凤岗，深惠交界的淡水地区，均呈现与深圳联系更强的特征。其他如莞惠交界、广佛交界、佛中交界处均出现此类现象。 7 边界城市社群重组，再造粤港澳大湾区空间体系 同样基于职住联系与网络分析的方法，对珠三角空间单元的实际联系网络进行分析。总体上，湾区形成了疏密相间的簇群与节点布局体系。根据网络联系的紧密程度与布局特征，我们将街镇网络划分为三类：紧密网络型城市集核、松散网络型城市集群与相对独立型城市节点。
珠三角地区职住网络分析图（划分城市集核） 数据来源：手机信令数据 紧密网络型城市集核呈现出高度紧密的网络、高频度的联系与高出入度的核心节点，典型地区如深圳中心地区，是湾区服务产业、就业人口高度集聚的地区，经济活力与要素流动性较强，具有突出的中心性；
福田-南山-宝安-龙华职住网络分析图 松散网络型城市集群呈现松散网络、中频联系，典型地区如东莞、中山的大多数镇街，体现为制造产业强大，空间关联网络较弱，缺乏明确的中心地区；
东莞-宝安、光明部分街道职住网络分析图 相对独立型城市节点则更多体现为自成体系的特征，如肇庆高新区、惠东等，具有小范围辐射与服务的特征，空间辐射能力与网络联系度不高。
8 在“双核Z网络，三大都市圈”的现状空间结构中，存在着一些“摇摆的”地区 中山-珠海虽然与广佛之间拥有区位、基础设施连接的优势，但呈现出一种摇摆的“中立性”。
珠三角地区职住网络分析图 就现状基础设施而言，珠中江与广佛肇之间的便利性远大于其与深莞惠之间，但从通勤联系及企业联系的视角分析，珠中江与其他两大都市圈的联系相对均衡，具有一定摇摆特征。
基于企业总部-分支联系的珠三角街镇联系图 数据来源：工商企业数据 |
|
|
