政策解读

行业新闻

规划成果

产业调研成果

招商策划成果

概念规划成果

地产策划成果

投融资顾问成果

园区规划成果

产业规划成果

企业战略成果


	首页 > 大数据产业 > 大数据行业资讯基于时空大数据的粤港澳大湾区城镇群结构研究

基于时空大数据的粤港澳大湾区城镇群结构研究

来源:中机院时间:2021-03-31 点击: 1569次

本文结合大湾区区域综合结构特征以及大湾区相关规划政策空间布局特征，阐述了大湾区内城镇群结构的发展状态、发展问题以及未来方向。指出未来粤港澳大湾区的发展需要进一步加强多中心协调机制优势，解决区域内东强西弱、周边滞后、核心北移等结构问题。梳理各类单元间的

　　粤港澳大湾区是中国重点建设的战略区域，其协同结构的有效认知是打造世界级湾区的核心研究内容。作为一种重要的城镇群发展模式，大湾区内部具有复杂的城镇协同关系，这一关系充分体现在城镇间的人群流动特性上，而跨城职住迁徙是区域人口流动的一种直观、稳定的表现，基于高精度跨城职住迁徙数据开展湾区协同结构的认知意义显著。文章在总结归纳国内外湾区协调发展研究、跨城职住综合应用研究的基础上，基于百度地图所识别的跨城职住时空大数据开展了粤港澳大湾区协同认知方法的研究与实践。研究构建了跨城职住交换网络，以统计单元为网络节点、以交换流量为连接权重，从加权连入连出度占比、加权中心度、迁徙平均距离3个方面认知跨城职住关系。研究进一步结合经济数据展开城镇群协同关系的聚类分析，将大湾区内各空间单元归纳为交流中心单元、优势单元及其特例、待发展单元、输出型单元、输入型单元6类。研究结果发现，当下粤港澳大湾区构建了广州—佛山、中山—珠海、深—莞—惠3处交换结构异质性组团，多中心发展结构明显。同时湾区协同不均衡的问题仍然存在，各类协同特征单元呈显著的圈层结构分布，东西岸城镇交换关系差异明显。最后，本文结合大湾区区域综合结构特征以及大湾区相关规划政策空间布局特征，阐述了大湾区内城镇群结构的发展状态、发展问题以及未来方向。指出未来粤港澳大湾区的发展需要进一步加强多中心协调机制优势，解决区域内东强西弱、周边滞后、核心北移等结构问题。梳理各类单元间的合作模式，强化协同网络中优势空间单元的贡献程度，巩固交流中心单元的参与程度，避免极核同周边形成单向的输入输出，充分利用广阔的湾区腹地促进区域功能的循环与互补，以期为粤港澳大湾区的协同发展提供支持。

　　1、引言
　　湾区建设是城镇群协同发展的一种重要模式。良性、高效发展的湾区往往会成为促进区域乃至全球经济发展的重要增长极。湾区内城镇间的协同结构是评估湾区建设水平、优化湾区运行效率的重要影响因素。湾区内的人口格局是城镇群协同关系的一种重要表征，而跨城职住是一种稳定性强、目的性明确、协同属性显著的区域流动行为。因此，基于时空大数据分析湾区城镇群的跨城职住关系对研究湾区综合发展水平、认知城镇群关系结构有着重要的影响。粤港澳大湾区是中国城镇群建设的核心区域。2017-03李克强总理在第十二届全国人民代表大会第五次会议上明确提出要研究制定粤港澳大湾区城市群发展规划;2019-02，由中国中央、国务院发布的《粤港澳大湾区发展规划纲要》明确指出大湾区未来建设世界级城市群的定位。当下，大湾区正在高标准、高质量的规划发展目标下飞速建设，结合高质量数据开展粤港澳大湾区城镇群结构分析意义显著。

　　1.1 国内外湾区理论及实践研究
　　湾区发展研究的核心是面向海湾地区内的城镇群，针对城镇群发展结构的探讨一直以来都是学者们关注的要点。19世纪末霍华德描述了田园城市中圈层结构特征的区域城镇组群发展模式，对城镇间的交通、经济、规模等内容做出设想。20世纪30年代中心地理论阐述了城镇间存在的等级、服务范围及相关关系，描述了六边形的城镇分布模式。Peter等(2010)在产业链结构基础上提出多中心城市群理论，论述了单中心与多中心城市群发展的特征及利弊。随着区域内城市间、城乡间关系愈发紧密，针对区域内城镇结构的研究也逐渐丰富，前苏联专家对符合一定城镇结构、规模、城市化水平的区域进行统一认识，提出城市聚集区。戈特曼进一步提出大城市连绵区，指出由若干大城市为中心、常拥有国际性海港、区域高度城市化的连绵地区所具有的特性以及认知的意义。麦吉从亚洲乡村城镇化进程中的人口规模以及城市化水平的特征出发，提出亚洲城乡融合区，对区域城镇结构的研究做出了补充。

　　早期国际湾区的实践注重顶层设计，各湾区均构建了完善的规划、政策、法律体系及相应的统筹协调机构。纽约湾区1929年第一次出版了《纽约及其周边地区的区域规划》，之后3次制定了面向区域发展建设的规划，针对中心同卫星城之间的协同关系及功能分配不断做出改进优化;东京湾区1951年实行《港湾法》，自2006年后陆续出台3个专项规划。旧金山湾区2013出台《旧金山湾区2040区域战略》，对既有的湾区发展策略进行了整合。兰斯塔德城镇群先后五次制定空间规划政策，展开多核城市群和增长极之间的不断博弈。

　　当今国际上面向湾区的理论研究，则主要聚焦于既有建设的优化与治理。包括湾区的运营管理及优化，对各类设施的综合维护、效率评估、使用评价等研究;又或是分析非空间层面中不同城市发展机制对城市运行的后续性影响。除此以外，面向湾区的人居健康与生态保护研究也逐渐成为研究重点。我国的湾区建设仍处于快速发展阶段，研究多从国内湾区分析或国内外案例对比的角度，开展偏向于区域宏观视角的、探讨性的研究。方向涉及顶层设计、城镇群结构、产业结构、区域协同、法律法规、教育医疗、公共服务等多个角度，通过对现状问题的剖析与相应策略的提出，对湾区的优化建设提供参考。

　　1.2 时空大数据应用研究进展
　　随着信息技术的快速发展，以及互联网、物联网等新兴数据的高度发达，运用多源时空大数据开展城市的感知、分析、模拟、预测已经成为重要的研究方向，时空大数据所具有的高时空粒度与跨度、多源样本覆盖、人本特征显著等属性为城市发展研究带来了新的契机。同时，结合时空大数据开展城市的编制、审批、管理、优化、动态监测、评估预警亦成为规划实践的核心内容，改变了传统规划的思维模式。从对象尺度来看，时空大数据的应用分析包含建筑、社区、城市、城镇群(区域)、全国乃至全球等不同尺度。在针对尤其是大尺度空间、长时间跨度的区域国土空间分析中，时空大数据的应用具有极大的优势。

　　面向区域城镇群、湾区城镇群的时空大数据应用主要包括描述识别、模拟预测、评估评价定量分析等方向。其中，描述识别是运用多时段遥感影像、职住OD数据、POI、手机信令、公交刷卡、卫星定位、点评文本等数据对湾区城镇群的各类要素及要素关系展开定量研究，以实现对城镇群的有效感知;模拟预测是对湾区中多类别、多时相数据的变化特性进行分析，探究城市现象的核心驱动因素并构建模型，以实现城市的发展预测;评估评价研究，是对湾区城镇群运维过程中产生的各类过程数据进行分析及筛选，将能够突出表达区域发展状态的信息纳入到城镇群评价指标体系中予以应用，通过对指标的定性分析定量计算给与城市运维优化的建议。当下，时空大数据的有效应用已经成为新型城镇群高质量发展的重要指标，但整体上针对湾区分析的数据粒度仍普遍较粗，湾区内城镇群协同结构的精细化分析依然匮乏。而本研究所开展的跨城职住分析，正是在区域城镇群尺度下积极探索应用高空间粒度时空大数据，基于跨城职住信息所进行的城镇群协同结构认知。

　　2、数据特征与研究方法
　　2.1 跨城职住数据特征分析
　　职住数据是一种表征人的居住、工作、职住关系的典型时空大数据。居住与工作是人类的重要需求，居住及办公功能也是城市功能的核心组成要素。针对职住空间的研究主要包括3个方面：职住空间的精准识别、职住关系的分布及结构特征分析、职住关系对居住者以及对城市发展的影响。但传统的职住分析多聚焦于单一行政区，对于跨行政区划的大尺度职住数据分析较为匮乏。

　　跨城职住信息具有如下的数据特征：

　　(1)不同于跨城迁徙数据或区域流动数据，跨城职住数据精准描述了人群一段时间内具有频繁重复性、目的性明确的跨城流动行为，具有稳定性。数据中的居住与工作属性，突出体现了人群在区域范围内对于居住及办公功能的不同需求，是城镇群间互相交流协同的一种直观表现。职住信息所表达的数据特征不仅是对人群流动状态的有效认知，也是对城市发展结构的重要表征。

　　(2)跨城职住关系是城镇间跨城职住者互相流入流出所构成的一种交流网络，这一跨城交流网络具有一般网络数据的特征。城镇作为网络数据中的节点，通常具有连入度、连出度、中心度等属性，连接关系作为节点间的边通常具有权重的属性，这些因子也常常被引入到网络数据的分析研究中。

　　(3)作为真实地理坐标系下的网络数据，跨城职住网络当中各节点间的空间距离具有现实意义。针对与某一城市节点连接的所有边，其长度水平反映了该城市所影响跨城职住者的辐射范围，同时也反应了跨城通勤的距离成本。该因子是反映跨城职住网络特色的一项重要因子(郭亮等，2018)。

　　2.2 研究框架与技术方法
　　结合湾区发展建设的需求以及相关数据特性，本研究拟定技术路线，包括6个步骤：

　　(1)划定空间单元。根据研究目标与需求，选取适当的空间单元作为研究对象，将跨城职住数据等其他多源数据划分到各个空间单元当中。单元的划分应充分保证其合理性与可对比性。

　　本研究在针对粤港澳大湾区的分析中，主要选取各城市的区县行政区划作为空间单元。由于大湾区城镇群的建设已进入到快速发展阶段，以城市作为基础单元不能体现出区域之间的发展特性，因此选择空间粒度更细并且统计数据易得的区县单元为研究基础。对于不设区的中山市、东莞市，以相应的分区规划作为单元划分的依据。对于香港特别行政区、澳门特别行政区，则采取不进一步分割空间单元的方式进行分析。

　　(2)选取分析因子。对既往跨城职住数据研究中选取的分析因子进行总结，并分析跨城职住数据特性、网络数据结构特性。本研究最终选取了输入总量、输出总量、输入距离、输出距离、连接度以及经济总量作为初步的分析因子。定义居住在本地工作在外地的迁徙行为为输出、居住在外地工作在本地的迁徙行为为输入。分析因子的概念如下：

　　输入总量、输出总量分别代表某空间单元的输入总人数、输出总人数。该因子表征空间单元输入输出人数的量级。

　　输入距离、输出距离分别代表输入到某空间单元的迁徙者起始点直线距离，从某空间单元输出的迁徙者起始点直线距离。该因子表征空间单元跨城职住输入输出的影响范围。

　　连接度表示与某空间单元有关联的输入输出总量在全域连接总量中的占比。该因子表征空间单元在整体迁徙网络中的重要程度。

　　经济总量选取各空间单元的GDP总量，用来表征该单元的经济发展水平。

　　(3)因子标准化。本研究选取的空间单元形态并不统一，单元自身的规模对因子等级存在极大影响。对各因子进一步展开标准化，得到输入输出总量占比、输入输出平均距离、加权中心度、人均经济总量6项因子。

　　(4)对选取的属性因子进行相关性检验，剔除相关性高的因子。

　　(5)对因子列表进行正态标准化，满足聚类分析的标准。

　　(6)结合系统聚类、K-Means聚类分析，选取最优的分类子集。基于分析结果得出研究范围内各类别的空间分布，并总结其特性。

　　3、粤港澳大湾区城镇群跨城职住结构认知
　　3.1 区域交通与经济格局分析
　　近年来大湾区的空间格局在不断发生改变，湾区城镇群间的交通联系愈发紧密。继1997虎门大桥通车之后，2018-09广深港高铁通行，2018-10珠港澳大桥通行，2019-04南沙大桥(虎门二桥)通行，以及未来深中通道即将建成通行。随着多项超级工程的竣工，粤港澳大湾区内尤其是珠海口东西岸城市间的空间格局发生着巨大的改变，也为其区域进一步的协同发展奠定了基础。

　　大湾区的经济建设一直处于中国领先地位，但湾区内部经济发展水平仍呈现不均衡的状况，经济格局具体表现为“东强西弱”的状态。近二十年间，香港经济总量一直处于领先地位，在2018年前后被深圳市反超。深圳与广州的经济总量自2004年后有显著提升，当下同香港并处于经济领先地位。佛山与东莞次之，两市的经济状况发展平稳。珠海、中山、肇庆、惠州、江门、澳门经济总量相对较低。经济增长速率方面，各城市在2011年前经济总量增速波动较大，自2011年之后的近十年中各城市的经济总量基本处于稳定增长状态。2015年澳门经济总量下降明显，与其旅游、博彩服务业产值的持续下降关系紧密。

　　3.2 区域跨城职住结构认知
　　为识别粤港澳大湾区内的城市群跨城职住关系，本文基于百度地图所识别的跨城职住数据展开分析。数据中，居住地点的识别，是指用户空间定位及时间分段多处于工作日夜晚及周末，数据空间定位位置多位于居住区域，且满足在该城市居住超过半年等条件进行判断;工作地点的识别，是指用户空间定位及时间分段多处于工作日白天、数据空间定位位置多位于办公区域、连接无线属性多为公共无线等条件进行判断。本研究以2019年初识别的跨城职住数据展开分析。

　　湾区内跨城职住水平整体较高，研究识别了近1550000条跨城职住行为。城市间的迁徙总量中广州—佛山、深圳—东莞、深圳—惠州排名最高，3组城市均为空间上相互邻接的关系。广州与东莞、肇庆与佛山、珠海与中山的总量次之、数量相近，而江门、香港、澳门的迁徙总量在区域范围内相对最低。计算各城市的迁出总量比迁入总量，可以看到中山、佛山、惠州输出大于输入，本地居民趋向于到外地寻找工作;江门、深圳、东莞输入输出基本持平，城镇间职住交换趋于平衡;而肇庆、广州、香港、珠海、澳门则输入大于输出，有更多的外地跨城职住者选择在此工作。

　　进一步以区县尺度为单元分析城镇间职住关系特征。运用Gephi构建各区县间跨城职住关系网，计算各节点的加权连入度、加权连出度，以分别代表该区县的输入数量的等级、输出数量的等级。

　　迁入迁出数量层面佛山市南海区、顺德区，中山市南部组团有较多迁出;珠海市香洲区、佛山市南海区则迁入较多。在跨城职住所构建的网络中，珠海口东西两侧的城镇联系模式分异明显。东侧城市间跨城职住联系更为紧密，各单元的网络结构复杂，跨城职住流动分布更加均质。东莞、深圳、惠州3市交界处的区县之间形成了密切、复杂的交换组团。西侧的城市各单元间网络结构相对简单，但交换关系明确。当下形成了以佛山城区为中心与周边单元具有密切交换关系的发散组团，以及中山、珠海间的高数量、单一化的交换组团。

　　计算各节点的中心度与连接度，以分别代表与该节点具有连接关系节点的数量等级以及与该节点具有连接关系节点的连接总量等级。湾区内各单元中心度呈现出沿海高于内陆、中心高于边缘的趋势，各单元的中心度数值差异较小。中心度最高的单元分布在香港、澳门、珠海香洲区及斗门区等珠海口周边一带，该区域与湾区内的其他各区县均存在着更高程度的跨城职住交换关系。

　　各单元连接度数值分异较大。除佛山市南海区作为区域内最大的交换单元外，其他次一级连接度单元诸如香洲区、宝安区、龙华区、白云区、顺德区等则都相对均匀的分布于湾区中心地带。整体上湾区内各单元的连接度呈现中间高周边低的现象，同样处于边缘地带的肇庆市与惠州市，其连接度水平均要整体好于江门市。

　　跨城迁徙距离层面，各城市的平均跨城迁徙距离集中于30—50 km，平均距离的极值分别为肇庆最大，澳门最小。跨城职住者的移动距离同移动数量呈显著的负相关关系，且下降趋势明显，25%跨城职住行为的移动距离小于13 km，跨城职住整体上趋向于开展短距离的出行活动。

　　其中，移动距离小于全样本上四分位标准的近距离移动行为，主要发生在广州—佛山城区交界处、中山南部组团—珠海香洲区—澳门的交界处，以及广州市—东莞市—深圳市—香港两两毗邻的交界沿线处，湾区东侧城镇间短距离跨城职住行为的空间分布明显更加均匀。移动距离大于全样本下四分位标准的远距离移动行为，主要发生在肇庆西北区域—佛山市城区处、中山市西北组团—肇庆处、广州中心各区—深圳、珠海、肇庆等城区处。肇庆同湾区内部主要核心区域均发生着密切的职住交换关系，相较而言同样远离湾区中心的惠州市及江门市则少有远距离的跨城职住行为。

　　整体而言，粤港澳大湾区城镇群的建设水平正在逐步提升，广州市与佛山市、深圳市与东莞市已经形成了密切的职住交换关系。城镇间，尤其是短距离的空间单元之间人员流动关系密切，更多的跨城职住迁徙者可以选择非城市中心区开展工作。湾区内各空间单元构成的职住关系网呈现出多组团集中、各组团结构分异的现象，东莞—深圳—惠州及周边形成的组团交换关系密切复杂，城镇间交界处及城镇内部均有一定程度的流动行为;中山—珠海组团存在着明确的人员流动关系，但同周边地区关联程度较小;以广州—佛山中心城区为核心的组团同周边区县之间构成单中心发散式交换关系。整体上西岸城市间的人流交换量较大，但交换关系单一，组团内部输入输出数量比例失衡，跨城职住覆盖范围分异性较大。东岸城市间的人流交换密切，组团内输入输出数量基本平衡，跨城职住行为的空间分布更加均匀。

　　4、粤港澳大湾区城镇群协同关系研究
　　4.1 协同关系定量分析
　　结合跨城职住行为的数据特性以及网络数据的结构特征，本研究选取了跨城职住迁徙输入、输出总量;跨城职住迁徙输入、输出距离;跨城职住网络中心度，以及相关经济指标等因子展开分析。

　　由于研究采取非均质空间单元，各单元规模会影响因子数量等级，因此对各因子进行加权处理。加权处理后因子包括迁入数量占比、迁出数量占比、迁入平均距离、迁出平均距离、加权中心度、人均经济总量。其中，输入输出总量占比为该单元输入输出总量比该单元常住人口总量;输入输出平均距离为该单元输入输出总距离比输入输出行为总次数;加权中心度为连接度及中心度叠加计算;人均经济总量采用各单元人均GDP的统计数值。

　　进一步对输入输出占比、输入输出平均距离两组因子展开双因子相关性分析。经判断，迁出平均距离、迁入的平均距离两因子呈显著的正相关性，皮尔逊指数达到0.972，因此本研究采用综合跨城职住迁徙距离作为分析因子替代输入输出平均距离两项因子。

　　在此基础上为提高聚类结果质量，对各因子数据进行正态标准化。最终得到粤港澳大湾区内空间单元的输入占比、输出占比、平均移动距离、加权中心度、人均GDP等级分布图。

　　4.2 协同关系类型划分
　　运用SPSS系统分类，构建聚类类别数与聚合系数的相关关系，经分析发现当聚类类别选定在5类或6类时的聚合系数值趋于稳定，因此本研究选择6类类别以保证分类结果的最优化。基于K-means聚类方法对湾区内65个空间单元展开聚类分析，得到6类特征空间单元的分类结果以及分布状况，简称为A至F类。

　　A类单元是湾区内有待进一步加强联系的优势单元，主要位于沿海地带以及核心周边地区。该类单元人均GDP较高且区域发展水平好，但单元的跨城职住输入、输出数量占比以及迁徙平均距离多处于中等偏下水平，尤其是加权中心度水平极低。同周边单元的交换水平仍有提升空间。

　　B类单元是湾区跨城职住的重要交流中心，主要位于大湾区的地理中心区域。该类单元的加权中心度水平极高，整体的跨城职住迁入迁出流动水平较高。但该类单元的人均GDP等级往往不处于第一梯队。

　　C类单元是湾区内的待发展地区，主要位于大湾区的周边区域。由于地理空间的原因，该类单元迁徙平均距离极高，且普遍经济发展状况欠佳，同时加权中心度极低。往往通过远距离的跨城职住迁徙谋求更好的工作、居住条件。

　　D类在本研究中特指澳门，该单元属于A类的一种，但其人均GDP水平远高于其他空间单元，同时其加权中心度及平均迁徙距离远低于其他空间单元。值得注意的是，澳门的迁入占比远高于迁出占比，可以发现其主要吸引周边小范围的人群前来谋求发展。

　　E类空间单元为输出型地区。其输出占比远高于其他单元，是迁出人群的重要贡献来源。

　　F类空间单元为输入型地区。其输入占比远高于其他单元，是迁入人群的重要贡献来源。

　　从A至F类的空间单元整体分布可以发现，粤港澳大湾区的整体发展状况呈现出较为明显的圈层结构，该圈层以珠海口为中心向外扩展。优势单元同交流中心单元呈交错分布，同处于湾区的地理中心区域，这两类单元之间存在着密切的协同关系。湾区的周边被待发展类单元包围，该类地区的协同能力有待进一步加强。同时，区域内有两组具有明确交换关系的输入输出组团分布于沿海地带。

　　5、结论与讨论
　　5.1 主要研究结论
　　大湾区当下的发展特征同湾区所制定的发展策略以及其自身的地理现状有着密切的关系。结合《粤港澳大湾区发展规划纲要》以及《大珠江三角洲城镇群协调发展规划研究》等相关报告，明确当下大湾区政策层面的空间布局是以实行香港—深圳、广州—佛山、澳门—珠海作为极点带动，以香港、澳门、广州、深圳作为中心城市辐射周边，以广佛肇、港—深莞惠、澳—珠中江形成组团的区域空间结构。

　　结合本研究结论，粤港澳大湾区在职住关系层面呈现多中心组团式发展结构特征，现状已形成了广州—佛山、中山—珠海、深莞惠三处交换结构异质性的组团;在区域层面的协同关系分类中，各单元类型分布呈现较为显著的圈层结构，表现为以珠海口为中心向周边扩展的模式。

　　对比粤港澳大湾区现状的综合布局结构以及政策结构，可以发现当下大湾区的发展特征与发展欠缺。发展特征层面，粤港澳大湾区在现状以及规划政策中均呈现显著的多中心、多组团的结构模式。不同于单中心城镇群结构，粤港澳大湾区强调以3组引领极、4个发展中心来整体提升一湾三区的经济建设水平，具有结构优势。这使得其未来可以有效的避免单中心发展模式中过渡膨胀所带来的拥挤问题;粤港澳大湾区的核心发展极相对集中的分布于沿海地带，同世界一流湾区相比粤港澳大湾区地域面积最大，发展极由沿海向幅员广阔的内陆腹地进行纵深牵引，使得湾区内有充足的空间去有效布置合理的产业链促进区域协同。

　　发展欠缺层面。大湾区所强调的多中心、多功能区域发展模式面临城镇群协同关系不协调的挑战。湾区内各城市的中心城区分布相对集中，城市发展建设空间连片化明显，综合导致湾区内城镇群协同关系圈层化的现状;相比于政策结构的布局，规划中所设想的以澳门—珠海、香港—深圳作为增长极辐射周边的模式尚未形成有效规模，现状城镇群职住交换的核心组团分布趋向“北移”。充分且密切的人流交换行为主要发生在大湾区的几何中心周边，且呈“东强西弱”的态势;外围城市的非中心城区单元发展相对滞后，肇庆市、江门市的大部分区域以及惠州市的部分区域仍处于亟待发展的阶段，区域整体协同水平差异较大。

　　5.2 需要讨论的问题
　　总体来说，粤港澳大湾区具有以多中心为发展极核、以周边广阔空间为腹地的结构优势，但当下湾区的发展存在着发展不协调、竞合不明朗的问题。究其原因，一方面随着广州经济总量的大幅提升，以广佛为中心的区域增长极对香港、澳门的资源逐渐构成压力，广州作为省会城市，其政治地位对其经济发展政策的制定有较强影响。第二方面，深圳经济总量大幅提升，2018年其经济总量超过香港。深圳同东莞、惠州之间已经形成了密切的人流交换，而同香港之间则逐渐显现出竞争态势。第三方面，粤港澳大湾区的整体建设水平仍处于快速发展阶段，区域综合发展、功能合理分配的协同模式仍需要进一步的建设。第四方面，澳门、香港同周边区域的交换关系受管理体制、政策的影响，当下需进一步的加强合作以改善协同关系。

　　未来粤港澳大湾区的发展需要进一步加强多中心协调机制的优势，清楚的认知当下极核发展不充分、周边地区发展滞后、区域协同水平不均衡等现状。梳理区域极核之间的合作模式、优化极核间的协同成本，激发极核的辐射带动能力。平衡好极核发展过程中对周边区域形成的福利与竞争之间的关系，避免极核同周边形成单向的输入输出，强化协同网络中优势空间单元的贡献程度，巩固交流中心单元的参与程度。发挥区域内各单元的特色优势，充分利用广阔的湾区腹地促进区域功能的循环与互补。整体上从经济、社会、政策、物质空间设施等多方面对区域协同发展予以支撑，促进城镇间人才、资金、信息的有效流动。

　　本研究采用跨城职住时空大数据，面向粤港澳大湾区展开了城镇群结构协同关系分析。研究运用跨城职住网络相关因子对湾区内各单元展开聚类，结合相关规划政策分析湾区现状的发展特征、发展问题以及发展方向。但同时，本研究具有一定的局限性，研究对形成当下城镇群结构背后的多元机制有待进一步挖掘。城镇群结构分析的数据有待加入经济流、交通流等新型时空大数据，丰富对城镇群协同结构的认知。更多局限内容将在后续研究中进一步完善。(作者：吴冠秋党安荣田颖阚长城)

上一篇：大数据背景下智慧公安模式的建构

下一篇：大数据在中国农业中的应用及展望——以菏泽牡丹产业为例

扫一扫关注
中机院
园区规划
产业规划