城市规模的划分

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城市规模的划分范文第1篇

关键词：城市用地规模；R/S分析法；分形；Hurst 指数

随着中国城市化的发展，城市用地正以惊人的速度在增加。据资料统计，2001-2007年，我国地级以上城市市辖区建成区面积增长了70.1%，但市辖区中人口只增长30%[1]。对于政府部门来讲，要科学制定城市规划、合理利用土地，必须掌握规划期的城市用地规模。目前，处理城市用地资料的统计方法主要有回归分析法、灰色模型法、神经网络法等。但是，城市是一个复杂的非线性系统，城市用地规模受人口、经济、环境、政策等多个因素的影响，其空间变化具有不规则和分形的特征，传统方法都难以揭示城市空间扩张动态过程的分形特征。而基于自仿射分形理论的R/S分析法[2]能够描述自然界非线性系统的复杂性，揭示隐藏于大量复杂现象之中的普遍规律及其本性，比较适合于城市空间发展变化的研究。本文以郑州为例，探讨利用R/S分析城市用地规模变化趋势的方法。

1 R/S分析法

1.1 R/S分析法原理

R/S（Rescaled Range Analysis）分析是英国水文地质学家Hurst.H.E于1965年提出的一种处理时间序列的方法，即“改变尺度范围的分析”（ 简称R/S 分析） 。R/S分析的基本思想是分析重标度累积均值偏差的标度，即改变研究对象时间尺度的大小，研究其统计特征值的变化规律，从而将小的时间尺度的规律应用于大尺度范围，或者将大尺度范围得到的规律应用于小尺度[3]。

设已知时间序列为{ξi}，i=1，2，…， 对于任意时间间隔τ，定义均值序列为

累积离差为

引入无量纲比值R/S，对R进行重新标度，即

Hurst.H.E分析研究R/S 统计规律时发现，大多数自然现象的统计结果满足经验公式：

相关研究表明，H 与分形维数D 之间存在以下关系[3]：

D=E +1-H （7）

式中：E为时间序列的欧拉维数，对于点，E = 0；线，E = 1；平面，E=2。

R/S 分析将Hurst指数H与分形维数D联系起来，计算H的值，从而得到分形维数D，通过D刻画事物的内在本质。

1.2 Hurst指数

Hurst.H.E等人在对许多自然现象进行研究后发现，如果观测量是相互独立、方差有限的随机时间序列，则有H=0.5；如果H≠0.5，则时间序列就不是相互独立的，具有长程相关性。进而证明H大小能够反映事物未来发展和过去的关系。当H>0.5时，意味着事物未来的趋势与过去一致，具有持久性，如果过去某一段时间内有增加的趋势，意味着在将来的同一个时间段内也有增加的趋势，反之亦成立；当H

对式（6）两边取对数：

式（8）在双对数坐标（ lnτ为横轴，ln（ R/S）为纵轴） 中所对应图形为一簇以H为斜率，过点（ lna，0） 的直线。即H表示直线的斜率，lna表示直线在横轴上的截距。

在用R/S分析时间序列的发展趋势时，首先根据计算出的（τ，R（τ）/S（τ）），τ=2，3…的值，在双对数坐标系（lnτ，lnR（τ）/s（τ））中利用最小二乘法拟合直线，可计算出斜率H。最后根据H值大小分析事物过去与未来之间的相关性，根据持久性和反持久性可以对事物未来的变化趋势作出预测。

2 城市用地规模变化分析

2.1 R/S分析

郑州市是河南省省会，是国家区域性的中心城市，是中原经济区的核心。近年来，在人口增多、经济发展、交通设施改善、政策和制度的驱动下，郑州市建成区用地规模迅速扩张，占用了大量城郊农用地。1984-2007年郑州市建成区用地面积变化曲线如图1所示。由图1可见，郑州市建成区面积的变化曲线不规则，具有非线性程度高的特征，所以可以用R/S分析法分析建成区的未来空间扩展趋势。以1984-2007年郑州市的建成区面积为样本数据，计算Hurst 指数，分析郑州建成区面积在相同政策环境下未来的变化趋势。

由公式（1）（5）求出均值序列、每个τ所对应的极差R、标准差S、R/S，ln（R/S），见表1。在1984-2007年郑州市建成区的双对数坐标系（lnτ，ln （R/ S））中按公式（8）进行最小二乘法拟合，得到Hurst指数H=0.84，见图2。

表1 1984-2007年郑州市建成区面积及R/S分析数据

Tab.1 the area of urban built-up area in Zhengzhou and the data of R / S analysis from 1984 to 2007

注：建成区面积数据来自郑州市统计年鉴

图2 1984-2007年郑州建成区面积的lnτ和ln （R/S）关系

通过对郑州市建成区面积的分析，可以得出，H=0.84，分维数D=1.16。由于H=0.84大于0.5，具有持久性，表示城市过去的变化与将来时间间隔内的变化呈正相关。由图1得到，1984-2007年郑州市的建成区面积是逐年增加的，因此，在相同政策环境下，未来10多年郑州城市将继续保持空间扩张的趋势。

2.2 灰色GM（1，1）分析

为了验证前面R/S分析的正确性，利用同样的样本数据建立灰色GM（1，1）预测模型：

（9）

后验差检验：原序列均方差 = 66.709，残差均方差 = 23.968，后验差比值 =0.359

利用GM预测模型预测2008-2010年郑州建成区面积，并与实际值进行对比，结果如表2所示，相对误差最大为8.10%，最小为0.99%，满足统计要求。

利用GM预测模型对2011-2020年郑州的建成区面积进行预测，预测曲线如图3所示。可以看出，未来10年郑州建成区面积呈逐年增加趋势，与前面R/S分析结果一致，从而说明R/S分析法能够用于城市用地规模的中长期预测研究。

3 结语

以郑州为研究对象，采用R/S分析法得到其建成区面积时间序列的Hurst指数，根据Hurst指数能够揭示时间序列变化趋势的特性，结合过去23年建成区的变化趋势，分析了未来郑州城市用地规模的发展趋势；并利用同样历史数据建立了灰色GM（1，1）模型，对未来10年的郑州建成区面积进行了定量预测，预测曲线与R/S分析结果一致。表明：

（1）尽管城市是一个复杂系统，但城市空间变化具有分形特征，R/S 分析法是准确分析城市用地规模未来发展变化的有效手段。

（2）在政策不变的情况下，未来10年郑州城市的用地规模呈明显增加趋势，因此，应克服“摊大饼式”粗放发展模式，加强科学规划，合理调整城市空间布局和功能分区，以确保郑州作为中心城市的可持续发展。

基金项目：河南省教育厅自然科学研究项目（2011A170005）；河南省教育厅科学技术研究重点项目（12B420018）

参考文献：

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城市规模的划分范文第2篇

【关键词】三维；建模；方法

1.地形模型（DEM）的建立

地球表面高低起伏，是一种连续变化的曲面，这种曲面是无法用平面地图来确切表示的。随着计算机数据处理能力的提高，自动测量仪器的广泛使用及制图技术的发展，一种全新的描述地球表面的方法――数字高程模型被广泛采用。数字高程模型（简称DEM），是以数字的形式按照一定的结构组织在一起，表示实际地形空间分布特征的模型。DEM的核心是地形表面特征点的（x，Y，z）坐标及一套对地形表面进行重建的算法。

目前对于地形模型的构造有许多方法，如规则格网法（GRID）、不规则三角网（TIN）、混合法（GRID-TIN）等多种方法。其中，GRID模型是用一组大小相同的格子来描述地形表面，适用于地形较为平坦的地区。TIN模型是由分散的地形点按照一定的规则构成的一系列不相交的三角形组成。它描述地面的真实性由地形点的密度决定，适用于地形较为复杂的地区。为了充分利用GRID、TIN两种模型的优点，又提出了混合模型（GRID――TIN）的方法，即在平坦地区使用GRID模型，在复杂地区使用TIN模型。

1.1 TIN构建方法

在数字地形建模中，不规则三角网（TIN―Triangulated Irregular Network）通过从离散的不规则分布的数据点生成连续的三角面来模拟地形表面。TIN模型的特点是它能以不同层次的分辨率来描述地形表面。

当地形中包含有大量特征如断裂线、构造线时，TIN模型能更好地顾及这些特征从而可以更精确合理地表达地表形态。TIN数据结构由两个基本元素组成：（1）点（X，Y，Z）坐标；（2）连接点形成三角形的一组边。这些三角形镶嵌形成了一个连续的面片表面。TIN构网的方法满足Delaunay准则。Delaunay三角剖分采用最近化原理，它要求通过三角形三个顶点的外接圆不包含其他点。这意味着所有样本点与它们最接近的两个邻近点相连形成三角形。Delaunay三角形外接圆内不包含其他点的特性被用作从一系列不重合的平面点来构建Delaunay三角形的基本法则，也称为狄洛尼法则。除此之外还有最大化三角形的最小角，以及最小化各个边长之和等法则。

1.2 GRID构建方法

所谓规则格网DEM是利用一系列在X、Y方向上都是等间隔排列的地形点的高程Z来表示地形，形成一个矩形格网DEM。其中任意点Pij的平面坐标可根据该点在DEM中的行列号i，j及存放在该DEM头部文件的基本信息推算出来。这些基本信息文件应包括DEM起始点坐标，DEM格网在x方向与Y方向的间隔Dx，Dy及DEM的行列数M，N等。点Pij的平面坐标（x，Y）为：

Y=Y0+I*Dy

在这种情况下，除了基本信息外，DEM就变成了一组规则存放的高程值，在计算机语言中，它就是一个二维数组或数学上的一个二维矩阵{Zij}。由于离散的原始数据的排列一般是不规则的，为了获取规则格网的DEM，内插是必不可少的步骤。所谓DEM的空间内插，就是用一种根据己知数据点（样本点）可以近似地代替一定区域内的表面空间形态的数学模型，通过计算机的运算内插出按一定要求分布的格网点的高程值，在数学上叫曲面拟合。内插是DEM的核心，内插主要有两个目的：（1）把离散分布的数据点转化成规则网格分布的数值；（2）加密原始数据点。原始样点的位置和密度往往不一定能满足要求，内插可补充采样点数量和密度上的不足。

1.3 TIN与GRID的比较

在现有的地理信息系统中，TIN和GRID是广泛采用的用来表示数字地形模型表面的数据结构。

TIN模型的优点：TIN能充分地表达地形的结构特征，具有可变的分辨率，即当地形表面粗糙或变化剧烈时，TIN能包含大量的数据点，而当地形表面相对平缓时，TIN只需最少的数据点。此外，TIN还具有考虑重要表面数据点的能力，便于表达断裂线、构造线等地形特征。但缺点也很明显，主要表现在数据存储与操作复杂，存储空间较大。

GRID的优点：数据结构简单、易于构网、数据存储量小、可以方便有效地进行各种分析与计算、建模方法直接等。它的缺点是存储数据冗余，在地势起伏不大的地区数据冗余量较大。从以上的比较可以看出，GRID和TIN各有其优点和缺点，没有一种能够完全满足实际的需要，在实际应用中还要根据具体情况来定。

2.建筑物模型的建立

在数字城市中，建筑物的三维建模是一项非常重要的工作。由于城市三维景观主要是人造建筑物，所以三维建筑物信息的获取与建模是城市建模的主要内容。目前的典型研究主要有：从城市影像中自动提取建筑物，检N-维建筑物和DEM数据、线条分析、使用阴影、透视几何等辅助信息，直接对建筑物或表面进行建模，以及通过影像测量并结合物体的几何知识构建出多面体对象模型的方法等，结合已有的二维地图矢量数据利用航空激光扫描或激光高度计算数据；利用三维深度传感器、多CCD相机和彩色高分辨率数字相机获取的数据实现建筑物建模：利用虚拟现实技术实现3DGIS数据的可视化；其它方法如人机交互下的半自动三维建筑物建模等。

3.植物的三维建模

植物无疑是自然场景的重要构成因素，复杂的结构使其无论在造型、存储还是在绘制上都存在相当的困难。目前在植物模拟方法上主要有以下三种：

3.1分形方法

这是一种利用植物形态结构的分形性质（结构自相似性）产生植物图形或图像的方法。其中有L-系统，IFS（迭代函数系统）法和DLA（受限扩散凝聚）模型法等。

3.2粒子系统（Particle System）法

粒子系统方法是由W.T.Reeves在1983年提出的，最早用于模拟火焰、烟雾等，逐渐被用于生成真实感的自然景物，如森林。其基本思想是采用许多形状简单的微小粒子（例如点、小立方体、小球等）作为基本元素来表示自然界不规则的模糊景物，粒子的创建、消失和运动轨迹由所造型的物体的特性控制，从而形成景物的动态变化。粒子系统的一个主要优点是由于其几何图元是点，易于被变换和实现反走样。其主要缺点是景物的表达涉及大量的基本图元，因此设计是一个反复试验和修改的过程，绘制必须有专用的阴影计算方法。

3.3三维结构模型

三维结构模型是一种基于植物形态结构几何描述的模拟方法。目前这一方法包括基于静态结构的几何设计方法和基于动态结构及其调节的生长法两种。几何设计法以一组几何描述量和描述规则产生植物的几何结构，并以此建立植物的三维结构模型。生长法通过对植物生长发育过程的模拟而得到植物的形态结构。

4.其他地物的三维建模

大比例尺地图上城区内的绿化地、中小比例尺地图上的植被都具有明确的边界，且都紧贴在地表上，其模型的构造比较简单，首先从DEM中获取其平面图形的边界点高程，根据算法即可建立它们所覆盖范围的曲面的模型。湖泊、水塘等面状水系要素，也都具有明确的边界，并且由于其范围不大、水面近似水平，所以可以通过平面多边形的三角剖分来建立三角网，同时从DEM得到其边界高程从而建立其模型。至于线状水系要素，则直接从DEM得到线上各点的高程即可进行下一步的图形显示了；绿化地、植被、水系的结构定义与地形三角网相似。其他基础设施地物的三维建模，如雕塑、路灯、围墙等，可以通过其他三维建模软件如3DMAX等直接建模。

【参考文献】

[1]尹贡白，王家耀等.地图概论.测绘出版社，1996.

[2]徐青.地形三维可视化技术.北京：测绘出版社，2000.

城市规模的划分范文第3篇

在《统计上划分城乡的规定》中规定：城区是指在市辖区和不设区的市，区、市政府驻地的实际建设连接到的居民委员会所辖区域和其他区域。

国务院印发《关于调整城市规模划分标准的通知》明确，新的城市规模划分标准以城区常住人口为统计口径，将城市划分为五类七档：

1、城区常住人口50万以下的城市为小城市，其中20万以上50万以下的城市为1型小城市，20万以下的城市为2型小城市。

2、城区常住人口50万以上100万以下的城市为中等城市。

3、城区常住人口100万以上500万以下的城市为大城市，其中300万以上500万以下的城市为1型大城市，100万以上300万以下的城市为2型大城市。

4、城区常住人口500万以上1000万以下的城市为特大城市。

城市规模的划分范文第4篇

Abstract： This paper collected the data of urban population from 2003 to 2012 in Yunnan province， analyzed city scale distribution in Yunnan province， adopted city primacy index， city population pyramid， rank-size rule ， city Gini coefficient and location entropy to analyze the rule of the city scale distribution evolution. The result showed that，1.city scale distribution was not balanced， and there was the big difference p between cities； 2.in 2012， the population of city scale distribution did not conform to the ideal sequence-size distribution；3. population of Gini coefficient and economic Gini coefficient showed the different trend of development； 4. location entropy was volatile； 5.level of urbanization in the eastern were higher than the western. Based on these， advance city development strategies of innovation， ecology， and high efficiency.

关键词：城市规模分布；城市首位度；位序-规模法则；城市基尼系数；区位熵；云南省

Key words： city size distribution；city primacy index；rank-size rule；city Gini coefficient；location entropy；Yunnan Provinc

中图分类号：F299.27 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）06-0015-04

0 引言

城市规模分布是指在一个城市的综合水平。城市规模分布有两种表示方法，即是人口规模和城区用地规模[1]。由于受自然资源条件、地方文化、经济、人口规模、政治、发展历史等多种因素的影响，因此城市规模分布有不同的类型，拥有很多种模式。不同地区、不同城市化水平下的城市体系，具有不同的城市规模分布演变和空间特征[2]。国内外学者均有研究，我国研究主要在东部发达地区，西部地区较少，研究云南省城市规模分布几乎没有。城市规模分布研究是一项综合性、基础性研究任务，对研究区城市生产力的合理布局，充分利用本地区的经济市场、人口、Y源优势，协调优化合理发展各个城市，促进各城市发挥各自的优势有着重要的意义[3]。

1 研究区概况

云南省，简称滇或云，省会中心为昆明市，云南位于我国西南部边疆地区，元谋人的发祥地，称为“彩云之南”。截止2012年底，云南有4659万人，居全国第12位。总面积约39万平方千米，排名我国第8，行政区划分为16个市州。

云南有丰富的自然资源。水资源、气候资源、动植物资源、旅游资源较为丰富，能源资源相对较少。矿产资源集中分布滇中、滇东地区等，昆明市、曲靖市、玉溪市、楚雄州构建了滇中城市群，2015年成立滇中新区。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

为了数据的统一性以及数据获取与处理的方便，本文将云南省的16个市州作为研究对象。城市规模分布衡量没有统一的标准，参照国际上的标准，为了能够明确、清楚地表达城市的规模状况，采用城市非农业人口，人口数据资料来源于《云南省统计年鉴》。

2.2 研究方法

2.2.1 城市首位度

马克・杰斐逊通过实证资料分析，最大城市人口规模大于第二位城市的2倍。一个国家或地区中最大城市的人口规模与位序第二位城市人口数量的比值[4]，我们称之为城市首位度。为了完善城市首位度，避免以偏概全，提出指数的简单化，即：2城市指数、4城市指数和11城市指数。

2012年云南省非农业人口>100万的只有昆明市，属于特大城市；城市人口大于50万的有曲靖市和红河州，属于大城市，该区域中能源资源丰富，工业相对较为发达；城市人口小于20万的有丽江市、怒江州、迪庆州，除丽江市之外，自然条件差，经济不发达。呈现“头脚轻、中间重”模式。

3.1 城市首位度

根据2012年城市人口数据得出：2城市指数：S2=P1/P2=3.41274；4城市指数：S4=P1/（P2+P3+P4）=267.9/188.4=1.422；11城市指数：S11=2P1/（P2+P3+P4+……+P11）=0.6843。2012年云南省城市指数：2

3.2 位序―规模法则

利用云南省城市人口位序和城市规模建立双对数模型，分析得出：第一，D1，表示城市人口规模分布相对比较集中，大城市规模突出，中小城市发育不完善，属于首位分布格局；第二，回归函数中q不断增大，城市人口规模逐渐的扩大，偏离理想的位序―规模法则。第三，首位城市的规模不断增加，首位度较高。第四，判定系数不稳定，逐年增大，拟合效果较低。

建立以lgX为横坐标，以lgY为纵坐标直角坐标系，即云南省城市人口位序―规模分布图（散点图），并用直线进行拟合。如图2。

结果显示：在双对数坐标图中排列成一条连续的曲线，不是沿着直线分布的，在直线上方形成大面积的空白区。说明各个规模等级上均有城市分布，城市规系发育不完整、不平衡，城市等级的差异性很大。第5位形成一个转折点，第5位之前城市人口分布相对较集中，属于首位型城市；第5位之后城市人口分布相对较分散，规模较小，差异性不大。城市位序对数等于1时，城市规模数量多，比较集中。因此，云南省的城市规模体系不平衡，城市之间的的差异性很大，不符合理想位序-规模分布，并且与东部沿海发达地区的位序规模存在很大的差距。

3.3 城市基尼系数

在本文中，笔者运用了城市基尼系数公式来分析云南省的城市规模分布，运用了城市基尼系数与经济基尼系数来做对比分析，分析了城市发展与经济发展之间的关系。如图3。

分析得出：城市经济基尼系数大于城市人口基尼系数。经济基尼指数G位于“0.7531-0.8098”之间，G>0.5，说明收入差距悬殊，经济基尼系数波动下降，进行产业结构调整，不断的缩小人均收入差距；城市人口基尼指数处在“0.2332-0.2478”之间，波动不明显，表明城市规模较分散，小于城市基尼系数的0.6，说明云南省属于平衡阶段。综合分析，发现首位大城市与小城市之间的人口规模差距比较大，小城市与大城市规模差距大，体现了云南省城市之间的规模有很大的差异。昆明市的经济集聚效益占优势，济效应越强，人口越集聚，城市首位度越高；该时间段中，云南城市规模的经济和城市人口基尼指数都有变化，两者间的差距增大，城乡收入差距大，城市人口集聚，不利于地区经济的发展。因此云南省城市规模分布在不断地提升，城市间经济收入差距也在扩大。

3.4 区位熵

分析得出：第一，区位熵值Q位于0.529412―0.64709之间，小于理论值1，说明云南省人口数量相对较多，经济发展水平相对较为落后，属于欠发达省区；第二，熵值稳定，局部时间段波动分布；第三，2003年和2004年的区位熵值大于0.6，经济水平更加均衡，城市化进程加快。2005年-2008年间，区位熵值基本不变，处于平衡阶段。2009年开始，云南省的区位熵值逐渐的在增大，人口增长速度缓慢，经济水平提升，GDP占全国比例逐渐增大。

4 云南省城市规模分布空间特征

为了城市间进行对比，从区域空间上分为滇中地区（昆明、玉溪、楚雄）；滇东地区（昭通、曲靖、文山）；滇南地区（红河、西双版纳、普洱、临沧）；滇西地区（迪庆、怒江、德宏、保山、丽江、大理），从区域空间分布来进行分析。

云南省空间分布滇中地区城市规模较大，以特大城市、中等城市为主，滇东地区和滇南地区以大、中等城市为主，滇西地区以中、小城市为主。即东部地区的城市化水平高于西部地区。

滇中地区S2为6.76，S2>4，属于高度首位分布；滇东地区S2为1.88，S2

采用GIS对云南省城市人口规模进行空间分析，如图4。

从图中得出云南省城市规模演变的空间特征：第一，演变区域性。中、东地区城市规模增长速度较快，矿产、旅游资源等为城市发展奠定基础；第二空间指向性。呈现“滇中指向性”集聚；第三，区域差异性。由于西部地势较为陡峻，交通不便，经济发展较为落后，东部地区与西部地区城市规模差距较大。

5 结果分析

第一，云南省城市规模分布不均衡，呈现“头脚轻、中间重”。城市等级规模类型齐全，中等城市较多，大、小城市数量少，大、小城市发育不足，偏离理想的金字塔式分布，呈畸形发展。由于云南位于云贵高原之上，地势高而崎岖，致交通等基础设施建设落后；位于内陆地区，远离发达经济区，技术、资源、人才等较为薄弱。

第二，经济效应越强的城市，人口越集聚，城市首位度越高，城市规模越大。昆明市属于中度首位，相对于周边的城市集聚效应强烈，对昆明的依赖性很大。首先，昆明无论在经济市场、资源、人口素质、基础设施等方面占有很大优势。其次，昆明位于云南的中心地界，辐射四周，与周边国家建立良好的贸易通道；最后昆明市地势较为平坦、淡水资源丰富、气候条件好等自然条件优越，奠定物质基础。

第三，云南省东部地区的城市化水平高于西部地区。滇中、滇东地区经济发展水平比较高、城市规模大，城市人口比重较大。东部地区是云南省通向我国东部地区的必经之地，是长江经济带的一部分；自然条件优越、矿产资源丰富、文化教育水平高。而西部地区由于受到地势（即青藏高原东南部地形抬升）的影响，使得生态环境脆弱、经济结构单一，城市人口较少，城市规模小。

第四，云南省城市间差异性大、同质性强，偏离理想状态。由于各个城市具有自身的优点，发挥着自身的主体功能，从而致使各个的城市人口和经济发展都有都有很大的差距，城市发育不完善；由于云南的地势、经济水平等因素综合影响，位序―规模图中大部分城市远离，在小的区域集聚。

6 对策与建议

榱嗽颇鲜〕鞘泄婺7植记飨蛴诰衡合理化，提出以下几点建议：

第一，融入国家发展战略，加快经济带建设，加强交通运输开发，提升持续发展。贯彻国家的领导方针，通过开发交通运输带动地方经济发展。一方面，加快沪昆高铁等高铁的建设，完善高速公路，与发达地区在空间距离上缩短，空间范围中扩宽。另一方面，融入“一路一带”中的陆上丝绸之路、长江经济带等轴带建设，加强各个城市间的创新技术、融合文化、网络信息、资源再生、高素质人才等的交流，促进城市之间的协同合作，城市规模不断提升至均衡化。

第二，合理布局、协调发展城市。我省城市规模不均衡、差异大，与东部经济区规模相比差距大。因此，要做到合理布局地发展中小城市和基础设施良好的重点小城镇，成为新型城市。例如嵩明县、石林县、河口县、勐腊县、瑞丽市、宣威等地理位置优越、交通网络发达、经济发展较快的地区，利用本区自身优点，引进外资，重点发展，建设成为联系首位大城市和小城镇间的桥梁。建立“走出去，引进来”的伙伴关系。

第三，调整产业结构，争取利益最大化。努力优化产业结构，注重地区产业转型，走“创新、生态、高效”的可持续发展之路，利用有效的自然资源来创造出最大的经济效益，实现城乡快速发展，造福人类。如东川、个旧、会泽等“废弃”的资源型城市，逐步发展成为旅游城市。

第四，重视基础设施建设。重视基础教育的建设，加大科技的投入，加强交通建设，引入良好企业，提高城市发展的软实力。政府应大力支持经济基础较弱的地区，缩小城市差距，保证城市化的进程。

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[9]周丽，袁天凤，李宏芸.四川省城市规模分布演变及其空间特征[J].阴山学刊，2016，30（1）：58-61.

城市规模的划分范文第5篇

当前有关特大城市的人口规模如何决定和调控，有各种观点和主张，相关讨论中存在很多理论和思想中的模糊地带。本文试图说明：市场价格机制应该在调控城市规模的进程中起决定性作用；政府的作用应在没有价格机制的时候去建立价格机制，而在无法运用价格机制的领域，再用行政手段来弥补市场的缺陷；在政策上，应该防止政府忽视市场机制建设，而用行政力量取代市场功能。 价格机制应起调控城市规模的决定性作用

城市规模本质上是个企业和居民的选址问题，是经济主体权衡利弊的结果。因此，城市规模有其发展规律，而城市发展规律可以用“DCPSP”来概括：需求（Demand）：企业选址追求的是利润最大化，个人选址反映的是对美好生活的向往，人口向收入更高、就业和生活质量更好的地方迁移；约束（Constraint）：企业和个人的决策面临资源与环境容量约束；价格（Price）：通过市场价格调节，城市规模必然小于容量约束，而不会突破约束；供给（Supply）：虽然在短期内资源环境的总量是给定的，但在长期，资源和环境的总量可以通过经济增长以及技术和管理手段革新来增加；政策（Policy）：价格机制并不是万能的，价格机制无法解决外部性问题，政府可以减少负外部性，增加正外部性。

上述规律，体现了市场经济作为配置资源的决定性力量。政府的作用体现在两个方面：第一，通过政府掌握的技术和管理手段来增加供给，比如通过西电东输和西气东输增加能源供给；第二，政府可以通过政策来减少负外部性，比如在出现环境污染和交通拥堵的负外部性问题时，征收排污费和车牌税。同时，在存在知识外溢这样的正外部性的领域，通过政策来增加正外部性，比如举办公益性的文化活动。

在政府发挥作用时，也需要借助价格机制最大化资源配置效率和人民福利。例如，在通过公共投资来增加资源总量时，应对资源使用者征收与投资相适应的费用。当然，如果政府想在效率基础上增加平等的目标，可对低收入者进行补贴，比如实施阶梯型的水价和电价。

此外，在出现外部性问题时，需要将市场价格机制与行政手段进行最佳的配合。比如管理群租时，不同环节的治理机制各有不同。有些是有外部性但可以运用价格机制来治理的，比如对于环境卫生问题可以运用罚款机制；有些是有外部性但缺乏价格机制的，比如公共安全，对于在群租房内实施违法活动的，要通过法律途径来治理。而有些是没有外部性的，则应该交给市场去调节，例如人均居住面积的大小并不影响其他人，其成本和收益都是由承租人来承担的，这应让市场根据供求决定，而不应是行政干预的目标。 用行政手段控制城市规模弊大于利

在城市规模的决定这一问题上，有两个思维误区影响着政策制定：第一，人为地设定城市的“承载力”缺乏理论基础。事实上，这个“承载力”如果是指环境资源总量，在长期是动态可变的；在短期，如果存在市场的价格机制，承载力不可能被突破。因此理论上，不存在以“承载力”为由的控制城市规模政策。第二，在市场和政府之间是可以有明确的理论来划分边界的。在市场能够发挥其配置资源的决定性力量的时候，政府不应用行政力量取代市场。因此，在国际上没有直接运用行政手段来管制国内跨地区人口流动的先例，也没有人为规定人均居住面积的先例。

如果不充分认识到城市发展的客观规律，不重视价格机制的基础作用，会给政府工作带来巨大困惑，甚至出现事倍功半的结果。

在规划城市未来人口和空间时，如果住房、基础设施和公共服务的增长跟不上人口的实际增长，价格将会调节供求。如果住房供应不足，房价上行压力将始终存在。而在基础设施和公共服务方面，由于缺乏价格机制的调节作用，在出现短缺的时候，就可能不得不用行政手段来强制平衡，容易引发群众不满。因此，特大城市必须要科学地预测人口增长趋势，避免在未来出现更严重的城市病，以及基础设施和公共服务的短缺。

但如果对城市人口规模采取行政性的管制政策，就会优待户籍人口。公共服务广覆盖的作用是缩小收入差距带来的福利差距。如果将公共服务与户籍挂钩，户籍门槛又与技能挂钩，那么公共服务的覆盖对象并不是最低收入群体，其作用反而是扩大常住人口中的福利差距。同时，对于低技能者设定更高的落户门槛，必然导致这部分劳动力供给不足，结果导致其短缺或劳动成本上升。 实施市场主导的城市规模管理政策

如果要让城市实现发展、绿色、共享等几个目标，在经济增长、环境宜居和社会和谐之间寻求共赢，建议相应采取以下几个方面的政策组合：第一，进一步引入价格机制来实现基础设施与公共服务的供求平衡。对于基础设施和公共服务的投资成本，应该用价格机制让享用者付费，这样，价格本身就会反映城市居住的成本，从而影响一个人是否进入特大城市的决策。

第二，对于城市发展中的外部性问题，应首先运用价格机制来应对。针对生产和生活中存在的正、负两方面的外部性，合理设计价格机制，可以将社会的环境、拥堵等成本分摊给造成这些问题的个体。同样，也可以让产生社会正效应的个体得到更高的收入。这些价格机制也可以影响不同类型的行为的发生，进而影响个人或企业的选址决策。政策上如果不能用价格机制来让实施外部的主体承担成本，那么，在本质上，这就形成了相关行为人的特权，与市场经济的公平原则是不符的。

第三，在价格机制发挥决定性作用的同时，对于城市规划中涉及的难以有价格机制的环节，比如绿地的面积和布局，又比如建筑物的容积率，应多方引入科学研究和专家意见，同时，借鉴国际经验，提高规划的科学性和先进性。城市规划应综合考虑经济、社会、环境等多方面因素，让规划跟上经济社会发展的实际需要。