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    縣域尺度下?lián)P子江城市群人口—經(jīng)濟(jì)空間格局演變研究

    2020-04-16 07:12:24成,葉
    國土與自然資源研究 2020年2期
    關(guān)鍵詞:揚(yáng)子江城市群格局

    季 成,葉 磊

    (南通大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,南通226001)

    引言

    新中國成立70年以來,隨著區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施,我國各區(qū)域經(jīng)濟(jì)總量不斷攀升,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化,區(qū)域發(fā)展差距總體呈縮小態(tài)勢,區(qū)域發(fā)展取得輝煌成就。盡管如此,區(qū)域發(fā)展差異依然是區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展所面臨的重要問題,是經(jīng)濟(jì)學(xué)與地理學(xué)長期關(guān)注的熱點(diǎn)之一,對區(qū)域差異的研究歸根到底是對人口和經(jīng)濟(jì)的空間格局變化的研究。

    經(jīng)濟(jì)的增長可以帶動(dòng)人口的集聚,而人口的集聚又可以推動(dòng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是國內(nèi)外大多數(shù)學(xué)者的共識(shí)[1,2]。Adam認(rèn)為人口的不斷增長是一個(gè)國家和區(qū)域經(jīng)濟(jì)繁榮的象征,既是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的原因又是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的結(jié)果[3]。David采用人口基尼系數(shù)分析了美國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異問題,進(jìn)一步從實(shí)證角度論證了經(jīng)濟(jì)—人口的高度空間異質(zhì)性,這一趨勢在上世紀(jì)五六十年代達(dá)到了頂峰[4]。國外亦有不少學(xué)者從經(jīng)濟(jì)地理學(xué)視角論述了區(qū)域不平衡現(xiàn)象,發(fā)現(xiàn)人口的數(shù)量、質(zhì)量以及產(chǎn)業(yè)的聚合度會(huì)很大程度的影響區(qū)域的發(fā)展[5-7]。進(jìn)入新千年后,國內(nèi)很多學(xué)者結(jié)合中國國情從全國和區(qū)域兩個(gè)尺度上對中國人口—經(jīng)濟(jì)的一致性展開了系統(tǒng)研究[8-10]。從全國尺度上來看,通過重心法分別繪制經(jīng)濟(jì)與人口的重心軌跡圖,得出我國人口和經(jīng)濟(jì)空間布局存在一定的規(guī)律性,人口與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不協(xié)調(diào)會(huì)導(dǎo)致區(qū)域空間差異[11-13],在產(chǎn)業(yè)不斷向核心地區(qū)集中的過程中,人口沒有同步集中,造成了區(qū)域間產(chǎn)業(yè)與人口分布高度失衡[14-16]。從區(qū)域尺度上看,由于長三角地區(qū)城市經(jīng)濟(jì)重心的移動(dòng)速度遠(yuǎn)超過人口重心的移動(dòng),使得本地區(qū)的人口—經(jīng)濟(jì)的分布在空間上呈現(xiàn)北高南低的態(tài)勢[17,18];長株潭城市群的例證也表明經(jīng)濟(jì)要素的自由流動(dòng)在本地區(qū)已基本實(shí)現(xiàn),但是人口的自由流動(dòng)尚未實(shí)現(xiàn),這就使得人口—經(jīng)濟(jì)要素?zé)o法同時(shí)移動(dòng),變相加大了區(qū)域差異[19]。故而,增強(qiáng)人口與經(jīng)濟(jì)空間分布的匹配度是促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的重要一環(huán),也是我國各級(jí)政府縮小區(qū)域差異的重要舉措之一[20-23]。

    綜上所述,已有的研究尺度多集中在全國或省市,基于縣域尺度的人口—經(jīng)濟(jì)差異研究還相對較少。為此,本文以揚(yáng)子江城市群為例,從縣域尺度出發(fā),綜合運(yùn)用重心法、不一致指數(shù)及不均衡指數(shù)等方法,搜集2003~2017年各縣市的常住人口、GDP、人均GDP等指標(biāo),對本地區(qū)的人口—經(jīng)濟(jì)空間格局演變過程進(jìn)行系統(tǒng)分析與可視化。希冀在進(jìn)一步豐富和完善區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論體系及相關(guān)實(shí)證素材的基礎(chǔ)上,為未來揚(yáng)子江城市群協(xié)調(diào)發(fā)展政策的制定提供有益參考。

    1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

    1.1 研究區(qū)域

    揚(yáng)子江城市群是江蘇省委于2016年為重塑江蘇經(jīng)濟(jì)地理格局,促進(jìn)“強(qiáng)富美高”新江蘇建設(shè)提出的重要區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略,主要包括沿江的八個(gè)城市,即南京、無錫、常州、蘇州、鎮(zhèn)江、南通、泰州和揚(yáng)州。本文研究尺度為縣域,因而還包括上述8個(gè)城市下轄的若干縣市,研究單元共計(jì)29個(gè)。

    1.2 研究方法

    1.2.1 重心法。重心法用于表示區(qū)域中某種屬性在區(qū)域中的分布狀況以及發(fā)展趨勢,本文用幾何中心來測算人口與經(jīng)濟(jì)的空間分布狀況,而重心在時(shí)間維上的變化,就表示了區(qū)域差異的動(dòng)態(tài)演變過程?;竟饺缦拢?/p>

    其中:X、Y為某指標(biāo)分布區(qū)域的重心坐標(biāo),Xi、Yi為第i個(gè)評(píng)價(jià)單元的地理中心坐標(biāo),Pi為第i(i=1,2,3,…,n)個(gè)評(píng)價(jià)單元的指標(biāo)數(shù)值。

    1.2.2 不均衡指數(shù)。不均衡指數(shù)可以有效反映人口與經(jīng)濟(jì)要素之間的空間耦合關(guān)系,常被學(xué)者們用來研究區(qū)域人口與經(jīng)濟(jì)分布狀況,其計(jì)算公式如下:

    其中,n為研究單元數(shù);Xi表示城市i的GDP占總量的比重;Yi表示城市i人口占總量的比重。E越小表明分布越均衡,反之越不均衡。

    1.2.3 不一致指數(shù)。為了更直觀表達(dá)區(qū)域人口與經(jīng)濟(jì)分布的不均衡狀況,本文構(gòu)建了人口—經(jīng)濟(jì)空間分布的不一致性指數(shù)。計(jì)算公式如下:

    其中:POPit、POPt分別表示 i地區(qū)在t時(shí)刻的人口和人口總量;同理,GDPit、GDPt分別表示i地區(qū)在t時(shí)刻的GDP和GDP總量。BYZit越大,表明人口占比高。不一致指數(shù)大于1表示人口集中度高于經(jīng)濟(jì)集中度;反之,經(jīng)濟(jì)集中度高于人口集中度。

    1.3 數(shù)據(jù)來源與處理

    本文的研究數(shù)據(jù)主要來源于2003~2017年揚(yáng)子江城市群各城市的統(tǒng)計(jì)年鑒。由于2008年以來揚(yáng)子江城市群中部分城市的行政區(qū)劃有所調(diào)整,因此本文在計(jì)算時(shí)統(tǒng)一以2017年揚(yáng)子江城市群行政區(qū)劃為標(biāo)準(zhǔn),并將被合并地區(qū)的數(shù)據(jù)加總到上一級(jí)行政單元,如泰州將姜堰市調(diào)整為姜堰區(qū),因此在計(jì)算時(shí)要將姜堰的數(shù)據(jù)合并至泰州市區(qū)。此外,南京市從縣市尺度考慮,未下設(shè)獨(dú)立的縣級(jí)市,因此南京市按一個(gè)整體進(jìn)行計(jì)算。

    2 人口—經(jīng)濟(jì)空間分布格局演變過程分析

    2.1 人口演變格局

    從總體上看,2003~2017年,揚(yáng)子江城市群人口累計(jì)增長約17.6%,遠(yuǎn)高于同期全國7.4%的增幅,人口集聚的趨勢十分顯著。分時(shí)段來看,2003~2010年本地區(qū)人口增速相對較快,年均增速達(dá)1.9%,而2011~2017年人口增長速度逐漸趨緩,年均增速降至0.3%。如圖1所示,從人口分布的空間格局上看,蘇南地區(qū)始終是揚(yáng)子江城市群的人口密集區(qū),人口占比逐年提升,至2017年已達(dá)66.9%,相比較而言蘇中三市的人口占比則緩慢下降,人口凈流出的現(xiàn)象較為明顯。分縣區(qū)來看,2003~2007年,蘇州和無錫(含所轄縣市)人口增速較快,總量占比也相對較大,同期南通為人口的凈流出地;2007~2013年,蘇州市區(qū)和無錫市區(qū)的人口依然在快速集聚,占比分別增長了1.14和0.65個(gè)百分點(diǎn),同期揚(yáng)州(含所轄縣市)的人口流出現(xiàn)象比較顯著;2013~2017年,在本地區(qū)人口增速普遍放緩的前提下,南京、蘇州、無錫和南通等發(fā)達(dá)城市的人口依然增長,特別是南通一改過去人口凈流出的窘境,人口集聚的特征逐漸顯現(xiàn),南京在不斷提升省會(huì)城市首位度的作用下,人口集聚速度領(lǐng)跑整個(gè)揚(yáng)子江城市群,約為其他城市的9倍左右。

    從重心演變格局看(圖2),揚(yáng)子江城市群的人口重心一直在 120°E(±0.02°)、31.95°N(±0.02°)徘徊,與幾何中心(120.02°E,32.17°N)相比,人口重心偏向于南部,表明蘇南是揚(yáng)子江城市群人口高度密集區(qū),且人口增長率重心偏向于南部地區(qū)。具體來說,2003~2004年、2006~2010年這兩個(gè)階段人口重心屬于向東南方向偏移,即蘇錫常地區(qū)人口增速較快,而2004~2006年、2010~2017年這兩個(gè)階段人口重心屬于向西南方向偏移,即寧鎮(zhèn)揚(yáng)地區(qū)的人口增速較快。

    圖1 2003~2017年揚(yáng)子江城市群人口分布演變過程

    圖2 2003~2017年揚(yáng)子江城市群人口重心分布演變

    2.2 經(jīng)濟(jì)演變格局

    從總體上看,2017年揚(yáng)子江城市群的GDP為67719.28億元,為2003年的6.7倍,按現(xiàn)價(jià)GDP計(jì)算的年均增速快于全國平均水平約1個(gè)百分點(diǎn)。分時(shí)段來看,2003~2009年GDP增速緩步下降,年均增速累計(jì)下降了近五成;隨后國家四萬億經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃的逐步落地,經(jīng)濟(jì)增速在2010年有過短暫回升,但其負(fù)面效應(yīng)在隨后的兩三年開始顯現(xiàn),經(jīng)濟(jì)增速繼續(xù)回落;而2015年以來,隨著江蘇“發(fā)力‘強(qiáng)富美高’推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展”戰(zhàn)略的實(shí)施,經(jīng)濟(jì)增速平穩(wěn)回升。如圖3所示,從經(jīng)濟(jì)分布的空間格局上看,蘇南地區(qū)始終是揚(yáng)子江城市群的經(jīng)濟(jì)密集區(qū),雖然隨著蘇中三市的快速崛起,GDP占比有所下降,但截至2017年其占比仍然高達(dá)74.1%。分縣區(qū)來看,2003~2007年,整個(gè)揚(yáng)子江城市群的經(jīng)濟(jì)分布格局未有大的變動(dòng);2007~2013年,揚(yáng)子江城市群的經(jīng)濟(jì)分布格局開始出現(xiàn)變化,蘇州和無錫的GDP占比快速下降,取而代之的是南京和南通GDP占比的快速提升;2013~2017年,上述變化趨勢進(jìn)一步強(qiáng)化,截至2017年南京的GDP占比已提高至17.3%,較2003年大幅提高了1.6個(gè)百分點(diǎn),同期南通也提高了1.4個(gè)百分點(diǎn),而蘇州和無錫則分別下降了2.3和3.4個(gè)百分點(diǎn)。南京首位度的快速提升與南通長三角北翼經(jīng)濟(jì)中心價(jià)值均得到了充分體現(xiàn)。

    圖3 2003~2017年揚(yáng)子江城市群GDP分布演變過程

    從重心演變格局看(圖4),揚(yáng)子江城市群的經(jīng)濟(jì)重心一直在 120.07°E(±0.1°)、31.90°N(±0.06°)徘徊,與幾何中心(120.02°E,32.17°N)相比,經(jīng)濟(jì)重心始終偏向東南部,表明蘇錫常地區(qū)始終是揚(yáng)子江城市群的經(jīng)濟(jì)核心。但2003~2017年經(jīng)濟(jì)重心展現(xiàn)出“總體由東南向西北方向移動(dòng),且南北方向移動(dòng)更快”的變化趨勢,進(jìn)一步說明隨著揚(yáng)子江城市群的深度發(fā)展,以南京為核心的南京都市圈逐漸成為本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的領(lǐng)先地區(qū)。

    2.3 人口—經(jīng)濟(jì)空間格局的差異化演變

    基于公式2計(jì)算得出揚(yáng)子江城市群2003~2017年的區(qū)域不均衡指數(shù),結(jié)果顯示本地區(qū)的不均衡指數(shù)在研究時(shí)段內(nèi)穩(wěn)步下降,由期初的4.0426降為期末的1.6192,年均降幅為6.3個(gè)百分點(diǎn),表明揚(yáng)子江城市群的區(qū)域發(fā)展均衡。由于區(qū)域非均衡發(fā)展現(xiàn)象很大程度上源于人口—經(jīng)濟(jì)的非均衡,為此擬從該維度出發(fā)進(jìn)一步探究揚(yáng)子江城市群各地級(jí)市的人口—經(jīng)濟(jì)空間差異格局演變。基于公式3,分別計(jì)算各城市的不一致指數(shù),并通過ArcGIS進(jìn)行可視化,具體見圖5。

    由圖5可知,從空間格局上來看,人口—經(jīng)濟(jì)不一致指數(shù)存在著顯著的空間差異,具體表現(xiàn)為蘇南地區(qū)多為經(jīng)濟(jì)聚集超前于人口聚集(即GDP占比高于人口占比),以蘇州、無錫和南京最為典型;而蘇中地區(qū)多表現(xiàn)為人口聚集超前于經(jīng)濟(jì)聚集(即人口占比高于GDP占比),以南通和揚(yáng)州較為典型。從演變過程來看,可分為三種類型:①持續(xù)下降型。以蘇中三市為代表,它們的不一致指數(shù)在研究時(shí)段內(nèi)不斷下降,但截至期末仍高于1,說明上述三市的人口集中度依然高于經(jīng)濟(jì)集中度,但人口占比增速顯著小于GDP占比增速;②持續(xù)上升型。以無錫和蘇州為代表,它們的不一致指數(shù)在研究時(shí)段內(nèi)不斷下降,但截至期末仍低于1,說明上述兩市的經(jīng)濟(jì)集中度依然高于人口集中度,但GDP占比增速顯著小于人口占比增速;③波動(dòng)型。以南京、常州和鎮(zhèn)江為代表,它們的不一致指數(shù)在研究時(shí)段內(nèi)在1(±0.2)范圍內(nèi)來回?cái)[動(dòng),截至期末南京和常州略小于1,鎮(zhèn)江略大于1,說明上述城市GDP占比增速與人口占比增速并不是同方向變化。

    究其演變原因,筆者認(rèn)為伴隨著“一帶一路”、“長江經(jīng)濟(jì)帶”和“長三角一體化”等三大國家戰(zhàn)略在揚(yáng)子江城市群的疊加,交通一體化建設(shè)一馬當(dāng)先,在此基礎(chǔ)上各城市都在尋找自己的發(fā)力點(diǎn),如智能制造、新能源、新材料、生物醫(yī)藥、機(jī)械裝備等,隨之而來的是各城市力度空前的“引人大戰(zhàn)”。提升南京省會(huì)城市首位度也已成為共識(shí),未來相當(dāng)長一段時(shí)期南京的人口集聚度與經(jīng)濟(jì)集聚度會(huì)領(lǐng)跑整個(gè)揚(yáng)子江城市群;揚(yáng)州、鎮(zhèn)江全面融入南京都市圈,其人口集聚度會(huì)保持相對穩(wěn)定,而經(jīng)濟(jì)集聚度會(huì)有一定程度的提升;蘇州和無錫則因經(jīng)濟(jì)重心西移,其經(jīng)濟(jì)集聚度將會(huì)在未來一段時(shí)期內(nèi)緩速下滑至某個(gè)合理區(qū)間,而發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)水平、優(yōu)越的生活環(huán)境、良好的區(qū)位優(yōu)勢依然會(huì)吸引相當(dāng)一部分人口集中;常州和泰州則是努力向蘇錫靠攏,帶來經(jīng)濟(jì)集中度提升的同時(shí),人口集中度則會(huì)逐步下降;南通因其“長三角北翼經(jīng)濟(jì)重心”的特殊定位,經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景廣闊,其經(jīng)濟(jì)集中度會(huì)有一個(gè)較大幅度的提升,但基于其龐大的人口基礎(chǔ)數(shù)與歷史原因,人口集中度還會(huì)低速下滑??傮w上講,整個(gè)揚(yáng)子江城市群人口—經(jīng)濟(jì)空間格局逐漸朝著均衡方向邁進(jìn)。

    圖4 2003~2017年揚(yáng)子江城市群經(jīng)濟(jì)重心分布演變

    3 人口—經(jīng)濟(jì)空間分布格局演變機(jī)制探究

    經(jīng)濟(jì)全球化與經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下?lián)P子江城市群區(qū)域發(fā)展的諸如經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、空間布局優(yōu)化、高質(zhì)量發(fā)展等一系列問題處于人口—經(jīng)濟(jì)空間格局的變化影響之中。早期的“分權(quán)化—地方化”在一定程度上可以體現(xiàn)“人口—經(jīng)濟(jì)”空間格局演變特征,但未能清晰地從尺度層面勾勒出省域—區(qū)域—地方之間連續(xù)的復(fù)雜關(guān)聯(lián)機(jī)制。在演化經(jīng)濟(jì)地理學(xué)視角下,區(qū)域發(fā)展中的“人口—經(jīng)濟(jì)”空間格局演變機(jī)制研究應(yīng)體現(xiàn)出對要素跨尺度流動(dòng)、制度多尺度聯(lián)系的共同關(guān)注,方可從更深層面理解新時(shí)期以“人口—經(jīng)濟(jì)”空間格局演變?yōu)楸碚鞯膮^(qū)域高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵(圖6)。

    新時(shí)期揚(yáng)子江城市群人口—經(jīng)濟(jì)集聚的主要是經(jīng)濟(jì)刺激和制度刺激共同作用的結(jié)果。從經(jīng)濟(jì)刺激維度來看,隨著“地級(jí)市—都市圈—城市群”尺度的升級(jí),它們在外部規(guī)模經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)鏈分工和細(xì)分市場劃分方面均存在差異化的表現(xiàn)。如南京,就其自身而言它所要考慮的是如何最大可能實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型發(fā)展,實(shí)現(xiàn)重化產(chǎn)業(yè)向智能制造、新能源、現(xiàn)代通訊方向的轉(zhuǎn)軌,為了實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)它有需要進(jìn)一步上升至南京都市圈甚至

    圖5 2013~2017年揚(yáng)子江城市群人口與經(jīng)濟(jì)不一致指數(shù)空間分布

    圖6 “人口—經(jīng)濟(jì)”空間格局演變的可能機(jī)制

    是揚(yáng)子江城市群的層面,多維度、廣地域重構(gòu)其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),而這些現(xiàn)象的直接標(biāo)準(zhǔn)就是人口—經(jīng)濟(jì)要素的城市間重新配置。從制度刺激維度來看,隨著“地方—省區(qū)—中央”尺度的躍升,它們在制度協(xié)同、制度代理和省政府作用發(fā)揮方面均存在差異化的表現(xiàn)。如蘇州,就其自身而言它所要考慮的是如何協(xié)同市區(qū)及其下轄縣市的關(guān)系,使其做出的一系列決策部署得以最快速度落地。而當(dāng)其需要落實(shí)揚(yáng)子江城市群乃至蘇南自主創(chuàng)新示范區(qū)等省級(jí)或國家級(jí)的戰(zhàn)略時(shí),其不僅要落實(shí)有關(guān)制度,更肩負(fù)著相關(guān)制度創(chuàng)新與可復(fù)制制度推廣等重任。因而,不同的城市,因其行政級(jí)別、城市功能、區(qū)位特征等的差異,使其在地方治理能力上表現(xiàn)出顯著差別,進(jìn)而影響到地方制度環(huán)境和地方聯(lián)系強(qiáng)度等領(lǐng)域,使各城市的吸引力呈現(xiàn)出高低之別。

    4 主要結(jié)論

    4.1 2003~2017年揚(yáng)子江城市群人口集聚的趨勢十分顯著,研究時(shí)段內(nèi)人口累計(jì)增長約17.6%,其中蘇南地區(qū)是本地區(qū)人口的重要集聚區(qū),尤其是南京在近五年內(nèi)人口集聚速度領(lǐng)跑整個(gè)揚(yáng)子江城市群,與人口重心偏西的結(jié)論一致。而經(jīng)濟(jì)空間分布的趨勢有所改變,傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)中心蘇州和無錫逐步讓位于南京和南通,突出表現(xiàn)在各城市GDP占比上,與經(jīng)濟(jì)重心偏向西北的結(jié)論一致。

    4.2 總體上看,揚(yáng)子江城市群的不均衡指數(shù)在研究時(shí)段內(nèi)穩(wěn)步下降,由期初的4.0426降為期末的1.6192,表明本地區(qū)的人口—經(jīng)濟(jì)均衡度在逐漸提高。而不一致指數(shù)的計(jì)算結(jié)果進(jìn)一步將本地區(qū)的8個(gè)城市劃分為持續(xù)下降型(揚(yáng)泰通)、持續(xù)上升型(蘇錫)和波動(dòng)型(寧常鎮(zhèn))。變化原因可能是各城市依托各自的比較優(yōu)勢尋找最有利于自身發(fā)展的著力點(diǎn),因而在提升整體人口—經(jīng)濟(jì)空間均衡度的同時(shí),各城市的人口—經(jīng)濟(jì)比較相對差異化。

    4.3 本文試圖從演化經(jīng)濟(jì)地理學(xué)視角勾勒出體現(xiàn)要素跨尺度流動(dòng)、制度多尺度聯(lián)系的“人口—經(jīng)濟(jì)”空間格局演變機(jī)制。筆者認(rèn)為因其行政級(jí)別、城市功能、區(qū)位特征等的差異,使不同城市在地方治理能力上表現(xiàn)出顯著差別,進(jìn)而影響到地方制度環(huán)境和地方聯(lián)系強(qiáng)度等領(lǐng)域,從而使各城市的發(fā)展?jié)摿εc人口吸引力呈現(xiàn)出顯著的空間差異。為此,努力提高地方政府治理體系和治理能力的現(xiàn)代化是影響未來本地區(qū)科學(xué)合理的人口—經(jīng)濟(jì)空間格局形成的重要影響因素。

    4.4 本文對揚(yáng)子江城市群人口—經(jīng)濟(jì)空間格局的研究仍然是基于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),對于關(guān)系數(shù)據(jù)引入后是否依然可以得出上述結(jié)論還有待進(jìn)一步研究。與此同時(shí),對人口—經(jīng)濟(jì)空間分布格局演變機(jī)制的探究可能還比較片面、不夠深入,未來還應(yīng)更多的從市場主體、制度環(huán)境和新興業(yè)態(tài)等角度深化該機(jī)制的探討。

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