基于“湖泊效應”的長江經濟帶城市空間分異研究

張建清　陳佩　王嵩

摘要在經濟新常態背景下，如何有效地制定政策，引導長江經濟帶依托黃金水道實現可持續發展，具有極其重要的全局性意義。本文將長江經濟帶地級及以上城市的發展與長江水系的地理特征相結合，考察長江水系地理特征對于長江經濟帶地級及以上城市發展的促進作用。首先構建長江經濟帶城市發展指標體系，以2003—2015長江經濟帶地級及以上城市面板數據為基礎，采用主客觀結合的方法，評價長江經濟帶地級及以上城市經濟發展、社會狀況、生態環境，進行綜合實力測算。在評價結果的基礎上，結合長江經濟帶城市地理分布特征對長江進行緩沖分析，測算長江經濟帶城市群的密度曲線及趨勢線，并基于Bass模型，考察長江干流是否對長江經濟帶地級及以上城市具有“湖泊效應”，長江經濟帶地級及以上城市發展是否具有圈層結構。主要得到以下結論：①長江上、中、下游發展水平呈逆向階梯狀；②長江干流對長江經濟帶地級及以上城市的城市建設、經濟發展、社會狀態、生態環境及綜合實力各方面均存在非常明顯的“湖泊效應”；③根據“湖泊效應”的強弱，可以將長江經濟帶地級及以上城市劃分為環江區、離江區、遠江區等三層圈層結構，其發展水平遞減，離江區仍有較大發展潛力。

關鍵詞綜合評價；“湖泊效應”；空間分異；長江經濟帶

中圖分類號F062.1

文獻標識碼A文章編號1002-2104（2018）07-0065-11DOI：10.12062/cpre.20180112

長江處于我國腹心地帶，是全球內河貨運量第一的黃金水道，具有明顯的區位優勢，且交通便利、人才薈萃、城市密集、資源充沛，發展潛力巨大。長江經濟帶占地面積約2.05×108 hm2，超過全國總面積的20%，人口和經濟總量均超過全國的40%以上，改革開放以來，逐漸發展成為我國綜合實力最強、戰略支撐作用最大的區域之一，是全國除沿海開放地區以外，經濟密度最高的經濟地帶。2014年，長江經濟帶發展首次被列入國家重點戰略，《國務院關于依托黃金水道推動長江經濟帶發展的指導意見》明確提出，要舉全國之力將長江經濟帶建設成為具有全球影響力的內河經濟帶、東中西互動合作的協調發展帶、沿海沿江沿邊全面推進的對內對外開放帶和生態文明建設的先行示范帶。2016年9月，《長江經濟帶發展規劃綱要》正式印發，從大力保護長江生態環境、創新區域協調發展體制機制等方面描繪了長江經濟帶發展的宏偉藍圖，長江經濟帶的戰略地位達到了前所未有的高度。但是，在長江經濟帶高速發展的同時仍面臨著諸多問題，如生態環境嚴峻[1]、水道存在瓶頸制約[2]、區域發展不平衡[3-4]、產業梯度轉移特征不明顯[5]及區域合作機制尚不健全[6]等等。因此，如何將長江經濟帶城市的發展與長江的流域型地理特征結合起來，對于因地制宜破解上述問題具有重要的理論意義。

1文獻綜述

從世界經濟發展歷程來看，流域經濟往往是國家經濟的命脈。國外學者對于流域經濟的研究主要集中于區域經濟、經濟地理方面，如Tundisi J G、 Tundisi T M討論了生態水文學、水資源管理實踐和流域經濟的整合，通過引入巴西的三個案例研究，說明該整合如何實現，并分析了其對生態和經濟的貢獻[7]。國內學者已經對長江、黃河、珠江等流域的城市發展情況展開了大量研究，其中以對長江城市群的研究最多也最為深入。目前國內學者對長江經濟帶城市發展程度的研究主要分為以下兩種：一是對長江經濟帶城市的某一方面發展水平進行評價，如孟德友等[8]運用其構建的區域經濟發展水平評價指標體系對長三角地區各縣市1992、1998、2004和2010年的經濟發展水平進行評價與比較，并基于馬爾可夫鏈法和空間關聯分析，探討長三角經濟發展格局演變特征；楊晴青等[9]構建涵蓋生態、居住、公共服務、休閑以及經濟發展等五維的環境競爭力指標體系，評估長江中游城市群城市人居環境競爭力，并探究其空間分異特征；宋建波等[10]構建三級評價指標體系，運用主客觀相結合的方法確定指標權重，以長江三角洲城市群16個城市為研究對象，測算其城市化與生態環境發展水平。二是構建了比較綜合的指標體系評價城市綜合競爭力，如石憶邵等[11]構建包含七個維度33個原始指標的城市綜合競爭力評價體系，評價了長江三角洲地區15個地級以上城市綜合競爭力；馬靜[12]以經濟、社會、生態三個子系統集成綜合系統，運用2006—2013年城市發展質量數據，分析長江中游城市群31個地級市發展差異。然而絕大多數學者對于長江經濟帶城市的評價對象集中于省會城市、核心城市或特定區域，將長江經濟帶所有地級及以上城市都納入評價范圍的研究較少。盧麗文等[13]構建了集城市經濟增長、社會效益、資源節約、環境保護為一體的綠色效率體系，并結合DEA法，對長江經濟帶108個地級及以上城市的綠色效率進行監測。但是以上研究只針對長江經濟帶城市本身發展，并沒有將城市和長江水系獨特的地理特征相結合進行研究。

“湖泊效應”的研究始于Ellicott[14]。“湖泊效應”可以實現將水系及其周圍城市有機結合起來進行研究的目的。由于水陸的熱力差異，湖泊與其附近地區形成了湖陸風環流，熱量和水分就會在水陸之間產生交換，湖泊對附近地區氣候的這種良性調節作用稱“湖泊效應”，并且“湖泊效應”隨著離湖岸距離的增加而減弱[15]。近年來有學者將“湖泊效應”和城市聯系起來，基于“湖泊效應”探究水域對周圍區域經濟社會發展及工業化和城市化的促進效果，如劉耀彬等[16]引入Bass模型，并借助GIS空間分析技術與社會經濟回歸分析方法對鄱陽湖周圍城市進行了區域劃分，發現鄱陽湖周圍城市發展呈現圈層結構，并且基本符合“湖泊效應”現象；狄乾斌等[17]運用類似方法探究環渤海地區的“湖泊效應”，結果表明環渤海城市經濟社會發展水平整體表現出倒“U”型的結構特征；孫才志等[18]運用GIS與1st Opt軟件，結合2001—2012年人口與經濟的面板數據，對遼寧省6個沿海城市的海岸帶陸地范圍進行了測度，結果表明經濟較發達地區的海岸帶范圍也較廣。以上研究表明，“湖泊效應”可以將湖泊周邊城市發展與湖泊獨特地理位置結合的優勢不僅適用于湖泊地區，也可以較好地適用于對象類似湖泊的研究。

基于“湖泊效應”對流域經濟研究廣泛的適用性及長江的典型流域特征，本文將長江干流看作一個大的“湖”，通過“湖泊效應”將長江經濟帶地級及以上城市的發展與長江水系的地理特征相結合，考察長江水系地理特征與長江經濟帶地級及以上城市發展的相互關系。首先構建長江經濟帶指標體系，以長江經濟帶108個地級及以上城市為研究對象，運用其2003—2015年間面板數據，采用主客觀結合的方法，評價其經濟發展、社會狀況、生態環境情況，并對其進行綜合實力測算。結合測算結果，疊置長江經濟帶九省二市的底圖對長江干流進行緩沖分析，測算長江經濟帶城市的密度曲線及趨勢線，在Bass模型的基礎上，檢驗長江干流是否對長江經濟帶地級及以上城市具有“湖泊效應”，長江經濟帶地級及以上城市發展是否具有圈層結構，為決策者提供相關理論基礎和政策建議。

2模型與數據

2.1評價模型

綜合考慮數據的可獲得性、科學性及全面性，并參考相關研究文獻[12-13]，本文構建了三級指標評價體系，決策層指標包括經濟發展、社會狀態及生態環境。并采用主觀評價法（層析分析法）[19-20]、客觀評價法（改進的CRITIC法）[21-22]及主客觀結合的方法（D-S證據理論法）[23-24]來進行各指標權重的測算。具體指標及權重如表1所示。

D-S證據理論法能夠克服傳統評價方法主觀因素過重或客觀計算指標有失偏頗的缺點。運用D-S證據理論法所確定的權重分別計算出各地級市經濟發展、社會狀況、生態環境評分，將所得評分結果再次進行標準化后，按照1∶1∶1的比例計算出綜合實力評分。

2.2“湖泊效應”模型

Bass模型是由美國學者Frank Bass提出，最初用于預測耐用消費品銷售情況的模型[25]。Bass模型建模思想基本符合“湖泊效應”假設與城市空間結構模型的擴散原理[16]。被劉耀彬等[16]、狄乾斌等[17]、孫才志等[18]多位學者應用于“湖泊效應”的考察。Bass模型基本表達式為：

f（r）=[1-F（r）][p+qF（r）]（1）

其中，F（r）=∫r0f（r）dr，表示“湖泊效應”在r處的潛在影響力度。p表示湖泊對城市的影響力，q表示環湖城市對城市的影響力。r較小時，湖泊對城市的影響力遠大于環湖城市對城市的影響力，即pq；隨著r增加，湖泊對城市的影響力q逐漸減弱，而環湖城市對城市影響力p逐漸增強，r增加到一定程度，環湖城市對城市的影響力p將大于湖泊對城市的影響力q。

根據F（0）=0，求得：

F（r）=1-e-（p+q）r1+qpe-（p+q）r（2）

則“湖泊效應”實際影響力度

G（r）=1-F（r）=p+qp×e-（p+q）r1+ qpe-（p+q）r（3）

對G（r）依次求一階導、二階導可得：

G′（r）=-（p+q）2p×e-（p+q）r[1+qpe-（p+q）r]2 （4）

G″（r）=-（p+q）3p×e-（p+q）r（1+qpe-（p+q）r）3×（qpe-（p+q）r-1） （5）

當r較小時，由于00即湖泊對城市的影響力度隨著距離r的增大，G（r）先遞減，遞減幅度逐漸減小，當r增加到使得G′（r）>0時，G（r）開始遞增。

當r增加到足夠大時，由于p不再遠遠大于q，甚至小于等于q，則G′（r）<0，G″（r）≤0時，G（r）單調遞減。即“湖泊效應”的實際影響力度隨著距離r的增大呈現出先遞減，隨后遞增，最后單調遞減的趨勢。

2.3“湖泊效應”緩沖分析法

緩沖區是設定特定的距離，在點、線、面實體的周圍建立具有一定范圍的多邊形。緩沖分析是將緩沖區與研究圖層疊置，從而實現空間信息分析的一種方法[26]。本文以長江干流面狀數據為基礎生成正緩沖區與長江經濟帶城市群疊加分析，探究長江經濟帶城市群的經濟、社會、生態及綜合實力發展是否具有“湖泊效應”。

具體步驟如下：在ArcGIS中加載長江經濟帶九省二市底圖，并以長江面狀數據為基礎，以1 km為緩沖遞增單位，進行435次緩沖，直至所研究城市全覆蓋；以行政駐點是否在緩沖區內為依據，統計各個緩沖區中所覆蓋的城市；計算各個緩沖區面積；根據緩沖區面積及所覆蓋城市，計算城市密度，并結合經濟發展、社會狀況、生態環境及綜合實力評分計算相關密度；根據所計算的密度，分別繪制密度曲線，并進行非線性擬合，得到密度曲線的三階趨勢線。

2.4數據來源

面板數據來源。本文采用主客觀結合的方法構建指標體系對長江經濟帶所覆蓋的地級及以上城市從經濟發展、社會狀況和生態環境三個方面進行一個較全面的評估。數據主要來源于2004—2016《中國城市統計年鑒》及相關各省市統計年鑒與公報，由于畢節和銅仁市2012年才有相關統計數據，因此不納入本文考察范圍。數據空缺處運用了插值法或指數平滑法補全。由于所選取的指標具有不同的數量級和量綱，并且正負向指標兼存，故采用區間標準化的方法進行無量綱處理。

空間數據來源。本文空間地理數據主要來源于中國國家基礎地理信息系統400萬數據庫，在ArcGIS10.2軟件中提取長江經濟帶城市行政駐點、線狀市界、面狀市界、線狀省界及面狀長江等圖層信息。

3結果與分析

3.1發展水平評價

將2003—2015長江經濟帶地級及以上城市的面板數據代入所計算出來的各項指標權重可計算出各城市的經濟發展、社會狀況、生態環境及綜合實力評分。

經濟發展評分前10的城市分別為：上海、南京、杭州、貴陽、蘇州、無錫、張家界、武漢、麗江、成都，除張家界、麗江兩個典型旅游型城市外，其他都是省會城市或江浙發達城市。社會狀況評分前10的城市分別為：南京、武漢、杭州、昆明、上海、蘇州、長沙、無錫、成都、合肥，與經濟發展水平趨同，且都是省會城市或江浙發達城市。生態環境評分前10的城市分別為十堰、景德鎮、遵義、鷹潭、衢州、昆明、隨州、宜昌、湖州、麗江，分布非常分散，省會城市和江浙發達城市并沒有占據主導地位，且城市生態環境建設與其經濟發展和社會狀況水平并不一致。比如十堰經濟發展評分在108個地級市中排序54，社會狀況評分排序28，但是生態環境評分排序為第1；上海市則相反，經濟發展評分排序1，社會狀況評分排序5，生態環境評分排序僅為第108位，顯然上海的社會經濟運行對生態環境造成的壓力過大。綜合實力評分前10的城市分別為：南京、杭州、昆明、長沙、合肥、蘇州、武漢、無錫、貴陽、成都，也都是省會城市或江浙發達城市，上海綜合實力評分受生態環境評分影響較大，故僅為第15位。綜合來看，評分結果與實際情況吻合度較高，可初步推斷出本文構建的指標體系比較科學合理。

將長江經濟帶地級及以上城市按照所屬上、中、下游進行分類，并分別計算其歷年各項評分，所得結果如圖1所示。

從圖1中可以看到，總體而言，長江上中下游發展水平呈逆向階梯狀，長江下游城市發展水平高于中游城市，中游城市發展水平高于上游城市。在2003—2015年間，隨著時間的變遷，長江上、中、下游城市經濟發展、社會狀況、生態環境及綜合實力水平均在穩步提升。在經濟發展方面，長江上游城市和長江中游城市呈現出膠著狀態，一方面長江中游城市經濟基礎更好，另一方面下游城市在國家傾斜式的政策下經濟增長速度更快，本文所構建的指標體系既考慮了經濟存量，又考慮了經濟增量，所以長江中游城市和長江上游城市的評分出現了交替上升的情況。在生態環境方面，長江下游城市生態環境的建設提升速度較慢，近年已經被長江中游城市趕超，并且還有被長江上游城市超越的趨勢。一方面，預示著長江下游城市應該更加重視生態環境建設，另一方面，說明長江下游城市由于人口密度、工業發展等等原因，出現了生態負荷過重的現象。目前，長江經濟帶中發展較好的城市主要為長江下游城市及各省會城市，而長江中游與長江下游之間的城市發展較為滯后，這些城市作為長江中游和下游之間的鏈接帶，并沒有依托長江中游和下游大中型城市的力量發展起來，且在長江中游和下游大中型城市之間沒有發揮好橋梁作用，因此可以合理引導長江下游城市部分產業向這部分城市轉移，從而帶動其發展并減輕下游城市負擔。同時我們也可以發現，單純地從上、中、下游分析城市的發展水平或者具體分析每個城市的發展水平都不能有效地與城市的地理位置和與長江流域的地理特征結合起來，因而本文進一步通過“湖泊效應”來說明長江經濟帶地級以上城市發展與長江流域的內在聯系。

3.2長江經濟帶“湖泊效應”的驗證

將每次增加的城市個數除以增加的緩沖面積可以計算出城市密度，將每次增加的城市分數加總除以增加的緩沖面積分別計算出經濟發展、社會狀況、生態環境及綜合實力密度。根據所計算的密度繪制相關密度曲線，并生成對應的趨勢線，如圖2所示。

綜合來看，五種密度曲線形狀及變化趨勢都較為相似。趨勢線都呈現出先下降后上升、最終再下降的態勢，與Bass模型的推導結果吻合。即長江干流對長江經濟帶地級及以上城市的城市建設、經濟發展、社會狀態、生態環境及綜合實力各方面均具有非常明顯的“湖泊效應”作用效果。從Bass模型基本理論出發，可知城市隨著距離長江的距離r的增大，發展程度先呈現下降趨勢；隨著距長江距離r的繼續增大，發展程度又會出現一個上升段；隨著距長江的距離r的進一步增大，發展程度再度呈現下降趨勢。從實際密度曲線及趨勢線來看，上升段也確實存在，但是上升幅度并不是特別顯著，因此位于上升段的這些城市仍有較大的發展潛力尚未挖掘。目前我國大部分地級市的規模尚未達到最優規模[27]，可以考慮擴大這部分城市的規模，推動其人口聚集及制造業發展，建設出具有引領作用的大都市。長江干流的“湖泊效應”作用效果顯著凸顯了因地制宜在城市統籌規劃發展中的重要性，政策制定者在謀劃長江經濟帶地級及以上城市發展時應考慮到具體城市與長江干流地理位置的遠近，順應Bass模型曲線的規律，重點發展處于曲線上升段的城市，從而更合理地分配資源，以期在城市建設方面達到事半功倍的效果。

將密度曲線進行非線性擬合求出密度曲線的趨勢線如表2所示。

從表2中可以看到，五種密度曲線趨勢線的可決系數均在0.7左右，即擬合程度均較好。對城市密度曲線趨勢線求一階導并求解得到：x1=41.95，x2=91.38，即趨勢線的極值出現在緩沖區涵蓋的第42個城市和第91個城市，其對應的緩沖層分別為r1=113 km，r2=267 km；

經濟發展密度曲線趨勢線的一階導方程無有理數解，即密度曲線趨勢線無法確定有實際意義的極值點；社會狀況密度曲線趨勢線所確定的極值點為：x1=35.93，x2=97.40，即趨勢線的極值出現在緩沖區涵蓋的第36個城市和第97個城市，其對應的緩沖層分別為r1=82 km，r2=283 km；生態環境密度曲線趨勢線一階導方程的解為：x1=43.69，x2=89.64，即趨勢線的極值出現在緩沖區涵蓋的第44個城市和第90個城市，其對應的緩沖層分別為r1=117 km，r2=263 km；綜合實力密度曲線趨勢線一階導方程無有理數解，其無法確定有實際意義的極值點。

根據所求極值點，可以對長江經濟帶地級及以上城市進行圈層劃分。參照劉耀彬等[15]及狄乾斌等[16]相關研究，本文最終選取城市密度曲線趨勢線所確定的極值作為圈層結構的分界點，將長江經濟帶地級及以上城市按照離長江的距離由近到遠以緩沖半徑113 km及267 km為界劃分為環江區、離江區及遠江區等三個圈層，其中環江區包含42個地級及以上城市，離江區包含49個地級及以上城市，遠江區包含17個地級及以上城市。

3.3圈層結構

為了進一步直觀地考察長江經濟帶地級及以上城市的圈層結構特征，將本文所研究的108個地級及以上城市按照其所在圈層及省份進行分類，并分別計算出各個圈層內各個省份所涵蓋城市的經濟發展、社會狀況、生態環境及綜合實力平均評分（見表3），且參照倒金字塔結構以3∶2∶1的比例將長江經濟帶地級及以上城市分別從經濟發展、社會狀況、生態環境及綜合實力四個方面分為次、良、優三類，各個圈層內各類城市數量統計結果見表4。

由表3中可以看到，環江區內包含上海、武漢、重慶三個超大型城市，這三個城市也是長江經濟帶發展規劃中特意強調要發揮其帶動作用的三個城市，且環江區內還涵蓋了諸多長江下游發達城市及合肥等省會城市，環江區的整體發展水平在長江經濟帶城市中較為突出。離江區內涵蓋了較多長江下游發達城市及長沙、南昌、成都、昆明等省會城市，整體發展水平雖不如環江區，但緊緊跟隨環江區城市的步伐。遠江區內城市較少，整體而言各方面的發展稍顯滯后。

從具體省份來看，江蘇、湖北大部分城市集中在環江區，浙江、江西、貴州、云南大部分城市集中在離江區，安徽、四川所屬城市在環江區與離江區之間分布較均勻，湖南所屬城市在離江區與遠江區之間分布較均勻。從各個圈層內省份平均評分來看，并不完全遵從環江區高于離江區高于遠江區的規律。在經濟發展方面，江蘇、安徽、江西、湖北及云南在環江區平均評分最高，浙江及湖南在離江區平均評分最高，四川及貴州在遠江區平均評分最高；在社會狀況方面，江蘇、浙江、安徽、江西及湖北在環江區平均評分最高，湖南、貴州及云南在離江區平均評分最高，四川在遠江區平均評分最高；在生態環境方面，安徽、江西、湖南在環江區平均評分最高，江蘇、浙江、湖北、貴州在離江區平均評分最高，四川、云南在遠江區平均評分最高；在綜合實力方面，江蘇、安徽及江西在環江區平均評分最高，浙江、湖北、湖南、貴州及云南在離江區平均評分最高，四川在遠江區平均評分最高。綜合來看，四川、貴州及云南發展現狀比較違背“湖泊效應”揭示的規律。在謝守紅等[28]對中國30個省級行政區域的城鎮化質量評價中，四川位于第25位，貴州位于第26位，云南位于第20位，均處于全國落后水平，因此可知違背自然規律進行城市建設難以取得成果。所以在進行城市建設的統籌規劃中，“湖泊效應”所劃分的圈層結構是必須要考慮的因素之一，即應順應自然規律重點發展環江區及離江區內的城市。

在表4中，從經濟發展來看，環江區良、優級城市占比略高于離江區，整體差距不大，遠江區僅有1個經濟發展水平突出的城市；從社會狀況來看，環江區領先優勢明顯，離江區次級城市占比過大，有提升空間，但良、優級城市總占比仍超過遠江區；從生態環境來看，離江區優級城市占比超過了環江區，環江區與遠江區水平相當；從綜合實力來看，環江區優、良級城市總占比略高于離江區，遠江區無綜合實力強勁的城市，發展程度較為滯后。

總體上，從環江區到離江區到遠江區，經濟發展、社會狀況及綜合實力均呈現出遞減的趨勢，即受長江“湖泊效應”的影響，環江區城市受益最大，遠江區受益最小。在生態環境方面，離江區生態環境優于環江區，出現這種現象一方面是由于早期城市建設是以破壞生態環境為代價來謀求發展，另一方面是發展水平高的城市由于人口密度、工業排放等等生態負荷更重。目前長江經濟帶整體工業生態效率水平不高，提升空間巨大[29]。長江經濟帶城市可以根據其行業污染強度適度提高環境規制水平，促進企業規模分布趨向更均勻，使經濟發展和環境保護更加和諧[30]，從而減輕下游城市生態壓力，帶動中上游城市發展。并且統籌優化資源配置，按照區位條件和稟賦進行產業轉移，優化產業布局，引導人口合理分布，謀劃長江經濟帶整體利益最大化[31]。

4結論

本文將長江經濟帶地級及以上城市的發展與長江水系的地理特征相結合，考察長江水系地理特征對于長江經濟帶城市群發展的促進作用，得到以下結論：

（1）長江經濟帶地級及以上城市經濟發展、社會狀態、綜合實力頂尖城市基本為長江下游沿海城市或省會城市。單個城市的經濟發展、社會狀態及綜合實力水平較為一致，生態環境建設水平有所出入，比如上海經濟發展和社會狀態在長江經濟帶地級及以上城市中表現非常突出，而其生態環境建設水平墊底。在推進長江經濟帶的建設中，可以充分發揮下游城市及省會城市的引領作用，加強大中型城市和中小城市間的區域協作，帶動中小城市發展。

（2）長江上中下游發展水平呈逆向階梯狀。長江下游城市發展水平高于中游城市，中游城市發展水平高于上游城市；長江下游城市目前出現了生態負荷過重的現象；2003—2015年間，長江上、中、下游城市經濟發展、社會狀況、生態環境及綜合實力水平均在穩步提升；長江中游和下游大中型城市之間的連接帶發展滯后，聯通作用欠缺。長江經濟帶的發展可以采用下游帶動中游、中游帶動上游的發展路徑，構建沿江協調互動發展機制。城市在發展過程中還要注重貫徹可持續發展戰略，不能在經濟發展、社會進步及綜合實力提升的同時撇下了生態環境建設。長江下游城市需要及時注意到生態負荷過重的問題并進行調整，且應加強長江中游和下游大中型城市之間的聯系與互動，帶動其連接帶發展。

（3）“湖泊效應”能夠很好地將長江獨特的地理特征與長江經濟帶城市的發展結合起來進行研究。研究結果表明，長江干流對長江經濟帶地級及以上城市的城市建設、經濟發展、社會狀態、生態環境及綜合實力各方面均存在非常明顯的“湖泊效應”。因此在進行城市建設時，應考慮到長江干流的“湖泊效應”，將資源適當向處于曲線上升段的城市傾斜，從而能夠更高效地提高城市發展水平。

（4）根據“湖泊效應”的強弱，可以將長江經濟帶地級及以上城市按照離長江的距離由近到遠劃分為環江區、離江區、遠江區等三層圈層結構。違背圈層結構基本規律進行城市建設難以取得成果，目前四川、云南及貴州這方面問題較為嚴重。所以在進行城市建設的統籌規劃中，應該參考“湖泊效應”所劃分的圈層結構，著重發展環江區及離江區內的城市，特別是四川、云南以及貴州應該盡快調整城市規劃，改變其發展滯后的現狀；環江區、離江區、遠江區發展水平遞減，離江區發展仍有較大潛力，因此可以通過增強環江區城市的輻射力，以環江區城市來帶動離江區、遠江區城市的發展。

（編輯：劉照勝）

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