长三角新型城镇化与土地利用“三生”功能协调网络分析

Analysis of coordination network between new-type urbanization and land use ‘production-living-ecological’ functions in Yangtze River Delta

摘要

目的 探究长三角地区新型城镇化与土地利用“三生”功能的协调网络特征，为识别区域各城市的功能角色、制定分类引导的国土空间规划策略提供理论参考。 方法 基于长三角2000—2023年的地级市数据，构建新型城镇化与土地利用“三生”功能评价体系，借助耦合协调方法、改进的引力模型以及社会网络分析方法构建协调网络，依据区域耦合程度和网络格局进行分区分类，并提出相应的发展策略。 结果 （1） 长三角城市新型城镇化与土地利用“三生”功能耦合协调度整体偏低，但呈现逐年上升趋势。（2） 协调网络中，网络密度逐渐增加，空间格局逐渐复杂，城市间网络关联越来越密切；中心度整体呈现“中部高、南北低”的空间分布，协调程度由中部核心城市向南北辐射状减弱。（3） 根据耦合协调和社会网络分析结果，将长三角城市分为核心辐射、中心枢纽、潜力发展和边缘依附4种类型，针对不同类型提出了差异化的发展策略。 结论 长三角地区各城市呈现“核心-边缘”的空间依赖关系，未来应采取分类引导、差异调控的规划策略，通过功能互补与政策协同，将网络结构优势转化为实际的协同发展效能。

Abstract

Objective This study investigates the characteristics of the coordination network between new-type urbanization （NTU） and land-use ‘production-living-ecological （PLE） ’ functions in the Yangtze River Delta （YRD）， aiming to provide theoretical reference for identifying the functional roles of regional cities and formulating categorized guidance strategies for territorial spatial planning. Methods Based on panel data for prefecture-level cities in the YRD from 2000 to 2023， evaluation indicator systems for NTU and PLE functions were constructed. Coupling coordination methods， an improved gravity model， and social network analysis （SNA） were employed to build the coordination network. Cities were then categorized based on regional coupling levels and network patterns， and differentiated development strategies were proposed. Results （1） The coupling coordination degree of NTU-PLE in the YRD was generally low but showed an upward trend over time. （2） Within the coordination network， network density increased over time， and the spatial configuration became more complex with closer intercity linkages. Overall centrality measures exhibited a spatial pattern of ‘higher in the central subregion， lower in the north and south’， with coordination levels weakening radially away from central core cities toward the north and south. （3） Based on the coupling and SNA results， cities were classified into four types （core-radiative， central hub， potential-growth， and periphery-dependent） with tailored strategies proposed for each. Conclusion Cities in the YRD exhibit a ‘core-periphery’ spatial dependence pattern. Future planning should adopt strategies of categorized guidance and differentiated regulation， transforming network structural advantages into tangible coordinated development outcomes through functional complementarity and policy coordination.

Graphical abstract

关键词

土地利用功能 / 协调网络 / 社会网络分析 / 新型城镇化 / 长三角

Key words

land use functions / coupling coordination network / social network analysis （SNA） / new-type urbanization （NTU） / Yangtze River Delta （YRD）

城镇化是现代化的必由之路，中国特色新型城镇化更是中国式现代化建设的重要内容和必然之举^［1］。然而，早期传统模式的城镇化导致了土地资源错配^［2］、人地关系恶化^［3］和城乡要素流动受限^［4］等问题，这些问题带来的资源低效利用、生态环境破坏及城镇化速率减缓，制约了区域的快速发展，对中国式现代化的全面推进构成严峻的挑战。在这一背景下，探索以人为核心的新型城镇化，破除体制机制障碍，推动区域高质量发展，既是实现乡村全面振兴的关键路径，更是破解城乡二元结构、促进社会公平和共同富裕的关键所在。

关于如何推进新型城镇化，学术界进行了广泛的讨论。首先，在理论层面，学者们主要聚焦在内涵、测度、发展规律、对策建议和资源配置等^［5-7］维度；其次，在实践层面，众多学者从乡村振兴^［8］、产业结构^［9］和新质生产力^［10］等角度提出了促进新型城镇化发展的实施路径。尽管这些举措取得了一定成效，但当前新型城镇化已步入改革攻坚期，传统宽泛视角后继乏力，迫切需要寻求更精准的研究视角。因此，诸多学者开始从旅游经济^［11］、碳排放^［12］和生态环境^［13］等方面探索推动新型城镇化的新路径。事实上，这些路径本质上均以土地资源为载体，都是土地结构变化所导致的土地利用功能转变的作用与表现。土地利用功能通过对生产、生活和生态方面发展需求的统筹，助力区域要素的流动与空间关联的强化，成为解决新型城镇化发展难题的有效手段。这将以往笼统、粗略的路径细致化到土地利用功能视角，为新型城镇化的发展提供了新思路。随着新型城镇化发展阶段的变更，土地利用结构随之改变，进而促使土地利用功能由原先的单一主导形态逐步转向多维度^［14］。相关研究主要表现为对土地利用“三生”功能的量化评价^［15］、土地利用“三生”功能时空演变分析^［16］、土地利用“三生”功能与碳排放耦合关系等^［17］方面，对于新型城镇化与土地利用“三生”功能两者的相关研究较少。其中多数都是在选择指标，评价发展程度的基础上，探究耦合协调关系^［18］，或是在新型城镇化背景下探究“三生”功能之间的权衡与协同关系^［19］，并没有深入探讨两者关系的内在机理，且忽略了不同区域之间的空间关联效应。

鉴于此，本文基于2000—2023年长三角地区社会经济及土地利用数据，分析新型城镇化与土地利用“三生”功能时空演变特征；并通过耦合协调模型和社会网络分析方法探究两者交互关系，明确协调网络中各城市的角色与定位；最后，对计算结果进行聚类分析，将长三角各城市分区分类，针对不同区域特征提出相应的发展策略，以期为长三角高质量、区域协同发展提供思路和依据。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

长三角地区位于27°02′—35°20′N，114°54′—123°10′E，包含安徽、江苏、浙江和上海3省1市，如图1所示。区域面积35.44万km²，以不到4%的国土面积创造了中国近1/4的经济总量，是中国新型城镇化进程中的重要示范区域，但高强度的城镇化发展也使得区域内土地利用“三生”功能冲突加剧，建设用地扩张与耕地保护、生态保育之间的矛盾日益凸显，资源环境约束趋紧。此外，高速公路、铁路的迅速发展，使区域人员、资本和技术等要素频繁流动，城市间关联更加紧密，破除传统城市孤立式发展，探究协同发展新路径，迫在眉睫。因此，针对具有高度关联性的长三角区域，开展新型城镇化与土地利用“三生”功能协调网络分析，精准识别各城市的网络角色与功能定位，对于破解区域发展不均衡，促进国土空间格局优化，推动长三角更高质量一体化发展具有重大的理论与实践价值。

1.2 数据来源及处理

本文收集的数据主要包括行政边界数据、社会经济数据和土地利用数据。行政边界等矢量数据来源于自然资源部标准地图服务网站（http：∥bzdt.ch.mnr.gov.cn/）；社会经济数据主要源于《中国城市统计年鉴》、长三角地区各地级市社会经济发展统计公报以及各地级市的统计年鉴等；土地利用数据源于资源环境科学与数据平台（https：∥www.resdc.cn/），具体包含中国科学院2000—2023年的多期栅格数据，分辨率为1 km×1 km。

1.3 研究方法

1.3.1 新型城镇化综合发展水平评价指标体系

考虑到影响新型城镇化综合发展水平的多因素，本文采用复合指标法^［20］，在传统城镇化的人口、经济和社会三维指标的基础之上，新增空间和生态两个维度，共选取20个评价指标，构建新型城镇化综合发展水平评价指标体系，如表1所示。

1.3.2 土地利用“三生”功能评价指标体系

土地利用类型决定土地利用功能，考虑到土地利用功能的多维度现状，一种地类承担的不仅仅只有一种功能，故本文采用“三生”功能共同作用的概念。参考前人的相关研究^［21-22］，并结合研究区的实际情况，将各地类按其所承担功能的强弱依次划分为强功能、一般功能和弱功能，并根据功能的强弱赋予相应的得分（功能由强到弱依次赋予5分、3分及1分），由此确定长三角土地利用“三生”功能评分体系，如表2所示。

在此评分基础上，以长三角地级市各年份土地利用数据为支撑，构建评价指标体系，如表3所示，计算长三角41个地级市的土地利用“三生”功能综合评分。

1.3.3 指标量化及权重确定

为了使评价指标权重更具客观性，本文参考前人相关研究，采用熵权法^［23］确定地域功能评价指标权重。

正向指标标准化如公式（1）所示：

Y_{ij}=\frac{X_{ij}-\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}\{X_{\mathrm{1}j},\cdots ,X_{nj}\}}{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}\{X_{\mathrm{1}j},\cdots ,X_{nj}\}-\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}\{X_{\mathrm{1}j},\cdots ,X_{nj}\}}（1）

负向指标标准化如公式（2）所示：

Y_{ij}=\frac{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}\{X_{\mathrm{1}j},\cdots ,X_{nj}\}-X_{ij}}{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}\{X_{\mathrm{1}j},\cdots ,X_{nj}\}-\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}\{X_{\mathrm{1}j},\cdots ,X_{nj}\}}（2）

第j项指标的熵值计算方法如公式（3）、（4）所示：

P_{ij}=\frac{Y_{ij}}{{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{Y}_{ij}}(i=\mathrm{1},\cdots ,n;j=\mathrm{1},\cdots ,m)（3）

e_j=-k{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{P}_{ij}\mathrm{l}\mathrm{n}(P_{ij}),k=\mathrm{1}/\mathrm{l}\mathrm{n}n（4）

各项指标权重的计算方法如公式（5）所示：

w_j=\frac{\mathrm{1}-e_j}{{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^m}(\mathrm{1}-e_j)}(j=\mathrm{1},\cdots ,m)（5）

式中：设有n个样本，m个指标，X_ij 为第i个样本的第j个指标的数值；Y_ij 为归一化的数值；P_ij 为j项指标下第i个样本值所占该指标的比重；e_j 为第j项指标的熵值；w_j 为各项指标的权重。

1.3.4 耦合协调模型

采用耦合协调度模型^［24］测算长三角地区新型城镇化与土地利用“三生”功能耦合协调度，从而衡量两者之间的耦合协调关系。优先计算耦合度如公式（6）所示：

C_i=\mathrm{2}\sqrt[]{\frac{U_i{F}_i}{(U_i+F_i{)}^{\mathrm{2}}}}（6）

而后计算协调度如公式（7）所示：

D_i=\sqrt[]{C_{i}T}, T=\alpha U_i+\beta F_i（7）

式中：C_i 为i城市新型城镇化与土地利用“三生”功能耦合度；U_i 为i城市的新型城镇化综合发展水平；F_i 为i城市土地利用“三生”功能综合得分；D_i 为i城市协调度；T为城市新型城镇化与土地利用“三生”功能综合协调指数；α和β为经验系数，均可取0.5。

1.3.5 改进的引力模型

为反映各城市新型城镇化与土地利用“三生”功能在长三角中的地位和作用，以及内部之间网络关联程度和辐射强度，本研究采用改进的引力模型^［25］来表征各城市在长三角区域的导向作用。在传统模型的基础上，对各城市的“质量”和“距离”进行参数修正，如公式（8）所示：

N_{ij}=k\frac{D_i{D}_j}{r^b}（8）

式中：N_ij 为i城市与j城市的关联程度；D_i 与D_j 分别代表i城市与j城市新型城镇化与土地利用“三生”功能的耦合协调度；r为两城市几何中心的最短距离；k和b为经验系数，可取1，2。

1.3.6 社会网络分析

为进一步探究长三角城市之间的关联程度，采用社会网络分析方法^［26］，通过计算协调网络的网络密度、度数中心度、接近中心度及中介中心度来开展相关研究。

网络密度反映协调网络的紧密程度，如公式（9）所示：

D=\frac{L}{(N-\mathrm{1})}（9）

度数中心度表征某城市与其他城市的直接联系程度，如公式（10）所示：

C_d(x)=\frac{n}{N-\mathrm{1}}（10）

接近中心度表示某城市与其他城市最短路径之和，反映了城市传输信息能力的强弱，如公式（11）所示：

C_p(x)={\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^N}\frac{d_{xi}}{N-\mathrm{1}}（11）

中介中心度则是衡量某城市是否在其他关联城市的捷径路径上，表征该城市对资源的控制能力，如公式（12）所示：

C_b(x)=\mathrm{2}{\displaystyle \sum _i^N}{\displaystyle \sum _j^N}\frac{b_{ij}}{N-\mathrm{1}},b_{ij}=\frac{m_{ij}(x)}{m_{ij}}（12）

式中：D为网络密度；L为城市拥有关系数；N为网络规模，即城市总数；C_d （x）为x城市的度数中心度；n为与该城市之间关联的城市数量；C_p （x）为接近中心度；d_xi 表示x城市和i城市的捷径中包含的联系数；C_b （x）为中介中心度；b_ij 为x城市能够控制i城市和j城市之间关联关系的能力；m_ij 表示i城市与j城市之间捷径经过城市x的数量。

2 结果与分析

2.1 新型城镇化与土地利用“三生”功能时空演变特征

2.1.1 新型城镇化综合发展水平与土地利用“三生”功能综合水平时空演变分析

整体来看，2000—2023年长三角新型城镇化综合发展水平呈上升趋势，以沿海的高城镇化发展水平城市为起点向内陆地区扩展，如图2所示。具体而言，长三角新型城镇化综合发展水平表现为少数城市发展带动周边城市发展的态势，呈现出“沿海高、内陆低”的辐射状空间格局。沿海核心区如上海等地，经济发展水平较高，基础设施建设完善，同时地理位置优越，便利的交通促进区域国际贸易的发展，便于吸引投资和人才，新型城镇化发展相对迅速；而内陆边缘区如皖北的宿州、苏北的盐城以及浙西南的丽水等地，多山地丘陵，受限于地形地貌和交通条件，新型城镇化进程相对较慢。

由于土地利用变化相对缓慢且变化过程比较稳定，为使对比效果更加明显，本文选取关键时间节点进行土地利用数据的采集与分析。

从土地利用“三生”功能综合得分来看，2000—2023年长三角土地利用“三生”功能综合得分情况发生了一定程度变化，如图3所示。上海、苏州、杭州等市土地利用“三生”功能综合得分较高，这些变化主要是由自然环境和人类活动的综合影响所引起的，推测应该是这些城市在新型城镇化的进程中，兼顾了城市的发展与生态的均衡，这也在一定程度上反映了新型城镇化发展对土地利用功能的影响。

2.1.2 新型城镇化与土地利用“三生”功能耦合协调度分析

2000—2023年长三角地区新型城镇化与土地利用“三生”功能耦合结果呈现出明显的提升趋势，如图4所示。在早期阶段，大部分地区耦合协调发展程度较低，新型城镇化的发展与土地利用“三生”功能存在错配情况，限制了区域的发展。随着时间的推移，尤其是进入2010年之后，越来越多的地区新型城镇化与土地利用“三生”功能协调关系开始向良好协调甚至优质协调的方向发展，这得益于2013年以人为本的新型城镇化理念的提出，长三角逐渐步入高质量发展阶段。从空间上看，长三角核心区的协调发展程度普遍高于周边地区。例如，上海、南京等大城市所在的区域往往表现出较高的协调发展水平，而一些边缘区域城市则相对滞后，这种差异可能与经济发展水平、基础设施建设和政策支持等因素有关。同时，长三角区域各城市新型城镇化与土地利用“三生”功能协调发展速度呈现不均衡情况，这表明城市间的发展策略存在差异。

2.2 协调网络分析

2.2.1 网络密度分析

由表4可知，长三角新型城镇化与土地利用“三生”功能协调网络密度2000—2023年从0.363 4增长到0.511 0，呈现增长趋势。由此可见，长三角城市之间的联系越来越紧密。

浙江、江苏和安徽3个省份的协调网络密度均有不同程度的增加，协调网络密度分别由2000年的0.647 6，0.633 3，0.750 0增长到2023年的0.828 6，0.850 0，0.805 6；其中江苏省变化最为明显，说明江苏省新型城镇化与土地利用“三生”功能耦合协调性增强较为明显。皖北、苏北和浙西南等地，因地势起伏大，交通便利度较低，协调网络密度偏低，城市之间关联不够紧密。以上海为代表的核心城市，因地理位置优越且经济发展较快，所以协调网络密度较高，城市之间关联紧密。

2.2.2 协调网络空间分析

根据长三角2000—2023年各城市协调网络关联强度的平均值识别网络有效路径，通过自然断点法将协调网络有效路径和关联节点强度划分为一至三级耦合协调和一至三级关联节点。为突出区间变化差异性，分别选取2000年、2010年和2023年3个时间节点进行观察，如图5所示。

2000年长三角新型城镇化与土地利用“三生”功能关联节点都较弱，三级关联节点城市只有两个，分别是南京市和杭州市，可能是因为这两个城市社会经济发展较好且处于长三角较为中心地段，与周边城市关联性较强。2010年可以明显看出三级关联节点城市个数激增，核心城市间的协调网络强度变化不明显。直到2023年，城市间协调网络强度显著增强，随着发展城市之间的联系程度越来越大，但三级关联节点数略有减少，呈现出集中发展趋势，不利于区域均衡发展。

2.2.3 网络中心度分析

为进一步探究长三角各城市节点在网络中的地位，本文计算了多年份的中心度均值，如图6所示。

从度数中心度来看，长三角各城市度数中心度的高值区为南京市，属于长三角新型城镇化与土地利用“三生”功能协调网络中的中心节点城市。度数中心度总体呈现围绕南京市辐射状扩散，主要原因是南京市位于长三角中心地区，地理位置优越，与周边城市关联紧密。度数中心度的低值区为连云港市和温州市，这两个城市因处于长三角边缘，与网络中其他城市的关联数少且关联强度小，故度数中心度较低。

从接近中心度来看，长三角的接近中心度呈现“中部高、南北低”的分布格局，通达节点主要分布在合肥市、南京市和杭州市等城市，主要原因是长三角地区地势平坦，城市间协调程度较高，周边城市主要通过中部核心城市与其他城市进行关联。从中介中心度来看，高值区主要集中在中部城市，苏北、皖北和浙南等部分地区中介中心度显著低于中部地区，呈现孤立状态。分析原因是高值区城市地理位置居中，大部分城市可以通过中部城市进行经济和信息传输，而低值区城市地理位置相对较偏，主要依靠核心城市传输经济及信息，通过低值区传输的城市较少。

2.3 长三角城市协调分区及发展策略

长三角在国家现代化建设大局中具有举足轻重的战略性地位，但就目前而言，各城市仍存在显著的异质性。本文通过对耦合协调度以及协调网络各项中心度的聚类分析，将长三角41个地级市分为核心辐射型、中心枢纽型、潜力发展型和边缘依附型4类，如表5所示。针对不同类型的城市，提出相应的发展策略。

第1类为核心辐射型城市，主要包含以南京、上海和杭州等城市为代表的6个城市单元，这些城市各项指标的聚类中心均高于各自的平均值，新型城镇化与土地利用“三生”功能耦合协调程度高，在协调网络中具有高度的本地影响力和高效的信息传播能力。核心辐射型城市主要分布在长三角的核心或经济发展较好的地区，创新要素聚集度高，有支柱性产业，交通发达，与周边城市关联性强，针对上述特点，这类城市未来应加强科技创新，提高产业效率，打造“创新网络-产业生态”双重发展体系，以高科技为新兴产业赋能，建立功能协调、经济繁荣、龙头引领的高质量发展和现代化城市。

第2类为中心枢纽型城市，主要包含以苏州、无锡、芜湖等城市为代表的10个城市单元，这些城市的中介中心度相对较高，在协调网络中承担关键的桥梁作用。中心枢纽型城市主要分布在长三角中心地区，新型城镇化和土地利用“三生”功能的耦合协调程度虽然不高，但在协调网络中承担着资源流动枢纽的地位，针对这类城市，应优化“枢纽—节点”产业布局，重点强化支柱产业的空间聚集度，同时，应加强区域基础交通建设，提高资源和信息的流动速率，为城市自身的发展及核心辐射型城市资源与信息的传输奠定基础。

第3类为潜力发展型城市，主要包含宁波、金华、铜陵等18个城市单元，这些城市新型城镇化与土地利用“三生”功能耦合协调度最低，但其在协调网络中承担着不可或缺的作用。潜力发展型城市主要分布在靠近核心城市的周边地区，良好的地理位置让这些城市具有巨大的潜力，未来应注重新型城镇化发展与土地利用“三生”功能调控相匹配，提高两者耦合协调度，充分利用好核心城市溢出效应带来的经济信息红利，激发自身潜能，缩短与核心城市的距离。

第4类为边缘依附型城市，主要由连云港、温州和舟山等7个城市单元组成，这些城市拥有较高的内部协调性，但由于在协调网络中处于边缘地位，较低的协调网络关联度一定程度上阻碍了城市的发展。边缘依附型城市主要分布在苏北、皖北及浙东南等地区，相对较偏的地理位置使其与其他城市关联度不够高，但其新型城镇化与土地利用“三生”功能的耦合协调为城市的发展提供了良好的基础，未来可采取“网络嵌入-能力追赶”的复合策略，加快高速铁路网基础建设布局，缩短与核心城市的时间距离，建立跨市产业协作基金，促进产业链垂直整合。

整体而言，这4类城市构成了长三角多层次的、功能互补的区域发展格局。其中，核心城市引领创新，枢纽城市畅通要素流动，潜力城市蓄势待发，边缘城市等待机会融入。在实际的发展过程中，需因地制宜，发挥各自优势，强化城市间新型城镇化与土地利用“三生”功能协调网络联系，共同推动长三角地区向更高质量的一体化发展迈进。

2.4 讨 论

新型城镇化是以人为本，以促进区域协调化、一体化为目标的全方位发展战略^［27］。土地作为城镇化发展的载体，土地利用“三生”功能的演变在城镇化过程中发挥着重要的作用^［28］。一方面，新型城镇化发展的不同阶段通过改变土地利用类型而影响土地利用“三生”功能的转变^［29］；另一方面，土地利用“三生”功能的变化直接影响了土地承载力，从而影响新型城镇化的进程，同时土地利用“三生”功能的转变伴随着区域人口和就业结构的变化，对以人为核心的新型城镇化发展至关重要。本研究通过对长三角地区新型城镇化与土地利用“三生”功能协调网络的实证分析，揭示出两者交互关系具有明显的空间依赖性和网络结构化特征，这与以往仅关注单一城市或省份的研究形成鲜明对比。

从网络形成机制看，协调网络呈现的“中部高、南北低”格局，既受到地理区位和交通条件等硬约束的影响，也与区域政策引导下资源非均衡配置密切相关。上海、南京、杭州等城市凭借高中心度成为协调极核，反映出其在区域要素流动中具备较强的控制与中介能力；而边缘型城市虽具有一定的内部协调性，但在全域网络中多处于被动接受地位，其功能提升更多依赖核心城市的辐射效率与扩散意愿。这一结果暗示，单纯提高局部耦合协调度并不足以实现区域整体协同，必须将城市间空间关联与功能互补纳入政策考量，否则可能加剧“中心-外围”发展差距。

本研究从“关系-结构”视角拓展了新型城镇化与土地利用“三生”功能协调的研究范式，社会网络分析方法的应用有效弥补了传统耦合协调模型对空间互动忽视的不足，为理解区域协同发展的微观机制提供了新证据。然而，本文尚未能充分揭示不同子系统对整体协调性的贡献差异，且未能控制诸如产业转移、生态补偿等政策干预带来的外生影响。未来研究可进一步细化内部子系统对整体网络的影响，并引入相关政策评估方法，从多维度解析新型城镇化与土地利用“三生”功能协调发展的驱动机制，为差异化区域协调政策的制定提供更精细的科学依据。

3 结 论

本文通过构建新型城镇化和土地利用“三生”功能评价指标体系，描述两者时空演变特征，再使用耦合协调模型描述两者耦合协调关系，接着通过构建改进的引力模型及社会网络分析方法刻画长三角新型城镇化与土地利用“三生”功能的协调网络，并对结果进行聚类分析，将长三角城市划分为4大类型，并提出相应的发展策略，得到以下结论：

（1） 长三角新型城镇化发展迅速，特别是2010年以后，呈现出高速发展态势；土地利用“三生”功能发展则相对缓慢，整体来看，两者耦合协调度偏低，截至2023年，整个区域相对优质协调的城市仅有3个。但从时间跨度来看，各城市的耦合协调程度呈现逐年上升的趋势，特别是以人为核心的新型城镇化战略提出之后，不局限于经济的发展模式促进了新型城镇化与土地利用“三生”功能的耦合协调。

（2） 在研究期限内，长三角新型城镇化与土地利用“三生”功能协调网络密度整体呈现上升趋势，协调网络空间格局也呈现出越来越复杂的网状结构，说明长三角各城市间新型城镇化与土地利用“三生”功能的耦合协调度关联越来越紧密。从中心度来看，度数中心度、接近中心度和中介中心度的分布整体遵循“中部高，南北低”的空间分布，中部核心城市如上海、南京和杭州等呈辐射状带动长三角区域新型城镇化与土地利用“三生”功能耦合协调发展。

（3） 根据耦合协调和社会网络分析结果，将长三角城市划分为核心辐射、中心枢纽、潜力发展和边缘依附4个类型。目前中心枢纽型和潜力发展型城市占据主导地位，两个类型城市共28个；核心辐射型城市较少且分布集中，难以带动整个长三角区域的发展。根据不同类型的城市，提出了针对性的发展策略，在实际执行过程中需因地制宜，结合城市实际发展情况，促进长三角地区的高质量发展。

参考文献

[1] 方创琳.中国新型城镇化高质量发展的规律性与重点方向［J］.地理研究，2019，38（1）：13-22.

[2] Fang C L. Basic rules and key paths for high-quality development of the new urbanization in China［J］. Geographical Research， 2019，38（1）：13-22.

[3] 马随随，李传武.江苏省县域城镇化与乡村可持续性耦合协调特征及其驱动机制［J］.长江流域资源与环境，2023，32（12）：2478-2491.

[4] Ma S S， Li C W. Evolution characteristics and driving mechanism of coupling coordination between county urbanization and rural sustainability in Jiangsu Province［J］. Resources and Environment in the Yangtze Basin， 2023，32（12）：2478-2491.

[5] 耿艺伟，李效顺.适应性循环视角下国土空间韧性动态演化及与城镇化互动机制研究：以江苏省为例［J］.自然资源学报，2025，40（7）：1969-1992.

[6] Geng Y W， Li X S. Dynamic evolution of territorial space resilience and interaction with urbanization from the perspective of adaptive cycling： a case study of Jiangsu Province［J］. Journal of Natural Resources， 2025，40（7）：1969-1992.

[7] 郭玥汐，陈佳，尹莎，等.社区韧性框架下秦岭脱贫山区乡村振兴潜力及路径优化［J］.资源科学，2025，47（5）：1110-1124.

[8] Guo Y X， Chen J， Yin S， et al. Rural revitalization potential and pathway optimization in Qinling poverty-alleviation mountainous areas under community resilience framework［J］. Resources Science， 2025，47（5）：1110-1124.

[9] 单卓然，黄亚平.“新型城镇化”概念内涵、目标内容、规划策略及认知误区解析［J］.城市规划学刊，2013（2）：16-22.

[10] Shan Z R， Huang Y P. An analysisof the concept， goals， contents， planning strategies and misunderstandings of new urbanization［J］. Urban Planning Forum， 2013（2）：16-22.

[11] 张许颖，黄匡时.以人为核心的新型城镇化的基本内涵、主要指标和政策框架［J］.中国人口·资源与环境，2014，24（S3）：280-283.

[12] Zhang X Y， Huang K S. Basic connotation， main indicators， and policies framework of the human-oriented urbanization［J］. China Population，Resources and Environment， 2014，24（S3）：280-283.

[13] 陆小成.空间正义视域下新型城镇化的资源配置研究［J］.社会主义研究，2017（1）：120-128.

[14] Lu X C. Research on resource allocation of new urbanization in the perspective of spatial justice［J］. Socialism Studies， 2017（1）：120-128.

[15] 徐维祥，李露，周建平，等.乡村振兴与新型城镇化耦合协调的动态演进及其驱动机制［J］.自然资源学报，2020，35（9）：2044-2062.

[16] Xu W X， Li L， Zhou J P， et al. The dynamic evolution and its driving mechanism of coordination of rural rejuvenation and new urbanization［J］. Journal of Natural Resources， 2020，35（9）：2044-2062.

[17] Wang Y， Zhang Y H， Sun W X， et al. The impact of new urbanization and industrial structural changes on regional water stress based on water footprints［J］. Sustainable Cities and Society， 2022，79：103686.

[18] 安博文，许培源，黄寰，等.新质生产力、新型工业化和新型城镇化：内在联动机制与耦合协调测度［J］.经济问题探索，2025（4）：21-40.

[19] An B W， Xu P Y， Huang H， et al. New quality productive forces， new industrialization， and new urbanization： Internal linkage mechanism and coupling coordination measurement［J］. Inquiry Into Economic Issues， 2025（4）：21-40.

[20] 赵磊，李诗琪，康敏.旅游发展影响经济增长的动态新型城镇化门限效应［J］.旅游学刊，2024，39（10）：31-48.

[21] Zhao L， Li S Q， Kang M. The dynamic new urbanization threshold effect of tourism development on China′s economic growth［J］. Tourism Tribune， 2024，39（10）：31-48.

[22] 李硕硕，刘耀彬，骆康.环鄱阳湖县域新型城镇化对碳排放强度的空间溢出效应［J］.资源科学，2022，44（7）：1449-1462.

[23] Li S S， Liu Y B， Luo K. Spatial spillover effect of new-type urbanization on carbon emission intensity in counties around the Poyang Lake［J］. Resources Science， 2022，44（7）：1449-1462.

[24] 赵建吉，刘岩，朱亚坤，等.黄河流域新型城镇化与生态环境耦合的时空格局及影响因素［J］.资源科学，2020，42（1）：159-171.

[25] Zhao J J， Liu Y， Zhu Y K， et al. Spatiotemporal differentiation and influencing factors of the coupling and coordinated development of new urbanization and ecological environment in the Yellow River Basin［J］. Resources Science， 2020，42（1）：159-171.

[26] Chen F X， Li Y R， Liu Y S. Spatial-temporal evolution and coupling coordination of land use functions across China by fusing multiple-source heterogeneous data［J］. Land Use Policy， 2025，155：107590.

[27] 周浩，金平，夏卫生.省级国土空间“三生”功能评价及其分区研究：以河南省为例［J］.中国土地科学，2020，34（8）：10-17.

[28] Zhou H， Jin P， Xia W S. Functional zoning of territorial space in provincial level based on the production-living-ecological functions： a case of Henan Province［J］. China Land Science， 2020，34（8）：10-17.

[29] 魏小芳，赵宇鸾，李秀彬，等.基于“三生功能”的长江上游城市群国土空间特征及其优化［J］.长江流域资源与环境，2019，28（5）：1070-1079.

[30] Wei X F， Zhao Y L， Li X B， et al. Characteristics and optimization of geographical space in urban agglomeration in the upper reaches of the Yangtze River based on the function of “production-living-ecological”［J］. Reso-urces and Environment in the Yangtze Basin， 2019，28（5）：1070-1079.

[31] 胡冉再琪，孔雪松，文高辉，等.武汉城市圈“三生”功能与土地利用碳排放耦合测度及协同分区［J］.中国农业资源与区划，2024，45（5）：209-221.

[32] Hu R， Kong X S， Wen G H， et al. The coupling measurement and co-zoning of production-living-ecological functions and land use carbon emission in Wuhan metropolitan region［J］. Chinese Journal of Agricultural Reso-urces and Regional Planning， 2024，45（5）：209-221.

[33] 黄烈佳，鲁昭，胡伟艳.长江经济带城市空间“三生”功能耦合协调时空演化特征及影响因素［J］.长江流域资源与环境，2024，33（4）：687-698.

[34] Huang L J， Lu Z， Hu W Y. Spatio-temporal coupling characteristics and influencing factors of “production-living-ecological” functions of urban space in the Yangtze River economic belt［J］. Resources and Environment in the Yangtze Basin， 2024，33（4）：687-698.

[35] 徐磊，王建鹏，张贵军，等.环京津地区“三生”功能演化特征及分区调控研究［J］.城市问题，2022（10）：35-44.

[36] Xu L， Wang J P， Zhang G J， et al. Functional evolution characteristics and zoning control of the “Production-Living-Ecological” functionin of the region around Beijing and Tianjin［J］. Urban Problems， 2022（10）：35-44.

[37] 陈明星，叶超，陆大道，等.中国特色新型城镇化理论内涵的认知与建构［J］.地理学报，2019，74（4）：633-647.

[38] Chen M X， Ye C， Lu D D， et al. Cognition and construction of the theoretical connotation for new-type urbanization with Chinese characteristics［J］. Acta Geographica Sinica， 2019，74（4）：633-647.

[39] 刘继来，刘彦随，李裕瑞.中国“三生空间”分类评价与时空格局分析［J］.地理学报，2017，72（7）：1290-1304.

[40] Liu J L， Liu Y S， Li Y R. Classification evaluation and spatial-temporal analysis of “production-living-ecological” spaces in China［J］. Acta Geographica Sinica， 2017，72（7）：1290-1304.

[41] 和伟康.城镇化、土地利用与产业结构交互关系及协同优化研究［D］.江苏徐州：中国矿业大学，2023.

[42] He W K. Interaction relationship and synergistic optimization of urbanization， land use and industrial structure：a case study of Jiangsu Province ［D］. Xuzhou， Jiangsu： China University of Mining and Technology， 2023.

[43] 曾志伟，汤放华，易纯，等.新型城镇化新型度评价研究：以环长株潭城市群为例［J］.城市发展研究，2012，19（3）：125-128.

[44] Zeng Z W， Tang F H， Yi C， et al. Evaluation on the new degree of new urbanization： a case of urban group surround Changsha-Zhuzhou-Xiangtan［J］. Urban Studies， 2012，19（3）：125-128.

[45] 王淑佳，孔伟，任亮，等.国内耦合协调度模型的误区及修正［J］.自然资源学报，2021，36（3）：793-810.

[46] Wang S J， Kong W， Ren L， et al. Research on misuses and modification of coupling coordination degree model in China［J］. Journal of Natural Resources， 2021，36（3）：793-810.

[47] 温馨，殷艳娜，徐剑.基于改进引力模型的区域物流辐射能力测度与评估［J］.统计与决策，2021，37（6）：90-94.

[48] Wen X， Yin Y N， Xu J. Measurement and evaluation of regional logistics radiation capability based on improved gravity model［J］. Statistics & Decision， 2021，37（6）：90-94.

[49] 高艳丽，刘双良，李红波.汉江流域城镇化与土地利用多功能的协调网络演变分析［J］.农业工程学报，2024，40（11）：249-258.

[50] Gao Y L， Liu S L， Li H B. Evolution analysis of the coordinated network between urbanization and multifunctional land use in the Han River Basin of China［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2024，40（11）：249-258.

[51] 谢寿琼，刘凯迪.“以人为核心”的新型城镇化水平测度与空间差异研究［J］.统计与决策，2023，39（21）：75-79.

[52] Xie S Q， Liu K D. Research on the new urbanization level measurement and spatial difference of “people-centered”［J］. Statistics & Decision， 2023，39（21）：75-79.

[53] 潘方杰，万庆，曾菊新，等.城镇化进程中湖北省“生产—生活—生态”空间冲突演化及其影响因素［J］.经济地理，2023，43（2）：80-92.

[54] Pan F J， Wan Q， Zeng J X， et al. Evolution characteristics and influence factors of spatial conflicts between production-living-ecological space in the rapid urbanization process of Hubei Province， China［J］. Economic Geography， 2023，43（2）：80-92.

[55] Chen W X， Zeng J， Li N. Change in land-use structure due to urbanisation in China［J］. Journal of Cleaner Production， 2021，321：128986.

基金资助

国家自然科学基金项目(41261041)

国家自然科学基金地区项目(42561016)