摘要： 为探究我国城市化带来地方政府公共财政支出成本的时空变化，选取2007—2016年全国285个地级及以上城市的数据，利用面板数据模型进行分析得到固定效应模型。结果表明：人口密度、城市空间扩张与人均地方政府公共财政支出成本存在显著的“U”型关系；以城区总人口与建成区面积计算的人口密度拐点为22 026.47人/km2，对应建成区面积的拐点为148.41 km2；城市空间无序扩张会增加人均地方政府公共财政支出成本。因此，应加强存量土地挖潜，走集约型城镇化道路。
关键词：城市增长管理；适度规模；增长密度；空间扩张
0 引言
公共产品也被称为公共品或公共物品。自P.A.Samuelson首次将公共产品定义为“所有人共同享有的集体消费品”[1]之后，众多学者从不同方面对公共产品进行定义。詹姆斯·M·布坎南根据俱乐部理论，指出“任何集团或社团因为任何原因通过集体组织提供的商品或服务，都将被定义为公共产品或服务”[2]。从资源配置角度讲，公共产品供给是以一定方式集中与分享社会资源的资源配置活动[3]。
公共财政理论认为，地方政府应为辖区内的居民提供诸如基础教育、公共安全、交通设施和灾害救济等公共产品或服务[4]。R.C.Fisher指出，地方政府的财政支出在整个国家财政支出中占有很高的比重，地方财政有可能实现财政的三大职能——资源配置、收入分配和经济稳定[5]。就地方政府公共财政支出成本而言，自1994年我国实行分税制财税改革以来，地方公共支出随着财政收入的增长呈快速增长态势[6]。在我国社会主义市场经济体制下，公共财政作为一种政府财政运行的机制模式，其主要功能是为了满足社会公共需要、宏观调控和法制规范[7]。
关于地方公共产品的供给成本问题，国内外学者进行了大量研究。由于研究尺度与侧重点不同，得出的结论也不一致。有研究认为，地方政府的单位公共财政支出成本随着城市人口密度增大呈逐渐降低的趋势[8-9]；也有研究发现，人口增长会增加医疗卫生等公共财政支出，即城市的人口规模越大，发展成本越高[10]。有关地方政府财政支出影响因素的研究表明，人口密度与地方政府支出存在非线性关系。除非在人口稀少的地区，较高的密度通常会增加公共部门的支出[11]。
由于城市的行政区域面积通常是固定的，随着城市规模扩大，人口密度会越来越高。一方面，人口的持续增长会扩大公共产品需求，增加地方政府的公共财政支出；另一方面，在某些公共产品投入领域存在密度经济，即人均公共财政支出成本随着人口增长而下降。有学者根据2006年湖北、山东和吉林三省178个县(市)的数据，分析表明人口与人均财政支农、教育、卫生、社会管理及总支出呈倒“U”型关系[12]。
在城市人口规模一定的前提下，政府的公共财政支出成本与城市用地面积之间存在函数关系[8]。一般情况下，城市用地规模扩大有助于提高城镇化质量，同时也带来了政府的公共财政支出增加[13]。当城市空间扩张快于人口增长速度时，地方政府要保证公共服务质量维持在一定的标准水平，单位公共设施建设及运行成本会相应增加[14]。
对于回归分析模型，自变量与因变量之间的相关性体现了自变量对因变量的影响程度，因此，建立回归分析模型，需要计算自变量与因变量之间的相关性，当相关性很高时，模型才具有实际意义。根据基础数据计算本文所采取的各指标间的相关性，y与x1、x2、x3的相关系数分别为0.954 9、0.940 4、0.948 5，均超过了0.9，显示因变量与自变量之间具有很强的相关性，指标的选取具有可信的现实性。
1.1.1因变量。人均地方政府公共财政支出指市辖区范围内地方政府公共财政支出与城区总人口的比值，是衡量国家对公共服务、改善民生和财力均等化方向努力程度的重要指标[18]。以人均地方政府公共财政支出为因变量，选取居民消费价格指数作为地方财政支出可比价数值折算依据，折算后得到的人均地方政府公共财政支出用Y来表示，单位为元/人。
城市规模主要包括城市人口、建成区土地面积和城市经济活动能力3个组成部分，能反映城市各要素的集中和扩散程度。因此，城市人口数量成为划分城市规模等级的主要依据[16]。我国的城市空间扩张往往与地方政府的“土地财政”相伴而生，地方政府通过土地出让来缓解财政压力，即“财政压力驱使说”。在1994年分税制改革后，地方政府为平衡财政收支，只能借助“经营土地”的方式，从而加快了城市的空间扩张[17]。
改革开放以来，我国城市用地规模和人口规模均呈现出快速扩张的趋势，且土地城镇化速度明显快于人口城镇化。为探究人口规模与人口密度之间的关系，利用Stata 13.0对全国及不同等级规模城市层面进行Pearson相关性分析(表4)。结果表明，全国层面及不同等级规模城市的人口规模与人口密度在5%显著水平下存在正相关关系，城市人口规模越大，人口密度越高。大城市及以上规模城市的相关系数最高，城市规模增长与空间扩张相互协调；中小城市的相关系数低于全国平均水平，人口城镇化滞后于土地城镇化现象较为突出，城市化节地潜力大。
1 方法与数据
1.1 变量选取
我国地方政府的公共财政预算支出主要用于保障和改善民生、维持国家行政职能正常运转、保障国家安全等方面。地方政府作为提供公共产品的责任主体，一般而言，政府提供公共产品的成本随城市规模的扩大而增加。但P.M.Blau认为，政府行政管理行为的成本曲线存在“U”型特征。在规模扩张初期阶段，单位运行成本会逐渐降低，但随着城市规模的进一步扩大，会因协调控制的复杂性而增加单位成本[15]。
将上述加热不同时间得到的准噶尔乌头炮制品，共35种，粉碎（过3号筛），取粉末约1 g，精密称定，精密加入5 mL 10%氨水密闭浸润，加入20 mL乙醚，精密称定，超声（25 ℃以下，53 kHz）提取10 min，放至室温，精密称定质量，补足溶剂质量，静置过夜，滤过，并用30 mL乙醚溶液分3次洗涤药渣，滤液于40 ℃以下挥干，残渣加乙腈定容至5 mL量瓶中，微孔滤膜滤过，取续滤液。
1.1.2解释变量。据财政部预算司测算，城市规模与用地规模是影响公共支出成本最主要的因素。结合研究区域数据的质量与可得性，以及T.E.Borcherding等[19]与A.Solé-Ollé等[20]的研究成果，将城区总人口、人口密度，及建成区面积作为地方公共财政支出的影响因子。(1)城区总人口指生活在城市中的实际人口数量，即城区人口与暂住人口之和，用X1来表示，单位为万人。人口是影响城市空间扩张的一个重要因素，人口数量增长通常会引起城市空间扩张。(2)人口增长量指一个国家或地区的人口在一定时期内发生变动的绝对量，是城市规模变动的量化指标，用X2来表示，单位为万人。人口增长分为正增长、负增长和零增长，计算公式为：X2=P1-P0。式中：P1，P0分别表示期初、期末的城区总人口。(3)人口密度指城区内的人口疏密程度，是影响地区间公共财政支出成本差异的最重要因素，用X3来表示，单位为人/km2。计算公式为：X3=城区总人口/建成区面积。在服务标准相同的前提下，某个特定行政区域内的人口密度与政府提供公共产品的人均成本呈负相关变化[21]。(4)建成区面积指城市行政区内实际开发建成且具备基本市政公用设施的区域，用X4来表示，单位为km2。在城市增长中，城市的空间扩张在很大程度上是通过建成区面积的扩张表现出来，建成区面积大小是引起政府公共支出成本差异的重要因素。
1.1.3控制变量。为了控制因遗漏重要变量而造成的估计结果偏误，在计量模型中加入人均地方政府公共财政收入、职工平均工资及政策因素3个控制变量。(1)人均地方政府公共财政收入指市辖区范围内地方政府公共财政收入与城区总人口的比值，是依据居民消费价格指数折算得到的可比价值，用X5来表示，单位为元/人。财政收入作为财政支出的资金来源，是政府以社会管理者身份筹集的，是满足公共需要的物质基础。(2)职工平均工资指在岗职工在一定时期内平均每人所得的货币工资额，依据居民消费价格指数将职工平均工资现价值转化为可比价，用X6来表示，单位为元。职工平均工资能反映城市的物价水平，能衡量一个城市的居民收入和经济发展水平，是制定国民经济和社会发展目标的参考数据之一。(3)政策虚拟因素。以2009年为时间节点，2009—2016年的政策虚拟变量赋值为1，其余年份赋值为0，用X7来表示。公共财政是国家凭借政治权力经由非市场性的渠道进行分配的，具有强制性，不同发展时期的财政政策、货币政策与收入分配政策会直接影响政府公共财政支出。2008年年中，为防范和应对金融危机，我国由稳健财政政策调整为积极财政政策。
1.2 模型设定
基于上述分析，选取2007—2016年中国285个地级及以上城市的面板数据，构建地方公共财政支出的成本函数。模型的一般形式如下所示：
Y=f(P,A,C,ε) 。
式中：Y为人均公共财政支出；P为人口因素，即人口规模、人口增长量与人口密度；A为城市空间扩张，即建成区面积增减情况；C为控制变量；ε为随机扰动项。
不同等级规模城市的地方政府公共财政支出成本存在较大差异性[22]。因此，分别对全国层面与不同等级规模城市层面的城市人口规模、空间扩张对地方政府公共财政支出的影响进行回归分析。城市规模等级依据2014年国务院印发的《关于调整城市规模划分标准的通知》中的新标准与研究区2016年的人口规模现状数据划分为3类(表2)。模型Ⅰ表示全国层面城市人口规模扩大、空间扩张对政府公共财政支出成本的影响；模型Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ分别按大城市及以上规模城市、中等城市、小城市3种城市规模等级类别，探究不同等级规模城市的公共财政支出成本差异(表3)。
lnYit=β0+β1lnX1,it+β2lnX2,it+β3lnX3,it+
β4ln2X3,it+β5lnX4,it+β6ln2X4,it+
β7lnX5,it+β8lnX6,it+β9lnX7,it+εit。
从政策文本类型来看（如表3），2013-2017年北京市机动车污染防治政策文本中，通知类政策文本最多，为14份，占总政策样本的29.8%，各年度数量变化不明显；其次是通告和方法类政策文本，均为9份，占比均为19.1%；方案类政策文本为6份，占比12.8%；标准类政策文本数量最少，仅为3份，且2016年才开始出现，占比为6.4%。这说明近年来，北京市围绕机动车污染防治所发布的具有通知、通告功能的政策文件较多，具有规划、指导功能的政策文件较少，特别是具体到执行标准的文件数量明显不足。
1.3 数据来源
面板数据范围包括我国281个地级市和4个直辖市(考虑到数据可获得性及行政区划调整等因素影响，港、澳、台和西藏的城市以及巢湖市、三沙市、毕节市、铜仁市不包含在内)，时间尺度为2007—2016年。所涉及的政策因素赋值依据国家出台的政策文件，人口与建成区面积数据来源于《中国城市建设统计年鉴》(2007—2016年)，其他数据来源于《中国城市统计年鉴》(2008—2017年)。模型变量的描述性统计特征见表1。
2007—2016年间，我国地方政府公共财政支出远高于财政收入，且公共财政收入与支出均呈逐年递增趋势，公共财政支出的增长幅度高于公共财政收入。由于我国正处于城市化加速发展的中期阶段，经济持续增长，土地财政为地方政府进行城市扩张提供了基础和条件，城市用地规模总量持续增加。公共财政支出从2007年的17 461.09亿元增长到2016年的75 189.17亿元，年增长率达到15.72%；公共财政收入从2007年的14 065.69亿元增长到2016年的53 318.01亿元，年增长率达到14.25%；城市建成区面积从2007年的35 469.65 km2增长到2016年的54 331.50 km2，年增长率达到4.36%(图1)。
基于遥感的岸线变迁及其在电力工程的应用……………………………………胡进宝，刘海成，王晓霞，等（3.89）
式中：β0，β1，…，β9分别为相关自变量的回归系数；i为城市截面；t为年份；εit表示随机误差项。
表1模型变量统计描述
Tab.1Descriptivestatisticsofvariables
变量样本数均值标准差最小值最大值Y2 85010 850.857 112.75795.97152 478.40X12 850119.09216.3410.602 425.68X22 8502.809.46-74.73194.10X32 8509 060.082 636.011 495.5724 287.16X42 850123.94168.966.571 401.01X52 8506 429.215 293.15198.7484 103.73X62 85040 227.1018 161.334 716.54568 024.60X72 8500.800.400.001.00
2 结果与分析
2.1 模型估计结果
为了验证城市人口规模、空间扩张与地方政府公共财政支出之间可能存在的非线性关系，在计量模型中加入两个二次项变量：ln2X3，ln2X4。面板数据模型两边取对数消除量纲后，得到公式如下：
图12007—2016年全国
公共财政收入、公共财政支出和建成区面积
Fig.1Publicrevenue,publicfinanceexpenditure
andurbanbuilt-upareainChinafrom2007to2016
表2研究区城市规模划分
Tab.2Typesofcitiesbypopulationsize
规模分类数量/个划分标准包含的城市小城市90城区常住人口50万以下松原、随州、广元、阳江、晋城、辽源、双鸭山、石嘴山、新余等90个城市中等城市107城区常住人口50万以上100万以下赤峰、枣庄、商丘、宜宾、蚌埠、桂林、邢台、平顶山、威海、锦州等107个城市大城市及以上规模城市88城区常住人口100万以上500万以下哈尔滨、青岛、西安、合肥、昆明、太原、长春、大连、长沙、济南、厦门等75个城市城区常住人口500万以上1 000万以下天津、武汉、成都、东莞、南京、郑州、杭州、沈阳8个城市城区常住人口1 000万以上上海、北京、重庆、广州、深圳5个城市
表3模型估计结果
Tab.3Resultsofmodelestimation
变量模型Ⅰ模型Ⅱ模型Ⅲ模型ⅣC11.72∗∗∗(3.04)2.02∗∗∗(3.11)2.98∗∗∗(4.25)3.22∗∗∗(2.97)ln X10.02(0.13)———ln X20.01(0.69)0.01(0.92)0.01(0.18)0.01(0.24)ln X3-2.01∗∗(-2.17)-0.18∗∗∗(-3.00)-0.15∗∗(-2.30)-0.18∗(-1.80)ln2 X30.10∗(1.79)———ln X4-0.30∗(-1.62)-0.08(-1.23)0.08(0.14)-0.06(-0.60)ln2 X40.03∗∗(2.27)———ln X50.65∗∗∗(45.42)0.74∗∗∗(26.47)0.73∗∗∗(34.40)0.55∗∗∗(19.98)ln X60.22∗∗∗(8.45)0.24∗∗∗(4.76)0.11∗∗∗(2.80)0.30∗∗∗(6.27)X70.15∗∗∗(10.48)0.07∗∗∗(3.26)0.16∗∗∗(7.35)0.21∗∗∗(6.81)N/个2 177685826666F1 336.32788.27898.47481.50R2(组内)0.860.890.880.84
说明：*，**，***分别表示10%，5%，1%的显著性水平；括号中的数值表示t的检验值。下表同。
在Stata 13.0中进行混合回归，各变量的方差膨胀因子VIF结果显示解释变量之间均不存在多重共线性。用F检验来确定建立混合模型还是个体固定效益模型。用White检验来确定模型是否存在异方差，若模型不存在异方差，则用豪斯曼检验来确定建立固定效应模型还是随机效应模型；若模型存在异方差，传统的豪斯曼检验则不适用。为了估计的有效性，使用聚类稳健标准误估计得到固定效应模型和随机效应模型，通过辅助回归与检验，最终选择固定效应模型[23]。模型的F值均在1%水平上显著，R2值也较大，说明模型拟合良好。
模型估计结果表明，城市人口增长、用地扩张与人均公共财政支出在1%显著水平下存在正相关关系。在全国层面，城市人口与用地规模每增长1百分点，全国人均地方政府公共财政支出增长11.72万元；在不同规模等级的城市层面，城市人口与用地规模每增长1百分点，大城市及以上城市、中等城市与小城市分别增长2.02万、2.98万、3.22万元。
(1)城市人口规模对地方政府公共财政支出的影响。模型I的估计结果表明，人口密度与人均地方政府公共财政支出在1%显著水平下存在“U”型关系，转折点为22 026.47人/km2。当人口密度位于“U”型曲线的左侧即小于转折点值时，单位城市用地面积上人口的增长会带来政府人均公共财政支出成本减少；当人口密度超过转折点值时，人口密度的增长会增加人均地方政府公共财政支出。在285个城市样本中，2016年仅有北京市的人口密度大于拐点值，即位于“U”型曲线的上升阶段。模型II～IV的估计结果表明，在不同规模等级的城市层面，城市人口密度增大，大城市及以上城市、中等城市、小城市分别在1%，5%，10%显著水平下带来人均政府公共财政支出成本减少。由模型I～IV可知，人口增长量与人均公共财政支出成本的系数很小，且估计结果不显著。因此，可忽略城市规模等级变动的影响。
GPS测绘装置由空间卫星、地面监控站及用户仪器等构成。其中，用户仪器可在使用期间连接多颗卫星，更好的降低了卫星轨道、钟差及大气折射等误差，为用户带来更加精准的测绘数据。不仅如此，随着工程类型及建设规模的不断增长，GPS测绘技术在工程中的应用范围愈加广泛，为切实提升工程质量及施工有效性奠定了坚实基础。
(2)城市空间扩张与政府公共财政支出成本。由模型I可得，建成区面积与人均地方政府公共财政支出在5%显著水平下存在“U”型关系，“U”型曲线的转折点为148.41 km2。在研究区285个城市样本中，北京、上海、深圳、广州等76个城市均超过转折点，即人均地方政府公共财政支出成本会随着城市用地扩张而增长。
根据物流网配送价格调查结果显示，淘宝网会经常举办全场邮费全免的活动，有效的提升了客户对物流配送价格的满意度。相比商品折扣的营销方式邮费全免更受顾客的欢迎，如果顾客因为个人原因想要退换货，企业可以安排专门的配送人员退换货。企业可以免收运费或者降低配送价格，安排专门的配送人员在指定时间内到达，收取需要退货商品，从而提升顾客对物流配送价格的满意度。
听罢此话，如五雷轰顶，林志心中百感交集，说出了发自内心的话：“老师，您是我的再生父母，我与仙芝情同兄妹，一定会好好照顾她！”
(3)经济与政策因素等对地方政府公共财政支出的影响。人均公共财政收入、职工平均工资、政策因素与人均公共财政支出之间存在正相关关系，且均在1%显著水平下通过检验。公共财政收入越高，提供公共产品的能力越强；工资水平越高，对高水平公共产品与服务的消费能力越强；积极的财政政策能刺激社会总需求，增加政府购买，从而带来人均公共财政支出成本的增加。
绩效管理内容符合企业实际情况是让评价结果有助于指导企业经营管理活动的有力保障，所以依照企业实际需求对绩效管理内容进行优化和调整是有必要的。[6]首先，应该马上消除不必要的KPI，升级绩效管理结构，让KPI能够从长远的角度作出评价。
2.2 人口规模与人口密度
国内学者关于城市规模与公共财政支出关系的研究侧重于人口规模对地方财政支出的影响，对城市空间扩张与地方政府公共财政支出的关系研究甚少。本研究基于2007—2016年中国285个地级及以上城市面板数据，分析城市规模如何影响地方财政支出成本以及城市空间扩张对地方政府公共财政支出成本的长期影响效应如何，对认识政府公共财政在中国城市化进程中的作用以及提高公共产品利用效率具有重要参考价值。
表4人口规模与人口密度相关性分析
Tab.4Correlationofpopulationsizeandpopulationdensity
变量全国大城市及以上规模城市中等城市小城市X30.35∗∗(0.00)0.52∗∗(0.00)0.21∗∗(0.00)0.08∗∗(0.01)
3 结论与启示
3.1 结论
城市人口密度、空间扩张与人均地方政府公共财政支出之间均存在显著的“U”型关系，且大城市的人均成本低于中等城市，中等城市人均成本低于小城市。2016年，除北京外的城市均位于人口密度“U”型曲线的左侧，公共财政支出成本会随人口集聚度增强而减少，城市人口规模有较大的增长空间。
北京、广州等76个建成区面积较大的城市，其空间扩张会带来地方政府公共财政支出显著增加；中小城市人口城镇化明显滞后于土地城镇化，存在无序蔓延现状，公共产品的质量与利用效率低于大城市。
从城市规模与人口密度的关系得知，人口规模扩大会增加公共财政支出成本，较高的人口密度会带来人均公共财政支出成本降低。目前，我国城市中小城市普遍存在着人口规模不足，集聚度较低，人口城镇化进程缓慢等问题，不利于公共产品的优化配置。
城市的社会经济发展状况对地方政府公共财政支出成本具有显著影响，经济水平越高，政府对公共产品的购买能力越强。宏观财政政策是政府调节公共财政收支的重要手段，直接影响社会公共产品的供求。
3.2 启示
近年来，我国城市化水平得到了极大提升，城市空间快速扩张，中国应该围绕怎样的城市规模来发展一直是学术界关注的焦点。从政府公共产品的供给成本角度出发，本研究认为，中国城市化发展应从空间扩张向内涵式发展转变，从新增空间向存量空间转变；促使有条件的中小城市发展为大城市，增加城市人口密度，实现我国城市结构的优化；建立良好的城市财税等制度安排，协调公共产品供需机制。
从城市规模角度出发，地方政府公共财政支出成本的节省潜力较大，尤其是广大中小城市。应充分挖掘城市发展潜力，共享公共产品，提高利用效益，降低人均成本；发挥大城市的辐射作用，适当推进中小城市调整城市发展结构，提高人口聚集程度，激发城市发展活力，形成不同等级规模城市协调发展的格局。
控制城市空间无序扩张，逐步实现扩张转向内涵的发展转型。控制城市扩张并不意味着城市建设用地指标下降或保持过于密集的城市布局形态，而是在有限的存量用地基础上，严格控制中心区以外的土地开发强度，深挖城市用地潜力，走集约发展道路。引导城市由单中心、摊大饼的布局形态向组团式布局转变，探索城市发展如何由以增量空间为主的规划向面向存量空间的规划转变。
检查燃油、润滑油及冷水，不足时应加够。将变速杆置于空档位置，液压油泵手柄置于分离位置，调整手柄置于中油门位置后再进行起动。
应积极推进中小城市的人口城镇化，鼓励人口向城市集聚。结合中小城市自身的发展条件，择优做出重点规划，优化配置公共产品，提高公共服务水平，增强人口吸纳能力，在扩大人口规模的同时增加人口密度。
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UrbanPopulationSize,SpatialExpansionandPerCapitaPublicFinanceExpenditure:AnAnalysisBasedonPanelDatafor285CitiesinChina
LIU Fang ， ZHONG Taiyang
(SchoolofGeographyandOceanScience，NanjingUniversity，Nanjing210023，China)
Abstract： In order to explore the spatial and temporal changes of local government’s public finance expenditure cost brought about by urbanization in China, this paper uses the data of 285 prefecture-level and above cities from 2007 to 2016, and uses the panel data model to analyze the fixed-effect model. The results show that there is a significant U-shaped relationship between population density, urban spatial expansion and per capita local government public finance expenditure cost. And the critical point of population density calculated by urban total population and urban built-up area is 22 026.47 persons per square kilometer, the critical point of urban built-up area is 148.41 km2. The disorderly expansion of urban space will increase the cost of public finance expenditure per capita for local governments. It is necessary to strengthen land tapping potential, appropriately increase the population absorption capacity of small and medium-sized cities, and adopt an intensive urbanization road.
Keywords： urban growth management; optimal scale; growth density; spatial expansion
中图分类号：F812.4
文献标志码：A
文章编号：1003-2363(2019)02-0061-05
doi:10.3969/j.issn.1003-2363.2019.02.011
收稿日期：2018-06-26；
修回日期：2019-02-21
基金项目：国家自然科学基金项目(41771189，41671171，41271190)；中国土地勘测规划院外协项目(基于大数据驱动下的土地空间利用格局研究)
作者简介：刘芳(1992-)，女，四川渠县人，硕士研究生，主要从事区域经济研究，(E-mail)liufang27033@163.com。
通信作者：钟太洋(1976-)，男，江西于都市人，副教授，博士，主要从事土地政策研究，(E-mail)taiyangzhong@163.com。
标签：城市论文; 财政支出论文; 规模论文; 地方政府论文; 成本论文; 社会科学总论论文; 人口学论文; 世界各国人口调查及其研究论文; 《地域研究与开发》2019年第2期论文; 国家自然科学基金项目(41771189; 41671171; 41271190)中国土地勘测规划院外协项目(基于大数据驱动下的土地空间利用格局研究)论文; 南京大学地理与海洋科学学院论文;