功能城市区域(FUAs)在区域政策中的角色转变：新发展范式下内围边缘区的识别与治理

本研究针对传统区域政策"一刀切"干预模式的不足，基于波兰2477个行政区的多源数据(2011-2022)，创新性地整合通勤迁移流与22项社会经济指标，采用高斯混合模型对413个功能城市区域(FUAs)进行分层聚类，首次系统识别出两类内围边缘区(占总数50.36%)。该研究为欧盟凝聚力政策提供了模块化分析框架，其提出的1.5小时等时圈划定标准和多维分类体系，对实现"地方本位政策"(place-based policy)的精准资源分配具有重要实践价值。

　　

在全球化与城市化进程中，区域发展不平衡已成为制约社会经济系统效能的关键难题。传统区域政策往往陷入"补偿性范式"的窠臼，采用基于行政边界的统一干预措施，忽视了功能联系的空间异质性。这种"一刀切"的做法在应对波兰等转型国家的复杂地域差异时尤其捉襟见肘——东部农业区与西部工业带的发展鸿沟、大城市辐射圈内的"灯下黑"现象，以及基础设施与公共服务供给的碎片化问题相互交织。更棘手的是，现有研究对"内围边缘性"(inner peripherality)的认知仍停留在地理距离维度，未能捕捉到功能性脱节(structural disconnection)这一本质特征。

为破解这一困局，波兰科学院地理与空间组织研究所领衔的跨学科团队在《Regional Science Policy》发表重要研究成果。研究者们敏锐把握到欧盟区域政策向"地方本位"(place-based)转型的契机，提出功能城市区域(Functional Urban Areas, FUAs)应成为识别空间差异的新框架。与静态的行政区划不同，FUAs通过通勤、迁移等真实人口流动数据，动态反映城市与腹地的功能联系，为精准定位"近城却边缘"的特殊区域提供了可能。

研究团队构建了"两步走"的创新方法论：首先采用改进的最高流链接法(Nystuen-Dacey法)，整合2011-2016年通勤矩阵与2011-2020年迁移数据，引入Google Maps API测算的1-1.5小时等时圈约束条件，将波兰全境划分为413个空间连续的FUAs。随后运用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)对22项指标进行五维聚类，这些指标涵盖交通可达性、劳动力市场弹性、公共服务获取等九大维度，其中个人收入、住房条件等经济变量被证实对分类影响最大(F统计量>15)。

研究结果揭示了波兰空间发展的"马赛克式"格局：25个核心区(6.05%)以省会城市为中心，展现出高密度的功能联系与完善的公共服务；而两类内围边缘区合计占比过半——96个"一级边缘区"(23.24%)集中分布于东部，表现出"三低一高"特征(低经济活性、低财政自主性、低人口自然增长率和高老龄化程度)；112个"二级边缘区"(27.12%)则呈现"孤岛效应"，虽具备中等规模城镇节点，但外部可达性显著劣化。值得注意的是，39个转型区(9.44%)在西部工业带形成集群，印证了历史制度因素对区域韧性的持久影响。

这项研究的理论突破在于重新定义了"内围边缘性"的操作化标准：不同于传统的地理边缘概念，团队基于功能联系强度、系统运行效率和生活质量三维度，识别出那些虽毗邻增长极却因制度性障碍或基础设施缺陷而"功能性脱钩"的区域。在实践层面，研究为欧盟"一体化地域投资"(ITI)工具提供了科学依据——例如建议对一级边缘区实施"基础经济"(foundational economy)培育策略，而对二级边缘区侧重跨域交通网络建设。

该成果的突出价值体现在三方面：方法上，首次将迁移流与实时交通数据纳入FUA划界体系，克服了OECD单一通勤指标的局限性；政策上，为2021-2027欧盟凝聚力政策的"贴近公民"(Europe Closer to Citizens)目标提供了模块化实施工具；理论上，验证了"组织邻近性"(organized proximity)比地理距离更能解释当代空间不平等。正如研究者强调的，动态更新机制可确保分类时效性，这对应对新冠疫情后的人口流动格局变化尤为重要。这项研究不仅为中东欧国家提供了区域治理样板，其灵活的方法框架也适用于其他面临空间极化挑战的经济体。