软资源分布区位差异下的城镇化：以福建省为例

方建国，陈廉洁

(福州大学经济与管理学院，福建福州 350116)



经济与社会

软资源分布区位差异下的城镇化：以福建省为例

方建国，陈廉洁

(福州大学经济与管理学院，福建福州 350116)

摘要：软资源演化、分布与城镇化之间存在耦合关系。软资源丰富的地区，其人口聚集程度和城镇化率相对较高；软资源欠缺的地区，其人口聚集程度和城镇化率则相对较低。通过选取15个变量构成软资源指标体系，运用因子分析方法测算2011～2013年福建省九个地区综合软资源和各类软资源的指数得分情况，在此基础上进行的实证研究发现，福建省各地区软资源与城镇化发展水平呈正相关，且相关系数逐年升高，软资源与城镇化的耦合越来越紧密，各地区软资源指数聚类分析结果与城镇化率聚类分析结果基本一致，从而印证了福建省各地区软资源与城镇化发展之间存在耦合关系，以及对软资源的保护、开发和利用将促进新型城镇化发展水平提升的基本结论。

关键词：软资源指数；城镇化率；耦合关系；因子分析；聚类分析

古今中外的城市发展经验证明，依托在硬资源工业化基础上的城镇化存在着众多缺陷，或者说，如果忽视软硬资源的有效结合，那么城镇化发展将会面临各种问题。当今，软资源作为新动力源泉引领未来产业发展的迹象已渐明朗，软资源的保护、培育及其产业化对推动新型镇化发展具有不可替代的作用。

目前，我国面临着一个现实问题是，农村转移人口只有经过市民化发展才能真正融入城市社会。而市民化要求与市场化、产业化和职业化协调发展，才能实现城乡劳动力及各类生产要素相对自由的流动和合理的配置，实现产业结构转型和市民化就业，进而使农村转移劳动力拥有市民身份，最终融入到城镇。那么作为城市品质和内涵的软资源，与城市的兴起和发展是否存在着耦合关系和共生规律？软资源的分布状况与人类的生产和生活活动又有何关系？对这些问题的研究将极大地丰富现有城镇化理论。只有弄清他们之间存在的相关性和耦合关系，我们方能充分开发软资源产业以促进新型城镇化的发展。

一、国内外研究现状评述

高佩义是国内较早研究城市化(urbanization)的学者，他认为中国城市化战略本质上是一种社会转型战略，即从传统落后的乡村社会向现代城市社会转型的战略。[1]纵观中外城市化发展历程，我们可以发现实现这个战略转型的主要推动力量就是工业化。张占斌认为从西方工业革命经验可以看出一个国家特别是大国要实现现代化，必须同步推进工业化和城镇化。[2]但我们必须认识到工业化是一个时代的动态概念，李文强和陈宪认为工业化是一种创新驱动的连续过程，它除了与科技进步相关外，还受劳动分工和群体形成、文化和体制以及国家干预等因素的影响，并且这些因素的互动作用随时间推移在不断发生变化。[3]因此，建立在传统工业化基础上的城镇化道路已不能适应时代要求。倪鹏飞认为，由于迅速崛起的新兴工业化大国对需求的膨胀和发达国家的过度消费，不可再生资源已严重短缺；同时，新兴工业化大国排污的增加和发达国家的过度排污，人类的生存环境已受到严重威胁，中国不能再继续走传统城镇化道路。[4]方建国和陈廉洁认为过去中国城镇化经验已经表明，一味地追求城镇化的速度，把工业化简单地视为城镇化的一个推力，推行单一工业化和单纯“土地城镇化”的模式已不可持续。[5]84

新时代赋予工业化新的使命，也赋予了新型城镇化新的内涵。任保平和洪银兴认为我国新型工业化要同时完成经典工业化阶段与信息化阶段的双重任务，以信息化带动工业化，实现跨越式发展。[6]吴敬琏认为我国新型工业化的“新”存在着两层含义：第一层是早期工业化，主要是依靠资本和其他资源投入，相对于这种传统经济增长模式，从19世纪中后期开始的现代经济增长模式己经是“新型”的了；第二层是随着现代经济增长模式的进一步发展，信息技术已渐成为引领经济发展和改变世界面貌的主要角色，尚未实现工业化的国家可恰当地运用现代信息技术加快实现第一层意义上的“新型工业化”。[7]在新型工业化的基础上，众多学者对新型城镇化的内涵进行了解读，单卓然和黄亚平认为“新型城镇化”的概念是建立在“城镇化”基础上，其在人口集聚、城镇空间扩张、非农产业扩大和城镇观念意识转化方面与传统城镇化概念并无显著差异，而区别在于实现城镇化过程的目标、内容与方式等，并认为新型城镇化应具备民生、可持续发展和质量三大内涵。[8]肖金成把新型城镇化本质概括为“农民进城”，即人的城镇化。[9]吴福象认为“新”不仅体现在以人为本，从空间上看就是构建产业空间布局与区域经济紧密衔接的城市空间形态。[10]洪银兴认为城乡发展一体化是城镇化的核心内容，城镇化要以市民化为主要目标，通过城镇化实现农村转移人口的市民化。[11]

因此，新型城镇化的提出是对中国城镇化和工业化道路的新认识，我们可以把新型城镇化归结为通过产业化、职业化、市场化和市民化实现市民社会的过程。但无论是产业化、职业化、市场化和市民化，还是市民社会的实现，都要求新型城镇化应该包括软资源发展的内涵。昝廷全提出了“竞分元资源位”的概念，把自然资源的开发和利用划分为资源、竞分者和竞争规范三大范畴；资源又可划分为硬资源和软资源，其中软资源包括知识、科技和信息等以人类的智能为基础的资源；他还认为，从某些方面讲，硬资源相对于软资源是被动的，硬资源的作用需要软资源来“启动”。[12]方建国认为软资源是人类后天创造的社会性资源，而硬资源大多是先天存在的或后天人工合成的有形资源，他们有着本质的区别。过去我国主要以硬资源开发的工业化推进城镇化发展，而相对忽视了软性资源在城镇化中的作用，传统城镇化发展的品质仍处于相对落后的状态。[13]此外，方建国和陈廉洁认为破解中国城镇化僵局的关键在于将农业现代化、工业化、信息化和城镇化以及产业化、职业化、市场化和市民化这两个“四化”软硬标准结合起来，农村转移人口只有拥有市民身份和市民意识形态以及市民化的就业体系，才能真正融入城镇。[5]91

由此可知，软资源对提升城市品质和内涵以及市民意识具有重要作用，但是任何一项资源如未能有效地开发和利用，那么它的作用将大打折扣。在当前新科技革命条件下，软资源作为新动力源泉引领未来产业发展的迹象越来越清晰。Black & Henderson指出教育、商业、金融和管理等现代服务业对城市化的推动作用大于制造业[14]，刘万霞指出教育特别是职业教育直接提高了农村转移劳动力的就业能力。[15]这些研究揭示了在后工业化时代，教育和金融等新兴产业越来越成为城镇化的直接动力。袁佳认为在城镇化过程中，自然资源匮乏型城市应扬长避短，明确自身资源优劣势，依托教育和文化等软性资源，发展相关的产业作为城镇化建设的主要推动力量。[16]

但真正从软资源与城镇化的耦合关系以及软资源产业化对城镇化和经济社会发展促进作用的角度进行研究的并不多，研究现状大大落后于当前国际经济发展对理论的需求。因此，本文将研究软资源与城镇化发展的耦合关系，探求软资源的分布规律以及与城镇化的耦合规律，并从新兴产业发展角度看待科技、知识等软资源的创新和开发，以期探索一条软硬资源产业结合的新型城镇化道路。

二、软资源演化、分布与城镇化的耦合

软资源是人文、知识和科技信息等人类聚集过程中后天培育、创造和积累起来的非自然性资源，以人的聚集所进行的生产和生活为依托，与城镇化具有天然的耦合关系。关于软资源的分类、特征的描述，现有研究已经做出了贡献，不必赘述。需要补充说明的是，在新科技革命条件下，软资源还衍生出一些新的特性：(1)颠覆性。颠覆性是指对原有产业产生巨大影响从而孕育出一个新的产业模式。如互联网技术对生产、生活和交易模式的冲击：互联网技术使产品向非物质化转变从而影响人们的生活方式、销售走出了传统的市场模式从而影响了支付方式的革命，支付宝、财付通、天猫分期付款、京东白条等新的支付形式层出不穷，且大有燎原之势；互联网技术对消费文化的重新塑造，对产品的生产、运输、存储和销售等一系列环节都产生了巨大影响。(2)创造性。新科技革命条件下软资源的开发和应用，特别是以互联技术为代表的科技开发和应用，对传统行业产生强烈的冲击甚至颠覆，且所有的冲击和颠覆也都来自于边缘式的创新，这种创新和颠覆性是密不可分的。这正是软资源的创造性的一方面，它不断地变革着原有产业。(3)灵巧性。灵巧化指人文领域中静态的、非创造性的文化，常常会促进精巧技术的发明和应用，而较富创造性的文化则将其潜能转化为更高更精细的形式。因而它们的技术发展成品也变得越来越丧失物质形态，体积、重量渐趋减少，设计或机理渐趋简化。在当前科学技术革命条件下，不仅人文领域的软资源具有这一特性，企业家的创造活动、科技信息的应用也使人们生产和生活更加的便捷，商品和服务更加的灵巧。(4)传播和服务的便捷性。在新科技革命条件下软资源可以运用网络、媒体、社区等渠道更好地传播，如文化、观念意识、知识信息等就可通过这些渠道实现跨空间传播。科技信息在各行各业的运用，更是缩短了人与服务之间的距离。因此，软资源的开发和应用实现了人的生产与生活、人与人之间以及人与服务之间的链接。软资源的这些新特性决定了软资源的开发和应用是新型城镇化发展的重要力量。

在城市演变的历史进程中，软资源始终贯穿其中，与城市发展相耦合。从世界范围来看，城镇都是人类物质文明和非物质文明交互共生的产物，同时城镇化也不断丰富着这两个文明。在物质文明上，它创造了市场、广场、博物馆、影剧院、公共交通系统等；在非物质文明上，城市发展过程中又催生了相应的文化、金融和教育服务、科技信息和市民社会及其意识形态等一系列软资源。一方面，非物质文明是构成城市软资源的重要内容，同时软资源的演化和发展又激活了城市的物质文明。另一方面，软资源促进精巧技术在博物馆、图书馆、影剧院、公共交通系统等城市物质文明上的应用，同时物质文明又是软资源演化和发展的载体，如研发科技信息技术的研究设施和场所及企业家经营场所等。这样，软资源的演化和发展与城市非物质文明构成一个城镇软系统，与城市物质文明构成一个城镇硬系统。这两个系统的结合与城镇化发展相耦合，形成了软资源演化与城镇化发展耦合的循环系统。因而，自古至今，城市既是软硬资源结合的载体，也是软硬资源耦合的聚变。它们相互影响、协同演进，形成了这样的共生规律：(1)城镇除了街道、市场、建筑和广场等物质文明之外，文化、金融和教育服务、科技信息等软资源构成的非物质文明以及随之演化而成长、发展起来的市民社会及其意识形态，都是城镇发展不可或缺的因素。这两个文明是推进城市发展的“两驾马车”；(2)软资源的内涵随着人的聚集所进行的生产和生活等活动的丰富而丰富，随着城镇功能的发展而发展；(3)同一历史时期的不同城镇由于软资源的演化和发展导致文化背景差异或由于软硬资源结合方式的不同，就会形成不一样的城镇特色；不同历史时期的同一城市由于继承了原有的软硬资源，城市形态又会有相似的地方。

软资源演化与城镇化发展之间的耦合关系和共生规律，充分揭示了软资源在城镇化进程、程度和特色方面的重要作用。软资源的保护、开发和利用对我国新型城镇化建设和城乡一体化进程具有积极的推进作用，主要表现为以下三个方面：

第一，软资源产业化促进城镇化发展。软资源的众多特性决定了软资源产业化对城镇化发展有非常大的作用空间。如软资源具有不可替代性，即软资源等同于人群、民族乃至一个社会的基因密码，不同人群、民族和社会存在差异化，不同城市、地区和国家的软资源种类也有差异性，从而展现出不同城市、地区和国家的特色和软实力。不同的城市和地区利用软资源的这个特性，发展各城市和地区各具特色的软资源产业，强化城市间专业化分工协作，形成各具特色的城市产业体系。除了科技发明等新知识和企业品牌的短期专利垄断之外，绝大多数软资源是共享性资源，突破了硬资源的垄断性特征，与硬资源耦合将促进资源优化配置和产业升级，实现城镇化健康和持续发展。

第二，软资源的开发和利用可以激活创业和就业，从而进一步促进城镇化发展。一方面，软资源的创业和就业功能和软资源产业化是密不可分的，如文化创意产业作为一个以创造力为核心的新兴产业，它依靠个人或团队、借助科技对文化资源进行创造与提升，产出高附加值产品，具有创造财富和就业的潜力。软资源产业化在实现新兴产业发展的同时，也实现了劳动力的创业就业。另一方面，产业结构升级需与劳动力就业结构相匹配，让劳动力能很好地服务于产业发展。软资源的开发和利用使劳动力有更多的机会接受职能和管理培训及职业教育等，提升劳动力的素质，逐步实现向市场化和职业化方向转移。这是实现市民化就业和提升城镇化质量的重要途径。

第三，软资源的开发和利用服务于市民化。一方面，农业现代化是工业化和城镇化的基础和保障，它不仅需要用现代农业生产和经营方式取代传统农业生产和经营模式，更重要的是用市场经济观念取代农民小农意识形态。软资源的开发和利用带来的现代化的人文、经营和管理理念、职能培训等将直接服务于农业现代化，实现向市场经济观念的转变。另一方面，市民身份和市民意识是市民化就业体系的重要组成部分。教育、职能和管理培训、新闻和文化艺术、科技信息和现代金融知识等软资源产业及由此形成的软环境都是塑造市民意识不可或缺的，包括医疗、教育和住房制度在内的城市体制改革过程，实际上是市民身份和观念以及市民社会塑造、最终实现高质量城市化发展的过程。

三、福建省软资源分布差异对城镇化的影响

本文选取福建省九个地级市作为样本研究对象，具体分析软资源区位分布差异化下的城镇化发展模式。但由于软资源的内涵丰富、外延广泛，很多内容无法一一对应成量化的指标，且城市统计资料有限，所以软资源指标体系的构建受到了主客观条件的限制。因此，在构建各类软资源的指标体系时，本文借鉴了一些常用指标和相关学者的研究成果。[17-20]本文关于软资源指标体系的构建和计量还是初步的，一些无法量化的指标还未涵盖在内，且新科技革命不断扩充着软资源内涵，未来软资源内容将更加丰富，本文仅就当前阶段进行探讨。

(一)软资源指标体系

根据软资源的内涵和分类，遵循科学性、完备性、可操作性与可比性的指标体系构建原则，本文选择4类15项具体指标(见表1)。各类指标说明如下：

1.人文型软资源指标体系：国家级非物质文化遗产名录项目数(A1)，包含民间文学、音乐、舞蹈、传统戏剧、曲艺以及传统手工技艺等；百人中拥有公共图书馆藏书数(A2)；万人中拥有文化事业机构数(A3)，文化事业机构包括艺术表演团体、艺术表演场所、图书馆、群众文化艺术馆、博物馆等机构。

2.经营管理型软资源指标体系：企业法人数占该地区常住人口比重(B1)；企业进入比率(B2)，即新增企业数量与原有企业数量的比值；驰名商标数(B3)，反映该地区的企业商标、品牌和信誉等情况；进出口商品总额占GDP比重(B4)，反映市场开放程度。

3.科技信息型软资源指标体系：人均R&D内部经费支出(C1)；全年专利授权数(C2)，与人均R&D内部经费支出指标一起反映该地区的科技活动情况；百人中拥有移动电话量(C3)；百人中拥有互联网用户(C4)，与百人中拥有移动电话量指标一起反映该地区的信息服务情况。

4.服务型软资源指标体系：金融机构人均存款额(D1)，用该地区金融机构本外币存款额/该地区常住人口数表示，反映该地区的金融资本供给能力；金融机构人均贷款额(D2)，用该地区金融机构本外币贷款额/该地区常住人口数表示，反映该地区的金融资本需求程度；万人中中等学校在校生数(D3)，万人中高等学校在校生数(D4)，反映该地区的教育服务产业情况。

表1　软资源指标体系

(二)福建省软资源区域差异分析

本文所采集的数据来自2012～2014年福建省统计年鉴和福建省9个地级市统计年鉴、2011～2013年福建省9个地级市统计公报，其中国家级非物质文化遗产名录项目数来自国家文化部先后公布的国家级非物质文化遗产名录，2013年企业法人数来自9个地级市工商局公布的信息。考虑到参与比较的对象仅9个地区，时间跨度仅为3年，本文参考陈新辉所采用的面板数据因子分析方法。[21]假设指标集隐含因子结构不会在较短时间跨度内发生显著性变化，我们可以把同一个地区的3年数据看成3个样本点，采用因子分析方法对各地软资源指标进行主成分因子分析，结果是：(1)相关系数矩阵经 Bartlett检验(见表2)，Bartlett值为594.511，P<0.000 1，即相关矩阵不是单位矩阵，应考虑进行因子分析；KMO值为0.734，表明因子分析结果可以接受。(2)根据特征值大于1的原则，我们确定选取3个因子，前3个因子的特征值累计贡献率已达82.459%(见表3)。(3)各因子解释方差的比例大都接近1，说明各因子均解释了原有变量的绝大部分信息。

表2　KMO和Bartlett的检验

表3　解释的总方差

注：提取方法是主成份分析。

表4　成份矩阵

本文把15个指标归结为3个因子(见表4)：第一因子(F1)包括Zscore(A2)、Zscore(A3)、Zscore(B1)、Zscore(B3)、Zscore(B4)、Zscore(C1)、Zscore(C2)、Zscore(C3)、Zscore(D1)、Zscore(D2)、Zscore(D3)、Zscore(D4)，由于该因子包括了服务型软资源中的所有指标、科技信息型软资源中的科技指标、经营管理型软资源中的市场开放度和商标数指标以及人文型软资源中的文化事业机构数和每百人公共图书馆藏书数指标，可以体现一个地区的知识经济水平，因此本文把该因子定义为知识服务资源。第二因子(F2)包括Zscore(A1)，由于非物质文化遗产内容涵盖了民间文学、音乐、舞蹈、传统戏剧、曲艺以及传统手工技艺等，本文把该因子定义为人文资源。第三因子(F3)包括Zscore(B2)、Zscore(C4)，本文称之为企业家精神和信息资源。

根据经正交旋转后的成份矩阵(见表5)，可进一步计算各地区的因子得分。因子得分模型即为：

F1=-0.154Zscore(A1)+0.806Zscore(A2)-0.446Zscore(A3)+0.833Zscore(B1)+

0.257Zscore(B2)+0.347Zscore(B3)+0.898Zscore(B4)+0.944Zscore(C1)+

0.367Zscore(C2)+0.72Zscore(C3)-0.03Zscore(C4)+0.928Zscore(D1)+

0.928Zscore(D2)-0.796Zscore(D3)+0.8Zscore(D4)

F2=0.955Zscore(A1)-0.133Zscore(A2)-0.586Zscore(A3)+0.165Zscore(B1)+

0.187Zscore(B2)+0.872Zscore(B3)+0.16Zscore(B4)+0.168Zscore(C1)+

0.873Zscore(C2)+0.411Zscore(C3)-0.2Zscore(C4)+0.245Zscore(D1)+

0.267Zscore(D2)-0.5Zscore(D3)+0.294Zscore(D4)

F3=-0.143Zscore(A1)-0.19Zscore(A2)+0.054Zscore(A3)+0.274Zscore(B1)+

0.811Zscore(B2)+0.138Zscore(B3)+0.142Zscore(B4)+0.134Zscore(C1)+

0.065Zscore(C2)+0.179Zscore(C3)+0.835Zscore(C4)+0.169Zscore(D1)+

0.158Zscore(D2)+0.2Zscore(D3)+0.033Zscore(D4)

表5　旋转成份矩阵

将F1、F2、F3因子分别与其相对应的特征值贡献率进行加权累加，可以得到区域综合资源位指数Z，其计算公式为：

Z=0.473 44×F1+0.239 25×F2+0.111 9×F3

根据F1、F2、F3和Z的计算公式，可以得出2011～2013年福建省区域软资源各因子指数与综合软资源指数的得分排序情况。

综合软资源指数客观反映了福建省区域软资源的分布状况。2011～2013年，厦门、福州、泉州三个城市的排名是比较稳定的，且厦门的综合软资源指数得分远高于福州和泉州。同时，应该注意的是区域间综合软资源指数差距较大，只有厦门、福州、泉州这三个城市的得分是正的，其他地区的得分都是负的(见表6)。

分类资源指数显示了福建省区域软资源分布特点。表7显示了2011～2013年福建省知识服务资源指数的得分情况，厦门地区的知识服务资源最为丰富，得分分别为15.16、17.71和21.35，其次为福州和泉州地区，且这三个地区的得分都逐年提高，莆田地区在这项资源中的得分最低。厦门、福州和泉州三个地区的综合软资源指数之所以靠前，知识服务资源对其贡献最大。而在人文资源指数的得分情况中，虽然也是这三个城市靠前，但是泉州地区的得分变为最高(见表8)，这与泉州地区丰富的非物质文化遗产密切相关，在前后公布的三批国家级非物质文化遗产项目名录中，泉州地区共占有梨园戏、高甲戏、惠安女服饰、德化瓷烧制技艺和惠安石雕等30多项。最后，根据企业家精神和信息资源指数的得分排名，最初是莆田地区的得分最高，之后厦门居上，2013年得分排名前五的分别为厦门、莆田、福州、漳州和泉州，其得分分别为5.56、4.14、2.35、1.22和0.5(见表9)。泉州作为一个民营经济较发达的地区，排名却不靠前并不意味着该地区的企业家精神不足，而是百人中互联网用户数的值不高，且泉州众多活跃的个体户未列入企业家精神指标项。

表6　2011～2013年福建省九个地级市综合软资源指数得分排名

表7　2011～2013年福建省九个地级市知识服务资源指数得分排名

表8　2011～2013年福建省九个地级市人文资源指数得分排名

表9　2011～2013年福建省九个地级市企业家精神和信息资源指数得分排名

图1　2011年福建省各地城镇化水平

图2　2012年福建省各地城镇化水平

(三)福建省软资源分布对城镇化的影响分析

为了与软资源的分布进行比较，本文选取福建九个地区的城镇化率作为分析城镇化分布规律的指标。据此可以发现，2011～2013年福建省的城镇化率分别为58.09%、59.60%和60.76%，均高于同期全国的城镇化水平，但各地区的城镇化率存在较大差异，呈现出沿海发达地区高、内陆山区低的分布规律。2011～2013年城镇化率最高的三个地区分别是厦门、福州和泉州，2013年厦门地区的城镇化率高达88.7%。龙岩、宁德和南平三个地区的城镇化水平则相对落后，虽然宁德地区有一部分靠海，但其内陆为山区，经济水平和城镇化率都相对落后于其他沿海地区。2013年龙岩、宁德和南平地区的城镇化率分别为50.9%、51.8%和52.6%，低于53.73%的全国城镇化率。

结合城镇化水平和软资源指数得分情况进一步分析，我们可以发现福建省软资源分布规律与城镇化分布规律相似。在图1～图3中颜色越深的区域代表城镇化率越高，圆形泡状球越大的代表综合软资源指数得分越高，我们可以发现，厦门、福州和泉州三个沿海发达地区的圆形泡状球最大，区域颜色最深。相应地，这三个地区的知识服务资源、人文资源、企业家精神和信息资源以及综合软资源指数得分最高，城镇化率也是最高的。而南平、龙岩和宁德等其他地区的圆形泡状球较小，区域颜色较浅。相应地，这三个地区的各资源指数得分相对较低，城镇化率也相对较低。我们还可以发现圆形泡状球面积和区域颜色深浅的变化趋势是一样的，2011～2013年随着各地区综合软资源指数得分和城镇化率的提高，圆形泡状球面积在不断增大，区域颜色则在不断加深。此外，2013年厦门、福州和泉州三个地区的常住人口为1 943万人，占福建省常住总人口的51.48%，城镇常住人口为1 330万人，占福建省城镇常住人口的58%，而这三个地区国土面积仅占福建省国土面积的20%左右，人口高度聚集于这三个地区。这与软资源分布规律又密不可分，软资源产生于人类聚集和活动的地方，又随着人类生产和生活活动的丰富而丰富，城镇也随着发展。因此，地区软资源丰富程度与该城镇化分布存在相关性，软资源丰富的地区，其人口的聚集程度和城镇化率也相对较高，软资源欠缺的地区，其人口的聚集程度和城镇化率则相对较低。

图3　2013年福建省各地城镇化水平

由此可见，软资源指数得分和城镇化分布差异之间存在着紧密相关性，在此，再对它们做进一步的相关性检验来验证软资源与城镇化发展的耦合关系。由于城镇化发展水平的指标构成是多方位的，一些指标有着较大的相关性，因此，本文选取城镇化率作为衡量城镇化发展水平的代表性指标，对福建省各地区软资源与该地区城镇化发展水平的关系进行实证分析。我们直接引用表6～表9中2011～2013年福建省九个地级市的软资源指数得分数据与各地区城镇化率进行对照分析。分析结果表明：2011～2013年福建省各地区软资源指数中，知识服务资源指数得分与各地区城镇化率的相关系数分别为0.962、0.981和0.990；人文资源指数得分与各地区城镇化率的相关系数分别为0.772、0.802和0.828；企业家精神和信息资源指数得分与各地区城镇化率的相关系数分别为0.547、0.637和0.737；综合软资源指数得分和各地区城镇化率的相关系数分别为0.955、0.984和0.99(见表10)。由此可见，福建省各地区软资源指数得分与城镇化率的相关系数逐年升高，说明软资源与城镇化的耦合越来越紧密，且知识服务资源对城镇化率的贡献最大。

另外，知识服务资源、人文资源和综合软资源与各地区城镇化率的相关分析均通过了显著性检验，且显著水平逐年提升。虽然2011年企业家精神和信息资源与各地区城镇化率相关分析显著性检验不能通过，但在2012年和2013年分别通过了10%和5%水平下的显著性检验，说明企业家精神和信息资源与各地区城镇化率的关系也越来越密切。

表10　福建省各地区软资源与城镇化率pearson相关性检验结果

注:P≤10%表示在10%水平下显著，P≤5%表示在5%水平下显著。

为了更加客观的描述软资源分布与城镇化发展的耦合关系，本文用聚类分析方法对二者关系再做进一步考察。聚类分析是通过描述样本之间的亲疏程度实现对样本的分类，能够较为客观地揭示事物内在的本质差别和联系。本文对2011～2013年福建省各地区软资源指数得分和该地区城镇化率(标准化后的数据)分别进行聚类分析(假设均聚为3类)，结果显示，2011年和2013年福建省各地区软资源指数得分情况可聚为3类：厦门单独一类；福州和泉州一类；其余地区一类(见表11)。城镇化率的聚类情况与各地区软资源指数得分聚类情况一致：厦门单独一类；福州和泉州一类；其余地区一类(见表12)。2012年福建省各地区软资源指数得分聚类情况略有差异，厦门和莆田地区各单独一类，而其他地区聚为一类，城镇化率的聚类情况不变，这与2012年莆田地区的软资源指数得分与其他地区相对差异加大，而其他地区之间的差距相对减小有关。

表11　2011～2013年福建省各地区

表12　2011～2013年福建省各地区城镇化率聚类情况

根据以上研究，我们可以得出研究结论：

一是福建省各地区软资源丰富程度与该地区城镇化分布密切耦合。软资源丰富的地区，其人口的聚集程度和城镇化率也相对较高，软资源欠缺的地区，其人口的聚集程度和城镇化率则相对较低。厦门、福州和泉州三个沿海发达地区的知识服务资源、人文资源、企业家精神和信息资源以及综合软资源指数得分高，城镇化率也高；而南平、龙岩和宁德等其他地区的软资源指数得分相对较低，城镇化率也相对较低。另外，各地区综合软资源指数得分和城镇化率的变化趋势是一致的，2011～2013年各地区综合软资源指数得分和城镇化率都在提高。

二是福建省各地区软资源与城镇化发展水平存在较强的正相关性。2011～2013年福建省各地区软资源指数中，知识服务资源指数与各地区城镇化率的相关系数分别为0.962、0.981和0.990；人文资源指数与各地区城镇化率相关系数分别为0.772、0.802和0.828；企业家精神和信息资源指数与各地区城镇化率相关系数分别为0.547、0.637和0.737；综合软资源指数和各地区城镇化率相关系数分别为0.955、0.984和0.99。知识服务资源对城镇化发展水平贡献度最高，人文资源与企业家精神和信息资源贡献度次之。

三是福建省各地区软资源指数聚类分析结果与城镇化率聚类分析结果基本一致，这进一步证明了地区软资源与城镇化发展总体存在耦合关系以及软资源的开发和利用将促进新型城镇化发展的基本结论。

五、结论

软资源是城市可持续发展的动力，软资源分布存在地区差异影响了城市发展特色。福建省综合软资源和知识服务资源、人文资源以及企业家精神和信息资源的指数得分情况大致都是沿海地区高于内陆山区，得分靠前的大都是厦门、福州和泉州三地。我们还发现福建省各地区软资源丰富程度与该地区城镇化分布密切耦合。软资源丰富的地区，其人口的聚集程度和城镇化率也相对较高，软资源欠缺的地区，其人口的聚集程度和城镇化率则相对较低；福建省各地区软资源与城镇化发展水平存在较强正相关性。知识服务资源对城镇化发展水平的贡献度最高，人文资源与企业家精神和信息资源的贡献度次之；福建省各地区软资源指数聚类分析结果与城镇化率聚类分析结果基本一致。由此，我们可以进一步推断：

第一，依托软资源产业的城镇化发展趋势是不可扭转的。根据我们对软资源与城镇化的认识，软资源的内涵随着人在城镇聚集所进行的生产和生活活动的丰富而丰富，并随着城镇功能的发展而发展，软资源与城镇化发展耦合的基本规律也将继续适用。

第二，在新科技革命条件下，以网络信息技术为代表的软资源，更是城镇化发展中的一股重要力量。加强对软资源的保护、培育以及开发和利用，如深厚文化底蕴、优越制度环境、企业家精神、先进科技技术和金融服务等资源的有效开发和利用并服务于城镇化，将对新型城镇化发展具有重要意义。

第三，软资源本身特性和自有功能与城镇化的互相作用的性质又决定了城镇功能和城镇形态的不断发展。中国早期城镇聚落的出现与宗教和政治密切相关，城市则是围绕着宫殿和庙宇的政治和仪式中心。接着，城镇发展以政治和军事为主，商业和社会文化开始兴起。然后，城镇在政治、经济、科技和社会文化多方面都有发展，新成长起来的工业中心已开始由经济活动和商业文化主导。在当今新科技革命条件下，随着科技信息技术在城市发展领域的深度应用，智慧城市建设也成为一种趋势。因此，智慧城市建设也应在智能家居和交通、数字医疗和教育、多功能旅游和金融等方面进一步优化城市功能。软资源在未来新型城镇化发展中的应用将是一个值得开拓的内容。

在新型城镇化过程中，各地结合软、硬资源特点，应因地制宜、因资源禀赋而发展新城镇，合理布局和建设特色小城镇、中小城市群、智慧城市和区域或全球网络节点城市四个层级的城镇格局：中小城市与小城镇由于软资源(特别是知识服务型软资源)相对弱于大城市，在未来发展中要注重软资源的培养与开发；沿海发达地区的知识服务型软资源整体上高于内陆山区，因此在局部范围内规划建设智慧型城市；在软资源最为丰富的地区，至少要努力发展一项在区域内或全球范围内具有影响力的产业或技术以形成完整的城市功能与综合实力，进而成为区域或全球网络节点城市。这将是新型城镇化发展的方向。

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[责任编辑：郭艳云]

Urbanization in Location Difference of Soft Resource Distribution：A Case Study of Fujian Province

FANF Jian-guo，CHEN Lian-jie

(School of Economics and Management，Fuzhou University，Fuzhou 350116，Fujian，China)

Abstract:There is a coupling relationship between the evolution of soft resources and urbanization. In regions rich in soft resources，the population agglomeration degree and the urbanization rate are relatively high，while in regions lack of soft resources，the population aggregation degree and the urbanization rate are relatively low. 15 variables were selected to form a soft resource index system， and the factor analysis method was used to calculate the index score of comprehensive soft resources and all kinds of soft resources in nine regions of Fujian province from 2011 to 2013. Based on these, the empirical study showed that the level of soft resources and urbanization in Fujian province was positively correlated. And the correlation coefficient increased year by year. The coupling of soft resources and urbanization was closer and closer. The results of the cluster analysis of the soft resource index in each region were consistent with those of the cluster analysis of urbanization rate. These results confirm some basic conclusions that the coupling relationship exists between soft resources and the development of urbanization in Fujian Province. And protection, development and utilization of soft resources will promote the development of new urbanization level.

Key words:soft resource index；urbanization rate；coupling relationship；factor analysis；cluster analysis

收稿日期:2015-11-25

基金项目：福建省软科学项目(2014R0053)

作者简介:方建国(1968-)，男，湖北罗田人，福州大学经济与管理学院理论经济研究所所长、教授，博士； 陈廉洁(1989-)，男，福建福安人，福州大学经济与管理学院区域经济学2012级硕士研究生。

中图分类号：F299.21；F224

文献标识码：A

文章编号：1674-3199(2016)02-0093-13