环境与耕地约束下的城镇化效率及其发展模式探因*

王春枝，赵国杰，穆 楠

(1．内蒙古财经大学统计与数学学院，呼和浩特 010070； 2.天津大学管理与经济学部，天津 300072)



·问题研究·

环境与耕地约束下的城镇化效率及其发展模式探因*

王春枝1，赵国杰2，穆 楠1

(1．内蒙古财经大学统计与数学学院，呼和浩特 010070； 2.天津大学管理与经济学部，天津 300072)

[目的]考虑环境和耕地约束，构建了城镇化效率测算指标体系，测算并分析我国2000～2014年区域城镇化效率，并且从城镇化发展模式与产业结构分布形态2个角度探索区域城镇化效率差异的机理。[方法]以“工业三废”和耕地面积减少量作为非合意产出，构建了由11个指标组成的投入—合意产出—非合意产出指标体系，进而利用优化ISBM模型测算了2000～2014年我国区域城镇化效率，并利用谱系聚类方法分析了其梯队层次特征。[结果]我国各省域城镇化效率总体较低，绝大多数省域处于效率缺损的状态； 各省域城镇化效率表现为明显的5个梯队层次，不同区域、不同梯队省域城镇化效率存在明显差异，总体呈现出东、中、西依次递减的格局，并且省域之间城镇化效率差距自2000年以来呈不断缩小的趋势； 东部地区城镇化效率较高，总体上城镇化与产业结构之间相互协调，城市群发展程度高而使得城市之间的分工合作程度高； 中西部地区城镇化效率相对较低，产业结构对经济的支撑作用相对较弱，城市体系断层明显，城市群带动作用弱。[结论]我国区域城镇化效率总体较低且不平衡，这在很大程度上取决于城镇化模式和演进机制，区域之间的城镇化效率差异体现在产业结构层次、城市集聚方式以及劳动力转移方式等方面。

环境 耕地 城镇化效率 发展模式 优化ISBM模型

0 引言

城镇化是过去30多年中国大地上所发生的急剧社会变迁之中最引人瞩目的现象之一，我国城镇常住人口数由1978年末的1.724 5亿人增加至2015年末的7.711 6亿人，人口城镇化率则由17.92%上升到56.1%。从就业角度看， 2015年城镇就业人员数为4.041 0亿人，占全部就业的比重为52.17%，已经有超过半数的劳动力在城市就业，而且未来20年中国城镇化将依然处在快速发展时期。此外，土地城镇化也在不断推进之中，城市建成区面积由1981年的7 438km2增加至2014年的4.998 2万km2，增长了5.72倍，显然，人口城镇化的速度远远低于土地城镇化，城镇化并没有实现土地资源的集约使用，耕地资源流失严重， 1990年以来，我国耕地面积累积减少1 000万hm2以上，平均每年减少69万hm2[1]。与此同时，高消耗、低产出、高污染日益成为城镇化的伴随物，正如吴敬琏所指出的，中国的城镇化存在效率低下的问题，城市建设浪费的资源太多，城镇化的代价太高[2]。这一方面制约了城镇福利水平的提升，另一方面，人口转移的初级城镇化与经济社会结构转换的高级城镇化并存使得城镇化后续动力不足，难以实现城镇化与自然、经济、社会的协调发展。

城镇化效率问题引起了众多学者的关注，效率测算是城镇化效率研究的重中之重。近些年，随着城镇化进程的推进，资源过度消耗、耕地面积减少、环境污染、交通拥堵等问题逐渐凸显出来，这些问题是伴随着城镇化而产生的非合意产出，一些学者在测算城镇化效率时考虑了这一因素。目前研究成果中，关于城镇化的非合意产出，考虑的都是环境污染问题，以“工业三废”排放量为代表性指标。方创琳和关兴良[3]、王家庭[4]、付丽娜和陈晓红等[5]、陈立泰和梁超[6]、任长娟[7]等将环境污染指标引入指标体系，对城市(群)的相关效率进行了测评。这些成果对于环境污染指标的处理不尽相同，付丽娜、陈立泰将环境污染物看作生产过程中不可避免的有害投入，从而将其归入投入指标体系中，这种处理方法使得在效率计算过程中非合意产出越小越好，符合投入无冗余的条件，不过投入和非合意产出并不能按照模型所假定的那样按相同的比例变化[8]； 方创琳则将环境污染的相关数据取倒数后作为产出指标归入产出指标体系，而不是作为非合意产出指标，在测算结果方面是有差异的； 而王家庭和任长娟利用SBM-DEA模型测算效率，将污染物作为非合意产出，将其放在目标函数中进行考察，笔者认为，城镇化过程中的经济、社会发展应该是社会发展的最终目标，而且这一目标应该在生态环境可承载的约束条件下实现，即非合意产出应作为约束条件而不是目标函数，目前关于城镇化效率的研究中还缺乏这方面的成果。

宋马林等构建了ISBM模型，将非合意产出最小化作为约束条件，对我国生产效率进行了测算，并证明了该模型在解决非合意产出对生产效率的影响问题方面有效[9]。不过该模型未对非合意产出的前沿面进行约束，这就可能导致某些有效单元的非合意产出反而比无效单元的非合意产出更大，这为文章的研究提供了借鉴。

2011年我国城镇化率为51.27%，首次超过50%，根据国际城镇化的一般经验，城镇化率超过50%以后，城镇化发展的动力机制将由城镇化初期的产业发展带动转变为城镇化中后期的空间资源配置推动[10]。城镇化效率是衡量城镇化空间资源配置成功与否的重要方面，而城镇化空间资源配置在很大程度上取决于城镇化模式和演进机制。而目前，鲜有将城镇化效率与城镇化发展模式联系起来进行分析的研究成果。

此外，近些年我国城镇化的发展是以耕地的快速非农转化为代价的，随着保护1.2亿hm2(18亿亩)耕地“红线”压力的不断增大，城镇化与耕地保护之间的关系日益成为学者们研究的重点。邓荣荣、占纪文的实证研究表明城镇化与耕地面积变化显著相关，我国城镇化发展对建设占用耕地数量的影响显著大于建设占用耕地数量对城镇化发展水平的促进[11-12]； 张乐勤和陈发奎通过Logistic定量模型研究表明2012～2020年我国城镇化的推进将导致耕地面积净减少13.81万hm2，年均减少1.53 万hm2[13]。而目前关于城镇化效率的研究中，尚无考虑耕地约束的成果。

综上，借鉴已有研究成果，该文主要从以下方面进行拓展性研究：(1)同时考虑城镇化过程中的环境与耕地约束测算城镇化效率； (2)将非合意产出最小化作为约束条件而不是目标函数，同时对其前沿面也进行约束，构建优化ISBM模型测算城镇化效率； (3)从城镇化发展模式与产业结构的角度，探因区域城镇化效率的差异，为城镇化率50%以后的中国城镇化可持续发展提供有意义的决策参考。

1 区域城镇化效率测评

1.1 测评方法——优化ISBM模型

基础DEA模型的基本思想是通过投入与产出的比值来衡量效率，它要求尽可能地扩大产出而缩减投入，其本质上是基于投入等比例缩减或者产出等比例扩大角度上(亦即径向角度)的度量方法，导致实践应用的效率评价结果存在偏差，此外，也无法处理存在非合意产出情况下的效率问题。该文建立的优化ISBM-DEA模型可以有效改进上述缺陷。

假设有n个决策单元，每个决策单元都有m个投入变量，s个合意产出变量，p个非合意产出变量，则优化ISBM-DEA模型如下：

(1)

其中，x为投入变量，y为合意产出变量，z为非合意产出变量，wik、μrk、vjk分别为第k个被考察单元的第i个投入变量、第r个合意产出变量、第j个非合意产出变量的权重。式(1)中，将非合意产出作为约束条件，同时，对合意产出变量赋予比非合意产出变量更大的权重，这样目标函数中只需要考虑合意产出最大化即可。第二个约束条件wikX0-djkZ0=1是处理非合意产出的两种方法——最小投入法和数据转换函数法的优化处理。式(1)的对偶规划形式为：

minθ

(2)

式(2)中的第3个约束条件避免了有效单元的非合意产出反而比无效单元的非合意产出更大的情形出现。进一步考虑投入和产出变量的松弛问题，式(2)可以转化为：

(3)

式(3)中，s表示投入产出的松弛变量。根据DEA模型的“紧松定理”，DEA有效性判断是θk=1，φ=0，sx-=0，sy+=0，sz+=0； 若φ0，且θk=1，sx-=0，sy+=0，sz+=0，则为弱DEA有效。θk为第k个单元的效率值。

1.2 指标体系构建与数据预处理

城镇化是一个综合人口、经济、社会等多个层面的复杂巨系统，目前尚未形成统一的城镇化效率测评的投入与产出指标体系，该文参考已有研究成果，考虑指标的科学性、数据的可获得性，构建的城镇化效率投入产出指标体系如下。

投入指标方面，选择非农从业人员数、建成区面积分别代表人力投入和土地投入，对于资本投入，该文采用学界较常用的永续盘存法得到资本存量，因为城镇化的发展是以多年积累的物质资本为重要生产资料的，它是城镇化发展的重要动力之一。

合意产出指标方面，该文基于人口城镇化、经济城镇化、社会生活城镇化、空间城镇化4个维度进行选择，这4个维度涵盖了城镇化的重要内涵。城镇化的根本是人的城镇化，这一过程中必然伴随着人力的投入，这也是城镇化最为核心的投入指标。目前，常用的反映人口城镇化的指标主要是人口城镇化率和非农化率，其中人口城镇化率采用城镇人口与总人口之比的结构相对数，反映了人口在城乡之间流转情况； 而非农化率是从就业的角度反映城镇化进程的指标，具体计算公式采用非农业就业人数占总就业人数的比重，该指标客观反映了就业人口在农业和非农产业之间的结构变动关系，反映了生产方式变革的广度和深度，因此，该文以非农人口比重作为人口城镇化的度量变量； 以非农生产总值作为经济城镇化的度量变量，主要反映农业非农化程度与结构； 社会生活城镇化涵盖范围较广，该文参考戴永安[14]和陈立泰[6]等学者的成果，用市区人均社会消费品零售总额近似度量，该指标反映了城市人口的消费水平，能够在一定程度上体现由农村生活方式向城市生活方式的变迁； 以建成区绿化覆盖面积作为空间城镇化的度量变量。

非合意产出指标方面，以“工业三废”作为环境污染的度量变量，这也是目前考虑城镇化环境影响的研究成果中普遍采用的指标。此外，如前文所述，城镇化的发展是导致我国耕地面积减少的原因之一，因此，该文将耕地面积减少量引入城镇化的非合意产出指标体系，作为城镇化负产出的代表指标之一。

图1 2000～2014年省域城镇化效率谱系聚类

DEA类方法应用时评价指标越少，决策单元的效率区分度越明显，该文首先从数据简约化和结构探究2个角度，采用熵值法对评价模型的约束条件即非合意产出的4个指标进行简化，构建非合意产出指数。熵值法是一种客观赋权合成综合指数的方法，不受主观因素影响的同时可以尽可能多的保留原始指标的信息。设xij为第i个地区第j项非合意产出指标，熵值法具体处理过程如下：

1.3 中国区域城镇化效率测算结果分析

将中国内地30个省域(西藏缺失数据较多，暂不纳入研究范围)作为研究区域，依据历年统计年鉴相关数据，利用优化ISBM模型，对各省域2000～2014年间的城镇化效率进行测算，结果如表1。

表1 2000～2014年中国省域城镇化效率测算值

200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014东部北京 1 0001 0001 0000 7370 7680 7030 6560 6560 5110 6560 5050 5630 5720 5560 612天津 1 0001 0001 0001 0001 0001 0000 9080 8911 0000 8390 8140 8150 8410 8010 881河北 0 3010 4150 3160 4290 5220 5630 4620 3790 2750 2990 3210 3420 3700 3420 376福建 0 4230 6060 6600 6250 6430 7420 4530 5960 4030 4420 4240 4210 4680 4330 476山东 1 0001 0000 9081 0001 0001 0001 0000 8140 7520 7720 8030 7940 8790 8450 930广东 0 6720 6550 7041 0001 0001 0000 9571 0000 9331 0001 0001 0001 0001 0001 000上海 1 0001 0000 9371 0000 9621 0000 9861 0001 0001 0001 0001 0001 0000 9640 955海南 0 6090 5250 5290 5140 5350 5200 5260 5090 5530 4580 4890 5070 4520 4620 485江苏 1 0000 9000 8800 9051 0000 8991 0001 0000 9290 9331 0000 9051 0001 0001 000浙江 1 0001 0001 0001 0001 0001 0000 6660 7220 7070 5390 5960 5220 5760 5320 559辽宁 0 7910 8820 8110 8920 8371 0001 0000 8890 8711 0000 9361 0001 0000 8570 900标准差0 2620 2230 2220 2160 1950 1900 2320 2140 2530 2560 2570 2500 2550 2470 246中部河南 0 5920 5600 6130 5470 5630 6020 5740 5110 3370 4140 4490 4480 4640 4290 450湖北 0 2580 3110 2860 4530 5840 7020 6880 6540 6070 5290 4820 4500 5060 5490 576湖南 1 0001 0000 9300 9490 9390 6490 6670 6680 6580 6240 6140 5670 7900 7300 767黑龙江0 7871 0001 0000 6040 6971 0001 0000 7271 0001 0000 6280 7010 7120 6960 731江西 0 4420 4560 4620 5170 5100 5400 5530 5340 5400 5080 5160 4870 4380 4280 449吉林 0 7730 8661 0001 0001 0000 8461 0001 0000 8170 7170 6970 6310 6330 6880 722山西 0 5700 6060 6070 7020 5960 6370 6460 6360 6510 6960 6550 5500 5680 6170 635安徽 0 6390 4870 6680 5530 3680 7350 7970 6960 5400 4140 5070 4010 4400 4780 492标准差0 2460 2850 2910 2430 2530 2230 2370 2090 2260 2170 1340 1330 1620 1590 130西部宁夏 0 4750 5920 5040 4740 5730 5710 6140 4880 5410 5050 6490 6080 5820 5380 527青海 0 4110 3950 3990 4130 3460 3860 3680 3660 4090 4360 4920 5050 4790 4920 482广西 0 3110 3420 3270 3690 3800 4380 4120 4470 3970 3360 3990 3570 3670 3390 332贵州 0 2470 3130 2600 3200 3630 3220 3110 3320 3830 3250 3460 3060 3370 3110 305内蒙古0 6570 5950 6030 5591 0001 0001 0001 0000 5360 6090 6730 5900 6510 6010 589陕西 1 0001 0000 6540 5100 5410 5810 6070 6440 6600 5821 0001 0000 5960 6500 637四川 0 2830 3250 2880 3390 3770 5180 4920 5230 4750 3930 4810 5210 4010 3700 363重庆 0 7130 7360 7130 6690 6391 0001 0001 0001 0000 6640 8580 8680 7890 7440 729新疆 0 5161 0001 0000 6050 7460 7770 6761 0000 7231 0001 0001 0000 7240 7880 772云南 0 4460 3580 2990 3390 4200 2780 2830 3220 3450 3280 4260 3990 3550 3580 351甘肃 0 4330 5300 4330 3470 3440 4460 3760 3380 3340 3160 4220 3900 3530 3260 319标准差0 2200 2560 2270 1220 2090 2510 2530 2820 2010 2080 2420 2520 1640 1750 171全国标准差0 2640 2620 2620 2420 2430 2340 2420 2340 2290 2370 2210 2280 2160 2090 218

结合图1和表1可以看到， 2000～2014年以来中国30个省域的城镇化效率可以分为5个梯队。

第一梯队包括天津、广东、辽宁、山东、上海、江苏共6个省域，均属于东部地区，该梯队代表了我国城镇化效率的最高水平。从2014年的测算结果看，广东、江苏和上海的城镇化效率最高，特别是广东，自2009年以来，始终处于效率前沿面，是中国城镇化效率的领跑者，并且保持着相对稳定的发展态势。江苏和上海2000年以来，较多时间也处于效率前沿面，城镇化效率发展相对稳定。天津和山东的城镇化效率在2000～2006年期间处于DEA有效状态，但是2006年以来总体呈下降趋势。辽宁的效率值由2000年的0.794在波动中上升至2014年的0.900，城镇化发展效率呈提高趋势。但总体而言，这几个省域城镇化效率均处于效率缺损状态，其中广东、江苏和上海等发达省份借助其雄厚的经济发展实力与领先的技术水平，城镇化效率的提升具有可持续性。

第二梯队包括浙江、湖南、重庆、新疆、黑龙江、吉林共6个省域。其中浙江属于东部地区，重庆、新疆属于西部地区，而湖南、黑龙江、吉林属于中部地区。浙江城镇化效率表现为显著的下降趋势，其效率值由2000年的DEA有效下降至2014年的0.559，下降幅度较大，效率缺损较多。此外，湖南、黑龙江、吉林3省域均表现为下降趋势，城镇化过程中投入产出之间的协调性不断下降，资源利用率不足。重庆和新疆城镇化效率则在波动中呈现上升态势，重庆的效率值总体由0.713演变为0.729，新疆则由0.516演变为0.772，提升幅度较大。

第三梯队包括北京、陕西、内蒙古和山西，自2000年以来城镇化效率均值在0.624～0.720之间。该梯队中，陕西和北京均呈较大幅度下降，北京在2002年之前处于效率前沿面，之后城镇化效率不断下降， 2014年效率值为0.612，而陕西的效率值由DEA有效下降至0.637，下降幅度均较大。山西的城镇化效率呈缓慢上升的态势，效率值由0.570上升至0.635，始终处于效率缺损状态。内蒙古的城镇化效率先升后降， 2004～2007年处于有效率状态， 2014年效率值仅为0.589，效率损失较多。

表2 2014年不考虑约束条件下省域城镇化效率

地区不考虑约束地区不考虑约束地区不考虑约束北京1 000河南0 810宁夏0 586天津1 000湖北0 805青海0 687河北0 917湖南0 811广西0 672福建0 843黑龙江0 769贵州0 704山东0 838江西0 849内蒙古1 000广东1 000吉林1 000陕西1 000上海1 000山西0 875四川0 664海南0 784安徽0 593重庆0 788江苏1 000新疆0 853浙江1 000云南0 699辽宁1 000甘肃0 664

第四梯队包括安徽、宁夏、河南、湖北、海南、江西、福建7个省域， 2014年这些省域的城镇化效率值介于0.450～0.576之间，效率均存在较大损失，城镇化投入产出不匹配，其中安徽、河南、海南的效率呈明显下降趋势，宁夏、湖北、江西、福建呈先上升后下降特征。

其余省域属于第五梯队，该梯队中除河北属于东部区域外，青海、四川、甘肃、广西、云南、贵州均属于西部地区，是我国当前城镇化效率最低的区域。这些省域的地理位置及环境状况相对落后，相比而言，难以产生有效的资源集聚，城镇化效率提升乏力。

为进一步说明环境与耕地约束对城镇化效率的影响作用，该文采用不考虑非合意产出的CCR-DEA方法计算了2014年中国省域城镇化效率，结果如表2所示。可以看到，在不考虑环境及耕地约束下，北京、天津、广东、上海、江苏、浙江、辽宁、吉林、内蒙古、陕西、等10个省域均处于效率前沿面，不存在效率损失。结合表1进行比较，在考虑约束条件下，仅有广东和江苏处于效率前沿面。总体看，不考虑约束条件下，各省域的城镇化效率均高于考虑约束条件下的城镇化效率。

综上，自2000年以来，在环境与耕地约束下，我国各省域城镇化效率总体较低，绝大多数省域的效率值小于1，处于效率缺失的状态，并且表现出明显的区域差异特征，东部地区平均水平最高，中部次之，西部最低，这与中国地区经济差距的总体状况是一致的。从反映个体差异的标准差看，我国省际城镇化效率的标准差总体呈递减趋势，其数值由2000年的0.264减小为0.218，表明各省域之间的城镇化效率差距在不断缩小。东部地区城镇化效率整体较高，并且省域之间的差异表现为先下降后上升的趋势； 中部地区城镇化效率总体较低，各省域之间的效率标准差由2000年的0.246上升至2004年的0.253之后，快速下降至2014年的0.130，区域内部效率差异收敛； 西部地区城镇化效率较低，各省域之间的差异在波动中下降。

2 城镇化效率与城镇化发展模式

如前文所述，我国省域城镇化效率梯队层次较为明显，总体上表现为东、中、西递减的格局，城镇化效率与区域的城镇化发展模式以及产业结构分布状态是无法割裂的，接下来，该文将探讨城镇化模式、产业结构与城镇化效率之间的关系。

2.1 东部地区

表3显示的是我国东、中、西部地区城市(群)分布对比情况，可以看到，三大区域的城镇化率分别为62.2%、48.5%、44.8%，同样表现出自东向西的明显差距。而目前十大城市群中，属于东部地区有6个。东部地区是我国改革开放、发展外向型经济的龙头地区，拥有众多开放城市以及长三角、珠三角、京津冀三大国家层面城市群和山东半岛、辽中南、海峡西岸3个中城市群。此外，无论从城市的数量还是城市等级的发展水平方面，东部地区都远远领先于西部地区。

长三角城市群包括上海、浙江、江苏3个省域的16个城市，目前的人口城镇化率为71.5%。2014年的3个省域城镇化效率值分别为0.995、0.559、1.000，上海和江苏属于第一梯队，浙江属于第二梯队， 2014年这3个省域的人口城镇化率分别为88.02%、62.96%、62.85%。该城市群由上海城市群、杭甬城市群与南京城市群3个二级城市群构成，拥有上海、南京、杭州、宁波、苏州、无锡6个具有较强辐射作用的中心城市，形成了“城镇城市化、城市现代化、区域一体化”的完善的城市体系，大中小城市协调发展。从产业结构看，上海、南京、杭州的三次产业呈“三、二、一”结构，其余城市呈“二、三、一”结构，并且以劳动密集型和技术密集型制造业为主导产业，传统服务业与新型服务业发达，具有较强的劳动力吸纳能力，区域内农村剩余劳动力转移主要以就近、就地转移与跨区域迁移为主。

珠三角城市群以深圳、广州、香港为核心城市，该文主要分析内地城市，故下文分析中不涉及香港、澳门等地区。广东省自2009年以来的城镇化效率均为有效，属于城镇化效率的第一梯队。该区域城镇化模式主要表现为“市带市、市带区的城乡一体化”，虽然200万人口以上的大城市仅有深圳与广州，但形成了以中小城市为外围，以众多乡镇为基础的城市体系，劳动力吸纳效率较高， 2014年人口城镇化率为67.76%。产业结构方面，珠三角城市群呈“三、二、一”结构， 2014年广州和深圳第三产业增加值比重分别为65.02%和57.30%，第三产业已经处于较发达状态，该区域以劳动密集型加工制造业为主，交通运输、餐饮、服务业发达，劳动力以就近、就地转移与跨区迁移相结合的模式。

表3 东、中、西部地区城市(群)分布对比

东部中部西部数量比重(%)数量比重(%)数量比重(%)国土面积(万km2)105 210 916717 4686 771 6城市总数(个)26340 222634 516625 3特大城市(个)5444 33831 13024 6大城市(个)4033 94739 83126 3中等城市(个)7247 73825 24127 1小城市(个)9736 710339 16424 2十大城市群分布(个)622城镇化率(%)62 248 544 8 资料来源：辜胜祖，郑超，曹誉波．大力发展中小城市推进均衡城镇化的战略思考．人口研究，2014，38(4)：21

京津冀城市群包括北京、天津以及河北的城市， 2014年城镇化率分别为86.30%、78.28%、46.51%，城镇化效率值分别为0.612、0.881、0.376，河北较差。该区域城镇化模式主要表现为以北京、天津2个大城市为中心的“哑铃型、双核心”模式，北京、天津通过行政管理中心城市自身的强辐射效应，带动周边区域的发展。河北省城镇化效率较低，这与其非合意产出规模较大有密切关系。从产业结构看，该区域重化工业较为发达，产业部门齐全，此外，北京、天津将一些不具有比较优势的产业跨行政区域转移，一系列高新开发区和科技园区已成为核心城市辐射带动区域发展的推进器和重要载体。该区域内农村剩余劳动力以就近、就地转移为主。

除以上3个国家层面的城市群，东部地区山东半岛城市群也形成了以济南、青岛2个大城市为中心的双极性城镇化发展模式，进而带动整个山东省城镇化效率跻身第一梯队，该区域工业发达，港口口岸、商业、信息技术、科技教育、金融保险和旅游等产业均在全国具有领先水平[15]。辽中南城市群在辽宁省1个省级区域内，以沈阳、大连为中心，聚集了鞍山、抚顺、本溪、丹东、营口、辽阳、盘锦等大城市，具有较高的城市规模等级和较为均衡、合理的城市体系。辽宁是国家重要的工业基地，其城镇化效率处于中国第一梯队， 2014年城镇化率为66.45%，区域内劳动力以跨区域迁移为主。海峡西岸城市群以福州、厦门市为中心，隶属于福建省， 2014年的城镇化率为60.76%。该区域沿海地区的城镇发展水平较高，形成了福建省城镇体系中心组团的发展格局[16]，但福建省山区小城镇发展落后，以出口导向的低端制造业为主要产业类型， 2014年第三产业占GDP的比重为39.1%，服务业与城市融合度低，城镇化效率处于第四梯队。

总体来看，东部地区区位优势明显，技术、资金、人力资源要素质量高，经济总体的对外开放程度高。随着国际区域一体化发展，城市群已成为东部地区基本的城镇化模式，大中小城市协调发展，县域经济发达，不同规模、等级的城市密集区代替单一城市的单打独斗参与到国际竞争中，东部地区的城镇化效率总体较高与此不无密切关系。

2.2 中部地区

从表3可以看到，中部地区城市数量较多，占全国城市数量的比重为34.5%，从城市类型方面看，以中小城市为主，区域内拥有小城市103个，所占比重为45.58%。此外，拥有中原、长江中游2个中城市群。

长江中游城市群以武汉、长沙、南昌为中心城市， 2015年4月5日，《长江中游城市群发展规划》经国务院批复实施，规划涵盖湖南、湖北、江西3省。城镇化效率方面湖南属于第二梯队，湖北和江西属于第四梯队， 2014年3省的城镇化率分别为47.96%、54.51%、48.87%。中心城市武汉因地理位置有利、工业基础良好而成为我国内地最具发展潜力的区域之一。长沙、南昌的经济辐射能力偏弱， 2014年武汉、长沙、南昌第二产业比重分别为47.53%、54.05%、55.0%，整体上长江中游城市群目前还处于工业化的中前期阶段，第二产业比重较高，第三产业发展乏力，区域内劳动力以跨区域转移为主，这进一步削弱了工业化、城市化发展的基础。

总体来看，中部地区的省域，城镇化效率低于东部地区，特别是河南、安徽、吉林、黑龙江等省域表现为十分明显的工业带动城镇化发展特征，这种模式一方面迫使周边的大量农业用地非农转化，从而带来城镇边界的逐渐外推，但另一方面工业化会对环境造成威胁，造成城镇化效率无法有效提升。

2.3 西部地区

西部地区城镇化效率总体较低，内部各省域之间也呈现不同的发展态势，城镇空间分布极不平衡，由表3可见，西部地区占地面积最广，但城市数量远远少于东、中部地区，仅占全国城市数量的25.3%。新疆、重庆、内蒙古和陕西是西部地区城镇化效率较高的省域，但这些地区大中规模的城镇屈指可数，无法有效发挥对区域经济的集聚和辐射作用。

西部地区拥有川渝、关中2个中城市群。川渝城市群以重庆、成都两市为中心，以川渝两省近40%的面积容纳了其82.6%的人口，以西部约3.2%的面积承载着其25%的人口[18]。重庆市主城区和成都市在各自的行政区划“独领风骚”，作为中心城市的地位非常突出，而城市群内部100万～200万人口的城市缺失，二级城市的人口不足百万，城市体系断层明显； 关中城市群以西安为中心，包括咸阳、宝鸡、渭南、铜川4个地级城市和1个国家级示范区杨凌示范区，在陕西省占有重要地位，但除西安市以外，其余城市普遍缺乏竞争力强的大企业或企业集群，对陕西省整体城镇化效率的贡献有限。此外，这2个城市群自身处于发展的初期阶段，区域内城市竞争的方面可能更大于合作的方面。

此外，从产业结构看，西部地区第一产业比重相对较高，广西、新疆、云南等省域第一产业增加值比重均在15%以上，远远高于东、中部地区，第三产业不发达，生产性服务业比重低。西部地区是我国重要的劳动力输出地，劳动力以跨区域转移为主。

总体来看，西部地区城市体系不完善，受资源禀赋、地理位置的制约，产业结构落后，目前还主要处于第二产业上升的工业主导阶段，城镇化和产业结构演变步调不尽一致，城镇化效率低下由此可见。

综上，城镇化效率是衡量城镇化空间资源配置成功与否的重要方面，而城镇化空间资源配置在很大程度上取决于城镇化模式和演进机制。我国不同区域、不同省域城镇化效率存在明显差异，并且这种差异体现在产业结构层次、城市集聚方式等方面。城镇化效率较低的省域，不同规模城镇等级体系不完善，缺少集聚、辐射作用强的中心城市，城市体系断层明显，城市间缺乏功能整合和效应协同，城市群带动作用弱，劳动力以跨区域转移为主。

3 结论与政策启示

3.1 结论

效率提升无疑是中国未来新型城镇化发展的重点任务之一。合理地测算效率是提升效率不可或缺的环节之一。该文构建的优化ISBM模型测算效率时将非合意产出最小化作为约束条件而不是目标函数，在环境与耕地约束下测算城镇化效率，测算结果更符合实际情况。通过测算，可以发现我国城镇化效率存在以下特征。

(1)在环境与耕地约束下，我国各省域城镇化效率总体较低，绝大多数省域处于效率缺损的状态，并且表现出显著的区域差异特征，梯队层次明显，东部地区平均水平最高，中部次之，西部最低。2000年以来，省域之间城镇化效率的差异呈缩小趋势。

(2)总体看，不考虑环境与耕地约束条件下，我国各省域的城镇化效率均高于考虑约束条件下的城镇化效率。

(3)东部地区城镇化效率较高，总体上城镇化与产业结构之间相互协调，劳动力密集型产业与高附加值产业集聚，产业集群程度高，大中小城市等级体系相对完善，城市群发展程度高而使得城市之间的分工合作程度高； 中西部地区城镇化效率相对较低，相比较而言，这些省域资源禀赋依赖强，部分产业是承接东部地区的转移产业，第一产业占比偏高，第二产业依靠能源型产业带动，第三产业以传统服务业为主，对经济的支撑作用较弱。

(4)城镇化效率低的区域，农村劳动力以跨区域转移为主要方式。

3.2 政策启示

未来推进我国城镇化效率全面提升，需要从以下方面着手。

(1)重视我国城镇化效率整体偏低的事实，关注城镇微观治理，扩张性的城镇规划应当逐步转向优化空间结构、提升城镇用地效益，提升城镇管理水平，保护环境，从而提升城镇化效率。

(2)积极引导城市群发展，加强各城市群间的横向联系和产业协调发展，中西部地区应加强中心城市的集聚与辐射作用，依托和整合重点城市的发展资源，培育一批有代表性的、具有发展潜力的次级中心城市作为增长极。

(3)扶持小城市和小城镇成为农村剩余劳动力就近、就地转移的首选地，同时大力发展县域经济，使农村剩余劳动力在就地转移中提高收入水平，从而降低农民工市民化成本，否则，规模庞大的农村剩余劳动力将在“回不去的农村，融不进的城市”中继续迷失[19]。

(4)提高产业结构转型效率，对区位条件优越而综合效益差的产业实行置换，加大对生产性服务业的扶持，避免低端服务业过度发展； 西部地区生态环境脆弱，要注重保护耕地，城镇化效率提升应不以牺牲环境为代价，而应转向城镇化发展数量和效率并重的科学发展观。

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URBANIZATION EFFICIENCY AND DEVELOPMENT MODE EXPLRATION UNDER THE CONSTRAINT OF ENVIROMENT AND FARMLAND*

Wang Chunzhi1，Zhao Guojie2，Mu Nan1
(1. Department of Statistics and Mathematics, Inner Mongolia Finance and Economics University, Hohhot 010070, China; 2. Department of Management and Economics, Tianjin University, Tianjin 300072, China)

By constructing comprehensive evaluation index system of the urbanization efficiencyin the process of urbanization, this paper evaluated the regional urbanization efficiency in China during 2000-2014,and then explored the mechanism of regional urbanization efficiency difference from urbanization development pattern and industrial structure distribution form. The hierarchical clustering method was used to analyze the characteristics of the echelon hierarchy. The results were as follows: the efficiency of urbanization in China was relatively low, most provinces were in the state of efficient defect,the efficiency of urbanization in all provinces showed5 levels, there were significant differences of urbanization efficiency among different regions and provinces, the efficiency in eastern, central and western regions had a gradually decreasing trend.The gap in different provinces had been decreasing since 2000; The efficiency of urbanization and the development degree of the urban agglomeration were high in the east areas, which were relatively low in central and western regions.Finally, it concluded that the regional urbanization efficiency was generally low and unbalanced in China which largely depended on the pattern of urbanization and the evolution mechanism.The differences of urbanization efficiency were reflected in the level of industrial structure, city agglomeration, and labor transfer mode etc..

environment； farmland； urbanization efficiency; development pattern; the improved ISBM model

10.7621/cjarrp.1005-9121.20170607

2016-12-17

王春枝(1976—)，女，内蒙古巴彦淖尔市人，博士、副教授。研究方向：技术经济及管理。Email：nmwcz@126.com

*资助项目：国家社科基金项目“西部地区城镇化发展质量研究”(13CJL145)

TU984

A

1005-9121[2017]06045-10