居民生活质量与城镇化协调度的时空演变及影响因素分析

(西北师范大学 地理与环境科学学院,甘肃 兰州 730070)

居民生活质量与城镇化协调度的时空演变及影响因素分析

张 宁,白永平,乔富伟,汪 凡,陈志杰

(西北师范大学 地理与环境科学学院,甘肃 兰州 730070)

以中国284个地级及以上城市为研究对象,运用协调模型得到城镇化水平和居民生活质量的协调度并利用GIS对其空间可视化,采用空间计量模型对其影响因素进行分析。结果显示:①2005年城镇化与居民生活质量的协调度平均值处于中度失调阶段,2014年发展到中度协调阶段。②城镇化与居民生活质量的协调度空间分布不均衡,高协调区主要分布在北京、上海、广州、深圳和省会等主要城市;协调度较高的区域由东部沿海零散状分布演化为东部沿海自北向南完全汇合的带状分布。③从空间集聚性来看,H-H类型主要分布在长三角,珠三角、京津冀三大城市群;L—L类型主要分布在云南、贵州、甘肃三省。④空间计量模型结果表明消费水平、信息化水平、投资、区域经济水平对城镇化与居民生活质量的协调性具有显著促进作用,而工业化水平对其形成了制约。

城镇化;居民生活质量;协调度;中国

有关居民生活质量的研究起源于美国[1],早期多偏重于医学[2-4]、心理学[5]、社会学[6,7]。近年来,居民生活质量的评价研究开始引起政府和社会各界的广泛关注[8-12]。关于居民生活质量的研究主要集中在对居民生活质量的差异进行综合客观评价及其空间分异特征[13-16],居民生活质量的主观评价[18],主观与客观相结合的综合评价[17],居民生活质量与经济发展的关系[18-21]等方面,对居民生活质量与其他相关的研究多以它与经济发展的相关关系为主。例如，李月考察了改革开放以来经济增长与居民生活质量的关系,发现两者呈正相关[13]；宋伟轩等通过耦合协调度函数分别研究了长三角地区经济发展与居民生活的耦合协调关系,并对其耦合协调性进行分类[14]。曾文等在讨论生活质量评价指标体系及其权重的基础上分析了江苏省城市生活质量的空间分异格局，并对其成因进行了经济学解析,得出经济发展水平对中国城市生活质量高低起到决定性作用的结论[18]。而对居民生活质量在城镇化进程中与其协调发展层面研究甚少,研究区域主要集中在省市级城市和中小区域层面,较少从全国尺度地级以上城市层面进行分析。研究方法多以数理统计分析为主[18-21],研究其空间的可视化较少；研究多为静态的截面数据,探讨时空演变格局的研究不多见。鉴于此,本文通过构建城镇化与居民生活质量协调模型,运用空间计量模型分析了中国284个地级以上城市的城镇化与居民生活质量协调度的时空演变及其影响因素,以期为促进城镇化健康发展与居民生活质量稳步提升、协调发展提供参考。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源与指标体系

本文以我国284个地级及以上城市作为研究单元,数据主要来源于2005年、2010年、2014年的《中国城市统计年鉴》、《中国城市建设统计年鉴》和《中国区域经济统计年鉴》。以数据的科学性、代表性、可获得性为原则,在借鉴已有研究的基础上,本文采用设置各项指标权重的方法构建了城镇化水平和居民生活质量的指标体系(表1、表2),个别缺失数据则采用插值法获得。

表1 城镇化水平评价指标体系

表2 居民生活质量指标体系

1.2 数据处理及研究方法

熵值法:将某一研究体系内的各指标赋权[22],利用加权求和方法对城镇化水平和居民生活质量分别进行测度评价。

协调发展模型:借鉴物理学中的容量耦合系数模型,得到关于城镇化水平与居民生活质量的耦合协调度函数,数值越大,系统内部之间的关系越稳定,计算公式为[23]:

(1)

(2)

(3)

式中,F与G分别为城镇化质量与居民生活质量;C为耦合度;D为协调度;T为城镇化与居民生活质量综合评价指数;a和b均取0.5。

空间自相关分析:空间自相关主要通过各单元空间中同一属性值的相关性与差异性,是空间集聚程度的一种反应[24]。

全局空间相关性:

(4)

局部空间相关性:

(5)

空间计量模型:包括空间滞后模型、空间误差模型和空间杜宾模型，鉴于本文数据为截面数据,选择空间误差模型(SEM)或空间滞后模型(SLM)[25]。

2 结果与分析

2.1 城镇化与居民生活质量的时空分布

利用熵值法计算得到2005年、2010年和2014年3个时间断面全国284个地级单元的城镇化水平与居民生活质量的综合测度,并根据协调模型,求得各地级城市的协调度。参考相关研究成果[23，26，27],结合ArcGIS空间可视化的自然断裂法将协调度划为5个阶段,统一采用2010年自然断裂法的分级标准对其划分(图1,见封三)。其中,0.13—0.23为中度失调，0.23—0.27为轻度失调，0.27—0.34为低度协调，0.34—0.50为中度协调，0.50—1为高度协调。

2005年城镇化与居民生活质量协调度空间分布不平衡。协调度的平均值为0.235,处于中度失调阶段,达到协调的区域呈零散分布。高度协调区分布在北京、上海、广州、深圳4市,它们是经济、交通、文化、贸易的中心,同时也是综合实力最强的城市。中度协调区主要分布在“胡焕庸线”以东的部分省会城市和主要城市,如西安、南京、成都、拉萨等。这些省会城市的基础设施完善、交通便利,经济文化较发达、信息化水平较高,提供了大量的就业机会,吸引了更多的劳动力及投资和消费。低度协调区主要分布在东北地区、辽东半岛、山东半岛、黄淮平原、江浙沿海地区,它们拥有优越的自然地理条件,大量的港口城市,交通便利、农业发达、服务业发展较快。中度失调区城市主要分布在黄土高原、云贵高原等,包括甘肃、河南和南部少数民族地区等。这些地区地广人稀,产业结构调整缓慢,多为高原山地,交通不便,阻碍了信息化的发展,消费水平低,对外贸易发展缓慢,经济欠发达,其协调性较差。

2010年,我国城镇化水平与居民生活质量的协调度整体差异性逐渐缩小,协调度平均值达到0.285,上升为低度协调。之前的一些中度协调区和低度协调区演变为高度和中度协调区，与北京、上海、广州、深圳齐驱并进,如天津、西安、武汉、成都等,协调度沿着长三角、珠三角、京津冀三大城市群增强并扩张成带状分布。中度失调区明显减少,主要分布在我国西部地区。2014年、2005年与2010年相比,中国各地市城镇化与居民生活质量协调度有了很大的提高,平均值达到0.316。协调度较高(低度协调与中度协调)的区域呈现出东部沿海自北向南完全汇合的带状分布并向中部地区扩展,形成高值连片区。“胡焕庸线”东南半壁的地区增加最明显,呈现出空间“马太效应”特征。

2.2 城镇化与居民生活质量协调度空间自相关分析

全局空间自相关分析：我们利用GeoDa软件对我国284个地级市3个时期的综合协调度进行了全局变量Moran′s I值测定,并进行了显著性检验(表3)。2005年、2010年和2014年的协调度Morans′I值全为正,均通过了0.001的置信水平显著性检验,表明其协调度呈现出显著的空间正相关特性。Moran′s I值越大，城镇化与居民生活质量协调度的聚集程度就越强。

表3 协调度Moran′s I值

局部空间自相关分析:采用Moran散点图和局部Moran′s I指数,在Z值检验的基础上(Plt;0.05),绘制出2005年、2010年和2014年协调度LISA集聚图(图2,见封三)。2005年,H-H类型主要聚集在长三角、珠三角、京津冀三大城市群和东北北部、内蒙古包头市。三大城市群是我国最具经济活力、创新能力和竞争力的城市群,代表了我国参与全球化的最高空间结构组织形式,城镇化与居民生活质量协调度高。H—L类型主要分布在西北地区的西安、兰州与西南少数民族地区的省会城市,如乌鲁木齐、拉萨等,说明这些城市的协调性远高于周围的城市,因为山脉高原山地阻隔了城市之间的联系,所以省会城市对周围城市的辐射作用不强。L—L类型主要分布在甘肃兰州以西和云贵地区。

2010年,京津冀、长三角、珠三角高—高型协调度集聚呈扩大的趋势。东北地区以重工业为主导,经济发展迅速,城镇化发展快，随着产业转型,重工业比重下降,产能过剩,经济增长缓慢,加之东北地区人口流出严重,故退出H—H型。H—L聚集区域增多,如甘肃省武威市以西的河西走廊与重庆,其他区域的分布格局基本未发生变化。自古以来甘肃省是丝绸之路的必要通道,河西走廊有“西北粮仓”之誉名，随着“西部大开发”战略的提出与实施,政府的投资吸引了大量的劳动力,加之信息化时代的到来,甘肃省城镇化与居民生活质量均有了很大的提升。

2014年,H—H型全部分布在“胡焕庸线”东南半壁,内蒙古地区的集聚消失。自2005年以来,内蒙古是中国经济发展最快的省市区之一,为钢铁、电力、煤化工等产业的发展提供了有利的支撑[28]。但随着近年来产能过剩和草场的严重退化,经济发展受到一定的影响,加之土地城镇化过快发展,出现了很多“空城”的现象。这些“城镇区域”的产业结构并未转型,缺乏产业支撑力,相应的基础设施并不完善,H—H集聚消失。甘肃酒泉由H—L聚集演变为L—L聚集,由于酒泉矿床规模大,是甘肃省最大的铬矿,近年来酒泉开发了新能源如风能、电能,产业结构有所调整,在城镇化与居民生活质量的协调性上体现了一定的波动性。近年来随着云南产业结构的调整,旅游业快速发展,引入了大量资金,L—L聚集地区有所减少。

2.3 城镇化与居民生活质量协调度驱动机制分析

由Moran′s I指数可知,我国各地级市城镇化水平与居民生活质量协调度之间具有较强的空间关联性,故可采用空间计量模型分析出协调度呈现差异的成因。以协调度(Y)为因变量,以经济水平(人均GDP X1)、工业化水平(第二产业占GDP比重X2)、投资水平(人均固定资产投资总额X3、城市维护建设资金X4)、消费水平(人均社会消费品零售总额X5)、信息化水平(互联网户数X6)为自变量进行空间计量分析。

空间模型的选择:利用GeoDa软件进行计量分析,对比SEM模型、SLM模型和OLS模型的模拟参数进行择优,模拟参数见表4。对比表4中三种回归模型结果可知,对比的对数似然数(LogL)越大,赤池信息准则(AIC)和施瓦茨准则(SC)数值越小,模型拟合效果越好,所以本文最终选择SLM模型。

表4 模型检验参数

SLM模型结果分析:由表5可知,非农产业X2、城市维护建设资金X4、人均社会消费品零售总额X5、互联网户数X6均通过了1%的显著性检验,人均GDPX1通过了5%显著性检验,人均固定资产投资总额X3未通过检验。

表5 SLM模型分析结果

注:***、**、*分别表示在1% 、5%、10%的水平下显著。

工业化水平即第二产业占GDP比重的回归系数为-0.165,具有负效应,说明产业结构内部调整跟不上城市化过程中居民生活质量与其协调度变动的节奏并对它形成了制约。工业化的快速发展和工业生产规模的不断扩大,是我国城镇数量和城镇人口增长的最主要的因素[29]。近十年来工业支撑的持续能力已显不足,城镇化率虚高;在高速城镇化过程中,大批农民进入城市,全国2.6亿农民工没有市民化,居住生活条件差,是谓“半城市化”[30]。由此看来,优化产业结构,推动产业转型和产业升级可促进城镇化与居民生活质量的协调发展。消费水平高度显著,与其协调回归系数为正。消费是拉动经济增长的三驾“马车”之一,城镇化水平提高可促进城市消费增长,但城镇化速度过快会阻碍消费的增长。因此，一方面可通过投资基本建设,在中西部城市扩大人口规模；另一方面对东部城市过快的城镇化实施可持续发展,促进居民消费增长[31]和区域经济的整体发展,有利于城镇化与居民生活质量协调发展。信息化水平较为显著,其与协调度回归系数为正。在互联网信息化程度越来越深甚至发展成为社会经济力量的背景下,区域信息化水平越高,越有助于打破区域之间的封闭环境,优化产业结构,加快信息化建设更有益于城镇化与居民生活质量的协调发展。城市维护建设资金与协调度呈显著正相关。城市设施是城市化发展的物质基础,改善医疗、教育、卫生设施等提高居民生活质量,做到政府、企业、社会共建城市设施,增加城市建设资金来源,减少对土地财政的依赖程度,减缓房价上涨速度,同时减少形象工程建设,提高城镇化与居民生活质量的协调度。经济水平即人均GDP与协调度成一般显著正相关关系。经济水平是促进城镇化发展与居民生活质量提升的最有力的支撑。经济水平引起产业结构变动,推动第二、三产业不断向高级化方向发展,同时决定居民就业水平、居民收入水平与差距,应加大经济转型力度,实现区域经济一体化,缩小区域差异化,促进城镇化与居民生活质量的协调发展。

3 结论

主要是:①从时间变化角度看,2005年协调度平均处于中度失调阶段,但整体差异性逐渐缩小,到2014年平均协调度发展到中度协调阶段。②从空间分布看,居民生活质量与城镇化水平的协调度空间分布不均衡,高协调区主要分布在北京、上海、广州、深圳、省会城市和主要城市。随着时间的变化,协调度较高的区域由东部沿海零散状分布演化为东部沿海自北向南完全汇合的带状分布,并向中部地区扩展。“胡焕庸线”东南半壁的地区增加最明显,呈现出空间“马太效应”特征。中度失调区城市主要分布在黄土高原、云贵高原等。③从空间集聚性看,H-H类型主要分布在我国最具经济活力、创新能力和竞争力的三大城市群——长三角、珠三角和京津冀地区，其产业结构较合理、消费水平高,是互联网信息化程度最高最集中的区域。东北与内蒙古地区的城市退出H—H集聚类型,这些城市是以重工业为主导,经济发展迅速、城镇化发展快，但随着产业转型,重工业比重下降、经济增长缓慢、人口流出严重,协调性降低。L—L类型主要分布在甘肃兰州以西和云贵高原地区，这些地区没有优越的自然地理条件,多为山地高原,阻隔了城市之间的联系,省会城市对周围城市的辐射作用不强,生活条件远远不如东部地区,协调性差。④空间计量模型结果表明,消费水平、信息化水平、投资、区域经济水平对城镇化与居民生活质量的协调性具有显著促进作用,而工业化水平对城市化过程中居民的生活质量与其协调度形成了制约。

4 讨论与建议

由空间自相关分析的全局自相关得出,自2005年以来我国城镇化与居民生活质量协调度空间分布不平衡。2010年我国的协调度整体差异性逐渐缩小,协调度较高的区域其综合实力强、城市基础设施完善、经济文化较发达、信息化水平较高,提供了大量的就业机会,吸引了更多的劳动力及投资和消费,人口密度大。中度失调区域地广人稀,产业结构调整缓慢,多为高原山地,交通不便,阻碍了信息化的发展,消费水平低、对外贸易发展缓慢、经济欠发达,协调性差。局部自相关表明,H—H类型主要聚集在长三角、珠三角、京津冀三大城市群及东北北部和内蒙古的包头市；H—L类型主要分布在西北地区的省会城市，由于山脉高原山地阻隔了城市之间的联系,所以省会城市对周围城市的辐射作用不强。2010年以后,东北地区和内蒙古一些重工业主导地区逐渐退出H—H型。2014年H—H型全部分布在“胡焕庸线”东南半壁。

本文通过空间计量模型分析得出居民生活质量与城镇化协调度的影响因素:消费水平、信息化水平、投资、区域经济水平对城镇化与居民生活质量的协调性具有显著的促进作用,而工业化水平对其形成了制约。由于数据的可获得性,本文只分析了居民生活质量的部分物质层面,未考虑生态环境如气象水文等因素对居民生活质量的影响,也未考虑人的主观感受,在未来的研究中应将客观与主观相结合以更加全面地反映居民生活质量的高低。

本文通过对城镇化与居民生活质量协调度的时空演变及影响因素分析,提出政策优化建议:①优化产业结构,推动产业转型、产业升级,促进城镇化与居民生活质量的协调发展。②投资基础设施建设,在中西部城市扩大人口规模,同时对东部城市过快的城镇化实施可持续发展,促进居民消费增长和区域经济整体发展。③加快信息化建设,在西北地区提供大量的就业机会,引进人才,发展互联网行业。④政府、企业、社会共建城市设施,增加城市建设资金来源,减少对土地财政的依赖程度,减缓房价上涨速度,同时减少“形象工程”建设,本研究为促进城镇化健康发展与居民生活质量稳步提升协调发展提供了参考依据。

[1]Ogburn WF.Social Change in 1928[J].American Journal of Sociology,1929,34(5)∶6-10.

[2]王彦, 姚景鹏.生活质量——一种新型的健康测量工具[J].中华护理杂志,2001,36(5)∶375-377.

[3]Judith A F.The Effect of Percutaneous Transluminal Coronaryan-gioplasty on Quality of Life[J].Progress in Cardiovascular Nursing,1990,5(4)∶132-140.

[4]Neilk A.Methodologic Issues in Assessing the Quality of Life of Cancer Patients[J].Cancer,1991,(67)∶844-850.

[5]杨德森.社区人群众生活质量研究[J].中国心理卫生杂志,1995,9(3)∶136-139.

[6]张卫红,郭敏.社会生活质量改善之设想[J].成人高教学刊,1996,(2)∶38-42.

[7]厉复魁.吉林省社会生活质量的预测与分析[J].人口学刊,1995,(6)∶47-59.

[8]陈志霞.城市幸福指数及其测评指标体系[J].城市问题,2012,(4)∶9-13.

[9]夏书章.略论幸福城市的建设与治理[J].中国行政管理,2011,(6)∶7-10.

[10]Robert A Cummins.Objective and Subjective Quality of Life：An Interactive Model[J].Social Indicators Research,2000,52(1)∶55-72.

[11]周长城,柯燕.客观生活质量：现状与评价[M].北京：社科文献出版社,2008.

[12]张玉春,吴启富,刘宣.中国居民生活质量评价与分析[J].统计与决策,2012,(24)∶106-108.

[13]李月.有效经济增长与居民生活质量的提高[J].数量经济技术经济研究,2010,(8)∶47-60.

[14]宋伟轩,白彩全,廖文强.长三角地区经济发展水平与居民生活质量耦合协调性研究[J].长江流域资源与环境,2013,22(11)∶1382-1388.

[15]张亮,赵雪雁,张胜武.安徽城市居民生活质量评价及其空间格局分析[J].经济地理,2014,34(4)∶84-90.

[16]李小建,乔家君.居民对生活质量评估与区域经济发展的定量分析[J].地理科学进展,2002,21(5)∶484-490.

[17]彭浩,曾刚,徐中民.黑河流域居民生活质量研究[J].人文地理,2009,(4)∶66-71.

[18]曾文,张小林,向梨丽.江苏省县域城市生活质量的空间格局及其经济学解析[J].经济地理，2014,34(7)∶28-35.

[19]中国城市生活质量研究中心.中国经济发展中的两个反差——中国30个城市生活质量调查报告[J].经济学动态,2011,(7)∶3-14.

[20]赵彦云,李静萍.中国生活质量评价、分析和预测[J].管理世界,2000,(3)∶32-40.

[21]王国新.城市生活品质客观评价指标体系构建与运用——基于杭州和南京的比较研究[J].经济地理,2009,29(9)∶1481-1486.

[22]袁久和,祁春节.基于熵值法的湖南省农业可持续发展能力动态评价[J].长江流域资源与环境,2013,22(2)∶152-157.

[23]贾琦,运迎霞,尹泽凯.城市群土地利用效益与城镇化水平的时空耦合分析——我国三大城市群的实证[J].现代城市研究,2014，(8)∶9-13.

[24]马卫,白永平,张雍华.2002—2011年中国新型城市化空间格局与收敛性分析[J].经济地理,2015,35(2)∶63-70.

[25]吴玉鸣, 李建霞.中国区域工业全要素生产率的空间计量经济分析[J].地理科学,2006,26(4)∶385-391.

[26]张引,杨庆媛.重庆市新型城镇化质量与生态环境承载力耦合分析[J].地理学报,2016,71(5)∶817-828.

[27]郭月婷,徐建刚.基于模糊物元的淮河流域城市化与生态环境系统的耦合协调测度[J].应用生态学报,2013,(5)∶1244-1252.

[28]王芳,高晓路.内蒙古县域经济空间格局演化研究[J].地理科学,2014,34(7)∶819-823.

[29]李国平.我国工业化与城镇化的协调关系分析与评估[J].地域研究与开发,2008,27(5)∶6-16.

[30]陆大道, 陈明星.关于“国家新型城镇化规划(2014—2020)”编制大背景的几点认识[J].地理科学,2015,70(2)∶179-184.

[31]雷潇雨,龚六堂.城镇化对于居民消费率的影响：理论模型与实证分析[J].经济研究,2014,(6)∶44-56.

Spatial-temporalEvolutionandInfluencingFactorsofCoordinationDegreeBetweenUrbanizationandResidents′LivingQualityinProcessofUrbanization

ZHANG Ning,BAI Yong-ping,QIAO Fu-wei,WANG Fan,CHEN Zhi-jie
(College of Geographic and Environmental Science,Northwest Normal University,Lanzhou 730070,China)

This paper took 284 prefecture-level cities in China as the research object,obtaining the coordination degree of urbanization level and residents′ living quality by coordination model,taking GIS made it spatial-visualized,analyzing the influencing factors of the coordination degree by spatial econometric model.The results showed that:①The degree of coordination in 2005 was on the moderate imbalanced stage,and the overall difference gradually narrowed to the moderate coordination level in 2014.②The spatial distribution of the coordination degree of urbanization level and residents′ living quality was not balanced,and high coordination areas were mainly located in Beijing,Shanghai,Guangzhou,Shenzhen and the provincial capital and other major cities.The distribution of regions with high degree of coordination were from scattered distribution to stripped distribution in the eastern coastal from north to south.③In terms of its spatial agglomeration,H-H types were mainly distributed in the Changjiang River Delta,Pearl River Delta and Beijing-Tianjin-Hebei.H-H types in some cities were in the northeastern and Inner Mongolia regions disappeared.L-L types were mainly distributed in Yunnan,Guizhou and Gansu Provinces.④The results of spatial econometric model showed that consumption level,information level,investment and regional economic level played a significant role in promoting the coordination between urbanization and residents′ living quality,and the level of industrialization led to constraints in coordination.

urbanization;residents′ living quality;coordination degree;China

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.08.016

F207；F299.21

A

1005-8141(2017)08-0980-05

2017-06-19；

2017-07-24

国家自然科学基金项目(编号:40771054);高等学校博士学科点专项科研基金联合资助课题(编号:20106203110002)。

张宁(1994-),女,甘肃省天祝人,硕士研究生,主要研究方向为区域发展与区域管理。

白永平(1961-),男,江苏省南京人,博士,教授,博士生导师,主要研究方向为区域发展与区域管理。