广东省新型城镇化发展质量评价

2022-08-20邱春椿周为吉王佩榆

合作经济与科技 2022年18期

□文/邱春椿周为吉王佩榆

（广东工业大学管理学院广东·广州）

［提要］本文构建由20项指标组成的广东省新型城镇化发展质量评价体系，运用ANP网络层次分析法，将广东省21个地级市按照地理位置分珠三角、粤东、粤西、粤北地区进行分析。结果表明：广东省新型城镇化发展质量存在明显的空间差异，中部地区高、两边低，且中部珠三角地区与其他地区差异较大。

随着经济的不断发展，我国城镇化的内涵已经发生变化，并逐渐向新型城镇化转变。新型城镇化与传统的城镇化最大的差别在于更加注重对人的考虑，一切以人为本，从人的角度出发，为城市未来发展建设提供方向。

我国对于新型城镇化发展的评价主要是以复合指标法为主，运用不同的权重法对各种指标求得权重，最后求得综合得分，并对其进行评价。李海英用熵值法对民族地区新型城镇化质量进行实证分析，结果表明民族地区内部之间以及民族地区与发达地区之间有较大的差异；李燕娜以湖南省为例，利用主成分分析法对湖南省新型城镇化进行分析并提出相关建议；曾伟利用因子分析法证明武汉市新型城镇化质量在时间维度上存在着动态增长的态势；庄海燕利用层次分析法确定指标权重，对五指山市2009～2014年的新型城镇化发展水平进行了综合评价。同时，部分学者不仅仅使用单一的权重方法，还使用不同的方法求得指标的综合权重，在一定程度上保证权重的客观性与主观性。史欢欢主观权重上运用层次分析法，客观权重上运用熵值法，对江苏省13市新型城镇化进行评价。

不同的学者基于对新型城镇化的理解不同，所构建的指标体系也有较大的差异，因此并无统一的标准。曾建丽等从人口发展、经济发展、公共卫生、资源环境、创新发展、城乡统筹等六个角度构建京津冀城市群新型城镇化发展评价指标；居尔艾提·吾布力从城镇发展度、城镇宜居度、城乡协调度、城镇发展速率等四个维度构建关中平原城市群的新型城镇化发展指标；冯俊华从经济、人口、社会、空间城镇化角度出发，构建陕西省新型城镇化评价指标。本文利用网络层次分析法（ANP）对广东省新型城镇化发展质量进行综合评价，以期为未来广东新型城镇化发展提供建议。

一、指标体系构建与研究方法

（一）指标体系构建。本文从人口城镇化、经济发展、生态环境、社会发展、城乡统筹五个维度构建了广东省新型城镇化发展质量评价体系。其中，人口城镇化主要是从常住人口城镇化率和人口密度两个方向去判断；经济发展主要从二三产业结构、人均收入、人均GDP等方面考虑；生态环境以发展是否可持续化方面为重点；社会发展主要从教育、医疗、交通等角度去评定；城乡统筹主要依靠城乡居民人均可支配收入比、城乡居民人均消费支出比来体现。具体见表1。（表1）

表1 新型城镇化发展指标体系一览表

对指标体系下的指标层数据初步无量纲，正向指标（+）和负向指标（-）处理方法不同，分别对应公式（1）和公式（2）。

x′ci为指标的标准化值，xj为指标原始值，xmax和xmin分别为该指标评价体中的最大值和最小值。文中各项数据主要来源于2019年的《广东省统计年鉴》，广东省各市2019年《城市统计年鉴》《国民经济和社会发展公报》《生态环境公报》等政府公开数据，保证数据真实可靠性。

（二）研究方法。ANP网络层次分析法是对传统AHP层次分析法改进以及优化，T.L Satt于1996年首次提出。在层次分析法中，各指标之间是相互独立、互不相关的，指标之间只有隶属的关系，并未考虑指标之间的相互影响、相互制约的关系。网络层次分析法在层次分析法的基础上增加了网络层，可以解释指标之间的相互关系，与实际情况相符，如C4人均可支配收入对C16人均民用汽车拥有量具有明显影响。控制层中必须有一个最终目标，准则层则可按照实际情况省略。网络层中的元素组之间具有外部的相互影响以及内部的相互依存关系。

1、计算权矩阵。权矩阵的比较对象为各元素组，假定元素组在为P1，P2，…，Pn准则下控制，网络层元素组C1，C2，…，Cm，Ci中的元素为e1i，e2i，…，eni，i=1，2，…。根据元素之间相互影响的关系进而判断元素组之间的关系。对Ci有影响的元素组为C1i，C2i，…，Criri共ri个，利用专家打分法按照1～9对各元素组进行打分。（表2）

表2 两两比较矩阵表

若某元素组对另一元素组没有影响，则在相应的归一化特征向量中数值为0，特征向量均为n元列向量，将其构成矩阵U，如公式（3）所示。

2、构建指标优势度判断矩阵。根据调查问卷确定两两指标之间的相互关系，如表3所示，einj、eim分别对元素ejt的重要程度或者einj或eim对ejt的影响程度进行比较。（表3）

表3 两两比较矩阵表

记判断矩阵A＝（amn）ni×ni，采用1～9标度法表示两两比较产生优势度。主对角线的比较大小互为倒数。同时，需要对指标的打分是否出现前后矛盾进行判断，若X＞Y，Y＞Z，但X＜Z，则属于前后出现矛盾，需要对矩阵A进行一致性检验。λmax为判断矩阵A的最大特征根，则其一致性指标C.I.的计算公式如下：

其中，n为指标数。若判断矩阵满足公式（5），则判定该矩阵符合一致性检验。其中，R.I.为随机一致指标，具体数值可查表得。

3、构建超矩阵。对各元素组下的元素之间的重要性进行判断，由特征根法可得判断矩阵A的归一化排序向量w＝各归一化排序向量按照元素组对应的位置，组合成超级矩阵。记Wij为元素组Ci和元素组Cj所有指标之间的排序矩阵。Wij如公式（6）所示。

将所有元素集下的元素判断矩阵进行整合，以各元素组下的判断矩阵作为超级矩阵中的元素，构建未加权超级矩阵W，如公式（7）所示。

构建出来的超矩阵中，每个子矩阵Wij均为列归一化或者数值为0，但是W矩阵的每一列并不是归一化矩阵，因此需要用权矩阵对W矩阵进行列归一化。

4、构建加权超矩阵和极限矩阵。加权超级矩阵W*＝U×W＝（W*ij）n×n，其中W*ij=Uij×Wij。为了求得最终权重，还需要对加权超级矩阵做稳定处理，求该矩阵的极限向量，以该极限向量代表最终权重。公式（8）所示，W∞即为最终权重。

5、城镇化发展质量综合评分

Wci为第i项指标经过网络层次分析法后求得的权重，Xci′为第i项指标无量纲化处理后的数据。

二、结果分析

（一）新型城镇化发展质量总体情况分析。利用网络分析法（ANP）求得全权重后，计算广东省2019年新型城镇化发展质量综合评分，具体情况如图1所示。2019年，新型城镇化发展质量评分最高的为珠海市，其次为深圳市，中山市位居第三，在广东省21个地级市中，新型城镇化发展质量最低的是云浮市，倒数第二的为汕尾市。根据地理位置划分，将整个广东省分为珠三角地区、粤东地区、粤北地区、粤西地区。其中，珠江三角地区综合得分最高，为52.65；粤北地区在四个区域中排名第二，得分为33.18；粤东地区排名第三，得分为28.46；粤西地区最低，得分为27.48。珠三角地区的新型城镇化发展质量远远高于其他三个区域。（图1）

图1 新型城镇化发展质量综合评分统计图

利用自然断点法在ArcGis中将2019年广东省各地级市新型城镇化得分进行划分，共分为五个等级。将等级定义为高、较高、中等、较低、低。由图2可以看出，广东省新型城镇化发展质量较高的主要集中在中部地区，在空间上具有一定的空间相关性，珠江三角地区的城市之间具有一定的互相带动作用。新型城镇化发展质量评价结果中，佛山、中山、珠海、东莞、深圳五个城市处于高质量阶段；江门、广州、惠州处于较高质量阶段；阳江、清远、河源、汕头的评价为中等质量；湛江、肇庆、韶关、梅州、揭阳处于较低质量阶段；粤东地区的潮州市、汕尾市以及粤西地区的云浮市、茂名市处于低质量的等级。广东省新型城镇化发展质量在空间分布上具有较为明显的差异性，但各等级的城市数量较为平均。具体情况如图2所示。（图2）

（二）内部差异性分析。在人口城镇化方面，云浮的综合评分为0，证明该市的人口城镇化以及人口密度均为广东省21个地级市中最低；深圳市的经济发展处于最高水平，与最低的揭阳市相差11.84，差距较大；生态环境最好的为珠海市，数值为3.40，最差的为佛山和潮州，均为2.25；社会发展程度最高的深圳市，数值为34.43，最低的为汕头市，数值为3.32。在城乡统筹方面，广州市的城乡人均可支配收入比及城乡居民人均消费支出比均为最高，证明广州市在城乡统筹、城乡协调方面仍旧较差，城乡差距明显。城乡统筹最高分为深圳，分值为10.72，得益于人口全面城镇化，进而促进城乡发展区域平衡。（图3）

图3 各市系统层综合评分统计图

在人口城镇化、经济发展和社会发展方面，珠三角高于粤东、粤北和粤西。在经济发展和社会发展方面存在着断层式的差距，珠三角地区的经济发展与粤东、粤北、粤西的差值分别为4.93、4.05、4.60，社会发展的差值分别为14.84、7.10、10.36。人口城镇化四个地区呈现直线下降的态势。生态环境方面，粤西地区得分最高，但是总体差距较小。城乡统筹最高为粤东地区，数值为5.25；最低为珠三角地区，为4.39。结果表明，粤东地区虽发展较缓慢，整体发展较为落后，但区域内城乡之间发展程度较为平衡，贫富差距较小。珠三角地区虽然新型城镇化发展质量较高，但是由于在经济发展的过程中没有及时考虑到城乡区域发展速度不一致，造成内部贫富差距较大，城乡发展失调。