土地城镇化与人口城镇化协调发展的时空差异研究*——以安徽省16个城市为例

项锦雯，袁宏伟，孙严超

(1.安徽建筑大学 公共管理学院，安徽 合肥 230601；2.安徽农业大学 经济管理学院，安徽 合肥 230036)

城镇化是经济发展的支撑与引擎，然而城镇化带来的“警惕中国城镇化表面繁荣”“威胁粮食安全”“社会极化与贫困城镇化”“半城镇化”“土地城镇化超前”与“人口城镇化滞后”等[1,2]问题同时成为社会各界不可回避的热点问题，而诸多现象聚焦于城镇化质量不高这一核心问题。2013年11月，习近平总书记明确指出:“城镇化不是土地城镇化，而是人口城镇化。”[2]

安徽省处于长三角洲经济圈内，发展潜力大。2005年，国家部署中部崛起与中西部承接产业转移战略，2010年，皖江城市带承接产业转移示范区获批，安徽迎来重要发展机遇。在产业承接及新型城镇化过程中，土地与人口城镇化协调发展也面临巨大挑战。2006—2019年14年间安徽城镇化水平由37.10%增至57.02%，年均增长1.53个百分点，全省城镇建成区面积从2006年的1 135.90平方公里增加至2019年2 241.50平方公里，增加97.33%，年均增长7.49个百分点，土地城镇化面积扩张速度远高于人口城镇化增长速度[3,4]。安徽作为中部重要产业承接区，发展的机遇与挑战并存，探讨其土地城镇化与人口城镇化协调发展意义重大。

学术界关于土地城镇化与人口城镇化协调发展研究成果丰硕。大部分研究认为，中国目前土地城镇化超过人口城镇化[5，6]；研究内容主要有两类：一是两者协调发展影响因素以及协调发展策略，二是土地城镇化与人口城镇化协调发展分析和测度。前者主要有经济发展速度质量与政府官员考核机制、供地政策与人才机制、产业发展与城镇化进程、区位因素和社会保障因素[7]等影响因素以及农村土地财产收益分配、抑制土地财政依赖与人口城镇化成本分担机制等政策策略[8]。主要有单一指标与指标体系[9]测度协调度；全国[10]、流域[11]与发达地区[12]等空间尺度测度协调度；测度方法有统计分析[13]、空间分析与协调性指数模型[14]等。

已有研究主要有两点不足：一是针对两者协调度测度大部分局限于静态的空间分析，缺少时间演进过程中的动态测度；二是大部分研究侧重于研究全国整体、流域或者发达地区土地城镇化与人口城镇化协调性，对中部省份协调性研究较为少见。以2006—2009年14年间安徽省16个城市为研究对象，应用统计学考察土地城镇化与人口城镇化协调性的动态演变过程，两者协调发展指标体系，研判两者的时空演变特征。以期对现有的研究有所补充，同时为促进安徽新型城镇化建设提供理论指导。

一、协调发展模型构建与评价

(一)指标体系与权重确立

参考已有研究[1]9-21，在土地城镇化质量(LU)的评价中，主要从土地投入水平、利用程度、利用效益和可持续性四个层次建立指标体系。根据人口城镇化的内涵，并结合安徽现阶段人口城镇化的任务和重点，分别从人口构成、产业承接、就业水平与社会服务四个方面构建人口城镇化质量(LP)的评价指标，采用特尔菲法确定二级指标的权重系数，再利用线性加权法，确定一级指标和二级指标得分(见表1)。

表1 土地城镇化与人口城镇化的评价指标体系

(二)协调发展模型构建与等级划分

由于协调度只能表明两个系统之间相互作用强度的大小，无法反映协调发展水平的高低，因此，借鉴相关学者的研究[6，10]，引入协调发展度模型，表示系统间相互作用关系的协调发展程度。协调发展度越大，两个系统间的耦合协调关系越好，城镇化质量越优；反之亦然。在LU与PU水平评价基础上，构建协调度(C)系数模型与协调发展度模型(D)来分析两者之间的耦合度与协调发展度。

(1)

(2)

(3)

式(1)中，u(x)，e(y)分别表示LU与PU，ai、bj分别表示各评价指标的权重。C代表协调度；K为调节系数(K≥2)；式(2)中，D为协调发展度，T为反映LU与PU的整体效益或水平综合评价指数，α、β为待定权数，由于LU、PU同等重要，取α=β=0.5。在此基础上，借鉴笔者前期研究设定协调度等级及标准成果[6,10]，依据协调发展度D值范围对应划分的七大类协调发展类型是：0.895≤D≤1.000,优质协调发展类；0.795≤D<0.895,良好协调发展类；0.695≤D<0.795,中级协调发展类；0.595≤D<0.695,初级协调发展类；0.495≤D<0.595,勉强协调发展类；0.295≤D<0.495,濒临失调类；0≤D<0.295,失调衰退类。根据水平指数对比，每一协调发展类型分别划分为三个亚类：u(x)e(y)，LU滞后亚类，共21种协调发展亚类。协调发展度D的取值范围为[0，l]，D值越大，表明LU与PU之间越协调；反之，则越不协调，表明系统处于失调或无序状态。研究据此进行LU 与PU 协调发展状况定量评判，结果共分为7大类21种协调发展亚类。

(三)协调发展评价结果

以安徽省16个城市为评价单元，得出2006—2019年的LU和PU及两者协调发展度(D)的综合评价值, 结果如表2、表3所示。

表2 安徽省土地城镇化与人口城镇化指数与协调发展评价值(2006—2012)

续表2

表3 安徽省土地城镇化与人口城镇化指数与协调发展评价值(2013—2019)

续表3

二、协调发展时序分异特征

(一)省级层面目标层指标时序分异特征

2006—2019年，安徽省级层面目标层三项指标测算结果(见表2、表3)显示出如下几个方面特征。第一，土地城镇化时序分异特征：就总体演进趋势而言, 2006—2019年安徽省土地城镇化水平稳步提升，其中，2006—2010年波动缓慢提升，2010—2013年上升速度较快，2013—2019年上升速度减缓。第二，人口城镇化时序分异特征：从2006—2019年安徽省人口城镇化历年发展趋势来看, 安徽省人口城镇化水平稳步提升。其中，2006—2010年上升速度平缓，2011—2013年取得大幅度增长，2013—2019年上升速度减缓，发展趋势基本与土地城镇化发展同步。第三，协调发展水平时序分异特征：从2006—2019年两者协调发展度演进过程来看，全省协调发展水平稳步提升，由0.422 3提升到0.746 2，协调发展水平共历经“勉强协调发展类—初级协调发展类—中级协调发展类”三个时期，协调发展速度历经“缓慢提升—快速上升—缓慢上升”三个阶段。其中，2006—2011年波动上升且速度平缓，2011—2014年取得大幅度增长，2014—2019年上升速度减缓，发展趋势基本与土地城镇化同步。

从2006—2019年安徽省级层面目标层三项指标变化趋势来看，三项指标变化历经“缓慢提升—快速上升—缓慢上升”三个阶段，发展阶段所处时期也基本同步。究其原因，国家政策影响了三项指标变化趋势。具体来说，国家自2005年暂停农用地转用审批制度,整体上影响了全省城镇化进程，一定程度抑制了城市土地扩张，进而城镇化推进缓慢。这一阶段，三项指标缓慢提升。 在2008年国家4万亿元投入的[13]119-123带动下，2010年1月皖江城市带承接产业转移示范区设立。城市建成区快速扩张，土地投入强度迅速增强，安徽进入土地与人口快速城镇化阶段。这一阶段，三项指标快速上升。而自2012年后,国家经济速度放缓，安徽各地土地与人口城镇化速度同步减缓。这一阶段，三项指标缓慢上升。

总体来看，安徽历年LU与LP发展趋势基本同步，反映了两者相互依存、相互影响的关系，同时受国家政策影响较大；协调发展趋势又同步于土地与人口城镇化，说明两者发展水平在提升过程中趋于良好协调发展。

(二)省级层面准则层指标时序分异特征

2006—2019年安徽省级层面准则层指标时序计算结果如图1、图2所示。

图1 土地城镇化指数

图2 人口城镇化指数

安徽省级层面土地城镇化指数图显示：2006—2010年为缓慢提升阶段，利用程度与投入水平分值相对较高，城市建成区与地均固定资产投入等要素缓慢上升主导了土地城镇化进展；2010—2014年为快速上升阶段，利用效益与投入水平分值相对较高，地均第二、第三产业增加值与地均固定资产投入等要素快速上升主导了土地城镇化进展；2014—1019年为缓慢上升阶段，利用效益与利用程度分值相对较高，地均第二、第三产业增加值与城市建成区等要素主导了土地城镇化进展，同时，土地利用可持续性获得提升。总体上，2006—2019年安徽省土地城镇化主要依赖土地、人口、固定资产等要素投入驱动，土地城镇化规模效应显著。

安徽省级层面人口城镇化指数图显示：2006—2010年为缓慢提升阶段，人口构成与产业承接分值相对较高，人口城镇化率与第二产业占GDP比重等要素缓慢上升主导了人口城镇化进展；2010—2014年为快速上升阶段，产业承接与人口构成分值相对较高，第二产业占GDP比重与人口城镇化率等要素快速上升主导了人口城镇化进展；2014—1019年为缓慢上升阶段，社会服务与产业承接分值相对较高，每万人医院卫生床位数与第二产业占GDP比重等要素主导了人口城镇化进展，同时，就业水平获得提升。总体上，2006—2019年安徽省人口城镇化主要通过产业承接调整产业结构、农业人口向城市转移等措施驱动，近期，非农业人口落户城镇的就业、医疗、收入水平提升等措施效应渐显。

(三)市级层面时序分异特征

方差以及极差分析(见表4)显示如下三个方面时序分异特征。第一，土地城镇化时序分异特征：近14年来，各城市土地城镇化差异总体呈扩大趋势，但2006—2010年间差异不显著，且土地城镇化水平高于人口城镇化水平，这一结果与现有大部分研究结论一致[5，6]：土地城镇化发展是这一时期安徽省各城市城镇化发展的主导力量；2011—2019年省内差异呈扩大趋势，除合肥、铜陵、芜湖、安庆与六安五城市以外11个城市的城镇化发展主导力量依然是土地城镇化。 第二，人口城镇化时序分异特征：近14年来，各城市人口城镇化差距在2006—2010年间不显著，2011—2019年呈扩大趋势。这反映安徽各城市间人口城镇化推进进度在2011—2019年呈现地区间“不平衡”。第三，协调发展水平时序分异特征：近14年来，各城市协调发展水平差距在2006—2011年间不显著，2012—2019年呈扩大趋势。这反映了自2012年以来，“以人为本”的新型城镇化推进进度显示出16个城市间的发展“不平衡”现象。

表4 安徽省土地城镇化与人口城镇化城市间差距

总体来看，受全省城市间不平衡发展政策影响，历年安徽省三项指标的地区差异呈扩大趋势，城市间“不平衡”发展矛盾凸显；受2012年国家推动新型城镇化影响，土地城镇化发展推动城镇化进程的主导力量有所减弱。

三、协调发展空间格局特征

(一)空间自相关分析方法

空间自相关反映某属性值在临近区域单元表现的关联程度。采用Moran’s I来衡量全局空间自相关，公式为：

(4)

采用局部空间自相关指标LISA 反映一个城市耦合协调度与邻近城市耦合协调度的相关程度，公式为：

(5)

式中：Ii为局部空间自相关指标LISA[14]。

(二)空间格局特征

依据前文方法，评价安徽16个城市2019年LU和PU的协调发展度(见表5)。

表5 2019年安徽土地城镇化与人口城镇化协调发展度评价结果

第一，2019年16个城市协调发展度等级评判与空间格局特征。从LU和PU的协调发展度来看，全省协调发展度整体水平一般，各市协调发展度平均值为0.608 7，处于初级协调发展水平。16个城市分别处于五类协调发展阶段：合肥、铜陵与芜湖3市属于良好协调发展类；马鞍山与淮南2市属于中级协调发展类；滁州与黄山2市属于初级协调发展类；池州、宣城、六安、安庆、蚌埠5市属于勉强协调发展类；淮北、宿州、阜阳、亳州4市属于濒临失调类。空间上总体表现为皖中地区>皖西南地区>皖北地区，呈现出中间高周围低的空间分布状态(见表4)。因此，全省2019年LU和PU的协调发展度平均达到初级协调发展，全省协调发展度整体处于一般，且各城市之间差距明显。

第二，2019年16个城市协调发展度亚类等级评判与空间格局特征。首先，处于良好协调发展类的合肥、铜陵与芜湖3市属土地城镇化滞后亚类。这一结果表明，近几年3市抓住了发展机遇，城镇化进程与社会经济发展取得了卓著成效，但土地空间有限制约了进一步发展，LU滞后于PU，倒逼未来城镇化发展走土地集约利用道路。其次，六安与安庆2市处于勉强协调发展类土地城镇化滞后亚类，主要原因是2市城镇化进程与社会经济发展相对滞缓，而土地的粗放利用相对突出，地方政府的土地财政依赖度较高。再次，滁州等其他11市都处于人口城镇化滞后亚类。也就是说，2019年安徽16个城市协调发展度亚类等级评判结果表明，安徽大部分城市都处于人口城镇化滞后亚类，这表明促进人口城镇化将是全省未来新型城镇化的重点战略，今后的人口城镇化战略应该优先实施产业兴城、人口集聚和扩大城市社会服务等战略，发展城市经济，优化人口结构，为进城务工农民提供有效就业与社会公共福利支持，加强“农转城”人口真正意义上的城镇化。

(三)空间关联分析

安徽16个城市LU和PU的协调发展度存在空间差异性。利用GeoDA095i软件进一步分析16个城市协调发展度的空间关联性。利用Moran’s I指数衡量全局空间自相关性，计算得到Moran’s I指数在1%显著水平下为0.417 4，显著性检验Z值为2.59，表明城市协调发展度单元间并非相互独立，而是呈一定程度的空间集聚现象。这进一步验证了前文结论：LU和PU是相互依存，彼此影响的两个系统。

通过Local Moran’s I分析，得到空间局部自相关分析图(见图3)。图中横轴表示协调发展度，纵轴表示其空间滞后向量，每个象限代表不同的空间自相关类型：第Ⅰ象限和第Ⅲ象限代表正相关，即该空间单元属性值较高(或较低)，则相邻单元属性值也较高(或较低)，即趋势同步，表示相似协调发展度的空间集聚效应；第II 象限和第Ⅳ象限代表负相关。由图3可见，在第Ⅰ象限中的城市是合肥、铜陵与芜湖，这说明该3市是热点区，LU和PU的协调发展度呈现典型高(H)—高(H)集聚；在第Ⅲ象限的是淮北、宿州、阜阳与亳州4市，说明这4市所在区域为冷点区，LU和PU的协调发展度呈现典型低(L)—低(L)集聚。

图3 Moran散点图

通过绘制在a=0.05 显著水平下的安徽16个城市协调发展度LISA集聚图(见图4)，实现空间分布特征展示和未来重点区域关注。如图4，协调发展度空间集聚显著，呈现典型高(H)—高(H)集聚与低(L)—低(L)集聚。主要形成了两个空间集聚群：第一个是处于显著HH类型的城市，为合肥、铜陵与芜湖究其原因，近年来，处于皖江城市带的核心地位的3市在政策利好的机遇下，加大土地投入强度，积极推进科教文卫建设，落实城镇化进程中医疗、保险、就业、户籍与教育等公共服务保障措施，大力承接产业、资本和人才，实现了区域LU和PU的良性发展。第二个是处于显著LL类型的城市，为淮北、宿州、阜阳与亳州4市，低值空间集聚群位于皖北，经济发展、城镇化进程与土地投入水平相对较弱，人力、资本与资源等外流，削弱了这些城市的协调发展度。其他城市均为不显著类型。

图4 LISA集聚图

四、结论与建议

通过构建LU和PU的协调发展评价模型，运用统计分析法与空间相关性分析等方法对安徽省16个城市协调发展进行时空分析，得出如下结论：第一，从2006—2019年演进过程来看，安徽协调发展水平共历经“勉强协调发展类—初级协调发展类—中级协调发展类”三个时期，协调发展速度历经“缓慢提升—快速上升—缓慢上升”三个阶段，安徽历年土地城镇化、人口城镇化与协调发展趋势基本同步，趋于良好协调发展，反映了LU和PU的相互影响的关系，同时受国家政策影响较大。受全省城市间不平衡发展政策影响，历年安徽省三项指标的城市间差异呈扩大趋势，城市间“不平衡”发展矛盾凸显；受国家于2012年推动新型城镇化影响，土地城镇化发展推动城镇化进程的主导力量有所减弱。第二，从2019年空间格局来看，全省16个城市分别处于5个类型的协调发展阶段，总体水平皖中地区>皖西南地区>皖北地区，呈现出中间高周围低的空间分布状态，空间集聚效应显著。大部分城市都处于人口城镇化滞后亚类，这表明促进人口城镇化将是全省未来新型城镇化的重点战略。第三，空间关联性分析结果表明，安徽省各城市之间的协调发展度空间集聚显著，呈现典型高(H)—高(H)集聚与低(L)—低(L)集聚。

为改善和推进全省LU和PU协调发展，建议：第一，差别化推进新型城镇化进程，逐步缩小城市间差距。要考虑协调发展度的空间差异特征。第二，巩固皖江城市带承接产业转移示范区的核心地位，增强辐射作用。未来逐步优化交通、水利、工业用地及其他用地配置，加大交通基础设施投资，增加交通用地供给。促进皖北承接产业转移集聚区建设，逐步缩小城市间差距。第三，建立综合性的地方政府考核制度，抑制政府土地城镇化冲动。以GDP作为地方政府政绩的主要考核指标，这必然驱使地方政府无限扩张城市建成区，在取得地方经济增长的同时获取高额土地出让金，土地城镇化超前，因此，应在地方政府考核指标中提高劳动就业、医疗保障、教育等民生指标的比重，激励政府行为价值取向转变，切实推进人口城镇化。