中国县域城镇化：人口与土地空间匹配差异及影响因素

任英健，杨建新，2，张 重，赵梓伯，王警若，王英格，龚 健，2

（1.中国地质大学（武汉）公共管理学院，湖北 武汉 430074；2.自然资源部法治研究重点实验室，湖北 武汉 430074）

改革开放以来，中国城镇化发展迅速，截至2022年全国城镇化率已达到65.22%[1]，正处于城镇化质量提升和转型升级的关键时期[2-3]。城镇化作为城乡融合发展的重要动力，与区域经济、产业结构和基础设施之间相互影响[4]。《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》中强调，系统推进农业转移人口市民化和城镇布局优化是引领我国新型城镇化发展的重要目标[5]。该文件的发布也标志着我国迈入了新型城镇化发展阶段[6]。县城作为新型城镇化的重要载体[2]，在实现乡村振兴和就地城镇化方面发挥着重要作用[7]。已有研究表明，我国县域城镇化过程普遍存在土地城镇化快于人口城镇化的现象[8-9]，引发了一系列社会经济和生态环境问题[10]。中共中央办公厅、国务院办公厅发布的《关于推进以县城为重要载体的城镇化建设的意见》中指出[11]，要严控人口流失县城的建设用地增量，促进人口和公共资源适度集中，以实现县域公共资源与人口规模基本匹配的战略目标。城镇土地资源作为重要的公共资源之一，不仅是各类社会经济活动的基本载体，同时也是重要的生产资料，具有资源和资本双重属性，其与城镇人口的合理配置关系对县域城镇化高质量发展具有深远意义[12]。

学界对县域人口城镇化、土地城镇化以及二者的关系开展了广泛研究，主要集中在三个方面：（1）县域城镇化发展水平测度。包括对不同地区人口与土地城镇化耦合关系、发展阶段及发展特征等测度[13-14]。学者们通过分析不同地域之间人口与土地城镇化发展的趋势和差异，揭示了实现可持续发展与平衡城镇人、地增长的重要性。也有学者根据人地耦合协调关系，将城镇化划分为不同阶段，为制定不同地区差异化的城镇化发展政策提供参考。（2）县域城镇化的演变格局与类型分析。学者们利用变异系数法、空间自相关等方法，从演化格局、空间集聚和发展模式等方面揭示县域人口与土地城镇化发展的集聚特征和分布模式[3,15]，进而根据城镇化阶段，分析不同类型县域的治理措施及成效。（3）县域城镇化发展的驱动因素及作用机理。结合经济、产业、区位等多领域、多维度指标分别构建影响县域人口和土地城镇化发展的指标体系，并采用回归分析、地理探测器、地理加权回归等方法，分别剖析影响人口和土地城镇化发展的主要因素[16-17]。

人口和土地系统是城镇化的两个重要组成部分。城镇化的速度、规模和质量受到人口迁移和结构变化以及土地供给与利用方式的共同影响[18]。当前对县域城镇化的研究主要集中在不同区域的发展关系测度[19-21]、不同演化过程及其发展阶段评价[22-23]以及多维度驱动因素的分析[24-26]等方面。这些研究往往侧重于人口城镇化或土地城镇化的单一方面，还难以揭示城镇人口和城镇土地的时空匹配关系及形成机理。对特定时间点（如2010年）城镇人口和城镇土地总量的匹配关系分析，有助于了解该时刻城镇化的整体状态和模式，进而评估城镇化发展的阶段性水平和质量。而对某一时段（如2000—2010年）城镇人口和城镇土地增量的匹配关系研究，能够揭示该过程城镇化的发展趋势和变化规律，有助于深入理解城镇化的动态发展过程、驱动因素和影响机制。然而，目前尚未有研究从全国层面探究县域城镇人口和城镇土地在总量与增量上的空间匹配关系、演化格局、模式特征及形成机理。

鉴于此，本文基于2000年、2010年和2020年全国人口普查分县数据和全国土地利用遥感监测数据，定量分析县域城镇人口和城镇土地在2000年、2010年和2020年三个时点的总量匹配关系，在2000—2010年和2010—2020年两个时段的增量匹配关系及相应的时空格局特征，揭示城镇人口和城镇土地的分布模式和演化过程，进而对全国县域进行分类，分析不同类型县域的发展特征、空间格局以及主要影响因素与作用机理，以期深化县域城镇化与人地匹配关系理论，为支撑新时代新型城镇化的高质量发展提供参考。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

城镇人口数据来自2000年、2010年和2020年《中国人口普查分县资料》，包括在城市居住的户籍人口以及符合城镇户口登记标准的非户籍人口，来源于国家统计局（http://www.stats.gov.cn）。县级行政区以自然资源部标准地图服务网站（http://bzdt.ch.mnr.gov.cn）中审图号为GS（2020）4628的标准地图为准。由于市辖区属于城市建成区，并且与县域经济发展差异明显，故未列入本文县域研究范围。本文共选取全国1 871个县域单元作为研究对象[3]，为保持数据的一致性和连贯性，剔除了在2000—2020年存在区划调整的县域。此外，考虑到数据的可获取性及政策差异，研究范围不涉及港澳台地区。城镇土地数据采用中国土地利用现状遥感监测数据中的城镇建设用地（包括大、中、小城市及县镇以上建成区用地）[27]，来源为中国科学院资源环境数据中心（http://www.resdc.cn）。影响因素数据来自国家统计局提供的2000—2020年《中国区域经济统计年鉴》和《中国县域统计年鉴（县市卷）》。

1.2 研究方法

1.2.1 空间匹配评价模型

采用SHAN[28]等提出的空间匹配评价模型来评估县域城镇人口和城镇土地的空间匹配情况：

式（1）中：SMD（i，t）为县域i在t时刻的空间匹配度；P（i，t）和L（i，t）分别为城镇人口数和城镇土地面积；m代表县域总数，本文为1 871个；A为比例常数（A＞0），表示t时刻全国县域城镇土地面积和城镇人口数的比值；P（i，t）/L（i，t）在地理意义上表示县域i在t时刻的人口密度，因此在数值上与人口密度呈正相关。

参照SHAN[28]等根据近似均衡和取整原则，本文按照空间匹配度的计算结果进行等级划分，分为较高和较低的匹配度等级（表1）。因此，SMD（i,t）可以表征城镇人口和城镇土地在时点总量上的数量匹配关系。在此基础上，根据某一时段Δt内县域i的城镇人口和城镇土地增量，利用式（1）计算增量的空间匹配度，记为ΔSMD（i，Δt），并利用相同的方式进行等级划分（表2）。此时可以表征城镇人口和城镇土地在时段增量上的增速协调关系。因此，空间匹配评价模型为人地匹配关系的静态模式和动态过程研究提供了简而有效的计算方法，为深入理解城镇化发展过程的人地配置关系提供帮助。

表1 人口与土地总量的空间匹配度评价标准Tab.1 Evaluation criteria for spatial matching between urban population and total land quantity

表2 人口与土地增量的空间匹配度评价标准Tab.2 Evaluation criteria for spatial matching between urban population and land growth

1.2.2 分析框架构建与影响因素选择

人口和土地的城镇化过程共同发展、相互促进。城镇化包括诸多子系统，考虑到县域城镇化过程的特殊性以及短期的可调控性，本文从经济水平、产业结构、公共服务设施水平、农业发展水平等方面构建影响因素的分析框架。城镇化不同子系统和不同层级之间互相影响、层层递进，如图1所示。经济水平是县域城镇化的关键动力，决定居民的生活条件、就业机会和流动趋势，同时也影响土地利用方式和分布格局[29-31]。产业结构是县域城镇化的核心引擎，推动企业的转型和技术创新，不同产业对人口的吸引力和土地资源的需求存在差异[32-33]。公共服务设施水平是深化县域城镇化质量的关键要素，在吸引高层次人才、提升生活品质、促进内外交流等方面发挥着重要作用[34-35]。农业发展水平是县域城镇化的基础保障，不仅作为其他领域发展的后备力量，同时也为农业生产增收提供条件[36]。需要说明的是，农业发展水平这一指标，是一个以自然条件为背景且允许被调控的发展条件集合，包括农业发展的投入水平（如耕地比重）和供给水平（如人均粮食占有量[37]）。城镇化发展过程并非意味着农业的消亡，尤其是在县级层面，其农业发展条件对农村的生产水平和城市的粮食安全具有深远影响。因此，探讨农业发展条件对县级层面城镇化的发展具有重要意义。基于以上分析并结合数据的可获取性，本文选取了12项可量化的候选指标（表3）。

图1 城镇人口和土地空间匹配关系的影响因素分析框架Fig.1 Analytical framework of factors influencing spatial matching relationship between urban population and urban land

表3 人口与土地匹配关系影响因素的指标选择Tab.3 Index selection of factors influencing the matching relationship between population and land

1.2.3 多分类逻辑回归模型

利用多分类逻辑回归模型，分析影响不同类型县域形成的主要因素。设Pi为县域i属于某类型的概率，可以用Logistic函数计算[39]：

式（2）中：e表示自然对数的底数；k表示输入变量的个数；β0，β1，…，βk表示自变量的回归系数。县域类型和自变量的关系与回归系数有关，回归系数的正值（或负值）表示该变量与对应类型县域的形成存在正（或负）相关关系。回归系数的绝对值越大，所选指标对该类型县域形成的影响就越显著。为评估模型的有效性和拟合程度，需要检验模型的预测值与实际值之间的一致性。常用的检验指标包括分类准确率、偏差、似然比和皮尔逊χ2等。而皮尔逊χ2和偏差仅适用于分类变量和协变量类型的数据较少的情况。因此，本文采用似然比和分类准确率来评估模型的有效性和拟合程度。

2 结果与分析

2.1 人地匹配关系的时空演变格局

2.1.1 时点总量的匹配格局

2000年，中国县域城镇人口与城镇土地总量的空间匹配度（SMD）等级整体较低，仅有29.02%的县域SMD等级较高（图2（a））。2010年，SMD等级较高的县域持续减少，约占28.01%，集中分布在东北平原、华北平原和长江中下游平原地区（图2（d））。到2020年，SMD等级较高的县域形成了以东北地区、京津冀至中东部沿海地区为主的带状格局（图2（g））。

从配置差异看，2000年、2010年和2020年SMD＞0的县域呈增长趋势，且空间分布变化较小。其中，2000年SMD等级较高的县域零星分布于华北平原、两湖平原和西南地区（图2（b））。2010年主要分布于东北地区、黄河中下游和长江中下游地区（图2（e））。2020年分布与2010年相似，形成了从华北平原、黄淮海平原到东部沿海地区的带状分布格局（图2（h））。相比之下，SMD＜0的县域空间分布变化较大，到2020年SMD等级较高的县域集中分布于胡焕庸线以西、东北地区和黄河中下游平原地区（图2（i））。总体来看，2000—2020年SMD＞0的县域不断增多，这些县域普遍分布于以秦岭—淮河为界的南方地区，而SMD＜0的县域则多分布于北方及西北地区。

2.1.2 时段增量的匹配格局

2000—2010年，城镇人口与城镇土地增量的空间匹配度（ΔSMD）等级较高的县域仅占全国的21.46%，总体上呈现零散分布特征（图3（a））。2010—2020年，虽然ΔSMD等级较高的县域持续减少，但空间上趋于集聚，占比17.78%（图3（b））。对比图3（a）和图3（d）可以发现，ΔSMD等级较高的县域到2010—2020年期间主要在华北平原、西南地区和陕甘宁交界地区集中分布。

图3 2000—2010年、2010—2020年中国县域城镇人口和土地增量的空间匹配格局Fig.3 Spatial matching pattern of urban population and urban land growth in counties of China from 2000 to 2010 and 2010 to 2020

从配置差异看，2000—2010年、2010—2020年全国ΔSMD＞0的县域呈现减少趋势。其中，2000—2010年ΔSMD＞0的县域主要分布在中西部地区（图3（b）），ΔSMD＜0的县域则在东部沿海、东北地区及西部地区的分布相对集中（图3（c））。2010—2020年，东北平原、长江中下游地区及东南沿海地区ΔSMD＞0的县域明显减少（图3（e）），取而代之的是ΔSMD＜0的县域数量明显增多（图3（f）），表现出从零散分布到集中分布的趋势。总体来看，2000—2020年全国城镇人口增长速度呈收缩趋势，更多的县域加快了城镇土地扩张。

2.2 基于人地匹配关系的县域类型划分

在表1和表2的基础上，对空间匹配度等级按照初期总量的匹配等级（SMD1）、末期总量的匹配等级（SMD2）以及初期到末期过程增量的匹配等级（ΔSMD）详细划定为4种级别：正低、正高、负高、负低，如表4所示。按照初期、过程和末期的顺序进行组合，对全国1 871个县域进行分类。本文以2000年为初期，2000—2020年为过程，2020年为末期，将全国县域划分为8种类型。表5对不同县域类型及其特点进行了描述。由图4可以发现，以人口增长为主的县域主要在秦岭—淮河以南、胡焕庸线以东地区集聚分布，而以土地增长为主的县域则多在黄淮海平原及其以北地区、西部地区连片分布，二者在空间分布上表现出显著的南北分异格局。

图4 2000—2020年中国不同城镇人口与土地匹配类型县域的总体分布格局Fig.4 The total distribution pattern of counties with different urban population and land matching types in China from 2000 to 2020

2.3 不同类型县域形成的影响因素及作用机理分析

2.3.1 影响因素的描述性统计

以8种县域类型作为因变量，以表3中的12项指标在2000—2020年间的增量为自变量（如财政收入记为dGRB），分析影响不同类型县域形成的主要因素及作用机理。为消除量纲影响，首先对自变量进行标准化处理。同时，为确定自变量之间可能的共线性影响，对自变量进行了描述性统计和方差膨胀因子（VIF）检验，详见图5。总体来看，同一种类型县域在不同指标之间的增量值差异较大，不同类型县域在同一指标之间的增量值也不尽相同。此外，所有因变量的VIF值均小于3，表明自变量之间不存在显著的多重共线性。

图5 自变量描述性统计Fig.5 Descriptive statistics of independent variables

图6展示了所选指标的增量对不同类型县域的回归系数（β）和显著性水平。根据多分类逻辑回归的结果，似然比均小于0.000 1，各类型县域的分类准确率均大于0.797，表明模型有效并且较好地拟合了数据。可以发现，在99.99%的显著性水平下，所选指标对各类型县域的形成具有不同的影响程度和作用方向，因此需要根据回归分析结果并结合空间分布格局，定量分析影响因素的作用机理。

图6 多分类逻辑回归系数及显著性水平Fig.6 Coefficient values and significance levels of multi-classification logistic regression results

2.3.2 影响因素的作用机理分析

（1）人口促进增长型（PAG）与土地促进增长型（LAG）。人口促进增长型县域主要沿华北平原—河西走廊—两湖地区呈带状分布（图7（a）），占比14.51%。其受到第三产业比重的正向影响最大（β=0.72），而受到人均GDP的负向影响最大（β=-1.99）。这些地区农村人口基数大，第三产业的发展可以提供更多的就业机会，吸引农村人口向城市聚集，从而促进城镇人口增长。而人均GDP的增长往往要经历社会经济支持和生活成本提高的过程[40]，这将会使许多人口难以承担高昂的生活费用，导致人口增长缓慢，不利于人口促进增长型县域的形成。

图7 2000—2020年中国不同城镇人口与土地匹配类型县域的分布格局Fig.7 Distribution pattern of counties with different urban population and land matching types in China from 2000 to 2020

土地促进增长型县域零星分布于东北边境地区、中东部地区和西部边境地区（图7（e）），占比8.50%。其受到财政收入的正向影响最大（β= 0.84），受到医疗条件的负向影响最大（β=-1.84）。这些地区在跨国贸易、能源开发和加工制造业等领域具有良好的区位条件[41]，财政收入的增加为这些领域提供了经济基础，吸引更多企业投资建厂，促进城镇土地增长。而医疗条件的提升能够改善边境地区的医疗水平和缓解中东部地区的医疗压力，加快城镇人口增长，不利于土地促进增长型县域的形成。

（2）人口减缓增长型（PRG）与土地减缓增长型（LRG）。人口减缓增长型县域连片分布于长江中下游平原和东南沿海地区（图7（b）），占比8.55%。受人均GDP的正向影响最大（β= 1.29），受固定资产投资的负向影响最大（β=-0.82）。这些地区人口密度大，人均GDP的提高不仅导致住房、教育等费用的提升，也会增加就业压力，迫使更多人选择居住于城镇之外，减缓了城镇人口增长。而固定资产投资的增加能够提供更多的社会福利和生活保障[42]，满足外来人口对住房、教育等方面的需求，使城镇人口不断增长，对人口减缓增长型县域的形成具有阻碍作用。

土地减缓增长型县域集中分布于华北平原及东北地区（图7（f）），占比8.16%。受人均粮食占有量的正向影响最大（β= 1.46），而受教育水平的负向影响最大（β=-1.12）。这些地区具有优越的耕种条件，人均粮食占有量的提升能够释放更多的农业劳动力[43]，促使大量人口进入城镇参与非农产业活动，使城镇人口增长加快，城镇土地增长相对减缓。而教育水平的提升需要扩建或新建教育场所来满足教育对土地资源的需求，能够促进城镇土地增长，因此不利于土地减缓增长型县域的形成。

（3）人口持续增长型（PSG）与土地持续增长型（LSG）。人口持续增长型县域集中分布于山陕交界地区及秦岭—淮河以南地区（图7（c）），占比34.37%。受医疗条件的正向影响较大（β= 2.99），受人均粮食占有量的负向影响最大（β=-1.73）。这些地区经济发展较好，而医疗等公共服务是深化地区生活品质的基础[44]，能够增加城镇的虹吸能力，有利于城镇人口的持续增长。然而，这些地区多为山地、丘陵，可利用土地面积有限。人均粮食占有量的增加允许农业生产解放大量的农用地，为向建设用地的转变提供更多后备土地资源[45]，有利于城镇土地增长，因此不利于人口持续增长型县域的形成。

土地持续增长型县域集中分布于西北地区、东北地区和黄淮海平原地区（图7（g）），占比24.37%。受通信水平的正向影响最大（β= 2.37），受医疗条件的负向影响最大（β=-2.83）。通信水平的提升能够促进数字经济和科技的发展[46]，加快数字化转型的步伐，推动县域经济活动，使县域土地始终快速增长。而医疗条件的提升有利于改善生活品质，吸引更多外来人口进入城镇，这将导致人口增长，不利于土地持续增长型县域的形成。

（4）人口被动增长型（PPG）与土地被动增长型（LPG）。人口被动增长型县域在胡焕庸线以西的省份零散分布（图7（d）），占比1.44%。受第一产业比重的正向影响最大（β= 0.55），受人均GDP的负向影响最大（β=-0.41）。对这些地区来说，农业水平的提升需要经历长期的过程，包括农业生产技术、产品加工能力等方面的提升[47]，不仅能够解放更多农用地实现转型利用，同时现代化农业技术的发展也会提供更多的就业岗位，最终吸引更多人口向城镇聚集。人均GDP的增加有利于提升人口购买力和消费水平[48]，推动产业发展和基础设施建设，使县域土地持续增长，这将不利于人口被动增长型县域的形成。

仅有武安市是土地被动增长型县域（图7（h）），占比0.05%，主要受第三产业比重的正向影响（β= 0.08）和第二产业比重的负向影响（β=-0.03）。武安市作为资源型城市，是我国四大富铁矿基地之一，工业主导地位十分显著[49]。随着工业化水平的不断提升，吸引了大量劳动力进入城镇。而武安市也在积极寻求城市转型发展[50]，特别是在产业结构上，力争利用“多业支撑”代替“一产独大”，建立多元绿色现代产业体系，因此第三产业比重的增加为产业转型提供了条件，有利于推动县域土地增长。

3 结论及建议

3.1 结论

本文基于中国人口普查分县数据和土地利用遥感监测数据，采用空间匹配评价模型分析了县域城镇人口与城镇土地在时点总量和时段增量上的空间匹配差异，进而将时点和时段的空间匹配度按照等级进行组合，对全国1 871个县域进行分类，利用多分类逻辑回归模型探讨了形成不同类型县域的影响因素和作用机理，一方面为深入理解中国县域城镇化阶段性成果和动态发展过程提供了科学的分析框架，另一方面也有助于县域发展政策和资源配置决策的制定，主要结论如下。

（1）2000—2020年中国县域城镇人口和城镇土地在总量与增量上的匹配关系具有显著的时空差异。在总量上，整体匹配等级不断降低，表现为南方地区城镇人口占全国比例较高，而北方地区城镇土地占全国比例较高。在增量上，全国县域城镇土地增长速度整体上快于城镇人口增长速度。中部地区县域城镇人口增长逐渐快于城镇土地增长，而东南沿海及西部地区的城镇土地增长则逐渐快于城镇人口增长。

（2）基于县域城镇人口与城镇土地的匹配关系，将2000—2020年中国县域划分为8种类型，从宏观视角展现了县域人地匹配关系的时空动态变化过程。在数量上，人口持续增长型和土地持续增长型县域数量最多，而人口被动增长型和土地被动增长型县域数量最少。在空间分布上，南方地区多以人口持续增长型和人口促进增长型县域为主，北方地区多以土地持续增长型和土地促进增长型县域为主。

（3）经济水平、产业结构、公共服务设施水平和农业发展水平等因素对形成不同类型县域具有显著和稳健的影响。医疗条件、教育水平等公共服务设施水平以及人均粮食占有量等农业发展条件的改善，促进了以人口增长为主的县域类型形成，这些县域多分布在南方地区。财政收入等经济水平的提升以及第三产业水平等产业结构的升级，则促进了以土地增长为主的县域类型形成，这些县域多分布于北方地区。因此，南北方经济发展水平、产业结构等因素的综合作用，形成了以人口增长为主和以土地增长为主的县域南北分异现象。

3.2 建议与展望

作为城乡要素流通的关键节点，县城不仅是城市与农村之间人口和信息流动的集散中心，同时也是农村发展的前沿阵地和城市建设的后备力量。对于以人口增长为主和土地增长为主的县域类型，应分别制定对应的土地扩张政策和人口引进措施，以实现城乡人口流动与城镇土地供给的平衡匹配。

对于以人口增长为主的县域类型，需要建立健全人口安置计划，充分利用县域城镇土地资源以保障流入人口市民化，进而促进城镇土地增长：（1）优化经济结构和资金投入。通过加强县域资金配置，优化现有经济布局，提高产业附加值，进而提升市民生活品质、促进人才交流合作和投资建设，推进城镇土地的有效增长。如设立县域发展基金并制定明确的资金分配政策，用于支持县域内各领域重点建设项目。（2）鼓励优质公共服务设施资源倾斜。发挥大城市、超大城市的辐射和引领作用，鼓励建设优质的教育、医疗和娱乐等公共服务设施。如建立大城市中医院和学校的分院，改善城乡地区居民的教育和医疗水平。

对于以土地增长为主的县域类型，应发挥土地资源优势以改善县域城镇生产生活资料条件，增强县域人口吸引力，进而促进城镇人口增长：（1）因地制宜调整产业布局和发展规划。制定县域特色产业发展规划，以充分利用县域资源禀赋和优势产业基础，推动传统产业转型升级，进而提高农业生产效率和产业发展质量，为农业人口向城镇人口转化提供基础条件。如全面调查和评估，以发展县域特色产业，建立小产区特色农产品供应链，同时提供现代农业技术和培训。（2）提升农业生产现代化水平。加强农业数字化建设、农业基础设施建设和专业特色集镇建设，以点带面发挥县城农产品特色和农业区位优势，实施现代化、可持续的农业发展战略，增强县域经济活力以打造城乡之间农产品和基本农业资料重要交流窗口，提供更多就业机会，吸引更多人口向城镇集聚。如建立农业大数据中心，整合农业生产和市场需求信息，为农民提供精准农业信息服务。

当前，我国新型城镇化还处于质量提升的初期阶段，县域城镇化是新型城镇化的关键，要求是人地关系协调发展[51]。然而，人地匹配关系是一个复杂的系统性问题，中国县域特殊的经济转型背景导致了不同地区县域城镇化发展对人口和土地需求的差异，并且城乡二元土地管理制度的存在也增加了分析人地配置问题的难度。本文旨在从宏观尺度对县域人地匹配关系及其可能的影响机制进行探索性分析，仅考虑了部分城镇化子系统对不同类型县域形成的影响机理，对于更全面的影响机理分析仍需深入探讨。此外，城镇化是一个多维概念，其内涵不仅包括人口城镇化和土地城镇化，还包含经济城镇化、文明城镇化、生态城镇化等。这些城镇化所承载的内涵元素也可以利用社会、经济和生态等指标进行表征和刻画。那么，其他城镇化的内涵元素是否也可以通过空间匹配评价模型探究总量与增量的变化过程？是否也存在动态变化和地域性差异？那么影响这些城镇化内涵元素产生地域性差异的原因及其作用机理又是怎样的？这将作为进一步的科学问题进行研究与探讨。