长江经济带基本公共服务与新型城镇化耦合协调发展研究

陆远权，张 源

（1.重庆大学公共管理学院，重庆 400044；2.重庆师范大学经济与管理学院，重庆 401331）

0 引言

新型城镇化的质量直接关系到基本公共服务的效率与水平，如何统筹二者之间的关系，已经成为学术界关注的热点，也是各地政府关心和着力解决的重点问题。近年来，长江经济带逐渐向内涵式发展转型，城镇化质量不断提高，各项基本公共服务制度不断完善。但长江经济带沿线各省份城镇化水平参差不齐，基本公共服务质量分化明显，区域联动和协同效应尚未得到有效发挥。

现有文献关于基本公共服务与新型城镇化关系的研究，主要集中于基本公共服务对新型城镇化或新型城镇化对基本公共服务的单向影响[1—3]，少数学者开始关注二者的交互耦合关系，但仅局限于四川[4]、山东[5]、京津冀地区[6]等特定区域。长江经济带等更大范围内基本公共服务与新型城镇化耦合协同关系的研究仍存在很大的拓展空间。鉴于此，本文以长江经济带为例，测算其基本公共服务与新型城镇化的耦合协调程度，并进一步运用Moran’s I测度二者耦合协调度的空间效应，着重讨论不同的区域空间关联效应，从而全面呈现长江经济带基本公共服务与新型城镇化协调发展的时空演进特征。构建面板Tobit模型对长江经济带基本公共服务与新型城镇化耦合协调度的影响因素进行识别，以期为各地实行差异性公共政策提供决策依据。

1 研究设计

1.1 研究方法

1.1.1 耦合协调度模型

耦合协调度是指各个系统间通过相互作用、彼此影响而形成一体化的关系，是一种互动效应、联动效应，具体测算步骤如下[7]。

（1）计算两大系统的综合发展水平。对数据进行标准化处理：

其中，xij与分别为第i个城市第j个指标的原始数值与标准化值；max(xj)与min(xj)分别为第j个指标的最大值与最小值。设aj和bj分别表示基本公共服务系统和新型城镇化系统中各指标的权重，并采用熵值法对权重进行确定，从而得到基本公共服务系统的综合发展指数U1和新型城镇化系统的综合发展指数U2：

（2）计算两大系统的耦合度和耦合协调度：

其中，C表示两大系统的耦合度，D表示二者的耦合协调度，T为综合协调指数，α、β为待定系数，鉴于基本公共服务与新型城镇化现阶段具有同等的重要地位，取α=β=0.5。同时借鉴廖重斌（1999）[8]的研究，将两大系统的耦合协调度划分为10个等级（见表1）。

表1 耦合协调度等级划分

1.1.2 空间相关性分析

为研究长江经济带基本公共服务和新型城镇化耦合协调度在空间上是否存在集聚或分散的状况，本文利用全局Moran’s I 测算了其耦合协调度的空间分布状态，具体计算公式如下[9]：

其中，Di、Dj为第i、j个城市的耦合协调度，为所有城市耦合协调度的均值；wij为城市之间的空间权重，当i和j相邻时，wij=1，否则wij=0。

局部空间自相关分析可用于识别基本公共服务系统和新型城镇化系统在市域间形成的空间关联模式，一般采用局部Moran’s I来衡量，计算公式为：

其中，Ii为城市i、j耦合协调度的局部关联系数，可分为“H-H”“L-H”“L-L”和“H-L”四种集聚类型，zi、zj为第i、j个城市耦合协调度的方差标准化值。

1.1.3 面板Tobit模型

基本公共服务与新型城镇化的耦合协调发展受到多种因素影响，参考已有研究[10—13]并结合实际情况，本文从产业结构、对外开放程度、科技投入、政府能力、金融发展水平这几个方面构建计量经济模型分析影响二者耦合协调发展的因素（见表2）。

学习和生活是不可分割的，我们的写作也离不开生活，要想真正了解事物，我们必须融入生活，在实践中细心观察。

表2 耦合协调度的驱动因素

由于被解释变量耦合协调度D的数值在0 到1 之间变化，故采用面板Tobit模型对其影响因素进行回归估计，模型设定如下：

其中，cons为常数项，i表示地区，t表示时间，β为解释变量的待估参数。

1.2 评价指标体系与数据来源

本文围绕基本公共服务和新型城镇化的基本内涵，考虑长江经济带沿线地级行政区划的完整性和连续性，参照相关研究成果[4,6,12,13]，构建了基本公共服务与新型城镇化耦合协调评价指标体系。其中，基本公共服务系统从基础教育、医疗卫生、社会保障、生态环境和文化服务这五个与公众生活利益实际相关的维度选取指标；新型城镇化系统主要涉及人口城镇化、经济城镇化、土地城镇化和社会城镇化这四个方面。为消除不同城市人口规模和行政区划对绝对量指标的影响，增强城市间数据的可比性，所选指标均采用人均、地均和占比等相对数值衡量。具体指标及运用熵权法计算后的指标权重见下页表3。

表3 基本公共服务与新型城镇化耦合协调评价指标体系及权重

为客观呈现长江经济带基本公共服务和新型城镇化的协同发展全貌，本文以2011—2020 年长江经济带沿线130 个城市的面板数据为研究样本，原始数据来自历年《中国城市统计年鉴》以及各省份统计年鉴，部分缺失数据采用移动平均法和线性插值法估算填补。

2 时空特征分析

2.1 整体发展水平评价

依据基本公共服务系统和新型城镇化系统评价指标体系，分别运用熵值法和耦合协调度模型计算2011—2020年长江经济带基本公共服务系统和新型城镇化系统的发展指数，并进一步得到二者的耦合度与耦合协调度，结果如下页表4所示。2011—2020年，长江经济带基本公共服务系统和新型城镇化系统发展指数总体呈上升趋势，两系统的耦合协调度在波动中增长，耦合协调等级从濒临失调逐渐过渡到勉强协调。这表明在研究期内，长江经济带的基本公共服务水平和新型城镇化质量不断提高，两者间的相互作用和融合提升效果也逐年增强。但两大系统的发展指数总体偏低，且基本公共服务系统始终滞后于新型城镇化系统，这表明在推进新型城镇化发展的同时，也应注重基本公共服务均等化水平的提升，进而提高二者耦合协调度。

表4 基本公共服务与新型城镇化耦合协调关系的整体特征

2.2 上、中、下游地区发展水平评价

长江经济带11个省份基本公共服务与新型城镇化的耦合协调度存在较大的区域差异，从上游至下游大致呈现梯级递增的空间格局（见表5）。下游的苏浙沪地区两大系统的耦合协调度较高，属于第一梯队，其中，上海处于良好协调阶段，江苏和浙江处于初级协调阶段。主要是因为长三角地区是我国经济发展水平最高的区域，地方政府雄厚的财政实力是支撑基本公共服务和新型城镇化质量提升的关键因素。中游的安徽、江西、湖北和湖南四个省份的耦合协调度处于0.46~0.51，属于第二梯队，其中，安徽的耦合协调度波动上升至勉强协调阶段，其余省份差异较小，均处于濒临失调阶段，与良性协调尚有较大差距。重庆和四川在上游内部处于领先水平，属于第二梯队，其中，重庆的耦合协调度较高，处于勉强协调阶段，其次为四川，耦合协调度在0.47上下波动，而云南和贵州的耦合协调度经过多年的发展虽有所改善，但仍处于协调与不协调的边缘，属于第三梯队。从增长率来看，耦合协调度年均增长率最高的是贵州（1.36%），随后为云南（0.56%）和安徽（0.45%），而湖南和下游三个省份的增长率相对缓慢。这表明中游和上游地区的后发优势明显，对长江经济带整体耦合协调度增长的贡献较大，也折射出“中部崛起”“西部大开发”战略和“一带一路”倡议等区域协调发展政策的红利逐渐显现，促进了长江经济带区域间基本公共服务与新型城镇化耦合协同发展差距缩小。

表5 三大区域基本公共服务与新型城镇化耦合协调关系的特征

2.3 城市发展水平评价

为了更加直观地展示长江经济带城市层面基本公共服务与新型城镇化耦合协调的时空分布特征，本文选取研究期初期和末期两个时点，借助ArcGIS 10.8 软件绘制其耦合协调度的空间分布图（见图1）。整体来看，随着时间的推移长江经济带基本公共服务与新型城镇化的耦合协调情况明显好转，处于轻度失调状态的城市范围大幅减少。但在2020年大部分城市的耦合协调度位于0.5以下，以濒临失调和轻度失调为主，长江经济带整体的耦合协调水平依然偏低。

图1 城市层面基本公共服务与新型城镇化耦合协调度的时空分布

从图1可以看出，两大系统耦合协调发展的“集群化”特征明显，大致呈“东北高、西南低”的空间分布格局。耦合协调度的“塌陷区”主要集中在川南的凉山、湘西南的怀化和邵阳以及云贵地区的多数城市，这些地区大多为高原和山地，山高坡陡、自然条件恶劣，并且同国家原集中连片特困地区相互重叠，经济基础薄弱，公共服务供给严重不足。这些城市需要抓住国家西部大开发和乡村振兴等战略调整的契机，加大公共财政支出，有序引导优势资源向中心城市集聚，开辟具有西部特色的城镇化道路。耦合协调度的优势集聚区主要分布在长三角城市群和各省会城市，这些地区经济实力较强，工业化和信息化水平较高，地方政府雄厚的财政实力能够支撑民生社会事业的快速发展。

3 空间效应分解

3.1 整体空间效应

在Stata 16.0 环境下，对2011—2020 年长江经济带基本公共服务与新型城镇化耦合协调度是否具有空间相关性进行检验，采用全局Moran’s I 反映长江经济带整体区域的空间序列情况，结果如表6 所示。总体来看，研究期内长江经济带全局Moran’s I 均为正且通过了1%水平的显著性检验，表明存在正向全局空间自相关性，即各地区两大系统的耦合协调度呈现自身数值高（低）且周边城市数值亦高（低）的相似值集聚的空间分布格局。在研究期内耦合协调度的全局Moran’s I 总体呈波动上升趋势，表明两大系统的耦合协调关系受到周边城市的影响，存在正向空间自相关性，并且耦合协调度的空间依赖性有所增强。

表6 长江经济带基本公共服务与新型城镇化耦合协调关系的空间相关性

3.2 区域空间效应

进一步测算上、中、下游地区基本公共服务与新型城镇化耦合协调度的Moran’s I，结果见表7。可以看出，下游地区的全局Moran’s I通过了1%水平的显著性检验，并在研究期内逐年增加；中游地区的全局Moran’s I 在整个研究期内增长明显，增幅达110%，其显著性也逐步提升；相比之下，上游地区的全局Moran’s I 在整个研究期内均不显著。

表7 三大区域基本公共服务与新型城镇化耦合协调关系的空间相关性

基本公共服务与新型城镇化耦合协调发展的前提是各子系统的良好发展，既包含基本公共服务系统，也包含新型城镇化系统。如果两大系统的发展均处于较低水平，就会陷入低端均衡，系统间的耦合协调关系也会处于低度协调状态，空间关联性较弱，辐射带动作用不强。只有当两大系统都处于较高的发展水平时，两者的耦合协调等级才会较高，空间辐射效应更加显著。

3.3 局部空间效应

本文选取研究期期初和期末两个时点绘制基本公共服务与新型城镇化耦合协调度的LISA 集聚图，进一步分析二者耦合协调度的局部空间关联特征，结果见图2。

图2 长江经济带基本公共服务与新型城镇化耦合协调度的LISA集聚图

从图2 可以看出，“H-H”区集中在泛长三角城市群，这些城市具备优越的地理区位，经济发展基础良好，区域合作机制完善，资金、人才等生产要素流动频繁，上海、南京、杭州等核心城市对周边城市耦合协调发展的空间溢出效应显著。“H-H”集聚区以原有集中区为核心向外扩展，2020年安徽的宣城也加入“H-H”区行列。“L-L”区主要集中在湘西、川南、滇东北和滇西南以及贵州的大部分区域，这些区域多位于中游和上游地区，生态环境敏感、经济基础薄弱、少数民族众多，与周边的低协调城市集聚分布形成耦合协调度的低效集聚区。“L-L”区的范围明显缩小，由集中连片分布转为区块状分布。“H-L”型和“L-H”型分布的城市较少，“L-H”区主要包括滁州、池州和宣城，均在安徽省，由于靠近长三角地区，经济发展产生的极化效应大于扩散效应，从而在“H-H”区外围形成“洼地”。“H-L”区主要有重庆、贵阳、昆明、宜昌等，这些城市基本为中西部地区省会城市或区域中心城市，吸收了邻近地区城市大部分的资源、劳动力、资金等发展要素；周边地区由于“虹吸效应”影响受到不同程度的挤压，进而形成中心高、周边低的极化关联模式。

4 驱动因素分析

由前文分析可知，长江经济带基本公共服务与新型城镇化的耦合协调度存在明显区域差异。为了考察二者耦合协调度的驱动因素和区域异质性，本文分别针对长江经济带整体和上、中、下游地区进行面板Tobit 回归分析，结果见下页表8。

表8 Tobit模型估计结果

从长江经济带整体的回归结果来看：产业结构（str）的回归系数为-0.0098，且通过1%水平的显著性检验，说明第二、三产业的失调，尤其是片面发展第三产业，缺乏足够的工业实体支撑，将难以维持公共服务的长效投入和城镇化质量的持续提升，不利于两大系统的耦合协调发展。对外开放程度（open）在1%的水平上显著为正，说明开放水平的提升可以为城镇化建设和公共服务投入补充外来资本，多元主体供给有利于提升基本公共服务的供给效率和城镇化的建设质量。科技投入（tech）的回归系数为正，但未通过显著性检验。政府能力（goν）通过了1%水平的显著性检验，符号为正，表明基本公共服务与新型城镇化的耦合协调水平受政府干预的影响较大，也反映了二者耦合关系的自身根源性和政府导向性。金融发展水平（fin）在5%的水平上显著为正，表明金融发展水平提升对二者的耦合协调发展起到促进作用。

从上、中、下游地区的回归结果来看：产业结构（str）的高级化对上游和中游地区两大系统的耦合协调发展有显著的负向作用，对下游地区的负向作用不明显。下游地区第二、三产业发展相对均衡，产业结构的负向影响并不明显。对外开放程度（open）对上游和中游地区两大系统耦合协调发展的影响显著为正，而对下游地区的影响不显著。上游和中游地区的对外开放程度较低，亟须扩大对外开放，吸引外来资本和人才，促进当地公共服务系统的完善，从而助力两大系统的协调发展。科技投入（tech）在中游和下游地区不显著，但在上游地区显著为正。政府能力（goν）在中游和下游地区显著为正，在上游地区不显著，说明上游地区政府能力对两大系统耦合协调发展的带动作用有限。金融发展水平（fin）对耦合协调度的影响在上游地区显著为正，而在下游地区显著为负。原因在于上游地区金融基础较弱，金融发展对两大系统耦合协调度提升的边际效用较为明显；下游地区的金融业发展相对成熟，金融资金的增加易产生“挤出效应”，在一定程度上抑制了两大系统的协调发展。

5 结论

本文基于2011—2020 年长江经济带130 个城市的面板数据，建立了基本公共服务与新型城镇化耦合协调评价指标体系，并采用熵值法和耦合协调度模型，从经济带整体、分地区和城市层面探讨了两大系统之间耦合协调度的时空特征。在此基础上，运用Moran’s I 分析了二者耦合协调度的空间关联特征，并借助Tobit 模型对其驱动因素进行进一步探讨。得出如下结论：

（1）从特征事实来看，长江经济带总体基本公共服务系统与新型城镇化系统的耦合协调度在研究期内波动上升，但仅由濒临失调过渡到勉强协调状态。下游的苏浙沪地区耦合协调水平相对领先，上游的贵州和云南耦合协调度较差。在城市特征上，耦合协调度的“集群化”趋势明显，大致呈“东北高、西南低”的空间分布格局。

（2）从空间效应来看，长江经济带整体以及中游和下游地区两大系统的耦合协调度具有显著的正向空间自相关性，但并不明显。局部相关性分析表明，两大系统的耦合协调度在空间上呈现“H-H”聚集和“L-”L聚集特征。

（3）从驱动因素来看，产业结构对耦合协调度的提升具有抑制作用，对外开放程度、政府能力、金融发展水平具有促进作用，在上、中、下游地区，这种影响存在差异。