省际多维度城镇化的时空分异及耦合协调发展研究

温璐歌，沈体雁

（1.北京大学a.政府管理学院；b.城市治理研究院，北京 100087;2.自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室，广东 深圳 518000）

0 引言

改革开放以来，我国经历了世界上规模最大、速度最快的城镇化进程[1]。根据国家统计局的数据，截止到2021年年底，中国城镇人口从1.7 亿人增长到9.1 亿人，常住人口占比从17.9%提高到64.72%。作为促进经济快速增长的动力之一，高速发展的城镇化也推动了中国的经济腾飞。然而，一味地追求“高速低质”的城镇化发展也带来了一系列诸如半城镇化现象持续扩大、生态环境建设压力骤增、城镇空间无序蔓延等传统城镇化发展的问题[2,3]。如何解决这类问题是目前城镇化迈向高质量发展的关键之所在。城镇化作为一个多维概念，其内涵不仅表现为人口和非农生产要素不断向城市转移，还表现为由此而引发的生活生产方式、经济社会结构变革。准确评估多维度城镇化之间相互协调的状况，是推动城镇化高质量发展的前提，也是当前城镇化研究关注的重点。

现有文献对于中国多维度城镇化协调发展的研究并不多[4—6]，总的来说，对于我国多维度城镇化的研究大都集中于人口和土地城镇化的视角，缺少对于城镇化经济属性的研究；对于单个省份、区域以及地级市的研究居多，对于多个省份的宏观研究并不多见，然而对于处于城镇化进程快速发展时期、城镇化由量变转向质变的我国来说，全面认识不同省份人口、土地、经济城镇化的时间演变规律和空间格局变化对于推进新型城镇化建设，实现全国范围内的高质量发展有着重要的意义。因此，本文在已有文献的基础上，从空间和时间两个维度对我国31 个省份2009—2019年人口、土地、经济城镇化的演变特征及耦合协调发展规律进行分析，并对影响耦合协调度的因子进行剖析，以期为各省份制定新型城镇化建设政策提供科学依据。

1 研究设计

1.1 多维度城镇化指标体系的构建及数据来源

综合前人的研究[7—9]，根据城镇化的内涵及定义，遵循指标选取的科学性、可操作性、代表性和系统性原则，本文选取人口、土地、经济三个维度的子系统来构建城镇化综合评价指标体系。对于人口城镇化子系统来讲，传统方法大多采用城镇人口占比来表现人口城镇化的发展水平，然而这个指标仅能体现人口城镇化的一个方面，而本文将从人口构成、就业发展以及生活水平三个方面来构建人口城镇化的指标；对于土地城镇化子系统来讲，其实质是土地利用性质的改变，因此本文从土地投入水平以及土地产出水平两个方面进行土地城镇化子系统指标层的构建；对于经济城镇化子系统来讲，经济发展、经济外向性以及经济结构的变化是本文在该子系统中重点考察的层面。为了确保数据的可信度、可比性以及准确度，本文选取的2009—2019年我国31个省份（不含港澳台）的数据主要来源于历年《中国统计年鉴》以及各个省份的统计年鉴，且大多采用比重的形式表示，同时对于GDP 相关指标进行平滑处理以消除价格因素的干扰，采用可比价的形式将其折合为2009年的价格。

本文采用熵值法对人口城镇化、土地城镇化以及经济城镇化这3个准则层的权重进行测度，并进一步测算了14个指标的权重，见表1。在准则层层面，三个子系统的权重分布相对均匀，其中，土地城镇化的权重相对较高，为0.35，其次是经济城镇化（0.33）以及人口城镇化（0.32），说明土地城镇化对于各地区城镇化发展水平的影响更显著。在土地城镇化中，单位土地面积第二、三产业产出（0.34）的影响更为显著，而相对来说，单位土地面积财政收入（0.18）的影响较弱；经济外向性对于经济城镇化的作用尤为显著，其权重达到0.57，相比较而言，GDP增长率以及第二、三产业产值占比对于该子系统的影响较小，仅为0.06；人口城镇化中各个指标的配比相对均衡。

表1 中国人口、土地、经济城镇化综合评价指标体系

1.2 耦合协调发展水平测算方法

耦合度作为一个物理概念，指的是多个系统通过自身和外界的相互作用而彼此影响的程度[10]。本文对于人口城镇化、土地城镇化和经济城镇化三个子系统的耦合度的测算公式如下：

其中，u1、u2和u3分别表示人口城镇化、土地城镇化和经济城镇化水平。耦合度C的取值范围为0 ≤C≤1,耦合度越接近于1，表示该地区人口-土地-经济城镇化之间的发展越有序，也就越有可能达到良性共振耦合。

为了能更好地看出人口城镇化、土地城镇化以及经济城镇化三个子系统之间交互或互补的程度，对三者的耦合协调度进行测算，具体测算公式如下：

其中，T为人口城镇化、土地城镇化和经济城镇化的综合发展水平，其计算公式为T=au1+bu2+cu3，本文认为三类城镇化同等重要，因此取。

参照已有文献对于城镇化耦合协调度的分类[11—13]，本文将城镇化耦合协调度划分为协调类、过渡类以及失调类三大类。同时，结合各省份耦合协调度测算的实际情况，本文将失调类细分为严重失调类和中度失调衰退类，将协调类细分为基本耦合协调类和良好耦合协调类，具体划分标准如表2所示。

表2 城镇化耦合协调发展等级评级标准

2 实证分析

2.1 城镇化发展水平及耦合协调度分析

根据上文的综合发展水平及耦合协调度的测算公式，可以得到我国城镇化综合发展水平以及耦合协调度的变化趋势，见表3和图1。

图1 2009—2019年人口、土地、经济城镇化以及城镇化综合发展水平的时序变化

表3 2009—2019年城镇化综合发展水平及耦合协调度评价结果

图1 为根据耦合协调度模型测算得到的我国2009—2019年人口、土地、经济城镇化以及城镇化综合发展水平的时序变化。从图1中可以看出，我国城镇化综合发展水平在2009—2019年可以大致划分为两个发展阶段。第一阶段为2009—2014 年，人口城镇化发展迅速，增幅为39.3%，土地城镇化发展平稳，基本维持在0.1左右的水平，而经济城镇化则呈现“倒U”型变化趋势，并在2011年达到最高点0.095。这段时间，我国为了缓解金融危机带来的经济下滑，采取了一系列刺激经济的措施，并取得了实质性的效果，房地产市场的回暖带动了房价的上涨，同时也带来了土地收益的提升，这使得政府的财政收入进一步上升，政府更有能力投资基础设施建设，更好的生活条件和便利性也吸引了更多的人口涌入城市。第二阶段为2014—2019 年，随着《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》的颁布，我国城镇化建设翻开了新的篇章。2014—2016年我国经济由于受到外部市场变化以及内部超发货币的影响，出现了短暂的下滑，但在2016年之后经济开始稳定增长，增幅为5.4%，同时由于政策的出台，各地开始重视建设用地无序增长的弊端，土地城镇化水平在此期间持续下降，从0.099下降至0.086，下降幅度为13.1%。考察期内，我国城镇化综合发展水平呈现“N”型变化趋势，在2014 年达到第一个高点（0.296），2014—2015 年小幅度下滑后，在2019年达到最高点（0.308）。同时，耦合协调度也呈现波动上升的趋势，整体变动幅度不大，稳定在0.5 左右，整体尚未达到协调类，还处于过渡类。从表3和图1中可以看出，人口城镇化水平快速增长，经济城镇化和土地城镇化水平则增长缓慢甚至在部分年份出现停滞，从而整体耦合协调度较低，因此需要对各省份的城镇化发展水平以及耦合协调度进行进一步分析，从而更好地确定造成这一现象的原因。

2.2 多维度城镇化发展水平时空演变特征分析

根据测算，本文得到各省份人口、土地以及经济城镇化发展水平2009—2019年的数据，并将其分为东部地区、中部地区、西部地区以及东北地区进行展示，结果见表4。同时为了充分了解我国各省份人口、土地、经济城镇化的时空演变特征，采用折线图（见图2）对东、中、西以及东北地区的不同维度的城镇化发展水平进行分析。

图2 2009—2019年分地区人口、土地、经济城镇化发展水平评价结果

表4 2009年和2019年31个省份人口、土地、经济城镇化发展水平评价结果

（1）人口城镇化。我国的人口城镇化发展水平呈现增长趋势，且人口城镇化发展水平在空间格局上呈现“东高、中低”的结构特征。东部地区的整体水平在2009—2019年保持在较高水平，尤其是北京和上海的人口城镇化发展水平在2009—2019 年持续保持高水平，同时东部地区大部分沿海省份的人口城镇化率发展迅速，从中等水平发展到中高等水平；东北地区的整体人口城镇化发展水平的增长速度位居第二，2009—2019 年增长了32%；西部地区和中部地区的人口城镇化发展水平也保持较快的增长速度，但整体水平仍然低于东部地区，值得注意的是陕西的人口城镇化发展水平呈现下降的趋势，可能的原因在于，陕西整体的人口密度呈现下降的趋势，同时陕西个别地级市出现收缩性城市的特征，人口外流严重导致陕西整体人口城镇化发展水平下降。

（2）土地城镇化。我国的土地城镇化发展水平在2009—2019 年整体上呈现稳定中略有下降的趋势，且空间格局上呈现“西高、东低”的结构特征。东部地区和中部地区的土地城镇化发展水平近乎维持在不变的状态，且土地城镇化发展水平维持在中低水平；西部地区的土地城镇化发展水平在2017—2019 年虽然有略微上升的趋势，但整体上依旧是下降的状态；东北地区的土地城镇化发展水平涨幅最大，尽管在2009年居于末位，但在2019年已超过东部地区的土地城镇化发展水平。

（3）经济城镇化。通过观察表4和图2可以看出，我国的经济城镇化发展水平呈现上升的趋势，但内部依旧存在较大的差异。东部地区，尤其是东部沿海地区省份的经济城镇化发展水平一直维持在较高的水平，以此为中心向西部地区辐射，经济城镇化发展水平呈现递减的趋势，尤其是西部地区的新疆、西藏、青海等省份经济城镇化发展水平提升缓慢甚至有下降的趋势，西部地区的甘肃和贵州的经济城镇化发展水平也落后于该地区其他省份。

2.3 多维度城镇化耦合协调度测度

下页图3 展示了我国各省份2009—2019 年的多维度城镇化耦合协调度。从图3中可以看出，我国大部分省份的耦合协调度处于过渡发展类以及中度失调衰退类，说明目前我国大部分省份的城镇化发展子系统之间仍然存在一定程度的冲突，个别子系统的发展较为落后。具体来看，我国各省份城镇化耦合协调度主要表现为以下变化趋势：2009—2019 年失调类省份逐渐减少，从2017 年开始，严重失调衰退类省份实现清零，同时中度失调衰退类省份从2009 年的12 个减少到2019 年的6 个，过渡发展类省份和基本耦合协调类省份持续快速增长，良好耦合协调类省份始终稳定不变。总体而言，我国各省份城镇化的耦合协调发展水平正稳步提升，大部分省份的人口-土地-经济城镇化耦合协调发展水平已经迈入了勉强协调发展的“门槛”，但仍有较大的改善空间。

图3 2009—2019年城镇化耦合协调发展水平统计

为了更直观地展示各省份耦合协调度的演变特征，本文在表5 中展示了2009 年和2019 年31 个省份的耦合协调度，并将31 个省份分为东部地区、中部地区、西部地区以及东北地区进行研究。从表5 中可以发现，东部沿海省份和中西部内陆地区省份的发展差异明显，沿海省份基本维持在基本耦合协调类，多数内陆省份仍处于过渡发展类，个别内陆省份依旧处于中度失调衰退类。这表明沿海地区城镇化的组成要素发展较为协调，产业结构良好，在有效推动经济发展的同时，带动了农村人口向城镇转移，并确保了城镇土地结构变化有序进行，土地集约利用水平相对合理，人口、土地、经济城镇化发展步调较为统一。然而内陆大部分省份在发展过程中仅重视单方面或者部分方面的推进，缺乏对整体协调性的考虑，导致城镇化发展质量不高，制约了这部分地区的发展。同时，从表5 中还可以发现，中西部地区中，靠近京津冀、长三角以及珠三角城市群的省份在2019年大都达到了基本耦合协调类的水平，这也反映了城市群具有良好的溢出和扩散效应。而由于带动效应有限，像西藏、青海等距离城市群较远的省份则仍处于过渡发展类。值得注意的是，贵州和广西虽然距离珠三角城市群并不遥远，但这两个省份由于自身经济基础薄弱，整体经济实力偏弱，贫困地区仍然存在，城乡二元结构对该地区影响深刻，因此城市群的带动作用在这两个省份尚未显现。

表5 2009年和2019年31个省份的耦合协调度及分类结果

3 多维度城镇化耦合协调发展水平的驱动机制分析

3.1 指标说明

对于不同地区城镇化耦合协调度的影响因子的选择，本文综合考虑指标的全面性及数据的可得性，结合研究期内各地区的发展特征，参考借鉴前人的研究，选取如下解释变量：（1）政府行为因子（x1），用来反映地方政府行政及调控能力，借鉴陈昱等（2020）[14]的方法，采用人均财政支出表示。（2）交通便利性因子（x2），用来反映地区交通便利性程度，借鉴金丹和戴林琳（2021）[15]的方法，采用路网密度表示。（3）经济社会发展因子（x3），用来反映地区经济综合发展水平，借鉴杨喜和卢新海（2021）[17]的方法，采用人均GDP表示。（4）外向驱动力因子（x4），用来反映地区对外开放程度，借鉴刘兆德等（2017）[16]的方法，采用人均外商直接投资表示。（5）产业结构调整因子（x5），用来反映地区产业结构由农业转向非农生产的转型程度，借鉴杨文举（2007）[18]的方法，采用第二产业和第三产业的产值与总产值的比值表示。（6）市场驱动力因子（x6），用来反映地区市场发展水平，借鉴秦佳和李建民（2013）[19]的方法，采用第二产业和第三产业的就业人数与总就业人数的比值表示。

3.2 类别划分

为了更好地对各省份城镇化的耦合协调度进行分析，本文根据2009—2019 年各省份的耦合协调度，将耦合协调度维持在协调类的省份或在研究期内快速上升到协调类的省份定义为城镇化协调发展地区，即在2019 年该地区的耦合协调度大于等于0.55；将耦合协调度由失调类升级到过渡类以及稳定在过渡类的省份定义为城镇化快速向好地区，即该地区在2019 年的耦合协调度需要高于2009 年的耦合协调度，同时在2019 年该地区的耦合协调度需要至少达到0.45；将耦合协调度稳定在失调类以及由过渡类降级到失调类的省份定义为城镇化失调衰退地区，即该地区在2019 年的耦合协调度低于0.45，分类结果见表6。

表6 不同城镇化发展进程地区分类

3.3 结果分析

根据定义的三类地区，本文运用面板数据模型对这三类地区的耦合协调度进行分析，运用Stata 15.0 对2009—2019年的数据进行回归，结果如表7所示。

表7 城镇化发展影响因子分析结果

从表7中可以看出：

对于城镇化协调发展地区来说，产业结构调整因子和政府行为因子是推动该地区耦合协调度稳定上升的关键因素，从回归系数来看，第二产业和第三产业的产值与总产值的比值每上升1个单位，该地区的耦合协调度将提高0.234个单位；同时人均财政支出每上升1个单位，则该地区的耦合协调度将上升0.159 个单位。交通便利性因子、经济社会发展因子、外向驱动力因子以及市场驱动力因子均在1%的水平下显著，并与该地区的耦合协调度负相关，其影响力分别为-0.226、-0.251、-0.041以及-0.299。

对于城镇化快速向好地区来说，交通便利性因子、经济社会发展因子、外向驱动力因子以及市场驱动力因子是推动该地区耦合协调发展水平持续向好发展的重要因素。其中，经济社会发展因子及外向驱动力因子在1%的水平下显著，意味着人均GDP 及人均外商直接投资对于城镇化快速向好地区的影响尤为重要，即人均GDP 和人均外商直接投资每上升1个单位，该地区的耦合协调度将分别上升0.179 和0.070 个单位。而产业结构调整因子则与该地区的耦合协调度负相关，即第二产业和第三产业的产值与总产值的比值每上升1个单位，该地区的耦合协调度将下降0.237个单位。

对于城镇化失调衰退地区来说，交通便利性因子、外向驱动力因子、产业结构调整因子以及市场驱动力因子均在1%的水平下显著，且对该地区耦合协调度的稳定上升起到正向推动作用，即路网密度、人均外商直接投资、第二产业和第三产业的产值与总产值的比值以及第二产业和第三产业的就业人数与总就业人数的比值的上升会正向促进该地区耦合协调度的向好发展。政府行为因子及经济社会发展因子则是阻碍该地区耦合协调度向好发展的主要原因。

4 结论与建议

本文基于2009—2019 年的省级面板数据，通过熵值法以及面板数据模型对我国31 个省份的人口、土地以及经济城镇化之间的耦合协调度及其影响因子进行了时间和空间上的实证分析。研究发现：人口城镇化、土地城镇化与经济城镇化之间存在着相互影响、相互耦合的关系，2009—2019 年我国城镇化耦合协调度呈现上升趋势，但整体上仍处于过渡发展类，尚未达到协调类。考察期内，各省份的耦合协调度存在一定的差异，东、中、西、东北地区的耦合协调度依次递减。同时，东部地区和东北地区的土地城镇化发展水平明显偏低，中西部地区则在人口城镇化、经济城镇化方面发展水平偏低。从回归结果中可以发现，交通便利性因子以及产业结构调整因子对不同类型城镇化发展地区都有极为显著的影响，但影响方向并不相同。其中，产业结构调整因子对城镇化协调发展地区以及城镇化失调衰退地区的耦合协调度的提升有着推动的作用，而对城镇化快速向好地区则相反；交通便利性因子对城镇化快速向好地区及城镇化失调衰退地区具有显著推动作用，而对城镇化协调发展地区则相反；政府行为因子对城镇化协调发展地区的耦合协调度具有显著正向影响，但对城镇化快速向好地区及城镇化失调衰退地区的影响并不明显。

针对目前我国整体多维度城镇化耦合协调度不高且各省份之间差异明显的现状，本文提出以下三点建议：（1）应当充分发挥东部沿海地区的集聚效应，辐射带动周边地区向好发展，促进区域间资源要素的自由流动，在推动市场一体化发展的同时，进一步将国家提出的建设新型城镇化的相关政策有效落实。另外，对于地区的未来用地发展，应当更加注意优化其空间布局，严格控制建设用地的无序开发，在现有建设用地的基础上，重视产业结构的绿色发展，培育具有区域特色及比较优势的产业，推动区域内循环。（2）针对中西部及东部地区部分城镇化快速向好的地区，在持续发展经济的同时，应重视交通基础设施建设，提升该地区的交通便利程度将有助于吸引更多的人口，同时有利于其城镇化耦合协调度的向好发展。对于这些地区，政府应适度开发土地，以推动经济的快速发展，加快调整产业结构，推动绿色发展，强调城镇土地集约利用。（3）针对西部及东北地区部分城镇化失调衰退的地区，当地政府应先提升该地区各个城镇化子系统的发展水平，完善自身的基础设施建设，保障城市公共服务的供给，吸引更多的人口向该地区流动，在此基础上，再加强人口、土地、经济城镇化的协调发展。