2010—2020年中国城镇化的时空分异及影响因素_李汝资.pdf

地 理 学 报ACTA GEOGRAPHICA SINICA第78卷 第4期2023年4月Vol.78,No.4April,202320102020年中国城镇化的时空分异及影响因素李汝资1,2，黄晓玲3，刘耀彬1,2（1.南昌大学中国中部经济社会发展研究中心，南昌 330031；2.南昌大学经济管理学院，南昌 330031；3.中国地质大学（武汉）经济管理学院，武汉 430074）摘要：伴随中国城镇化进入中后期发展阶段，增进居民福祉成为核心目标，从“自上而下”的供给侧系统目标优化向“自下而上”的需求侧多维目标协同转变，为理解城镇化内涵提供新视角。本文从人居生活、人文环境、人城关系等维度界定了城镇化内涵框架与指标体系，并运用泰尔指数、方差分解及地理探测器等方法，解析20102020年中国城镇化的时空分异规律与影响因素变化。结果发现：2014年新型城镇化战略实施以来，中国城镇化发展取得显著成效，人居生活与人城关系稳步提升，人文环境有较大改善空间。城镇化高水平区域逐步向沿长江流域、黄河流域的内陆地区扩展，区域差异明显缩小，地区内差异贡献率呈现扩大趋势。人居生活差异、人城关系差异是城镇化分异的主要原因，2014年以来人文环境差异的贡献率显著增大。对外开放和科技创新始终是人居生活差异的主要作用因子。随着新型城镇化战略实施，政府财政对人文环境差异的作用力逐渐降低。资源禀赋对人城关系差异影响相对较大。本文可为促进中国城镇化发展提供理论和经验支撑。关键词：城镇化；新型城镇化；需求侧多维目标；自下而上；地理探测器DOI:10.11821/dlxb2023040011 引言伴随中国高速规模扩张的城镇化，市民化进程滞后、土地城镇化冒进等问题日益凸显。2014年国务院颁布国家新型城镇化规划（20142020年），标志着中国城镇化进入新阶段。新型城镇化成为新时期中国经济社会发展的实践共识与战略指引1，是实现可持续发展与现代化的必由之路2-3。尽管如此，由于城镇化的区域性、阶段性及复杂性，学术界对中国城镇化的讨论仍在持续4-5。伴随经济社会发展，城镇化内涵不断丰富。学者们对城镇化认知由一维的城市人口数量变化向城市人口、土地、经济、社会等多维质量目标转型6，内在逻辑是快速工业化驱动城市扩张的资本积累过程7。进入高质量发展阶段，城镇化关注人地关系重塑，重点是面向可持续的“人的市民化进程”。基于此逻辑，新型城镇化的空间价值取向着重平衡“资本”与“人本”的关系，明确“以人为本”的需求导向8-9。因此，从人地关系重塑下的城镇化模式转型来看，新时期城镇化的核心是实现人的城镇化与增进居民福祉，本质是从结构主义到人本主义的转变10。人本性、协同性、包容性与可持续性成为理解城镇收稿日期：2021-10-25;修订日期：2022-12-11基金项目：国家自然科学基金项目(42101168,42271209)Foundation:National Natural Science Foundation of China,No.42101168,No.42271209作者简介：李汝资(1988-),男,山东临沂人,博士,副教授,中国地理学会会员(S110010742M),研究方向为区域经济与生态经济。E-mail:通讯作者：刘耀彬(1970-),男,湖北麻城人,博士,教授,研究方向为城市与生态经济。E-mail:777-791页地 理 学 报78卷化内涵的新框架11。总体而言，上述框架主要聚焦于人地关系转型的供给侧系统目标优化。进一步从要素流动视角来看，各类生产要素由乡村到城市的单向集聚转变为城乡双向流动与溢出12。城乡融合13、社会融合14、居民福祉15等重大议题倍受关注。特别是乡村振兴战略实施以来，新型城镇化与乡村振兴共生效应与耦合机制成为热点话题16。与此同时，伴随农业转移人口市民化、城市空间重塑与社会发展权利分化的凸显，更多研究转向“自下而上”的城镇化需求侧目标。对空间正义17、非正规就业18等重要问题的关注，为解析城镇化内涵与特征提供了新的研究视角。然而，由于资源禀赋与经济发展水平等差异，中国城镇化呈现鲜明的空间分异特征19。这一方面受到经济发展水平、人口规模、地理区位条件等内部与外部要素的综合影响20-21，另一方面与政府力量干预、外向开放模式、信息化等密切关联22。随着城镇化由追求集聚经济与规模经济向多功能复合目标转变，尤其是新型城镇化战略实施以来，中国城镇化表现出新的区域特征。由于不同地区城镇化的主导模式差异23，城镇化核心驱动力逐步分化，进而影响城镇化空间分异。综上所述，现有关于城镇化研究成果丰硕，为本文提供重要参考。但尚有以下问题值得探讨。首先，城镇化内涵认知仍有进一步丰富空间。现有研究注重人口、土地、经济等供给侧系统目标优化，是一种“自上而下”的城镇化方案24。而进入新阶段，满足人们需求侧多维目标协同的“自下而上”逻辑，可为丰富城镇化内涵提供新思路。其次，中国城镇化时空分异机制有待进一步丰富。这不仅取决于各地区经济发展水平差异，更与其城镇化道路的结构性分化关系密切。同时，以往研究主要聚焦于影响因素的静态分析，而从动态视角分析城镇化主要驱动力演变相对缺乏。鉴于此，本文尝试从3个方面丰富相关研究：首先，基于需求侧多维目标协同的“自下而上”视角，从人居生活、人文环境、人城关系等三个维度界定城镇化内涵和评价体系，突出城镇化的新特征；其次，对20102020年中国城镇化时空分异进行实证分析，并对比新型城镇化战略实施前后中国城镇化的变化；最后，尝试从直接作用路径和间接作用机制出发，构建城镇化空间分异机制框架，以更好识别城镇化时空分异的驱动力，尤其对新型城镇化战略实施前后的驱动因素进行比较。本文有助于丰富对城镇化的内涵认识，为各地区实行差别化的城镇化发展路径提供参考。2 需求侧多维目标协同的城镇化内涵与传统城镇化“自上而下”的供给侧系统目标优化不同，进入新阶段，尤其是新型城镇化战略实施以来，基于“自下而上”的需求侧多维目标协同成为城镇化的逻辑起点，具体是适宜的人居生活、包容的人文环境、可持续的人城关系等三维需求目标集成（图1）。人居生活、人文环境与人城关系均从需求侧出发，以提升居民身份认同、安全保障以及生活激励为目标。缩小人居生活差距、改善人文环境状况、优化人城关系既体现人本性、促进社会公平，又充分体现城镇化的包容性特征。适宜的人居生活、包容的人文环境、可持续的人城关系有机融合发展，可进一步提高经济、人口、社会、生态等协同性，促进城市可持续健康发展。首先，适宜的人居生活以协调和保障居民生产、生活需求为导向，是城镇化的核心表征，主要表现在收入就业、民生福祉等方面。城乡人口自由流动，是重塑人地关系的内在需求7。而提高居民收入水平是城镇化的重要物质基础25。改善就业状况有利于城市和谐与稳定发展，也是人口市民化的直接体现26。满足人们在教育、健康、住房等方面7784期李汝资 等：20102020年中国城镇化的时空分异及影响因素日益增长的福祉需求，有助于增强人们获得感、满足感和安全感。因此，本文用城镇居民人均收入27、城镇化率和城镇登记失业人员数28衡量收入就业，用普通小学师生比20、平均预期寿命和房价收入比29来衡量民生福祉。其次，包容的人文环境反映了居民的社会文化环境需求，是城镇化的重要保障，主要体现为文化素养提升以及多元包容的休闲娱乐等需求30。文化素养提升是人的市民化内在支撑。通过提高受教育年限，促进人力资本积累，可以更好提升文化素养。而关注历史文化遗产与多元现代文化融合，成为维护人与城市情感链接、提升人的归属感与获得感的重要纽带。因此，在城市更新过程中，注重“城市文脉”的保护与延续，同时吸纳与时俱进的现代文化色彩，成为城镇化的必然要求。基于此，本文用平均受教育年限衡量文化素养，用博物馆、公共图书馆和艺术表演场馆等文化场馆总数表征城市文化与娱乐等资源水平。最后，可持续的人城关系反映了居民对城市空间与生态环境的需求，是城镇化的重要空间载体。注重城市更新与集约化发展，将生态文明理念贯穿城镇化全过程31，是可持续城镇化的重要空间支撑。通过节能减排、改善生态环境质量等手段，可以满足人们对城市环境品质需求。因此，本文用人均城市道路面积和人均公园绿地面积表征城市开敞空间32，用森林覆盖率和PM2.5浓度衡量生态环境质量。基于上述分析，本文从人居生活、人文环境、人城关系等需求侧多维目标出发，选取12个典型指标，构建城镇化评价体系（表1）。3 研究方法与数据3.1 改进的熵值法熵值法是客观赋权法中较常用的一种方法，不仅可以克服人为确定权重的主观随意性，而且不受数据波动干扰，能有效克服指标间的信息叠加33。但传统熵值法仅适用于截面数据权重计算，在对面板数据进行分析时不具备可对比性。为此，本文选择改进的熵值法测度城镇化发展水平。计算过程如下：图1面向需求侧多维目标协同的城镇化Fig.1 Urbanization based on demand-side multi-dimensional goals779地 理 学 报78卷（1）指标标准化处理：正向指标的计算公式：Yij=Xij-minXjmaxXj-minXj（1）负向指标的计算公式：Yij=maxXj-XijmaxXj-minXj（2）式中：Xaij与Yaij分别表示第j项指标标准化前和标准化后的指标值；minXj与maxXj分别代表最小值与最大值。（2）建立概率矩阵Paij：Pij=Yij=1mi=1nYij（3）（3）计算指标的信息熵Ej：Ej=-k=1mi=1nPijlnPij,k=1 ln(mn)（4）（4）计算各项指标的冗余度Dj：Dj=1-Ej（5）（5）计算各项指标的权重Wj：Wj=DjjDj（6）（6）运用权重合成法计算城镇化指数Uai：Ui=j100WjYij（7）3.2 泰尔指数及其分解方法泰尔指数是荷兰经济学家Theil在测度收入不平等程度时提出的34。通过将研究个体划分为多个组群，泰尔指数可以用于分析区域差异产生的原因。与基尼系数相比，泰尔指数除了能够度量区域差异水平外，还可以分解为组内差异与组间差异，由此判断导致区域不均衡的主要原因。为此，本文采用泰尔指数将城镇化区域差异分解为地区间差异与地区内差异。泰尔指数及其分解过程如下：表1城镇化评价指标体系Tab.1 Evaluation system for urbanization目标层人居生活人文环境人城关系准则层收入就业民生福祉文化素养休闲娱乐开敞空间生态环境指标层城镇化率城镇居民人均收入城镇登记失业人员普通小学师生比平均预期寿命房价收入比平均受教育年限文化场馆数量人均城市道路面积人均公园绿地面积森林覆盖率PM2.5浓度信息冗余度0.02240.03780.00790.02790.01370.00640.02080.03610.01710.02060.03830.0093权重0.08680.14640.03050.10800.05310.02480.08050.13980.06620.07970.14820.0360指标属性正向正向负向正向正向负向正向正向正向正向正向负向7804期李汝资 等：20102020年中国城镇化的时空分异及影响因素Tb=k=18UklnUknkn（8）Tw=k=18UkTk（9）Tk=iGkUiUklnUiUk1 nk（10）T=Tb+Tw（11）Dw=UkTkT（12）Db=TbT（13）式中：Tb与Tw分别表示地区间差异和地区内差异；T为城镇化差异程度的总体泰尔指数，是地区间差异与地区内差异之和，其值越大意味着城镇化的整体差异越大；nk代表第k组Gk（k=1,2,8）所包含的省份数；Tk为第k组的地区内差异；Uk为第k组的nk个个体的城镇化份额；Ui则为个体i的城镇化份额；Dw为各群组内的组内贡献率；Db为各群组间的组间贡献率。3.3 方差分解方法方差分解能够探究不同目标维度对地区差异的贡献程度。因此，本文采用方差分解方法，揭示城镇化不同维度差异的贡献度，观测城镇化空间分异的直接作用路径。指标贡献度越高，对城镇化差异