阿克苏地区城镇化水平测算方法的比较分析

晁增福 康顺光

(塔里木大学信息工程学院， 新疆 阿拉尔 843300)



阿克苏地区城镇化水平测算方法的比较分析

晁增福 康顺光

(塔里木大学信息工程学院， 新疆 阿拉尔 843300)

利用阿克苏地区2004～2012相关数据，构建和测算了该地区四种单一指标法对应的城镇化水平，并进行了相关性分析和比较，结果表明：①阿克苏地区城镇化水平明显提升，但不均衡；②农业人口比例过高是影响阿克苏地区城镇化的主要因素；③阿克苏地区人口城镇化进程滞后于经济城镇化进程；④“对口支援”为阿克苏地区经济发展注入了“强心针”。分析不同指标测度得到的城镇化水平之间相关性和差异性，对区域城镇化的健康发展具有积极意义。

城市化水平； 评价指标； 相关性分析； 趋势分析； 阿克苏地区

城镇化是指伴随着社会经济的发展和工业化的推进，农业活动在人类社会活动中的比重下降，非农业活动的比重上升的过程。城镇化水平则是指一个地区城镇化所达到的程度，是衡量一个国家或地区社会、经济发展水平的重要指标。

由于城镇化过程自身的复杂性，人口学、地理学、社会学、经济学、政治学和规划学等都将城镇化作为一个热门的研究课题，而不同学科研究城镇化的重点是有所不同的：人口学偏重于人口向城镇集中地过程；经济学偏重于农业经济向非农业经济转移的过程；地理学则更多的研究城镇化的空间过程和空间现象[1]；社会学则关注的是城市性生活方式的发展过程。陈春等将城镇化的内涵概括为人口城镇化、经济城镇化、土地城镇化和社会城镇化[2]。由此也产生了不同的城镇化水平测算方法，主要有：(1)人口比重法，主要反映了人口城镇化的情况。人口城镇化又可以分为城镇人口比重法[3]和非农业人口比重法[4]；(2)经济比重法[5]主要反映经济总量的提高和经济结构的城镇化；(3)土地利用比重法，指土地条件由农村形态向城市形态转化的过程[6，7]；(4)综合评价法，即综合考虑人口、经济、土地利用和生活方式等多方面的因素，建立起一组指标体系，力求较为全面的衡量城镇化水平[8-11]。张同升等[12]分析了这些主要的城镇化水平测算方法的缺陷，但不可否认的是这些方法都有各自存在的价值。

阿克苏地处塔里木盆地，经济发展相对落后，加快城镇化建设速度，对该地区社会经济发展、社会稳定都具有积极的意义。文章从不同角度测算该地区的城镇化水平，分析该地区人口、经济和土地城镇化的差异性和协调性，为该区域城镇化的健康发展提供参考。

1 研究区域与研究方法

1.1 区域概况

阿克苏地区位于新疆天山南麓、塔里木盆地北缘，总面积13. 25万平方公里。阿克苏地区辖阿克苏市和库车、沙雅、新和、拜城、温宿、阿瓦提、乌什、柯坪 8县1市的82个乡镇和26个国营农林牧场，新疆生产建设兵团农一师所属16个团场及阿拉尔市(自治区直辖市)分布在地区境内(图1)。

图1 阿克苏地区区位示意图

根据阿克苏地区2012年国民经济和社会发展统计公报[13]和2012年第一师阿拉尔市国民经济和社会发展统计公报[14]，2012年地区生产总值(含第一师阿拉尔市)616. 99亿元，其中，第一产业增加值192. 85亿元，第二产业增加值205. 3亿元，第三产业增加值218. 84亿元。年末全区总人口(含第一师阿拉尔市)269. 49万人，其中，非农业人口95. 69万人，农业人口173. 8万人。

1.2 城镇化水平测算方法

城镇化是一个比较宽泛的概念，具有丰富的内涵，所以目前并未形成一致的评价城镇化水平(即城镇化率)的方法。结合相关文献[3-7]及数据的易获取性，文章从以下四类单一指标法计算阿克苏地区的城镇化水平。

1.2.1 城镇人口指标法，用某一个国家或地区内的城镇人口占其总人口的比重来表示该国家或地区的城镇化水平。其计算公式为：

(1)

其中，Uc表示城镇化水平，Nc城镇人口，Nv乡村人口。

城镇人口指标法反映的城镇化率具有较强的政策指导性，如不同的城镇人口统计标准会产生不同的城镇化率；乡改镇等因素也会造成城镇化率的突变。

1.2.2 非农人口指标法，用某一个国家或地区的非农业人口占其总人口的比重来表示该国家或地区的城镇化水平。用公式可以表示为：

(2)

其中，Un表示城镇化水平，Nn非农业人口，Na农业人口。

非农人口指标法反映的城镇化率也与人口统计指标有着密切的联系，随着社会的发展越来越多的人介于农业人口和非农业人口之间，比如农民工、兵团职工等，会导致城镇化率的不准确。

1.2.3 非农经济比重法，用某一个国家或地区的非农业经济总量占其地区经济总量的比重来表示该国家或地区的城镇化水平。公式为：

(3)

其中，Ue表示城镇化水平，Ei表示第i产业增加值(i=1、2、3)。

张立群[15]指出我国的城镇化滞后于工业化，龚新蜀等[16]对新疆城镇化滞后于工业化做了实证研究，所以直接利用非农经济比重衡量城镇化水平并完全不合理。

1.2.4 建设用地指标法，以某一个国家或地区内的建设用地面积占区域总面积来反映当地的城镇化水平。可以表示为：

U

(4)

其中，U表示城镇化水平，Lb表示建设用地，L表示区域总面积。

2 数据分析

2.1 数据来源与测算

为了讨论阿克苏地区城镇化水平，文章整理了研究区域9年(2004～2012)的相关序列数据，数据主要来源于新疆统计年鉴(2005—2013)、阿克苏地区国民经济和社会发展统计公报计(2005～2012)和阿克苏地区国民经济和社会发展统计公报计(2009～2012)。

根据整理的数据，基于以上四类单一指标法(公式(1)-(4))计算阿克苏地区的城镇化水平结果如表1。

从表1中可以看到，不同指标法测算得到的阿克苏地区城镇化水平存在着明显差异性。2004～2012年间，按城镇人口指标法测算得到阿克苏城镇化水平平均值最大，为65. 19%；按非农经济比重法测算得到的阿克苏城镇化水平平均值次之，为64. 53%；按非农人口指标法测算得到阿克苏城镇化水平平均值为32. 72%；按建设用地指标法测算得到的阿克苏城镇化水平平均值最小，仅为0. 96%。究其原因：

2.1.1 阿克苏地区城镇水平滞后于工业化水平，非农经济比重法测算得到的数据略小于城镇人口比重法测算得到的数据，但远大于按非农人口指标法测算得到的数据；

2.1.2 阿克苏是一个农牧结合、以农为主的地区，城镇居民中的一大部分人仍为农业人口，因而导致了城镇人口指标法测算得到的数据远远大于非农人口指标法测算得到的数据；

2.1.3 阿克苏地区北部山峰众多，南部是塔克拉玛干沙漠，中部为山麓砾质扇形地、冲积平原区、戈壁、绿洲相间，可利用土地所占比例很低，致使与其他三种方法比较，建设用地指标法测算得到的数据最小，且波动不明显。这也说明，建设用地指标法不适用于生态环境脆弱地区。

表1 阿克苏地区城镇化水平(四类单一指标法分别计算所得)

注：“-”处新疆统计年鉴和公报均未列出相关数据。

2.2 相关性分析

为了进一步分析不同指标法测算得到的阿克苏地区城镇化水平之间的联系，文章对不同指标法测算得到的阿克苏地区城镇化水平进行了相关性分析。相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。

表2 不同指标法测得阿克苏地区城镇化水平的相关系数

通过观察不同指标法对应城镇化水平的相关系数(表2)发现，按非农经济比重法测算得到的阿克苏城镇化水平Ue与按建设用地指标法测算得到的阿克苏城镇化水平Ul之间的相关系数最大，为0. 897 6，即Ue与Ul之间存在着较强的相关性。其它数据列之间线性相关性相对较弱(以大于0. 8衡量)。

2.3 四种测算方法的比较

从时间维度上来看，四种指标法对应的城镇化水平也表现出了不同的趋势(图2)。

进一步分析四类单一指标法计算阿克苏地区城镇化水平时不同的变化曲线(图2)，从中可以看到：

2.3.1 2004～2012年人口指标法测算得到阿克苏城镇化水平Uc相对比较平稳，绝对增量为4. 31%，尤其是2006-2011年Uc的绝对增量仅为0. 26%，且2009年Uc出现了下降趋势。进一步分析，2009-2011年，阿克苏地区城镇人口相对增长率为3. 9%，乡村人口相对增长率为4. 2%，总人口相对增长率为4. 0%，即乡村人口的增速超过了总人口的增速。但2006年和2012年Uc有较大幅度的增加，分别较上年增加了2. 88%和1. 38%。

2.3.2 与Uc相比，2004～2012非农人口指标法测算得到阿克苏城镇化水平Un绝对增量达到了7. 08%，其中2006年较2004年增加了6. 48%，而2006～2011年Un的增量却仅为0. 38%，且2008年出现了下降的趋势。从Uc和Un来看，“十一五”期间阿克苏地区人口城镇化明显放缓，影响了地区城镇化的推进。

(UC) (Un) (Ue) (Ul)

2.3.3 与Un平缓增长的态势不同，非农经济比重法测算得到的阿克苏城镇化水平Ue的趋势图上来看，中间明显存在两个转折点，2005和2010年：2005年中央决定对新疆南疆四地州和兵团在南疆的三个师，实行干部支援和经济对口支援相结合；2010年全国对口支援新疆工作会议在北京召开，动员19个省市开展对口支援新疆工作。从中也可以看到，“对口支援”工作在新疆经济的发展过程中起到了“强心针”的作用。“对口支援”使得二三产业投资短期内迅速增加，使出现“下行”趋势的非农经济比重突然大幅提升：2005年非农经济比重较2004年降低了1. 67%，而2006年较2005年增加了1. 12%；2010年非农经济比重较2009年降低了0. 66%，而2011年较2010年增加了2. 97%，是研究时间段中非农经济比重增幅的最大值。

2.3.4 利用建设用地指标法测得的阿克苏地区城镇化水平Ul与利用非农经济比重法测得的阿克苏城镇化水平Ue从趋势上来看具有较高的相似性，揭示了二者的相关系数较大的实际意义。从Ul的趋势图上来看，2006～2008年阿克苏地区的城镇水平增长速度最快，这与UC和Ue所反映的情况是一致的。

3 结论

以不同指标法测算阿克苏地区城镇化水平，并进行相关性分析和趋势分析，得到如下结论：

3.1 从测算结果来看，近10年来阿克苏地区城镇化水平有了明显的提升，但各方面发展并不均衡,其中非农人口城镇化率绝对增量最大，但其增量集中在2005年(2005年较2004年增加了5. 01%，而此后的7年增量仅为2. 07%)；非农经济城镇化率增长相对比较稳定，且9年内绝对增量达到了6. 55%，略低于非农人口城镇化率绝对增量；城镇人口城镇化率绝对增量为4. 31%，且集中在2006年和2012年。

3.2 阿克苏地区产业结构不合理，致使过多的人口参与到农业生产过程中，严重地制约了该地区的人口城镇化，从而影响了城镇化的推进。从数据上来看，农业人口比例过高是影响阿克苏地区城镇化的主要因素。

3.3 阿克苏地区人口城镇化进程滞后于经济城镇化进程。城镇化滞后、城镇化规模不大致使城镇缺乏吸引力，大多数农业人口不愿意放弃更容易获得收益的农业生产活动，从而导致人口聚集程度不高，生活成本增加。生活成本的增加一方面会进一步制约人口城镇化，另一方面也必然会导致城镇劳动力价格的上涨，从而会增加第二、三产业的成本，继而延缓工业化进程和经济的发展。

3.4 “对口支援”工作为阿克苏地区经济发展注入了“强心针”，但值得注意的是“强心针”具有时效性，且只能成为阿克苏地区经济发展的外因。 根据事物发展的规律：外因是发展的条件，通过内因起作用；内因是事物自身发展的源泉和动力，是事物发展的根本原因。这也就是说，阿克苏地区经济的发展及城镇化的推进最终要依靠阿克苏地区产业结构的调整和经济发展方式的调整。

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Comparing and Analyzing on Different Measurement Methods of Urbanization Level in Aksu Region

Chao Zengfu Kang Shunguang

(College of Information Engineering, Tarim University, Alar, Xinjiang 843300)

With the relevant data of Aksu region from 2004 to 2012, the paper built and measured the urbanization level which corresponds to four kinds of unitary index method, and carried on the relevance analysis and trend analysis. Results show that, 1. The level of urbanization in Akesu area increased,but not in balance. 2. The high proportion of agricultural population is a major factor affecting the Aksu region’s urbanization. 3. Population urbanization is lagging behind economic urbanization in Aksu region. 4. The partner assistance injects a strong impetus to Aksu region's economic development. It is very meaningful for the healthy development of regional urbanization by analyzing the correlation and difference among different indexes to measure the urbanization level.

urbanization level; evaluation index; relevance analysis; trend analysis; Aksu region

2014-04-16

新疆生产建设兵团软科学研究资助项目(2013BB025)；塔里木大学校长基金资助项目(TDZKSS201210、TDZKSS201315)。

晁增福(1981-)，男，讲师，硕士，研究方向为区域可持续发展与应用数学。 E-mail:chaozf@163.com

1009-0568(2015)01-0069-06

F291

A

10.3969/j.issn.1009-0568.2015.01.012