基于省级面板数据的我国城镇化内部协同发展研究

丁　浩，郑　皓

（中国石油大学（华东）经济管理学院，山东 青岛 266580）

基于省级面板数据的我国城镇化内部协同发展研究

丁浩，郑皓

（中国石油大学（华东）经济管理学院，山东 青岛 266580）

摘要：文章通过对城镇化内部协同发展基本内涵的分析，将城镇化分为人口、经济、社会、空间和生态五个系统，构建协调发展评价指标体系，选用耦合协调模型定量测度我国31个省、市、自治区2005-2014年的城镇化内部协调发展水平，使用SPSS对我国2015-2024年间城镇化内部协调发展水平进行了预测，并使用灰色关联模型探究了各指标对于城镇化内部协调发展的贡献水平。研究结果显示，我国城镇化内部协调发展水平有所提升，但存在明显的东部沿海、中部与西部之间的差异；二、三产业产值比重等指标对于城镇化协调发展的贡献较大。

关键词：城镇化；协调发展；耦合协调度；灰色关联度

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2016.08.013

一、引　言

城镇化是一个国家或地区发展到一定历史阶段的客观必然，是衡量一个国家或地区经济、社会、科技水平等的重要标志。改革开放以来，我国城镇化水平由1978年的17.9%提高到了2015年的56.1%，高速的城镇化进程也带来了一系列的严重问题，具体表现为：基础设施建设落后，出行交通堵塞，医疗、教育等社区公共服务能力滞后，生态环境破坏严重等。城镇化发展速度与质量的失调逐渐影响到城镇化的可持续推进。2014年3月国家公布的《国家新型城镇化规划》总结了我国近年来城镇化的经验教训，强调以人为本，推进以人为核心的城镇化，并高度重视生态文明和城镇化质量，期望推进城镇化的可持续发展。可见，推进健康可持续的城镇化建设已成为当务之急。此时定量测度我国城镇化内部协调发展水平有利于了解各省份城镇化发展的现状，对我国城镇化转型工作具有重要的指导意义。

二、文献综述

进入21世纪以来，专家学者对于城镇化协调发展的研究主要有两个方向，一是城镇化与外部因素的协调发展研究，如吴以环（2001）通过国内外经济发展史的分析，发现西部地区适合走工业化与城镇化协调发展的道路，加快城镇化进程有利于西部地区经济的发展［1］；何光福（2007）研究了我国信息化与城镇化协调发展进程中存在的基本问题，并借鉴国际经验，提出了我国信息化与城镇化协调发展的基本对策思路［2］；王建峰（2013）运用钱纳里发展模型，通过计算工业化与城镇化的协调指数，分析了新疆工业化进程与城镇化进程的协调关系，发现新疆城镇化滞后于工业化发展态势明显［3］；郭丽娟（2013）通过新型工业化和新型城镇化协调发展综合评价模型的构建，对四川省18个地市进行了实证研究，发现各地市协调状况差异显著，且各地市在“传统”指标上得分接近，在“新型”要素上分差悬殊，建议四川各市在两化的“新型”上多下功夫［4］；王新越（2014）［5］、汪晓文（2015）［6］和王娟（2015）［7］分别研究了旅游化与城镇化、农业现代化与城镇化以及产业结构与城镇化的协调关系。二是城镇化内部协调发展的研究，如曹文莉（2012）以人口、土地、经济的城镇化为切入点，研究江苏省各城市城镇化发展水平的时空变化，认为江苏省城镇化发展经历了衰退-过渡-协调三大阶段，整体协调水平较高但区域分异明显［8］；杨丽霞（2013）［9］、李秋颖（2015）［10］、沈彦（2015）［11］分别对浙江省、山东省和湖南省土地城镇化与人口城镇化协调发展水平进行了研究。

综述前人研究可以得出以下几点：第一，前人对于城镇化与外部因素的协调发展研究较多，且主要集中于工业化和城镇化的协调发展研究；第二，研究对象多为某省份或县域级别，对于全国层面的研究较少；第三，城镇化内部协调发展的研究较少，主要集中于人口城镇化与土地城镇化两者的协调发展，对于城镇化的内部协调发展来说，仍不够全面；第四，前人较多的运用模糊综合评价、灰色关联度、脱钩模型、计量经济学模型或统计分析等方法进行研究，采用耦合协调模型的研究仍较少。鉴于此，本文基于Lingworth V［12］引入的耦合协调模型，对我国31个省、市、自治区2005-2014十年间城镇化协调发展状况进行研究，通过对城镇化可持续发展内涵的解读，考虑到以往城镇化推进过程中只注重速度而忽略质量导致的一系列城镇化问题，发现较高的城镇社会福利水平与良好的城镇居住环境有利于城镇人口的增长和城镇生活质量的提高，从而提升城镇化过程的质量，故在曹文莉［8］、杨丽霞［9］、李秋颖［10］等学者对于城镇化协调发展研究的基础上添加社会和生态两个评价系统，形成人口、经济、社会、空间、生态五个系统共28个指标的城镇化内部协调发展评价指标体系，使用较为客观的熵值法进行指标赋权，刻画出2014年各省、市、自治区城镇化发展耦合协调度的空间分布和2005-2014十年间各省、市、自治区的城镇化发展耦合协调度演变过程，使用SPSS实现我国城镇化发展耦合协调度在未来十年内的回归预测，并使用灰色关联模型分析了各指标对于城镇化协调发展的影响程度，最后提出相关对策建议，为提升我国城镇化内部协调发展水平提供参考和依据。

三、城镇化内部协调发展耦合协调模型构建

（一）评价指标体系的构建及数据来源

1.评价指标体系的构建及权重确定

鉴于人口、经济、社会、空间和生态这五个系统的复杂性，论文将选取多个指标用于实现综合评价。因此，为使所选取的指标满足科学性、可操作性要求，文章通过借鉴总结曹文莉［8］、杨丽霞［9］、李秋颖［10］、沈彦［11］等已有评价体系，并在考虑数据可获得性前提下适当添加合理的新指标，从而实现指标体系的建立。

指标体系构建完成后，为避免主观因素影响，使用熵值法计算各指标权重，计算步骤如下：

（1）原始数据矩阵归一化。对于由m个评价指标和n个评价对象构成的m×n的原始数据矩阵aij，归一化后变为rij。

正向指标归一化公式：负向指标归一化公式：

（2）定义熵。m个评价指标、n个评价对象构成的评价问题，第i个指标的熵为hi：

其中，k=1/lnn（当 fij=0时，fijlnfij=0）

（3）定义熵权。在hi的基础上，可以进一步得到第i个指标的熵权wi：

（4）确定权重。定义了熵权之后，可以获得各指标权重Wi：

通过熵值法的使用，可计算得到五个系统共28个指标及权重见表1所列。

2.数据来源

文中有关我国城镇化人口、经济、社会、空间和生态的数据来源于2006-2015年《中国统计年鉴》［13］、《中国环境统计年鉴》［14］、各省社会发展统计公报以及其他相关文献。

表1　人口、经济、社会、空间与生态耦合协调度指标体系及权重

（二）模型的选择与构建

目前对于两变量之间相关关系的研究主要有灰色关联度、耦合协调模型、脱钩模型、计量经济学模型等方法模型，但采用不同模型和方法的研究结果往往是存在一定差异，灰色关联度模型主要测度两变量之间的关联关系，即一个变量对于另一变量的动态变化作用；耦合协调模型是两变量或多变量之间的协同关系，即二者如何发展才能共同推进、共同更好的发展；脱钩模型是对两变量或多变量之间相互脱离程度的测定；计量经济学模型则是对于变量回归、显著性检验的研究。由于本文是研究城镇化内部协同关系，因此选用耦合协调模型进行研究。

近年来，专家学者借鉴物理容量耦合的概念及模型，建立了两个或两个以上系统之间相互作用的耦合度模型。本文研究人口、经济、社会、空间和生态这五个系统之间的协调性关系，所以建立五个系统的耦合度模型，即：

其中，C为五系统的耦合度函数，U1、U2、U3、U4、U5分别为人口子系统、经济子系统、社会子系统、空间子系统和生态子系统的发展水平。其中，ai、bj、ck、ds、et分别为五个系统各指标的权重，如表1所示；xi、yj、zk、us、vt分别为五系统内各指标的无量纲化值；m、n、o、p、q分别为五系统内各指标的个数；0＜C＜1，当C趋近于1时，五个系统耦合度极大，系统呈有序发展状态，当C趋近于0时则相反。但在某些情况下，用此模型测算人口、经济、社会、空间和生态这五个系统间耦合度时将存在一定缺陷，即当五个系统均处于较低水平时，测算出的系统耦合度也较高。而本文研究的协调，实质上是人口、经济、社会、空间和生态这五个系统可持续的、高水平的良性协调。因此，需要对耦合度模型进行修正，进一步构建能够客观反映五个系统发展水平的耦合协调度模型：

其中，D是耦合协调度；α、β、γ、δ、ε为待定系数；T为人口、经济、社会、空间和生态五个系统的综合评价指数。这里认为这五个系统同等重要，因此，赋予α=β=γ=δ=ε=0.2。计算耦合协调度，借鉴廖重斌的耦合协调度等级划分标准来反映我国城镇化内部发展耦合协调水平［15］，见表2所列。

表2　城镇化内部发展耦合协调度等级划分标准

四、城镇化内部协调发展水平分析与预测

（一）2014年我国城镇化内部发展耦合协调度空间维度分析

通过上述方法可计算得2014年我国31个省、市、自治区的城镇化内部发展耦合协调度，其耦合协调等级如图1、表3所示。

图1　2014年我国各省城镇化内部发展耦合协调度等级

表3　2014年我国各省城镇化内部发展耦合协调度与等级

在分析图1、表3的基础上，结合各省、市、自治区特点，按照空间、耦合协调等级等线索将图表中的数据信息进行整理，可以得出以下结论：

（1）2014年31个省、市、自治区城镇化内部发展耦合协调度介于0.553～0.825之间，涵盖勉强协调、初级协调、中度协调和良好协调四个等级。其中，耦合协调水平最高的北京市为0.825，达到良好协调；耦合协调水平最低的西藏自治区为0.553，处于勉强协调。虽然我国各省、市、自治区城镇化内部发展均在协调之列，但其协调水平差距较大，仍有较大提升空间。与此同时，北京市人口城镇化水平为0.522，经济城镇化水平为0.761，社会城镇化水平为0.688，空间城镇化水平为0.626，生态城镇化水平为0.854，其人口城镇化水平相对较低，主要表现为其较低的城镇人口增长率和城镇人口密度。可见，北京逐渐出现逆城市化现象，城镇人口增长变缓，人口逐渐由中心区向近郊区和远郊区转移。西藏自治区人口城镇化水平为0.233，经济城镇化水平为0.252，社会城镇化水平为0.253，空间城镇化水平为0.386，生态城镇化水平为0.469，2015年《中国省域竞争力蓝皮书》显示，西藏城镇化率仅23.72%。综合来看，其城镇固定资产投资、城镇人口比重、城市用水普及率、城市燃气普及率、每万人拥有公共交通车辆、每万人口医疗机构床位、工业废水排放达标率、工业固体废弃物综合利用率均处于全国最低水平，导致其城镇化协调发展受阻。

（2）2014年我国31个省、市、自治区城镇化内部发展均处于协调状态，其中北京市处于良好协调状态；天津市、上海市、山东省、江苏省、浙江省、广东省处于中度协调状态；河北省、山西省、内蒙古自治区、辽宁省、吉林省、黑龙江省、安徽省、福建省、江西省、河南省、湖北省、湖南省、海南省、重庆市、四川省、陕西省、青海省、宁夏回族自治区处于初级协调状态；广西壮族自治区、贵州省、云南省、西藏自治区、甘肃省、新疆维吾尔自治区处于勉强协调状态。

（3）由图1可知，东部沿海、中部、西部的城镇化内部协调发展水平存在较大差异，东部沿海地区区位优势明显，而中西部则明显落后。同时，可以得出城镇化内部协调发展水平与经济发展水平以及经济带的划分有明显的相关关系，其主要原因是经济发展与城镇化建设是相辅相成的，经济城镇化的推进为总体城镇化提供物质基础，城镇化内部协调水平的提高反之可带动当地经济城镇化的发展。

（二）我国城镇化内部发展耦合协调度时间维度分析

通过2005-2014年间我国31省、市、自治区城镇化内部发展耦合协调度的计算，得到各省市城镇化内部协调发展水平的时间演化如图2、表4所示。

图2　我国各省城镇化内部发展耦合协调度的时间演化

表4　我国各省城镇化内部发展耦合协调度的时间演化

在分析图2、表4的基础上，结合各省、市、自治区特点，按照时间、耦合协调等级等线索将图表中的数据信息进行整理，得出以下结论：

（1）综合图2、表4可知，2005-2014年期间，大多数省市城镇化内部发展耦合协调度处于波动状态。对比2005年和2014年，全国25个省市城镇化内部协调发展水平有所上升，浙江省、河南省与广西壮族自治区无明显变化，出现协调性水平的下降3个省市为北京市、上海市和广东省。2005-2014年期间北京市、上海市和广东省城镇固定资产投资增加量相较其他省市偏少，城镇人口增长率、人均建成区面积增长率、人均拥有道路面积等指标得分较低，导致北京市、上海市和广东省城镇化内部协调发展水平的下降。

（2）城镇化内部协调发展水平提升最多的是宁夏回族自治区，人口城镇化水平提升了0.079，经济城镇化水平提升了0.058，社会城镇化水平提升了0.259，空间城镇化水平提升了0.449，生态城镇化水平提升了0.194，各部分发展较为协调，使城镇化发展总体水平提升了0.159。城镇化内部协调发展水平下降最多的是上海市，人口城镇化水平虽提升了0.038，但经济城镇化水平下降了0.153，社会城镇化水平下降了0.276，空间城镇化水平下降了0.114，生态城镇化水平下降了0.022，各部分城镇化水平相对于其他省市有所下降，使城镇化发展总体水平下降了0.068。

（三）我国城镇化内部发展耦合协调度的预测

通过对城镇化内部协调发展水平空间和时间的双维度分析，可以了解2005-2014年间我国各地区城镇化内部协调发展的客观水平，而利用历史数据实现未来协调发展水平变化的预测可以更直观地面对过去、展望未来，了解我国城镇化内部协调发展水平在各个时间阶段所处的等级。而城镇化内部协调发展水平预测的结果与将来现实数据计算结果的对比，可在一定程度上体现国家城镇化战略的效果，为城镇化协调发展战略的滚动修改提供经验借鉴。因此文章采用SPSS曲线估计功能对后十年的城镇化内部协调发展水平进行预测。

从全国来看，城镇化内部协调发展水平有所上升，由2005年的0.597提升为2014年的0.652，协调发展水平的提升虽然较为缓慢，但总体较为稳健。使用SPSS的曲线估计功能，可得到回归曲线方程y=0.000 107x2-0.436 274x-443.990 69，拟合优度R2=0.972，具有较好的预测功能，因此使用该回归方程可对我国2015-2024年间城镇化内部协调发展水平进行预测，预测结果如图3所示。

图3　我国城镇化内部发展耦合协调度的预测

五、城镇化内部协调发展水平探析

在了解我国城镇化内部协调发展水平现状的基础上，各省、市、自治区在此后城镇化建设的过程中应认清自身城镇化发展滞后的原因，探寻一定的途径使城镇化发展步入协调可持续的轨道，从而实现其高质量的推进。而探寻这一途径的前提是掌握各指标的改变对于城镇化发展耦合协调度的影响程度。对于此类研究，目前学术界主要采用主成分分析、灰色关联模型、计量经济学模型等模型方法进行研究，但鉴于本文是对城镇化内部各指标与耦合协调度之间的贡献或关联程度，因此选用灰色关联模型分析各系统城镇化指标对城镇化内部协调发展水平的贡献度，从而了解2005-2014年期间，人口、经济、社会、空间、生态各指标对于城镇化内部协调发展水平的影响力大小，为城镇化内部协调发展水平提升路径的选择提供依据。

（一）关联度计算

将代表城镇化内部协调发展水平的历年城镇化内部发展耦合协调度作为参考序列，人口、经济、社会、空间、生态五个系统28个指标作为城镇化内部发展耦合协调度的影响因素，从而构成28个比较序列，并使用2005-2014年数据计算得各指标灰色关联度结果见表5所列。

表5　城镇化内部协调发展水平关联度

续表5

（二）关联度分析

由表5的关联度可知，各指标对城镇化内部协调发展水平的影响由大到小依次为：二、三产业产值比重＞工业废水排放达标率＞城市用水普及率＞房地产开发投资强度＞工业固体废弃物综合利用率＞城镇人口比重＞城镇登记失业率＞城镇居民人均可支配收入＞二、三产业从业人员比重＞人均建成区面积＞主要城市空气质量好于二级天数占全年比重＞城市燃气普及率＞城镇人口增长率＞城镇固定资产投资＞烟（粉）尘排放达标率＞建成区绿化覆盖率＞人均拥有道路面积＞每万人口医疗机构床位＞人均建成区面积增长率＞生活垃圾无害化处理率＞城市人口密度＞人均公共绿地面积＞人均GDP＞每万人拥有公共交通车辆＞人均社会消费品零售总额＞人均财政收入＞人均财政支出＞人均馆藏图书数量。

按关联度排序，前十位指标影响相对较大：二、三产业产值比重表现了城镇化进程中，第一产业逐渐向二三产业转移的过程；工业废水排放达标率表现了第二产业发展过程中，废水中行业特征污染物指标排放达标情况；城市用水普及率表现了城市居民生活用水基本保障实现情况；房地产开发投资强度表现了居民住房、办公空间保障情况；工业固体废弃物综合利用率体现了废物循环利用的能力；城镇人口比重体现了人口由农村向城市的转移；城镇登记失业率是社会稳定的基础；城镇居民人均可支配收入体现了居民生活水平，决定了消费能力；二、三产业从业人员比重体现了劳动力由第一产业向二、三产业的转移；人均建成区面积表示人均市政公用设施和公共设施水平。第11-28位的指标影响稍弱，对城镇化内部协调发展水平的影响不如前十个指标，但对于城镇化的可持续发展均具有重要意义。因此，可以根据指标影响程度的大小，结合各省市城镇化协调发展的滞后因素，理清工作重点，从而全面有效的提升我国城镇化内部协调发展水平。

六、结论与启示

本文通过构建耦合协调度模型定量分析了2005-2014年间我国31个省、市、自治区城镇化内部协调发展水平，使用SPSS对我国城镇化发展的耦合协调度在2015-2024年10年内的变化进行了预测，最后使用灰色关联模型分析了各指标对于城镇化内部发展耦合协调度的影响程度。主要结论与启示有：

（1）目前，我国31个省、市、自治区城镇化内部发展均达到协调状态，但各省市协调水平仍有较大差距，最高的北京市城镇化内部发展达到良好协调，而最低的西藏自治区仍处于勉强协调。可见，各省市城镇化内部发展的协调质量仍有待提升，接下来城镇化推进的重点应逐步向协调水平偏低地区转移，同步提升各省市城镇化内部协调发展水平，缩小各省市城镇化内部协调发展水平的差距。

（2）我国城镇化内部协调发展水平存在明显的地域差异，东部省市主要表现为中度协调，其中北京市达到良好协调，中部主要表现为初级协调，西部主要表现为勉强协调。可见，我国应视中西部地区实际情况，制定有针对性的中西部城镇化建设推进战略，经济的欠发达是其首要原因，但不能走以环境作为经济发展代价的老路。

（3）2005-2014年间，我国整体的城镇化内部协调发展水平有所上升，由0.597上升为0.652，使之从勉强协调转变为初级协调，由SPSS回归预测可知我国城镇化内部发展将于2026年达到中度协调状态。因此可设定合理的城镇化战略目标，继续贯彻落实“一三五”期间的城镇化战略，倡导积极的城镇化推进政策，但应注重生态环境的保护，否则将影响其推进的可持续性。

（4）二、三产业产值比重、工业废水排放达标率、城市用水普及率、房地产开发投资强度、工业固体废弃物综合利用率、城镇人口比重、城镇登记失业率、城镇居民人均可支配收入、二三产业从业人员比重和人均建成区面积10个指标对城镇化内部发展的协调水平的贡献较大，且遍及人口、经济、社会、空间和生态五个系统，将是下一步城镇化建设工作的首要内容。

我国城镇化的健康可持续发展必须以人口城镇化、经济城镇化、社会城镇化、空间城镇化和生态城镇化的协调发展为基础。通过我国城镇化内部协调发展水平现状的定量测度，各省、市、自治区应了解自身短板，借鉴各因素对城镇化内部协调发展水平的贡献程度，努力发展其城镇化滞后部分，从而最终促进我国城镇化建设事业的又好又快发展。

参考文献：

［1］吴以环，陈洁，罗丹.论城市化与西部地区经济的发展［J］.中国软科学，2001（2）：8-12.

［2］何光福.信息化与城镇化协调发展研究［D］.合肥：安徽大学，2007.

［3］王建峰，雷军，段祖亮.新疆工业化和城镇化协调发展研究［J］.干旱区域资源与环境，2013，27（9）：1-6.

［4］郭丽娟.新型工业化与新型城镇化协调发展评价［J］.统计与决策，2013（11）：64-67.

［5］王新越.我国旅游化与城镇化互动协调发展研究［D］.青岛：中国海洋大学，2014.

［6］汪晓文，杜欣.中国城镇化与农业现代化协调发展的测度［J］.统计与决策，2015（8）：121-124.

［7］王娟，王建平.甘肃省城镇化与产业结构耦合的量化分析［J］.科技管理研究，2015（11）：184-187.

［8］曹文莉，张小林，潘义勇，等.发达地区人口、土地与经济城镇化协调发展度研究［J］.中国人口·资源与环境，2012，22 （2）：141-146.

［9］杨丽霞，苑韶峰，王雪禅.人口城镇化与土地城镇化协调发展的空间差异研究——以浙江省69县市为例［J］.中国土地科学，2013，11（21）：18-22，30.

［10］李秋颖，方创琳，王少剑，等.山东省人口城镇化与空间城镇化协调发展及空间格局［J］.地域研究与开发，2015，34 （1）：31-36.

［11］沈彦，朱翔，雷志刚.新型城镇化视角下的湖南省土地城镇化与人口城镇化协调发展研究［J］.中国人口·资源与环境，2015，25（5）：354-357.

［12］Lingworth V.The Penguin Dictionary of Physics［M］.Beijing：Foreign Language Press，1996.

［13］国家统计局.中国统计年鉴［J］.北京：中国统计出版社，2006-2015.

［14］国家统计局.中国环境统计年鉴［J］.北京：中国统计出版社，2006-2015.

［15］廖重斌.环境与经济协调发展的定量评判及其分类体系——以珠江三角洲城市群为例［J］.热带地理，1999，19 （2）：171-177.

［责任编辑：张兵］

郑皓（1993-），男，浙江金华人，硕士研究生，研究方向：区域经济管理。

中图分类号：F061.5；F29

文献标志码：A

文章编号：1007-5097（2016）08-0079-07

收稿日期：2015-11-27

基金项目：国家自然科学基金项目（71403293）；山东省重点研发计划项目（2015GGX109004）；中国石油大学（华东）自主创新项目（16CX04026B）；东营市社会科学研究项目（DYSK（2016）第21号）；青岛市社会科学研究项目（QDSKL150713）

作者简介：丁浩（1960-），男，河南邓州人，教授，博士生导师，博士，研究方向：区域经济管理；

Research on the Internal Coordinated Development of Urbanization in China Based on the Provincial Panel Data

DING Hao，ZHENG Hao
（College of Economics&Management，China University of Petroleum，Qingdao 266580，China）

Abstract：Through analyzing the basic connotation of the internal coordinated development of urbanization，the paper divides the urbanization into five systems which includes population，economy，society，space and ecology，constructs the evaluation index system of the coordinated development，selects the coupling coordination model to quantitatively measure the standard of 31 provinces，municipalities and autonomous regions in China from 2005 to 2014，uses SPSS to predict the standard of internal coordinated development of urbanization in China from 2015 to 2024，and employs grey correlation model to explore the contribution level of each index to the coordinated development of urbanization.The results show that the standard of internal coordinated development of urbanization is improved in China，but there are obvious differences between the eastern coastal，central and western，index such as the proportion of secondary and tertiary industry output value has a better contribution to the coordinated development of urbanization.

Keywords：urbanization；coordinated development；coupling coordination degree；grey correlation degree