多维视域下中国城乡融合水平测度、时空演变与影响机制

周佳宁　秦富仓　刘佳　朱高立　邹伟

摘要：高质量发展阶段的城乡融合应是“人口-空间-经济-社会-环境”的多维融合，据此构建中国城乡融合水平测度指标体系，重新审视并分析了1999—2016年中国各省份城乡融合水平的时空演变特征，并通过设定面板数据空间计量经济学模型对城乡融合的影响因素进行实证检验。研究发现：①中国城乡融合水平整体较低，但正经历从“量变”到“质变”的转化过程，其整体趋势向好。②城乡融合空间集聚效应明显，俱乐部趋同和内部分异同时存在。以“胡焕庸线”为界，城乡融合水平相对高值区主要集中在东部经济发达地区，中西部以低值为主;HH区空间分布重心由东部向中部迁移，LH区和HL区空间分布重心由中部向东西部渗透，LL区始终位于西部。③新常态下，积极推动构建“善治型”政府，合理调节政府“扶持之手”与“掠夺之手”之间的博弈力量;优化调整财政支出结构，提高资本配置效率，打好财政支出“组合拳”;并通过金融“开源”和“增效”以及发挥产业结构高度化对劳动就业的“吸纳效应”，警惕产业结构偏离造成的“就业破坏”效应等，都是推进中国城乡融合持续健康发展的有效举措。

关键词 多维视域;城乡融合;时空演变;影响机制

中图分类号 F292

文献标识码 A文章编号 1002-2104（2019）09-0166-11DOI：10.12062/cpre.20190510

城乡关系作为人类社会发展最基本的关系形态，是指城市和乡村之间相互作用、相互影响、相互制约的互动共生关系，其内涵涵盖城乡经济、社会、生态、空间和人文等诸多方面，并一直是学界关注的焦点[1]。西方学者较早地开展城乡关系的理论研究，并形成了“城市偏向论”“城乡二元结构论”“城乡共同发展论”“乡村偏向论”及“次级城市发展战略论”等理论学说[2]，其中尤以空想社会主义和马克思主义城乡融合思想为代表的城乡关系理论最为经典。该理论对资本主义环境中尖锐对立的城乡关系进行审视后指出，消除城乡对立是一个历史过程，城乡关系必然会由分离对立走向融合统一[3]。事实上，自21世纪以来中国政府就开始关注并着手解决长期存在的城市偏向发展战略、市民偏向分配制度和重工业偏向产业结构引起的城乡分割、土地分治、人地分离的“三分”矛盾[4]，并分别于2002年党的十六大提出“统筹城乡经济社会发展”、2012年十八大提出“推动城乡一体化”和 2017年党的十九大明确提出“城乡融合”等一系列政策。这种政策演进的脉络反映了中国政府对城乡关系认识的不断深化，且学界针对城乡关系的理论研究也逐渐从城乡对立、城乡分割、城乡一体化转向城乡融合。目前已有文献关于城乡融合的研究主要集中在理论诠释[5]、城乡融合水平测度[6]及其实现路径[7]等方面，并形成了相对丰富的理论成果。然而，随着城乡社会经济和空间联系的增强，城乡融合发展的内涵也发生着“质”的改变，主要体现在以下三个方面：①从发展经济学理论视角看，二元制度壁垒的消除强化了城乡要素的流变性，趋使城乡间要素流动从单向转为双向，异质性的二元结构转化为同质性的一元结构，这成为城乡融合的关键[8]。②系统论认为，城乡系统的多元性和复杂性决定了城乡融合不仅仅是经济[9]一元的融合，更包含人口[10]、区域（空间）[11]、社会[12]、环境[13]等多维度的“雙向互动”和“相互交融”，这是城乡融合的具体表现。③经济地理学视域下的城乡融合过程有别于传统经济学理论的认知，忽视地理空间承载而在时间维度上搭建的城乡融合理论框架有可能是脱离实际的“空中楼阁”，故有必要考虑城乡融合的空间关联。综上，以往二元结构下单一尺度（比如收入差距）的城乡关系考量并不能完全表征要素“强流动”语境下的城乡融合，且忽视社会经济要素之间的空间关联并不能客观地解释与反映城乡融合及其影响因素的真实面貌。因此，本文从多维视角出发，尝试构建相对全面且系统的城乡融合评价指标体系;对以往中国城乡发展的时空演变特征和规律进行重新审视，并借助空间计量经济学方法探索城乡融合的影响机制，以期为有效实施乡村振兴和区域协调发展战略提供理论支撑。

1 指标选取与研究方法

1.1 内涵界定及指标选取

城乡要素高度流变性打破了原有城乡结构和边界的尘封，传统的“二元性秩序”萌生出“融合（共同）发展”的内生性诉求[14]，关于城乡融合的理论认知也引起学界广泛关注。其中社会学理论认为城乡融合即是在打破区域分割壁垒的前提下实现城乡经济与社会的紧密结合;经济学理论则认为城乡融合应体现为城乡生产力之协调分工和效益最优;生态学理论更强调“一种区域生态经济良性平衡系统的高境界”;而地理学从可持续发展和空间概念出发指出城乡融合空间分区的合理连接;当然制度论与文化论始终坚持“以人为本”，旨在推动构建城乡生命共同体。从理论实践看，西方学者早已基于“流空间”和“新流动模式”对城乡融合内涵作出界定，如Tacoli[15]认为城乡融合应涵盖人、商品、资本和其他社会交易等;Kenneth Lynch[16]则从食物流、资源流、人流、观念流、资金流等方面诠释城乡融合。国内学者陆大道[17]指出城乡融合正从经济一维向社会、经济、环境三维空间延伸;樊杰[18]同样指出城乡融合既是乡村振兴过程，亦是人口、资源、环境的均衡发展，其实质应包括社会、经济、生态协调统一;周江燕和白永秀[19]将城乡融合内涵延伸到空间、社会、经济、生态四维;而有学者则根据流动要素类型将城乡融合界定为“人”“地”和“资本”之融合[20]。纵观现有理论和研究实践，无论是西方要素流动视域下的“城乡等值化”，还是中国特色区域发展过程中城乡多维领域的交融和均衡，其最终都指向同一命题：即异质性的二元结构转为同质性的一元结构，这是城乡融合之关键。由此可以看出，城乡融合既是一种目标，亦为一种状态，更是一种过程，故在构建能够相对全面反映城乡融合的多维约束指标时，必须考虑有反映“城乡差别”的对比类指标，也要有反映“城乡生命共同体”的状态类指标，更要有促进“城乡互动”的动力类指标。

因此，本文结合现有理论研究，并基于高质量发展阶段城乡融合之内涵，从“人”“空间”“经济”“社会”及“生态环境”五个维度构建城乡融合多维评价指标体系;同时综合运用理论分析法、频度统计法和专家论证法对各指标逐一确定，最终包括1个一级指标（城乡融合水平）、5个二级指标（即城乡融合内涵延伸的五个维度）和29个三级指标（见表1），各指标属性业已明确。

此外，需要特别说明的是，高质量发展阶段实施乡村振兴和区域协调发展战略，最终实现以公共福利最大化均衡为导向的城乡融合是中国各地区发展的基本方略。故本文在实证分析时，并未对城乡融合的具体维度作单独分析，也未考虑各地区具体情境对城乡融合发展不同维度理解和需求的差异性。然而这些并不与中国政府“善治理论”语境下推动城乡融合的总目标相悖，且易于在相同尺度下比较各地区城乡融合水平之异同，因此采用这种共同的评价指标体系（见表1）具有一定合理性。

1.2 研究方法

1.2.1 城乡融合水平测度

城乡融合水平测度有客观赋值法、主观赋值法、主客观相结合分析法等，但由于后两种方法无法克服人为主观判断导致研究结果可信度降低，故本文选择目前学界常用且较为成熟的全局主成分分析法（GPCA）[21]，该法优点在于能够对指标、时间、空间三维立体数据进行处理。具体过程是在收集时间跨度为1999—2016年中国30个省份（因数据可得性等原因，西藏及港澳台地区除外）城乡融合29个三级指标数据的基础上构建时序立体数据表;同时为消除不同属性指标量纲之差异，采用公式（1）进行标准化处理;并将数据导入SPSS22.0按KMO检验值大于0.7和Bartlett球形检验显著性水平小于0.01（P=0.000）的要求衡量变量取样的适当性;最终结果（KMO=0.74）表明所选指标适合采用主成分分析。

表2显示，非农与农业从业比重比、教育反差系数、人口城镇化水平、土地城镇化水平、交通网密度、城乡人均私人汽车拥有量、城乡居民工资性收入比、城乡居民家庭人均消费比、城乡恩格尔系数比、城乡交通通讯、城乡文教娱乐对比系数、城乡基础教育对比系数、城乡人均医疗保健对比系数、城乡养老保险覆盖率、城乡节能减排等15个指标在第一主成分上载荷较高;城市空间扩张、旅客周转量、城乡失业保险覆盖率在第二主成分上载荷较高;就业反差系数、城乡污染治理反映了第三主成分;城乡人口密度比、二元对比系数、工业固体废弃物排放量、工业废气排放量反映了第四主成分;城乡居民人均收入比和城乡人口互动分别在第五和第六主成分上载荷较高;而城乡居民人均医师数比、森林覆盖率以及工业废水排放量则反映了第七主成分。

在此基础上，根据公式（2）计算第K个主成分得分值，并进一步由公式（3）加权汇总计算得到中国各省份不同时期城乡融合水平（表3）。

Nij=Mij-min（Mij）max（Mij）-min（Mij），当指标属性为正时

Nij=max（Mij）-Mijmax（Mij）-min（Mij），当指标属性为负时（1）

FK=∑29i=1λkiNij（2）

URI=∑Ki=1aKFK∑Ki=1aK（3）

上述各式中，Mij为指标原始值，max（Mi）、min（Mi）為原始指标最大值和最小值，Nij为标准化指标值，λki为第i 个指标在第K个主成分上的因子载荷，FK为第K个主成分得分值，aK为各指标方差贡献率，URI为城乡融合水平。

1.2.2 空间自相关检验

地理学第一定律指出事物之间存在相互关联，且距离较近事物比较远事物关联性更强。在社会经济要素“强联系”和“强流动”背景下，区域城乡发展必然存在紧密关联[22]，故有必要运用空间统计学方法对中国城乡融合水平空间分布特征进行检验。Morans I指数及其散点图可描述样本空间依赖关系或分异规律，其中Morans I指数包括全局Morans I指数和局域Morans Ii指数，前者考察整个样本空间集聚情况，后者为局域空间分布特征，公式如下：

I=n∑ni=1∑nj=1wij ∑ni=1∑nj=1wij（xi-x—）（xj-x—）∑ni=1（xi-x—）2（4）

Ii=（xi-x—）∑ni=1（xi-x—）2∑nj=1wij（xj-x—）（5）

式中，n为样本数，xi、xj分别为样本i和j空间序列，x—为全样本均值，wij为空间邻接权重权重，即若区域i和j相邻，则wij=1，否则wij=0。

Morans I指数介于-1到1，大于0表示存在空间正相关，即高值与高值相邻（HH）、低值与低值相邻（LL）;等于0即为随机分布;小于0则为空间负相关，即“高低”集聚（HL）或“低高”集聚（LH）。

1.2.3 模型设定及变量选取

（1）模型设定。考虑中国各地区城乡融合水平及其影响因素存在空间关联而无法避免空间依赖性和异质性问题，本文借鉴Pace & Lesage[23]做法，通过设定面板数据空间计量模型进行实证检验，模型设定如下：

URIit=d′iXtδ+βX′it+μit+εitεit=λwiεt+υit（6）

式中，URIit为第i个省份t时期城乡融合水平，作为被解释变量;d′iXtδ为解释变量的空间滞后;X′it为一组控制变量;d′i为空间邻接权重矩阵wij的第i行;εit为随机扰动项;λwiεt表示周边区域扰动项对本地区扰动项的影响。

（2）变量选取及说明。快速城镇化背景下，劳动力、土地、资本等经济性生产要素流动导致城乡社会、经济和地域空间重构，而政府在资源配置过程中的主导作用以及社会经济产业发展等外部因素变化均对要素流动产生影响[24]。促进城乡均衡、推动城乡融合的基本前提是实现资源要素的合理流动和优化配置，故本文从以下几个方面选取模型解释变量：

核心解释变量：①财政分权（DC1）。财政分权是衡量地方政府财政自主权的重要指标，财政分权下地方政府囿于传统的政绩锦标赛体制会本能地追求本地GDP高速增长，即倾向于将资源要素优先投向区位优势明显的城市以求利益最大化，这显然不利于城乡融合发展[25];然而也有研究认为对于经济水平相对发达的地区而言，拥有更大财政自主权的地方政府将有更强的动力去解决本辖区内城乡发展不平等和不均衡问题，从而促进城乡融合[26]。本文参考陈安平和杜金沛[27]的做法，采用地方政府收入占总收入比重衡量财政分权。②财政支出。分税制改革以来，中央和地方政府的财政关系发生明显改变，地方政府承办着越来越多的中央财政转移支付的具体公共事务，也就是说无论中央政府的财政投入，还是地方政府的财政支出，其最终分配和使用都与地方政府密切关联，而这必然会影响城乡资源要素流动。当然，政府财政支出有很多项，不同支出对城乡发展作用不同，而从加快城乡要素流动速度和程度的视角出发，本文分别选取地方政府财政支农支出比重（Fina）和城乡基本建设支出比重（Fai）加以衡量。③金融发展。金融规模的扩大能够有效缓解资本稀缺性并拓宽金融服务类型，使得金融市場有了更多的资源配给者，而这种金融规模扩张下的资本溢出终将流向农村，从而提高农村物质资本和人力资本的累积水平，为其吸收和利用先进技术，提高创新能力创造条件，最终影响城乡融合;而另一方面，由于城乡间以及城乡内部不同个体对金融资本获取能力存在差异，从而不可避免地出现“个人寻租”和“精英俘获”，这在一定程度上降低了金融发展效率，最终影响城乡融合[28]。因此，本文以金融规模（Fds）和金融效率（Fde）两项指标来刻画区域金融发展状况，其中前者以金融业增加值与地区GDP比重测度，后者以金融机构年末贷款余额与金融机构年末存款余额的比值衡量。④产业结构调整。社会主义市场经济体制下，以家庭作为要素供给方，并通过提供要素获得报酬的方式使得家庭要素在不同部门和不同区域间的流动对产业结构调整会表现出一定的敏感性，进而影响城乡融合。本文参考干春晖等[29]做法从产业高度化（InduA）和产业结构偏离（Theil）两个维度来衡量产业结构调整，其中前者用第三产业产值占比/第二产业产值占比计算;后者以产业结构变动的泰尔指数测算，计算公式如下：

Theil=∑ni〔Yi/Y〕ln〔YiLi/YL〕（7）

式中，Yi和Y分别为三次产业产值和三次产业总产值;Li和L分别表示三次产业从业人员数量和三次产业劳动力之和。⑤此外，考虑到财政分权背景下，地方政府财政支出对城乡融合发展的作用可能会受到地方政府财政自主权的影响，故本文在模型中同时引入财政支农支出比重（Fina）和城乡基本建设支出比重（Fai）与财政分权（DC1）的交互项。

控制变量：为使实证检验尽可能符合实际，须尽量控制其他影响因素。本文选取的控制变量主要包括：人均GDP（Pergdp）、对外开放程度（Open）及外商直接投资额（Fdi）。此外为消除异方差，对所有解释变量取对数后引入模型。

1.3 数据来源

本文数据主要来源于1999—2016年《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国金融统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国教育统计年鉴》《中国卫生和计划生育统计年鉴》以及各省（市、区）统计年鉴和中国社会经济发展数据库等。部分缺失数据采用线性插值或均值插补法予以填补;西藏自治区数据缺失严重，故省略;同时为消除价格变动对时序数据影响，以1999年为基期，采用GDP指数和商品零售价格对相关数据进行调整。此外，尽管文中部分数据来源不同，但这些数据之间以及和国家统计局提供的宏观数据之间均具有良好的一致性。

2 结果与分析

2.1 城乡融合发展时序演变特征

我国城乡融合水平的描述性统计结果见表3，分析如下。

（1）1999—2016年，中国城乡融合发展水平整体呈先减后增的“正U形”变化。主要表现为以2002年为拐点：2002年之前，在国家以经济建设为中心、快速推进城镇化发展的目标导向下，这一阶段（1999—2002年）城乡发展要素以单向流动为主，从而导致农村发展严重滞后，城乡融合平均水平有所降低，从0.28（1999年）下降到0.27（2002年），年均下降速度为1.59%;而2002年以后，在国家实施城乡统筹（2003—2005年）、新农村建设（2005—2012年）、城乡一体化（2012—2017年）以及实施乡村振兴和推动城乡融合（2017年至今）等一系列战略部署下，中国城乡融合水平基本以0.04/年速度提升，但2015—2016年略有下降，这与现阶段我国进入社会经济供给侧结构性改革深水区和城乡融合发展理念向高质量转变存在一定关联。

（2）中国城乡融合发展水平整体较低。研究时段，中国城乡融合平均水平基本维持在0.35左右，其总体分布范围为[0.10，0.56]，故可参考王颖等[30]的分类方法得出中国城乡融合尚处在勉强协调甚至是失调状态。其中1999年严重失调类5个，分别是青海、甘肃、贵州、重庆、云南;中度失调类和轻度失调类各占1/3和1/2。2002年新疆跌为严重失调类，且全国城乡融合水平以中度失调为主，共14个省份;轻度失调占1/3。2016年濒临失调类成为主导类型，共18个省份;此外有7个省发展为勉强协调;此时全国整体水平提升至轻度等级及以上。由此可见，在中国城乡融合时序演进中，随着社会主义新农村建设、新型城镇化、美丽乡村建设以及精准扶贫和乡村振兴等一系列政策引导下，城乡融合发展的整体趋势向好，且呈现由“量”变向“质”变转化的过程。

（3）中国城乡融合水平存在区际差异，且“趋同”和“分异”特征明显。1999—2016年中国城乡融合水平整体表现为“东高西低、中部居中”，其最大值基本出现在东部（如北京、浙江、河北、辽宁），最小值主要为西部（如青海、贵州等）。标准差变化显示，中国城乡融合发展“趋同”趋势明显，即整体差异在缩小;但中、西部省份内部间呈“先趋同、后分异”，而东部内部“分异”趋势不断强化。

2.2 城乡融合发展空间演变特征

以2002、2012、2016年为代表性年份，分析中国城乡融合水平空间分布格局（见图1和图2）。

（1）图1显示中国城乡融合水平空间集聚效应明显。以“胡焕庸线”为界，城乡融合水平相对高值区基本分布在东部沿海，而中西部相对水平较低;随着时间变化中国城乡融合水平的空间集聚效应趋于弱化，空间分布格局由“低水平、高差距”向“高水平、低差距”转变。

（2）中国城乡融合水平存在空间关联。研究时段中国城乡融合水平Morans I指数均显著为正，在2002、2012和2016年分别为0.54、0.37和0.31，但该指数逐渐减小进一步说明其整体集聚效应在降低，在国家大力推动区域协调发展战略下，城乡发展差距也在趋于缩小。

（3）中国城乡融合水平空间扩散效应逐步显现。图2显示，中国城乡融合发展的局部空间集聚效应较为明显;其中HH区（扩散互溢区）和LL区（低速增长区）始终为主导类型，但两者数量均在减少;此外LH区（极化效应区）和HL区（落后过渡区）数量均稍有增加。从各省在Moran散点图四個象限分布及其变化看，HH区主要以东部沿海地区及东北三省（辽宁、吉林和黑龙江）为主，LL区主要分布在西部，LH区和HL区主要集中在中部;从各类型区空间分布重心变化看，HH区由东部向中部迁移，LH区和HL区则由中部向东部和西部渗透，LL区分布重心依旧在西部。这种变化反映出我国城乡融合发展“强者恒强、弱者恒弱”的“马太效应”正在被逐渐打破，区域协调发展的潜力十分巨大。

2.3 回归结果分析

2.3.1 影响因素分析

（1）通过Hausman检验选择空间固定效应SEM，同时运用极大似然法进行估计，模型（1）～（4）分别为各变量在全国和各区域层面上估计结果（表4）。分析得出：中国式财政分权（DC1）对城乡融合（URI）的影响因地区而异。在经济发达的东部，拥有更大财政自主权的地方政府在实现地区经济快速增长的基础上，将有更强的动力去解决本辖区内城乡发展不平等和不均衡问题，以期实现社会经济发展之稳定，故DC1对URI显著为正（0.087）;而在尚未形成经济发展优势的中西部，以“增长型激励”为导向的传统政绩观必然导致地方政府对辖区经济增长产生特殊偏好，其资源配置更会倾向于带来政治明星效应的产业和城镇，农业和农村则被推向发展的边缘，故在经济欠发达的中部和经济不发达的西部，DC1对URI均显著为负

（-0.073和-0.103）;然而正是由于地区之间这种截然相反的作用，最终使DC1对URI的影响在全国层面上并不显著;这与已有研究基本保持一致[32]。

同理可解释城乡基本建设支出比（Fai）对URI影响，即在东部Fai对URI显著为正（0.132），而在西部表现出显著的负向影响（-0.081）;但总体而言，城乡要素强流动背景下城乡基本建设支出产生的正向“溢出效应”要大于其负向“集聚效应”，故全国层面上Fai对URI影响显著为正（0.049）。然而，高度的财政自主权却对Fai初始作用产生冲击，即“增长型激励”下的财政分权强化了地方政府对“价高利大”项目的投资偏好，但这种强化作用因地区而异，具体表现为抑制了东部地区基本建设投资释放的制度红利，而提升了中西部地区基本建设支出的投资效率，从而导致Ln（DC1）×Ln（Fai）对东部地区URI影响显著为负（-0.050）;而对中西部URI影响显著为正（0.020和0.038），但总体来看，“增长型激励”下的财政分权会扭曲地方政府投资行为，并不利于城乡融合。

（2）表4显示财政支农支出并不必然有利于城乡融合，这种看似反常的结论实际上蕴藏着其合理的解释，即本研究中Fina是以财政支农支出总量占比衡量的，由于统计指标的可获性，并未考虑财政支农支出结构之影响。

图1 中国城乡融合水平空间分布图（2002、2012、2016年）注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS（2016）1579号[31]的标准地图制作，底图无修改。

事实上，财政支农支出（Fina）作为一种转移支付，其本质上属于公共资源，而在地方政府尚未完全建立善治体系的语境下，来自城市或农村精英的寻租行为很有可能使公共部门的资源转移到处于政治弱势的农民不需要的地方，最终以牺牲中央政府既定计划受益人——农民的利益为代价。这必将导致政策实施悖离既定目标，从而不利于城乡融合，也就是说单纯地增加支农支出总量并不必然有利于农业农村发展，这也是目前学界争论的焦点问题。然而政策结构扭曲下存在的“寻租行为”和“精英俘获”会阻碍城乡融合却是一个不争的事实，这在相关研究中也得到论证[33-34]。值得庆幸的是，财政分权下地方政府主导经济的行为能够增加其有效使用财政资源的动力，从而在一定程度上纠偏单纯地增加财政支出总量而产生的“扭曲效应”，进而利于城乡融合，即ln（DC1）×ln（Fina）对URI的影响显著为正。

（3）包融性金融和普惠制金融的“扩散效应”能够拓宽信贷渠道和提升信贷支持面，并通过盘活市场经济促进人力资本投资和职业技能培训，从而增加低层次农民就业和创收机会，最终形成“金融开源”促“城乡融合”之势。因此无论是全国还是各区域层面，Fds对URI的影响均显著为正，且表现为西部（0.061）>中部（0.060）>东部（0.048）。然而在混合型金融模式为主的中部地区，金融资本无法通过市场竞争和缺乏必要的行政干预进入农村[35]，这不可避免地出现“个人寻租”和“精英俘获”而降低金融效率（Fde），从而不利于城乡融合。另一方面，产业结构高度化（InduA）能够增加就业岗位和就业机会，促进劳动力要素从农业部门转向制造业和服务业部门，进而增加农村居民收入，推动城乡融合;然而产业结构偏离（Theil）却降低不同产业部门间资源利用效率和协作程度，从而对劳动力市场产生负向冲击而出现“就业破坏”效应，这种效应将以流动要素为载体抑制城乡融合。

2.3.2 稳健性分析

为进一步验证研究结论的可靠性，本文分别从以下两个方面对上述结果进行稳健性检验。

（1）以支出法测度财政分权（DC2）替代上述收入法测度的财政分权，同时将DC2与财政支农支出比重（Fina）和城乡基本建设支出比重（Fai）的交互项引入模型。

（2）空间计量模型对空间权重矩阵较为敏感，故本文分别采用地理空间距离权重矩阵（wd）和社会经济距离空间权重矩阵（we）进一步检验结果的稳健性。两种空间权重矩阵的计算公式分别如下：

wd=1/d2ij（8）

we=1/|PGDPi-PGDPj|（i≠j）（9）

表4中模型（5）～（7）分别为支出法测度的财政分权DC2、地理距离权重矩阵和社会经济距离权重矩阵引入模型后的估计结果。可以看出，替换变量和空间权重并不改变各变量显著性水平或符号方向，这充分说明回归结果较为稳健，研究结论较为可信。

3 结论与启示

以“五位一体”新型城镇化和乡村振兴等高质量发展理念为导向，从“人”“空间”“经济”“社会”及“生态环境”5个维度构建相对全面且系统的城乡融合评价体系，同时运用GPCA法测度1999—2016年中国城乡融合水平，进而分析其时空演变特征，最后利用空间计量经济学模型对城乡融合发展的影响因素进行实证检验，研究结论如下。

（1）时序变化上，1999—2016年中国城乡融合发展趋势良好，其主导类型由中度、轻度失调（1999年）转为濒临失调（2016年）;考虑阶段性变化，以2002年为拐点，研究期内中国城乡融合水平经历了“先减后增”的“正U形”变化过程;但整体仍较低且区际差异明显，表现为东部>中部>西部;城乡融合发展“趋同”和“分异”并存，即全国整体差异不断缩小，但具体到各地区则表现为东部“分异”趋于强化，中西部呈“先趋同、后分异”。

（2）空间关联格局上，以“胡焕庸线”为界，城乡融合水平高值区基本分布在东部沿海，而低值区主要集中在中西部;其空间格局正由“低水平、高差距”向“高水平、低差距”转变且空间集聚效應整体趋于弱化;尽管HH区（东部）和LL区（西部）始终占据主导类型，但两者数量的减少及HH区空间分布重心由东部向中部迁移、LH区和HL区空间分布重心由中部向东部和西部渗透则说明我国城乡融合发展“强者恒强、弱者恒弱”的“马太效应”正在逐步被打破，区域协调发展潜力巨大。

（3）财政分权、财政支出、金融发展以及产业结构调整均会通过影响城乡要素流动的程度和方向，进而影响城乡融合发展进程。中国式财政分权下的地方政府具有“扶持之手”和“掠夺之手”双重属性，政府资源配置的方式及其对城乡融合影响的内在逻辑均源于“扶持之手”和“掠夺之手”之间力量博弈，经济发达地区“扶持之手”强于“掠夺之手”，而在经济欠发达和不发达地区，“增长型激励”下的“掠夺之手”却强于“扶持之手”。地方政府的“扶持之手”能够对庞大的财政支农支出体系下出现的“寻租行为”和“精英俘获”进行纠偏;然而政府伸出的“掠夺之手”并非完全有害，至少能够提高经济相对落后地区基础设施投资的效率水平，从而有利于推动城乡融合。包融性金融和普惠制金融形成的“开源”之势有利于推进城乡融合，但同时也要警惕“个人寻租”和“精英俘获”降低金融效率，从而产生负面影响。此外，也要充分发挥产业结构高度化对农村劳动力的“吸纳效应”和防止产业结构偏离产生的“就业破坏”效应。

根据以上结论，得到以下政策启示：①规范政府行为，发挥区域协同效应。一方面，应充分发挥地方政府主导对城乡融合的正向效应，同时也应对其过度干预造成资源配置扭曲的行为进行纠偏;另一方面，应转变传统“政绩锦标赛”体制下地方政府或官员考核机制。为此需进一步规范地方政府行为，建立一套市场化、规范化的制度体系和约束机制;同时应以协同发展理念为导向，加强区域合作和交流，以构建合理有序的地方政府竞争和发展模式。②优化财政支出结构，提高资本利用效率。考虑到单纯地增加财政支农支出总量并不能有效促进城乡融合，反而为精英群体的“寻租行为”提供沃土，故应该从调整和优化财政支出结构入手，将更多的财政支农支出落实到农业生产和农民增收上，同时也要引导政府“扶持之手”和“掠夺之手”发挥利好作用，积极提升政府（尤其是地方政府）在基础民生方面的善治能力，打好财政支出的“组合拳”，使财政支出朝着改善民生和城乡融合的方向移动。③完善金融服务体系，提高金融配置效率。应打破区域壁垒和城乡市场分割的“藩篱”，有序引导优势金融资本向中部渗透，由城市流向农村;同时应完善农村金融基础设施建设，创新金融产品，推动农村土地确权，增加农民财产性收入，降低农村金融风险和农民融资成本，助推一二三产业融合和城乡融合;并通过建立健全地方金融监管体制、普及金融知识和加快社会信用体系建设以提高金融配置效率。④优化产业结构，提升农业内生发展力。通过深化户籍制度改革、完善社会保障体系、积极开展农村土地确权以及合理引导农村土地流转，推动农村转移劳动力与产业结构升级相匹配，并通过多元化渠道拓宽其收入来源;但同时要警惕产业结构偏离造成的“就业破坏”，故加强农民职业技能培训、提高人力资本水平才是缓解产业结构偏离负向效应的长效途径。⑤转变发展理念，加强资源共享。新常态下应树立高质量发展和协同发展意识，转变以往“唯经济”的区域保护式发展思维，从资源、人口、环境、空间等不同维度重新审视城乡融合之内涵，强化区域协同发展理念、加强资源共享以助推乡村振兴和区域协调，最终实现城乡融合。

（编辑：刘照胜）

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