基于可拓物元的安徽省城市化综合评判研究

苏海民，何爱霞

宿州学院环境与测绘工程学院，安徽 宿州 234000

城市化是将农村、农业要素转变为城市要素，将人类生活方式和生活观念向农村扩散，使经济发展模式和产业结构不断调整升级，是经济发展的重要标志和社会发展水平的重要表现.改革开放30年来，中国城市化水平得到快速发展，城市化率由1978年的17.92%增长到2016年的57.35%，城市化发展已成为推动我国经济建设的重要引擎.城市化发展一方面促进了社会经济的进步和人类生活水平的提高，另一方面由于忽略了城市化质量和生态环境保护问题，致使耕地数量减少、资源消耗过渡、环境污染严重、城市基础设施建设不完善、居民生活环境质量差等“城市病”问题相继出现，导致城市化质量与城市化水平不相协调的发展状态［1，2］.科学推进城市化进程，提高城市化质量和效率已成为实现我国经济健康发展、城市生态环境逐渐改善的主要途径.因此，城市化问题研究已引起政府和学术界的共同关注［3，4］.研究内容涉及城市化机理及规律、城市化质量与效率和研究方法的探索等方面，研究层次有国家、省域、市域、县域和区域城市群等.(1)城市化机理及规律.陈晓红等［5］研究了城市化与环境的脆弱性和协调性机制;洪彦等［6］从经济学角度探索在空间效应的影响下城市化对区域经济增长的作用;Heikkila［7］分析了中国城市化中存在的三个主要问题;单卓然等［8］在研究中提出了新型城镇化的三大内涵、四项重点及六大核心内容.(2)城市化质量问题.Krueger和Grossman［9］指出，城市化发展与环境之间呈“倒U型曲线”，随着城市经济发展，环境质量先下降而后逐渐得到改善;陈曦［10］认为科学的城市化进程必须注重城市化质量和城市化水平的协调发展，而欧阳军等［11］则注意到城市化速度和城市化质量存在正相关关系;何仁伟等［12］研究了京津唐地区城市群的城市化质量评价;Fang等［13］研究了中国城市化与生态环境耦合的基本规律.(3)城市化指标体系和研究方法.关于城市化评价指标体系，不同学者和不同学科对其理解不同，评价指标构建存在较大差异，但基本都涉及经济城市化、人口城市化、空间城市化和社会城市化四个方面.研究方法首先是对评价指标数据无量纲处理，计算各指标权重，然后利用综合加权等方法求出城市化水平值.常用方法有层次分析法、熵值法、因子分析法和综合评价法等.这些研究方法通常是将分散的指标信息加权集成得到城市化水平综合等级，方法简单易行但忽略了各指标之间是否存在信息重叠、指标内容是否兼容、指标之间的相互作用是否对评价结果产生影响.而且，忽略了每个评价指标与评价等级之间的隶属程度，漏掉了指标间和评价结果中间状态的分异信息［14，15］.但可拓物元模型的建立解决了上述不足.物元分析模型是由我国数学家蔡文教授于1983年提出用来解决不相容问题的新兴学科，核心问题是进行物元转换，解决事物指标间的不相容问题，被广泛应用于经济发展水平、环境和资源等相关评价中.它通过创立物元这一概念建立物元变换理论，将灰色的、抽象的矛盾问题变换为相容问题，使其得到解决，并把系统理论应用到该模型建立系统的物元分析方法.城市化是一个复杂的经济-社会-生态巨系统，评价指标多，数据量大，这些因素之间并非相互独立，而且，城市化水平具有随机性和可变性，实质上也是一个不相容问题，在多指标评价过程中存在单项指标等级隶属度的矛盾问题，即需要将评定结果的不相容转化为相容.该方法解决了城市化水平评价过程中指标间的信息重叠和兼容问题，而且关注了评价指标与评价等级之间的中间分异信息，使评价结果更加准确、科学.可见，可拓物元模型为城市化水平评价问题提供了新的方法.

当前，中国已进入全面建成小康社会的决胜阶段，处在城市化深化发展的关键时期，正确评价城市化综合水平和解决城市化进程中的负面影响成为区域经济发展不可忽视的问题.在国家中部崛起战略的大环境下，安徽省城市化发展进入快车道，成为促进经济发展的主要推动力和带动全省协同发展的重要引擎和增长极.基于安徽省总体经济发展水平和经济运行状况，科学构建安徽省城市化评价的指标体系，运用可拓物元分析模型计算安徽省城市化水平综合指数，旨在分析影响安徽省城市化的主要因素，进一步为安徽省城市化良性有序进行和经济持续发展提供参考.

1 数据来源与研究方法

1.1 构建指标体系

城市是以人类为主体的复杂系统，由自然、经济和社会因素组成的整体.因此，建立科学合理的指标体系是正确评价区域城市化水平的前提.首先，评价指标选取要符合科学性原则，在正确认识城市化内涵的基础上，考虑体现城市化水平和城市化质量的主要因素，真实反映城市化的基本特征和变化.其次，注重系统性原则，指标选择要从系统论的观点出发，综合考虑城市化系统的整体性、动态性和相对独立性.第三，指标的可操作性，包括数据的可获取性和数据的可比性.城市化是将传统的农业经济转变为现代城市经济、产业结构调整升级和社会变迁的过程，不同学者对其内涵有不同的认识，但通常包括人口城市化、经济城市化、社会城市化和空间城市化四个方面.在综合调查安徽省社会经济发展的基础上，依据上述指标原则、专家建议并参考前人文献资料，从人口、经济、社会和空间四个方面建立安徽省城市化水平综合评价指标体系［16］:人口城市化，人口城市化率X1(%)、二、三产业从业人员比重X2(%)、建成区人口密度X3(人/km2);经济城市化，人均GDP X4(元/人)、第二、三产业占GDP比重X5(%)、人均工业总产值X6(万元)、人均地方财政收入X7(万元)、人均地方财政支出X8(万元)、固定资产投资额X9(万亿元);社会城市化，城镇居民年人均可支配收入X10(元)、人均消费零售额X11(万元)、每十万人口有大学生人数X12(人 /十万人)、每万人拥有医生数X13(人 /万人)、城镇居民人均消费性支出X14(元)、人均生活用水量X15(m3)、人均生活用电量X16(万kwh);空间城市化，城镇人均住房面积X17(m2)、人均铺装道路面积X18(m2)、人均绿地面积X19(m2)、建成区绿化覆盖率X20(%).

1.2 数据来源与数据处理

根据安徽省统计年鉴和安徽省国民经济发展公报整理得到安徽省城市化指标的原始数据.由于指标数据量纲不同，数据不具有可比性，因此，需要对原始指标数据进行标准化处理，对于正向指标和负向指标分别采用下列公式计算标准化后的数据:

式中，xi、yi、x'、y'分别表示指标数据的原始值和标准化后的指标值;xmax、xmin、ymax、ymin分别表示正向指标和负向指标的最大值和最小值.

1.3 指标权重确定

指标权重是否合理对于评价结果具有重要影响.为避免人为因素对权重的影响，本研究采用主成分分析法(PCA)确定评价指标的权重.城市化水平是一个包含经济-社会-生态多因素的综合概念，评价指标多，数据量大，不同评价指标间有一定的相互作用和相互影响，存在数据重叠.主成分分析法具有严格的数学基础，它能将复杂的数据集中到几个综合指标上，称为主成分，每个综合指标都是多个原指标信息的线性组合.通过适当调整线性函数的比例系数使各主成分相互独立，舍弃重迭信息，将评价对象差异通过主成分明显反映，又没有原始指标信息的丢失，使结果分析更加直观［17］.而各主成分原有指标的载荷值反映出它们对主成分所起作用的大小，能为确定各指标的权重提供客观依据［18，19］.

将反映城市化水平的评价指标带入SPSS 17中，按照主成分的一般步骤提取前4主成分，其特征根分别为5.135、4.096、4.026 和2.672，累计贡献率达88.6%，大于85%，符合主成分分析的要求，计算前 4个主成分载荷及公因子方差，然后将公因子方差归一化得到各评价指标的权重(表1).

表1 安徽省城市化评价指标权重值Tab.1 The weight value of the evaluation index of urbanization in Anhui province

1.4 物元模型构建

1.4.1 城市化水平评价的经典域和节域

在物元模型［20］分析中将城市化水平N，特征值c和量值x的有序三元数组R=(N，c，x)看作事物的基元，称为物元.假设城市化水平N 有 n 个特征值(c1，c2，...，cn) 和n个相应的量值(x1，x2，...，xn)，则将它称为n维物元，用矩阵表示为

式中，Nj表示城市化水平评价时所划分的第j个等级;ci表示城市化水平Nj的特征值;Vji为Nj关于ci所规定量值的取值范围，即各等级关于特征值所取的数值范围.

其中，Np为城市化水平等级的全体;Vpi为p关于ci所取的量值范围，即p的节域，故Vji⊂Vpi.

根据安徽省区域发展实际，通过调查和专家咨询，本研究将安徽省城市化水平划分为低城市化水平、中等城市化水平、较高城市化水平和高城市化水平四个等级.对评价指标原始数据处理得到平均值及标准差，建立物元模型的分级标准(表2).

表2 安徽省城市化评价指标分级Tab.2 The evaluation index classification of urbanization in Anhui Province

1.4.2 确定待判城市化水平物元

式中，N0为被评价物元;xi为N0关于ci的量值，即参评因子的实测数据.

1.4.3 构造被评价物元关联函数

其计算公式为

式中，ρ(xi，Vji) =|xi－ (aji+bji)/2|－ (bji－ aji)/2，ρ(xi，Vpi) =|xi－ (api+bpi)/2|－ (bpi－ api)/2|Vji|=(bji－ aji)(j=1，2，...，4;i=1，2，...，n).

函数关联度K(x)大小反映了被评价物元的城市化水平属于某水平级别的程度.当0≤K(x)≤1时，表明被评价的结果符合标准要求，数值越大，越接近标准上限;当K(x)≥1时，表明被评价的结果超过标准极限，数值越大，承受能力越大;当－1≤K(x)≤0时，表明被评价物元基本符合标准要求，但具备转化条件;当K(x)≤－1时，表明被评价物元不符合标准对象的要求，且又不具备转化的条件［20，21］.

1.4.4 计算总关联度

总关联度计算公式

式中，Kj(x)表示待判物元总关联度，若K0j(x)=maxKj(x)，则评定X属于等级0j.

2 结果与分析

将原始数据处理后带入上述物元评价模型得到安徽省及各地市城市化指标关联度和城市化综合关联度评判结果(表3和表4).从表中数据可以判断安徽省城市化水平等级和影响各市城市化的驱动因子和制约因素.

2.1 城市化水平综合评判

表3给出了安徽省各区域多指标综合关联度和评判结果，根据K0j(x)=maxKj(x)，则评定X属于等级0j.首先，安徽省城市化总体水平偏低，全省平均省综合城市化水平关联度为0.259，为较高城市化水平，只有合肥市、马鞍山市和芜湖市达到高城市化水平，仅占全省总地市数(包含安徽省平均水平)的17.65%，有一半以上的区域处于中等城市化和低城市化水平状态，与普通概念上的人口城市化水平差距较大.其次，安徽省及各地市城市化发展水平区域差异明显，以安徽省平均水平为参考，合肥市、马鞍山市和芜湖市城市化水平高于平均水平，为高城市化;蚌埠市、铜陵市、安庆市和黄山市与安徽省平均水平在同一层次，属于较高城市化水平;淮北市、宿州市、阜阳市、淮南市、滁州市、六安市、宣城市、池州市和亳州市低于平均水平，属于中等城市化和低城市化.从隶属程度分析，处于高城市化水平的3个城市，芜湖市关联度为0.184，较高城市化水平的城市中铜陵市的关联度只有0.052，阜阳市、六安市和滁州市隶属于中等城市化水平的程度也不大，尤其是阜阳市仅为0.034，根据物元模型关联度，虽然这些城市达到了相应的隶属级别，符合标准要求，但距标准上限还有较大距离，城市化水平在该级别还有较大发展空间.除非有较为重要的影响因素强烈干扰，一些城市的城市化水平将保持相当一段时期.第三，安徽省城市化发展水平与区域经济发展程度具有高度一致性.合肥市、芜湖市、马鞍山市和安庆市国民经济总产值长期稳居安徽省的前4位，城市化水平高，蚌埠市、铜陵市和黄山市作为安徽省重要的交通枢纽城市、矿业城市和旅游大市，经济发展也占有重要位置，城市化水平处在较高位置，处于第三层次的9地市是安徽省传统的农业城市，经济发展相对落后，城市化水平较低.

表3 安徽省城市化水平综合关联度和综合评判结果Tab.3 Comprehensive correlation degree and comprehensive evaluation result of urbanization level in Anhui province

2.2 城市化空间差异和因素分析

综合评判结果只说明了区域城市化水平所处的基本状态，但不能反映城市化发展的空间差异和驱动因素，为了明确不同评价指标在安徽省各区域城市化发展中的贡献，进行了不同指标分异信息评价.利用公式(7)得到单指标关联度评判结果见表4.

表4 安徽省区域单指标关联度评判结果Tab.4 Evaluation result of regional single index correlation degree in Anhui Province

合肥市、芜湖市和马鞍山市城市化水平最高，作为安徽省城市化和工业化的重点区域，随着经济的快速发展和产业转型，城市化水平还将有较大变化.合肥市是安徽省的省会城市，因经济基础好、交通便利和政策优势具有较强的经济要素吸引力;芜湖市位于皖江中段，腹地广阔，是全省重要的物流中心和制造业基地，可以很好地带动皖中区域的经济发展，对安徽省来说具有优先发展权，形成了合肥-芜湖双核发展布局;马鞍山市是安徽连接长三角的桥头堡，毗邻南京，水陆交通便捷，矿产资源丰富，工业发达.因此，三市国民生产总值在安徽省占有重要地位(2017年居全省前三位)，城市基础设施和社会服务水平较高，较快的促进了城市化水平的提高.它们在人口城市化、经济城市化、社会城市化等因素上基本都处于高或较高城市化状态，但因人口大量聚集，城市用地供需矛盾，影响了城镇居民住房和人均道路面积，导致住房紧张、房价升高和道路拥挤，且城市绿化水平有待进一步增强.

城市化水平较高的城市是蚌埠市、铜陵市、安庆市和黄山市.就城市化影响因素而言，铜陵市人口城市化总体较高，黄山市相对较低;铜陵市和安庆市经济城市化因素贡献较大，黄山市和蚌埠市较低;4市社会城市化大多数指标处于较高状态;空间城市化安庆市和黄山市相对较高.蚌埠市作为皖北地区的中心城市、“合—芜—蚌”自主创新综合实验区城市和安徽省重要的交通枢纽城市，应充分利用各种优势，加大投资，大力发展物流、商贸和服务业，同时不断增强城市综合实力和吸引力，广纳人才，提高人才质量.黄山市作为安徽省典型的旅游城市，服务业发展水平高，对区域城市化起到重要作用，受户籍城乡二元结构影响，人口城市化水平并不高.而且，经济因素成为城市化发展的短板，经济因素物元评判得分较低.因此，黄山市社会经济发展应两条腿走路，加大工业投资，提升工业化水平，以工业化推动城市化水平.铜陵市是重要的矿产资源城市，工业发达，经济发展在安徽省占有重要位置，二产从业人员比重大，促进了城市化的发展，但社会城市化发展速度缓慢，尤其城镇居民年人均可支配收入(X10)、城镇居民人均消费性支出(X14)、人均消费零售额(X11)和人均生活用电量(X16)等都处于中低水平状态，因此，要加强城市基础设施建设，提高城市服务水平，增强城市集聚性.

经济相对落后的淮北市、亳州市、阜阳市等9地市城市化水平较低.由于受到区位和经济基础等因素的制约，近年来该区域经济发展缓慢.从对城市化发展水平的贡献来看，各城市还存在一定的差异.其中，淮北市、淮南市依据煤炭资源、煤炭工业和滁州市因毗邻长三角，经济发展相对较快，工业基础较好，二三产业相对发达，二三产业从业人员比重(X2)、二三产业GDP比重(X5)和人均工业产值(X6)都处于较高城市化状态.皖北地区是安徽省传统的农业大区，地势平坦，农业发达，劳动力资源丰富，但二三产业比重偏低，劳动力消化和城镇化吸收能力小，不能实现劳动力的就业转移，导致大量的剩余劳动力向经济发达地区输出，造成区域经济空心化，尤其亳州市、宿州市和阜阳市三市劳动力输出占区域总人口的15% 以上［22］.三市的人口城市化率(X1)和二三产业从业人员比重(X2)都处于低城市化状态;经济城市化指标均处于低城市化或中等城市化水平.这些城市今后应注重经济结构调整，积极推进农业现代化进程，利用资源优势，大力发展第三产业，吸纳剩余劳动力，提高人口城市化水平.皖南和皖西山区利用当地丰富的红色资源、山区优势积极培育旅游业发展，以此带动服务业和相关产业的发展，提高区域经济水平和人口城市化进程.

3 结论

利用安徽省2016年统计数据，从人口、经济、社会和空间城市化4个方面选取20个指标构建了安徽省城市化水平的评价指标体系，运用可拓物元模型对安徽省及16地市进行城市化水平评价，得到如下结论:

(1)安徽省平均城市化水平关联度K3(X)=0.259最大，属于较高城市化水平，但安徽省城市化水平总体偏低，与普通概念上的人口城市化水平差距较大;安徽省及各地市城市化发展水平区域差异明显，根据物元模型关联度，有些城市达到了相应的隶属级别，符合标准要求，但距标准上限还有较大距离，城市化水平发展空间较大;安徽省城市化发展水平与区域经济发展程度具有高度一致性;不同城市城市化影响因素存在一定的差异.

(2)物元方法被引用到城市化水平评价，与传统评价方法相比，该方法不仅可以得到城市化评价结果，看出评价结果对于某个等级的隶属程度，而且，还能获得单个指标的评价信息，从而确定每个指标的水平状态和影响程度等分异信息，使评价结果更加客观、准确.但该方法还在探索阶段，如城市化评价等级划分、指标权重系数的确定还需进一步研究.