四川省城市化效率与经济发展水平的耦合关系

张 彬，王 鑫，蒋蕙如，曹梦莹，唐源媛

(内江师范学院 地理与资源科学学院，四川 内江 641100)

改革开放以来，我国整体城镇化与经济水平呈高速发展趋势，其中城镇化率由1978年的17.92%上升到2016年的57.35%，国内生产总值由10.02万亿元上升到74.64万亿元，但部分地区的增长是以环境的牺牲为代价，主要表现为土地、不可再生能源的滥用及废气、废渣、废水的粗放式排放[1].2017年末，党的十九大会议中明确提出要转变粗放型经济增长模式为集约型经济增长模式，落实好绿色发展理念，推进城市资源型经济的高质量发展[2].如何协调城镇化与经济发展间的关系，同时与环境保护有机结合，实现区域的可持续协调发展，是我国亟待解决的问题.

国内外对于城市化效率的课题研究主要集中于城市发展效率[3]、城市土地集约利用度[4]、城市旅游效率[5]等领域，研究表明人口城市化、教育现代化、土地集约化及第三产业的发展促进城市经济转型，对城市发展效率的驱动性作用明显.在研究方法模型中，裴小兵等[6]主要借助前沿分析法对京津冀地区经济发展水平、城市化效率及耦合关系进行实证分析；孙东琪等[7]通过数据包络分析法分析评价长江三角洲城市化效率，并提出概念模型；武翠芳等[8]在“一带一路”倡议背景下，利用非参数分析法、熵权法对甘肃省城市化效率、经济发展水平进行度量.综上所述，国内外学者基于不同方向、方法对城市化效率进行研究，但总体来说对城市化效率与经济发展水平耦合关系的研究较少，研究区域多为发达地区，对欠发达地区缺少参考性；其次，研究方法模型趋于单一，未考虑投入要素产生的非期望产出，投入产出变量松弛.

目前，关于四川省城市化效率与经济发展的研究课题较为广泛，关于两者的耦合度研究暂无学者涉足.本文将结合Super-SBM模型，充分考虑非期望产出因子，对四川省城市化效率与经济发展水平进行测度，定量分析城市化效率指数、经济发展水平指数及耦合度指数变化趋势，为四川省城市未来发展提供参考.

1 研究区概况及数据来源

1.1 研究区概况

四川省位于97°21′～108°31′E，26°03′～34°19′N之间，是中国西部核心腹地，内衔成都平原与四川盆地，西依川西高原，东连川东平行岭谷和川中丘陵.全省地势西高东低，河流众多，长江水系发达，动、植物及水、矿资源丰富.政辖区面积为4.86×105km2，约占全国面积的5%，包括成都、绵阳、德阳等各地级市及阿坝、甘孜、凉山3个自治州.截至2017年，四川省年末总人口为8.302×103万人，常住人口城镇化率达50.79%，实现地区生产总值36 980.2亿元.从经济区位角度，四川省是西部大开发的代表性省市，重塑中国经济地理的重要布局之一，也是支撑“一带一路”国家战略的互联互通枢纽和经济腹地.

1.2 数据来源

数据来源于2000—2016年《四川省统计年鉴》，《四川省各市国民经济与社会发展统计公报》，中国统计信息网等，选取2000、2005、2010和2016年四个时间点进行分析.由于凉山彝族自治州、阿坝藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州三个自治州数据缺失，在新型城镇化进程中不具备典型性，因此暂不对其进行相关研究.

2 研究方法

2.1 Super-SBM模型

Super-SBM(Slack Based Measure)模型于2002年由Tone K提出，是超效率与SBM模型结合的一种非径向模型[9-10].相比一般径向的CCR(Charnes Cooper Rhodes)、BCC(Banker Charnes Cooper)等DEA模型，SBM模型考虑到非期望产出及投入产出因素松弛变量问题，统计分析结果更科学、客观.基于规模报酬不变的非期望产出测度城镇化效率，模型如下：

(1)

(2)

式中：ρ代表城市发展效率值；x，yd，yu分别代表投入、期望产出及非期望产出值；λ代表投入产出权重(λ>0)；w-,wd,wu分别代表投入、期望产出及非期望产出的松弛变量.目标函数ρ关于w-，wd，wu严格单调递减，且0<ρ<1.当且仅当ρ=1，即w-=0,wd=0,wu=0时，DUMk为SBM有效，ρ<1时，表明生产单元效率存在损失，需要优化投入-产出系统结构及非期望产出量.

2.2 熵值法

熵是对不确定性的一种度量，与信息量成反比，与不确定性成正比.熵值法是确定某一事件的随机性与无序度，或判断某指标数据的离散程度的一种客观赋权法，其最大的优势是直接利用决策矩阵给出的信息进行权重计算，不引入决策者的主观判读，客观反映指标信息熵的效用价值，过程精确、严谨，应用广泛[11].为保证结果真实性与有效性，选用指标均需满足KMO统计量、Bartlett＇s球形检验，KMO>0.6、P=0.0001，初始因子方差累计贡献率达到85%以上[12-13].

2.3 耦合度模型

耦合原是物理学概念，指两个及以上物体或系统在相互作用条件下对彼此的影响[8].耦合度即描述了他们之间的影响程度，具体计算公式如下：

(3)

式中：U(0

2.4 指标体系构建

将四川省各地级市作为决策单元，评价城市化效率情况.分别从投入与产出两角度，将劳动力、土地、资本确定为投入要素，选取固定资产投资总额等为投入系统指标，城市化率、非农产业生产总值为期望产出指标，工业污水排放量为非期望产出指标[6-8]，具体如表1所示.评价经济发展水平时，选取人均地区生产总值、人均财政一般预算收入、非农业产值比重等14个指标，构建经济发展水平评价指标体系.

3 结果分析

3.1 城市化效率分析

综合技术效率是纯技术效率与规模效率的集中体现，若综合效率值小于1，表明投入产出未达到最优效率，即投入未能完全转化为最大产出；若综合效率值等于1，表明投入产出刚好实现最优效率，即投入正好转化为最大产出；若综合效率值大于1，表明投入产出超过了最优效率，即该地区再等比例增加投入，效率值维持在1以上.

表1 城市化效率投入产出评价指标体系

基于式(1)和式(2)计算出城市化效率指数，绘制四川省各地级市2000—2016年城市化综合效率指数变化(见图1)及城市化效率的城市数目变化(见图2).结合各地级市城市化综合效率指数、综合效率指数变化图分析，2000—2010年，乐山、攀枝花、德阳、广元、内江、广安、遂宁7市在“十五”及“十一五”期间的综合效率表现为上升走向，其余11市表现为下滑走向；2010—2016年，乐山、德阳、自贡、绵阳、广元、雅安、资阳、眉山8市在“十二五”期间的综合效率表现为稳定递增，其余10市表现为逐年递减，其中成都市进入城市化发展的结构转换阶段，受地区非均衡发展的影响，出现发展动力不足的问题，遭遇要素供给瓶颈；巴中、南充等市交通便利度欠缺，人民消费结构变化的同时尚未找到集中增长点，城市化水平普遍偏低.

图1 2000—2016年四川省18地级市城市化综合效率指数变化

图2 2000—2016年四川省城市化效率3类城市的数目变化

由图2可知，2000年四川省综合效率大于1的城市占61%，截至2016年，综合效率大于1的城市占50%，表明地级市的城市化建设投入产出结构不合理，存在投入冗余和非期望产出的非均衡发展问题，城市经济规模由协调状态转变为不平衡、不协调状态.整体来看，2000—2016年四川省各地级市综合效率指数大于1的城市数目经历了降低—平稳—降低—上升的过程，整体呈下降趋势；规模报酬递减的城市数目经历了大幅下降—急剧上升—小幅下降的过程，总体表现为上升趋势；规模报酬递增的城市数目经历了大幅上升—急剧下降—小幅上升的过程，总体表现为下降趋势.通过统筹分析，四川省规模报酬递减的城市明显多于规模报酬递增的城市，减少投入水平的冗余量成为实现城市化效率提升的重要措施.

3.2 经济发展水平时空分析

运用熵值法，利用决策矩阵信息进行权重测算，结果如表2所示.通过SPSS 17.0主成分分析法测算2000、2005、2010、2016年四川省各地级市的经济发展水平指数.为便于动态计量分析，将主成分分析过程中负数据进行3σ原则变换，即数据统一加3S来增加分级的极差和数量[14].

表2 经济发展水平综合指数的测算权重

结合各地级市经济发展水平综合指数绘制2000、2005、2010、2016年四川省各地级市经济发展水平综合指数的水平变化情况(见图3).

图3 2000—2016年四川省18地级市经济发展水平变化

分析结果如下：

(1)从时序特征来看，四川省整体经济综合指数上升幅度明显.2005年全省经济发展综合指数与2000年相比提高了0.6，变化显著.在西部大开发战略背景下，多数城市经济发展水平指数呈现出直线上升的良好态势，攀枝花凭借资源优势和政府长期且巨大的综合投入，经济增长速度远超过全省平均值.2005—2010年，受全球化金融危机影响，成都等经济基础较好的城市经济水平有所下降，平均指数基本保持不变.2010—2016年，各地级市的经济发展综合指数呈现小波浪起伏变化趋势，“十二五”规划过渡到新常态发展期间，各地级市开始注重城市生态环境，经济发展重心由产业升级向产业优化转移，加快发展特色产业体系.

总体来看，2000—2016年，四川省多数地级市的经济发展综合指数都呈现出上升—下降的变化规律，表明省内经济发展受国家地方政策及外界经济环境影响较大，缺乏相对稳定的产业链或还未形成稳定的区域性增长极.

(2)从空间分布格局来看，近16年四川省各市已从区域极不均衡发展逐步转化为较均衡性发展.2000—2005年四川省东南片区城市群的经济以成都市为核心，呈点轴式分布向北发展；2005—2010年，川东部沿线的个别城市经济发展水平相对下降；至2016年，四川省东北、东南片区的城市经济发展水平提升明显，经济发展水平较好的城市在地理位置上表现出集中性，区域间的经济发展不均衡现状得到改善.

3.3 城市化效率与经济发展水平耦合分析

由式(3)计算出经济发展水平与城市化效率的耦合指数，耦合度越大，表明研究因子间关系越协调，效果越理想，反之相反.依据耦合指数绘制2000—2016年四川省各地级市耦合度的变化趋势(见图4).利用ArcGIS 10.0的自然断点法将耦合度指数划分为低度耦合、中度耦合、较高耦合与高度耦合4种类型，得出四川省各地级市耦合度空间分布情况(见图5).

图4 2000—2016年四川省18地级市城市化效率与经济发展水平耦合度变化

由图4、图5可知，2000—2016年四川省高度耦合城市数量变化幅度较小，较高耦合度城市数量呈螺旋下降趋势，中度耦合城市数量经历稳步上升后又回到初始值，低度耦合城市数量表现为波动型上升，在空间上表现为集中—分散—集中.2000—2010年，高度耦合城市减少1个，较高耦合度城市减少1个，中度耦合城市增加2个，低度耦合城市数目不变，表明全国性经济体制改革、西部大开发政策利于四川省整体经济发展水平与城市化率的提升，而耦合度与经济水平、城市化效率的发展呈反比，即后两者间为非协调发展；2010—2016年，高度耦合城市增加1个，较高耦合度城市减少1个，中度耦合城市减少2个，低度耦合城市增加2个，表明各市在“十二五”与“一带一路”政策作用下，部分地区的城市化进入转型阶段，经济发展速度放缓，城市化效率与经济发展水平参差不齐，耦合度与经济水平、城市化效率的发展呈正比，即城市化效率与经济发展间协调发展.

从图5分析可知，四川省高度、较高耦合度城市主要集中于以成都市为中心的横纵轴线上，表现为集中—分散—集中的变化趋势；中度耦合城市成片分布于四川省东北片区，分布广度随时间而扩大；低度耦合城市分布相对分散，在空间上表现出较大的波动性.雅安、内江、攀枝花、眉山、德阳、乐山、广安、自贡、资阳9市常年保持城市化效率与经济发展水平高度或较高耦合度，其中资阳、内江虽位处成渝连线核心位置，但由于经济总量不大、结构不优，城市发展受到制约，城市化效率及经济发展状况都处于较低水平，实属低值高度耦合；而德阳、乐山受成都带动作用大，经济实力较强，生态环境条件较好，利于城市化效率和经济发展水平的共同协调发展；宜宾、遂宁等中度耦合城市因其城市功能与产业布局不够合理，工业水平较低，经济增长缓慢，城市化效率与经济发展水平协调性较差.低度耦合城市主要有成都、绵阳等5市.成都城市化效率与经济发展水平长期处于领先地位，由于城市化效率的规模效率与纯技术效率的反向发展，其协调度有所下降，具体表现为信息化与工业化的融合度较低、产业布局与人口布局不协调,三次产业互动的发展机制不够完善；巴中、达州、泸州均处四川省边缘，经济长期处于落后水平，城乡界限较明显，城市化效率与经济发展水平不协调.

图5 2000—2016年四川省地级市城市化效率和经济发展水平耦合度空间分布

4 结论及建议

4.1 结论

(1)2000—2016年四川省各地级市实现DEA有效的城市比例均超过半数；各地级市综合效率指数大于1的城市数目经历了降低—平稳—降低—上升的过程，整体呈下降趋势；城市化效率指数整体表现为下降，并在空间上呈现一定的地域特点，排名前列城市主要分布于川东北片区及东南片区.

(2)2000—2016年四川省社会经济发展指数呈现上升—波动下降的趋势.从整体来看，各地级市的经济发展综合指数较2000年有小幅提升，地区间差距逐年缩减，有突破不均衡发展局面的态势.

(3)2000—2016年四川省不同发展阶段的城市化效率与经济发展水平的耦合关系不同.总体来看，耦合指数表现为降低，高度与较高耦合度城市主要集中于以成都市为中心的横纵轴线上.截至2010年，城市化效率与经济发展水平呈正相关关系，相互制约的同时相互促进，2010年后，成都等经济基础良好的城市，首先摆脱城市化效率带来的促进作用，耦合度指数下降明显.

4.2 建议

(1)针对大部分城市加大资源投入规模，将完成产业升级作为提升城市化效率的主体任务，同时提高四川省地区城镇固定资产投资额及非农就业人口两项资源的利用效率.

(2)在四川省经济转型期间，应加快构建省内多极多点发展格局，继续优化产业结构和调整区域布局，提高对国外资金的吸引力及外贸出口额比例，完善各项基础建设，提升人民生活幸福指数及工资水平，最终实现经济建设质与量的飞跃.

(3)在未来经济建设中，推进城市化进程仍是经济发展的主基调，四川省应更加重视城乡一体化、生态一体化、经济一体化等理念，且注重三者间的协调统一，以提升城市化与经济发展间的协调度，实现城市经济可持续发展.