长三角地区城乡融合发展水平评价与空间演变分析

2021-08-28 02:05钱力张轲
关键词:长三角地区城乡融合

钱力 张轲

摘要:基于长三角地区2010—2018年的原始数据,利用改进的熵值法,对长三角地区城乡融合发展水平进行评价,同时引入莫兰指数对空间变化进行分析,利用ArcGIS探究空间演变。研究结果表明:长三角地区城乡融合水平整体上呈现一个缓慢平稳上升的态势;长三角地区各维度融合度差异明显,其中经济融合度最高,空间融合度最低;各地区间城乡融合水平差异显著;长三角地区城乡融合水平在空间上有负相关性,集聚效应不明显。据此,提出加快长三角一体化发展步伐、推动区域协同合作、优化空间布局、促进资源互动共享等对策建议。

关键词:长三角地区;城乡融合;空间演变;莫兰指数

中图分类号:F126

文献标识码:A

文章编号:1673-5595(2021)04-0031-09

一、引言

改革开放以来,国家为了促进农业和农村的发展,出台了大量相关政策。然而乡村地区发展长期滞后,城乡资源要素双向流动不畅,区域经济发展不平衡,城乡差距不断拉大[1],乡村生态和经济建设短板明显[2],乡村发展深层次问题仍有待解决。党的十九大报告中提出的乡村振兴战略有利于解决城乡发展不平衡问题,它的内容和实施路径是城乡融合发展。[3]实施城乡融合战略,可以解决城市与乡村差距“纵向-融合性”的发展问题,从“城乡二元结构的固化”到“城乡统筹”“城乡一体化”再到“城乡融合”的演变,反映了对城乡关系认知的不断深入。[4]

长三角地区依靠地域优势和国家特殊优惠政策,实现了经济发展的历史性跨越,成为了带动全国经济的重要引擎。[5]长三角地区作为全国经济发展最活跃、开放程度最高、创新能力最强的区域之一,以不到4%的国土面积,创造了全国25%的经济总量。长三角地区城市经济发达,农村占地面积广阔,但乡村空间土地利用效率不高,城乡差距较大。因此,加快推进长三角地区城乡融合发展、共享发展,既是大势所趋,也是内在要求。在此背景下,国家正积极推动长三角一体化发展,实施区域协调发展战略,发挥区域内各地区的比较优势,积极提升其在经济格局的量级。城乡融合是长三角一体化的重要内容,城乡差距是形成长三角地区空间差异的源头,长三角地区一体化发展需要对城乡融合予以高度重视。因此,研究长三角地区城乡融合发展水平与空间演变,对该地区城乡融合的发展及区域一体化都有着重要的意义。

二、文献综述

为解决“三农”和城乡差距问题,我国先后颁布了新农村建设、城乡一体化、新型城镇化、美丽乡村建设等系列政策[6],但长期的“输血”在原有的“城市偏向”下并没有解决乡村深层次的问题[7]。近年来,随着经济的高速增长,城乡差距显著拉大,带来了一系列的经济和社会问题。[8]在此背景下,党的十九大创造性地提出了乡村振兴战略,重振乡村经济和其自主发展的愿景。实施乡村振兴战略首先应重新审视城乡关系,空间社会学认为由于长期沉浸在二元体系弊端下,城乡在生态、经济、教育、福利与空间的联系方面发展不均衡[9],这就需要依靠城乡融合的基本路径,使城乡内外协同发展、要素精准对接[10]。要实现城乡资源能够双向顺畅流动,建立更加稳定的长效增长机制,就要深入推进城乡融合发展战略的实施。系统论认为,城乡系统的复杂性和多元性决定了城乡融合不仅是经济上一维的融合,还是人口[11]、空间[12]、社会[13]、环境[14]等多维度的融合。经济地理学指出城乡融合有别于传统经济学的认知,仅在时间维度探索城乡融合的过程是脱离现实的,要对地理空间承载方面重视起来,而不是搭建“空中楼阁”。基于城乡融合的丰富内涵,国内外学者对城乡融合评价展开了系列研究,主要有采用层次分析法为代表的主观赋权法[15]和熵权法[16]测度。如,张海朋等从经济发展、社会生活、生态环境、人口、空间维度研究大都市区城乡融合系统的耦合协调[17];刘融融等从土地和资本的融合方面研究西北地区城乡融合发展的时空特征[18];周凯等从生产力、生产关系、制度和历史发展因素方面构建城乡融合评价指标体系对中国城乡融合进行分析。[19]在研究城乡融合时序特征的基础上,还有学者引入空间维度探究城乡融合发展水平空间演变特征,主流方法有空间分析及景观分析[20]、趨势面分析和莫兰指数[21]等,进一步探索了城乡融合水平的空间分布格局。

关于长三角地区城乡融合研究的文献较少,已有文献主要集中在城乡问题的相关研究上。对长三角地区城乡居民收入差距的研究,主要采用核密度估计法分析长三角地区城乡居民收入差距的演变趋势[22]、结合泰尔指数探究影响因素[23]、基于收入差距扩大的现状和原因提出政策建议[24]。对长三角地区城乡一体化的研究,主要利用均方差决策法和层次分析法两种不同的评价方法,通过比较监测长三角地区城乡一体化水平与进程,量化各地区城乡统筹情况,提出具体对策促进农村经济发展[25-26]。此外,还有学者结合长三角地区城乡融合与经济发展一体化进行研究,测评经济发展一体化的现状并提出城乡融合建议措施。[27-28]

综上所述,国内外学者越来越关注城乡融合发展问题,相关研究取得了一定成果,但现有文献鲜有关于长三角地区城乡融合的研究,关于长三角地区城乡发展的空间研究也较少。由于城乡融合主流的测度方法主观性较大,做时序分析有欠缺,因此,本文采用改进的熵值法,构建包括经济、社会、生态、文化、空间五个维度的城乡融合水平评价指标体系,测算长三角地区城乡融合水平,同时引入莫兰指数并利用ArcGIS探究长三角地区的空间演变特征,为长三角地区城乡融合发展及相关研究提供借鉴与参考。

三、模型构建

(一)模型设定

1.改进的熵值法

熵值法最大的特点是直接利用决策矩阵给出的信息计算权重,但缺点是没有引入决策者的主观判断。因此,在此基础上对熵值法进行改进,利用主客观结合的赋权方法测算城乡融合水平。

(1)假设多属性决策矩阵

M=A1A2Aix11x12…x1jx21x22…x2jxi1xi2…xij(1)

式中:M为各年份该地区在j属性下的城乡融合水平概况;Ai为第i年该地区的城乡融合状况;xij为第j个属性下第i个方案对应的指标值。

利用Pij=xij∑mi=1xij计算第j个属性下第i个方案Ai的贡献度,其中,m为方案个数。

(2)利用Ej计算所有方案对属性Xj的贡献总量,dj计算差异系数。

Ej=-K∑mi=1PijlnPij  (2)

dj=1-Ej  (3)

式中:常数K=1lnm,这样0≤Ej≤1,即Ej最大值为1,由Ej可看出所有方案差异,据此来决定权系数的大小;dj为第j属性下各方案贡献度的一致性程度。

(3)计算各属性权重

Wj=dj∑nj=1dj  (4)

式中:n为属性个数。

(4)m位专家根据自身的知识和以往的经验,对城乡融合指标体系中的指标权重λj进行主观估计。结合上述得到的客观权重Wj对主观权重λj进行修正,最终确定权重W0j。

W0j=λjWj∑nj=1λjWj  (5)

(5)计算综合得分

Z=Pij·W0j   (6)

2.莫兰指数(Morans I)

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和局部Morans I,前者考察的是整个样本空间聚集情况,后者是局部空间分布特征。通过对局部Morans I以可视化的方式呈现,可得到Morans I散点图。

(1)全局莫兰指数(Global Morans I)

I=n∑ni=1∑nj=1ωij·∑ni=1∑nj=1ωij(xi-)(xj-)∑ni=1(xi-)2=

∑ni=1∑nj=1ωij(xi-)(xj-)S2∑ni=1∑nj=1ωij(7)

S2=1n·∑ni=1(xi-)2  (8)

式中:n为区域单元总数;xi和xj为随机变量x在地理单元i和j上的属性值;为n个空间单元样本属性值的平均值;ωij为地理单元相互之间邻接关系的权重矩阵。

(2)局部莫兰指数(Local Morans I)

第i个地区的局部莫兰指数为

Ii=ZiS2∑nj≠iωijZj  (9)

式中:Zi=yi-,Zj=yj-,S2=1n∑(yi-)2,ωij为空间权重值;n为研究区域上所有地区的总数;yi为第i个地区的城乡融合水平。

(3)全局Morans I和局部Morans I之间的关系为

I=∑iIin (10)

(二)指标体系构建

根据城乡融合的内涵和机理并参考相关文献[29],依据系统性、科学性、可行性原则,从经济、社会、生态、文化、空间融合五个维度出发,选取包含二元比对系数、城乡居民消费比等在内的20项指标,构建城乡融合发展水平评价指标体系,见表1。鉴于城乡融合不仅是目标,也是状态,更是过程,因此将指标类型划分为“城乡差别”的对比类、“城乡互动”的动力类、“城乡现状”的状态类三类。

经济融合维度划分为4个二级指标,均为对比类指标;社会融合维度划分为3个二级指标,城乡床位数为对比类指标,城乡职工基本养老保险覆盖率、城乡失业参保人数保险覆盖率为状态类指标;生态融合维度划分为5个二级指标,建成区绿化覆盖率为状态类指标,工业二氧化硫排放量、工业氮氧化物排放量、工业烟(粉)尘排放量、城乡生活垃圾无害化处理率均为动力类指标;文化融合维度划分为4个二级指标,文化传播、科技创新、城乡每十万人口拥有受教育人口均为动力类指标,离婚率为状态类指标;空间融合维度划分为4个二级指标,其中城市空间扩张、城乡人口密度比、人口城镇化率为状态类指标,城乡互联网用户率为动力类指标。

(三)數据来源及说明

本文选取的指标数据来源于《中国城市统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国统计年鉴》、各地政府工作报告。以长三角地区为研究对象,基于2010—2018年的面板数据,构建指标体系框架。在进行实证分析之前,首先要对数据进行正向化、标准化处理。

指标体系中有些指标对城乡融合水平的影响是正向的,有些是逆向的,正向指标的值越大,逆向指标的值越小,说明城乡融合水平越高。因此在分析之前需要对逆向指标正向化处理,公式为X′=Xmax-XAXmax-Xmin。X′为正向化处理后的数据;XA为逆向指标;Xmin为样本中的最小值;Xmax为样本中的最大值。

选取的指标存在度量单位差异,因此要消除量纲不同带来的影响就要进行标准化处理。公式为X″=XB-XminXmax-Xmin。X″是标准化处理后的数据;XB是正向原始指标;Xmin为样本中的最小值;Xmax为样本中的最大值。

为直观地了解数据的结构,需要对数据有一个整体的度量,对数据进行描述性统计分析,见表2。

可以看出,产业产值比重对比、工业二氧化硫排放量、工业氮氧化物排放量、工业烟(粉)尘排放量的极值差距很大,其他指标极值差异程度较小;由平均值可以看出指标数据的一般水平,其中产业产值比重对比数值相比其他对比类指标较大;每十万人口拥有受教育人口的标准差高达892.97,反映出样本值具有较大的差异性,数据离散性更高。

四、实证分析

(一)城乡融合水平总体评价

基于长三角地区2010—2018年的原始数据,测算各维度得分和综合得分,对长三角地区城乡融合发展水平进行评价,见表3。

可以看出,长三角地区城乡融合水平整体上呈现一个缓慢平稳上升的态势。在2014年之前城乡融合水平处于波动状态,有增有减,在2011年城乡融合水平达到极小值(0.090 6),在2014年达到极大值(0.096 1),较2011年城乡融合水平增长了6%;2015年以后城乡融合水平呈现稳步增长的态势,之后每年以0.60%、1.27%、0.52%的速率增长,在2017年增长速率达到极大值(1.27%)。

从各维度上看,长三角地区各维度融合度差异明显,在经济方面融合度最高,在社会和空间方面融合度较低。经济融合从2010年的0.019 0跃进到2018年的0.023 5,增加了23.7%;社会融合在2010年为0.007 7,2018年为0.010 8;空间融合由最初的0.026 1降低到2018年的0.016 9;文化融合由最初的0.019 0到2018年的0.021 4,增加了近12.6%;生态融合得分一直在0.023 0上下浮动,变化稳定。

(二)各地市城乡融合发展水平评价

基于长三角地区各地市2018年的原始数据,利用改进的熵值法,测算各维度得分和综合得分,对各地市城乡融合发展水平进行分析,具体见表4。

从综合得分排序来看,各地区间融合水平差异显著。41个城市城乡融合水平居于长三角地区前十位的上海市有1个、浙江省有6个、江苏省有3个、安徽省有0个。其中上海市综合得分排名第1,是排名第41位的淮安市的近5.77倍;浙江省各市平均排名12.36,其中绍兴市城乡融合水平居于浙江省第1,是居于省末位的丽水市的近4.46倍;安徽省各市平均排名24.94,其中安徽省内城乡融合水平最高的合肥市是省末位黄山市的1.91倍;江苏省各市平均排名25.00,其中苏州市城乡融合水平是淮安市的近4.17倍。

从各维度来看,经济融合效度最高,空间融合效度最低。上海、江苏、浙江的经济融合度较高,空间融合度较低,综合得分排名靠前,安徽省的经济融合度仅有上海的1/10,虽然空间融合度是其他省份的兩倍左右,但综合得分排名位列省份末位,城乡融合水平较其他省份不高。排名前十的城市在经济融合方面得分高,在社会、生态和文化方面得分排名也不低,其综合得分就高,而排在后面的城市在空间融合方面得分高,但是综合排名却不高,可见效度不如社会、生态和文化融合,更不如经济融合。例如,上海市的经济融合得分较高,虽然在空间融合得分仅有0.002 8,但其综合得分排名第一,而马鞍山市的空间融合得分高达0.007 1,是上海市的2.54倍,但其经济融合得分0.002 5仅是上海市的约1/16,排名靠后,位列第19。

五、城乡融合发展水平空间演变

基于城乡融合的丰富内涵,在社会经济资源高强度流动的背景下,区域城乡发展可能存在着紧密的关联,因此,运用空间统计学方法进一步分析长三角地区城乡融合水平空间分布特征。利用ArcGIS软件探究城乡融合水平的时空演变,以2010年、2012年、2014年、2016年、2018年为代表性年份,分析长三角地区城乡融合水平空间分布情况,见表5。

由表5可知,长三角地区东北部沿海地区城乡融合水平相对较高,而西南部相对较低。随着时间变化,空间分布格局由“水平较低,差距明显”向“水平升高,差距缩小”转变。2010年长三角地区城乡融合水平差距明显,东部沿海地区的城乡融合水平较西部地区高,排名第一的上海市城乡融合水平是排名第四的安徽省的近2倍;2012年长三角地区内各地区城乡融合水平较2010年有增有减,总体来看各地区城乡融合水平差距在缩小;2014年长三角地区仅有上海市的城乡融合水平升高,其他地区则略微降低,城乡融合差距进一步缩小,排名第一的上海市城乡融合水平是排名第四的浙江省的1.78倍;2016年长三角地区城乡融合水平除安徽省外,其他地区的城乡融合水平均有所上升;2018年长三角地区除浙江省外,其他地区城乡融合水平较2016年均有所上升,区域内城乡融合水平差距也进一步缩小,排名第一的上海市城乡融合水平是排名第四的浙江省的约1.82倍。

为进一步探索空间演进特征,引入全局莫兰指数考察整个样本空间聚集情况,并检测是否出现异常值并进行相应分析,见表6。

由表6可知,2010—2018年长三角所有地区的属性值在空间上有负相关性,即属性值越大(小)越不容易聚集在一起。其中2012年出现极小值(-0.326),此时长三角地区城乡融合水平虽然较高,但是差距明显,出现极化现象;2016年莫兰指数相对前后来说值极大,此时城乡融合依然存在一定的差距、无明显集聚效应,后随着时间推移莫兰指数出现逐渐变大的趋势,城乡融合水平差距在慢慢缩小。

为进一步探究空间聚集现象的具体位置,引入局部莫兰指数进行分析,利用stata探究局部莫兰及其散点图,见图1。

从长三角地区三省一市Moran散点图的分布和其变化可看出,第二、四象限的点明显多于第一、三象限的点,其中第二象限LH(极化效应)区和第四象限HL(落后过渡)区始终是主导,第一象限HH(扩散互溢)区和第三象限LL(低速增长)区内点数很少。近年来,上海、江苏稳定处在HL区,浙江稳定在LH区,安徽稳定在LL区。从各类型空间分布重心变化看,HL区由江苏扩散到江苏和上海,上海由HH区和HL区边界转移到HL区,安徽由LH区和LL区边界转移到LL区。由此可见,区域协调发展的潜力巨大。

六、结论与建议

(一)研究结论

基于长三角地区2010—2018年的原始数据,利用改进的熵值法,对长三角地区城乡融合发展水平进行评价。同时引入莫兰指数,利用ArcGIS对空间演变情况进行分析。

长三角地区城乡融合水平整体上呈现一个缓慢平稳上升的态势。在2014年之前城乡融合水平处于波动状态,有增有减,2015年以后城乡融合水平呈现稳步上升的态势,在2017年增长速率达到极大值(1.27%)。

长三角地区各维度融合度差异明显,其中经济融合度最高,空间融合度最低。2010—2018年长三角地区经济融合增加了23.7%,文化融合增加了近12.6%,社会融合由最初的0.007 7到2018年的0.010 8,生态融合得分一直在0.023 0上下浮动,变化稳定,空间融合由最初的0.026 1降低到现在的0.016 9,各维度融合差异显著。上海、江苏、浙江的经济融合度较高,空间融合度较低,综合得分排名靠前,安徽省综合得分排名位列省份末位,城乡融合水平较其他省份偏低。

各地区间融合水平差异显著。41个城市城乡融合水平居于长三角地区前十位的上海市有1个、浙江省有6个、江苏省有3个、安徽省有0个。其中上海市综合得分排名第1,是排名第41位的淮安市的近5.77倍;浙江省各市平均排名12.36,其中绍兴市城乡融合水平居于浙江省第1,是居于省末位的丽水市的近4.46倍;安徽省各市平均排名24.94,其中安徽省内城乡融合水平最高的合肥市是省末位黄山市的1.91倍;江苏省各市平均排名25.00,其中苏州市城乡融合水平是淮安市的近4.17倍。

长三角地区城乡融合水平无明显空间集聚效应。纵观2010—2018年长三角地区城乡融合水平的全局莫兰指数可知,所有地区的属性值在空间上都有负相关性,低值被高值包围,高值相邻低值,属性值越大(小)越不容易聚集在一起。其中,东北部沿海地区城乡融合水平相对较高,而西南部相对较低,随着时间变化,长三角地区城乡融合水平空间分布格局由“水平较低,差距明显”向“水平升高,差距缩小”转变。

(二)对策建议

(1)加快长三角一体化发展步伐。长三角地区城乡融合水平整体上呈现一个缓慢平稳上升的态势,要快速提高城乡融合水平就要积极推进长三角地区一体化发展,深化地区间分工合作,协同打造地标性世界级产业集群,引导各地区根据各自产业基础和优势打造具有核心竞争力的主导产业,其他产业围绕主导产业,形成优势布局,推动创新链与产业的深度融合,推动创新平台的区域共享和各类创新主体的协同发展。

(2)推动区域协同合作。长三角各地区城乡融合水平差异显著,要充分发挥地方政府对城乡融合的积极推动作用,同时要避免过度干预造成城乡资源配置错位扭曲的行为,紧扣长三角一体化,推进杭州都市圈要素配置和联动互融,全面提升城市综合能级和核心竞争力,携手拓展市场、进行行业内的紧密合作,协同推进跨区域廊带建设,共同推进社会治理。

(3)优化空间布局。由于长三角地区的属性值在空间上有负相关性,无明显集聚效应,因此需要发挥中心城市的辐射带动作用,提升城乡互动发展水平,构建合理的空间布局,形成互通流畅的要素交往机制,强化乡村基础设施建设和配套公共服务,扭转生产要素单向流动的局面,推动教育、医疗、交通等均等化服务,促使资本、人口等生产要素在城乡区域间互通。

(4)促进资源互动共享。长三角地区各维度融合度差异明显,其中经济融合效度最高,空间融合效度最低,要積极转变唯经济的区域发展思维,从空间、社会、生态等方面多维度重新审视城乡融合的内涵,加强资源互动共享,在保持经济融合高水平的基础上注重加强其他维度的融合,进一步推进乡村振兴和城乡融合发展。

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责任编辑:韩国良

Evaluation and Spatial Evolution Analysis of Urban-Rural Integration Development Level in Yangtze River Delta Region

QIAN Li, ZHANG Ke

(School of Economics, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu, Anhui 233030, China)

Abstract:Based on the original data of the Yangtze River Delta from 2010 to 2018, the improved entropy method is used to evaluate the development level of urban-rural integration in the Yangtze River Delta. Meanwhile, Moran index is introduced to analyze the spatial change, and ArcGIS is used to explore the spatial evolution. The results show that: firstly, the level of urban-rural integration in the Yangtze River Delta presents a slow and steady upward trend; secondly, there are obvious differences in the integration degree of different dimensions in the Yangtze River Delta, among which the economic integration validity is the highest and the spatial integration validity is the lowest; thirdly, there are significant differences in the level of urban-rural integration between different regions; fourthly, the level of urban-rural integration in the Yangtze River Delta region is negatively correlated in space, and the agglomeration effect is not obvious. On this basis, this paper puts forward some countermeasures and suggestions, such as speeding up the integration of Yangtze River Delta, promoting regional cooperation to play a synergistic effect, optimizing the spatial layout, promoting the interactive sharing of resources.

Key words: Yangtze River Delta region; urban-rural integration; spatial evolution; moran index

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