双因素理论下人口城镇化质量时空演变特征——以中原城市群核心区为例

杜 锦， 张 晓

（河南省城乡规划设计研究总院股份有限公司，郑州 450044）

21世纪以来，我国城镇化进程全面加快，但在此过程中出现了一系列问题，如城市规模无序扩张、土地城镇化快于人口城镇化、城乡收入差距过大及生态环境破坏等［1-2］. 随之，国家对城镇化发展提出更高的要求，即实现以人为本的新型城镇化. 人口城镇化是我国新型城镇化质量提升的关键，人口城镇化质量更是科学衡量人们生活水平发展阶段的重要标志，学术界围绕人口城镇化质量的相关方面展开了较多的整体性研究.

目前，国外有关研究主要集中在人口流动与生活质量及生活环境安全关系方面［3-4］，包括人口激增导致城市环境质量恶化［5-6］及人口密度与城市化影响社会流行病［7］等问题. 国内研究普遍关注于人口城镇化的时空格局演化、动态特征、动力机制及影响因素［8-11］、与其他城镇化之间的耦合协调［12-16］等，专家学者们基于视角多元化与方法多样化分析人口城镇化质量与空间、产业、土地城镇化质量的时空耦合差异［17-21］、空间布局特征及衡量标准［22］等. 还有学者研究了人口流动、消费扩大与经济增长对人口城镇化质量的影响［23-24］和人口城镇化进程中的困难及对策方面［25］. 当然，人口城镇化质量水平可以从很多角度开展研究，如城市经济提升、城市环境改善、城市社会发展［21，26-27］，等等. 当前有关人口城镇化质量的研究，基本都是将人口城镇化作为提高城镇化质量的分支或者将人口城镇化作为整体进行研究的，而且在研究中没有对作为最基本概念的人口城镇化质量内涵进行界定与分析，从人口城镇化的质量角度研究其空间格局演变的研究也比较少. 另外，在对中原城市群城镇化（包括人口城镇化）的研究中，基本上都是在关注中原城市群城镇化整个空间的研究，对于中原城市群核心区城镇化（包括人口城镇化及人口城镇化质量）的研究则少有涉及.

基于此，本研究以2000、2005、2010、2015、2019年中原城市群核心区14个地级市为研究对象，从城镇居民生活消费视角刻画人口城镇化质量，依据激励因素与保健因素构建人口城镇化质量指标体系，利用CRITIC法、ArcGIS 与Geoda 软件对其进行可视化分析与表达，分析人口城镇化质量的空间差异及空间格局演变特征，为政府制定提升中原城市群核心区人口城镇化质量选择政策路径提供参考依据.

1 研究区概况

中原城市群空间范围涵盖5省30个地级市，其中核心发展区14个，包括河南省的12个地级市和山西省的晋城市、安徽省的亳州市［28］. 中原城市群核心发展区是中原城市群发展的重中之重，作为中部地区新型城镇化的重要抓手，其人口城镇化质量水平的发展与提高对推动中原城市群的发展具有重要作用. 截至2019年末，中原城市群核心发展区总面积1589 km2，常住人口6939万人，城镇化率55.32%，GDP 3.96万亿元.

2 概念界定、指标体系与研究方法

2.1 双因素理论与人口城镇化质量概念界定

双因素理论最初是美国管理学家赫茨伯格在匹兹堡地区针对工商企业机构的多名会计师、工程师开展调查访问的基础上提出的［29］. 他认为影响人们行为的各项因素可归纳为两类：一是属于工作本身或工作内容方面的，称之为保健因素，易使员工感到不满；二是属于工作环境或工作关系方面的，称之为激励因素，易使员工感到满意［30］. 实证研究表明，该理论划分影响员工工作满意度的各种因素对于激发员工在工作中的积极主动性具有重要理论意义.

城镇居民最有感知的人口城镇化质量显著标志是生活水平本身与生活环境等要素，即城镇居民收入和消费水平的高低，这些指标共同构成了城镇居民对生活质量感到满意与否的影响因素整体. 研究表明，城镇居民的生活消费需求特征对社会经济发展及居民生活质量改善具有显著而又差异的影响［31-32］. 在分析影响城镇居民生活质量的影响因素中，将其划分为影响城镇居民生活质量的保健因素和激励因素，这两类因素彼此独立又相互联系，以不同的方式影响着人们的生活消费行为. 由此，本研究借鉴赫茨伯格的双因素理论，从居民收入和消费方面刻画人口城镇化质量水平，同时相应地将影响人口城镇化质量的因素分为基本生活需要和个人自我实现需要两大类，以此构建人口城镇化质量双因素理论分析框架（图1）.

图1 人口城镇化质量双因素理论分析框架Fig.1 Two-factor theoretical analysis framework of population urbanization quality

基于上述分析，人口城镇化质量是人们对城市生活方式和价值观念的获取程度［20］，但其在计算人口城镇化质量过程中却模糊了城镇化的本质内涵. 本研究认为，在人口城镇化质量的内涵范围界定方面，应不仅仅指城镇人口的城镇化质量［20］，还应包括乡村人口的城镇化质量，基本考虑依据就是无论是原有的城镇人口，还是城镇化的乡村人口，对于一个特定的城镇，都是城镇人口统一体. 因此，人口城镇化质量指的是在城镇化过程中，城镇居民的基本生活需要和个人自我实现需要得到满足的程度，享受到市民化与基本公共服务均等化的程度.

2.2 指标体系与数据来源

基于以上人口城镇化质量的双因素理论分析框架，考虑到指标数据的可获取性、代表性及整体性等，选取城镇居民人均可支配收入和现代城镇家庭居民消费的7项指标共同构建指标体系（表1），分析中原城市群核心发展区人口城镇化质量的时空特征及演变规律.

表1 中原城市群核心发展区人口城镇化质量综合测度指标体系Tab.1 Comprehensive measurement index system of population urbanization quality of the Central Plains Urban Agglomeration core area

本研究数据主要来源于2001年、2006年、2011年、2016年、2020年的《河南省统计年鉴》《安徽省统计年鉴》和《山西省统计年鉴》，部分缺失数据通过地级市的统计年鉴补齐，个别年份的地级市根据其多年平均增长率进行插值，对核心发展区人口城镇化质量进行测算分析.

2.3 研究方法

2.3.1 测度指标权重之CRITIC法与人口城镇化质量指数 CRITIC法由Diakoulaki提出，相较于其他计算客观权重法，它是在各指标间的冲突性以及指标变异大小对权重的影响程度方面具备明显优势的客观权重赋值法［33］. 因此，选取CRITIC法计算中原城市群人口城镇化质量各指标权重. 计算步骤如下：1）以中原城市群核心发展区14个地级市的数据构建原始指标数据矩阵.2）利用离差法对正向化指标进行处理，取值范围［0，1］，处理方法如下：

式中：dij表示第i个地级市的第j项指标；fjmax和fjmin分别表示第j个指标的最大值和最小值.

3）计算指标对比强度σj与冲突度δj. 指标对比强度σj即标准差，是同一指标中不同样本取值之间的差异；δj是第j个指标与其他指标的冲突度. 计算方法如下：

式中：rij表示第i个指标和第j个指标间的相关系数.

4）计算客观权重Wj. 计算方法如下：

5）计算人口城镇化质量指数S. 计算方法如下：

式中：Sij=Wj×dij，Sij是i个地级市j项指标的得分；Pi是各地级市人口城镇化率的值. 人口城镇化质量数值愈大，意味着该地市人口城镇化水平高，人们生活质量改善；而人口城镇化质量数值小，则代表该地市人口城镇化水平低，人们生活质量低下.

2.3.2 人口城镇化质量之区域差异测度 为避免度量单位和均值不同对最终结果的影响，利用变异系数测度中原城市群人口城镇化质量的区域差异程度. 计算方法如下

式中：Cv为人口城镇化质量的变异系数；σi为中原城市群核心区人口城镇化质量的标准差；-fi为中原城市群核心区人口城镇化质量的均值. 变异系数越大，表明区域差异越大.

2.3.3 人口城镇化质量之空间关联分析 采用全局空间自相关分析方法研究城市地理空间单元人口城镇化质量变化的空间集散特征，通常用全局空间自相关指数Moran’sI指数作为检验统计量［34］，公式如下：

式中：xi和xj分别为城市单元i和j的人口城镇化质量指数；n为城市总数；xˉ为中原城市群人口城镇化质量的均值；Wij为城市单元i和j的空间邻接矩阵.I的取值范围介于-1到1之间：I>1，表示空间呈正相关，人口城镇化质量集聚分布；I<1，表示空间呈负相关，人口城镇化质量离散分布；I=0，表示不具有相关性.

由于全局空间自相关难以探测地理空间单元与其相邻位置属性值之间的相关性，甚至会出现全局空间关联特征与局部空间关联特征相反的情况［35］，为揭示人口城镇化质量的空间集聚现象，识别不同位置上人口城镇化质量的空间集聚特征，采取Getic-Ord General测度局域关联特征［36］. 表达式如下：

式中：d为各市域单元中心点的相互距离；E()和Var(分别是的数学期望和方差；Wij是空间权重.Z()为正且显著，表明位置i周边属于热点区；Z()为负值且显著，表明位置i周边属于冷点.

3 人口城镇化质量测度与时空演变分析

3.1 人口城镇化质量权重测算与分析

依据公式（3）和（4）得各项指标冲突性与权重值（表1）. 从表1中可以看出，研究期内对中原城市群核心区人口城镇化质量影响较大的分别是居住消费（0.179 3）、医疗保健消费（0.173 7）、衣着消费（0.146 4）和交通消费（0.131 9），说明中原城市群核心区人口城镇化质量主要靠基础设施建设和社会保障拉动，国家宏观调控占主导地位；食品消费（0.074 9）、教育娱乐消费（0.101 4）的权重相对较小，表明人口城镇化过程中，中原城市群核心区还未完全实现转型，与我国人口城镇化质量总体比率相比，尚有一定差距［20］. 目前，中原城市群核心区人口城镇化质量发展处于基本型需求阶段，人们生活得到改善，精神文化领域发展有待提高，未来可能向个人自我实现需求转变. 为此，进一步完善城市基础设施建设，加强城镇居民的医疗卫生保障，大力发展教育文化事业成为人口城镇化质量优化再升级的重要举措.

3.2 人口城镇化质量的指标结构

通过各地市指标属性数据得5个时间断面单项指标家庭消费支出变化（图2）：2000—2019年城镇居民家庭消费支出总体趋于均衡化，但存在部分差异性；2000—2005 年，因住房货币政策不完善和人口快速流动，加之2003 年SARS 病毒蔓延等因素，居住消费在城镇居民家庭消费支出占比由13%减少到11%，降幅为15.62%，交通通信消费和教育娱乐消费分别增加了39.61%和11.73%；2005—2019 年，受金融危机及其滞后影响，交通通信消费、医疗保健消费与教育娱乐消费等占比虽有所波动但后续逐渐趋于稳定态势，居住消费在2010—2015 年间增幅最高，为102.59%；2000—2019 年，由于经济社会快速发展与国家补助投资力度加大，城镇居民可支配收入持续上升，年均增幅11.19%，食品消费和衣着消费比重逐年下降，可支配收入与七大类消费支出占比之间差距减小，显示出人们生活质量得到改善，但基本型需求仍是人们消费生活的主体.

图2 中原城市群核心区城镇居民家庭单项消费支出变化图Fig.2 Change of urban households’single consumption expenditure proportion of Central Plains Urban Agglomeration core area

3.3 人口城镇化质量的时空特征

参考相关文献［37］，依据表1各项指标权重，计算中原城市群14个地市的人口城镇化质量得分，并将其划分为4个阶段，即低水平发展阶段（［0，0.3］）、快速提升阶段（（0.3，0.6］）、缓慢发展阶段（（0.6，0.8］）与高水平发展阶段（（0.8，1.0］）.

1）人口城镇化质量水平快速提高，且整体水平较高. 由表2可知，2000—2019年中原城市群核心发展区人口城镇化质量得分均值不断增加，且快速提高. 2019年人口城镇化质量得分整体较高，处于缓慢发展阶段，是2000年的13.94倍，此时的人口城镇化质量得分是0.638 6. 在所研究城市个体中，郑州市人口城镇化质量得分最高（0.775 7分），即将进入高水平发展阶段.

表2 中原城市群核心区人口城镇化质量得分及排名Tab.2 Population urbanization quality integrated score and ranking of the Central Plains Urban Agglomeration core area

2）各地市人口城镇化质量水平不断提高，市域间人口城镇化质量水平相对差异逐渐缩小. 从表2可以看出，中原城市群核心发展区各个地市的人口城镇化质量都存在不同程度地提升，市域间差异性比较显著. 在中原城市群核心发展区的城市中，郑州市因地理位置和政策等优势，人口城镇化质量得分遥遥领先. 2000年郑州市是当年最低城市得分的5.35倍，相较于次高的洛阳市也达到1.23倍；2019年得分最高的郑州市是最低的周口市的1.51倍，仅是次高的洛阳市的1.03倍. 另一方面，从变异系数看，2000—2019年中原城市群核心区市域间的人口城镇化质量差异逐渐减小，变异系数从0.422 3减少到0.141 5，降幅也由60.89%变为9.49%，说明由于政策的正确引导和各地市强烈的发展诉求，市域间差异趋于缩小且振幅逐渐减小.

3）人口城镇化质量空间格局呈现出西北向东南逐渐降低. 针对测度中原城市群核心发展区各地市人口城镇化质量指标的属性值，利用CRITIC法计算各项指标权重及各地级市人口城镇化质量得分，运用ArcGIS软件进行可视化处理，将其依据自然断裂点分级法分为5类［38］，研究期内，总体上呈现相对稳定的西北向东南逐渐降低的空间格局（图3）. 具体而言，人口城镇化质量得分高值区域集聚分布在经济发展水平较高的中西部地区，尤其郑州和洛阳一直是中原城市群核心区人口城镇化质量的制高点；低值区域主要集中于东南部，区域经济相对落后. 从中原城市群核心区人口城镇化质量水平内部发展看，临近郑州的人口城镇化质量得分较远离郑州的高，开封的人口城镇化质量得分明显高于商丘和周口，许昌和漯河的人口城镇化质量得分也高于亳州，说明地理位置对人口城镇化质量具有重要作用. 通过以上分析可知，中原城市群人口城镇化质量空间差异显著，郑州市在该区域内起着重要的辐射带动作用，随着经济社会的不断进步，“郑汴洛一体化”会使中原城市群核心发展区目前格局优化升级，从而带动边缘区域的繁荣发展.

图3 中原城市群核心区人口城镇化质量空间分布图Fig.3 Population urbanization quality spatial distribution of the Central Plains Urban Agglomeration core area

3.4 人口城镇化质量的空间关联与集聚

利用Geoda 软件建立空间权重矩阵，得到14个地级市人口城镇化质量的全局空间自相关. 直观地看，2000、2005、2010、2015、2019 年5 个时间截面人口城镇化质量的Moran’sI分别是0.197 0、0.602 5、0.404 3、0.367 6、0.289 2，均通过了0.05水平的显著性检验，表明中原城市群核心区人口城镇化质量属于正的空间自相关，即空间分布上呈集聚状态. 另外，2000—2005年Moran’sI由0.197 0增至0.602 5，说明人口城镇化质量呈现出加速集聚态势，而2010—2019年，Moran’sI出现下降，说明人口城镇化质量的集聚状态呈减弱趋势. 从Moran’sI的变幅看，人口城镇化质量的空间关系变化不断波动，说明人口城镇化质量的空间关系不稳定，有待进一步发展完善.

全局Moran’sI值仅仅显示人口城镇化质量整体上呈现显著的空间相关性，不能体现局部空间信息. 因此，采用热点、次热点、次冷点和冷点来表征局部空间关系（图4）. 从图4可以看出，虽然2000—2019年中原城市群核心区各地市人口城镇化质量在不断提高，冷热点空间格局渐趋稳定，即热点区集中在中东部的郑洛地区，郑州周围地市（包括漯河和晋城）则是次热点区，东南部的商丘、周口和亳州则是人口城镇化质量的冷点区，北部的鹤壁以及南部的平顶山属于次冷点区. 需要特别指出的是，研究期内，郑洛地区人口城镇化质量水平整体较高，一直属于热点区，未来将引领其他地市实现人口城镇化的高质量发展.

图4 中原城市群核心区人口城镇化质量空间集聚分析结果Fig.4 Spatial aggregation analysis of population urbanization quality in the Central Plains Urban Agglomeration core area

4 结论与讨论

人口城镇化是我国新型城镇化的核心内容，人口城镇化的质量是人口城镇化的最重要组成部分. 结合我国新型城镇化发展实际，依据城镇居民生活需求层次原理，从人口城镇化的性质出发，提出我国人口城镇化质量的概念与内涵，构建基于城镇居民生活需求层次的人口城镇化质量指标体系，综合利用变异系数与空间自相关分析方法，研究中原城市群核心区人口城镇化质量的时空演变差异特征. 主要结论如下：

1）目前人口城镇化质量尚处于基本型需求阶段，城镇居民的可支配收入与家庭消费结构也渐趋均衡化，内部差异逐渐减小.

2）人口城镇化质量水平总体呈现上升趋势，近65%的地级市进入到缓慢发展阶段，但各地级市人口城镇化质量的增量和增幅表现出明显递减态势.

3）人口城镇化质量的空间分布具有明显的区域差异性，东部地区以低水平地级市为主；中西部地区以高水平地级市为主，郑州和洛阳市最为突出；中东部地区以中等及较高水平为主，人口城镇化质量的空间分布逐渐转为“马鞍型”格局.

4）人口城镇化质量水平表现出明显的空间相关性，冷点区与热点区均呈集聚态势且人口城镇化质量分布具有一定的路径依赖特征，形成相对稳定的空间分布格局，中西部形成规模显著的以郑州-洛阳为核心的稳定性热点，而东南部的商丘、周口和亳州形成规模显著的稳定性冷点.

目前学术界关于人口城镇化质量的概念内涵尚没有比较一致的认识，由于中原城市群核心区是中原城市群的发展高地，本研究仅仅是从保健因素和激励因素两方面开展了核心区人口城镇化质量的评价及时空演化研究，尚未对人口城镇化质量进行全景性研究. 另外，在研究空间上，也需要扩展到中原城市群全域城市，以期比较中原城市群核心区与非核心区人口城镇化质量的差异.