城镇化与乡村振兴的耦合协同研究——基于江西省脱贫县（市）的数据

廖文梅，袁若兰，虞娟娟

（1. 江西农业大学 经济管理学院/江西乡村振兴战略研究院，江西 南昌 330045；2. 安徽理工大学 医学院，安徽 淮南 232001）

随着我国城镇化和乡村振兴战略的深入推进，其协调发展成为学界研究的热点。2000 年10 月，中共十五届五中全会明确提出积极稳妥地推进城镇化，中国城镇化就此进入发展快车道，我国人口城镇化率从2000 年的36.22%增长到2018 年的59.80%，取得了巨大的成绩。实施城镇化战略对促进人口就业、产业结构调整、城乡融合发展、缩小城乡收入差距有着重要的贡献[1-2]。随着党的十九大将乡村振兴上升为国家战略以及城镇化的持续推进，学者们开始考虑将城镇化与乡村振兴置于同一理论框架下进行分析，黄祖辉[3]认为首先要厘清中国乡村振兴战略与城镇化战略两者之间的关系，实现新制度下乡村振兴与城镇化的双向配置互动发展、双轮驱动机制，如“鸟之双冀、车之双轮”。在两大战略的实施机制与政策体系上，两者之间又存在着各自的内在张力[4]，城镇化建设能够有效解决“三农”面临的外部环境问题，乡村振兴则是解决“三农”内部存在的活力问题[5]，其实两者关系本质上是“城乡共生互动的融合发展问题”[6]，通过城镇经济反哺农村经济，城乡要素的双向流动，以城镇化战略推动乡村振兴战略，激发城乡的内在活力和内生机制[7]。但也存在不同观点，认为两者存在互斥关系，城镇化和乡村振兴的侧重点分别在城市和农村，城镇化更多关注资源要素等向城镇流动，向城镇集中，更好地发挥它的集聚作用。而乡村振兴又希望有很多的资源要素流向乡村、留在乡村，两者存在一定的互斥性[8]。这仅是城镇化与乡村振兴战略发展在不同阶段表现的特征，随着两大战略进一步推进，从城乡统筹、城乡一体化到城乡融合发展，更加凸显乡村和城市成为互动共生的有机整体、要素流动从单向转向双向流动、工农城乡关系实现根本转变。因此，分析两者间耦合协调关系及其演化规律对促进城乡融合发展具有重要的意义。

众多研究表明，城镇化与乡村振兴战略协同发展有助于农业产业结构升级、乡村建设[9]、破解“三农”问题[10]，从而促进乡村经济转型发展和农民生活水平的提高。2015 年实施的《中共中央国务院关于打赢脱贫攻坚战的决定》，开启农村发展的又一大战略。2021 年，我国脱贫攻坚战取得了全面胜利，进一步研究城镇化与乡村振兴战略协同发展有利于持续巩固脱贫攻坚成果，增强解决“三农”问题的适用性和针对性，研究结果可为城乡融合发展提供理论参考，同时，可作为我国各级政府推进三大战略提供实证支撑。因此，本研究拟以2011—2018 年江西省10 个贫困县（市）数据为研究样本，运用耦合协调度模型定量分析城镇化与乡村振兴的耦合协同水平及时空间演化格局，进一步分析城乡融合发展在不同时序脱贫县（市）的脱贫差异，以期为推动县域城镇化与乡村振兴耦合协调发展提供决策参考，为我国经济欠发达地区现阶段推进城乡融合发展工作提供借鉴。

1 城镇化与乡村振兴评价的指标体系构建

1.1 城镇化评价指标体系的构建

城镇化是人类进步和经济发展的重要动力，是城镇功能普遍提升的城镇化，更是可持续发展的城镇化[11]。针对城镇化水平的度量有两种方式：一是单一指标，如城镇人口占总人口比重或非农业人口占总人口比重[12]。二是综合指标，涵盖了人口、经济、社会和土地等要素，从人口城镇化、经济城镇化、社会城镇化和土地城镇化等方面，构建多指标的城镇化评价指标体系[13]。为了全面衡量城镇化的科学内涵，体现指标设计的规范性和严谨性，本文借鉴综合指标设计框架，从人口、经济、社会和土地四个维度共6 个指标来综合测度城镇化。

（1）人口城镇化：人口城镇化是社会生产力发展演变到一定阶段的产物，指乡村人口不断向城镇聚集的过程，包括农业人口转变为非农业人口和农村人口转变为城镇人口，为城镇化的核心。因此，采用城镇人口占总人口的比重来衡量人口城镇化水平。

（2）经济城镇化：城镇化是促进经济发展的重要引擎，体现城镇在数量规模上的扩张和经济结构的非农化转变优化升级程度。另一方面，城镇固定资产投资在某种意义上反映城市经济发展能力。因此，本文采用二三产业占GDP 的比重和城镇固定资产投资占全社会固定资产投资的比重来两个指标来衡量经济城镇化。

（3）社会城镇化：从城镇发挥的功能角度来看，城镇化发展过程要贯彻“以人为本”宗旨，体现社会发展质量水平，而社会城镇化指数则需要在一定程度上表征社会发展质量[14]。因此，采用城镇人均社会消费品零售总额和城镇居民人均消费两个指标来衡量。

（4）土地城镇化：土地城镇化即为城市的空间扩张，指农业用地或未利用的土地转换为建设用地、同时城镇土地的集约化利用水平和利用效率不断提高的过程[15]。鉴于此，本文采用人均城镇建成区面积指标来衡量。

1.2 乡村振兴评价指标体系的构建

为了探索乡村振兴的发展水平和演变规律，构建乡村振兴的评价指标体系定量评价乡村振兴的进程和成效。本文指标设计的选择遵循科学性、系统性、全面性、可比性、可操作性和数据可得性等原则。在全面梳理现有相关研究成果的基础上，从产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕等五个维度进一步构建出乡村振兴二级指标体系[16]，在五个二级指标下设置了包括人均GDP、旅游接待人次、城乡收入比等22个三级评价指标[17]（表1）。

表1 城镇化—乡村振兴评价指标体系设置及平均权重

2 指数和权重的生成方法

2.1 指数的形成方法

城镇化与乡村振兴指标体系一共是由28 个指标组成的。每一个指标对应样本县（市）的相应评分，表示各县（市）的乡村振兴进程或者城镇化进程所处的位置。具体的计算方法为：首先依据单个指标在基准年份（2011年）的指标得分，将数值最大和数值最小的分别设定为1或0，即城镇化或乡村振兴水平最高的县（市）得分为1，最低为0。并根据每个县（市）的具体指标数值确定其得分，进而得到与其指标相对应的指数。继而将处于同一维度的指数乘以各自相对应的权重，由此构成维度指数。最后是将几个维度指数分别乘以各自权重形成总指数。计算公式如下所示[18]：

式中：xij是指第i个县（市）中第j个指标的数值，其中max(xj)是在基准年份中10 个县（市）第j个指标最大的那个数据值，而min(xj)则是指最小的数据值，λij是指第i个县（市）中第j个指标的指标得分。经过以上的数据指标化处理之后，各个指标最终的指数得分情况与城镇化、乡村振兴水平呈现出正相关关系。

为使得各县（市）指数在不同年份间能够进行比较，更加真实的体现出城镇化与乡村振兴水平随着时间演变的趋势，因此允许出现在基期年份后的指数值存在大于1 或小于0 的情况。各维度指数由其所属各单项指数加权计算而成，总指数是由各个维度指数加权计算构成。

2.2 权重的生成

城镇化水平、乡村振兴水平的评价方法包括熵权法、主成分分析方法、层次分析法等，熵权法是一种客观赋值法，原理是将原指标变量标准化之后来测度指标的权重，可有效消除主观赋值的随机性，因此得到了广泛运用。本文采用此方法，步骤如下：

第一步，将指标数据进行标准化处理：由公式（1）、（2）得到了各类指标值为λij，并构建出指标矩阵(λij)m×n，其中m是指样本县的数量，n则是指评价指标的数量。

第二步，计算出第j指标下第i个县（市）指标值比重pij：

(1-ej)代表的是第j项指标效用价值的大小；(1-ej)值越大，表明这个指标重要程度越高，具体的计算结果见表1。

第五步，计算出各县（市）在各个年份的指数uij。

2.3 城镇化与乡村振兴协同度测度方法

为更深入分析城镇化与乡村振兴之间的相互作用，本研究引入物理领域中的系统耦合模型[19-20]，得到城镇化和乡村振兴两系统之间的交互耦合度模型：

式中：C表示城镇化和乡村振兴两系统交互耦合度，C∈(0, 1)反映了两系统之间的交互耦合程度，两系统之间的交互耦合程度越高，C越接近1；反之交互耦合程度越低，C越接近0；U1与U2分别表示城镇化和乡村振兴水平的评价函数。

耦合度C为衡量城镇化和乡村振兴两系统相互作用程度的关键指标，能够依据耦合度C值的大小判断出城镇化和乡村振兴两系统交互耦合程度。但同时其也存在一定的缺陷，例如当两系统的发展水平均处于一个较低水平时，两系统同样也会出现耦合度较高的情况，这被称为“伪耦合”。为避免这一情形的出现，本研究进一步引入协同度模型，具体如公式（8）所示，其主要目的是为了能够更加精准地评价城镇化与乡村振兴的耦合协同程度。，其中，T=αU1+βU2（8）

式中：D为城镇化和乡村振兴两系统的协同度，T为衡量城镇化和乡村振兴两个系统的整体发展水平，α、β为待估计权重，分别衡量两系统的重要性，且α+β=1。若认为城镇化和乡村振兴的重要性一样，则取α=β=0.5。参考肖黎明和张仙鹏[21]的前期研究，本研究将耦合协同度归类以下四类型，详细如表2 所示。

表2 耦合度、协同度等级划分

2.4 数据来源

江西省位于中国中部地区，既是赣南等原中央苏区和红色革命老区，又是罗霄山集中连片特困地区，属于“三区”重叠区域。根据2016 年年初国定贫困县的认定中江西省有21 个，截至2018 年时，江西省有18 个县（市）退出了国定贫困县。为进一步了解城镇化和乡村振兴两系统的耦合协同程度与贫困县（市）退贫时间顺序之间是否存在内在联系，本研究从不同年份中分别选择一定比例的已脱贫县（市）和未脱贫县（市），其中选择的县（市）尽可能为“三区”重叠区域，为了对比与未脱贫县（市）之间的差异，同时选择了赣县区（2019 年脱贫）。为了更加清晰地分析不同时序的脱贫县（市）在城镇化和乡村振兴指数上的演化差异，截至2018 年，本文将10 个县（市）按不同脱贫时点分为4 类，即2016 年脱贫县（市）、2017 年脱贫县（市）、2018 年脱贫县（市）和2018 年年底时未脱贫县（市），具体如表3 所示。本研究数据主要来源为《江西省统计年鉴》（2012—2019 年）和各县（市）的统计年鉴及年度公报。

3 城镇化与乡村振兴水平分析

3.1 城镇化指数的描述

江西省10 个县（市）的2011—2018 年城镇化总体指数均呈上升态势，即从2011 年的0.429 3 上升到2018年的1.240 8，增长了0.811 5，发展差距也在逐渐拉大，标准差从2011 年0.256 0 增大到了2018 年0.520 9。横峰县的城镇化指数均值最高，为1.449 7，其次是井冈山市和瑞金市，最低的为安远县。从时间演化趋势来看，横峰县、井冈山市和瑞金市的城镇化指数一直处于领先水平，由2011 年的0.838 7、0.847 4 和0.549 0 增至2018 年的2.028 9、1.926 3 和1.782 4。2018 年年底，除了会昌县、安远县、上犹县和遂川县则还处于为0.9以下以外，其他县（市）基本高于1.250 0 以上的水平。

将10 个县（市）指数按脱贫时点均值归于4 类，城镇化指数在不同时序脱贫县（市）的时空演化如图1 所示。从整体来看，不同时序脱贫县（市）的城镇化指数均呈现上升的演变态势。4类的城镇化指数在2011年的差距较小，随着时间的进一步发展，不同时序脱贫县（市）的城镇化指数差距越拉越大。其按城镇化指数高低排序分别为：2017 年脱贫县（市）＞未脱贫县（市）＞2016 年脱贫县（市）＞2018 年脱贫县（市）。2012—2015 年期间各时点脱贫县（市）的城镇化指数增长率波动性较大，2016 年后进入相对稳定的状态，除了2018 年脱贫县（市）的增长率持续下滑外，2017 年脱贫县（市）和未脱贫县（市）的增长率均保持着上升趋势。2014 年，增长率分别出现谷值的原因为2018 年脱贫县（市）横峰县的土地城镇化（人均城镇建成区面积）和经济城镇化（城镇固定资产投资占全社会固定资产投资的比重）与2017 年脱贫县（市）中吉安县的社会城镇化（人均社会消费品零售总额）出现较大的下降。

图1 2011—2018年不同时序脱贫县（市）的城镇化指数和指数增长率

为分析不同时序脱贫县（市）城镇化指数演变动态的驱动力及各维度的差异性，进一步利用雷达图来分析（如图2）。因权重比重不一致的原因，各维度不能直接对比分析，但通过雷达图能够分析出不同时序的4 类脱贫县（市）在不同维度的指数变化差异及趋势状况。不同时序脱贫县（市）的四个维度指数在2011 年差异较大，在2017 年后却表现为比较稳态的发展格局。具体不同分类而言：（1）2016 年脱贫县（市）。2011 年期间，经济城镇化成为其城镇化水平增长的重要驱动力，主要为井冈山市的二三产业产值占比和吉安县的城镇固定资产投资总额占比偏高导致的。而土地城镇化则成为城镇化发展的短板，至2018 年，其各个维度基本达到了均衡状态。（2）2017 年脱贫县（市）。土地城镇化一直是其城镇化的主要增长点，而经济城镇化从最初具有明显的增长优势转变为与人口、社会城镇化实现均衡发展。（3）2018年脱贫县（市）。2011 年所有的维度均低于其他时序脱贫县（市），至2018 年土地城镇化和经济城镇化仍处于滞后水平。主要原因为会昌县、安远县、上犹县为赣南较偏远的地区，城镇化基础底子较薄，起点低，交通条件不发达，4 个县（市）迄今为止没有铁路经过，影响了城镇化水平。（4）未脱贫县（市）。除了土地城镇化增长速度较快外，其他3 个维度的增长速度与2018 年脱贫县（市）保持着相同的水平。

图2 江西省各年不同时序脱贫县（市）城镇化指数的四个维度图

3.2 乡村振兴指数的描述

10 个县（市）的乡村振兴平均综合指数从2011 年的0.369 0 增加到2018 年1.160 7，整体呈现上升态势，其中可发现井冈山市和吉安县的乡村振兴指数上升趋势明显，且一直处于较高水平，其乡村振兴指数在2018 年分别为2.262 5 和1.488 1。而赣县和安远县乡村振兴指数则处于较低水平，2018 年仅为0.765 7 和0.796 7。井冈山市、瑞金市的乡村振兴指数增量最快，2011—2018年期间分别增长了1.350 6 和0.865 9。除少部分县（市）外，多数县（市）乡村振兴指数上升势头基本趋于一致。井冈山市乡村振兴指数在2013 年出现明显下降主要是生活富裕维度中城乡收入差距过大导致的，而会昌县的乡村振兴指数水平比较低，反映在乡风文明维度、治理有效维度以及生活富裕维度中的部分指标水平较低。2017 年横峰县的乡村振兴指数有明显的急剧下滑，原因是其乡风文明维度中人均农村义务教育专任教师数减少，这也体现出目前农村教育的困境，城乡教育的差距使得越来越多的农村学生向城市转移，农村教师也因此减少。此外安远县与上犹县也在不同的年份出现类似的问题，进而引起乡村振兴指数明显下降[18-19]。

同样，将10 个县（市）乡村振兴指数根据脱贫时间的不同归为4 种类型。由图3 可明显看出4 类不同时点脱贫县（市）的乡村振兴指数存在一定差距，且脱贫时序与乡村振兴指数存在明显的正向关系。（1）2016 年脱贫县（市）。其乡村振兴指数总体上一直处于较高的水平，并在2014 年上升速度加快，进一步扩大了与其他时序脱贫县（市）的差距。其乡村振兴指数增长率随时间变化呈锯齿状，即在2013 年谷值、2014 年峰值与2015 年谷值后呈现平衡增长趋势。出现谷值的关键因素是井冈山市生活富裕维度中的城乡收入差距比值过大，以及治理有效维度中的城乡最低生活保障率比值较低导致的。（2）2017 脱贫县（市）和2018 年脱贫县（市）。两者乡村振兴指数变化趋势基本一致，其增长率演变规律均同样呈现倒“N”型，2018 脱贫县（市）在2015 年出现了谷值，主要是瑞金市治理有效维度中城乡最低生活保障率比值过小。（3）未脱贫县（市）。其乡村振兴指数整体上是呈现波动上升的趋势，变化趋势也是呈明显的“N”型，同时由于赣县2015 年城乡最低生活保障率值较低导致总体治理有效水平处于低水平，进而出现了2015 年的谷值。

图3 2011—2018年不同时序脱贫县（市）的乡村振兴指数和指数增长率

为了探寻不同时序脱贫县（市）的乡村振兴指数在五个维度上的差异程度及其驱动因素，运用了雷达图进一步分析，其结果如图4 所示。2011 年，各时序脱贫县（市）乡村振兴指数在五个维度的差异较为明显，但在2014 年后发展趋势更为稳定。作为乡村振兴战略的根本及最终的民生目标，生活富裕成为不同时序脱贫（市）共同的增长点[18-19]。具体而言，（1）2016 年脱贫县（市）在2011 年期间五个维度的乡村振兴指数均呈现强势的上升势头，其中产业兴旺与生活富裕指数是推动乡村振兴指数增长的重要驱动力。并且五个维度的指数相对于另外3 类的脱贫县（市）均处于较高的水平。究其原因在于，人均GDP、旅游接待人次等是乡村振兴指数增长的主要贡献点，另一方面也可以看出乡风文明是其短板所在，这源于人均农村义务教育专任教师数量一直处于不足的现状，同时学龄儿童入学率也比较低。（2）2017年脱贫县（市）乡村振兴指数增长的主要推动力是来自乡风文明维度，而产业兴旺是其弱势，拉低了乡村振兴指数水平。（3）2018 年脱贫县（市）五个维度的指数差距正在不断减少，除乡风文明指数差距还比较明显之外，其他维度指数的增长趋势基本一样。（4）未脱贫县（市）在生态宜居和治理有效维度增长速度较快，其他维度在2014 年之后与2019 年脱贫县（市）变化趋势一致。

图4 江西省各年不同时序脱贫县（市）乡村振兴指数的五个维度图

4 城镇化与乡村振兴耦合协同测度

以城镇化和乡村振兴指数为耦合协同测度的评价基础，利用公式（8）的耦合协调度模型，得到江西省10 个县（市）在2011—2018 年期间的城镇化—乡村振兴耦合协同度，其值整体上呈升幅态势，其均值从2011 年的0.417 3增长到2018 年的0.754 1，年均增长率为8.85%。井冈山市、横峰县的耦合协同度一样处于领先水平和快速发展态势，2018 年其指数达到为0.973 7 和0.863 4。而安远县和会昌县的耦合协同度在2018 年仅为0.590 2 和0.609 6，处于相对落后水平。增量最快的是瑞金市和赣县，分别为0.306 9 和0.394 5，增量最少的是万安县（0.274 2）。总体上，城镇化—乡村振兴耦合协同关系经历了由低到高的发展时期。这说明城镇化和乡村振兴两系统的耦合协同关系一直朝着良好的态势发展，仍有上升空间。

按不同时序脱贫县（市）分别平均得到四类耦合协同度，如图5 所示。四个不同时序的协同度在2014 年起表现较为稳定的状态，其大小排序为：2016 年脱贫县（市）＞2017 年脱贫县（市）＞未脱贫县（市）＞2018 年脱贫县（市）。从增长率来看，2016 年之后演变趋势较为一致，除了2016 年脱贫县（市）的增长率较为平缓（先增后减再增），而其他三个分类上的贫困县（市）增长率的变化较大且趋于一致，都是呈先下降后上升趋势。

图5 2011—2018年江西省城镇化—乡村振兴总体平均耦合协同度演化趋势

分类而言，将不同时序脱贫县（市）归纳分为两组协同特征，（1）2016 年脱贫县（市）和2017 年脱贫县（市），经历了中度协同、高度协同、极度协同。城镇化在人口、社会、经济等多个方面为乡村振兴发展提供了良好的基础条件，两者之间是互促互进的关系，实现二者双轮驱动，推动着其早日脱贫。两者保持交替增长趋势，2014 年开始2017 年脱贫县（市）略落后于后者，主要是因为乡村振兴的增长速度没有匹配上城镇化发展的速度所致，随着乡村振兴水平的加速发展，乡村振兴水平与城镇化水平的协同性逐渐形成，两者耦合协同度的发展速度也逐渐同步，表现在耦合协同的增长率逐年波动上升。具体的县（市）而言，横峰县的耦合协同度位于前列，横峰县与万安县在2011—2012 年为交织上升，2012 年以后变为同步增长。（2）2018 年脱贫县（市）和未脱贫县（市），经历了低度协同、中度协同、高度协同。自2012 年起，未脱贫县（市）的协同度领先于2018 年脱贫县（市），比2016 年、2017 年脱贫县（市）的耦合协同度滞后一个状态，但维持在一个等水平的增长过程。2018年脱贫县（市）中的遂川县和上犹县处于领先水平，尽管其他县（市）刚开始协同度低，但其后期发展效果很好，特别是安远县、会昌县，其增长率和增长量上升最明显。

5 结论与建议

5.1 结论

（1）不同时序脱贫县（市）的城镇化指数整体呈现出逐年增长的态势，从2011 年的0.429 3 上升到2018 年的1.240 8。其中，2018 年井冈山市、赣县城镇化指数分别处于最高值1.664 9 和最低值1.535 5，增长最快的是安远县。4 类不同时序脱贫县（市）均在2014 年开始步入快速增长阶段，而到脱贫年份后正增长的趋势才逐渐减弱。

（2）10 个县（市）乡村振兴总体平均指数同样呈逐年增长态势，即从2011 年的0.369 0 上升到2018 年1.160 7。其中，2018 年井冈山市、吉安县的乡村振兴指数为2.262 5和1.488 1，一直处于领跑水平和快速发展趋势。而赣县和安远县相对落后，2018 年仅为0.765 7 和0.796 7。乡村振兴指数在不同时点脱贫县（市）间具有异质性，并与其脱贫时序呈现出正向关系。具体而言，2016 年脱贫县（市）的乡村振兴指数具有较高的起点，于2013 年之后进入快速增长期，并与另外三类时序的脱贫县（市）的差距逐渐拉大。其他三类时序的脱贫县（市）乡村振兴指数也正处于不断上涨的趋势，其之间的上升势头趋于一致。乡村振兴指数的差异性主要是来源于不同时序脱贫（市）其产业兴旺发展程度不同，而生活富裕则是所有县（市）共同增长点。

（3）江西省10 个县（市）的城镇化与乡村振兴耦合协同度为稳态上升，即从2011 年的中度协同（0.417 3）向2018 年的高度协同（0.754 1）过渡。耦合协同度处于最高水平的仍为井冈山市、横峰县，2018 年达到0.973 7 和0.863 4。而安远县、会昌县相对落后，2018 年仅为0.590 2和0.609 6。四类不同时序的协同度趋势按其从小到大排序为：2018 年脱贫县（市）、未脱贫县（市）、2017 年脱贫县（市）、2016 年脱贫县（市）。整体上表现出了两种不同的变化特征，2016 年脱贫县（市）和2017 年脱贫县（市）经历了中度、高度和极度协同三个阶段。与前两者比较，后两者要滞后一个阶段，但维持在一个等水平的增长过程。

（4）整体上城镇化与乡村振兴的耦合协同度与贫困县（市）在脱贫时序上不完全一致，但也呈现出大致趋势，主要表现为城镇化推动乡村振兴与农村脱贫攻坚的能力还十分有限，还停留在农村资源要素等向城镇流动、向城镇集中过程，未形成乡村和城市成为互动共生的有机整体。要实现要素流动从单向转向双向流动的根本转变，关键在于振兴乡村发展基础，才真正达到城乡融合发展，从而促进贫困县有效巩固脱贫攻坚成果，达到城乡融合发展。

5.2 建议

（1）各地区应积极转变城镇化的发展模式，转变县域经济增长方式，促进产业发展的快速转型升级。同时，致力于城乡关系的重建以推动城乡要素的双向流动，保障城乡基础建设投资与公共服务等方面的均等化。

（2）有效缓解面临的土地城镇化要素约束，提高土地利用效率。由于土地城镇化是影响城镇化进程的瓶颈因素，土地管理制度的调整要在保护农户权益的基础上适应城镇化的发展，不宜盲目通过房地产的扩张拉动土地城镇化，这样容易陷入潜在的金融风险，造成地方和百姓债务负担。要实现土地城镇化和人口城镇化能同步稳定地协同推进，出现土地城镇化快于人口城镇化的趋势均不利于提高城镇区域集约用地水平。因此，要持续优化城乡用地内部结构，提升建设用地的投入产出效益水平。

（3）对于耦合协同度较低的县（市），其城镇化与乡村振兴水平处于低水平，加快城镇化水平在经济发展的拉力作用，牵引乡村振兴协同稳定发展。同时，应强化地域主体功能定位，探究不同区域的资源价值，将区域特色与功能价值进行匹配，形成合力，建立长效发展机制，强化自身城镇化与乡村振兴以及与其他区域之间的协同发展机制，探索本地化的协同发展路径与模式。