四川省区域产城融合发展评价研究

刘 婷

(成都理工大学 旅游与城乡规划学院,四川 成都 610051)

改革开放以来，我国城镇化建设取得了重大进展。但在传统城镇化发展模式和城市功能分区思想的影响下，部分城市在城市化进程中出现了产城发展不协调的问题。过分重视产业发展而忽视城市建设会导致城市公共配套设施不完善、人居环境质量下降[1]；城市在建设过程中若缺乏产业作为支撑保障，城市发展就会失去活力，成为“睡城”“卧城”。城市与郊区间的“潮汐流”是产城不协调在城市中最直观的表现。2011年四川省委、省政府出台的《关于加快推进新型工业化新型城镇化互动发展的意见》中明确提出“‘两化’互动、产城融合”的新理念。此后，党中央也多次提到要促进工业化和城镇化的融合发展。在工业化逐步迈入后期发展阶段和城镇化进入相对稳定的高级阶段，产城融合就成为我国城市发展的必然选择。近年来，四川省城镇化水平逐年提高，截至2021年末，四川省的城镇化率达57.8%，低于全国平均水平6.92个百分点，为赶上全国的城镇化水平，四川省政府还需做出更多努力，发现问题，补足短板，提高经济发展水平和城市发展质量，提高省内各城市的产城融合水平。

产城融合是强调产业和城市的融合发展，通过产业发展促进城市建设，而城市设施、功能的完善又推动产业的更新升级，最终达到“产”“城”和“人”三者之间的协调发展。近年来，我国城市化进程加快，传统城镇化模式的弊端逐渐显现，对此，国内学者对产城融合的研究不断深入，主要集中在内涵、测度、路径等方面。张道刚[2]最早提出产城融合的新理念，他认为产业和城市相互依托，产业激发城市活力，城市为产业发展提供资源和空间。汪洋等[3]构建评价指标体系测算粤港澳大湾区的产城融合水平；贾晶[4]等测算河南省7个国家级高新区的产城融合水平，探究其影响因素。

综上，现有文献从不同角度丰富了产城融合的理论体系，但我国对产城融合的研究起步较晚，目前仍处早期探索阶段，在产城融合测度研究方面还存在较多问题，如评价指标体系不健全，研究方法单一等，且测度对象主要集中于产业集聚区[5-6]和城市新区[7]，缺乏对于市域层面的研究。因此，本研究在前人的基础上，以四川省16个城市为研究对象，构建产城融合评价指标体系，研究四川省区域内的产城融合程度，为城市的良性发展提出科学建议。

1 研究方法

1.1 主成分分析法

主成分分析法(PCA)[8]是利用降维的思想，将多个指标转化为少数几个能反映大部分原始数据信息的综合性指标，该方法在简化过程的同时避免了各要素间的相互干扰，更好地保证了计算的有效性。具体的计算步骤略，此处仅展示核心计算步骤。用主成分分析法确定各子系统发展水平的计算公式为：

(1)

其中：Fj为第j个城市的子系统发展水平；Cij为第j个城市第i个主成分得分；ωi为第i个主成分得分的方差贡献率。

1.2 熵值法

熵值法[1，9]是一种客观赋权法，借用熵值来判断各项指标的离散程度，为指标综合评价提供依据。指标的离散程度越大，说明该指标对综合评价的影响越大，权重越高；反之，比重越低。因此，运用熵值法计算权重，为产城融合综合评价提供依据。具体计算方式如下：

(2)

(3)

(1≤i≤m,0≤ej≤i)

hi=1-ej(0≤hi≤1)

(4)

(5)

其中：yij为指标值的权重值；ej为指标的信息熵值；hi为指标差异性系数；Wi为指标权重。

2 指标体系的构建及数据来源

2.1 产城融合评价指标体系构建

本研究参考前人研究成果，结合四川省自身发展情况，从产业发展、城市建设和人的发展3个维度构建25项具体指标来测算四川省2018年的产城融合水平。具体指标见表1。

表1 产城融合测度指标体系

2.2 数据来源

鉴于数据收集的难度，笔者仅以四川省成都市、绵阳市、德阳市等16个地级市为研究对象，不包括攀枝花市、巴中市、凉山彝族自治州、阿坝藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州。原始数据来源于《四川省统计年鉴(2019)》《中国城市统计年鉴(2019)》、2019年四川省各地级市统计年鉴、2018年各地级市政府统计公报、四川省统计局网站和各地区的环境管理局网站，部分无法直接获取的数据资料由其他相关数据推算得出。

3 评价过程及结果

3.1 评价过程

3.1.1 主成分分析。运用SPSS 17.0对标准化后的指标数据进行适用性检验，结果显示，3个子系统检验得到的KMO均值分别为0.608、0.606、0.634均大于0.5，说明样本数量充足，符合分析要求；而显著性水平均为0.000<0.05，说明适合采用主成分分析法，具体结果，见表2

表2 主成分分析的KMO和Bartlett的检验

SPSS 17.0根据特征值>1，累积贡献率>85%的原则，自动提取出涵盖绝大部分数据信息的主成分。如表3，从产业发展、城市建设、人的发展3个系统提取的主成分数量分别是2、4、2，主成分累计方差贡献率分别为85.866%、87.888%、85.094%，均大于85%，说明提取的主成分能很好地反映产城融合水平。

表3 主成分分析的特征值及方差贡献率

对指标数据处理后得到因子得分系数矩阵，将其与原始变量的标准化值相乘求得各主成分得分，各主成分得分与其对应的方差贡献率加权求和，得各子系统综合得分。

3.1.2 熵值法确定各子系统的权重。根据子系统综合得分，采用Matlab软件对数据进行处理，求得城市各子系统综合得分对应的权重值，结果见表4。

表4 产城融合各子系统的熵值及权重

3.2 评价结果

根据3个子系统的综合得分(F1、F2、F3)及由熵值法确定的权重值，利用如下公式计算出四川省16个城市的产城融合水平并对其进行分类及分析。

产城融合水平计算公式：

F=0.309 9F1+0.120 5F2+0.569 6F3

(6)

根据表5，参考前人划分标准，将四川省产城融合水平划分为高度融合、中度融合、低度融合、基本分离、严重分离5个等级，划分标准见表6。

表6 产城融合等级划分标准

通过对产城融合测度结果进行分析，得出以下结论。

3.2.1 四川省产城融合整体水平偏低。由表5可知，四川省各地级市的产城融合综合得分介于-0.695～2.106之间，成都市综合得分最高，达州市综合得分最低。以四川省产城融合综合得分均值0.000为参考值，产城融合高于平均水平的有7个城市，低于平均水平的有9个城市。而在产城融合等级划分结果中，产城融合水平为高度融合型的仅有成都市。这表明四川省的产城融合整体水平不高。因此，要坚持以人为本发展经济，加快产业调整升级，完善城市基础设施，优化城市空间布局，促进“产业”“城市”和“人”三者间的协调发展，提升四川省产城融合整体水平。

表5 四川省产城融合测度结果及排序

3.2.2 各城市间产城融合水平差距显著，发展不均衡。由产城融合综合得分看出，成都市产城融合水平最高，高出第二的德阳市1.711分，达州市的产城融合水平最低，综合得分仅为-0.695，比成都市低2.801分。2018年达州市市辖区的人均GDP为29 627元/人，仅为成都市的1/3左右，这表明四川省地级市之间经济发展差距大，发展水平不均衡。为减小城市间的发展差距，各城市要根据自身优势选择主导产业，加强区域间的分工协作和互联互通，发挥高水平城市对低水平城市的辐射带动作用，促进区域整体实力的上升，推动区域一体化发展。

3.2.3 产城融合的各要素层间缺乏协调同步。从产城融合子系统得分看，四川省部分地级市的“产业”“城市”和“人”3个子系统发展不相协调。成都市、德阳市、宜宾市等经济发展实力较强，居民发展程度较高的地级市，其城市建设与服务水平得分虽在全省排名靠前，但与其城市本身产业发展和居民发展得分相比还存在一定的差距。而遂宁市、南充市的城市建设与服务水平在全省范围内排名均在前6，但其产城融合水平较低，说明此类城市在“产业”“城市”“人”3个系统中存在发展短板。因此，城市发展过程中要始终围绕“人”这个主体展开，满足人的需求。同时，要积极发现问题，补足短板，优化功能，促进城市的全面发展。