区域协调发展背景下南京都市圈城乡融合发展水平测度及影响因素分析

许晓冬 乔 丹

大连工业大学，辽宁 大连 116034

0 引言

如何实现高质量的城乡融合发展与区域协调发展，是新时期推动我国社会经济发展需要研究的现实课题。2019 年发布的《关于培育发展现代化都市圈的指导意见》提出，以促进中心城市与周边城市（镇）同城化发展为方向，以创新体制机制为抓手，以推动统一市场建设、基础设施一体高效、公共服务共建共享、产业专业化分工协作、生态环境共保共治、城乡融合发展为重点，培育发展一批现代化都市圈，形成区域竞争新优势，为城市群高质量发展、经济转型升级提供重要支撑［1］。党的二十大报告《高举中国特色社会主义伟大旗帜 为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗》提出，加快建设现代化经济体系，着力提高全要素生产率，着力提升产业链供应链韧性和安全水平，着力推进城乡融合和区域协调发展，推动经济实现质的有效提升和量的合理增长。作为经济转型升级重要支撑的现代化都市圈，将成为促进城乡融合与区域协调发展的重要抓手［2］。南京都市圈地处长江下游，横跨苏皖两省，在我国地区经济协同发展格局建设中占据着重要的战略地位。因此，探索其城乡融合发展水平及影响因素，不仅有利于区域内城乡融合发展水平的进一步提升，而且对正在建设的其他都市圈推进城乡融合发展具有现实参考意义。

1 文献综述

城乡融合思想起源于托马斯·摩尔的“乌托邦”社会方案，其构想是城乡有机协调发展［3］。工业革命的推进加速了经济发展，但导致城乡关系走向分离。在此背景下，以刘易斯“二元”理论模型为代表，形成了城市偏向论［4］。全球经济兴起后，新型城乡地域类型——“Desakota”（城乡融合区）催生了城乡协同作用的理论学说，进而推动了城乡融合发展的研究［5］。但国外学者多以基础科学理论研究为主，聚焦研究城乡融合发展理论内涵［6］、城乡互动机制［7］、城乡地域特征［8］等方面。基于中国特殊的历史背景，城乡关系必然要经历“共生—对立—融合”的过程。为有效促进中国城乡融合发展，迫切需要进行契合国情的、科学的实践指导。基于此，国内学者逐步聚焦城乡融合水平评价［9］、城乡融合影响因素［10］、城乡融合系统作用［11］等应用型研究方面。有别于国外的定性研究，国内学者偏向采用定量分析法进行测度研究。在城乡融合评价体系构建上呈现多维化特征，如赵德起等［12］从融合前提、融合动力和融合结果3 个维度构建评价指标体系，王耀晨等［13］从经济融合、社会融合、生态融合3个维度构建评价体系。在城乡融合评价方法的应用上，多采用熵值法［9］、主成分分析法［14］等对融合水平进行测度评价，多采用因子分析法［15］、地理探测器［16］等对影响因素进行研究，多采用耦合协调度模型对城乡融合系统协调作用进行研究［11］。从研究尺度来看，国内学者主要从宏观层面对国家［17］、省域［18］、经济区［19］进行研究，环首都经济圈［13］、长三角经济圈［20］、成渝经济圈［21］、城乡融合试验区［22］和经济发达省份［23］是研究热点区域。

综上，现有关于城乡融合发展的研究成果较为丰富，为该研究提供了有益的借鉴。但前期学者在融合发展评价指标选取上未能形成共识，对新兴城市群、都市圈的内部协同效应和异质性的研究较少。因此，笔者以南京都市圈为研究对象，基于城乡系统融合特征和影响机制视角，构建评价指标体系，运用熵值法、耦合协调法和地理探测器等方法，测度分析其城乡融合发展水平、发展趋势和影响因素，探究区域一体化布局和协同治理机制，为加速推进城乡融合发展提供决策参考。

2 城乡融合发展评价指标体系构建与数据来源

2.1 指标体系构建

城乡融合发展体现为城乡经济社会与空间格局相统一。因此，在选择指标时，需要充分考虑其城乡对比作用。笔者参考已有研究成果，遵循科学性、可获得性的原则，筛选出12 个指标项（见表1）。其中，“工农互促”反映了农业产业与非农产业的相互促进关系，通过农业与非农业要素间的差异对比构建维度指标；“城乡互补”反映了城乡之间相辅相成的关系，通过破除城乡生产、生活条件边界构建维度指标；“全面融合”反映了工业与农业、城市与乡村协调一致、融为一体的关系，通过激活乡村内生动力、挖掘乡村潜力构建维度指标；“共同繁荣”反映了促进改革红利向乡村覆盖的目标，通过农业农村高质量发展构建维度指标。

2.2 数据来源

以南京都市圈8 个地级市作为研究对象，采集2011—2020 年统计面板数据进行测评分析。有关资料来源为各地市《统计年鉴》《人力资源和社会保障事业发展统计公报》和《中国统计年鉴》等。

3 研究方法

3.1 熵值法

该研究采用熵值法对南京都市圈城乡融合发展水平进行测度。熵值法是一种客观赋权法，依据不同指标的离散程度确定权重，指标包含的信息量越大则权重越大，能够较好体现差异的主要因素。运用熵值法的基本步骤如下。

①先用极差标准化法无量纲化地处理指标，便于不同单位或量级的指标进行比较和加权，以消除某些基础指标数据偏差带来的负面影响。处理公式为

式（1）中：Xij是对数据标准化计算后的数，其中i、j分别表示第i市第j个指标的取值（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m）；maxxj是所有年份项评价指标的最大值，minxj是所有年份项评价指标的最小值。经过处理，所有指标均与总指数正相关，且每一指标的得分均在0～1。

②计算第j项指标下第i个评价对象占该指标的比重。计算公式为

③计算第j项指标熵值。计算公式为

式（3）中：k>0，因此ej≥0；常数k与样本n有关，一般令k=1/lnn，则有0≤e≤1。

④计算第j项指标差异系数。计算公式为

对于第j项指标，指标值Xij的差异越大，对评价对象的作用越大，熵值就越小，即gj越大，指标越重要。

⑤计算第j项指标权重。计算公式为

⑥计算评价对象综合得分。计算公式为

按照以上步骤代入所收集的数据，可计算得出各指标权重，再用指标值乘以权重得到维度层和指标层分值。

3.2 耦合协调度模型

为反映不同指标间的发展状况，笔者参考相关成果引入耦合度模型。计算公式为

式（7）中：C是耦合度，取值是［0，1］；f（w）、f（x）、f（y）、f（z）分别代表工农互促水平、城乡互补水平、全面融合水平和共同繁荣水平。C值越接近1，表明各指标间的相互关系越强，发展趋于有序稳定；C值越接近0，表明各指标间的相互关系越弱，呈无序发展的状态。

耦合度模型只能反映指标间联系的紧密程度，并不能很好地反映指标间相互作用的层次和方向。因此，进一步引入耦合协调度模型来综合反映4 个维度间的耦合协调水平［15］。计算公式为

式（8）和式（9）中：0≤D≤1，D值越大，表示各指标间存在着较高的水平共振，协同程度越高；反之，则表明缺乏某种协同效应。a、b、c、d是待定系数。

3.3 地理探测器模型

地理探测器是一种探索空间分异性和社会经济空间表现的统计学方法。借助现有研究成果，引入模型为

式（10）中：L是因素Y或因素X的层次数，也叫排序或区域；而Nh和N分别是每层h的单位数和所在区域的单位数。在层h与全区Y值间的变异值依次是σh2和σ2；Q的取值域为0～1，Q值越大，说明该因子的驱动作用越大。

4 城乡融合发展水平测度

4.1 指标权重计算

2011 年和2020 年南京都市圈城乡融合发展评价指标的权重如表2 和表3 所示。由表2 可知，4 个维度层权重差异明显。从2011 年数据来看，工农互促、城乡互补两个维度权重差距较小，分别为0.285 9 和0.237 5，共同繁荣维度权重最高（0.331 8），而全面融合维度权重最低（0.144 7）。这表明2011年南京都市圈8个地级市在工农互促、城乡互补和共同繁荣3 个方面的表现趋同，而全面融合这一维度差异较大，各地级市呈现出“高的极高、低的极低”的高离散度式分布。2020年与2011年相比权重有明显变化，具体表现为城乡互补权重从0.237 5提升到最高权重0.304 7，表明城镇化率和城乡基础设施建设是影响城乡融合发展的重要因素；共同繁荣权重从最高权重0.331 8 下降至0.255 3，表明近10 年来南京都市圈的经济社会发展成果丰硕，使得差距逐年缩小；全面融合权重依然最低。综合分析2011—2020 年南京都市圈城乡融合发展评价指标体系中维度层权重变化发现，现代都市圈在促进区域协调发展方面能够发挥积极作用。

表2 2011年和2020年南京都市圈城乡融合发展评价指标中维度层权重

表3 2011年和2020年南京都市圈城乡融合发展评价指标权重

由表3 可知，2011 年，工农互促维度的3 个指标中，非农产业与农业产业比和非农化就业率权重较大，分别为0.437 8和0.441 9；第一产业固定资产投资比权重最小，仅为0.120 3。这说明非农产业与农业产业比和非农化就业率两个指标对于工农互促这一层面的贡献度最高。各城市对农业产业结构升级投入的资源较多，有利于推动城乡产业经济协调发展。2020 年，非农产业与农业产业比的权重进一步增加，非农化就业率的权重下降了0.091 8，第一产业固定资产投资比的权重依旧最小，但增加了0.025 2。这说明各城市在资源配置和都市圈协同发展方面作出了较大的努力，有利于区域经济协调发展。各项指标权重大小的差异及随时间变化的原因分析与维度层相似，在此不再赘述。

4.2 综合评价结果分析

根据权重计算结果，运用综合得分计算公式，得出2011年和2020年南京都市圈8个地级市城乡融合发展水平综合评价值，如表4所示。2011年和2020年，南京都市圈城乡融合发展水平平均得分分别为0.408 0分和0.415 2 分。由表4 可知，城乡融合发展水平综合评价值排名第一的是南京市，紧随其后的是镇江市，排名靠后的是淮安市、宣城市和滁州市。对比分值来看，排名第一的南京市综合评价值为0.793 9，排名最后的滁州市综合评价值为0.251 0，相差悬殊，前者是后者的3倍之多。这表明南京都市圈内各城市城乡融合发展水平差异明显。

表4 2011年和2020年南京都市圈城乡融合发展水平综合评价值

通过前后时间对比发现，与中心城市南京市紧邻的马鞍山市和滁州市的城乡协同发展水平提升较快，表现出都市圈中心城市辐射带动作用的优势。城乡融合发展水平下降最快的是淮安市，表明其城乡发展差距正在拉大，城乡融合发展进度有所滞缓。

5 城乡融合维度间耦合协调度

5.1 时序变化特征

如图1 所示，2011—2020 年南京都市圈城乡融合维度间的耦合度和耦合协调度均表现为以2014 年为转折点，先增后减，再渐趋平稳。其中，耦合度涉及两种类型：低水平耦合和中度磨合，而耦合协调度则包含基本耦合协调和中度耦合协调两种状态。从时间演化来看，耦合度先从低水平耦合转换为中度磨合（耦合度均值从2011年的0.313 0上升至2014年的0.662 0），再回到低水平耦合（耦合度均值从2014年的0.662 0降低至2017 年的0.3280），而耦合协调度也从基本耦合协调转换为中度耦合协调（耦合协调度均值从2011 年的0.374 0 上升至2014 年的0.676 0），并在其后回到基本耦合协调状态（耦合协调度均值从2014年的0.676 0降低至2017 年的0.397 0）。这说明2014 年之前社会经济快速发展使各维度间相互作用有所增强，但随着都市圈建设加速，中心城市溢出效应逐步显现，区域内各城市间城乡融合发展水平逐步缩小。

图1 2011—2020年南京都市圈城乡融合发展维度间耦合度与耦合协调度变化

如图2 和图3 所示，2011—2020 年南京都市圈内各城市城乡融合发展维度间的耦合度、耦合协调度由离散转变为趋同态势。其中，江苏省4 个城市的耦合度均值由0.685 3 下降至0.622 8，耦合协调度均值由0.522 2 下降至0.481 8；安徽省4 个地级市的耦合度均值由0.580 5 下降至0.557 0，耦合协调度均值则由0.371 0 提升至0.397 5。这说明都市圈共生发展有利于资源整合、优势互补，有效促进城乡协调发展。

图2 2011—2020年南京都市圈各城市城乡融合发展维度间耦合度变化

图3 2011—2020年南京都市圈各城市城乡融合发展维度间耦合协调度变化

从定量分析结果来看，南京都市圈城乡融合各维度间的相互关系受到区域经济发展的影响较大，说明随着都市圈融合程度的提升，城乡融合系统间的相互作用随之趋于平稳，区域内系统协作得到正向发展。作为一个跨省都市圈，江苏、安徽两省的社会经济基础存在客观差异，在都市圈融合发展过程中经济发达地区起到了良好的带动作用，促进了都市圈城乡融合发展水平提升。

5.2 地区差异特征

为深入探究南京都市圈跨省地区城乡融合发展维度间耦合协调度的差异，将该区域拆分为研究区整体、江苏区、安徽区3 个模块，分别计算得出各年度各地区的城乡融合发展维度间耦合协调度极差和标准差，如图4所示。

图4 南京都市圈耦合协调度分区差异变化

由图4 可知，从整体来看，研究区整体城乡融合发展的耦合协调度表现为持续稳定状态。2011—2020年，研究区整体耦合协调度的极差始终保持在0.3 左右，标准差也保持在0.08～0.12，说明区域内耦合协调度数值趋于集中，各区城乡融合协调性逐步趋同。江苏区的耦合协调度极差值与标准差值波动较大，安徽区的耦合协调度极差值和标准差与研究区整体基本一致。综合分析，都市圈的规划建设可以在一定程度上避免不同地区城乡发展不平衡问题。

6 南京都市圈城乡融合发展的影响因素

6.1 探测结果分析

根据地理探测器测度结果进行影响因素排序，结果如表5所示，将影响最为显著的5项指标确定为主要影响因素，分别是城乡居民人均可支配收入比、城乡消费品零售总额比、城乡人均文教娱乐支出比、城乡恩格尔系数比、环境和设施投资比。

表5 地理探测器影响因素得分排序

由于各地区自然生态条件、经济发展状态、城乡互动关系存在差异，结合上述主要影响因素，从时序和分区角度对主要影响因素变化情况进行研究，结果如表6所示。

表6 地理探测器主要影响因素时序和分区得分（南京都市圈）

从时序来看，2011 年研究区整体主要影响因素按得分从大到小排序依次为城乡居民人均可支配收入比（0.633 9）、城乡恩格尔系数比（0.482 2）、环境和设施投资比（0.416 4）、城乡人均文教娱乐支出比（0.392 2）、城乡消费品零售总额比（0.378 1）；2020 年研究区整体主要影响因素按得分从大到小排序依次为城乡居民人均可支配收入比（0.779 5）、城乡恩格尔系数比（0.373 8）、城乡人均文教娱乐支出比（0.114 0）、环境和设施投资比（0.113 8）、城乡消费品零售总额比（0.040 6）。经过近10 年的发展，主要影响因素呈现相对稳定的特征，且数值逐步减小，表明南京都市圈城乡融合发展向协同化方向转变。

分地区来看，2011 年江苏区主要影响因素按得分从大到小排序依次为城乡恩格尔系数比、环境和设施投资比、城乡人均文教娱乐支出比、城乡消费品零售总额比，城乡居民人均可支配收入比；2020 年江苏区主要影响因素按得分从大到小排序依次为城乡居民人均可支配收入比、城乡恩格尔系数比、环境和设施投资比、城乡人均文教娱乐支出比、城乡消费品零售总额比。2011 年安徽区主要影响因素按得分从大到小排序依次为城乡居民人均可支配收入比、城乡消费品零售总额比、环境和设施投入比、城乡人均文教娱乐支出比、城乡恩格尔系数比；2020 年安徽区主要影响因素按得分从大到小排序依次为环境和设施投资比、城乡居民人均可支配收入比、城乡消费品零售总额比、城乡恩格尔系数比、城乡人均文教娱乐支出比。江苏区城乡融合发展的主要影响因素变化与研究区整体基本一致；随着南京都市圈城镇化率的提高和区域发展的不断成熟，安徽区城乡融合发展水平不断提升。

6.2 影响机制分析

6.2.1 地区整体经济发展快速提升

2011—2020 年，南京都市圈城乡消费品零售总额由2 153.08 亿元增长至12 421.09 亿元，约增长了4.77倍；城乡人均文教娱乐支出总额从11 941.78 万元增长至44 095.09 万元，增长了2.69 倍。这表明消费经济的活力在增加，整体经济发展带动了地区生产力的发展和产业结构的优化，反过来促进了居民生活水平和消费水平的提高。随着南京都市圈整体经济实力不断增强，各要素在城乡之间向互通方向转变，城乡经济、社会、环境等各方面的差距不断缩小。

6.2.2 城乡居民收入差距不断缩小

2020 年，南京都市圈8 个地级市城乡居民人均可支配收入比均值为2.06，与2011 年相比下降了0.42 个百分点。国家统计局2020 年发布的数据显示，我国城镇与农村居民人均可支配收入比为2.56。对比分析发现，南京都市圈城乡居民可支配收入比低于全国平均水平，且处于较小的差异性区间。南京都市圈整体城镇恩格尔系数由2011 年的39.64%下降至2020 年的30.15%，农村恩格尔系数由2011 年的44.39%降至2020年的32.79%，均已达到富裕水平。在南京都市圈协同发展过程中，总体富裕程度有了质的飞跃，城乡逐步实现良性融合、协调发展。

6.2.3 宏观政策调控导向支撑

环境和设施投资比，体现了一个地区政府宏观政策的价值导向。从发达国家经验来看，环境和设施投资比普遍在2%～3%。我国进入新时期以来，对环境和设施的建设重视程度不断提高，其投资比也稳步增长，2020 年全国环境设施投资比接近2%。2011 年，南京都市圈环境和设施投资比为1.65%，2020 年提升至2.95%，体现了宏观政策对农村地区的扶持不断增强，将有效提高农村地区的基础设施条件和生产效能，从而对都市圈城乡融合、协调发展起到积极的推动作用。

7 结论与启示

笔者以城乡融合发展和区域协调发展理论为基础，对2011—2020 年南京都市圈城乡融合发展水平和主要影响因素进行分析，得出如下结论：①南京都市圈内各市城乡融合发展水平差异明显；②在南京都市圈内，江苏区各城市的城乡融合发展水平明显高于安徽区，但安徽区各城市的城乡融合发展速度较快，这就促进了研究区整体城乡融合发展水平快速提高，凸显了都市圈溢出效应的带动作用；③南京都市圈城乡融合发展的主要影响因素是城乡居民人均可支配收入比、城乡消费品零售总额比、城乡文化教育娱乐支出比、城乡恩格尔系数比、环境和设施投入比，这些影响因素对城乡融合发展水平提升产生了积极效应。

综合研究成果，为进一步促进南京都市圈城乡融合发展，笔者建议采取如下措施。一是立足城乡一体化发展目标，结合各地区实际发展差异，统筹各地区形成总体规划、重点突破、分步推进的发展格局。二是进一步发挥南京这个中心城市对周边城市的辐射效应，巩固江苏省发达地区的溢出支撑作用，带动安徽省城乡融合发展水平稳步提升；从健全城乡布局、完善产业布局、完善功能空间布局、促进要素流通等方面入手，充分整合区域内资源，制定特色政策，推动都市圈统筹发展。三是解决区域间关系复杂问题、各方权益失衡问题和各类交易成本过高问题，发挥政府与市场两大主体的强大合力，制定区域内城乡发展定向合作规划，破除区域协调发展困境，为实现区域协调发展和城乡融合发展贡献都市圈的实践经验。