区域新型城镇化水平及其空间差异综合测度分析——以陕西省咸阳市为例

杜忠潮，杨 云

(咸阳师范学院旅游与资源环境学院，陕西咸阳 712000)

城镇化是社会生产力变革中在空间地域上人口由农村向城市迁移的过程，也是农村经济向城市经济转变的过程。城镇化有力地吸引了生产要素向城镇聚集，促进了产业结构的调整和资源的优化配置，成为解决就业、实现市场扩展、推进新型工业化的重要举措;城镇还承接了大量的农村富余劳动力，在带动农民增收的同时，在很大程度上缓解了农村人地紧张的突出矛盾;城镇化有利于实施国家区域发展总体战略，统筹区域城乡协调发展，逐步缩小城乡差别。积极稳妥地推进城镇化是我国缓解城市内需不足，减轻农村人口向大城市流动压力等一系列问题的必然选择。

正确分析评估城镇化发展现状及综合水平，把握城镇化发展存在的问题及影响因素，提出科学合理的发展对策，对于切实推动区域城镇化进程具有重要的意义。因此，区域城镇化水平的测度与分析成为近年来国内外相关领域研究和关注的“热点“。国内学者提出了许多不同的测算方法，如单一指标法和复合指标法等类型[1－2]，按空间尺度进行全国性、省区性和县(市)性区域的城市化水平测度及其空间差异分析，如文余源对1996—2002年间中国省域的城市化水平差异的分析表明，中国城市化总体水平不高，三大地带城市化水平存在明显差异[2]。孙文慧等依据城镇化综合发展特征将我国31个省市分为5种类型，提出相关建议和思考[3]。张善余运用城镇人口比重表征人口城市化水平存在的地区差异。指出人口数量变动特点、人均GDP和投资等与城市化关系密切[4]。王青等认为我国省际区域间城镇化发展差异总体在逐步缩小，而东、中、西部三大地带之间以及西部地区的省际差异，近年来有逐渐加大之势[5]。李宇等揭示出近20年来西部县域城镇化进程趋向于良性发展，城镇化发展中心呈现东移趋势，且县域城镇化及其经济发展水平的空间分异趋于协调一致[6]。欧向军提出江苏省苏南、苏中和苏北三大地区之间城市化水平差异不断缩小，在空间上表现为南北梯度差异和市区与县域之间的差异[7]。一些作者就不同省份城市化水平作综合测度分析，按各城市的地域差异特征及城市化发展的方向划分类型与层次，指出城市化水平的空间分异和发展趋势[8－13]。就较小地域单元城市化水平的研究，如党兴华等对影响陕西省关中地区城市化水平地域差异的重要因素进行排序[14]。王文博等分析比较西安市临潼区内各乡镇城镇化水平的差异，划分出4级城镇体系，为研制临潼区城镇体系发展规划提供了科学的依据[15]，等等。

此外，近年来出现有关新型城镇化内涵、特征及其发展道路[16－22]、新型城镇化与新型工业化的关系[23－24]、区域新型城镇化发展战略[25－27]等方面探讨;采用复合指标法构建新型城市化评价指标体系，如胡际权[28]提出新型城镇化评价指标体系由经济集约、社会和谐、政治文明、生态环境建设等所构成;董嘉明等构建的新型城市化评价指标体系包括经济集约、社会和谐、环境友好、功能优化、城乡统筹五大类多项指标[18，20];牛文元等构建的中国新型城市化指标体系，由城乡发展动力系统、城乡发展质量系统和城乡发展公平系统三大体系、8大状态、21个变量和50个要素组成，并对我国50个重要城市做了实证评价[29]。

综上所述，国内学者对城镇化水平区域差异的研究，主要着眼于全国或省区范围的城镇化水平的测度与区域城镇化水平地域差异研究，但对市(县)级区域城镇化影响因素及其空间差异研究则较少，尤其对改革开放以来我国西部地区新型城镇化水平地区差异影响因素的定量分析更显薄弱。鉴此，本文拟从新型城镇化的视角出发，就咸阳市县域城镇化发展水平差异做初步分析和探讨。

1 新型城镇化水平测度指标体系

新型城镇化是推进区域城乡统筹发展的着力点[30]。新型城镇化既强调资源有效流动与分配、产业结构深化与转型的内涵式发展，又强调城镇与乡村融合，空间上联合与区域经济集约的外延式发展[31]。实现资源节约、环境友好、经济高效、功能完善、社会和谐、个性鲜明、城乡一体，城市群、大中小城市与小城镇协调发展，城乡互促共进为目标的可持续发展道路[29]。

基于上述认识，区域新型城镇化水平评价宜采用复合指标法，从人口、经济、生活方式、地域景观等方面选取能综合反映城镇各方面特征的指标体系，借助定量方法和相应的数学模型分析评价区域城镇化水平，及其与经济发展和资源环境的耦合互动关系[32－35]。根据全面系统性、主导性、层次性、可操作性和导向性原则，基于新型城镇化的本质内涵，借鉴有关城镇化水平评价的研究成果[36－29]，本研究选取人口城镇化水平、经济城镇化水平、居民生活质量、基础设施建设与生态环境建设水平4个方面的指标，构建咸阳市县域新型城镇化评价指标体系(见表1)。

表1 新型城镇化发展水平评价指标体系Tab.1 The evaluation index system of the new urbanization development level

1.1 人口城镇化水平

人口城镇化是城镇化进程的直接结果，表现为人口由乡村向城镇的聚集、农业人口转化为非农业人口以及人口素质的提高等。选取的主要指标包括:城镇化率、非农业人口比重、其他经济单位职工人数比重、每万人具有普通中学毕业生人数比重。

1.2 经济城镇化水平

经济城镇化的直接推动因素是新型工业化，要求经济发展“集约高效”，“以技术创新为推动力”。选取指标为:人均 GDP、第三产业产值比重、非公有制经济增加值占GDP比重、人均财政总收入、万元GDP能耗降低率、亿元GDP生产安全事故死亡人数。

1.3 居民生活质量

新型城镇化重视城乡居民生活质量评价。选取的指标包括:城镇居民人均可支配收入、农民人均纯收入、城镇社会保障覆盖率、人均邮电业务量、城乡居民收入比、教科社卫和住房支出占财政支出的比重。

1.4 基础设施建设与环境建设水平

基础设施与环境建设反映城镇现代化水平，是新型城镇化“功能完善”的客观要求。具体指标有:全社会固定资产投资额、电力、燃气与给排水投资比重、交通运输、仓储和邮政业投资比重、每万人拥有卫生技术人员数、每10万人拥有文化场馆数和环境保护费用占固定资产投资比重等。

2 研究方法与数据采集处理

本研究采用主成分分析法，该方法是从众多具有较强相关性的原始变量中，在保证数据信息丢失最少的原则下，对多变量进行降维处理，使较多的原指标被综合为较少几个综合指标，即主成分。当主成分累计贡献率达到85% ～95%，基本上反映了原指标的信息[37]。城镇化进程中人口、经济、生活质量和基础设施诸方面相互联系、相互促进，所选取的各个指标之间存在一定程度的相互关联。

本研究采用的指标数据均来自于2010年《咸阳统计年鉴》与相关政府网站的权威资料。为了消除量纲的影响，首先对原始变量进行标准化处理，并利用SPSS19.0统计分析软件进行数据分析。

由于对评价系统的指标的正负取向有差异，分别采用下列公式对原始数据进行标准化处理。

对于效益型(正向)指标

对于成本型(负向)指标

式(1)、式(2)中:Yi为标准化变量指标值，Xi为原始变量指标值，ai为该项指标中最大值，bi为该项指标中最小值。

3 主成分分析

3.1 提取主成分

根据SPSS软件运行输出的结果，首先对相关系数矩阵进行统计分析，得出该矩阵中大于0.3的指标元素比重达到64.46%，而且在抽取主成分之后，所有变量信息损失率≤35%，说明原有变量适合作主成分分析。

采用方差极大(正交旋转)法作因子旋转，输出各主成分的特征值、贡献率和累计贡献率(见表2)。根据上述特征值提取准则，选取累计贡献率为85%～95%的主成分个数。表2中第1～4主成分的累计贡献率为85.932%，说明该4个主成分能概括原22个变量的绝大部分信息，而其后的主成分荷载信息量极小可略去。因此，提取前4个主成分来分析评价咸阳市县域城镇化综合发展水平。

表2 主成分的特征值、贡献率及累计贡献率Tab.2 The eigenvalues，the contribution rate and cumulative contribution rate of the main ingredients

根据正交(最大方差法)旋转后的因子载荷矩阵(见表3)中各主成分所反映的变量特征，可将其分别命名:第一个主成分的贡献率为44.212%，在城镇化率、非农业人口比重、其他经济单位职工人数、人均GDP、地均GDP、万元GDP能耗降低率、人均财政收入，以及人均邮政业务量、全社会固定资产投资总额、每万人拥有卫生技术人员数和每10万人拥有体育场馆数等变量有较高的载荷，这些变量主要反映人口与经济城镇化指标，可将其命名为“人口与经济”主成分;第二个主成分的贡献率为23.814%，其在亿元GDP生产安全事故死亡率、城镇居民人均可支配收入、农民人均纯收入、城乡居民收入比、教科文卫和住房支出占财政支出比重和环境保护费用占财政支出比重等变量有较高的载荷，这几个变量主要反映居民生活质量状况，可命名为“居民生活质量”主成分。第三个主成分贡献率为10.704%，其在第三产业产值比重和城镇社会保障覆盖率变量指标有较高的载荷，各反映城镇经济与居民生活质量，可命名为经济与生活主成分;第四主成分贡献率为7.202%，在交通运输、仓储和邮政业投资比重和万人拥有普通中学毕业生数有较高的载荷，主要反映基础设施建设状况，可将其命名为“基础设施”主成分。

3.2 建立主成分回归分析函数

输出的主成分得分系数矩阵(见表4)中的元素，即为相应原始变量在主成分回归分析函数中的系数，据此可建立主成分线性函数如下:

表3 正交旋转因子载荷矩阵Tab.3 The factor loading matrix that's orthogonal rotationed

表4 主成分得分系数矩阵Tab.4 The score coefficient matrix of the principal components

式(3 －6)中:Fi(i=1，2，3，4)分别表示第3—6主成分，Xj(j=1，2，…，22)表示22个原始变量。

据公式(3)—(6)可计算各主成分得分，并采用主成分加权总和(菲什拜因—罗森伯格模型)计算咸阳市各县(区)域城镇化发展水平的综合得分值(见表5)，并以各主成分的方差贡献率确定其权重，计算公式

式(7)中:F 为综合得分，Fi(i=1，2，3，4)为主成分得分值。

4 结果分析

从测算分析结果(见表5)可以看出:首先，体现各县(区)域新型城镇化发展整体水平的综合得分，以秦都区(0.550 6)和渭城区(0.533 8)两个市辖区远远高出其他县(市)，表明其城镇化综合水平较高，属于第一梯队;彬县(0.287 2)、兴平市(0.286 5)、三原县(0.245 3)和泾阳县(0.223 5)的城镇化综合水平为次于市辖区的第二梯队;乾县(0.128 4)、武功县(0.120 9)、旬邑县(0.115 7)、淳化县(0.110 6)和礼泉县(0.108 4)城镇化综合水平为第三梯队;永寿县(0.047 2)和长武县(0.004 7)城镇化综合水平在咸阳市所辖县区中相对较低，属于第四梯队。

表5 主成分得分及综合得分Tab.5 The principal component scores and the composite score

再从各主成分得分的情况看，第一主成分(反映人口与经济城镇化水平)得分中秦都区、渭城区明显高出其他县市，其人口与经济城镇化水平较高。其他县(市)以彬县和长武两个新兴资源型县区和工业基础较好的兴平市、三原县相对高出其余县区;第二主成分(反映居民生活质量)得分，兴平市、武功县、乾县、秦都区、三原县、泾阳县、礼泉县、彬县和渭城区相对较高，永寿县、旬邑县、长武县居民生活质量相对较低;第三主成分(反映城镇第三产业发展和社会保障水平)得分，彬县、旬邑、淳化、兴平和泾阳县较高，乾县、礼泉和武功县最低;第四主成分(体现基础设施建设水平)得分，三原县、泾阳县、旬邑县、秦都区、彬县较高，淳化县等明显较低。

再次，就各县区城镇化发展状况看，秦都区城镇化水平综合得分、人口与经济城镇化等方面水平较高，其第三产业发展和社会保障水平却偏低(第9位);渭城区城镇化水平与秦都区类似，其基础设施建设排在第12位;三原县、泾阳县基础设施建设排在第1，2位，综合得分排第5，6位，人口与经济城镇化水平分别排第6和第8位;乾县和礼泉县城镇化综合得分处在第三梯队，其基础设施和居民生活质量得分较高，人口与经济城镇化水平偏低(分别为第12，13位);彬县城镇化综合水平(排第3位)、城镇第三产业和社会保障(第1位)水平等较高，其居民生活质量相对较低(排第8位);长武和永寿县城镇化综合水平明显低于其他县区，其基础设施建设水平稍微高些(分列第8，9位);旬邑县和淳化县城镇化综合水平相当(分别列第9，10位)，且城镇第三产业发展和社会保障水平皆较高(分别列第2，3位)。淳化县人口与经济城镇化和基础设施建设水平偏低(各为第10，13位)，旬邑县居民生活质量排第12位;武功县城镇化综合水平较低(排第8位)，其居民生活质量较高(排第2位)，其城镇第三产业发展、社会保障和人口与经济城镇化水平偏低(分别排列第13，12位)。兴平市城镇化综合水平较高(列第4位)，其居民生活质量排第1位，其人口与经济城镇化水平略低(排第6位)。

5 聚类分析

对咸阳市县(区)域城镇化水平评价指标体系的标准化数据阵，利用SPSS19.0统计分析软件作系统聚类分析，其中相关性采用平方欧氏距离，测度13个县市区之间的样本距离。参考各县(市区)城镇化综合得分(见表5)，将咸阳市13个县市区按城镇化整体水平分成4种不同的区域类型(见图1)，各区域类型区具有以下特征:

第一类:高度城镇化地区。该类型包括秦都、渭城两个直辖区，其区位优越，经济、社会发展水平都较高，表现为综合城镇化水平高，城镇人口密集，基础设施完善。人口与经济城镇化、居民生活质量和基础设施主成分得分明显优于其他县区。

第二类:城镇化水平较高地区。包括兴平市、彬县、三原、泾阳4个县市，其综合城镇化水平较高，各个县市区的主成分得分排序基本都靠前。尤其是彬县的城镇第三产业和社会保障、兴平市的生活质量主成分、三原县、泾阳县的基础设施主成分在诸县区中名列前茅。

第三类:城镇化水平中等地区。包括乾县、武功、旬邑、淳化和礼泉5个县，该类型主要特征是:城镇化水平中等，城镇化发展具有明显劣势，如乾县、武功、礼泉、淳化县的人口与经济城镇化水平处于诸县区尾闾，旬邑县的生活质量主成分、武功县的城镇第三产业和社会保障主成分、淳化县的基础设施建设主成分得分排在各县区最末位。

第四类:城镇化水平较低地区。包括永寿县和长武县。该类县区城镇化发展绝大多数指标位于全市下游，城镇化综合水平低，优势不明显，城市建设发展缺乏活力。

6 结论与讨论

主成分分析结果表明，咸阳市县(区、市)域新型城镇化综合水平差异明显:一是咸阳市县(区、市)域城镇化综合水平差异明显，大致可区分出4个梯队类型;二是各主成分得分所体现的城镇化发展方面，市辖区(秦都、渭城)、新兴能源化工区(彬县、长武)和工业基础较好的县市(三原、兴平)在人口与经济城镇化方面优于其他县(区)，南部8县(区、市)和彬县(能源化工区)的居民生活质量优于其他县，三原县、泾阳县、旬邑县、秦都区、彬县基础设施建设主成分得分高于其他县，淳化县此主成分得分最低。三是大多数县区城镇化发展的优劣势并存。如秦都、渭城两区，其城镇化综合水平和人口与经济城镇化遥遥领先于其他县区，而秦都区城镇第三产业和社会保障主成分列第9位、渭城区基础设施建设排在第12位。三原县、泾阳县城镇化综合水平位处第二梯队类型，基础设施建设优势明显(排在第1，2位)，人口与经济城镇化水平分别排第6和第8位;旬邑县和淳化县城镇化综合水平排位靠后(分别列第9，10位)，其城镇第三产业发展和社会保障水平却排在前列(分别列第2，3位)，等等。

从聚类分析结果可以看出，咸阳市县(区)域城镇化水平可以划分为高度城镇化、城镇化水平较高、城镇化水平中等和城镇化水平较低地区4种等级类型。

各类型地区城镇化发展特征各异，存在问题和发展趋势也不尽相同，需结合各区域城镇发展的实际情况，因地制宜地制定城镇发展战略。秦都区应积极推进城镇化进程，加大与西安市(特大城市)的零距离对接并接受其辐射，壮大电子、医药、纺织等支柱产业，推进沣河新区建设，重点打造城市特色功能区和生物产业聚集区两大功能区，建设西咸都市圈人居环境最为适宜优美的新型都市商务中心和西部地区重要的生物环保产业基地。渭城区坚持走中心城市和小城镇协调发展的道路，积极实施西咸新区(泾渭新区)建设方案，重点打造空港产业园、历史文化聚集区、现代产业聚集区三大功能区，使其成为西部最大的临空产业园区、在全国具有重要影响的秦汉历史文化集聚区和西部地区重要的现代产业基地。大力实施以农业产业化为基础、以工业化为核心、以城镇化为承载的经济社会发展战略，城镇化建设带动城乡一体化快速发展。三原县要充分利用产业门类较全的优势，加快城镇建设，在两三年内完成撤县设市任务。兴平市要充分利用现有基础资源，以县城和中心镇为重点，加快推进县域城镇化进程。县域城镇化要突出产业支撑，大力发展城镇二三产业，引导生产要素尽快向城区集聚和重组，增强城镇经济实力。彬县要以“撤县设市”为目标，以城区开发和小城镇建设为重点，健全城镇基础设施，不断推进城乡一体化进程，发展能源及配套工业为主的城市，并与邻近县联动，建设彬长旬能源化工基地，使之成为陕西省的第二大能源基地。礼泉县具有明显的区位优势，要着力发展4个特色鲜明的重点乡镇，使工业化、城镇化相结合，提高县域经济和城镇化水平。淳化县的城镇化建设应大做生态文章，走出一条绿色低碳的城镇化建设发展道路。泾阳县要加大城镇化步伐，积极建设成为以轻工业、农副产品深加工为主的工业城市。旬邑县应该按照“城乡统筹，协调发展”的总体思路，积极实施城镇带动战略，不断强化城镇规划的调控功能，加快城镇建设步伐，进一步完善城镇功能，适度扩大城镇规模。永寿县要积极实施城镇化战略，全力打造县域经济发展平台，推进城镇化进程，打破城乡二元结构堡垒，继续大力实施“一线带动，两翼齐飞”战略。长武县应充分发挥区位优势，发展果畜、种养殖等产业，带动当地乡村经济的发展，促进新农村建设与城镇化进程，尤其要充分利用紧邻彬县工业区及地下丰富的煤炭资源，大力发展煤电产业。武功县急需进行产业结构调整，推动新型工业园区建设，发展特色种植与设施农业为主的现代农业产业，尤其需要加快经济发展助推基础设施建设。乾县城镇化发展主要在于完善城镇功能，增强城镇承载能力，建设以旅游文化产业与加工业为主的历史文化名城。

总地来看，咸阳市各县(区)应当立足各自实际状况推进城镇化，采取同各地经济、社会发展水平相适应的措施，保证城镇化的健康发展。尤其是遵循城镇化发展的客观规律，循序渐进，防止急躁冒进，一味追求提高城镇化率的倾向。既要积极稳妥地推进城镇化进程，又要重视城镇化的质量提升。实现区域人口、资源、环境的协调与可持续发展。

应该指出，采用复合指标法测度城镇化水平及其区域差异，包含的信息丰富、全面，体现了城镇化发展应遵循质与量统一的新理念，既反映了人口向城镇的集中过程，又体现了产业结构、人口结构、空间结构等城镇化发展的其他方面，有利于全面反映和衡量区域城镇化水平，为进一步提高区域城镇化水平提供依据，避免了单一人口指标所带来的追求数量扩张的非科学发展模式。而复合指标法测度城镇化水平应在建立相对统一稳定的测度指标体系的基础上，在更大的地域范围内推广并成为主要的、科学的城镇化测度方法，还有待于各种统计数据的积累和深入研究。

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