江苏省人口与土地城镇化协调发展研究

李自鹏，欧向军,2，朱 杰，周蓓蓓，钱嘉琳，朱虎啸

（1江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院，江苏 徐州 221116；2江苏师范大学城镇化研究中心 江苏 徐州 221116）

0 引言

城镇化是工业革命后的必然阶段，其进程的快速推进是历史发展的必然结果，目前中国正处于城镇化加速发展时期，研究不同省份城镇化特征对城市发展及优化具有重要的现实意义。城镇化是农业人口和农用土地向非农业人口和城市用地转变的现象及过程[1]，由此可见人口和土地是度量城镇化水平的关键性因素[2]。人口城镇化指人口向城市集聚或由农业人口变为非农业人口的过程[3]，土地城镇化指某区域的农用土地转变为城市用地的过程[4]。相关研究者将人口城镇化和土地城镇化的本质内涵进行了扩充，并建立了多个评价人口与土地城镇化的指标体系[5]。在中国城镇化进程中土地城镇化发展速度往往快于人口城镇化速度[6]。人口与土地城镇化之间的协调度在新型城镇化建设中已成为热点问题[7]。国外于1867年就对城镇化进行了研究，起步较早且比较深入，对于人口与土地城镇化的研究分别集中在农村人口迁移和城市土地扩张方面。Lewis[8]在关于农村人口迁移方面提出了“二元经济模型”并认为工资的差距是造成城乡间人口流动的最主要因素；Guido等[9]认为人口的迁移是由于受到多种“力”的影响，总结提出了“推—拉”理论，论述了人口迁移与城乡发展的关系；Spilimbergo[10]则认为平均工资及利率水平对农村人口迁移有重要影响；Kent和 Jhon[11]、Burchell[12]、Ridder[13]等均对城市土地扩张的定义做了不同的解释；Miceli[14]认为城市土地扩张受到不同利益主体意愿的影响；Zhang[15]对美国芝加哥的居住用地面积扩张研究表明本地区的经济增长和人口的增加对城市扩张具有重要影响。对于人口与土地城镇化耦合协调发展的研究，如对中国城镇化特征和驱动机制的研究[16]，并运用CA和SLEUT模型等方法，提出了新城市主义理论[17]；Monica等[18]利用土地转变模型提出促进人口与土地协调发展的对策。国内对于人口与土地城镇化的研究较多。马文博[19]、唐宇娣[20]、童彦[21]、王雪峰[22]、王亚华[23]、段禄峰[24]等分别以省域、市域、县域为尺度，运用复合指标法、变异系数法和耦合协调度模型、弹性系数法和重心移动模型、协整理论和自回归模型、质性研究和模型演绎等方法对人口与土地城镇化的发展特征进行研究并提出相应的对策建议。本研究以人口与土地城镇化为切入点，运用变异系数、熵值法及耦合协调度模型等方法对2000—2018年江苏省及2018年13个地市的人口与土地城镇化进行研究，分析两者协调发展中存在的问题，以期为江苏省未来城镇化高质量发展提供参考价值。

1 材料与方法

1.1 数据来源

研究数据来源于2001—2019年《中国城市统计年鉴》、《江苏省统计年鉴》、江苏省城市建设统计年报以及江苏省和13个地市国民经济和社会发展统计公报。其中人均指标以年末常住人口进行计算，地均指标以行政区域土地面积进行计算。

1.2 研究方法

1.2.1 指标体系的构建 目前对于人口城镇化与土地城镇化耦合协调发展评价指标没有统一的标准，本研究在多数学者研究的基础上，遵循可获得性、动态性、前瞻性、合理性原则构建综合指标体系，其中人口城镇化评价指标体系由人口结构、人口素质和生活水平3个因素13项指标组成，土地城镇化评价指标体系由土地规模、土地投入和土地产出3个因素10项指标组成（表1），除城镇居民家庭恩格尔系数为逆向指标外，其他指标均属于正向指标。

表1 人口城镇化与土地城镇化协调发展评价指标体系

人口城镇化指标的构建。人口城镇化是农村人口向城镇转移的过程，城镇人口比重提高，人口密度增加，年末常住人口增多，这一过程中其就业方式也发生了变化，由从事第一产业生产转变为从事二三产业的生产。因此本文选取城镇人口比重、人口密度、城镇化率、年末常住人口和二三产业从业人员比重作为人口结构方面指标。人口转移到城镇不仅仅是人口数量的增加，更重要的是文化水平的提高，一个地区的文化水平与该地区教育水平、高校在校人数和专利数量有密切的关系，因此选取人均教育支出、普通高等学校在校学生数和专利授权数作为人口素质的指标。农村人口转移到城镇是否真正成为城市人，与转移后的生活状态密切相关，城镇人均住房建筑面积在一定程度上反映家庭的收入情况，同时居民的收入是否能够支付其正常生活开支也至关重要，因此选择城镇常住居民人均可支配收入、社会费品零售总额、城镇居民家庭恩格尔系数、在岗职工平均工资和城镇人均住房建筑面积作为生活水平方面的指标。

土地城镇化指标的构建。土地城镇化是农村土地逐渐转为城镇建设用地的过程，在此过程中建成区面积、城市道路面积、城市建设用地面积均会有所增加，因此，把建成区面积、城市道路面积和城市建设用地面积作为土地规模方面的指标。对于土地的投入方面，政府或者其他开发商对土地投入是经过认真仔细思考后的结果，相比而言对城镇更加关注，侧面反映城镇化的土地状况，因此采用地均固定资产投入、地均财政支出、地均用电量等指标。土地产出方面，主要体现在土地投入后得到的效益大小，其中地均社会消费品零售总额、地均财政收入、地均二三产业产值、地均GDP等指标均能较好体现。

1.2.2 权重的确定 权重确定的方法较多，在参考大量学者研究的基础上，本研究采用变异系数法和熵值法分别计算指标的权重，2种方法权重的平均值作为最终指标的权重。

（1）变异系数法。变异系数法的基本思路是根据研究对象的各个评价指标的波动，确定指标和变量之间的关系，以此作为权重值，此方法不受评价指标单位和均值的差异影响，在一定程度上避免了研究对象空间异质性的弱化，符合权重确定的要求。其公式如(1) ～(2)所示。

（2）熵值法。数据标准化处理。为了消除数据大小、单位及其他因素的影响，首先对收集整理的原始数据进行标准化处理。本研究采用隶属函数(3)对正向指标（越大越好型指标）进行标准化处理，采用隶属函数(4)对逆向指标（越小越好型指标）进行标准化处理。

式中，Yij为标准化随机变量，Xij为指标的统计值，表示第i个城市第j项评价指标的数值；Ximin和Ximax分别为同一指标下的最小值和最大值。

熵值法确定权重。熵值法是一种客观赋权的方法，能够有效避免主观因素带来的干扰，具有较高的可靠性和信服力。公式如(5) ～(7)所示。

上式中Pij表示第j项指标下第i个对象指标值的比重，Ej和Wj分别表示第j项指标的熵值和权重，m指研究对象的个数，n指指标个数。

（3）人口城镇化指数f(x)与土地城镇化指数g(y)，如式(8) ～(9)所示。

式(8)中，i为人口城镇化13项指标，式(9)中i为土地城镇化10项指标；ai、bi分别为各项指标的权重；xi、yi分别为各项指标标准化后的数值。

1.2.3 耦合协调度模型

（1）发展度(T)。发展度可以用来描述城镇化的综合发展水平，反映人口城镇化和土地城镇化的整体效益。式中a和b表示人口和土地城镇化指标的比重，由于二者贡献值相同，所以a=b=0.5，f(x)和g(y)表示人口和土地城镇化指数。如式(10)所示。

（2）耦合度(C)。耦合度是用来确定研究对象之间相互依赖的程度，耦合度值越大说明该系统越稳定，发展方向越有序。耦合度的取值范围为[0，1]，当C=1时，人口和土地城镇化耦合度达到最高。如式(11)所示。

（3）协调度(D)。协调度综合了发展度和耦合度两个指标，能够很好地衡量某一地区同一时间人口和土地城镇化的协调程度，协调度值越大表示两个系统的协调性越好。如式(12)所示。

（4）分类标准。参照已有学者的研究，将协调度划分为5个等级：0.0000 ～0.2000为失调、0.2001 ～0.4000为中低度协调、0.4001 ～0.6000为中度协调、0.6001 ～0.8000为中高度协调、0.8001 ～1.0000为高度协调（表2）。

表2 人口和土地城镇化协调度等级划分

2 江苏省人口城镇化与土地城镇化协调发展分析

2.1 江苏省人口与土地城镇化协调发展过程分析

根据公式(8) ～(12)可得2000—2018年江苏省19年的人口城镇化指数f(x)、土地城镇化指数g(y)、发展度T、耦合度C和协调度D，并根据人口和城镇化协调度等级划分标准确定各年份的协调度等级（表3）。

表3 2000—2018年江苏省城镇化协调度发展水平

2.1.1 时间序列特征分析 由表3和图1可知，2000—2001、2003—2013年江苏省人口城镇化指数略高于土地城镇化指数，属于土地城镇化滞后型，在2012年两者差距达到最大值(0.0356)；2002、2014—2018年江苏省土地城镇化指数高于人口城镇化指数，属于人口城镇化滞后型，在2017年两者差距达到最大值(0.0604)，对比2014—2018年江苏省建成区面积与城镇人口数可以发现，2014—2018年江苏省建成区面积年均增长率为3.9%，而城镇人口年均增长率为1.9%，侧面说明从2014年起土地城镇化快于人口城镇化。人口城镇化指数和土地城镇化指数均呈逐年增长特征，且增长幅度较大，至2018年达到最大值，其中人口城镇化指数和土地城镇化指数分别为0.9897和1.0000。

图1 人口城镇化指数与土地城镇化指数发展变化

江苏省人口城镇化与土地城镇化发展度T由2000年0.0001增加到2018年0.9949，增加了0.9948，发展度增加速度较快，这表明江苏省城镇化水平总体发展较好。江苏省人口城镇化与土地城镇化耦合度D从2000—2018年呈逐年增长特征，2000年为0.0000，属于失调类型，2018年为0.9974，属于高度协调类型，表明协调发展趋势良好。由图2可知江苏省人口与土地城镇化发展度T和协调度D均呈逐年增长特征，且协调度D均高于发展度T，两者在2007年差距最大(0.2494)。

图2 人口与土地城镇化发展度T和协调度D发展变化

2.1.2 协调度等级分析 根据表2和表3可知，协调度等级可以分为5个级别：失调、中低度协调、中度协调、中高度协调、高度协调。失调（2000—2001年）：协调度由2000年0.0000增加到2001年0.1615，江苏省人口与土地2个系统由无序向有序转变。中低度协调（2002—2004年）：协调度由2002年0.2357增加到2004年0.3506，增加了0.1149。中度协调（2005—2008年）：协调度由2005年0.4116增加到2008年0.5622，增加了0.1506。中高度协调（2009—2012年）：协调度由2009年0.6158增加到2012年0.7988，增加了0.1829。高度协调（2013—2018年）：协调度由2013年0.8363增加到2018年0.9974，增加了0.1611。

2.2 江苏省人口与土地城镇化协调发展格局分析

根据公式(8) ～(12)计算得到2018年江苏省13个地市的人口城镇化指数f(x)、土地城镇化指数g(y)、发展度T、耦合度C和协调度D，并根据人口和土地城镇化协调度等级划分标准确定各城市的协调度等级（表4）。

表4 江苏省2018年13个地级市城镇化协调度发展情况

2.2.1 人口城镇化与土地城镇化指数差异分析 从江苏省来看，2018年滞后型空间特征呈现“南北”结构（图3）。其中南京市、镇江市、南通市、扬州市、泰州市、徐州市、连云港市、淮安市、盐城市、宿迁市10市属于土地城镇化滞后型，占研究对象总数的76.92%；无锡市、常州市、苏州市3市属于人口城镇化滞后型，占研究对象总数的23.08%。在9个土地城镇化滞后型城市中，人口城镇化与土地城镇化指数相差较小，均在0.12以内，其中南京市的人口城镇化与土地城镇化指数相差最小(0.0055)，盐城市的人口城镇化与土地城镇化指数相差最大(0.1159)。人口城镇化与土地城镇化指数平均值分别为0.3338和0.3212，由表3可知，有9个城市的人口城镇化指数低于其平均值，最大值为南京市的0.8683，最小值为宿迁市的0.0632；有9个城市的土地城镇化指数低于其平均值，最大值为苏州市的0.8678，最小值为宿迁市的0.0113，江苏省城镇化水平较低且两极化现象突出。

图3 人口城镇化和土地城镇化滞后型空间分布

图4 江苏省人口城镇化和土地城镇化协调度空间分布

从三大区域来看，苏南除了南京市和镇江市属于土地城镇化滞后型外，其他3个地级市都属于人口城镇化滞后型，同时苏南区域中人口城镇化指数和土地城镇化指数的平均值分别为0.5612和0.6457，总体上土地城镇化水平较高；苏中3市都属于土地城镇化滞后型，其中人口城镇化指数和土地城镇化指数的平均值分别为0.2594和0.1914，人口城镇化水平较高；苏北5市都属于土地城镇化滞后型，其中人口城镇化指数和土地城镇化指数的平均值分别为0.1510和0.0748，人口城镇化水平较高。

2.2.2 人口城镇化和土地城镇化发展度及耦合度分析发展度方面，南京市、苏州市、无锡市的发展度排在前三名，其他地级市则均在0.4500以下甚至更差，高于平均值(0.3275)的城市有4个且都在苏南地区，可见城镇化的综合发展水平差距较大。耦合度方面，江苏省各市的耦合度都较高，均大于0.7000，其中南京市的耦合度最高(1.0000)，宿迁市的耦合度最低(0.7167)，最大值与最小值相差较小(0.2833)，其平均水平为0.9459，有9个城市均超过其平均水平，特别是南京市的耦合度达到1.0000，人口和土地城镇化耦合度达到最高值。

2.2.3 人口城镇化和土地城镇化协调度分析 本文将研究对象的协调度分为5个等级（表2），从整个区域来看，南京市(0.9303)、无锡市(0.8068)、苏州市(0.8991)属于高度协调；常州市(0.6495)属于中高度协调；镇江市(0.4983)、南通市(0.5275)、扬州市(0.4412)、泰州市(0.4414)、徐州市(0.4863)属于中度协调；连云港市(0.2808)、淮安市(0.2714)、盐城市(0.3204)属于中低度协调；宿迁市(0.1634)属于失调，其中最高值与最低值相差0.7669，两极化现象较为严重。从三大区域来看，苏南5市中南京市、无锡市、苏州市属于高度协调，反映出苏南城市协调发展程度高，具有高度的稳定性；苏中3市都属于中度协调；苏北5市除徐州外，其他属于中低度协调或失调，苏北协调发展程度不高、能力不强、具有较低的稳定性。从空间上来看，除徐州外，江苏省的人口城镇化和土地城镇化的协调度呈现“由南向北递减的阶梯状分布”，其中南京市的人口和土地城镇化协调度最高，宿迁市最低。

3 结论

通过构建人口与土地城镇化协调发展评价指标体系，运用变异系数法和熵值法计算各指标权重，从权重结果可知人口素质和生活水平的提高，土地投入与产出效益是江苏省城镇化发展的主要因素，因此政府在追求城镇化发展时应更加关注转入城镇后人民的生活质量。采用耦合协调度模型对2000—2018年江苏省及2018年13个地市进行协调度分析，再借助ArcGIS软件对相关计算结果进行空间可视化处理。研究结果表明：（1）2000—2001、2003—2013年江苏省人口城镇化指数略高于土地城镇化指数，属于土地城镇化滞后型；2002、2014—2018年江苏省人口城镇化指数明显低于土地城镇化指数，呈现为人口城镇化滞后型；发展度T和协调度D均呈逐年增长特征。（2）江苏省人口与土地城镇化协调度等级可以分为5个级别，分别为失调（2000—2001年），中低度协调（2002—2004年），中度协调（2005—2008年），中高度协调（2009—2012年），高度协调（2013—2018年）。（3）2018年江苏省的人口与土地城镇化滞后型空间呈现“南北”结构，土地城镇化滞后型城市占研究对象总数的76.92%，人口城镇化滞后型城市占研究对象总数的23.08%，人口城镇化指数和土地城镇化指数最大值与最小值之间相差较大，江苏省城镇化水平不均衡且两极化现象突出。（4）2018年南京市的耦合度达到1.0000，人口和土地城镇化耦合度达到最高值。（5）除徐州市外，2018年江苏省的人口城镇化和土地城镇化的协调度呈现“由南向北递减的阶梯状分布”，其中南京市的人口和土地城镇化协调度最高，宿迁市最低。

4 讨论

虽然通过构建指标体系来判断城镇化水平，但是各指标是否真的能体现城镇化水平有待进一步探究。江苏省的南北之间差距始终存在，如何缩短差距成为未来一段时间努力的方向，江苏省人口与土地城镇化协调度呈现高度协调，更需要从县域尺度对人口与土地城镇化进行研究，同时分析影响两者协调的因素。