基于質和量測度視角的云南省州市城市化水平研究

陳錫才，任均益，趙亞俊，曹 塵

（楚雄師范學院 資源環境與化學學院，云南 楚雄 675000）

李克強總理強調城市化是“實現現代化的重大戰略選擇”和推動經濟增長的持續動力［1］。城市化在很大程度上能夠改善民生，能夠促進區域增長極的形成。因此，區域城市化意義深遠。然而，在我國的城鎮化進程中，存在著人口城鎮化滯后于工業化，經濟發展、土地城鎮化快于人口城鎮化、“被城鎮化”“大躍進城鎮化”“貴族化城鎮化”城市生存條件不佳和環境質量惡化等問題［2］，因此，高質和高量并重的城市化方式成為城市化的最佳路徑。云南省是我國西南邊境的重要省份，該區域的資源開發、生態建設和邊境安全，對國家經濟的可持續發展與社會和諧穩定有著重大貢獻。該地區在國家戰略中除了保護生態環境和繼續維護社會的和諧穩定之外，自身也要充分、合理、科學地利用區域的資源稟賦優勢、區位優勢、發展機遇，通過“高質”和“高量”的城鎮化，實現社會經濟的可持續發展。然而，云南省城市化水平的質和量高否？針對這一科學性問題，目前尚缺乏系統的研究。李繼云等［3］用人口從業結構單一指標法測度了云南省的城市化水平，但該方法不能全面表征云南省的城市化水平。潘玉君教授在主持完成“云南省主體功能區區劃研究”的過程中構建了云南省主體功能區指標體系，在進行區域“現有開發強度的‘城鎮化’”測度時，采用人口城鎮化、城區城鎮化和經濟城鎮化同權重的測度方法［4］，此種賦權方法為專家賦權法。童彥等［5，6］對云南省人口城市化與土地城市化的協調度、耦合協調發展進行研究，該研究也尚未全面測度出云南省的城市化狀況。鑒于研究區山地多、平地少的特殊地理情況，基于“質和量”測度的視角從人口城市化、經濟城市化、社會生活城市化、土地城市化和環境城市化五大維度綜合測度云南省的城市化水平。完善土地城市化率指標算法，新增“衛生技術人員數與城鎮人口的比值”“病床數與城鎮人口的比值”等社會城市化指標，構建新的城市化測度體系，用縱橫向拉開檔次法賦權，用灰色系統建模并預測2025年各州市的城市化水平，用空間自相關分析方法探索州市城市化水平空間格局。

1 研究方法

1.1 城市化測度指標體系的構建遵循系統性、科學性、可比性、有效性和可操作性等原則，從人口城市化、經濟城市化、社會生活城市化、土地城市化和環境城市化五個維度構建指標體系（見表1）。對土地城市化率進行測度時，鑒于研究區山地多、平地少的情況，根據文件《城市用地豎向規劃規范（CJJ 83－99）》要求及指導思想，運用Arcgis10.2提取云南省各州市坡度小于等于25%的DEM數據，提取的各地區數據減去各地區相應的基本農田面積，以此數據作為云南省各州市可以用于城鎮建設的國土面積。研究所需的其余數據主要來自《云南省統計年鑒》以及各州、市年鑒。

表1 云南省州、市城市化水平綜合評價體系Table 1 The urbanization level evaluation system for prefectures of Yunnan Province

1.2 極差法采用極差法對數據進行標準化處理。

對于正向指標，標準化處理公式為

對于逆向指標，標準化處理公式為

公式中，x′ij(t k)為某一年某一研究區某一指標值標準化的結果，且x′ij(t k)∈[ ]0,1，x ij(t k)為某一年某一指標原始值

1.3 縱橫向拉開檔次法賦權鑒于研究以云南省12個州市多年數據為基礎賦權，這些數據同時具有時間維度和空間維度兩個特性，所以采用縱橫向拉開檔次法對指標體系進行賦權。縱橫向拉開檔次法［7］是一種適用于三維面板數據、不受主觀色彩影響、完全基于觀測數據挖掘的綜合評價方法，實現步驟如下：

第一步，取綜合評價的函數為：

(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m;k=1,2,…,T)，x ij(t k)表示在t k時間上第i個評價對象的第j個指標值，w j表示第j個指標的權重，y i(t k)表示第i個評價對象在t k時間的綜合得分。

第二步，確定指標權重w j(j=1,2,…,m)。原則是最大可能地體現出各被評價對象之間的差異，即令y i(t k)的總離差平方和σ2=取到最大值，由于對原始數據的標準化處理，有，所以，

采用縱橫向拉開檔次法對指標體系賦權的結果見表1。

1.4 實際GDP的計算由于受價格水平變動的影響，時間維度的名義GDP不具備可比較性，故需將名義GDP轉換為實際GDP。

轉換公式為：

具體以2005年為基期，利用GDP指數、一產指數、二產指數、三產指數和工業產值指數計算2005年至2017年云南省各州市的實際GDP、實際一產產值、實際二產產值、實際三產產值和實際工業產值。

1.5 灰色系統預測法本研究擬對研究區城市化水平趨勢做出判斷，故采用灰色系統進行預測。灰色系統由學者鄧聚龍于1982年提出，用于解決信息不完備系統的數學方法，它把控制論的觀點和方法延伸到復雜的大系統中，將自動控制與運籌學的數學方法相結合，用于研究廣泛存在于客觀世界中具有灰色性的問題。

1.6 空間自相關分析空間自相關分析是空間數據探索分析的一種類型，空間數據探索分析是一般數據探索分析的擴展，具有一些針對空間數據特性的工具，目的在于探測數據的空間屬性［8］。空間自相關是檢驗某一要素的屬性值是否顯著地與其相鄰空間點上的屬性值相關聯的重要指標［9，10］，可以分為正相關和負相關兩類，正相關表明某單元的屬性值變化與其相鄰空間單元具有相同變化趨勢，負相關則相反。表示全局空間自相關的指標和方法很多，本研究欲采用Moran I來衡量局域空間自相關性。Moran’s I是對空間自相關的全局評估，不能反映某個子區域與其周邊子區域的相關程度，因此必須進行局部空間自相關分析。每個觀察值的LISA（Local Indications of Spatial Association）是反映它與空間鄰近的觀察值空間聚集性的指標，可將全局型空間相關系數分解成各個區域上的空間自相關性。

Moran散點圖分為4個象限，分別對應4種不同的空間格局。其中，H表示變量值高于平均值，L表示變量值低于平均值。右上象限（HH）表示高值區域被高值鄰居所包圍；左上象限（LH）表示低值區域被高值鄰居所包圍；左下象限（LL）表示低值區域被低值鄰居所包圍；右下象限（HL）表示高值區域被低值鄰居所包圍。HH和LL表示區域與周邊地區的差異較小，即高值或低值的地區集中分布，而LH和HL表示區域與周邊地區的變量值具有一定程度的差異［11］。

2 結果與分析

2.1 云南省州、市城市化水平預測模型的建立根據云南省州、市12年城市化水平數據，采用灰色系統進行建模，得到以下云南省各州、市城市化水平時間響應式：

昆明市的時間響應式為

曲靖市的時間響應式為

玉溪市的時間響應式為

保山市的時間響應式為

昭通市的時間響應式為

普洱市的時間響應式為

臨滄市的時間響應式為

楚雄州的時間響應式為

紅河州的時間響應式為

文山州的時間響應式為

西雙版納州的時間響應式為

迪慶州的時間響應式為

以上預測模型都通過了殘差、關聯度檢驗進行GM（1，1）模型檢驗，當k取值為1時，所得的響應式值減去2006年城市化的實際值，相應的差值即為2007年城市化水平預測值。當k取值為2時，所得的響應式值減去2007年城市化的預測值，相應的差值即為2008年城市化水平預測值，依次計算得到2025年云南省州、市城市化水平數據。

2.2 云南省州、市城市化水平時間序列分析2006年至2017年云南省州、市城市化水平演變情況如圖1和圖2所示：

圖1 云南省州、市城市化水平時間序列Fig 1 The time series of urbanization level in cities and prefectures of Yunnan Province

圖2 云南省州、市城市化水平時間序列Fig 2 The time series of urbanization level in cities and prefectures of Yunnan Province

（1）玉溪市的城市化水平始終高于其他區域且保持穩定態勢；（2）昆明市和曲靖市的城市化水平都經歷了降低—升高—微小擺幅中降低三個階段，并且在2012都有一個峰值；（3）保山市和昭通市的城市化都呈現出在微小波動中降低的態勢；（4）普洱市的城市化水平呈現兩個顯著的階段，2006年至2009年大致不增不減階段，2009年至2016年顯著增長但也不乏微小波動的階段；（5）楚雄州和紅河州的城市化水平都經歷了降低—升高—降低三階段。2014年以后，兩個區域都在微小的擺動中下降；（6）迪慶州的城市化水平呈現出與其余11個區域顯著不同的態勢，2006年至2007年微微地降低，2007年至2009年急劇增長，2009年至2010年急劇下降，2010年至2017年這一階段幾乎零增長；（7）文山州、西雙版納州和臨滄市的城市化水平有大致相同的變化趨勢，即降低—微小擺動中升高—微小波動中降低，但是也存在一個2009年至2010年文山州和臨滄市顯著升高而西雙版納州微小降低的異常小階段。

2.3 三個時間節點的云南省州、市城市化水平分析三個時間節點的云南省州、市城市化水平如表2所示。2006年，在云南省12個研究區中，玉溪、昆明、曲靖和楚雄的城市化水平在0.3至0.9之間，其余地區均在0.3以下，云南省城市化水平的“質”和“量”總體偏低。城市化水平最高的區域是玉溪市，昆明市位居第二，曲靖市位居第三，最低的是臨滄市和普洱市。玉溪市城市化水平最高，原因是：（1）人口城市化水平的質和量都極高；（2）經濟城市化水平的質和量都最高；（3）社會生活城市化水平極高；（4）非農產值與建成區面積的比值最高；（5）環境城市化水平的質和量最高。昆明市城市化水平低于玉溪市，原因為：（1）城鎮人口增長率低；（2）經濟城市化水平“量”雖大，“質”卻低于玉溪市；（3）社會生活城市化水平質量略低；（4）土地城市化水平的“量”和“質”略低。普洱市的城市化水平位居末位，原因為：（1）人口城鎮化率偏低；（2）經濟城鎮化水平的質和量都極低；（3）衛生技術人員數與城鎮人口的比值、病床數與城鎮人口的比值極低，即社會生活城市化水平極低；（4）土地城鎮化率處于中等水平；（5）非農產值與建成區面積的比值最低；（6）第二產業產值極低（根本原因）。臨滄市的城市化水平位居倒數第二，原因為：（1）人口城鎮化率極低；（2）經濟城市化水平的質和量都最低；（3）社會生活城市化水平質和量都最低；（4）土地城市化的量為中等水平，但“質”極低；（5）綠化覆蓋面積與城鎮人口的比值極低，即環境城市化質量不高；（6）第二產業不發達（根本原因）。

表2 云南省各州、市城市化水平Table 2 The urbanization level in cities and prefectures of Yunnan Province

2017年，云南省州、市城市化水平處于0.24至0.97的區域有4個，其余8個區域城市化水平偏低，云南省城市化水平的“質”和“量”仍然總體偏低。在12個研究區中，玉溪市的城市化水平仍然穩居第一位，昆明市仍然保持在第二位，紅河州由2006年的第五位升至第三位，曲靖市由2006年的第三位降至第四位，臨滄市由2006年的第十一位降至第十二位，普洱市由2006年的第十二位升至第十位，保山市由2006年的第十位降至第十一位。玉溪市城市化水平最高的原因為：（1）人口城市化水平的質和量都最高；（2）經濟城市化水平的質和量都最高；（3）土地城市化的質量最高。昆明市城市化水平低于玉溪市，原因為：（1）城鎮人口增長率最低；（2）經濟城市化水平“量”和“質”都低于玉溪市；（3）社會生活城市化水平質量偏低；（4）非農產值與建成區面積的比值偏低，即土地城市化水平質量偏低。紅河州城市化水平位居第三的原因為：（1）人口城市化水平的質和量都較高；（2）經濟城市化水平的質和量都較高；（3）環境城市化水平極高。臨滄市城市化水平最低的原因為：（1）人口城市化水平的“量”極低；（2）經濟城市化水平的質和量都最低；（3）社會生活城市化水平接近最低；（4）土地城市化水平的質量接近最低；（5）環境城市化水平較低；（6）第二產業態勢欠佳（根本原因）。

預測2025年，云南省州、市城市化水平處于0.24至0.97的區域有5個，其余7個區域城市化水平偏低，雖然云南省城市化水平的“質”和“量”有所提升，但總體仍然偏低。在12個研究區中，玉溪市的城市化水平仍然穩居第一位，昆明市降至第三位，紅河州升至第二位，曲靖市保持第四位，臨滄市升至第十位，普洱市升至第六位，迪慶州降至第十二位。

2.4 云南省州、市城市化水平空間分析2006年、2017年和2025年云南省州、市城市化水平的Moran’s I值 分 別 是0.289616、0.231295和0.289633。通過做三個時間節點的云南省州、市城市化水平Moran散點圖進行分析發現：（1）昆明市、曲靖市、楚雄市、玉溪市、紅河州城市化水平具有相同變化趨勢，這些區域空間差異程度較小，區域集中分布，存在較強的空間正相關，為高—高集聚區。這些區域極為發達的工業推動了區域社會經濟的發展、人口就業、人口城市化和土地城市化；（2）昭通市、文山州和普洱市被城市化水平高的區域包圍，這些區域與周邊地區的城市化水平具有一定程度的差異，為低—高集聚區；（3）迪慶州、保山市、臨滄市、西雙版納州與周邊地區的差異較小，即低值集中分布區?；谌齻€時間節點的Moran散點圖做出的州、市城市化LISA聚類圖（圖3）表明：（1）城市化高—高集聚區分布在滇中地區，與滇中城市群的范圍吻合；（2）低—低集聚區分布在滇西地區。

圖3 云南省州市城市化水平LISA聚類圖Fig.3 The LISA cluster graph of cities and prefectures of Yunnan Province

3 結論與討論

在國內已有的“城市化質和量”理論和研究的基礎上，結合云南省山地多平地少的自然地理狀況，從“質”和“量”測度的視角完善土地城市化率指標，構建新的城市化測度體系，并用縱橫向拉開檔次法賦權。基于每個研究區12年的城市化水平數據，進行各個研究區城市化水平灰色系統預測模型構建，得出12個時間響應式，并對時間響應式進行了檢驗。用各地區的時間響應式預測出各地區2025年的城市化水平。進行云南省州市三個時間節點的城市化水平分析、城市化水平時間序列分析和城市化水平空間分析，結論為：（1）2006年、2017年和2025年三個時間節點，云南省城市化水平總體偏低。2025年，云南省城市化水平有所提升；（2）2006年至2017年，大部分研究區的城市化水平都呈現降—升—降的變化特點；（3）滇中城市群為城市化水平高高集聚區；（4）昭通市、文山州和普洱市為城市化水平低高集聚區；（5）迪慶州、保山市、臨滄市、西雙版納州為城市化水平低低集聚區。

由于部分數據的不可獲得性，此次研究未能對大理州、德宏州、麗江市和怒江州進行研究。在所構建的指標體系中，未包括體現居民受教育水平的指標，如中專以上學歷人數在區域總人口中的占比，這是后續研究需要完善的地方，因為人口受教育水平的提高能夠促進城市化水平的提升。12個研究區應在秉持習近平總書記提出的“綠水青山就是金山銀山”綠色發展理念以及深刻認識“城鎮化是一個國家經濟結構、社會結構和生產方式、生活方式的根本性改變，涉及產業的轉型和新產業的成長、城鄉社會結構的全面調整以及龐大的基礎設施建設、資源、環境的支撐以及大量的立法、管理、國民素質提高等方面，它必然是長期的積累和長期發展的漸進式過程”［11］的基礎上，結合自身主體功能區定位，通過加強城鎮化的宏觀管理和科學規劃［2］、科學的工業化來推進城市化水平的提升。