趙振宇，李林峰，李 冠，朱凱軍

（1. 寧波大學(xué)法學(xué)院，浙江·寧波 315211；2. 浙江農(nóng)林大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院，浙江·杭州 311300）

改革開放以來，隨著城鄉(xiāng)二元分割制度逐步被打破，中國城鎮(zhèn)化呈現(xiàn)出快速發(fā)展的態(tài)勢，人口城鎮(zhèn)化水平得到了巨大提高。人口城鎮(zhèn)化對于我國實現(xiàn)社會公平、提高經(jīng)濟(jì)效率、解決二元結(jié)構(gòu)矛盾等具有重要意義［1］。在地區(qū)不同發(fā)展條件的綜合作用下，人口城鎮(zhèn)化水平呈現(xiàn)明顯空間差異［2-3］。長三角地區(qū)是中國人口最密集、城鎮(zhèn)化進(jìn)程較快地區(qū)之一［4-6］。截至2017年年底，長三角地區(qū)年末常住人口數(shù)達(dá)到了22359萬人，占全國總?cè)丝诘?6.1%；人口城鎮(zhèn)化平均水平已經(jīng)達(dá)到69.49%，超出全國平均水平近16個百分點［7］，但人口城鎮(zhèn)化空間差異日趨擴(kuò)大，影響區(qū)域一體化發(fā)展。隨著長江三角洲區(qū)域一體化上升為國家戰(zhàn)略，實現(xiàn)區(qū)域人口城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)發(fā)展備受關(guān)注［8］。

已有學(xué)者對人口城鎮(zhèn)化空間差異及影響因素展開研究，如：通過構(gòu)建指標(biāo)體系，探索公共服務(wù)對人口城鎮(zhèn)化的影響［9］；針對全國285個地級市以上城市，分析人口城鎮(zhèn)化差異與環(huán)境污染的動態(tài)關(guān)系作用［10］；通過引入經(jīng)濟(jì)社會變量，利用空間模型研究城鄉(xiāng)收入差距對于人口城鎮(zhèn)化的影響［11］；還有學(xué)者分析了制度因素、能源消費以及自然過程和政府治理對人口城鎮(zhèn)化的影響［12-18］。

已有的研究對人口城鎮(zhèn)化空間差異及其影響因素進(jìn)行了眾多探索，為本文提供了思路。但其較少考慮不同影響因素對于人口城鎮(zhèn)化的差異影響，同時少有從區(qū)域一體化視角出發(fā)，研究城市群內(nèi)部人口城鎮(zhèn)化空間差異與形成機(jī)理。在新型城鎮(zhèn)化的新時期下，本文以區(qū)域一體化為視角，研究長三角人口城鎮(zhèn)化空間差異特征與相關(guān)影響因素，為長三角區(qū)域一體化高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

1 研究區(qū)域概況與研究方法

1.1 研究區(qū)域概況

長三角地區(qū)是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展重要的增長極［19］。根據(jù)2019年最新批準(zhǔn)的《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》，長三角地區(qū)覆蓋上海市、江蘇省、浙江省、安徽省全域，包含41個地級及以上城市?，F(xiàn)階段長三角地區(qū)涉及城鎮(zhèn)更多，同時人口城鎮(zhèn)化空間差異也更加突出。因此本文選擇長三角為研究區(qū)域。市域是指城市行政管轄全部地域，行政區(qū)劃更完整，經(jīng)濟(jì)社會活動更綜合，本文以長三角各市市域作為研究的空間樣本單元。

本文各項基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均來源于2018年的《中國統(tǒng)計年鑒》《浙江省統(tǒng)計年鑒》《江蘇省統(tǒng)計年鑒》《安徽省統(tǒng)計年鑒》《上海市統(tǒng)計年鑒》，并運用單一指標(biāo)法以常住人口城鎮(zhèn)化率來衡量人口城鎮(zhèn)化水平［20］。

1.2 研究方法

本文利用探索性數(shù)據(jù)分析（ESDA）來研究長三角人口城鎮(zhèn)化空間特征，包括趨勢分析法、全局空間自相關(guān)系數(shù)和局域空間自相關(guān)系數(shù)，以定量分析長三角地區(qū)人口城鎮(zhèn)化的空間差異特征。

全局Morams I指數(shù)的計算公式［21］為：

局域Getis-Ord Gi*指數(shù)的計算公式［22］為：

Z值標(biāo)準(zhǔn)化公式為：

式中：xi為空間單元i屬性值；為空間單元觀測值的平均值；Wij是空間單元i和j間的空間權(quán)重；n為空間單元總數(shù)。

地理加權(quán)回歸模型（geographically weighted regression,GWR）通過引入地理單位的空間位置信息進(jìn)行回歸，相比于傳統(tǒng)OLS模型，其可以反映出參數(shù)的空間非平穩(wěn)性。本文利用GWR模型，以分析研究影響因子對人口城鎮(zhèn)化水平的異質(zhì)性作用。GWR模型如下：

式中：i取值［1,n］；(ui,vi)為空間單元i的地理中心坐標(biāo)；βk(ui,vi)為空間單元i的第k個回歸參數(shù)；εi～(0,σ2)代表隨機(jī)誤差；n為空間單元總數(shù)。

本文結(jié)合當(dāng)前經(jīng)濟(jì)社會實際挑選了10項初級指標(biāo)，利用因子分析的主成分法來提取影響因子，消除指標(biāo)間的共線性，提高分析效果［23］。主因子釋義及指標(biāo)構(gòu)成見表1。

表1 影響因子及其指標(biāo)構(gòu)成Table1 Influencing factors and index system

2 人口城鎮(zhèn)化空間特征分析

2.1 人口城鎮(zhèn)化水平發(fā)展不均衡

2017年長三角人口城鎮(zhèn)化水平處在39.77%～87.7%之間。其中：上海市人口城鎮(zhèn)化水平最高，達(dá)到87.7%；以杭州市、南京市為代表的省會城市以及以蘇州市、寧波市為代表的沿海中心城市，人口城鎮(zhèn)化處于區(qū)域前列；人口城鎮(zhèn)化低值集中于長三角區(qū)域西部，毫州市人口城鎮(zhèn)化水平僅為39.77%。利用自然間斷點分級法將人口城鎮(zhèn)化水平進(jìn)行分級可以看出，長三角人口城鎮(zhèn)化發(fā)展呈現(xiàn)出顯著的不均衡特征（如圖1所示）。

2.2 人口城鎮(zhèn)化水平空間變化趨勢明顯

利用趨勢分析法考察人口城鎮(zhèn)化水平空間變化趨勢，如圖2所示。由圖2分析可知：綠色趨勢線表明人口城鎮(zhèn)化水平自西部內(nèi)陸向東部沿海明顯提升；紅色趨勢線表明人口城鎮(zhèn)化水平在南北方向上呈現(xiàn)先增后減的態(tài)勢，這因為在區(qū)域中部集中了全部區(qū)域核心城市和中心城市，其對周邊地區(qū)的發(fā)展起到了較強(qiáng)的輻射帶動作用。

圖1 2017年長三角人口城鎮(zhèn)化水平空間分布Fig.1 Spatial distribution of population urbanization level in Yangtze River Delta in 2017

圖2 2017年長三角人口城鎮(zhèn)化水平空間趨勢Fig.2 Spatial trend of population urbanization level in Yangtze River Delta in 2017

2.3 人口城鎮(zhèn)化呈現(xiàn)一定空間集聚

通過數(shù)據(jù)探索性分析，長三角人口城鎮(zhèn)化率全局MoranI指數(shù)為0.382，Z得分為3.78，P值為0.00，在0.01的顯著性水平下通過檢驗，說明了人口城鎮(zhèn)化在整體上呈現(xiàn)正相關(guān)性，表現(xiàn)出空間集聚態(tài)勢。Getis-Ord Gi*指數(shù)的Z得分值范圍在-3.151～2.557之間。利用自然間斷點法將其分成四級可以看出，長三角人口城鎮(zhèn)化呈現(xiàn)圍繞以上海市為核心的梯度集聚分布（如圖3所示）。

3 人口城鎮(zhèn)化影響因素分析

3.1 OLS模型構(gòu)建及其結(jié)果

以2017年長三角市域人口城鎮(zhèn)化率作為因變量，將上述4個因子作為自變量進(jìn)行OLS回歸，結(jié)果見表2。由此可知，除了一產(chǎn)動力因子以外，其余影響因子均通過顯著性檢驗，各因子對人口城鎮(zhèn)化均起到正向作用。OLS模型的解釋能力為76.1%。

3.2 GWR模型構(gòu)建

在OLS模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)建GWR模型構(gòu)建如下：

圖3 2017年長三角人口城鎮(zhèn)化集聚水平分區(qū)Fig.3 Division of agglomeration level of population urbanization in Yangtze River Delta in 2017

表2 OLS模型回歸系數(shù)與檢驗Table 2 Regression coefficient and test results of the OLS model

式中：(ui,vi)為空間單元 的地理中心坐標(biāo)；βk（k=0,1,2,3,4）為回歸系數(shù)；模型帶寬的計算使用AICc方法。

由表3分析可知：發(fā)現(xiàn)GWR模型R2和Adjusted R2值均高于OLS模型，達(dá)到了0.821和0.785；其次GWR模型的AICc值比OLS模型低3.01個單位，較低AICc值體現(xiàn)更好的擬合能力；最后GWR模型殘差平方和降至818.707。綜上，GWR模型擬合結(jié)果更好。表4可知GWR模型的回歸系數(shù)呈現(xiàn)變異特征，但其依舊為正值，各因子對于人口城鎮(zhèn)化起著正向推動作用，這與OLS模型一致。標(biāo)準(zhǔn)殘差在5%的顯著性水平下通過莫蘭指數(shù)空間相關(guān)性檢驗，呈隨機(jī)分布，模型整體效果好。

表3 OLS與GWR模型參數(shù)估計比較Table 3 Comparison of parameter estimation between the OLS and GWR models

3.3 GWR模型結(jié)果分析

對GWR模型回歸系數(shù)進(jìn)行分級顯示（如圖4所示）。結(jié)合表4和圖4分析可知：經(jīng)濟(jì)活力因子的回歸系數(shù)取值較高，說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力對長三角人口城鎮(zhèn)化起著最大的推動作用。系數(shù)數(shù)值大小自北至南遞增，在浙江省和安徽省南部達(dá)到最高值，表明經(jīng)濟(jì)活力因子對于長三角南部人口城鎮(zhèn)化具有更大的正向影響。

表4 GWR模型回歸系數(shù)描述統(tǒng)計Table 4 Descriptive statistical analysis of the regression coefficients in the GWR model

其次，投資強(qiáng)度因子的回歸系數(shù)均為正值，但數(shù)值較經(jīng)濟(jì)活力因子有所降低，說明其對地區(qū)人口城鎮(zhèn)化的推動作用較經(jīng)濟(jì)活力因子有所減弱。系數(shù)數(shù)值大小自東南向西北遞增，表明投資對于處于相對內(nèi)陸地區(qū)的安徽省城鎮(zhèn)化發(fā)展具有重要影響，低社會投資限制了城鎮(zhèn)發(fā)展，如果能加大投資或許能有效推動城鎮(zhèn)建設(shè)，引導(dǎo)人口向城鎮(zhèn)集聚。

再者，一產(chǎn)動力因子的回歸系數(shù)為正值，但數(shù)值相對較小，表明其對人口城鎮(zhèn)化影響作用相對較小。系數(shù)數(shù)值大小自從東南向西北遞增，表明第一產(chǎn)業(yè)集約化、機(jī)械化發(fā)展對于安徽省地區(qū)人口向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移具有較高的影響作用，但對于沿海地區(qū)的影響偏弱。

最后，社會醫(yī)療資源因子的回歸系數(shù)也均為正值，其數(shù)值大小自北向南遞增：皖北蘇北地區(qū)回歸系數(shù)較高，最高值出現(xiàn)在徐州市；最低值出現(xiàn)在浙江南部的溫州市。但同時可以看出，醫(yī)療資源因子的回歸系數(shù)取值跨度更大，分布更加離散，表明其對于各市人口城鎮(zhèn)化空間異質(zhì)性作用更強(qiáng)，這與區(qū)域社會醫(yī)療資源配置極不均等有一定關(guān)系。

圖4 GWR模型回歸系數(shù)空間分布Fig.4 Spatial distribution of the regression coefficients in the GWR Model

4 結(jié)論與政策啟示

人口城鎮(zhèn)化空間特征是經(jīng)濟(jì)社會等條件差異的綜合反映。人口城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)發(fā)展有助于構(gòu)建合理有序的長三角城市群結(jié)構(gòu)，推動區(qū)域一體化、高質(zhì)量發(fā)展。研究發(fā)現(xiàn)，長三角地區(qū)人口城鎮(zhèn)化發(fā)展不平衡，存在明顯的空間分異特征，呈現(xiàn)出以上海市為核心的梯度集聚分布；經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力、投資強(qiáng)度、第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、醫(yī)療服務(wù)因子對人口城鎮(zhèn)化起著差異作用。本文的研究得到如下啟示：

（1）從人口城鎮(zhèn)化結(jié)構(gòu)上看，長三角地區(qū)人口城鎮(zhèn)化發(fā)展依然要以上海市為核心，同時也須增強(qiáng)杭州市、南京市、合肥市等區(qū)域中心城市的帶動輻射效益，促進(jìn)長三角地區(qū)三省一市城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)發(fā)展。

（2）從人口城鎮(zhèn)化動力上看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與活力顯著推動人口城鎮(zhèn)化，地區(qū)要以經(jīng)濟(jì)建設(shè)為中心，因地制宜發(fā)展創(chuàng)新型、科技型、外向型經(jīng)濟(jì)，為城鎮(zhèn)化提供動能。社會投資對于城鎮(zhèn)化起著基礎(chǔ)作用，地區(qū)需不斷提升投資水平：提升低投資、低城鎮(zhèn)化地區(qū)的投資力度；優(yōu)化高投資、高城鎮(zhèn)化地區(qū)的投資結(jié)構(gòu)，為更高水平城鎮(zhèn)化提供后勁；在這一過程中，要統(tǒng)籌規(guī)劃、總體協(xié)調(diào)。安徽省須穩(wěn)步提升第一產(chǎn)業(yè)集約化、機(jī)械化水平，合理引導(dǎo)就業(yè)向二、三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移；江浙兩地，穩(wěn)定提高生產(chǎn)能力，保障供給。最后上海市、浙江省尤其是安徽市仍需提升對醫(yī)療資源的投入，提升城市承載能力。在當(dāng)前疫情防控常態(tài)化的背景下，區(qū)域要積極探索醫(yī)療一體化服務(wù)，構(gòu)筑高水平區(qū)域醫(yī)療服務(wù)體系，服務(wù)于長三角城鎮(zhèn)一體化、高質(zhì)量發(fā)展。

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