梁海锋++卢阳禄++李波+胡月明++刘轶伦

中图分类号：F061.5 文献标识码：A

内容摘要：本文基于最新国家政策的指导思想和发展要求，建立由城镇化水平、基本公共服务、基础设施、资源环境诸因素构成的新型城镇化水平评价指标体系，运用熵权TOPSIS模型、GIS空间分析法和障碍度模型，对2004-2013年广东省新型城镇化水平時空格局以及障碍因子进行分析，最后得出相关结论。

关键词：新型城镇化 时空格局 障碍因子 广东省

研究方法

（一）指标体系构建

《国家新型城镇化规划（2014-2020年）》指出，评价新型城镇化水平的主要指标包含城镇化水平、基本公共服务、基础设施以及资源环境四方面（杜挺等，2014）。为了更好地契合国家最新政策《国家新型城镇化发展规划（2014-2020）》中的指导思想和发展要求，本研究主要采用规划建议指标，同时考虑数据的可获取性，部分指标因国内尚未列入统计项目等原因而以近似指标替代（见表1）。与传统指标体系不同的是，采用户籍人口城镇化率以及户籍人口与常住人口城镇化率比指标能从更合理的角度衡量城镇化水平。此外，基本公共服务、基础设施以及资源环境这三方面的指标与以往指标体系相比更能强调和集中体现 “人”的城镇化。

（二）评价模型构建

熵权TOPSIS模型。熵权TOPSIS模型实质上是一种对传统TOPSIS评价法进行改进的方法，它是先通过熵权法确定评价指标的权重，再通过TOPSIS法利用逼近理想解的技术确定评价对象的排序（张林英等，2011）。熵权法是一种在客观条件下由评价指标值来确定指标权重的方法，该方法能够较好地翻译数据隐含的信息，增强指标的分辨意义和差异性，具有较好的操作性和客观性的特点（李海东等，2014）。TOPSIS模型即“逼近理想解排序方法”，通过在目标空间中定义一个测度，以此测量目标靠近正理想解和远离负理想解的程度，据此评估目标对象的发展水平。熵权TOPSIS模型的具体计算步骤如下：

假设被评价对象有m个，每个被评价对象的评价指标有n个，采用极值法对所有评价指标的数据进行标准化处理，得到标准化矩阵X=（xij）m×n。

计算信息熵：

其中，Hj为第j项指标的熵，并假定当pij=0时，pijlnpij=0；pij为第i个评价对象下第j项指标在所有评价对象中的比重；k为玻尔兹曼常量。

定义指标j的权重：

其中，wj∈[0，1]，且。

计算加权决策矩阵，用标准化决策矩阵xij与权重矩阵wi相乘得到加权决策矩阵：

V（vij）m×n=（xij*wi）m×n

确定正、负理想解。令最偏好的方案（正理想解）由V+表示，最不偏好方案（负理想解）由V-表示，则有：

计算距离。用于计算距离的方法有比较多，本研究采用常用的欧式距离计算公式来计算每个年份评价向量到正理想解的距离d+j和负理想解的距离d-j。

计算评价对象与最优方案的贴近度N，N取值0-1之间，值越大则发展水平越优。

Nj=d-j/（d+j+d-j）

（三）障碍因素诊断

运用障碍度模型可以对新型城镇化水平进行障碍度诊断，即通过引入因子贡献度Uj、指标偏离度Vj和障碍度Aj3个指标，并对障碍度的大小排序来确定研究区域新型城镇化水平障碍因素的主次关系和各障碍因素对新型城镇化水平的影响程度，为：

Uj=rj*w

其中，rj为第j项单项因素权重；w是第j项单项因素所属的第i个子目标权重。

Vj=1-aj

aj为单项指标标准化值。

其中，Aj和Cj分别反映各单项因子和各指标层对新型城镇化水平的影响程度，即障碍度。

研究区域及数据来源

（一）研究区域概况

广东省位于我国东南部沿海，辖区总面积为179800km2，人口达10724万，人口密度在全国省级行政区中排第七；共有21个地级市，其中内辖19个地级市和2个副省级市，分为珠三角、粤东、粤西、粤北四大区域。广东省经济发展水平排在全国前列，2013年，广东省生产总值为6.22万亿元。自改革开放以来城镇化进程加快，2013年，广东省城镇化率达68.71%，居全国首位。此外，珠三角与粤北、粤西、粤东地区城镇化率差异明显，珠三角城镇化率高达84.03%，而粤北、粤西以及粤东的城镇化率则分别为45.98%、40.05%和59.38%。

（二）数据来源

2012年新型城镇化首次作为国家战略被提出，而新型城镇化实践探索相较其理论出现得早，广东省相关实践最早可追溯至2004年左右（徐建华，2003；高丽，2014）。由于开展本文研究时2014年以后的相关统计数据尚未发布，因此综合确定研究期限为2004-2013年，并选取广东省的21个地级市作为新型城镇化水平的评价对象，研究所用数据主要来源于《中国城市统计年鉴》（2005-2014）以及《广东省统计年鉴》（2005-2014）。

评价结果分析

（一）新型城镇化水平的时间变化特征

按照前文的评价方法得到了2004-2013年广东省新型城镇化水平的综合得分（见图1）和各准则层指标的评价分值（见图2），同时为了探究历年广东省新型城镇化综合水平的区域差异变化情况，采用每年广东省新型城镇化综合水平的变异系数进行表征（见图1）。

从图1可以看出，研究期广东省新型城镇化综合水平整体波动上升，而广东省新型城镇化综合水平的CV值（变异系数）则呈现波动减少的态势，表明随着时间的推移，广东省各地级市之间的新型城镇化水平的差异正在逐步缩小。分阶段来看，广东省新型城镇化综合水平在2004-2006年间增长不大，CV值也变化不大，各地级市的新型城镇化水平的差异较大。这一阶段还是新型城镇化的摸索期，对于如何开展新型城镇化的建设工作尚不明确，因此导致广东省的新型城镇化水平不高，同时各地级市之间的差异较大。2007-2013年，新型城镇化水平在提高相对显著的同时，CV值也在波动减少，广东省各地级市的新型城镇化水平的差异较研究期初期明显缩小，这主要是由于2007年国家开始提出新型城镇化，在这一阶段，广东省加大了对新型城镇化的建设力度，在各地方政府的努力下，新型城镇化的建设成果得以显现。

从图2可以看出，研究期准则层指标中的城镇化水平整体稳步上升，而准则层指标中的基本公共服務、基础设施以及资源环境则整体呈现波动上升趋势。在这四个准则层指标中，城镇化水平指标变化幅度最小，基本公共服务指标变化幅度最大，基础设施指标和资源环境指标变化幅度相对一致，都相对波动不大，但基础设施增长幅度更为明显。图2中趋势表明：广东省新型城镇化水平的提高主要是靠基本公共服务水平的提升和基础设施水平的改善；广东省城镇化水平（户籍人口城镇化率以及户籍人口与常住人口城镇化率比）增长缓慢，有待提高，这与我国的实际情况不谋而合，虽然在以往10多年间我国城镇化速度很快，2012年中国城镇化率达到52.6%，但是城镇化率虚高，实际的人口城镇化率（户口城镇化率）只有35%，全国有2.6亿的农民工没有市民化，常住人口城镇化率的提高并没有很好地带动户籍人口城镇化率的提升；准则层指标中的资源环境虽然波动上升，但增长幅度相对较慢。

（二）新型城镇化水平的空间变化特征

为了直观地观察新型城镇化水平空间分异的状态，借助ACRGIS软件将2013年广东省新型城镇化评价结果图形化，通过新型城镇化水平空间分异图来发现新型城镇化水平的空间特征，同时采用GIS空间分析法中的自然断裂法（Nature Breaks）将新型城镇化水平以及四个准则层的评价值从低到高划分为五个等级，分别为低水平区、较低水平区、中等水平区、较高水平区、高水平区。

如图3所示，可以看出新型城镇化水平评价得分较高的城市基本集中在珠三角地区，其中深圳市得分最高，随后是广州、珠海、中山，次之为佛山、惠州、东莞、江门。粤东地区得分普遍较低，基本处于低水平与较低水平之间，且低水平城市（河源、梅州、揭阳）数量最多。粤西地区则表现略优于粤东地区，只有湛江处于低水平。粤北地区的评价得分不容乐观，韶关市为较低水平，清远市为低水平。整体上看，广东省新型城镇化水平呈现从珠三角地区-粤西地区-粤东地区-粤北地区递减的空间分布特征。

此外，如图4所示，新型城镇化水平的四个准则层指标，即城镇化水平、基本公共服务、基础设施以及资源环境分别具有不同的空间特征。从图4a可以看出，粤西地区城镇化水平评价得分总体高于其它地区，除了肇庆处于中等水平，其它四个城市都处于较高水平，而粤东和粤北地区评价得分则相对较差，但基本都在较低水平之上。珠三角地区城镇化水平评价得分总体偏低，且各城市之间差异比较明显，如珠海是较高水平，而深圳、东莞和中山市是低水平，其它城市则都是中等水平；从结果分析来看，虽然珠三角的常住人口城镇化率远高于全国平均水平，2013年常住人口城镇化率接近84%，但是户籍人口城镇化率却不到40%，户籍人口城镇化率与常住人口城镇化率差距巨大。因此，珠三角需要加大力度有序推进农业转移人口市民化，着力缩小户籍人口城镇化率与常住人口城镇化率的差距，提升新型城镇化的质量与水平。

从图4b可以看出，珠三角地区基本公共服务评价得分普遍较高，大部分城市都位于较高水平之上，其中深圳市评价得分最高，处于高水平。粤西地区评价得分普遍较低，有三个城市（云浮、茂名、湛江）处于低水平。粤东地区评价得分总体好于粤西地区，其中潮州市与汕头市处于中等水平，在粤东地区中表现最好。粤北地区评价得分变现不容乐观， 清远处于较低水平，韶关则处于低水平。

从图4c可以看出，珠三角地区基础设施评分普遍较高，大部分城市处于较高水平之上。粤西地区评价得分除了湛江，其它城市大部分位于中等水平之上，总体情况良好。粤东和粤北地区大部分城市评价得分位于较低水平之下，基础设施建设欠佳。

从图4d可以看出，沿海城市除了东莞、中山等城市，其它城市资源环境得分普遍较高，而非沿海城市得分相对较低，这与大部分资源消耗性企业内迁的实际情况相吻合。

障碍因子诊断

运用上述的障碍度模型，对影响广东省新型城镇化水平的障碍因子进行诊断，按照准则层指标和指标层指标厘定主要障碍因子，结果分别如表2和表3所示。

（一）准则层障碍因子

从表2可以看出，广东省新型城镇化水平的四个准则层指标的障碍度变化趋势不同。整体上看，城镇化水平和资源环境呈现波动上升趋势，基本公共服务呈现先上升后下降的趋势，基础设施呈现先下降后上升的趋势。从各个准则层指标障碍度的相对大小来看，在2004-2013年，基本公共服务和基础设施始终是影响广东省新型城镇化水平的最大障碍因子。因此，为了提高广东省新型城镇化水平，需要加大力度提高基本公共服务水平，同时着力切实改善基本设施，为广大居民营造一个更好的社会环境和生活环境。

（二）指标层障碍因子

依据2004-2013年指标层障碍度的大小和出现的频率（见表2），可以看出，影响广东省新型城镇化水平的最大障碍因子为万人拥有公共汽车辆数（C6），说明广东省整体的公共交通设施水平偏低。以2013年的数据分析来看，在广东省21个地级市中，只有广州、深圳、珠海、佛山、惠州这五个城市的万人拥有公共汽车辆数超过全国的平均水平（12.79标台），仅占23.8%，而其它16个地级市则大部分位于2-5标台之间，远低于全国平均水平，这也从事实佐证了广东省的公共交通设施水平亟待提高。其次，广东省新型城镇化水平影响程度排序为第二至第四的障碍因子依次为城镇常住人口失业保险覆盖率（C4）、城镇常住人口基本养老保险覆盖率（C3）以及城镇常住人口基本医疗保险覆盖率（C5），说明广东省整体的社会保障水平还有待提高，新型城镇化倡导以人文本的理念，切实提升居民的社会保障，才能更好地提升新型城镇化水平。此外，排序为第五的障碍因子为互联网普及率（C7），反映了互联网普及率对广东省新型城镇化水平有着较大的影响。同时根据2013年数据可以看出广东省互联网普及率发展不均衡，有16个地级市的互联网普及率低于全省平均水平，且这些地级市大多集中分布于非珠三角地区，因此需要加大力度建设好非珠三角地区的网络设施。

值得一提的是，依据珠三角地区2004-2013年指标层障碍度的大小和出现的频率，与整体广东省不同的是，珠三角新型城镇化水平排序为第五的障碍因子是户籍人口城镇化率，这也从另一方面佐证了上述的分析，说明珠三角地区的市民化进程缓慢，大量农业转移人口还没能落户城市。

结论

从时间维度上可以看出，2004-2013年广东省新型城镇化水平和各项准则层指标整体上呈现稳步上升趋势，同时各地级市间的新型城镇化水平差异在逐步缩小。而在各准则层指标中，城镇化水平指标变化幅度最小，基本公共服务指标变化幅度最大，基础设施指标和資源环境指标变化幅度相对一致，相对波动不大，但基础设施增长幅度更为明显。

从空间维度上可以看出，新型城镇化水平评价得分较高的城市基本集中在珠三角地区，而粤西地区得分相对较低，粤东和粤北地区评价得分则最差，得分整体上呈现从珠三角地区-粤西地区-粤东地区-粤北山区递减的分布特征。观察准则层指标的空间特征，可以看到：城镇化评价得分总体上表现为粤西地区高于其它三个地区，其中珠三角城市之间差异最大。基本公共服务评价得分总体上呈现从珠三角地区-粤东地区-粤西粤北地区递减的分布特征；基础设施总体上呈现珠三角评分普遍较高，粤东粤西粤北地区差异不大，评价得分普遍相对偏小的分布特征；资源环境评价得分则总体上呈现从沿海城市-内陆城市递减的分布特征。

通过广东省新型城镇化水平障碍因子的诊断可知，从准则层指标4个指标来看，基本公共服务和基础设施始终是影响广东省新型城镇化水平的最大障碍因子。从指标层的14个指标来看，影响广东省新型城镇化水平的最大障碍因子依次是每万人拥有公共汽车辆数，城镇常住人口失业保险覆盖率，城镇常住人口基本养老保险覆盖率，城镇常住人口基本医疗保险覆盖率，互联网普及率等。

参考文献：

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3.李海东，王帅，刘阳.基于灰色关联理论和距离协同模型的区域协同发展评价方法及实证[J].系统工程理论与实践，2014（7）

4.徐建华.一条新型城镇化之路—南山经验解读[J].小城镇建设，2003（10）

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