胡煥庸線四川段東西兩側城鄉融合發展水平差異及影響因素研究

摘 要： 文章從空間融合、要素融合、產業融合、生態融合、富裕融合五個維度構建城鄉融合指標體系，并測度胡煥庸線四川段東西兩側區域2014-2020年的城鄉融合發展水平；采用Dagum基尼系數法測算胡煥庸線四川段東西兩側城鄉融合發展水平相對差異程度，并在此基礎上研究影響城鄉融合發展的主要因素。研究發現，胡煥庸線四川段東西兩側城鄉融合發展水平存在顯著差異，分布規律與胡煥庸線所劃分的經典分布規律之間具有一致性，即胡煥庸線東側區域優于西側區域；城鄉產業結構優化程度、經濟發展水平及金融發展對四川省及胡煥庸線東西兩側區域城鄉融合發展均存在正向促進作用，城鄉產業結構優化程度及經濟發展水平對東側區域的作用強度高于西側區域，而金融發展對東側區域的作用強度低于西側區域；人力資本對四川省城鄉融合發展及兩大區域城鄉融合發展均存在反向抑制作用。

關鍵詞： 城鄉融合；胡煥庸線；影響因素

中圖分類號： F299.27;F327 """文獻標志碼： A """"文章編號：1672-0539（2023）06-0031-12

一、引言

長期以來，中國城鄉關系表現出城鄉發展不平衡和農村發展不充分的特征。為緩解城鄉矛盾，中國城鄉關系逐漸由二元對立向城鄉融合發展的方向演進。黨的二十大報告強調了堅持農業農村優先發展、城鄉融合發展以及暢通城鄉要素流動的政策方向。國家發改委發布的《2022年新型城鎮化和城鄉融合發展重點任務》進一步規劃和部署了中國城鄉融合發展的路徑，強調了鞏固扶貧成果與鄉村振興有效銜接，將城鄉關系推向全面融合發展的新階段。2023年11月中共四川省委第十二屆四次全會指出，城鄉融合發展是中國式現代化的重要標志，是破除城鄉二元結構、拓展高質量發展空間、實現全體人民共同富裕的關鍵抓手。然而，對于四川省這樣的農業大省和農村人口大省，城鄉融合發展面臨著自然條件等多重限制。特別是在西部民族自治地區這類經濟欠發達地區，城鄉融合受到地理環境的影響，城鄉二元結構仍然十分明顯，城鄉發展不充分的問題依然顯著存在。胡煥庸線作為地理研究領域的一項重要發現，被廣泛應用于研究地理空間格局，除了揭示人口分布的特點外，還反映出了經濟、城鎮化、地貌、降水等多種要素的空間分布差異。從胡煥庸線的視角來研究四川省城鄉融合發展水平的分布規律，具有一定的邏輯性和可行性，這有助于深入探究城鄉融合發展在區域發展上的差異性及影響因素。

改革開放至今，我國城鄉關系歷經城鄉二元分割[1]、城鄉統籌[2]、城鄉一體[3]、城鄉融合等不同歷史發展階段。近年來，許多學者從不同角度出發對城鄉融合發展作出了概念界定。一是從城鄉融合發展的具體表現形式入手，認為城鄉融合是城鄉間經濟、文化、環境、生態等多維度的融合[4]，更深的含義是二者應更深入地相互吸收對方的優點，并避免不足[5]。二是以地域系統論為研究視角，城鄉融合發展模式就是城鄉在空間連通基礎上對城鄉間產業結構、基礎設施、經濟發展體制、生態環境等多個方面所建立的一種有效銜接[6]。打破城市與農村兩極分化的狀態，扭轉城鄉發展過程中的不協調局面，推動“以城帶鄉”的發展格局，充分實現城市和農村的共同繁榮[7]。三是從要素流動視角看，城鄉融合發展并非意味著城鄉界限的突破，也不是城鄉等值化發展，而是通過發揮城市與鄉村二者間經濟產業發展的比較優勢而互相聯系，從而促進城鄉要素市場流通，二者互為供給方與需求方[8]。在現今高度流動的社會形態中，土地、人力、資本和技術的雙向流動始終伴隨城鄉融合進程，要素間的自由流動是城鄉融合發展的集中體現[9]。

隨著城鄉融合理論研究的豐富，學術界由理論研究為主向理論與實踐相結合的研究轉變，學者們從不同維度出發，建立評價城鄉融合發展水平的指標體系。測度和評價城鄉融合發展水平的方法多樣，熵權法[10]、全局主成分分析[11]、加速遺傳算法投影尋蹤模型[12]、Kernel密度估計法[13]、Dagum基尼系數分解法[14]等方法都得到一定程度的使用。在城鄉融合發展面臨的問題及問題歸因方面，研究成果比較豐富，主要研究方法包括地理探測器模型[15]、二元回歸分析法[16]和空間計量經濟學模型[17]。已有研究從政策、經濟、資源、基礎設施等不同角度出發，發現中國城鄉融合發展總體水平偏低，但整體趨勢良好[18]，人力、土地、資金和產業是中國城鄉融合呈現多維空間分布格局特征的關鍵因素[19-20]。

綜上所述，學者們的相關研究為本文提供了可借鑒之處，但也仍存在不足。一是已有研究在研究尺度的選取上多以全國、省域為主，缺乏對西部地區及以市（縣）域為尺度的城鄉融合發展水平測度，對區域異質性研究不夠。二是現有對胡煥庸線地理空間分布格局的研究主要集中在自然環境及人口分布層面上，對城鄉融合等涉及經濟文化本底的要素分布研究較為缺乏。鑒于此，本文以四川省21個市及自治州為研究單元，以胡煥庸線東西兩側區域為研究對象，以城鄉融合發展水平為測度變量，從城鄉空間融合、要素融合、產業融合、生態融合、富裕融合五個維度對胡煥庸線四川段東西兩側區域發展水平分布規律及兩側差距作出異質性分析，最后引入核心解釋變量探究影響城鄉融合發展的因素，并提出具有針對性的對策建議。通過剖析具體影響因素，對制定區域差異化的城鄉融合發展策略提供科學支撐，特別是對于有著獨特地理位置、文化習俗、生態脆弱、經濟欠發達的民族地區，根據具體影響因素因地制宜制定合適且適合的城鄉融合發展政策具有重要實踐指導意義。

二、研究區域、研究方法與數據來源

（一）研究區域

四川省位于北緯26°03′～34°19′，東經97°21′～108°12′之間，是西南、西北和中部地區的重要結合部，面積48.6萬平方公里，居中國第五位，是我國的資源大省、人口大省和經濟大省。研究區域內包括成都、自貢、攀枝花、瀘州、德陽、綿陽、廣元、遂寧、內江、樂山、南充、宜賓、廣安、達州、巴中、雅安、眉山、資陽18個地級市及阿壩藏族羌族自治州（以下簡稱阿壩州）、涼山彝族自治州（以下簡稱涼山州）、甘孜藏族自治州（以下簡稱甘孜州）3個少數民族自治州。胡煥庸線由北至南依次穿過綿陽市、阿壩州、雅安市、甘孜州、涼山州，其余地級市則位于胡煥庸線東側。因此，將胡煥庸線兩側行政區劃面積的比例和地勢地貌作為劃分標準，將涼山州劃分至胡煥庸線西側區域具有合理性。對胡煥庸線四川段東西兩側區域的劃分如下：

（1）胡煥庸線四川段西側區域包括：阿壩州、甘孜州及涼山州共計3個少數民族自治州。

（2）胡煥庸線四川段東側區域包括：成都、自貢、攀枝花、瀘州、德陽、綿陽、廣元、遂寧、內江、樂山、南充、宜賓、廣安、達州、巴中、雅安、眉山、資陽共計18個地級市。

從 2014-2020 年《四川統計年鑒》的數據來看，首先，胡煥庸線四川段東西兩側區域人均 GDP 呈逐年上升趨勢，但是胡煥庸線東側區域人均 GDP 高于西側區域，且差距持續擴大；其次，胡煥庸線東側區域第一產業比重低于西側區域，且第二、三產業比重高于西側區域，表明胡煥庸線東側區域產業結構比西側區域產業結構更為合理；最后，從胡煥庸線東西兩側區域人均可支配收入和人均消費來看，東側區域城鄉差距小于西側區域， 說明胡煥庸線西側區域城鄉二元結構更為突出。因此，研究胡煥庸線四川段東西兩側城鄉融合發展的現狀及關鍵影響因素，對于推進四川省城鄉融合發展具有重要借鑒意義。

（二）研究方法

1.評價指標體系

本文參考借鑒已有評價體系，最終確定空間融合、要素融合、產業融合、生態融合、富裕融合5個一級指標及相應20個二級評價指標（見表1）。其中，空間融合評價城鄉空間連通性，體現出城鄉在交通發達程度和城市空間擴張程度上的狀態，為實現城鄉融合發展創造條件。要素融合代表城鄉間人口、資本、技術等要素的自由流通性。打破城鄉間要素流動壁壘、實現要素雙向自由流動是城鄉融合發展的前提條件。產業融合作為城鄉融合發展的動力，城鄉產業結構互補、農村產業結構升級是城鄉產業融合的重要體現，農村產業結構優化有利于縮小城鄉產業結構壁壘，促進城鄉融合發展。生態融合體現城鄉生態環境承載力，主要表現是鄉村憑借自身自然資源與生態景觀為城市發展創造了更好的生態環境且能在一定程度上緩解城市發展帶來的生態破壞力；而城市發展進程中對生態環境的注重也有利于農村環境保護，城鄉間構建了一個科學的生態與生活系統，實現了全社會的良性循環。城鄉富裕融合是城鄉融合發展的最終目標，是使城鄉居民共享經濟社會發展成果；城鄉富裕融合反映了城鄉居民在享受社會保障、基礎設施、教育醫療等資源配置方面的均等化程度。

2. 熵值法

在綜合評價方法上，指標權重的確定一般運用主觀賦權法和客觀賦權法，為保障評價結果的科學有效性，本文采用客觀賦權方法下的熵值法來計算指標權重?？紤]到熵值法主要應用在截面數據，為了實現對不同年份截面數據的對比，本文添加了時間變量，使分析結果更具可比性并更合理化。具體步驟如下：

第一步，數據標準化處理。由于各指標計量單位不一致，為了較精確地衡量指標之間的數量關系，需先將評價指標數據標準化，即將其絕對值轉化為相對值。

正向指標如式（1）：

x ij= X ij- min （X ij） "max （X ij）- min （X ij） ""（1）

負向指標如式（2）：

x ij= "max （X ij）-X ij "max （X ij）- min （X ij） ""（2）

其中， x ij 指數據標準化后的值， X ij 指數據原始值，即第 i 個市（自治州）第 j 個指標的原始值。

第二步，確定指標權重如式（3）：

y θij= x θij ∑ θ∑x θij ""（3）

其中， x θij 第 θ 年第 i 個市域的第 j 項指標值。

第三步，計算指標熵權重如式（4）：

e j= 1 "ln （rn） ∑ θ∑ i y θij ln （y θij ） "（4）

第四步，計算指標信息效用值如式（5）：

g j=1-e j ""（5）

第五步，計算指標權重如式（6）：

w j= g j ∑ j g j ""（6）

第六步，計算研究區域各市域區內城鄉融合發展水平綜合得分如式（7）：

H "θi=∑ j（w ix θij） "（7）

3.Dagum基尼系數法

在測度地區間差異方面已經有許多較為成熟的方法，其中最常見的有泰爾指數法與基尼系數法，鑒于泰爾指數法在測度區域間差異時可能忽略區域間差異與區域內差異交疊的部分，而Dagum基尼系數法不僅能夠對區域間差異進行分解，且子群間的交叉項可以通過樣本子群的分布狀況反映，因此本文采用Dagum基尼系數法定量測算胡煥庸線四川段東西兩側城鄉融合發展水平相對差異程度，從而解釋其相對差異的構成及來源，具體說明如下。

四川省總體城鄉融合發展水平如式（8）：

G = ∑k j=1∑k h=1∑n j i=1∑n h r=1|y ji-y hr| 2n2 μ ""（8）

除了考察四川省總體城鄉融合發展水平差異外，本文還構建了體現兩大區域內城鄉融合發展水平差異的區域內基尼系數G "jj ，如式（9）：

G "jj= "1 2μ j ∑n j i=1∑n j r=1|y ji-y jr | n2 j ""（9）

為揭示胡煥庸線兩側區域間城鄉融合發展水平差異，本文構建了兩大區域間城鄉融合發展的區域間基尼系數G "jh ，如式（10）：

G "jh= ∑n j i=1∑n h r=1|y ji-y hr| n j n h （μ j+μ h） ""（10）

式中：G代表總體基尼系數； n 代表四川省市域數量， n=21；k 表示區域劃分數量， k=2 （胡煥庸線東側區域、胡煥庸線西側區域）﹔ y ij 表示區域 j 內市域 i 的城鄉融合發展水平； y hr 表示區域 h 內市域 r 的城鄉融合發展水平； μ 為四川省21個市域城鄉融合發展水平平均值。

Dagum總體基尼系數（G）值越大，意味著各市域間的城鄉融合發展越不平衡?？傮w基尼系數G可以分解為區域內差異貢獻度（G "w ）、區域間差異貢獻度（G "nb ）、超變密度貢獻度（G t "），其中G "w 、G "nb 反映區域內部及區域間差異對四川省總體城鄉融合發展水平總體差異的影響;G "t 反映區域間交叉重疊現象。本文旨在探討胡煥庸線四川段東西兩側區域間城鄉融合發展水平差異，因此并未在文章中對分解過程進行解釋說明。

（三）數據來源

本文共采集了四川省21個市級行政單位（18個地級市和3個民族自治州） 2014—2020 年的統計數據，共計147個樣本，5 858個原始數據。原始數據來源于 2014—2020 年的《四川統計年鑒》、各市州政府統計公報以及中國區域經濟發展數據庫。主要包括人口、GDP、三產產值、政府財政支出、土地面積、城鄉教育情況、農業科技人員情況等。

三、 胡煥庸線四川段東西兩側城鄉融合發展水平差異分析

（一）城鄉融合發展水平空間分布及時序變化情況

在完成文章所需指標數據收集與整理后，運用熵值法對城鄉融合發展水平進行綜合打分。首先，計算包括城鄉空間融合、要素融合、產業融合、生態融合、富裕融合在內的5個一級指標的得分情況；其次，用熵值法計算5個一級指標的權重系數；最后，根據權重系數得出2014—2020年胡煥庸線四川段東西兩側區域內各市級單位城鄉融合發展水平均值，以衡量各區域城鄉融合發展水平，東西側兩大區域2014—2020年城鄉融合發展水平結果見表2。從表2可知，兩大區域城鄉融合發展水平呈逐年上升趨勢。 胡煥庸線東側區域由2014年的0.251 7上升至2020年的0.357 6；胡煥庸線西側區域由2014年的0.142 6上升至2020年的0.229 2。胡煥庸西側區域城鄉融合發展水平增速明顯高于東側區域。

進一步分析歷年變化趨勢，圖1顯示了兩大區域城鄉融合發展水平變動率。胡煥庸線東側區域城 鄉融合發展水平變動率歷年來均為正數，說明其城 "鄉融合發展水平一直處于上升趨勢，增速最快的年份為2018年與2020年，增長率分別達到6.25%、10.29%；2020年胡煥庸線東側區域城鄉融合發展水平達到最高值0.357 6。胡煥庸線西側區域于2014-2018年呈上升態勢，增速最快的年份為2018年，增速高達18.89%；與2018年相比，2019年西側區域變動率為負，說明2019年西側區域城鄉融合發展水平有所下降，但2020年又有所回升，西側區域城鄉融合發展水平在2020年達到最高值0.229 2。

（二）城鄉融合發展水平差異分析

在對四川省21個市州城鄉融合發展水平及胡煥庸線兩側各區域城鄉融合發展水平分析研究的基礎上，采用Dagum基尼系數對城鄉融合發展水平的區域內和區域間差異進行分析，如表3所示。

四川省2014-2020年總體基尼系數呈波動趨勢，但總的來說，四川省21個市州城鄉融合城鄉發展水平差距呈縮小態勢，由2014年的0.172降低至2020年的0.130，整體基尼系數年均降幅為3.49%，這可能得益于各市州城鄉融合發展政策導向。

對胡煥庸線四川段東西兩側區域城鄉融合發展水平空間分布的區域內差異進行比較，發現2014-2019年，胡煥庸線西側區域內城鄉融合發展水平分布差異較高，而在2019-2020年，胡煥庸東側區域內城鄉融合發展水平分布差異超過西側區域。具體來說，胡煥庸線西側區域城鄉融合發展水平差異在報告期內總體呈下降趨勢，由2014年的0.144降至2020年的0.105；胡煥庸線東側區域城鄉融合發展水平差異在報告期內呈較大幅度波動態勢。

地區間基尼系數可以定量刻畫胡煥庸線東西兩側區域城鄉融合發展水平相對差異，從整個考察期來看，胡煥庸線四川段東西兩側區域間城鄉融合發展水平相對差異較高，說明胡煥庸線四川段東西兩側城鄉融合發展水平差異較大，相對差異水平總體呈“縮小-擴大”趨勢。具體來看，兩大區域間城鄉融合發展水平相對差異在2014-2018年呈縮小態勢，并在2018年降至最小值0.171；兩大區域間城鄉融合發展水平相對差異在2018-2020年呈擴大態勢。

四、城鄉融合發展水平影響因素實證分析

（一） 變量設定與說明

1.被解釋變量

URI表示四川省21個市州城鄉融合發展水平，以前文城鄉融合發展水平得分結果衡量。

2.解釋變量

本文在現有研究的基礎上結合胡煥庸線四川段東西兩側城鄉融合發展實際，引入產業結構優化程度、經濟發展水平、金融發展狀況及人力資本作為實證研究的解釋變量。

其中，產業結構優化程度是本文的核心解釋變量，對產業結構優化的度量，采用產業結構升級系數（Isup）和產業結構偏離（Theil ）兩個維度來衡量。計算公式如式（11）：

Isup =∑3 i＝1q i×i "（11）

其中， q i 指第 i 產業所占比重，Isup越大證明產業結構越優化。

產業結構偏離（Theil）以產業結構變動的泰爾指數測算，如式（12）：

Theil =∑n i（Y i/Y） ln （ Y i L i / Y L ） "（12）

其中， Y i和Y 分別為第一、第二、第三產業產值和一二三產業的總產值， L i和L 分別為第一、第二、第三產業從業人數和一二三產業的從業總人數，Theil值越大，表明產業合理化程度越低，即Theil值與產業結構優化程度呈負相關關系。

經濟發展水平是衡量區域內居民生活質量的重要指標，經濟發展水平在一定程度上代表了基礎設施建設狀況及公共服務可達程度。對于經濟發達地區而言，其擁有更雄厚的人才、資金、技術基礎，從而更有利于推動城鄉融合發展。本文以人均GDP衡量經濟發展水平。

金融發展本身所具有的金融服務功能有利于促進城鄉要素流動與整合。金融發展有助于緩解農村地區信貸約束與金融排斥問題，促進農村地區物質資本與人力資本積累，為農村地區吸納與運用先進技術，增強創新能力創造了條件，進而促進了城鄉融合發展。本文以金融機構年末貸款余額與金融機構年末存款余額的比值衡量金融發展狀況。

人力資本代表地區內勞動力狀況，包括勞動力的知識技能、文化技術水平與健康情況等。 目前，對于人力資本的衡量主要有支出法，考慮數據可得性，本文以勞動力人數與總人數的比值衡量人力資本。

3.控制變量

城鄉融合發展作為一個復雜系統工程，其體系內各種因素紛繁復雜，要想使得實證檢驗與實際情況盡可能吻合，就必須盡可能地對其他影響因素進行調控。

第一，政府干預力。地方政府財政支出不可避免地要對城鄉資源要素流動產生影響，在一定程度上促進城鄉融合，故本文采用地方政府財政支出與 GDP 的比值衡量各地政府干預力。

第二，開放程度。一方面，伴隨著經濟開放水平的提升，產業結構由勞動密集型逐步轉變為技術密集型，進而引發失業型貧困加劇。另一方面，貿易開放有可能帶來收入不平等程度的增加，從而降低城鄉融合發展水平，故本文采用進出口總額與 GDP 的比值衡量開放程度。

具體變量說明如表4所示。

（二）模型構建

基于上文城鄉融合發展解釋變量的分析與設定，構建計量模型，實證檢驗四川省總體、胡煥庸線東側區域、胡煥庸線西側區域城鄉融合發展水平的影響因素，本文通過Hausman檢驗發現采用固定效應模型最合適，因此建立個體固定效應模型，基準計量模型如式（13）：

URI "i t=c+αX i t+βY i t+u i+ε i t "（13）

其中， i 代表四川省21個市及自治州， "t 代表年份，URI "i t 為第 i 個市域 t 時期城鄉融合發展水平， X 為一系列自變量， Y 為一系列控制變量， u 為個體效應， ε 為隨機干擾項， c 為常數項， α與β 為待估參數。

（三）回歸結果與分析

城鄉融合發展水平的影響因素回歸結果如表5所示，顯示了產業結構、經濟發展水平、金融發展均對四川省總體、胡煥庸線兩側區域城鄉融合發展水平產生了顯著的正向影響，而人力資本會對城鄉融合發展水平產生負向影響。分胡煥庸線兩側區域來看，由表5-8可知：

（1）泰爾指數對胡煥庸線東側區域的城鄉融合發展水平有-1.223的影響系數（通過1%的顯著性檢驗），對胡煥庸線西側區域的城鄉融合發展水平有-0.375的影響系數（通過1%的顯著性檢驗），這說明產業結構優化對東側區域城鄉融合發展水平的帶動作用明顯強于西側區域，胡煥庸線東西兩側區域在產業結構上的差異性進一步拉大了兩大區域的城鄉融合發展水平差距?？赡苁怯捎诤鸁ㄓ咕€東側區域資源稟賦更好，產業結構升級空間更大，因此產業結構升級可以更快地提高城鄉融合程度；而由于胡煥庸線西側區域處于高原地帶，生產生活受到極大限制，因此產業結構升級對城鄉融合程度的影響力度有限。

（2）經濟發展水平對胡煥庸線東側區域的城鄉融合發展水平有0.182的影響系數（通過1%的顯著性檢驗），對胡煥庸線西側區域的城鄉融合發展水平有0.144的影響系數（通過1%的顯著性檢驗），這說明經濟發展水平對東側區域的帶動作用明顯強于西側區域。這在一定程度上說明了持續擴大的經濟差距會進一步拉大兩大區域間城鄉融合發展水平差距。

（3）金融發展對胡煥庸線東側區域的城鄉融合發展水平有0.436的影響系數（通過1%的顯著性檢驗），對胡煥庸線西側區域的城鄉融合發展水平有0.626 的影響系數（通過1%的顯著性檢驗），這說明金融發展對胡煥庸線西側區域城鄉融合發展水平的影響程度大于東側區域，這為縮小兩大區域間城鄉融合發展水平差異提供了新的思路。

（4）人力資本對胡煥庸線東側區域的城鄉融合發展水平有-0.178的影響系數（通過10%的顯著性檢驗），對胡煥庸線西側區域的城鄉融合發展水平有-0.879的影響系數（通過10%的顯著性檢驗），說明人力資本對西側區域的抑制作用強于東側區域。

（四）穩健性檢驗

為了檢驗模型的穩健性，及進一步探究產業結構、經濟發展水平、金融發展、人力資本對胡煥庸線四川段東西兩側區域城鄉融合發展水平的影響，本文采取更換被解釋變量的方法，將5個一級指標下的城鄉融合發展水平（空間融合、要素融合、產業融合、生態融合、富裕融合）分別作為被解釋變量進行實證研究。

由表9的回歸結果可知，產業結構優化主要通過提升城鄉發展的空間融合、要素融合、產業融合和富裕融合的程度，進而促進城鄉融合發展。

（1）泰爾指數對四川省總體城鄉空間融合發展水平（URI1）有-0.225的影響系數（通過5%的顯著性檢驗）。若其他條件不變，產業結構有1%的優化，城鄉空間融合發展程度就會提高0.225%，同時常常伴隨著基礎設施的建設，并促進居民收入的增長，進而帶來交通網密度和人均私家車擁有數量的提升， 產業結構的升級也會孕育新需求進而促進物資的流動。因此，產業結構優化升級會提升空間融合水平。分區域來看，泰爾指數對胡煥庸線東側區域城鄉空間融合發展水平（URI1）的影響系數為-0.582（通過1%的顯著性檢驗）﹔對胡煥庸線西側區域城鄉空間融合發展水平（URI1）的影響系數為0.195（未通過10%的顯著性檢驗）。

（2）泰爾指數對四川省總體城鄉要素融合水平（URI2）有-0.836的影響系數（通過1%的顯著性檢驗）。產業結構的調整會促進各生產要素實現更合理的配置，提高全要素生產率，提升要素融合水平。分區域來看，泰爾指數對胡煥庸線東側區域城鄉要素融合水平（URI2）的影響系數為-1.198（通過1%的顯著性檢驗）;對胡煥庸線西側區域城鄉要素融合水平（URI2）的影響系數為-0.422（通過1%的顯著性檢驗）。

（3）泰爾指數對四川省總體城鄉產業融合水平（URI3）有-1.567的影響系數（通過1%的顯著性檢驗）。產業結構的優化意味著第二、三產業效率的提高，第二產業的發展也有利于第一產業機械化程度的提高，進而提高農業生產率，促進城鄉產業融合發展。分區域來看，泰爾指數對胡煥庸線東側區域城鄉產業融合發展水平（URI3）的影響系數為-2.372（通過1%的顯著性檢驗）﹔對胡煥庸線西側區域城鄉產業融合水平（URI3）的影響系數為-0.660（通過1%的顯著性檢驗）。

（4）泰爾指數對四川省總體城鄉生態融合水平（URI4）有-0.361的影響系數（未通過10%的顯著性檢驗）。分區域來看，泰爾指數對胡煥庸線東側區域城鄉生態融合水平（URI4）的影響系數為0.539（通過10%的顯著性檢驗）﹔對胡煥庸線西側區域城鄉生態融合水平（URI4）的影響系數為-0.886（通過10%的顯著性檢驗）。

（5）泰爾指數對四川省總體城鄉富裕融合水平（URI5）有-0.897的影響系數（通過1%的顯著性檢驗）。產業結構優化會增加就業數量，改善就業質量。更多高附加值的行業會使城鄉居民收入水平普遍提高，從而提升富裕融合水平。分區域來看，泰爾指數對胡煥庸線東側區域城鄉富裕融合水平（URI5）的影響系數為-1.214（通過1%的顯著性檢驗）﹔對胡煥庸線西側區域城鄉富裕融合水平（URI5）的影響系數為-0.462（通過5%的顯著性檢驗）。

五、結論與建議

（一）研究結論

（1）四川省總體城鄉融合發展水平不斷提高，但城鄉融合空間分布差異明顯。結合現有研究，選擇包括城鄉空間融合、要素融合、產業融合、生態融合及富裕融合5個一級指標及相應20個二級指標，構建四川省城鄉融合發展綜合評價指標體系，并采用Dagum基尼系數法對胡煥庸線四川段東西兩側城鄉融合發展水平相對差異進行定量刻畫，得出四川省總體城鄉融合發展水平不斷提高，城鄉融合發展趨勢顯著；但四川省城鄉融合發展水平空間分布差異明顯，城鄉融合發展高水平區集中于胡煥庸線東側經濟較為發達的平原地帶，胡煥庸線西側民族自治區城鄉融合發展水平則處于最低水平。

（2）胡煥庸線東西兩側城鄉融合發展水平差異雖有小幅度波動但總體呈縮小態勢。分區域來看，從胡煥庸線東西兩側城鄉融合發展水平空間分布情況來說，2014-2020 年胡煥庸線四川段東側區域城鄉融合發展水平遠高于西側區域。進一步分析四川省城鄉融合發展水平差異，結果表明四川省21個市（州）城鄉融合發展水平差異在考察期內雖有小幅度波動但總體呈縮小態勢；2014-2019 年胡煥庸線西側區域城鄉融合發展水平內部差異高于東側區域，而2020年東側區域內部差異超過了西側區域；兩大區域間城鄉融合發展相對差異水平較高，相對差異水平總體呈“縮小-擴大”趨勢。從時序變化特征上來說，胡煥庸線四川段東西兩側區域城鄉融合發展水平在考察期內均呈上升趨勢，但胡煥庸線西側區域城鄉融合發展水平增速高于東側區域。

（3）產業結構優化程度、經濟發展水平及金融發展對四川省總體、胡煥庸線四川段東西兩側區域城鄉融合發展均存在正向促進作用。其中，產業結構優化程度及經濟發展水平對東側區域的作用強度高于西側區域，而金融發展對東側區域的作用強度低于西側區域；人力資本對四川省總體及兩大區域城鄉融合發展均存在反向抑制作用。穩健性檢驗結果顯示產業結構優化，經濟發展水平及金融發展均能促進四川省總體及胡煥庸線四川段東西兩側區域城鄉空間融合、要素融合、產業融合、生態融合、富裕融合水平，而人力資本由于城鄉間人力分布不均問題，對5個一級指標下的城鄉融合發展水平存在反向抑制作用。

（二）政策建議

1.四川全域城鄉融合發展政策建議

第一，探索城鄉產業結構優化發展模式，持續推動鄉村一、二、三產業融合發展。促進農產品生產加工流通、農村休閑觀光旅游和電子商務，以及農村新產業新業態等農村一、二、三產業融合發展實踐；鼓勵龍頭企業到經濟欠發達的農村重點投資農業及農業社會化服務業，引導各類社會資本流向農業農村。

第二，探索優化農業多種經營模式。通過建立更為緊密的城鄉利益聯結機制，積極支持推廣如“互聯網+農業+社會服務化企業”“產業園區+小農場”等農企合作及利益互享的農業經營模式，鼓勵農民以土地承包經營權折資入股等方式建立農民合作社、土地股份合作社等，發揮農民對農村經濟發展的有效價值。

第三，大力發展普惠金融，破除城鄉金融服務分割壁壘，推動資本要素向農業農村流動。不斷擴大金融服務覆蓋面，增加農村金融服務網點數量，實現鄉鎮銀行網點全覆蓋及支付結算網絡向農村不斷延伸，提升金融服務便利性。提升農村農業金融可得性，擴大涉農貸款比例，支持農業企業融資。

2.胡煥庸線四川段西側區域政策建議

第一，更好地發揮胡煥庸線四川段西側區域的資源稟賦價值，培育有特色的旅游產業。近年來，川西區域旅游業發展勢頭正旺，鑒于此，應結合其自身自然資源條件，打造有優勢的觀光旅游業，完善旅游規劃，培育具備民族特色的旅游產業，從而促進胡煥庸線西側區域經濟發展，為其城鄉融合發展注入產業發展動力。

第二，加強基礎設施建設，優化西部地區空間網絡布局。加大對于胡煥庸線西側區域基礎設施的投資建設力度，建設全面覆蓋城鄉的公共交通網絡。同時，加快城鄉間信息網絡建設，提升西側區域城鄉間數字生產要素流動效率，從而促進城鄉融合發展。

第三，建立以成都平原經濟區為中心的區域間城鄉融合發展協作機制，發揮中心城市的帶動作用。成都、綿陽等中心城市位于地勢地貌、自然資源稟賦條件較好的成都平原， 其經濟發展水平、城鎮化水平及城鄉融合發展水平優勢突出。為實現地區間城鄉融合協調發展，提高欠發達地區城鄉融合發展水平，成都平原經濟圈應與川西生態示范區等建立更為緊密的區域合作機制，發揮城鄉融合發展中心城市的帶動作用。

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The research on the Disparity in Urban-Rural

Integration Development Levels and Influencing

Factors on Both Sides of the Hu Huanyong Line in Sichuan Province

LIU Houping1，2， "XIAO Hanyu1， "WANG Li1

（1.Business School， Chengdu University of Technology， Chengdu， Sichuan 610059， China;

2. Digital Hu Huanyong Line Research Institute， Chengdu University of Technology，Chengdu， Sichuan 610059，China）

Abstract： This study constructs an urban-rural integration index system from five dimensions： spatial integration， factor integration， industrial integration， ecological integration， and prosperity integration. It measures the level of urban-rural integration development on both sides of the Hu Huanyong Line in Sichuan from 2014 to 2020. Using the Dagum Gini coefficient method， the relative differences in the levels of urban-rural integration development on both sides of the Hu Huanyong Line in Sichuan are calculated. Based on this， the main factors affecting the development of urban-rural integration are studied. The study finds significant differences in the levels of urban-rural integration development on both sides of the Hu Huanyong Line in Sichuan， with a distribution pattern consistent with the classic pattern divided by the Hu Huanyong Line; the area east of the Hu Huanyong Line is superior to the west. The optimization degree of urban-rural industrial structure， the level of economic development， and financial development all have a positive effect on the urban-rural integration development in Sichuan and on both sides of the Hu Huanyong Line. The impact of industrial structure optimization and economic development level is stronger in the eastern region than in the western region， while the impact of financial development is stronger in the western region than in the east. Human capital has an inhibitory effect on the urban-rural integration development in Sichuan and in both regions.

Key words： ""Urban-Rural Integration; Hu Huanyong Line; Influencing Factors

編輯： 唐玲娜

收稿日期： 2023-09-16

基金項目： 教育部人文社會科學研究規劃基金項目（20YJA790044）；四川省科技計劃軟科學研究項目（2022JDR0161）

作者簡介： 劉后平（1966-），男，重慶人，教授，碩士生導師，研究方向：鄉村振興與城鄉融合發展；肖涵予（1999-），女，四川巴中人，碩士研究生，研究方向：災害經濟學；汪黎（1997-），女，四川資陽人，碩士研究生，研究方向：數量經濟與統計。