安徽省城鄉融合發展水平及其影響因素

摘要：基于經濟、社會、人民生活3個維度構建城鄉融合發展指標體系，采用熵權法、地理探測器模型等探討2012—2021年安徽省16個城市城鄉融合發展水平及其影響因素。研究結果表明，安徽省城鄉融合發展整體水平取得顯著進步，但存在階段性起伏現象，其中位于中部、東部的城市城鄉融合發展水平較高，并以此為核心向西、北、南3個方向遞減，城市間發展不平衡問題仍然突出；城鄉經濟融合發展水平始終保持最高，城鄉社會融合水平出現波動上升的趨勢，城鄉人民生活融合發展水平略微上升之后呈平穩態勢；人均GDP、人均郵電業務量、教育支持等影響因子對安徽省城鄉融合發展水平解釋作用較為顯著，產業結構合理化、交通通達性解釋能力相對較弱，雙影響因子交互作用解釋能力較單因子更強，并逐漸趨向穩定。

關鍵詞：安徽省；熵權法；地理探測器；城鄉融合；因子交互

中圖分類號：F299.27文獻標志碼：A

收稿日期：2024-06-24

基金項目：安徽省高校哲學社會科學研究重大項目（批準號：2023AH040033）資助。

通信作者：

彭志勝，男，博士，教授，主要研究方向為數字經濟、鄉村振興、數字城鄉建設管理等。E-mail：1012063085@qq.com

黨的二十大報告提出全面推進鄉村振興，把農業農村發展放在首位，堅持城鄉融合發展，暢通城鄉要素流動。城鄉融合發展作為鄉村振興的實現路徑之一，既是現階段農村自身發展的需求，也是城市發揮以城帶鄉、以工促農功能的必然選擇。城鄉融合發展關鍵是全面貫徹新發展理念，實現城鄉關系的協調發展、共同繁榮，多維度縮小城鄉差距。安徽省處于國家戰略的核心覆蓋區域，城鎮化進程已突破60%，城鄉結構發生顯著變化，鄉村振興全面推進，正面臨城鄉融合發展重要窗口期。因此，分析安徽省城鄉融合發展水平，探究影響城鄉融合發展的關鍵因素，對推動該地區更好的實現城鄉融合發展具有重要意義。城鄉融合概念由恩格斯在《共產主義原理》中首次提出，被認為是城鄉關系發展的最后階段。城鄉融合發展并非要抹去城鄉之間的界限，也不是將城鄉的功能和景觀融為一體，而是致力于實現城鄉在發展機會和空間布局上的平衡，確保城鄉居民能夠享有同等的發展成果^[1]。城鄉融合發展強調城鄉發展中“同等重要但存在差異”的本質，通過城鄉要素雙向流動、推動資源有效配置^[2]，實現城鄉經濟、社會、生態、空間等多維度全面整合與協調發展，城鄉居民生活水準相似^[3]。城鄉融合是城市發展進入新階段的重要標志^[4]，新時代推進城鄉融合發展的實質在于推動城鄉間的資源共享、優勢互補、互利共贏，構建生命共同體、發展共同體和利益共同體^[5]。城鄉融合發展強調在社會經濟結構轉換過程中，維持城市和鄉村各自特點，倡導在城市快速發展的同時，消除城鄉在社會、經濟、生活等方面二元對立狀態^[6]，實現互通有無、深度交融、共同繁榮^[7]。城鄉融合包括了經濟增長、社會發展、人民生活等各方面的交互關系^[8]，因此需綜合考慮城鄉融合發展水平。研究表明中國城鄉融合發展水平呈現出逐年上升趨勢^[9]，但整體水平存在波動和地域差異^[10]，城鄉經濟、人口、社會維度融合水平呈現逐漸減弱規律^[11]，城鄉融合發展效率值也處于較低水平^[12]，依然存在城鄉發展失衡、鄉村發展不充分等問題^[13-14]。長三角地區城鄉融合發展水平經歷了先上升、后下降、再波動上升的過程，整體呈現出一種曲折演進的態勢^[15]。城鄉融合發展是“產業主導、多元協同發展”機制下人口、土地、產業共同促進的結果^[16]，平臺經濟^[17]、旅游發展^[18]、區域金融發展^[19]以及勞動力規模^[20]顯著正向影響城鄉融合發展。經濟發展水平對城鄉融合發展具有積極作用，但經濟發展速度可能導致要素資源過多的流向城市，不利于提高城鄉融合發展水平^[21]。城鄉融合發展是多種驅動因素共同作用的結果，驅動因素交互作用的影響程度遠超單因素^[22]。關于城鄉融合發展相關研究已取得豐碩成果，但研究范圍大多集中在全國和區域層面，鮮見從城市維度針對省域層面城鄉融合發展水平進行定量探索。同時城鄉融合發展影響因素研究以探討直接因素、間接因素為主，缺乏因子交互作用對城鄉融合發展水平影響的定量分析?；诖?，本文從城市維度對安徽省16市城鄉融合發展水平進行測度，從經濟總量、城鄉往來、政府偏向等視角探究影響城鄉融合發展的關鍵因素，并探討雙影響因子交互作用對城鄉融合發展的解釋力。

1 時空特征分析

1.1 指標體系構建

城鄉融合作為一種先進的城鄉發展模式，是城鄉關系發展的最后階段，旨在實現城鄉共同繁榮和全面進步。因此，在城鄉融合發展水平評價體系中納入體現“縮小城鄉差距”的比較型指標和體現“城鄉共同富?！钡臓顟B型指標。借鑒已有研究^[8]，考慮城鄉差距和共同富裕因素，從經濟、社會、人民生活3個維度構建城鄉融合發展水平評價體系，其中城鄉人均地區生產總值和二元對比系數反映城鄉經濟水平，用以衡量個體經濟基礎層面的城鄉經濟融合；城鄉普通中學師生比和每萬人床位數反映城鄉教育、醫療等社會保障，用以衡量個體日常需求層面的城鄉社會融合；收入和消費體現城鄉居民生活水平，城鄉人民生活融合選取城鄉居民人均收入比和城鄉居民家庭人均消費比進行表征（表1）。研究數據主要來自安徽省地級市歷年統計年鑒、《中國城市統計年鑒》、EPS數據庫及政府網站等，部分缺失數據采用插值法補全。

1.2 結果分析

為探討安徽省城鄉融合發展水平及其時空格局，借鑒相關文獻^[23]，運用熵值法對安徽省16市城鄉融合發展指標進行賦權（表1），并計算2012—2021年安徽省城鄉融合發展水平，結果見表2和圖1。

1.2.1 時序演變特征 （1）總體評價。由表2知，2012—2021年，安徽省城鄉融合發展水平從0.292上升到0.547，取得了顯著進步，但存在階段性起伏現象。其中，城鄉經濟融合得分從0.122增長到0.261，年均增長率為8.8%；城鄉社會融合得分從0.109增加到0.167，年均增長率為4.9%；城鄉人民生活融合得分從0.061上升到0.119，年均增長率為7.7%。城鄉融合發展整體水平呈上升趨勢，城鄉經濟融合發展基本保持最高水平，表明經濟發展是推動城鄉融合發展水平提高的主要驅動力；城鄉社會融合發展出現波動上升的趨勢；城鄉人民生活發展水平略微上升之后呈平穩態勢（圖1）。

（2）不同城市比較。為深入分析城市間的城鄉融合發展水平，計算16市城鄉融合發展平均得分及排名，見表3?？梢钥闯觯青l融合發展水平排名前3名的城市為合肥、蕪湖、銅陵，排名后3名的城市為宿州、阜陽、亳州；城鄉經濟融合維度中排名前3名的為合肥、蕪湖、銅陵，排名后3名的為阜陽、六安、亳州；城鄉社會融合維度中排名前3名的為合肥、銅陵、黃山，排名后3名的為阜陽、宿州、亳州；城鄉人民生活融合維度中排名前3名的為蕪湖、黃山、池州，排名后3名的為淮北、宿州、阜陽。由此可見，排名靠前的主要是區位優勢明顯、經濟發展水平高的城市，排名靠后的主要是經濟發展水平不高，基礎設施條件相對落后的地區。

研究期內城鄉融合發展水平速度最快的3個城市是六安、安慶、阜陽，最慢的3個城市是淮南、銅陵、黃山；城鄉經濟融合發展速度最快的3個城市是安慶、淮北、六安，發展速度最慢的3個城市是淮南、銅陵、宿州；城鄉社會融合發展速度最快的3個城市是安慶、宿州、蚌埠，發展速度最慢的3個城市為淮南、銅陵、淮北，其中淮南、銅陵表現為負增長；城鄉人民生活融合發展速度最快的3個城市為合肥、亳州、阜陽，發展最慢的3個城市為銅陵、宣城、滁州。

六安、阜陽、安慶等地城鄉融合發展水平排名盡管靠后，但阜陽、安慶等地發展速度位居前列，表明安徽省城市間的城鄉融合水平差距正在逐步縮小，城鄉融合度也在穩步提升。淮南、銅陵在某些維度出現了負增長，說明區域間發展不平衡問題仍然突出，鄉村發展不充分。

1.2.2 空間分布特征 根據2012年、2016年、2021年各城市城鄉融合發展水平的得分情況，利用ArcGIS自然斷點法將城鄉融合發展水平分為高水平（≥0.6）、中高水平（≥0.45，且lt;0.6）、中等水平（≥0.3，且lt;0.45）、低水平（lt;0.3）4個階段，并得到城鄉融合發展空間分布（表4）。

2012年9個城市的城鄉融合發展水平處于低水平階段，2016年減少到4個城市，2021年已無城市處于低水平階段。2012年有1個城市處于高水平和中高水平階段，2016年增加到3個城市，2021年達到11個城市。根據城市城鄉融合水平空間分布情況以及各城市的特征，將各城市分成3個層次：第一層次是始終處于中等以上水平階段，包括合肥、馬鞍山、蕪湖、宣城、淮南、黃山，這些城市的經濟發達程度較高，交通網絡較發達，農業發展水平較高，對周邊鄉村有一定的帶動作用；第二層次是前期低后期中高水平階段，包括滁州、安慶、池州、淮北、蚌埠，這些城市城鄉融合發展取得顯著進步，城鄉要素合理流動，不斷健全公共服務體系，城鄉關系日益密切，發展潛力巨大；第三層次是前期低后期中等水平階段，包括亳州、宿州、阜陽、六安，這些城市要素流動不夠流暢，城鄉基礎設施建設較為滯后，城鄉居民的收入與消費存在顯著差異，對周邊鄉村的溢出效應不強，與城鄉融合發展高水平階段仍存在較大差距。

綜上，城鄉融合發展水平較高的區域主要分布在安徽省中部、東部，包括合肥、馬鞍山、蕪湖、銅陵、宣城等城市，以此為核心，發展水平向西、北、南3個方向遞減。由此可見，安徽省城鄉融合發展水平空間分布差異與區域經濟發展水平是協調一致的。

2 影響因素分析

為探究影響安徽省城鄉融合發展水平產生異質性的關鍵因素，利用地理探測器模型對典型年份各影響因子進行單因子與雙因子檢測。

2.1 變量選擇

城鄉融合發展水平受多種因素的影響^[19]。

（1）經濟總量。經濟水平的提高伴隨著技術創新和人才積累，這些有利于加快產業優化升級，改善城鄉市場需求關系，從而促進城鄉融合發展，選取人均GDP（元/人，X1）來表示。

（2）城鄉往來。主要反映在交通、通訊等方面，往來越密切越有利于促進城鄉融合，以私人汽車擁有比（輛/萬人，X2）、交通通達性（公里/平方公里，X3）以及人均郵電業務總量（元/人，X4）來表示。

（3）產業結構。產業結構優化升級是推動城鄉融合發展的核心驅動力，能夠有效糾正城鄉間要素資源配置的失衡狀態，以產業結構的深度優化促進城鄉之間要素資源的雙向流動是實現城鄉融合發展的重要途徑，選擇產業結構升級系數（isup，X5）和產業結構合理化（isr，X6）來表示

isup=∑3i=1Ai×i=A1×1+A2×2+A3×3（1）

isr=∑ni=1（BiB）ln（BiB/BL）（2）

其中，Ai為第i產業產值比重，isup與產業結構優化升級水平成正比；Bi和B分別為三次產業產值和三次產業總產值，Li和L分別為三次產業從業人員和三次產業從業總人數，isr與產業合理化程度成反比。

（4）政策偏向。政府引導機制對城鄉融合具有積極促進作用，通過實施新型城鎮化和鄉村振興等政策，充分發揮城市對農村的帶動作用，同時，地方政府在財政支出和財政補貼的傾向性選擇，對特定區域的發展起到直接促進作用。如農業資金保障和教育經費等方面的重點投入，為相關領域提供有力支撐，選取政府干預（X7）、農業保障（X8）以及教育支持（%，X9）來表示。

2.2 結果分析

為探究安徽省城鄉融合發展水平產生異質性的核心因素變化，借鑒相關文獻^[22]，利用地理探測器檢測2012年、2016年、2021年各影響因子，結果見表5和表6。由表5可知，人均GDP、人均郵電業務總量、教育支持的q值排序至少在兩個典型年份中位居前3名，表明這3個變量為安徽省城鄉融合發展水平空間分異的核心因素。

分析核心因素的q值變化情況，人均GDP的q值歷年穩定在0.65以上，均處于前3位，對安徽省城鄉融合發展水平空間分異具有極強的解釋力。原因在于經濟總量越高，地方政府越有能力加大財力投入去緩解城鄉發展不平衡問題，實現社會經濟平穩發展；人均郵電業務總量q值由2012年的0.706持續上升為2021年的0.887，穩居第2位，表明城鄉往來日益密切，城鄉要素有序流動，對城鄉融合發展水平解釋力不斷加強；教育支持的q值從2012年的0.648持續上升到2021年的0.881，表明政府增加教育支出，縮小城鄉教育水平差距，有利于促進城鄉融合發展。由此，推進農村在郵電、交通、教育等方面的基礎設施建設，進一步強化城鄉經濟信息往來仍然必要。

研究期內影響因子X2、X3、X5、X6未通過顯著性檢驗，由于q值在未進行顯著性檢驗下，仍具有物理意義^[24]，因此本文以q值最大值為最優選擇。政府干預q值呈現先減后增的“U”型趨勢，說明在初期地方財政支出結構不夠完善，隨著財政支出結構優化，對城鄉融合水平影響程度不斷提高。產業結構合理化的q值從2012年的0.151略升到2016年的0.295，而后下降到2021年的0.199，說明該因子對城鄉融合發展水平的影響程度顯著降低，原因可能是農村經濟目前面臨的突出問題是產業大而不強、產品多而不優，城鄉融合的目標轉變為三次產業融合發展，避免割裂對立。農業保障q值由2012年的0.579上升至2021年的0.755，表明在安徽省加大農林水務投資可促進農業發展，提高農民收入，進而推進城鄉融合發展。

分析表6，從雙影響因子交互效應來看，任意兩個因子之間的解釋力均大于單因子解釋強度，交互作用實現了雙因子增強，3個典型年份內交互解釋強度波動較小，并逐漸趨向穩定。2021年人均郵電業務量與農業保障、人均GDP交互作用q值達到0.95以上，表明在地方財政支出傾向農業的同時加強城鄉往來，更有利于城鄉融合發展。其余顯著性影響因子交互作用的q值均達到0.90以上，也能極強的解釋導致地區城鄉融合發展空間異質性的影響因素（因篇幅有限，對兩個及以上典型年份未通過顯著性檢驗的因子不進行交互作用分析）。因此，打好影響要素“組合拳”有利于安徽省城鄉融合發展水平提升。

3 結論

基于2012—2021年安徽省16市的面板數據，從經濟、社會、人民生活3個維度構建城鄉融合發展評價指標體系，運用熵權法分析城鄉融合發展的時空格局，利用地理探測器模型探討安徽省城鄉融合發展的影響因素。2012—2021年間安徽省城鄉融合發展水平取得了顯著進步，但存在階段性起伏現象。安徽省中部、東部地區城鄉融合發展水平較高，城市間城鄉融合水平差距正在逐步縮小，城鄉融合度也在穩步提升?；茨?、銅陵在某些維度的發展速度出現了負增長，區域間發展不平衡問題仍然突出。人均GDP、人均郵電業務量、教育支持對安徽省城鄉融合發展水平解釋作用較為顯著，產業結構合理化、交通通達性解釋能力較小。任意兩個因子之間的解釋力均大于單因子解釋強度，交互作用實現了雙因子增強。

基于以上結論，建議堅持農業農村優先發展，城鄉融合發展不平衡不協調主要體現在鄉村發展不充分，為解決這個問題，必須堅持走以城帶鄉、以工促農的道路。安徽省縣域農業農村信息化發展水平居全國前列，需進一步推動新型工業化、信息化、城鎮化、農業現代化協同發展；加強區域內部合作，指導安徽省城鄉融合度相對滯后的城市學習安徽省中、東部城市城鄉發展經驗，增加資本投入，促進安徽省西部城鄉要素合理流動，不斷健全基本公共服務與基礎建設體系。同時積極推進高層次協同開放，打造合肥都市圈、皖北城鎮群、皖江經濟帶等戰略平臺和載體，充分發揮合肥、蕪湖等核心城市輻射作用，促進城鄉融合發展；構建“多組合”發展策略。安徽省應打好影響要素“組合拳”，在提高經濟總量的同時，增加農村交通、郵電等基礎設施投入，提升農村教育、醫療等公共服務水平，以此推動城鄉在經濟、社會、人民生活各方面的融合發展。

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The Development Level and Influencing Factors of Urban-rural Integration in Anhui Province

PENG Zhi-sheng， DING Wei-hao， FAN Xing-yu

（School of Economics and Management， Anhui Jianzhu University， Hefei 230601， China）

Abstract： An index system for evaluating urban-rural integrated development （URID）， encompassing economic， social， and quality-of-life dimensions， was formulated. Entropy weight method and geographic detector model were adopted to explore the development level and influencing factors of urban-rural integration in 16 cities in Anhui Province from 2012 to 2021. The results shows that the overall level of urban-rural integration development in Anhui Province has made significant progress， but there are periodic fluctuations. Cities in the central and eastern parts exhibit a greater URID， which decreases toward the west， north， and south， highlighting prominent developmental imbalances between cities. Integrated economic development between urban and rural areas（VRA） consistently demonstrates superior performance. Social integration in URA exhibits a fluctuating upward trends， with a slight increase in the level of development of integration between urban and rural people′s lives followed by a stabilization trend. The factors that significantly influence the URID within the Anhui Province include per capita GDP， postal and telecommunication services per capita， and educational support. The impact of rationalization of industrial structure and accessibility appears to be comparatively diminished. Moreover， the combined influence of interacting dual factors surpasses that of individual elements， with the influence gradually stabilizing over time.

Keywords： Anhui Province; entropy weight method; geographic detector; urban-rural integration; factor interaction