人文地理学研究进展与展望 (36).pdf

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1、地 理 学 报ACTA GEOGRAPHICA SINICA第71卷 第4期2016年4月Vol.71,No.4April,2016中国县域城镇化发展格局及其影响因素基于2000和2010年全国人口普查分县数据摘要：利用2000和2010年中国人口普查分县数据，借助空间分析方法揭示近期中国常住人口城镇化格局特征及其动态变化，结合多元回归模型探讨城镇化空间分异的主要影响因素，基于主成分分析和聚类分析进行中国城镇化发展类型区划分。结果表明：2000-2010年，中国常住人口城镇化率不断提高，年均增加1.3个百分点，32%的县域城镇化水平年均增长超过1.5个百分点；中国城镇化发展存在区域差异性和“低

2、快高慢”的收敛性，东部、东北、中部、西部四大区域城镇化率年均分别增加1.4、0.5、1.4和1.3个百分点；60%的中国县域城镇化发展集中在低城镇化率高增长率、低城镇化率中高增长率和低城镇化率中增长率三种类型，且以中、西部地区分布最为密集；中国县域城镇化格局基本未变，仍以珠三角、长三角、京津冀三大增长极的城镇化发展较为突出，东部地区及内陆省会城市周边的城镇化水平也相对较高；经济发展水平、产业结构特征、人力资本状况、人口集聚能力、公共服务水平、地理区位特征对县域城镇化空间分异具有显著而稳健的影响；中国城镇化格局可分为具有明显区类一致性和区外异质性的5大类、20个区域。新时期的城镇化发展应凸显地域

3、功能、提升承载能力、夯实产业基础、强调节约集约。关键词：城镇化；空间格局；影响因素；类型区域；人口普查数据；县域；中国DOI:10.11821/dlxb2016040071 引言城镇化是第二、三次产业在城镇集聚，农村人口不断向非农产业和城镇转移，使城镇数量增加、规模扩大，城镇生产方式和生活方式向农村扩散、城镇物质文明和精神文明向农村普及的经济、社会发展过程，该过程涉及到一定地域范围内生产结构、生活方式、景观特征等由乡村性向城市性的综合转变1-3。中国的城镇化进程历经60多年的曲折发展，目前已经进入快速发展阶段，正处于城镇化转型发展、深入发展的关键时期4-5。2014年3月，国家新型城镇化规划（

4、2014-2020年）发布，城镇人口空间分布格局的优化与重构已成为当前阶段国家战略决策的重点领域之一5。中国地域类型多样，区域、收稿日期：2015-09-11;修订日期：2016-01-16基金项目：北京市社会科学院青年课题(154002);国家社科基金重大项目(15ZDA021);国家自然科学基金项目(41571166)Foundation:Project of Beijing Academy of Social Sciences,No.154002;Major Program ofNational Social Science Foundation of China,No.15ZDA021

5、;National Natural Science Foundation of China,No.41571166作者简介：王婧(1983-),女,山东淄博人,博士,助理研究员,中国地理学会会员(S110008925M),研究方向为区域发展与管理。E-mail:通讯作者：李裕瑞(1983-),男,四川隆昌人,博士,副研究员,中国地理学会会员(S110009440M),研究方向为乡村地理与工程。E-mail:621-636页地 理 学 报71卷城乡的发展水平存在明显的空间差异性1,4,6，而由于动力因素、作用强度的差异，城镇化发展水平和态势也显现出明显的空间差异性。深入开展近期城镇化格局变化、影

6、响因素及区域特征研究，可为国家健康有序推进以人为核心的城镇化、优化城镇化格局等战略决策提供科学依据，也可为地方政府因地制宜推进城市建设与城市发展提供有益参考。区域与城乡发展是中国人文地理学研究的重点领域。在城镇化发展的格局特征方面，学界对此进行了多尺度分析：中国省区层面的城镇化已经演化为东、中、西逐级递减的格局特征7；地级区域尺度的城镇化格局特征表现为城镇化指数高于平均值的区域主要分布在东部沿海发达地区、东北老工业区、西北能矿资源富集区及部分内陆重点城市8。近年，县域尺度的研究日益得到重视，一些学者利用分县市户籍人口数据揭示了县域城镇化的空间特征4,9。上述研究重点基于城乡户籍人口数据揭示以户

7、籍状况为评判依据的城镇化格局，有助于增进对户籍制度约束下的城镇化格局的认知。受城乡二元体制机制、政策、区域和或然性等因素的综合影响，中国城镇化发展的影响因素及动力机制具有明显的多元性10-12。20世纪90年代末期，学界基于典型区分析探讨了“自下而上”、外资驱动的城市化动力过程13-14；近年，一些学者从政府动力、市场动力和民间动力三个方面来理解城市化的动力机制3，也有学者从四维分析视角将多元化要素归纳为行政力、市场力、外向力和内源力15-16；有研究从经济发展阶段、固定资产投资、离中心城市距离、二三产业水平、农民人均纯收入、人口密度等方面解析城镇化的空间分异4，也有研究关注土地政策与市场对中

8、国城镇化发展的影响17；新近研究认为，人口流动对城镇化的影响日益显著18-19。人口普查数据成为揭示中国城镇化格局的重要数据来源11-12,18-19，常用的分析方法包括空间统计分析、综合评价、多元回归、地理探测器法等4,7-8,12,15,18。总体而言，前述研究拓展了城市化发展格局与动力的多维视角和方法，对于深刻认识城镇化格局及其塑造力进而优化城乡和区域人口布局具有重要意义。尚需指出的是，快速工业化、城镇化进程中，城乡间和区域间的人口流动不断加剧12,18，如根据国家统计局发布的数据，当前中国流动人口总数超过2.5亿，且多为“乡城”流动。因此，有必要考虑城乡和区域间人口流动加剧的大背景，以

9、常住人口来测算分析人口变化、城镇化发展的格局特征。当前相关研究正在推进和深化18-21，但关于常住人口城镇化发展的大尺度研究仍较薄弱。基于前人的研究工作，本文拟利用2000年和2010年全国人口普查数据（简称“五普”、“六普”数据），以县级区域为核心单元，深入分析中国城镇化格局特征及其动态变化；充分考虑县级区域的城镇化发展在过程、机制、规模等方面的特殊性，以及研究数据的可获得性，从经济增长、产业结构及其细分情况、人力资本、人口集聚、地理区位特征等方面，探讨2000年和2010年中国县域城镇化空间分异的主要影响因素；结合主成分分析和聚类分析，进行中国城镇化发展的区域类型划分。试图通过揭示格局特征

10、、探测塑造该格局特征的主导动力、划分城镇化发展的区域类型，为新型城镇化发展战略决策提供科学依据。2 数据来源与研究方法2.1 数据来源人口普查数据为揭示基于常住人口的城镇化格局特征及影响因素分析提供了便利。本文充分利用2000年、2010年中国第五次、第六次人口普查的分县域数据进行有关探6224期王 婧 等：中国县域城镇化发展格局及其影响因素讨。影响因素分析时所需的社会经济数据来源于2001年和2011年中国县（市）社会经济统计年鉴。可视化分析所需行政区划矢量边界来自国家基础地理信息中心1:100万分县行政区划数据库；交通、地形、水资源等地理空间数据主要来自中国科学院资源环境科学数据中心。基于

11、研究需要，对部分底图与统计数据进行前期处理：比较分析1:100万分县行政区划图与2000年和2010年普查数据对应的行政区划。由于人口普查数据为分区县数据，在进行城镇化研究时应把各区数据分别汇总整合为相应的市辖区数据，为此，以分县行政区划图为底图，基于ArcGIS10.0软件对各地级市层面的市辖区进行范围合并，并对应合并数据。例如，北京市2010年（调整前）辖16个市辖区和2县，本文将16个市辖区对应的16个图斑合并为北京市市辖区对应的1个图斑，而原16个市辖区的人口数据则同样进行相应的加和、衔接。为便于进行人口普查10年间的变化分析，以2010年合并市辖区后的分区县行政区划底图为参照，在此基

12、础上对应校正2000年合并市辖区后的分区县行政区划底图，并对应校正2000年相应的统计数据，对前后行政区划调整较大且难以调整的予以删除处理，以确保纵向比较的准确性和可靠性。2.2 分析方法2.2.1 应用空间分析方法进行城镇化发展格局分析基于ArcGIS10.0软件平台，利用空间分析方法，可视化呈现2000-2010年中国城镇化格局变化。传统的以县域为图斑单元进行分级制图的空间表达方式虽有助于揭示数值的空间差异，但其差异边界不够明显，直观性略差。为此，拟进一步借助地统计学中的空间插值方法进行更为清晰的展示。具体地，将数值赋给县域图斑的中心点，采用ArcGIS提供的多种插值方法进行插值模拟和比较

13、，最终选取效果最佳的Kriging插值法进行插值和可视化表达。2.2.2 借助多元回归模型进行城镇化影响因素分析充分考虑县级区域的城镇化发展在过程、机制、规模等方面的特殊性，以及研究数据的可获得性，以县域常住人口城镇化率作为因变量，从经济增长、产业结构及其细分情况、人力资本、人口集聚、公共服务、地理区位特征等方面选取适宜指标，借助经典的多元回归模型，探讨2000年和2010年中国县域城镇化空间分异的主要影响因素（表1）。主要假设如下：经济发展水平越高的地方更能提供城镇化发展所需要的公共基础设施、就业岗位等，因而人口城镇化率也越高；城镇化过程必然要求产业结构的非农化和高级化，如果有更多的人在制造

14、业和服务业部门就业，这将对区域城镇化发展提供正向激励；人力资本通常是指劳动者受到教育、培训、实践经验、迁移、保健等方面的投资而获得的知识和技能的积累22，人力资本对城镇化发展理应具有较强的正向推动作用；以外来人口占比所反映的人口集聚能力，可从侧面反映该类区域对外来人口的包容性和友好性，对于进一步的人口集聚具有示范性，这可能是城镇化发展的影响因素；地理区位好的区域可能更能满足城镇化发展的要素需求，具有更好的成长性。关于影响因素选取，本文区别于已有研究之处主要体现在：一是界定和区分生产性服务业、生活性服务业，分别探讨其对城镇化的影响；二是选取平均受教育年限和专业技术人员比重两项指标，分别从文化基础

15、教育和职业技能状况两方面，测度人力资本禀赋对城镇化的影响；三是基于流动人口数据反映现实人口集聚能力与规模，进而测度其对城镇化的影响；四是基于交通、地形、水资源、地区虚拟变量综合分析地理和区位特征对城镇化的影响。受数据可获得性的影响，回归分析时涉及的研究单元为1867个具有相对完整数据的县和县级市。623地 理 学 报71卷2.2.3 基于主成分分析和聚类分析进行城镇化发展的类型区域划分遵循综合性、主导性、一致性、区域性原则，综合考虑各类人口分布、城镇化水平、社会经济发展情况、地区自然条件、中心城市性质与发展方向等，掌握区域综合特征的相似性和差异性，以及相似程度和差异程度，进行城镇化发展的类型区

16、划分。具体地，选择人均GDP、制造业从业人员比重、生产性服务业从业人员比重、生活性服务业从业人员比重、平均受教育年限、专业技术人员比重、迁入人口比重、每万人医疗床位数、到铁路的距离、地形起伏度、水资源丰富度等对城镇化发展具有明显影响的指标，在SPSS软件中对其进行主成分分析，将分析得出的主成分进行聚类分析，然后将聚类结果导入ArcGIS中转为空间数据，最后结合中国城市群格局27、综合农业区划、主体功能区规划、生态区划等，划分中国城镇化发展的类型区域。3 研究结果3.1 中国城镇化发展格局及其变化3.1.1 2000年城镇化格局基于人口普查数据中的常住人口数据计算得2000年中国人口城镇化率为3

17、6.9%，从东、中、西和东北的格局看，东部和东北林区城镇化率相对较高，分别为45.7%和52.4%，而由于东北地区林区覆盖面大，并且是老工业基地，森工、国企员工较多，农业人口少，东北地区城镇化率高于东部地区；中、西部地区城镇化率相对较低，分别为29.3%和28.8%。从县域尺度城镇化格局来看，中国分县的城镇化率普遍较低，按照城市化进程的四阶段划分28，即城市化起步阶段（城镇化率 15%、10%15%、5%10%、05%、0的区间，划分为高速、中高速、中速、中低速和低速五个等级，并进行制图和统计（图3a）。约32%的区县城镇化水平年均增长高于1.5个百分点，约22%的区县城镇化水平年均分别增长0

18、.51和11.5个百分点，约14%的区县城镇化水平年均增长小于0.5个百分点。“胡焕庸线”西北片占全国陆地面积的56.6%，常住人口、城镇人口总量分别由2000年的0.76亿和0.26亿增加到2010年的0.83亿和0.37亿，占全国的比重在2000年为6.1%和5.6%，2010年为6.2%和5.6%，城镇化率由34.2%增加到44.6%，总体呈现总量略有增长、比重变化不大、城镇化逐渐加速的特征。城镇化水平增长较快的地区主要集中在京津冀地区、江苏北部、江西北部、湘赣边界、福建莆田及周边、重庆北部、云南曲靖、黄河“几字湾”地区、兰州西宁地区、新疆北部等，并呈组团状分布（图3b）。3.1.4 中

19、国县域城镇化水平的变化类型叠加2000年城镇化格局图与2000-2010年城镇化格局变化图，将中国城镇化发展变化共划分为3种水平（起步阶段为低水平阶段、中期阶段为中水平阶段、后期和终期阶段为高水平阶段）5种增速（年增幅 1.5%分别为低速、中低速、中速、中高速、高速发展）的15个类型。由图4可见：低水平高速发展型、低水平中高速发展型和低水平中速发展型的区县占全国区县总数的60%，其城镇化水平在2000年处于起步阶段，但2000-2010年城镇化水平增长速度较快，该类区域主要分布在中西部地区。8.2%的县域城镇化水平在2000年处于起步阶段，2000-2010年城镇化发展速度仍较慢，主要分布在青

20、藏高原、新疆和东北；14.1%的县域城镇化水平在2000年处于中期阶段，而在2000-2010年发展较快，该类以东部地区分布较多，其次是西部地区；4.8%的县域城镇化水平在2000年处于后期或终期阶段，2000-2010年增速较慢；其他类型的区县数量较少，总共仅占全国的12.4%。以2000年的城镇化率作为自变量，以2000-2010年的城镇化率变化量作图32000-2010年中国分县城镇化变化格局Fig.3 Changing patterns of Chinas urbanization at county level in 2000-20106264期王 婧 等：中国县域城镇化发展格局及其

21、影响因素为因变量，在Excel中制作散点图并进行回归分析发现，线性回归系数为负值且R2通过0.01的显著性检验，验证了城镇化“低快高慢”发展的收敛特征、赶超特征。3.1.5 2000-2010年中国城镇规模变化参照城市规模划分标准，将行政单元按照城镇人口规模 1000万划分为五类七档。基于合并市辖区的中国县域数据，分别统计东、中、西和东北四大地区的不同等级城市规模的城市数量及占比、总人口及占比、城镇人口及占比、城镇化率。由表2可见：在各型城市数量方面，东部地区超大、特大城市数量最多，大、中型城市也远多于其他地区，II型小城市则少于其他地区；西部地区II型小城市远多于其他地区。2000-2010

22、年，东部地区II型小城市数量迅速减少，其他规模城市数量均大量增加，超大城市由1个增加到3个；西部地区出现1个超大城市，但II型小城市数量比重仍超过80%；中部地区仍只有1个特大城市，出现3个I型大城市，小城市由II型向I型升格明显；东北地区出现1个特大城市，其他规模城市数量变化不大。在城镇人口数量与城镇化率方面，东部地区城镇人口数量最多，约占全国的一半，东北地区城镇人口数量最少，中、西部地区城镇人口数量相当。2000年，东部地区的I型小城市城镇人口最多，但仅占全区城镇人口的1/4；中、西部地区超过62%的城镇人口集中在小城市；东北地区除超大、特大城市外，其他规模等级城市城镇人口数量相近。到20

23、10年，东部地区小城市城镇人口数量占比减少10个百分点，超大城市城镇人口数量增加约2.5倍；中、图4中国城镇化水平发展类型Fig.4 Types of Chinas recent urbanization development at county level627地 理 学 报71卷表2中国不同规模等级城市的城镇化发展变化Tab.2 The urbanization development and changes of the different scale cities in China区域东中西东北城市规模等级超大特大大(I型)大(II型)中小(I型)小(II型)合计超大特大大(I型)大

24、(II型)中小(I型)小(II型)合计超大特大大(I型)大(II型)中小(I型)小(II型)合计超大特大大(I型)大(II型)中小(I型)小(II型)合计 1000万人5001000万人300500万人100300万人50100万人2050万人 1000万人5001000万人300500万人100300万人50100万人2050万人 1000万人5001000万人300500万人100300万人50100万人2050万人 1000万人5001000万人300500万人100300万人50100万人2050万人 20万人城市数量(个)及占比(%)2000年14224381693736111826

25、8846158412812818649682714441211882010年365335821425357213113719533358012192712679395913617381171822000年0.160.650.333.936.2227.6661.0525.990.171.374.4515.0778.9424.840.100.210.831.248.3789.2641.171.063.727.4523.4064.368.002010年0.521.050.875.7710.1437.4144.2324.950.170.521.906.3833.6257.4125.290.100.21

26、0.100.942.8213.1482.6941.820.551.653.309.3420.8864.297.94总人口(万人)及占比(%)2000年1434.853537.631007.004610.453783.0014226.5815634.3044233.81831.271514.962457.797339.6722445.1834588.87969.19881.501531.601193.516159.0824217.2534952.13878.461433.481160.582582.364431.5510486.422010年5150.115098.712098.737213.9

27、26720.3315926.678443.3750651.84978.541099.072088.963918.8415335.7512374.8435796.001569.351391.68354.452012.953093.438811.2318742.9235976.01625.591415.97924.811403.082365.124188.3510922.932000年3.248.002.2810.428.5532.1635.3435.602.404.387.1121.2264.8927.842.772.524.383.4117.6269.2928.138.3813.6711.07

28、24.6342.268.442010年10.1710.074.1414.2413.2731.4416.6737.992.733.075.8410.9542.8434.5726.844.363.870.995.608.6024.4952.1026.985.7312.968.4712.8521.6538.348.19城镇人口(万人)及占比(%)2000年1345.963149.38738.093800.822471.855388.523307.4820202.10678.751374.231759.682672.333640.5910125.57617.44771.421312.01803.952

29、366.324183.4110054.55805.681225.37958.711259.251245.865494.872010年4702.304429.761711.285442.934039.047004.472913.4730243.25754.15992.991650.132581.725792.203831.1615602.351077.871152.32325.441759.401801.723671.715168.2614956.71571.821224.67804.211157.021127.171404.236289.132000年6.6615.593.6518.8112.

30、2426.6716.3744.046.7013.5717.3826.3935.9522.076.147.6713.058.0023.5341.6121.9214.6622.3017.4522.9222.6711.982010年15.5514.655.6618.0013.3623.169.6345.084.836.3610.5816.5537.1224.5623.267.217.702.1811.7612.0524.5534.5522.299.0919.4712.7918.4017.9222.339.37城镇化率(%)2000年93.8089.0273.3082.4465.3437.8821.1

31、645.6781.6590.7171.6036.4116.2229.2763.7187.5185.6667.3638.4217.2728.7791.7285.4882.6148.7628.1152.402010年91.3086.8881.5475.4560.1043.9834.5159.7177.0790.3578.9965.8837.7730.9643.5968.6882.8091.8287.4058.2441.6727.5741.5791.4186.4986.9682.4647.6633.5357.586284期王 婧 等：中国县域城镇化发展格局及其影响因素西部地区分别有约78.2%和71

32、.2%的城镇人口集中在中小城市，2000-2010年，中、西部地区中小城市城镇人口数量分别增长51.2%和44.7%，表现出较强的成长性；东北地区除超大、特大城市外城镇人口规模结构变化不大。各地区小城市城镇化水平普遍较低，其他规模等级城市的城镇化率相对较高。总体来看，东部地区总人口与城镇人口数量最多，超大、特大城市最多，而西部地区小城市数量最多、城镇化水平仍偏低。预计未来10年中西部地区将是中国城镇化发展的热点区域，尤其是中小城市的人口集聚能力将进一步显现。3.2 中国城镇化发展格局的影响因素基于多元回归分析方法对两个年份县域城镇化发展水平的影响因素进行估计，模型拟合优度分别达到69.3%和7

33、4.2%，模型整体均达到极显著水平（表3）。由于本研究选择的解释变量达到14个，为避免多重共线性，进行了容许度（Tolerance）和方差膨胀因子（VIF）检验，结果发现，14 个解释变量的方差膨张因子（VIF）都小于 5，容许度（Tolerance）均接近1，表明解释变量之间不存在明显的多重共线性（表3）。此外，采用逐步回归法进行进一步验证，结果表明本模型不存在多重共线性，模型设定合理。2000年的模型估计结果显示，除到铁路的距离和西部地区虚拟变量未能通过5%水平下的假设检验外，其他变量均通过了显著性检验，而回归系数的正负性也符合预期。具体结果为：人均GDP越高，城镇化率往往越高，经济增长驱

34、动城镇化发展的原假设可以被接受。制造业从业人员比重、生产性服务业从业人员比重、生活性服务业从业人员比重越大，城镇化率往往越高，产业结构升级驱动城镇化发展的原假设也可以被接受。平均受教育年限、专业技术人员比重越高，城镇化率往往越高，人力资本增加驱动城镇化发展的原假设同样可以被接受。迁入人口比重、每万人医疗床位数越高，城镇化率往往越高，人口集聚能力和医疗公共服务驱动城镇化发展的原假设同样可以被接受。到铁路的距离和西部地区虚拟变量没有通过5%水平下的显著性检验，而地形起伏度越小城镇化率越高、水资源丰富度指数越大城镇化率越高的预判则通过了显著性检验。在地区虚拟变量方面，其他社会经济条件相同的情况下，中

35、部地区的县域城镇化率平均要低2.9个百分点，而东北地区则平均要高4.1个百分点，反映了地区资源禀赋、地域文化、区域政策等因素对城镇化率的复杂影响。2010年的模型估计结果显示，所有变量均通过了5%水平下的显著性检验，回归系数的正负性也符合预期。与 2000 年估计结果相比，2010 年的模型拟合优度更高（R2=0.742，大于2000年时的0.693），表明现有自变量对城镇化率的区域差异的解释力度增强。从各自变量的回归系数来看，与2000年相比，人均GDP、生产性服务业从业人员比重、生活性服务业从业人员比重、专业技术人员比重、每万人医疗床位数、地形起伏度、水资源丰富度、中部地区虚拟变量及东北地

36、区虚拟变量的系数其绝对值有所下降，表明其对城镇化率区域差异的解释力度有所下滑；而制造业从业人员比重、平均受教育年限、迁入人口比重、西部地区虚拟变量对因变量的解释力度有所增强，表明城镇化发展的空间格局可能日益受到制造业发展、受过更好教育的人口及其区际流动的影响。在控制了其他变量的情况下，东部、中部、西部、东北地区的城镇化水平尽管仍然存在明显差异，但该差异整体呈下降趋势。综合2000和2010年的回归模型估计结果可见，本研究构建的常住人口城镇化率影响因素模型能较好的揭示和解释中国县域城镇化发展的空间差异，具有明显的社会经济意义。经济增长、产业结构、人力资本、人口集聚、公共服务、地理特征在较大程度上

37、塑629地 理 学 报71卷表3中国城镇化发展的影响因素估计结果Tab.3 Factors affecting Chinas urbanization at county level变量(常量)人均GDP(千元/人)制造业从业人员比重(%)生产性服务业从业人员比重(%)生活性服务业从业人员比重(%)平均受教育年限(年)专业技术人员比重(%)迁入人口比重(%)每万人医疗床位数(张)到铁路的距离(km)地形起伏度水资源丰富度中部(虚拟变量)西部(虚拟变量)东北(虚拟变量)统计检验R2调整R2FSig.DW观测值2000年系数-18.1930.5070.1581.7340.3321.5860.499

38、0.3330.244-0.002-1.7510.139-2.9170.3304.0850.6930.691299.2300.0001.4181867标准误2.4880.0850.0390.1850.0640.3000.1650.0480.0260.0020.2680.0140.5860.6320.844标准化系数0.1310.0850.2200.1250.1100.0750.1420.169-0.016-0.1410.151-0.0910.0120.076t-7.3135.9924.0249.3685.2035.2793.0296.9189.437-1.061-6.5249.992-4.976

39、0.5234.838Sig.0.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0020.0000.0000.2890.0000.0000.0000.6010.000容差0.3470.3680.3000.2850.3830.2670.3910.5190.7180.3520.7230.4900.3340.663VIF2.8802.7143.3293.5092.6103.7392.5601.9271.3922.8411.3832.0412.9961.5072010年系数-6.1820.0390.1830.6700.2832.3780.4760.3450.108-0.011-1.0940

40、.033-2.029-1.1041.5750.7420.740380.3240.0001.5001867标准误2.4870.0100.0210.0540.0540.2670.1310.0290.0160.0020.2240.0130.4850.5570.733标准化系数0.0620.1450.2570.1000.1570.0760.2320.096-0.088-0.0910.036-0.065-0.0400.030t-2.4854.0308.54612.4305.2008.9103.61611.9846.771-6.477-4.8912.511-4.182-1.9832.149Sig.0.01

41、30.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0120.0000.0480.032容差0.5860.4840.3260.3770.4460.3180.3730.6950.7600.4030.6610.5680.3410.699VIF1.7082.0673.0662.6522.2413.1452.6781.4391.3172.4831.5131.7602.9301.4306304期王 婧 等：中国县域城镇化发展格局及其影响因素造了中国县域城镇化发展的区域格局；从影响程度和影响方向的年际比较来看，上述因素的影响仍具有较强的稳定性；可以预计

42、，其对未来一段时期中国城镇化发展格局的塑造作用仍具有较强的影响力。新时期的城镇化发展仍需顺应和挖掘产业结构升级、经济增长、人力资本等关键动力的引领作用，还要在城市公共服务供给、外来人口集聚能力等方面做足工作，并且充分发挥地理区位要素的推动作用、时刻关注资源环境要素的系统反馈。具体地，新型城镇化发展进程中，应以产业为依托，继续强调制造业的转型升级和就业吸纳功能，更加注重生产性服务业、生活性服务业的协调发展，并切实加强文化基础教育和职业技能教育以提高人力资本，积极营建更有助于人口流动和聚集的制度环境、就业环境、公共设施，而着力改善交通和资源环境条件也十分重要。地理要素对城镇化发展的影响依然突出，新

43、型城镇化发展应凸显区域特色和地域功能，着力提升资源环境承载能力，并强调国土空间的节约和集约利用。3.3 中国城镇化发展类型区域划分鉴于城镇化格局特征、影响因素、动力机制和发展模式的区域差异性，进一步探讨城镇化发展类型区域划分。基于主成分分析和聚类分析，将中国城镇化区域分为5大类、20个区域（图5），不同类型区域具有差别化的基本特征和发展导向（表4）：东部沿海的城市群区域，即京津冀城市群、珠三角城市群和长三角城市群。该区是中国人口分布密集、城镇化水平最高、经济最为发达的区域，但今后仍需进一步提升城镇化质量和国际竞争力。东部沿海的其他区域，即黄淮海区、东南沿海区、北部湾区和海南图5中国城镇化发展的

44、类型区域划分Fig.5 Typology of Chinas urbanization development at county level631地 理 学 报71卷表4中国城镇化发展的类型区域及其基本特征Tab.4 Basic characteristics of different urbanization areas in China序号1-11-21-32-12-22-32-43-13-24-14-24-35-15-25-35-45-55-65-75-8名称京津冀城市群长三角城市群珠三角城市群黄淮海区东南沿海区北部湾区海南区东北平原区东北林区山西区长江中游平原区长江中游山地区成渝区呼

45、包鄂榆区黄土高原区西南区甘新区内蒙古区青新区青藏高原区人口密度(人/km2)46095110195773733912562133822848724036062146133161037.城镇人口(万人)5046.227500.584659.0312448.644478.381570.01430.815052.861764.101716.053560.255299.535207.69683.562917.592925.14982.43319.5283.82379.85城镇化率(%)60.1669.6982.3744.3256.5440.9449.6856.3057.4548.0554.5941.3

46、343.8663.2442.7833.9344.2253.1036.5129.84非农就业(%)60.5488.7090.1741.3372.1834.7340.8947.0346.4651.0055.7545.5242.5364.5739.8130.0539.8549.5935.2324.67基本特征经济最具活力、开放程度最高、吸纳外来人口最多，人口密度、城镇化率、净流入人口、二三产就业人口比重均高以平原为主，人口总量最大、人口流动活力最大，传统农区覆盖面大，是中国重要的粮食主产区，城镇化率不高，经济较发达以丘陵为主，人口总量大、人口流动活力较高，城镇化率较高，经济较发达，二三产就业比重较高

47、人口总量、人口流动活力一般，城镇化率较低，经济欠发达，一产就业比重高城镇化率一般，经济欠发达，二产就业比重低以平原为主，人口总量较高，人口流动活力不大，城镇化率较高，经济较发达，是我国重要的粮食主产区以山地、林区为主，人口总量少、密度低，人口流动活力不大，城镇化率较高，经济欠发达人口与城镇化率各指标一般，经济发展一般以平原为主，人口总量一般，人口密度较高，流动人口活力一般，城镇化率一般，经济发展一般，二产就业比重较高以山地、平原为主，人口总量、人口密度大，人口流动活力较大，城镇化率较低，三产就业比重不高以平原、山地为主，人口总量大、人口流动活力大，城镇化率一般城镇化率高，人口流动活力一般，一产

48、就业比重低，而三产就业比重高，人均GDP高以高原、山地为主，部分平原、河谷地区经济较发达，城镇化率有待进一步提高，人口流动活力一般，一产就业比重较高以山地为主，人口数量较大，城镇化率低，人口流动活力一般，一产就业比重高，而三产就业比重低，经济不发达人口总量、人口密度、人口流动活力较小，城镇化率较低，新疆西部人均GDP很低人口总量、人口密度、人口流动活力小，城镇化率一般，人均GDP高人口总量、人口密度、人口流动活力最小，城镇化率低，经济不发达高原为主，人口密度很低，流动活力很小，城镇化率、二三产就业比重最低，经济不发达发展导向提升城镇化质量和国际竞争力，着力解决外来务工人员的城镇化问题，建设世界

49、级城市群节约集约发展，不以牺牲耕地和粮食为代价，增强中小城市的人口吸纳能力改善与内地的陆路交通联系，提高城市综合承载能力，优化城市等级体系改善对外交通联系，围绕特色产业做强特色城镇，提高城镇综合承载能力增强城镇人口吸纳能力，节约集约发展不以牺牲耕地和粮食为代价，推进产业升级，提高中小城市的人口吸纳能力推进资源型城市发展转型优化交通轴线，推进资源型城市转型建设快速交通网络，优化产业布局，优化城市空间结构改善交通，围绕特色农业做强特色城镇，提高城镇综合承载能力发展先进制造业，稳定农业和粮食生产，优化城镇体系，强调节约集约发展提高水资源利用效率，推进资源型城市发展转型发展先进制造，加强区域生态环境建

50、设，提高城镇综合承载能力，壮大中小城市发展特色产业，改善干线和村镇交通，提高城镇综合承载能力和要素集聚能力发展特色产业，提高水资源利用效率，提高城镇资源环境承载能力加强生态屏障建设，提高水资源利用效率，提高中小城市的人口吸纳能力加强生态建设，提高水资源利用效率和综合承载能力改善交通，提高城镇资源环境承载能力，促进中小城镇发展6324期王 婧 等：中国县域城镇化发展格局及其影响因素区。黄淮海区人口分布最为密集、城镇化水平较高、经济较发达，其次是东南沿海区、北部湾区和海南区。该区域需强调节约集约发展，特别是黄淮海区的城镇化发展应不以牺牲耕地和粮食生产为代价。东北地区的东北平原区和东北林区。前者为老