陳文風(fēng)，劉 丹，李琳娜

（北京師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)部，北京 100875）

0 引言

城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型發(fā)展是城鄉(xiāng)關(guān)系由隔離、對立轉(zhuǎn)向協(xié)調(diào)、一體化發(fā)展的綜合人文過程，包括城鄉(xiāng)要素轉(zhuǎn)移、戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變和機(jī)制轉(zhuǎn)換［1］。目前，中國城鄉(xiāng)處于快速轉(zhuǎn)型階段［2］，人口、土地和產(chǎn)業(yè)作為影響城鄉(xiāng)發(fā)展的核心要素，表現(xiàn)為城鎮(zhèn)人口比重、非農(nóng)產(chǎn)業(yè)比重和城鎮(zhèn)建設(shè)用地比重的提高［3］，但三者之間尚未建立起良性互動(dòng)關(guān)系，造成區(qū)域人口、土地和產(chǎn)業(yè)之間的協(xié)同空間差異明顯，影響城鄉(xiāng)發(fā)展一體化進(jìn)程的推進(jìn)［2，4］。在此背景下，人口、土地和產(chǎn)業(yè)等要素的轉(zhuǎn)型，逐漸成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的重點(diǎn)［5］。首先，在研究內(nèi)容上，已有的城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型研究圍繞城鄉(xiāng)關(guān)系和城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)形態(tài)，探究了城鄉(xiāng)的人口流動(dòng)［1，6］、土地利用轉(zhuǎn)型［7，8］和產(chǎn)業(yè)升級［9，10］。近 年 來，國 內(nèi) 學(xué) 者 們 對 京 津冀［11］、長三 角［12］和 珠 三 角［13］等 城 市 群 進(jìn) 行 了 諸 多實(shí)證研究，為研究城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型奠定了基礎(chǔ)。但以往的實(shí)證研究多針對城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型的人口、土地或產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型中的單要素或雙要素［14，15］，忽略了人口、土地、產(chǎn)業(yè)三要素之間的相互關(guān)系。其次，在研究方法上，多局限于用耦合協(xié)調(diào)度來測量要素間的相互作用與協(xié)調(diào)程度［16］，無法揭示要素間的復(fù)雜關(guān)系。再次，在分析影響因素時(shí)，多集中分析單一要素的城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型［1，17］，無法揭示多要素城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型發(fā)展的影響因素，難以確保結(jié)果的有效性，導(dǎo)致對城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型發(fā)展的認(rèn)識(shí)不全面。

黃河流域是中國重要的糧食產(chǎn)區(qū)和能源基地，整體處于工業(yè)化中期到后期的轉(zhuǎn)型發(fā)展階段［18］?；诖耍疚囊渣S河流域?yàn)閷?shí)證研究對象，從人口、土地、產(chǎn)業(yè)三方面綜合構(gòu)建城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型指標(biāo)體系，并以縣域?yàn)檠芯繂卧?，采用彈性系?shù)、空間自相關(guān)分析、軌跡分析法等，分析黃河流域城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型質(zhì)量的特征，并進(jìn)行城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型功能分區(qū)，利用2000—2020 年人口、土地和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型面板數(shù)據(jù)，探析城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型的影響因素，以期全面反映要素間的關(guān)系及演化規(guī)律，提高模型估計(jì)的有效性，并為區(qū)域均衡、城鄉(xiāng)統(tǒng)籌和人地協(xié)調(diào)提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)域概況

黃河流域位于96°—119°E、32°—42°N 之間。黃河發(fā)源于青藏高原，自西向東分別流經(jīng)青海省、四川省、甘肅省、寧夏回族自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)、陜西省、山西省、河南省和山東省9 省區(qū)，最后注入渤海。黃河流域是我國經(jīng)濟(jì)和文化發(fā)展的中心，也是重要的糧食產(chǎn)地和能源基地，同時(shí)，由于生態(tài)環(huán)境脆弱，流域上游、中游環(huán)境承載力較差、水土流失嚴(yán)重，也是我國流域治理的重點(diǎn)和難點(diǎn)。本文中的縣域研究單元包括縣級市、縣（自治縣）和旗（自治旗），因研究時(shí)間為2000—2020 年，以及涉及到行政區(qū)劃調(diào)整等原因，部分縣域數(shù)據(jù)缺失，故本文的研究區(qū)域共涉及到339 個(gè)縣域。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文中的人口、GDP、社會(huì)消費(fèi)品零售總額等社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于《中國縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省份統(tǒng)計(jì)年鑒，缺失數(shù)據(jù)采用相鄰年份或市域數(shù)據(jù)代替，土地利用數(shù)據(jù)根據(jù)中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供的2000 年、2005年、2010 年、2015 年和2020 年30m × 30m 土地利 用數(shù)據(jù)庫提取，DEM數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心，降水量數(shù)據(jù)來源于國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//www.geodata.cn）。

2 研究方法

2.1 城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型指標(biāo)體系

本文采用城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型指數(shù)，分別從人口、土地、產(chǎn)業(yè)3 個(gè)維度測度城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型的水平、相互關(guān)系與時(shí)空演化規(guī)律，計(jì)算公式為［19-21］：

式中：Ui、Li和Ii分別為i 行政單元的人口、土地與產(chǎn)業(yè)城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型指數(shù)；PUi和PTi分別為i 行政單元的城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝冢琇Ui、LIi和LRi分別為i行政單元的城鎮(zhèn)用地、工礦用地和農(nóng)村居民點(diǎn)用地面積，ISi、ITi和Gi分別為i 行政單元的第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和地區(qū)生產(chǎn)總值。根據(jù)人口、土地、產(chǎn)業(yè)城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型指數(shù)大小，可以將其轉(zhuǎn)型水平劃分為3 個(gè)階段：城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型指數(shù)≤0.3 為低水平，＞0.3 且≤0.6 為中等水平，＞0.6 為高水平。

本文采用人口、土地、產(chǎn)業(yè)城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型彈性系數(shù)，對黃河流域城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型發(fā)展的質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)，計(jì)算公式為［22，23］：

式中：α1、α2和α3分別為產(chǎn)業(yè)—人口、人口—土地和產(chǎn)業(yè)—土地城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型彈性系數(shù)；IR 為產(chǎn)業(yè)城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型指數(shù)的年均變化率；UR 為人口城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型指數(shù)的年均變化率；LR 為土地城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型指數(shù)的年均變化率。根據(jù)彈性系數(shù)的變化，對黃河流域人口、土地和產(chǎn)業(yè)城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型進(jìn)行分類（表1）。

表1 人口—土地—產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型彈性系數(shù)分類及特征Table 1 Classification and characteristics of elasticity coefficient of population- land- industry transformation

（續(xù)表1）

2.2 耦合協(xié)調(diào)模型

本文借用耦合度模型［5，16］，揭示人口、土地與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的協(xié)同關(guān)系，計(jì)算公式為：

式中：C 為耦合度，表示人口、土地、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型之間的聯(lián)系程度。將人口—土地—產(chǎn)業(yè)城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型耦合度劃分為4 個(gè)階段（表2）。

表2 城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型耦合度劃分標(biāo)準(zhǔn)Table 2 Division standard of coupling degree of urban-rural transformation

為揭示人口、土地、產(chǎn)業(yè)3 個(gè)子系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)程度，構(gòu)建三者的耦合協(xié)調(diào)度模型，計(jì)算公式為［21］：

式中：D 為耦合協(xié)調(diào)度；T 為人口、土地、產(chǎn)業(yè)城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型綜合評價(jià)指數(shù)；α、β、λ均設(shè)為1/3。將人口—土地—產(chǎn)業(yè)城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型協(xié)調(diào)度劃分為4 個(gè)等級（表3）。

表3 城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型協(xié)調(diào)度劃分標(biāo)準(zhǔn)Table 3 Division standard of coordination degree of urban- rural transformation

2.3 空間自相關(guān)分析

局部空間自相關(guān)可以揭示局部區(qū)域單元在相鄰空間的自相關(guān)性和空間差異的變化趨勢，本文用以反映城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型耦合度與耦合協(xié)調(diào)度集聚狀況的空間差異，計(jì)算公式為：

式中：Ii為局部空間自相關(guān)指數(shù)；zi、zj分別為區(qū)域i、j 觀測值的標(biāo)準(zhǔn)化值；Wij為空間權(quán)重矩陣。根據(jù)局部空間自相關(guān)指數(shù)，可劃分為4 種空間關(guān)聯(lián)類型：“高—高”類型區(qū)、“高—低”類型區(qū)、“低—高”類型區(qū)和“低—低”類型區(qū)。

2.4 面板數(shù)據(jù)模型

采用面板數(shù)據(jù)模型對2000 年、2005 年、2010 年、2015年和2020 年黃河流域縣域的面板數(shù)據(jù)回歸分析。分別建立人口、土地、產(chǎn)業(yè)城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型指數(shù)為因變量的回歸模型，結(jié)合已有研究并考慮到黃河流域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)背景，從自然環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平3 個(gè)方面，選取平均海拔（V1）、地表破碎度（V2）、平均降水（V3）、人均GDP（V4）、社會(huì)消費(fèi)品零售總額（V5）、人口密度（V6）、人均糧食產(chǎn)量（V7）和人均肉類產(chǎn)量（V8）共8 項(xiàng)指標(biāo)作為解釋變量（表4），將所有解釋變量做取對數(shù)處理，與因變量建立回歸模型。面板數(shù)據(jù)模型包含3 種基本類型，由于F檢驗(yàn)和Hausman 檢驗(yàn)的P 值均小于0.05，因此，研究采用固定效應(yīng)模型［24］。

表4 城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型發(fā)展的解釋變量選擇Table 4 Choice of explanatory variables for urban- rural transformation and development

式中：Yit為因變量；c0為常數(shù)項(xiàng)；εi為個(gè)體效應(yīng)；vt為時(shí)間效應(yīng)；uit為隨機(jī)誤差項(xiàng)；α1、α2、α3、α4、α5、α6、α7、α8分別為各解釋變量的回歸系數(shù)；i 為縣級行政單元；t 為年份。

2.5 軌跡分析法

本文采用數(shù)字代碼表示城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型的軌跡路線。根據(jù)刻畫人口、土地、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型綜合發(fā)展水平的協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)型度（CTD），將城鄉(xiāng)人口—土地—產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型劃分為4 種類型：低水平類型［0.0，0.4）、中等水平類型［0.4，0.6）、較高水平類型［0.6，0.8）和高水平類型［0.8，1.0］，數(shù)字1、2、3、4 分別對應(yīng)這4 種類型，城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型變化軌跡通過數(shù)字代碼表示，代碼“11111”表示2000—2020 年間城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型一直保持在低水平類型，協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)型度（CTD）計(jì)算公式為［20，25］：

3 黃河流域城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型的時(shí)空格局

3.1 黃河流域城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型的時(shí)間特征

2000—2020 年間，黃河流域的人口和土地城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型水平總體呈上升趨勢，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型水平在2020 年略有下降，相較于人口、土地轉(zhuǎn)型水平，黃河流域整體的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型水平較高（圖1）。本文以2000 年的城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型指數(shù)為基準(zhǔn)，分別計(jì)算了人口、土地和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型指數(shù)的上升速度，發(fā)現(xiàn)2010—2020 年間人口和土地轉(zhuǎn)型增長速度較快，這與2010 年前后國家批復(fù)的一系列黃河流域區(qū)域規(guī)劃有關(guān)，如《關(guān)中—天水經(jīng)濟(jì)區(qū)發(fā)展規(guī)劃（2009）》《中原經(jīng)濟(jì)區(qū)規(guī)劃（2012）》《晉陜豫黃河金三角區(qū)域合作規(guī)劃（2014）》等［26，27］，規(guī)劃的引導(dǎo)推動(dòng)了黃河流域人口和土地城鎮(zhèn)化的發(fā)展。2015 年和2020 年人口城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型高于土地轉(zhuǎn)型增長速度，主要由于農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化、國土資源節(jié)約集約利用政策和土地利用效率提高等因素的綜合作用［26］。

圖1 2000—2020 年黃河流域城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型水平時(shí)序演變Figure 1 Temporal change of urban- rural transformation level in the Yellow River Basin，2000-2020

3.2 黃河流域城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型質(zhì)量的空間特征

本文采用彈性系數(shù)表征人口、土地、產(chǎn)業(yè)兩兩之間轉(zhuǎn)型速度的相對快慢。由圖2 可知：①就產(chǎn)業(yè)—人口要素而言，黃河流域“產(chǎn)增人增滯后型”（IR ＞0，UR ＞0，且0 ＜α1＜1）的縣域數(shù)量最多，占黃河流域縣域總數(shù)的86%，表明黃河流域絕大部分縣域的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型滯后于人口轉(zhuǎn)型，未來非農(nóng)產(chǎn)業(yè)有待進(jìn)一步發(fā)展?！爱a(chǎn)減人增衰退型”（IR ＜0 且UR ＞0）的縣域共有28 個(gè)，主要分布在青海、甘肅、陜西和山西省，如海晏縣、靖遠(yuǎn)縣、白水縣和神池縣，這些地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與人口轉(zhuǎn)型處于脫鉤狀態(tài)。“產(chǎn)人同增協(xié)調(diào)型”（IR ＞0，UR ＞0，且α1＞1）的縣域共有10 個(gè)，占比3%，主要分布在青海省和甘肅省，如天峻縣和夏河縣，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型增速快于人口?！爱a(chǎn)增人減衰落型”（IR ＞0 且UR ＜0）的縣域共有10 個(gè)，分布在黃河上中游省份。②就人口—土地要素而言，“人地同增協(xié)調(diào)型”（UR ＞0，LR ＞0，且α2＞1）縣域共有231 個(gè)，占黃河流域縣域總數(shù)的68%，這表明黃河流域超出一半的地區(qū)城鎮(zhèn)用地處于相對集約利用狀態(tài)。“人地同增滯后型”（UR ＞0，LR ＞0，且0 ＜α2＜1）縣域共有75 個(gè)，占黃河流域縣域總量的22%，主要分布在黃河上中游地區(qū)?！叭嗽龅販p衰落型”（UR ＞0，LR ＜0）縣域共有22 個(gè)，占黃河流域縣域總數(shù)的6%，主要分布在山西、陜西和青海3 省，如沁源縣、洛南縣和瑪多縣。③就產(chǎn)業(yè)—土地要素而言，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型慢于土地轉(zhuǎn)型的現(xiàn)象在黃河流域較為普遍，共有264 個(gè)（78%）縣域處于“產(chǎn)地同增滯后型”（IR ＞0，LR ＞0，且0 ＜α3＜1），山西、陜西、甘肅、內(nèi)蒙古和山東5 省區(qū)尤為明顯?！爱a(chǎn)減地增失調(diào)型”（IR ＜0且LR ＞0）縣域共有27 個(gè)，主要分布在青海、陜西和甘肅3 省，表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型動(dòng)力不足?！爱a(chǎn)地同增協(xié)調(diào)型”（IR ＞0，LR ＞0，且α3＞1）縣域共有25 個(gè)，主要分布于陜西、山西和青海3 省，這些地區(qū)土地和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型均為正增長，且土地處于較為集約狀態(tài)。

圖2 產(chǎn)業(yè)—人口（a）、人口—土地（b）和產(chǎn)業(yè)—土地（c）城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型彈性系數(shù)格局Figure 2 The elasticity coefficient pattern of urban- rural transformation of industry- population（a），population- land（b）and industry- land（c）

4 城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型耦合協(xié)調(diào)格局與影響因素

4.1 黃河流域城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型的耦合度格局

人口—土地—產(chǎn)業(yè)之間的耦合格局揭示了城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型子系統(tǒng)之間的影響程度（圖3）。與2000 年相比，2020 年耦合度格局發(fā)生了明顯變化，大部分縣域處于高水平耦合階段，66%的高水平耦合縣域由磨合階段轉(zhuǎn)變而來，主要由人口和土地要素的變化導(dǎo)致，主要分布在山西、陜西、河南、甘肅和山東等省。從耦合階段來看，2000—2020 年，黃河流域人口、土地、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型耦合度為高水平耦合階段的縣市個(gè)數(shù)，分別為93 個(gè)、83 個(gè)、120 個(gè)、232 個(gè)、292 個(gè)，占黃河流域縣域單元總數(shù)的比重依次為27%、24%、35%、68%、86%，這說明黃河流域人口、土地、產(chǎn)業(yè)3個(gè)子系統(tǒng)城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型之間的影響程度不斷加強(qiáng)。從處于高水平耦合階段縣域的人口、土地、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型水平來看，2000 年主要為人口低水平、土地中等水平、產(chǎn)業(yè)高水平（簡稱為“低中高”，其他類型的簡稱以此類推），“低低中”“低低高”“中低高”，2005—2015 年主要為“中低高”“中中高”“低低高”和“低中高”，2020年為“中低高”“中中高”“高中高”和“中高高”。

圖3 黃河流域城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型耦合度格局Figure 3 Coupling degree pattern of urban- rural transformation in the Yellow River Basin

黃河流域人口—土地—產(chǎn)業(yè)三者轉(zhuǎn)型的耦合度 空間格局呈現(xiàn)出集聚分布，以顯著“高—高”類型區(qū)和顯著“低—低”類型區(qū)為主（圖4）。2000 年，顯著“高—高”類型區(qū)主要分布在青海北部和南部、山西北部、陜西東部和四川，顯著“低—低”類型區(qū)主要分布在甘肅南部和青海東部。2020 年，顯著空間關(guān)聯(lián)類型的分布格局有所變化，顯著“高—高”類型區(qū)主要分布在寧夏東部、陜西北部、山西北部和內(nèi)蒙古南部，顯著“低—低”類型區(qū)主要分布在甘肅南部和青海東部。可見，自2002 年黨的十六大召開以來，我國在統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展上進(jìn)展加快，黃河中游地區(qū)的城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型迅速發(fā)展，人口、土地、產(chǎn)業(yè)3 個(gè)子系統(tǒng)演化共振性逐漸增強(qiáng)。

圖4 黃河流域城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型耦合度空間自相關(guān)格局Figure 4 Spatial autocorrelation pattern of coupling degree of urban- rural transformation in the Yellow River Basin

4.2 黃河流域城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型的協(xié)調(diào)度格局

人口—土地—產(chǎn)業(yè)之間的協(xié)調(diào)度格局揭示了城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型子系統(tǒng)之間的協(xié)同水平（圖5）。2000 年大部分縣域處于一般協(xié)調(diào)和中度協(xié)調(diào)階段。2020 年大部分縣域處于高度協(xié)調(diào)階段，共有274 個(gè)，其次是中度協(xié)調(diào)階段（64 個(gè)），共有193 個(gè)縣市由2000 年的中度協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)變?yōu)?020 年的高度協(xié)調(diào)，主要分布在山西、陜西、河南和山東等省，如右玉縣、興平市、衛(wèi)輝市和利津縣，主要由于大量農(nóng)業(yè)人口向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移就業(yè)，促進(jìn)了人口的非農(nóng)化轉(zhuǎn)型和人口—土地—產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)。

圖5 黃河流域城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型協(xié)調(diào)度格局Figure 5 Coordination degree pattern of urban- rural transformation in the Yellow River Basin

黃河流域人口—土地—產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)度空間格局呈現(xiàn)為集聚分布特征。2000—2020 年，協(xié)調(diào)度的顯著空間關(guān)聯(lián)類型，以顯著“高—高”類型區(qū)和顯著“低—低”類型區(qū)為主。顯著“高—高”類型區(qū)從2000 年的青海北部、陜西東部和山西等地轉(zhuǎn)變?yōu)?020 年集中分布在晉陜蒙寧交界處，這些縣域多靠近煤礦、鐵礦、鋁土礦等礦產(chǎn)資源富集地區(qū)，礦產(chǎn)資源的集聚為當(dāng)?shù)爻青l(xiāng)轉(zhuǎn)型提供了動(dòng)力。顯著“低—低”類型區(qū)主要分布在甘肅南部，地形復(fù)雜多樣，自然條件較差，且受中心城市影響較小，城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型發(fā)展較為落后（圖6）［27］。

圖6 城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型協(xié)調(diào)度空間自相關(guān)格局Figure 6 Spatial autocorrelation pattern of coordination degree of urban- rural transformation

4.3 黃河流域城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型的影響因素

面板數(shù)據(jù)回歸模型結(jié)果表明，除了人均糧食產(chǎn)量，其他解釋變量均與黃河流域的人口轉(zhuǎn)型呈現(xiàn)顯著相關(guān)（表5）。從表5 可見：①平均降水、社會(huì)消費(fèi)品零售總額與人口轉(zhuǎn)型指數(shù)為正相關(guān)，表明研究期間黃河流域降水較多，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)提供了大量的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)，吸引鄉(xiāng)村人口不斷向城市聚集，促進(jìn)了城鄉(xiāng)人口轉(zhuǎn)型。然而，人均GDP、人口密度、人均肉類產(chǎn)量與人口轉(zhuǎn)型指數(shù)成負(fù)相關(guān)，表明人口聚集地區(qū)，鄉(xiāng)村人口占有一定比重，受到統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展、新農(nóng)村建設(shè)、鄉(xiāng)村振興等戰(zhàn)略實(shí)施的影響，這對解決鄉(xiāng)村發(fā)展問題具有一定作用［28］；以畜牧區(qū)工業(yè)化水平較低，導(dǎo)致城鎮(zhèn)就業(yè)崗位較少，人口轉(zhuǎn)型指數(shù)較低。②土地轉(zhuǎn)型指數(shù)與平均降水、人均GDP、社會(huì)消費(fèi)品零售總額成正相關(guān)，與人均肉類產(chǎn)量呈負(fù)相關(guān)。表明經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)地區(qū)城鎮(zhèn)建設(shè)用地占比越高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展增加了對土地的需求，造成工業(yè)用地和居住用地等生產(chǎn)生活用地增加，提高了土地利用價(jià)值，城鎮(zhèn)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張以支撐經(jīng)濟(jì)發(fā)展。而人均肉類產(chǎn)量與土地轉(zhuǎn)型指數(shù)成負(fù)相關(guān)，主要原因是人均肉類產(chǎn)量高的地區(qū)多為傳統(tǒng)的畜牧區(qū)，如內(nèi)蒙古和甘肅，這些地區(qū)畜牧為主的生產(chǎn)方式和產(chǎn)業(yè)分布，影響著土地利用結(jié)構(gòu)。③產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與人均GDP、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、人口密度呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，與平均降水、人均糧食產(chǎn)量和人均肉類產(chǎn)量呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)。表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快、人口密集地區(qū)，促進(jìn)了當(dāng)?shù)氐姆寝r(nóng)業(yè)取代農(nóng)業(yè)，成為主要的產(chǎn)業(yè)類型，非農(nóng)產(chǎn)業(yè)占比高是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的重要標(biāo)志。而黃河流域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型指數(shù)較低縣域，主要為平均降水較多，人均糧食和肉類產(chǎn)量較高的地區(qū)，農(nóng)業(yè)發(fā)展條件較為優(yōu)越，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中第一產(chǎn)業(yè)占比較大，二三產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對落后，一定程度上阻礙了產(chǎn)業(yè)的非農(nóng)化轉(zhuǎn)型。

表5 城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型發(fā)展的回歸結(jié)果Table 5 Regression results of urban- rural transformation and development

總體來看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是影響城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型的重要因素。隨著城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的不斷推進(jìn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從第一產(chǎn)業(yè)為主轉(zhuǎn)變?yōu)榈诙?、三產(chǎn)業(yè)為主；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的演變和經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動(dòng)了就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化［2］，城市提供了大量的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)，吸引人口集聚，城鄉(xiāng)就業(yè)非農(nóng)化水平不斷提高，引起城鄉(xiāng)人口轉(zhuǎn)型，即人口城鎮(zhèn)化水平的升高；經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口增加促使城鎮(zhèn)建設(shè)用地增長，城鎮(zhèn)周邊的土地不斷向城鎮(zhèn)建設(shè)用地轉(zhuǎn)化，為城鎮(zhèn)化發(fā)展提供空間載體，促進(jìn)了土地的轉(zhuǎn)型發(fā)展。

5 城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型的區(qū)域劃分及對策建議

本文采用軌跡分析法共獲得38 種城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型類型，根據(jù)研究時(shí)期內(nèi)不同階段的變化特征，將黃河流域劃分為3 種類型功能區(qū)：核心轉(zhuǎn)型區(qū)、潛在轉(zhuǎn)型區(qū)和限制轉(zhuǎn)型區(qū)。每種轉(zhuǎn)型區(qū)的具體類型如表6 所示，轉(zhuǎn)型功能區(qū)的空間分布如圖7 所示。

表6 城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型類型劃分Table 6 Classification of urban- rural transformation types

圖7 黃河流域城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型功能分區(qū)Figure 7 Function partition of urban- rural transformation in the Yellow River Basin

城市與鄉(xiāng)村相互作用，統(tǒng)籌新型城鎮(zhèn)化與鄉(xiāng)村振興兩大戰(zhàn)略。城鄉(xiāng)發(fā)展戰(zhàn)略平等、要素有序流動(dòng)，有助于促進(jìn)城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型，走具有中國特色的城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型發(fā)展道路。以黃河流域縣域?yàn)閱卧?，利用“大?shù)據(jù)”及人工智能技術(shù)，對其“人—地—業(yè)”耦合協(xié)同發(fā)展程度及動(dòng)態(tài)變化，進(jìn)行監(jiān)測和預(yù)測［29］，為城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型發(fā)展質(zhì)量提供評判依據(jù)，進(jìn)而服務(wù)城鄉(xiāng)發(fā)展規(guī)劃的編制。此外，建立黃河下游經(jīng)濟(jì)區(qū)，依托河南和山東這兩個(gè)人口和農(nóng)業(yè)大省，引領(lǐng)區(qū)域城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型。下游經(jīng)濟(jì)區(qū)的設(shè)立，將與京津冀協(xié)同發(fā)展和長三角區(qū)域一體化發(fā)展相銜接，發(fā)揮擴(kuò)散效應(yīng)，驅(qū)動(dòng)城鎮(zhèn)化與鄉(xiāng)村化發(fā)展，激發(fā)人口、土地和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型活力。由于黃河對流域內(nèi)整體的聯(lián)系較弱［30］，而縣域城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型具有顯著的空間相關(guān)性，可依托下游經(jīng)濟(jì)區(qū)，借助交通軸線，打破行政壁壘，推動(dòng)城鄉(xiāng)均衡發(fā)展，探索符合區(qū)域特色的城鄉(xiāng)發(fā)展新模式，形成核心轉(zhuǎn)型類型的聚集區(qū)。

3 種類型功能區(qū)主要分布情況為：①核心轉(zhuǎn)型區(qū)主要分布在城市市區(qū)周邊，如榆林市、鄭州市、太原市和呂梁市，該類型區(qū)區(qū)位條件較為優(yōu)越，受擴(kuò)散效應(yīng)的影響，以及依賴本身的資源優(yōu)勢，城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型水平較高。核心轉(zhuǎn)型區(qū)具有臨近市區(qū)的區(qū)位優(yōu)勢，要借助優(yōu)越的區(qū)位條件，提升轉(zhuǎn)型質(zhì)量。依賴較為完善的基礎(chǔ)設(shè)施，提供優(yōu)惠政策，吸引企業(yè)來此落戶，發(fā)展壯大產(chǎn)業(yè)園區(qū)，發(fā)揮集聚效益。鄉(xiāng)村依賴獨(dú)特的景觀形態(tài)和鄉(xiāng)土文化，開展休閑旅游活動(dòng)，促進(jìn)轉(zhuǎn)型。②潛在轉(zhuǎn)型區(qū)主要分布在核心轉(zhuǎn)型區(qū)周圍以及部分地級市周邊，主要集中在黃河中下游的山西、陜西、河南和山東4 個(gè)省份。潛在轉(zhuǎn)型區(qū)的成因不同，各地區(qū)要根據(jù)成因，尋找提升途徑，促進(jìn)城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型。礦產(chǎn)資源富集地區(qū)，面臨產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一、資源枯竭等問題，對此政府要加大財(cái)政支持力度，改善投資環(huán)境，吸引國內(nèi)外投資，學(xué)習(xí)其他地區(qū)資源型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)，促進(jìn)轉(zhuǎn)型［31］；河南和山東兩省為糧食主產(chǎn)區(qū)，鄉(xiāng)村人口較多，農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模較大，需保障糧食安全，加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，依賴勞動(dòng)力優(yōu)勢，發(fā)展服務(wù)型產(chǎn)業(yè)，為周圍農(nóng)村地區(qū)的剩余勞動(dòng)力提供就業(yè)機(jī)會(huì)［2］，積極推進(jìn)土地的流轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的適度規(guī)模化經(jīng)營［32］，落實(shí)城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤的土地制度。③限制轉(zhuǎn)型區(qū)主要分布于青海、甘肅和陜西南部，這些區(qū)域自然條件較差，城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型的動(dòng)力不足，轉(zhuǎn)型水平較低，需要國家的重點(diǎn)支持。限制轉(zhuǎn)型區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展條件較差，在發(fā)展過程中，應(yīng)注重生態(tài)保護(hù)與發(fā)展經(jīng)濟(jì)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展?？茖W(xué)制定產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向，通過產(chǎn)業(yè)間的延伸融合及高新技術(shù)的滲透融合等方式，實(shí)現(xiàn)效益最大化，如建立農(nóng)牧產(chǎn)品加工企業(yè)，提高產(chǎn)品的附加值，應(yīng)用“互聯(lián)網(wǎng)＋”，創(chuàng)新經(jīng)營模式，培育發(fā)展新動(dòng)能。生存環(huán)境惡劣地區(qū)，通過易地搬遷，改善人們的生活狀況，促進(jìn)城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型［20］。

6 結(jié)論與討論

本文以黃河流域?yàn)檠芯繀^(qū)域，以人口、土地和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型為研究對象，探討了2000—2020 年黃河流域城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型質(zhì)量，探討了其耦合協(xié)調(diào)度的時(shí)空格局，分析了城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型的影響因素，并對縣域城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型類型進(jìn)行了劃分。主要結(jié)論如下：①研究期間，黃河流域人口、土地、產(chǎn)業(yè)兩兩之間的城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型質(zhì)量存在差異。從人口、土地、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型速度的相對快慢來看，黃河流域大部分縣域處于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型慢于人口轉(zhuǎn)型狀態(tài)，且產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型慢于土地轉(zhuǎn)型，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型速度有待提升，黃河流域68%的縣域處于“人地同增協(xié)調(diào)型”，表明黃河流域超出50%的地區(qū)城鎮(zhèn)用地處于相對集約利用狀態(tài)。②黃河流域人口、土地、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型共同推動(dòng)城鄉(xiāng)系統(tǒng)由低級向高級、由無序向有序轉(zhuǎn)變。從縣域的耦合和協(xié)調(diào)階段來看，2000 年大部分縣域處于磨合階段，2020 年以處于高水平耦合階段的縣域?yàn)橹?，主要協(xié)調(diào)階段類型由2000 年的中度協(xié)調(diào)演變?yōu)?020 年的高度協(xié)調(diào)。耦合度和協(xié)調(diào)度的空間關(guān)聯(lián)類型以顯著“高—高”和顯著“低—低”類型區(qū)為主，顯著“高—高”類型區(qū)的主要分布區(qū)由2000 年的山西和陜西兩省，轉(zhuǎn)變?yōu)?020 年的晉陜寧蒙邊界，顯著“低—低”類型區(qū)主要穩(wěn)步分布在甘肅南部。③研究期間，黃河流域縣域人口、土地、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型差異的主要影響因素包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等。其中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對黃河流域人口、土地、產(chǎn)業(yè)城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型均起到推動(dòng)作用。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的演變促使城鄉(xiāng)就業(yè)非農(nóng)化水平提高，引起城鄉(xiāng)人口轉(zhuǎn)型，由于城鎮(zhèn)化的發(fā)展，促進(jìn)了土地的城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型發(fā)展。④基于軌跡分析法，將黃河流域城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型類型劃分為核心轉(zhuǎn)型區(qū)、潛在轉(zhuǎn)型區(qū)和限制轉(zhuǎn)型區(qū)。不同轉(zhuǎn)型功能區(qū)城鄉(xiāng)發(fā)展面臨的問題明顯不同，從區(qū)域差異的角度出發(fā)，不同轉(zhuǎn)型功能區(qū)需要采取差別化的發(fā)展策略，增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口流動(dòng)的牽引力，促進(jìn)二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，進(jìn)而帶動(dòng)人口和土地轉(zhuǎn)型，從而有序促進(jìn)城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型發(fā)展。

6.2 討論

人口、土地與產(chǎn)業(yè)各要素轉(zhuǎn)型之間相互聯(lián)系、相互制約，其協(xié)調(diào)發(fā)展是城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展的基礎(chǔ)。以新型城鎮(zhèn)化與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略為引導(dǎo)，建立黃河下游經(jīng)濟(jì)區(qū)，引領(lǐng)區(qū)域城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型，借助交通軸線，促進(jìn)縣域人口、土地和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型活力，探索符合區(qū)域特色的城鄉(xiāng)發(fā)展模式，形成核心轉(zhuǎn)型類型的聚集區(qū)。此外，由于人口、土地、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的影響因素比較復(fù)雜，黃河流域縣域的城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型必然受到外部區(qū)域的影響，研究未能將外部區(qū)域的影響納入模型分析，未來有必要進(jìn)一步深入探索城鄉(xiāng)轉(zhuǎn)型各子系統(tǒng)之間內(nèi)在的關(guān)聯(lián)效應(yīng)及其影響因素。