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摘 要：以四川省18个地级市为研究对象，采用2012年四川省人口、经济、耕地非农化等数据，对其城镇化与耕地非农化进行综合评价，以此分析四川省城镇化与耕地非农化空间格局。通过建耦合协调度模型，进一步探讨城镇化与耕地非农化之间的协调关系。结果表明：四川省城镇化高水平区分布较为分散，而低水平区相对集中，分布在川东地区；耕地非农化程度空间分布不均衡，中低水平耕地非农化地区与高水平耕地非农化地区差异明显；城镇化与耕地非农化存在耦合性，但是协调发展区极少。
关键词：城镇化；耕地非农化；耦合协调度；四川省
中图分类号：F301.2 文献标志码：A 文章编号：1008-2697（2015）03-0031-05
目前，我国正处于城镇化快速发展时期，城镇化既表示农业人口转变为非农人口，也表示农业用地转变为非农用地的过程[1]。截止2011年，我国城镇化率达到51.27%，比1978年的17.92%提高了33.35个百分点。在快速城镇化背景下，大量农业人口涌入城市，城市发展壮大，有些地方政府片面认为农村城镇化就是农业土地非农化，导致建设用地占用耕地现象屡见不鲜。作为重要的粮食生产要素——耕地的非农化成为一种不可避免的社会现象。改革开放以来，我国耕地减少速度不断加快。1979年到2011年，全国耕地从20.17亿亩减少到18.25亿亩，32年间耕地净减少1.92亿亩。协调城镇化与耕地非农化之间的关系，对于保障城市社会经济有序发展具有重大意义。
近年来，四川省经济快速发展，1978年到2012年，国内生产总值年均增长率达到34.48%，经济上涨同时，促使四川省城镇化水平不断提高，到2012年达到43.53%。伴随着城镇化，城市不断扩张，建成区面积逐年增长，导致大量耕地被占用，耕地非农化现象严重。根据统计年鉴显示，四川省在2012年内共有9230hm2耕地转为建设用地，占年内减少耕地面积的48%。基于此，本文以四川省为例，分别评价各个地区城镇化和耕地非农化程度，借助ARCGIS10.0进行空间表达，并透析其分布特征。最后，进一步探讨二者之间的协调关系，以期为四川省实现城镇化与耕地非农化协调发展，确保其城镇化有序发展，减少耕地非农化现象，保障粮食安全提供政策依据。
一、数据来源及方法
（一）数据来源
本文研究仅以四川省18个地级市为基本单元，由于数据无法获取，剔除甘孜藏族自治州、凉山彝族自治州、阿坝羌族藏族自治洲。文中涉及城镇化和耕地非农化评价指标共20个，其中人口、经济、耕地数据均来源于2013年《四川省统计年鉴》、《中国统计年鉴》，部分经济数据来源于《中国城市统计年鉴》。
（二）研究方法
1.指标构建
通过对四川省18个地级市分别进行城镇化测度与耕地非农化综合评价，参照已有研究[2-5]以及数据可获得性，从人口城镇化、经济城镇化、社会城镇化、地域景观城镇化四个方面选取15个指标构建四川省区域城镇化综合测度指标体系（表1）；耕地非农化指标主要选取国内生产总值、耕地非农化面积、城市化水平、新增固定资产投资、农村居民人均纯收入5个评价指标（表2）。
2.权重确定
熵值法是一种客观赋权法，用其确定权重，可以消除主观因素的影响[6]。一般情况，熵值较高，系统结构较均衡，差异较小；反之，熵值较低，系统结构不均衡，差异较大。因此，通过熵值大小，即指标值的离散程度，计算出权重[3]。
指标数据标准化：由于指标差异较大，量纲不同，采用极值标准化处理法。本文所选指标均为正向，因此公式为：
变异系数法是直接利用指标中所包含的信息，通过计算来确定权重，这种方式消除人为因子影响，较为客观。一般认为，取值差异大的指标，更能够反映评价目标的差距。采用变异系数法衡量指标的差异程度，公式如下[5]：
（i=1，2，…，n）
式中：Vi是指标变异系数；Xi是第i项指标的平均值；σi是第i项指标的标准差数值。
3.耦合协调度模型
耦合度就是描述各要素或系统彼此影响、彼此作用的程度[7]。城镇化与耕地非农化存在一定相关关系，把城镇化与耕地非农化作为相互耦合的两个系统，用18个市州面板数据，定量描述二者之间的协调关系。利用已有学者的研究成果[8-9]，构建一个能客观反映城镇化与耕地非农化耦合协调度模型，即：
其中，D是系统耦合协调度；T是系统协调指数；C是耦合度；α、β均取值为0.5，即研究时候把城镇化与耕地非农化看为同等重要；u1与u2分别为城镇化与耕地非农化评价综合得分。
二、城镇化与耕地非农化空间格局
（一）城镇化水平空间格局
通过客观赋权熵值法对2012年四川省市域单元的15项城镇化指标原数据进行计算，得到各项指标权重（表1）。从表1可以看出，四项城镇化指标权重差异不大，其中，地域景观城镇化指标权重最大，为0.267，人口城镇化指标与经济城镇化居中，社会城镇化权重最小，仅为0.242。说明地域景观的变化是影响四川省城镇化相对重要的因素，而社会发展因素对城镇化影响微乎其微。通过计算得到的权重，再计算出18个市级单元的综合得分及子系统得分（表3），从表中可知，18个市城镇化综合得分范围在0.5-1.3之间，得分排名第一的是成都市，得分为1.34，这与成都市作为四川省行政、经济中心，人口数量大且增速快，建成区面积为18市之首的状况相符。而城镇化综合水平得分最低的为巴中市，仅为0.531，是成都市城镇化水平得分的1/2，二者相差较大，说明四川省各市城镇化发展不均衡，差异明显。
按照自然断点法，利用GIS将四川省城镇化水平划分为3个等级（图1）。从综合城镇化水平空间分布来看，高城镇化水平区为省会成都市和地级攀枝花市，主要呈分散分布，城镇化得分在1分以上。攀枝花市虽然并没有靠近省会城市，但因为自身发展较快，是四川省除成都市外唯一一个劳动力输入城市，城镇人口占总人口比率仅低于成都市，其城镇化水平列居第二；中城镇化水平区的城市共有7个，城镇化得分在0.76-1分之间，呈现围绕成都市上下集中分布现象，城镇化水平相差不大；低城镇化水平区主要集中分布在东部地区，其中，巴中市是城镇化水平得分最低的城市，与成都市相差较大。 （二）耕地非农化空间格局
利用变异系数法客观地确定各指标的权重（表2），其中耕地非农化面积指标权重最大为0.36，显然耕地非农化面积对CCIV值影响最大，农村居民人均纯收入对CCIV影响最小，权重仅为0.036。再通过计算出的权重来构建耕地非农化指标评价模型，即CCIV=Z1i ×0.2881+Z2i ×0.3606+Z3i×0.0599+Z4i×0.2555+Z5i×0.0359，其中i表示地级市。将四川省18个地级市5项指标的90个原数据极值标准化后，带入模型计算得到各地区的耕地非农化水平得分（图1）。从综合得分可以看出，成都市耕地非农化指数最高为1，说明其耕地非农化现象最为严重，已演变为耕地非农化过度现象，大量耕地被转变为建设用地，耕地数量已经处于较为危险阶段。巴中市的耕地非农化水平得分最低为0.017，说明其因发展经济而使耕地被占用为建设用地现象较少见，耕地非农化正在逐步推进，但由于自身经济发展限制，耕地非农化水平较低。
利用Arcgis10.0在空间上表达各地级市的耕地非农化水平，四川省耕地非农化水平空间分布图，大致呈以省会城市为中心向外扩散形式，区域差异明显。耕地非农化水平高的地区只有成都市，其耕地非农化规模最大，2012年全年耕地非农化面积达到3700hm2，是全省耕地转为建设用地面积最大的城市。其次，耕地非农化水平中等的地区包括宜宾市、攀枝花、德阳市等城市。其中，宜宾市的耕地非农化得分为0.139，在18市中位列第二，2012年耕地非农化面积达到730hm2，仅为成都市的1/5。耕地非农化水平低的地区有6个城市，得分最低的是位于东北角的巴中市，耕地非农化面积为210hm2，仅为成都市的1/17。由此可见，四川省耕地非农化程度空间分布不均，中低水平耕地非农化地区与高水平耕地非农化地区差异明显。
（三）城镇化与耕地非农化协调关系
根据统计年鉴显示，2012年四川省耕地转变为建设用地面积为9230hm2，占年内减少耕地面积的48%。其中，城镇建设用地又占绝大多数，表明城镇化进程中耕地非农化的不断增加是耕地减少的最主要原因。本文采用皮尔逊相关分析方法和双卫T检验，对四川省2003-2013年的耕地非农化得分与城镇化评价得分作相关分析，得到皮尔逊相关系数为0.761，在0.01水平上显著相关，二者呈较高程度正相关。说明城镇化水平越高耕地非农化程度越深，快速的城镇化发展，是以牺牲耕地转变为建设用地为代价而实现的。因此，根据城镇化与耕地非农化综合评价体系构建耦合协调度模型，得出四川省耦合协调度值，并进行等级划分（图2）。
从图2可以看出，协调区共有三个城市，即攀枝花市、乐山市、德阳市。其中，攀枝花市耦合协调度值最高，2012年其城镇化水平达到48.83%，城镇化水平得分在18个地级市中位居第二，但耕地非农化规模较小，综合评价得分为0.105分，协调指数为0.846。总体特征为城镇化水平较高，但是耕地转变为建设用地比例却相反，耕地非农化水平不高。说明攀枝花市城镇化发展与耕地非农化关系协调，在城镇化快速发展同时，并没有以牺牲耕地为代价，未出现过度耕地非农化现象；轻度协调区包括宜宾、绵阳、自贡等7个城市，耦合协调度值（D值）在0.76以上，表明城镇化发展与耕地非农化发展基本协调；轻度失调区包括省会及东部大部分城市，即成都市、资阳市、南充市、内江市、广元市等7个市，D值在0.72-0.76之间，城镇化发展速度较快，耕地非农化程度较高，二者关系不能协调，特别是成都市，城镇化、工业化发展速度快，但大量耕地转为建设用地，耕地过度非农化，反而制约城镇化发展，二者发展失调；失调区仅包括巴中一个城市，其D值<0.72，表明其城镇化水平低，还有耕地非农化现象，城镇化发展与耕地非农化之间差异大，属于失调关系。
三、结论
（一）通过熵值法确定权重，对四川省城镇化水平进行综合评价。表明四川省城镇化水平在空间上分布不均衡，存在明显差异。城镇化水平最高的为成都市得分1.34分，最低的巴中市得分为0.531。
（二）利用变异系数法确定权重，构建耕地非农化变异指数模型，综合评价耕地非农化程度，表明四川省耕地非农化程度最为严重的城市是成都市，耕地非农化综合得分最低的为巴中市，耕地非农化面积规模较小。
（三）通过构建耦合协调度模型，表明城镇化与耕地非农化之间存在一定耦合性，就耦合协调度值而言，协调区极少，仅有3个城市，失调区较多。其中，攀枝花市城镇化与耕地非农化之间协调度最高，巴中市协调度最低。
综上，本文在分析2012年四川省城镇化与耕地非农化水平空间分布特征基础上，进一步研究各市城镇化与耕地非农化协调性关系，结果显示2012年城镇化指数与D值相关系数为0.761，说明四川省在城镇化过程中与耕地非农化具有相关关系。尽管二者相关，但因为耕地非农化为负向指标，耕地非农化水平越高，代表大量耕地被占用，耕地减少过多，高城镇化伴随高非农化，表示四川省城镇化发展与耕地非农化之间并不协调。因此，四川省应该合理发展城镇化，减少以牺牲耕地来发展城镇化现象，重视耕地保护，使二者协调发展。
参考文献：
[1]胡伟艳，张安录.人口城镇化与农地非农化的因果关系——
以湖北省为例[J].中国土地科学，2008，22（6）：30-36.
[2]穆兰.基于因子分析——聚类分析的四川省区域城市化水平
综合测度研究[J].经济研究导刊，2012（25）：123-125.
[3]陈明星，陆大道，张华.中国城市化水平的综合测度及动力
因子分析[J].地理学报，2009，64（4）：387-398.
[4]张金忠，马慧强，从志颖.辽宁省区域城市化水平综合测度分
析[J].辽宁师范大学学报（自然科学版），2012，35（1）：120-124.
[5]宋晶瑾.耕地非农化综合评价研究-以甘肃省庄浪县为例[D].
兰州：甘肃农业大学，2012.
[6]王洋，方创林，王振波.中国县域城镇化水平的综合评价及
类型区划分[J].地理研究，2012，31（7）：1306-1316.
[7]张书红，魏峰群.基于耦合度模型下旅游经济与交通优化
互动研究——以河北省为例[J].陕西农业科学，2012（4）：
163-166.
[8]生延超，钟志平.旅游产业与区域经济的耦合协调度研究[J].
旅游学刊，2009，24（8）：23-29.
[9]孙爱军，董增川，张小艳.中国城市经济与用水技术效率耦
合协调度研究[J].资源科学，2008，30（3）：446-453.
（责任编辑：肖训生）
关键词：城镇化；耕地非农化；耦合协调度；四川省
中图分类号：F301.2 文献标志码：A 文章编号：1008-2697（2015）03-0031-05
目前，我国正处于城镇化快速发展时期，城镇化既表示农业人口转变为非农人口，也表示农业用地转变为非农用地的过程[1]。截止2011年，我国城镇化率达到51.27%，比1978年的17.92%提高了33.35个百分点。在快速城镇化背景下，大量农业人口涌入城市，城市发展壮大，有些地方政府片面认为农村城镇化就是农业土地非农化，导致建设用地占用耕地现象屡见不鲜。作为重要的粮食生产要素——耕地的非农化成为一种不可避免的社会现象。改革开放以来，我国耕地减少速度不断加快。1979年到2011年，全国耕地从20.17亿亩减少到18.25亿亩，32年间耕地净减少1.92亿亩。协调城镇化与耕地非农化之间的关系，对于保障城市社会经济有序发展具有重大意义。
近年来，四川省经济快速发展，1978年到2012年，国内生产总值年均增长率达到34.48%，经济上涨同时，促使四川省城镇化水平不断提高，到2012年达到43.53%。伴随着城镇化，城市不断扩张，建成区面积逐年增长，导致大量耕地被占用，耕地非农化现象严重。根据统计年鉴显示，四川省在2012年内共有9230hm2耕地转为建设用地，占年内减少耕地面积的48%。基于此，本文以四川省为例，分别评价各个地区城镇化和耕地非农化程度，借助ARCGIS10.0进行空间表达，并透析其分布特征。最后，进一步探讨二者之间的协调关系，以期为四川省实现城镇化与耕地非农化协调发展，确保其城镇化有序发展，减少耕地非农化现象，保障粮食安全提供政策依据。
一、数据来源及方法
（一）数据来源
本文研究仅以四川省18个地级市为基本单元，由于数据无法获取，剔除甘孜藏族自治州、凉山彝族自治州、阿坝羌族藏族自治洲。文中涉及城镇化和耕地非农化评价指标共20个，其中人口、经济、耕地数据均来源于2013年《四川省统计年鉴》、《中国统计年鉴》，部分经济数据来源于《中国城市统计年鉴》。
（二）研究方法
1.指标构建
通过对四川省18个地级市分别进行城镇化测度与耕地非农化综合评价，参照已有研究[2-5]以及数据可获得性，从人口城镇化、经济城镇化、社会城镇化、地域景观城镇化四个方面选取15个指标构建四川省区域城镇化综合测度指标体系（表1）；耕地非农化指标主要选取国内生产总值、耕地非农化面积、城市化水平、新增固定资产投资、农村居民人均纯收入5个评价指标（表2）。
2.权重确定
熵值法是一种客观赋权法，用其确定权重，可以消除主观因素的影响[6]。一般情况，熵值较高，系统结构较均衡，差异较小；反之，熵值较低，系统结构不均衡，差异较大。因此，通过熵值大小，即指标值的离散程度，计算出权重[3]。
指标数据标准化：由于指标差异较大，量纲不同，采用极值标准化处理法。本文所选指标均为正向，因此公式为：
变异系数法是直接利用指标中所包含的信息，通过计算来确定权重，这种方式消除人为因子影响，较为客观。一般认为，取值差异大的指标，更能够反映评价目标的差距。采用变异系数法衡量指标的差异程度，公式如下[5]：
（i=1，2，…，n）
式中：Vi是指标变异系数；Xi是第i项指标的平均值；σi是第i项指标的标准差数值。
3.耦合协调度模型
耦合度就是描述各要素或系统彼此影响、彼此作用的程度[7]。城镇化与耕地非农化存在一定相关关系，把城镇化与耕地非农化作为相互耦合的两个系统，用18个市州面板数据，定量描述二者之间的协调关系。利用已有学者的研究成果[8-9]，构建一个能客观反映城镇化与耕地非农化耦合协调度模型，即：
其中，D是系统耦合协调度；T是系统协调指数；C是耦合度；α、β均取值为0.5，即研究时候把城镇化与耕地非农化看为同等重要；u1与u2分别为城镇化与耕地非农化评价综合得分。
二、城镇化与耕地非农化空间格局
（一）城镇化水平空间格局
通过客观赋权熵值法对2012年四川省市域单元的15项城镇化指标原数据进行计算，得到各项指标权重（表1）。从表1可以看出，四项城镇化指标权重差异不大，其中，地域景观城镇化指标权重最大，为0.267，人口城镇化指标与经济城镇化居中，社会城镇化权重最小，仅为0.242。说明地域景观的变化是影响四川省城镇化相对重要的因素，而社会发展因素对城镇化影响微乎其微。通过计算得到的权重，再计算出18个市级单元的综合得分及子系统得分（表3），从表中可知，18个市城镇化综合得分范围在0.5-1.3之间，得分排名第一的是成都市，得分为1.34，这与成都市作为四川省行政、经济中心，人口数量大且增速快，建成区面积为18市之首的状况相符。而城镇化综合水平得分最低的为巴中市，仅为0.531，是成都市城镇化水平得分的1/2，二者相差较大，说明四川省各市城镇化发展不均衡，差异明显。
按照自然断点法，利用GIS将四川省城镇化水平划分为3个等级（图1）。从综合城镇化水平空间分布来看，高城镇化水平区为省会成都市和地级攀枝花市，主要呈分散分布，城镇化得分在1分以上。攀枝花市虽然并没有靠近省会城市，但因为自身发展较快，是四川省除成都市外唯一一个劳动力输入城市，城镇人口占总人口比率仅低于成都市，其城镇化水平列居第二；中城镇化水平区的城市共有7个，城镇化得分在0.76-1分之间，呈现围绕成都市上下集中分布现象，城镇化水平相差不大；低城镇化水平区主要集中分布在东部地区，其中，巴中市是城镇化水平得分最低的城市，与成都市相差较大。 （二）耕地非农化空间格局
利用变异系数法客观地确定各指标的权重（表2），其中耕地非农化面积指标权重最大为0.36，显然耕地非农化面积对CCIV值影响最大，农村居民人均纯收入对CCIV影响最小，权重仅为0.036。再通过计算出的权重来构建耕地非农化指标评价模型，即CCIV=Z1i ×0.2881+Z2i ×0.3606+Z3i×0.0599+Z4i×0.2555+Z5i×0.0359，其中i表示地级市。将四川省18个地级市5项指标的90个原数据极值标准化后，带入模型计算得到各地区的耕地非农化水平得分（图1）。从综合得分可以看出，成都市耕地非农化指数最高为1，说明其耕地非农化现象最为严重，已演变为耕地非农化过度现象，大量耕地被转变为建设用地，耕地数量已经处于较为危险阶段。巴中市的耕地非农化水平得分最低为0.017，说明其因发展经济而使耕地被占用为建设用地现象较少见，耕地非农化正在逐步推进，但由于自身经济发展限制，耕地非农化水平较低。
利用Arcgis10.0在空间上表达各地级市的耕地非农化水平，四川省耕地非农化水平空间分布图，大致呈以省会城市为中心向外扩散形式，区域差异明显。耕地非农化水平高的地区只有成都市，其耕地非农化规模最大，2012年全年耕地非农化面积达到3700hm2，是全省耕地转为建设用地面积最大的城市。其次，耕地非农化水平中等的地区包括宜宾市、攀枝花、德阳市等城市。其中，宜宾市的耕地非农化得分为0.139，在18市中位列第二，2012年耕地非农化面积达到730hm2，仅为成都市的1/5。耕地非农化水平低的地区有6个城市，得分最低的是位于东北角的巴中市，耕地非农化面积为210hm2，仅为成都市的1/17。由此可见，四川省耕地非农化程度空间分布不均，中低水平耕地非农化地区与高水平耕地非农化地区差异明显。
（三）城镇化与耕地非农化协调关系
根据统计年鉴显示，2012年四川省耕地转变为建设用地面积为9230hm2，占年内减少耕地面积的48%。其中，城镇建设用地又占绝大多数，表明城镇化进程中耕地非农化的不断增加是耕地减少的最主要原因。本文采用皮尔逊相关分析方法和双卫T检验，对四川省2003-2013年的耕地非农化得分与城镇化评价得分作相关分析，得到皮尔逊相关系数为0.761，在0.01水平上显著相关，二者呈较高程度正相关。说明城镇化水平越高耕地非农化程度越深，快速的城镇化发展，是以牺牲耕地转变为建设用地为代价而实现的。因此，根据城镇化与耕地非农化综合评价体系构建耦合协调度模型，得出四川省耦合协调度值，并进行等级划分（图2）。
从图2可以看出，协调区共有三个城市，即攀枝花市、乐山市、德阳市。其中，攀枝花市耦合协调度值最高，2012年其城镇化水平达到48.83%，城镇化水平得分在18个地级市中位居第二，但耕地非农化规模较小，综合评价得分为0.105分，协调指数为0.846。总体特征为城镇化水平较高，但是耕地转变为建设用地比例却相反，耕地非农化水平不高。说明攀枝花市城镇化发展与耕地非农化关系协调，在城镇化快速发展同时，并没有以牺牲耕地为代价，未出现过度耕地非农化现象；轻度协调区包括宜宾、绵阳、自贡等7个城市，耦合协调度值（D值）在0.76以上，表明城镇化发展与耕地非农化发展基本协调；轻度失调区包括省会及东部大部分城市，即成都市、资阳市、南充市、内江市、广元市等7个市，D值在0.72-0.76之间，城镇化发展速度较快，耕地非农化程度较高，二者关系不能协调，特别是成都市，城镇化、工业化发展速度快，但大量耕地转为建设用地，耕地过度非农化，反而制约城镇化发展，二者发展失调；失调区仅包括巴中一个城市，其D值<0.72，表明其城镇化水平低，还有耕地非农化现象，城镇化发展与耕地非农化之间差异大，属于失调关系。
三、结论
（一）通过熵值法确定权重，对四川省城镇化水平进行综合评价。表明四川省城镇化水平在空间上分布不均衡，存在明显差异。城镇化水平最高的为成都市得分1.34分，最低的巴中市得分为0.531。
（二）利用变异系数法确定权重，构建耕地非农化变异指数模型，综合评价耕地非农化程度，表明四川省耕地非农化程度最为严重的城市是成都市，耕地非农化综合得分最低的为巴中市，耕地非农化面积规模较小。
（三）通过构建耦合协调度模型，表明城镇化与耕地非农化之间存在一定耦合性，就耦合协调度值而言，协调区极少，仅有3个城市，失调区较多。其中，攀枝花市城镇化与耕地非农化之间协调度最高，巴中市协调度最低。
综上，本文在分析2012年四川省城镇化与耕地非农化水平空间分布特征基础上，进一步研究各市城镇化与耕地非农化协调性关系，结果显示2012年城镇化指数与D值相关系数为0.761，说明四川省在城镇化过程中与耕地非农化具有相关关系。尽管二者相关，但因为耕地非农化为负向指标，耕地非农化水平越高，代表大量耕地被占用，耕地减少过多，高城镇化伴随高非农化，表示四川省城镇化发展与耕地非农化之间并不协调。因此，四川省应该合理发展城镇化，减少以牺牲耕地来发展城镇化现象，重视耕地保护，使二者协调发展。
参考文献：
[1]胡伟艳，张安录.人口城镇化与农地非农化的因果关系——
以湖北省为例[J].中国土地科学，2008，22（6）：30-36.
[2]穆兰.基于因子分析——聚类分析的四川省区域城市化水平
综合测度研究[J].经济研究导刊，2012（25）：123-125.
[3]陈明星，陆大道，张华.中国城市化水平的综合测度及动力
因子分析[J].地理学报，2009，64（4）：387-398.
[4]张金忠，马慧强，从志颖.辽宁省区域城市化水平综合测度分
析[J].辽宁师范大学学报（自然科学版），2012，35（1）：120-124.
[5]宋晶瑾.耕地非农化综合评价研究-以甘肃省庄浪县为例[D].
兰州：甘肃农业大学，2012.
[6]王洋，方创林，王振波.中国县域城镇化水平的综合评价及
类型区划分[J].地理研究，2012，31（7）：1306-1316.
[7]张书红，魏峰群.基于耦合度模型下旅游经济与交通优化
互动研究——以河北省为例[J].陕西农业科学，2012（4）：
163-166.
[8]生延超，钟志平.旅游产业与区域经济的耦合协调度研究[J].
旅游学刊，2009，24（8）：23-29.
[9]孙爱军，董增川，张小艳.中国城市经济与用水技术效率耦
合协调度研究[J].资源科学，2008，30（3）：446-453.
（责任编辑：肖训生）