摘要：本文以安徽省16个地级市为研究单元，运用线性加权集成法测度2011-2019年乡村和城镇化发展水平，在此基础上运用耦合协调模型计算得出各个地级市2011、2014、2017、2019年耦合度及耦合协调度，利用ArcGIS软件将耦合度及耦合协调度分级，分析在四个时间断面上地理位置分布及演化特征。本文认为安徽省16个地级市乡村发展水平差异逐渐缩小，乡村发展和城镇化水平整体上在2015年后有所降低，高水平耦合度从北部逐渐转移到东部和南部。虽然耦合协调度上，合肥、芜湖、马鞍山处于中级协调以上，但全省整体耦合协调度水平不高。提出在城乡协调发展战略上，政策制定应该因地制宜并适度向西部、北部倾斜等政策建议。
　　关键词：乡村发展 城镇化 城乡协调发展 耦合协调

一、引言

　　城镇化快速推进是我国经济发展取得重大成就的重要原因。2019年，我国常住人口城镇化率达到60.60%，相对于发达国家，我国城镇化率有较大的提升空间，这决定了城镇化依旧是未来经济发展的重要方面。同时，城镇化率的快速提高不可避免带来相应“城市病”问题，与之相对应的是乡村发展滞后，城乡联动作用不够问题。党的十九大报告指出，当前中国面临的主要矛盾是发展不平衡不充分，随着2020年脱贫攻坚目标的实现及全面建成小康社会，国家“三农”问题的重点转移到全面实施乡村振兴战略上。如何推进新型城镇化及在乡村振兴战略背景下发挥各自优势、相互促进以实现城市与乡村融合发展，成为重要的现实问题。本文基于全面推进乡村振兴战略下把城镇与乡村放在同等地位，采用安徽省2011-2019年9年市域层面数据，构建乡村和城镇两大系统发展水平指标体系，利用耦合协调模型计算出安徽省16个地级市乡村和城镇发展指数及二者的耦合度、耦合协调度，分析安徽省城镇化及乡村发展的演化特征。

二、数据来源及研究方法

　　（一）数据来源
　　本文以安徽省16个地级市为研究单元，选取2011-2019年的截面数据，数据来源于2011-2019年《安徽统计年鉴》，部分指标数据经过计算得出。
　　（二）指标体系构建
　　目前乡村与城镇化发展水平的测度方法大多采用多指标的综合性评价。借鉴前人的研究成果，遵循系统性、科学性、数据可获得性的原则，从乡村经济能力、生产能力、社会生活发展3个方面选取9个指标对乡村发展水平进行测度；从人口城镇化、经济城镇化、空间城镇化、社会城镇化4个方面选取10个指标测度城镇化发展水平。
　　（三）数据处理
　　1.指标数据无量纲化

　　其中，Lij为消除量纲后数据，xij为第j个研究单元第i个指标原始数据。
　　2.确定指标权重
　　为避免主观方面影响，采取客观性较强的变异系数法确定各项指标权重。

三、结果分析

　　（一）乡村发展水平
　　利用公式2计算出安徽省16个地级市2011-2019年乡村发展水平。结果显示，2011-2019年安徽省各地级市发展水平均值呈平稳状态，高于平均水平的地级市数量保持在6个左右。不同地级市间乡村发展水平标准差虽然不断降低，从2011年的0.1504降低到2019年的0.1120，但省内南北差距依然明顯。皖北地区宿州、淮北、蚌埠、亳州、淮南、阜阳六市乡村发展水平平均值为0.3529，皖南地区马鞍山、芜湖、宣城、铜陵、池州、安庆、黄山七市乡村发展水平平均值为0.4923。尽管皖北地区乡村发展水平低于皖南地区，但2011-2019年间皖北地区多地乡村发展水平呈缓慢且持续上升趋势，皖南地区多地乡村发展水平基本维持不变甚至部分城市发展水平降低。省会合肥城市扩散效应明显，乡村发展水平0.6193位于全省第一，远高于全省平均水平 0.4358。2015年安徽省行政区划调整，六安寿县整建制划归淮南，安庆枞阳县整建制划归铜陵，铜陵、安庆、淮南、六安四市2015年乡村发展水平发生跳跃性变动。
　　（二）城镇化发展水平
　　利用公式3计算出16个地级市2011-2019年城镇化发展水平。结果显示，2015年前，城镇化发展水存在一定波动。2015年后，安徽省整体城镇化水平均值呈下降趋势，标准差变化不大。16个地级市中仅城镇化水平最高的合肥和城镇化水平最低的阜阳城镇化水平持续上升，蚌埠、芜湖、马鞍山、宣城、滁州基本保持平稳，其余各市均呈不同程度降低。其中，铜陵、淮南因行政区划调整，城镇化水平在2015年发生较大变化。2015年及以后连续三年城镇化发展水平下降的城市有8个，淮北、池州、安庆则连续5年下降。测度城镇化发展水平的指标中，人均财政收入和人均GDP两项指标权重最高，分别占13.00%、13.58%。六安、阜阳人均财政收入、人均GDP指标数值均处在全省末位，相对应的城镇化发展水平处于全省第15、16位。可见，经济城镇化在城镇化水平上占据重要位置。安徽省GDP前三的合肥、芜湖、马鞍山城镇化起步早、发展快，作为合肥都市圈主要中心城市持续发挥集聚作用，故城镇化发展水平始终保持领先地位。 　　（三）综合发展评价指数
　　根据公式5计算出2011-2019年16个研究单元综合发展评价指数，排名前5的地级市为合肥、芜湖、铜陵、马鞍山、宣城，排名末位的地级市为阜阳、宿州、六安、亳州、淮北，南北差距明显。皖北地区经济结构相对单一，六个城市仅蚌埠、淮南综合竞争力具有优势，几个中心城市对周边辐射作用不强。皖中地区合肥排名位列全省首位，聚集着全省资源、资本、技术、创新能力等，发挥省会集聚和辐射作用，乡村发展和城镇化评价指标均位于前列。滁州位于合肥都市圈及南京都市圈重合处，排名虽较为靠后但发展潜力巨大。皖南地区综合评价指数相对皖北较高，但地区间差异明显。
　　（四）乡村发展与城镇化耦合度时空演变分析
　　根据公式4计算出安徽省16个地级市乡村发展与城镇化耦合度，取2011、2014、2017、2019四个时间断面的耦合度数值分析两大系统耦合度。
　　2011、2014、2017、2019四个时间断面上，所有地区耦合值均大于0.5。芜湖、滁州耦合度从磨合阶段进入到高水平耦合，亳州耦合度从高水平耦合下降为磨合阶段，淮北、宿州从磨合阶段进入高水平耦合后又降低为磨合阶段，其余各地市耦合度数值发生变化但耦合度等级保持不变。从时空分布上看，2011年耦合度处于高水平耦合地级市数量在皖北、皖中、皖南地区差别不大，分布较为均衡；2014年高水平耦合地级市数量增加，皖北增加淮北、宿州两个地级市，皖南增加芜湖，皖中数量不变。高耦合度地级市在地理位置上相邻，呈一定集聚状态；2017、2018年，皖北地区高耦合水平地级市仅有蚌埠，省内高耦合度水平地级市全部相邻且集中在安徽省东部和南部。
　　（五）乡村发展与城镇化耦合协调度时空演变分析
　　根据公式6计算得出安徽省各地级市2011-2019年耦合协调度。根据相关研究，将耦合协调度分为10个等级，分别是极度失调（0≤D≤0.1）、严重失调（0.1< D≤0.2）、中度失调（0.2　　结果表明，各地级市2011、2014、2017、2019耦合协调度均值分别为0.5686、0.5644、0.5710、0.5631，标准差分别为0.1233、0.1187、0.1092、0.1198。在四个时间断面上，整体耦合协调度属于勉强协调等级。在地理分布上，西部、北部地区低于南部和东部且逐渐由西北向东南移动。城镇化和乡村发展水平较高的地区耦合协调度等级更高，如合肥、芜湖、马鞍山协调等级在初级协调以上。16个地级市中，阜阳耦合协调度2011、2014年处于轻度失调等级，在城镇化与乡村发展两个系统上都处于全省落后位次，2017、2019年從轻度失调过度到濒临失调。六安、宣城、宿州、池州四个时间断面耦合协调度等级维持不变，淮南、亳州、淮北、铜陵有所降低，芜湖、马鞍山2017年从初级协调提升为中级协调，合肥2019年从中级协调上升为良好协调。耦合协调度区域间差异2017年后扩大，标准差从0.1092增加到0.1198，2019年耦合协调度最高地级市合肥D值为0.8211，最低地级市为宿州0.4159，相差2倍之多。

四、结论与启示

　　本文构建乡村发展和城镇化水平两大系统指标体系，运用线性加权集成法分别得出安徽省16个地级市2011-2019年乡村发展水平和城镇化发展水平，将城镇化和乡村发展水平放在同等位置计算得出各地级市综合发展评价指数，运用耦合协调模型取2011、2014、2017、2019四个时间断面分析各地级市耦合度时空分布变化，进一步构建耦合协调度模型分析各地级市乡村与城镇协同发展水平。得出以下结论：一是安徽省16个地级市乡村发展水平整体保持平稳，不同地级市间差异不断降低。皖南地区乡村发展水平逐渐降低，皖北地区乡村发展水平从较低水平呈缓慢增长状态。二是城镇化发展水平以2015年为节点，2015年后安徽省整体城镇化水平降低，有8个地级市城镇化发展水平降低，人均GDP、人均财政收入两个指标对城镇化发展水平起决定性作用。三是对安徽省16地级市进行综合发展评价发现省内综合发展水平排名靠前地级市主要分布在皖中、皖南，皖北地级市乡村发展和城镇化水平排名靠后导致综合评价水平靠后。四是全省所有地级市耦合度水平最低等级为磨合阶段，高水平耦合状态在时空分布上逐渐向东部、南部聚集，且高耦合水平城市互为相邻。五是乡村发展与城镇化耦合协调度整体上处于勉强协调模型，四个时间断面上多数地级市耦合协调度保持平稳，少数省内经济发展水平高的地级市耦合协调度进一步提升，省会合肥耦合协调度最高，达到良好协调层次。
　　安徽省虽已划入长江三角洲城市群，但与江浙沪相比无论是城镇化还是乡村发展水平仍有较大差距，乡村振兴任务依然任重道远。在坚持城乡融合发展的基础上，因地制宜采取差异化发展战略，如皖北地区平原广阔，进一步加大对农业生产机械化扶持；皖南、皖东地处大别山区，依托已有自然资源禀赋大力开发旅游业。同时继续通过人口、经济、土地等维度提高城镇化率，扩大地级市的城市影响力，加强城市对乡村地区的辐射带动作用，利用政策推动地区积极吸引人才、资本、技术等要素助力乡村发展，为城乡协调发展提供持续不断地动力。
　　参考文献：
　　[1]涂圣伟.城乡融合发展的战略导向与实现路径[J].宏观经济研究，2020（04）：103-116.
　　[2]张玉林.21世纪的城乡关系、要素流动与乡村振兴[J].中国农业大学学报（社会科学版），2019，36（03）：18-30.
　　[3]魏后凯.深刻把握城乡融合发展的本质内涵[J].中国农村经济，2020（06）： 5-8. 　　[4]徐维祥，李露，周建平，刘程军.乡村振兴与新型城镇化耦合协调的动态演进及其驱动机制[J].自然资源学报， 2020，35（09）：2044-2062.
　　[5]马力阳，罗其友.我国城镇化与农村发展耦合协调时空特征及机制[J].地域研究与开发，2017，36（06）：45-49+92.
　　[6]周广亮，吴明，台亚非.基于乡村振兴视角的乡村发展与城镇化耦合协调时空格局分析——以河南省为例[J].信阳师范学院学报（自然科学版），2021， 34（01）：68-75.
　　[7]陳晓华，李咏.安徽省新型城镇化质量时空特征及其驱动因子[J].华东经济管理，2017，31（11）：28-35.
　　[8]吴倩.安徽省农业生态与新型城镇化协调发展研究[J].中国农业资源与区划，2018，39（06）：104-109.
　　[9]范擎宇，杨山，胡信.耦合视角下长三角地区城镇化协调度的时空特征及交互机制[J].地理研究，2020，39（02）： 289-302.
　　[10]王淑佳，孔伟，任亮，治丹丹，戴彬婷.国内耦合协调度模型的误区及修正[J].自然资源学报，2021，36（03）：793-810.
　　Spatial temporal pattern of coupling coordination between rural development and urbanization in Anhui Province
　　Li Fanfan
　　Abstract：Taking 16 prefecture level cities in Anhui Province as the research unit， this paper uses linear weighted integrated development to measure the rural development index and urbanization development level from 2011 to 2019. On this basis， the coupling coordination model is used to calculate the coupling degree and coupling coordination degree of each prefecture level city in 2011， 2014， 2017 and 2019. The coupling degree and coupling coordination degree are stratified by ArcGIS software and analyzed on four time sections The characteristics of geographical distribution. The results are as follows： the coupling degree of rural development in Anhui Province is gradually reduced， but the coupling degree of rural development in Anhui Province is at a high level. In the future， in the strategy of coordinated development of urban and rural areas， the policy should be moderately inclined to the West and the north.
　　Keywords：Anhui province Rural development urbanization Coordinated development coupling-coordination
　　（作者单位：云南师范大学经济与管理学院）
　　责任编辑：李政