西安市新型城镇化与农业经济协调发展研究

段 凯何婧婧

(1.商洛学院经济管理学院,陕西 商洛 726000; 2.陕西高校新型智库商洛发展研究院,陕西 商洛726000)

农业是国民经济发展的根本,是人们赖以生存的根本保证。 随着改革的深入和小康社会的推进,农业农村经济的基础和保障地位将在未来很长一段时间内不会动摇。 随着我国全面建立并深化了市场经济,加强了社会和经济的紧密联系,城乡原有的二元格局被完全打破。 所以,无论是从生产要素的角度,还是从产品的价值角度来看,农业与城市的发展已经融合在一起,随着中国走向现代化,这种城乡一体化的趋势,城市与农业经济之间的相互依存关系将进一步增强(王桂文,2020)。 然而,人们对新型城镇化仍然感到困惑,认为城镇化将由非农业用途驱动,导致农业用地过度使用、土地低效益和低利用率等环境问题(张艳琳,2021)。 并且随着城镇化步伐的不断加快,政府在农业经济的发展中缺乏资金投入、农民土地权益受损、农业土地资源被占用、农业生产的质量有所下降。 由于中国幅员辽阔,各个地方的经济发展质量水平不尽相同,政府政策尚不能适应所有地区的发展需要,制约了我国农村经济发展与新型城市化进程(马长芹,2019)。 所以,从区域发展的角度来审视农业经济发展和新型城镇化之间的相互协调,是城乡一体化发展中的一个不可或缺的要求。 当前,西安市处于社会经济发展的上升阶段,发展新型城镇化是突破城乡二元结构的主力点,促进农业经济发展是解决农业问题的必然选择。 在发展过程中必须考虑新型城镇化和农业经济两方面要素,有效利用各地区发展资源,加强区域间的合作和信息交流,科学地规划地区发展。 促进各区域特色发展、联动发展、协调发展。 本文以西安市新型城镇化与农业经济协调为研究对象,评估新型城镇化和农业的经济发展水平,探讨两者之间相互联系和协调发展情况,以期为城乡协调发展提供现实参考。

1 研究区域概况

西安市位于中国黄河谷地的中心地带,陕西省省会城市,是我国举足轻重的科学研究、教育培训、工业发展基地,也是闻名中外的历史文化中心。 西安市有11 个区:新城区、莲湖区、碑林区、未央区、长安区、雁塔区、临潼区、阎良区、高陵区、灞桥区、鄠邑区;2 个县:周至县、蓝田县。 西安高新技术产业开发区、曲江新区、西安经济技术开发区、浐灞生态区、国家民用航空产业基地、阎良国家航空产业基地、国际港务区是国家和省的7 个主要开发区,并负责一个国家级新区,即西咸新区。

由于西安市面积较广,城乡资源要素、经济依据、地理条件、水土气候等原因造成区域间差异较大,根据西安市人口经济、地理空间、产业发展及社会文明,参考罗雅丽等对西安市城市农业结构划分,对西安市新型城镇化和农业经济协调发展区域进行划分:无农区(区域包括碑林区、新城区、雁塔区和莲湖区)、准城镇化地区(灞桥区、未央区和西咸新区)、半城镇化地区(阎良区、长安区和高陵区)、浅城镇化地区(临潼区、鄠邑区与蓝田县、周至县)。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

本文研究使用的数据资料来源于:(1) 西安市统计局2014～2022 年西安市及各区县的《统计年鉴》;(2)西安市的人民政府官网,统计数据中2014～2022 年西安市及各区县的《国民经济和社会发展统计公报》。

2.2 研究方法

2.2.1 构建耦合系统指标体系

农业经济和新型城镇化的协调发展在我国经济的稳定发展中起到了巨大的推动作用,二者之间存在着动态的耦合关系。 农业产业的发展极大的解放了农村劳动力,而城镇化发展则可以吸纳农村剩余劳动力。 在城市化过程中,发展非农业产业是推动农业结构向现代化转型的关键。 农业农村与新型城市化的协调发展,是实现产业结构进一步优化、推进城乡一体化发展的关键。 因此,在曹俊杰与周婕二人研究的基础上,遵循系统层次分明、富有科学依据和使用数据可获得的原则,以相互协调发展为目标选取指标。 从下面两个角度来确定农业经济发展框架下的各项指标:农业投入要素、产出效率。 从下面3 个角度来确定新型城镇化发展框架下的各项指标:人口、经济、社会城镇化。 以便能更充分地涵盖可持续发展概念下的新型城市化系统的指标。 在借鉴刘云菲与李燕娜等研究成果的基础上建立耦合系统指标体系度并计算各指标权重(表1)。

表1 新型城镇化与农业经济耦合系统指标体系

2.2.2 新型城镇化与农业经济发展水平测算

计算整体发展水平:为计算新型城镇化和农业经济的整体发展水平,依据各个子系统的权重及相关统计资料数据,使用加权函数计算方法。设U1为新型城镇化的子系统的整体发展水平,U2为农业经济的子系统的整体发展水平。 计算公式:

公式中,Ui是发展水平,λij是各个功效系统所占权重。

2.2.3 农业经济和新型城镇化的耦合度评价模型

2.2.3.1 耦合度模型构建 本文为进一步阐明新型城镇化和农业经济两个体系之间的耦合关联强度,利用物理学中的耦合性概念以及相关函数模型,建立出新型城镇化和农业经济两个体系之间的耦合性关联模型。 公式如下:

耦合度C的取值范围在0 到1 之间,耦合度C的数值愈大,说明系统间的耦合程度愈高。 当C的值接近于0 时,说明了这两个子系统之间不存在关联性,此时新型城镇化和农业经济两个系统之间的相关联性非常低,没有耦合性关系;当C的值接近于1 时,则说明了这两个子系统之间存在很大关联性,有很好的共振耦合。

2.2.3.2 耦合协调度模型构建 尽管耦合程度能够更为客观地反映出新型城镇化与农业经济两大体系之间的互动程度,但如果这两个体系发展到双重高或者双重低的时候,将会表现出较高的耦合度,并且耦合程度无法完全体现出两个体系的综合效能与协同效应。 因此,本文利用下面的公式,建立了新型城镇化和农业经济协同程度的耦合协调度模型:

公式中,协调度D取值在(0,1)的范围内,越大的D数值代表越高的协调性;T值表示两个体系之间的综合协调指数,可以反映出整体发展程度对于耦合协调的影响程度;待定系数α、β,代表两个子系统在整体系统中的作用,即贡献程度,当取α=β=0.5 时,表明两个子系统一样重要。

2.2.3.3 耦合协调度划分 为了能够精确的体现西安市农业经济和新型城镇化的耦合度发展类型,将已有研究与实践相结合,文章按以下标准对耦合度C和协调度D进行了划分(表2)。

表2 农业经济和新型城镇化的耦合协调度分类体系

对照整体发展水平U1和U2的相关性,把其划分成7 大基本类型。

(1)U1＞U2,为农业经济发展滞后型:

U2∕U1≥0.8,为农业经济发展比较滞后型;

0.6＜U2∕U1≤0.8,为农业经济发展严重滞后型;

0＜U2∕U1≤0.6,为农业经济发展极度滞后型。

(2)U1＜U2,为新型城镇化发展滞后型:

U1/U2≥0.8,为新型城镇化发展比较滞后型;

0.6＜U1/U2≤0.8,为新型城镇化发展严重滞后型;

0＜U1/U2≤0.6,为新型城镇化发展极度滞后型。

(3)U1=U2,为同步发展型。

2.2.4 泰尔指数模型

利用泰尔指数法对西安市农业经济和新型城镇化的发展水平进行了区域差异分析,用来衡量观测不同区域之间和地区内部的差异变化存在规律。 泰尔指数是由泰尔根据信息论中的熵概念提出的,近年来在研究地区差距方面的应用逐渐增多。 这个指标的最大优势在于能非常敏感的发现不同区域之间和区域之内的差异变化,以测度区域差异主要是源于区域内还是区域间。

泰尔指数的表达方式如下:

公式中,n表示样本的数目,表示总体样本的平均值,hi表示第i组样本的平均值。 为了对不同群体之间的差别进行更准确的测量,将泰尔指数公式的分解公式表示如下:

在存在有k个分组的整体下,可以将泰尔指数分解成两部分,分别为组内(区域内)和组间(区域间)。 在上述分解公式中,Ta为区域内,Tb为区域间;Tj表示在第j组内的指数,vj=nk/n指第j组内样本的份额,λj=μk/μ表示在第j组内的平均值与整体组别平均值的比。

随后,借鉴彭树宏区域之内的泰尔指数值除以整体泰尔指数值,可得到区域内差异对整体差异的贡献;用区域值间的泰尔指数值除以整体泰尔指数值,可得到区域间差异对整体差异的贡献。 计算出的泰尔指数值愈低,表示群体差异愈小,反之计算出的泰尔指数值愈大,则群体差异愈大。

3 结果与分析

3.1 新型城镇化与农业经济协调发展分析

3.1.1 新型城镇化和农业经济的综合发展指数分析

由表3 可以看出,西安市新型城镇化整体发展水平在2014～2022 年整体上呈现上升的态势。2015 年和2016 年撤县设高陵区和鄠邑区。 截至2021 年年底,西安市设立了7 个国家级重点开发区并代管西咸新区。 2018 年新型城镇化综合发展指数幅度显著提升。 2018 年西安市城乡建设部门加大城市建设投资、融资和重点项目建设力度,制定3 年美丽城镇建设行动实施方案和支持推动特色小镇建设与基础设施完善的相关建议,加速推进城乡统筹发展与建设领域改革相关的工作审批,推动城建工作实现协调可持续发展。

表3 2014～2022 年西安市新型城镇化与农业经济综合发展指数

2014～2022年西安市农业经济水平总体呈缓慢下降态势,幅度上下摆动且变化不大。 城镇化的快速发展,人口的大量移动,农业机械总动力的减少都冲击农业经济的发展。 西安市积极进行各项改革和试点工作,推进乡村振兴、解决农业问题、促进农业经济由量到质升级发展。 统筹城乡发展工作落实农民持续增收要求,坚持农村综合改革创新和幸福新农村建设,着重探讨农村集体经济的有效实现方式,抓典型,树示范,补短板,强基础,有力推进城乡统筹发展。

3.1.2 新型城镇化和农业经济相对发展类型分析

2014～2017年U2＞U1处于新型城镇化发展滞后型。 其中2014 ～2015 年为新型城镇化发展极度滞后型,2016 年为新型城镇化严重滞后型,2017 年为新型城镇化比较滞后型。 2018 ～2022年处于农业经济发展滞后型。 从新型城镇化发展滞后型转变为农业经济发展比较滞后型。 在这9年中,新型城镇化的各项指标总体上都有较好的发展趋势,新型城镇化建设取得了显著的成果。

这一时期,户籍人口和城市常住人口数量快速增加,人口增加和迁移是推动城镇发展的重要指标。 在此基础上,公交车数量、卫生技术人员数、卫生机构和床位数等基础设施建设也在逐年增加。 然而在这一时期,农业投入水平很低,农业机械的总动力明显呈下降趋势。 农业发展条件的投入是农业经济加速发展的动力,农业机械总动力及有效灌溉面积的下降和主要农作物种植面积的减少使这几年来农业经济发展缓慢,与新型城镇化建设发展相比较为滞后。 从以上分析可以看出,到2022 年底,西安市还没有达到新型城镇化与农业经济同步发展的阶段,存在不同程度的落后,农业经济发展水平仍需提高。

3.1.3 协调度分析

对西安市新型城镇化和农业经济的综合发展指标及相对发展模式进行分析并对二者的耦合协调发展情况进行了较为系统的考察。 分别计算了西安市新型城镇化和农业经济之间的耦合程度C和协调程度D(表4)。 由此可以得出西安市新型城镇化与农业经济的发展处于有序阶段,西安市新型城镇化与农业经济的协调程度在提高,新型城镇化和农业经济体系之间的良性互动关系逐渐显现出来,从2014 年的濒临失调阶段,发展到2022 年的中级协调阶段。

表4 2014～2022 西安市新型城镇化与农业经济耦合协调度

3.2 新型城镇化与农业经济发展泰尔指数分析

由表5 可知,西安市新型城镇化水平泰尔指数的总体差异增加了0.0232,说明新型城镇化整体差异有增加的趋势。 将2014 ～2022 年泰尔指数在各区域之间与区域内的数值变动进行比较,发现泰尔指数在区域之间的占比份额显著高于泰尔指数在区域内的占比份额,尽管区域之间的贡献率有所降低,但是仍然比区域内部的贡献要大得多。 所以,区域之间的差异是西安市新型城镇化整体差异的主要来源。

表5 2014～2022 年西安市新型城镇化泰尔指数

这可能是由于西安市4 个区域的资源要素、经济基础、地理条件、水源和气候的不同,导致区域间存在着较大差异。 从变化趋势来看,西安新型城镇化水平的整体差异与区域之间的差异均有一定幅度的增长,这也表明了新型城镇化水平在不同区域之间的差异存在越来越大的趋势。 而要缩小区域之间的差异关键在于加强各区域间的合作和信息交流,并对区域产业的发展进行科学地划分,促进各区域特色化发展,协调发展和相互间联动。

从表6 可以看出,农业经济的泰尔指数总差异减少了0.0154,说明西安市农业经济的总体差异在下降。 而对组间和组内差异量的比较表明,区域间的泰尔指数份额与区域内的泰尔指数份额从明显高于趋于接近,区域间贡献率与区域内贡献率也从明显高于趋于相近。 可以得出,西安不同地区的农业经济发展水平差异在不断下降,这主要是因为区域之间积极的交流和合作,以及交通网络完善和农业生产要素的加大投入,使得区域农业经济差距缩小。

4 结论

本文以西安市新型城镇化与农业经济协调发展关系为研究对象,构建耦合模型评价新型城镇化与农业经济协调关系,并运用锡尔指数对西安市新型城镇化与农业经济发展水平的区域差异进行测度。 研究结果表明,西安市新型城镇化和农业经济的协调发展水平在不断提升,达到了中级协调阶段,新型城镇化和农业经济相互促进的作用开始显现。 新型城镇化水平的总体差异和不同区域之间的差异都在增加,且每个区域的新型城镇化水平之间的差异趋于扩大。 农业经济整体、区域内、区域间的差异均呈递减趋势,各区域发展水平在不断缩小。 区域间的差异对西安新型城镇化和农业经济的整体差异有较大影响,是西安市整体差异的主要来源。 未来通过加强区域间的合作与交流,改善交通状况,科学地划分各区域的产业发展,推动各区域的特色发展、协调发展和联动发展是缩小区域之间差距的关键。