中国城乡融合时空演化及驱动因素_罗婉璐.pdf

中国城乡融合时空演化及驱动因素罗婉璐1，王武林2,1*，林珍1，周伟健1(1.福州大学环境与安全工程学院，福州 350116；2.湖南师范大学旅游学院，长沙 410081)摘 要：城乡融合是指导中国城乡转型的全新思路，探究城乡融合的时空特征及驱动机制是突破农村发展不充分、城乡发展不平衡等现实困境的迫切需要。论文基于“基础动力结果”过程性框架，构建了城乡融合评价指标体系，利用改进熵值法评价模型、kernel密度估计和地理探测器模型，测度20002020年中国的城乡融合水平，探究城乡融合水平时空分异及其驱动因素异质性演变。结果表明：中国城乡融合水平整体较低，呈先降后升的“”型演变趋势，空间差异趋于缩小。以“胡焕庸线”为界，中国城乡融合水平呈现“东高西低”的空间格局；高值区中心极化特征突出，呈“带状”聚集趋势；中等水平区“集群化”特征有所减弱，且呈现由东部向中西部蔓延的趋势；低值区团簇于西部地区，其数量趋于减少。全国尺度城乡融合水平的核心因素为人口流动、经济发展水平、城乡收入差距和教育支持，潜力因素为产业结构优化和对外开放水平，投资成效和政府干预“阈值”效应显著；区域尺度城乡融合水平的核心因素空间异质性明显，2020年东部地区为经济发展水平、投资成效、政府干预等，中部地区为投资成效、对外开放水平、城乡收入差距等，西部地区为教育支持、政府干预、产业结构优化等；各驱动因素交互作用对城乡融合水平的影响程度远超单因素，交通通达性与其他社会经济因素的交互作用显著增强。中国城乡融合时空演化及机理研究可为乡村振兴以及城乡高质量发展提供理论依据。关 键 词：城乡融合；城乡关系；乡村振兴；地理探测器；中国城乡融合本质上是城乡关系转型的一个阶段1，指在城乡地域系统内，基于资源要素的自由流动与优化配置，推动城乡经济、人口、空间、社会和生态等多维融合，实现城乡居民生活质量和公共服务等值，从而形成城乡有机协调、功能互补、利益共享的复合系统2-5。梳理中国城乡关系及其政策演化发现(图1)，1949年以来，人民公社、城乡二元户籍等政策使城乡生产要素流动受到严格限制，城乡对立关系逐渐形成，计划经济体制得以巩固。改革开放以来，以联产承包责任制和社会主义市场经济体制为基础，中国工业化和城镇化迅速推进，偏向城市的发展模式逐渐形成，农村剩余劳动力不断流入城市，支撑城市优先发展，造成城乡产品“剪刀差”，城市和农村之间的互反关系日益凸显6，城乡差距不断扩大，城市环境污染、农村空心化、城乡土地配置失衡等问题已成常态7，城乡处于“以乡促城”的分治阶段。21世纪以来，为破除不合理的城乡二元结构，中国相继构建了城乡统筹、城乡一体化和城乡融合等新型城乡关系目标定位，城乡交通网及信息网不断完善，城乡要素双向流动以及产业互动开始显现，城乡居民的收入消费差距逐步缩小，城乡公共服务及基础设施的不均衡配置得以改善，城乡步入协调发展阶段。由于政策背景与地域差异，国外城乡关系演变第42卷 第4期2023年4月地 理 科 学 进 展Progress in GeographyVol.42,No.4Apr.2023收稿日期：2022-09-14；修订日期：2022-12-16。基金项目：福建省社会科学基金重点项目(FJ2021A003)；国家自然科学基金项目(41701118)。Foundation:Key Program ofSocial Science Foundation of Fujian Province,No.FJ2021A003;National Natural Science Foundation of China,No.41701118.第一作者简介：罗婉璐(1999)，女，福建尤溪人，硕士生，主要研究方向为区域经济、乡村地理。E-mail:*通信作者简介：王武林(1982)，男，湖南邵阳人，博士后，副教授，硕士生导师，主要研究方向为区域经济、交通地理。E-mail:引用格式：罗婉璐,王武林,林珍,等.中国城乡融合时空演化及驱动因素 J.地理科学进展,2023,42(4):629-643.Luo Wanlu,Wang Wulin,Lin Zhen,et al.Spatiotemporal evolution and driving factors of urban-rural integration in China.Progress in Geography,2023,42(4):629-643.DOI:10.18306/dlkxjz.2023.04.002629-643页地理科学进展第42卷呈现“城乡关联发展城乡二元结构城乡互动协调”的“合分合”过程8，对城乡关系的研究形成了“城市偏向”“乡村偏向”“城乡均衡发展”3类理论观点8，多以“城乡发展”“城乡互动”强调城市与农村之间的互动关系9，较少精准关注“城乡融合”；国外城乡融合发展评价的研究相对较少，评价方法侧重于定性视角，研究内容单一且深入，主要从城乡社会福利10、产业发展11、人口流动12、公共服务13等具体角度剖析。相较而言，国内城乡关系经历“城乡对立城乡分治城乡协调”的发展过程，其中城乡对立和城乡分治阶段强调以城带乡、以乡促城，而城乡协调阶段则坚持城乡互促发展观9，研究视角包含理论研究与实证分析，城乡融合发展理论构建尚处于深化和分化阶段14，涵盖城乡关系演进历程15、马克思城乡融合理论应用16、城乡融合发展阶段特征1、概念内涵17、机理阐释、现实困境及发展路径2-3、乡村土地利用转型18等。在城乡融合水平测度方面，构建多指标评价体系已成为主流方式，指标体系维度层的设定初步形成城乡“人口空间经济社会生态”所构成的子集或全集固定化注：根据参考文献9绘制。图1 中国城乡关系及政策演化Fig.1 Rural-urban relationship and policy evolution in China630第4期罗婉璐 等：中国城乡融合时空演化及驱动因素范式19-22，常见的评价方法包括数理计量模型22和耦合协调度模型23，权重确定的方法包括全局主成分分析法(GPCA)22、熵值法20、横纵向拉开档次法24等。鉴于区域之间城乡融合水平存在巨大的差异，各区域仍表现出差异化的发展模式25，主要通过kernel密度估计、泰尔指数、Dagum基尼系数等方法探究城乡融合时序演进及其区域差异，并借助ESDA22、LISA时间路径21和景观分析26等途径探讨城乡融合的时空演变特征。在城乡融合影响因素研判方面，研究方法以空间计量模型22、地理探测器20、多元线性回归模型26和门槛模型27等为主。在研究尺度方面，研究区域以全国、经济区(带)、城市群、省市为主，研究单元形成“省域、市域、县域、乡镇”等宏观中观微观尺度全覆盖，研究热点区域包括环首都地区19、长三角地区20、淮海经济区21、东北地区28等；时间上呈现“单一时间节点多维时间序列”的发展过程，但基于某一特定或若干时间截面数据探讨某一区域的城乡融合发展现状或动态演变的研究仍占多数。党的二十大报告提出全面推进乡村振兴，坚持城乡融合发展，畅通城乡要素流动，扎实推进共同富裕，强调了共同富裕与城乡融合的逻辑对接。共同富裕以城乡共富为核心要义29，通过城乡空间、资源和制度的融合激活城乡发展的内在动力30，即共同富裕是城乡融合的重要目标，城乡融合是共同富裕的现实路径31。在共同富裕的导向下，注重走高质量发展之路，着力推动城乡协调发展，缩小城乡收入差距，有助于实现城乡经济、社会、生态等多维“不同类但等值”重构32。总体来看，城乡融合是指导中国城乡转型的全新思路，探索城乡融合演变规律及其驱动机制已成为服务新时代国家战略的迫切需要。国内外对城乡融合的研究已有不同程度的探索，但仍有待改进之处：在时间尺度上，现有研究大多以某时间段内的若干年份截面数据粗略表示该时间段内城乡融合水平的动态变化，逐年测算以更精准地把握其时空变化规律的研究相对较少；在评价指标体系的构建上呈现多维化趋势，但维度层的设定存在同化现象，或仅以静态角度反映城乡融合发展的构成要素；在驱动机制上，现有研究对不同地区城乡融合驱动力的空间异质性与动态性的关注不足。鉴于此，本文基于动态性和异质性视角，构建城乡融合“过程性”评价指标体系，逐年测度并研究20002020年中国城乡融合水平及其时空演化特征，通过地理探测器揭示其驱动因素的空间异质性，以期为差异化推动中国城乡融合发展提供参考。1 指标构建与研究方法1.1 评价指标体系构建基于中国“城乡对立城乡分治城乡协调”的城乡发展阶段及政策演变，城市与乡村之间的平等互动关系成为必然诉求，乡村呈现“生产型消费型多功能型”转型态势33。中国城乡融合发展是在新型城乡关系目标定位构建的基础上，通过相应政策的制定引导城乡高质量发展。借鉴已有研究成果24,34，本文构建城乡融合“基础动力结果”过程性框架(图2)。城乡融合实现的基础是城乡人口、土地、资本、技术等生产要素的自由流动和产业部门的空间互动24，农村生产力和经济发展水平滞后是城乡对立格局的根源，乡村振兴等政策的有效落实进一步推动人才返乡、资金回流、产业对接以及智力回哺等3，即通过劳动力、资本、技术等要素反哺农村，提升农村生产效率和生活质量，扭转图2 城乡融合“基础动力结果”过程性框架Fig.2 The foundation-motivation-result process framework of urban-rural integration(URI)631地理科学进展第42卷农业弱质低效局面，缩小城市现代工业与农村传统农业2大部门生产率的差距。城乡融合的发展动力是交通信息网络完善和环境承载力提升，实现城乡要素的自由流动需要依托城乡交通和信息网络建设，且其流动的程度取决于环境承载能力34，基础设施完善及环境承载力提升能有效缓解城市发展空间受限、生态环境恶化等现实困境，为城乡要素自由流动和产业互动融合提供了通道。城乡融合的结果表现为城乡生活品质和公共服务的融合，强调在城乡地域系统共生语境下居民生活质量和公共服务水平的“不同类但等值”32，城乡居民生活品质包括城乡收入和消费2个方面，即缩小传统农业部门与现代工业部门的报酬率差距、城乡居民消费水平及消费结构性差异；城乡公共服务融合体现为城乡教育、医疗、社会保障等基本公共服务水平差异得到缓解，农村居民与城市居民共同享有各项社会福利。遵循全面性、代表性和科学性等原则，结合理论分析、频度统计与专家论证3种方法，本文从城乡融合发展的基础、动力和结果3个维度中选取26个指标，构建城乡融合水平指标体系(表1)，包括反映城乡整体发展水平的综合类指标、城乡融合成效的对比类指标及农村发展实际的动力类指标，该指标体系科学反映了城乡互动过程，在一定程度上揭示了城乡融合发展的内在机理。具体而言，要素流动及产业互动是城乡融合的基础条件，分别从城乡人口聚集、就业结构、空间扩张、土地配置、农业资金与技术保障、产业产值及生产效率等方面选取相应指标；交通信息网及环境承载力是城乡融合的发展动力，主要从城乡交通可达性、信息通达性、污染状况、生态条件等方面选取指标；城乡居民生活品质提升和公共服务水平差异缩小是城乡融合的结果，分别从城乡经济总量、整体及稳定收入、家庭与社会消费、文化教育、医疗资源、基础设施、社会保障等方面选取相应指标。1.2 驱动因素指标选取与处理城乡融合是资源禀赋、经济社会、区域政策等多因素综合作用的结果。通过文献梳理，从自然环境、产业经济、社会生活、政策偏向4个维度12个指标探测城乡融合的核心解释变量(图3)：(1)自然环境。地形条件制约土地的开发利用，从而约束地区农业发展和工业布局。选取地形起伏度(X1)19反映自然环境因素对城乡融合的影响。(2)产业经济。经济总量的提高和投资环境的改善能吸引各方资金投入，推动产业优化升级，加强城乡要素流动以促进城乡融合。选取人均GDP35、产业高度化27、人均固定资产投资35和对外开放程度22衡量经济发展水平(X2)、产业结构优化(X3)、投资成效(X4)和对外开放水平(X5)。(3)社会生活。完善交通和通信等基础设施能加快城乡信息互通和资源共享，进而提高城乡往来的密切程度。城乡居民收入差距的缩小体现了农村居民生活质量提高和城乡居民福利水平均等化趋势，是实现城乡融合发展的过程19。市场潜能、薪资高低以及信息便捷等城市优势推动农村剩余劳动力向城市转移，通过资本回流、社会文化外溢反哺于农村，即人口融合的外部效益推动城乡经济社会各方面融合36。选用路网密度35、城乡居民人均可支配收入比27、劳动力转移自由度37和人均邮电业务总量38表示交通通达性(X6)、城乡收入差距(X7)、人口流动(X8)和信息互联(X9)。(4)政策偏向。政府引导机制对城乡融合具有推动作用，如新型城镇化和乡村振兴等政策有助于充分发挥城市对农村的带动作用。地方财政支出和经费投入的倾向性直接影响特定领域的发展，如农业资金保障、教育投入等。以地方财政支出占GDP比重27、财政农林水务支出比重27、教育经费投入占GDP比率27来衡量城乡融合政府干预(X10)、农业保障(X11)和教育支持(X12)。利用地理探测器定量识别全国和区域尺度城乡融合水平空间分异的核心驱动因素及其交互作用。鉴于地理探测器的应用前提为“自变量属于类型量”，借助ArcGIS 10.5软件运用Jenks自然断裂分级法对各指标具体数值进行空间离散化处理，X1以中国DEM数据为基础，根据高程信息进行重分类，分为7个等级，X2X12以区域统计数据为基础，按照行政区域进行赋值，分为5个等级。设置网格大小为50 km50 km，进行等间距格点化处理，匹配每个格点的城乡融合水平和12个驱动因素的等级类型，分别作为地理探测器识别的因变量Y和自变量X。1.3 数据来源本文以中国31个省份(不包含港澳台数据)为研究单元，研究时段为20002020年，涉及的主要数据包括上述年份中国的DEM数据和经济社会统计数据。用于测算地形起伏度的DEM数据来自中国科学院地理科学与资源研究所的资源环境科学632第4期罗婉璐 等：中国城乡融合时空演化及驱动因素与 数 据 中 心(https:/ 中国统计年鉴 中国农村统计年鉴 中国城乡建设统计年鉴 中国卫生健康统计年鉴 中国教育统计年鉴 及各省区市统计年鉴，少量缺失数据利用线性插值法填补。1.4 研究方法1.4.1 改进熵值法综合评价中权重的确定主要包含主观赋值、客观赋值和主客观相结合3种方法。主观赋值与主客观相结合的方法都不同程度依赖于主观判断，导致结果的可信度降低。熵值法是运用信息熵原理评价研究对象的一种客观赋值法，但其仅适用于单一时间点的截面数据，无法实现三维立体数据的有效处理。为此，构建加入时间变量的改进熵值法评价模型39，运用该评价模型能够实现不同年份城乡融合水平的比较，主要步骤如下：对所选指标进行标准化处理；确定指标比重、熵值和信息效用值，表1 城乡融合水平指标体系Tab.1 Evaluation indicator system of URI level目标城乡融合水平一级指标基础动力结果二级指标人口融合土地流动资金技术产业互动交通信息网环境承载力收入消费水平公共服务水平三级指标A1人口城镇化率(%)A2非农与农业就业比(%)A3城乡就业反差系数(%)A4土地城镇化率(%)A5城乡土地配置(%)A6科技占财政支出比(%)A7农业机械化水平(万kW/103hm2)A8农林水务占财政支出比(%)A9非农产值与农业产值比(%)A10二元生产效率比(%)B11交通网密度(km/km2)B12互联网普及率(%)B13每千公顷化肥施用量(万t/103hm2)B14建成区绿化覆盖率(%)B15每万人拥有公共厕所数(个/万人)C16地均GDP(元/km2)C17城乡居民人均收入比(%)C18城乡居民人均工资性收入比(%)C19城乡居民家庭人均消费比(%)C20城乡居民人均社会消费品零售额(万元/人)C21城乡基础教育师生比之比(%)C22城乡人均拥有公共图书馆藏量(册/人)C23城乡每千人拥有医院卫生院床位数之比(%)C24城乡每千人拥有卫生技术人员数比(%)C25城乡人均用电量比(%)C26城乡居民养老保险覆盖率(%)指标计算城镇人口/总人口第二、三产业从业人员数/第一产业从业人员数城镇居民就业比重-农村居民就业比重建成区面积/土地总面积农作物播种面积/建成区面积科技支出/财政总支出农业机械总动力/耕地灌溉面积农林水务支出/财政总支出第二、三产业增加值/第一产业增加值(第一产业增加值/第一产业从业人员数)/(第二、三产业增加值/第二、三产业从业人员数)(公路运营里程+铁路运营里程)/土地总面积互联网上网人数/总人口化肥使用量/耕地灌溉面积建成区绿化面积/建成区面积公共厕所数/万人口数GDP/土地总面积城镇居民家庭人均可支配收入/农村居民家庭人均可支配收入城镇居民人均工资性收入/农村居民人均工资性收入城市家庭人均消费/农村家庭人均消费社会消费品零售额/总人口(城镇基础教育教师数/学生数)/(农村基础教育教师数/学生数)公共图书馆藏量/总人口城镇每千人拥有医院卫生院床位数/农村每千人拥有医院卫生院床位数城镇每千人拥有卫生技术人员数/农村每千人拥有卫生技术人员数城镇人均用电量/农村人均用电量(城乡居民基本养老保险投保人数+城镇职工基本养老保险人数)/总人口类型综合对比对比综合动力综合动力动力对比对比综合综合动力综合综合综合对比对比对比综合对比综合对比对比对比综合效应+-+-+-+-+-+注：指标效应为正表示数值越大则城乡融合水平越高，指标效应为负表示数值越大则城乡融合水平越低。633地理科学进展第42卷继而获得指标权重；依据指标权重计算全国及31个省份的城乡融合水平综合得分。1.4.2 kernel密度估计kernel密度估计属于非参数估计，通过探究研究对象分布曲线的位置、形状、延展性等特征，直观揭示其动态演变趋势和区域差异。通过不同时期城乡融合水平kernel密度函数图，可视化展示其动态演进过程和绝对差异，具体公式如下：f()x=1nhi=1nK|xi-xh(1)K()t=12e-t22(2)式中：f()x为随机变量x的密度函数，n为样本总数，xi为样本观测值，h为带宽；K()t为核函数，是一种加权函数或平滑转换函数，本文采用高斯核函数。1.4.3 地理探测器地理探测器是探测空间分异性以及揭示驱动力的统计学方法40。通过地理探测器中因子探测和交互探测模块的运用，甄别驱动全国尺度和区域尺度 城乡融合水平空间分异的核心因素。探测模型为：q=1-1N2k=1LNkk2(3)式中：q为探测因素X对城乡融合水平时空差异的作用强度值，取值范围为0,1，q值越大表示因子X对Y的影响作用越显著；L为因素X的分层总数，k是分层数(k=1，2，L)，N为省区市总数量，Nk表示分层k上的省区市数量，k2和2分别为分层k和全国的城乡融合水平的方差。2 中国城乡融合水平时空分异识别2.1 总体变化特征据三大地带划分法将中国分为东、中、西部地区，20002020年各地区城乡融合水平均值呈“东部全国平均中部西部”顺序(图4)，全国尺度城乡融合水平均值的分布范围为0.193,0.380，城乡融合水平整体较低，呈现“东部中部西部”阶梯 东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南，中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南，西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、西藏。图3 中国城乡融合水平核心解释变量Fig.3 Core explanatory variables of the URI level in China634第4期罗婉璐 等：中国城乡融合时空演化及驱动因素式递减的地区分异格局。从演变趋势看，20002020年中国城乡融合水平均值以2002年为拐点呈先降后升的“”型变化趋势，整体上呈现出明显的增长趋势。2002年来，在城乡统筹(20022005年)、新农村建设(20052012 年)、城乡一体化(20122017年)、城乡融合(20172020年)等相关政策的落实下，城乡要素双向流动不断加快，城乡融合水平由“量变”向“质变”发展，推动城乡“互促”发展。利用kernel密度估计揭示中国城乡融合水平及各省(区、市)空间差距的动态演变趋势(图5)。从分布位置看，研究期内分布曲线的中心线总体上随时间向右迁移，各年曲线均存在右偏分布特征，进一步反映中国城乡融合水平不断提升，且高值集聚分布明显。从分布形态看，主峰高度震荡上升，且宽度波动缩小，表明中国城乡融合水平的离散程度呈下降趋势，空间差异趋于缩小。从波峰数量看，曲线总体经历由“一主锋，多次锋”向“单峰”转变的过程，说明研究时段的前期存在梯度效应和分化态势，而后期中国城乡融合水平分化现象有所减弱。2.2 时空格局演化特征基于 Jenks 自然断裂法，分别将 2000、2007、2013、2020年中国城乡融合水平分为低水平区、次低水平区、中等水平区，次高水平区和高水平区5个等级(图6)，以“胡焕庸线”为界，中国城乡融合水平呈现“东高西低”的空间格局，表现出“东部稳步增长、中西部逐步崛起”的特征，其具体演化特征为：(1)中高值区持续增加，高值区中心极化特征突出，呈“带状”聚集趋势；中等水平区“集群化”特征有所减弱，呈现由东部向中西部蔓延的趋势。具体而言，2000年，城乡融合高水平区仅有上海，次高水平区为北京、江苏和内蒙古，总体呈零星分布，中等水平区主要分布在天津、黑龙江、吉林、辽宁、浙江、福建、安徽、江西等 11 个中部和东部的省份。2007年，高水平区包括北京和上海，以北京和上海为中心呈现空间极化态势；次高水平区包含天津、浙江、江苏、黑龙江和吉林5个省份；中等水平区集群化分布于内蒙古、河北、山东、河南、湖南、湖北、广东等13个省份。2013年，北京、上海仍为高水平区，次高水平区为黑龙江、天津、山东、江苏、浙江5个省份；中等水平区“集群化”特征最为明显，包括山西、陕西、重庆等14个省份。2020年，高水平区包括北京、上海、天津、浙江和江苏5个省份；次高水平区包括广东、福建、安徽、湖北、重庆、黑龙江6个省份；中等水平区趋于分散，其范围进一步向四川、贵州等中西部地区扩大。图4 中国及三大地区城乡融合发展水平均值变化Fig.4 Changes in the average level of URI in China and its three regions图5 中国城乡融合水平分布动态Fig.5 Distribution dynamic of the URI level in China635地理科学进展第42卷(2)低值区趋于减少，团簇于西部地区。具体而言，2000年，低水平区为青海、甘肃、陕西、湖北、四川5个省份，次低水平区包括新疆、西藏、山西、河北、重庆、贵州等11个省份；2007年，低水平区仅有青海、甘肃、重庆3个省份，次低水平包括西藏、云南、四川、广西等8个省份；2013年，低水平和次低水平区总体上集中在西部地区，较2007年无显著变化；2020年，低水平和次低水平区包括新疆、西藏、青海、甘肃、四川等10个省份，较2000年减少了6个，城乡融合发展态势向好。3 中国城乡融合水平驱动因素探测3.1 全国尺度为探究全国尺度城乡融合水平产生异质性的核心因素变化，对2000、2005、2010、2015、2020年各驱动因素进行探测，对比历年q值排序前5位因素可知(表2)，人口流动(X8)、经济发展水平(X2)、城乡收入差距(X7)和教育支持(X12)的q值排序至少在4个年份中位居前5名，表明这4个变量为驱动全国城乡融合水平空间分异的核心因素。从核心因素的q值演化看，人口流动(X8)的q值历年稳定在0.5以上，均处于前2位，对全国城乡融合水平空间分异具有极强的解释力，这是由于农村人口向城市聚集，一方面推动城市空间扩张、提升城市经济产出，另一方面促使农村资源空间优裕、提高农村生产率，故有力解释城乡空间与经济的融合，但劳动力转移产生的资源消耗和环境污染等问题需予以重视；经济发展水平(X2)q值由2000年的0.494上升为2010年的0.588，而后持续下降至2020年的0.480，其原因是城乡经济逐步追求高质量发展，城乡融合的目标转变为“经济社会生态”多注：本图基于自然资源部标准地图服务系统网站下载的审图号为GS(2022)4309号的标准地图绘制，底图无修改。图6 中国城乡融合水平时空格局演变Fig.6 Spatiotemporal pattern evolution of URI level in China636第4期罗婉璐 等：中国城乡融合时空演化及驱动因素维度均衡发展，故经济因素的空间解释力有所下降；城乡收入差距(X7)的q值由2000年的0.668下降至2020年的0.398，对中国城乡融合水平的影响程度下降；教育支持(X12)q值从2000年的0.192持续升至2015年的0.789，而后略降为2020年的0.561，总体呈波动增大趋势，表明教育投入对城乡融合水平的影响程度显著增强，通过积累人力资本提高个体生产和配置能力，有效缓解城乡收入分配差距，但其驱动城乡融合水平的长期效应仍有待激发，需警惕城乡教育失衡导致农村人力资源枯竭。研究期内产业结构优化(X3)和对外开放水平(X5)q值均波动上升，2020年分别处于第2位、第5位，表明这2个因素影响未来全国城乡融合水平的潜力较大；投资成效(X4)和政府干预(X10)q值均呈先增后减的“倒U”型趋势，说明固定资产投资和政府财政支出增加到某一临界点后，对城乡融合水平的影响程度不升反降；各驱动因素 q 值的标准差由2000年的0.189波动降至2020年的0.147，表明各因素驱动城乡融合水平的力度差距呈现缩小态势，即城乡融合水平空间分异的核心因素趋向多元，未来对中国城乡融合发展的优化探索需注重多维视角。3.2 区域尺度不同区域社会经济条件和自然资源禀赋的差异性，驱动城乡融合水平的核心因素存在空间异质性。为进一步揭示区域尺度城乡融合水平驱动因素的异质性及其演变，运用因子探测分别得出各驱动因素在不同时间节点上对东、中、西部地区城乡融合水平的解释力q值，q值越大的探测因素对城乡融合水平的影响作用越大(表3)。从东部地区来看，2000年影响较大的核心因素为对外开放水平(X5)、投资成效(X4)、城乡收入差距(X7)、农业保障(X11)、经济发展水平(X2)及人口流动(X8)等；2020年为经济发展水平(X2)、投资成效(X4)、政府干预(X10)、城乡收入差距(X7)及信息互联(X9)等，表明21世纪初东部地区城乡融合水平长期由对外开放、投资、经济社会发展以及人口流动等较多因素驱动，到2020年时投资、政府行为等驱动效应更为凸显。20002020年，产业结构优化(X3)、政府干预(X10)、经济发展水平(X2)、投资成效(X4)及城乡收入差距(X7)等因素q值获得不同程度的增长，表明这些因素对东部地区城乡融合水平的影响程度增强；农业保障(X11)、教育支持(X12)、对外开放水平(X5)、人口流动(X8)及交通通达性(X6)等因素q值出现不同程度的下降，表明这些因素的作用下降。从中部地区来看，2000年影响较大的核心因素为投资成效(X4)、人口流动(X8)、城乡收入差距(X7)、信息互联(X9)及产业结构优化(X3)等；2020年影响较大的驱动因素为投资成效(X4)、对外开放水平(X5)、城乡收入差距(X7)、产业结构优化(X3)及交通通达性(X6)等。20002020年，对外开放水平(X5)、教育支持(X12)、政府干预(X10)及地形起伏度(X1)等因素q值获得不同程度的增长，表明这些因素对中部地区城乡融合水平的影响程度增强；信息互联(X9)、人口流动(X8)、农业保障(X11)、产业结构优化(X3)及城乡收入表2 全国尺度因子探测结果Tab.2 Factor detection results at the national scale代码X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12探测因子地形起伏度经济发展水平产业结构优化投资成效对外开放水平交通通达性城乡收入差距人口流动信息互联政府干预农业保障教育支持2000年q0.154*0.494*0.260*0.116*0.328*0.016*0.668*0.505*0.146*0.077*0.251*0.192*排序8351041212911672005年q0.412*0.548*0.385*0.514*0.475*0.094*0.607*0.745*0.427*0.477*0.230*0.594*排序9410571221861132010年q0.439*0.588*0.320*0.398*0.164*0.153*0.770*0.700*0.237*0.458*0.114*0.628*排序6487101112951232015年q0.551*0.485*0.142*0.176*0.295*0.279*0.612*0.762*0.313*0.679*0.587*0.789*排序6712119104283512020年q0.255*0.480*0.584*0.151*0.459*0.199*0.398*0.590*0.349*0.248*0.305*0.561*排序942125116171083注：*、*分别表示通过0.01、0.05的显著性水平检验。下同。637地理科学进展第42卷差距(X7)等因素q值出现不同程度的下降，表明这些因素的作用下降。从西部地区来看，2000年影响较大的核心因素为城乡收入差距(X7)、经济发展水平(X2)、农业保障(X11)、人口流动(X8)及对外开放水平(X5)等；2020年影响较大的驱动因素为教育支持(X12)、政府干预(X10)、产业结构优化(X3)、人口流动(X8)及投资成效(X4)等。20002020 年，政府干预(X10)、教育支持(X12)、投资成效(X4)及产业结构优化(X3)等因素q值获得不同程度的增长，表明这些因素对西部地区城乡融合水平的影响程度增强；城乡收入差距(X7)、经济发展水平(X2)、对外开放水平(X5)、信息互联(X9)及农业保障(X11)等因素q值出现不同程度的下降，表明这些因素的作用下降。3.3 交互探测为探究各因素间交互作用对全国城乡融合水平的解释力强弱，对20002020年12个驱动因素进行交互探测(图7)，任意2个因素之间的交互作用结果均呈现双因子增强或非线性增强，即双因子交互作用的驱动强度均大于单因素，表明全国城乡融合水平空间分异是多个驱动因素共同作用的结果。20002020年，交互作用对全国城乡融合水平影响最强的2个因素分别是：交通通达性人口流动(2000年，q=0.931)、交通通达性人口流动(2005年，q=0.951)、经济发展水平城乡收入差距(2010年，q=0.933)、投资成效人口流动(2015 年，q=0.968)、交通通达性人口流动(2020年，q=0.898)，其中交通通达性(X6)和人口流动(X8)交互作用在2000、2005、2020年3个年份中均最强，说明这2个因素对全国城乡融合水平的交互解释力度最强，构建交通基础设施和人口双向流动的“双重”发展策略有助于提升中国城乡融合水平。经济发展水平(X2)、人口流动(X8)和教育支持(X12)与其他因素的交互作用显著增强，历年 q 值范围分别为0.571，0.939、0.618，0.968、0.514，0.897，说明这3个因素大大增强了其他指标对全国城乡融合水平的影响，这与其单因素解释力较强具有一定的耦合性。2020年，地形起伏度(X1)和交通通达性(X6)单因素作用的q值较小，分别为0.255和0.199，但与其他各因素的交互作用显著增强，例如地形起伏度(X1)与经济发展水平(X2)、产业结构优化(X3)、人口流动(X8)、教育支持(X12)的交互解释力度均超过0.65，交通通达性(X6)与对外开放水平(X5)、人口流动(X8)、教育支持(X12)交互后的驱动作用均在0.75以上。整体而言，自然环境和基础设施建设是城乡融合水平的基础因素，需要借助经济产业与人力资本等力量共同实现城乡融合高质量发展。4 结论、讨论及建议4.1 结论与讨论本文基于城乡融合“基础动力结果”过程性框架重构城乡融合水平指标体系，运用改进熵值法评价模型综合测算20002020年中国各省(区、市)城乡融合水平，通过kernel密度估计和地理探测器探究城乡融合水平时空格局演变及其驱动力异表3 区域尺度因子探测结果Tab.3 Factors detection results at the regional scale代码X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12探测因子地形起伏度经济发展水平产业结构优化投资成效对外开放水平交通通达性城乡收入差距人口流动信息互联政府干预农业保障教育支持东部2000年0.033*0.525*0.221*0.618*0.665*0.496*0.568*0.524*0.478*0.426*0.540*0.467*2020年0.052*0.751*0.428*0.735*0.406*0.444*0.585*0.408*0.453*0.691*0.090*0.222*中部2000年0.306*0.561*0.796*0.993*0.443*0.577*0.921*0.990*0.833*0.346*0.678*0.314*2020年0.382*0.535*0.607*0.854*0.785*0.573*0.722*0.364*0.287*0.535*0.349*0.492*西部2000年0.202*0.906*0.674*0.573*0.817*0.432*0.920*0.870*0.665*0.363*0.873*0.418*2020年0.131*0.421*0.775*0.709*0.400*0.367*0.099*0.766*0.384*0.848*0.654*0.948*638第4期罗婉璐 等：中国城乡融合时空演化及驱动因素质性特征，主要结论如下：(1)20002020年中国城乡融合水平呈先降后升的“”型演变特征，整体水平较低，形成“东中西”阶梯式递减的地区分异格局，各省(区、市)城乡融合水平的绝对差异趋于缩小，“分化”现象有所减弱。(2)从数量结构看，城乡融合水平低值区趋于减少，中高值区持续增加。从空间结构看，以“胡焕庸线”为界的中国城乡融合水平呈现明显的“东高西低”格局，高值区呈现以北京和上海为中心的空间极化特征，由“零星”分布向长江流域和东南沿海“带状”格局演进；中等水平区“集群化”特征有所减弱，呈现东部向中西部蔓延的趋势；低值区集中分布于西部地区，且其“空间锁定”现象被逐步打破。(3)从全国尺度看，城乡融合水平空间分异的核心因素为人口流动、经济发展水平、城乡收入差距和教育支持；潜力因素为产业结构优化和对外开放水平；投资成效和政府干预存在显著的“阈值”效应；各因素对城乡融合水平影响程度的差距波动缩小，即城乡融合水平的核心因素趋向多元。从区域图7 中国城乡融合水平驱动因素交互探测结果Fig.7 Interaction detection results of driving factors of URI level in China639地理科学进展第42卷尺度看，东部、中部和西部地区城乡融合水平的核心因素空间异质性明显，2020年东部地区为经济发展水平、投资成效、政府干预等，中部地区为投资成效、对外开放水平、城乡收入差距等，西部地区为教育支持、政府干预、产业结构优化等。从交互探测看，双因子交互作用结果为双因子增强或非线性增强；交通通达性和人口流动的交互解释力度最强；经济发展水平、人口流动和教育支持等影响程度较大的因素与其他因素的交互作用显著增强；地形起伏度和交通通达性单因素驱动作用不明显，但与其他因素交互作用显著增强。本文测度了中国省域城乡融合水平，探究其时空格局和驱动因素异质性变化，在一定程度上为城