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　　摘要：工业化、城镇化、信息化与农业现代化(简称“四化”)是促进城乡统筹和区域发展的现实需要与战略导向。本文着力构建综合评价指标体系以揭示我国地级区域四化协调发展的空间格局，借助空间计量经济模型探讨四化协调发展的影响因素，结合相关分析探讨四化协调指数与区域发展主要指标的关联关系，建立识别方法开展基于四化发展状态的问题区域识别研究。结果表明：四化各自发展水平、综合指数、耦合度、协调度均存在明显的空间差异；四化协调发展水平越高，区域经济发展水平和农村发展水平越高，而城乡居民的收入差距和消费差距越低；社会经济、交通区位及自然地理类要素对四化协调状况有不同程度的影响，尤以农业和农村的社会投资、财政投入及金融支持，以及大中型企业发展、道路基础设施建设、居民消费等因素对四化协调发展的影响更为稳健而积极；识别出四化发展存在若干问题的7类计145个地市，主要分布在中部传统农区、西南山地丘陵区和青藏高原区。在城乡转型发展新时期，推进四化协调发展既需要共性制度创新，还需要针对问题区域及其区域问题研制区域政策，有必要继续加大对农业农村的社会投资、财政投入与金融扶持力度，积极扩大内需，优化外向型经济发展战略，提升城镇投资和教育投资的效率。

　　关键词：工业化；信息化；城镇化；农业现代化；“四化”协调；空间格局；影响因素；问题区域

　　1、引言

　　农村剩余劳动力从农业部门转移到工业等非农产业部门、从乡村地区转移到城镇地域，是消除工农差异和城乡差异，实现传统农业社会向现代工业社会甚至后工业社会转型的重要途径。在这一以人口转移为主导的复杂过程中，有4个方面尤其值得重视：①农村劳动力向工业等非农产业部门转移，这是工业发展的前提和表征，是工业化的重要方面；②农村劳动力及其家庭成员由农村向城镇转移，这是城镇发展的重要表征，是城镇化的重要方面；③农业生产方式逐渐升级，农业劳动生产率不断提升，农产品有效供给能力不断增强，这是农业现代化的重要内涵；④随着工业化水平的不断提升，新的信息技术不断应用到生产、生活中，该过程即为信息化。事实证明，工业化、城镇化、农业现代化和信息化(简称“四化”)已成为国民经济发展和社会转型的推动力和指示器。

　　当前，中国GDP总量已跃居全球第二，但是农业现代化发展水平不高、工业化实力不强、城镇化发展滞后且资源环境负效严重的问题较为突出，亟需转变经济增长方式，提高效率、提升质量。这势必需要以发展观念转变、发展政策创新作为支撑。十七届五中全会提出了“在工业化、城镇化深入发展中同步推进农业现代化”的重大战略要求和历史任务(简称“三化同步”)，十八大进一步提出“推动信息化和工业化深度融合、工业化和城镇化良性互动、城镇化和农业现代化相互协调，促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展”(简称“四化同步”)，为新时期的区域发展提出了新的要求。系统分析四化发展状态、耦合协调特征、主要影响因素，可为国家和区域发展决策提供科学参考。

　　学术界已重点开展了国家或省区层面工业化、信息化、城镇化、农业现代化的专门评估，或两两之间互动关系的理论探讨及定量分析。借助单一指标或构建指标体系评价“化”的状态、采用时间序列分析方法探寻各“化”间的因果互动关系、结合耦合协调模型分析其同步性是常用的切入点。这些研究对于整体把握全国或省区层面的问题具有指导意义。但是，中国幅员广阔，自然地理背景、经济发展水平存在明显的地区差异。仅从整体层面分析评价四化发展，难以揭示格局特征，从而难以深刻认识中国在四化进程中的区域问题。并且，现有研究缺乏对四化协调发展水平与区域发展状态的对应关系分析，对四化发展水平的影响因素分析也相对薄弱，有必要在研究尺度、机理分析方面进行更多探索。地市尺度是开展区域研究、推进四化发展的重要单元。本文试图基于地理学的学科视角与模型方法，利用全国地级行政单元的数据资料，构建指标体系，评价地级单元工业化、城镇化、信息化、农业现代化的发展水平，建立耦合度模型、协调度模型探讨其同步性，借助ArcGIS空间分析工具揭示其空间差异性，并结合空间计量经济分析方法探索四化协调发展的影响因素，建立评判法则识别问题区域，以期增进对当前我国四化协调发展格局、机理与问题的认识。

　　2、数据与方法

　　2.1数据来源

　　本文所需社会经济数据主要来自《中国城市统计年鉴》(2010年)和《中国区域经济统计年鉴》(2010年)。北京、天津、上海、重庆的数据为各直辖市的汇总数据，不细化到区县；海南省的地市数据仅涵盖海口和三亚。极少数地市的个别指标缺失，采用相关省市统计年鉴数据补齐或相邻年份数据插值获得。地理信息基础数据来自中国科学院资源环境科学数据中心。共得到332个地级行政单元的数据资料，基本覆盖我国地级行政区域，具有较强的代表性。

　　2.2分析方法

　　2.2.1四化发展水平测度遵循全面性、主导性、科学性、可比性、可获得性等原则，选取适宜指标，构建工业化发展指数G(g)、信息化发展指数X(x)、城镇化发展指数C(c)、农业现代化发展指数N(n)，进行四化发展水平测度：G(g)=Σi=1mαigi';X(x)=Σj=1mβjxj';C(c)=Σk=1mγkck';N(n)=Σl=1mδlnl'(1)式中：αi、βj、γk、δl表示权重，各指标权重由基于多专家决策的层次分析法计算得出；g'i、xj'、ck'、nl'表示描述工业化、信息化、城镇化、农业现代化特征的指标，是所得初始数据按照极差标准化进行标准化后的无量纲值。

　　关于指标体系构建，具体为：①选取工业产出比重、工业就业比重、工业劳动生产率、工业产值利润率4项指标，从产出、就业、劳动生产率、效益的综合角度进行工业化发展水平综合评价；②选取邮电业务水平、固定电话普及度、移动电话普及度、互联宽带普及度等4项指标，侧面反映信息化发展水平；③选取人口城镇化率、就业城镇化率、人均消费指数和医卫人员密度，从户籍和就业的城乡分布、社会消费、医疗卫生事业发展等方面刻画城镇化发展指数；④选取农业劳均经济产出、农业劳均主要农产品产量、农业机械化程度、农业灌溉指数等指标，测度农业现代化发展水平。进一步，将工业化发展指数、信息化发展指数、城镇化发展指数、农业现代化发展指数进行等权加总，即可得到四化综合发展指数：T=14[G(g)+X(x)+C(c)+N(n)](2)

　　2.2.2四化发展的耦合度测度耦合原为物理学概念，是指两个或两个以上系统通过各种相互作用而彼此影响的现象。耦合度则是用来反映各系统之间相互作用、彼此影响的强度。学界通常借鉴物理学中的容量耦合系数模型推广得到两个或多个系统(或要素)相互作用耦合度模型，即由Cn=ìí.üyt(u)1,u2,...umΠ(u)i+uj1n(其中，ui(i=1,2,3,...,m)是各子系统综合评价函数)推演得到工业化、信息化、城镇化和农业现代化相互作用耦合度模型：C=ìüytG(g)×X(x)×C(c)×N(n)[G(g)+X(x)+C(c)+N(n)](3)该模型较为简练，且具有明显的物理学意义。但其不足在于，当计算多个系统的耦合度时，如果其中一个系统的函数值为0，则不论其余系统的函数值为多少，耦合度均为0，这不符合社会经济系统现实情况。此外，该方法计算出来的耦合度数值分布区间较窄，缺乏层次性。因而，本文尝试采用统计学意义上的变异系数，推演一个与之大致相近但能克服上述问题的函数。具体地，根据耦合度的概念及耦合机制，G(g)、X(x)、C(c)及N(n)四者之间的离散程度即变异系数Cv应越小越好：Cv=[G(g)-A]2+[X(x)-A]2+[C(c)-A]2+[N(n)-A]24A(4)式中：A=(G(g)+X(x)+C(c)+N(n))4。将Cv的算式进一步演算，可得：Cv=3-8×[(G(g)×X(x)+(G(g)×C(c)+(G(g)×N(n)+X(x)×C(c)+X(x)×N(n)+C(c)×N(n)][G(g)+X(x)+C(c)+N(n)]2(5)而使Cv越小的充要条件是：C'=8×[(G(g)×X(x)+(G(g)×C(c)+(G(g)×N(n)+X(x)×C(c)+X(x)×N(n)+C(c)×N(n)][G(g)+X(x)+C(c)+N(n)]2(6)越大越好。通常，0≤Cv≤1，而2≤C'≤3。由此，构建如下函数：C''=8×[(G(g)×X(x)+(G(g)×C(c)+(G(g)×N(n)+X(x)×C(c)+X(x)×N(n)+C(c)×N(n)][G(g)+X(x)+C(c)+N(n)]2-2(7)该函数值介于[0，1]，且其值越大，四个函数间的离散程度越小，耦合程度越高。进一步，可将该函数简化为：C'''=2-4×[G(g)]2+X(x)2+C(c)2+N(n)2[G(g)+X(x)+C(c)+N(n)]2(8)进一步，为使函数值亦即耦合度更具有层次性，给出四化同步发展耦合度测算模型：C=2-4×[G(g)]2+X(x)2+C(c)2+N(n)2[G(g)+X(x)+C(c)+N(n)]2(9)该函数的数值同样介于[0，1]，且其值越大，四个函数间的离散程度越小，耦合程度越高。可较好反映工业化、信息化、城镇化与农业现代化发展水平的耦合程度，并可有效避免当部分指标数值为0时的测度难题。当G(g)、X(x)、C(c)、N(n)为非0的相等数值时，C=1，四化之间的耦合度最高；当四者全为1时，系统达到良性共振耦合；当C=0时，四化之间处于完全无关状态。

　　2.2.3四化发展的协调度测度不论前述式(3)还是式(9)，其所表征的耦合度模型只能反映耦合作用程度的强弱，无法反映协调发展水平的高低。因此，引入协调度模型，既考虑四化间相互作用的强度，又关注四化的各自发展水平，以便更好的评判四化交互耦合的协调程度，其计算公式如下：D=C×T(10)式中：C为耦合度；T为四化综合发展指数，由G(g)、X(x)、C(c)、N(n)等权加总获得(式2)。通常，可将协调度D分为以下10种类型：极度失调[0~0.100]、严重失调(0.100~0.200]、中度失调(0.200~0.300]、轻度失调(0.300~0.400]、濒临失调(0.400~0.500]、勉强协调(0.500~0.600]、初级协调(0.600~0.700]、中级协调(0.700~0.800]、良好协调(0.800~0.900]、优质协调(0.900~1.000]。

　　2.2.4四化协调发展的影响因素分析采用多元回归模型探寻四化协调指数的影响因素，且鉴于变量可能具有空间关联性，即空间分布的非独立性，还采用了空间计量经济模型进行比较分析。空间自相关统计分析和空间计量经济分析主要借助ArcGIS和GeoDA软件实现。结合区域社会经济系统运行特征、数据可获得性，重点考察以下变量对四化协调指数的影响：①社会经济因素。投资是区域经济发展的关键要素，选取城镇人均固定资产投资(元/人)、农村人均固定资产投资(元/人)反映城乡投资强度对四化协调指数的影响；财政支出是提供基本公共服务、推进四化协调发展的重要方面，选取地方财政人均教育支出(元/人)、地方财政人均农林水利支出(元/人)反映地方财政投入对四化协调指数的影响；在金融方面，选取农村人均农业贷款额(元/人)反映农业金融支持对于助推农业现代化发展及四化协调指数的影响；在市场化方面，选取大中型企业产值比重(%)、经济外因素向度(进出口总额占GDP的比重，%)反映企业主体特征、外向型经济发展水平对四化协调指数的影响；在消费方面，选取人均社会消费品零售额(元/人)反映消费水平对四化协调指数的影响。②交通区位因素。选取公路密度(km/km2)作为反映经济地理区位及基础设施建设水平的指标，分析其对四化协调指数的影响。③自然地理因素。自然地理格局可能对区域发展、四化协调产生影响，由此选取平均气温(oC)、年均降水(mm)、植被指数、平均高程(m)、地形起伏度作为反映生态适宜性的主要指标，探寻其对四化协调发展的影响。前4个自变量基于公里格网数据直接提取地级区域的均值，地形起伏度的计算方法则参见文献。

　　3、结果与分析

　　3.1四化发展水平综合测度