, 陈明星, 陈玉福, 叶尔肯·吾扎提中国科学院地理科学与资源研究所 中国科学院区域可持续发展与模拟重点实验室,北京 100101
China's new-type urbanization and investment demand prediction analysis, 2015-2030
SUNDongqi, CHENMingxing CHEN Yufu, YEERKENWuzhati通讯作者:
收稿日期:2015-05-20
修回日期:2016-02-26
网络出版日期:2016-06-30
版权声明:2016《地理学报》编辑部本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
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1 引言
城镇化是农村人口向城市（镇）转移、集中并由此引起的产业—就业结构非农化等一系列制度变迁的过程[1]。改革开放30年以来,中国保持了持续快速的城镇化进程[2],一直以来也受到了不同学科的****及社会各界的广泛关注[3-6]。国内外对城镇化进行了大量而深入的研究。主要从理论和实证研究两大方面展开：① 理论研究。城镇化研究的理论来源主要是人口迁移的相关理论。影响较大的有拉文斯坦的推拉理论[7]、舒尔茨的人口迁移理论[8]、托达罗的城乡人口迁移理论[9]、刘易斯的二元经济发展模式[10]、利普顿的城市偏向理论[11]等。这些理论虽各抒己见,但都保持了农村人口向城镇集聚为城镇化的主要观点。不同的是,有些理论的主要观点却有乐观与悲观之分。如刘易斯认为城镇化发展将逐步带动整个国家实现现代化,而利普顿却认为过度地追求城镇化会导致有利的发展要素向城市偏向,是发展中国家持续贫困的重要原因。此外,有专门针对城镇化研究提出的较为著名的观点,如诺瑟姆的“S”型曲线[12]、钱纳里就城镇化与工业化提出的“多国发展模型”[13]等。这些都为今后城镇化的实证研究提供了有力的理论支撑。② 实证研究。陈明星对其进行了详细地综述[14],认为国外城镇化的实证研究主要集中在全球化和信息化背景下世界城市发展与全球城市体系空间重构[15-16]、城镇化发展水平的评估体系与动态监测[17-18]、城镇化发展的类型划分与国家（区域）模式选择[19-20]、城镇化与资源环境交互影响以及典型城市群可持续发展[21]、城镇化发展质量[22-23]等方面。国内城镇化的实证研究主要集中在对中国特色城镇化合理进程的科学认知与思辨[24-25]、城镇化与经济增长关系的实证研究[3, 12-13]、城镇化空间形态、格局与区域模式的研究[26-28]、城镇化与资源环境承载力的关系研究[29-30]、城镇规模结构与城乡发展一体化的研究[31]以及其他若干问题的研究（如城镇化与行政区划的调整与管理[32]、城乡居民行为研究[33]、城镇化中的制度研究[34-35]等）。可以看出,对城镇化的研究已经较为成熟。但多数实证研究是从历史、现状角度开展的定量与定性分析,对于城镇化的预测研究较少。
2014年,国家正式出台《国家新型城镇化规划（2014-2020年）》,这标志着中国城镇化发展的重大转型。该规划的发展目标是2020年中国的常住人口城镇化率达到60%左右。此外,根据官方及相关科研院所统计分析,随着中国经济的持续发展和现代化的不断推进,2010-2030年是中国城镇化快速发展时期。2030年中国总人口约14.45亿,城镇化率将达到70%,届时居住在城市和城镇的人口将超过10亿人[36-37]。这意味着至2030年,中国农村的人口将减少1/3以上,将有3亿多人口由农村移居到城市（镇）。在理论上,70%是城镇化率发展的一个重要拐点,届时城镇化也会从快速推进阶段转变到稳定发展的阶段。
然而,在未来15年的城镇化快速发展的过程中,区域发展的差异性依然客观存在,3亿多庞大规模的农民进入城镇也并非均衡分布,区域城镇化率并非均是70%,有极大的区域差异性,而这种差异也将会带来诸多问题,如城镇环境问题、就业问题、住房问题、养老问题、社会福利问题、医疗保障问题、教育问题等[38]。有****甚至担心这些问题会导致中国出现拉美式的“城市化陷阱”[39-41]。拉美式的“城市化陷阱”所表现的两个主要特征：一是城镇人口过度增长,农村人口基本没有增长;二是城镇化水平明显超过工业化和经济发展水平。蕴含的具体问题是：① 住房问题严重,贫民窟现象比较普遍。② 就业问题突出,城市创造就业的机会和能力十分有限,农村转移出来的劳动力不得不流向非正规部门。③ 社会保障制度的覆盖率跟不上城市化进程,社保制度供给与过度城市化之间将出现巨大鸿沟,绝大部分劳动年龄人口得不到社会保障。④ 贫困化现象十分严重,贫困率居高不下。⑤ 两极分化十分明显,分配不公非常严重。⑥ 社会混乱,犯罪率居高不下,成为社会顽疾。因此,拉美式的“过度城市化”是不可持续发展的[42]。
中国的“半城镇化”是指农业转移人口（以农民工为主体）没有完全融入现代城市、处于一种“中间人”状态下的不彻底的城镇化,虽然实现了空间转移和职业转换,但他们只具有“应然”的市民头衔,并无“实然”的市民权利。“半城镇化”只是土地的城镇化,而非人的城镇化,是城镇化的不成熟状态。“半城镇化”所表现的总体特征是：“就业在城市,户籍在农村;劳力在城市,家属在农村;收入在城市,积累在农村;生活在城市,根基在农村。”包含的具体问题是：① 在经济上,由于农民工没有城市户口,大部分都没有“五险一金”,农民工同市民存在着“同工不同酬、同工不同时、同工不同权”的不平等现象。② 在政治上,城乡二元户籍制度,使离乡的农民工在城市没有选举权和被选举权等政治权利。③ 在福利待遇上,特殊的户籍制度决定了属于城镇人口而无城镇户口的农民工在就业、社保、医疗、入学、住房等许多方面享受不到城市居民的待遇。④ 特殊的社会环境使农民工群体已经演化成一个“回不去农村,融不进城市”的特殊的社会群体。因此,中国“半城镇化”也是不可持续发展的[43-44]。
通过拉美式的“城市化”和中国“半城镇化”分析可以看出,拉美式的“城市化”和中国“半城镇化”的发展道路都不可取。在城镇化发展中,既要防止拉美式的“过度城市化”,又绝不能发展“半城镇化”,要彻底解决“半城镇化”问题,大力推进符合中国国情的城镇化水平与工业化水平保持同步协调的新型城镇化,才能持续发展,才是中国城镇化的必由之路。
在此背景下,对中国未来城镇化的预测研究则显得尤为重要,这将为未来城镇化发展提供科学的参考,对宏观把握城镇化的发展具有重要的现实意义。有些****、团队对未来的城镇化开展了相关的预测研究。如经济学人智库中国研究团队对2030年各省市区的城镇化率进行了预测,但预测指标相对单一[45]。
“三驾马车”中的投资一直是中国经济发展中的主要抓手,新城镇化建设也不例外。建设城镇化是一项巨大、复杂的战略工程,需要投入大量的资金。如果没有足够的资金作保障,城镇化建设的质量和效益就会大打折扣。这不仅对城镇的综合承载力提出极大的考验,更为重要的是这种新型城镇化需要的巨额资金到底是多少,其空间需求格局是怎样的,这也是中国未来新型城镇化发展必须面对的重大战略和实践问题,更是人文与经济地理****应关注的问题。目前尚未发现对中国及其各省市区未来城镇化建设所需资金预测的相关分析,本文将尝试性地进行探索研究。
综上所述,本文对2015-2030年中国新型城镇化发展及投资进行预测研究,将主要回答以下几个问题：未来15年的时间里,① 中国省际城镇化率的时空分异如何?② 与城镇化发展紧密相关的要素（城镇化质量、城镇自身再生产人口、农村转入城镇人口、GDP发展、三大产业结构）是如何发展的?③ 各省市区城镇化率是否与社会经济发展相协调?④ 中国省际城镇化发展的资金需求是多少?本研究不仅具有重要的历史和理论意义,对宏观把握中国城镇化未来的发展更是具有重要的现实意义。
2 数据与方法
2.1 基础数据的来源
本文以中国及31个省市区为数据源地（暂时不包括港、澳、台）。数据来源：① 1991-2013年《中国统计年鉴》和31个省市区统计年鉴数据;② 1984-2013年《中国城市统计年鉴》相关的31个省市区数据。③ 1983-2013年《中国人口统计年鉴》相关的31个省市区数据。2.2 研究方法
本文涉及多项指标至2030年的长时间预测,由于指标的性质和发展演化规律不同,因此在预测中所使用的方法也不同。在科学、经典、简便的原则指导下,本文所使用的具体预测方法如下：2.2.1 时间序列预测法 近30年来,中国城镇化速度不断加快,引起了政府和学界的广泛关注,研究日趋深入,形成了许多分析方法和模型。主要有：① 经验判断法;② Logistic曲线估算法;③ 城镇化与经济发展相关关系模型;④ 其他方法,如时间序列预测法、Beckmann模型、神经网络模型、PDL（多项式分布滞后）模型、联合国法、趋势外推法、灰色模型预测法、结构转移预测法、马尔可夫链预测法等[46-48]。时间序列预测法（历史引伸预测法）是一种历史资料延伸预测的方法。其基本原理就是以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性,进行引伸外推预测其发展趋势。
城镇化发展是一个缓慢、加速、再减慢的过程,全过程呈S型曲线。中国城镇化的全过程应该是一个非线性发展的过程,而中国目前正处于城镇化的加速阶段,整个加速阶段应该是不断提升的线性变化过程。基于此,用式（1）来表示城镇化率与时间之间的关系,然后利用时间序列预测法来预测中国2030年的城镇化率。
式中：y为城镇化率;t为时间,设1991年为0,1992年为1,2030年为39;λ、β为参数,对式（1）进行变换得：
式（2）两边取自然对数得：
令：
根据1991-2012年间的城镇化率计算出y1,然后利用SPSS 20.0软件计算式（4）的参数,计算结果为：a0 = 1.5492,a1 = -0.0616。而且,相关系数r = 0.996,可见y1与t存在显著的线性关系,表明该回归方程拟合度较好。
由
根据式（5）,则可以预测2015-2030年的中国及31个省市区的城镇化率。
2.2.2 Logistic曲线估算法和建立模型 此研究涉及全国及31个省市区总人口、人口自然增长率、城镇人口、乡村人口、农村转入城镇人口的计量、预测,Logistic曲线估算法是一种经典的较好的预测人口方法。Logsitic曲线是一种常见的S形函数,由德国数学家、生物学家Verhust于1837年在研究人口时发现。Logistic曲线模仿人口增长,起初阶段大致是指数增长,第二阶段增长逐渐变缓,第三阶段增长达到极限,开始出现负增长。其S形函数方程为：
式中：z为因变量;b0为常数;b1为回归系数;?为参数;
式中：Pczz为城镇自身增长人口;Pscz为上年城镇人口;λdcpz为当年城市人口自然增长率（出生率-死亡率）;Pdcz为当年城镇人口;Pnzc为农村转入城镇人口。
式中：
2.2.3 复合函数估算法 此研究涉及全国及31个省市区的GDP、第一产业、第二产业、第三产业4个经济指标的预测,在这情况下,利用两个相关变量中的一个变量对另一个变量进行预测时,有多种方法。由于不能马上根据观测量确定一个最佳模型,则可用函数曲线估算方法在众多回归模型中建立一个简单而又比较适合的模型。通过SPSS 20.0软件模拟确认复合函数估算模型为最佳。采用复合函数估算法预测经济指标,既科学简便又与客观实际拟合较好。其方程为：
式中：E为因变量;x为基年数据;α为参数（增长率）;t为自变量（时间）。利用1991-2012年的相关统计数据,借助SPSS 20.0软件计算,即可达到预测的目的。
3 2015-2030年中国城镇化发展预测
3.1 2015-2030年中国城镇化率的预测
利用上述相关方法,借助SPSS20.0软件对2015-2030年中国城镇化率、总人口、城镇人口、农村人口、农村转入城镇人口、GDP、三大产业进行了预测。关于城镇化率、总人口、GDP的预测需要进一步说明。关于城镇化率的预测,近些年国家统计局发布的城镇化率是把外来城镇常住人口（城镇流动人口）统计在内,实际上外来城镇常住人口绝大部分是农村人口。因此,远高于专家根据公安部门统计的户籍测算的结果,2014年全国常住人口和户籍人口城镇化率分别为54.77%和37.11%,城镇流动人口为2.53亿人。鉴于此,在预测城镇化率时把外来城镇常住人口（城镇流动人口）视为农村人口,设计了高、中、低3种方案。2030年,城镇化率高、中、低3种方案测算的结果分别是74.32%、70.12%、68.03%,本文根据一些权威机构的预测结果及预期的目标,选取了中方案70.12%（联合国开发计划署在《2013中国人类发展报告》中预测2030年中国城镇化水平将达到70%。在国家卫计委流动人口司、复旦大学主办的“第二届新型城镇化与流动人口社会融合论坛”上,国家卫计委副主任王培安公布：预计2030年,中国城镇化率将达70%。国家发改委主任徐绍史向全国人大常委会作了《国务院关于城镇化建设工作情况的报告》,提出2030年中国的城镇化率目标为达70%。）。
关于总人口的预测,2015年7月31日国家发改委发布了《人口和社会发展报告2014》[49]。该报告引用了蔡昉等的《“十三五”国家人口发展总体思路研究报告》,指出“预计（现行政策下放开二胎）2031年达峰值14.5亿人”,联合国《世界人口展望（2015）》认为中国2028年达到14.16亿的峰值后下降,2050年还有13.48亿[50]。尽管有些****对此两种观点持有异议,但都是权威机构发表的。本文预测的中方案结果是2030年中国人口达到14.45亿峰值后下降。
关于中国2030年GDP的预测,国内外有多种结论。毛泽东主席早在1955年就预言中国的经济在2030年超过美国[51]。清华大学国情研究中心胡鞍钢等在《2030中国：迈向共同富裕》一书中,按汇率法和购买力评价法等3种方法估算,2020年之前,中国GDP总量将会超过美国,2030年,中国GDP总量相当于美国的2.0~2.2倍[52]。世界银行和国务院发展研究中心在《2030年的中国：建设现代化和谐有创造力的社会》中,预测中国2011-2030年GDP年平均增长率为6.625%,2030年中国的GDP为170.66万亿元[53]。国家环境保护部环境规划院按照高、中、低3种方案对2030年中国的GDP进行了预测,其结果分别是191.60万亿元、162.57万亿元、135.42万亿元[54]。英国媒体预测,中国GDP 2021年超越美国,2030年达到75万亿美元,按照现在的人民币对美元汇率（1美元= 6.1433人民币元）计,即为460.75万亿元[55]。利用复合函数估算法,2015-2030年GDP增长率按高（7.5%）、中（7%）、低（6.5%）3种方案测算的GDP结果分别是190.97万亿元、175.40万亿元、161.39万亿元。本文认为GDP增长率按中方案7%发展比较符合中国国情,一些专家****认为中国经济发展进入新常态,经济增长总体趋势会逐渐变缓,这没错,但经济发展变缓并不意味着将来不发展。2015年中国GDP比上一年增长6.9%,为25年来最低,即使如此,也非常接近7%,更何况中国的经济还有发展潜力。2016年2月14日,李克强总理在中国国务院常务会议上发表对中国经济的看法,称中国经济仍有巨大的潜力,中国经济将“越战越勇”[56]。这意味着中国经济还有发展的空间,2016-2030年15年间按照中方案GDP平均每年7%左右的增长是可能的。
根据中国的实际情况,考虑到中国经济发展进入新常态,所预测的相关指标数据均取中方案（表1）。根据表1所示,本文测算2015年全国城镇化率是48.23%,既不是常住人口城镇化率,也不是单纯的户籍人口城镇化率,它是以1983年的城乡人口为基数（不含城镇外来常住人口）,按照1983-2013年连续20年的出生率、死亡率、自然增长率数据模拟测算的城、乡人口发展变动状态下的一种城镇化率,有一定误差是肯定的,但认为基本上能反映客观实际。这种结果和国家统计局公布的2015年常住人口城镇化率为56.1%并不矛盾,何况国家统计局的测算依据是1%的抽样调查数据,本身也有一定误差。
Tab. 1
表1
表12015-2030年中国城镇化率及相关要素的时序变化
Tab. 1The dynamics of China's urbanization rate and related factors, 2015-2030
| 年份 | 城镇化率 (%) | 总人口 (亿人) | 城镇人口 (亿人) | 农村人口 (亿人) | 农转城人口 (亿人) | GDP (万亿元) | GDP/亿人 (万元) | 一二三产业 结构(%) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2015 | 48.23 | 13.75 | 6.63 | 7.12 | 0.1836 | 68.20 | 4.96 | 10/45/45 |
| 2016 | 49.77 | 13.81 | 6.87 | 6.94 | 0.1869 | 72.63 | 5.26 | 10/45/45 |
| 2017 | 51.31 | 13.87 | 7.12 | 6.75 | 0.1896 | 77.35 | 5.58 | 10/45/45 |
| 2018 | 52.85 | 13.92 | 7.36 | 6.56 | 0.1911 | 82.38 | 5.92 | 10/44/46 |
| 2019 | 54.38 | 13.97 | 7.60 | 6.37 | 0.1928 | 87.74 | 6.28 | 10/44/46 |
| 2020 | 55.90 | 14.03 | 7.84 | 6.19 | 0.1948 | 93.44 | 6.66 | 10/44/46 |
| 2021 | 57.41 | 14.07 | 8.08 | 5.99 | 0.1966 | 99.51 | 7.07 | 10/44/46 |
| 2022 | 58.91 | 14.12 | 8.32 | 5.8 | 0.1983 | 105.98 | 7.51 | 10/44/46 |
| 2023 | 60.40 | 14.17 | 8.56 | 5.61 | 0.2003 | 112.87 | 7.97 | 10/44/46 |
| 2024 | 61.86 | 14.21 | 8.79 | 5.42 | 0.1997 | 120.21 | 8.46 | 10/44/46 |
| 2025 | 63.30 | 14.26 | 9.03 | 5.23 | 0.1989 | 128.02 | 8.98 | 10/43/47 |
| 2026 | 64.72 | 14.30 | 9.25 | 5.05 | 0.1984 | 136.34 | 9.53 | 10/43/47 |
| 2027 | 66.11 | 14.34 | 9.48 | 4.86 | 0.1965 | 145.20 | 10.13 | 10/43/47 |
| 2028 | 67.48 | 14.38 | 9.70 | 4.68 | 0.1954 | 154.64 | 10.75 | 10/43/47 |
| 2029 | 68.82 | 14.41 | 9.92 | 4.49 | 0.1932 | 164.70 | 11.43 | 10/43/47 |
| 2030 | 70.12 | 14.45 | 10.13 | 4.32 | 0.1903 | 175.40 | 12.14 | 10/43/47 |
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2015-2030年,中国人口由13.75亿增加到14.45亿;城镇化率由48.23%增长到70.12%;城镇人口由6.63亿增加到10.53亿,净增3.88亿城镇人口,平均每年净增2586.67万人;农村人口7.12亿减少到4.32亿,平均每年净减少1750万人;农村转入城镇人口3.1064亿人,平均每年转1941.5万人。GDP由68.20万亿元增加到175.40万亿元,人均GDP由4.96万元增加到12.14万元。第一、二、三产业的结构比,由10%、44%、46%变化为10%、43%、47%,第一产业基本上不变,第二产业下降,第三产业上升。说明随着城镇化率和城镇化质量的不断提高,第三产业服务业将趋于发达。此外,中国一直是一个传统农业大国,尽管目前中国的一、二、三产业和过去相比都有了很大发展,相对于近14亿人口的中国而言,农业的安全和基础地位不可动摇,尽管国家一直积极调整结构促进经济转型,随着经济进入新常态发展,在未来15年也即到2030年一、二、三产业的结构比例不可能有很大的变化。2015-2030年,中国城镇化率发展的时序分异规律以及主要相关要素的演变规律如图1所示。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图12015-2030年中国城镇化率发展的时序分异规律以及主要相关要素的演变
-->Fig. 1Temporal differentiation laws of China's urbanization rate and the development of the main related factors, 2015-2030
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3.2 2015-2030年中国省际城镇化率的时空预测
利用同样的方法,对2015-2030年全国各省市区城镇化率、总人口、城镇人口、农村人口、农村转入城镇人口、GDP、三大产业进行了预测。由于在城镇化率预测时把外来城镇常住人口（城镇流动人口）视为农村人口,各省市区的预测结果大小顺序和目前国家统计局发布的结果有一定差别实属正常。为了研究的方便,选取2015、2020、2025、2030年4个时间点对2015-2030年中国城镇化发展的空间分异规律进行考察,具体预测结果（表2）。Tab. 2
表2
表22015年、2020年、2025年、2030年中国各省市区城镇化率(%)
Tab. 2China's urbanization rate (by province) in 2015, 2020, 2025 and 2030 (%)
| 区域 | 2015年 | 2020年 | 2025年 | 2030年 | 区域 | 2015年 | 2020年 | 2025年 | 2030年 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 北京 | 77.13 | 85.02 | 92.32 | 99.46 | 湖北 | 46.15 | 53.77 | 61.14 | 67.96 |
| 天津 | 72.91 | 81.26 | 89.10 | 98.64 | 湖南 | 43.58 | 51.82 | 59.85 | 67.36 |
| 河北 | 40.86 | 49.02 | 57.01 | 64.51 | 广东 | 64.30 | 76.21 | 87.81 | 96.07 |
| 山西 | 46.95 | 54.74 | 62.30 | 69.27 | 广西 | 40.86 | 48.49 | 55.95 | 62.90 |
| 内蒙古 | 52.34 | 60.34 | 68.04 | 75.11 | 海南 | 47.75 | 56.13 | 64.28 | 71.86 |
| 辽宁 | 57.67 | 64.30 | 70.51 | 76.04 | 重庆 | 52.09 | 62.77 | 73.24 | 83.09 |
| 吉林 | 48.79 | 53.64 | 58.12 | 62.02 | 四川 | 40.37 | 47.98 | 55.40 | 62.34 |
| 黑龙江 | 50.03 | 54.73 | 59.03 | 62.74 | 贵州 | 32.51 | 38.49 | 44.32 | 49.76 |
| 上海 | 79.78 | 87.43 | 94.46 | 99.89 | 云南 | 35.26 | 41.99 | 48.57 | 54.72 |
| 江苏 | 58.72 | 69.61 | 80.22 | 90.13 | 西藏 | 22.38 | 25.77 | 29.03 | 32.02 |
| 浙江 | 58.69 | 71.41 | 83.92 | 95.73 | 陕西 | 43.86 | 51.84 | 59.60 | 66.83 |
| 安徽 | 42.48 | 50.59 | 58.50 | 65.90 | 甘肃 | 32.36 | 37.94 | 43.35 | 48.38 |
| 福建 | 56.32 | 67.73 | 78.89 | 89.39 | 青海 | 40.49 | 45.97 | 51.19 | 55.92 |
| 江西 | 42.59 | 50.18 | 57.57 | 64.43 | 宁夏 | 43.67 | 50.56 | 57.21 | 63.34 |
| 山东 | 49.56 | 58.28 | 66.77 | 74.66 | 新疆 | 36.08 | 39.07 | 41.76 | 44.02 |
| 河南 | 38.62 | 45.81 | 52.81 | 59.36 | 全国 | 48.23 | 55.90 | 63.30 | 70.12 |
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3.2.1 中国省际城镇化的时空演化预测 2015年全国城镇化率为48.23%（表2）,超过70%的只有北京、上海和天津3个直辖市,上海最高,达到79.78%;居第4位的是广东,为64.30%;在50%~60%之间的,由高到低依次为江苏、浙江、辽宁、福建、内蒙古、重庆和黑龙江7个省市区;在40%~50%之间的,由高到低依次为山东、吉林、海南、湖北、山西、陕西、宁夏、河南、湖南、江西、安徽、河北、广西、青海和四川15个省区;在30%~40%之间的,由高到低依次为新疆、云南、贵州和甘肃4个省区;西藏城镇化率最低,仅为22.38%。
中国城镇化率2015-2020年由48.23%上升到55.90%,2020-2025年由55.90%上升到63.30%,到2030年达到70.12%。2015-2030年全国城镇化率不断增长,增长了21.89%,全国31个省市区都在增长,但增长的幅度有一定差别。2030年,城镇化率在90%以上的有6个省市,最高的是上海、北京,其理论值分别为99.89%、99.46%,依次是天津、广东、浙江和江苏（90.13%）;城镇化率增长幅度北京、上海、天津均在20%以上,而广东、浙江和江苏均在30%以上;在80%~90%之间的,由高到低依次为福建、重庆,城镇化率提高幅度均在30%以上;在70%~80%之间的,由高到低依次为辽宁、内蒙古、山东和海南4个省区,城镇化率增长幅度,除辽宁（增长18.37%）外,其余3个省区均20%以上;在60%~70%之间的,由高到低依次为山西、湖北、河北、湖南、陕西、安徽、江西、宁夏、广西、黑龙江、四川和吉林12个省区,城镇化率增长幅度,除了宁夏、吉林、黑龙江低于20%以外,其余均在20%以上;在50%~60%之间的,由高到低依次为河南、青海、云南3个省,城镇化率增长幅度均在15%以上,其中云南为19.46%,接近20%;在40%~50%之间的,由高到低依次为贵州、甘肃、新疆3个省区,城镇化率增长幅度均在7.9%以上;还是西藏城镇化率最低,仅为32.02%,但提高了9.64%。区域经济的发展促进城镇化的发展,反过来城镇化的发展又促进了区域经济的发展。因此,2015-2030年,中国31个省市区城镇化的时空演化规律,实际上是各省市区的区域经济发展时空演化规律的客观反映,未来15年,全国31个省市区城镇化的空间格局不会有大的改变（图2）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图22015-2030年中国各省市区城镇化率的空间分布格局
-->Fig. 2The spatial distribution of China's urbanization rate (by province), 2015-2030
-->
3.2.2 三大经济带城镇化的时空预测 由表2所示,2015年中国城镇化率为48.23%,东部经济带（北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、海南）的城镇化率为58.71%（12个省市区城镇化率的均值）,高于全国10.48%;中部经济带（山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南）的城镇化率为45.73%（9个省区城镇化率的均值）,低于全国2.49%;西部经济带（四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆）的城镇化率为37.91%（10个省市区城镇化率的均值）,低于全国10.32%。发展到2030年,全国城镇化率为70.12%,比2015年高21.89%。东部经济带为84.99%,比2015年高26.28%;中部经济带为66.02%,比2015年高20.29%;西部经济带为56.04%,比2015年高18.13%。从东、中、西三大经济带的城镇化进程看,东部经济带发展最快,其次是中部经济带,最后是西部经济带（图2）。这种区域城镇化的时空分异规律,与区域经济发展的时空规律紧密相关。
3.3 2030年中国城镇化率70.12%背景下的城镇化质量预测分析
城镇化质量的评价方法有多种[3, 57-58],建立的评价指标体系涉及的指标数量也差别很大[59-60]。中国未来的新型城镇化较之于以前的发展关注点有所不同,更多的将聚焦半城镇化问题解决、节约集约、低消耗、就业、城市病化解等问题,然而这些指标的历史数据很难全面的获取。本文在参照牛文元的中国新型城市化报告（2010）和林挺进等的中国新型城镇化发展报告（2015）的基础上[61-62],本着科学性、简捷性、数据可获得性、能反映客观实际的基本原则,构建了3个二级指标,8个三级指标,56个四级指标的城镇化质量评价指标体系（图3）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图3中国新型城镇化质量评价指标体系
-->Fig. 3The evaluation system of China's new-type urbanization quality
-->
选取1998-2013年16年的56个四级指标的连续数据（数据来源：1998-2013年的中国统计年鉴、中国城市年鉴、中国环境年鉴、中国财政年鉴、各省市区统计年鉴,以及各省市区国民经济和社会发展统计公报）,通过采取多个模型对56个四级指标模拟预测,通过分析比较,最终针对每一个具体指标选取最佳模型进行2030年的情况预测,由于预测的数据量过大,涉及近3万个数据,这里略掉。依据预测数据,采用层次分析方法,即可计算出2030年中国及31个省市区城镇化质量指数（σ）（表3）。
Tab. 3
表3
表32030年中国各省市区城镇化质量指数
Tab. 3The index of national and provincial urbanization quality in 2030
| 区域 | σ | 区域 | σ | 区域 | σ | 区域 | σ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 北京 | 0.6746 | 上海 | 0.6788 | 湖北 | 0.4377 | 云南 | 0.1465 |
| 天津 | 0.6763 | 江苏 | 0.6273 | 湖南 | 0.4452 | 西藏 | 0.0067 |
| 河北 | 0.4315 | 浙江 | 0.6165 | 广东 | 0.6077 | 陕西 | 0.2242 |
| 山西 | 0.2279 | 安徽 | 0.3815 | 广西 | 0.2158 | 甘肃 | 0.0796 |
| 内蒙古 | 0.4525 | 福建 | 0.5713 | 海南 | 0.3856 | 青海 | 0.0719 |
| 辽宁 | 0.4769 | 江西 | 0.2261 | 重庆 | 0.4667 | 宁夏 | 0.1429 |
| 吉林 | 0.3419 | 山东 | 0.6046 | 四川 | 0.2558 | 新疆 | 0.1391 |
| 黑龙江 | 0.2463 | 河南 | 0.3925 | 贵州 | 0.0348 | 全国 | 0.4371 |
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从表3可以看出,2030年城镇化质量指数最高的是上海（σ = 0.6746）,最低的是西藏（σ = 0.0067）。全国城镇化质量指数为0.4371,超过全国城镇化质量指数的仅有上海、天津、北京、江苏、浙江、广东、山东、福建、辽宁、重庆、内蒙古、湖南和湖北8省4市1区,其余18个省区均低于全国城镇化质量指数。说明全国近2/3的省区城镇化质量达不到全国平均水平。依据城镇化质量指数,可以粗略地把全国31个省市区划分为4类：① 高质量（σ>0.5）：上海、天津、北京、江苏、浙江、广东、山东和重庆,表明这类省市区城镇化率与社会经济发展相协调;② 较高质量（0.5>σ>0.3）：辽宁、福建、内蒙古、湖南、湖北、河北、河南、海南、安徽和吉林,表明这类省区城镇化率与社会经济发展较为协调;③ 较低质量（0.3>σ>0.2）：四川、黑龙江、山西、江西、陕西和广西,表明这类省区城镇化率与社会经济发展较为不协调;④ 低质量（σ<0.2）：云南、宁夏、新疆、甘肃、青海、贵州和西藏,表明这类省区城镇化率与社会经济发展不协调。
4 2015-2030年中国城镇化发展资金需求预测
新型城镇化的核心是人的城镇化,主要是农民工的市民化,资金需求包括农民工市民化所必须的教育、医疗、住房、社会保障和基础设施等资金。一些****或团体对中国新型城镇化发展未来所需资金进行了预测。2006年以来,中国科学院、原建设部、中国发展研究基金会、国务院发展研究中心、中国社会科学院和国家开发银行等6家机构测算过城镇化成本,农民工市民化的人均成本从2万元到13万元不等[63-64]。2030年前中国还有3.9亿农民需要市民化,人均公共成本约13.1万元,仅市民化一项所需公共成本就高达51万亿元[65]。如果加上基础设施建设等成本,所需资金更多。辜胜阻研究认为,未来10年近4亿城镇化人口,以人均10万元的固定资产投资标准计算,能够增加40万亿元的投资需求[66]。石忆邵研究认为,到2030年城镇化建设需投入约56万亿元[67]。迟福林研究认为,未来10年中国城镇化率年均提高1.2个百分点,新增城镇人口将达4亿左右,农民工市民化以人均10万元的固定资产投资计算,需要增加40万亿元的投资需求[68]。财政部副部长王保安称,预计2020年城镇化率达到60%,由此带来的投资需求约为42万亿元[69]。据国家开发银行估算,未来3年中国城镇化投融资资金需求量将达25万亿元,平均每年需要8万多亿元投入,约占全年全国近40万亿元固定资产投资额的20%。到2020年前中国需要至少50万亿人民币的新投资用于城市建设[64]。中国城镇化率每提高1个百分点,需要追加近6万亿元的城镇固定资产投资。预计2020年中国城镇化率将达60%左右,城镇人口大约为8.5亿人,还需要增加约38万亿元左右的城镇固定资产投资。同时,由于目前按城镇人口统计的2亿多农民工及随迁家属未能享受城镇居民的基本公共服务,如果每人按照平均5万元的公共服务费用计算,还需支付10万亿元。这样,中国城镇化建设资金需求总量大约在50万亿元左右,平均每年需要7万多亿元,相当于2012年全国财政收入的60%[70-71]。
国家新型城镇化规划（2014-2020年）指出,2020年实现常住人口城镇化率达到60%左右,户籍人口城镇化率达到45%左右,使1亿左右农业转移人口和其他常住人口在城镇落户[72]。根据上面权威机构及专家研究的结果,城镇化率每提高1个百分点,需要追加近6万亿元的城镇固定资产投资,城镇化率达到60%左右时,城镇化建设资金需求总量大约在50万亿元,按照保守折中的方法计算,每年至少需投入8万亿元。按照本文的预测,2023年城镇化率将达到60.40%,城镇化建设资金需投入50万亿元,后续按目前保守的每年投入8万亿元计算,到2030年镇化率达到70.12%时,至少还要投入56万亿元。也就是说,2015-2030年,中国城镇化建设资金至少需投入105.38万亿元,基本上相当于2022年全国GDP的总量（105.98万亿元）。基于此,国家推进新型城镇化,必须从思想上、理论上、政策上、资金上、人才上做好战略准备[73]。
权威机构及专家预测到2030年将有约4亿农民市民化[63]。事实上,在转入城镇的约4亿人口中,并非都是农民,还有一部分是城镇再生产人口。测算的结果是,2015-2030年城镇将增加人口38584.22万人,其中农村转入城镇人口31567.96万人,城镇自身再生产人口7016.26万人。把这两种人口城镇化过程中所需成本按照统一标准对待（实际上国家层面、各省市区甚至各县级行政区都有差别,但追求的城镇化质量目标应该是相同的）。基于此,依据2015-2030年各省市区净增加的城镇人口数量,计算出到2030年全国城镇化率达到70.12%时,各省市区人口变动及新型城镇化建设需要投入的资金（表4）。
Tab. 4
表4
表42015-2030年中国各省市区人口变化及新型城镇化建设需要的资金
Tab. 4The population dynamics and urbanization investment in China and provinces, 2015 to 2030
| 区域 | 2030年 总人口 (万人) | 2030年 城镇 人口 (万人) | 2015-2030年城镇自 身再生产人口(万人) | 2015-2030年农村转入城镇人口(万人) | 2015-2030年城镇增加人口 (万人) | 2015-2030年新型城 镇化建设所需资金(万亿元) | 2015-2030年城镇化建设所需资金占全国的比例(%) | 2015-2030年GDP 累计总量 (万亿元) | 2015-2030年城镇化所需资金占GDP累计总量的比例(%) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 北京 | 2992.12 | 2975.96 | 198.10 | 923.25 | 1121.35 | 3.07 | 2.91 | 53.60 | 5.73 |
| 天津 | 1604.24 | 1582.42 | 105.34 | 446.25 | 551.59 | 1.51 | 1.43 | 31.50 | 4.79 |
| 河北 | 7500.32 | 4838.46 | 322.09 | 1477.44 | 1799.53 | 4.92 | 4.67 | 74.87 | 6.57 |
| 山西 | 4729.47 | 3276.10 | 218.10 | 1049.87 | 1267.97 | 3.46 | 3.28 | 35.46 | 9.76 |
| 内蒙古 | 2524.87 | 1896.43 | 126.25 | 489.21 | 615.46 | 1.69 | 1.60 | 48.65 | 3.47 |
| 辽宁 | 4388.53 | 3337.04 | 222.15 | 710.59 | 932.74 | 2.56 | 2.43 | 72.24 | 3.54 |
| 吉林 | 2800.62 | 1736.94 | 115.63 | 328.77 | 444.4 | 1.22 | 1.16 | 34.80 | 3.51 |
| 黑龙江 | 3760.28 | 2359.20 | 157.05 | 382.82 | 539.87 | 1.49 | 1.41 | 38.59 | 3.86 |
| 上海 | 3011.63 | 3008.32 | 200.26 | 937.24 | 1137.5 | 3.1 | 2.94 | 63.49 | 4.88 |
| 江苏 | 8170.34 | 7363.93 | 490.22 | 2209.68 | 2699.9 | 7.37 | 6.99 | 157.33 | 4.68 |
| 浙江 | 5946.81 | 5692.88 | 378.98 | 2089.71 | 2468.69 | 6.73 | 6.39 | 98.13 | 6.86 |
| 安徽 | 6059.40 | 3993.14 | 265.83 | 1112.78 | 1378.61 | 3.77 | 3.58 | 50.14 | 7.52 |
| 福建 | 4068.70 | 3637.01 | 242.11 | 1205.90 | 1448.01 | 3.95 | 3.75 | 56.57 | 6.98 |
| 江西 | 4680.76 | 3015.81 | 200.76 | 888.50 | 1089.26 | 2.98 | 2.83 | 38.10 | 7.82 |
| 山东 | 9799.01 | 7315.94 | 487.03 | 2079.85 | 2566.88 | 7.01 | 6.65 | 141.50 | 4.95 |
| 河南 | 9494.06 | 5635.67 | 375.16 | 1584.68 | 1959.84 | 5.36 | 5.09 | 83.78 | 6.40 |
| 湖北 | 5563.67 | 3781.07 | 251.72 | 909.88 | 1161.6 | 3.18 | 3.02 | 65.31 | 4.87 |
| 湖南 | 6415.51 | 4321.49 | 287.69 | 1206.37 | 1494.06 | 4.09 | 3.88 | 66.13 | 6.18 |
| 广东 | 14470.67 | 13901.97 | 925.45 | 5381.01 | 6306.46 | 17.17 | 16.29 | 164.42 | 10.44 |
| 广西 | 4853.91 | 3053.11 | 203.24 | 865.63 | 1068.87 | 2.92 | 2.77 | 38.92 | 7.50 |
| 海南 | 1066.60 | 766.46 | 51.03 | 255.15 | 306.18 | 0.83 | 0.79 | 10.39 | 7.99 |
| 重庆 | 2690.93 | 2235.89 | 148.85 | 601.95 | 750.8 | 2.05 | 1.95 | 34.14 | 6.00 |
| 四川 | 7785.76 | 4853.64 | 323.12 | 1289.88 | 1613 | 4.41 | 4.18 | 69.93 | 6.31 |
| 贵州 | 3701.60 | 1841.92 | 122.62 | 509.82 | 632.44 | 1.73 | 1.64 | 17.81 | 9.71 |
| 云南 | 5194.26 | 2842.30 | 189.22 | 923.60 | 1112.82 | 3.03 | 2.88 | 29.69 | 10.21 |
| 西藏 | 366.95 | 117.50 | 7.83 | 35.93 | 43.76 | 0.12 | 0.11 | 1.98 | 6.06 |
| 陕西 | 3844.83 | 2569.50 | 171.06 | 737.61 | 908.67 | 2.48 | 2.35 | 42.88 | 5.78 |
| 甘肃 | 2709.57 | 1310.89 | 87.27 | 368.20 | 455.47 | 1.24 | 1.18 | 16.16 | 7.67 |
| 青海 | 649.93 | 363.44 | 24.20 | 99.82 | 124.02 | 0.34 | 0.32 | 5.44 | 6.25 |
| 宁夏 | 783.91 | 496.53 | 33.05 | 156.82 | 189.87 | 0.52 | 0.49 | 7.26 | 7.16 |
| 新疆 | 2896.73 | 1275.14 | 84.88 | 309.75 | 394.63 | 1.08 | 1.02 | 21.44 | 5.04 |
| 全国 | 144526.00 | 101341.63 | 7016.26 | 31567.96 | 38584.22 | 105.38 | 100.00 | 1649.21 | 6.39 |
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表5揭示了2030年人口空间分布状况,以及2015-2030年城镇再生产人口、农村转入城镇人口、需要城镇化的人口、新型城镇化建设所需资金、GDP累计总量等要素的空间分布格局。
2015-2030年,需要城镇化的人口超过3000万人的,只有广东,高达6306.46万人;2000~3000万人的是江苏、山东、浙江;1000~2000万人的是河南、河北、四川、湖南、福建、安徽、山西、湖北、上海、北京、云南、江西、广西;500~1000万人的是辽宁、陕西、重庆、贵州、内蒙古、天津、黑龙江;300~500万人的是甘肃、吉林、新疆、海南;100~300万人的是宁夏、青海;西藏最少,为43.76万人。
2015-2030年,农村转入城镇人口超过3000万人的,只有广东,高达5381.01万人;2000~3000万人的是江苏、山东、浙江;1000~2000万人的是河南、河北、四川、湖南、福建、安徽、山西;500~1000万人的是上海、云南、北京、湖北、江西、广西、陕西、辽宁、重庆、贵州;300~500万人的是内蒙古、天津、黑龙江、甘肃、吉林、新疆;100~300万人的是海南、宁夏、青海;西藏最少,为35.93万人。
2015-2030年,新型城镇化建设所需资金超过10万亿元的,只有广东,高达17.17万亿元;5~10万亿元的是江苏、山东、浙江、河南;4~5万亿元的是河北、四川、湖南;3~4万亿元的是福建、安徽、山西、湖北、上海、北京、云南;2~3万亿元的是江西、广西、辽宁、陕西、重庆;1~2万亿元的是贵州、内蒙古、天津、黑龙江、甘肃、吉林、新疆;1万亿元以下的是海南、宁夏、青海、西藏,其中西藏最少,为0.12万亿元。
2015-2030年,新型城镇化建设所需资金占全国的比例超过10%的,只有广东,高达16.29%;5%~10%的是江苏、山东、浙江、河南;4%~5%的是河北、四川;3%~4%的是湖南、福建、安徽、山西、湖北;2%~3%的是上海、北京、云南、江西、广西、辽宁、陕西;1%~2%的是重庆、贵州、内蒙古、天津、黑龙江、甘肃、吉林、新疆;1%以下的是海南、宁夏、青海、西藏,其中西藏最小,仅为0.11%。
2015-2030年,新型城镇化所需资金占GDP累计总量的比例超过10%的是广东和云南,分别为10.44%和10.21%;9%~10%的是山西和贵州;7%~9%的是海南、江西、甘肃、安徽、广西、宁夏;6%~7%的是福建、浙江、河北、河南、四川、青海、湖南、西藏、重庆;5%~6%的是陕西、北京、新疆;4%~5%的是山东、上海、湖北、天津、江苏;3%~4%的是黑龙江、辽宁、吉林、内蒙古,内蒙古最低,为3.47%。
综上所述,2015-2030年,由于全国各省市区人口、城镇化率、农村转入城镇人口、需要城镇化的人口、GDP等要素在空间上的分异性,导致各省市区新型城镇化建设所需的资金在空间上也具有明显的分异性,无论这种分异性大小,但对于每个省市区而言都是十分巨大的。
目前,国家投入城镇化建设的资金非常有限,在全国城市公用设施建设固定资产投资中,2001-2013年,各项投资累计量占总投资累计量的比例为,中央财政拨款占1.71%、地方财政拨款占27.59%、国内银行贷款占34.72%、债券占0.51%、外资占1.69%、自筹资金占28.54%、其他资金占5.24%,2013年全国城市公用设施建设固定资产投资为16349.8亿元,其中中央财政拨款还不足1.71%[74]。国家推进新型城镇化建设,仅靠各省市区自身建设是不行的,有些省区单纯依靠自己很难推进新型城镇化,国家必须给予资金支持。今后15年是中国新型城镇化发展的黄金时期,国家应合理分配新型城镇化建设的投资力度,在对各省市区投资上,应根据客观情况区别对待。根据国家新型城镇化建设投资力度指数模型,进行定量描述：
式中：δ为国家新型城镇化建设投资力度指数;GDPlji为2015-2030年各省市区GDP累计总量;Mci为2015-2030年各省市区新型城镇化建设资金需求总量;Pi为2030年各省市区人口总量;GDPljn为2015-2030年国家GDP累计总量;Mcn为2015-2030年全国新型城镇化建设资金需求总量;Pn为2030年全国人口总量。（10）式表明,δ值越大,用于新型城镇化建设的资金就相对减少,需要加大资金支持力度,反之,则减小资金支持力度。利用表4数据,计算得到
Tab. 5
表5
表52015-2030年中国各省市区国家新型城镇化建设投资力度指数
Tab. 5The investment intensity index of China's new urbanization construction, 2015-2030
| 区域 | δ | 区域 | δ | 区域 | δ | 区域 | δ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 贵州 | 0.5933 | 安徽 | 0.2836 | 黑龙江 | 0.0764 | 山东 | -0.2849 |
| 西藏 | 0.5255 | 青海 | 0.2654 | 广东 | 0.0474 | 浙江 | -0.4388 |
| 云南 | 0.5195 | 河南 | 0.2267 | 陕西 | 0.0163 | 辽宁 | -0.4864 |
| 甘肃 | 0.4845 | 四川 | 0.2122 | 全国 | 0.0000 | 北京 | -0.5809 |
| 山西 | 0.3666 | 宁夏 | 0.1951 | 湖北 | -0.0454 | 江苏 | -0.7182 |
| 新疆 | 0.3420 | 海南 | 0.1609 | 重庆 | -0.1164 | 内蒙古 | -0.7412 |
| 广西 | 0.3057 | 河北 | 0.1269 | 吉林 | -0.1225 | 天津 | -0.7501 |
| 江西 | 0.2976 | 湖南 | 0.0947 | 福建 | -0.2107 | 上海 | -0.8772 |
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根据表5数据,可把全国31个省市区国家新型城镇化建设投资力度由大到小大致划分为6级,A级最大,F级最小。① A级,δ>0.4,包括贵州、西藏、云南、甘肃4个省区;② B级,0.3<δ<0.4,包括山西、新疆、广西3个省区;③ C级,0.1<δ<0.3,包括江西、安徽、青海、河南、四川、宁夏、海南、河北8个省区;④ D级,0<δ<0.1,包括湖南、黑龙江、广东、陕西4个省;⑤ E级,-0.5<δ<0,包括湖北、重庆、吉林、福建、山东、浙江、辽宁7个省市;⑥ F级,δ<-0.5,包括北京、江苏、内蒙古、天津、上海5个省市区。
全国31个省市区国家新型城镇化建设投资力度的划分,不仅揭示了未来15年国家对各省市区新型城镇化建设投资力度的大小,而且也暗含并引导各省市区应该选择怎样的符合自己省市区情的新型城镇化建设投融资模式,为其走符合国情特别是符合自己区情的新型城镇化道路提供了科学依据。
5 结论与讨论
（1）2015-2030年,中国人口增长到14.45亿,城镇化率达到70.12%。权威机构和专家预测,2030年左右中国人口负增长[75-76],人口的年龄结构、性别比、职业结构、城乡结构、空间分布结构等的格局将发生巨大变化,人口红利逐步消失,将承受人口总量最大的压力,成为中国人口发展的一个拐点,将成为制约中国从中等发达国家向发达国家迈进的一个重要因素。从城镇化发展的国际经验看[77-78],城镇化率在30%~70%之间,是城镇化快速发展时期,城镇化率70%以后发展逐渐变缓。理论上,2030年左右也是中国城镇化发展的一个拐点,此后的城镇化发展速度将会变缓。但数字上的70%未必可以代表真实的城镇化率,社会、经济、生态环境等诸多问题可能依然突出。要求在今后的发展中,从中央到地方各级政府高度重视城镇化与各种问题的协调发展。
（2）从中国城镇化率发展的时序分异规律看,2015-2030年,城镇化率由48.23%增长到70.12%。在这种背景下,一些专家****提出到2030年,将有约4亿农村人口需要市民化。这种观点仅仅是按照城镇化率发展的时序分异规律提出来的,实际上城镇化率的提高,城镇人口的增长,并不是单纯的农村人口转化为城镇人口,还包括城镇人口自身的再生产。鉴于此,本文测算的结果是2015-2030年,城镇人口自身再生产7016.26万,需要城镇化的农村人口为31567.96万,2015-2030城镇化发展的过程,实际上就是这两部分人口的增长过程。
因此,在未来的新型城镇化建设中,严格意义上讲,应该对这两部分人口进行城镇化成本核算,使新型城镇化建设的投资更加精细化。
（3）从2015-2030年中国城镇化率时—空分异预测来看,各省市区城镇化率发展的差异性很大,但都在增长,而且增长的幅度空间差异性很大。2030年,城镇化率在90%以上的有6个省市区,在80%~90%的有2个省市区,在70%~80%的有4个省市区,在60%~70%的有12个省市区;在50%~60%的有3个省市区,在40%~50%的有4个省市区,西藏城镇化率最低仅为32.02%。城镇化率增长幅度在30%以上的有5个省市区,在20%~30%的有16个省市区,在10%~20%的有8个省市区,在10%以下的是西藏和新疆。这种时—空分异揭示了2030年城镇化率在70%以上的省市区,几乎都在东部沿海,城镇化率在60%以下的省市区,几乎都分布在西北内陆和边疆。城镇化率增长幅度在30%以上的省市区主要是发达省份,分布在东部经济带,增长幅度在20%以下的省区,主要在西部经济带。
2015-2030年,中国东、中、西三大经济带的城镇化率及其增长幅度情况也是上述规律的具体反映。说明未来15年的时间里,中国人口的流动、新型城镇化的发展依然是东西走向的趋势,其实质仍然是以三大城市群聚集为主。
（4）由于全国各省市区的人口数量、自然条件、生态环境质量、历史文化环境、经济发展水平等因素不同,2015-2030年各省市区城镇化质量的发展存在差异是各种环境要素发展规律的客观反映,是一种正常现象,重要的是如何认识这种差异性,如何缩小这种差异性,促使全国区域城镇化质量均衡发展。根据2030年31个省市区城镇化质量4种类型的划分,在今后的新型城镇化建设中,本文建议国家应采取的措施是：高质量省市,以自身投资建设为主;较高质量省区,给予一定的资金支持;较低质量省区,加大资金支持力度;低质量省区,重点给予资金支持。
（5）根据文中估算2030年中国新型城镇化建设资金至少需投入105.38万亿元,这是一个巨大的“天文数字”,国家乃至各省市区,建立何种投融资模式,值得深思研究。新型城镇化建设是全方位的,但最为重要的是城市公用设施建设,国家对此投入较少。目前中国城镇化建设的投融资模式存在许多弊端,主要表现在：政府居支配地位,融资以银行信贷为主,融资平台承担地方政府的融资责任。实践证明这种投融资模式不可持续。因此,在推进新型城镇化建设中,必须有一个符合中国国情的投融资模式,这是新型城镇化建设能否顺利进行的重要保证。
（6）推进新型城镇化涉及两个最基本、最关键的因素,即人和资金。发展以人为本的城镇化,资金需要合理投入。2015-2030年,从中央到地方,对于各省市区新型城镇化建设,到底该如何投资?何时何地投资?投入多少资金适宜?资金从何处获取?必须对国（省、市、区）情进行深入调研,摸清家底,提供详细的科学依据,制定科学细致的区域新型城镇化建设投资方案。这是一项复杂的系统研究和实施工程,也是笔者下一步将要开展的研究。
（7）中国新型城镇化未来的发展一定要符合中国的基本国情,这种国情源自人口、资源、环境、经济、社会、文化发展极大的时空差异性,这种差异性的客观规律,是推进新型城镇化科学发展的基础与前提,认识不清和违背了这种客观规律,就会出现各种各样的问题,新型城镇化的质量和科学发展就难以保证。
The authors have declared that no competing interests exist.
参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子
| [1] | . <p>采用GIS技术及多种统计分析方法，对湖北省随州市城市化进程中人口变动状况及其对土地利用方式的影响进行了整体分析，初步揭示了城市化的综合发展状态及其所包含的人口及土地两个方面的变化特征，并明确了人口变化的主导作用。分析表明，随州城市化处于中期发展阶段并呈现与工业化同步的发展状态，在此前提下城镇人口迅速增长，空间分布向中心市区集中，但农业就业比重偏高，同时土地利用方式发生相应的变化。</p> . <p>采用GIS技术及多种统计分析方法，对湖北省随州市城市化进程中人口变动状况及其对土地利用方式的影响进行了整体分析，初步揭示了城市化的综合发展状态及其所包含的人口及土地两个方面的变化特征，并明确了人口变化的主导作用。分析表明，随州城市化处于中期发展阶段并呈现与工业化同步的发展状态，在此前提下城镇人口迅速增长，空间分布向中心市区集中，但农业就业比重偏高，同时土地利用方式发生相应的变化。</p> |
| [2] | . 改革开放30 年来,中国持续快速的经济发展和城镇化受到了世界关注.由于政策环境和地理基础的差异性,地带间差异成为中国城镇化空间差异的主要特征:在多元动力的共同推动下,东部十省的快速城镇化为全国的城镇化进程贡献了49%.新世纪以来,随着西部大开发、东北老工业基地振兴和中部崛起三大区域发展战略的相继提出,政策和地理基础的地带间差异逐步缩小,国内外投资重点向内陆转移,外出务工人员的回流与创业成为人口流动的新特征,带动中西部地区对全国城镇化的贡献迅速提升,中国城镇化的重心向内陆转移,省区城镇化趋同现象比较明显.这些新现象在2005 年以来更加强化.实证结果表明,区域发展战略的提出促进内陆省份对全国城镇化的贡献率提高了8.7%,但并没有对中国省区城镇化的动力机制产生影响;沿海地区产业转移和国际市场的开拓将成为内陆地区城镇化的重要依托. . 改革开放30 年来,中国持续快速的经济发展和城镇化受到了世界关注.由于政策环境和地理基础的差异性,地带间差异成为中国城镇化空间差异的主要特征:在多元动力的共同推动下,东部十省的快速城镇化为全国的城镇化进程贡献了49%.新世纪以来,随着西部大开发、东北老工业基地振兴和中部崛起三大区域发展战略的相继提出,政策和地理基础的地带间差异逐步缩小,国内外投资重点向内陆转移,外出务工人员的回流与创业成为人口流动的新特征,带动中西部地区对全国城镇化的贡献迅速提升,中国城镇化的重心向内陆转移,省区城镇化趋同现象比较明显.这些新现象在2005 年以来更加强化.实证结果表明,区域发展战略的提出促进内陆省份对全国城镇化的贡献率提高了8.7%,但并没有对中国省区城镇化的动力机制产生影响;沿海地区产业转移和国际市场的开拓将成为内陆地区城镇化的重要依托. |
| [3] | . <p>从城市化内涵的人口、经济、社会、土地四个方面, 构建中国城市化水平的综合评价 指标体系。基于熵值法, 对1981-2006 年的中国城市化进行综合测度, 结果表明中国城市化 综合水平持续提高, 以经济增长和地域景观的快速演进为主要特征, 其次是人口城市化, 最 后是社会城市化中的医疗水平, 其中各子系统有不同的演变特点。多元回归模型分析表明, 城市化动力因子呈现多元化特征, 市场力是最主要的驱动力, 后面依次是内源力、行政力和 外向力。从城市化发展阶段上看, 市场力、外向力和行政力对城市化综合水平的影响呈上升 趋势, 而内源力呈明显下降趋势。本文认为, 中国城市化主要是内生过程, 应强化市场经济 体制改革, 统筹城乡发展。</p> . <p>从城市化内涵的人口、经济、社会、土地四个方面, 构建中国城市化水平的综合评价 指标体系。基于熵值法, 对1981-2006 年的中国城市化进行综合测度, 结果表明中国城市化 综合水平持续提高, 以经济增长和地域景观的快速演进为主要特征, 其次是人口城市化, 最 后是社会城市化中的医疗水平, 其中各子系统有不同的演变特点。多元回归模型分析表明, 城市化动力因子呈现多元化特征, 市场力是最主要的驱动力, 后面依次是内源力、行政力和 外向力。从城市化发展阶段上看, 市场力、外向力和行政力对城市化综合水平的影响呈上升 趋势, 而内源力呈明显下降趋势。本文认为, 中国城市化主要是内生过程, 应强化市场经济 体制改革, 统筹城乡发展。</p> |
| [4] | . 根据对中国城镇化情况的实证分 析和国际比较研究,本文发现,从总体上讲,中国城镇化水平是滞后的,这种滞后不仅仅表现为滞后于国内经济发展水平、工业化或非农化进程,也表现为滞后于国 外同等发展水平国家或同样发展阶段的城市化水平;中国城镇化目前的速度基本合适,不慢也不太快。通过定性分析和运用时间序列预测法,估计中国城镇化还将保 持较快发展的趋势,城镇化率仍将以年均提高1个百分点左右的速度推进,在2020年中国的城镇化率将达到60%左右。 . 根据对中国城镇化情况的实证分 析和国际比较研究,本文发现,从总体上讲,中国城镇化水平是滞后的,这种滞后不仅仅表现为滞后于国内经济发展水平、工业化或非农化进程,也表现为滞后于国 外同等发展水平国家或同样发展阶段的城市化水平;中国城镇化目前的速度基本合适,不慢也不太快。通过定性分析和运用时间序列预测法,估计中国城镇化还将保 持较快发展的趋势,城镇化率仍将以年均提高1个百分点左右的速度推进,在2020年中国的城镇化率将达到60%左右。 |
| [5] | . 自从我国实施城镇化推进模式以来,我国经济得到了快速发展,有效带动了大规模人口向城镇的流动.基于此,本文对中国城镇化推进模式进行了研究,以供参考. . 自从我国实施城镇化推进模式以来,我国经济得到了快速发展,有效带动了大规模人口向城镇的流动.基于此,本文对中国城镇化推进模式进行了研究,以供参考. |
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| [7] | . <p>人口迁移法则 (规律 )的探讨与总结 ,是人口地理学及移民地理学研究的重要课题。中国历史悠久 ,移民运动纷繁复杂 ,为迁移规律的研究提供了异常丰富的资料。作为探索性的尝试 ,作者借鉴西方****在迁移理论研究的成功经验 (例如“拉文斯坦法则”) ,根据大量已有的移民实证研究成果 ,提出了历史时期发生于中国境内的移民运动五个方面的规律 (法则 ) ,即政治主导法则、人口密度及人口承载力决定移民法则、灾荒与移民法则、民族迁移法则、移民与文化区特征法则。</p> . <p>人口迁移法则 (规律 )的探讨与总结 ,是人口地理学及移民地理学研究的重要课题。中国历史悠久 ,移民运动纷繁复杂 ,为迁移规律的研究提供了异常丰富的资料。作为探索性的尝试 ,作者借鉴西方****在迁移理论研究的成功经验 (例如“拉文斯坦法则”) ,根据大量已有的移民实证研究成果 ,提出了历史时期发生于中国境内的移民运动五个方面的规律 (法则 ) ,即政治主导法则、人口密度及人口承载力决定移民法则、灾荒与移民法则、民族迁移法则、移民与文化区特征法则。</p> |
| [8] | . 人口迁移研究在西方人文地理学研究体系中一直占据重要地位.通过对西方人口迁移研究的系统梳理,将研究重点概括为6点:人口迁移机制、人口迁移途径、人口迁移模型、人口迁移过程中的文化适应、国际移民研究和国内人口迁移研究.最后,归纳了西方人口迁移研究中重要的方法论. . 人口迁移研究在西方人文地理学研究体系中一直占据重要地位.通过对西方人口迁移研究的系统梳理,将研究重点概括为6点:人口迁移机制、人口迁移途径、人口迁移模型、人口迁移过程中的文化适应、国际移民研究和国内人口迁移研究.最后,归纳了西方人口迁移研究中重要的方法论. |
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| [10] | . 本文用哲学、地理学、人口学和发展经济学的观点，对外国和中国农村剩余劳动力转移的理论进行了评析，并且对中外农村剩余劳动力转移的经验模式进行了归纳总结，旨在为我国解决农村剩余劳动力转移问题提供科学理论依据和实践经验。 . 本文用哲学、地理学、人口学和发展经济学的观点，对外国和中国农村剩余劳动力转移的理论进行了评析，并且对中外农村剩余劳动力转移的经验模式进行了归纳总结，旨在为我国解决农村剩余劳动力转移问题提供科学理论依据和实践经验。 |
| [11] | . 现实世界中不断增长的城乡差距和社会不平等,是城乡问题两方复杂 的关联和相互作用的结果.文章对西方各个时期代表性的城乡发展理论进行了综述,认为其研究经历了朴素城乡整体发展观、城乡分割发展观、城乡融合发展观的演 变过程,简要评述了已有研究的不足,并结合我国城乡发展实际提出了以后研究的展望. . 现实世界中不断增长的城乡差距和社会不平等,是城乡问题两方复杂 的关联和相互作用的结果.文章对西方各个时期代表性的城乡发展理论进行了综述,认为其研究经历了朴素城乡整体发展观、城乡分割发展观、城乡融合发展观的演 变过程,简要评述了已有研究的不足,并结合我国城乡发展实际提出了以后研究的展望. |
| [12] | . 诺瑟姆提出的城市化S形曲线是城市地理学的经典理论成果,对它在中国的应用却存在曲解。根据诺瑟姆原文,不是所有国家的城市化水平都能达到100%,城市化水平在30%到70%之间也不是一直处于加速状态;进而推导出城市化速度变化的四阶段倒"U"形曲线:孕育阶段、加速阶段、减速阶段、趋零阶段。其政策含义和启示在于:城市化速度变化有其规律,不能拔苗助长;中国已经迈过城市化速度的拐点,加速城市化不应是长期的主旋律;城市化依然是主要发展方向和趋势;中国城市化理念与重点均需转型;城市化与包容性增长、城乡统筹和农民工市民化是"十二五"时期的主要任务。 . 诺瑟姆提出的城市化S形曲线是城市地理学的经典理论成果,对它在中国的应用却存在曲解。根据诺瑟姆原文,不是所有国家的城市化水平都能达到100%,城市化水平在30%到70%之间也不是一直处于加速状态;进而推导出城市化速度变化的四阶段倒"U"形曲线:孕育阶段、加速阶段、减速阶段、趋零阶段。其政策含义和启示在于:城市化速度变化有其规律,不能拔苗助长;中国已经迈过城市化速度的拐点,加速城市化不应是长期的主旋律;城市化依然是主要发展方向和趋势;中国城市化理念与重点均需转型;城市化与包容性增长、城乡统筹和农民工市民化是"十二五"时期的主要任务。 |
| [13] | . 以钱纳里模型为基础,基于1990-2009 年20 年间世界149 个国家或地区的经验数据,采用双对数模型,引入城市化自身时间序列变量,回归了城市化与经济发展水平之间关系的标准型式。研究表明:城市化与经济发展水平的定量关系型式在过去50 年发生了显著变化,钱纳里模型中标准发展型式已不能直接用来比较当前城市化与经济发展的关系;1990-2009 年间,人均GNI值位于1000~10000 美元区间时,城市化率从17.78%变化至60.36%,关系匹配值也相应变化,但是城市化率的饱和值仍然保持在75%左右;较小人口规模国家的城市化受经济发展水平影响大于大国和中等国家。 . 以钱纳里模型为基础,基于1990-2009 年20 年间世界149 个国家或地区的经验数据,采用双对数模型,引入城市化自身时间序列变量,回归了城市化与经济发展水平之间关系的标准型式。研究表明:城市化与经济发展水平的定量关系型式在过去50 年发生了显著变化,钱纳里模型中标准发展型式已不能直接用来比较当前城市化与经济发展的关系;1990-2009 年间,人均GNI值位于1000~10000 美元区间时,城市化率从17.78%变化至60.36%,关系匹配值也相应变化,但是城市化率的饱和值仍然保持在75%左右;较小人口规模国家的城市化受经济发展水平影响大于大国和中等国家。 |
| [14] | . <p>2014年国家印发了“新型城镇化规划”,标志着中国城市化进入由“数量增长型”向“质量提升型”的转型期,并将新型城市化作为国家未来相当长时期的重要工作内容,为城市化领域研究提供了重大机遇。国际上,城市化的基础理论和内容体系已基本形成并不断丰富,研究阶段持续深化,领域持续扩展,研究方法手段持续改善和进步。国内城市化研究起步晚、进展快,在中国特色城市化合理进程的科学认知与思辨等诸多议题上取得了显著成果。展望未来,提出了城市化领域的5个科学问题及其子问题：城市化的跨学科特性与成立城市化学科,城市化概念、原理、方法等基础理论体系的构建,城市化的区域特性以及与城乡统筹的相互关系,可持续城市化的发展模式与空间格局研究,大数据支持下城市化和智慧城市的系统集成与模拟平台研究。</p> . <p>2014年国家印发了“新型城镇化规划”,标志着中国城市化进入由“数量增长型”向“质量提升型”的转型期,并将新型城市化作为国家未来相当长时期的重要工作内容,为城市化领域研究提供了重大机遇。国际上,城市化的基础理论和内容体系已基本形成并不断丰富,研究阶段持续深化,领域持续扩展,研究方法手段持续改善和进步。国内城市化研究起步晚、进展快,在中国特色城市化合理进程的科学认知与思辨等诸多议题上取得了显著成果。展望未来,提出了城市化领域的5个科学问题及其子问题：城市化的跨学科特性与成立城市化学科,城市化概念、原理、方法等基础理论体系的构建,城市化的区域特性以及与城乡统筹的相互关系,可持续城市化的发展模式与空间格局研究,大数据支持下城市化和智慧城市的系统集成与模拟平台研究。</p> |
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| [18] | . The relationship between urbanization and economic growth has been perplexing. In this paper, we identify the pattern of global change and the correlation of urbanization and economic growth, using cross-sectional, panel estimation and geographic information systems (GIS) methods. The analysis has been carried out on a global geographical scale, while the timescale of the study spans the last 30 years. The data shows that urbanization levels have changed substantially during these three decades. Empirical findings from cross-sectional data and panel data support the general notion of close links between urbanization levels and GDP per capita. However, we also present significant evidence that there is no correlation between urbanization speed and economic growth rate at the global level. Hence, we conclude that a given country cannot obtain the expected economic benefits from accelerated urbanization, especially if it takes the form of government-led urbanization. In addition, only when all facets are taken into consideration can we fully assess the urbanization process. |
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| [21] | . Contemporary urbanization differs from historical patterns of urban growth in terms of scale, rate, location, form, and function. This review discusses the char |
| [22] | . Thinkers have discussed the “good life” and the desirable society for millennia. In the last decades, scientists offered several alternative approaches to defining and measuring quality of life: social indicators such as health and levels of crime, subjective well-being measures (assessing people's evaluative reactions to their lives and societies), and economic indices. These alternative indicators assess three philosophical approaches to well-being that are based, respectively, on normative ideals, subjective experiences, and the ability to select goods and services that one desires. The strengths and weaknesses of the various approaches are reviewed. It is argued that social indicators and subjective well-being measures are necessary to evaluate a society, and add substantially to the regnant economic indicators that are now favored by policy makers. Each approach to measuring the quality of life contains information that is not contained in the other measures. |
| [23] | . Urban sprawl and renewed concern for the environment have helped create new policies and initiatives designed to enhance community quality of life. Among these are transportation enhancements mandated in ISTEA and TEA21. Funding through transportation enhancements has helped to spur the designation and development of greenway trails with the intent of fostering alternative transportation and generally making cities more livable. This paper presents research conducted on three greenway trails in Texas. The research was based on the human ecosystem concept and was intended to determine if and how such greenway facilities were contributing to quality of life and how people might perceive such contributions based on the way they used the trail (e.g. for transportation or recreation). Results indicated that most people used greenway trails for recreation but that trails differed in user types and activities based on location and policy. Users felt that these urban greenway trails were contributing most to community quality of life through resident health/fitness, the natural areas they provide, better land use and resident pride. They felt that they contributed least to diversifying industry, business development and access to shopping areas or public transportation. Those who used trails for transportation scored trails as contributing more toward reducing pollution, reducing transportation costs and providing better access to work than did those who used trails only for recreation. Implications for understanding use and users in the designation, design and development of urban greenway trails are discussed. |
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| [25] | . <正>城镇化问题是当代中国社会经济发展重大的综合性课题,涉及到国民经济如何协调发展,达到一个新的现代化和谐社会发展的根本问题;也涉及到我国资源环境合理利用与长远保护的可持续发展问题。改革开放30多年来,我国社会经济发展一直保持了快速前进的新局面,我国的综合国力与工 . <正>城镇化问题是当代中国社会经济发展重大的综合性课题,涉及到国民经济如何协调发展,达到一个新的现代化和谐社会发展的根本问题;也涉及到我国资源环境合理利用与长远保护的可持续发展问题。改革开放30多年来,我国社会经济发展一直保持了快速前进的新局面,我国的综合国力与工 |
| [26] | . 正解放以来,我国城市化水平有 了一定的提高,但仍然较低。1982年底市镇总人口21 154万,占全国总人口的20％。但其中包括了近三分之一的农业人口,如以市镇总人口中的非农业人口计,约占全国总人口的14.2％。我国城市化水平不仅 比发达国家低,而且也比一般发展中国家低。发展中国家城市化水平通常高于20％,如非洲为26％,拉丁 . 正解放以来,我国城市化水平有 了一定的提高,但仍然较低。1982年底市镇总人口21 154万,占全国总人口的20％。但其中包括了近三分之一的农业人口,如以市镇总人口中的非农业人口计,约占全国总人口的14.2％。我国城市化水平不仅 比发达国家低,而且也比一般发展中国家低。发展中国家城市化水平通常高于20％,如非洲为26％,拉丁 |
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| [29] | . 中国的快速城镇化进程伴随着经济总量与用水总量的持续增长以及严重的城市缺水危机,然而三者之间的定量关系及内在机理尚不完全清楚。本文构建了城镇化驱动经济与用水增长的完全分解模型,定量测度了中国以及31 个省级行政区1997-2011 年城镇化过程对经济增长与用水变化的驱动效应。结果表明:① 中国城镇化对经济增长的综合贡献率长期稳定在30%左右,经济增长60%以上依赖于生产效率的提高,因此应适当弱化“城镇化是经济增长主要动力”的理念;② 中国城镇化虽然通过拉动经济增长增加用水2352×10<sup>8</sup> m<sup>3</sup>,但通过优化产业结构和提高用水经济效率减少用水4530×10<sup>8</sup> m<sup>3</sup>,中国用水增长的原因是由于人口和经济规模效应而不是城镇化效应;③ 中国东中部的人口和经济大省且处于城镇化加速阶段的,城镇化拉动经济并造成用水增长的作用大,但减量效应也大,而且均呈逐年增长趋势,最终城镇化对用水的综合驱动以减量效应为主,而且在时空变化上的差异相对缩小;④ 城镇化虽有助于减少全国或较大范围区域的用水总量,但会导致城镇建成区或城市群地区的缺水危机,因此应尽快建立并完善城乡之间(或城镇化水平较高与较低地区之间) 的水资源流转机制与补偿机制。 . 中国的快速城镇化进程伴随着经济总量与用水总量的持续增长以及严重的城市缺水危机,然而三者之间的定量关系及内在机理尚不完全清楚。本文构建了城镇化驱动经济与用水增长的完全分解模型,定量测度了中国以及31 个省级行政区1997-2011 年城镇化过程对经济增长与用水变化的驱动效应。结果表明:① 中国城镇化对经济增长的综合贡献率长期稳定在30%左右,经济增长60%以上依赖于生产效率的提高,因此应适当弱化“城镇化是经济增长主要动力”的理念;② 中国城镇化虽然通过拉动经济增长增加用水2352×10<sup>8</sup> m<sup>3</sup>,但通过优化产业结构和提高用水经济效率减少用水4530×10<sup>8</sup> m<sup>3</sup>,中国用水增长的原因是由于人口和经济规模效应而不是城镇化效应;③ 中国东中部的人口和经济大省且处于城镇化加速阶段的,城镇化拉动经济并造成用水增长的作用大,但减量效应也大,而且均呈逐年增长趋势,最终城镇化对用水的综合驱动以减量效应为主,而且在时空变化上的差异相对缩小;④ 城镇化虽有助于减少全国或较大范围区域的用水总量,但会导致城镇建成区或城市群地区的缺水危机,因此应尽快建立并完善城乡之间(或城镇化水平较高与较低地区之间) 的水资源流转机制与补偿机制。 |
| [30] | . 地理学以环境—社会—人类动态的综合思维，以区域综合、区域间的相互关系、尺度间的相互转换等系统研究地球表层的性质和运动规律，“人—地”地域系统是其研究核心。生态补偿是一个典型的地理学研究命题，具有“人—地”地域系统的半开放性、非稳定性以及或然性特征。本文分析了生态补偿作为地理学研究命题的一般特征及其内涵。对于生态补偿是一个地理学研究命题的判断，依据在于自然地域系统厘定了生态补偿参与主体的基本关系、经济地理格局决定了生态补偿的空间差异、地域人文环境影响了生态补偿政策的制定及其补偿形式、地理学方法为生态补偿提供了技术与平台。区域是解读生态补偿问题的突破口，区域结构是制定生态补偿政策的重要参考、区域发展外部性是开展生态补偿的科学依据、地理要素资源的区域权属是确定生态补偿主客体的依据，生态补偿研究具有“区域—差异—尺度”的地理学分析范式。生态补偿的地理学特征表现在区域性、差异性、综合性、动态性等方面。 . 地理学以环境—社会—人类动态的综合思维，以区域综合、区域间的相互关系、尺度间的相互转换等系统研究地球表层的性质和运动规律，“人—地”地域系统是其研究核心。生态补偿是一个典型的地理学研究命题，具有“人—地”地域系统的半开放性、非稳定性以及或然性特征。本文分析了生态补偿作为地理学研究命题的一般特征及其内涵。对于生态补偿是一个地理学研究命题的判断，依据在于自然地域系统厘定了生态补偿参与主体的基本关系、经济地理格局决定了生态补偿的空间差异、地域人文环境影响了生态补偿政策的制定及其补偿形式、地理学方法为生态补偿提供了技术与平台。区域是解读生态补偿问题的突破口，区域结构是制定生态补偿政策的重要参考、区域发展外部性是开展生态补偿的科学依据、地理要素资源的区域权属是确定生态补偿主客体的依据，生态补偿研究具有“区域—差异—尺度”的地理学分析范式。生态补偿的地理学特征表现在区域性、差异性、综合性、动态性等方面。 |
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| [33] | . 在城市快速郊区化的过程中,北京市兴建了大规模的郊区经济适用房居住区和郊区新城,形成了特有的郊区居住和日常生活空间。由于这些郊区巨型社区周边配套设施和就业岗位的不足,造成了社区居民的长距离通勤,激化了北京市交通拥堵、职住空间错位等城市问题,也降低了居民的生活质量。伴随着人文地理学中的行为转向,时空间行为已成为透视城市空间的重要视角,行为论方法中的活动空间作为城市社会空间研究的重要测度,受到国内外****的关注,而国内已有的活动空间研究往往基于传统问卷调查数据利用密度插值法从汇总的角度进行分析,忽略了居民的个体差异性。本研究利用2010 年基于GPS的北京市活动与出行调查数据,以天通苑和亦庄两个郊区巨型社区为例,采用GIS 空间分析和标准置信椭圆法,从非汇总角度对郊区居民的整日活动空间进行测度,并在居民活动空间叠加分析的基础上,研究北京市郊区巨型社区居民工作日和休息日的日常活动空间及其对城区空间和案例社区附近空间的利用情况,挖掘工作日居民对城区空间利用的影响因素,从而透视中国大城市郊区化存在的问题。 . 在城市快速郊区化的过程中,北京市兴建了大规模的郊区经济适用房居住区和郊区新城,形成了特有的郊区居住和日常生活空间。由于这些郊区巨型社区周边配套设施和就业岗位的不足,造成了社区居民的长距离通勤,激化了北京市交通拥堵、职住空间错位等城市问题,也降低了居民的生活质量。伴随着人文地理学中的行为转向,时空间行为已成为透视城市空间的重要视角,行为论方法中的活动空间作为城市社会空间研究的重要测度,受到国内外****的关注,而国内已有的活动空间研究往往基于传统问卷调查数据利用密度插值法从汇总的角度进行分析,忽略了居民的个体差异性。本研究利用2010 年基于GPS的北京市活动与出行调查数据,以天通苑和亦庄两个郊区巨型社区为例,采用GIS 空间分析和标准置信椭圆法,从非汇总角度对郊区居民的整日活动空间进行测度,并在居民活动空间叠加分析的基础上,研究北京市郊区巨型社区居民工作日和休息日的日常活动空间及其对城区空间和案例社区附近空间的利用情况,挖掘工作日居民对城区空间利用的影响因素,从而透视中国大城市郊区化存在的问题。 |
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| [39] | . 进 入21世纪以后,由于信息化、经济全球化的加速推进,也由于目前世界城镇人口比例接近50%,使得越来越多的国家和地区的人口城市化推进到以大城市为主的 第二阶段。从总体上看,目前我国人口城市化也已开始了由第一阶段向第二阶段的过渡,即由以发展小城镇为主过渡到以发展大城市 . 进 入21世纪以后,由于信息化、经济全球化的加速推进,也由于目前世界城镇人口比例接近50%,使得越来越多的国家和地区的人口城市化推进到以大城市为主的 第二阶段。从总体上看,目前我国人口城市化也已开始了由第一阶段向第二阶段的过渡,即由以发展小城镇为主过渡到以发展大城市 |
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| [43] | . “半城镇化”是农业转移人口没有完全融入现代城市、处于一种“中间人”状态下的不彻底的城镇化。“半城镇化”使农民不能真正的融入城市；导致社会不公，易引发社会问题；使农村空心化，不利于农业现代化的实现；增加多方负担，不利于城市经济发展；虚抬城镇化率，不利于国家决策。破解“半城镇化”现象，必须改革户籍制度，打破户口束缚的藩篱；破除地方土地财政，转变经济发展方式；实施就地城镇化，让农民离土不离乡；加强对农民工的技能培训，提高就业竞争力。 . “半城镇化”是农业转移人口没有完全融入现代城市、处于一种“中间人”状态下的不彻底的城镇化。“半城镇化”使农民不能真正的融入城市；导致社会不公，易引发社会问题；使农村空心化，不利于农业现代化的实现；增加多方负担，不利于城市经济发展；虚抬城镇化率，不利于国家决策。破解“半城镇化”现象，必须改革户籍制度，打破户口束缚的藩篱；破除地方土地财政，转变经济发展方式；实施就地城镇化，让农民离土不离乡；加强对农民工的技能培训，提高就业竞争力。 |
| [44] | . 基于全国第六次普查数据研究我 国31个省(市、区)和288个地级以上城市半城镇化特点、形成机制以及解决路径。研究表明:全国80%以上的地级以上城市存在不同程度的半城镇化现象, 且高常住人口城镇化往往伴随高半城镇化和低户籍人口城镇化。半城镇化呈现由西向东逐渐加重的趋势,华南地区半城镇化程度最高,东北、西南最低。东部地区以 高、中度半城镇化为主,中部地区以中、低半城镇化为主,西部地区以低、中度半城镇化为主。随着城镇常住人口的增加,半城镇化程度由轻向重转变。省会以上城 市中,半城镇化程度最高的城市是上海,其次是广州、乌鲁木齐。非省会城市中,半城镇化程度最高的是深圳,其次是东莞。半城镇化最低、户籍人口城镇化最高的 地级市为伊春。 . 基于全国第六次普查数据研究我 国31个省(市、区)和288个地级以上城市半城镇化特点、形成机制以及解决路径。研究表明:全国80%以上的地级以上城市存在不同程度的半城镇化现象, 且高常住人口城镇化往往伴随高半城镇化和低户籍人口城镇化。半城镇化呈现由西向东逐渐加重的趋势,华南地区半城镇化程度最高,东北、西南最低。东部地区以 高、中度半城镇化为主,中部地区以中、低半城镇化为主,西部地区以低、中度半城镇化为主。随着城镇常住人口的增加,半城镇化程度由轻向重转变。省会以上城 市中,半城镇化程度最高的城市是上海,其次是广州、乌鲁木齐。非省会城市中,半城镇化程度最高的是深圳,其次是东莞。半城镇化最低、户籍人口城镇化最高的 地级市为伊春。 |
| [45] | . 根据经济学人智库中国全析预 测,中国城镇人口在2010-2030年将增加2.68亿,这个数字将是同时期全球城镇人口增加值的五分之一。2030年中国的城镇人口将达到9.4亿左 右。随着人口迅速老龄化和生育率下降,预计2040-2049年间中国城市居住人口会逐渐下降。省市地方官员已经设置了不同的城镇化目标,但流向城市的人 会选择机会或工资更多的地方,不关心政府官员的偏好,因此地方城镇化目标很可能落空。全国各地的城镇化趋势会有显著不同。东部地区(以广东为首)会出现最 大规模的人口增长:从2010年到2030年增长超过11240万;中部地区以同时期7120万的增长紧随其后;东北和西部的大部分地区人口增长没那么 快。文章《2030年的中国城市化》将为大家展望未来我国城镇化的发展趋势,敬请阅读。 . 根据经济学人智库中国全析预 测,中国城镇人口在2010-2030年将增加2.68亿,这个数字将是同时期全球城镇人口增加值的五分之一。2030年中国的城镇人口将达到9.4亿左 右。随着人口迅速老龄化和生育率下降,预计2040-2049年间中国城市居住人口会逐渐下降。省市地方官员已经设置了不同的城镇化目标,但流向城市的人 会选择机会或工资更多的地方,不关心政府官员的偏好,因此地方城镇化目标很可能落空。全国各地的城镇化趋势会有显著不同。东部地区(以广东为首)会出现最 大规模的人口增长:从2010年到2030年增长超过11240万;中部地区以同时期7120万的增长紧随其后;东北和西部的大部分地区人口增长没那么 快。文章《2030年的中国城市化》将为大家展望未来我国城镇化的发展趋势,敬请阅读。 |
| [46] | . 本文系统介绍了城镇化率的定义 与统计标准、常用的统计方法和推算方法,并分析了各种方法的利弊。城镇化率的推算是以人口普查、年度人口变动调查数据和村级单位城乡属性为基础,通过测算 影响城镇化率的3个因素:城镇区域扩张、人口自然增长、人口城乡迁移,来测算我国各地区城镇化率。建立科学有效的城镇化率监测制度,是当前统计制度方法研 究中面临的一项重要课题。 . 本文系统介绍了城镇化率的定义 与统计标准、常用的统计方法和推算方法,并分析了各种方法的利弊。城镇化率的推算是以人口普查、年度人口变动调查数据和村级单位城乡属性为基础,通过测算 影响城镇化率的3个因素:城镇区域扩张、人口自然增长、人口城乡迁移,来测算我国各地区城镇化率。建立科学有效的城镇化率监测制度,是当前统计制度方法研 究中面临的一项重要课题。 |
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| [48] | . 文章在客观评述国内外主要预测方法的基础上,根据中国1949-2004年城市化水平的时间序列资料,构建城市化水平的时间序列预测模型,并进行实证检验和预测。 . 文章在客观评述国内外主要预测方法的基础上,根据中国1949-2004年城市化水平的时间序列资料,构建城市化水平的时间序列预测模型,并进行实证检验和预测。 |
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| [57] | . 根据对中国城镇化情况的实证分 析和国际比较研究,本文发现,从总体上讲,中国城镇化水平是滞后的,这种滞后不仅仅表现为滞后于国内经济发展水平、工业化或非农化进程,也表现为滞后于国 外同等发展水平国家或同样发展阶段的城市化水平;中国城镇化目前的速度基本合适,不慢也不太快。通过定性分析和运用时间序列预测法,估计中国城镇化还将保 持较快发展的趋势,城镇化率仍将以年均提高1个百分点左右的速度推进,在2020年中国的城镇化率将达到60%左右。 . 根据对中国城镇化情况的实证分 析和国际比较研究,本文发现,从总体上讲,中国城镇化水平是滞后的,这种滞后不仅仅表现为滞后于国内经济发展水平、工业化或非农化进程,也表现为滞后于国 外同等发展水平国家或同样发展阶段的城市化水平;中国城镇化目前的速度基本合适,不慢也不太快。通过定性分析和运用时间序列预测法,估计中国城镇化还将保 持较快发展的趋势,城镇化率仍将以年均提高1个百分点左右的速度推进,在2020年中国的城镇化率将达到60%左右。 |
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| [59] | . <a name="Abs1"></a>A better understanding of the regional disparity and imbalance characteristics of China’s urbanization development is the important premise for constituting correct policy and strategy and promoting the healthy and sustainable development of urbanization in the 21st century. The regional differences of China’s urbanization level have close relations with natural conditions of landform and climate etc., the urbanization level reduces with the elevation of topography and decrease of precipitation. According to the statistical data set of urbanization in 1950–2006, the temporal change course of inter-provincial disparity of Chinese urbanization level since the founding of New China in 1949 was studied, and then the inter-regional and intra-regional disparities of urbanization development were analyzed by the Theil index and its nested decomposition method, to grasp the dynamic change of spatial disparities of China’s urbanization level on the whole. Using the imbalance index model, the imbalance status of urban population distribution relative to total population, grain output, total agricultural output value, gross output value of industry, tertiary industrial output value as well as gross regional product was discussed, to hold the balance characteristics of urbanization development relative to the regional development conditions from the macroscopic scales. |
| [60] | . 本文从城市与区域关系的角度出发,建立反映城市化水平的复合指标体系,采用因子分析的方法分别对改革开放以来中国各省区在1982、1990和2000年城市化综合水平差异进行探讨。研究表明,区域社会经济发展的水平和规模是反映和影响区域城市化水平的重要因素,但体现城市化水平的因子却发生了较大变化,上世纪80年代以城市中心性因素为主导,上世纪90年代以区域发展为主导,当前以城市与区域的互动为主导。 . 本文从城市与区域关系的角度出发,建立反映城市化水平的复合指标体系,采用因子分析的方法分别对改革开放以来中国各省区在1982、1990和2000年城市化综合水平差异进行探讨。研究表明,区域社会经济发展的水平和规模是反映和影响区域城市化水平的重要因素,但体现城市化水平的因子却发生了较大变化,上世纪80年代以城市中心性因素为主导,上世纪90年代以区域发展为主导,当前以城市与区域的互动为主导。 |
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| [66] | . 发展更多中小城市,提升中小城 市的竞争力和吸引力是我国均衡城镇化战略的重要组成部分。文章旨在讨论发展中小城市的战略意义与对策,认为发展中小城市能有效破解"半城镇化"难题,推进 转移人口市民化,有助于实现农民工的就地城镇化与我国区域间协调发展。当前发展中小城市,实现农民工市民化,既要把中小城市建立在坚实的产业基础上,完善 创业扶持体系和职业培训体系,提升中小城市对转移人口的吸引力,实现就地城镇化;又要创新公共私营合作机制,解决中小城市在公共服务和基础设施建设中的资 金瓶颈问题,并构建多渠道的房屋供给体系,实现落户中小城市居民的"安居梦"。 . 发展更多中小城市,提升中小城 市的竞争力和吸引力是我国均衡城镇化战略的重要组成部分。文章旨在讨论发展中小城市的战略意义与对策,认为发展中小城市能有效破解"半城镇化"难题,推进 转移人口市民化,有助于实现农民工的就地城镇化与我国区域间协调发展。当前发展中小城市,实现农民工市民化,既要把中小城市建立在坚实的产业基础上,完善 创业扶持体系和职业培训体系,提升中小城市对转移人口的吸引力,实现就地城镇化;又要创新公共私营合作机制,解决中小城市在公共服务和基础设施建设中的资 金瓶颈问题,并构建多渠道的房屋供给体系,实现落户中小城市居民的"安居梦"。 |
| [67] | . 研究目的:依据新型城镇化的特 点和发展要求,定量估算2020及2030年中国新型城镇化建设的资金需求量。研究方法:针对现有估算方法和结果的不足,分别从区域差异性和城市等级规模 差异性两个层面,定量估算2020年及2030年中国存量农民工和增量农民工市民化的资金需求总量。研究结果:若要在2020年解决2亿农民工的市民化问 题,则资金需求总规模约为279935—296508亿元;若要在2030年再使2亿农民工市民化,则新增资金需求总规模约为282932—296132 亿元。研究结论:新型城镇化是高成本的城镇化,只有依靠多元化的资金来源渠道,才能筹措巨额的建设资金,进而完成新型城镇化的预期目标和任务。 . 研究目的:依据新型城镇化的特 点和发展要求,定量估算2020及2030年中国新型城镇化建设的资金需求量。研究方法:针对现有估算方法和结果的不足,分别从区域差异性和城市等级规模 差异性两个层面,定量估算2020年及2030年中国存量农民工和增量农民工市民化的资金需求总量。研究结果:若要在2020年解决2亿农民工的市民化问 题,则资金需求总规模约为279935—296508亿元;若要在2030年再使2亿农民工市民化,则新增资金需求总规模约为282932—296132 亿元。研究结论:新型城镇化是高成本的城镇化,只有依靠多元化的资金来源渠道,才能筹措巨额的建设资金,进而完成新型城镇化的预期目标和任务。 |
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| [70] | . 资金是城镇化建设的血脉,资金问题是新型城镇化建设面临的一个老 大难问题.我国城镇化建设的资金供求矛盾非常突出,这些矛盾的产生有着深层原因:一是政府和市场边界不清,许多地方躺在政府身上搞建设;二是政府和社会职 能模糊,满足不了城镇化对公共产品和社会服务的需求;三是中央和地方职责不明,现有体制下城镇化缺乏与之相对应的资金支撑;四是财政与金融关系不顺,许多 地方滥用政府信用,通过金融手段形成大量政府性债务;五是城市和乡村关系失衡,城市公共产品投入多于农村,利益共享机制不健全.解决城镇化建设面临的资金 矛盾,不能走由政府部门包揽天下、单打独斗的老路,也不能走建设资金遍地开花、不计成本的死路,而应在把握和尊重市场规律的基础上,结合全面深化改革的总 体部署,加快财税体制和投融资机制改革,着力构建多元化、市场化、社会化、可持续的城镇化筹资模式. . 资金是城镇化建设的血脉,资金问题是新型城镇化建设面临的一个老 大难问题.我国城镇化建设的资金供求矛盾非常突出,这些矛盾的产生有着深层原因:一是政府和市场边界不清,许多地方躺在政府身上搞建设;二是政府和社会职 能模糊,满足不了城镇化对公共产品和社会服务的需求;三是中央和地方职责不明,现有体制下城镇化缺乏与之相对应的资金支撑;四是财政与金融关系不顺,许多 地方滥用政府信用,通过金融手段形成大量政府性债务;五是城市和乡村关系失衡,城市公共产品投入多于农村,利益共享机制不健全.解决城镇化建设面临的资金 矛盾,不能走由政府部门包揽天下、单打独斗的老路,也不能走建设资金遍地开花、不计成本的死路,而应在把握和尊重市场规律的基础上,结合全面深化改革的总 体部署,加快财税体制和投融资机制改革,着力构建多元化、市场化、社会化、可持续的城镇化筹资模式. |
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| [72] | . 中国经济进入新一轮调整周期，要保持经济的持续健康稳定增长，除了对外必须深化扩大开放外， 对内还必须加强对新型城镇化的战略运筹。特别是在思想、理论、政策、资金和人才等五方面作好充分准备，从而加快扩大有效内需，使推进新型城镇化真正成为实 现中国梦和打造中国经济升级版的战略抓手。 . 中国经济进入新一轮调整周期，要保持经济的持续健康稳定增长，除了对外必须深化扩大开放外， 对内还必须加强对新型城镇化的战略运筹。特别是在思想、理论、政策、资金和人才等五方面作好充分准备，从而加快扩大有效内需，使推进新型城镇化真正成为实 现中国梦和打造中国经济升级版的战略抓手。 |
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| [75] | . 本文首先分析了消费需求在经济增长中的作用，指出人口变动是扩大内需的重要因素之一。随后，分别研究了人口的数量、素质、结构、分布、家庭规模等人口因素的变化对扩大内需的影响。最后，文章建议积极主动统筹解决人口问题，使人口发展按照有利于经济增长的方向发展，在扩大内需过程中，统筹解决人口问题；在统筹解决人口问题过程中，促进扩大内需，力争作到人口与经济协调双赢。唯有这样，才能使我国经济保持长期、平稳、较快增长。 . 本文首先分析了消费需求在经济增长中的作用，指出人口变动是扩大内需的重要因素之一。随后，分别研究了人口的数量、素质、结构、分布、家庭规模等人口因素的变化对扩大内需的影响。最后，文章建议积极主动统筹解决人口问题，使人口发展按照有利于经济增长的方向发展，在扩大内需过程中，统筹解决人口问题；在统筹解决人口问题过程中，促进扩大内需，力争作到人口与经济协调双赢。唯有这样，才能使我国经济保持长期、平稳、较快增长。 |
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