我国发达地区新型城市化的内涵及测度研究——以江苏省为例

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1、我国发达地区新型城市化的内涵及测度研究——以江苏省为例　　李红波　张小林　　【摘要】城市化是推动我国建设和发展的强大动力机制，是衡量地区经济社会发展水平和城乡居民生活质量的重要标志。在我国“十二五”规划建议中，明确指出要走中国特色的城镇化道路。解读新型城市化的内涵，确立其测评体系，是研究新型城市化的核心。以我国发达地区——江苏省为研究对象，在分析其内涵的基础上，对江苏省的新型城市化进行了测评，并明确了未来的发展思路，以期对我国其他地区走新型城市化道路提供借鉴。　　【关键词】新型城市化；内涵；测评体系；发达地区；江

2、苏省　　引言　　2001年的诺贝尔经济学奖获得者斯蒂格利茨提出“中国的城市化与美国的高科技发展将是深刻影响21世纪人类发展的主题，中国的城市化将是区域经济增长的火车头，并产生最重要的经济利益”[1]。城市化的发展对经济的增长具有决定性的意义，城市化对GDP的贡献举足轻重，城市化已成为解决经济与社会发展诸多矛盾的关键。　　根据美国城市地理学家诺瑟姆(Ray.M.Northam)1975年提出的城市化发展的S型曲线，当城市化率超过30%时，城市化就进入了快速提升阶段。据此，可看出从1996年我国的城市化就进入了加速期

3、(1996年的城市化水平为30.48%)，到2008年城市化水平达到了45.7%，每年都有上千万的农民变成城镇人，大规模的人口迁徙在人类发展史上恐怕是仅有的。这种传统粗放式的城市化增长模式突出[2]，面临的挑战也是多方面的，包括来自自然方面的，如水、土地、气候、环境……，来自经济社会方面的，如人口增长、就业压力、经济增长方式、产业结构、贫富差别、国际环境等[3]。在城市化建设的新阶段，我国的城市化应抓住“一个中心，两个基本点”[4]，新型城市化是经济社会发展的必由之路。现有的研究成果，集中在定性的对新型城市化道路

4、进行剖析[5]，缺乏系统的对城市化的内涵进行解读，缺乏对新型城市化综合水平进行测度的研究。　　1新型城市化的内涵　　与传统城市化不同，新型城市化是“坚持实现可持续发展战略目标，坚持实现人口、资源、环境、发展四位一体的互相协调，坚持实现农村与城市的统筹发展和城乡一体化，坚持实现城乡公共服务的均质化，以城乡之间和城际之间攫取财富和分享财富的机会平等为标志，逐步减缓和解消城乡二元结构达到社会和谐的城市化之路”[6]。也有学者认为，新型城市化是伴随着新型工业的产生而产生的，体现以人为本、全面协调可持续发展的科学理念，以市

5、场机制为主导，实现资源节约、环境友好、经济高效、社会和谐、大中小城市和小城镇协调发展、城乡互促共进的城市化发展道路[7]。　　概括而言，新型城市化的内涵可表述为“资源集约化、城市现代化、城乡统筹化”的城市化。“资源集约化”是对新型工业化的有效响应，是解决城市化过程中对资源的无限需求和资源的现实稀缺之间矛盾的有效途径，是新型城市化的战略约束；“城市现代化”是推进新型城市化的战略目标，要从追求城市化量的扩张向功能提升和结构优化转变，进一步提高城市发展的质量；“城乡统筹化”是推进新型城市化的本质要求，要用一体化的理念统

6、筹城乡发展规划、产业布局、基础设施、公共服务和就业社保一体化，优化区域城市空间结构。　　2新型城市化的测度　　2.1测评体系的构建　　在研究传统型城市化综合水平的测评体系[7-11]的基础上，结合新型城市化的内涵要求，指标选取不再局限于以城镇人口或非农人口比例作为单一的评价标准，而是更加注重城乡一体化、等质化和均等化，更加注重城乡的统筹发展、集约发展与和谐发展，更加注重提升农村居民和新增城镇居民的生存条件、生活方式和生活质量。同时选取的指标应以权威发布的为准，保证指标的科学性和可获取性。基于此，本研究尝试制定了5

7、大类、22个指标的新型城市化水平测度体系(表1)。　　2.2测评方法　　对于城市化水平的测度，主要有多指标综合评价法[8-10]、熵值法[11]等，这些方法，都需要对所获取的指标进行标准化和确立权重。一般采用层次分析法确立权重，但受人为影响较大，熵值法是较为客观的赋权和计算方法，文本使用熵值法确立权重，以消除人为主观因素。物理学中的热力学熵是系统无序状态的一种量度。在社会系统中信息熵等同于热力学熵，但数学含义上主要是指系统状态不确定性程度的度量。一般认为，信息熵值越高，系统结构越均衡，差异越小，或者变化越慢；反之

8、，信息熵越低，系统结构越是不均衡，差异越大，或者变化越快。所以，可以根据熵值大小，也即各项指标值的变异程度，计算出权重，在此基础上计算新型城市化的综合水平。其主要步骤如下文所述。　　第一步：将获取的各项指标的原始数据Xij进行标准化处理，得标准化后数据X'ij，计算第j项指标下第i年份指标值的比重：第二步：第j项指标的熵值：　　第三步：计算第j项指标的信息熵冗余度(即差异