广西新型城镇化发展活力因素探讨

Discussion on Vitality Factors of New Urbanization Development in Guangxi

摘要: 在建设壮美广西的推动下，广西城镇化进程得到了较快的发展。文章结合了广西城镇化发展现状，从经济、人口、社会、基础设施建设、生态环境建设以及城乡统筹发展六个准则层构建了15个指标，收集广西2005~2020年的相关数据，以常住人口城镇化率为被解释变量，以经济因素等15个指标为解释变量构建多元回归模型：基于解释变量过多，为避免多重共线情况，先用主成分分析法从中得到1个主成分，再将主成分与城镇化率进行回归分析，最终得到被解释变量与解释变量之间的多元回归模型。回归模型结果表明：当前广西城镇化水平整体偏低，内部发展差异明显；经济发展可促进新型城镇化建设；教育水平与新型城镇化发展质量相辅相成；社会就业因素对新型城镇化发展高度相关；基础设施与生态文明建设对新型城镇化发展有推动作用；城乡统筹发展有利于新型城镇化建设。由此，根据模型结论分析，提出了促进广西新型城镇化建设的相应对策和建议。

Abstract: With the promotion of building a magnificent Guangxi, the urbanization process in Guangxi has developed rapidly. The article combines the current situation of urbanization development in Guangxi, constructs 15 indicators from the six criteria levels of economy, population, society, in-frastructure construction, ecological environment construction and integrated urban and rural development, collects relevant data of Guangxi from 2005 to 2020, constructs a multiple regression model with the urbanization rate of the resident population as the explained variable and 15 indicators such as economic factors as the explanatory variables: Based on the excessive explana-tory variables, in order to avoid multiple collinearity, first, use the principal component analysis method to get a principal component from it, then carry out regression analysis between the prin-cipal component and the urbanization rate, and finally get a multiple regression model between the explained variable and the explanatory variable. The results of regression model show that the current urbanization level of Guangxi is on the low side as a whole, and the internal development difference is obvious; Economic development can promote the construction of new urbanization; The level of education and the quality of new urbanization development complement each other; Social employment factors are highly related to the development of new urbanization; The con-struction of infrastructure and ecological civilization can promote the development of new urban-ization; The overall development of urban and rural areas is conducive to the construction of new urbanization. Therefore, according to the analysis of the model conclusion, the corresponding countermeasures and suggestions to promote the construction of new urbanization in Guangxi are put forward.

1. 引言

2020年是我国进入全面实现小康社会和打赢脱贫攻坚战之年，意味着我国新型城镇化即将迈入一个新的发展阶段。在第十四个五年规划之际，广西颁布了《广西壮族自治区新型城镇化规划(2021~2035年)》，该规划不仅考虑目前发展阶段和发展特征，还关注更加长远的壮美广西发展之路。为此，在广西新型城镇化道路建设过程中，结合壮美广西建设的现实，分析广西城镇化发展现状问题，探讨广西新型城镇化发展影响因素的同时，探索具有广西特色的新型城镇化发展模式具有重要的现实意义。

2. 国内外文献综述

2.1. 国内文献综述

2003年十六大报告中胡锦涛主席首次提出城镇化概念之后，“以人为本”的新型城镇化成为国内学者研究的重点。部分专家研究得出，经济的发展与新型城镇化有密切的联系 [1] [2]。还有专家从不同方面分析全国各省的新型城镇化影响因素 [3] [4] [5] [6] [7]、构建新型城镇化质量评价指标体系对各省(区)新型城镇化的发展质量进行综合测评 [8] [9] [10] 等，比如，何文举(2016)通过城镇空间结构质量、城镇经济发展水平、城市居民生活质量、可持续发展潜力、资源利用水平五个方面构建新型城镇化质量评价指标体系，分析了湖南省全要素生产率对新型城镇化质量提升的影响路径 [11]。

2.2. 国外文献综述

国际上的学者和专家在城镇化方面也做了很多研究。Baix (2012)等人研究发现，城镇化发展水平和地方经济发展水平是相辅相成的 [12]。Vassilis Tselios (2014)认为，教育水平对城镇化发展的质量产生非常重要的影响 [13]。Osman T (2016)将经济发展、土地利用、人口迁移、区域特征、生活设施、行政政策和发展规划确定为城市规模的重要因素 [14]。Dadi D (2016)的研究表明，城镇化发展的主要驱动力是工业发展水平、基础设施建设水平和保障性住房水平 [15]。Jedw R (2017)等人认为人口因素对促进城镇化发展具有重要意义 [16]。

3. 广西新型城镇化发展现状分析

近年来，广西在新型城镇化建设过程中获得不菲的成就，主要体现在以下方面：(数据全部来源于广西壮族自治区新型城镇化规划(2014~2020年) [17]、2004~2021年《广西统计年鉴》 [18] 和《中国统计年鉴》 [19] 以及《广西壮族自治区新型城镇化规划(2021~2035年)》 [20]、国家新型城镇化规划(2014~2020年) [21])。

3.1. 人口城镇化

广西在人口城镇化中获得不菲的成就，但城镇化质量远远低于全国平均水平。截至2020年，广西城镇化率为54.20%，比全国平均城镇化率63.89%低9.69个百分点(见表1)，要跟上国家整体水平，任重而道远。

Table 1. Urbanization rate of permanent population in China and Guangxi cities from 2013 to 2020

表1. 2013~2020年全国和广西各地级市的常住人口城镇化率

由表1可知，2013年南宁和北海、柳州和防城港4个城市的城镇化率高于广西平均水平，其中，南宁市和柳州市超过全国平均水平，而百色市城镇化水平位于广西城市末尾，最高与最低之间相差28.43%；至2020年，柳州和南宁、防城港和梧州4个城市的城镇化率高于广西平均城镇化水平，依旧是柳州和南宁人口城镇化超过全国平均水平，最低的则变为钦州市，城镇化率最高的柳州与最低的钦州之间城镇化率相差27.91个百分点。

此外，广西城镇布局不断优化，南宁市成为唯一城区人口超300万的I型城市，有2个为100~300万人口的II型大城市，有13个为50~100万人口的中等城市，有15个为20~50万人口I型小城市，有53个为20万以下人口的II型小城市。其中北部湾城市群建设上升为国家战略，强首府战略和北钦防一体化稳步推进，沿海、沿江、沿边、沿交通干线城镇发展轴加速形成，新型城镇化体系日趋完善。

由此可看出，广西全区各地级市之间的城镇化水平之间存在着比较大的差距，所以，鼓励农村地区的人们在城市安居并落户，将人们关心的户籍制度改革深刻推进，成为我们全区的共同任务，同时，不同城市之间、不同地区之间的发展资源平衡问题也要切实解决。

3.2. 经济城镇化

众所周知，经济发展带来城镇集聚、规模扩张以及城市化水平提升，城市化反过来对经济发展又具有明显的促进效果，城市化和经济发展二者之间呈现出紧密的互动关联。广西“十三五”建设以来，在经济建设上取得不菲的成就，经济逐年增长，2013年GDP总额为12448.36亿元，2020年达到22156.69亿元，净增长9708.33亿元，见表2。

2005年到2020年，广西与全国人均GDP的发展趋势都呈直线增长模式，而两者之间的差距也越来越大。截至2020年，全国人均GDP为72,000元，同比发展增速2.74%；广西人均GDP为44,309元，比全国平均水平低27,691元，同比发展增速3.58%。

除此之外，广西各地级市间的经济发展水平存在比较大的差异，2013年与2020年全国以及广西的一些经济指标见表2，从各地级市看，2013年南宁市GDP总值为2803.54亿元，位居广西之首，其次是柳州市，桂林市、玉林市紧随其后，地区GDP总值都超过1000亿元，而贺州市最低。各地级市经济得到快速发展，截至2020年，南宁市、柳州市、桂林市3市的地区生产总值均破2000亿元，玉林市、钦州市、贵港市、百色市、北海市、梧州市共6市突破1000亿元大关，但仍有来宾市等5市未达到1000亿元，可看出广西各地级市之间发展水平的差异。

从人均GDP来看，2013年南宁、柳州等7个市高于广西平均水平，河池市、贵港市人均GDP位于末尾；截至2020年，仅有柳州、防城港、北海、南宁4个市人均GDP高于全区水平，其中柳州市不仅远超广西平均水平，也超过全国平均水平，但最低的河池市人均GDP仅为27,119元。2013年~2020年间，虽说广西以及各地级市经济发展水平以肉眼可见的快速增长，但地级市之间发展差异巨大。

Table 2. GDP and GDP per capita of China and Guangxi in 2013 and 2020

表2. 2013年与2020年全国与广西GDP总值和人均GDP情况

3.3. 社会城镇化

自治区层面建立了城镇化工作暨城乡融合发展工作厅际联席会议制度，出台了推进新型城镇化建设系列政策文件。新型城镇化示范试点建设取得积极进展。广西完善了农村地区人口在城市落户的制度，农业转移人口市民化进行嘉奖资金的发放，共计39.14亿元。农村的土地在确权方面的登记也已经基本完成了，全区城乡创建用地增减挂钩工作有序推进，累计确认周转指标4.38万亩。城镇化体制机制不断完善。

除此之外，广西就业市场供需矛盾依然突出，依然存在多个城市就业市场竞争激烈，中低学历者就业困难，不同类型岗位供给失衡的问题，就业市场供需结构亟待调整。

3.4. 基础设施城镇化

广西及14个地级市2013年和2020年基础设施建设部分指标的具体情况见表3。

Table 3. Some indicators of infrastructure construction in Guangxi and 14 prefecture level cities in 2013 and 2020

表3. 广西及14个地级市2013年和2020年基础设施建设部分指标

到2020年，全区用水普及率达到了99.7%，比之2013年增长了3.79个百分点；用气普及率达到了99.4%，比2013年增长了5.82%；人均城市道路面积首次突破“二十大关”，达到23.76平方米。

用水普及率方面，2013年南宁市等10个市的用水普及率超过广西全区平均水平，其中防城港市、贵港市、玉林市、百色市4个市达到100%，最低的是贺州市，仅有70.6%；2020年，全区所有地级市的用水普及率均超过96%，其中8个市达到100%。

用气普及率方面，2013年有8个地级市用气普及率超过全区平均水平，其中贵港市达到100%，百色市最低(50.28%)；截至2020年，依旧是有8个市超过全区平均水平，但所有地级市的用气普及率都超过了97%。

再看人均城市道路面积，2013年防城港市和钦州市的人均城市道路面积已经超过了30平方米，远远高于其他城市，而河池市仅为8.91平方米，为全区最低；到了2020年，有9个地级市的人均城市道路面积超过全区平均水平，最低的是玉林市，为17.48平方米。

除此之外，全区还大力推进城镇老旧小区改造，环境卫生和市政公用设施更加完善，城市的各方面承载能力也得到进一步的提升。

3.5. 生态环境建设城镇化

2020年，广西的土地空间开发强度以及城镇建设用地规模都控制计划之内。全区设区市城市空气质量优良天数比例达到97.7%，地表水质优良率达到96.2%，劣V类水体全部消除，森林覆盖率达到62.5%。2005年至今，广西人均公园绿地面积每一年同比增减不一，但整体呈上升趋势；而建成区绿化覆盖率同样同比增减不一，但整体趋势却较为平缓。全区及地级市2013、2020年的2个环境指标见表4。

Table 4. Greening coverage rate and per capita park green area of the whole district and prefecture level cities in 2013 and 2020

表4. 全区及地级市2013、2020年的建成区绿化覆盖率和人均公园绿地面积情况表

根据表4，2013年南宁和柳州、贵港和贺州4个城市的绿地面积超过全区平均水平，其中，南宁市达到了13.74平方米，最低的是河池市，比全区平均水平低了4.85平方米；截至2020年，共有8个城市超过全区平均水平，其中最高的防城港市达到25.04平方米，最低是柳州市，降到了9.08平方米，比之2013年减少了4.08平方米。

从建成区绿化覆盖率来看，2013年，柳州和南宁、贺州等6个城市的覆盖率高于全区的平均水平，其中最高的是贺州市，已经达到了44.21%，而最低建成区绿化覆盖率为贵港市的24.42%；2020年，只有梧州、柳州等5个城市高于广西平均水平，而其中绿化覆盖率最高的是柳州，已经达到44%，而全区内最低建成区绿化覆盖率的是河池市和来宾市，都是39.4%。

广西的城镇模式更加集约高效，生产空间、生活空间以及生态空间的舒适度正在一步步向好发展。

3.6. 城乡统筹发展

城镇化的推进为农村的劳动力就业增加了机会和拓展了渠道，2013年，广西城镇居民人均可支配收入是23,305元，农村居民人均可支配收入是6791元，城乡居民人均可支配收入比达到了3.43:1；2020年，城镇和农村居民人均可支配收入分别是35,859元、14,815元，而期间城乡之间的人均可支配收入绝对额差距，由16,514元上升为21,044元，但是，城乡人均可支配收入比下降至了2.42:1。可以看到广西全区城乡居民人均可支配收入差距在进一步的缩小。同时广西农村居民家庭恩格尔系数呈明显的下降趋势，并且城乡之间的恩格尔系数也在不断地缩小。

此外，广西各级的城乡卫生机构在基础设施方面已全面达标，基本公共服务明显改善，农民工的就业和子女入学、医疗、社会保障以及住房保障等基本公共服务水平也在不断提高。

广西县域和乡村发展不平衡不充分的问题依旧突出，城乡之间的发展仍然存在较大的差距。城镇居民的生活蒸蒸向荣，基础设施建设和社会保障，以及收入增长都在稳步提升；而农村居民的生活质量虽然也在不断的改善，但无论是在经济发展速度上，还是社会发展水平上，都还有不小的差距。

4. 广西新型城镇化发展影响因素的实证分析

4.1. 变量的选取及数据来源

本着对广西新型城镇化质量数据的科学性、可行性、可获得性、合理性四个方面的综合考虑，本文从经济和人口、社会和基础设施，以及生态环境建设和城乡统筹发展六个准则来进行指标体系的构建，共选取了15个指标(见表5)，数据全部来源于2006~2021年《广西统计年鉴》。

Table 5. All indicator variables

表5. 所有指标变量

此外，广西全区城镇化率 = 广西城市人口/广西总人口(人口为常住人口)，用Y表示。

4.2. 构建广西新型城镇化质量影响因素模型

影响广西新型城镇化质量的影响因素较多，且单位差异较大，为减少单位不一的影响，本文拟用多元对数线性回归模型进行构建，所有指标对数处理之后记为： $\ln x_i\left(i=1,2,\cdots ,15\right)$，作为自变量；常住人口城镇化率(Y)对数处理之后记为lnY，作为因变量。模型假设为：

$\ln Y=\beta +{\beta }_i{\displaystyle {\sum }_1^{15}\ln x_i}+\epsilon$ ( $i=1,2,\cdots ,15$ ； $\beta$ 表示常数项， $\epsilon$ 表示误差项) (1)

注： ${\beta }_i$ 表示自变量 $\ln x_i$ 对应的弹性系数( $i=1,2,\cdots ,15$ )。

为避免多重共线的状况，采用主成分回归法，先提取出主成分，再根据主成分与自变量之间的关系，求得自变量与因变量之间的回归系数。

4.2.1. 拟用主成分分析方法分析影响广西新型城镇化主要影响因素

利用软件SPSS26.0版本进行主成分分析，主要是利用降维，将多个指标转化为少数的几个综合性指标。

1) 因子适合度检验

用KMO检验和Bartlett球形检验对数据进行因子分析检验，检验结果见表6，KMO取值为0.648，Bartlett球形检验中的卡方值是516.945，显著性概率是0.000，说明因子分析是合适的。

2) 提取主成分

首先求得指标的特征值和方差贡献率如表7，在总方差累计贡献率大于等于85%、特征值大于1的原则下，提取出了一个主成分即一个公共因子，这个公共因子的特征值是13.091，总方差累计贡献率是87.274%，能够很好的代表数据的大部分信息。

Table 6. KMO and Bartlett spherical test results

表6. KMO和Bartlett球形检验结果

Table 7. Explanation of total variance

表7. 总方差解释表

提取方法：主成分分析法。

3) 获得新的主成分自变量

成分得分系数矩阵通过正交变换得。

根据表8，主成分因子得分(记为L)可表示为：

$\begin{array}{c}L=0.156\ln x_1+0.134\ln x_2+0.095\ln x_3+0.044\ln x_4+0.074\ln x_5-0.070\ln x_6\\ +0.095\ln x_7+0.072\ln x_8+0.070\ln x_9+0.074\ln x_{10}+0.073\ln x_{11}+0.071\ln x_{12}\\ -0.067\ln x_{13}+0.051\ln x_{14}+0.095\ln x_{15}\end{array}$ (2)

Table 8. Composition score coefficient matrix

表8. 成分得分系数矩阵表

提取方法：主成分分析法。

4.2.2. 拟合广西新型城镇化影响因素模型

根据主成分分析方法，可计算出主成分因子得分L的值。以L作为新的自变量，用软件EViews7.0建立lnY关于L的一元回归模型。模型假设为：

$\ln Y={\alpha }_0+{\alpha }_{1}L+\theta$ (3)

( ${\alpha }_0$ 表示一元回归模型的常数项， ${\alpha }_1$ 为L的弹性系数， $\theta$ 为误差项)。

1) 模型建立

用EViews7.0软件对lnY和 进行最小二乘线性回归估计得到如下结果：(见表9)。

Table 9. OLS regression estimation results

表9. OLS回归估计结果

由表9得模型估计结果为：

$\begin{array}{c}\widehat{\ln Y}=0.530366+0.517914L\\ \left(0.069934\right)\left(0.011149\right)\end{array}$ (4)

公式(4)中的(0.069934)等括号中的数是参数对于lnY的估计误差，R² = 0.993554，修正后的R² = 0.993093，说明模型对样本的整体拟合度好。其中变量L对应的P值为0.00，说明通过了显著性检验。

2) 异方差检验

用怀特White检验进行异方差检验，检验结果见表10：

Table 10. White test results

表10. White检验结果

在0.05的显著性水平下自由度为2的卡方分布的临界值是5.991，根据表10，NR² = 2.818665 < 5.991，且其伴随概率 = 0.2443 > 0.05，则此模型不存在异方差。

3) 序列相关性检验

采用偏自相关性来进行序列相关性检验，结果见图1。

Figure 1. Partial autocorrelation diagram

图1. 偏自相关图

根据图1，偏自相关系数均未超过虚线，说明建立的模型不存在自相关。

4) 模型确立

由上可知模型④通过了相关的检验，回归效果有效且结果理想。根据式子(1)、(4)以及主成分L与lnx_i之间的关系(见式子(2))，可得：

$\begin{array}{c}\widehat{\ln Y}=0.530366+0.517914\left(0.156\ln x_1+0.134\ln x_2+\cdots +0.095\ln x_{15}\right)\\ =0.530366+0.0808\ln x_1+0.0694\ln x_2+\cdots +0.0492\ln x_{15}\end{array}$

各影响因素的弹性估计值(即β_j)见表11。

Table 11. Summary of elastic estimates of various influencing factors

表11. 各影响因素的弹性估计值总表

由表11得各影响因素对广西新型城镇化发展的弹性估计值的绝对值排序为：

${\beta }_1>{\beta }_2>{\beta }_3={\beta }_7={\beta }_{15}>{\beta }_5={\beta }_{10}>{\beta }_{11}>{\beta }_8>{\beta }_{12}>{\beta }_9={\beta }_6>{\beta }_{13}>{\beta }_{14}>{\beta }_4$

4.3. 广西新型城镇化质量影响因素结果分析

根据实证结果表11，对广西新型城镇化发展的影响程度由大到小依次为：人均地区生产总值(x₁)，城镇居民人均可支配收入(x₂)，二三产业所占地区生产总值的比重(x₃)、城镇职工基本养老保险人员总数(x₇)、非农产业与农业产值之比(x₁₅)，专科及以上受教育人口占比(x₅)、人均城市道路面积(x₁₀)，人均公园绿地面积(x₁₁)，用气普及率(x₈)，建成区绿化覆盖率(x₁₂)，用水普及率(x₉)、城镇登记失业率(x₆)，城乡人均可支配收入之比(x₁₃)，城乡恩格尔系数之比(x₁₄)，老龄化人口比重(x₄)。其中城镇登记失业率(x₆)与城乡人均可支配收入之比(x₁₃)呈负影响，当城镇登记失业率每增加1%，广西的城镇化率平均下降0.0363%，城乡人均可支配收入之比每增加1%，广西的城镇化率平均下降0.0363%。

根据分析，可知影响广西新型城镇化发展质量最大的因素为人均地区生产总值，广西人均GDP每增加1%，广西的常住人口城镇化率平均提高0.0808%。而且经济方面的三个指标在新型城镇化质量发展中占据了前三的位置，所以，广西应该着力提升经济建设，让全区经济水平尽快赶上国家这趟列车。

5. 结论与对策建议

本文在国家新型城镇化规划和新型城镇化的相关理论知识的情况下，从经济和人口、社会和基础设施、生态环境和城乡统筹发展这6个准则层的相关指标，构建综合质量评价体系，同时构建了多元对数线性回归模型全面的评价广西新型城镇化质量发展现状，得到如下结论：广西城镇化水平整体偏低，内部发展差异明显；经济发展促进新型城镇化建设；教育水平与新型城镇化发展质量相辅相成；社会就业因素对新型城镇化发展高度相关；基础设施与生态文明建设对新型城镇化发展有推动作用；城乡统筹发展有利于新型城镇化建设。

针对广西新型城镇化建设过程中存在的问题，提出以下几点对策建议。

(一) 大力发展经济，打造经济城镇化

根据以上结果，经济方面的人均GDP、城镇居民人均可支配收入和二三产业所占地区生产总值的比重在广西新型城镇化发展的影响上起到了非常重要的作用，因此要大力发展经济、提升人均GDP、提高人们的收入水平、发展二三产业。因此，既要深入地实施好首府战略，不断地提高南宁市的经济水平，也要充分发挥柳州和桂林市的产业、交通和文化旅游等方面的优势，利用产业要素人口等因素，促进经济城镇化发展。同时也要加强中心城市的辐射带动能力，完善附近城市宜居宜业的功能，壮大各个城市的经济实力，为新型城镇化建设夯实基础。

(二) 完善社会就业体系，吸引农村人口在城市落户

根据实证结果分析，城镇登记失业率和城镇职工基本养老保险人员总数对广西新型城镇化的发展有非常重要的影响。所以要不断地对目前所存在的就业体系进行完善，对基层公共就业服务平台的建设进行加强，提高大数据就业服务运用的覆盖率。同时鼓励高校毕业生在桂就业、创业，让中小企业的良好经营环境保驾护航，促进形成以创业带动就业的局面。同时要坚持因地制宜、分类施策，推进县城补短板强弱项，健全小城镇和具有广西特色小镇发展机制，让中小城市具备吸引力和竞争力，促进农业人口的转移，从而提升新型城镇化质量。

(三) 构建现代化基础设施体系，坚持生态文明理念

广西用水、用气的普及率已经达到较高的水平，但在基础设施的其他方面也要不断地改进完善。比如，按照密路网、窄马路等方式，构建高效配置的路网系统；重视信息基础设施方面的建设，如大力推广普及5G网络，实施中小城市基础网络完善工程。与此同时要将生态文明理念刻入人心，将生态文明的理念，全面的融入到广西新型城镇化进程，推动城镇集约紧凑发展和绿色低碳转型，形成资源节约、环境友好的生产方式、生活方式，提高城镇化发展成果的可持续性以及适宜性。

(四) 深化乡村振兴战略，缩小城乡差距

非农产业与农业产值之比、城乡恩格尔系数之比和城乡人均可支配收入之比都在影响新型城镇化的建设。但目前广西城乡居民之间的收入水平仍旧存在不小的差距，所以要对城乡之间的发展统筹兼顾。首先，切实深入地落实乡村振兴策略，以巩固农村得来不易的脱贫攻坚成效，并以此推动广西城乡之间的均衡全面发展。其次，广西还需要通过积极发挥农村经济吸纳更多人的并推进户籍体系改造，以提高新型城市化水平；同时加大政府财政和社会公益的投入力度以促进城市内公共服务均等化，提高市民生活满意度，以促进城市化。最后，进一步畅通城市要素的流动机制，利用乡村振兴和新型城镇化的双重合力，为乡村吸引高质量人才，全力统筹城乡发展。

基金项目

统计学广西一流学科建设项目资助(桂教科研[2022] 1号)；2022年广西统计重要问题研究立项课题：广西人口发展变化趋势及对社会经济影响研究(YB04)。

NOTES

^*通讯作者。