“双碳”背景下乡村振兴与新型城镇化耦合协调发展研究

Research on the Coupling and Coordinated Development of Rural Revitalization and New-Type Urbanization under the Background of “Dual Carbon”

摘要: 新型城镇化与乡村振兴密切相关。本文重点研究两者之间的耦合机制与互动关系，以期为中国乡村振兴与新型城镇化的政策实践提供理论依据。首先，确定乡村振兴与城镇化的准则层和指标层，并结合熵值法和变异系数法，利用博弈论形成新的权重系数，得到准则层得分；其次，利用博弈论将两种方法得到的准则层和目标层的权重系数组合成一个新的权重系数，得到两个指标层的权重系数和目标层的得分；然后采用耦合协调理论得到耦合度C和耦合协调度D，给出结论与建议。

Abstract: New-type urbanization is closely related to rural revitalization. This paper focuses on the coupling mechanism and interaction between the two, in order to provide a theoretical basis for the policy practice of rural revitalization and new-type urbanization in China. Firstly, the criterion layer and index layer of rural revitalization and urbanization are determined, and combined with the entropy value method and the coefficient of variation method, a new weight coefficient is formed by game theory, and the criterion layer score is obtained. Secondly, game theory is used to combine the weight coefficients of the criterion layer and the target layer obtained by the two methods into a new weight coefficient, and the weight coefficients of the two index layers and the scores of the tar-get layer are obtained. Then, coupling coordination theory is used to obtain coupling degree C and coupling coordination degree D, and conclusions and suggestions are given.

1. 引言

近年来，我国政府提出了“乡村振兴”和“新型城镇化”战略，旨在促进城乡经济的协同发展，缩小城乡差距。然而，在实践中，由于不同地区之间的基础设施、资源禀赋、发展阶段等方面的差异，乡村振兴和新型城镇化之间的协调发展面临着很多挑战。因此，我们必须着力共建城乡生产空间，生活空间，生态空间等，加快形成新的发展格局 [1] [2] 。

雷娜、郑传芳 [3] (2020)在乡村振兴与新型城镇化关系的实证分析一文中，采用面板格兰杰因果检验和耦合协调模型分析了乡村振兴与新型城镇化之间的因果关系及其关系强度。结果发现，乡村振兴与新型城镇化之间的耦合协调度呈现从东向西递减的分布形态，地区差异明显；各省份的乡村振兴水平普遍滞后于新型城镇化水平。

钱仁晓 [4] (2021)在《乡村振兴与新型城镇化协调发展研究》一文中提出，研究推进乡村振兴和城镇化的和谐协调发展，是在我国城乡融合发展研究领域中具有重要的理论与意义的事件。

陈涛、杨佳怡、陈池波 [5] (2022)通过分析新型城镇化与农业现代化耦合协调发展作用机理，采用时序全局主成分分析方法、耦合协调度模型对黄淮地区新型城镇化与农业现代化的耦合协调发展情况进行系统研究，结果表明：黄淮地区新型城镇化与农业现代化水平整体上呈现东部优于西部、北部优于南部的特征。

2. 研究思路

在查阅了相关文献后，本文构建了新型城镇化与乡村振兴的评价指标体系。首先，利用2004~2020年的统计数据，确定乡村振兴与城镇化的准则层和指标层指标；其次，分别采用熵值法和变异系数法计算各年度指标层对准则层的权重系数，并通过博弈论组合形成新的权重系数，进而形成准则层得分；然后采用两种方法求得准则层对目标层的权重系数，并结合博弈论形成新的权重系数，求得两个指标层的权重系数和得分。最后利用耦合协调理论得到耦合度C和耦合协调度D，并据此提出结论和建议。

3. 模型介绍

3.1. 客观权重赋权法

3.1.1. 变异系数法

又称标准离差法，以方差表示信息量占比，即方差越大者权重系数越大。如下式，计算其

$C_k=\frac{{\sigma }_k}{{\bar{x}}_k}$ (1)

将变异系数占变异系数总和之比作为权重系数。

3.1.2. 熵值法

熵值法是利用信息熵计算出各指标的熵值，再根据各指标对熵值进行一定的修正，从而得到较为客观的指标权重。具体计算步骤如下：

1) 计算第i个样本的第j项指标权重

$p_{ij}=\frac{{x^{\prime }}_{ij}}{{\displaystyle \underset{i=1}{\overset{m}{\sum }}{x^{\prime }}_{ij}}}$ (2)

2) 计算其第j项指标的熵值

$e_j=-\frac{1}{\ln m}{\displaystyle \underset{i=1}{\overset{m}{\sum }}{p}_{ij}\ln p_{ij}}$ (3)

3) 最终计算第j项指标权重

$w_j=\frac{1-e_j}{{\displaystyle \underset{i=1}{\overset{m}{\sum }}\left(1-e_j\right)}}$ (4)

3.1.3. 博弈论赋权法

博弈论赋权法是以纳什均衡为协调目标，该方法是通过相互比较、相互协调的动态过程以此寻找不同权重之间的一致性或者折中性。本文选取变异系数法和熵值法进行博弈论组合赋权，以获得最优权重。其主要步骤如下：

1) 假设由两种方法所形成的权重系数向量为：

$W_1=\left(w_{11},w_{12},\cdots ,w_{1n}\right)$ (5)

$W_2=\left(w_{21},w_{22},\cdots ,w_{2n}\right)$ (6)

2) 建立目标函数和约束条件

$\min \left({\Vert W-W_1\Vert }_2+{\Vert W-W_2\Vert }_2\right)=\min \left({\Vert {\lambda }_1{W}_1+{\lambda }_2{W}_2-W_1\Vert }_2+{\Vert {\lambda }_1{W}_1+{\lambda }_2{W}_2-W_2\Vert }_2\right)$ (7)

$\text{s}\text{.t}\text{.}{\lambda }_1+{\lambda }_2=1,{\lambda }_1,{\lambda }_2\ge 0$ (8)

3) 根据微分原理可求解，求解方程为：

$\{\begin{array}{l}{\lambda }_1{W}_1{W}_1^{\text{T}}+{\lambda }_2{W}_1{W}_2^{\text{T}}=W_1{W}_1^{\text{T}}\\ {\lambda }_1{W}_2{W}_1^{\text{T}}+{\lambda }_2{W}_2{W}_2^{\text{T}}=W_2{W}_2^{\text{T}}\end{array}$ (9)

得到 ${\lambda }_1$ 和 ${\lambda }_2$ 。

4) 将求解的 ${\lambda }_1$ 和 ${\lambda }_2$ 进行归一化处理，如下式：

$\{\begin{array}{l}{\lambda }_1^{*}=\frac{\left|{\lambda }_1\right|}{\left|{\lambda }_1\right|+\left|{\lambda }_2\right|}\\ {\lambda }_2^{*}=\frac{\left|{\lambda }_2\right|}{\left|{\lambda }_1\right|+\left|{\lambda }_2\right|}\end{array}$ (10)

5) 得到评估指标的最优组合权重为：

$W^{*}={\lambda }_1^{*}{W}_1+{\lambda }_2^{*}{W}_2$ (11)

3.2. 耦合协调分析

在本文中规定， $f\left(x\right)$ 为乡村振兴， $g\left(y\right)$ 为城镇化，本文以耦合协调模型作为最终评价模型，其步骤如下：

1) 确定两个系统的耦合度模型C，其计算公式为：

$C=2\sqrt{\frac{f\left(x\right)\times g\left(y\right)}{{\left[f\left(x\right)+g\left(y\right)\right]}^2}}$ (12)

C是耦合度，其取值范围为[0, 1]。C只能反应两个子系统之间的密切程度，但不能反映其协调程度。所以采取耦合协调理论综合评价。

2) 计算两个子系统的综合评价指数T与耦合协调度：

$T=\alpha f\left(x\right)+\beta g\left(y\right)$ (13)

$D=\sqrt{C\times T}$ (14)

4. 模型的构建

4.1. 数据来源

本文指标数据分别来自于《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国城市年鉴》、《中国农村统计年鉴》和《中国农业年鉴》，选取2004年到2020年共16年数据，目标层包括乡村振兴和城镇化两项指标，准则层有土地城镇化、生态城镇化、农民生活水平和农村生态环境等七项指标，指标层有城市建设用地面积、人均公园绿地面积、城镇居民人均可支配收入等指标二十四项，其中农药、化肥两项指标属于负向指标，由于篇幅限制，具体指标项可以查看表1。

4.2. 数据处理

本文数据存在缺失情况，选择线性插值法和趋势外推插补法对数据进行处理，其中趋势外推插补法运用在数据指标最初或者最末缺失时插补，因为线性插值无法处理这样的数据缺损；再次，选择多项式趋势外推是因为数据对时间有一定依赖性，并且利用这种关系拟合近似曲线估计缺失年份数据，这里面不要求强烈的线性关系，拟合较优。

在插补之后又对数据做了极差标准化，计算公式如下：

正向指标：

${X^{\prime }}_i=\frac{X_i-X_{\min }}{X_{\max }-X_{\min }}$ (15)

负向指标：

${X^{\prime }}_i=\frac{X_{\max }-X_i}{X_{\max }-X_{\min }}$ (16)

4.3. 赋权处理

本文以2020年数据为例，其余年份数据处理方法一致，首先利用Excel软件对2020年标准化之后的数据计算其指标层对准则层的变异系数，并计算出其权重系数，又运用R语言软件对2020年标准化之后的数据计算其指标层对准则层的熵值法权重系数，并利用Excel软件计算出对应的 ${\lambda }_1^{*}$ 和 ${\lambda }_2^{*}$ ，并计算出其组合权重，重复上述步骤，可以得到准则层指标对目标层指标的变异系数法、熵值法以及博弈论权重系数，并且将指标层对准则层博弈论权重系数乘以准则层对目标层博弈论权重系数可以等到指标层对目标层，如表1所示：

Table 1. Table of weight coefficients

表1. 权重系数表

4.4. 耦合协调度

本文借鉴其他学者研究对耦合协调度的分类标准作为本文的分类标准，如表2所示：

Table 2. Coupling coordination degree grading table

表2. 耦合协调度分级表

并根据其研究表明的乡村振兴与城镇化重要性相同，所以本文在2.2中所采取的 $\alpha$ 与 $\beta$ 均等于0.5，还有在这里，本文特别规定当式子：

$\min \left(f\left(x\right),g\left(y\right)\right)=f\left(x\right)$ (17)

成立时，定义为乡村振兴滞后型。否则，即式子：

$\min \left(f\left(x\right),g\left(y\right)\right)=g\left(y\right)$ (18)

成立时，定义为城镇化滞后型。

Table 3. Classification table of coupling coordination degree in 2020 and data table of mean value in 2004~2020

表3. 2020年耦合协调度分级表及2004~2020年均值数据表

在有了上面的一系列规定和3.3的权重系数后，本文可以得到了城镇化与乡村振兴的综合评价得分，再根据2.2中所提到的公式可以计算出耦合协调系数。这里还是以2020年数据为例，结果如表3所示。

5. 综合评价

5.1. 综合得分评价

5.1.1. 乡村振兴综合评价

由2004~2020年乡村振兴综合得分均值得分可以看到在乡村振兴方面，从华北地区来看：北京的乡村振兴平均发展水平达到最高(北京：0.4786)，其次是河北(河北：0.3757)；从东北地区来看：辽宁的乡村振兴平均发展水平达到最高(辽宁：0.3201)；从华东地区来看：浙江的乡村振兴平均发展水平达到最高(浙江：0.6111)，其次是江苏(江苏：0.6021)；从中南地区来看：广东的乡村振兴平均发展水平达到最高(广东：0.5168)，其次是湖南(湖南：0.3146)；从西南地区来看：重庆的乡村振兴平均发展水平达到最高(重庆：0.2632)，其次是四川(四川：0.2582)；从西北地区来看：陕西的乡村振兴平均发展水平达到最高(陕西：0.2716)，其次是宁夏(宁夏：0.1891)。

5.1.2. 城镇化综合评价

由2004~2020年城镇化综合得分均值得分可以看到在城镇化方面，从华北地区来看：北京的城镇化发展水平达到最高(北京：0.5422)，其次是河北(河北：0.3503)；从东北地区来看：辽宁的城镇化发展水平达到最高(辽宁：0.3866)；从华东地区来看：江苏的城镇化发展水平达到最高(江苏：0.7120)，其次是山东(山东：0.6230)；从中南地区来看：广东的城镇化发展水平达到最高(广东：0.8192)，其次是河南(河南：0.3855)；从西南地区来看：四川的城镇化发展水平达到最高(四川：0.3647)，其次是重庆(重庆：0.2408)；从西北地区来看：陕西的城镇化发展水平达到最高(陕西：0.2480)，其次是新疆(新疆：0.1526)。

5.2. 耦合协调评价

由表3可知，大部分省份在2020年都属于城镇化滞后型，这说明由于近两年乡村振兴政策蓬勃兴起，乡村振兴发展大于城镇化发展，导致城镇化发展滞后；其次，可以看到乡村振兴与城镇化的耦合协调系数中，大部分都处于勉强协调，可以说明二者协调状态尚可，但仍有不足之处，无论是政府还是市场均应该思考该如何弥补不足之处。

根据本文所作的数据研究可以发现，在2004年到2020年之间，乡村振兴与新型城镇化的耦合协调度的时间演进特征总体表现为平稳发展，从耦合协调的分布上来说，我国东部地区的耦合协调水平明显大于西部地区，但大部分省市的耦合协调度在0.4以上，失调状态区域数量不断减少，勉强协调区域正逐步向中部扩大，西部地区的耦合协调水平比东部地区的耦合协调水平提高更为明显。

6. 总结与建议

6.1. 总结

乡村振兴和城镇化是中国经济社会发展的两个重要方面。在过去几十年间，中国的城镇化进程发展迅猛，不仅拉动了国内消费市场的爆发式增长，也大幅度提高了居民的生活水平。但在城镇化发展的同时，中国的乡村地区也面临着巨大的发展压力。为实现我国“两个一百年”奋斗目标和中华民族伟大复兴的中国梦，在二十大报告中提出了“全面推进乡村振兴，坚持农业农村优先发展”的政策来解决这一问题，需通过合理的城乡协调发展的方式来推进乡村振兴和城镇化。

因此，本研究旨在探讨乡村振兴与城镇化的耦合协调度问题，并给出以下结论：

1) 城镇化和乡村振兴统一性

城镇化和乡村振兴不能简单看成是彼此独立的发展进程。相反，两者应该视为一个整体，紧密联系在一起，以便于共同推动经济社会的发展。

2) 乡村振兴和新型城镇化的评价

在2004~2020年乡村振兴综合得分均值中，浙江省位居第一，而城镇化综合得分均值中，广东省位居第一，从地区上看华东地区的整体均值明显偏高，其次是华北城市。

3) 二者耦合协调发展水平测度

我国东部地区的耦合协调水平明显大于西部地区的，但随着时间的发展，整体的耦合协调水平都在提高，并且西部地区的耦合协调水平比东部地区的耦合协调水平提高更为明显。

6.2. 建议

6.2.1. 以东促西，加快发展

上述可知，整体上东部地区，无论是在乡村振兴水平或城镇化水平方面还是在耦合协调度方面，明显高于西部地区，所以西部地区应该立足当下，向东部地区看齐。首先，应打造跨区域的协同发展机制。重点在于建立起政府间工作机制、产业联动和人员流动机制，以及资源共享机制。使得东部城市与中西部小城镇之间资源共享，互相支持；还应制定差异化政策。因为不同的地域情况不同，需要针对性地制定出不同的政策。比如东部地区可以提高乡村基础设施建设投入，发展新型农业，推动农产品上市等；中西部地区可以通过吸引商业资源和产业投资，提高种植效率等。

6.2.2. 乡村优先，协调共进

乡村振兴发展和城镇化发展应协调共进，在落实党的二十大中提到的“全面推进乡村振兴，坚持农业农村优先发展”的前提下，还应该使城镇化与其共同发展，不应使其发展落后。而耦合协调系数显示大部分省份都处于勉强协调的状态，这显然是由于二者发展并不均衡导致。

6.2.3. 政府引导，资源协同

政府应该制定优惠的政策来制定和推动乡村振兴和农业现代化，同时需要引导城乡人口的合理流动，尤其是农村就业方面，政府应改善农民工就业环境，提高工资待遇。鼓励农民创业，积极发展农村产业，塑造特色小镇和小城市，留住乡村人口。并且建立健全乡村振兴和城镇化协调发展的机制，各级政府也应加强沟通协调，积极开展合作共建行动，共同努力推动城乡一体化发展。此外，市场也应该扮演好资源配置的角色，推动城乡经济之间的融合发展。

基金项目

鞍山师范学院大学生创新创业训练计划项目(编号：202310169038)

NOTES

^*通讯作者，张春月(1984-)，女，辽宁鞍山人，高级统计师，主要从事应用统计学方向研究(Email: [e-mail])