甘肃省城乡经济融合与城乡空间融合的交互影响及空间效应

doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2025.00122

摘要/Abstract

摘要：

城乡经济融合与城乡空间融合是城乡融合的重要维度，揭示二者的交互影响是促进城乡融合的科学基础。基于2013—2022年甘肃省面板数据，利用城乡收入关系与城乡景观指数分别刻画城乡经济融合与城乡空间融合的水平，采用面板向量自回归模型、探索性空间数据分析与空间联立方程模型分析二者的交互影响与空间效应。结果表明：（1）城乡经济融合水平和城乡空间融合水平均呈上升趋势，城乡经济融合水平存在西北部引领、中部追赶、东南部滞后的空间格局，城乡空间融合水平存在中心县（市、区）向周边县（市、区）递减的空间格局，高值区主要沿交通轴线分布。（2）城乡经济融合与城乡空间融合存在正向交互影响关系，且城乡经济融合与城乡空间融合均存在正向空间相关性。本县（市、区）城乡经济融合与本县（市、区）城乡空间融合存在正向交互影响，邻县（市、区）城乡经济融合与邻县（市、区）城乡空间融合各自具有正向空间溢出效应，但却存在负向空间交互溢出效应。（3）经济发展水平、政府干预水平、产业结构高级化水平与农业现代化水平促进城乡经济融合，产业集聚水平抑制城乡经济融合。产业结构高级化水平、土地城镇化水平、固定资产投资水平与交通基础设施水平促进城乡空间融合，经济发展水平与政府干预水平抑制城乡空间融合。

关键词: 城乡经济融合, 城乡空间融合, 交互影响, 空间效应, 甘肃省

Abstract:

Urban-rural economic integration and urban-rural spatial integration are important dimensions of integrated urban-rural development， and it is the scientific basis for promoting sustainable development of urban-rural areas to reveal the interaction effects between urban-rural economic integration and urban-rural spatial integration. Based on the county-level data of Gansu Province from 2013 to 2022， the urban-rural income relationship was used to depict the development level of urban-rural economic integration and spatio-temporal characteristics of urban-rural economic integration， the urban-rural landscape metrics was used to depict the development level of urban-rural spatial integration and spatio-temporal characteristics of urban-rural spatial integration. Panel vector autoregressive model was used to identify the interaction effects relationship of urban-rural economic integration and urban-rural spatial integration， exploratory spatial data analysis was used to identify spatial correlation of urban-rural economic integration and urban-rural spatial integration， spatial simultaneous equation model was constructed to reveal the interaction effects and spatial effects between urban-rural economic integration and urban-rural spatial integration. The results show that：（1） Urban-rural economic integration and urban-rural spatial integration are both showed upward trend， urban-rural economic integration had a spatial pattern of northwest leading， middle catching up， southeast lagging. Urban-rural spatial integration had a spatial pattern of central counties （cities， districts） decreasing to surrounding counties （cities， districts）， and the high areas of urban-rural spatial integration were mainly distributed along the traffic axis. （2） There were positive interactive relationships between urban-rural economic integration and urban-rural spatial integration， and both had a positive spatial correlation. Urban-rural economic integration of local counties （cities， districts） and urban-rural spatial integration of local counties （cities， districts） had positive interaction effects， and urban-rural economic integration of neighboring counties （cities， districts） and urban-rural spatial integration of neighboring counties （cities， districts） had positive spatial spillover effects respectively， but urban-rural economic integration of neighboring counties （cities， districts） and urban-rural spatial integration of neighboring counties （cities， districts） had negative spatial interaction spillover effects. （3） The level of economic development， the level of government intervention， the level of advanced industrial structure and the level of agricultural modernization promoted urban-rural economic integration， while the level of industrial agglomeration inhibited urban-rural economic integration. The level of industrial structure advancement， the level of land urbanization， the level of fixed asset investment and the level of transportation infrastructure promoted urban-rural spatial integration， while the level of economic development and the level of government intervention inhibited urban-rural spatial integration.

Key words: urban-rural economic integration, urban-rural spatial integration, interaction effects, spatial effects, Gansu Province

中图分类号:

F291.3

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图/表 9

图1 研究区概况注：基于自然资源部标准地图服务网站标准地图（审图号：GS（2019）1822号）制作，底图边界无修改

Fig.1 Study area

表1 城乡景观指数及特征描述

Table 1 Urban-rural landscape indexes and characteristic description

特征	名称	计算公式	变量说明	属性
扩张特征	蔓延度指数	$C O N T A G = 1 - - ∑ i = 1 m p i j l n p i j 2 l n m$	m为城乡景观中的斑块类型数量，p_ij 为面积加权的概率值	正向
连通特征	内聚力指数	$C O H E S I O N = 100 × 1 - ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n p i j ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n p i j a i j × 1 - 1 A - 1$	A为城乡景观内的斑块总数，p_ij 为斑块的周长（m），a_ij 为斑块的面积（m²）	正向
聚散特征	聚合度指数	$A I = 100 × ∑ i = 1 M g i i m a x → g i i k i$	g_ii 为城乡景观中所有斑块之间的邻接数，max→g_ii 为城乡景观中所有斑块之间的最大邻接数，k_i 为i类型城乡景观斑块占城乡景观总面积的比例	正向

表1 城乡景观指数及特征描述

Table 1 Urban-rural landscape indexes and characteristic description

特征	名称	计算公式	变量说明	属性
扩张特征	蔓延度指数	$C O N T A G = 1 - - ∑ i = 1 m p i j l n p i j 2 l n m$	m为城乡景观中的斑块类型数量，p_ij 为面积加权的概率值	正向
连通特征	内聚力指数	$C O H E S I O N = 100 × 1 - ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n p i j ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n p i j a i j × 1 - 1 A - 1$	A为城乡景观内的斑块总数，p_ij 为斑块的周长（m），a_ij 为斑块的面积（m²）	正向
聚散特征	聚合度指数	$A I = 100 × ∑ i = 1 M g i i m a x → g i i k i$	g_ii 为城乡景观中所有斑块之间的邻接数，max→g_ii 为城乡景观中所有斑块之间的最大邻接数，k_i 为i类型城乡景观斑块占城乡景观总面积的比例	正向

图2 2013—2022年甘肃省城乡经济融合的时空特征注：基于自然资源部标准地图服务网站标准地图（审图号：GS（2019）1822号）制作，底图边界无修改

Fig.2 Spatio-temporal distribution characteristics of urban-rural economic integration in Gansu Province from 2013 to 2022

图3 2013—2022年甘肃省城乡空间融合的时空特征注：基于自然资源部标准地图服务网站标准地图（审图号：GS（2019）1822号）制作，底图边界无修改

Fig.3 Spatio-temporal distribution characteristics of urban-rural spatial integration in Gansu Province from 2013 to 2022

表2 城乡经济融合与城乡空间融合的单位根检验

Table 2 Unit root test of urban-rural economic integration and urban-rural spatial integration

变量名称	LLC检验	IPS检验	ADF检验	PPF检验	平稳性
lnUEI	-43.081^***	-6.641^***	-78.388^***	-35.048^***	平稳
D(lnUEI)	-60.196^***	-10.199^***	-43.161^***	-19.918^***	平稳
lnUSI	-20.604^***	-0.720	-9.782^***	0.443	非平稳
D(lnUSI)	-16.148^***	-8.198^***	-4.187^***	-27.383^***	平稳

图4 城乡经济融合与城乡空间融合的面板脉冲响应

Fig.4 Panel impulse response of urban-rural economic integration and urban-rural spatial integration

表3 2013—2022年甘肃省城乡经济融合与城乡空间融合的全局Moran's I

Table 3 Global Moran's I of urban-rural economic integration and urban-rural spatial integration in Gansu Province from 2013 to 2022

年份	城乡经济融合		城乡空间融合
年份	Moran's I	Z值	Moran's I	Z值
2013	0.403^***	8.694	0.160^***	3.786
2014	0.414^***	8.815	0.150^***	3.568
2015	0.391^***	8.272	0.140^***	3.369
2016	0.395^***	8.357	0.125^***	3.048
2017	0.404^***	8.510	0.121^***	2.948
2018	0.412^***	8.136	0.118^***	2.903
2019	0.404^***	8.049	0.122^***	2.995
2020	0.404^***	8.010	0.104^***	2.574
2021	0.414^***	8.100	0.128^***	3.112
2022	0.425^***	8.120	0.159^***	3.706

表4 城乡经济融合与城乡空间融合的OLS和GS3SLSAR估计结果

Table 4 OLS and GS3SLSAR estimation results of urban-rural economic integration and urban-rural spatial integration

变量	OLS		GS3SLSAR
变量	城乡经济融合方程	城乡空间融合方程	城乡经济融合方程	城乡空间融合方程
WlnUEI	—	—	0.028^***(4.486)	-0.023^***(-3.876)
WlnUSI	—	—	-0.026^**(-2.206)	0.022^**(1.992)
lnUEI	—	0.193^***(6.280)	—	0.338^***(7.209)
lnUSI	0.301^***(9.014)	—	0.485^***(10.918)	—
lnperGDP	0.151^***(10.805)	-0.058^***(-4.349)	0.168^***(12.251)	-0.084^***(-5.612)
lngov	-0.004(-0.211)	-0.110^***(-7.931)	0.035^*(1.815)	-0.112^***(-8.159)
lnindua	0.052^***(5.632)	0.024^***(2.606)	0.035^***(3.723)	0.023^***(2.533)
lnagg	-0.032^***(-4.700)	—	-0.036^***(-5.192)	—
lnmag	0.082^***(8.587)	—	0.075^***(8.137)	—
lnjl	0.004(0.792)	—	0.004(0.664)	—
lntd	—	0.053^***(8.849)	—	0.051^***(8.670)
lnfai	—	0.032^**(2.445)	—	0.023^*(1.802)
lnlw	—	0.022^***(2.829)	—	0.020^***(2.677)
常数项	-2.565	0.239	-2.451	0.617
样本量	870	870	870	870
R²	0.410	0.411	0.982	0.943

表5 城乡经济融合与城乡空间融合的空间联立方程稳健性回归结果

Table 5 The robustness regression results of spatial simultaneous equations of urban-rural economic integration and urban-rural spatial integration

变量	经济距离空间权重矩阵		缩短样本时间
变量	城乡经济融合方程	城乡空间融合方程	城乡经济融合方程	城乡空间融合方程
WlnUEI	1.107^***(30.452)	-0.731^***(-8.514)	0.035^***(4.858)	-0.025^***(-3.668)
WlnUSI	-0.271^***(-4.031)	0.543^***(7.266)	-0.038^***(-2.706)	0.028^**(2.148)
lnUEI	—	0.728^***(10.863)	—	0.245^***(4.825)
lnUSI	0.450^***(10.873)	—	0.408^***(7.799)	—
控制变量	控制	控制	控制	控制
常数项	0.060	0.155	-2.760	0.479
样本量	609	609	609	609
R²	0.995	0.954	0.985	0.946

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