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

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

郑承翊^,, 贾卓^,, 文明星

兰州大学资源环境学院，甘肃兰州 730000

Interaction effects and spatial effects of urban-rural economic integration and urban-rural spatial integration in Gansu Province

Zheng Chengyi^,, Jia Zhuo^,, Wen Mingxing

College of Earth and Environmental Sciences，Lanzhou University，Lanzhou 730000，China

通讯作者: 贾卓（E-mail： jiazhuo@lzu.edu.cn）

收稿日期: 2025-06-05 修回日期: 2025-07-17

基金资助:

甘肃省基础研究计划-软科学专项.  22JR4ZA044
教育部人文社会科学研究一般项目.  22YJC790048
兰州大学中央高校基本科研业务费专项资金项目.  lzujbky-2023-46

Received: 2025-06-05 Revised: 2025-07-17

作者简介 About authors

郑承翊（2000—），男，福建福清人，硕士研究生，研究方向为城市与区域发展转型E-mail：zhengchy2023@lzu.edu.cn , E-mail：zhengchy2023@lzu.edu.cn

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.

Keywords： urban-rural economic integration ; urban-rural spatial integration ; interaction effects ; spatial effects ; Gansu Province

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郑承翊, 贾卓, 文明星. 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. 中国沙漠[J], 2026, 46(2): 73-85 doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2025.00122

Zheng Chengyi, Jia Zhuo, Wen Mingxing. Interaction effects and spatial effects of urban-rural economic integration and urban-rural spatial integration in Gansu Province. Journal of Desert Research[J], 2026, 46(2): 73-85 doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2025.00122

0 引言

城乡融合是新型城镇化战略与乡村振兴战略的有机契合，而城乡经济融合与城乡空间融合是城乡融合的两个重要维度^［1］。城乡经济融合能够优化城乡空间结构，有助于缓解城乡空间冲突，推动城乡空间融合^［2］。城乡空间融合所产生的连通效应，能促进城乡资源整合与共享，可实现城乡经济融合^［3］。城乡经济融合是城乡空间融合的要素流动基础，城乡空间融合是城乡经济融合的要素流动载体，二者之间相辅相成、相互促进^［4］。甘肃省作为中国西部的欠发达省份，受地理区位和资源禀赋的制约，城乡二元结构突出、城乡要素流动不畅等问题制约城乡之间的良性互动，亟须通过城乡融合破解城乡之间的矛盾和冲突^［5］。在推进新型城镇化和乡村振兴的背景下，对甘肃省城乡经济融合和城乡空间融合之间的交互影响及空间效应开展研究，能够为甘肃省提供城乡融合的政策指引，解决甘肃省城乡融合不充分的现实困境^［6］。

已有研究对城乡融合整体进行探讨，从城乡关系演进^［7］、城乡福利均衡化^［8］、城乡空间等值化^［9］等视角阐述城乡融合的内涵。在此基础上，已有研究进一步分析了城乡融合的特征和规律，主要包括以下特点：①研究范围不断丰富。既关注了全国尺度^［10］、典型流域^［11］的城乡融合特征，也关注了市域尺度^［12］、典型村镇^［13］的城乡融合规律。②研究方法逐步完善。既对城乡融合的机理与演化规律进行理论解析^［14］，也通过数理模型对城乡融合进行量化分析^［15］。③研究内容渐趋多样。重点关注城乡融合的空间格局^［16］、影响因素^［17］与驱动机制^［18］。回顾已有研究可知，城乡经济融合是城乡融合的内在目标，城乡空间融合是城乡融合的外在表现，以交互视角探讨城乡经济融合与城乡空间融合的关系，能够深入理解城乡融合过程中内在目标与外在表现之间的协同作用。

已有研究充分证明城乡经济融合和城乡空间融合之间存在影响关系。一方面，城乡经济融合显著影响城乡空间融合。景观生态学理论认为，城乡经济融合能够增强城乡空间连通性，抑制城乡空间破碎化，推动城乡空间融合^［19］。城乡经济融合有助于引导经济要素的城乡交互流动，可为农村发展提供经济支撑，实现农村空间转型，有利于城乡空间融合^［20］。“空间正义”理论认为缩小城乡居民收入差距，推动城乡经济融合，有助于实现城乡居民空间权利的平等，促进城乡空间融合^［21］。另一方面，城乡空间融合显著影响城乡经济融合。城乡空间融合有助于打破城乡二元结构，形成以城带乡的城乡空间格局，缩小城乡差距，推动城乡经济融合^［22］。城乡空间融合有助于城镇与农村的空间重组，提升城乡整体经济效率，促进城乡经济融合^［23］。聚合的城乡景观能够促进农业用地集约化利用，提高农村居民收入水平，实现城乡经济融合^［24］。已有研究还证明城乡经济融合与城乡空间融合均具有显著空间相关性^［25-26］，将空间效应纳入城乡经济融合与城乡空间融合的交互影响分析中，能够使研究结果更为合理。

总体而言，已有研究聚焦于城乡经济融合与城乡空间融合的单向作用机制，对二者之间的交互影响关注较少，对空间因素在二者交互影响过程中所扮演的角色有待明确。不同地区之间存在趋同的城乡融合逻辑，但城乡融合发展的实施路径和模式具有区域异质性，探索甘肃省城乡融合规律，对于丰富中国西部地区城乡融合研究具有重要意义^［27］。因此，本文主要关注以下两个方面：①聚焦于交互视角，探究甘肃省城乡经济融合与城乡空间融合的交互影响关系，揭示城乡经济融合与城乡空间融合的交互影响机制^［28］。②将空间因素纳入城乡经济融合与城乡空间融合的交互模型中，识别空间因素在甘肃省城乡经济融合与城乡空间融合的交互影响过程中所扮演的角色^［29］。综上所述，以甘肃省87个县（市、区）为研究单元，基于2013—2022年面板数据，采用城乡收入关系与城乡景观指数分别测度城乡经济融合与城乡空间融合的水平并分析二者的时空特征，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。

1 研究区概况、研究方法与数据来源

1.1　研究区概况

甘肃省位于中国西北内陆地区，本文选取甘肃省87个县（市、区）作为研究单元，包含17个市辖区、5个县级市、7个自治县、57个县和1个地级市，因嘉峪关市无下辖县、区，为保证研究区完整性，将其整体纳入一个研究单元（图1）。参考已有研究，将甘肃省分为3个类型区，分别是西北部地区（酒泉市、嘉峪关市、张掖市、金昌市和武威市所辖县市、区）、中部地区（兰州市、白银市、定西市和临夏回族自治州所辖县市、区）、东南部地区（天水市、平凉市、庆阳市、陇南市和甘南藏族自治州所辖县市、区）^［30］。甘肃省的城乡经济融合与城乡空间融合具有以下特征：①甘肃省在全国国土空间规划体系中具有重要地位。甘肃省是中国向西开放的关键节点，对中国西部发展具有重要意义。②甘肃省城乡经济融合持续推进，社会经济发展为城乡空间融合提供动力支撑。③甘肃省城乡空间融合不断增强，城乡人口空间分布调整与城乡基础设施建设为城乡经济融合提供空间载体。在城乡融合背景下，关注甘肃省城乡经济融合与城乡空间融合的交互影响具有现实意义。

图1

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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

1.2　研究方法

1.2.1　城乡经济融合测度

城乡经济融合是纾解城乡二元经济结构的重要途径^［31］。选择城乡收入关系衡量城乡经济融合的依据在于：①城乡收入关系是体现城乡经济差距缩小的重要指标，能够有效测度城乡经济融合^［32］。②城乡收入关系能够体现城乡居民福利水平均等化趋势，可反映城乡经济融合的时空演变过程^［33］。③城乡居民收入数据的统计口径具有一致性，能比较87个研究单元之间城乡经济融合的时空差异^［34］。已有研究主要采用城镇居民人均可支配收入与农村居民人均可支配收入的比值来衡量城乡经济融合，但未能充分考虑城乡人口分布差异的影响，将人口权重加入城镇居民人均可支配收入与农村居民人均可支配收入的比值中，能更准确地刻画城乡经济融合^［35］。计算公式如下：

U E I_{i t} = \frac{R_{i t} - R_{i t} U_{i t} (1 - U_{i t})}{R_{i t} U_{i t} + 1}

（1）

式中：UEI_it 为i县（市、区）第t年的城乡经济融合水平；R_it 为i县（市、区）第t年的农村居民人均可支配收入与城镇居民人均可支配收入之比；U_it 为i县（市、区）第t年城镇人口与年末常住人口之比。

根据式（1）计算2013—2022年甘肃省城乡经济融合水平，选取2013、2016、2019、2022年城乡经济融合水平，采用自然断点法将其分为4级，通过ArcGIS 10.8软件进行空间可视化。

1.2.2　城乡空间融合测度

城乡空间融合表现为城乡空间有序扩张、城乡空间有机连通与城乡空间集聚整合，是城乡空间相互作用的结果^［36］。选取城乡景观指数衡量城乡空间融合的依据在于：①城乡空间融合是城市与农村相互联系与相互作用，共同形成区域景观的过程，采用城乡景观指数能够更为直观地识别城乡空间融合^［37］。②城乡景观是城乡空间结构变迁的指示器，城乡景观指数能够捕捉城乡空间的动态变化过程，能有效地反映城乡空间融合的时空特征^［38］。③在测度城乡空间融合时，城乡景观指数能够弥补社会经济数据的不足，有助于揭示城乡空间融合的发展规律^［39］。

在刻画城乡景观格局时主要采用两组城乡景观指数，一组侧重于衡量城乡景观格局优化，另一组侧重于衡量城乡景观格局退化^［40］。在甘肃省社会经济发展持续向好的背景下，城乡景观格局整体趋于优化态势，因此采用衡量景观格局优化的城乡景观指数刻画城乡空间融合，更契合于现实情况^［41］。基于此，选取蔓延度指数、内聚力指数与聚合度指数衡量城乡空间融合（表1）：①城乡空间融合的扩张特征方面：蔓延度指数主要反映城乡景观中斑块的扩张蔓延程度，能够有效表征城乡空间的扩张作用驱动城乡空间融合^［42］。②城乡空间融合的连通特征方面：内聚力指数主要反映城乡景观中斑块的物理连通过程，能够有效衡量城乡空间的关联作用促进城乡空间融合^［43］。③城乡空间融合的聚散特征方面：聚合度指数主要反映城乡景观中斑块的聚散状态，能够有效刻画城乡空间的集聚作用推动城乡空间融合^［44］。

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	$C O N T A G = \frac{1 - [- \sum_{i = 1}^{m} p_{i j} l n p_{i j}]}{2 l n m}$	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	$C O H E S I O N = 100 \times [1 - \frac{\sum_{i = 1}^{m} \sum_{j = 1}^{n} p_{i j}}{\sum_{i = 1}^{m} \sum_{j = 1}^{n} p_{i j} \sqrt[]{a_{i j}}}] \times {[1 - \frac{1}{\sqrt[]{A}}]}^{- 1}$	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	$A I = 100 \times [\sum_{i = 1}^{M} (\frac{g_{i i}}{m a x \to g_{i i}}) k_{i}]$	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

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蔓延度指数、内聚力指数与聚合度指数在刻画城乡空间融合过程中具有同等重要性，因此对3类城乡景观指数赋予相等权重^［45］。城乡空间融合的计算步骤为：①采用Fragstats 4.2软件计算城乡建设用地斑块的3类城乡景观指数。②对城乡景观指数进行极差标准化，消除量纲差异。③通过相等权重，计算城乡空间融合。计算公式如下：

U S I_{i t} = \frac{1}{3} \times (C O N T A G_{i t} + C O H E S I O N_{i t} + A I_{i t})

（2）

式中：USI_it 为i县（市、区）第t年的城乡空间融合水平；CONTAG_it 为i县（市、区）第t年的蔓延度指数标准化值；COHESION_it 为i县（市、区）第t年的内聚力指数标准化值；AI_it 为i县（市、区）第t年的聚合度指数标准化值。

根据式（2）计算2013—2022年甘肃省城乡空间融合水平，选取2013、2016、2019、2022年城乡空间融合水平，采用自然断点法将其分为4级，通过ArcGIS 10.8软件进行空间可视化。

1.2.3　面板向量自回归模型

为识别城乡经济融合与城乡空间融合的交互影响关系，通过面板向量自回归模型，考察二者的动态交互响应，并使用脉冲响应函数揭示二者的动态交互影响过程^［46］。构建面板向量自回归模型如下：

Z_{i t} = φ_{0} + \sum_{p = 1}^{m} φ_{p t} Z_{i t - p} + f_{i} + d_{i} + μ_{i t}

（3）

式中：Z_it 为i县（市、区）第t年城乡经济融合和城乡空间融合的1×2阶列向量；p为滞后阶数； $φ_{0}$ 为截距项； $φ_{p t}$ 为滞后p阶的参数矩阵；Z_it-p 为Z_it 的p阶滞后项；f_i 和d_i 分别为个体固定效应与时间固定效应；μ_it 为随机误差项。

1.2.4　探索性空间数据分析

采用探索性空间数据分析中的单变量全局Moran's I，分别检验2013—2022年甘肃省城乡经济融合与城乡空间融合的空间相关性^［47］。

1.2.5　空间联立方程模型

空间联立方程模型不仅能够揭示变量之间的交互影响作用，也能揭示变量之间的空间效应^［48］。因此，将城乡经济融合和城乡空间融合的空间滞后项分别纳入城乡经济融合方程（公式4）与城乡空间融合方程（公式5）中，构建空间联立方程如下^［49］：

l n U E I_{i t} = α_{0} + α_{1} l n U S I_{i t} + α_{2} \sum_{i \neq j}^{n} W_{i j} l n U E I_{j t} + α_{3} \sum_{i \neq j}^{n} W_{i j} l n U S I_{j t} + α l n X_{i t} + ε_{i t}

（4）

l n U S I_{i t} = β_{0} + β_{1} l n U E I_{i t} + β_{2} \sum_{i \neq j}^{n} W_{i j} l n U S I_{j t} + β_{3} \sum_{i \neq j}^{n} W_{i j} l n U E I_{j t} + β l n Y_{i t} + ξ_{i t}

（5）

式中：UEI_it 与UEI_jt 为i县（市、区）与j县（市、区）第t年的城乡经济融合；USI_it 与USI_jt 为i县（市、区）与j县（市、区）第t年的城乡空间融合；W_ij 为空间邻接权重矩阵；α₀与β₀为常数项；α₁与β₁分别为城乡经济融合对城乡空间融合影响的估计系数，以及城乡空间融合对城乡经济融合影响的估计系数；α₂与β₂分别为邻县（市、区）城乡经济融合与邻县（市、区）城乡空间融合的空间溢出估计系数；α₃与β₃分别为邻县（市、区）城乡空间融合对本县（市、区）城乡经济融合影响的空间溢出估计系数，以及邻县（市、区）城乡经济融合对本县（市、区）城乡空间融合影响的空间溢出估计系数；α与β为控制变量的估计系数；X_it 与Y_it 为控制变量；ε_it 与ξ_it 为随机误差项。

1.2.6　控制变量说明

城乡经济融合受社会经济发展、政府宏观调控与农业生产技术等多种因素的影响，城乡经济融合方程中，选取经济发展水平（perGDP）作为控制变量，采用人均地区生产总值表示^［50］。选取政府干预水平（gov）作为控制变量，采用政府一般公共预算支出与地区生产总值的比值表示^［51］。选取产业结构高级化水平（indua）作为控制变量，采用第三产业增加值与第二产业增加值的比值表示^［52］。选取产业集聚水平（agg）作为控制变量，采用地区生产总值与行政区划面积的比值表示^［53］。选取农业现代化水平（mag）作为控制变量，采用农业增加值与耕地面积的比值表示^［54］。选取区位优势度（jl）作为控制变量，采用县（市、区）行政中心到中心城市的距离表示^［55］。

城乡空间融合受社会经济发展、政府宏观调控与区域交通基础设施等多种因素的影响，城乡空间融合方程中，选取经济发展水平（perGDP）作为控制变量，采用人均地区生产总值表示。选取政府干预水平（gov）作为控制变量，采用政府一般公共预算支出与地区生产总值的比值表示。选取产业结构高级化水平（indua）作为控制变量，采用第三产业增加值与第二产业增加值的比值表示。选取土地城镇化水平作为控制变量（td），采用建成区面积与行政区划面积的比值表示^［56］。选取固定资产投资水平（fai）作为控制变量，采用固定资产投资总额与地区生产总值的比值表示^［57］。选取交通基础设施水平（lw）作为控制变量，采用路网密度表示^［58］。

1.3　数据来源

本文的研究时间范围为2013—2022年，研究数据主要包括：①社会经济数据：城镇居民人均可支配收入、农村居民人均可支配收入、一般公共预算支出、地区生产总值、第二产业增加值、第三产业增加值、农业增加值、城镇人口数量、固定资产投资总额等社会经济数据，来源于《甘肃发展年鉴》、各研究单元的统计年鉴与统计公报。②土地利用数据：基于地球资源数据云（http：//www.gis5g.com/）提供的30 m空间分辨率甘肃省土地利用栅格数据，通过ArcGIS 10.8软件提取与计算，获取各研究单元的建成区面积和耕地面积数据，以及城镇与农村建设用地的斑块数据。③空间数据：基于OpenStreetMap（https：//www.openstreetmap.org/）提供的甘肃省路网数据，通过ArcGIS 10.8软件，计算路网密度；基于百度地图提供的经纬度坐标数据，通过ArcGIS 10.8软件，计算县（市、区）行政中心到中心城市的距离。④行政区划数据：由于2013—2022年甘肃省行政边界调整较小，因此采用自然资源部标准地图服务网站（http：//bzdt.ch.mnr.gov.cn/）提供的2019年甘肃省行政区划矢量数据（审图号：GS（2019）1822号），通过ArcGIS 10.8软件统计各研究单元的行政区划面积。为消除价格指数的影响，根据GDP平减指数将社会经济数据调整为2013年不变价。为消除模型异方差的影响，对所有变量进行对数化处理。

2 城乡经济融合与城乡空间融合的时空特征

2.1　城乡经济融合的时空特征

由图2可知，甘肃省城乡经济融合水平呈现以下时空特征：①城乡经济融合水平呈现增长态势：总体均值由2013年的0.252增至2022年0.277，年均增长1.057%。在新型城镇化政策、脱贫攻坚与乡村振兴政策推动下，甘肃省逐步实现城乡基础设施互联互通，提高要素流动效率，城乡经济联系持续增强，城乡经济融合水平稳步提升。②城乡经济融合水平呈现空间分异特征，形成西北部领先、中部追赶、东南部滞后的空间格局：由于西北部地区的酒泉、嘉峪关和张掖等城市所辖县（市、区）的人口总量与人口密度相对较低，农村人口规模较小，资源配置相对集中，城乡经济结构紧凑，有效打破城乡间要素流动障碍，推动城乡经济融合。中部地区受“强省会”战略的影响，在推动城乡经济融合的过程中获得经济社会资源倾斜，有效缩小城乡发展差距，推动城乡经济融合水平快速提升。东南部地区的陇南、甘南和天水等市州所辖县（市、区）由于地势复杂崎岖与经济发展基础较弱等原因，要素资源集中于城镇，城乡经济融合动力不足。③城乡经济融合水平遵循中心性原则：甘肃省中心城市具有行政等级与地理位置的优越性，区域中心城市能够优先获得财政资金、基础设施与教育医疗等要素资源，同时易于吸引外部投资与高素质人口的集聚，率先实现城乡产业融合、缩小居民收入差距和共享公共服务，形成城乡经济融合水平的高值集聚区。

图2

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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

2.2　城乡空间融合的时空特征

由图3可知，甘肃省城乡空间融合水平呈现以下时空特征：①城乡空间融合水平的发展差异日益缩小：甘肃省城乡空间融合水平的极差由2013年的0.679缩小至2022年的0.668，甘肃省城乡空间融合水平的变异系数由2013年的0.053降低至2022年的0.051。甘肃省通过“和美乡村”建设行动与城乡人居环境整治提升工程等手段，完善城乡空间功能，从而缩小城乡空间融合的区域差异。②城乡空间融合水平呈现明显的空间分异特征，形成中心县（市、区）向周边县（市、区）递减的空间格局：由于中心县（市、区）拥有较高的城镇化和工业化水平，有效推动城镇与农村之间的空间生产协作，促进城乡空间有机衔接，形成城乡空间融合水平高值区。而周边县（市、区）由于处于交通末端，城乡空间功能分割，城乡空间联系较弱，城乡空间融合水平相对较低。③城乡空间融合水平具有沿交通轴线发展的分布趋势：甘肃省城乡空间融合水平高值区主要沿交通轴线分布，交通轴线能提高城乡空间的可达性，畅通城乡要素流动渠道，为城乡空间融合提供基础，降低要素流动的时空成本，推动沿交通轴线地区城乡空间融合发展。

图3

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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

3 城乡经济融合与城乡空间融合的交互影响及空间效应

3.1　交互影响关系检验

对城乡经济融合与城乡空间融合进行面板单位根检验，由表2可知，城乡经济融合通过平稳性检验，城乡空间融合未通过平稳性检验。对城乡经济融合与城乡空间融合进行一阶差分处理，结果表明二者均通过平稳性检验，可构建面板向量自回归模型。

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

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著，D（lnUEI）表示lnUEI的一阶差分，D（lnUSI）表示lnUSI的一阶差分。

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采用面板向量自回归模型中的脉冲响应函数，探究城乡经济融合与城乡空间融合的交互影响关系。通过AIC、BIC、HQIC信息准则，确定面板向量自回归模型的最优滞后阶数为2阶，并以蒙特卡洛（Monte-Carlo）方法进行200次模拟，得到滞后10期（年）的脉冲响应图。由图4可知，城乡经济融合受到城乡空间融合1个标准差冲击时，响应强度随时间上升，说明城乡空间融合有效推动城乡经济融合。城乡空间融合受到城乡经济融合1个标准差冲击时，响应强度随时间增强，说明城乡经济融合有效推动城乡空间融合。综上所述，城乡经济融合与城乡空间融合之间存在正向交互影响关系。

图4

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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

3.2　空间相关性检验

采用GeoDa 1.18软件分别计算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。由表3可知，2013—2022年城乡经济融合和城乡空间融合的全局Moran's I均为正值，并均通过1%水平显著性检验，说明城乡经济融合与城乡空间融合均存在明显的正向空间相关性。因此在构建计量模型时，空间因素对于城乡经济融合与城乡空间融合的影响不可忽略。

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

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著。

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3.3　空间联立方程结果分析

3.3.1　交互影响

上述交互影响关系检验与空间相关性检验表明可构建空间联立方程模型，因此采用广义空间自回归三阶段最小二乘法（GS3SLSAR）对空间联立方程模型进行估计^［59］，并采用最小二乘法（OLS）验证GS3SLSAR在空间联立方程模型中选择的优越性^［60］。由表4可知，GS3SLSAR与OLS的核心解释变量结果基本一致，且GS3SLSAR的拟合优度较高，因此主要对GS3SLSAR的估计结果进行分析。

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

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著，括号内为t值，WlnUEI、WlnUSI分别代表城乡经济融合与城乡空间融合的空间滞后项。

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在城乡经济融合方程中，本县（市、区）城乡空间融合的估计系数α₁为0.485，通过1%水平显著性检验。这说明本县（市、区）城乡空间融合的提升有效促进本县（市、区）城乡经济融合，本县（市、区）城乡空间融合每提升1%，本县（市、区）城乡经济融合上升0.485%。城乡空间融合通过提升城乡空间可达性，缩短城乡通勤时间，有效拓展农村劳动力就业空间，提升农村居民人均收入水平，缩小城乡收入差距，促进城乡经济融合。

在城乡空间融合方程中，本县（市、区）城乡经济融合的估计系数β₁为0.338，通过1%水平显著性检验。这说明本县（市、区）城乡经济融合的提升有效推动本县（市、区）城乡空间融合，本县（市、区）城乡经济融合每提升1%，本县（市、区）城乡空间融合上升0.338%。城乡经济融合通过促进资本下乡，推动基础设施向农村地区延伸，增强城乡空间联系，实现城乡空间融合。综上所述，本县（市、区）城乡经济融合与本县（市、区）城乡空间融合具有互促共进的交互影响。

3.3.2　空间效应

在城乡经济融合方程中，邻县（市、区）城乡经济融合的空间溢出估计系数α₂为0.028，通过1%水平显著性检验。这说明邻县（市、区）城乡经济融合存在空间正向溢出效应，邻县（市、区）城乡经济融合每提升1%，本县（市、区）城乡经济融合上升0.028%。邻县（市、区）城乡经济融合通过产业链延伸，增强与本县（市、区）的城乡经济联系，推动本县（市、区）城乡经济融合。邻县（市、区）城乡空间融合的空间溢出估计系数α₃为-0.026，通过1%水平显著性检验。这说明邻县（市、区）城乡空间融合存在负向空间溢出效应，邻县（市、区）城乡空间融合每提升1%，本县（市、区）城乡经济融合下降0.026%。邻县（市、区）城乡空间融合的提升将对本县（市、区）城乡经济融合产生负向影响，阻碍本县（市、区）城乡经济融合。

在城乡空间融合方程中，邻县（市、区）城乡空间融合的空间溢出估计系数β₂为0.022，通过5%水平显著性检验。这说明邻县（市、区）城乡空间融合存在空间正向溢出效应，邻县（市、区）城乡空间融合每提升1%，本县（市、区）城乡空间融合上升0.022%。邻县（市、区）城乡空间融合可通过产业技术转移与基础设施建设等途径，提高本县（市、区）城乡空间利用效率，推动本县（市、区）城乡空间融合。邻县（市、区）城乡经济融合的空间溢出估计系数β₃为-0.023，通过1%水平显著性检验。这说明邻县（市、区）城乡经济融合存在负向空间溢出效应，邻县（市、区）城乡经济融合每提升1%，本县（市、区）城乡空间融合下降0.023%。邻县（市、区）的城乡经济融合将吸引本县（市、区）农村劳动人口外流，加剧本县（市、区）农村空心化，阻碍本县（市、区）城乡空间融合。综上所述，邻县（市、区）城乡经济融合与邻县（市、区）城乡空间融合均存在正向空间溢出效应，但二者之间也存在负向空间交互溢出效应。

3.3.3　控制变量

在城乡经济融合方程中，经济发展水平、政府干预水平与产业结构高级化水平的估计系数显著为正，说明经济发展水平、政府干预水平与产业结构高级化水平促进城乡经济融合。经济发展水平较高县（市、区）通过政策干预和产业结构调整，推动城乡经济融合。产业集聚水平的估计系数显著为负，说明产业集聚阻碍城乡经济融合。产业集聚所产生的“规模效应”虽能提高城镇经济效率，但造成城乡经济差距扩大，制约城乡经济融合。农业现代化水平的估计系数显著为正，说明农业现代化水平有助于推动城乡经济融合。现代化农业技术手段有利于促进农业生产力，提高农村居民收入水平，缩小城乡经济差距，促进城乡经济融合。区位优势度的估计系数为正，但未通过显著性检验，说明区位优势度未能有效促进城乡经济融合。

在城乡空间融合方程中，经济发展水平和政府干预水平的估计系数显著为负，说明政府干预水平和经济发展水平阻碍城乡空间融合。可能原因是，研究期内甘肃省经济发展的重心仍在城镇，地方政府资金投入倾向于推动城镇空间增长，经济发展与政府政策的城市偏向性加剧了城镇空间的虹吸效应，阻碍城乡空间融合^［61］。产业结构高级化水平、土地城镇化水平、固定资产投资水平和交通基础设施水平的估计系数显著为正，说明产业结构高级化水平、土地城镇化水平、固定资产投资水平和交通基础设施水平能够促进城乡空间融合。甘肃省通过推动产业结构升级，农村土地利用流转，推进城乡公共服务设施与交通基础设施向农村延伸等措施，实现城乡空间融合。

3.3.4　稳健性检验

为了检验空间联立方程模型结果的稳健性，主要采用以下两种方式^［62］。第一，更换空间权重矩阵，以经济距离空间权重矩阵替换空间邻接权重矩阵。第二，缩短样本时间，由于过长的研究年限可能纳入干扰因素，同时2020年的突发公共卫生事件可能对估计结果造成一定影响，因此将研究期跨度调整为2013—2019年。由表5可知，在两种检验方式下，城乡经济融合与城乡空间融合的估计系数与显著性均未发生较大改变，说明空间联立方程模型结果具有稳健性。

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

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著，括号内为t值，WlnUEI、WlnUSI分别代表城乡经济融合与城乡空间融合的空间滞后项。

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4 结论与建议

4.1　结论

甘肃省城乡经济融合水平与城乡空间融合水平均有所提升，且具有明显的空间分异特征。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，空间分布遵循中心性原则。城乡空间融合水平呈现发展差异缩小，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。

甘肃省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）城乡空间融合互促共进，邻县（市、区）城乡经济融合促进本县（市、区）城乡经济融合，但抑制本县（市、区）城乡空间融合，邻县（市、区）城乡空间融合促进本县（市、区）城乡空间融合，但抑制本县（市、区）城乡经济融合。

甘肃省城乡经济融合与城乡空间融合的影响因素具有差异性。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有效促进城乡经济融合，但区位优势度未显著促进城乡经济融合，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推动城乡空间融合，经济发展水平与政府干预水平对城乡空间融合产生阻碍作用。

4.2　政策建议

因地制宜推进甘肃省城乡经济融合与城乡空间融合。在城乡经济融合方面，西北部地区应延伸资源型产业链，增强城乡经济联动；中部地区应依托“强省会”战略，促进城乡经济要素流动；东南部地区应发展生态农业与特色产业，增强农村经济内生动力。在城乡空间融合方面，西北部地区应以交通轴线为依托，推动基础设施向农村延伸，提升城乡空间连通性；中部地区应强化城乡空间协同与集聚；东南部地区应完善农村基础设施与公共服务体系，优化城乡空间结构。

推动甘肃省城乡经济融合与城乡空间融合的协调互动。发挥区位优势，推动产业结构高级化，增强城乡经济联系。加大交通基础设施与土地城镇化投入，提升城乡空间连通性，发挥城乡空间优化与城乡经济融合的互动效应。优化政府干预手段，提高要素流动效率，完善城乡空间规划，提升空间统筹能力，实现城乡经济结构与城乡空间结构协同演进。提升农业现代化水平，增强农村经济内生动力，增强空间可达性，构建城乡经济结构转型与城乡空间功能优化的联动发展体系。

发挥甘肃省城乡经济融合与城乡空间融合的空间溢出效应。鼓励城乡经济融合与城乡空间融合高值区通过产业扩散和交通辐射带动周边县（市、区）城乡经济融合与城乡空间融合。强化县（市、区）之间的产业联动和发展红利共享，实现县（市、区）之间的合作共赢，缓解城乡经济融合与城乡空间融合过程中“边缘化”风险。

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]

王凯，刘美伦，谭佳欣，等.

武陵山片区旅游经济空间关联网络的城乡融合效应

［J］.地理科学进展，2024，43（2）：246-261.