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2025 , Vol. 40 >Issue 5: 1386 - 1411

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20250515

其他研究论文

县域城乡融合发展的演变特征、区域差异及影响因素研究——以武陵山区64个县为例

  • 朱小会 , 1 ,
  • 于法稳 , 2
展开
  • 1.重庆科技大学经济与金融学院，重庆 401331
  • 2.中国社会科学院农村发展研究所，北京 100732
于法稳（1969-），男，山东鄄城人，博士，研究员，博士生导师，研究方向为生态经济理论与方法、农村生态治理。E-mail:

朱小会（1981-），女，重庆人，博士，副教授，硕士生导师，研究方向为生态经济理论与方法。E-mail:

收稿日期: 2024-07-11

  修回日期: 2024-11-05

  网络出版日期: 2025-04-16

基金资助

重庆市社会科学规划年度项目(2024NDYB046)

教育部人文社会科学研究青年项目(20YJC790128)

收起

Evolution characteristics, regional differences and influencing factors of urban-rural integrated development at the county scale:Take 64 counties in Wuling Mountain Area as examples

  • ZHU Xiao-hui , 1 ,
  • YU Fa-wen , 2
Expand
  • 1. School of Economics and Finance, Chongqing University of Science and Technology, Chongqing 401331, China
  • 2. Rural Development Institute, Chinese Academy of Social Sciences, Beijing 100732, China

Received date: 2024-07-11

  Revised date: 2024-11-05

  Online published: 2025-04-16

Fold

摘要

城乡发展不平衡是中国经济社会发展存在的突出矛盾，要从根本上解决这个矛盾，必须走城乡融合发展道路。县域是城乡融合发展的关键支撑，精准把握县域城乡融合多维时空特征，厘清要素流动影响城乡融合发展的作用机理，对丰富新时代共同富裕理论体系意义非凡。基于流空间理论，解析要素流动对城乡融合发展的理论机制，从人口、土地、生态环境、资本、产业、技术、管理及数据8种要素层面构建适用于县域尺度的城乡融合发展评价指标体系，对武陵山区64个县域进行实证分析。研究结果显示：（1）样本期内，武陵山区城乡融合发展水平呈不断上升趋势。（2）武陵山区低水平城乡融合区不断减少，高水平城乡融合区不断增加，总体呈现“南部热西部冷”的空间分布特征，标准差椭圆呈现从东南方向往西北方向移动的趋势。（3）财政分权、产业结构对城乡融合发展具有显著抑制作用，财政支出、金融效率对城乡融合发展具有显著促进作用。各因素对城乡融合发展的作用因海拔高度、是否是少数民族自治县而具有异质性。需从重视城乡融合发展的时空特征、充分利用资源禀赋和区位优势以实现差异化发展、关注影响城乡融合发展的具体因素等方面着手，实现城乡融合高质量发展。研究结果可为城乡融合发展在山区县域落地提供科学依据。

关键词： 城乡融合发展; 演变特征; 区域差异; 县域尺度; 武陵山区

本文引用格式

朱小会 , 于法稳 . 县域城乡融合发展的演变特征、区域差异及影响因素研究——以武陵山区64个县为例[J]. 自然资源学报, 2025 , 40(5) : 1386 -1411 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20250515

Abstract

The imbalance between urban and rural development is a prominent contradiction in China's economic and social development. To fundamentally resolve this problem, it is necessary to take the path of urban-rural integrated development. The county is a crucial support for urban-rural integration. Accurately grasping the multidimensional spatiotemporal characteristics of urban-rural integration within the county domain and clarifying the mechanism by which element flow impacts urban-rural integrated development is of great significance for enriching the theoretical system of common prosperity in the New Era. Based on flow space theory, this study analyzed the theoretical mechanism of element flow on urban-rural integrated development and constructed an evaluation index system for integration at the county scale from eight elements: population, land, ecological environment, capital, industry, technology, management, and data. An empirical analysis was conducted on 64 counties in the Wuling Mountain Area, Central China. The research results showed that: (1) During the sample period, the level of urban-rural integrated development in the study area showed a continuous upward trend. (2) The number of low-level urban-rural integrated areas in this region was decreasing, while that of high-level areas was increasing, generally presenting a spatial distribution pattern of "hotspots in the south, and coldspots in the west," with the standard deviation ellipse showing a trend of moving from southeast to northwest. (3) The overall disparity in the level of urban-rural integrated development was decreasing, with intra-regional differences being the main source. (4) Fiscal decentralization and industrial structure had significant inhibitory effects on the integration of urban and rural areas, while fiscal expenditure and financial efficiency had significant promoting effects on the integrated development. The impact of these factors on urban-rural integration varied depending on altitude and whether the area was an ethnic minority autonomous county. To achieve high-quality urban-rural integrated development, it was necessary to focus on the spatial and temporal characteristics of urban-rural integration development, make full use of resource endowments and locational advantages to achieve differentiated development, and pay attention to specific factors affecting urban-rural integration. The research results can provide a scientific basis for the implementation of urban-rural integrated development in mountainous county regions.

Key words： urban-rural integrated development; evolution characteristics; regional differences; county scale; Wuling Mountain Area

2017年10月，党的“十九大”报告指出，“我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”，“要坚持农业农村优先发展，建立健全城乡融合发展体制机制和政策体系”。农村发展不充分、城乡发展不均衡是束缚民族地区发展最大的制约因素[1]。城乡发展不均衡不仅制约经济可持续发展，甚至会危害中国国家安全和稳定[2]。2022年10月，党的“二十大”报告指出，“全面建设社会主义现代化国家，最艰巨最繁重的任务仍然在农村”。推进城乡融合发展是缩小城乡差距、重塑城乡关系的重要抓手[3]。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》指出，要“完善城乡要素平等交换、双向流动和公共资源合理配置的体制机制和政策体系”。2024年中央“一号文件”再次强调，要“促进县域城乡融合发展，提升县城综合承载能力”。县域作为中国治理架构的核心组成部分，扮演着城市与农村在地理维度上的桥梁以及城市化与乡村生活方式之间的交汇点角色，是联系城乡各类要素流动与交换的纽带。推动高质量的城乡融合发展，其核心是确保各要素在城乡之间的自由、平等及有序流动与组合，实现要素的优化配置与组合，重构城乡融合发展的结构功能和发展模式，从而最大化社会、经济和生态效益。当前，城乡要素流动尚不畅通，资源交换存在显著障碍[4]。党中央将要素流动作为城乡融合发展的重要推动力，研究如何实现党中央的战略意图十分重要且紧迫。因此，对县域城乡融合发展展开研究已经成为探索新时期城乡发展规律、服务党中央“坚持城乡融合发展，畅通城乡要素流动”发展战略的迫切需要。
学术界对城乡融合发展的基础理论、内涵界定、评价与尺度、影响因素及提升路径等方面进行了深入研究，取得了丰硕的成果。在基础理论方面，现有文献主要涉及二元结构理论[5]、区域空间结构理论[6]、城乡等值化理论[7]及流空间理论[8]等。在内涵界定方面，城乡融合是实现相对落后的农业部门和相对发达的非农产业部门协作，达到生产要素的优化配置和合理流动，缩小城乡收入差距而达到共同富裕的过程[9]。城乡融合包括城乡要素、产业等五个方面的融合，是一个层次多、领域广、方面全的融合概念[10]。城乡融合发展是以城镇与乡村资源要素流动为主线，达到经济的联合协作、社会阶层的彼此认同、生态环境的本底约束及区域空间的平等有序发展[11]。国外城乡融合发展评价主要以单一视角为主，现有研究分别从城乡农业发展、城乡土地、城乡教育以及城乡福利视角对城乡融合展开定量评价[12⇓⇓-15]。国内城乡融合发展评价主要以多维度视角为主，杨荣南[16]基于经济、人口、空间、生活及生态环境融合五个方面率先构建起国内城乡一体化评价指标体系基本框架。之后，学术界分别从投入与产出视角、公平与效率视角、生态视角和文化视角对城乡融合评价展开系统研究[17⇓⇓-20]。土地、资本、产业等实体要素是推动城乡融合发展的核心动力[4]，然而只有极少数学者基于要素视角构建城乡融合评价指标[21]。在研究尺度方面，从国家和省级层面探讨中国城乡融合发展与理论融合问题较多[22⇓⇓⇓-26]，从区县级视域探讨城乡融合发展的文献尚不多见，现有文献分别以浙江省山区26县[21]、长沙市望城区[27]、长三角地区60个典型县[28]、环首都地区66个区县[29]、青海省县域[30]为研究对象，探讨其城乡融合发展时空格局等。城乡融合发展的影响因素主要有自然地理条件、财政支出、金融发展水平、产业结构、地方政府资本配置行为、少数民族等[1,30⇓-32]。城乡融合发展的提升路径，关键在于打破要素流动障碍[33]、完善乡村基础设施建设[34]、技术变革[35]、建立城乡要素双向流动机制[36]等。
现有研究从理论和实践两个方面揭示了城乡融合发展的重要性，为本文的研究提供了良好的逻辑基础和方法指导。然而，仍然存在进一步拓展的可能性：（1）目前的城乡融合发展评价主要集中在国家或省级层面，然而城乡融合发展面临的要素流动不顺畅、流向不合理等现实困境未能得到明确回应，对于从要素流动的空间均衡视角展开城乡融合评价关注较少；（2）现有研究对地理空间在城乡融合发展中的作用认识不足，关于城乡融合发展的区域性和差异性研究仍在初步阶段。中国地域辽阔，不同地区城乡融合时空特征各异，对典型地域城乡融合展开实证研究，有助于分区分类提炼科学发展路径。目前聚焦武陵山区县域城乡融合发展问题的文献凤毛麟角，有鉴于此，本文以武陵山区为研究对象，从县域尺度展开研究，从要素流动的空间均衡视角构建适用于县域城乡融合发展的评价指标体系，测度武陵山区县域城乡融合发展水平，分析其时空演变特征，探讨其区域差异及主要影响因素，为党中央“坚持城乡融合发展，畅通城乡要素流动”战略意图在山区县域落地提供工作思路。

1 理论分析

1.1 流空间理论

流空间理论认为“在社会实践中，可实现物质组织的共享时间，不必依赖地理上的邻近”[8]，即各种流要素映射到地理空间上构成城市、区域乃至国际等节点组成的流动关系网络可打破地域限制，实现实时互动[37]。与传统的“场空间”相比，“流空间”已不再仅限于特定的物理位置，而是显现出明显的动态性和网络特征，该理论为研究城乡要素流动机制提供了重要的逻辑基础。城乡地域系统是一个复杂体系，涵盖了传统要素如人口、土地、资本和产业，以及创新要素如技术、管理和数据[21]。该系统的合理结构保证其有效运作，而要素的组合则是构建其结构的基础。基于要素视角的城乡融合发展理论分析见图1。
图1 基于要素视角的城乡融合发展理论分析

Fig. 1 Theoretical analysis of urban-rural integrated development from the perspective of elements

1.2 要素与城乡融合发展的内在逻辑

（1）人口是城乡融合发展的核心要素资源[38]，乡村劳动力人口流向城市可提高其边际劳动报酬，乡村留守农户边际劳动生产率同时得以增加；城市劳动力人口流向乡村地区有助于弥补劳动力短缺，促进乡村经济发展，进而缩小城乡收入差距[39]。（2）土地是推动城乡融合发展的关键要素，乡村地区拥有丰富的土地资源，然而土地权属的分配使得从乡村转移到城市落户的农户瞻前顾后，城乡融合发展受阻[40]。（3）生态环境是城市和乡村地域系统中人口、土地等其他要素存在、发展及运行的前提[41]，城市在基础设施、人员及资金等环境治理要素占据绝对优势地位，乡村在环保专业技术人员等方面较为欠缺，由此形成生态环境要素在城乡间不平衡集聚的态势[42]。（4）资本要素为城乡融合提供保障，农业现代化发展主要源于财政和金融，且农村减贫依赖于资金投入[43]。受制于资本的逐利性及农业弱质性等，乡村资金大量流入城市，乡村可持续发展受阻，城乡融合发展困难重重[44]。（5）产业发展是城乡融合的根基，在城乡融合发展背景下，乡村产业呈现新需求、新动力、新业态等发展方向[45]。产业发展为乡村注入新鲜血液的同时，也为城乡融合发展提供坚实的基础。（6）技术要素为城乡融合发展提供动力支持，城市系统凭借其技术要素集聚的中心地位，促进农业生产技术变革，实现城镇与乡村互动发展[46]。（7）管理是不可或缺的公共资源要素，建立城乡均衡的义务教育和医疗卫生发展体制机制，是城乡公共服务均等化的重要举措[47]。（8）数据要素促进资本、土地等其他要素交互联系，提高各要素配置效率[48]，推动乡村地区网络发展，弥合城乡数字鸿沟，从而为城乡融合发展赋能。基于此，本文认为城乡融合可被视为一个动态过程，涉及城乡地域系统中各类要素的自由流动与有序组合，从而形成结构协调、功能互补的格局。

1.3 要素流动影响城乡融合发展的作用机理

（1）在城乡融合发展背景下，城市地域系统面临的现实困境主要有人口密度大、交通拥堵、发展空间受限、生态环境恶化等；乡村地域系统具有的发展优势主要有人口密度小、活动空间大、土地资源尚未被充分利用、生态资源丰富等。随着城乡规范建设用地市场的形成及深化户籍制度改革，消除了影响城乡要素流动的屏障，构建了城乡之间要素双向流动的新通道。通过要素的优化配置、双向流动及重构组合，激发各类要素活力，优势地区要素活力不断增强，并向劣势地区转移，助推劣势地区自我发展能力的提升，达成城乡地域系统的要素融合、结构相互协调及功能互补，即城市地域系统面临的困境迎刃而解，乡村地域系统的发展优势也可以得到充分利用。
（2）城市地域系统具有基础设施完善、城市经济多元化从而就业机会多、居民收入高、农业科技创新水平高、公共服务水平高、信息化程度高等发展优势；乡村地域系统面临基础设施薄弱、乡村经济单一化导致就业岗位不足、农民收入不高、技术瓶颈导致生产效率低下、教育医疗等资源稀缺导致社会福利水平有限、信息化程度低等困境。随着数字经济与信息技术、人工智能的日益融合，助推全要素数字化转型的新型经济形态，即技术、数据及管理等创新要素成为城乡地域系统不可或缺的核心要素。这些创新要素不仅能冲破地理位置的桎梏、增强各要素的流动性，还能与传统要素进行良好的融合与协作，即可充分利用城市地域系统的优势，解决乡村地域系统发展面临的藩篱。
（3）在市场经济大潮中，追求利益最大化是各种生产要素流动的主要驱动动力。这不仅促使资源在不同区域之间自由转移，还在不断地重塑资源配置，以达到更高的使用效率和经济产出。生产要素流动和重新配置，是城乡经济发展的桥梁。人口、土地、资本、技术以及数据等要素能够无障碍地在城市与乡村之间双向自由流动，改变城乡资源分布的格局，实现资源的最优配置。城市对乡村的引领和带动，促进城乡之间的深度融合与共同发展。在乡村振兴和共同富裕战略的外在驱动下，城乡融合发展是乡村振兴战略的必然选择。在新发展形势下，加快推进城乡融合进程，进一步缩小城乡差距，既是实现共同富裕的前提条件，又是乡村振兴和社会主义现代化建设的重要抓手[49]。因此，市场经济条件下的要素流动不仅仅是一种经济现象，更是推动社会进步的重要力量。通过合理的资源配置和区域间的有效合作，能够促进资源利用更加高效、城乡发展更加和谐。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究区概况

根据《武陵山片区区域发展与扶贫攻坚规划（2011―2020年）》，武陵山区位于中国华中腹地，横跨贵州、湖北、湖南、重庆四个省（直辖市），总面积约为17.18万km2，包括11个地（市、州）共71个县（市、区）。其中贵州、湖北、湖南、重庆分别有16个、11个、37个、7个县（市、区）位于此区域（图2）。推进武陵山区的快速发展，以实现中部的崛起，是中央和地方高度关注的重要议题。2022年末武陵山区常住人口超过3100万，人口密度为174.35人/km2，比全国人口密度（147.06人/km2）高近19个百分点；城乡居民人均可支配收入23813元，为全国（36883元）的64.56%；人均GDP为42264元，仅为全国（85310元）的49.54%；城镇化率39.10%，同期全国人口城镇化率为65.22%。境内有苗族、土家族、侗族、仡佬族、白族、瑶族等少数民族30余个，占比超过40%。武陵山区森林覆盖率63.58%，平均海拔高度为1000 m左右，生态旅游资源丰富、少数民族文化底蕴深厚。但由于其地处山区且交通不便，基础设施薄弱，经济发展水平滞后。2001年城乡居民人均可支配收入比为4.38∶1，2022年虽下降至2.32∶1，但绝对数仍比全国平均水平低近36个百分点，城乡差距明显。武陵山区集革命老区、民族地区于一体，跨省交界面大，71个县域中许多都是刚刚脱贫的县域，他们是实现乡村全面振兴战略必啃的“硬骨头”。受制于地理环境，与城郊县、平原县相比，城乡融合本身也存在“二元结构”，城乡发展特征典型且特殊，开展此类地区的研究战略意义突出。
图2 武陵山区空间范围及高程

Fig. 2 Spatial scope and elevation of the Wuling Mountain Area

2.2 县域城乡融合发展评价指标的选取

依据《中共中央、国务院关于建立健全城乡融合发展体制机制和政策体系的意见》，城乡融合发展的关键要素包括人口、土地、资本、产业及数据。技术要素为农村引进高端技术专业人才，同时引来大规模资本投入，促使城乡资源有效重组，加速城镇与乡村互动发展[46]。管理要素助力城乡公共服务均等化[47]，而生态环境要素是上述要素存在、发展及运行的前提[41]。依据流空间理论及基于要素视角的城乡融合发展理论分析，综合考虑评价指标的科学性和研究区域县域数据可获得性，参考相关文献[21,27⇓-29]，最终构建包含人口、土地、生态环境、资本、产业、技术、管理及数据8个层面共20个指标的城乡融合发展评价指标体系（表1）。
表1 武陵山区县域尺度城乡融合发展评价指标体系

Table 1 Evaluation index system for urban-rural integrated development at the county scale in Wuling Mountain Area

准则层 一级指标 二级指标 属性
人口（0.122） 人口状况 人口密度/(人/km2)（0.344） 正
收入水平 城镇居民家庭人均可支配收入/农村居民家庭人均可支配收入/%（0.007） 逆
财富状况 城乡居民人均储蓄存款余额/(元/人)（0.649） 正
土地（0.295） 空间融合 建成区面积占比变化率/%（0.217） 正
耕地利用 农村人均机收面积/(hm2/万人)（0.646） 正
交通通达性 公路总里程数/行政区总面积/(km/km2)（0.137） 正
生态环境（0.036） 生态条件 森林覆盖率/%（0.926） 正
单位GDP能耗下降 (本年单位GDP能耗/上年单位GDP能耗-1)×100%/%（0.016） 逆
污染状况 亩均（1亩≈667 m2）化肥施用量/t（0.058） 逆
资本（0.193） 投资结构 人均固定资产投资/(万元/人)（0.591） 正
经济水平 人均GDP/(元/人)（0.409） 正
产业（0.055） 产业发展 二三产业增加值/一产业增加值/%（0.298） 正
二元生产效率 (一产业增加值/一产业从业人员数)/(二三产业增加值/二三产业从业人员数)/%（0.618） 正
农村就业结构 农村非农就业率/%（0.084） 正
技术（0.166） 通讯技术 固定电话用户数/户（0.537） 正
农业现代化 亩均农用机械总动力/(kW/hm2)（0.463） 正
管理（0.133） 教育水平 基础教育师生比/%（0.361） 正
医疗条件 每万人医疗床位数/张（0.639） 正
数据 信息化程度 城乡互联网接入用户数量比/%* 逆
数据流动性 城乡信息联系强度/人次* 正

注：受制于县域尺度城乡分类统计数据不完善，*表示县域尺度该项指标数据缺乏，故本文未纳入实证分析，圆括号内值表示各项指标权重。

2.3 研究方法

2.3.1 熵值法

信息熵理论表明，信息熵用于度量信息不确定性，某属性熵值越小，蕴涵信息量越大，决策时所起作用越大，赋予权重越大，熵值法能够保证赋权标准的客观性[50]。本文采用熵值法对各项评价指标进行客观赋权，首先根据指标属性，对正、逆指标分别进行标准化处理，然后采用熵值法计算各指标权重，计算步骤参见文献 [50]，计算后指标权重见表1圆括号内的值。

2.3.2 Dagum基尼系数及其分解

考虑到基尼系数无法分解地区差异，泰尔指数也难以有效识别子群间的交叉项，Dagum基尼系数不仅能够揭示地区差距的来源，还弥补了数据交叉重叠的不足。本文参照章激扬[51]的研究方法，采用Dagum基尼系数及其分解测度武陵山区城乡融合发展水平的差异，计算公式如下：
G = ∑ j = 1 k ∑ h = 1 k ∑ i = 1 n j ∑ r = 1 n h D j i - D h r / 2 n 2 D -
式中：k为区域总数（个）；i和r表示区域内县的个数（个）；n为县总数（个）； n j、 n h表示j、h区域内县的数量（个）；D与 D -分别表示城乡融合发展水平与均值；G为Dagum基尼系数，等于区域内差异、区域间差异及超变密度之和。

2.3.3 空间关系探索性分析

（1）莫兰指数。莫兰指数可描述空间某位置的观测值与其邻近地区观测值是否存在相关性及相关程度[32]，常用符号Moran's I表示。该指数大于0，表示空间呈正相关，指标数值越大，说明空间正集聚效应越明显；反之，该指数小于0，表示空间呈负相关，指标数值越小，说明负集聚效应越大。其计算公式如下：
I = n ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n w i j x i - x - x j - x - / ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n w i j ∑ i = 1 n x i - x - 2
式中：n、 x i和 x j分别表示空间单元数（个）、样本i和样本j的观测值； x -为样本平均值； w i j为空间权重矩阵，即两空间单元相邻时取1，否则取0。
（2）Getis-Ord G*i指数。Getis-Ord G*i指数是用于度量城乡融合发展水平空间高值或低值集聚的指标[41]，其计算公式为：
G i * ( d ) = ∑ i = 1 n w i j ( d ) x i / ∑ i = 1 n x i
式中： w i j ( d )表示根据距离规则定义的空间权重，本文采用ArcGIS的空间统计工具进行分析，基于“共享边界或角点”的原理构建空间领接关系。如果G*i是正数且通过显著性检验，说明i与其周边值较大，属于高值空间聚集区，也就是热点区域；反之，则属于冷点区域。
（3）标准差椭圆。标准差椭圆是从中心、分布方向和形状三个维度研究空间要素分布特征及时空演变过程[52]。根据研究对象集聚的平均中心，测算椭圆长轴、短轴的大小，再由椭圆长轴、短轴的大小确定椭圆。椭圆的中心点揭示地理要素空间分布的中心位置；其长轴和短轴分别反映了地理要素在主要趋势方向和次要方向上的分布差异程度；方位角则反映分布主趋势的方向。

2.4 数据来源

武陵山区包含71个县域，其中包括贵州省铜仁市的碧江区、万山区，湖南省张家界市的武陵源区、永定区和怀化市的鹤城区，以及重庆市的黔江区、武隆区共7个市辖区。由于这些市辖区在关键指标上数据严重缺失，且其自主权与县级单位差异较大，因此本文将其排除在外，研究样本为剔除这7个市辖区后的64个县域。为确保面板数据的平衡性，样本数据涵盖2001—2022年。数据来源包括《贵州统计年鉴》《湖北统计年鉴》《湖南统计年鉴》《重庆统计年鉴》《中国县域统计年鉴》及样本期内各县国民经济与社会发展统计公报等，个别缺失数据采用插值法填补。

3 结果分析

3.1 城乡融合发展的时空演变特征

3.1.1 时序演变特征

2001—2022年间，武陵山区城乡融合发展水平呈不断上升趋势（表2），从2001年的0.055上升至2022年的0.275，年均增长速度为7.9%。武陵山区2001年、2007年、2014年、2022年城乡融合发展水平极值所在县域不断变化，极大值所在县域分别在湖南省的洪江市、冷水江市及吉首市，而极小值所在县域分别在贵州省德江县、沿河土家族自治县及湖北省建始县。作为湖南省4个推进城乡一体化建设示范县之一的冷水江市，自2010年起在城乡基础设施、生态环境、产业、公共服务及管理体制一体化方面率先作为；洪江市充分利用雪峰山等生态资源，推动“农文旅”融合发展；吉首市则充分利用民族文化资源，创新融合“文旅+”模式。故上述区域走在武陵山区城乡融合发展的前列。分区域来看，贵州省武陵山区城乡融合发展水平呈快速上升趋势，从2001年的0.039上升至2022年的0.260，年均增长速度高达9.5%。贵州省武陵山区样本期内城乡融合指数极值所在县域相对稳定，极大值所在县域主要在湄潭县和玉屏侗族自治县，而极小值所在县域主要在德江县和沿河土家族自治县。近年来，湄潭县围绕茶产业稳步推进产城融合，聚焦土地要素带动人才、资本等要素流动，成为贵州省城乡融合“新标兵”。玉屏侗族自治县则深入推进特色小城镇建设，城乡人居环境极大改善，实现了城乡融合蝶变。湖北武陵山区城乡融合发展水平也呈快速上升趋势，从2001年的0.040上升至2022年的0.254，年均增长速度高达9.2%。湖北省武陵山区样本期内城乡融合指数极值所在县域相对稳定，极大值所在县域主要在鹤峰县和恩施市，而极小值所在县域主要在宣恩县和建始县。鹤峰县以对口合作撬动产业融合，恩施市长期坚持城乡结对共促城乡融合发展，成效显著。湖南省武陵山区城乡融合发展水平呈缓慢上升趋势，从2001年的0.069上升至2022年的0.284，年均增长速度为6.9%。湖南省武陵山区样本期内城乡融合发展水平极值所在县域呈不断变化趋势，极大值所在县域与整个武陵山区极大值所在县域一致，而极小值所在县域分别在中方县、凤凰县、保靖县和隆回县。重庆市武陵山区城乡融合发展水平呈极速上升趋势，从2001年的0.041上升至2022年的0.304，年均增长速度高达10%。重庆市武陵山区样本期内城乡融合发展水平极值所在县域相对稳定，极大值所在县域主要在丰都县和秀山土家族苗族自治县，而极小值所在县域主要在彭水苗族土家族自治县和酉阳土家族苗族自治县。2001—2022年，湖南省武陵山区和重庆市武陵山区城乡融合发展水平均值高于整个武陵山区均值，极大值全部位于湖南省武陵山区，极小值主要位于贵州省和湖北省，但是湖南省武陵山区各县城乡融合发展水平参差不齐，差异较大。
表2 武陵山区县域尺度城乡融合发展水平

Table 2 The urban-rural integrated development level at the county scale in Wuling Mountain Area

年份 最大值
研究区 贵州武陵山区 湖北武陵山区 湖南武陵山区 重庆武陵山区
2001 洪江市0.230 湄潭县0.056 鹤峰县0.078 洪江市0.230 丰都县0.055
2007 冷水江市0.193 湄潭县0.079 恩施市0.093 冷水江市0.193 丰都县0.102
2014 吉首市0.332 玉屏侗族自治县
0.220		 恩施市0.190 吉首市0.332 丰都县0.190
2022 吉首市0.454 玉屏侗族自治县0.356 恩施市0.352 吉首市0.454 秀山土家族苗族
自治县0.367
年份 最小值
研究区 贵州武陵山区 湖北武陵山区 湖南武陵山区 重庆武陵山区
2001 德江县0.022 德江县0.022 宣恩县0.026 中方县0.039 彭水苗族土家族
自治县0.033
2007 德江县0.043 德江县0.043 建始县0.046 凤凰县0.068 酉阳土家族苗族
自治县0.064
2014 沿河土家族
自治县0.102		 沿河土家族
自治县0.102		 建始县0.114 保靖县0.123 酉阳土家族苗族
自治县0.125
2022 建始县0.199 沿河土家族
自治县0.224		 建始县0.199 隆回县0.204 酉阳土家族苗族
自治县0.232
年份 平均值
研究区 贵州武陵山区 湖北武陵山区 湖南武陵山区 重庆武陵山区
2001 0.055 0.039 0.040 0.069 0.041
2007 0.088 0.060 0.067 0.099 0.082
2014 0.155 0.141 0.139 0.160 0.155
2022 0.275 0.260 0.254 0.284 0.304
武陵山区城乡融合发展特征与宏观政策变迁有较大关联。1978年改革开放以后，面对持续扩大的城乡差距，国务院《农业科技发展纲要（2001—2010年）》明确提出要“稳住农村这个大头”，随后《中共中央、国务院关于切实加强农业基础建设进一步促进农民增收的若干意见》等都强调“统筹城乡发展”，坚持“城市支持乡村”的政策导向。湖南省发展和改革委员会牵头制定《湖南省武陵山片区区域发展与扶贫攻坚“十三五”实施规划》，以城乡一体化建设为引领，努力改善农业生产条件和农村生活条件，着力推进基础设施建设和公共服务水平提升，努力建设龙山来凤跨省经济协作示范区。重庆市积极探索渝东南武陵山区城镇群文旅融合特色城乡融合发展新路，努力打造山区现代化样板。以上措施成效显著，武陵山区城乡融合发展水平逐步提升，湖南省和重庆市武陵山区城乡融合发展水平成绩亮眼。

3.1.2 空间演变特征

（1）类型的空间演化。根据Jenks手动间断点分级法，将2001—2022年武陵山区县域尺度城乡融合发展水平划分为低水平融合区（0~0.100）、较低水平融合区（0.101~0.150）、中等水平融合区（0.151~0.250）、较高水平融合区（0.251~0.300）和高水平融合区（0.301~1.000）五类区域（图3），其空间演变的主要特征表现为：武陵山区64个县域城乡融合发展水平不断提高，高水平融合区逐渐增多，低水平融合区则在减少。2001年，低水平和较低水平融合区为63个，占比高达98.44%；中等水平融合区仅有洪江市1个，占比仅为1.56%；严重缺乏较高水平融合区和高水平融合区，城乡融合发展水平区域呈现低等级区“一头重”的现象。至2007年，低水平和较低水平融合区的数量减少至59个，比例下降了6.3个百分点；与此同时，中等水平融合区的数量则上升至5个，分别为石门县、吉首市、洪江市、冷水江市和涟源市，全部位于湖南武陵山区；但较高水平融合区与高水平融合区仍然缺乏。直到2014年，较大地改变了低等级区域极化现象，低水平和较低水平融合区县域减少至37个，占总数的57.81%；中等水平融合区数量则增加至25个，占比为39.06%，吉首市和冷水江市2个县级市升级为高水平融合区。至2022年，呈现高水平融合地区极速发展态势，低水平和较低水平融合区县域个数锐减为0，较高水平和高水平融合区数量达到36个，占比高达56.25%。城乡融合类型区的动态演进说明近年来武陵山片区以文旅融合助推乡村振兴、实现区域一体化高质量城乡融合发展效果十分显著。
图3 武陵山区县域尺度城乡融合发展时空演化格局

Fig. 3 Spatiotemporal evolution pattern of urban-rural integrated development at the county scale in Wuling Mountain Area

（2）探索性空间分析。① 莫兰指数。为分析武陵山区城乡融合发展水平是否具有空间相关性，建立地理空间邻接矩阵，计算2001—2022年武陵山区城乡融合发展水平莫兰指数（表3）。2001—2014年、2016—2020年P值均小于0.05或0.1，通过5%或10%水平的显著性检验，表明武陵山区城乡融合发展水平具有显著的空间正相关性。2015年、2021—2022年P值均大于0.1，未通过显著性检验。进一步绘制2001年、2020年莫兰散点图（图4），结果发现，2001年洞口县、涟源市、安化县、武冈市、沿河土家族自治县、印江土家族苗族自治县等53个县位于H-H或L-L，吉首市、鹤峰县、五峰土家族自治县、中方县、玉屏侗族自治县等11个县位于H-L或L-H，位于H-H或L-L的县域占比82.81%；2020年位于H-H县数量有所减少，位于L-L的县数量有所增加。总体来看，武陵山区城乡融合发展水平具有显著的空间正向聚集效应。
表3 武陵山区城乡融合发展水平Moran指数

Table 3 Moran's I of urban-rural integrated development level in Wuling Mountain Area

年份 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2020 2021 2022
Moran's I 0.205 0.253 0.267 0.337 0.302 0.171 0.045 0.006 0.083 0.139 0.092 0.080
P值 0.017 0.008 0.006 0.001 0.004 0.034 0.066 0.685 0.050 0.060 0.118 0.148
图4 武陵山区城乡融合发展水平Moran散点图

Fig. 4 Moran scatter plot of urban-rural integrated development level in Wuling Mountain Area

② Getis-Ord G*i指数。为进一步分析武陵山区县域城乡融合空间相关特征，采用ArcGIS 10.2软件空间统计分析功能计算各县域的G*i指数。依据Jenks自然间断点分级法将G*i指数划分为五类：热点区、次热点区、温和区、次冷点区及冷点区（图5）。2001年，武陵山区县域城乡融合热点区域位于湖南省武陵山区的溆浦县、新化县、涟源市、冷水江市、新邵县、洪江市、洞口县、会同县、绥宁县、中方县、芷江侗族自治县11个县，主要位于东南角，冷点区域主要分布于贵州省的道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县及重庆市的彭水苗族土家族自治县、酉阳土家族苗族自治县等9个县，主要位于西部地区。2007年，武陵山区县域城乡融合热点区域减少至10个，但仍然全部位于湖南武陵山片区，冷点区域减少了道真仡佬族苗族自治县和酉阳土家族苗族自治县，增加了思南县、石阡县和江口县，90%位于贵州武陵山区。到2014年，武陵山区县域城乡融合热点区域发生重大变化，热点区域逐步转向武陵山区中部位置，主要位于保靖县、古丈县、花垣县、吉首市、泸溪县等，冷点区域有向东北方向延伸的趋势。至2022年，武陵山区县域城乡融合热点区域集中于湖南省的洪江市、溆浦县、中方县等9个县域，冷点区域进一步向东北方向延伸至恩施市、宣恩县、咸丰县等。2001—2022年间，武陵山区城乡融合热点区域长时间位于南部区域，其中洪江市、冷水江市、涟源市、溆浦县等长时间处于热点区域；冷点区域长时间位于西部区域，其中沿河土家族自治县、务川仡佬族苗族自治县、德江县、印江土家族苗族自治县、凤冈县等长时间处于冷点区域。武陵山区城乡融合总体呈现“南部热西部冷”的空间分布特征。武陵山区县域城乡融合“热冷”空间格局与地理环境、社会经济发展水平密切相关。湖南省洪江市、冷水江市、涟源市海拔较低且经济较为发达，城市对乡村发展带动作用突出，城乡差距较小，故长期处于热点核心区。而以少数民族自治县为主、海拔较高且经济发展相对落后的贵州省沿河土家族自治县、务川仡佬族苗族自治县、印江土家族苗族自治县，自然环境较差，产业发展受限，城乡差异较大，导致其成为冷点区。
图5 武陵山区县域尺度城乡融合G*i指数空间分布

Fig. 5 Spatial distribution of the G*i index for urban-rural integration at the county scale in Wuling Mountain Area

③ 标准差椭圆。通过ArcGIS 10.2空间统计工具度量地理分布，绘制2001—2022年城乡融合发展水平标准差椭圆分布图（图6）。标准差椭圆呈现从东南方向往西北方向移动的趋势，标准差椭圆内的地区为武陵山区城乡融合发展水平值较高的县域。武陵山区城乡融合发展水平中心2001年位于泸溪县，2007年往东北方向移动至泸溪县与吉首市交接处，2014年中心移至吉首市西北方向，至2022年中心继续向吉首市西北方向移动。2016年以来，吉首市围绕打造武陵山区旅游中心城市目标，推进“项目兴市、改革兴市、实干兴市”。2022年城镇与农村居民人均可支配收入分别为38610元与15223元，年均增长速度分别为7.7%、10.7%，农村居民人均可支配收入年均增长速度比城镇居民高3个百分点，城乡差距显著缩小，城乡融合发展取得历史性成就，因此吉首市城乡融合发展长期处于标准差椭圆中心位置。
图6 2001—2022年武陵山区城乡融合指数标准差椭圆与中心分布

Fig. 6 Standard deviation ellipse and central distribution of urban-rural integration index in Wuling Mountain Area from 2001 to 2022

3.2 城乡融合发展的区域差异

3.2.1 总体差异、区域内及区域间差异分析

（1）总体差异。将研究区域划分为贵州武陵山区、湖北武陵山区、湖南武陵山区以及重庆武陵山区，运用Dagum基尼系数分层分解法测度城乡融合发展水平的差异程度（表4）。武陵山区城乡融合发展水平的基尼系数总体呈现下降趋势，从2001年的0.245下降到2005年的0.196，2006年上升至0.221，之后一路下降至2014年的0.123，2015年缓慢上升至0.136，2016—2022年从0.117下降至0.112。这反映出武陵山区城乡融合发展水平在时序上呈现出一定程度的波动性，但随着武陵山区的整体发展，区域非均衡发展问题得到明显改善。
表4 武陵山区城乡融合发展水平基尼系数及四省（直辖市）分解结果

Table 4 Gini coefficient and decomposition results of urban-rural integrated development level in Wuling Mountain Area of four provincial-level regions

年份 整体基尼系数 区域内基尼系数 区域间基尼系数
贵州 湖北 湖南 重庆 贵州—湖北 贵州—
湖南		 贵州—
重庆		 湖北—
湖南		 湖北—
重庆		 湖南—
重庆
2001 0.245 0.154 0.193 0.214 0.109 0.175 0.240 0.144 0.243 0.173 0.222
2002 0.223 0.145 0.176 0.198 0.114 0.161 0.223 0.140 0.221 0.162 0.203
2003 0.222 0.134 0.157 0.196 0.108 0.148 0.225 0.138 0.219 0.150 0.197
2004 0.209 0.132 0.149 0.180 0.108 0.144 0.214 0.144 0.202 0.148 0.180
2005 0.196 0.106 0.127 0.177 0.094 0.119 0.201 0.120 0.197 0.133 0.174
2006 0.221 0.112 0.256 0.191 0.092 0.192 0.212 0.123 0.226 0.223 0.187
2007 0.199 0.104 0.118 0.172 0.076 0.115 0.208 0.126 0.191 0.119 0.169
2008 0.186 0.124 0.140 0.158 0.078 0.144 0.197 0.140 0.172 0.129 0.155
2009 0.177 0.126 0.103 0.147 0.089 0.124 0.186 0.154 0.162 0.122 0.143
2010 0.163 0.096 0.114 0.145 0.062 0.114 0.174 0.120 0.154 0.109 0.139
2011 0.145 0.090 0.098 0.140 0.072 0.095 0.153 0.104 0.146 0.103 0.134
2012 0.140 0.081 0.074 0.146 0.073 0.081 0.152 0.091 0.144 0.081 0.141
2013 0.130 0.096 0.086 0.134 0.071 0.093 0.136 0.099 0.136 0.094 0.128
2014 0.123 0.106 0.084 0.130 0.086 0.097 0.130 0.106 0.126 0.092 0.126
2015 0.136 0.094 0.072 0.168 0.088 0.086 0.152 0.097 0.149 0.081 0.160
2016 0.117 0.097 0.082 0.135 0.069 0.092 0.125 0.093 0.126 0.084 0.128
2017 0.112 0.076 0.086 0.131 0.083 0.082 0.117 0.085 0.122 0.092 0.127
2018 0.117 0.080 0.069 0.136 0.081 0.076 0.122 0.101 0.123 0.099 0.135
2019 0.112 0.069 0.100 0.125 0.076 0.084 0.111 0.090 0.121 0.111 0.125
2020 0.111 0.060 0.091 0.120 0.090 0.076 0.111 0.079 0.121 0.103 0.118
2021 0.113 0.056 0.104 0.125 0.085 0.083 0.111 0.077 0.125 0.110 0.122
2022 0.112 0.055 0.103 0.125 0.086 0.085 0.110 0.079 0.124 0.112 0.122
均值 0.160 0.100 0.117 0.154 0.086 0.112 0.164 0.111 0.161 0.120 0.152
（2）区域内差异。从区域内基尼系数来看，重庆武陵山区内部差异最小，样本期内均值为0.086，其次是贵州和湖北武陵山区，均值分别为0.100和0.117。而湖南武陵山区内部差异较大，均值为0.154。动态视角看，期末值均低于期初值，各区域内基尼系数均呈现明显下降趋势。重庆市武陵山区集旅游、人文、山水于一体，努力打造绿色产业体系，扬长补短推动山地特色城镇群联动“抱团”发展，成效显著。近年来，湖南省洪江市、冷水江市等大力推进“农文旅”融合发展，进行公共服务设施配套扶持，畅通城乡要素双向流动，故相较于中方县、保靖县、桑植县等，其城乡融合发展水平遥遥领先。
（3）区域间差异。从区域间基尼系数来看，贵州与湖南武陵山区之间城乡融合发展水平差异最大，样本期内均值为0.164。湖南与湖北武陵山区差异次之，均值为0.161；贵州与湖北武陵山区、贵州与重庆武陵山区城乡融合发展水平差异较小，均值分别为0.112、0.111。从动态视角来看，区域间基尼系数期末值明显小于期初值，区域间差异均呈现收敛特征。2021年3月武陵山成立文旅发展联盟，在“大武陵山”协同发展背景下，四省（直辖市）密切协作、优势互补，“化学融合”效应显著，区际差异明显缩小。

3.2.2 差异来源及贡献率

图7显示，区域内差异贡献率相对稳定，而区域间差异贡献率则在2017年出现拐点，呈先下降后上升的“V”型趋势，超变密度贡献率呈先上升后下降的倒“V”型趋势，且二者变化曲线基本围绕区域内差异贡献率呈对称分布。2007年区域间差异贡献率出现最大值，为62.429%，随后迅速下降，2017年降至最低点15.787%，随后开始波动上升，于2022年达到25.618%；超变密度贡献率变化与区域间差异贡献率呈现出相反趋势，2007年超变密度贡献率达到最低值，为4.697%，之后快速上升，于2017年达到最大值44.740%，然后波动下降，于2022年达到36.691%。自2003年10月党中央提出“统筹城乡发展”以来，武陵山区各地方政府积极响应，在推进城乡规划、城乡建设、城乡产业发展、城乡生态环境、城乡公共服务一体化方面出台系列政策，逐步缩小城乡差距，至2017年党的“十九大”首次提出“城乡融合发展”时，武陵山区城乡融合发展区域间差异贡献率降至冰点。虽然区域间差异对总体差异贡献率最大，但是超变密度贡献率对总体差异贡献率最小，说明超变密度贡献率会抑制区域间差异贡献率的增长。综上，区域间差异贡献率是造成总体差异的原因之一，但近年来这一因素有所缓解，造成城乡融合发展水平总体差异的主要原因仍是区域内差异。武陵山区协同发展政策取得了一定成效，但仍需进一步加强降低区域内差异的政策落实。
图7 武陵山区城乡融合发展水平区域差异贡献率演变趋势

Fig. 7 Evolution trend of regional difference contribution rate of urban-rural integrated development level in Wuling Mountain Area

3.3 城乡融合发展的影响因素分析

3.3.1 模型构建及指标选取

（1）模型构建。中国不同地区城乡融合发展水平及其影响因素存在空间关联，故本文考虑空间依赖性和异质性，参考已有研究成果[53]，设定空间计量模型如下：
U r i i , t = c + ρ W i , j U r i i , t + α X i , t + β W i , j X i , t + u i + v t + ε i , t ε i , t = λ W i , j ε i , t + τ i , t
式中：i、t分别代表县域、时间； U r i为被解释变量，表示城乡融合发展水平指数； W i , j表示空间权重矩阵，采用地理邻接0-1空间权重矩阵，若两县相邻，取值为1，否则取0；c、α为待估计系数项； ρ、λ分别为空间自相关系数、空间误差系数；X为一组解释变量； β为解释变量空间滞后值对被解释变量的影响； u i、 v t分别表示地区、时间效应； ε i , t、 τ i , t为随机干扰项。
（2）影响因素指标选取及说明。在快速城镇化背景下，人口、土地和资本等生产要素的流动正在重塑城乡的社会、经济和地域空间结构。同时，政府在资源配置中的主导作用以及社会经济产业发展的外部变化，均对要素流动产生显著影响[31]。要实现城乡的均衡发展和融合，关键在于确保资源要素的合理流动与优化配置[24]。借鉴相关文献，本文城乡融合发展的影响因素指标选取如下：① 财政分权（Fd）。财政分权用来衡量地方政府财政自主权。财政分权依靠地方政府对本地区城乡发展情况所掌握的优势，促进城乡间要素自由流动，从而助推城乡融合发展[54]；由于地方政府间传统的政绩竞争，导致地方政府间的资源要素优先配置到效率有明显优势的城区，从而财政分权对城乡融合发展起制约作用[55]。借鉴熊小林等[56]的做法，本文采用财政自给度，即县公共财政预算收入与公共财政预算支出的比值来衡量。② 财政支出（Fe）。随着分税制的改革，明显改变了中央和地方政府的财政关系，越来越多的具体公共事务由地方政府承担，即中央政府的财政投入和地方政府的财政支出二者最终的分配和使用都和地方政府紧密关联，这会影响城乡资源要素流动[24]。基于数据的可获得性，本文采用县公共财政预算支出占GDP比例来衡量。③ 金融效率（Fin）。由于城乡间及其城乡内部不同个体获取金融资本的能力不同，“个人寻租”和“精英俘获”随之出现，这种现象阻碍金融效率的发挥，导致城乡融合的减缓[57]。本文以金融机构年末贷款余额与金融机构年末存款余额的比值来衡量。④ 城镇化（Urb）。县域是城乡发展的基本组成部分，城乡融合发展与县域城镇化高度相关，需要协同推进城乡各个领域的发展[58]。本文以城镇人口占年末总人口比例来衡量。⑤ 产业结构高级化（Ind）。家庭通过提供要素获得报酬，而提供的家庭要素在不同部门和不同区域间的流动助推产业结构的调整，从而影响城乡融合。本文借鉴干春晖等[59]的做法，采用产业高级化，即第三产业增加值与第二产业增加值的比值来衡量。⑥ 在财政分权背景下，地方政府财政自主权会干扰县级政府财政支出对城乡融合的影响，因此本文引入地方政府财政支出（Fe）与财政分权（Fd）的交乘项，研究财政分权如何通过影响地方政府财政支出，间接影响县域城乡融合发展。⑦ 此外，考虑到武陵山区地处武陵山脉，平均海拔高度1000 m左右，少数民族占比超过40%，为观察武陵山区地貌及少数民族对城乡融合发展的影响差异，本文设定了两个虚拟变量进行分组回归：即海拔高度（Hei）和少数民族自治县（Min）(①武陵山区64个县域中，以少数民族+自治县命名的共有18个。恩施市、利川市、建始县、巴东县、宣恩县、咸丰县、来凤县、鹤峰县8个县域位于恩施土家族苗族自治州，吉首市、泸溪县、凤凰县、花垣县、保靖县、古丈县、永顺县、龙山县8个县域位于湘西土家族苗族自治州，本文把位于自治州的16个县也一同纳入少数民族自治县。)。参考周璟等[60]的做法，若县人民政府驻地海拔高度低于400 m，则视该县为低海拔地区（赋值0）；反之，则视为高海拔地区（赋值1）。少数民族自治县赋值1，非少数民族自治县赋值0。对所有解释变量取自然对数后引入模型，相关变量的描述性统计值见表5。
表5 变量描述性统计值

Table 5 Descriptive statistics of variables

变量 平均值 标准差 最小值 最大值 样本量/个
Uri 0.14 0.08 0.02 0.62 1408
Fd -1.68 0.45 -2.91 0.26 1408
Fe 3.22 0.50 1.71 4.42 1408
Fin -0.27 0.45 -1.85 1.51 1408
Urb 3.12 0.68 -0.11 4.36 1408
Ind 0.36 0.53 -1.36 1.77 1408
Hei 0.41 0.49 0 1.00 1408
Min 0.53 0.50 0 1.00 1408

3.3.2 回归结果分析

（1）武陵山区整体及四省（直辖市）武陵山区区域回归结果分析。通过Hausman检验本文选择个体固定空间杜宾模型（SDM），采用极大似然法估计，模型 ①~模型 ⑤ 为各变量在武陵山区及贵州省武陵山区（14个县）、湖北省武陵山区（11个县）、湖南省武陵山区（34个县）、重庆市武陵山区（5个县）的估计结果（表6）。结果发现：在模型 ①~模型 ④ 中，财政分权（Fd）对城乡融合发展的影响显著为负数，武陵山区由于其独特的地理位置，整体经济较为落后，地方政府受“增长型激励”导向的传统政绩观影响较大，其资源配置必然更加倾向于能够带来政治效应的产业和城镇地区，农业和农村往往是发展的边缘地带，因此在经济欠发达的武陵山区，财政分权不利于城乡融合发展水平提升。从回归系数值来看，贵州武陵山区>湖南武陵山区>湖北武陵山区。由于区域异质性，重庆武陵山区财政分权对城乡融合发展水平的回归系数未通过显著性检验。
表6 县域城乡融合发展影响因素分析模型估计结果

Table 6 Estimation results of the analysis model for influencing factors of urban-rural integrated development at the county scale

变量 ① 武陵山区 ② 贵州武陵山区 ③ 湖北武陵山区 ④ 湖南武陵山区 ⑤ 重庆武陵山区
Fd -0.141***(0.012) -0.403***(0.037) -0.059**(0.027) -0.152***(0.016) 0.020(0.075)
Fe 0.047***(0.007) 0.235***(0.017) -0.007(0.014) 0.078***(0.010) -0.155***(0.034)
Fd×Fe 0.040***(0.004) 0.105***(0.010) 0.016**(0.008) 0.047***(0.005) -0.070***(0.023)
Fin 0.008***(0.003) 0.020***(0.005) 0.019***(0.004) -0.002(0.005) 0.042***(0.007)
Urb 0.001(0.003) 0.022***(0.005) 0.006(0.005) -0.010*(0.005) 0.000(0.015)
Ind -0.008***(0.002) 0.013*(0.006) -0.013***(0.005) -0.010***(0.004) 0.011*(0.007)
W×Fd 0.118***(0.018) 0.223***(0.069) 0.008(0.041) 0.141***(0.026) 0.317***(0.107)
W×Fe -0.017*(0.010) -0.147***(0.035) 0.045**(0.019) -0.017(0.017) -0.024(0.044)
W×Fd×Fe -0.034***(0.006) -0.060***(0.019) -0.003(0.012) -0.041***(0.009) -0.085***(0.032)
W×Fin 0.023***(0.004) 0.026***(0.008) 0.014**(0.007) 0.024***(0.007) 0.057***(0.011)
W×Urb 0.018***(0.004) 0.020**(0.009) 0.012*(0.006) 0.021**(0.007) 0.126***(0.016)
W×Ind 0.024***(0.003) -0.032***(0.008) 0.037***(0.006) 0.034***(0.006) 0.036***(0.009)
ρ/λ 0.709***(0.017) 0.574***(0.049) 0.702***(0.036) 0.622***(0.028) 0.131*(0.079)
R2 0.802 0.872 0.850 0.778 0.968
Hausman检验 45.63[0.000] 64.46[0.000] 45.95[0.000] 32.83[0.002] 15.23[0.000]
模型选择 个体固定SDM 个体固定SDM 个体固定SDM 个体固定SDM 个体固定SDM
变量 ⑥ 高海拔县 ⑦ 低高海拔县 ⑧ 少数民族自治县 ⑨ 非少数民族自治县
Fd -0.038**(0.020) -0.140***(0.018) -0.206***(0.016) -0.178***(0.024)
Fe 0.016**(0.010) 0.043***(0.010) 0.068***(0.009) 0.090***(0.012)
Fd×Fe 0.008*(0.006) 0.040***(0.006) 0.057***(0.005) 0.049***(0.007)
Fin 0.014***(0.003) 0.018***(0.004) 0.088***(0.003) 0.048***(0.006)
Urb 0.004(0.003) -0.003(0.006) -0.004(0.003) 0.043***(0.006)
Ind -0.004(0.003) 0.007(0.004) -0.005(0.003) 0.006*(0.004)
W×Fd 0.041*(0.025) 0.203***(0.021) 0.211***(0.025)
W×Fe -0.014(0.014) -0.037**(0.012) -0.026*(0.013)
W×Fd×Fe -0.013**(0.008) -0.063***(0.007) -0.056***(0.007)
W×Fin 0.013***(0.004) -0.001(0.006) 0.020***(0.004)
W×Urb 0.017***(0.004) 0.025***(0.007) 0.014***(0.004)
W×Ind 0.014***(0.004) 0.020***(0.005) 0.025***(0.004)
ρ/λ 0.703***(0.022) 0.574***(0.025) 0.683***(0.022) 0.627***(0.041)
R2 0.833 0.720 0.811 0.631
Hausman检验 28.60[0.008] 58.24[0.000] 49.28[0.000] 12.77[0.076]
模型选择 个体固定SDM 个体固定SDM 个体固定SDM 个体固定SEM

注：*、**、***分别表示10%、5%、1%显著性水平，圆括号内为回归系数稳健性标准误差，方括号内数字为P值，下同。

在模型 ①、模型 ②、模型 ④ 中，财政支出（Fe）回归系数显著为正数，表明财政支出有助于从客观上发挥财政的支农作用，提升农村居民收入水平从而减小城乡收入差距，对城乡融合起促进作用。财政分权与财政支出交乘项（Fd×Fe）的回归系数在模型 ①~模型 ④ 中显著为正数，虽然高度的财政自主权导致地方政府对“价高利大”的项目有严重偏好，从而对县域城乡融合产生负向冲击，但财政支出的客观支农作用大于财政分权的挤出效应，一定程度上纠正了地方政府的投资行为，故财政分权与财政支出的交乘项回归系数显著为正数。模型 ⑤ 表明，在重庆武陵山区，“增长型激励”下的财政支出占据主导地位，抑制了财政支农支出释放的制度红利，并不利于城乡融合发展水平提升。
普惠制金融与包容性金融具有“扩散效应”，能够提升信贷支持面，同时拓宽信贷渠道，还能盘活市场经济，无论对人力资本投资还是职业技能培训都起到积极作用，有利于增加较低文化层次农民就业和创收的机会，形成金融发展促城乡融合之势。因此无论是武陵山区整体还是区域层面，金融效率（Fin）对县域城乡融合均起显著的正向促进作用，从系数值来看，重庆武陵山区>贵州武陵山区>湖北武陵山区。城镇化（Urb）在模型 ② 中回归系数显著为正数，在模型 ④ 中回归系数显著为负数，在模型 ①、模型 ③、模型 ⑤ 中回归系数未通过显著性检验，表明城镇化对县域城乡融合发展水平的影响存在区域差异，大力推进城镇化是发展县域经济的重要途径，但是农村往城市的单项要素流动并不利于城乡融合发展水平提升。中国正处于产业结构转型升级的波动期，对城市和农村发展都产生了一定的冲击作用，城乡差距有所扩大[22]，从而对城乡融合产生抑制作用，所以产业结构高级化（Ind）的回归系数在模型 ①、模型 ③、模型 ④ 中显著为负数；但另一方面，产业结构高级化可以增加就业机会和岗位，促使劳动力要素从农业部门转向服务业等部门，增加农村居民收入，对城乡融合起正向促进作用[24]，所以产业结构高级化回归系数在模型 ②、模型 ⑤ 中显著为正数。
武陵山区城乡融合发展水平表现出明显的空间集聚效应。武陵山区整体及区域层面城乡融合发展水平的空间滞后系数均显著为正数，城乡融合发展的空间集聚效应表明，邻近县的城乡融合发展水平对本县产生了积极的溢出影响。从效应值的角度来看，湖北武陵山区的空间效应最为明显，湖南武陵山区和贵州武陵山区分别排第二和第三，重庆武陵山区空间效应最小，这与湖北武陵山区所处地理位置有关，湖北紧邻重庆和湖南武陵山区，这两个区域城乡融合发展水平对湖北产生了正向辐射效应。武陵山区的协同发展政策已初见成效，今后应加强省际交流与合作，充分利用城乡融合发展带来的积极空间溢出效应。
（2）海拔视角的分类回归结果分析。鉴于县域发展存在显著差异，分类回归能够更准确地展示各影响因素对不同县域城乡融合发展的具体作用。根据前文提到的分类方法，将武陵山区的64个县域按海拔高度划分为高海拔县域（26个）和低海拔县域（38个）。Hausman检验结果显示，最优模型为个体固定空间杜宾模型（SDM）。回归结果汇报在表6模型 ⑥~模型 ⑦。财政分权（Fd）在各模型中的回归系数显著为负数，回归系数值显示，低海拔县域>高海拔县域，表明低海拔县域地方政府“增长型激励”导向占据绝对优势，从而财政自主权的扩大对低海拔地区的城乡融合抑制作用最大。值得庆幸的是，地方政策财政支出的客观支农作用发挥稳定，并且在一定程度上缓解了财政分权的负向抑制作用，所以财政支出（Fe）及财政分权与财政支出交乘项（Fd×Fe）的回归系数在各模型中均显著为正数。金融效率（Fin）的回归系数在各模型中均显著为正数，说明提升金融效率有助于提升县域城乡融合发展水平。城镇化（Urb）和产业结构高级化（Ind）回归系数未通过显著性检验，表明转型期产业结构升级和城镇化建设可能存在各种要素从农村向城镇的单向集聚。
（3）少数民族自治县视角的分类回归结果分析。依据是否是少数民族自治县，将研究区域的64个县划分为少数民族自治县（34个）和非少数民族自治县（30个），回归结果汇报在表6模型 ⑧~模型 ⑨。Hausman检验结果显示，少数民族自治县最优模型为个体固定空间杜宾模型（SDM），非少数民族自治县最优模型为个体固定空间误差模型（SEM）。财政分权（Fd）在各模型中的回归系数显著为负数，回归系数值显示，少数民族自治县>非少数民族自治县，少数民族自治县拥有更多的财政自主权，发展地方经济的愿望更加强烈，投资“价高利大”项目已在当地达成共识，从而财政自主权的扩大对少数民族县域的城乡融合抑制作用比非少数民族地区大。财政支出（Fe）客观支农作用的制度红利仍然得到释放，且对财政分权的负向抑制作用起到直接转向作用，故财政支出（Fe）和财政支出与财政分权的交乘项（Fd×Fe）回归系数在各模型中均显著为正数，从系数值看，少数民族自治县的财政支出对财政分权的转向作用>非少数民族自治县，总体来看，对少数民族自治县的扩权有利于城乡融合发展。金融效率（Fin）的回归系数在各模型中显著为正数，从回归系数看，少数民族自治县>非少数民族自治县。城镇化（Urb）和产业结构高级化（Ind）只对非少数民族自治县城乡融合发展产生显著的正向促进作用，大力发展新型城镇化和推动产业结构升级有助于提升非少数民族县域的城乡融合发展水平，而少数民族自治县往往缺乏相应的产业基础，且后发优势也不足，因此城镇化和产业结构高级化的回归系数在少数民族自治县均不显著。

3.3.3 稳健性检验

只有保证外部环境稳定，才能准确识别影响县域城乡融合发展的因素。本文采用两种方法进行稳健性检验：首先，通过将自变量滞后一期，以解决因变量与自变量之间的内生性问题；其次，考虑到空间权重对空间计量模型的敏感性，使用地理距离权重矩阵（Wd）（Wd=1/d 2i,j，di,j为两地之间的地理距离）来验证结果的稳健性。表7展示了模型 ① 和模型 ② 的估计结果，分别对应自变量滞后一期和引入地理距离权重矩阵的情况。研究表明，替换空间权重矩阵和引入自变量滞后一期后，回归模型中各变量的显著性水平及相关方向未发生变化，表明研究结论具有较高的可信度。
表7 稳健性检验

Table 7 Robustness test

变量 ① 自变量滞后一期 ② 地理距离空间权重矩阵
Fd -0.139***(0.026) -0.128***(0.011)
Fe 0.058***(0.007) 0.040***(0.006)
Fd×Fe 0.040***(0.004) 0.038***(0.003)
Fin 0.008***(0.003) 0.003**(0.002)
Urb 0.001(0.003) -0.003(0.003)
Ind -0.007***(0.003) -0.010***(0.002)
W×Fd 0.107***(0.020) 0.159***(0.023)
W×Fe -0.017(0.011) 0.039***(0.014)
W×Fd×Fe -0.030***(0.006) -0.048***(0.007)
W×Fin 0.028***(0.004) 0.016***(0.005)
W×Urb 0.018***(0.004) 0.018***(0.005)
W×Ind 0.025***(0.003) 0.029***(0.005)
ρ/λ 0.673***(0.019) 0.784***(0.023)
R2 0.801 0.854
Hausman检验 43.22[0.000] 38.79[0.000]
模型选择 个体固定SDM 个体固定SDM

4 结论与启示

4.1 结论

本文从人口、土地、生态环境、资本、产业、技术、管理、数据8种要素层面构建全面且系统的县域城乡融合发展评价指标体系，运用熵权法对武陵山区2001―2022年64个县城乡融合发展水平进行测度，采用Dagum基尼系数及莫兰指数等空间探索性分析方法，对武陵山区县域城乡融合发展水平的区域差异及时空演变特征进行实证研究，探讨其主要影响因素，主要研究结论如下：
（1）时序变化上，2001―2022年，武陵山区城乡融合发展水平呈不断上升趋势，湖南武陵山区和重庆武陵山区城乡融合均值高于整个武陵山区均值，极大值全部位于湖南省，极小值主要位于贵州省和湖北省。
（2）空间格局上，武陵山区64个县域城乡融合发展水平稳步提升，高水平融合区不断增加，低水平融合区不断减少。武陵山区城乡融合发展水平具有显著的空间正相关性，总体呈现“南部热西部冷”的空间分布特征，标准差椭圆呈现从东南方向往西北方向移动的趋势。
（3）武陵山区城乡融合发展水平的总体差异呈现下降趋势，从区域间基尼系数来看，区域间差异均呈现收敛特征，造成城乡融合发展水平总体差异的主要原因是区域内差异。
（4）财政分权、产业结构对城乡融合发展具有负向抑制作用，财政支出、金融效率对城乡融合发展具有正向促进作用。海拔视角的异质性分析表明，低海拔县域财政分权的负向抑制作用、财政支出与金融效率的正向促进作用均大于高海拔县域；少数民族自治县视角的异质性分析表明，少数民族自治县财政分权的负向抑制作用和金融效率的正向促进作用均大于非少数民族自治县，而财政支出对非少数民族自治县的促进作用更大，城镇化和产业结构高级化只对非少数民族自治县城乡融合发展具有显著的正向促进作用。

4.2 政策启示

本文以城乡要素流动和实现乡村全面振兴理念为导向，通过构建县域尺度城乡融合发展评价指标体系，刻画武陵山区县域城乡融合发展水平时空演变特征，定量识别区域差异来源及其影响因素。这既丰富了城乡融合发展的研究视角和实证手段，又为党中央“坚持城乡融合发展，畅通城乡要素流动”战略意图在山区县域落地提供工作思路。结合本文研究结论，政策启示如下：
（1）重视城乡融合发展的时空特征，推动四省（直辖市）武陵山区互联互通。① 湖南武陵山区和重庆武陵山区政府应深化城乡融合发展改革力度，积极发挥自身先发优势并加深协同合作，辐射周边欠发达县域，从而促进其城乡融合发展。② 贵州武陵山区和湖北武陵山区应主动学习湖南武陵山区和重庆武陵山区城乡融合发展的先进经验，并与本地实际情况紧密结合，积极促进人口、土地、资本等要素双向自由流动以激发其发展动力，探索出独具特色的县域城乡融合发展之路。③ 武陵山区四省（直辖市）政府应高度关注县域城乡融合发展的空间关联，积极搭建交流平台、创新合作机制等加强武陵山区四省（直辖市）县域在城乡融合发展议题间的合作。
（2）充分利用资源禀赋和区位优势，实现城乡融合差异化发展。① 吉首市、冷水江市、洪江市等经济发达、城镇化水平高、产业基础好的城乡融合示范区，应进一步优化产业布局，打通城乡要素流动壁垒，吸引人才回流，巩固好城乡融合发展效果的同时发挥对周边县域的带动作用。② 芷江侗族自治县、秀山土家族苗族自治县、沅陵县等经济比较发达、产业基础较好的城乡融合发展区要充分吸收示范区的先进经验，对接城市需求、服务城市发展，借力发展现代都市农业和多元乡村经济，争取城乡融合发展更进一步。③ 咸丰县、古丈县、永顺县等经济较不发达、产业基础一般的城乡融合升级区要转变发展理念，重新审视城乡融合的深刻内涵，利用区位优势，探索土地流转，发展生态农业或生态养殖，提高农副产品附加价值，同时要加强信息技术建设，搭上电商列车，畅通产品营销通道，实现城乡融合蝶变。④ 印江土家族苗族自治县、来凤县、思南县等经济欠发达、海拔较高、以少数民族自治县为主的城乡融合提升区，可走文旅融合发展道路，依托自身优势资源，打造文旅品牌，实现数字赋能，让武陵文化走出大山、走向全国。
（3）关注影响城乡融合发展的具体因素。① 坚持完善城乡基础设施建设和提升公共服务水平。基础设施建设和公共服务水平是城乡融合发展的基础，推动城乡基础设施整合与公共服务智慧化协同发展，有助于增强乡村居民满足感和幸福感。② 坚持产城融合发展。产业是城乡融合发展的着力点，统一规划引导产业发展空间布局，注重农村产业示范园建设，推动一二三产业融合发展。③ 充分发挥地方政府的主导作用。地方政府财政支出对县域城乡融合发展具有正向促进作用，同时也要适度规范地方政府行为，及时纠正其对资源配置的过度干预，改革传统的地方官员考核机制，树立协同发展理念，加强区际协作与交流，构建合理有序的地方政府竞争生态。

4.3 讨论

本文存在一定的局限性：（1）受制于城乡分类统计数据不完善，县域尺度城乡对比数据尤为缺乏，评价指标未能充分体现要素流动性，未来应加强县域或更小单元城乡融合发展数据库建设，深入挖掘体现城乡要素流动规模、方向（内流动、互流动、区际流动）及速度等流动性指标，以期精准刻画县域尺度城乡融合发展的深刻内涵。（2）着重从传统实体型要素（人口、土地、资本等）以及部分新兴生产要素（技术、数据等）刻画县域城乡融合发展时空演变特征。然而，文化等观念要素也被视为广义的“城乡对流”，未来应强化观念要素赋能城乡融合发展的研究；同时应聚焦“飞地模式”“山海协作”“对口帮扶”等对武陵山区县域高质量城乡融合发展展开研究。

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